MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="----=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70" This document is a Web archive file. If you are seeing this message, this means your browser or editor doesn't support Web archive files. For more information on the Web archive format, go to http://officeupdate.microsoft.com/office/webarchive.htm ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="windows-1251" Теория измерений

Ананченко В.Н., Гофман Л.А.

Теория измерений

 

Об учебнике

В. Н. Ананченко, Л.А. Гофман

 

Теория измерений

 

Учебное пос= обие



УДК 621.317.08(075.8)
А 64

А 64 Ананченко В.Н., Гофман Л.А. Теория измерений: Учеб. пособие. – Ростов = н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2002. – 214 с.

ISBN 5-7890-0212-9


      Рассмотрены вопросы исследования общих закономерностей измерительных процессов, задачи оптимизации при различных условиях измерений и внешних воздействиях. Значительное место уделено метод= ам математического описания и исследования свойств различных изме-рительных сигналов, а также методам получения оценок их информативных параметров, вкл= ючая фильтрацию. Подробно рассмотрены алгоритмы измерительных процедур и методы научного подхода к планированию измерительного эксперимента.
      Книга предназначена для студентов вузов, обучающи= хся по направлениям подготовки дипломированных специалистов 653700 и подготовки бакалавров и магистров 551500, а также может быть полезной студентам смежных специальностей, аспирантам и научным работникам, занимающимся техническими измерениями и измерительной техникой.



Печатается по решению редакционно-издательского совета
Донского государственного технического университета








ISBN 5-7890-0212-9
Издательский центр ДГТУ, 2002.

Рецензенты:

д-р техн. наук, проф. В.А.Иванов
(СПбГИТМО, г. Санкт-Петербург);
д-р техн. наук, проф. В.Л.Попов
(РГАСХМ, г.Ростов-на-Дону)

 

Содержание

Преди= словие Вве= дение


1.Общие сведения об измерениях

1.1.Сущность и особенности измерительного процесса

1.2.Способы описания измерительных процедур и результатов измерений Вопросы для самопроверки


2.Измерительные сигналы

2.1.Общие положения и классификация

2.2.Математические модели и параметры квазидетерминированных сигналов

<= b>2.2.1.Элементарные сигналы

<= b>2.2.2.Сложные полигармонические сигналы

<= b>2.2.3.Почти периодические сложные сигналы

<= b>2.2.4.Непериодические (переходные) сигналы

2.3.Случайные сигналы

<= b>2.3.1.Случайный измерительный сигнал как случайный процесс

<= b>2.3.2.Эргодические стационарные случайные сигналы

2.4.Квантованные сигналы

2.5.Дискретизированные сигналы

<= b>2.5.1.Общие вопросы дискретизации и восстановления непрерывных функций

<= b>2.5.2.Аппроксимация рядом Котельникова и степенными полиномами Вопросы для самопроверки


3.Влияние на результаты измерений неконтролируемых воздействий <= /p>

3.1.Помехи и возмущения

3.2.Влияние изменения условий измерений Вопросы для самопроверки


4.Показатели качества и критерии оптимальности измерительных устройств

4.1.Обобщенные показатели качества измерительных устройств

4.2.Задачи оптимизации и критерии оптимальности измерительных устройств Вопросы для самопроверки


5.Алгоритмы измерительных процедур

5.1.Основные операции измерений и элементарные средства их реализации

5.2.Аналитическое описание процедуры измерений

5.3.Классификация видов и методов измерений

5.4.Методы прямых измерений без предварительного преобразования

5.5.Методы измерений с предварительным преобразованием измеряемой величины=

5.6.Методы измерений вероятностных характеристик случайных процессов Вопросы для самопроверки


6.Методы получения оценок параиетров измерительных процессов

6.1.Свойства и алгоритмы определения статистических оценок

6.2.Определение статистических оценок по плотности распределения совокупности наблюдений

<= b>6.2.1.Определение точечных оценок при прямых измерениях

<= b>6.2.2.Нахождение интервальных оценок при прямых измерениях

<= b>6.2.3.Нахождение точечных оценок при косвенных и совместных измерениях

6.3.Определение статистических оценок по условной плотности распределения Вопросы для самопроверки


7.Задачи фильтрации, интерполяции, экстраполяции

7.1.Общие вопросы фильтрации

7.2.Аналоговая фильтрация детерминированных и квазидетерминированных сигналов =

7.3.Фильтрация случайных сигналов

7.4.Цифровая фильтрация Вопросы для самопроверки


8.Методы и алгоритмы решения задач адаптации к меняющимся условиям измер= ений

8.1.Структурные методы уменьшения влияния условий измерений на точность измерительных устро= йств

8.2.Методы экранирования, компенсации погрешностей и коррекции характеристик измерител= ьных устройств Вопросы для самопроверки


9.Подготовка и проведение измерительного эксперимента

9.1.Основные этапы подготовки измерительного эксперимента

9.2.Общие вопросы оптимального планирования измерительного эксперимента <= /p>

9.3.Планирование пассивного эксперимента

9.4.Планирование активного эксперимента

9.5.Планирование полного факторного эксперимента

9.6.Планирование дробного факторного эксперимента

9.7.Проведение обработки результатов эксперимента

9.8.Планирование эксперимента при решении задачи оптимизации методом градиента Вопросы для самопроверки


Заключение

Библиогра= фический список

= Предисловие


          Радикальный пересмотр кар= тины мира, начатый физиками в первые десятилетия прошлого века, и бурное развитие вычислительной техники и информатики в последнее время стали основными факторами, определившими историю развития теории измерений. Расширение и уточнение понятия измеряемой величины в результате изучения микромира и внедрения измерений в область исследования нефизических величин (экономика, социология, психология, системотехника и др.), а также существенные особенн= ости изучаемых в современной физике и технике явлений (быстропротекающие процесс= ы, случайные процессы и поля, многомерные детерминированные и случайные величи= ны и т.д.) наряду с усложнением процессов их измерения и повышением требований к точности измерений явились мощным стимулом для возникновения и развития нов= ых концепций на фундаментальном и на прикладном уровнях теории измерений.
          Данное пособие написано в соответствии с требованиями ГОС высшего профессионального образования для студентов, обучающихся по направлениям подготовки дипломированного специали= ста 653700 "Приборостроение" по специальности 190100 "Приборостр= оение", и является методологической основой для изучения таких дисциплин, как "Измерительные преобразователи", "Основы теории точности измерительных устройств", "Методы и средства измерения механическ= их величин", "Теория автоматического контроля", "Электронн= ые устройства средств измерений" и т.п.
          Авторы выражают искреннюю признательность рецензентам: д-ру техн. наук, проф. В.А.Иванову и канд. тех= н. наук, проф. В.Л.Попову - за ценные замечания и предложения, которые были уч= тены при подготовке учебного пособия к печати.
          Авторы будут благодарны за все замечания и предложения, которые просят направлять в адрес издательства (344010, г.Ростов-на-Дону, пл.Гагарина 1, Донской государственный техническ= ий университет, издательский центр).

= Введение


          С древних времен и до наш= их дней измерения как один из способов познания играют важную роль в жизни человека. Сначала человек в своей повседневной деятельности довольствовался информацией, доставляемой лишь его органами чувств, а затем привлек им в по= мощь средства измерительной техники.
          Целью измерения является получение количественной информации о величине исследуемого объекта, под которым понимаются реально существующие объекты (вещи, процессы, поля, явле= ния и т.д.) материального мира, а также взаимодействия между ними. Измерение мо= жет производиться как в познавательных (изучение элементарных частиц, организма человека и т.д.), так и в прикладных (управление конкретным технологическим процессом, контроль качества продукции) задачах. Получение и использование информации - характерное свойство кибернетических систем. Поэтому измерение можно рассматривать как ту часть кибернетики, которая принимает в качестве объекта исследования предметы и явления окружающего мира, в качестве метода= - эксперимент, а в качестве средства - измерительную технику.
          Существует тесная взаимос= вязь между научно-техническим прогрессом и достижениями в области измерений и измерительной техники. Важной составной частью большинства научно-исследовательских работ являются измерения, позволяющие установить количественные соотношения и закономерности изучаемых явлений. Важность измерений в достижении научных результатов неоднократно отмечалась известны= ми учеными: "Надо измерять все измеримое и делать измеримым то, что пока = не поддается измерению" (Галилео Галилей); "Наука начинается с тех п= ор, как начинают измерять; точная наука немыслима без меры" (Д.И. Менделее= в); "Искусство измерения является могущественным орудием, созданным человеческим разумом для проникновения в законы природы" (Б.С. Якоби). Прогресс в области измерений способствовал и способствует многим новым открытиям, а достижения науки, в свою очередь - совершенствованию методов и средств измерений (например, благодаря использованию лазеров, микроэлектрон= ики и т.п.)
          Любое современное производство должно быть оснащено измерительными средствами, позволяющими осуществлять точный и объективный контроль технологического процесса. От эт= ого зависят уровень качества продукции и производительность. В автоматизированн= ом производстве своевременное получение необходимой достоверной измерительной информации является одним из важнейших условий качественного управления объектом регулирования. С другой стороны, развитие и совершенствование технологических процессов в области получения новых материалов и элементов создают возможности для совершенствования и создания принципиально новых средств измерительной техники.
          Прогресс в области измере= ний и измерительной техники немыслим без развития теории измерений ("Нет ничего более практичного, чем хорошая теория"!) В основе любого измерительного процесса, независимо от вида объекта измерения, измеряемой физической величины, принципа измерения, способа обработки информации и т.п= ., лежат одни и те же закономерности. Исследованию этих закономерностей, задач= ам оптимизации измерительного эксперимента при различных условиях измерений и воздействиях посвящены основные разделы теории измерений, излагаемые на язы= ке всех теорий - языке математики. Причем точное описание измерительных процед= ур опирается на корректное определение цели и особенностей измерений. В этом находит свое выражение алгоритмизация измерений, когда содержательное описа= ние процедур и результатов заменяется формализованным.

Глава 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ИЗМЕРЕНИЯХ<= /b>

 

1.1. Сущность и особенности измерительного процесса=

 

Понятие "измерение физической величины" соглас= но РМГ 29-99 [1] определяется как «совокупность операций по применению технического средства, хранящего единицу физической величины, обеспечивающих нахождение соотношения (в явном или неявном виде) измеряемой величины  с её единицей и получение значения этой величины». Подобная формулировка приведена и в работе [2]. Такое толкование понятия  «измерение»  отражает следующие его особенности:           

·      =     · &n= bsp;        измерять можно характеристики свойс= тв реально существующих объектов материального мира;

·      =     · &n= bsp;        метрологическая суть измерений сост= оит в определении соотношения между измеряемой величиной и её единицей;

·      =     · &n= bsp;        процесс измерения - экспериментальн= ый процесс (теоретическим или расчетным путем измерение провести нельзя) – совокупность операций;

·      =     · &n= bsp;        для проведения измерения обязательн= ым является использование технического средства, хранящего единицу измерения;<= o:p>

·      =     · &n= bsp;        в качестве результата измерения принимается значение физической величины (выражение,  размера физической величины в виде неко= торого числа принятых для нее единиц).

            Последний признак является принципиальным, отличающим измерение от других информационных процессов. Чи= сло может быть выражено комбинацией символов в любой системе счисления, числом импульсов, комбинацией уровней и любым другим принятым способом.=

            Для реализации измерительного процесса необходимо обеспечить:

·      =     · &n= bsp;        возможность выделения измеряемой величины среди других величин;

= ·      =     · &n= bsp;        возможность установления единицы, необходимой для измерения выделенной величины;

= ·      =     · &n= bsp;        возможность материализации (воспроизведения или хранения) установленной единицы техническим средством;=

= ·      =     · &n= bsp;        возможность сохранения неизменным размера единицы (в пределах установленной точности) как минимум на срок, необходимый для измерений.

Существуют другие  формулировки понятия "измерение". Таково, например, определение измерения, данное К.Б. Карандеевым, М.П.Цапенко и В.И.Рабинович= ем, цитируемое в работе [3]. "Измерение есть процесс получения информации, заключающийся в сравнении опытным путем измеряемых и известных величин или сигналов, выполнения необходимых логических операций и представления информ= ации в числовой форме". Данная формулировка дополняет предыдущую в том, что измерение представляет собой информационный процесс, она предполагает, что измерительная информация в дальнейшем используется либо человеком-операторо= м, либо автоматизированной системой, осуществляющей обработку, хранение и пере= дачу этой информации.

            В работе [4] дано еще одно определение: "Измерение - получение числового эквивалента (значения) величины, характеризующей свойства физического объекта (предмета, процесса, явления), посредством эксперимента (опытным путем), удовлетворяющего требованиям системы обеспечения единства измерений, основу которого составл= яет операция сравнения аналоговой величины с образцовой (значением меры)". Здесь особое внимание уделено операции сравнения и удовлетворению требовани= ям системы единства измерений, что обусловлено включением в процедуру числовых преобразований. Указанные особенности измерений выделены в связи с необходимостью отделения чисто вычислительных процедур получения количестве= нной информации от измерительных.

            Измер= ению могут подлежать не только физические величины, но и функциональные зависимо= сти, характеризующие свойства объекта измерения. В этом случае проводятся либо измерения при фиксированных значениях аргумента (чаще времени или пространственных координат), либо измерения функций с помощью меры, воспроизводящей образцовую зависимость. Если измеряются случайные величины,= то проводятся статистические измерения, при которых входное воздействие рассматривается как реализация (ансамбль реализаций) случайного процесса, а= целью измерения является определение значения оценки той или иной вероятностной характеристики. Причем результат измерения должен быть привязан к какому - = либо моменту времени (или точке пространства) или к определенной реализации.

 =

1.2. Способы описания измери= тельных процедур

и результатов измерений

 =

Чаще всего для описания используют уравнение измерений, устанавливающее связь результата измерения с входным воздействием и выполняемыми преобразованиями, которые могут быть аналоговыми (обозначим символом R1), аналого-цифровыми (К) и цифровы= ми (R2).<= /p>

            В зависимости от качества аппаратурной реализации принятого алгоритма преобразования можно разделить на неидеальные (обозначим индексом н при соответствующем символе формы преобразования) и идеальные (без индекса). Если принят алгоритм преобразова= ния, позволяющий при идеальной аппаратурной реализации получить результат измере= ния в виде истинного значения измеряемой величины, то такое преобразование назы= вают гипотетическим (г). В зависимости от качества алгоритмов преобразования уравнение измерений может быть представлено в трех модификациях [4]:

- уравнение измерений, учитывающее неадекватность аппаратурной реализации принятого алгоритма,

 ,

где - результат измерения, получаемый с помощью j -го измерительного эксперимента;= gi - входное воздействие;

- уравнение измерений, представляющ= ее собой принятый алгоритм,

 ,

где  - результат измере= ния, полученный при идеальной реализации принятого алгоритма; =

- уравнение измерений, представляющее собой истинное значение измеряемой величины Х= j (гипотетический алгоритм),

 .

Особое место занимает аналого-цифровое (А-Ц) преобразова= ние, в ходе которого осуществляются три операции: квантование, сравнение с мерой, дискретизация. Последняя из них связана с тем, что каждое цифровое значение соотносится с фиксированным моментом времени, либо с фиксированными пространственными координатами. Если имеет место дискретизация по времени, = то переход от непрерывной функции j(<= /i>t) к дискре= тной последовательности, реализуемой с помощью дельта – функции j(t)<= /i>, может быть описан следующим образом:

,

где T - время наблюдения.

После равномерного квантования с шагом Dk= j последовательность дискрет j(<= /i>ti) преобразуется в последовательность численных значений:<= o:p>

,

где E - диапаз= он измерения.

Обозначив операцию идеального аналого-цифрового преобразования

,

определим вид гипотетического А-Ц преобразования:

.

Неидеальность аналого-цифрового преобразования обусловле= на неидеальностью дискретизации, определяемой тем, что вместо  = d-функции используется импульсная переходная характеристи= ка дискретизатора h(t,ti), и неидеальностью реального интервала квантования ( ). Тогда неидеа= льное аналого-цифровое преобразование может быть представлено следующим образом:<= o:p>

.

Учитывая рассмотренные особенности А-Ц преобразования, м= ожно записать уравнения измерений в виде:

;

.

 

Рис. 1.1. Структурная модель процесса измерения

=

            Более полно и наглядно измерит= ельный процесс можно представить в виде ст= руктурной модели (рис.1.1), [5]. В ней учитывается: многообразие объектов и видов измерений (механических, радиотехнических, химических, акустических, медицинских и др.); влияние неконтролируемых возмущений; возможность провед= ения как детерминированных, так и статистических, а также комплексных и элемента= рных измерений.

Так, измерения в= сего многообразия реальных объектов (множество Х) в виде изменяющихся во времени или пространстве физических величин, техниче= ских устройств и т.д. должны быть обеспечены соответствующим множеством М (тезаурусом) математических моде= лей (формул), по которым может быть точно воспроизведено множество Э эталонов в виде физических модел= ей (устройств).

 

С помощью эталон= ов реализуются (напрямую или опосредовано) соответствующие известные объекты, = без которых не возможен измерительный процесс. Если, например, Х - множество физических свойств реального внешнего мира, характеризуемых некоторыми константами, то М - система единиц, а Э - множест= во первичных эталонов этих единиц. Если множества Х, М, Э полностью эквиваленты, то это бу= дет соответствовать гипотетической цепочке Х-М-Э.

 

            В рассматриваемой структурной = модели предполагается, что на процесс измерения оказывает воздействие не только об= ъект измерения, точнее - один элемент х<= /i>Î= X (какой именно, неизвестно),= но и внешние неконтролируемые возмущения zÎ= Z (температура, давление, влажность и т.д.) Влияют также отклонения значений параметров cÎC участвующих в нем измерител= ьных устройств (из-за технологического разброса, старения и т.д.), в том числе отклонения значений параметров рабочей меры, вызванные несовершенством сист= емы передачи единиц от эталонов. Все эти воздействия имеют случайный характер. Поэтому эффект их влияния на измерительный процесс определяется вероятностн= ыми механизмами ВМх, ВМz, ВМс и ВМк соответственно.

 

Процесс измерения может быть идеальным и реальным (неидеальным). В первом случае идеальная измерительная система*, представляющая собой гипотетическое устройство, реализующее процесс измерения, описываемый оператором Аи, сравн= ивает с помощью оператора r по определенному алгоритму исследуемый объект Х с эталонами Э. Получаемый результат измерения yи будет свободен от погрешнос= тей, поскольку множества Х, М, Э эквивалентны, а влияющие факторы отсутствуют. Кроме того, при фиксированном= Х yи не является случайной величиной, что дает основание считать идеальную систему детерминированной.<= o:p>

 

            Процесс измерения, осуществляе= мый реальной системой в соответствии с оператором Ар, характеризуется использованием меры и компаратор= а, а также наличием влияющих факторов. Соответственно вступают в действие вероятностные механизмы ВМк, ВМz, ВМс. Кроме того, задействуется также вероятностный механизм ВМх, связан= ный с ограниченностью числа и длительностью доступных для наблюдения реализаций исследуемого процесса. Получаемый результат измерения yр будет не свободен от погрешности измерения, значение которой может быть установлено сравнением по алгоритму = r¢<= /span> результатов измерения yр и yи. Показания реальной системы изменяются случайным образом из-за действия вероятностных механизмов. Поэто= му погрешность измерения является случайной величиной, а реальная система явля= ется стохастической. Оператор q ставит в соответствие закону распределения погрешности измерения некоторую числовую характеристику - погрешность системы r, которая затем сравнивается с предельно допустимой Dпд. По результату сравнения принимается решение о возможности дальнейшего использования системы или о необходимости ее усовершенствования (оператор U).

 <= /o:p>

 

 

 

Вопросы для самопроверки

 

1. Каковы основн= ые отличительные признаки заложены в понятии «измерение физической величины»?<= o:p>

2. Что называется уравнением измерений? Как оно видоизменяется в зависимости от качества принятого алгоритма преобразований при измерениях и  аппаратурной реализации?

3. Как видоизменяется уравнение измерений при наличии в измерительной процедуре аналого-цифровых преобразований?

4. Как можно представить в виде структурной модели процесс измерений, осуществляемый с помощью идеальной измерительной системы?

5. Как можно представить в виде структурной модели процесс измерений, осуществляемый с помощью реальной измерительной системы?


·      =     Под понят= ием "Измерительная система" здесь и в дальнейшем предполагается вся совокупность средств измерений, необходимая и достаточная для проведения данного измерительного эксперимента.

 

 

Глава 2. ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ СИГНАЛ= Ы

 <= o:p>

2.1 Общ= ие положения и классификация

 <= o:p>

Слово "сигнал" происходит от латинского "sign= um" – знак. В широком смысловом значении оно отождествляется с такими понятиями, как сообщение, информация. Более узко сигнал трактуется как процесс изменения = во времени или в пространстве физического состояния какого-либо объекта, служа= щий для отображения, регистрации и передачи сообщений с содержащейся в них ин­ф= ормацией.

Классифицируя сигналы, прежде всего следует разделить их по виду энергии, с помощью котор= ой осуществляется представляющий их физический процесс. По этому признаку сигн= алы разделяются на механические, электриче­ские, магнитные, тепловые, акустичес= кие, световые, ионизирующих излучений и др.

Применительно к задачам теории измерений следует рассматривать два типа сигналов – образцовые и измерительные, различающиеся характером со­держащихся в них сведений.

Образцовыми называют сигналы с априорно известными характеристи­кам= и, формируемые с помощью образцовых мер и цифроаналоговых преобразователей.

Измерител= ьными называют сигналы, одна или несколько характеристик кото= рых априорно неизвестны и функционально связаны с измеряемой величиной. Парамет= ры измерительного сигнала, несущие неизвестные нам сведения, измерительную информацию, называются информативны= ми параметрами.

Измерительные сигналы разделяются в зависимости от того,= в какой части средства измерений (СИ) они действуют. Сигналы, действующие на входе  СИ, называют входными, а на выходе – выходными. Информативным параметром входного сигнала является параметр, функционально связанный с измеряемой величиной. На информативные параметры входного сигна= ла могут оказывать нежелательные влияния его неинформативные параметры. Информативный параметр выходного сигнала однозначно функционально связан с измеряемой величиной или с информативным параметром входного сигнала.<= /o:p>

Для теоретического изучения и расчетов получения возможн= ости обобщенно, независимо от физической природы, судить о свойствах сигналов, предсказывать результаты в изменившихся условиях создаются и используются математические модели. С помощью математической модели мы получаем возможность описывать именно те свойства сигналов, которые объективно выступают как определяющие, главные, и игнорировать большое число второстепенных признаков. Функции, описывающие сигналы, могут принимать как вещественные, так и комплексные значения. Соответственно сигналы могут быть вещественными и комплексными.

Знание математических моделей сигналов дает возможность классифицировать их по различным признакам, характерным для того или иного = типа моделей. Так, прежде всего, сигналы разделяются на неслучайные и случайные в зависимости от возможности или невозможности точного предсказания их мгнове= нных значений в любые моменты времени. Если математическая модель позволяет осуществить такое предсказание, то сигнал является неслучайным и называется= детерминированным. Он может быть з= адан математической функцией, вычислительным алгоритмом и даже словесным описани= ем.

Обобщенно функция, описывающая математическую модель сигнала, может быть представлена в виде

где x – информативный параметр сигнала; t, z, w – независимые аргументы (время, пространственная координата, частота);A, B, C… – параметры сигналов. Чаще используется модель с одним независимым аргументом.

            Соотв= етственно модели называют временными, пространственными или частотными. Применяются т= акже векторные модели. Примеры основных видов моделей сигналов показаны на рис. = 2.1.

 

Рис. 2.1. Временная (t), частотная (w), векторная (v) диаграммы:

а, б, в – постоянного сигнала; г, д, е – синусоидального сигнала

 

Выбор адекватной математической модели сигнал= а во многом предопределяет результат измерения. Но модель должна быть, по возможности, проще и минимизирована по количеству независимых аргументов.

В математической модели детерминированного сигнала априо= рно известны все параметры. Такая модель может быть использована только для описания образцовых сигналов.

Для описания неслучайных измерительных сигналов используются квазидетермин= ированные модели, в которых значения одного или нескольких параметров априорно неизве= стны и чаще всего считаются случайными величинами с малой случайной (шумовой) компонентой, влиянием которой можно пренебречь. Примеры: постоянный сигнал с неизвестным размером; синусоидальный сигнал с известной частотой и постоянн= ой, но неизвестной амплитудой.

Случайным= называется сигнал, закон изменения которого во времени (= или в пространстве) носит случайный характер. Модель такого сигнала представляет собой описание статистических характеристик случайного процесса путем задан= ия законов распределения вероятностей, корреляционной функции, спектральной плотности энергии и др.

Следует отметить, что детерминированные процессы в строг= ом понимании этого слова в природе не существуют вследствие неизбежного влияния внешних факторов и условий, хаотических тепловых флюктуаций, неполноты знан= ий о начальном состоянии системы. Поэтому, в принципе, любой сигнал является случайной функцией времени; с другой стороны, если мы имеем дело со случайн= ым сигналом, но уровень помех значительно меньше уровня полезного сигнала с известной формой, мы можем использовать детерминированную модель.

В зависимости от числа принимаемых значений измерительные сигналы разделяются на аналоговые, квантованные и дискретизированные.<= /o:p>

Аналоговы= м (континеальным) называют сигнал, изменение которого во времени или пространстве имеет непрерывный характер. Параметры аналогового сигнала изменяются непрерывно, а число мгновенных значений функции, описыва= ющей сигнал, бесконечно при любом приращении аргумента. Одномерный аналоговый си= гнал наглядно представляется своим графиком, который может быть как непрерывным,= так и с точками разрыва.

Квантован= ным сигналом называется физический процесс, основная характеристика которого может принимать ограниченное множество размеров в пределах диапазона измерений.   Дискретизированным называют сигнал= , у которого размер хотя бы одного параметра может быть отличен от нуля только = при определенных значениях аргумента описывающей его функции. Таким аргументом могут быть: время, пространственные координаты, частота. Соответственно, си= гнал называется дискретизированным по времени, по пространству и по частоте. На = рис. 2.2 графически представлены вышерассмотренные формы сигналов.

Простейшая математическая модель дискретизированного по времени сигнала xд(<= /i>t) – это счетное множество точек {ti} (i – целое число) на оси времени (см.рис. 2.2,в), в каждой из которых определено отсчетное значение сигнала <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family= :Tahoma; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US'>xi (на графике соответствующий вертикальной отрезок прямой= ). Как правило, шаг дискретизации Tц=3Dti+1-<= /i>ti для каждого сигнала постоянен. Благодаря тому, что дискретизированный сигнал воспроизводится только в определенные моменты времени, появляется возможнос= ть по одной и той же линии связи передавать сообщения из разных источников, организуя многоканальную связь с разделением каналов по времени.=

 

 

 

   = Xд(t)=

 

 X<= /span>дКВ <= span style=3D'font-size:8.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>

Рис. 2.2. Четыре формы сигналов: а – непрерывная; б – квантованная;

в – дискретизированная,; г – дискретизированная и квантованная

 

Квантованный сигнал, широко используемый при преобразова= ниях код-аналог и аналог-код (см.рис 2.2,б), представляет собой ступенчатую изменяющуюся величину с заданными размерами ступеней – шагов квантования qк. Мгновенное значение величины xкв(t)=3DNiqк при равномерном квантовании (qк=3Dconst) равно соответствующему числу ступеней Ni, представляемому обычно в числовом коде. Квантованная и дискретизированная ф= ормы сигналов могут быть обусловлены самой физической природой процесса, наприме= р: дискретность процессов ионизирующего излучения; квантованность постоянной длиной волны l пространственной координаты светового когерентного луча; дискретность време= нной координаты периодического сигнала, связанная с постоянством его периода и д= р.

Еще одной разновидностью дискретных сигналов являются кодовый измерительный сигнал, в котором известные или неизвестные данные или характеристики заключены в количестве или расположении его элементов во вре= мени или в пространстве. Элементами кодовых сигналов служат электрические импуль= сы или потенциалы. Так как информативным параметром кодового измерительного сигнала является число, то такие сигналы часто называют цифровыми. Особенностью цифровых сигналов является отсутствие влияния на его значения изменений неинформативных параметров.

 

2.2. Математические модели и параме= тры

квазидетерминированных сигналов

 

2.2.1. Элементарные сигналы

 

Квазидете= рминированные сигналы делятся на элементарные и сложные.

Характерн= ыми особенностями элементарных квазидетерминированных сигналов являются: простота математической модели, минимальное число параметров, простота реакций звеньев. На основе математических моделей элементарных сигналов строятся модели сложных сигнал= ов.

Основными= элементарными сигналами являются: постоянный сигнал, идеальный единичный импульс, синусоидальный сигнал. Постоянный сигнал имеет только один параметр x, который неизменен во времени (рис. 2.3, а).

x=3DA; = A=3Dconst.

Идеальный единичный импульс (рис. 2.= 3, б) описывается математической моде= лью в виде дельта-функции (= d-функции)= :

 

при <= span style=3D'mso-bookmark:label21'>t¹tи;

при <= span style=3D'mso-bookmark:label21'>t=3Dtи,

где tи – момент действия импульса, являющийся единственным параметром = d-функции, указывающим его положение на оси времени.

            Идеальный единичный импульс рассматривается как предельный случай реального прямоугольного импульса с конечной длительностью t= ®0= , площадью F=3D1, амплиту= дой Xм=3D1/= t= ®= ¥.

Интеграл = = d-импульса=

.                                  (2.1)

 

Рис. 2.3. Основные элементарные сигналы: а – постоянный сигнал;

б= – идеальный единичный импульс; в – единичный сигнал на выходе

интеграто= ра; г – дельта-функция на выходе дифференциатора

           

            При t=3Dtи и t>tи интеграл d-функции отличен от нуля. Когда t>tи , он представляет собой единичную функцию 1(t-tи) (рис. 2.3,в):

 = ;

t>= ;tи;

t<tи.

            После дифференцирования (рис. = 2.3, г) единичной функции получим дельта-функцию:

.

            В результате интегрирования единичной функции получается линейно нарастающая функция = r(= t)<= /i>.

при t<0;

при t>0.

 

            Важное свойство дельта-функции отражено в выражении

.                                 (2.2)

Как видно, физическая размерность дельта-функции такая ж= е, как и размерность частоты, то есть = с-1. Таким образом, если непрерывную функцию умножить на дельта-функцию и произведение проинтегрировать по времени, то результат будет равен значению непрерывной функции в точке, где сосредоточен = d-импульс. Такое свойство d-функции называют фильтрующим или стробирующим. Оно используется для представления дискретизированной во времени функции с периодом дискретизаци= и Tц:

.                =           (2.3)<= /p>

            Синусоидальный или гармонический сигнал, описы= ваемый моделью вида

,               <= span style=3D'mso-spacerun:yes'>      (2.4)

имеет три параметра: амплитуду Xм­, период = T или частоту = w=3D2p/T и начальную фазу j. Такой сигнал широко используется при измерениях, является одним из наиболее прост= ых и удобных для анализа временных зависимостей. Это объясняется тем, что гармонические сигналы инвариантны относительно преобразований, осуществляем= ых стационарными линейными системами. Если на вход такой системы подан гармонический сигнал, то сигнал на выходе системы остается гармоническим с = той же частотой, отличаясь от входного сигнала лишь амплитудой и начальной фазо= й.

 

2.2.2. Сложные полигармонические сигналы

 

            Сложные квазидетерминированные сигналы бывают периодические и непериодические переходные.

            К периодическим сложным сигналам относятся полигармонический сигн= ал, последовательность импульсов прямоугольной, экспоненциальной и других форм.=

            Математическая модель полигармонического периодического сигнала характеризуется условием x(= t)=3Dx(t+kT), где T – период, k=3D1,2,3…, это означает, что основной параметр сигнала = x повторяет все свои значения через интервал времени, равный периоду T. Чаще вс= его полигармонические периодические сигналы представляются с помощью элементарн= ых сигналов путем разложения их в ряд по соответствующим функциям:<= /span>

,                       =        (2.5)

где Ak= – коэффициенты разложения членов ряда, называемые спектром; = jk(= t)<= /i> – элементарные функции.

Выражение (2.5) называется обобщенным рядом Фурье в выбранном базисе ортонормированных функций [6,7]. Ортонормированной называют сис= тему функций, отвечающих условиям ортогональности и нормированности.<= /span>

            Ортогональными называется совокупность функций jk(= t)<= /i> и = jn(= t)<= /i>, удовлетворяющая на отрезке времени = (t2-<= /i>t1)<= /i> условию<= o:p>

,                           (2.6)

где k=3D1,2,3,= …,m; = n=3D1,2,3,…,m при = n¹k.<= /i>

            Условие (2.6) будет соблюдатьс= я, если одна из двух функций не содержит в своем составе компонент, имеющих фо= рму второй ортогональной ей функции. Нормой в математике называют длину вектора= . В нормированном линейном пространстве сигналов (L)= каждому вектору j(= t)<= /i>= ÎL однознач= но сопоставлено число = ||j|| – норма этого вектора. Чаще всего полагают, что  вещественные аналого= вые сигналы имеют норму

.                       =        (2.7)

Квадрат н= ормы носит название энергии сигнала.=

                        =                (2.8)

- такая энергия выделяется в резисторе сопротивлением 1 = Ом, если к нему приложено напряжение j(= t)<= /i>.

 

Ортонорми= рованные функции отвечают условию

.                              (2.9)

            Для определения коэффициентов обобщенного рядя Фурье разложим произвольный сигн= ал x(t) в ряд вида

,                                  (2.10)

умножим правую и левую части этого выражения на базисную функцию jk(t) с произвольным номером k и затем проинтегрируем результаты по времени:

                         (2.11)

Ввиду ортогональности базиса в правой части остается только член суммы с номером = i=3Dk, поэтому<= /span>

.                             (2.12)

            Обычн= о в качестве ортонормированного базиса ряда Фурье используется совокупность тригонометрических функций с кратными частотами, дополненная постоянным сигналом:

;  ; ;

; ;              (2.1= 3)

; …=

            Любая функция jk из этого базиса удовлетворя= ет условию периодичности. Используя (2.10) и (2.13), получаем выражение для тригонометрического ряда Фурье

x(t)=3Da0+a1cos= w0t+b1sin= w0t+a2cos2= w0t+b2sin2= w0t+…+ak= coskw0t+bk= sinkw0t, <= /p>

или

          =     (2.14)

с коэффициентами:

.

 <= o:p>

 <= o:p>

 <= o:p>

 <= o:p>

 <= o:p>

(2.15)<= o:p>

            Итак,= в общем случае сложный периодический сигнал содержит не зависящую от времени = постоянную составляющую и бесконеч= ный набор гармонических колебаний, так называемых гармоник с частотами wk=3Dkw (= k=3D1,2…), с частотами, кратными основной частоте последовательности.

            Каждую гармонику можно описать= ее амплитудой Ak и начальной фазой yk. Для этого коэффициенты рядя Фурье следует записать в в= иде

,   .

Так что

,  .                  (2.16)<= /p>

            Подставив эти выражения в (2.1= 5), получим другую эквивалентную форму ряда Фурье:

.                 (2.17)<= /p>

            Итак, описав полигармонический периодический сигнал с помощью тригонометрического рядя Фурье и определив коэффициенты (Ak и yk, k=3D1,2…) для всех элементарных гармонических составляющих, мы м= ожем представить такой сложный сигнал в частотной форме: в виде дискретных линейчатых спектров амплитуд и фаз. Спектры графически изображены (рис 2.4)= в виде вертикальных линий вдоль оси частот в точках = w0, 2= w0, 3= w0…nw0, причем высота каждой из этих линий пропорциональна амплитуде или фазе данной частотной составляющей. Два дискретных спектра используются только в тех случаях, когда частотные составляющие спектра являются комплексными числами. Если же частотные составляющие являются толь= ко действительными или только мнимыми числами, сложный периодический сигнал представляется только одним спектром – амплитудным.

 

Рис. 2.4.  Спектр амплитуд (а) и спектр фаз (б) периодического сигнала

 

            Замет= им, что очень часто дискретные спектры характеризуются совокупностью важных инф= ормативных параметров сигнала в виде амплитуд и фаз отдельных гармоник, полосы частот и пр.

            Второй формой тригонометрического рядя Фурье является экспоненциальный ряд Фурье, в котором в качестве ортонормирован= ного базиса используется совокупность комплексных функций.

, k=3D0,±1,±2,…                 (2.18)<= /span>

Экспоненциальный ряд Фурье имеет вид

.                    (2.19)

Сигналы в виде п= ериодической последовательности импульсов прямоугольной формы (рис. 2.5), находящие широкое применение в информационных процессах, также относятся к классу сло= жных квазидетерминированных периодических сигналов. Периодический импульсный сиг= нал описывается функцией и определяется тремя параметрами: амплитудой Xm= , периодом повторений T и длительностью импульса t, а также скважностью

                                     (2.20)

или обратным ей параметром – коэффициентом заполнения

                                  (2.21)

Любой из этих параметров может быть информативным. Математическая модель сигнала:

при kT<t<kT+t; k=3D0,±1,±2…

 

при kT+t<t<(k+1)T.

Рис. 2.5. Периодическая последовательность прямоугольных импульсов<= /span>

 

            Следует отметить, что при анал= изе периодических сложных сигналов, независимо от их формы, кроме рассмотренных, часто используются также следующие параметры:

текущее среднее значение за время T

                        =                 (2.22)

            среднее значение (постоянная составляющая)

                        =       (2.23)

            среднее выпрямленное значение<= o:p>

                          (2.24)

            действующее или среднее квадра= тичное значение

                        =       (2.25)

            Информативными параметрами периодических сигналов сложной формы могут также являться:

максималь= ное отклонение сигнала в сторону больших значений от постоянной составляющей

                         (2.26)

максимал= ьное отклонение сигнала в сторону меньших значений от постоянной составляющей

                         (2.27)

            размах периодического сигнала<= o:p>

                         (2.28)

            коэффициент амплитуды

                        =          (2.29)

            коэффициент формы

                             (2.30)

 

2.2.3. = Почти периодические сложные сигналы

 

            Одной из разновидностей  часто встречающихся сложных квазидетерминированных сигналов являются так называемые почти периодические сигналы [6]. Такое название эти сигналы получили потому, что они не в полной мере отвечают условию формирования сло= жных периодических процессов суммированием двух или более синусоидальных гармони= к с кратными частотами. Это означает, = что отношения любых пар гармоник представляют собой рациональные числа.

            Приведем примеры функций, описывающих два сигнала:

;

            В первой функции все значения отношений частот возможных пар гармоник представляют рациональные числа: 2/= 5; 2/9; 5/9.

            Во второй –  и  не являются рациональными числами. Итак, сложный сигнал, описываемый второй функцией, является почти периодическим. Сигналы такого типа относятся к классу сигнал= ов с ограниченным спектром и аналитически представляются с помощью преобразования Гильберта.

            По Гильберту сложный сигнал x(= t)<= /i>, состоящ= ий из суммы гармонических составляющих, расположенных в узкой полосе частот, представляется выражением

,                      <= /span>(2.31)

Рис. 2.6. К представлению

периодического сигнала по Гильбер= ту

в котором каждое слагаемое рассматривается как проекция = на ось абсцисс вектора xk(t)= , находящегося под углом (= wkt+= jk)= к оси абсцисс (рис.2.6).

Сигнал, соответствующий проекции вектора Xk(t)= на ось ординат, называют сопряженным сигналу xk(t)= .

.

            Если представить математическую модель сложного сигнала в виде

,

то тогда

            ;                         (2.32)

 ;                             (2.33)=

где A(<= /i>t)= – результирующий вектор, называемый огибающей сигнала <= /span>x(= t)<= /i>; Ф(t)= – угол сдвига – полная фаза сигнала x(= t)<= /i>, образованная результирующим вектором A(= t)<= /i> с осью абсцисс.

            Из соотношений (2.31), (2.32), (2.33) следует, что функция x(<= /i>t)= представляет собой проекцию вектора A(= t)<= /i> на ось абсцисс, относительно которой отсчитывается угол Ф(t)<= /i>. Причем в точках, где , имеет место равенство

.

Кроме тог= о, при =3D0

.

Это означает, что в точках  кривые A(= t)<= /i> и x(= t)<= /i> имеют об= щие касательные. Тот факт, что при  функция x(= t)<= /i> принимает значения, близкие к амплитудным, означает, что функция A(= t)<= /i> является огибающей быстро осциллирующей функции.

            Связь между сопряженным и исхо= дным сигналами описывается парой преобразований Гильберта:

прямым

,                        (2.34)

и обратным

.                      <= /span>(2.35)

            Вычисление по (2.34) и (2.35) показывает, что если x(<= /i>t)=3D , то , а если , то . Из этого следует, что для преобразования гармонического сигнала по Гильберту его нужно сместить на угол p/2 в стор= ону запаздывания. Преобразования Гильберта для сигнала x(= t)<= /i>, состоящ= его из суммы гармонических составляющих, реализуются поворотом каждой из них на угол p/2 в стор= ону запаздывания.

            Одним из часто встречающихся на практике является измерительный сигнал, представляющий сумму двух гармониче= ских колебаний с близкими частотами w1 и w2 :

.

 

 

Причем

,

то есть результирующий сигнал является узкополосным. Сиг= нал, сопряженный результирующему, согласно выше установленному правилу, имеет ви= д

.

Применив (2.32) и (2.33), получим:

;

 .=

Рис. 2.= 7. Сумма двух синусоид с отношением частот, близким к единице (а);

сумма синусоид с большим отношением частот (б)

Полигармо= нический сигнал образует биения (рис.2.7,а). Если , то гармоника первого сигнала называется главной компонентой или главной гармоникой. Амплитуда биения изменяется от ( ) (“горб”) до ( ) (“талия”). Частота биения равна = D= w. Суммарн= ый сигнал-биение не является синусоидой, но похож на нее. Отличие определяется непостоянством амплитуды и фазы в течение периода биения. Огибающие биения образуют полосу огибания. При двухкомпонентном сигнале нижняя огибающая является зеркальным изображением верхней. Амплитуда огибающей равна амплиту= де второстепенной компоненты.

            Если отношение частот компонент значительно отличается от единицы, то высокочастотная компонента на суммарн= ой кривой представляется в виде пульсаций, наложенных на низкочастотную (рис.2= .7,б). Амплитуда и фаза огибающей рав= ны амплитуде и фазе высокочастотной компоненты, а ширина полосы равна удвоенной амплитуде высокочастотной компоненты.

            Частотный спектр почти периоди= ческих сигналов является дискретным.

 

2.2.4. Непериодические (переходные) сигналы

 

            Непериодические сигналы так же, как и периодические, анализируются с помощью частотного представления. Однако для этих сигналов не могут быть использованы рассмотренные выше коэффициенты ряда Фурье ak, bk, = ck, = jk, так как “период” T стремится к бесконеч= ности. Для представления непериодических сигналов в частотной области используют интегральное преобразование Фурье, которое можно получить путем предельного перехода при рассмотрении непериодического сигнала в виде импульса конечной длительности (рис. 2.8). = Если его мысленно дополнить такими же сигналами, периодически следующими через некоторый интервал времени T, то получим периодическую последовательность xпер(<= /i>t)= , которая может быть представлена в виде комплексного ря= да Фурье

  ,                    (2.36)

Рис. 2.8. Одиночный сигнал и воображаемая

периодиче= ская последовательность

с коэффициентами       =     

                     (2.37)

            Если теперь период T  стремить к бесконечности, то частоты со= седних гармоник k= w0 и (k+1)= w0 окажутся сколь угодно близкими (так как <= span style=3D'mso-bookmark:label24'> , ), и дискретную переменную kw0 можно заменить непрерывной переменной = w – текущей частотой. Амплитудные коэффициенты Ck<= span style=3D'mso-bookmark:label24'> станут неограниченно малыми из-за наличия величины T в знаменателе формулы (2.37).

Таким образом, в предельном переходе возникает непрерывный спектр. Однако вместо исчезнувших коэффициентов Ck, соответствующих отдельным амплитудам, вводят так называемую спектральную плотность Х(w)<= /i> при усло= вии интегрируемости Х(t)= на интервале -<= /i>= ¥<t<+= ¥, связанн= ую с сигналом x(<= /i>t)= зависимостью

                <= span style=3D'mso-spacerun:yes'>      (2.38)

Формулу (2.38) и называют интегральным преобразованием Фурье или непрерывным комплексным спектром сигнала.

Спектраль= ную плотность X(= w)= называют также спектральной функцией или Фурье-образом сигнала. Ее можно трактовать как коэффициент пропорциональности между длиной малого интервала частот = D= w и отвеча= ющей ему комплексной амплитудой DA= wb гармонического сигнала с некоторой частотой = wb. Причем вклад в амплитуду дают в равной мере и положительные, и отрицательные часто= ты, образующие окрестности ±= wb. Следует отметить, что спектральная плотность – комплексно-значная функция частоты, одновременно несущая информацию как об амплитуде, так и о фазе элементарных= синусоид.

Формулу (2.38) называют прямым преобразованием Фурье. В спектральной теории сигналов решается и обратная задача – нахождение сигнала по его спектральной плотности, которую считают заданной. Непериодический сигнал в этом случае получается из его периодичес= кой последовательности, когда ее период устремляется к бесконечности. В результ= ате может быть получено выражение

,                       =     (2.39)

называемое обрат= ным преобразованием Фурье. Итак, сигнал x(= t)<= /i> и его спектральная плотность Х(= w)= взаимно однозначно связаны прямым и обратным преобразованием Фурье. Основные непериодические переходные сигналы и их спе= ктры представлены на  рис. 2.9.

 

 

Рис. 2.9. Примеры непериодических сигналов и их спектров:

а= – экспоненциальный, б – затухающий колебательный, в – прямоугольный

 

Представл= енные сигналы описываются функциями:

экспоненциальной

t³0;

 <= /p>

t<0;
 

 

                        =

затухающей колебательной

t³0;

 <= /p>

t<0;
 

 

        

прямоугольной

t³0;

t<0.
 

 

            В качестве информативных парам= етров непериодических сигналов выступают амплитуда и постоянная времени затухания (рис.2.9,а), амплитуда, постоян= ная времени затухания, фаза и частота (рис.2.9,б), амплитуда и длительность прямоугольного импульса (рис.2.9,в).

            Наряду с рассмотренными формами представления сложных сигналов широко применяют представления сигналов в ви= де изображений по Лапласу

.                       =   (2.40)

Таблицы изображений по Лапласу для различных функций мож= но найти в литературе.

            Важную роль при анализе квазидетерминированных сигналов играют такие его характеристики, как спектральная плотность энергии и корреляционная функция.=

            Спектральное представление эне= ргии сигнала получается из обобщенной формулы Рэлея, имеющей вид

,                     (2.41)

где (x,= y)<= /i> – скаляр= ное произведение двух вещественных сигналов x(= t)<= /i> и y(= t)<= /i>. Произведение Х(w)= Y*(= w)<= /i> называют взаимным энергетическим спектром. Если сигналы x(= t)<= /i> и y(= t)<= /i> одинаков= ые, то получим выражение для спектральной плотности энергии сигнала x(= t)<= /i>, которую также называют энергетическим спектром

 .                      (2.42)

            С другой стороны, если сигналы= x(= t)<= /i> и y(= t)<= /i> тождеств= енно совпадают, то их скалярное произведение равно энергии:

.                             (2.43)<= /p>

            Использовав (2.41)-(2.43),  получим

.                 (2.44)

            Выражение (2.44) известно в различных областях физики как форму= ла Рэлея (в узком смысле). Как видно, энергия любого сигнала равна сумме вкладов от различных интервалов частотной оси. Каждый малый интервал положительных частот D= w обеспечи= вает вклад в общую энергию сигнала, равный

,

где wb – некоторая внутренняя точка данного интервала.

            В отличие от преобразований Фу= рье, в которых комплексные амплитуды описывают вклады малых частотных участков и характеризуются модулями и фазами, соответствующие энергии являются вещественными числами. Поэтому вследствие отсутствия фазовых характеристик спектра имеет место некоторая потеря информации. Тем не менее энергетически= е спектры сигналов достаточно часто используют при анализе реальных сигналов.

            При анализе сигналов на практи= ке возникает потребность в сравнении сигналов, сдвинутых во времени. Примером могут служить сигналы импульсного радиолокатора, принцип работы которого ос= нован на задержке t во време= ни между зондирующим x(<= /i>t)= и принятым x(<= /i>t-= t)= сигналами. Измерив задержку = t, определ= яют дальность до цели. К числу главных задач следует отнести и определение скор= ости изменения сигнала во времени без разло= жения его на элементарные составляющие и др.

            Для решения задач такого типа используется характеристика квазидетерминированного сигнала, называемая автокорреляционной функцией (АКФ).= АКФ дает возможность количественно определить степень отличия сигнала x(= t)<= /i> от смеще= нной во времени копии x(<= /i>t-= t)= и равна скалярному произведению сигнала и копии:

                          (2.45)

            Зависимость (2.45) справедлива= для сигналов, имеющих локализованный во времени импульсный характер (условие существования интеграла).

При = t=3D0 АКФ становится равной энергии сигнала:

.                       =                (2.46)

            Другие свойства АКФ:

четность

;

при любом значении t  модуль АКФ не превосходит энергию сигна= ла:

 .

            Следовательно, АКФ представляе= тся кривой с центральным всегда положительным максимумом, имеющей монотонно убывающий либо колебательный характер.

            Для примера определим АКФ прямоугольного импульса с амплитудой Xm<= span style=3D'mso-bookmark:label24'> длительностью tи. Данный импульс и его “копия”, сдвинутая во времени в сторону запаздывания на = t , показа= ны на рис. 2.10,а.

 

 

Рис. 2.10. Нахождение АКФ прямоугольного импульса:

а – прямоугольный импульс и его «копия»; б – АКФ прямоугольного импульса

 

            Интеграл вычисляется на основе графического построения: x(<= /i>t)= ×x(<= /i>t-= t)<= /i> отлично = от нуля лишь в пределах изменения времени, при котором имеет место наложение сигналов (заштрихованные части графика), что соответствует интервалу времен= и = tи-<= /i>= |= t= |. Исходя = из этого, можно записать

График R0(= t)= – треугольник, у которого основание в два раза больше длительности импульса (рис.2.10,б).

            Для сигналов в виде неограниче= нно протяженной во времени последовательности АКФ может быть определена, если считать, что данная последовательность получается из некоторого импульсного сигнала, длительность tи которого стремится к бесконечности. АКФ такого сигнала определяется как среднее значен= ие скалярного произведения сигнала и его копии:

              (2.= 47)

В этом случае АКФ  становится равной = средней взаимной мощности сигналов= x(= t)<= /i> и x(= t-<= /i>tи)<= /i>.

            Следует отметить, что существу= ет тесная связь между АКФ и энергетическим спектром сигнала, определяемая выражением

                       <= /span>        (2.48)

            Как видно, энергетический спек= тр сигнала и его автокорреляционная функция связаны прямым преобразованием Фур= ье.

            Имеется и обратное соотношение= :

                     (2.49)

            Из приведенных соотношений сле= дует, что чем шире спектр, тем меньше время корреляции, то есть значение сдвига <= /span>= t, в преде= лах которого АКФ отлична от нуля. Другими словами, чем шире полоса частот сигна= ла, тем уже основной лепесток АКФ и тем совершеннее сигнал с точки зрения измер= ения момента его начала. Кроме этого, выражения (2.48) и (2.49) показывают, что имеется возможность экспериментально определить автокорреляционную функцию = и по ней рассчитать энергетический спектр. Такой прием находит применение при исследовании свойств сигналов с помощью быстродействующих ЭВМ в реальном масштабе времени.=

            В ряде случаев при анализе сиг= налов пользуются особой характеристикой совокупности двух сигналов – их взаимокорреляционной функцией (ВКФ= ), которая описывает как различия формы сигналов, так и взаимное расположение = на оси времени. ВКФ двух сигналов x(<= /i>t)= и y(<= /i>t)= является их скалярное произведение:

                <= span style=3D'mso-spacerun:yes'>     (2.50)

Возможна и такая запись

                    =         (2.51)

где u=3Dt-= t; dt=3Ddu,

поэтому

                        =   (2.52)

            Совпадение результатов расчето= в по (2.50) и (2.51) связано с тем, что одно и то же взаимное положение сигналов будет достигнуто как при сдвиге y(<= /i>t)= в сторону запаздывания, так и при сдвиге = x(= t)<= /i> в сторону опережения.

            Другие свойства ВКФ:

            если описываются два неодинако= вых сигнала, то их ВКФ не являются четной функцией аргумента = t: = Bxy(= t)<= /i>¹<= /span>Bxy(-t)<= /i>;

ВКФ двух = сигналов, имеющих конечные энергии, ограничена; при t=3D0 ВКФ не обязательно достигает максимума.

 

2.3. Случайные сигналы

 <= o:p>

Случайные сигналы отображают развивающиеся во времени (и= ли в пространстве) случайные явления. Математические модели случайных сигналов и= спользуются при решении таких задач, как получение оценок их информативных параметров на фоне помех при априорно известных  вероятностных характеристиках и как измерения этих характеристик (статистические измерения). Составление этих моделей производится на основе теории случайных процессов (функций), предполагающих описание случайных процессов с помощью систем вероятностных характеристик (одно- и многомерных функций распределения вероятностей, моментных функций, характеристических функций и т.п.) и теории статистических измерений, в которой исследуемый процесс представляется ансамблем реализаций. Причем в понятиях, определения= х и терминологии этих двух теорий имеется ряд аналогов и заимствований. Так, используемому в теории статистических измерений понятию реализация случайного процесса соответствует аналог из теории случайных функций, называемый выбор= очная функция, мгновенному значению – выборочное значение, совокупности мгновенных значений – выборка, вероятностной характеристике – предел выборочного средн= его.

 

2.3.1. Случайный измерительный = сигнал

как случайный процесс

 

Случайные измерительные сигналы рассматривают как случайный процесс x(t) - особого вида функцию, характеризующуюся тем, что в любой момент времени <= /span>t принимаемые ею значения являются случайными величинами. Случайный процесс представляет собой бесконечную совокупность выборочных функций xi= (t) в виде реализаций, образующих статистический ансамбль. Под реализацией понимаются фиксированные на определенном промежутке времени мгновенные знач= ения случайного сигнала. Ансамбль – математическая абстракция,   модель   рассматриваемого   процесса,=    но    конкретные    реализации, используемые в измерительном эксперименте, представляют собой физические объекты или явления и входят в ансамбль как его неотъемлемая часть. Упрощен= ную реализацию можно рассматривать как некие сложные кривые, определяемые случа= йным характером изменения одного и того же измеряемого параметра, полученные повторением измерительного эксперимента, например, с помощью самопишущего и= змерительного прибора.

Сечением случайного процесса= называется совокупность мгновенных значений x­i(tj= ) проходящих одновременно реализаций xi(t) в заданный момент времени tj<= span style=3D'mso-bookmark:label31'> (рис. 2.11). Случайный сигнал в заданном временном сечении t1 можно рассматривать как случайную величину xi<= span style=3D'mso-bookmark:label31'>(t1), характеризуемую функцией распределения вероятности, плотностью вероятности, другими статистическими характеристиками.

Рис.2.1= 1. Выборочные реализации случайного процесса

 

Функция распределения= или интегральный закон распределени= я F(xi= ,t1) равна вероятности того, что мгновенные значения сигнала x(t) не превосходят заданного значения x при достаточно большом числе N реализаций, и представляется как

,                         (2.53)

а ее оцен= ка как       =

,                        (2.54)=

где P<×= > – вероятность; N – число выборочных функций (реализаций), входящих в ансамбль; nF – число мгновенных значений сигнала xi(t1)<= /i>, отвечаю= щих условию xi= (<= /i>t1)< x1;  x1 – = заданное значение x.

            По определению: = F(-¥)=3D0; F(<= /i>= ¥)=3D1 (рис.2.12,а= ).

 

 

Рис. 2.12. Вид функции распределения вероятностей (а)

и вид плотности распределения вероятностей (б)

 

            Плотность распределения случайного сигнала, или дифференциальный закон распределения = f(<= /i>x), характеризует вероятность того, что мгновенное значение реализаций в произвольный момент времени будет находиться заданном интервале значений x+<= /i>Dx (рис. 2.= 12,б)

,                (2.55)

а ее оценка

,                           (2.56)

где nf= – число мгновенных значений сигнала xi(= t1)= , удовлетворяющих условию x1<xi(= t1)<xi+Dx.

            Для того чтобы можно было суди= ть о характере развития реализаций случайного процесса во времени, следует рассматривать несколько (n) сечений случайного процесса в несовпадающие моменты времени. Возникающая при этом n-мерная случайная величина {x(<= /i>t1),= x(= t2)…x(<= /i>tn)} описывается многомерной плотностью вероятности= P(x1, x2 … xn, t1, t2 … tn). Многомерная плоск= ость вероятности случайного процесса должна отвечать обычным условиям, налагаемы= м на плотность вероятности совокупности случайных величин, а также не должна зависеть от того, в каком порядке располагаются ее аргументы.

            Законы распределения вероятнос= тей связаны между собой зависимостями

                        =     (2.57)

при f(<= /i>x1,<= /i>t1)<= /i>³<= /span>0 ;

                =        (2.58)

            Наряду с интегральными и дифференциальными законами распределения сечение случайного процесса характеризуется средними значениями – моментами первого, второго и третьего порядков.

            Среднее значение сигнала (моме= нт первого порядка) при усреднении по ансамблю в момент t1 определяется по формуле

, k=3D1,2…N .      =   (2.59)

            Среднее значение сечения характеризует его постоянную составляющую.

            Среднее значение квадрата сече= ния (момент второго порядка)

.                   (2.60)<= /p>

            Средний квадрат отклонения (мо= мент третьего порядка – дисперсия) характеризует рассеяние значений реализаций в выбранном сечении, определяется по формуле

                (2.61)<= /p>

            Для характеристики статистичес= кой зависимости случайного сигнала применяют автокорреляционную функцию (смешан= ный момент)

.         (2.62)

 

 

 

2.3.2. Эргодические стационарные случайные сигналы

 

Стационарными называют случайные процессы= , статистические характеристики которых одинаковы во всех сечениях.=

            Случа= йный процесс может быть стационарен в уз= ком смысле и в широком смысле. Условием стационарности в узком смысле являе= тся инвариантность n-мерной плотности вероятности относительно временного сдвига t:

f(x1, x2 … <= /span>xn, t1, t2 … <= /span>tn)=3D= f(x1 … <= /span>xn, t1+t, t2+t … tn+t).           (2.63)<= /o:p>

            Услов= ия стационарности в широком смысле ограничиваются требованиями, чтобы математическое ожидание (момент первого порядка) и дисперсия (момент третье= го порядка) не зависели от времени, а корреляционная функция зависела лишь от разности t=3D|t2-t1|, то есть Rx(= t1,t2)=3DRx= (t).

            Эргодическим называют такой стацио= нарный случайный процесс, у которого усреднение по статистическому ансамблю можно заменить усреднением во времени. Операция усреднения выполняется над единственной реализацией x(t), длительность T которой теоретически может быть сколь угодно велика.

            Возмо= жность определения статистических параметров по одной реализации делает эргодические стационарные сигналы наиболее удоб= ными для исследования.

            Средн= ее значение и автокорреляционная функция для одной реализации эргодического стационарного случайного сигнала определяется усреднением по времени:<= /o:p>

                        (2.64)

                            (2.65)

            Условием эргодичности является

.

Практическое применение этого критерия сводится к провер= ке неравенства

,                             (2.66)

где t – максимальный интервал корреляции, bдоп<= span style=3D'mso-bookmark:label32'> – заданное  допустимое значение.

            Рассм= отрим статистические и спектральные характеристики эргодических стационарных случайных сигналов.

            Плотность распределения, или дифференциальный закон распределения f(x), характеризует вероятность P того, что мгновенное значение x(t) реализации, представляющей сигнал в произвольный момент времени, будет находиться в заданном интервале значений x и x+Dx:

                               (2.67)

Как видно, f(x) не содержит координаты времени и поэтому не отражает статистической зависим= ости значений сигнала при изменении времени.

            Функция распределения или интеграл= ьный закон распределения F(x) характеризует вероятность P того, что мгновенное значение x(t) реализации, представляющей сигнал в произвольные моменты времени, не превосходит заданного значения x.

.                     (2.6= 8)

            Как и= для временного сечения ансамбля реализаций, функция распределения F(x) изменяется от 0 до 1. Функция распределения и плотнос= ть вероятности могут быть экспериментально определены по достаточно протяженно= й во времени реализации.

            По известной плотности распределения можно установить структуру случайного сигнала, определить другие важные его параметры.

            На ри= с. 2.13 даны примеры реализаций различных случайных сигналов и их плотности вероятности (гармонический сигнал причислен к классу случайных в связи с те= м, что его фаза является случайной величиной). Сравнивая примеры, приходим к выводу о возможности установления по форме кривой плотности распределения не только вида сигнала, но и определения состава исследуемого случайного шума.

 =

Рис. 2.13. Примеры сигналов и графики плотностей распределения:

а – гармонического, б – суммы гармонического и случайного,

в – узкополосного случайного шума, г<= /i> – широкополосного случайного шума

Среднее значение случайного сигнала при усреднении данной реализации во времени

                       (2.69)

или с выражением через плотность распределения

                          (2.70)

Среднее значение квадрата эргодического стационарного случайного сигнала характеризует суммарную интенсивность данной реализации (среднюю мощность реализации)

                     (2.71)

или, выражая через f(x),

                     (2.72)

Среднее квадратичное значение сигнала=

       (2.73)

            Дисперсия стационарного эргодического случайного сигнала

            (2.74)

или, после преобразования,

                          (2.75)

Сред= неквадратическое отклонение (с.к.о.) сигнала

                            (2.76)

            Поско= льку M2[x(t)] представляет собой среднюю мощность реализации, а M12[x(t)]  – мощность постоянной составляющей, физический смысл дисперсии можно определить как мощность флюктуационной составляющей эргодического случайного сигнала.

Автокорреляционная функция  эргодического стационарного случайного сигнала находится усреднением произведения двух мгновенных значений флюктуционной составляющей сигнала при временном сдвиге t:

  (2.77)

            Для центрированных значений , АКФ имеет вид

                           (2.78)<= /p>

где  ,

            Итак, автокорреляционная функция эргодического стационарного сигнала отражает сте= пень линейной стохастической связи значений сигнала в данный момент времени от е= го значений в другие моменты.

            АКФ является четной функцией Rx<= span style=3D'mso-bookmark:label32'>(-t)=3DRx= (t)­ и имеет максимум в точке t0, в которой

                                   (2.79)

что, согласно (2.75), означает

.                            (2.80)

             Коэффициентом корреляции центрированного сигнала rx(= t) называется отношение

                                    = .                       (2.81)

            АКФ различных сигналов имеет ряд особенностей, использование которых позволяет идентифицировать исследуемый случайный сигнал. Рассмотрим некоторые примеры (рис. 2.14).

            Как видно, АКФ гармонического сигнала (рис.2.14,а) является гармонической функцией-косинусоидой с частотой w0, равной частоте гармонического сигнала:

.

 

Рис. 2.14. Автокорреляционные функции некоторых сигналов:

а= – гармонического, б – суммы гармонического и случайного, в – узкополосного случайного шума,  г – широкополосного случайного шум= а

           

АКФ смеси гармонического и случайного сигналов (рис.2.14,б) представляет сумму их АКФ, имеет крутой пик при = t0­<= /i> и являет= ся незатухающей гармонической функцией. АКФ узкополосного случайного сигнала (рис.2.14,в) представляет собой медленно затухающую периодическую функцию. АКФ широкополосного случайного сигнала (рис.2.14,г) с нулевым = средним значением представляет собой крутой пик при = t0, который затем затухает. Чем медленнее, плавнее во врем= ени изменяется случайный сигнал, тем больше промежуток времени = t, в преде= лах которого наблюдается стохастическая связь между мгновенными значениями случ= айной функции. И, наоборот, АКФ быстро и резко изменяющегося широкополосного случайного сигнала быстро затухает. В предельном случае широкополосный случайный сигнал, называемый «белым шумом», имеет АКФ в виде = = d-функции = при = t=3D0 и равную нулю при t= ¹0= . Подобный шум, имеющий игольчатую структуру с бесконечно тонкими случайными выбросами, иногда называют «дельта-коррелированным процессом». Дисперсия такого процесса бесконечно велика. Такой сигнал являе= тся математической идеализацией реально наблюдаемых сигналов с АКФ в виде круто= го пика при t=3D0.

            Спектральные характеристики случайного сигнала описывают его частотные свойства. Сле= дует отметить, что описание случайных сигналов с помощью корреляционной теории – теории случайных процессов – позволяет выявлять тесную связь между корреляционными и спектральными свойствами случайных сигналов.

            Отметим также, что прямой пере= нос рассмотренных выше методов спектрального анализа квазидетерминированных сигналов в теорию случайных процессов невозможен из-за вероятностного харак= тера отдельных реализаций. Однако ряд важных спектральных характеристик случайных сигналов удается получить, преобразуя по Фурье некоторые функции, получаемые путем усреднения реализаций.

            Спектральное представление случайного сигнала осуществляется с помощью преобразования Фурье 

,                    (2.82)

где xk(t) – отдельно взя= тая реализация стационарного случайного процесса x(t) с нулевым математическим ожиданием M1[x(t)]=3D0,        Хk(= w)= – спектральная плотность.

Реализаци= я xk(t) есть детерминиров= анная функция, ей соответствует детерминированная спектральная плотность Хk(= w)<= /i>.

В описании ансамбля реализаций спектральные плотности Хk(= w)= являются случайными функциями частоты. Налицо порождение случайного процесса в частотной области как следствие случайного процесса во временной области.

Важнейшее значение в теории случайных процессов имеет выяснение свойств случайных процессов Хk(= w)<= /i>, обеспечивающих стационарность <= /span>x(= t) в широк= ом смысле. Анализ [8] случайного сигнала согласно данному критерию приводит к выражению

,                      (2.83)

где W(<= /i>w)= – функция, называемая спектральной плотностью мощности сигнала x(<= /i>t)  или спектром мощности.

            Как видно, АКФ и спектр мощнос= ти стационарного случайного сигнала связаны между собой преобразованием Фурье. Поэтому

.               =          (2.84)

            Формулы (2.83), (2.84) составл= яют содержание теоремы Винера-Хинчера, имеющей важнейшее значение в теории случайных процессов.<= /span>

            Для выяснения физического смыс= ла понятия энергетического спектра положим в (2.83) = t=3D0. Тогда, поскольку Rx<= span style=3D'mso-bookmark:label32'>(0)=3DD[<= /i>x(= t)]=3Ds2, получаем

                       (2.85)

            Дисперсия = s2, равная средней мощности флюктуаций стационарного случайного процесса, есть, таким образом, сумма вкладов от всех участков частотной оси, а функция Wx(w)= характеризует у= дельную меру мощности.             Приче= м по физическому смыслу спектр мощности вещественен, неотрицателен и не содержит никакой информации о фазовых соотношениях между отдельными спектральными составляющими.

            Спектральная плотность мощности сигнала может быть представлена и как

,                        (2.86)

где M2 – среднее значение квадрата флюктуационной составляющей сигнала в интервале частот = w+= D= w, определяемое из выражения

            (2.87)

            В выражении (2.87) x(= t, = w, D= w)= – составляющая x(= t)<= /i>, действу= ющая в интервале частот от w  до w+<= /i>= D= w, которая может быть выделена с помощью полосового фильтра. Наряду с этим<= /span>

.               <= span style=3D'mso-spacerun:yes'>        (2.88)

            Это означает, что среднее знач= ение квадрата сигнала равно суммарной площади под кривой спектральной плотности = как функции частоты.

Спектраль= ная плотность мощности сигнала дает возможность определить его частотную структ= уру, доминирующую частотную область, а также проводить идентификацию исследуемых сигналов.

В ряде случаев возникает задача измерения параметров и характеристик системы, состоящей обычно из двух случайных процессов, статистически зависимых между собой. Такие системы описываются во временной= и частотной областях с помощью совмес= тных и условных характеристик случайных сигналов.

Совместная плотность распределения f(x,y) характеризует вероятность того, что мгновенные значения двух эргодических сигналов x(t) и y(t) будут в произвольный момент времени одновременно находиться в заданных интервалах.

    (2.89)

            Если известны отдельно плотности вероятности f(x) и f(y) статистически  независимых сигналов x(t) и y(t), то

                          (2.90)

            Совместная функция распределения <= /span>F(x,y) двух статистически зависимых эргодических сигналов x(t), y(t) равна вероятности того, что эти сигналы не превосходят заданных значений x = и y соответственно:<= /span>

.       (2.91)

            Условная плотность распределения <= /span>f(x|y) характеризует статистическую зависимость эргодического случайного стационар= ного сигнала x(t) при условии, что второй случайный стационарный сигнал y(t) принимает определенное значение

.       (2.92)<= /span>

            Услов= ная плотность распределения вероятностей f(x|y) может быть определена через совместную плотность распределения f(x,y)

.                                     (2.9= 3)

            Условная функция распределения – вероятность того, что случайный стационарный сигнал x(t) не превышает значения x при условии, если второй случайный сигнал y(t) принимает определенное значение y3:

.               (2.94)

            Условное среднее значение стациона= рного случайного сигнала x(t) при заданной величине y3

.                     (2.95)

            Функц= ию, представленную (2.95), называют  функцией регрессии fрег(y) случайного сигнала.

            Взаимная корреляционная функция дв= ух сигналов x(t) и y(t) характеризует общую статистическую зависимость их значений и для эргодическ= их сигналов:

                   (2.96)

            ВКФ применяется для определения взаимных временных характеристик и параметров исследуемых сигналов, например для определения полезного сигнала в шуме.

 =

2.4. Квантованные сигналы

 

            Квантованные величины и сигналы находят широкое применение в цифровых измерительных устройствах. Процесс формирования таких величин и сигналов – квантование, является составной час= тью измерительных преобразований, одной из наиболее ответственных операций проц= есса измерения.

            Квантование, или дискретизация= , по уровню представляет собой преобразование множества значений непрерывной величины x или непрерывного сиг= нала x(ti) в дискретное множ= ество значений xN или xкв(ti), где= N=3D0,1,2…m-1; i=3D0,1,2…N; при x= NÎ[xmin,xmax], где xmin и xmax – минимальный и максимальный пределы изменений непрерывных величины x или сигнала <= span style=3D'mso-bookmark:label4'>x(ti). Если это непрерывная величина, то она отождествляется с разрешенным значени= ем шкалы квантования; если это сигнал x(ti), то – со ступенчато изменяющейся величиной xкв(ti) с заданными размерами ступеней. Процесс квантования связан с округлением значений непрерывной величины или сигнала в соответствии с принятым решающим правилом (например, отнесения к нижней, верхней границе разрешенного значен= ия уровня квантования или к ее середине).

            Если диапазон xд=3Dxmax-xmin возможных значений непрерыв= ной величины x разбивается на N равных частей квантования с границами x0=3Dxmin, x= 1,x2,…xN=3Dxmax (рис. 2.15), то квантование равномерное.

 

 

Рис. 2.15. Равномерное квантование по уровню

Длина каждого интервала квантования называется ступенью или шагом квантования

.

            При равномерном квантовании q=3Dconst . Если q¹<= /span>const , квантование неравномерное (применяется при измерениях значительно реже, чем равномерное). В результате квантования л= юбое из значений x, принадлежащих интервалу [xi-1, xi= ], округляется  до  некоторой  величины    xкв i Î= [xi-1, xi], причем xкв i+1- xкв= i=3Dqk. Значения xкв i  носят название уровней квантования. Как= уже указывалось, в качестве уровней квантования выбирают нижнюю, верхнюю границ= у qk<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;line-height:95%;font-fam= ily: Tahoma;mso-bidi-font-family:"Times New Roman"'> либо их середину.

            Квантованный сигнал может быть представлен выражением

,                    (2.97)

где 1(t-tN) – единичная ступенчатая функция, которая равна единице при положительном аргументе и нулю – при отрицательном.

            Квантованный сигнал с равномер= ными и неравномерными ступенями квантования показан на рис.2.16.=

 

 

Рис. 2.16. Квантование аналоговых сигналов: а,= б – с равномерными ступенями;

в, г – с неравномерными ступенями; д – квантование известной величины

на выходе регулируемой меры

 

            В процессе измерения квантован= ие образцовой величины осуществляется многоканальной или регулируемой мерой (рис.2.16,д). Выходной сигнал п= ри этом представляется в виде совокупности значений заданного размера, выражен= ных в единицах измерения данной физической величины.

            Характерной особенностью квант= ования является погрешность D= k , свойственная методу отражения непрерывной по размеру величины ограниченным = по числу разрядов числом, т.е. методическая погрешность самого преобразования.= При этом максимальное значение погрешности зависит от принятого способа отождествления сигнала с ближайшим уровнем квантования или с ближайшим мень= шим (или большим) уровнем квантования.

На рис. 2= .17 показаны [9] два варианта сигналов = x1(t) и x2(t). Для сигнала= x1(t) при первом спосо= бе (рис.2.17,а) значение xi(tj) сигнала принимают равным уровню xk, по второ= му способу (рис.2.17,б) - равным <= /span>xk= -1.

 

 <= o:p>

Рис. 2.= 17. Квантование сигналов x1(t<= /i>) и x<= /i>2(t<= /i>) :            а – сигнал x1(t) отождествляется с ближайшим уровнем квантования; б – сигнал x2(t) отождествляется с ближайшим меньшим (или большим) уровнем квантования

 

           

Погрешнос= ть квантования равна разности значения, соответствующего уровню квантования x= кв и истинного значения сигнала x(ti) :

= Dx= кв=3Dx= кв-<= /i>x(ti).

Для первого из способов отождествления максимальная погрешность

|Dx= кв|<= /i>= max<= /sub>=3Dmax[<= /i>x= кв-<= /i>x(ti)]=3Dqk;

при втором способе отождествления максимальная погрешнос= ть квантования не превышает 0.5qk.

            При (xmax-xmin)>>qкв закон распределения погрешности квантования практически не зависит от закона распределения x(t) и близок к равномерному. При втором способе отождествления математическое ожидание погрешности квантования равно нулю, а дисперсия погрешности квантования

.                                 (2.98)

            Если закон распределения вероятностей сигнала x(<= /i>t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> существенно отличается от равномерного, а число уровней квантования в диапазоне изменения x(<= /i>t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> невелико (меньше 25), то прибегают к неравномерному квантованию, т.е. квантованию с переменным ша= гом. При больших значениях плотности вероятности f(x)<= /i> шаг квантования выбирается меньшим, при малых – бόльшим. При этом погрешно= сть квантования более вероятных значений x(t)<= /i> снижаетс= я.

 

2.5. Дискретизированные сигналы

 <= o:p>

2.5.1. = Общие вопросы дискретизации

и восстановления непрерывных функций

           

Дискретиз= ированными называют сигналы, представленные функцией дискретного времени (или пространства) в виде совокупности отсчетов мгновенных значений непрерывной функции, взятых в определенные дискретные моменты времени.

            Соответственно, дискретизацией называется процесс перехода от функции непрерывного времени <= span style=3D'mso-bookmark:label51'>x(= t)<= /i> в функцию дискретного времени x(<= /i>ti) (рис.2.18), по отсчетам которой можно восстановить новую непрерывную функцию xвос(= t)<= /i>, воспрои= зводящую исходную с заданной точностью.

            Необходимость дискретизации непрерывных сигналов возникает в следующих случаях: при проведении операций измерения через некоторые интервалы времени, обусловленные тем, что измерительное устройство в этих интервалах загружено измерением других вели= чин; при аналого-цифровом преобразовании сигналов, для выделения с минимальными аппаратными затратами измерительной информации о процессе по обеим координа= там – по значению и времени; при уменьшении динамических погрешностей  измерения быстроизменяющихся сигналов; = при выборке для измерения определенных мгновенных значений, например, экстремал= ьных при масштабно-временном преобразовании сигнала; при фильтрации сигналов; при уплотнении информации, передаваемой по каналам связи, и в ряде других случа= ев.

Рис. 2.18. Равномерная дискретизация по времени

 

            Наряду с искусственно дискретизированными сигналами находят применение естественно-дискретизированные сигналы. К ним, например, относя= тся: случайные последовательности импульсов напряжения от преобразователя радиоактивного излучения, в котором пространственная совокупность частиц преобразуется в последовательность импульсов с различными амплитудами; последовательность импульсов, возникающих под воздействием скачков Баркгауз= ена, используемых при магнитных измерениях и неразрушающем контроле. =

            Аналитически дискретизацию мож= но представить как линейную операцию умножения функции x(= t)<= /i> на функц= ию дискретизации по времени в виде последовательности единичных импульсов – = d-функции.=

            В соответствии с этим идеальный дискретизированный сигнал xд(= kTц)= представляется последовательностью импульсов нулевой длительности, площадь которых равна ординатам сигнала x(= t)<= /i> в моменты     kTц (= k=3D1,2,3…) :

,                   (2.99)

а квантованный дискретизированный сигнал - последовательностью численных знач= ений Nx(kTц), воздействующими в течение минимально короткого времени:

.         =    (2.100)

            Дискр= етизация может производиться равномерно, т.е. с постоянным шагом Tц=3Dconst,­= и неравномерно – с переменным шагом Tц=3Dvar<= /i>.

            Дискретные во времени отсчеты непрерывной функции нередко используются для восстановления исходной функци= и. Возможны два случая восстановления непрерывного сигнала из дискретизированн= ого:

по «физически» дискретизированным во времени мгновенным значениям амплитудно-импульсно-модулированного сигнала;

            по «аналитически» дискретизированному сигналу в виде числовых значений = Nx(kTц) измеряем= ой величины в соответствующие моменты времени tk.

            В обо= их случаях возникает задача восстановл= ения промежуточных между отсчетами значений с заданной погрешностью, которая при заданном шаге дискретизации будет зависеть от способа восстановления.

         Возмож= на и обратная постановка задачи – при заданной допустимой погрешности восстановл= ения способ приближения функции будет определять максимальное значение шага дискре= тизации. Разумеется, чем меньше шаг дискретизации, чем больше дискрет содержится в сигнале, тем с большей точностью может быть восстановлена исходная функция. Однако увеличение количества отсчетов ведет к перегрузке каналов связи, тре= бует повышения емкости и быстродействия преобразователей, устройств памяти и т.п= .

            Таким образом, способ восстановления (приближения) определяет оптимальность результатов решения как прямой, так и обратной задачи. Восстанавливаемый сигнал обычно выражается суммой базисных функций:

,

где ci(t)<= /i> – принятая в данном алгоритме аппроксимации система базисных функций, которая должна быть ортогональной; ai – коэффициенты ряда.

            Чаще = всего базисные функции и коэффициенты подбирают по одному из критериев: либо из условия оптимального приближения к оригиналу, либо по критерию совпадения значений восстанавливаемого непрерывного сигнала с мгновенными значениями дискретизированного сигнала. Причем координаты времени базисных функций мог= ут изменяться в широком диапазоне: от интервала времени, соответствующего одно= му шагу дискретизации Tц , до интервала <= /span>T времени реализации данного сигнала. Кроме того, базисные функции должны быть просты= в реализации, а коэффициенты должны определяться простым путем по параметрам исходной функции.

            Если базисные функции и коэффициенты выбираются из условия максимального приближения, то выбор производится из условия минимума средней квадратическ= ой погрешности восстановления:

.

            Систе= ма базисных функций отвечает условиям ортонормированности или ортогональности,= а коэффициенты определяются как коэффициенты ряда Фурье:       

                                 <= sub>                       (2.101)<= /p>

Координата времени каждой базисной функции в этом случае изменяется во всем диапазоне времени реализации сигнала.

               В том случае, когда основным критерием выбора базисных функций и коэффициентов ряда является совпадение в моменты дискретизации мгновенных значений восстанавливаемого и дискретизированного сигналов, то их параметры определяются путем решения системы уравнений

                        (2.102)

где t=3D(t-tk)<= /i>.

            В качестве базисных функций принимают произведение полинома на функцию окна:

= = ,                     (2.103)

где PМ(t) – полином m-й степени от t = .

            Функция окна

=

 =

2.5.2. Аппроксимация рядом Котельникова

и степенными полиномами

 

            Часто= в качестве восстанавливающей функции используется ряд В.А.Котельникова, в кот= ором базисные функции отвечают требованию минимума средней квадратической погрешности, а коэффициенты ряда ai равны соответствующим мгновенным значениям дискретизированного сигнала. В этих случаях интервал дискретизации выбирают исходя из следующей теоремы.

            Теорема Котельникова. Если непреры= вная функция x(t) удовлетворяет условиям Дирихле (ограничена, кусочно-непрерывна и имеет ограниченное число экстремумов) и ее спектр ограничен некоторой частотой wc (частотой среза), дискретизирована циклически, то существует такой максимальный интервал Tц между отсчетами, при котором имеется возможность безошибочно восстанавливать дискретизируемую функцию x(t) по дискретным отсчетам. Этот максимальный интервал=

                <= span style=3D'mso-spacerun:yes'>           (2.104)

            Ряд Котельникова имеет вид

         (2.105)

Как видно, непрерывный сигнал в данном случае имеет вид суммы произведений мгновенных значений сигнала x(= kTц)= , отсчитанных с интервалом Tц=3Dp/wс на функцию типа Sa= y=3D(sin y)/y, называемую функцией отсчетов.=

.                           (2.106)

            Заметим, что по своей форме (рис.2.19) функция отсчетов совпадает с кривой реакции идеального фильтра на воздействие в виде единичной импульсной функции.

 

Рис. 2.= 19. График функции отсчетов

 

            Последовательность отсчетов x(= kTц)= , являющихся коэффициентами разложения, называют решетча= той функцией.

            Свойства функции отсчетов:

- наиболь= ших значений, равных единице, функция достигает в момент времени = t=3D kTц;

- в момен= ты времени t=3D(k±n)= Tц, где n – любое целое число, равна нулю;

- ортогональна на бесконечном интервале времени.

            Ряд Котельникова является одни= м из возможных воплощений обобщенного ряда Фурье. Его практическая ценность сост= оит в том, что коэффициенты ряда определяются наиболее простым способом и по ка= налу связи  передаются не известные по в= иду функции отсчетов, а только значения решетчатой функции x(= kTц)= . Кроме того, поскольку функция отсчетов полностью соответствует кривой реакции идеального фильтра на единичное импульсное вхо= дное воздействие с амплитудой, равной x(<= /i>kTц)<= /i>, то при подаче на вход идеального фильтра дискрет решетчатой функции на выходе филь= тра мы получим восстановленный без погрешностей непрерывный сигнал x(= t)<= /i> (рис. 2.= 20).

 

           

Рис. 2.20. Восстановление сигнала рядом Котельникова

с помощью функции отсчетов

 

Вместе с = тем, в реальных условиях восстановление непрерывной функции происходит с погрешностями, обусловленными несоблюдением условий теоремы Котельникова – реальные функции всегда конечны во времени, поэтому их спектры не ограничен= ы. Кроме того, в действительности реальные фильтры нижних частот точно не воспроизводят функцию отсчетов, а дискреты x(= kTц)= не являются мгновенными значениями. <= /span>

 

Дисперсия относительной погрешности из-за потери высокочастотной составляющей сигнала определяется выражением

                          (2.107)

            Конечность интервала наблюдени= я Tнб непрерывной функции приводит к  конечному числу отсчетов на этом интерв= але N=3D Tнб/(Tц+1)<= /i>. Поэтому практически используют усеченный ряд Котельникова:

                       <= /span>        (2.108)<= /p>

позволяющий восстановить непрерывную функцию по дискретн= ым отсчетам с определенной погрешностью.

            В измерительных процессах при определении промежуточных значений измеряемой величины по дискретным отсчет= ам часто применяют восстановление степ= енными полиномами с определением частоты дискретизации по заданной погрешности= от аппроксимации.

            Принцип аппроксимации заключае= тся в том, что на каждом участке между известными значениями функции x(= t)<= /i> проводит= ся ее замена кривой, описываемой степенными полиномами. Это может быть, наприм= ер, горизонтальная прямая при ступенчатой аппроксимации, отрезок наклонной прям= ой при кусочно-линейной  и  участок  параболы   при   параболической   аппроксимации (рис. 2.21).<= /span>

            Так же, как при аппроксимации = рядом Котельникова, при аппроксимации степенными полиномами определение цикла и частоты дискретизации wд=3D2p/= Tц производ= ится путем поиска оптимального решения, позволяющего выполнить два противоречивых требования: с одной стороны, это возможно больший период Tц и, соответственно, меньшее количество дискрет в сигнале= (во избежание перегрузки аппаратуры и каналов связи); с другой – обеспечение необходимой точности приближения, зависящей напрямую от количества отсчетов= в сигнале.

            Степень приближения восстановл= енной функции к исходной оценивается максимальным значением погрешности

                 =    (2.109)

Рис.2.2= 1. Примеры аппроксимации: а – ступенчатая; б – кусочно-лине= йная

 <= o:p>

 

            При этом  решается задача равномерного приближения функции. В ряде случаев, в соответствии с принятым алгоритмом восстановления, предъявляется дополнительное требование, чтобы в точках отс= чета (узлах аппроксимации) погрешность восстановления e была равна нулю, т.е. xвос<= span style=3D'mso-bookmark:label52'>(ti= )=3Dx(ti= ). При этом осуществляется интерполяция функции между точками отсчета.

            Наряд= у с точечными оценками погрешности, например, по модулью |e|, в качестве критерия точности приближения используются оценки приближения в среднем. Чаще всего – это  среднее квадратическое отклонение s

,               (2.110)

где T – интервал аппроксимации.

            Итак,= погрешность восстановления непрерывной функции является основным критерием выбора спосо= ба восстановления и шага дискретизации. Способ восстановления определяется гла= вным образом видом воспроизводящей функции, в качестве которой используются поли= номы Лагранжа, Чебышева, Хаара, Уолша и степенные полиномы.         

 

Выбор типа аппроксимирующей функции определяется преимущественно целью измерения. Наиболее часто в практике используются полиномы нулевого и первого порядка.

            Довол= ьно часто при построении интерполяционных полиномов используют метод Лагранжа [= 10], который сводится к нахождению многочлена, принимающего единичное значение в одной узловой точке tj<= span style=3D'mso-bookmark:label52'> и нуль – во всех других узловых точках, который имеет вид=

                                                   (2.111)

            Интер= поляционный полином степени m, построенный на основе многочлена (2.111), удовлетворяющий условию  xвос<= span style=3D'mso-bookmark:label52'>(ti= )=3Dx(ti= ) (при = i=3D0,1,2…<= span style=3D'mso-bookmark:label52'>m) и проходящий через m+1 точку [ti= ,x(ti= )], представляется в виде

                   (2.112)

            Форму= ла (2.112) называется интерполяционной формулой Лагранжа.

            При постоянном шаге дискретизации пользуются интерполяционной формулой Ньютона, получающейся из формулы Лагранжа при условии Tц=3Dconst, записываемой в виде

        (2.113)

где  ; ; ; – конечная разность <= /span>k-го порядка (k=3D1,2,…,m) функции , , .

При восстановлении непрерывных функций находят применение три вида интерполяции: ступенчатая, линейная и параболическая.

            Ступе= нчатая интерполяция практически представляет собой экстраполяцию от точки <= /span>t0 до точки t1:

xвос0(b)=3Dx(t0) для 0£b£1.

            Сущно= сть линейной интерполяции состоит в том, что о значениях измеряемой величины внутри интервала судят по ее значениям в конце интервала интерполяции (шага дискретизации). Полином, описывающий аппроксимирующую функцию при кусочно-линейной аппроксимации, имеет вид

 для 0£b£1.            (2.114)

            Параб= олическая, или трехточечная, аппроксимация описывается полиномом

.     (2.115)

            При измерениях чаще всего приходится решать задачу определения интервала дискретизации функции по заданным погрешностям приближения. Решение в этом случае возможно, если известно максимальное значение модуля (m+1)-й производной аппроксимирующей функции |M|m+1.

            При ступенчатой аппроксимации

.                              (2.116)

            При кусочно-линейной аппроксимации

.                           (2.117)

            При параболической аппроксимации

.                         (2.118)

            Обычно информация о Mm<= span style=3D'mso-bookmark:label52'>+1 априори отсутствует. Максимальное значение производной xn= (t) стационарного случайного процесса может быть определено неравенством Бернштейна, которое справедливо для функций, ограниченных по модулю и имеющ= их ограниченный спектр:

,                 (2.119)<= o:p>

где = wc – верхняя граничная частота спектра непрерывной функции.

            Для о= ценки погрешности восстановления получены зависимости:

;  ;

     (2.120)

            Сравн= ение численных значений погрешностей восстановления, полученных с использованием зависимостей (2.120), показывает, что линейная интерполяция значительно точ= нее, чем ступенчатая, а использование полинома второго порядка уже не дает существенного выигрыша в точности по сравнению с полиномом первого порядка.=

 

 

Вопросы для самопроверки

 

1. Какие сигналы называют измерительными и каковы их основные разновидности?

2. Как можно представить обобщённую математическую модель измерительного сигнала и как разделяются сигналы в зависимости от вида математической модели?=

3. Что такое идеальный единичный импульс и гармонический сигнал, каковы их математическое описание и свойства?

4. Что называют полигармоническим периодическим сложным сигналом? Как называется и что собой представляет описывающее его математическое выражение в обобщённой и конкре= тной форме?

5. С помощью как= их математических выражений можно представить полигармонический периодический сигнал в частотной области?

6. Каковы основн= ые параметры сложных периодических сигналов и как они вычисляются?<= /span>

7. Какие квазидетермированные сигналы называют почти периодическими и как можно математически описать их свойства с помощью преобразования Гильберта?<= /o:p>

8. Как математич= ески можно представить непериодический квазидетерминированный сигнал в частотной области через спектральную плотность и энергетический спектр?

9. Каковы вид и основные свойства автокорреляционной функции квазидетерменированных сигнало= в?

10. Каковы основ= ные статистические характеристики измерительных сигналов, представленных в виде случайного процесса в заданном временном сечении и в виде стационарного эргодического случайного процесса?

11. С помощью ка= ких характеристик описываются частотные свойства случайных измерительных сигнал= ов, какова их связь с корреляционными свойствами?

12. В чём заключается квантование сигналов, какие погрешности свойственны этому проце= ссу и как они зависят от принятого способа отождествления с уровнем квантования= ?

13. В чём суть основных спос= обов восстановления исходной функции из дискретизированных сигналов, какие крите= рии учитываются при выборе шага дискретизации?

 

 

 

Глава 3. ВЛИЯНИЕ НА РЕЗУЛЬТАТЫ ИЗМЕРЕНИЙ НЕКОНТРОЛИРУЕМЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ

 

3.1. Помехи и возмущения=

 

            Помехами называют физические процессы, обычно однородные с входными или промежуточны= ми сигналами, и вызывающие появление погрешности. К помехам не следует причисл= ять всевозможные искажения полезного сигнала нелинейными преобразованиями и дру= гими подобного рода факторами.

Помехи классифицируют по источникам их возникновения, по среде распространения, энергетическому спектру, по характеру воздействия на измерительный сигнал, = по вероятностным характеристикам и другим признакам.<= /p>

Источники помех бывают внутренние и внешние.

Внутренние источники шумов возникают в измерительных устройствах от температуры, гальванического взаимодействия в местах соединений участков цепи, от теплового шума в источниках полезных сигналов. Тепловые шумы возникают из-за теплового движе= ния заряженных частиц в элементах электрических цепей и дробового эффекта в электронных приборах. На низких частотах во многих, совершенно различных элементах электронных приборов, начиная примерно с 1 кГц, проявляется фликкерный шум.

Внешние источники шумов быва= ют искусственного и естественного происхождения. К искусственным источникам по= мех (так называемых индустриальных помех) относятся двигатели, переключатели, генераторы сигналов различной формы и т.д. Естественными источниками помех являются молнии, всплески солнечной энергии и т.д.

Проникнов= ение помех в измерительное устройство может проходить по двум путям. Первый путь= – по  проводам, проходящим к измерите= льному устройству через «зашумленное» пространство. Помеха наводится на проводах и= по ним поступает на элементы и узлы прибора. Второй путь проникновения –  через общий элемент, связывающий элемен= ты измерительного устройства, например, через цепи питания. Помехи проникают т= акже в виде  излучения электрических и магнитных полей, возникающего по различным причинам на элементах и проводах измерительного устройства (например, при протекании по ним электрических зарядов), а также в виде излучения внешних источников.

Электрические и магнитные поля различных источников помех вследствие наличия индуктивных, емкостных и резистивных связей создают на различных участках и цепях измерительного устройства паразитные разности потенциалов и токи, накладывающиеся на полезные сигналы.

По энергетическому спектру помехи делятся на флюктуационные, импульсные и периодические (сосредоточенные). Флюктуационные помехи представляют хаотический, беспорядочный, непрерывный без существенных изменений во време= ни процесс в виде последовательности нерегулярных всплесков, параметры которых имеют случайный характер. Такой вид помехи часто называют шумовой помехой и= ли шумом. Спектр шумовой помехи широк и может заполнить всю полосу пропускания измерительного устройства. Примерами флюктуационных помех являются шумы датчиков, внутренние шумы усилительных элементов, шумы линий связи <= /span>c датчиком и шумы входных устройств измерительных преобразователей.

Считается, что флюктуационные помехи распределены по нормальному закону с нулевым сред= ним и плотностью распределения [11]:

 ,

где s2<= /sup> – диспер= сия; x – текущее значение помехи.

Шумы оказывают существенное влияние только на цепи передачи сигналов низкого уро= вня.

Импульсив= ные помехи проявляются либо в виде отдельных импульсов,  либо в виде регулярной или хаотической последовательности импульсов, форма и параметры которых имеют случайный характер. В цепях измерительных устройств импульсные помехи по форме совпад= ает с флюктуационными помехами. Это объясняется тем, что из-за ограниченности полосы пропускания цепей форма импу= льсных помех искажается.

Причинами появления импульсн= ых помех являются резкие изменения тока и напряжения в промышленных и энергетических установках, транспортных средствах, а также природные электрические явления. Распределение импульсных помех симметричное с произвольной плотностью распределения.

Периодиче= ские помехи – это помехи, вызванные периодическими низкочастотными или высокочастотными полями. Если основная часть мощности периодических помех сосредоточена на отдельных участках диапазона частот, меньших полосы пропускания измерительного устройства, (например, на частоте напряжения промышленной сети или кратной этой частоте), то такие помехи называют сосредоточенными. Источниками такого рода помех являются линии электроперед= ач, силовые электроустановки и др.

В зависимости от характера воздействия на измерительный сигнал помехи разделя= ют на аддитивные и мультипликативные. Аддитивные (налагающиеся) внешние помехи характеризуются тем, что их действия накладывается на измерительный сигнал и соответственно на результат измерения. Возникающая при этом погрешность не зависит от значения измеряемой физической величины. Примерами аддитивных по= мех могут служить наложение на измерительный сигнал напряжения, наведенного пер= еменным магнитным полем, и смещение нуля прибора.

Мультипликативными, или деформирующими, помехами называют помехи, влияющие на функцию преобразования измерительного устройства. Соответственно характеру воздейст= вия помехи на измерительный сигнал разделяют аддитивную и мультипликативную составляющие погрешности измерения.

В связи с тем, что мультипликативные погрешности не возникают при проникновен= ии помех во внутренние проводные линии связи, используемые в большинстве измерительных устройств, поддаются коррекции, а их воздействие можно свести= к воздействию эквивалентной аддитивной помехи, обычно ограничиваются анализом влияния помехи на основные характеристики полезного сигнала при их аддитивн= ом взаимодействии.

Рассмотрим три случая такого взаимодействия [6]. Первый случай – взаимодействуют квазидетерминированные сигнал x(t) и помеха xп(t). Суммарный сигнал x= å= =3Dx(t)+xп(t). Если сигнал и помеха импульсивные, то спектр суммарного сигнала<= /span>

X= å= (jw)=3DX(jw)+ X= п(<= /i>jw)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>,

где Х(j= w)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>, Xп(= j= w)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> – спектры  x (t) и xп(t).

Энергия суммарного сигнала

где Exx<= /i>= п – энергия взаимодействия сигнала и помехи. <= /span>

Для ортогональных (Exx<= /i>= п =3D0) сигнала и помехи корреляционная функция

.

Второй сл= учай – взаимодействуют квазидетерминированный сигнал и случайная помеха.

Суммарный сигнал  x= = S(t)=3D x(t)+ x= п(t) может рассматриваться как нестационарный сигнал, у которого математическое ожидан= ие изменяется во времени. Сигнал и помеха в этом случае взаимозависимы, а корреляционная функция суммарного сигнала

R= = S(t)=3DRx(= t)+= Rхп(= t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>.

Если сигнал периодический, т= о Rx(= t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> является периодической функцией,

а Rхп(¥)=3D0. Это может быть использовано для выделения периодическо= го полезного сигнала из суммарного.

Третий сл= учай – сигнал и помеха являются случайными, суммарный сигнал

x= = S(t)=3Dx(t)+ x= п(<= /i>t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>.

Плотность вероятности fS(x)<= /i> сигнала = хS(t) будет равна свертке распределений f(x)<= /i> и f(xп)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>. Корреляционная функция суммарного сигнала

RS(t)=3DRxх(t)+Rхпхп(= t)+Rххп(t)+Rхпх(t).

Если x(t) и xп(t) некоррелированы, то Rххп (t)=3D0 и Rхпх (= t)=3D0. Тогда R= = S= (<= /i>= t)=3DRхх(t)+Rхпхп(= t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>.

Энергетич= еский спектр суммарного сигнала

Если x(t) и x п(t) некоррелированы, то

Wxx<= /i>= п(<= /i>= w)=3DWxпx(w)=3D0 и WS(w)=3DWxx(<= /i>= w)+= Wxпx= п(<= /i>= w)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>.

 

3.2. Влияние изменения условий измерений

 

Наряду с помехами различного происхождения на результат измерения влияют изменения условий измерительного эксперимента (температуры, давления, влажности окружающего воздуха, параметров сетевого питания и др.).

Количественная взаимосвязь между выходными и входными параметрами объекта исследования описывается с помощью его математической модели. Для построения математической модели объекта в технических науках широко используется принцип «черного ящика», в основе которого лежит представление исследуемого объекта в виде системы, структура которой скрыта= от наблюдателя. Судить о функционировании такой системы можно только на основе анализа внешних воздействии и соответствующих им реакций системы. Структурн= ая схема объекта исследования (рис.3.1) имеет следующие группы параметров:

= х1, х2, …хn – параметры контролируемых воздействий, которые также часто называют управляю= щими (входными) или стимулирующими;

= у1, у2, …уn – параметры состояния (выходные);

= x1, x2, …xr – возмущающие (неконтролируемые) воздействия.

= Управляющие параметры xi представляют собой независим= ые переменные, которые можно изменять с целью управления выходными параметрами объекта. При построении математической модели измерительной системы в качес= тве управляющих параметров могут быть приняты измеряемая величина, температура, давление, влажность окружающей среды, напряжение питания и т.п. =

К параметрам состояния уj относят контролируемые или вычисляемые параметры, характеризующие свойства объекта. Если исследованию подлежит объект измерения, то параметрами состояния являются параметры физических величин, характеризующие свойства объекта. В тех случаях, когда = исследуется измерительная система, то к выходным параметрам относят результат измерения, параметры, характеризующие точность, быстродействие и другие свойства систе= мы. Обычно рассматривается один параметр состояния.

&nbs= p;

                                                                                      =                                                                                 =                                       Рис. 3.1. Структурная схема объекта

 

           Возму= щающие воздействия xк относятся к неконтролируемым величинам. К ним относятся помехи различного происхожден= ия, а также параметры той же природы, что и управляющие, но по каким-либо причи= нам не поддающиеся управлению или контролю. Возмущающие воздействия обычно проявляют себя как случайные величины или функции времени. В результате их влияния зависимость выходных параметров объекта от входных становится неоднозначной.

Обобщенная математическая модель объекта исследования мо= жет быть выражена через комплекс функций:

Совокупность допустимых значений х1, х2, …хn можно представить как n-мерное пространство, в пределах которого существование объекта имеет практическую ценность. Применительно к задаче анализа объекта или процесса измерения так= ая совокупность и характеризует условия измерения. Сочетание х1,х2…хn представляет собой координату вектора n-мерного пространства, которому соответствуют значения уj, являющиеся, в свою очередь, координатами m-мерного пространства.

При выборе математической модели измеряемого объекта необходимо учитывать цель измерения. Например, если, желая измерить активное сопротивление резистора, включим его в высокочастотную цепь, мы совершим гр= убую ошибку, – появится погрешность измерения, обусловленная тем, что сопротивле= ние резистора будет не омическим, а комплексным на рабочей частоте; будут оказы= вать влияние поверхностный эффект, паразитные емкость и индуктивность. Если зада= ны жесткие требования к стабильности характеристик цепи, необходимо учитывать изменения его параметров во времени (процесс старения) и под действием внеш= них условий применения (температура, влажности и т.п.).

Таким образом, одному и тому же исследуемому объекту мы ставим в соответствие ту или иную модель, исходя из условий применения и необходимой точности. В свою очередь, это обусловливает необходимость налож= ения ограничений на состав и параметры условий, при которых проходит процесс измерения данного объекта.

В случае, если исследуется измерительная система или ее составные части, то математическая модель строится в соответствии с ранее рассмотренной структурной моделью процесса измерений (см.рис.1.1) при фиксированных параметрах и математической модели объекта измерений. Состав и механизмы влияния на результат измерения внешних процессов рассмотрены подр= обно при обсуждении этой структурной модели в главе 1.

Из изложенного становится понятным, почему в практической метрологии уделяется особое внимание нормированию условий измерений. Прежде всего, это касается терминологии [1,12]. Условия измерений разделяются на нормальные и рабочие. Нормальные условия измерений характеризуются совокупностью значений или областей значений влияющих величин, принимаемых = за номинальные. Нормальные условия измерений устанавливаются в нормативно-технических документах на средства измерений конкретного вида или при их поверке. Значение влияющей величины, установленное в качестве номинального, называется нормальным значением этой величины.

ГОСТ 8.395-80 регламентирует нормальные условия измерений при поверке. Устанавливается также область значений влияющей величины, под = которой понимается область ее значений, в пределах которой изменением результата измерения под ее воздействием можно пренебречь в соответствии с установленн= ыми нормами точности.

В ряде случаев предъявляются также требования к рабочему пространству, под которым понимается часть пространства (окружающего средст= во измерений и объект измерений), в котором нормальная область значений влияющ= их величин лежит в установленных пределах. Наиболее наглядно это проявляется п= ри измерениях линейных и угловых величин [13], при которых придается особое значение влиянию температуры. Так, по ГОСТ 8.050-73 «ГСИ нормальные условия выполнения линейных и угловых измерений» пределы допускаемого отклонения температуры объекта измерения и рабочего пространства от нормального значен= ия в процессе измерения длины должны быть от = ±0,1 до ±0,4 оС. Средства измерений должны находиться в условиях, соответствующих этим требованиям не менее 24 часов до начала измерений. В рабочее пространство не рекомендуется помещать объекты измерен= ия с отклонением температуры на поверхности от нормальной более чем 1,5-5о<= /sup>С. При этом время выдержки объекта в рабочем пространстве до начала измерений должно быть не менее 2-36 часов (в зависимости от массы объекта). В процессе измерений допускаемые изменения температуры в любой точке рабочего простран= ства и находящихся в нем поверхностей объекта и средства измерений составляют 0,02-0,5оС в течение 12 часов; допускаемая разность температур в двух точках находится в пределах 0,02-0,5оС, причем предел 0,02-= 0,1оС обеспечивается только при расположении оператора вне рабочего пространства.=

Наиболее действенным мероприятием по борьбе с влиянием температуры и других факторов на результат измерения является кондициониров= ание помещений.

Рабочими условиями измерений считают такую совокупность значений влияющих величин, которые не выходят за пределы рабочей области значений, нормирующих дополнительную погрешность или изменение показаний средства измерения.

Иногда используется понятие «Предельные условия применен= ия» [1,12], которое формулируется как «Условия измерений, характеризуемые экстремальными значениями измеряемой и влияющих величин, которые средство измерений может выдержать без разрушений и ухудшения его метрологических характеристик».

Итак, дополнительная погрешность является следствием отклонений влияющих величин от нормальных значений (нормальных областей значений).

Статическая характеристика преобразования средства измер= ений может быть представлена в виде

y=3DF(= x,= x1,x2…xn),

где х – вход= ная величина; x1,= x2…= xn – влияющие величины. Исполь= зуя эту зависимость, можно вычислить изменение выходной величины Dy:=

= где DX – изменение измеряемой величины; Dx1,Dx2…Dxn= – отклонения влияющих величин от нормальных значений при фиксированном значен= ии х(DX=3D0).

Второй и последующие члены правой части является составляющими дополнительной погрешности, вызванной соответствующими отклонениями влияющих величин.

= Dx1=3D(x1-x1норм),

= Dx2=3D(x2-x2норм),

. . . . . . . .

D= xn=3D(xn-= xn норм),

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;line-height:91%;font-fam= ily: Tahoma;mso-bidi-font-family:"Times New Roman"'>где = x1норм, x2норм…xn норм – нормальные значения влияю= щих величин.

Функции (i=3D1,2…n)= называют функциями влияния,= а производные =  – коэффициентами влияния. Функция влияния относится к категории метрологических характеристик средств измерений, номенклатура и назначение которых определяются ГОСТ 8.009-84 «ГСИ нормируем= ые метрологические характеристики средств измерений». Нормирование метрологиче= ских характеристик средств измерений заключается в установлении границ для отклонений реальных значений параметров средств измерений от их номинальных значений. Нормирование обеспечивает взаимозаменяемость средств измерений.

Для всех экземпляров средств измерения данного типа функ= ции влияния могут быть подобны, но иметь различные значения параметров. В этом случае в качестве основной характеристики дополнительной погрешности приним= ают номинальную функцию влияния = Yном(x), определяемую как среднее значение функций влияния средств измерений данного типа со средними значени= ями ее параметров. Нормируются пределы допускаемых отклонений функции влияния о= т ее номинального значения. В этих пределах должны находиться функции влияния вс= ех экземпляров средств измерений данного типа.

Если функции влияния различных экземпляров сильно отлича= ются друг от друга по виду или параметрам, то нормируют нижнюю и верхнюю граничн= ые функции влияния.

В связи с тем, что влияющие факторы могут вызывать не то= лько дополнительную погрешность, но и изменения других метрологических характеристик, стандартами допускается при определенных условиях нормирован= ие функции влияния на эти характеристики. Это справедливо только для метрологи= ческих характеристик, которые нормируются для нормальных условий применения средств измерений. Если же метрологическая характеристика нормирована для рабочих условий эксплуатации, то функцию влияния не нормируют.

Если функция влияния Y(= xi) какой-либо величины (или вызванная ею дополнительная погрешность e(= xi)) существенно зависит от друг= их влияющих факторов, то допускаемые отклонения нормируют для совместных измен= ений нескольких влияющих факторов: Y(= x1, x2… xn).

В тех случаях, когда влияние несущественно, нормируют влияние каждого отдельного фактора. Условия существенности влияния указываю= т в технической документации на данное средство измерения. При отсутствии таких указаний внешний фактор относят к существенно влияющему, если его изменение= в пределах рабочих условий применения приводит к изменению функции влияния данного фактора более чем на 20% от ее номинального значения.

&nb= sp;

Вопросы для самопроверки

&nb= sp;

1. Что в измеритель= ных процессах называют помехами, каковы их разновидности и причины появления?

2. Как математич= ески можно представить аддитивное взаимодействие полезного сигнала и помехи?

3. Дайте определ= ение понятиям: «нормальные» и «рабочие» условия измерений, «нормальное значение влияющей величины», «область значений влияющей величины», «рабочее простран= ство».

4. Что такое «функция влияния» и как с её помощью можно рассчитать погрешность измерения, вызванную изменением условий измерения?

 

 

= Глава 4. ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА И КРИТЕРИИ ОПТИМАЛЬНОСТИ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

 

= 4.1. Обобщенные показатели  качества

= измерительных устройств

 

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;line-height:91%;font-fam= ily: Tahoma;mso-bidi-font-family:"Times New Roman"'>Понятие «качество» можно определить как степень соответствия изделия своему назначению. Следовательн= о, о качестве измерительного устройства следует судить по тому, насколько полно реализуется цель измерения – получение информации об объекте измерения, необходимой для управления им. Такое расширительное представление о цели измерения связывает задачи измерения, а следовательно, и задачи создания методов и средств измерения, с использованием результатов измерений для упр= авления реальными объектами. Другими словами эффективность управления объектами во многом определяется качественными показателями средств измерений.

= При такой постановке целей измерения исследуемыми объектами могут быть:

·&nb= sp;         ·          система управления объектом (суперсистема);

·&nb= sp;         ·          измерительная система произвольного назначения (для комплексных или элементарных статистических измерений) в различных областях (субсистема системы управления) и ее субсис= темы (блоки, модули, элементы);

·&nb= sp;         ·          тип измерительных систем произвольного направления и типы субсистем;

·&nb= sp;         ·          множество типов измерительных систем и субсистем, образующих всю измерительную технику, используемую в масштабах страны.

Если считать результат измерения уи , проведенного с использованием идеаль= ной измерительной системы (теоретический случай), численно равным цели, для кот= орой предназначено изделие (цели управления), то количественное определение поня= тия «качество» формально совпадает с понятием полной погрешности типа измерител= ьных систем (см.гл.1). Для принятой модели измерительного процесса полная погрешность измерения представляет собой неотрицательное число r= ¢(уи, ур)= (ур – результат измерени= я, полученный с использованием реальной измерительной системы). Погрешность ти= па измерительных систем* определяют при исследовании всевозможных объектов хÎХ= , проводя измерительные эксперименты с обработкой любых реализаций при воздействии произвольных вне= шних возмущений zÎ= Z.

При этом учитывают множество всевозможных параметров c элементов, входящих во все измерительные системы данного типа (например, указанные на принципиальной с= хеме или чертеже), а также множество всевозможных значений образцовых мер, с пом= ощью которых градуируют и регулируют все экземпляры измерительных систем данного типа.

Из сказанного следует, что полная погрешность измерения является случайной величиной, определяемой действием вероятностных механизм= ов. Если обозначить через , , , ,  – элементарные события, полностью определяющие действие соответствующего вероятностного ме= ханизма на результат конкретного измерительного эксперимента, а через Wх, Wх, Wс, Wк, Wz – пространства соответствующих элементарных событий, то выходные сигналы идеальной и реаль= ной систем могут быть [5] представлены соответственно в виде<= /p>

yи =3DАиx(t, wх= )=3D yи (= wх= );

yр= =3DАр [c(wс= ), k(wк)z= (= wz)]=3Dx(t, wх= , wz)=3Dyр(wх= , , wс, = wк= , wz).

Поэтому

= r (y= и= , yр)=3D r(= w), wÎW,

= где W=3DWх, Wх, Wс, Wк, Wz – общее пространс= тво элементарных событий, связанных с действием всех вероятностных механизмов.<= o:p>

Полная погрешность R типа измерительной системы  может б= ыть определена с помощью оператора (функционала) расширения q, связанного с переходом к погрешности на всем пространстве W элементарных событий w:

= .

Конкретный вид оператора = q можно определить несколькими способами. Например, если на W задана вероятностная мера Р(w), то q совпадает с оператором математического ожидания.

= ,

т.е. погрешность типа ИС определяется как среднее (по множеству) значение погрешности измерений.

Возможно и другое, вероятностное, определение понятия качества измерительной системы. Если считать, что измерительное устройство является объектом системы управления, то ее качество будет тем выше, чем лу= чше выполняется требование приведения объекта в результате управления в достато= чно малую = D- окрестность заданной точки= .

Поскольку задача управления имеет вероятностный характер, количественное выражение этого требования можно выразить в виде заданной вероятности Р достижения цели измерения с погрешностью, не превышающей заданную величину Dпд (предел допускаемой погрешности), что может быть выражено в виде=

P(= r= £ DПД)=3D1-e,

где DПД >0, = e<0 – заданные достаточно малые величины; r  r(y’, y)= – расстояние между целью y’= и конечным состоянием объек= та, или в виде

P(= r)= £e .

Поскольку измерительная система является субсистемой сис= темы управления (суперсистемы), ее качество должно соотноситься с качеством суперсистемы. Конкретно это проявляется в том, что требования к измерительн= ой системе выражаются так же, как и требования к суперсистеме. Значение и спос= об выражения погрешности, по которой судят о качестве субсистемы, определяются= в зависимости от структуры суперсистемы и ее критерия качества r. Условие выполнения измерительной системой заданных требований можно предста= вить в виде [5]

P{= r[= Aиx,Ар{C(= t,= z,= k)= X}= >DПД, хÎM, z= ÎMz, tÎ(tн, tн+T)= £ e,

jl{<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;line-height:96%;font-fam= ily: Tahoma;mso-bidi-font-family:"Times New Roman"'>Ар[c(t,z,k)]}£Гl, l =3D1,N,

= где Р(·) – вероятность, r(··)<= /i> -критерий точности, согласованный с критерием точности суперсистемы, Aиx=3Dx – исследуемый объект (процесс) или его характеристика, подлежащая измерению; М- тезаур= ус; Аp[c(t,z,k)] – оператор реальной системы, изменяющийся с течением времени за счет старения (поэтому r[= Aиx, ; tн- момент времени соответству= ющий началу эксплуатации; T= – долговечность измерительной системы; e – допуск на долговечность; jl(·) – функционалы-показатели (масса, габариты, стоимость, время наблюдения и др.); N – число показателей; Гl – значения ограничений на эти показатели; DПД,T, = Gl – положительные числа.=

При этом должны быть заданы условия эксплуатации и точностные характеристики образцовых средств в виде распределений: F(= z)= – мешающих воздействий  и F(k) – действительных значений образцовых мер. Задаются также свойствами элементной базы, используемой при создании измерительной системы (в виде распределения F[= c(= t,= z)] их параметров c, зависящих от времени t и внешних воздействий  z).

Таким образом, при заданных условиях эксплуатации система данного типа удовлетворяет предъявляемым к ней требованиям, если в любой мо= мент времени на протяжении интервала эксплуатации вероятность того, что ее полная погрешность превышает предел допускаемой погрешности, не превышает допуск на долговечность. При этом должны быть соблюдены ограничения, накладываемые на= ряд характеристик измерительной системы.

Из сказанного следует, что обобщающими показателями каче= ства измерительной системы можно считать: предел допускаемой погрешности = Dпд, долговечность T, допуск на долговечность e, значения ограничений Гl .

В число показателей, подлежащих ограничениям Гl, могут быть внесены: физические (условия физической реализуемости, устойчивости и пр.), вычислительные, ресурсные (экологически= е), конструктивные (масса, габариты и др.).

Рассмотрим характеристики свойств средств измерений, оказывающие определяющее влияние на их обобщенные показатели качества. К ним следует отнести метрологические характеристики [14], т.е. характеристики, оказывающие влияние на результаты измерений и их погрешности. Имеется в вид= у, прежде всего, инструментальная составляющая полной погрешности, являющаяся следствием неадекватной реализации средством измерений некоторого принятого= алгоритма (метода) измерений. Однако в ряде случаев метрологические характеристики ориентированы и на методическую составляющую полной погрешности измерения. Например, основная характеристика аналого-цифрового преобразователя (АЦП) – число разрядов – определяет для установившегося диапазона преобразования значение интервала квантования. В свою очередь, интервал квантования и спос= об квантования определяют методическую погрешность квантования.

В соответствии с ГОСТ 8.009-84 метрологические характеристики разделяются на шесть групп:

·&nb= sp;    ·     характеристики для определения результатов измерения;

·&nb= sp;    ·     характеристики погрешностей средств измерений;

·&nb= sp;    ·     характеристики чувствительности средств измерений к влия= ющим величинам (функции влияния);

·&nb= sp;    ·     динамические характеристики;

·&nb= sp;    ·     характеристики влияния взаимодействия средства и объекта измерений;

·&nb= sp;    ·     неинформативные параметры выходных сигналов.<= /span>

К первой группе относятся функции преобразования звеньев измерительной цепи, значения мер, цена деления шкалы или единицы наименьшего разряда кода, в котором представляется результат измерения; вид выходного к= ода и число разрядов кода.

Функция преобразования у=3D¦(х) (статическая характеристика преобразования) – функциональная зависимость между информативными параметра= ми выходного и входного сигналов средства измерений.

Функцию преобразования, принимаемую для средства измерен= ий (типа) и устанавливаемую в научно-технической документации на данное средст= во (тип), называют номинальной функцией преобразования (типа). Важной характер= истикой является чувствительность (<= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;line-height= :96%; font-family:Tahoma;mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language: EN-US'>S) средства измерений, под которой понимают предел отношения приращения выходн= ого сигнала = Dу средства измерений к вызвав= шему его изменению входного сигнала Dх= , т.е.

.

 Следовательно, чувствительность может быть определена дифференцированием функции преобразования. Если функция нелинейная, чувствительность зависит от х, если линейная – постоянна. В пе= рвом случае шкала измерительного прибора – неравномерная (длина деления шкалы неодинаковая); во втором – равномерная (длина всех делений шкалы одинаковая= ).

Ценой деления шкалы измерительного прибора называется разность значений величины, соответствующих двум соседним отметкам шкалы. Д= ля цифровых средств измерений указывают цену единицы младшего разряда цифрового отсчетного устройства, вид выходного кода (двоичный, двоично-десятичный) и число разрядов кода.

Метрологические характеристики второй группы являются непосредственно характеристиками погрешности. К ним относятся характеристики систематической и случайной составляющей от вариации выходного сигнала. В практической метрологии под погрешностью средства измерения понимают погрешность результата измерения, полученную при его использовании в установленных условиях. Причем, если систематическая погрешность относится к типу средства измерения, ее значение для каждого конкретного экземпляра буд= ет случайным, что объясняет применение в этом случае статистических характерис= тик. К числу характеристик погрешностей средств измерений отнесены и пределы допускаемых значений погрешности с установленной доверительной вероятностью= .

Особенностью второй группы характеристик является то, что они относятся к основной погрешности без учета динамики процесса измерений. Метрологические характеристики третьей группы – характеристики чувствительн= ости средств измерений к влияющим величинам (см.гл. 3).

Все вышерассмотренные метрологические характеристики отражают статические свойства средства измерений, проявляемые при статическ= ом режиме его работы, т.е. когда выходной сигнал средства считается неизменным= при измерении. Если средство измерений работает в режиме, при котором входной сигнал изменяется во времени (в динамическом режиме), то его инерционные свойства описываются динамическими характеристиками. Метрологические характеристики этой группы описывают зависимость выходного сигнала средства измерений от меняющихся во времени величин: параметров входного сигнала, внешних влияющих величин, нагрузки. Динамические свойства средства измерений определяют динамическую погрешность. В зависимости от полноты описания динамических свойств средств измерений различают полные и частные динамичес= кие характеристики.

К полным динамическим характеристикам относят переходную характеристику, импульсную переходную характеристику, амплитудно-фазовую характеристику, совокупность амплитудно-частотной и фазово-частотной характеристик, передаточную функцию.

Частная динамическая характеристика не отражает полностью динамических свойств средства измерений. Если аналоговое средство измерения считается линейным, то его частными динамическими характеристиками могут бы= ть любые функционалы или параметры полных динамических характеристик. К ним относятся: время реакции средства измерений (время установления показаний), постоянная времени, частота собственных колебаний, коэффициент демпфирования (степень успокоения).

К динамическим характеристикам относят и погрешность датирования отсчета, которая равна разности между тем моментом времени, с которым соотносится полученный результат измерения, и фактическим моментом времени, для которого проведено измерение. Из-за погрешности датирования, например, появляется составляющая погрешности, вносимая процессором в резул= ьтат измерения.

Пятая группа метрологических характеристик – характерист= ики влияния взаимодействия средства и объекта измерения – представляется входны= м и выходным полным сопротивлением. С учетом их значений при электрических измерениях могут быть оценены характеристики погрешностей результатов измер= ения для установленных диапазонов значений полных сопротивлений подключаемых уст= ройств.

Шестая группа характеристик, называемых неметрологически= ми характеристиками, определяет допустимые диапазоны значений тех параметров выходного сигнала, которые, не будучи непосредственно связаны с измеряемой величиной, могут влиять на точность измерений. Например, если информативным параметром является частота импульсов, то для обеспечения установленной точности могут быть предъявлены требования к амплитуде и форме импульсов. Рассмотренные метрологические характеристики нормируются стандартом. <= /o:p>

Для описания свойств средств измерений используются и др= угие неметрологические характеристики: показатели надежности, время установления рабочего режима, устойчивость к климатическим воздействиям и др.=

Применительно к средствам измерений лучше подходит понят= ие метрологическая надежность – свойс= тво средства измерений сохранять его метрологическую исправность в течение заданного интервала времени, т.е. сохранять соответствие нормируемых метрологических характеристик установленным нормам. С понятием метрологичес= кой надежности связывается понятие метр= ологический отказ средства измерений – выход метрологической характеристики за установленные нормы. Различают внезапный отказ, когда средство измерений полностью теряет свою работоспособность, и постоянный отказ, когда с течени= ем времени метрологические характеристики выходят за допустимые пределы.<= /o:p>

Показателями надежности являются: безотказность, ремонтопригодность (для восстанавливаемых средств измерений), долговечность= . В качестве показателя безотказности устанавливают наработку на отказ. Под наработкой понимают продолжительность работы средства, а под наработкой на отказ – отношение наработки к числу отказов в течение этой наработки. В качестве показателя долговечности принят средний срок службы или средний ре= сурс – соответственно календарная продолжительность эксплуатации средства и его наработка от ее начала до наступления такого предельного состояния, при кот= ором дальнейшая эксплуатация средства должна быть прекращена. =

Показателем ремонтопригодности является среднее время восстановления средства.

 

= 4.2. Задачи оптимизации и критерии оптимальности

= измерительных устройств

=  

Под оптимизацией понимается выбор наилучшего (оптимально= го) варианта из множества возможных. В теории измерений освещаются вопросы оптимизации процессов и средств измерений как составной части более общей задачи – оптимизации управления реальными объектами материального мира. Измерения, его результаты рассматриваются как получение информации об объек= те, необходимой для управления им, а средства измерений – как важнейшая составн= ая часть системы управления, обеспечивающей выполнение основных задач. Степень достижения цели, следовательно, зависит от достоверности получаемой информа= ции, от качества используемых для этого технических средств. <= /p>

Для раскрытия связи между измерением и оптимизацией целесообразно сначала рассмотреть отдельно эти процессы [5]. Говоря об измерениях, следует отметить, что возможны два варианта постановки задачи измерения. Постановка задачи по первому варианту предполагает, что имеется скалярная физическая величина , значение которой неизвестно, а также величина того же род= а , которая может принимать произвольные, но известные (контролируемые) значения внутри диапазона A (причем предполагается, что значение величины также находится в этом диапазоне). Необходимо, сравнивая  с , варьируя , выбрать =3D . Уравнение измерений в этом случае будет иметь вид

= ,                                            (4.1)

означающий, что результат измерения  находится как = такое значение аргумента (обозначение arg ) функции , которое соответствует минимуму этой функции (подробнее эт= от вариант постановки задачи измерения будет рассмотрен в дальнейшем).

Второй вариант постановки задачи измерения («фиксированн= ый объект – управляемая модель») предполагает: заданы фиксированный объект х°ÎC и тезаурус М; необходимо, сравнивая х° с mÎM,= выбрать с помощью управлени= я и из множества М модель m*, наиболее близкую к х° в смысле критерия сравнения. Уравнение измерения для такого варианта имеет вид

                                    = ,                           (4.2)

а процесс измерения mÎ= M представлен схемой, показан= ной на рис.4.1.

Отметим, что первый вариант задачи измерения, является частным случаем второго. Для сопоставления задач измерения и оптимизации применим второй вариант, так как он предполагает математическое описание исследуемого объекта, т.е. модели, достаточно адекватной исследуемому объек= ту.

При постановке задачи оптимизации («фиксированная модель= – управляемый объект») задаются фиксированная модель m° , отождествляемая с некоторым предписанием (алгоритмом, проектом, чертежом, технологическим документом и т.д.), и допустимое множество Х состоянии объекта x. Необходимо сравнить x= с m= ° и на основании результатов сравнения путем воздействия на объект с помощью управления и, перевести его в состояние x* , наиболее близкое к = m= ° по заданному критерию сравнения r (рис.4.2.) что можно выразить как

                               .         <= span style=3D'mso-spacerun:yes'>                          (4.3)

 

 

 

Рис.4.1.Структ= урная схема задачи

измерения

 

Рис.4.2. Структурная схема задачи

оптимизации

 

Таким образом, в процессе измерения проводится управление моделью, а в процессе оптимизации – объектом при неизменных х= ° и m° , соответственно. При оптимизации минимизируется различие между текущим состоянием объекта фиксированным (заданным) состоянием, описываемым моделью= m= °.

В результате измерения мы как бы отождествляем текущее состояние объекта с его моделью (совокупностью характеристик, результатом измерения), соответствующей данному моменту. Учитывая это, связь задач опти= мизации и измерения может быть представлена выражением

= ,      (4.4)

= где  – текущее состояние объекта (результат измерения), изменяющееся за счет управления объектом.

Примером может служить процесс обработки детали на металлорежущем станке. Объектом х является обрабатываемая деталь, моделью m° – чертеж детали, измерительная система – соответствующий измерительный прибор (микрометрический, штанген-инструменты и пр.) Регулируют подачу обрабатываю= щего инструмента (управление объектом и) в зависимости от соответствия фактических размеров дет= али (результат измерения) и размеров, указанных на чертеже. Степень достижения поставленной цели при прочих равных условиях, характеризуемая величиной r (x*,m0), зависит от точности измерений.

Последнее обстоятельство предопределяет другой аспект оптимизации – оптимизацию измерительных систем, т.е. выбор управлений (технических решений), обеспечивающих минимальное значение полной погрешнос= ти типа измерительных систем.

Задачу оптимизации любых изделий, в том числе средств из= мерений, можно рассматривать как задачу управления качеством. В параграфе 4.1 мы установили, что обобщенными показателями, достаточно полно характеризующими качество типа серийно выпускаемых измерительных устройств, можно считать: предел допускаемой погрешности DПД; ресурс времени эксплуатаци= и Т; допуск на долговечность = e; ограничения Гl , накладываемые на ряд показателей (физических, вычислительных, конструктивных и др). Задача оптимизации заключается в нахождении предельных (потенциальных) возможностей измерительных систем, в достижении наилучших показателей качества (а также реализаций измерительных средств, обладающих этими возможностями). В этом случае объектом управления становится измерительная система.

Исходными данными, необходимыми для постановки задачи оптимизации, являются: описание и начальное состояние объекта управления (т= .е. измерительной системы), цель управления, множество допустимых управлений, показатель качества.

Описание объекта управления может быть представлено оператором Ар(и,w, t) реальной (см. гл.1) измерительной системы, в котором и – управления, w – неконтролируемые возмущения (заданные, например, вероятностными характеристиками), t – заданный момент времени, прошедшего после начала эксплуатац= ии измерительной системы.

Начальное состояние измерительной системы как объекта управления описывается с помощью оператора Аи=3DА(0)(и0,w(0), tн) идеальной системы, когда Аиx=3DxÎM, где x – «истинная» модель исследуемого объекта, М – тезаурус.

Целью управления является модель исследуемого объекта ил= и его достаточная характеристика или даже результат элементарного измерения Аиx=3DуиÎ= Yи, Yи=3DF(M) – целевое множество).<= /o:p>

Множество (класс) допустимых управлений может быть представлено в виде

= ,                         (4.5)

где j l(и) – функционалы, имеющие смысл ограничений, связанных либо с законами природы, которые невозможно нарушить (физическая реализуемость управлений), либо с затратой ресурсов, которые нежелательно превзойти, таких например, как стоимость измерительной системы, время наблюдения, потребляемая мощность, г= абариты, масса. Константы в этом случае имеют смысл предельно допустимых значений указанных ресурсов.

Показателем (критерием) качества оптимизируемой измерительной системы является полная погрешность типа измерительной систем= ы

r(уи,уp)=3Dr[Аиx,Ар(и,w, t)= x],                               = (4.6)

представляющая собой статистический функционал, способ выражения которого зависит от имеющейся информации о критерии качества суперсистемы и о вероятностных характеристиках неконтролируемых возмущений.=

В соответствии с рассмотренными выше исходными данными задача оптимизации описывается выражением

 ,    (4.7)

или в эквивалентном ему виде

= , "<= /span>u= ÎU* =  .                       = (4.8)

В вероятностных терминах задача оптимального управления может быть представлена в виде

=                           (4.9)

где C – «стоимость» – условная величина, характеризующая затраты производственных ресурсов.

Как видно, возможны различные формулировки задачи оптимизации, но в каждом случ= ае должны быть зафиксированы любые показатели, кроме одного («свободного»). Задачей оптимального управления является обеспечение экстремума «свободного» показателя. Соответственно четырем показателям e; Dпд, Т, С можно назвать и записать выражения четырех видов критериев оптимальности:

критерий вероятности выполнения задачи («Р-критерий»)

 ,                           (4.10)=

если , то требование (6.9) выполнимо;

критерий точности («D-критерий»)

           ;                                (4.11)

критерий долговечности

;                                      (4.12)

критерий стоимости («C-критерий»)

.                         (4.13)=

Управления по рассмотренным критериям оптимальности в общем случае различны, из-за чего может возникнуть неопределенность в постановке задачи на оптимум. Поэтому в= ыбор критерия является важнейшим этапом оптимизации измерительных систем. Практическому решению задач оптимизации по выбранному критерию препятствует= то, что функционалы Р, Dпд, Т, С в действительности являются функциями чрезвычайно большого чи= сла переменных.

Путь к решению этой проблемы [5] лежит в сведении сложной задачи отыскания экстремума функций очень большого числа переменных к совокупности более простых, поддающихся решению задач отыскания экстремумов ряда функций, каждая из которых зависит от гораздо меньшего числа переменны= х. Причем критерии оптимума в «простых» задачах должны быть согласованы с критерием оптимума «сложной задачи».

Применение этого метода к решению задачи оптимизации измерительных систем предполагает, что конечное состояние системы является результатом управлений, принятых на каждом этапе ее эволюций. Такая особенн= ость процесса управления присуща так называемой большой системе, т.е. системе, оптимизирующей (создающей, обслуживающей) «малую» – измерительную систему, оператор которой представляется в виде некоторой последовательности этапов (шагов), например, этапов выборов модели исследуемого объекта, проектирован= ия системы, ее производства, эксплуатации и пр.

* Тип средс= тв измерений – совокупность средств измерений, имеющих одинаковое устройство, функциональное назначение и нормируемые характеристики. Погрешность типа средств измерений характеризует всю совокупность данного типа. Погрешность любого экземпляра данного типа не может превышать погрешности типа. Погрешн= ость типа указывается для средств измерений массового производства.

* " – квантор (символ сокращения записи) общности (всеобщности), означающий «любой», «как= ой бы ни был», «для всех».

Глава 5. АЛГОРИТМЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕДУР

 =

5.1. Основные операции измерений <= /p>

и элементарные средства их реализации<= /b>

 =

         =    Основными операциями, составляющими процедуру измерения, являются: воспроизведение величин заданного размера, сравнение величин, измерительные преобразования.= К ним следует добавить также операции, общие для всех информационных процедур: передача, коммутация, запоминание. Каждая из этих операций может быть описа= на с помощью математических выражений.

         =    Средства измерений (СИ), с помощью которых реализуются те или иные операции измерительной процедуры, называются элементарными средствами измерений. СИ, с помощью которых реализуются измерительные проце= дуры, состоящие из нескольких операций, называют комплексными средствами измерений. Главная отличительная особенность, разделяющая эти два вида СИ, состоит в том, что с помощью любого другого элементарного СИ нельзя определить значение величины; в то время как процедура измерений, выполненн= ая с помощью комплексных средств измерений, завершается получением значения измеряемой величины. К элементарным СИ относятся: устройства сравнения, мер= ы, измерительные и масштабные преобразователи; к комплексным - измерительные приборы и системы.

         =    Под воспроизведением величины заданного размера понимается создание выходного сигнала с заданным размером информативного параметра. Эта операция выполняется с помощью меры. Меру мож= но рассматривать как преобразователь, входной величиной которого следует счита= ть числовое значение величины <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:10.0pt;mso-ansi-language:EN-US'>Nx, а выходн= ой - квантованную аналоговую величину заданного размера хn=3DNxqx. Поскольку на входе и выходе цифроаналогового преобразователя имеются соответственно именно такие величины, то его можно считать автоматически управляемой мерой.

Регулирование меры может осуществляется как по детерминированному, так и по случайному закону. Примером детерминированного закона является закон "лесенки":

xN(t)=3DNx(t)qk,

характеризующий изменение Nx= (t) от 0 до = Nн через одинаковые интервалы времени единичными ступенями.=

Меры подразделяются на однозначные, многозначные, наборы мер, магазины мер. Под однозначной мерой понимается мера, воспроизводящая физическую величину одного размера, под многозначной - мера, воспроизводящая физическую величину разных размеров. Кроме того, различаются меры одно- и многоканальные, регулируемые и нерегулируемые.

Однозначная мера может быть только одноканальной нерегулируемой (рис. 5.1) (например, образцовое электросопротивление в виде= измерительных безреактивных катушек), описываемой  уравнениями

xN=3DNxqk=3Dconst; Nx=3Dconst; qk=3Dconst.

 

Рис.5.1. Разновидности мер: а - одноканальная нерегулируемая;

б - одноканальная регулируемая; в - многоканальная нерегулируемая;

г - многоканальная регулируемая

 

Многозначная мера может быть:

одноканальной регулируемой (рис.5.1,б), когда= в данный момент времени воспроизводится только один размер. т.е. осуществляет= ся временное разделение величин (например, магазин емкостей), ее уравнение

xN=3DNxq; N<= sub>x=3Dvar; qk=3Dconst;

многоканальный нерегулируемой (рис.5.1,в), одновременно воспроизводящей несколько размеров заданной величины (например, нерегулируемый делитель напряжения), ее уравнение

xNi=3DNi<= /sub>qk=3Dconst;

многоканальной регулируемой, воспроизводящей одновременно несколько величин, размеры котор= ых могут изменяться (рис.5.1,г), ее уравнение

=3DNiqk=3Dvar  = при Ni=3Dvar; qk=3Dvar.

Характерной особенностью многоканальных мер является пространственное разделение выходн= ых величин.

Другой важнейшей операцией, входящей в процедуру измерения, является сравнение величин, под которым понимается определение соотношен= ия однородных величин по знаку их разности (иногда по другому признаку). Совокупность и последовательность выполнения приемов использования физическ= их принципов и явлений, необходимых для осуществления сравнения величин, назыв= ают методом сравнения, а соответствующ= ее техническое средство - устройством сравнения (УС).

Устройство сравн= ения чаще всего состоит (рис.5.2,а) = из вычитателя В, создающего разность сравниваемых сигналов Dp=3Dx1-x2 , и релейного элемента (РЭ), реагирующего на знак разности Dp. В аналоговых устройствах релейный элемент часто отсутствует.

Сравнение может = быть одно- и разновременным. Если осуществляется операция одновременного вычитан= ия, то УС реализуется двухканальной структурой (рис.5.2,а). Выходной сигнал ai, несущий информацию о результате сравнения, чаще всего представляется логическими "1" и= ли "0":

                    (5= .1)

 

 

Рис.5.2. Разновидности устро= йств сравнения: а - на основе одновременного

вычитания; б - на основе разновременного вычитания; в - на основе деления

 

Операция сравнен= ия разновременным вычитанием может быть осуществлена одноканальным УС (рис.5.2= , б). С помощью переключателя П, управляемого сигналами, поступающими с генератора, создается переменный сиг= нал с частотой, равной частоте генератора, и фазой, содержащей информацию о соотношении между сравниваемыми величинами.

Иногда сравнение однородных величин осуществляется с помощью операции деления (рис.5.2, в):

=               (5.2)

Измерительными преобразованиями называются преобразования измеряемой величины в другую величину или сигнал измерительной информации (удобный для обработки, хранения, дальнейших преобразований, индикации или передачи по каналам связи), осуществляемые с заданной точностью. К числу из= мерительных преобразований можно отнести следующие операции: изменение физического рода сигнала или величины; масштабно-линейные, масштабно-временные (смещение, сж= атие или растяжение во времени), нелинейные или функциональные преобразования; модуляция, квантование, дискретизация.

Из перечисленных видов измерительных преобразований остановимся на масштабировании, являющемся одной из основных операций процедуры измерения.

Масштабированием называется измерительное преобразование, осуществляемое= с целью изменения размера величины или измерительного сигнала в заданное число раз с заданной степенью точности. Соответственно, масштабный преобразователь (МП) – средство измерений, с помощью которого осуществляется масштабирование.

Метод масштабирования - совокупность приемов использования физических явлений и процессов, положенных в основу работы масштабного преобразователя.

Масштабные преобразователи могут быть одно- и многозначными, одно- и многоканальными с регулируемым и нерегулируемым коэффициентом преобразования Кмп (рис.5.3).

 

Рис.5.3. Разновидности масштабных преобразователей: а - одноканальный

нерегулируемый; б - одноканальный регулируемый; в - многоканальный

нерегулируемый; г - многоканальный регулируемый

Регулируемые масштабные преобразователи (рис.5.3,б,г) отличает от нерегулируемых (рис= .5.3,а,в) возможность изменения коэффициента преобразования Кмп. Многоканальные масштабные преобразователи могут быть с временным (рис.5.3,б) и пространственным разделением (рис.5.3,в,г).

Уравнения измере= ния:

одноканального нерегулируемо= го масштабного преобразователя

х1=3DКмпх;                                              (5.3)

многоканального нерегулируем= ого масштабного преобразователя с пространственным разделением

хi= =3DКi= мпх;                                              (5.4)

многоканального регулируемого масштабного преобразователя с временным и пространственным разделениями

хi= =3DКi= мпрх(t)x.                                     (5.5)

 

5.2. Аналитическое описание процедуры измерений

 <= /o:p>

Аналитическое описание процедуры измерений осуществляется с помощью уравнения измерений, связывающего между собой: истинное значение измеряемой величины х; результат измерения xN=3DNxqk=3D Nxqx, где qk - ступень квантования, един= ица младшего десятичного разряда числового значения меры Nx, обычно равная десятичной кратной или дольной единице измеряемой величины qx; погрешность измерения D=3DxN-x; числовое значение кода меры Nx; ступень квантования qk; коэффициент масштабного преобразования Кмп. Уравнение измерений получают из уравнения устройства сравнения подстановкой в него уравнения ме= ры и масштабного преобразователя.

Процедура измере= ний может быть построена по самым различным алгоритмам. Для пояснения общих принципов составления уравнения измерений рассмотрим [6] простейший случай, когда процедуру измерений составляют лишь две операции: операция воспроизведения мерой ряда величин с известными размерами из множества xN, т.е. x1, x2…x1…xNн, например, равноинтервального ряда с одинаковым интервалом qk, размер которого принимаем равным единице данной величины или ее десятичной доле; операция сравнения д= ля выявления знака разности размеров величины х и однородной выходной величины xN.

В этом случае операция воспроизведения величины заданного размера реализуется в виде ступенчатого изменения известной величины xNi последовательными шагами от первого i=3D1 до конечного iкон. Размеры ступеней xi при отработке выбирают в зависимости от способа отработки – равномерно- или неравномерно-ступенчатог= о. Если используется равномерно-ступенчатое изменение известной величины, то ступень изменения равна ступени квантования qk; если изменение xi неравномерно-ступенчатое, то в начале изменение происходит большими ступеня= ми xi, а затем меньшими, вплоть д= о qk. Отработка xN продолжается до тех пор, по= ка не уравняется х и xNx, т.е. до тех пор, пока разн= ость xN-x не станет меньше минимальной ступени qk.

Операция отработ= ки может быть записана следующим образом:

= ,

где xi - изменение образцовой величины xN при i -м ша= ге отработки;

где xNi - значение величины xN после i -го= шага отработки.

На конечном шаге отработки имеем:

=                        (5.6)

            Числовое значение величины, следовательно:

  ,                                      (5.7)

где Е – целая часть числа, полученного делением х на qх.

            Выражение (5.7), описывающее зависимость между числовым значением результата измерени= я Nx и размером измеряемой велич= ины х, и является уравнением измерений. Рассмотренный алгоритм может быть представлен структурной схемой, приведенн= ой на рис. 5.4.

 

 

Рис. 5.4. Структурная схема непосредственных =

прямых измерений

Составим уравнение измерений для трех вариантов набора элементарных средств измерений, реализующих операции измерительной процедур= ы.

            В первый вариант набора входят одноканальная регулируемая мера и устройство сравнения (рис. 5.5, а).

 

 

Рис. 5.5. Простейшие наборы средств измерений для реализ= ации абсолютных непосредственных измерений: а - устройство сравнения (УС) и одноканальная регулируемая мера (М); б - устройство сравнения, однокан= альная нерегулируемая мера и одноканальный регулируемый масштабный преобразователь= (МП)

 

            Подставим в уравнение устройст= ва сравнения уравнение меры:

x – xn =3D= Dp; x - Nxqk £ qk.

            Для нахождения х нужно изменять Nx до тех пор, пока Dp не станет меньше qk. Очевидно, мера должна быть многозначной во всем диапаз= оне х:

.                        (5.8)

            Следовательно, измерение математически представляется в виде деления, которое продолжается, пока ост= аток деления или разность становится:

x - Nxqk < qk= .

            Уравнение измерения  всегда является линейным, так как .

            Второй вариант состава элемент= арных средств измерений включает нерегулируемую одноканальную меру, устройство сравнения и масштабный преобразователь (рис. 5.5, б). Уравнение измерения получаем подстановкой в уравнение устройства сравнения уравнения масштабного преобразователя:

 

            Если выполнить условие , то

,

т.е. уравнение измерений линейно. Однако соблюсти это условие затруднительно и поэтому такой вариант применяется редко.

 Третий рассматриваемый нами вариант предполагает наличие в составе элементарных средств измерений регулируемой одноканальной меры, устройства сравнения, масштабного преобразователя, тогда:

Поскольку K= мпр=3Dconst - уравнение измерений линейно.

 

5.3. Классификация видов и методов измерений<= /span>

 

Современный этап развития измерений и измерительной техн= ики характеризуется большим разнообразием измеряемых величин, различным характе= ром их изменения во времени, условий измерений, требований к точности измерения= и т.д. Это обусловило широкое развитие различных видов и методов измерений. Д= ля обеспечения возможности систематизации и выявления общих закономерностей вс= его многообразия измерений их классифицируют по наиболее существенным признакам= .

Следует отметить, что виды и методы измерений классифицируются как по признакам, предусмотренным РМГ 29-99, так и по различным «нестандартизированным» признакам, появление которых связано с бу= рным развитием цифровых измерительных устройств и все более широким использовани= ем современной вычислительной техники при измерениях.

Рассмотрим прежде всего, как классифицируются виды измер= ений в соответствии с признаками, предусмотренными стандартом.=

В зависимости от способа обработки экспериментальных данных для нахождения результата измере= ния разделяются на прямые, косвенные, совместные, совокупные.=

Прямое измерение - измерение, при котором искомое значение величины нахо= дят непосредственно.

Косвенное измерение - измерение, при котором искомое значение физической величины определяют на основании результатов прямых измерений других физиче= ских величин, функционально связанных с искомой величиной. При косвенном измерен= ии значение измеряемой величины получают путем решения уравнения x=3DG(x1,x2…xn), где x1,x2…xn= - значения величин, получен= ных прямым измерением.

Совместными называют одновременные измерения нескольких неодноименн= ых величин для нахождения зависимости между ними.

            Совокупные измерения – одновременно проводимые измерения нескольких одноименных величин, при которых искомые значения вели= чин определяют путем решения системы уравнений, получаемых при измерениях этих величин в различных сочетаниях. Причем число уравнений должно быть не меньше числа величин.

            В зависимости от количества наблюдений, выполняемых для получения результата измерительного эксперимента, измерения разделяются на однократные и многократ= ные.

            Наблюдение – экспериментальная операци= я, выполняемая в процессе измерения, в результате которой получают одно из гру= ппы значений величины. Для получения результата измерений с многократными наблюдениями требуется статистическая обработка наблюдений. Измерения вероятностных характеристик случайных процессов называют статистическими измерениями.

            В зависимости от режима работы применяемые средства измерения распределяются = на статические и динамические. Статиче= скими называют измерения физической величины, принимаемой в соответствии с конкре= тной измерительной задачей за неизменную на протяжении времени измерения. Динамическое измерение – измерение изменяющейся по размеру физической величины.

            По характеристике точности измерения разделяются на равноточные и неравноточны= е. Равноточными измерениями называют = ряд измерений какой-либо величины, выполненных одинаковыми по точности средства= ми измерений и в одних и тех же условиях с одинаковой тщательностью. Неравноточными называют ряд измере= ний какой-либо величины, выполненных различающимися по точности средствами измерений и (или) в разных условиях.

            По выражению результата измерения разделяются на абсолютные и относительные. Абсолютное измерение основано на п= рямых измерениях одной или нескольких величин и (или) использовании значений физических констант. Относительное<= /i> измерение – измерение отношения величины к одноименной величине, играющей р= оль единицы, или измерения величины по отношению к одноименной величине, принимаемой за исходную.

            По метрологическому назначению измерения разделяются на технические и метрологические.

            Техническими называются измерения с помощью рабочих средств измерений. = Метрологические измерения проводятся при помощи эталонов и образцовых средств измерений с ц= елью воспроизведения физических величин для передачи их размера рабочим средствам измерения.

            К видам измерений, классифицируемым по признакам, предусмотренным стандартом, добавим измерения различаемые по другим признакам [6].

            При наличие предварительного измерительного преобразования измерения подразделя= ют также на: 1) непосредственные, = при которых величина измеряется без любых предварительных преобразований сравне= нием с выходной величиной меры, однородной с измеряемой, и             2) с предварительным преобразованием, при которых измеряемая величи= на предварительно преобразуется в величину, которая может быть воспроизведена с заданным размером и поддается сравнению.

По мерности изме= ряемой величины измерения классифицируются на одномерные и многомерные. Например, многомерным называется измерение вектора напряжения, когда требуется раздел= ьно измерять активную и реактивную составляющие, отсекая влияние неинформативных параметров сигнала.

По соотношению м= ежду числом n измеряемых величин и числом уравнений измерения m величины измерения разделяю= т на неизбыточные и избыточные, или множественные. При m=3Dn измерения неизбыточные (т.е. однократные), при m>n – избыточные.

По способу осуществления избыточности множественные измерения подразделяются на многократные и многоканальные, что определяет возможность осуществления избыточности либо повторными измерениями, т.е. многократными наблюдениями, = либо разовым m-канальным измерением, либо их комбинацией.

Переходя к классификации методов измерений, у= точним определение самого предмета классификации. Здесь также возможны два подхода= к трактованию смысла понятия метода измерения.

            Первый подход [4] основывается на положениях классической метрологии и закреплен соответствующими формулировками РМГ 29-99. Согласно стандарту, под методом измерений понимается «прием или совокупность приемов сравнения измеряемой физической величины с ее единицей в соответствии с реализованным принципом измерений».

            Второй подход [6] предполагает более широкое трактование этого понятия: метод измерения определяется «как алгоритм использования операций воспроизведения, сравнения, измерительного преобразования, масштабирования и запоминания с ц= елью получения значения величины – результата измерения». В данной интерпретации присутствует характеристика метода как измерительной процедуры в целом, а не только операции сравнения, предполагается корректное описание последовательности действий (алгоритма) выполняемых при получении результат= а измерений.

            В связи с этим, а также учитывая широкое использование в измерительных процед= урах элементов цифровой электроники и программируемой вычислительной техники, предлагается [4] следующее развитие определения: «метод измерений характеризуется последовательностью измерительных преобразований, в которую обязательно входят сравнение, аналого-цифровое преобразование и масштабирование, а также при необходимости дополнительные преобразования, выполняемые в аналоговой и числовой форме и цифроаналоговое преобразование». При этом аналого-цифровое преобразование связывает аналоговые числовые измерительные преобразования, а масштабирование заключает измерительную процедуру.

            Соответственно рассмотренным вариантам толкования понятия «метод измерения» существует два варианта классификации методов измерения.

            Первый вариант классификации предполагает, что в соответствии с РМГ 29-99 все мето= ды измерений подразделяются на две группы: методы непосредственной оценки и ме= тоды сравнения.

            Согласно методу непосредственной оценки значение измеряемой величины определяют непосредственно по показывающему средству измерений.

            К методам сравне= ния с мерой относятся методы измерений, в которых производится сравнение измеряемой величины и величины, воспроизводимой мерой. Сравнение может быть непосредственным или опосредованным через другие величины, однозначно связа= нные с первыми. Отличительная черта методов сравнения - известная величина однор= одна с измеряемой.

            Группа методов сравнения с мерой включает в себя следующие методы: нулевой, дифференциальный, противопоставления, замещения и совпадения.

            Нулевой метод измерений= – метод сравнения с мерой, в котором результирующий эффект воздействия измеряемой величины и меры на при= бор сравнения доводят до нуля.

            Дифференциальный метод измерен= ий – это метод сравнения с мер= ой, при котором измеряемая величина сравнивается с однородной величиной, имеющей известное значение, незначительно отличающееся от значения измеряемой велич= ины, и при котором измеряется разность между этими двумя величинами. =

            Метод измерения дополнением – метод сравнения с мерой, в котором значение измеряемой величины дополняется мерой этой же величины с т= аким расчетом, чтобы на прибор сравнения воздействовала их сумма, равная заранее заданному значению.

            Метод замещения – метод сравнения с мерой, в котором измеряемую величину замещают мерой с известным значением величины. = Этот метод можно рассматривать как разновидность дифференциального или нулевого методов, отличающуюся тем, что воздействие на прибор сравнения измеряемой в= еличины и величины, воспроизводимой с мерой, производится разновременно.=

            Несколько иной представляется классификация методов измерений, если основываться на рассмотренной выше расширенной трактовке понятия метода измерения. По данно= му варианту классификации [6], методы прямых измерений подразделяются (рис. 5.= 6) на методы измерений: комплексными средствами измерений (КСИ) (что эквивален= тно методу непосредственной оценки); наборами элементарных средств измерений (Э= СИ); комбинированные с использованием как комплексных, так и элементарных средств измерений.

Методы прямых измерений наборами элементарных средств измерений подразделяются в зависимо= сти от наличия или отсутствия в наборе измерительного преобразователя (ИП) и масштабного преобразователя на четыре группы. Широко используются также варианты синтеза методов и алгоритмов прямых абсолютных измерений наборами элементарных средств без предварительных преобразований рода величин. Эти методы классифицируются по двум существенным признакам: особенности алгорит= ма и набор средств.

            По особенностям алгоритма методы измерения подразделяются на методы сопоставле= ния и методы уравновешивания.

                        =

 

Рис. 5.6. Методы измерений: = УС – устройство сравнения;

МП – масштабный преобразоват= ель; М – мера;

ИП – измерительный преобразо= ватель; ПП – прямой преобразователь

 

Методы сопоставления осуществляются за один прием, параллельно, одноэтапно, = на основе многоканального сравнения. В соответствии с основным уравнением измерения K= мпх=3DNxqk, если измеряемая величина х изменяется от нуля до хн, то при постоянстве qk для обеспечения равенства правой и левой частей необходимо изменять либо КМП, либо Nх. Данное условие реализуется изменением х, что возможно, если мера и масштабный преобразователь будут либо регулируемы= ми, либо многоканальными. Причем в уравнении измерения только этих элементарных средств входят числа, определяющие размер их входных величин. Это означает,= что для реализации процедуры измерения минимально необходимый набор элементарных средств измерений должен состоять из меры и устройства сравнения. Причем ес= ли мера однозначна, то масштабированный преобразователь должен быть многозначн= ым, и наоборот.

            Рассмотренные условия реализации процедуры измерений, а также вариации возможных сочетани= й в наборах этих и других элементарных средств измерений положены в основу различных методов измерений, представленных в классификационной схеме на ри= с. 5.7. Подробнее некоторые из этих методов измерений и их алгоритмы [6] рассмотрены ниже.

            Методы уравновешивания<= /i> осуществляются за несколько приемов, последовательно, на основе многократного сравнения.

&nbs= p;

&nbs= p;

 

 

Рис. 5.7. Классификация методов прямых абсолютных измерений без предварительного преобразования рода физической величины. Условные обозначения элементарных СИ: ОН - одноканальные нерегулируемые;            ОР - одноканальные регулиру= емые; МР - многоканальные регулируемые; МН - многоканальные нерегулируемые;  а,д,е,ж,з – методы, синтезируемые на = основе использования различия мер по числу к регулируемости выходных величин (ОН,ОР,МН,МР) без масштабного преобразователя; б,в,г,и,к,л,м,н,о,п,р – то= же с масштабными преобразователями типов ОН,ОР,МН,МР

 

 

 =

 =

5.4. Методы прямых измерений

без предварительного преобразования

 

            Методы сопоставления представлены своими четырьмя разновидностями.<= /span>

Первый ме= тод сопоставления (метод интерполяции) (рис.5.8,а) предполагает использование в наборе элементарных средств измерений  многоканальной нерегулируемой меры и устройства сравнения. Многоканальная нерегулируемая м= ера имеет Nн каналов, обеспечивающих работу по единичной системе счисления с Nн и равномерными ступенями. В набор входит также Nн устройств сравнения при условии реализации одноэтапного алгоритма.<= /p>

 

 

Рис. 5.8. Структура измерений методом сопоставления:

а – первый метод; б – второй метод;

в – третий метод; г – четвертый метод

 

При условии, что начальные нулевые значения измеряемой и известной величин совпадают, числовое значение определяется по старшему из сработавших устройств сравнения.

Детерминированный алгоритм первого метода сопоставления:=

Nxqk < x <= (Nk+1)qk= .

            По этому алгоритму определяют = номер старшего из сработавших устройств сравнения:

                     (5.9)

При этом по каждому каналу с номером Nх передается единичный сигнал. Так формируется первичный единичный многоканал= ьный код , который и представляет числовое значение измеряемой велич= ины. В дальнейшем этот код преобразуется обычно в цифровой код. Уравнение метода= :

.

            При несовпадении начальных нул= евых отметок измеряемой и известной величин появляется погрешность квантования с обеих сторон интервалов.

            Метод используется при измерен= ии напряжения, перемещения и времени.

            Одним из вариантов первого мет= ода сопоставления является метод одноэт= апного нониуса, основанный на использовании двух многоканальных нерегулируемых= мер с различными шагами квантования q= 1 и = q2. Метод используется при х<q= 1.

            При кратности повышения чувствительности n должно соблюдаться соотношение

q= 2=3Dq1(1-1/n).       =                         =      (5.10)

            Графически метод нониуса предс= тавлен на рис.5.9. В момент измерения нулевые отметки двух многоканальных нерегулируемых мер оказываются сдвинутыми на величину х. Отсчет делается по номеру ближайшей из «совпавших» отметок. Алгоритм метода измерения:

Nxq= 1-(x+Nxq= 2)<= q1/n.                            (5.11)

 

Рис. 5.9. Графическое представление метода нониуса<= /o:p>

 

            Считая, что q1/n пренебрежимо мало, с учетом (5.10) получаем уравнение метода однократного нониуса:

.                               (5.12)

            Получается, что шаг квантовани= я как бы уменьшается в n раз. Метод нониуса чаще всего применяется для измерения перемещений и иногда малых интервалов времени.

            При относительных измерениях, = т.е. при определении отношения

,

q1 – опорное значение шага квантования может оставаться неи= звестным, так как важно, чтобы было известным отношение ql1/q2=3D1-1/= n. Это оказывается очень удобным при измерении фазы.

            Часто применяемыми вариантами метода нониуса являются метод растра и метод муара.=

            Метод растра предполагает использование = двух многоканальных мер в виде прозрачных линеек (рис. 5.10,а) с близкими размерами шага квантования .

При параллельном наложении меток одной линейки на метки другой образуются тени – участки с максимально сближенными метками. В процессе измерения расстояние между нуле= выми метками должно увеличиваться плавно от 0 до lх. Перемещение одной из линеек вызовет перемещение теней на расстояние в n раз больше, чем lx. Результат измерения равен числу меток в ряду , пересеченных тенью:

= ,

что совпадает с уравнением измерения методом нониуса.

 

 

Рис. 5.10. Схематическое представление методов растра (а) и муара (б)

 

Метод муа= ра так же, как и метод растра, предполагает использование = двух многозначных мер – прозрачных линеек с штриховыми метками (рис. 5.10,б) в в= иде параллельных равноотстоящих линий.

             В отличие от растровых многоканальных мер штриховые метки муаровых линеек имеют одинаковый шаг квантования и при параллельном совмещении линеек располагаются под небольшим углом  друг от друга. В процессе измерения, когда одна из линеек плавно перемещается  в продольном направлении от 0 до lх, теневые полосы движутся в поперечном направлении, и перемещение в 1/sina больше <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:10.0pt;mso-ansi-language:EN-US'>lх. Результат измерения получают путем счета количества ме= ток, пересеченных тенью, с помощью третьей меры с шагом квантования ql , расположенной перпендикулярно первым двум мерам. Тогда=

Nx =3D lx= / sin= a ql .

 Второй метод сопоставления отличается от пер= вого тем, что используемая в нем мера является одноканальной, а для получения количественного результата используется многоканальный нерегулируемый масштабный преобразователь (см.рис.5.8,б). Такой набор позволяет обеспечить минимальное время измерения. Если нерегулируемый масштабный преобразователь является равноступенчатым делител= ем с коэффициентом передачи

,

где Nн - шаг деления, то алгоритм метода = N/Nнx <= x0 < (N+1) /= Nнx , откуда  .

 Уравнение измерения:

 .       =                                     (5.13)

Третий ме= тод сопоставления отличается от первого наличием в наборе элементарных средств измерений предвключенного одноканального нерегулируемого масштабного преобразователя (см.рис.5.8,в). Алгоритм метода:

      (5.14)

 Уравнение измерения:

 .       =                       (5.15)

Четвертый метод сопоставления предпола= гает наличие в наборе двух многоканальных неуправляемых средств измерений - меры= и масштабного преобразователя (см.рис.5.8,г). Другое название метода - метод коинциденции (одновременного попадания). Чаще всего метод применяют при измерении шага lx штриховых меток и периода Tx или частоты импульсов.

Если нужно измерить lx, смещаются метки как меры, так и масштабного преобразователя до совпадения нулевых отметок и затем определяются номера N’x и N’’x пары "совпадающих" меток рядов меры и  масштабного преобразователя соответственно.

 Алгоритм метода:

.                           (5.16)

 Уравнение измерения:

 ,       =                           (5.17)

где ql - шаг квантования меры.

В связи с тем, что в измерении участвует два многозначных средства измерений, метод измерений является избыточным, благодаря чему шаг квантования меры qi уменьшается в N= '’x раз.

При измерении периода Tx импульсн= ого сигнала

,

где T0 - период меры.

Методы измерений, основанные на уравновешивании измеряемой величины известной величиной по многоэтапному алгоритму, можно объединить в группу методов уравновешивания.= Для таких методов характерно использование регулируемых мер и масштабных преобр= азователей. Причем выходная величина меры или масштабного преобразователя изменяется до= тех пор, пока устройство сравнения не зафиксирует равенство измеряемой величины= х и квантованной ступенчато изменя= ющейся величины xN, или равенство между величиной на выходе масштабного преобразователя хКМП= и постоянным значением х0<= /i>, воспроизводимым мерой. Процесс изменения xN или хКМП проходит последова= тельно во времени, поэтому методы уравновешивания по быстродействию уступают метод= ам сопоставления. Отличительной чертой методов уравновешивания является также и то, что числовое значение измеряемой величины определяется по входному коду меры или коэффициенту преобразования КМП масштабного преобразователя в момент срабатывания устройства сравнения при достижении равенства х и х0.

Рассмотрим сначала подгруппу методов уравновешивания, в которую входят методы с набором, состоящим из двух видов элементарных средс= тв измерений: меры и устройства сравнения.

Первый метод уравновешивания, или нулевой метод измерения  (рис.5.11,а), предполагает использование одноканальной регулируемой меры, управляемой оператором или автоматически по знаку разности        х-хN на выходе устройства сравнения. Причем выходная величина меры хN изменяется до момента уравнивания со значением х.

 

аi
 

 

 

Рис.5.11. Структуры измерений методами уравновешивания: =

а – первый; б= – с удвоением разностей; в – ускоре= нного уравновешивания;

г – многократного нониуса

 

Нулевой метод измерения является наиболее распространенн= ым благодаря простоте и минимальным аппаратурным затратам.

Отработка выходной величины меры может проходить как по детерминированным алгоритмам с использованием различных систем счисления (единичной, двоичной, двоично-десятичной и др.), так и по стохастическому, когда величина изменяется случайно, но имеет заданное распределение.

Наиболее распространены детерминированные алгоритмы "исчерпывания"  и  поразрядного уравновешивания.

Алгоритм "исчерпывания":

                                     (5.18)

;  

В данном случае размер qk реализуе= тся последовательными ступенями изменяющейся во времени выходной величины меры. Каждая ступень инициируется импульсом. В момент равенства х и выходной величины меры число импульсов равно Nx, выражаемому первично в одноканальном последовательном коде, который в цифровой форме с помощью счетчика импульсов может быть представлен двоичной (или иной) кодов= ой комбинацией:

 .       =                            (5.19)

 Алгоритм поразрядного уравновешивания:

     (5.20)

где m - количество разрядов двоично= го кода,  - значение выходной величины меры, соответствующее i -му разряду двоичного кода.

Результат измерения в двоичном коде:

;                           (= 5.21)

при   <0  = am=3D0 ;=

при  >0  = am=3D1 ;=

при  x-(am = +am-i =  )<0; am-i=3D0 ;

при x-(am = +am-i =  )<0; am-i=3D1.

Результат измерения в виде числового значения Nx представляется первично в двоичном или ином цифровом коде.

Аппаратурная реализация метода несколько сложнее, чем при поразрядном уравновешивании, но быстродействие увеличивается в =  раз.

Статистич= еский алгоритм первого метода уравновешивания рассмотрим на примере алгоритма отработки среднего значения случайного проц= есса х(t). Выходная величина однокан= альной регулируемой  меры в данном случае принимает случайные значения, подчиняющиеся равномерному закону распределен= ия вероятностей, что может быть реализовано, например, при управлении мерой в = пределах чисел от 0 до Nx от генератора случайных чисел. Максимальное значение xm(t)<= /i> должно быть меньше номинального значения выходной велич= ины меры xNн.

Описание алгоритма:

          (5.22)

Отработка производится до тех пор, пока частость срабатывания   n0/<= /i>n устройст= ва сравнения при (x – xNi) >0 не будет равна отношению xср/<= /i>xNн, тогда

.

Второй ме= тод уравновешивания, называемый методом с удвоением разностей, характеризуется использованием одноканальн= ой нерегулируемой меры и одного устройства сравнения (см.рис.5.11,б). Отличительной особенностью мет= ода является создание и удвоение разностей с последующим сравнением выходной величины меры с создаваемыми разностями.

Третий ме= тод уравновешивания - метод ускоренного уравновешивания - основан на использовании многоканальной регулируемой меры и N устройств сравнения (см.рис.5.11, в).

Уравнение метода:

x =3D = Nxqk  .

Ускорение процесса уравновешивания достигается за счет многоканальности меры и увеличения числа используемых устройств сравнения, = чем обеспечивается пространственное и временное разделения. Крайним случаем является развертка выходной величины меры во всех квантах одновременно.

Метод многократного нониуса (четвертый метод уравновешивания) реализуется с помощью трех и более многоканальных нерегулируемых мер и ряда устройств сравнения (см.рис.5.11, г= ).

Уравнение метода:

                    x-Nq -N1(<= /i>q1-q2)-= N2(q1-<= /i>q3)£= q1-q3.                       =        

Такой метод применяется, если размер ступени мер не отве= чает требованиям чувствительности и точности и требуется повысить быстродействие= .

Подгруппу методов измерений с использованием универсальных средств измерений трех в= идов - меры, устройства сравнения и масштабного преобразователя - составляют девять методов измерений. На схеме рис. 5.7 эти методы обозначены как 2-3-й методы уравновешивания, 2-5-й методы ускоренного уравновешивания, 1-2-й стробоскопические методы. Числовые обозначения методов даны условно с целью идентификации каждого из них. По этой схеме можно определить набор элемента= рных средств измерений для соответствующих методов измерения.<= /p>

Уравнения методов рассматриваемой подгруппы:<= /span>

второго метода уравновешиван= ия

KМПрx =3D x0 ,                              =                  (5.23)

где КМПр - коэффициент преобразования одноканального регулируемого масштабного преобразователя;

третьего метода уравновешива= ния -

xКМП=3Dx0КМПр=3DNxqk ;                             (5.24)

второго-пятого методов ускоренного уравновешивания соответственно -

xNx/Nн=3Dx0; xNx/<= /i>Nн=3Dx0KМр; xKМПр=3DNxqk; = xKМП=3DNxqkр ,       (5.25)

первого и второго стробоскопических методов соответственно -

TxKМПр=3DT0; = Tx=3DT0KМПр .                         (5.26)

Последние два метода получили такое название в связи с т= ем, что в устройстве сравнения используется стробоскопический эффект. В момент уравновешивания срабатывают все устройства сравнения. Измерению подлежат величины частотно-временной группы - частота и период. Уравновешивается пер= иод (или частота) изменением известного периода Т0 либо коэффициента масштабного преобразователя. С помощью стробоэффекта определяется знак разности,  равенс= тва или кратности сравниваемых величин.

Одним из наиболее часто применяемых методов является дифференциальный метод измерений (рис. 5.12).

Во многих случаях при реализации дифференциального метода находят применение комбинированные = прямые измерения без предварительных преобразований. Процедура таких измерений состоит из двух этапов: сначала измерения производятся одним из рассмотренн= ых методом сопоставления или уравновешивания, а затем разность измеряемой вели= чины и выходного сигнала меры измеряется другим (или таким же, как на первом эта= пе) методом. На втором этапе измерений нередко используются комплексные средства измерений.

 

 

Рис. 5.12. Дифференциальный метод измерения: =

а - с применением на первом этапе нерегулируемой меры;

б - с применением на первом этапе регулируемой меры<= /o:p>

 

Возможны два варианта реализации: первый с применением на первом этапе нерегулируемой ме= ры (см.рис.5.12,а), второй с применением регулируемой меры (см.рис.5.12,б). В обоих вариантах устройство сравнения используется в качестве вычитателя В с выходной величиной в виде разности Dр измеряемой и известной вели= чин.

В первом вариант= е с помощью меры воспроизводится постоянное значение х0 и на выходе вычитателя получается разность Dp=3Dx-= x0, которая на втором этапе измеряется комплексным средством измерения. Результат измерения получается суммированием результатов обоих этапов. Такой вариант дифференциального мет= ода применяют при близких значениях х и х0, когда точность изме= рения зависит только от погрешности меры.

            Во втором варианте дифференциального метода на первом этапе с помощью регулиру= емой меры создается величина x1=3DNxqk, однородная с х и близкая к ней по значению. Получаемая на выходе вычитателя В разность = Dp=3Dx-= Nxqk измеряется на втором этапе с помощью комплексного средства измерений, затем результаты суммируются.=

            Отсчет по комплексному СИ

nx=3DDp/qпр ,

где qпр - шаг квантования комплексн= ого СИ.

            Тогда результат измерений

XN =3D Nxqk + nxqпр .                                  = (5.27)

Очевидно, суммар= ная погрешность измерений при реализации метода будет зависеть как от точности = меры (определяемой первым слагаемым), так и от точности комплексного средства измерений (второе слагаемое). Если принять Nxqk>>nxqпр, то точность измерения будет зависеть главным образом от точности шага квантования выходной величины мер= ы.

5.5. Методы измерений с предварительным

преобразованием измеряемой величины

 =

            Конечной целью измерительного преобразования, выполненного перед процедурой измерения, является получение величины, удобной для измерения. Чаще всего – это изменение рода сигнала, усреднение или функциональное преобразование, проводимые с помощью измерительных преобразователей (ИП) в тех случаях, когда для измеряемой величины отсутствуют устройство сравнения и меры.

            Рассмотрим два варианта реализ= ации метода замещения с предварительным преобразованием вида измеряемой величины (рис.5.13).

 

 

Рис. 5.13. Методы замещения: а – с регулируемой мерой;

б – с регулируемым масштабным преобразованием величины

 

            Если не созданы устройства сравнения, но имеются регулируемые одноканальные меры, то используют вариант метода замещения, в набор элементарных средств измерений которого (рис.5.13= ,а), кроме одноканальной регулируем= ой меры (РМ), входит устройство сравнения, работающее в режиме вычитателя (В), измерительный преобразователь (ИП), запоминающее устройство (ЗУ).

            Процедура измерений разбиваетс= я на два этапа. Первый этап включает в себя операцию преобразования, осуществляе= мую измерительным преобразователем согласно уравнению у1=3D= f(<= /i>x1), и запоминания х1 с пом= ощью запоминающего устройства.

            На втором этапе изменяющийся выходной сигнал хN регулируемой меры преобразуется измерительным преобразователем согласно уравнению у2=3Df(xN= ). Изменения хN происходят до тех пор, пока значения у2 и у1 не уравняются. Результат измерения для линейных функций у1=3Df(x= 1) и у2=3Df(xN)<= /i> определяется как

xN =3D = Nxqk .

            Таким же образом будет определ= яться хN для нелинейных функций у1=3D= f(x1)<= /i> и у2= =3Df(xN)<= /i>, если хотя бы одна производная разложения у1–у2=3Df(x1)–= f(xN)<= /i> в ряд Тейлора в точке хN не равна нулю.

            Для линейных функций преобразо= вания:

                    (5.28)

где К', К'' - коэффициенты передачи измерительного преобразователя, d1,<= /i>d2 – мультипликативные погрешности (погрешности коэффициен= та передачи);  Dy1, = Dy2 - аддити= вные погрешности измерительного преобразователя, если по условию d1=3Dd2; = Dy1=3D= Dy2 и К'=3DК'', то при = y1=3Dy2 <= /i>x1=3DxN.<= /i> Это означает, что при таком варианте использования мето= да замещения погрешности, связанные с включением в набор измерительного преобразователя, отсутствуют.          

Алгоритм метода замещения с регулируемой мерой:

[x= 1k(1+d= 1)+= Dy1]-[Nxqxk(1+= d= 2)+= Dy1]<Dyп.ч.                        =       (5.29)

При Dy1=3D= Dy2, = d1=3Dd2   уравнение  измерения

Nx =3DE= |x1/qk= |.                                    (5.30)

            Метод замещения с регулируемой одноканальной мерой находит широкое применение при точных измерениях.<= /o:p>

            Второй вариант реализации мето= да замещения строится на основе регулируемого масштабного преобразователя МП и набора средств, состоящего из вычислителя В, одноканальной нерегулируемой м= еры ОМ и измерительного преобразователя ИП (см.рис.5.13,б).

Алгоритм метода:

[хK(1+= d= 1)KМП+Dy1]-[x= 0K(1+d= 2) K'МП+Dy2]£= Dy= п.ч ,        (5.31)

при

d1=3D= d= 2;  и Dy= 1=3DDy= 2  xКМП=3DNxqkК'МП ,

уравнение измерения

 .       =                        (5.32)

            Методы с применением набора элементарных средств с предварительным преобразованием широко используются = на только при прямых, но и при косвенных измерениях, когда осуществляется предварительное функциональное преобразование одной или нескольких величин.=

            Применяются методы как с анало= говым, так и с цифровым функциональным преобразованием аргументов х и у и результатов измерений NX, NY соответственно.

Так как возможны и варианты места включения измерительно= го функционального преобразователя, то рассматриваемые методы измерений можно разбить на четыре группы (рис.5.14). Во всех вариантах предполагается, что = для получения числового выражения NZ измеряемой величины z требуется функциональное преобразование аргументов х и у (или их числовых эквивалент= ов Nx, Ny).

 

Рис. 5.14. Методы измерений с функциональным преобразованием: 

а, б - аналог= овые; в, г - цифровые

           

            Методы измерений первой группы (рис.5.14,а) используются, когда имеется мера для измеряемой величины z, получаемой после функционального преобразования, z=3Dху. Уравнен= ие измерений:

               .                                =    (5.33)

            Такой результат получается на = выходе устройства управления при z=3Dzк, фиксиру= емом устройством сравнения.

            Методы измерений второй группы (рис.5.14,б) применяются, если имеется функциональный преобразователь с функцией, обратной заданной:<= /o:p>

xk =3D f= - -1(z,y), т.е. = xk =3D nzqz / y.

            Уравнение измерений:

 .       =                              (5.34)

            Методы третьей группы (рис. 5.= 14, в) предполагают наличие в составе = технических средств цифрового вычислительного устройства:

 .

            Методы четвертой группы (рис.5= .14,г) используются, когда функциональ= ное преобразование, обратное заданному, реализуется с помощью детерминированного или стохастического преобразователя кода. Тогда:

xk=3DNxqx=3DNz/Nyqk=3Dx; Nz/Ny=3DNx; Nz=3DNyNx .              (= 5.35)

 =

5.6. Методы измерений вероятностных характеристик случайных процессов

 

            Вероятностные характеристики случайного процесса определяются либо усреднением по совокупности ансамбля реализ= аций хi(t):=

,                     (5.36)

где g[xi(<= /i>t)] – некото= рое преобразование, лежащее в основе определения вероятностной характеристики, =

либо усреднением по времени с использование k-й реализации:

 .       =                 (5.37)

            Как и другие измерения, измере= ние статистических характеристик производится с помощью специальных средств, реализующих алгоритм измерений, в том числе и меры, воспроизводящей известн= ую величину.

            Используют [15] три алгоритма измерений:

                           (5.38)

где Sd – операт= ор усреднения (если усреднение по совокупности d=3DN, если усреднение по времени, d=3DТ), r - оператор сравнения,  – результат измере= ния (оценка) характеристики .

            Как видно, алгоритмы (5.36) отличаются только позициями, занимаемыми в выражении соответствующими операторами. Операция сравнения с мерой может быть: первой в цепи преобразований, второй – после реализации оператора g; и последней, ч= то и отражено в структурных схемах (рис. 5.15).

                  

 

Рис. 5.15. Структура измерений вероятностных характерист= ик случайных

процессов: а= - сравнение с образцовой мерой является первой операцией; <= /p>

б - выполняется до усреднения; в - является заключительной операцией

 

            Обозначения структурных элемен= тов на схемах соответствуют обозначениям тех операторов, которые ими реализуются. В качестве устройства усреднения = Sd может быть использован сумматор или интегратор.

            На рис. 5.15, а показана реализация следующей процедуры: на первом этапе с помощью блока = r формируется массив числовых эквивалентов мгновенных значений реализаций случайного процесса, после чего преобразование g и усредн= ение Sd проходят в цифровой форме. Эти процессы могут быть реализованы последовател= ьным соединением аналого-цифрового преобразователя и вычислительного устройства (например, микропроцессорного). На выходе АЦП формируется массив мгновенных значений, а процессор по определенной программе обеспечивает реализацию операторов g и Sd.

            Процедура, осуществляемая стру= ктурой б (см.рис.5.15), начинается с преобразования совокупности реализаций {xi(t)} в совокупность преобразованных реализаций {g[xi(<= /i>t)]}; затем с помощью компаратора = r <= /i>выполняется сравнение с известной величиной g0. На выходе компарато= ра формируется числовой массив {g*[xi(<= /i>ti)]}, который поступает в вычислительное устройство, осуществляющее операцию усреднения Sd и выдающее результат в цифровой форме.

            Структура, показанная на схеме= в (см.рис. 5.15) реализует процеду= ру измерений, которая на первом этапе проходит так же, как в предыдущем случае= , но затем совокупность {g[xi(<= /i>t)]} поступае= т на усреднение Sd, после которого величина Sd[{g[<= /i>xi(t)]}] поступае= т на компаратор r, осуществляющий сравнение с известной величиной = q0 . На вых= оде компаратора имеем .

            Рассмотрим алгоритмы измерений основных статистических характеристик [15].

            Измерение математического ожидания. Чаще вс= его производится усреднением по времени.

            Алгоритм измерения:=

            .                           (5.39)

            Структурная схема реализации д= анного алгоритма (рис. 5.16) в простейшем случае включает набор последовательно соединенных масштабного преобразовател= я МП, интегратора И, аналогового измерителя АИ.


Рис. 5.16. Структура измерений математического ожидания

 

            Основным преобразователем в измерительной цепи является интегратор И, осуществляющий усреднение по врем= ени. Возможны варианты схемы с выходом интегратора на цифровой измерительный при= бор, самопишущий прибор и т.д.

            Дисперсия случайного процесса характеризует математическое ожидание квадрата отклонения мгновенных значений реализаций от математического ожидания.=

            Алгоритм измерений, реализуемый структурой, представленной на рис.5.17:

.                (5.40)

            Одномерная интегральная функция распределения F(х), определя= емая как вероятность того, что в произвольный момент времени мгновенное значение реализации не превысит заданного уровня, т.е. xi(tj)<= /i>£x, определяется как предел выборочного среднего

,                             (5.41)<= /o:p>

где    


 

Рис. 5.17. Структура измерений дисперсии случайного процесса:

ВУ – вычитатель; КУ - квадратирующее устройство

 

Практически выражение (5.41) представляется как алгоритм измерения оценки в виде

.                      (5.42)

            Обобщенная схема реализации алгоритма (5.42) показана на рис.5.18. Здесь: УС устройство сравнения, работающее в режиме вычитателя, формирующего сигнал xk(t)-= x; ФП – функциональный преобразователь, реализующий функцию j[ xk(t),x]<= /i>, И – интегратор, Т- время наблюдения.


 

Рис. 5.18.  Структурная схема измерения интегральной функции <= /p>

распределения вероятности

 

Выражение для алгоритма измерения дифференциальной функции распределения вероятностей f(x)<= /i> может быть получено, если учесть, что f(x)<= /i> и F(<= /i>x) связаны между собой известными соотношениями:

.

 

            Тогда справедливо выражение

 ,    (5.43)

где  =

При соблюдении условий стационарности и эргодичности интегральная функция распределения может характеризоваться относительным временем = пребывания значений реализации ниже заданного уровня х:

 ,       =                        (5.44)

где i – интерв= ал времени пребывания; n – число интервалов.

            Соответственно выражение для дифференциальной функции можно представить в виде

   ,                         = (5.45)

где Dх – ширина «дифференциального коридора», т.е. расстояние между соседними уровнями хк и хк+1; Dti – i -й интервал времени пребывания реализации между уровнями= хк и хк+1.

            На основании (5.44) и (5.45) алгоритмы измерений:

.                  (5.46)

            Применяются и другие алгоритмы, например, основанные на методе дискретных выборок.

            Измерение корреляционной функции с усреднением по времени производятся по алгорит= му

            .                       (5.47)

            Структура измерительного устро= йства, реализующего данный алгоритм, представлена на рис. 5.19.<= /p>


Рис. 5.19. Схема измерений корреляционной функции

 

            С выхода масштабного преобразо= вателя МП сигнал разветвляется, одновременно поступая на перемножающее устройство = ПУ и на устройство временной задержки УЗ, с помощью которого получается сигнал <= /span>xk(t-t)<= /i>. Этот сигнал также поступает на ПУ, осуществляющее перемножение мгновенных значений, сдвинутых на интервал = t. Результирующий сигнал поступает на интегратор И, с пом= ощью которого осуществляется операция усреднения. На выходе интегратора получаем оценку корреляционной функции .

            Измерение спектра мощности сигнала производится в соответствии с формулой

 ,       =                   (5.48)

где xiT(w)<= /i> - спектральная плотность сигнала на интервале усреднени= я Т, определяется согласно преобразо= ванию Фурье по формуле

.                        (5.49)

            В соответствии с (5.48) алгори= тм измерения

 .       =                      (5.50)

            Схема реализации данного алгор= итма показана на рис. 5.20.


 

Рис. 5.20. Схема измерения спектра мощности

 

            Нормированный сигнал i -й реализации с масштабного преобразователя МП поступает на функциональный преобразователь ФП, выполняющий преобразование Фурье. Затем с помощью квадратирующего преобразователя КВ производится возведение в квадрат и нормирование с учетом интервала усреднения Т.

 

 

 

Вопросы для самопроверки

 

1. Каковы основные разновидности элементарных средств измерений, как математически описываются алгоритмы их функционирования?

2. Какие виды и методы измерений вы знаете, в чем их сут= ь?

3. Как осуществляется аналитическое описание процедуры измерений?

4. В чем суть и особенности измерений первым методом сопоставления в различных его разновидностях? Каковы их структура, алгоритм= ы и аналитическое описание?

5. В чём суть  и особенности измерений первым (нулевым) методом уравновешивания в различных его разновидностях? Каковы их структуры, алгоритмы и аналитическое описание?

6. В чём суть  и особенности измерений методом замещен= ия в двух его вариантах? Какова их структура, алгоритмы и аналитическое описание= ?

7. Как можно представить обобщенные алгоритмы  и структуры измерений вероятностных характеристик случайных процессов? Привед= ите пример их применения при измерениях одной из статистических характеристик.<= o:p>

 

Глава 6. МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ОЦЕ= НОК ПАРАМЕТРОВ

ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ

 

При рассмотрении в главе 1 модели измерительного эксперимента, осуществляемого с помощью реальной измерительной системы, было отмечено, что специфичными для такой модели являются вероятностная природа исследуемого объекта, статистический характер наблюдения, наличие неконтролируемых возмущений. Результатом действия всех этих вероятностных механизмов являются случайные погрешности измерений.

Случайные погрешнос= ти исключить невозможно, но уменьшить их влияние на результат, и соответственно повысить точность измерений, можно рациональным выбором методики измерений и соответствующей обработкой результатов измерений. Такие действия оказываются эффективными при повышении точности результатов измерений за счет проведения многократных измерений одного и того же значения измеряемой величины, корре= кции результатов измерений по соответствующим алгоритмам; алгоритмического повыш= ения помехоустойчивости аппаратуры.

Так как измерения сопровождаются случайными погрешностями, то обработка результатов измерений всегда включает операции над случайными величинами или случайными процессам= и, выполненными на основе методов теории вероятностей, математической статисти= ки. Полученные в результате измерений эмпирические характеристики (параметры) случайных процессов принято называть оценками истинных характеристик. Задача обработки результатов измерений состоит в получении путем математических операций такой оценки, которая наилучшим образом приближается к значению измеряемой величины. Заметим, что оценки параметров случайных процессов сам= и по себе являются случайными величинами. Задачи получения оценок должны решатьс= я с учетом ограничений на их погрешность, объем исходных данных, время измерени= й, возможностей аппаратуры и т.п.

 

6.1 Свойства и алгоритмы определения <= /b>

статистических оценок

 

Статистической оценкой измеряемого параметра  является некоторая функция от полученных измерений , где z(t) - си= гнал на входе измерительной системы, один из параметров а, которого подлежит измерению, причем аргумент t может быть непрерывным или дискретным. Поиск наилучшей оценки измеряемого параметра соответствует минимизации некоторого функционала: .

Оценочные функции выбираются такими, чтобы получаемые оц= енки были «доброкачественными», т.е. отвечали следующим требованиям [16].

Состоятельность – свойство оценки, означающее, что оценка <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;line-height= :106%; font-family:Tahoma;mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language: EN-US'>  должна сходиться по вероятности к истинному значению аi оцениваемого сиг= нала (параметра) при неограниченном объеме выборки (x1,x 2,…,x n).

,                                         (6.1)

т.е. с увеличением выборки n (числа опытов) оценка  должна приближатьс= я к истинному значению аi.

Несмещенность – это означает, что математическое ожидание равно истин= ному значению:

М[âi ]=3Dаi.                        =             (6.2)

Несмещенная оценка не содержит систематической погрешнос= ти.

Эффективнос= ть. Отвечающая этому требованию оценка должна иметь рассеивание относительно истинного значения не больше, = чем рассеивание оценки, полученной с помощью любой другой оценочной функции, т.= е. обладать наименьшей дисперсией

D( âi ) =3D M( аi - âi ) 2 .                        (6.3)

Эффективность G(g) алгоритма оценки определяется отношением               

    ;   .                      (6.4)

где  - дисперсия оптима= льной оценки;  - дисперсия ее алгоритма.

Мерой удаленности оценки â от истинного значения в статистической теории служит функция потерь П(аi - âi), которая характеризует погрешность оценки. Графики (рис.6.1) показывают, как изменяется                П(аi - âi) в зависимости от того, чем представлена погрешность оценки.

Для П(аi-âi)=3D= ½а-â½ (рис.6.1,а) потери пропорциональны значению погрешности; при П(а,â)=3D½а-â½2 (рис.6.1,б) функция потерь особое значение придает большим погрешностям; для П(а,â) на рис.6.1,в погрешности, не превышающие некоторых знач= ений = e, вообще не учитываются, а в= се остальные погрешности оценки берутся с равным весом.

Наряду с получением оценки искомой величины в виде одного числа («точечное» оценивание) применяют оценивание с помощью доверительных интервалов. Доверительным интервалом называется интервал значений оцениваем= ой величины, внутри которого с заданной (доверительной) вероятностью находится искомое (истинное) значение этой величины. Положение доверительного интерва= ла, определяемое точечной оценкой величины, и его длина, вычисляемая по опытным данным, являются случайными величинами. Расчет этих величин при заданной доверительной вероятности требует знания вида закона распределения.

Наибольшее распространение в практике получили следующие методы нахождения «доброкачественных» оценок: наименьших квадратов, максимального правдоподоб= ия, минимума среднего риска, минимаксный.

a

 

a-â<= /i>

 

a)

 

П=

 

 

 

a

 

a-â<= /i>

 

б)

 

П

 

  a

 

в)

 

П

 

a-â

 

 

1

 

e

 

e

 

=  

                                       Ри= с. 6.1. Виды функций потерь П (= аi - â)

 

В методе наимень= ших квадратов в качестве критерия сравнения оценок используется сумма квадратов отклонений результатов х= i выполненных в одинаковых условиях n аналогичных измерений от полученной оценки â измеряемой величины (или функции). Наилучшая оценка â должна удовлетворять условию

  .                                  (6.5)

В методе максимального правдоподобия в качестве критерия оптимальности оценок используется функция правдоподобия, которая может быть определена либо по распределению плотности вероятности всей совокупности эк= спериментальных данных, либо по распределению условной плотности вероятности результата измерений случайной величины.

 

 

 

6.2. Определение статистических оценок по плотности распределения совокупности наблюдений

 

= 6.2.1. Определение точечных оценок

= при прямых измерениях

 

Определение оценки результатов прямых измерений методом правдоподобия производится по распределению плотности вероятности всей совокупности результатов наблюдений х1, х2,…,хn. = (результатом наблюдения называют результат измерения хi этой совокупности). Разность Di=3D х= i - a <= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>есть погрешность i-<= /i>го наблюдения.   При рассмотрении примем, что погрешность Di распределена по нормальному закону с математическим ожиданием М= ½Di½=3D0 (т.е. отсутствует систематическая погрешность), имеет дисперсию s2, одинако= вую для всех измерений (т.е.измерения равноточные), а погрешности отдельных наблюдений независимы.

Допущение о нормальности закона распределения правомерно= в связи с тем, что погрешность = Di является следствием различных причин, и, независимо от того, по какому закону распределены соответствующие составляющие погрешности, закон распределения результирующей погрешности будет близок нормальному.                                                =                                            

            Для л= юбого результата дифференциальный закон распределения имеет вид    

.                           (6.6)               

Дифференциальный закон распределения системы случайных величин в данном случае представляет собой функцию правдоподобия

   <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family= :Tahoma; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US'>                 (6.7)

Условием максимального правдоподобия является при а=3Dâ

            .                          (6.8)

Условием максимума для (6.7) будет

                        .      =                         (6.9)

Сравнив (6.5) и (6.9), отметим, что при нормальном законе распределения случайной величины оценки по методам максимального правдоподобия и наименьших квадрат= ов совпадают.

Продифференцировав по â левую часть (6.9) и приравняв нулю, получим <= /span>

            ;                                   (6.10)<= o:p>

т.е. наилучшей оценкой является среднее значение результатов наблюдений. Отсюда следует, что оценка х   является случайной величиной с нормаль= ным законом распределения, причем

M= ½x½=3D a ;   s2½x½=3D s2/n .                 (6.11)

Так как дисперсия оценки в n раз меньше дисперсии отдельных наблюдений, то оценка имеет более высокую точность, чем любое из них. Кроме того снижается неопределенность результатов измерений, характеризуемая значением среднего квадратического отклонения погрешности, = что выражается в том, что при усреднении результатов n наблюдений случайная погрешность уменьшается в  раз.

            Итак, оценка â =3D x является состоятельной, несмещенной= и эффективной. Оценим значение дисперсии погрешности измерения, характеризующ= ей неопределенность значения &a= circ;, воспользовавшись функцией правдоподобия в виде

  (6.12)

            Условием максимального правдоподобия в данном случае являе= тся

Прологарифмируем правую часть (6.12), а затем, продифференцировав по = s 2 и приравняв нулю, получим

                     (6.13)

Отсюда найдем оценку, которую обозначим

                             (6.14)<= /o:p>

Но экспериментал= ьно можно определить только , поэтому приня= в и обозначив как S2 соответствующую оценку дисперсии, получим

                               (6.15)

Для проверки дан= ной оценки на смещенность преобразуем (6.15):

          (6.16)

Математическое ожидание оценки S2

    (6.17)

Таким образом, оценка S2 является смещенной оценкой дисперсии = s 2. Но чем больше n, тем ближе S2 к s 2, т.е.

.

т.е. оценка является асимптотически несмещенной. Введя для ликвидации смещенности оценки поправо= чный множитель  получим несмещенную оценку

.                         (6.18)

 

 

6.2.2. Нахождение интервальных оценок

при прямых измерениях

 

Рассмотренные оценки измеряемой величины и дисперсии являются точечными оценками. Часто используются интервальные оценки параметров. Общий подход к интервальному оцениванию состоит в следующем.

¦(q)

 

П

 

Ù

 

q2=

 

Ù

 

qB

 

Ù

 

q1=

 

Ù

 

q2=

 
Предположим, известна точечн= ая оценка некоторого параметра q и плотность распределения этой оценки (рис.6.2). Необходимо  получить  доверительный интервал для данного пара= метра при заданной доверительной вероятности Р. Если границы доверительного интервала  и ,  то должно быть, = чтобы

                                                      =                                                   (6.= 19)

                                                =                                                                                                                =                           

                                                =                                                                            =                        

    Рис. 6.2. Плотность распределения  оценки

 

             Для решение этой задачи прим= ем допущения о том, что, во-первых, математическое ожидание равно вычисленной оценке , а во-вторых,  вероятности того, что истинное значение = q оцениваемого параметра лежит выше верхней границы (или нижней границы) доверительного интервала одинаков= ы и равны (1- Р)/2.

Из второго услов= ия следует, что при симметричном относительно математического ожидания законе распределения границы  и   также  симметричны относительно  q= В .

 Для истинного значения а измеряемой, величины границы доверительного интервала зависят не только от оценки â=3D х,= но и от оценки s среднеквадратического отклон= ения погрешности. В таких случаях используют распределение случайной величины

= .                       (6.20)<= /span>

При нормальном распределении погрешности величина tn-1 распределена по закону Стьюд= ента с n-1 степенями свободы (t – распределение). С увеличе= нием n= распределение Стьюдента асимптотически приближается к нормальному. В таблицах процентных точек распределения Стьюдента приведены значения ta<= /span>, удовлетворяющие равенству =

,                                  (6.21)<= o:p>

где ¦n-1(t) –плотность t- распределен= ия.

Полагая a=3D(1-Р)/2 <= span style=3D'mso-spacerun:yes'> (Р – доверительная вероятность), при известном =       k=3Dn-1= по таблице находят границу = t= a. Подставив в (6.20) граничн= ые значения ± t= a ,  получают границы доверительного интерва= ла величины:

                 (6.22)=

или

.                   (6.23)

При построении доверительного интервала для дисперсии используют величину

.                        (6.24)=

Установлено, что= при нормальном законе распределения случайной погрешности и распределена по закону c2n-1 с n-1 <= /i>степенями свободы.

В таблицах процентных точек  c -квадрат распределения приведены значения ta , удовлетворяющие равенству<= o:p>

                                                  (6.25)

для различных значений  a; и k; fn-1; (u) - плотность c2  распределения. Так как это распределение несимметрично,  то по таблице находят значения верхней<= span style=3D'mso-spacerun:yes'>  c2a1  и нижней = c2a2  границ интервала, соответствующие вероятностям a1=3D(1-Р)/2 и a21=3D(1-Р)/2. Подставив вместо и в (6.24) найденные граничные значения = c2a1, и c2a2 , получают границы доверительного интервала для дисперсии:

                          (6.26)

или

            .                  (6.27)

 <= o:p>

 <= o:p>

6.2.3. Нахождение точечных оценок при косвенных

и совме= стных измерениях

 <= /o:p>

Прежде чем перей= ти к рассмотрению методов оценивания результатов косвенных измерений, рассмотрим вкратце общие принципы и особенности этого вида измерений.

При косвенных измерениях искомое значение физической величины z определяют на основании результатов прямых измерений других физических величин  (а1 , а2,… ,а m<= /sub> ), функционально связанных с искомой величиной

z=3DF= ( а1 , а2,…,а m) .                             (6.28)

Полный дифференц= иал функции (6.28) можно записать как

=          =         (6.29)

или  

  = .                             =     (6.30)

Если погрешности измерений = Dj величин aj(j=3D1,2…m)= достаточно малы, то, замени= в daj на  Dj, получим

= = .                                      (6.= 31)

Каждое слагаемое= в этом выражении представляет собой частную погрешность результата косвенного измерения, вызванную погрешностью Dj (первичной погрешностью) измерения величины аj. Частные производные / называют коэффициентами влияния соответствующих погрешносте= й.

Если известны систематические погрешности = Dj, то по формуле (6.31) может быть определена систематиче= ская погрешность результата косвенного измерения.

Если оцениваются случайные погрешности Dj , имеющие нулевые математические ожидания M/= Dj/=3D0 и дисперсии s2j= , то математическое ожидание M/Dz/ будет равно нулю, а дисперси= я s2/Dz/ определяется по формуле

= = ,             (6.32)

где   - коэффициент корр= еляции погрешностей  Dk  и Dl.

Если погрешности некоррелированны, то<= /p>

.                                 (6.33)

Что касается оценок   результатов  косвенных измерений и их погрешностей, = то они могут быть определены по формулам (6.28) и (6.33) с заменой величин = a1,a2,…,am  и s1, s2,…,sm  их оценками, т.е.

;                                    (6.34)

.                                  (6.35)

Следует отметить, что по ряду причин при обработке результатов измерений коэффициенты влияния устанавливаются с некоторой погрешностью, т.е. определяются не сами коэффициенты влияния, а их оценки. Однако если функция преобразования z=3DF(a1,a2,…,am) линейна, = то такая погрешность минимальна.

Совокупны= ми называют проводимые одновременно измерения нескольких одноименных величин.

Совместны= ми называют одновременные измерения нескольких неодноименн= ых величин для нахождения зависимостей между ними. При совместных измерениях искомые значения величин определяются в результате решения системы уравнени= й:

         =    (6.36)

где  х1, х2, х3, …,хn  - искомые величины;   , - значения измеряемых величин.

Примером совместных измерений может служить определение зависимости сопротивления резистора от температуры Rt=3DR0(1+At+Bt2)<= /i>, когда искомыми величинами являются R0,A,<= /i>B. Проводя= тся измерения Rt    при трех раз= личных t .

Представим уравнения (6.36) в другом виде:

                 (6.37)

где  aj(j=3D1,2,…,m)  - искомые значения величин; yi(i=3D1,2,…,n) = - измеряемые значения величин; xij  - известные зна= чения величин,

что более кратко можно записать:

                                     .                                              (6.38)<= o:p>

Результаты измерений li  содержат погрешность Di , т.е. li=3D<= span lang=3DEN-US style=3D'mso-ansi-language:EN-US'>yi+Di , или:

  ,                                 (6.39)<= /o:p>

поэтому при решении системы уравнений (6.37) вместо  yi должны использоваться измеренные значения li . В этом случае, если число измерений n больше числа неизвестных m(n>m), система уравнений не имеет решения, т.е. нет набора значений а1 , а2 ,…, а m<= /sub> , которые удовлетворяли  бы всем n  уравнениям системы. Такие уравнения назы= вают условными.

Если считать, что погрешность Di является нормально распределенной случайной величиной с нулевым математическим ожида= нием M[= Di]=3D0, дисперсие= й s2, одинаковой во всех измерениях, а погрешности отдельных измерений независимы, то величина li  <= /span>будет иметь нормальное распределение с параметрами:=

                         .                   (6.40)<= /p>

В таком случае плотность распределения вероятности fi(li) величины li записывается в виде

= .             (6.41)

Определим функцию правдоподобия:

=            (6.42)             

Прологарифмировав (6.42), получим

. (6.43)

Условием максимума функции (6.43) является:

                                                        (6.44)

                                                                                 (6.45)

Следовательно, и= в данном случае, при условии нормального распределения случайной погрешности, совпадают оценки метода максимального правдоподобия и метода наименьших квадратов.

Оценки можно найти, приравняв нулю все частные производные от этой функции  по aj<= /span>. Соответственно получим:

=  = (j=3D1,2,…,m).                  (6.46)

Являясь линейной относительно величин aj, система (6.46) носит назван= ие системы нормальных уравнений. Число уравнений в такой системе всегда равно числу неизвестных величин, оценки которых определяются в результате решения этой системы.

Стандартную запи= сь системы нормальных уравнений получают после группирования всех коэффициентов при неизвестных aj:

               (6.47)

В (6.47) = xj и l рассматриваются как n-мерные векторы с компонентами x1j,<= /i> x2j, x3j, …xnj, так и l1,l2,…,ln соответственно.

Коэффициенты [xr xs] и свободные члены [xjl] представляют собой скалярные произведения соответствующ= их векторов:

[x2x3= ]=3Dx1rx1s+x2rx2s+…+xnrxns ;   [xjl]=3Dxij= l1+x2jl2+…+<= span lang=3DEN-US style=3D'mso-ansi-language:EN-US'>xnjln<= /span> .             (6.48)

Тогда искомые оценки величин aj могут быть вычислены из (6.47) методом определителей

                                                   (6.49)

где .

            Определитель Dj получен заменой в определителе D j -го столбца столбцом свободных членов системы нормальных уравнений. Получен= ные оценки являются состоятельными и несмещенными, а для нормального распределе= ния погрешности и эффективными.

            Для нахождения оценки дисперсии случайной погрешности продифференцируем по s2 <= /i>(6.43) и, приравняв нулю, получим

              .                       (6.50)

            Подставив вместо aj оценку <= sub>  получим соответств= ующую оценку дисперсии S2:

  .                          =   (6.51)

            Проведя преобразования, аналог= ичные (6.16) и определив математическое ожидание оценки S2, получим доказательство смещенности этой оценки. Для устранения этой смещенности необходимо перейти к оценке

            = .              (6.52)

            Оценки дисперсии найденных значений aj можно вычислить, пользуясь формулой

= где D -главный определитель систем нормальных уравнений; Djj - алгебраическое дополнение определителя D, получаемое путем удаления = из определителя j -й строки и j -го столбца; = s 2- оценка дисперсии погрешности прямых измерений.

            Если условные уравнения нелинейны, решение задачи усложняется. Условные уравнения искусственно линеаризируется при допущении, что погрешности измерений малы (соответственно мала несовместность условных уравнений).<= /p>

            Рассмотрим основные этапы решения задачи получения оценок совместных измерений, когда задана система нелинейных условных уравнений вида

= ,   (i=3D1,2,..,n) n><= /i>m.             (6.53)

            Сначала примем, что n0 =3Dm (т.е. возьмем из системы сто= лько уравнений n0 , сколько неизвестных), и, решив неизбыточную систему, найдем начальные оценки неизвестных . Затем, использовав все первоначально заданные n= уравнений, найдем первые поправки к начальным оценкам.

            Если - первое приближение оценки, - первая поправка, то

=   = .  (6.54)

            Подставим (6.54) в (6.53):

              .        (6.55)

            Разложив функции fi= в точках  в ряд Тейлора и ограничившись линейными членами разложения, получим:

         (6.56)

            Система уравнений (6.56) являе= тся системой линейных условных уравнений относительно поправок Da1, Da2,…,Dam,<= /i>, решением которых (после перехода к системе нормальных уравнений (6.47) находятся первые приближения поправок  [17]. Аналогичным образом можно найти второе приближение оцениваемых значений величин и т.д. = Как видно, в данном случае искомые оценки находятся методом последовательных приближений.

 =

6.3. Определение статистических оценок

по условной плотности распределения

 =

            Рассмотренные методы получения оценок параметров измерительных процессов предполагают использование в каче= стве основной вероятностной характеристики совместной плотности вероятности всей совокупности результатов наблюдений х1, х2 ,…,хn. Однако нередко считают, что более точной и полной характеристикой измерений {хi} = является условная плотность распределения f(x/a).=

В общем случае условная плотность распределения f(x/a)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> характеризует статистическую зависимость случайного стационарного процесса x(t) <= /i>при условии, что второй случайный стационарный процесс <= /span>y(t) принимает определенное значение, и может быть выражена в виде

 ,  (6.57)

где Р [×] – вероятность. =

Условная плотность распределения f(x/y) (дифференциальная функция) может быть определена через условную функцию распределения (интегральную функцию)

  ,                  <= span style=3D'mso-spacerun:yes'>    (6.58)

где F(x/y) - условная функция распределения – вероятность того, что случайный процесс = x(t) не превышает значения x при условии, ес= ли второй случайный процесс y(<= /i>t) принимает определенное значение y,

а также через совместную плотность вероятностей случайных процессов x(t) = и y(<= /i>t):

  .                          =    (6.59)

 Условное математическое ожидание стационарного случайного процесса x(t) = при данной величине y

  .   (6.60)

Эту функцию называют функцией регрессии случайного сигнала y.

Использование условной плотности вероятности для оценивания параметров измерительного процесса предполагает подход к объекту измерения как к случайной величине с учетом ее вероятностных характеристик. Увеличение информации об измеряемой величине x определяется переходом от состояния “до измерения”, характеризующимся плотностью распределения f(x), к состоянию “после измерен= ия”, характеризующимся резко суженным распределением f(x/xN) (рис.6.3); xN - результат измерения. В условной плотности вероятности = f(x/xN) заключена информация об измеряемой величине, необходимая для оценки результата измерения.

 =

Рис. 6.3. Кривые распределен= ия вероятностей

 

Отметим, что если рассматриваются многократные измерения неизменной величины = x=3Da=3Dconst с определением случайной погрешности измерительного средства D’=3DxN= -a, то под xN понимается один из результа= тов разового измерения [т.е. xN=3Dxi(i=3D1,2,…,n)]. Если же рассматриваются измерения, когда измеряемая величина x не фиксирована, т.е. является случайной величиной, а случайная погрешность измерения определяется как <= span style=3D'font-size:10.0pt;line-height:150%;font-family:Symbol;mso-ascii-fon= t-family: "Times New Roman";mso-hansi-font-family:"Times New Roman";mso-char-type:sym= bol; mso-symbol-font-family:Symbol'>D=3DxN-x, то под xN= будем понимать результат измерения одного из значений случайной величины.

Условное распределение f(x/xN= ) как достаточно полная характеристика результата измерения используется для нахождения “доброкачественных” оценок результата измерений случайной величи= ны x одним из следующих методов (рис.6.4):

метод максимального правдоподобия или максимальной вероятности, при котором, равно моде распределения f(x/xN= );

метод минимума среднего риска, при котором вероятности положительных и отрицатель= ных отклонений от  одинаковы, а среднеквадратическое отклонение минимально по условию

то есть ;

минимаксный метод, при котором минимизируется максимально возможное отклонение, при этом  равно медиане распределения f(x/xN).

 
Рис. 6.4. Оценки измерения
случайной величины по f(X/XN)

 

Рассмотрим подробнее, как реализуется метод среднего рис= ка при нахождении оценки результата измерения случайной величины x при нормальных известных и независи= мых распределениях измеряемой величины и погрешности средства измерения. Предполагается, что полученная оценка должна быть положена в основу алгорит= ма функционирования корректирующего устройства, являющегося составной частью измерительной системы. Метод основан на критерии минимума среднего риска, который называют критерием Байеса. Сущность этого метода состоит в том, что корректирующее устройство должно работать таким образом, чтобы средний риск= был минимальным.

Средним риском называется зависимость =

где П(х1х= N)<= /i>- функция потерь, характеризующая отклонение результата измерения хN, от истинного значения измеряемой величины x;       Г - область возможных значений хN, q - область возможных значений х.

Придавая особое значение необходимости исключения из результата измерений больших погрешностей, функцию потерь принимают в виде<= o:p>

П(x,xN<= /span>)=3D(x-xN)2.

В этом случае минимум среднего риска достигается при

  .                       (6.61)

Как видно, выражение (6.61) представляет собой математическое ожидание измеряемой величины при данном результате измерения= хN. Следовательно, оценка результата измерения, вычисленная с помощью корректирующего устройст= ва, будет зависеть от вида условного распределения величины x при данн= ом результате измерения.

При принятых нами допущениях о нормальности распределени= й х и D’ соответствующие выражения имеют вид:<= /p>

;                    (6.62)

.                    (6.63)

При условии аддитивности погрешностей =

хN=3Dх+D’.                                   (6.64)

Распределение хN также будет нормальным с параметрами M(хN<= /sub>),s(х<= span lang=3DEN-US style=3D'mso-ansi-language:EN-US'>N):=

,         =                (6.65)

где согласно (6.64):

M(xN)=3DM(x)+M(D’);                         (6.66)=

.                         (6.67)

Согласно теории вероятностей выражение для f(x/xN<= /span>) имеет вид

 

 

 

 

 

 

(6.68)

где - коэффициент корреляции между X и XN.

Согласно теории

,                                  (6.69)

где Rxxn - второй смешанный центральный момент.=

Подставив (6.69) в (6.68), после преобразований получим =

  ,                 (6.70)

где                                                                     =                           (6.71)

 

 

 

 

 (6.72)

 

Выражение для оптимальной оценки результата измерений получаем после подстановки (6.70) в (6.61):

 

 

 

 

 

 (6.73)

Выражение (6.73) может быть использовано в качестве алгоритма работы корректирующего устройства измерительной системы при полученном результате измерения хN.

Преобразуем (6.73) к иному виду:

  (6.74)

На рис. 6.5 графически представлены рассмотренные зависимости. Как видно, при полученном результате измерения xN значения измеряемой величины группируются вокруг M(x/<= /i>xN), которое сдвинуто относительно полученного результата измерения xN.

Выражение (6.67) для среднеквадратического отклонения результатов измерений может быть представлено в другом виде:=

                            (6.75)

<= span style=3D'font-size:5.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> 

Рис.6.5. Графическое представление оценки результата

измерений случайной величины

 

Поскольку знаменатель (6.75) всегда больше единицы, то = s(x/xN)<s(D’).

Итак, для оценки результата измерения, при принятых допущениях о нормальности x и D , из результата измерений xN<= /span> необходимо вычесть не только значения систематической составляющей погрешности измерения измерительного средства M(= D¢<= /span>), но и составляющую     =      s2(D¢<= /span>)[xN-M(xn<= /span>)/s2(x)+= s2(D¢<= /span>)]. Значение второй составляющей увеличивается с увеличением отношения s2(D¢<= /span>)/s2(x)+ = s2(D¢<= /span>)].

Используя выражение (6.74), можно определить о= ценки результатов измерений, проводимых с определенными ограничениями.=

При измерении постоянной величины s(x)=3D0

                             =         (6.76)

(сравним с 6.10);

при измерении центрированной величины [M(x)=3D0]

;                   (6.77)

при измерении без систематической составляющей погрешнос= ти измерительного средства [M(= D¢<= /span> )=3D0]

                           (6.78)<= /p>

при измерении без случайной составляющей погрешности измерительного средства [M(D¢)=3D0]

                 =                 (6.79)

При рассмотрении методов получения оценок параметров измерительных процессов мы в каждом случае оговаривали в качестве одного из условий оптимальности оценки наличие априорной определенности вероятностных характеристик сигналов и измерительных устройств. Отклонение реальных характеристик от предполагаемых может заметно повлиять на качество оценок. Априорную неопределенность в статистическом описании измерений можно преодолевать двумя различными подходами - адаптивным и робастным.

Адаптивный подход основан на том, = что существует истинное апостериорное распределение fи= ст(x/xN), которое можно определить с помощью обучающих выборок и= ли другим методом, а затем, подставляя в выражение для условия минимума средне= го риска (8.61), найти оптимальную оценку.

Робастный подход - предполагает некоторое изменение выбранной модели распределения случайного процесса. Например, при робастной трактовке, истинная функция распределения F(x) лежит в окрестности основного гауссовского распределения= с малыми отклонениями e.

Робастный подход предполагает выполнение следу= ющих требований:

для выбранной модели алгоритм получения оценки должен обеспечивать ее максимальную или почти оптимальную эффективность;

малые отклонения от предложенной модели должны ухудшать качество процедуры лишь в малой степени, а значительные изменения от модели= не должны приводить к катастрофическим последствиям.

Качество робастных оценок характеризуется дисперсией погрешности оценки. Количественными показателями устойчивости робастных алгоритмов являются функция влияния и функция чувствительности, которые позволяют характеризовать чувствительность оценки к изменению одного наблюдения и сравнивать алг= оритмы оценки.

Функция влияния, которую также называют кривой влияния, имеет вид

           (6.80)

где F=3DF(x1,x2= …xN) - функция распределения случайных величин; g=3Dg(x1,x2…xn) - алгоритм оценки; = dx - единичная масса в точке x.<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>

Как видно, функция влияния IC показывает относительное изменение оценки, полученной по тому или иному алгоритму, вызванное дополнительным наблюдением в точке х.

            Максимум абсолютного значения функции влияния называют функцией чувствительности к большим выбросам.=

            Если заменить F на Fn-1 и = e на 1/n, кривая чувствительности будет иметь вид

 

 

 

 

 (6.81)

            Робастные оценки уступают по качеству рассмотренным выше определенным оценкам параметров измерительных процессов, но при априорной неопределенности относительно вероятностных характеристик случайных сигналов или изменении этих характеристик применение робастных алгоритмов предпочтительнее.

 

 

Глава 7. ЗАДАЧИ  ФИЛЬТРАЦИИ,

ИНТЕРПОЛЯЦИИ, ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

 

7.1. Общие вопросы фильтрации

 

            Фильтрацией в широком смысле называется любое преобразование обрабатываемых сигналов с целью изменения соотношения между их различными компонентами. Чаще всего путем фильтрации проводится выделение из сигнала его части, спектр которой лежит в определен= ной области (в полосе пропускания).

            При фильтрации измерительных сигналов решаются два основных типа задач: выделение полезного сигнала, наблюдаемого на фоне помех, и частотный анализ.

Задачами первого типа являются:

·      =     · &n= bsp;        обнаружение детерминированного сигн= ала известной формы на фоне помех;

·      =     · &n= bsp;        оценка информативных параметров квазидетерминированных сигналов, наблюдаемых на фоне помех;

·      =     · &n= bsp;        фильтрация случайных сигналов.=

Задачи частотного анализа сводятся к определению составляющих сигнала с некоторыми= , в большинстве случаев дискретными, частотами. 

При решении задач, связанных с анализом сигналов, фильтрация применяется для измерения искажений, формирования средних экспоненциальных значений и для подавления, усиления или отделения некоторых частотных составляющих или пол= ос частот.

            Фильтрацию можно классифициров= ать по роду преобразований на аналоговую и цифровую, а по расположению полос пропускания – на фильтрацию нижних частот (ФАЧ) (рис.7.1,а); фильтрацию верхних частот (ФВЧ) (рис.7.1,б); полосовую фильтрацию (ПФ), при которой полоса пропускания ограничена сверху и снизу (рис.7.1,= в); заграждающую фильтрацию (ЗФ), при которой между двумя полосами пропускания, ограниченными снизу и сверху, имеется узкая полоса непропускания (рис.7.1,г).

            Фильтрация может быть линейной= и нелинейной. При линейной фильтрации в качестве фильтров используются динамические линейные системы, при нелинейной фильтрации – нелинейные. Лине= йная фильтрация используется гораздо чаще, чем нелинейная. Это объясняется, во-п= ервых, сложностью анализа нелинейных систем, и, во-вторых, тем, что удовлетворител= ьной вероятностной моделью большинства измерительных сигналов являются гауссовы случайные процессы, для которых линейные фильтры обеспечивают возможность выделения с требуемыми показателями полезной информации из смеси с помехой. Нелинейные фильтры находят применение для фильтрации импульсных помех с цел= ью нахождения оценки информативного параметра сигнала, в качестве которой используется медиана плотности распределения вероятности.=

Рис. 7.1. Основные виды фильтрации сигналов по расположе= нию полос

пропускания: а – нижних частот; б – верхних част= от;

в – полосовая; г<= /i> – заграждающая

 

Учитывая широкую распространенность, математическую обоснованность методов линейной фильтрации, значительно превосходящих методы нелинейной фильтрации, в дальнейшем будем рассматривать только линейную фильтрацию.

            В зависимости от априорной определенности сведений о форме, характере изменения и параметрах полезного сигнала может быть:

·      =     · &n= bsp;        фильтрация постоянного или периодического полезного сигнала с наложенной на него случайной помехой;

·      =     · &n= bsp;        фильтрация изменяющихся во времени полезного сигнала и помехи;

·      =     · &n= bsp;        фильтрация сигналов  в виде дискретных последовательностей.<= o:p>

Устройства, с помощью которых осуществляется намеренное селективное подавление отдельных составляющих сигнала, называют фильтрами.<= o:p>

            Основной характеристикой фильт= ра является его амплитудно-частотная характеристика (АЧХ), определяемая как модуль комплексного                                                               =               частотного коэффициента передачи |K(<= /i>jw)<= /i>|. АЧХ часто изображают в логорифмическом масштабе в виде графика , по которому мо= жно определить логорифмическую крутизну= :

              .                          =    (7.1)

            Являясь безразмерной величиной= , не зависящей от масштабов по осям координат, c измеряется в децибелах на октаву (дБ/октава). В октавах измеряется интервал частот. Одна октава соответствует интервалу, в котором частота изменяется вдвое.

            Идеальными называются фильтры нижних частот, верхних частот, полосовой, у которых полоса пропускания находится внутри интервалов 0-w1, w2-¥, w1-w2 соответственно. Причем внутри этих интервалов АЧХ постоянна, а вне интервал= ов равна нулю. Идеальный заграждающий (режекторный) фильтр имеет АЧХ, равную н= улю в некоторой полосе частот, и постоянное значение вне этого интервала. Следовательно, у АЧХ идеальных фильтров на граничных частотах c равна бесконечности.

            Реальные фильтры имеют АЧХ с конеч= ной крутизной.

            Фильт= ры разделяются также на физически реализуемые и физически неосуществимые.=

Физически реализуемый фильтр – это такой фильтр, у которого сигнал на выходе не может появиться раньше, = чем был подан сигнал на вход. Для физически реализуемого фильтра необходимо, чт= обы соблюдалось условие казуальности:

                ,                              (7.2)

где h(t)= – импульсная характеристика фильтра.

Вторым условием физической осуществимости фильтра являет= ся затухание импульсной характеристики со временем:

= = .

Физически реализуемые фильтры должны отвечать условиям устойчивости. Во временной области – это условие абсолютной интегрируемости импульсной характеристики:

      .                          =     (7.3)

            В спектральной области устойчивость фильтра определяе= тся критерием Пэли – Винера:

    .                          =          (7.4)

В соответствии с этими условиями физически осуществимы только те фильтры, у которых АЧХ не имеют нулевых значений в некоторой поло= се частот. Следовательно, все вышерассмотренные идеальные фильтры являются физически неосуществимыми.

            Физически неосуществимые фильтры называют мат= ематическими фильтрами. Их можно осуществить с помощью цифровых систем обработки информации.

Идеализированные функции физически осуществимых реальных фильтров описываются асимптотически= ми АЧХ, имеющими прямолинейный участок в области пропускания (рис.7.2), острые углы при предельных частотах wg и постоянный логорифмический участок падения амплитуды в области запирания. В действительности коэффициент пропускания неоднократно варьируется (волнистость), переходная область скруглена (преждевременное падение амплитуды), падение амплитуды непостоянно, подавление отдельных частотных составляющих начинается далеко от предельной частоты и осуществля= ется неполностью.

Рис. 7.2. АЧХ фильтра нижних частот: 1 – идеальная;=

2 – идеализированная; 3 – реальная

 

            Наряду с АЧХ и переходными характеристиками  в ряде случаев представляет интерес фазочастотная характеристика. Чем сложнее фильтр, тем больше сдвиг фаз. Допустм только сдвиг фаз, пропорциональный частоте, при котором фазовые соотношения между различными частотными составляющими сигнала не нарушались бы при прохождении через фильтр. Наибол= ьшее распространение получили реальные фильтры (см.рис.7.2): Гаусса, Бесселя, Баттерворта, Чебышева, Кауэра.

Характеристики фильтров различных типов показаны на рис.= 7.3 и в табл. 7.1 [18]= .

 

=

=  

= Рис. 7.3. Качественный вид амплитудной (= а), фазовой (б) и переходной (в)

= характеристик различных фильтров нижних частот с одинаковым числом полюсов: 1 – фильтр Гаусса; 2 – фильтр Бесселя; 3 – фильтр Баттерворта;

= 4 – фильтр Чебышева; 5 – фильтр Кауэра

=  

= Таблица 7.1

= Сравнительная характеристика фильтров различных типов

 

Фильтры Гаусса<= /span>

Отсутствие затруднений в реализации, отсутствие  колебаний= с чрезмерной амплитудой в переходной характеристике

Большое время нарастания  переходной характеристики, резкое сни= жение амплитуды и заметный сдвиг фаз уже в области пропускания, пологий переход= в области запирания

&n= bsp;

Фильтры Бесселя=

Пологая и пропорциональная частоте форма  фазовой характерис= тики в области пропускания, что означает малое искажение сигналов, имеющих составляющие различной частоты, практически полное отсутствие  колебаний с чрезмерной амплитудой в переходной характеристике

Раннее падение амплитуды в области пропускания, полный переход к области запирания=

Наименование

Преимущества

Недостатки

Фильтры Баттерворта

Короткое время нарастания по переходной характеристике; позднее начало падения амплитуды в области пропускания и более быстрый переход из области пропускания к области запи= рания

Непропорциональная частоте фазовая характеристика уже в начале области пропускания, что вызывает искажение сигнала по времени; колебания с чрезмерной амплитудой при переходном процессе, более продолжительное время установления колебаний

 

Фильтры Чебышева

Крутой переход из области пропуск= ания к области затухания; АЧХ наиболее близко приближается к характеристике идеального фильтра

Сильная волнистость АЧХ в области пропускания; сильно изменяющаяся фазовая характеристика в области пропускания; колебания с чрезмерной амплитудой и более продолжительное вр= емя установления колебаний по переходной характеристике

Фильтры  Кауэра (эллиптиче= ские фильтры), двойные фильтры Чебышева

Быстрый переход от области пропускания к области запирания; очень крутое падение амплитуды

Волнистость амплитудной характеристики в области пропускания и в области запирания; сильная зависимость сдвига фаз от частоты

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            =

Предпочтение тому или иному типу фильтров дается в зависимости от цели его применения.

При использовании фильтрации для повышения помехоустойчивости сигналов измерительной информации наблюдаемый процесс чаще всего представляется в ви= де аддитивной смеси

,

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>где х(t) – полезн= ый сигнал; x(<= /i>t) – помеха= .

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Если помеха  x(t) во всех случаях является случайной величиной, представляемой в виде шума, то сигнал= х(t) может бы= ть представлен в одном из трех видов: детерминированного сигнала известной фор= мы, квазидетерминированного сигнала, случайного сигнала. В зависимости от того,= чем представлен полезный сигнал, изменяется и постановка задачи фильтрации. Рассмотрим  подробнее  алгоритмы фильтрации для каждого из трех случаев представления полезного сигнала.

 

7.2. Аналоговая фильтрация детерминированных

и квазидетерминированных сигналов

 

            Для обнаружения детерминирован= ного сигнала известной формы на фоне помех  смесь сигнала и помехи обрабатывается с= целью нахождения с максимальной вероятностью сигнала в наблюдаемом случайном процессе. Поскольку форма сигнала известна и нет необходимости ограничивать частотные искажения, вносимые фильтром, добиваются, чтобы в процессе фильтр= ации обеспечивалось максимально возможное превышение амплитуды сигнала над помех= ой. Задача решается с помощью оптимальн= ого линейного фильтра – частотно-избирательной системы, выполняющей обработ= ку суммы сигнала и шума некоторым наилучшим образом.

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Если = для обработки сигнала и шума используется стационарный линейный фильтр с импуль= сной характеристикой h(t), то, согла= сно теории линейных стационарных систем, детерминированный полезный сигнал хвх(t) создает = на выходе отклик, описываемый формулой, носящей название интеграл  Дюамеля:

 .

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Согласованным фильтром называется = такой линейный фильтр, у которого импульсная характеристика h(t0) (t0 – зафиксированный момент времени t= =3Dt0) выбрана таким образом, чтобы модуль отклика хвых (t0) имел максимальное значение. Следовательно, подлежащий максимизации по модулю отклик имеет вид

.                      (7.5)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>На основании неравенства Коши-Буняковского

      .         (7.6)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Знак равенства имеет место тогда, когда сомножители в подынтегральном выражении пропорциональны друг другу:

,                            (7.7)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>где k – произвольный коэффициент.

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            =

Выполнив формальную замену переменной t=3Dt0-t, получим:

.                                         (7.8)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Таким образом, импульсная характеристика согласованного фильтра представляет собой масштабную копию зеркального (относительно оси времени) изображения хвх(-t) входного сигнала хвх(t), смещенн= ую по оси времени относительно сигнала хвх(-t) на отрез= ок t0.

На рис. 7.4 показано построение функции  hсогл(t)<= /i> применительно к некоторому импульсному сигналу хвх(t) длительн= остью tи, возникающему при t=3D0. Как вид= но, необходимым (но недостаточным) условием  физической реализации согласованного фильтра является следующее: промежуток времени t0 между началом импульса на входе и моментом возникновения максимальной выходной реакции должен быть не меньше длительности  выделяемого импульса. При несоблюдении = этого условия h(t)= ¹0<= /i> при t<0, т.е. до момента поступления дельта-импульса на вход фильтра.

<= span style=3D'font-size:5.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> 

Рис.7.4. Построе= ние импульсной характеристики согласованного фильтра

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> 

Другими словами,  для создания максимально возможного мгновенного значения сигнала на выходе согласованный фильтр долж= ен предварительно провести обработку всего входного сигнала.=

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Если = хвх(t) – сигнал= , по отношению к которому рассматриваемый линейный фильтр является согласованным= , а zвх(t)<= /i> – некоторый входной сигнал, не совпадающий с хвх(t), то отклик фильтра имеет вид

или                                 (7.9)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Выраж= ение (7.9) является не чем иным, как взаимокорреляционной функцией сигналов zвх(t)<= /i> и хвх(t),  т.е.:

.                             (7.10)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>В момент времени t=3Dt0

 .       =                 (7.11)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Если = zвх(t)=3D хвх(t), т.е. на входе фильтра присутствует сигнал, по отношению к которому этот фильтр согласован, то, согласно (7.10):

.                                           (7.12)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>Это означает, что выходной сигнал пропорционален автокор= реляционной функции входного сигнала, сдвинутой по времени на отрезок t0, и следовательно, при согласованной фильтрации формы сигналов на входе и на вы= ходе могут сильно отличаться. На рис. 7.5 это обстоятельство проиллюстрировано на примере построения сигнала на выходе фильтра, согласованного с прямоугольным импульсом.

<= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family= :Tahoma; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US'> 

<= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family= :Tahoma; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US'> 

<= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family= :Tahoma; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US'> 

<= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family= :Tahoma; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US'> 

<= !--[if mso & !supportInlineShapes & supportFields]> SHAPE  \* MERGEFORMAT

Z0=

 

2

 
<= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family= :Tahoma; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US'> 

а)<= /i>

б)<= /i>

в)<= /i>

<= span style=3D'font-size:4.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> 

Рис. 7.5. Постро= ение сигнала на выходе  фильтра, согласованного                 с прямоугольным импульсом: а – си= гнал на входе; б – его автокорреляци= онная функция; в – сигнал на выходе д= ля случая, когда максимум выходного колебания достигается в момент окончания импульса на входе

 

            Определим частотный коэффициент передачи согласованного фильтра. Для этого воспользуе= мся преобразованием Фурье, связывающим импульсную характеристику и частотный коэффициент  преобразования = K(= j= w). С учетом формулы (7.8) пол= учим

= = .                 (7.13)<= /p>

Ведя новую переменную интегрирования  y=3Dt0 – t1, получим

= = .         (7.14)

Использовав формулу преобразования Фурье, окончательно получим:

= = ,                      (7.15)

= где  – функция, комплексно-сопряженная по отношению к ; t – момент вр= емени, в который отношение сигнал/помеха достигает наибольшего значения.

            Как видно, частотный коэффициент передачи согласованного фильтра  выражается через спектральную плотность полезного сигнала. Множитель k=   соответствует усилению, вносимому фильт= ром, а t0 влияет на фазовую характеристику фильтра (показатель степени при е). В целом e-= jwt описывает смещение отклика фильтра по оси времени на величину t= 0.<= /span>

            Из сказанного следует, что модуль |K(jw)| должен быть пропорциональным модулю спектральной  плотности сигнала на каждом малом участ= ке оси частот. Выделяя известный полезный сигнал из смеси с шумом, фильтр пропуска= ет с малым ослаблением только те гармонические колебания, частоты которых отвеча= ют  участкам спектра, на которых спектральн= ая плотность полезного сигнала отлична от нуля. Примером может служить фильтр с гребенчатой формой АЧХ, используемый для фильтрации смесей, в которых спектр полезного сигнала имеет дискретную структуру (рис.7.6).

Рис. 7.6. АЧХ гребенчатого фильтра (a),

соответствующая спектру полезного сигнала (б)

Имеется возможность еще большего повышения эффективности обнаружения согласованного фильтра. Так как в общем случае

,

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>то сигнал на выходе согласованного фильтра достигает максимума

                                   (7.16)<= o:p>

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>в момент времени t0, когда все элементарные составляющие входного сигнала складываются на выходе когерентно, имея одни и те же фазовые сдвиги.

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Задача оценки информативных параметров квазидетерминированных сигналов, наблюдаемых на фоне помех, решается та= кже с помощью оптимального фильтра обнаружения. Такой подход обосновывается тем, что для снижения случайной погрешности оценки параметра А в момент t=3Dt0 измерения выходного напряжения фильтра, по которому оценивается данный пара= метр, превышение сигнала х(t) над помехой должно быть максимальным.=

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Предс= тавим квазидетерминированный сигнал в виде

,

где u(t) – известная функция времени, описывающая форму сигнала, наблюдаемого на фоне помех со спектральной плотностью энергии W(jw).

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Макси= мальное значение выходного сигнала фильтра в момент времени t=3Dt0

.           (7.17)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>Следовательно, коэффициент масштабного преобразования до= лжен устанавливаться исходя из соотношения

.                             (7.18)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>Структура линейного фильтра, реализующего рассмотренный = алгоритм оценки параметра показана на рис. 7.7.

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Аддит= ивная смесь z(t) сигнала = х(t) и помехи умножается на образцовый сигнал u(<= /i>t), формиру= емый генератором  Г  в интервале времени = (0; t0), усредня= ется в И и масштабируется в П. Выходной величиной фильтра явля= ются оценки параметра а сигнала = х(t). Образцо= вый сигнал И(t) определя= ет импульсную характеристику фильтра линейной оценки, согласованной с формой полезного сигнала.

 

 

 

Рис. 7.7. Структ= ура линейного фильтра:

И – интегратор; = Г – генератор;

П – преобразоват= ель

 

7.3. Фильтрация случайных сигналов

 

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Рассм= отрим задачу оптимальной линейной фильтрации случайных сигналов, когда неизвестна  форма полезного сигнала и возникает необходимость восстановления сиг= нала х(t) или его характеристик. Линейная фильтрация основана на том, что энергетические спек= тры полезного сигнала и помехи различаются своим частотным содержанием. Предполагается, что полезный сигнал х(t) и помеха= x(<= /i>t) отвечают условиям стационарности, нормально распределены и не коррелированы между со= бой. Аддитивная смесь z(t) сигнала и помехи, спектральные плотности  мощ= ности которых известны,  подается на оптимальный линейный фильтр, обеспечивающий фильтрацию с минимальной погрешностью.

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Возмо= жны варианты желаемого преобразования полезного сигнала: фильтрация без запаздывания и фильтрация с задержкой или предсказанием. При фильтрации без запаздывания = t=3D0 (т.е. моменты приложения сигнала к входу фильтра и отсч= ета совпадают). Если = t<0, то осуществляется фильтрация с задержкой, которую также называют интерполяцией. В этом = случае желаемый частотный коэффициент передачи имеет вид

.               (7.19)

 

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Однако частотный коэффициент передачи линейного фильтра  имеет несколько ин= ой вид:

,    (7.20)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>где  - АЧХ фильтра; j(w) – ФЧХ фильтра.

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>Отличие выражений (7.19) и (7.20) является причиной искажения полезного сигнала и появления соответствующей составляющей погрешности фильтрации = eх. Вторая составляющая погрешности фильтрации ex обусловлена входным шумом, прошедшим через фильтр.=

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Согла= сно теории случайных процессов, связь межу дисперсией  = s стационарного случайного процесса и его спектральной плотностью мощности W(<= /i>w)<= /i> может быть представлена в виде

,                           (7.21)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>а связь между спектрами мощности выходного случайного сигнала с аналогичным спектром на входе системы – в виде<= /p>

 .       =                       (7.22)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            Испол= ьзуя (7.21) и (7.22), получим выражение для дисперсии суммарной погрешности фильтрации

 

 

 

 

 

 

(7.23)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>или, после преобразования,

 

 

 

 

 

(7.24)

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>Минимум подынтегральной функции найдем из условия

 .

<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>            После дифференцирования получим выражения АЧХ оптимального фильтра и дисперсии его суммарной погрешности:

 ;       =                     (7.25)

 .       =          (7.26)

            Для определения АЧХ подставим в (7.23) тригонометрические представления Kф(jw) и Kж(jw) из формул (7.19) и (7.20). Получим после преобразования:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(7.27)

Условием минимума  является наибольшее значение  или

,

тогда оптимальная фазочастотная характеристика фильтра определяется выражением

.

            Для решения задач фильтрации случайных сигналов, наряду с методами оптимальной линейный фильтрации с интерполяцией находит применение метод экстраполяции (прогнозирования) [18]. Задача оптимальной экстраполяции сводится к поиску такого линейного алгоритма обработки входного сигнала z(t), который позволял бы получить оценку  того значения поле= зного сигнала , которое он примет на момент времени t+tэ, где t – момент наблюдения сигнала на выходе фильтра, tэ – время экстраполирования.

            Предполагается, что фильтр дол= жен представлять собой инерционную линейную систему, сигнал  на выходе которой = должен зависеть не только от смеси = z(t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'> полезного сигнала с аддитивной помехой в момент времени= t, но и от его значений в предыдущие моменты времени. Величина  сигнала  формируется на вых= оде линейной системы путем сложения (суперпозиции) всех значений z(t)<= /i>, каждое из которых умножено на импульсную переходную функцию h(t,t)<= /i> (t - момент приложения сигнала к входу фильтра).

            В общем случае связь процесса =  на выходе линейной системы  с процессом на входе сигна= ла z(t) описывается выражением

            .                            (7.28)

Следовательно, свойства фильтра полностью определяются функцией h(t,= t).

            Условием физической осуществим= ости фильтра является h(t,t)=3D0<= /i> при t<t, т.е. сигнал на выходе  в данный момент вр= емени зависит только от значений, предшествующих этому моменту z(t). Поэтому верхний предел интегрирования в выражении (7.28) следует ограничить значением t. Если z(t)=3D0 при = t<0, то нижний предел интегрирования равен нулю. Учитывая стационарность входного сигнала, можно допустить, что линейный фильтр имеет постоянные параметры, а его = h(t,t) зависит только от разности t-t, т.е.   h(t1–t)=3D h(t–= t). Учитывая сказанное, выражение  (7.28) преобразуем к виду

.                        (7.29)<= /span>

Для фильтра с предсказанием

 .       =      (7.30)

            Погрешность фильтрации с экстраполяцией является случайным процессом с математическим ожиданием, рав= ным нулю. Оценка отвечает требованию несмещенности. Поэтому, как и в задаче оптимальной фильтрации, близость оценки  к истинному значен= ию х(t+tэ= ) определяется дисперсией  погрешности экстраполяции = e <= /i>:

                      (7.31)

            Подставив в (7.31) значение g[z(t)]= из выражения (7.30) и заменив произведение двух одинако= вых интегралов {g[z(t)]}2 двойным интегрированием с переменными t и = t`, получим:<= o:p>

 ;

где  – корреляционная ф= ункция входного сигнала z(t)<= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>; Rzx(t+tэ) – взаимн= ая корреляционная функция полезного х(= t) и входно= го z(t) сигналов.

            Следовательно, дисперсия погре= шности фильтрации с экстраполяцией определяется выражением

                (7.32)<= /p>

            Для того чтобы определить оптимальную импульсную характеристику фильтра-экстраполятора, следует  найти минимум . Задача может быть решена двумя способами [16,18]: либо решением интегрального уравнения Винера-Хопфа, либо путем решения дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями (метод фильтрац= ии Калмана-Бьюси). Техническая реализация фильтров как одного, так и другого связана со значительными трудностями, поэтому в аналоговой линейной фильтра= ции используются в основном фильтры Баттерворта и им подобные.

 

7.4. Цифровая фильтрация

           

В связи с развитием микроэлектронных вычислительных устройств и систем в настоящее время находят широкое применение методы цифр= овой фильтрации, реализуемые с помощью л= инейных стационарных цифровых фильтров. Принцип цифровой обработки сигналов иллюстрируется структурной схемой (рис. 7.8).

 

 

Рис. 7.8. Структурная схема цифровой обработки непрерывн= ых сигналов

 

С помощью аналого-цифрового преобразователя (АЦП) входной сигнал преобразуется в дискретную последовательность  цифр= овых отсчетов в  виде двоичных кодовых к= омбинаций, отображающих результаты измерения мгновенных значений  х(кТ) в моменты подачи синхронизирующих импульсов от генератора, задающего частоту дискретизации. Цифровой процессор преобразует поступающие в него числа в соответствии с заданным алгоритмом фильтрации и создает на выходе последовательность двоичных чисел y(кТ). Причем в устройстве памяти, входящем в состав процессора, может храниться некоторое число предшествующих отсчетов входного и выходного сигналов, которые необходимы для выполнения операций обработки. Цифроаналоговый преобразователь (ЦАП) в сочетании с аналоговым фильтром  низких частот задействуется только в тех случаях, когда выходной сигнал требуется получат= ь в аналоговой форме.

            Теория линейной цифровой фильтрации [19] основана на теории линейных стационарных систем, согласно которой входной сигнал преобразуется системой таким образо= м, что на ее выходе возникает колебание y(t), равное свертке функций х(t) и импульсной характеристики= h(= t):

= .                           (7.33)

            Линейным цифровым фильтром называется дискретная система (физическое устройство или программа ЭВМ), которая преображает последовательность {xk} числовых отсчетов входного сигнала в последовательность {<= /span>yk} отсчетов выходного сигнала:=

= ,

или сокращенно

= .

            Основ= ным свойством линейного цифрового фильтра является преобразование суммы любого числа входных сигналов, умноженных на произвольные коэффициенты, в сумму его откликов на отдельные слагаемые, т.е. из соответствий

=

следует, что

=  .   (7.34)

            Применительно к дискретным сигналам, преобразуемым цифровыми фильтрами, под импульсной характеристикой понимается дискретный сигнал {hk}, который является реакцией цифрового фильтра на «единичный импульс» (рис.7.9):

= .                 (7.35)

            Линей= ный цифровой фильтр стационарен, если при  смещении единичного импульса на любое число интервалов дискретизации импульсная характеристика смещается таким же образом, не изменяясь по форме. Например:

            =                     (7.36)

Рассмотренные свойства линейности и стационарности фильт= ра положены в основу алгоритма  цифров= ой фильтрации. На основании (7.34) и (7.36) при подаче на вход фильтра сигнала= {xk}=3D(х0, х1, х2 ,…) m-й отсчет выходного сигнала {yk}<= /i> может быть выражен соотношением

Рис. 7.9. Реакция цифрового фильтра на единичный входной импульс

 

    (7.37)

   =       Формула (7.37) является основной в теории линейной цифро= вой фильтрации. Согласно этому выражению выходная последовательность есть дискретная свертка входного сигнала и импульсной характеристики фильтра. При каждом отсчете цифровой фильтр проводит операцию взвешенного суммирования в= сех предыдущих значений входного сигнала. Роль последовательности весовых коэффициентов играют отсчеты импульсной характеристики, что предполагает обладание фильтром некоторой «памяти» по отношению к прошлым  входным воздействиям.=

            Для физически реализуемых фильтров  коэффициенты h-1, h–2,… обращаются в нуль. Поэтому суммирование по (7.37) распространяется только на положительные значения индекса k, т.е. m=3D1, 2, …<= /span>

            Итак, в цифровом фильтре реализуется цифровое перемножение числовых значений дискретизированного входного сигнала {xk} на весовые коэффициенты {hk}= , равные соответствующим значениям заданной импульсной характеристики фильтра. Перемножением соответствующих весовых коэффициентов на текущие и все k-1 предшествующие числовые зна= чения сигнала {xk} и суммированием получают числовое значение дискретизированного входного сигнала {yk} в данный мом= ент времени.

            Алгоритм цифровой фильтрации представляют и в несколько иной форме, чем в формуле (7.37). Цифровой фильтр рассматривается как цифровое устройство, реализующе= е в общем случае решение уравнения в конечных разностях вида<= /p>

= ,         =     (7.38)

= где  х(kТ), y(kT), k=3D0,1,2, … - отсчеты входного и выходн= ого сигналов, соответственно; ai, bi – коэффициенты фильтра.

            Первое слагаемое в правой части (7.38) определяется действием обратной связи в структуре фильтра. Если хотя бы один из коэффициентов ai¹<= /span>0, то фильтр, реализующий этот алгоритм, называют рекурсивным.= Если же все коэффициенты ai=3D0, то получим нерекурсивный (трансверсальный) фи= льтр, реализующий алгоритм:

=  .       =                (7.39)

            Передаточная функция H(z) цифровых фильтров определяется через z-образы вых= одного y(= z)= и входного x(= z)= сигналов (при нулевых начал= ьных условиях):

= .                                   (7.40)

            Получают z-образ применением преобразования Лапласа к дискретному сигналу, представленному выражением

= .                       (7.41)

Применив преобразования Лапл= аса, получим:

= .             (7.42)

Приняв

                                        <= sub> ,                                 (7.43)<= /o:p>

получим z-образ:

= .                          (7.44)

            Использовав формулы (7.38), (7.40), (7.44), получим выражение передаточной функции для рекурсивного цифрового фильтра:

=            .           (7.45)

По формулам (7.39), (7.40), (7.44) получим выражение передаточной функции для нерекурсивного фильтра:

=  .       =                         (7.46)

            Комплексные частотные коэффициенты передачи цифровых фильтров определяют из (7.45) и (7= .46) при условии p=3Djw:

=  ;       (7.47)

= .                       (7.48)

            Определив модули и аргументы комплексов (7.47) и (7.48), можно получить выражения для АЧХ  и ФЧХ соответствующих фильтров= .

            Импульсная характеристика (весовая функция) h(kТ) цифровых фильтров связана с комплексным частотным коэффициентом передачи преобразованием Фурье:

= ;                    (7.49)

= .                      (7.50)

            В настоящее время цифровые фильтры нашли широкое применение, так как позволяют реализовывать сложные перестраиваемые алгоритмы обработки, что практически невозможно с помощью аналоговой техники. Цифровые фильтры превосходят аналоговые по точности обработки сигналов и другим характеристикам.

   =       Недостатками цифровых фильтров являются более высокие, чем у аналоговых, сложность и стоимость, а также наличие методических погрешносте= й, связанных с дискретизацией и квантованием сигналов.

 =

 

 

Глава 8. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

АДАПТАЦИИ К МЕНЯЮЩИМСЯ УСЛОВИЯМ ИЗМЕРЕНИЙ

 

                В главе 3 были подробно рассмотрены вопросы влияния различных внешних воздейс= твий на точность измерений. К числу таких воздействий относятся как помехи и воз= мущения, так и изменяющиеся внешние условия проведения измерения.

            Характер погрешности во многом = определяется видом вызвавших его воздействий. Помехи и возмущения вызывают случайные погрешности, в то время как изменяющиеся внешние условия (изменен= ие температуры, влажности, давления окружающей среды, изменения питающих напряжений, влияние внешних электрических и магнитных полей) вызывают переменные систематические погрешности. Поскольку значения изменяющихся вне= шних воздействий обычно неизвестны, то переменные систематические погрешности проявляют себя как случайные функции времени. В отличие от случайных погрешностей эти функции являются нестационарными случайными функциями вели= чин, сравнительно медленно изменяющихся во времени.

            Соответственно характеру погре= шности выбираются методы их уменьшения. При постоянстве значений измерительной величины наиболее эффективным методом уменьшения случайной погрешности явля= ется усреднение результатов многократных наблюдений. Уменьшение случайной погрешности, когда измеряемая величина изменяется во времени, добиваются с помощью сложных процедур фильтрации, выбором оптимального алгоритма оценки результатов измерений.

            Что касается переменных систематических погрешностей, то методы их уменьшения основаны на адаптации измерительных устройств к изменяющимся внешним услови= ям измерений с применением структурных способов стабилизации, методов компенса= ции и коррекции погрешностей, чему и посвящается настоящая глава.

=  

8.1 Структурные методы уменьшения влияния условий измерений на точность измерительных устройств=

 

                В основе структурных методов уменьшения переменных систематических погрешност= ей лежит структурная или временная избыточность, используемая для реализации принципа инвариантности [20] (многоканальности). Под инвариантностью понима= ют компенсацию возмущений, т.е. достижение полной или частичной независимости результата измерений от дестабилизирующего фактора. В инвариантных системах помимо основного канала ОК преобразования создается второй канал (рис. 8.1)= – вспомогательный (ВК).=

 


                              а)                                                =                           б)

 

     Рис. 8.1. Структуры инвариантных измерительных устройств:

а - измерительный сигнал и помеха на входе обоих каналов преобразования;

б - измерительный сигнал на входе одного канала преобразования

 

            Отличие структуры инвариантной системы, построенной по схеме рис. 8.1,а от схемы по рис. 8.1,б сводится= к тому, что в первом случае измеряемая величина x <= span style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:Tahoma;mso-b= idi-font-family: "Times New Roman"'>подводится к входу обоих каналов, во втором - только к в= ходу основного канала. Возмущения = x действуют на входы обоих каналов с соответствующими коэффициентами преобразования K1 и K2.

            Для инвариантной системы по сх= еме рис.8.1,а функции преобразования каналов

y1=3DF1(= x, x)= ; y2=3DF2(= x, x)= ;

вычислительного устройства (ВУ) –

y=3DF (y1, y2)=3Dy(х).

            Для системы по схеме рис.8.1,б :

y1=3DF1(x, x); y2=3DF2(x);    y=3DF (y1, y2)=3Dy(х)=

соответственно.

            Если в системе по рис.8.1,а добиться равенства функций преобразования с коэффициентами передачи  K1=3DK2=3DK по дестабилизирующему сигналу обоих каналов и инвертирования полезного сигнала во втором канале, то при условии линейности функции преобразования на выходе вычислительного устройства, работающего как сумматор, получим для первого варианта

y=3DF1(= x, x)+F2(= x, x)=3D K1(= x+x)+K2(= x-x)=3D(K1+= K2)= x=3D2Kx.

Для второго варианта (рис. 8.1, б)<= o:p>

y=3DF1(= x, x)+F2(= x)=3D K1(= x+x)+(-K2x)=3DK1x=3DKx.

В обоих случаях влияние дестабилизирующего фактора отсутствует, а в первом - чувствительность к полезному сигналу удваивается. Если функции преобразования каналов нелинейны, то используют вычислительные устройства, производящие операции по более сложным алгоритмам.

Инвариантные системы могут иметь замкнутую структуру уравновешивающего действия, наиболее часто с отрицательной обратной связью.=

Метод с отрицательной обратной связью является универсальным по отношению к различным видам дестабилизирующих факторов, так как уменьшается суммарный эффект их действия.


На рис. 8.2 показана структурная сх= ема измерительной системы с обратной связью. Система имеет два канала преобразования: канал прямого преобразования КПП с коэффициентом передачи <= /span>Kпп и канал обратного преобразования КОП с коэффициентом передачи Kоп. Каждый = из каналов может реализоваться как одним (элементарным) преобразователем, так и сложным (в виде цепи преобразователей). Физическая величина на выходе КОП <= /span>xос должна б= ыть однородна с измеряемой величиной x.

 

Рис. 8.2 Структурная схема измерительной системы

с отрицательной обратной связью

 

Если функции преобразования каналов линейны, т.е.

y=3D Kппx; xос=3D Kопy,

то при выборе обоих каналов в системе на входе канала прямого преобразования б= удет разностный сигнал Dp=3Dx-xос и

y=3DKппDp

Определим коэффициент передачи системы с отрицательной обратной связью:

,

откуда

.                                  (8.1)

           

Функция преобразования системы

.                              (8.2)

            Как видно, добавление канала отрицательной обратной связи привело к уменьшению чувствительности в 1+KппKоп раз.

            Если принять KппKоп>>1 (глубокая обратная связь), то получим

.

            Это означает, что коэффициент передачи системы зависит только от коэффициента передачи канала обратного преобразования и не зависит от чувс= твительности канала прямого преобразования, и, следовательно, система становится нечувствительной к дестабилизирующим факторам, действующим на канал прямого преобразования.

            Нестабильность в виде отклонен= ия коэффициента передачи от номинальных значений вызывает мультипликативные погрешности

.                (8.3)

            Разделив обе части на y, получим относительную погрешность

,        (8.4)

где ; ;  - относительные погрешности системы с отрицательной обратной связью.

            Погрешности dKпп и = dKоп являются мультипликативными.

            Уравнение (8.4) дает возможнос= ть количественно оценить влияние отрицательной обратной связи на повышение стабильности системы к внешним факторам. Исходная мультипликативная погрешн= ость = dKпп уменьшается в (1+KппKоп)<= /i> раз, но добавляется погрешность dKоп, создаваемая каналом обратного преобразования. При KппKоп>>1 получим = dy»dоп<= /span>. Это означает, что мультипликативную погрешность системы можно считать равной погрешности канала обратного преобразования. Поэтому м= етод применим, если имеется возможность выполнить высокоточный канал (чаще - это один преобразователь) отрицательной обратной связи.

            Абсолютная аддитивная погрешно= сть, связанная с параллельным смещением статической характеристики системы (из-за наличия порога срабатывания, дрейфа нуля и пр.), с введением отрицательной обратной связи практически не уменьшается, так как снижение коэффициента передачи системы в (1+KппKоп)<= /i> раз уменьшает не только погрешность, но и значение выхо= дной величины.

            При введении отрицательной обр= атной связи предполагается, что этим осуществляется статическое регулирование относительно влияющих величин. Этот процесс характеризуется коэффициентом статизма

.                                (8.5)

            Уменьшение K= с неравномерно увеличивает стабильность системы. Наибольший эффект достигается при соотношении

(1-Kс)dKпп / K= сK= пп » 3…5.

Дальнейшее уменьшение K= с незначительно уменьшает нестабильность системы, но ухудшает ее устойчивость как системы авторегулирования.

                Расчет частотного коэффициента передачи (амплитудно-фазовой характеристики) систем= ы с отрицательной обратной связью приводит к выражению, аналогичному (8.1), но в частотно-комплексном представлении:

= ,      (8.6)

= где K= пп(j= w), Kоп(j= w) - соответствующие частотные коэффициенты прямого канала и канала обратной связи.

            При Kпп(jw)>1 можно получить приближенно

;  .

            Это означает, что введение отрицательной обратной связи подавляет изменение параметров прямого канала преобразований в диапазоне частот, полностью определяемом частотой пропуска= ния канала отрицательной обратной связи. Анализ выражения (8.6) показывает такж= е, что отрицательная обратная связь уменьшает нестабильность амплитудно-фазовой характеристики и влияние фазового сдвига.

            К недостаткам метода отрицател= ьной обратной связи следует отнести: необходимость избыточности канала прямого преобразования по чувствительности; возможность потери устойчивости системы= при большом усилении в каналах; невозможность одновременного увеличения стабильности и расширения полосы частот.

            Метод вспомогательных измерений заключается в том, что с помощью вспомогатель= ных измерительных устройств ВИУ1…ВИУn (рис.8.3) измеряются возмущающие воздействия x1,…= ,xn и производится расчет погрешности измерения по известной для основного средст= ва измерений зависимости

Dy=3DF(x1, x2…xn).                        =             (8.7)

            Выходные сигналы ВИУ1…ВИУn поступают на вычислительное устройство ВУ, которое вычисляет поправки Dyп, необходимые для коррекции погрешности, согласно (8.7) и записанным в его па= мять номинальным значением возмущающих факторов. В дальнейшем сигнал поправки Dyп используется для коррекции выходного сигнала y основного средства измерений ОСИ.

Рис. 8.3. Структурная схема реализации метода вспомогательных измерений

Как видно на схеме (рис.8.3), на вычислительное устройст= во поступают сигналы, несущие информацию как о возмущениях x1,…= ,xl, поступающих на вход основного средства измерений вместе с полезным сигналом, так и о факторах xl+1,…,xn, характеризующих воздействие внешних условий измерения. Причем измерение и к= оррекция проводятся одновременно и непрерывно по различным каналам, благодаря чему рабочий диапазон частот корректируемого прибора не зависит от характеристик системы коррекции. Данное обстоятельство является основным достоинством мет= ода.

            К недостаткам метода следует о= тнести следующие: необходимость отдельного вспомогательного измерительного устройс= тва для каждого фактора; возможность снижения влияния только легко учитываемых дестабилизирующих факторов и только при известной, независимой от времени зависимости погрешности СИ от этих факторов. Поэтому данный метод адаптации= СИ к внешним условиям измерений применяется редко.

            Итерационные методы [21,22] характеризуются тем, что в процессе измерения одного и т= ого же значения измеряемой величины результат уточняется несколько раз и, в конечном счете, получается путем последовательных приближений. Метод требует избыточности средства измерений по быстродействию, а для своей реализации - структурной избыточности. Возможны реализации метода путем поочередного выполнения необходимых операций либо параллельным выполнением операций структурированной совокупностью дополнительных устройств. В первом случае выполняется временное разделение каналов, во втором - пространственное.


                Рассмотрим метод ите= рации с временным разделением (рис.8.4).

 

Рис. 8.4. Структурная схема реализации итерационного мет= ода

уменьшения погрешностей измерения (временное разделение)=

 

            С помощью средства измерений СИ при положении 1 переключателя П производится измерение входной величины, при положении 2 - измерение выходного сигнала <= /span>x= оп точного обратного преобразователя ОП. Вычислительное устройство ВУ служит для запоминания результатов промежуточных измерений, для вычисления поправок и коррекции результатов. Обратный преобразователь ОП должен иметь линейную функцию преобразования xоп=3DKопy= при обязательном соблюдении условия

= ,

= где K= оп, K= си­ - коэффициенты передачи (номинальные значения) обратного преобразователя и средства измерений соответственно.

            Итерационный алгоритм коррекции носит циклический характер и повторяется до достижения необходимой точности. Цикл начинается с измерения входной величины x (положение 1 переключателя П) и = записи результата в память ВУ. Затем, после перевода переключателя П в положение 2, хранящийся в памяти сигнал поступает на вход обратного преобразователя, преобразуется в сигнал xоп , измеряемый средствами измерений. Результат измерения поступает в ВУ, которое сравнивает его с результатом, записанным ранее в память, вычисляет значение поправки. Затем вновь измеряется x (П в положении 1) и в резул= ьтат измерения вносится вычисленная поправка. Начинается новый цикл итерации. Итерационная процедура продолжается до достижения необходимой точности.

Рассмотрим, как проводится итерация, если функция преобразования имеет вид

y= =3DKси(1+= d)x+D,                                    (8.8)

= где d - относительная мультипликативная погрешность; D - абсолютная аддитивная погрешность.<= /p>

            Результат первого измерения

y= 0=3DKси(1+= d)x+D.                                               (8.9)<= /span>

            Результат первого обратного преобразования

= .                      (8.10)

            После измерения сигнала xоп1 на выходе ОП

y= 1=3DKсиx= оп1+D+Kси= dx= оп1=3DKсиx= (1+2d+d2)(2+d)D.           (8.11)

Вычисления и запоминание в ВУ

= Dy= 1=3Dy1-y0=3DD+Kсиdx+d(= D+Kсиdx).                       (8.12)

            После перевода П в положение 1результ= ат измерения x

y= 2=3DKсиx= +D+Kси= dx=                                    (8.13)

(предполагаем, что за время итераций D=3Dconst, Kсиd=3Dconst).

В результат измерения вводится первая поправка (первая итерация): =

y= 3=3DKсиx= +D+Kси= dx= -Dy1= =3DK= сиx= -d(D+ K= си= dx= ).               (8.14)

            Далее повторяется итерационная процедура.

           

Результат преобразования y3=

.             (8.15)

            Результат измерения xоп2:

.   (8.16)

Вычисление попра= вки Dy2 и запоминание:

.            (8.17)

            Новое измерение x и внесение второй поправки (вторая итерация):

.         =        (8.18)

            Поско= льку d<1, то процесс итерации сходитс= я. После n итераций получим результат:=

            .                       (8.19)

            При d<1= , следовательно,

.

            Практ= ически полной коррекции погрешности измерения добиться невозможно, так как будут оказывать влияние неточности средств, задействованных в итерационной процед= уре.

            Основным достоинством итерационных методов является корректирование общей погрешности СИ независимо от вызвавших ее причин.

            Недостатки: ограниченная область применения из-за необходимости использования достаточно точного обратного преобразователя; необходимость оценки и учета погрешности дискретизации, связанной с периодическим отключением измеряемой величины.

            При реализации итерационных методов с пространственным разделением каналов отключение измеряемой величины не требуется. На рис. 8.5 представлена структурная схема такой системы итеративной коррекции. В состав системы вхо= дит несколько одинаковых прямых (ПП) и обратных образцовых (ОП) преобразователе= й.

            Преобразования, реализуемые системой:

 и т.д.

Рис. 8.5. Структурная схема реализации метода итеративной коррекции

погрешностей с пространственным разделением каналов

 

Поскольку d<<= 1, то yn»Kппx+D. Это означает, что мультипликативная погрешность скорректирована полностью, но остается аддитивная погрешность последнего преобразователя.

            Методы образцовых мер (сигналов) основаны на определении в процессе цикла измерений реальных значений параметров функции преобразования средства измерений путем отключения от входа СИ измеряемой величины и подключения образцовых мер.

            Метод предполагает, что функция преобразования средства измерений с достаточной точностью описывается полин= омом порядка n-1.

,                                   (8.20)

где di – коэффициенты функции преобразования средства измерений.=


   =          Структурная схема измерительной системы, реализующей данный метод, показана на рис. 8.6= .

 

Рис. 8.6. Структурная схема измерительной системы

с образцовыми сигналами

 

            В состав системы кроме средства измерений СИ входит набор мер М1,…= ,Мn, коммутатор К, вычислительное устройство ВУ.<= /o:p>

            Процедура измерения состоит из n+1= такта. В первом такте коммутатор подключает к входу СИ измеряемую величину x. Во втором и последующих n тактах коммутатор последовательно подключает к входу СИ меры М1,= М2,…,Мn= ­ с выходными образцовыми сигналами x01, x02,= …,x0n­. Полученные результаты измерений y01, y02,= …,y0n поступают в ВУ, в памяти которого записана статическая характеристика СИ, в виде (8.20). Таким образ= ом, формируется система из n уравнений:

=                                  (8.21)

 

Решая (8.21), ВУ вычисляет параметры d1, d2,…,<= span lang=3DEN-US style=3D'mso-ansi-language:EN-US'>di , значения которых подставляются в первое уравнение.

Если СИ имеет линейную функцию преобразования, то система (8.21) будет состоять из трех уравнений:

                                (8.22)

Решение системы (8.22) относительно x имеет вид=

.                 (8.23)<= /p>

            Как видно из (8.23), вычисленное значение x и, следовательно, результат измерения не зависят от изменений функции преобразования средства измерений, связанных с изменением коэффициентов di под действием влияющих факторов.

            Метод уменьшает как мультипликативную, так и аддитивную составляющие погрешности измерения. Метод применим и при нелинейной функции преобразования средства измерений. В этом случае прибегают к кусочно-линейной ее аппроксимации, при которой связь между выходной и входной величинами выражается в виде

                      (8.24)

где m – число линейных участков, которыми может быть с требуемой точностью аппроксимирова= на функция преобразования средства измерений.

            Вычисление x производ= ится также по результатам трех измерений:

,                                 (8.25)


где x0i, x0i+1 – образцовые сигналы соответствующих мер, выбираемые в = зависимости от первого измерения так, как это показано на рис.8.7.

Рис. 8.7. Выбор образцовых сигналов

при кусочно-линейной аппроксимации

нелинейной функции преобразования СИ

            К недостаткам метода образцовых мер следует отнести частые переключения входн= ых сигналов при измерениях, а также необходимость использования большого количества образцовых мер.

            Тестовые методы [23] основаны на получении в процессе измерительного цикла информации не только об измеряемой величине, но и о параметрах функции преобразования средства измерений в мом= ент измерения.

            Тестовые методы так же, как и метод образцовых сигналов, предполагает, что функция преобразования описывается полиномом порядка n-1 (8.20), содержащим n параметров di. Общим между этими методами является то, что цикл измерений состоит из n+1 тактов и в первом такте измеряется величина x.

            В отличие от метода образцовых сигналов, при последующих тактах измерения используются тесты A1(x), A2(x),…,An(x), каждый из которых является некоторой функцией измеряемой величины x.

            Чаще всего используются аддитивные тесты в виде суммы Aj(x)=3D<= /span>x+= qj, где = qj – образцовая величина, физически однородная с измеряемой, совместно с мультипликативными тестами, формируемыми в виде произведения Aj(x)=3DKjx, где Kj – известный коэффициент передачи. Тесты третьего вида – функциональные – используется сравнительно редко.

            Искомые значения x и значения параметров d1, d2,…,dn получаются решением системы уравнений:=

                                        (8.26)

Структурная схема одного из вариантов реализации тестового метода показана на рис.8.8. В сост= ав используемых средств помимо средства измерений и вычислительного устройства= ВУ входят блоки формирования БАТ и БМТ аддитивного и мультипликативного тестов= и коммутирующие ключи Кл1, Кл2, Кл3, с помощ= ью которых осуществляются такты процесса измерения. На первом такте при разомкнутых ключах Кл1, Кл3 и замкнутом Кл2 на СИ подается непосредственно входная величина x. Во втором такте замыкается ключ Кл1 и на вход СИ подается аддити= вный тест x+q. В третьем такте ключ Кл2 размыкается, а ключ Кл3 замыкается и на вход СИ подается мультипликативный тест kx.

 

 

Рис. 8.8. Структурная схема реализации тестового метода

 

 

Рис.8.9. Функция преобразования СИ

Если функция преобразования СИ нелинейная (рис.8.9) и используется ее кусочно-линейная аппроксимация, то результаты тактовых измерений представляются в виде систе= мы

              (8.27)

и запоминаются вычислительным устройством. Решив эту систему относительно x по формуле

     (8.28)

вычислительное устройство выдает результат измерения. Границы j -го интервала аппроксимации соответствуют значениям kx и x+q. При изменении x соответствующее смещение гра= ниц означает переход на новый интервал аппроксимации. Таким образом, для реализ= ации метода необходимо получение точных и стабильных q и k. Технически это легче достижимо для q, чем для k.

            Эта проблема может быть решена некоторым изменением структуры (рис. 8.10) и алгоритма работы корректирующей системы соединением входа БМТ с выходом БАТ= и введением одного дополнительного такта измерения.

           

Рис. 8.10. Система коррекции погрешностей тестовым метод= ом

 

Первые три такта измерений проходят так же, как при использовании системы, изображенной на р= ис. 8.8. В четвертом такте ключ Кл2 разомкнут, а ключи Кл1 и Кл3 замкнуты. При этом входной величиной СИ является тест k(x+q), а результат измерения=

.                           (8.29)

            Тогда в результате совместного решения (8.27) и (8.29) получается

,                          (8.30)

и, следовательно, коэффициен= т k не влияет на результат измерения.

            По сравнению с методом образцовых сигналов, тестовые методы обладают существен= ными преимуществами. Это отсутствие необходимости в процессе измерения отключать измеряемую величину от входа СИ и использовать большое количество образцовых величин, даже при существенной нелинейности функции преобразования средства измерения.

 =

 =

 =

8.2. Методы экранирования, компенсации погрешностей

и коррекции характеристик измерительных устройств

 

Наряду с рассмотренными выше структурными методами адаптации измерительных устройств к меняющимся услови= ям измерений применяются: конструктивные методы, методы компенсации погрешност= и, а также методы, основанные на коррекции характеристик средства измерений. Во = всех случаях прежде всего следует установить, являются ли помехи и возмущения аддитивными или мультипликативными, а также возможность воздействия на помехи до входа их в измерительную систему.

Конструктивные методы стабилизации чаще всего основаны на принципе экранирования помех и возмущений.

Экранирование уменьшает или подавляет сигналы как аддитивных, так и мультипликативных помех, проникающи= е в измерительную систему, и применяется тогда, когда можно воздействовать на помеху до ее входа в измерительную систему. Методы экранирования неэффектив= ны для тех помех, которые успели уже наложиться на измерительный сигнал в измерительном устройстве вне зоны их экранирования, а также для некоторых помех, генерируемых самой измерительной системой (шумы и т.п.)

Примером применения принципа экранирования являются два способа уменьшения влияния температуры на средст= во измерений или его составные части. Первый способ – термостатирование, другой способ состоит в нагреве экранируемого элемента средство измерений до такой температуры, что колебания температуры окружающей среды не оказывают заметн= ого влияния на результат измерения.

Компенсационные методы адаптации средства измерений к изменяющимся условиям измерений основаны на = принципе компенсации погрешностей, согласно которому, в отличие от способа экранирования, возмущающее воздействие x не ослабляется, но уменьшае= тся его влияние на точность измерений.

Наиболее широко применяется метод компенсации погрешностей способом составных параметров с использовани= ем компенсирующего преобразователя с полной или неполной компенсацией. Метод предполагает встраивание в средство измерений некоторого дополнительного элемента, который, реагируя на влияющую величину, изменяет статическую хара= ктеристику средства измерений, частично или полностью компенсируя погрешность D= x, вызванную изменением параметров основного элемента. Считается, что изменение функции преобразова= ния как бы вызывает появление погрешности Dk(x), коррелированной с погрешно= стью = D= x, но обратной ей по знаку.

Поскольку в общем случае возмущающее воздействие является случайной величиной, то погрешность преобразования Dx является случайной погрешно= стью с математическим ожиданием <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:9.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;line-height= :200%; font-family:Tahoma;mso-bidi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language: EN-US'>M[= Dx], дисперсией D|Dx| и с плотностью распределен= ия, близкой к плотности распределения погрешности Dk(x).

Остаточная погрешность после компенсации

                            (8.31)

            С уче= том корреляционной связи погрешностей дисперсия остаточной погрешности

,    (8.32)

где rk – коэффициент корреляции погрешностей.

            Проди= фференцируем (8.32) по переменной D[Dk(x)] и, приравняв к нулю получен= ное значение производной, получим оптимальное значение:

.                          (8.33)

            С уче= том (8.33) можно записать минимальное значение остаточной погрешности:

  .     (8.34)

            При параметрической компенсации добиваются, чтобы rk=3D1 (что соответствует детерминированной связи), и тогда

.                              (8.35)

            Соблю= дение условия (8.35) зависит от возможности подбора одинаковых параметров влияния основного и компенсирующего элементов во всем диапазоне влияющих величин. П= рактически этого добиться невозможно, особенно когда метод применяется для компенсации динамической составляющей погрешности. Тем не менее, этот метод во многих случаях дает удовлетворительные результаты. В качестве примера его применен= ия можно назвать компенсацию температурных погрешностей тензорезистивных преобразователей при включении в соседние плечи моста основного и термокомпенсирующего тензодатчиков; температурную стабилизацию электронных усилителей, температурную компенсацию магнитоэлектрических приборов и пр.

            Метод калибровки – метод уменьшения погрешностей средства измерений, вызванных возмущающими воздействиями, путем коррекции параметров СИ по результатам дополнительных измерений образцовых сигналов. На рис.8.11 показаны возможные структурные схемы реализации метод= а.

            =

Рис. 8.11. Схемы реализации метода калибровки: а – с образцовым источником сигн= алов, б – с образцовым делителем напря= жения; СИ – средство измерений; УУ – устройство управления; УС – устройство сравнения;         В – вычитатель= ; ИО – источник образцового сигнала

 

Калибровка с образцовым источником сигналов (см.рис.8.10,а<= /i>) проводится при положении 2 переключателей П1 и П2. Учитывая, что на вход СИ при этом сигнал не поступает (x=3D0= ), то функцию преобразования= СИ можно записать в виде

,                           (8.36)

где = K – статический коэффициент передачи СИ; D - аддитивная погрешность; <= /span>dk – мультипликативная погрешность.

            При поступлении сигнала y=3DD устройство управления, воздействуя на СИ, изменяет его параметры, устраняя погрешность. Формула фу= нкции преобразования после этого будет иметь вид

y=3DК<= /span>x(1+dk).                                   (8.37)

            Затем= от источника образцового сигнала на вход СИ подается сигнал x0¹0, а на УС – сигнал y0, соответствующий этому x0 в идеальном СИ. С выхода СИ= на устройство сравнения также поступает выходной сигнал СИ, который для данного случая имеет вид

y=3DК<= /span>x0(1+dк).                                   (8.38)

            При <= /span>y= ¹y0 устройство управления регулирует (автоматически или вручную) коэффициент передачи СИ до величины<= o:p>

К¢<= /span>=3DК(1-dк)                                     (8.39)

путем установления на выходе СИ сигнала, равного = y0­.

            Измер= ение величины x производится в положении 1 переключателей П1 и П2. Выходной сигнал

y=3DК(= 1-= dк)x+К= dkx=3DКx ,                            (8.40)

т.е. благодаря калибровке мультипликативная погрешность устраняется полностью. В реальных условиях из-за погрешностей блоков, задействованных при калибровке, небольшие аддитивные и мультипликативные погрешности остаются нескомпенсированными.

            На ри= с. 8.11,б показана схема реализации метода калибровки с образцовым делителем напряжения, используемая в тех случаях, когда входным и выходным сигналом СИ является напряжение. Калибров= ку проводят при положении 2 переключателя П1. Переводя П2 сначала в положение 2, а затем в положение 1, регулируют коэффициент переда= чи СИ, добываясь равенства показаний вольтметра= при обоих положениях П2.

            Метод калибровки эффективен при измерениях сравнительно медленно изменяющихся величин. Увеличение быстродействия сопровождается снижением требований к стабильности параметров элементов преобразования.

            Метод аддитивной коррекции осущест= вляется путем смещения функции преобразования с использованием для выявления погрешности образцового обратного преобразователя ОП (рис. 8.12).

 


Рис.8.12. Структурная схема реализации

метода аддитивной коррекции

 

            В результате вычитания двух сигналов: измеряемого х и сигнала xоп, полученного на выходе ОП, выделяется сигнал погрешности Dx, который с помощью вспомогательного канала ВК усиливает= ся и используется для введения поправки.

            Обратный образцовый преобразователь должен иметь характеристику преобразования вида<= o:p>

= ,                                    (8.41)=

где Кси – номинальный коэффициент передачи СИ.

            Если статическая характеристика СИ имеет вид

y1=3DКсиx+D+ К= сиdkx,                       =              (8.42)

то

             (8.43)

            Если статические характеристики вспомогательного канала и средства измерений одинаковые, то для вспомогательного канала функцию преобразования запишем в виде

.                         (8.44)=

            После подстановки в (8.44) зна= чения Dx из (8.43) получим=

        (8.45)

            Если обеспечить Квк=3DКси и малую аддитивную погрешность D¢ вспомогательного канала, то получим

y=3DКсиx(1-dkd= ¢k)- d¢k <= /i>D.                              (8.46)<= /o:p>

            Ввиду малости dkd¢k и d¢kD можно считать

y»Ксиx,

т.е. осуществляется полная коррекция.

            Мультипликативная коррекция - осуществляется путем выделения погрешности средства измерен= ия и регулирования коэффициента передачи СИ с целью минимизации этой погрешности. Схема реализации метода показана на рис. 8.13.

 

 

Рис. 8.13. Структурная схема= СИ

с мультипликативной коррекци= ей

Как и в предыдущ= ем случае, должно обеспечиваться условие

=   = .

            Обозначим Кz – изменение коэффициента пер= едачи СИ под действием сигнала z, тогда функцию преобразования СИ можно записать в виде

y= =3D(Кси+Кz)x+D.                                 (8.47)

            Сигнал на выходе вспомогательного канала ВК

, (8.48)

= где Кси, Квк – соответственные номинальные значения коэффициентов передачи средства измерений и вспомогательного канала; D¢<= /span> и d= ¢ - аддитивная и относительная мультипликативная погрешности ВК.

            Используя выражения (8.47) и (8.48), получим погрешность на выходе системы=

= .

            Поскольку , можно получить соотношение

= .                    (8.49)

            Как видно, с увеличением коэффициента передачи вспомогательного канала ВК погрешность системы после корректирования параметров СИ уменьшается и при <= /span>Квк®= ¥ Dy=3D0= .

            Погрешность = Dy зависит и от значения x. Это следует учитывать, определяя оптимальные параметры системы для различных значений x на всем диапазоне изменения входной величины.=

 

 

 

Вопросы для самопроверки

 

= 1. В чём сущность принципа инвариантности, используемого в структурных методах уменьшения влияния условий измерений на точность измерительных устройств?

= 2. В чём сущность и каковы принципы, структурное решение и алгоритм реализации метода обратной связи, используемого для уменьшения влияния внешних дестабилизирующих факторов?

= 3. В чём сущность и каковы структурные решения и алгоритмы реализации метода всп= омогательных измерений, используемого для уменьшения погрешностей, связанных с изменением условий измерений?

= 4. В чём сущность, каковы структурные решения и алгоритм реализации итерационных методов коррекции погрешностей измерительных устройств?

= 5. В чём сущность и каковы структурные решения и алгоритмы процедуры измерения п= ри использовании метода образцовых мер (сигналов) для коррекции погрешностей?<= o:p>

= 6. На чём основаны и каковы структуры и алгоритмы реализации тестовых методов коррекции погрешностей?

= 7. В чём сущность компенсационных методов адаптации измерительных устройств к изменяющимся внешним условиям?

 

 

 

 

Глава 9. ПОДГОТОВКА И ПРОВЕДЕНИЕ <= /p>

ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

 

Как и любой друг= ой эксперимент, измерения должны осуществляться с наибольшей эффективностью при минимальных затратах материальных средств и времени. Этого можно добиться только при условии внимательного подхода к подготовке и организации проведе= ния измерительного эксперимента. Предопределяющее влияние на решение возникающих при этом вопросов оказывает цель измерений, которая, в свою очередь, определяется целями и задачами исследований, испытаний и пр., важной состав= ной частью которых являются измерения физических величин. В процессе подготовки должны быть определены требования к точности измерений, составу и характеристикам привлекаемых технических средств, а также методы, общие и частные методики измерений. Все эти вопросы прорабатываются с точки зрения наибольшей эффективности измерений с привлечением теории планирования эксперимента [24,25]. Результаты проработки составляют содержание программы измерений.

 

9.1. Основные этапы подготовки измерительн= ого

эксперимента

 =

            Первым прорабатывается вопрос= о предварительной модели объекта.= При этом должна привлекаться вся имеющаяся в распоряжении информация. Если, например, объектом измерения является сигнал в виде изменения физической величины во времени, то нужно учитывать сведения не только о диапазоне возможных значений величины, но и о форме кривой, частоте, о других неинформативных параметрах. Должна использоваться имеющаяся априорная информация о статистических характеристиках объекта измерения. В случае, ес= ли возникает сомнение в адекватности выбранной модели, то следует провести предварительно дополнительные измерения  и  уточнить  модель  либо  выбрать средство измер= ения, не реагирующее на отклонения одного или нескольких неинформативных параметр= ов объекта измерения.

При определении модели объекта возможны варианты. Выбор того или другого из них определяется целью, задачами и условиями измерений. Если, например, измеряется высокочастотный сигнал, то следует принимать во внимание поверхностный эффе= кт, собственную индуктивность и емкость элементов и пр. Правильный выбор модели позволит адекватно оценить результаты измерений и получить необходимую точность.

Следующий этап подготовки - обоснование необходимой точности эксперимента. Проработка этого вопроса должна вестись с учетом поставленной цели измерений при ряде ограничений, связанных с техническими возможностями, материальными и временными затратами и пр. Не следует стреми= ться к получению результата с максимальной возможной точностью, к получению "запаса" по точности. Точность измерений должна соответствовать их основной цели. Избыточность по точности ведет к необоснованному усложнению и удорожанию эксперимента.

Точность эксперимента во многом определяется выбором метода, средств и условиями измерений. Задача решается перебором возможных вариантов состава и степени влияния составляющих суммарной погрешности, которая должна не превышать заданного значения. Принимается вариант, в наибольшей степени удовлетворяющ= ий требованиям удобства, простоты при соблюдении необходимой точности.

Важным этапом подготовки измерительного эксперимента является разработка методики проведения эксперимента, под которой понимается совокупность действий с использованием различных способов и средств, обеспечивающих измерения с необходимой точностью. В число средств, задействуемых согласно методике, входят не только средства измерений, но и вычислительные и различные вспомогательные средства. Особое место при разработке методики занимает выбор вида измерений: прямых, косвенных, совместных или совокупных, а также метода измерений: непосредственной оценк= и, сравнения с мерой и т.д. Решается также вопрос, производится ли одно- или многократные измерения.

В результате дан= ного этапа подготовки эксперимента разрабатывается схема измерений, план проведе= ния эксперимента (вопрос составления оптимального плана на основе теории планирования эксперимента рассматривается в параграфе 9.2), подготавливается методика обработки результатов наблюдений и оценки влияния условия измерени= й на их результаты.

Необходимым этап= ом подготовки измерительного эксперимента является выбор средств измерений. Используемые в эксперименте средства измерений должны соответствовать принятым моделям, измеряемым величинам, це= лям и условиям проведения эксперимента. Возможны варианты, связанные с необходимостью автоматической регистрации результатов наблюдений, представл= ения результатов в аналоговой или цифровой форме, ввода полученной измерительной информации в ЭВМ и пр. Однако каждый из вариантов должен прорабатываться на соответствие метрологических характеристик используемого средства измерений установленным требованиями по точности и их влиянию на результаты измерений. Среди факторов, учитываемых при выборе СИ, назовем следующие: воздействие средства измерений на объект; неполная адекватность принятой модели объекта измерения; погрешности, вносимые средствами измерений (пределы измерений); частотный диапазон.

Воздействие СИ на объект проявляется в большей степени в тех случаях, когда отсутствует согласование между ними по мощности. Измеряемая величина вследс= твие влияния средства измерений может претерпеть заметные искажения, что приведе= т к неверному результату эксперимента. Чем меньше мощность, потребляемая средст= вом измерений от объекта (или выделяемая на объекте), тем меньше искажения. Относительная погрешность, вызванная влиянием средства измерений на объект измерения, приблизительно оценивается по формуле

,                                      (9.1)

где Рси - мощность, потребляемая средством измерений, Р= - мощность объекта измерения.

Аналогичным обра= зом можно оценить влияние мощности, выделяемой средством измерения на объекте измерения (например, искажения вследствие нагрева измерительным током).

Неполная адекватность принятой модели объекту измерения<= /span> проявляется в том, что показания средства измерений зависят от неинформативных параметров принятой модели измеряемой величины. Типичный пример - влияние на результат измерения отклонений формы кривой сигнала от синусоидальной. Естественно, во избежание такого влияния следует из возможных вариантов средств измерений предпочесть такой, который не реагирует на форму кривой сигнала. При отсутствии такового следует учитывать наличие погрешности измерения от неадекватности модели.

Погрешности, вносимые средствами измерений, часто являются основными составляющими погрешности результата измерений. Для оценки погрешности сред= ства измерений используются их нормированные метрологические характеристики. Следует, однако, помнить что не всегда та или иная метрологическая характеристика достаточно полно отражает точностные свойства данного экземп= ляра средства измерений. Например, такая обобщенная характеристика точности сред= ства измерений, как класс точности, дающая возможность судить о том, в каких пределах находится погрешность СИ этого класса, не является непосредственным показателем точности измерений, выполняемых с помощью каждого этих средств.= Для выявления действительных точностных средств данного экземпляра СИ можно провести его предварительную поверку с целью выявления систематической погрешности и определения поправок для его различных показаний. Введением поправок в процессе измерения исключаются систематические погрешности, что равносильно повышению точности средства измерений, уменьшается потребность использования более дорогостоящих высокоточных измерителей. При выборе сред= ства измерений следует учитывать влияние внешних факторов. Этот вопрос может решаться либо использованием одного из методов адаптации (см. главу 8), либо организацией контроля значений одного или нескольких внешних влияющих факто= ров и соответствующей коррекцией результатов измерений. И в том, и другом случае должно быть предусмотрено расширение состава используемых средств измерений= .

Пределы измерений используемых СИ следует выбирать такими, чтобы ожидаемые показания находились ближе к верхнему пределу. Это связано с тем, что у мно= гих средств измерений погрешность минимальна на верхнем пределе измерений.=

Частотный диапазон выбираемых СИ должен быть шире частотного спектра входн= ых сигналов, чтобы обеспечивать их неискаженное прохождение. Вместе с тем, расширения частотного диапазона увеличивает возможность прохождения помехи = и, как следствие, появления связанной с этим погрешности измерения. При наличии возможности влияния помех при эксперименте частотный диапазон выбираемых средств измерений должен быть возможно более узким, но без ущерба для прохождения сигнала. Кроме рассмотренных возможны и другие критерии выбора средств измерений, например, требования к быстродействию, к конструкции и д= р.

Одним из основных разделов методики проведения измерительного эксперимента должен быть раздел, посвященный обработке результатов измерений (наблюдений) с целью установления значений измеряемой величин= ы и оценки погрешности полученного результата измерения.

Применяются различные методы обработки результатов наблюдений; некоторые из них рассмот= рены подробно в главе 6. Применение того или другого метода определяется наличием предварительной информации, которой располагает экспериментатор об источник= ах и характере проявления погрешностей, условиях эксперимента, свойствах используемых средств и вида измерений, числа выполненных наблюдений и пр.

 

9.2. Общие вопросы оптимального планирования

измерительного эксперимента

 

Задачи оптимального планирования измерительного эксперим= ента наиболее эффективно решаются на основе сравнительно недавно сформировавшего= ся научного направления - теории планирования эксперимента.<= /p>

Под планом эксперимента - понимается совокупность данных, определяющих число, усло= вия и порядок реализации опытов. Под словом опыт в данном случае имеется в виду отдельная, элементарная часть эксперимента. Соответственно, понятие планирование эксперимента, определяемое как процесс разработки плана эксперимента, включает в себя все, что делается по разработке стратегии экспериментирования от начальных до заключительных этапов изучения объекта исследования, т.е. от получения априорной информации до создания работоспособной математической модели объекта исследования или определения оптимальных условий. Планирование способствует значительной интенсификации труда исследователя и сокращению затрат на эксперимент, повышению достоверн= ости полученных результатов исследования.

Целью планирования является оптимизация плана эксперимен= та, т.е. выбор из нескольких возможных планов одного в определенном смысле наилучшего. Оптимизация осуществляется путем сравнения различных планов с использованием принятых критериев сравнения или целевой функции. Теория экс= перимента помогает: наилучшим образом организовать эксперимент; выбрать способ обрабо= тки результатов, позволяющий получить максимальное количество информации об исследуемом объекте; сделать обоснованные выводы по результатам эксперимент= а.

Основным математическим аппаратом теории планирования эксперимента является теория вероятностей и математическая статистика.=

Теория предполаг= ает, что эксперимент может быть пассивным и активным. При пассивном эксперименте информация об исследуемом объекте накапливается путем пассивного наблюдения, т.е. информацию получают в услов= иях обычного функционирования объекта. = Активный эксперимент проводится с применением искусственного воздействия на объе= кт по специальной программе.

Активный экспери= мент позволяет быстрее и эффективнее решать задачи исследования, но более сложен, требует больших материальных затрат и может помешать нормальному ходу технологического процесса. Иногда отсутствует возможность проведения активн= ого эксперимента (например, при исследовании явлений природы). Тем не менее, учитывая преимущества активного эксперимента, тогда, когда это возможно, предпочтение отдают активному эксперименту.

В теории планирования эксперимента объект исследования представляется структурной сх= емой в виде "черного ящика", состояние которого характеризуется выходн= ыми параметрами, реагирующими на внешние управляющие (входные) и возмущающие воздействия. Одной из главных задач эксперимента является получение математической модели объекта, описывающей в количественной форме взаимосвя= зи между входными и выходными параметрами объекта. Входные параметры, которые могут быть изменены, называют факторами. Для каждого фактора до измерения устанавливается область определения= , которая может быть непрерывной и дискретной. Часто непрерывная область опре= деления искусственно дискретизируется. При активном эксперименте факторы должны быть управляемыми и независимыми.

Многомерное факторное пространство представляется множеством точек, каждая из которых соответствует определенной комбинации факторов. Область возможных комбинаций факторов называется областью возмож= ных (допустимых) планов эксперимента.

Вектор, образуем= ый выходными параметрами-характеристиками свойств или качеств объекта, называю= т откликом, а зависимость отклика от рассматриваемых факторов - функцией отклика. Геометрическое представление функции отклика в факторном пространстве называют поверхностью отклика. Функцию отклика называют также целевой функцией, имея в виду, что при планировании эксперимента с целью нахожд= ения оптимальных условий она является критерием оптимальности.=

Планирование эксперимента проводится в несколько этапов [23]:

постановка задачи (определение цели эксперимента, выяснение исходной ситуации, оценка допусти= мых затрат времени и средств, установление типа задачи);

сбор априорной информации (получение литературы, опрос специалистов и т.п.);

выбор способа решения и стратегии его реализации (установление типа модели, выявление возможных влияющих факторов, выявление выходных параметров, выбор целевых функций, создание необходимых нестандартных технических средств, формулиров= ка статистических задач, выбор или разработка алгоритмов программ обработки экспериментальных данных).

 =

9.3.  Планирован= ие пассивного эксперимента

 

При пассивном эксперименте существуют только факторы в в= иде входных контролируемых, но неуправляемых переменных, и экспериментатор находится в положении пассивного наблюдателя. Задача планирования в этом сл= учае сводится к оптимальной организации сбора информации и решению таких вопросо= в, как выбор количества и частоты измерений, выбор метода обработки результатов измерений.

Наиболее часто целью пассивного эксперимента является построение математической модели объекта, которая может рассматриваться либо как хорошо, либо как плохо организованный объект. В хорошо организованном объекте имеют место определенные процессы, в которых взаимосвязи входных и выходных параметров устанавливаются в виде детерминированных функций. Поэто= му такие объекты называют детерминированными. Плохо организованные или диффузн= ые объекты представляют собой статистические модели. Методы исследования с использованием таких моделей не требуют детального изучения механизма проце= ссов и явлений, протекающих в объекте.

Рис 9.1. График регрессионной

зависим= ости y от х

Однофакто= рный пассивный эксперимент проводит= ся путем выполнения n пар измер= ений в дискретные моменты времени единственного входного параметра х и соответствующих значений выход= ного параметра y. Аналитическая зависимость между этими параметрами вследствие случайного характера возмуща= ющих воздействий рассматривается в виде зависимости математического ожидания y от значения х, носящей название рег= рессионной. Соответствующая линия А В показана на графике (рис.9.1).<= /p>

Целью однофакторного пассивного эксперимента является построение регрессионной модели. Следует отметить, что регрессионная модель является приближенной оценкой истинной регрессионной зависимости. Для построения модели следует провести обоснован= ный выбор аппроксимирующей функции. Критериями выбора являются простота, удобст= во пользования, обеспечение требуемой точности аппроксимации, адекватность. Адекватная регрессионная модель позволяет предсказывать с требуемой точност= ью значения выходной величины в некоторой области значений входной.=

Нередко для выбора аппроксимирующей функции пользуются кривой регрессионной зависимости, проведенной "на глаз".

Чаще всего регрессионная модель представляется с помощью аппроксимирующей функцией в виде полинома

.                         (9.2)

Приняв такую модель, следует определиться в порядке полинома, после чего вычислить параметры а1, а2 ,…,ам.,<= /i> воспользовавшись методом, рассмотренным в параграфе 6.1= .

В общем случае результаты измерения li значения выходной величины и ее значения yi определяемые регрессионной зависимостью от входного фактора xi, не совпадают, т.е. отлична от нуля разность Di=3Dli-yi, что связа= но с наличием погрешности измерения и возмущающих воздействий. Обычно считают, ч= то = Di не зависит от значения y (т.е. аддитивна) и подчиняется нормальному закону распределения с нулевым математическим ожиданием.

Если выполнено n измерений= , то их результаты можно записать в виде:

                             (9.3)

Система уравнений (9.3) линейна относительно aj. Для нахождения оценок aj из условия минимума Dj необходимо добиться равенства нулю всех частных произво= дных функций  по aj. Получим систему нормальных уравнений:

  (j=3D1,2,…,m)<= /i>.                (9.4)

Сгруппировав все коэффициенты при неизвестных aj и записав уравнения системы (9.4) в стандартном виде можно вычислить искомые параметры aj= методом определителей.

Многофакт= орный пассивный эксперимент дает n значений выходного параметра y объекта, соответствующих измерениям <= span style=3D'font-size:10.0pt'>n совокупностей значений выходных параметров:

x11, x12 ,…, x1k;

x21, x22 ,…, x2k;

.…….....= ..........

xn1, xn2 ,…, xnk.,

где xij - значение j входного параметра в i-м измерении (j=3D1= ,2,...,n)<= /i>.

В качестве регрессионной модели примем линейный многочлен вида

у =3D а<= sub>0 + а1х1 +a2x2+ …+ аkхk.                                (9.5)

Заменим переменные их центрированными значениями:

Тогда модель принимает вид

.                    (9.6)

На основе (9.6) составляется система нормальных уравнений вида (9.4) (с заменой m на k) и вычисляются оценки параметров . Затем вычисляется оценка

и осуществляется переход к исходной модели (9.5).

 

 

 

9.4. Планирование активного эксперимента

 

Активный эксперимент предполагает возможность воздействи= я на ход процесса и выбора в каждом опыте уровней факторов. При планировании активного эксперимента решается задача рационального выбора факторов, существенно влияющих на объект исследования,= и определения соответствующего числа проводимых опытов [23,24]. Увеличение чи= сла включенных в рассмотрение факторов приводит к резкому возрастанию числа опы= тов, уменьшение - к существенному увеличению погрешности опыта. Фактор считается заданным только тогда, когда при его выборе указывается его область определения – совокупность значений, которые может принимать данный фактор. В эксперименте используется ограниченная часть области определения, задаваемая обычно в виде дискретного множества уровней. Выбранные факторы должны быть однозначно управляемыми и операциональными, т.е. поддающимися регулированию с поддержанием на заданном уровне в течение всего опыта при соблюдении последовательности необходимых для этого действий. Должна быть назначена также точность измерения факторов в выбранном диапазоне измерения= .

Совокупности факторов должны отвечать требованиям совместимости и независимости. Соблюдение первого требования означает, что все комбинации факторов осущест= вимы и безопасны, второго - возможность установления фактора на любом уровне независимо от уровней других факторов.

При планировании многофакторного активного эксперимента решаются типичные задачи математической статистики: выбор стратегии эксперимента в условиях неопределенности, обработка результатов измерений, проверка гипотез и принятие решений. При этом важное значение имеет выбор математической модели объекта, в качестве которых чаще всего используются полиномиальные аппроксимации.

Важным этапом, предшествующим планированию эксперимента, является выбор локальной области факторного пространства. Для этого должны быть оценены границы областей определения факторов с учетом ограничений нескольких типов.

К первому типу относятся ограничения, которые не могут б= ыть нарушены ни при каких обстоятельствах. Ко второму типу относятся ограничения технико-экономического характера. Третий тип ограничений, чаще всего встречающийся, - ограничения, накладываемые конкретными условиями проведения эксперимента.

Решение вопросов, связанных с определением локальной обл= асти факторного пространства, должно базироваться на результатах тщательного ана= лиза априорной информации в виде сведений о выходной величине, факторах, о наилу= чших условиях ведения процесса и характере поверхности отклика. Такая информация может содержаться в результатах проведенных ранее однофакторных эксперимент= ов, в литературных источниках.

Сама процедура определения локальной области факторного пространства состоит из двух этапов: выбор основного уровня и выбор интервалов варьирования.

За основной (нулевой) уровень принимается точка в многомерном факторном пространстве, принятая за исходную для построения пла= на эксперимента. Такой точкой является оптимальная комбинация уровней факторов, установленная в результате анализа априорной информации.<= /p>

Построение плана эксперимента сводится к выбору экспериментальных точек, симметричных относительно нулевого уровня. Интерва= лом варьирования факторов называется некоторое число (свое для каждого фактора), прибавление которого к основному уровню дает верхний уровень фактора, а вычитание - нижний. Таким образом, выбрав интервал варьирования, определяют крайние уровни факторов. При планировании масштабы данных по осям принимают= ся такими, чтобы верхний уровень соответствовал +1, нижний - -1, основной - 0.=

Если область определения фактора непрерывна, выбор масшт= аба производится согласно формуле

888 ,<= /sub>                                        (9.7)

где xj - кодированное значение фактора; ,  - натуральные знач= ения основного фактора и основного уровня; Ij - интервал варьирования;  j - номер фактора.

 <= /span>B табл.9.1 приведен пример кодированных значений для одно= го фактора, рассчитанных по формуле (9.7).

Интервал варьирования не может быть меньше погрешности измерения фактора и больше пределов области определения.<= /p>

Таблица 9.1=

Кодированные значения фактора при I=3D2

 

Натуральные

значения

1

2

3

4

5

Кодированные

значения

х1

-1

-0,5

0

+0,5

+1

 

При выборе интервала варьирования используют априорную информацию, содержащую сведения о точности измерения факторов, кривизне поверхности отклика и о диапазоне изменения выходной величины. Однако в виду того, что такая информация может оказаться не всегда достоверной, в ходе эксперимента ее нередко приходится корректировать.

 

9.5. Планирование полного факторного эксперимента

 

Полный факторный эксперимент характеризуется тем, что число уровней каждого фактора равно двум. При собл= юдении этого условия число N опытов, необходимых для реализации всех возможных сочетаний уровней факторов

N =3D = 2k,

где k - число факторов.

План эксперимента для двух- и трехфакторных функций отклика может быть изображен в виде графика, называем= ого факторным пространством. На рис.9.2 показан в факторном пространстве симметричный двухуровневый план для двухфакторной функции отклика y=3Df(x1x= 2)<= /i> при нейтральном (рис.9.2,а) и нормированном (рис.9.2,б) представлении уровней факторов. Здесь , - искомые натуральные уровни факторов,  - нижние,  - верхние уровни, = , - интервалы варьирования.

Рис.9.2. Симметричный двухуровневый план

 для двухфакторн= ой функции отклика

Согласно такому плану эксперимента должно быть проведено четыре опыта. Условия эксперимента также записываются= в виде таблиц, называемых матрицами (репликами) планирования. Каждый столбик матрицы называют вектор-столбц= ом, а каждую строку –  вектор-строкой (табл.9.2).

Таблица 9.2

Матрица планирования 22

 

Номер опыта

х1

х2

y

1

-1

-1

y<= sub>1

2

+1

-1

y<= sub>2

3

-1

+1

y<= sub>3

4

+1

+1

y<= sub>4

 

При построении матрицы 22 комбинации уровней находятся прямым перебором. Если количество факторов бол= ее двух, используют три приема перехода от матрицы меньшей размерности к матри= цам большей размерности.

При выполнении первых двух приемов сначала строится матр= ица 22, а затем – матрица 23 (табл.9.3) и большей размерности.

Таблица 9.3

Матрица планирования 23

 

Номер опыта

х1

х2

х3

у

1

-1

-1

-1

у1

2

+1

-1

-1

у2

3

-1

+1

-1

у3

4

+1

+1

-1

у4

5

-1

-1

+1

у5

6

+1

-1

+1

у6

7

-1

+1

+1

у7

8

+1

+1

+1

у8

 

Первый прием основан на том, что при добавлении нового фактора каждая комбинация уровней, имеющихся в матрице меньшей размерности,= в матрице большей размерности встречается дважды: в сочетании с нижним и верх= ним уровнями нового фактора. Поэтому сначала описывается исходный план для одно= го уровня фактора, а затем он повторяется для другого уровня (см. табл. 9.3).<= o:p>

Второй прием основан на построчном перемножении двух столбцов согласно правилу знаков: одноименные знаки перед единицей при пере= множении дают +1, разноименные - -1. После перемножения получается вектор-столбец произведений х1х2 в исходном плане. Затем исходный пл= ан продлевается по числу опытов вдвое путем повторения предыдущего исходного п= лана (включая столбец х1х2). Далее удлиненный вдвое исходн= ый план вновь повторяется, но вместо столбца произведений записывается столбец добавленного фактора х3 с изменением на противоположные знаки столбца х1х2. Этот прием несколько сложней, чем первы= й.

Третий прием основан на правиле чередования знаков. В матрице, включающей 2к опытов, знаки перво= го столбца меняются поочередно, знаки второго столбца - через два, третьего - через четыре, четвертого - через восемь и т.д. по степеням двойки.

Матрица планирования эксперимента обладает четырьмя общими свойствами. Два свойства относятся к особенностям построения вектор-столбцов и следуют непосредственно из правил построения матрицы.

Первое свойство - симметричность относительно центра эксперимента – проявляется в правиле: алгебраическая су= мма элементов вектор-столбца каждого фактора равна нулю, т.е. , где j<= span style=3D'font-size:10.0pt'> - номер фактора, i - номер опыта, N - число опытов.

Второе свойство (условие нормировки= ): сумма квадратов каждого столбца равна числу опытов, т.е. .

Два других свойства относятся к совокупности столбцов матрицы.

Третье свойство (ортогональность матрицы): сумма почленн= ых произведений любых двух вектор-столбцов матрицы равна нулю, т.е. , j= ¹n.

Четвертое свойство (ротабельность): точки в матрице планирования подбираются так, что точность предсказаний значений выходного параметра на основании математической модели одинакова на равных расстояния= х от центра эксперимента и не зависит от направления.

Если матрица обладает всеми четырьмя свойствами, то она составлена правильно.

Рассмотрим вопрос об оценке коэффициентов линейной модел= и, считая, что задачей эксперимента является проверка гипотезы об адекватности модели

уи<= /sub> =3D a0и + a1и = x1 + a2и = x2.

Индекс и обозначает истинное значение неизвестной.

= Поскольку эксперимент содержит конечное число опытов, то после их проведения можно получить только оценки для коэффициентов модели

y= =3D a0 + a1 x1 + a2 x2.=

После проведения опытов неизвестными величинами в этом выражении будут только коэффициенты <= /span>a0, a1= , a= 2. Для N опытов можно составить сист= ему линейных условных уравнений. После ее решения методом наименьших квадратов определяются оценки коэффициентов:

= .                             (9.8)

Так, при N=3D4 получим:

a1 =3D [(-1)y= 1= + (+1)y2 +(-1)y3 +(+1)y= 4= ] / 4;

a2 =3D [(-1)y= 1= + (-1)y2 +(+1)y3 +(+1)y= 4= ] / 4.=

            Для определения а0 представим среднее значение в виде

.

Так как матрица обладает свойством симметрии, то , поэтому .

= Для того чтобы получить возможность определения а0 по формуле (9.8), в матрицу вводят фиктивную переменную = х0, которая во всех опытах принимает значение +1. Составленная линейная модель несколько видоизменяетс= я:

 у=3D a0 х0 + a1= x= 1 + a2 x2.<= /o:p>

= Положительные коэффициенты при хji пропорциональны степени влияния факторов, отрицательные= - обратно пропорциональны.

            Линейная модель не всегда в по= лной мере описывает объект исследования. Часто нелинейность связана с взаимным влиянием факторов, и задачей полного факторного эксперимента является установление степени такого взаимодействия. Для этого перемножением столбцов матрицы получают новый столбец произведений двух факторов так, что матрица размерности 22 будет иметь вид, представленный в табл.9.4.<= /o:p>

 

 

 

= Таблица 9.4

= Матрица планирования эксперимента 22  <= /span>

с учетом взаимодействия факторов

=  

х0

х1

х2

х1х2

у

у1

у2

у3

у4

   =          С учетом взаимодействия факторов х1х2 видоизменяется мо= дель

у=3D a0 х0 + a1= x= 1 + a2 x2 + а12х1х2<= /i>.                     (9.9)

Коэффициент а12 вычисляется также по формуле (9.8):

a= 12 =3D = [(+1)y1 + (-1)y2 +(-1)y3 +(+1)y4] / 4.

            Чем больше факторов, тем больше число возможных взаимодействий. Так, в матрице планирования 23 появляются новые вектор-столбцы х1х2, х1х3, х2х= 3 , характеризующие эффект взаимодействия первого порядка, и столбец х1х2,х3 , - эффект взаимодействия второго порядка. В общем случае эффект взаимодействия максимального порядка имеет порядок на единицу меньше числа факторов. Применяются также такие понятия, как парные эффекты взаимодействия (х1х2, х1х3, х2х= 3), тройные (х1х2х= 3, х3х4х5)= и т.д.

            Суммарное количество коэффициентов (в том числе а0, линейные эффекты и эффекты взаимодействия) равно числу опытов, проводимых согласно матрице эксперимента. Значения различных коэффициентов независимы друг от друга.

            Если модель включает не только линейные эффекты и эффекты взаимодействия, но и квадраты, кубы и т.д. факторов, то подход к оценке коэффициентов несколько иной.

Если, например, = при двухфакторном эксперименте заметное влияние имеет квадратичный член, то мод= ель можно записать следующим образом:

у=3D a0 х0 + a1= x= 1 + a2 x2 + а12х1х2 + а11х21 + а22х22 .         (9.10)

            Если мы захотим построить матрицу планирования эксперимента с добавлением вектор-столбцов х21= и х22= , то получим единичные столб= цы, совпадающие друг с другом и со столбцом х0, в результате чего невозможно определить, за счет чего получилось значение а0. Полученную для такого случ= ая оценку а0 называют смешанной, так как она определяется совместными вкладами свободного и квадратичных членов. Соответствующая запись выглядит следующим образом:

= .

Для модели (9.10) получается система, состоящая из смешанных и несмешанных оценок:=

; a= 1® a1и; a= 2® a2и; a= 12® a12и .<= /span>

            Итак, полный факторный экспери= мент при варьировании факторов на двух уров= нях позволяет оценить линейные эффекты эксперимента.

 

9.6. Планирование дробного факторного эксперимента<= /o:p>

           

Дробный факторный эксперимент, сохраняя все свойства полн= ого факторного эксперимента (симметричность, выполнение условия нормировки, ортогональность), проводится при меньшем числе опытов. Возможность сокращен= ия числа опытов при использовании линейной модели предоставляется в связи с те= м, что в полном факторном эксперименте число опытов больше числа коэффициентов мод= ели.

            Для пояснения принципа, на котором основано сокращение числа опытов, обратимся к матрице 22 полного факторного эксперимента, представленной в табл.9.4. Использую эту матрицу, можно вычислить четыре коэффициента модели (9.9). Однако при принятом услов= ии линейности модели а12®0  достаточно определить три коэффициента:= а0, а1, а3, вектор-столбец х1х2 можно использовать для нового фактора х3.

            Если проверить возможность смешивания оценок, то можно заметить, что оно имеет м= есто при различных сочетаниях вектор-столбцов в связи с их совпадением. Однако благодаря тому, что модель линейна, парные взаимодействия незначительны, и взаимодействия практически не влияют на достоверность вычисленных оценок.

            Таким образом, оказалось, что для изучения трех факторов достаточно поставить чет= ыре опыта вместо восьми. Сказанное можно обобщить правилом: для сокращения числа опытов новому фактору следует присвоить без изменения знаков вектор-столбец= матрицы, принадлежащий взаимодействию, которым можно пренебречь.

            Матрица 22 (см.табл.9.4) с заменой х1х2 на х3, представляющая собой половину матрицы 23 полного факторного эксперимента (опыты= 5, 2, 3, 8 по табл. 9.3), называется полурепликой. Вторую половину матрицы 23 с постановкой четырех опытов для оценки влияния трех факторов можно получит= ь, если в матрице 22 х= 3 приравнять с обратным знаком к х1х2 (опыты 1, 6, 7, 4 по табл.9.3). При объединении двух полуреплик получим пол= ный факторный эксперимент. Каждая из полуреплик может быть использована как для получения оценки линейных эффектов, так и эффектов взаимодействия таким же образом, как и в полном факторном эксперименте 23. Кроме полуреп= лик находят применения другие виды дробных реплик (1/4, 1/8, 1/16), каждая из которых имеет две разновидности, которые отличаются числом с линейных эффектов, приравненных к эффектам взаимодействия, и условным обозначением в виде  (табл.9.5).

Таблица 9.5

Характеристика дробных реплик

 

Число факторов<= /p>

Дробная реплика=

Условное

обознач.

Число опытов

для дробных реплик

для полного факторного эксперим.<= o:p>

3

1/2 - реплика от 23

23-1=

4

8

4

1/2 - реплика от 24

24-1=

8

16

5

1/4 - реплика от 23

25-2=

8

32

6

1/8 – реплика от 25

26-3=

8

64

7

1/16 - реплика от 26

27-4=

8

128

5

1/2 - реплика от 25

25-1=

16

32

6

1/4 - реплика от 26

26-2=

16

64

7

1/8 - реплика от 27

27-3=

16

128

8

1/16- реплика от 28

28-4=

16

256

           

Таким образом, применение дробного факторного эксперимен= та позволяет существенно сократить число опытов, необходимых для построения мо= дели (16 вместо 256 при восьмифакторном эксперименте). Наиболее целесообразно использовать дробные реплики для получения линейных моделей с большим количеством факторов.

 

9.7. Проведение обработки результатов эксперимента

           

Любой эксперимент, связанный с измерением величин, сопровождается погрешностями измерений, вносящими элемент неопределенности в результат эксперимента. Постановка повторных или параллельных опытов полнос= тью не исключает неопределенность, так как они проводятся также с погрешностью воспроизводимости. Если проверить параллельно несколько опытов в одинаковых условиях, то погрешность воспроизводимости можно оценить по отклонениям результатов опыта от среднего арифметического, характеризуемого оценкой дисперсии

,                         (9.11)

где n – число параллельных опытов, при условии исключения грубых погрешностей.=

            Для получения оценки дисперсии эксперимента нужно усреднить оценки дисперсии всех опытов, предусмотренных матрицей планирования. Оценку дисперсии воспроизводимости эксперимента подс= читывают по формуле

.         =          (9.12)

            Если из-за отбрасывания промах= ов число n повторных опыто= в во всех точках неодинаково, оценка дисперсии эксперимента определяется по форм= уле

,          (9.13)

где – оценка дисперсии i-го опыта; fi – число степеней свободы в i-м опыте; равное числу параллельн= ых опытов ni минус 1.

            Число степеней свободы средней дисперсии принимается равным сумме чисел степеней свободы fi. Формулы (9.12) и (9.13) справедливы только тогда, когда дисперсии однородны, т.е. если среди суммируемых дисперсий не было бы таких, которые превышали бы все остальные. Для сравнения дисперсии но их оценкам пользуются критерием Фишера (F-критерий). Отношение наибольшей оценки дисперсии к наименьшей сравнивается с табличным. Если это значение отношения больше табличного, то оценки дисперсии эксперимента неоднородны.=

            Наряду с оценкой случайных погрешностей измерений должны быть приняты меры по уменьшению влияния систематических погрешностей, вызванных изменением внешних условий. Для этих целей оказывается эффективной «рандомизация» (от random – случайный) опытов во времени приданием случайного характера последовательности проведения опытов, предусмотренных матрицей планирования= .

            Обработка результатов эксперим= ента сводится к последовательному выполнению трех операций:

- вычислению коэффициентов модели (коэффициентов регресс= ии);

- проверке адекватности модели;

- проверке значимости отдельных коэффициентов регрессии.=

Вычисление коэффициентов модели производится с привлечен= ием метода наименьших квадратов (см. гл.6).

Проверка адекватности модели состоит в установлении возможности с помощью выбранной регрессионной модели объекта предсказывать с требуемой точностью значения выходной величины в некоторой области значений входной. Для этого прежде всего вычисляется оценка дисперсии адекватности

,                         (9.14)

где уi – реальное значение выходной величины, полученное в результате i-го опыта= , уiм – значение выходной величины, предсказанное в i-м опыте = по полученной модели (для получения уi= м необходимо подставить в модель значения факторов, предусмотренные матрицей планировани= я в i-м опыте, вычислить значение уi= м по значениям факторов и коэффициентов модели); f – число степеней свободы, равное чи= слу различных опытов, результаты которых используются при подсчете коэффициентов модели, минус число определяемых коэффициентов.

            Гипотеза об адекватности модели проверяется с помощью             <= /span>F-критерия:

,                              (9.15)

= где  – оценка дисперсии воспроизводимости со своим числом степеней свободы.

            Модель считается адекватной, если рассчитанное значение F= не превышает табличного. При несоблюдении этого условия проводится корректиров= ка модели, вновь определяются коэффициенты и проверяется ее адекватность.=

            Проверка значимости отдельных коэффициентов регрессии проводится по t-распределению Стьюдента. Сначала находят оценки дисперс= ии коэффициентов регрессионной модели

= ,                           (9.16)

затем вычисляется

=                                             (9.17)

и сравнивается с табличным п= ри заданном уровне значимости и соответствующем числе степеней свободы. Провер= ке подлежат все коэффициенты. На основании результатов проверки проводится корректировка модели путем исключения незначимых факторов или эффектов взаимодействия.

9.8. Планирование эксперимен= та при решении

задачи оптимизации методом градиента

 

            Задача оптимизации – это отыскание таких значений факторов х1опт, = х2опт…хк опт, при которых функция отклика (целевая функция) достигает экстремального значения:

у (х1опт, х2опт,…,хк опт) =3D = max(min)  ,                       = (9.18)

при выполнении условий ограничения, число которых <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:10.0pt;line-height:91%;mso-ansi-language:EN= -US'>r может быть произвольным. Нахождение экстремума функции отклика производится при условии, что функция отклика априори неизвестна.

            Решение поставленной задачи целесообразно вести путем последовательного (шагового) поиска экстремума целевой функции. Изучение поверхности отклика производится последовательной постановкой нескольких серий опытов, каждая из которых производится с целью изучения ограниченных участков поверхности отклика и выбора направления движения, приближающего условия к оптимальным. Серии опы= тов продолжаются до тех пор, пока исследование не выведет на «почти стационарную область» вблизи точки оптимума. После этого ставится большая серия опытов с целью более точного описания поверхности отклика и нахождения точки оптимум= а.

            Чтобы достичь экстремума за наименьшее число шагов, нужно двигаться по направлению наискорейшего возрастания целевой функции. Такого рода движение описывается= с помощью вектора, называемого градиентом скалярного поля.<= /p>

= ,               (9.19)

= где  – орты (единичные векторы) соответствующих координатных осей.

            Сопоставляя (9.19) с линейной полиномиальной моделью, нетрудно сделать вывод, что координаты градиента  совпадают с коэффициентами уравнения регрессии а1, а2 ,…,= ак и для максимальной скорости роста целевой функции необходимо двигаться в направлении градиента. Данное направление ортогонально линии равного уровня у(х)=3D= const, проходящей через исходную точку х0. Обычно считают, что линейная модель является хорошим приближением функции y(x= )= в некоторой окрестности x0, ограниченной сферой радиуса

= ,                      (9.20)

= где sxj –приращение факторов при удалении от исходной точки на фиксированное расстояние, равное r, j=3D1,2…k.

Для того чтобы определить, в каком направлении от точки x0 в пределах r двигаться, чтобы получить максимальное приращение у(х), необходимо решить задачу на условный экстремум, т.е. найти такие sхj, которые максимизируют  при r=3Dconst. Задача решается с помощью стандартного метода множителей Лагранжа. В результате решения получается

= .                                               (9.21)

            Выражение (9.21) представляет собой алгоритм поиска, так как задает линию наискорейше= го подъема. Эта линия совпадает с направлением вектора градиента.

            Таким образом, направление градиента функции отклика определяется значениями коэффициентов регрессии.

            Поясним сущность метода градиента на примере двухфакторной функции отклика у(х1, х2)= . На рис. 9.3 в факторном пространстве изображены кривые равных значений функции отклика (кривые уров= ня). Если мы выберем какую-либо точку факторного пространства в качестве исходно= й (х10, х20)= , то наикратчайший путь к вершине функции отклика (область 110) на этой точке – это путь по кривой 1, касательная к которой в каждой точке совпадает с нормалью к кривой уровня, = т.е. это путь в направлении градиента функции отклика. Реализация алгоритма движ= ения по градиенту начинается с построения симметричного двухуровнего плана эксперимента относительно исходной точки х10, х<= sub>20 факторного пространства. Интервалы варьирования при этом должны быть достаточно малыми, чтобы обеспе= чить адекватность линейной модели. Затем определяются оценки а1, а2,…,ак коэффициентов регрессии, строится линейная модель у=3Da0х0+a= 1x1+a2x2, проверяется ее адекватность= и определяется направление градиента.

Дальнейшее движение по градиенту осуществляется перех= одом из точки х10, х20= в точк= у с координатами х`1=3Dх10+â1= l, х`2=3Dх20+â2= l, где <= span style=3D'font-size:10.0pt;line-height:90%;font-family:Symbol;mso-ascii-font= -family: "Times New Roman";mso-hansi-font-family:"Times New Roman";letter-spacing:-.= 2pt; mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol'>l - положительное число, определяющее величину шага в направлении градиента. Эта точка используется для планирования нового эксперимента. Вновь проводятся в= се те же действия, что и при предыдущем планировании и определяется новое направление градиента и переход на следующую точку. Таким же образом осуществляются последующие циклы поиска до тех пор, пока все координаты градиента (все оценки коэффициентов аj) не окажутся весьма близкими к нулю. Подобная ситуация служит признаком того, ч= то достигнута некоторая окрестность точки экстремума.

 

Рис. 9.3. Поиск максимума методами градиента (1)

и крутого восхождения (2)

 

Недостатком тако= го алгоритма реализации метода градиента является то, что он требует значитель= ного числа опытов и не обладает высокой помехоустойчивостью.

Другой, часто используемой разновидностью градиентного метода является метод крутого восхождения (метод Бокса-Уилсона).

Процедура при реализации этого метода так же, как и в методе градиента, начинается с выбо= ра начальной точки проведения эксперимента и определения направления градиента. Однако в дальнейшем после каждого шага определение градиента не производитс= я, а производится процедура одномерного поиска, когда шаговое движение из началь= ной точки по направлению градиента осуществляется до попадания в частный оптиму= м по кривой 2 (см.рис.9.3). Практически это реализуется путем определения у(х1х2) после каждого шага: если функция отклика не уменьшается, то движение продолжается. Когда у(х1х2) начнет уменьшаться, движени= е по градиенту прекращается, проводится новое планирование для точки частного оптимума, принимаемой за исходный уровень. Проводятся опыты и определяется новое направление движения, и так до достижения максимума целевой функции, когда все координаты градиента в очередном цикле будут близки к нулю.<= /o:p>

Очевидно, что ме= тод крутого восхождения по сравнению с градиентным методом обладает меньшей трудоемкостью.

 

 

 

 

 

= Заключение


          Идеей, которая легла в ос= нову теории, является цель измерений. Цель любого измерения - это формирование заключения о состоянии наблюдаемого фрагмента действительности, т.е. некото= рого объективного образа этой действительности. Теория измерений должна включать способы построения доказательства истинности и объективности образа действительности, полученного в результате измерений.
          Ключевой проблемой теории измерений является модель погрешностей. В пособии принято, что погрешность можно рассматривать как многомерный нестационарный случайный процесс, своди= мый к стационарному. Такая модель, по мнению авторов, хорошо отражает метрологические свойства многих измерительных средств и позволяет широко ис= пользовать методы математической статистики. При построении такой модели необходимо учитывать следующее:

·  между состояниями данной характеристики= и между значениями соответствующих величин существует отношение изоморфности;=

·  отображение состояния данной характерис= тики в образ состояния неоднозначно;

·  неоднозначность отображения состояния в= образ состояния, реализованного с помощью измерительного средства, можно установи= ть на основе математической модели, описывающей метрологические качества этого= средства;

·  сформированный образ действительности соотносится с некоторыми условно установленными эталонными состояниями (состояниями сравнения).
          Задачи эти сложны и ответственны. Рациональное их решение может быть получено лишь после тщател= ьной подготовки программы и методики измерений на основе системного подхода. Методологической основой системного подхода к постановке и решению задач разработки и наиболее эффективного применения технических средств измерений является анализ (задачи оптимального использования измерительных средств) и синтез (задачи проектирования измерительных средств) математических моделей конкретных процессов измерения в условиях известных ограничений в отношении свойств реализуемых элементов измерительного средства.

 

Библиографический список

  1. РМГ 29-99. Рекомендаци= и по межгосударственной стандартизации. // Межгосударственные организационно-методические документы по метрологии: Сб. – М.: Изд-во стандартов, 1999. – С.41-48.
  2. Селиванов М.Н., Фридман А.Э. Кудряшова Ж.Ф. Качество измерений. –Л.: Лениздат, 1987.
  3. Куликовский К.Л., Купер В.Я. Методы и средства измерений: Учеб.пособие для вузов – М.: Энергоатомиздат, 1986.
  4. Методы электрических измерений: Учеб. пособие для вузов /Л.Г.Журавин, М.А.Мариненко, Е.И.Семенов, Э.И.Цветков; под ред.Э.И.Цветкова. –Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. -288 с.
  5. Розенберг В.Я. Введени= е в теорию точности измерительных систем. – М.: Сов.радио,1975.
  6. Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. –Киев: Вища школа, 1983.
  7. Баскаков С.И. Радиотех= нические цепи и сигналы: Учебник для вузов по спец. «Радиотехника».-2-е изд., перераб. и доп.-М.: Высш. шк. 1988.
  8. Купер Дж., Макгиллен К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем : Пер. с англ.-М.: Мир, 1989.
  9. Алиев Т.М., Тер-Хачату= ров А.А. Измерительная техника: Учеб. пособие для техн.вузов.-М.: Высш.шк.1991.
  10. Новоселов О.Н., Фомин = А.Ф. Основы теории и расчета информационно-измерительных систем.-М.: Машиностроение, 1980.
  11. Отт Г.У. Методы подавл= ения шумов и помех в электронных системах / Пер. с англ.; под ред. М.В.Гальперина. –М.: Мир, 1979.
  12. Основные термины в обл= асти метрологии: Словарь-справочник / М.Ф.Юбин, М.Н.Селиванов, О.Ф.Тищенко, А.И.Скороходов; под ред. Ю.В.Тарбеева. –М.: Изд-во стандартов, 1989. <= /li>
  13. Чудов В.А. и др. Разме= рный контроль в машиностроении / В.А.Чудов, Ф.В.Цидулко, Н.И.Фрейдгейм. –М.: Машиностроение, 1982.
  14. ГОСТ 8.009-84 ГСИ. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений.
  15. Основы метрологии и электрические измерения: Учебник для вузов / Б.Я.Авдеев, Е.М.Антонюк, = Е.М.Душин и др.; под ред. Е.М.Душина. -6-е изд., перераб. и доп.-Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1987.
  16. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. –М: Сов.радио, 1972.
  17. Долинский Е.Ф. Обработ= ка результатов измерений. – М.: Изд-во стан-дартов, 1973.
  18. Измерения в промышленности. Справ.изд. / Под ред. П.Профоса. – М.: Металлургия, 19= 80. Пер. с нем.
  19. Коростелев А.А. Пространственно-временная теория радиосистем: Учеб. пособие для вузов.= – М.: Радио и связь, 1987.
  20. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры: Пер. с англ. /Под ред. А.М.Трахтмана. – М.: Сов. радио, 1980.=
  21. Принцип инвариантности= в измерительной технике /Б.Н.Пет-ров, В.А.Викторов, П.В.Лункин, А.С.Совлуков. – М.: Наука, 1976.
  22. Бромберг Э.М., Куликов= ский К.Л. Тестовые методы повышения точности измерений. – М.: Энергия, 1978= .
  23. Алиев Т.М., Тер-Хачату= ров А.А., Шекиханов А.М. Иттерационные методы повышения точности измерений= . – М: Энергоатомиздат, 1986.
  24. Планирование экспериме= нта в исследовании технологических процессов /К.Хартман, Э.Лецкий, В.Шефер= и др. – М.: Мир, 1977.
  25. Адлер Ю.П., Маркова Е.= В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных услов= ий. – М.: Наука, 1976.

 

------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image001.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG4AAABuCAMAAADxhdbJAAAAYFBMVEWmpsn09PjExNvr6/OIiLcK Cp3i4u6bm8JoaKRaWpzU1OV1daz6+vzc3OoYGKL+/v5LS5Pw8Pa7u9b8/P3NzeCystD4+Pvm5vCR kb1CQo1+frH9/f6/v9j///8AAJj///8veA+BAAAAIHRSTlP///////////////////////////// ////////////AFxcG+0AAAABYktHRACIBR1IAAAABGdJRmcAAAAKfFntUwAAAAxjbVBQSkNtcDA3 MTIAAAADSABzvAAACo1JREFUaEPdWmuTqroSZZCSxEgNKiige/v//+Vd3Xl1QnDrqdmnTl0+zQDJ Sr9WrwSr5796Vf8q2vMDON2qOV+cbvXq3isDPoFT8+8VnJr/Ftw8/17Ble79kHXPeW0Jbv0t634i qT6IHcOVzPnAxP8KnJlUyXvWEq3ls9Q6ZZKH6SRb1qmxNsUkwNyqGqtFzinTRbfVujwD5hacNmYr 53RVP6pmq7y1elWKm7FDkQnrpC1qHKvJ9FsFkA7MArKdKsK4pq7HJgxUzdQYLRimadsmBvplJb7O TDu02X3dhjYYqHule2GDgbVNFq8tzJdwlHLAq7r9MDbRWroLV/uEhHHTkoVyqxTfgZvGczVpAfcb F6NxUahlgW+TxApLyWvpHWdivgXdQOSGw7IYvYZvk8dMPkXO+wOr8CBM5r0X5vCAjtecuRFiI2/f IjFEynvPTyjh6Klz7p9o/C04JuYQLDul/Hf9dAt2E84sJhlThisYq1SRbO2bG3B6+Lp3bc7DaXrL bAiL0dNYtelC5SwCTgnaHS/3477txZs8oZ4Ot65uC8v3vl1A35OoeWWSlyOcejzCqvT5djuclyS9 MGF7Ox7v11tdrZfvq9BMbQM+DSPbMWksEU5PkTh0e0Zl97LUkBzt1wVg3WE4T4WWZksNnUSBTwNc 1h+EMyWVK2OwRsru6M/l9P29Hx5nXMKdamka4TBrZRyY9QcJJ+aOhR3xaqDV55GuIHBV9cAt+M+b y4QgCDWjlzwzPSQNSitNdZcTbCO0CnC8DD0OhAaKVj6t1gO5SJ2T1nDBnKzSlu7U1QxXVZDqvGyg wTRQKuCiG4qUUKw7fjOrXfeveXQHwAGv4izCtdR1NaEf4JJwgYTcSDFpZt0LONXWQ83mVVXDyTA3 D7KNwBTgVuYlfF5mFRnaNHbPpTrXD4ZD6BgODEKeZDi50Gzgi9jlPKmbaXJCRKt2RBEQSblmTiIl gfMGJk7aIDG+rRrJGOaxuxzvx9vIeT5r0yJNoEtc1qqp8XAobTZYzK3Vmgyy2FW7634MLNfsvn99 f/+6X74Yj6brKSd9jWhDScnOtJwg4HRLgilvRClcszt+RThzOt5/0XW/DAubxyUcK3LuSVc4tAyu IX220r4p3DR0w7nxJTRcLpfT7bY7Xb8Oky3jaJlLBw26Y9vyfr4g5mvtm8ItFWoK7uKpze542e33 wNvtDpOLSijh+AdJmRUHea7OvJnCaRA68blVs9f7qes6AtwPi49Lgvf03g2MF3Kl70meYaoEMIWj uQLBNt1pDzjgdV2tPMkLOGg0nlIEM6EkSdVlzpSaa6kOdAHwcBh1SPOIBzinCt09KM6Q+yUHs1ZZ qkkYHGdTzVgPDHh4ONZizywVsVlrdM/pEwY0CDz1hoxyOQoaTET3AWeQHNLBfjxKvnowXt32voXp 9vB1PB6vuw6bIk14LHohYypiN9CM2LyGmZ6qRfAtXEFw24rt56U9w5JzQJt1fT2iOvbw71CjrgJe j6qeuBUh18LiHR6viQUFw6XpE97BE22wmQukNav95ft+Gx7c0tHUnXbDiAbkRo0Ily+k6Gj7l3Nm TjQuGhwXTpCYecPl+zSApBEkvhrXxHswORSLvQScnUoA+ELITXSvpHleXe67gfodw03UK2ZOF8AF NIKTvS9Jwz/Ayd3BrK+XU23RAAcwYNiu2oOsvXGs+4r7LdxN4dYdQ+K19ytsc64k29B+yBQYCOp0 rgzNYRUjmkrCGexSmfmTy2fzPJ9PHUsHaxuhWTjg9X1A850PVpvWJ5OdMcLhH1WjnhN9DMXK7rKX PnSD96R1JXQKw814R+NAxSWKr9GFzwjkRkPugJaxhnXR69PhdL2i/eE8hy8zHB4xcOxKD8e1zniA D60I/SU/I5A7oIlPEHzenq/3+zfo4zAaYuK+X861T0pvHMFxrQQXiLJ5otebdE8vraPVxd0E9h+n biDSZLJCPzEgDldvzpVo5F40uAYruwOdEZCxpbrzFOAFjhpuHbsOqdgwF/cazqHaRpZYT5JssNsP colXFiG1bFKnikn2u6T7DIczFxiupadc77WaLBoliUMLaZi1Il6BbIUu2ZP2GhZGAvkMU2xFA45i Bx1EeME2Ms77kh0mAsj2iubkHVrYktg09GHC/FCxFq83DancgnGWy8Ryw07K3StZJ0bAcRP7jnjY xgerh4EMFlzpIkf6E6e00rxAuhbvNRxYiQzha/GVROWgzGK7Gm+KQ41Bz9M2L3BC5KW1dcnJsltM PwdDXGmxeVTMDkyiGdvKxa4yx3MYpFXahChDlEmSM01FxcppD7+hQK0Gs4tTtHNg/Z5SlmfKmbQK 0z9plSCbJTXTNOBB4TDuNAFbVM3cIntJTGe7SjGd1CrJqXN4x06c0ITNPrdPiEpWg/ht/6HKSHWs my7VKnEdSgq3dP/hGje7zx8TWF+KVk7hdbPJU6gNrTKNI2jaoyd1RHW3qmULh5j5K6Q9fWzY3nDZ 2kBxJydaHg+NF5nne1eyCgox75ZDt7P2TZQ+KwGbigeFKpMnWm7itqbjG3w8YF2ZsQfqw3VW21Es JZA0w4lyrpczrYJgIxczXdqyacQlyur07Dg1beV2idhL8fF/luwCLkyTCClbVXx2wv2GtiEsvUBx Lq0wuzVQVI3oPrLiU4qWmR/eWsAWxiotzGe3PUQjZLLdELA91PJjVdK9NzZcYoDDQxSChiRHEyAd krbcYy2NlGq0eDiWNyARFw9HiiMkHicCPprZ0yL6vuAaW1ajSYijO9dw+YkWwiQ1JMFBP2L/QSzC 0Sxl6z+Ge0bF6pXJEvcfdDj1I3DBAy7tRFUZeDKhkbwYM1p66cx8l8RVlOQ5n6V4Gils2rO6FbVX iJ19itnkGt25haVm4V7fe6N9UJeyttO/N+DoRCt8WnYNQPSigEeFzStws85PqLfprc8W8tM1FVYk 2NDjLEEFFnFfKQUcjiXSzxYmxY7WgaviebKhE62cOwOYBbSSPDsg54GixzZV0hUiXE/yw3vafX2Q dJeA+X9Wh1P5Zws5KWYTsaOVJhnMc2U57QIVFERYhA8e33jns8VTNCcaIj4+pHXlyvrFUZhIn7Tl FUS7nW19ZOgNSezIbhYHii+xGVxM6hiqNIAb4RTltR4ZU3cTjiy0F84VFnnStY4mTjmS0s5N3oRL vkB7OBJVkP8rrnDPcfiWaa6wzuh399cmiQnraPOV/8rADud5aVObaq4cLi70FZznauzqqI3GxEVH iEf2OKXDAZV87JZRYs6XcG4A2gGJqgCH8xJ5PAMCJXopivUc8h04W7mh0UA68AZ6mxJKdtl7b8Gl n/3d71Ui3E/8KsCkv3gRuU2akrwXbIiFRktQzef97gmPrQS+q0I7e/qBKa5mNTDx7JYz0V9WAt/B yfOSvOTpqDEb+BYcK1X5pqyl1HuxAnmB+cD34OLXYFHR636UmWdL/59mZjI0Ml9knC3NtYX5DquU Fisydevxx6zic2Mbb8NtmwNfl3niP4XP5WJ6fmZAzhuLKa7kHVZxA021/pFh6Z7N1LLdH8Bhv7j+ KS9U9HYerp98APdMfmhgp9J/75fDn1ix9e4n1v0A3v833P8A1oDfD9FE3wwAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image002.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4FrAxMgJYn0IY2QAMphnMjIwMDGIgmVZgZiTCcRiAWImRkawCCPT ////wSJ6jBJgEUMmRqhqbiaYPh6mBUwOXEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLULxONiYIgCqueGquFh 8E0syQipLEhlYCgAu+A304N/EHdOYATZwMLEIBCSmZtarOCXWq4QlJ+bmMfA0AhyiS5QmgNIG3FJ MM3jBKnNxGbCGWwmnIGawAj20we4SUqMhhwgk97C+RVsqPw+FgifdLdCbGKEu3k2WE8W1KQFRJuE 7uYDjCbsID1BcL4XK4jvDedPZEaVD2MA8SPAMYNmMxMQCgRX5ibl5zAwYXf5Acaz4DBKxwgDBhJd 7sb0GexyQzi/ABy6RvDQLgKHhhaGSxmIdGk5OJXagpIdOL1xgdMk2KFQMwUY2MG8PaBUfIaRiUkp uLK4JDUXmG7Q3MwMVgcAWlLAJUgDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image003.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGpgYuQEsS7EMTIAGczXgWwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eoMkOTEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLUdxAOqNQdibqgaHgbfxJKM kMqCVAaGArALfjMp/Ie4cwIj2BVMDAIhmbmpxQp+qeUKQfm5iXkMDItBLtEFynMAaSOuLwwTGUGK tTBMYCRgAiPYTx/gJjEwLQfryYKa1PCPWJMYoCYxQk1awBjBANITwcAF9SsXODzAngKHyW8mAQZ2 MG8PKATPMDIxKQVXFpek5jKcQXcdM1gdACBIcmvEAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image004.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMUvDUBC+u6S2SQsGQQhOJYODoNDu/gLRIa0iokOFoBVjiw1o/oWzU8A/4CwO cRGEOLsKLo7ugvHd5bVIm8EmPLjv7rvvfffee3t9voXisxJCi4P7XQQVGIcIQLAsxQoTiCNTLUKU DFKe55LZQFcyLULNrtO4r0EJgbWkotWFRViBnJvAUThV0YNaaQ3gQPHrmtOA7V502o2HAcBQHHzT +09h8wZ5B5PA6fbDYNTcCa6a/iDsXQAk7GRdlZUctG2Xohpz+2UKWZlCphVQZvr6o3SEPM7nWaGU zOGlUEKtlOJ1hZW2/DH+MFjDn9T3gPG+nM/UTqR+pxOHx4NzoHKnKd5Vuf9kZmaY06lLnii1JvjJ ZNzW2MNLmX5txin80+mLvJVNsPWt2/IyxKjWdKAq6JGPLEMirxOPoiBUtzfl2RDeL9AQ6tbOAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image005.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYGpgYuQEsT7EMTIAGczXgWwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eoMkJTEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLUdiBWAas2BmBuqhofBN7Ek I6SyIJWBoQDsgt9MCv8h7pzACHYFE4NASGZuarGCX2q5QlB+bmIeA8NikEt0gfIcQNqI6wtDCyNI sRaGCUDRM9hMOAM1gRHspw9wkxiYshhB3nmRBTGp4R+SSQTcAjGJEWrSAsYIBpCeCAYuqF+5wOEB 9hQ4TH4zCTCwg3l7QFaeYWRiUgquLC5JzQW6Gc11zGB1AK+sb1fEAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image006.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDYBC+u6YfSQsGQShOIaCDoNDuzh1Eh7YUcasQtGJsoQEJgsV/0FWhkB/g LxCHTk5xdi30D7gLxnuv8YV+DG3CS+65j+ee3Htfnx8vII9jRYSmsoYtBDYyzwhAsCPRLB+TlGXw IUTxICVJIp4jLIunQphmF+m/rkQROdY2W/u5LdiFRBWBzXjM1hufCbe74PximlOC03Zw3Qx7HkBP FPzQ5Hemc4iqg0FgNzu+13fOvHun3vXbdwBPSskhhwv8rVplGpgqt7OKIV7FEKcMKP/0rZlc3Cso pqnGD7l5HBkzvLnWWSfUmkdSc5MyRWszLWoeo5tXNXWNa1mFTzQeZebjLVD4XG5moTPxazdC/7J7 C7Ra+RhfZUZXSzOADZXXaCrKKxo/ynSretqBTONgSSmsqXQgW3oMVrpvluykCE05bcgLeldbHCOR 2wj7gefz3ixozkjeH+53y9hIAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image007.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUPUhbURTHzz33JTEf6ovVhzioOBRDG2uFjhm61w6awcFBiwEtTRUMlFBEcFAo HWzHQiG4ik4dpDhkctLiZKdCxg71A3FLk/Sec28u3kghJlxyf+d/znnn/XPf+3ly9AX4UwnmQiJK u+1JAWoj1xEAoY/VkFpRpJ2nFgrBEYGNRoMjY6KfI09RmOw4NusSOBeqBD1q9zDcDQPQoCLwFZfV 7kCtUgDQr1LjJicBk/OFxWxxJQcwLiiziqn6KU+yTRdA9fWni/lXy28A6fppFe1QvxOxGk55lPIe 2qsTPP/VrfrNCKWu8Z1XsVQHU09RT9Vnl/K51eGXuXfDU8v5+bcApeYEupMwnUDu9VFN1rLoJS5Y 3k+SSQuFJo/7rr7Y5fLzhMtDYZc/CM168krbk7d6MCN3eJIlw7+9avT2nczIT2Gt+y0e/e+/aXXm Kzvxw/CW96uH+NLwueG64Wfo6hmpuWb4o9D81/abjbr9NF/Yfq6ekZrPbT/Nf+y8j7qJ05ZfdBBn LJf53O8bP8o1uNeZ+yyDGKVe3zlzcO8zt/GAih5bfpIkTlm+6SQetfw94eoncVcfjLj6bsjVJbp6 ILTu33162nACZITnW7B8xs68tvzNc3kINMfMuyPG7xc2zszgQ4TpkB62Y4E4Ml1cLeTycNzqoeS8 f2mN7B4UBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image008.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz2sTQRTHZ97smmSTtGvTrT9AWHqQKqTQohQPogc9qMSDjdBLD5UEbHWt0IAJ on+AKOpF0FN6VkTEg4ceKoKIVPAgCIKQiwd/i55s2sR5My9DJhFJdpnd95n3vvPezo999/rFPaau cKTqsgRat3McDZEU8sEC5XVlSwBajmzAuerh0Gw2Vc843656JoBTdBJauhRU3XBkSFq7twyynayJ IuZLXpXWU9lqMsmMDE1STIrl5kpn85WLRcYOc4ysw97GG1XJLUwA8vanK9GZxfMMMH9W9sble9Lb JcYYhlxmvem4qv9nm74sMPSKmox10JXiNcpamfCrhuElHEuglZHW+6TOVm2w/2YDysYp231nX4Ch P4izruYG8Wmw/bNC8ybxda55w4zHY/Z4mr+b8Wz/rND8zYyn+SvxcefuMPI6cR1sTrua68QPuOY/ Rv8kjvzZ6G1Ou5q/GL3mT8ShmNyKnCWecgoJ5CPG/8FFPkirvbrJelptIP1jsSOFob9IX+tz/ZbF jKPzBx3rj72O1Ofno+JSeLJ4KTy1GM1dYOzavysJxUIGj0yh1OLxIRyjZPxl3+b9AzavqJU7angK bP8jdS5OUKW1nivt/Oa420iiJk9cFjdUpfPEN52ch3yO+CpsqBMVmTn7Ldrjy+IOaA66z1CfcxjL oGiPYUfN2ZjhhwO2/1m63X8IDqjKJ4zfF3b8c67jg+7d0tccLouPjs7kd++bHvZtKLYNor5g+JXa xwvmnLz1NHv0T/XUf1cVSjl9FlO0gttujQOMTleWSsWIrXXWLFTcX2EaK1QsBgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image009.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQ4GZgYuQEsQzCGRmADOb5jAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxJCJEaqamwmmj4eJgUmBWwjIUmPjZ5Bi+A/SxCAA5B8AstYC8QMuBoa1QI3cUDU8 DL6JJRkhlQWpDAwBYJW/mST+XQC7ZALIAqCJDALBlblJ+TkMTCD7dYGiHEDaiCuO8RYLSEk0kfoY we7/gKSfjQOkNBaqf8E/Bqh+Rhz2QvQzQvUnMH7mBOnPgvMVWFH5howQvijY/AfI5jOwAM0PycxN LVbwSy1XCMrPTcxjYFiI3aU7GCPBNmXD+X/ZQPxMqMkLiDYZ0w/dYJNK4Pw5TKh8VwYQ3xsjjIgL 4wTGGHAYu8D5N5hBfFsMlzOQ7PIudpAmTThfHOwTDThflBlVXoMJIs8FTXtc4PQJthjqOwEGdjBv DyhFn2FkYlIKriwuSc1lOIPuO2awOgAQLutuVAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image010.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WUTyjEQRTH38ys5be7+Pmzm5zkIA6Ek4tClBIJNynUyuKHsqUt5eogOTjI6XcQ N7k4cZAih1UucuNXcpcj5Wfem5/ht7vqJ7tN+z7z3nfem7czc39ztQf0sRO2AAOtigGGhrjnABzi 5C2Sw+BoheTgjNEM467r0kwLq6GZNs686Cj/0sW4LexEpbQawuVQCy6KwJR8Lq1jOSYTAMNCaryY GAxOpWfHMstJAIci33nNxy1Vso0JuPyaoxlremkBOOZvlrMl8rc98sAGDQwZD6hjVP/LD/16DEMn AudVeqb1WxX/y39erfLHSe98wLceQlI/lrKSK3VDydW6kSVrahHgsnAlz/w6jqJWj0FclChWK9uB V86t0WG9VGOT5ptK5EbNIub3b0aU3/B4Nyz/blhIWTriUfgVr1wpcrvA/tiFDn5ShZqU5oMy5HnN 6ajyF8iULZQp+0tXeliGqnvK6+9fa3ZYN9Wc1gxRP88IP/cB8oCXucsNmjl3D/1iLay6Y+bvIcDp d9gdnf45zT3lft4x/PzGFJv53Q9wW+QrFf6p953pQPVumBjaqfmwFLlX80FI+c382xiovv1iDD3S fFqk1o94b12E3kO6gl4OE4qJzvAFzTLO60czK+mkJU9jzh4ExX0CvHEM/MQFAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image011.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wJTAxMgJYk2IY2QAMpivAtlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08QJMfMAkBWWps/AxSDP9BmhgEgPwDQNYuIF4AVCsFxNxQNTwMvokl GSGVBakMDAFglb+ZFvyDuHMC0G6gs5gYBIIrc5PycxiYQPbrAgU5gLQR1wHGNSAVDFlgl/9meoCs 7wwLUF9IZm5qsYJfarlCUH5uYh7DmUaICYxgn3yAm6TE+JsBZNJbKF+CSR1s8isMFzHgcBHEPEa4 y6zB5rkwcEH9yQUOC0awKRAzBRjYwbw9oNA7w8jEpBRcWVySmgt0OZobmcHqAC7Ks7DAAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image012.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61Uz2sTQRR+82bTZJNAYtNozKn2IK20Ynu3INiT6MFGrBRLWxpIxbWFrEpu/QNK KfYiHiS96U0vImIhB/GUQhGhh16KJ38QEMGDrU06781k2TRbbKkbNnnfvO+b973Mj831j8+An0p2 MgQ2Ra+vCApkXKovSHM2pF4bKbLUi0LwiMBGo8EjF0WGRwZRGHYMm7o4ToYq2U4Vne9IQBYaJIIk 1VTRW/UuZAEyihoznDhcn3ILudJ8HuCSIFM7qBX09HDFAaFn78IXiGGKUip6ZRNrFzP1DeYukx1U n+RoyZmeuw+otQIi6ncoWsfbKaKMw9F0yLV/+vTOaaLeNfpyHYxeHFJX69HoQT49S/p7Hn6easVr UT+esF5GWvN/hcZprr/trw+Wqp+bdfLF7hv5x90355ypBwDl4E6GRS5DmkLQTNWgmarl4J6mcYln qhk8Jt8x/n5ij2PyTpo0swZ/tb7YhHNevj+h8yftoSJTEX8Pb6zfYd1Ds8ei0Pl0+7ofqyeQgndQ n4fdLjo6va5t8OeEpPyMy+eDRlZiEWb0FXrdfjfAwWqQg9VDep2whri3D/+hl4ch0oxA0/snlNqp xxgBYlxrOy9wxPOydoaoVz18q5PwZYMvWI9OEd4xeAtbcc3kdw1eFBr/8fROh3+dt7AV10z+h6fX +JvnZ9zSfnR/lT041n3yRO7xjv7Vthbwj7U4+E+dQ8E7eBCi5laN8s3LExl3SQgzek8brioQe0ZL RTfvqLNywJ1k3j5v6clLLgYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image013.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4FVgYeAEsQrDGUEMZm0mBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw6TA4sArBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZ+0A8XgaGe8xAPVA1PAy+ iSUZIZUFqQwMC8AqfzPJ/b0AdskEkAVMQCgQXJmblJ/DwASyXxcoygGkjbjuMoWwgpREE6mPEez+ D0j6n3GAlMZC9S/4xwDVz4jDXoh+Rqj+B0y/uUH6s+B8e3YQPx0ckr+ZHiCbx8ACNC8kMze1WMEv tVwhKD83MY+BYQt2l8kxbucC6cnAZtIZbCad2YLdjU5MH8EmvYXyLZhlwW5+RbEbLZj9OCC+p9yN i9mQ3ejE1McC4VPuxtmMyG5cQLRJmHG9DJzWguD8icyo/DAGED8CIy0RlxYfMCmA48kFzi8H5y9b jDBgINHlacyp4NA1hPMLwKFrBA/tInBoaDFwQfMkFzjfgi2C+kaAgR3M2wPK6WcYmZiUgiuLS1Jz gfGM5htmsDoAzcAgXWwEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image014.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VTQUsCURCeGTV1XcgCQeoiHjoIBXrv1rUIlQjCyGCppE1JIbz1E4JunvaHVKyX QDAoCOrQIegSnbpLbW/Gl1huoLTLY+eb930z82bePtxct0Aex3QIomzNrCMbgTsEIEjIbkitKLEV VIsQxYPkeZ54ljApniyhZsfoW2eSQ445q6yFqWmYA49FEFfYVdaVWjsmwLbixzTHhNVyY7/YrFkA NWH26PzjVio54wSk3nihae9WD4E4/6LyRtQ3Z1ziaYgpW2PqUOp/H9K3I0wtab3zCVqPf+Tt61Hr XazEWF8Z4Pkw4z3pZI+eh+N1gype8cC26qk16ySVr9rlI+h2/CtL0r3Bkd78IoFfJOj415ikTKRf 4/9rKiEP+rWSGO3WRDW5+CRzyw/wS+An3gDGmyNzGW+uLj5GmboywB25q8sjPYCJu9maYlF2gNtB xjmN03gs3ciAoe+3If+AJNKniUNY0AU3s4tE6UKz3rBsNY1fpwkI7wvkt4e7uAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image015.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAmAAAAGRAQMAAAD4g52yAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAACSdJREFUeJzt3TuP48YdAHAdDETlFikD Wx/BRYpNEMAqXd5HsDuXG+Rgy16dNBJUbJHiyhT2QWWqIOUlWUi8YIvrvEhlAweLOqyBLRztyNDt /bWmyDE55JDDefCl0Z5ulwOINy/9bkQNKXFGw20Qg6HxLmHL5rrRoA8DGEiRGquxGquxHWHLRiM6 c7EYsFgKS+oJgStoQNwGtgEWS2FJFdULgRq7DxjZCaZ7To0RcFnGzQ2Lea0SGHCY48TYKo7hipgb d6zrGHOgBHbJYzjGfmKdFmSsezE/VGMvOMyzafwkxk6YmMae4mdq7O/8u9mm8aGPvaSYH/OaMjbV Yc/4liEaHxySxXcU82Nyy95A3z5SYx1+n1nsPH71jMVw9EHgB8Swhv2pEvNSXcMKWwYBRlsGBOO4 ZTGG7KOOCnNXfKcN34CRj3UoNlJjPT3WijEcdo0xkNkRxfwYjCUMT6a2EnNWwV6JMDvuZzPM+tka Sdhvzz56rtxny/dGB0XPtIg1gFURMUL+gw1i/y6NgUks3sjY50Yx2yD2RdsglvEZUGM1Zh6TrwNI +jogwgpdByTVUwFlxjSVa+yOY7ATLNVp9wdDZTA7G+tbZbB/3iLWK4Ud3SLWLYP18S1if26VwB43 s7EjuwTWhVvEPimDdfKwGS6DjTIx5JXAEDl9VzHXLoN1crCxQcz7pBK2PJAxmidgYj0iFZjG1i0Z o3kCJtYjUoECi8uNYqQCtmnL5VweUuRpKpvGPCSXc3lIkaepvNdYTtARitCQv99D+jt/hKmuF4QC /golwbKvULhnPEwnt8LozjKGccn1wUEhbKrDXC4JP+BC2KQQZguYC+Uwh0tiy05jHlZip4Wwf7UE zFZi3+kwfmMfWcI+a5vEkBI71xGES/ZtJLxMqzLmNT4VWuaq95l9mo+5QQduwLLfR1GRk43F8wbk UsDiwTiYPmZFoO4aloR9ncZwjOHJY65IgXkowuJJCL/npbDxeYId5xxO9JtECvuKx+YfoSd6LJgP eMFjn9HZAtKiOX7M6ybP8JNfkYe0wMfmvS/irtGm2NBP/p7H/kZnCzbnNGeYYBc06QGhY/tDH7NP PxcOp8Eh8VYkfT7z85wQC0rfC8sWNOneePQNGLQD7B9s7P/BPPy3STwnng9osDwHs/P9ZhXGPqBJ x+thmjwIMaFlEFQXWgZkFbXMLwWuZeCQry9pAX2ZT4V9Noqmj3hsxM8bbC6TfTYCID9RbORjVifp gvSJwXyAK04u+Hlg0Rw/tokH/YOkn6DY2McGcIo7PEY/HmwB8xMXiBFs8i3cPEfzJutnJJjSELGb NpHyfsw7qYXYtfREh8gYLoY5JjG5ZaDA7GLYQnoiUWC5mxCbmcT0T9wag51gQqetsXuGyd/5IWc+ IIlBOilcoSC+mWlMFYR+XQaTr53uJCZfCe8Ltm7dC0weC9oCk4+FGtsJtmwc+Oco/9E0gAmhxu47 tozWBCgfYo/LwyCrZZpP0BrTDNLvBbZuGcLIrWFirAimHKS/dcz+ctkSMeW4ehFseuVKLauO2T1z WG/qSJgyFMEeDNIY6Eb8C2B9B4GAKS86CnXavtMzh/Wgg9XYhV0Be6LBvhcxR57QFTBWIGOztojZ 1TEi7jOzmFUd+1Z8mS6qjl2LLdsGW4nYpspnQEQ4O8XcX1AFLJwZoC/T5bEbqwIWzgwsgv39C981 nCpYODPwDRGwS6iGHbPd9YavuRV2ImCrKm8AmxkYArnia76u0jXYzMDgMI1VOgXFMwNN8hyJ8wHJ SoHiGG0ZEAulagJRhmwsnBkYmcDYzMAYgp/sbYMRkswM+Ngx2hIjbGbA37DjUf2luRh2zTDHAOYw DEy2zAS2YNgKbY/NGPZaqlkeizd4Kwx2iKVrVjicauwOYRnXAeUxTdgau/TQ5T3Azjbts/3EhuvW 8B5gjeVBXLA15n8/iNM1djuYUGuHmCa8LcwyiaF9xTxsErOrY1KndZFBbMNhWx9OjlHMMoiBSSyK cj/u3zNs3botDN4mRof19xJLfjX+LmEXZTG5MAkLEZPuEpTCFHcO4u4hMRMxiP7n1E/YYizK4zGu 20st2waT9tk2GHmXsUEO9uLsf+se7hbD3BzsT5NvYRJhXkuJJRsnB+u5M8ywdR4GMsaHN+7NlJzO gGLP8zCch72Yzv/wQYilh0mrYO2p3Y1atmzxRQrMzsGc3sTu/oApthGxdXQgs5UCFo9xqweiAI+6 f5x1JucUI2OxZaxXRCsFHvAYt3qAYU9OPn7VmX6IpDZTjP0KO1kpkGDS6gE/RZfsqL42NOhOCpuX /Lifx47LYRbFTjIwKI4hig25lQIJFublnM84zAs7/eAwWSmQYGGeBlvImMtO9clKgSZBUSQc1tdg MxlzopbxKwXY4QaZmKJl0bE94lcKcNhTp8w+C3/DDmN5pQChcwR6DGRsfhD1swGcLjsC5udBpwRG uDOtJ7aM0DmCapirwK4FzMWt7mzZrob9LGDO/3F3hq18TF52QDtAGltAMQwU2JWIvXzjfzohJB2a IjYvgn3/m+ZkWQCT+lm4SWGb33kwAUMYeXkF3SIvsxA2WeBHM2IIm76P/zo1hcU1aswAlv1roOzr AAkj6oA0+XK7a+yuY0LBDjHxWfuL9R8axHrPDGJdk9ijR0QVKmIdk9hnBrG/YIPY8bhtDnvcN9iy vmcQ67n7iiHHJKa0auy2MN3Nft4+tm7lYELYISYEo5juZj9vH9Pdn+eOYbqgng/IxIJ6D9RY9hVK FECbMIKBlH2vsaUW65bH6NiwKcw2iVm6lxkNrt0RbKrDXFwAYwOY0dj/RIudRwnX0WKbaKiWjf2f aV/mh/lY+McIID32r8LihFMIOy6IgRaD8A04ycJeSdirTIyfD5CwIZ+g2DAT4+cDROw1f5oO3qow R42J8wHiWoDUWoFmgClvJd2A6I81CPMB6QBSy0D1kRJg4b350/MBAvbfNIbTORwW3jtJmA8QsJsU FiynulFUC46AdtRr+PkAAUsn2DMUGKscbDx1y2S5CObuLeaYxMTpgq2wuUlM08/KYppT1A4wkBI1 dvcxzXVABqavl78+ILewxmqsxmpsayy+S5DqUfAvvupGXCqFGisffgVa6gUtbwOe7wAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image016.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSv0vDUBDH7y5tatKqwSqIU3GQCjFQR8FBBcXBH9jq3IoBBWOFBmqc6ubo3Kmj s7NDJ6c6+xe4uwvGd9fkQVvBhEfuc+++xzf33sf7Wxfk6RU7BBZHlSPkwDhFAIIF2c2qZRFHGbUI UTJIcRxLxsNFyVQIk+o8pboCdahXnFPRijkLSxCzCBzFfRU9q1UvApRVfT6pKcBBI7ysRbc+QF0c fBP8DH0+obggcGpXgd8qHfrt0kkzaNwAPLCTNbVvq++63cd9x1SR63neqjuV5PZmuIELKZ8Vhmwl 7FmZRJNWuLlRRTc7yhcZ5vKET/zHJ8rkvlRZ2ulTvO1onp9m3ta8kWfe0lw3me81x+Ik1AwG867m Y2C+k9mPOSX1OtUoOG9eA6VzHPpDrX+RSbQn9PCnfvL/HmUmm3I+fM623AU50KSnAzmhV749AyRa rkat0A9gMO7JkLpfe+J0X8ACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image017.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAvoAAAGlAQMAAACx4cApAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAOzgAADsQBNLAtfQAADB1JREFUeJzt3U9s41gZAPCUShQJQQ8c QAImR26suDAazc6Y2xz3wHG1WiQOe1iYABVkl07HXVWoh9XuXJH40zMXFgkx3VWbOrMVqrhM2Qsg OslLGbQBaSfOqFCnOPbDL47t956/954dP2tmZ993SJP4Pf+c2H7Pf96XNnC90W08+wDy7FA5G0cC +OEI7UjquiMcXqgAcYFuIwh6UsDrYfx6FSD0O64U6GD8AxUgLhAB3rutVUldf336QiUAtzZcGTD1 fa8asLMxWpHUvfC8te/Y8vmHA2GBCLgeSIFzb1gNCPu+FBh5w/a3LAXQFRaINtO+/9GypDJqjz4M 5PPHobhAtKONfIQklZ3d0UgFBDLAO5cD9u7pVysB7vmFIwOwJ6tfAMAhlgM+9qsB2LYVgKcCHsqB 21gKRKECJAXi/uDZAQJsz/7yXZg2IAzh8vq+oo26gXWMx5P/Pf8luy5gFzeOX3n95FHh+mWB4+h5 a69GYCdqPdHuXn3roDUD9q/WBYQubkSAc1IXEHgP8QFq79YG+H4Pd0atdm2AFwGHj93XrtQFYNwp Wf8TCOx97IGjuoGy9Z8GYNCQxPzMZPLJBsgjUtQ3gAEMYAADGMAABjCAAQxgAAMYwAAGMIABDGAA AxjAAAYwgAEM8AwCTRXQlAOPFUDoioDTpIAIOJ0BIxEQxvdKA08EzAdpRgUEt1kHNgGQaJxd2FAB 6RKIgNUY6Ipu91qi+vNYFgJJgRgQLGAY1/dVX5HvCabPvyJHCKwq6g+xsoAciFeO74rqz0NWgAAH 4snOxx6YrYQACad/ASsKzICeeLJDHkJLNHk+mFhcIAYeKgBxBA/k07Ey/wAAutTzi8qAnX/LogHJ t7swQL/lv1cemDDzzAPhNg1A450O5YDnKIB1emluAMA1OeAygJUHlGONNuSAcstUAVxGSg4YWFUB NtcgBwg7h8KAXxHw5dOVQF8BhMLOpSBwqgCwLONlFop1oDsMYAADGMAABjCAJsDkJ5v85AKAyU/G Jj/Z5Ceb/OSnCHB9TFaGHRUmVxEd7YDnYYfM1Y9f6wd8N76O4MWvkX4A4T6eXvpXBGw7dQDB/vIj 7I+GrX/YyPlTDUBo47MIcFvIQc7dGoApuRrvB320t/Ng5Sd1rAMbn+DptT66uuMc3GSaD02b6a3l PYx7EeBEQA2fwHXwRnSY1UftbzgH33voaAcQCkPsnXRQ+6YTvtTTDzgoCP/986sd9JnRDv52z9YO kPiwRV70Mb7TqQcYuaSliwC0X6z+woDTqQfoz273RAfsDnNdXR/QQ3MA6wYmNEBu6hzRt6mZ+ndK Av1LJBqX8hG919QAxJ+gARz/ZueH1YFpYyk3aaoTmKzkT2cn2YeqDoybXZufNG5qBLo2NbtkUkZW BzbxJHciuCmovxCwhKe5zYha7ZWBfjR3/jSKvtlTGXgQfT9vcFOm1HdWHWhifI8HmhqBv1kYD7gp E0sj8Gc72uxtdgr9Wg9g1QiQu9z0V0KC/soqA2QF0ys1eU8bQDbRkNuV6c22MrAFAFs6gZX0IQv6 ZVUgXvgtZgLzgZ56IN6A2LaC2aj0AKcsYGkEJjOAbYyY/a4y8DJ5OmYBuwzws23gzQwYxwA9S/aV CjgKyM9bSQBEnrKDTpjPowKcIBlPBgODGLDoCcwaUQBDUsCRAKczgNlu2G1KAeyQAscS4F4MNOkJ zF5RZCsSDIeYAYczIGQAZhBP1c10KwaY5pRpOFjA4Ua9DeMCjhjYngHskAxmw2YB/jruTlwAXgkz YCWuwbTXzAsWYIcgpQXglTADVmOAWWjm43CADQJwLAKcs7PwlEDYjAF6w2E3KRbgbjm5SQFHF3DG zmInKQCu5UUA/gcBkwLgWibA1IoBunVg2w0W6AkAMBYBgOGjegHbLglM5hcA6S6A7RyY+m/jn75C vRxmBRw9wB188QvqJcoKIF0AM4bSyQpAQ38JMJ7T9EzZIwAZQBWAttOFAE8AQLEY0AaBMXRTl84/ oDfNxwsAjaYAOAUA9jhS0mUG2eNmLYCfFeheVwD0+OzCgEcBlg0DDxOgmb3PDvZWAhNSdQC0ITPg EADYocfqwxayQJu2Ux8wtemLiAIAVwDwL5OUFAA4SgBqR2F/QLIAMMCTz4mAbQBgTygkgDMvMAau +mkB7HmBgT2woNaOAaiqpYGutQk2pwS4kwDUXKH2QAqMrSUhsAoAbMNYYCVPLy0n7UY9AP4KPAKH AahtszzQbQqBJgCwpYsAglH5ZFxFCmS7L3vkKAGC9E/+6roWwE8LkCvRwHA2bUC4hP8pAqwEyDoB LjeoADD9ND6BBuRVBdIC40t4zwaSUrQBA8u+bAFTImCaAllHzB5cFwG6tnPZrhN4Azvf/G4NwLx5 C8JljL4OnPrMADsBssM50sUWAuYH1MF0BaPf9IAzBF3AZBW7R50agaglcl0BMEmB7JCaPf8osJKj lshDdQKkv0RQ8lghoKkCmtNlskGJgDQ/ObtDzSTDcunHFJDmJ5PbfB7wa9yz/OTJSASk+ckiYBCf PgYeuVEJnaFx+cncN5/lJwuB1QSwYgDxQMH85Kkw/TgBiuUnZ59g/hUl+cnMUuW/orjAEPoEs68o TR/Odi9mHYiBIVYAXH5yBsQbbIH8ZKoA/IvuBEgvz/DA/NhZI2CVBtyswCFYQAAkzV6Z/OQtsAQB 0n4iDzjkoWB+8lZSPgekfX02JwbgZvq17DmTn7wsBLK6KZB0ngBA500y+clLiwB2HqBThi961Prn x5BCQLMAcEYB/nsckA8BkKwWCKBafX+P2smRJsD7kZU+n9woB2SnHclOY+FceD+G51QISE+c4L1y FuO3JICtASAja8FwygBwwyUHbNEZDhVpUy+898kD1F5XBNjOPYEABwQE6UZVgQB4VgSAjt6SYI5b SwLpulWmUedDkDvOAunWuQDgwYg+wC0FNMsDCAuvF2WRtHHcib4sbPqFEki6gUUBICoDzmKAVROQ HExwp8lVggWSA7pFAVQ34BQF+FOdogFUY4FkxiUAZtMvDPCjBiWh+n0MAVB4/pJbdBCQrFx+YKV2 4BQouWBoBUQ3S7NI2iDZYdGTBET3k/MAfLoFBwKfCoCkq5QdtfAhGtwlBWSprHwo9jQOWGEcHcEB 21UA8LNwQLx2S/SYdAjHtlBxuACAkifC0TlUxIPf+PHF8pBcycgDcRtRrkOT/94QB8TNKD8EWx7y 7ZQD4o5gsR7zDHyXB+zssXCg+I9knF0W8bKX6NBISBsLHrDIY4kOjYR0JXBAvP0s1N/AqyAHNMkj n0yhCkQeZONNs4CGeKtD8pN+egAZwgHgMHt1HIqTtHkAShQoIgh7cR6AUh0qBQ9AyRpaAbKPlWvr SgKkGeITZvQDdo0A+XpKNkXlALKCy7YU5QAgcUwrEC4nt4ZqAjCUvKcVgNIPtQIDW+tukAfGq5t2 rcDkU+BoNn0AlIZbDejzWcmfp140NQD8O6qfB60MaA4DGMAABjCAAQxQGvDld8KrA576doPyHmRu CTlAdTdAcYEOWEIaOMX4j/3x+D+3ng+O+014BqofBM8tIfcJrvTd1treg4vjXwkW9Yvrh4cfjM88 65aVn7hBLSFaBYGNPrLbuw/+e/wiAExfwNPheqdz310bXl9H+QLr1BL+2oOAMOjg2y3n5NW7fIIt Cd/Dgbe+EfTR2l+vtWEgXcKXAMAd3w463R+6v/vyq3ffBU5zvDXsn3vBxQH+/m//Dl1eadNLCAE4 9DsHx+47ey/+YReoP1y7FwFLRwfdCIBSStrUEu6vwMD6AWq19q7+HgTa2B+d+9bBwaObfwFSfPE7 1BLuuSDgre3377cut9vtnXz90RD7j0b+Rufgo9F9EZAsIQQMMV598/3TD8a77fZrLwOAi/3e/bP1 K/u9Xs+18gV2qCVcP84D8wAWLY7TJp5ef+6z2zfej4AxUMyhlvDWc+WBeQhGyQhm8CQAVdQOlAsD GOBJALLxZVoAVbdfGVAeOikA5U26NxXTuf/jlQPYf7iTj3BNAQxtOaBqTEPVV8R1dXnAktdX/jcZ pABU/+9OCXA/fZ0DFKMYokMvRQHEeTwAHS2UA2wFYGNpBKoDeG4G+UvLivrKAQXcDJ7Cxs4A2oH/ A76T9Cv2lMFYAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image018.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqoAAAH1AQMAAAAEe06WAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAOzgAADsQBNLAtfQAAB6lJREFUeJzt3TFv20YYBmAFGTIURdC5 A8eORacUyKD8kSDoH4iQJRkchy4ydMwvaI3OHTKmqBNRgYdMhbsn8Sn1kCk+Ei5ySijySkqyI1In 3vtRd7GlfAc4qKS3D86nI09Hnk8d7aMMOszO2BPK/4KEB51M3+uhrMp09hJj8/xYomya6nQPY/X2 oXoDspnS6hkSLtitV9dgVmr1Ncg+6asByOZCy2dIuGAPcFZ3cXb3AV7bUAuU7W2rnRBjs0iLbSRc dDC5rVJM1WnJIuHicFDbEmWV0GILY9MUZ6WEWZXeFygr5O3gGsZqHcKs1jd3oTeiZKMIZ68/hlps woY4+2MP+tWm51uYzfciKExlX9rY+FIb9lWoR53G0oa1h1vV1h5ONLPMMssssxeLTQjsdHBowzaP Za1ZT7VtDM+yCFubg3yZ7BGzWu8zq/ULP+wvc/8d+2Fl6IUV7tir82zcPIlryf4uu47YfJ79TTbP DQlsMPegLxrZ2ZjThm0cy3B23PVS2yp7mDWFAw2zo3n29StnbDj34OjfdM8NG8+zOk+33LDDyqPs o6NGqLEjR+zz6sP3jtiH1YfKUdte9sNeqT120wiVE5g7dhzUnnDDjvywcdcLOwy9sDv1J9ywl7yw +eX6M5/C8cKYA7PjerdtnJfB7CioP+OktsPucjapv3RWrOzizQsn7OJNRRfseKEjOGFHCx3BCTsM vLCG200uWMNtYAfsaPEdc8EOFt8xB2x+djQ6ZUemO+yrs8P6YO6EHXe6PljzKoNV2XHH0L1WZ+NO 6IqtnPBNb9gsHM/NluxsXhlCjJWdG8tgdmiYuq1e27whWWWXN6uBjY0ddWV2x9ijVmVzpLJ0dgS0 bAt2aDi7OmB3uj7YHFu/RGVNA5cDFmtaMos1LZUFm5bKgk1LZcGmpbJg0xJZtGmJrOEDsgvW8AF5 Kds0MNTYxSnNkjJqHm9q7CAEWVptF6bMDWxgy5yxi3NbJ+zY/FljVRbuCDQW7gg0Fu4INBbuCDQW 7ggkNoc7AoldvHbihB1Zk63YhWtzbtiFa3Nu2AGsktif/bB4t6WwhG5LYQndVqex6XKAmbUGP5VR B2Yrd5kshVDb6u0gC2v5jOCfHdpy7djntlw7lnCQUdiHtlw7lnCQUVjCQUZgP3pig3Vi8VNC7ofN /LAJiQ1R9l0c+WAz2cXZGFV1KkMvrAhj4EKRVxb4tdqwjTe7q2zz2o+2rGpe+9GabV770Za1rP1o zTav/WjPNq79aM02r/1ozzYu0rhwLBRmdmPZuVWtSBhl5yavSBhmAwobzAb0pqWJ9VtySNh8F9NQ gRDLzcIoS5mzFGGUPaCwBzBLLMwSWOJZA2UVhVXnzaJ/AD8Lb2YjeGIlhZXMUti3FPbteZ9qNoY1 XVJ2wH4wPOeANZ3hzWzlTxxs5T9DeMnaLEFgTwxhM6sorDIcgUvalsJKmI0DL6yMLgArYLZLYJWh Dkva1pBcWkzX5i7uqYbZDWI97GElU30XZKPi6E+fYKxS+THIClEcqvcwNpWZ/AljyzOQ3MI2m0pF to+yodbH32JsFqXyBsa+L37EFnK7fdDJQ5j9QGDHxRgHsuWbFYFsGiqxZF1wvbwrfvoptoeVKljk amRRXk9Y7IKVjNQhOKPtlz/g9k1CwGwY4mx0+N3fGJvr+zf/7PfAq3bZC+hWQlnSX+9G6GZT6Uvo XSiLenosBMzCu5mpp29EhLICvrah/jqGr4imuzh7/TbMjm/B7OiPO/j12wi/wBPqc2c379o4s8xe MDYOCSwYLlhJqS0Y9scOLVt5VAoYLmvb6xJqi4ULVvRCnAXDZQe7RWDB8JQFboGdrvbEwgUbUWoL hgvWspVHtYDhgrVs5VEtYLhgLVt5VAsYLt8ybDnHrOBrP7DlHLOCr/3AlnOcsvjaD2g5x2nB135A 6y5OC75IwxO7TmMZs8wyyyyzzDLLLLPNLGFehoXXsRGYZZZZZplllllm27GUrzZglllmmTWEz3Fe 1rq2zDLLLLPMbiabMMsss182myz7h1lmN4VdHv5M87JE/3OFUNsbQVNtK79XSGCzxkb4DGxEYHOc 7RN6Qp6eN/uAwGabym5TWIWyS/uMiU0JbC4JbBqhRxmBLR5sIHuSlHsjJicQe5CUfy2eHNjZuGRF sg+x+yUbJlcB9ofyq+uSyxA7SMrtLGMLWz4x2b1QxiBb1EFHdnZnfjiysJVvh7lqq+03k6YAa3tn EkYaYZJMHkLs8wRlk+lLRxD7YvrqIzurpi+lECumr0o7u/wfA9sQZpZZ36yksBJmBYUVMBtQ2ABl c/EVzp6F7bU9PCHU9jRsZ/uKwJ6G7ewzCguGpyw+LwPDHmsrBYHFwgW7fUBgwXDBPvh+D2fBcHmq kU8IpxosXLLiMYHFwhP2EYWFwpPzbY9yvoXCE/YehYXCPtkWgw6zzDLLLLPMMsvserL1ffItYZQd UNgBzgYUNoDvl7XeJ7+5AqGuFEt4jm0svE8+s9OS2iPzYZRdr73ceZ98f+x67Ty/Xizvk8+sQzYP CIRpU30z+4HS+02b6pvZlHRQwawifYjZRVnCFywXbRuiLOnLAkybWTtgTWEXbISylG8B5n3yPzf7 P0ooz/xNeBtsAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image019.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMUvDUBC+u6SJrQVDVRCnUlB0qKi4Cl0dLNYWN4eKAQVjlRakDpIujqKrk4t7 f4BDJ6c469jRsbOC8d2914BtF194yX2Xu+/7cnnvb6+PIKvnlmxIc/RwiBxYB6huMC9vU2qniSNb bUKUDFIcx5JZwwXJbBCa6mka9mWpZPfcnIqWnRlYhJibwGNNFXXVDl2AgaV6TE0Wduutk1r7wgfo i6kv0h28CqJYRM0+R3tQcTiaJbArDld909OPrr1nO6Qur9oOjhpnQLoXYUo9NzN31rXDJc8Gh7SV Yryd4B35oqLMYYQXbMVbOw38Zr7sX+X3G0H9HKCjFUhcDhKlG9RK6wnzpc14NcE5ZLxilPqJkspG k5SizvBbtBIZpg/qWsz0OeYZ/+k5pLIwtRJ8ixp748wTp/zXWUhLwP3HkDF/OiOnQYZpOD1wBb3w +YmQqFBtN1t+oGYw4tGSul/xHmo/wgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image020.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBC+uyS2aQtWoSBODwexQ4t1chHExUmHtos4VRp/gLFiA9L/wcHZqYN/ RodO4lBnF4dMztK1aHx3eQnVomjCwX2X+777cu89Pz3cgTzKVQ64nC3UkRPrBgEISvLV0eESZ7YO QpQKUhRFUqniklRqhKY7TwmvQMpR7qLOVufmYRkiJkFR46HOBjrCLMCLlsmbngLstYLTZu/S076Q Oyc0fI993vIA0m+x0fOPOudAPL+iq1oENnJX1jZwyxhiXv/jdx6K/7eUH9JBhlu3Uly2GFdkExMK Uz2u2lqveeZ7XbXvXat6x29dAPQTR7EyGiWFh+IsMEr9PyvNenx1eL3tIMFVO1ZO8DFNTwqnd/Av z4/2rnheN3jTurdjXJrd7j//YSfLpFqKTxzG5RSPZS9rM+eIP5z/V+chOcJvQ87cqpzcPDFqNIuQ ETTgZY6QaKXR6waeD6Pvni3p+wSq43a3LgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image021.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAc4AAAHeAQMAAAAo/nloAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAOzgAADsQBNLAtfQAABr9JREFUeJzt3M9vG0UUB/BIPeRSNUeQ KDVHbohThAoxd/4GqDj1BKmIkFVtne0BKUgIfORQqhzyB3DMwV1vBYfecCUOIUrsbUFgJGqPkVHH 7Xp32HWy3l3ve292Jklx6IzUZP3j05fsfO3sj+ddErpjspQs2dp08rp+1Y/16Y4+/STQph/q0WfR v7vqNBC19ZiOYBqKZkdsWUEI0DAcsJgKpKpdc8Rn3IeoqHf5MFraQmiLtUSd+8XIRNQ6XI3pTYQ6 7JJwHg9Butvij6L7bYQeeC1xB6naPqIuQnsR/QCh25tTuozQttua9BC6Xuf3q9HcInTX3Qx6T16B aMjqfKoQWnM3n/UYh2jA6yxWyOSEvlv3HzAOzavvH1ELpkEQ0T2Ycv+WF6s6TP3AvTpe7Y0+B2g0 oxSNZs0XXIiENnLUnU6pg1GPC1+IDZhOg/QjSllMayA9nhfy9RoygmJBPKZtgiKTk4y3CIqu4fyA KLqGo5/Wpim6huWUWMMyuovTSfW/oOPKOaPDFZpi78PxsGlKpElGf47fUfUoe2QLbEjot/rUGqJS RgN9Ot2gUKfjJXhcWFQqex821FBDDTXUUEMNNdRQQw1dKPoYp2GFpsl+KUSXJXQFp0tHdILsmCV7 ZuBj786OhUM7oY+qhbtmVS9MaFq8KxnhSoYCe809gto0JUeGEkcINCgRMBFkKPA8n6C+MnVLUmDN 2bPHlKvOqPIPHFa0aemqnKD8BdL0QPzZ0RFBRzQtjsyZA2X6qTYVg/NGO/p0X5/+rk/T8ZJS1WHo otFxRZtmti5UKUsXAZo93VQYD0nqewRt2xTlFPVcigqKuiQdVrQpcwt3nQ61SVolaDddhH5Xqurj dPF8vHIMNVRGidORFOVBx9Wkvt/UpQG3PNU9wYSyG7o07Pqe6k7kMRVr2jSsa9PA4R5xNp6ifkRV t7aOKe9wV5Oyvjb1+iNbk0abldo0DJU3Smc00KZCfVPYUEMNNfT/Q2/PDmhfzNPfFpQ2PB79pYm/ 3FKmLvNDEX+ZKFM7KatMvxFJWWX6tUjKKtOvwqSsMt0KkrLqq8lPyqrTZFrtQ2WaTKu4Z9KED5Om ctSkyaRpjpo0vaRpSjdUpiP9rIA8TTiVpgmn0jSlzRhzN+Vpwqk0TTiVpgml8jShVJ4mlMrThFJ5 mvDVJE0TTqVpwumipsnvIVSeJn8PpiXSxNswLZEm/r21U6ms7Ayfvz0OKsU0tVZwum5992TA77Kb P/VusWKaNpdR+pRZTp9zx7O6zGHFNOH9TSv9LrcOeK8uao7XZLcLT8j1N+Wr9rvL1i/Llfr9Kc1U Pf6e62/KjcZfcdWJqLd4niYj19+Up72Y9rkVU8sDqI3StjPgTn+wcY9Zg43tIsWP+ze8iLauXGn8 wKy//7GV6NG3o1lj86+G6UP61J+js9OrKHUx6s3R4k07WRjq0/mqWzIK9zedsKoC5adHXRmFm5Re HB3p0/n430kstgUD9zfFw5dRuNPotCg6UMptGQX7m+LxVErB/qZ4PJNSsL9JdRhqqKFnQKleJwkd edqU6nWSULatTakT7rKq7jmjQ1ubUsNQQxeImv4mKTX9TaWo6W8qSU1/k6GGGmroHM1eTql6FhT8 XPNJ6Oz8ECd+d5jOzg8x4nOvMOVpWVXK0rKq1EvLqlI3LatK0/Vrq1KRllWmZcrCNCxT1qTJpKkU NWkqRU2aSlGTplL0XKcJ7zSCaaasIs2mSZFm04S3lYA0m6ZGfK3XYHaVCBnNpqkhOFOg2TQ1BPOE PztFL6PZNEW0y79ce2P8fG2Ny2k2TTF9urHfvn5zv1uCZtM0pfzAW28eDErQbJoawnP6fM+7trvX ZyVopmxC3199ePHSipRm0zSryveCElXzaXKbHbbb8mq7nRI0nybbuvtg9TK7fvXAU0xTuHT5ozfH O8M/J1dL0FyaQuFFWXKPGxKU0hRTL5rgcjSfJiFImrt+01yacgOgy3iaZBTvb8rT24Un5PqbxnAZ rCre30TeFGR/k5Ta2hQ/7n9C2uX33nt1stmAKdnf1OXNw95GqwbTbONObivgiEav1Vr8rpahLkRz WwHxcx1mH3RZJ0/tZGFI0xuv4TRbNXNhg4SuN+cp3N9UrNplzbi3T161QJuHbNXh77Rhyin6xa/D XWf8vCqnuY2l+Llh+j+mv2ta6YxoQNIRRaGbcH/TH1mLbcHA/U1hGQp3Gp0WRQd8/SavDAX7m4Lt MhTsbwqvlaGmv8lQQxeVjm1tyl1tSu0/y2hVm46JxySUuFKnjJ6kv8nWplQ3xEIGkaT/AsbCAE1R lHL8AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image022.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDQBR+7yWxSVsw+APEKXQQHSrWSQShm5OCbTcXKw2oGCttoHSr/0EHJyd3 F3Xu0Ekc6iyISP8CEQcHRePduzRIClovXPK+u3ff972Xu7+7OQMeLcsxwJLRVQFloF2geME07xpi WiQjXUxC5BWkIAh4ZRFneCVHGGanaHAuTY7RsiZENDc2DrMQyENgC9wVUUfMvJB7FDSpMCcNG2V/ r9Q8dgEclKbeSZ2QI8OKWVTsU3QJNVNGk7Sj10zp94POv1RuG9kzgV3a99y6s+k2nELVKx8BnCgW BFN8l5PP2qkpk5dC/IR1xrkQ96lhSLwQ4TeUeB6UYn9kRWL/L5Hyrb4OP5VXtGtdYXu4FhKPXWx6 u9VDoEEFio8iZ1sJmboW4ZwmcTbk637+zhf3V9Py7O8V4r3FP3sbd/ZgyGtR8Qd4lSv1o/0DUjje U/xnTx3cBsVkD3seqYcWa1YgGd7JJN9b/rkhpw0JRh1ZUg+JMsVm3Xc96MU9aZz3DS0/bo9sAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image023.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSv0vDQBTH33tJfyRNMfgDRBxKB7FDhboXOri2iK1TEak0oGCs0IB0EOl/4CAi Tp2cdResiyDUwclFxLGjs4Lx3l0a+gtMuPZ97t598/1y9/bydA3qSXY0MLi420QutEsUP7AgFyNi GMSVLgYhyhkk3/flzBouypkcYdCdoME+i4RyclZUK9EZWAKfN4EtuCuqBzG6FsCuJvYEPRYUa95+ pXXsANxKU9+kdvCTll/MolKfpz4WZDUnqrMo+/2hzq/qPUfpmcCuHLhOM1VyTlJbDbd2BNBWKghx 8b9uFqhicXMm5Oc482rAJbyIcKTMzoANGl33kDkX8rLkKihHn6EjMdub5qgXOCKZ7yt0dkXtBCv1 A77BR13xeFb8N6tSpjBjUip7IeeNYd7WXokz171BpqI+vF7CUxrlKjDX5VmNnQKJ1y633L3GIdD0 pAXSTW7NhvwRZc6H+huaWrcnk0/Rn8z7HlP+zOCmmfI2yksSaNoQk3TPwXtIlC63mp7jijMb86zJ vj8++liEQgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image024.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRTUvDQBCdmWzUxoLBD5Ce1h5EDxX1KkLuoojtXSoEFIwtNiC5SH+BePbU/gN/ gAdPnurZa39CzgrG2dltDlFwwyRvJvPevN39eH97AlnajxTWDOqfIzDwNpBfsCZ/fY4aGaQ4CFEq SEVRSGUH16WyR+i6F2nGq1OktL/MaHNuCRpQGBKEnL8yeuaYskTuMcf11OG4m152sn4MMDVe4JMs w6ymTGyhVV+lU9DKoBUCpZXx+0Wjb9v7iMaPIgg7V0k80CfxnT7rJd0bgJFVQVjg737w4B0o05u6 fEhjtHlVEf5RJPGXl8r3GInybqnckFPaLvOWTNqSHVYmET9hO0suetdAM8dWn0p+LnqHv/j4J7/q b0hHYPi3ELjzD+SOZKNOM4R5yV7MrU6QqNnOBmmcwKTqyZO+H6AHw6lYAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image025.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4FNgZeAEsQpDGUEM5vOMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh0mB1YFPCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCy9oB4fAwMd4DGcEPV8DD4 JpZkhFQWpDIwKDCCXPCbacE/iDsnMIJdwcQgEJKZm1qs4JdarhCUn5uYx8DQCHKJLlCeA0gbcT1g auYFKdaE809wg/gacD4nB6p8HQuqvAYzqrw1E0Qe4qIHcBcBRc9gc9EZqIsYwWH0Ae4yC+YNPCCT XsD5ZuwQPrpfGQn6FWIyI9yNNmCTS+B8ZbCfK+D8Dg5QxKSUwPiH2FDVf2JB5a9nQuVPY4SYJ4AZ K0xAKBBcmZuUn8PAhN3nD5j+c4KU2sL5O1lBfF2oeQf+4jcP3b9FzMsZQEo/QfU/INE9Cow9YP1L ofwTLA/Q+DYMyO5DiRki3PeAaSI4DaUwcEHTNhc4/YMTMdRMAQZ2MG8PKGLOMDIxKQVXFpek5gLT FJqbmcHqAKLKjE60AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image026.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61Tv0vDQBR+95L+SBpMEIQiCNVBdGih3f0LxA627lYasGJssYXawUHB3Vkduqr/ QpFMTnV2tEPFSXAQF3/Ee5f0MG0RCyYced9973333eXd/d3tGYinbboq0yiqbTDggZJBAIQZwUb4 0JAilQ9kTMww9DxPzGRYUsxkkQXZCRzUGeiqbXOaR4tRE2bBoyKwOHZ5dMXHpgmww2USQY4Ba6XG drFVs2kRcvCO7S/f5ykTLhCsYsWx66m83UytV53SHsAROUlzPs6/Od3FhylKXpb4Uie8JHFVC/Na LMxfY5i/YT7vO+r92RETZ/QinTXVkwgVZUeU+Gx3nFJX7s1XYoFSUjHEHt/GKU3kKceeVKrJS4/n Alf+weNF3Pc4wK9AuA/Df3ZSzy4+G9RmleIAzyVIoyH5w1iYL0eJP5B8DsP5q+Dz1mjPIX+tQsvZ qu4Cjt+pi32xflrifYXwSqDnfv6uN7y/eeVY/IPHoL43oZ+m+qH+XD900n9Y38WOuCFl0IObqYvb Kxo+0LQgJlCHDrrLEBcKrXrDdniPDHlSRN43hRYR8XIEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image027.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC31SMUvDQBR+91LbJq0a2wbEqXQQRRTaUVAKLkJVsM3gWiFgxbSFFmq3TgUXcRRR yODo0B/g4ORUJwcHF90cHJwVGu9dkqOtxYRL3nff9+5973gvT49XIJ6O4SigUpTdZhQoPcY/YAh2 ii8VKQrxhYyJHYau64qdNTYvdrLIfHUMg7w4OkrHSPBoMTwLC+BSEugcP/Dojq88L7Kj8BxfE4fd cvPIbNctgJ4w9Y1eBj0ZUXGVeaen8IOd6RQledRNkN8fdAae9oIJzwi6WbGtRnrPaqWLNbtcBXC8 UxhE+T+n5fE5ReJlH5fZrU44J+oTX5mhjEaluhRkbGleRqC4CQUKfcwF1yF/9VLbPqydAHq1UXTy NeThNUknHksPm3OE65IvqMN8Hq/DhFug/+16Qj3m10OZ/54g6YrE4RjhDYn3o6P8OvN4429//97y eKemoorOTNnpQOCmrJSNEz6Q+Dwyyls4yheA8Knv7G3YWX+Ss74z+U4usThNJ31K3FU8rPnTqYkJ FoPl37sOEYHuaeb7DDFTajeals0rj3WvCN0v3wKTeXYDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image028.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4DrAwsAJYgUGMIIYzEcYGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MBlgYuISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgXEDlwMDFlAY7ihangY fBNLMkIqC1JBloBU/mY68BfizgkgC5iAUCC4MjcpP4eBCWS/LlCUA0gbcSky72YGKXnKANH34B9+ fYxg93+A6y9niWQBKbWF6l/wj5C9EP2MUP0HmJYwQfSLotkPEmUB6g/JzE0tVvBLLVcIys9NzGNg aMTuEiNGBbBL/OAu2wn2WTaUL8EsyIHKr2CD8EXRXE7IZkw/BHOC9JTA+StYQXxHOD+FEVXemwHE r8DwMwOJfi5neQT2syGGHxhI9sMZsB804fz74NDSgPPvMqLKf2CAyAtghh4R6eYAkwg7SH8WAxc0 FXOBUzrY4VAzBRjYwbw9oLxxhpGJSSm4srgkNZfhDLofmMHqAFzXaLeeAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image029.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTO0sDQRDHZ2f3THKJ8VADYhUj+CgiUbASJVjYKaIRLFUM+DpjSEDS5SOIhaBV Sr+AnUUqC9HawialNiIWFoqeu7ObIw8Rc8fezW93ZvY/+3i4v7kAemrRsgUhZeXXmDL4AMoPxGjU ki2EyhKyIWPUw9DzPOqZYAPUM4nMeIexHhfBslWL9kprpKsHBsFTQeBIrkrrSrZKFGBauoaNTwQW N4s7mdJRFiDNlKgP1BHqSdCMSaaz9+Mlpsnqk5YQSu8nVr617wkjzQhOZtfNFuJL2eP4Ss7dPASo 6CwMgvI/ZQN/71bOKZ/fbMXjPlvEYz4/BprHX7oax4fwlimeBK0o7f1XEVJ9r76yHDsXKmjKcMo6 E42Zax3UqjOjyeSKBa4z1fke9ExO+yqifJ3VkruVOwD8XSnwp4hynTUcEzVag6TJV/36O1+rvlO+ QZW+tVXKOlzDUTZPmYqGn0Smidf5TEjxoc9x2s19aD1PrMM1Bp6nq7BdrHPJbpwZ+FagkWPiGZt5 GTQ77Ur+tSdzQRW/5/Owpdk2t82mG0mHx8zhQIDoWgm/Y4iJ1VKhmHXhrrVGTn4/VFoXV0YEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image030.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Tv0vDQBR+9y6pbRRa/AHiIEFBW6SiTi5CBwcHFbSCi0vFgkpjCw1KEcS1WwdB EIQidHNwdFBwcrIggrj2TxDBRbH17t0laCu2CUfe9+V93/tyXF6q92dAl22VTRaSVWmFgSj4OwMw YIDemmKFUFaGWMgYMQwbjQYxk2yQmGlkursbPV0Plk3b6hXVWCAMQ9CQIogIfCeqS7FqYtyiaO3W PT2wlHK31wq5NMAUhfpApZDXCE2MM+Xej314SFUf3vJDn1vwuQWfu2EepyrJFX2uqLl9Ps8Vt8Fz 3JtuN01n2nVL9KjuWfOK/042a157ThA2FOdVknsOyW/6xLsv5V2Sm4fijiQLzmY2A6j8EILiOWM9 8RNDtryB0tXq/+s4ZX319cfskfQVH48TntA4alZ/vY+aMcJxPa9cb5dTzeNan+CjdB7m6BT91EvW EPq1HSedt5fTB/Zq1kntAZz+nTzBz4PyQG25Hq50SQ+3xRnaOLdmHA5KUczH0+Qc1c61jp2bM19g JiBFMy27xzrcvXVT6nd9fAQKW/o/sehfomB6RgS6CN3IzXpgiCPJQt5NO/DQnJFT3zfDUeMuAAQA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image031.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTv0vDQBR+95L+bjFaC+IgoUNRpKKdBFFBKbjoYIubQ8WAFWPFFrSLf4OzCLrU oYuDg0vBTuJQZxfF/AnqqNh47y7J0Iq2Fy5533fve++7JPf0eH8GYugx3QchigY3GAXKO+M3SIhV H58hpEjlExkTDEPbtgUzxUYEM4PMyY6gq4ui7tNjQzxK+QdgFGwSgcZxk0cNPq0owDMvE3FyorBa qOzkqwcG98XI1CdKBY2k6Jhmsvow3rBzhaI4bioyIq7ocUWPe1FdTkbE1T2urlKHL2x+yz6ntBXk l5armlulPUDZl0GQPzPhQ+UqQCkfIHVW+28dCt9vnl5niwF6SZM1iR/UV1GvBi6eEzjt1L9s/+dL 1kdHb2HKT6nzHl5BiRMd9YhVeb180TTK+ppxpK+XzMI+wN3vzi28Fp93u+Li2zDVqHjrWSCcdTpZ PXfq3MOssiA0x12eoW/P0xESTXh4WXge7/IIfXpcwpMQiTIOHsO4T2Kt+z338F9YWAySftfDF4rE Yed8hMUZEkadHhoEBGrQZ2kxxGSuWq4YJrQ6PSsi7wfLY78x+AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image032.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51Sv0vDUBC+e0naJi1YhII4FQepgj9aXAtdOlbQdnDTFgNaG1toQLp1dxFHp4D/ gqNDXcShzo46ugjiKja+u7yU/oBiTXjkvst3333vvXt5frwBfjyra4BJUXYPKdAeEEBAiv8acpmC Il0ugcgZFL7vc2YTlziTFajYcRHWJUTX8KxFGa1GFmAZfCqCpMQ9Gd3JdWQB7EhqXHESUKq6J5VO ywYoIDG/Re8n8HlFDYR8k+WOU2s2QFD/DZmNyW/OutbqGlG+IKjzBrPrkP1/DutBe40RNT/ERRHg FOsV/BE90KVe5dSx2+ld+yK933Sq5wCXoaNAGZVSC2/ZWU7hbcNjnFXKY05nKk97fjIDpRB/RAiv DTEwzqhOb4P/7qEm8kawh0klnNNzBku8e1fhd/1wDB9oW6x5NnU6OKdn0BpRGsZjN8RuZLSTvGEg XJyaGPzjxKzrVF8HS82vxTPOh6s0kxBldE9G+ijESrnTdm0H+pOeNeb9Aj29B0SYAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image033.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wHmAhZETxDIIZmQAMpiPMDIwMDGIgmVZgZiTCcRiAWImRkawCCPT ////wSJ6jBJgEUMmRqhqbiaYPh6mAywPOIWALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGsVEC8AWpcFNIYbqoaH wTexJCOksiAVZAlI5W+mA38h7pwAsoAJCAWCK3OT8nMYmED26wJFOYC0EZci8xpmkJKnDBB9D/7h 18cIdv8HuH4jRn4WkNKlUH45Cy+Ybws1b8E/Qu6AmMcI1X+AaQETRL8opnsYWID6QzJzU4sV/FLL FYLycxPzGBiOYHdZOcsGsEsMoCYtINokTDcpcYI0acL5phwgvgacf5cRVf4DA0Qe3Q+MJPthLTh2 MqF8CeYV7Kj8aDYIH92PjCT7cSXYTyVw/jRWEN8Rzk9hRJX3BvuxAiOeGYlKNweYtoFdnsXABU3F XOCUDo4cqJkCDOxg3h5Q3jjDyMSkFFxZXJKay3AG3Q/MYHUA09tfQ54DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image034.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUv0sjQRTH35vZVfNDXYMBEYRgIQp3arxOPFBQuxPxB1iaw4jeGQ0mcJfiWsFO 5RqtbPwPBBsLCxEO1FbsIipaKIiV+Gtv5s04ZKJFkrDsfOb7fu/OnhwdbAD9JqN5FwJytTqEcsHX GQCDKKmuuAJMrhxxMUTaQeb7Pu20YwPtxBlq6xB78wuzvDsZjYhVS0UtNIIvncATvCdW2+KKiSR/ hWlI24ThWyI7M5ZLJwHSKCt4Ypuvqs4VpCoYeGOzqWQmNpT8FRtZSCXmAU5lJZ+FXiXuXUHg5/XS uN3wn4jkNsMrdZJbDU/X2nquxtYvXVt/cGz9mNn6GSpddZAvuQOkmd6ZTnacq4B06tSRev3SZ6Ei oY6UxkxYOnVp7nTTxHGjL4OtL4HSPcq891KQmYm/N5pLfV+YA/Zx5Ql+XiVNLzWv8W7Kd294GBR7 72f0QfzifhZxkCazZSbVT/xVx9t8La9e4CeVyr/4mWGZk95xLqjzWc2t2ESdZzVfOx0WT/B9T/JP wzfVhf4TfC1kx/sCdrwBsON9clS84vODZb59wJ8j8jBPZd/YiRRmAn5bY/NRUHKf4akK23/Ote3H mc09VOPvd88QS3ongP+jc/zD8GPY5jhXHNTfmyB9k+gw6ZweVBLtysIPkbHm0Vwmm0zBYfGMONn9 B4p/m/NIBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image035.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSv0vDUBDH797La9O0YBEE0aU4VB0UKzgK1b1FbRHBxYoBfzRWaUC71clRcXQq gv+Bbg6dnOrs2tFFENei8b3La2haLDThkfvcu+/9IPf+9noP9LStuoCYss43URn8CQEYTNCtkCfG lGXIwxDJg8zzPPIs4iR5Mgx1dJx1dQlWF21rXFrpyBhMgadEkJTclNazPA0LYEWGxnVMAnIl97BY O7MBsqgiO6z54/d5qwow+SYLNWe/Ugam6i9Irym/y9YdL3MV8g2+rvE7XIfU/1egB75OM6zS5B2W 9Xr0YEh98cixq6m8fZHaqjilU4Crbgd+JtSZKvhInSxrXhIPxBmdOdTZ0MyDPZoxJZoPeNpUPBfw pwjfg/Dv/crtoDKOONMs5mkGV/OHsRfiHZ6LKj4JOI0+98+MI898TQt44Hb5xuytDNwVYd41FF8G vA2K1wb2Av/Zp/DkwDciSn8Mlt5SizaZfp7OmYQo0YtqtIWMzRRqVdd2oNU/E6e4P9For9J+AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image036.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUsDQRCdmb2c5gNyqIFgY0hhpxh7MY1aaWECFik0wmEUz0QSkPgrrK2uUf+E RRqtYhlsbWIpqRU8d2Y3gmdA91hu9u17b2aHeX56vAZZoVtWmORoVEPQgTpCAAdycpvQO0kcOXoT oiBIURQJsox5QUqElp2msS5DZRW6MzpadLMwDxGLwNPnno5u9D5wAYaan7acDGzXO41qt+VrDtcC 72QUvIqScQmN+xyd06XD0Szt0a0zZhdibLTsfc0x7AG9Oj+dBvRm71q4kTDYOGJsyzVYDbIWG9K6 4g59UPhp8l0hd8Ah8KrHgd8u7PgXhd1mUD/TLTbZCKb1fzX1QJsJ5lYh7gB/OCh50+jbqYF3ikUl 6/TybyeyTso65Skn9a9It2M1kf68Sjc4bJ4CTa6kh0WZgLVfepyoj+fv4QKw/gRSdhZSMi/yEOvp wZSc7nnC+khUrHTbHT+AfrwmJbwvUTJxluQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image037.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSv0vDUBDH791LbZsWDP4AEbGhg5vSdhf6D+hgCzq4VAhYMW2hhdL/QMShswo6 OPgPdHNwqVMdxangIig4uCkWjO/uJRFjoQmPfO9y98n3vdzj/d0p8FU0bSmSpBrbApSQRwLAgHl+ G1MriaQMtVAIzgj0PI8za2KBM3kUfnUKg7402rJozii1MjUNi+BRE1gqvlWqR5EJ8KDqU35NGjYq rf1yp+EAdMkLfKHuoCvLX1wVmj6HZ3ARIzWLPcwYOvchclLnhmJXBgQ7QhA+4VnV6Oo+nsu/9D5e +e9KMJI6FyjKvcbohEZ4+a3ZXUEnYCBY5arrNO1Np21v1d1KDeBYkxES6lkwAU+SVNvy4x6+GBSX QROfQiJMIErez3tI3sG3BDXlwvgTKM5D1CtM9KrJkv8CeV6ekko1qzWffS2W2HWB/0/kHFDdVqnj 7tUPAcd7BRzGqb8dxhn2evCPB2N5vw6DfuAZXKeh4mkyeeJ4qz7TgjhHNzSjA4GYLXWaLceFQdSj 5LofgdnUziYDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image038.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSPUsDQRCGZ2cvMbkEcvgBksYjhWKhxNgF7Gy1MAEtjXKg4plAAiH/wDK1Nim1 EyRgYWETq1iKjYKNvZ3g17kzu3diImSP5d6ZnXnu3b19uLs9AR4d25UiSaq9KUAJeSwALJji1Zia SSRlqYlCcEZgEAScWRTTnFlCYapTGPal0ZUde1yp2XgGshBQEzgqvlGqq+a2DXCv6lOmJg1rlcZe uVXzlBvyAu+oO2jk+IsLQtMn8RQuY6QmsIvLls69iVWpc0+iJkOCO0AQhvCianR1Dy/kX3oPr8xa CTKGHirKfcXohD6w863ZbUEnYCE45X3fq7vrXtPdqPqVI4BzTUZIqHfBBnxMUm3DxF38tCgugyY+ R0QYQZS8n9eIvIVFJuejOMuuCjDoFUZ61WTJf4E8F+NSqd1q3bDPRN7SbGf4HFA9Tqnl71QPAf/3 CjifoP5mFM8AxQdDPPiX9+sw7J/jO7gCtrlNNt843qphOjDG0TXd0b5AzJVa9YbnQ3/Qo+S6H+uD HE4mAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image039.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSQUsCQRh9881quiu0lEEE0eKhW6F27ifkISW6dDBYyEgNFMR/4TkJvAQdunoL 8mInO0anoEuHOnULKtrmm1kXUsFZhn3vm/e9eTs7Tw/3FzDD8aRIMsgeCCggOwKwsKIXY2omiZGl JgmhK4KCINCVbbGqKzkSodqhcV+KPAlnSaHN+CLWEHATXMUHCvXVHNjAo9I7oSaFvXLzpNQ+94EO Z8EXmQ4eGb3jljDuaeqiF2O0TH3yLFP7FDlpas/iSI4dvAkHETq8Ko1RD+lS/ncf0lW4VsSPNLUx 4tp7jE/om3q/xrsj+AQsgluqVP2GV/Bb3n69Wq4Bd8aZkFDvvA0q2KxthrxPbxbzEozjS+SIOY5S f89H5HxIN0luykbc1al2MJkVc7MaZxllFgluyuu/wjwTlwo1KrVQcS3WLaNwp8+F1OMW29Xj+hlo dnZQV+/QivgGmJ9O+WGm33TitL6Tu7DD22XrG6g/PfR0saDZLd/ZkSDKFNuNpl/FaDKj1Lo/2v9f JjYDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image040.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSPUsDQRCG3529xCQX8PADRAWPFHZ+BUvF2kIJJqhlohyoGCMkIAF/RGptLPMH 0gW0MFZJKVaCjb1WgoJxd3ZzYBLIHsu9M/vOs3N7+9J5ugGPvOtLEdcqsy+ghKwJwME0r0bUjJNW jpokBGcEdbtdziyLGc6skbBul3p1SfJl3p1QajE6jll0dRE8FT8o1VDTd4Fn5XetJ4mdQuUkV70M gJruBd9kKvRI8Y5LwtCn6Bb3Ea0mqUFbjsl9iYw0uVdxLXsEv48gLOFdeYy7RU35n96iR7uWxZyl 95TOxaP6hH7o7tewa0KfgEPwcqfFoOzvBlf+XqlYuAA6hkyIqXc6AaontLdi4wbFIjrOwRDfQiJG ECV/z0dIPiSHyathPM9draO/V4zs1ZBl2PNBTBel+a/oeDsqlToula2jLjYc4/AGz4XU42WrxaPS OWh476BP3uEqjBeg47MBHobyBjte4Tu5iYS9XQm+gfzplulhjKOmvrNtQZTKVsuVoIh2f4+SfX8u 0CV3NgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image041.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSPUsDQRB9O3v5ugSMXyBpPCIEG0UjYqX/QAsTxDZKwIhJhARCfoNNarUQBBGs 06VIE6tYipVgY206QcW4s7s5MAnkjuXem51593Z2Xp4eL2GeqCdFhMHagYACsiEAB/N6M6BWhBg5 apEQOiKo3+/ryKpY0JF1EjY7SoO6GHkS0RmFUsEpJNDnIsQVbyvUVKvtAs8qP2pzYtjNVU+y9fM8 0GAv+CJTwU9S/3FFGPU5usJdgNEsNSnlmNin2JIm9iqO5UDBG1IQVuFd5ZjsDt3K/+oderB7GZBV HyCO9QLcoW+6+TXaDcEdcAjxbKGYr3h7+Zq3Xy7mSkDLKBPC6pt2QTsu51Ytb9KHwzwLo/jmK2KC otTn6fnKh3Qd4aI1n09rV5sY9oqJXo2y9D3/hLhoQ98K8+WgVKhSKNmMe7GkT5HW9zXUF1JvPFMv HpXPVAvHegddhLm+5vNFMD8d0cNYvVHHCT2T23DtdLl6AvXRrWYcIc1aPLNdQZTM1CvVfBHdYY9S 5/0B2LOb1jYDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image042.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUjDUBDH711Sa2O1sVhbnKqCKGJRd0EEJ9HBdnNqtWDVtkKKsaOrk4OTODgo gqsgDg5x0aUKTuIguAiOxVW0vnsvfZhW/Eh45H6X+9/dO967v7naA/nEHB0CZNxNMTK0BAIgRMRP H18BJEvnCxkTHoa1Wk14EiwmPGPI3Og2rOuCyDPHwtwaaAlBD9RIBCZnh1snfDlRgBWeps2NCcJs urScKq9nqQhFvqHzLtvcoQLIXzNZzmeKa4BUf4R7W/l33OjVjlso5Bmk7unjZx0T/VeVfpwZfgo9 ctnWpwVPuPkOPn7rQ+Zjrt7BhxCFDive9nn5EGX+SHO/oPP8qVw+a8XnsnZ8vphPFwC2vu/c1m9F p2Mux7T+buJRxYUOL9u65Ejzzn6s3LzHySiJhsQBIt4Na9yycgXlOTXIs1i0lMZqJc2g4kcmc9S5 CvJ/41zYv+dyJE7Eqtr3fqeXzwKSG+fA/j2HazHxkuKNrq+VHHwxiTOKwyFv/GXQG/8qZpRWfK55 eYl59TNiZptNZ5X96ew7aEZIbyteaJdsuDfTELdXHBC3hgl+QRd03ysMsS9ZtkrZPFQaZ6SJuE+D GdEgcgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image043.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCenb27mFM0+ABJJRaihY8cgqIIljYqmGCnEDGg4KmQgKZNZ2dtdZWF INjYWcRCK+0E2xT+ALWSRI07s3shnoJmj4X55r5vHju7j/e3J8Cr4kIM4mS9pAUZ8kkAWNDHf221 40iWpTYKwR6B9XqdPWOinz0pFIbdjqGuAyFWcbuVNeR0QRLqJIKEwmVlnakduABnjtIYTgcsZgtb meJ+DuBCUFFV1Apag5xxVOjovbggPUlWj7KmrZDdFmELwy5ZR45mzzjLtvatwqTxdWLVoo5rGHxq /bHgrhESmW0/lx9Yyh0MrOz52V2AQEdGzuW5gZx0iTzbwNcxwiMN/OAQHja4jGuScAp0xsq/M0ru 6bmRuRPPbRJ5Bs846DTjN/kOhCf4DGtY/mjKhOpLpIv+xt4OYNiRji+N3rPmOP6r0X+r9Bd9tL5T u2QRddTog8/W8geyj+/V3I+TEi2elCduuJKMwet20tY4OnXx59SjNc630ZXfLIR4gadfaPwf55kc GnxpTcnmSgI5yzPKgmtegcsvhS+DObeEeqK0rijRnUAcTBfzhZwPd9FuJfO+ACqw/b/eAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image044.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUv0sjURCeN293ozGywR8od3CEFKIcEU1s4o/uimtioeGuuiLqguLlcpBATGcq W2urbSwCFjbXnRBBrlLwKlv/BLkqnpx7b+a9jTER1Lc8mG/2m5lv3s7bq4tfB8Cr6UIE+sn6/UmQ Id8hgAWj/NZWux/JstRGIdgjMAgC9kyLcfbMojDsAQzjYgiRpjukrAnHhTcQUBDEqaayGmrvugAN R8UYTgxyhcpmvvbdAzgWJOov6ghaSa6YEjr7CH6Uc5KsYWXNWyG7r4stDLtu7TmanXVytvZ9hozx uXhrUcd36N/r+H3BXSPE81tFr5xY9qqJlVKx8E1J05mRa6WjvhxzibzAx0jY65PKWi+V24yTCDGm 2vjSITxp8Cl6knAatIbrF2uQ3OVNW4uLR7bOpHHWAacTt2QiRniGT/UOm/86KqF64qu14lrpK2DY o84vTXzaWuT8f0z8I6VPxHfrO7TrFlFTJt6/f119X77lSVvqOSnxypPKiDNWkjf4iz1ud+KWDIDw NnTPhXh2LkLN4TycxWgeKhuVdhflqM4d4g88Hw/v3/NX2zH4h5WVndp8ucDaCj2nKF70FXw5OEDx VYiamxfl28njZnLG1W+B1k+6z+cCMblaK1e8Ipx3dymZ9x+GrJyJUgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image045.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCend27PAxJ8EW08FWoKZQYKwvBRhBBCw1aWShGFI0KCWi6+A+0tToE C3+AnYWCWMVCEOzEQnuxEkXjzuwmahQfexzMN/d9M/Pt7V6dn+0Cr6FwwYUARRdTggLZiAAKGvir o98AUqT0i0JwRmCpVOJMr4hxpg+FZddgWRfCgjsUrtVRpxuBZiiRCKIaH+vogFAYIO5qjeWEYGw2 t5jKr6cB1gUN9YRGQauDO/YIU70eR2STpKhOR62qzPZXsYVlb6kV17AH3KRjctMQs7kIXivq84zH L0a/TYZQP9HJfGZubQXQ1EPukAwmVbtDlAcwupvXn3WS57mv6PedBUXUHqv3Xn/ra/TS6j0JvOeD /Keq+oPS+tRSJp1tG09vtE2sZWZXAU6/nySCO+wkafGAe/cJP8rLGsIJ28n7c6f3mQN25mG/1FF2 abXiYs9HZeIVfOgS7rb4BEelmaXapfiny35xwPudsnjGefmEH+UtEF7+4lL82+VmiFzm5nMVV11B U7uM4+z6/XuUXW9afKha5MfZPJng2ea+nBXxp7PmyRPuvwFBe9OCfBv5B9qaUfAxOqL7WxSIHZP5 bC6dgWK1S8m8N75dH8JCBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image046.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgZGACYiAQDGUEMZgNGBmAQqJgSVaQAiYQiwWImRgZwSKMTP///weL 6DFKgEUMmRihqrmZYPp4mEAmCwFZamz8DFIM/0GaGASA/ANA1logPsDBwLAWqJEbqoaHwTexJCOk siCVgSEA7ILfTA/+QZw5gRFkAwsTg0BIZm5qsYJfarlCUH5uYh4DwwKQS3SB0kDjGIy4djAqcIDU ZsP5Uiyo/P8MED7EhgVE28AI9vMHuE0JjF7MID2OcL412OREsC/RTAaFhkBwZW5Sfg4DE8zFEPMY 4fo/s4H0V2K4jIFol3FCTRJnZQaykvOLMdzCQKRbpMFxasvABY0dLnAMgp0CNVOAgR3M2wOK8zOM TExKwZXFJam5DGfQXcUMVgcApPfQ5HYCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image047.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41RMUvDUBD+7pK2SVoxCII4FQc3pbqKgz9AEZsfYAsBi6YVUpBs+g+cnfwD3R0U OnWq4Na1k5ODu2C8d0kDtkseHHx3777vvvdu9j55gp6xAybXoI+AIMBqEcDY1NuKhMsG2RJMpBXi NE21sk9bWjlgyrvrvOA1GDx2NgTtVtexjdSQ4JuZgkYS9w4wEmI972ngtDO8CpLbEDhXBz88/818 PpKZYDP8oBeFcfMsvGteDKJOH3gwTvbkWuRw6L3QV830Xhf5mv0//0SWZxOeS08gffN3MemSjizD OSnylip39ZVLyvIb8NtJ1B3cgBeOMz0q+G9Vw09WnKG0MzdX8iqWoLjXX/GCkl4c3ekxvHw7nm5Q reSaPmqavZqdT4l5p53EwzDCdNmVpX1/qYll+nYCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image048.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUsDQRCdmb18XBLI4QeIWCxBtBAF0ylY+AO0MEE74QIHip4REtB0av6AtZV1 foMEQbCIsRYLIY29nWLAc3d2c8Qg6C4L82bfvnczN0+P91fAS7pSoKsjr4ygAhEigAOTfJtQxyUd OeoQImeQoijizBJOcWaZ0LKzNHiXIymkO6aiuWQepiHSj8BT+FZFLXV6aYCO4mctJwcbfn2v3DgO AM70t8AnmRd6FdhxEY36BL3jjtDROL1gUwzYcoSNlv2qOIbdpjvxU6lND/ZuFwqOyQ0ineukdTf6 1Psy2pfIHSHVsv0wqMnN4ERuVUP/CODcKBOo0qCYucCPlCYXY5xPGDyqiH8oCq7nLVZu0TMrH8S4 7wzjU5pFg43T9b+dyDoJqyRpnp0qMV5hJz/G26DxOv+pYSc9Mmp7pUZYqR4C/V6JpJmkpi7EeJWn aQ0ydi4yPDvcdOvhQYrRjZ62LhIVSo1aPQihO1qDYN43WIOaOvACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image049.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41RPUsDQRCdmb3LXc6Ahx8gNq4pBIuIsROxstbCRMRKLnComDNiAnpdfoKFlZX3 D/wBFhZiFUuxzU+wVvDc2d0EOS3cY+7em5s383b37eX5FvSSfl9gmdH9HoICYhnVC2b1X1dFmRg5 KghRZ5DyPNeZFZzTmTqhrZ6gka5CfSH9KYWWSpMwDzmLIFT8UaFMxdADWBRKY2sqsB31jpvpeazc sBf4IKPgVdUTa2i6z9AhbHiMpqku1l32+0nDL1N7jezHIQibJ0nclTvxpdztJNEZQGa6IPjquxbU xILHtaeWP+G++5Nf0QUZbibc/XsCab/v40mvdFBiTWR5GzOHectySavAh9c7CguT+OjVEzbSpNVp A412YPrTWH8juHQTwt9O/9AX/Una0ntKIbD3Eeg7Q93F9AzB0+yBjQ6QqNpIu704gUHRk9B135ox FstoAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image050.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTzy8DQRR+83ar+gMbJWnEAQchUqF3B+KCcND+AYomflVJm1T/AEeJm8SpEi7u biR7chCcCBeJS8NF0sSNUPPejAlL/NjN7L5v5vve+97sztXZ8TbwVYq4NgQoWh0RFFitKB/QzKs+ OQJIkS0HCsEzAqvVKs/0iijP9KPQ7BC+68Lo2qVIo4w6axqgBaokAkdiV0b7ckxFABZkmpDmhGE8 lZ9LFlfSVIRMPaFS0NXBFWNCZW/COTyyKIrIaNFHfp+x9Kq4m4I9IzjJ+Uw61zaRLrRNZjOpZYAD lUVArXzHgy7eNxK5mzeB8E6QGDPZXJdiXFpDNjHiRnEjlOIdV4BwFygPt3/2gNxRxXiJWqV6EvVp XLDrawn3a9yJW7Za91YSv3arKqGp1MJdL5pK5ZqPOGrtBhT27qv4Z08uDjeQJm/wY/hjJRcvuMdB jc/FtUU4ZdZnxWf9GO/2Gv8XHmcobydRzExnlwC/79zFB4f0RYM36ggXvuSDb/N97S/E+WIGn/gI 9xi8y2djQOd3X37O7/Xbbt3xlylr/e0//cXFqJ+oe+ZLr/uVn6A+dUE+mfyz6hoO+Bkd0lk+FYgd iWIun87Aqdejxbw3NeYlGk4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image051.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAxIAAAD0AQMAAAA1/4KKAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAOzgAADsQBNLAtfQAABM5JREFUeJzt3DFv20YUB3C3S9qhDYrO jQYP/QoB3Jpjx6wdCrRbhqJoAQFhCjfi0C5e6k/g6ksUEAwlZgpnCQrUQ6dAlpg0aFQgMKlUqE7u 8e56j7IlHkmpfApPiZL3hr9JmuSP5FHn8w3aUNOqKTt1d+OVMhykEeMMLiPl4wxfIg0hAqzhYQ3J fdWrYQyp1E0PZzD7hvra2z25jDDi/fjaNw7OaHoNlMG/4gxrbMvwM4zBvmR1pCF7cfjpJYTx5HG/ /kXJfc8NoY3AxxhP+24DQcBnMBQnPsr4NXwicQYbiS7K+LMThkgjGsWbHsb4Z+vRB0gDPlIoY8yV wBq6+1EYQwjF8YZAGVwohjZ0oQyVdFlWjXi7VvsxWfAW7jb97TL30Q2jG5YN1jlltg3VEfaNnz9m ttsjrncm767N+2itxIheBSNahbFzJ7BtDOKGY7091HmfSAYZr51RDiprJEGGVSPedkqPr5Y1eLdX eny1rIEZXy3dHqsw2qelx1dLt7n7tPTYZ+n7aOWMIu05jdy4ZC2NgvFV9UZ+fFW5UTC+qr49VK5P JIMMMsgggwwyyCBjsfG/EBlkkEEGGaszCubhKjcK5uEqNwrm4apvjxUZttujojmyxYYx1zeLKg3J 0vNXdgyxAoOvwGA8PQ9nx3j4UXoezo4BRcaaGJklMsgg4+U2FkFkkEHG+hlFp1/eyAQZZJBBBhnP Zxym5+EsGbfS83B2jHgnPUdmx+ArMNROeh7OjiHZgjmypQ1zdZ4xN5YyiuevyMivijnzcJUacfE8 XJUGFBkvyCgiySCDDDLIIIOMtTYuIDLIIIMMMsh4PY0B1jiaGLGHMBz94xnCuDsxuI8w4OufQoxR SwwWbJSvN/QBQQNxwKVzA3Ef8DPwEPfhnRuqdA28qVGufpm0R4QwhhA+wjjOGd9DHEGcLThuZsjk W8aS6M/be2L40/U6xAHE4wXG4XRJHAOUnH6vpCHhy5SSb1RSv+d3lhenmRk8gkziWv6Af52MEcNO /J4OBtG6lzfcPzy1OzWewRmi93UEOiREps6CXSU/nLxXXnJJDBbhUfch3HzDShb4qqEXuslq0ow9 oeMnHSJZMosHDSV4YoyTDQzaInL1xR3pkH3XyR4ionZTht5FW3WhLe6c6HhHB98/yRnsMPT4wXmf CNUHowdn/luHCIuMrWYcTm9vH4xv4cz3dbCDAuN26A0Nw9Vx6OpTjHTEb7pe9hBt+HE4Xd0P9OM7 g+f2QMfg7W6RoYbtlBHCG9iAyxxBhLMLnhmuI2ZX227CxDi86B2I9kHe0E+S1dNG5Kh4FA7h9Dp+ C4fZQ3jg1sXsatu39ce+09ZPrA2xBWFWdKt7zNyU8ehKoMbvvneq4is6VA8ia7x1Gm9OV3/Y8dTD q5+01OCmDpVExvhuszXYSxlKBJBdMzJlbJu8864ZmXKnf2snRhPygRmZMraNEuO6GZm6bhrch2yb kSljW/KKyciITMG2lRseZMuMTBnbkpdCBkZkjcA0Jl3KnhmZMrYlXYp0jMgajmnYKjLIeOmN+LJ9 I/cHx4LB8IasIY2/PLQhCvrRhdX30QbHGnPG/wvbA2sEeGNc/CpWamD+vVqd4eONJtKIPLQx/hxp DIo3r12f+CKN/wC8r8tx/6GvNAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image052.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCenT295BLxfKJWwUKCoKi9jWCphYk2Nioc+MhpIIEYJKCFpRCws/Iv pFdQEG0UtBAtLVQsVCzFR86d3b1DEwhxj+Xm+/abncfu3lyc7oEa0TmDhclIzzAQBu9AAAM65GKD mGEkyxATGZMMQ8/zJDPIuiQzjEyrI+j7RXHOgGirsPoam6EHPHICW+AjYZXEPIoAtIhtIloThYn5 7GIyn3YA3qTyE/vLlzKTIgVA8dmJvLuwlgKk+AOCDYn/iFXAOJBko04/JvN/++WfkjUUqAfwgSpT Gr3gR6Kq2tHl3SZZbZjg46avjlWoUatnhUapr/i2+XenK76j11J4byrOt4h7DCkuju+G4uLoWaq+ /TLUrI/r+piu75F3Rkha1vgQFf7WeJcp/BXoxwzCr4Fe4ZdAr/Czxps4wgmPypvzOz9iDZFfcsl1 MrFJJxebWnPnVwG2/p4E1zsd8weTfJIaF1nOIpwN8JlJl2x5xY+8LU9+Wke+qztyZY9usSR9Vqp2 gn/W8MSuw+Q0VNUNqDunsK62qYEYZz0dt6s7W+Nm86BfJyEKmwNLvzNLvkWZin4tNpgSHVBjzxli byKfyTounFdmxaXuBw/LzU5ABAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image053.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WVTWgTQRTH581md/PZbJo2TT+iiQdR0g22UhBUKCi5FEXaIl48VIxoa9pKok1F BEEUFMSDh+JBclF68QNU6iFqURCEioc99CTWQ1FBaKFHP+LO7GaYlyokCcvOb/7vLf83+2Z2+cO7 u4T/kqlBnfjY6FwJ2ECxFEIoaeeqal8+ykYe+6IAfAZotVrlMxmI85k+Cm50gNbygnRQT6Za7dF2 LUy6SJUlEcPmRXv02L5WkoSsaXaOGxMkh8aKp0dnp3OElIE5+EnLfxyft4G7oMQYPZPPFZKHczPJ 4an82KQdypyYtu617/3+rHq5hwXv5WUxLkYV5jWTcWcs+LKlNuN1Zz4By9kpeJ0w3kEcF4PVRl0A X5d14eab52Y3S9ol+EgE8xWfzOfhZQ/mr22Yj7VgPqg77DhdaWK9HKfgPumXluiQn2zC+y7G/S6n 6du4zCZstGL9RgQzCTDuEzzncbjeKTS5pmXPGl/TouBT3Om4qGS5nfGEy/fU13GZy55nEZz/KMza dnyiFn88hONXfTj+s47j92hyvAmphBxvwly37M+EoXasv4livdKC9d0hrM/rWN+qOXr9noEmeyCr FjpZTk5whffEAcGRFqw/CWD9h4b1AVXWLZhEz7cg1oH1gVasXzewfieA9YIP670q1p8rWD8J8spZ MMT3eYmfS3U9Se2/MTKbPzF1ltD/deIC77wZwZcMzA+9MpvwvRtztA3z1RDmac1hx9/ib2l3/8Nf /ft8oG7wTlvdVB9pqL4XytEYC70vdlaJ835R30feD6bYaU+DMpvQ2yVzmnbGsT4cxPoFv8PG5tO/ gXqz6qs22V9Wvcb7KS14wY95n0dmCyJJzBsJzIkY5lthzBe9mOep48fvfuP8/DvID2e3RoPonCrs SFkCSreNzBaKuTxZqn8nCo/7C6R1iLC8BwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image054.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51TO0tjQRQ+c+beG3NNNKwKy1bBwgdiMAGxEMHdbWTBFDFuJ6J4wVdUMKBpRFdb wVqLvd0iVttY7UIqK7fQRuz8CWIlWeJ1zplJ0ER8zWXgfOd+35nvzOPi38k+8Ig3bToQpuj3d0GB /IwAFrTxX1vNMFJkqYlCcEZgEAScSYiPnEmiMOxGrOgiuOnEmz6oqMNphk8QkAhiChdVdKTmVRSg x1Eaw4nA6FR+NltY8QBWBJkqoVbQaOcVe4Wu3oojckNS1KKiHavCbqhhC8Peti4dzR50fto6Nw47 JhfFbzat8x+LZa3fo4ZQfbGxQm56eRFQ10NeIeWmrF2bKDegdVd3z+sk+7mu6n/ZZxZRew0uYTqs sa7n373kQ9eTRu/LCT6DIT65Gj9gKX12LuetxtPeWjyznJtaAth62lkUy9xZyuBBJ+NorCsPB6+t XOvxizxvJFGfqeS/26MvWxtI1F3FnSHCXQYX8VASTtbthnij56Ro493IGjxpzz/CJRyIEM5XccKl JzC/oPGt7Oc1F+p6Fm/u+W+EKs/kK3iX98Cr/j8IPXTiyx98busGH1vb8qFzX/YB4a91N1i86saV sOySfg1c835dfuN8mKZmDEKM/pDxU4HYPlZYzXs5OK3tUTLvHkXbnomYBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image055.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC21RPUvEQBCdmV0/Lh4Y9QSxOq4QG0Xt/QmKmjRaeUJAwXjCBSTd3R8QK4ur0lto YSUWVlaxts1PsLLwwDg7uycabsMkb2bnvbydfX97HYCsTBcKawbtHSIwUHPIL1iU3QmOGhmkOQhR KkhlWUplHZeksknoumdoxKtToTI9z2hlchaWoTQk8Dl/YfTEccwSA8Uc11OHnXZyGqaXEcCD8QJf ZBlmteSPa2jVG7RK92TQAqMjbbqGlH3b3ht2CsSPH6TxSeccyHIRpvm75d2qhjKOEznnkIq/vFwz LzyLo25zN7pqHnTi9gXkfatA4uLjV+kOE1H6dEr/HMA4JeiPvFglckoBPsoUQ5f3aANMvg/Vs8HY s1Wd9ehaPGyD5+bryR2gqFhNH6Ykeza3liNRK0i7SRTzDCoelfT9ACqG8M04AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image056.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WRP0vDYBDG7y6J2rRg8A+Ig5QObhbr4CJCB0d1sHEUSSGgYKzSgGTrR3B2ygfQ byDi5BRnV0dHJwcF493lNUMM+IY3ed7L3S9P7l6en25A18RJbWiI6h2jCGsT+QaL+tbh3SBRNm9C 1AhSnuca6eKSRnqEJrtJv3UtSu2JM8dqdWoWliGXIvD4/Mjqlnef03YZ0zQ5LdgL4hM/uQgB1lFM fVJRIaujX1zDgr5Ab3hEouZZgS1+vyj9LnKvUT0TeP5pFI7b++FV+2AUBecAaUFBmOHnhtsnciS5 CwXhtSRwNKsjZIZA6ue9JN1ZK5aQPqDqBf/1UpDIkA6tofbTLz1ugZwvtRcVMvHlDZJoODoDqncW 4IPy4j/1UFtf9dOnHf2HbXDNpFydpjbZMD2Y1tO9zD9Dos4gGcdhxD2seLI07wcRaW2LggIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image057.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wJbAwsgJYk2IYWQAMpj1GRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw9TAssDNiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyNoKxAvYGBhEgcZwQ9Xw MPgmlmSEVBakMjB8AKv8zbTgH8SdE0AWMAGhQHBlblJ+DgMTyH5doCgHkDbiesX8ghmk5B2Uv5cJ wn8L5fczQvhvoPwGpj1gN9uCfYpmDwML0J6QzNzUYgW/1HKFoPzcxDwGhjUQGxnBPv8At3ky82QW kCYDuMl3GUF8TTj/AwOIrwG16QHcJqDoGWw2nVkD8xvEJkaoSRcZj7BC/IDuZkYS3VzJuAXs5gi4 G1PAZpTA+d5gN1cwcEHjhgscf+DAgcaMAAM7mLcHFONnGJmYlIIri0tSc4F+QnM9M1gdALhkegZ0 AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image058.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeAAAADIAQMAAAAKkqA5AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAOzgAADsQBNLAtfQAAApVJREFUeJzt2rFuEzEYB3BXGW4MW0dG XgCpW69vQjfGdiIVKjEVQ0cegKGPwIqEIIIOjDxBeqkydKIXCYgJ1/OHnVzO36X+qsQmKhGfl975 ///JVeJ4uRMQMcT/iq9CcaGvs2Bclv1wrIsP+XkwVu8OgjEcvMhPgvFZDN4tw7G+KPLQnSJKg1Uo Lq6LLBircQTOx5NeMAYNDvfyFTFIWeMsWxV3ocZ5b1UMCMtAPBAiHVezWohWXbEB+IIFPInB30Px EHT6bd5Jze182AB8wQLux+CPMVjKcLwLz5+GrwyTNxG4eH9fWEXhzn1hX4cxY8aMGTNmzJgxY8aM GTNmzJgxY8aMGTNmzHjT8GkMPpnhgRD2qZ8W9Uhnc+KOIH2ZOrz6aMesDI3H7RJduWfSighexeCz GAz/Gr55iDqfFBEQeJSiTksRAYF/4v/uiSICApe4kykiWAcucKeniIDAv3HnrSIC5ce/cOe1IoI8 ZpMQWEvTmb9MdGXaXekJzglsN9JpdXNp8JH0BNTKiYRxUt0MOgD70hNQeEvCqMbb5juRnsCPR9VB M72trpNbAWQebCLdkvDD1u0qgx2APbkQUNh8PrptPpekmhmYiUO5GNyB7S/vSzUzNBPHcjGgcC61 3QvTzdBVYF9Jmr420QjM+OrBuX0XptpIWiu3w3AwG38bX4DDZY4wCtaHAWFfQOEMdUqMs2VwH+PM H5D4s3T45pE/oLDbaO6PJ1gH1khBTgW38PyoAntyuRcitWwEBD5yncv6qLInVyMg8L7rDJ4l9bVO cNAhsECdBwhv4WCbwsuMhMB7aIHHaOUWDnYIfIg6CuF2IyDwsesM66PKnlyNgMDSdXLlSroZUBhd qyUCxpuJVx0biv8A6AN20PLe0I8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image059.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUjDUBC+d2lsE1sM/oA6tQ6iiIIuCkVwVhSxxb1iQMGoaEG7KTg4Ojt1cXEV XRRxEocq6FLHLA46VUEHi9Z3l9dQYwf7QpL73rvvvrt77xVvrw+Bx0RsRweDrPt5QYb2LOQHOnhV l6+BZIXki0LwjMBKpcIzQ6KTZ4ZRKO9mrPKiuKNPxFql1dvUAt1QIRJYEl9J65xQDCApXZuVTxSm M9mldG7dBpgVlNQnegwaPaw4KLzo7biPDzpZbdJ6bKJ8y5j/9nwPBOeMYKWXHXszPmNvxefWnMwq wK4XRUBE/kdMF4+j5Jz08ahJuN/HkwbhPoUBv3TCw+Apuv9WRM6/5CuPaTp3bYgrLOPVV00klI+V yjkLayuA1Yw9Pir+hnYSJtc3xf+VSR1+UD8h9pg/oPj578b0XTwNkev4n06IBjuREIkIcdI+7uLM sgrfhO4UrqNUqKdU2A3mbKieT6JGPXt68XfhA+jIvpaCJ6jRKlw8MynSYraKL43aKlw84iq3FX7X inpt1S5Ogbduqvtg8p3hg6X2yIIwowsSKgjEnlRuM2s7sguBejX2+wGjAD7I6AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image060.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBC+d0lamxasv0CcSgfRQbFOggruoqjtP1AxoNBYsQHtZCZxdNal/gf+ AR06FYc6ORScsgtSqy4Wje8uP7C1oia85L5399199+41b+sXwI+t2xrEyBraFGQo10J+YIy9mlwx JEuVC4XgHYGu6/LOrBjnnQwKPzqOAS+Btmbrw9KajAzCBLhEgqTENWlV5VrRAZZkaNyPScBa3trN lQ8MgA1Bot7QY9CT5oozwss+imd4qZA1Iq0rlfR2sPLhxZ4L1oyQzO2ZRim1bhyltopmfh+g4mUR MCD/87qDzRgFL4a4ECU8HeKTCOEpHwusK4Qz4FV0/lwRWX8rrHyjvqpEmuMOO1h7/5IJ5ZvMls3t YgEwUOzx0ecfKo/Mb/v8rt778HvrO3jKU1v+1on49ey6laTEHSvJ9cvU6Jep8cOZLChtoAv01Oqd 5381OfgQpUw7VoCfeY5W6L/XCB/7+EWpKF4PgX8VPL/u306dbzCP2T/xJEQZValQQyCms+WSZZiy 557uFI77BH47DZd2AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image061.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTvS9DURQ/97y+tu9po/GRCEvTQRiIGkSC0SREtBEGCaJCoog2oYt0NLKy9A+w 1dihkxhqI9YXu6gmDBrqnnPva7Sa4L7c987vfJ/fve/h9voceOWCWRMskqKLggTjXsgXdLPVlNtC kjxyoxCsEVir1VgzLHpYE0WhvdvQjQtg1swFO6TU722HXqhREIQkLkqpIPdqEGBSurZpnwDMrqW3 4pn9BMC8oKbeUUXQinDFIaGyd+EJxrwkdUpp2ad0eXHhV7oVQ0mkq9iurmLTXFXMfaqcp4JnQwjF t5OJVHgucRhe2Euu7QJcqWoC/PI7ajvYHiTniTretAkP1nHGIjygMeCxl3AUVEXnzxWR5yzXK994 8j4KGtF43DCZ7WFmporFj2+ZUT6hWCa5vrcD6E6g8qGOPzAuOV9Fxzdw0SK+uR8Hx0xynfoxmfiV y8ZOwuKMO4m3ylRqlan0gyNLczLN3T5Wn8suS29AV/Gl3Hzi/+3SwT6+1BtpFz/xSafr9js/4SON X40lr5rKtc+Astv6ntv8L/BF0GcQAh+jAhUqCcRILJNKJ5KShaZ5Dfb7AofUeUfAAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image062.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTvS9DURQ/99z3nn68ROMjxNQYhIHQQSKppNJRGHgmIioqhCJpE+0mMVqMYhJz /wRDJ5YaSMQqFmJCxECoe869r9Fqgvdy887vfPzO17vX56eHwE/JBQeCJF14ggT5LAAsaGerrU4Q SbLUQSFYI7BSqbBmQHSyZgiF8Q6jH+ciOCW3RUk9TjN0QYWCIEI5lVRUZ8cFKCrXsPFxYSKVW/EK W2mABUFFvaGOoKebM/YLzd6G9/hpkdSqJMvRurzsMLp5mbR8hmgdgzAMy8pHe8ftXauWPW7vGdsc 3Fpa50uk2wjThN7x6FNz7wueEkLEW82ks9HJ9HZ0ajOT2gA408wIAfWNhRJyzCXngSq+ChDuq+L7 JsK9BqewzyY8BDrjzZ8zSu73sZq51551KGjQ4GNcCxKO8YzfsfTxjRnVG5kuZBY31wH9DjSfNPGX 0mO+ZxNfM4sG8fX1JOQr/zejPzoTv86ytpIdMcKVeI2Yyo2Yyj9mFGSmA/kCUklPD3dQv+H/VpWQ wyG6Dks5H8/xpnNVe5I3nTd4xpK27sK3j4O2h8wNCfEt4sWbmUegidEJJSoLxO7pQjaXzqiu6/qT 7PcF4FPTo/oDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image063.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUjDUBC+u/4mrTUIgnQqDv6gFXQVoZOL6NB2E6EVAgrGKi3Ybi4dBXUQ6eTk 5uRSwcHJKbq6BgfnOgvGu5c00B9pEx657913X7537z7eXlugnvOUQ6BJdJpHCUKPCEAwrbIRXhpJ FOZFiGoHyXVdtbOCM2pnldBnJ6hblySHzlNTHM1FJyENrhSBwfiFowdeuRTABfMTPicJ2+XaQbFx YjJHOfihu1/P5yUqFwRG8dAyq5kd8yyTr1jlY4B7cZLlfJy/a3oJzQkxsbfexU+aFC8GeTsueCHA tzHBu6oNgjcjIY6sct334IztAVVXOszztNrYwv+0mGQP07KD83ha6Pts43JSzvXdGaI0pitPqUlX UakpBvg6Irg20HMc2fNejyW8SUhNPcA5zVPu4vl4b34LPGwM3jbxaxQa1n7lCGj4SUrY0IWaDXA6 LHjD13NG6PX7b9Kn6sR70PMv5W8JdH9GdTXHahD8fxgQU+hZLsdGotlCo1ozLb7dPs8hxfsDtwXi fXwDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image064.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Tz0sCURDHZ2Y1XVNb+gHRSTz042BQ1wg89+uQHoIoNBAS2ooU0mPQrUNBHaRT IPQXdCzo1MmiWx06CP0Ddi3I3sxbH6SC7vJ25zM7892ZN7tvz0/XIEcmWrfQZusihaAM6wPVBcbk qV8tm9jyqUWI4kFqNpvimcVx8cwRetGD1MoLU93KRIeVNTkwBBPQ5CRwFD8q606tWBTgylI5XkwY VrPF3XT5MAfwyrXAN+kMPuLyxgRq9VFagYSfrRE6tbTFvmqk5atGuIcfuvnV+RcofRA46bybK8TW csex9QM3uw9wopURguo+H0rSQ4SDFwxPCW8ZvrSZZwzfBpmnDR8FmDelB+YNv2oT3Pw+6JrqfddE 0nUD0dOq0DmKVrbUoaXEat20aqY/rUVenRX6knF9Nboo9VmVVspYpwOckzZ85mcuQvsMsOcM/teY pO1BzikZnrC1cosx+P/5Mmh2OqdP6nRSZXfnYA+oeydJWgpxaMIw+JgXPb16D732+jPWu+zEi9nz T9D6Ie+rD8mfIR+C9w4HAkL3PJwaEsVT5UIx56rpttVsSdwf4wYzSs4DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image065.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgc2Bi4AQxAoMYQQzmdEYGBiYGUbAkKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fDBDSZTwjIUmPjZ5Bi+A/SxCAA5B8AstYC8QFeBoa3QI3cUDU8DL6J JRkhlQWpDAwFYBf8ZlrwD+LMCYxgVzAxCIRk5qYWK/illisE5ecm5jEw7Aa5RBcozwGkjbgSGIt4 QYqtoSY8INoERrCfPgDVcYJN2sHoz80MZOUmVsBFqtlgIgKYpjMBoUBwZW5Sfg4DE8xVEDMZoa7b wbiUC6RUF84/wwria0PNW0DAPIQbYb59yAHRD+N/YQbxbTHCj5Fg+KG6NIHxKydITwWcL8OKyvdm gPDRwxkoegabTWdwhrMcI1jkwfM3XNC0wAVOL+Aog4aMAAM7mLcHlMLOMDIxKQVXFpek5gLtQnM/ M1gdAHaj2rPkAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image066.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSO0sDQRCemT3vkhjw8IVYHSnsFB+lWFr5KEwaCyERDpR4iZCIHv4JS7ESf4WF RTCQ6gJ2tukEK20VPGdn1wfhIHvM3TezM999O7PP/d4NmOUFDuY1WD5AYKC2kV8wI5tjbHnSyGEj RIkgpWkqkSWck8gKoc0ep5+6IgUOeJOMFtwJmIdUF4HPfofRHVvHBXhUXGNzirBTax9V4tMQYKC1 wAeZCr1K8sdFNOzTlKNrpdEUozVX6/2k2y+Te4WimcCvHEdhK9gNz4O9ZlRrADwZFoQcf1cLVaq7 OnkdDMPgl4GjSRZDYhlI9LyhdI2Z+qrh8GHg/fUli2uEGsNFVlUXe46uiax/T/vCUYPhc45i/lNp mM5UV+maC+vXcdb571dpE7S/JX0f6ijx45fj6LB5ApStvEqXchc2oGCnWpDJy0Aspw+eeA/6riRI VCrHrXYYcb+HNCvJ+wYuMCTArgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image067.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDYBC+uySatAWDHyBOpYObBd0dnUQHm1VIhYCisUIr2n/hLILiLM6CDoIg CC2OruKg4KAVOlkw3t2bFi0d9A2XPHe5e+7rfWjeHoKe0Att9AT5JQQG1iryCyb0r8PikSCbhRDV gpQkiVqKOKmWWcLUO0vduByFduiNMpoeGoEpSCQIfNavGZ2y5DkdMU029cnBUrm2HtR3IkkiRX2S iZBT0IwzaNjHyaU7S9AYoyNX6u3QyZfxPUCtmcAPNuKoml+O9vIrlbi8DfBsWBBc/s5lQrp3xbkI huHxzwyk9bR6TE3r3BnMxNbGIKZGrxbDRDJ/ZXpzxPLUeW91uY9tGexHy3jc4KVjif76kma/oEDy QBv6J4H/7GPXalsSs5/qm+g7P/WQFkD0Rd1M38yJH79Uj9cqW7raX91148/0tsxDJt17Ru+GDjzl 9GFYtStpuoFEhVK9WotinmNfzZb6fQOKTfSn0AIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image068.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwkGNgYuAEsQKdGEEMZiYmBqCQKFiWFYg5mUAsFiBmYmQEizAy/f// HyyixygBFjFkYoSq5maC6eNhYmBykBMCstTY+BmkGP6DNDEIAPkHgKy1IJ4cA8NaoEZuqBoeBt/E koyQyoJUBoYAsAt+My34B3HnBEawK5gYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYGkEu0QXKcwBpI64Exomy IMWacP5cSRDfEuxNEL9PHKSjODNPA6bCUwRVh4cAiG8K12HJh67jEReqDiF2EN8IruMHC7qOu4yo Oj4wgPgaUH8+INqfjOCQ/wD37w7G5zIgTcZw/lExVP40YYjbYPx0XlS+K9gvhnC+DQuEL4AWA4yg hAF0WXBlblJ+DgMTLNwh7mGE+4wV7J4sOH+1ECq/ihPCF8CMYSzmo/s3gZFbGqRUG87nEUXlbxRE 5S/lRuU3cKDyF4BTry1GimMkmOLQfe4hBdJTAucbgWOiAs5/J4Aqf5oHVX4vO6r8AWZU+RRGVHlv Bog8FzQHcYFzGTgJQUNXgIEdzNsDypdnGJmYlIIri0tScxnOoIcuM1gdAAjrgZkaBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image069.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Tv0scURDHZ2bPnHencdU9c5yarAqiiBIVbUSwFPyRGK2sNOTwB94p3IFeoX+D tQRZsFJrG3/AFcHK1ClUsAgpxVIi5nzz3u6Dtwpxl8fOZ2a+s29m9/36eb4D6moZIYixMbWJbFij BBCBpAxWiBUjtiJiEaL0IJXLZenpwZT09BL62QkKdFUkKrfUCav9TQ2kocwisAWXhHUmVskFeBTC hJ9TBRPzhcWZ4loG4LPc1F9SCr5a5Ru7UVV36BOupdmqpwH8ng6y3VA2+tnDIkdlH+FV2qx0hL/9 2BgMNSpfYLHvpImn8UDeP1V7G+VECOyZpWwm705m1t0vq9n5HICnKhNUimdf3EPH5YF09gQ83sg8 +DHm82iKFfmlXEeQcelw+U5d4dhmHoBAcfA2rOhKmIqhKHOfVrgVYcU1moo7YO4A1efNq/u05JTv dL/3OPuBRf2aF96ZnHLU3gIuVZu8FWfu1TweUWyHvoDwkrjt6WL26+oKUDB3tR9Ld7b4nvXLmpvr Td6LKbaff+EX6of79TDXzKldmneTJrfVmXybMHm/0mRPnqRhSD7v9z9/XLjzwybWFDT/aGDe0DxX a8adajP+J2rGS5YZ/4ZmfAxUPO6f5rg88fIX8qdrQ1TSKR+BCyRqnS7mC5ksXISna8m8J3rcou6m BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image070.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC11QPUsDQRScN3dGcwl6+AFidaSwUzSgjQgHluIHmsI2xYEWiUKCkn9hnSp/IpUR rFLF2j9gerE06Ln7dq/QhWXnzc7M231vr+M+dKVhSilbFF8JDAimBodY09s5s8uEMgBFlBHmea7M tqwrs0vx6goLX5Up03DZoM3SEjaQWxNiU78Y9Owjvo2x4jVVnDS7143eXQac27fgi85hV007bolL X+WZ9MWiFe7JWAp18k8tXn1oNE49lBL/Jg1lke7uGBkdVyDLTQPHHaHtMz7lXSc04+DH9XsUnRIR N25aWSc5zR6Si9tWsw08uW7Egjnr0UDuaYe0v1PUB7DmOiI/h0hnpYH6+xljzGs1ssaJkLXLXqeb tTBx2YH+9sP0CFT3C6sto+bgAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image071.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC11QPUtDMRQ99+b50deCDz9AnEIHN6UKdRMKHYsfaBE36fBQh+cHLUh/g4uzU/9E 6aLg5FRxUlcXd3ERLBqTm7xBAyHnnpxzb3JeHu6vIUtHNUbBofN9ckC9WRxhTm7H7C4whAGYSBhi Y4wwyzQvzApTUBc595W4xjqatmhxfAoLMM6ExNZ3Ft3a/aqAb2ssBk0JG63OUbN7lgLb8qgv9g63 yjJxiXz3Wd6iS3Johqs0oFyt/6kpqNetxqv79El/O/XJhLsG9thzOXLcs/JcHQdB90FPktCIez9+ 3hVJSoykeZylbb2ZXuid06x1Ajz6aYxJe67GPTpkF9JaJa8rcOYq4pBDLFlJQ/n9iBNMSHXjjENi Lu922500w9D3VvLbdztDie4XYWz93eABAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image072.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwH+AhZETxCoIZWQAMpjvMjIwMDGIgmVZgZiTCcRiAWImRkawCCPT ////wSJ6jBJgEUMmRqhqbiaYPh6mAywL+IWALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGsVECfwMzBkAY3hhqrh YfBNLMkIqSxIBVkCcsFvpgX/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHgNDI8glukB5DiBtxHWA 6Q0fSLEmyDdgfiI7SEVyfrEGTMVdRogKGP8DA4ivwQCx8wHRdjKCQ+ED3O5ylr8sIE0GGCYxEnQ9 xCRGqEkSzHJgX2TDTd7JjMyXYF7PhcpPYYPw0cONkUQ/HGCK4QbpKYHzt7GC+BVwfgojqrw3A0Re ANNmJiAUCK7MTcrPYWDC7tMDTIq8IP1ZcP50ThC/HMM8BqzmYbpfmQekVBvOXwJOnbZQ8w78xW8e uvsUma+AQ/4pVP8DEt1jxGgOThNL4TEZyQJxDxc03XOB8wY4sUHtEGBgB/P2gHLTGUYmJqXgyuKS 1FyGM+huZAarAwBzBv4v0AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image073.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA+YAAAJWAQMAAADvEw+lAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAADkFJREFUeJzt3c+O47YZAHC6Duoc0ijH HIJlgb5AeptDukyeoG/QbPsCTW5TYDHSZID6lnmAotjX6G01cAEf9wUKRMYc9qpFDlEQRir/WP8l j0h+JNeWhGRnrLH9s6SPEj+SolHhc0GLvuiLvui2lwgFi+5JX3nUt0XiUb/3qdOgSIk/nfD/POo5 XnQferjos9XpTLfda4nLvG574lV/KOaq42K36K5hxJaN0D3UrHKhF1z3UKt8b/SDJx171YlvfV1Q H3lcjHj6yMp65iOHfS/0wJu+kYcf+9EDoa+LuemRLHDFB59s/Ojr+tGs9ETGukedeNNjnzqP+Kbo Xl/NU0+RT12Ut8Crfu9J/0WUN65jD3oqK9Oz1PlhlzFXRp5DvXGFwXPTY596VsXcojvVef6wKkua F72qTx51d23UQ7qzbaeocdid682Ym5uOWmmEYz1vV+hmpUeolT160MOZ6sijnneSR/d6M4Gak96J udnprRUu9U5D1ex04kvnOcyf2qsc6+E89RT51PsRPxudIp96uyI/Kz17UTVUedDTIdyZPhTxzvT8 S586HYo5Z/pgxM9Dz4dOdE711cB6N23UYzp2ofOIX60H/uBMH8Ld6QMR70gfiXg3+ljMzUGPxw67 Mz30pvfS9vno3YYqU/0HVX044vX0XAkfL2961ziqpHcGtxjrast4zLmIuoHE2Z0+nEYcF+t7fjiN mIV+KuJ96/iS9aGGKrf6aHmzftzTUxFve9uT0zu+eG1VH6/RtZcL1LMndrxd/YmIvxz9vrdmsGnW qT6YOF+cvu2tydzpj71a80gr2SXqUXfN5PJmrt8/xqS9Jp981M317WOC22umRzyAfkg7+vSIB9CT 647e62y3qr/s6CfSdnB9k9z40ylOPm6V7VNZO7xOko9bIeZYj/v61IgH0FFbj5zqz1G4a73fxBqd PX36y833fBg3HifTdAylx2Ec1o9Pp67weuJJz0hPjyYGHYDOL26UZF19Au5ZB8jfU8J12tAnRjzM thdDOh59Pqz+blAnjvRDT59Y3kCO++1RT0p9ekUeUM9KPZ2sYzCdtPRpaYSp/ljpQakLPDzxmnox 3fOHYR1Pe3X5NF39oShWHX1yaTfXUUB5BYoGdHXUM4X6pOmeRxvKw5tuWvrExNl82ysdNfSJibPx tkcrGhx1eVUrpxBxolM0oE9OI6zokyvy5vrLSpePXepF/BnhP1jo3ZX69BzGWE+lvhUT5aiVNwA9 +zDkP26POnKr5zLYooY+/cUW9OlpO0Dtguk/V3rsWo/CIiF8SiyuT63Ig+mx0FNPesQ2nNynJGfF /I1a0EEc9xXLI1cpzgPViAfSqdCxFx0JPWB67/43FzqrTa+zdU5EeZt+kgfRVxGmJOAxd2Iomy09 XzP9OfakZ+toQ69wsT4ONFB6sbmO6ZpehfxXhYo8nJ6v6ae+dFbQ0ctP8RGfXJsF04tY6pPbDAD1 jOufBL50dpG5QVoRD6Hzf3Yrpa5HOD19D3TUnDPHoS5a5fcxUUsjoHTR9bxPyOgIfas6OupqSQyQ LtpNin12rXHUAXSxvXutiD93PRdvsFfregTT5bLTKm9Q+t6r/lat4xNYV04jwHWFxBlWz5UaqqB1 qrnpcLrOpsPokc4VBkzXjPhL0BPdHQ+mE2+6RhoBp0fahx1KD73qmi8113/U3/EAunqbAaSuH/EQ Oax6i0W9vJI/9GdNVOl6HF3OUxctFt50k4g/c336rRE2dK2s/YJ044jX1UUa8bVPXSuNANG10wgI XeA/+dQBIl5TBypvmjrMiU5Th4r4c9RjqMOupRukEeeu3xukEeY6HK6pw0S8jg5R3l5p65FBDlMu +pkURMRr679oNkvD6Aojhi3oIGmEkU586SZtBotuoD8xh4cDHSCDMtCxLx0obdfUVe5x1tRPTJoF lUZobbtoIfSqA0S8pg5U3vT0sVlH3ehQbQaLrqrDXGFMdBBcVwdKYtR1zaE1F6HDRbyODtdmoKsD 4Ro6YKOBug5TlX6f9Ol9kTFg0CnrkBGvvudnrCeQ5U1LJ/PUJ08FaEUHq8ifn56CpRE6OkxX/1nq 1GRojbEO1vV4pjpkeVPSRVfIDz51qIr8mem8vP0GFlfQ4SP+fHToK4ySrjSDyGXp4goDvusX/Wkd 2dSfzCI5nUGmMU39qW0X1zdvOs/aV9SnHha+zrSRTz2SibMn/Zi1z1FPjm3iUf0sGjrTyza6Q1qt qqbKc6OH3vV3tV5NkWi0vJqg17Mg1voDBF4tT+lyH6VhuW439mRwvU7b+WSwjvVGm0GOvejk+Lt7 PR7S2d7AQ0+G1ltjLEoxZ2HoRG+10TV1wIaE6XoW3FV6+gUefR2I3s7aubjhF5yd/P0KZgeM6vSk /qlrPWnoiWW9M7SGfY4oiMJSjyyPYO+0Gez4d6lQUurbu4N1vbF3Hzha68HOro7a+qGgwZ7P77Fj ZWFDLevdwdIHdpmTOuU6sa832+iYHgr9jm97Ft4lNvWooydhIvR8w/QgudkkxKLe7fzjM60LHfOo i2+wV53Y1FF3aA0VetDQQ2t6//YAqZNatxjzw/rWr56R15V++6uJen9K75Y38b0SeZAQXOmrzEQ/ mUn1h9aws1tO3gsdF/G1RT3pHXZ2juN6LvTXRfxNEVjTh4bWbJl+kDp7wreu9Yfso1WO5TRWybdp kOShFT0eGmiwjVG0ycj3oihkf4zDHe1+QDi9izN9FbO9/U+h08/lmc+GHp3Qfyt19oR9nVVD6kn3 +ib1ZB3jjGJZ02SVrr1J/eK0jvs6/ycttzfCxd7kTG+ok2Jv0oIzrsfjelZe1blu0jU7qo90PUr9 8fiIHfN9/xMC6QNJmtTLdhN2zHdW9JGBPVIv9/YtO0A2dI7/buD5bX1rUR96XxnztvWxgT1Cj2s9 N+qiG9FHB0sL/W5XPaLYkj7YESH0bVnieC5v0noxoo8ONJB6ebbh+h24Pj6dudTr6xolAGda2teH W2T6OvxVxov+c4l/MDqwx6Je1k9P3JxgUS+7XU7MICL1ujcOUC+/YBY9ob9p9gWazLLS0r/DlT7W Btn/5mOTpaVvpX5qTgH7euxdD2em5xuhR6Mneas6JUI/hTvRx9v8rejUuS4qzP1tj4er0uD6ZlQn 3vTBtN2CzpWmnoZYVuRPdDTZ0w8FfnJOASg919KPF948/Phvn10j9AH6EOkvuKtnBm92Zvqzlp4H bnXU1CNWlfSno5npx8LFrzLUtV5fTZAYNrbzqj+60sU5qjqp0VKnw8+O+T9f/vn3321X//rvX75f 0SL/teD///2pU+rIkrfqT6XubOnqqVu9eSFFotnTod7KkZEYSuFR3zvVWzmyc721IFFt8aj73Xa/ +puieOtP97gs+qIvusNF/1sPQJZFX3R3S2+M2f3IE60svR6xRZ+nDjupw6JP1+ccdYu+6Iu+6Iu+ 6Jeqww4uUNVhb2xX1WFu/pm2UOxTrwbK+dFDH/pxXv2fqmkUKj3tP1m84H/4dV48v37xj3Xc7zDb 6PXjlR1DdatRqvM2mnrVN1PpI92BT72N1ocG0lfyDhPVJejp+ROv+DDIVn9Az75+8zb/zy/lmMr0 2frVSIRNunvPrN0m+8hs7hlD3XDmG8M2K6M7CIx1w5tyTfXQp254fl70RV/0RV/0i9ZNe0LPedv9 6vmMt33RF929ft4lznBg3hxHPiz6rHWlug0vXvv2Knx8G1Kveqfwjqp6Z6ZQhzo/sbXv+C9nT23O 2GtLT8Mib7dRlU3dzROuLZ1tYT1VbLnGmc6Obmc6obJhu6nX8/jC6nlQpG297Mxp6irzHSmV9223 Fb8x54sLvXM9L0t/s0NLQVfLpLaywEVrPtsLRetKR0Hdm5hP11W3fVvqq7a+caIHbb3swNTUf1XS bynXE4RuEArZD3buyda3/POIPZ99FqjpatsuZ5RKSHaz5vOcZC9xkQr9IHqRZV+BRT086ptajyo9 tatn4kbpJMxe8mlamU6KeBORUo/F/V/W9Fx0ZT0Kdiv1rejSlfpWzFNvWd8VtKnnUg9K3dq5LhPX V3aiYVcSprMfefDIL7qHAqFNHqjqaiUuxfzfQFxFtw9ixl7yyHcI19c5sbvnpY6lfmjoj4WcsZdf Xa3p0aahJ4gcWOkTOp82l119N/zj2TvT7o76gc91g3ClBzzmUxJcsL5p6xupbxo6sVfiWFgd9Xdi fM5O6rihF/ZqFzRsbjuArlTes/Ch0vn+5nq4zvCrSo/5j3D6O6rlMimfLAJzls/hxn4cchZpYjp+ Xt8NIrZL7OVxWa2To46POt92HPUrnmD6XZFhoa/TMH1e6aTUr/CtRV0ULabnmJKk1ovj1zCkV+HW oh409WrPH2qd7YDAlp5htn8pfoMQyVmtEomzDf+yKyzn7cyu0oD9rjCrnkqJ40XpPgu3MRKV2Fic aVEcZOFeDF2iVwmh4V5hkKJKS2lLx6WeMH0r9PzzF4q6yp7nJzKmb5KVGGuSNPS13BIUsj+r3ICh ctzZ/6+yl0H6lZgvoPg3P+WRH4vsBssnsMPBfreky4/AapLVIsM7uzmuioOCWtavG3ra/kDscNDr L6zq3zQfCDZ7UX6YsKDfKE2WrKz/tfFAXkyrVVz/VunrrpT1r/p6OVCRhSJdKY0+Utabk2V09B3X lb72CFLf8t9d62lDT1b73ksA9fi28UBOw74rW6z41BUqNRt1feDrTapVfPKIkWG5bvSdZb1fZd2V zadv2O9qM7Mr6/23b86Dv1PJozT0frLQ1rFrvbG9fvVH5/q+pff+DKnv+1/08Lax6m3R+zOkDrss +iz1Za6PRV/0RV/0y9b9nueXq8yiL7rLRa0PGnxZ9EWfm/5/ZQnRTW/aNxUAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image074.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSPUvDYBDH764vNmmKQRDEqThIRRR0cBHBQSetqO0HaIWAraYttFBLl7o56uqi X6Cbg4ODU13q7OpHcFSKxucu6QNtCg085H738tz/kvt4792DPJ0UEBhs3Z0gG5EagnLNSzSmjkFs RdUhRPEgeZ4nnnVcEM8GYZCdpGGdRUCd1JyyluOzsAgeF4Gt+FVZXXV2UwBdVZgMcizIFhvn+VbN ATgWBQN6/PN13qKoILDzJdepp4+cZvq06hYrANesZE3FE+q9aRawZ3HyiozFvB/njHqpkhlmPJGf MeQ3ZM4EfIhlYL4JNHxqDThFA8pX+dJanvE7yTUXmrOxUf4Bn8enxanT+p1Qz7BlcE1D80OU+Urz No3GD8CP2+HO6s+BnWu5Z9VLoMmTFXBgcn1Z816CuRm6DybeF9b/K/pXNbcjzDtgBtthygbJGgQ9 bJgReuGd6yPRUq5Vbzgu9Mc1RyTvH3r4Mjn2AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image075.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgfsDIwAlifAwBM5i1GRkYmBhEwZKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp//// YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw8T0GRuISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIOgvEB7gYGNYCNXJD1fAw+CaW ZIRUFqQyMASAXfCbacE/iDMnMIJdwcQgEJKZm1qs4JdarhCUn5uYx8CwAOQSXaA8B5A24nJgtOQC KdaE8304QXwNsDdBfD02ZiArOb8YrqKTFVXHHBaIDhj/LiOq/AcGiDy6GxkJuJERHGofkNx6AOy2 EjhfgBWVf5oZxHeE81MYUeW9wS6pAIcrWmgxAaFAcGVuUn4OAxMsjCD2M8L1G3OAlLrB+QvAMWnL wAWNEy5wvIEDH2qHAAM7mLcHFNNnGJmYlIIri0tScxnOoPuRGawOAKEhUCRsAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image076.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SO0sDQRCembu8LgcGjaBWRwofiIIB7RT9AYqYkE5JhIMEjAkkoCkCwUqsrLWx 0cLCSqzER2MVwS6VkMrawkohcXf2snhB0D2Wm2++b2dnZqf1/HQCvBp2mzAirfI6gjCMcwQwYZjZ gNgRkpYpNiGyB6nb7bJnFkfYM0foqaPUO2dTmxr2oLDGgwMwBl15CGICPwjrUuxlG+BI6KOexobV XDWfrpVdgKzMBT5JnZArwTfOoIoepxf8MKQ1RDfomD2106dGT30nNEpdp6zpj1SnvMdtwb2pfD1L +hZs2Y0vOuuo2MfIHSGIpQtFt+KsuXvORqmY2wW4VpEJwuKftBy6ikrxlMaPlsSTHo7SZkTiQ81n Qn59IfhT71Cc/PwEKl5l2P53hgb3511neoAdziSp8UVA4f7a8c/aVWRD5zjPPahqvMQ37Wv8GvTz b6afP0U/nwGJV3gy+l6FxBdL1YrbpR2g3yt1aDQspdMat7ini2B5c2jxrHILvTtiEGJ0K6e7iUSJ VK1SdYvQ7K/ZYN03GiYv9WADAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image077.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSPUsDQRCdmY0mF4MefiFWIYVooaBgJUKqNGoKkx+QKIcKnvHjQPMPRBFSW+UP +A8sxEKbCHa2V1paK+Scmb0cSSzcY+/e23mz82b3Pt5e7kFH6IQGHUFuFYGB2UJ+wYxGR3g6JCjF kxB1BSmKIl1ZwTldWSWM1WPUy8tRaEJnktHC6ATMQyRJ4DJ/YvTAs83l7gznxJoc7NSDw2rz1AN4 Fy/wTTZDRkErLqPdfZo+sZQWNMXo1hG/P9TuWm0L1TNxU0e+d5Eve5f53YZfPwF4tbsgZPi7lq0a 44h4KeGzGeGLMa/hYLyGg/FtbKWFX8e8SBvUry9SGa1+2CH+45C0368+pzdaOUj4mVa+SpwNxmvY i2djJ+MpOa/6+X5wkLh7Rpvj/j0/4setNP29xjFQ79SsJ0ryu9rtZsLXQXhJa8qdZvXe9TriGi6k lT3Kn9JBokKleRF4PnSG+zaq+wXprHu6rAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image078.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwMLAxMgJYm2IYGQAMpg/AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAxMC1iEgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASBrLRAnAI1YC9TIDVXDw+Cb WJIRUlmQysAQAHbBb6YF/yDunMAIdgUTg0BIZm5qsYJfarlCUH5uYh4DQyPIJbpAeQ4gbcSVwLiK GaTYAM6/ywjia8L5HxhAfA0o34cxC8zvALsNzUagHxgEgitzk/JzGJgg9jCCff4Byb4FYN/bYriY kaCLISYxwk1KAespgfO9wS6rYOCChhAXOBTBQQF1rQADO5i3BxTuZxiZmJSCK4tLUnMZzqC7lhms DgBjqzJs+gEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image079.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYHvAyMgJYhVEMjIAGcxMjAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxBCkCcziZoLp42F6wNjAJgRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWWeB2IGNgWEtUCM3VA0P g29iSUZIZUEqA0MA2AW/mRb8g7hzAiPYFUwMAiGZuanFCn6p5QpB+bmJeVC36QLlOYC0EZcD405W kGJNOP8MC4ivAeeLMKHKqzNC5NFtZCRgIyOY/oBkswPY5hKEyWCbK+D82Yyo8mEMIL4jOFTQ/MoE hALBlblJ+TkMTDAfQuxjhOt/D/aJLQMXNAS5wKEMDiqomQIM7GDeHlC8nGFkYlIKriwuSc1lOIPu B2awOgCAeoZ0GgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image080.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwMTAxMQJYm2OY2QAMphPAdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08QJMXMAkBWWps/AxSDP9BmhgEgPwDQNZaIE4Aql0L1MgNVcPD4JtY khFSWZDKwBAAdsFvpgX/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHtALIJfoAuU5gLQRVwLjXUaQ Yk04/wMDiK8B5fswZoH5HRg2MBKwgRHs5w9INqWA9ZTA+d5gkysYuKA+4gL7Gux0sM9/MwkwsIN5 e0DhdIaRiUkpuLK4JDWX4QzMFxA7GBmYweoALL42G6oBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image081.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRPUsDQRCdmb3kkhjw8APEQkIK0UIh9kKsRdEkxYGkiORAwTNCDjS/wNbayiZW FvkBFrERhFjbpLC0tLAy4Lkze3cksXCPXd7MvLf3Zvbt9fkWzMqAhVkGTgVBA7WL+oBFKab0zhIj S29ClAxSGIaS2cQlyZQII/YMxbo8aUpmTqPV9CwsQ8gicHTc16ind98G6CmtiTh52GsEJ7XOhQfw zl7gm4yCV1H+uIHm9gX6wLKgeY0OVZx7suLcvc09jOjux+hvkD1aBE7t1PfahX3vslBp+Y1zgC9z M+phAGzlXNVNcRvNwMR17KZZG0AcDy2pX8X8EY7XXdUDjpsJ/4Am9Ucg+p1ph/CPQ5IZfCZO67hi s2g9iUvidC1xEtB43VXXOF6v4wtN6odR3fnrjPTnVDv+cesMKJ6Y8UORvkwPiqnbkIveNCfvLo1F dzpgS/TIIxggUbHaaQeeD4PpHpXwfgGO8TKQrAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image082.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgZWBi5AQxBCIZGYAM5k9ANhODKFSSgYGTCcRiAYkyMoJFGJn+//8P FtFjlACLGDIxQlVzM8H08TABjWEVArLU2PgZpBj+gzQxCAD5B4CsY0B8AGjEMaBGbqgaHgbfxJKM kMqCVAaGALALfjM1/IM4cwIj2BVMDAIhmbmpxQp+qeUKQfm5iXkMDC0gl+gC5TmAtBFXAuNPZpBi AzifCew6TTifgRHE14Dy/RjzGED8DrDb0GwE+UEguDI3KT+HgQliDyPY5x+Q7LsONt8Ww8WMBF0M MYkRblIdWE8JnO8DdlkFAxc0hLjAoQgOCqhrBRjYwbw9oHA/A/SqUnBlcUlqLsMZdNcyg9UBALQU Zfb6AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image083.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wMLAxMgJYl2IYGQAMpg/AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAxMB1iEgCw1Nn4GKYb/IE0MAiA7gay1QNwANGItUCM3VA0Pg29i SUZIZUEqA0MA2AW/mRb8g7hzAiPYFUwMAiGZuanFCn6p5QpB+bmJeQwMC0Au0QXKcwBpI64ExlvM IMUGcP5dRhBfE87/wADia0D5PoxZYH4H2G1oNgL9wCAQXJmblJ/DwASxhxHs8w9I9u0A+94Ww8WM BF0MMYkRblIKWE8JnO8NdlkFAxc0hLjAoQgOCqhrBRjYwbw9oHA/w8jEpBRcWVySmstwBt21zGB1 AOIB1g/6AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image084.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Sv0vDUBC+uzStSUSLWhCn4CCKKNTdv0AUf3RyaqUBFauiFe1/UDcnB6cOdnFw cqxYEES04uiikNGxCC6WNr53Lwm1ivrCS+67d993dy/39HBzArzSlq2DIa2FeZSGdo/iBQk+1cU2 SFoRsQmRPUie57FnEgfZkyT0oy0KeN1k62mrT1gj0V4YAk+SIC5wVVgVsW0L4FnIWH5MN8xm8qup wrYDYKMs6oMUQ65hzjiBSn2AinSpSatfWNeRwHcVDXxZQzIbVG0q/pEskcQTXyrkVrY2gJQeQpf4 Tpk72p4uQ95A8dzW7zzieuoh38YeXTY/Xlb4NnLOemUIsMl4wtcvtf6qS+mTz3/XjmOKr7BLp3zr 09/08F/1urRsSn4+1D/sasdNbMW+nlc0ibd5NjryQUTkS63lnF17ztm3F7dymU2Ai587cenMkJxs qPwY/Zq5wfggjM9i+7lLM6DOE99v8tdKOu+giXfc81iIS9zzqI+RXrnnZJj5BdvjXapDe3yN1hkX wfRn2uS558L8/xSHGKOKHJYaEg0vFXbzTg5qnbelcdwnQ9lJFKwDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image085.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41TPUsDQRCdmbvLx+XAoAbE6kghikTQ3l8gCmrEUiMJKBgTTEDTW4iVttpYmMJf YBCRNIqIVhY2CgdWdkFQUEni7uzlyIdE99i7ebPzZt7O7j3eXx8Cj2XLNiAordlFlIb2gOIFEV41 xAyStHQxCZE9SPV6nT1jOMCecUI3OkQNnkW2sWz1CmvI1wODUJckCAtcFtaFmLYF8CTShNwYC6YT +dV4IZsCsFGK+iLFkCPKFWOosvfTLpV0afUJ69Jo+M79Dd+SKZnfVK4q/r6USOIJzxfSK5l1IJUP ISC+E+amlvXJkDdQPKfWnUesp+LxhWKf3PxoUeEb/ZTzFaGBDcYxN/9x7S9dKj+5/HftIKD4CjtU 0lrxCZ/CZEd+/Jd+hxZCkp/36u0Em3EVPwOt62e6xFm+K231QBf14mvpVM6eSW3Zc5l0YgNg7/ed OVQ0JSfpZb71t1b+YLztxSexed2hKVDrkc7OdlXS3oMqXvGeRzx8xHsedvErRhjvuhjphXsw7il5 xma+QxVQfNO94yb/ByzMPacw+BldyMtzh0TR+UIun0rDXXu3NI77AR4G7Pe8AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image086.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wNzAyMgJYgXEMDIAGcyXgWwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4epgbGA8xCQJYaGz+DFMN/kCYGAZCdQNZbIG5gZmDIBWrkhqrhYfBN LMkIqSxIZWAwALvgN9OCfxB3TmAE2cDCxCAQkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwNAIcokuUJoDSBtxKTDy MoPUloDtQjOBCQgFgitzk/JzGJgg+hjBPvmApF8G7JtyDBcwEHQBxCRwOIJNMmUAepEhOb+YgQvq Ry5wOICNgrpPgIEdzNsDCrkzjExMSsGVxSWpuQxn0N3HDFYHAAUcCBO8AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image087.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwM7AxMgJYm2IZmQAMpilGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw8TA9MCdiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyDoGxAnsDAzHgBq5oWp4 GHwTSzJCKgtSGRgCwC74zdTwD+LOCYwgG1iYGARCMnNTixX8UssVgvJzE/MYGFpALtEFSnMAaSOu BMYbbCC1JXB+HSMq34cBxK8AuwXNBqCbGQSCK3OT8nMYmCDmMoJ9+gHJ/AusIP3lGC5kIOhCiEng cAab9JmZGcgqzsyDm80EDklNOJ8B7HYNKN+PMQ/s9g4MtzMQ6fbrYPNtGbigYc4Fjhew06FmCjCw g3l7QDF5BuggpeDK4pLUXIYz6L5gBqsDACulVtBMAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image088.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwM7AxMgJYm2IZmQAMpiFGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw8TA9MCdiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyDoGxAnsDAzHgBq5oWp4 GHwTSzJCKgtSGRgCwC74zdTwD+LOCYwgG1iYGARCMnNTixX8UssVgvJzE/MYGBaCXKILlOYA0kZc CYw32EBqS+D8OkZUvg8DiF8BdguaDUA3MwgEV+Ym5ecwMEHMZQT79AOS+RdYQfrLMVzIQNCFEJPA 4Qw26TMzM5BVnJkHN5sJHJKacD4D2O0aGG5lINKt18Hm2TJwQcOYCxwPYKdCzRRgYAfz9oBi7gzQ AUrBlcUlqbkMZ9BdzQxWBwBhhP+UPAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image089.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41RMUvDUBD+7hJtmgYMgiBORUF0qKC7/0BLsfkBVgkomEZIoGaRjo7O/hIHh06Z Krj1b3RzEIz3LjFoO+iDg++7d/fdd+/NXvMn6Jk4YGoa9BYQBFg7BDA29HZFoskG2RJMpBnioig0 c0Cbmjlkqqpb/N3nMXjirAvaXV3DFgrTBN/MFJRLjB0gl8ZWVePhdJBeBdltCPTUwQePP0ufj2Qm 2Aw/uI7CpN0NR+2zOBoMgWfjpCPXIocj95w8x9SmNb+n3/wEht+pl4UJ4hl+P4su4htwqUu66fyH vt0w/aMlh/jTYamk76xK77Yl6DJOam3Wl9yvOdT7XsW7NFTvD0ve8U/vhWVKOzWf6bxjuNUfuPpP uko1w0dD2Yv52akY3O5nSRpGmC5uZWndF5gKnHVcAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image090.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBggQdmBi4AQxAv0ZQQzm04wMDEwMomBJViDmZAKxWICYiZERLMLI9P// f7CIHqMEWMSQiRGqmpsJpo+HCWiysBCQpcbGzyDF8B+kiUEAyD8AZK0F4gNAybdAjdxQNTwMvokl GSGVBakMDAVgF/xmWvAP4swJjCAbWJgYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYFoBcoguU5gDSRlwJjIFC ILUlcP5jbhA/As5/zokqf5kZVT6FEVXemwHEr4C66AHRLmIEh9EHuMt2MH7lAenJhfOfskD46CYz EPQrxGRGuElrBUGajOD8SLAfDTFCkYFoN3NCfb+YjxnISs4vhovks8FEYCF0FxwWmnD+B3CIaUBt d/hPrr8YmA7yIvuLgWkOK8RfApipgwkIBYIrc5PycxiYsMdAAuNUAZD+cjg/kQPCF8AMJyzmobsv gXEdF0ipNpy/BJwTbBm4oGmaC5zuwR6H2iHAwA7m7QHllDOMTExKwZXFJam5DGfQ3cwMVgcARS2R WKwDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image091.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SO0vDUBQ+59w+02qirSBOpYOLVLCrFRxcFUzr5FQhoGCs2Eop+BMcBAsWQczg 5KQILj4nQaizi0Mn6eisYLyPJLTVwYSbfN95fOfcw3l9eToG+XR0h0FcoGUTBWC7yD8wJr1hfuIk UIgfQpQWJNd1pWUax6VlhtCLTpCflySHdfRRjiYjOkyAK5LA4PyRoxt+HB1glfEcLyYJi+Xaeqmx bQFcyKY+SWWIJysr5lCppymFh0ygFN2RQsK2F/NtCqWpiw+asnXxRBf3+iLnW2keoLwbgVHasK1q ZsmqZ8yKXd4CaKpqCDH+z2sr7C0pgvOgFDr/ViDZ90egdI7Pw0rJ59cJwWc83qKzaK+/RUch5TcG eudW4q9RbNhrlU0gv2NVj7x8Ey+HRH494PdaL5+n/Ug/P2X9fAQVN37P7o/6g/c18UpObirQe4+J JSkUfN4MC38u8O/IbZoL+CwIvgCatyea3CU5eK8nA6KS3QrhNhJli41qzbKhPTgTJuN+APvLEo0A AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image092.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51TP0gCURj/vu/UvNPqEoJokoYwokibA3fLIR0az+ggpVNBwRzaG52jwaG1pSEa GhqiySahpqClMbI56Hrvu/ORfyDpjsd9v+/f+/2+e+/58eEM+GnH0gS6tD6zKA2tiwAE8xwNiqWT tAJiESJ7kFzXZc86LrAnSehnR6hfF6U0tWMxYS2HZmERXFkEpsB3wroUyxLBd1EY8XOisFOoH+ab VRugygy+qP3t8Wyh3CFAYOaLjl2LZ+1GfLfiFMoAT5LJmgiHxTdlWPgxJ3PrCl9FJN5T+FofjHe1 wfgBDsYzIPGxz+h1YkbIM+opZjd4H5U1jsJvAQ8Pd4Y/tXqdUXXKsOaUwgnWmByZIkzMWffVOzOa sGrFsvKUQn1Pf0IvPIsVhXs8sYSPt7HE+NRnk3b/qxOoNf1bJ9B50NNpjp4WEq+Zazr7lSOg8X/E wk1T1jcU3gh72Byd25h+w/wsPDFk6qrCF3wztsDwz7jB94CF+3uYMMXoVt6cDhIt5Zq1uu1AZ5iz xnk/JVyELbwDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image093.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUTUhUURTHzznvzeibNzU3nbF0JB4u+iAKRnApKLSRyCAlciNMMaHga4QZ0CGE cDUEhYRuFMJFC3HZIlxEuGoRBm3CZe6ihdG6oNc997538z6D8g2POb9z/ufce8953P0P79ZBPUE/ OOCxVRlFNpxNAnChpKIZ+XrElitfQlQepCiKlOcanlOeCmGs9inJyxM4QX+XtC5kC9AHESeBkLwr rW35HpQBtqXejzV5uFltzky25msA82pTP0hn8DOgVryKunqRPmLRZaubXuOIm6iDlBpj9Vup0eol euzalZaoHcem4bOrfYnFvm++9r3Ew4L2PcFeYdd/Lj06NkRTwq4/RFWR1NoRSf0d49svc7d/0uYv vfcV5G66BGJyNqw1gvHaQnC7HlYfAnzVlQk65f9gLqBbZdY2DU/3MN8w/KzL5tVTzHcNH+bs/PMe 86LhT1k7ns3Y8Q2043eAeRT0iQ7++0SOmtd3c7JFWjnNOaGaf6o3JH9iohXeq88BJR3R+c6fTvRx /sKxfPhrfnr9gNq9LL1ueK3IfMXwozM2T+WZhw1nOu34F9Lx0vH9/GPWycm8uNLTs4607tcbpvaL EpcZNLwlmCuGH/jMlw231NQvxezTsJp628THO2x9NXtUH1CR7PhF1PH01OGEU1/Gre6jJ1nG957N rzKa9Uoj0cm7qCvt0lhB9ygX3z45dUOpQvE3I6BD0Ru+0/aQaGCi1WjWQthL795Rut9LfhWGVgUA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image094.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42TP0gbURjAv/fdpTF/1DNnQFoEUawWUVDooCBIEcmipepQcIoSrOCZ4gUkCOLo 6CYUC93Ezc0hHXRxioNTtxI62EIpdTJiodf3fe/lkUs65MK7fL/vff/fvS/XVx+AnwsXIhAj6SYj SLCGUL4gzbsRuWJIki0XCsEagUEQsGZM9LBmHIW2TmDNL4kQuXBTUnr+pBOeQkBO4FBOKZ3Ite8C nMgwCW2ThPls4d1y8X1O2gkq6hGVBz39nHFUqOjdeIC/oyS5UrpMkdUf/PRX2R5SOSh/zlLRW81v AipfAW3yfyJesn6lyKSqeQ/DfGwrftD8USi+N/6TUeLvxj/Mx7biH8Zf8a3mqrXbQTxbiye2nTCf x4lHNFcwbRFPG34JxHN8TvV9k9aWfS9veDm/byG307eY97JbUJsA8hTvzCSq1ivOXDDcy5nfmkom U/X7JfEtEd4fbFMc15VN23Qq2e21wrqp9lKoGKraSsvVCl0t6kiv7Wec3dPsYiUZ5oGYYqd5Lv/5 Hpqn8aaT/HdMd5kuxenm76vFymM68mnSkpK/saU1JeF3kGYt75s5TfE9emF4nic0rLPPBK1mb+zr yP7Jc5vQvIJn7WH+ynMb51Okuxjn+8qJ9CwdiDJ9phteFoj9S0W/kPOg3NixxXb/ANdrpPRkBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image095.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABbkAAAZoAQMAAACFhlrtAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJzt3c2v9Ei6IPRwuehozbRe 9+xa4pBusUAsEGpWHKSc45IYaSTYXAm2SP0fcFZMNjpz7Jd3RN/FaIodLOD2ILFncxezuEy5KKQC ZlCxHIRQu6ckenGv1C4Kpl3qrAz8xJfj046wnc6T9/pRd73n5Ek7fukMh+PLYYT22GOPPfbYY489 9thjjz322GOPPfbYY4899thjjz322GOPVSNtby2YGTt8k/g5Qkn9DjWP9wZvGby9S3hzQO3pDuFp /ZQ0dwd/QSirTri6O/ihh6MWV3eXx3t4nvTwp/7f860xMZFV6BXXuMoQKi63xsREWqM+h98nvOvZ 7R3C0z6HF+c7hEMOLy53Cc/6I44RKsmtMTGRdDl6QlmNUUJIfWtNTJyO6Ij6cgXgza0xMXG38OJ8 p/Cs2eHbRtGg7i7hZZU0O3zDSEjTwwuEUUZId2tNRKSfA/ylbwb18HtqSdwtPHsv4JiQe2p0HpCA 066K+wkV/nxrTEw8oZbCc3Rn8DN6ofAjujN4i44UfkL3BU9adLhLOG6gQLxDeFYh/Pk9wnMGf02g mnJP8AJRePGhQfcFPwl4je4LDt3i/clZpDW6L/jP+hKxLw7R3cEhdvjm0dFi8Q7hRzoUdJ/wJ/j3 HuG0tXmPcNpq2+FbxSOd/XGHcBE7fOvY4VvHDt86dvjWscO3jh2+dezwreOGY0DZotlJax/xfyV8 wDe/ETxxjqaX4eOmOalmJ27BU+fOMtdhTJfDXTvIA+flGXDsnFzmnIGbOsd23dPqnG+F8RxHWoEZ yII7d+aCZ87R9FNW2S8mbrizZCjmwfPww3igw41mnHBlv5g452i8INcnD52IYsCPdGDIjNalObA+ PD2SNnWki4kr43bOT946M5AdFvzRtTM3PLdf7dmOryxzfcb+jQ/2i0kzF164knAdxgNyfJy0dsPf ufbq+jhZPRfuOrla5NjZAaX2W93wVw/cccQzNBfuOIyJE/4SDj9FHPGZ8M75/TszbhueVU50hom9 Awe8oGMOAaHD6eQ46z39S06444j3b7WLpaTrs679VmdaJ+Qsa+yYDe/zj+OU7QuaV+vF/n10vMna q+OTrwrvNfalAteuLxXu0LFe7NVJbe9gTXivcRxGMexiprscbr86E+6eXiYGusx0HdnZC29cO3jr cOyEZy54f+Y4duCKleFH5Cj5emLizFX2q/BRXPULO2bD4Qr7Yr16Ro6SDza23wo5wvrk68LPyFGf gtPVrtfQm3PNFx+QK+NCbW41OJTB1rFJWuTIjSCxc0VzIzjsyMoVcsKCla4Fh7fa5+EOV2ML+BG5 4FCiWNUDOJeSoE4qHQ47C4TDZ7TgcNm104W9WoUz/XzWDmjia8FBY1UEaBEM9RUt6Ldsff8tcnz/ 9BxeC04PllXyQcFsXSroAbNyBYb/WLkC3nVdOD2u1mGkezcPI0337cBh71Z2joDTt4bBaTJueFAT aAM4fZd9OsAL2NwBNbv6MqyYC6fvsuC07DArApRolTV0r9YO6LtcLWsrNDj9Pi04PQBmRYBVpcwv 9ShJ5l6tjEt1a8Fpn0pqauhVwiyHmc78OI8DdAg8kJRYFc4ylwk/DVAjXSs73wr+MECV2OH2Dq4L p28Jg9NNt4Fr+1t8xJfCWaHp6q+zYt2s4oSzTU34wfUqbugGtZOqxwZHnF2QzJKzc73KNnV0t9gx F/6kmGSwb9qsAjOceR1nCRufnOUqR7eXHRr8qCQkgy0zhA0N60w0RgF4isb3zw7EVeFMYxxG9sWZ pxH7po1cwb/jTeDaycl2ZuSKe4A3ytaGxoSzdK8Az9u3AMfwxbjgYqzZAe82hBeN+lYFnsFZcx24 9rWy9L15vFR2qMPb9eDFbHhqDNwPcHVmRTRcKzlzwtcAMuFp/4duZlaZAS898F5xEXCt0emDZwA/ r33EE/IbJ5wepUm4dh33wXNM4SH9E+oRpyfgT35JdDkbGkuajKgzMhQ4TcwHJ6LI1yoCRHxWo/fp mNFNXDM4JuFFv6W2N37EW9jncCg4vNbgvFon5njAH0jNj58bbvRaPMJXQSrXDI54OMvHSZsTZU0T vk4i/SdnBxbJFrUYW6SHr+Zfw9pwNTvhhu9Ty2P82zyWLMeqn4ZtXkg4L/JEyUfhjYArO6VfBXHB 6R/a2CMOJVZCiLFYDD9+h3F45YDTP3TirFR2Sj8R3cS49M6FozG4PEomnP6hccBLDa6ccQq81jR/ k/6hmwOHsk2fQcXhuUzMgCfj8LOAK5pCbmI0dvo/VBm5xOZxgGfagbXgIh0L3trw/g+X3u6Al6R9 YZvYcHQdeGPD+zPtn37GykMd3n95Vf/HD074kcGNrMLhseV4hswcocHPkKABf6Zw+sdIeOmGX2B/ IR3kJrw/EMbiWQq8kLtU4P0R6v94ccP7/39hwfsX6yPbxMoqHeSwmXAUB4ejlLEvSYfDJ+r39S23 DdUS+ETHbCs47C6XuV+Dd/QYWnCaf3zwFw5XUwJzS4vXeHgKaP0jP4l9NnBgbThkVh2eK/BSlkRD 50GfS5KWb6JdpNlKnQUJmVhuwDFspK/6pcCxBX9hR4kdKlG74nUt+louLwpDw6r/REnDlxPVCpB1 4exnDPvEMhOJw/fEDzbL/Xp7gsIzCR+asmPwihZskfACsVxcalvyzhZ6sCVcZNjDKLzxwWHKcumC w5txNPzEAdpH5s37MXjlg1dw0ki43GfOVv/bCn7xwS/0zy64tFC43KUXzm4CSFeGd0i5H0OFQ2LY hiccLs9nuct+90nD92jAW/73GfCaVr0d8NYFf8ePEpuTr8ExO8VLURyqcDqldH34gwNe0H3KGzqG I84+CzuwBrxjG4bD+XGZA6dFxEOhNN4kHNJPTfi7IbFgeCrgsIk2R4iL3XeYjMLZqfSQ2XD2JYzD RX8I+5cnL+s3slSBT0T7lwCu9ffx8yFbF14jpXAb4DwPl3Bhbfir6qHGW8KxculkGn5Nl9lvgIue CYAL2mkSjleGs1QeUqXVyQfCyJm+szTgWThcVgThFehQWBPONjkkCpzt2YSLbySrg+HyBhEKR/zb WxWeT8Jlt2Q6Aw5nbYb4aaPCxamfOm/U8sN7DYNn79Ws4oQLxAicV8RTeekUHxY+UcY30eDiMyaR 8L74ZfB0DF5r8OQL+fWedbhMfQTerg2vlMYT23NOumeEZOE8wL8UXeMj8MqEV7wnpDPh/C2ymhAM 56V1VQxbCnhL35n54RcvvDHgF9Fpdjbhtfho8fDKB284vDPhzAONFwPeGnCxzTXhyu3EAl4/M9/F hPM0ykn45BHPFsBpeZRWyqVTwPk7We6fgB8VeGLC6WeXcLUrq7gO/OSE/1aBywEdaEqLqwgeh6sD v9eAF4RXQE04UeBP6jYS/isLfmZdL/QTeOAiW/lvdtfgCbHhT8KbT8JlX5UG/1Qozgr8FfHOCA0+ jHqJq63/ZncNnjrgj8KbjcP7w2XA2XvwB6MOTzP/iX/WleH1GBygwyklL1X9ETbglQGXnbgtT7Yw 4KUyzijh9n2NFjzr4fSTpu1QwRDwTmZ2MA8D8zIxG84Rsv4gO3E9cOVKHwfP5XISHRqayycdzkr4 ofRVjlKnwcUiBLgSF3DZiSvgWQjcd3Yq8IOEnxT4I9vnAO9U+JBY/1MsHK6Ubng5wH1yDY4lvJCX zkeWhICz3D8Bx0ramaw/SHgj4R1S7s1VFnqIhecSPjRCTjo8NeFn+dOQHXEz5KFCFs8PwoJU+NDf ryytoWQVXy9/BLxywjv501C/gQZSKQtBK6sgmccNuDzisipcmMPFwXA+XVJ2PljwVv6kw4kfXtEO jL/1xyU5/53PyGS4yxUDjix4zeDiNAqHk/IP06iQmAlvdDg/Oasf43fFhZB/so5tLXhHy6z8+99t wHLF/4fJ5ZO/8/rjf6NvGPgqiqfkX2yL+r4/gl/86vJHqGLnoKxSqqs4yfWJcm/PbXkN3J9fUlrH +jGic6N5ucBPTmUIAIq6oVTJBmNyNfi33//uP37+kXaUsHZyyt+OLngi4JUCL1T4WcDlToPgX3X9 tetn3/0vFcJ0w2Ko8mdax1mmfr06vB7g7FrEhj9pRY6PEgFrgJfqvibhyojAQRwaOjTBL3wsCRMu 78Mq1MSGK0WrDbrwi5/S389Xy/DCA464E/5iwokKb5VxBNdRokc8V4+4H94OxyBRL+4SXnvc6hSv s2x4FEP7j91FaMLlx3XD+73K9mNnwRsFrnR/qdvL4+aFp0rdq5XwzAWXQ8wKPCHq1zscsVdZTYKP m+vwWoPLNVYWwDMN3rAfayRGZ8Wg/mWAa4PAytE/rAX33hKkzgBuZa9AJvvaWBZkFQB2GiUL4ZkC zybh3lDX/mtlvsyGhvZhFXgzwAsFnq4GryQ83RyONbivjTwJ3+iIk0rC/Q36LeFyvT2AYx2OVHi9 NlzkuAPbZyPhtIIh4FodSBnJPsgCii5cocEv68NLDa7MrGaNLw6H71rAC/LbAZ5NwemfaSOadyjB sO9s+HDp/Eab96XDKx/8ywE+zEoEuOibbYZvr0PiWiamDeNhsnMPN26YmIAPH3OAY4kVcDTAYUaV EBbkwzCWWg5dIAdZa1Thw9CQG/7iAGLHawY8+Ub+DH2aJft+GfyiwNXE+gw7wH/hgqcK/NEFl2O9 7idu+uHDXPbfDC32RpZhDE4TfgiHZ/Kkpdds/huDtzp86O931mB9cKUMw++9cG2usgonHvgwH4w2 Ofgl2Q1/HoV7b7xW4B/klgDnHfMvSH7VvCgYgctvbwYcu+FPjtdM+KfaEefwdoBjC57EwzMNngx3 K2XkOxfcW9KMwFs3PPXBT0MfSKqVrH44UuHfuOCPQXCxpQHnV5PhcifgyrkF8EKBywktCvwo4Q9r wEViSiZTCl86f4Vf+SqRmLh7wIDnfjh9VyHTk2VwvgAuUlYrTI3ssnfASw0urxpwN5wHzr89NlBR IWXW+CTcdVEagbdj8IJ8WolNlCVcYaxOJG3AeVVzuCA74LkT7l6dXYerNT34nIUJF+3xjPyJ/Kwa PJ0Dbzi8IJ/PhB8V+NEFF0d8gGcmvFP+oMCTAHhJ3kfBf+GEP2hwfgIPcFHWwR80uDjOuQ5HY3Ce iwn5pcv4UjleZPChpje0+Clc3nwhOnRi4ALB7klgW2BZwEt439BkXVn9KeW8untLlaGCoVSndXii 9USpcPiONDhR/sDihf9OlZVayLKNyDnj8HMsXCRmwxvWahHtR3ErqWxP0sMn183pP5f0Dl/eaQv4 cC15QKJ3slHmMqgzZXiqOrychOM14Y2A1w54pcyqkxXQAHilwdm+e3g+VN3uAs68TvhFjlhfD36K gItXNXjN+1KHO9z6E/9T/o524yMuk8O1rLGlNhyydtLwuXzKLdbluvCDCs8MuMwIbI6p2Cofiu9h apIGR60NL8hX/B2NC+5Y01ns2AmHiXj0sAFc/kHAxQvUKb/2gzplLxie8y8H7rJ2wRvHi2zHpUhE HYKhc67C4HLXB6VT3YTjAY50OJZwZ7t4BC56vrS5z6kKl6ecgAsXzdIqXOyjMOHpbHg9Aw5dQj18 GNsRcJET2D1hYXBWReFvWOmIi5nrynlA4ZATcKV8oqFz+RwJ5+ezGB5bBS5ubNPuqHDDRTNqBrxY H/4wCs/VPCRum50FrxmcNT4tOOTH4abmFeAHFS4OiReOJFxOMesEHPb+ygchVSIvIPuPekJ2zMoq 0Jf1MA0XB/cFyTtRCCkqZUdy7welZ+hK8Ia/8qCOhg1w+vXyMk50ksHmDAatGQPOMrcfnsXDc37p VKvjbPAAyrAHu/0oOzJ421iFs2t+Dxen3wC/0D/bcLaJOswRCE+/YjD15lN2Tk3BsQsOL/WH76bw hMFL2fBV4CIxA445vLXhRIGrXbAMXvrg/kpW+iWrcupTQU/ss9QP6ieScPZZnfCzF14PfU46/IzY /Hkn3DsSd0o/p9+iNpI+3Gb3oFa+JJx1SJc2nFXESxvOxhvEpGo9q8yFs9vsvPDECReJhcKRBleJ 9DUv3L/6O4VXyHygH4d3D2prRoFfvPDKB+/gDzQRba03ugldZ8EJ9waF19a47qOE4yk4n1RFi366 ykmq3D02jM/B/olxp5wCv8yCNxb8yBM7KmuqIMwTPGB5lNAwNET/IWyxFRue++D088+CN3R3JdEK HnoYMfxF+UQiweOQmAkvJ+CNC97S1MMe2DHA0TOtyxmDdbxbG+qHyicKgXc0c2H+VlkP5CshVRac XrLh8wYtzzjEI28DGXAs4YUb3soqoAaHMoLujx++oUuU0LWnkAvesS9qPTicatqAr4DLxCx45oMn I3CIegacfrXGrGE2hD4PXrjgiPLODrhY0S4ern6LJrwdbmZDclrokR+lxoan4g8WvPTB8SJ45oSX fJ8iXgQc86/XgideOP2s7JPrRLYv89UQOPsW9WoYg+d8nyKO4p9U+USp6vfD8yERo1XMv4oZ8NIB r2RiSncLH8k+63Bm5BfQgn9UC55dC64X/7iRiSlXVA5vWGLiE7Et5YwtBn+Og3fI+SjWUXjBEqu1 l9n5kxifSIeLT+SE89NhGNFOvfCCZa6ghzCo8IwdDB2ORuB0fWkfPOM8fqiHDEj39eiC51eCNy54 rvzhWYVjHT58atjXZWU49sHpga1MOJoFh9zFb5w04PiC/iGaBU+88EKHH+TfMh885ZnLhg9vMuC8 OLkmnK8Y0LADK7bQ4CI2gSMv/An9sfoiv0g2+lu1k1PENnBkF/8N/6ueRAX/NTtpbnjEURTcPOL3 AKdvWnDEWb3g1bXXG8DZ1dHoK3PD2UlitIp50gcUFY/iJupaf52laCZBXzWfLUdnkZpN3XfqbmQ4 4fxARMOZw6zivCq7HMIcwRlSNN/K83EInH9Z3u5NdzzyJM3P69Twe92NF50PgeL3QBqvuuHs97je CcjFjYQqweC1K4kgOMt68gYIHjv8enC26V9yOCt07wBulh9sVv72cDYLtdFf5A8cq/RX6YUgNYms 6Lwq/GVIR0m3Fv9Rg33GyniVws0X58JbCVWCVr0tDR3LNqd0s9Fcc8f0XRFw63uYiEeehKWpXRr6 gnluueG00iXXKhPhhLOuYfPViXjkLcln43U2DcF8txNOs7cbbt0MsxHcqvfEwo/mq52LyB7OY746 EY+cZ+awxXB6sC041N2s75Hu4LpwunezGKbD1lamoNVNC35w7XVVOC2HX813u5/ODjxryIxCLDhc rB4sRItmweHY4Mb8A0jMjM9uEKrNV/1ws6wagVsZaCIe+fzZyvzDCTmuCbFwq3Hgh1tfzkQ8Msl1 4PZsk7uFQ+Fj5R96B9l14VCvccOtt9LzuDFfhSLb3usBrQh/dGkg09oLcPQXdrNxyTa24VBtWxVu j2MUdlOX7d7uRsDOsb5IeGQjXxxY6/pBFxWorFfj4GYPDIM31lsPY7PGPMFPLPuLWgNuz5YFn01c FY6d8Iel8NaVAfuMGvQ0azXG4I6rsBPeq+1MAaWenQH7rOzYKywgHmDVwg+vXEnkjgoMXV3K3vPB OefnxTWeuQBuJ4EblwZXLk3r+Bo88KOL2OeeWfDcNa0oaR3XZsgSjrahE5454YVzmng3D565zmk3 PHXCX13w1DmTMHPOGTutCO+PghOOHW89hMNx5Ya7vofRYHBHodAfRsdVuIdX9qu5B+64GqbE8Y31 8Li5e0jAXV/UwQ13TXIwpomKtzpKbITMcUkaJ7vNMhV+eF67NM71b1PiOra1cwaKE/70cWR3EINj dTKNDOz8UkvHp1HX+FVebIratYPK8WLu/DijcaTpuqpm6oJOSrqut7rvng95/gaPTJ+DFxI0H0fA i/Dqp/PLcQeeC3fmsE9i92XE5HpuiyK24REReXO9fV8Vft3Y4VvHDt86dvjWscO3jh2+dezwrWOH bx07fOvY4VvH3cJ/cmvAHnvssccee+yxxx577LHHHnvssccee+zxJuOqs3iuGTt8i4Cu5ee0eoS7 ie4KDp35z7g6woTYu4Of7hSetFnV3R08h8n9h6S5Ozi9/eWYNO/GlhB+i9HDs+qcNFmFsGtW9ZuN pEGHpE0auIslfjbuLaPt4c19wl+SBl+SO4R3fQ4ndwiHHJ6R93cH79IGsyNemHPei+i7LLaMJ1xn VX961sqjC3m8bfgho3dbUbhxz8N9wlPyp+QM62FWt5JNRHZxwzFdjdZetfHNRNr9pYJ//K+yhYtZ Vsm3yewfPWmPYp2IrEOvFjwhLH837NeNzlJCIM068N15g04ueKfCY+/wnxXJCvB/F+CFXNI4J657 HVeOf/0zCc/4OtV4LNUSnhqU1Qk8w1TcSYfJxz+mC9WKDfOIm+zmRVkruVssGY7HUm1P9C5hChct CdakKAd4dnU4qZW7Q8Pgjw443YCo8GtnFhtO6DXGG2kj4MmvyT+lLzXsfutUw6bXhENSXTko35Xd H334L0lVOO/RZIErAZczPZthb1vCzReTcPiwpLjY24Dty6rv6zWxasyBZ9WRwuGmdgbHjdjbRb2b OsHOu2gXByy8kBLiuHH7opZrVhQop3C4N5zDK/aXlDTaQ7vct/8ujhQOauKCo1H4kS6kkClrP/nh /+/fX0urxATcW64c6UIKA7xvyEloU2g1no+KKxTm7Ek9ib5+Pw94FXuOedL1VBWOZX2qhxvN52vA 2T7dcMj6vtIs7QvtNhTOqixFhVaMchLuPlqwJATAK1gp54E9YEsy60zfG6bLJJT1Wmh6RaYHFHvh zU9zpxzWGQJ4AzntAak5Kif6UyPpngBupzA7+DM6tQcjqMnBq+6+WCgFKRyED+pDkV1w+Eb/3shF ITrEw47j4ZC1B3hOdLi9VgZ2XePmR6nA7VYW+zjO5UPQx/CfE/qILqrzoK0Q0cPtlTv0esDC6EsM +UDvLxwnYUa+hu9h5CmRCN0EPlQiMvLeAc/Jb8LgBzIJTxKyXhfRAC898M+pyAt/4osK579X3+KE oxXhSsO4r1s4rm55/3FGv96cV1DyWnv16vAB5YMn4/BMwDVRQfRnirNgHVyrhAG3S70yAE5XTNOX TYNSyD4M68HVByH2n6GwO1RKMrESTsZbbfoCV7Bf+3KLnXX+OaFmTC98fCUcAddXH/PBf03+sIp8 BfgP+I2FYfCvyLcrnJ6JtjpYD88c8HPg2kMh8Ix8Sb5ZoRGnr3zfE7ED3q0IL/qLQuteTCsqQuDQ fxlUEITAS4C7F9OKiVqDJ/TZqbXxHqhdhQ1hbgc3liZMae21Nt6U0o9TBezOAbfKD1arKBfWtCLg 5quu0OC0BmSf6uWZXk6zZXBjSbvUWe12fxxXGPAatjW34/DRLvfpMJbdo31NFhwvgjf6W6DyQOHL rvul/qsPXq8Hh24OWkQtm05kPlvMCS8oPGTcLCCrSHi6CP4jc6+NFx5SfsUc8XTNsfJN4I3sNatm Mu0VfelqmDb84lvw0oxQOM0l8+GpZaGXCyc87FIXCOerhc7O5HHwkJNTa0iw4+qChxVR/vDAraVN w4+4Dqc52ewoXAHuKOFolSi/KjxZAe5qzqPV4cZ2KamWwh2jrgxuvk4rcmXIFdoFN+okcN1ZNvzm WruZwY2znXXq2PVTRwTAMfGtdxwamUOyATyj8CVVQ5eE5ocFcK0cd8PzpfDU1dtLz8DrHnHYjzIQ 5lzjejSwqyPMSZwNpzpXVkEDPH48aAM4PQNdR1x5MR5OXL29G8AzHW7NI54K1xO/183jvGvc7Eky 4NET+0bgZjmJF8HN1rwFj+tgofM77G+Jws02FesLCmppzYDn509CwCJSUrjGG/lEBDOpCi2AG0VA Zl4q4pZy98FbZLdMBLye3q0Lbh6Gs9yl8kJwEA+8HlIc9szhzfRunfBKe0veGS9m5E9DxHynMFvp y5vASxOeuic3uCM5O+HJLeBRPUMFTJH+0hpDwjeBpxGt/RKehJFcG94MWytJW3DXs7l8UdKR02vD q2FrJWkbbj3H2Bt9WYop3LB44LS8uirc6An0Rt7QqTv5VeHpCNzM1o4nFzkjrzeAc7F5OSs7x4uh 8GIUbnZa8YpFSM35uvAEKuJj8GIDuL6zrIZ7W6aCZoUZ8ICKsxOuJ0InHZq5Ee6+na6ypGw0rLXm 1okxQaO+JuABlSEn3DgMtePFHp5P7j6lDQiYZmzNOuWdcsYo8qrw1Hn+J1U6PYlF3DDigGfXh7sL Lno4J+Gsu6PfrTXtp7gd3NnpoMVzyuC0B/btwPNpuKIxLSvD6T+rwfkWzq5jD5xtEg1n7w+Hj1bL RQcvOy9L4+LggTfsn6vD65E9i8kMG8DF+11wuxtoGs6oEfCE7zCkG8EFL9aA/6CUcKgaFG64Pjgk qoUh3Qjz4WR8GmUupExj1pWvA9e24y1jE57AbS8jZ6ccUBuHa3uQ8IA2rROuHQZRq4iDfyQ7JHI3 nO1OH83bBN63JLHzZgH+Z/kHD7zhe6mVFzeBZ6TD5DvvWKoJN6e28YLvJvAWk84D/w8a3Iif2fwF bFY5t4MbxB7eF3TuKfH91WrowOD9vPpHXBneueDuaxxt0/imZWqX2Sh4PQ/erAP/a2Q2XOz7inAY wyLQTaWXiTAfVB/D2RCeh8DhBipqNuEXVMyG8zRCZte64DgMXgm4mgpUA4wPPgbXR03EhiFzvxbB SzqspcphiK3Wm/9c7IajG8AvPBf8OFESx1aVUZQwV4TLnYXBz0P2DYJrX4PMItrnEWf1BvBKwMkQ +hsFPDfqgegacC0NLs5Nz1lUQ9BP+bC3iBXg9Uy4up2ogOrwlMHFhSYWnk3Ap3s9V4KrWUU/XJkT nrvh8uRcA0488Jb/R1fCyGDzJuCJD944ElgK7zaDG3XdgpAPxswx0b1yVXgdDs8Z3GiOl3Rk0IBX 4fB2JhxFw616wDL4zCMuFPPhfCk5F1wFs3thAAAgAElEQVRfGkLC8+vDzcU04D3EzPh08EF759AT 54RrI2DFzKwiFKkbrrwoUi7ccPWdU3D165HegPlqLjhaCq+U10SrwoCLA+2G59eDs4xsdGW6OmZF 14EXrrx5ZXg9BtdeZHD9xSi47LZbBV4FwzHvUVaTfXNw+ubczPgNGi7yS+DTo+0KPHfCMw+8Y390 wPVbvtzwYgI+PelLgRfxcOPFkncTKmWNrBXo1QOyHTx1w7XMSPiNZQp8GAsvPXDXq7PhynctD8kW cFkcXh+unUW8lqJWVqbgWvtWJrEuvFE2S8bhtXxpaCS54VqD/kpw1cjPyiQA3kTAxc9Xh+tjuSJz e+DO01CbjrTdEdfhohwsPPDKCVf2sDLc8aIP3t0GLmUa/Ox4cYDrL4oGfaO85oYPPUkueMB0aRU+ 9O6o8M7x4gC/aC8ypHoz4XDsMmf54YYH3CXhhKt3dJajcO07FS/iKHgjXxymwc6F5/Pg+gyVeDhe Fy6vfHr3ZGXD5Uk5M6tcCa6N0IoSSIOLBQG1m4ZuB3dW7mfA1f6N9K3BK/GDA64Ta7nR1bNKAFye DsPBnYQXy+HkNvCz8uoAb8QP8o1eeLIYLguTYijjhjHPWXD/egBuuFIDHfK4VvLJwevhtaH4zlzH wAe/KK864E0UXOGUjeNFmVw6BS8U+PCVeeDyRwXuGzmchteOFxX4sF8nnChw9dg64fKLvhpcHj21 t2T4eVX4V255ORPeRMMRceXmabjn9Bz2MBM+nHHDmIPSJaTAnbl5Ap764fJlN3wYnfbA1at7I/8c Di9dr+KAI67ARbqqcfj+l8OHHVDiJ38D/+5TEhCT8CoC3rrgLfqv/8b/nhchmJiYBZdf2s9K8v98 tjZpOTz9t6r0NqqxuPwz7J29u53i269Ik/5v5H/48r+t2Xlao0+QVq1VzlPl5Lwy/NxU/UXuI4Re foKUAkStJLmvOkq1VnlVVDRmw/+iL5z/+c/f4Va/ug/ng1KDVTLjJFxZyUL5Ufk4ldjGN3m//8Nf /zH9zjL1WiT/PpQqqVaqiJ88cNd8hhj4sI1vNGj4gwaXPw41eRU+dMcrQ2xErVlPwJ1XTsfNKNHw ZoDbP6lwd7VkJtxG4u89bh9catxwtdPB1ePonPoyDW9suO+AR8Hl37VOh+E8vAbcO1IbAx/2qzaB Z8HdRYkNT68GR+Pw3NkLpObmcbg/puCOdiDSBvnG4VoJ5+xMcVx1gmIKnjvh7iMuXcPPPviwq7nw oQ9WWTooCu6agibfO33EM2cC0zH0eyh3xjkbQ2orTYNzjjryIxvT03B3XlwXrq44JX8sXHDkhkvY teBKXdMDH87DPAI+DLUNxHXhxSx4NeygnIBf64i74OqEE2VYxV2ArAb3rp2j1Dom4OrlTiuyG5dR 3P48Dbd7OreCdxyjGYkl9MIFzQ13vDYGlzDl1ohZcDXdOXDv+lADXK3GD1+7chr64OJu/uVwBzLz uBV4uQyuL0RSzoI7fO/WgCvNy+FVseiYPtswf0twpTKitgR517sJr2x4OcCHlyeG2q4Pzw04pRmz 3Qd4JV+8FrxwwVMdTsWlC55r8GwGPJ8Ld444aWNhHK53OWVrwbWpDyvA6+G9pYBrRgGv1Rdd8InZ Nd5+lSh4K39SPLmAKxhxMTFucBvgKk1st8YRz93wTv6kwDM3vHXARQrYCXfOIAvJ483wKl4Op8hS h4u3uKeuOOEhV85wuJZ12RNjjRW8+GNk3bcExcBDisMpOHLDWSXF6J28W3gSAR+de31VODD0C6cY FnHf9hYzTT8WLl/V5jOKJAotCdpKNp/mxwpU/WtYGc69WjV+KDacSehDB3548tbhLULmyDX9IKkX rry6AVwM5xl3QxZ90okTjpfDX9eAiz0vhzvb/tqkLxG+K/4UPAmCE33lDIbsrBlVcmfaAl7jcG/H /gQcu+Ha7jCFG0N9mMFrJ1wj3hpuZFAKz0w4T0Kr8uXbwVMLLqNTXjSr48MH3h7OXjUXoVWH9DV4 sQ1cISYeeLMSXD05pdfZ2PHCD+JKr7c/5sJl4QLwxChq3gC8seH9Bh9pFwD7IdkTWWUdeOuAD3ed VEh783Ck58DFm9aBdw64Z6m21IRTSv8dmA/09GQVkfDW8JL8muhP5qDwPl9lYUd8FO695B/EOFXm hqtJu+F0ZRK9q42sB7fn3kj42dheh6tfqhPeFx2JBSew4vi5sBYDEXD93RvA2atqA6g/qv+ptVM4 tH2zvzSKTTlCoxXv43BvtTYG7lrz2bve4Qg88cBdJ6L3sQ9L4bkHjn9DjAyEZMsp9cBrFBET8Gwc DvUr937xt8plVMQGcHHel1NwX3EVDw9ZjkwJDzwPg2d+OPHD3ctKRj5JMw7OEh5utfcvuAsNOmuW 5nXgWokpfjPg9BAO/Zve+aOIFuY+eGrAK/pvLFyMXurVeHH8J+DeC/IEvFFedC/vORkHPB+ej8Fh ebXGeOlm8JzDebpiyrE7xuAqcTacZzH9NHPDsxg4vjqcvZ8EHHHW3SDaE/+S59ojorIyEq9rplo5 sA28RUoLbiyHQzybL3C4e336leGN+qoB1/7mCBvOR8/dcG8N1hkrwRPXvn+aGhbxnAE3fOSi4AgP XD59pFFf1Z/7+fHkzs2DuAGcX4eN2Uas7VVMnJQq1PydpuWGO240GIs58ODMmBLzG6NpGTvg2bFc CV6xf7SE2dRD2pJMqpC9p1vAtQsQT9GC0x4TOpJch+zd+byYBQ8BUuIg6u96KToCT6LgWpV8FB6b x9E8eK6CRqJQd7vqEefiNATOkqRnwyFw/7m6Ww4vV4K3yj5FjMBZvg2Gq0g2YGs9N24unBYngfA+ y8JVKKkfQhMo1V82hFfau2GIgcGDE7gVXH930b8MFZaIR7lqhcUo3NvudkYcHBprBTwkpUahkQTD m+B9QnjgvHZlDq9jCq9iHlecWPPhrwrnuzHh0E4GeETVOSH/9/AL7bAz4ewWF/PhmlMRDy/j4FoV 0QmPePCsEl64Y94gre71jfdPyX8VkUI6Cb+wtzURO1XhlfY6y3gOeE7IV1EFlzqxj85DNEcbI54K rcSBd6iY7Q8v/FeOHqrxUC4GOUH2WMBGcIhTVBLm2hCrwWkWMyuVbjjSp0gExvANrQunuEB4CfC4 SxxShs5uBy/muJHcywjcv7CUOybgZq7I7RGpgJADsrRAMZ94yeAhz7lSIxKezYKnYjepH+6cvDcS Xjh9tTThOLYspJFsCGd7swqQNL5MQUoN0QnX+8dCIxKezILLCawMbn5ndJdz4ebe1oXjq8Gtx7V4 4DNDlHWrwulOreJ/XbiYd7EqPN0ALsqV+4MjVi+DOaJWrmSplHEDEpvBf8ro/dG2KyU0ldjrQxw8 8rKshYDbg1QMHnmMfHB6VTDTCHnCnTde4D9uuOyRjAgfHDnmfy+DF5CCE07HZq4JT60JKDFBB+mc 8HwB3GzAeuBx+9ZjHG49aW0qDoxol6IOeEwHlh0Y9tVXsHIn3D9JyhMHpD5pUwnYUbYmnMZGcH3i ejGnKm5E4YZX14VHXtusSGqAF9YZDmPskVMQJuFqGpE973YkMCpQ2Z9/Ntx9cl4M+LyauBo9PFsN /sDg9oRNuCp41lyaG0kNbW1zijMrvOZmFRsO30G5Lpz1btjwdO4R98HVexzMO0zmhQ/euicXj8UD yxR2SZdfDHjkjp2REVdfLx2giS2yHlgN1j7xKHxIwxw4nBnY1YVHB2iuBS+XXzUhguE/mdoTgzuu WxQ+pOGd8h8XofBk8prhhxNtIGwleOLs7bXz+DT8EAL/YSj8x5PvcML7cs1oK1u9rVZQeO2A9wWr hAfPOHicfAe/LU6Pkhh3lwUMXfcfLSOto/hPFfhx0sNjGo7d8Pc6PKACPQYX7bnw6uzL5DtSVwe7 Bc8C4ORPenjmhGdiKlxw7SoMbh2InHyj5vyUXKrJHR1y8oG05gIMiMP5T83kbnhMwyGsTqvMhAd8 xYeMfE7a0gVvGPz/jBg8eQp6l3WV1OFVFgSHs6VzwruMdUBHXOzzoHcVZt7L1EKyL2A+CtjJAyuh 7JqCgKeOv3kjDD4MZvHQ4IEJPrBBV/u76TMaVMn/uutDeSNwNuIo3HpAuTu8cPpFxExdhoiAJ//T ayN+x6KMhHLM7oZ2BlwUy9XgWRX2voaWi8pBlkv4Be6AwQsnvGTwqHpyKBx54BHtoHF4GpXDe3gd /NYUEi2/ZxsQmHZEiPcmS0fAVNPC2fPQw7vYKQ0RcPQRzE7iR71kE3hiOkD4EXfMiICcHzulIQYO 6wOJhAsOj5iYweGN/ZdSrMwQEdixH3+8gzT+MSr+e0gomwHPnfDMeV0aD+zYz3jkdFGZ6M14eOFR vYW9wf8QgpGNFsDL28EzCq9jN+MBfQ9WaymL3R/MXY2f9rQ4rAIkGt7lzS3gZjsnt2/ynog2afxP CLleJL/Vy/8i2tDcBm6O8UTD8RuBT3fJGIGr28FZW4gVT3RYMiZuB+frLswtVzG6Uzi6MfxiLwEY GreDL4qUFPcJhwUE7hKe3SscavWTawy8xTiiLP6q9RbicYdvHHcNv8uT847h5X3CT/cKP94rvG+H oOwGrfzFkZGvUH6PcEw+vVf4D+4TDnG3cDq5/R7jfuH1rQUzo6xuLZgZdwtfZ3LiDWLp1PhbRXK3 8OU3Udwmknus1UL4H1n+xuNu4bi5MWBuxE2eeEPhfezdW4/QBeLeXOzwrSN4gvwee+yxxx577LHH Hnvssccee+yxxx577LHHHnvsscddhPV8wXuJe53vsMM3jx2+ddwt/F6nf90t3Hzw0t3EDt867gsO 00p+llYP7+4NDusuntLq+C76Odg3DgrH1TGzlkZ/45FXKGnzqsscC+G96cAVSusDau4TfrxDeNqg rDqjBtd3BkctOsDCOUlzh/DkTuFn1Gbk/R3C++N93/DyvuAvaYsbTPpcHrM04huIA65gxZ/7g+f3 Cs8IygT8rpr56ZnDQ1dTfiuRdAxe39sk+6zrjzQ74vc1yT5r+sbEPR7xvEGPdwkvux6O6/uDP59g GZcK8vh9wdtHuv7MDt8q0uZ4n3BcHdHpPuFPFJ7WbwgesorPAeUUnqF14YuWzAhZG+zYH/NrwMtm wcZ5QDUV4I9u+KKDNh+esnXqJ7bv64ZpC/B3aEU4ZmlXSzaeSBwKk/Xh2fXhacPgFTQi1GrtorQX bUxIyNZwE3rbn5wNPED4TcATAa/Hk0DsiFO4mlWWpM1Pr+hV+WnEwE8OeM62/os5aeMlcPGpJ55q AOfkz6E+DkW+Apebz0kbr7JxwEUInge2JjwP+7bdkUXC4YtRTk68JO1ilY0DMtoTX1REOeJy82ZJ 2nM2Ltm3XITAMzoUtB4cjtaPoHiY0/tbMnERkkvH4DPS5uJ5XXoZkfDprTP+ZC0lj7PN5qUtDvWs jXNxZgTC6RMJhyOeLIHzXErX8o7eOBcXvZCkMT/YGpwftBlp81wK8Ph1hIoBPn12/oA/LXWAi7TT OWkvgssDXUTUN9aBy/yVzslocpt8c3gqi6JyFpxvnEdcvyR8SHtGTWn4sGX8xsMJHXPMVPj8tDOZ dhF/0c/Wg0dXs4bMGfNt89DgwRc/CR9SnJH2AI9+/JE29SQP/7JV+Py0hy8Jx9cYlNHtbCm8iUxb 2SJ+kH0hXDlS8TMTFHj0xonyBQc+mxNCgc9PGytpZ7GndqpcdRbC89iLCFaweCO4rNYqm0ennS2B Z+p13vEUX08oR3x+2rmyQRpbJmnfbxFcLqwC106K2DJpIVx9SHAam/ZCuLJxFlwuCDjW046rH2pw 5xMcRyJX3x/0NG4aq8C1UyrfFp6r1iIaXnkgQRvXwy9p8Okl4IV+0BbAgx5hroRGTYPbQE54FgfX Lxvh3zaLZfCE6F9YVNr6Q7QjN8b6xTIWrl82Iq68bGOVGvWceqNUMHLdWKwBN3JWcNo0lsPVDeLS zvRypIjc2IA3njcaIeFaxiyi6hu5CY/Z2KhDZ1vCSxMeUyZZ8MCNffCYtIkJj2mHlHpSwY23g3i/ tnlc2kvgiVELDi4XONzKphFpYyPtiBbvFeARNXKz+h5VnTcvleYH8QaHG+VfVNoOeOV+pyPMrycW vuSgmYNlwWlDrAyPagNZJ0Qc3KjZhPaEMbh1hBfCwze2yu3QcmEVeGO+UAdvvDY8puFoOfMIuNVe ioUbOS2m/eWAh29slUA4Em68e1HaMY23teEy66X8hXdiv/xfmHvOf7Kuddb3NxJWuRvagGLw4UqZ 1vrmacX+lfBKex9ywSMab47PGHgJEfAvRaK1nraAiqeJyN+bIW2rdhF+6XRkjFg4T4rDE7G5eKif eH4LbvjryiiCVQUOb0A54IEb5/CunvlLAZJDb2zzBxPOfz+cxB4C4T/n//6M/8vSG+Bi+ahjYL8n h19wo4NE2ke+Y5E1BPxVwGsGFycxPWn7ja2TWGhO2u8DXHz6Y2CBltc6/MmAn8XvYp4AT6CVAA6v DDj/XZ7EAnbSfh9OTvEBngLHQyi8r6KJSbWdAW/476cX9u/RgCccLqGNAefvx6KUEmcy+70gv+O/ i9eLwLFOAf93OLzxwY9uOO5YnhRZiE68z0mL+f5SkdX+jP/+lQYdSgUJ/1UU/PzYmvDGDT/q78v+ jH1ECX+h+7PhDzo8WQzvWEKPLya8c8MPBvxBhx+OHC6uvGJGB4dnn7J/MdP1xRmDi2VHEvIhDE5L EYAbRzIczkp88aDi1yNVnHOeuijvjxx+4Fcy/I8Z88JPBvyBw3/7Pg5+evDA+TfxXLD9dgJecCgv BA6t8gF7j/iAong9mfDDUvgrgpz2m07AnwT8ov1+YgkkjYBzwInD5UnL4Y9TcHEByQz4103YpZPu qCQfGgEXIJYDEvH7sw5PFDj9asSF6tmEFzr8QcBpAe844k0b1oA6YAavzSPJ4Cn/PWkFnF37sQU/ eODifcbvFvw906ZRcELSmn51EpQ2DI4r/nst4OxSKF4f4O/c8CcD/oBrBZ7JSzZ+z76yrGrD+j0B 3hcCPUwDpTWH8/os5vB0Ek6zBiEdr5Wdxft4Xn5IGh0urv0VOxneoTasDSThHIQ8cH4Nz2ob3mhw CuxbvLyS0or3pTo8o3/Pl8BruHBmFpzlNPm7gCP9fRacnQsDvDHgRw7PEwCXEl4gAX91tExccLo6 zPmATDgDmfB3JlycSi8sK6QMng9wTKH9ucHgHYcfKRQ6x1vld2jYHML6/w4oCI49cHESo5a/zs4F PMAZtM+KDN5y+OM68M6Gs5w2Ca9Fec9aDPx9aSCcWPDXOHhjw1lzeSk8NeGN54g/cvipz7wR8Ppa cFyNwu0j/tyL1oGL8t0Lv6wCf9TgdRi8/4R+uAYKh59D4KkbHtTO7+HQFTUb/oUTTisR7H1j8L4A GOAvEh7UzvfAs4pNeREJ58gD/4pd5hbAu+F3CQ9o5/dwKPhM+IEPh4mEH/zw1gWH+uYo/ATQ/tC2 /Eir8KC+xwPrGImAN+x97KQVs84HOPt7Tr52w1sVXgD8sBKcAQ98/CrjCR95B8k73nMjQbx/c4Cz POuFNzq8FvBuBryg8ISD2BE78EH2Ac5AB94V5YA3KjybgPeHQYP3r8bDSwrXQVPw3IDjOhJeW/Ch VJkDzwx4YcBf2J2gdAkiFS62c8BbDq8n4EcOzyPgNfTkUfiTAX8x4M/B8G99cP473FFKVHjB4Vkd NKuLwmlqJxUk4CcP/HGA1xze6nDCzxnWu5nWCe+nYVmih2d09EDAa14qPMOfQjooDPijDW8n4Awq zpEBzs8ZNkOdZQ0KPyrwiwVv4cel8At98TQOP3cc/qjDL/yc0eGJAU8NeF+m9T/mQfCv4VRwwH/B 4UcXfMjjZwGkr+cGvODwvmHHvoFag0NDT4dX8GO2CH5S4S8eeN+41ODiA74rLuKbEreNiqy0Iryz 4VDKlAMcMrozq/S1DSf8EALHFE5b2f3eNPh0lxDAGxsOvxcKvAmHs85bPpfg0YQjBZ5ROK30mEf8 FvCnSHg6F/57L5zUc+AHFW5lFQ7PGLwR8EyD4yB4sQY8N+Cv+fgRPyAKryQcqfAkCJ4vg7M+vxcD /owl/BACfzcLXrvhmRuuVQ1ywn4/GfAWxx1xEz5dywI4csPxteGlDcccPt2zEg/XLkDlyvB0HXgz CSfXglfT8NIP78ZOznYFOHLDQ7qEeE9dBFxAx+H82x6Hn5G7OAzpEjLgov4Nv0MLynPEE9o4Anjn gaMN4JcBLkH0d3Y4nfCGg6Lh1QCHA+PJKmHwToE3/IhweDUBT/uNu7lH3AXHc+E1T2jkiIsPCO/D S7IKhSMLngbC0zH41BH3wp8N+Cv9H20R0ZFggMMdQA44GAJGDA/YBU8c8Gf+gcTv8D6of766jzib qSPgHV+y6AXJNZcyOKzmycnhAT0rbjj0w732ab/nCeKGnbTweq7AoR52cMNzDd7yKZcviDUcTLiR VULg9N5NAD0pcNhJznsu4WdoXgEIdpoZ8CwGfpo+4qFwOsBKcQY84/1o4m8UbrwvBH4w4RNHnHb7 BsBLJxwthqcUfpyCO05O2K5cBMdRcNH/osFPDnjF3pd91r8jR6zj/YmdR/QZS3DOlZPVwzF4Qnsu Vbj5vlLAOw4/seIubVk2BQQt/kx4h9h91Uf2M7ye8A9AS4npTrg4uHHEafUTfoejBicwJA5Zof/6 GbzhUDOrtIjNOz9y6Im9Jn+fhuejcPVvGryhv9O0KZy/D17nP0t4GgKHi0QTByez4PUknLYb6cXE C+/c8EfKioOL9bGn4DBvKec4D5wWDONHvNXhalaZ7j3U4RzE4cgLp1fTiqXthV+mjnjLjq4Jf0RI 9mX5H5inwzlIwAsXHPP3pZCPBbxywEk1Cs98RzwU7iqrA+FZEFxAx+BqqXItuPhm+p/z0COezIf/ +Tx4NQKvx+GFAk95+Q4XJHqlpPDGX6okEu47SxfCG3ZCu+C5AqfohtVCRX6mBYcvj4fAfxsJl3mc DzLRamhtwzMVrvwtEN4JuEeeO4s8Ds8m8zgaymoTDueVhCMbXozDLxJee+C5H459H4r/XPjg9AOS 1g3nJ2J5VXg7mlXI2BGn8MbORgO8Zu1B+L2jJy5uLn/td321zwgnvCTiouOEd6Mn5wCvee2wYScg nIwwJpF+9+nf/bXpiA4nnJChqebI4wYcQFmdogIVxa9/881i0iL4nynwAv0QZb8rv/psI1JYeOA3 i8vf7v/z98k/69I//7hDdX91/Sl6RX+L5vuukEsmt073VeCfkc+6H/0QluQT+V3m/xqxphpv2nlL ledCliqrwPML+vfL//EjOikG1+yylnCcXapcxkqVYHgzCv/zHvW/PjfFD3+sHSHIX7KR0ZilCtZK FRtOZO0wHp5LuNuNyFkcLbNUseB1NLx2XvIZnK1+5oVznr/3k007joEPF6B8HF6QZhTeLIKXo/CC 9ZJZcNaPWJCvlsCB1ClwkXV0+B954AUag+cxcPi/Aoeld0fhR/aahD+44J4yBQix8CGPF+SXClx0 Csmj/zU5j1SybPhhVfh5DH7RQGaLfxxeQF1jEp5UEfDaA294FqhkVrmIXq1JeGXBSRDcH264AFF4 Q4du2GhExfIxDJ8kLbkU14J7c4gBZ1dCAeKjExwuxj7lqEXD9/sNuYjxoHh4Si4q/ITmHXFtZE0Z oMqVqX0A1973C3J5HIP/hhA/vC+g18gqviFBenO/D16SbhTelOR97bvkj8CPKDyr+OHD9FUHvA2F a7VDF7zlcMiTT0iun8B6H2fAD2UYXPZO8fdlHP7LmiHoFOuOvc6GTRR4zj/Qgf+e8d+vDUfGcAn0 VrHSJiefIiTPGTk+RIcGFXjGviENXgnf8BHi4AWDPypwZMIdI2tsfxn5E+V3E9764FiFi3VdYuE4 4IiPwC9eeEHqILhYu2gBXEwJUeCNE/44A16vCIe8+wJdQs98ykZnwavV4HOOeGKCBPzISi0Jf7Ty +Hz4+74NshTum74k4a0bDtPFxuGJhGvvA+gHemNgAPwwG36R8KMOh9ZuEPzZD9dmTuSu4rD0Nd0c cOUI0RlKniNuwTsdjrrEn1UA3l+N6AVJwPsz1D7i3jbnxBEHuCePW/BXPuldvO84Ae+1ufgdoOkV 4OL3UfjB+IBPQ1ZxwtM3DCc++C/7jYPguccdk1Wi4fx2bxf8V30rPAg+tzgcgUNX1AS8mIJn14P3 aXtOTui6mICz3qrbwPu0TXg7wMU3ocFPCrzzwtFVsooAmfAz/HsW8Ird6ug/4qznz3XlNOH1PDgD nCVcuRWS3jovQHS/UFgzOP/df8RTL5ysBBcAAR9+79Mesg57/cDeVxDervIf8VRklZvBTw44CYW7 rpyj8Cq4kiUBAj787oUnQfCzDn/i0NwDp//iRoGfIuAnHX4OgL/44HDpLAb4iUML+ERqccjh9Hek wn1X/DH4E5ykKbmc+clbSDjt/1ThnRvOhp6zAf4s4Z3ziNtwb8/QgQI5gK2CIH7PK9ywZ0ey14d7 9mmfjwpvPfAyFF7NgWcSwBbCEL+zlTtK8ie8c0Ms8nJg3YFz4K0PXi+EV+FwOhrYLILXHF5ZcLwC vCD/wILLYcxpeBUGh4T7DCngWRT8yQnPRuBp7YKLUiYf4PTklbe+1+zJICm/vyJt2AfoiwABH0rv JfAhq/BFX/hcMcL7x3JxJCvWyVrwKkN/2OgdHua6FEkj67vPHEq/kf6rioWn9QCC3zMNfpFwvvRU DXm8IL/mzRMBEgtjCGha60udOODtQjjLUnJpQJQrv6twtl+2VkpJPvXAhzVV2LMVbDi/7XEFOAMN cOSEIxVOQuB/YPO0bThv/k/Dx66cNvygwLEbDuufyvd54d+Mwu0jnnPsg/RdZsMTH/w8DU8YvBbw dApOS6O+lAiFv+OgCXjlg+PGDXJIzLEAACAASURBVE8/B6FYgU+cQyNZ5cRNm8ErD5yu+pv44PYR nwmfyioSjjlcnJxZJJzfERYCfw2BBx9xaKOEwHEF5Z4N57PDQ+DeCIATeUFS4DnpcDMNhyuNF36y rpzL4LjW8m6ftgSq8Fas02zCs0k4v0F2bfgAEnAJVOGN8T7nEc/pzGATzm9PEvB2dTg9kjkRv/M1 x5M2h+pTXzq/TsKhS2gE3i6C4+qJwVuWJQQoaenrmPDF0pOG7Z8uEE1r460bXnngtQfe8UccxMKT hvcBtA8c+Mx/PzL4mVcdxJMMYC3xMThfoNqE81WEETob8CNq2H7nwp/5EeUgxAaOe/jRCUcde58A CXhfalQuOOo4/GjAxULTs4+4gHcmXPxuwOXy9HqpIhaSVuDs9Y63yJ74DRunRIc/8d/z6hwIf9bh x3lwsRq8gMNJTJ87feavd3zZ+oLfkXzgH1Rf2rv/xJ97a+Fx8O9tOAXJ93FQxwdsOHz4gPz37qjD 3/Gsc+BwPBduPVaEwofHRUv4kfV8G++Ty9EvhzfL4B0DlbFwucr7UYe/SHinwFOU/7LeBv76wm77 EA89ejHg5yf++wObVizgBwlvFPhHKP0UGfDQrMLfJx6dI5/C1Onwkv9bdCxtMXvnIOC8FDsqJ3Gu wDMDnvGsMheOyABiO+SgnO9f/J3/Dk9jkjdMuuAPQ5YKg381E17UEsR2UGkfYIAP73sjcAGdgIse vbTWH/v3jkNfZsE/HuAfOPw3TRg8H0CucC3ipz8zXcA57KDBWyQesZPxrCjuuxO3govHSaX89yRs 4fTJmIZzUMGv1LlyzkDzMuOvs67H4dF7ibiy8+0T0TIup1FhcKvqoK95xkHyYUb8cSg069GFggSs 4RubcDFCtTLc8QRh/SWRxeTjovjvAKdtbf46r2thC86vI0j8HoBaBc5BCDfsXzEQQo881AR/zt/I Xjceez4zguDWbcPBT/x2Pcs9YuORCPlWSussvxO4/Uik4IfD73Ar/orBgx5RITY2mfYpMyfC4I2V tvmKN+zjG/681LEIgdv3Jkakba/6e1t4cALWE6zSsEf8TUUY3KispBFPpbeWco14mPFYhMCtJwtF pW1uHPP46JGYBY9K21z1IvAZs1MRCK/mp23eoL4tfEHa5sbFvcLJTeERNWrz8uVd2yAuguClcZAi rvjWm5Mt4WbWiIRrl04c9PCz6ZgFD3tmKQ+j0A97wN90BMEzvTwMe0afiFvCU/3rjYVr7w57+uZ0 zIFHVpP02mDY806nIwie6PDIJowOX6dzIhBuNFqi4Y322xoNt1C4XozYrbHR0KnrNNxC4ZmR9iJ4 FbOxN8Lg+hm1CB7yBLGQ2ACu5ayVGm7hcDW5iDY+RKbDV6kbhsITA17FJKEVgCs13ELheuMtEq7l jpXaPxHwWv4cd8U3vq5bwqOzqfpBt4c38udouHrNWakZEQEfTrCohhtEcUO42jSPav+wjeUGazXc guH5Eng+ZPJirQtnOFxq/UsQ+qLQ4HHbeiMQrqz0GA/Ph8Nc3hucb5GQtaoqofB0KFbyaPjwqROy UvsnGI6GQxWfTQd4uj28XADvuTyTZ95FUaMjHl7GZ1MyzFBZqeEWDi9EkvmMb5soG1exG3siFJ4t gfeFIM1eQ55ZHhHwhv5QzMimKYf71/2Nj1D4R6VMO74kTgZ4E72xJ0LhojCZDW/YPprojT0RA68Q zTIzWgKlhFfxG7sjGM4zeT4rmxYSHr+tJ4LheMm3zc/om8DTJfCcrgFOVhpwoxEDJ+QLQuZd+24I p2l/PTdt2Lj/slarYsXASw6flXbGF2ifs6074uBkLjxl267VikAx8EVpJzeEL0ubbbxaTWUGfGa5 UN4ODkX4/LTvFp7/2/2X9ZN52zojGt7MTGjFdjKNCPiy7px01YwSDZ9fnt0tfO2IgufPf3EtR3RE wd9S7PCtY4dvHTt869jhW8cO3zp2+Naxw7eOHb517PCtY4dvHTt869jhW8cO3zp2+Naxw7eOHb51 7PCtY4dvHTt869jhW8cO3zp2+NZxt/Af3Rqwxx577LHHHnvssccee+yxxx577LHHHncVeLWFVzaO xXDxtKStI1sMX/EO9JiIWu7ZFQvg+ZIbTRfC8yX3/C+FJwu6vJfC09n3mhakSxfk0kXwrJXPE4uP hfBs4YIc8+ElOadRN3IbpR9eCJ9ZmBbv4av+l2O2Xg3OdlTMy+QMnsyFv1L4zJu52Y7wErj/GfPe 9Fgw+G9vACcMHrOm00X/eTY8ZxeQeQvRJw1bAszz1Edn2PB5mVxc+WZtvRCentnCY/mMpJfBcc3W LksivmwFDo/5hFIlm5G0gMc8m2mITCy6dpp8qwwFDg88pfB6RtqFyONzFk2bAcdKOvB8anwpz7iJ T1qsBjwLnl4E/DV4G7XhAQ9iBTh//mdUYL56yqyFAdOuh3+ADcNPLxUOT1nOAD6jRMsGeHxpigH+ nj65efyN8HDex7R6eKfB6ZNkix6OXqKTXgbPJfzdcfSN8NdTWsNThFV4vyGDj2/tjJLDZ61x94QE fCJpBa60Uelzq4tL0cN/Hp32LwZ4/BE/hsL7UyDp8goK7GK4RJcVJHzJ+ytIfNqL4OcBXoy+sb/S pPWBPtZegdMytLhks+Df8ZpCMWdtpg7gVdmg4eHZ7mDwZEV4+g1fkbaYUdWB4lfAxdPA3YHr/n/H Hl4pcNbO7eE9IPw6IDb+fIBHN4Lg+dIAb9HwrGnPO/tW7fsuaejDzCW8hv8yePScPvx+gEdfOiF7 AJx+VeNfdosOSdvXJRsFzp6jXZwBHl0/zH85wH9fR24MV50oeKvB2SPcGTy6mnXIyKcMfim/jd0Y SpJg+DlpM/JehbPsUTQAj6nQ0zgCHDYqL5GPZ0KsZhUM7482hZdOeHQ16wzwBtJvi0tseQjFWSC8 Szh8WKw/pd90Qhg8Nu0W4C2DnyNaA0hYUwEfrye94gZXaSuaehBYhce0RCDgKAzwyMKUloCZgI8X aDmuMmihNqmEs0qLgEdWs3C/1QcJjyyT6AkVCM8yxODDES8EnB768SqDvb+qz3cSHtlm1eHvRt+L Lxw+EAuRVRL4ITLtVeAFhY+XxMlZwsVXI4/4PHhBkqVw1tM7fs3vS4114ahv8HF4OReOA+B9K62w 4O068OgjTi/ZAOeZdfS9TV/gmfBOgeO4tIsB3hSx3RtUQOE1FVSz4TWUb1Fpv/RwVFJ4/41HXncf NHg6Ci+7Hp45s0rFjlxcfeME8GImnBUmhLfbs9HGdncCOEpq+4gjCo9rAyVdQhicnWNxbSCaVH/W CfhY0u3RA08FPCrttEk1eNR1N9Hh+Rg8dcIvdDMOf4qC1wvguNHgo0+ixNUAf3DDoxpvWQ/vC9iz gLM2SejG1TJ4qcOjKko5giHK4iLg4031BfC8eqLwbIDzaqKEsxZoYBxMeMzG7HIVBn/q303hSOYJ Ex7VeNPhF4SbiI2fBDzh8JGNj/2VcU34WYOTOuoqcBJwROGjXXg9vAI41H15VsGsewFmq7ArUUza rQGPakCx9+YcnozBE5ieYcBz9igRgLNR7Yi0Ewse0cHOJ/aUAO/oN+/vCesvyWPwPBaOG1rDoPAz PccirgIGfPQ5SSkMKPbw6jDASxNOuyAD4RVccVV4RGEaA+9LQQpvXgb4t+S3FN7NgSMJz1mpFlEj j4L3/6fwToc3y+Aw8a9k8PEW7xh8NI+/E/BWhX8N25UCnkR0c3N4NsCjjnilwvFYby/Am1OfNQ34 mW2bs56lcDgdA6NdBxLuTdsKPtilwuvRDaDUUOBfL4AX7AuHNmPJLoAR1/w58GSAp1+TLzR4FgE/ anC4jkRcd6PhBa8JMzj+QKD1NcBjnuP8YsEjGm8qnM+XGe9xzfhA0QrwzoC3Mb29Al7znVzwZfza p8OzVIFDqmU4HA6vBu+mOosdcHH1C4LnA7zIFPiF7m8RPLzxxnIGVuATU3UyvncGf8kXwHma2Uz4 2YR/FQE/KfCCwcOnKFUKvLk6/AcIPQ7wx34jGMSnl30Or4ITV7JKHQ+nXX7hcBGyWksn9NLt58Av Ojx8YGBFeDEHDmeYAg9v568B5/2Os444hdfxcGzAix7+ZTMfnsyCtxI+3j3vgacc/vkCeOykZgbv 2AUQfg7deDn8LOGYwr/aDl7zwUoBr4MuIQLeGfBPZ8FF8y8C/mtIiBYIvKuA1EGF6arwdAb8Kxse 1Engg3+YA8cz4F9q8BLgQb29Pni1DB5a08FsYFfAEwLwoMLUD4+ZQWHBQ7uE+BHS4UENKANe0bnF dH8xk8IseOjAgAveRsIT2kW8AhyySeigBL4gHd7COT4PjlkVNWrqPYUXnbxyB7fzF8Npv0LD4TUt lWLuU6TwXIGHtvMBDh1ROjykXOBwAvCWZRWAnxH5JgJeUPh5BvyMChhMoCVByeFBhakNxzPgNOH8 kvNRjagjLkdBBnhIH7cGzwd4MgNO8ks0/LwKvNDgzRJ44MbGEYeR/H5fIVcBN7yErLIEHtolZBxx aHCTLqi31w0nAI+4dHJ4IeGhQzErw9lkiIhhIBseVDVNXXDoqm4WwYPSxp0CJwM8qJ2P7Txe0Wvh LHgq4EFps7lrKhxTeNCgBK70I17HwWGEAnqCSgZHAG97eFDaNjyNhtdYdNkKeB0Or2FkVsBpW6QN mlFWUCabcaHCgzam8JRPi1XgIbEUXtI06X/408Ijbq/HUK1bBd4yeE7hQdvr8DYOniPjiMP3Nwve zIDX8+FHZBxx6DEOhx9MeBMFb28GfxHwM4d3wySKbeFNHPwk4JcZcOKB/73HMDjk8U7Az3HwZwNe MnjQ9nzsXcBrAQ8b4OXw83w4bbqIezE5PKixbMCrAR6y+UmB/wQacGRjOJuCnAl4FXibe39lh0nj dA0D+KEkcfB2MZx91XxQly6Tkob0r6eN8HZs7kUcPFXg9OwqO8hqW8PZoe94v0wIHLpAJJyOKndy 1DAW/nHD4Vks/Af/iE4hbES1OAReLYPD/BSq/PgdnT6YstRD4PUAl/uaCW/7tIuZcMQquQJeR8Av i+DsnvrsnEfAsQGHWxM5fPoCllW0azgXI2X5fHgTC88lnL4dWiDh8ANtLNOloig8i4PnFRsVFnDC snrYAkw5wSoc1sqKgmeX+XBoE2M2E4C1XRgcx8H5iks4El7wI444vNoS3g73TfGGAT3hguGJOJEz pZcgEJ4p8DQWTq8eYtzmwOZaBg3wHtiZtARO7+zD/6TmGDEUdGX4qwHH9NIbBaf3Uoq0Y+AFSRlc zAPOqnB4Z2QV+kpoQ2QZvE8TMbjo9uovKhT+XcCoXWvBTxFw2q9K4aJzdxV4Nw1POVwZtXkV8Oku oQfa3UXhIu0IOJzP0F13xoLZH4eyg+ZYObk91O7oZa6Qx/gwCy4mC7LilI7TTm2dfdbDYR4aXQ6H xonNDO6mr7yQNekRH946wBvPRgOcDuwBPBMHjTW7AD7ZAZjlLjhM2++m15F1wN89ssGzEDjFUbh4 bxIDvzA4TFRh8djQI94Gwo0b6468dhkDz0XaHB4ygT3r21l0yqJyJjJ4HQhvkDYIEA1v+RpC0XC4 3mvwRMAnSzUJV2biPgn45FWAwxvWvWLCK89WFlxJpy1hQkMAHK5ZAFcHujIOnx5DGuAy7Qj4E4U3 2p11Lz28AHg9sfFRwJvhNcwbItNjSMcDh6cOOG7cG8k4CXg1vPYUC1fHRMPhrEuhh6vzHZ44HM2B 5yQSrq7akDbB8E7AlbQPwXBaGf+N1m2VUTiaXlBcwtUX2zh4/151agxrzQXAfwH3FbAbWmTgrzq4 pKRBcDi5tBvM4uDwXnX8HKYQRMC/1eDQUVtCQ2iiRIPCJAHki/pqy3Pv5O1yEq5+RAmfSvsbCtdv JOlbUO8JwF+827GNGw5/Vl9tRR17FhyKf/pVT6Sdfs7hjfpqyeCXiW9bwrWj0xqNAz9cTFXUkhGD FBNprwLXZ4i8BMPJ6vCcToIMh9fqq4douNZgeeLwhwA4dEVo8CwOrk+Yi4DXbP6ZnnYM3FwOk8PJ 1Ncl4Boxrzm8sbeIgE9M2MQeOLwwOZiSfcL6GnV4yuGTM+EIGz/wwCdK0/w9757WRRz+28q5kQgY 0HbAm2B4TYs+fZknAZ/IaQc6auWDfzm+8RNiWUWfzZqy1TfoCtejUbAjbrQZAuFPo/AvmtGNT4gt dXQwX2b9gVMNqNwNrxh8YrJox5Z4MuDslpb+WxzfGC6Y0KI3zuHHYDgdtjGm+sEZTytJ4706rReO wuAwDcq4OnP4ZJNVwPWmUhIG52tTzYdD+854F4dPdst44B2bpjXR9FsEZ7OhrPb8MQaemXDIeLT6 NQpP1oBjA14Ewg90MPc68NexjWndCm74qvTXs0D4A+0LsuA5h4/WazGfIWNO8SjoC2U9et1NKw43 dxoMh/lbxCz3sorBR9PGFR8LN05htubWXHgVDK8AXpubM/hoXxbmI7PmZCIOb4LgZn7qv8az6CKZ Ae9/D4ebrcucT8KY+LqQK4/CwqYxcHNFyrQNh9v9fGym7HkWHLWBcDg8ObHSCIFnPjjrqxlfTpXW rfKLXal4YfCpkZhjRuFWpf8UAC8YHDfmH2i+LcefpEHrGLnjnp8nBp+q1j4wuFWJfKWLA4zfiHRk cPvDsf7I8+gdHvRQueCHMDg94uR76205K+RGO9hPU/Cxjemh8sLHlz2EYPDvrCRyNiY0Bk+6CfjY HR5sx1746LKHNHzwjA9mjadNrxVeOFtrwbsxAridF0PhMMY2Ah9pqvvhtDgZh7MbEkhn34aYfwV3 eExO6Tom8+E1r1ZYf6HFSTEK55cux0UqBfj0fEsG1/sXWNoUno3toGJwuyLGFv+9Mpze32x/Mf2V dxLO57nYVV8BH/m6BNzxqUkgnN67ab0u4dXY1rTItc9f+lL/t5Ebclh5RzrHyV8ug7fsxBsfV6Dz DB3nP4ePXPM5/DvHxjFwR42mo7lk4kJA4bX9+on9baRbZgRewHLFk/AHCnd8Yccl8Be6KcKNd0u2 aivpPnHsFG5Xn5ztchyH5+N7oHm8sl9n8Grkuivgrp0GwnPywQ8vx+vFvudxcvjI4NcKcFj+oXb8 YQm8QNNwSNR56vcb5vaFxfL54E8h8NIDz1EAvPHDA54B7IVnny6AQ3ECcP+ZTcbg9RI4pvCJ5xJ5 4Q2Dezu5+XRSpy8h3wTMPvfDoShNZsKhOAH4k/vPDH5eDHe+LfkDkbf5eMMHh8w9+iinK8LRN9eG +2ZYJCRkJborwVs2mX4E/jURDzIwA+DTszUZvHL8ZSk8uTbcV3Iw+O8Xwb3Vw5R8MQoX+8XeavXR W1Z/C2vKkS/nwV8Y3NsllJJ6FC4uAP55Rkfv+p2E9j87i0oZMMHHGQcG93YJ9fDyWvB8Dbjv72Nw dek/c7RjCD88WwKHFbf71L1dQinp9+2DF0vhTb/zX45WML1wzODeMaT0MjzXxQplqHoU7llcN6Xw 8ZqxF55OwL8AeOMpM4qhtPCV1RTuWYcZJgjAKn4eOJ1TPxv+9UWuEmVHMYDmwdu+Fe2Hg3kuPKHw diEcuxvEcMSvBv89gYmJrLvpJ+y1Cv3Rxz88/fA//+73UFch/9fvCA/3pzt6O9EnjniqwpP/LEn+ efffnf89co3wwT1zMnPS9peCX1+FEhdOeH5r1XS4s0p+C8p3l/7q84GQ8oL+za8/I7//w5f/8NMP /8VPfvj0H77/hGZDngUqhB0dySyKBelf+gK3/Ax++v53f/x/pOhv/2s/6/f4SY3Qj1E2Oiv4RJ9R dfGNew8dSaHwS/v6H5F/8XfL/+ThI7jjA6aC+y75UF701yhfxTUbHTjjcN/dWSHwo3+iQdHS8aHa /Vc2pcoLxxPwy3B3+Fj4L9yjcBhC8iU/AR8fqqTw4mrwc0kqd/ce2g7u28lsOFsDZmRqxwg8bTl8 8jYl7K3ijcEvI/CUw0emEJV+eM3hjX9rFti7j6N/+hIUOH54jSh85Jj5F/OBJ9itAH/2/GkcXqH5 8KxmzatpuH86wFw4nbw2F35A7GkC03B/HP0TngHuGTTg0036L/yNws9eOB177U+xBfD0JvAS/pM6 ZiYp27fIo2fwgMHMkTj67/ksaN976YTz5+1dxiYB+eEPq8C9s5cytqTPKHxsZjyDuzZ/YfByIdyX Nl9vxQOn9wOMw+mAoOuq3qKolaedMQ6vfPMn2LzAabh7/mDL5rVHPdnRjHE4ugq8v6pQ+Phzw3lC vvc8zIOzBbzSiz0zaQiAZy54n2I+OeNYJFR7/vDgv6N6DM5O3PTiHVZD14Yf/UN6DO6+TV3Ax24L G4VDiRMC92ano3/+UQB89H624qL1Xyo7joB73xMC/4H9t4ytNzd5xJ3DNNeGs3BMqkcUTqc1zoLD E86MxTK8MR+eLYHDcE5t/4HDJ+ekoFH4yORARnRd4QoOH0ubrpDqqgG+cPj08kij8InPndr3GCG5 GORovdQLP7F6TNCThctPPH84Tq1kMhv+jsOtA0Nv62rHqyrygunvVxlbZuhjxG5zt9MmhA2Djmws 4NZwB1xTKLzybxwAH/vccFZad5DTtMmZ3RTi33YtuLdDaOwuiEn4WE/UO7oMvRueBMP9J+dcONx6 GwD/+s3Bsyl4tgje8B/88LFnIo/D2xD4FzYc6k20wjCysSwPlsGta3MG8PM4HH8Jy9o4pvcCGI74 6CVbjDP64WMVBtwwuFVlz2HN8Mv4asQphaPSuj3/wNvao/DH4c3uOPoGrSEgpwHcyo0CPnbtSzjc Ghl+XQc+dtDc61oguHA2sNSdvyMZKXDzTXTaU70YPpp2g+hN11Z/1bekgWXSRzvmKfyiL/5Fg8/X ujochr3NDt2v4fFUU/DfkbpwwFMOH3/yjri9wjvJdRROZyMD3DgR0q/hsSSkGR8KgU/W9XDjHlk4 YSi8GdtYXF68KYw/A4DeNN1YbRV4EDbc4DsOLxjcvNVHwMcf0iQWP/LD67HNIRsC3Ex7CRy6YtaA V2ObC7hRL8BsCOf7aXhrwyH3bgY3ykMKh8k7o/CjGw7lxWZwoz8pC4Y7sgqc6KOTKWmIa95CuFEC hMGLvoYFcLnmJg1aCtLpq6Mpi0vHTDjUh2BIwihzCz6EMz6GA7cCdCg3bl2mx2B0pjN72yR8dHM4 KqV9B+GRj4SMz6tnj2nNjFuXA+FoCj7eHQQ5zQE/BcFTmpcyon9dtG0D8JHBdIifs39mwiGnUbjW a5R2fAhn4v5cwtbf1z+1hIf0qsyGIze8yVl3aBi80jeuUQzcX1cZ364zFpzmaUfB9fOIFiY4GO5t YwUecS3tnMGdnfZqiCOuXXfpL+N3ZakxFy6OuFbo8oHhyWf+0EkMC+FLs4rWeOPwZOopSwKuLnPJ 1ijtXwx8gufPfX+YgL+KBweoyRx4837qpkvx5BoVjgU86PHVIzEBP/B7NrUu4QNv3k+tOX1L+Dtx s+k8+JkZ6+E1Nq3tRvDXYHhL+9fVtjabSLghXO2Q6oLhDZzCWj7bCp654G0cvFIHBjIBH6+WTscM eCrg4zVL2m3E4Eo7n413ja9LERQT2/fnlfoAGPEag0/U79gQkVGDLQR8auOpmIAnLjifQzC5nLyE 54146QcCnkxcvCZjCt7wVWuGClXyJYdPPgT6I3oFIOoM2UzCm7liHlPwjq9aMzTToEJN4dMXbdku 3h4uFjVV4FChplPEpmcmSbhsKpWETYI5hzzYdzSm4I8WHPq+6GGbTpvBG7ZaN42SsIleS3P4HDg8 KGN6TQsaDN5ffuTjTH6xGfxow1EwnHVaAVxcO7/bGl4OcO/yInawbkIYGeTQ9BsGL64PZyvsKevo pxFwqBOwOaE8mfRzBvfepB0eU/BMwnlatI4aCIeKuAbH7zeDswVHVXifbjC8EXA+JYe8Z/12W8Ab AWc9nAVfmCto52zUDrZjj2xDZ37r+gbwpGXwtmRYlmQ0nD2+ONkQjkw4ayaH9S2Y8PI2cAZwLvjq CVohYcNj9JG4Zb+j95vDaVoCXoftfZizT+HkBvBmFpxedBv4qaSPluhPUniqx8hNWcExCT9j2h3V wMXuNRYO46MKvKbPmLiM3F0eHpPwA+IdgGe42t8hHC+Fnwf4UM2dH+FwAjXajF2H5sBpOdrvqLzw hywtiwh41ddT8uXwYnN4TYciiJgnExIw3EjhYqWwDeE5olM6KTzh8OkniPGA8QAKT3lVZ0M4rtn6 t2x1z0g4bVg36CbwdBG8seBQv9wG3vbKUix/FgmnD/bldRwGh4eO1pvAUUfnbsyEn24IP9EpEH8J 4BcGD+uKOvGbDG8Ip1MFUU4fQ0zL9KC03wAccXgxC45vDS84vAq8i/SZw3Nx5aSPMk4nl0Wfjmn4 zyChlsPZg5/po4xD0+bwQoPP5Q4RMBRDWiwXxx3gITeq0WDwiwrH28IrJODZJexGNRoanD64s5t+ IvB0hMA7Ew7/Dx58MuFoM3juhAc3d28NTzgcEo2C5xxOzxEKJ1vBL7lyxOHnKDi+IbygRxwSZvn9 XuCkUIpDDg+6p5EGg59zCWfLnyyNIDhhvXBIFI3QiGlCU2BwVqSy59tvCL+IXldSc3j4rI1bw1mf +Fx4IeDdDeDKET8bjwMdC8y+Lg5v6P7CxgVGYx7ccfubN94YPHyeDCYKHCriG8OT+XB2/yZ/vDBt DW0Dxywh0Wl4P3DeXhTwsoacOgPe3BpODeGDOBLecTgqg3s3RiIMDgkVAt5Zz5MejZvCK6TAz3cG z1V4xEpRmM1+V+DB7eyxCDnJHPCpSZ5K2HA8tUlIhMDLv5Lwd6kGr9H2cFY7jIYjDQ4vbQZnyplH /KDCWU9QRD7zRwRcPeKjyy/oG9dQR+Bw1ticmgUdFEHwGv5Luxk4fPyh1VqkDR2KYfNxGXzpRGYa IXDWvhTw7Gw9M318Yw7PHsvwuwAABJhJREFUJDx845EIgfOHgM6DJ50Jn5wFHRRBcJpSfhFlcmo9 wXs0BZq90ABftMzhsNvgNxUqPCLt+4dfbgTPl8LJvR7xe4P/TRVOR+AiNp4wTQXtRBmyygcS3h0E R7lOxVWTXn3Dr7pjEQSnTizhGQnvDkJyXFPCg4e9RiMITjsKB3g+Hw7lf3h1YSzC4DViM94FPGai ZkpaHb7KhTMMzhbU5wOcKZl+0LcWMCDbKPDlszwhwjp26BTwC7vXISG/ihuK5/CMw8PHMkYjDA7f 7gI4rBtHGxEAX6c0DITD+TTApxYSMAJG6hrWbAP4Kp0ToXAowVR4VBIcDnfrQadSzDVgJMLg0Hij UyZmwdmyIACHszqmKB2JQHjN4MVcOBrgj/FIV4TBoW4C8HImHKooCX+2wyoNty3hUCb28HUabqFw KHsV+MRiGUbk4ogzeBOPdEXgyEKnweMOmgGvo43OCISfVoOv04yIgacL4LDBzeDiiKPyrxAc6lUU 3gY9gyEkAuGFAi/iarVi8IsWh9U6XbUoGN7XjCic3gMWOcGUwxMGX6fhFg1vEF3HMCqJhNUmOXyd hlswHDcAZzcexcJFRbak8JUunKHw/tKJ5U0ZsfU7nq0LCl+n/RMMRyo8Npvy2URFm5BqpYZbOBym 7At4bDblE88KuFERN5Eb+yIU/gJDfRwem035US7OKywdJCMUflBm2sd+2yp8pRbnLHjMcAQL1n9E 4auMuEGEwrNKZhXcxCbCzmYKD5+gMxGhO4LnJAp4FZsIh1/uDp7xRRQI+Qc/id3WF8Fw0sNhZBsl n0cnwtYQAvin0dv6IvirKykczRoJGeC/jt7WF+HwD6Se+xi5lNdxYpvZYxEML37D4bCGUGzQNYTg 4UdrVbEi4ElTcviMVN4EfM63TR+AOLkKdVSEl6tdSdfZTefA6cpvOLZ/ejTC4S8lvZVmXr88JHMr +JHDZ6WdN7eD56QrCL8dKDoyugxB1GjdRMTMSu7KM5q5TiG+LRz6LOelnd4Qzh51VswsiWsKb+Zt 7IqIamYJ8DmXHxH3Ce9bzDeFzx4zw+34Y+BiIwK+7DaYG8KzZfDuTuF9HSf9n+dvbkUcvFmQ0lr9 yzzi4PWClO4W/qMF2zoiZmT9v/nTddPeY4899thjj7/qkVa3FsyMlaafbh9rzaLZPMIXL3ljET8E +kbibuGrzY3YOtaaf7p57PCt427hq00V2zxW7LnfNu4SnhJyn3BMSLXDtwxyp1mFDiSuNx9luwD4 4sfM3SLgqnmf8GaHbxvp5R/dJxyeF32f8OJe4f315z7hbVHfJ7xJ7xReJ819wvuG213Cc4ROdwl/ QujxLuEngN9jK//5nuHpncJPO3zLuGs43uEbxh3Dky67T3haZ/c4eHW6V/hrXyOXT2m/p8j7Gjnc fHJ3kaMDyutbK2ZE1sOL+taKGZGRMyqqWytmBCxHv+TWj5vF3cIR+elqa5BsHvc4kgJxl418iLts K0PcZQMI4m6nZOHmxoC5gZsbA+bGWquObR6rLVezday1XNoee+yxxx577LHHHnvssccee+yxxxuM /x9kW7YaozoiBgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image096.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wObAxMAJYk2MYgQxmPkZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MD0wE2ISBLjY2fQYrhP0gTgwDITiBrLRA3sDEwvAVq5Iaq4WHw TSzJCKksSGVgKAC74DeTw3+IOycwgl3BxCAQkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwNAIcokuUJ4DSBtxMTB9 YgUpNoLzhcGuM4Sa+OAfzERGAiYygv34AW7yDkYFsMm5cH4YI4QPMXkB0SYzQE1mhJqUwKjAAtIT AeeHMUD4Amgmg6IBCAWCK3OT8nMYmLC7NIHxK9jPdgxc0LDlAoc/OBChZgowsIN5e0AxdoaRiUkp uLK4JDWX4Qy6G5nB6gC9nBzINAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image097.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wObAxMAJYk2MYgQxmPkZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MD0wE2ISBLjY2fQYrhP0gTgwDITiBrLRA3sDEwvAVq5Iaq4WHw TSzJCKksSGVgKAC74DeTw3+IOycwgl3BxCAQkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwLAA5BJdoDwHkDbiYmBi ZwMpNoLzxcCuM4Sa+OAfzERGAiYygv34AW7yDkZjVpCeXDg/nBHCh5i8gGiTGaAmM0JNSmA0YgHp iYDzwxggfAE0k0HRAIQCwZW5Sfk5DEzYXZrA+A/sZ20GLmjYcoHDHxyIUDMFGNjBvD2gGDvDyMSk FFxZXJKay3AG3Y3MYHUApM+qojQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image098.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wObAxMAJYk2MYgQxmPkZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MD0wE2ISBLjY2fQYrhP0gTgwDITiBrLRA3sDEwvAVq5Iaq4WHw TSzJCKksSGVgKAC74DeTw3+IOycwgl3BxCAQkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwLAF5BJdoDwHkDbiAjqT DaTYCM4XA7vOEGrig38wExkJmMgI9uMHuMk7GHVZQXpy4fxwRggfYvICok1mgJrMCDUpgVGHBaQn As4PY4DwBdBMBkUDEAoEV+Ym5ecwMGF3aQLjP7CfdRm4oGHLBQ5/cCBCzRRgYAfz9oBi7AwjE5NS cGVxSWouwxl0NzKD1QEACHmeQjQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image099.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51TPUjDUBC+d0l/kgYsQqFUhOogOlS0u+AuOtjibCsB+xOrtBC7CB11cnJw6tJB V1eHTE51E8RN0C4u7S42vnt5DaUt9Sfhkfvu3Xf3Xe6958eHaxBP03BU0Mg62WNkKB8MACEmdgN8 aUiWyhcyJjwMXdcVnlUWF551ZDI6ggOegY7aNGa5tRScgQS4RIIoxw63bvnaNwCKPE1Exhiwnasd ZuvHJhWhyE90vjydl1QA+RvN1K18pQxI9VPcG+bftL6gzAUppAMe77U/nceE/p7PT7MzwW9JbKsv QWol1RrglNjfkPmb/Z90efmZzOdgQfX4sRF95FU5P1uwzGpyx7STuxUrdwTQmKzUVi8CxClJnMBu hHDNx+9iZMWSh+NKOezFT6jcnlS53RjtQZOZ3kDhVrfTk7ma/+7CwbBGHNPHTyHCBz6eV4a7cnAL CJ/Kypvu0P+fWnl0Enk8F/9rbawH+HMPV0Ljio9vxD1YHjuD7FdnJIF3OvFt0OWN0MWtEcJkziiE BLqnEbcZ4mKmXq2ZFp/kiEZFxH0Dg8x1ueoDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image100.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABLUAAAI/AQMAAAC78Hn/AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAC7tJREFUeJzt3T+O7MYRB2DSfDATGRQc OTBEAbqAD2CYuomv8EIHgknJUiwoNyAfQaFDOjAcSieQ25FDzYMdjKDxtsnhfw45rF9xuqYfX1Ww s9hlbX/T3WySzR5uEGhoaHAisubZhMVQFxapvTybsBiZuqBQFxa4K7SFC8gsMmvBDDEXWAzDFaLv nef68gwWEuEuy3B97amLUV8pmoK7EglX6KlLpr4SIRfajXkugxYi4vrRntBCOK4XMMW+QV0ZywWm hLgrx10p7Irtv1CXlXH9DXclqCtnuD6FXRc/XfnZX1cJplxEXPC1MMdVWHDI47jOKXi0q1wZ7Apx VwymVC70EJEbhgut4tgGsKuUcL3ALstwlagrgV0Rw2VhV3oJwH4f4YUwXBnHhdZXLOGKZVxw/6oK qYYKNIVRXzHcjkGGFcKoYikXWsVVO0YiLjCF6cJOQXiuGDsFiaozgwybY+S4LvWhGyrkJZBwmWvD IIVwXHAVX10GyaiOqNX5J1QI463kcH2ljPqCU+rhjuEC6ythuWLnrozpMp66StSF7lwSLrwQpovR 7xMJF3gKkkm5AtwV4y7srTSuEirkzKov7K1c74156QrQdkxPuOsk4HrPsFxo/wrq2QOolMBfF7g/ poblsrjrNZrB6l+wixG+uoLvkI0FXVCoCwvmOOE8Gpd/K4eurtRXl6ftmHjq8rW+MFcK3n5jRdOO UL8XdGH1hbd6fZ6DBae+zgGKA6c9g84FTbAKuqAJ1ozpgvolw3W9He7aFTWuQsKFpKQi9YWnXF3Y vXq8kNDC7SjoyjytL19deDuC+yM8frX15drFrS+4HbEF4t66Sk9dhYTrLOIqA3R/lHHBKeo6lAvI 0PqSqi/GOAFkqMtjVwGkHK6+fN0fDzR+FUDK4fq9r/WlLmKo61AuHSeI4Xl9HcgFZKhLz7/ooS7n rt/0edTgu+D7g4dwBZ/AKTIuPEVdMq6wQDNkXIzgHB8lXFCoC4umM+aeuvB1Kq5DXVjgrhgf6RmB u8CPBDAjl3AxqthKuBgp6sLiaC7oAXvq4rigj/tLupAUb12m/uqhq6y/qosa6lKXyxR1qctlirrU 5TJFXVhKXtZf1UUNbcdj1Je61OUyhe8yeAo9Y8c4YfAUeoasq6SniLqAlNYFTOiJuoCpPHWpi57C dUHPyuO4rtviLuhZZoL1BT1GWLK+cBeUgrvam5wiLviftzh3NcdS8MnWaCHRCU5p+r1jFyNFXQdx XbdVF3nbsv7KcGVAIV1ZQAp7/GKESDsyIivp20q6kGjOPfxz+Vpfx3ExBghG4C7GgPo+nCHjYo/B /rnwccLxAaiJCHc5PmA3wXB5W1/4muV329UUgp8cIMHvX0g3E3UBzdlVsSFniLqAatvRvwBX+1Yg V1G/OK4vvEu290bURQzPXcjSZW9dp/ELLcWMXyjhuwu4ZdkNRr666IXItiO9ENH68q9/6f7ob32p ixbqCnR/pKeY8QslDugClvTscJX0QloX4xSX/la8dxl6IXwXPUVdWEp3/eitq6QXItqOJb0QdXFc nCkN2IX8h1G+C1id1LmaZQG0QtguIEVdWErvMvRCtL48ri9DL8RXF1yIjKuNI7jwFHVhKcdzRYzH R0m4GAH852ZRFxDqwkJdWKgLC19dMezCnjXNjVTCFeKHUhEX9MHaJtSFxfFcjJMpIERdwPmXrIue oi4spXuWuXeu9i6iumihLixFXViKurAUdWEp6sJS1IWlqAtL2eGi3xLf4zpLuOiXnr2LfAm1y0VO UZe61OWRq7vehl3AEijR+gKWQO1wpRIuoIq7dqT/54/eRV86088Xirjw+kJcbTuqixbqwlLUhaVY dSEpIceFFiLj6uMALoOmCLm6Ld96F2N/HFLJhci6gPOvbksRFz0GV0HMCLt3IOOih7euonlNXD7I bY/L5Wog3BV66tL6wsJfV5tCdyXkGeI+ROqL4WKkiNRXeiBX0bzSV5u9065wh4sOlK0vemn9lt3V /XYIu8gp3f7onavlHMjF6Pci7ejW1XLURQtvXWXzeiCXr+Oqy/oKcVcu4Ypxl8Vduacuy3AVqIvR jhxXeTgXsNOrK9jfjqWnrnsFcvbH7trBs3HCmvYbp65uWhVwle03gKtLUReW8va7utsJwP7YFfJO 1tdhXKGIK4VdkYgrk3DF6vLPNRRCvpV6JBc83o9c1E9li7iiXS7q3Wrp+qKmcPpXt6GQizjlH/d/ 2qlraEeia3gCtktXjrv60cGhK7RwOw5BdkXSroK4ZX9/W8QVuXTB/WtUGu6iNv0uF/3Uu3dRHyiy qx1Dar/HXXHvCrxypYMLeZx9E+pyFb2L+gCp1H7QfSviooavrsxTlx1c9CUXeOxxEesrYvwrWgkX 8OinIXDXWcCVnNWFRHLx1CVRX1uTEr9cSNnnok0dbH0Od+H3KeyKrBlctEMqw5XDrurC7hGun49/ b79x5LpzilRdB45dmWlex7NHub3pD0uu8ON11GXRde9sb+7qPmN9x2Wnrty0Ket7WbLmKh7qKh7m Ws2ork2GC7tVl530QIbLFinqOkdLrmTqmuxA1oQWdmVoOy67xp/hv3GdYntx7KpQkSXEuEyOq8zs f7Ovv/0fpSwkRs1aNWLtajXBq/zNV5/Um+SPLpMSp/Z9Pzm+sPZNXQOf/eLTn9X9qwgcuvL29acf zvaH35vgT6/qzlKFGRqp6/d2uj8GsOufP9q/W/vNX8rgHBR13kvQ9/vuDml6b3+cucytK+td8fdZ 3b+qKPv+1ff7O7M0K657U2fXQu678jG8S7ndH++4YtyVWjv+7bJrBGe56io+OXdl9Zt/hOve1Gwy HcxbVzRxvZket1PYFVw78Y0rpz9TuXXFE1fwB4Ir3pyd3OU63bqymesaN65E3hUulLjL1T0YGXBd 2kyzaFh0dccowNUk0x+INLjGlA3XpXUtbLXhIq8i2eUqQFd4ez2z5Upx172D3bIrFnFl8q6lD6jf uHK3roaQTfbgpePFQ1zl2qarrkkN0Vybkw4PcE0LobXj5mDUu9qb0NsjyxDtIWJ6YXa/32ewq13U lsGuEHE103qRdeu6+O2a7MHOXGRW75ocg2muzcHoxgU8t6PrXwyXceq6pjh3nSVcVsw1u4aIN1yF mCtb+YOPdCGnX8vHLIor3B6MblzAbdtF168JLkKoS12Lj3l9uOt6Qbs9cTAO3EV+Qvngul47bV8I 73OR17INrsRvl/HURcxbdd0f72Vc+cLG6cLP9ru2Lzi3Ii1vfzY69/HVRY2hmzJd0ezEKFn4Aztd Bpot7MokZMxclDUrg+t6CAJmC7syGS7CuefcBZwWtoWIuJDT1SYoS8RnLsozHMcuQ7ngnAfDRbmG mNYXw0W5QGe4hvGrdiGzhW1Y3DWZMFtZRzmtrxQ6bDdZsGs0AZTOVjW8fa5yebMnuuoxVdoVhGYl ZeSqdhOOi7Bz7XRdoNnCa4ohXajMXcPBjuiiNMrURbogGLvycpzikcukFNfodLzqX5TOMnFNF1Q8 0DWuL2u354lvXQXuGjBUF3gY4rgmazDCcr7tsgv80IKIK32Ca+lqYO5KnuFaSxm5YpaLsgczXKNx Ip6u7iK6KHvwzDV6K9T6KiRco53ekSulZex3Yaw6hbLZzDXqxBRXAHcvjiuZ7CnOXKQDqriLGDtd zmLsCovxb/xxTUNdS6EuLNZdv1v7xZNdC4tKm1DXYqhrKdSFhbqwWHe9Xvph/vrprg+XfljfdJFy ITdc65tUXrpeCjHX9gryIerPIAm5IuTSVNAVYy578tR1lnH9A5pi8NVVz6f+1p1miOjbqassP/rp 3/c/Esl5XAnuum9Q1x7XB2X1pZDpX//J6k9npq/++uGff/X55ua5fZEaV1NsnPDVJXfc9tWFLJSq Fy956SoEz6OX1vytRB4IurKCvPkfA3XNPtWwGU++TlsNdWGxtGz44XGg+lIXFurCQl1YqAsLHe89 jOm9dg0NDQ0NDQ0NjXcn/g+u0LjpeiaBEgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image101.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTvUscQRR/82Y/9DzuFqMgViohaPDzxOZAiFamMIh3YCeYuJB4ngou6GFj/Avs hDTZSrATgthYXCUIBu1s09iIRQgpwknczHszt1zuLM5dBt7vze/3vmbm5vv5F+CvnAJXtJJ1vSBA GfItAljQybu2Wq1IlqUWCsEegVEUsWdYdLFnDIVht2FVl0Rwy6l2Zb1y0tANEYnAo5zKOlJrNwVw 5CiN4SRhdin4mC9t+ADHXFQFtYK+Ps44JHT0DpyRLyVZL5T12qqyW+rYwrD3rB1Hs7POlK19Cyqr 9qXx3qKOHzB81Pp9wV0jePlPRX+z552/1TO/XlxaA/isIyPnyiRCOZ0i8nCMv7mEB2J87hDuN7iM c5LwGOiMP5rOKLmnn3HmNH61SZQxOOv8NlhHfhM134uOLE2kaVloI9EoT/8By39rIqH6vVyp+H59 FfDpyjLWCFfyy+j/6/EJfX3+QzuwiDpkcAXvWjT2Gk+piXpC6fINnWyYuXjmZMbFKVeWN3jRTtq1 uIJXPLkgxhf8gFYKGv+Rt0D7Bai/b+KZpx/KXJIiLwdVPMgz8uP9rFtbSSh7+R5uG3xiDcjaykM5 wZV9aDgz0dSZVfAgQfotSJj3nOA3z5fPxPTAZXRGhV8KxL5caTPwi3BZ36Nk3j+iD87BqAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image102.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41RMUvDUBC+u6TRpgVDVSiCGDq4VbSDmz9BBxsc3KoEVIwttKVk8ye4uDh19jc4 ZNKlDk6Ckz/B2ULj3b1nhyjoC5d8d/nue9979/r8eAdmeRlBWcDLMQpwdpFfsKo/SxxlEuRyEKJW kPI818oW1rWyQ2jZFfruqxIrezVGm94SrEEuTRBwnjG658iYdsH8iuVUYb8zOIvSXgxwraY+yXTI auiOTTTqK3QEtyVByzSkmit+pzSeGe4Nih+XIIjOk7gfHsSj8LCbdK4AxkYFYZG/LX9Ib65wI92n oED8BO00OeleApk+Uhcf8/5TfHKkv2fzDDdA8hEUHcGfjowyzZWbqtyySu//Vip6rFOo97H944zw 6xmLTjJc1/nugW8n5es01YjVDGBBsweZ/wSJGu20P4gTmBQ9Ocr7ApNFqhiCAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image103.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYFnAyMQJYl2OZmQAMpi3AtlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAsYE1iEgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASDrLBArAI3IBWrkhqrhYfBN LMkIqSxIZWAwAKv8zbTgH8SdExjBzmJiEAiuzE3Kz2FgAtmvCxTlANJGXA6MWswgJUvh/GJGEH8d 2CfI5oBEWYDmhGTmphYr+KWWKwTl5ybmMTBsgZjICPbZBySTVRlAekIYuKDu5AL7hRFsHsSVAgzs YN4ekO/PMDIxKQVXFpek5jKcgbkSYiYjAzNYHQBIEXcrgAEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image104.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Tv0vDUBDH7y5Nf6QtBkWQTsFBFGlBNwWX7DrYUlwrDbRirdhAzeaf4Ozk4uLo 3KEgikKduwhmdlJXsfW9y2toU9AmPHKfd3fvvrlL+i+PV8BXN2vpkJLWZxmlofURgGCRvbpYKZJW TCxC5B2k4XDIOwVc4p0NQhWdplFehiy9m50X1kp8DnIwlElgyprC6oh1kQV4FcekVUwGditureSd OgAWSgXfdD0IdF4iqyAwS/WG07L2nLa132xUTgA8qSQv/Enx3DR82s7K4ELIdwnJayE/xCWvhvxG k/46Bn6TFXR/xhSQuM2i1zhsHgMFdZE78RHWP9MKugz9Uvn+4O98UPmo8i1c4PwbxU+xWoTvY5Lz im16TwZsTndsBr0+3WoydAeiHcd/Oz6p3Kcqj7/qjnidlTmhf4sn4YZs8STOQy6D5AOlxJ9ZSfSd bPKN8Uo2PackH03NBGeaiU05Pq891WOcscc9DPIN9a0b/D/wR63ONCHB1JEt7CHRctFruU4DelFN Gsf9Ag+767bEAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image105.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTvy8EQRTH37y9vXN362z8SFBtJH5FiFNpNKcUCkeiJbcJYrlwCdfRKdU0ClqF +iRbiYKagmT/hCPREHfmvR0TbHB2M7vvM/u+b75vJ3N7c3kIfPkZx4QkRY/zggKjJuQDOvirKUcS KYrJgULwjMB6vc4zI6KTZ7IoVHYaP3QWOqafaZVRX7wFuqFOIrBpTRlV5NjNANzLMmmVY8H0Yml5 rlx0ARxBpl4wVNDVwysOi7B6O+7jhUFRm4zKJmW9ov8W5h6QHZS3nS97SxtrgKFWQJN8j6U2jaE4 pTxBqAtqv+uQ165qvSNs1p8qvooVvrFvEg+r+se1v3yF9VHpAzzhPzoR0YuG/AW41Ez6bc1HTZ/5 2diMERcj/YuG/OVwNR3W64j6g5jUz6147pYz4247sxve4jrA3k9Ozy3SFDT3p4hdzb0J4gXNBV6j pHkKiHeUk6BhJ9GeRq3PlXPYxT2uRnqEf/d4liTRoOZx3o0BvRt3BvGYYoGTvDtZnf8gvuqrEOpT 6uSk+HSxMbWjNiSYKnQerwViT768VXI9uP7evcF570NHb1oSBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image106.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB6wAAAM5AQMAAACJh111AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJztnT2v7Ehax8vj0daARu1F BLvBpY0QCAKCkZDgIA7Hm/ANiGFiEg5sclY63PZlhCZBmoCABGm+AhIJAWh9NcEQIA18AaaGFdoA CXy1wfQyZ4+pstt22S7b9fK3u+u2/zt7bne5++n6ud6eenEVIZs2bdq0adOmTZs2bdq0adOmSo/n jsB55Ak2KprvE7Kj5HXmCfZLkJ09/48Gi2EHDGNnRwgN068yFHaUksc9fbUYdo6xQ3lM6SscdpiS +xc0yJ5A9mp9QMjNjlIUdpiR2134isGwWcAeKPk+GvuB/7fHYfPC8rDn2M8Yc4SwILtfAPuOkPxx B8MmOclvwvTPcNg0vY/z7xcoeyfteALx0hOisB8CdkPT34Vh5xG5j49wbJqGr9mL8HMYdpjdR8ff LVKUvbuAxfkBjR2mvJ58EXwBw6Y8dZ5+D4Z9y+8jJQkcO4uC7PD6iyPI3m3M8+UxgWHH+ULYLzj2 V1+gqsrdi4DXQjjsiPH8iMcO2CNND68LFHZ0DLIQiB1n0RLYJOd15YsAhk1zMHa6IwIbZa/WgUGx I0ah2IdsR2JyKBjIXq2E304kNq+AkGX7Dce+XQT7DomdMEoinikZxlzIOPYNx84w9hq95FaB2A8c ew/ETpnAvn+BMdcoKLjVh6AAVZVBnlPygtyiMnlEco4dMDR2+HnKbybHTiHmgqzEfthDrBFu6kZg Z2hs+tEJG2Que+TYQY7CfiR3vErDY0dhiZ3dg8yRFwI7Q2HnZLcI9l3IODZFYd+RCI99R+HYDyQX 2ASEfUMor8kD3upAFDKBndAUjZ2TByT2UWDHIQw7FdgxLzoYe7UCRm6B2EFO6Mck/piAMnmQivGf d/HYGXnB2+0IldqMhFQUb1TZJqKW5NbA2DQV2I+3KOy0HCqHYvMo3sKxyQn7AWcy5dCgsi3Ey/cR jR0S8t0bcsOdfQYzycsNFptXQOianOtWNGM4bF5dPIKxsyWw96IZg2LnSOxSC2CLGQIgNsnIh35g 81oIiF3ZxGoZbHKF2O+KP9eHXWrDRmjDhmjDhmrDRgjYAyvlCfaVpvaVYl98Jr8vl+RdXWrfl/+R A2rNTqWLx36s1pseUGt2Kl089l6MAnFs7PLGiy/bUcp729eHTdNI/APGvvhMHqZ34p9rS+0wLYfI ry21g6/KpuvasMkbJv6CF6pfPvYhFX/B2Bdftsmh/Ht1qV0t9L827GAR7IvP5GG1NOvqsD8u/7k2 7GgR7Isv23ta/nNt2I9lv/PqsO+rh3mvDDvISemTXxk2z+JlD+zKsKOU3ASf0uzKsHn8bsIvP2HX iF0U6EeFLx1bKMyPD9eIzfKba8TO2FVipxs2Rj5gR4Td/Nn1Ye8C9nB/hdhhlt9jHx71Apu+YvfY R4X9wA6yDRtiEmmMLIVNrhFbCIx98SOnJ91jF694k9rxhu2uDRuiDRuqDRshb7DplWLDti8UulJs b7y0DRugDRsiT7CvtErzBju4zkxOrhQbuqemR9gZ0NyGDdGGDRXHRj73500Ddq3YCRLbn0yeIMcZ PMJGrky7Umx/ynaM9E79wY6uE5siV6/4hJ3izG3YEC2HHV4ndoBcz+ATNtA7vVJsf7w06I4zPmED +yI+YQOdco+wkX0Rj7Dj68SOgE75hg3RotgpzJw/7grUKfcota8Wm8HMbdgQLYiN7Hl6VKUhN/30 KLWRfZENG6IlsYGzYD5hA9dWe4WNmxfxChvXF/EJGzgd5BN2eK3YGcrchg3RktjACQKfsEkBa7h9 6ooQ2CncnmHD/BWvsA/XiY3zTv3Chg0ielWTU1jD7Rk2A5nzChvnr1wptldV2pWmNs5NQ2PfkW+L 80a/++qD//vt3/lO0Ze1U11hJ6iGG53JDwPSjqxT64SNarjRqb0sNmyKG409Tb1hGwqMjS7bS2Nn mGj6VaXBprgXw/76H4tPv/j0v3/6g//+K0LeeY+Qb7/3DqGO2LAp7nXdldARGzbp6Rs2yE3zDRs0 MbJhQ7QwNmrS0zNslL/iGTZqGsw7bGZroSPPsFHTYL5hgxpu77Ax4yveYWOq8nVHTt2xE0xV7ht2 fJ3YEWao3DdsimnBfMMOMSsafKvJQQs5vMPGtGDeYWMmRrzDjiHTf95hR9eJHRaIARbvsIMCUbi9 wyYFYqTBN3dFVOXM1kgr/7AjhHvqH3aAqMr9wyaIqtxDbMTMiIfYiAEW/xow7p4yWyuNvMR2H2Dx MJMjBlg8xA4BLZiH2IgBFi+x3VswH7EBAyw+YgMGWHzEpu6F209s58LtIzZggMVHbF6VZ7Z2TvIS 232ABbnTntBK2K5VuZfY7oPGsIXpJ62C7V6nRdjjvNfBdq/TQKsDGq2DfXBNLMjwq6R1sBPXWEe4 /Q5KrYMdu2LvvMR2TqwdamH6SetgO3e598DduIRWwj441sR75M7AZDVs18K9w23zUGolbNfCvUPu FUtWw3YdadhBz61YDTt0dE93wG2phFbCJleKfXDre+6Au3EJrYXtWKftcds8lFoL23EY0Vdsxy73 HnuGnsB+f/wqDttxndaeYE9v59jvjV8FYrt1uXd47AkBsRMnf2OB1J4QENttGNFb7MARO/ATmxdu Bz+LY0N7np5g77zFjl1Gjf1N7cil5fYXmzjs2VNm8sz620Otim1fGe/9xXbJ5Tt+16y/rNCK2LwT Zu2o7aFH8ayKzR0Wa49FhZ2kttZWxeZuefFvluZU2IfM0hhZFzuw30lTgU1dhplWxra1x7ET1g1y GoNeE9vBUVNgxy59m1Wx7Zswjh31moHEZZhqVWxq7bEI7F69UHiDbe+oCexeXDzCjm09FjU2s7Il tC62taOmwv7GG2zrJmw/WIgYFm+8webVr13hVmFnB/ux2JWxI8vkHmJTjm3vpq2MbZvL94ND1Wjh shfbythi8+DMwtwQOy5I4g+2paOmxI79wQ4Lq+Tei/LRCYmffcIOrLHJIZVDOLNH2CKXW7RhJXYm hxyOLo8UrI4d2mMzOYRjOxyYuTq26DCauxlD7MIz7NhmaEmBzfzCfs9mANV/bKthkbcAO7ao1AbY QYmdmtqpdQZsm2kCgd0ZQyyR7afFzoAtxkVM63KBHTMpwEPsyLwuV2AT37Cp+ejf24Bt0fssseUs 4iN2YjzYMMAuD7C3nzg+C7b5eo4BdrnyNrFe+3Qe7INpGzbEfuqHEJGLdO2dB9u4UtPD1t84+DzY YozFqD7Swg70bZ4HW1RqxtiRBjbTtHcm7Lgwy+YCu3MmW4XdjR7Vd4POhB0Y5vISW66wytnu3oMU Bt7fmbCroxVTbXNDbCZCBti68T0XNnHELrtjPexEv1k8G/bBKJcPsMvOtwI71bN3NmyTtFFhi7I9 wNbeW/R82LFJLh9J7e59OzxrH95yPmxiUpmLraTCAXZvVKk4aj/cfkZskct/rGlOpHYwwO72PIMi p7r+yhmxTWq1clfbWWwW6Dbc3mKnZYj8dbHQ3gdson/2cYWdNe9PT450sEXB1u2BnxVbJDfVWmv9 VmGXtZpWRPWwifZT3ufHLv5e44Mj2EkmfSbyBrvM5jq/MYYtjyGK/Yd0H24/M3aZ3BrVuRb288Bv G9WZscvRJQ0fY4hd/tPFfhLYqdbvnhk7qE64nx3vLrGlknx6rLmLffQGmwSRFXaowE48wi7Hjucb sT42VWAfjkT7AdizY1ele+53+tinxeUd76Q4VrP9Ojo7dlW859qdEexY/p4g1t1o6/zY1WjiTDav sFnz/oQtN9PVI7/+YJfjLDM/VGG3SArs6mB3zaX1l4AdVa3YVIpX2O0HRrE1+yKXgF3V5pMpPsCu Xnaxy8/oxfgisMOi1tjvaWBT77Bbbm3sqgjLI8bVeuP+Y1MjugzsoEnukW7JCLa89U61AWxvsfXY ls+XgS1l80x5vcSW5nVPlbrslFXTn71tYC8cW0ruWql8vcSmk9hVXuhijz6rcCHYQtQN+1BeDb3D DvHY8Zjfe0HYpEueyhd0sPPKgvy9xA/swAWbib9dbDFUpxxmuizsenDNAvvU5ez2PIeGTro07LjB 7gRX2G1+rfug7bNh9ZbW8mJ7nnl+oq7TLg17RHbYYv9F9YbwbxF29VLGFluzqHfc9B2b1SEqbLEH /i8q/fy3HDsbORDaFXts+9GFsevnPdvBlHo+5CA54WUtXq6/7T875Yw9Mvviik27XYgSO2yx6+q5 xa673vKCzNJVSZbBVg9euWL3+s0ldtvNDBTYpy9I2NVxseXJyGGvJ3ax2N0Bbyvs6nDgaBls9YD8 +bDb7FwdBV3Ch70Jp2lsqoOtTG537I53NYadDMt2HzsqnoZrruM/fhbjtc/Dbr6+VNEGYDPpbYXN f+ld8kfkV3hjfPxT42imMrYLLwr7XfJtEmZ/8fLQMSs3jYhoArGfvyyek3Hsd36O/OGrH9vaxkTz OSm++a/PiyLs3uh3fv43Xv8lId/jd5z0d+TXqdLUHznYx1OFHXUv/W3x7m+9Yv/5oTSqWFduUof7 FDUxvBYaPTsdzk6tjDVgRtjPv/rm9l/I331PuueR4na2vevGcYkU2Fn9oVPUxHo18ElLZGxNb439 yfE7X//PX4dfZOQDI7uqkd4Wm45jt5v+1qhh+YS7Opq2Ap/T1Uh17JkKu8kTQ2zaYB+72NR+w7HG BJv5gKVk7KAhqsOG2O2G1g124/EIbJm0v5mkhcJs9iNWkn3yxmlqBhVU2PW1BjuWsetAIew5PK1o 5mwiSqXXNVuzWfMkdp2wSR3UryZuIufoEZINgzrP1dspkF7v49MLPewasvGjyi64FM0jTYmrgmwY 5rBJoUqPdTS1sOt50XZYRYTI0WSAkqnK0PmDs1kSps3L+zqaLXadoo0/1Xop8QBbhMikTJVUhqLD oIDdOpslUkbM62gqsOuM3I7y1Iu2umu1pGgGC2GH6d7ZLInbl1rYTe1cY3cdMzS2olYM052zWSLd uRabnULiCey64911pNDYilo7TAEthBK7aZsmsOvs3vXz4jbHhxkAOxnW2hDsu+ZVYIqdVp/pOCXS AhCqbH0MtRS2NPCfGWJXnz50sdtoQrAVhBSMnY5jN654O2BaB3V72FR+CWi3FYQRAVRpyffqV1PY ZDiWeArqTQJ1sAFemgJ7j8Buq7QwbdyVxu9qIOtWSsYuX9KuJ97BBmTGpbDbkewwrVOn7ZOw+uIE dqfS6WADoqfEBrgrHez6t5oeaFZfbDqXEnb5qbjjrcCxFSb2BOCcTmK3nogCu2q5evsVSKkDwVYQ 7smNu11N7DrdB9iqNT+VIA2NghCC/di8msSunUQpbWvsjjlp0otmgDK4FHY7rRJmdaZUYef9EF6q 03qSt5WEHbBH4qwVsFmdOqEC+9gPqZxxOjGz63Rs7kkKwh0BDDNIk2h5XX8Eo9jy4sPSKe9NFHew D91LVlJgRyngdkrYzXKUFru5dsKW15KUtyCewO489W0pBXb4mg0DTSVhN33boBk4aa+dsDsPhLHh jnHT8/jmUjRgkJNGZeysMVz9G85g58Pzn+8IVip7Lmcv11JNkNf3U8Z+lv85fao/X8qlnI12kAr7 JcCuqpFRYNMhdjXt2JswjQlW6EJTyxW7V6sC/NFVZIgtJ26JzRaL2eoax5aXXFZL8bP1orW4amx5 yV11QcaOh0Xbb52wpQWpp9TuYEdvKbY0L3/K790aLH678ng9ry8Nep88mG4NFrsc+niBOtF1sDPS n+9663TqO23YNXZ6juispbFMrruDlKeqsdt6u8J2OBnMB9WZnLVBJXZ8FdjyqFC5PMjh+DsfdEpm GbucBXI42tIHneqyAbbDQaY+SIUtgq4QW/RFwOv/Lk0q7PIUHab69FujGjuTgriDprs5nK+qsaWg 6GqwOxuVV9jZeeKzkqoF9eEQOz1PfFZSNYTUwRZPhOhu8+mrqp5WB1uUa9XzNG+TwiG2WLZgcQys V1KkNjkU6u0X3iKpsd+y4eGhTtgdyivArtK5+zC9mPpxf57tohUotnmMhtObb53KlmqIzc4SmfVU DRh2i/LB/Fxr37RhX5Oq7ZmvE/stH0JS6Eqxy3WTV4jNyFVil6PiG7alPHHi68V55YP3gAFDT5rA LnbqbG8h7IBh7TXYzxeN3dnnBKCLxy7PV03R2M3uEhjsAIp9f3rGKsyw2N9usMVAOWBZkv22tSod SZSJhyhw2O8S0VjdBjK27nl+E8JiP5I4FY/MgLBpSl6WdeNtsz+aM7aI3m6w26ubOHb5CFjAyjPg XUUz8lTev30TTZHBbbHDjCRl9CLwOrY7/j+RKVHYLDiWm/jsm+IcuGAzjl3ufApe0HXH0/uEjfD+ Qhbm5RPrXWzbfb+C/FRmaIrFjslTaTdgkIViQU5Z+cyxjJ1ZD65w7KrMoLGj4FhuoxAwyLhPkEdZ +SBTJGHn2scPD3Q8RQ+O/VFe7R6RY4a7jnH1qHUP27YDdjyVGZphsenHrNo9AoWdpD1s8XSE9RzI Iy8zwk6Ixv4ig2I/HqpHSCXsgwt2lJVVRZgdoItdeOy43YRmKOyXVR8kavfr5AXbGvsuTsuqAo8t drzg1SUI++5JuBf5Q9Q+FMENW0c5Tk6b+WcJFDt45m1YkAccGzI/Ex+J2KL0ZQfbfoPa+KV4EPf2 Ba92ATuktOI9hj2/l2meJ5A6I8659xOl+yhtnhuOnuz30Y2eOG5wjBfBpq8yFDZ3cXOef6IobZ4b jorEut/JXcdH7vrRj8DYvD93xxtvjk0gY7pRxj2r2/e72PbzmzTnVQVNw8/A2FTkoigU2AxhL864 r/u4pxI2dcFmHDuicGzeN7olMYVhJwL7eBt90j4cHzpg8zJzJPuFsPc0RWEfGMfOYdixqCruIjh2 HHN7d/TVG4bBLljIAo4ddbCt+7SJqHIe8dh3AvuWBl9hsIOf8Z5NwB5l7MBhWdLhyLEf8NiPUfoI xA7fHMWo3EMUSxtfOKwvfRTYxz0c+4ly7MdvhT/CYFNWYcd7Cftgj3185O1hvqefp1BsMfLFsXfi djKAvSh75NjZ/X4P2eaE1xIC+wX9GItN85AJbOEGMYC9GIsd5nfLYPOK91a4F9wuA9hL0juB/eHt LQQ7YjHvJuXfjT7BYgtfktfkSUwx2AdSYuePGOw4K7FveMOA2MeutZsK7OTHz9wuA9h7SXhnKXyd PzxAsJM0esWxH/Zo7HIju/izIwj7icQfZeGPf5aPYgcm1XpCODbJj7d75XZnTrolO/LhHoIdHEVv LnhOWD6GbTT5+ZLw3gJ58x/HPWaPL1nlbcRgc99CtAlPcTqBnembeyyxD5+IrRXRz9Tcnv4wjLly FoP3R0axDX7ngYSp6IqIAyGKfwJETtK++gEU9mluaQy7v7/lrEp//qG/ebm7lsAOMyz2sTyY2/Cb 09qfjIOMzmIb9kLz0x80tlixI+KKMirscO8HhV0tOpg4ht1SJXaGwy5P4hzdcdEKW1STBXgDvW+d /mUgewJ7D8bOTtgLPDXHQHbEdqcvRrETU2zhlIrZyd9X7YUKEMOaG8E+WGHz/99WyQ1faMyw5kax LRPspjoQFZ7LGdbcGPbXll7mTXUgqq/YP7HGJh8skcsZ1twC2Itsh8qw5sawf+SALaYa0MnNsObG sD9zwQ68xf7IErsaXaFYD5Wshp26pHaZyzM7AyNiUGtj2IUbNj65GdLYGHaAwM7sLKjFkMamsFMr e/WAcQRuwxjS2BR2ZmWvxqbXiS12bWFWFtRC2iILYifY3UsY0BZZEJtge90MaIuMYj/bLkBtsbG5 HGhKaDlsCs3lDGdKaBTb8rSnFttl6dNQDGdKaBS7OUbJTC12cEA6agxmqZQamwKwscdSMJilUgti Qx01BrNUakFsaBPGYJZKLYmNbMJghiqNY9u1PjI2sgljKEOVRrCfENhisMHKyFDVwXO4oegR7CMC W/jlVkaGChtsTHUxgp1DsCNYE9ZiYzZoXBQ7hNVpHWyA86fGjjDY3GMBNWEdbEByq7ETGDaocK+G HSGw30EV7i62e22+LDaBPerKTv8GXmAnKIeF1S/K5HY2tzB2jOpzs/YlBXRoF8aOUH1u1r5851P3 ZnEUm0KwgwWwzZdIDjWCnYFSm6AcFtlK/5x7Cy2NnSyADTgbYHlsTJeJSa8Dd99PjV3AsKMFsF2e 1DtpHNuu/PSxKcg9ZfIb9y0LxrHtUmnwZNABU5Uz+Y37eZPj2HblZ4AN2pKEyW8iZ5uLYwMaWaGO EfcjdBfHBjSyQkx+EzrbHMG23ipvgO0exVKs824p7Oa0dVMNsANMVc4675wb7sWxAY2sEOu8c76V o9gBCtv4QQSlWOedc6u4PDamy816NjM3c75iOw7aKLEDJDaFDBqzns0lsCkSO7xObAIZYGGdd4Er tvLpejR2ZmWqI9az6VhfrIDtnCOFWPet65aQK2RyiFfOum+XwX5GYkOOxWTdt647yKuxn5DYkCf4 WfetpevcSI19hGLb7y3ZinXfuh4evGFLRrHYiAOOWfet6/jKGtiI46xZ962rv7IGtvvQlwLbrXVY A9vZlSRwbLWXhsUmB/eGm2FNroPt3nCzvskFMrmYCDLaOqyVGtt9OI313jvu9q/Ejo/Wx0Wthe04 H7QKNmB3cdZ773g4kRLb4QQ8JXbs3nCz3nvHQ7yUVRoaGzAP1jdgf2JAKSU2OpMD/JW+AUeTq6Q2 wF9hA5P9ECOtktruU3XDhyaWwBYmD6mNvRFsZ3+FDUw63Uk1dkYuHvvgAba7d8oGJvHY1WHcqY09 Nbb7wVFsYNLJKVe7KxnBYruvsWH9gNgpA62DbX8uTy3WD/ABO3RuuFk/wG2kXFm2D5n4M/glHamx 7Y8aq8X6AW4nhiqxyyxpd/T6itipgzllJvcDO3Mwt1Zqu3qnrB/g1gVbCdv50Do2CPEB2625IUrs YZC+Virbzkd7s0GIU3WhTu2UEMuHPMewXb1TNghZAFv8sXtqYgTbeRqMDUKsj9YVWg07s7HWig1C rA9SFloJ23lYiQ1CnGrJDbuVF9hOy1c8xnZpHFbCdp7rZYMQp8ZhLWxX75QNQrzAdp0GY4MQy4H8 Smthu65WYoMQp3kRn7EdaskrxVb3wMQfLDZ1nPRUfNuui1hprdR2netVfNsHbMeJWSW2gyugwg4X wLYcf26k+LbLUnoVNl0E220QkQ2DXGbBPMZ2GahaDdtpVECN7dAmqhdCl1at8tAottvErL/YboOI bBjk0hdRZfJq3AKM7Th2yoZBLivylNglMBjbbYZSja0I1JQSu6x9wNiOi0TZMMjFA1oRO7OxV4sp whbBpheP7eD4jWOHWOzAF2yrwjiK7TYxq8a274IpscvfsGsfJrCdhoyZIiy2d/xWxHbyTpkizAts t74IU4R5ge3WF2GKMD+wnSYImCLMYfJPhZ2Uv2E3/L4qtr3jp8I+tYdgbLdVO0wR5tC7mcC2WnQ6 ju22aocpwhzc/PWw3bZTYIowB393w260ELbTdBBThIGxTx06MLZbX4SpAqHYdcvlAba1m6/ArivI y8e293fXxHbpgjFV4DLYmYW9VbHtnfL1sN063EwVaO/4TWErf2pGE9hOa2OZKhCKXQ+ZwrEnsmQw Z1cZF/vpoDWxXWbBmCrQft3ymtgu3ilTBXqB7dQFY6pAKHZyndj1UphY+VMzWhXb3hVQYZ9qXCtn YFVse1dAhX36CTS2U8+TKUOt50WG2M38KRrbaUkwU4ZaD0J7jm1bbjbsk5rYeYBtXUsOsZuax8qm t9iNf2811DmBbTffcBJThlr3RYbYyWLYdptcVGLKUOs2UYFd04ZwbGZh8CT1V62Xpg2xC4+wrYcl B9iBX9iWJq8UexBNacv8y8e2XpE3SO2o7dV4gG1rcoAtHceDxnZZvcLUwbYTBGtiW56aWIqpg22f Dupjh9JRW5eEnamDbUdjh9gt7CVhM6zJPvZB2u/cB2zL5St97EJaI3k12OLk+vYHvMDOrMwNsVs7 NndyCttuhXolNmLS0l/pRjMu5KMMbO7kJLbDiDEbMWm5brkbzUQu2nhsh6dk2JhJZ2yRwztHlnmA HbhjhyV22gbYlJuVsW290zqaUVHpfemazVTL6th29UVdk5+wO0ZsMtDa2JaLqx/J731ZtOo0MTYZ aCnsbCTcErvoqmPdpqM4hW15QkupbCTccoq7h53K19DYVv7PSWwk3PLYSJm5XzvgsTNzgyexkXDL YyNl7L7vaLPsaxqbmRs8aeybrtiKvGIzw7QUdjYSbumv+I5t+TAhb7d/eeyaF9h2U9zKzYVOsplP XLtsW647ncK2mU+cxHYYKB/9pt0U91Q04dhWK90qjX7TbquLaa8qg9pzwc7GLthNcU9jM6g9b7DN Hb9pbPvZoGzsAvoJXGLV4T4D9uilCU3XvJeDzcYu2C23ncY2j+YZUhuPbT6wvXpqE6vTeiejaTGf uHpq2016TkbTYvbmDNjoyRsbx2/SHl0GOzU3N41tfiOXwmajVxL0cP4lYWejV6yOhJ2MpsXaxvVT 22p3ZP+xrZbkzWAbW1wfGz55Y+MBnQHbZpHWZDQtbuQ0tv1yhmz8kk3DPY1tPp84jW0/LcLGL9lM g02NpYnlWqb2zoI9cXFEc9ipob2lsLPxSzYN9zR2bNyHP0Nq28wHTWObL/taCDtg49dslu1MV2nm uxadATuwON17Dnvi58ztOSxnmIoHHNvcX5nxAwyttWIT18wr3plomvsrS2FnE9cS88HTGWxjf2Uh 7CCbuBib+9DTNbm543eO1LZYvzKT2sb55xzYofng6duAbVGVz2AbF5vzYGO7DhbF5izY5oOnbwU2 uOtg4a/MYGdm1lpNfjECe1XmM0xnwTbvg81hm84wnQU7MG7BZrENOyNnwsY6k+ZDF2fBNu+MzGOb FZuFsCd98kWwzYrNebCNW7B1sa22ThXwEZmbAAAIiElEQVSawTYeRZzDDg0dv2l7SWZkTNL0F6lp nTaHHRRmxeY82KaJM4ttWmwWwp7J5EFhWLhnsQ2LzXlSm1flZpZnsQ0dv/OkNsc288pnsQ2HLs6E HUPdC2Ls+J0JO4LWvEJmleSZsIlhnTaPbTacdi5sw8I9j23Wgp0LO0Fjmw1dnAs7Rta8QmbDaefC NnRP57HN3NPzYRu5VfPYxAtsw2EgDeyDSbE5k3Nq6rBoYCdeYJsNDGhgxyaugDa24R2Y/TQcOzKp LbSxzQZa5su2WZdbA5sWBsVGDztSboowpWzuA8gGp5JJnaaHHVePymtb1UhtszpNBzsxuJFa2Ily 448paWAbFW4d7NCgTjsftkksdbG1b6QOdtxu/qFrVg+b6ZrTwubx1K59DLFTTbMa2MQgcXSxiw8h 9kpssUHZMd//4KNCv4nQw9ZvGrSwqXJ/Egt7CSMVdmkOjG3iX2hhh/qlcAZb4B7quudb/b2rxqWD bZA4etgGTZgJtvRqTjrY7xz06wo9bF64X+tZnMfm7tRXp7e/pJ0+Otgm/oUedqCdHeex5fb1oF24 dX6d6tfl+tg/Ye72BHYiVbi/rp0+mcZnAjR22dRq5cd5bNnDp1Bskcu1PqeNHek2NvPYcpLoe1aZ zociNDbVdamm7UV5b2hOd3hbq0oTsdT0WDSxRVujdSen7dFcFJe0DYhbh2ByGksPm8cSjF11mubz uQa2HDOJdTKHamNrFhpd7Kr/AMDujlnQhlW5G2MjTWxtR00bO5qOl549jt1L00OdPBDsUCeKQtrY Ffds0ZnDDvt7qZ6S51B1RLORL2pii7IIxqYju6Ga2BPY3e/XqxxPxtnIF3WxY0jN29EBgd2foouq 93PDTLrYwcStk2WArTUCNoc9mC2vHhEXtzRPxpNKF7vMNRq1mgF2k89Ta3tK7PRkmMXjFZI2tqY7 aYQdFn0NYjmHPXj+v7wPUTWOEY4WISNsDXfSCPt0PIEL9mCYplwscah4A3fsMmnmP2yG3d/Xe4j9 MPl1+pPBN8rlfnUKjQ7RmmHPgxti9xPcNLW/GRQ88ax9XJwyAQC7cifZzIeMsYkj9iBCFXZWvRnb kdgUu6fBt82x6/a71KDSnMFWpMPhSVhM6zirq3ID7ObQDDB2ItnL+xvnzGIPYsATWLp9IxvymWBT FXZvYz4L7O5v9HLlLPYgrMRuPIyRDflMsDvZcSnsXq6dqckVVVZcfCRl/ZEtT4ywExV2tzF3x+66 gnOpPczDtPhMuhkjq/aNsL+Tq7A7Ftyxu/G0wS462MrkNsIe1uaZPHo1H8159efbpjO5asWBqHif 5Hds8BEH7J8VPyxEOxF3XdaZLSkqfci9Cv7Tv/CXu3/55+Kbr3u3slNch9WJsVSVmiF20jP5jfhz nPiAjaZ+0EJKbCb+vkf+gKR/8kNLu0/YaKKxVS33oA/kaDfR/dIPRTn58svi/l/DfyB/Tr7zHs92 9Dfr0ZG+vqfOfNXZFUE3sLO4c+xRWhvOHxY/yp7+/QXZBR90Zt5mIqkjszWPFXaYdgITmXRs0X6N 8r9f/NP3/yZ7/jX2R+SX3xncwXGZPjo0I7Md1SqfrofdOb7E5iwTHdlsmLgbv9SNM5sxVHnwYdYN lGNkewzrXLrLp65QzbUE0fglymTbevZ62N2fmrg2bTSdvBxLlyMAdia90TxALGQT9lJFYKIK7Bud /kwsm9OsjiawO7p/ofWxKWyldBZhT2Uhrm9Jr2/0oqmLHeTx/IeIBbbOyPcMtqyjJo8udqbMogOZ YgfsXsNopm9OL5q62KEmdmC4FRBNH3V+XNecbuqQSO9ji2ETjcK4ALZc+0/+smYmXwSb6ZrTw343 YtDULlJT7Ogc2HGR62KnGvaCIvMitQ9Frl0FaHyQFvmZsalepix0q4Cd2sfq/ag5djyLHRbZ1C7H vRjoRBONHZtj32pgsxls+qb5UU3sVOtjRBM7+SSf6gG9qwi7mcWOiuMc9k+b/oIWttgNceJjwVPr SuyIhnMqMs8EdvLJ8LfmseNZ7PhN0/OkOu6XmIidxH7ZvN7pVD1FkU5hF59kg7AbMuelvQzmsF+0 gwZ6NWTxPIVNnw7Na03sqW5+8JUi+jdkzid/SeawH26aVlgTu5jCjqSLAOzwdcoGgfPYN+Q404Dl 5thTNfnd+7T5PS3spzhtvzEQDdLhUMUNma/6Z7BDCVvL6aNPSTbhpd3saPN7kc4cyxN3atjo1TjM bLAPxRw2M0zt6DiJfZSwaTo9A1Z9wRz7FoNdv6aZRjR5R2QCO5Cxw0zDD+GpPTHAqsS+m/PAgkID u6nJg0xj1EJgj3c8O9haJ3M9c+xs9GqiunXRXF86KH52pJOfCdnDXftpjdQRsZzGbn9PZ6qgiKew 70JFTU5nRkVFaucz2K/zBltrRFLEcnzANjjeSiXgMBO98jMFicd/9jb6iA0CZw9dDnLKZrBfsdat 0hl/jgnHHv9BdqM59NL85vMU9s1OUUaDucX7QR5n0/MKHFujHpM0h/2gN0jc2nuawVZcnBvO18D+ 5tms2xelyTT23siccNEmMtltrNnb68aCu1TTI0BGOxgIxelhCttkZ4BSAnv8amJ+ekIVi4lqVygs DHf1iVmR3o1eDUy2oql1GL8Uf2NzHGAg1uBPf+T+PTOT8VfP5OX45eILZmaPTGJHb6xm3w9fZ4Zl bU5iuYLGpISJzM+xmtPhR9l4jrSSWOZufw6lUnhsLnDSCFcOuuyDBOC7WAmMTXjNj8UOF8HGxlF4 sAHWpMORteMynU5c3+Tswh4bLYBtOpw/o0WwjVdIrG5ywiW3l8EaDl1N9+mMpbsAyEhBCjdp0zuY 0PtQa8spPHcENm3atGnTpk2bNm3atGnTpk2bNm3atGnTpk2bNm3atGnTpk2bLkD/D57hRBjh1eKX AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image107.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBI4DzAwsgJYm0IZmQAMpjzGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw/TAZYETiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoNxApA67KBxnBD1fAw +CaWZIRUFqSCLAGp/M204B/EnRNAFjABoUBwZW5Sfg4DE8h+XaAoB5A24vrFvIMZpOQ9lJ/AAuG/ g/K/MqLK/2WC8N9C+TOh8m+g/ANMS8B+smWAuOMBAXcwgsPjA9w9gYwO7CCluuCQRPMHAwtQf0hm bmqxgl9quUJQfm5iHgNDI8xHEJMYoSZxsiSzgDQZwF12lxHE14TzPzCA+BpQmxAuZSRgE6ab37CD oi+xBMJ3Z5rGCjIjF8MPjCT64T1jMxtITyqc3wL2UwTcDylgM0vgfG+wnyoYuKBpgwucfsCBB40R AQZ2MG8PyMlnGJmYlIIri0tScxnOoPuOGawOAH39C6j0AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image108.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUsDQRCdmbskXnJgEASxChZ+FJEoWAqChYUoxASxNMYDRc8IOYgpRX+AlaBV Cjv/gIXFVVaxthLuB0QvjY2i587e5tBLkSQsN2/2zbw3u/vy/HQL8ueZro4GR4VtBBFoLQQgGJe7 CbEM4kgXixBlBikIApmZxwmZWSBU7Az16kxydc8cE9F0chQmIeAiyArsiuherJYJcCTaZBTHhI2K c1Bunloswswvav2EPq9YgMQ/W2rae7VjINbPi+yI+C6mP7UHjSm+wrt6iN8V/sD/+98U4jeFb9R+ R2GX7uRMyxD68Ab4QHke3chPEVdSTM3Lk4zNAbqoLx/aVj23aTVyWzW7cgJw3pso7ISqk6FXdS4q 8O0I7OOqoYmoWqtHXl+RGXMR7gLj2T5tHKAdn8LHGZNrnAhfJBlbEb6U3nYi5X38y3dpXTo5U068 oZ3ET6GInRQ/rYoT4jW6TnAPG7L9Mw5xPz4uZbi+AWn1+tLyhcrrUT2zkJLokYXbSDRVatYdy4Z2 3KMmeb9c8ecFVgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image109.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wJbAwsgJYk2IYWQAMpj1GRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw9TAssDNiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyNoKxAvYGBhEgcZwQ9Xw MPgmlmSEVBakMjB8AKv8zbTgH8SdE0AWMAGhQHBlblJ+DgMTyH5doCgHkDbiesW8gRmk5B2Uv5cJ wn8L5fczQvhvoPwGpgVgN9uCfYpmDwML0J6QzNzUYgW/1HKFoPzcxDwGhgUQGxnBPv8At3kyczQL SJMB3OS7jCC+Jpz/gQHE14Da9ABuEyMBmxigNjFCTbrI2MMK0pOL4WZGEt1cyVgDdnME3I0pYDNK 4HxvsJsrGLigccMFjj9w4EBjRoCBHczbA4rxM4xMTErBlcUlqbkMZ9BdzwxWBwBEldhgdAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image110.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSv0vDUBDH712S/kgDBiEgujwURIcKurt0V8QWda0YsGBssQHt6F+gs4q4ONs/ oEMncaiLCC4O+ROkq9j47vIatIo/Eh69z7379r738p7ub8+AH+lIS+QpcjcFqMA4EQAIHu9aauWR IlMtFIIzAuM45syCmODMIgpdXcChzkFpSWdcRbOZMZiEmETgKu6qqKNWVAB4Vn9T0DUOrFTD3Uqr 4StfgipfsfuW+DylBqhet9wKtut7gNS/qLI59btkHxhTFpX0IdFFg591gv2/pHqpRqPSa813ZmWE 2yZxUXMJH3IJJ/2uBr/5TPoJrY/w3KDSZT7pj3rKmkpfqQV+U676h3K9HlT3AY6/dx5h26ZD3wmH 7LEzP92fyRKHKdsZ4qOU+9xzLeUNIN7SzqI/OxudsYSXfHkaoff1jP454wXPMJ/yDc8wl/Ijft6v iWTf1nfL5vvHjfUXcyHL1CGLPYE4XW41Qz+A3ug0Bte9A5XwqWQ0AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image111.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTsUoDQRCGZ+cuibmEeKhBsTpSiIoRIlpYCGJhI7EwKbSMGFQwJphAjFhYamfA ysrGzsZSSGEhYhFrG5GAL6ASFAwad+bOxRg0usfezbcz/+wwt3tzfXkIPHZMywVesk5nBBnas5Av CLLXJacXydLlRCF4RWC9XueVYdHDKxEUTrQPP3V+tFw7Zoe0+tzt0At1EoEp+VxaJTknJdzKND4n xg/RRG4lXsgkASxBRb2iraAR4h3Dws7ehbtY1MnqlFbUTVE1PH+zY/epHJSPGSukFtNrgLZWQJv8 jhgbWs1NIU9g6yrvv+uQ935QektUWH/s8JU+6mnkIvvDTv6j91Z12fnR0VdwW6PQiSa9+FN9FRxv J31e8Yu/kZe9X7mqTbuIM/zfv+0HutwvvppKZq3ZZN6aS6cS6wBHP1W+FyDNkuJ7g3hB8SN3al5x gM9OQfEFEG82VQItKmnugcGVDCg+4B70K94yGv2696u/qp3oxCMOC+zmHkVU/Bk26pe4W0OKx8DO F2w+Y//q6RTe+Ug0CIZzUwy+TZzIOSEmeJhKdP/KAjEUK2RzyRSUv3dH47gPvte7rQIEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image112.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTO0gDQRCGZyfvXB6XaEBTSEghKiiaykYLCzuDmoA2BiMEDHgaSSDGVrGwEuys UlnZ2YpYiUWsU0ggna11BM+d3cvCJoJ6x97NNzP/7OzuXfv1+QbE1Y03kQXIWs8y4Iarw/gDEiLq 4SOAZLn5QMaEh6Ft28Izx8aEZwGZk21gXxfCJnbjcW5NeqOQBJtEYHJ+4tYjH00eLPB8w8kJwVqx tp9vVEoAu9QL9FAq6EqLGWeZrD6K93ARIWsEd1Ba5OvE+r5OjNbwid0vqb9iYh0IZr5slaqpbKme 2jyyiocAl7IyAz9/Z4ITbDxOyRmHV9hpkHgGZMXmnyui6PlDVe6yjRiJphW/RYmnFN+G9Pi8ocd7 Pj1+7tXjZy49HkYZNwc6517kt5lrWHtHB4D9HZD9otIvm6SvK742dH736lxByYnh+f65Uy8R0mwr LgR0PvbonATiLRg8dfbrqetrXsSc0JwM7Rn8uGfDnZfDlLqk+M5P3Fa86pbxoPPdB8W/IT4mZ04T fIIe6G9qMcR0rlGtlSxoDfbsEnnfYwDUAtADAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image113.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBI4FVgZeAEsQLDGEEM5j2MDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh0mBNYFXCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCy9gCxAi8Dwx2gMdxQNTwM voklGSGVBakMDAqMIJW/mQ78hbhzAsgCJiAUCK7MTcrPYWAC2a8LFOUA0kZcRcx8HCAlnxgg+h78 w6+PEez+D3D9Coyf2UFKl0L5J1jcOVD5i8HyulDzF/wj5C6I+YxQ/Q+Y+thASm3hfA8mCF8UzTyQ KAvQvJDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaG1dhd/oDpAzjQU0pg/B9cIDNK4PJ/wT6pgPOVWFH5T5lR+a4M IL4r1GUPiHYZup8tmO0YISaLYoYZiX4s5AZp0oTzW8B+1IDzj7OiyreygPg6cH4YM0S9KGbqIMlP Tkz7OUGajBi4oKmWC5yywQZB04YAAzuYtwcULWcYmZiUgiuLS1JzGc6g+44ZrA4AaMKvu44DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image114.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTvy9DURTHzz23P/S1KNVETE8HIUKCRSQMEomFxK+YmiCtkKgKTeh/YJGYTQwS kVgsFsNbiIHJYDHUX0AkDIS659zXG32C9jX39Xzu/Z7vO/e8++5uLveAr7mY7YcQRROjggLZh+oG cV71qxFCinxqoBA8I7BYLPJMt2jmmR4UrjqMpbwI2v65WKOK2gL10AJFSoKoYkdF52rYMYB7ZRN2 NREYm88tTefX0gC2oKLeUGfQleAndgnt3oTbOGBRFFPRa5hU7+h8aO0ulYPqF53KZxayK4A6V0CN +u+11uVRhCTPhq+kZu1T+PzbB7mWJ+Nnix32O3T5yvfg4UHmLqM/keXrwlfOSan1up79z//2petB N7+ArSGSDhoeRc1eP1HR/gqIjZS/adip/84v8tEiXuNz4/EHn/KfXs6kN+zx9KY9mc3MrwJc/Fb5 ZAPlpAwv1hLPGj4O0hFL5Up8GqD1nFk/405uGR4B4hG3skLFlXl70C8P6r4798shoTn+8x1Vuefb KCV1GE5yd9tNd2e4u70uC3SYe4y+M1iePxTQ+fGfp7mqPQ9j3q+fbLnfqMXfMRu5ZykKQaZzei3X AjExld/IpTNw7d2tZN0XBoX8kHwEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image115.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSO0sDQRCenbu8LgdGTUCsjhSiYIRoKYKFdj7QREwb4UDBM4EEYsr8g0CaYJUi pYVYW9hoFVttg5WltYLnzNzlCMkhuMfuzbc73zeP3beX5xuQYZk9TSXYah8pIEPrKFogI6cRmglk S6eJSsmOQtd1ZWdNLchOHpXvncQRz8SeZplzZC1FZ2ARXCZBivAjWbc0h0mAPY04vo8J++X6ebFZ tQHuOBf4Qo/BIysRc8pTT+OHyulszZO1EWGvb+z9eL5tyhSQvlSh6ZxVLgE9roI4/deNbXw1OONG gO9j4/hEW9UZV2FSF0J1UXL7HNMH0d8JcFpjvBXgTfDOM9P6oJN+8cKxa9aB3bCOK075CqA/qsCL hIFSK8GklQAfSiXLPi6rklSS9yMNxzs0CIs06IfX1MWnOCu9hyn9K+cudqLMuQ6wgR7OTN/in8rT fS9FmHMa4FnR2AXDf2OGvENps3+3KYgJeuCXO1CI2UKzVrcd6s5E9pr4/QINkNggPAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image116.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSv0vDQBTH33vpz/SHQRDExVhQdKhQJx1cBHHSoa2TU6sFBWPFBrTg4uLs7CBd /Ct06KQOFRfBwSWbm6jgJDbeu1yDiaA14cj73Pe9y/fu3sPt1Sl4T9aMQpKDwipyoN0hAMGQFKNi JImjiBiEKGeQXNeVM9M4LGcKhCo7Rb26NImVs4MimogNwAi4XASG4LaILsRoZwAexTIplZOG5Yq9 WW7u1gBMZAcf1Op6Nk9QuiAwyltWrWGu1PbNYt2q7AAcsZO80BPiO6M7dJzh5Gmfn1PMUz4nksyT Pt/Hg/pTLKi/UlC/Rk83pMP25zeHJF6j1LSq9W0gzxfKk3rx/e1p1Sinvql6p/t7Pah6VPVjuCTr zxXfRM5C/B5hzqv1W93/+XNoTvfqe9zRmOchfCP4540EnTtkpbk9NuweH8qbsH19PcF84PNaPKgv xIL6IjAXlTOnb2fhPc9qo+itbPzcYx934lAuFXQ6Th7rqrd12f+yidU/DIhLuuQj6SBRrtRs2DUL OmGPmsz7AnHMSn60AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image117.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wMbAxMAJYl2MYgQxmMUZGYBComBZViDmZAKxWICYiZERLMLI9P// f7CIHqMEWMSQiRGqmpsJpo+HiYHpAJsQkKXGxs8gxfAfpIlBAGQnkLUWiBvYGBjWAjVyQ9XwMPgm lmSEVBakMjAEgF3wm+nBP4g7JzCCbGBhYhAIycxNLVbwSy1XCMrPTcxjYFgGcokuUJoDSBtx7WD8 xgpSWwHnGzNC+BATFxBtIiPYjx/gJicw/mUB6XGF810ZQPwgsK+QTQYFFhAKBFfmJuXnMDDBXAgx jxGu/z4zSKkthssYSHaZBNgkTTg/AxwjBnD+e7BvNRi4oGHNBY4PsEVQ1wswsIN5e0AxeIaRiUkp uLK4JDWX4Qy665nB6gCAVvNrRAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image118.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBI4GRgYuQEsQpCGRmADGZ/RgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8PEwJTAKQRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWWuBWAFo3VqgRm6oGh4G 38SSjJDKglQGhgCwC34zLfgHcecERrArmBgEQjJzU4sV/FLLFYLycxPzGBgaQS7RBcpzAGkjrgTG eRwgxZpw/go2EF8DzpdkRpV/zwiRF0CzERwQQBuDK3OT8nMYmCD2MIJ9/gHJvkvsIP0lcL4vE4Qv gOkDLOYxQM1jhOtXB5unC+c/ALvXFhoiD5DdhzdE0F26g/ENK0hPBZxvzAjhi2L6nEBYo7v5HwtI TxCc78oA4XNB45YLHP/gSISGiwADO5i3B5RizjAyMSkFVxaXpOYynEF3PTNYHQC7lIbZtAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image119.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgdmBi4AQxAsMZQQzmCkYgwSAKlmQFYk4mEIsFiJkYGcEijEz///8H i+gxSoBFDJkYoaq5mWD6eJiAJnMLAVlqbPwMUgz/QZoYBID8A0DWWiA+wMXA8BaokRuqhofBN7Ek I6SyIJWBIQHsqF9MEB0goAS2UZcRYroIUzCDB5glzPSX0QMudpUZJnaVGeSH30wP/kH0T2AEuZGF iUEgJDM3tVjBL7VcISg/NzGPgeEQxGRGBg4gbcR1g9GYC6S2As5PZYTwISYuINpEJrCbP8BNbmC0 4QTpcYXzQ1hB/CA4v5IBwhdAswkU/EAoEFyZm5Sfw8AEczHEfCa4fiUOkFJbON+KBcRfjOFyBpJd Hs8O0qQJ569nA/EN4HwzMF8DzvdkRlUvzwSRF8AMQ6J8VgvWX8LABU0tXOAUBfYI1EwBBnYwbw8o DZ5hZGJSCq4sLknNZTiD7idmsDoAbpOdUQYDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image120.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB3UAAAPRAQMAAADQlGAZAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJztnb+PJDmW3xmbextjLDrX XECNysHhbGFlXQtoVM5CkCfg/oU1ZfZBZ9Ri6zrZGgFrrnvWSv+CIEOGBEwM1hhHwJx33omHEbCQ IUwuVsDl4Go6LxkRzGCQj+Qjg7/yxwN6erqSGeSnyGCQ78v3gpC73e1ud7vb3e52t7vd7W53u9vd 7na3u90ttv2QfFa6CTmtOR4PpduQ01a3x/uR/70p3ZBMtmJkzf/e0sINyWSr7s4b5bos7vVi2Zqm 4W33ca8Xyx7InTeC/fiGeNvTn1e3xHu61EPtvDsa7ZKc97Fy3uYYr30tI+TphngbRsi+Yl6+dI7J Sw5ktV9Xugs58b4lkXmfT6u27cd414tpJ94nEpn39WnKui3eTbW8u2NPuj5GbN9r8khq5T0ejx2J zvv2pngfTry7enkpicy7+XBohl9jfbbnM1Zk3vZLdlO8q6p51x2JzXukFfOuOhKZl+xI7byb4zHi RY/V8+5itm/18cZ4D7fF275wmYZFu15EW+1Jw9fPUXk3x9P8V6cM13bD/oj73aPZw7peXjry8v+J Za8r523oisbkfa6cd9XF5d1zD2Cd/rqRt43J27B6eVeUkDer/SYm74rxWbBO3sH2DzHnq5b2Huho 14tvT29j8q5J9bwvMXm3pDnUzfvLfUze596FXzUvi8n7VD3vr2Ly8sFcOe+2i8jLT+ZUzruJuX7m +8s7b1W2i3r/nq7007p5487Pg9XM+91t8a7+cGO8X94Wb/sh6npysIp5NzTqfmGwinkfSdT94GAV 8z7cGO9rfqKGRb5oxbzctrHbd+etyqLq3dzq5m3uvAvtzluT3XmXWt28bfTzFnXzru+8C+3OW5Pd eZda3byb6OfD6ubdRT9Pc+etyU68L3GvWD1vzAPQ5M5bl90Y7+p4511od96KbM15WdRLVs27Of7+ P8eMACb18/7mzrvIauf9cOddZFXzHo9ffYi8YaiZtzke2w+RPdB33nqsOX5s6U3x7qNnRLnz1mO3 xtv2vHE90DXzrm+Tl8W8Zs28u2PX0nVcD3TdvLSl7Z13id1567Eb5Y26IayYd3XaKrSURPHINt0Q cVU370s8XnZ7vH1Grap5D5x3F0VheOHxH6Ry3j7+aBOF95kMGeIugZdGuNhbHg9BqubdCF4W4WLb votvh3dNB9T6eddRPO7tJfB2A2+MBVZLh1drVM3bd8sqEu8QqnbnrcaOMXlXbNv/fSu8ZP88/BXj WmnszBvFA109b8954m3iHNHZDW6Denl7xwafZHZRFpSbrv/rzgvZL8iftUfZWIQWOOzMu43JOzrD /mJ79DIWoQUOO/Ouo/AOb9pp3WhXwvtxvGi1vP0+YeCNMckMk3zFvL0wGI13NciMN8Pbft71f9XM Swfe9kZ4+QzTb2pi8G577/Pt8L6tnnc38UZQzJ65x93C+/Xx+L/+7X/lkzivlu8tTpXynOq9MpGB dwhlH3iXbxiaQ9P/0lppr/UZ6d14PGswT5vOsyVzF/UjGd4lxvOLXy4vG9yxrbK3bIfcyzKvzLof XuO3zsA7bPMz8HJW/i68HRnG8cuQi5S791o2frxji1vgss3EG+GIzmnQ9v4cgFf0KWcV45cNamL/ 9D/9+CELL6+j543gcV+P7+e08Mr3K5tYede/vyZeMRcf+tdcDNNXN6iJfEj0Q/zieB852o822mnq durTThq/ROn2i+N94mjrrYm3G6ZpmXdk5VP06mJ5v9R5+3u1G+Zh/rZh/vgV0/Re3MoZeIfMDD1v hCM673re0zpK41WXGtKjdxrmWXj79pxaE8vjTtbsqM9XnJX/4Wq4Ok13QwM25FJ53+u8fA5+T6Zl xl5ZahD+a8jL28Ti7QDe8XEETdOcdZi6cvAO63vK/7uLxEuedF4+fi28wy19qbzvYF6ZtZuWGtMw T8/bzHjjBHmfeFcq7/B8le5XOj2Sph1wet52zktjXBPqXzF+gaWGeCydilwfr8wqTdUt61fT2Xmj yHrQeBbPHLE1OEi73+7sCMjB2/V/0b6hcXgfgf6Vd7/AUmPs9uy8Uc64PwG8vyXgskreEb7PwbtO 0L9PZK/x8n+ru18qP3r7j9PzblPwrvZqNGKrPHoN03R23jjjedVZeenAyvtVWVFfKq8WbdoyfQxL Sw3xa0jO2wzvZx95I6WRhXjpfPwapukMvB/P7UnKS+BlFZsewXyaTs67mvFGSmtu4BVbg4O2rBqc PCQ/b5wg7zcwr7hf2TB+oRVmbt44MRsE9D+r92uvJ5HJKct/Hcn1o4y8szFM9d0v/1Uk5xWH2s+8 XZzrQvog0x9J2fXQzbiiysHb6fcr/yM5ZdsMvEMNGXj7LR9VPTizaTpOiIzNBODI2ybkVZdVrIQe KiaoDLzQUqMbb2ky/jpy80abMABezmrQQ8XO4ZCcd6vyRtkwgLwHvU/z66G7fLxCD+1g/befppPz HlXeSEH8Ou9s90vH8wukn6bJeZpOzdtovHE8sgBvyyZO4aR8Gm7nfHrouT/F+9rS8VqOXvVLjY5/ nJr3nHQjAy+Z7/YP0jGzTqyms/NGUhgAXmVroK6m8+ih2XjPHleTHvqa5NBDM/MW10M3Om+cwDCN d6aHdpqjPZMeej4xKXgjedx13jr00HPSumy8ghU6IXtNvJCjnUnTNMmih4rtwpm3ScVbhx56dptm 4+Ws7wZWdffwWIQ3zgZJ4+XjGPLgUHHUrP84Me+kn0y8UTzuOu8LmYSxrpQempFXuV+5/12cHJVW 09l5Y20YVF51DCtOymZ08CTnFXfrmTdSGlltv9ANj6Syeug0GyfnpU49lP86EvOu8vGS+b0KTNP8 48S862y83FR9sMuuhxbllVnF0zmxnpKVV3hvzl4NOhvi/FeRWh/cna9/5o10RAfghfo0sx46eTPO vJHSyCJ4OesbMqymr5FXdrQbVtOp42EB3kgxGwCvHCgojpmxvHoowBsphgHgNSw1+lOydHTKXhOv YAUd7eNqOi2vlOFL4o1yRAdYX4kdoXxEh2TVQyU1UOalUFlPM+ihzHFs5Yp4VT0UPLaSmve8tph4 42T9suuhyrIqlx4qPd4n3jhZsLz10OF0YWre7tweKv4vGS+Z7fbhHWER3g4o6muwHgoFHhG529Py bmDeGHV6x4dy3tR66BbmjZIGGuTlV2ago33s+iK8UdIEa7wHKaa7m5ZVsiaaWg+V8uVMvHHSyOrx kszqaM+h/8q+9Yk3jsfdGg/7ikzLKmmn1CbWQ7PywucXpNQb6fXQrLxCFDOkosih/2bllYWFd2Tw znV59VATb4wFFhgfatFDRwdPUl7ZVTXx8rfVRbi2yqucX4Cm6UNiXnllIfFG8UBrvEA8LJ+mhVP2 kCE+NDdvy8rqoQbeKBsGUB+kU8agEnqoDCbxRonZgPTB0vGw8k43N6+81GCT4yMp78bEG0FBgnj5 /ao421U9KSnvLjNvaf03N6+02xePJPWEYVL9yMAb5T0bULykov+KMTztfhPrgzupTRJvlBcRavlz KtB/ZaUoNi/Uv3R6BCvHzHjXp9dDj3l55WUVZ4X0lZTz1Sozr0UPvUpecX5BmaZnsXUpedcm3hhv ajfoobKTkgKOu5S8s+BxmTdGVDkwPxv0UIk3rR6alBfoXzbXQ4FpOq0eauSN8VTQ+7dlU+CR5Gif x4dul9dsNCNvjKe+zuvSQzuSWP/NzUtsgVbjaroQ7/INA8zLWeVAKyW7TFo9dOZ3nfMuV8x0Xnlu YnP9N0887GxZEZvXqv+qy6o8+YHz8wqvRr816CZO4ajcp+WVmyTzxjhip/HK85I6bY36SmI9dDYr xebV7l9EPCx/FwlbXLPRLLzLNwwgr3r8So6HHT5OyNvaeLulVwfzA0M7wi6XHpqZ97cEEw97Pf0r eJ/0YyvSEE/IuzbzbpcfSdJ4eWUHvU9FKgruCHhKOp7nu/oZbwQPtMY7Hr2yxcMekvbvfNDm4J1l v6KzcSxW01fF27J54klppy+cWdfDSwdW+egVME1fFy/RMySxSWPpu50trdhoFt4IRwohXig/cEdm jo90vArTjDeCBxriHY9eNYZEdmn1UGXTl4NXvV+7oW/lHWE6/cjKu3zDAPCaXkUgB26k5J2toea8 y9MiA7znpQYpoYcql87FS+f6rxq4cU28Yqkh9FAgkd2rdPPV2s67tF6AV14qj2NY00PTPY82RXkN 8bCPxXiXbggBXiECyvdrp8QSFuJd7pEFeKVjZiZH5T4lr9oeubUpeB36b//ruCLe8xueqHYimJyd lNs42dUA2+Xmbdl8WQXuCK+Jl+qpNxT9d52QV9kS8MNg0r8Wbwh1XvkIIZR6g/KPkvG2Vt7lQe06 r3qkjkHTdELe+YhVeBcHteu8o8fVFg/7nJJ37rJJzzt6XGVNVA/cuB7eD8rWAJ6mS/EuDuLXeTt4 WTVO04V5F8dsgLyQ/iuG+Kj/FuNdWLHKu5LvV3GqXZ+6kvGqQWSpeU3JGM+85Mp4AWEBmL6uh3d6 5sz0XyXnaDpe9f6i838vVVQ0XuFxZfBSY1yNXA+vQf+VV5mHkrwLNwza/AzEwyq6Gf9VpOLVgvQ1 3oUeWUhPsafeuD5ecSJY7lc148q18PLrK3oo5MxKxdu6eJfGqGjzFTEevZJDg1PxakmQVN6lHneI VxIWTIn7dtfEq9yv2sv4SLS3P2hWghc65S0dvRr032vi7YxHzc4pKa6JV/VsTKfap9VIqvtXOyGp 8i71QAO86hiWNMJzzFmq+Vnzt2bglY9eAdP0oIeW4l2aBhrgHXV9OcuXcLSfuz0dr9q+Ti0Rndd8 qn2appPxqjQZeB2pN556PfR6eFVHu4jp5gXPq+l8vFQtscwDrfPKWa+UU94iuVsyPVSfffX+jc5L 7ak3urK8CxUVOy9nVZcaHR/iyXhV95Q2nhfGbKyUB8CKCke74ajZ4MxKxsvUn1DlBwvT5uq8Yqnx TnG00wz6byle6X6V3xozaaKJeNv8vB/U3S+BdoSJePXdjzZfRedl0lKD6I+lpHoogndhzIaRV87y Jbwa0zSdiFf3xgG8izzuGu+vu7keKjIk7aVpi6bi1b2tGu/CtLka72/IXNN/AqfpcrwLFRWN92ui 3a9qMsbtNfHyq4mjkoKV5tJDMbyqouZnGq+ihxp2hCV5FykqLl419cZzUj0Uw7ssZkPjBRzt8ong 8eM0vMCzBuJlC6rQeLv5/WrYEabi1dYS2XgJnCGJDV1/Pbx0LhbJqTeY9EhKxKtdVuddFtsG8SrH zPLpv8BpwRy8llQjYppOo6cgeZfUDfGq6WO6+TTN77E0etkGx7vEIwvwqi9s017Gl0wPBfKn5ODt 9DEs7fYT6qFleM9jmOjT9H4c4l+U4132XhGAV4n7lVNvnLs9yfwMbW113mUe98bMa0w+mY5XH6kZ eGX9V9yvbHJU9tP0JgUvdGdm4JXu11mKBiJ1+8XyAvevRf/lGaH6br8m3ndwhiRJ9l/tS/IuUpB0 3tnpfToLUJm6PQkv9Mp5gHeRx12/fy1Zvs4aC03CC+308vACj2D5LRSbNPovknfR4k7j7cTuVzq9 r+8IE/Vvp/0M4F20eNd5bckYaWJeqv0sH690rE533JXlXaCY6bwHPaZb3xEm4YU8yyDvAo+szsus jvZxmk7CC2W3Ss4703+pFiM6pqS4Ht7fMfNRM6H/dkV5F8VsaLxfUdD5PC01+j9peAHHBcS7xAOt 8Qo91HjUrO/2JLzQvJucl/9bEsagE8GP18TLx5TF+TzuCFPwgidRkvPK2yAGT9PXxmtJvSFOBKfg hbaDIK+ag8XHNF7mWmr0H28Whh1DBr7vFuJd4oHW11dTsKBhmu53hAn6txjv7E1lRI+vo1fWv5ZH 73mqLsm7JIYB4pXTxzBY/706XjWwrJtP1TFe1aoayNsAP1uSJhjihfRfMjl5+K8iBS+ogxl4gZI4 A3gdR80G/Tc+L3wQNCOveoZB1kSviVeMYehEMBvjk75IwQvNQiDvgqxfAK8z+OhUYYL5GXY7ZuQ9 BwtOmuh5RV2aF/opspb5v0+8iq6vZoPqd0gJeGHZwMAbvJwFeB1HzQb9Nz4vDJGXV52mz1lXrohX zfIFBal0ZXkXxKgAvJ2e5UubphPwwi/rAnkXxKjovKr+yz1Wit7dpuGlUPs6qGxMXtXZLi+r2Lhz SLE/KsUr7lf+BzpqRno9tDBv8AZJ5wXuVyEsSPqvmXcd2JZSvCKmW9VE6bT7fbbz0qCW+PGCP0YY rP8CjyRF/43Oa3BKwbzhihmo/zqST7p4gyYTL95wj7vG+yUbt3wdlOdaxCddD+9X3XwMC8fdfJq2 8gZNJoYwDJg3PGZD5yVW/ZfHNzh5Q4BL8X5LZq8jIPA0fT28/OaTT7V34I4wPq/hlVkm3tD1Dlr/ pVjezYk3wB9umIJMvKEedycvG6fq05/tl//3H48oC5ihs/FS/l/y6f/5GoeSjhckg3nDF5RNRMqF vHD7OvDHwR7oiLxfHA+/+67l9y8LaEg9vLu/3+w/+3Hz6tOfnMr/kHzSt846P8NttJtBA4vMe/xw /I+nb/6J+PcPkd+Lz2u4I+PyNifeoC9azjOAx07c5ssL/9xhzfHLsIkOlKEHC+M1vbnKwBv4IsJ1 F+jItfLuf+B/QZPiaOAN9ECvSQLefX+4x9Py8G76pXKA2XiZ8lI5lHnyBsaoPPfr4QCz8679L+jJ Gxiz8ZSAl78dyf+CuXg3IV+z8pLBT+Bp3rxBTqN6eMHDSOR6eU0LiNi88e9fkoOX7Grq34CHnKn9 Jt6wLGdPIY8OblbekMnTdCTSyBu0Dr5kXlsLDLba18JrTLsfl7cL5G3+wkq0+8y7JXXzOs5P+s/P 3rybkF3niTdsfo7Oa9w0m3iDTqzWxMvgD6rgbRwuSH9eo8AZm/c98vrzQg6XXMW8T8jrz793ubzv 9B8hvleedxWiqAC8uP796nNrMX/enS8vHN3hsFDexsHrP9SM/vM6eH9t5eU6qqcZI4qM7QlRGEJ5 SZuP13StkGNeFfGa9OvYvOq6vxCv8ekSl3ffXDBvgEf2SXvcluE1rx5i81L1+h3me1v7fp/5tiMb r6b04Hgf8/GaKjIJqFbTvV443rfReU3XM14ryAO91h4DSN5/YysWldf4QVbeb2zF6uVttdsGyftH WzHtIec0s/ctLq/H9We2/WPX/ch8De/DfhZeZvogMy8zezaz8C598aK4vqnimUXmtfSVmTfIA61f H3WR7Tc2Xu9DMNXz8jCWQCUGrPTOe/6ImT4xP8O8qsZd5NZ4mxp4Y+SkQvISEpPXkrDMxhsjRrUI r2Vvd+cVdtG8zPSRZe+RlbdhryLUNprF92bh3eXkbTtVWVxggbwxNgxoXqoqiwvM8g5yG++CtMjT 9TtcuVZTUheYZatTDW8TMUNDKK/xW3hD866K8y57EaG4focr134ej9cW/VgNb8QMdoG8lqc23tDP 34/x5qtL4CU3x/uz5ZWNFswbYUOI5o1otrnAwrvsRYTi+t3ya/iabaJNzmu+fjIL5DWemfaxC+pf EsSrfKcMr/kzG29IGmhVC7gk3u2N9a9PjMqPyZD6qAZe28bOzkvRdYhUTzXw2o66xuTlx1i1+9dy fblYh67JbeG8lg8V43md+KomcL5CHZPGmk25tvH6ZEZou+HYQRW8lmbbeH32pGOe9tDxfIm8fZtX ylgq0L/WZP+xeMm+T+GluX4L8FqbHY13DA29bF6PBdZTn5GvBl5rbhjrfOITo/I0OMwr4LXm/onI 2/9Wb4b3uX/8/lTde6LPM+Brclk4r4+isuFP4OPLTrl5Cqwnw3ltGyvV1i1dwFvHePblXQG8lrol q4XX9unc2iO/3w/lx7P99bbRePnC+Xjch/LiK3KZ3a0amZeV798FvK3PeD7wjSfdKYu5Erw2WcTa Hp+0yOtTLX/sSA28tiqj8v7h4nnxGwbuvP15t1Jz2+bntcua0Xif3vJWn3jnT4P8vPZJNh7v65E3 rH9xxTDmeKjYPmzwQe3NvuclrerPsVbuWwxj9lSw9orwaWRX3cCr5lLIz2vf1MXjfRhWwa+V6+Mu UA0vRdaypmvae+xeO4v6N8PLHJt2a0X4/n3gSV75kd6b4T0N5ovnxStI7/mbFV79pDyvKxGOtSL8 kaQD97i/elOe1+VEtlaEj8k5lXtH1k818FpFAntFaN7VwHuontfev+jMj/yVKLXwdtbP7RVhFSSe h+IqeJEbBp5Rvg5ew3tizmavyD+ovTSvK4zXXpF/Vrc7L8Zq4fV/r0h5Xvvn9opcd79uxXkdM469 Iv8YlTsvxqLxOtOk2Cu687qsMK8zbZe9Iv+wr8K8zh2svSL/mI07L8Zq4fWP2bhwXu+YjVvn7VDf qofXN8hb1Rcc1/cr5janR9Xx8aXxOtvrqOjWeH1iVHorzetyyDgq8k6LXJrXNb86Kro4Xtf611GR d5B3WV73i9YdFd15HVaW172fc1TU+nqgy/K63+PrqMg7jWxpXteFHJ9fHG/nKOGo6M7rsDsvxqrh 9VaQyvK69R9XRb5pgsvyunvHVdGF8TrvPldFvorZpfP6pkUuzOuUB1wVXRivc7Xvqsg3DXRRXsT5 KVdFvgpSUV5E57gq8gpqJ8G8nVclJrsY3kgWgdf3RZOFeZ3VOQt4ps0tzNu5ijBXAU+Pe1He9Y3x ItQB5ipwSbyItrII15Dt4nk9j+iU5MU4J5irgGfa3JK8mNMmzFXg1nh9gvjJFfA2N8frtSG8Al6v DWFJXszehrkKeHqgS/JiHp3OErfHi94Af0qugBd5xI4ny+UTW1ledxnmLOGKCBiMZ+u7El7Uhv+R DAlkS/JiWsoQV+kQdW0Ij/Auy4txPTFnCRzvmvZBolfB6y7TRwDzHNAlee2Z3EZjzhI4j/sJrE+o WpAX1VAW5zL8Qn0qmYL+9ry8e/LM/yqop2TmHV6jfkO8/aXuvBiLwovKr++uCDXNE/K87vhfBXlR D05EERzv6+EFr0V5qbsQoiIc78PV8OI2DJthG1WUF1EIUREuLfL4Qsww3hX7hJC//vb48TgaRX1t bqiNK6I9SN7Bjanw8j1T8/t//P3R0zpMlYqhHBPMXQSnIG2GQgpv6wsazotzPDF3ESRv1/+l8K6v nffhXD3laYT+9wXy4t4LNMoQm765h/CRXJ4XF9S+f9f/VZIXI/wwd5E7L1SIKbw8NfLxuy/y8doT mQtjmAsheFs68D7Mf5xxfsYJ84gyzpwlfW10eGFxyPPo+9NA+G9fN785/gn5tH+pX1OUF5UGekPe 93+r642Pze77v/np9jTA/8WpKr5n5Fl1+d6CjwTu4uNuoO+UZoTw4vyomDKYI0nP3ONOdN6XXmbh y2juk1vROS938fFx8QelGSG8uINTzFkCt9Ea3+eljeeXXmbhy2jet9xFzf/syNCvL4MKs/oHpRn1 8x4I6N848fJcnLxPef/zP7xPOevY7fxXsfpSaUYYL6YUc5ZABbWfWg76rzgvHcYvZ5XHsODtTqP+ g9KMsrytm1e8bxHgFX3L5zPer4dhr8z3j33Xn/5s1G1yaV5n9W3P+zl71HnFHMwX4XKfUmmajsGL czsxZwnUMfk1B2m+2u90Xmn8mnjfRuBFBh4wZwkU7wOKd8ZKh2HOu/8lCi9S5sJcysn7quf9dr/7 n/Ofr18a8cw51dSy8X49fbIl56mr2dfFi9h58PdZf3ZaiP2DMqjWL2qfqkuNvtuj8DJnGRKNdyh3 2HQab/987ZT7lUxTNZ+m4/CivsOcJQg67TXIe15WESJP1ech3vFur40Xd8SuYQ/q+8pPvGQ+fsHH UgReZKAyc5YgeN4O4OUvoTAsq0TXb6vjxcVcgbx8WcV/KMawWFYR+ddQGS/yWiCv4dEbmxep2qbn FbtfNvHKU9fwdI7Bi7vnmLMEQfOuAN7jflpmyEuqebdfJu+aAryd/uh9ItfB+4oAvHR4OwO4rBqG eH28yKQUJl6xXOZTtTxNs/MQr44XtcB6RZ5blZe3QlpqnKetbjbMl/Ni49CZswTBpIXr7RXZr7X9 EYE9OHTmlF3Oi008x5wlCDoNNOfV97+zMbxm4ximwxAXjySlGYV5kTEbBt6etYN3SFK3yxbCy5xl uOFK4WI2TLxs5CVmJ6XSjBBeiirHnCW4LeKVHdBiDPMhfpB2hEozivOiFqevyC9agNf+6B2GudIM f15sGDpzlvC5GuR/7ln5Hy79GabpjdKMi+ZVvBotk4Y4HT7eKc0oz4ttAMBrc7STYZj/pdKM0rz4 NLIA737oVxMvH+bL9VBsYn3mLMFtMS8zONrHafqaeCcv5Hyn/zzUHkkPxUZlM2cJbkt4s+ihyBV+ Tl7FKbuSHB+bxbzoNGzMWYIb7kghN53X5mgnsfTQyLz49+QU0kPRWW9wxfBB/Cg9VN4R9v7pK+Jt NLFomqb5r+IQRR9Ep0FlzhK94YLaCcTLcuih9fCa9FCx1Oj1lSvilfVQ6YiO2OVH0gfRaYyZs4Tf 9XRekkMPRZ+oZc4SvYXzAnoor5SfppycshF4kQWZs0Rv4bycddREG3VZRcUjaTkv9n5jzhK9oecD jVe9X7skemhsXnQaaI3XtqwiYvpazotd7zJnid6CeY/q0SsqLatGR0AE/Re9n2HOEr2h1+Mabzct NQyO9gj6ID4rN3OWGC8Yyktz6KH4/SpzluhtEa9LD6X18WKPg2i8sh4qT1tdVD10G5sX/UCH9EHO y6OTFN6IeijeP86cJcYWLOCFx/BsmlaacdG8tkdvJD30YnjfkbNTdlZbh2zWaFXxzoQxMvAqzrsh lkeqTfm3y+LzYhUkSA/t5vcrZx1vZ/lXIVt5XqxDDOC1ONp5fB1fjbxSruLJi4roHIwhyy3gfRh/ LFjV+DpCxljLybx5se5iNC/2PAjAK22diiM3AAARs0lEQVQNxM6BP35lJ+WTcpXyvKtwXoseKk/T snnzonM2M/QlcSWD9NBGba43L65xxIcX9ys06KGMzAKPlMcR/1XMrAZe3C0SpodS5SqevB7vTMAW XM4rsYox3LJpmp5ZDby4R5xZD5Wn6f3kuBPHOGZWnhe7hAnTQ9WrePOiyzNswai8dOIVj+CZefOi izJsQVR2OIh3nIvF7leMYz5Ny6HQM7tg3tmxUGp03M3Nk9fjHVxaVSYL5mUI/Ve9iievxzvWtKpM FsrbsnG5TOcenHGIi66fmx8v2plIPHiRLk9dD6XzICvDacq5+fG2KXiRLnynHjryzk4/a1fx5cWq Rxl45aWGQQ/Vlhs18CI3DEY9dG+fpufmy4veDuJ5kUH8Gu/ogVSnadUpO7cKeJGSo0kPlT04yjTN 9dBOqUv5t90S8aI2SDY9VJ6mY+qheLXMixe1QQL1UKrfr09D3VH0UJ93qjNniXMbgnnV3b54JLFz hqTr4pXu19lUTUmceFjk0q835ixxvmoQbw79F334j/jwboJ4eZ9yVlX/pdPu932lvLi09fN/roFl ldj98iEeRQ/FxqZwY84SwnCzQoD+yxbyerxhza9/MY0w6KF94kli1ENbpRl18GLKIvVQdZpWLu3F 66Ee+fDiQnw89dBuPJ2lNMOLFx88Q/x4Mb9Ggx4q4mEVp+w5DFpphicvfjmZg9ey+xUr6l8pzfDk Zc4yZ8MXDeY92OND+TD/pdKMi+5fkSGp05ZVcfIDV8arBR/R2Yp6tTge1uuN6viiOK8noA9207wk LzWkVBTL4mF3aXhxCpJdD00SD+v1dhnmLHG2BbxSjGg/TR9mu1+yXbSe9PA+e/Gitpk6r3R+4Xwc qYuZHzgVLyqFCUoP1abpZbwey6tMvIoDWna0865fFg+bjhdRGNZD99O9Gj0+FB263xtzljhbIC9L HA/ro6Z48iLWMRqvvNSQdoRzPbRSXsSFdT20m9LkGKfpKnlRC0qsHhovHtZHTfHiRQXxO3nVIBW6 ND8wOtSvN+YscbYwXsjRzoiSXeaKeKEMX1Sdppfw+qgpGXhFPDezpS2olBexwIL035YRLT+wcFKy fohXyYuKUTHqvyRRfmBUL0zGnCUmw/wmkXpoI+0c1oviQ/GpX3pjzhKThfIqeqh8zGy5PpiQFzPz Q/qgSQ8lQ+DR1fGOjnZlDM+cHkozkvHqRzUtFshrOmYm9MFlemhSXvfKPEAPXca7ro4X0kPVW1pp hhevz3YhB698v4oX8R1IrPzACXmbMF4hjJn0UForL8Yz5tBDod0DWZQfGJv4ebAcvPJyGUhbwD/e Kc3w4N2k5HV7tgHeF7ce+h+UZnjwbn287Vl4JT1UDjyKpId6xKaQLLxqPPeWTsdWxq5f8r5ULzXF kxfxil2DHtpZH70L9EGf2BTiy4tQlu16KP+UT9OqkzKc1+swUhZe5X2pauDRQj3Uz/ucg1d1tDNg NX1NvLIeyiZWmfc5nNdPLcvBO57VMAUe9UO8Wl7n5KDrg47Ao36Ih++Pko5nxGT4dv5PRQ8lgwfn NYnGu/HaLmTgtbwvddoRhvMilgSyRec16qH8fuW7X+6NUOPrFvg3/LztnryIk/MoPZSNq+lOdLvW vxTbIp/YFJKDV94GKbtfscp8XODP8dseefM6f5va/as42ls2aUniV/G0pH+9vM8ZeN/Bu981kZ2U wbye3vYMvGL3yyZeXUuqldedx1PlPQLLKjnwaJima+V1OwM1XmrMlyvFhy7g9Vpe5eF16KGnblcT YHnwei2v8vACaTdaNtNDr4dX6INAvKTQQx8X8PodvsrEK81NBqdsMK+fuuDN6959QbzScvl8bIXO 3pdaK697+gd4Te9LHY+tiC6XDc3ruT3KwgvlywVW07KhefGJYwfz5HUH8QO8wGngsx4qDoIrzaiG 17k8B3jlmF9VD6UGfZAi21Mjr7qsgvTQbv61enhd202AV3JAa0ns6KiH0vnXKuLt7AUAXkd8qOh2 2bAUnupRHl7naWAgXy7FNcdTPcrC228LmL4j5A7Kl0lLmlk1vM4kDTovFB+q6qFUaVU1vKsAXuo6 DQzkB1Z/YGyO33KyEK8ac6bnB1Z/YGwOwxUU5s/r2DDovEL7hRzt1JQfmGKbw3AFhUXnteqhs90v nXf7zLC8XqHs3Px5HROE3r8GXj6GxSpTu2ZFvI4HvK4PAo52OWgDOB1bEa/zuJOPPmjJl0txrUG/ VlJYAK+9KVZe+RH8Mp+65q1C8vp6n3P0L5B0Enqt9dwumFd9bYiIN+vmYfxzu2BeRQ+dBW100wnZ udXEa2+KSQ+1TdNP2lXq4XU9AUB9ENgRitOFYpjPDcnbpud1JS3A6KH6+1LVViF5vTKbDVdmnl8I 5Z1lMyOanqS0Cs3ruT3y53Wt0DW9jM0DVJSlhgjaUFpVD69LkMPooUAsoWJoXv2rdsvCq8Y4A6cp 1Uq0H4HmF5vSX5n5fsGxQVJ5+QSqsnbzpYb++MX2r19sCrfkvDg9VKuEohrjediMBPHaH3kGXkcS OyV/O5bX19sewOsK4jfpoWy+1JCnaaY5ZC+bF6OHzpuB5vVdXgXwOjzuFl4paMOhh6J5Pb3PeXjl xKlAfGivryjNuGhejB6qNAPH65X4efwKcxZRLArvbKo+/WinXBPH662mhPFaF1gAr7w1YNKyigyP JP4NLR6WYpqShddxJMmgh0p9CulJf1SagVsXI8JlVMvFy3T9V5b9NV6KaYpnbAo3f16HoqLzijHM z2iYXmL2u3kzkM8jb297CK8jqN2sDwKOynO3f6404xp4gaR953yjVfNaF3GwHsr7lX8NcFT2H4ed 987Ea/VA67zysmrsU81xp7h0kPevV6Lr8cre3/Dmtei/wqH1ErZf8D2MRHLwincb96eB2Xypwafp /uOaee1H7HRepgceyY52KD60wa038vDa3wsUpv8G8novr3LwdkR7BEunKYdD72Hxg97qQiCv7TtG /Vdw8j7RdoRBzyPf2KP+O8xZRDVPXkt86LR7COL1DGXvLR+vNIZbdg60GqfpoPGcibe1ThMa7ziG 7a+1Dpqv/NXBIF77LjtMDw3i9Y1N6a/s/5Uw3vPWgEA7wqDx7Bm631tyXkgP1U/Iauvn+b9hq5OX OvVQPR4Wt56smhc6DczOemjdvLbWYPRQpjnuAucrTKm5BfDaVSpIHzTEw8rxoUozMCSeia7HLzFn Ec28eQH9V3FShsQPrrwPI5EwXqvKDOmh+v2qxhKGrCez8VpPTUD6IBv7lOiOu3dTl8uG4/XfDubh 7XT9V5m+QvRB79gUbmG8looAXsNr6GcvMVOacdG8Sp/Gypfr9RpNYTl4Q/RQ5d+QBXifw3itp1L9 9FDhCPiV0oyqeK1Hksx6aH+incbTQ6vmZXM9VLqlm1A91P9wHcnCO3vjEVUc7cTw/lDqbkatvOr7 Q/lqWnXcfVCagePFNliyzLzwbj8sP7BfouvRQnitOobOK44QiphuydF+dlKG7I8C1JRAXtvGU+eV A60MO8K318QLeXCokh84YH8UtF0I47UF8eu8fBkpgqwYOQcfifzA/UokoH/tbnCTBfHa3pMD6r8p 8gOHqAuBvLYgfl89dHgEq82ojdf8LbMeSuGjVyxQD83Ke2qwYZOk66FU030R7w+lzkaEqEcJeF/P /2nUQ+X8wBsbb2tgD9ouLOGFf70gr+y9ARx31veHmiZHZ6YX0IJ4+3PWhtB5jVd6HKknRqdjK3Xz 9ufoDbwhemggL/Vu9zJe8KsuXvVFfMMwt96/8LpxE+B9tvA25M9/++Pdt8fdETTOC85YRj20mx9b ma8wrf0L85oyy/37X//935laHW4UzUvh/MBcT2LnadrO+zVQTxObyMHbePCq+u+onUk7Qvt4hu7U zLyDdXo7NF4yjGHVSdnNnFn2/r0k3hfiOHoF6aFn/fcH5M3mVI96q25KwOJ5peVGI5Yb/5/82e7j F9iK6uXdkqZ9iV5RcV4+X4H77SRNUcfzOkUlVuPPo0S8//Tyr789fvkDfrFPBjboOZD7eeTL+z+O 3x0/bnYvn/0E+pYG053/v4UXcml4P56av3v52+P/+/4//as37U/+/OfdfznNrJ/8S2JwD55+Dysi eobbOsTJpD6P/Hn/6Yv//v3qrx7/3Z8S8osfEfrDoEYoTQJ5O+UHobz0/L+tdw6zNAaJDPq5qUBe ycL8NtGtgZbrvm8HwFglvATkpXpqp6XWft+754sbNFDXQCqrpdbu9fSytdhj746KazXzvgFS7y21 01ZiE/2iftas+ilk80WnfJCCl2g+wCXWhkx+ozSny4Q5eT1fpDla0POxEt6Qpgfxtibep4y8YXro OsSreeyH0lr3syTifQv9MGwd4p8xiwjX81pfUSbihVZtDbxNdNkTkCzPZc2wgs/IC/RkY/D3OyyQ lxLO+zfqJ4es/dv5X2m115NdOq35pq9prd1WDcvKS/2vtOpCVrzf9DUBvF0gr+NZCiQwJM3vaUhF C3h/hOJFBVX45agZ6srIO+7PMLy4jMV+OYgGre4ririwaifed0HfApsRzHv05z0EbZoC+7eDm3Hi VfeDO8wqyPVs0dZXvH9z8g5VQbzq1XaYVYHr2aJVtDv9gq6YF14/U/eFNQvjXQ9VafccyNu5r+ea a+H1s/07sK2DeAd/g34UAuD9pVYIMBfvM9gI+3dge4CSxTtteP6DvOpsj+Ilv6PWj8HJ+wFzYeBL 4bzfqD8H+vcvO8wFHQ5XBv0wyMkTyNv3oj4KAV4l0bHBHPcig3749heYKytWCW9I/74N2f6G8W73 XHXTkwqc4NRGVMb7Gnj5gdtOvPsW4tXO5Sccz/yX3mIuLttr4OUHbtsYeMmTdjXceUXHswW8xvBL 97SHRbzaB2+1gYlzn0AbXMkY9EPO673bfkA2SDP+q/2Z9lP9zCquReACajIG/XATwvt6Ca9uuncX yfup9WNmakRp3lbb/K1/irnaW/smnJkakXc867bSVn66kwsyx7PF9GlxXt1wvI92XpPLoEZelMhz mmuZ5YIxece9rK9F57W1PR7vugvUzi+Ud9Wh7q/wqnC8GxbQ9iBeBvoOEN9zLImmgsgrBvA2zH9w Bh7maumboO+ZLYC3DRicO+b9lb6q6AfLQngDGsF5A7qq/RD7kF8Qr38jtjSM9/MaeAN/6QFTdB28 gY0I4Y1+aDUjL/LRMrOPFcxXYSfOAnkjP4/QD/RZI8J+6SFnWl8i8wY90AN5Sx8/5Rb0QA8cZFXw Rn+gmy1IaYtsN8cb/YFuNh5qXtpCny0hVgNv/Ae62Qrw6l7anLwsW1XCdLH6OfaG2mwty1aVsJAl XTRrWfYqy/LGD/pz2Z03l/38i64Ab/ywO6wdjzfFy48uhhzhWGjFeDdleIttybh/8pZ4d+T2eJv8 AfLFtqBcLivAG6g6Lze+K7kl3hvr3/7dTbfE++2xy8672xdzqax45E9u3uOhHO/H7/Y3xXvgyUzz 8vIEmsXuX86rnwJMai1dF8uYclpKPuTmXZfk7cir3Lxbsg49xbjYWh7Bmnm/8LYg72ndnp33TUHe B8LH8503ra2LPX9vkje3f3K1KTaeX/Nfdmbe7Wl9VZaXZa3z1niPBXkf+pANlrPKhp2W7AV535OW 5ayyDxIuOD8/Zdb3S/Pui/DSnFVOtubi0Q3xtt1p5th0OatsuuZQTF9YleBdFeTl/udtl7XKkrxk 93HQRPNZw4ryvgwaYT5reHKvvL9iybb8zU15q9x9fCp4XoXAmckT2vbWeF9+VpS3WfzKAH/LO2XM LbP7ubf3+as8WwneAkPqbAWO1xXlLXDcu8CJgslujXfDslfZFLiFzlZgbYfOYpDCCvC2LHuVkxV4 9pdyT/ZW4Nlf7Hgdt8zLZ25FIxYLPPtLRuCWeBYW3R4VeBYWDT/S0wwmt7AkRZdr+WJB67CSy8kC FvZS+Ms1XBLd67GQnLWXbNW+TzCRFV0+F7BXpRuQ2SK+P/Ei7BN3kbvd7W53u9vd7na3u93tbldh /wwpHI3gQdzA2QAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image121.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUTWgTQRTHZ95sZpvdtE00BRGUEEQUbNz2UkEUPIj1oEJbRcgpQsCqsYUGNd4E 8eMmePMgAT146cHmaokH6cFG8CAqiLgn9eBHQfxAwThv3mTYbSK0GzZ5v/++9/afN7P76tnSHaaP MJNzeRKj5+OcqUA8AfXFhvTVhDqTgJGjTuBcKxza7bZWCnyTVkaAm2wfOnUpyLlhZoOKtstBtpm1 sYilFT9W0aI66xnG3kpVY3JS7EipenqqNltmrK5N/QaqwCOv7zjMqXsWrrLvHkYboQAUoRb6HY2i LBShYfKKsDtF2jV+pp+0QFCE2vGBjkZRFkTihSRtXlKEWtPtaE0X3f2B+l/yeAvHAOqTnqxVTs2c Y0CeOetTv6Pe2cQ3B1O+Gl6QxF8Mv4T49S0O8WfD1znxJ8OBHO9D3m+4Aa8HkO8ZPiGKKeSfhm9C nMcc4l+GH3DiH7b+gO7/wdbHecwh/mjrid9bP/eTyMOGQ7EskPfp/bVqbsxRc5uarpTnckfLF3MT M5XSecau0ARBr/6KnWQgFzwsKlg+LJF3Wb6bQA6sk0MZ5L2W36Wi+Q1Y1s5HrNMVvad3Wl7iyDuM 83DNzrlxDqbTELzRTke7Oim11atT6z8zuCGFF52+L26no5x3Sj5xjzuty7MvFrXniuE9zlbd41LX OvJ1rmMDmnqdTto5H2TIEyzd3bnnkxV3GshjesdVLYcyymrdB+N8oT/KT8W8F+WHnPvx/MtulEOx DYg98xbz9JtObwvzH9LM1fQI340tDpCfrM1VyxW12qtmInTePxs9ElGeBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image122.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52UMWgUURCG583bt7u3tybr5RSxOq8QUySQNKYRrokYJKJJBBuLSE48yRo1C3qN tYWFjY1NDtEizSHYiKRIJYE7sREEq8NGCwURRIkk55v33i27exEv7rIw35uZf9/Mm933b14/BnVV iiUHcmTdmmVk8E8IYMEh5RXyySFZlnyQMbXCsNvtqpVxdkStTCAz0Xns5flYcirFgrSO28NwFLqU BIHkTWm9IioCfLBljonxYXYxurZQv1kFaDDa1DbqDLrK6o1jTKsX8T73XbJGpPUg14t2M9HMRG9Z V30d3bJ/enrtNAyZtRlc86ji39jY1fkPmaoaIViohdXV0rnqndLcSrh4A2BdK6N616TX4c0RCh6P +XCBeDTm+hDxiZinD6T9l/ykfwcjl3hCHQv5lwSX1nItjDN+YFqhxZIKNq8B8T3QNXUGromrrn2L a5vBC3lKmjTcstcNB0p5cyehjPIO5uvhlZVlwF6PtB43+bettx6Ffjf5qZ3tkZ/dz0l7K0ehY4ZB OA7xs5g/CuKm0W/s7m9/Hf58OKnf4S858SnTyUq3pydX23t1sv2XTl5nT1Tlnw1/EdspPiPOCs3Z OWT/nMNsDY8K9BEuRT3+quYviv3v1Pzdjbntp/0v8mn/tJqmub5p2m8PpqyLB5M1nxcbbrLmzn/X PGUdY3rPQb/SAHNVZsJL9uCpuJxiEE1Lc9B/OgPN1VqQ1Ptl2W6656Oo2TP/Qk/9L9UHa94ZgKNo gw63zRDL8/XVqBrKM8jUxFXcH5SFbVnkBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image123.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wNzAxMgJYhXEMzIAGczsjAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxJCJEaqamwmmj4epgekBsxCQpcbGzyDF8B+kiUEAyD8AZK0A4gXMDAwaQPXcUDU8 DL6JJRkhlQWpDAwJYBf8Zmr4B3HnBEawK5gYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgY3oNcoguU5wDSRlwH GCWYQYo14fwrjCC+BpR/jSGXAcSvA7sF2Qawx4E2BFfmJuXnMDBBzGUE+/QDkvlWYN+WQF2o8B9J PwEXQkxihJqkwGQF1lOB4VdCJmG6yQ3spyAGLmhYcoHDGxxoUH8KMLCDeXtAMXSGkYlJKbiyuCQ1 l+EMuuuYweoAGIciWCQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image124.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTv0tcQRDHZ2Z95929S3xqDsQiPCQksVA4sUiTRoiN0cITrFIoPvKDnIoenNdp p522qYRgK0IKLQSvChG0sdHC4v4EfzQm4l12ZtfF3AOj79h385k3393vDrvHhz+/gTyVIPQgxdH5 EHKgOkm/ICtfPT1SxFGTHoQoGaR6vS6ZXuyQTI7QVvt0q8tQ6FWCNh29TLRAJ9RZBAGvqaNdPRY1 nOppfFuTgeGJ4qex8mwEECKb+kNGwU+XrNiDZvZntEzK46hdR3sJk/uBg0mT+6BMxLkt/za35fO+ rmm9ZuZcRdkbQTD2uRDNhyNRKRydKUxMA6yZ1RCS+r8vXaX+gIt7Hb/wmbsdb6aYX1u+Us895j7L NVwRzrn6S/pXv49GH4jDys0dh6R/Qb5cmJz5CmR8kXTjzPmbUx+bufTC6qu1+/Vo9WT1Ib4X/Ybl X03fG/h3grnHzr9ee5y/Kh0pLn0b0+OD/FUp18L6kuPW9F2+UjvS31n3/ZX0txjrBz7I7wAln/BR LhWzcb//OTGNzpeesmbK8YmcnMhxPsk87vgdMI9CNu783pXje9jOsOaL5TcqlDkWIG1vXFpupVwC 26cAmoV2efMHSNSVL88XowIcNO5OSd1fRumMZ0oEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image125.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Tv0vDQBTH3700/ZHWGpSAdDE4FB1aUBxEcOmuQ1txcak0oGKs2Ejtf+HsVAf/ BacOncShIuJgB8HsLuqqNt67nNE2UJtw5H3u3jf3vZeXx9vrcxCXmzZVSFB0v8koUJ4ZAIIhVlU+ EkhRhA9kTMww9DxPzOTZjJhZRCazk/ijS6GpuukpHmWjk5ABj0Sgc+7wqM1HKw3wxF+TlDkpWK84 u+XmkQVgMnLwga2+7/OMCRcIennPturmhtUwizW7cgjQIyc5vh7nzyXNxe00JecD/owTLwT8ECOe D/gFB9dPmL+uCwedrz8OkN96qWnv1A4A/X2ZqMRrsP+xsqpS6rvUu/3RepB6JvUmmxX6S8k3EWeI 7yLEOckFXNZ81sMVG8Ovi1cKpa6F9Gwsvy5eTJDeCXgxPsg9Uc9GqB5sLH8FrIqmajhG2N8/HTHs 9C1Fmurvl04QWwFno8TFgDNAvAVG2PnIncNnmE6SZl/yimKIHjwFTfa+Jv4P0eSyTjrEBLXp8F2G OFdq1h3Lhu7w6RSR9w0j9xh61AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image126.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSv0vDQBTH3700TZvWGgRBnIKDP4ZWFAcXR0cd2rpbMWDBWLURm1FxcNTVQbL4 V1ihkzhUBB1cBPMPCOIkiI13L9dgKmhNOPI+933v7nt593h7fQb0eDlThbSITleYCJQ7BoAwTKrK RxpFlOADGaMZhkEQ0EyBjdDMDDKZncFuXRZN1csN8Wg8OQijEIgiMDi3eNTkYzUH8MSXycicLCxV nI2yu20BmEw4+ECvE/o8YeQCwShXbatuLlv7ZrFmV7YADoSTPNdT/Dur+2jmRHIh4uOs4KmIL9OC JyPeScX1Iy2unytxfQ9D3SCHrc9vDpG/Rsm112qbgKEvRn/qNfK3q7yoIvVN1vud3+tB1jNZb7J7 qr+QfJOYSMb5kPS8XN/r/M+fj74e1ne5mhC8AL0dYX92JO7cR21AXI91p8vTtJMT6QZ1xo34XYvr z3TSRsSLILgonfl9O+s987wyx4Szhmv8PGMfPfHxKhN3+oAh6/Ju63T/6RLLvhigETXFxm2GOFZy 645lQ7vXo0J5X5qkXs60AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image127.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSMUvDUBDH710aa5pKgyCIUxARBSvo5CJ0cRId2n4AKwYUjVXb0sZFP4KzUwUF P0SHuohDRTdFHLK7iCIIYuN7l9eHqaA14ZH7vbt7+d+7u7u+PAZ6MpatgyGs3UUmDO2GASAMkVfn y0BhxfhCxmiHYRAEtDPNhmlnBpmMNrGTl0Rbz1iD3BrvS8EIBCIJLM5NbjUEcXjkx5gyJglLhfJ6 3ttxAGwmFHxgvR3qPGKkAsHKb7hOyV52qna26Ba2Ac6FkjT39/PvbMLHk5QInlL8nhQ8qdgknlB8 kYj6D+JR/6kW9e9j6LdIYfPzm0Lkr5Xz3NXiFmCoi9FNPSt9e9qTLkJfZL7f/j0fZD6T+Ta7pfwz yVexsb4oH5I/Lc+vt/+nz0c0wvwOb8YEz0N3R9ifHYkq97E6IMZjraJumjpRVv4VU7Cn+JU6UVH8 QJXWFC+A4KxU5vesrLvmOS3DhDKvZv2ssYee+PhmRCu5x5ATcrYTNP80xLIvFsSJGuLHLYY4mvNK ZceFVrdGjeK+AGehDZe0AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image128.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wOXAxMgJYk0IY2QAMpj9GRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw+TA9MBLiEgS42Nn0GK4T9IE4MAyE4gay0QN3AxMLwFauSGquFh 8E0syQipLEhlYCgAu+A304J/EHdOYAS7golBICQzN7VYwS+1XCEoPzcxj4GhEeQSXaA8B5A24kpg 3AN2sqYejH+MHaRZAy6/gBnE14Tzy5gg8gJoNoIDAmhjcGVuUn4OAxPEHkawzz8g2feBA6S/BM6/ wgThC2D6AIt5DFDzGOH6XcHm6cL52Swgvi00RB4guw9viKC7dAdjFxsoZCorYHxTRhC/olIU0+cE whrdzb2sID1BCD8wQPhc0LjlAsc/OBKh4SLAwA7m7QE54QwjE5NScGVxSWouwxl01zOD1QEACWP8 v7QCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image129.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAACA0AAAgFAQMAAAAtWltwAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJzt3c3P7UiaIPRwOqdcI7LT JTa0RCmdzSxgMWgKTUvTo7mka1oIlvwHqGY3rLiNEH2HTspOJUwOEurctWaBOmeBWCJYsGtUrinE FRKalGAzsJiMViElK+qksjV1aurUCRxfdoQdEY6wH3+9jqcq7/u+5/iEw78TtsMR4TBCMWLEiBEj RowYMWLEiBEjRowYMWLEiBEjRowYMWLEiOEVzbvp3lnYKdKa/5fg97N657zsFGmDEN32SIBS/NFV CZI7QmX7M6/fXJUAvUHoVfsjR68vS/Ax+z8q0OsU073iglGyfaEtCa/RLcM7Z2afyNuTAaL7w5vL EmTtyaD98SYh9XUJ8rr98SYlzYUJ6I9LE9Qf0B/3CxMkmJ4T2+PB/bKHQ4TbyhGtJ1/3pIhuCsFt 78zsE4Rud0vQ1gvK596Z2SfKBkWC9p/s0gSkbv8p6pbg9VUJHvSfD9CVS4EkeN2WArJ3ZnaJjO0I H9DK0R8Q0uycm10i+7RBjKC5LEHOmoouTVBGgo8jwZue4JuLEtxpu9n3KEF6UYL0hu4IvWIEP70o Ab04QB9TguzTaxK010cft3sDI/ickCs2GHxAO5ISLAnue+dnh/iAdaY0Vyb4iBJklOBWXHRHuFOC nBLcXyE0WyAl573OvsEQZOS819mvKUHZEiS3qxJ8SP+pGtqjtIQgJ6zZ4bzxR0sJEkLIAzJHm8cf MIKPr0zwO03esMEmSwjOe0qgkTTtpQIdbLKE4NwHA0ZAL5ovTtDuC8sIGsAcbR6cAM0nyCnBqSvX KQjBqS+x8jqp0XfQpQnkL/MJmuLcBO/LX+YT1DkoAcGAifnE4QiSzY+tiwlKUmeQ1cMTElRtvQjy cjnfvLodCSAI0NUJ6JUy5BCVfPPq9nKC9mxQnJrgXfnLTILk/ARdzCRIoQnKSFCdlaAGy8cZCTDt SmjA8tESYLDEwmImQUYznALmutrv0ns2QXN1ggKaYMcGmIMQpJEgJY+TEoDluk3qbATsCimF61Vs C9TpCOil7bUJ2NV9AkpQ7dVRvYQAweW6JYC84giKSLCQAOw66YwE7NgFSdCcjoB9DpIAtPUhKCLB MoIclgADJRYY8wiSVQh2GrGxkAADZeN8BDlvMsvBct0S5HuNY5xLUPMfgATJXuMYFxFkkQBuUIAg SPYYxbYxQYnNrwuC9IQEoUewCptf7wm2bzVYSBC6+9oIsgsRWNZHa8cVadI9hrdvTWDZcyhByQi2 v1KYS8B/XplAbEnwhDi24yclKEhDXj6Btc2ZEmSnIigjQTWbwPIBTkB2uc9jIUHgd5babubpCHZo OFlGUAR+Zy+QIHSojZ3gKW53yq5LQPNBCSCHbXgGIIFHS2IksBMQQfAEHLPgG1sQFN2Z0EaQSIIG sMPeN+YREDMBNi/9Egm6HXZA4LgSlh+cIKhfLIFcyk3A4mwE2sGrstd+m+6DkwTbDzZZRoBWINj8 fviFBFUkUAjs7X6XIcisBOUJCKrAWmkgQd8GYJsJKOlfhuuw9w1BEFYYsrkExWEJQrux+jtyXgpB cAdGX93zIUg0AiP2qQn6ikzuR2C8ENydwF6ELdETKMPECvK1z45wWIKwZtB+w5UMl+QtBEGyC0ER 2nR9JoKqmVoCkiC7PMHTTiBPAy+cgDgI5HYXv3opBP0JpCdIvAgsN2HtTlCSwBuG++0IJKi2J5j+ cm+s6hI4UZVKINdACSyr6wnIvdiYIPUlyAIJulpu2v2akPt5CdLgDox+6UQhuJ2XgLb8RoJIYCOw fd5EgFwE8nqyJeC/5v+JtsTeBKWVwLpN3XZ7EsiqVEvAfx3ciLQmAZ5a5MabzYIIUhNBQhorwRfn JSgnZVSC2kKQkM+HBFmlp7zzjpDQqmEJQWBZXa4QiBsys8Fs4msSTCZ342375gN1ae7jVL/tbgn6 fL4jEky3h0kC47aW5tYklaAbeRhCkAyHWGb7EhSE2ObqWosgHc4mnq9GkPsRPBwEpvyciaBYRpBY LqJXJgC9O8mT4BYJcDBB3f2uExjPKzn5pCdIz0dg2qhMWXg+QaMtUvcr3Z6gchKYTpZqA1lHkAcQ 5ISU2pbuTMBOfEEE6ommG45f2gmeyYCgPQLn5yBILQTqjRhd4yG9UcVC8Dg8wRP1t5xpkZNvzQTK i1kIQUYJGjaqJdUJ+ozuQkDznQYRKMmGE2A2jba+pXm/GmiC6dQEQWIm+HNGMLzagiG4a4v0v29P kKgE+rirdg9lQyiG7QBWgiqE4KktoqS+OUGmEpDhQao8O4FHmfIhGPY1GQloeTG3OuxJ4HNkufHJ OHgmU/0kSB8GQv8eNh4tJUjpefhQBA2SBINBRy1BtgZBxp4scBoC+veIQMmw7Ipj53k7QY14+oLg fkgCmsl8SMAvCkcEarIdAV5AUO5KUAoCzK8JBt8NA/InMLZAUgL+CXqJyQiaAUF1CIIbBIGx+U0h eLLZTE5EUHGCZNhqsJSAXVoVxyHgjcQdgVoXthFUiwge/P6EbCMCPLnMN/x77wkaLWOCQN/HyboE Qf38E+HTHj0iwFrGaMUpGfR7JLMJck7AbjzJBuWti+D5UVzhQ0AUgvacqLVkMIL7FAHPfeZDUDIC XjfOBuWtC1ACjy7FAcFTG3clCIYz7egElewtr49I4DOufYKAVv5yJ4E6YOCsBHztnOAfDQkQPAHJ DARKijsQYL7iG78mWERgbIGkNaxSJfjcQID73w9FQAtI+58/gbEF8lQEFR0o0hPI1o28HyvEIpSg HBDwfe9IBHwZQaC2gLJMMoLPBwRY+UvcjVvZCSqNIBePqD4SgVixnaAYETTKX2IiIgJG4NHy7x/h BN1pnoa4Smxf+nRAoCarE5hWSAn4aYf+yEUlPLER2Ib0zwovAjlV1020fQ0ICkrwiYMg1wiwYRWU 4NmtJJeXYuq9EnMIMp9ridzYgqGHLPhOAr3o6wRis0WfFDasYiUCn60LI3jwmfjGBA2tzylZXEjQ 3RR5FILuJFg+bQR4SJAuIuguvTchKKcXyjwIyIAgX0rAV7mYwGdoWjDBvTvA8/fYPz9fi0Ctiiuf AyXwmB+n22JGgHUCmpd0moCd810E9wEBHuVuT4JumpHZBImo7mJkJcADgmaUu3kEHo2MHjuCSpCZ CdrKnIsAKf3vUwTsmnhTgulS0M+u0GaSbX1qIMC+BOb22nb7ir5dxpi7HUsBMIF51nfaeRJC4DmX woqloEu4J0C+BKW6XLdAKEEzlW2RDZBSkHVdJ/lTVvO7D/F8swcga5vmQ1B+pSyAu/3kgAR514GW hRBoaYhegYatEasvyt/XIbBOqaaGsVhqMSZQHnxRSIJmQKDLVqxvaEBADkJgPDgNkuluLRIESs7K Z7cmnWDQw6gQyDUmas+chaA4CoHM1ASB9vXpBGxAdSk6Z8UaUw+CfAMCj15VnUBssnyTE5SMQF3b oJ9ZGTOSqgTdyj0I1JzuSCCumPoDGd+sHI5An+xbOaomaxF43KuqE9z4S7V4aQFBod7M0RHkgxa3 7q/0IAS5mSDbmsDjFluRd2gCIh7mVw4Ihr96EZTqnQyBBB5z0Ii8gxOIY3g+i4DoBES9HbUlSA5M 8FAJaj1nngRJP6LYSoDWILBNrKfEYoJ+U10EaEzARux06TACjMAJfgZyUvzXsYugP4tPENTiykJu SpvYr/uzIiO4I2CChHgReKQ0h2BwhVaSRpxNFAK0NkG6HkH/pExlU7X7v4cnrYLgEcFTOdJ2BPoU x5lKoL4BSGDu5x2EQiDOYrKcq9XZbIKgMBHIz/QEtmkb9JwCEpiHvQwinGBUdSnIvRoS3NtXRwT6 QWQLAq8neIcTjCqwBXnsQvBzYIL+wa7zCDDPFhaL3GgPsvj8WUpBfwQPJsi7ocs9gTp4+wIE/WwE EwTVwQm6M9Y8AvEbFmuuKcFTpIPF1h+9FHQxi+ApfsPsJ6tJVapLEUKAPfLdfubT6avqhQSZLwHd 2IfIFmY/GUE5SYDlrwOCQQXcHCnxaFiYSSCvjnJlDd4E/eA6StDwFzEn0O/XV0vZagQ+jcwGgqIj qLvX3ASlPPLJfhhGkBPlTEkTHTwncCnB04fAJylPAu334Sdy2WKuEWQqQX4f2R2ZQORHJ+jXNu78 thLc+YuYE6QvmKDrnNUI5Dx5L5DAMUZYJyhWJ8BTC61E4BgpLgkqQdC3pq1zLMBTC+1GIHqnxUOS WHvIyzocThOk8lQgCNA6BB4zvi8lsNQFvAkSleCJ5M0bff4sBLkvweTFRLKUwDSBEwogQCoBGddW ++bZZAZBm+IkgV/3JCzB1xpBpRLUwATFigTy2kAbTzOLoBTjMdEapYAS4Ill5hLIDZhD8FYj4O3K PcHgg+WiYwElmFpwLQLjtGfiozpBrhLUDoLMQFBMDKnbkcA1L8RgR+DjVjJO0DgIChPBxPYdnaAR i3Y3MtObuK5FIBfVCIYHETdBuSsBT3kLAlEwDATZ1KOc1iXg2z6LgG1L3hM0Yvtoi9GwqkYJlBue u5AE2JnxVs9BwN8qiXUBJWAJ3rLlip4Ai7/op0ad8i6CfJLg7iLg3H63P9sJSmCC0QfLBx+8ayQo zTPP9rEmgTzxV7N2BLpct0Wsi0UQPEaD58un7MKaQ9CWIRcBEWvwCMP2VGAEbGb9cAI+weBEAzjt vF6PQNxQayOorYkNCQqF4GkgSEVnpF5jyPnsepbnEXc5uq1KwNY9h+DtiACL7gxCRs8XLp9ydI++ LYyg8iCQFxPfG2eEF6+VCLIAgpRuthzdbSFgHxgTDCeOH4VCUI72zXUJXDeJmgiSCQL64pggJc+J R4C3ya5HkEMSyPHY5fhbdRM8qgmCW1dzqYaVLlmx8upSBCb46aBc9wSGfXshwV3WQovxkyw4gefc 4lYC/RGLngTNgKDSSsHgg26CWwFAgIefMoWDQP38GgT5s3QQ4In7ENmILvabmeB+EIK0I8jHtb0M iICQUdoFq1gBE9z0d80xIki66oCRoBJARoLMfTCjzVBWAl639Ohxo2EgSE0EXSZnEmTjJ8+0Lz35 KH6dIOEEyQRB7SBYWgqSCQJ7YiMCdjBoeKKj/NABrwAEmXb/B4/yWS0qBZAEfXXATIAsBLTzzV09 HBDU2pvls1xIwNu+1c8rBI5rWEFQ6gQ8d+MNYgSljUCZYcMUiZOgetIGo3wfgpu2MHrvB4aLGBHT BNj8Qf7hWhTIjPzmVwOCdh8qu/cnw0qgNz0qBI42y5bgri3sjMUEqSC4D2724AQNKhYS6J/3LgVh BLdTEphnv+cRTIAXEDSCgFakK33R9urU1JVtiWAC1wQp0ASOdPpSQL/vfEjAHvsAS1CuQ9DwoSdm gszVgDokGI7thSdQrnwgD4dIGaStrJ8TpC6CfEDw0N88HUE5IuA1G9aUbHaoeoKnNgMLDQACmp6V AGxHSDsCMiKgr3ACy/qq7nBIjQaV6cUE4hC1eilAywhkKSAPQylo6Mh/j2nuaIQTOEsBK9Je/bnI jyCxHBBoNlLRSWMgYCm4vi0l7ARa0fIlKKAJbMfEjkBAjTpjIAi0z69DcJ9PwDccIX4ySPSLsGpl AuexAIagEW+xUmJsohE8SI7pKk0EnsekcAJsTyyQoLqJhuohAe+Cyr56+QQ8vYeV4HN21J8koBka EtA9xW8E8qEJUgdBxfcUJEtBrhPQNJ/pAgL+6BedoDtFugb+ziYY1vDZ3CeuUsCa4RSCDJggG1+6 KATYnhgnSMIJtA8wgsaLoKY5w2hwAyCrJdABDSsRuC7iW4Kn/wxdPJwE7HA4SK3gD7PC4mzCW0u0 B5zwab2fw/sfbGElKM0EzlbZloAEEzwNBJlaCgZZLO5+BGQxAdmKgJ7AtA9ME6QaAc+yRnDnPY1+ +TgbAZ81im8eJ+C1R50Ar0vgSBeGAEmCz9pNGRKkkgCtTHAfnqjWKwXFmKAUBJ+2eZgkENcQ6qVE DkWw0Y6Q2wk+4QR3fXEeT5EXeRml9ioW/EDhN8zGTpAch0C/au8PBWsS0BKQ6QTpmQjKMAJserFy ETTj5bulmpyYJjhwxUyCGvHxA7IWXCkrFQcK3/Y7YylgBIOjUPdLbU8sbehyYc9+shC0a0k/ab/h QhIo4ym6A12Ju1KptvOJA4XfeDMbARmWZoXAkdgcAnazhrYuSsDmgPiE0On6CxNBzRfch8C1fXMI 5BWBEi0B3cElgRxXxn70p0TEKvG5jQAVrzxzYCGobQSOCRxWI8BsxeKKkNT9gIXy0fW9jgm8w0KA SxuBx47g13wvQlaHlZAEdWkiUBc0EkwMUhqFkaBdXbWAILQULCGQR0alb9nZHWsII0G+NwEbx5HW JakLkusE6uaVj+4bV5/x4ns2FGEh+PNBY82aBI8xQSkJ2rpWqhOom2cj8DwViLAQfDsoTP4ETTDB M4Ag9yLAKCTACTAgQdESyFZQYmgstxHoyU2FhWA4pHU9AmQgeAiC9o3iLq4C/Am8Hq6mhJEgWUTg rDqMoxwTPCt+RhgTVAcgqKaqRuPbsyfCRFCaCFgXhbZ5Rd9jpHS/OketGsJKoJ9Y+jnvXUfbmQTD r00nEE1jxNCJnnVPcwcn4M+LUmNNgtGF/WKCOigD5i0qj0CQSgL6dmIkIJ91+ezHPQSu/wAEhYmA 7oZZ3e7pxV0+ocxI8Lb7xlcgqLUXViTITASsq5QOEvAm6AfnBV4l2Qn0F3wJEhgC1nfLCEpBUDCC wRBLI0G6MwF7imjYhZqVIK0ROzMV4k72h+xJVz76pYkgbP0WgmKYzKYEmU6Q+xHIRIAIRl3zQQRh 16reBM/RrTaZckdOV7nwvCOpD/MWjS65u/vdnNUOQRB2rZqObrHL+PmoJ7hRgi/ZrTb1YMHVCNDv 1IMXKpGus9ohCAKzMGrqnUWQQROMQhC45rCYTzD4gCDIdILPPQk870vrI5DAfRU2a0ewErSloOIE pD3ZmggS5TDSERQvi6AgrIeXErCLqeHqlcPISyfAbFKgCQKx2irwQvHIBFnNnzlDHzmSC4LH8KNj gmGtbjIOQFDZCdiQO05wYwSDc/VhCXBYFkY775jg4U+QHoIgsBTYCNpjAb/PgHWk3hIDgfJR2XiS nZEgHx2/OgJ+bCv5RBBuAjk46ggEnlPpuKInKHWCYkTQ9B/iVYSJ+T8M4U3AF9yeoBaDaxp6hVYN r8A+UT4kCcKu0gII+HHHdd86JEGNOIH8m5Zu4r7P5DgEdxAC+m97RpAr9yLgxwDfIfh9gBM8wAj6 UuBFUMru1yZwbYckqAYEvOFwgkCcHUI7Ug5KIFKr5W85EUOCPQiCLxFeFAHNW+hAIxRM4L4Tei0C hH4fXZ6AhhdBcC/COgSNM6V3PNcYSpCx2kS+HkEZQFCHZsIcfb1AZOHubL9O1ybItycYloLCh2DU CTQd0ATFmgTu52UxgokZU00BTZCvSeAeS1YdheAZCcgnexHQi4Ri1BY7HaEEzuX3Jcg5QfDaQwmw a6G9CW7j4TEe8YIIsu4GxrAII5iYU3ZfAn47c3C1IJBgouMalmBYOzwPwWf7loLwazRvAt6Q40Hw +ZoEruU5AQ5ejz8BzdDeBM5j3VEI1IEfC8NwjTDxEB0ya+XQBMmaBBM3e5SjAfRe8dIIZrRYvSSC YguCidFcOxP4t8lpEUYwMZvo3gTzYg2CpXmSqdX633sTZP4E4VVUS2q1/nfx3JcgOQABmagXzAxo AhQJUHVxAkzrJ5Hg4gTNBQjcVyGRgBHM6NSzpVbrf+9P0KDhbKCjoMcCuBgT7F01oktOXI7TUgAX Q4JMTnQFHLAEeGl2tNTqwd+RICWhN2T7xakIZnQVecSJjgWR4CQEeGl2tNTqwd+RYG8CFAkEAXYu szrBjI6S6fAmKBhB41xmdQKgob16RIIwgqk55NYlSCLBnDGFPnFkguHKdie4exC43w6M45UCjwnf X/qOEAkowfgGaz0usCNM3QMYCV4+QT18rvcoViYodyfAk/cArkyQR4JTEOCFudFTqwcv7E2QHaEU DF8BCW+CNBIcgCDbn2ByjoyVCVaKMIKJpSPB2meElcKbIKFzrdXuZV54KUDVI58aWvvyCSYGW734 HaElqCJBJHhMDrNP8KK8DOKABNMDrF98KZju1bxAKZgkaBblZRDnJMCL8jKI4xHk0wQvvWrkQ4AX 5WWYWg2Zmj2OTNBApmaPIAI8scgFCJqJRSLBiydIIkEkQCgSeEQkePFVI4+IBHFHiKUARQIUCVA8 FqBYClAkQJEARQIUCVA8I6BIgCIBigQoEqBIgOJJEUUCFAlQJEDHJXCPoL8GgXOoXCS4CoFrDH0k uARB4p4x/8gEjevdd9C/9Id/8iTkSfzCnrVDEfx28ifVf/xLz20KDHvWNiJ498Pf//d+vc62eUaz JsHv/u4X6a5b54zPftMk7mmxpgnS/+q/K/beji6+av97/ORR/Qb9yb/TZu27ideX5B5Df0dJnSY/ /2rnTSMfE/K7f/HuD9rDN9uqD7w2zTfcBBts3bfk2z/8Z79dvfODgEyfieDLX719/6d1ewqvES1S UAFN4H7X/Q3+6ut//m39t3/0XYR+OL0quNPLlgR/9Mv/7H/4Dvo9mFUdlmCVeRKNAUfwEVhKNIKf RD8/4AhYnf59sNQaqJQm41lDpcQIcrDUGqiUpmLi2Voh0REkECUrawAS8VsTHEFVI0aQgUx3uh0B YClgZwQwgnyzM0IC9XCInqACIZi85R4ugOsFOW3vwQCpnZkgnb4HwifWea6CMY5KsFUfNYImKAj5 FObJhKclKFuCr2uI1CLBOQk+RmxHSN7WEKmdkoCllI+fuz4vtiNIIwHgmk5LUIMlBUuQg6TiEzD5 ZdERgKRWgKTiE6AEbeFtCUqQ1GBbIl2xAsErkNQ2Jfg+UFInJoBa2Q3lDW0+ffUjiNROSsBTeoUh UtuU4GOgpG5il3oFUtvalACqV/EuMMvzEUBVkZ+It0OejqABafWncVqCWwZGkAoCDJHaKQleZX8G lBKNLQlysMtlUIKiBkzMGWkDs+vSyKDqmTSKBjCxiYA5jbOIBKclAGw9hCR4DzCtyTgmwaYRCQAJ YFoKdgg4ArixCtsG2DUC8F0CG0aGwZI6LUENlhQGS2nbiASRIBKgSIAiAYoECJTgh2ApbRuABGeN dO8MxIgRI0aMGDFixIgRI0aMGDFixIAIwDuqzhpgAwXPG9ckoM+DZveS4SytL0zQ/odwflkCzAmS CxPc+aDcDH90VQJ6vwedPyur31yW4JUgQG/S5qIEH4npAVqC24YTnRwpCn4X1Sv0Bl2VIKvpSYER vC6vSsDmK36VkOa6BGwYwKuU4OsSsIkEfy+hBNtNfXWkyDCd0iC5UwKY2aNOF8mNDnRvjwdv0B9c lADd6IS31yZgcwhem4DdBXttAnbPGiP4e9cmaK5MwKeXra9MwGqEHyBOgHfOzD7BaoQf0NkyKufT dF5uZKzwf0APiJcl+LRBjKC5LEEeCUrWi8AI3gDeW3mmeKUQnPaOyGXxMWs0ogRtGbgkQXJP7ih/ UIK2HFyTgF4cXJ7g1cUJ8gaV7dnw0gT0/2+yP70wwQesO5ETwE1Nd6r4cUdwL847U8KieNMTfBAJ ProowWtK8LolSG5XJeDRErCRBlcm+GPExptcmKD4vGHTJ12YgF4x05EWlybAVyegjQYZvjJBcqcE 9aUJcEtAB5tclyDFScOewnFdgu4BKhcmkL9EggsT/Fj+cl2CN/KX6xJ0g04vS5ASOcFsJIgEFyZI IkEfkSASRAIUCVAkQJEARQIUCRDrYbx6xFIQCSIBigQoEqB4RkCRAM3cEaoGOBe7xiyCl3VnXySY RZC9rBuaIkEkmEvwomZAiQSzqkaR4KURxB0hEkQCFAnQcQl+e/U1dDGHoNiA4HuuN0tSA65qDkG5 945QRYJrELh2hAR2KqIzEqSEQDZ8H5XAFZGAnpEiQSSIBJEAmmBOk0n5bST4Zl+CEnZmtjMSEEIg 5zGfdSzYnQB0KvdZBN+CXqYEB3nuTkC+3XfGVHJfm6CcON4m5JuXTlAdnCBtCSAPRoYzQjVxytmb IKMEDVx64y+8IhPzQyc7HwvWJ2gF3Fu4P8Ftf4K9d4QmW5WgpATOg8EBCFJIgtHhkBE8TIvKePEE lQcBftEECWFROz6SkLrCcDkIDmiC4bHAj4A9amSvWJsgPT4BrRquuSNknAA7PrI3QfWAJRiWgpxW Dd0NU0cggBwIbiRwXygdggCw5cxAULcErrPiIQicp+2wGBPc6D+u6/FI0B4xdyVgM3CsSVDQk0Hu PCvm+xKkaxOwARyJs8Xg5RMgHwLAHITG6gRkV4LE4/orpUerFQnE3RbOVplVCaYb9VPKtGK9YGeC 1IMgZwQvthTkHgTsnFWsR1BwgsLVdHYEgnw9gpJve+aqIbcEkOVQT/ocBO32r0cwnXBBz1nrESTi MjmZIFhvR5juLOQEq50RugqB66TTFpS1CAoPgmp7gnx4dqjurBxO9b7OicqDgKy+I9Q8Lz1BMayx vXQCkQXleGcjgB32JZI+KsFgv2sJsgdram7g8iGS9iGgWcsBBxjoBN1JqehXUQzPDrwUZLsR0G8k BxztNCS4yV+6VYwIiI3gdxfn5qAE5YAg5QSF6IDOu0NFsjxbByAoDATDTlZ6sdoSlB2BTAKEYDqN lQkqWbaVw82YoFEJOrX2jcXZqjyOLysTdF9Cv4rESNBeLNJ+N4SUPgeA+8Y8CPgAk00IcLfKKQK5 +0IQfLk3QbqQoFmam+rt3gRZAIHsgFYJFlcXiS9BtjGBvrqOAIETZN4EAGefLgYE8gvv2zEtBJ+0 W/6yCfrW7NxM8Fm75exksBfBwlUpMSCQV0R9n0Y5JkCM4MarzrAEP5tMY+VSUCiVXflGSb7ckKCZ vOtoF4LP9dVlT5oPSpDTs2Jfpx0ThOYvH0mOAAAgAElEQVTTh6Bgia5G0PegOAiKJ32bEqRsUE5X mzEQNCgofAj43RirHQuU6ml3YCyf+ZgAKQRvXxhB92s1QfBlu71sKoWOwHBLfejBYX+CRLla75rJ q0emNx5yAlYnoBvtJAhs6i4OSZCSx6DHWxLU/BYeB0ESStBunjdBHZa0I3iuU3Gm8SEodQJiJwie /yiEAIcl7Qie62xMIH4dExBOQP/NyT0DJpgcO7EWAb8qylSCbsOwmeDBPjBFUAdlpt28wpcArhOD p8Tnq8qVUmglSIYEsk6bjm6mzkIn3/EhqFYiKNn3pfbuWwkyhaDl6M9j2xCIPu8tCApBUAwJeFER 7Sh7ENyUHyDBUyKEj7utu9czO8EN9QSkJ8hGBOWJCJIZBCyrKkHx8gjkgbLp6rm0SiaO+2LjSo1g eD95OMHdgwDzH8AEGSeoNAK5YW3OOoJ6QFA8YQluu5WC3E1QOAlqUQF6sQRVT0BENDSzHcET7UGA KmCCUhComyAISEeQSIIade1LBVEJijFB2HWSB0G6EkFFvhkN7/YkePvkQ8Do7/mQ4Bk4PtGDQHZw AN4RYSd4dj8KsRAPdaGMEhSSIB0SPNYgqPmiOChlV9Ctaw9xmDyUJw/TEMWbFgY7QUq+7gmeA4K2 Lnsmgro9lM0iIE9Zly4eI4LbSyBIO4JUPRTIEAQsO8V9KQE92u9HgBiBepTlxTsbE6ifVglKE0FQ m8muBA9OoCbrTyAO0sRIUAfkJYSgws7FQsJB0CAxkogR0BFmj3/xC6ytmhGkL4CANgGUpC4GBPQv 1nIiCerRp7cnKNYhoFvbbut8AnYMMREUKxDwn1sT3JFsWBoGJ+DNJwaCsCFBjGBi7KU8x2xBwIYj 8/sTROeJaaWVkwDPIJg4h6xGUNMbL4rBwV4jsEzFrhPo3agJaVYgEDsK8EmRrjabS3CX34yBIHBs XAgBeClgBKWRAPEpZBJzz1DVX15RAqynML6pxxm0SWa3HYH3a5sI6O49ScDeIrcBQU4CG3cOScB3 c7ojpGYCVnXijy6hEy5h/b3zEJQmAnanFm8xL57WBwjmboKwQRZBBLCtRnTrktHohmpAYFxnT5Ce mYCX1pZAT5XWinhVgRJY7ibOu/6HbCMCeUYYXIYvuF+rJ/jpILt0N+d1/OxpuGFTrhmYYGpT5LRW Y4I6YE1a9ATD4QH5gMC4CkHQgBGkEwTd8LYBQdjViBZuAtF0NElwYwTJ+gRd7asaXEv43NhlCRfB /S/1BJZnduVdpzzth9XPVMEE+TRBZisFQAR4kKGnuDqcIsgcBCEZW0Kw4HkBKkEzWBsloL+lxHrj UeYiePSjtrwiiEBPeMntwypBPVibbClM2fx/9jQSC8EdTZ7jtOAE2LWIrRQsJMjMBEnXaUDX6/o6 E3laMBCwpgbPA0IIQQlKwA/2ZoI7T79xzluR8CrisOK+NUFYF24fdgLUEWReBA8jAd0R1iDIViAY PxKglCeJKQJ2kWEnsFxejGNvgmKU0VLuX9METxeBz2RFLDwIcgtBAUMwXHehEbhWUG5G0B2VRwRf r0GQyfoiI3BtxhSBZ+Ugf6D5BG9XJUhH57thxkjNZyTVFqIEGbup0bNysIjg09kPdnMQpAqBe/B7 Sa8SAQju8wm6IU/hcZPXmblh3T8SP+cTpKzdJYBgolFwJYLpevw0wS23E5TbEISNZVBiOMrKGNUk wYPPRakttC6B/r0Vz7DLETVWJshYd+UFCAryZEdT/cYiTnCn47T88nJkgqljQXv65ARaSnxHCCCo PAhk9WRIMN0baQ2QUtASfDEmKHuCxisvJIRgcDhcROCc4ZLHFAEbioWHBPwOnkcyapKzxQICOmJx bhvybTDc0BhTBEi0L61O0PdR6gT09YlKlT28COixwLlAFUggJ8IajPbcj2DyQo5W/pwLOAiIiUBe 9qfaFdSOBJMfnSQoeCujkSAlP38RBBOH25w3WBgIqvYSbkwgL8AKrf/mxRKQMUEim3gKra1nPkG6 PgGeIEjFxH9jgsJEkEIT5OsT3CcIkjCCXHZ/Fdqhkv26B4FHlcKXQJ+al8jR27WBQN7MoxE0yJ9A qyBTguA5M2R4VSwnCdAfVSwnOkGD+EaONms2gTr7XKO93vhU9M0BRCByMibIbQQNW0S90Sf1IajF b0OC+rgEmY2AvaQRZC+UIHk5BF6HGl+CQiXoVv8yCNSlUjtBRX4iCB7KbQ5LCeY+tGG9UqBkckzw hSC4FyAE5fgizT+8CKo5pcBJwDtuEkaAtQ84N8RGUI0v0vzjNhq+ZogCuhSIedNo42p/obSUYP6O 4FGpgidIO4IKjGBuy5kXQX6vQAnIg7fTcIKH9gE3Qf/mmGDuGFxPAr/6tycBnWiXZTpjPY5d1wA7 KJ2dwO9wSAlKSdCPPuBXPk6C6uUQiCcvFbzrXSxXeBD0K9iYoFi6I+ifZh2N7BjeLtLf+lZOE5Dd SoE3gV4Kul8Hm9UN3wonMJcC3ht0QIK+vmEgqCAJ+PllNoHPgyyBCYqeoFYGPHIC50OhrAQYLSDQ 6xjmmHdStBKUHQG/C1K8u5RgMFOvd8AS+JWCsjsW0EUKKIK5k375EkwvhAIIaoWgG5B2aILCk0C7 kijtBE+xpWyRTF4u8w9kByX4zUoE9J/uGTWVB0G/kVsTeI4Tyf0IyFPc0cMGNsuzougHcBM0pl/P QKD3MrHb4XlTF8uzuFwWW+A+FjSmX0X3wrqHw4UEuY0A0791AlcpUOeIUM9RvOHrxAQlUWd3dpWC bB0Cn9vooAluGkFxBgLfY4HtjOAmyIEIgp9IIQKUwK8UpB0BPxXk/Ky4nKA4DUF3w78YyZcS0ely ZALfY4G+I/QZshCk0ATzblv2IshmlQInAb2sS2WdSFzu6wSGh+XtSJAAEzT6GLGSD1Hhm9wta7j8 txGIbTgTQe0gyHqC0TptBOJye2UCr8R0Aty/7ibgFYMhQTm+t09pjtSOO3L82kyC6RHIcpKr6ZhJ kInHlNTsD7msYV4KdYwVHME3Pq1NOxGMil6xH4HvfByFF0FhIMBIzpMhCVLD6O1yRwLP+Ti0i2Lr 4ZC1HnCCmr+iEuTnJtDmZbKWAhPBDYRg3kQWfgSFxzETIX3Aip2AtxXd+qlbGIHY9eWyeTiBz3W/ IfwIPMNKoBUi3sOoEtAxV/IGFUlQhBPMHIW8DYFW0eMEpUJAL8MWEfR32M8IUALrscCDQD7gWKbR zaSiJmkjaNiP4xEoZ4QJAj6F0kNblo7hHx6B1iKoJ5fxjrk7QrozwZxPWWIuAX8My11dti0YPxtV D1UTOIJvIQnm7gh8LDJWl83orW2jyaaUZiE4gtlzP5jCkwCLt3uCCojAq/97GKAEqd+O0LC3VQI6 hZLYjo7gGUwQ/ERf8aktCVLejdqwt1WCv9wPyu8I7uEEfgNEh7EJgbwYyHhnesPeVgmSRQTJCQiS KQI0IsgZQaMlbyPITkSQuwjEOV80HJcEjx7Z+wIIeCuskQANl6VTJX0eTDBrOP55CfqaYk+g70ye sR/BAxlnvpYET5R+OiKo+z+UmuhSgtlz5xpCI1CuvxJ5iFMJnm6CB0o/mUsQdnPG3Bt9jaESJNME xruiNAI9c9kUgXzOR0VCOliPTaAX0XyKoDgCQd39rhOIcVV0baJLCJSg1hfYlQB3vxsIiB9BQ39U PgTiwfBdP5u8sT1sgvSNCR5dr5id4IbEzBx16Unw7F7j6zwsQcprwZ4EeAbB4UsBOIEYm9G3pwmC JGya/GMT6NdJGkFGuolxOoJ+5E4QwbwhSubwIhA12/aSydgH6EuQwhE0k4v4h05QK7/zzXooBG1h MN4FHEbA0upuVhbrLxQCr1mbppYICJ0AKb+L23NpDbb0IcgZwaCfVLsQ5ARsJcsIko0I+I2Z/gQF I8i2IJjZGWuJxEIgb0Jik2TBEWSizbU7FojZK/ck0C+Q1df5rWiNBwHyJ5D97/25k/9W0Megd4th 5I71CNIRAaFP2ZwmKDkBOieBuiPkBgLmEkSA1XcsBMrkrTxt2hfXiFeKjQlU8mJIQIet0UvJAIJB 99CY4Cd0hcpaBcEzPSBBu+kZKwU4hABNERRnImjYLZl0TxF9jQAExTSBxwDyTQn4s8m9CEojgfpX u5UVYUNTxgT3TCGYyvQOBJUPAd32MQFW/mAEqZmgv+fM4yEl2eQSIaESaGeEnBHc2QJkNoG2W9sJ 0qMQaKUg6wmS2QTpiIBPjKMc8cTDLY9LcNMI2roiOEE2gyCBbDHRCdR18zmcamACwifGGRIU9KHX jUjMo+UAssVEJ9Bnt5lHoD3/ZEjwM5roQ+s7YgT02NsTTG/gegTq9kmCJJCg8CNQ1tPweljfxXYU AjarHy0WFSDB192O0L1ILyrYY8IFQTIcomCKbQhQIEE6TcAfBpsPCeghtydIPQ4FmxE8gghYgZ4g qOwETU/gMehiKwIxwJYSNOwVCIKG3cajEdwHpeCYBDV7JZxgcOMiJ2hTU06/tB+OVQXEosUhCZAc gxhMMOh56QmUZNpScBwCffRXJYZZ96UAgRDkJoLHIQnkPSYKQWUjuKsEtZqGtpyZgHbT3RQCj+07 IMGzJ9AaD0cEYkqUEQFWCDCajNUIyIigRpQg6wnMIyVVgjSYgAgC/rnyQATiYSotQd4TmHu1fQlK TnDTCErailB3a/caUrgdAR9upJYCOwEbOjZBkJsI2iLALq12JOiTGxFg+tOzFPDWn3kERCXwaQ4B JlCmZzVuny8Bu3FhQFANx5w8eI240gh4/UMS+DSHbE1w8yKoTASDxdncJ/SKg5yM4DG/FPgS3NFR CLBpCU+CgFJwdxBkOxM0piU8CNqrHt5RmtZIe9zlYPHk/0S8o1J9PT0Xwd1ce80UAu3+VNP2nJOg m6vkYV4ke4p0fAjQgCCRl2PsNa9LBIQ9lvEOGAI5l4EXQfnUe+DF2BteVyjNaxjE5qWgGxtVWTp9 MzqXARt4V3sR6KW9Og6B5f7h6lF5EWA0IjA/Jq4kOkGpEHhOygVL8HVHYOmyXkBgTrEkxmT2I3g7 RVDOJzDfc+UiGN3raQ5ggi6bFoIcmqBwE5g+MgxoApmdRQRZT9BvhJkgdRJ49ZvvR1DaCfjWUgIl mRdIYJtNNOMjNCMBCiAwvMwIcr+bLY5HkIYSmL5qRuDVfrwGwQ/+kK7YToDlr7ZiWjXFpgReC/kG I6jE/RfGJcAJkvEcWDQYQeV36zJ8KRAE5u3Ln9034yCojATmxc3jSBiB51354AQJ7zSxEZCOwHq8 thGYuwctBKwB0Y8ATy4REOlPyU3UWKcJrBOqVg1RCLoMljaCxvAqG8O8C0FD7gAEYrozSqBcHlpm 6TDv8CEEsDuCILgh2zykngRsuykB2oAATy4REC3Bs+RNV5bZUuEJzCviBH6zu0CXAhJAYMlhGIE5 KIFf4yl8KWDx9COw8L8IAnIIAr/24xdO0HgtiyeXCIhpgqwnEJP+jUO2pSwl8Gs/Bj8cVhMESCGw BQQBve3br9kMnKCglYLlBDVLjf7bDSrwefqnkhM65N3zdpPJDIWEF0EzlYq8fmIE3dCSsKmudyRg Y4roSKHSckLyqLFJgqxGCwge2U4EbI5CdiyyFFsvAr7XLyTwuC2JR0i60ysGIuCfXbYjPL0JgA+H 7PmQ9HC8OwEhnpcI0ARi/QsJME+mRssIPLdtcwL/GyO3IghJd3rFjVi/g8Dv0oXGssMh8aiB8AhJ d3rFjVj/CgR5EAG7AaL2WzQo3amAJWA7gvIYiaCslHsTPKwEeeOdGisFL5AgIAQBTzOUIPc+Jx6Z QOwImP91PgKAGfQWEWT7ErSX9nMf+KulVqMlBP/Cd1EclPBEHIrA+9SzRu3wGATeGTg+gdilPbuG ZCTf9150FYLyuQKBf50qMDBkYh0BGc7oPiu1Gp2XII8EMASsdtj1PIJO1asFhkxshVLQdR+cjuBz gKfTsVIgCSCOr5bAkInBEmilIKCqExoYMrGe4Ct4grOVAu+LdVdqLAnRo+Y5mHZOYMjEYAn4saCU DxRrFidoCQyZmCTIAAnycxIkaxAsT9ASGDKxFQnCngYVFBgyMVgCfjg8L8GsB7rpcfZSAE1QRgLb qBWAwJCJSQJkvk8iMDSCeY9K9AoMmVhHUIa1cpmDE4jh+Jah+BCBIRPrCSCKLSeQz187G4FlKH5Y nJsAJFQC67B1gMCQiUWCFQl8b6+YExgysXUI6HEljwS+9xbMCQyZ2JoEGDJpLUBTjgTABPxiGUUC Xs26KAHfEfjAgqsT4ODRBUGBIROLBOsRJGsSrDLKBCYEAX1C1oo9imcgSCMBAIG7dn0GAlIvI5gY m4AXJD2KSLBO7RCCwNkJgRckPYq1CPCya+XEfY+O673gWGVHoNP2+N6EbolIkLhv1XK8FR5rESzs qE7cN+wd/6TI5vZc1C8xQYCXpD2M9QiclwjvfIjQDz758M9+9Tf+PvmPyE9+Q4iYSUINe9YwWI7R QoIE/dZ33vl//uHPfznOPkTYs4YXZHoU6Ti1n6L/9Iv/cZ2NCgs7wexjwffebZp//4u9N8w/wgmS +qO9M+0Zv/xV+88/efO36tfJf4sReo/XqBL67w8R+2dixMfeG9DGr8XP/7n67+t/469+B/3ou4M8 lt43oVu+zh0Jfk3+i199909+/73vLdmAIxP82V8p/in6/n+wJHN+AUDg+vx4y/43Qv6/X372b+El K4WN99Of1ks+PzG9z7tL0j5JeM9w9HLD/HCJowdoVTvZsBAMz2bzA5ZgveEZo/gALKWsAUuqjQ33 AziCogZLatv4CCwlOMyNA67AARO8hk3OEXBNUP633nvFG9jkHHFYgvWGq623JtgdITkjQUWTeg8q Ndg2TWfAEbAq7ftQqYl+qQ3C8ui4OcEIwPaG7QgA7yiVBDB3a5+SgFWy3oe6Z3+7YwHgjsBOimAE IDfJ+AVwveD9qSYv3zgvwQe+T0ScikhwXoKCEM+HQk4FbOuDM2AJSkI+/UUNkdopa4eS4C1Iaqck eIUYQXphAtrgWZBn8hlIatvVDgGvSVlKtIIMktqGFeQGLClM/3n/hARwa8L0nzOWArg1YfoPGAFg xrZbE6b/tAQ5SGoFSCo+AUrQFt4PoHomgBtjHdES/DZQUpgm1hL8HkhqmxJArYwRvH9KgldASWG6 /77XEmCI1DYl+BgoKSwwT0gAVT+8CYJ/G0OktikBBkrqLspTCZLglgQJBkrqIUaGnI4AZxgoqdMS 3DIMlNQjOytBjoGS+jCHOrfQ2HJHgPnSaORQNQwa210jQJ3DaMAS1ICJTcTfxGBJRYLTEoDVC2AJ Ng0MltJZCWIpiASgBGe8hYCG4V7NmQGIuW3AdaaclwAspUhwXgKYng8akSASRAIUCWg0cEltGnBn hNPGd/bOQIwYMWLMiXfTvXOwU9ARaHRUUILf324k1rGCDsiNBCivaQvPR1clSO58LFtev7kqAb2N mzbP5ui6BB+z/6MCvU7xhiP1jxQlvxL9GL1GcGMizhU5J3hzaQJW/N8kpL4uAT0nojcpaS5MQH9c mSCLBBn+cftvervwsSDBdI6b9pB43TMCUgjy7eZ6OVTwJxQyghWf3XvoKBsUCdDVCdicAEV9ZQK2 2R+gCxMkkuB2WYKM7Qjfp2OjvoGZK+R0kX3WIEbQXJYgZ9fKjODbixKUkeBjNjrw0gRvYim4t6eC /EYJ0p9fk6AFuKP8TgmyTy9K0KA3qHhcmaA9GP4YVYQRfA4zmd7ZoqD/f5Mzgi/IKR8dsDTYJCm3 7MoEH3UEtzK/5o7w4AT/TUvwast5og8UN5UA9hlqZwlG8Dr74NoE76MftQQJvioBj+xPERtsgvfO yH6R0wnHP74yQUKKhg28wnvnZLdIH209mQ42wXvnZLdIH+3VEm03wHvnZLdISLv9eXNlAtaGSkda 4L0zsl9kn3KCS1aQeWSfsvkEL01Q8594z0zsG/J2OrxnJvYNOeET3jMTe0Zay6ll8Z7Z2DOyWs6i hvfMxp6RNrLJEO+ZjT0j7ZoM8Z7Z2DW6HhS8Yyb2jUiAqlr8gnfMxEEC752B/QPvnYH9A++dgf0D 752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++d gf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9 A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPv nYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnYH9A++dgf0D752B /QPvnYH9A++dgf0D752B/QPvnQEe6Y7TzeHd1qxFSh67rRvvtmYtIgEiL4sgZXOuB0Xywgiy8Cll I0H7EULgM+IZGD7JMpwgbwlq+Jz4BYZPMhLMJVghJ36xwopnEuw2yRSGTzISzCEoyY5nRQyfZBVO ULUEuz27B4OnmMyYZLwin78kgjQSzCJ4pJEgiQSR4IH2e5obBk8xjwTFDIK2XlTudp2EwVOcQUAn 3pvRygAUGDzFWQT4hREUkSASkCL04P4CCUKbQiOBINirVxGDp1hFAnKPBOEERXscSHfrTMFwSf2l 1+zHLAL6udMRlKOW/5yX5BdHQIjlwZtjgoK3Ab80gsRKUI0IyhdMQJf57uAN+jq7vC06iUoSpKci oE+PcgXt42Bnq/cGb6xB0AR+DCamCCpJMAx4gmK4Y20UcwnYDsJaPIvu7YpteVvNmUuwU68idr5b EAtBxt7gOZedgRUrFe3lTjBBFQlYcUrPSdCow+UWENAkkmMSkAFBt3Etwa2CI6BrOC5BgxwEWCUg I4LmQ79MHJygRsrgh27j2j0EV6x8dAQZJyh7Au+NOjBBygiqrlxn3cCwsi0AyRUIMlbU+yp/rhA0 YusdBJnv4Bm+q1WnJCBiXxEL83dqSZD79hZzgvKIBCU75hfKAUAOCSrpa+x7HxE8UU/gd2pIDkFg 3g8rljcjAa/MwBBkfO3lTmPOMP9hbrsMJajRkKDxyYPoQtirex3zH14ElawRiuwmdLzkSyEojAeu hLeWdARkQIAYweeuHaHxycMhCErjXpvyTbATVOSWqAQ1ZXu8QIJcbEiqXDHw7Jbklg1KAa3gnJEg Md8UIs7rqWjOabfxKYeW8hNYTgk+G5SC+QQ7DbXB9B8LgWgKUAgeRoIG8T/6UtC90vjkIePbPmP4 Nkhg+o8fQUHrwmJJTtDWgDPyqahTlAoB/4AvQX4AAsvdURXfOLlFJS0AmUqQkGdGPllMUB6AoDAT iM6S2QSVLwE/Du40yIK3IPsRsBtHUv6i2OwJgsd5CEpzr5mo94ktSvgyDEJe25c6QX1GAr4jEPJz Uz+GKBoLCCpDqkqUWKTCfpyUgOQtgbx+psslbLQET6wtBe6RI0KoOiyBHPeRdAQ1olv6UAnedsPo JUEdTsCvkjN3j1q+VrcrWyshPzOsvmv34jkVm8quqGAICL8zT85dkLiXzteqPGKel9RIILLEd1kb ARIEpCNI5hFYrthlrEXAzwhmgrwjePA/2Y9MJcjIl/JOgoR8Kwn6Al5NEdD3/QjStW7jYwQpeZoI utpaKb5+tkjiJkh1AldbGOuUeyj9qfsQsB0ho0MC8OgtL4LuZoqEfEMXyFWCW+U6hPUEYt1TBCsd DzGyElQ6gfyTsL2d/y4I6B8mAgxM0ExuzpzALC/3ZNzrkRCdQH4JdIuTvo3AQUDcBKUYqXIMggaN 91pvgsJC0JYs59iz6gwENf9NJygUAtadlgmCG93y1QiyXQjkEVgnyK0EtP4QQCBbY0svguJABBkQ Ad3RSnqm6470zht6DkCQTBI0YQRpOAH22qTQoKmaCfqu8YL3nnWd6BaCOpyAblfSE7jqPgX5bKU7 FjDi3cRjgrzras1o1rorBo2gchPkji+O3a5fqGOZnEeOgqx10wZGvKCHEGCdgM9VmAsCumxHYKpx yWDFKvcmKIn3iI3AwMhGUHXZFwTiT3pN2xGwE1olCNhJkabTESQOgiyIIFH3GNjAiBMUBoJa/CYI GvEnEEEuWmO9CdYaq44RJ8jXIEAugoJfW3sTPFFXV4ONNht+BMU0ATsWKARPUII7Wmn6pzYbnGAk PCAo/QjYDsXHjk0S1IgfDJruFXs+Ezaa47gENOuCgB1W+bF1koClvTsBazUyE/QHH0FQ928MCerV CeiQrMpBML/2TAkSfnaqh+vsKiKcoKu6BRHYM12IOzj6g5yrIkXPH647FubXnjnBDYCgGBEUT2Ro ieli/J27KlKUIN+ZoLIQNGIfoZPSYI2AojkGz8whsIJmC2bKwzYCpdRlT/W6keZdIajldUEowbhR zU1QI8ckYAsI7KVAGfDgJECS4M6qA/4E4zxPEThmwNqcoOkIck6AGUFYKRhf9y0gKJcRpJygGeRw SNDtFwWt+9da9m5zSoGBwL4ZvKStQUCPBbnaXS4jCSZ42AgslYMZBHbQhaXAi0C5hS4fEmRsWIUg wEhecPQExnNZGEExSTD3GooT4AmCNnXlnJwOCVJGIHYE+qmZBK5aRKXXTYaxmKAxEfSro9fJLoJE IeBDdnsC+1HM0Azm6IVlb61IUAcS3IYED1YSKjk7kSC4y4bG9QmqBU3sWOxmQ4JsRNCtIaXjcGtl WU6ARwS3YAJHRYoR2L7pNkuu2rM7sKjiDwnUFDlBt3YDwZM3xJsJLJU6E4G9MDOC0ZlbydJsAroj gBDkdgLLjWqGzZkisI5JW06AgggSSqDn78mul1Yk4CcLBwGGJ1Bn9R4QsPlq9YVnEJg2p7ASpOsR sGNBl2El1C9kkqDsCIoRwS2AwP8BMdQAACAASURBVD6obIIgW1oKeAOHm6BUNroaHAvokZpeMrYE 5Yjgbrn3K5TgjrobGsfB6uwzR2NRAn5o1glStaaRDLpdx6WgJXg6CExtgqEEGGnNOHosJEgnCdA0 QVOaCVil0VhrOTxB5iKgg68HObgTSUD/7gmSQALDguIdjJwE9ewb3GwE+v47IMjJ5zpB3hOwj/UE KIjA3uDMxyNZ36dHokUEmKUyIFCr69MEv7ESPAEJrKOR1iFQVzZNwDoGFxNYbqBHkwS0ajP37i5G wD6q964PCG5LCMwXccZDn4OAv2/pbyIwBFo56sYC8jXcBwRf6FnJ+LD66mYiSMwEpWlrjkWgpkcJ lFJhJXjIcfs9QUksw0ZNu67rWMAzsg6B2Cn1zp3STTDMSk/Ab+TtCQoYArFCY9HhGbTXnicikdX6 QSnQt5G3CHXhSVBxghyQwNb3vJBA5KV0E6jHhjFBJQlIT8C3h42Y9CWwHgtk1W9DgkFtc3C/wvgZ mCX7omnFeS0CvsINCXL9BExuQ4LB+bkgvGd1KUFpJbiL9Zjfp2+nqxOo6QcQsIMhAMFNrKc2vs8J 9Ey5Rrhoy3UEGvCg/WGyFPAIIjC2FtsqubIU2O7mZCsYZMrVSaulrRA0/csDglInGJcCHiEE5vsy 7QQ8P7bNgiHIdAItueLuRVBaCEwtpebzn3Us+gyC9tqttqSm56Qj0Pb2wcCmIUFpJsgWE9iqPvMI /I6PLQExEAyeClkMdoQiiOAZQGDdERqRSWx830RQeBP0u5nygUGDfjBB3yzP6hC7EJSeg9D8CRr1 bzsB+5zoqG14UrflBGLaHxtBZiKoPB9hpRL0qQ9H/rcEg+tIL4Ka50Ql+DDrVhFCkM8gIDMI+g8M h3sMCayHw3RMULa57gm64rUCQTVo9PG8z9uXIPMjyMYENAwE5rmvbSdFL4Lh5f4Mgn6zh8M8i1vh R5B7E5jHG08RaNfsyophCNTr42JEUIYTZBMENRpHBkdADkCQmwjIBIGlatQTGIfilGOC9oj+m2UE g1oGFEE/js1G0BhenUlw9yXoOrEqlQBrSw0JrCdFG4FcPO1uLNmEwOuONkogU3cQ3MMI0p0IlFzT eVv9Hv6uEXSZGn62eOoElsv2jiCBJugunywELHdDgqYIJVBSGJYgSAKRrTCCrn3lMASWZrrsUcop wWpggsfwFy1EH5beyn139NWroRDkTgJt1cmfGRPL5DxGHgTmVkBbw1hPYPwYJ0h1gpvtmxqEkWA0 kqEl8BnL5EfAfzd/nXMJ+B1xYwJzanooBH2Laz4iIH4Esn+BE/T7jonAfE6Z3BGcBFrXb+Mc3N+H RiA3czR+rfC7T3RA0K/fm8BWdDsC8/7Dv6ABQe1N0FUo+rsBylUJ+PrMBGhqRzAfRRcSdKn3nWij G2OXEpQ9QSmuEmYTNON3RfnV7uhge4zfPQqbEBT3bglJYGnRMe8Ijn1UfbsaEjiGdSuf7gk6s2TU 9JpCEdBnMLMv2jZ8zkyQKgSGz3UTUC4mkMMqlhDcRQq1jUDcgR9KgMVvzlKgE6AFBOloF9qQAJte nUPAbhYMJ3iK1Qyvs/0JbiJP9QSBsUAj2yGiJzC2ukIS8PPV+AZxfwIs8lRbCXiLlG1s1DSB61ig fHWEE5jXon/aQDBsNvMmSHwIeBkLI8gVAscQJf3mIWTZbUafNhCUJgJzjodZWYmg8CNQqtdZAMGf 9yvNxRaMv/LxAdIcpDun1FYCXqJACfrHeHS5zAMIlJnAs44AD5byJ6hFRmsrAR+iMpcAmQjkDqAQ 8E94PZyvJejyIg/oY4LEm0AuX08Q2A5UNoLuV1OXm4FATkkbSMCfC5iY7v71Ors4CNRJHStCbyGx DR0zXtisSoCMBKOlPAkKzH/aCW683996F425JaXakOApRsaM81CPXjNEJtKyEpSc4GadmMU8cTLZ jIBtvXFkAhQBzRKb4tDW9W8eW+lN0HSLzSRg+4Axe54EaSMTqu0EGSOw5G2SwLRAT9ClKk7PXl1q ngR+9/2sRtCv3tRmknfn4p7ANLbcEiqBmJ/acLXmmFtBjdUI+i/FeXtjl2oSRqD8IQjGK4EkYENg 7AS14dUJgkpLni/lT5D8XF2oXEjgdTicIDC9qo0BcuROIeCfmE1QT3/OHFMEmWgrMO5s2pJ6zCAY Xz5bQztm5ssEdAKl5PQPWGQ5q+wr8SDAo7fhCTw+ZQntWDCLwPhwJPWefeOxAJAg8x6jZA5PgtJO kJreUDfb1Os4JshnE7D64XgV3tETYAtBM5FCMkXgtyPI/jCvEQZjAo8P2aInuFkI6okUegJ5yYWG BIaKW9cT2BM0o09aY1OC6QfI9hW80rL/uwgKAIKFMUUwfakxTWDojOwJ5Hvl+MLJHmcgyKcIukYp uTGyR+HUBLlytVZOEci3ZxJYLtxnhZ0As5/mBhE1VIJRTx8LQ4a7tw0EeDrXXo0KvqET9GvvH7A4 lcI0gWnuYPm2gcDjGz4oARuO0o96UZYYE2QnInBN7ImUTyJRT+0I1OOVF4G09hpqswoBm7pgTOCR IY2g26BQgn5Ihs8VzzoE5VwC1NVs+4YLvbl5fC1pIpDrPiOBqA6UVoJxJVshINr6kN+Aq20Jplfm QdAMPqISyE/IdVceZ8WNCG56zuwhjuW8+YqIT6uH9XFvcU+QHYxAWbk4FbiegiGDH/3pbb5FT6B+ bAWCNWqHlEDLOD9JDW92MUVHcM/DCWQlKX8BBKkgqOkfei13PPNlf46QBP2KfFa52o6wiCCjWy9H vegfG/cT9jWnmQTN5CL+MUlQTyYhbzAh/aiXEAJZq5CfyD3OiguazMcBQcCnzaTnQTnqpRwQDCsX KgF/T9015jVXzo4JAus0HUrwq8KKHqLkkGb9ixyPzlhIkG1J4FNblQQ3lUBdwIegtx6Ppx7FQQmI IKAblw4+RoajJ5QLyUpWrAbpuWIjgtKbgNV/efHNPuM/Bh8bDSBZTDC1REjoBErKBSfwuHjPBEHd /vppOAH/9TClQHmD9zL7VMMysdU1J7iJE6QS8mjRbbiSbDW65eU4BDS/5jm9RhlqkBgIntUVn9BT LzzyaCEJ1IrCkQnYtxpMUHIC/WORoCMY318pe5HUq+v3JzdwI4IsgOCGxPwIjOCRDAflsBtair7z UyXgTUphj+W2TR4yL1SCzEDgc0nGNxDTD9U5J2i0BTI+kh2OALI/TSMoDDtCM/rEOPgGYpq3OrMS VP2IrTHB6G5bZxyTgG91VqfG4V/0AlIZw2si8FmRjMxvNJ1nuAn8JpXgBCxvNXsQ9eiagA/mByNI IFtMJgj8cqYSIAvBTXtItzYYC6NQAvaoabCwErB9IICANx0JgmFB5XvHL3qCPlleIg5KcPO9u4cR sK1rCTLTQFVO8LbfEfpkD0yQMAKvQ69GkLoIRHLZkMB6148lcNDSEwFBUKkEiWlIdMEPBHJD8zFB 0GmOPXMdLJwElkepDaNQCVDXkq4ucRoCtYYWQJBPEuR876iMBHevYQxqbEhgfo7YKPKHvKqWBKMl +Ej20kjw9L0jqf8MDll6KhwEtkepjSInsvOYEhiDD+MuzkZAxjOkmKPdIrFRVoJSI8iGBH6XY/1n cMjSU2ElQETO3TAZHgQFqzGaCFg7YuhjBXHQ0hOxEQE/GZyNoPS+3cWbQB4DtJE3tNlI74CbjrCl J8JOUIASsLZy2eeuXe/TurHnfaUytjoWFN53/LTbX04R8JVJArUWcCCCp4HAr8LSElRLCLDvZAsy tiTwa9BbRpDR5xudnaDdMtEt5kmQLyRY63A4JMi87/tKiJxkZ2YpyA5K4H/rW1u9DSMYlAI6kZzX irrwy5dnuAma0fKmACAIbBLGYYu7Y3+Cdj3jmakmAoct7g47gX94E8hmAXVyN97MFNgqjsMWdwcM wTfi3DFBIIeUaASIhN9vG7i4O2AIvpWH+tq9pJWgMS1tDxy2uDs6gnw3Asdd8bbAYYu7oyPIlhCQ MAL9nq/C91qkDxy4vDM6gvTZT/wbGuVSgtCeYhy4vDPUUjB7iHsgwaC9OL8gweCGp9T3WqQPHLi8 M6AIxI16tXvBSGAlCB0vgAOXd4Z6OFx/RygFgb7Jfwv9MHCFOHB5Z0AR1OyXKYJMEOCZK5Kx9PNa 9ASkWULAf5kkGD8eZFYs/bwW/bFgEwJWE36ZBPLO+9q94PEJ5g7k6gbcnp+gcSzoikACv6F8rsAL P6+FdjhsHAu6orvDzpdg5nq6wEsTUEMpBT+b/+Uk4pPnJkjJ2wXl84f8x5UJRESCkxOgLQhScXvK 0vXgpQmo0RNUX69PgA5OsGjSQB6RIBJ4E8y9FukCL01ADeVwGAmqJdMpizg9wfL7viLB2QkWzSgt YpoAowMTbFMK6NYvP+zipQmoEQn2IEgOS+B5/4UzvAgAZiLBSxNQIxJEgkiAIgGKBCgSoM0Jikhw dILFVy9+BIFzFZgCL01ADZVg+QwhfgTLSxtenIISPYHPlMdTcXIC06POQmOa4HlkAoiYJiCRIBJQ As9HnroCL05Bie0JAuctMQZenIISkSAS7EOwvAqGF6egRCTYgcDn8StTgRenoMTGBG0tPHTeElPg xSkosTFBGgkYAV68nuUpKLE5wX36aa3TgRenoMTmBI9IEAkIiQTk80gQCcJvUzcEXp5EHxsT0KF9 ALN54+VJ9BEJNicoI0EeCSIByiJBEgkiAR3qfHmCH0CsB0MkImNzApDAkIlFgpMSrPPEHJCIpSAS RAIUCVAkQJEAxZMiiqUARQIUCVAkQJEAxTMCAiSYeK7cNQic4zMjwUUInA8McLwVHuckiKXgEgSp +6FNZyB4B6Hv1e/U/+u/+YuKVGRm2LO2F0FC//krf/2rf2XuJsER4IVbrUVGU0vu//iLX2+1Yf4B RlD8l/+ckK/23hzP+OUvv/r6f/r8iyZ1dz2OdoT8H/yr1d55H8fzJ3//d8iPk3v2f7yX/83/G/1d ltV3Pb+3xP3MhJ026Sff/i/VH5HbX7u/+0/bLfk7PC/f7bP1kefWHZPg11+St80f/+j3avThO7Nz /Wr2Jw3RVpBrx9uhG/h8/fwPmw/5Z783TAzu9PJ9sJTQ5DWCtn3V8y9+/OMf/YN30I/ac9aH4euC I4AuBZDJOeOwBMvnk/ANOAJ2y9H7QIklAGO1fVcFSEC/tw+AEtuQAGBqFRmRgO8ILUH61yFK1lYN saAErGr0AU3ysgTsjPABHWUMQVAAjE70C8DDIasafUCrthBpAsz24RvgBCnApNooEqAtdwRggoJ8 Ffz8dHNsdzgEriCXhKRfgqQWCc5J8DG6PAG7tKvaegFIatsRpBgsKZbSB+cjAFwTpv9EgkgQCRAg QQGSik+AEqQ1JShBUgNtiXQGKEHGCD4GSW1TAqj2f0nwBiS1TQmgVoZRUaP3WgIMkdpJCXhKfw9D pLYpAdSFuST4zzFEalsSJBgoqYfArEASPCdBclICnGGgpE5LcMswUFKSoARJcEuCHAMl9cg5wfcb iNS2JCgwVFo5ZLZhqtk+kdQw5ZYGLEENmNhE/E0MldI7kQB0/20r25sFWL0AlgBquIpPHJRgy4gE kQCUYLtxcrAB15kCiLltwLUenpYAps2bRiSIBJEARQIUCVAkQJsRvJtApwhHsGrQW0rTmjq/D97v ngGnt1JQArrtCc43HIl1qKD1eLrtKf7oqgTJnTepZs2bqxLQPnt6x0OOrkvwMW+PaAnS5p1m79zs EiVi3bYfoTcJXA/YuSLn9Y7fa/eIqxJknOANIwCdxeI0kbUng/bHm5Q01yVg9VhOgPfNy06R1ZEA 05pRck9I8zrD++Zlp0gwHdPZ1pPfoNcXPRagGx3T2V4tXZiA3RbOCG4b3sR4qCgbFAnQ1Qmquv0n vzQB22w20v2qBEkkkATJrSUAeCrlCSNjd4N/QCtH38DcHH+6yD5rECNoLkuQs8kpL01QRYKPI8Eb NiiKEiQXJUjutDMlowTpT69JwC4OUPan7S/Zp5cl+FgSfAYzddLZIq9pZ0rJCD53T4z6UoPfEs8J vrgyQXVlgo9YlxppCW7F59c8FtwZwS9agvtHkJPTnShulCD9mhK8Ap4Z/yzBCDLSVo1uVyX4kP6T f0znVr0qAYv3X12e4Mev6L17D+BHRJwq3rzKGjbS4rql4PWr9OIEyY0S0MEmlyVIMSWgIy2uS9BE gubjyxMQkjToO+jaBDX/LRJcmkD8dlmC/v7qCxM04pdIEAmuTNDWCnhEggsTdBEJIkEkQJEARQIU CVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAk QJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQIUCVAkQJEARQK0A0F2uFnV VspPIu+MH0V+VoLQfL9EgsBpEe0EJTnaTPQrEdi/6+q0BIH5fokEgQ8RsBIk5PIE6VkJ0kiQgRG0 KR3twRwrEZTkYX6jIIebg3wlAutxPxJEgkiAKMHXpyXAQclaCcqWICyp1WNrAkI+E9cbufVKauPY niADJkiXTu6/GoH54JH0BAXQMSE7LIG5FGTkKb+1Cqjt5GgEMjs2grxdoLoIwdeRwEJQUAJ+mHih BJks/9XPzQQVI6j5r6ciKLwJxIlgQ4Jy6dW3XzZKUmGf5XoCy46gEViup6uwCsNWBE9vgob9Yido 2iJV818ttafDEnjtcN0xw74jNLJaeD4CS6nVw4Ogbgka/quVIOggcTCC7rBp3xG6dsUXSlBOloIn NEF71bHw6ns1AvNXQ5PhBPY+ldMT8ARbgsa0QHWTIwyysxE8vAn4clYCTDN9SoL7hgRhDzhMyC+3 IcAwBAnNbUdgVrLbGCMh3x6SICVmglQleAtCkG5GUPoRiGPGhgR5uyocsPw4fAlySAK6zKUJWP3o 5RJgH4JyiiCkxttedPldxVrDTFAOXoYiyFSCz+wExjfM0RKU2H9xQ0ATlOxK10aQqwTZCyXIBQE2 bkahEDwPTZAP27TmEJjypZaCZ2re0oLkhyAYHJPDCZqqMSZM3xUEyLylpa14mOO4BMhIULBjPTBB ewXjv7ghLASD5rtggqcXATam8QzqGWgz5ldztYaNoNFemEOADe9X+o5g3NLjEnjV2FQC02ZwggyS oFiHoDAQeLVsTxHweh8oQbUOQbUBQWEnCBr6fzCChODMTcBeZATWLaVvBGzTegRY/bvdNC+CtkaU dASmfM0kGB2b1LyuRqDlLoigQbxeMJugG4HQxdkIbogTzN4RbqNexSmCZcP7tyWodALjtzcmSCpH K0pLUCwbvmcmeK5LQNNqCYblnUebwGCbUuJoRWkJsjUI7gsJChsBpv+ya4CWoDBtF00gPySB12pU gsJI0NB/Qwmy7QlScquGBPZ7L7UP9gT5IgKsvkQH8FubSNuCtQJBm8VRKQgnMB3rFhBY73s8GkHj T3BzEWjZchKQtQiGO0LjSVCvQUAcBOlqBMWAwHEftpYfBEKQahucEPI4EwHqCEzb50mQHIEgn01Q dgSGD+gERiUjwX08TjN9ilViv7zZA7wUsLbMKYK7i6AZE7T/DWvIKRE/cFvyPPJmD/hSINpDHARI EKRmgtqLIFuVIG8JtHIXTnA3E4gLvjACOrw9GbZpy/t6ViIYHcygCFJPAjYwrQt2iqyGl8u8b24t glHFjRE0hiUHMUUg+0hoc4qToBwRlE4Cj7zZw5/AYySCL0FXCsaL2AmwvlzFK7CsYDlKgaXjUo19 CQzZ4wTqoYjtA+Wwiakb2IUmCPBUrvclMGTPRFA7COjqHN/0ngSm46dKUDgJ1FOgkSAVBAUjsOdt zx3BRVA5SgEyExQDggyMIDU1S84maJfjn5wgKB8ugsZEMOxkkwTlYoIMnICNqJogKBwEiTfBU+R1 PPeWMuBgPoGhauRJkIYQKGn+sEuj0Ql4xXA4iQRtT6yRpRQo3TjTh0MzwX1Qa4Ej4K9R4GJAIH8f EaS8xG9MMKy1JMS5vynrmyAQa3MT1BYCLb1CI9B3hEThmp4iIDPVUclwN6UEFShBTQnUkpXKBgHe z6JkXLxT6V9nRb6yEqQKVzHZ2WYa2ZQYCQqAHaGwE+Tym8v4nt9nS2SlGBJ8CURgOmDydhusveJL UPMvzUJQ6juCeinQEbBBh1sS2ErB+gR085UBg3aCzELwOVsBrxrp25kqLY1b7wipJ0Ehji1eBIWZ 4MEvQlgLX3kkAuRJULMzABTBoClaJZgeewBPgLx2hJpfLfYrmSQYdK9Uj8xKUCgE07d3wO8IrF4y SdAMS0HpIKh52lpzZvVIfAjGza6jWKEUeBDQ1EWbgYzKQSA+YyTgbfb6dsIQ6GeEHLgUMIKbmUDU C/rVC4LETCA7r9Qo+nE5yfQQRlMVOmEdNOrr/gTIi4AiM4I+f91QR3aUUyftkjYDAqwSjEpBTzCZ bZMSu1DhQ2K6NJF51Mjok4hPUWAjePQZYwT9VnVDHTN+RTAmqBwEeikogwhMA9/GLfmMwGNkW8rb d2orQXcpJAj6NDuC3EqgZWBAgLVtWkyQyT26i4KMpI3BCHIfAhxA8JBLqAlqBOmQoAwhMAwM24ig MROMd4S7XEJN0E1QLCTIZxMkoQSGY8G4FIQTPLuBi+nhCew7QvdOd3Io1QS70U9GgkfXUOJzs9uK BOOVEytB2k3EkA2aybp209yf4K4Q1GgqViTA47dlqazGBD8PIujGvBsIklCC8agoKILRXti/1O4R /gQ3JVv98pinxj6lE7RoWRDBeMsMBI91CAqFAItvmxMUCkGjZEtZXhA0yECQQhBoHZu0ZuhNkPoT ZCqBQLcSaJczboLbOgTGsVGDYAQJLEHREygJ5h1BTf8cEDSLCR5dTmQ27t0IL2ek3gT8cNh/sXaC vj1drcgOCLQrmlACwyj3+QTBpWA2QTEg0IdnNd2e4XPDCjAB8ieoXQR9laavEekEjUag5pam2tWn PC7uQHcE/1LwGJWCWiPoD3D9RugEtZNAVnd8pmOyEqh8c44Fhh64vs5sIECBBEg5IywlqIcvlXza IeX1fEYpGE0GohE8FxLksqPXSFAHERDtfNJ/TDsLr0/QbpIojw4CJQeF6I8yEjxREMEf+BAEHguw HExkepvFiKAft709wTdeBI8ggtuwhVx9m8VignJrgnxPgu4IUCo5EEN4NyQI2xFsBPmQIPEh6HtI VYL7BIFscATbEe5eYxiDCZCBIB8QVEYCohOUIwJjy7s5AghGC44i9SdIbAR8a7oGF6WGpTaVDwjy IYHk0i4eLAFKkHGCO8/hqG7aE+RimjsDgfjeSrE2C0E1QZDvRZBzguckQbaUwFUKymCCUXllR9N0 GwK58jGB0vfWfajPASTBrRrllH9sGcHNk0Ce8fpWdztBuhbBOKcLCeThfn2Ce3daBSYQaxrXC6ZT m09Qdh0PLoJH/6vY07ITExCdgHQNDJ4EzbEJyM8sBF1GNyCo+e/TmfYnMPQOjUISvPUhoIsGESQO ArV1g7/OcwtK4FOmxFDAaYLUQcA3uSeou89XCmHjJkj3I6D/CoLxsBSluIrbakwEIu8dQf/5yq8U 0NN8shsBy6M43I9vdQgiEJ/OgglYOkEEo5Z2AIKvzQTliKCyEshW9MJI4NoRNAKvM8Jo5KGBoAgk IGaCakRQWAkyX4KarVgjwFAEag/eFgRokqBvNirkwWaCwOc0ZiToMtVtWhBBKghGzUwKQTUkuHkQ aE0uiN1jKZxHBCk0QdiOIM5447G9CkExJGhkG4uDIPMnWFYKsjFBFUSA+MjHExMUYwKyB8FNzY14 rRa/DQmSIYE4G56c4K7mRrxWi9/2IpgexLiQgP0RRpBLgn5dKoHPtZ0fAT8WTLdHhxPIVxgBry3x TEuCSiPoOuclQSkJ+u+H32gbUgpGw/GtpcCboLIR9ElKArmB/XWV3N/E+tVs9Hev+xL4lYLRWPTl BIWNoM/PigT8jMYJ8kUE1YEJeMm1EOQKgc9IQTtBAUSQ9h3CSwmSnoANu92SIPBwyAnEhVYGR4BC CPT0XeFHQLM1n6BWk5ErmSRgf6WzCZ5a+q4wENzVH3zVNFszCZQHdSsEOV+rg4C/lR2FoKIb408g jgKi39tIINd1LoLCm0BmuGF5gSTQmpUZgXhFuSl1BkE5WMxG4PHAmAmC8Uk6VwkKI4H6GfVWT0GA 9XfQLILhYvAEopAaqmqpSpAZCRplcfltjQmU5uriiAQim8sJZFYzcTtOYyLgVxV86LLP/aWeBHRF 65QC3C/rT9A9qM1I8OCrbQYbYY21SwF9DLJ4dSsClvFFBOUOBMlMgu5ieETAb2ap5hGQHQiyjqBb iF/k6c3QI4LUSpDpPdeuACL4Ls/amCCfS8B/0Tsj/AgeXYpLCZTNmSbgu56RoBvNNElA0CRBzX4a CPodZhaBnjNDo90ygtKboBkR6Gc1eWQYEyhVqBkEw5yZCOgSTgJ+5rMQiO/OMOfvJIHe7y3fHBOk qxPwjbGnkvMHLU0RjD6nEbA/ZhM0ev55sfAieO1fChz3u9kJCn+CbEBAEzMT8ApgYiSQL7EMeZaC YUPzHIKCH/YNBKWTIHER0K23EIiW6iMRVPzBRgaCitS5nUDW7sSO0CwgwINlwgj0bqIVCBqRufEH VYLh4dBEwPOmEDT6O0MCbM1yHzc0mDZKDi8JJqgtBF1jvul42hGgjkCupTIRiG3vCbp3zASNNct9 wBFgM8ED5YZOYhmSoGt174tKOY8gUwi8nmgwJlAn6pWxjMDUTy5D3Loi6saNRkDXR9wEXSb7bsFC ITDN4DaOG0JDgkasrn9tJgHmI0adBHwTs67JWSVoxsepAUGf5DKCylgK0nHVqLYlkhIjwV18b3AE lZWg2wh5tUBX7E+gFTbTmoheZQAADK1JREFUKYyVAuMzLXhkdCYhbCa4G88xMgRB7ksgqoXixKAS yN/kS7Sd0Z9A2zYrgeNZFIzgZid4aplTQxD07ef9anMHARbZUglE7uSFVTGfwLgjsFXaCQpyz2nB MxFgJO+0DSTINiQoFxOUtLa+nIBXkPuMhBHIta5I4HhyUklnDzESZEEEd51g9FRBpd2UZ6tPUv6W zCLIBwT8Y2GloGG1i3JEwI6S4hsy9cg5Ce4BBPlCAnXB/nBYd68JAmxLhB686VmpMhMYuuu7T4YS NKivAFY3JwFGPvPZCAJ1PbLTSm1GEATWUXeUoLQQNB1BGUZAr5OGc/XxrMraT/Xon3bXE4hc0oXG N8aY4qaOZVMypRHwX+0ElZGg6gn45w0EuZ2APuhhWB1zEdTiUwAE4ybvZIqAHu/GBMVdFAAHQaYR PLRDkJHgjvoKoE7As6tMjAdJYLhDQY/lBOyDIwI8nG+H7+ndnfkKQd+sqPRgehMkywnEeI8BARG5 zQc3IikhCW5ygbkEciM6giSEQM9bNYfgwQ/WFoLUk6DyJCgdBOVMAiXnXetBEIG4MIUm6Kd07nL3 RF1Va0DAs9uhBRIotaBlBNpGMgLeFkLTHD7/ioVGUOjHgqLvjuxztwFBGkbAD9nkJgiw+h4juHVp 5pMEOQBBuZygz+iIYDw/CxhB1RFkTgLEbvySu0f5KAzHglq80mbGlONx3JB+/dJXFfvtEQSFjSCZ JOAHMROBGIRwk4kpeUkNBKz7ViaUGwj6A2iJvR5o4CIou+0RrfVWgmyCgOdr9IxcGmsS3BaXgv6y T1wxOQgaL4J69PFggkInUI6/fO9QHgzS5j+EoM+6mYCv3kjQiH/GBDkAATYtbyQoBUGX6+0IbkqP oE6QdgT5WgRkDYL+90ACNCJIViG4q1dCBoLulfLh9QxITpAru5xyOIEgECd88r+j4QMR5SY1yErw lXq2lss/+rYgA4FSmwkiSD0JTNf7CsHNQCC37YnMTzByEnw5/kgIwXMmQQ8/JjBsg0pwdxCQUe+t 3KQGWQnejglSO4EY1IL7Fz7xI3jN0u2++kw7nHTrZT9MLcCMIJdTs+i7Lm1y7ghqM0EqCBq+8lpt Y00bwweqDQiUw0mfT/bD2AhOulZ4OiU/Vt+TjwZibWCNpVQKAvGBWt3bdiLIAwkqRiCuhScI8Pjj swhyIwHr0VOfwFqSz/wJUP/YNaUin3sTVD4Elntn2QIhBOTPiULQp8nLr3IOycjn/odDviEsFIJ+ VvTMRXD3IKAXeJZ7Z9n6ggi+VQn6ReYTvObpOgkKF8FzB4Ka/z4geLLra+WFcc3KGCOCDg6WABcw BIX2gDSNgNbEBgS1aZXDYATKhUGf6JjAUC+YIOi6vghRs6tEKIEyuH8PgnEpSOlXImpWpYFAdoXQ 7JjzA0aQ0tOD2t6aBhLITyqfGhEYHk6uEhQOAjYYybh+RpADENDZohL1LJkEEXT1d7UiPyIwDqNu PyBqlMXDTpC4CYr9CbpziUbQ/aoTiC5+8VL7AV4paX8MT/1lR4A2IGDHG/U0OOqFsIQkaMQK+hxo 09azLBGZzyEB5kstJ7hNEtAtrbsVqNtYkMExd9zsZg7Z9Mw/qg41cBJkXgQPlcCcnyKUoFyJQJ60 LQR8TZJAaXGdIHiqBIbWBtQR1DJpH4L+w6AEfM2VmYC/qM7/1hF87UdQgREUyob91j9U3kgHhwKE fmBc4yhei3S9CRKVIJsgKHwJEE/ag8AayYjAM4JLAT8FioEeBXn7lH0kJoLpTj1gAjy52DhkKXiI VCYJcjHKAfPPtafObljhmKCa3BvhCNjBoA77CAtOkPHNSNU0rATK2JkJAo8DEifgiy0kyLcjoKWg 6ghILWog2d4Ema3uMRGcQGx7rhKkLgLSEzTiOJLOI3igjoCebBYQoO8ELi/itVi5ONurWd6GgO1W Yrvbo2e1gGBmCILKRVBKghrJY4E4x5GW4Gcdwc8GBPkMArIjQbvqdyvt5C0JZPM33zMkAW8mIXT2 b0nw8wFB5ktQHoGAzcmV6+fVMQF9dw0Cee7clSAPIWgkQUaelEC+PayZZB61NUZAjkFA0DuF3r7n Q3CXTz2xEOgvGIIT7LojiK+J1S4H51UrAQYn6EvBDmeEOQSNbJEpaKuxnSDxJTjEsUAQaFc1pONR CSpRCugZkna8OAhMTy0dBic4whkBcYLRXSU0RgSNJKAn0QqAQK4pb+tZ/Se2JigZgXZNbyXAjKAR BL9wETRT609VAlrV7D+xD4F2DhsSJCrBl+TGW3Crbu+pDAST6z8AgdzofHQ0VAhq/kuFUbcj0F7b FIqgOkQpyEaHAjtB+4MNX8imCDxGgvNSgGUmzkbAqpQqwa9x8Po5QSMzsSdBW6j/30SvzloIHvQH I2AXlirBNzh4/fQYm+5L4KjEOwiSluA+JChfLkGmE9yqpn3pE/IUA406gnwuQXaMHcEQ8io+1wlw R8COCpAEKfnzYxEUdoL2pfaEJwjkQXQ2Qd9KqfWIHZmAfm+17MHrW5py8lMcvH6doDoVQUnkdUJf u5pJkO1L4DgcehAglaA9QODg9R+AIKgU0BdaAnpXRCMJ+gFaSZPg4PUfnEAc6nsCeuATBKwUDBtH ZxAkxyYQFzkjAjoYvC4MoyZmECC2W3V/nIGg/dZ6guGBZCZB2l1NHZaguwhg9xQzgie7rmoGn5hF cNcJ6u6dIxHIXV4jSKEIHsqAxkJtvTwFQT34xEyCfoRjfjgCzH6aCUwRCeYSFJHg+ATdfVp8og2c X4egu5+iuxruCcyd5osJEPpe/+sBCFIHwUqlQF9/E57anAgiIGy0DTDB81wENa3GwBKUtK5tXn8T ntqcmEkAdyzIj03AN3REQGrAUtCmZul0OgDBYOLl9Qgsg7IuRGC7wfwYBLyprG8iviIBbycSf69C kJGfRoJvjk/QjRq4JgHpqwe8i3kFgl8dnKBemyCx3lR1CIInGRDQkSWsE+EqBLydXCco6AxF1yHI tyKoje9chgAdnoA0RSRYm6CMBMXxCfpRtJFgJYLcNlL50ARNCddwps22qL/RzEhtRrgIsuHdOnS6 qgeVKM2VmZdHgMRtCv1fNzokFZggGQ1WEXFwAmxcehaBNQ5CUGj3bF2SQJ+KJhJcl6A/9EmCx9UI mu4PSfCMBNci0EYC0htqMW1Qg6wXWOMoBFpQgoZN2RQJLrUjaCEJbA2ekeBaBNj4/nUIikhgnaMk ElyBoCCXJxAz+ESCyxPUkaBmBLXx/YsQNN00oeO4CEF9dQIiSkFtfD8SXIWgvvaOkPKupeTCBPLB E1UkiASR4OoEbDjElQnEU+Zsjz24AoF4nExlGRcSCS5CgOmPyjIh1BUIJiISRIJIgCIBigQoEqBI gCIBigQoEqBIgI5LYLum4XEJAttNHzwiwUUInI+tiQRXIXAdDy9C4DJwni5CIxIcmcBxTrjKjnBO gkxLLUE//DDJ/vLf+L++IuTXJDzsWduF4B/9y//ub3319S9nbMj8sGcNiCD5r//wJ+RZbLpRYWEn eOPasPTLt1+Ue+d9Zjzp/vKbX/ziL779xxP1gmrvrI7iJ89/9qd/+yc1+d5v/2sI/TBN/85n9xqh d2c+SpuFu3ZYrb1FD/qFfPnNP/9Fhd577wOEvlP7ZPr9BRs8jlUIfkK+JcU/+eWf/dWvH83f/e6n KPmQJua8IAsKYILfuN4dEbx9vqr++MPvoQy9k4SuCu70AkzgPOKBxmEJ4IrnVMARFGAp0UgxaHKu gCtvbBBHBpVa0kClNLmm6Qfq+gYbzZRDpbYdQeo89wRFJOA7Qk6ThDiSnZKAHQ5zx7xPQbFVp4zy ENblwU6KOR33D1EK8unnPUMFcL0gp1XbqxMkHg+u94hIYHuoxxoBS5AT8sn4OW1zYrvDITBB0RJ8 XUOktt1JEZDgA3R5go8R2xHqtzVEahsSwPXLsAsuWjWqIVLbsHaIwZJi5emMBHBrOi1BDZaUJMhA ktzupHhYgqyBSMUnDksA2xLpClCCtvDmvH6wPDYleA8oKUnwfZDUNiWA+dYoQRYJeMPh90EqnJsS fAyU1GuB+X2QCuemBFBV5DeCwDLDaGBsSNCAEfy4/R+N0xHcUjgC3tBzPoIMmqC4MEEqCDBEalsS 5GAtBtmfQqWEAHvmJiOpYXZdGrAEDWBiE/EKjCCFqmTROCcBWD2TxpYEgK2HoASAaU3GMQk2jUgQ CSAJoK45Nw84AtDbZTYMwKba0xLUYElFgkgQCVAkQJEARQIUCdr4EVhK20a6dwZixIgRI0aMGDFi xIgRI0aMGDFixIgRI0aM+fH/AxWcdi4sCUH8AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image130.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwMvAxMAJYm0MZAQxmI8wMgCFRMGyrEDMyQRisQAxEyMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PEwPTAl4hIEuNjZ9BiuE/SBODAJB/AMhaC8QJvAwMa4EauaFqeBh8 E0syQioLUhkYAsAqfzNJ/LsAdskEkAVAExkEgitzk/JzGJhA9usCRTmAtBFXHOM+NpCSaCL1MYLd /wFJPycvSGks2Oe/mR78Y0DoZ2AB6g/JzE0tVvBLLVcIys9NzGNgaIS5AGISI9SkHYzhPCBNhnC+ KScqP4AZwofYtIBom9DdnMD4BGyyJpyfwgHia8D5/5lR5QvB8aQD5zsxQtSju4SRRD8nMJ7kBump gPNvgF1SAucbsKPKP2EF8QPg/M9MqOovMqKqd2UA8d0wYoeRxDDbwXgV7JJMaDpBCX2s6Qvdp0u5 QEpt4PxjLCC+LQMXNBVzgVM6ODKhdggwsIN5e0B54wwjE5NScGVxSWouwxl0NzKD1QEAYdOoap4D AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image131.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUsDQRCGZ2dj4l2iiR+BYCGHoGihEAsLMTainUGSFAERVAgY8FQwqOniP7BU qzSCjXYWioKVVQQ7xcpKLBWsFBJ35jZnTATjHXs3z97MO7Ozt/e3N4fA12KwIMEg6y0hyJDvQj0g zF9b1DCQLI8aKATPCKxUKjwzIiI8E0Whvf1YjQtgQS4GO5U14A1CD1QoCEKKr5V1pYYVBIhJFaN9 AjC7lFtJ5Tcyyoc9PzFSvuNK9igBqjuUzNvL66uAlH9Yzbaq96hZFuOCXOabjBNc/2tN/JiPXBe4 GR/oVEpXH1Qz0aq6cQoe28nqwguMtIU5W7EMOhtpeFS2VNbObFrxzLaVWLeX1gB2HRXUeYXOe4Zm O8XENc+J/gDxmmbAXi/xjsvDkjjn8on4+X0aiGfAqeyp6cqqHUGtdCweAo6Sw5bsNWorTeMk73pW d/w70+8dr1+5JYf85HrkstckPtV6xT/06usFfOEdjLn87CGegHCjXpN7ZGilA0P9prCatV3tDtYe cvmcezHY0HX4Z9fTuM/7HXV5Szps6lNi8kliYd2pEPiYLunslQRiXzK/mcvYUKpfj2S/L6uho27+ AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image132.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB6wAAALCAQMAAABQpb8bAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAGJ9JREFUeJzt3b/P3Dh6B3DOzWEnxcKz wCXAG2CzukWAtOfSxcIycO39D/HiikOAFN4qCM6wxniBTJEg/gNS7FVpUyad9d4LxEWAGAjSW4O3 2NLybpBV7pWpSJrRzGhEig8fUqQk8ovbs/3OSNTnpX5SFEWK2YaG/M+IsaUwn5D7STpnNj//6yab usn+4Cbb0W37o5vsWR/A+PneTbaj27ajK7lnOxXPdime7VI826V4tkvxbJfi2S7Fs12KZ7sUz3Yp nu1SxsDOA+NFjoGdrY0X6dmWch86yU5WFtmx8ZKbxI6y1xbZG+MlN7HH3hBibxu/tbYn92zzuS3i hfFCXWZf/+K39nZpt+9ssbcWD2ApWVli03KXsomMF72PPXZ54UdJYLzofSyyQ4vsjDwgJDRdqnU2 Dahnm4rL7KjIycp0yYdYZafE/N50H6vsxLPNxuouzbMNhwYZIcYvuEfATon5w0jFTsrLbQfZsWcb Dw3qC1/DObJJZLzsOiW7sMO+Kf+wcBDZx1F2Glpkb6yt5GlhkV2kkfGi97HLzoyXfIhnG4xn24k9 9m3hJHtZuMiuzpM820I821CO7Mh40af42jaUak8eFE6yq3i2+Xi2oXi2vXi2oXi2vXi2oXi2vXi2 oXi2vXi2oXi2vXi2oUyNrekRJs+2F88WJNfUx2Zi7IzoeczBs+1Fkk3VV/QpsnP1Gvdse5FmK/dI niZ7qVqiZ9sLnJ1Wz5WkzrHjxWZRJA6yY8/GZ3psEiXqnd8nyA49G5spsjU8xjRB9mMH2UtH2YmW Z/Wmxl5nno3PRNmq91Emx6Yl+oF77MJF9ubEVnoad1psSmr2Y7IoqpU9QJc4SfaLkp27yCZVq5pC A+r02DFZULIPvrVheuyELB1lFwc2/mRteuwqsSL73rPtRYId1H8mWtiURFNhR/Wf9fVItHGSXXi2 ZBr2ZLbtaP+Xf3oavi+38AhZ4IEdTI1dJ/VsuUyaneNbG6bMpp4tmZodT25PfviXGnszteN28y9H 2Ll77PLMLEy1spMpXIGl2tnp8Oyw70MoO9DL/qCTnRFWgr5JwOyLs/AxsdNh2DmjYSH2bLl4tnTS qL4xQZnOGbDfVvM/6cJTG17VQp+bZLd+hmbTIztqfrTh6Cyzs2HY9UyrQcrPl/SoW1hlVy9lSJri rLOf/Kz48+Oc2IdrnezlpsNG3/LsYYenvfKynv+3fTMSsMO+adFsdN+d48lpuWh/tJ/rd4jZJG3k h7d/cV+8L+6BUwPYq1J+v9HLbu3SUInPzPJvMYCxq1K0snfKpyvnbPm7znB2e2OO0R0aavZLRXa6 Ol/D5ZdExN7vYqpNqcNGviCjZm8V2c2WvUJuKlD2ZcbCziPU9Aps5B0Crez1kGxGvcaiIyM3GtjN eQx+DiA2Y5ehgR2hJq+SY49bx2DZic3aNsRmfim2xt6rV+/RM4Cwn3Kq1R5bQ792FTau4Jr9auTs DUk5R6oUeZpWs9/h2ftVfPmfr5HT1xGyubZMhV3g2RnyfLQVz2aGz8aOTqHKrtWPA+TUh+DZhR02 VTw/28ezmelj4wr3bERyxbPSQzybmR72xgY7M8TmfyGxwdaxYRcAdsj9yBZbx0tuReyeyywbbGqG nY2MjW/UaWdi7A265bIdBXbqJjs3z65a8P4GVepFlNgRpkRVNqbMTpTY/M96Mn12gChQ5am//Enn 8DXMXZFxsbPu4WuYW3+e3Yl5dtI9fA3F5n9mnh13W8cHYvecAFthXxY5DDsdFXtjih2PiZ0yOue4 we609ZhnU9PseBTsYhMgClRgbxgtDJ4tE4vsSHZSN9k5q5fl/NkZqweDDTZmYCX8tu0oO2E9ETAQ u+9zw+zLvt37uUSIZZgYm3E/bnrsSHJKZoeV6bElJ6TMh31cYIfdn3q2TKbDzphN5LNnp8w7vBbY sZvs1OgB7PIBPNxcDlFiY/oVoGt7w+xKbYONueXp2VLJ2Y8mW2GH8gUqsCPGj62wEQ8uTIHdP5gO 6rEJz5YK5y2Dni2TybA5hc2dnbBvPVlgZ5gx6afPppjeUlh2PBo26vkBLJvT6dIOO5QuEM9m/ngQ tmDMXs6K1xvkhSdvgxqELbjY4OxmeoOs7dSzz+PZMpkOm32OMHs2+4zQBhtzdjoDNvCV8y0gks07 Vo6Y3QqSzXujhw02xTymMwG26OlVzFtVJsAWrcQbxEk5ks25FTEMW7CnZjfZ9wfJ5lTAzNm89W7e bO4xw7Nl0rvYl+M+doK5LzJ+NrMn2HkMsjkFWWFj2k6R7ICzBJH0AlRRY1PEiAEodmaSLXwDsTE2 9xJ3ADa7318rM2WHgsl554w9mQO7t785O0g2Z0nmzuZ84Nky6WcLm8pMsbkX/oOwhedgiSE29yaj HXbf892cTIAtnKcxNq+cmbN5exnPlsk02PwRdD1bJp7dyRTYVLr8OlNhh9Ll9MazOwE8HWCIjeqw 35dpsLGvd+DGszvxbF5MsXWMZHsez+5kYLZw5qfMiS0xzZzYwpmf4tl6ovjErhk2xTyU0hvF57NN sRFPVfZGmS28GXwZxC7NszVFlU1i2Xu982BLD53t2dCMkx1JlTgbdiBV4ujZgOFkVNgReBJuPyV0 FAcPMlPbqCE/euPZnQzMjsCT9LAHeOXCFNgD3AyCsuUuj2bC/ms32c8dZOeEvMCy4ZOMji3xtSZ6 2UPsyQPQLLDsCDxJz1N4Q9R2AJrF8OyelgzPlolndwJkS477ORe25Lifc2Fnng2IZ4MnmRNbYpI5 sSP4JPwFmTU75BcOn8t5prGSh/zCI6nCm3h2J34l74tnQyLP7nsHskW2XOO9PLuvW7VNdihTouts 8BSe3f0skin7GL+Sd+LZfRmcPdYDWChToptsxBjGzrJ7CgfPpRUN7L7K6AbD7unnqJudLsAvmp4T OyHg14rbZOu+4+koW6IvztDsvr76M2b3De5ilS3x7oUZsR8Py+57LsgyG/jVWbFluuRNYCUPYfOY Gxs4D4fZ4AdGZsaGFj/2Xdpno2H3PWCnnf1wPOyeq2Pt7EduskPwPBxlbwiJwU9qzYedkAA+ULln Q+c/UnZKwmwmbCrX5g9/CnPcbMlbHZ4tCIbd803PlglnaTeSbyadCRvexrCPo+wingM7d5OdeTYs s2An0sOKDMjuHWVWKzsmskMGDcjuHZnBs2Xi2WfxbGBssbX2XZkOW2dtU0Jk33g1D/ZCdohNz+7P qNmrj5LzscVGhsOWHpYN/Mg+gq17bNdCIxu6UXg2cArP1hbPPitIft85IFtygBNQJsCWHM4GFOPs /3GT7Whtp7Nig4elHzE7HpD9/XjZmzHVdq79fQuFBbb0Ls0kW3o+s2DLFwRmf5RnS58pi2Ocjajt QHpphPHsUzwbGs/uz5jZ8vvOIdnAL8qEzQ6k5wPux4ZgSy+MOFNna7w9gNmaPLs/uZtsR2vbs2ET JJ7djWfLRBcbPNTOvNjgR2rmxQY/QCXNjs2xETMajN3/hK1ONuZFwJ7dG88Gzrh3aebL7n0HsEY2 4u3Sc2DLdrPdTxTCvjdaNnWVPabjNjXEptJ9yetA2bL3wAQPxGtj58OyZWtbcGmnkz2mldwQu3rg z8HaHpot2y9tJuxx1jYlE2MDi73IJTuXGAywlRmwYQvUznDH7d4Za2KnMgP8nWe42u79nkY2akaD sft3NJp2aYmb7A1uPy4x9JQku2/Yy0IjG6fuex/fxRcPfwLZgh7bmtjYyhZcFp9/8fCnVfblwqJr ezNpNu6gXUyttrsrOW4+02bjGpSqTJqN77w90LYtas/Uc5aWgyvtMgPVtpANmksnFwubodm2ahs0 l046tR2gZjMgu7//qx52hmYnltghsNh2tu1/pmNji54UQdb2BTtBtaxUSYdhi0YJRtb2xcLi2QPV 9tjZE69t1FyKAdn9X9PERl5/Dcju/1wPW3ZMoVOkt23YPtgIG3dHv85AuzTR46ZazskV2AOt5AOx 28ft8bFFF8JI9qvWvwQ9JvoCHhRGip0PxL6sbfRDw6J9zzFSbOEVoWfLpM2Gvyejk2HYyaDsHw7/ UmJHsC9KseNB2T8e/jW62h6W3QR/uT0Qm4jqQRMbsizMDMUO+78wSzY1w0aMKtRkymzE8DpNBmGn wps0ttnQx4mkejOMn02HYCfCSyM9bPzwRYOwN8JLo5myRadP9tkR6HtSbOHZyizZubiTgX12APqe 62xAy6kxNn5ENmgLhQxbfPzSxA5QM6kyDFu49k2ODdi2AWwKKrSTFltljK4h2ATfkCvIyNn45emP PbZ426aG2Mm42DnuqRVItLF7Xyl7Fgl2hu4SKUyLHauwgS9UGR27egQswM9JPzsxws4V2T95GgK+ JsEWNpLjo5ENm1qKPcDoxfuMmS2+2kbnjI198O2QGPa4IJwtbi3Gx7M1sEPx1+BswNU2Oid29eC2 yp4zhu0a4GxxIzk+etmAXZAMG91/SJgRswFtK+i02E9ES9KXig1oigOzc9DskGmx1WYFG90AzM4G PGx7dkz+TG1WsAMgmK12zijIOTtUm9UGtKBQNlU7ixBEIxvWCDQ2toZTQZ1s9LABoBzZCp2Lj4Ec ciTYg11ta2bH5tm0fy68aGUD7mKA2cBzRtWbQXrY4r0QkJ0AB/sZAxtyqQhng5ZHlZ27yVboXHwM 5MANYwOva8bBBvQsArI30HG8PFsmZ2xQMf3RxYYPXzYKdizeD4HYCfjyaxRsQPPXyNgKXclP0cTO 4AMyqrIVOhefkuljA3ewo2ADTvVGx0ZN3w5gSCYIOzXI1tI6K+4ADnhsncLVI2GL78QDalumW4Ui m+ppixdfcQPYMjfaFdmaXvecCFdPMTuBXobUcwmh32xFM1vcpv9RyI5lbsYpsoVPDMMiZotrG3gP 8TCXEPrNVhq2Upe0UzLh+ili12NHwxdGmY2b/iKZsFEExIY39IyDDXhNhYCdGWVr6h6T87bLY+dl UW3X6zh896rG1tYrKOHshaHs+iUAEufJni2TAzvW1RmqvIpYVrOKg/bPj+PGmGezRgU7sNEjNndy aPxjsKP6L33s/cFLqi1zLOxDZ8TLZ4xGydbYK6hikyfk8jCUN81EAHYgURyEzdjbHNm6usek5BhZ dkwkN+wCyO5W6fjYclsbni15FizIGZv87d+TVqrPbbC789weTgdxh236NvkpgScqzkbsOGfTsy/J LchA7Lt/Jr+LJWRCNrO284svDc6+pnVrhpkUxtk0+pF5/b7Rbvvs6sT8l9fr4PX798XZTvP0jOd+ gb//8nwRPn3yp1LqM3b0q5/H3IW6PIRh2c//9b9eF98dCrz4DTffudiT79nHRqWENduLWbHyY/Fv P5deXAn2y8/v3xXvL1Hi8NhB/Zd7OPv1H76U9gHZ8U//Cv0uLF5+t1q9/UNRfP6XLfbh4NnP1p2f 5b/kXWZlutmsDMxe/CT8B17PvITNzg2ws5ysPtR/S5XYf7xOqnEJWAxuEraOhmUdqJguZ8a4yMie r4pd/TdobX92/d/1PvDHZseJjtLj2cDQgMlOn6/72dH7wRaJw87L//5PVxkVmzHqQvbVurip/8Zh 6yqfkYSE3zJ+XC1lqqsMWh4qkqjz4/yLoNjv04yzt0nIfqd8pJFdXBeHtbmddTMm+CX7k1//yX88 /MVvECUF+z2JKNuyFoZn39b/62RV0As2K+8kCqrmV21SovDYefnDG4ny+hMXBat96ro5By9Ms2+S KGN+bd15q4pC0qZa27lrdnTH2r4r/3ujUlK5F0lDyAJxRrbRys4iZhXcFem+7CO72gMosa9h22b5 nUPRF3lZr+eakkVZwPjxXbMd6WOXM0ggCxRUGx5zeuQtFWYpEfN3uzvu6M7ZSl0JEtguqVz5WPvY agGa3Y2GlGzWj5NqnaxyrO3yt8PcC4BTzgCybfawGScY2GQBc5XKXhyIp0alELQj5idnn4ZchgaU vVLtmCcYyNA1swryF8H+Lyd2oLiS5SFobaFrzm93x1kLcOGwHx/KPrLLZWbvYaHJQ9Auia7zgPlB Gup8LJ7DblqkT2dpW8VzwzyEvZFlyfnt5qHO58M5o2duDn+es9XODfMQtrbccn67etnlBQ8rLLba SkZXsF3S7gNn+k+HZ9OmGTU9Yyv2ANzCdkncd5xtIrXyW2G3decN8VTb12qHbTA74/12tbLZv1sG O+bsYcGJYRtJxvvt6mzboGx22vz4xE6B72TmJoGtLSnna5wlxSVj3zvdNVcNGtlpAPoaZx9b5DoP 29lzZim75ihyxlbtE3bZG4oTHjvTWdsp+9Tpusumqr9t4C7pstNUk/SZYvnnidnsdcP+aJy95Gzb O9WN7Dy3AvaptrkHFmCAA8HT9Sv2BzfDs2nQnEiebduBWknHqxvB1wIO+1one8U8CcnC5iBtnJ1F HPZaI7u8tmVdgaXHhsXTtg1+PzsnaRSAvlaMgX12KaJ4lZ/AGmdSTtNTvs720yu1Yx6ShczLybjo tKUps3fV7SBxboqXzJ9nzc0SHW0s5Z6L1Yq7Pc79rHVFsbwbUFNaWTT7wlMrO2G32TPYeahY3rJZ gfrDa8SJo8P1vo6V/KZif0jomi6+O82w2rtrZ69B9URXnFtGN3rqeZ+XFTuNX6xycnvGDrrsLDzs BJgLJQ5dgxp8ywMn+wL3ln1HGpftnv28Zp8GbAq77CTat85jG8uzANS8z22OX1bsz9fxi0e8axWJ lMfIrOpcvSj/OzXLV+xDz5tjo9LucCMSzQa+QI7Drn5YslfxiyvQcPKApAFJd/TqBWt2x9q+ae68 sRYKUsiRfXN/fNtuNwnnF1uzac1+wlpOzBIFi6xkM6+8j+yl4n3Wm/ruahouKfmmZyvd8djlwt1V /UQ/vdI1+mDFvhOx14o3PG9r9tNwQckzAZu1HHXoIg0eXLFvaMinrILsB3r1LGJ81rDpif0WVcib qgNcRr4g1bNW7BMxYTSzy9P8gl59w/qsYWdByc6ehcv0DrfMBzYhz74iIXK9ocs0fHAV6GV/yfrs yI4q9tOSfbthfQ+WbL15/rD4BH1bZ50WD64ijeyEfM5sNGoOYFWzQ8n+YpHeKDQlKrJpkBb/qJkd MNe8Y22X/72q19H4qxBdUsnOHxYPHgW4ySv2p48iHWflRXWsFLPrVEv9LGYe32HJom159P/kKsJN XrO11fbLkk3IV8x26EHYn0W4yfWu5NtyV7FOs69Zn7VeWJ0FGtiPyAPs3Sy97Fd7du8BrE611M9u IR1mOalm8JCsQBferMlDnSv5q3wdr9OE2aoxBHuNZZcXizrZWfT7dXprgJ0U2/IkDb2Sp+XVCCGq 3QualOx/57FTrezymj5fZS+we/K0uM7JQq173Ckl+82CsHsI6a1tZfY2+5pz+0o+FTsmAXN2LXai zKartDyzfxThJtfPTjjs1kpeVZYiO9iVbOz9jUHYTM79JfuhSrHlr2y3HQv7XfV/v2V/1maX62i5 D8AXW7E36SILcJOX7PxrlbUNnDY7D3afBAp9MCt2TJbY5qmsPMX45o0Fdrj7O1V2Slaw20I2w2Bz OkdC4ij7Oxr+kJF18a3qYgETYCfUyzYd/Fp1wb5zg92q7Tc0unsbant4fPjoYU8ujrLxl6iTZqM7 Tk67th1lY1uvXGVPe9tG3lmdem2jn1xTZSNf7qcp1tgaHzVHxLPloswO1KZXi71tO1CbXi1odjpp NntwC0CUa9te+xEhoTW2vWYz6tnymexKHtusbc5oIgZSdZ9Dj9SivJI7ytb5+LFUqqsv/Lg8k2VX PVzs1bbOp66l4iabVoPj2mOjGzgUkz/0bOlMmR26yF4Gazz7oxKbrO2xV+W+3FJtk5WLbFqyFZ4s UUoeqoyeqMSuxrS3yP5g6eQ0K6/8bK3kWVSxsVMr1XZWpNbYpdgWO7XI3lVsO80Mt5NlKx2339hl p5ZuD1hn22pLc7K2nWUndtl2ejPEhNhl2+myU7FtNSHuqmteO+yNXfbWDptWr1azykY/FqnCzoNi qzxwJDZJlK/xt2SU2GHJtnUzKKtGgUcXrnJyapWdh5kCe7K1XQ3vgr/LrMy2dn97s1C4ua7GpiuN L7yRzGZpix3kdtn4TnHKbHTJqvn9SqELpOLpyspq50v8+1/UTk4XW42vN5KPwji4Spciltn4196o XYEttgoPe6sH/+yxUhNisn5rlY1uJle+0av2eiXF4AdGVWXjf+EacoeectJsfFT7k+t746jRqNa2 o2z8c3dWo8rW96JVo1HrsjNZtmptc14bMfaoskc/wgo7quxAy1IYj+pxO9CyFMajWtuhlqUwnmk/ v42Oo2zV4/ZE42vbpTha257tUvy27VI826X4bduleLZL8WyX4tkuxbOdiptsR2vbs12K6j2wicbR 2vZsl+LZLuX+/wFb1NPrAXhaigAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image133.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz0sUURzAv9/vW9fdUdvRdRaJDiYSSabp2WAO4qVaLO1U0a6w4oKTgQu6UqT/ gcfolBfxonjyJLQd6pJBdOkq1KGL1bnA7X2/8/YxsxukM7yZ7+e97+83b758fP8K5FrP1RSkWbp7 C1lQD0k/wJPVNj3SxFJCD0KUGaR6vS4zI9gnM2OERruDGnadVFPruR4tXUlm4CLU2QhczTUtvdHD zwG8UNrG6HTCnWJlYbb6tKR1RPMP9Z1+kkw2OQDp252pBnNLi0Ac/7qeTen3uHMbT9Ks8uCMdij5 /4rYv/NY9ZE04zeFmfI1AI1IXFUvfccfKZayWhrMeRLt9SmYaOwjoaPNloPScn++tNJ/bykoPgHY CL2QiYsm7n21k2GbVcN5vOTFeas7zvsXmCuWU13x9cdOnLPSl2nDPn2lqL1PbzGq79MzYJ6HsLLj M1fW6CgZT9u4K5mVDRfUWjKM5Db17N871Nqpz1L5pK1sqjfOw1nma5afu8wTlr91RNmngwTzTZPP 8X/yaa6voFQ7q+5Z/tAW5uO1+jvXN7GNoz1sNGa5KxPnEyfKBXU5xXzD8EvyVbjutXb6XHuYx0OJ PGR5QvbgqpwS7uF0Uh9gWCwHtqs/VdTCp6J8b8OWxzH04JhT78ifQVIzO+FCu9Ah/0uOkGhgprpc KQVw1NwvJXp/AdFfzUPOBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image134.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTzy8DURDH581uW91WbdBEXDQOgvh9d3PVg+JcZEXFIjShicP+AxIRcZBI6sCN P0Ak1kUcOBMX/APiKCTqzbzty2oP2Oa185nOmzffmX33d9cHwE8+lY+IOFn2lABpGK9CfkGa/43I FUeyTLlQCPYIrFQq7BkQbewZRhFEJ7C6L4n5SD7VLK2uaBO0Q4U2gS3Zl9alXJkUQIcMTQQxSRif KS5MllYdgFUu6gPVDno6+cR+obK3YjeexslqkdZhoupzklWflSINn1j+Uvt3BNVoItiTBddZz2Sd jczEijuzDHCkMgtokL8j1r4x3Uixm5p7LeJswFlxEydeDthDzyAuar4S4f0ebgHxPKiKnv9cEbLm N13ZifAtlUmxbw7GwieVje1ouNIHXOTJFLiL4V7QOOXHzpXc2ZUlwGoH1HmolXtJCh3TSh4SxPea 5yLEo0H+51/y1+rxzXOu/0yzFw2fVzZ2G4iPNa8F8el6Pb/M9qeysnhiZcP0zrOSWMyQ1lLB1dr2 TIro0fzOvezTPMLz666bKvxzqr75yCqH9NReDFWbFdwMi28PJw46bUOM6YLu261A7MyV1ouOC7e1 eg2O+wacjy7Y8gMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image135.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUjDQBR+711r27Rg8AfFKXQQBRXawUWUTG462CI4VowomFZoQAsubo52E6fu OriICA516VRnB5eOHZ0VjPfurjGooBde8n3vvvfuu8s9P3UuQQ0n2xKQYdTcRAaiivIF42o2KSND jBIyCFFlkMIwVJkFnFSZAqFRZ2lQl6OWcLIjEk0PDcMUhFwEtuRtie5l9CyALSFrjCYHa5Vgr9w4 9ABulKk30hU88mrFedTdx6iP7SSjUYk6Fvt9p9aH1p4j+0kQ2OV936s7696Rs1HzK1WAU90FIS2/ RassblNseScwHBczXBsM5nEizfw44i9JpV/V3KUexfUuPWJc79IJMN+F7w7hD4ek9vv65RRXLC6a jfidcjYX8bMU85lo5b6I612qUFzvUhG1Xjvr/dsZGmdkOl1jU51ZwfALWhKa2z/3TPKxSw1/u3YA 9PtOXbpKsHQZLHMzLHV7lDHT04aUYg/8M7pIlC816oHnQ/e7R6F0n0xmAnjyAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image136.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSMUvDQBTH370kbZNWGwWhOAUHUbCFOhXBQUE3HWw7OlSMKBirtmD7JdTZqYvf omIncahDJxeH4OgkHVzExruX69EUB5tw3Pvd/d/jz3v3+vJ0B/Q5accAU0QzJSYC7ZEBIMzRrcGX iSLS+ULG6IRhEAR0kmMZOskjk+okDvNS6BhOepZHi7E0zEMgksDm3OFRmy9/GuCNl0lKTQp2KvXj UvPc5b6YcPCNrUHo85aRCwS7dOK5NWfXvXL2ql7lDKAlnGT5fYLvq5aP19NCnFNsEucV9y3By4r3 TcErinMJwUuKY3pUf4FR/SYL9aFj/9+OGfXwUzkvaBvWqNOCVtZCtqly52ekMvLfLja9g+op4LAD YT0m8y+1ckxI+zI/4uyP/HE/Dluj/HvJz/rNGH8YgrOyfmswmT8fM1NCuq64p4c8Pns2YSf5jOgh HjaG/E4zrqv7B5pxQ3EjLvhI8RdG9T0W1W+B4G2w5Nu16H3TyGU3bIgTtYWRLkNcKDZrddeD7ng3 NNL9AsxJXO2UAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image137.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUO0sDQRCenb0Yc4l6UQ+CVbQQFRS0F8TWR6FpRAQVAr7OKAY1pf/AWhACYmNh KRYiV1kp2IidpNDGQqwVE3fmNsddgo/csXfzzc6337dzj8e7myPgo5h0DYhRtD0hKJAZVBeweTai RgwpMtRAITgjsFKpcGZIpDgzjEJXx7HKS6BrFJPtKuptaoMuqBAJLIVdFZ2psZgEWFPLxHVNAqaW 8iuZwlaWRKjyE1Ple3ZySAKoTmu24CznNgBJf1Blm9V9xLzGAfYwD//jCfb/HuCPR6h0gZvxgZ5T OnqgqkS76sQV7DYp6lDRZtxTc7/gVzXUakKrpWUkQaUv2m2pDP9yi5o/IuaYP6rxrnESwiXZEiN8 6uO3KOFzrVcsN+bXxeeIt75d45eyhuJnVp3sTno6u5eeyTlLmwBXPzm3Wogz7ePLOOF1fyeYCOKU PGoN4pI0ox7frtnJX07q9/TURpy8j1/Z2b7GD3LSDDp18UKG648xWO/iGBCequsRNNijXWOQnQz7 PRi1wtg2wvhAeNiuf7oN9uSNlfp9vMY96qt2X+RMTymm5w+iUkUbq47PuDHCK4xLbwVTf+Um/wnY mn4bLYgyuqJ/x61A7Jkt7OSzDtzW9kdy3Tfpynk8vgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image138.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBggQOsDCwAliXPRgBDGYY5iABIMoWJIViDmZQCwWIGZiZASLMDL9//8f LKLHKAEWMWRihKrmZoLp42ECmiwkBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZq4D4gCADQxbQGG6oGh4G38SS jJDKglSQJSCVv5kk/l0Au2QCyAImIBQIrsxNys9hYALZrwsU5QDSRlz7mFLAbohmIE4fI9j9H5D0 17OClMaCA+MXE8SlIKDEALMJ5CsRpgymLC4QSxjI2s4Nse3AXwa8tjFBbWOE2qbIHMQDUvoU6toH /xiIci0TVL8R4zKwflsov5zlAwr/AXMIJ4i/FM434QDx10HtW/CPNPceYFJlg5gviuZekCgLUH9I Zm5qsYJfarlCUH5uYh4Dw2pcLo/jBenxg/NZwC7PhvvED4Xvy/yaD5n/gNmfHaJfFM0nhFyC6Scb AZCeEjjfEmxTBZR/jXkqF7JLDzC9Z0ZVf40JWf0BJgcGEN8XI4wYSAyjcpZqcBgZQvkSzHMFkPlK TP/BLjWCywewoKpfzAiRF8WMbRLDKEAQpEkTzj/BD+JrwGKDcQcXxGZOqPwxdmYgKyczF66DmRXV hGpmiAlc0FzPBS4ZwE6Dpk4BBnYwbw+oLDnDyMSkFFxZXJKay3AGPbyYweoAzlHhp84EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image139.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VVTWgTQRSeN7uzm2yiTfMDVRFrBPGHNm0RpBTRgz0oNoe2nrSVCgGLiRUSWoMK wYMHD+I1ilAUr1UP0oI9FA89VTBCWbz1UlDiwZOgpYkzb7fjzOIhsRs2ed+8773v7Zs3Wffj6lOC VyVVsUlYWJ2XQBjGKZN/kRR6Gb/DVFh8kVAAXAHabDZxpRe6cKWfgs+O0J24KK3YlVScW0etDrKf NEUQiXG8wq2X/D7HRY7YPMbnRMnIVOnGePl2jpA3IJhbtKvxCSt5IgQo/8TGyoXrM3lChX4PXw3x 3wFnHYZBUK6Q1uIA6/+hxF81BXWCtKrrxYOMHwrtTr8nujv9nx270/+a8PTFMPym3k6JK012FMWu JulhlmXCSnDrmdWaGg1UO8eu/Ve1VMa/j6vdymy3pz/L6rhbd1uMD+rPsu/Yrft4TrbofIP8jScm jx+fLuSK3dncXPfoTGHqFiGL/66kzPqSIqhX4rP4ZMclHu0U+JjEHyK6f91R/VXzORO4H/dR+F9T g1v56YLPcCGfUDO48E1TcOFtRPf3Orp/w9D9E9Tze73YaLkXwa5m7Ishr3Y/s3kCKx3wcY0t7lX9 GbocV/EgnO5Q+ZP0V4APER3fs1V+hvYZnt+bipVt0tZUfWFpzLfpx2udaGGq6sZJfP5XEj/EfGdk f1Y0XLWGTJVftQ5i/Qu+/nyjvfrLrIj/QT0SJ0DVc+FRUsfvNL4LDdPzBycB2pyEurFpiZib8skP 2SqusQcxHTNHxVVrEGcyK3d2X6eWj06GPRw8v9D2+V3FzCWJP+MM3pF4do/AIxJfiOj8y2GV/9gq M7VyfrriKt+F6ZjKd2FJy+/CC0fnL4R0/gFL59eozl8CnT9MBD5PHP8t7eCbHA+3P2cxYiNaFu/+ NaA0PVYulnIFshbcXQN5fwA7jWhhfggAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image140.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUPUgjURDH582LiYkR15jchQNRU4hyKijYKQqnpRZGrSwSIajo+nEGNJ2lpWWw ioWlYitcsXAgCFpbnhwcHBzKwR0KisY389ZHNsGPbNhkfm/+/9nZN5u9OD/ZBT4KcUdCkKK1UUGB nEH1BTHO1qgziBT51IlC8IrAYrHIKz0iziu9KFx1HT77wujIQjyionZ/A3yCIpnAUuyo6ECdqTiA LZXH1YRhLJ2dn8ytZpSGm7pD7aAjwVfsFrp6FH+LmzqKmlT0pZ5U9+g8aO0OtYPqYyVz9uzKEqD2 CqhVv32hPdyuJ8kv0L7C4+s+5Gv/Nf5hHPhA0s+GjwPEg4aHanRe1798fKsvXR9df0r+DJF03/D3 IPEhz6WsX/CpepMLdma9dTyz0TqxYqeXAU5f6vzPRzJ1Gt6KEncYXot481dWaT4lRsLEvTwfyk8H 1QhhacE2jmu/t8JXSdxl+J/QFWOVe/PqvZTvUh6TMd3LMzuNXp72efkENZdPXbxz6i28d1nDCb/m WGW9qu5kGP9HvZWhiXjTcLrRm7cbSvNTso2nMm7yt9Krn0MvjwLxRMUMRJXPUx6PuNNFw81WKafk j9rSzvLYL3TnIfdfH+I3Aw/fnYsFAaZv9C45E4iJZG49m7HhrHz3JOueAHfvkrPOBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image141.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUvDUBS996atJq02+AHFKTiIDoqKgyKCm0sVtN2kUD8qCkZFC9pJ3BwdxUkE cXNx0w6dxEEHJxeR/AQRXRSt7968hloFNeEl97x37snJycvdzeUByJGNO2EwuZpMIxfGM6oLtMpq WA2TuAqpQYgyg1Qul2WmBxMy00eo2VGq9MXICWfjTarqiMShDcrcBLbCJVUV1XDiAPdKJqo5MRif yS+mC2s5AAfZ1Cv5HXy0yxO70VdvoV3KmFw1q2rOYr9vdPjhc/dQPBPY6SU3t+FM5DadqVV3ZgVg x1dBqFf3fsuj20YmDwd4oIFxV4DHYow7NUbaNRn3SWi8/hAxVLW85AYdQyEOoStTwUmjWsGjhKQ1 Db5n78+eSRJ4DLxfhc4tburVeNDYRt+bLcql9yplUqedKrizq8tAlQx8PdL968aZ6D3p/i/Ofuiv 9QOhZD1TjwPcU8f4VOsdfvzPj0dzYaaOfEsK/5mUg/vyZunA2ULEx7X7Bn/dN7Uezxr4a8/nK/hC 9ks+WD+KMt7S+MWYNaudeFQyvvJPqJrv0SgwHgdL/yWW/EmyWXSuNtQJKrKRayRqTxU28jkXrmvT MIT3CegTGwf+AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image142.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTQUsbURCemd01ySY2m2ih9rTkIAqJNHrxkls9eIgHza2nSFMqdRupAZt7Dz32 3FNAeir4C4LkJBbSQ0+CCC54LbQEemkw8c28zTYbheqGt5nvzXzfm/e9t2ffTz6DfrKuBQkOiuvI gZEn9YLHkrTUSBBHphqEKDNIw+FQZpbwicwUCYPqJI14KVLK2ayK5qfS8BSGTAJH4Y6K2mp0MgAX SiYZ1KSgXG28rjT3agAuclN/STP4ycmKBdTqs/SRzmMczajIj3O/fWoNdO0nlJ4JnMqOV9t3N2oH 7mbdq74FONQqCHH1v2z79CHDxUsh/plmvBjiXorxQoiPk9H8D3s8j2TFGRfFVM6/sAwV7e54IWPO iCr8Qq2g9+Dfew8kjvwO93JqPk8w6Zl41qfO9ZgSqZ+z1fS267tAIw80nwL+O6Mk/F7Aj3RyB39y fRdzwv8SYDC/TUXxV4vxUaDfGjysP58Kj7i0EGJfnCzB5OnjA53z6Y3DF/dlY4RfTbNGI8yX5Ra8 D/FaMprP2+P5P8ZljHHlXz0w3rx1xvjfexr1AMwrc1x51VhBvbJz24N7nJlPbnpip6SxHXyVtny5 chmDNRyICWqzZV0kym019xs1D7qTPRtSdwNV4EtHbgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image143.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Sv0vDUBC+u/RHmlYMQkGcqoPooKi7f4KCbf6AVAhYaKzQgM3mP6A4O3XQUd1E wcHJxTqLW1Y3nQXju8szaAK2CQ/uu/d9777j7uX58QzkG5oRQYWjHQc5MAYIQFCX26I6FeKooA4h SgYpjmPJrOKsZNYJNbtKP7oaRTQ0Z1S0WJqGOYhZBLbCDyq6VMc1AY4Vv6o5NdhqB3tOeOApjjj4 pOFX4vMUxQWB7XR8r9/Y9g4bzZ7f3ge4Yycr6l49BxuWizdlJq+l+LXIeDnF1wXGS9I24xMwVNTt +OIuU5PUb7dCf7fXBUoqofT+/qvieYmpm1ofjdGD1qPWH9EbMvUixU/A+CrnByf0MyUdBzk/OKGf eUj09bz+3xlkndzih8GaQW6aOHaafz25iPJSEyy9LZZslKyF7tOGsqB73sEREi20wn7g+TDKujOE 9w1CbYQKBgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image144.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUsDQRB9M5cP7xLwEASxCiKigoKC2NhaKpKPyiYJHCh4RkjA5F9YW+UPpLdI YWV1qW1TWFhpOgvBc3bcBPGuiHcMzMzOe/tmdp5HT/fQb+yCyTXepEYQx2kTwFjW06yYy8bLiDGR ZojjONbMLq1oZo/JVhd4iisyeOwuibeRW8QqYgOCL/GjeAOxvlw3EGDB1hRx0uhcVHs3AXCmCj55 /PWj807uRpRh+NXLMGiXToPbUrkVNq4RjYySHTk2bex7D/Sad8R7eXtP40AaBywHaVcTKVuwXIeK 6Vqm/txMsExkmep0kDeY5iw+honLOpHfzGbQ8vuVXthsXYHTldVpPWdKjxLK8G9l51kD2prFH9rd ZmJ6mHt605fYdsxLhI1uoktK7TKpraab1YFnd8TTPVIpltNHXqOh2byImNcqvXYnCGVb/qhytO4b r4pkivwCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image145.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTzytEURTHzzlvzG88M5SsJkokwprMwkqR/Nj4UUbNZMpDZoopG1lZsVOykD+A ha3F2FhRdraTLCxZ+pFxz7nPbZ5JeK/73vnce86533O69+7m6hDkScSLFoTYeh5DNqx3VB9oktUa NULElk8NQpQZpHK5LDM92CwzfYSud4S+4qJUtBLxmLLa/fXQAmUOAltxUVnnapTUYs5SMa5PFEZT +aWpwlpa+YioV9IR/LTKjt2oszfSI64H2Ioray7Get/o+EP77qNoJrCnsk46lxhLbyQmVp3UCsC2 zoIQVP/+cJL2Yuzc4/IMPjQwzxs+ijJ3Gj6LMHcYXgwyz4peznfrUyXBctYxO2SoMkOS+lFn0JpL f9ZM0oEno33BOvFzUC98rx5/rV5nIjfTtOWv5ZhNU9VQg5d367zcJl3JGw5HvOvPQS8fBJjHTQ8u sXI9SVvAnKnqCf67Jy8+ndmuPhGkXnuy4CyuLgP91IleqWzYKM/aXs7UM3cZTknnBgzfhyo5SX0W 86Crp/SLnup6dmrY9dTwiE/rCbu3Jiw3Sw6Pu4cNAaELvovXSNQ6Wcjl0w5cf6/ZEr9PhNH+vA4E AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image146.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4IKDAysAJYl30ZgQxmG8xMjAwMYiCZVmBmJMJxGIBYiZGRrAII9P/ ///BInqMEmARQyZGqGpuJpg+HiYF1gcCQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtRuIFwA5t4HGcEPV8DD4 JpZkhFQWpDIwKDCCVP5mkvh3AeySCSALmIBQILgyNyk/h4EJZL8uUJQDSBtx3WPSZQUpiWYgTh8j 2P0fkPRv4wQpjYXqP/CXgYC9EP2MUP1FzKe5QUo/QfU/+MdAkv2KjCngoNNeCuGfYGHhAWldygDj J4LN14Wav+Afae57wBTABVJqC+e/YwfxbeB8S2aIvCia+SBRFqD5IZm5qcUKfqnlCkH5uYl5DAyL sfvkAVMgP8gnKRUwvi4fyIwKuPwLsM/S4Hw+TlT5HWwgfgmcP58VVT6YBcQPgPMvMqLKuzKA+G4Y PmEg4BPMMLsEdrkmnD+PF8TXgPMN2VHlXdhQ5cuYUOWdGCHyXNAUzwXOFWCHQeNVgIEdzNsDCsIz jExMSsGVxSWpuQxn0EObGawOAHvCZKDKAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image147.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB/gAAANwAQMAAAARLyDjAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJzt3b+v7Da+GHDSXJgOYBy5 NILZ0UuVdpMm8/AOrhYIkLRpU2X/guA8vOYEubHkuLgIEMBdqofn/An5C7Lyc+EmyU2ZIsjScOEi hWW48Gx23igiJVH8Kf6cH+defWHfc86MKPEzpEiK0kgAbLHFFltsscUWW2yxxRZbbLHFFltsscUW W2yxxRZbbLHFXcSfAfDJryC6dTZuFk8AHB7Qm1tnIyF2AHyMwNdNXOrn4b89fhOZ+h5i8O8w/KaJ S/0IQPdY4OZV1jwFRgsAOXy8i0u8HxAF+qb5VWRqSIYK0HwWt/E80VL/PtJfNLQGf9GWcakBarsd ahP9nw474Yfw8yYuNRkK4fi4A11MYtwMNRijSD9u8OdkD1P9j0k7YUcL4XkHjjGJUQu71xiSOD9q CtjuAcngpzthXOpnMBTC0w5G+SEZPjwMulh/CduapPqHjT+/KoaVRaV+BUrcPhVxfkD9RfsU6W8f c/iLYSQxjCMi/fth5wFPOK7+A1I0XdVF+w+I+vuo1DxwA7vnB0iqqNQP4HHAR/sfAIn2w64rmj34 rm+iks+B2qESPsTuhA/gGcP+TWT9714NjV/3VLdRqZ9IMdS/rxP9sEXNsKLIQhg+uAT/8zNqh033 JCp13T4MQ8h0f9HEV8Lic1LCHqNzVOrDE2pwtL9sqD+1/sN23Anj9v+h43wcqgCO85ddir9qxvJv o1LPAYcxFPXXTUxq9O3gf4r1F22Kvx7GLjvwbR819lzi+TUdgT7FfYywBwn+ctj3MPjLSMFn4DD4 36b66U74EOsH5xR/NfRfBfirPm702A/+1+n+qsPxfngahsBPuIhrhKqh/KL9w653AE/gx1R/2Sb4 0XE4BHrCZVzqvt0NI+hIP36T0/9TXCM0+MnQ/ldx/u8H/2Osv8jkpzvhA/g5bjXFCRBIIv3wu8F/ iPXvUR5/PeyE0f6HHT2Ii/Tjz1P8r4YDIPCE+v4Uk3qJvqE7YaR/v0/3/xIneIZk8ONUP/yBZSLS /5r6G/z7KH8Ju2HTsO+jes8nwPy/t/r9JgbgN4P/Odb/7PKjlbq9A0+DH/2hjzmEhx14pv5fWzft t1Y8+n+J83cF9Ze9NTVe8T+CZ+r/Kqr8UQsO1E9n0c1h9OMn9QU4+WMaITj0nYP/1yv+lb3zCF5R f1M0EZvGDfU/l0PbbQljxShVZgHJ4I9sRmGL2sG/W/Gv1MIO7If+nx4CBUXZ0n8LQP2vdyt+Ykqs +ofD19EfUwlxA8nQ/tMKZFvC5P8d+xcR6n9VhPqrlv77EOevVf+BNkLPkTvhkHPqfxzWYlvC4J/a BNTQ4UP1AML8aKzXHwLw6YE2IIn+I3ik/i+iJuHKoRITRJ5T/PtAP1726wOtvmH7v9bMsUr4HLwT jvHI/F0X5YcAfLwDnyb4h82/tvqRyY9UP2T+18E74RgHVv87svirH+Wt4v5brWkU+sQ9/S9s08Xi 2tM2NM2PW+r/LHQnnOLToS0joBX8tbJV3L9d85e0EMM2LRxrP9DqG+hXcjNsm/pDC0EIQv+z+YfB 7Vu5Y4V9I/RBQy/+nOJHwX4iv4DZTviY4D/STMz+ope3OvSrb+WOBfat7O/smzaOHWR/E+o3vEiv Q4n3P9NMhPjPkn9ogML8leQHoX7DkvvwnVCIAxuKjr9/Wur+XvX3gh81sLVu2igAtTJQtfmxqf83 DscKELgTIrEROdBGbPJXfagfgMa6aaNAG8HYjn9K0xFNYfKv74QAaUcG0kEdnYSfx79Gvzw3PPgr tQ+ybLgwHlXUyos5/FDwV43ytu6vRdKn4KP18tf8v/f0GwWgJvLfNn/t76cH0zwT2kC41qphr+2Y QX5tDGLIEw2jH6q5SfcjAJedEGsHwj7+oPqf5Nd6cFv75++XMlFofm1qAOmH+/7lj3P708tfykSp zsbRAlOzYPPX1/C38gtB/tLgf2L/zZmolPwygpyg0CeLJn/f/8HHr6QO9CsvBNX/yjDL8cR23wB/ qU8Wjfv/UFW+9PErqS/k/8GQWu08abymc8k8E0P2iLLBJP+P8f7aNCfl7e99/TswjEHtfqyWoMk/ 1v/B/4Xqf6ukLvz9/Q8+fsv+j7z9e9r9z5mAmr/o1bMbZa/tRoJf2gLq3+T2q68l+4tmGAAv/j9p /q8Uf3Wu1EKY/WcgD27RCef2q02vpf77+1FTAMGvXglQ9IXir0/a9R6LX55gx9Qvpa5y+5PLH7Gv kEyZGI65lFa3OKszqfVR88/tn+ovTuqA/cZ+or9GryMQ/K1ygFme1Jn0ukMvzj9lwnSVH2pp7osp L32rHJ7WJ3XSvCYwxX+Cvv5vxQWng+4iux8SulNwPy1wMTT/cASmHYTNfvUEG/NL+1yI//Mkv/Tp 1WOLbbzKsyNLJvDZ4Jf3CET9Sjsy+c9Gv9RZhPilBSe4t/+Eff3siH/KRHlWjxGG4qtu5AfigtOY 4wJ+NuOz+AunvwV2P3b462h/z9coRQa/kAkvf6P1o4Jfyl9x5Bmfov8x0j+NIy7g/0zIxFB9sY9f 6VsFv4QrOvWYu397gsro8Qr+ol/xn4RMVJp/aOpLycT8Si7W/FJ9gv03R7X3tPvFlLNfHdUk+8fi mPo/5m+ldxvFFOovZX/L/hdjxS8sOPvVEWyyH33Llhj/8PDT8qxi/eha/uKEPP34jZCJYcdGLv8J qGMEfz/298NEP/T0F1jIBB3YefjVVmj046x+1MOr+Pf08J/720v7mzg/nOZl8vsf6fRPNr98hYXB D+L8uB/HHHH+csX/TKf/Av3qZZ2LH2p+qf9jXakyAe7pr9iKS09/KfmrFX9HL2Gx+lmBaX71KHzx A82PNH8tDwCtfmDwazM4XuW/4oeE5V7wV63wNitT3a8M4db80iiGHcVUvn7hXGyEXxhmTX5t3gKw C6lVPxEzd1aTjWUqr8jmL9P8QkkE+ztx71nx00uw4JfjIIh+GwTIw/0Qf5nXf07yE08/vZAaffXm x/EvupjkLzR/ZffThPn8p0C/vJfK/p+sfnohNT1NM25T85eavw7w1/n859Lll9okxd9Z/b8C4BPU n+pxm5q/uqZfap4V/7FI8bfsD5Ofbao7jd9/x7r/lNdPO84kP1Hy7udv2OjR6idHq7/L66eL2P1E zNQJVMu6uF8VZPG33ZofaH51RYF+5ZS4vDjPVKBfPm4tiDh6mP2GEyosaUMEf6n5pY3W2ishfpqN It6vlyD3Y9Uv7D2Dn/7h9LP2r9D80jWBrJKa/fSdYt1Ps2HzQ+nAQPMfwaq/zOBn5Y8d/gbY/HQb on88T5TFXx7pSMTfX4b4C+6nC8j+Fnj72Q4n++liYpZT/dqZV9FPhJfV8md5g5Yv+dFbwIxZoQsY /MuaJpPSDY1+9hkb/ELqi/qlcaviZ39Y/ZCM4x+2j0mH+yzzlWYK8gvLhvnLsPq/5mf7ptWP2n7a Criwn/7u7S/C/GK++f7ParPLj5sfp62AG5Y/kgSFya/facrlLyY/zcS1/SjMP89SToI8/nLys97T Wv8v48ejX3iFLYLsfuEN1Y8z+C3938cIfAv4wvn8Y0GL7ZLpMGzFv5RXSVCcvxL8+lc5lEx4+dla iZR68jOE5q/z+KHTL6We/GOv4Kj/YD7/Z/CrprEOseZkCeaHFn91NX8rbDrOT4CylwT4kcVf3sJP y58dqHn68ZzqCn6Q4NcEQX5L+wdy+oUc2vzy0YPNf5zWxbb1Xvg7pQUz+O31v5a+llMo/uLy+/94 4UwhnXalHsk/ZrUREwt+8Y1hE+NpRtZ/uMu/l/xq+eNc+/9YAsp9VJi/zOAnkmDMLzsqsJY/v/l8 Pr8wCjXU6dEvr8niL7P79TtNhvhXxj9j/Wfbl087szcj/VWYvzT6ITsqmPxFkn/lbkz34K+MfsT8 1eTXBBb/sKZy9I8TeMyvp1YywQ7VIvxP7DWDn72e5h/Lf7roXi//pf37UfEXi7++nl/cx6ZLNnKU fz/5V9r/b+3+3ukf63+sX6j/8AL+xsvfFDY/vI6fvXMJf+vlB2b/UfDbx3+rfrHdHHNQmOo/y3yS XxxW5fKfQ8tfuuyIpRD36XEjyM/PXgnxyz0YG4lgduXf7JfHXSC3n2VMOu2smoz+5ynDQB49CjNQ PJMsc8sGgOgn4qLM39BMi3719H+YX/v0lEz0QrbHl3P4hVf6OXPaptniYrOi+NtAf2Pya6mVTFzE j3W/lA8/f8P2Gl2wjH+Mfvbt7WS/aBr98gWAV/ADD7+QevKj/g9DBzjkycsPbX7huNzpF97J5Ke7 i9Uv1n9hQ9z/JsCPsviFZdmKkv20G8nh1762p2biTv10xev+Glj9n79gPxibfLefHSG8HH+l++mi VYsV/0h2+tkdCu7WjzR/qfvpkKhukclPnP5y7CFS/IWgivNPXwrX/cKFuVPnUOh+mrX+En6Q5C90 //im7kcefmTz06zBKD/t/yc/MvjZSeRQv3jaeV6bYorzY5sf5fDDBP+4/4+bT/KLy07HOR5+nORn txS7Q/90IJ3mr5z7P8zgH+t/Xj/M7G99/NMq3h1/zf3dPfjrC/lPtOUUW/A79U8m6WJbf//Z6j/T XIrDiuv6xy9B6/7x12XCBqb5TxZ/cQ0/dvkLLXslSfI3qv9o8Vf5/OPlZtR/urEf39h/VvzmGypf 0D/BE/1NFv95vfyLF+zH74e/tPmL/s26H+X0jzz5FMaT0V9Y/dLoQfCDNX+x4j8L/rPmx7O/VVN7 +qvFP2HEr4Qofv5Oafc3qv+PZn/r6e/z+DuLv9T8pcE/vrTUlSrA/5PgH7fP/CTRX4T5SaR/3P+b BP93Kf4zNvnR9fxPAirO/7XgL/llj57+k9EPdX+jpr4ff99w/5gurx++YD89Hln1d3fhn97R/Uuj bvX3on+8DFrwHwP8OIP/yF+uA/zT3MVycof7+WYnPw7zl04/Gv3sdNHf2f1HNbHFv8zC9H7+ZyHV cm847ufLTjlAvv7K0w8Wf3ky+E+j3z78k/3LDhvhLzP6y2T/kfmPYeV/MX8Z4e+T/B3zd9fwT2tf 9p55jJzkh8H+/vp+1v5NWSuj/G2dz99e3f8s+OPKX/CPFzxewh/f/vGU3C+tK93fLH48Xsi++LGH v+H+Y3L5CxcsTFlfrkvkfmld6X4g+M91uL+dz5CVXXL5C2chpqHbsk+b/eL+r/uXuQKbH2X0k2Q/ XPHji/ixr7+8qL+6Sz8Q/NX9+9GKv5r9/BXV32r+s+ivw/2Vv7++tL+e/STQD63+neav7tffr/gJ 958qzY9i/GOa2r//s/oLzV9k93fcP97qy99frfpzlD/W/NjDP+/lV/BXRn+j+F3lb23/0KX9p5z+ LtXPJ6yQ7j9m8APNf/T1iwnz+9vJ31zYLzFEPz3hU675W6DEPqN/OnV3Q3/l8jdACWf5Dx+Z9/gn 1i8e/6z6pxUvx9OKvxz9R81/zuF31v+L+4HVX4n+k+Y/2fzu+u/vv1T95/VuxV8k+Fujf7oGavjX w48v4Qc38Zeyv2r8xz8v1N+wIeDsL6x+z/JfTtjMluv6uwj/0eqvvcpf8vOt+Pot7Z+3v5T8JKvf r/6/FH+rZnz3DvrRZfz65KHiry7jLy/p963/vYf/QuVfZPQ3QIk1PxH9rWHy8B3wj/W/PKJb+tf7 vyv4seg/2vy+/f/1/V1i/V/8NWGn70LLn43/5nGP7uczIheq/8THf7K3f1n88MX7/+e77pdOnOj+ o8nfviR/t+pXH52n+k/W8gf34Idu/zHZ33F/KfrrVrlmXQ58V/5zgp+Y/VUe/3zeR76Voqcf+fr7 JsGPZ38R7Z8XLDT/PIaQb8R5D/7T5B+/RBrnn/7gZ1n4ec8QP182sx95+mG0fzYl+hvVP7cVGfwN UGLPhm2jv0r0z9rc/nnZDH4t46K/tPgLxf/pb+/VXzj80lYnP+T+wuKvFH9NtNVcxz//YvVjT/+y I0T59YHQdfzz6hx+mM0/nhrS/Ppu5PLPSasp5zDGD0U/r4S6fx69rPnnNlX0Y6PfUP5mPx/T8IEy n7nr58zydVj9MMJfhfvnVYntH9L8tcWvtSOSn3fYvJ4a/cs+IPqBr39+FU9HKmH++bc4v1YBovx8 LZK/nl+d38ZmP3+brd7sH7+7bPLPFWDPtmP0l8xf6/t/32vjqDj//Cr1852GHz3MQGjxN5L/ZPKf 2HcX1/1saps9HgmfPvqr/sfeJ6TDt2j/vBz1124/kv1nq5+1/x3zDztPwT6FXdH/s0IkjDkpvbh3 6O9FfwfKM+x/H0S4pp831rJ//liMfj5Y5cMefP4LKRNjChwncPl/7Koz3fnpxA+R5z9qXpy+/or/ IvunBQ8ATNf2fgi/67/1FcT7v+GPyhn3f8yuGRjngJf2/0R/TA1f5eGfK8Wan8g5nl6NINj93ad9 +6mw/y/tHxLaPw//0epX+eNNiGY/G/Z8+OhDaKYVBsWZ7vp858ENbe+KEza2/4L/LPSkvAffj1Ux zC9NXpkLwTPs/r/5pz2An3wEhP1/af+Oon+8ut/kpy3/kft70T9X0f10aYvd3+h+tfWL89e8EFj7 N699rplwpf1n/lb0I5MfBfiP4xb1/V/3f6bxV/2nju72n7Dl5PZvzs4zELq9+YNAK+Mf6p//iPPP +eB++oF4+l8b/F/0tL5AhljaP70hlPwzQfaT+SNd98+V0OQnLj8/guftH91q7ef/yOAX2Xr7b/HP f0j138NPmfVvL+1HNr8hWP8X7T8IbB8/OgqVMMa/hNuvt/8ARfs5mR50/mlOLY//Yv1Hk7+4hB87 /No8lcHfAjy/GOUXN73iX8qffhNw6bh3Kf4yix/x9Xn6keT/wOQ/28t/0Anfunpc/GwqJsi/A2rI 418//xJmPy92s3+uhD7+QvM/3a1/PlbgldXinyvh5O8Ff5nkpwMw5lfGv0uWLf7A+r9kQvLPy/KP k/sLyT9nwu0/rfqx1X+6tF+c/6hC/fMe7Pb3sx9n8vO+Wvav1H8+uTuvgw534Pw29Wud5kX9/OBi 8vdfWv1NsB/r/vmt5UQQ9c8rzOIvQvz8LMvsf5vRr5+nuoR/HjDPfroNpPmxp793+TvB/0rly/Mf 3M8/p0v4+3m5yU9PLcLI+g/D/Ob2j7dgvn6+XAY/tPin8u/Aavu35m+9/aHlz0c4hxi/XP/Bup/p Gmv/BwT/eO2fyc8T38rPK5je/oHa5Gc3/0Czn1RG//Fm/nm5RD9c98Pb+wujn7d/nv7K4kfrfuD0 fwDD/I9ADYcf636S29/H+y3lL43/T4L/2ezn2ZszrPmFCyE7//6vF9IsG9D8JMDPJ8C4v9X9Yv9X nAX/E1BD9s+DCz6nOVuw2S+X/1FOs1wRImzA5G9D/POmR/90Pmil/kt+8/VP/Pj4Ov65Eq76G4uf z72s+fvA8s/kP/n55z9C/LzgAvyXK388v/0s4nz9xO0Hkn+6tY3JD1b8ZPKj/P75j1T/Kd7/sOqn lb+b/PjK/jLBfzT5i5Xyr+zlH+7Xvwjh4dcumgz0V6L/dK9+PgFfiP5DoB8Y/KXJX/vu/0VOv/5F SO7nHVChlP9yRhqrfr6acL/3/j/5Gz+/4foHyT9n2Nd/EP0oo99e/nNq7mcbakU/eNf8x2UGA82r mv1sY8N43ebHZ+HkoX4BQAb/nFr3V0b//Db3Nxfxl6MfnbFe6lfym8t/uf5j8oPxUMne/gt+PvW+ X/VXzfQV2OGTXfKezT+/bfbPWbSUv+IvRn9D0xXG8hf9PKbyH8/dTP72Wv45gcM/z/TJfuH4h6ZA o7+l6ZCz/q/6u5v452UN5d+Z/MumV/xELP+T3T/l92J+dUyv13/euq74+SsGP7s44jJ+1rPo1zyL YfQvZTr3nbKfh6+fb8Dgn7a45te/tqD4S9Vf35d/Xl2cH+tfW3H508ofvXx/m8ePnH604q+9/UDw 00S96Ee3K3+3H3v4eXMqPBKJnf9Y/LXs5+XfAX9/xf3tffjn+r+oxYZM8lcWPwH+/uIqfnFtsr/n mZlRox+G+6s0P8nV/82mRS08JCXZj6z+Mqef6KmFTADh5kL1uKjwJd/Zv8z/XNpfaP7lS69CZPQv mZoaLP1BKJcp/8LoJ0DxA1MNXvUfE/1CvzRt4Nr+7sX4+bJZ/UfRbwovP/3D8KU3IdL9/B0f/9LU 2P1s/z9l8bNNhvvhih/H+JeM8k15+vUZ6ylM/qPJX31FzGuYMhFY/nY/0P3je0J3cln/yeQX8mMI o1+YMZzeW9YBA/yTL8VvzbvJf5b90Nff8PV0Yr6Zaczwko8g/1lNoviXtFn8SvlPO+SvbKsYMyEe lBVX9i+1Wx3/TX572Xn4sWHYqIbZL4x/xgxH+l313+RnL+LJXxFgiTV/LZX/atypH83+lfavtPqr eyn/gPpPMvjn9q9M9Qv7/4i5vL9L8rMr/ui5YNEfX/+FeZkRE+Jf9lkcUP/vyi/VS/YKN7n9NV8W JZd//bL9vZrkuv61E788E+v+aWeO808HPl7+o+zv3f2f2284bFbj3v2NLeMGP76Fv7idn29n8qNL +McMC36xUTmIR4ZJ/jLJP97xAV7HL2TpAMSHC9j82MNfdCl+9hxVdiCX6D/OmeEZJuIPcN/+mvvr SP9pzgzP8LiRpR12+3t1WR8/zukv6FXB3n646h8zrJXpGPn8WcsfB/lxoF8gXMwP7sY/bsSv/Md3 3jP/suxYM2CO/f9+/UD1L6IRrvsLm79y+mthY3Jcyz+uQ/CLWXL62a+lj/9o9IsfthwX8SMPv1gl /fyVj/9s8hvuez/HJf2V7l/yfZ/+VvafQYB/yZ7dv+QjyM9WJPqXPBv9PffTc77911fxL9MEPv6g /V/zC/MZkr9I9LMlI/3LYl7+dkkt+8dGQvAD3S9kyVj+TU6/3/xPqH/ZrOIfDxJEf+3wC4KcfsT8 pwuVv1CFZf+YIdFfOfzLWrP62Raj/L2Q7fH9JH+Z7Ldm/Kp+sR8K8Rfefmj2i5Ntchj9JJNfWHOE f3ll8i8b8PbXtOm8jr/U/YtA91cuv9DqBvj7hjas3F/SWlSt+oVSQib/+Q79hb+/dfmFjgiPNeX+ /djhrwP8Qjsz+zvJjy/iLx1+lNH/XYIfrV/4zDMh+qGHv3D4i4x+/Xk1PJx+x4XfPBNSm/Sy/RVJ 9dfsX90v5OOK/jLQXyaXv82vmcY4SFf0+viFNyX/0PLTAyvux0F+1LOWopjLn36P2N+/rOfyfgEk +6tmOoIX/I76L6b+43nc3DJQz+mX2nRhrZfzw2PjLH/hr8lP8viFQ/wxw2K1FX15/UDwjysM9UeV vzCOHOXiCH7McBHiF7Ya4m9NfvsMRr7yF8aR4++JfqF90P1CphV/x+o/kU6KrAicfuDrF9rRy/h7 0S+sWvFPRzDZ/HUWP9vKhfziVGr1Uw/i/SXzl7fwC5lgKzL4RZGwaml2v/o5yd/fg59tT/KzZaWB mrBqyV8n+bHR7zf/G+jHLr+wuskvrk74XS3/JtWv7v/R/mUl4xGx2Keha/qFuqSEj9+z/i9ZGscC 4tHOeEQs1ulL+Xvdb3jsOQ+3v/L1C3+yJkzyj/2f4IdpfqF0JT+7ZoluP5tfGtjawuUHWvmL73q2 f2I+V/zjKsT09tMf1/WLc15irlP9wnaKsQWX/Svh4S9a92pUP9249BVHVgXFOU/k8hMhByewfC+U BpT84nYK1lrTBx/G+KHJ7xNYyt5IiPUXWvmzthK/W357/cda+bMvgLzTfrjup+++0/5S90v7ClD9 wrGQ5Efsk4n300/vDv2N6l/WLfthop+muoG/zucngHUYUf7xGFOa//KLcD+Q/H0u//Ramn/tglFz KH7WhUk3DGVzwcKEsHQtiNtP5NW5/Chy/DOWULF2wbA5pJvwTATpvCk7IpL9hP/q5xdWJ/kNT7VE seU/+duI8pf8rBOS/HTFKX7UX8PPouhJqp+dRpT89A/xmj/Jj9b94Or+1PpPV6r7pePQEH+t+MH9 lT92+6Gnn3mqVT90+M8rX/mWIpu/CPYvGVT87Pc0/9pXnqXI5i/zlb/Bf3zX/eIJPTYIeQf8Yg5K zV9K9V9KrPtPqn8ZPWLD9VnJ/pUZM2MofuYRJ8TZiDDRL65O9Bf352eH85IWH5XvvInDo4PSeYb5 y/vzs4Mb2X+SviELpJNBRj8RXmL7v/iC6K/MfqK9agqTH5TfRfilXFC77D8rE8KSH8uVp1O/slgG +uEN/FJ9M/qx1V/IlSfZv/qVRykeKpO/j/ATafvtkOFWXEDzl3b/SfXjy/nrTH65vnn4V8r/rPqR of37ZF7zu+mX8o/6k7w6UH8xJ7mI337BmDmMfmmBVb/SeQz9z7dSCQzjQyQXSf3N4jf0dN4zGFfz D3+VZ/WVKQ6V4u/6H3S/tMH6+8UvbXne/p35aYNVSWsV3j/Uiv8n3S/vIqD+mftNZ7fXvvImRS4/ lJonOtMV5Jc7z/5nt79f9/v24JfyE/kOx6NfIgg79EGpPINf2/9fmL9TBoT02EduqIUG/SDvwsby L8P8P3n6C9NN8SP8SvM8UFU/Ue4/LnTomv+X/kfF3/eX8huWi/DjJL9a//teXVb1V+v++o9X9hdO fydewElD9EuJM/jLW/vP9JhVjLoDSkYD/fKHVzj8viPYbH45he6vOvUytGWBSs6En3/eoMXvKShz +ZXqqftPakYD/URKvLTbxtvzeguqTH65b6edvzIBYfDzJEn+IslfX8aPdf+5VPwV/1v1vw3xlyY/ vrZfaZ6xKcNKRpfPQ8lE/6W6uxtXx1djzM+1/Z3yt49/TqM21lpzd/Xy97jkXdme7m+lV1b8MMKP cvmNy3mePF2iVPwDSTGt++V3dK6WI8FvEiBvv7Gky4v4lSwVcxsH1XdQ/3dqp77iNwqqJH9wVE6/ fh8BvPiVTIT5DdN/QDnWtkc2fyv97eMBlPBLAAAdsElEQVRHi5+o72iPalX90OH3Dd/PybUaRQu1 vd0w0qq4v5XfGD4Z9SX59IIY/Cm6UWFfb1BoOLVBMLXTvJVRE6OVLyxpgd2LrMRDUmoe2hx84eFH 8y/P6hvqDrEWd+HXOgwcQjgof788f9GkpH75/rRMbP6bbXrzZ4nNnxKb/2ab3vxZYvOnxOa/2aY3 f5bY/Cmx+W+26c2fJTZ/Smz+m21682eJzZ8Sm/9mm978WWLzp8Tmv9mmN3+W2PwpsflvtumPk1Jn ysQN/Znihn7kXuTycUP/XcTmf7/jffd/cOsMbLHFFltsscUWW2yxxRZbbLHFFltsscUWW2yxxRau oKczPr11Jm4YBXjpJ+Vgm3JSag9euh+1Kf7H6f+bxm74n8QmpjU43k9vSLGPTp0paAGQ2MRp/m5a Q2KgJuUCI3pLERKbmJYe3Qfigm42wyntND8BCX7aetE2MCL+/AzIA9hl8NO7gkT7EQH6nWG8Y/Cj JP9jBv8DSPE3ILYRfqibA2xwpL/qvyC4ec7gpzthdDPC/LuopMzfRvvRFw1qugx+WnsZIzx+OKLm AJ7i/EVPOkhKSKJSvxr8sCW39uPmMdrfEjKkjfQ/Uv83yf6PPwPPqPkw0t+fC7CHXaS/of7Xkf4D ejP4m1T/vqf+h0j/6WEPCthG+kE3+I+R/iP6kt6uP9Vf9k2H2n20fwcwivQ/MH8X6SfobwD4LHn8 U/7pawLJY+Qg7Ej9RWT7/wh+bkFFov1/DcDrdP/nX7ege470E+p/iPQ/g18aUDaRo0fmf073Q+rv 4uo/Ig+v6U2kk/wp5Z/u38PvBj+J9DcPTwAeI/1P4Jfh8weR/nbww1MG/zctqNu4+o+bItW/j/f/ bwD/T7L/Nfx2GEs2Kf4uxV/H7v+0/NH/SD7+f4I/0kqY4ifx+z8A/zZ6/y/+GhS42b+KSs0jyY+o H8eX/w9g6ALR38YkhrTrGYZtj6l+8CPdCVP8z5HHv0/oWwC/I/htzLYRebUbjoHy+F9F+4f2vzhE +98M7U6Hi5htY/LZbjgGaA456n8d2f6h5tUT2O/BMerm1l3xpsHNU4J/GLZl8f8S3f4fnsDjMI6P 8cNj8UXzAGL9/WkHOth1qX70FqDv2+LLJiJx0RyfhmMAQOL85RfNHjwXcf5qOOoiw8gt1Y+/HKox eYi6NXJJ/V0R6e/PQ/MFHvdR/qJq96AFvwt+BrISXVEM1TjW//nxCZJY/9uOTp7tdlH+/XTqJ9EP u7IYxlCx/r57Qi3+JsqPqf834ONd8GMsaOzGOWuY7K/w8EFG+nf90H7QWago/zx5HvwYE7bp8bwF ahP9fV8M3ffzqyj/I/UD+M0XoQ/ioTH7X8f66SMVcJPmR/3QfD2DQ5z/mY6fhpV8YXq4jSswGA/9 jrF++ukVQTdh1wO9HZqvJ3A4lG1E6qdx8hy/ifSPJw9T/Hv1kUaBQYdg9KfybFfPeBpPfRXGh7u5 YvIjEvVwl8m/S/VPZ5CfY/20E3pI8jfBj/Gi8dGw99Afif6hD8Et7QZS/I+F6eGGrkjz87Uk++n5 R0hS/M/qM/O84sPh/9/SX+7AP3SjMV340zgIOUT5edyBH38e/Cw5Gr8b70zzyQ39RVTB8Zj92sO9 guKG/vCHAEpBd8J2+HFDv/ZcvcBNZ3k0WKqfxCdGvg8BNqdWHmAaGWl+9bl6QZHmz3EBIEj110mN ELuELDry3NPG+0mUxkjzR14ANUUeP06rhJ+lbPsd8CddhX0f/qRu5MX7E65CpvEO+aNutRh3AnSK m/p/M/3k/qgvFLxc/3zpNs/E+17+UfFy/XNs/pTUL9+flomX79/KPyX15r/Zpjd/lnjf/Vv7l5J6 899s03fnD76S4GX6oThh9O74vQ9/kc1fkchNx0Wqv5IyAb2nwZG4pOAv+tCTIbf1142YCW8/7sU5 f8Ff9qEnA16kfyhmYQcQ/FUfOpX8Iv0DU1hU8Nd96Kmk+/L/yi/Z4BdOWwv+vg89n33b+T/V73kn iKGYhTNGix/2feippJv6D5F+ymz5X4sfvTh/K2YChfgJ/2vx4xfnJ2ImcIh/6ecWf9F3oVcDvkQ/ 7I/I4if4vfB3SOjnF3/VtyhwAPgS/XjY+YV+XvQ38L3wt0MXyP9c/D31hw0Ab+ufDtcC/SXzN/Of 3A9ppQi8oP1l+tmuPv+p+MMGwGn+qC9uLKH6j37+qpeueuR+dh1NHTYAiPwC/BSp/nLceqCfjvGL pZ0T/B1rA0OygJOuYA6ebpEjwY+XAQD3F9f218HTLXIcCsJ+zuNfX/+ZDvV5O8f9rE0ogvxF8ISB lJHg6RY5FL93+R+ntm6MFH8ZPGEgBD3cTLpyL7b86Ydu8LNjHxx0OXgVfMAkBD3cTLlyN9I/DnGX dn7xn/m7vlGn+Cv5ODQ84vxjCS8DgNk/NQlBVbKWZhICI4N/LKuw/X/cw5cOcPZPXULIALDoU3Zh +uEldQCKv/Dzl2zoj7P5Y3fhofl7m9YAKv4yzD9vefYXY10M8Zd9+Iwpj8H/priZH2r+6YtQIf6q /+n76AZw8GOc9P2pQzHmNc4/19vZX4/+KiBHVf/dd9EN4JADnPb9sTh/NcJ5B7j42Y8iyP81iW7C hxp4E/9UwSurv/HOwLAOEv39Mdy3eKqMkZHoJ+PfO/l1FODvk/1hw20lIv1jfgvNPx6LBPjpZCEJ nTHlgekNcIuUAZDq7/z84xb5AGjyw372e+eI+UNnTHngM8AhW9ND9RMfP5y2iBX/nJMgPwEkbMAs RHFbP8rhbyEJnTHlUVI/SPLjBP9c32c/b4n8c4SGrp+AKtJfMX/KV6APKMrfjL/M5ab6/XOEmb+M 9Ndneheku/HzcV/tPSdFPzICikj/UP9uWv4zON5fJvtTy38cyk7+Ksw/V/jJz8+I+bdndCSd6i8T ZkAPaMzz5K+9/Gjxj8lG/3I85L8/T/7IIWwWf0N/Bvnx7JyHXrN/Zof6QwbMQtBxE/UnTADk9ONr +2nneVP/fApo9s/DWP8c0Y8s2o9v5C9mP7L5vSf06AoS/A1ATdIBcJp/bvFmP+EZ893+7G99E4hB N4Nv4K948U5zL6N/ufAL+fvJ6Ce+CcSg/qH8Y3sPGgco+1svP9/hatFf8loc4G8T/OXo99+aHgcg +72ehLb4K9G/THt65wiNfnhD/3gBbJifT1eUkp/vFt45wqM/cghLm9l0P9t0tL+hP8abZiyzGNfy n27tn671nPx8HBrgbxL81XHyNzGpWch+2Af6keCHor/12zzrKEmsvx79IOH2e7If+fmX6cpp5pL5 heuBvHNUTP4q6hCG+0lMahaPs5/96+tvl19ZxqP95eSPO4TL4D+k+lmbx/ylMIt9JT+5ffmzPm/y Cy975ogduhB63YHf8nLcg5+19MxfiS97ntAop8cn39A/XgAZ6x9PAe/HX4UlPD0v3j8WOvOL56F9 J0C5P+YQHtJtU39c78FC8Z99/FDy05yzRwiLV/H45qhK8zejP2ECUPGffO6nKo7uRjX1l2Kd980R O5FMQiYMhMjkZ4lD/GJmMfdXMX6255KQA2YhIE2U7mdVL9Y/3r2X+muxFbqSv8nv/9CdRvRD7pcu 4vGdALy5/9Op6eF+j5Dm2xh7P38Qc+Dr+EGyH6jl75NCzCy7dmfPdgTh1av48ewvvKebDZHs75m/ SvQ3fgnEYDWX+n23Zl9LmF9cijWAe/Ue6MgvRyObbjpmCJff71eRpN0NTn6p+Q/3x0yA5PHjND9r APfTNz94eO7P42J007fzI9HvV/8lPy34B6X5992f787vtSJ5cF/19KChVK7C9ZsAyeT33NsseRjL nG3fzy/nlcqpX056DX/J/UlP0BgLjm0/xl8wf6VcwngNP5uGpv6UCeD5w2Pb9/MrfVXftw9AvYTf L0d48UcM4XL6Q9o/xV/37V73y8tYYtweXTRmCuMCfq9pO83f6zd98ZsAXPwxQ/gb+dWT1eM3mJQ9 56X5x/3f61GMXn6/58m9UL+8NXbLK3V/93uo5Qv1N/ILt/KzbTJ/1NML+WqaORO+fuWFWr4ZGPBe k+iPmABm22T+qEeozjFeAEIzEekvDd/g9OvPxu3RTUdMAMMc/k/noReZ8uOe//Py+00AJvmzlP9O 9WNnEsMgUX9ojOeRVK7yj54AjPHru6p+0sjvkDTJjxe///Wmaij+9rr+WvC3PgmkTeT31/n8PuU5 XT1DwJ346R7l9hu6KpO/cW98uuyRgEg//Zf54yeAIvyGL6uZ/K1744If3tDPK6Gf3/Dlnmh/M286 Ygg7VvrRHz0BtJvLk4Csfq/ylPzBXXgufxnq13Ma6ceiP7gLf+/9LAXzw5fvD58ArC7gb/L5iXvj U7PNlgwfwtb5/Wef+2kaZIaLpnwOyYskf38bv6lmG/w+h2RVPj8JTT3FTpyEwH7+Rnst1i+cegqf ABrNzB8/AbSbT4DRld3SH34Nh+iPngC4rX8sc7rp8CEsyubnJ6E2f0a/x/7cp/lb9oPlJvYGIhF+ 08lmg99nQlfyh04ATfm4ut+UUYPfpz2bjnnIuNrWncCQj6v7TbA4/zySoJsO95eiP/YGGor/eFU/ Ev3BXwGX/bETIJK/uK4fi/7gCSDZHzsAlvzlTf2BXdjUwKb7Ab8Isbq2f/xJ2L9J/ugJEOZvQX6/ xzVZij/wAKAW/dFXgDE/AQF+U1dj8HsckpaSP3QCRPJHHwBH+A31NIc/8ACY32uxGf8iQal53NJf yf6wLpzfa7AZt0aCUvO4pX+eSCfjesO6cNUfeQZY9pOr+uc8k3G9Yf5C8kffQfKGfiT7y7AmLKOf nQCk/9Nn4eXzE8eKFH/gAYDqj7wHCPXTYmeZoDlw+k1TbaYvzTqn5DQ/cW1ajHnEl8HPvgFL//fy m4op0j8tQdi/OGwAmNN/BP5+43FKpJ+Mv4wLBvrn5nLyx94DLNifr/z57cLGBQNvgj03eJM/9gDo guXv6pF5g0+mFQf5e9kf2HrwuKDf1SPxKkvGH0FDGP5pTf7Ym2Df0M8fk0eUv31C98fNgDP/dBMW NhGQze+cAOYf0JTzoAEgVvwR1w+wGP1o8gO333ikbfK7piSXu8VOkqABoO6PGwCOftxQP/TzG16M 8SPVH9SE84cezP7Ah07OQf24f8XKH/n4jedpMvlbx7aF4Ddb4v64AcBuzgnx9XuXv6NACr7Hcj9x bFsI/uiVxd/4p17icn7XlOTCjfHzC+5nfxk6fz5GsN9YrCa/a0qyVP04pAnn37e6tt94qXGMf6mw kz/kuclQ8xdxA4DRf7wPv38TvtxsafYH1Z4lRD/28psKKcIvPLZsLriAJny51yBq580l+DvmZ7u2 02/ajNlP1taz3Cxe8DeOjfOoNX9I7RGC+qebUI9Fey1/ofsr/w6gXm61Pf+S4m8v4HdMAAp3y3ya fgZ0gL3ujxsABJe/8TSN8aZ567c0qEx+3yZcuNkS9wc+dXoKyU9pLr9RZfavaoRvzPJd2bsJM/nj BgDB5R/gX9UI35idyx95DwCExmPu/0LnD6cI97eGF83+NY14v5yn5TXHxucQWoqM/ipz/V/zi3V9 9vsPAEqDH3l/emJ8TP+Z+v/1BmsKYxtt9K9OAImlJfgbjxzIlYf7YfxjtKfxn4/f3KuH+2uTv/Rs AI1+EO+vL+Nfq4+10FoH+8V77fH2X7kDW0iUIf7W8Gq4vzf5C88xnHizpcUf/RTVML/pVaN/7bEs hdhYcb/no5yHxZZ6sviLqAaQRnm+hH/timbpdmHcj/ye5Y7FxRZ//IOwA/zmQjX6Vw6AofTQdu4H vVcDYPdHXgQz+r2uQA3yW9eHkvzSzYYW/9AARvqx/0PYzLO6of5Kgi7+wutJ6HZ/5EUwmD2E0s9v 3ITRv1KfKqmvXvzYxy/vPIJfvQehd4wPYfXym6/SM9803t4f11JTtfi9GkAkfUiSP7IBRP5+86De 7LceAEOZufiBjx/b/IV2FzrPgMzvdf4tyG9rjtb8zl24kJcR/EC/DZVnePst11mG+ZFyuzDBX7g/ gELuJER/neh3L2i5SCXYLzVUgh87/cMS8p2m25DUlhj9HmmD/Lav9KrZFPzIWYWxcq+tPH4y+H2+ sRfmN69QMwp+2jOS1RwUK3665qghUNUBv4ewh/nN3bHL/0uzkgFa/FI+RT9Q3/QNb7/lIl2L39ig QO1mqaK/cOwATn/gEOgj9i/zj1Vnff7P0keY/eYLOqCWSdVPVjJQq1Vc8of3gGz+k/mnqr3ut1yj ZPabKwta9WNHEfbqCEn2O5sPNSb/0dNvuUbN7DcfAFXaPir6tc5RCYe/DG0BJv/5qn6ljZb80HAz VTGtWsGh9Ke+czni2n66f6/6WRHaDgIqPbHu70tLalOM/qGnItMVxBn9ps6yNBSQrx+xG+0q78l+ 1n6EHASN/oL5WbJ1v2XnMj80ynSwUBl2UNlvqiFjYNM78v4/fkaNMTvGWPyFl988vLI8NE6TQsOd slW/8SNiYfQr5T/ejNqcHVNM/r4h02ht1W+7Rt/i1/YWL39pqQBj9W/VV5UXqjh/SyoPv+07Wr5+ JtDKVvHDVb/6qlL+093YvbvB0T+0faS/gF+pLtBYgqofcP+fLdvloSZW/dNGfLvB3ZSm8/LXFr/l oXlmf6MupvoPcxnySlDMei1tNv93U4VZ9dtG1xZ/KT4RfQqiL6b6OTfKD/5ljP/0/bS1NT8M9AuX qeAQP7b4TSTdPz2QI8x//mWqq2t+6yUWFj82+PXs6v65tqh+U+ebxQ+Wkln3W1Zq8QvL45VKmdsP wv01L5mcfhjrn8CK39ij5fFXnn7L7Jrtoaman5iWMvhxkv+f/Ouv/uJPjSVPcuyXDUxbXlk42F8o fnOZGPzqoc5//Rd/f7nQRwqTPyAC/eY82P1K/+ft949E/zRyW2bO1/2WNzweGrwSt/RP5Y/4zrbq t7UpL94PvfzWiErE4w78y0XYUZQXX/7voN/vlojcT6af9+T/9X92J7b7vQZA/Mg9qfwvtP/73NX2 vv1eldDu9ziZa/d7nQnazb/cpd/nipTWtmmva0nd5e9zVajd71MJV/ytM/GK36cCuP0+a7H7fVKv +N0V4PJ+n8sCbG8MlbBxpk7y4w4C8A/ffNmbwrlpH79HFV7xe1Rh1f8BBL9F/X+vl0NgaNS5w51z D79HBbD2/6VaCX/7f8/DscbvvQX34HdXgNmP/rmeh/O8mqgI9/+/t//l3/2ro+/VwO7xr+iHX/4Y LEjyH6ds/Vz/Jfg3/+lvwQf/0cM0lYnXGSDV/0n1da3lYpoZjiOs+L89Fl/9N/CBNXPx3+gB4v1V 1PjHy0kyvwj3/6l/Xf7y1Uk8AxIRif5Gey2MzYOwxKL/D/1P3T/4fhg82gtvykSSP/qxdiDZfy52 H38A/r39nJdnJhJKMNHf6q8pxubvffKRcz2J/iY+ccJjXYHZHxNJNdjnmnJ7VCmJcZOSeonYL1Wx SCuEVymJc0XSHlw0ubIRHr8CHg+zdkdK9U+cGPLagrV4HvL4X2dYx2pA+yd8YP+tRrHmT5uX5HlI iI+nWyysBLT3cs/uzdu/tTHse9dqQMrW9s7OenEUD+tZJQAeAXC1vo872zuoSSy7KVoAfudYpGpt 7+yFKUZLrNwocA8gcaR+3tveQcT54YGG8cCyEw4fmjqjRJaTA7awzxEOldDVgDxYzmzT1O7TO529 i+mc+aZrHzeA7P7O7f+jtREaRiGu0zt7ZF09blyjGEjsS3TOyjNQJ+18W9MhL7iVF3rWrjHVM2Hd 0VALXeOHR/vHi1pXBwqJvfZ0qsSwyKwtfr+8oixzAPZNjIFae0NLnDX4AKyfEGpd1/Kv+Z/co4/n WbufV/Oktdd7ZzeKG3sbT1yVZ93vajzX/M/uL0I8zrbHeSd8pJ2OFA/A2sROgVf6OOIcgxzsLQRs 1cxoS6z47V0jj/3cOz3NO+FO6zQLdw+24u9c3f+aH3TPjsSwtft3rg+Plu20jOBXO80CuDKx5n92 jsHW/E+uxhOt+Av3kevDbBv9mPqJuhpnD7bmf3SOwZ7t+7/75CNu7H7sSkz907a5f6+11/hzZyZW /DtX5RlyYPeXjXPTK+VPXJsGxWzjfqyNJ+A3rWstK353JshK/arUzKix5nd+eMPuM9sW/xt1GfiD az37Fb9zDALX/J85Eq/6nR8eLdtpmW72G65xdM7h7Vb89kPDOQtkpf57+O39q8eVC3CywXb2G+Z7 nJlY9TeuLBD7+Nf9EDG8MjjprOtdYrItfqh1GivzM1Os+Z2VcBjBENt7aK6e1ljxQ2Jd77LMfNjH /PT6fqRVRv0TUWO3UgjOswdrIzic4kctcSRebJD7sZYIeZS/vZP/rnVlYcVfuI68Br91cIobj3tJ cT89VqZ+fdDkfjL7ih8l+VemRqZY8TvHrbBv5+vTpmE0Hf9plMI5gl/zf946Eq/5X9mbhilW/Hvt SE4J1JOH+frvFf8+xe8ePK4ewa50jdP6G6v/0XXcivr2leZ/1tb3mOIvnXOQa/6j89AD2Y+Qnz2m /w+TbfF3mv/ZuZqdfU9beWsO+wzm0Ca5jp4gsX1CUJ/J0uNZ9UOiVZrOeSZ1BfnafQ7isNKDOace 7JdnDl2a0w9nG2zZL3Q0rSVyz2CV9jlOfTpNC/t9l4Y8Of3WUw9e/nn2AI4TrczfyMug1jmNjK1z nMMH4/Tbz+Bh98kT+/gSNq6Lc9jsCRkX7thO/sHQZKilPXwezkkY6zB9WFmC/8P5/lSXisX2NH3Q O+2MU+n+ggq0HiEO1cvpx8SxwOViaHm6Tzrag8yX2jwP/n9ExD5r5/EFHesIEbLLEO42Bnn350d6 DFjyeTDQ/kUntkg+/pcaQ+/6u+pIS2+epvrN4K+ib6T90uKT4f/qqx8b+dXPSm0O7B2OqlAPsl+V l79s537iVfFFI79y2L9P/kftIPuwe5/8h83fyK88v+f+p/fKf1T9kLxXfqL5212O6yZfSpC9csQL 29chd9B86UEeldKG7ZP7wpF3J8hBOUKFbee+cOTdic2vzD8O9f998re/0cr/d5/eJitbbLHFFlts scUWW2yxxRZbbLHFFltsscW7GOTWGUgO52Vua+H8jvz9R9IpQ/dXbNYCpSTOFbf0NympM0XSnZ7e d7/7Ri1r4bw+PW+Ybyr1/vjN0vfIb9zcy/f79uBmv/teM2uRdJO5TH7fHuzu/M7vp/iFr98sTfMn 3WQvl7/xW87Q3eKevD9+Q+De415Ta3EX/jY+ad+lNULOWyysRaajpwR//3OTVv5JFxzptyyIigTB MbX9i79RJfxf77cfn3L5E/ZgkpS6Jgn+wnTLjqhw3mvAGvTwNcXfJfirvsnkj+9Ghu4v4dOjT9V0 3WHPHgd8D/5jgh+3zjs1rMQBZfGjPqEbxfS+OW106nbt/jnOyOVvEvzkIcUPdiDhCwd56n/Rt86v uduzQPSvzfvHw+BPuNN/kcX/ADzulmwLehPCeD+9T02Cv8zi3yX56Y0k2tjUj8PRT7z/gzrL+P85 xV8m+k8p459jFv9Tin+X5KdP+Unwd1n8v7mlv03w9yTT8e8N/Qnjfzr0zuKHif7447/HoeONPv6H R5jFX/c38x+S/CTP+C/Rj9r4xw3R+z/Hz/+RLOM/SJ9yleDHTfzsaaK/yHH8z+7/leAvEmaPaf1P 8O9XHgHkHan+h0S/8yZ51uhPefwowV8O/Vf89R+0/Y8//1kfASbRqeeg5R9/EQYeyi/+CLZMaXro M9IxiU49B2yLFP9/6BL89BmB8TW4JDme9AfbMmH+Aw6dZ/wMDk6ZeqGRw99VKd1o0ggepJ7By/GQ vT5pGrlu0s5gpfk97vPvjPrnJn4Gl8Yt/SmJp6i+BzgpE/E9OEi9giXT3VrSzuDd8AqmpMekLpHm T2rBb3XyVIq0K1hJyqbTnlWbdPHEEkn+tMbzPvwpidP24LT7bWV6QmtSM5p2DXZaC57Jn3AOMrUG J206retZIqkZTbtj3l34k0ZwaU9avuHgcYmLP+jZHmn+Nk8mkkawaZH0nOJcl//f8Dton6QkzvX1 n5f6HbxMX3/L1Yy81IDNrXOwxRZbbLHFFltsscUWW2yxxRZbbLHFFltsscUWW3jH/wfaiXb1SY60 7wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image148.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTzytEURQ+97w3w3szzORHSRYvC6EhrJSEvR8xz0oKmaI8I6YYOzsbZS0LGyWK hewsrGQxYmcjvT9ByobMuOe8+56ZUTL3dd8737nfOee75937dH97ADzmYlYIDLImbUGGlkD5gkZe DclpIFm6nCgEewQWCgX2dIsm9vSiUOwI+nFRtEJzsTpptYVj0AwFCoK4xDfSupbTigE8yzQRxYnC 2Hxmyc6upQAsQcxPbMo/spJ9KoDyiSezzkJ6BZDqd0lvtfz2mS/YyRpm4H9xgvW/FsWf6kSd5WZ8 oKeURiv4lWhXDbiLEwZZ9dKaNhu52lEefqqBLqvZy05qwxpPbVpTaWd+FWDHy4KqrlB1XXyopaBE gBM1hDsCPBQl3K4w4LZBuJd10nourElrZdkJIrr10gwjmpfB0+r+W6vfI1SZ7vQLk4J6FO7XdoSn xev5zRf82fPyva9rJ5zvTcWXKPvjn/l6QB+oJupxgFuqCJ+rfEf5yvS4OBoi6uCvTokKO2WJPd6Z HShLhj1cfl5ExeflrIau2GLGx5d8PjLB+kGE8JbC75ptFCtx8Uor5R9iMd/FYSA8Bqa6lSbfXD4s qq9xqGJ0TUJyArE1md3IpBzIlXdDY943vZaM9W4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image149.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCenbu8LjEGUQhWh4X4IIFY2QixNxYmFiIWEU8NGOMjYFJY+A+sxSIg aeztUgQLEYmQzkKR/APFNpi4M/eIFwuTO46bb2a+2W9ndl+eH66An2RY90CArON1QYbyIQAQJjjq kV8AyVLlh0KwR2C322VPXETZk0BhZQfR5oVQ9yTDY9Ka9o7CJHSJBBGJ69KqEQoDvMkyQSsnBKls cT9TPjIAdEGZbYx2mqzkkhZA+UbS5fx24QCQ1o9Jr1/+F7R3nGMNmzAYT7D+z1/8W5VSt3jnbax0 oMcHVfIzubxxqq8aZ/paIZ89BLixFZiVhFWphfcjRIo7uBMkPOvgJ43wjIMzAXd8z++Ox1V3fFkx 46bS1sBK+/e8qFwIIiWsntW/4Z9eu3d6ojS9lPpl8V1KBui5LnJeOi7zVRM/qpqPqFWwscH1Y1b9 Smc4fS1c8VDq0p+ZiiE71cLzECndKdl4g2dacuLjPNNdB7/yDIu9M+Fz598p7vg1uuNJIJwCzbob Gt8fHrHVjQj4GNVIWEMgTqXLp0UjD43+biic9wOsTN1o9AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image150.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUgjQRTH37zdRHcTdfED5KrFQhQ8MWJhI3gWNqKgplPBiIETspfDrGhUrC2t bS6NpWJjoVhYiaDiaXPNKVtaHgd3hWJy897OrkkOxGyYzfvNvI//vpn5cX2+C/zMW3YEDLImxwQZ 2gDKF7TxakQOA8nS5UAheEZgqVTimV7RzjMJFMo7hkFcHO3IvNUsrc5oE3yAEgWBJflMWqdy2BJ+ yjQx5ROH8ZT7OZn/mgawBXk+Y3vxOyvZoQIof9Z03lnIZgCp/kc5Wy//+80HnGUNM/C+OMH6f5XF 3+vkOsfNeEJfKT0dEFSir2rFbVwxyGqR1obZxtUKRXitBrqsllxy0jl7Ir1qT2Wd1BeAYz8LqrpC 1fXwtomCekLubSTuDvlTA3GXYoEFgzjBOmn9b1STVmbJCSNSemUGV/Mz+Fq9d2sNeoQq04V+Z1JQ n+IR3IwT9yse1L4Jn/09OHuBN/eguhfL2iXn/63iK5S+sYeBPtAX68l1L+TROuIDla9QrE2PhxsR ch36r3Oixs7Z4pC/LBkq24r6XH1+RM3nZ7+RrtyiG/ARnxc3XD+JEa8p/qOtG+VKPHzUKv1vsNzf w2EgHgdT3VKTbzIfHtVXC+qYTknIlUDsmM7n3LQDV9Xd0NjvH6BH00N+BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image151.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTz0sCURCeN/vD360EgXhaOkQRSnnqEkh3g9JbBBoaBW1KGuq1/oGu1SE7+F94 8BQdjKJLl5A9dekSXQwk7c3bdWvtkO3y2Plm5pv3vZl9T3c3FyCerKYr4CNrI8PIkHoMAGFGRBW+ fEiWzBcyJjwMh8Oh8MRZRHiWkdnZARzxgqgrWW2aW3OqBlEYEgnCHLe51eJL1wCeeZmAnROEVK6y l6mXCgA6o8w+RgYPQskZbYD8Dafrxk7xAJD2j3Gvl38T/i5mhYYtmIzHhP63H3xTptRtcfI+Ngbw zQeZ8zP7RqGsrxeq+mbRyB0C3I8UWJWYXcnE7hSR4g6OhggvOPglQHjewSW/O37qc8fzsjtelay4 pdScWOn4mdew5SVSwsYr0jWzsNXD9if80Xv3yY8k1UOp7zbfpWyCGejsSqXfZ7Fp4Vs5Keo1YYQv VcIxu35j8D99Jp4olLr6a8bsn50z8TxESvO1ET4OUo2aE18SM951cE/MtOLgD487/1Vyxx/RHU8C 4RT47bviF/dJjNzuRhg8ArVIWIchzqbr5UrBgM54NySR9wUbgMdYBAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image152.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VVz0tUQRyfH29a9xfu6q68tHJXIozQ1Ao8qNghOpRBpQWlsYorCr4M3Mq1i12i DmVH69IWBBLSHxBBnjpZRkRBXZYuSV1MIkTLbb4z86Y3m4m+5bHz+THfme98v7P74dXL+0g8+WSO IT+MTo5jGNAnFCELxYXK+OsnMLL4SzAWDCaFQkEw9dgWTCPByh0k7rwQybF8soyP9mwrRZWoAJNQ hONZPprhby6J0HFuDSpPCHX0ZgY7s5fSCDVgcK4Se+2N2MldWIDwT+R01ukbGUYE1q/jbAn/bgq0 0VUfWM6jzc3DYv+LnvnXAmDtEYexQuRO4alB7kqQVYwk6Q8LRuXERxPMdSeK3ES5S7lHuqdpipmR pumg0r7hF0xy7gi4jwHJLZD9EcktkENRyY3RvpDkLtA7IXPNAc5IrYW9DplrtrD3SutGdWHJuSPg bldI7gqN24qjh20zfj9npNbMrttm/GZ2y52H8rYbP6+57mRc1Ce3hv7WB1m8Pp1DTno0cSJ9NXFq xOm9iNBuGZmqSmFVqXbak4RJ9RpnqwHv1fjILsC1Gs/vMPXPVaa+FDN1FvPqKXIuArhRdAboM2F+ RdDwkKNnFPxmhDK/jCBzzW86V7crqYr0iFSJvTYpXMsmo4AbtN5W7tWnaIvPxEHqPaspepSY+DKW WN6a2d9ow1tTXIu3NL0drEsa34xKHPk38w1uoZvvBH4o4j3WeNkGvE/n/8DQa9mK0OvcWllVpV49 Zf0KA36q9pNb21p+7XSxAqytGrcGTTxPJS7uarzFSrfT5Wr46ewfc/E70cVjWp/cCXhA4zOiqzMa n600/V1xES+jb0nM9I+Xef1d1kHR5Z1av+E3/U6JGf8TA9yh8TEk9eKex1u83xPYiXp3krIOhCVe J/LcepHn/nPGU/Se6P4vGj8Tu/uq8U+Rw3cUUP9IAfGvJa6t6qAI8gn0HA53DhNSczo7mkk7fCdF 2VDh+wNZ01DKagcAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image153.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwEFNgZeAEsQp9GUEM5idMQIJBFCzLCsScTCAWCxAzMTKCRRiZ/v// DxbRY5QAixgyMUJVczPB9PEwKbA6iAkBWWps/AxSDP9BmhgEgPwDQNYeEE+MgeEO0BhuqBoeBt/E koyQyoJUBgYFRpDK30wS/y6AXTIBZAETEAoEV+Ym5ecwMIHs1wWKcgBpI657TK6MICXRDMTpYwS7 /wOS/qPMIKWx4MD4xQRxKQgoMcBsAvlKhKmDKYsDxBIGsgo4ibONCWobI9y2AAFyXMsE139BCOJa iH4tEu2/yzSJC6S0mkj96PbfZeIXBimtBaeT30wL/jEg9DOwAPWHZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMDRi d8kDptmiIE06cH4I2GeacH66IIivAedv4kGVP8qNLM/ANJUDxDcExyNI/jkrM5CVk5kL1+HJjGpC DBPEBIhfHhDtF/RQOcFyihOkyQDKt2NaBQ4lIyjfgnk5P8RtkFA/8JeBpFgrYj4MNv8TVD9KqBMR aw+YknlBSnURYcsC4ttCzXvwjzT3MLCEsYOULoXzzdlA/HUYIclIYkgqMK4A+zQEbnIeK4SPnt4Y SU5v5SKgIiqlBMa/DU5fJXD5Q+CcWQHnp/GB+L5wviUPqnoFbmT1X5nzOZBd/oDpAhOq+u2MqOa7 MoD4Lgxc0FKQC1xSghMfNF4EGNjBvD0gh59hZGJSCq4sLknNZTiDHnrMYHUALWptzN4FAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image154.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQEDrAxMAJYn30YwQxmO2ZGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MBJgUhISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDI2gXEDwQZGKqA6rmhangY fBNLMkIqC1IZGBrAKn8zSfy7AHbJBJAFTEAoEFyZm5Sfw8AEsl8XKMoBpI249jG6MoKURBOpjxHs /g9I+o8yg5TGEm0vRD8jXP8Mdsrsl+CizH5OPsrs7xSA2C8K1r/gHwNCPwMLUH9IZm5qsYJfarlC UH5uYh4DwyrsLjnAOFsQpEkPzucFm6wJ5yvwg/gacP4cTlT59Ryo8p7MqPIxTBB5iEsfEO1SdD8r MfrwgjQZQfnuTHxgviGUL8F0mw0ijx4mjCSHyRSwn0vg/GpwbFXA+ee5QXxfOF+ZE1U9Fweq+hpW VPUXmFDVb2dEVe/KAOK7QFMHSuwSkToOMG4Dp05dOD+ZBcS3ZeCC5l0ucP4GRwHUDgEGdjBvD6hE OMPIxKQUXFlckprLcAY9jJjB6gB9OjAFlAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image155.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VTS0sCURQ+54zPUWioBAkiEYpcJNSmFrULWkQtUkKoQAOhQDNQKGlT/6Bd0SLc tPcHFLhqEQbtchn0B1pGoXbPmYepUUIzXOZ8537fPa+5z4/3VyBPTU8T+tmqbiIoQ3tHABeEZNet lp/YcqlFiOJBarfb4oljWDyzhBY7QLYuSGmq6cPKmvIMwRi0WQQGx1TWnVqnOsC44gcsThDWMqW9 ZPkwC5AW5ieFW0+SyTkHIPUaiXJ+t5AD4vgzyutT3zn9GieRKVsD6lDyf/umv9GYujNwXFOPjj7l /V/8ht+Mz8P4ILNT/ETBjshdHaUTzLnZGqEMXrptdqSHTRZ7X3FMdhMb7u6Tmvhi7a3CvMf02Zb4 9JDUUmlBpxZwqVqS+/lsMbKePYpsFPKZA4Az82StpysVXNBZFHfwtlQZc3DBx3jawTGte3+RzP3e TPCPTOz+as5JrxKp5OAHmdexg1MexssOrlI3/wJNvtHfkx/m29+JFRdTl/r0+Ov/0cl/AlhfBN26 LbrcKBmJdaYBXkG3fAfrSBRNlIulbB7qvTlpwvsCnldAVQYEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image156.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VWUUhTURg+5+zeu+1uc5u6ttnUacNSmahQiRFJJT2tB7eXEKuNu0hxLXWQI3zt pR4C3yRsJEFR2Es+ZWE99JJCYCBFkRAEBkEFvVS67jn3ej3/Fri1jW3nu9/3nfP///3P2V1beTmD 2CsX6jMjKx19n8J0YHosql/Iw1h1iKyEjgT1QzBmVzDJ5/PsSgf2sStdBOtqG9n22UmfOReqVkct khPVoTw1IZeKl9TRffVzPoTQhqR6dI0dReKZi7Hs5aQaF6bK38S39ZpFcpMuQNS3K5pNJdKjiND1 w+pVi/rbLSdwwkklg6g0H2bxf+P8n9xUOqT723ZdV/Nj3R/HOSuVXi3RX7h+HDdVU+kUKjVvuH4C zwYqy7+xsbL8X9VWlv9QYyX528RVeyX528SYk8+/d7O89WVxnvD57+YvXF8Wbzm1/Olm/EW0nUJf zWh7RbqrasmCcKyWjmrUUb+ntGxJUbUGm/6nWsTwv9+nVcvD/LkttONHguqPDaeSE8HTySvBgXQq fgmhe/+OxCEGQtTUYeBzbOZWA483U3zAwIcCkO/xQ17wQd7r5fk2YYT1aRerM+Wfu03qaHQ4ZTjW quAMXxxwhQ8WyH8UIf9AgPwzE88r+E4Dzyt4oR7yf3yQ3/JA/oIb8lkX5JdskF+VIZ+WIN+vx6/d y/WS72VhV6SFR0Fq6tZxUhwLarXW8E9pmmXSaej326F+w8brF7ElAPFylYYLuw6X3XWfWVdlDLzC 9sOkgU+w0yhi4IUA/WNTMtv4oR/6p33Qf90L+fE9PN8inWRdGDP4s1VQ3++A8z2RYTxRCep7Rajv FiDvN0E+ivn5FNzawOsV7Krn9Qp+Vwf1Wj47+jMeqJ+sgfqvLqh/44T6WQfUn7JBfYcM9REL1D9l +Q0U9TAus4cjpjEPf2fC0nE3jxfxjKBF4io++Uo4eR1iO6t0eKczWGXbDdzHKnXUwHNWqPebof4I 4vUKbglC/MLP+xXc4+X9Cn7LnjvWDHzNDvUHzdp8Wr5Lm6isf4rb4g1Wzx+6f73MeoWlw6yT7hq4 msU7X1R/XFI8DnFkL9wZbgvstE4fxHOihmX9KVVmT7LscNRjcCEzQ4v0iFjGhDRHsxOZZAotF+Zk Yrq/s721GH4LAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image157.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwPSAkYkTxAqOZWQAMpgfA9lMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08QJMXMAkBWWps/AxSDP9BmhgEgPwDQNZZIE4Aql0L1MgNVcPD4JtY khFSWZDKwBAAdsFvpgX/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHgNDF8glukB5DiBtxOXAeJcR pFgTzv/AAOJrYJjISMBERrAfPyCZnALWUwLne4NNrmAQxHQrE8hk3xAF14qSokQgD+pGiImMUBN0 GLPAJqgxcEHDgAscTmDPgsPqN5MAAzuYtwcUsmcYmZiUgiuLS1JzGc6gu5IZrA4AEndmetwBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image158.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwPKAkZETxAqIZmQAMpiVGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw/TA8YFLEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkHUWiBOARqwFauSGquFh 8E0syQipLEgFugbsgt9MC/5B3DmBEewKJgaBkMzc1GIFv9RyhaD83MQ8BoYLIJfoAuU5gLQRlwPj PWaQYk04/wMDiK8BthvZRLBHgSYGV+Ym5ecwMEHMYQT77AOSecJg80ow9DNg1c8A1c8I168MDh1t DB8xEvARpktSGCEugfG9wT6rYBDE4jKQyb4hCq4VJUWJuNymzZgFNkGNgQsaB1zgeAIHNtS/Agzs YN4eUMyeYWRiUgquLC5JzWU4g+5KZrA6APryfbJcAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image159.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUMU8UURCemb3l7vZOb++URGx8oSAagYAU0GhsKCzOAs7CWJAzXCIJCwY2gfsH lNZWNlYmJPQUFIZgctYmxsSXqLWGhEYi55t5e4/dAyPs5u3O92a+783Me7ufPu6/BrlUTflQZKv6 CNnwnpB5wKB4fTOKxFbODEKUGaRutysz43hDZiYJk+gS9XhlUr6q1Yw1MlCBm9BlEoQG7xlr1wxd BfhiZEpJTBnqzfhFo/2yZfJCTuo3WQZfw7LiGFr167RFn/NsXTOWLnC+x/TmxMa+QsmZIGwsRa11 9bi1oeZWo+YKwHerglAw73uBpq0qB486/KPC+M4pLjO+7fBOKet/H6T9SH6B8aQ0lf3PfM9Yy0uR Ywx5WYWfaBVsDfrCNZB05Jer5SA3XWTShPTsmPb+pJTI3OF8O3q+ugzU64HlU8Jf8yaEf5jwM908 h9+/viZ1lUPvOqyl0vuJnj65XD6Q+zDAoW8dfucz3j7TKbxkpxQOSqUNp/wtl8Yz3pRobkL/ucL/ nqtsDZoWQ/4kFuMefnqFNWLnf1i2K/XwTCnrvxWk/Ufe13w6U02zwHjuzJ7hBfdsqJJdr04WV885 A1x5vaFmN+O15r92rUMLUtGIww8Ci4PkOw/kXyDHO8k6hLygXW5VB4mG59vrcSuCTn/WnsT9BYdS hbzABAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image160.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUvDUBS99zb9SgKmQqE4BZGiQkXdHZ20UtpuorRi8ANjxQZsJ3+B4Ci69A90 7+DQyamCmzgI/QndC43v3aSpaR1q4JF73j3nvnPzbj7f356BH1MHwqSMNgsIIoh0EIAgzdmoWEmS kSIWIfIOkuu6vLOBGd7ZIvTZGo11OgGZ+qKIsrEFWAJXisAQuCuitlh9DaAthJrP0SFfdc7LzRsL oMDMIWVGH+zkUR4gKoJRatontSsgeX5O7CbEe1s9Rj0pKYdz6pD9D37pHzRJPeLOh9QawUQPitCX L2yrbh5Yd2axZlevAV7GDrxK6FeqYIorrQV4RZV4NcDFaDhvKeH8N4bzA/DynrP+3M6me+zgWUKK tmZ6xH/3+MQ9OQG+56/fCPB6XOJ8gL+UML8bCfNPMZzfAy9vzN7GHLdZwXRMUnMBbvGE7kDqj3qy 83zZ3G04t9XJXIU73sdLdpQF1Z9WlSeaL8F3aUCc0av8B3pItFxq1h3Lht60ywjzfgAJn+rchgMA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image161.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTz0sCURDHZ56/V8stCMRDiAcpQsHugZdOZlR6CPqBRoJJZqSR3vsDOgdB58JL pw4dOnUy6BB0rGuX8CgI2pvZ9dWqgS08dj4z33k7M2/f2/PTJfCT0EGAh6z1FSTD1kaQrhmOOuTy CLLscglE9qDo9XrsiWGAPXGBptor+nk+ASKhT0sr4vRDEHqUBLrkR2k1iCQ0ZKLX1PgglasWMvXj PMAaKzsi0H3hSi7oA3JH0NP10l75EAR9Pyq9bvle1Hbx00eSrTHzkOtv/cov+km6w513xHUXfvLB LvMzB6V8JbSaPwttlEu5I4BgvwJjJzR3yuIN7xRT/DVJPK8YmecUFzzW+LnTGn+1WeMtMOJGpR9j VzrY8z1u8sziQz3jv3s+5Z6qircniGuKY17ilOK206p/d1j1+2iNJ8GI68OnM8bpZjGskTSq+M5F vKD41k68pHhWGHF9eDIj/8LBeVy5rfV7bAZPjaifJp3KhJZr1ZPcXx0kscgTiIBm3haNbxQfulml Di6mB7qDTRQinK5XqvkSNAertLHuG7b5BkYGBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image162.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPS8EURS9986M/Y7xlYgoJgohQZBINBqikazEmqh3xQbJDmI3sfsPlGqVRqPQ ahQqIVlKGsV2EgVCtkDsevfOmKy1gjd5M/e8d+6Zc9/H9cXpLkhLxiwDQhzNLSAHWhnVCzpk1lA9 RBzpqhOijCBVq1UZGcJOGRkh9NgR+syLkmUkY60q6m1qhi6ochKYCp+o6Fh1KwZwo2QiHicK8VRu xS5spAEsZFOv5GZw65E/DqKr3k7bdBfgqE1Fj0H2+0Z7FZe7g+KZwLRXnXTWmk1vWYl1J7UGcO6q IATVdzRcossokwc8DNQRZDwii8Lzy4amosyq42d0a8zo93FGqh/28TMy7gPXU+nPnkgqfPS9nekz oVrlSXoJMx6F+mrx12pdZfI9HshGLeU+8Zgo5735svYQYGz7/GlgnPhWE/6zJgv7QrXKoN/rtXhc G0PXiSl/OnmvWT1SjzlfcBbXM0CNK9vUpkT/ycv/svoN8uv9gX7VxNR9Hx8ZjA89vb3K//yU6FZO ywS0NMjnlYvb1nQ+t5n6yVGRbNmbXgh79yQsd0mOk+fKhICgY97UIhL1zBeyubQDxXpXmvA+AGcC guwABAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image163.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDYBC+u9S2aQsGqRA6lQ6ig2K7Owg6KqWtiyK0YkDBWKEBzb/o4OSU3yEi nZwqCg5dM7m46FxovPeSRm0d2oSX3HPvcx/P5QbPT3cgj683CXVldQ8Q2NBuEYBgWW4X+OikrAQf QhQPUhAE4tlAUzxlwoidpXFcjprk60tsrSQXoQCBCgKDcY+tez4elyswPxtxcrDXcs4a7pUFUBXm kMzRq3TSVQWIX6Pu2iftCyBVf529af5WMo/4klSUoxnjUPr//BVf1RX1WJQPyRvBTzwkOL5xblud 4r51Xay17dYlgDfuIMyEUaYevqVV0FqM31MKr8Y4r/29P5Xpbcb4A0N+2Ik/cyeTmkqYl5lUpjTh 3JoORZMT423RdBPjr4TCOzHeBYVrUxpwTg0mlTGsZEz/l3/3YbLzgUx7CzLRlmVkE2WYUU4DUoIe 1O72kahUdzuOZUN/sidNeN8tYn8pPgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image164.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42TO0sDQRDHZ2bzTozBB4hVfCBJ4bOxEq6wEx8kkRTigUJAwaiYoKb0G4iVWKVV i3SpLKysVBRBW0tLO8GA5+7c5byNiLnj7ua389j/7O2+3N2cAV9GHHwYVtZSDkEaIkXyBb3s9csn TMryyYcQeQTJsiweGcM+HpkkdKKj1MyLEfiMeJe0RgKd0A+WSoKE5Gtp1RTFAWpC5jgxMZhfK2/k KrsFgFelBT7JzlDXIM84inb1HnpD4VdWt7RWQiqqQX1fDxx7rOSQvBPZSnF9ZwvIzkUIye9UZFkk oypkBdrLI5773ZNf7VChq66WRripxero5ZrVL/ipCT5ZM7dZLJSSC4WDZGanuLYNcNRUZVcnp3pe DHP1tMvTMcUph00c0PwmfkS9/rx4Cur5Q8wTLl8E9Hp6vInnmt+gBnn9Bj2i7W/tFP/ptHUd8+KS Oyu7fMKdHLqcjCiedZXtM2dcf9rvZRNTDtvKXttW1voP6rioKakJCni5jqjxKaXR5sTvNWljR5m4 rK2EicGglw0aJ53nQPHer/n+2vl6fwbdh1TojMvPwuaIcxojfGJ58zpzJCDIdKXO+C0SDWYrpXKh CLetPQmO+wZq1laQZgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image165.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMUvDUBC+u6StTQoWtbQ4hQ5SB0W7Ozo4KNj2B1glUMFYoYXa0X9Qwckp4Obk D3DoIA5SwUGwOLmL4KxgfHfvNUPrUF94yX3v3X333eVeHu8vQVboejam2ertIijDukD1gpzcJtRO E1u22oQoJ0hRFMnJKhbkZJ3QeLs0isuQZ4funLKWkrOwCBEHQVbhvrKu1d5zAR4sFWN8MrBdbzdq 3RMf4Ia1wBfpCF5FybiCmn2BGvRhszWvrNcke31T+KN9e0opkHqy1W6w3zwC0rEIM+pbdvp05bDi doyTacadGG+Rvs8J71vMK71QvLXDwG95O37HqzSD+jHAmc5AovIzzlSw8pJpzeAyDhOMy4Y5nJoZ DTNJZ1hjPqWaBwfNluF+ts4N96iKnMV4Ocbv3BcoTVSF/6yqRHeSKYirXBeO04mqcOqqNNMTFhKa aaR5ExhXIDvZrz/+8LjSPg2lBxvgmClzZBKl3YYzCylBtzy7AyQqVrutth/AYFyjJX6/CIepUj4D AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image166.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB/gAAAPnAQMAAAARTAYYAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJzt3c+P7DaeGHCVa+CagzFy kj34MGtOgADJLR7kYmCNJwNBklsC5C8wsIcccogXufhgWDLeAp3DIL255RDA+2fksNnRQwfoHAIY AXLcwOr0wcdRrw9Dxxwx/CmRFEnxh1Q/XtV3xq+7q0SJn6JEkZTEKvB1R3HqDJw4bv7rjpv/uuPm v+64+a87bv7rjpv/uuPmv+64aP93GH/7A0I5q7ho/z3Gj0/wi5xVnNj/jPEPCL+q01Lfkf9fvP8J Dp9Uaakf8FC+7iB+nZ6BfH+F8TePPzynJX4iiB59Ur0kph6q+2eIv07bOI1V/ODxKdHfsz34y6pL TI1elc+wXsU/JK4B4AHcPTzjMiUxrDEpQJTohzX8qnoeqkz/9+Q4JAdhnbaGA0ZVefdMfiYEqsiH BweQ5kd1P1RP2f4H4icHYZ22hkcMvwL3z0OSfwDkw4P4PtX/ZqiaD3P9pBJ6TQ7COi0Tb3CPqvs+ rfwxgHXZg2T/I1rBTyqh+8cXlOh/IWcwfA/rRH+Py65M9Vd3sGpAlVGJ06SkEirvXlDiQfiCHyDe J/tfuL9OSTyAsif736siKTUL6kcVAiXNR9IaXjCpwIovEv2HB/K5l/dNlZS6JB/f85DrHypUsf0w aQ0kIfV/leZ/vEM1OXwKkJS6IQ2n5+zyH6q+Bm3qQQi/BN1QwC93Sakfyhx/W6/iJ3tRup+0Xp/x Hfoizd+BrPInR/8z/jgxNQ3ufxqov6lT1jB8UD/j+1R/X8EM/9ek9fE8fFQktT1ZsFPH4TVpSdX3 RZWyhqEgDahkf1f3GOLfFGm1x24d/+M9IgdSop9kgvjhF2kn4Za0vpL9qCD+u3x/W2b4hz1p+t3D z9JSN/UT7pL9X9SP+D7fTw/CdP+BdAHvUaK/qJ7I7pPoh9Rf5vs74U9aDaL+MtX/YY6/h/XdGv6W 7IQvyZnYY0C6cWl+lOV/QsxfZPvJSTTd/0T8Ffo0yQ+/yvG/RhXZ/2FR7FNSs2D+grRgkjPxhvhR BdP8/VfgCT+SEkw6e95jQOq/bP/wS+J/TPU/viz4B9cbmA493BM/+lWRcvYcStJvJeXfOv3Lnyrz v8rx3/XU37sPQuRZLWk5P6f7Ab6jfjqAY4/ltbL+/1c5/hLWxN+5/dCzd77Gb6j/o6T9H1Wk+4jL 3uOvLS92akbZ+M/A/EWSn3WeUfXs8XtKocRPpOohXSBbRt3RVfTfvsaPj3j/5PFXlhdb0/80lLQQ 0iohOoJL/a3z+Pf4yRH88oTf0C5QVLRsWy90+AC/foj0N6afNN/5QZjip4Nn1E92INcSFj/kuxoC +OUZty/4mP7C9JN1UP9nSf6ejkIh8DrNX9Pyj/ajyXVHi8/lH8L87CB8jD4IeTwxf1mm+n8ih2+s H06uR58f2fzI9A9sJ3yMPgh5PJNmCBhUf9vqW4XFx7OqEU5V7RNmXeCY6CfXG3oByuWHQX5yGiH+ N33sQcjje4y/Ie1/xd8YWyX+2YlF8fe0BOM23U1beKEXIPP8ZLen/uhKaApAjyHFD9Q3SeP2I70F QA7LbvKTzT/m+FGkX3+R+nGu/0CPIeknzXGgvkn9esWq+0kdcO/edGN7sZu28EI/vzw/jef4g1CJ B4qQ/t7wk3bF+6a/0PykFeDctLXtoJd/tN+y/idak2T44egnDeGZv5j5P9P8wLlp+xmsmdq1P9F/ 4vxaZoSf3ocR5dc6NQ80vfC38X5cOTeNrAPjjdGjcPl7W+re5ofeg5COcRoBdf+T36/3Q3Q/X51j ww6/kdrl72x9ks7uVw9C4wROsjH3q698j3/YyN9b+2QN0P92+dsYf+Xxw+K3ZhZmh5bi196y+k2W y99Z/eZO4fJb+6RWP1L9aDae0sx2Q69fW3hY3T87KFbwY1yPmYDLfsuYq6v85354fn4tE9DsCFKC mYVZxoS/OYa/0l/I9n/L/i8z0Rn5tfgtY66Pcpu/CvEbqSP9xgtR/sbiv2cdaZmJdtnfzweLRv9H IX4jtdtvGTwU/mkrcX6gLcL+fU07MGMmzBos0v+xWf+9b/Gb+5Mt+5gdTfMXw/3vW/x67gqxAtIG dfuRWYJe/yem/4MM/8/d/ikcflR8FOh/oYMAql9PB8kxraUi/tbp/1JPPZAdIt3/gdP//fSC0z8f eLH7IRv7Gv3vGv6++Mzwt0Vnjq2PftxqdRbaQ8Pf5/pZnfDt9EK2H9X9lImB+PVaty/MnkSzn/Wt pH+HOy013JsjAt0qfiWc/g+C/d2UCdK8MDpYpMuU7u/3xpArayKdzm+r/1H9gFV/O/fra2rKWSPE 52/OwS8yrN/lJvzV45QJUrKGn9R1xhHRlLORiRj/bgj1/1JdUAw69MF+beBV7MJ6XcRXT8evFb+5 hbm/IH5j35J+HOI3x7Wc/q+0Bnq0X11SnLH1LYu/7gH2+ffGkMMQ69c2GuOvNf9+XKMWLv9eG+uS /lpdRqyeVQoiEx3x69lrS8Pk9/cWv7rRZH9XjGvUItDPU1v9bY3j/MCsERU/XPA3p/Vry6T6a/0y Olb9SGsa0r1BbywVqX4x6JLn168oyP1fyUS3JzWHml/m17bJ/EYunP6SNqDU9dHrIUn+Isff+8p/ p2Ri7ie7uj5qzPxGB0DZ/5f8fzK7Mn8Ef+fx89Ox6gfaQpVx1QTl+asYv7Kg9JutOocfWv22/R99 XE+ZIIf6kp/+1aX60bH8fbAfflFPmSCn+mHBT4+G3upHy8c/DPeT4yzD3+2HQH+P6ikTtC2Q7KfL 6eMTVr/Zenb40ZH8T8f149Dyn/mBXKMW2f43dPhnNb/eNFzPLwfd1/ff0eE/1a91kunOimZ+5PRj v5+14ozhw0B/m+FvPee/Eiv9v5mfl6maivoHj19tLNLcDjN/m+E3W55h/sbtH0o6/K/6O6Bmbmcm oy2QwRgA9Pm1QYc4v3ItVvqbUP9BLTXhHyx+eiPxoPvVTXC/ImBt+gvwl2oehR9Z/JD6P//yA7Fg ZXThub9SXpnt01j6Wa04O/7T/TjHD6x+LdvsNXr3yvCR9NMFNH8/87dOP0uo+bsc/z7Sr6012E9v JKaXqdgrw8zfRfsPxrIr+Xfdkl/buQ3/h879/0eMfze8s+NnRrSyv4nzt+paDf++z/ED9ofNT2Mo 9y3fyuZ+ujq3X90O9QPlL5jj56dSj7/jW5n7mUnNV8zxP/fTRdx+oLxM/aXyl/CrWaGxir8q4/zm wzWRfuOSqL5qGQ6/vmHFr1dudr/+wQf7tf1yVqfhmP0fYHNERPE3i35zx1P8+kU5siFlu9KvDx4p /nvFD5P9ABsNdLvfuHw4+gftho98//T3gh9Nfmz6aRZ0f4WD/UWkX90/dT/cswsgHn+XXv59Lfd/ mgHdT9NpfvaxGtUQ97OOk+rnIx2r+Ds+nrWRH5et3CbWb29ldK1e5ib1Fd2vfHrCr+RrU7/W8ozx vwwlb/+w0WX9wgFN187LVD8NO8u/xvpntalf228NPytHpx8B5eqSNtxzUn+/gh/SLS76qw/EVvC6 /gpb/H2oH8b51dSjX3RBF/z1Rv4aR5Q/0u4M6a1+886zRb/ogjLCon+b/V95hS0CHe0f/V4x6p/2 6GR/G+Nfufw5VL19go0tD8H+Kb/dAW3n/3Go/ytPleenG1T9fa5/EpH2/KJfzbf0d0WAf8yEw99p fmy8gqWfjyeF+Cs18Xp+JXWin2ZV6yXOTDwHvcXP06ntH+7vjuZXVivb/22Un7NmfriuHx+p/Jk8 rvxX8Gu3XdAczf1672HJ3wOcVv5soCLOD8zXM/00R+H+neYvhZ8VyrK/9fq77csfhpQ/A7r8B7Wr OPrbML9+577p71cuf7WtLfx9iJ/96/YDJXEpxqvYDdkn8oubg5R04pjU1xTp15+xVP3qybMUWtVv Xnhe2c8bOtplV/amstUYfxtX/r3VP7B2jfDDbf3Nkfy1mnh69HbZb9544fS3QAxUq/5+0Q/Y69X4 crwfBvi16zwB/pp62KEY7CeS/iR+9Qjllyzzy7+mOWOtRp//fbe/OJ5/OJn/Y6efdLjgJfurIL/W KDmFn21e87NXguv/9tDa/SDHf5j83Rp+pkHb+DuLH2X6+e1KfZi/MrLHnUOqn60o3F9qnceSD5RA za+3O3GAfxfjr6dss1jFryxbyMzNNs0WVw8r6e93ql/vd+A4v/HpHcmv7rPCrymC/EWsv7b59dRJ fv4ZGncSeP3qeFqKf093F/IbPWpi/QObkWLc/1P9Sr+8Ff7pFbzgRyv56dr8fiW18CP29DrJU5Bf OPP86rIVX9bc5DH9PWkADPuL9tNeeZPqh5PffGxx5kfn6/eXf4GdfnSG/nbu72qLn9VH/WG5/Ok2 Hf7haP4ux08XbStk+GlHuS8Xy5+Nsy77zbmT1vWLT3fuxzN/P/fTOq7x+L3lz+aEDPFHlz+c+2dK HO4fnH6auNjcD7SkTv+0EbFK1QTMV3C4H7n8A+2m5fqRxb+nh2X48c+zPTWTRdtd6bALk96FV/w4 yY+W/N7jP9C/XP687ZbnV94R/bwAPyzog5eJ/oF18gtt6G3y90r5Ay3p3M83v5pfDCQE+h3l316s fziFf/it6Qfhx/9J/Y79f/KDED8acyyPf3AR5b9nfiVLc3+55N9b/RH139zPf1UGbIRJH8Jawb+j jYMV/DDDL9IqA3aix6h0WKRfW1Wwf7+5P6f8RWtHve0OHMffBfibGD9Znmo0vzmR29Z+FO5vV/ND no1m8oNT+eXAX6h/p/k76QeR/oPVfziBfxfst+z/o79eOv6htv/P/Hz/31H/wvn/Qv198YXPD1gr aHdO5T9tQPcPPn/v8e+V/X8/88Ncv9IjLrQ3bP5qTOz0a71n5v8Z82Oz/qsC/YXi3838vfTXWtJw fxfk5y9N+0ob7m/fVfz8djNW/uXox3F+cf7r4/ylw98H+OWQWJr/Q8XPD48YPyyU41/66Z/d8fww z1/Uo58fNxH+/dzfHN3fB/hhkL+N8T+H+dFZ+H3lX03+wvAfPPUf9Zdwdvyb/mF7v9Am+YtXip/f Bt7H+9kdgj6/njTA36zirww/XPJXc79v/y8R99PVdh6/kdjpn8bREvzT3JBzvzj+kd2/0/xdhH9Q /O+c2N97/H2En26zC9z/8dzPdzaSlPoPx/Dvl/1dpJ/+V/jL/8nul+d/wPzlMfyHmR+E+4H1+O/Z NfDI8i8Mf3kkfznzV+H+qlnwe49/3V/jk5T/Wn7E71nuRn8f5X/3OH6tC5vvr1V/o/thgL/CBb/0 urK/MkwpfqVH7PSTE5as/6DVv3D8Uz8beug+ZCtvMvzKLWxiMGMyDQn+6X4Cl5+0X5rK7w8of82P t/HDTfww1N9uWv7t6f1Vth8Yx397ZD/y+FvpBz7/rlX9O5znb87I3yz6gebvpH8Q9V+Iv71MP+/E UP++m/lRin+3oR8G+OV5L8Zf0VX3s/3f7X9iL879/GIz9Ye3f51+NPOjAL9s92zqf2Yvtqq/Ws9f zPy7FfzDzL9X9//JH7b/m/5S98fv/+PpCc39hxX8eOY/UP8uoPzVhD5/k+SvhF9meCt/Y/UXWMw/ bPOL81+FjVi1/Out/SKVVoxq+XfR/qdFf31Gfr46vfc8Hv+Tfz/z79LL//T+Uev0H+iE3T7/Prb8 a9ZV28wfcv4f/eN2Pf6e+wHz78L9z+zFef1XM99p/eLndD9dqD+i/J9ZtskuNvc3K/hN07n6y8nf if0/2T8NWMk7ihOP/yP6D5O/F/Vfun8csJKWrf3d6K+Y4MT+cSs3v8uvH/93fv9i/W/44dvl75b9 e82P3i5/fyZ+s/N4NP/y8T/6QaofWfyV4i/qt9nfh/ib8/UfAvf/6VKS7oejv93EPy66kR8k+58M f8PPnqz9F+uX4z4Wf234Y87/a/n3IeVfCD+O9w8n9hcLx/+y/zD567fSP11Kv0i/XI3bf/D6Z188 7/bjbf1J9d/g9+9Gv338I8pfM8bopz/Mg2c9f2D5L/in8i9W8XejH3B/rSdN8UuLPhFnoB+Flj9d ro/074S/gnL/T/fL7MnrftMVEXndE7n942rz/LPyh37/XvhrNPeXgX7xx9hQHq97jklHv5rY8Mtl V/Yjl79Zyy/LdG2/XG+ef9ib045wP32R+zvFX7O1vm1+7ahj8RTgbw2/OBGcwC/X4vLDUP+4kZkf o1n93xrnvwKs7NfO/x6//GXBPziPf7mCIc4P9PI/lX+Qq6P+Rn4Gcz8O8FfiN/X4pxVtg6f6D9CN ULjpL6L9MrNjySXt/6H+xuYfNL9cleqHk79R/ebx7/CPbZpxwHIcubP7f7L5h9Dyl+uGmN+jl+9H yv6P2f7v8u+8/j7MPx0Dj9qyph/a/ePbmN+jsOTX9//iYPc3tWX/N+s/vgOs6++cfrToL1x+9h0g dr9Y1xNrtinlr53/CiBmDvg9vUMM4P81fPB3d78q2JS6K/jl29TfOv2D/fiX39ck/PsYPypk6ify +z/YNQdYREWJ8/1Q7oOr+He8HDV/t8N98XljJ1R8VXFuGYdV/Psq0V+OByFdTVpk+dcpf3kAUP9Y n8v6X5wI/ttfeTOxjf898t9/IlUEPep5xUf+I///9g8sh7wBFOEfe8SGXxwAD/jfvp8gSPf/1fhl P7z+69k9A+wxUKX+O4izHh3P0Ov/yuqXu6fFP/5yaLSM8LJuEwgu/755ry6qR378k/qvoPmy1P/1 6Gf1pvSr57/RXxvn/70sQt0vq7Oe3nAXFml++hyA2AnJZmv2dM8Ozus/rf6nLQHFj73+xus/zP2R ggB/X9RPnz8M/w6gef1HGyqjH/PZKqD9/Lcf/YXqlzvk6fzvfDQWwgNWLk1M9R//+VtL/c/8lepH e0v5I4Yf/bXPfwj3i2wE+39Jvz7td4iVNMBjYjh+4yQ7/0m/PFcgz/mP+uUfkDemNH+16Jf5GP2A Z8p2/Ddh/k/3/7n4R6//IZgG7MY27Vjt6+0/rx9m+AGve91+mcOZv7D5q6Dxr6n+m9X/Vv/0Pbax fvoBf/07xV+TvoF6/C/6x0s5nvKHx/WbbSWPn3ZUXiub5se/7vfu/1OE+MX5vx39Pyb7x4YgsU9f 7JDtZ/v/fk1/zbZir//41X7v+d/lH+sd6pe/J/nVTXP/Ydk/Xlui4/5eP577p/LvF/yzhrDVj2L9 g+b/g+7fMT+/B4j2JWZ+QoDT57bgbyz+qfyfVvFPkVT+UPHX0l/Y/XDml4eP8O+8/srwPxzFL7Ur +PuZ/97t32HeCTf948Dkav5vbX657NwPNX+n+wvF3+n+vdePTD916vUf8w/r+++8frm60d9rfnkE i/O/6VfO/zuvH8b730T7x8ENza+O/83ainH+Wfkr/sLvLyx+y/6v+B39f49fvjUe9nSdg/wwHrFl X8n0d17/iBH+4vMoP/D65wNB43eYjWmYX34YSf43hv9z0YMLKn+k+On+X3y05K+UmwcWyn84il92 mKWf7mNDsr9Y8gPFv1D/zS8EbuGXVQlkuR3i/LIPK/zDsr9crP+7WYYbv388n+f6i0V/afr1+l/1 D6n+NtY/1hN2/+z87zv+cfOZxb/T/V2IH9vPf6Vy88ip/HIR5n8w/J9a/GzyFyT9oLX6D4a/Wd/f p+z/M3+n+afz32Ar/2704wS/bf+f/I+xfmiv/0Ccv/X6neW/vv8u1o/mfrBY/3v8e4tfXpML80/j v2H+dq/4y1T/dMmfWhz+0vTLinfyFzY/iCj/Yeav/P5O9YMFv8zw/EHYyX9w+vczf2XzT/XfzN8v +pHc9Oiv5/694u8D/GDmrzP8aMF/t6kfs7NnnF+ucx3/UvmPdWuovwXTE3xB5b8Tg9/cD1f3j5l4 VHEpfrotupRx/GPNL6Y2svmxxw8280P5dpIfTH7WurfUf6LJK/y9x9+cxC//sPq7OH+r+vex/tbn bzbwd6Z/1lb2+AeLv1OP/2h/d6TyHy9A9KZ/vCIt28pTZ0WeRqfqSz/+0ejHqeXfR/kPfv/o9vih 4Z+uyCOz/KeJAB3+IcEPTD9bbaX6B6d/fxT/WP5r+Q/TCA7S23/ikl2of5PyB5F++bbw9+r5z+7f x/lxwRo/3A/3yuDJlIkV/ZWx7JJfrmr046X6T/EPpr90+Tsg+upw3LrLD2L98m27f9xejL8K849x Ur/Mjt0/rs7uV9r/NAVU/CjaD1U/EDnf6f7F/X8zf2nzT5tmfmT1g0C/WK3d3zB/v3H5Y2PZSP8g z2Bu/ztL/sbqZ0WDxpuVk/yFzT/GozJm4vOPr1j84g2fv1jyd9xfruRXJ0LVbYl+uTqn37v/w0JN JkL3gxz/lOHz9KNl/6WXv3f/D/YD/fyXUf6VNC36YYB/rE6UW1HW9QPdX52Xf1KrFZnmb1cof7rh JP+YqTy/WHbmn92AITe9hZ9vJe74HzMlOuzz41+ZCF69FXMFv3jL8Hcp+7+r/Csjqaf+A7MM8x/b +OmTLeItv39+++ua/rEHK8eylBHztf3je3TTMMwvn9vQwusv4/zjAkf2987jvyvj/NXb5t+rfltY yl9Md6P46/EKoRrr+sdchPib8b0N/LPyZ1nd+vgP8U8ZVfKyfvmXNn8znd50k8jEQvnX7EeIHzv9 U5JN/XT0cO5v4/3KJE/ivWkqtyHGvzeTbFv+Vv987lC3XxSYUsbi2JjyEeMX99Oeyg9D/eNfYnP9 3D+aVvVPukx/Zdv/LU8NqfkUmThLfy/87ZX6YYC/N/2O/X8WF+BHAf7Oefy3F+gvo/3tMfyiwba9 /5DlZ3e8dcX6ftE3jvFPbVx4qX5tz2KvjKYYPzqxf29PuuyftprnL8wk0X6AHRHit3SblXyKTGzq r40kwf5C+JXl9dDrf+bvz80/5PtrO+F8/P3p/ON2hB8dxa+mfsRqKeT4uzz//oh+hfCI1VrI5YcB /j7LD9kVP5zv5yk29E951v0wwT9lxPQfikQ/P2PO/VO+z8g/rcvw90Wmf9b+mc7Dl+CHUX4U4FdN 1ZTa6i+UZWuRO2N1YtNuPz6tf7b/h/l5Zk/nb07sr/gCyrK1yJ2xOrHp9lz9nv0fm37lHfar5mfL dq7z37JfXJC3xLGOf/6r4leb5I/anxY/s7Qh/r3Nb5n3XobuL9bxw9P5d3n+WvfvcJJf3ObRzf1T PvL8U56t/t3o/xX1vwr2V/r5f5/lb0/mL2rpLyL9dMmp/KP80zDJ9n4lS6v6X838fYZf65fRCPLz SkLx41P6+S0Utsj0K0Nyup+fClV/s+BXBGv45fmfzTHZHdbw9xF+niHV3y74p7WuWv7cP7/xX4TH X5hEmOXvcv2OEWzs8Fer+8WMhUo5xPj7YP+Q6f+E+YHwtzF+uOwfovzTK8I/O52ITat+NtY9+dms EI3Xr9Ye4vhP8ndz/yRI8CtXHWL8NT19jH72VGDr9SttUlr+OLX8j+nv3f6KehrN33n9ynFG/HTJ s/Ajnx9u5qdb1fb/fpyl3wy3fwjwd0f0f+j2v+j+V5qf1v9oI3+/4O9X9NtufBbxtIWf3z5/808m 6TdNPM7Hz47/Tj3+w/3KYi6/kg/Dr5ztc/zY8PcB/mnLeX4F5PLPTDzi/QoI1qq/YSMYo5/NsR7s x8V7mp/lPNgPlFyw5KqfadbzK9vW/a3uRwF+5a/2iH7l9zw/9vj5Cj3+lw394jEothaWA/VOGuXm qFP61yt/pR8h2tSKibcIo/zKVmP8gPmBdlHcJcBr+pV+hMvfx/iV+kH05VT/tLjhL+d+6PEv7v/4 bPyFy69e3WlL0YNN8/9sRf+gnVmZw+OfNhjtV0e32l9k+YuNyn/ZP/1l8bN0hSpSVq1d3Wnfy/H3 W/mX9//pL96QtPinDbwFfniOfriuf1oJ7/mozfZhNf9Xmr+Y+5Fy5JjxtOhvXKlN/5QlcQgX5sKZ /mkDUK0LtPLvmL/T/JavvR9jufzVgWgtTL+aC2AuwPd/xbSRv+f+Ukuf5XfePJzgzyt/NZ8eP19F 797n1QjwqzcbqOHxs/sctVtcWR7VIQI110F+9SvTke5XtiNq8H2aH9n8rjD82lF4MDLMd0F1zDfG D03/oLaFtFup8/xDun+Y+bXnRlgl0gaVP5z5We8ZnrcfaUehmeEoPzvaNX8xW91l+p37f7/gr0P9 vK1zrn5n+Xex/sms+3nNmO5nqY/vb/3Hf7ifC/rz81fYt/83a/nFa3l+3w2jSh7UDdr8ar5Yj0Ad IlM38YiLBT8wTyd+P0r08zuNEv3qn3v5jwxG11qSSn8hzK+sblD9aEV/y/11gl/Vcr/ab2RXR3T/ lMEQ/1CoG1D9ludTk/0Dyyu/DXQpPH5WJJ3mp3+k+mntiY7i53nN94tOiLJO+ofaRdb82tRk8/Mf rT3eBr/WD13wt17/sOD3PfKsxWr+fj0/+133l9H+5oL9AJv+vcf/xWX6W82vXtBmjZAF/7TxTcpf bcy4Ysnf+v2d5le2x7swc7+6OqX1CC33p+X6PTcMT7HkVweExbfMVMorveZXF3X41dUpQ5rw8/Pz 47mfvq37pwSPeuPJsf+rq1P9n63tx22+vzL9OyOF20+7sI3RV/D5P13f/+Em/sHp7/W6rcTGlBVd pJ8+8lfNX7WE1c8vIiyF4dc+b5pZLcPUj8L8dHDHeGSzT/DX81ct8dKs5O9MP5r5Yah/Z/rh+fvb df3aTV20P6WvDvM79diat/C7bxhStzEFNOob5q/UBeb+aRumvwDFx1oJkPYR0oukWfAHteCw07+f vzjfhvK71a++YPFPfz22hr8sPljwt7+c/JaavgBn5qfZ72aviAjx93o++Z1KbNOfAkveTuxvTD/7 ZoZg/3sWv54lxW+7ulsEncHxev7p+7v4Gkw/+2YCrVbR/PrOE+Ivztt/0G7wwdyvVVTb+n9xdL+W C+rX10Hebw0/kL+G+Ls4/7uB/t72pQDkkcvHAAAgAElEQVSb+Etj/nXND7RFWdTaskWxld+yXILf OD0F+Ae/3/isIv3Nsf0w2o9Vv5Z4BX93av8Ot0aGS71DpA4APugna7tf//D6BX9QCx6v5zeaJ/QS 2qJ/FLV6Jux+vZU31VvQLghpwbMFranj/fr2qF8vsHaPTP+4kTS/SAMtFXi4v1nJr7dtaOPeGIBp dxv5e5u/P7b/U317dCYhoL3SFuY3SLTj36b/oxh/Z/PDY/sL018YpU0ybGS0G5cwMlF8cYF+PcXc Dy1+aTQr61l1P/fDLf3/z3PD+BS6f5a9tf2VuUgtV2PJW7jfulzQxVN1u73hH2YZnvt7p3+YfXpG 32HRj4P91j092t+ZN8kXpmnunx5LMDM7FPuZvzQXGf12QZY/KOL8yGzBKlf0TD8qZl9V6/Fbj1X7 pzKP1fzAeNOyTxubmm7iNROH+cVvgTd6OKJdy18Zb84a4PMvEBxLzkxs8XfAlY3xW7SToktPqvuN XMyfOZ33NDz+iDLN87+kJ9X8ptY8IdraqWPOH4w33gK/2dj3xuMs8aX5p4m9U2Luj1jdWfjzMmH6 nY+c2eI8/Dl5mPnxdxGJ30a/J34yX7j5czZ9cf5Z3Pw5qW/+5Lj5lUzk5OHmz0l88+ekPsv2b1Tc /Dmpb/7kuPnXysTNnxHn4c/Jw82fk/jmz0l9O/6T4+ZfKxM3f0achR9lZeLy/dde/jd/TiYu33/t x//Nn5OJE/oz4kz8KCdxTpxJ/XeyuPmnONlBeMJY7/i/zND8J8vF6cJ63/UVxc1/3XHzX3fc/Ncd N/91x81/3XHzX3fc/NcdN/91x81/3XHzX3e8lX7xzSrfsv/74630i28iuA+4KHWu/oZNJ/CSdlPm zU9TD+CkfjGbEmD/jw4+d86bRH81VMRfndTfZ/kP/4fOnnCX5oc1tdPLuW+WFg3w/4TxjwmZ4JP7 IZDmL6md+ev4xC+s7CEOuDPG6y/kQZhyg03/zz+vefYT5rYhHxuxDyXdl+NTr+t/Ipb4PJBNU3uq v2b+itdi8Ztey0+z/pDmf8PsdGqe1/GJJ3/K0cP9Pc71A3oKpRlJ8T8y/zPm/0XGGv4n3O+y/Pwg pLtvSiW0gp8d+yA+Nfc/4K5YLDifH/JCAKIgImMFP6xRAUB86hf2yT3gNtt/LyqhKj4T3E9nhUr3 41Q/3fQjKvZZ+/8a/jvc7tP89LAjJZjif2IVFvEf8vw431+m+ulh19OZPUF86pb1fw/r+GE1FK+q +Ew84r4mftINSPNX6f6GzVsH0C7v/Mf3/54chGl+0nCi/kOCn8+M+4Sbv5dS/0v/n67jh0n+O1bv AViUaX5MK87f1En+P6LtNkDSZ+7/tAH+Qj7Or6r4TLCpMhHx10l+egR/j/9nkv8Or+NnByH1p9R/ rPGMaviYcv57YSfO7+l5AMSnvsds/8/19+/8RcUOwl2aH5zOT8c9sv0dOwgfyUGY4i9hxc7jiX5a eeb6H/DT7xcW9fvpQZjqB7QNmu6nLZhc/x1++Hph0RA/SvJXbPQi0f/Eeu/fkyYE+riOTn3PTz30 c8jxP7OPMdUPsPSbM8MGhPSTlvzn0dsmH/wTy8Bvcv10+DC5/GnjgfgP+C5kIno9FH8fvW2SW3r0 APwf6kw/rT4z/aQdX8b7X2NaexL/fY6/qO/y/KwbRdoB8JPYPNBMZPjvWJeL+MtE/1A/A9zUYA0/ aQHTody4ILX/a+b/Oyn+e4L4DpH6r+zS/Kii/q9W8ZPuNO3KxQXpPDwLP0jz36N/QfzPSf4fh/I1 8Q8fLl3f8L3/mg+j4KdvEv1/wH9TDwVK9N/Bf5Pm52soAfkkFr9B0Ocv2TAa8YOXBD/ZfyBtOu1Q He//FuP6ofue1ILPXcLlAxL/EdDT7+J3YPv9/BJiB54S/fV7Nd6hr9K+nuDpmbZiHoK+xmMev6no AOJXuf5vIPU/JPl/QK9+WeM79GXaRdaXB9qKuUv116TxBodc/z3zP6YdhMOHn5DNw1T/Pa1+y0R/ Q/0dXJqE3Ze1b2gl1JHzH3hMy8TwwZdk8731y82Wg5z76dUH80tzAuOJNt6f+xw/jecH1gdILIT3 aR/gJdHfA0ibEaFfAmREu5L/kfZeUg/CgvqfEv2oov460d/Uv8N0HA34F1v0H57YTpjm31H/w+x7 ZcKiBz9m+H9Ts3Vk+0FP/U2a/zX136X6+TbT/AM58+IV/B31wyrou+TmsSN1KP420f+U40f0zDP/ SrNZLPn7umen0TQ/X3ui//U9X0eSv6dnHnolbOHsseivfkz3D++zH4n+e+YfbN/tvBw9v+umXcr4 8v7/B5aJJD/8iK8j5ptgxhgAu28Ghn4Jrh4vfNw02//MVpPq5zfvtWn+io2bJvp/wr/l215Ybsn/ AFhe0g7Cjg5iycuRsSH8KM0vY+kCyJL/HrC8pPmf+bhhml9Gyg2AU2T6Bz52kbgTjv6cb/dLGXud ItdfscH7Pm8nTLgAoGYhJ3W2n91BnVj+MrKmxjqtv/6e/cw7CC/XL+Pmz8nEzZ8Rb4H/cut/GTd/ TiYuf//Py8Tll/9Q52Ti8sv/2vf/mz8nEzd/RpyHv87JxM2fEefhz8rE5Z//b/6cTNz8GXHz56S+ +f1xlPPfzZ8RN39O6pvfH7f6Lyiu3l/nZOIt8Gdl4ubPiLfAn/AA5BRvgf/ay//y/XmZuO3/GXHz 56Q+i/3/8v3XXv43f04mrt1/7ee/mz8jUiZAneIt8OfcPH4e5/88f87DA29B+cNz8J+w/G/+nNQ3 vz9u/qA4Yf3Xn4P/hOV/8+ekvnx/lzb/gYi3wP/rnNRt7X//5g+KE45/5Plz578QkeVHaZNHiGhz vqJnuHh/3vPvKHf+DxEQqH91wLaMM/5il9GFz3v0GCbP/6A3O3tNEOcnJZhxCs979HwTf+RsCHn+ rkibPYUHXJo9xfl2o37sg1YIKG5KFpKHjCZMeyK/tlndH3lI9ln+psiZPSLHD7TVKH/1cUVCFs84 hZ3Ij7TNzvzAXN4TJy7/2ruAx69UWjN/TJYyy//dHP9i7enKWe/3x1TopAbLqMKKd3POHu3Srury d5pRL/Eu0r9PnACMBio+zDx7AO8CYf6uUNsRzTtX4VfEre7fx/nL/5vu74tXWf5dsr9VNmv4D01M lpo8/1fvZ/kb4F3A5W926rhT+zPNX7YxWSrK5/QqnPg/Ool/D1X/u79S/AWIGZMbsv0ZHaCV/MUv PpoWHAoQM6MtWfyU/hZ4F3D6S6hsNs9fPSdOn4upf/g4x//rhb660w9M//gXAcGICm0o6ufEOaxJ 9PthcQ57T6T6WRlPmy1efaL66xg//QK0qPpSi476wzdmRqofFUCdOr745FT+piT+9A7ARv4h0p9+ DSfTX/y68x96Tn89ePZ/HOPf4ef+4v2vVD9t0wRngfphjr9KnHycRoZfvXRSDNVU4sPuOvzKZol/ akch6g8/oV2sf2q0IM0P9xhHNGgy/eAkflphTUY490eU/wE/D1n+tvwmNXmyf+/x7+LKP89fD1VX gsXlHFH82cLtI9v7O+pPbsKS81DVH8Dicq7kLwu3j6X6w/d/7q+Cl9diYP59cgVQvKBN/BE3JbWX 6u80/9SOpvUfDL+kv4b/dVrqPP90zRfuiH9cDz2ijuxPvoEo2X/gnwEPeND8JT8GAmMNf5eWOsNf uv3d8f19Wup0f6v5O83fRvpL/BzTX9RC+On3UCZFqr9Z0U+/h7ypgpdXg/R98VDBffLtV+fgr4if /JMSw6sd8aN98jNgF+5Hwo9TGwAX7odfCf9dUnJSfWT4oeaHmj+iQ5Pj7wfhT7yDFuX4keZHp/C/ kf6npOSk4bqFHxzN/yD9iQ2AdD/Q/EDzV1H+gvnTKrA7xPw7HP/9uyzS/ZXqbwErBPlXdTR/2TN/ USc2ANL9teqng1BoFB/PPwDpT3z+Yk3/uOTx/Ki6bj+spT8lNV3B7qL9Pc71Hy7a/3Tl/ue3ws8c Sf7XtA8yVOmj53n+0aj76VhGRJYy/Hc0Hen7NsEbM4L6/SOVPn8x/UXOPyfwl8xfncwvN9vgk/gR uHJ/dSo/453eXyv+pB7QZfsHnOtHifX/efgxVur/HiQkTz3/+f21/CcoVvLDlDVk7f9jGQ8F81dq kvAqaSV/0hBwR/z+W5U9/rGMke5nzaKleQW0LeT5Rf3fJCTP88syPpGffmuW4g/f4hQX7adj/oq/ q/yL2yLZz4yn9bN5/5TjP+UEcD7++AcA2DU/tf+TsAudjz9+Cgw25Kv6E56hWNM/XsI+kp9d81f9 CdfAVvLTQYjpEk6cH6X62SUf1Z9wE1BXvizMcHK+fpazlvsB/T3hBNCBy/WzFKofVr7FrXHBfj7t q/Czqj+hB3DBfq5V/Qk3QZyNP+J+SRGQ/av5408Aa/rH6ifFP0T7eXdH88ffRHDBfj74rvn7yrO8 Nc7Bv0vz81ueuV9cPYqvAM/Bvzf8EASmZJupqF/eiR5dAW7or+aplJguj838UV1B7pdJoocAVvUD 8Sb3g3kq62rn/qi5QzR/V0ckZQny/ID/Jfwy39zvLcXB7e+iJg/T/dEV4BZ+tOxHxYRc0x9dAa7j h5ofhvkr+fvcH3Eu0P34Pjwl3xj1V74l7H6o+fsUv3w/248Vf+wJgPmBb4lT+CMehjTKP/Y22BP5 ocffFDEVQKa/OY2/28ofOwa8nd/bilnye3OkheFHkSeAPL9s43A/1M5/i34JNv0FaDL8kWPADegz /LLFF+/f48btb9P9OLIblVf+o7/U/CwP3qYI8Y8z3hh+VFRdhj9yDJiWv38CMIefWR1+9tPrJ4Xf Gf7xz6JanJNbOc+b/t8vpTQyQvz+CYCC/CDeP854A2f+YXnyEPVZC80fGcl+tkG7n//0Zqk5TAOe PfdP9xLUU93gimE1f72+P6T8y6n8uwQ/unQ/ybJcseHv6cQyS/7pcV+j/R8byf7F49+XJfqlC+PN UzM/f8kb3ZS9ivmnBF3UR5Hnl63N2PJf9C90gJT3Z/64mQRP5x9c/h1tHvpzrewfF+qv3f49nuoG e7TT1MuD6Y/rPW/iXz7/6f4Da7Wp/oXZQ8/Bn3X+1/0l88uxZLo7LNyS0UydJ5s/Zvgw0y+HXbP8 INZfTPPlX6af7t/jjCeGnz1Y7fUPPn8bNXqw4f7vq/9Y2092u6z+2pMj3V9Tv/IkVhH13Qvblb/X T7Pr8fu/lEr347fQ7x+SYP5ayd4p/NoxHnv+t/nlpctlP6RTL1dT9gbNDwJGD6bYrv3jq/9y/fXk pzWJ4h/otMQRDYAtyn+5/s/zd0WNXH5EUjYRJ8DTtP+4X16zBvrxDzD2D8nR3sH4ARnH/5H9svzL hPpPdlRMP/3pLX86cur2V6QJEN4FWsff8fIXxx3vnfluaGPpOo/fW/6tOr3wzF+T3lP4IHiqn2de NrvaUvPz8vdkgp03ZWL9+OfNYm+WfH7I/NuXv+Hn5V+o7/kmwGpz/K8bj79n/sqd2ogL9LPvFmq9 /tqd2ojz8YvjP9tP//OkNqKp4Xp+vf7LKn/3yaM/UJ7qV9t//Z6fA0Mjr/w7u3+F/d9dg3W1z98J /08+khKr7v9xfpTkh8WXtHqTI8CD4WdXToh/6VvNZST72Q6q++WoBX8PhfpJYuav2F/C7zx59gfW 9oWKH5v+JsafePyzNPIcTy9CVeM9jfw9r58uIT8u2tZ5Hu+l4NdB3f6u5H6ZLYc/9D6Y5PKv6L9I 8+NwP01t+nmVhxb8LZj5tf2/5GsMvQ/mNH7WQLH7+wX/HU/n8rO+P/kQUGAbaEO/p/1r8zdh/m+9 /oH52/3y17qL2M7vmQBqyPCLdI76j/tp6sDLoOfj1/Z/X+dJK39k+umau+VLaDIu0b/H0/3z0PTX WOw9YY8CJJ//qjErONEvCfSx6edxh+V+X+UBA/1BneATlr9cnHZ8nsexFK//B7Z60z9Y/cPZ+xuZ Bc2/V1dsBLu7mRfsYvkHzQZAv6lvYU/ZxM9+2P2lumIjXrPV8/Kv2Ssz//hi0KMAqKDlfyF+cVug 8LMMzPz86Amp+3/PlzxJ+fO34v38oht7T/r18f8Iv2iDn6ffev6DNj/941L99fgj3U/zPvlRsL9n V8kmP3Q1mDf0c0Lw/i/GtVl2B7sf6n7PZYTO8Peuq6Yb+nnudL978ETe9cOWcPhF60EOAHs6QR27 hWDyd4Vjp9nAjzx+3gy27cHFu4Xy0IHfz98kH5nz0G7YA4gkJ5Cvo3XdNrSBHyb4h0L6eTKffyp3 982Qwk+/OOFC/NWg+sVwYap/KKR/Kn9gXfIo/qcAf53g7/+VIwun9Yv2H99gqJ/mscZxfmcg09+4 bhs6Ez+NftnPfy77++Ln1Dv5i8JRV8b7+Ui2ZwJYsf+LEe9V/dwQ4v9w8u/58RDj520XmU3dzzO4 7O+m5Uz/YN0qP69znMPPV7Lsb4tq8u/oLum6b9ru56cf2dCI9fPcinEHw1+5tzqE+pvFvj+pStrR X1B/1Tik9lfZ5lP9PHtpftG48fqXx74I9kz84/6/l6tyblWddDnPT0+l4hscR7/joZOt/SjGDyZ/ Oa0qxb+/QD//0i3hP0yrivcj6t8LP63Fu6I2bxsSn/BZ+ad745sQv7P/S4cSaFtJ8WNo+g+enHj9 glA7Nm7xP7v8+mWs1fz9zL+b3TbTFlpO9OD+we6v1R+WiCh/vQPj9A8Ov+syCn3CfvTTxka3x+Z9 0612lcIInerzW46DTL/6ht0v78R1nNK4bfTTjdFPbCt/ZSa27v9Q91daJkQoX7po+EXWpV98HBb/ IN6oVX/F/bykWNOePWPBm1vZfuD306w/T644fy/8susl/DuexUYWaVeMwXJFB7uYv5z727X9s4Mw yq9uv5384hDvRP0nKyLdPz4nNPeL8j/QWZRJCbX74XMxJRfrliG27OEc/PWUsJv8oqdHT+LD5G8O 3+Gf/vqffVb87z96h3NL0x8T+1X8U8dSbbRq/qeZn7z3PfeLTyJNcBb+cQeQfkEt0ac/fycoE/KA jI8sv2X/37n8YHxR7osc+zeF3IX7tExs4ge8I0nn4WA7G32BbKJsZml1v6xoVepPf1z83J8JkFMI Hv+f/9Nmh78fDszyI55aRQXP6TimqW66pK9XvGHSiPp/EP6f+f2phRDnb4qPQFv+NNzRPUsblWI3 don6T4whWet/Wqcgdv6r5n4WNfe3zN9UvO2rLrCTj1Gt4ee56H9WvPdp8a+hnN6Ej//Z6z8xNkL8 ageg34/tRKj55TEnhhQH6Z+3fxueI6z6xT2l7NnpyS8mqFL9aMH5K/oPKOq/BT+Ox/+gnMEErl2u /2W/R58KzOIH3D9VRDLTQf6C+8u5f2/zj+X/bvFP8F/+oho/dq3+m9X/pr9T/azpPvcfpF/NfLi/ Zn7LkG4ndOKKSkX93YF3KnjxAplZPPPP6r/I9o/TP2v/jH6tT8L8/B3k9/OncV7P+ErDbvK3wj8s +93nP7d/OoITyl/P/H7s4gxL/t7uH0Y/nvnpwQHujQT5fjAm1is34bcf/05/G+h3zaHDDoCaZ9D0 d9OsvGNk+5Vj0Ol37v9P2sbpMs0afp7ByvT3p/I7y1+PRf/YWSid/r749/+Sb6op6SmA13+ijvpm vnyuX52S2evfaYuIWk7/GNg5zeMfVL9r7GuMpkTCv/fcb53tV8LmH8//hbpI7/DXgf5DkJ9d+aPn Us+3rxzPXyuLiC6yUS6IVtkh/nYzf/T5Xw2bH27lX7oGQjpLo98z4eDW/n4T/26cXsIdzX70eyac 9PuBdDE/3/rGfr6A39/tFma1ZZvadcLvm3E+1A+C/T/l+GVPN8zvPQh6dsvDGv5GLX95wSOv/Pfq D7lW+riC3y+WhsLvnQxx0f+TIpVh1P9cUqh+FOznzxAL/6D7+XYMP31cxeuXvSWSnDa722L/bIPx 6Bkbsj6RtbJg2wrwD4l+VjjSj5f8f/xdhL/4kvob72SIPesHQdYnAvYF6qD9P9YvRmmUZ+ifxuXF ESy79/vxQT6W2QbIaYPD/KDJ8A+sn7CC/6/l3iX84qgRfvqv1y/WQ89RMz/7KIFMjCb/x8z/gW8q HKT4a8v7g238P8U/DsMoFzfw6KcfzugfZv7xAlhDDtIGdLqfrQrIjY1zLgzFRywX0DcX2ujHyX6+ J0s/563rV67Kkz2lAW2g/1fL/oFVe8xvPUrE7Xb6i3r9J7pwBT//O/xdnn/cg2EBmlK21Ew/UFLx UR66uoBvVYTOd4a/z7agv2j312r5i0UUPxC/hfvR5B9P4cNfls1B/hnof3TqZHj8f8a2oL9o92O1 /OXNB7VIkuIfRv+vp233h2Yvd2i/X97OjHL8fBIR7/E/DWEo5T/z7yrxm+6HHj+WlzdUP+mnFIH+ RjTpjucHTv/zWAeJE7/HP941JvylNpPLUxfqb7fyW/d/v/8HMOZK3FLI37GXv7adTp/J5mXup5sE o3+60i5GMrP8bPA1v/wxGHN1UBPby18synmNMZPPNEAt/TVW/WNd2YpTepb/Qc2QiDy/dktpQPkv +8X6LX72c3EQyOe/UzIrI6H+c5Y/W3Cp/B/UrXdjS83wi7G0iSsuoI6bdsZafhBf/oww+YG6Oadf /Gb4+XxPir9Ywf/nNV7Dj8ZMGOXPfur++f5/p269H1uqYrjA5Zc3hH7g1onw+JnA7+dP6yz45S9W f6f50cz/52NqFvKS5oJfzn/1vlsn4vh+pPlbzQ9nfmMYQR4OC345+67jIpgSR/D/qUzch/vFJcqZ v5Xnf7+/17PriTw/2yxe8I+tkhh/JdZh+OWXI1v90zcny7Nmlt+2hpT6L8vfytWIVcjxP5t/Gu6W 819+58fhVH8jchO0/089+BS/kR/xeVj93uFuR+T52WbDy5/9Jv1I97POkeG3jEuJr7g+D39Y++cf y1/k9AzqukY/W5futz1DJS/VntYf1f4bw/TT5Q3/Xn3P+j0oogXAjwO7f7nXM0WWP2j/n8KY3Iz7 6T+T/6C+t+hHsv+n+y33fTljheN/4fw3xbK/W/Z/y3/4/MujnlMc39+H+NnLvu8B8vg9d3PM4/j+ TvM39B/mpxVBpp9np6ucqeaxwvnf4Z/nAlr87J8n+XKEf1oAyIwIv+WTd0de/ae3f9jmRz+YrQvN /UOC/3u2AMCq/zAmckwe4Yo8P2/QST8f0JL++aWnIcJPUzsmMnswFgByo2IHXLzzR40kv8wY36yY hDPaT48Qv99ekS3421P5u0g/3YUNf6v5HZfvWP2mfEBAbpRXfGaPwR9H9fMW7+gvZ/7xeq32FQlG sC6Azc/L/82CSI8sfxfrr9U3aGGbfiDf8/jZ4M5b5++D/YPfHxfH3f9pBscTI/fT36gfBvvZmPA5 +Xc2v6UatvlZlUj9aO533ZZL236d5ken8fMKmk2gBbQLWspPJSx+OPnpOkc/S+26LZdWgL3Fb2ly LkaaX2SM/6TuQD9TAfGn10/X5fTvxW5m+oF9eV+c0E9rT90/fW0F/4pY13jO1w5/5VjeE5v71Xur uF/mkhpNP1bec9/D3gh/f/5+bR5EBhq7Z9TeK/7K8KuPDhqZrnlCwz/uPRFxXP9BHdSk/k7xg2A/ qszyZ6s5f/9e7dTSdkOb5t+bfpbw7P1Uq/prt5/eU+j22P1nf/x3RKX6K9Hh43ca6f7KN4Xaa970 MP118Bd/jXFUf+/1l9PlD3qzK4ae4S++aXP/Nx+YDYij+ycVm4FE8R+UBj9in0aNnYH0+p+Xf9zQ N4uj+6ev56THd+Hw07rP+0WebDfi429gKv+wb31R46R+IAY82FHbmP5OTWoG97PUYPLHjf2xzC+8 v6qfHtXTN1NRI2/wM39n+ttFfyv9rBtNPoTQ7/1TsrTw/qp+JOZd5MH8Ff2N+/fKQ7tDcUDeL3LX /eyCBPFHV//H9Q/6g+mFmHhF+Au1w9/sYZS/Zv6vFzTzOKqfzTs8GeXEM+KLnQq1w9vs4vyAvhRf /R3dXyvGdv8/NL86B7n+1zxY46i5PL+qauVUHGz/h8rkM5jNluarzNm8KoXm7wsYXf2fwD/lMcdP zxyD6e99CewR66/pv0fyV76MNUDOrQOw9Ee3fuP9LE8OP78IJf18Gd3faf5+Rf+BbvFhAWOJPD97 t5N+Rm19/t7jR5qffBrveDNG6j7RQaSJqL/bPy5gLJHppxnw+tHMD9S/+ELMLx/ak6v2Vv+Yf8sv W56ukPpbf4Vhj639UD+Ja3t1L40v8r16fG9Y9O9lBxGIPDTKRxscSf4+2d+oRqj77/57jcOjGZ8N B5iPpTfHGP9im0j32yO+2c4ujok5rgBmjUf3dOe+WN3fHMnfjVM0Aiz88a2/aD8fYnT4+SDMqfzD QoVhj0g/v8Rq94sbuoFY8cZ+0totJj8scOh3nuuR5efNwQ5wv7i9peJvoc39X5zez65ljf7dtMQx /LL1ADAbS/ZcLvDESn6WCas/5KBM8aOxK0k3zfx1wmrS/LKhpZW/8ItcHMPPswHYX6V3uNwZF+0H 7Df2b7HzDpc7YyW/sv+LXBzDzzIj/MVJ/ccv/0F2HqXfO1zojIv147GDBPhf1+ZvzsZfncQ/BmCb Pa1/qv/k7T1i4OdY/s43iaMnVvfL8hePYQT5E8YtlQBsO0vjJY6I9bONWc5/FTb3f346Olb5DwvD 5a6I9Wtj3L7z/3BcPy6Suj9p/u48/EPFfoC01DyS/M2Z+AH7AdJS81jdP9b/R9j/p/5Pclxy+YvJ cUBiahZr+ovxJXwcP7/eBRJTs1jBT689cn+t3t57BD9PBxJTs4j0d4afbpueeFhVxB/orOV77JdN /fx6N0hMzSLS3zv8vPyrI/sh2wRITM1XsfC+4eecRm7yxH5UYXwSfy3+XPYvfw8DTvfzBsD0T0Js 7Q+akyW5/Tve/3KlftYAoJueJtAGp3EAAAa4SURBVNmLjDX8lb3+Z1na1s8aAHQ7sPYu544U/2Rk 3eFCZoIODkz3uxzD/yQ3fSI/a/q5/Ozg3Nbf12LTXeoaNvTTlzb2s2Kn23lOXsPC+7n+Tc9/vAFA t5Nw5xuPzcsfBGQi2c+qXfrffeoaYv2UF+WvAjKRPv4FxH9JY380VvKzgrD5gy7Kp/t/i5ldjAQl xHblz97b2k+jlB2BlFg6cVr9upEtQjNg+Nk+eRx/8uk/rfx14+Qv1ff68Geys/0JN76LyPQf8On9 IGcFa/lJJpgfXYF/MnZ7edsfyQTzw7fbzx+7nfv5+e9k/jfJiSP9g8M/Hv+G3zGFnRHZ/rvkxG+H /zE58Vp+komT+B/Zpr9LTh/rp3/3mnE6/nvNz26AgVv7H447/suavpMfavs/7Rwa/n5r/9Ox/RVW p2nYyfKvMLdPczay111fQ65Hhr8/hX8c02CTNjFxhblff297PzyFf+xtUyMfEq4w93fae/45HMa4 ML9u7DV/a/iDbkq7ML9u7Hz+sCn5c/zVWfvDnsnK8A/H9bNH7i3+sf43/GE3Jeb4wXH9rcNPM6H7 WVPJOYWfFjnt3wMG4j64pMjzD/KxQ5YF2jhSpj1l5Q9CMpHjfzylH/v8TRX6TFqO/w0GsEpPnuJX dmoi1v1Kf78BbFK7gMjxvxB/RvJo/16bl49OYQbwVfsZUfgrwx/4TNIl+XeGX5mEY5rQikUDArt/ Wf4eg/TR73h/b/qR5lffa8pj+GEFch6fyPUDMYUVoP80JVL9h2P4hwokX/zGCf6CzVs5vl0qk5AQ P9T9Yd3fXH/66N8qfvYLe6nVHsIlfR/vFH5TZI5/HtNPgJqx7FX/Xh3vIw3jwCk5Mv3po9/xfnKO Vx/pn/mV98jOH/hMVqYfZCRO8Peqcd8q/k57CLErXgU+k3VRfqAbxWOHFf2nN/wfBD6T9Rb5lR1e n9DMFyf0o4X3ZyewxjQyP78BR/ejI/n/S9hG0iLKD2f+KmgjWf4fUJ2TfCGW/ayK434084dl7YeM DOIf0m/+CYhAPz/+h0R/VvyQ0/1bDJtfOakheYjX7F+9vdumPZIfGS/H9XeFbjTmN9QXTXokPzL6 nO7vYsz8veHXiL32afxtvUmWjIB/uuXaLX59p06+83itQMf1n13c/Fuu/eY/97j5t1z7+fvTn30K iZv/7OP1liu/AH/ys08hcQF+sOXKb/6zD7Dlyi/A/82WK78A/6Zx81933PzXHTf/dcfNf91x8193 3PzXHTf/dcfNf5zYdBA7I47lz/sKgO3iWP70GTy2jZv/OJHlH9bKxTwuwp91B6T/9rEr8HsT3/zH iSx/1h2w/qdnw/3fZ+Qh119tljjcn9eCu/kzIs8PfO+G+/NasG1O4mv3J8/+TgN6Ex/F3xfgdH5/ 4ps/NDJuw+8y/UPOLVCn9w9FUV21v8ys/3DYY7b2eAv8Q7q/K/1zhx/FX2X5mypj/+8Op/fT2csz /AXI8Dd7f+Jj+MnpL9Ofvv+XL+fgLzP8ff2YUf5gHT/cZfkPGf0f4kcZ579z8FfPOX58Bv6uqDP8 9VOG/4c8/9Mq/oehyvCT/32dnPo5z/9mFf9jjv8Fwwz/Iz6gjPbf16v4yxz/GwzrdP8dPsCs9s8a fpDjf8zyN0WWv1ql/ZflvyP+9IeYmqJO9w/FOn7Shu9S80DKH2X5KwhSE5Oac53+H8r0p8+UcDcA CFITE/wq/qLI8sMM/z0GEKQmRtXLW+DvQWpiVK/iR0VR5/j7jBEc6q9SE6P6zRrXfxBp/ab34B5J I/Rk/sdV/KQNl+N/zvN3VWpiVN2v4YfEn96DeYNfZ7TgSf3f1amJhwL03sTH8L/gMsPfkqq3Tk5d VOv43+T04L8AGVdw+iJr8HSh3g6t/95k9OBQTgsu07808hro/5OvM6YhQKQFXyWnJpH+0eN1/EOx y/DTOUWr5NQ40+9PHNr++zXOmuvMXwktRdam/XPUBfrbvGtw6d/fTWPI8S8kDh7/z2jB4NNd/pNf X+WMI/nzbn/MufwN/fkO92dNw5IzhTvOGP5aTBzszyqEzMoDZCTuV/LDnExkVh5VRuKFsYMj+bN2 nrbOSLyw8wT7s1owef6sk+dC3/k4fvY99smRdfJY2HmC/Rl90NzI+f6DpZZHsP+EDzBl+Rdu274E f9YUvL/3vx3s33QWvtNFsD9rJzzfCPaffB7obeL2/Pd1x81/3XHzX3fc/NcdN/91x81/3XHzX3fc /BcQb8H8P1lx7f4N4+a/7rj5rztu/uuOm/+64+a/7rj5rzv+P8wq6nOMNDbsAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image167.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTu0sDQRDGZ+cuF/MwHmpArA4LUURBK0FESCdB8YVYqnjgKyoa0GBlZ2khCNrY pLaxjJBKBbUTbCzyJ4hg4TPuzK6Leqjxjr2b3958s98+7ubqdB/4mnS9EEQoGk4LCqwEygck+WtI tghSZMuGQnCPwHK5zD0dooF7OlHo7Bh+6OLohSbdWhk1OzXQCGUSgSu5KKOCbJ6EW1kmpnPiMDCV nR3LrfgAniBTT6gUdDXxiO1CVa/Hbdy1KaqT0ZBDWc9YfFW5O2QH5e2O5jLTy4uASiugSr67oqsW hinlHpSu9Pa7DnnsO6P3xIFDE23LKz63e7heHj54zyFu1/UP3/7ypeqj1pdw06LU3oBeVOSvhE4N 6dcN90U/84PVHyJeCcxfVOQvhYlqVS8Z9Ae21I/NZfw1b9Bf90aWM1NLAFs/OR1PkGbG8EWM2Df8 wis7YbiHz1rWcBqIN7STUsVOgnO6rv5cOYUnceJ5zd1WIkK8YPgRFCeDe/zPNRjhObcavuWRWsxu HdnEXZoFNvLudZr8Y/yqPxNKH9V/VpT/Pjamd9yFMFOBjvGlQGwaza1l/Qxcfl8di/PeAUPfSsoy BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image168.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTO0gDQRCGZ+cuMQ81QQ2INkeKqEgCCRY2ggh2KmgCVhYRD1SMijkM6WIhWNpq o41YW2mRIpVYxFoLi1QWgiCCFoqJO3OXRT183bF38+3OP/vvLnt1eb4P/JRChgf8FJ1kBAXas5Af iPCoRzY/UqTLhkJwj8BGo8E9CdHNPUkUTnYQm7pWNDylUIeMYt4Q9ECDRBCWXJFRWbbREMCNLBN0 clphMmstZorrJoAhyNQL2gp6ojxjXNjVu3AHkzpFnTK691DWK1be7NxdsoPyDaeLufm1FUBbK8An /6nAhnbgpZRHsHW1+s865LkflN4Qw15a6OCRzRf6Ndc7giYPMced+of133zZ9dHR17Bbo9QRl178 yV8NY+2kLyju9X/kJ+1WJ15X49tUGSzXfog/+R3DOz74ghVx+wVd6jNLOTNvTJkFY2Ytl10F2PrO +WYbaRYUHweITcVzLcSziseBeAYibuc/zuxew16QNMsQcZ/ZP9eQYM8Dis98xP1q9yd491MOCzxl Tqr8afys7xO2PuDclADfJjbmnFgYWpjKdAxVgRhNF/OWmYPq19VqnPcOj+vh9wIEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image169.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUjDUBDH712SfqS1FjEgnYKD6FBBpy6CuDno0FY7VwyoGCs20nbr7uLs1EWc 3Qt2sThUcCuIQzZXcRWN713SB2lQa+HR+927u/e/4zJ87F8B/doZU4OksG53mDCUIQNAMOhW4yeJ wlL5QcbIw9DzPPIssznyrCALolM4ykujqbUzM9xaiE1DDjyRBFnOPW51+VnPALzwMqkgJg1bVeeg 3Dq1AEwmIj+w8+XrvGQkCyFbatl7tWNA8X6eOxP8f1V38XxKaHAka4kwN0ljA/y67h91GfX3Jutv YIFaazhGVBeoPL98aFt1c9tqmMWaXT0B6IwU+pWYVHKfFjn7kjeTgi3J/ZjgouQcCK6AEVX+68vR Hl51kXMUcEGpUI1mMJPe56gy/DDrcCdnyrMmQt8jM4WJZmqyO8q/DvhBnY2FuUb3eak/ofs8vhuT 6XVxVxWha2BE8/81SRefaLuWJN/EBS9KvlDC9wb693qw6zp9D/Rw0E0W4kRdsWYDhjhfatUdy4bB eDcKxX0Dusr/nMQDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image170.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTv0vDQBR+99LYNg0YqgVxMRQURSq0iy46OKuDLXRWDCgYW6ygXZ2KODgLQged XRwdOolDHZxcHAL+A/7ARbHx3ss11FbQXrjkfXfv++7LvbuHu5tT4OaZtg5xiu6LggLtScgXpHhW lz2OFEVkRyF4RKDv+zwyI0Z4JItCZSewzTPR1j0zKaOJgUEYBZ9IYEnckNG17HUT4FHKJFSOCctr e5uFatkBsAWZ+sCAQS3NK2ZEoD6MNTzUKBqS0YJOfj+x3gpyTwR7RrAKW65TsVecfXu15K7tABwF KgJi8pszPCyalDwT4nGD8FSIL2OEJxV+1840wjmFAWMRwlkIHHj/doD8P8+hk0VcEoGyxUqNrw4l lI+Vr7rrpW3A9h8EfFT8Xe1Np9RXxf/h5Bd+9/q2ONapeNMXAb6NZAaIegFtXGP9jNKvt/rz56HD p2S+hy/+5c/DQoL4+yFOxjvxuzbLlSiH82NAuAKp3vX+OBvdzs/5TGyE+Ip3pthTc9Fnzee0lyhx DsBQd8Dge8KHR+2TBVFG11ScpkBM56uVPceFZrdbjfO+AfuIJXfcAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image171.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUsDQRCGZ+bynWjOj4CkkBhBFFQ0haAgpLCNARNNmwgBAzkjJpCk8Q/YWIpY 2IkK/gKRVFaxsLK1tNRWxbizG9eY8/OOvZt3b97ZZ+5ub6+vDkAdZsMALwc3CeTAeEFxgZB86BTD Sxw5xCBEOYPUarXkzDQOyZlZwna2n959ARKVzX4RjbmCEIYWm8AUuiGiSzEaQYAdQ3jaOQFI5Cob 6fpWXuRIqCdSDj6icsUpVNUH6R4fPRwNiOgsyFnPdPSqcvcEKZA4zVTdWi8VgZQXwSPuMd+qMRdg 4mpbJ9Hs/awP/Z06TjVSWq1z98s6JFkf9HpZY9jV6f/ghG84lZ80b1byLGm+hZ5OHac1B+tFGx/8 kY/cnHqudcmp6ofsvOAQ9dIFK1+OLOerkZWSldsEOPmaPImjQTZNaH0q3/yk1vOys3H5vbmTqEv8 ElAsWLq3XaOzQpxCpBwhe68/snV3fYzbPjbFdNcjHtYztq7x3133edmT0MxhYJ2xMeM/mfcpIz01 8LV3jU/uLFSbWVY3wS3VBe/FJhJFU/VyJW9Bs5vWkHlvo5GeQA4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image172.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTT0sbURDA581uNCZrXaMBKRQWqVJBo/HkQVHEm8SDxmuppQGjWRUNxNw8euy5 IOjBq59A0JMI6sGTBET2CxRE0INF45t5z1c3EZru8nbn9+bPm5mdvbo4+QV8BUkvAi0kXc4IEqwp lA9IsjYiVwuSZMuFQvCOwGq1yjsp0cU7aRTaOo6vfg56kSCZkFJvUxt8hCo5gSv5WEqHcu3KQ65l mLi2cSCzUFzMltdyAJ6gpB5RedDVzScOCBW9E7fRi5PUIaVeh/L9g7vPyvan4JwR3Gzez214M7mS N7vqL6wAHKkoAqLyPRwLcD5JxinDlQ7iPsPf2on7Dd+0hfnhA/EXzYDTceI0N5X0O1FLSoW8bzxm m8InVKxwxEVUEVVNQcM1IXfo1tR2am855DSkeRIHOddhzSPWnlBc2z3xz+6pk9DkPNpJH/5H8ZWX uEtFo19uJd7UfG/1cJeyRj8BxJm6msV/1uyJr87byGB/jip2OfLx05tuorzdubL/fbUA+H5l61aZ 491p/9CEveNfm0+Atzw/U4Y/NROPGc7bSu/Wf+0G8gPbiZHpvuHfXO9BXb6iwXxPEuRf+jutbpjH I2E+Q8Ux/RfH+E/nYdU5uNDMdEgjci4Qu+fKG8WcD+e1NVls9wIZQFa9ngQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image173.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUsDQRCdmbt8RxP8gGB1WIgWitEmTSCFnWhhAgbEQjGgYDSYgKa2ESttBSUg tv4CC21EMIKdCCIp/AFBUikm7sytpyYiyR53N29u3r43u7cPd9dHICMRslzo4yiXQlCBMUnqAf3y 1aVuH3FkqpsQJYPUaDQkM4YRyUQJdXWAvnhBslyJUI+KhtwhGIAGkyCs8KWKLhiFAJ7UNAFdE4SZ pcJqqpjLAFjIle8Uqd+LkwMWIHWFk8Xs8uY6EOuPqqxXvSf8z5QWDwvQHg/Ff/UH/9Hk0kVeA3gj 2ymPQfhS4q76aI/23Bz1qmjKa6tdfsC/aqTVUKttGSdeLn3Vbit1aMstab6Fu8I/0/xSvTP9CuVd XBqXfW7SB1PxU2vZTN6azWxbc5vZpQ2A/b+d3Jhn4mRc45hxjIwn9Myltmdu9XgVZNKIg6cDjIc1 rhmnblvJxkjdHsZRp37R/M3PGTa/ec2wrTWvULWL+dsOPg/8xDUjLvq5ls6x484TorTi4LSP8byD X6STgoNv5d/f+eYD45mW3cUOdzdmHPrtmf36jPrlHMtm6nUMg0fQBZ/8MhINJov5QiYL5ebuDKn7 BKTXzld8BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image174.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WVTWgTQRTH35tN0mSTmm8NtU2XIqVqrdqDJ4VFcvUDU6lExI2Q0krXFhqwQQVv XgVF0YP06MmL4KkHe+mpBUHEj4PkJD2KiEjFxnmzk3FnUzDBDZPMb97Hf+bNzOb95vpTEI81bIUh Rr10CaljlAz+BXlhDfMWY9QL8cYQxQiyVqslRiawIEaOM5TecdaOSzArbA1neG80koQBaFEQpDi/ 5r2XvDWLAG95mrj0ScCZan12qrFYA1hE8vzFCjtvxEzukwDjn1S54V5bmAdG+kf4aJT/TpqX8IRJ LpehuzgU8//qi3+WJdcr0K2uF48q/kv2//QfDfn1D/WoP43rMXK91WV8UH8a3wn9O+IwbDNvp+gZ gbYi7WqObeFmlHpZ3nOKeaG2sgN/1SDE1abm3NqSdbZ207qw4FZvAHzwsrDAvG32oEhBE5IreLRA fFDx6X3EY4rLe3T7TL9nj8l8YxF+gGF+zlUKq4Y/wmZVcVrHFU+il8FbS7PrtbRryGSmu6HffRR0 TLJj/JQcrBL2WKWLxvUcxTQUb2eIl1UVtgb99gqOD+j8SlSxrvjxXt0+m9P5RyC/ndL5U7+eby2h 25+bOn+LEp9XNU8bfj2braHf32a3gXimY0+w5z05F/ErOYbHy/KeaCd3l3vSuRMPxT0vKT6Q8XMF M4M6J/cTH1b8XZzvk4qv5nW2AvmG0np8Ian7P4n72Wb3QsSn5Pqa/1hfZ70+i/q8ULwS9s/HMT5q dsdo2035FjfFm15cHjmHFPQJWqX/hg1kbKTcWKrXXNgI1tgQfn8AFqraBp4GAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image175.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRu0rEUBCdmewrDzAKglgFQXFBF91SEPwBRcz+QISIinGFXdCArdhaWVj5A/7B FtpYyC7YbZvKwspeMM6dJFezFiYMd84955CTmfHo+Q7k8ZwE0VTdq4/AjbGBAASzwla5TFJdhYsQ 5QYpTVO5aeGc3KwT5mqbCp9DCXrODHdLtSmYh1SZwGX8yN2IK7EBHtho5xoHtoP+YSc+CwF2JcEn 3X9lOW9QUhC4naMo7Hk74bm3142CU4B3lWSV+QafbWsL1yREs1XgN1OZlzX/Ule4qfFtrcwPjDIf yN+taNzGTD+ZEP9JiDKzj19JryzliX+SS9IDjRcl6YXGSbXMTxtl/xOW9ZeQ6d2/syR+XT+O9rsn QMUEs3yo/ccNJR1rfF1ReBOsfGOWbFVWk3/DhbqggVrBEIkW/LjXDyMYTs7AEN03gU0uZIoCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image176.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUzytEURTHz71vfs8wwxgzmdKkiBhhi3opNiIhG1mQEWX8yBTPylKykI2ywIKd /AWSlSiKlZWytLCQHTLjnvPuXC6Kea/bu59zvufX7XVvr862gZ6VuOkEL+5uTIYbY44DcIiQ1ymW l+POIRZnjCyM53I5sjSyGFmaOZNqP8/HBbjpXImXil2NKwgVkMMgCAk+FbtDscw4wKNI45eaAPSM ZiYHrbkUQIKh8o3HstfUyQYW4OINDVjpsdlp4Fg/Kawe8W3xZfmqCyXD8L84Rv0/fYl/CaJ0RMaf vsMfde14JuM3jWgpSp8Vn4dttvPdZ6Ggfh4cfZTvQPFhCXJSMSvT/SNh22/X28sW1j8YWyGUtiuO FiO3Ke7x6rzhsPWRb/Oh1SHqDU6lUwuJ3tRion82PToDsPb7pCarp0mXJDexe5rEkpn3/p35cyav 7HE/hpbxpXEr3/Vy1M6d52T519pgPNCpTijuDur6uwByRvGJX/fP+/R8YY+uf3Xp/iMncp/iSkPP d8N0fScgd/04Gyjw1MGojmFQneIrOokGxTsR5FrFQ0W6fiqg+/10Eq2K1z26ftet6y8M3T/P9fod zNb75O3goxuEBpX/eAjcRMd451wyzqsGrIVMKg2X3/8Hg3QfyfP9ZPYEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image177.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUP0xTQRzHf/e7tvavVOjTgpQ0DAZjMMAMySNRJzVGupmG1qQGIo82oVGaMDgx O3eSiYVgYthgqAtTNTC5OBB1cDDRjUQN9X6/dz3fWRPgvdx7v8/d78/d9y734d1+E/xnJB+GGBmT twUZcgfVBxweDKsWQ7JCqqEQ3COw0+lwz02R5Z5JFNo7gd24JKrMI/3KuhbpgyHoUBCkFbeUta1a KwfwXqVJaJ8k3CvXFwqNWgWgJsjzF2ZPDngmL6kAqjc91/AeV5cAqf646o2q/1S8KD7FyOURnC1O 8Px/BOLLOXItshg/0Z8pPaPQrUSryuBX8TlK1oCyWjmHq706AV2NcoRUtcKiV1nJ3688zz+seuVl gAM/C+q6QtctyNoAxaxqnhdvhokbhg8HbX56hbhu+O5le3w8Y/Nmv83tPrves5Sdr5i0xwtxm6Os 8wPNLs7KYH4X34qgv4trQPwEfKWOzqxUd4dQZ3oRqkaClUrS51W943/34P873qt8k5W5ZVb28arN +0PENwxvZImnDQ87Nh9esuN303b81kXbfyYRZBdfh4hn9HqOTllPrz6/WY9tw61wcD4leWyNl2R3 3OnV71xneF584TN53fAxn8kxw+t8xtcMf0/Z/pjy/WNaiTsRqaylRc9o800GI1xsYjCji1PCz+D0 anfOUzYYpaAJo1JGc1zfUnG+yTix3qk0XGDao7uvLRBH5xor9YoH7X/1kuz3BwxZtYV+BQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image178.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSzUrDQBDHZ2b7lVgwfoF4MXgQBRXsXYgPoAdbUG+tGFEwVmxBA30FwXNPvoB9 AXtQBE8VvIjXHAUvHkXBuDubLmk9uGGT+e/+Zvef2X19emwDN9eOBFoqet5GkIHYRfmCKZ7Nym6R ijKyEyKPIMVxzCMrOM0jq4QJPUL9vCJFwrXHZTSfG4UZiFUSOFLfyehG9khudylkTsIUYaPWPKyE p750o7zAF+kM1eZ4x2XUq0/SGz5kVTQho8hSfr/p+kezV8ieCZzKUeA33E3/3N2qB7UTgE+9CkJB fkt2RdwWFLxo9Fle6YVEV3HHSs9XMcP8ktEvuTTv0btI8x61uTYto0uo+WHH+I9j4v//SDkfYyeh 0V12cmCcdQbmq7jPf3Zh9OwA79G6SPMe3WOa96gFmnf+1prk45TDYK9+DNSvsPZLJr+TUega2Ml5 23wn+KiSNR3Is+qqW9RDorly2Gj6AfSGayCY+wWk+acFyAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image179.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUsDQRCGZ/byeTmTO1EIVkFQtDCgabUR/Ggi0aQT5SIcKHhGSCAe+COsbUwt phAbC8FU2kRQLMTOn2AfybmzuWzcVDGwZJ6Z952du937eHm6BPFrWMAgTtFtHinQnhF4alJUw3zF GUUhvhiiyCDzfV9kspgWmUWGgTrB+j6DAWtY4zyajaRgCnwygcm5xaMmX7YF0OTGRKAxIF+uHZa8 UwegIJQdlu6+ikkuaAPeEcyi5x5UjoHR/gs8G+P/S/o+3kVIsjuiD8X833/8EYuke+LJO+yrCwM/ hLi/dOQ61cyWU8/sVNzyCTf2J+h1wqDTPW6aZMoFnRojdxqeycabMTLNS340iOckuwnic8ktXdW/ x1X9j6bWr5nqX8Wefnhy/Oc7sPEqRR5Pck48SU3yhKHWN3S1nhWTn0meiar8GSYuSN7W1H5vqOrX gHg9uB3KmYxwO2ysJEm6IjkZI14enEyoV9eDu6yL+y6OPNjThKigB/pC2sjYdNGr1hwX2sPvUBO6 X4QF9vukAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image180.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwEFJgZeAEsQo9GUEMZhkmBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw6TA6iAkBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZe0A8oOQdoDHcUDU8DL6J JRkhlQWpDAwKjCCVv5kk/l0Au2QCyAImIBQIrsxNys9hYALZrwsU5QDSRlz3mEyYQUqiGYjTxwh2 /wck/cc4QEpjofoP/GUgYC9EPyNUfxHzEy6Q0k9Q/Q/+MZBkvwJjLRco6LSXQvgnWGS5QVqXMsD4 lWDzdaHmL/hHmvseMKVwgpTawvnqbBC+KJp5IFEWoHkhmbmpxQp+qeUKQfm5iXnQNIDp8gdMmwVA Lk+pgPE7+UFmVMLlGflA/Ao4/zI3Kj+aHVW9HisqfxkzqnoHBhDfF+ryB0S7HD1MLJiX8ID0FMD5 1UzINlswr2GE2CyKGeYkhpGJAEiTJpx/DxwmNXB+ES+IrwHnN7NA5EUxUxOJfmQDp2tjOF+DCWIy FzTXcYFzJthgaNoSYGAH8/aAovUMIxOTUnBlcUlqLsMZdN8xg9UBAPVXtu9OBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image181.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0vsUBCemWx0X2pYH4hwIViIF3XxVdhYighqodsKV70rCuau6IKmsbbUTsRi EWwttPJRWImFgmBhI5KfIIKNonvPTLLHzXrhasJJ5jsz33dmJpO764sdkKuQsk2IsbU1gmwYnaQe 0CheU60YsRVRixBlB6lYLMpOGptlp4cwiE5QiZck2yykUspqq6qDFigyCSyFz5V1ptYv5bxXMokg Jglj0/n5jLuUBbCRk3ohn8FXq5zYhb56A23QVJStemXNxjjfVyq8+7GbKDkTWJkFJ7tij2dX7Ymc M/0H4IevghBV7964R00pDk5rvG4x/vmBaxi3a9yfDPuHE+V+pI0o4x5pKvsfTENZiwuOZuwaYYVl 8hX8Grwv10DSkUddy2XkJMakbunZK52/lSmRuq1J15nJLQKVeuDzKeAvG0fCfwr4oW7+g195vkfH tRzaofFshPFgoOe9fy8fiIxWc+i+xukqxgefOoXf7JSN21JpRivPmeV4wOhDHuQ1t3Ku8L9zFa7B ozeLlX7nS/hJ5imv/bcyT67Gp4mwfy/OeC3Az8ZMtDxTj4aA8cSnb4Zf/GaHdeHzbsjH8eCvjMuf K8MYnGFBtaAzLuwKiVon3ZV81oGryh4YEvcXdscxSm4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image182.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABYQAAAEPAQMAAADI3VIJAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAACq5JREFUeJztnUGP4zwZx53Jar2IUb3H ERoli/gAvMcilcl+FCS+wByLGKZZvRLLAb1z5IJ2vgMnTmyGOazeC8ORG5b2sEdSBtigt6qxk9SJ nSeN26TNmPV/pE7rJH5+cezHj53WQcjJycnJycnJyclIbEnHRthR7L90bITd5LHv6NgMuwkzRsdm 2E0YETo2w25yxIcX4X92yT7iyDrimXXEU5uIvxIvFbEfj4diqLl4qYhxPB6KoRzx4TUvXhzxAVXW iqD8aAvxHF0hLxHv7CGeI4+Kd/YQZ7YR+474gMqJZzhDOHmN7CEOWYZITJE9xGQ9RyFKkT3EWBD7 FNlDfPJHTowTZA+x+BfksPYQZyjIgyFriP0UBZF4Yw9xgsKZeGMVceE14jFhjFQRZ+KNIz6A7CL2 WVISezFalMSYxWMybReWxFzpNE+KReKTlUpcejfytMuY0Yo4zJNu2dMu4zpx0UtbRRwjG4jT1TP0 klMqGpurXRGDNTZXuxzx4UXYGmVqEo4XT7vlZVUPUibFkSMeUjhDTWIUJqPAGAmnIHE8CoyRYOK8 73vCahI/dTniw8sRH16O+PByxIeXIz68HPHh9SURnyM8LIqh9ieejXRB+hCPE/vvTxzG0bAohtqf GMezYVEM1Yf4algUQ/UgfpN173QA9SGmg5KY6ksi9j8lg5KYan9ib6RZ2x5xhX3E60FBjNWDeBzn 1oc4HRTEWD1a3mpYElP18G7W1WN8OyyJqXpEmzflvuaHDKL9iQM/yf8XX2c/nnqMQUpUR9ylvYm9 rPhWuEXEtCQ+tvYm9q0jJtTL/ISSbDIwUZf2JxY/cbijZBV07zuo+hBPOXFoD/FEEH+gC3uIhfwH dDmzjTi1jHjtU8uIMz92xJ3aj/hl8Y8Ts4wTY20AFSXKR3/QeQJtQKx9SahtZFR++0kQU05MNOIF VXPpRRxpma23b26xdUxiLTPci5iUteKoxFpmkToJ0UEc8lhoNjaxma2SOJgXvsKeWhFccOLr4xL3 a3kB4cSpVWVMeD0+MnHvMmaZZcSIUctqBc/PEesatFacPkdh/DObiDdyxFszs464X8vbyBFvy8w+ YlePQSNfeBnbR2xfrXDEoBFXjxU54q25mMkR53LE2zJzxKARR6zIEW/NxUyOOJcj3paZIwaNOGJF jnhrLmZyxLkc8bbMHDFoxBErevrE9s0J2Uc8dq0Iu38G44hz9SDurjBPjpjR1o1gZv2IvfLoXsRd P5ob1FdsNu9PHO1M3K+MjYnj2qdX/rd//qVYDvF9uSxiB/IgxB67O8X6Kp17K9uNuIb07Iz9ky13 MnZ3QOLffX4/RO6aBiEuvYU/SF5dejNILkckXnuDZOOIt2mIWrHxVo4Y1hC+4rjEH/c98LvV8vfe N3NO+S90VGLGfn3/h+c/QqcnL9H3Trb3XaCiKnTrRRyuXqC/oVdJl73+P02prasLEb//9Ke/nPz2 dV8rlfr/9D/69xAc5uq/vEIUD4BxVD3lhYBh7dNanZyc/p91Kh5NAwgjRA9s+hU3ruocfAAxRsri CxNUroLS2K0Psa8dfYmAhRMu5cNPNwrAH9SaEsfQqhJn6Hn9Y8pLpdBcRdKPnkPPnZ6bEsf+JjOc /jAjMbx0JE4xQDxTF/NMpc1OYqCMr9CFlhLGUGfrU5KUbwljKz9p+WF1Cp2J9lTxehkr1jHFCnGE rpuZBY0lvOBVIT0qjXYQA4kR/yu1YCxZo5XcoKzn6KXq5SX8lBqaNJbw8hNwHUuFOPMS4Oxz4ghI JEhmyYlpIG0S3o6Uo9XzJdCKaBOvSQxGnbRWGj7ykpbZqhQoFX7ZZKpOrFrXzpf4wLwjyR8YqRDf UZBYQfGSljnMFmJ5fhGvFQHeWCCyOZdHq5eXQD6gmdhCnCqF6n0Gd0IInI3VFpoMZOvUrWvnCxPf 6ok+/BAUbWZ3AeQlBD6PBH+tpE5aiRdqXQOf8+Y3K+3CBKVtgAQTq4VA5BBYHwxrxQKO44DE4Ym1 pTF9WZK6df3ofsSx8hFyYvluYKo6Su9J3PRS8CK9gclOjd1KtRJr1vXeFmrGQOAC+Sekd+ZtxHCL VMuqcmm6de0KNfoK9Wi5GzxtUTXbvM9rmz+CHY22KoXcp4MYQ90UaSS2TGZ9lmZEXOE9xOBe6DGB UiviE/SDGMuPOlLH3dsisXF5/QfIpvdRZpZHQh9iaC/kP4I9SFWPRSRUlZKOpJ0vgSKcoJFINqtC qkY/blDOMa8V5C2FgBFOwF76nXybxxVyHx1pqeYahUB/cR3FItquhVABr9rTplHZIIPiBY4rajFP TeS2TpxcX2zcRcSdQ23Uhmmm3KK8xrF+U5U7BpwT1+wHHkRcharn24hD0NNE5WiAjyjCv/ooI5vq wK3X/aE43zrxHCJOG8QzkDiSKLmtqxbiGUg8K71DCcfHKW3EU7SoMvYyHId6aOEXxHUfJ1aFfNmO UvjIeQvxdCvxpLRJ4ogVeXHiWtMP0dRnVcX1KR8P6SNgnOTRU22876XgGotzlThtIZ5DxGIJxPzN s9Imia8Ks8J6/fJy4toIyE98gDjWH6jeQpxtyiIfFvCX1XMS847kVI4yCzYo4PCoYhbzcfh8Q5yo xDONOGkQh3xQ/5XSn2OKVs1lQjli6N/Qdb5dFBO6wOHdymPvVGIKhUI+VTKsiPkVprWemPe2UZ2Y w6UN4gteplMldiTViqx1owkf4eTEJCfmDQZHBXHdpXJiYCxNEl4vbug1Wn4QB0f8rAviUNTkGnHK jSRVCfA2mTWIZ8VjknViChBPxO2juAi6uT3RkbAb7l3rLp6fKvBglHxpzAfK0PIhLWyWxIHwVTVi inC9jAXxVCfmJ0Sn9TBHWDxrEot5QX/F7hP0q802kjJ8w/vV7gXAJ03iLCfm1i9Djbg2W8L7lssz aLZsirxPsZICr8jqp9GbBP1CEtMF/gY93hkRT8UFSpa56zpD6OfFVMoLhF79VD9e67j7E/9ksw3T a0H8Ady3eXAWvaGPWbDBkN5p1kHcmJ3IidG9EXFyweupbNs4b/CP2sluJV4CxFOdWAt9oOH0tLGg IbwIMq9i/FTk2eC8j338hxGwuEAeXaZNYr0r0scd0I3cXYh5LC/LmBPfsKXhzWzuAzhxYkBM1c9Q /hGLtVn5LcRrSUxy4tTwYTM58aMBMdaIFwBLxBLzMj44sd4DQb7ClBgXxLRG/HdGDb8wwPuyIYn1 WwQwcZjXY+ltrjnx+sf3u9RjE2I9kgKJ/6PvBhMHefcty4AHljjFXxv6CnGB6sQy9tKnH/RaBhHP jPoZ0aeKsKRGnJEUv/1gRhwihTiWEzb6hKseX0Msc6N+hhN7GakTcxeb4tu3ZsRBQXy+wZAWdWKt kiTAnSARomvE0N0XQUxDVCdOZil+Z7iaboBW5F4Geu3EWiXxKDCRJ4p9X+LF7Rq+Hk1iLyX4/aYE txCr2fUmDjTiiK2aE3ctxDTE77xOYqJNZDHAe/YhDllqeB9aI66+WK0Rh9qvHSIgmO1DTPYkRhWX RhztRww/quDcS/gGeU986qEX4gbH6x2IpSeoZn72KGPxnJgzI6t9xC/QBE/kBaniG1/b8TcHR3Fy cnJycnJycnJycnJycnLqVP51gVOEvi++iEI6F+04jP4HPIGRgcilGs0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image183.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSv0oDQRDGZ+by9y7GQxDE6lCwSgJJG/QFJCJJSgsjHBj0TCQBTekDCNZCwBdI H9DCShCihY0gFnkEsRU8d+Yui8kJ6sFy89udnf2+3Xl+uLsE+ZwsEKQ5KlaRA6OPoKYWZTWuRpo4 iqlBiDKD5Pu+zBRwSWaKhGG2RZN9GQJysgsqWkvMwzL4vAlsxbcqGqgxngMYqI1WmJOBSqO7X++1 XYBtUfBBV5+BzgvkE2IEdr3puR1nyz1xqi2vcQRwxkryajml/iVzF18ynOtpPk8xNzXfx5lPNW8a 01wG5uNQwfjPClDu5E0rGWI78f3kIb4b04xS8yDiFX71GpwkLyaaXy2D36NQ0C5yFpcpaX40mXOa N4SLmkluqRxxDf92vZMMKttRV6onwK71vL3WIdCsl4mSSppT1zVfx5jzmlcpWLejSn+oH9X3lAjq mWHfmdKbYjSsaUNS6Ia7eYREK7Vep+t6MJrVbEjeFw45X59QAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image184.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUjDUBDH7662adLWJqIgnYKDKFKx7mJ3aQfbySlVAhaNVVrQbo6OgptTd3Fz EOng5FQHp67i6KKjUDG+d4kPUxU14dH7vbvX97+P9G9vToEfx3IIdGlZJZRG7A4BCCbYGxdLJ2mN iEWIvIPk+z7vzOMk7xQIw+gUfZxLk0OONSas6UQWcuDLQ2AKvhbWuVi2BZAR8akwJg2lWmuz2t51 AQ5ZwYA6b4HOY2QVBGa17rlNu+zu26sNr7YD0JFK8sKfFL+LhoNnpgyeVfyUljyjeI25oDinR+O7 iWh8Phb1FynwBwrvlUL8RSFyzZ6V0ks8ycozZcXxlOQtxV0t6p9jZfXvbu59d3NP1Sa4GdU/DUA2 6vFhuMr/zcFBjXNoKd7IRHnZkLyneEGL+u345xwdvKCofwUkH4Q5F/2/Kh3OGegoGVTP/DpZJF6z 0vbWG9tAP2U6PipD84pfuVt9xVd6lF94bpbACOfb4G+ABznUYILG1JXN6CHRVKXdbLme6OZQDjGO ewcLYyBfuAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image185.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAACA4AAASrAQMAAAAi2/qZAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJztnV+sHEte36tdXrcRZtr8 EZgwO302RIJEELx52bHu7BkTEPtCCFJeoiRSDsrDoijSzsaBnZt79k45XsUQrfAmPEDCzTpKHsgT WsRLUHbX5fWGXUR0HYWHIHS1LnMBo0is++LseoyPT6f+9L+Z6T/VXb+a6T7T33t9ev70/Lr601W/ +l+FUK9evXr16tWrV69evXr16tWrV69evXr16tWrV7eFEXLI0Xi863DsUC5BmLC9RoAJp8Dm3UBw hNBVebwCGV6HIQ9TNsYBoFFb4mGciSNwrA3QIY8Gk04gmCNHBBOzYOwAhneOJh5iAysIHIIQvXpp CGVvghyKkHRekOEdo/nAGgLK/58NwRAMEaZIIgCNtWMUDJylJQQM4fvB8RAq1nr8Py7oRzZ06AiH dhBwR+OKaACFwI0QOAEsAkwn+HTgLuFMppqL7GY2AkNADsVhgEMPEoHvkrnDBt4JnMlUx8L8zIdD MBEH6FjreTyvtYVghCYumrlQCDCZi8OEI4CMte6pRQQDNPec8DYUAucxE4c5Yh5keJ2lVQTMw3AI 0GMq/s6AEeAl99ts4IdwJlMJBCIWQMXakIq/0AjcgOfebDC1gsC7xQ6d0HWhwrsg4i84AsbLcGyw CAmczUT4Fhlzd8j9DYwW8i+PtS5krPUDh2JqCYETIoHAg0IgH714ZO4UMLyTMUdALCHgYbaBwIFF MO4QAizt8PAyDxJBYBOBI7KbGU+4MMbxHWmUhxc0FjCbCLDIbmZg4fVc8VeEFzIWYDYSJqdhyKBM ZuSdOAww4Y5SBICPzCWeMHnNDoLBkCOgYAiGKYJQlZIg5IoavTUEoyFiGA7BxBV2RHh9wPD6yL3P TY7DUwplMqMJLIJANh1CP7IhcgSCObLSajTjCYEjWMDEWu5aRSgd+cjgEBxLBDRQDfTQCjwRC3is BQGMKRLtBRIB4CObSQS8EmoDAc8MCCQCgkQXCpYI4MIbWEXAA8sRDIEQcGc4djCvMWO2BAzvEUI3 KadgBYFHHCYQyPhrrgEvzvO6p0DAYMMrOzysIOBhVghgjF8SCO7c4ggeQyMIRBSzgWAkEbBjOASX 8SP3DhV5A2x4OQJkbDKvMngoEQQzwPDir7meBQQz0UljA8FYIHACyBwXn/heILJHaASHxgicooYs Jv4HRBCMvBlErF3VTDwuM5M86y/4hkEj8E9nvFhvbPLKyruZeG8LAY+15gh8Gr/iCE5mws+amjze /MjI5DQsRDAXhTrTcsGUxq8UgmH7ECyKEYwBctxpWs3yeEI4QBeNEYQ5vTtGJsMyBAPT8OJM+8hg NhzIF2Ymnby6q4nJcIsIjkEQ3M5rwTAw6QgCRe3kY1GoMwqvG2YRTCAQuLlPrLlJSaAQgaFxLm8F wRAGQd6nzU1iQYCVnmIS3sG9VQRRh6qJST//gTU2ib/HLgKR4WYRRONLjBDkd0s3NumtBDFfgAgu YXMEUxsISPk5BuH9jsUKgvMXeS3R0OQ0r1BgYFJ6AosIhPW8h2ZgclHQjNfUpFtSJjA2rsqduQ+t sUmn0HE1NOlVZogGxqMMN/ehGZikBd80NOkXxNNVNa4mYXgEeDcIGoc3LMxwDRIuKfiqmUmvKKlC GI/SAQU1WTL0qzkCjW6ShuEty20amyyOs41MuoVJFcB4ZJ6AmsQlqbaRSU8rGZghgDXZMQS4LMNt ZtIpq8w0MSme0osSm0bGlfnCh9aQalkRpikCpnNic18Li8ApzcAbmCzJssyNR+kA1mRhh09Tk1gv O2hmXJkHzsRL00FTBEzrzCbhFXHsFaxJVF6fq2/S0cwOGhmvNN/MZOnX9U3qp4NG4cXwCBblVdr6 JjVLhs2MS/PA7rsiHdQ3WSMdNM1uysw3Mln+fdsQWOiaUDObAE1ONVqLGhuvTAeNTJLy75sg0J57 V7/VyIFHUDkJr67Jy4saCOqHt6S7vrFJWnFCXZN+jXTQLLspb49rYJJUnFDX5FSnzTBW7YTgVfZN 1E+4tOqMmiYrCi5raoSg/IzaCCrTQRME+mfXRlCdzOoi4P713b8RKhVE3zomL0dtWhsqKizWRVCd DmojyAa4AIEMpZj7cyn35vQEiaDilBoI/untj4TPH+WFd5XFwuDOKxHUfGSVhYIVkxcR+tPLrzUK b2ME9+jP8L9/JH6F0Xf+q8w4zusF4a0ZCwQCUnFOjfA2Q3DvZfB333sN3SM/eIl/R0TqX5Ffb3pU AwQ8IZxDg1eP0jCt+kcABIvpL6yYrBdX/XpTJfMQXEQH0xt1QlwDwXth+Oxnfhp9FX05Pn16O/M1 QI4gHlOtVSRKw6ur1SvWi1hOmM0RCgo0dRHUWp6kNgLRaEgvlpmsF2vxUmMVoFompzWnDE8r7njB Fn/nt69eH2AiznZ1WqNqIggsICA1z1d6/run9/G/peVnW0AwZS6wyUVNBPUSrlYdtB6CNxFwLHDr Tp3fNQJ80i0EnlZ2UwuBx6ARhLYRaFivh4DCI6i5RE0tBD48Au65YBF4NUsF9cKrWeaoZZIbBEdA awQA1YsFFhD4ATACnXrcmuogmMIjmCJ4BHUX76uJgGicdoYRiOqMznk1EMi7B0VQt4KA6iJgOufV QSAMQiPQv7xSDQQePALZfA6KQDOmZlUDgW6xqwYCWYiBRKBVj1tTLQR6jTE1EEiDwAiY/uWV9BH4 ur5WH4FPxF9IBPVLBTURUK0Td4ug/hqWu0QQDa8BROBYRYC145g2gmi4JSAC7ceUVR0E0EMZoxaz ziBYaPtabQRq7WRABLhmD4JSHQSaZ2ojeFMdQBE0WOBce48fCwgiz9UVBJ6+r9VFEDeewyGo23yu VAMB0zxVF4FH1REOQYMKAtL2BXUaY3QRxLEKDEGDtgIhzVhQp7dWF0FsEBIB07x2VvqxABpBsjsF GALcDIFmLJiG4Z/pmtREkCwNBoagbn9qJM1YUMe6rvuOX4AhWMiyocNfHRwe4V99+urh17Kd5EUN CZqxoI6v1USQ5LH1ERx84Efuvao7MMJw0J1TpzFGE0FiUAPBovb9dgIBi190A4Ffp8yhh0A1lwgZ I7j77OF/vYm+rUlbgZCeL5jWsa7pvkn8SgOBzoOqO9AskRaCeta1EDgpU6AcwW+6Hr0WAlyrJUIL QWa/PTgEVOfKG9oVAg8cwbRZwUgTwaJWDUwLwZvpSxgEDetISBtBHV+rhSBjEAZBs+YSIR0ENZum dRBkt6+DQdCkK01JB4FXz7oOgri5RAgGgdeouURIEwGtYVLLfWcMwiAoWC9TQxoI6pY5dHxX9q5B EDRsLhHSQ1DL0ZxBBHV9rY7vyvoWEAS1h92m0kDg1Sxz6CBYeQOBwGtYQUC6CGqZ1ECwyL4BQeDb RFC72KWBYCW4IAimzXc/0kJQz/qOELDqy+ZrJwhwODiXafKAQLCwiSB/ofYS6STcFQEgcBsXjHQQ eHWtl4X3+P/e5NXOe9UNfavOrRJB7UBmVI3Ar1sDK2/o01RNBLUDmVE1gqJFuoUu/OSzzfDuAoFB hqCFIETnj5792bQ4vKZzlhfhf/+TB+99QP766vmcMGwBgTP+lsOmz6sEwaMwfPfuEv+3tcmt64tM mLvDei17a5o2v/HFx76If/Tx0YbJyhZvb9WMRuirEBht66uB4NXN0c8Pj65rm6yMtaMpqxnKKpMm 3jAfwZ1v/vFH0xPqWq9G4DNgk0YIJlUnWEBwAo6gfiAzqsoRGjiaqvA6ATgCg+Jxte9q0BRRFV4X HoHRJudVCOq2lyAN942gEZgUj6sRNHA0u0DQuL0E7QTBITgCI29YiaCBo6lCMAZHYOQNKxE0aJuu CC9egiMw2+m+AkGTkmdFeN0AGoFR8VgDQX1HU4WAWUBAir/F7/tbn/ro6S/9ZuFFKxA0cTQVCHxq guA8CcOnzap1DUecNXE0FQh4kbw2gkWzm9ZDUFFAhkcgttvbNoLn9149eTmmBcbLETSZ/1qFIIBG 8Eh4Q+dL5PJfOyC1A4uqEkKD4nEVApc1QFAaSqfpOCsd4/VGncYqRyAGV8DmCEaNBagKQaNWyXIE QwSNwKTpVKjcF1hAINpo2oWgPBY0KnmWIxAXhEVgVjasRkDqmyxHIJ4YNAJS09yqShE0yhDKw+sx BIwANx5tF6kUgd8olZW7b4KAEZh0KkuVukMLCOQ0hHYhKI0FzZoiShHIUUagCHyjxgJUEQua+dpS BDJaASOgNa2tqQwBbuZry8KrNuSGRGBaPK5C0CiVlbpvKv5CIjDOEEp9gQUELhV/YREYesNSBA2b 58sQePIvJALPsJJUnhAaOpoyBCNlmMGZNK0nliJwGha+y3yXilaQCEwrSaUImjqaMgTqiUEiMOtG ESrxBRYQRLMTYRHQmsbWVYKgaX9tme9SB0AE5TvzGhpvPL69xOQgsszATGJjb1gWC5r62hIEh5Fl BmbSNfaG5amsmfUSk5HzBUTgWUbAoE1GcQ4QgXE9sdzRNCx8l5hk6giIYGpaSSp3NA197VYRLDqG QFWSIBHUni9Sx3hzR1OCIDpCIjCtJ5YjYNAmp9ERDoHB3Lxq49zRUGiTcXDhEJhXksqKRo19bWF4 cVzUgkPQtOySVTGCxr62OOHGBuEQmHamCRUiaO5ozgyC5o6m2HclLxiQyYZt3HrGDRxNoclR/AIM gWteT9wqgsysLAZkEqCSVJIQmg9qLQ4vOAKASpIVR6OBIMCXKpZs1JuqadyZVmbcwNHM5Sr6htJC AOINCxNCuaO5iJDVHXbXp28WI9C/00IVI1D3dYC+5Tcqw9sYwTtfvhJ+F1IbJZOSUBYgMJuQE2sF wcW3mj2yagSngyPHT9+ymqEsQGDekyRU45EVS2+T4W4jWNxDl//hfzILryPCu7wsHUldFZiEqCRt IHj1hV+VaymbtMYUImge3kIErLHJVAWx1qQ1piC8Ji3+BSYhKkmFCEx8bRGCR9AIGrdu6hg3cjRF OZjXUgQFscBk8mMBgkM58BTSJEglqRCBiaMpQDABjwWNG3hXtT0Ec/BYAFJPLEJgNJivAEEAjgCg J0koH4GRo8kPr8PAE4JVBEYNUvnhdQk0AgekkmTF0RQgQPAIQPLEglhgAYEHjgCoWFCAoHFnmlA+ ghE4AqBiQSEC0txkPoJJxxAsTBqk8hEswREYRdWMchGY+dp8BIEFBKSxwawKEJg4mnz3zcARABUL 8hGY9VPlu28KjQCqWFCEwMTR5CJwSbcQmFXBchH4CBoBwNBbpVwEZr42F8EIHAHA0FulAgTEwGQu gknHEJj1U+UimIMjAOlSFcpHYORochEE3UJgWAXLdd8MHAFUsSAXgWEqy3XfFBwBVJ64LQRisFlb EeSnMgZtUkxKgkUAVizIjQWGjiYPgRhs1iUEhrXQPARiUhIsAqjWgnwEhsNX8hCIy8AiqJNaMbp1 +Q9+4KDg2y0hEHcPjSB8Xm8gSNHlcxCYTofPCa+ckWOAQG8gCCQCM0eT57so6hQC04G9OQjkpCTL CD4ZfuNZ+OhbKfkMuomu1zCeg8C0tzLPfcs/zREce0cP/wX5IInG5yG4TgS0LQRyDDqoO7SLwHQ6 fA4CuQUBKAK4YkE+AjOTOQjkVYARsMbW1pSDwHRgbw4C6V9BERjsmbauTQTGqWwzvGqiLjAC0tja mraCQC3oBIoArMEkD4HxQkGb4VVT0yARgHUioHwEzMxkDgJlGBQBWJ6Yg8B4HNcmAjU7DxKBaxWB cSrbRKB2JoJEAFgs2A4CdZHOIGi8fkeiTQQquJAIoIZXCOUgME1lmwiY/AuLgDQ2tq5tIMBMHiAR gMzOi7SBwDyVbbpvoizDIYAsFmwLgfveyQhwVopdBOb1jw0EcZuPJgL3G78V3i2fqgkyYz3WeP0D c0dTiCAK9vu+7T/496qawcon7IKNLRDaiAXm9Q9h8tyo8iZNEDRbprskvFnpFQuc9/3W72fCa2HO chUCWvdGi7WeEFYQuN//y3d1wtsYwWefOB9EB/JXl1GJ1hFAlowSBBdQs6dVheDei2GyegVcjjCF mLGeGjPX3fI5y8lqBoAIAPNEPQSvwuDP/sobpGF4o9UrTBqm100ubCE4fT6ESGUbCBYE2iRksWDD HVpAMABH4FhGQExN2keA4VrQUQ4C+PUD4RG4XUNwCI4AtGS0gQAgla0jmPcIlgtok1YRYID6x7r7 ZhZiganBrNYQuAB81xHQvUfgwiMALRyuI4BIZWvh9RA4AsCuJNRVBJCFw04igPDZGa3VbCEczRYQ MFODWa3FAoiK+BqCQ3AEgOOMhNYQLAAczRqCSccQWFhRdg6OAGglm1irCEAq4msIAgsIjA1mtYoA xNGshtdhFhCY2lvRKgKQivhqeF0KjsB0bOiaVhGAOJo1BAQeAWjhcA2BhaWVXQSNALblcBMBNTdp HwFo4XADAYDJNd8FjgC0WxltAcEIHAHkaDOhVQRTCEezimBiAQEztbeiVQQgvnYVwbJbCGAczSqC wAICY3srWkPAAEyuhFcMuANGAFw+XkUA00uzioCAIwDtWUdrCGBSmW0EwIXDDiKALhyuIyAAJlfL MQQeAWyxwDoCj0AjAG48XUMAM4ppBYGYpwqLALp8vIYAfpn1IeoWAhhfu4LgGMEjYKbmVrWCAIbv bP0NNAJqam5VWQRAvnbFfQuLsAigy8crCIBS2Yr7pggagQ9cOOwgAujycQcRwPaso3UEFMLkCgKC wBEAl49tI5Azs0ARgJePVxAAVcRX3Lf4A4oAvHy8ggBolH8WgVzHBRQBeOFwFQH8lgtywjYwAmZq bU1ZBECOZr7+GhgBNbW2JgsIsrFARtruIIBaRDHrvpn4C4qgWW/P9ZLvLCDIJASHir/ACLLWfnwQ LnSnUBXdnV0E0cVJ4bkFOk9WN13Uvk1DBFC+NkXgFCK4+LtPn5aGd7UUDIKgKDNdQUDN7x/FCM6h bzu92zy8zWZ/vvz4v/y9H+PXdsj/RheJZngzCLwGCNwvNg9vqdZiwSK8F76Drv9nC7WkLILC8vHF jz0sD68RgmcvF5+/EZz78c9cOl8Yyow7BK8lZRFMmz6xSgT/41326PiKQShTBPBVBJAJu4WbDBe7 w5rKImCmxtZVE8FfXLmCoqnmhdpEYBzKFAF8FSEPwen0b/7+8eULpTuAlymLACSMWQTgjaeiKveZ S/9LvYRyNGl4HfjF6y0gyLjDjiAAMpkqRQDmaKwiAB5/LGQVAe4YgiaFw1xl3Dc8AughJmgVAYEx 2WUEQCZtIgAfZYOsIEjLBTYQgJePMwjAHE2KAKwHNEFgoYqQQQC2VlAGAXjashsLwBxNiuDDFmIB AzKZKkUA1haRIngBjgB6CLZQggAuiqUIHltAQIBMprKLANwXWEbAgEym5QILCKCHmCC7CJyOIYDz tUlCwPfBEcAMDl1VggCslpSG170JjsBCFSGLgACZTGJB9xBAmbSIwEbhMIMAzNF0FwH8VkweeMOZ XQRwvjZBMOoYAjhHk/iuCXg/go26corAwp5kc/BYAD/QCKUIAKNYgmAGjsBGFcEGgiQhwCNo0qxz veqEjiFoYPCo6gSLCcEJWoHgetUJMQLATusYAaatQFCpFAGBMtlVBIC+NkbgEXAE8GOtUIoAkG+M YADes2ylcNgtBFYKhzYQxLEWHoGVwqHNWDDqEUw6hgCw03qeHKFrilYRQPraGEEAHgtg10KPFSGA nPcVIXAYOALQjXISJQgomMkYAYVHYKNw2C0EVgqHHUMAP9AI2UTgdgwB5LphMQL40adWEUD62giB B47Axog7lCKA36jzEByBjYFGKEEAyXeeWAZGYKdw2CPoGgIgc6uyh+AYHIGF6RhCCgGor1UI3FoT s5wPfPfn//ofFk56UwgszEUQUghAfW0+gsv+/EWN6XCr8WcrCCicyUW9eX/5yo0FVmpJEQLdXoSv /r3cqbugc5afnYRvn/4EXTEZIbBSSypAcP1j9YJdC8HLMPwGJV+9XCOUCsHUSuEQTaoCrKOcWPBV b5NNcykECzsIpg3v+m746v99lBCENqebZ9whbKZop4pQheALL3/uj698oJ5JewgYkLlVSQQvuAO+ fOnC34cxGSGAfGRWESh3COprFQIfHIGlimKEANTXdhMBqK/tEVhEQABNpooQMECTCgFo2ooQAFrM yBoC0ExcIrBUV1YI4CblCCkEz8ERWKoo2kPwpFsIYH2tNQTNypqO/Pvjzq8WnRAhII2s52tLCN6t WHJrQ0UBsoUAgyJY1K3F1UYA62sVgtutQ1C62B/sGPddIPjLV/whH3/xW//2D/0D9F3qN+d0jduK BS4ogrlol7Ay6BDFCEAb5SwgkO7QUhXBGgIfvL0AtvCSkUQAOxNYIhj1CIY9AhsICKDFjBQCUF/b SQQLeATH4AgA582sSiAAnukgEczAEViZoyjUI7CGIIBHYKdfOUZAIU3aQmCnX9kaAgyPwMZKLlIC AfBILomA9gg6h4BAmpQICDwCS3VlhQDW13YRAXB2IxB48AhstZhIBMDzXQSCAfj4AjuTdYV6BLYQ jCwgoIAGs5IIIENrDwEBNJiVJQTH4Ais1ZUlAuDBbHP5r0fQNQSwvlYgmFlAAGhvRRIBBTVpCYGt 5gI5fQYegROAI7A0Eh9JBNCznuZysi40AjtTtoV6BB1CAJttZTSG97Vzuc/4viNwCTgCS5MRkEQA PZhtLqds9wg6hgDY11pCwADtrWgMPGYcWUEw30DgUnRwgH745/wX2iPOigI0hve1c7W5sJFV53Mr bytHnBkigJ77NldbSZZZdX7xpjt9XhZeCzvWlow7hHY0EYJT965BeBsj+LVnr50OHvzP4Qf+y83v +wWCrp+/HE8jJBYQXL+Mv/kho/AWa7Xr6PWDr4S/4PzKX+Jf/JT2iEptjTV87WRacVeGCN4LL4Th H13/XvSzRSGYWWwukAiiROK81uyBhdVzlh/xx3r1H6HrR7RZKK0imDa+7YxWY0HkCyB7QduE4PnL X2O/cx3FEx1ypZEj1NUOEDx99cXj99OGJhWCewwwlDNbaxcITeCbZudwy7jEmoEXYTMaw0//6xH0 CCwhsNdoxBGA+9o5fJv/zNYiHkJjeF9rBYG9FpMeQYcQMGCTqawgAB8ubBkB+JDGOXz/n2UE4Pvz zeE2F47VI0Aze4OtJAJoX2sDga11TITGsIt4CNlBAGwxox5Bj8ASgtfBEVhsNEJj+Hmwc/QeOAJb C/oIjeF97Rxuu/lYM1ur2Qh1BYG1kUbdQWCv9dQKAgyPwNrcLK4x/DzYOb4JjsDGRuOxegQCAbTJ LILN9XEbaQa7vMCqxvCzoa3EAgZsMaMx/GzoOdxe67HsIoD3tXO4vdZj2UUA72h6BDYQfNxiiwlH AO5rLSC40SN4o0fQOQRDcAQLqwjgZ0PPj7uF4Bp8A/181jUE4MZtILDYYtIVBBYrijYQvB50C8EU HsEbtEfQI7CBwGKLiY15sK1FUNArZwcBRGPcDZK+hkJA8j5ubyzIltmgEOQOpbCAYAGEgGVMAiHI 9apACLKtOgsxAPfI2GRmogfQsk5FCGCG2WQf05sCweeKz9WUDQS5KQFo/bgNBObKTO0BGgBgGUEm DwBDkFjRHm92/jvJrbfQr4dfevlokT+zKMcQGAKSvLaB4NUv/+mderOoCkRzLgSFII0Gx/UQXPyh 6bsF4Y3D5oDcfQECqCX01hDEbw74vw/8+0XT8IIhuP00vPGQ4NyNTiEQfPurTzzKhBdmwq6UMunT DQSL8OD8Dzjn0PVaAS1CwLQtfKg8vImzbY7g9GUYYmHiIhK+gCp7PgOqc+DcjU43EDif/rGG4U8Q TMvOenRy891b9Ac1ApwgmEI1weRvEgboaKJYy5DPEx0+MA5wGGcy82XNCF8kMASv+KP8E3G/Bxk7 i9i6H0irAAFOohWbAFgTyq8pliP49fsUXdGyniBQ49pBygURAoeNAKwJ5SHwAid8Hn4ovPkHVy5+ ysh60rI1g3pkSU0RUw/IYl7kFAhgrCcIAqhHxuvc6oipC2VyuPnR9AQkyqJ0SRjMoB5ZioDYRDB/ C8p4XFMEfGQuATeZhwAu1jJ1BHxkCQI4k5u36wRgsfZ7qDq2G8HmiCWHYijjmMTHziEgQMYtIIhX LPDQ3iMYwCE43PgEEIHL1NFrNYLNHAEQQTyMFzDWxr6gawgAw5siAMu3NhFguBzBKoLNJNxQmwhc Ap4pWkEAVvPaROAh8BxhgHwgixkEYyiTW0KQUw4v0Kz86zg6ASI43vjECgL9WLt9BJtXBMzBmiCY l38dpyjLCMBqik0Swma0XFFsqCsImrjvilFkMQIPgS2zYRVBXHqpg6CiwSpGgAnTtejQ8u+tIogN 2UBwn+laxBVn5iHQT7gVihF4RD/Wvln+dRy2GovZOKz8ezMEFcGIEWCi302riQDpN3I7FRc3QlDF N0FQo5t2Wv51EraFtsX6CFxSkS9ljLPy7xOnUmOGhy6CA22LVQg2SyKYVhTQMsZZ+fcJggXRMzgN iS6CGqpAsPnEHaadcKv4pgg0DVYjaFLfqvDFOZFeP+FqI9CUG4bEJ6WnbAdB3Gdlbrw2AsbvkZSe YgFBjqblgciqojRbcTsbcmnlbwb1LErZnLlRVeirjYCIYlTDsBSFYblTBHVvx2vwmyrZRgDWhKnk h0QXQcka/KtanHQKwZQXoYAR4GBgFwFYnVJJIIjbGIAkRnfYQ7BgcA3DStNlYAOBvfWiLSAQqyUT UJOY2IwFYVA716vQIc9iPApq0iO+PQROMIZGMOHOxaegJkc8allDgOkEGsFc9DtRUJNWEXgEHEEg EMCa9MNTiwh43R04vMwGAmYPwaAjCAKLmWInEIy4g7GIANwXCAQVrUZ1NUJjxxoCLzzpAIKhdQSw Jhl/aPqN41riCLC1lR78cAmPYFLVlVIAmUxMAAAgAElEQVRXAgGDNZlqzLNxcARzaATcF4jmODsa I/BqUsD/A87EeY5gFwGw75o7FBqBFwbQTXGpBALgVqMJptDu2w2ZRQQOg064fkigEeCQAqfWjISn 1e6A1ZN3iizkYJ1C4J4il8GaROBtvBmJOhh8ucuC+wZOrRl5p8xC0dOC77KI4IRV9Sw3kIWEa7Ub oRu+yyoCFx4BvO+yV1EU8hi4SeA8BlWPAzGTBQTwj6xqQJSZgBu8hRi4xarxt2aaWrXeCdUYknNW BVxX7qLslbs6I6uFjk7IbqGjE7Kb43ZDZNcB6NWrV69evXr16tWrV69eZ0EO/5/IVy6NXuybMEGY ylcu3FJi3VIGAdtXBCzuQXeXe4pADrOV8sb7imAZdx+PxvYGg7Vbk3jdiMm4ySTss6BhjGC8vwji Hn+BIHyy28DsRsO4u1sieLrTsOxII1ksCEPGEeTv1XLm5YnFBJ0IQdXyLWdT7h2UQSAySLAVxboi LFdyC0MqEYiFMOwNkTXQDKklFa8O4J9Q0iE9Ho9cIi7TagTzETwCHCNYHk481FoEx9HSX8FkCD4e NBmwyQbzUXsRHKqVwRw2t4CARS/YYDZsL4KBGj+B6WwEjiBe3L7lCDwiJwa4ZOaCIxjGa9cmCFpZ NsBELqviopl7F9r2RCLg5YIEQY3lELcnsQoKl+uEt8ARBOKunQ4gkEsWeRzBPWjbcgO4BIHIeNqJ gMrlywSC/C3JDUyzESd8JUYQoKN2IuC5oTgcohMMHT6RxrAsFDJvNuQZT1BjQd9tKpDllwma1Vm9 Vksu97SYjuVmeMEQcwQu0G62wPo4E3/HFhAMxFYkwh+4xKNDt70I1FQDGwiGYkOaGMHIY4i1FIFa osMGgglH4AUCAXKpFzJMn7QTgVpPIxAIgAdbzzmCkSgbuCI6vGKYtBSBmmrALCCYSQRziYDgFwzf aikC1arJnAAcwQFCZBQku4YzfPs29CVAhL9CxIHxqGojfKMZiy/E8B0/bOPcDnyLiIM1BMcsesXL CJ/1c7f83rU8ywiGLHrlIvxOOxEMVLc3R+BaR3DSzoSgenwEAs/GI1pFALcpHqTmat4RL7f4Nrq8 sgjcliKYqX0VJAKrseCc2HGwjQicQLWhcwQj4NXspFIE4nU7EVC14jtHMATbUS2jic+S1yO/lQiw QvAjzGHHNhDMM1Fr5JI2IvAImjj3acgLyDMbCGYdQCDGgjyQCAIrCDJDzVqK4AJCV5yv3OIImB0E mcXfR7iVCISct/FthpAdBJkdbC/hVrpDIefUdZe8JmcDwZpai2A5EAjoniMYiyZv+5dqLwLvdAyw 2azGArQtRnAyBtgouxCBJzKe6FU7hZdeCIDAW2mE58aSzMBPtsJqKwKX+wJ5NDPjrVQ0eXkgKRL4 pPUIxpcgEPgrLUIuTe/XZ61HcAiBYBp+JvvWYeleS+9vP4IBBILFWstjkO67dsziYVbtReDJJjMj BOF6R9E83co0YPG4q/YicGUyNkPA1j4YpxvaKgQfJWcbweb4kXG6CCWTCMJ32ovgwnk1WNgAAQ43 BiqNo2maKELgiNbZtiKIZYSArH80UWs9CzgSgXu2EXg5XRC+ul03DKlCQN480whyeiBcVRZIEYhB 72cXwd2crkJXYXHCe1FCEJmkAQInTGSvY7IxgmmYs3N5Zo1ExuTdz84ygrwuaTf5ELNlIKqLZgj+ SZsReLkjiFwWv8LkGhND8AoQ+I+++VT060/V/fFXC/UqEGXOtVctRZDpM8soXUCbI6AxgugO/ORe psmrRYIgXH/VegQLlvdpmjrWEZxmb7wEQZCND4s2I/BekryPJ0ktKQfBRiyIEsLzL7/iP7iSZ6/N 7tDPH0u4VAh46fBBBsHNFxffYI0u02IE3kYdUSmqILurCBoGDYkOH3W02tTfEEH+IC2HqRaTTCwI jDrU2ovg3DQ/Hbj0UK5f4Hya+4IPU+4bHGbUrdpeBO4pyf+cDOIlHFwiBvwPMTXqXG8vgoJ0wAuD HpkqBL7cW2DonlEEuGhs+QhhGiEYyRmaQ++MInCLMqhJFoGPLh37IfXds4jAL0gHaIkcGjr37xKR F3hocOyGdHQWEeDwesE3AUfw3HnwiAgELvJO3Rd06J9BBIXpADHkkCfuA1FuuiRGnobOB+lwcvYQ OOWD1594OJ6U4t0m+EwiwOWl9Sd3UgS3iEuGy71D8PghphGCgSgZDtmZQ1CRDtDjp6sI/DOIoGL0 /h4g8NMqPMn7fhWBixZnD8E0RUARuvzBX1mDkUEwElOgXj8LCM6ff/A0LBdNz2YZBML4LOgOguu/ +/OLqlutRoDZqXuTqdeyRBDMW4+g4U0XIiAnXtzDPhcDj4L2F43q3OkyCE8X6VuSYw+T5SBe/Hcm VlDrIoKXX/ztz12W86/zwnQyLUfgdhABqXW6t0wQvMotILhkDIkgKonuOkfIyicV241ilCK4epH/ ObpyxhCEVQhy1PqEUOtsXkXaLoL2xQIc7D2CRY/gzSa7Lxssjd4+BGKB3z13h6IXabuxoH0I6N7H AlEk3m8EclThfiNwd4bAquogkHe/5wjkH1r3EmcIAZaD73eSKVpVDQQuE393Ujq0qhoI1OjavUag Gkl3Uk3KfkQQkkGYYXl0AsTQUL6MZgU6FIlpoq56Wa0aCFRwdh0LMIlubObKI5YI5Ipl1hF4LUFA o90KA1ftcLDkCI7lRxECl2IxU1a04AMjiBYr2jUCHvFlky+mI4XghCNQa+jECJDco0W03arl7Cqk j0CMI0QtyBQD5VwwVbEff02sOi5vI5ov7WcQ6Kw8q40gHlmxa3eIjtXseI8MkSiwe5/F1GHyNqJZ 8yGS29RIIPPN329IH0EEdNcJgT9dtax/tGffYOQSh7jphZwQDe0gmLLoSHV/EQscwVxZncoF+DkC nkvI+REeWvyOLMQORbVe5uHjzd9vSB9BfKS6v4gFjiBQVhcsRSBnBHly5z73Ds8j+f3DI3gzOu7c F6iMgCMIFYKhjAURAl6NcT00sYIgGW+5cwS+KhYcogUd++GpQOAROWHOw69ETU5MkT2O9ioCRUCj F9tJCH7Ud5s3Kfg2EYc593ccQSgRqNvw1OaFYops7A4hESSjKHaOAN+Rh7nw+1EsGCQIxKMfWUKQ hGUnCM5lvlK7FSoESLnDCEG0eeHEDgJVTLs+DZ/X3/wFAMFKKNVnswjBaAWB+GTMswx4BDh3XJGm mrjDEgRqARJe9FUIJt5n+d0qBAP5yZhXjsbR3dtBwPj77//G6uAcWvZjaASyWMBvUyGY47f4cR3B HAjBBS9vzFWeaNklgBF4MYLjDAK5G16MgOeaweJERhYtBIQ7m0e6t9oGBGpZNY5Apng0kwjk7qAp AoctTpj4SAuB6d2/DN++Gg8uylcjBEwdo5UysgiG0s8lCFQskJ9ZRHD6XPuJ56lRjsDUMQfBcYyA yXJBAQIxSwjVR/Dy4e0HP5E74HDaIgRyKJ+KBXM/DAWCeSECsMpyOof+1bR+szYwgkC2jEgEyygW LNHkAjq6cjhAS4dIBJQj4B9dA2s1ws9N2vNhEWA1uF8gkFVGjsDhCAY8dowHDuO5QYzA4wioxrW0 EPjPWoRAbYoqEVBxBj4RCDyJAAsE8ygheAQQwaJiSla5YBFEW+PGCJyAlxYFAjq7OB64AkEQI6BH cI3ob7YIQbRBcoKAYbHnh0CAJAIidr4QpwSQCNzTFiEYJQiWou3EoTi4MEdTn86OAi9k3i0iEPCi 4XJKj9QuYRXSQeDRFiE45ggGQ/cFRSfCKYjygcsRvEaDxwy/Yry2GCN4jbInOtfqHIJ5BgFKEPjX YgSeQCB6GJbX7rOnOtfSQTAlLULAP6GDY58jmMtPCTriCAbXHrDHTNAZoajPEV17QMEQzKsm6ZYL uGgkLM4mIruLKx/uWN5vgiBygtceEK19sTQQiH0U2oXACyZiEbl4v3j3kN/vM/JE9DkPjpOexPEz ojVORwcBax0CGoyDpBsVufzJj2+QJ6LqPxC/iBDcIFp75Gkg8Gj7ELDxPK0GiuVG+f2KbhTVoKJ+ BYhgSlqHgIRi+9b4BiMEJ5sImM61NBBMKtcsKJeNWBCKZUWjc7aAYNk6BD4Ng6sbCEQ4kVx67EB+ PH4DDAHbAYK4Kz8fwZQG2bYQkTnG9ztOF6UdvxFPni5XNQKxG0rLELxBk2X34wssF+p+5ymbYHGL 6lyrGoEYZtUyBK8HKwgmosL4pioTzpMNGvhHelNxqxGIzlojBE1akMsRzGcrCMYKAZFfDeNPBQKt a1WfJfZnb1ksmM9W1pSRCA4jBMlOJfwjKATCxbYOQfy9lEQw2EBAB0AI4vGNzQWPYLyJgF5SCK4m CQHxj7SuVYlAzEprW7ng6lWfZt5ebnCBjCoRyHG3LUMAq0rjcrDdfiOQRY39RiADsdcI1DjHluUI sKoyroqdW0OQdOAy9b4NCNQshP1GIP/uDMFVddgpggVB6Nx3f2RXCCLtEkE8vKQcgVP67RlBcIrQ Rcf7ZNFoJFpmo2sIrlw8d+P9RXdaKFp2idYjqH2720GwarF1CJ6H0+cvP/2TznW9S9RCkL9sxc4Q +Om3W8sRdoJg9Mk780u0IER7gaD022QEus74vSJ1G4F7j5pfotsIFvWn4Wyq2whOewQne48AL3sE DVY63VSnEXg9glGDiZmb6jSCYY/geOcIDtThXN65UCpF0GS9202ZIMjZyxlcZQg81iMge4/A7xEc N1mtYFNdRjDbewRiTPu+I6B7j0DMB9xzBGLI5J4jEEHfcwRijaA9RyCG+e45gmYroG+quwhchvYd gRx5u98I5DDf/UYgp3fsNwI58na/EcjO5JYguGAeimIVIlAjb3eFINZOh16qkbf7jYCIv3uNQE2t 22sEaqbXXiNQM732GsGx/LvXCNTF9xlBtBfAPiOQ9cT9RtB4Z5RNdRWBmI2C9htBtBjEPiNovDPK ptqOoGCJiXjDoX1AUGA8WixuLxAUxIJ4IZR9QFBgPCazxwjiFUH2GEG8OtCuEMSrkOwQQbxGVEua T3eBIJ6LtL8Ikn0I9xdBXCzYYwTJ+mj7iyApMO0vgmShsP1FkCwauL8IkqUj9xdBMkV5bxGk2xPv LYKkWLC/CNIP9wFBbpNJ+uHeIkiKBfuLICkW7AWCXOPpitLbRoDbEgtY8mprCPxo0ZSWIEiLBXuB IM94WizYOYKj1bdWlGc8s5r6rhGg3LewyjGe7p64sdZYI7UdQY4vwMUI3If5S4HRTSup2o4gxzjO v80y0bJLtB2B9lbKW0KQt8N4axGcfPvH7j64qrG+hB4Cpo5RqWyrCaHiRr+J/tmB4SVqIcgvCNhG 8Gzx6tH/ee/PaZwJl7jDRmo9gpyPsgiI+SU6iMA7hV1CpoMIfJMlLnPUQQQNNtQuVQcR3NgzBDkF ZKOttXPUPQTOu3uPAD/YewTerb1HMDDaDyJHAAiszlbdRDDqEYzbhOBIHayud7iJYN4mBNuYub6J INh7BA5tEwKT5eh1tYEAAyEYoUvRq84hcElzBG7GlU+TW+9cQnAN9olaQUA6i8A3QUD5zyNNKQSC nSSEiQECh6Fka9MPs3igRudiwbEZgmR0xuvsMHrVuVgQmOwZt0xHZ7zH4pedQ8BMEMzTMD/eUwRj ZxWBE77TQV9ghiAdnREhOOkeAscIwUSNznDDkEgEbhcR8HswQDDyiDQShlQhEEuidM0XmCHwVFkg jQWmCHYRC3yjjVTxMnkpEXjiHsoRzH7qC7LzkkVv1WGXCIZmCJKI6zAWCKBVCCq21N3FYn/HRgjc BAGmL5gobcMg2OpifzMjBNE6OMIuuUYjBGlEcz7y66/CZbJjK3+1CNcQrClCutXm08AIQezUYgRj iUAOy0lu/CS58TOJYJokhHUEp80QbCMhwCKYJ+6rOBbIhHD6FiY/fYQKt9SNtQMEmBkhWKqqES8X 3M4gKPtFCxEQEwQOSxB8JUWgkSO8fK1gUNMOEIgCbnMEmB6jyw5ZRLEAL8cOwxUI4uGmJPfrHSAQ BVyDtkMy4vVlKhYHc8lrFJ/wNy4Egm32LJsh8PjtThwqIrWLptQ95ZXnziEQa102R+DzhHToPBCu bYSmxA/HniGCKJPdJgJBvTmCCXenU+cBYXIfQjRyJ6YIduALzBDMOYIFziDwQ+pf2CsEAUcQxgg8 jsB7SYdexxCItNccAeMInsQIBmjoui/ocNQtBHJ6ngkChzxxb4p5jhd5sM+76EfpcNItBLIB2Kxz /YmXTvV0ucHhvFsIZEAMEfySrGhIiUxyGHQLgXxnhuDdt2VFQ0r4xPezbiGQoTVD8Pjt9HYm3KDf egSr5S7ZL2yMIBljEDRGEI+y20ar0SoCWdc1RpCMMRAIpvUQ7KD5dDUhwCA4jl5yt3gBhUYItt92 CIHg60njv3SL73UMgQyAEQLn8WnSESg7GNmyUwjU6AAjBO7906RYIDsYWb2i0a59gUPFXzMEN5fJ GAOFYNypWKACb4YALb0wer0Qnay6CKL3u0agHoUhgrkXtwYvhCEzBFtPCOqNIYJxMwTRb3aNQI0U NEKA0dUkIaCr8m+nEIzl360Oxu8RtC5HaB+CPhZsH4GKdvuMIFrbrE0Itu0LopJtCxFsrUMtCkYL EWwtFkTXbROCbfuCaCbNThAU7AxypA5bQxBNqtkJglj5Awq2huBNXrN5GSbrjEGpQwj8ePBXGYKP 5C6KRssu0UUEp8T54bwbLRYtu0TbEVQt87YHCBov9ndndnA+mZldqo4jOP3EJ/41oxfQeXS58SXa jiBOCDd+5GAa33efI+w7gkV47/ME9hJdQsDsXKJHAIFgW4v99QjajGBbCWHB7FwCAEHpxBZT9Qh6 BDtG8FM///u/1ipfUDBJzFj5COLKSZsQ4DYiOFKHbSG4y+xcQgtBQfPpdifvuztFUD7QxqpSBIPt Fo3aiGDUI+gR9AgQGm4ZQXR3a5uj7BTBeDcI1MiWdiCY9Qh6BD0CfrW9R+CwHgHdewRuj8Dbcgty j6BHgJC/xwgWUf2ofQgOt4UgbIBgO22H43YgOFCHbU7bThDM24FgTVtFEOw9Aof1CHoE20cQXa09 CDDdGgKy8rY9CFyyNQSrb1uEYGsDbQoQkNzfbhOB32oEWivLN1WMYLJrBPm/neWagFXLEWwzIfQI do+A5P52mwiWPQLWagTbcIdixnYbfcEWZ6uKh9Aj6BG0BMHV1bfbRIB2hQClARDaXfOpWKhyzxGI hSq3i8AhK5/ufoGv7SNIlslV2sdYUAvBNopGbUWwxcqyWLF1zxGICNdiBNvwBT2CHkF7EWwvU5Tr 9u45AhGeNiLYXkJoLYI+FvQItolALuC+WwTR250hkKHc71jQWgTbyxHkSodtRHCkDmcbwXj1213N XHdXRv/UkUP/8buLsGBj1EidQOBVIDj/vrBctOwSXULwzYobPasIGt/2mUFQd8nHpy/v0u/gvyP6 l2g7gtxYcJd98fv+6gV8/QDkEm1H4JKryTJ/zM4l2o5AK0cwU0cQPPrz/xh36oKrGwisTgHqEfQI 2o9AXqtHsOcI+oSgEPh7jUBea7rXCGQs6BGgRWsRHKnDXiDY4XqH8lrh7hGUN6JblbiWs0sEu1/j TCJ42NpY0CPoEWwPAW4vgm24Q5Epundai2BbscBtQTVpxwi8HkGLEWyraOT3CCY9gvF+IxCZYosR bMMd9gjktebtRbAtXxD0CFiPoP0I4rX/rMgVaxe0CMGBOsT3vI3Rp21DsKYtIfDDGm2HBz+5sDLi rHUIDvx7tcah0bJLlE/bbgGCWrdageBC2h+A/OTW276KhQmCP3/y8p1/zsN3/UuxscytTM8OgtMb l/WNkXQt1SntFoIl+V45ed1QmKph/UIf7g4C/rzq5AilclgK8hqNaXQAgQ+GgFfs5vHLF3QSveoC AgZmbZ7Wbh/TmEbbEXigCMZOBoEIfvjW3iHgDjGSROCE73QCwZSBWRvHxd4IARZb2HdgyccFA7N2 KKe9ipyWSAQu6QACF3Rb2YG63RSBWCem7QkBFoF3qIzuMQJ3mbyUCDxxD/uFACd5ovOYrSHA4e+p WsfqT9qAAHJ/ZTdBgOkLJtbVTREkFbLVn7QCwT0GZs2jiV1yjYr7SxF4+QiuxuFQym8+tY3gLgOz lpayMgjW5wEWhEOp8wjSwcydQgC5y/Y86fpwUQWCtBwZna/UeQSBCjL3fLczCM7LD729QOAwVUFe RZCfI5xRBJjywqCDcIzgythhboLg9PJF0QwZtaS0CYEPV1l2yQiNHSoH8qHXKBrKNzGCqOTYOgQe 5C7bHr/dCY4QTCkaj/Emgqh1sT0IXEgEI+SRQ0x9+XLKvePYM0SwncoyIIIJv7EppuImhxLBpAsI PDSBQzDnN7aQPpHf6CHCzA/p6ELbEbhoDocg4Df2FNMTJG50gFzmvaRDr/0IADcaZwKBe1MguMKD 7TH3GR0ett8dAiK4zv898fBJ9HbEkdDheK9igdCTAX4renmJ8ZLCcNn6WAC91/qTt52kX5GJYgdr fSyA3mv98dsog2CA3t8jmBoh2E5CaAeCggm7kTqHIO5VdwSCRQWC3c9cdzE8grhXXfaxvrd3CJzH X08GDsu7fLx3CPD902SYhbxLVlEuaAECD3bNU/fmcg1BRemwBQgGwAic5WpC2EMEqI8FmSFXXUEw gkZwNV6DRRV3ji63HsHE2hLQsVqPYNwjmHcFgXtqI3CoR4A6hSC/V95cQAi8k+LvwBBYmkQGhMDv MoIABkHJDC0wBIDjwrJyKUxC2AoCO9EADEGxkfLO9fnqyRECb/VTD10Xo1Ts5AlgCIqjQTzobhWB G50ffub5vfBl1SSxSMQ8pJsCQuCXIIDZgqGFCIiDwkfZ4BXGUjgEi8a3WaaKuUn/5jcWv6IZPhME z5ww/OTdPyTD8Gc3dmBG0c5ariVXIGLBIvjCQ6OHU4YAL+VQs+dh4J3gd1E8jzGewKMcw0F5GON5 HiVlDxPBzFn+C78ofG70ucNUjrCGYJ7zkw2NopDSxndZKl0E98JXx9ePDopqrX64zP/CiyIHZmqU +nF0WaKOWgt1DKOQUp2Ta8o5WUfw70J0seBmSuUVFVtGUSFnrRiw1mdYrhgBaRCwKqnBEBAz1Lyi atwwet4xgvxu03JFCKx4Qyyt+tTcUiGC4yjVFyDQKvJGE56sIFABj9OlkaWi8M0chrIXiRJCVAB2 tJx8NIvwuFnQyjWCuHupwvaCGEFUPHaiBB2txY+1mkEiBOPys5ppks6vNVQlgqhBIUGgiOwewRwx KFNFiboIgTrf0UrfUVlCqwxRV7PtIYjridGhljuMWhisZIpbRGCSIygEjpWikX0EDtsbBE6BX3Mo GIK2J4Qi1w6JwEqO0BEEUVObDQQ8dAzKVpEvoGulw+i8qD3R0UIQ5YZWENAtIIhKX3GJOLrgWrOB ekMKbEcxp7MIosc/Si4plTdNLW5T3lDnEagXAAhslA63gADHCIbJJaWaIGjSlFOlJKFqCFd83xzB AYo+cwtLmEiMYI3dCKg4AqJ7blW1muV/nEFwxSFDcUk0nhKxvAV2lxyBm+bMVQioblhrKPFVGqo4 s+gRZRCMHSoRkPGCSgS3IwTxb92imD5Dyw4gKIpOTopg4tCJTHvjUKwJeOzePRUI6AyzyEZhm0NL EJQHoBAB89WLEZo6dC4uya6xmUTw1oD/zNNAMHe6jADNIscnEcwUAn48RKfu5z2eTjgCl4kTfFqI 4NhdDm6wziJYRLm5j0LnfsBLxJ5C4HAELsJsSqNJgtMyBOPBjcAOAuZVnxSpIvssRBAv8OKTED8Q CHyJwHe+JhEEH04QMFzUisYRTBZLKwhQMKo+J1JTBHG3tU+e4K8IBEP2Okcwwl/zrvCEwK7dD1Tr qL8sbEi87I5nxxM7COb6q97GPqvoa1LwRYzAQ0/kJl1syBh38Zecr41k1enaffoJ9dtxcVuqO5kd D60UjdBUv7u6KYJUT7yBSBTDQCBAzttDheAxfaZ+O0bFCEaz+dCxUUCus7lwxTPQQfD2QBT2h68z 0UrgfOUtecvjjz94oH47Xl8DL5U7mM0sIaixKUAVgvKvhR6/Les7ww8z4VecB28hEQfH1x7cIvL7 eXHjoHuBI7CzdUxFTpcVHIL3M3FZgUDGgmsPFYJwiQqbiBWCXauiiasWAuEDMEcgNyx67W2ViEoR DDqAQMNdcwTSHaqp7AmCaw9vU/G+87FAQ4/flpw4AjFeII0FD+XAVZcsi5ff5AiCScF325O5P378 dVm84ghEIyB+8M4qApEj0IKf+u57zMrognoyReA8PpWJfuLLxdLdByfXRdl0Ob2TIFjQgt8O3QfU 0kh8XYnRA6YI8H2FYO7fF3fj4YCJuM2mqmW1CgFhhtc3lA+AwL25lAhmvnQJAxwEc+FGD1Wzotdy BNMQAAFRCAJfjp4bOIEYp5cgGJYiwDtHMHMBEKC5QuDKMZQDFIjBfg7PITUQOLfIkeH1DTVzCQAC tWz+zFWxAB3JwX50gC6Jr0sRtEAHAAgwuiqHmB+di3uhnezXbUeAABBUSCCwM+MCSF6PwCd2hryl GpZVltugqaVRf6lEc0CbEYgRxpYLqKJp0NakZAiJBjbrCGjRqLVWSFRkbLtDjsDW7HwAiYqyncbL VBxBYVdKCyRbfC0nBD9sNQLMsHUEvNRc2KfYAmHqEmwdQfEQixYIUw+5zPI1vt5yBCPkMuuXsbvb s5nEIKEavS5N1WoE4TKaN2xVtlfWMdIi2AaCKbV+ieZaMOTbv8qU2L9GY10hSH88SmO1uaIodGj9 Cq2uJQnZ78/Sm7a5Q9lHYG0ZNyjZL7m5daoIl60Fo1C268qoZCB6nrbgnddlu6KIsnsxamgHAy5s VxTRxppe5doBApdt/5pl2gUCughsTdcAAAA+SURBVP1rlqlHsBMEZPvXLJHz6e1fs2UIVIf8duVW n7JN6c+sg9Og+pRtyjnY/jVLIl40UsLOjInya9bU/wewgs+rdT2lrwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image186.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAw0AAAK+AQMAAADaBmDMAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAEy9JREFUeJzt3c2O3Dh+AHBytDDnYDTn uIeC5H0DHxKkAgitzZNkgL0mQB81SKVLjQ7gm/0GM8dc8wZLY4D4Fl9z2mVgBD6ODGMBLVwohqQ+ Sh+k9P+rS51qjwiP3VNN6VcSKYqi+EHIGtawhvOHlwEVCxNpcCfxW734LYZgeIKTmxgeO8ije0mL RQmxoTOIfGniOpAxSaCxWbahOZZIA4EgIrIhu2WJUBMxkqBFICIMcY0mAhkIloEIfVlvQ6pyNCEY gkjRxIYE+jQdoYQkaWwIhiBiwu5FpKBEQfMD2ZOYI4jrhsgg0XeBkCZHRQgiyiJuTtSdkpDoMauI I5xgWRyaBIcSUVYSCk4ESCIkM4jD4sSdrIgcEj05BpbYY4i3lgjuYQTLWaaLEBzxs7w2xCt1ABMx jqBK7AzxRoGyoSUOOEJfqjmGEIzoDXDErd6Cw4mMEYoldpqICJSI9IlCE6kmQjAR58wUt7FSGZwo FieCI4o47AxBlYJdRiXx3hLszwpydqkMTVrQjxiCvckMEenvJRYioldyBvEBQ4TUEuEeRDBRElLn dXC4RhGcXOkCxBCISvChJDbbCCDoa5S/ykjBUEReEbpoAMS+JeydLgZ5hiB0HrdEDCNSEnzMyJET BMEkPegyKjtACWqPAkXoQ74h0dscRry0WxAcoaucCILMJ+5wRIghTLgh5i4DJXQNRGcsJJHaGjeU 0KWm2QJH3JqMtSwR2vRDEPq0Lk0EYgYRLUxcmQcZOPE9odkMIkUQZUAT24WJ54R8tzBRhpVYifMS wUqsxEqshAmblfg1EWuOWomVOBMhlieylTgj8fuFCV15l3OIes+AHGUb/bHEFWm6dACIQJqWIiTB UQTNT885CKLZM+TSm0MwyeuNQETU/AgmqGw2AhGnOzaCuF6eaFrwQUQ6h2gyOoTYn16kL0VEsvkx hBLk9AoaRJziwIlTj4NLIU4/XhTRXBawHHWKAydO1xKE+CRnEKdXkksR9PQ2FnK/yE+XHpz4iCKy 03kFE+yDRBBsDsEzTAHCZxEEQ0RkcSKeQ9yad1Vg4kAS8vLABCtuCLjzUoohdCWKZ9sjl/yQw4nC vLnQ/6nnhE8T5p3W3yMJ/b0SxsWBqtdk+mW0JRKlir06MiihT07Efnp7pOoNgLAhuS/ilP3IfoQT nCmlXiklIC/tDREUm5S95lCCZuQ3rFCv3t99EZ+hRL65Ya8TeElruiMlwXvyVygRB2JD2OvtDOLd BxixLYkURWT6i5FPH+8RBH9T4IitJYAPxYbYq3s5g1ALE+9VfgQSaSBCpVge7ZUJGGIHI2geiEjE PI2sAOslZQhljqLcRk4QUhNZfIUiIn16j/ytqoiJDkNUMrHP4tttRUAEfZdJg4LdfQQSIiIqiwvU pacJVgT37+6BREg+iziPUQTNo4K9YfcSEtsQpv8VqoyKqQxTQwgoIXUqg0vakhDhjh8ZrIyyxF5l 4PtFTUTqQGEl7WyCq4JAieeGIAEuLTBEEzDERn8xpvPqH5Yj6oBs4bxQAjmcaSVWYiW+VuJqJVZi JVZiJVZiJVZiJVZiJX4dBF+e+DpO1KUSciVWYiVWgswszHHE13EUK7ESK7ESK7ESK7ESK3H5xPfk H49iGUK1AnCipxPx78d/nZ6wcBbR3mZ6MrpHIfb/++WXj9/Q57DdzyHge+4R//nCjqh5gSJOw7om CGA8B8HQOYqYbtVLExSXFitxOUTydRDAaV4fQgAHAHSI6W0eSrDpDsWPS1DYtJErsRJAgoNmpuwR fHqbhxLJdM3o0YlsYYKQGYX5IxCtsacr8f9NTPcznUOc5n54HGJ6mPtTIJ5sWnyFOWqaYF8FcaFp gcxRc07UIxCXl9xrjlqQeIS0WDPtkyUu9LpYiSdLfB3XxUqsxEo8KrGpxpovSISEWQJVDG6rbwQl yhkKUUcRV98IRvCsnFwNSURdIlAj88eYlRfRRGJWCmkTbJzY4QmWpSii3B8quVlWdAiqRom3ZTzc UdznyxMCQVB1BiIYJciezCCq5uia2M8h9oV0xK1D/YbtQYQaJUiPUJaIjp7lcnceYvRkHTqEToqj WVjs6JlO3EmwiZmIcheRKDcRKCeRcTzh66gRvJ9BsMGJykhI88BHZG5CjBE/uggZuN8w81fSRZBm nlsE4VnUNaQziKT6bUNIuyNP15OQuAg+TsQBhtg5iXicqGfx6hCBjyjmEIcuEZkiK+SZh8hnEGaO sQ5hypOQe7oBBVIXBuImOLCyl5OAEIGoiBxC6EpUTGXOjl1iO7o4DhNB/u0zss/KbYpknMg8xNhR 6N8VmyuiBJTY0A95UhFVIT1FEJLGYMIE+kHEYTe5xwmz/lZ8HdRErirC3zuMfsx2AyLp5rFBiFN9 A6+SG0CouyLsZ9othJDV9hWhi86XHuJAxYBIJ4gkT05EURF2dbHzESIOKoLURDhG/OXQI3S5PN6T sEPkDZG6Y2tC5T0imCSya9YnbjHEtSYiOk4kqi6jpolAE70TFenTu6tuCl7iWBG0Jo7eDop8Z9ZM 7RDsmJJ0dA2vRDRHwUqC6bxLc3elkMeDHGWJ0VuGEk1aMFuyhVT9iZgp85xEMiDIThNjD+v04ylH 8Zp4rQn3uq6c3Q0InW7p2Go0plyricTW00Oyv9J3Ek89x0UUE8T/5ANC/6Fv3VVhTfRzlF2Nfqzi TGXaEPuauNaE9BDZvugR+s6ZumM3xHVQfmWqamJnl171EfmQ+GGC4Kqs2gYNYVZ3dUfnQZZ0icIQ +wlC34x7xA2hv7ijP9OEPBMxNh1pj6ATBJE3QdP/297xZxB0asZWFxEgiNMzv3+Lbi92S3AwYTJj 3TjiC0mv/74tbqKxm4yDGO8huz8RsiHCbun8MsjEKDG+YpaHkO04aXDX+n8H4exl89235b9Ra0RB diJo5+ymzEsUPoJl6WZIEA9Bi+ghRAIgAhm2q7kwgmdF9ekJ+OW/WkSnEUjvAk8ktJ5D2lxxvN2d dAbhDPoe0SJYO1s7CJ5tSCsKkqBu4vlpdST70aa9VhyMKMxE0qTMT+USyl2iG0J9H8QSZq5qVhOy 28DXIV7a6mqoK9RziKAmxAiRziACM7JLE1wZwhSyJo70EVvbqI4j9OnJEURimxx3+rb2ECIfI7it opdL04MJyaR5pi+JpCpevWnBs5LAZNpyDSqzqFRNiFHCNqrjCJLzFrGvSvARQkwQjluqXYOqImhd uj6AcB1FXBPCNvSPE+xVZtaEGSEcT2xFQ2QAwlZ2mEAS5rOoJP6uJqSPsI3qpgkHQ9g1qHYlsW9a fLzEoSR2GMK2PqdgoiDV5YohhN2QaYI2jePSS+RzidQmOGvGb3qPglaERBHl5yGMYIcZRNQQ2enl hv/S+3EGYdegKomoGTwBIHzVAwfx5UQk00TCs+BoiPbtfaoAsWtQpfbdNYBITYpZQoKJ4JP+bGOI qPWe6QHE8ETZd8OWCNlpqIyPoKYypN5hia1p1TS1Lz5NBLqmEpvH/BxBRIbYWeKUFH5CzCASk8Fz S+xPg698BBdBbolD2XcCRJg1qPTjvEkLCGHuL2bBsUNn7Oo4sTMt3JqIsr2aJkx7CJaghd45N4T4 3BrE7iOu9DP4BktIwhBEuY1ZmQ1JJJrgQrXe8I4T71AEEeQb8oM0n7df1o4S/OecVP1FQIQJWKJs xWwR2SSRytuyJ8Ncov1bz3g9s8Bo52X7KGEeLTsvdluEd0ig5CNE0o+9M02M7RhdQvbjNwT3EInq 3wGKshUTTyTt1YhGidy0smU4gqKI4esxQFpYYg8lhq8mAAQXzwjtdJOYTVDP4k/mOYm2L4tRIiL9 ACFI78prE6x/5NdjBBkhuidxjNhn84nWpmPEcOwz8ERFUMKxE+BR7DtfbvZRnI3oNW+3icRPdHsP jRHEnFUvEQ2OsSaCsxHu1vJntijPMIRqx+8Q3rZB1k2mFhE4xoT3iVYMPxF5Cdfym5YQJ6L1K+4l eiURhDhVu9oEW57wdAgjJs922pEWIGjvTjJBNLM5LUcEM4jeZQEmsiHhexfGe2XbBNHML3UYEN6A JBqlIjIAEY0Q7lASx4qghP+t6mazftj36gCAjvvqtMvT60ylBhW7E9Hdafl///BvP6mRubz2DyLa 27jTgtTvzooe4T9RYi6hK7FM/JZ8R0jmi1gR3d+DiPryyEGZ1k34d94lOpOe+U5Uf2+AHEVaV2Cb 8CV3P9u0CXdPGRs4gtj3fjF9ddvAEAT9jwcRrXPgvyX1ApAgVc5tRfHfWC+ZiHqXtL+SM5soi6rT fqEzknVa/qeI5HGIUxHnqTYPQ+tETU96ZovCBpxBuKrNI8QeSsjTj9OEvTVltbcIEbQI8ERbl0mI moCtTo0kbJmeL0uwaAaByrSWqC5q8HRh2KMw+VbWhByN24ROY9HkjbxLTH4jBzFZsDFTTpWx+k8R /iCRRKtNbkZJCzpRDyMAc3mxdhOKpyv3IEz0LBoSCfooLpuA1VVnENz5evasxKlu/wjEYjmqHIhl wmLJrROjIpY7ikchchwh5xNzyqiLIQIsgU8Lunxa/EqJR0iLOcRxaaJ5PHraRHR5RyG/CuIyk/sx cpRanKifpp46IZcniscilqseoImv40TNIILqOWlBom5gWZCoOzYsmBaketpbktiXl/eSRPRoxJLJ HZWJsTAhyGInKjN/80UJUhFqOSIzf9NFCfL1EFXnxiXT4skT5T90eYIsf6IqIlD3ZyOyeqqT+ihe fm8IpjwTGIwRvyHCEYeK+qR0O4HPIpQdzDIgpJuIxhr/N81Z7RBU/dVJ5HU37S4ROzqSNiF2E4Hn zUpad0HuE4mfCEnkIpiInMS27qY9ILyCBuoXCR2CE/dcbNt6/rQ+MTKWn2X1L0FEXHdB7hPbEUK4 mu/LCYVcRH3FYIhmXoeHEPkZiaYnQ4f4QY4SPwsXce0hmkXoOn3VxonAPboqnSTKPi0CQJDmFSyM qL9QRUgI0QxwOfygmq4XfiLrEgJFlNtUxNZDNDMXYojmjtUhfEeRzEhuJBH7iGo3wrFN0HRNMDu/ qn72nqi02tX3PYKWx+Gc7429r3/q5KhtfW991olN8+ty/Z6bIbFDEqnOBvou2pvqlpiJMSyR94ny juuc7y16JcpDFD0i9RGhi+Al4ZwIK658H9EdP8JESQTSQzgEM3tgeYhdYkuLkrjtxDbTrRmCZQhi VxE86xJBRXQrepyUadEjUn0NUjNFyt5F5BVxRdxE9w2tLoCFmQAr6RHJF2EnF3MRdr5NQ3SnMAlN Bwcu8n73TDOy3XTfHBCfRCCuW2VqKzBJC3uIt71b0rGwA+g8xL5HRIYo3BMpmVH6dm6YAZGSiOb9 dVBvCM301UdVj9An1eSX4D0ZBm6naIlNB7huPeqQ2gmFouHb8jw1gzV7ROAnmCUOpqjq1cxTOy1S eOMk3vUJntF30pNpSXlJBH/qEzemjkA2Q+JTPsy0et+DMaIdQldCgtc9Qqfzla5EfjskPgsnEYwS 71yEIKGpJ8IJdaekn8gGl54hoq2TUELlTiKYQRT8iCHuRwhFlXASkXIRb1UxIK4INyfK113IHiKY MFOb5lGf0KfBfOJ7OrZE2CcystcnatiFnOl7WOvZCkYwQ1wPH4pNVaAzdrWMfe8jpJ+IuPUHhJnB xUXkTsKeBh9h50+7cRD60usMjy0JM2kCnpBugp+PoB5C7+ZcBBkhxAURV2Yv5yK2TmI0+Igb5kru b8z4FHIm4sU3IxvhiOeGeDGzVQ1GVGElVmIlVmIlVmIlVmIlVmIlVuLXQEwtInYGYtaowwgwXu+B BGRI4EqgCbbUCNAT4ZuiapSIAMMzH0hARuOuxEUS0UoAiRn9aYPlCeeLzDMTR28sF7HArCZ9YoHp X1biconOGJeFCGhoEyMzL52L8Id/Il/+rBxhfCUjGLF37RhMPAv+WRWDjc5AsPFtgMQnx3v9JnD3 Nj4iUYf9Hfn92MsfxFH8JP6G/Mv3mH1NEH/879+dYW9PNvjXOn1KhHfeuadFQG8Tj0uA5hB8GDG6 wmYv0D8ePWtjj4a63zwk6LLhEQgCug11A+ZERZqYvv0OCQGOSs0RXCbRXt8CQtxORhsE/wLLQ8IU Hr4OV2ci5DyCwQn7bUZGjoxuBwt2/tw5BLx05mY+guGk9hP7VwJD7BWeYDjCtKThCYkonbnpWY4l ElWAH24tIdFETLaYo8hIgc5ROxxhFg9EErpEwBBXcwiJIq5nEog7ZTqDIILESxOmqzaSwN8vUsTV fWNyOZIwK3pcHLEFtDF0glk+DnG/SM0fZD2Km8W8MIS+VvGEYChC0jmEwBACW6c1BKKqdqvrdQsT ob5Z4AkmENVmM7QH+wjD9ZEjKv+mkoN9nOQkkgjCzHfGkIR53YsoOQ3hHq87ts0X6Rwb5Yuuawdo 4jOGMCESuPhEfRLIYi3BEpCZs7thxhMM9lKa8cCKvJSwpaAJyHw+qwlE4qLPIBIkMaM5CpkJmZxB ZDgCF90G5MWNbL2yAZkJn01H6Qfslfd8BoHMIXMIid8GS4jFiTWs4VLD/wFQfM/A9LDLdQAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image187.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VTz0sCURCeGTV/51oJYgXiIQgq0M7dspsR6S2CDBYK2swUykvUfxB069St/oaK 2FMno25eo1udPBdob97bXdMsjHZ5u/PNm/m+eTO7jYf7c1BXdIPAz0Y5h2y4xkk8ICY3PWL5iS23 WIQoPUjtdlt65jAuPWlCKzpIdl6IBHN0RFhTQxFIQJuTQBPYFNa1WKYACREftGJCkCtWtwq1PR1g RUZ+ULz1JCs5ZQESt5avGZulHSDWnxVen3hnAneYRQ5ZGzAPZf3NL/n7bg5dH1hX5aOT3/T+T38y qPR5GO+kOsVXCmxF7uoYLcFxhK1RmqDX4ZhUu2hBRw3cQq2wbeiV5LJ+kFwtGcVdgBPFQj11m1iI 8MjSGcX0PDCTfQKymFJ4GeakjIPnvQr3MgtvvR9z/Yca43QW5hrfXmzc8HfjGZfCvd3AP57BxMcQ 55QdPO1nfOjgI+rGWWC8aE29aw59pv69+zdy6gsOzvsUn401T/f+FfbXw1+/ss75fEOcX4GA9c8F 5H8ph21xauCV6JZbWkeiVL5WqeqGmFnPGVwy7hN2598/TAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image188.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA/EAAAaTAQMAAACfCz4gAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAA+ZwAAPhwBz0pijgAAIABJREFUeJzt3c+P5UieEHC/fsO+PezM W8SBXm1rPFwQEodddg7Th6GjTuyRCwdOaHaEeo7TKw4zKxVllwpRnMjlRqsRXv4CrkggPReJVAdg CsQBrdDynFOjyTkgyjmJOp1Kp41/x6+vn8PhiPh2tV/0TGVmPD9/XsTXEXaEfzyvRE2hJ+bk5CrF 9V+h+hl5ngblHs1Pgk3qFzs0/6qo/S2a/zzfovq7bJ9j+vvML7D9PZ6f1f52zX66R/Izv+p8sn3s Pdum0mbhxo8b/5PKDxD8PbK/Lb0gJmh+tdltqhpA88t6s0f1s9pPqo+B5KdNC/C/Cr4bnvc3yH5c 1brB+s8/8IY0djzH+Un1R+snJvzUm+tvysIraz/0fAx/V/VBRvz7Jx6fZvhp4y8bAKSevh+j+Vnr lwt9CXfsJ5IeqvnpxpKv3v6/Ir6n74cU3fR55MTSzB9x5+fVe7UPgJlCD+s4qvle56fsZzfhjyd+ /xd2/ofa/lD7H3p/+aMh6ETJrza7zv9osc8XvfUfJ/xsl/it75cv9PgSrvpj828+5e/Twb/U0rOe /8QHXp0qf+q3frDUlxo7GX0H68edv9H202V+sNDvNz6p74qU/LCsh96Vn2j6rU7mvIXxq8FX1oyA dmFg2B//SIyfb8tm4iH2w1LLL3D9duPz74GXIhW/nnM14EOt/KDitx+i7rj0/Ha3T26Bl4h9v+j3 +Ab859p+9e4H4MWDst/AL5f4y+Kv7Td9n18urf9q71cWe12fGPCDMicavnfKP1j3G/4f1L8tjH8S 1P/T8tvd7sL6z4Lyqnzf/II57IDaf2TZrwcs/YwNFP/xJPl5W4P6PlR+ou53aZbf8P2KFsZfx8/6 vm/MPzj0F8Zfx/dY3338C+6oz338C2brh8s/nkz4f5/zncc/5w+6ncc/Yxp/iRB/wXcd/1SYbnAd f3GyynX8Rd9x/HNxtsdx/HOu8ZfO45/zW7/z+Hui7zj+Ir90/DfTLzxxqtRt/GPJdxv/WJrldht/ Nf9gzQ8l32n8E6HzKR3XfyK2vnX5GTDduXD8v9iH0vgyy/xU3vxc+nXn+02VBQ/2/IUXCi/yc2bY h+GnC07TGvKXXif9Pvv58s1vsb+QX+prn6U34UuHXm79QrHz/br6sYHNb4kvH/qtyk+gE/2O/cX8 Mn9x61/ix8j+8mOPxX6A6Bvp/Rb48fJ9/3vth0Y2P22/MNH5LvDz0c7XzfznuO9m/N2FP5Jfgcp/ NO7Pu87r4NB3Uv951/tFeH7T+wC+k+0/63qf4yzMnO+N+y7mf4edXyS/5iL+RX/sB/gu2v/cocfB sH9q5+ei/gc/QvGLofcDfAfxPznx4GD+l/pH+UUH7T8b/Eh+0UH86c4P8B3Enx76j6+YSwejPjP0 AFZsP/4Z7X0i+VX78T/t249/So+9xlesmDR8dto1kl+2Hv8J33r82d4X8KHr/48m/eT0yNN6/5+c HnpYjz/rR/LL1uMfMhMvgG89/hPzbtbjP+Hbrv+cnfmI5NdvLPsZe+gN+Lbjn8079G/SwZxfTA09 LLf/gpv4ieQFLG9/k772/V9qvtY534NR3z9pWa7/lNv7RM79ZMq33P5DrvkBK7bc/4dc7w/4luuf 3/tE8gJ2+/9q7/N7p3278c8nz/rYjX826duNf8IffESu/Zg/7QL4dud/48nTPnav/5w+62V3/y/4 kbyE1fgXwtgH8K22/4mxV52sxj8WDv6O8iJW4x8KY49IXsRm/Atx7AP4NuM/ftaTJpvxzxVOutuM fyr6kbyMzfhLzQ/wbcY/Ubjmw+b+P1Twbda/tPeJvnq+zfhL/ht5GYvxlw/+Inkhi/UvT30o+geH vsX5f/ngD4g/lA6mfHHvE8kLWez/5cfoAT6UDkb8Qj74VfSPpnyi5qmnOX6O7KcmLjh9j/0E2Q/N XHK4wDf/rQjzfB/Tz81ccartT0/9fL39xMT1/gv86amfr7dv4naPBb6Nve/ZV/d1znua9G3s/Wf5 H+D68dZC85/h29j7v0d+7m19ZD9QWqOl559kYPM7ylnQ/IsBH977Az40/wIsNt93Wv9v1fyjnGVm /kfyQ7D+IzkLOv97mO1L9e95H6n5lub/PO/bweha2GRn/q8e+wP+Uc6Cyk8W+9XeH3p8eqTm+7N9 cftb5h8N+JsikBd7N7piLh0M+DvIj+QsO/N/la9Y/3b2P4m3XxD/8aTqxx6B6l8xHWb7YvxD2D/K WXbiX/k54Edylpn9v1D+avATOG3/Qvnz6ugHKj+QzPT/Qvmro78SM/5p5S+o/wOyP57m+IG82FHO snL+P63nXgAfSFb637QafDmNv7D9J57vNv5vxcV8MP6K+38DfuC2/QM+Zv9fDz4Qj/+yeuoV8oEV m2n/gK/Y/s0c//N+2pQf8CM1/7DQj8fqX9EfT6r+Di6/4vUfRvwF7f+w2PeR409Q23/rB/Ji1q7/ 4f1m7gWv/y+aub8F8feN+MBiiv5xmd/OfRbAYsD+30L80zlT3xba/7gfyVlm7r96yy+00B9PC303 x3+zTn1YiP/i+l/sk2X+cakfjK5gYVLxi1kXXiz8/iPAz8cvPABWbL79L/ePi/xs3Ld2/SfrJ+PN /yhnma//ZPy6J2DFX0X/uMg/cd2XYvzH00IfSObr/4QPrNiGTxb642nMv+L80bdbi7+iDxx/mKl/ xj/R/UHlt+CPX3em6B8d+vOSgp/Mu+7OeP3HXfODxj8u4t/70PjPRfz77mfB+b/xNO3T6/6IthKZ 8BXnHyz4Law4/zIvqfjdhU8FkRezNv5T9BenaX/o/pG2/2HyQfH8qzUfqfz06Jeg+MPgG6n8w+Ab yR8G3zjtj3ngCIpP7/rAqX98v7/uFSf+zNE3so9Tfjr5gRN/2v1ilX9gkX2s+u9/w/FjZJ8Z/BMU f7jsH6n8Xx2foPh08K/mm7n+oPcL6ivWv9nxd3baB8Z/0DTBeFroAwmaJlni07l/orRGKP6Rts+c +lWsf7PzP8ypvwXxH58mmOMTcEmVdDThQ/FXvP4gMuEr1n9mxL8ZXp/rm2n/1B/UBfd/aPsFO/d/ UFqj0fizp16h7d92++f8QMk3s/+76X3a/Trd/w++T/PUfDP3PwK+YvyN+inrB9r+/P5f0V+cJnzu 1PdBaY1G6z9Bjn/CXPmC0f4T5mWM9h+zL6v5Rus/nPBtx5/d/WHEf8q/m4Vp+Oyp94PSGs3WP3vq mciLKR5/GfERjv9yzifyYtezsGU+QvxzQ/HX3f/mhuKv75PTvuX4Z9yVTwd5MaD/MXn8k3A+kRcD xj8m6z+eqn/L8ed9Ii9mefwXcxf+RkprNNn/xtwzX4i8mO34s/6C+B9N+ND9d3bjX0w+8krx+EOz /qd9u/HH96euvAN8M/O/nW/okVdHW77d+p++70mx/Y8304W+3f3/tK/Y/o+6PplYse34BxP+a2Tf WvxTNV8xHW351uKv6AP1b2b81/jxpG9t/N/4oaknPmrW/7RvN/7TvmL8Xfrz0lc5/sX0A4etxv/E fX99shp/PX9eWugDSfE2DSV/8vDTcv37XF6g7Y+nU34m+ETJV3xMi4Iv3vcYyYtZG/9Bvi8vprj9 m/GJtj+eTvvBlL84nfb5vMixHwuv+Y598b5HsnI/cu0Lsy/EtS/MvqzMz0U/cutL972StfnC4Y/v 2id8XoTsE2hBe3589vm8CNkn0IIWfXHyH9v3kf0I2feRfeLWl0bfvlNfPvkSKa3RzPknyPeV1mjm /AvkE3kxYPw37zJN8+U3Nf5Xij8w/jc1/yPP/hB5MYvzP/LJLzXf1PYv+/6sNZv3I6U1moq/fPJP /Lu0HP9Ay4fKPz5NNsf3R9ein+b4kdIazcVf9Im8mGL8dfp/7fiLbzuZxn35FcCHkilfmvw/Kq3R VPxln8iLKbY/p34g5+m0f9n356xYMc3xI6U1mqn/TD78ddr+M+Dkl5pvZv+v6C9Oc/yj0hoNxV88 +Vaqnv9RfEz2tE/EPCnD4v4/k2a/3I6/s0TXNxR/wJcybPb/+n6gtJiG78uLQQ9bnpVO1L+UFymt 0Uz7SxP50ltfXkyx/nXiL/tE258f/0yt/NCXbc5Ko740++V2/A899JXIi9nr/4FLr035bNc+7svX vhzgRWcnXf+otHZ75SfyYpr1TzcuN764bnpme44fTK5ZLen6akmp/odLCxb6uvGf9BW/8kQ3/sND Bcf8eNYz16dSu5v4H9/3nnh92k75RGXFWXn5K+8fehpp0vf+ms5qDfp2kzV/K+X82eYmf/pZcKhW e6zvzqy3vz66i/x/E39cflkNuI/sO6Htn28mSv7UnVfQils/MOKrXfqqNf/HfpX9Ql/r+J89thn1 Zz3znU0q/e+0r5j04v8bdBE3Pn+YnDG7loW+VrLrT8efvZEZI/5swoi/Qd/a+F/fNzP+Ukzvafzp bYMW4g/4YtLzj0pLTe//dX0yveJSKf6F3v4H8KH5D8AXFtP0fTlLr/1r+pGcpTj/I7T/zFj5Fe+/ EBZL6ZrMb38KKaVrQom/pn+hhZnzfWSfTC6hmBJfy49M+cxDRef4i7/spk+enu+v3I+QfWPx19z+ iClfs/0Z8zX3PxGybyz+5va/q/LN7X/1fOz4+5NLqPpEyyeTSyimMNDyI2M+8ytK/6/nE2TfR/Yj ZF8t/grXv5qLv+L4WximPbfpK8y/OI+/MP42F3+9+tf0D5MrtusTOQu6/gbwhRTqzX8A+3+9+T/m 0l6c+Ov5kTHf2PyTZvzpmhaWX3H+R2z/er65+BMt/2DKZz8KRv+v6UdzVmzBNxZ/Tf8gZ7116RM5 S6/9a/rRnBVb8LHjT+QsoP7t+b6Sby/+xsb/mj52/CM5y2n8ibY/nlCO/zV97Pgf5Kz3pP2PX6Zv 4fh/VjrHX90nSr7T/f+q4h/JWe9J+x9P5/av7kdy1nvS/s30/zbSQt9p/IFkKf7AKhb540n0L7Lq 7YU/ZxWL0kLfePz3adBcn3YFLi0l0/HP/Lj2t2Ws7S/q/7Og99XWYrr/z4Jwlg+kRfUfF82tES9U fdPb32XRTE1fqvqm4z/XV0zK159vWz8OcOq/eN98c/1/1edlfrFtv/A3fqZ4+5+59j/4+zm+ufqv Kl7DN9f/F14Z+9luua/b/sOq6039mb7B/j8OwnK2b7D9VWbj+3N8g/v/+Om28rv2vyT+wEcaP8hl /d18Xy3+xfj3CC301eKv5NfftnDaj+QstfgX46Whfv1UAsYHbv8GVqIYf3/0ZvIR/yn01SuK4/+D lJMr+Zu6D+r8zyBfbfyfE+aPd1XhizIh4dgMtOCXp/xIzgLqPx1O7ldbwnX58x/+8Ic/KJMfK/rZ Yj8Z/PuoPJZ//vnnn4flFfBewS8av700EvbVzv/QB8fc1+j9F1988afk+bRftj7pfOD+a7Xrv5Lv VP8Un3766Y+GLKXtr5j0IyX/qvnqqL/+6W/84ZCl3P7M+EH17+ef/84X1P/WXP8HkK8W/23j//uH w4H64w9zgP3Q04//Pn3Gxr71g2k/pn7hMXfo03Sw6/+A+ttwgZ/9rphlyFes/0LqOlT8wqs6zsEv E+Adqr706AAlf5uzfga8w1fyt5nU2JT8Xev7S/22/c/2086vFx3x1dq/ru+b8H8ZSN8apegnJN/2 fq5d/z8PmP3vLD8k1VF65W+uyrfpHvSjaf+m1PW9eu9X+dva90H/OO3fa/ubaX+y/RefBkv8uPZ3 474/6X9AtP3/2fxV/X+Bn3/ua/vltD/V/v788/pfEz7Riv9/+tFSP+38EvTJhP9Ly350Ur//vP25 yCeN/wr2T8ffiO83/ksdP/87gSH/asT35Sw6/vzyJ90vS/ys8ZO9cvzp+C/rP90Sv2h9olH/9/2n c+rT+u+r34Bfz73PrX8667PEr7uYXVkfPyr6Q/kffSN+lfbNdj63/30cPtxivxjzT8S/oAOuxX42 5vtyVh//L3H9xyPNShf62z/bjPjj838Z89JSP/6gHnoqbn9d+X/NmEv9ZDfmR6P+l8z0ngE/mNn+ H9lXlvqPZbX7n9f+M5N+e1PFrPbPTbnb8yM5q4n/3U/YrKXtf75//1fd+GPxH3b9ln0g/nX57/hF 7fkH2P+5ab8c8SPYf8Vn2fPh+LP7Hrs+3P7F6abl7X/M9+Wsqv5/jek/VNXvzAfjn4tRseeD8c9/ z5kfAW8PpMstnPoeOYpZTuPvESnTrS9j9vofX87av5CynMZ//1zKctn/5758narL/j8LUoe+r+S7 jH8G1L/T9udfOvSB/n//UsqyF3+i5Nsr/0HOAi4TsucDCThLbK/+1fxz+XF9h+UPkMtPcP3HCNf/ r8jx/xHy9v9dXD8PcP3/UuL6b5H9O1y//iYdTD8f8V21/7+F7H8X2b9A9t8g++WI72j7f0D2H8d8 N/VfvHHvH9hV7tz7PvvH99z7kZzl1Afn/xz6EfP7HYLvM78TBJ+Z/8jfIPhM/E/4Tua/vlsi+D79 9XsYfkR/7TcFrPgfMfzD8Ntw2RVS+8fxh/afD5HAif9J30X7G1R7PpCn5jvY/9GbGXHiTzsClPI/ UBQl/jcnffvtn/lsKPHPkXzZQjz+t+0DeRGy7/T4H8iLkH0f2QfOf64q/v7K/QjZx97+/JX7Tusf eMfa4y9b6+p/I2TfX7mP3f6wff8r4D8i+lHJjb1W5/slnfjF8KNSejKt6/YnVL/z8t9j+r78vCvX 5Re/78f1/l88BHBdfnEX4Dr+B0w/krMcx19s/q77H1yfyI+7c7z94fpv5O/RWdX2T+QRmNv4F7j+ G6n5OY6/nOk2/vLTLp36B/nb/pz6wATAmvxse8D1gUXX5ctrceo/lTGXfso9Wdi9HyP7l8j+a3Tf x/VL+WY/t758s6PT7a/ALX+MHH/s9p98Jq/Fpf8x8Ehoh37x75z60juKDLf85dlfky+/Y10+kIXq 5yv3H1bmi++4Ri7/W2T/FtnHrv83yD5Zt18ccP0cef97j+zfIvuvV+5fIPsRsv8G+fgP2y/XdvzP v6NA9t8h+7fI/gOyXyL7AbJPkH0f2Q9W53N/NQ87QfTvkf0c2S/c+/I71usX2H6A67fXXSH6B/c+ kHX2HfryO9blA1ln/+yvxpffsa7yn/2zf/bP/tnH8eV3YPn9d1xi+TfI/gOy39/1gOX3N31h+Qdc f7jjHqn/yfv3IpV/+HJLJP9hyFqnf71yf7jpbp3xp98tu06fPnVlnT52/WP79Ikf6/SZrFX62PWP 7V/TrFX60bp95qvlV+kzj9xYZf+HVv/dz2H0qeybff4+88AvlPpH87ufzCM/UMqP5nc/b5gsDB97 +2PeiOIz60dp/xGyz2atcf8z3zda/+zzHtfos0/cwvALZB+7/rF97Pq/ZrMQ/COyzz5xDKP/1ah/ bN9o/Ufr9pnRH47Prh6j/lfuo8efy3Lvc4/7XqF/x2W597kHnq6w/vks9z73vOX3pPwmjz+i99D/ OtW/jo9d/rOP62Nvf2v3seN/9s/+2T/7Z3+pz43+V+jzh9/riz+2L3zdiXNf+LK31fnY9X8nZLn2 o5X7wtfdOPdfI/uRlm9u/IXsC7tf5/WP7otZjv1czFpb/WP7YtY5/qvypayzf/bP/tk/+6vwo3X7 0pf9uvbF9zj276Ust/6jlOW4/pF9OWtd8cf2r6WsdfnSlz2vzMeu/zspa1X9zzNsX3rLuvzggOtj l9+in3v+V99/Kmc59f+xTd8bVjXq/wTZ/0dW/UEd9f/Ert+zSPH3+hyk+E/78or1/XxY7O3ffPIQ /nbtbyd8X8Uv2pb87p9vftObmTYTfv9d7w/vwvDJ3JUv93MLJKL/rd/5G39yeczKplazKqMP75j/ qLjiv/KX0uO/vrvek/LH3TuTLbCZBGLZpvzqBc/70Put/TdvDl1OBiyq3f769436ctJvfyWP5B6t ohl+DvhxIGVJ81Ylfxuptl/u5axbOYu7Z69LD9xfuv6FnCVNElTpZX3mMuqo9sddeR0OXW7l05LM 8dkRaTc7l3l+PGxM7fUahbfJhu61e3zPdXnJbHM5s4WM+YT/s/nAUUzbTRfl1PPDIRPwh9uIZ/qF z/8t+Xnv76n/svM96iet/1BuPVr/BbMhqfntOy4YP+v97VD/xa73/3a8O7aLvWp/3BXb7tOJacTP fODPNwmtw7T9cVUJr/jPXPg5GUbPl+2P67l+KnycZn1RxfXpqv9xNTwiqPcJ4KcL/VLFJ4M/PLWq 8x/SFwb8C+Xyi/5dcileTXXav+H/bP038/1u7dfhjis/faqTWvnTZn1s/XcdP+t3Ox7W73d81//E 5/zLKT8m/J++6IftAreM3194xWx/vf/wrZl+6PP+fsR/qLL6lQ0Xfsl+KfgvtPw3sl/3ML1f13/o 7cogDbpur4l/1WkEybd9ttMrJ/d/sl91a3v2c5P6MI7clttiKHb1nqrjLYIr+jkvG58kz3z2sKCY 9gn3Z7X95bVPy3BV9721vx+66qL1S0I3id5Pn/k5s8Z80pf7P9i/L3zB35XZlvPTuv4LrvzZ5P5f bP+QX9f/Q8b4nfDTHec3Pwqu/Kk//Krsl/WTkDm/TrdZIPrFT/fUfwH62Wy/+TcC/JTuqvsh68e0 /vtd8nahnzT/XjD+8+5nTP1+mzm8krrkHR//6fp/zv/Z7uLfMH7fm1xSP+l+BvIuQfQntz9hZ9lu Rmz9d8fCty95//n3XhaCX7W/Z1WzYP2QjofU/Yd8z/v19l/1eYNfbxJC++/8T+puaYn/uhTb30Xb /jNf9g8KPqG/LvOJ5I/UP7v9m/Gb+pf8XSpvf+WrpOT9QMf3xe3vf9XbHOeX9b6C7pL7126X+02S tv8rwGd2yUzbSE34/pDT+c+ZzuyqPUxLg23Z75Irv+k6r5Ohd2g+Il3PqH/k/WY1A1X7zT50y+wq r8qEND7dTmo/aH166KLmc5MNl63CnBS8aBdg/aTzCXNIsG/r5MG4v82bN9ZNYPCJV9d7NSSm/rY7 UJ7rPy+5KaO4+o/3N9mHpPF9xt/Xm03uBZJ/nc72v0E4PxT859nTEb8+5mX8phzXN7V/3w8LVPzf UvJDz6+2zLzpXFPit34ze3HRz0bU72nnf9L+/a3/7pRf8H7RLFZTz9r8122H0h4ntJ+l7Jrtofn1 oj30yT+kn1nwjyf8Mvs+65f57/f5z/p8pkPj/G5maM/615BfnvT7VZ722/m3tFu4Odxq/fxbbR+U fkz95/02GAZz/aL3k5/2+Qn14268U49A+i+L/sRv/abMbfxf9rulkK5Y0R96mSumuxvSZfd7G5JD 8/6unlr/zph/Ofiv6Iu9347xAs5v299iv999XA5Hxk3/f8v5JY2/ab8fedLy7wG/aX+CX/+7PP7D 8TbvPwL+QfaXx1/yM5++2PkZUP72UESj/j+b8huGq/8soP3P8PlZv99kVfw/4v8+6b+K26xm/9uV 39sx/kNnBcq+eLKj9+P+0DlmTjN1mQVzXUHWz0A3/p0R/x3nMwv0me2PQPavZ/sl4Eeyfyv7Be+/ pn48+ArnX0b8pK/jmOl/ks5v9yvN7zlhTwN253/6/Z+K/4L/sz73csH63JkfdnDRf18hu4LuWrr+ +EfFB1Jz/kc8M9Ik7pxbh1wyWdeCT0/AzPEjierPv0Hn/Nhn1wnXMjKzi7N99on48Pk/IPHn/3R9 4PyfXmLOmuqe/zOV5tf/en1j8df0z/HH9c/xX7ePXf/YfrRyH7v+sf1o5f65/1+3j13/ar50324p PclL04/kLGD8he334282PchZGj7Q/qWbhEthgNom6V4+LR+Iv2L9m/Ejbd9p/ImcZS3+UArkLDPl dxP/grxlzjOzKdL255Q/J1fgHJer9p+TV9y1cjQptn8gzan/NNgU23K4go9JbuJ/U26q/4AL+x3F /6rcLvKXtv8X2bZ8DvqK+/+DnDWn/BfZvnyl6luI/37Uj7T98Wlayc9rPwnQ4n/C1z/+m1H/rU/Q 4p/vEy9IAuZU1pAibf9k/JvyMn5cXy/sAV2wmj87/ryfjfv68T/Z/rMd6yezfBPxzzfsBRkxWVj/ 8/v/DXuyLw6Wxv8gZ51u/6o+UP+K+/+J8mfsueSg3h5VfaBg89v/hrke/ZQfyVlG4u+loh+7bP/1 RWRKvv7+/0rOYvyEvdZvXvzV6n/i+ROpoh+58L3G/6m3kZdV84H4T/lM86sOvWv/M8if2/4zepvy 3/vDUz5zP2Tt+2UM+u/krJP1z/if/kjdj/2R8kcz/ZT6Pznl54IfLPLrJN0mHsDLtX4h+XD9q8// zvPZG8tP+crtv5jns+2v839fv/5TCZ/yE8n3mLuFTyagY5/vh8zBdutv6E3Fs/1ktr9h7nYsmqHv JtYuP6sOMTy5/8l37P6/9fkrmtR9uuX99ovv/Hi45fWkn+wFvz4eG+5gPZ3E++9zuL5P+mFQHX+F 1U5/V8bbOv7b6m9FXyh/0+PKz5847W/rQlfvCqvj8HrqJ95nvl75m03/+7682Fs5i/p1yoI0I9lT kn9Sf3p1n2//ce0/A/zTxz/1O8ssCWqf1NtsRrTK3/DgBXKT/mWZvi3z2q8XTUud7b9rcVp+7G2v 2ovs66HgpbLPHH94y/wN42+VfVr/D8Omr+O/qi/4bfzq49fTr9AVhUCiz+hvut1mRw4cud7IWbxf Bf+Py+Lj1q9LANUisLOj9U9bPuCnchbvN5VfMPeKQD4wiqPlD3H9ofale9fqlE35N3XlZx8GtDyA D0RxONic8AM5j/PTuvBV/0MXVNuKOr9oup69ZX/8YLtgeO7C3y6N96Z9/+95HzX3iQ4LAqWAHnYz rOa0Tyb8qgBBuGUvagd88Qs5eH54K7Czm/RLFX+8/JwPdHbjvVnvh15QHX8wI1HgcSGjreh/Tx3s jZxQY3wpzdmK+KOer60/Wv/IfrPnp4J4W/3mAAALV0lEQVQ1H5rZK7vOhxlCu46/Mx+u/1yofhSf 3Vs4rn9kvxlybdhX3NZ/Ks1VfG19qP4TecRrzwcWS+TRvtP6d+lD5X/SjHnd+ED/n8m80/I79YHj v5Q98LLtA+WPZd5p/GNgusth//MYuvTl9p9yBx62fTn+iVNfjn/stvySH0KnKRzG360vxx9o/S7j n6tOdlsqf+ZBp6ndxd+xL5a/8Nz6Yvwrf4tc/h1m/Kvef49Z/sr3MeNfP4AOs/zVzj/AjH/d+zst f8Cv1HPsC/HPXftC/JN64IUYf+e+UP7Ytc/Hv9n8ELf/9iHvePF37/PlT5pJR7z4u/e57b/wnPtc /LN26INW/l+497n4J+2xJ1r5Q/c+F/+wnXVFK3/s3ufi3017YpX/vhv6WvOB86/s/N9/t+2fLn/x pBt6uyw/E/8v+2lXlz5T/sy6f3r+N+tnXlz6TPpZP/GG5P9fZP9Pcf37tD/ji+P/4rP+nB+S/x3r Pvx1OV36V8PE1yr9uvf3Lfun4v+LeDjnieL/C2T/cw/VL57RefdV+gWu/5jR014o219Gz3mj+Ck9 7YThs99fjOQPLEb/j+0n+D6x7p+If8Jc8YPhey78E+M/9qwzxviXPeuMMP9TYPld+WP2gjOE+Z+Q veIKofxofhv/grvmxf38f47mF8h+G/+Uu9zVffwTND9H9pv4J/w1J87Ln+L5Tfz/G39nuPP2/wTP r+P/pXC5s+v6HyZ+V+jX8f+lcMkdgs9d8em4/h9D4ZI39z5/xaXj+s/FKz7d+/wVn47rX7rick1+ Vf8Jsv9EvNnFcf2HuH4u3ezjtv4z6bE0a/Iz4djXvR964uJu6x/bl+83cHr+PZdvN3FafmS/eCpf 7+/Ur3q/v4voQ7ebOG3/+L7EOfal9bj0U2Q/Bh7K5tiX8lzO/8t7H6d+Ad3t5rD+C+iZfOvyA1wf uNnxa+vL238K3WzpsPwpdLPhqnxgLU79YNV+jOyHK/fBp9i683Nk/1fIfoLsp8j+v0T2/xmyL009 Ovc/RvVDZD/2oKd4OvQ3qP4Dsv8XHq7/M2T/l8h+ius/pt7OqS+Mv/Jq9IHpF5859oX6x/ax6/8x xvXvQo9g1v9tNfrA9O89XL8afYBP8XblP/W2qP73Xfv89v+Y4/o5sp859/n43yfeDrP8le+v2b9L PILsw99i4Mg/IvtRjOsHHqpfIPt5Vp97wev/HrP6wg88/zbF9e+Q/XLtfuLc5/ufuD71jFj+5twP oh+i+yWuv0H2t6h+4eH6+cr9pvtF7P/aSw/w/KS59GBVPhf/tfshst+eesT0y3X7uzX7xxzXf5Ph +v8W2W9HH2h+3o4+VusXAYbP7v/X6NP6f4fsk6K77h7P32D6EbJ/7C+8Rtr+SX/hM45fIPt5uW7/ Bt2PUf1suPB5Vf7Q/9wOy+D41+3kG5r/Bt33MPxh+3uX4/olsn/M+puuUeKfd5M/WH5BcPyh/pH9 R+T6L5H9u370gVT/t6WH6j90k29Yfonk9/En5XDbKZbfP/MCxa9Gf6j+RYbr+ymuT+httzjxx/Xz agmC6D8wt32u0S/PPqp/l9OnHmDsf9/k9KkHGOWf8oEVG/Vf5/SpBxjlv87pUw+Q4o/rp7g+HX3h xB/N78ofhKh+QY/+Ueq/vfAazy8Jlt/W/z1a/X81/Nsc2aejHxT/Btl/RPbLjHnoEYJPMuaZYwh+ NfpF9S9i5PIj+yTE8pv9T14w3R+Ov6FZ6/PLlZcf26+6f+aZfwg+98y9Ffox+8w/BJ975hOKz2Sd /bX5ObLPdX8oPvu89zX67PoxfLJqP0H243X7wiNHnftf8k+cdu7/Gtn/ObL/s5X7/wHZj/mvW0Hw udWvzv+Mf+Ls2vw8QfY95PpH9sUvnHDt/x/hCx/c+1suy7UvfuHE2vwM2f8Vsp8I33bm3ufftj6f IPt81tr8GNn3cP1i5X4mft+TYz8Vul/3vrDylfnZyssfo/sE1Ze+b8mtL3/dnmtf6P6c+1sh6+y7 9POV+4n0dYNr88U3ufZFzrUvZq3Ll19x64tH/yvzgS97duyLX3V/9k35CT2ywvEpulJ/2Lee8MnZ t+fvjpO+lGXS7w8ux31x9PM18qt9i9cd3Y36wJedK/pJ8+/DE+902p/0oS9bTyW/yLf/L5twdP3h hcey+IN/qoks8W2lTRP/zrHi/+aTag23//kv4FU3238f3SX+N77zu2PC6TTT/2B30HPG/f27SR9o WeZ8v/913PfhF95Xv/giGeYTmBNro/3fAsnz4+GZScNjvD726HxGMvD6/m23Ki8fNuaiXW3u+aFp P+vWTHvlK9nPe38v+znnB5O+sBNLe98TFmD9rDVTbzvUf9EfRKYk8yFnzE+m/OftD8/7aPC7/VNS FXqo9h5NSVc7iv4r/s+4XRtTh13B9oU/GDftj6vqP8lPZvov+D9fdj/9IWcv+1cnfG+mL/R+i/1v zPQvzPh591rBlf+tHT8Mmh831fp7P+0f3eiV83yh/vvNYfDzbsU+4w+96pXs/zHr02frjfkFP/db dEvR49is74ggHyj/TD/njz7zef6Lsv/46a7uIrZlcsMevTKFG/M98E/ef1v3Bpmf9pkhqeJcf4jd 0O3V21/tX96wPepsv67/6qCpwoYFtvV7N3WnNxTsqu576/32fvicBeTnCr5w9L9tBi0BMwLZ937X Nw9+VQm+6Bc71s+YjVu9/2l8boHGjzm/qf+QcH7zg/P94dcZflP/3AJJVNbbGuu36wwGPzfnN++U F3gJ+LT83baZEtN+0S1QbemD329WMY1/2v9g/aHBqPv9E2iHjKxbR1XBqbAQu/33fpAwfvLNST/n /X59jB90CxLqD+/h/Wr7r5sF9dmpnTGfgH/yfhxvq8hyftv/LPeFqYba57f/eoG6/SUl54v9j0Gf b/+9f3Xav7Htvyql+r8Q/FdXpN42zftx5W9LafvbC36XuTz+G0oNC+wBvwB9ukeJmTOLY9u/7NdJ 8utuaBgq7NvDpH3mdyOR5g2vu9fodLZC/wOUv04Js0BWr6X+5zn1N61Pd8mMT3uUTMXPmYVqv+mB nzMLtH5Aj02rEjb+rjok6LOqD7LT89mFBv8Fs0Bar7Cu6MHfZk1gq1VS3y90fbYHriqjWc1LuoAf 17ubqr3RzE32cfVxymRrwPcz9gg43+Wiv798JftPZT9n/Iu3yv4+Y4/AIP/1VefXQ5UHxq+Oeat+ ov09IwlzGufl5Qz/j5g/i13W+9e33Toav346ZeU3v5dHdrfV+lVt0M/c+wrtL98n7AxEsW+L8aYa Owz5zBD9dZcJ+FfMFxnt2u03mfYLcnnFZVz1xQD9l13m0O9UyGft78+ZB/nv21jEwaTPOmM+7QyK XbexMBM7r7q+akfrP//Eb31mvar+2241xXZg6YZV+F3jYt7Tv3/P+M/0/X7THyj2nMqQycwa9e9n TmOa9ZkOuiBdJjPGNOz3I8rC72cmmG1t8Nkx9mn/fqbfr5n6TFlP+SHjM9tff2Cg7zOx7v3XgM+E ifWHsdJsv48/0/z7zJeAX9Cs/KP94PetaNznZ2Bkn5lEKb7dZl4yhy39QRbrd7OXtd+3ynGfHwHJ PnMQ2V8qyR7Y9QeZI34fxVH/P474w2Q3c4Kiz0yZfeYpP6BjtVE/sehvy3jSTzV89phlOMcSMGu5 VPezCZ87QQScLBaHsLN9n/uTDgiEmfk2AefcIf9t5xfT11+MJoCCz/kDfpviPW1F8/0bKPN2zhrq +ZnJ9mcxxaQkmH6dsH39+BtJw14RyyfIfoDrDzvqlZb/7J/9NfvY7X+YKEDyh4O4lfrD4O3sr9If rgDBOv48+2f/7J/9s3/2z/7ZP/tn/+yv0P//dj6xIgOeuZMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image189.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBggQPMDCyAliXPBmZAAymIOZGBiYGETBkqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MBFgZBISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgXEB4CcLKAx3FA1PAy+ iSUZIZUFqSBLQCp/Mx34C3HmBJAFTEAoEFyZm5Sfw8AEsl8XKMoBpI24FJlD2UBKnjJA9D34h18f I9j9H+D6y1k+g/XbQvUv+EfIXoh+Rqj+A0yyvCClunC+JSvEPFE094BEWYDmhWTmphYr+KWWKwTl 5ybmMTA0YneZEeMtsMvy4C4NAvOzsZl8BpvJZxqxu1mCuZgfZNI3it0owXyJk1pumskMcROM/40B xH8CNXkB2W48wCTNB0qc2SEwfg4PyIwSuHwwJyrfigPEr4DzHZlQ9XszQORFMVMcXpeh+7mcpZYd pMkQw48MJPvRQwCkSRPO/8EN4mvA+Yu4UOXvc6DK57Ggyh9ihMgLYIY+UbmCG2x/CgMXNI9zgcsB sMegZgowsIN5e0CBe4aRiUkpuLK4JDUXmG7Q/MgMVgcAvVijo7wEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image190.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61UPU8CQRCdnTu+DpQTMSFWhMJIgQkklpbGQqQQ/gAqiYqABgKS+AMstbGwwtbf YHGhsBFrCxNzidpYWWlBFHf2PvSAGEi4y+bm7cy8fTs3uw/3t5cgHj2syeAjK5lhZEinCIAwJ7wu PnxIlswHMiZmGPZ6PTGzxCJiJonMjPajlRdATdbDIW4tuIMwDz1KApVjjVvXfLTCAPucxm/GBGAj X9vNNQ8LtAgp6GLr29B5xoQKBDW3VypUo5lCI7pZKeXLAC1SkuB+L/+mFA3jYQqO2zimEl60cXrK 6b9SnP5P2elPo+E3FOkjK2KiRu+2srrs9lJScoCJz3aGMXXsvRlMzGSKSLlZYvoYxjSWpoh0Pk05 xQloagQmoynFtj2UU7br9ug2NForPfsIH09Ac0w2NFu4C9TAby/93TfuHjRcDRFTsWbhC9GFNdt/ J7rwyMZRcXSKOQu3Ra9kfuPR6V8Howbq4DlB/qrZZmmrcgA4fOcars1QaMLGbRfhFZNP+/qfr3+/ UelJ/KNXM18fU09dPvH8Xd9R+RHW13A5SPk7oJi3iSJuHHFITU4VPALdUCE7DDGWbVZrhRLvmT5N koj7AZQlgkomBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image191.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51TPUsDQRCdnbt83F3AEAkEq2ghWhhIeiGNlSho8geiHJjgJUKCSf5CsIitjekE f4JYXGUVGxtbEWwl2gZz7sytB7kEg96x7LzZefvesLvPjw9XwF/RcnUwKLo8EBRoTwIAIc2rETkM pEiXA4XgjEDP8ziTExnO5FGoagt/eAl09aKVktF6dAlWwCMSJCV2ZXRLyAKoyW0sVZOAvUrrpNw9 s0mEKsfofvk++ySA8k+Wus5R4xSQ9LdkNi7ngrmqnUeo5A183svkd55g/6OA39ZHzN9W/MFkka7P F4rvYk33+emQPmV1yS9XHbuZ3bfb2cOGU6kD9OY7KYgxO6kHzvqMqwpntJQxjScxH89RHs5THvbC PRhqp0/QZPT6/qH2Gvy7CxeXTeK0AtyIEz4O8A67rgQ4p03X7wLhzkxXsMBJ+GTaeidKpPxMT/Dn ni64p80AX/NJbAT4Rptev0N/3VQ33ORXwMLqniUhxuie3s1QIK6Vus2W7ciTC3Wjcd03qYHWs7oD AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image192.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTMUsjURCeN283ZpNoFu8CkkKWFIcWSrRVxF694ozVnULkcii4KhjQ7SytRARB PDhyYCOIvyBFqqsiiI0gFnKVIBwasFE092b2bUyMQtzwyDcz38x+M/P27PjPHvDj2AVTWIS2xgQo IMcQwIAER011LCRkqINCsEdgtVplT7/oYs8ACs2OYpAXw4Lp2J0KfQrFIQlVSgJb2SWFDtW5jAOM K2pUc2Iwkc3PZbzlHECaRd2jn0FPit/YJ/zqH/EKdyShDwr9NIj1gF1PJ8zdIjmofvak584uLQD6 uQLC6n8wMiKLJlG+Qmt5yO++qcvfaCfqtNayJo/Q1zIjzzFQ7rxQLjT7h+L47GEzKRu7GjZTuqtv 4EnfFyDyXcQTrLjwBFox6TCU4sy8m1txPudWnS9LbnYR4MCvLLV21NpH5X4HLel7PrC3Y1QjX4t7 UbLXanbCaoz3h+rjU8aeJDsDvrLLlpUFU5W60ro4Md6sVH6tUrmpR4sr7cqzkFTo779bveHSI7S0 4UDLqbxmLRWd/zzv1/ObpzwVIWpfUy/wzqn0mBVWktb2L7zjuzcIiWZl77wJUa7UW7O7+Sb01OxN qzH+O1wfz2KJNz+gpz4qh4Cm7s4vQkR/0xH+7lmanqQNbWwV6RKWBWJq0lvJ51y14Rf9S+b9B9ZC 1KysBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image193.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSsUrDUBS99yZp07RgEARxMTiIDhbtJIjQH1DQ5geqBiwYW2xAO/oHDp0cRBf/ QFw6dBKHOjvoEPwBxUksNb53kz5MFdSEkHvevee9886993c3p8BP2XIMzMmosYEgAq2NAAQTnDXE lyMZ6eIjRF5BiqKIV4o4yStLhEl1noa8AjlG2RoX0WxmDKYgkiSwBe6KqCORBfAotsknNQVYqwa7 bqvhATgoFfTp/CPWeYKsgsB2a77XdNa9Q2ez7lf3Aa6kkgWRN8W/ZIV0nZPFRYWnTYnnFS5lJZ5T +NhI59t6nI8VhH9WgOzJi1Jyq+uaJC3yrfvUHXzZicRrV1r+Vn0PaHiDmI8J/0AbsK+vCT/lxQ/8 0fNDekBZuvrtJvirl2klDj6xEjfBy9pFRuKawm8Q49Gu4T89C+nMlCO0EwzxJXcrUPl37ta2wqaR zj+z50cKr7Cyqhw2njKLJ5GbmfhqQ5ZRRx7cQ6KZSqsZeD70Rt3QuO4ToKgr3D4DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image194.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41UTUgbQRR+7212TTZps9oIwdNSaKm0Boy9tuDZn4PxbqMNVNo1gqk2ILTX3ryY Qw/Fs6eepYfFQwuiFz14EVTEa1EQD4pNZ95OpjtRMAnDvm++92a+997M7O/8+gb8C3O+AylpnY+i NKyAAAh6mbXFSJG0EmIQIs8gNZtNnilgnmcGCZV3mlpxGfKdMNcjrKdOFvqgKYPAk3sKa12MLzmA LeGaVj4ZGCvX3k3W5ysAP1AquKa1v5HOFWQVBN7kbFBZ8McrS/5ENSjPAexKJQOCT4pv0Q3pZU46 v9A4fCRxv8Z/shI/03j4oclXXZPfTJj8GUR8pPCoY4XINTsTfileqWEfJC1ZxUJBrd2wR5NymaLG V13xXBr2Z8aDCi8mfivssZbwJqaFxN8r1YPp6gegVo0iBajifavE8acq3sjljvj/GUTxRdzj+Fda 36UTx4uJ14r3bnezA30hXXdL1+caL2dM/NWO7xfSDUV8e2+w4960MlvmTsxpPMSZvNeZrnKmszrT 706cz1uHnomnsnH/vPUmbfJHKZM/xohvvwd47z1or+E0K6lpvMHnfUbjE9fkn7CSssZv0eRH+Px/ utVT7OjMhHTRY6738YGJL60Iu+pdcPnt4Oul9vSgi9FP+dpsI9HjUn2hVglgu70GFvv9A0GaklDw BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image195.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTS0tCURCeGV951a70gGglLsKohIJWEfgHjEgXEQSaCEmaglK4dN+idSv/QMvA RYtWrQxqFQVFfyDIghZJ2Zm5D7pmYPdy7p1vznzfzDlnzu3V5QnI09QTBH62Oilkw/WG6gOTMutR w09sudUgRPEg9Xo98cRxSjyLhGZ0gCxekBLU1MeUNePVYRp6TIKwwhfKOlUjowM8K2LAjAlCMlvb TdcreYCKFPVBBoOfqGRcQEN9glKQC7E1Tq/4GOSoLp19XkvsMZdD6g2n6qWdchHI4CKMqP+Sto2d AIfEYDgeSe6XH3yvzqGzsk9devoCk6+8bbfipwulfDWylj+MbJRL2X1oN6wKDCUylVoYG2Wl90FK MEgJGoNrauGdjzlJG2/JqezZ+B4YF8xMzaEz9decwWKIOWkbRyTzuo0fRLNm42XJnDN325F5iN3O 4HzQqXfkd+Ky28D9+n91Qf96bjRn/eRlvGrjAxfjuV87B/88owxuakbfWDjuN/rQwise53wBjXnN vCOa3CNJbK42DD5B53zz2kgUTdWrtXxJ9WHfal0S9w2+I7NQ/AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image196.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYFRgYuYEsYRiGRmADOYQsLgQmGQFYk4mEIsFiJkYGcEijEz///8H i+gxSoBFDJkYoaq5mWD6eJgUmBQYQeaosfEzSDH8B2liEADyDwBZy4D4AZB9DKiRG6qGh8E3sSQj pLIglYEhgIELKsoF1skIdg8zmAQAHlp2Q74AAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image197.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTsUscQRTG33uz3np7m9yhBiTVIUEUEolCbKIpLMWI6FlHAwsKORXuQK65Np1Y WKXJ5Q8IJCjYRNhKm8tpFVvLFJrYmCLBbOa9GZfdy0HMLnP7fvPeNzPf3Mzp58M3IM9SPnQgy9HH ReRAjZP+gXuS7dItSxw5uhGi9CBFUSQ9I9gvPaOEtjpHNzqfQmcp36OjwUwe7kPEIihoDnX0Qbdi HmBDD5OzNT48X66ulGobAU/Ci/pJRsHPgMz4CM3ofbSLR8RRL82rKeKqX7R3fSK127wc0m9hoVZ+ uf4KyGgRuvV3zDugReSSIbidjmTuy4R+zeHSYatv/IZ/zGv0ZPWRepDh0u+WA8fwN8tXmM5fk+EL yzs2f265paZ95mcxQ5Z5wnId33pp3u5Ockh+F/NkzE+AeU7OQZs/cLS/0mo5qBRng83i/Hp5eQ2g 0XmnWur4LotGYt6XlTyNuUf4ccwVN51vZZL5Og7fSebruOOm8+NuOv9e9KPWyVnsRPc2OzlpNjr/ Z4OOJ05+WP6CL/wk96stZbh9z/C/92xGPJZiD+9ySQ7phAwX/p7pFqevpR7KeNWYv7pJruPrbJJD Mh6q4Nmb6sltlsNg11AAV+gT3/8mEg0s1CrVoKz3uM2jkro/c6tFYYIEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image198.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDUBS996afScFQFYpTKNTNSrsL3Zx0sKUOnWqJVDC20JZScPEHKC5dnJyd /AEOmRykHZxcBf+AIjioGN9975khBsQXXnLPzb3nnPfxML+9ADlqlmNglqN+E0EEximKFyzLv0kx s8RRQkxClBmkIAhkpowFmakQ6mqLfvpy5Bg1Ky+i1dQCrEDATWAL7IvoipEFcCfqLV2Tg632sNuY 9F2Aa/YC76Q6eBSl4hoq9iVqwmuCo0W6p3VD5VrwmVG5ER2neQ0fdPml+s9RroPAbhx47sDZdsfO Ts9rHwGcKGaEjPhWTR99k4vLGo+olWFc1biL0zTjCiiFx1AB/1AguYbnUKlAeanUiWOaxTHNQq+K iTTTnDaTzPQSMj8B4zeI7sJ/Pfp4luWe/RCXJHNDnkxkf0k8dn3i7fUOgeKd+rib4tKNEJuksP3b aQxf1N+IqgnuH2vcwZLBuA+mvlemvHvy+LWGDWmJbvi2zpCoWJ8Mhq4n9jzi2ZB13wBeU8YwAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image199.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61UQWgTQRSd/2ebdpPYbJIuFE+1B63YXTF3L16lCjZ3qRJorGmlCaQ5FDxZetNb 9FQELSi9ehCROXmKIJRUvIkg3iSCeFBMnP9numzSoJZ2w2z+m//f/+/PzM77t28eCX6UrxzhkpW9 CmTID6hfwmfviB4ukuXogQA8A9jr9XgmhEmeuYBgo1O4z0ujcpSf09bpREacFD0iCY9qauuZHnd1 kVs6TcrGpMXcQm2x2LhToiIk6icaBj3TXDEAk30CF3EzTVZeW6FPen/hVtfE3gfWjMIrliul6tSV Un3q2kplYVmIbZMFxJj+LyQVnvcpOLS4LV/mCZ+N8KUM4RmLm/B0Iu5vQugZv2vxw7TUVrW8HFXY S8UZCkM3nlHhc9nvf43G73FP6nesJ9Q/b75RubFyW6DpBHldOlFHp6SfoNDPlv+x+3c+WD5afgFm E7SJ554YXHfeMQ4ifIbzX7T5t7qH09eW67xiQbSC5WwcK1x1TH5/QD/8c0/7O6k7GyPEWRqWqTUs U2t7uObA+ZKjTD+OrClw7o0T5+aRNXVgN388mjqwmjkeTZNSpowm1+Lvgr6GT1+/icEv9LAq2/JB ls7hUnEfv2DVtegcrefi/iY89uJ+hTtu3K9wc4z8a5G/IPvjLwvj9w4q/69zXj1B/Hqk7/q4wUl7 3yX5TuSrytbwxCijVyS0BYjT841qrVTRuzCwJpLj/gASagb1yAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image200.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61TP0gCYRR/37vzz50HiSVEkziUDQq1B64NRaQELYGVppQaKIibQtTaEkQUFAUt rUFDSFOTQU01NjU7NRR5fe+778xUwqg7znu/73vv9/u9832Pd7cHIK6oUVFBo+hhgVGgRJD/gF/s OvijIUUqf5AxscLQNE2xEmHDYmUCmcz2oF1nYEWNGj4ejToHYARMKgIvxzc8OidkAIxxGo/MMWAm UUzHy5tJEqHMd7z8uBdOdkkA+e2NlbPL+Q1A0g/zVTd/T+p7ypyTUkLQXx0T/htt9Vs6pY6Lj/GG llO6gmArUVdDGMJDhaJBHr14/ELtuQlSjafVVa4Wz2SThcBsshSYz2cTOahXLRaUukzqNpQrjXRf oQcT9GKC6vcOsMV05qCaFfirpxo70v/HU42lnZYnCz9hE2hAEmWL+bhv5k6P+0rRTUzrcRufCKWi 3E+xRa19P8W2Xe37FYwC4Zicly8nP88LtvRXBV+4pTftbscV3BFnYqqLn/Xk7+7vVKX6Uot/zWFh f7ffX/0nKbbksSbdxj6XdXI0iS8UhUeFTA50eTJ1cXqFlOzHCy6Brukj1xliMFYuFJNZPmkd/Sgi 7xMt+GmccgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image201.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABXcAAANlAQMAAAANVliGAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAHB5JREFUeJzt3c+P3LZiB3DSCqygCEwf jWIxyn/QFuhhgQ5WvvVP6K3Nn7DvNgUWlgwXyK3psYf2vfdftIeiVpCD36V1jz0UfQxy8DEyggJq MxlWJKURf2n0kxrSyy+M9axGo/mshkNJFEUBEBISEhISEhISEhISEhISEhKyPDEh+bUNU4Jc8/4F KS49XXsvPr95CMGXnnba+5Xy3A39ERebWcZEXH+l8tyO/ogK4FLKnsc0vnkTOsFdb1ooz8UVcNqb K89FvnlPwGUv0Z6kU5z1wqP2ZAaCd2Hw+RFUq7N6awxc9mLtSQe9QnnA2pOocNhLcUron+CuV3/S ae9Omg6r5oez3jtpOvceHfa+kqYH7zrp84KH5oez3oP8xL75EbyL0nnv5Scc9eLzI8V7S3+45+1d v6x4pA575d1JVp+BxF2vsvvL99bi3Flv5LM3Ix/f0YYql71YmOqDtxCmBu9a6bx5NzEh5H+/oxWa P96fv6XPeOLNCCHfue4tuok1l7zDwBtvWe1RTXXbm3cTvy+PiLVWeuKNcIlY658v3gJ752X7ky57 i26iF968m0i97HjIF++3GLHjTZe9RTfRO2/hgTfvJtbexCdv8vqHU0Lbgz3x7uCHKv41cNtbdBN9 895FpIrpyWOnvC/pD6P3hE5V7Nz+OqY/erxHr7xHdLz3yhtXf8ye9sR7jlNeFq+9sfps8C6N195E fdZx7159NniXRvK+Up91zPsEMy/5pmBeqPVddsebngBGaUm9kPwGO+/NTrD2VtQbk28q172QnGKc khP1IhI3/XQe1Nnc8mbVXzLv+by2u/UDxLvai5/J3oM6mzvegnl31HsX5fw8vN6D0iHvFxFOAFu/ h9rLXHqPRHe8uP6HerxPYsLilhe03iruvLX0CBquU15y9kaVsH6R6M3d8YIs77xxj9eh9UsvthC9 oPFG5O+eC3M55C1F7x44Xj/QHUm/vNXZWyavj+57X529xR564N3579Vprnr5/m/ytTqTM956/0zw 0r5c1KtdIuCOF+9gmeQJ9dZbsgKW1KtdoeWOtz6+OKZFVrTeinq1K54c8h7jY4a59wOhOz2Oe8vO +8OJe3kfAjEOeTEtD2nthb/LaUufX+3Vu+C1k8Z78sxbBq+dNN6PRfBaSeP9yTMv8czrW30WvJbi 9fn5c9AxY/8H79IEr930XD9UHyvR/33xHjy4Xq8QpnrmhdUNdL6/fdFNjIob6Pz1F0U30TdvErxr 5ZPx8uvR/fFi+iD1xbv3zcsv93bZi7uJSV4h9utdz3HH9dJ1gREaq3eg5F6Xx9cQOhvRc0cFfeCR lz3wxlt65U1gybsuuzy+kdCZNqG9Yuj1Qy6PH5V1ExPytqJep8e7krxJBT3yIpKU8dHx8eWUiwPo +AROj9+ndCZAOd9Gu+vNpSdSwMeudtYbY+kJ2neZlglnvUpvI+p1ezxSubfy/p6XCXe9cm+Nfenk eLq93rT0a3zl2gud9gL5TgxpASL6F7jrlccHr39zfPz1BItPJM6Pb4/Uyy98u3+Ah95Iv6vAdSN2 kbvXn3b6/iKGBO/CDHhjot8F4arJLntDQkJCQrbOkxfNVYZaJ/xrB8KMXIh+G5orBF0SynFi/Y73 8mGxrp1eb3ZK/+o/r63To3g/3hr21b3K02sDBnKr/G64W45T8d0bO1GN9Ua7lMxwtzKXIrdFAfe9 hTrFseNMJXorTpZvrxgfXafdfdGp6J++296TNkU5fehYtJF32LlCd6N7pfuNOBeDV5/kTkwr0+UN slJY2bhi+lfQnSS59Ovp/MPR+OZVNg6M6vIOhOJlXdEy04yORL6XJT/x5vIRhjJwX/CunE/Cm18B MjJHw6+OnegWox5csl0Hw/2bXYnqZbtmvnhRVn2kJz1d9or7ugk5fiSl214s/JL66MXeeOkInz55 6YiZ5QF4403p6YEKeOM93KXxaww88ibxmwL449375QXVQ0y0idePOPa+RMP37NZDwbssn5L319rE 6+eS92+1idfPp+QN5WF5+rwxvifoHXDNG4n9eqX9yfxXx+h97po37vWCn4+QXjriiTeNyJFdiOOJ N4vIv7Dje3+8bDxr170w549TeHrBGnjc8iZivz3jdbvBuySp2I/TRy8fUAPIE92J5tXuVee4d6fO 4bg3/a0yh5ve7B3mNK1fsqPeD6VPXkg+HDktU/uTuOUl/EKxiHzXeFN1Dqe8kBB2eXS9ldj5UD+0 3jhvvdq9IZ3ytuUhhTjhN5rRukO55W22Z3tvvLy8+uN9xn6K3rpMi32MXPTCo+CNfPTC5gqS3H0v JP93ZHfLoTHdneqq6bxA/L6579155Y2LV0Cuz75s/nfSixEblw17Uv/6533WeCHOlRlc9VaMFr8u lBnc9CLAj4f4OWMxbnqT1vv7QpnBSW9d05bgyG50WygzuOotwIl6te7fbno/khz64wWkJCAuKe2F OoOTXpo4N9Lc9ZppznrT2V604TUanfd2tle/Yae9eOzF8735WpzBrOMdnmetdN69Z950tjfdcLAQ wTt7e7HlYCwee2fXZ3IDlt103s8WeLer0J4JjxXavWmiKVt6xcuvJFpSHvWJxkA3vB/HemMnvOno 9euG95eCX/k2zlusabqU3u9b2VztPc672QZuFe+P23n7ygMsv4yxOtGcmLy//vqN8/t45PV6CXl3 fS/KD9FIb0qK65eH9FP25m54R14fm570XinW0ld+a+/Y75sz3lydaE7tTTc7or9QHiZ4t2uB6PXC ko8OEgsTzXHCu48K7kUYDOR6XuHk2+0Eb+WUtxhaRFpeySuOZVR7U30GY5g3X1XVH4kjjFdRe/f6 DMaQcsMWKYlz0z18FZMj6zw16IXX8wqd+9JTzaDj8XjjzfB4b+SGlw4/qHUAVXNFr9B5PfmvtKD3 qhsej+ma3lyWUIRHXnofNb3Dqhp3vOy5AxjIFb3KeHjOe5WLcdhzg0cO7CrEujLZJrJXflc06j6s 3LvVsI/y5kB+13FexLxbncGQvXJhRaPuG+uQtxqz+7ulN8m+kX6XNw700EIfcVmNfS+7TpcOsAMy 8l56RvcOj6+8hTfv8+bib3T7NnygY98b9Xr18auHzwTa9yK6NYoJqSJC5O+bdjAMXfDueD0bFXVl pXjVrdmI8e038yLdq46QOGY4aESLuFXvKz6yL8rX8R7bH7ZS8QOfHfDEW/Z7b0zzX07CvDYbeBrv q7piOy4fbjTj3nzxgnrTeA+eee9X9MYbeNmlTf6s33rvICri94NzD2Wr9VtXVfUWzgMv5N764L3e YnjgjRov/eeDl19sTDdlO8+8X6ziZbefJvYO6DsvWMWLAW/ksRUbXptnkD300v1f9gbR+8Wdx7bw nsdNXs9rtfzK3mWL29D7FfX+ZmHn3Q29JVhjfwfTnxt50TeDsw+kaVq32AAseneL938bb+qZN9mi PivB3gdvQc9T0MbHB7D8+M2+F5S0FYRCdwB74aU9p5kXrue1eAlG1XoR8cKbEXDLvPVRwWpeiw1S dVk7MG9Elt/+ZgMvar1wFS/7z6Y3LmvvZ/yxD14gnBgMXisJXp+8t7a98Ly1X8sbW/V2vRrW8ka+ eBFhn5ZdLyzOb7d0UckWXpC3DzzxnrOeN19BM5w1vLR23KrH3Cre2+DtS/DazePznjzzVsF7IY/S S0+NbdTD+vF6t7lEdq3yu1WP5Ufnzdry4ImXBO+lrOKlp/s98sINr2gIXrtZpfzStofUIy9bUPCa stxbNAsKXlOC126C127W827TABy8dhO8dhMvXYBn3ogUCRvP0RNvzL1Hz7yV3SuIuiz9vm3tXWH9 8gfQm/XLH2zk9W39Bq/d+FZ+l3sB6+DoTXmg/X65t1iBM/x+S19PvYh58Qqc4fdb+nrqTUu7V+yJ 77f09dS798x7uPfKy8bZ9MmLgX9em1eUCVm8vTg1g8hstH7X8PKmqOA1ZakXbexd+n1LT2zAA2D1 CkMha3h5/WDzirIuK3o3ualP8NrNit5NeoQHr908Ri8bJ9gXb9lu04PXlMfrtXtFWZv1vPavIMpB gtfxZgU7U7SCyRTeNEfH/E/LNb14scwcf73ZKt7Usjdmh1qEFJCcVvDuDuxyW3texG5VycYw2a3h rax76fIxvew0WcFbH7jRDrX2vAlbPqYj6qJ3C5dFmJfeFMGe94GNf4bpio4WetnNUArL3gO7y1dJ b/a1ijffxEtOK3lRM1adtStcGi9ZqTy0Cd4mrTdfVh5oM5/kpc1+NrpZN983iJd52aGm5rXQasK9 2I7Xwr2xK+qFtXe3yJuZvavvtkPmjWvvqyXejJzks8a2vHwU8ziH+LDES7g3P09g3syCN2desNhL Xv/4oVYTNfl6VhrufbLQm2hMa95mVPtl3nQ7b87vagrxfe2du/BNvXf0f+pFX89dPveiun548jmf gvj3rRhxj4RJqb1seCPq3c2+GfseqvUD4vVZ/ui9hUVvlo+5Z8ak1Ov3nl4zTOuH3eyF79m9c/T1 O+oeH5PCvYdm/c5dCveKw+6wHst3FrwF98bFYZn3Qe613j62U34P9Jbty7xgS+8Dazax4Y1yfe4l iXDEGunSurA9eLB+QUVPQCE2Zub89skNvQfqjXNb3rXLA2B3PvfIm5H8BWsEjsn88xcblod6Q7Rn F/7UWycf1q/knbtw3RvZ8sbMS+/9R+Z/eI1XaG2AtrxAuA/Z0vIgND/55+VtJ3a9cxfe7129fgDB S2OzPJzfxg8v7yFEE7xWvEX7yA8vKNoHnnjPme3ld770x6uv37aHdfAKeWTe1Bsv/75l3nj5+g3e gTwar2/l1+TlB5/BKyR43faKF2U57W3qMyxMCl49S8sDFiYFr541vYnzXrmPZ+yZNwpeLY/ay7ue Ba+QR+31rfw23mIJaCA2ykOxBDSQpV5xUvDqeVxepHgL9l+xBDSQZd5E8WL2X7EENBAb3rmLHJPg 9c9bLAENJHgflRcOzbCmF7q/fuUxmHhrhEdedkLAIy9rDQ5eIcEbvGKC12UvCd6BzPbSISRUb+KZ FznsNZUHl72+rd/gHZV1vawB2CMvu6LBZW8hTQteLcEbvGKCN3jFrOqNPfNC77wYuOxV74nDrxhx 1xsHb39ob7GEzB5/Z0svexvalp+SD/nMZVzBmwevFS8fnzarK0vybz583+jQD3R8zxJiL+oHRDtH QwteYMdLB1qhN11Zwau8OrPifWDj4RUreNWxG1OL3rz2lmt76QQ73oh6yckbL6AjkhISvHa9i/Z3 tFvi2PEezl4MF22PtcForXphGfnhrbg3wrEXXth44yLOffC245HGOQLwh3zmUrb3puApWHn9xja9 9Aq2lb2Rb14CbHsL8DSfs5Qeb2HFS8en5XdR/UDIvPvEMK96y0LWw8+Cl91fo160T94Y0zFUF3m1 W1ja9KKCefHMpexMt2C16d2xMV+X1A/bel+xHR9/vHzM1yX769t6S7bj7pV3v2B85e28sIoqXv0m 4GFdL7DhBQ90iRSK+FCqs2L20h7W63vZ+LSYtidVa3uPNtrPSHFD71dAG1aXebE61ZI3v6Hj6edw weD5O3kw8yZWvPVRwB2/EYgf3uhYe2PyW/rYBy9ozqbSBK+7Xq153Z73rn2wxIuCty/Lx3s1exM7 Xnju97iyF1ny4vbR2t6TnfKA2wdre+tJzvbXCN7hPCrvUZsavEqCN3jFLPEmujd22ZvpXhi8clb3 Yrve2YN39HlLz9Zv8EoJXoe/b5U21W0v1qYGr5JH7qU9VF31RvrpgHqfzd36zOw9ebZ+g1fK6l4S vGIevdfl8lvok532GiY7XR4MkxOSe+WNSRG8Qtb2Ru56Y7MXu+pNgnc4weubt+hulmkha3uBu/XZ p+HN/Cq/ICud9erNk4A2Ajrr1ZsnAW1kdbZ+MHudXb+pZ17SUx5887pafj+V9TvgjQkxVoTjsr73 NFAeruWNzN6EOOqNzV502ZsQFjzzXTf3pu55L37frunVrhahGec1vnRMlngL03REXhun82Skydy3 3dhL/PL+cvaqVy6PTZ83/rOfLi90jhdyK7LgRUMrYYfM3oh8b5xOw70ntuzxRHnxuXk6r9fhF70v 3GkXo7emfi+vHI7RL/NLhNkLh4vZLjVvVSH5WPS9Jmtrsswlb//6te/tL2Y7Q+8d/tLtvaSLcZtL M8PbVbzw4qIvZbY3mefF3UMr3t5d1aTnKUh+KsyvgIp31k6PyQvJCPB0L6vNmufQml5eTf558e5S DdHnBb3jSaTCbkNMyLydtF4vvXDpkhf1lb+0z5sJXrbonw3vPRSDN26/aPCX9/1fC9S3evq8ibxG YzJrYA+DN+nKWXzJi81PXPIKL5njTXGvNz8vtMebuOiNSO9SJ3szZVFJ/7L7Uq87zQulxSgrRcjk 8qDq0GQvxHdDXtRb7RguzuKZ5MWjoC2t2OneqCsNzULN9Szq2xXq8UKiHrSxamictFmEyZvJS+lt PTKfbQG93lj7oLKpXpSjwujF0ttMXL89x3Wx9uGnl7yGvtsgAdGgN9I+xiYTvdDw5Wr2UIzfD9Pe 307zJvouTtLj7S0PvV5tja3lrZRJRm9q2WuYPNZrev96gZO8kcGbJe1Oq15YR3jPu73ynJn5S3HB a9qCI+OffcmrT1O8cfPiXJ6rz9u3oznFmxEplfSMVoLHeVNzgeg5fOvzZsavQbzEi5pXKXMh81bT VEGymM9rZMYd/2neO8nbclXcVK/5vNEobyt8kxklpdFb6Ms0AqZ56wX/M1KK61DUGoJ6EX4qzQNe qu8EzVtkfWL89sdpnjneRJ7FsGr6vCRbV6flb9RVN84btd4nVlQZgf/xtnksrBdTeTd4jzm7h/Y/ ru86/XdKfk9KBMGXGqRFSPWDyZvkyYW3GJ23pPiT/8n/FHBKYhoW4uI5WKMXG7y786yj8gs5kr// DNBGd3kvQboKybDnlkxu3csMm5cx3uNLVtEV6msvetW3ojvR2I737V+/e/NH4LlMm+pVbXa8fZ8Y Mr1bcsmrVpwz2kYyw7SR3h2dR52Y9nuR9t2aXnx7vfXK+9UP//6Hl156gwzerN8baVVRMr3t9JVh WtkNg3Ype4MXylMkL1zDa8pI7zHWC7BiGvCmi7rAnFOBhxFzwZK+H1YmTvHSNoxRa0Z+lTZlB8Z8 ShGmXmXOyV40DtnF0Ew0zhtjVqPl0sRJXlo9IO3dB2LwJt2wYhdC18xErzJz/fHw0cinJNO9vU24 8lxAbwtV66xhbzdC3Lggw1G5YfxIPZDCtMZFpHjlxcp/HKQnmeDEDQYy7E/CMa2ZdGxjvTVpwCv9 cbxpZz9W2r6BoQYcUymavdml8vBBnnmed+L83Qsbr/zxZOTX4q/y+n2necvtvAn7mSnFf8Ar/XF8 47aVl2+YUvk7X68y2Ss+WXulP26Wd/L8bXiPI+WgfoY3nfi+c72NYaI3l+al1cXUDfIyL5ji/Vaa uTnRMnVgjMXek/SbvMMlewujd+IbLvQm0mdc16iyV/yFersCDA0HJ2NyO+dFXSQv3Xw8E5+N+mee 6114QCJ56e7EZyNnnumdun+kJhYLsH6uUo7ojef1jFvqjcTVZD55Is18/jizefezmX9jr+b1YgOF unVWI55sm95Uwt9v9o1amqAJXuFkcTqzo+TK3gEDWu6d3cO9Ixy7hwNHC905pat56WfcfImSwe79 5wokJTObShZ7wRTv+Xgk046sR7/drFeJCziXgqGvG+h2j+Z7F6drcs2GP+LWS2ZujVdI19dvRJHM eI2WTG9YXy2soxfmze2DjQlJ5y2sy3qCOi8empdCP/Jm+9w6rCdTvF2X8lm91FdJ0zdxnDdrvWs0 rM9MNmGdueBNJ3j7en9smfO5rxEIF7xncDE8a19vlU0zwRu74G1XWj5m5ivXZizZBMO1aweaKd4/ ePkP2Ru7nMFM8bqQdPFnHIHkn661hynkZfvgC1DwB7eQ9mXK+S8H3i0PkjLK0633iGOYJ0Idgeme Jm5/u2kbZvZGb2XZ+1VE3rYWWPA2vvhNoXnPZUTwYsX7oq6UT1GZkH9dnfmcNThCgu+FprJp3gpW 3TlK5r0FMTtlPf1U/WD45xcpXszfCRm87Tzcu2PtdYfuHEDjReCZTS8i1atI9+5FCbsVl9CYKHhv u2ZsdpvP1iu1HK/p3YH9Thi9tfXeSl4oe/cR96aiN8J39W/ce29v/Y70PhG9FapLOR+bXfAW+/pT 2dxb8Hc6SN64iAUvLFH9MtUbC14r5bdE+XPqvXkmeBGoaGFFleytH4ufQeMl1NueI0zyPazYGRTq XX97zj8/3VvSFZlQb7eOYnAHus4ucU7/qvpTeY1ZueG5obXx2bv+PpvZ+6r+mmPWPf0gdKyKpbWN 6F9l8taLoa+5s+Kl5e1A36b2Jnk79cCrperASrDo7WqoXi/KWavbof6+re+l5Y0t9eaZ8MkfaLGu y/btZW+E6z0ECFUvP0Nqx3vDq1HaFVH20i/QveKtP2nJG7M9Gsm7B3c73qpZWikPdH0UoK2d2lSg ZIBL3gSg97X3VBcpwVsCOtjJA7vVpSUvI/DaSfUq5ZeI3jt23eyOdR9QvbfsanK7XrH8lo23uuA9 GL1Y8Noov6y8UYvorUs0O3Rje14zvciOl39+gG0/O2/eeIsZXvr337IdIRvlAfd6+XDEkvdrxRub vLR83bJOGDa9O8VbHepdeNUbjfEeubey6M2qegsse8sR3sTkpV9c6i1tefc7vp8w7L1TvIcLXrq7 ZMdbf36kqrfJSPTGOQUo3tvaK24D7/nvO3bE2Xnr7cdz2i2JLmV9LyzpKqvfOdG9EfV2+7C3Udnd DZx6+Z7HoV6Z51272st26RHd4bTixY13J3tpJ6t6TVWw+0xv68+327s878/U3mJLL2q953VHvXR/ B+WwFHp3y3sTl70pwba89L12bJ9M9NK/AslXAd8y4zhvRkpbXrr8etXe695nS72rc9vlE4IXeCPB Cwo2SGlKyoT2rcPdC1zx3tffS1jv3bzgXtA2s7KvL+4K/MreUvbGfV6YF433S/AVf4IdhB5uW2+T vS1v0Xgx+Pxp440AffQZl9xLHTLht7jxnsPWJN9jFry04o6/XXkTd14+K4E3qPHKEulaqfg7/hrB S2UR/zPOy+MtQfGbYi0pz3n5rO4xemEpNdMkMScIXroO6WE92Nq755cIdF66ZuPvpc9019RSZm83 a0x/t+dljSUV/+Q7L337WB4ltfV2hRoK3q7o0AYMi172bS55dXWuTeEFr9AOSGWN9+Y8le15ru49 f360HxRsaveoncokM72sqlnd235+bE223vM+5CVvt7FlZ2war5LVvW3ffN4OPcX7RF7QRt7285O9 7VaX0Xq8Snq8XxeGqQvyufgLNO6dqF7z5StR3yg2c2UjAkujt9mgNekZPfM6XtMJB+U9HfKaBxhd 4gXPrXahMHbKUrzGyy1pzJcBrbw/Kaenk5N8LXvf9R1X8DaXRKqRJS55zXXVY/KufLypZIy371L8 F+tSRsXsVS6oe2nfMTZm73PjVBfy9NqAkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJBPOv8PGLcwbyXk 63wAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image202.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABa4AAAdiAQMAAABHGOiuAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJzt3U2s7UieIPTwc5LOUSfP KRhBSdw5zmFTy05pJLgjnb5OsWF2sEMsgOwNMxvELXrBqenbz36TI9UCiUKwGSToKgmkWTISGySk Sec06mqh1iQSEj2L1lQkKSZnBKKck0J5evLUNY4If8THP2yHHWGH3/O/u16e4+N7/Lu+4fhyOAKh I4444ogjjtgo0q0B8+JgrxlpvrVgVhzsNWOH7LBAj/tklztlZ/nWCuMIyujLCm+tMI9L9Loqt0aY xyXeJzsNdsk+H+z1Ir1G1W1rhHnEOK6et0aYx17ZxT7Z6GCvF+k+E0m2z0vyx7tkh+U1rapia4Zp hMU5O9hrRbRPdpKfUfqPt1YYxwmdUZRvrTCOM3rYI/tWJ5Mdssv6XO+QjffJ/hgFe0zbJA72mnGw 14yDvWYc7DXjYK8ZB3vNONhrxsFeM+yws8LGtxjE283GNr7FIBazb+HTr7+pnqs6rjZA02IpO6z6 WPEW51J2tEv23/6Tio/VkskydliJsdr5fhvZaaVEYck1Em8jO3tj2NiSaySWsBn0ywq/m/2v9dt4 RfdyNnkV03/2xKY3vymbFZjrjL1awE76rJqy0d9IVrsoF7DTNom0bJZMisWmCfFGs3FKq0khv3Pc peyOjV73v4nbmMjOYHZ7/bVs5BU7gNgJxCYF0JRvXBqT2BGQSEjl77uPmzcdm7jXqAZOY+dsP5ld tG96duoRO0Ym7DVGX5mxC+4HYTaf4h3GJPa52S/oQUHFtxx7NvKIfd/u99htCgSeyF6hITyXHerY 2SoF5Sj7rt4FYIs5BscOV6m8jrLJcKqLys68Z8caNpeEOXawSvk+yk7ylGQg7CnWjp2Itph/vUb5 PsqO8jPJrs/0zZ7YTzCbLwx5drRG4h5nv74CbCmX49kkk3Fe4ExgY5jN/6CH7D8oDNmJD+ywKuJC ZidDbDkFuYjxwr1CJySzU+mqE9mZD+xXc9jCpw5iFjuQ8ziRHbqvBI6zLyBbdIls5WP7Mc6+zmG7 bk+O5yTPKjuTsziRrSR9+zGeb/9DkF0IO3nI/oJjN+dYyZgltvsCZ7zi+tOCsGliDRkmVOp4Ejtw 3uswyn4ICTvA5HXT4RAqJ1Nio+3Z54Bjs53H2dnm7CeVHU1gO24pjLKvKjtRUDI7cV0rGWMHOMAA W9rLO3aIg7JjNzuno+zYdQ44xo4KdGPsCN0ndFOgFiYyu/7N3NZKxtg16KllXx7opkBNAd6xozoL JOyCsFlROYWdOM4Bx9jvIvQBKSXznh2rvU4KO3LcMzWlx/XU7LkzdtLseXlib9UEoLBdV7mnsOvc hPyLfkwzNbVoB9jIAzarQdVsTN+92WyniduEzcYNx0DTRWWnbitTRmz6Tq1IQWxoL4vhkF0scY3E FHZAASl6Rd9BqVZlQ1eAxZg+DOaMLvS/UB7hPxssSFS24/LGgM1uXUdQT5nKhqoAFsOA3VyZEMd/ NjjtDcCOnGYl4+ygOXrCrrEUSrMAG2gDWYzp7JilabDd4jE7Yt5sn2wwPwbY9e/nMAeczkY03wYa kghmJwdbiXE2a9uQIOwYrNlBbKfNyXF23O1B2HBPAsQOXVZdJ7C7V7tiv+xe3SNdioXYcJ5jKUzY JBLQArKzgy3HOPtBeJeBZR/Ihn9DOzHl5jUfcK4GsuODLcc4+1F4Z8R211lsyA7hEhtkB/6wI/gu wZvERg6bZYZszT0ZmJ0ebCnG2UIuZsh2drtsfPQO5t7oGoj+sftWAtK1bbxk8zuERmz13ry1MGPr eshgtsNmmSkbLkE8Z+vuScPs0F0Pz4RnE7g3ui4bmO2wWTbhSRAudA0Wz9k6h4btrj/NiK1NrBq2 u+EZpmx4d7/ZkSEb7nmzEeMD6rjX2rOnYevqAstjfEAd9wa8AULiYE+Lgw388MEWw4itvY+uY//K Veluwq5P3hneS8f+2lX7xoz9bMj+xVZsvgUcGbM/d9VQGB2ay30eV1dDdrEZm39dlebske+fGSbs dA4bz0CNhwk7e4vYbjLuMTa3uHSdbRuzXd14H2M/9S9Jl9Re2NwNJ9Ike0vYrpplBmzSE2nKdjVe wIh92yM7ncEOHOWABmwiMGW7Gi9gxMZvDTvdhB1yByWVUGO2o/ECY+yif71PdjCLHbnpvZzOpgs2 G7M1IzmWhgn7+laxh48wL0bYZP6aJuiILXN26qR9M8JO+pd0vII5O9mCfepfpuSvPYftoodnhH3X E6q5Z9tFQ+Fgq+EBm1X4zdnR1mxSSpuzNSMHF8YKbBeVkhF2300SzWS7KSZH2Nycp7QGOoOdbczG aIfsZC7bSbNsMjuj9+pmsJ20bwzYZM99sLn7ZKy6P4vtIAccZke4fRXuit19ui92/2o228lDwVPP djNKYAbbyXiBqWd7V+ye0wxqnsFGLma+HGZ398nafuo5bBfDuIfZXQWwHSa/PzYlzGG7GH0+kR0t YGsHPS6Iiey2zNgHu7uXsITt4m7ZZDZryM5hu2iWTU4krPa5DzZ3tg3YHyP0gr5o2Jn9YnKQHXQZ biqwH1FVNuvdsB4Jxr5D6XOzAgurFTRsB52ug+x+WFrbjm3n/K2uDbuZa6/5EGY7aN8Ms4v2lcQO QPZTvRvMtt4xNY0dVDw7xFH13ExUzLOvQfUnxR194kVgO+iYmsbuOvLO7GeiPG5ec2wy5Wv9E/S1 wHbwdK1tNm7Y9Gv9Ysd5glo2u7nDqDgqurONyb8d23rGPcjuRoomAvuEHjo2+/kmYcSoZbOeip5d WCT3h9VEd8NJZJ/J2j0qO+bYCJN/tmZ3w+TP76Og9t7L7DBHOEYvYTY8qdOimMbuxnyeTyikw9Mk dv2fknhhtv32zSR2ILALiF0Ms22XN1PZDeCc5HFODHHz/FObSMoQk8kZ46KZzwTTn2t+yv5sdZPY /dOx56g40XkBY2FK7hiVUf7EfoLVGumH/QRgW7PDmo2Ryn6kq5n5xe57H2v2jXpTmZ0Sb3oD2fan fRtkt42b/pKq2VfqfZLZdCrMtATZaF12W03uM7Bz+HlJvReZ/eQfux+DeA4+L2nj4SJM7h+jy4U0 hTSJxP5DwVPY3EDVc1BhMqInLKWznbLf5gFmWx8vMIXNzdxwRhlqihWRndBlwTQ5ib/seJBtffT5 EDsqlYOe0SvKrlte0tnOh9jWO6YG2c1RuSeXSTYXM57ERv6wm88E9hNlP8jsbPBsW2/fTGN3F1Sd k1D2TWEPpm3r4wWmsXG76Rx+QdmlzP5WZAuNMuQDmzTaSSUwohtZczMOvyGrUH5Us0NWn6Uf9mzb wxymsLmux3Pyk7rxRVVsHCmrXdfNhEvNfiTsov/Rnh1bbt9MYXPVznNd247ZJ22/H1WxpUovPZtu 7tmaSctmxzw2zbrZBvqvht33Ia7JbuavCXj2K8om9ysFdooY+0lztgPLDYUhdjPLJX+mziVlE6zA PjfssmGzFNSzbY8+H2I3tw4ANmk/COwnOhn6JWjZzfJJRfeDlsubIfY9+w+fC6QY3WJWk01IUnhk H8VXlIYFHWJOK1mnB5Xdv16HzXfOpDk6x2x9yYRk2mx1ExRjFH1a1Bl83rDZj3KPCFhu35izTw2b Zigcm/TsSGzhbFvNSobYV/WIdRZy1ySSl4T9o4adoxe1N6qvu4BUaU+sYsKdbcsdUwNstryD2FvQ 9KM10ScSxBshtuX2zRCbkYRu3onshP19uERieZjDODtW2N3bOGcr91B2fxOzZrMf5diWxwsMsRsS f+eFsPu7lTW7eUH+6W4Z12z2o1wisdy+mcHuh2KOsbmzvR67OVfCxSSxkY6d899At9ldl3SAzdJw VA2xL+0LxLFD3PR5ik9brsVmOwjPTsvsR27XYbbd5VQH2Gx29kgolkV2KrC76XXjAmDbXZNqlJ0K h6MVvu5HngR2FzEC2PHqbG4XcRjMBWa/9IPNbZPYQdvdJmw+tf35PNvuIu9jbCnjktitSz7bbZ9n 0W+0u8j7BDZfB5rEjjVsi5WpAfapORp/ku6FPbpOG4ndAnm23ZuTA+xXzcH4/iTxbCcwuxutI7Ct 3uUbYNPiQ3qyQGTHhmz9sUxjgP3IZFPY4rohgY5tL3GPsMNqiB3B7K6HRWBbXZd0gE1I8sKF8qhL DRsobuxWpkbY8tLtMrspJSexbS7yrmfTqUkSiX0v7WTCtrkuqZ5NbzjJh9Kw5RHFOnaBLMUIW15w diK7eYRYZMcWi/cBNvmkkthy2v6wEcFfIbJtVqZG2WKmpRm/LaftJrZiK/WfJez6y6z1Xw6zU/kE LWFL7btFMczO5OqPfEk2cbCnhZ5NbpQq5fEidiDnS/NDz05z4NrXsCdlgDQ7LaD9zEPPPkNZ1l7Y 0q3yZezU2uyAg2w1o13GTqwVOGNs6cB7YUsfL2PbS9xadnCFkuKiDJCWA3iqbDD0bEzY8kH2wAYO spAd2ipwBthQobaoKmWxnBxhy1sXnm3gIp8XdthTcxKS7qz0OgywU+AQS9nQd86JAXYGZLJL2YlX 7MlpO7FU4GjZUQFdPkvPtq2cW8uOP4Wqa/6z5e4/GovZqZ3mu579C+j7l6ZtWuBYqHPr2WDJsPhs 75RNykkLeYmWnQBlpIVEQnodHLJD+NJZzg6ds4Fvt8PG466RWJ1NE/e4ayQ0bJICoSqmBXbmkE3y EajOY4kNH9Qg7LANMkD0wkadG2aTQqGCiBbOtpU6N8wmFyR4y9YSu/pwFDYcG7BJXrK0cwpmV7qa g/9scPe3mR0tLyhBdqrJ/iyxLZTvWja0/e1m01JhWdYNsvXlrxU2/X7r7HDgZNhhp4trgQCb1v40 w5osshfVpzZh3yf22aTyV32+T3bhlk2PsaRJqbLZmXDLpnmJVXbCqlGaLhirbDzO04WOrflKW2yW l8zvnlLY6SpsVjjYY7clAdYeEIrN2W25i7UHhGIm+9c5/Pl4bMVmbs3n4yGx42otdmCbTbNsrD8g EHPZ/9fvzZRL7GQ1Nmv5zc28eXbCvog2TzXf5iM77dVrsLOKO02GobJZZoqHDqjELHbrnvPEQs9u fvfmr4YHDyjHPHZqkd2UXHjwgHIsYs/JBzt2IJzsVdjBcnZSrc9G9tjtZY2HDyjFQrbmYAOxKfsB 5RUf02uE7TTE6RZs1GfehuyU/zEu48ejB+RjWzb3Y3j0gHzMZ3OZwb7Y8UK2cAw84YB92Gf/jgbQ RLY5u88HefbImefYOb8dw7svHCzahMTOIPZwvbBLJNJueNIB23DAvml+loUP7PpgPyD/6aayR6Pz UHnBboKv+4+w4//jv8mh7Zof8oWtGwaj+aEV2YN5icfsobzEDttkPAni178VLf3ugV22Jt9OhHcf /smf+1vffJv/VrUwCvhgA+zw+p/9p/9B9culB14WmlNH2dvKBmPobG9tq6rv6b+/qqqvq+f/7npL fvn5z0dnz7LB/n/+/S+jAH8evfrkXy0ijD4YOt7UGOk+CavqO3rs20/q//6z37n/H4vwHfrJCzvH nxlWp7xZL5ws8O0+HCzuuEbsle1i8Xr3sU812mU+slv2EVYiqK4xVOFIb9L8JVjZZe4BUVx9ph6Q LdqYq/uTh+mUllVY3ZIKyJWzm/gkUT815eSIQEZYFeABqyv8LA3MjnTsZ2dsbMQOQXZSXRMgkZDp aYVE0k8pPDlgdgynynpnOJHExUPyN7G8lUynFqiN8rAI834VOqRtng5FWD1/oW5NyLpT6gHjbq1J ef8COjbdE6uHJItzLGRzU8ly8UAOqR6QsqEWvRE7WptNl8iE2JkJm66Xw3e3WGPfYPaDjv29CZus pOiGjWH2Rcf+1oR9J7PTOQMfDNj3GnadzUPslGSV6rfQyeH4tJ3NqUwZsJGGHf0M/EuTJSHARIIc sZE1NlAC0tkxnbHBIjfpllgQtv4+W6lFCrJ4BNdH2QYtIPmjzrkkgVKFxBlFGNgMlkJkvVLotyfL 3AIdj98RNv8tc9iaHl7wgP0ygtLOMPuJfIu6mdZeHLGfoAOSVVgg9g1kB1cN++dPrtj1ISE2ucbU /QMMszHMpmWZIzaG2cUbxA417GJ1dp1vQezsCrHjHL4kEcwu3bHJAmXQ9gvIRkZsLLMTdZ/RsMA+ LWS/GlcqAbMfTNh05doFbLicHg6YfTFhkzXL/GA/au4HguxXQd0qVo/97upsujpjDnwAsjPSB6Ee ++XqbLJxeiLRsGkrH8jc3LLB3PSimYmpAOqzMZ0fUf0Owu5XW0Lz2ECFmC2AqB4wIOeUH3fTfVCK DhYxK96VoGz+W+awwZNK2h7qARkb2r+E/ggx+V2AtlAp14rnsE/QRtJuUg9I2eB4Eh27gNjXulbi hk3ONMSuEyvErs8qwI6KOkEB7HP9W7phkzYpxJa6kzpgDk6HRSqGAPtEqpc5t8EWm7YXl7PLB5Cd /IyxPwpytmFOnQRkk9wMYJM+YsLG74ofNOwfSHk6GUtUf0uY34l7V6wsu2+zk2we+91+Jaz2i6uC HVC0Z89siBeWspOGfZbYadmwxUwp7NjFInasZ4sHTK2xw1XZN5gd0iUyFXaMERkaKn9LG/eaToNJ 8T7ADqssHzqgzG5CZrff5oKNAPbYAQ/2gjjYJt9ysKcd0A774oodWWHrvmVtdqhhX2F2Ag9ODvBC 9oOOrTlglMNsDLNPGnaxkP2kY2sOGMEts0DDvtOxhxbhnhAX3cwqmgNGcGdjgOERFneB2qonuxdz uiy5uIQ6NnzACB66H2DYcQcPcwkKsGE1PS5gp4P+gFEONqN07JOGjYE+FJO46BLZCej9qCP6I/j+ p2bQe6wZ6Lx0JHGWYfiDBH5EI9QMpk1hdqhhZwtnAk50j+tE2vMEbjZka3afHLGOrTughp3sk/0i 0Tg0j/AsLG4i/TNdmoeUNPe24OLGFRvpihvtAQ+2UfygfcHuGbTsexnkGbv7IpH95IZ9B28W+uYn RcdhgMduswTSPH34Lry5X/7dUXRstqzvh827ZN6YvNXirLygoalJexOdVkwFB9tJvGFsTePWl9Cw dV0JvoSGHeyFLbUKd8KWm+Z7YWNx+17YhbjdXzats+6PTfOO/bHP3T9IZZfesgfP9pO3bBo69nmf 7Lvdsemr/bDb4h2Tf3bHZuXlfthNZ0OEyb+7Ybd9LGxY4v7Y9F//2e+9QIQdN0/8sqf/PGXHVX4f /II+i1H9AtO7bE1fNXsezWN2+MUzZX9R7oadVPklqioyprf6xZUmkj2ws+r1NXlO8jMZAP20m0vy En16Ta5khEeUk/7b3bBft2w6BHAv7LBml4SdBnmSk7Sds0/Y+Fhf2XSIEmGfw4KyT/0naAfs+z2x s6JhB9eeHZPpD71mJ/tkx3gv7A+aWXQ+IW/iK89uhtDQddF9Y9Mlt1B7E+/MsU/I40vy3Myiw1ox PPvsM7udRaekQ5PSvGGXMVmgzFt23bRl8xcwdtSy8SkA2N5075AWOWPTJxf2wiZVJcq+iOyiYT99 xHa7YvKfmy9sMhKSsl+RRPLIn23aurmy0xx+jsl/vOlxJQ5MXpwI+xLlZzKvE2VjkoRKge1N/7bI forzV1EZ4zOdIy4qgrIZJxVW+PHeE3bUODB5Q9lklrWkrnFTdl4X9ZdmVFtY5d6w4+b+KCZvTuSS zG5hzU4J+9uK1lA6Nno8e8KO8gC/bHslT1nesunZ/qZCKWHndFev2DguXrW9kgmZ8ia5on8Q/Dyg nWnv0UZDv7c3iYQkkWvbK5nw0zSyPsBHme3HPfcRdlDK7MgPdvmKsukblU0KUIntxXiSoC5LzNh+ jN4p6dMSukRChg+ehZ09YVclSb+MIoy1Z+yf8hPIhF+WvrDTop9EAmB/wQ/7jOpaSewHO6GP5GjZ FT+dR/RV6cuoyyQfZD8L7OqKXnnCRj07UdlXma2MKN4mTsNsYaqaiPbxfLaqTxMZY+fktcAmT85T NvdA0HcluoReTE9f5UNsEtyshHVF0Q928G3BJxJuzuGOjTxkh18VpCRkRUrGP8OV4PZV94Lcf/8o 8GFa/ejzsi/As7GlNGdMg+0mYvZwHmubgxNn87FX9vDH68WDxM431UyOJ55dLnxieL24iOxtMZMj uKKsYRcvI7wbdl2BZuwAv4zyvbDrJkLHjiH2n0MBerdZ4KkJD4qboGF/1LHD8bWxtkazYNlHm0j2 x46nsT1IJCTYPAd1IknJb0DXJ/9Z9cV3n/26+leKuPiYe4LwYSsiGC0bmC1TnANB80TnRkGH92nY Of9u4UQQlqNlAxNqkxktde+2jpYNzEwtnl+/qiw7ZdOBDSGZqGWMXawDmhaUTfutFbY0KWKxDsgg YnBC7R2wT6Ns3QQ8G0ZMxrOOsHWzNG0YMTgPuFQuzplO1W1ExQ1gS3Om+McOq2eVLS9K4h87oOxc 2rgTtrzRezYC2Vh87yGb9LoqiQSL731kx+PsORMzu44JbL/aCSyAOonM9uImmRQvB9mfkH/2w26L d1od8ZGNwLTdsmkOvh92MyVasDN2+2RqQf7dDbu9KNkn4EIO28f+2dkfYNoL0fSvprTD0tdE0r/M vi4ZO6dv/Wbn3UvGLnfGDquvnsnZjppEktDmmf/sglRkg1K8JPfC7nISNuDEe3byGicFN4MzmyzY e/ZDQNnd8xOsarILNt4f+7lnp2Td2H2wgxvtpt8jm5xtvEN2sc+zzU/+tw82atg7y0mCW0imo98d u4zzbH+JhHirHZ7tmk0qrmXazGd9pf0kPvYBIol9pY+3sNMclJTtY48rktglz8bsqduNXCPB5SR1 oyzE6Mrm20FBVd6/vwM2Ge4aleiclc374l63jvL2wbH/rMpr9qlZVCOo8j2wEWHHJbrr2ZddsEv6 ZOopLdj7DO3ibJM4C3c99suWb1P6EgKbzKkssuElebYPkY0Fdn1JejgMhsYg+7wT9teIW746KK/7 YfdrcpBaiV8D6voQ2b8S2N9cwaXDfQiRXfELtwTVDV7pzYMQ2TeR/ezZiOI+3gj2lR/5RxLJLth0 dABXnJc7YZPgBizulq1ZcGnzUNkf9i89rf6hkXHlO2XjlRDm4WulYyT2yt4aMC/2ys63FsyKg71m 7JW9NWBe7PVs51sLZsXBXjMO9ppxsNeMg71mOGF/6OA7xTjO9ppxsNeMaewiI2tWoNAxZnpMYgeY sf3507zJ7Gif7Dhnd/r2xm722yu7sHz0j+f+4CT2Q7OfP6NLJrEv7X4He1mMssls587YYwfXxij7 vFc2nX6FjdDYTyJJ85TchmePau2HHedPZNADu4u9H3aUX3bJfn31kT26w6eFj+x8bIdPC1IV2R27 IqsJesce3eOZDsTcIZuMhTnYNmKcffWSnY/tUe6SHd52yY78TNv52A6/T9lsZpv9sNOf5ndsGCny 6EmF8WZCWNy1003tqJ+Esdk4Y4/YYztc2dku6M65a87UGGMH5S7PdoD9ZOcjnxdhydgv0Ef+TGs9 xo5zdGVpO0KP/kzZPspG6NKyL/4MQh9jv9wn+x3UTlsc0wVJPYkpA+rY03F+sfPxfdijTjX7NrLj ejGF3c4M+CPslGISU9isrInRj7FTikmYsH+3cEoxCRN2VjilmMSUnKRju6WYhAnbo7lKJrFz8u9D O1OqDzF9/Pa9TzMMTGdf/Gm3G7F9WvpheoPl0j9uu31MZ599elR/nN0u1ZhWu0okbdqID/biGGe3 M41G+2L38yFcXULMYpzdT1jiUymZj+zwoq9A+cQe3aFPGrti9xfinthJz/ZoXadRtj/9fnyMsv3p 0uFj/G7CGgrjGL+bsArDNMbybW9WGBdj7Gz71DbgYoztUZcOH6PsVRTGMcb2ZCVjOUbYoScrGcsx wvap2cvHSAboLXv4Y39uoIoxwvazIjXK9rMiNZq2/bk3JsYw29OK1Fgi8bQiNXa2/RnTJcXw2fa0 IjXKXklhHMOJxNOK1Ajb14rUGLtYSWEcg2xfK1IjbF/nzB1h+7hMLYvBDNDX+t8I29eK1Ajb14rU SNreJzvFaymMY5A98NnGMcTOBj7bOAbYgbcVqWE2Xk1hHAMZoL8VqUF2e7Pdxxhg+1uRGmT7W5HS sP/4nR9/VlXeNm0QzCaLaFV0jiBvY4Dtb43kjTnbUSWErzVumR0fbIchsSslik1YY/GmsvEmrLEQ 2Flr/eLf8vx8C+xOStb2THfIRvhVx8Yb0YaCYzeFY/U9qUR9dYv/6K9/mPjqVthNTv0VLdrjvbG/ 49ge1ql69vsRz2bWpobiX827Z6dCttGW6llziXoWGnawF3aTHnL2rmOnfMrxJzp2LOQZ3M32HbCL 9h3XI+XlNdmyg0rH/i0f88CWHXIJG4n9f9l+2PwSZYTtW3O4ZWdSPof7l0nmXzWwZUtnVOgkDr1m 8+l3J+xgjO1Z4m7YqZw3Y/5N7DFbLAkx/yb2rpxs2JkEE+/bRN61FRg7FjNt5XZT6ic7kSunKtuv cnIaO/EtC6RsNe3K9yS9ZRfCZpmd7ZbtVcuMsOUiEqlsJfFvHC0bi5vfEHbs2TVJ2PE4myRuedOW 0bDlKsdO2HIFT2GnUxJ322frPkFFmuo0BkT52JeFK7OVfhB15I4ZG39sRacNE/ZYbSqt+nBcP49o nqwcRGVHvrFT4M+vssNxdsaxHXe/mbCHL7SwEkP5BpsR0VSrbAYG041VAldmB1BCnMGOvGUPSio5 bBGhmM5ORjpLKDVXXzuJiFyR6maADf56wsf9GV6BnUGZlTE7qBS2yxJ+OhsNXmY0H+kz9tg1OwST LMROhwqcmewcffjOh/nvJMoXj5RtEVz6mbKjX4l5XjQhL+mruUDF2R47GkjckaLM3LIT8I8JDjkH rwIWsVINGWS/RP88+nd/KmbzgjwYK9sSMKcyZNMTJ35YJyn9HydVyia5x3ekbIs+m85OtQVOoObT gfKLWGXD1xnI1t9U2IINfW7Ilu9qNmwdci9QAAAgAElEQVTNdSXXFbvAwk8PXZSGbM1VpibtoSNr 2eWEH2aRwpcs/PBKNsTOATb8x5GruBw7+CsoRA8//L+/hr5xXDKDXX2H/+zXmU40Jwpj9r9Z/vI/ vNgk2Gd7G36y/99/4U/Tf/hXv//3/mJ8fo1e/Kwiafuf/Bd58OK90cq9DfYfpxU5My/qbws+yD/p v5tWA5Uj0p9Rc4m4knKSwaaUxP5vq6z647/012L0Uf1ZDfkr4t4J+JdT7mrOZePpbKPuIz0b2lsc 7NYcj23Dys7B3wve5d6NVB/N2DFYCGS6oiGlxELaV/NLCjHGTo3YcOU80130S9jDvXHx6DfwYchO VHY1lT18OqfPdk4CbHgmmitSeRqmDXhnIYKRRGDGBlsKib7WE4DsCcexzE5XYo/NDGrMVg46OEYG Umt3NghD9m+ohe7giCSojloYI4HvNdsdqCsMslOAfU2g5lp2E29Gt1Paw2HGJidPPmKqyx6Cot58 +48l9NdadiiysbLLGDsCGWFVJAAwIxRw/88rcrFK7F9MZA8/ZQ+y4bpRZIWtSSS1+bXAHn7K3oAd V2WiXlIZPYPQ/klxSfOP67rk3/sXP/y42/r0MZgAoiLKhUlzhp+y1yYSdWv65RXo/ajovtCM4kkB VR3I6jMQO6/Z/JP1M9gwgyx4E3y1lE3mcwTYMWHf8T+tAbMwYJ8hdqBnZybsFNlgQ/Ox3wj7y0qs TZHs7zOY/Z0J+4xsJBKAXR/riTxHqbBvMcz+dhE7G+zgnp5IejZfKGZadp1fQuy03gyykTjZRTZY mTJgF5Qt1pxIVnnVsD8DGyFT2cPtBIO0jShbrDmQjBxr2L9PV6eUI61/GmC/Yt/fx6yzPczukx1l n8DqcXJC0MpmWX1pqCUgu+nBf8ucS1Izf+sTmSGQL99pl2/xBO5/PoF/hKd6o5p2gq8Jm/+WOWzN RKhP5ID8gFj2+grWe8zYNOXxR53FBhhIx/4RyA6uIDu4onuI/Uxajzx7eAodE3Z9yLi9F5Cj5tUN 1ecJYmOYjWH2jeQlbth10iEHTAR2XTMtoP1DDbtYn12YsAsj9tUdO+LYX7SVfkzu6gP7x/lJk4+C bOyOHefsgBnXVCFlGXhJnhCckyA4J7HDzqGtp6a0TvkWlp79oGFPO9vDi1manO0HE/YTeVR+wdke GeEAs3P4eOyAfBcZ0rFLcmAv2GVbpevVtKUDsq8BeLbfX50dGLFpWaqyX67OJhWV5oABl0SIQ8dW M8DTAFuoz1pjk/klp7MzwlaPfSIlizqJMGVHmNsyhw3OgFln2229LOiTSJCT06fun/7wClUkT2Qj WFU5i0edwwaXAiHnSF21IiQVV/AOEFh4nsjG5Wz4lhNYRBGyekDKhvYPwIphTKoIYH32Jp5C5+w6 hwHajCjC0CUSF0kOth7q39INm1Q/IHZ9TkF2DrE1FUN0rquGTtg0e4LYUr9MG4RdAN8CV1UefsbY H4XNhuHbqfAlacIuE8Yu3hU/aNj34t0Mep/0Qj69F/aOK2Z5bK/LOew7hN5Bn4jb4qbYkw5I746f yG8lpZSWLZ3yrGzYYqYUPVtgn0gpLKUuDZsONtCxc5VNJvWewh5ePN4O+yXERjC7fvuR+i1tPA5O vz7CvgPYEWlA6g+osJuQ2e23uWAjgD1ywIM9IbTjSQ62wbe84ezt0ja8cpv3bPhsl54kkivMThD4 LSFeyD7p2JoDRgXIDjDMPmvYxUL2TcfWHDAGK90DbLDrZzH7qmeDB4zhtkWA4REW5wC8ExbmqQ4k hPaSLLVs+IAx3NkYYPgmzBm+PRQW05aG1LMj8Hu1B4zhMXD0Xsj0bwmL4QrraFx1iUzHzmG2ZpBl ohnovPTp0Ktu1I/mgJFmMG0GD6CLNOxsITvVDTPUHFA3Bjhdlx3rRoC+WWykYSe6UZZgNqrpfpwe WnbwmWbsgeYmkW5AH1wnWcoeWO5Vc57gOsnabH131k7ZmgO+1Wz4bpdBWGIHGscHhpyp8Ynug48c HfCII4444ogjjjjiiCOOOOKII4444ogjjjjiiCOOOOKII4444ogjjjjiiCOOOOKII4444oht4uOt AdroBtwqj+JEubK4pz/RPV4Esf1aX5yPjq08ZhbhPbCVKWYC7fNlHkTHVkeV75T9eLBtx5vHvuyT /WqfbO1T2B7EAFv7zLsH0bHVB/T2wAbmPd4Fu1A+Otg2g16E+2PT5zYH2PG+2O3jwHHhJZs+Saiy u+ViQz/ZNCB2k4Xvix22s+nvhN3MYxp//sweXt8Ju3kiPEY7Zb9i89sFu2CHbb5Xn+sr27QLdsFe xW3xuDt24O3Zjip0H/6EzqRf/QQTY9xM2fEuehnRaTp8ZMdVfgm/YOwvMDEm3UwjDdvHnISxn8lE 0tUXpch+8JedVq+vSVXl5zq51GmFJJJuqZmrv2n7En16Ta5hTmdkPvOXZNf5FxR4K502ODadUhRg g4kkK0O2WsUP1pIKcYleN+wkyBOaSPL2s2YqL4BdouoasrVYpk0XZjsuIbpGmLDPIZllOij6uX+a SQUhdl2rjTZlE3lB2PfT2UGdQm7bnu2OfenZGU21oZYdFdGtalbA2IadFg07vArsolnPD4HsPCL3 eKh4G3Y8zlbz7bi+eFv28KpLriLGMDsnIB37of6/lr14SqVZEd04NplIu78kz1p2ne1szCZLcHXs O5Ctpu0zW7VmS/ZDx46KJ4F9Bdl3iGQ7H2zNTvKGjZPgxrPJUgaUJLJPlI22Zkctuzi9KWxWPYkE dpInr0l9NkasWrsN+yOefSXsW9u9UwTP9FcQe1yj4oHecYibGw/bsB95Nm3dlF0/SXCjbLF/OyzO HrAvUf5UVzGK+pKkZzHAZdNjGefhM+3ekdk36n3YlJ1Vr6ukTMozXXO6ThjXrlubLJ8Wh7l0XzL8 HDcLbWzKriugyTUl7G8rWtS3c4HW7LQE2XTiXG/YX1Uowei+Zz8ztpRIKjrLc1huwGbrYpPbCNk1 YIkkqL58Jksn37czwEaf4bosVM42yui4pLBYlR0UQVU2K7bzc4SyavNFvnntDRvX7FjHLiH2gzig 7hWd1pLUcenmddghDqtrx+7Hc1F2CLKl8SRPlH1Cq7LjInmusdcPEWFn3XbGLhR2rXoUz/aFsh/W Zb+sGy3tQpsqO4fY0si0G2W/Wpt9GmaL4wDTRGaHFWXf1mWT+zEtO1XY/7k86vJyItcp5raEX7DV hNZlk+urZccK+/cV9oPMjr7IG3ZUkPfgynfW43GQ/SyzsyoPxUSS/ISso0HIrDaurl9oP17U3scB 9g1gR+KKiye6/AcZd5z0P+g0SHObePXsUh4ITdjiQOgHyqYrBPc/6DTum4YKxKZ/a8rG/I+khJ3y 7Btlk93XYj+gh5Cx2S3TOOwnrKc0Mk5AGuP1UGcVGb+ppGyCXYsdky4R1CxOiSi7A3VnVJpUnvTx pLh/X9dpyprNOtvqa+XDG3IdUc2uD0f7DMh7kC09iCCzI4xuL8ky3VfCjtGPxN1dRBSU1HsD2EkB /4ycBsiNqbXZpImO6LKm5D8CWxd+sGlRbMK+k7+j3vSSrKxC1x5dh/0pZQcdO9KtRdHHe8C2fvb7 VdhhRW7hkYK5YSfVrHwg5l79GNuQDccz/ZtHaCm76F6RRrPzYOx4KbtfYIgvZ93FjbIflrL7gnQd dknZ9zbZC9eMmnQ4xr5w7Od3/nKVVWOBpe/h2Jr1WGxGRBMJ6cXu2NNCyiZ59uMK7L/Lhl507J9N ZGPxe3r2wxrs+ETYpPbH2q1TT7Z+XajLGuw0ye9Ym5VVlbOqEleIUlrhmgWauliFfaE3TAmZ1TQu 8ok0Z+uXfLIXjE0oGnacSz+hbFC+EVuyDQS7PU1y2oadkYW2uVBOrm5JozYuYztYiBBTNrmj1LDl B3/lWuooO/sM27ENBFnp/o4t0mSLnYzXfBdHXITlHWmYYLYY92+Xi9naxeMsRp2FXO/IUuElY39b yGyl82CMPaGdsTjqC+5iyh5Rhf/7KuxHysaT2fDSony4Z5NmYZ96p7FHK3grlJLIJrtpB6/D7oe/ vSQdYiIbWDtXz25+dB12X+t4iZQ+eODJ1DeO3dxF2Bt7hdZYH/36jS9J5rYXdn+26QCA+eyxgshu 9Gd7kB21rR7tit8r1Fj5o+Xtq+sktnbl9HXZfZRD7LhtrGvZ69xFVaMkSIXdDBRIqyv7TMte4y4q FCW9kStsqtlN8X4O/WXnw2xaD/CO/UxuMsnstlZyrl/QTknv2HTFdoWN2atznWHTLNs7Nm29yuy2 24Ow6YnXslfoIAYjBtlNf/c9urAb21q2+5u/cAjs8JkUhwGOu+6eC7v5p2Ov0YmmCY4dPac5Y+fN lhH2Gp1omhhiB9fhRMIGHG0SHDt9TjBhR7jZUJ/NwUtSm+bdB8c+03d9TkJqSmzIieZnt3kkiwbH fmrY3d8+bCYX0LG3yrYRXbG9UQXXl2w8YqcMm2drdexV2zZKtGxMW5YB7jq4myEcWvZob5XTANjp 3ydZSDzMXrdJpkSjink2vZ+XoGF2sQpPFwA7o+zT3tjpFHY/NGOT4Ni3nl1wo8Dgnxu78ec4OvaJ 5dsdp9wlO9gHu3gVCex+OBX8c56w0UVit91unrMfRXbcsjWdaU/uaUPBsTFhP7XdOyhO6GeaJuPG 86x0bNprEuBL20+C4hOtm2qqTL6wrw27+es/oCShY85gdoSdywajZVdVhSKMbu1cemn1nNyi14WO na+B00fH/uWNPOJ5bjta0+qalNGn3rN/ZsQeGx3jOjr2T6/kydRzO2I1rcoh9oZNMhoNO/qn9T+/ lUt3gfXsbaZS6YMvBC8yh7DhxtfGpc0oG258ATe51w2OTbpIVHYB/dSGPWkseHYxmR1hV56JIbHF vqYk1rA3bpKJ7F/I+fE51jR1N+xJY8Gzv5BLv3Oi6VjduLYtsiuZnVYFfNPUK/YNYMNAr9jXN529 1V2yLiS2WCieKs153bqQVBrmYll+0rA3n7FzFnvjXmKkssVxZif0PvRDG94la2L4hpcmx9i6STbG fglv3mrgTh/DbDCJbN8km3lXdOsm2Uz2VoMb+pjD3nBwQxuz2Ni2wjjmsDdvSc5jb94km8m2rliF sHlLch5789r2PPa2YzJoHOw142CvGTPY2zfJ5rEL6wrjeHvYHlRJjNhs6oTCg7J9Dlt5zHmDMGfj 7VuSJuygnT1j+5bkW8AOW/bz+L7OYzo7081os0XMYW/eu63t5QOi8ok99WyzC/KL23/kx0VpxL7W ddaDvSCmslPGfmRX5uZ5yVR2VrXTo2c7ZD/ui03GCZKH5C5NllK4NE3xTNuNVP4wImc7xGmlzKG2 ehiwC0TZRbIfdtaxE8reuqCcyG6TM526O94+557Ozsl/98UOe/arZvjxtjGNHbUX4SMdS5Dulp07 E00KU3awI3bQlYv0wQvyfuNrchI77DLqRzYmY/N2sCmbDcvMdsGOuzrfI3t6KN26MjWpCZx0l+Dj ud1QOAJNi3nseOvK1CR2P/9oww63rkxNYvf53SN7KGGn7M0z7ik5Sdqf2x+1qwpunLgnstuX7WoD 0b7Yv1uw/+6BzU1k3D67FW2cuCew+euvm7Z/Y/aEnCTgcrtuBMzGlakJ7AhiZ9tWuSewY64C0g1u SHbLLqCdV4oJlyQv7Ealx9v2X0442zywH0yf7ZW9ZWVqnB3yBWLPTjfNAcfTdsTnGT073pQ9frb3 y+7fPPKbCweeiTHOFlby6dnBpnXAcXbKZxm7Z6NNm5OjbPGscux0y6rrFHbRv9s/O9myb34KO+/f cexoy6rrBDZfrHDs8GAbxyg7FvI5/inQLdmjVSlxQRuenR1s0xhNJKmWnW5Yuo+yxXPKs9dYD0kX byhbLG0EdrRhQ2GMHerZ4T7ZwYaVkjG2VGGS2IV1z8QYZwvV0zeDja17JsYYW+p8ehz4bM0YY0tn VGCnB9swRthy+hXYyXYZ9whbbnk9Sh9a90yMEXYsyd4EdrhdDjjCljtDxDqft2z5Voc4o9BO2Zm/ 7EJ4L7ITf9m58P6NYMeb9V4OswO5HBTZ27VvhtmhfDpFtvJbrRYL2VsVk8NsJfFKK45u1jE1zFYW 4t4LG4sbFHZhVTM5DvaasYyd+slW6koSW7lk14phtnKfQ2LHWzWCx9jSBokdbVUpGWSrjUWJvVnp PsKW08Cbwt6oUrKYje16JsZbyd6s7T7IVrPlXbBTpRCU2VvdUh1hF9KWXbDVCp7MTjYq3YfYgTr0 QmYrjc2VYpitlIF7YAPdICp7m2JyiA2MvpXZWzWCh9jAvRmlVXCwTWKYrVxv+2AryoO9KIbYQMmt sNVqyyoxxAbOpGLcaMDUEBsoSnbAhhqKitHVDYUgH/x4gA11giilpKu2+8gct4NstVK6GnskDNlK IjnYJvF2JBKAvUkX9wAbaieqmfQ2PfMDbAj0xrC3absvZkNXgPsYYgN5xMFeFANsKEf2nw0WJG8M e5sOnsVsqDHhPobYgPFgL4rl7MwvNti4BTYle2Xn9jhTwwYb2+NMjSF2oW4E2Rv0lAyxc3WjL2z9 espgmgWEm/RL6dlgXyogDP1KJFPZYP7uOobYwEaQvcE9vgE2pPGFPZC2J7M36OBZjZ1YvQK0bPi2 NHTsbBI79Y0NNZWBveq22ycTUeNhgz1aBWyXgbLX6hxgQweB2fnIQcI12RjYuoz9/M6/ZEAbihXY 3Uphlb0VALRsuBoNscGqIhehr+xi8BAC+38w0mnDAjsarksJalsT3wywC2DrDHa0Mhva+vawRbWl epeWDZd95uygz0AS92zNgHIIONy8kdl2skAr7KFCO+1PcWyvhNezwb8meF4H//AZfxmSzNBKW0jP Br9+Hrt7swIbFBqzEyE504Ruo71ggz3UvEnFvCNwzNb0NYEbk52y9ZlaJCdmSzm3HTbWfX0sF+eR azZI8Z+dQ5sXs0N5w7xwzE6VKzC2MtxHx9Y0EEE23OykkSlIt2zNSGErbAs5oB22rnoELedjZe4v O2xdPSMETq2VSbS0bFhiyI5A9oQq90C6o+GWDWXSk+Y2nsnW3SKArybN7wgvL+OSrTuBZmxwpapJ CxONTYBsh61JrbBwSg64Ehs+BsyesprIbDZwPOSY3S4UhVjVpYD3ouGUnYLH1k5Kz+1M2LCAhRW2 bkhJBmbR2tkPDdgpvFlXqYPZuh7uDEyhbE3NAKGP//xf+vv/+nOljQG2JgWZsWnv7L+jP/7MgM/F MLsBfvLBrao+sy5azMbbkKaEXi13464Qz+esqv7w+4qcsH/yt/+n6r3r9+i9F++LM+ZAVUfb7Ftd 4f7Nu++++MP/87/6T/6akNLgLENT407FnGQe+798/p7859fXLP3mxbv/y18c+hJNFxbwdGvjA7dX JuwbzYvUrxj6ITk07EzDTsBvD0T2cA+npqlh1pmh6VXWnTF5ltX2S0zY8Mdm3blaNgZ3h6etNWPD qcGsvWeFnfEZdVj9ncEjumXn0GbNQYV1tMOR48NsfRcCHPBIGO11vZwNN0xMn5MwZEMT2yViA26k JQH3TRuzoeSgf0wYqqglRr1VcFV55MauEuDzcPrfHWKnRrf+4BpqZNi9qGE/oyhXt5aQkN2z5LNA 5Sf5WM4OKkyOqX6QEofy7TFlK7myDXYMdvlHVQ4d0BFb/TuNshOQEcPssCphdgayM8qWT0uj5i40 TWtxDruAz9MNZNeF9T/KfpjLm0mqDpX9E/ob3nNbziNscNw+lEjq85QAF1NSHwGagIDUMe7Ub7HF huos4H3dS10GAHMUnOr/g/I6I3ZK07Uj9hViP9RsqMJWS/IBtvB70oFJyAk7uMLsG7oDR5+QOsYA WzisHTZYo6vFYCIpSc/WQnbM8haePVxOg2ywNjHCzpXvqG4Qm+xJhwZyrICdbJ498qDGCepSh9k5 zP6EseWj0Ns2OvYXKpsc8WLAhoRgykEwGxGchg0kUJJjRD8Rr8mwOdv8ZTrGBqqAuv5W8JIkV0+g shOSEQO/Pdkz+fRnXDIJ2gIy4I/6MKRGJ6iqrO8mjtWdSV4SqqUnyf+gyv6VXgzRKHs4JwHZmlEZ 9QETYGtQouhnytVA2cDXlJTNX5TN2N0SBcV0NtRO0HcTQ7349UmKfqqwaWpVvyYs26ynTd5h8/Jq xIa61DXsEGTXFVcUfSrngDFNNurXRDljxwr7YsgulI3wIGgUFRA7rM9q9Fq+SzOdHc1kq7UgzZit +pCL2SHP5qJcmx2QjPi1nANmGjZqr5BUUNd/SDM2VOfUsBP4xhq5JHO5z7pmPxmwQ4X9ZM7W9Muc B9jyKBEz9rPKHu59OEHdfYbskrKF3CdhF9wAu2lrNiWNwg7AHx1k6+Ywvw6wI4X9PR5hp8vYSl1K s2wa+SYDNrlG1WP/AGKjOWzFaMrGjM39UNScRPXYZ66sTTo1Y/P1NHvsOpPSn21U8eUky5Vz4NjW 2GpXsYYdIyvsuorwxO9FEyll89XLUbaaSQ+w1VpwSNiJOMI5aDjk76OwowKawYeyuQ0z2PCdLPQK IaDeH+U1+0HsyaLDKkIM9eOdWa0EYF9N2YW0TXO7k7T0gAmaCPsMsesyX/2SB5IUADYOrsIz9xPY 8h6acZFaNpbZPyTsGGQneQre4bjWv6UTdnDVsCPKJum5aLZlpIis/+QAO8rPIPtSpx1DtvQtAXw7 IsQadsyqa1lf4FRD7Itm4iHG/vjdBjF8O/Wk9pYG1fMF2JPmqgPsCmY/huK3kFNSkmzpUdhOniYh bBxPZCudIho2zV/qA74rr0T6TNnh11WTTDKWF75s2FJ2Qn43gB3f7LDvhGokotdcDh2QnD7C/rxl k//e9OxiEhvqYpnGxjq2mFIENh5lkzGKn6hs9G8j9A7PHg6Yfa9jf6Kys5LW68KCr/j3VJndhMJu woCt3P65fgSw22xBZjcRFgnH7re7YiudvOwBJ4XdH9APttx5ydjnJeyi3+6QXQib2MA2c/bdumz5 qTd29mews72zOan/7HZUofCDpRE72JBd8Ns17AeYHRWu2CeYHZN7p5mcROp6I8y+wN9CK2YT4qQu 68Vy3ZuO/QQf8ATdFiN/BDM2msyOxGKSFfZBqWNrDniC+0jDHLzdgy6hhv1KSxWPJt/zbdhYyw40 bLDOFubwLa8L0KpHhA3VmaGjyV1+rAs2IG1BzQEx+EXwbxMWcEe1jp1PG+dF6rjitc/WXdHnRBc4 serY32fgt2hWbjGZ8TgF2dC9PBJPMYY2axZJB9Y6a3aH7/IasbHyTr+wgPY8acYmO2QLN7vZL6Gd oV9zQB1b8wSUbXawDvsdOANEE/NtEiBb+/C6biCprq2tG9C3mJ3wtZ+0SdQDz9xrDqi5JadjwzVA A7bwoHE3jFrfnXWw1ZjO5keD9K83YgP9hrrgbgT0z+kYs8EaILndAMeHE2DDYcjWnKf3FjsMI+uL Mi5XKdZmmEbSl+SJrTnkVoh4t+y2nKwMKgWbR8ax8ZYQs0j3ym7LmG3W75oZSVM2BrtK2qRWQtnq 6Huvo51ba2fs9mGByuaszSvEwV4z+ptzxdYUk0j2yY73ye7mP863lphF697aYRgHe9VI1Xtze4hk f/kIiZ2yjzjiiCOOOOKII4444ogjjjjiiCOOkEN+Kgs9Dix6vHl0g5SU8S8XgwFMq0dHow9G8rEP tjICOt0HW/1kD2zl+jvY9uPNY098GGaT0LOnPnq0SejZUx/02iT07KmP1W0SHU2dg2QXbHVGp12w 1QHDB9tm0IvwzWOXu2IH/x9mL267YnczdZ79ZNOA2M1jCjtl3+2D/T57QeYvxuTFTthN8X4Kmsev d8ZG+2I3tZL365yvIC92wu6evmqyECP2D1ByIw8glUbPh80OiP2U5OQ/Ruw7sh5L5ZwdVMU76Lcr wk6/JMOgH8NupNeVTSpuxD6vw67LwpfoW8b+lrK7FUGCcgb7Rh62Xo1NWufZt0TZs0NsziaTP4QF S3Iu2XGFX4VkIrw6uXxJBovWiSRnH0VF8nPyXyM25ti5XSofpwA/R8+kdV5n0uRo/SUZN9OEm7HD nl3YpfLB2KQpELCJB5ex4yIuWrbS5Wwx7gL8irHD4kNyfh67o6WYzRZixEbki5rsFA/vuyTuUP4Q XAk7RmWE+bmJUsxmC/GTXTcTSsJ+KbOz0owd0fbbu6uwTx37oWcnNN9Nb6zuPZmds2bnGuz42rJf yezAmB3SaU3qChhb0wi7ALMI9WxkyA7rnye1x6Tt2sIOvO2xbtbYdRIhE4eSdMcuCmyf20XCs3Nh lrOTMZt46+x0BXbMs9Ey9gPxptc12FHRssOSXElL2PeUXa7BDnHDvkTFUvaFdFesww5adu2F2ZO7 d7IrmVInXSVtK+x+lrOqLMh/JvcBJphOCbxGTnLHs8nUKI8P7W2Q4LvP6YEn97gmxQbsS5STtasu 5479LWNP7t9ekX0i84yVAclyk4Ic7dKuhBpXX1X4k3sTNlqNnVRF9ovnqE6/pHOjLupP6bX95NOK 5GmeslHVsG8Vpuyy/SQ0ZFfrJRKBXZD6oMyefhf4e5E9MtO6UQR5UOvY7Aef1P+Ln1H2B7fwGtfF xO/ltPadc7sbsb/pMsCrbXZYhBVO2IOo/FRLTXeffPPahB1+QybkJz22bCI3my33YfYTwI6msqP8 QtdtODXLe9js3omLpLo2iaRE/eycjFYC7MnjSVyyT3Wb8ak50SobQ+ypo3eShv3KEfvc5E0gWzAG 5WU6O0WMfWkWI7bJPtP/Y+wnhf1VLo4DDL8sp7PP6J6yy4Zt8ybErf6/lv2gsguxCyx6jaezbyit 2VlF2UHx/vCSxGZRsqVHqO2ksL8rxNw2+racPOqSLHzzaUGXdKHs0/BaY2YxzJaXeSRz6L6ayq7/ MDWbLEZol03ulJaoGGA/I5U9dW51D0IAABIHSURBVGguWYsq5NnT5huewj5Rr559A9kTE2mBXpCc 79+gbyyyL6R2jehqp9R2Cvq5JmJajbhJM5u+yMo6V5s+I0W/+pVF9iv0FGG64g6rLpy49ebjTitM Wln/fkZs3P1gkdiafugl63cK2tWhprCLmg0tga2JrppTs4uB/UyiYYcQO+rYP+B/hDypEPzp9EN0 CcMiOw4Jm9wuVdmaUB6wGAkn7KiImmVDc/LeMTs3+1FtxFHesul7t2xo5btZEdOqM00k9P1JWTZr cXTs0B47eqar6JFLkr4/aVZSWxDdSKvYHjuglT+aAdL3DthdxODyiLNir+ySrlC/EttavbX2TmJ/ 8N3t84oLg1KyC81KLXMiBM52Vk2Ibdl1vaNl5y17itqEjdtjzfobweyzyE6y6s+mqA0AXW1dWf9s fpweWjYbKKImkO+rz7K/EN5y9PE7Lz5AAbBY6lR2YI/9KslJb0391YzzbSVNXKgsTjO80DcQXYXb Ipve5qBsxvlGTrZKo9H4bHO9LMY/q4tHxg5ZPgiwlUajcS2O+8VtFTektk279IqGXSJpNRolTRgP LuPWm7HFrmvbedMT2bKlr17O5tZicsBmPoV9r/xIbngMrrVui53kIb5nK2WdyY2Dr/Au2A/snkaz bOgd+jofZxeGx+DY75sLwTj3bLrM6AS2bjUdbdjq0uHirs4Cz2QAwHS2cX3IQUWYrNrR5xVO2MZ/ nYkxyA7Uc2XKLuagxqMvB+9Iv6XExsr+nrD7wveOdK2KbGAIsCFbtwTe0ujvXkFs9aCGbN1ackuj Lz+csK211qXg2aV99rTlIc2DZ+MJbMNeA1f9F33aPg+y285Bw9PnKNvm2NchdtCyzRIrvMikzWCr o+rZzZ/bjO3y2Q8WGva77BXp5cDkhSE7tyAbjKAkRYPCboqjGFUsnXrIRkPszE82KkmrXGE3vQTv oizC5IUZG14E2GrQefsVdlfNT5r+NqPvXIGdOGDbHEGiCZjdlYoPCb2/asY27nszD5Fd/QQ3g+2a Dc0IXTO2g5akEkK+Xf0Ui+xyBhtoHdkPnh3I7KBhG+UkNkeHDh6kVUXVT26EHbS9u2HBcgUjtqsm mRACOyeXE5eTRM368UZsV00yIQQ2atht6kyatbqN0vY6sw/gnp2GeZqTtI2bDUnJMjOjs73anJit 6qllF82Glm10tldnXxT2dQbbVQNYd6Dg2rPZkqTB8y7ZKNsBO7TD1qyNbj/ssldbd5Bj03y7L+cS c7b7dnsbenZsnm9H67Pj/LacnduDDUfLxicEs00SyQpNsiZadnEKJDZr3BjdOF+hSdaEzI7/sP0k u2LyH5M+wBWaZE1wbEzTSleJ+zFuHs2ZHjafRRgOPfub703ZqzTJWLTsqqpwcAuuSfdk6jcVvr8z Y2PrPF1wbDK48dKOcI+rz6v8cvKe/S1l3/fs1ztgB9VXFZk7o2NHNRvtgP35M4o/Qffo4+aDvP6f 92wasXzP/d6MvUq7ncVJfC0WGPcno1v/K84ayLOfZHadSExuxri6AwwEz75A7Hz6d7m6lQqExBYq TsH1ZsReo7u1CZ7940L8Owd1rcSEvVojQWELSvJA7TR2gpG7gTtQ8Oys4O4RE0d1m3iZ0ekTVulu bUJgS80qMgJ7WiuBstdrko2zp9X8vWIH1W0Ku1mc/Lpiti2w63w3wvyH1dWEvVpPGlL6E8TaUFBO YccNe72WpNoNgvk3k9hJ+1jDah2AaJz9AzQWXrDFmFKAdGxrT1BMiGE2Hv+CsH/4ZaNSUo1Pxr8g 8pA9ITj2et0ki9kB/4hUYUM0KWywaRWAXJnYhmhSvKXsiGbYZ1ZWrt4HODtiWsyQsnTVAscCmz0O Qx5i3A87adk0S8E2SFNiITtkjwCSm2w4XbHAWc4mVRF6bzDZDzsS2avVppaxg6ZoZAN/Viwnl7Nz 1LKz9a5Ja+yYstcqcJaxm6RNC/c2M1wllrHjpog50y+Kd8teq5xcxk6b83umA3di+fFzd7GMnTXO M2stp9IcBe5iKZsVMPtix1XHjjCiWQleCpoWi9hJWyyemz7P1WolS9k5fbEvdiazs7VywEXsrsrX spO16oAL2c3JPTejuyzOtzMcS9ghx2aju+K1csAl7KjL785NP3i4Vo3bLjvYG5sNStsFO+2Q53ZQ brZSZWoZu61en9tbVem+2O0DJGtVphawg74oP7fjjeKVKlPL2EXz8tzeAY78Z3OZ9LkdURCtVJla wM76dHxuxxsFKzUnF7C5vrNz2W/cKXuVytR8dsid2J69Ug64iN2vH1xyW/Nlokkxn83ndTtlpx07 WCcHnM9Oudpe2r2iiz24j0XsvHvdvarZa3RfzmfzdVSOna6SA85mB3wOzY0WjFepui5h4+4NN6LK f3bRvRHZ+QLPxFjC7t+che14gWdiLGBzlx4/7O5g62M2O+ZrqDw79ZzNlYY8OznY2pjNTvTsFUr3 2eyM7zbj2dEazbIF7Lx/w7NDn9lBpWevUEzOZYdaNtopO9sr2337Zj6bbw3siM3nF7thR0Ns982y uWyxCBfYa9ycfMvYqXBLbDfsSs+2uPSKNuaz+Xfiqn0rsOdOF7Yx28HZFuu0bsLB2ZYuVycxkx0M s/FcztSYyZZyC5Edu2+WzWRHouw89KGLmMmOh9nOm2Uz2alYy5PZzjtdZ7ML/q3CzmdypsbMfHun 7GyIvULbfR5bHoEmPZ/tnj0vbY+w3bfdZ5/tnH+vsPFMztSYzRbeS2z3na5z2WKBIrFj5233eWy5 HFTYrovJeWx5FWSJ7b5ZNpeNhfcS2337xhHbdQ44jy2zVHYxjzM15rLF9wd7Wjhho52ynbfd3ya2 XCVR2M7b7rPYStNcZjtvux9sLgJP2YW4QZk0yzV7VqNsp+x4nO24g2cWW8mWD/a0mMVWbhcobNc3 FObkJGorQGG7brvPY8ttrtXZcxKJB+ydnu23iK12gwBst/1Sc9K22umksF2PqptzttUuvoM9LeYl EixtUWd7zXxk59KW1dnzEkkubdkFO53Cdtt5OYetkiB2MeObJ8ectO0B29XZdtwvNYutXG4qW2lu 2o1ZiWQCW2nc2405bLUEhNhO61Iz2EDBvQc2MDjnDtjJaQePO7bTe3wz2EDLRWUHbntKZrCBLFll O+7gOdhiHGwgZhTuPrBnnG2gcgeylb0sxoyzDZxHgO12WLE5GxosArDd9ks5Y0fesdXaxups80ty Ijv0jA1VSUG2yy4HczY0yO9gTwuHbJcVbmdst6Oh57ALZRvEdtqdNoedK9t2wFY7Lg/21DBnQxyY jY2/e3LMYavbILbTsecz2EAxcrCnhTE7gAptiB14xQbrGm8U22HnpUu2w7rUDDZwEvfAxupG/9nq DXcEs1HmExvs/wDZ6cGWwyXbYS/gDHaubtwDG9joPzudzE58YkPVbZjt8v51bPoD4F0CkB36dLZN 2O7qUuZsKDfWsN11p5mzoVN4sKeFKRtOsCAbGHdiLUzZ8IALmO1wLKBTtrs7qm7ZuSlnapizMbB1 B+wC2LqAnWJDAQ1TNlytg9lgHVeObFZvCscOp1xBJmyoA1+Jgz0QZmw8/GVJ1QT0nYPRstPmC0YO pGnX6tgjZ7I9qHkHvswe+5NZZAd/mrVs42qAKRvus4HZIwNGw6oP076Jlp317Hxgd00PGcwe6Spe zM4qPobaJDbZEX/Qqd4mjNlgKtSxh05iLBzUsB5A2KJ68PrQnMBN2NUbzw6tsdsL8lf/bM5F+ZLL 9LvQX0marBhmD/a5htyBzNlxm7TZN6SrsSPuQJln7IEUSw+E2WsqMOoLcswutN9EjtO9iczZzRWN 6duEvdEeTVMXncfu04Ux+yWVYm6L/F4ITYPFnJ0KOVb4y6GDAhGDbG1Zq2keatgDXcWpmM8GpuxQ SRS/HMj8fWG/jJSkHFtkaymVyua/Ohj5JShbpAyzwc1atu46S+SEKB10bGBvnKr5HbCpDU233nK2 9Eefwpb3SGyxtfcTQqVYjMQtYxPvmrF1XdYatnbCI4L8I+Wg3PkfWxg+Bi7hWFvg6GbWnsOWjmDM ViWZNbamDgxc9eK5CkcyxBgqVTPdz+iuMS1bU26l6lHFnHuMDXwBZcM8XUasezBjgK1cPZkJO4Mu v8geO5961FA520PN/gw6IaGezbZ/WP8v+CAM/7k/q6r6G9LKScC/Mg03B7QTB9tW/Mt/gfyb1UUj fftc/faLuuX0u/Wr3/xV9d9/EI70ZmYWCLf3fvjid/7Ob/zP+TP6jf/6b33AfbtmwiO4wRuKl+Rg a0fzS8FfbDy0zxk7gz+1xIafdo8GM7ec/DP21I6GncEXhCkbProFdvpzcHOyHXvgB/vQDDpKwMqU cSKBfyAabzeODerQsGPwm80nZoDmsgkm3KoJR3pNdEO8MqjQN3/cAOopCSZ05cxlp+7YY5kbicA/ NpwAzULHTqDvNp91ScM2/Rr1O3TbTdgv6P/LEbwmJb/892H3x4CG4JXUsfvvD+BDtTxoI/vq76Yd MKhKtYuIREjZciJl36LmSJXEDs3ZTd+xJNEc0JAd69i31dlw91tkwq6LRZEdz2ZLP5jCiSSunskv pH5LkqMqVC6R36v3/RQrO0d5LM7zNDzdgeaSLGkjVNx2rs2BesCYHOECfEda1J8o7B/X3/u6UHaO 8sgR+4mw1QMm5AiPwHekuQE79oadMbaUuOtaQwV8S4rssJX+fbLhChzwlY5dMbZ0sWbwL3+2xKbf L7MxcMBHcicZSNvBdw1b/JEM/uXvZXb2sR12OMQGznZEz3YmZXYJOf0gG4ns4eqWnp1KqSTWHPBD TU4S/13yl04ANlSUWGMHUoWCsOGagob9YMJ+ssVGElt3QIQeUABUaNMHcrkmYtHHSki1BGTzvvPS 4WGNMDvEqOn5wf33kLQe58DeV/C3uTy0l0j/HQkr7tWDBr+qfzmhLJuTk0REx4/4QE2nN7h7OcRO AbY6Hjggezlha84TIikEYAfXjt0lE6rWsa822fxIlfo1sDu5YQuwQ/zQXdktm/4KJci+1Ve1HTY7 ORz72wJm5yC74NiYY+MLxL7aY8dcfbmpyYLsAmLHDbsfplM11eFV2NVffeoOmYO7V2DaTlDD7gZF VU3KBtnYHrsZ8/bcHjKFd4cvyRMpPErUX9nBILuwx27aMy37dtLs7oT9tJTdxvVmwr4SM72ehe9A aCJ7uCNpkC3eI8GlCbskiFL+jg3YhRH7GnwHsd9fhc0nkz8wYtOMhx77N7nvyO8IW73cVDZW9jFg /6BPIi/IRiN20Z6y7ktKVsl1zu6fMcG09gdmSyW3P8/OQ75mwL7khOqNr2B2VCxkJyq7qBvXCDhg SJJCon7FezWvczA3+dIT+cuojQpa3AiWWezu1Yt//JuNmrY91ANSNvRHqCXSJcLY9e+itjztsPnW UdQe8unNYocwO+LYLKnR4+V1AgTa+degtMsOyLE/Rqy9qLKjPMpBdoygKzUszmD3xDmUqpdz8u0z sI22L4GzXbhhD99zssCOB9kf1Ymf3530GdXsCH0k7J02teLHqNkw5y5wzX4fFdKeJIFflAPSdVRP JOeV7A37IrJJ7ZyxxTMQPzNLuZB9ki8KeoProh6QjB8lbCyxI5idYZAdOWTn0AHJGIk7mB0iwi6E zb9Vv/2E/Ebit4T/AKF3KTtnGz5AQwGz7wB2RNgfqex/rf7fewC7CZndfluuXiYkSuAyBgJmvwew uwOCdzyM2fC39IlkOLSzwRxsg2852NMOeLAnxFvDjuEDRnLhziK4wuwU/pYQL2Q/6diaA8Y5zMYw +6z55fOF7JuOrTlgDDePw2JddmmLDZfWWjbQmgaPpokywvAH5xBseMRwxT6EkzxtFgAR5cNdlm28 q/ugBG+K6Q8Yw82ogPTOT/+WqWxtGLNfg2c7+DX8MEgKj80Lly6To2VrDqguX0tDXR+bRaK5y7uU rV2vJoYPqBu2q3nCUvfg0VK2dr0azQF1bM1D4zr20rmoTNm6sd2aGS8DTesGvj0+PbTz/YT/m6YL A84ytAP6NOxpjTJ9AIPQhg+oube1MlvfC3ew1fCGrXHo2HrQtMC6D+yw7zW760HTAus++Aje/P7S Ax5xxBFHHHHEEUccccQRRxxxxBFHrBP/P3BVyZK+Bv+qAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image203.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUPUgcQRR+8/bmnNu7I4uJIKnEQjQQielSCIFEguQHjIKBTRCTHBjIqeCBnpUp UqUJKVMdiL1gkSbKNhFBA6aKnaazCYR0q+TWee9mNrt3IHe7zO375r3vvW/ezM3P77ufgZ+gCHnI kfXjmSDD2UT9Az3slXrkkKyMHigEzwiMoohnhkUvz4ygMNF5tLwCQj4odmtrIHsFrkNEJPCoprbW 9VgrAqy7mmNiCvB4tjI3VV0sAdSQIs+xt37ISj5SAdSvN1ktv1x4C0j1b+pZpb+33R05JijEh/Z4 gvX/SfC/ORT6gptxhg2l9PSDrUSruoZzsiLJuqqtR4Uerlarw/9qkNHVpt6US0t9T0rLfU8XyrPz AO8aWdDUFaZuIB8UiTRssK/Oc4SHYvxeER40OMS0P8S0P5DjTtIfyOfY8DeUnrSt1HYITaZ77rEk 0i3T4eAfXNrh5pX+VkfM/2vwB8dir1XZJTtm9dwR28zfMPxavTM9gZzJUOio6czdyPJFh53Zyz7M EueVwUPS4ubTITo8Hb5adYnzOsafOPN0vPtpf4hpfyAPefcrMf7CGlZiPAaE77ecjk57sKX2u5KZ JxyLvdbMbezOWrbKu7ts8K+MxV5rT9s4Lb66kU/m89WpSuIQ0/4Qrd81t5PLNxj/bYwGD7oYfaU7 70Ag9k9WlyqlMhw0r8nhuAvKwZbodgUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image204.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61UQWhTQRDdmf2N+UnafL8WiqdaUCw0YotXwaMgzaHN0UurgdaaRkggzal49CZi LiLyjyo91LNCVxBPKXgJPQkB8SIGevLQYuPO7OazMTm0tj/8ZN6+eTNvh83u7X55Kfhph8oDn6Ib d0DoQHZQf4lxZkf06yNFnn4RgFcAu90ur1yHCV6ZRbDZaezpMqi8dhjq6GoiKy6JLolEoLHS0Tv9 Rpp8qMukbU5GzC9VVwr1x0VqQqYO0CjomeKOOTDVL+IKbvsUXdDRzZD8HmJ0ZHKfAXtGERRWS8XK ZL5Ym1wol5bWhYhMFRBJ/TuXUng7pOQZi1tyJyA8HeNyhvA1ixuwdd7lG3Bv1PC+xcqXOqqsrscd DpKuQmE+4VZU+A36+X1heLOn9rH3hDyh/XhvNe+XR6JZnuEhqj9OJdSfYLFeWi4/EtibidGj1V+W nyWl/rD6PidD9IP9l7n/LauPjk7WvyVf8Gxz8ayfjLlY4Rs+dx8GJgUnnNQcTLPTfOz8E+98bVjl 5rDKzWj4HnLezyxV+n1qjznvfZo090/tqQN7wdl46sDrzNl4mpBXkq6n6L89teTzMbqE1go9/J09 VuNTtJl1+QZ8HXV5hbsJl1f4doT4jZh/AP35d4Xhg0Hnxzrlr1Kkr8X+nqYNTtl7McV3J//9bY9A nGP0kYw2AXFqsV6pFkt65v/MRHLeX9+kqcTwBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image205.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSMUvDUBDH766mJmmNQSiIU3GQKjSgux9BkbQfoBUCFowVG7AVB/0GujiIg4tj 9w4OnZwqiIuTUJxFdBaM711eH7QpiIFH7v/u7p9f3ruXx4dr4KfvAKEloycfQQSZKwQgKHDWEMsi Gc2IRYi8gxTHMe94uMg764SqOkejvjwB9Z0FEa1k52EJYtkErvymiLpinTkAXdGYUzV52KpHe9XO YQCwwwTfdPuTcF4gUxC41UYYtIrbwXHRb4b1A4BzSVIWeVO8N+waeo4s9rS+m5P6VOthXupVrS9z Upe0Lljj+ZI5nveMxM9S+oQyIgrrbcU81Mz4BzPyKX5q9h4GzNaY5jSY5jTQf584oaLq4VFWUr19 fKVO8r9UNTSYKtL63Za6rfWNOZ5/NZK8m75DMRXgVjrhbnMfaJJ91P/MN1DW2mfmzZQfTvVL86+B 7A/AVpNm8zTySClPF2ZZ3cv5HSDRcqXTioJQnPoEY4brfgEoVCr3QgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image206.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB+MAAAVOAQMAAACTwQkbAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJzt3c+v7Uh+EPByu2k3o+a5 BZuOuLp+MFFYAEojIXKBm+uOIoTEiiXLh/IPPBQJzmiunt3piAhYDEsWo+khEmtYsWGG8UsvOht4 WbBgEaVr0soMUpT0IU3Sp9O3b+Gq8o8qu1yusqvK5R/fmb7vHp+yXZ9b/lEul8sAHHHEEUccccQR RxxxxBFHHHHEEUccccQRRxxxxBFHHCGJ26UzsGi8WDoDbQTvOV+lR/oIOl+lT/qz81Ueek/i0DuO Q+9JONWHOQBXISocrlIeTvVRXtb0FteXq3+r/OcqeL9IHkBQfnziZL1huab7pfUBBOAa4I3wZZE+ kI+O9OWGdvFQf+1mzedyZYvryyK4K/+9j98n+kv5q5s1+6AHJ/J/cI4DrMf0k5sVvwBRkaCLm5UN xQ0Az8t/zk9K/SO54HZ05L8GMVhcf0c2/hA+Cc4I4Y/hnvQJOfdE+TU4IZSXOcIfXcR1+ZdeXB93 9VHhZsXX5U7ngT7OsT47E30EktzRivOLD3p8fi/1l0rv6HQPopdweX1ETvdxo88dne5BqK3PzWci guVZHqQghUQfQlelEZQ1nQw9aMxgIxMQn+Fuyw3+W1gfQGhhJcIVl+dXhB4drW0oE+dan6GyNAIE Xa0580APCLfSl3+ILHe03uBRU29jywdpDlg9+egiArzLJzoz2MhFin/cN/py33cTIT68ujq9DgbC P85lPu7/xpluj24ixmtaWk82QADLfJzw1V2gcQqaFwmWL64nhQ3LOs+p/AlC5GrF1zFYXh8RLiz3 fKKPXuWOVnzvgz7GTcul+znV048u4uyDPqn0Z6q/c6UPzvjacmn9DV/2t670IcQNCZ7pT670Ue6w 9XwwLmGZCawPLriRmX50EF7oA4gzgff7oCBN7HgDcBFlHfeyvL4gLdi1PizcNWjjxvSF9XEBcO2u 1pcfHbXt3Huhpz0GG72zDoQXT/Q4BxBciL78/crNis8+6O/IbYUbCB5jrL93poc+6E+Y+6LUv4hx jk7O9DQW1t9gLrpQ/Rnf0NyT/l0A3gq/KPUgdnb3loml63oA31eo9NDSCpLBP6sH+ujl5UKOf9DS CrzWJ+BEu2xA00sO8m+Av/Kb/xX5rL8GN7d29BGi4b0e9+CAppccr0ZfmNa/We5Ta9HjHhzQ3DIz xIbX+uByUx6gfNQ7qHpdkwYOYEyfoG74rS/oL9DM8tJDv1d91sMP3x3zQV93UIRGFtfVy+6Ljunv jORIGnHdUxoaWZxJvYPeBKFRfW/Dl3UCG9N/kZvIkjQ81n+am8iSNP6FUX3vkOe5/nl91JvfttM/ 2UlOd0BBX8zO0lic6m7ZxvTsguqKpDBG9OGn9hvbsvrICg0sigS7oLoyIYwRfZTb1yd1Py04c0H1 AU99OaP65/NypBCm9Z+pz6GofyMJ7G8EcOb8VdG/Up9DUR8nH3ivr3f6WH0WVX3qQD9zDVXRFxb0 Ljpzw3mzW9TDR/ttYHDOzFFzpjeppw+GrkWPF2FOn1Q9SWL4YF8/a7+PLejvqgQxOPutJ/g//Ir8 qj7XiOm2GgzAiR7OmJfoC/qr+lwb0dPtPqe/q8+2JX1R/a4+24jpvtXbHw8DTp81aYvenD644A6E wPuyZzd8g3pYPQ/vuR4XfdN2e+gVYxP6Tkue+nIO/XCU+ogsy+u6XmBJjy8dLimM0Suf9aFdfeK3 PrKo/xJdEvQxgP7WdmKpvpDMOV6iAby9djMIzsSy7+72vH7O3QxA9dJbAsYCTpvNrr7Ys7680PNa z+DTr9FPMsR3OdiBnmtv5mu6c/XpgyP9tKMePttzvVNWqoeT5spQp4fC3vR8xySzeuT3lt/d8M3q A+i1Pratv/d5y09KPf/0qll98XDlsT4d0xeSmX3a8uGEefB1GLBZ9j/es97dMR9OmId0LLCpT3/g 8X6P8C0ci/s9SG/3rE/eecvGiJr9gPqz4LN9blXvLKD+LCmp4+9Yf7alz7gmE+udtqD+LJlAH3Gf TOmtD30HtecIaJnIxmmZfsbzvuxDeoVjR3+yM5DoUEDtOehBT64vJF9K9fb7Z3MBteeomjAP/VBs Vx9Uh+J96sPqzsWhH4rt6rOqj95u9eTfferRnvVJXf/cq74gv+xSn+5a31x27lRfXXbuUR/sWh81 zyMc+qHYqj5u+iftUZ82YyzsW38jSbVVfdZ0S+T1b3CfNqoPmoNeR2/qbobv+rz61c69HK/1UXt7 ZZf6pqvWDvXxnvUB0z91l/om/f6O+eGu9XF7ul/xlv8aIO8QwAF15ouZ/gTr1eOeFnRcFz19smt9 xvSmWK8+hKAewAzqzMe+xXm9+uYx713qwTR9yD54tuIz3gPA72jEATXmCtkuZCsu+3pQGz19zHYh W7W+zgPUmCthn0Kzo3fyYuKr+oTnmZ6pS1qMafpsI/p2vFKoMReXtxXrow/qtUCNuXatD7eiD5sX f0ONmbg+0yvWg6baAtXn4fVW6nrJo+RLc9GcV6H6PAn37O073HedcbZyyWKW1wfT9MOPLBsaZcyN PmwcUH2mzeijafrhxKvSJ9O2/GLwu1Xpb5sXEkH1mVKqfxuApz9z8/4d99269E0WoPI83XHFuC9X pb/UWZA+PcWHC33s4go3gBPKvjuqGv+l+spl+nD4rGIuGD1e3WsA/Ow/Y4aPKtqX4Dz2xxFcvT4q 4pzURoOCwTRMuHE9CCs93KE+BmHR1zdbPmz1D5X+R//ytc3o70BwJvo4/5N/+Et/jsBb5OnXt6Uz pVvRl9fmz6le45jfur9A6BPpWEvSWFx/KfVRAZ+BVF2PO6slg9+uSI+bNJ+XxX4GmXptp9QD63oX gcnP40BPj7vq0ZHtRbEmfYH1ITwHSF2PO6tZ1wf/W305syKO8nPwiWf60E27XpnfGJzDVzr6y5b0 SYKC7+jo25v+gm/VVzys/4M8Qv9J+kZRYxHfJiiP7eintWgHTfXSfsQ3evoU65lyMd+eH7rUX/T0 mYZeOgD6kL65zHDBjy/ltb2GHtnWh87118r6AH3tSu/iuJ9h/b2G/kvL+qy5inJQ2T+dSv1JTx/Y 1COn+tvy+k5dH2J9098FWNU7OOOfUvDMJ31CWw5ex//IZjcTJ5xhz/T438hHfYx+DK3qU7/1L6FN fVSf6MNem6GNOJFO+sr6xIG+WpQz/XMNPU5qT8+3F1s/6r+LH5t+1xd95w00Tq50NO7hZo846Yt2 wq70yK6+e6tENVvzwhd9xtZvMyeVXXDoFROii1V9tbHT7GROqvpAR3+2qQ/qqg4p89DVYU9VH47o +VFH9qbvpC4kX4r0UVdvv7aHQ1Uf2dWXtdsfkBmp/lXnjXO2YgH9lWBaUr1/p9J/7J2+sFn2GXog f5RK/9LRKU9dn9vVX3zWJ3b1qNLTvuNhsSt9eZA/Ez3tpxsWmZNGfX/0kNOnnukfgUV9tGs9HsuF 08duTnmq+tScXnC+L0/3gNNHbh7MU9WjQ29Nj8fz4PSBm1PeAnrBfo+v5zk9cHOFr6y/WCx7UtJk Mj3YEb2Lg76y/mxRT/bySl/Q2RMn17iK+tCgvr/lR83bBv3UR1b1cfO2QVYvW4ah8EKf4oKmO0R1 lUNqf0o5mxXKemhV/1iPZvC8mt0zfW7xqEeu6OjkWh86OeWZ0r/OfdLUE2lH/4lH+pTqA+YkzOuf cJ+09ec16MNB/Zy7GaFI76RRewF9r+zpJQ2vB195pQf2yp5ezHf0mYsrfFX9gzl9r+xTkT5xccpT 1Gd29V/kXuuRTX0mKvvYxRW+mj6wqa9etNnRh91nXW2EH/rvgr7+lUf6sz09927lRh+4aN9Q1UN7 +ph9t3KjB992cMrzQv9wBr0tH3zLG31c6008myEoewj6ehfVHT/0Bejrk3Qn+s9y0N/vY4/0uT19 yr5Xm9HLhnQzFKp6MKKfcX1fDcze00f2K3tq+nRUP6PsOX3dqumTPrOor9/B09VHL+1X9pbXh/gR V9DXB9B+ZU9R/wj2rL8Aa/r6HTzdox642K/uLK+v79j19H/f/s0sJX2AltCn69FPP98P6h3cyLRT 9kEuWVpP/xn5t6ePf+SLnhyKC07PD0fHl700Ovp0qOwd3MhU1Bf0F1bPx3R9/Qainj74wnplT0kf 2tSjR/qAp7f62Kq+ul3Z0zvoubS4vnndYreuV3VqsBqm9BrjbHX1X9GF9/V3vuirXyyUfdMntb/l J9aruqb0k8u+6ZrW19vvrKukT2t9YENfbd79Ld8TfdZ0JDgNJZm85Xf0bNmHq9HPKPuqBUew5Vuv 6urrw1yUZLI+rXsn9bd8X8q+2d3N65vb9H29/U76SnpkVV/QX/p68LntXmsq+lBBP/WoFzTndIHe en9NfX2Ui9JM1YcyvfWqrqb+HgyMqTtVHzVAgf46s9xnT03fHHxelKco4ZFour6+ZSHQW39EQU1f 1L+W+muj+kSmt966o6+/MqpPZfrQB33c6u/KXAr1U894/uuZt4M9GdKbKvtn+EfTIJ75pS+L+L6q 68vadNXb89PmiHormN0PfV4nLU935yqbZu5mtD6RPrVc3VHSPzZJS339kikj+raqJ9Qnlm/hq+jT Vh+51cce6FGrDw3rwzG93eqOpr78T6yfeA+3reiK9Zarurr6i1k9s2l7q780SQf1E7f8Mb0PW/65 SYr1FdSQvlm/SB8urw85fQjjnHx0oQ+W10eMHpyivMqbEX0yqh/P34xYWM/0RBbpbVd1NfXBxaye OaYL9akH+rxJGsA968PCsL6tyQr18eL6mNFHRVK/v9CR3ur9DAV9yujj4rZqfzGiD5grWKE+tHuZ M0VPmzdM6MMxfeCBvk0a57vTP7RJnwC3evbAYCE09dcgy4OHIAd/3ZC+Xb1Yny6tR4z+BX5g+jG6 JKi4kcyirm8TDuit3smbokfxgyF9zOnxOwWvOrPbfShvUtmnj1b0eK7rzuzL6y9t0nv8eOzPZul1 ZESf8HpIbhZ5pj+3Senh/hRdhRb0+AXV953Zo4X1QV9/M0vPHN4SxE0+de7jgeX1UV8PLOnvyMbf 0Y9mcEYsq88eucnX+G4J6OhtXuao6GGb9FRNsqOPq05BXunzNinVx9b0Sd6ZPVxYH9vUP3CTY3rC Y2cPPNJXfbRTY/oLNzmuvmNnX1ifMvqqf/4p/q4ZPeroi4fe7FYvcSfqzZR92NGHL8+92a12WFTR t0lrfWJHH/wY9mZfWl9veow+taSvTq4e6TOR3sx+zzZukMlZf3arF/iT9Cmao2+vctjGjSF9sqi+ bVds9fPO960+6ejrAWs5vc3LHAV9vW8y+p+a2e97+of+7InNp1Mm6cPfejPILehDD/V1CunoA3xM 1NdPPa5Or9GiLdFH/dl3oi+Xd71WPT9AsqIedfR3Qr3Fy5xRfWi87NszXld/EuotdlQe1UdNDs1v +V398+p5L3/0zdPnRM9sheb1wZk2au5F/3nBTg6LKjfs7Fd+6k9csin6gNPf4M7/l97sV5nFiv4C Zd8c9cKOPgGClq1l9QmnN3rUizr6a//0mTv9C/zd3zkne9F/VLCTL/jHr17SnNPbvMDX1DMNrPOP ehH6oGAnn/GPb/ulb8BYz+Rkvj7m9Dd4zI0r3D8A8nqLFf1xfbOxd/Tzj/lJR0/iRQzPu9CnnS2f hFd6ptHZlb7Yif6RTVct7xSDTeubo56qfiSLM2Jc3yQwrkcPKvrI4mXOuL7JiWl9INQ/7+rDBfWx a/3ZJ30yqJ9d2xHqQ9jR3+5KX/ilz5mkLvRJADt6e703RvWt1/R+H1H9s/K3dnlhcRcVePK5mnwL LD6HbUcf5JJF1voYkU0cdvTV056+6UGZp8GrTY0RZ1o9rJjk4f2O/lJNtqsv5N93rq5fDCSbob8v K334Y0d/V/VW96bsgRX9XTWl0ueVvm7kW1TfeSbKgj4BtB271t9E5KCZ5HTysnr+ZGtWTwo5zmke mKMonhxWk7er55g70ye1nnbK7+np5FuQ2rvAHzvmI3v6tNbT0Wp6+rhKHe9RX7R6qL5wvRjRdy8x bOghOd139cH5rkq9nL7bsGJBD87kKbSuHpxvqtRLlj3fa8aG/jm9WuzqT6cq9ZJlz39vUo8qfXVa 6eqzc5U6tneBv5wedwAmzISuoquvJi+pjzt9hAf110Nf9ENRnxZVaotDDI7ouz2kbZR9RlfR2/Lp 71c2Rx7xQF8tc1BvcewND/TVNXT3fF+t+XbBsu8+F2Jhvw8rJtU/wz/I5Kpfx6L6zootlH3NpHqI f5DJ7xdV6uW2/O4TUQbLPqz0UXUbu6OPGb21S9zl9Pg0Thpxqubvjv66ylmp/2whfW+jY/Tvcl90 2vNzyUIbPSTMqyE9rFIHr6w9mKShx0kZ/dz++bX+Vqx/gUfheKva8nNZJifF83It41s+c5HT0fN3 sqbrL/jB7uue/oJXQBt2Mzv6KB8te8h8KKzoYcXs6M/kURWS2saoMyr6sKtnyHPvYlb6EOI/6X1X H0Hc0H9f6WV5nBYvSFO6XB919c/bj4b0UYGzce7pc3wj63m15cvyOC3oVmVKP3nLp8wRfS7L5KSI yYY1pmfWa1iPG6pDUvAx6ffP65vJt3YG1S3/umdzev0tH2/PZTo60ExPf8vov2VBT5+Cketji2Wv oI+o/het6CM4pk+n6nMwHD39E/L2KV7/DgBvkMm33GDbxiIs8GDomvrBp5Imlz2Jq56eLvRcPZwM ZZmcFPRmiZ5++Jkss/pqrVf0mG9jtKkAJmBUz17kmNWT69Y63Tti/Vu13sIFPnntz2L6kNV3z/d5 Nfl5teVb0J/w+uT6bMN6nH+pnr+8N61/XFSf4jUtqL8o620MKZzgNY3o2XtIQVEN/EjDpD4Qn/GC s72jXobXMaKH7KeCq8WY1EdQWPak6UfQvmYiyM0SPT37NtiZ9Xxen3uoj7v6JG8/nsBwKNR0lfR5 pTd/gR+Qm9OW9LKl3lbLluirybX+p+Yv8MOXeE2L6RN08l7PflsmZY9ts/WLln38Pl7TiJ79ZFp/ XlKfkJslGvryZG9UX6jqwWfm9dfj+hRxceFedTNTn3J6INVn5i9xXwQX3BVYls/Moh6xehwCfZ06 Na/HN0uk+r8L0Gb1ZR36rtLXRfxA3jpOIwddO+p0HJtZ21lWH0HcZEz0qNXHhvSF5Et9/a15fU4G bF9O/1WxoD7G+vh93D9EtOWXKb7V3+/ZWHXZk1tF1+HLckWvD6XJrOrBgvqrVj8YVsv+ESjrf9F4 T12iv4plenx5z2wXbMMOmKsPdPSJ8cG038S3iq4SWW0n5Dtod5LO00c6+uhDK+MtXV0vp/8eWFx/ 56c+51Pb0l/2rL8+y/SxVf3vAXW9nVcIJFJ9sthRL+dTB77rdXuq0kfdFPWWXh9hTq/bd4Pek1fW W+mnjEb03Eej+kRTL1vg1DjL9fz2Zlb/qKP/wooeSvXpdL1kqVP0n9vR38v0mTd6S2UvrettXi+t 58/Q55KVenPUW1IPgbrezktz5Hpkc8snHnW9bIFTQ6oPbepTTb2Nl2e89+ZSeqSlv7L06pDF9J/n QEdvumGPxkr0mR29JJ8huQRvY9Gyd77lR+h/ypJufMtPrOo1j/mr0ueSVTJX7Kp6W+MpS/XfkyWd qSdHVJ/1jzzJpD7Q1Vtp2pLrOwOl8kln6SNNvZ0mbZk+naEfXmqt/143nWd6tH29JJ871z9Iu527 1Hcr3aZCpj9LSTOPeg/dRcr0lm7myPXSLZ8fdURbf+6uXaa39S7wYX04oudDc8QZbb2dQWeGSXrP f2rqU209k9JcLKX/Wk//uXs91FjOOvXD+32k1YqsveXD7tp3pc+7a5fqv3Kt17uDYFmfudbrjXBk WW/pVWGHXhzdQSXloanPtPVWGnck+ged5ejp60HjlPXXdhr0h/WZVf0XeXftXuk1H3zeWNlb1j/0 1r6EfrCm65fe0lFPote6dWZZb6lBX6KHOsuxrLf0krzB/V7vEs++3krjzqBec2gvPX2krf/ESuPO MvoY/aC3drn+lWv90DfC0NXrlr1zvdZydPWX3tp91+fcpzkt2vVu5a0eD+Fr7R6utt7SKPIaeoP3 crT1ll4Td+iFgRs3vNIPZXRODOsfLOpTbf239aofijGoz2zqs69hb5FyvY3xlIf1pCZuT69d9r7p n3OfdPV5b5F+6S9W9f1Fjh31oGSRU2NYD73Sp0715J0R0p4rbvV2XpA4pI92rY9H9XOO+WiC3kbT 1iL6YILeSpP2sL6wqX/VX6RfZQ+8Kns7TdpSva26XnOnRF0fONUndvWX/iJ90md2t/yN6d/ik+aS VU7Ua91WVIxBPb53ovFkSmepueTLiXobjTuDepw/jbLvLDWXfDlNb6VRd0hP8qdxldNZai75EutP /UV6pA/G9TPKPpygd7nl0zvGtrb8uO4boK6306iroTd31GvuEXqrx6Vjr+yL/iK90uPph34w6Yxj vu/6eNf6xDv9t3auly1zYgzq8U+fjnpWmrSH9KSDmD29YJEjeiuNugP6dFw/a8sXLNIjPbJa9sn6 9TPKPjv03UX6pCfND7vVk0vQQz+Y1LFes8+4Woj1kWV93d1cQ6/5vIBaTNfPaM9v7kiuVz/j/v00 vYUG/SE9Wf+hH0y6XX1iV4/2rA/XobfUY+3Q9xc5ogcO9bQ6Yqn3Qtg85qmjt/EidLE+VdDPKft6 SX7qqycfrR316iUd+jo80tM1+aW38CTugJ4elvzSW2jQF+qDQw/2qo/s6tsRvHT08Ub07SO+Onq9 Uc/UYkBPMmFL376Bykt9vZEd+sGkh74NPmmUS1bJ6pl03ujTXZd95qzsmUV6o697hXqmh5KFTguR vmlE8mrL1xz6Sik09J2eqjP0DUNHD1zrO6OO5P2kTeiMOLMSvUbo6DPP9fpPAOnokdf6KU/+bUc/ pZvEoVeMQy9Y+6g+daXXX44DfbITPVtRdq6f8iCAi7I336C/iL5Z5y71uWjt3ugn3DHT0Kee6yc8 6j5Rn7eTfdFPedB/M/pJozab2fKrkeX3os/byZ7oJw3uspmyn9QT3kHZh070k97OcugVY+qWH5of VtWOPpQlTduqZK+2QytaPuo7bbqT72Ywna96evqd+BrPjT5rtszJvRVXrG9HN7FzJ2tcv+SW376i wr6eSeeHPty1nqnq7VLfNDztUJ8sqactl2I9WIteegdbpo8g+clMdqxPlyz7CHZnZ/VQstSxEN4J EumbSfbLnlmkgn5Og76yvlm3JX2bD82yX4levuUvoxd1+errmbeR2dGjhfRFf+Kh5ycwnXa2oo/P WC/g9/Tsa+8t6WG7SCbdTbsO0/rk4pGeKXtmkTfi2Q3pg1L/f3pfuNezfS4jZpH35Mtyxt8AMXwf /sqv/e0/QhkyGh7ogVmRF/qrFej7LeI9fTxNz4d1/Z/8ha9+6+fR73744rdh+LvBN/9J8N5vP33t DQDeBj8TlKsI3qOreoqn1Pu94KjR07OPvVnVZ+i/vf2d4ikoqrT3zOzMmpij3uRbWQk543mib7/U O+ZP1mfKevbYYEnPLJJJZ1svmrmr5/pn29G/YBbJpNuJnvE40uONXtjrvquPtqoXztvVx1vU4y1f 2A9tF3qkrme6rfigZybHc/TC6Oth+8G5/ml/djb1LH0g+MIrfXBpZ08+/ZvnajKuHeKEk2/mkPlE PRO701J2DRb0WY71AWq7qKSI7mw3mEcnE301mU09WZ/3s0+iOy1jmz5t6Av3+oDMHQtm7uuZDxb0 aAF9SOZORN/wC+QfRDSvxwOMVR7yMSfMegcP0ONrzez/GD6rJteHiql6+vS2qFdZhxRa1kfFhVIq Tw6a61mGSWavVsemtq3ne6la0Oennr468N80P/p62nJkXR9b1if5iyl6R2VvW39d/m8hfSrIk2P9 LXiylF6hbYfvn70/PfvZfIt2o6dMesynicmUUzs7q69ST+y8QfXZuD6Zqle8m9HoKZPoY5qY9NG+ tLMneTVHGXTypIdGgMZRj38Uz54+oAURMtkietjOfl3PAapnlVzr+cqhUT2ki2SyJdHXqSfqY0V9 2LllUgwnnaa/F+irQwbRF+3s5vSJL/rzrvXQZ31y6C3qg0O/kP5e8A1Pyuxv+ddL6cf7aiL7ZX8v 1cN2doH+1er1pzn6aQ36inruhPdnX/8+Gk5qSV+0s4v0094MmnyOlzeqjzo3uY3X85fRp1/g5Xmq r+7t3LSrILO/aCdHVeqJeqRa9vxhxZ4+gnSROF11KsLM6mKXzF5l5bZdnHU9n8SevmKGTLbwFX/M zF5Nvm0nr15/rvXVIpls4bJ/wszuXJ/Y1oOH4KypvwGu9Kl1/X1YLKUX1ZQc62+19MU7jf4JKGbq R3usdfszmtfjalelf1Ke3Ct9AK8a/VU5OepMJqkhCD+yqQ/Qo/Qxs4L7OEkfPTaeay39Nda/nKj/ FC9vrL9egB5c6KuyH9PDdvIbjR4OLFca6AO8vPcE37CkyL4+fKD6Nxg9aJmA0fOT5+uF2SmYPBvT i/pHNVHVbJ3pQzV90tW/pb4KUbvRQAzoT+1ks/pITd894enEfP1NO5nVN6nt66csnIYxfXfLd6ZH e9YHwseUFcPYfm/+qOenPmT0t+Kyv3WnD93q79qyj4qWed/q+cmlvrCoj4WPriiGhr7yPLT6OG+Z Z0YP2MlYn8IJWVPVi6rCiqGvP7dbfswyw0bfnVzqp5ySo8fBgTAYfeJYHzP6B2Zy3uovzGSc13TK 7YzoQUU/53Q/SQ9a5lk0OepMLvVTyidW0mdq+oj5ve2pNUGfgKbsgzM3uda/307OMrLlT7nETVX0 gXBkin6Y0meoPbyhB2Zys+WHzGTcmcyyXmlhMfP7bfObqj471x78FEh9vu8wI/FkrM8V18OEkj5U 1KfM7+1BSFWPzpyHZoswT+1kgT4m+kmi9OBaAAAc60lEQVQ1EkW92un+lvl96FH94UAXQSGDDrOe /KKdDL4JcaumRb3aAfXE/D5Bjy61J2qZ+E9aLzfkJ9epcW3nE5t6tZPpDfP7LH0o1sftZPzq63vw 9l8Dr+NeJX9M76xrn/SU9PEs/VU/oSjeROjxRfpht5eETmhXxxX1UGlhbO+f9u81og8mYz+br78o 6FUHkGb+SOHQcGy9mK7vhb7+rKDP1PQBo2de1Dmj7L/68g//NPur/yUDr717TR5Iq+9vk2A2tbDI Jh31oJJeaVmN/ilX9opPJ+ABIO7F6U7iycxhZmJdD6noBZsU36JdLeNFtSjc+D101JPqb8TpFtXT yo7C3Yw6lxP1D3P0U97gFXikf+Q9TDoVfbRy/cMcfW5NT1t2rOvv/Sx72mfHuh74qU93rae3sTzX BxNqO4p6/JuCvq7bl0lD2Hw5Ta97xgsmPItazmNOH9Tl/ZzLpRN9zlazVSNAwwNb1/qEtmsp6KsZ NqVPaUXXb30xRR+N61/LNquPx/Vx1VHRb/2kLd+wvrqdQfTkb4F/KPZYw+GfPtHR02W1evyF1/rh 7oMF+Set2or90zOTrZX9LH3cS2pJb+uohybqyTSczNpRj9ODCZ03xvX1QU9FD93q+auCCfpUpidf xHVXPQX9JaHzYP05fr+A5NmxN7mkU/TsZHFqrNfvvpBdxso+1dHfsvrgx5AdHrgK5Ws8STJhTNPL j/lhc3dMSU+b28k13pPoJRQMd6mq1w4bZR+i+h6eSg/126RN+iQOYPh7vaWuSp81D+Qo6a/bpNcb 0KOmf7KS/r5N+uQuQeH3ekv1TC/f7/X0N8zJ8cmpPKH072CuSY8fuy/oRxX91bb0UXPQU9InjD6+ JJ7rA2RWX9W3Kn0AdfUnyXdjkWg36uJh6WR1vajd7bX1yQT9nLKPJuiLMX1TX1HRZ7BNml3IMCq9 TMry6F4/vOXr679k9vvTqdTzM5FMyvLolx4xvcAU9AFk9M/vwYi+2lKY8Epfj1JNQknP1Hae3/Vm IplsV9d/xm/l+ts2Ke42r6ufc8w3qY/KKvD7XCcwJT1Tz1fQ9/LrVh8N6x/wE/229UXny3lbPtSc A3f1EeuTR6pvK1BK+qs2qWu9/vsRh/W4yQvjnzZTdPXPn/RmwsHpu3xf9KeI6tsp/LLF5/uCduMj 5qevC1e5En2Oq7noPzaDq/EXEdLRB2TZ4PWws9aR/ErDnD44hzCRdQGW6i/g6U1p+1KhYzG/Wk/K PigCmT7Ks99QoG1Ibyf41brf8oXXeFb0P0Tof+TJrzWdm1DvkQ+3ZZ89DuhDTf1nP/zok6+bufls 3HGfuKOeUX2m27iTXQa2fIH+EcRvtEk1RpwZvI/XfxvnLL120xbWq5a9xjFfVd+70+OvXuN8vyK9 cMuPS32Mza9+9OqPPv6z4r2nnUHojOh72fVFX9bZpRU4E/r+LU5P9E+wnv9CpV1PmHRQ38/tnvT9 Bt95et3H8ZbV92OWXvt2RlZsSK/dtCXRR92u67r6d1/7Np1K9EldsWNX15nNsZ706B/SdysCAn1c k+puHohJmtVX777qw3F9MECq9fQ4O1Hfexunb/ohEtEnWnpaYWBX13sb56r0fNl3NpOn1bu86nc3 FlUemdX17vDOur53suUX5BPNeP3skeCZrHb8mfXpr9ujnphEM16N9L9hfb0veq8Pjenj8n9Vfi3q +VYfMFMPzOmLu27Z00O2UX1mtGVLVx8N6sPidgn9zLLXa9ZMHsGAPoCnHevxkjrHfLroahB/FX19 TKP6erAUtoN9712kvugzKCbVekqq3tJd/aGa53CfkZ/3XFLRW9bNHvMN6tOmKxvfW7F+3IDerGVH v2GeRqRRU6heNOZQb9rMo545fV4XKOSm86UTc5+2owfN5lxwEw99G4e+jcX13ROoPMh9P5/08475 mo26ZFNZUN9r0p6nT9al72Hnbfkr0/f6s+2q7I32012dvlf2u9ryjfZQ90xf26i+/zzy6sueL1D+ 5kTA60W7tOGjXqzVuEMatsb09UUsjYDfWPkT9sCWQPWiWqjhso+0htqiTcAjev4itnPnTbYfNEk1 9PPKPrSg56fxy+dz+4T7tAn9AInGoW9jbMvHb/LkotfRZnX699pxhWP8MqecSRqR0q319ZMbbfTO gj7q3+FIIbPBlrmF7Z8H69s/D9bnG9CLSDTK3J7bc/5AUl7PjqVi+ApXT58Y0wd80meATmP19TNL 1p5AB5qNO7R7n6r+Gf7UIb1b6ZsuPtckaX1819bPq+307w3JQkn/eq2vS5ySmu39jPf79vguSLpm PdDSX+9av++y36yeP5S1enLUK7ikjR4c+v3o7zl9wumjwis9UtTfcvoYsPoQcvoLl/SW08fAtl7r zSH0rt+4/oEr0Gten3P6M5e0q7+VrQ7HzLqe1ptDaKfTcb2INKSPuKTk5n+rv8hWh8OhPlDVQ35z Jm17rR5fqrR6co3f6Mn0Vi9tRMXhpZ607fGkVo9z3OpJ95w6aRrhNTRHPSS9ZYzDRz29iG32e15P SI2eDqNSJ43JkaU54znQF6Np6lDW8yT6BpVaH5AHKht9wr1mIdLVzzzmW9GnAlJzvpfpQ04PdqYH ZNyt22aJo2c8h/qqP/u4XlSgjf517owHuJMj4M739vU6TVvKehGpbc3T0Nuu6xnVF9xvk/VtHPrV 6JsvnOlnnu9DehxXitSMnmvboW3bbdKnvaXa1Otc4mro8W88SeMpZD6iPBIPwIXDSz0J/ibsDH08 3MHEqb7KzsD3tvTJ8LWIS/1DlR3Rl9GjwjPYTWxN33+dyGR9Z/SBD7uDazGxb/3M8725LR+h6Xr+ ENE+cfk2+PP/8EowdFETvuhjhD7gv5Ad9aICvP7uL2uMSmZLrzzoTCAYDKENrC+4KY/gpz9Fn2gI ZTFw0purV2/aql8sxevf+Hm17H/BY3T1lsp+rj4dzPAnEr1SlH+i/45+EucWj3r29NL4+iff/tHX /68IfocsZOioR1eX+atPhnwfX94L/vVb5WGbhsYxvzvakMf6v/j7z/KcLAfy/ZN1arqifpl1lKvL Br+cr4eKKcV6ZjnT6/nr119yW1c5wgcVaLjTh3I9tHaVI/lyrl59FPn6CDFQ0y3WqFd/Oeahx6Ha umHqGm9odTh80hfcx8lHPQ393Ot7e2W/Dr3sZMtG6qF+7pavfok7ri+4jy72+7llrz6qbGbvqCev 50vy5E5fj1Tgk372lq+urxJuar9X3/KrFkAL+hWUva5+W1v+UfY4dqmvG7S9OurNPuOpjiTeVIl9 0s8ue9VxVYO6j8uhF8ahZ2IN1/caeljNMJR+nXqolG6rRz21C/yt7vdq+nCj+72avhmaZ1N61aat 5obfprZ81bE1FfQF93EVNV1lfd15ZFNXOar6xGLZ+69PLZa9bMsPZZmar1ds0s509TJSOyCPILqj 7Ehi/n6vOMaetv7pxPzo6OeXvTG9qfBSX3fqPPRW49ArhgG92gW+l3oDx3xFfX3+3qO+vRjao759 bHFberWGPT/18496amPqblevcpnjp97Eln/oxyL2Uj9/y1e7wE8OPYmt6VUeyWtrBVvTq1zmtNdC h95qeKjPtqpXusBHh56EBf0z7pPT9nzmZCaJ9sQwTf8W90mj8dsPfVMpUNWv4h6umj7YrF5lnLVo s3qV0aYm6Ndx/373+vHLHKYBaHP68cscpvFvh/pYX7+So16goE+s6pd7JgsojbljV79gryWl3hvM SF+b04+PvcFcCfmkN7DfH/qxQNvVS4bvq2PDeoUxdzatL8aSMFWC7enhWBLmUuDQq8R29JFLfWfV stWZ0I8PJ71l/fi4K+yDW9vTj1X02b49h14ltqNPNqwHVvSTW7b4sK8fHYEg3XLZK+jb37enH7vM Yf88h14ltqNHW9aPXuDvWh9sXC9bRed+xwb1UPo995T6DvXM95vTj408Em1aP3aBv3W9vP9CvHG9 vKLPXuQceqVYjX7sAp+rCW+tRXvv+pEL/K3r5d20s43rpRX9gHt+YX96tlvT9vTybtrRxvWxtLLH XwRtTy9/GnXf+nTzetkpLzv0atlhYj36cNf6YESvnB0m1qOXP426a32Atq5PJZW9zrMbG9TLqrp7 0A9XdzrV4A3qZU8mdbrxHnqVWJV+uG0r24F++JR36FWzw8Rm9FwGNqiXVfY6Dy1tUZ/5qpeGMf1g 153u9d80PT/qiKlxtE3ph6u63aqAqv7p1KwsoocD33Tb/FT1k2MBfTxY2ev+XbaoH67qdveJbeqH qrrdS3/r+uvxJHWY0w+d8rJd6IdOeejQM7HF/T6Q6HPu8xb1w5W97gHh0FuNJfRDbdq9U+Em9UP9 tHs3t3el73Xr2KR+qLLXu/jbpH6or27vxRK70mc29LGso8wyevEpr1vZMaJPZOOaLaTPRdPd6xeo 5w/p+5MN6OXjGS5R9mUhQ8HUfn8m6/olyr7TK6+OqHcwNKCPOvqn3KdO47dsdSb1ogNxbEjPtWgn Hb2s6d/J3QycJdEpr/83MXA3w0N9fxvH0d8fDOhTH/WCTT/uHwsN6JF/+mBA3137YHZi/oud6RP+ i2FS6KG+LJH+jp/267/D+oL7OEyKfNSngib9tP8XmV/2I/oF7t8Dh/rYR33S38cDwd4wX5/6uOVH 3fsWRA97yYays3M9P/cwKfNRH/ZPeXH/DzJfX/5JP/Fvv+9VQEXXOMLsQPIz4/92Mv2HHuq7Fx/i K5/Z+shPfdw75WX93X6+vtygEv/2e8Fd7H3rRa1dguxQtvRAnrZzxejioz7oHuGFrdz97ITE0r0Z xJOydskxglL9Qvt9r4uOsENHPzvRA03MHzVWqIf8mkVdmQT67+KfyvoUFVL92OqYMKpPOmWdiRq7 DOi7dzP80McdfbdGOpCdnevJUVqqZ9/Dlj76qY/4M1wovL3Tz06S0NSq+gc/9WFPX6hk55ZM6h4i B/WZp/ry/M5u+pkVPe4o4KUee5lPSHhLv5+dGzIp6fytVqlnVoaEPZcFenKnUaqPWP3FU33KtuMl BvUJq4ee6oOOvlDKDtWDmE+9Sn1b3II2XnF2Kr3sMTNGH3mr5w50SFV/om5Ffeyvnj3siXd7QXbO AbnAV9Qn/urTVh+o6gMIRvVMH2h8Ge2v/qH/qzw7KnrE6ns91nzRMwWeDnTg27Ce2dkHDnqb1jd3 b4SdGYTZ2ZA+0tdHBXiB/1XUI7/1MHgK/sHPiS/uRdmJq0ZoiZ65ViZNv77q8UVuWToZGtrtJ+kj Vn/xVw+oHi2oX6pFGwdxf0D/BsKYrYcjegf3csKBmhz+ooqB5yd62SkrBuj9xxB9WnCTB/XF8vpo qGxbPRyYs5sdrH+JIvR5wU32XD9W9nBgzm528BHyI7meaSpIfNCHD0PDDTT6gdUKy/476GOZPvVM P3yayWr9wPfC7MTBT8F+9U9K/a8Wg8tn9ORp5+XPeMNVDFzjKQa/naR/aO7jkcONv2VP9cPrFGdH rs9WpB+8uCUhzk4o0wdoTXppCLMToEM/tHxGH/ihDwYqsqMhzE44oj/Xevog4uLH/M41iXqIz/e/ LNfDVo//6ouXvVm9/Iy3eb30mB+xevzL1vSRsh7PvjF9rKqPN6n/kewqJ0J5rU+2qI+kZ7yt68Mv ZfqE1ZOf29IHX34MfoVfIkNKGT1pUdqYXrBEsT7do77pp4uM6m8l30nDqf7Bkn4dZT9DH8ryMl2f T5xRX497ZzZ60pK8+GhD8dQZVfVPm984PbmwXlyvsQ4+VPVt2NNPPuo51EetPtpf2eP+iYceHHoy 96EfjI3pk1Yf70+PO+lW+sSsfvIZb3Lo6/Ft20qfelL2k2PH+ghN0T+0etpdZqX6eJL+0uppdxlz +s6AD3bDO730Bd6mI0ZIW48fwLOlD1zrfyMf+G5IH1rUD/apnBXv4B+v/VPwjdfBm38ZXP/fj76J foQQ+qr877N8YB4VfWZWfyt8Rp7E638L/KPHX/836DNkNvKB9Q3pycj8lb4qKlP61DDNgp700KP6 oOoAeui90X9Z/fsL5X8//QKhe/Q7j79Q7uj/6+t//sf/6qvvfPXd//wlev8P0uev43cmax/zF9B/ +AX6Ibx779efvl0lfFu6GNUo92HHemnb8213RG67MUWftfpIrJ9+L8ex/iEfLIyh9nzS45fqY9N6 +Vj0piOGyjXdU/0LuX1jSQ9Cp3W9YnhH3L6+pOuXPabWejqzOf3kTpfq8Rr7Qfs+Hqnf1Xo6afE7 2DrxBvthjj5do54LXX146Ct9tm999RzYevW6tR3aM7fSV+pDL0hKw2u97vk+bvUB2p0+OfQ71uMZ Kj2spu1HT25eHfpDX0079G1Mfh7P39pOrU9bfaSk58M3/eAXBfex1tOzHNHXl/cr1g/GkJ60vhz6 Q0/j0DOxXX3A6NPd6SNGnx16HIeeiS3ryWSqr9E70uf4H6JHu9MnrT7cnz499DvWk3+oHlbf7UdP +6RTfZ3CC71swfoxoKe37rA+8ksP58zcC7Eetfp4d/qA0Sde6Q33eVmZHjjX1995oTfb029AT//E GnpXLdoO9CGjz9T0ru5mONDXTfhE34ze7IV+YDTliSHUxzvVU2DC6JFfevE44lOD14d04dVFDtU3 5r3os53r6cdSH3qmv5szcy94feK9Pp0zcy/G9FH73GRHzx99XemTOTP3QqhHCvqQ3wO3oKcn97qa T/VNgs3rUaWvnBJ99yXKzvSyJWvHmD5sn+JcXI/X6UIP6UdS9s3qPNAjP/S99xZtQE/HyW97aZX6 9vKe0/fe3ONCj+xu+dXmHDP6tEUurievMJAtWTs4fSTQM69ZZvRog/qEkrL6LDeoDxbR46zEsiVr h1hffR7c8pfR41rn5JFFhcHp074+EerTJfTB45tW9Ui17BfRk2OyY71wv88W0X/oRI8YfSbSx2iZ skdWr3Ioqa3ElnpmWCRO/+D+Gi+8RIULfc0c0idjevmoI5MyWi70HNrUB4p6/B7K70v10pish8HZ oj6q9bCaINHLWzekMVmfg5PFdr0IfU719TS/9JFt/adK+gxvIwvo8cCE9vQJ+giT4jF9WfRwAf01 1ttrz0/RBz7rr7D+xcSZxSHQJ4w+EOjL812ZYnN6RPVZ05iVFUyTLohb/WWkRVsafuqDRl9Pwfq8 +b4u+2yT+lBRj8h1wEJ6a70XYvQYutDfTMgmDtt6WnlHcn1dH56snxql/hTY1gfttatQn9I3Ti+h Dy6BrT5bZZmeMYm5Yz+kx9MW0UObeohJ0Yg+W04fFoZH5mv1YaUP2wpOViR9PaL3t93rExDZ08dl mVJ9MykrmGa9Sh9Uo2C710d5DCJodJGcHtAtv5nklz7Mr0EEzS6yqH9LKn0i10fVuMwL6MtdLi5G k2ktsllcVi5cQR8vpsfXm9b0SEkfoEX1Zm9itvoAX7tQfbOG7CXq6sN66P8F9Jk9PblXgEnMvSte H1d6SNNPbtGeE6nZBWvoSdnHC+vNLq7Rx7h6j0kZp2dqF3Glz+mMk+/lzAmzl/etPqmbLBCnh23S Wl/NuIj+cTyJTgj07cYu0KfL6s1e4Lb6DG/kRM/cqO7rs/qPs8h+b/jyvtWTq3aib3d1Xp9QffXH WUQfmr3A1dUHaFF9ZFsfsvqPmQZtog+bZq9F9LHhoecZPSCkiNfnbVIP9Ik1fdVUKdc3B71ljvkJ NLu8Wh8SFtEXzZe8Pr4wB72F9IXZ5dV6WuREnzdf9vVoSM9XwG3p/5Lh5cr1qKMP25e7sfoYIfbw aPF8b3i5tZ4+fFqSUpk+apWL6E1Hq8/BRH1G3nJVACa2omeSlvqk/XNsSt/comDBGXt5T/WNeaN6 Bszry/N92tf/0p+iXejLskdtvb/W12+3K7il5hayaiEqfXXZPq4vmhmpPtiGnmDG9XkzI5khQkK9 tdYNw9HVB7yevaKMLxHT6kX1MaU/1K9PrWJd+ri5ORexV/QZ+0FHv64tX1GfMBtGSDu11pv9mvVJ o09k+pS5+mX0eBFr1ld9cUoSW9Xbiz5rbk1q6TMk0qfFyvRoSM98APGX7EUPaQBF9YysHj+1X4BV BMln0N6Y7ejZpMp6CCJoIasWYo4+IfoqaUH/pdOsvODeQtR6SD8hDtzTMy0a5GIYNafAWp+uT9/e nkJc3banZ76s9MzjW0ylf2X6+gYN4uq2HT2HwhUj1O4K69W35pDPd08PmRmpvklagLbqtzY9rD5x QLkeqekzn/8Qcj3XZt/VI+agRwejQyvUJ+3VeVfP3S6PuRbekN3rZXrDt12NRqlP2w24q+dyPqJH SKzn2z38imCOnvk6e8m609XoMaPev0O+hWpMz+zSvD5h9dBsjk1GUESIuUHD3b6Q6vG5HTJJP630 ZBqn97jwQx09ewoIEeIrxUylvzNEBzSWW9MRM9dp9V38Jrp69stepZjVp+2MiE/nV8RspuX6pKtH 3ye/3X3j7/07JA2L+Z8XUn25qf/mv83kMpXInbMUI55vG4+lkYNhSH9B+NAZ/Ptqqdx+7+9uP6bP 8I9X6M/RR/D7eKDBt5sZQ/5QnnHbN3fM97iqy+ofzvRexs+9B14jL6bJIJs04bbgvp5Nyp7v/daz DTZ8zYRvpI85fdBJynfzgMwX8zJoNXh9h2TiKRj+Ktm7yO0u3nO95cjeXDoHS4bhJ2lWFvvWH7Hj CIqlc2AyIub3Jwrp16NXySnbH0vl2eO13MtXyyk7lvOdwjLNjv1sM1T07IPA9wrLNDsCrs1QKSd2 mKyTyjIn5sV9qOzHunqVI6MfYUM/WPa5wsxOQ1ev0nAxNAJuoDCv27ChTz1u2+FDRc+0aIUqbdVe 38LmQqWrAdtfU+UWnYWyt7TTqJQTp8/H05sd+dpmqOjZ+p1Ksa7nfJ8qbPnH+b6OQz8W69nydfWy N4HXcejXEYd+LHT1LsaeMxMqOWXO8UojnKq0gPgRKi1VbC/1QiG9ynnBj1DJKWx/3ZheZT+G7a/7 0wew/f3Q48hlM2xKD2D7oGVYkNsf7B+kH2vSvzaaZsv6aDQNr4dgS/rxemlfL78Hsib9eH1HoJem X5N+/HUusL2Jq6RfT9cVFf0lzvPq1/AcFfDZyADH69HfK7yV4+G6ucsfnmMAzyCTpl+P/oWK/qo5 ypX6CJ4DeV/Ud+Zny1G8UBmy9YrZz+MoPwef2cuQ07hV0jOttJvSg1jhJVZXTBtIHAeX4JW9/LiN N1T0zBk8vk1Qvp6Wu7FQ0TPXQvH93vTX7BsFHvamZ4dzji/Rw4rarMdCWw/O+9KzN3rTh1Kv0hK8 jlA4358Z/em+1Cv8xdYRgcL9iTNzxjvdbkoPx9Nw+rS8LtyOvhhPc2bqeid8xFtP+8VIKOmZev4J N3Uc+k3EJP2+9vtd658x+ndx+/+7tnLjPIqlM3DEEUccccQRRxxxxBFHHHHEEUccccQRRxxxhNkY 78S/6YBLZ2DJCOHSOVgyIp/fBGI9dq5fzSAyNiI89LsNhWcYthz71nv8QgAHcej3G+sZS8NGrOcZ O9MRoXzX+mLHevyW9O08j6Abd/C847K/Bc9Hnrreclx2rYdYny+di6Xi0O9XD3auPxt5gdY6A7/y 9tDvMgKiXzoXS0WUR8WO9SDMd67fbU330O/3+j7Cw+nt9vo+wif7fet326Id5aV+t3czQvzC6/3e xUSf5zu+g40+3bMeBErj0mw3lN4asNnYeW/FYukcLBmHfr+xnlfc2ojdNu2QWM8LgGzEbhs3SIwP tL7l2MygapNC5dUq241nS2dg0Xi2dAYWjfeWzsARRxxxxBFHHHHEEUccccQRRxxxxBFHHHHEEUcc ccQRRxxxxBFHHHHEEUccccQRRxzhc/x/33feG/IRw84AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image207.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51UvUtCURQ/9zyf5tPyWQkRQQ+DyKEPm1pqqE0oqNyiwOhBQVakUA5BNjW21hS0 9ic4OEWDQVtLhNQeFbQUZfecd32oCX08uXp+9/x+5+Oe+7y5ujgBfophSwc/Wc8JQYY2i/ILIuzV 5fIjWR65UAjeEVipVHhnSHTxThyFYgewqguipRfD7dLq94agGyokApNySqsg134Y4FaGCShOEKZT 2dVkbssGsAQV9YaOgp4oZxwUTvROPMQ+nawOacW8xHrHrs9r5h5ROSg/5nwuvby5DuhoBbTI31Hj DhM+oizA73TIuZ9q9JEQUReVvvgBP+R19Kj021rOS9QXpT/9hD/lL+NDgKiDLjY8hMd5bu9YduPR rkfGS66l7Yw1Y+9Yc5vp1AZAvnlllljiypLNIpWaRSrlG2v0c6QxzW7RpHX/+Kxinf67qjJOm3Sx VrJVbLVRjKzr97US3nXxmVHvL/hq/a/agN68S/ihssZJXHr2+bxGFJ7AA74ZowpPYkI4OPJ90n88 g2PuOebic+55wMU9gXr/sFHrFzjDPcdd/5RWzw+hwze/T+tXd3KP9baLe4FwBgz1fhv8H8CNqxwm +BgVaLglgRidz2WydlretIYz0Jj3BcGqHe24BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image208.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUPUgcQRTH33u7s3e7e8TVGBArtQgGVNTCzkCKs/GTqCDYrOEOYvA8wQO93srK 4qpUYiNnZyMKSg6UQEBLsbEI2FrYWCSi53y57KyB6B5z937zPvY/b2bu4uznd1BPBjxwhdE4g8Kw hol/wTvpZHy4JCybD0KUM0j1el3O9GCLnOkj1NE+PeVliFfONHHrvdMArVAXSRBwrnFri4+aD7DF X+nrmAyMzpW+TpWX8gATJET9JZUhng75xm5U1ZspzXZtYb3lVtYXeu9o80HFbqDUTBBMzRfyy21j +ZW2z8XC3CLApqqCkOa//V7IVn0R3KO54hx5gj9EfOYI7tRcxWnDX8WBVNwfsl8U94fsEpVfKfz9 YoUk13sTKR1PXzGR1Ks5Z404igNZuXYfq0z8E0yWC1+KC0BPK1b1SOf/cX7YIvRc8xvqZIqD50r/ US+pr+h+lPkHkV7Fg5rX7G3Dn7O2tT94vncv0F9xjtMitDvaiVmDQ1axVP1k5/GVnS+67bLT3yK+ lJ2bj1Zq8rXT5Zl8m4rnr9nrjslZFo/PWSYjnbhx3mdDqPKTpx7/e+qTPdyTlUsRf0rFuYpjrsk7 hj9kE2RyFgSP8Kuv7rQn77087HqfA0hJOhT/FKdI1DFZXi7lC3Ca7L4l4x4BTQywyqwEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image209.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTv0vDQBR+99L0R9rGIAjVqQqKghbtKDg4+2Ow9Q9oIaBibKEF7SjOgouLUxFc Cjo7SMnkIHV2LYKr2EXEYuPdyzU0sYNNOPK++953972Xu5fnxyugp62DCjERdXaZCJRvBoAwQazK RwxFFOIDGaMZho7j0EyGpWhmBZnMjmNfl0BQ2/o4j+bCYzAFjhCBwbHNowYfdR2gwZeJy5wEbBWq e/la2QRIM+Ggi/We6/OCkQsEI79vmZX0tnmc3ilZhSOApnCyxPko/2Y1Gwu6SM54+Csp8IKHVxMC z3s4HPfzk5qfvwn5+XvF5V2H7X87ZNSzD8/pcegpIkTL1JUu2j8DKyF/jVzNKpYOAfsVunom9dPK dVikvkm9z8kQ/d/9Z2n/Namv90bb38ay6uqDnWAjdiLLIuTE8pw1qbIDiVNKMenHZ7FBvK7coqsf 4qQ1zEmrGawpJlf+BIVHr+8dCJ7AUauy8Y5OWtXDl3TSTjx8rvn506jAmx5eDPn5DXD1mrwxGt0q OnjyHxoQIfQg7mGLIc7kapWqafEuBOpVKO8XTZXigwoEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image210.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WVTWgTQRTHZ950Nx+bJpsmaWO12PagCW2DqR68iB68FQVNEER6SCWgYqyagA16 8SC9CoKohyIevHgQ2daTQk9ejHjw4EktOVoprQcLDRjnzexuZ9KKlW7Y8H7z3vvnzZuPfP7w7gmR z8CJIAmhcWaCosHOM/5FUsJp8DcEaHXxFygVIxTa7bYYydG0GMkDdaMt8PIiwJUHerh1wIyRftLG JGJzXuTWC/4u7iNkOcBz3JgIOVWqXSrWr5cJWaJY1AbIDHyGxS+OUamehAvwMI5WglszSTk2a5qG HJs1R4M4hxY8/S3z71MxDyB28XKlXB08Xb41eHa6UrpGyAOpLOZPxsPfzPk+MbtcbjTojqylMD1L wi7P2fg7WR6SIV7MSgxjxn1+HsFmZDMexyPoz/v+iyFkL3898N1EHnKrcGChn8kq3AgHfqZlFR5P plVFB16mVMX3LJeQih4/7lErdGAuqOvdYTJfdm5px50DsTarvINSqWBeCWDSIZcPwuuEynl6U6vE Yo+iqt9iaUvnc12S7a1rCvxjF+qVqemrBLyVlPWA3+v5Xgwd8fmrqGdsk6M6ZyyVW8aQgXzS9y8z Vc+B9b06L+zRudan6n2kr+KqngO3bT1+pFv3pyK6vyT2zjGfC4b0d+55+p8rx3dxEnMq/q4EU+WW 8UnwjD+T/QmVHaBRne+GdT4sdkbR51XRyZrPE0TGd+5B+s/Tq6/5pNE0ZOXbKDW2U2r8pScW+yJq /rXrmo6we7DbmkJuTU2Ct0NzZW3LmaA7PBPPxBmc2uRunX+EdL4RVNmBo706v03qfDymc9WUHHbv +7D4TxCXizsHmwQEvcGLs0EBhgv1aq1c4b3p6AITcX8A4GYe7sgGAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image211.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSv0vDQBR+713aNLVg8AeIUykiOFTUXQiCONnB1D+ghUAFYwutSBc3d2cHEQQ3 /QsExcFB6uzqIjg6dVAw3nuXhJIWvHDJ971773vfXe7t9fkCZHiOZ6HDyPURNFAd1C+Yl9Wcng4x svQkRIkgRVEkkVVckMg6YZw9RUldiTzLc2Y0Ws5PwyJEXASu5o8aPTDT7SKla+KcEuw2eq16vxNw Ezb1TaaCR0U6VtGoz9EnXhKjWY1ecklsy05iHwXeww+9/5r6c+0eBhaBWz8Ig265FpyU99ph4wgG T0YZoaC/G8VbpQq8n2HKlyzDjeLVqCJMUoRYkcTzV6q8r3ZsrqmnvKVGeQ1PpVMv5XdkuDvemfTj +v2w2T4ESnZg+lFc38Bre1TPo21g3hzTg4l6Wf8ereQ5dTP1dyz+q+n6GZr17NnDPyeVdX6DQzmJ NSjGt6MoN0iEYvcu2MLu+c4NkKji97u9INR/OeNeSd4fMMzBPPYCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image212.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGNgYuQEsQKiGBmADGZxRgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8PEwOTAJgRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWWtBPDYGhrVAjdxQNTwM voklGSGVBalA14Bd8JtpwT+IOycwgl3BxCAQkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwPAU5BJdoDwHkDbiSmBs ZAUp1oTzLzCD+BpQEx8QbSIj2I8f4CbvYNzDAtJkAOd/YYDw0d3KSNCtEJMZ4W50AZtcAudrg91c Aed7M0D4ApihAgxnBoHgytyk/BwGJuwuT2BkB8eQLQMXNKy5wPEBDgKomQIM7GDeHlAMnmFkYlIK riwuSc1lOIPuZmawOgDqYmmcRAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image213.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wMrAxMgJYl2IZGQAMpjFGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw8TA9MBViEgS42Nn0GK4T9IE4MAyE4gay0QNwCVrQVq5Iaq4WHw TSzJCKksSGVgCAC74DfTgn8Qd05gBLuCiUEgJDM3tVjBL7VcISg/NzGPgeEnyCW6QHkOIG3ElcDI zwpSrAnnT2YG8TWgJj4g2kRGsB8/wE3ewZjEAtJkCOdfZ4Dw0d3KSNCtEJMZ4W5kB5tcAue/A4do BZzvzQDhC2CGCjCcGQSCK3OT8nMYmLC7PIHxHNhNtgxc0LDmAscHOAigZgowsIN5e0AxeIaRiUkp uLK4JDWX4Qy6m5nB6gCrMZxXRAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image214.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYE5gYuIEsYLjGRmADObvQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PUwKTArMQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGTtAuIHQLVSQMwNVcPD4JtY khFSWZDKwBAAdsFvpgf/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHgPDYpBLdIHyHEDaiEuCyRPs GgOoCQvgJjASMIER7KcPcJMOMG4C66nAcAsjQbdATGKEmqTE+IcBpCcb7H9kN4EDG2hScGVuUn4O AxMul1iD9bswcEHDigscnuBAgZopwMAO5u0BxcAZRiYmpeDK4pLUXIYz6G5iBqsDAKSYyKkEAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image215.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGZgYuQEsQLiGRmADObnQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PEwOTA7MQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGStBfGYGRjWAjVyQ9XwMPgm lmSEVBakAl0DdsFvpgX/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHgNDO8glukB5DiBtxJXAWAt2 jSac/4EBxNeAmviAaBMZwX78ADd5B+MpRpAmAwy3MRJ0G8QkRribUsB6SuB8b7AbKxi4oGHBBQ4v sBPBYfabSYCBHczbAwrhM4xMTErBlcUlqbkMZ9BdywxWBwAGOAPh5AEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image216.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSvUoDQRDH/zMXE3NJ8BQEsQoWohAPEmx9AUVRkwe4CAcKngkkqCl9A2srHyCx EywsrLSJH5W2drb2gufu7GUhUVAPlpvfzn8+dnde7m/PIF9QAFNWW80tgjKcQwIY0+IdUyvL2kqp xUSyQxzHsez4NCM7ZaZEneNBXJ7BQWFKWfPpCcwi1kHwFN8oq6dWsQD0VGAu0eSxXm/v1jrNENiU Dj74/NP0eUrSBcOr7UVhq7gRHhW3G1H9ADjRnSwp/7j6V9yAunktXrT87GpegJvwYyqt/SXf90sD TcsxGlP19c9VSe7h3Va/okpKB5Ut38HwaGb69TwmM9lMlzkdE1l+yhgevSn6Z88BrUrmtuWy3Nix 5eXMML85w/oHHvavwbD3/Q3VVMCrdqKdxj7455MGNJnV0hXLF2TYTSbFlWmSx0lqeMgIXev56xPz XLXTaocR+qNndkT3Bfrk1ZcCAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image217.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSPUsDQRCGZybJJbkkuAhiTBWusIsYWxFSiGhhiCaIZSIcKHpGSECv0R9gY23l b7AUkausYm1rI7b2iufu7LnkzkDuWHaenY99Z5nXl+db4K9R6hLklVXfQWWkrhCAYI69GbnypKy0 XITIJ0hhGPLJEpb5pE4YRRfoL69IXWqUZqW1aM1ABUKVBEJyIK0HRSWAiowvRDFF2O4NDzv+mQvQ YgVf9Pajdd4gqyAQnSPPHVSb7nl1t+/1TgGulZKa9OfkvmKX6bKogpcjdrBVUFw3/l52nB1sWnH/ Ful8reDOKMApCpDf5NMoCfCDb74w/G7F+R41J3vFqb3qm9D0sGCrnGPD85k4f4Nm8f9VSf6i7XsH /ROgyZ04GHD9muGnjGaReKPJ9ZJ6A9zPq9B1w5u58foB7qXj/o2U4jXDq6D9djQ7Ns8XD0mkSUCW 6VFN5AiJnLY/GLoejJI9pjjuF1CJHk8UAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image218.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4IOjAxMAJYk30ZQQxmPcyMjAwMYiCZVmBmJMJxGIBYiZGRrAII9P/ ///BInqMEmARQyZGqGpuJpg+HiYHpgOCQkCWGhs/gxTDf5AmBgGQnUDWWiBuEGRgeAvUyA1Vw8Pg m1iSEVJZkMrAUAB2wW+mBf8g7pzACHYFE4NASGZuarGCX2q5QlB+bmIeA0MjyCW6QHkOIG3ElcDI LQhSrAnnN/OA+Bpw/mVOVHk5DlT5nSyo8nbMEHmIix4Q7SJGcBh9gLtsB6OLAEiTAZy/iBfEN4Tz eThR5cPZkfkPGXuZIOrRw4aRYNhAXMII99NMfpCeCjhfiBeVPwkcJiVw/ho2VHlvBggfPUyAomew ueQMRphwQv34jYEZyHr07iM4baDFOBMQCgRX5ibl5zAw4fJLNx9IqS6c38IF4msj+Kwgvi2G+YxY zUePtQTGidwg/Ulw/nFmCJ8Lmm65wGkbnBygdggwsIN5e0C54QwjE5NScGVxSWouMGzQ/MAMVgcA IT7edpADAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image219.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42UTSwDURDHZ2ZR/aCL1jcVByHi844mjlKH4iolaUKiNGkTenSvxMHJqXEV90Yc JD5CUmdXevd5cBHWe2/X02kl7Oal83v/me7Mm9m9vbncB3XlQmECt7ReplEaxgQBEASVWi2Wm6RV JRYhqh0ky7LUzjC2qp0xQsfbS99xPgpTLtQorL4aP7SDJYPAFHwqrCOxYiGABxHodXx8EFlKr8xn knGApMrgnXKfdp67qLIgMOdXE/FUz2x8sye6kVhaB9iWmQwJvVb8jntieNotncc1BxSPaF7skjyg +bpT8pjmqXbJ/ZrPW7m/1cT//8zk/gE/9896uP5UxfW0Yet2xXf/rhhVD5515Xn8aJFBo5oXgqWV 5ZEaSzPPY6Se+x96uf+Oq1S/xyOy483K3pC4zblMYnljDei7I3Z+qCt97ZCuQ5onmyUPasYmrl/4 ub7n43q2luvH1ZInKvLDX/MrP78YXqnOL2uOtHHed3P+MGwOVj7vj1ktP5mo6tzWT+UBztEGzgd1 nDu8nIs1nGfA5vIZE7uF3zItVMyY25mJNzCEVXx8AY/z3nrUu63G1Tl5E1yKTuTXoIBEvXOZVDqe EM8qq99Qfl8C1TztkAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image220.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SvUvDUBC/u9R+pC0GP0CcSkE3P+r/URFbBDcrBBSMrbSo3XRzdHaqODu4O3Ry kDrbURB3lzooGu/upRmSFn3hJb+73O93d+/d89PDFZhl7xBkBBxtoQDrGPkFs/pzgneGBCV4E6J6 kHzfV88yzqmnRBhEZ2nIyxEr21OMFpOTMA++kMBhu8volneX0+U5PhvE5KBca+1V2w0XoKFFfZJh yCpqxiU06jNUgUdL0DR9o0HiGySHvkFSeviilx/Dv0Ttg8Cp7ntus7DunhQ2617tEODcKCOk+btm 93EjI8ElrUHsu4TFyKudhhEXKBGrYHJ0/p2DtIv3MNcZbqeEtBJTwj+rNUoUKuXTwimH9gKIXYXo ObC3N0q5N6bGPr6p0ofeRaRG4septL3d+gHQuMpeLeG7MT6M5MfP6Frn6wbsYFJsnSY97EDTgZRa 9zJ/PSQqVtrNlutxp5GaLI37BczfM6ACAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image221.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41TMUvDUBC+u6S1TQoGrVDEoRR0U2lxcHFxlYjYgi4KFQIVjS20oP0LgqA46RR0 dBVEUOjkVGfXgn/ASVDB+O69JGDaoi888t2X7767d7y8PD9dglw90yNMM1rbQBBAu0MAHSbk14TY aWKki02IkkHyfV8yc5iTTJEwUJsU5mXIo545JtBMchQmwecksETcEehRbM8E2BJ6M9BkwK62apV2 wwFocC/wSSqDV0FWnEXlnqVzmEowGqclUoi55VTIKZSlGzzRFHeG91romo+5YuB6ITRKbdOH9rui TairbyuwqSsuRMwdmzy1L+p9K+9TlJMjsCq7rtPMrzqH+fW6Wz0A8JQzQUq8S0aObg0Wl+SpOYak JpBbPYoUe8iKIqga3r9raPKEb1GtDl6lOGk+ird1jhf7nPHP7pWzFjmV05xjR/E0cFyB+FwE2x3k 3B3Sc45epdO7vA2xHkk8Vrnt7tT3gYZ1tpDgfKcvHwbm98+sJm/4NRjBXTXkfZbDDzwtGJHRA/8B XSQqlNvNluOKk8Z60qTuB5V12h2EAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image222.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUjDUBC+u6TVtAGDVihOpaKL+NMKboK7VMR2dWghotDYYgvaTdzcFEHQqejo KrgodupUZ1dF3J0cVIzv3ksCpi2a8Mh33/vuu3uX9/jQPgf57JtNQoPR3CqCANo9AugwKncjYhnE SBeLECWD5LquZGYwKZkMoaeOk59nUpP2zWGBJqNDMAYuJ4El4pZAd2ItmQDrQh/3NCbkivXNQqNq A1S5F/gglcFPWlacRuWeoBN4jTAaoUVSiLmo4XMKJegKbzTFHeOL5rumQq7ouZ4JjVLnaFz/XTFH U7raW4YDXXE+Yi5j8tQ+6elbeR+hnByBVdhy7Fpqxd5NrVWc4jbAtXImGBTfbKyMFxqL5704SRtx FRte3I5qAjnFvUBxiKzIgqrZ/HdNTZ74LajdwpLBSbNBvKPzT8wshJ3xz9MoZy1wsmKckwviCeC4 AOE5CbbTy7nTp+ckPUund3k7Qj2SeK18wylVykD9OvuKcL7dlQ8987tndipv/CXEvLsbk/dbDt/z tGBARrc8zA4SpfONWt12xElDPWlS9wPR2/6UlAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image223.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTv0tCURQ+5zzzx9Pq5VOoJpGIGhLKpSUIhzYd0jVIQyjoWaBgtjk0BtLYktDQ H9AmBU0NYXMQBEJDa0M0VGT3nvt8pRbVk/v8vnPO9+73vce9ub48BL7qZkRDn0S1FIIA2j2KG4S5 OyCWjyRyiUWIXEFqt9tcieEoV2YJ7Wk/dXQBimh1MyjQpHsYxqEtRWAIfiFQQ6xVE+BWzPvtmQAk s6X1TGU7L3xJL/BCSiGvKO84g+rpIVqCPbdEJl2RQrJ2oHdqCoXoFO4MVVshhWQtbnZqcVNmfaX6 u9qnhpyXwMhsWPliJJUvR5a3rGwBoKocIHjF/5zewpOgHJ52eGNE8in2LnluSBPIyu44E269WzHm 61boro5CuWr92RXx+3l03CWw6v26VwJ3PWqv3rz4a171ZHJcxzh3yeFhzv2Zct/X3T93d/cXQfJk X0b8d8aJQamxbD5PHuZrTv+BMxec/hGqeaP/HZD4GemKldvaBPop+ZNf6st9evhW3+u3hW/8/Y8d /swnZwF0+wzofE74Y9t7GOBhdiZPVhOJoulKsZS3oNnrUeO5Dz8QA2XcAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image224.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRv0vDUBC+u6S/koJBKIhTcHAQFONf0M0pDjbgmhYCCsYWWpD8A47i7FRwcHK2 g4OTU5xd/QdEJx0U47tL8ihNwYTj3ffu7nvf3b08P12DfKHdJWix5x0hO8Y+AhB0JFpT1iL2TGWE KDdIWZbJzQ6uyY1HWGTbVNa1qUuhvaq8zfoKrEPGReAo/Ki8O2WuDfCmCu0ipw1+f3IcJKMIYCQK vun1N9d5pd6G1CRwgpM4GrsH0bl7OIz7Z5BOWcm2CjfVuWfN8MJiNZ8aj+s5zhmn84ywjBEKRpQe PzRziLdNbs8PSnxfY45AxzsGY1+6nH+Jh6d+p5fEg+EpUKk450ddf9ng1BuNfzDHTlX5Er6q3i+T 6wcabwHjqDJb+GcSi0pnGAizp/G7MO+CVezSkn0LcaHegYagBx5hikQbvWQ8iWK11QX1huT9AVoC Iq2kAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image225.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTv0vDQBTH33v9mTTas1UoglAKilartJPOzlWwnRzEFgKKxhZaKN39A5ydgvon CII4BBQX6yaIm4OzOLkoxrtLPEzbQROOvM+9d+99393l8f72GORjp21CTVhsHYEboRsEIJiQ3ggf GgkrzAchyhkk13XlzCJm5EyR0I9O0M86g2yy0yluzUSTMAmuWASMs8OtSz620wCbPD7hxxhQrrV3 qt2mCdCUCj7I/vJ0HqFUQcCqu5bZyq6ZnexGw6odAJwLJQXuj/NvSXfwOiWClxXPS15SPG4ILine SwT9K5rgOcVnccFFxa8RwbO+wuc/K0S5Z29KaQ4Xxn4rydBhMsir4SA/gKekvzKf7Q2r3FN741VG lemJiUzvird0j/t3Hf/Zk4NTMnNV8fSo4LLiEy3ofyHPzwbPm/jLKl2r3tgHGt6Jg8aICD1VfBET XFB8h56fDXY2JP9gP52oWF9X/BkOcl6eiQm6f4t1edPlZfBrMohJuhL/Rg+JcpVuq21a/Mz6egrJ uG8HEugmngMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image226.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUsDQRCGZybfH+oZTUi0CSlEA0lIhDRiIZgyFiaVXQIHCkaFBCSFv0AE7SRa BAQLK2uxuMo0sbbND7AQC0EE487eZfFyKfSO5ebZd3bvnf14eX7qgHySiS5BgKOLEnLgekUAgqhU PaIFiCO3aIQoe5CGw6HsyWJc9uQJrewQjcaFqUvJRERES94ZWIAhDwJNsCGiB9EGcYAdkR+ycsJQ rrV2q+0jHeBIOvii7rfp8xylCwKtutfQm8kt/Ti5fdioHQD02ElG6H7xLQQNvI5zclZxJ8am8sUR L8ZYzyl9TWMuKr6asevrU8wris/CzAXFJblEK8sjvveznlc6eZmXrYoGf64I5Rq/qcpSmI7yoFWL 43Q595tTeDdt1+tuO7+D6XzciejtT3LSV2trOkE102CeZ/pw7BL+syYDl+RMVcWbEeay4tspuz7t MnXNeT5IvFql3agf7gNNdm5gbpZTbxSfhJgzins+O3+ima85K53wP2d9G0EeX1d86rWz5rFzWu6R DkHrVgTlzZGHxfKggU/SIx+7PhKlKu1mS2+IPRyr2SXzfgDB48k17gMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image227.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUQWhTQRCdndmkTfJtEzUgXgw9SKpUaCgexN68SNGDKR6lEb4oNDYlBRvwUA/e e/EiiBUhd68i2iL0FEFE6kGEXDyoVAp6scHGnZnN7zcVrftZ/rzZNzNvZ//+d6/W74OMdm7GmhRb y1MGnEFnEMBCXlYTbqaQLesmGiMeg91uVzynzBHxjKPx7Az24gKcse3cQWcdTw7DUehyEGQdXnXW CzdXcgDHXJqM5wRwobJwfbpRCwG2WAtso0bwGJGKY0azH8YazVu2DuFlemB77EIf23j2FcdR9gZ9 sL9n2qCPfm0WzybU17PY9y2pviKe97wifh1gXR08sfNa6i1zA9A92XKjenVuFlBrIAy6dyn9mB4e YEoR9hdHon8rFv98mKmjXnMFWkOqZZPOBZpzZQf+oUVzks/5Fn9mmbrt8XdS3PH4rlH8I+KfTjP+ HPEVf4n4ij95/N6sCx7zeAkniPGkfF0dbMf1gnV6p29Uw3rhYnircGmuWrkJcOfP3bA0IcpKHk+a J4Hi/N5O/DVzf0+aFAxpppTXfHKQnBUu1jxjjcqJeO1H5qXg8WiX86gn1cMlEz/5XW1mXyffpKYo qkddfZphvBjpeZOMr6/RpuipRfXvGeXn99b/r94s4W3gmGuQ9jc2Lbdamux3l4UBQc/4P9AyiCPl Rn0hrEKrf3ckvF/ssEj2igQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image228.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WVz2sTQRTHZ97uZiebbbtpE6NCMHiQSlupPYjgr4D0oPgDTUQUhFQNKBgbaMSk IMW/wB9Y0YpYkN4ED/YkCkXQUwq9eRJykgUPFjEiaBN3ZrfjvLii1YQl89n3fTPvfWc2+3bxzQwR n0KqYJEoH8X3Uz7QHmiEAEmKqOFdUeAj3buAUnGHQrvdFne20fXiznaggToGq3k2FKxCqtcbbYn0 kI2kzZOI4/GCN5r3rkyKkITl5QQamxweq1zI18pFQsrAK/gGsy2/zptUVAHEyV8sFScyR4pXM8fH S2OXCbnOKxny4sz7HbHS7OU6Lh6UvCPJeavkAwnO/ZL39uL4sTiOT3dzHpG8GMP6hoX1gwaO79PV uAszcXU+F7qYqnchY/p634HGXztAxZ4sSyemzA2WutKUWdVUPginIj53ek3/6LW/EpU93k/yjT9f kXsgPK789Ex4XJX8Oo7jTxwcH7bxfPkY1p+IYv0NA+uf6Vg/D6rehdOintGwzuthndd/47ELw318 5Wbzfz10we7mM41W5bmI+TWucpmpPbpwx1R7dGHawD2uELXHxj/3eIVd6+MzfZRsWCpntckE5ts9 PoesvCZPshqz/Z4cMdPCivIsgPd1crXS2fFLBMIrf8qei0o+ST7HML+iKk9qj3WfnV+fvZD1Ous9 E/ki1puTfEjwQMCG9RnFDeuo4CGpf8RwftPE+Q8Zzv9q4vwWxfl5ivO/U5x/kqr5/XS3zs/YwJzP S/o7XdUv6Tt1VZ/V3ov8XODXbGtt+5Nmt7rU+tJsOYJ5lzjDe+SZvpfEfNdR9S60bMwfoli/SfPZ Ct45lngvib/WoAeHmIJecCPqFGBzrjZRKZa8Z6ZjzzWh+wEZyazmTAcAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image229.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUPSxDURTHzz2vr/qFV9WglheD+EglTB1ILMLC0NpMRIVEVbSJdmOymi0sYrOw SAwmMdRksJC8MLEQg0V47rn39aa3xEeTm97f/Z937v+ce9+7vjzfAfGzO20TgjSLjjKaGPMIgBAX qslHEGnm4wMZEysMXdcVKwOsXawMIvOiw1h9LoK2aXe28Fm3vxkS4NJDYHE+47NTPpwEwA1PE/Zi IjA5W1ycLq9muS9GDt5w70P63GbCBYI1vZTLFuyp7LqdzudmVwCOyUmS6wH+PxRycCFBwb2KhzuI exTfxnT9qEXXdxt1/SSk6ycBXa806HrM0PUHJnWrriJGjeYVZcq5ufwyoKyDic4+19SzI/wXFUdj Ol9FdB5HybKDTu1+le86WFEdlDszL1PK2GinTE+K+9okf5P5x7OpryllbEXpopRK8a89+eWUdY8O OsJTSfFxnDKnS1U+sEhPKx2bSJ8vVjkZ1rs3EdTzjQZ0fcav62Mg81tf7+vfTreVQvsVbzYTjyh+ FP6Siu8Mqcv9zt5/3q++X2tG3qTQF+95559+bRYwqX/9+5IvfIci3z5U2fXV+k0Z96KfGcWvfp1j THLI+wqExJdCvO6eRwsaBJ3SxhWG2JUpF4rZHL/NdTUaIu4TkWsf9d4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image230.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62UT2gTQRTG37zNbrLJataYQOmpiIglTcFCL4IQEEHBCjaFPVdcsOKaQgNtIJde FHqpZ3uJheLBk1cR6UEEJZ49FeJJ8KKtLAii68yb3WEnibZKF4ad33zz53szb+bD+zePgb5+pZ4F W9SeX2eiYswaAAgVUk1ebBS1DC/IGLUwjKKIWqbZGLVcQBb3LmAyzsF6tl8p8do5qwjjEIlB4HLe 5bWnvHT5Ip8sPibu48DcYuvOQnvZB+gy4eAHdn9Jn48YuUBwF5YCf2Xihr86Md8MFu8DrAsnNa7n +H8mv2WZZWFicjrhzZIYfF7pr04InlR81dH1TlbXLSuthzhWTushbpd0/Z2t609yur5t6PoUSt0d iJiJg+ARN9rBreY9QBkno53/mor3gNZfVfzM0XnJSnOI5mmdp04KbimOcjpvouwv/fUP8QexPxaP 93Am9lMZjq836kR763+K9PMpMVM4aqZDckP3tGXdLIoc8dbsmIu2Qbx2DC43Msflcp+lXYZYdxOX ydl0KJdvK76cF+wr3qOzn1c8DoK92Fv/v6P8Zp2ls/iiuFPQ+aKp82tD8oiV/2lXPPzupPPTw4+0 8t2h+wNHvD9Nyv+q4lpO5yJLc4hvyzpfKwq+pDjISJZ+dn/+3c9gfA+Nfdq5g6H7drR4ZtmGKbKm uiN5L1OlHNiBhB/Q/DW1f1hI85zxgt6/huIrTHI+fqfz9JbTgxx7dCFL9FIs3GOIZxrtlZYf8Jwa iNGgfr8BDqeIxoAGAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image231.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARsAAACOCAIAAACOkzsyAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsQBiC4+owAABatJREFUeJzt3dl2qzAQRFG4y///y7oPJApmEI0oDajPfspKjI1FFxJD xBxCmACI/Gu9AsBQSBSgRKIAJRIFjXmeL3/jgaNEZW9gn5VxVwhh3VDzPPs86eUoUdE8z3khyV7Q G7dxmqbJ0Tdfh+HWt85e0KGlrTy30qf1ClSVvaU9l8hdztvKxagve8fJHveWZbDnfGDsIlHR4YGQ pQL2C86/lOv3ZvHYyXmovIz64jbedDiXx9CHC66X8nwUHtEI0fiJSmzs9K6UKjHaN9TSTS2/jENB J4058qgvfRR0mbREBTgpDqPD1jjr0oc3cqLSJNvYVa1kc9VEgyeq6MVc4oQ9FzVxVvqW0xIZg0ZE Dltp5D4q9jN3N+rlgg4LBUYjJyqEsD9XnrfgetnlB65HJXhulvHPnifk9TP0TnYO22rkPgqoj0QB SiQKUCJRgBKJApRIFKBEogAlEgUokShAiUQBSiQKUCJRgBKJApRIFKBEogAlEgUokShAiUQBSiTq BSzznD1ZHEIk6gUuZ2tIv8DhZA8NkShAiUQBSiQKUCJRgBKJApRIFKBEogCl8Z8xcXZ90/LFnyzr DW21oI8ClMZP1OVTYgst6w1ttRg/UUBNJApQcpGozdjj1lDkybLe0FaTk0QB1XhJVNxfZuw4nyzr DW3lJVFAHSQKUBr/ngmgpk/rFbiNWROG9+q9/PsSNb28xZH29j0mx1GAEokClEgUoESiAKWvRO0P Ct9+mAjkyc7C17m+EMI8/12hWv9czXq9OacHlYd1Zc/C6aivSZz260AnCbmidbW9HrV0U1NP/UP8 8v2sEgZgr6tbvcvBS43LN+w9iNbAWtXVWRDuDta2fZT9XQqV9WGDrj+LceDwSpTWZV2pbM/1LZ8R x36W1SoqhECPBDljXSW6lrMsfNavSH9GzXMVpAglqOoqkYXP2Sv2Z9Ilq3KJLKGEvLo6XCqdhX+J JdtemAI6dJkF011IxAnenCXnMguv/P8ooJyH12OtiWLgByceXvDl3nNAiUQBStZEMeQDFoJzfQCM SBSgRKIAJRIFKDHPBHCAeSaAFOaZ+FkHOknIMc8E80xAj3km/hCtgTHPhBjzTODV80x8JWozz8Rh HVfuH+iOUIKxrg67lnQWTPNM1D8B+LogJU4lnXWqy8s2f72c6uPsT+kNFI+NLe8wsOff8TIL1nkm qnnjdt335/vGPFv27oD24Znf9HoOTDjPRJppngk/7Z7hbGfUan02XMWmgsvGvHcXEptnIzEbQT+h QobsyfZuzDNBnF6HTZbBcj32er4+y8ewbbLt+yvjTKWJE02Jl3FN/ImHF3xNiSJOD9kvo++zYT/J sX8NG05OMF/fssObf8lWzTfjgdbD4zEO57QsWbjuowpdwGbfWUerqyBNlP6mljdv8x+Hw2zgs07A TxF3pYc25394n9qHyhIn++3Iz6uEsV9NzNIssClZywk67bm+xBuu17CHXfjw3tfKVMbY3r59GfUB SiQKUCJRgBKJApRIFKBEogClNonigiNK6KGuuAsJ4+ihrhj1AUokClAiUYASiQKUSBSgRKIAJRIF KJEoQIl7JjCOHuqKeyYwjh7qilEfoESiAKWvRO2HoT0MTIGaHqbga3axzRxUTWalSU/TBeTJrqu7 KTgd9fUwyRMzraOEonW1nQEzTubYPE4Rz25BCZa6yuhXjp+CbJxA+NYnCRGtgbWqq/0TivOGads+ yv5ehcr68oljjAOHV+hxMHU+6CtRMUj9TJPdwzpgPKpHPez9JaqTCC36WROMpEJd/ZzrO3w6Zewo 1492K71CIQTiBLm7dXX2VJR1Cg4T8Tlbfjo6Vps668qAmtYpmH4DskmE9S4kUgQnEn3G+vdnr+GJ bMAPyZVYEgX8kFzqvR71Nb/TD+hKOhGv7KO4yItu0ecASvzHIaBEogCl/wVjxxByqHGUAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image232.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5XUzWsTQRQA8Hkz+zGbD9yKgrQgQURa1JWm4KUUehNEezC9CUJKIwomEVq0Keii f4Co4GHFQ7TgwYsHD4qKBAvqoR51UVQ86EWaavBYMO7MToZ940FNCMxv572X3Tc7E79+cZPIz3Sx w4knRteOgxiwQ4wQSrbLWTv5eVSMrORHAeQVoP1+X14JYIe8Mk5BRefpIK9AO3y6uDUZ7XG2kGHS F0nET9xJRveFioQ0eZKjYgrkaHXx1GzrbC2Jo+IONunnX+l9XgV5F5T4s6frtYXSTO186VizXm0Q ckncyf5kPilFyrl5/rggggPlEb7EhcvaFxzhce22JTyh/RCy7rFbKL/HbqP8Hnti4fkOZB1DwLEn UH4M8xZ2G1KnHWj/cwdArskP3YlV91FeJI3JBRY+4DHRmSDQEaOuiNinfcIWHlWO2Ae5oGOTnnLF qBCxI6hCxC6jCiE0UIUQvnJcIYRPTrZCCNtUBf/P56fJ16+06nPNM4QO1j19alD5y+4kEaHflfc6 2Lt56g3lNwzPf6HYH63UXeUbkHpd9+ylfPunlB/Y3zzhWPucYWr4CsceNnzXxS4bfuZgHzb81sae M7xhYS8bdgxfZ9g7Dd+j2AcNPwfsGcPvSdYRe4f6G8IdZfOEgP/cHyO8mxM5Db1zh/JZx7Ci5s2d CH89i/A7uepOyUpL2q9c7K6NXZI9P6mdl//Z0j2ponoRW3exhxzsMqoXMVwvhJ9eNj6Eiy72io29 ybL1QhjUy6mzPCfPe3lkqX3sE1fqqTgO1oDSXZXWwmKtTtbM1WEy7jcNlWxZpAYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image233.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4IMPAwsAJYl10YwQxmA8wAQkGUbAsKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fDxMByQEYIyFJj42eQYvgP0sQgALITyNoMxA0yDAybmYF6oGp4GHwT SzJCKgtSGRgegB31iwmiAwSUwDbqMkJMF2F6wajNDGIJA1mrWGBi69hhYi85YWLreWFiCgIwsWox mNhHCZBffzMt+AexZwIj2L9MDAIhmbmpxQp+qeUKQfm5iXkMDI0QFzAycABpIy4HJkUZkGIdBogJ D4g2gQnslw9wk2YwiQqBNBlB+WuZvfiR+TOY9nGD+IZweU1OCB/dZkaCbofYzAQ3OUoapCcPbrKY BISPHipA0TPYTD6Dw0+hzBPEQCY9gfKjGHnEQYnjyWeY/BFeVHlbPlT5w+yo8oocEHksLiPJzw5M J1lBeiqo4EdnZrCbKmBudGCmlhsFwXoqwekfzSQmIBQIrsxNys9hYMLuMgemFimIH2EudRBH5jsw 2QuiypfwocpzcKPKF3NA+AKYuQWLezD9s04SpNQFztcE86/D+cWiIL42nP9OBFW+Co3PhsYXEUbV nymAat9yHlR5Iy5U+WVsqPKfWVDl+cBlnC2cb80AkeeCll5c4BIOnPWhYSTAwA7m7QEliTOMTExK wZXFJam5wDSGFmfMYHUASghTIZYFAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image234.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSvUsDQRDF30y+LwEPP0CsQoqghYK2YmeriAmIhWjEEwNeIiSo1/knBEsrQdv0 FilSaRNrW4tUVoKdgufO7mXRJODC3s3bm/nd29l9eX68gRlZMGUkcHcIKogdk3pgRn9MqJlhieJq MpFeIQ7DUK8s0axeWWaKsrM8qMsxGNlJFRWTE5hDKEVwle6qqK1m1wHaJBZMTg4bleZJOTjzgC3x gk82FTIK+o+LZOjTXMJeUqIp7tBbQvx+8eu3yW2R+Ikz3HLV9xr5Te8iv133KzXg3lAIafVecR5o 35HcqtUfKaMN8fY3sTeO2IuIrP29W/IBnSeF1Lf6Ki7N6QfuKFl65ZYC/7B+Ch44NDy29dcZ4V1a XUz91U9k9DAfY/mjfjtpSV23uhYTvWb1KkTvjnQG//Z6eCd3+r4sWH2knc/DiW6Co2+LBke7cZHS qiMt7BFzoRQ0mp6vzmRoNzGd9wOcrWT14gIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image235.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC22QvUoDURCFz8zdqFkDLv6AWIUUdgr6BL6AFiYBsYuwYMA1YgK6nY9gbeULiEVK LVJZrSA2tilSWGqr4DozdxNEvcuw586d+eYwL48PV7AzYARUVvW0RxDh3kU7LNlrSaLMqgIJJrIM cZ7nllmnZctsMBXVszzuqwh5wPOiVqfmsIJcmxDpTFF9iQup7TvpKWoq2G71DhvpSQwM1Qs+2Hfo qdnENfL0RX6lLVMLok5Z/X7y8MvXXpL6CRhRo53E3epOfFbd7SStY+DOUwgz8t8Mb9yz1bbhCdc/ Cdl/hKwgsPl5m5CargkljYr7Pt1ClzFKo79kli+qp8lB5wg8duR5POGVzNk5wmI/oe2QjOKZEabt dq+DMmKu1dNuL07E+S+Pzuq+ASXyhUL4AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image236.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYGRgYuIEsYxjGRmADOYQsLgQmGQFYk4mEIsFiJkYGcEijEz///8H i+gxSoBFDJkYoaq5mWD6eJgYmBQYQeaosfEzSDH8B2liEADyDwBZa4H4AZC9FqiRG6qGh8E3sSQj pLIglYEhgIELKsoF1skIdg8zmAQAFUBPb74AAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image237.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgYmBi4gQxhOMYGYAM5rVgQVGwJCsQczKBWCwgUUZGsAgj0////8Ei eowSYBFDJkaoam4mmD4eJpDZQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtRaIDwA1rQVibqgaHgbfxJKMkMqC VAaGALALfjM9+Adx5gRGkA0sTAwCIZm5qcUKfqnlCkH5uYl5DAx7QS7RBUpzAGkjrh2MRmC1FWC7 fjMtQDYB5CaB4MrcpPwcBiaIPkawTz7A9ScwyjOA9JczcEHdxQV2OyPYFIiZAgzsYN4ekG/PMDIx KQVXFpek5jKcgbkFYiYjAzNYHQAovdNkcAEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image238.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYGJgYuIEsYzjGBmADOZLQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0GQFJiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoLxA+AmtYCMTdUDQ+Db2JJ RkhlQSoDQwDYBb+ZHvyDuHMCI8gGFiYGgZDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGdpBLdIHSHEDaiGsHoxFY bQWGCQwETGAE++kD3CRXRh2wSXVgV/9mWoDsFqDvGASCK3OT8nMYmGAugOhnhOpPYJRnAOkvZ+CC +pALHApgh0DNFGBgB/P2gMLtDCMTk1JwZXFJai7DGXQ3MYPVAQDyY1UiugEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image239.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC01PP0vDcBB9d4naJAWDIJQuDQ5uFfR7KMVmLfQPgRYaI6QQ8i06O/ULZHdwcHKq a13zEboXjPe7pNIfHL93d+/dvfv5/nqDvpLA5Bi0HxEEWIVgxrV2zyQcNsg2VSKtEFdVpZU76mjl nqlhe3zUtRlc0pWg2/NLdFEZEXzJPwUVEhsRFRJew2njcbKah/lrBAzUwYHL39rnmswGm+GHizhK g6coC56TePIC7IyTvrRb8j+47xQod6a7Drw5nSCe4A/zeJoswbWO9JL9v35MPRh9Brfx5ap30in1 TB8Xmn2Ya7fEfDPM01UUY3v0Us8kWMr7AyxKOqlwAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image240.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgYmBi4gQxhOMYGYAM5rVgQVGwJCsQczKBWCwgUUZGsAgj0////8Ei eowSYBFDJkaoam4mmD4eJpDZQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtRaIDwA1rQVibqgaHgbfxJKMkMqC VAaGALALfjM9+Adx5gRGkA0sTAwCIZm5qcUKfqnlCkH5uYl5DAzvQC7RBUpzAGkjrh2MqmC12WC7 fjMtQDYB5CaB4MrcpPwcBiaIPkawTz7A9ScwyjOA9JczcEHdxQV2OyPYFIiZAgzsYN4ekG/PMDIx KQVXFpek5jKcgbkFYiYjAzNYHQDpLfa3cAEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image241.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgYmBi4gQxhOMYGYAM5rVgQVGwJCsQczKBWCwgUUZGsAgj0////8Ei eowSYBFDJkaoam4mmD4eJpDZQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtRaIDwA1rQVibqgaHgbfxJKMkMqC VAaGALALfjM9+Adx5gRGkA0sTAwCIZm5qcUKfqnlCkH5uYl5QBeDXKILlOYA0kZcOxiNwGqrwHb9 ZlqAbALITQLBlblJ+TkMTBB9jGCffIDrT2CUZwDpL2fggrqLC+x2RrApEDMFGNjBvD0g355hZGJS Cq4sLknNZTgDcwvETEYGZrA6AG1RCXBwAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image242.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42TPUhCURTHzzl+5Gc9+4BoSRyiyArd22qsoYIaNRAKMisFcaoGt4LmpsYgImhq aHCKBmstaJGmRsfo63XPua9LPoV6cvX8zv2fr+e9D3c3xyBPLdYgCLKVmkM2PK+ovmBAdn1qBYkt r1qEKB4k27bFM4mD4kkROuow/cRFqEG1WK+yRvw9MAQ2B4HFNZV1rtZeDOBQ6cOOJgJz2dLaUmUr pzTS1BvpCH4SUnECdfZ+amIK2epT1gdqX834asrHM7zTyZeOP0KZg8BaWs/nivH5XDm+UMhnNwH2 dWaEgPpNhzKIMRaPGT7tZk4aPogwjxpOd7Xqr316X3fQMB0ob71TB3WnA5IZm6aTK0xZnKlp+DHK /ALu2fDP2XRmMj2u9HBMxfB4tJVngXlB3r+rEqmPtVjJrxY2gDp3nsGzMMfvGL4MMm8bHvYzlw0/ eVv1z6T1Vvs77FDfPV+V7MDv/FWaIs3ufPCveaq0G2LpsuFbmefe8IWndf+V9L7Vfgr/0X8GP+VM TRtOyn88AyHntoTkRsmhdmpY0CV0zXewjkSJxUqxlMurM+eaySO6b288OKkGBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image243.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQUGJgYeAEsQwrGEEMZhNmIMEgCpZlBWJOJhCLBYiZGBnBIoxM//// B4voMUqARQyZGKGquZlg+niYGFgUlISALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGsHED9QZGDYAbSNG6qGh8E3 sSQjpLIgFeguRpDK30xa/y6AXTIBZAETEAoEV+Ym5ecwMIHs1wWKcgBpI669jDeZQUqqGYjTxwh2 /wck/ersIKW1UP2T/xKyF6KfEa4/RxikNJpI/Zj2e8mAlMaCI+MXEySkQECJAWYjKFRFmDyYmBVA LGEg67wCREwCLiYBFytmeA0VK2Y4qCgKdtWCfwxQV4HsYgG6KiQzN7VYwS+1XCEoPzcxj4FhAcQ2 JjT/HWD8oADSEwTnl8uAojolAMbfKgGSr4TL3xNG5R/iQVXfBk4zvnB5VwaI+RCXPkB26RlsLj2z ADUkmaAmSTB1SYJM+oDNJJL8LMF0Twykp4IKbmoXAZn0Apo6EPGAPXVghv4/eZBSFzi/VwDEt4Xz 37Kj8gsZIXyIfQf+MhCVGmHuDWJaJAhS+gnOl+aE8AXQQoI4969g/skBUhrOIIrpf7xxgu6yA4z1 4JDQhPM55UB8DTj/jDSqfJgUqvwMcVA61NSB8SNEUeVP8aPqD+FDlY/nQZV/yYUqv58NVd6TFSIv gJkDiYr5HLD/yuH8nVKo/N2iqPw+IRC/CM7fzocq78ONymfnQlW/hhVVPp0FIs8FLaW5wCU5OOKg fhJgYAfz9oAC9gwjE5NScGVxSWouMI+gxSEzWB0AvC/Gnn4GAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image244.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACCz1PPQ8BQRCdmfN1R+KCQhQiCh0JpeoKreq0EiQSBSFxzXV+gtoPkPgPiqtU1P6B Wk3izMweu5nsm7fz3r693y4H0DVBj8AW1B2jAOvE2IKS3qa5bBKU4iJEZZDiOFamg1VluoTJdJ5+ ugJ5NEHxaWWKUINYROByHzE6cjVY9ODKJzMFGE6DxSjczDmXhnqRUchq6ottNO4VeqKnqMyojoaL /lzEnCjftPsY/V4iEm/XD1ez9RLI+CHk+Ow5O+yDjAzASfI4mhlVbbxcyGp3ll9ekajph9tgvoKr 8SLN+GRPS+e+CTNKb2gBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image245.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42TPUhCURTHzzl+Pb9IKkGcxCEKKsihWoOgqcCUlii0MIoyJYUyCNpaoyGhqamt 3aGhyYYMGoIc3WtoTtDuOT6vPYfyPe5753feOef+773nvb9Ub0CuiD9F4GYrHkc2bHVUDwjKV4ca bmLLrgYhigep3W6LZxpD4pkhNKO91M3zUYoi/mFljTmHIAxtToKA4kdl3avR8AH4VbzXjPHBcrq4 myzlMwDnEtmkUOtVlFzyBKTuQKKU3codAPH8U8prqHfMs4kfyCHrA+ah6P/6lZ93ceiGbMY3dZTy FYXuTLyqUTLo2cXWiLLKRsdXx66vjmUjKApuW9BTAHalILmXzRQiK5njyGoumz4EuOhUJlMLmlpS WPBx0oTmWS/zpOawx8oxN/O45nmnNb9pt8a/2az8SZ38fuX4j/LuLpKuVBGl+5qvRem25jtRWtR8 ZTAfaX4S5SeazxzWejuyklPNKZu13hJZ51sD5gVzZY2BV9Z/JhWck5y82V+W0/2jv3o7U5X+WgSP 2e0e+SOkOcyaAXAJPfA/VEOiaKJUKGayUOvXZJO4H57p7MfGAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image246.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgPsDMwAliXAxjBDGYZzICCQZRsCQrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6//8/ WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8MENJlbCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCyNgDxAS4GhgJmoB6oGh4G38SS jJDKglSgGrCjfjFBdICAEthGXUaI6SJMLxjZ2UAsYSBrEztMTIsTJraeC+SH30wL/kH0T2AEuZGF iUEgJDM3tVjBL7VcISg/NzGPgaERYjIjAweQNuIKZfYAezqlAsKPZXSF8Cth8r/ZQGZVMMDkf4D5 lQwQGx8QbSMT2E8f4DYnMFsyg/REgH2N7HZQ8AOhQHBlblJ+DgMTzMUQ/UxQ/Q5MghwgpbZwn6iC XeYCd6kSCt+BqZQRol4AzeXY7cN0rwwLSOk6OL+LCWK+KKZ5BMIe1ScJzFasIE0GGCEBDVMFx6LM xBxoykR2GSfUZy7MwKTFkJOZC/erFgNIbzADFzS9cYHTJNhpUFsEGNjBvD2g6D7DyMSkFFxZXJKa y3AG3ZXMYHUAlRjVhEgDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image247.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYDzAyMQJYm2OY2QAMpg3AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAcYExiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASDrGBArADW1ATE3VA0Pg29i SUZIZUEqA4MB2AW/mRr+Qdw5gRFkAwsTg0BIZm5qsYJfarlCUH5uYh4DQwvIJbpAaQ4gbcSVwGjF AFKbiGECAwETGMF++gA36RSDO9ikOgYuqAu5wL4AGwT2yW8mAQZ2MG8PyN9nGJmYlIIri0tScxnO wFwFMZORgRmsDgD2CRigegEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image248.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACCzVPvQ4BYRCcXf9H4iIkohKFjqDVeAEK1JIrLqE4JCTiISRqlcpTKFQqaq1H0Euc 3XW+ZPPNzjczu9/jfj3ATo96lMgoKk4IAmI7wYySvSakMqworiyRMcRhGBrTpLIxbaZIneW/L8ea XRBUT+ZRQagmuNJfBDVUJqZAKhtpcuh76+l4u/SBlm3w5uPnt+eedEKc4Y5ngb+qDvxNdbgIvDlw 0k0a8pyWu+M80dVgeHCiXMdmk+W4luoiZd1Zt70Rc220Xa39ALdfFtnvXmKJme4L5y7p0DABAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image249.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wKjAxMwJYn2KZWQAMpg3AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TApMBxiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAiA7gaxdQNwA1HQLiLmhangYfBNL MkIqC1IZGAzALvjN9OAfxJ0TGMGuYGIQCMnMTS1W8EstVwjKz03MY2BoBLlEFyjPAaSNuJQY3zKA FGtBTVgAN4GRgAmMYD99gJt0gNEabFIiAxfUhVxgX4CdAvbJbyYBBnYwbw/I32cYmZiUgiuLS1Jz Gc7AXAUxk5GBGawOAHtNu+Z6AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image250.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTTUsCURS9744fozPg0AdUBImLqKCgWoZgP6CgdNGyCYaSGg01wk3QPwja1cbf EUGuamPRrq2LtvaxLMnp3Tuj1AyROjzn3jP3nHc843u6v70A/tT0jAIxqt43BBXKq5BfMMpPw3LF kKqQXCgEIwIdx2FkQYwxsojCm9awy9Mxo9T0IVlNRxIwAQ6RwJB9XVZXcm3rAJ9yXvNmdFgzK3u5 6qElZ9gUPTVco5DiHeeFqz6C53CnUjWMaXQrwlpaF2tpxGzj89cj88/IIsrLyFbtneIBoKsnQJX3 pfiN2FJpZAb64yH7efvBH9dpdJaza2OtAx6f0JDk5/K2VU6uW8fJzaJtFgBOuw5cJfSU6mJKI47Z 61/U3/0KuL27U7Pvnfyem7gfIc5qr58Mu8qG7zf8lZ3feSJOo/O9vsOe0p5e8x+9oL9L9vMQyBQG zHRZfHCGJ/y/ImcYVmRl5ws9RFUIMUu7gVxhwFxTwuE3NBfIUfSZ41GU+CWIe2cjzueHjXiaBkS5 u6YT1xCIqWy1XLFsaPg9KTz3DSV5rYP0AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image251.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wKjAxMwJYn2KZWQAMpg3AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TApMBxiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAiA7gaxdQNwA1HQLiLmhangYfBNL MkIqC1IZGAzALvjN9OAfxJ0TGMGuYGIQCMnMTS1W8EstVwjKz03MY2BYAHKJLlCeA0gbcSkx/mUA KdaCmrAAbgIjARMYwX76ADfpAKM12KREBi6oC7nAvgA7BeyT30wCDOxg3h6Qv88wMjEpBVcWl6Tm MpyBuQpiJiMDM1gdAG9zKCx6AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image252.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDUBS99yZRmxYMfoA4lQ6iQwv6C7qLDqaLuBghoGCs2IJk0fwEZ0HwD7g5 OggVp4o6+Qd0FAVxsdT47n0vIu0SX7jJuTfnnBzy3tPd7SnISpw6QYHR4zoysDZQ3WBa3jqqCsTI VkWIMkFK01QmNZyRySKhYRcp05WoTokzodDcyDjMQsoi8FR/rdCFqrqivSph0XBKsBK0txvxfgiw KaG+SCt4VeSLVdTuU+TDGTKapD5qxLOOnc06Nit79Nx/EP0JRyR1eX4cbTV3gbQfwph6LrnHWEOm zEM+HUme9z/6N5upC/LvenT+DUbPU1vpGztR2CqvhofltWYU7AFcZgm0ExmnBD8t1gS//Q3q3htw zpcswRfZn+pQMvhnsg+4lyRHQ0kwZ5JlYP0BuGbPXTkXEsR4ejAq3RWfpC4SVfy41Q4j6A5msoT3 A64ucgfMAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image253.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMUvDUBC+u5japEGjoIhT6SAqVtBVhK4OVbTd1KFC0IJppS1ot7o429XJn+As Dpl0ad3ENT/BWcX47hLf0CLVhMe77953l+/Lu9f+4w3IEzgFAyyOurvIgXGFAAQzcmqqZRFHY2oR omSQoiiSzCrOSWaNMGFn6KfOoYIRONMqWkhNwjxEXAQuf1NF92p1HIB3xc8kHAeKldZJuX3mKY4o +KDbr1jnNYoKArdc9b1mdts7z+7V/UoN4ImV5NV5Wu3rdoBTDpOXNL60Ga9o3E8zXhTbjLumoSK/ WtOZQ4MzlcZxoiL8swqU//Km1eRwC7loecgPjvQTd0KteyLDNb7GBxbjC43z4quh8QbE/EEP+E8P Ib2kuKao8b4Zd3aH74jU65ba/lH9FOg3J5+i/E7jHZmfzaRfOKLfsL5Z0fcMdjJJtkybXFbS04Vx QQ88nz0kypXazZbnQ29QoyG8by8LSGUiAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image254.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDYBC+uzT9SAIGQRCn0kFU/EB3QUcRhdoOjkYIWjCttAXN6OKqs5M/wU0U h0xO1dU1P8G1isb3Luk7xKGa8JJ77p47nnvyvr0830D6OBsGVDio15ED4xIBCKakaKpTIY4K6hCi ZJCSJJHMMk5LZpUwY9s06nNITXYmVTRbnIAZSLgJXIUjFT2qE9kAH4pvZxwHdrz+cTM89RVHFHzS 7Xcq8xpFBYHbbAV+r7rrn1X3OoHXBrhgJUuqXlbfNSvCTZvJ8xqvVBgvagxlxnOyNuOvgqGioNXW GcPgjNc9ylTEf1aB4su7VlPDIXDTgmye24fU6zbC4LBzAjTaIu1HrfbeYuqdxkNkvJ7Ni8fMy+uJ KTSZ+vrLXxzrb17Zg/gaaHwlvp5rfFBi3NV4G9J63lP8p6cxbRW5Z19jx0wnW9lNsuS2yc/KfHKh JOiJ7+cAiWqNsNf3AxjktzOE9wOvhu1yIgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image255.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAArcAAAIfAQMAAABQHGa3AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAABP1JREFUeJzt3c+O20QcB/BxvaoFQjUS p0qrnVfojT2EOAcESBx4heUJ6DESq42lIsQDcIZH4MCRw46ERB+AC7cd0UMvPRhaFSNCBppkvBuP Pf6T+SWe5PvtZR1nPvVObMf780zCGIIgCIIgyIDC1WYEkSsduQnR9pZd6cjl6kZ98QsLJifLxdCV e7q5eLTuCC5cuN67OD/AhXt4roBL6kq4cJfinMaNFn65XKUk7igSjOI4HoVwydxH7ITEnbIHRO4Z lTum2H/H7IrkeONsuj4/CKduzDIaN8zW51/X7tpz3L9xlK5d4dSNlHalUzdYsEb34jP+3Szt6M61 mz2eKUtEX9eG9nDlnl1Z51S7UV7lzj//+q3NZxf/f0s3LvrX3rCzq9+OHLtJQuNetjyOu7pTGjfI adwwI3JFcf516sZC7wdNrn112eVpkFG4Z4xpV7p0T+ncx2vX3rDrcVFkX659dX9XDs21NyRzBdzt XHtDov2Mt78w6eQmSmVH4koiV+zD5URupPTfNwfvSrhLVxySGxK5gZrbVvd22Sy3roa7N1dan83t q3u78eBcYXftq+EemRsRue2zZ3dWqiemTe44b1XYLNcpG92kXcF0MC5v587vbSzqslij+1y9CJjl ydPNxWa3ZUrvP3DhwoVL7lKdz3w7T/rWD+jfVXC8wYULFy5cuAfvBk8zGve5Z+76Pq9zd33/whs3 J3KlX66up7p2Y7ZDN/z5p9a3YZrcUpWw9W05uO1csbm6VPXu76ZwfXKviFx9GQEX7t3AhXs3Idxl 0L9+ujje4MLdnYvjAi5cuHDh7tMd/HXfpf7hk1+/rRiX2dud2cd7mm5caiAdueVxpAfispOax5vd H7+8eSbfq3PtMd2zzcWGCY9148G3devmM8Ctc0/heul22x+SmhtB27ozuD66tfMh4cL1wxUUblw3 f35Ll8O1r4YLFy5cuP3ciGc8I3FzGvf7PCFx1Xx1yezcVeqKwpWxPPPJFXFK4rKYUbgx42xM4I7Z 5apk6tgdsenqE/zMhicPP/63sRxY554XrrKnh5sRuVTb2+TO1cNX71SzLdzX4tOnNY0tae5f2R1t cGv2s61dqu2lcKc0bpAH2eqTd9y6odSfzErgpgSugEvpBqledHxcFIELd8DuqfHIkLc3VGpRfsyR q+CSuiSvW1AxQcvJ/jtTxsS6gbtGuflIXfQvpRubt6PgHrEbGKdfR9cPcOH67Jrz8t24ZobplufR 3/bHdm55dOutyy/uv//BdWNhs7vbrmC6e/fZk78mbDl+dXJ3WPOWbmn51r37m/z5oBNqdbfL3tzA PMKH5J575qJ/d+yGRG5s/KHvxuVGYQKuD+6s4xtQW7f9F/XAPQQ3hdvGDXt+ZFWTG1VUcF24VZVh N+7iQwq370y+w3PNR/bpludxuuoHKte3/cG3/t3V62YqW21v9P+/ZRz3Q5R66rruX7heujxNSNyR bu7YPdeFB8fnncLtvL2T4FrdKDPt3G/UdUVbWxrdpCPoi5sv4r//uafHvza/blw3fDM4+TeVPxHG Uyqy3s+m9W6/rNw3wy9JXKm/3s0XV3+fny8uJ3FZMV3UsZu89Mz9g8Z9e8JI3CJw4cKFCxfuIbrm OPZhu771L1y4Pru+nR/gwoXr4fuxYF+xH14W1cBeN+Or3FKV8VjdsBB//+j+xbvskSMXQRAE6ZH/ ADW/DEAEqc15AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image256.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqEAAAH/AQMAAABdAJYHAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAABOJJREFUeJzt3cFu2zYYB3DKCqqcoh2G pYcgGvYUHVDEeYzd9wI9ukAW6QHWHgbsuu4Fdt9u2m3AgPURqqKHXYrBWDDERRJzTiIqFW1aJPV9 tWj/mUuoSL8QJC3R1CdKCCQkpOGnSIyekUCJbKcZi3q9e2rRzj+FChUqVKhQoUKFChUqVKhQoVKq sUgY1KSof4EKNQA1KzJBr54sfujVp4objhqJr7N5e2KwSz38QXqkDnXsYw5avZI3b0sxao7qaq17 9cf3jw+WGmlNqtUzMVut+vW0ezWqoopDjQNSUxY1C0eVkkEV+WW5Wnnipaa1elGuVvzUuqzjd7VK WlajwqP6tRZPWfVRMU8N0LRW1wg+JLXXJ9aohFQDu67Gnrd9O9U5vZpADUjl6VlCyimLWgWj5lB3 Xs2k9ncSNZU+6KZU7e9Eqg+6GTX2i9faIjXyi9mDCvVe/Wz0aPzq6naWza9/LqnajB+vOsrb26te qqrHVNvuNtxajPrky3++jL7Za2/vp5oSkzr/Ln/1R6G+bkV+6rmuank/VR+oQ6VR0Vo8qj7y0W9l eKmxLNsbSMqaQNVVktZK9AsTSVnH+gMbUHlUkj4QVg1owzYSNdfn2CjUaDHm4VGLgNT2Fprr1rGW h0qj6meT3VPRWiGpIdVrSD3LoO6JqOyhGur1gEVNRcyhlimDGld1TCSpGlXHLOo5izrdcVWob3e0 6rhYVj9/vhT8aPinXeqS008VHKqakaZV1bD2Y+LD7N8y2W/t7qZGagje0QcMSyyY1L851JhFTX+3 +2w5qoJDzVjUExb1jEWdcKjxVNhdYdzUUthdY4ehHtCrDwkqVD9VV4asDrBeE9M6Rn3V1Xeye6kp VBaVp7V4elZkilrgUXudB3hUY5Ao1GGqJYOaGQIEu9T1sU+2aqLlacoK1a0PxIbG3Iy6vmdtVtVb i0elqVeobq1lCrbr17NMqV9ZbVXLsu5r84XVeqWJi330193uBjVzVLXdeVRDI2cf5Pzw9W/i9D6r njXvqWq3muzVG3n1U1ysRl1Vy/RJVMGihlRWqOgDUKFChQoVKlSoUKFCJVafXHOok4DUnEctAlIF h3rGok441OYRdVpVTXeRqmrNRGK1rPP/xV8c//LmYcqORtUjLQNSvRZeMqqXs+s/vy/2R6bDHFW/ QOEutdp5lbReUxa1GRZUUIevNtEypGoTaE6qNgkq6Se2SRWLylNWqFChQoUKFSpUqFChQh2ymrWz nstDLql2wYzMavxta3fL6M8OlSam1FN1TEp9MT+6m/+YdB5hpZbtPJFauKi2C+VChbq9amK5JLOb arsYPdQhqJnhGb5+qu0lGyrUrVWtX/zkpFq/oGhr1Yd4F1rV8pViULnVaM6hxjIcNbm71lOrx3eP JHWolq9BHITKUwPbWq9HeSlL8ho4yqtg1NtZlWkqLVSXes3KcTEhPw9kBZMqGFRxsuB+JlaPFq1Q c4StdSYm6ts0oTqLpmruk1CdRlW9WC/liKh6UJvD9vayixupJ5f5gY/UfAn6BKrLDEm3ei3Hv46+ Oj21Q43q5XSyOIftrznSRbVsZEeVcP41MFXFoNKpSZWoJasJ1bRIm5hzWlXFShKqYtfVZGGqF75t 4t4GVF+V8PzKroZUr1ChQoUKFSrUkFSMXaBCHaz6P7srRB8kTlf4AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image257.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUQWgTQRSG37xp2mS7aZLqkho1Lh5KlVrQoxIoXqWibQ8VERIh2oDbSlJsc7BQ EPHYgydPoXfBg0cPPenBKr2JF81VPehVg8Z5M5NHZivEJiw733v/P2/m7e58ePf6GehfK2xLSNHo +kNBA7mDAAiBzibUlUIaDakLhdARgd1uV0dmxISOnEdh1aPY8/nYlq1wXI0mhzNQgC6ZIKt4V41e qqscAjyVymM1PsxV1pYXm/erAPta2cHi7329km0qgOqfXWhGt1fvAVL9cyqaVPcLXgmzSZLc/E+f 0Ov/0edvp0l6y/pbf2BAXeMX1v8Z354i6S/LNWm4Y3lbGP7J+kdHib+y3vA31hv+YnkWL2n/C+bl MeIS87W0mxdo8mY/7QH7ifejLN/kSfqe+XvO5ScJw0GsXxQdUvMv1qJqI7xaXQ/nV6PKCsDWvzs3 i6UieSLmiydcTh8n3mD+dIy4zvzxiMvzvut/7rn+paSbr4+4/itg9EGsc4N2drCHjyfIM8fs5/sr l+XuOPES81auf6VleWPYzRcS/Stz3tHD9vwkfahnprlHusfTnN8sEE/po4H4cl7SymsrHBkLKFKp 3+VIIxfXPMj0NPxsRt26Rc+t4yfic2Rkb47g4Jt8qOexI+6kyHSWuQOGPXsCefqU0hPb7yYLI5pe 0bL3BOLphWZjrRrBXryzUuv+Ajr/YwVaBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image258.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSwUrDQBCdmVjTpCkGQRBPoQdRUUHRkyi9eqiI7Q9EDFowrdqC9toPkJ499eJP iIeC4Kl6ErzmEzyrGHcmcaGtUE1YMm/2veG9zb4+Pd6APF6+aIDF1fk+cmFcIwDBjOxm1LKIqwm1 CFE6SHEcS2cVZ6WzRpiyc/Sjc6hoePlpVc1PTsEcxCwCV+Gequ7UihyAd8XPpRwHSn7zpNI6CxRH HHxQ9yvx2UFxQeBWqmHQ8PaCS++gHvo1gC47WVH7WfVdt3t45DB5UeMXm/GyxrcW4wWJzXjHNFQV Vmu6Y2e4418ca82mMTgTKZmRuIz+7BLl3N602wLuIouWRvLi2LzJJNSe/BxrQo03JPeVxh0axFuQ 8Icz4D8zRNTOsqakcdZMJrujp0Pqdcut8LB+CvR7kogeRP+c6rtj9MN+evgpf2sb7PRm2XL75Oek M10wBd3zfe0jUaHcajSDEPrDngzhfQOpemMpMgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image259.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wOfAxMAJYm0MYgQxmK8xAgkGUbAsKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fD5MD0gE8IyFJj42eQYvgP0sQgAOQfALK2AvECPgaGr0CN3FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMAWBH/WKC6AABJbCNuowQ00WYghnMeEAsYRCLD6TqN1PX3wtgtRNAzmECQoHgytyk /BwGJoheRgYOIG3ENZdxGtjF1QzE6WMC2/0BSb8DH0hpLTicfjMt+McA1Q8SZQHqD8nMTS1W8Est VwjKz03MY2BohLkAYhIT1KQFjCa8ID1+cH4cF4ifA+ezsIH4pXD+eyZUvhQDiB8KdckDol2C7qcf jH6cyDb/YPzFgspfxwziZ2L4mYFkP8/iAWnSgfO5wHxDOP8+J6r8UXAYaML5E1hBfA1o7KG4hIjY W8CoyA1Sagvn93CA+O5wfhM7iL8Yzp/MCFEvgBnbWFMZun85wSGZxcAFTelc4NwADjiomQIM7GDe HlD+OcPIxKQUXFlckprLcAbdD8xgdQDrxmxXwgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image260.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoUHBgZuAEsS7WMoIYzP+YGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MDc4OCEJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBk7QJiBwUGhl9A9dxQNTwM voklGSGVBalANWCVv5km/70AdskEkAVMQCgQXJmblJ/DwASyXxcoygGkjbj2MlZygpREE6mPEez+ D0j6M/lBSmOJtheinxGun12MMvu/yEPsFwXrX/CPAaofJMoC1B+SmZtarOCXWq4QlJ+bmMfA0Ijd JQcYvcAmVcD5TnIgfgmc3yoN4pfC+QGSIL4jnM8hgaq/RAxVPlsUxC+C87X4UM0T5AHxK+H815yo /LscqPoNGCD6IT5/QLTP0cNQgslZCqSnAM63Fkd22QMmPREQPxTO5xRGlpdgesGDqn8aF6r+Beyo +qvZcLr8DDaXn8GIM06oTV8ZmIGsd+8/YcQ/A4mhcIBxNzi+NeH8A7Igvg6c7yiDyhcEpwcNOH+F BESeE8pnFQa5LTczDy7CIQgSSSxKR8QxH6qd23hRzUzhRjWznA3dzCoWmJnooclAYg5QYvwDTlFa 0LyIkpeIyIsHGDeBQ6gcqh/FJUSUBQ+Y+sDp6hycz8AO4Qtgxi1R7vkFLpts4fwcZgifC1pycoFL V3BAQe0QYGAH8/aAyuMzjExMSsGVxSWpucB0ieZmZrA6AFoqcDsSBgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image261.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBggQbGBi5AQxJvgyMgAZzOFMDAxMDKJgSVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh6mBiUFQCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCytgPxASDHHKieG6qGh8E3 sSQjpLIglYGhAKzyN1Pj37tgl0wAWcAEhALBlblJ+TkMTCD7dYGiHEDaiGsO40MGkJJoIvUxgt3/ AUm/DwdIaSxU/0SC9kL0M0L1z2XcwYVs/0QS7Z/L2CAAsV8UrL/hHwNCPwMLUH9IZm5qsYJfarlC UH5uYh4DwxLsLlnA+J0fpEkTzl/OB+JrwPmtPCC+Dpx/mB1V/TkWVPVrmCDqIS5T+E+sy9D9+IVB ng2kSQvDj4wk+1EV7MdSON+CF8SvhPOtuFH5guDYKYLzfVhR9cczo6pPZEQzjwGiHz0MGEkMAwYm VnBsFMD5T7khLsFi8hlsJp/BCBNOqEnCbMxA1rv3n6jgSh0WVFfyMEFcKYCZOonIHQsYn4Fz12IG Lmhe5wKXB+AkBDVTgIEdzNsDKkHOMDIxKQVXFpek5gJDAc2NzGB1AKWQcZPEBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image262.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTzy8DURDH571d/blsI22IkOIgJH6Lm7jghoiWi0hKsgliEa3UHnt2QBoXHCT+ BjfCyamEk7j14OSid7TeTJ+XliaqzcvOZ/Y7M999b/fp7vYY6Jc1Yzp4MTqcYxhobg7AIUR3a8Ty cox0sThjlGG8UChQppc1UmaAM6n28+86g8f0rFkvog6XCU1QwCIICL4R0YVYZyZASLTxS40BU0uJ laizZQHkSPnOG/MP5OQAB3DxD0Qce3lzHTjO7xFZj7gO+pIszFCyUGUdI/+5kvpTA6WLsv4sD3/M LdYzWf+qMROleclXvMifkvdZkT8kpzVDQz6X7LChWuQRxbse5HvFfTXI44qbdeRROqlSv5jVhd/o qm3FW6etZOvspr20AZCq/ORpLUidxhTvUY8dNanHjxxV/OxGTig+4uX6FNVvK54A5BnpNFvqNFPJ aSZVeY8fWYsLX6+3l9DvM/rnM0+S5y7FDeS5U3kOG6X3HXbtQ+5WHCTuV3ziLa+Pucv181p5vzZe 1Ad+n14Vb1taC9Oerql+w3XIFvjkt+Sj7402Rs4IgJvoErcwwzhvjzjxhGWLM/ixRxrpvgAMbNCj JAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image263.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WTPUsDQRCGZ/c+8nVgEAKiTbAQIypqqUQELWwUMQlWglGCCl4iJiJR/A2mtkpq W0sLqxAhCoJgayGxM6JYqYk7c5slxoCKdyw3z+zs3Duzu7eXxWOgZ8XKG+BB63qJoaH1cAAOAZo1 xPBwtHQxOGPkYbxer5NnmHWRZ5QzGe3jjXUWzxsrVqew+swO6IY6LgK/4HNhnYoRtACiItQnYyyY i2c2otntBMAUw8g3nq85OnP4Ay5efyRrr6a2gOP/h4TXLb5j3hP90IchVckhw+Ga5Bj/Or+sOfwh Occcfpdc0osGcljxBCDPSK6wLc2Zd3Te/aCTUb+elF5TAxeGXlGnm+tEry7WRzftRDo4n9gLLqbs eBKg0KjYycTAK5XdmNjvtVQynVFqd3XMM63YJLVRpT7sRd5V/OBGXlA8As58oKU64S23U1cutK8z aIwzPBLV+zaZfllno2N56lhM8YH5X40eyjTJX0ET1mP1+dtuwB9VlvQX6vSg4iPezBVWo86HFF94 kPullgrbM1GLvZlUnn0dPfGd9W+V/qSudTdm2Tvt6wCdHbxzXrqXlEieZD+4iM5w28qM895INp1J 2KKnLRVrFPcJX5pzdEwEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image264.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYE9gYuAEsQyjGUEMZl9GBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw5TA5MAuBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZu0A8dgYGKaB6bqgaHgbf xJKMkMqCVAaGALDK30wL/kHcOYER7CwmBoHgytyk/BwGJpD9ukBBDiBtxHWA0YUN5IZUDH0MWPUx gt3/AUm/IytI6WKwz9H0M7AA9Ydk5qYWK/illisE5ecm5jEwbIW5AGISI9ykBhaQJk04Xx3kdgYN qMkPiDYZ3Y1KjOngcNbCMAkoegabSWcw3MgJNkkCGDfMQNa7V58w/MtIoqsOMM4G6ymF810ZQPwA Bi5ovHKB4x7sXWjsCICiHgj2gFLLGUYmJqXgyuKS1FygL9DcywxWBwB+tIT/sAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image265.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Tz0sCQRTH34xrtmomgRBdEg9RVmLdg6CgU4XpOdJYSmo10ghv+h/YsQ7RNfoX OnjqZIdOXTt0qaCNoIv5o3lvx6FWo5Rh3+fNm5nvd97u/e3NGdCvHKhpoGOUSDEMXE8MgEOIZt1i 6BwjTQzOGGUY73Q6lImxUcrMcSarfby7zs9rWjkwIqKJgWEYgw4ugqDgmoiuxFgMAOyJbXyyxg+r 6eJuqnRg4CFY+ckv2rbOKh7AxT+YLJmZ/D5wPH9WZAfFc97bcJ0PYYkleUuzuS35g/2cb3GbW5JP 5XxTsq5FNOQFyRY70ZGXFYflvK3z4Q+djO7rTeld4Q2w9ws5fGJWE+tTWdMohNeM4/BG3kznACpd x/ZODLxSadyN972dzxWKSv0ddWRJcYb2TSn1m37kI8VxsDnkcCOy9X5q6pXffFW9+ApYj7rkS+YS 0av13uMU/u2062KdXM0ofoHvbLFx6uGU4mcf8iTokqc9qMXM5lQm5sZM+nCnx/lf6pzOE6xJaqIQ 7O1o3zfX6S5K6w3qK34PXvpmSIjcMwgeomu84jrjPJIsFYqGKXrk0OSiui/zmhd36AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image266.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42SQUtCQRDHZ/et2ns+SAIhOkmHKCmp7l2qY3VIiQ4dsnhU1FNLo6T6Dh06dfIL CH2AIE9BYAfp0LVDJ4OMICJKXzvz1pepUMry5jczO/ufnb2/vT4H+hXMkgAdrd0lhoZ2wwA4hCnq k0vnaAm5OGPkYdxxHPLEWD95JjhT2UHe3GfykiiYfdIa8vfCADi4CUKSS9K6kGvVBMjIMkGVY8J8 MreZyGcsPAQzP3mh4eo8xQO4/IfieXstvQMczx+T3h75nTQcrRjElJpiS7jcUPzGfsfr3OW64jMV /1IsRNGHPOXxEUOeVVxl25obD7fpRK+QOhNbtpWNLFgHkcW0nUwBVFzFjG7uRaYZqvKVH+9rPZ3K 5rzTlgXWmfFOsw3kfY8DOnLC43Fw466ah1Y15W5qypXm/blqmKq0Io45jrD2qBNP83fQpPVcfe3o FP7dabOrO7qzUY+foJWrLEYzGPH4g7ocBl3xiR+12MnDH49AT3Jvo6Pzv9S1dz7HGqQmCqHOiXZ5 eZ3dRWm/RXPF92zQmychqmYIAkSXeMVlxvlgPJ/NWbacUZsmjfK+ASGPDDyoAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image267.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42SsUoDQRCGZ/c2MXc58BACYhUsRIMGtbKxUUu1MMFGwUQ5NOAlai5IGt8gYGFl 5SOkE8QihQhCrG0trCIYUWzU5NzZ2ywxF9CE5eabmZ35Z3cf7m/PQfwyZo0RHa3qOgFuaHcEgEJM REN86RQtxhclRHgI9TxPeJJkWHhmKJHZUdrZZ9Iay5hD3BoLD8IIeLgJLM41blX5ipsAB7xMVOaY sJJ199LlAxubYOYXvWj7Ok+xAeV/K1V2tgv7QLH/FPdG+HfW8LR8FFOakm3mc1vyB/kdb1GfW5LP ZPxbMmNuCHlecYkgL0lukA3Nj8d6dKKXcZ3pnGMX46v2cXyt4GTzABVfMREn98rTDFn5JIzntVPI F13VbY5hnbTqljSQS4ovI8iLiqfBj/tqHrvV1PupqVc65+erIbLSJjukeIXNJ13wAn0HjVsvjbfA pPDvSTtT3Ygzm1T8DN3cIE0x5YTiKx15HHTJW2HU4uTyymMz9GSPdgOT/6Wud/Jl8inUJMAK3mif lxecLiH22+Je8T0b4s0LIbKmBQOCrvGI64TS0VS56NoOv6MeTZrI+wEF2dqpqAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image268.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAByoAAAM5AQMAAABinCQzAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJztnc+P5Eib18PjeSda0FTM CQ2iSM8BiQuIkdhDvSI33Xvjxp/ALFw51GiQyFebU3ZtS/QBiRHshcPqnT8ATpzeFS/7RqlBfUDa PrKXfSdKdWgkpHfc9KE9dE6aiPBvOxwRDofTzkp/Neqp/OHHzycjHL8jHgAWLVq0aNGiRXU54dQe HEVOPLUHR5GbTO3BUbRgPiadCSY8TO3BUbRgPiadCSY6E8z91B4cRQvmY5J3Hk33BfMx6Uww/Whq D46iBfMx6Uwwg0ePefXvkz0IyNRujCE/qenwSDGDJmZCpnapW86GO4n7X9nGNDAysmDdR5OEWDBn oxEwHZuYn7jfmT1KdY2CGc7AK+sGF8wJvbJusIL5f8iX6GBhCmWWmLVr4IJ5TK+6Db75DD9azPpE gEmru4U5fG7hFDAtzBSdI+b+yaPFHO6VdYNNTAtTKKeH+ay/wdPA9PbFMi8POAYGTwXTzYf2vNA1 MKjyapP9H4X0dxxu8AI4WMNECzOGI2LSjBJkfyIMfFODW1CmBdByUoCZv+Nh65j0wc8/9AZg7gDM jRpj0p85d8TFza+LtOOpJPGq/PsGOHkR55Ei/6rUMrgBhZO+Xpbza19imH5YfKSHedMH0y0KuEGY XuFkqOVkMzX9KH94KCbUsdAH0wflkz8A0wNlWmCxk279ZRvzpvCJY95cqLwI+mCiAjMahFlYNMVM Hx7a4l5H1IKT/FLlRdJYUS3B9EIvd8qPwA3QU8sgCvflCzHmR/WXzWfTf8tddijmLoIhcJPfqrxI Qqc2iybDxGVui1nZpaWWQXhX/K7fEOokSFYKE83UDBLuMsfcUgswUbble2CiEnOTYrrRlcq+APNl 7iT+hqWFo0yLNibJLJDtlrZU0J1NTIiLAm6z55hov1XZbxt0H/gNXYq5TbNcy8lP6i+bmTbIBslp om53DDNUdlkSrI9J+Gd+koSbHcf0D+qVK23MNC04Zox0slwbM8xfbNe83al6gpyk0VqSYLpv+Y9G MfFuw8vnIDHAzGZAGGbMs9ytKi2amEk55BVvEAArNeY7oo/5jkNVMBPfABOUaRHvEGvxDcFcIdah sInppAVcienEyAizeBGttdJCghl5tKe0Bqoiwnkb9cDkL9izufM4ZgTVSzraBss3orWng9koaZMM k5W0EbKOWZk9TTFd4hpgOhXMjaeT5erLgBhmyP5IMX+pg+mSuN4QkWEGYf7XHt1GppjFYPJHTrRa 6TjZwnzDXaaY9xHkmKpnpx9m8VfMMSE2wYRplqMl7V3kmWG+4i6nmAdmIfpUbsElO33MSgEH74wx UYlJkBnmc+Lgp+BLSsryxiXFVLTG+mA6AkwCVGpjvg75nTnmn+tkuUZJmyRO5OAVIBnmeu2oMddF X17sVeW7lQoP3kds4MsE0/+W35BmuZeEfbhTZjkBpktW7N4Ucw+2G2XbGuINCmtvSBp7aUnrs4fK fSCmmAHEMLxiQ3ougXtwpU6LVqYFsRtdQsIsOHsn9qFNTGQH80Dpwis35CU1TQuKqXg4gwbmAewp Juv8MkwYewm5Bo7UCezpY77iLzgmbT1xTCx3UGRwTzHxFetouphixjTLKTCbqXkAO4rpY2YBZJjX 0nHuPpjeK/6iiqkx3tQ0eB/TxhO+YsNeDNNlWe5abqKNeQPjdYCZ+7QKjxHFjBJZoQ8x+i6UeUUq f6fVx998/in9gzX8jDAfItoUxlvW1IDY2aOIpcXnUhNtzA381dXXmKfm9uNr9x35ikgxUYi+k3pF yr9pAUe7E2wQjT6S7DmlF2OpfyKDPxDauCDXrNSmmDGKeFpITTQxaY8GrvnTzXVN/fkaS7METZDv pV6R4k/n4MQUkw3cDMFMWD6jmOyjEMQXEUxoWkhNNJvuDPOyhokToMKsL8vIvNqwwYL6HRxaXJSY 7MlAuBhY7lYLMwS7i+vrV4BjXgNWaL8jwktziVJz1cB0iKwc68KkzVfE7l3BdGPa//XCCiYkxRhY t0TZg2LC/I2IOvlGbkaAiS62fTA90Fh90o0J2diszzEhAaw4h281Fs+JMFdXUYFJeJaTqolJG4cX 6Brm9yb0IU8cLMu0XZgJn0CoYVJsiokvAS/H/fAz9znt+JXJ0iER5uUVQfkbDFMx5tVs7DFMeF35 oRB+f6vAdLowWXpVMflkn4/XgGN64RoyzC0Ccgkx16SY9aBpcWeQmrCaH9Ddwy2WldY9MOlz6IPf JwXmBt3S1uVONWQuxPw7Baajg0mqrzjmyq1h/vjylsgwfT41Wxn+LTFZIVPFDNgsyjc5JgIrBAIP rFVTRkJMr8TEILh9IzfRxIxamMnLl/ekeVnVApuE3lbWEeSYYQuT8YFttM5fsy6xBzaqgRwR5hqR PBNQzOT2VSg1IcC8dIunm1pAybuX0uXqG45ZSZHUK7b+mF/XbBBvyy4PWjPMVdYn7uwyijCvEK5i PrwMJS6KMZ1qfkBJ8iAt9DesW7tbl29UMEMgwNwW1ROMWWbwosKQWEJMyAvszEnav8YSF9uYRID5 5jcyC0/YP+tKxiswHR3MTVq7gqzAEkmB6drA9PIxTak2lcEYBWa0LjBZf6VcLuF3zRCIMLcNTMU2 kNYgiUhyE0x5xmNLmgpMV4lJaphdP6cI89oNC8wQKJezWsLMMx5r+KReue8xFGOuiuoJkjpmx/ic GDNNzY//TZD6KB/b08IMpSaYysVE+wrm94VXFbUw8+UIftcsZauHIpTUPwXm3+XPptQCVzFM4iVh hvkGIyEmKTI4X1ayKVzwu3KeFqa8Udts7OEWgNYq7gpmnGE+4HRUoYHpkGLNDFtmAZL3yUHhqxZm v0yLWwA6iVmuuqKJn3oFH7DHm0YlpgN+Js5visejA/Onbw+73/sP/K2kb0nbug9KdNZLF3Uexfyh wPSrXmlJaFy9nrbrytK/2jVCTJ2t89mt3Z+KrAdfkg1v1/TBFP+iOpiKSRQNTNx17Z/4Ymf7Yb7+ v1kLytctgtrfUpYfzSIobH5BeLaXJ3U8xbwjuwbm4R87fDogd8nhnQw3zJryflfO08HsJkxtNzBb XxAugdDDTLstzZI27Doa1u8qBTQw+078tb4gHEcVYHp/ht1n6SfcK3RH4psOrzpc6SoFNDBV91Bj iq6itUzy//4Sgyc4uw7nfUiK+SrFvL2Pdh1edbjSp01bl7KdpsR8qjDQkJdkG5PQ7du+mF0NGTWm Ylyv9Wwqv6+Sl0Q55jvSE7Or5lJjKubDxsDExpi44wML223sY2ZGvPA93vfyqnO/xhwx846YR8uF uJdX664PrGMOP+ez6Fb3x+zUHDFBiQkeL+Zl7pUPEufxYoIS8zBbTM8e5oZiRqZeiQwWmhnm7hww n+ZzIjPE7GxW9pEFr6wbXDBNtWBOZvAsMYMFU1sL5mQG65jqPakaWjAnM7hgmmr2mM6Cqa8FczKD 54gpOD/AQAvmZAYXTFPNHlPjnBUNLZiTGVwwTTV7TLRg6mvBnMzggmmq2WN6C6a+Zo/ZuXegl2aJ KVgjOr1X1g2eBGZlweTlC6Pz8E8Dsy4DgwumsVfnh/nRv/oTE68aBueJOdwr6wYXzAm9sm6wxDw8 cZLXjxaz2tjL9lZM75V1g3XMF/PH/N9fDsV0xsMMhxmsvRzaQ3GS58MxNyLM4vwhI1nuiFnB9EWY xflDRrKOOXyDBgjYCZylPnz2DFS2XhvJMqZrBTMUnFf9KDHj1pu64XrEso7JT+XaZi8ROy6otwI8 e8yDe1iV4TBQaBJ5av6YLJChV4k/Y4SZ2Md0m5hflPlMMwpYHRNSTFhYwEaYpIzAcAX4WX/xwNDm rdTcVSJP6aVFMzUrh1KaRZ76kGHCPX3WAaStZC9xLGPSJkhuUDMKWA1zT9OzPJTSIyaYP0ZO5CcJ 28iJEgxfJ7QTdGsds0yL/piIYxa7RT29yFONzdcMM0iS0E9CLyHslGY/ubOM6VUiT+lluSamS27K jxjmSmWhEbIpjlPMIMFBEsEkCG88PCxKdBszrIRk0kqLLsxnH+ENx0z+ncJC/XdwotglDHOP8I0b odgLY0h0oxKJ1cJEYZkWelHAqphe7B6cNCQTjzwV88hTv1VYqFcWTrTjmA6F2zsxoi5RbsuYEBft yRTTV0UBq2NSgx/4Gyy0xHpLLahXRNXP0eWY/P/ufQzGwrzL0wL/PosCBpRRwFqYZeSp9Y5FnrpX YdZP83CiNcd0iXsfUUxMMR3bmFlIpiIKmDrLtTCzphSzsIYsJJMKs/5suNEmw3ReMsyQG7CM6bzn TvLwWLFWFLAqps8OoAgKr3cbHnlKeRAnrr5yyYq/wfI7AVsv9MR9lj5qY6ZnGLE4YjwKGFRGAWth lmc5b1dakafqmdYlXg2TGqD5wzJmftRK8t/CLApY/9QsXnJMdRig4iRBrgom/Y9j+vFYmFTxmkee 6hPEp4EZe1pBnSCpvnIJekHbBQl7YjJMtLePWTq56Y1JS+pD/kN94+MYaQXYqoeOghnmtyWmm1jH LN+IVnoBthqYThmSKWbHAWqEZKoxQNpaDwvMeMMaScmtzuFu3WoXQVXM3pGnGCYsCjESQRuYG3oP 25huEQUMZ1HAemO+IZkFivm9Vhyx2kAexfyBYaLwowzTBd6dZUxYDXa26huSiZ1ohF4SZgCwyFPu AWzXIP5MbqF+3DnE6am0KIQvsBNRTBgi25ioeLLyKGB9Mb3byCEXrJKgrdKDe9iAqPMcn/yy6gsU 5pgow0QY2sb0ipBMd6zUNMD0HYbJzlZ16JMOk40y2lH9WDQUpkG0IEYvCGuzr2k2viNaOF1qYfo0 z4DPEPgn2GGlZkyznMLJCqbDMG9YSKYVOwqaY36rjjxVCWgHqpieS1hHc0ermOeWUzOgHYOQRxpi UcDcvTrYWQ0zZBE09hTz6opj7hH0UF/MNBND4tNONWaYkffccr3JIk/hNetksMhT8KDOck3MmIdk oiUPa5LuL6CXRFef/j3cdTkbPaxFNMkx3ZhWwQlt9+/cZOhEWxPzfs9DMm2jNDwWQr4yyzUxI3Dj xpdfZJifQMRCAQedmY4dSVPD9DJMJ9lTTEAzB/2fMwyzORz9ELOxiSsWc8fFzn6FvO96BNhyGSah Fd2vLtlAsotppQshi3bUjckOdKwNH3ggjbrt0HxBe4Gs1U6B7abmG9qRpZjkOo0Cdsmy3LX8RMEa Jj9UeQV/zTH5waPIuSdfkX0nJguPJMRkoxC8a7IFQaw+vFGqZmr+QMAOkS2L0sKigH2MekWe4pj0 //BPr4p6aJVGnurMEgnthdc6nF5+Xh4tB8su2hdaOF1qYtKfdodo8qWYMUDwR1XkqQYmMwhXVyB/ d0MxA0C6MNkzMnCOVkMtTAAuLyhm7uSKloQs8plEFUyYY15cFSPZW5r7KWZXOeaysLgakcCGqTUj Rv+5uLou5ojWNC3eh1ITVcxDhomuivGdiAd16kxNjglJx6e21IFZDLdve0WeKjDhNs+HLAwQTm67 MdlsUn2UZASJMFfrqFieEhlhItpuyW/ARnTe35LO0hpPhXl5WYbg6RdHDGWHkV64RaeEjZrhB1lI JjgV5opschewKWbeGac/GPrp4a4bk7UnxscULGa7RMVQPk2LoEfwuwpmsfzgPwOU3EmmJ1msg6kw i6Ug9K1bVUgmAaZTxBWlTVaUvH3ZielyTNzb8X4SrSS5gqSsNmlrXhWrqMT04tTgqsT0D/LIU/Ao mKJn86ockvD3tMVwJ3dCgHkJ7uuYyffia1kGQFNhukV0M455L3eigcmegkvnLcP8/B8V4Vg6TSA8 JSZJX3NMxeqGJqZQnSbYvN4RMAVFkDmm34mJu672OGZo5Ly+xJivOBnKfZQHp6liRr0jT/GVKxrR bYep1UMRSmqiE/OXX/1zAJ49YT/X+86rj4TZSE0hZb/UbH0BycKIeWnk0JGlhUmkJiqYNM8Llg1L QzJ5YXIMTGGm/avv/uU/+OPyLbkJDUzSfTViLYdN9+d2JKpQ6gqUIZmUmLLhKp6jbyRfsCIdTCw3 UcFMxJiyITM4F8weSyzoLyLCDGUOsOlanXBqg6SB2X6rLiXmx9LL95+AWWCqTCgx1Ro2D6QhNaZy FdlwTGcGmEqVmGwNiRHmsMlLDc0C02RBfM87zAETGty1n6xiuqaYuP81/WQZszW4pKXRe9XzwBy9 H2Yf0zXB7H9JT1nFhIapOXo/TDhI0lMVzIMZpqIfplgKpyO7qWmIqWhoqVYVaWgWmIqlKqrVdBqy iokMMeUrVYCFpqDVZxPtzUraz6Wf2mjxWse0sFO+Ifc8MKENTJvPpjcKpjc7zNjs2VTYJ8NtnACm iU9NnQDmsF3Vqaxisr+sP5sDjwJIZR3Temq654EJVaP+Opo/JpodJt8IYBvTOw9M5VSVjuaPKZvq 1pbVNu0YmM78MFn2so3pngcmtINp89lkmLZbQZYwbafmCJgWrNjE5HvHbWM654HJt8YMls1ncxxM b26p6Y6CKVgd1192McEYmDYMWse030M5E8yVBSM2MXn2so65+sSCkRPAtGHEZoUyDqbqBAwtzT81 Z4fJy0TrFYqF2U07mDEA4f8sVozbxlRMfurJxrNZXxhvG9PKej4bqTkupoFHbTHMJ8FvNDcpCDUu psmpzG25dR/nh6l1dqzayoKpqRExP/6nxl7VNU9MC15ZN7hgTuiVdYP+/kvAg8/wo48sdfZniJm3 U3jbwkrTfcE0N/jdBnyavRzUQ5k1Zu1lD0x+XDJTgcm9eXSYuIWJwePD9I6AGfyvN9GnQ9Z57bJt dgMwSbYUfxTM/C/eQen26iOFoX22zW4QZroUP8dMD1O2jMlb7tXFidtyo0Px2HTrkC06HoAZTYK5 L3eUPiJMfqhYFfMGFAcoIqLETAZj+hYxN41NGk3MynjQTblF+TiYcQPTNcf0OzFR9Q7pV8soZZFq ow795d2BmJs4c63EZP8aNd2Dxi7y8re6qN6B/12JUqaFSUrfyvsRbdc2O4uYjQgZEkwvLJb4T4OZ TisbZdoWZt2rKiYKi2PcvFiJ+R4Pxtw0MTngKJgVrxCmza9UR8Hc2cTE2qkJSXECs7fjp3y43UeV uw9ZVKkBmF7mmgVM2kyszSFIMYvzJvz0sUGHzh2D42EaFUHV4IUCr6qYbsRv4CUJzh4bP+nGvI+s YyJeJxil5gcFZsUr9y2/jV9iSk76sYC5R6EQ02QZD4vqV3OvOzWdD/yuHDON1XLwZJjpLnxzzBjd ToGZRSnjmB5vVOxhJybEcXqKzwDM/AjJ4Zgsqp8+JncRJd9nj40Tu0fF9EQdWC3x4IXVN2SYlShl /LFxIxnmbjAmC01XdeJYmGH+V4ZJuvexDsd0ujANSto8eGEhTUyaJxlm965khDdDMaMmpn8kzOKv HQ+7CLEUMz0IZACm847UnEj/b4KZBy8s35AVQWH+V+yy0kGKGfqeyOBEmGQDazeW1Zs55rOsdJBj eoMxWdEeAjuYXiNoo6Sxl+6lYo29HLP78KjhmC7DTMfdouq1Y2Nm+xxZ8yB23ioxWVi6tsEemITW YPYwX+DaG5Ju9Rt+G4p5F/PHBkkwvXzR8UDMENjAhASlYb0K492Y3su8sUfLnw+Ehx0jXYY91mG6 bBvsiVlzYgAm1sf001Bb9Nm85aUDi5VHugxzzHXbYC9MH9ecSBubZpjwdVgz3o0ZODFAfFzTKTBx l+HhmNR2E5O/HBszqWIydyHuPvHMy90ZgumFsOrEEEy3vt+tG9M50M6XFzJMV425Ae5eZHAaTKSP Sd0uMNPHBpIsVwm0yWNeDsOsDv07AzDDhhsSzBjcAA+zdf45ZtS9+ZpjftE22KMICgEEdcyQv2+E 6QgxPZAej1nBhBHwS0w2ZMu367piwxs2abEFAzBT/wBoYbb7m8qNJF2YfnY8ZgUTsTlyjxSYK/eO Yl51HGh8VExlqIE8eGGhzEiQnTtdwWQrHkKfY0KOCRnmGgGh1myp/HXbq56YK7ZEO3MisyTCVBn1 ujDD9NoKps+O9F9HbFKBtjRp0xyFwetwI9uTE7W9EmDKdg6s2FxjA7P9bCLV0dAem4G+KqJdVTE9 5lAVk6X9mgd8SiMIeuCpF65kcyl6mLKz/lYsFdSpqRoe8tgk9K6S8boxudbbYg8O2yjngZXMSR59 UolZi3Ta0IrVIhqYbas1ccx1ZYK9xOQD7k3MqxIT7nk/JBvb+0xkPbrRwpT4eAmSOHcCCptVTEh1 zv+KFRbrSsbLjCQdmNurJmbesxdZJ/TX0sCU+LhmcUA1MHUGNasZr8TkvaAW5rrAZGO0tIGeuV1M fVbkkCDSwZT4uGZRwBqYgiJIEtymVDET8rTExB2Yl9v8TzZG6xenMnuCUSGKedDCbL+Xi2FGOpiK XMu/lbuIqpj8B2phrkpMUsMUNMEoZtJsTAoxu31kmIfMCSRsJPNPEp1cW2LizMizBDtCzOuLGuam OHxadIQSw4x0MLt93DlsnWQT0/0bPyZNtW/fFMxvTYvN1CunCzNCBSZbVrJJqx3AMNu51sFBctDC bL+ZKYECTKE6TRQqxgBQ/ig5H7IOWhuzeAM1MNu51qWYyXMdzEaubZLoYIZKzKJzjBKcYb7D7g9C zPL0T4+n6zqfxhHciGM2cmQQOeBN20kdzKykFGNqFEF5ilDMqMBMB08kmBteDe0y+37SzrWQtBF8 cVr0wqT90N8BPh5f+K1VoZSYhxyTCDGdylTfDa9B4xIzz7WeDEGM2Wh655j3fxyyIshvYjaFtHYa lVu080fJfUfQt7WPMswyNX/WdjY0xiSdvlHMOHPCl2B2zuVUtKtgvksxH0g6N5D3aJ/+M3Fm648Z gY8aMXcCWVo4ZSuo3oKvY4YamHnGSx3kpu5JOtMj/vHFamXa+J7+86ZZBLVuH8jSwinbtBJMnVBE TrJ3Gj++EabA2SBJdOrNUOYc0cDs+J2c/97tbYa5UWCSP8BVi76w5qLtOA1MWVo4Zbe6GxOKrkSd rheY8D5a+yXmb6Lf/aXEFSZPWHPptWnbb1VUDpJk39NdSaKDeRfteCe0WW92SnwsKE0oyeq4TDdS w7iFqTlO28T8EF9nm2e8JHmZY8Y9MYU3D3ALs21w23qnIbPUdPd/9lT8SdE8MMAUfjGQr9nQVHZN VrsardmrqWjsQfw26okZit5tD3kNwcT8fzYwsxIDUcybXl5ddn0wbDgaVJzIMQfvKkJ5iYHCD2nU d5Mfvy77qTkckxSYCR4Jk/Q3kTrh2Mu0YHRM80ybr74ajlkYYWFz9+UdhhssNCQ1w9SgvR1/54JJ a7y4vMNwg4XMMd0RMu0sMYUGzZRj3swX016m9UfDNC9pR8As2rwzSk1oH7NxB4sGzVMz3xtm8dls 3MGmQdLfxFlhojPB3AsNmml0TOMeymlhkv4mzgrTOyVM8wolXyFxEpgDUnPB7K35YvpnghkJDZpp vkXQSWGeSWqaYwZngkmEBs20YNoxSPqbOCvMfJ74JDDNK5QFs78WTCsGjTGL4wgWTH0tmFYMngmm 8ciee1qYpL+JDFNs0EzMSGWD7ZxSU2zQTMxIZZ/jfDCL8JHW4kjODvOn9uJJC15VlqfOA1OwRtSC V5Vdq/OoUMbBvKjcwQLmf6qvqu5vYiTMyq5wG5h1zSfTVlZTPmbMSqTGx4y5A+Dzv2buVdNgXaS/ iVEwB//4coOkv4kF05ZXs3g242dP6D9ZaBJLjb0ZpiZzIp/3s9V0n2FqRqBS5s8V86f/+rdREQzH ePTALqZnH7P2MphHajZLtVn0UNg1wZlgErFBMwU53we/YyNZT80Us3nq1VDNFtNuiF1bmEWFawcT zxUTiw2aaWxM4wrFMiYBOrvr9TXP1EyIU8H0CLhSROtRyRKmYxfzQ5QHC1sDFAYx2A3Mw9YwQ7FB M/3IMWGSxDvg3SYHEDxWzCjFXAOPtuMfKWYc55gb4MM4AM1DbvrKUknrWsXMAoekmBuE2UbOYRYt pWZpxg7mLsOMNizqiRcOrUWtpWaHQSNVAodwTBQOrUUtYULLmJsSM0ZgPphFrrKB6UZF4JAN28Hp hRpHnskt2nk2S0wbI3ssPgpO/1yxIte/tYw5PDXtYBaBQzwWkCTpDuyia9EOJrKbaYlXnGrpEmgf 0zTTlsd12UlNHlGD1ZsUE80R00ZqQoK+wxkmxF6SdEc80dQ8MTH6PswwUejjzVwwPcuYkLXuGCai /TAwH8yixLeLGaHvwO7xYhZdgQwTD7Q4S8xKfBT05xTzpjtMj6YsYfp2McuIGrRs24GDbUzT5kH5 84yA6exnk5pjYcIY3LiPFNOrYQbJXhlRRSVLmMFomBHw7WOaPpvlLLcVTGZlzdk45s2jxmR/QgK8 w+axYtJ+zpovwaQNAxgJw5z0kqVns1xoY2WcFsDnQBqYp69sYeIOg4ZCQB6Yp6+OgSk8VFkuBIrA PFZ0FEzcekulVffB2kZSY36uMkGvcaSYBg6vKoFDbEhd0uocqlzOFAlTs//UwHpcTEFqyo/IBi3M NhPsP9GzNsrq3VJjBqrbaWCSvm5tK/FRbEgDU/Vk+VFl3k+M2XsKZFsJHGJDGpiqJ8uvhekSPZs6 wW3quj4+psrHOqZgOBr2X438RRmYx4p0MBX3U6YmagWO0dFuREzBgxiofKSYUIVp0AKMlTVZD+lg KnItwyyf347IU7ivY0503DZtoFq1q4VJ+jrmkLX6S9qSpuaTV6+5j/Jcq4XZ2zEHd0YWMFAzNcVO hjITFLMSpsc4jtio0sOUmmhitr6gF0dsVGlhytNCiWnQCrItCeb3yau7KNQqaVWYxIarQ6RT0ioe LHqNp8A0882idDCJ3ATDLH8JEablAshgz4ZG80Cj6a7AxP39kulC/ZWmNDA1OmJyTNsaBzNUmKCY fn/Mj9Rf6dJwTMGzqTMWVLlMF/MTva+qBImRAAARSklEQVSJ5PW/xM4A5qlhGs6hGGAajFHnmgwz 6I+J1F+p6mka8o2X+n7Y71pgDZN0GexUT8xVOoKYhi4K+10LpsQMe91kw1eruCkm7nUpk50iqA/m ZToE2xPzBoDdHrhpsBvc61KBV4aYlfagEtOnTxnuijrYqT3HTCMcKwfI27KEWd5YiemlD1c/TPZQ bm9YXDxgtJ1/AsyQBcTkKaov9lDGN9lFJ4FJH0z2lX4PGO3QOpGflbGqgWOBrJS0Tj9Mh9V+/TB9 hunxbGAD0yw1KxNiakyYbkHth0m79i7J91CdCCavFno9YA7HRLf7/EVfWcm0bh9MNw183w/zQDEx esn5LGCapWbViAYmrxb6YcYxWxn+JsPsP1B4fEwn5tVCr3zj4Jg2m2D6UJ4GJoh5tdCvHHEiiumm jS036b9kYwLMPa8WemN6+bKcyTCrK2LUmDf82/3KEYq5yhdynAhmwB6tnsUlxaRdsdQ0NJhfmwCT DwP2x1xnYwcng8nu0RPTJWAHnAIz7OVg2yszzMpMkQYmXwnj9qsVKOY2X3KEHjVmnE85mUyXToGJ gQkmrTlPCpOfHQ/71Qq0W0NrzjSzTpZpKzNFOhUKAf0xsUOAz3Yig95jnwKvjoHJ2z+9MWm2DbJF maNMFSnVE9MxxMTgAAl/cRKY7o/82/3GaWkvDDtTY1avUo8eRByz31QRxQzdvZve5yQwEeHlcj9M dsoMjJ0TwvQwXz3fG5NmAycG1+CLyTCrAx7qyQUzTI8Nue9pk297GphB6LP/9cVcsdbTnoOeBiYw wtywIfeb08E8AC90sfuq1z082t0M2PTfgbZtp8KsrgNTYTp7iglJb8wd61T702LiToPtG8YAYQPM LZviXIHkRDAh7VARSOCLnne55v86FJOsFF8VyAbmjxzzr+ut96bVAoWMemOmct6At1Nh9lrWTnsZ 7hDM23sLmEZTRf1X78PYFPPBFPP2b1V9PA4m2hpiui/v7onB3vJpotugNTRbzMYw8QlhIkPMu/uX p4N5sTLGfHhpMIUyEebKGBO/OyVMZIgJQ4rJ7/B7D0mP+06FeWGK+Uevmni5Qsl1VjH/bXL4CGlh wpUpZvAiDCbCrD4sWgtNL+EvhZi+atqgG/ODdJXtNJhrc0z/Rcj8/M3bL8PLxkeS60rMv4g+NW3s VWd99DDdgxkmAv6LjlApCsz6fY6Fue/ADOUXIuB92xFcY46YjhhTuc+YYqLTwWQnBIq80sBEyJkK s7qMQAtzCwxT8wKgC/A74UePCZNLPBY0S8zYLNNyzQRzDYojrT0gPFr2GmxPPzVvgJub8cWYoGPU fRJM6smXGnf1a00nanADIMk/C0fAFK896IdJc1yeOCjUOk+9hemXJzf1w/xY7xgSG5ibMsd5hphe uZfGD7s2VgswddcK2cD0ASTZCw9rYpLKK2oQpVN7/DM8AqaNZ9Mrc5zHFuOoJcAsTnMLcNfdhZh6 yxVtYKKw2NbkETNMiItUCQi7++5TgVcCX97o3M5OpqU5Lv++R7SOjW9j3mc7DBL8DUEhfUtQgoow ZY5WZCM1Ib4pX2hi4rpB9yHbYZDgX9CfDcDk1wKvBL7IHK3ICiYpOgCbiNUGvmoaoIXpvCfpXwnZ MkwkKlomxnTTZTuA+riJGWbyWnHXNmaai1lqxjF9kLzngqJF4NUxMZ23+YNF1luK6SQ/KO7awsz2 OXLMLcN07GLaKIKc9/mDRTFppecqB17rIxscs3gj2nk08wsxBb7IHK3IBiYochxZrykmJAaYxato 7bGWqh6m1NGK7GBi/tfh74Pdml5aKXk71MYsRzE45g4IGlNTY5Ynyuw29FK28EiuFmY5WONEmxXr RIswW14ph/Vy2cEsXmxXrDYAKkyvZoLVm+kbNN/fRatOzNY7yjNFc1npb1YwPYrp9ceEJSbx6NVb UQ9gaszyDRYPCayUmH4TE6X+Usx7gujV8QwxnSIpSIy+ZQurVF36Fqb3Gmcm7gj6NcMkOl5pn2Bq pRVUJIU2Zm14mI0evMCZiZcE7jnmtYZX2pg2iiBYNGFIBL/ncT4Vd21jusRNp6vcFNMVYbbeOSom eoXZH0Mwb1zaz+F5wMXslI0tnB+m95w44VPakvFv+WbiDdgqTlBtYe4dinnFX3DMHSTtMmhiTP85 7X5xMCdiOwlXIFZh1rpZbuLETgwJx4SYHeVw42EBZsuro2LeOCUma854IFaUQV4D041Aicla7bQL Q1q+TYy5d2iJkWISjun2xYQE7BH5OUXjmJcXFPP+vjkPPS0m7W3SpEjLD8La4N7r+Ep+1yYmwmCH ol+kmDTLr7wEP9w1Dwxte6W9C9kC5rsI7GFUYH7soiS6knN6Nf8oZgg26PqrO8Jvfb1ewVfhGzWm /mZrC5jvCbiB0RW+5pj7Cwgppjw7NTHZvxfbrxkm09UlgLc/OPdE4dVRMekjtIHbn7MawKWZ7wK6 P0VX8rF3IebV13c4fWPNMA8uy8NSr46LSXMcvPo5qwGcEHx6AcEfRr8g4mvzawSYq/W7lzj7eK+J qT3naKW/yVa7/iJ36gLReuWPsPSuQszLd3nRSjERxQyJwiv9mVVbmJcF5opiEsUJtSLMy9VDjhnE ADkamI3PJbKEeXH5VV4uegeGKb+rEPPiTYkJkTtLzNXXFUxXlZqBCBO9eZ5dtb2CifvavSUKrxqf S2QL86J4sDimolcvwlyjN/mo6zXDfAHzEqnTKyK9SVWWMFeowFytgI/fYeldhZjwVRXz+YsXrxpG pse8hO+eZ06tVyDAD1h6VxHmVYkZbWFCOZtZYg6YD7c4fU2bMEF0j6V3TUSY7uv8tuQ6xVR4pTVj nMoWpvsmT02GmTTbaQ2JMf8i7zdzzHffNsfuG16hHnEZ7GHmOY5i+slbuQcKzOiaxSr6VuGVd3zM dYm5ZZgKD5qYYim8mgDzyinKjy8+U8YqcrQwW2tgZ4DpJulI66d/lfooXa6jh/lbhVerj2X3qMtG D0UomQUl5q/os3lojZQ3MSV3aGo0TNlNW5htB0RhgGaIKc20rg4mVnk1JeYH5l2gKIJ0MAWL8KfF bBMFihPCdDDVK0lmgClfF6mDSRReOb32ZI6EKR++gBqYKq9mgSm7XgtTlB2MMD9n/zwZB1PhgQam KDs0MNULhtmRyrTnG4PLcTAVQ26onqlFmCIH6phEfo/0PnvngbgRG4YTaSgmVt1elZrCdlwdU3GP 9D57546t8B0JU3l7FabaKy3M8Ma9iyBmY8dKg02pMRXzYcfDBCsYxmxB1iiYKnlHxARbDzxyzAv2 UO42jx1zBVYXYL07A0z6XzwVpq+sN4WqerXSOSV5BTaXPGTaVJiDU1N5DgDTCuzXPCbTyaamFqaf MEz6RfioU5Pe5yoNtDYJZjAcc6MTc9RPyJYfln6ymFqbcP0k3PJATo8bc812nrNDRR835o5h/jRZ hZIcCXNLMZ34HDAjN4ovL8bpb6qUfH88TEi262kwnWNh0rtECO8mw/xucCtIC5PeJfLCzebpeiLM oakZaJ0DQD279sHqHDBvgBdcbqfAdBNvaKbVx6SN2n89Gebg1NRdScuWL3/9p9GJYmqv5eeY//Es ML/6kUyBCYdjtndWdYgNGf/hBzwJ5uF4mKx+JUl4opjamZbtAiLJOPObCh0zNTnmYRJMtD8e5hPA Vjo+ekwmfKqYWidp1W6pMCjQ9Jiw99G/U2B68UBMtGCKdZqYoeRbQk2B6Q/G7HvHaTCjc8Ec1q1e MDs0BWZAziLTDsUMNL9f0XSYDvgfyW80Fsa3vTodzB7r/9teGQSInwIzGYrZP1aNEWYYBBUf+2Pi YZgGZ3IbYda1YIp1HpjOuWCGwzBJzxuCBbNbk2OeRqZ1c8z94dnnT3pceFqpqduE7fIKkv6XWsDs e9eBmP0HgoARpsPYDt4e978b10DMPluqCxlgDhU0CJ+YXhiyf88F878YXHp6mAbRfBfM8YT0Qpi0 tWAq7ykxOJIWTLlOC9PTXaHV1IKp0slhmoSgPj3MfscdFJoA0yQoINeCqdLJYRKjSxfMscQ2bRlp wVRpwRxL54KJDS88LcwiWGdfcUyziyfAdEyNn1ZqGot65ZqMXoIFc4Y6J0xsdOmpYWKzSxfM2WnB VGnBnJ0WTJUWzNmJegWx2aWnhal1tJVIC+bsxDBDs0tPC1M75G9Tp4WpOhG2Uwvm7HQ2mNrHHTS1 YM5O54KpH2+zqW5Mz9TkaBoHk5jaHEvjYJouxhpNwughXMp9qxJM04bVaOouMdjByVLJMI2zyEiS YKpyngzTdOn9WJJgqnKeFNN0ycdIkmGqQpOI38V8h4npau2RJMNU5DyO+SRIxMI2vRwsKSaRXoo6 AFN12p1EUkx5zpNizqzmrGH+7A/65DwhZvAa8CJIeuXxBaU5j8gupZi/8z/5F4LD4L25lUAKTEOj 3tzqEzmmaVtmho29Ktbbh6e/CvNPkHlpabxWewIh89KSFkAbm66MqT6xnRs68P9OQ8o2bbf2p4Rp /oDtgTOz5kG3UPjM9NIb4J5QIYRNL9yIo0POU6az2AD46qGH+ch0FpsNYHrG1x5d5gPLXugbX3t0 9T8Vs7gSq8JozkhDME+m2hyCCcnJVJsm5yjmgvcnhOmFple670+odWDeN3Zm162WaAgmsejHuBqS JHMb8ZJpQJLMbpBEogEDAHObKZJpwVTIOQ9M45PFppBWkDih4CkVQTvjK9EpVSjmmN4P2J4bY2sA 5itizYvRZY7pvyDWvBhdxov5QOKeUNPdvDN1OAtMZ++cUH/T2FU3HpATji5jV2EExh8keWrLkPHz hQi4seVEp4xOWROod1yxQh4+AqatpcnmmH4IfEtOdGt6zOAomKEdO47xyHlwjNXuxofNNGTeN/7M jgNy2cIUjHRYK8QtyNrUYhvTViGeRiodJmu7I9qVgr2CZfiyoRHnw+1hDq9X0Xi9A3tz0MN/sBEX cdiqq2xgjrgkxx7mcEsj9vWs1VU2frDxOkH2MC1YMh+qUsleIW6+5iiXM14nCBJbltzhlsZbrGKv EDfv/hQabemR98Ie5vBycqy+XpBYrKtmi+kkicW6argle5V4TTA5WMQcWB34eCxMlMQW66qBlpLI YgO7Jvbrmc/sNjWs1nPpT/4PsR1PGmLDO5YwD0M7nDDZW2yS1cQcs4PpJuFQTDIqpp1REraRZ1h1 gPDNWJis0LCDyYKzDRvhROF4mGtbmP6raCDmR2A0zG/oE2UHM3CHYoLxMNlGYjuYe9pwH1q5j1YE sSMbrGA6McU0X0jP5Y6H+coWZuQOxvRjCz1zkRzWcLeECclATLakeZzUdPb0ebAy0eVGtOE9DBPS cmIkTNZwt4PJNm0Pw0QHm+NvVbk2MYeebMbmiUbCjGaEyTph4/Q3Oab5RqOKIMu0wzBZ+3okTGIN E3t4IOYNy1mDLHSJY1rJtBDDoeUkwxxn9MAy5rDK/QbEI43sUb9sYRL6kw3EdOaP6RJIhpa0L6Lx MPd2TFPMoUWQTxt745x6Ql2zlFHcCA3FZOMP48yIucTW8+DsB1corE07zvwmxYzszEI5w9u0bKHd OLPVLnEtYQLW2BvY3wSjYbJeoh3M4DBkf3qucZZYODEtOOxgsiN6BmOOtZKEPVH2dvINroHHw7S5 /XTwcMtYW10Cqyd0Da7cx8L0YpsZZTDmWGv2HGxzndzgyn3EhaYWM8qcMS1mlMH5YsTzpSwu1R2O GVrwQix7GWX4Kq8Rj9GyNzQ6HHPEY7TsPQ/DC7MRj9Gy9zxAMtTCiFsn7Y1LDJ+1GxHT3uqnwd1N CytVO2UPc3j2x8Od6JJxkKqW5hf/pqIvrFmaNaY92dtUN2vNaYvkokWLFi1atGjRokWLFi1atGjR okWLFi1atEip/w8UxyHAAKTs1wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image269.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYH7AxMgJYm2IZ2QAMpgPAdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TA+YHJiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASBrLYjHzMDQC1TPDVXDw+Cb WJIRUlmQClQDdsFvpgf/IO6cwAiygYWJQSAkMze1WMEvtVwhKD83MY+BoRHkEl2gNAeQNuJqZIoF uyYTytdn6gfr9YPydzBqgfk5MBv+EmsDI9jPH+A2JTAGMoD0VDBwQX3ABfYlI9g8AbDpAgzsYN4e ULicYWRiUgquLC5JzWU4A3M1xExGUGAAAQAQUof0mgEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image270.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61Uz2sTQRR+83Ybu5vohqRpg6elB7FgG1MoCFUPPRb00NaDiGCEYANNa0mgG8GS HkRPIh4EPfkvFMSTYL14ipCbAS9eFD0ZPRWVxnlvJtPdNNAUu2GT98378b3vzWQ+fnj/AtSTvWWD Q8b6nCDDSlnyCzLsHJKvg2TZ8kUheEVgp9PhlSmR5ZU8Ch0dx25eAmXlbEpaZ2IenIYOJUFS4h1p vZbvzhjAqCwT1zEJuFKoLi/V7hYB2hz5Byf2mtzJEyJA+Uku1sq311YAiX9Srg7L32n3Pj4YppCz A+YJ7r8dyndPUuiEzs8eyqvyhc7fxC88gxsD5vfyb+Iy89/kzfiNalL0jEOXkaY6gvOQ88hKY8zO eRlme7kH+2xgS7alUrlY8a8WN/yFtXJhFWBLVcGevh9bD8coacrg7RRtoe/3qdzoV7mxFVWErIAq PUvKowQ/2t/g/7v86amuunjBoyLntT8Q11jFrMHVY1IRiOvHpiIQryIqApFnFXntr+O8TXjG4F9W eG/qOGcp1aqTzwN3sq9KVfpqNUcpadrgv+lwJ03xPOJvircRfwsvJML+Fj51lL93RuLIO+0zc2Dw SjqMA/E9E8W5iL+Oj+JRjI7CjsYzMWKslO6sdiNmgSIKB6YqjjjVFu5ypZK+AyInpc8dcFD77giF XjTa3jG+bLS4pwhfMvieS3jS4HNDhLcN/iRUvKtvWJdvYT4uuscknGD0hg5mQyCOL9Yq1WJZ/kt6 NFoc9w+u4yEGOgYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image271.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABUsAAAJdAQMAAAAxx7REAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAIABJREFUeJzs3U1v3Eh6AGD29mBaCxjmCLnYgKGazBz2mHF0iIAIqlnD8Ck/ YmID9i3wIAHGQLRiG1ostYCRzt5sYCbKTwhyWwSJW0tj+hDtOJcAOWRjMh2sDllYbCiIy3C5KvUW 2d38KDaLRbLVyqgMUBLVzX5cellfLBYtflGSb523QDtdUttIl9Q20iW1jXRJbSNdUttIl9Q20iV1 nt43dqS2qYc0+or4pO6hWqISzm2xdXiPRDtsHtQ9ZltUh9nRdkb16h6zJSp1KBJbTFFMdcW/mqkt KiY42ooggDSCgKiXWqIyFDrRFr6K5DFU95itUX34IrYxdUxx3WO2VVjZQbyNqQEERL3UGlWc8BPu etzH8ucwjtkaqS2q60qqO6P6tQ/ZFtWzgSq2MZX8uPYh26IOUbyNqbRb+5BtUX0UbyMzp736h2yL iuXWmVFr1wCtUaMyKpxR2epSRX5G2z6SP69wrkbUoaBGRrK61D6OtzE1XN3T6gMM25/OqP5+7UO2 1Vy5iuJtP8rOo9ot69baqwjJrc2tiOrW7q+01mHBdry1sNzRCzireczW+lYufyOKVZdGx2d2yGnN Y7ZEDUVXaiS2HompiDhhzWO2RA1EB9V9KbbhUP4Mfay6zcCWqJ741xt4PJhEeRk6FPdrHrMlqssD 2huI7Timit7r45rHbIk64BNqD15yQE7Tes1jtjhmJaUJat1Bq9ap85NplamHsJ2fTCtMPcSwXZv9 fFbzeG1SHbFh12Y/rzIVNvTR7OdxzeO1SEWwIWT286pTJ3PqSc3jtUjFsBlfHGri+KOax2ubOpwf f4Vz1YHNG1LyKv3U+iW2S2ob6QJR3zZ2pMtcnSdJZZ9bIsmB6xC+iwcHqqXlUKn0deDbi0GVH3VJ bSJlqf7FoV7mahNJTXUMjrQkqixSIyoyPdJyKtaLQc3maohMj3RJnaeIKq9drDo1itU5dYVj9cJR ZazKQcGVp16gXJVUmastnFbvnv/6NX/z7vpvfndyb/PZ8Xd3N9efPnkB22qT+9qg/u9XN58dHN+5 t7l+8OTO3U/Xrx28uP/pzR8evLjzidjevvXx+tqT23e7Hx2cN5WC67p0CertiPphtAvAf3L3D0Wu 3hG5WpGaKFcbohKgPhOue5vXD46/jf7c9z/942e//t3rB3/57Den87dUu1zefBVA4jEmjVRtSDdb AtSnVpi9/abSBzRPbS1lT6v65WqF8ZpqV0rOlWoSq002rVumXrSKdfnU/7exmq0CvlfUCun7UAWs egBcIGrzA0HtUsPuqR+G1tb2jatWr7v/eDj0H362hSodaAlDFlc+/LBrdfrDz7+wPru29oH1g06n 3x9+8fFn11C1I7VeAkyp/Rm123ksqF8YU9sLgBtXo1z1v7C2tm5siABw988CQhyn0nGW0AiUsUqi 08rhq99cIReyCqhPXVoVcDGorQ6vHaru56jXXGmFCnf4+h3TA0/TcqgOQ33Fr417Ae21AajDcDe6 bSaVVvC0og7dsRX3dNbL1VbKVYrJLqp9p+xSYpVh8gjXvv94KbHKUAhnVm7/eXcDVVUAgvsPnNxu g9OKtF0FoEB524nBaUXa7lzbnnLSubK2wpDZzMnf/bOcbuBgpKSqAkCEtCdE9LyorvrWM2WsIlgA ghDqZH+xHOpooKQqY9WGBSAmk2VQswmm8I5smYF9a5aKGy8ulGrjSb7GaJ4qL1uQOQrm7PwKSaqV oSpzdQRIb8KWQH2roPpYSVXGqgerKoyCcmpDzRUFlWlSx0Ad9HdKqQ3FaoYaOoFoXuWoynJV1hbn SOVKqjJNoLCw+3uLqE0OsOeoE1iRSCsAQrjyihQLwSyHGghsqBmrUMszXERtsg2A306KqZ33/JTz 7xxOiwsr6NoyPFoCFcm8IvNlPOD+fk/8+Y/ioSaZWHGsRgstlVCdJqgDeZWfzNcbGGL+zhV51c1T lSWApDoKKtn7WPyxIqpMtalv3RxV/MTgM7JUdaxKqpuvAqKgapA6kmtNZKhiFxx4XpwtoIb2sqge /AEzVKjVhzyfq8p1aSLqYAnUaLmpNHWaMlSqbIsdQXNVi5p7RUVqINdw0qKGytnH+/uSmm8ERlQ5 StdvhBrdG69H9VUf1vOgH61DdbKvqEglgTY1CBVUBquCEW7newFknpU+fGe+AtOU+uMF1DlIUlVj QwxNIABQfi0wUvem4FmKqVGVqUXlqlylOJS5mr9lqfH7rVgFqipWiUM4XRL1uvxAHSpTncMhYKnT zQ8cNE9FsNU6rXwVFdrgIXX2873xJPWU50+7ytTo8oRWrg6LipuhcOQr3SQVmmqm0HkJoB+rR4ox d5keC2p+FmaaWmeZmJgaypVGtKhuEfUXohTL31edpAaJlS2qp2nFegRbrVgdhLOf0wnGKwa5vUlq yI+MofOWlQyy+lSU25um1lmAa9q01q9YB+HebEcqnXGcb1ilqMTp5X6vn2KqLQtEPaq/gJr/TYq6 V2exuIjKUMjFxxRSmWgaiT3RaTVUSwsG3pNUuoPqUzGBlbEklckWW5pKrQ6sTLa4XFVfzkhS2TZW vqYKVdSKsDJWTO3ybGFFLQt2x7VVwcpkGtRrTn2qwA5n1E6e2v38kf04ov5PULAy2UkplSv7OtWo 7wR2RsVHOarI9UdOMO2xmlNrXbKfjwS+j6my6ZmJVRHJD0WpGA9ZFFDzNVWOWmtdwzn17ZTqEJ7L VU6/FJt4IKiA+nJJ1Ldl1Hsz6lml1QlS1FpL2+pRQ2hoTqnjSq3lVAnQOtXhE0l16lJpQ6fV2Yw6 UVDJnFqtD5Ki3myWSpxAQQ35jPrGmBo+bIL6dk7N1VZAPYIBoDgAKi2ilqT6tZYMV1F7PHdaiRrM r08N6vQCVQGgaAP4gj+jVpu7kOpbUVxjGZY59SSmhq8eK6iYz2qrEuopO+UPP/6X6fuTVJch80sB icvBU+qE50+rqDtTMGpNLVWakpJUm6GheeM6fd0qosrCKvqod3y4MaWKXE1QDKgMcdvNdxSrUsP3 L98FfoKa+FRJPS2k8v/okL/g/O8c0Y79yWznlJSgUsQHA3VLQZPqzz8/ooYZqmw0DURcRNTOoc7a ZAoq9LwOm6SOo1ydx1REdcUvFly30qGm9htRZZoPsMdUPKc6EdVbdDEolw7lwTstUOen1ThXAshc 9QS2CSqqTeUJqpejuqKmYXalAADqME+tMXNTRc1XrAN4IVp0OTiXBmpqjVZAekZQj0eVqIIaWrhS AADVE7GUodZYLzYfq74svXNUuAjYALX6cqHviqlDOYCeH18dNUJVdmtPorXZilKGymfUKEVUJ0Hl C6cu5NKhmqooq/xFTAV1Hqt5qpOm6rUBC3JVMWo5rEhNzNuYU6MxSK35ALrU9OUZ2dRuhEprUqHi W0ztGVC5ikqUVL1UkKvpJOcWNEKNRv21ZgSZUlFDARBd+DULgEMdquzHNUL1a1MnyeU333Pn1bOX 79MOlKF2H3ff/ZkjX38WjaBrUY+V1GqFFbEWJ1v2jYaWus8FM9O0YvVrJVUvaVE/gvkX0IkdFjz+ CK48alUB20pqlVydQJvxeeGLKAQiUPdVdUOctAJATa1SBZQ0pCi04oDaW/CwRh0q222fiqN+vD2j vhmJgmfMMT474YTCYXRilUZN9n6GqpemsVpC5ZLKEB+NCOEDNP7PDu/bAdvB4zEnxNGkvo2o5qfV uDRXYXjMl1TuSurItxyrNwaqV0BVBUA8y19rpqWSWh4AvZiKgRpy23aH4Z7tjtk2HotIIHxarr5d TD2LqbOdrVHhzzcIBXVgH5E95Hl0G3spqihgFwXAiZqql/So8sJjgvoz5NFd8bePqJMQ+uLy80UV sYj6sgZ1oBer8WkFrU17MuHoWyyUTiC8zshNUNlVe2EAHDL0b47mBOZscrWobJqrU+oQj+iWpGKg TqZUigdlVFkHZ6hatdWR3oAPVKd+REVBwJDvuJJKdrEryqwJm1Idd2HFihlyUT4AtHI11BvyTVFF t97ngsrHQ+uR1et351SWoPI8lTkMwRNqjGJV85GGiM8CIKYO6Gd83JfUzljeaRTPrllEFW0JdHho 2AtgehNq5tS/QmPfwkNBfQhUYtl2kKDShaeVoGJJnX9+hXJV6yI1m1Ixv4rGAY2pnhsSB6hyCrgM AGtxCQD/a2Nqv/wlaSoWBT/uOzYR1EEIlezEm1FJSblaQNVL0ZMjdaiyDcA2JPWKoBI+ktUBUMmU apdSsTH1ic55JesYSaUb2B3RvRtOT/ztXVtQN1AwGkOfGT5fyEtzFRv3AnTOK0mFRqBNdnBvRHfF NhBhikThv4GORsG0wzLhpbG6gY3HrHRmKk5zlXf9vQ2g7uHuEb0RUa0utAinVFQyvMavOBGV/evf f24tujcwTy2a5ZhM0ZgVglsGmNVzySNnw+qJroGgMvGd669NqQxlAqDTn3UmJZXBbxM9zCotK4Iq UIcdZrku+ZJvXLNF3qCzCd+x0Cjc5jGVZnM1oYqonyqomgGg87RgSYUAIDb3XsHVN4ZxtjSUpxVB mVjNUR0FVXeMXKMSmFFnSTGtVFIt9NKAqjsd4Oi09CWy86ZDJR30atF9rPH/OkvVXXhH43HB1M5S Fde1ZCPQznZYclSuoOomjQeGS+owRXWUVEiLA4CrqNrXczQqgef61Oca1P58Z7cSVXMGoCb1MEWl VszqPL1SfGjtWTZDzZehxA+KqZFZaiLVfb7f3IC1XlY28yYWIgW1bAqF9tJbmo+M16RixbIbZVTt XNecWLkK1Nd6t4GkYlWRstREaiwARjqNK10qM6Fqp1NagohSVWqFAKgwJTBbCfxz9gUOG5be2hxT nTapp8naY0GqSE2kxgJgVH6pX59KW43VEad/dGK/mVbY16wPfnDLOvqbn/zTvRSuNFZnKfo58byA BmNVK1WltlGuaqaIWnyDY8T8yISqnauakRTVVsV1lvJiUKVPKE/K2T/5FFMLGwzLoFbK1eKGuLIX oPcJTZ9WMbXwb7BC1LgEKDxbVygALhz1/ZgPRO0Jy+q84qc9n4d4EjUi1VSGxSvPJwCGHdphn210 mMUHwxfdvtO3Y5s6VhkS3czzqQL6ndBi1lqHWI79WDRzsNXzo+HSgtMKcbu5XNUsVyNqr+M/3O1Z QbiF7d5jf3vH3vejdWoLYnUg8vVcqgCGjo7Irv14EjJkC+XeNvaC9HyEDNUVv22wvapPpTjw6DZy JwFDV5EbwoSAo/Tl6EwAjIhzPlUAdeSVdUHl6Iakih0LqV6T1Cq5SpyxS7edwWTMN65hO5AXhdXU OI3DJnusVah8vO9vOXYwtDZEGSCoPIjXHCugwnJ/jVEr5SofW9aUyu0xfQRUrKLGAQDL/Z1LFZCm ojFcFF5MhctB51IFhEB9xFGwT/emVHchFYaRz6UKCLlni6xFY5fTrT3kwUVhd2G5CuMhy64CYupI UBnyRmx3e2dKdRZR8TnFKlBJCFS6Lagw685103O9s7GKlh+rcQkwGIQhw55Htvd2sKA6PTfqxRaV AE1Sq1UBtutPGB554e7eBlB37K6aGg9ZhBqnVWmaju5UqgJEfB4JqusPyd4N7IbUQvG1p4JYheX+ 6lYBbEqt0mOlFh52J1QYO8S5Ir4w0WLtKqlxAOxPqYyzrzb/8evj3z7YvP7N8X35kM5bn6w/hYeK lnw0xZp/+SSVWY5vA5X0CH8i2gJCeAUpqYT/8pvj/3rQ7awd3761GZHWrx389DY89PRYPvr0xa27 63+tQ3Xib6rEquh9xAPHaPbu+LsslW6uf3384pOutXZwGx66KqnXnz6BXP358Z17f3796XcPONb5 6Bm10uiKIhVQ+eY/fHP8+ovfC54d//aEP3+u9ynKNKNWG13JpelarurTSq65UrcEUCy/tDAVUnH0 VU2F5f7eLJtaNL66mArL/fXrUhsLABx9VVNh0RLrQUVaNjV1Wk1nMRQOBLGdxqj1cvW/6R8wmhhX V1D3flRdl0pV19YovQyzBKpuFWBK5awxqm7T2py67Fg1p9Kll6vG1Elj5apmMo/V8dKrAGPqqLEA aP20GjRGNSisbvzMHlrb6kfZ56lo2bGaTUXTSPJVgNMYtVq/ZZa0qbQ5qmasZlPRqrk5KrGWXQJk kz61c96xqlyOnrdyNbAutWgqYZtUw1i9SFSk3r+CAdBH6v3fb+qsYjU8EIzMqdIqUgsm3LQZABeI apbYxcnVc6GalavUKphxtXq5ei5Uw7efB9WsaX2BAiC5VE8qrSC1YIXvFQyAc6Gavr9g//c7ANKj K++LX1iQKlANQ2z+UU78jfw/V3+8UQVq3ZQetEwWPSdacbxk6ltYUeNEMFNPvNJ7vNGSqYIEVIfZ yfn+Y63HG1WoAuqmiApTNolDURKn93gj01zFWrr0RzlweQzmnsI2OVgWKh4qpXh/wf4yKtLBpRPk qkA68qE5TprqarzflHqog0snoDLkw8pN4s+fHCwjjs49mKZUg7WdZWEFjzz0YJscLKMO0nj/Eqmy 7LQ9OIsGXpqq9XijZVNdF6huL0VlN7D6Len3F+xfTO1qnQeZJAPAFVF5BFMSk+N6TOtZnEZUaplQ Z2tpeLBNjetpFeJG1NByDDrI0QIVGKp8sU1RH2u9v2D/YiqpRZXD+qlxPa0VA4yoATWnRkcX1GRR 2h51THEd6ihH1bq13ay5Yk6FZ8udwDY5AqW3cpMh1SQAZGHVhw0sapWk6j3eyIjKjEoASf0A82ib pBKtZwYZUc0KK9lcuYqgubKBUh8caj3bxog6tBzD2ooiJKgU2+lnBmk92MCoBNgnJlQ4rYhA8lNo 9GWeGVTkSL6/YP9CqktMmyvwf3wDW3o98Zt9hosuoCbfX7B/IXVgTIX2/smJL/6zyZO+p/XMICOq HXKDpxEBNYCHobiiaRUmqTa3R+X/d1Mq0idOE5xWnvjXcz0eTBILG8PjjTSeGWQWAL4p1RXtB3sg tmeJFVgZ5q9etUR1+4pFu8o/yom+2FKVXSy2pQAYrtWg8oGsPrIrW7dE9bdMhnVnVFkmZ6mo/P1F msV9CJPn5syoMgMz6wRp/JlMqaUHVnyUE309xLD9eeaATvn7C/aXUE0e8TOjwlAwu5b+pcZQoCHV 5DawFJU+Sv+yZP14+f6C/S1SEYzUk0wIaTQqDakmF5+nVAybSfkzg3LvL9hfQjV5Hl2Kmn14a3tU kzSjwp/Ez3SniubQJNISB9hjKsNwWg2zVFz+/oL9zVDfHCQnHDvRTvnF/2HlgzVGff7v2fhlVial fmt0iS071+4MbvMtoL45e/7N8esHmzefHb+4L7ZP7tzdvH4gtusfHWRLhQS1R63EnYMjY2p29kIw TlJf3/9q85fPju/ENwbKOxk/+f31tYMXH8L2zt2bYv+tT9Y/eqJdgBlTqZUZMQq7CSp5cf/Tm9fX jiMS3MMYU5/AL9Zkrj49vnNv89nXOhd0ZDo1pRI0TO+SS0MnqD+6ef3g+L4kfXuy+Yunx7998NXz 969yM9+r1WDVGzyUh06mqRCtf52+5VYnVVt2I1oiDsG3/WT5UJwo95WtmhbK1VmSsRpRZcc3ouKy t1F4fpPDYcnb+E/y/BCec2hArbb2WkTtzamonOpxumv1SJd+jkf0kcORPeHtBgA3pY4k1e8QC9Wj VlsfwJC6ZfWOfHLFFlTOEGo7VxOxWoVKOCy94bheSLDtEkkNeGmsTu97TqZqq9kkqJZurgJVdHjJ I2cgqRglaytFrhJYSV9xoaEgV89gXCXV1MgGgCYVxvSAakfUkLOdUqqI56Ei05VUBL0mupsfN5Dl TfQgAnl9oOheYBX1oeigSyouoVKHIVWJraTacE2KkBT1dEaN1jjvcy0qPNWMPuQ2Eht3EIYO3cEe XxirFDPci9YUK0/yYWqTMEWdN1cS1FCXuoHol9y1rNAS1FEZle4gxUrzytPKhZHYIEwNnsynhEVU qwL1S76BxWZgdUJrdzdFVQQAw2QXK4oAZQC4sBLFeJIf5zGjwqMjMJFU39oupyICZ5Ye1YPsH/kL qRUCgEyA+qfi3AoCur0rr54sKldRKKi5z1YneZ3H7admfGRjVX6U3mkVBkxQA3FuBQHb0qAGOpPN Yiq8dKBB1clVV/RQRAkVBvCImzFQk01rVbLVVGUAhFD12WnqvBdQkerxI0FFkLWSSuWkp0VtgIGn HAhUNldgJTSOvHxom8TqEXfHojYNfApPOqRbdK+M6o6UVGWuyvpI1H9JSDZXtak+7wmqvT8kgnr0 tw/pVpKqSiNXf3gVVkJjOJ2rxlVAaNnwrKvu0NrD46H1kFqlVFs5GqqsAqBYZaL4S0KMc5VYovWP +71fWRR7w86EdsoCwLOVYakMAKDSDHV+4IpUZvERdXz0f+3dzYscxxUA8B6N8Pgg1NIhIBGxpdjB ueRgswTZeFGbYJxLyDlHJQbpquCDRbxsjViT9sEwOXrBQfkXchZkZxmhCUQo/4Cdnc6AdZNq2INL qNSVejU9M/1R3f26unt2F/aBV7s7Mzs/97yur66uGndD+gwudZL9Eur/SGVqtnKzoS4iOThSlAAT D58A3NXTRxJU61y1o2IXpmCa6jdLTY4bF1EZDUx7+BgTIPCBOmimDVBMNeUq02sG4aijcWPU1dBR FSozXRIzNwJH0MMZJD6EdHu1xQQINDYTxtMKimCg0tjv1pirMHRkKANMRzUkmupm+1axrfPQfStz FFYBkhPDhENTYavn/ytqNl/WQlV/33ifnonKPQ7zMt3saKpNI9CGaryp2JQAHFZC26adRGpb9wKK qaa3J8hNNWW0Eto23U00xVqimrqB1PySnIGg8OYWfZY4C617AeZobtAy3NmihntUYqdVe0c1L/Ko dMtLNjDmI4H6C4zShTD2sKAevQ63qR21IF4MR3+NLqEV7huo+pjJQntOvXax13U6/eHklvPulTfP O+c6nX5/eOv6u1dyZsYhqf+6049U3vJ3i984JZvxZajz4bULb5wDav+j686lNzXVqUdtYN9AseMZ xmL4hYtvaOqtW86VKxfOO91u5/5wMrl7dyv75HVRmfQMU5NgKPHw711YfFYPgDZ0WuGoedcCMs2F VblaqQRATV3AUfMiU1C1WQXUSwDztJQTSTUbjpWaV7F66d/8x0StXbHqCyRLameYoNKlpihXsx1G y0HLktOK6JOCr1qnsZvP0tSc2kpk6j1jc6V2CTB46aOpObmapcoaVN2FlK/kPiMiuioXUf2Xbpr6 Qh7CWf0AS80Jy3LVCb0xd2eSDHs8at9H1DEnaeoULu/0QpKh4vYDlbWqAOFse+NJV1H7ikri1Kk+ KZJUpQx76vcpqkDdNlmTyt/f8sbDThCS3i7fSVJ1VzNBnSll+Lb6fYrK0VRpT2Vii45HgaK6Ix4m qDO2+osLqlKKP7DMacUQt6HUokK5GoRb1B/DBkJkylLUIEPlSinuTjLUgGGpqyqgMnWqqAOlCj1v urgaGlH5QZb6J/ULNs1SDYOD5qiRq7CUxACuXnlylKZ2M1TxKdx21stQj9DU9EBQBepYzwq4PxIe 686S1PkNhkmq+mEGF07ShRU6AWRNatgdwq4RKWqYpcLWz1MY4k9TkdtXx6mVayuguhN36Ow43UXG LahX0VSOmNg7D8umNVB91f0hfTp0tnujIBpeXCQAMVKfGaiTtVG7qhJVldY0SeWGXHWj+jZFPchb ytUcltTXM1X6q/e/R9NUdj9DhR8GLHta+RbUyqeVz2fhBjmCqVZ+ijrLUpn6/AZw4SRNxW20La2r AH1a8ZnYIIHPOfVHPEEdjTJUmN9M4MJJijpAU2tUAWM2g615BrDL0Shqay/aq9MMdQRUP1tb4ak1 egGjgLGb7migmi09P0nVsy6TVH+menZuIDLUdeTqpMtgl0uXCeeNXoIakizVZfKfO2TGvHSuDinS WiNXWY+f9/quy0LnL26S6sWm7g2h1T28SXi4te3NpiRFVTUIklqjXOVEbNCJd/hKdpeXbedUQbkM U1RPiC0hX44fZKhIafyoOueh0z5/w+Qog5lqijkVLpCIJNWbD+LJF2kqu46UziM+FtIElekteCLq LjQPgDq/bpGm2vRYRXNU+ItsQdU7C66o6VxVDVakMp4ADVIVzkwN0yVA/qDS2qh7S2oiATi1Pqqx XkCzCfByQdVXypdUlh1dqXRbSow670M0SXUT1GlEDbuVqbFBS+3rrtS0BlWaqPDTGKiq/GLOMlex 1FUVALngIV+FoL5aUnlE1Tk5pJrqQuM/GrTEXjlcHdVKUZ4ARwsqSVD7UAL0nd7wFlkkQKV3b5Ma EnhucnzVl71dUYtKMHdbV6Z6JurYle4iAbDzL+MJQHBrWWGoepw4lzqABd8WVPSd+HGqi1/FDU/V ewdmqGOivoROB4rHYPrv3/8K+8YR1cev4FJGnaWpgHLI/k+dSw4sUDqGd4vfXFuVarrHqDr15aVL fUce7A+GQOUUPuBhTGVLjSfASDRBjanyqAQyzZ/n6iH6PtZYFSAD7M0whdRJksp0sZLMVaKO64++ fXsVBpBpA1Qd+qxmuVThwn3QNahsgn5Febkqo9Nqpi0JqspRElanxm9kZgdFz0xEXg2TnA8ABUpg pNIVtdq9gdEbc/TVLuTUBTiq83ZligpvVJkaLwFEr+iZlairBJgXREkqgX8HdXJV4NfwQlNDE1X/ 4NaiklaomQRQnS0BLY6wcJpNJuK52iBVLqmeLrjSVA533+LWpFxGPFc5PgHKSoBXhVQKy397tcrV 5qjLBBB5VFGLGqDbgPhcVaxMbaV+J2CF8orURHOlOaqMUY/SVLiGTSa0ThXgoxs5FaqAeSSpUDB0 SqbZZCPRC0B3rSpUAWaqdFZDFug3Xf5hGa6TCndo2VOT+wYURy0qfIX2pn2uCg8/0FUrVxff2VcB nHJ7i9VvAAAHXUlEQVSKHUBEVwFRVJ8SVvjGrMJxxVUBqyqlYepMhhQ7fIDL1WapqeE1bD+gRq7O l6iGqNFcUYF98TGfVhBNUUsLK4gazRWJH+o6AVRsk7xBqlUbQDZHnT+p1Vw9Bmq1RaJWVGzinIBc PQYq+qimEuAZ8mW4BEDVVuiI9wLkyaam1glsirqGXB0bVF72dwnqftTmg2iTmspVw7Kzyzc8/O+7 H/3cyQk81bq5kspVQ+gp5sM8Yg41+T+5PqpbnbqGXDVSOy1RRR2qEPTPR7/MJCSpTY3dbB17kUWP lecK5uFa5mrs8XwqOlBUr01qtUVN5TvXOz/siwf7pmdwGLOpSm3g3kCL0FPMTdRLv+vxn8yfE66D Wr7UuJ7iPSTFT6pBRYehJk1TexZU2QIVcVRtqG0kAGK7XL9Zqtw/lLEGTvNUr/g5Riq0uQz3Tqei WhVQGKHNaRULbBO4NMqpomVqxSqgKKyosQZQGbXBKkBPE6pBLfvcGsxVK2q1d8AF4g8RWb0EqPAO 6KNanqt6ooFdYaWjjNpgrtalNnZatXRUY7HGclVP32gxV9FR3lxpm1pt0LIwrKjHc1rpO1RbrALQ uYxoA1B5MqoAxL57VJ6MKqA8rKjHlKtURlRuWuZvHjWo1aaEFYaefqepLL2hzSpORnMlTkUf1Vg0 1rRGVAEr6rncOWMnpGkNoakFF2BPEpXIStR5wCoXpdQmewEQmrqY26Sy6wFsPd5jknmzg0Kq3xwV Wa1p6hQG8seC9umjruyTx52+N3SZHoU2J0AIs+qPJQGmMnS8Md9xSL8TOu6wA7dczxd4yMlVorCN VQGI0RVN9fQfFQ7x+baiDsVFtz+5dtPdndwroMK6xGusAlbUkWplwa47nrvLhDe4z3Y2yGgiTNQo fE7X2mONUbnedYcqr6CDXbaz5cFqRvnUMVtr32pFHcP+3bCVzaAHVJ+FWzSYGqmLGbFNUpERUZn0 XQZf1Ac7GMzC92kwKqIGBw22rKokQESdaKpw3UDkUqPh09nuWnuscyp4fCXpOY76QlSJpakyGBfl Ktwb1FgVgM3VFbWjqXxF9QzUxfR9ss5c/T6UP37xcEl1geoSzohLpuKenK6PGj+qr9WnQR/+7bun P9zZ/HDv6ye372x+sKd3erzaB+oAWgEXOwHcRsskUO/KkZkaBUx7aCxXHz2/89nVvSePb3/6Huzw eHvzvatf6000gfrp5tW9r5/e/mzzsqa6ULWSAKhsJlXxz+/JkV9UBQC1sSrgkfY8eQr/fKuO4I0P 975/+vzzzx+qT/45ZPxr/TRdAgD1JlA3yAw2tQHqbiEVFsdMUBcf4tHD7+AQ7H376I9vS2SEL55R b7/0aREVNjSa6q134LsRLGS0q1cHysnVCZGvH6t02vv2yQ+/UB+bOhY/u/zmk0/eeu/yV7/9CLY4 Pf9rNBUZ+rQicgbUmdhwR4HYUI0svtO7r6e9p6l884Nvnjy67XSufvVIpdOlr778WPGu9D9+BzY6 1VTYAPWKsm+2Q2V8y5uqL71dxjY81RLYcueX9NLUEPaKffTJuc5lTb38zZeP395UR1WfsIfPP//i lfFtmqKqsp472+pjd7adHnOueT5TjcJ5hzuTqzf+sX8on/d25WFjp1U1qnAEHakv1wk/dw0WU3Lo hZ6RqiMkI/li7VRPwvIRYTek47Ar7tLoPsIjfVEjjyq8qewcx1GNEejq+/kDOVQaSOc3LbJMkaTG dseIbn43UxlVTdrTQZ1JLnaOmbr6Nlog0kwNFDU8HVT9hLVTvfhPVajieKnZOYT5VH4s5WpB5FNn p4c6PT1Uv7FeADLsr1u5a6d6xY/nUkPv1BxVQU8Nla//qHrFj+dTndNzVI+5vZqNdUwIQcZponrF j58kKil+/IxqE6cpAbzix8+oNnGacpUUP35GtYkzahtRRH16/q3tk0TtDYfnDDcyLSN6XpvzrJBh ut8KSV37UT2jthCNULFrepwAav+Menqo/Q1aQO2r/wb8RvZlhVT8QqRVQjgbns3rDFTkPA7r4M6O Z/M6A7XtYItB/opRRjVvslorgsUFqYqhqLTo8Rao08UVyYpRdlRbaLuMTg917J4aar+DX489HmVU /KqZ6Og77VCbnlapos9oC9R+G9Qub4PqkBaoPeFZUgsmTorzbgtUV3hWpfXEKZjlrf7326FaHtWC /olKKvwKr9gISRtUJls4qjWoBbcazWQLpxVQic0LC6mTvneiqIdFD9JWqDvE5oUTZ7/owVaovAVq wFpJAG7btPbyH5wKr4XmCmHojZITMSnawGsakhYage5BfIoiPoqpsg1qvxub91chCpsriurbcYqi 32uBGoSkhW7gxMUvcp54XRGVcbsqsCxaoHKHEqu/WhJ2baBCqnDsSsCysCusi3sBvt2QTVnYFSsl 3UC7wros7M7VMiq1+qslQaxeVUKttPMmOvatXlVCXc+FC1yUUBtcDqZ2lFDXfQ2rKI5h1No2zqht xBm1jTijthFn1DZi8n8KTaLRx7BJDAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image272.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62UQWsTQRTH33uTpmaztklsahs8LD1ID7bYQE9VMXgTFLT9AI0YatC0QopuLqVe PAgV6Uk9eRQ89eLFHoRCQU0h4kFBkeKhLaiYkxYLxpk3k3E3ttBAN+zm/ea9efP+b2fn/drqY+DL y0xGIKasS2dRGeIbyQek2dsh7xgpKyJvQuQRpEajwSPD2McjI4QmOk7NeS5NRrxMSlrHo92QgYaa BAnJL6X1XN7r/QC9Mk3cxLhwIT97baJyswBQ56J+k56hrgFecQh19h5agU+uso7Qgvjs6LHzkEvq sWgkl1QadujJHz3/AbIOgsREsVQoexcLt73LM6X8NMAdnRnhkPzPOvfFo34VPGx5pUfJ8rxdMlZ3 y1g1GYlrriN3ljM9TQlp/ahvQfvV6VxkqxIpXVWTryZVkpPG7+MUqxizfPeAVPh4/cBU+LiaDKrw 8RyrGDH+eVrsCvOrqOJRy7eYT1h+0xHswjx9FeH4hyIc/510vFayvm8l/7qiM22IL31qUtZyV2+w 8ho+C/lr+DYd9C+IZTfoH6RMXPtbe4xt75Qsr+xbnksH2cedo2HOhfyjwnWDXMN7juaY6eFcp1qx XJyabnZ1DFRE/r+uYptd/UDbnKnI50DLTiP5S4xXSldmbgDtpd1hbaestnf8Vs7Y938sofi04SXK dSv+ZXhRaN42vImaf9r41zHFmzZe85aN17xh13txWPGQ5bWI4iXLH1HX45hT0eGTk7ej6UECOpmW 1YdTRaKB8Up5tlCSX3FLDwXH/QXGL3MX7gUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image273.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB4EAAAM6AQMAAAC1sKe7AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJztnU2PJMl537OmhpMkNOgc gAY0h0bHUDQg37yyLw273TEED7z7EwzBgy423Ly1gUZnFYvYsgGBbcAHUYCBJewvYJ9s2DImS01s C7blpQHdbHiz2DDWBARvjJbSxHBiMhyRrxFZmfGSGVWd9fKXuNOVlflE/Coi4z3i8ei+yXvoCGxc O0lMQsWXO0mMA8WXu0k8Unx5IN4J7R8x2j/iseLLA/FOaP+I4/0j9hVfHoh3QvtHHO0f8d71JA7E knaSeLJ/xEDx5YF4J7R/xB5UfbmpWGxSe0H8gX547mXyd56YeLLGyR4Sh4rbB0b888eh9TPbRhzV 4gutLWwb8cQ9MdlDYtXtB2IT/bRXBGsaPHFUMw+sI1jTgRhaW0iJH/02/ZL+ff4RjZUTbbtBLH08 ENc1LOLnf7EPxPKYlAti5fTxAIhlC06IVRNtB2Kt9pB45P1HIDwO2m401RqIlRNt9sRyQaMcNTTS eogJTQpDBFIciiFYmt8SYhziwi4BFIViCJbmt4YYFYYSQGMpBEvzRsR3NMluY0GVIbdITfwFpbe6 KK0QsziiMC4MsagspBB09mpqJ2ZZh+RfTou1oHFIy5Bb1EgMaF7csrjOdFFqJo7KC75swiExpCj/ ckbj7DojjkK1wSbiBCR5cRvTRFnwcjUS06rdNaOSCR0xe++pWL21E2NWQoAijAhmoUM60QTQTFzk lrjMN4ooNhEnVaRniWRCSxzQxJi4yMGzImUZsS6ApnZ1AnBuF4UEUI1WiFmkEKnSdUFsiYmYKdqJ 2Z1FDp4VKYtBomzV07Y0Ln47DDHUGGgkjoVF5QssBaEjZq+RtCK9nZjdWeTgccFJANG9hk3EBBS/ HYZSXdqoJuKlUEXEcnVhQFy8namUxEV6+iR/EUigXMBfs5DGh8eOwGn+kbFrnm8hZmVmeeFVKH6v LavHcv2iqI/LlKU+zlM28aWfq0nNxEXRQYCu5GsgZjaWwg+FXsoh6OzN5PpFRVzm4JIz8XXVcTPx eWEpCaZUp0Zi4bHakIiWeEonofBRQTwty0Q/Li6PhdzVrEbiszIUX9nzS9VEHAmUWDahJY6o9BMp iBdpynreKPHLbDHTZsomYvxRedHTVscrxI+8UCKuFZ5a4lhqgKiIozQHe56XBKXVqa5yaiZ+AVu+ blIjsXCt1obRE19LP5GCOK6IS85IT9zQAsHV5GAEqE6NxC+E7y2J0ZUxcRpPTnxUZotI+xo2E8PS AKQ6NRFPLsLyArYlPpUeUBCj1BZ/j5+WnOoBmNSChjjUGVgh9tjniTDsgSzfYywPZamIixxMvIpY W/A0EaPHpdmOxFOhcRrL/U0DYih+VBCXtYBIDKhGURPxUXlRqhqb1UQ8FzogC3lMQUtcW2KgIi5y D/HK8kpP3JjGJ4H0WRdD6WNK7AvEM2kIxClx8RXxSqv6oraRGJZtri7E7PcOhD6xLw1z6Ylr3T3V e1ym8Shq+r5ZTcRxOWpBnmoNtBJ/lX1mbXs5BJ29RK5fVLVTEU1ctS31TaYm4mU5MoWP7NtcKTH7 zfLXlwC5w6nP1cbE2Q6UqTfCfkGceJ1qp2U5gInOtQZaiGfFr4aBPKjgkHiS3slaIDgo+uDkUUfi BU1C/jEO7XsSrKZIOHH+JIKWxNj4PZ6kd3JiUBBjfdenqXZa8hG9MP2WdiVepEnlnX8/rg2V6dtc psTJKO2TcmKI88sIdCJeMOLs5Zvqh6sbiQGNsI+uTrxjVm8kQPxe35OQ71CN+qQlNGtlIlgOvkJt h76J+JaPsIf845jajwhkxDGeZ8RjW+JIHiVSjGWW9R4KC+Io7EoMeWMrfuLLMyiNWiFmZQe3coeu jr3jY1i7XUs8kUcxFOPVAbszncMUibUDc83EGLI+5yJilVvc+JSoJmKuO3R5fH52Dmu3a4lH8tin YhYGMGLCb0ZhMXUyoZ2IZ8zOsySYRqwXgxqfEtVGPI8vj69Pr6F891vt6O1YLtt5BFnPH/uYFVGh SBxD9tukNzPyrMBi7TXtOFcT8R3LligJZvreNVcb8U18cbZKrJ+T8DGoR5B1D1hBmK42E4ijEOfz MCUxqyB0k6mNxGnEk2B8p51JTUOpE+cWM+JyrUAZgsYcDuTaLCdGKbGUxhOKQdadZcRZgUX8HsQk GM97Er86vUqJv5RC0JhjxCtjIFEj8YgPKKUdrYL4f6OAYkDVaiN+Q47GNz2Jf+eUXHLipRSCxhyC 8gRuThwHdeKEE2c7FFjxGhGAz/naJwyoWrX+pEx8p3k4VRtx8CePGTEvS6UwdMRR2EAccOKQp2VF zN7ZxCcVcYDO+Iuunf5tT+PHfkb8WmNhhTiPE/iUEV/wAS/ptAzt9C5dHa9m/4tWiX1GnJwy+5w4 zohprb3ToDbiJfG+lxHrOiPtxE8vyQUfxo3EUY3OxHFKJhAHPG6o+hifwbnGeGFQkED88nvB3CSK CuILfMG/jMROq87ciMot25x4skKcB1f8wVpgV72I73F0B27SS7Uw6lIQ/xCnHaHIE27REPMREKll yyPIurQToCWOrsKKuH1tg4J4nhNr5jVWiHMT4L8f/xCnr3Akrh/tstaHEXt64slleFPFqjXW7cSL m5xYk8gtafxzacVsFX4X4h8FyWM+d79YJX5T/JESVzCkdUzShFidyKujt00KyxCUxmoCAvGikbis 67HvycRtTWQTYvUQrhlxFYLKVl3jLIJjP3mqI0bzr2MqErftJawTFx9vWcwfF9FVVlBGxOUP/qUV MZ98T4nJU6gj/vQZkolbErlOrEmhBjUS/z3w/0L+KW2ndi+52G/NI+j7+DkfzpmqiH/+ERJaH6Q1 axoRK1/kFeJwJQyL2kkWe9CUOJ546DqDSX4fKbKmEbFdrg7rd8RiBrMkBhkxOoWzdFVsnZjX3ZPj FxZZs5V4/Dt/l37+nnYouVbDEKdGLIlHK8Q/a3nzTLNmnRg0haqMlQkxLP+e2BAnPN4B6zD48WWY Exvzei1TUG21k3BJM5WjJ47Fn0xN/DdeNsQ7CWYxMiX+2mkeK9OSa/Uu3V5GA2IxjAbiWJNSfMgN hX5aPdeJR49OQDreer9YLkkVU9KaNQ2ILdvVq7dLy2caiCM98SIl9ldPwioHLd6+fSvHqi1rGhBr Osh6YmnM24Y4KYmnJTFQx6aKVVvWNCDWhKEnvpfMrVrIc/WL45Wihl2NUuIZorbEbVnTgDjM//ii zbb0Ub0z1bp28lkESTAb83ULiRVx23iXnrhqErfZlj6qdy12aoEQMPXjxJYYtnyjJy5veBBimhJH jDhId3GZE7d9oye2tO2WeJwTB9bEreWtBbFZGisPNqa2xIBHEDPihS0xbPvGgvjzFtvrJA5zYsD3 EBEL4nY5z9VOiUdpBDHkxGAviIOCGKbEYJDEmklnu1EfWhCH060l7jJ6ixjxbM+IYzrD+0SMw5je seqGr6obIPHEPbFkHlg+rzN4IDbQgXjviFtnuIrvLc0fiIHl8zqDuiGeBtkR3+wd8XzniBMN8Wxw xNDawrYT2xu0I14ciHUaPHH7ipNM8d4RN0zEqXUgBpbPr8GgHTEeGnHvNMYHYuXdBtp64mRoxL3f Y6Qh7jJ6K2r7iHevt3ggrstqPRfX1hPvXlkdb1tZfSA20JYT966ddMSDK6t7E0cH4rp2gljWthFD awtbTuzC25H69mEQf6jWadsb3DriWnztDR6ID8Q19STuEMG6wcET946gc4MH4n0ghtWHxLvYB2Lh w4F4VUMh/saHf5/Fx96gREw8vBHilp1IRgbd9hadEiO+9aiZeG4dzVJDJo75eSjNxJqdhSoNmxj7 zU64Zec6dnJMjEdOibn/ppuGb3aXOG6JzvCISXX0awKodDiiBXHUevD/8IgFX3xJYOOL770Ut9ZD 4fVep9rlmDj3qInD0gUPI5aOsFQTSz/OovVm58SfFJvVl7a++EriitKXjynVEEPhw0I6rvwrmrqq jLk7AN02MpUaiYNi03FM9cc5NxNXlFa++CTvTAtpg+kE8kME5hOYeEDvC6VdzcSdffHFfkqMwo6+ +H4jRmdaOBPAnhcwTn6kwcceIJ7vmjgpD+msDg1uVyOxkB8XiQWxlI+nRYozYp94AV8rxtgxI3ac q5MA50EhaOmLryDu7ItPPFVwVvjjQowY8/8fcWL0VON+V61G4upYd1tffLGf1k5IcH8TYyDeriEW S7lZUTlxYgTGCETUuw5QONPHShFCI3HhDoYA7eHIMnEUpMSi/z1k5YtPdERTrj7n73EcsiSP6Shh xAv3xEXeSrITZJSqEae5Ou7si09k+ZFkmWVyVueN10JMygP7kyCqP7CiRmLhsdpKTAti6YCtBb2N KLrOiPVeINvVSFz5zfAtT97PiZeiZzorX3zisbXS4YBTertgxH7CvWU4J+7ui69IY9EznWxCRyzE RyKe8WRG1wEjDtwTn4Lys76TIhFPAMpOQa0u1dowNsQfwepDejxXSszKRtfEgi++yAFxbeJIY+5v C7dewOqDXxF77okFP21Aa6FGnNZO0UdVlCz9LVZjdomHQRGEF2TEVyBh7U2or0HapSHWeiGtrdDy cuLLsLyE7YirvloywiA3wVogBTFrBE4M6sx2NROD4rO+AVIjhinxRKhkkFXJJRL7ZfNeJo4D58SP y4u2vvg8mAJOhea4pS++6vBq1qHJs0eNGPuuiUVffFBrQfIklxPPRF98dp7pKscEpOy04uI9jgkn TtwTg/LVM1j7kwjESU48FwromRw9HXF1NwnE4Qif+jPeKyEscr7eP0+7GokFX3xAa0F8jxl9SVwU umM7z3QCMVghjnhnbh3E5TgNMfBM10TMIlU4EUx8O8901e/DiIU2LmtezuiCE4/dE8dlgYlPuhLP igKNBHZ+2tqIx9zf9nRtxAv6Lgse+quP1CQSk5w44MRheqnmi0+7+wdXfwFxfGBGGPGYE08T58Tc M13W9IhDPTGRiGlOvMCpN4+VgSMtcfUOYCBWjlMEoksfQQQnXmDQFGxVG3E2qBlZeqbLibkvPnx1 eR14Jy9ehZLfEiUxHysSiKHYAIpY29JjfWMURh5wT4zCrNM0NfDTljQSx+/I5fWRd8J98RmP7PFO ZuU5mRPD6jv2wniAE8cedE28YMEG6fWxJTHOibm3M3JxdeQd81NzPxEDUBHzLlfm6DE1BsUpCuTx 9j4nRl5o0NxvD6SZGAY3wTJm0dW3biTiUdWMxhdnJyfHJ0C+W0nMhwCkNMbV06y9zkLC7P9YvSe4 0LZWE/EtqxjATbBg700PYoROT86Pz4F8t4o44SsABOIwO/UyP3rgtTYmZmomZtnyJ6a++NqIl+j0 +Pw4BPLdSmIfwXryLagftfnC6KYm4i/5X0f+9Nao2hOJGW5JPEMfHV+f2RCnjZXawCyrfDdAzJWc +LO7+5XbG9RG7McfcX+LoHa7ihhg0EA82QwxOffHvYiTIH6RE+tO7C7EmmerxMSf698sG7URo+sn ht4HW4gJ/OWj3MOk8RqBcDVXjzZGHJMnhr74ROLYp8VaHxz+8tHp1eUVFPyNcylbmRwXSldGOLjZ DPGCPM6Jm9ZTiWohRuEvnzBiPsQnnWyjIuYLl2vHMHs4CDZDPCcvv5sR6+Zh2ohHnz45JRe81ImF cQVlu5rXxzW3ox7aFHFAXubeB3XLf1qIY+/Tp5w4/VOYlFGV1ekaRChd+/oyCJaNd3dVC3HCiO8y 74O64yDFca5IIB7dcX+LnDUWfTuoymreypRzdfL8HmyI2DtlxOkrPNGM7knEQTmVGHsfP32GX7Ev v5gImydU/o8RHyCSy+rk+S0AGyEm3vNl7n1wonEaIuZqZk3jmU71Hsesa7SSxh+fbIr4tCD2Wn28 5ZFyR8y6gvQvpMCS0ycbJK588SkTWSRmj+NG4DJXK4l5WyUJJeOnRyfAqCFkrDpxcwqpLLQSP/bG RyO+/SIS9nNYEpPTkwchVq6QqxM3+P4RfjJVyRXzsctqDISLnB2fwwcgtsrVTcRVIOo0nqwSn51t mPjIquTiYxhNxLD8W11yebQ2IkCurs6hUfPeWPr11bqdiGJ93EIsGFAS89xPlIE5kJ54opltqxOv /j6xEIaKGA2FWLOy14BY+FtFjL0XlP6xOrT+MiDWTLYJxPzPhlwtuoxTEROP9ZL+gzq0/jIgDtUW 6sQ9ztnjdcJrdWj9pSfWbRF0SMz1nzXf91b/vTACMXFA/EfWEbCUY2Lam/i/WkfAUoMj/so6Apba NLF2VcRbzfe95ZQYOyD+XesIWMot8UhLrOo7peqxe9xM7ol7ehHVDY/31uCIe+yzNZNTYrR3acxn 2XoSJ58ov4ZmcVJpaMTqXYO1KZpOGhwx7P6tmZwSx/2J1at4+qzxKeSW2O//Hoeqb/vsgSk0NGJ1 Khps29DKOXFPP+bquWKDbRtaOSXmxnqmsXqOSTceY6KhEavHpl2scxoasbIjkewisXLChwyOeNKf WNmRwMMjBn2JPyjDt3YO1aSBEau7CtYuz5o0MOLfQNW30eCI+Zychlgz6qNuRlq7WGmSW2KoJH6T 3qM0pm5yqZdnGGqTxGl7Sh3pN+qQto04XWetjrRyfJ4Mjjj9q1/JpSTGu0isFNo7YqxeZmUol8Rk zcRkgMR0rcR0/4j7HK9XGTkQW1uoiPH+EY/oeonn+0fc5/yAQltFHCib3YZySZwdALtO4h7Pltom YukIhs46ENsbrYjTddQ9Z2FU6nNqdSUXxL9nvqmiHzHs/mwlF8QW20j69Z1g92crbRVx2P3ZSpFP 6R9/vYovsLawOWI3u3KjWnyBtYUD8YG4ph7EMf31iw4RrGnwxHHvCNY0eOL+EXRucB+JIf2f6V/p w67b1YMkDvO/0ubLXhGnW1C3g/jxH/6qiI+5Qd5346ejbB1x53Z1EmQ+TfaI2M+OmN8i4rTz1YuY SMTZH+sl/jvdiaP8xPUevcVxeqLn2onLNW1pCrVF8HV1U4sTtyhfyNqDeJb5n1o3cRnBGjFKz4nN Y1J63mGXcDNxHGbH6PYgnma5pCQm6ybm5gXisPT4Nat8f2Eg+wGrxIinssFUNsRRlksE4jRIB8Ti cRhVBNOVTwJxdUjsrPICQYI2J43s/pFsMJUd8YT/45iYv4XiRkCBWI4gIygWmI+rhdeMuMVJI4aZ g7AexHHmjM01sS+7LqsiGMsRxCD7xSknLq2yx1uWnWOQuS7oQYyu05iVxNgVseRlpIrgUo4gBqWt 8gh4/ndbCCTIirQ+xGdpzCriUfXfdmnf47Fc2LYSk6Dk9AX/QuOkJQIkyIq0HsT4NH3WNfFMLmyr CH4lRzAJytzvC55YpqRlO3DiZwVdH+Jn6c2uiaeyM5rWCCZ+kfsTH1U3TWued2h1f1bQ9SAmuffl gjg7DbU38UIubNsj6Be5PwmE3yhqaYCw/D7RGNQq37Xgmjgqi+DsY2sEx0XuTwJhH1TU0gBhqT/S GNQqP6bKNXEsn0naHsFpmrKeN0oC4TeKX8EWw/kxmH2IMzbnxKFkQUHMUzZJiYUn4tbdI3mfxCFx 7IYYnUuFbXsEownNiY+EJ9p3j+SW+hBn4VTE6W/Yn/hMKmzbI5g6/OPE5KlA3B5+3JuY1NPYDTF+ LkVJQZxyel5IxFPi2k/nyHsYferjWsnliJjIwxztEURFXpCJW3fF5VVYn1ZmjThyRQzFjwri4htD 4rya79N3qtXHmanexLXtmAbE0kpz1EqcP9qnf/wqlGLojFgOpZ24+BOPxPq4ldjrXXJNMq8tromp bEBRcpVpPI6E+9tKrqQ/8Shbe1MSZ8/2T2NT4vIb7AvnC7Qe/Uie9G2BJGOc3uyamJgST1ICVh/j QCD2pDaqIHzUl5jkLi9dE2NTYi+bA/JGCFRekRIxh0tCoG+7Gq+JGBmWXMm4JIYVMfHbiGM4UxvU CoFEHvXJ6tH+PQlDYuJnM5uMOMTlVSmHy4bCqdqgVgiuifhFKH5sjSAOUoL/8s0bRlwN44M24km4 UBvUijVh5LFMR8SR6OdZEUEEovxQHBSSoLoqeDqrBRypDWo1CWXixBHxRI5yawRj7vc5Pd87Dqux rQi2jYGM8zNyuhN7uQOVijj9tzfxCEtxaI1gFDKCdC4qDitf6ZNQfrwU6U88yn0VOyZOxvLC8dYI TvhEVAoRC/M2E0rkBwqxHkaWeboTj/Mt1I6JiS9HuTWC03LmSSQetRGzfkdf4kIFMXFDjIOkhfjX 3H1ZFcERxfk8TFw5KPpfY1rlcEns9cZANpiqF3EW41ViU69leczkKPMIstiSMXdUAasIsvcSgyzM iLtzg/jc83/u+W3EMcz3WWyCOBY/6IhjSFdG9lgvCa8Q+yz/lsQRAejM8yOvNhfboJ7EyIhYNKoj jsJGYuTXiFmjgwT4Bf9zyZ2spcSpn6IbTQBaYqUBVhgUxLidWMxnOuJJuDpCnxKjGjHgTqjKbX2s dXkF/amUnZqlJ1b6A0Z+RTwS/xEVi5d0xB6VvdPmxDH3txmH9Qguiz9wEF2G85lumT0wIVae9MY6 OgbE4lidjnjcShzyClhJfFM5Kmw5S3RsRKzaH4k8aEIsZOsua33Y/6JARzy5DIOg9AneUiuzuBoQ q8o+5PkFMVIQC5h9iBW5GjFiKhI3Nws8YEKsOvgMeaOSOPtlmolhFWa7sVW9zol9ltMYbrwSwbKq R4GHJeJm73Ist5kQr14rxQrQcxPiKltbEfsiMW0gLld+oZ88QxSA8j0mXmO2ZrnNhFiRrRnxExXx h+DtN9IlpFWY7cZWNcqIFz59ZE3cmK1ZbjMhVkQy9UMXpn/mPo2a/bQJ5zu1G2uIYFbQTH36BKiJ 3/z4I5SciMSN2ZrlNiPilYuTn63S5O0Mt8RBSjzzk8ca4mX0wzeJ4LYvafY85nkjLfEHb8WlFWmk URJXFuyIxwXxUz7Gs1iJ4F3xxzL6/jI5CUTippB4XGrEzSnUlfjZ6Xc+61NWM9sZMXkKFk3E84p4 uUzOgzLNeRzlWyn9YUbnjDjPLY1ltXDNkjhIiWfk2ICYnFV5CVcZq74FzYS4vdXFSq4TA2LBgCXx mJsdz7Ca+ANVJJQN8T/6h9+mal98QgtERSwYsCT2uFl/hs/gIh3pKNq8ydeac6M9MVgJVekpFnmB AbFNb1FSHkF/hk7hNCM2AC3kC1Y87x8k1KysVnsDFvpOk3biUITQc344nbyUkoQRX/JZo5kxMeDv cbhqmn1jQKwaqhP6x/mjDcTSaTxNxH/95ll75FPiWEk8+tPXWdgVI2mrj0MD4tVLlViHRk8squkU 2FiZXAFNGDEOK+K/+U1KwybjMjFsuCOv4AXZjgi8o5bETWmsJQ5uI8SJx5rfXyJu7A0Y9RbnK1dk FcR5ha8hbjqst0YM78sBjKx2SoLFAoV+2pVSE1d/kpX2R6qRy9HbPBd1SOPffO232m5OCxpGPLUl btk7cDMMYsXNaXeWEY+NiN8JsWptNTkjTtZC7GfE0RhRA2IjOSRO/3FMHPJxTBJEfkyz+ZVdJ84G Wwl7mWO+8yvYfeJPBOJgaMRkHcQ0J47BIImzj2siXuwVMQYxXJAgnWfYE2I4SGK8VuJwQUA6xz8k 4px0TcS3e0VMwg/0y/zjfhCLGhAx2j/ivAd+IK5J68e8rnjbiXcojeP9I84HSw/EdR2IdRoucWHo QFzXgVinAzGwfH4NBnPi4skDcV27Q1zMbB2I69ohYph9PBDXZO3sdeuJ9y+Nd4e4dvZcu/oTv7a0 oDVoKztiB+/xJ5YWtAZttfE0/sTSgtagrfaVuJho2wDx55YWtAZttXHinjoQ2xu0I+5UVgsr04ZD XEwfO/fFN0ji2tJf9e1diIU9tgdie20F8bL66IDY5ztAq/089gY3QCwcNuGAuBZfe4MbIBZ8D+wJ 8V31cR+IfWkZ/z4Q946gc4MH4n0ghuy/k3z6eNAerRwZzNrVZUvmQFzXUIgfPf3Hn/GPnftOW0Ts qLdYPuiUGNGVrdT2Eaxp2MTxSk2w+8QrR0/YR7CmoROnR6z8vnWkFHJFXO72dUwcg9p5Xb01bOIo dRBwq73PyubAifl+7zvtfVY2B028SG+fa++zkSPiygmEW+LU98yNdA1Iu+ftNXDi9JjmMoqIJgCN KJLcmtlq2MTT9PDxLE7p8esERF4YKw9z0MkRMVkP8Ywfv52ALJiMeOLBdqdVJnJGXHx0S8wrp+zk iPyIfchaXbtNzG3DLJiU+HyMQXxkHUlBAyee0LJk5s5BILoOCOhVcLkixushfsTvruoiDOMrwAqv sPUBA7kiLjldnwcizrMxYsKJreJX15YRRzTcdeJQnFnE/CA2DPr1pRwRo+pIP4fEifcCysQzVmLs NjH3mFJ1FgkjZvWx8gxxrQZOjEFJzF1JAp9Vy3CXiUcYlJ3FjBgPhTheD3HqP2SeB8OITwLs44EQ F9NObokDThzkwTDi4wBBDH3NY2oNmpgE/ICqPIYpMYjD3SYGyTjvLGafn8OYpqex9ZAj4mhNxHQs +klIvj4g4tKMY+Jp3lksgoppvMvEOCUOxaBiGl0HbfcbaejEkThwmXgshb1hEFfPOSWGnFgMiqKz XSeOQ2EZajLiM2+7TgyX9Cb2yKuQXxizrtOzHSdGcEr9yLvMZnnGlHgX1/ZxFOWIuDo62T1xkhKn EZuzjP2OQvVTGg2bOGR1EyOeeJfH9hFr0SaIl+IH27U+dEr8OcLn/V5eQW6IEyWx7Tn0skYkmCMU Do44LD42EYth2BPj4AYhukHim5UrsgyIxQPSuxAHmyWeaiwYEIuUtsTJCAXBmzebJNZN1nJaoiEW rFoTP4uDYLncKLEmrIy4/OjaFx95/ksANkys8UNqQixg2hP/yQkjFkZCesqAWDM/bURcmbUn/njz xOrAODHWEVfZ2pr49IgTy46v+8iEWJ0/c95HAAAV6UlEQVStU+IKUyT+6xfxy6fZAtLyWifi20gY ++kpE2J1tq4T1xfLZoLF9/bEJ2fwNrpQxsFGRsTKctKMOCy+tyc+5sS9FrtI0hG//nNvxRefLE6M dMQdffExkcuzM3gXWTfVWlUnbk4hlYWUuCKqiEeLuz96/5728cXHRK6ursK7jzVVpIXcEzeV1cK1 bonlcDGqEbFySNyEWAhk4MTf+CfpZhSossCJBd9zTn3xlVoj8WqxbFIfa4iFS9anY2Ry1qp21ebS EAsGHBO/tTdlQKwZqtMTiw7kHRN/ZW/KTW9RsOL6zJdMoOX6fct1hdyMCKyduE1rIdatM7Ejbiqr O2TNQmsh/lxj4UGJOyzfczN6Kzx2IK6rgXi5eslU+0fcYeGxG2KhkdKBuMda2on9I46IYfmxA3GP FeIHYgMNgbhDtEtrofUjToiTByF+Qwl8OOIq4A7ExtH+jH4KMSw+xRTvPPEN/TFEsPiEKILqwYpG bZq4yaOVMXFA/wBWCw5QGF8/FDHplsafFHswoWFIAX0Kq4Idh5Hxo4IcEVcfDXqLS5q9jAEGmQFo FhIGyTGsJvAxnCYdjgfZNDEVibN3kpgSI05cDboROGvxz67UQxDzVeH8QZC9k8bRjkBydl2NLxHg PxixSGlAzIqc9MF8A6JxtCeAnF4BVmKDyehNApKjYFuIcZj2HRKQvZPYNNoeJJeXkPok8DgxfQqI ehKwUQ9CnO1YSkD2ThoTP4X48iJMUmK+aMCDeEuISbZ/JznJ3klkGu0ziPArmvgYBIslgXTycMTC tJMRMeCo98lZFrYxMWHEHidOl0kw4hCrp8Qa9RDEyUnAp7OuTrPALIjfcOIxOgH394TvKEDbQvwU pMQfwfRKbBptApcoJ769ZcTTrSFOu9OM+EWYXjEmxuE9YpX/OE6Jw5TYfibdCbEw7WRGHPLmZtEa tyC+Rc8ZcXQOb6OXITMVbwFx2nfKhgAK4sg02ji8Q6eQfDvKlsIk20GcpnHR8gizKJgTz/l5IN/+ cboUhvfYtiFXT0RimF8yJr6JE0B+8AdncD5hrYDnsMtQtxNi0YhFGj+FWZi645ALIRoskwD/4Ckj niPKcvjWEPNbPO/yJAvMghhw4lfHVyEnZjl8G4jfeun2w5Q435xmnKtRApbUx6+eX6bEEXk44old GpNnISe+KNY6mEYbJXBB5/ji9DK8uUF0mgQPRyw8ZdJ3Og15yiKaF3im0Y4JvKUzhBhxECA6o1tD jFgnl/LXMl+l9cYwpDckvKW3CF1y4jd0zH6xbSG+gvQ9J84XXJgSL1mjiy4YMaYBK7V99os9GDGs PpqMc7He/D0Hzc+vMSemKTFihTZ4w97ihyMWByMNiBcssrf89c0nji2I7+jy3bt3tPS5uCXEvMiZ 8djm8TWO9ruVK1tC7NOAn+66TBfzJV8khg2QJj0Q8bU18Rz7fC0WSoJFPIq2kvhX1TJlPXFAbzjx V3wmaRptI7Eso5m2d3fZs8F08d3bHitftoe4OHQrGN3d3/VY3dST+O1MXKZkqj7EJBjf3c83TFyL L7C2YEdczJhn+7jJk/H89ma3iWmd+OZuv4gf7w9xVnxg77s3d8GGy+qHJY6+F8wD3UkFCjUQP3+h jsKmid/mxFk4OLoD80c9WiCx1yjVI26IL1784Y/D/0O/pMZrfbJw0GIObkwH9pr0QMQX4sicGXG+ Sf7N4gb8xPuWdZiltoc4P3/p/Ref0+S4sX8cGQ1w1ol/9k95lxKpHpGIo483Riw8D3sQN5fVamJ5 Xq9Tu3rLiB30JF6Jv5o1MWkhNlo4sJXESdhIbLb/diuJW0b27owCfyDilxpi4eTaXSEWbaTEBCbF NfZHteyd7gix10CMy2sBrZa9U3PiQb/Hq8QYotKQrz1nbwDEnxWzBbHBhrNm4spbzUzezzRM4nlx 1Fwcag+d48RA+JgTV95qZpKJpn0SAyD2k7zBg0Kqbfo0EofVHqaFbMKMmBiu8XJFHJA8PAwTbcjN xBXlQjZhRmy6xNQZcVHSYki0jb1G4qsqwrFkoukcgSEQF/UJARjoAk3kM2FSYnRZmUWXkolBEidB UZ8kgVSXNqqRuKqcKLqQTBgSa4PN5IoYFOVOxd6uRmLBlRp+IZkwJNYGm8kZcdk29vV7gxP5VLqM WHClhmXGYRKflCWtrx9ZbSQWuIjUtTAtucLVa01yRXxcFhsz/UhEE7F40m1tCcAgiclzUH6tLzK1 xLKJYRJXRVGsH3tJ5MHSnDisvt8KYlB8jgHVqYk4eh6WF8iWEUNtoI3Ep9VzWCoKDEuudCungRwR 4/7EwjG1SCq5/p0Rse504VKuiB+VF42IJaSUeCEQx98Rv/50mMRB+eqJKy5b1ER8m1Rmo1j8+s+H SQzm0me1mohnwsF4U4n4v5kRm043OiJGlX+/x0AbaBPxnFYF9Fgqhf7MiPhGG2ouV8RhMbiVHJnU x1JhnBOXv1niS/2gz4ZJXA7nYWDS5lISk0Ai/nygxMWrhwz8VzYR+9UQKAbSgepmI3vbSFz0Mt8h ODTihvnjuGzyxOUb3a5EHqBJiQMak5c4DLwj70WYiD/qUImLVy8yOBGumRhdeZfnnNiTj3A1IzY+ HcAR8bIkHtG4/sCKmokxZsRHjJh9+Ynw9duBEhPwz8A85rt7Tca5Von5v88vz45OTvK9iZVMiF+u lbih5FowYi/wI775W9+JSeSDD0riq4uzI3gMQe12A2LjoxScEd/SJCcGon/HFrURk4vTYRK3rPUZ B/703midp4L4BB6HoHb7YImDn/jT2z7ECF98dHzejdgk2EwOZ8wBIzbbwFA7FawiRs+Or4+5O0jp 6PShEieMeHRndDp0C/EbHHvH12ecWKrhhkt81Jv4/tHx9ek11PviGwYxPHk0zog/1wRaOyavJEYp 8RmUvSsMmfjFt+/S3bL6U9mh+LEgXqL7J6dXp6lbd/GO4RIfv/jBPF1TpT95H4ofC+L7N7eM+DIj FiqEARO/+u5NRqwZFGgnPjolFxww1vj+GQQxOT9+dZsTaz3TQfGjnMYXWRqr/bTVifW9l1IOia/P Xt0VxOpETuRfROPDy2BOIm64pU2OiYOcWB0DM2JYfP/gxLEqjT9LLxn4aRPUwU/bw6ZxkLD/PrPZ W0JMiMuhMIMxEKn61sgBcXMKqSysELP/vH2df0qdY8TCii8DYhvPJ+siVv7odeLVm2MhU28JsfI9 NiGurg2T+PF/+ly+BFUWsAGxVZtrw8Rg5Q7dgWEmxLD8+72e+FYZnKw1EatbIAbENn2nxOqwQIej PsIlzRHiBsRiGDpiMgRidaBITywa3QZiTQwMiMUbHp5Y/x6vXpLNa4klH11aYqgOTtZ60jhUB6on lvTwxNo01q2+ja2Itb3FARDrtuHYEW9DGuu0bcQt/WMLRQdi9e0PT6wtq3XaOuKhpbHpvp9MD5LG E6fEkZ3HpgdJ4wPx4IkHl6vD1RvatZZ2tU5diD8Rr7wWie/sAn8QYs+WGMvrFuVTbnaVWAyFbJi4 9h5HoPk2heyJ5dW4D0xsn8aJNTGBUitjD4gTIC19JOEeEEtT4nj3iWl2QOaXnA4kPgIisW78oaaH aHN1IebLh8go8ehTH4/iQCDWH8Yh6yHSmNgTz33ijRH3aMX/iYU0tvY09xBp3IH4RwEjjr1LD45m MbqAGybecBrzXQNRSowuroB/u8QXdLeJUw8agHj+LX6RAP9+SSTiENqF/hDEuAMxZP/ekm8lJ8EK sWXo20LMH5iT79ITcB+HaG+I6S09Are8Nt4yYtSN+MubnDh4aGLjPRmldXviKGRldcCaXCfwloy3 j/iRNfEE5sTH8JaOlntA/BhkxMkxvKPRQxMDyyBpbE2cHKXE7znx/LP4oYmt0zh+Yj0iwN0f0wAx 4nB+gwRi4yMiSm0HMYYZ8S05Dec+ut99YgR5J3i+vMWn3FPkQ6cxsAySRke2xHHI+8fzaRxfhsFk FIcCsW3oW0KcrkOcsP4iZsRjgdhyAIQ+zOitPfEi3aof+WiEaRCNecs6l/HxAaW2gPhLj87SeMYA jzH9BAVCT+IhiO1z9eTENo3v0s2qJCxnnx6U2D6N7YlXVEbQuqLYBuKmNfRFBJPNEMuh2BN7Jx5E 4maDzmmcqHcnNOohxjK9c5ttJEMg7tvmckCcl1ybI8ZHpttemuQwjb9hG3Y3YpuNPg3iPkRdEQPL sOnWEhe5GliGTbeWeP/SeLuIyd7lauJ187coatuI6U+PIPX/6jX9jIYGDwyO2DZUYjtsMbj32DZU XVdpRa3EsXXYtI1YeagYI37k/5l9UKXxIRJbHChir0ES6w+O6yGXxNA++AdIY2Szr5Krlbg58hod iEWDa5Itcfuoj83xAaW2gLg9jR0Sr7XkiveP2HLJ2YGYa7uIDVzlyNp+YtvOVgtx0s1/+xYTkz0k ti30Uz1AfWw9pL8J4rWmsfW0TRuxrZ1M20wMOwW/BcRt7ertIbbtxu8AMbS7f/uJDVxeSdoI8Vpr JwO3ZpK2n5iEdvdvf6621f4RNy29RNZHRJTaAuKWND4Qm2qbicNO5raX2OYcVFEH4kwH4gfUe/qL PSPevzRu9ky328T7l8YbIV5r38lWzcR/2mkgk25xGutOjG7V1hJ3G6ymW5yrbY8BKbW1xF2BtzdX 22+QyHUgznQgflAdiLmcEw+/rO6wtStXK3GXxdrr0UaIWa5OOi2yWIc2RtxxcNS9molBy93aLdgK 4q4NV9dS7T9elc5nq4p4KIlsR6zz0KIk7tx0dStLYl2sVcQdB/1dy5JYt7eopXYK+YGHA3mTbYmB 2lx5gu4/f+mtqmskncqWWFOt1rdryQr7xdWNbIk1Ja6SeBiNEEPi0aSItvplVBIDN1HuqUbi8IMi 5kpz1XN/6xq+DqsvkqEkcUubS6GOBW4ylCS2Jwbdwqkfq/1wMiN+PHr6Of9Gl6nbNex2NfaOTyb0 fcPdk869qsT7qOOTrtVE3C77g/dyxcnYdjXhumRJ3LW8jROwpcRdM3Uc0ijs+KxjWRKHHYNBkE46 PupadsRzCrsFw4gH0gCxJO66QJViMJihPUti66N/KXe0gigGZMj1sUKSzxyFEsGf0C3rNZOADGTQ Z23EgL25uRY0YsS484iwY62JmIDKkfaCTil3sGMV0Pq0NuKo/Dum7BX2h9IAsSY2vI/AafUMdyA0 HkoDxJZYcvquEIFV0Yyu2Ss8G0oDxJbYtHtMzquiGV+xh6ZDqY4tiY2P0MRnIAHk3PPvcIhPIaXR UKrjtRFfAgLQWUpMPoLbTAzMbsQXMCOeM2LeqbY+w2Jtsn2Podl9+FVIgvhsxIjZz0RXzvN9QFkS Lwzvwx7FQXwF53OULQ+IgW3M1qV1EkeX4Q0j5g2Q3SdGXpgR3zBi/gp3cAC7JlkSaxcJ5EqJJ5dh EKDMZ2MHJ79r0rqIn0OUEo9HNO0Zd19M41rrIj6D6MbDNPBGFI95tbattZMx8RVAN89QSoxYWU2e 7DxxAtBPGDFgxPH3WdkdbGmba3Wp+Yfm++IkePPjj1ByEixoHLNfAOwMccuy2iUNltHvvUlOwC1d IH6gw7T5xlKhVTx6qDfx68b7ltRfRj/MiGc4pJGOmPyuVTx6qDdxc4m0pPNl9P1lSuxjSCdh1Hhf qV9vbCFQb+Lm93NBZ8touUzO4W2SElMNMRoo8aqnmJaphgVd3C+WS3IGb0lAAB3x8SLlUvqNjXX2 JaY/a7yRlVe3i+U9I77DIAHJmM88qYcF+zbKyL8yq/J7EzePyt7S5e3tfUYME0B8Thw33VmqbxMF e18zuq83MQZNN97R5Rf39/fJdfgZ4TcF/D71q6yrvnSqOwVuU29iYpIb2UuKgWY+1bQj2iZi6KbA kng10kYzaCxLE6A5TNx0KLxNhP7CaITYdmRv9ZppU1t3fHo1NddViVG23iAxUhN3PL1RlNFxbLZj mauXjM8yx+o7HeyIQiYvsiVxQ4GqrnNEqc8OdkCcmJQplsQNMifWHMfgYFzIpOjqT/yXxndqiB2M kpjUcP2JzRfDaIjt/dKuyKSG609svuBJQ2xc6LfLpIbbJPGd+msHxCalnwNig1AyabJt32Ym3RSx ea2yfmKT8t4BsXGtsgFig/K+LzFyR6wZF3IRBFdP4tizaDlobjRvyrRr7cSJ55I47BOVTAanbPUj xnzblrHv7/USp41qg7KgHzHie3qMW4caYtMVkC3CnMSgI9eTePzanFhXxPUkjvl4wNqJ08LGuD0M FN8lYV/i9KjetROnr42m8Wim2O877DPhi2sMyvt+xGnR6KDPk+6k6kk8xWADaZw2/p0Qs2qu2mfQ LS68gb/2NHZGzCv2nkN7840QP+FPO+jlURJEFIOeNsAGiNNjBVwQYxCHfYdvMdgIMXBDjGB/Yj7n t+42V5JO9TghDuPeQ/SbqI8T74o1uL7qYaFQHPZ+j9NVBmtP4xFvvnc9FVhUHI76rhKI+GD1uonJ mDeqO7kprClmXZKexN4m+k7E52unXeTqiMW3H3E2sWgw7d6POODFlotcHbEisN+i8yRddLT2NE6J XZTVPI37EWdrFb6jv7EXMQau0njBioRfgD4WCOBTBQa/fn/ixEVvccEM/QL2sUAA74msnRjyIL7o YaHQgu9Shn0sZMTrHq8eFHHA+9cbIB67GQNxQOzz/b4bIPbdEEeM2NaNoKx06Hzt804ZsYsRgYi1 HTofr5IqJTaZEepJzNvVn/WwUCiG477H4PDJApMFhD2JeRAuiPlQf88jy7g/c5MOZ8/6mBG/d0Ps N62Os1LYtixWVr9WJmBBvDeed1IIe0FvYkqNhkO157qqxOpA0HhWm7USD5ANEfccEWA1yvvPe1go NaHEwdkK6yfmi7jffdLDgiAXRx2ZTF31HctkMX3dx0IlF8TrX8GWnrsH+1io1LJzykaJyVKSnrOp vMYP+1io9AsHK1G/ZXCPg5WoYV8Lmf4t6G3iw7cNbtrkSlS1+nUkMpkUBQ6I+xrIZLbJQWNjDWvo G+TI6YsLYqOdSINJY+ygyWU04t2f+Fd9DWTq1dzNZTQ22J/YxQJSJhenPb80uak/sYvhaj7xBPob MfrR+hM7WfjyrqvjdMnIN03u6v/6uBi8pfhfO3iN498yuWsgaUxcvMaRUcu8P7GTA3uwi1NwXqxh N26D3Dhgww4KLvIiNLmtNzExCkYn7KDFZXjcRG9iNx0JB53jN//yt43u603cc41wLgfDg+hfQKP7 +hP3fN6ZUPM5HSvqTfw/ej7vTH9puOaoL/EHFyt9nMg0Ir2J/02/5zev3sSDOU3OVH2J3w3mjERT 9e1JvANOorFB9U5j6CASG1Vf4p9CJ9HYoPoSOxrz2aD6Ehuf+DIY9ST+4GaUa5PqSfx/v+coHptT /zGQbdOBePd1IN59HYh3X/tH7GLadrvULY2/dB2NDWr/cvWBePd1IN59HYh3Xwfi3dceEv9/KwaN EkUillkAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image274.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52UzytEURTHzz33Gd7MMDNqSrKYLMRi1CDZCBsbscBOCjUxMX40itmIhdWUpEyS hbKUP0BZsLEaZacs9DZKiuxlnnvOu/MMM8WY6Tbnc+Z8v+e8+2737ub6EPgzFbIMYVK0OyRABTKF AAhh/rdKLRMpMtRCITgj0LZtzrSLBs7EUOhqHxZ0frSMqVC9ilo8AWgEm0QQVHypolO1IiGAjLLx 6Ro/DE+vzo2nl+PUhCrfcefjlifZpQaovsGxdHJmaQGQ+kdVtkb9dngfMGpSSSv8TSd4/rci/WEt lbZp/fqvfR29cPXbHiqd+KO+tP8T95/U+ssPqKh/vzznd/Co9VYeKuofE0es79WcNTqlw47fcb6y eSzcrqPSE5c3vMRRl7uEw2H277cL/iqbM5T/eCIZT0VG4muR0aXk9CLktn5ObrJTWuxJqaLn15dy XlDOC7bKT70pA/wWEtrpaxd/cyrdzwHpOBW4G4s5a9x84x45GSSed7nPTzziclNV8WTH+f8+o4Vn AdKsuHzgI153ed902NR87yGHVGJ2sVCR4VkGXUXG+O4wBA6HS89iRbuYNa54F2Pg1XeEl+8RNtIn MwjVTBd08+QEYvNYOrUaT6pT9OP5Jdd9AhEjvC/8BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image275.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62UQWsTURDHZ2Y3TbOpZk0bLJ5iD6JCiu1JYlsCYg+iAW1PioQIQQOmEVJoc6wH D8KKR7GXBvoFPHnx4KkgRBA8eLLkUvCiFo8KWd/Me7tm16IpNmGT+b03M/+Z94b9+G7nBcinlIME pNi6UUY2rB+kfiAnuwn1pIgtWz2EKCtIvu/LyjROysoMofFOUxA3RpAo5bLKOjOSgVPgcxC4it8o q8OkRDoqTdr4jMH16ur95fbDmvJD9vxJ5/vvpZJnLEDq6y61G3ebD4BYv6BWR9X/rPOJvlvschaG i0Opf38gvjjKrudM/OQ/dXU8mvhdKiK73h4yPq6/S89F/45cBt+Bqy8IpiBQ5FOdoApUHLbG6aVd cXKittWH32pgK7XleqPWypdra/mbzUZ1BWBDZ6FY3V+t9gQHTYf8dpz5Qsjbx/hK8/kDlLoHKXU3 oh2SdMSZnqQtZX3b/wz/X/Weo6sKuOpwkhmz7+G2dHUpZD/SlYe9I+rKw50j68rD0+nBrjx85Oiq 3T8z/2WmKDylV1l2XQh5LsNcCPW+yP5cyOuR/R4VU8zzIV9L6H3dackP6sFDdvrU/nCCY+qGC5TJ ataZe/1hM8d7XrSTkrlseA8vR/iidTKpOX5beOgZvOpyzHrIleOD7OFjN8qbkf0e3RqJctPWnDLc QVZs1e+tBB5XgD0WwTFvTEfeqjJoZkZcSAq95kHqItHUUru1WmuoqY6dlyV+vwDBc72tCgYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image276.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wLeAhYETxCoMYQQxmI2YGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MClgN8QkCWGhs/gxTDf5AmBgGQnUAWCDfwMTAkAI3hhqrhYfBN LMkIqSxIBVkCcsFvpgX/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHgPDNpBLdIHyHEDaiGsdszUf SLEelO/LWM8N4lszQEx8ADeRkYCJjGA/foCbzMZSzQvSkw3n8/KA+BVwfhQHiO+HzaYz2Gw6A3c7 xCZwDIBNcmJhBrJevXtLBVfrMkNcBeEvZdzFBfEFpa5cyriejVquXMo4ixU57BYQbRLCVbD43wqO lUI4/w0Xsv/XMc9lR461dcwFTKh8bwZkvi/jF05k83wZ77Kgyn+C6oe43OE/uWHgx/ITHFOZUP5b xjQ2CF8AMy8wAaFAcGVuUn4OAxOukDgCdrktnF/Khsp3ArvRAe6TO+D0awPnnwe7R5eBC5pDucC5 GJwVoW4SYGAH8/aA8v0ZRiYmpeDK4pLUXGBKQvMjM1gdAKmmzyp6BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image277.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Rv0vDUBC+u7wmNq0Y/AEiCLGDm0LdHQVB7GC7ilQIVGys0oIGHOru4OxQ6h8g ZHFz6OQUZ9durh1FwfjuXlLEyRde8n1f7r579+7t9eUeZPlOX2GRUXyIoIG1ivoFS/K3oHeRGCm9 CVEUpDRNRdnEZVGqhFl0ifK8MvWV78xrtG7PwQqknASe5iONHvQe2wBr2qaUxZRhv9lrNaLzAGDC Z4FPMhm8KlJxA437Iu1SohgtaHRrG+0IBplWVQaxFtu5Ftvc1xeNv43nHfK5FYHXOAmDrl8LLv2D Ttg8A7gx1RBm9HfLnVWPBY49zfgHtSX3Cozj8N+OJH1Mps5P1rvinIuMj7BVMM6GD2lgMd+Z8j1g XpOb+V2ZR6Qfrx6Fx502UN6BqUfT/GuZ1ja42b27MhsUF+PpgSPsmaeZIFGlHnV7QQjJ3x4sifsB TeaOklACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image278.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABFIAAAHfAQMAAABJYm7oAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAFkNJREFUeJzs3buP40h6APDScrFc+AZdc442aHeNcaEDzyZGAxa6dnEGNnTq cBYH2DjAsOcyGdCpOCfg6OiU2okndWjA0cEwljSB0znxwH/BkBbgDreEhj3Vntoqfx/J7hYlUlRL FKndZQWafqjF3xTr/SKxJxMC0rXgIfSW8tBbykNvKQ+9pTz0lvLQW8rDmqVTWdGiCO/IgaFoiQnr yIGhaAnGtCuIXbe8sm5XELtuca3fFcSuW2ip5W07lKLFUDu3b6wU9o3hCzuwcz3hCz3oxMKs/c3A elQPDEs0Eb4a80i2VegULJqlPyCuImOeQGGTWuKXogsLt9aLDXPlM4yPMXPREqiuLFM55n6shhAf hlG0hPjj9i0CLHB5P0JLAhapxHTamcVXEwGWEcRHZvG7sWDCmMGL78vUQlPLoDMLVSJ2PaK4HxDq Qrr1SVuVd5mFuN5AwQs5IwNpd7T88X+on/6WbAbnIMuIuCSzXKCFFi3voWD+9dOSi1aERxTa65YZ VS+Z73pgmVqTWu6aEXJ3QAMWyEdnTL20LpVSUB/qhGTFErdr4fYMGHB5fPH1BCyQmVQ3FnNBZQwW iBw611DgoUV2YTFMX1GMCh/jJUorac3cuBMLlRM3kRosCVgkWhSbhl1YrBOMnakc0dBLLIuJxsYL 85xOLB7R2Hih8QAqRuloMVcfsMDtxBK4+jnTDpUuWJQLFn3GJdvJMvi7v/n3/7F/vfb5am+L4vpK 4Bdflbw1tXzw5Hdd8+u3+H1ow/rP39+SNRsqQrzWd0psdLIWk/+pasqypW27boEqPCCTETcDuLeK MOlCA2NhuMe6sNCADJ9RRSDNQ94PnNTCyGqf/CBL9VtLLB4ZE2AIDy3Q6IHWqb5yV9/XkkVNGHQa ztxYcdfBuiKByj3SQ7baD27NAn25EfMTqMSmaEkrMaxQG7JsCesWPUYLjxYQFVCHXtHMctmJ5VLM lBLRO4iKKUQOyxo9I9GNBfsskYWOnZtA5KQWuGsFy75t78dZzFObWgy5JBQshMSE+eploenflmWA FhvFZETYncVdt7Rzj8CCtyUK0LJQ49RClezCYh2L/QT/lRpdUbBwG0uGmWk1tHSPrJv2WXxIIiJt HNt0ZOIYlm/sv4hgFwv0NHFkYsyvE8PRMmvIooqNNb7NQvO+nMwtUaQ5jeEnDVnkIy1xZnGhEsgs oZo0VU8/wmKY4Yt4wihUjtCLMcxHyys1ZO1bNIeoiC+Z440vqCsNgZ4mxxGK1T86lmVt3iIQaCEc OzLn0NHFQld4X2oi2rd4QosogkbdpSFDtgTbXNv4xr5afVNLltAaa6O5XVp7g+3u92WfX2J5XdVI OiQfYajrlpTkabeqUd2BxXmUxfvz4OnQXltTb5k/2mIcK8veuWJ5Z9MuqSz8bb2lbu5rM71A9V5n iW2aAWThglvT7vEsEm/kdktD8ULqLcK4e1jqwqZFExvXWBTXtB3L0x0sih3DspGP9HOR1Fg0k3zT Ig62bMbLZa3FsFhsWnj6q4YtvNZC0wZlWbzkPyvN04+3qEteMbb2UO7SVyUWjq9e9nkNxQu0tSoq jgeL61RZCDnAspF21bje8gu3wmLcNCU1ZpnQWotHqyxUZpa90steloCVWBChmWrSIgWd1lliXmEx PLc0c4+kdestosJyN7jZnKWiQl25R7bS0mh6wR54rUWUWDi+5r2Mhso6aae1Fq/Scle+NGOJbVRx sx8s2XXL8tFBlo17lNiwzmKesAqLcuJmLUGdRV9UWaRo2FL1QQ9tqauqclfati1QHJZYxMGWjbQb 1ltiW1Y3ivQ3ieV7WzbiJbKyzhJm3YtSS3iAZSNewMJqLFM7LbGgQUInrlGLqrM4WTe9NB/l7bqm 7pFi17fbLNBRC6ssn+xoUWwXC4bFcpsFOmpxhUWRXS0lZVi5ZbnYZlGs0qJJkk731ltKrlthKR0q ubNAR01WWOwsm7WuTy8l/Z5yiyqtqTfGgkr7jTtaSlJBhaX0oxq1lIwJlltwQezJWPgeFr5ykRrL tTWj/C7d2gGU4nRny5udLKLcElnD1G/Zryi0BnEFg1AUh5s+BnykOVtCq3Sa1W8V6YUVvvX2tmi4 rogdSajnGMLg4oTHjiIiIOm3VwyXRDsms5SOe6/VSFk3ced7dPNgiR1NeAAWRgY6vfjHLBjISz4N xhd0jhY5Zo7eYklmhW/zwYOC5bbKcovlz50lGKghm4axYU6oOJ3q4RWbJnLC/HjEqa8mLMHfbbNE a5Zs60hxPSavtrj3FriuYW6SwEusBFwcLC5ePl3tm1rgd05WhpRb5sWyzsumbosWp8KytBKSSG6h SWIpXSa4RjGd+hTASPJ5Tx+Xzi9CezHYZlnrxeaD/UULLu6psri5xaDljGWWJLNcsDCEF5VbotCc DWTB8gd/8lfPXpDq4G5anGoLubOwKAKLXZgrllv01YUT/CVYYuL6OPEYkLNB9na15fqrgW5ayMtS S5IuaMstv+ekFsy8aJkpEVzhyuNzjhaCqxU9cvbDxaMsG/dI5pG1eiO9oh2bEDSyTzhauFxYn0ob jDOLzCxi6pGLHy5YHtU/u3n7+vc//xq/G2VNIbnW0PGynilabsnHxRu3aiHrvwLL/N4S3Vt+YTRf Ju/hT3AZv9Wf/oatpheb/22Fxc0tuuSC2ywXrp9ZhnyZWdSQT32LFshlMWZssPyy2mLXBoMeypdt Fn731cPt03hdsPh6zJMIcndscY0UWiCDWZYWMmZ8eVZm4dkoz1oT08sSSk16WbXk+QiS5tyc82vM vGhhuQVoi8QyqIyEO9fDywteZsmma9YagJ67adnMR+LB4hQtUVqQLAxj4QItEZS3EZQ5YJm4kRqP zjndsCiRWdYagPlKxTXLoGpuAmrlBwsmWyzU8OJgwXVbmSVOK+kxDaUeDTNLoc3wYEnv0s2dxZZZ aLVFrJR16oqBZUR9XMowiNUV9YPYUFeOoDJSz2kcqCqLwiT1qSV2Ju8/flpqEZWWgb2vA/xYTs5w eQfQiYC4hBc3HlhCFTE8wv/RQI3HFRZhoYVhCKfyfpp3VmYZVM5lQe1yVzeiwBKslT9jCr76CXzr UelYj+uB4QvjMuUqrcVs02ITCTUproCAv9cfs9VfrllotUXcWzymBzbgM6VeCOPYcAEvMTcUW3+F dsnrDYu0oYSb7IaQuOD/Mtlm2Wi/iLuv3j+06yRe5b3dunazygKVr4X6PZbYzFCi2JqvadeJlW82 +gEVU7tbLS5aWKxSi91isc1aeIkF42XIE4sW254lHRAoWmIoMbGUXmYW01682A1LYsPY1Zd8CZ0X muisStzVwrdZSgd0aixJTHBSGDo0FPeHdGqB5tYYLPGHbODEHzVnubH1YcOSqOFILELNPSc2zVl2 CUXLwi4jfQkW6PgGTtipJbJJasEVinYarQ3DdGEZizla0pcuLRAjlxo3/0IjFV8eYRFNW5xIvdQc 8jNYQtmlJcB+1EvzhAYQ4368trm1XYtHqEewDYWMmezYAsXK0npCnoNFnXVpyUNFIdmJpSJsWIrr Dne1FLaW3az8vzuwFN6YrFSaB1n2ukey+MaV9VANWvhulrjQU12N2/bjpbjQZ3VOq31L9QrRg9Z7 77XucFb5m4P2zu1loSsrz4uuY8XL2j2i1vDQjLgd2E+4DUTkxMyXmli60kE4aG9LdfmyNvWvBuap S/QzqokgFDoZ/0YC5geQvQuW49yjNYskhnxExjjQMSGOJjR48YT6r+RLTlfLulbuUSwnjvdyTF2p rtwQd7VIRqmf4FzWiuVIebqYdkM1pq/UGPd9DmmIg7qSU0ojc8VWhgbbiRfc+TpVI+7jvk/cnzWV gp6xCIcP27b4uN1T4S7PbJul74PlCfc7sZgh7odNLTydpJCWfowWvjKUfFCe3jkf0XsLySxUGkqE b86bsmyJl02LAIuNJLkUYJmD5YLYGY5DH90Sr1suBZ77MQ8yi0+XYBG0E0u6TxjSrKfAghNJibn4 hDdoKaQXs83C7iyYaBKwMLCccySuNCEaau/erDcd1y3PLe6svLOc4V7hIWvSUpy+2mJJz6tJ91qC JcSp2QXOmqOsqXbd5pRktcWklhmeE4OzNVFqkaPJ8S3reVpK3IOKSwfGHNotqYXTaayGrccLNFXQ csmm3uQJleSKR3osaED06sEV7exBDfC8mjAmPID2C8PT9yJIKjR29GDV0kq8xHheTbQgNvhEeNwM jLjGeRrNCudatmPJBtuiyH6z7fPbsWRhj72W+1pElxb7nFz8gjwjg/c49fB29TftW7KQ7ZQohv32 Wn4bLOI67Wpq6PDVWfjmzw60MOtZReeWEWdhzfOLAS7GGwQsvn/HoZY3u1r+1sWhVBe6CcRJrH72 IS7G84jHgvuSucIS72qpC/eWdC1e4Eb6KrUQ8kKfU++zMzq9H8WqsrCmLU6ohsyf4somH7oO0MtU 2NXk0NNs3ZKebORHi/RYUqvZVCpBsXs3u+/xVliCxix5ajDpaUI2SnILtjIs9eWEva21lFz3oHgx DM8uBIvEGRsL3W8oSvGECWbr7tExLAkewYyWGVqotHiUomG39+c5VFi8xi1cBtDGcpMELIGLFkMo dKnq87RXMjZ3WHpJLYomETC8gYJmuwILNIHI561Z8njRfJlalqmFQDpO5BVaLmhdeiFNWeS9JYnS 3OTjMttYYhcCR0f0yshRw5Z3f6E/GD5ZbQEVLNbFQ+7w+E2Di3zRMnwYlaiylFSvhbb37Z+R3cLg wQI1si+pShf6giXMLfdNoHKLKbXsePUKSxSZcyhVMBunljDJu1QdWOYYB75kqQW7EIlCy5jfL86s spR0sfaz5P8pxXws/qniaAlTi7yALtX4oqb9Umo56Cxg9RHFwWmwhIaTQZIej3rO52pC2rd8xqDY g/6leGWgBbOAeyY/QosgtemlsXt0Z3khtGs9oXBwZszxzId8xcnDtqiKPF12cs1+lvwO3E1XbFtj VWHRJT/bz+IWDdvWNTVneSH4TelRSgVLxfEZj7Vg2v1gRr4o+VXpVrhSy7au2yMsW8J17Tvye2Oq 5wnbt2yrX5ux1N+jOws/uqU+XnYJ3z1L/T3aJXz34iWziFOxhHZtdWWHluCELN4pWUT55t+OLPxk LLy3lFnICVk+ZGsrg7u1iFOxnNHeUmIx1D0lS9ncSjcW5u+y7aYly/SELNHJWDQLT8kSn4wl3bB8 Kpb4hCzy+JavdulqXFvF5ZdHs7CsM6jZ1u74g0XIz+vft6clf/Snprs0kdDymFU3j7TMsg2iYBGd W+ZZF0O7O1sesXLhkZZ8M9nuFn00i1hkzRH1BVhMvUUe0WITrF60qyIwxZf1FntEC56HYchALVTl m4oWczyLjFKLTMAyDXaxuPrAEZhKCy5YNcRJLbTu4WXZGJkeH8ci8uPL5BLSDaurarJxKT06iFId L/kIxlLifvQ6SxYvpi6JN2GpOpB73fLpkSwKLdpJ1M+sWV3YXhZkPmN1YE6qttA0HyXqS2ib1Fji 3LJt4uEQi0wtzmIXy1281C0q29eS4AfjJOWPcJ67zpLdnWPFyzS7/gKK9s4tbnb9CCyG10S+zGYV t05UHWLJl6VEUM0YVnMRlVn0T45jMWxp2RsoOeA/a87c0vNP1y1qlwMb9rBoXHeQWyyptaQVxu0u B1nsYYE2o6FowQTp0e1XyVe+32wX72+B20RnuPbzNR4JWGdh6b9bV37vb7E4Z/o6/frd13Z2s3U9 6vrhKc1btJtZwEG3W8zxLV9kluVry262XsysHW5wBMt1Zrlllv3X1ou1YMlO5sOTnrJnl2yxbP11 E5Ybnn0t6iz26BaVW7DTVmdpgrLNcrt8sPw379iST8LgePa8aHm39navLQvmoTds66e82vrbBi3X aHndreUmH+1489Velm+4/oyQF4fvJ3nEOOb/+gEh5GnVkq7Dnz1aZfn7fxz8kfeoNW3HsRy0BvI7 bIl7S2/5nlh+h/yYvvunti1/WtwIuRoaeOZzqWVg7PXXu390ZmmgPhIlln2GEZqwlPysoWfgdWj5 jsWL6C3fRsv6Ke5dWk4pXnpLb/m2WjrL0yU/O6V4+fa3GXpLueU71t4tseyXp0/J8t0v607J0pe7 p285pXx0SvHSW/o83Vu+xZaSn51S3dhb+vqot/SW74Nllzy9sWetSwtr27L+MLIVy/qZKke3xKTy GJf1lb5dWtZPGTm6JaleTb2+GrsFS+Wi69Yti2rLwuazxvmJGke3RGmySNs4RtipfavtwCrcDRX/ yBKbPjk2H5Bqw4LXpQG5eoqPJ4GLExswfAYpPlc9teSP/mnB4qfPPgULcRVefJQ+lpVY4ijCXDkS 8yBuzRI/m7iuR8auIy+5q0ajCXEDOaFTOc6eoR5l2++Pbpkaik9VncLNoNNY48XxQSURvExl/jz3 qWrH4hE2VUMWpY8UDvHi3+BZhviUkAgP8c+eLd+aJb1umkgjtFg14q6vL0WU5Bb3qJZ41YKPT7jO LDazQPpRYAntGV1K67sv27FMFUWLpUrzxLeMSRuPCCXkuVgE5IwMpD3Lz28/+j2aWTezwM0IfXvG lpZAOwIsNnqwiFYs1Pr3lih7gM3gwXKRW+wRLfGK5Zf4FI5VC5HjC2qlnUcWjye12ZPTW4mXzMIe LBKi4t4SJebIlod4YWBRL+0/sGVqOeehVRLy8i3kn8gMs6dyLBu0GGv/lb9YXbq2bvkVS6TISri3 qQUiZ5aeHJtoxpqrj8qW0d1ZoGmCTysXZ5lFDTnUBlJQGsNLpNCiWL6ftwGL2W7B07DVBC34SNMx c6bwLXVDdQU/wgaDZO60KYuVHlycfTX4ufj5V/mP7tOLcWN85PgQ0qw8p2E8OXfCWH3CPGgw8Jgo MZeE56dPN2Ep491boEz1BpoM8dxaFhNDnABPwfdcaEjJAZ5p/iHPTytvwWID1+DTURKPS8eSOb6I mJoBNDS1eKMvRP4EguNbHKuY9aCtmwS4ufkNnns5xwbwxsGHx7ashNqzTb6nlprNzK1a6h6V0lu6 t6wPcXRpqQ29pbf0lt7SW3pLb+ktvaW39Jbe0lt6S2/pLb2lt/SW3tJbdg/6hCynFC+9pbf0lt7S W3pLb+ktvaW39Jbe0qrFTMS797fks6CxMylLLQ/Hp/zf+9sXlSfuFsORLLtdvLf0lt7SW45o+QH5 w5/6/2m/2p1xmOUH5J9ldl5+7D5mUK4ZS1WQuOS8idCI5fBHzqWhUUvtCtrjW1zlaMd8wg59HEcD lhgskhiCuya6tiS+/HFMJun20xOwzGM5Trefdm+J/VAPWSTNCVgSf4qW5SlYwnSjWGK7t0RRNMss +gQsU0rIJU/+v707NmEYBqIw3ATUBG4DaZNoJQ9gkCGFyqx0RkXWOG9w6VQYHCdpDxSIgoS5f4Kv vOZxv76HqmIxL0tYqB9LonN7CwLAlkOav3k9/F9LROveltSBhXZL5hC7sFwc8BDiPXdhMcTeJO7A MrrrzBYSNbcYGv20XzAO298vQKtHQ5OnU3PL7bF6cgtubENry6fi6rKcWuQOaSmuLsupRa6apUJq kVOLnFrk1CKnFjl8AsYRDaAam8c7AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image279.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABQgAAAFyAQMAAACDWKWZAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAE0NJREFUeJzt3UuP40Z+AHBq21nNYTAcI5cB0uly4AX2lGQMH9ILNLocGMgi l+QbZGHksHuLG76Mg94uzfZitIeBuUAuAeJYQQ75CrltayzDWiAD9z0BMqS1cB+HSh+GwtRUpV4s UlTxJbIkaqH/ANPqFh8/1oMsFlmkQ7sezrYBpbEXNo+9sHnshc1jE0LUaO4NCAlqNPsGhBg1mn0D wgg1mn0DwhA1mn0DQh81mn0DwnGz2fdCFoNms29A2HAV9oWk80Lcaza/fWHUeWHYeaHfeeG4+8KD ZvPvhaymdF4YdV6IOy+Mhs3m34Dwptn89oXzhvPvhZTOGs5vXzhtOP9eSKnXcH77Qtf853//gaMC Fs9vTUgcHSbjOPkaFi/ImhAXCwfrC8nf/YTN9bMP2H+NDqj2hFEya6PG8V64FeFNvGcCdMIOReEG hYHs5SQokt+F6W8T4ZSobXHpkAl9G0KMCDAKRS8nhmqlEYqcn9N/pf/j/WbxfJAIsZrZY8aA/ash lMkelQthIuzLnyz93FDmGEbPYmGYrNdPhJH6OGTCkK0yLYT68JkjHCYFoyAIxPH6YuFMCAMpvIw3 JBygVeEw7k+esO0M6XBJCPThM+rHM6S6hFzaT5K9SAh0t3osnDJhhCZS2I83JDAJPVUI6IxtZ4Tc jBDEwqTmJcIh26h5nOxFAXQ6p4UYivSI4iJAwMQoVIWABmw78QVYEnq6/OQKQ3pZLnR1OsdCTwjF QqO4JlAwXBa+lpPGK5iz7cQncEk41OXHKJyIZNf5nx9Dnc5pITkStCiuCdR1k65jLrxleyAHevEK Qrad5BgtCae6/BiFs5Ane047Kh1TfeoZC0d8iYeQtXV6kb6y8gSsCH0H3ItXELHtJPfpknCiy09G KNM/8Hmyg3LhRM+NdYqzJd5BQqivCozhsnAmhHfiFYjaGu+P1M9Al5+MUG5dyMoweQDLhb7eiiXh QAjDx3nCichlB6TnjXNQCee6/GSEcutCkeyoXBjmCOWXutj4aFko6YmQG+Jqo4ShLj8Z4UQIl5K9 UAiNQrkbSQ4kPl2uy4JOdBND1Pm4depkXatCtoVidTqPioR6xSlhX80axoWfjo3CA11TXHyQFeo9 VVZ4mXxdYXdoFrpK6Mc7EC7UszAh+Yjn1Gl/qOeIeiRTDnOFB/WEyQFiSdjjedjz9bXwwXI5xAEX HrmxMOxHPZwR6n1pRkg+lH8EJEn2ohgbhfyyFBMG+rDw1nJdXkghjKtrMMX96OOMEJiFWNaUMJ3s RfFELyctxDx7nd4sFpLDZeEt39ex41YsnPC9T3wMietyjvCN3Nv4PNmr1GXXKIzOxdpm8cEfn8bH lJkQzmTjDMY75WEgWw9poZ9Tl1+L9AfPhtFB9LAcSED2mPKOA1n7UCbeTPQ/9AE7xHPhlM6Jg7jw RjUf5xTMfSZy5yJJZ5gXvviol7M/vJWbtZTsBYGh7qVhQp+Gpw4XBizxrviey52TU4e3n122t5mw dGI7aSa8VsKQuAETEt6Gu2RJGvGsjds2uodKCflNMkwot472eW5UuCslQumWAxOeCCFvM0MuHPr4 0OHnILz1NaNByH5hwtFcCiPiPmMtBAzZ+UafgGAReFropo96/HzI7wuh3DrR7HvGk71MSNOtrzH1 lZC6PJ+ndOrjE+SxQ8xwwM9gJv5FnwthLLxwJ9OIn2ghViDAeDG9joUE6J5SKYSDnhCOAvl1KE4e gjJhmPS4ciHyzxFLELdPvUgIJ1J4SXkbO6BTRmVCwgrgKzYHb+BNrqPvjuU547JQVyMpxNBxhPBK 1bJQtLODRYlwlpzLCOGYCVHkuuwURAhnfnRCv/hLdlrGhHPe3p0KYah2ZcS9vF7o9tHz+bUWskKa FkK2Mb4QSrlKdvdZmVC01tLCR0Io0kD81Q9P6BHXDHiCs4MIF2Iaql0Zdv/weqHbmM/PPC2MknNh tjwCo3PITD1WXwJ6I/oIeLJ743KhDiEcRFqIxF+/Co/p4bEURlTsm3xWL3z8SM70t+9782m8P3ia Es6pLmFCGIpU67G/BumLXs/rCX/JhDQj/PYRPXykhBdKGDpOLPyrd5nwWi3is/dHnqnPgc0F5nzJ TLhgwtTB7vlZLeFTdEdUzJTw+Xef0sNzJTyHQAl7WKYQ/uqno9vrKsJAFEshjFLp9s0n9YQXD7RQ 7Uyff/0pPcFSiM+RFPKvTcLRu792c4TubC6FbOvSws8qC18kQrok/JuU8PgiEcp6gH93w4RxORwd DPKE3iTQwkVa+G5V4ZgL7568F2aET++dkWOu4edWD4kWqnSI/Bsw80aJsJcjHA5nUsgiLRxV7tke Qymca6H8+9NDJuRLHDPh/ZRQXv2LgmsmBGohYDhwoFk49XKEDqoqPGDCw+OzOdtTpYWfH87JMa9v PA17KaGsj4vgGt4MYiEcjp1+jtBNhPPUtU1g7PA1xcA56dMjJeTtMLW//fzkI/KwJ4X0QAr5f//m 0Cvnrx3n2RM4kZ2yr1/+5o96juMgo3ACUsLUtU0wqNotO3DY1h89DAK2qxVCn2KPvv5d0jmphB5r fhYGNAq/hYkwfasHHOiT7uV5VL/593791jt60X1y9N5MCI1rRqKBVS4057KvhK/pnzkD0RWO+O/E zbkKFJoWzYR/MpuZhGzLRQ9nnwJ2tBe5PKP/wVN6ccUbUukFHyRCvSlciESntWm9xmwmBx+/szTV PSE8PZDCTK+eaFxwIWuLEFfWlNvU9zAthAaFy8/LRae1MWVMwtUYOIdcOOHNMbOQ8o7fPgYlwqwC 0v8MuZAtN5Tl8M3kBUqvGFQV4j4+7U/FJYSM8JUSsuy8ZA3bpBNgNXglMJbDkOVNoGrK0r0o1ety PyU0XpMSO8KxPNfLF4IcYSDy2SSsmMl0wI4prBk8nRYJmc6hxUKaI5ywFsllupc4WXFFIe8uwwgw 4SRfKDtbi4Svc4TsgIWdvlFYEcga97hPxBWQl7lCFUVCmi8kvEqsCmvcwrXU97UaDYW8VYZMwhdV fZaFcTS7ervzQhR/6qxQf9oLc2MvFNGW0HSo7Jaw+2m4F64ZJUJ2Rq+iq8IdSEP9qbNCFH/qqnAH Wg4o/rQX5sbuC/WnvTA3dkOIsktMohvlUF3l6XAaqisUHU7D7gujlSUmkRyXk1t0zGFPeED9kz8e PHHav+u+LeFSv7MdYaWblKoIjed6DYQl/f5rCI3lcC+sJex+LpuE3UpDUy7PyJ8u/mn8s3/8h9HL kgVZEy5foDNHpUGvNoWwbIpKN8eYb3u8Aa/raUxhVUhHdSg5UX434F5YFuXDqrYtLF//enVZBqhD WXv92xaWD6BvIhzVoeRE94XlA+i3XVOuS6fYttArnWLbwvJlbFsISqfYsrC84bADwi3vsSsMdNjy /rBsDAFtlsugBiUnsk0blqZq/xPEh5stC7NZiGH8iBG/o0Kix9iPmwhH6idYk5WKlYYDiIeajVFt IVC3S7laNmqEE7HyiCo3HmilhdXrsitLCOm3KVxp2njxGJhxPDCvutCTsnaFKw2HYTz+5yuo9NVz 2ZP7f3KguwlGjXAiVoTTeJTX11w4ntURTmUZZkKo/jxqDFxdxEQMjQ0d8AQwIb9vunouz2QZJu9a FQauFLqfMSG526+ThnI4CsUfcWGPFxLQXLgSfiz0wJBiUEs452V40MNnhD/VoG9JqEbP/t+V53pU PCajupAP5KeOg8/YsRM/4MKRBWHyvAnPk+M3qwvFIwqZ8GMuPHVtCZEWuqxdUU/IUb/9lyhiQvlM FBtC/ZwCMORCr05dVqPoIz4SOqS2hPICHtvbgCkfIFxPCKUQn/PRnFwILAjHYqG+44IJkAmxhvAR nwtYEv5C7W3urSGMOGj05yE+tinsywbs6wvwbW0hH/HB6vKcCwOhG7UPJK46UhPoMyFvAlQX8sHg XEgesM/EkhCDIUGjayGEIRPe3FYXinH+l4/n/Kk3UggsCNEEQz4mkcAQjo/PwXRSXaiePTSnbzOh qDYWhBGaYchHV2MhfAimwxpt7JkS9jAf0H99Y0MYso0Hh5+KAefQO3Tg1K0uBAF1b/hwqseYPo7g 9XRt4VX+VwGdY/BgIZ45AEdfOPAbUFlI4FwIZ0yI7rMNdK3sbVhGj47Vef5o9Dl8iioLIxRRdyqE 5OKRg0bAltD7kRKCEYaDGkL2r3/NhRNygh30BbQkXFz/SDVnIMBoUH1/uKBvyA9Vr/Pb9Bj9M7Il /Oa9tLB6GrIgP1XCxyzP76/ssVu4UiqEX59JIYEwQm/VE36ihJcsx3sr+8OmTz9WMf/uE4kip0x4 D9YTjuSHIRM6K8IKT+2rJPRTQgrWF95ZEVZ5CFSFuPXPVG6cIl4W6wjxYiQ/HDDh0UpNafgw+Dhu wzPV33SCmNBbR0jepwuWBRkhqTpctCRmYTyaxuG15bqWMJJCzGYiF1khbkl4E8Z3lT3mwmktoToR 4M9GICh7TAlbEr6K0pcwUK1rAW+U8BZz4Sgj9FsSZqOOcKGEN+yMmSAvIxxXfYxDzaiVhuq+35eE pSHNHlMGHRBmAyxP1HUh6bwQd14YdVE4Sv+Cqz7FoW40EV4tTwQaUnKiiRAu/aafidNytJeGXRSC pd8OgXGixtFeLgNonKhxtCascE/FevH7LQTpXxq+dDU/WkvDCnd9rBetCctvaF0ztPC/+mKcADBN VEVY/p6ANUMI/eLb8yuVw6ZvhMqN5kKC/pd8IOZF3RQms5aN0NiSkOyFJuFk5S6Ygrq8FeHjOsJN lUO97LCuMJOGl43f/1Um5J06gwbCA+vCsLZQjULCUDwrzb6Qp+GvVtZScK5HVL8ma9rw8bG9vHeo tScElD5FFYVs2s0LeS7frSOM+4Yj+fTWt9u/yGLI5UNYI5fTQsjfuLIJ4RHM5lRRGvb0crjwuH3h YlkYCmF2LUXlMCOMX05kVQhAHaHK5Zksh/aF4uHhVYUwJXwlhPjkApqnbVeYvFeiWHjF/0uu8wjh KTRPu36YhPdAZqIKaUhFOcQXmxF+ll3LVoWrexsMn2TXUqGmUJnLF4fZeRtHEyGfLCNEh6hVHjUK 0ZcwM1G1NPQRO7LcRa3yqFm48hCPyrkc8Vd/tRyrbRuM/OxaaqThr7LzNg5x+8SSMKos5HNlhQPz pA1CpyFx+W0ASpgxVq4pc6vCPj88hExIw2xJLM9lfk1SCMfWhS59w/7g1ROGkD8D2LYQ9/mNCuoC fqbXvCyXQxgBJQzMk7YoBHLdawptREqIkzTsqJDfRBLKsVC1hXxIhKxe5OfWhD9eX+hDvgQlrPEK mnrC6Mehp4WZlnKZ8NuUkL6/GSGqKfwyEbZ9U0sinPBbwqO1hF8CIZQztd3pkBLOXJ2G53WFv4Q6 DdvuWtLCcDZJhCfLE5UJvwZPkRZaS8NwNgVaeH95onLh3Q0I57NhIsyQyoRPjh5oIflhy8KQ/vdv Re/pXLxeKPUApRrCYUqI/75lYRT3785nYG2hJ96TJoXRhy0LcSwM/CPIh/+cfg99+IO/WL6qmNf6 Ivfdk5TQuHXtxFgI+cl4WOeKj8AI4Z1HS8KGT9gyBK8pMykENYTjWOje4ddux9+/831Wrl/aGPwj hOE5rJmGPEQ5dB0hhK3DdDQVgh7fadkWTkJ+L0WXhVMpBKbvS4WX/PTEtvBG9NNFwPR9iZAA8SI7 20IZxseylgqhFKKWWaloKKToBf+4ISEwfV8mlLEZ4Xo1RcYOCGH+ZE1jL2weTeuyjA2Vw71wzdgp ITB9vxeWx07lcveFwPR9p4TdT8OOCpMj6l64bnRf2P1yuFNCYPq+RPhCfrQq1MteS6h6/zuchiP5 scNCNU+HhWruzQjFW9VXolgYj+GyKlxv5AIPJkyePtq+LI7fb2HqrntkiUf3wjYiJQSm7/fC8gj5 8t8Jf3Lz+IXx++0Ly2KnhfSO47z1geM8+AOPbMyzGsVXYy09x6FWFAvBZhCFseNCa8PT60SxEG1I URSFQmsD6OtEodDa8PQ6seNCa8PT68SOC1t6qGCzKBSWv29pA7HjwuGmFEVRKGx9wPI6USgEG0IU xm4LO9G0KRR2ouGw48JONBx2XNiJhkOh8HZjiqIoEnaiaVMoXHkj1FaiSNiJpk2hsOzt0puJ9u+i bzv2wuaxFzaPvbB5bEfon5RPE8dWhMThz7qvGFsRRk5m5GVRmIWvWqLkRFjnJM0stNzuCpoLLbdd J82Fltv/3RdOr/RLOctjK8Jxv7HQ2hNgZQx6NbqETELf9pnyYNxQOACWhQdhQ6HjWhb2IwQqT2wQ EndoWeg2FULrQtxUOLUsBLjGU/aMexvbaQiihkLctyskTAgrT23KZdt1mQmbHZex49o9phAQNhNG oNrrDdcPEMY3NlYIk5DaFrpBjU58g5AdkiwL+xP9puPy2IpwUGdnYRISYPk8ZVynKprKIbYtDKu9 WU+GSeiAlt74lx81nr9m2h/2gPUe7BqZZGx9XVm/9F0jCcznKdaFNe5PMAtBO478qJEERqH9S9+g +qRmIWrHkR+w+qRGYTcufaswCrtxYVnFvh+7eeyFzWMvbB57YfPovvD/AZnkddbfXd1lAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image280.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Sv0vDUBC+d3m1bZKmQS2IU+ygk0JdRTdBEDvYOksLAUXTKi1oQaH9AwQ3wUHq PyA4dHOwHZzq7FpcXTqKReO799JQ69IXXvN99+O7u/TeXl9uQR4nWecQJ/S4xwhol0z8QEp6I+LG kRAXFxmTFoa+70vLCpuTlgyyINrAYZ6Jde4kpwVanErCPPiUBLbgzwLdi9uzABaEjBHEmLBTqB7k aycuQF829YUqg05aVlxmSn0Wt/DdJDQj0J2lbPvQCmwZrhDZOtbQ1rForgH2fpTmNaO+OYKdP/Tc ipN1z5zdslcoATRUNQYx8V7VE7ydoNijgH/iVZz4ecg/+F9/Q1N+VbE5cUWUc/bDyi3t26Sc04C3 2UVitHITWwbxzZCXYsSzIV/io/lNLOJf/zYoPXusU/rLxWPnal6xfAw4/CKqPwzzb3QKXQ/5BlM8 9V9vwsmNQGkQidKOqhPqP0RIag30YG90uVtSPpjBhqhkT7SNXYaYztUqVdeD7vgMmoz7BXKBCzMQ AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image281.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Rv0vDUBC+u7ykNq0Y/AEiCLGDm0LdHQVB7GC7ilQIVGys0oIGHPoHODh3KPEP ELq4OXRyirNrN9eOomB8dy8N4uQLL/m+L3ffvXv39voyAFl+oa+wyGh0jKCBtY76BSvy19a7SIyU 3oQoClKapqJs46ooVcIsukSzvDL1lV9Y1GjTWYA1SDkJPM3HGj3oPXEANrRNKYspw2Gz12pElwHA lM8Cn2QyeFWk4hYa92Xap0QxWtLozjHaCQwzraoMYm3kzLSRw3190eTbeN4jn1sReI2zMOj6teDa P+qEzQuA2FRDmNPfHXdePdoce57xD2pL7g0Yx/jfjiR9THPnJ+tdcc5VxsfYso2z4TENLeZ7OT8A 5jW5md+VeUT68epReNppA806MPUoz7+Vae2Cm927K7NBcTGeHhSEPfM0EySq1KNuLwgh+duDJXE/ X5k5PlACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image282.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGNgYuQEsQKiGBmADOY7QDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PEwOTA5sQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGStBfHYGBjWAjVyQ9XwMPgm lmSEVBakAl0DdsFvpgX/IO6cwAiygYWJQSAkMze1WMEvtVwhKD83MY+BoR3kEl2gNBeQNuJKYPzL BLI/OT+vuISBAypmzQDSXwg19QHRpjKC/fkBqAxi0g7Gt2CTssE+QXYfONiAJgVX5ibl5zAwwVwF 0c8Id8lnsJ22YNeCfM0FDhlGsCkQMwUY2MG8PaCwPMPIxKQUXFlckprLcAbdTcxgdQARPytrzgEA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image283.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4IMzAwsgJYl3wZGQAMpgVmYAEgyhYlhWIOZlALBYgZmJkBIswMv3/ /x8soscoARYxZGKEquZmgunjYWJgOSAsBGSpsfEzSDH8B2liEADZCWQtA+IGYQaGZcxAPVA1PAy+ iSUZIZUFqQwMG0BuYfjFBNEBAkpgG3UZIaaLMHkwTREAsYSBLC5hkHt/My34B1E7gRHsZiYGgZDM 3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGRogpjAwcQNqIawGTlTBIsR4DF5R/mgtkqgIIwNXUcYHUWDNAbHH4T6wt TGA3f4Dbxs7kIQTSZADlOzBf44Tw0d3PSND9EJOZoCZtZe4WBOmpgPLTGfcLIPMXMHXwgPjecL4v B6q8GRsqfzozRD3EZQ+Idhm6n/czVoFd5ofNpDPYTDqDw48/mFbzgpLXm/eUuukHEwcntdy0i4Va booF6ykAp3i0tMwEhALBlblJ+TkMTNhdsoCpmh+k1BbO12QH8XXh/EomVHlrBhDfBZzyQfmPC5xH wYka6gYBBnYwbw/Ii2cYmZiUgiuLS1JzgWGE5gdmsDoAt09tZFgEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image284.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSPUvDYBDH7y5pY1/A4AuIIIQObgp1V7o4iR1sHYVUCKgYG2hB8y0cxUkQ3PIN HJzEoY7imtFBUBwVjHeXR4fQwT7hSf53ufvnl1yeH+8vQZfvgI0VUdEeAgvLRz7BvN4t8a6QKJs3 IWoGKcsyzazigmaahKa6Rr99dQLbd2ZYLZenYREyaQKX4ztWCW/PAUgs7jE1ddjuDQ+6cRQApMIC n5R3yGroE1cwd5+jF/ywRc2yqjnC+0Xpd157jsJjE7jdwzAYeO3g1Nvph70TgOvcBWGKr2vVxNoo S+0ZjHEYjXMYGQdSnvc/pws6Qnn517fc6WoCltyJjNOutVSSnraJW7QJEm8Zxlb2X+ciY0oPOqkI iowwIaOPN8rY1PkUnIgPtxOH+/1joPEkLXqypHQdqmb6Vf1DFMR4uuBodCufdYREjU48GAYhz6XA ZGndD+Cwn3TWAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image285.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41TO0sDQRCembvE5PLw4gPE6ggoWETUTkQIiCCIghoLO1+BiEaFCJr/oCDYCcK1 VlZaRYmFVtHGQrTKT0iRQhQ8d2f3QnyA2WPvvu/b2W92dveeH+5PgZuTWDYhLNHcNEpg3KF4QTeP BkQPk0Sm6ITICpLneawMYg8rw4Q6OkL+vCgtm06iQ6D+YDv0gicngS14WaBz0auChIVNRMdEYWZl L5cp7mYBqryod1IzZEtyxhQq9y6aojSjToGWyNdeDF9bDCrtBEfjSpswLmJKS2EtqrQ1QyGpXdu+ dm3L+j8o7ancx8h7QGBnNvLZgjOb3Xfmd/Ir2wBXalUIIfEdsdJGvV0GD2lu0nFAceXofrbqSFxv TThb7OTSK1fkyKbdXToKSqMxzctYB8mHdbZqIxv+u36VjbTTG/VxHbMNfhOW/EDzEt6azeMx8xDV +M86seU6/Zpy8eZMLg3EvvNaRPLJBj8LNa/k0ngym+PX0fzGL41NUPH27xMh8dgLxfzqzhbQ3zvj 0qMlQ8cbvESKW/oeW3zX+YB1DhvamJXk31FBouRCsbCXzUPl5x4YHPcF2NAflqADAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image286.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62UzWsTQRTA33vZzSbb1ExNq0tPoQcvpYUKPYkiaC9KczD9ByoEVmpstAWbu+LR nnsKSPUm9e5hERSRWESEnoSAPQpW8NRA13kzs2NGA0LbCRve7+373pnZ+/huC9TqRVCAIks/a8hC 7jPJP5hQb335FIklTz6EqDRIaZoqzSxGSjNHaKxHKPMrERR60VkpXciXYRJSdgIhOZHStnw6EcB2 IH2MTQkWl9fjpXarAfAJuahD0h68plTGGdTRxyny+yMsVaQUCK37RrtGtxhoiXXTItNNC+6rT50j HXMTVW8EYulOs7FWrTUeVm+tNpfvAXzQ2VCOB+Bi2PLLY2w8azjG+Yj5EoSGf4WcpcrL2rwItY3O 2rNZ8T9ZSfV6YLN/zdMZ9lkZFqk7LFLX1q8jUVaTd22UP9H3Hyet6b3/vMA+G4YTfHBe15jxo3GX Jyva/qQ9JPjllHpIcL/IPi3LN/LMtVOoMcbBGjvHrvFx/soo+9w3LLx6eXDuwquWmG/anbqrdt2C 5SeB7inblS/PDcaLMam43B9z7fedfDG+cvLF+NR332/kXF4Aba8ncTU97kx3vI46BQeGCzRXdvkt aRb/nnKSP1FvN2+v3gUaPumWv6N2w2Vb+dYE8zPLe4J5xvIbdQKu/5ls4PqveNo+NDdcqG5BdemY GgUEil7zZuki0VS9vbbeaMrJ/DWDnLL7Dbf++Q26BQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image287.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC81afWwUxxWf/bqdvb094wZTQQNsCPaejUGkBqdtaqBQFQIGVQWFhtCq4BAJ8uEW 2pJGbVOptKUJQs0frRQqgRpBmrRBIQomalTchlbBAiMHKCQVoB42V87xYWyLNKEm0Dcze3d7u3u7 OwdEPWtvz7vz5r35vfd782Z23z329g5EP69WWdrXRfLrreUC0hCSxkxAKIlS9O5YOOpiVWgSugEf mf6/sn3jw0m0dH3bxvZN7Y981yT/K3Bdp72QXwnR0l6tugN+jYrI+emGQ1jQ/r2N69dtNJet2wwX ZLg0XUD0LAoCqqFSe28wgV8J5Fuehz61Yv3j6zYRGfNr7Y+veQIhW1KgGjWqJ9+HCudromArZe1E Mjb0X5FZSBpOse9ItP1n5AtoaXwMalOYNCIjLkjLBen8Jy+t0PMQ9FKqh2khfbj1HERvaF9EW5R8 z/l+JDhPom3GyX+GNi12GzKiMRSVjgIqAkNlypc2rl/zWMHKGB3bWHEO+oPiI9FdlMjjrtLzDLg7 Ds6fjRNJdo1FRndmZPDCqIla0DQ0BzWgenQveIjJFLUyBFRbez4KiB2XY7x2jLXtuByLOey4PHQj N/pBPViQQrPAhroQG9rhDtO8OwSzvMQMNKrmbTCoDeSK4LDBRBMKWota3MjX4GgjxoURj7dHXIM1 h7bsxVxmKHMp2w9jvhs1wXcDxZ9g4D92bNuw7em3XshzIx8/5GwJN26Msfk8jvIZoRMQbmm49k84 fxV6dHGkELu4EN0YzrWSiE6pfXC0CqUswAW+YFtTjGoSQlmIbXY8JI3KHUI1crOjtH/Rxan94qPy WaEFBXHqdXFDoU0ek7znNEfUnhOWCrw+nEh9SCQTDh8eGcxdHsi8P3xpNJdtBL81Ue8Rf9ZRJjWF +rIYYfk4PSY8KLnvef3sj9JRcYa8WPxtIEpHxOmFNkEoLREPIV6U7qQoEUndgdLwUObC8EhvOpc1 ARcW5XWQbSyKWEPZfOPEKG/TNrEy9hHJYPbV20cUj9W4bAibw3BE/82SHoVIXxTovyZpQ6FN0X9+ s6RbVzlmagVmLo13CG2KPzO1MsxcLf5GOyscCJztHnK0CWbmuYjzmubyL5F0+vdY+vzgEI24Zjuz NoREm+aJtnPCSpXXmnyeWKk688THA5lc5tJIeujS6Ae1BUvq6YzL5ty6CFZFzQFvaIvFPUpwDii2 CfLHamjDi8CnKQJEEntzgFnK/+i+WC1mY7yWTLYtycYMP+abXT2NJXNvin7XQMQ0Q5USzR/FvN0q fohL6wtyhbe+WC1Wa7zjNOxxVmtObd2oJWQMxTqiOIZlmnsMy0p6bQwYgxA5y30H7xe/oAZnuW8X 2gRFaIe4nJujrAIlks4K9OTxRrO7Zyb4vgb+5sA5GnqVZdpdVR1CR5w3034zeVY4ogdn2m8U2gRn WiNRaW4zEremBtICaqDxSfe9qHPofvGd5GLxQT24Uiy2Ca6BVum8KCXtemOVLjqzjskz8ywRn+fW m7L1Pq/f4T/zwGSYOne8qx75z0BsbhwPqy+S/8ZH9ln02uZEEhitB7O+2CaY9W3c+Nxps75NvxW1 qddnHeJ0o7LahUjeXG3K45Ww3HRASBmtwlaxXG7yW2HeL7AV5p8CVpiazwqzVTildgj+2Y9/hZkf QbW2VLDkcitM7wgWwv+bobMuOA9AF269zgjtVw+jJ5WFyLtvs0XaIpXbg9A8EXxYXeQn6xMtcVf+ JZLO/Nsz+H764mhv+vrVbK6ZRgw57qUR/Dk0j8ZxadRoNhLxgNrSjdE+sn8IN++Btv/AwRidwDOF Q/I+1wrFi8Ee/Bo3BibFgEgm3YzJjmQGrkGaM501Hctvlp3haiIgwX59JcZvG6t8iSQu2dnKwlJk MFfvWIdE80mNS3/YKjPOzXm9wJipkiVfFPwZo3sYMxH62gc3d8G5PyQasnin+Jo8SQyLhk48WYyG uO7Kn0TSmT9PZ68MDfZCIIDPG9BcmjmtQP/rHv/XqvzWsPUGkTTKxSYqH5vhlpXzsts7PwdUT4MY Bjc8FpLPNqiqdFr5Rah3WtWt3HgwPhDJyvkQZfzRo3xUtuROKWqUT4Mbb8OxF46ToTnvFfmw3CiH 4fgyni7z4shyHpF05ryuYlwN9pvNvnHV4FPBlI/5FTF+25iPiWTJaj87PJLJDfbX2dVUg21bNB9X 4tuU/EuxU3oRRfXtz6CvleDAJ2Tm53JVi16oOhK0apHRBoihDfJBaatIjlWSW1Ol1UsxSptjllxu F847kjXQ0VQ4+uC4PyRKF+JeZaqyVgmL0sm4TeGNBLaqJpLOVXV3o3nyuNlC19RsbR01GltUfhvY My4i6XzGdT5z0ezpMe1VKdvfiW7HzFilWBBJJxZDgxfSZrbBruVrKuKD2/tHbe+3xhBaEeL95XhJ rFY5Gur9mbhbqWwmJpLOmTiXHv5oJH0+bVL+k0wwx85R0fHfGeO3hmUlIunMSr2ZgeyH2Uujlm2D Za98P4mZZ7tqyW/GonK6E7z5EdycB+I/CfHq03iuelX+SyzMqw/gv8Z4cZxAcSSScTenyWZZCa/H 0T2z6H49FeO3h/GbSN46fncp/HZUUzuIpOzid57dN89sC9x7Bpq/DOdHQqq4h9WX1DNKSg2LgSVq vVoZl4jk/wuXhrAlT8FRuXQXAPcu3HwBzntDuPRH/Dv8nnwXLl3d7w5Z3esenF/BtdhH1gfnhItr RNLJta4eIBqdQ+ej+dBmAmqFXDsB3Qf/uffodBuDhCfG/xXjt4f5nUiWVO+DwwMZYFsTZPTpaBZ8 j0cLwJZwS5z+LsaoXkBsO7eF1TZi27GbhcS6Js+aws+q4ttI0dbYiVDePoMZb3UtCm/j2hnlGRzO 22dxNN4aHt4+iyvnrVHB6pPsB5LK+t9acGVteCrrXs2Se7WD0imVHO7K2qi4sjaK+4JxS/6B5p85 DE/meFJjmeOqFiVzXNXes/sO8uRP8VMarydZZiCS/pmh2X5mFV5lG57MoKv89rBaj0hqPpnBpPNf neNZanRrXlL4rWFZgEjyzcUGx1x8XmOcXhuPwum18TNKrxbO6T6tUk73abeX01EZlZJr1U6pW4nK KBPE3pTYs4JDUpTckH9WcDfNCZ2Rc4Jb83bMNP8aR81Kec3PQbXxHD54G7LRVt2Syz0D9mL3OsTe Eehsto7QD0Ni8Cl1ln5U2R8Pi8FvqR3xythPJDXPOv/I8a6SLNRI+X/r5paJMPYdcHOnjqgLgzC4 jnfqO+SJehgGPXiSXvrOA7nifOch5ai03BnrALTlRbCWaiGS1Q4tF7JXrpDHfv/JpslWcT/Lo3Ph L/9maEOB3/V0Zzssr5I3FNivdxR+K9keBpF07mHkyPvC9U32LmO9pwa9HVmmWksnLDmRiMqU+VBQ 5KCzv8P5gRCmrFD/lsgpCxJhUXKf+uUEL4JstUokS964hnmb8GSOPWvzcKQy9OYnLbndiIreHiDB AHRWl0RocQh6i9TaZE7ZY4Shd4/6olEZekRSdVU9BL3mm0TPPeqpBqtaP1/FW7XOrrLk2VUHJcsg x+2oWneBhu5kVP9dA7/ths5+XMX2DoL893v1R1W7lY+TYf7bpl5P8vqPvW9BJHVX9He5GND8CTEh JW9OdEqT9KhIbkqwmmGawVutfD9BYqHyaiVtMM0XDd5qpc+w5D6Dt1pBNCoQ+h/wHCvVNjQAAD== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image288.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB04AAAmNAQMAAACfu44UAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJzs3U+P40hbAPDKehjPiiE1 nGiJKLWv+ADM3oIUUssfiSOfAJhhkTgS9F6CFFJuZTW+rCZ8AKT5CIgbt3EwIscFCXEBvWO/EZoL L1PRIG0NU+PiecrOf6c7nXi67aTrkE7SKbd/XfZTT9kVm5izKeSuV+D2yvlQP50P9dRbVb1dPq8y 9b/ML5HrSm358SpQ1bWgk6HKe+qVRJ84hDz4abxcTBWpjnzyvRTJdbXs42z5RiWoB9WarTzack8t VZld/5Gdte6pZS331L1q3VPLWs6dGnHtavFqCo/9vthZ6xSoAVM1LehUOrrXEztrnQLVo1FNCRrC Y/fEqa4bREqwEB67vd21ToCa0OFY9QYsDKXqtnbXOgUqC4eql7AJPEZPd9da1q3EYbQ8quahr7pA 9VUv2IuqK0sVU6qB6pvrqTjErT6VA7X74uvcWh4QxQlQlQiBqrlPSPflT3JrkVOhmpAqoI6AWq/l fGCLWtkIDFSmnluq3EH1ToxK3UA286k/f/blL7BuhM3Lqkz1mYwhM6RR1HTyayluj0tF8EKzSlMp UAeUxhE/cSq0ZxxLoI5Pntqh7jiOWswfRuK0qfIR8xwIOPAYnDhVER640QPCAjcwV1PnpbpUEVFZ /4JFLDZufq1ToY6N5NCtQnzaWetUqHvUQuoJDM13NuZKrXOkBhQfq0rVuaFovdaJUJNrVzyl2gkC 1aZev+JAZcZc4tOKU8fX1rLjVQ+fVpx6fa0FVcFPc9JUsqByKcxJU22rYrZ0+lTzPqt7BtT5Y2Wo Hsk9SnZt2aRW4DgwuadeV86M+qlaVHpUZ1OpsMT2o7LNN1aoVTm6vx81YZvvLE9PpdQKbMCHUuVZ UVkWgU+dOrOR+xSpfPMdCEtilXoyYUnz7MmH+TszSWjFjhiuUj+YRBic8wEPw8S8iYRipoZTKxtt waaSGhUIE9iR+AySjypSJ66KtBgFXFJlkqdsohKiOfV45GoYf1P5oIXzDV08l7OgYrNWj+o5ivQ5 JSxypEkInajsdQC/4MSNSE+w0FunJtCsFaTWJGnzOtIkxFLqS/W0w+sP6PBS9vBUa4RUf2hkg2cH Tu0sCFFBaizbHf6Y0WEMVApU2e8weO3GkW6yYShxaiUNjeyz9Iwq1kqqSAUh0Bqc+khlQI2SJrwe 0VmcNHjoS5xaSWOg8uzAqZ3GU0EqCHWHXXCfSqCCWMYJq1+IF0yGlopTK18woGKvM8R6VW1VpHKg +UxKF6ijWQjUhqWaCzGlCucbvs6o9nzODHPDClJpPANq0/hG2nnsQDXsITNAnaRUiVMrYzPTLSex B/NxD69iBKZxrPkLZqlECUZjoHrMfMelv0aN9VMH53jYczbErSJ1GmvhcfOCkIw6SVjALTW5ECGV 0OojS+06eAYOqdi/VpAaAjWw1Bj7FUsF+vd8BlQTMhnjxIjQxKrn2sMrsClDo1aQysKpwlZ9SWpT nLLPpin1MY/95MkKFT6WdqtmFkDiVK25+0hNWBgqAateZ+MQ+xU29RNOUqq+MBM7tbIuUmp6PnLm zcerWakQdfD46zm1ycKJ7jS+Ng0+9nVL+BC24PfCN/AfSbtVGJpjn1Oprymk1AlQG1+jEakd/NFp PMXsIVQt4dJxLAcNjtSsW105tpSWylD9UOkWNucwVJg4haHst7uQ/vpj2YJ8/zKOWg0Ge6vEI8dY NqlV2YC5H0rV6sK4zZ1Av9KhwyCSve7TzkMYv/UfMa8WEdKE8elkQZ1Vs1U19yHB73WJwPFbrDs4 Qo16PXwtyYBwoD4AKrNUNsV6m9SKtGpKVT1iPIbUNnFlLVJ9fK3AK2AYW3/IIGWY4NZuZ/DYo/vV 62wgE/JnserXTMAns5keEKrdqU4cEwnTMpdG/qgFm896YYtBXAUjsBHpc395QNC8nj9Zu0KGNpha 4bMKftPx2oOja9SIQWczH6+aCmZL6aSyHSVefYGzsbz5eNVUcANO7DHA/BKtTWcP3F3U62cl3nmx YekKqrc2h9T35/PsKtqq+oLv/D2hq69GP8DOaz9cVWrulR/SsqvBTzEC7ygVbdVDyhm3akUi8CEl rVWpK97tT03Mh//Yusjf4reVyJayzI//0f/+8rObXc2wetSb+nKplYjAx1CXWeOpUC++/Icv/vAd 7Kzmx13LqUQE1g8E//ju6AVVgVpMqURYKqbcU8tUWEHLqUQELqacEbUSnU0x5YyoZ7QBn1EEPiPq /QZcpsIKWs4ZUc9oZHNG++o9tUyFFbSce2qZCitqQedDPaNWPaNB3D21TIUVtJwzyoHPKCydUWdz Ty1TYUUtqPTU7asgHFpKT02/4FZEKT1VsqKWVHpqwIpaUumpeJ2OgpZU1II+U0lcVtSiyk5VlBW1 qLJTJWdFLars1OB8Uoja2VAT92yoip0NNeJnQw3OZ2RTOxsqXl2fFbWwclMVOxsqRKVzoeL11VlR Cys3FWfes6IWVmqqvecHK2pppabagy2sqKWVmhoJcy5Uey8PVtTSykxN7PeBWFGLKzM1vRMRK2px Zaamh4BZUYsrM9VGpfOgpte9YDeu9+71r+Z807HM1DQqbVA/GvPflzf4pmM1qDq94AOz1+I+tFSD mp2YKuqrumWmplHpAOrv/v4bYd6kX9uuxtfqs6vxrFO//Qvz1uz1XdYKXRcii0rLr9VfVd6ayeZb FaKq7DI0e10sYZJdp3GllJT66dN/fuVtRJH0+jp7Uv3tmwjfMVXfIGAGIv25HzXZunPn56f+3f/k I+wvr+0hV6jzp/tRt2eHFEhVX3p7hf4DqfOotC9VFERNVleHb71zJPVf1ceP0BO+XluzeVTajzra vsvugdS1fewA6hOSdhjX3vZ32a/Mo9K+1K23Pi/1CfnboP4rP/tFzhLUyuMVZUmdR6Ud1Njwt5pq 8yoQLx3j0O2+tzjqr4sra2yWG1MXe20O1ZddL+GhdJWghH1XS0iBVL58nt4PaPuuQFeXm1KXnUce NZJkwMPIUaJOqEcUodHWog6liuXz26EuolI+NXrS534wVqZZp55UvSpTF1EpjzoaRz2gDiOZNOCH lJotdu1FqQx1uep51DBSfbxksKX6Kk6qTF3mEjlU6sdIHVnqxFI9sfmhqlBXUto8KkXq6I1KqXKa sO/E5oeW93TMSkmpy6iURyV0DFRqYCdts8koChP2WGx+6MBred86NVouPpcaqh6hhEjSIS6phQlv iM0PVYW6EmV2Uut4FxQOVCdMOo2t9anKBrwymMujuqFSKRVb1Q11p721PrPAIw/LH5ZWB9rb1IT5 E6kGQI1Vm7iOCHU7h2rwvjalTwwVW76VR50A1TRZHOsWp8wAdbC1PjO71qVv1ZWolE/F7AGosMsK yqahalWWupr7bB8czagMb/jSGzC8C0pre30qQl29vXce1fdnQKVDoLbsHQG7ObeanVOz26+Wk7p2 +G+bqonrx0B96GKfY29e+ZdVparVi65v76t4+0qketC99u0tScnzqlJXo1IulY3iWcIDvA1rzQRM PfoWPrZRqkENVt/KicBEvHr/3nDJ7XkqKRJhtks1qGsnJfY6PZVTFtT5sdkyUvXaSYnDqVm2hEvD 4zFlpCq2+tbhV2jPWjWj7nkFgdulrkWl06TqjLoWlY6grm/Ad0qdzpeS3m8Sf2up66dKD6ba8aos x746nI+YsgkeGXU9Kh1PzcrttapdwjrVmVOz7F6mVMXWPnVoBE7v/rdStxTUMFu5lBqJtU8d2qpy o1X3vDLPZ6FC2pot189WLqWuR6XDN+B/+or8minHBgxNmi13lL6RUTcmcNCj7nxy81bly+dFUrNT y+lA5tPMrtlGVIJfHpotzR+D9PYRt059nb0Rw1u69dfSvIoMAx4x0XNLVWy9JjXbZ9n2KZvUW9+A lav7pNNuc08oIS963wgaJEzWYLSCN/yVm7mSzdZv9qeysknd8ypaxVGlo7pI7RAuRUR6hDOgRkQT TlKqt1HzcCrOsr1DalRTz0i71W4TJsXYU484CzULpGozmlI3p5UdTg3InVLHkXqmgdpv0kj4kWw3 ma9pKOWgyYb4gc2oZD6s37Rx7zJLcER+h9ShVKFuP73oCaDSCIW+Qire4dlu4Wyr7hUR+Ip+aKYJ STuq9Last071lQx1v4vUgFMQdpgv6UTOTEbdyJXsSm+9s/jr491/cSbxHkVL6q2n+yNLfXbRN6OA Myl1h4/kCPuThgixATejksmjLjq/K25WOpOuqq1Qby8xNLjPwF9T3VD1n19AivRdh81mQKXxCP7j ySNLTbYmu15Jzfn0ohb0Wpc2y7yDDdhDquwGsvd7F8n/0ZdAjXUbqaoWkUdiAr/VdLvuFdScTy9q BZhO40aShqVbTfeRSsgMelP3iSS0bql9TkM/ciNyYal51wfbDkvz9bnqGnGzMQ6S0HezbIkvnx9N lUS5JCK02eFxRg04UmGAo7Yn5eRR59My89dC28fZEA9vLFv1Vqk+7LF4+pcoCtR6swlU1efMn4xN rFNqLafuBvWjSRRuAfA+rhfe8PutMjwQk8nETJ301tDwW0vFffW2qSal0ig2Eqhx0uwAdar6Aqi+ mWbUvDiDR+iZdmC/G83w/AXkzgOiOYRwHAfibdwnMuEen/i++Tn8rzy7B0vIRRS/ebpfCHUEjwyp kl3GSaPTxDOj/QEbATXWLQHrJvPiDI4BXDsisFQCKXOfwIZPmIJxIBGEIpUwpGIySNw86q1OEEAq jaeWOtMNYam9AYOdNYxVS9DVqYUrBVY3cOyIgMYxmGhAFGnzOqFI/WpQpz70z/DojkwQQajdoGbr fZsR2FLHKVUCrYnngtUAxcNI9tt0cZh0i3p5GdkRAcSxDqXDQPY77DGj8J/BWVq+j4/Ud0ZmLCEs D/OotzpeRao7DCGP4Zey2zLsoRNKRYAauBIaje5Id/FYbhyq7sBSURbhTIjHkGdxgz2z78/w8YVD TQixioV51Fs9CoFUz02pinQNJc5E4qYYRlThVO3dVIpUk1K5D7EtYazBfUiIpklLTHx4W/gvMyrP pe6bLRVGDShSxVATaajnptSpxABbYzvOdOA2OZuo54ay6VT3xYTJGNgNgdQwuRDhKIbtzv/+N6jx gSqmthaOCcXNN+DCqBF7C1RYwdoH8yr44Z3Rf5N+gNov8O2kSgOhm7JwCqZ/ZjKErZ8Z/x+ZmSQX JqM+/hapwSNh5lQp7rBVrzkXt4vKYcgTm7oTBkSYF2wGVA+oL5D6xIQ0Vj3iPvpTeGu2oF5iYniH rXpN2bGvai51bWrqxAlIjzy01ABcL+fUqeoCFdIkP15Qbbp/h2HpmrKbKp0wpXbJQx5PEhZw41Ok PjUTGiKVAHUURxcirQXptGfK26o7NmDNZxF0IU3iLqkeNyOg+vopkEMln9EaDItoDGHXni2QEdU1 c/MUgi+f302rxgGEsgaky0qauqU+4KbOMioLJQT0jApJhq21OOCSllsPS9d9LO9NSx0i1X4LA6jj UPPHXwMVQi70tw/ZUMqk7kBGQafG5iJQSxHIEMtL3d2q/oKa1CGT1J3GU3idUutsGKmkaamhSVLq 8uBoZqgKNfTTRMmXYGKQO/fbKXUoMYt2AtVvukDFpDCjGg86pspRE+YP8WtEAqn9JnUi2Wt3ey0x Mp6nLpqEwFinM6dCj2uQKp27meUtjtlXkwcuDuP6YjSaKcIJPI96PdJDag1P9xB4HMBAJ2GT+RGn 9L9W3gi8gwrbJAzOiRKUzjSMxWGgDm1MFCzSc2HITqKfJCShMATcTS1bWNpF9ZiEwY/CVoXWCf5A ObEeQBo9Mt9TU4NR6k+NY17rbA1ZVst8Pqq0syz4wIV/t3bx7gAEBllsNJkeSw3EJ5O4iX3pm/fG MHjyLn21Vt4v1vbQr9Xzzef4+DESb98rDdsTjKkionn03ONx0ryAfz+VNeNR2I3GCaN+eGRYuqJs XNAEvwaYUjdbdc8InE+dBTyMISICFfI0oAa/Q9g4gXgI1IgY4irCws9MDddfEjywxpe1CmrVCCBA 7Vkq+LgXERpaKqcBGRBHEjxRTN3PSF2f+pMsqZsb8FH9KlCH4wjHFFlTDqMmDXWzFvU5vZQDOowG 8JpTZ2/qrn11d4nWDqdCmoyHS/HpJnXPsLSjVZvMH8eqK1xoShop4UcCaNCVA9VRbRYGCVLrzvDz tapcO8uecD5vvgNbdQd1QP3LWD0zLjQli5GKTzsUEhrmQhoXjg0d6k7T8T9fq+adurOl0A0Y2gyo 8jnk2OACKkRi30fqoNmkSB0aF143Pid1ZymUOgZqLZbxggqDRaSxlMrNcAh01Wl8ewJU5j+x1CFS YXAMGyzQmBzUmwzquD5SBxcZ1a8uFbrMh0/CjMqQGkI7qwGLzIMGUBVSPTK4mLp30KqFpvv4bfZW KKOEXv5Lm46RKiGV6Dche2hzyCiYpfafxPR2qMlf/fvmFXSW52uPatWhpUYRXkYF8wUDeQNSYfke Ugl3DSWk/zVQ8azP8dR3H/7twf6XPlqnHjVeHWr2uAf5EvqQmgAVho594lhqhxhqqbXZka16M90O 6lEbsK/5o94wVkgVMFxOWICTHfqE2g247SKVSu3IMlCPalWgEgX5L2GuFJGTXkkFaAz+g22uWsy4 SRHUPS6v+sdf/NaftX47+ZOrDMdROzWgGkjoQTKM7TlcoHGTXAC1B70NDGukdougur/55Z//+CYx P+61wnmGYxLDFarMqIlA6lS3+kz2xCtfN6lUrmRHUYspR1Fd1alpGKDB2AWCpI9UyAqBOtatAVIp UJlUtPpUqjrOKlXD4BRSJaCq3gBGOh06hNQpKgl1zwi8izpIqR1LHaMRqWwoewP3EiLzZYRUpthR /Wox5chW7bsplSEVOtXgG8gKNXECJfDILHQ+AxjcMVUG6pGtClRqqRHsuUhFWkLcSwn9bEJ4RBLI jblKqYem+8WUY1o1obJPNR0aZamYKlmaIXQoTQB5hJFOAoM7rvi+I5vDMvu9SgFUAEBTWqpQSDMe n3zAOfiTlUMEWVgS1/yhklINU/DIfsgmpdp32a4lZK0qFm+8+ai/yUl7brDuNyxH7as3KRn12gzv Zku9STmqVW9S9qTmTQcuqtwmdXQ9desy1QWW223V9Iq0NY/+/c/+n737+XUbxw8ATsdplEP6OHvq OxjmLAq0lwLN3NzWMKedAu1/sQn22Mtb9NAHrNfygwdRD238DxQNeulf0EOBAo086o4XRTF76XUR CT4E6KFDY4AOg2HE8ktRlmTTPyTL8otneHBsR5b0eaT4SxT563K/Pz40moCn5X5Sc/iBuh5+oJYI 56c2nAOfNTT7nM1ZQ1OxmrRszhqapH4QCbgGKkJox2OJTYQfqGthncrMQgOHhw+WGlahXp+fOs61 LIh9q+Op96NcRU1Rz1vYiGrU6AOtLeWkV8S+1Tp1sZ26ZVKK81chIFaL07ZaQwnqlj6/+5GASe4z sW9WgrplcqRLpG6ZW8ZG/ce/fNBgN1pj1ORa3btO3In7gUnuM9myGS2+r0o9Zz/w94gqz0Ft+Q8f vZt+95VlWMMJ79nUT13NgPRd4WtDdfeczglvOtZFBYl6JXISyJacfwNTOdD1DS6CykMCg/ifOTEK VKYeLML0ca00XAyVIayfV2gL1ObInQRR+hBeGgx13+k0SN3SpDyEGrJbcLYZot5MtQceFW41nZ/6 vqZYvcKzkHE8Y4N2KIh3B+O2CpWjy0nA1Al8xsmMjRwY+w1UWli9+P5RqyZgV1NhULsTKGprJjkt PNd0MdRQUcdAjYCKvRY8Q1SgHjN2v6ZQE1UJ//aGu0CdS3z1o3tIXa8DV6biyePn3J3NYOp3fPUJ MG0JeN/53H9qJLHXec5Ugar2EOMnTy+a+kJRb9uKOkb4yc3lUmeK2n/OkBPAcwn48S2UqZdJVbnu 50DFmtpFHKiFcvVisiVVlo6HUCWcGCpUCgu1pY2Bd/bwQVDREOYVmcQEi25rkwoJeH6vqGTLZrT4 3kaN20y/MdTowqlTeLKcD9qKGsqNRtz8Eq7ViSAtoDqK6gAVyzC2Ud0953NC6no/cEWqJ6im4hkn HoNh7uuTGl8QddBW1BH2GZn4CbWX3+8JE/A34vfR462drcWHOvOndAzVYTDHK/GRwIrKi3dgj6K+ jf9p45bHgWE7lawf5WCqEzscnlOgfstQ3bqoBzz+tz3UTVVZkaIK5LKHNGwLAg87Fu80HdM0r0b9 GE/R1d9k1JoKGyxGWGKlE103XWazOGC7furHzx58+t9SDFyYoOfN5q9Y7lWfd+29+1uCLQc2NzLM eG89fMBOLXcoE85KLcSqoGnTx0T/aajFmXlI7v/z73PhBFSeUtMldHW6v0gqS6lpVaNpasVydX8A ZOFaDdMJsNLvLoa6EavBOlWfxompeV6jVC93SuZxuoukzg11ylRaFjArbOi+FScsbKokYFK9XA1d yZxv375VWZEnW95LZxljeAiUYfGAjGnAb22/tVIZFU7sTheiHfeHrm2D3KsOFUajkSpjDBPq2PXG 7UUQMEd6McLj9lIoqmoiwNx4iJSh+pi3BMWReu31XcsG6wsdNpqA5zGiHmoHwTxsS1VjxkhR6Uyb Geo+wnN+eAIew6oELl6o117PtWxgm7LxQCrPva9MJS8UdTL3Z6qF0MetIOLuTBAME+cNCMzCb/ut 9cu2E8LME4uQiZvaqU72viJVXOOXsCDGfBKqJt8IO0Adq2ToRBFPJv+1nbSVioMZV1R4rZ9qBgsf QeU9/IQG85YyqYZ8jLGiyrGA+WEDM8+xbbc2agwzP9+6eu2UZz3bEfdlSzupSWP7iMKGDxV1rqhT mMMGqAuuz+CVog7cuaLaTsBKpQtP9BR1Lk5Cbafvq1IFUL9sqQJWfBZJQoB6DbXgpaeK1rkXcdtj yTYqzO4tejDzsbj9s6e2Ix5YruYmc3JTHn+WPD5SvVxVQkX1XnwylYx/FsVdRWXxNawVpc576Drj lnXtKSvVjaYJld9+WYmq38f5xj5dUd0kWo+pQnDceex8/skUIb7Q1IDFPYkGqOWJW+SgFvctv91C xeJpTLwxuvU+slOhBbwnWxJbqPGRVF8liy5yxj+7Qohp6jxgojdCMVBvNNWypON26k2syml0M7VT OdpJJbuoesrz46hXRNUXgLpcLBTVC5bidtgWigoT0uIZ5+RQ6mJFxdax4YzBxbePit/Jt+aLhGSo +pbpkVQfj5miRpGiUm++5LdDIsgMVgpwVDXPNluqjcrdAPOfCeq1w23UEErHIjX/+EuSgHOMIjV9 fwRVKmqXRItoIQaKqnC3LqwgwG5gESIeW7LgrdTnqvaBGSN2ql+kiiapMuRdRW2p1ygwiyNETFEH QOUxVvV9aTltO3WOecR3UrlZzCrUBUlszZZyDAuVVKYy3qVAJWQ211XBqRfBxTqARcL0Kmp8fa16 zbLsj7uqHhLxAfbCkFqpfBYXqOuPFJ2a2lfUNlf1e28Zsj7FsPJF73qAnZnPe5pqyYKtVP1b1sfe bBt1Eu+MVZ2Y9yfgau1VyW4N1XGmS/ZMUVXrVfRhqUIfCTQAKiebJ22DdPDdXYg+UnsIXeuCs2wC PcwZ9X2FWKWVqRwNqSQOJ2O4xFDfVScawNykYxKqwnVE5tw2YbWVqtrzqpGr/kZO6E4sG0juFan2 bMndSSWVE7BQ1FhRqU+IKuGHQJ3HKv35lP1ItmKqqJYVhO1UGjrsqkVCHEorlWnq0lQT2jpWy+bA 1amx0kmCBQ3p63eiG8tX/5vslMFMXF8nqs2Vnq3UTyVT5bHzmpNv7JNzZlR1wuqv0Wy2JG1r5hYC X18zwHy5+d2+PdVFrXitHnTTcXNdUnvFcN8R+Rq1TG3JfGuoZN+hbKd2CJVv7NneXt13xFW2ZKjr 1+quwsaUXqembmbBVure49uoh5ar5sGZU1M3s2Brh8veBwWzctWcQRmqadARnS2RfYcqhsOpm1mw tcewNHW9EbeDKs3ImGNy4IOoG1mwlWrrrigENoaaQzFWD7xWJU/m3jt1At7Mgq3Ub/YdkQOVVqOq ClauF4LsO1QxJNS9RQSo+PqurdS94SiqXFGrlqsHUTey4KOpuvAoUdjATxqhyvUsuCLVX12rmhof Tn0vIeFK3f9U9Vo9jLqeBVek6tdK1PQewzHZ0mHU9cy12gPox1DN+MjTU4tZ8LjitALr1FK1JXMN kVNTeWHfRer+an5hVwlV34Gx5sD5LKdQW9J/FEAuT0oVhQ7SI6lv1IsDvUzWBLyVqmuGp0/AxSx4 jXrwEU0O/EYaarlYTZIwOTm1kAVPD8uWXm3sKilX38jyVKHX5JGGCq9lQilqoYP0gIUJIGw0/VhW hdDU9ab5DqpEJGwoVgtZcFUqX6OWqRj6jkypp82WJM/v/Ciqu4e6JVZZVtgsT5uAC1nwgdSN8+Fj ON9qCdhMm5wUNielFrLgw6ibqYyPoeKQUUsUNirbT74np6fms+DKVH3TsVqspkudkpNfq4Us+ACq Kmz/Hc4HMhnY+LXelYACQ/+2bG3JtOEaidV8FpxS3+v/1vET029jeRfTX4eU6wVWiHjUpdOIOVI8 o+bcuPRhiV39VvcUlaGaXjpyeirP7V1TF23xbEQ9n3JH7eMaL8QIwWfCYNkcGHjaV9TQSZ5PI8mu OHJy1f1SVHOxktNT88MENPWLlvh0QL0xZm0YaYMDPkQDoj6HsFg9DDztUxz5bT08cDVgfJxvmpdK wLAcTzPUfBasqX6Loy7xkKIp6gMn4Le9Lpm2nVnI+8QJ9H3pxSSSMARhReV7O1y2UllWhTgxNdc6 T6gh73bJSww0N8aeoo4IeUm8CWMjjGG0gYsXXgQrJuUeA0A0u1ZLNM1VCBuj5rJgTZ0xZcBXQFNZ E/Hm/EbC57nHmLwiUcB7Lg7wElZMSjMAgq11AAAgAElEQVRRCVdcLvcuE6sMNUbNZcGaGjBlgLGY HjdUJjF8xjwC6pzDKNJ1aoxy1DIJOETNUXMdpJoK6VRTp5w5gnoeh2ljrigMXpJPYBQpjA1+s5Qs zlEZcjNqidqSQA1Sc1mwpnpLZfCwDCS/QUDVyxZj+QXhP5V/R5eKOiJzCdReS6RU1ajPqOWa5o1V IWRupFZGncAiZewGDenUYwuJfQLUzyBWp+I23qBCuVqR2ljLRuaz4BWVKtocIaBijwUpNZBP3GjK DXUpMqqP3HylsgzV6EgT1CwL1tRptBSGyqBcmS4T6pcr6o1K4DJS1L6THCVXB05CGaq5fki91NdL +atsTG76bZYFayo2VA+hSPQSKhkT+YIwoC6AShMqNUfhUAXOUcv1GNLq1OR24+FTIWdZsKFGgiqa h0NNxVEQk88TavzEDaaMCfqCLmSknMmxkvZqpVgV6SQLe6jvv5PPLIaS1CwLTqgLRX3UkR7RVKKp V9eqSF0GcYcmVFX2FKjtqlR4dsHJqPBX/+XeM69MzbLgFdW96kmoA0IRimE4sfqsag+R6KjCJ1TV qSuiqDyjqt1VrS0VytUSyq3UFvqDP/9jpGcSLs4mLHNZsKaSIOKjDqTc2QIyW6j1Djo9Va1QNf0O cSY+Y/0r4sgFUH9uo5bqcIkrU590/mSdsi+E6UkY6oIP+72hQgVAde7Cm9t+75q04cFBGHiq0twV wgk1slHLNeL4XurDP+rWNEc1JzkqPBbGb/o91TRV7TdVrsCEtWzYh8+qpYaI32IPEFbFIVBZ63hq 8sx/Qv0X8vejelD2sMqCMyrQ/JTKW2w4QK6PoWlOVTMWt8mYKmra1kzu2VSm6kC2LoRRZ1hlwQlV tVCZGCEZkoDzmKK2aC9jtwXp/B+oL9nPoQYRJr9g+qcJ8kOgrjpI9bVqjj+RzE3//1X6pjBCKFYf GNFfy+wVwj2mplnw3s7RApXhtKb1AVHTWnDS4bJjw0I+GDrpLz8gKifJv5q6Y1Gk4sOR0CeUrHLw AVHTLHgf1S9Qg8AMOfqQqGkHqc6Bn5Ctm40LIyfmb7dRy3V5J4E0RL1LT0lRB2TrZuam2UZYp5aq GJpAGqL66SntyYG3hA8pAZtacNNUktuGNETlyUHroh6agEluG9IQ1WTB34dYNc8rlKN++8/D/0Lj XFtr9T+H9u6T3DakIarJgqebw+D/81e2BqQ9rH50n2PVPFY2rWkizv3lKln/pjlqUm0/jpqrSh1C FcV1OUlTVE6SUzqE+hCh30F/+JPfmLnlbOFAKsltQ5qiJq3zadb5NkYddzWNQ+lQjqqXC8PB3eYz picJ7dUpJQNcjgvlqHqVMHTSpRfz4W51SnWEfVRIrsJNc2A97qM5qm5jn4kaNUvVWXBjVJ2AV1Sd v+GtqxnWHfTzLo1SeUaF7I80lQMnWfA5YtX0sjZI1Vlww1TgqaZyUqSR5qi+bDxb0lRkLlHSHBWy 4HNQW6aDlTRHhSz4DFSVR4TEfNMUFVrnZ6AKYh52JM1RIQuubYnwUtQ4N0CgmdCqj7ret6T3u4VK zRT5pEGqXx91vRdiBxUmNpmYbxqjMvdkCTihktw3JE/N3TVvJnByYirNfUNWVNe0V0mDVD3pd02h XKxG5pvGqHG7Vmp+X7pnxk6FbKlxqmqdf2+o/smoOxLweaiMbu8CLBlKxCo5B5WTM8RqjDNqTSPO DggCnypWc1Qz+JjkqUnnaJNU2W4gVsf6NdeIa2flaoPUuwaoqKO/ISvqXVYxbJDq2+ZsrxS2UmPU ofCBZB0uNOlubzYBs9NTBerAPzlq6CSz4jdLtc7EXylsp3Y7aUPcUJmZxKVZqjgVNStXxaCbtk4N Nb11czT1u/+ZfBxuuXnobmzdAHVE0kwoob6X5jbrQdR37/yiQf80tvJ2U09fB1bUtHVqaktu8vhq kfr65ccH3Oj90KjEbJNQx4cJS1Af/Nb7d5aJDk9fBxYuSSd9M9R0MP1R1IcPHnZ+sv3GtzrUeqiT mt9X8p7AQSlJa7ymYpg+6n4I9eX/vf66cJ87efqw0L9hC+ehkjXqakLTjNp6hOe/jDfPzhIS5P2k wtoG5n1WW9IB6+FsWJYK95r6YK2wSadwMdSS9xcS5N65ms9ClYikz0qlVQhTmE8vLVbVxbhWW0oX ep7qa/WSqP46VY6T80iolRLwPaWypMZLMupq2HXla/WeUkVS6pOMytOxyJdGNUsZk4wq0rHIF0eV 6fuUaioRF0dND0py1OSRlsujZnN7pNQ4yaguj2oWTyC5bAmZAboXR02aySSj+igdoHtZ1DibGiGt LSGcDtC9LGpuzixD5Yjqx9Qujyr9Neq4lYyovECqKFJV+r1YqixShcqmLpbqmfeG2paXS52b94ZK zN3yS6QW+5ZW3WWXSC32A6/CCag03eY8VQhXrnWOpqE26qrbhpN0m/NUDJ2TU8M1qqhIfXXYKeyo A9McNd9pVhvVT6lmhEnt1Nfyq7/KPu2qA7fMe3UKJ6FOUqp5rKUs9Tff/t7j1r57R9kOD6ru09Mk YCcdIWUextpG3X+r8jiqWT/slFScUgNDde3U/fPkHUmVWT/wiRIwMWNpaCC/lu+kuK2R+hR9SoKv 3v/bvx5EXT1/UStV1Ta/c9/IV4zGJL7q9uicUy9GsLDu9eHUh7/9+RL/4heW46x2YObDPIiaBFwv NW7FXYSnGPskJhx1EZkz6qmmBCyXvI1KDz2KcLNtk11lO3zfNFWguIOwCmMsCEMDhD1G9QR9GOa4 tajmNv+WINxsWtZ1arw9BybJNzVTORpdI3yFSdsRJAz7j7AXSYcNB9iZhNa7knVRt8eqWeekbiq7 HfRcfHXVxRNOIt7Hihq3mejDgvVHU7mbzSu8ThU7ytXV0J1aqES/0lAMnkr85BGsTI8D3icplXqY 1UCdrd6vU3dWIfTZ1UyNRP+pJB2gMqBS7C1Eeyn67rwWarB6f3ispvPG1pyAFzFQrx8RumB4LoYU Txfid+HJljmpg5qNTDo8W1J/BV0HrjlWpaLG3esviQwi7Imhi6cB/ynMTPPiOOorKaSoSJV56trT kEdQVQIedT/6D/p6spjCwgBYJePnMbpFj8hyGzX3pV4SL1KNoq89EXLKsWjLsTvnoi2eUfY0Fydl ytXpnaHGdVH/+hn1Uf8WdVt+H7WDqcdhAueAR7zFDZXsorK4+5TM+XLsIvpFm6NnhDm8JZGqcbGW QKoSUpUqa6aGCK2oPdSeT6cJlUXqjBU12kZNT5cJqF1xqHkQWPYF4bDNUIyIxxgSUAnZpGY7LEeN aqD2RmigqZ43haVa8HwZMcpdTY03B87kY1X0oXalK1n+n/LHD/BsFrJhV32n/sGO5+cWnDiSGpJj qbAaixi0w547mSZUMo+WodpjEqub1CCL1aWucjA26FB8FzL1YRJF/BYWV4j4kHg4FMdQpwWqcxRV xY+m9oHqYc9jPCbEC5aRKiauyEzahq/nYhU8QI07FNbsGRJYK0OoXcE/UAnZRd1RrtZPhcWkA3V5 ir4TDl1HVQXVWXcVVcUJH8FU8vuoTNCEqnRL9WGKWSCeut50CeIXqqa5nbo9W4odC/Xd4mgqu5Wa SmGJoVBT5yyEFaTwJDcS104NFXW6jFSszjUVv1HR+VR60wio6hLgf7FOdQ+gmiUxVlSdY3xzDHUB FcOQKSoOhx0Vi7MxEwPkJPknhdpZOrgvF4IcdcZVlUMvKjD3dBRLFgG1pf4IPZUuIm6rGIZJv8sa dTVWSVFba9R0LrijYjVEijrE4Qh1aOAjTZ0y3ophCTS12Y83fpmL1bCtqKgVsUHbg7VQ1AcUok+k h1oM9dAVjVieOi5Qd7VsVoM8Umo2nLI6lbWASkIX9WkQtpaKijFXlyiS/mdqs6c7qS3uEtQK0Qg5 sBaKe4UQQz9OqR0aLXPUEcRNRt1RhQgTWo6aJenqVO5woDI5Hrpv2Sfv4hEir97L1/JOF9pxb+OX uQTsI0ONgRpxt/v/zJ3NjuO4dsfpq4tWI2kU++IuUgEKZvcb1ACDwMA1zFzMJo9x5w2qd0ZgWCp4 MJps2llmd7d5iAQjjxZeziLLABlpvJhl05hFOGi1mHOoL+rLllxydQh02XLTkn/i1/8cHZIFakju yYpHkYG61Ds5OudLNdfAJupT4pYy1GJu7P+2Z5s5J1B3IQxOgAUi0KYHjQqMX6stDcL7Bx7zw+FQ oj6cRi3bKuRqouafXI56Ltv8FGoA4wwIyR0MIVRvEDJl0FN9reBgJx/UmgdBBdVOfcvoYrROlmoh A7PBhtymK3heF7WRw0SVODgFARhrFDcIgYNdIN4p6MzxLkx5sC9XbYv/srZSVMTZaNSgcl4DVWVg GapPxZNR2blszUW7DdR9hgp6kuKLPghF+bLxTFR8KFSifhqAKqx0eW3vmqV6EhWF0gJLcLlCOqzN m2An9MEOxi1q0W7UE6V6rKNC3k85qnOtUuUNvW+gbkLggXYZSrJge0DlL2ww5l7DZ2jTwRBNy7UN 4q+RpheqW5MQhYZ4Cio/l403zmugupMIUPchkWSN0jnhLliscMD3IVi8DrFZBXVnoqpWVH1nSW2w ybdfzSqwpwal3qXaOG8dle/R45CkqD4TFA7gM3hRbitqfjwENdvYPC3Va6E2nhwHZV1w7WMMJQjm iwUZf/kNdCYHFks5HxRGlB3M78Vvq6jdpZo0UTOH/0XdEjaKXqhB/SMDtV12dCSQBX1RWQM125Tj orbaG/VQ/yg438JbU4ZafLdegdMLpag0D3QuUNPG2qcCf69yq9hPYxV7V+DGyq1Bm8e0R0orsCiv 2IkKxqD+DxM13TrG7JZ0L/BJufSARot0/K9cJ4jnM1soKuwEZD3hut73Rm1MY7+4VDWqj1cstnDv RD3UUdPGaqBGvuOB7F4RO0iYC6juV4QDKhhVa+pPADUhTOh63xdVNlGfUqolanepwghX08AY+J2j ZhU4ItwD2Q3COoihbQOqT9gmRWUujAhhTGiIqL1LtTHb/OJSffO35C8sLFBPtNUmqiB1VF+jCkFo ADb2RDgT/5Z68XziyjWbhAmL5IL6kg1AbTygubhU36DVKWuo5aNms1va5iGxGapLmqgz5m0iEa4p FCXdCcf214hqh4BqQ8mCTWnvdP/EsGH3Qa1zXV6q8HtpHdUn8yYq9aqohb1qouImizuxU4jKI+iL fEU9OadCLqYUcOEjb6MdcH1RG1mehhoXqGlbdYutJEpUZXnVCpxrigpqwuyJRoWi5DtAxbdyxUCW A+oK6T0vR+1VgcdFZRpV6hPUUA1haG0aqKqOuoPRdxLgFs2enFVR53dMAn2kPFsNKdXGdOeLUR39 l+eoWIEPympD3fh1h4vdQN0k7GYShAHUdrnkoL8pvLWhNMP4bs5jjbqhakipNmTY4VJU3oZKv8k9 zWkF1lc7NFCbpbqJ2c0XAW7mq1Ghy0VUAajJK40aHAaj1mVY5MjLUJ1WVC8PDDFQP4ZVYZiHklZR +StAhXoMfAxRN4IRsuKThCAqsUzUfhW4rvdDcmI/vH6oRbd0UKxwyRio2VJdhm8pc44aqF68ePXO i0A3AB+xIpBMhBOCYRRkxuWMWIHyPi+qk6N+SlH3uUVroqZy3fRCNAYbQL198KIQUdcZqoOotkZd Iuq3dNBg09ip4XLUOA9a1KhJhpqLbBNV5e/zvkI2JASgvhbeTiCqQ2yNCndEEpqQpVOgsiGozZUv L1RLPATCegWm+1xkG+NqExVucIYaZ6i2XBDp7WLCJ6HyURe5LKGhZHAPl1CqjheoFwNRmyt0tfTA P+Y8zglUFx3dBWraLdltqH4TVbkZKpSqdoxQuZhIO4AuDkPJAJVvACeEHi++XXKhUW1aCsOK27UD tWHatKHm9U40/6tAXWCDq6NaQW5PGOOqO2cNVJ32ZQUG7adR44VGDWLuJYjq/CLvV1wIRKVUX64/ qjMANWz+V4E6R81eVv60W3oM8loTlCci97UeuBV1ZUmKqCxHhbeg8XG/ah4C6g4lRYHapwI362QL at7E/EbmEnVmw38b7Vyj7nZhCyppOFxM1L2JKhcszFAlovKNeFgxEIrQjmHILVD7lGqzEzqB2nC6 magMCr3qWzqoKKwKQz203JxAjVPUBFBtSTeIGuH+W8i4QlQrFDF9FMr2JX/UMbq9UZslfwL1hIcr vofGwOqlehRNYdjmMSxOL3NUkaGuNSroB9cHcwbGVVckxEKjDj7S9/H5Ud+gY79eqqoV1Wo4XBqo YMFQST0FtkyG6pOYw+CDJUpsjer4+SysfqjNlZxqqImj/sqwn04jWn0l2W8J/xH+Ho9KhoVOeoMR X/VSLdcwNVFrpnmR9iaqpLGJ6oQTQE0IaGHl0hBQJyrMpyb1RG14mLGoMVgi5AcMkRY0ecF8TiOh JafLQ1sk3AupCCOQOU4+7eQNVrsGar4bfBVV9EEF4xdR0X+LqlBYMT/A5bdH+GVH9dfAruyX0ge1 USlxBNIhMDTCmDN8EsUI6PbQQslJmG8J6A/hr0bNhyt86N+GmidDGNITqHm3xI8xT5yfjK350sr2 oTguush+qDguNZ7aoITSgU22RgUmMiXUO/iIigtz7DAwbbM5Aqq4y0XIuKg9Ug0VC/jLP4fdE7x4 ywAC1w8flvMphdFs5Ww3OyHvmO0Fm11MMSzCi+COb+3o6APqykRVddR8ZZoqqu3l6wV0S4jBqGfn svGWTejg+ju5XN+xTSBXDrV1OJoXBFDINtx1j4oo5pRGkX/QqKJAbZRqWG7IaqA+eh09sCEhzqfi dz8NNYjvkzuOURAOpccgvuX7IKAYPSlTVIeyY+QCanwS1S8tQgMVDJVO1P4VuJjicx7179+/+NP3 qmXxYY36RXKboTJAnTkBoB4RFec3IOr3x+i7QKO6eiZnaw/skqIGm6hdEmIQqshDQVPU9//wHz84 J7Jjapg26HCKeXzrHDSqOu4RNdqD9NnDjUFUiR9HLwN1jGfWCVT7UeY/yEAV54VhjyRzccJ6bzfR MG1S1HDmHKBDmoKy9eJ7FYS2Rj2qb7k46MC0n2+/UlF8b6DGzJAfgPoztVWLxzCuhVNehhpXS7XX V1pQtzEnUJI+wXmgE40qABVLVn3DRaBRf7iroN6DmKijMqpaPIaqiCh8Cqq6AJXXPtCocyJV4BKR oj6oPaBGhyBHTe7IxJ/DR3JpR3roSO4ZWO5V1JDRYmvKiscwf/8k1Dyx3qgNvQ/Xp2B9Zqh3KSqI JhUFKeoRUf9Oo0JVVpHuwxO0V3m1rSJqLzdalj4P6j0HVB23z3aezFD3iPqKRwEGGO78VYaq6yjU gzWpmeYhp0WvZ6BmF3x+1IZpg6gAJ1U6r4GnqMEND7wARmGNGi94gKjoOjps8FvoWzIdLgWqkx4a cp+Mjtp3L94WVIQDsbCNjhhk6IkH0K2veLA9qDDBuNFQLtjGjTNU3Z9CRwbDZa2tdqBao6KS/jss 1zUnogoBQyqGdsfA5Inlmno3zKOAGk9BMPpiwWyNCk0xoCkqLvtboqJp/jP3WlFTXdGFOjAabQhq /S7C9TehEMsFTVHtwJcg/m9uAF2F99y2Ue+BhQPqH1F1qAd8C+NNqqV6UI9t3VIzGs1AzeP4r4Ja N23g+v4EzTiGqHqtgZjM6Q25YYBKHPwAUNkj2HT4nCJdXx2+tVcNVN9pGWziz4ZaD0hDVEsb5xoV V5BIyJJRMtWoymX+7e/h402O6mTfUk3U0K4GCGTj6qiotH+3VM+H9qoNsos47HCIHZ+LPygSO8xf 81/V0YLORqxBLuqYSvx3ClWQFmGYzWQaC5X1H2zqpg06XODruaT7DacmF36OlpP6+bdUE1WSFrmf 7TTViqqGb0jCnoTanWonxZhCPZu6uVWFRi3CHKqojRjDNO2Nv/0T649aN21OotbuC+6DoIuoA7XY E6KK2ogxTNNp1K6Hoaw/at20OYlaC5TADcg841sN1CJVULsdLuq6qLVTnEat9usb7yLUbpe3uipq He0kalxF3e7zZeHaUeMWNxrYF93OUXVdVFY77jhlmrpG645xtcWNBnL/ItSuICM2YH/Pmt4/jdqV 2lH9FjcayP1uP7AaB/XDx4/f/HvDOXpVVLdtsCHFZL9hqE7756y3H7gxZo+J+hi3SIhTcl9dF7V2 7stQjRjDNKURLu0ew+GoWyVxIatPKlH11SzYANSaaTMIFa785UvyZfWEKY+OW2r1GNZiDE+hJnd2 vObTu4nyZ47LhMQnJ1WV3ER9bOk7U6qaaVP0yB/Uf/E3Z+9Wy70zUds8hnqyTE/UW0vOFzcvwaB6 vSZUo/pVEtb7+WrDtHnSQpwFahaNNtRj2EAlE7maTjH6Dqe8C/E01FpXPd6ao4jadLgMRH2Uyykj 4dom8Q2gLrl6DM0cg1BrEr4/auT+afs/i45zd6LmywGlqGb334Ia2xGiWnJNfck3YQiodvUHD0Gt 9+Lkn373mno/flS/nPn6ydSNmhV9r1KNaSQfplNbzpkvnU0UzpwxUcdJ2WAz0Dmq6qgsEg93Uyrn GG0XRNAPJ1RUfjAbgHpZVOy5lIZTtrXVcsGLfqjibkHlDFCVRlVPQL1MM5xLqTA84xxlZ1F5JCJE XTowUATRt7hoR7UasiGo57JdlFK5z7LgXxM1KcLX+6Ee7hZMaNRd9P7eeQrq2WwXpcyIa/MYSgP1 TA8s+U7sXy2YL5woUZvgBhfYubwCD91FsV/KPIZtqMqowOdQnZ3wXi4IERiFagXTJ6IOdUf2SpkX otU5usuu2gc1CLffrckkRf1h+lrVhQD7/4Gq3JYIF8ON1guVfrfCWNHAJ5a/QFP3CagnIpovTynq b/lh043Wu1SZu7IVjjTK8vkTURvLCIyRuj2GWVRXrx5YOBtEZSmq5wJqwi/XwL2f7gxK3aiWiXqm VDNU/qtQm0jZroOzPqq/lw1B7e1wG5KyHjg/NIUhHYCqvJC7ODPX0agKUXdmjmGozWlFI6RsXM1/ QtON1hfV5y7KQ8cKE6pR012li8SGoMrBHD1Sp3N0MKrjJ2wnF7aIU1RqmTkGojqDQc6muNs5Kkh/ tZSh2pZ8aQvCHgE1qT2BZUNQr2HaxN3O0cxj0gs1VLavfLD7YoI7I0xQaJGqumP9UNMM10O1s6ev tfmrmr8nKgVUhXM57Zg4Fj7idFnlSmwI6jVMm5MeQ92v9EKNcOmAHdJNtskEcu8b09XYkAp8DdMm PuUx1PKsF+pH9RO+SB2j8GPrldg5VFyktkC9gmkTn/IYag3QC7VHYnXUIi4sMq6Wo5rqbKSUom7b Uftr4B6J1VCTwqGV9RMpapbhCqZNitoWeKe+N4WhCTYeavru0bh0jnoF0yZFDdpQh2jgHonVUGOW dxDUuHRega+G+tjqMWRXRYUrpqiVgswPrmDapBOw3bYYwyHCsEdig1CvYdqkqJMW39KVUUVmv/wa c/2g5BDgQgM56jVMm0wDt6DKQgOr0bqlmH1M3Bj6ownAhO+Ou4Q/xlzY8US5gbClmrI09zVMm8yy yR9DVjRwLgzHQw3pUZDlcpkQ0Gf+2yOJ+aPkvgUGM7FDy0B1LoE5nbIYw7xYK+OqNk3GQqWI6tsi JMuHB9DJITSbkKy4JblrCVxz3Z/gasZp7mvo/Wyuef7Itfl8ddRSda3IR1Qx476yJ+HDilPJN1Eo Vwt7E5Wo13hqk/mW3KwGN1H3akRU24o2UoYPYsX9hO6AkDPBcULqzLHTHTPS3FcwbZIMNXkeVDqJ PI2aMDfBNdZXaxZyGuEsTZsaqFcwbT7lHsOsHzC9EKkXYWzUrRD+O1ytKOYZKvtrhHt60K04lkt5 j2/afOp2joY2x5dRUdnkoFE/JuxlrGfertkPDBfaxg2yhIg5y7KPb9rE3aiurS87FqrugdXkAC3y m7fQFm9XiCoRNbY06k9hSIpVy69g2nSjkhe6Bo+IKlQywcmK79+GZHq7cjQq91hou+QLdYO7mBSo V9D73aj2t1pCjIm6IpMARs+btz6ZzpZOsBcy4Vvm0+dAPdFWqTc6KiiVIJyI6cQnd/OlswfUmFPm qgwVF2PNso9v2nS31YSlixuO2C1p1HgSTq1dOF8Bqqc7ImorT74DTRgdStQrmDanULVlN2KpSkKs vYrChQXjKKDqrbIWjFJEhSE1CkrU8U0brMBmXamg6suNiKokzVHlLJ6XqFC8D3oXE+nkvvcrmDbP ihozy8tQH+I5t3GrLFDB1AugJuPWHgaqM5zldOou1Xy5mjFRE2aDDe47ViTexfOFvY0wnHb7wt7t xJLZtoEaO4NZziTsliJeSpMU+2qoN9RTAaCGJErmLymNwHp1ti4NJ5Iw195LJ/cRjG/aoNyPmFuc 10C1x0dVRKMqW0wOCW4lplE9lwkrJtxne1lE1l/BtEFU6hZRykYFfhy9B8ZImq1GldYh4YRuD4Cq tqEjafKChxxQ/5DnZ8NZTiddgUGXtTxKdm0djTcWqj6nD6i/HNRWBxvrM3yqZXudvxndtNGoG7+2 bHn6s36ny3pU1PNldVvNP2LSqEFShLhXnpqPKgyHoo5v2mhUvSSeTpV5NqNaNj1R77IfcgW9j6gY eZddweiBk7QBj4t6tgUWqOMHpKWlmi8GXPUD66uO2gMPQB3dtNFqaVMaEkapZumZS3XKszejmza6 W7JKQyJFrT+hecZSLVBHN210qdqlIWGUarZW3edCHV/v56jZiQ1Ud/45uiXGsjdPR/1eJf/8L8bG h4B6ZF4NVVdg97ZjXE2HgWujnn5q85//dvuv/eaOFafBCnxULm8p1eyRVRfq0HFvKKpp2gyd8teK mprmLsmnFKSoOvKIfh7UvPc3TZunoBaniTPUXC2Z9qo7qmUzFNUUVsMB3/zNC0l/efehtlv9sXzm WEHddNir122rBaqRtUR49ef/ZiVYsN8AACAASURBVC3faktptSjbQUKyedHZsdEt0eCkaX6tClxc ydAxrPdVeJk3hSxRM99SsRBKqlEyVD3YPndbLa5k6BjW+yqsrLAdpVqkKqqjulGHyvHBqMa9ZH0v kjDJyvf6L8+PP3WjevvPUqrFeS9DLberzFCL47Rb+qnIa6Bu9ie7pctQz/oWWFFbDNOGtWRsTQkT xvvyL6ZMQjj5sYHq7zsGm2dCNSoba8nYmsw9TTPUPxYfpKjF5AkT1epwo10XtfithmnD+l4kbqIW aGkFdgtNYaCKLrWU3vdrtdWiMI2nNqwlY2taGfsP11HTCuwX46qBKj+PMCxRnfJDIwPX/yX4x51a rmhiJxMV8l+T9SSZUfnqLGrpMUwvpMGSLjfadStwUW+Npzas+Mh7SaN49o/cpxFJyMyWk5g4Pm4o gfFsgvByylY7KlTW7LwGajap9blRi3prWHEse5UOxc0jZvh8JyS4bqQgMt1QYkYWxAqJ00AtuqU4 G1erqKlQSe/vZ0M1TJv8nVxr1OXvqW2H96ubySYM5XJh24d4CS/BLiye5HWNq6XH0CxVVbx/TtSy 3jJVfydXU3sTxEt2QzchHgQ7+RBPWXCQD8mUBoE4gZqrpbwzMNuqVbwfTxgOQS27sPznynhBMa6L v9dBe/rgIblj+mWKq0Gvy+WAuko17wwM1Kz9PrcGLlHL25L/XCkXbI87Krxnhx3UXBrs5YO64wdA VYgqT6CqDDVvIQaqnw62zz3YlKilaZP/XCHWzEPUG3bQQXv7D3GJygMqV29V9VuISvTmaLllkw9i plrqepBx3QpcmiLlzWTZqwiTDJVmqEo+rG+dg/9/3J29j+Q4dsBZq/VqAA+aYziZoNxc4wDHs4CD DgrNPW/of2IWmzi7XjhwB4WW2mWsLlhcxQ58cwYcObH/Ao/qdECHY8CJs6HQBi4zWFjAw8VpRL9H 6oNU10erWl2anQe0qqRSFfVrSuR7j4+P/66uTnlAVfFt+1PPAJG2qLW6X/8vHdT45U6P4eOjtiWw 6lWSkicpUYqRhYlPTGJySRAV+pwpCalSLWqJqGEXNd6EGpY7UR+rBW4frladrQ9JgmtMEQn9anAj MT6RWNQYOtkpoVSq1kjYghpuuIGpncE1rA68H7XtY9bOQSuSzHmCi0fwOEgwPtGi4oISWKucSbkd tTLiyAYVguotls2xUKVzsDqCoT/XQk40CUzQHqBePHke4YISZ1P4qlw79urz6lkV1kfaqPuR/dxB ZXqLvfqYqHBlTSPdmjY1Ki4oRgFLl3RhUJdUvsRlfBIpiln0mq5zzzQPjHaAGEWNWmyybKrpeY+N +l7r/7p+5niom1Na08ZBjUzc+5yZoD1ExRkOyXKdq7NoSfNbD3XholadjdiMGg2E+u7dP9l18fBR 2eeMb1DvqoiIRZfrNQbtLXNApUuR44ISyzyXuADXKvNQExe1ViFq1dF7Vu/vMSy1XqW7GQ5A5XdQ oeoozQH1nC7hJaLJSsg5LighxPychddZe9d3UWvFsJZtqFUd/svL39Srm4t9F30YKm//q22306AK rDqowLlZQwJsuutA2AUlzEs8Sdq7vou6yznqPqupczXDoU4meGVce9LeQHdQUwIaEkbrXdWoaSjt ghLmJQ02oVZia7W1Zx0d+HoA1Gcv/+hVlUX83tKiNm1xi6pKYMTJghG9BVQmQhXiTm5exM+W3Ru4 eTSrZqlJouWp+25n46KGHuozOuPd6LkHSdsI3BmUw7mQjN0WgV7pV7c/FPq1YjqCK32Fn678UJEK lTX7lQoRVfsOqggdN5qaYcGRPoK0qI1pww75neoGbr5bVCqEPzxV2asO6hGlRW1u5YPK76KWnfFV B1W5MYZHlPYubLruw8pvUJXFsy1wvM85ekRpUZv6Paz85lm1qEWtLUVuOfbOsWuEjIjqLmh6gHRQ q1rNfSPursfwiNJ2F42Sd1j5Rge+U6vN/89RIV7bIz9d1Mbh4tdq/bFTq1WjPCJqo/kcVr4xzdta LbejVqrc8VGj+l1j2hxUftmg2uSp73egtos4HFTUodLabo1pc1j5HVT7rL7ZhBqPpEK0qI3z8LDy jcOlixp/XX/soFauiaOjOuE3dbmHlc+arYvauP/dkbh0bNS63ANnUrFmm9qpW1bdr00bFzUbHdVc lXRCInsJa7Zli5p23GhWhch+rN8fVtSB4qBWMRlDom4MEHDCJg8r6lBpS6ssrCFRuwEC1Q3cFHdY UYdKW5q5Asn/77DynzedjYuqP8xava0uaUf5fPtHbb+auqi1fAionYnDG1Frg6S4+1EtXW1pByod H3Vdbe6WX6Oqux/V0gOVuLEQx5QWVVaXdLf82u0k+dafMah3tCW1yWNY+ZuOj9pay0bz34m6Y+Yc oHJ9R1sS5CSyn3vq/ji+JQfVqMM7UXeN3T8znRTz7VWxqV9NR9KBXVSu96DuGiSbmrpiPmq6UYUY C7WtKaM47UB9jVcnI6sjF7TQhS4vo3rwgqVIxXzU1SaPYZWNf1RUpmvUhU61Yj9qzm4LqgMq2I0s QkROmQpURDHj4+WlLj7n9TICTKHPk/moi2yTDuwOZBxTnOeP6Qq1JJpwEWKeuEwG5YSmwCYDRI2p nKiIZWKiLi6g8WG17sc0IjLfjZbc1ulVPwCPodv5UV2hKhx8SwODKiYFoXGYSTHBrJIkFERdsSy1 qJ+y2tWL36LdWk1uNwTeVTIq6lJXqPJsdkInC0yJl62EuqThIluvBKCWNFlJVbKbTChxodUp1cKu Acvw39Be+/sKdYMf2Juqe0xxUBNdo2LAB83z8pzfLKQsTmiW55mEBqhk2UJdAiocRlRO9co6pRgO sbXXXt/AtUPH7Wy4OSvTx0ZtvaOmcIOal8+jE0AF4iRReB/neZ4gasGzRF2UDA+n34LWwXRmTV5m cjE2174R9RdmsCaemhccWWX6mOKg3moXlVnUpcrLKUdUVRhUCqg8eaPk777W8NQ6qOmdG3jhoVaD xfET0z2NiprrCjUrWXnC1wZVq68RVd5qVXwDGlWFqhUmSFRX00nV1GCkB+2iZnntcnVQQ6sEHx+1 9Y7WUdkGVU0BVc15qNU35TTK5VdaqW9wLSiqvi348t/+c/39n2tZTkmDmoIW3Fx7NZScb6hVGn+J L+kZ+cvm9KOIgyp1i5oCqiBzQgn5Cm7nXAWACjWrM2ZQCVmfIOrzSaUtMrMsZXPtdiBDXLgtMK2C eVZO2McxxUFVukK9KU/JnK9Ti5qVZwZVyhxO+S1TXxccDovTCaDOGlSzIlFz7dWs5AtXMWQb5q8e UxyXIdZAhTqdFBHmUa5RbxF13aBGBhUOwaNYLURyap7A9tqtvapcxZDVXggnROuY4qBiE2JQk/I5 BVSM8KZUYDph0A+1zBH1O6YwhIkKcW5Rhf2BZ8a73Vx7Nb5abEBdfgCo+NaiAlwR3RpUZlHzhK0z RE2YzBWGbiHq2kWN9J1a1aUb4VKhJqOhMu+tvYERlWc3SmmKWSzPoiT7Dt7AwxeFVOQSUFfiKtC5 i0rczqaOMXQHMirUxViobnGsboHV5XzGFxjaDUyZmvEwS2iWAOoVpatczBldpAY1qudHtW40Kxvc aBVqmo3UArvF0Qp1JS8vZ8xkNgemXM5OaZiEQSK1nLFgIcjn7O+DtAxNVEcVR7gRtWx2XdRgJHvV LW5ZoYov0YyjBjUGq+2KnIYJCSmgEo4H0KxLtUWtvDEdVKsttXPRHVQxlsPFDQVPalSwUTVhBjUN MXR0SpOYGtQopeIpAWN9BahooyXvzHc7qJXHkIbVvoOqRho191Cz2ogLoOWM+XK9BlSmnuj4ii9T xn7UKoaaUucnXHJcbumHAr5vH0nmbHWjGD7d0AKXYzlH3XW6atQi1G/r5kZF0AehzWMGRdXd7yfW O8ycLUo7vvqqMg5rVG+q7lHFcYLk+4anuqjovV/YgQvmbFGsZYNuxGVKfVTrhhgXdb0fNfJ2cWGE KiECc7Yo1jRPL+BhRl4XtS13V1F75N3btxMTIt3jN5zi5V7UTrYtEdSr02xBFdgbYVTwAaj3imwn nRUed4rjHVX7UYm3u4LHUNiymLNFsaioY2ToQ3RQC3uCRXV5wj6ED0WN9qGWPuoNfFm6kB3UG9Qc c/Sfev1q1KKmzkU/ZEbGvcQZXoPr2oOq420fbETNLGrpoaauCtET9eTF//z1W7/gHqiOplruR90q zNmi2DEbiwo2rYMa70H9hX7z+t39C947x7EVF5UNjCpQc8yxvXNQiYvqDu49ZFbyvcTNwTk46teA eo3tnYMa/oOD6rbJt872/tID1dUK6MGomzMIyIkwpo9yb2B6s3NW8pFQl31Q3+lf/++TT/1mo/2u 9S3hvYrTsX1U0xKOjJogqmnS3v3H1T1zb+5CLdGISbBpd1DZtoRhj47qeEehYVgPlJ2y8kJgq/p6 1UV1nKM/XVTeQTWqVEw9VDoeant50C/sRP2EfB7Gf/Ozv/i7N/8d8T1z9irnKL5NyQsPdVsew0dH dbyjcHFrbG7elFvPvrc4brTU14GTDwJVel6+B0nVLOHbjrp//UGg2v5vEKk6G4bvBfE8hvnODAKP iOr2o0OjisruCDyPoRhLW3JRi8FR3WQJFZiUHwQqHxY1vdzgMXwvd6ZsfExU59ySDYu6MPZt12NY bElCdFRUPTBqYmLsYuajWqNgbFQ6NCo2trs8hsdFdUtbDo2KXWhKgg8QNRkaFTVs2fEYurH746Fm g6NybfIIbPMYHhfV/e3bR0HtegwZvoyNmg/d2Vi7qeMxNL7tsVHXw6KuKmtYeB5DMVq/6k4pkQNr S9V4luccDfVo2pJLpwbWgZkdYPQ9hruT+x0N9dueBW2VOl2N2fE9hruT+z0mqusyLIZFVZtRx/IY +qhf9Cxom7xvnaOg7vtutG0Z746L2gTKPVSqaLQY+5WYeajL8VBd76geCrVKbGJ+OyXKRU0+MtTC 9xi6qAs9lh/YR73uWdDWHzWoNhago+6T8ZolL5RjWFTBzI6v7hO2ZbX6x0d1vaPV7OmHSxWNdmLU 3cKLcCHblpr9aaOSDW60ePfKJ0dDHWp10jpl44aAdmmjUsZA9caOh0KtJoqZ+bsYxeg6XFIzF3J0 1KHU/bKKRjNutMhDfa3HQ3VPHgq1qlWT3C+d+JNP4MPoI0It68A7bpdPcFADGzv60aAWHqrXr1YB bR8Nqq3VBU7EMVmXXFRuzhgF1S1u2FpdWVVMeDqwcPMYfgSopetbyj2PoRrP5e3F+Q1bq8Km2M9L F7V009UcGdXzjvYsaJtY1B/tPMh1Z5oCHvvYUKtltvLONAWG248O1ZgPHVQ1mnffwxsaNat+1BtK Hs2yeRRUdzWFrFOrNg3eR4Pq+ZZ8HdgkuRkJ1fWODtuvStOFdgME7DSTjwa1zo2G92pnShHY6/iw fmSo1gjvegyJ8U2Mglo47x8DFe9gF3UynhHnOoKHRV0Yh0snQAAOobr4kaEmmTVOpYsK14bZqMZB 5e37YftVPzdaCzYaqh/nPYyUG3KjfaSotlaXNjdacAc1GgnV9Y4OHLdksmipO6goPVFf48bMd891 GWKm1+iHH3UZjY/q5kaTwZu+qK/skX/V/AdN2E352SwseZ6nPJE65gq6K1rwHJdiHB+1yo1mPIYi SPqhltOwOOc0SckVyxWhSfHpswDQcsxVURImiY5hf/VhoJbt/FWdfnXdE/VZoGanNInJnOUSUNWn ZAJoAjOQFIQKEuF+JuVlX1Tn7IG1pRzb2uw27olKJmp+yhJC5pZPTUkMaGKKa3Gfhqk8D1e4Ly/7 PquPgOrmRsPetR/qZIWonwUSUUuWqHkoFKBF4UJIHq7UjOI+rk/4oaDa3GjQu0a9UIswV5eASiVU 3apkoZxTiag6zHIZLbJixoSKDkF1yht4StGlRVUbULM7R1pUalBPGKJmiFowCWgGVehsUZxx3M/T s0dE/QPYQe8+IX+8b1JnHcyD5hp0ObxfrUK7ezFlTw0foFKLush1uMpznd0og5rkv3sgavyASZ1d VOMxOwRV5lP+1FRdVjSoKx3miKqhOTKo373oi+ooKOuBpurWviW8kEVvVG5RDZ9F5fBsJquSimwF qKlFXf3qRV/F8BFQS9djeAhqNj0/gbaHJ9CrIGoKLW+mqAwyQCUykpKE2ckjon5C/lG8XMrk7bu3 cDL+2U2dO6BB9TyGfVEVKEI3T89Pyc8VCVNc8LV4MZH4lhlUNZHaoJ72Rl17b3tkCnGEOVvdRKOZ ABcx2dQC70KNMpl8D6jIJ8g5oJLAoHKFqCI0qPS3p+RhqGzreXfwyvbfwpytbnKOmjtaTERvVLH8 5TkzqJKcoyIcGtQIa3WRMouanh8PtdiDauevdjyGlexBpb+8YjGiKovK5RlNAzAdMp3EWmohSxqf T46EWjK1FbXOjYY+b1wtzUM1y4rsQ42vmIZnEkxTNG840OHqMCIE1AXsgCoBp/RGdRzBPVHbc5mz 1U00mjIjUd0sWnJPNBrofoLFc6YziTHhiBppQFtovUoyHeIa2nkOtRodD9VJdcOcrW5XwDYewzTs oGJd70LVieAx2KKgCgLqnGWoBZZ0UfAFoNJkLaMVour+qFHzth+qE6bHnK1uvBA2ux3cfj7qV7oX Km9RE9QjMOXaIi/ZAaiOI7gXKt+PKqPmdx0w3NuNmnIwUDXyaYmofIGoiodhXrDFSvEALJ7rR0R9 A5qKudsXUKXllDu6xxZUN5d3C/aH/ahRCvfCwqKyhWIh1GIKxlwoXkDLDJ0PoE4OQOWbUMvo5td0 Xc4uuGDrtHwxC4sAWhvYKc/J1bNQfcqd2JgOqjvTsfAHHffPXwVjLdUtKugPhUFLySWlkvAU9ins B+h27YfqOIId1CJKnsD/ckZYDP13SZ4FagJXHcMtNCPnqL7sQLW1emNQUZHw4oGjvajUosKDybRU pEITRDGqSCTCkjAwAwZEDYnBonGIiXMRDrpyPHb2nE0C8SVf7EHNDKogXgu8f/5qblGjBhXQONit cqI4LSaYTzCGfW5W2BkCVV3RyQJQKQ0X4mx+EqDbas5COHY2Pw2zlYycSQ0bUe2kzs5c83Tv/FVA XekVot7Cpa1xmYY4+j16J95rnCmpXQulH6rziHmoLMwAlSU0E9C5AZy6wCVubgt4obfQA0y6P9FB jSMTD1z6o+Yvgz2ovWQQ1DmngDXnCctzs5MVL/SU5YCqT1me3AOV4kgcLu/kTikaMZhnG+rlOaCq y6hBvQHUpzzP1IU+QdSr7ajvnWkKqEg4qKEeK+Odf7qLenHFssyiZoDKoJE5s6iX0QnLlmr+RfsT G3N5pxVqZ6ruaPNX9RZU6GDYzQqXGQiR7sqg8idmQQl2wgK6C7W2V7EJAlTuoY42UUzvQE0A6yWN Jwb1JiZnxKAW5JSEVLkTezei2riPpJPxTo+WWkq73lEP9YoDqgIVAlCVQZ2T5xZ1SihV8Mw2shm1 xCR4H85UXb0VdYaooNyQIJOAmsTkElBv41gBKqdSeUbc5F3UeVYjzIv2k0A1q2zhUnjB4kaqEncu Zs+jDI5dTZmmUnqoC93pbEyS5JRDV/MBobY/76CuK1RcMQ1eCoNaWNRiypdU5ntQKVoeEQ5zuy3w iLOS9RZUXGXLLB5xyhKDukwk6IQR7IhiFi2pyB33xQbUNbUZ70CFdlGvR22Bt6FG1NZgmKwNKsDN eLhcCzCXabjKtqMaIw4MLvQipb4bLY3G7FfX7rv6cnN1FtElMM6mNMkBlS5WgsxPKc0FKaZ0UeVe tGJR/7TZN6g2413qzzUX4WgZ7/QWVEFwPaZcgm3KlgY1DdBuZXiswC4ouYMamHEQ5EPUpc14Bz3O xLNXx9SBd6GCKUz4Ml8XERWhCjQOoagADMh0P+rKegxBafqiBVPbJmBbQ/+RUduW1EXFhVZxuASu d3mLqJIWIRhm7IcSDEgt/vaNE167ETWz6i7cwn/igG2zV4+C2jYvLmpYmFCpQP++OuKY8HekeVZd 1NpjWHqodrWqoW7gpN/pG1H7SdMC+6jVLa6cG7iSbaiOE+de0hc1qt89GFVUI8qImlSoC885+sp+ YSNqSZospfeVnv+a1hH8cFT8OdagohutE05Z2fNDofZM2vFIqDeVc9QPp6xWOBkKNe53+iCodk1H F3VVOUf9cMoquflm1GDnOvGbpCdq27QejFrbqy5q+nObiDPwwil3ZfuAC+nbAtspoveWR0IVxKCu /HBKRbYrhrtQt1xXzDcf3yIDotaCqGCX46BjN5wyPQjVWX/Dk+97Xm9z+qCoBZnYwDs/nDIbFPVX Pa+3Of1g1D/757/SUQe19gN3windVXUfjrrsGXzU/MwDWmDvd95XES6bYgxtGzsYak91qdGZh0Kt Q7SwDx0GtdhyXcue6lKDKg9dbJzVW2Wm/NV+YDw8ECrfcuk9s2E9FqqRbjjlwKhi8/Ft0pT4AFQk ZDWquxzIykelA6PWkSX3lAFQFbrMmI9qEitp8ZXXApMdsRB3UfFhf7W81mrGBS+ursw6oq4sO+tM 7hO3RNbrm823RLVavYu6MZyS7Ehscgf16aTgjH5GtHjCY6rm50xLP63kEue39BBXx2a9vtl8y/Sh zEcVpgWWvnO0WptwI2rRRSWT4pxR+MmYRCQ0qIJ4Zyy3Nc1bxP39ft9svkXQYmF2wqb2wilVxw/c RwcmxKJyQq5IoC5nrNIrG1mW/XSIh6OeEhyeYR3UwjpHvViIsgdqORHFjNGJ4mE6pwt5OeP6+v+Z e59Y2ZE9zyuyfFW+Q985cZtZzBV9dKJKDeoF0nBLLaEjzZl0DQ8xs2U3u7nFkxC7Pk8gkWiyj33I UrmRindYskAqIRZsWLFALBDlbLdejsSiWhoJECDd8KRQDSD04qg0qqguXwfxiwhn+l+E7Uw7H7/3 Ku9xZjrtj+PfN37xi4h6PfQk6mW3z85HvfZhOIrUUTd6uZqoHk7JR6B6DEJsvHyJ6ZpsGZOom3o9 9DTSu1SdXkNGnVnatawacR01M9uBgNuwFnin+Ieh+ozfXhFf5mK6CjKFGjdRx3Xmz0d9E4gC16ul zBpOCTYMFTO+AtQ7mIiSMXodCL+JOk4uTYIqdCcuOaLqBZ6bq1NqG4YqCe9/TXB+F7Bcov65RH1q oo6TS7zyN2l+uIG0+SBkN/v7778XP2xNmHbdXodWVHCJaNRqqRqEmhPKfyVRpYBg8gdp+iY8FBFj T2KcXHKhFgup2lNekIikaSoyBI7/1i8AatxE1TufRKiOyp3taq3kwey4X0pUtlKoWaxQa2hPYpyG cKFKdYcwoMrXTapa8KTtwXwtHKj1/WwcG0cUTVRZFf3i6wCjFUyXWmRPXag2ddxtR+9oG5Wjhxf+ jhU3vkSVderbUERtPzNqo0JjozJwY/IJHe4xBNTd10uEpIqW/fwMd6HaOu3jUZms6WOJusTxzpOo 8kp+u9I7oh6OM1k36l2K6qjJONT4yyVayOoXUAmUkxbqKLnkQoXwj13MijuiUCF4FTPRtGMGrqAm IVQZtIG6dbarrQyM/2KJsEL1EgJPtIk6Ti4dvaNt1Kx4E6SxAv7KoJIO1LCsgSuoFANV7pceQ10t pZawj7SNCrPjcLKE+J+Mik0SAGpTGI4boXKh7gsI4HnOl+Huq0+fwN9XkJ+GoB62A1nUa2DHrrpd qCSR3Rkebg1q0XjOTyMXIHehpgo1k3l89+WnWKLSj5tfkfY66EhVrvumUV0YulFrZRWmjJHkQc3E VvM0IolalwxPY1flJp1/6jsr3oj0KctXyP/yVxKVdaIehKExlaqF9jhQNU2hOAs12DDha9Q62VN9 v/J+I51/6jsrXosUK9RIou4sqKXcN2Y8hqpyzP1TUxVmxwXJA6wC4bEHPxISFdfz61Oz8PYZ6fxT 35lG5fcSVSrCmFHcUbsfOnHGKm40oWP3y1T1YyVYxqD62/zGY7c4Eo+i+KiuX56aSrHPKnEipPHR rngrdnjP71/6SNLErHPTENk1jwILqiysFVTkj0hVNY8KVmxBHkTrwhg5arjR7N7wbnOgxvlbEUtl uBIa9blz+BYcLmGzWjoc1N1ozsamE9UrYFpR8AioUT1PPdnHOLqtH5VxgReAmnWjlm60kk45R3Ve o811DLtRO9xogCo7aZIOxQUKH6FdSeo3CHc+Si65UGFWAiyJ86BQn7LODEwS4xw1pttV7xtxEIZl Bna50Zqoz3A5tYPK5hDg0ahv4c5HyaXKJUnjow1bPVxhL+FrWTUQgdWCXS07uLyNaeeoFws9XUqj Kgkxxo02wNQiG2NOcKA+Un5NXixgboLHNWrzK3BWYQYyjGmPoQc30eqvTo46Si5V5BhpfBTJ6i+Q BSxHS59L1H1nB5E0zlV4jylkOthr60Q32gAD1FEul8oFSOOjSFZ/IXqHCvTgyxZMob5v/QBpnKvn r6ZAFQ3fVfdE1FFyyYH6JYSJbtl/JKuF90UI7+RB2/VKGucaVHjeZqZjMR/qqBGqisuQND5qYw1G fdpX+qslqhE7k6IGI05woO7qh0ko1Um7ISONcw2qet4HVPWEkGPjiBNRR8klB2rDeR4R2VwMRI01 al5HdQTetUbi+g1QR7lcWotZHK1RvcGQacdwM2mca1C1J4fWUe2+pRNRR2mIineUND6i9Ud2JT/X 6VIz0jhXewz3pdOqhjp5uzpKQzhQWf2REWIaxrqRxrl6rvlheko1FuK0wDubKdQxI1QO1HxQQSCN c7Va+gWgwkI8lRoYi+lRx7hcKt5RYv2Sy0jjXKOBIZwSuvKVDIzF8K75AFOoY+TSPKjaY5i88Oqo yiZFHeNymQdVh/5GOhZiTtQxcqniHSXWL7nOJ8dXZSZuCdqVTYTqZVXZpI3NmBGqsag/7lcvXOsY Gt+S2kAYtjvMZkYddNPadCaoJQAAIABJREFUKqje/4Y+GbNMowtVrYIGK0FVHS4O1FMz8Ci5VLnJ M6yJqgw2xquiTq+Bx8mlaVCDKmrZ2DVR9QMZNGYzGHWMXBqKuvjzv//R30z+U/FX/2y1+1kUYWj5 PYWqV2uBPQArDpfIsavuyahjXC5Hl+G33428WKcpVKaS+bG+gsCpk08spm98jFwaOQ201/T4qp5r Xl/YxMRDTos6xuUyC6peRYqKxvKq9m22TkcNh5/RdqGcZblCje6hsDLRWF7VvobLyahjXC67/q+M MoW6UY3oh/rSUsKxBMbJqGM0xMSouYlb0j3b+VHHjFCNreP7rBZOuZ0ddcwI1dgr9FklxhCwoDEo GxutbCbVwKPk0sSo1YU4AUejqrqP+t/CPyel6vv2WwZ1hFyaau92YyUq9INhhmmlv5r4BP6ZVi2N kUvP/V8ZYx9UBk416qKGGvkqs01cVkck1cSo1RjDSAqJSgZexE4NfCLqCLk0MWqhJcQhnLKC6scW l3dHLMQAK1HDwWfw/q+MMo2qIsca+5rjnSpXE6OOkEsToxphqDsxvERVqUp2ypU5cQYeIZfmSVWN Khqo9ril09vVES6Xind0EjP9Ve1dqQ1P4d0cammEXJoYVTc25a6krBr24UI9PVVHdM0mRtVlVa9O CaWjgurPk6rDpUfFOzqFGVTjcuHVsurNgzpcLs2ECtMfIctU1zGM56iWRoxQTYxaduJgg8mdqHsM fXtjcwbqCA1BRl7CbUYtqR+NAoV6kPuexY2WnoU6YoSKjLyE2z6YdhWuHyFeTVXXOoZnlNURI1Rk 5CV6DOk1XIAqOaxOqVCt6xieiUpGnzKNmRXazRbuNbVUONbdPwN1hFyaAzWO9MofNVRdKU+OOsLl MrHPW6PqNTAYqkoIY0fUspSdiTrc5TKxd9Q4XHQTEDtRWfBBvXMm6nC5NC1q6QcurSIhno/X0+9Q ojubZ6IOd7lcDDVqOkeTgBN450zU4XJpWu9oN6o6boVTRsY1fCbqcLl0QdSGhNiYSSpnog53uUyL WtgzMGoOJftmNsuZqMPl0rQ+73I/m/K4GrfUDKf0TXxmeo7Le8wI1bTeUYN6mHtUdbgUDVRsqpTz ejYj5NIsqIepelWHi1DrYtdQVZVyZgYeLpfGzXftNR0kazyGDVRlNVTVAzsXdbBcmtY7qjtxufai iVq1ZO5tetTBLpdpUc3ifrQD1WiVOmogzkcdrCGmR4U6vayDK6imip0edXARnNY7Wi7ZWJjjSllN 9IVqjY1qE89FHexymRb1QyXGEJKs0q62NHA8UaoOlkvzoZrY/aNaIvBPVRhOgzrY5TKtdzSvoCav vDpqQwNvJ6qBB2uIGVFf1ALaWxo4OUFC/Pj+/f/6+iWEslb4hmqIaVE/VEKft1FtycaWBqaB3me4 ifrDj/8u+6g3BLmCOniEipwHV7dqWU2T+qh5c0oRw1rua1Q6Mtq6gjq4p0AmYTRWXR+4Ebvf2v2P L4pKJ+4M1MGds1GLK/RZUUNtbJ6mrOIxNLtFDER9/dHj9m/9SddFB8ulSb2j1VTd1WP3TYmq+IER qjhcFOrLv/tC/PujLzrY5TKtI7iCmvagBonOhftz68bBGmLyVD1US3XU1iYvRDvGz0cd7HKZ1jta Qd1m5aCjzq7h4XIHDazsbNTBLpdJUXVZ/Ub9TTNeQ/UOl9PvlF6Z/bi5bR02tGadPFWfyykEC1Zb b+mogbH2A4f6FPqv/GcdM7vH2FC5NK13VM81V3+yeuBddBSGuurVO4yp9SPORB3qcjkFNf/uL1+8 fn1s84LyAy0M9b7meX0t77yJWq5Lez7qUJfLEbUQHx7e/Af98rNtpPwJXVZpqMRtfS1vGIOsoZoF qCZAHaohymbwBEIbKgtUOYzqK8nqRbhUKdXawbgVs7OrpaEul0lRzQTsGz2UjOuoH0pU86qH0c9v bAa7XEah+vDyUY7e+X/p/+l//7e/Nd1icvi1ygTs8sfr4QAVVKZPmwB14OmlyxAtEIr+8vr+v/y3 vvtWwAbAViMVNFJ5FQcN3PDuW1DNdJTzUYe6XErUgV+Hb1ZcHKRxrkGFN8wSGCUqO85KNq+6DzcB 6lCXywmouRW13KUoEHoSZwU1OTY25asWEeejDpVLZZkmri9VrSC8gXoUoblZFwLeMCvedUiI8jVR 502AOtDlUnpHietLVZOo4eGANM7Vw1Mv4VlEVrV0QK30V8+ygS6XE1BbqzQdztVqKVoCQwPVi1qo VS/EWTZQLpWXIa4v1U6ortRL6ufqDPyoei0xq8UY4riJaqTiBKgD5dJ41MCOWoZogSsw1ivJHlCP 82zMK50MdaDLpQv1WwHVlWwtMsEfcOHDVvPBcxEgcY3zV0GlaJD6uYXpr6o9HUVRn1KknlAFFfkV P/BZNlRDkNo/sITf1/5zcfeOJJhFBXrj80WBwgTL99TuSMiBWrrR4DEDTg314BzVr/KHKmM2Z9lQ DU1q/8jTfORnEgtHPkMPCHmwc3sQ+Vl+hwI4CjbNk8tzD6hQ18EDqaGqFvyIGi3EVKhDXS6k9g/k WORJrI+w59HX64/Rht6v7oi/yfLbNfHSjAWPzZOPV1Ko30HovvIxuVARng51oIbA1ZtWqJInl3A4 pau1PKB89XCD5Xu3BfH3KQsr6wST2rlllLf6E/JrBdVPD5NPDGo4GepQl4vxjpa3y9fEB9TgK5JR ONhv83txQ7IM/sGZvONeVNVeQsel2q42Ub3aoON5NtDl0kRdLXG6z9eAmvF1gNM0fytekWzP78UV yWL+0ItqhGFtJdnH9LAERuk31PJlCtSBcqmF+kDSlK/CuEQVgBpksIL5FUkl6u8fTya1c2txS0nd 4ZJQ1bRU1ZK2KVAHjlCZy5a3y98VGhVDZl2HRKLehhJ1y1bBFdk88fVnx5NJ7Vzj8tZxSw1hSGlL GGqbAnWgy6WBylBBdglarfBim6okjtAtehlm8j10hXzM1/fHk0nt3LK/SjtQn9mcqOGgr7VQH0gM WCRaKNRdhO406hpdI4z5qoqqOmLkcGzaVUCVGri2XA0/xEJMjzpQLhnvKDGHEjWQqFLLACpXqLfo DaByiUow51VU5Vshh2ODClVr3FiZJz9MKZoedaDLpYnK7yTqO5ndkLdjEjWO0L1E3e8Ye3X9QmDG +PHkG9URO16oOpQsRA1Vf2se1IEaIqvciNAbMcUxY6LwU4lawMH9A+xtw9jDddBAvVbOQXI41qhq W9iGBjY2D+pAl4tJBVIeGtRiSTbyn1yhyjoYUOEjTLMK6ptFF6raFrahgfWkmrlQh7lcGqgglDCg 3pC4RM24wqccPpKo4eHkNyQRHahQ2TY0sBmNmgl1mFxqo4aAmi9vfI26ySiTAlEe3K+XeHNc6FjA LkXgAfAOx2VjI3T8ZFVCXKtMNhPqMJeLyY7EHMp+TIifntn9EuE4k6g4eYRuHMbP8I9sgnZV1LAT FYQRNENVN9qbGWvggS6XJipSQonLrip5yp4lKvWY7JwT+Z78J0gW1Z1QX4cgVJqoKotHizoqmrFd HaghWqhco0odgCVqiJkvm0QU4GdZsaKQfvpUOhlFC9UE3u31cjW1kTi/7THUNgnqsBEqc+PEHFKP C/L0XCxg5a8ffijEN5zIDxO9lBWFJ1McT+5OVYVKG8vVRIdp9TOgDnO5NFDHmQNVNFC3Dd9SaZOg DnO5TIOKdBhdFTUv/cAatdk1L20a1EEawlyHnHQJjfo36qjfmeaopoFbDpfSJkEd5nKZAJXUUSOv Y4uBeF7UQRriLFTUiboAKvivgrqpolYdJNOgDnO5kMrrWEMqmIU0UJUXggXvrb6l6VGHySVSeR1r ELwEO3VSE/1R+pZCEL1PNWGYtmvgyTyGQ+USqbyOtQOq0P1jM2qulsAINjW576nw9Toq1JvToA6T S9plSE66Qieq7NmEMOPisRYL0R5KFhzyvBs1+G/Rm65Ym2bjMszlMiFqOWYDUQ4bEVVReYcGVu4m jfpXr7uA7NZEHeZyOQf1jbpqCxVkScO3VKB2zya/P6DScaQt1GFyaXcGKjGvDVQwWPOj6nCJGv1V IM+nQx0kl+R1P/xL//g8VGN5JUg2bqzQriuO2kicsl7U/+I//FaIvxPWL9yKwx8kl3aqziC93+sy UnkVh7nm6jiur7t/vJh5Lacua9TMGQDXthbqILm0nxxVQWzqqMUxoL1ErUajnT79z9gguTQ5aoK0 x7CGynQiVlGrk0/ORh00QrVX5Yj0fq/LoAb2m6hU5c1tHZXqh1lDVfQToQ4aocrU90jr/e/LPwL7 uQdUvlT3rSefRFoY1qql5LhgmImFeDEp6iCXy7P6P2m9X+Z+V+v8uo1ajsQxv9auRu8a7Sr1+KSo wYCz+lB5+6ODadQ/aKBm0LDwRuBd0VBLHHXPXx1mLdRBcon1oDLHj1hQ1bXrMzJ8vb/zEbUwkxMm Qh2kIbgFtWwOXQX+tapsOlEbMzKwaPZsdPM7FeqgESobajnk46rG3xxQUQuV4jpqs79qdo2cCnWI XOKhG9V1F8dBR+0GqKIK0UANRQ01n1RCDJJLuQ3VuLZT9TRU/oACkYtiFZgVgGG3+qCF+r4bteVG q07qPB91iMvlgLoRScjJT4KQfe6LRcxIynMPUCnhXh7ivXxdrcLiE1IqAsKhuWygRl/An1C9ulET MiXqEJdLiQqbexPqs0KiMq9AfuKnTPaeN9ABYwsuUeWrRM3REVXJhSYq5Ew12aZWA7dQWSXK+3zU IXJJXkih5miJcOLBIHJKFznCkZcyihSqr0atUvo5v5eoL7BEDTQqMxKiUi1FIG6VrK5NwG6h5pXQ 5/NRh8ilEpXf3lzhzVahJpTfYT/NGGXQh4a3VyFJt4zf3+utsJlBhXVoGqgJuJESUPNV52irWoJs NCVqMBwVojqwnynULWMPVzjLWAqoOj5NBeTxd28NamhQmV80UJXHMEH1QcckbI3E5ZOiDpJLRKPS 4jqI8fNzsSS7mN8XVyTLnlP+oFDjfAWvfEXfyudXrlbXjao08CYpahKC4orHMNWkk6IOkksGNRPX 4RVhWb4MJOoXgMqyHaDmwT7O7wuy+46vEkAlZdtJYLZMCxWakTiVT6PWX61oYEDl03bihmmIAyou FOpdIOuQL4pXwTP7QvD1pxI1e8rfFkS+ff8biRreINNiQ2XWgSordb/hRuNVjyGgRlOjDtEQTxo1 FZhfBUxVSIB6HWT8U8FXX8g7z7BEDeLH5P4r+dbDNTLPkMgyGVTkx9FjiOP67n9Fs7+KzGTkyVCH uFwOqCS5lqjoDuap/lKhegZ1j/P7PIgRur/SqIVBLSBfWlDrbjQtGKqoinQ61CEulyMqugPUtUEN M6mV+H0mkyfFvERdQFW9MPUdYdCGNlGhhmihigOkQTVlazLUIXJpZ1CLayTvDlAxQr8AVEhV9qxR v8iDJ4TYjUSVhdO0YkSNxDRRuWqKHaiQ1+rO0QlQh4xQHVGxrIC2EOHtJymgSunGsiMqxowq1KD8 3TfK69dEhRhD3PAYVhY2KVG9aVGHaAiFiiXqmyBXMfqhZErzuzClqayRmUTdYJbJ5hRTGkj6PChz yxtV4Fqo8p9v6h5D09aYugNek2mdo8M0xN6kan4b5sFWo1Joc9IsxVkKqDGgLjHOSlTTZXqN0Ee4 harcaDSsegwTUwtpVO1wQZNq4EEjVEfUB4mnUbcQLbpJDWrg+zRjshHa0lDKvfywdPHruh+46kaj pNquRiYNK8KQT9yuDnG57HUGztjt3ZLEO76S1ecjZTA7bOdvYol6gzePNHmNN94wVOhl1NdwWaBm u6pn4kyJOkAuPWtU+vladuMgGFaQyKPy7ys/jjxAReoNRBKfSvWfSdT4ZweqCtGqewzxRg/aHMuq MPPqp0MdIJcMKkPQOVdhz5KJyb9v/DjxnzjMv5RvXH1EEkzls8uk7jPho2+6UeUXRFH1GBZSgG1b qMpOQ4073hvgcjGofCHvNCIx44JQzF+FkeziUKJQBSOc+AELYHfVHwqJqjv9pPLaQIVZ80dU2e+j R8hqSzsd6gANwY0Xwhe/BY8QRNnzQOl/E0Lb0cF3oe40Kg/qqM5wyilQB7hceLfHsPKFsHYIEy7S Q39VtFCjRW5OqKE6o9GmQB3gculFLe/cGLi/Eq0ISOUVrBJ4B3Zh1KD3NLXJmatRaugQ6un/hA1V NZhQ486H2lUDD5BLvagFqh3S7WEUglRewSqBd2xRiTEsgnh+1AEul15UUUfd703MnK0G1jGGi7jS rspGzxlOOQXqAA3Rj5rYPiCVVzDTiVOBd4ta4F0iKlN1Z0LtKsB1K4I+VKuRyqs4LpYA04mSrBZ4 l+DKoONMqP0uF4VKer/WZaTyKuqrPqdZ4vQYVu5vKtR+l0tBpkKtBd5lDY+hBXXCVB0gl85EbS4t pZfIiLNahIvxGE6lgTtRB7hcyIiyyj9DnyMU1aIASfmhiUZTUA1UEw8wlQbuRB2gITTqbz/5eGT4 Zgv1w3EkTqJ2udHmlPtDNMTT80RLNpaoqAd1pgw8wOUyGWpVGDZWfTYlZF7U/lIYD0H9BHkoCb// qz8uHqw/pFM1hsEN2a7Wwym1lJlT7g+RSzvdQHw78nJtMzt1Kqcv/bRWLVH/G3Up9b2ZUnWAy2X3 3PuVgWZQoddHF7V2NfErHsO5UPtdLpOhFgYVrLnqs98YdCxtStR+DbGfCjWvoPJ6jKG3m18tDXC5 TIb6oYLajDHcKRE1p8dwiMslmzYDm8oh8euoFY/hXKj987Cfp83AUVBet4aqctes7eoAuTQZ6odj NJr+YXFE1fNX50Xt1xBs2lRNulZ9xu6putOg9msIPjUqEjoAqxpjuLtAqva7XCZGLbTHsB54F18E tdflMjGqDham9VWfzQTsmVF75VL+q5EXsv5Q6UYLWov7Rd4FauB+uTQ5KrgDknVNLSV6AvZpqKoI +rCkCg30Op8W1F6Xy+So0JRvRM1jSHXkgxsVivOHIqT+T+KJo4eAfUbJs8BXizyI+ULEPEiwnrRi Qe11uRSfnYjWtDpql8fQicooyZ75eolkZscJWhP6SYSpwC+RRGUolKjIz5UnwILaK5emRv1O3ntz qq6ZgO1GRThjbH2HPMkXSdTkE1irGCO0DmKKZMqGyOPac2UhIT13WPz+GXhVM1sMKKhm4J2egN2H uqVsfatQgS+516h0TfzkPvBhRV+2hB+y7Q7WK5emRYUxONBFdVTdoLlRr3BKWf6WbCSfz9ZBygKJ Sjy+JP5jTjBfk5SGIIlsqL1yaVpUGINrTdU15kSlAU4Txt+GEvUKK9Rwsy2IL1HxRqLKt7ZUZV4b aq/LZdH3hYFmhOECuqZZHdU8bjdq6CtUEWfFDWF5sKEaNV9i7BcSdRVmWydqr4Z47PvCQNOo2y00 fUkjnJKob7hRhZ9GjN8bVC7rIrFJJSJEcipU3ofaqyGmRd1koBaSoBblbWJie1Dx5s/e8Xci3irU UKLGaX6DIZITFzcSVWSpyqQ21F6Xy7SocabWMVwkddT+xiYTOH75BaBKPoWayXSWuZeFH18BKmUi 27hRw55bHLzje4+VqHpxv5owRAPUkkT96s0X/D70tzIpM0DN/QQtcRRGN6S4QeiAauut9cqlyVED pQRJtWuuV4twom4l6vUX7B5JqbRECx76FMnzlvIpJQfUWGHaUHtdLlOjgj6DeN8qat6Pmhb4y7sv GAPUAC1YiCkigLowqIvnEtWWgXtdLtOibhQq+LyhvT5M6uz3GMrK9sv132UckjKIADVBIaB6Qmbg XKFu3ai9cmnwdsM9pt1oqUaVpbWGqqwPFa09VihUugDN74kNf5C/iiTqNckykcbCpZZ6XS7ToiYG tTgFNZe9mgLLPozYSlSZ3WL+QIR4IVHvDKpLA/fKpWmHp+gXUC3J//hI1I1CpQY11ai+FL4/F6+W hN+BKtxsCidqX1mc1rcEY3Ctxf0GoeaAmsmuGERWp6zAKQhg2W8trpdYo8Zp4ejE9culaVGZWdyv Fng3RAPHebAoFKoPqLQgW1CDDyTL75ZG68smlwhHqvZpiGlRud4jI6gF3g3RwHG+bKJCd+YBb2WK +pQHKX3AiVIJVtQ+DTHtQIaaEijlfiRGamCJ6hV+BtOeJepGNqr0PsCs8BZ0FSAEqPItl2+p3+Uy 7Uic3tBmc9hRTDtHB4RoVVCZQZWqkAnkJasAAqrlW4Gar2Qvq31yaWqXN1xuU1/cjw5wo8kuuF/4 W4MaS1SGHgDVT3iYeAo11HttWFH75NLEqSr0zTSi0frlPuYPEhXcF5IPUAO+gM0GExjbYpiLXbYw i6zZlUKPy2XiVBX6ZuoOl6JfA+P8AQv8vSjC4Gch3kOxUzf+kzofTj9oHTtqj4YYuttwn+lqSS/Q 1Jqqq0KfzxzIOKSJHbVnhGraDExNVm2gTjESd0gTO2qPyJ1jKHn7O0LtkUsTx0JotdRYxzCcAvUQ wmJtV/vk0rRyP1LTcpuL+4V3cA/nopZuXDtqj1yaFnWjhpJZ3Y2WhP0DGf2Wl9Ng7Kg9GmLqGEMY Sm4s7heFUwS0F/2oPSNUU6NCG9hY3M8T/WppgEXmXztqj8tlqnbVTOo0f9cCBPxpUEtzoLrl0rSp akBYPfBOnBEg0DYHqlsuTYnKKo14DXXSsA+Ht8ztcpkW9VgcaqiTxi05UN0aYkoJwSqLlP5OUN0V z7SotCucMnahkklRQ9eJFwin3LhQy6Vrhpuj7nHLpcnDKcPj75aBdxdDdculadvVqFwgqxaNFjpi DMejOkaE3S6XaVE3tAOVekrodKKK8aiR4zOnhpgWVWtgsPZU3W5UMbpaUsu/WMw5QjWtWtppP5Co oboC74QD9Zvut838gE5zulxmEYaihuqaqivsqLaC92VgvwmnXBqD+tv/Lvw/bDMdczuqWdxvKtSv SPf7YE65pFF/fP/Rf/75BJM6OzWwsdGoFqSvHNWsU0M863UxT7Xj7eh2VV3qOzEnauyoZp1zqNi0 qOoYACuoxlUyFeqTo5p1jlCxYbOSP5f/ffwJ+rO//u139Od/IsqSVLkdE2MIf27rqGZF7MlS1VHN Ol0uMCt5gRbJv/jHP/8p/weh45sCqv9jv5hUXsEqGrgRY5gguxtN2FFtKi92eLadcul5zMImuPJT pPIKVtHANGB1VCWIJkN1VbMuuTQONT9+t7o+D5iO8lYamJGkivqYj0H9znwtv5MPLA9DIor6/ccu gedyuYxD5T2pqqcU5bjmHN0I+/xV0UT99aIgJP4KCfYqSDB/WOKjs1tb7KpmXXJpFCrh5Ph35RUM aT0Nsq1o7nxid6OJJuoLiYrjCIUJCiKfr5dE75V+tNhVzbpGqMagwtjuwToyMHyqNDBqeAztgXei iYpQfoN9iL5DAfL4+obodUyPFrt6pa5yzCZGVRaRhscQ7nUg6jsIYY9WwSZ58Dd8JVGTugaKXS2K Sy6NQ63kj05ULbcL1EC1eyFEE9Vj+R3Gjznx6ZpsFWpaL5yx64ZdLpcO1CJUm7/kIVYbDLHgJxEg cQ2LuLtRn2GSOVzvdNTCV6gbmYvZOsjY/TURm/r9x65eqStzV1CLcPdr/7m4uycUs6h4fe3niwKF 8qC4QSHy+Yug0knqRlVOCPrCr1dLI1Al4a1EhQB+jRo066HY1aI4M/cRNQ/iSKJeIwxLrD4gmJmV Qz0o8aGOkA1JBZV0o6potJvaxhEu52gHan57hWMI4F+HlNEuVFev1NXtqaL6yAMsP5JYSwRwq2vi bbL89o54W8qCigurE1XHGDai0VzO0RYqYfztV8TPrwNZw1C2l6iiiepqUdwO8QPqA/bSTBaV2N+y 1RJ7ewo7gWD53u0D8bOM96IKtXVRKupDySNqYED9lUTlUivJksDSlx2oJ8qlCiqXPFuJSmKc0XxJ /L1kDGEXFPkPxlnKg4puUZAVzaZR1RTT7+qTOikZLiFyifrFbwhOJGpxj9iuC9UllxyZu4q6Vil4 FyjUO4ma5rdCVrt7jbpro+ZHz2ZlAraoR6Mxx+STLtRf/oYgtAoYQwsavww7UGvHdXNk7irqKihR n7N8HeD99xL1VSBRV6EkjvnD6+OJuBtVy5Wiimo8hvtBqEHGf/EXBGJFFSr+s7DZWMZ9LcoQ1PuQ SNRVWKLK7sVt+Cp4zuRDuIItbR7eOlHhMlwoL0RQ80J4o1D9hMjKP9So4PVtSghXi+LI3FVUVJA0 QasH/Jjt+Rq4P79FEjVBa3T10nvi6woqgbqmaKOGejHO9lTdNlg3KvOTwJO/Q1n4SEkX6olyqYb6 oFARjhapQo3QHXoVZgoV+ZivVxVUBdBChXKV1HcUEz+FR6T+VGU4CaTAkn+IrUIlDQ3s7IA7MncN dUl2gEoAFTacqqESzFcVVKx8K7+nXFNeA7W+2kcNrAeVK9Ql5jzYMrFJgiisdTI0qksu2VOcHeMo ZFtKYkANkUSVTc8uQrfoOsxStnp5jcInzvnxxCtV2eA66lahUtTomo9ADVNGqJ6YoFHlzdd7ZrG7 A25P8SpqvgzilMvs4qcpA9SY3z9ch6l8bylVC2asUmquu1ATDKjgdqmGaBELmBU1kPIweGShn4SA mjRRXXLJnuJVVNhXbMeZWJJ0J1GDGHYXuw7SmDEp1OIn9lxFxVEHKrqVqLBrXi12Pzwi9acqDWjo 05ws+FKhCq8+ohq7O+D2FK+UVVbIJhV2VLghG4lawMG9bGY38j0OH9GsgvqSUEXTQNXjq1EdtTIS 15+qgIpklwqWgUjAV9MYgY3dHXB7itcy8F3wpFFhuwzZ0Ukpg61B5AGTSmqT7KuogUalxsmvUM2W JrI/WEOtBLT3om5oSMPIk6i5rB8BNWp4DN3jFfYUr6QqlUmHY8ZXS4TjZ0DdPkJnDvbOQGoOYlpD hWdL1E/nJWrpB/pGdiQwAAAgAElEQVS2WgM/HfY56UdlGlV28ZGkld2LbTmQV0V1OdLsKV5FResQ UGXflCjUJ9iqWiDyxLjMUCRZ7PIKatiFqsMJpYhiFdSigtpXVsWOQlAQEY/fy65g2nHzsbsDbtcQ TdSn5xyFUaBRmS9vOgrke55AAf1sAKq+3KKGqjPcoFQdYLF7vMKuIaqoixxQi4UsIE/PPxXhNxx2 XErCb2Av96TxdF2oDNVRLWCnocJvOlDtKd7hRvvtoCu6UcP5UGPh9DXYU5yfuu6+Rj2eq1D1BHrB 2MyoJ8kl5gywdVgnKtNDqYwHNtQ+P3C/AepJculM1EbPhupgFrPqMy49hsqmQoXfdMklq8tlWtRE CyOJWknV47aGYipUl1yyPobTUYPkD3Czaw5r3YlDqpZq6bBhu5iqBnbJJavL5XRU0L7gcDluNctk mqmwuAaqztVTorrkkvUxnIfKG6ixmtS4q2fg5LCtoZgqA7scaVa5NDWqWrJxUUMt0HANPMDgN13K 0PoYzkNlDdSdcbjUUPV+PpOmqlMu2T7jp6KqH6QWVFRD1UFqk6K6omFtGmLMUHLNOlHT0rdUR1U2 pVpyRrLYHgMj7AzUBBobnWPMlCJVN9Z9S8YGdc0HmCJxjTvaVCMzu6OOtk7URKPmJaq5qpocr5vg aaolpzK0PYaTUQm80APqB40a6FaNmQycVMIUJ0V1jTva5BI/PVWltGcHVD2lKFmoxQJE6d2fDdUp l+yfnYjK5c0fG5u89BiW1xNNVF0xToUa2L/g+OxEVFnPCt5Apcp5CC5qnapUU/7X8uC9Dh6cCNWl DB2fndiuKp9nAxWcwqGqrDRq2yZCdcklx2cnoiJwb+MGKoc3j8NTbZsI1ZkV7Z+dhnqDwIVJStTC +JYSpEpoODeqK/DX/tlpqFe+UA7FmloSas2s/KCW2jaRMHQqQ7uUOq1aeoUhvoWUh2WqGmVoRZ0q VV2ONLuUOrFnQyCnHB5TXnOORrOjuuSS/bMW6k630N+y8EfxvfgpgxLYOgsCivymx5Dr77FidtSe wF+LtVCRSMg+D0lCsnQvk+gwRFo1QN00U5XqQUc2e2PjDvy1ftZEhUEbvOchiXC2TcFVb5b8qhnA V1A/XBjVpQztcqmJCkNxfsofCPL3gPo6GIBaG0pmOhN11XdToTrlErF90kJd3+BNyosbHKePqaCr oKtSa6DqDLylVdSuK06F6pRL1jaliQrD5imgytfFTlDIDwNR0z3o3/QSqCfJpSbqc3EtISVwIFFj oQIg2q1yZ1mN91oxzY/qVANWfdFEzcR1sN+xYhmkv/l9g9rWWp1ltVy2PJwf1SWXrPqiiboXb8Is lm2jUKhbfu93ZJdGY2NSNdMew8X8qCfJpTbqS0DNl//a5svPYpHye6+jTmtICC0MdwqVXUADOx1p Vn3Rlar7+Dm/Rd6X908S9Z3f0VK9UvPymtXSs2oEIo06Z2PjVIZWDdFETQtAzQA1WmFIVb/j3Fe+ yHGrsXmW2V6Ftc+egV2ONKuG6EJNn7J8VaJqF0rDrjzBcLOsJkw37Wx+VJdcsuqLTlSc8VUYR7JL CptPdqybglEQkWZZpfflVeYWhk5HmlVfdKNuARVJVJga21Gzg28paKKy+5W5g9lT1TXuaNUXLdT8 Nozxlq1Cf2FQO07FyhHayMB8pYTh5gKozhn0NpdLC5XfBj5+pOslXnBiRWXgxG4G86y1Sy2YH9Up l2wulybqlkm9//EiWV9jjxOYsd/1BHEOwwINVL0GBDNTdWdtbJyONJu+aKImKEcEIVQgckBtR6hh 2Hmw7XCBEA+KvAukqmvc0dbotlAXsl2MPkECBT4n4kmiBu3HhCuvYEjPsVE/cAlh6FSGNrnUQvWl lk/ub0UkIBT/6QeZqr2oeRVVoAugniKXmqh/jptPbADqB4WqtJI8m4bzo7ocabZGt1UD1w/lEypI u2FtoJp2FesfuIBacjrSbI1uDyrEk3/cru46MzD1PXUz+fxy/yS51O6a1wwmhHUMN+P6ucZj+DES l0J1OdJscqmJSutJCJhmVlDVOmpgZparSc0KEjOjtu/paJZGt+VGq38PY3FYsq/6duUVTPdX1eQL aJ3mR3U60iyNbss52n4kHZ3DblTlSaUXQXUqQ4uPojWQMWhorqOxAVTlWwovUVadjjRLo3tG4F2z sUlV1zzB/ALtqlMZWnwUk6Aa3xL4GS8yai7cjjRLozsJqimrzwb1Aj0bpzK0NLonoP7ez/+xDtNp CMPs2ThH8QVQXY40S0tkUH8ogvf/1z9G74as9XewRs+Gls5R9CvRn4Gz1jtD7IDqcqRZWqJoFJwF 1Sxb/qnKObnevnLmVHUuZz09Kjn8igkQYOr6zOzp2LYJUZ1yqbslGoO68P4N9Ppv/VL/Vih+PvxI oTJwXq7lfQlUpyOtuyVKSo7ok38b53ehfvfHcTegJURxCKe8QAY+RS5NYcYLoWdPBfMHCIC5HGmu jvu5plFVr4gb5+g8qMdS6JRL4cifHW5V31I56Dg3qsuR5lwp+EyrRKNRM01hGKpV9BTiw7/XUTMe s61LLvXtZXmGFTXn6LBU1alCf/ifR7VvR1RXeezd+vt0UxKi0AH6W2pHpZWb9lrvjEN1lcferb9P N4XKdYRWmtmdo2ejfnJkcJZHV/Ws2oiTTaFSrRTTjI1AZRamBfo3/50/Ef/IdU3XDbs67qB+TjfV NU/07e+e80Go+sH/fPJlnXLJVT2fh6pq4DQpQEJIVKvLe0pzlke3XArPuKxqV+OtipqADvolUJ3K 0C2XwnMuC6kap6pWLFHnqwSNucqjUy4Vrg/7TKUq3qlO5JYVVgkxqTnlUjDXVTVqrGcp3BfkIqiu 8jifhihTVaOuL5OqLmXYs5flOaZQUzXCyu5fX6ZacjnS5nvQHyqoENJzkWrpDLl0him19KTXMSzW ehGi+VEDx4eu3uxZZsZXQyXWCnssxKTmrHrccukMMwECRD9oz+qFmPaixPFhz9bfZ1y1trif3bc0 rbmu4KyzzjKzilZ1Avb8qC65NJ/LxcxKXpiLXAbVVR5nc7mYwDu1UARsTXoZ1N+JXIIaWCokDr8P 2zJdBtUpl+a6vN4ST5vsoV+mXXVXPXNpiA8V52ji8BhOa86emtvlcrqZsqrcRSmzz8iY1pxyaS4N oVG5WQnYPgF74qsGjg/n0hBmKHkBg0fycVrdaNOaUy7NNUJV7oANuQb+uwyqWy6F81zTLFeTQUsH gxUXQnXVsnO5XEzcUlYuVXMhVFctO5dcKlEh1wAmm3XY5GCuWnYul0tuJnUq/Uv08MQFUJ217EzX zytTdSm6GOrvRC5VpurC0rmASma6VMWctexcLhelgXdmArbUwL/63/+bC6Sqs1M6V5SLqZbqq1PO bs5adi4NoVJ1q1DT/GKozlp2LpeLQqVfAOoO9tUVl0F1FZKZXC66v0oXaiROXExCOBuUmTSERmUI Fo0tUS9QLTnl0lwaouIxvKAGdsulmZ61CaeEDitImEuhOuXSTBpCeyEicENAJr4UqrNBmUlDaFSQ vyLBl0N1NigzuVxqbjT7yjxTm7NBmcnlUnOOemr1YzLPlWrmbFBm0hAKVYUtqSBZCK0k81ypZk4f /kwuFxU5yvWGYpfTwO62cyaXi5EQqn6/nAbukUvz3IFZx9CESF4O9Xcgl7THcF3uu3sxVGfbOY9c 0v1VEQm9edXFUJ3973mGbVRZ3aidT8BBejFUZ9s5j1zSDhe9q65/Puo//6/+9U/6AtqVOdvOeVwu 2o1W22p2WEmxRXnbrIkaOn57HrlUQaWOoeR2QDvtJhqK6mw7T5RL78VP/9P/GH1evy6po+qdTwqH hDgT9aP7sIHqVoZhF8i/Gkbo5cgH3ELd6ys71vIehOqh138s/qgQedftN2rVUXIpGg1oRTWbvJi1 vN0Z+MUrjTq2PDVRx8ilyVCfZadcdarYmCUwzkR1uhqaz2EAqvzKJ+j6o3+wFP/vt/KM/1NzvG+s ICBRsSodF1gf+GhOmdBAffzD/+TFH/3mT79rfa/9TutH2svVwN8XRXW6GhrPwbpYgrNd1B+Sw3ED 9QJLYBhzyoTGc7ChFk6HWwfqM0SOwknPl0xVpyOt8RxsqPmAVG2UVb1Ee3pRVKdcajwHGyo/AVUg tfPJJVGdjrTGc7Ciun7DhlooVLvHcAbUwPHlBoMN1S0gLaiwyU2C7AHt06M6vSoN2Tghqq7w5p1W 30R1yqWGbOxCjeX/YK3RH4owEt/91PGN7nZVH19iLe/mnXRb4zl0oP5mUSCJ+hJneYDCuCt9O1M1 MTtgXxTVKZfqDWYHKiwmG24F8rN8iYIxqNqNdonVKQ/m9KrUP+xEZRp1n6+vydNz+xs21OrkE9Jx 2gyoI+RSFyq7X4WPhb9J+WqJcVfno3vBsES79y+K6uwa1T/sQN3yd3nwWOA05ffhGNRCof4TjfpN x2kzoDpbirpc6kBN+ReyPirITqKKwajgMYSlpfLFRVPVqQzrH3agbqqoTw5Ucjg2qGB88d0lUd1y qfZhB2rMwmL5uiBxyjKJ2tUlBNQfu1HZIh2hls71QrgdafUPu1ATkS9v8yBOkEQ1/q66qR2wJSo3 bpcKKl1sB6Fmldfh1kJ1OtLqH3agRkjkd4AaSdSrsahJloxAPTsDu2N2ah92oS4k6ioPniK0H4Oq c3r6TK0u7xnKqjtmp/ZhByryRX67Wgc4phKVdOmRTtREfZQ+s4uiOpVh7d47UOWjyFccUGW1dEXa vy7EKwRh3LiBqtK/XMPlUqhOR1pNS3Wg4h92/J6vQ/yUZcVN0PXY9Ir1WCjnqTgIQyLcy9XMgepU hrVarws1i/mv+AqEUpZfO1CJKgsgSXTkqF7L27FczRyoTkdaTUt1oW5lztWolN8NR83VMlrTov7Q OG6jOpVhzeXSVVY3abLPVw8EZ+x+BCr0VIXagepM1Oz4fpk9S6A2qtMJVpNLXY2NlyzS/FahovUI 1CKSv0zPr5aSYyErN4Oyo7rlEqkcdKH61JOohUTNUT4CVa1kRD89u1qKjqlZjZkB60DtulBpNYHR 1V/FDO/ylQjIvvDysGvwpkQtrRJjyBZneyHQAbXoRx0ulzpQeaj3MAH7re0XrKjcBAiQ9llDUReH 1vIwnGJHdQ8uVbOkdXjKaWW7WloFFcLaz0OFdDKoh4JYlt0OVKcyrAqMyVHF2bsUQekbgep0pFUF xjmov3c4rqIm5+49pSYm6T8PLYkD1SmXqgLjTNRCOQmr60KA1+W8xgZQdVIRiYqBd5/JZue3IuxC dXZ5qy6Xc1C9TlQx2rf0beXt3Ac0L94n4inHLOQebB+EMnmhVPa0O1AHy6VTUaFtP6AWFdTvxUjU 4s7nD0sSJyhfEswX8vbyRbxFYcwlKl3Idr5Av8hRkMpC3NHIOx1pVYFxGqrur3amKux+MypAoHjt 8fWS+AjJV0xl/R1y5Cco8BmmYYIE8nLkcURSed8dqep0pFVdLtOjopGowAGQCOV3NzgBVKZQIU3D hD74G37jsTsbqlMZVgXGmaiJ8sfUUf1xGThfPPLVklwtEi5RHyVfwFZ+spaoIgk3bI23PPBogTcW 1K4rHazS6p6LiqGu/NBYmWdcqvpbtrojV5jx1Q3ZcIlKc5zkGjXma5Kx0MsEjrtR3cqw0uqehvoK fbL45oiqUzUP4aPELFtOOk7rRpUdKHYdvCIS9Yr4PEiCbYEfFWokUVdBxsRmK1F5J6pbLlVa3dMC 3PVZDVQ1T0yNmo9DJRo1oPz+iuBco27yJc4ECp/YOsyoiPeA2tmuuh1pZaubn7qmQScq/ViVW4+N Q+Uy1ej18lWQ8V8p1C+DtJC5FVBfhYI9iCwDHCuq05FWtrp8ItQP1aHkxcgamAcp218vryXqF18T AagbhUqy4lUA/XSqUWEr7i5UpzIsW93zUbfimKom8C4JR6KGKUvfLK9lPv7l14FEvSJxgX2Feh1A j5VuJWqBwUvXhep0pJWt7rSoG6oaWVlkR2lgiUrjNw/XsiJOv14itARUWT1J1Pw6YB5Di1TEEVKo XeXSLZeI+dKp1dKhsamixmpLPFCxo9pViZo9vXm4QQu2+/pOot4AKpao2/wuSLBGRYDaXQU5HWml XOpG5e23mtZALQyqFi6LcTuKMYmKX66XyGPxlxL1zqCuScrvgihQqNiFGrhu1dxHN+qAmQzdqWp2 q49aYzYffnahik1G0DqIPIYjQF0a1CCV/z0KtgRUP5cao7O/2iOX4gNUh4QYjNromu+eDapZ4JpW IsU9F2pMSbQOZFmXqIRJkRjnGpWtCZSGbQpS6caGOkgunYP6IhB/UB7qVN3+pKcplBIiGYyaBFEO qCRZS9QHAo0qA1SZupDqqp29IbQb1V3fbF2oXYFKLdRAVGoe09gIsyWecY6eiHofSrGwJLI0bCj4 okEVFuotG+oQudSNOmDQ/qVqpA6oWkJQVUEcN/s2qH/t73wail/0oXJADZIHQpnQqDzYZBJ1y0I/ y2U3QDY+FlSnI431oX5b9QBnppLjwU+F3iFF1YZNPzBTwTzH0OeqYGt7kg4BAlT4SRjJFiMGVJxQ gTdMocZb2b5u2INPOdnQtRXVKZdMU6RRt7AKN/kgviHf8x8SkWRPz7kn7z4J9vl6tQphuUks81NM 8TN/UHyYQrIeUHWqcj2p0x+GenhHds8MahJK1Ed5/JjI3MqRnxYE/A/yaiRBdlRnNjRNkUZFYUSY z0MsGzImDxZxxhc5vJvyFaDKC3kS9SnxM2ZQ1SImB9Syaw4hAhA/qqul6m25USNRoobIk921BN0p VKmFIz9HhCFCUR7YUJ31qGmKFGqOAoQTj4srkjJZfSIvzhji8K5EvV9JgYCjRSb7j4/eAVVQFSBg rOyab4X2S4xHfZSovsxRIvJTyDNrKf6RH0tq+VQDLmm9PNhaUN1yCR9RObp5gaNHVkiVIjuONx9L VMru726wD6j3QrZoMayQJY8zKts/hZoj/4hapircPj2M2QxFlf1wISsfg4olKnupUPGTILL4I5Ff Bdwvwr0NNXCgmp67Rn2QjDIhNerDNdmk+y2/L65JLFHfSdRAhQqogAF6Z1DBid9CVRaVjc1A1L0g G5FKNfq0FT8IGrwX7/nSdt+dqEPkEvy+5H0VxJgxiPB4ZrLfJFE3uUQN0h3n9K3MH19hJlGvSLZP Dqi8jaobT15KiIGoo6wT1b0sgq4d66jXEpUWb8JNlsb5Z/mbMJWpnEhU8RVhGQ/Jt1l6RGVec3iK m8FQNgh1omg0YW7HbvpCClVWC+Jjwp6LuyDOMokaA2rAbxXqb97KZyFR9xJVZGl0QI38ZrXEFuWo 86gMPMq6UZ2ONFrekkLNrwhjsnP4lGWSMKbpUx4ktyKNEPvqUwnxVcBSDj3K9MvbEE6E4Cy/2djQ RSlbLo3qlkuhuaUneTWcSFSK7gKcUXQrO2M+zpfoXqH+GlC/BNTiGi12r0pUWfk01VKyeDTXvTSq 05FmlB6gQr93GQBqCKj3GvV2wSTqgl0tFOqzQb0yqDkIeFL+mk5VvT7wMcr7cqhOuaTrZ4N6JZWI RL0N8T6RhIDK72XvcOct2A2gfh1kskN1jbyvbgyqCrIj5a/psiqb41CoEntpVKcjTdfPBvXal6hQ SnGa/AkTTxRQpQ6IZSpL1ExW0dkGynJaourQWVL+mvFCqPWBqYnyviSqexUpVXtqVNnKSH2556sH nMJt4m2M+TuhUZeeRo2pRN18vbxVZzc6caJEDXSU93ztanfX1D0tU9XPBvUNoKaAClNrBE5jkAwM ZmPQQKJKcZHGKtzw6+VrdfZLFSTakBB6KeStLLEXlhA9i26q+lm3q/nt8oZsJeRaojIJHD/5NIM/ JGroCZrfkE2cyD6k//KhREWo1a5q1OOmpBdEJa5ztkdUfielPaTn6spLZeJhH2+29HN+d0OyBFDv l1f+I0JLhKuoXrsGVivJPvMRqGOnKXSjuh1p9IBK361R8BH0YhAMVnP0CstOG5M91iVJFSoKZS8P yV4dQQWqoDaE4dag5iPk/jSobrmkurNaA8v7lyw7hUol4TWB7qv840GiCkAVEUneyL56gEzQXwPV qKUaKr4kqtORpiothSpVOrDseO5FMfMKdB1ginNfJiDZwxhYthBJQNfXYSIWFdRWWaULqIHT3wWq UxkquaRQc082rTT47qcCb2GNBHhCqkorz6/czsJErTbmxJmh5AVICEAdXgNPhOp0pKlKS6HWIqS6 7OgXLrwaKjn8WLkERihUib04qlsuwd3yQbEQRy+VDbUoY/fhqtnvoFpyD0hApTUQNSj/KnzjaehM VaHUIpTYS7erPXIJimS3y7v1O2WoNQydulDBBQxR3heXED2ONOjjDUvV/IiK7ajsW1Goq471GI4y C2q/XBqGavCE6g/p8Y2OqbrMHB2jvC8n93scaVBpDURtW1eqYqGVFCpHzS+I6nakQR9vWtRcdXeO Ud4XzMBuZQgleSpUpYGfuF5QsQh/B6hOuQSCaMpUfY7ZYVbv5VGdcglK8gmo70X4o3jXWNxPaeCY 3i7MzVy8WuqRIriF+g//ufjeR9VxfbfVNXCcqfWBIcr78qnaK5fYREs2atRUDyWj81FViwYT7EAG PUJz/j6Xh9/YU9XtSNtMi8okKgursRBDUb/Xb/zf336XS8H1LB6fFuKJr+5hESSKZWcaRsJUzLsd 1a0M01NQ//4/+oH7IItqi5/qVN2ZsI+RaileCPyUZgyRmD8gLxOLF0iirT73JSoMmgdUHjONasvA bkdapspqBfXFH2Jf/C/iH8IDcj6kthlU5UaLRg46fokK7G8yiojP1xK1WMiHhdlK/pkHaipGAscw h8GO6pZLbFA04TAD1J1eHxj2nhqFGqEH4sdZgojmK3z0SYAZ9z3Kl/4ju4OpC/L47oY4UPvk0lSo qrFJDerA8dUj6j2gbqMcUIM4K8iCLyUa2YL3cssesKeOVy7UXrk0Keo2PUzcG4W64A83EnUD8xJY GG9z4kHcHQ+2jK9VxJavIrbcqE5Hmuz4TJqB6eI0VE+hwui1RBUSNYAIb426ChgVV1gd318RB6pT GRZ4SODkIFM1MJOtQnACqs8frn0/VXwSNdWolIdbtlqF7LlQqGoOgwPVvfL8dKgqA0NwUXgS6vr2 7+EUa1S/RGXhlgOqyG+IQoU5DHZUpyNNZu+pUFUGLtAiCk9AxRpV8ylUCGbPWLjhb8F3wzSqmsNg L5JulM20qNBEyz8TMlIYStS3O7yJZTUr+TCgMqh5Cy9HDBa9vCP5HVqw1InqlkvbaTOwYGqezXGm 4zDUQgqhz1IcR68fJA8E+4Wv0Br+9BVqgdaBQt25UQPXDdKJU7VQ/dWxMYYFYfmne4kKfBzhDQ8R yhV1Aah8kQOqx2JYS8SK6naksYlTVXvSqMzGQ1FhjEui8j/8pzhOADVHGITwQqESSFXKfIOKnahu ZajHQSexRozhQNSiRPX+KYkpoBYaFedXHkOCS9SMBnnA7wKYwxC6mk+nMtQDDpNYFXW4Bj6iUhKL ZB1sZT6UqFjeWgoSfQGo8kBKiZQSQLU3n05lmJNZUIdrYIWaS7XgU5hkIvkkeAyB5FyiyR/6golt plBDmMMQCrP+Wpf1yKV5UAePxMnyBVuIZBxTmGTCFarPIJ0lmsA0U7sSw4SUEOYwhC5Ut1zyJ9XA h4NiMGrQgYqPqBnoiIwrlRgb1NB2C25H2ub/J6gM0wBQw42AnlyBKaAWeLvloU9lLy6RPR4aKtTA dgtuZZjOkoFjMRqVsCUWVKP6tPAlYszuiLflr3yKQFqEag6DEH8R2G7B7UjL5kCF7Q5tqGn9HYUK nbXgiBrIZlmhMXTjpbKdZbAGBqCqcvobYrsFtzKkc6Cyw7oQw1IV5l8rVFkwY5EvkUHjaOmnBSIc VjZheg6DzDLW5tPtSGP3J3F1WAWVosHDUxo1VKjkgCrRZNMQ5+gBpwKFuS+oPH7aqopnZ20+3cqQ vz2Jq8PqS2B0oOqsa0MNYfpOxiHcJpRPihJY698Dt2UZNFfazq4M3XLp9Qgap1VQtywalarjbJda P3LKpWJS1G/1JIWU0XBMDTzOdnal4HSkmWHuCUyNr+rmfSelwIyo9ubTqQynRY0TFR6yGx6Ndgqq vdFwK8No5IWsBqibRI1Czoxqbz7dcskunkeaQYVcMiLG8CTUwPaRWyS4H8RwU4F321zHGI7o2ZyA alcKbrk0qVrK9KK5VAyOMTwBNbY7VtyOtIlRhUIN50W1K0PiOnFqVDWlKGAzou7sPiS3XJq0v7rV j44Hs0oIh1K4HOqj/r08SGZFtStDdwD/yAtZDcI+pFrJQzgYPKVoYlSnXJocNYCD/ayodh+SeyWM kReymgrmeX/oHs+Jaq9K3SthjLyQ1fSUosughrbP3EvKjryQ1fSsZHwJVLsocjrSJkZFt4E+nBPV oQytn4jpUcvN0+ZEPVEZTovKD1viadSGK1RMhHqaMpzYu59cAvVEZTi1H7icpTJfBo5dosjlSJtn JG5w2MdpqHZR5FKGc6Gen6q2+KTYJYrsmnHqsnq8vfNRbQkUu0SRSxlOm6rHAcGBa6OdgLpzeYlc /qOp21X4EwDnS9WdSxS5Um7iVNVxS/7MqHZl6HKkTYtKlYSA/WbHDE91m63d2LlEkUsuTdqJUxFL 40fius2mBmKXKHLJpalQzVTd3KBO4EZzoBY3oeVDV0TapKHPApbLVYF3VtRGnXwaqrgKbffhUIZT oyrn6Mclarux6UOFhvH7PQ0LjDkW5Jv4qDWNAerHoe0+HHJpalT4vcI72eWdohDv0m0U8I8w9QqC Y/nLYe1KALOpv1UxhyNt6rglVdtHJ2tgmDoUpwksMEqShULlZRfYGKDa9Z9DLvWn6v/zL/8LSf+c uBJVOUdpVxnLMRIAACAASURBVGMzEDVQqLAcWYSKG+zrYaCKAapdGTocafKWkpGT4tyocF8cW1F7 ymq0gnVNkwe8ZcSj+Q3Ggq5J9RsK9SRlONVMR92uGr9PMTjKu4WaB9hLE4E3nPhsfQeojQYEUB3K 0PrJxKhJoF1cg6O8m6iP+fLKi9V2LjeYK9SsgQq/6VCGwcmosMSUn/8Pf/Rj88SuafUiWWjUxDmp c3N8p4m6yZc3ChUmovD1rY/FdhSqIyKNqRzxs/Vzq5HKK1jNYxg5G5sIH95posb58voP41RgnAcS 9W2Mxb4DVY8MdZlDLvEx0+qfKmKEVF7BSrkfCFWP2paWgmopMi1lB6rPl9e/jNMCUAVfvYXYyYZv DMpqEdpu0eFIG4WKCytqYSafAAU1s5LtqIvynTbqw5t9nMqqV6F+oVBJ9Rsa9a9b79HuSBuHmveg yvZeQKJiZ5BsZFYe6ECVVdHrPU6TG5guhVa/tKA6gOzKcNgiRMZIpX4jlVdx3P0PUJKP3F3zONKe 8W7Uz/Y4QkuSryTqL2yodv1nF1JszH421fkb+vqHc6sbHcJG7q5l4OJCF+lu1E8zDBOyYfW91d/7 C9KNmlqT1a4Mx2TgoorauQycttILYUU1urYb1XvGkRT6gMp88Mt1oWbWZLXLpXGoFYXZuYqWjm2j jvWWUn2zyrXYRoXZcR7DGwGoAWUYvtfwLChUak08p4utiVqEsvb7GRagl6V/C9tiiCASN7i46kcF LxoMUnW0q0eHS2xai25Un8nujPyjRI0bqkChMiuqY/D1iFoEu1/j5+LunlDME/H62s8XBQopZsUN CpHHPyKtjfSaqFopJr2o5d9tVO4z2MwGdnjJGJF9pLih9dRvsnc2ILtcqqDmwSbyYGVnnPgMPSBY eyJHgTyQ7wXIk70pO2q5T5xWB+ejYpoHW4MatlHtgfh2R1oN1Y+8/4+4M+hxHMfuOL2ejAaZQnGB XAqYSnMGyAfovVWAgrWbPeRbBN3YfIAaIIc6GCUXPFgFwSC+J0B6L/kMQU4jQ0B8CTA55TrU+jDH oTMJhoNVi+EjKYmURNouybMEutqWbVk/k3rvz8dH8iCx5H8MLRDALX9O4Nj9LZlt6Zv4uf3g0Npo wpjWIzmGflSYHYcZ7FyDs5I801iirjt3n/p0eeMD8sslG3WBZ3lR3uMo2rK7BZ4XFNZGjrZFefck nxX8COoBLFLcnPflqM8siVbl9VyiJmLVSVlWn668qH7faaNqrHuS4gKWhokKyZhcY/Ufjoqcx1ZE iwyispGoah4VrNiCUIUihZp1wmjqnNWVF9UrlyxUviTRXqLGO1xQSSzhyjshza5CxR3U4SUbD6rP MR9CPeVebVCleBQI00Si0vkAakAZej2ujfoYY2jAcYoP8B/e76FWyQFQN7hI+ZM1f4MMo6rHg+vu n4oa81jSZZ+JFaGJvE9Zh0qf0y91/R7XQn1IAHWZKNSlRBWS8So+FPJHuCbbtDwRlc12L0VN9jwp Ex6B6IGQsuh7j511tqHiDaRZaomjiuQ0e3yKwARJ1FywOyxRYQ749c08LZeWiQ+gtuvu2xd0Cuop RaP6pa43BmrXqlrOGj1CkGXPlwnJV+geXcUFzOy/RtGGL+/aDxJKhGXu3luo2WdZcCh5ClR/ENSr DC1U6UvJDlBJNoMl+A1qYlDxhj8+th8kK7iHMCx3oAZVdYKAQoV194MBl7g58mJUf/zaG0jroKaA mqwkKn8iuxW6A9ScPUrUeMO5NRbwSgF2ULVjOLbu/mo2FvWHgKr3KkMbtVzEqcQiYrbVqCl/WNwC KuxHJTaMWRrtSkVNSI1aGWEIb9gd6qWQhxvwSi/XOapW/UFQbyDNRoVNinaMCdl0cyZR05Tr/af0 Vk1dVIitfFKj2nslt+vuD6PWccUxqH5V71WGXdQUNtsi651GZQ+wA0iq9i9KU1rYqAQ6px+7DZgp ub8rwqhSKav0kGIEaiAI6lMX3G7ADWqUMl7K1kwZv4cnjElFkWY26k1MFSrVQf7KShDID1UQ1fwi 41D9YSKfXLJqFTY2wRJrubgCOom6zWRn7hqOoacrvEK5FWr+KAbL8LEKcEDHSaOWBpWE85Yy1YLH oAYiYj51YaOiZSKxOGz6kR7UZpUz2FJCHauUC7JRQbRJGoNah9FgLfftkXtV6ElW41D9ytDncodQ E0QU6obNYUsJorftjOls50e1w2gnrLuvDOgYsxRQhr5AmoNaJlhiyW5FsjnIPsqG4yoSmXwi7wyp CpLvqvaDA7Vau/Vj6+4/t0cugepzubYFjiq1g0R7W6tgl2foaqBWmbkA2CkjFBwNDE+dUMw5/crQ F0g7K7pvlxrVFN2A9fr8vBmz8UmIpH78ctTzleG0qHqjw8rEgYdQ4UhgeOqEUqMmvjf4AmlToWoL DN03oURuKOS9QloZjkL1x3t9LnfaWjUbHdIoOJABw/SJGIkaGB7/SVC3RT1NP4SaRWi8Xw0oQ4/L PWt81S56QyYCVgCYdQOW3TfzcgiVzcuLonqU4SjUeYta7/5XL68a8quyBdBYjGzAAWXoCcZMhVoZ VLAW7b7mw6iVrNNEjEU9WxlOXatgLYazvC1hmOH68QhUb7zX53LPGjW3S+de1WpJo9LBdffbiCFs smwej0A9Wxm+2ALrH+gTUU/5M2ZJbTFyZHxVmA0Ex6EGlGE8ePjFtdqgmuaoalWjDo+v2j2b8QGX kDL0uFxubelxVtGf+jNhUHUDzgqTY+hN0TJdc18yzwmlQU187/D4oZGocNOp6zbC8K1uPNmRWtU3 6zjUs5Xhi1GJ+tug1vua1/tqh1FLZB6PQA0ow+FA2otRrz8DCzyvzdJ7Z1by0f1Xfck8J5QGlXjf 4vVDAdSv/C9pZ9Ogmv6qjnqKMtg11yJiLGpAGXr9UN/Z1N8emqCjJcTHbq0K0xOtNyX1hNFKbzba CaX5+fxV5PVDftQyUOGthLD8qt7oEAhCEUP5iSlQ/crQm5HWR62vkBP/N3ZQTWxJ2YrtIGorISbp rwaVYeJ5wY/abtDZL3qzb9JBVSXD5UDI20GNzeMxqH5l6PVDAdTANzaotoTQJUPLIyNxSf14DKpf GXr9UB/1uMwEVPCpRDioWtzSIzMdV/PmyBhUf46o1w/1Ua0R/Ka80ydJ6udY1Q2cs5EQTDZmODAs 9+0wWnNkDKq/zXnHrjZqFLqudfm2POXk27KK1I5jpJyXyWYv/y6XSfWa1D8EVvs3Nqi6VqkOBa78 O4pp1DGduMbwBiZbB1ARTBeJuCCk4HMxSyls5z6D68ow7FCBCzYr7+6SCjUbtWEBcgG7fpVqiCoc B878uft2OVR/MTTzp1F9AWXo80MbEC8I07lCZbMKRdl8zxkCc76KGJKoe4rKx7ukhGvcGFQmn5C6 a64bcFbV+Wq2WWpiDqIdSk4a1OKb/z1rwtYpqD7jvJGtb4FwNoNB5Jx+WqLoeV0w+gCo0Zqyx0Si Mv5wJzUFtlLu7CiE6a82a5hatcqb5lr/5baEoGeBWqgBLefLatoI2IAtknSAumWQLVoUbMsTeY04 33KJCn8BldiotBdw0RsdftegqnuVzt91UE2C6YtQ/64BDAyc+1zHRrCn2ziNmEblj0/XuKAsB9SK FHn5mJBc3rtvXqsk93aCApt3UVO90WHiRAyzedpF1alLIdQPfv70i++/9rKo4k+p9BlniSqu4hRr 1Jw/iGtyYBL1aSYvpUjLuyeS7wZQ+7WqJ3Vmbjrlal53xFtU5bQ06suLXwT7jPNG1vd18iFhh2pB drvyc4nK2GHHnz6DVE6JWpGd4I9/9VqeAr83nXJc36um2KjImaq7zp9bSNvejkUNKEPPaQEVplsw Wi5IKsq3so4Zfyv48i2gbsrXGvW3gHqFjDVoLLAu9b2qg6POnLg0z1rIKVH9KZU+ubSR34kZoKJ7 FP337wD1UM4k6ueyoRUYUNMVevhH5KKCX21OqVH3CrVy1RLOlYSzgqOmjEX161afcVaoq1exRkXo rbjVqI8Napwi9HAtDz3dNqiNWlLFqCXt7GgHVXmj6VEDvRGPcd7Iq7iGzohB/U11GxccUBnkIuPy oVSoGFDJv9WojQZWxUiIWBkEltlRCNgMTVwCNaAMPRYLUK9g1Qr6evmqQZ0L/sBgTwfMJeoGU0Yk quQ0V3dVZ47qYuLAkapA5nTNL4fq/7Cn2y5Rq1siDRDkO2PMFCr7tWCFQX0rfYx0RRKVSVSjxz5S KoDUJ9HJPJkOozHH2USXQj1fGSrUWHrQHHQRZkV5G+c0xxpV+tu3XKJSGs+huuov+HsXte7ZKHHr oqaXQg0oQ4/FkmapvEkW8VajUpiNkRc5prlEVQmjbIHTQqGWcVurIEfb27+ePQXNmjnCcH0xVL8y 9HTbpV8t7xZKKEnUdFvwe5LmebRVqHi9pfQOp89U6sQDoN6rT+ngaNvN0AEXpoQ8c3o2mbbA0/vV QHjUY5w3gvLlzQJHCnX9TN8srqN5vp6nPOEwZ4HC8hDzBvVT9SmNOm/OYmJLkDC7ZR0NTFvISVHP VoZSA6Ol7LFGO0DNYEYjuo7SVaRQiTzwgfwbUWFQdbikie7rUofRSona2a2eonqERkyM6g+PeiwW oFYoWeEdl51zGnEUr17hNMMbQE3kges5oZjKHxHmgXHd+wZUDNF9c+46YkhJdwI21yH/C6D6RbBH Gcqu+VzMpPtXqIyUV0kWx18z6VcE/5Xg0g9tLB9metrBueYzu2te6ijM9GYppAyHb+ONqMC6mDvZ XUij0+bBvHMbsiMhdDolQ8hWS6JJsxMTo56tDEO5EFauMxQeNaMb+lwdC8xVOmU3QUAlKV0ENfG+ NGyxgqjupcBotzl/O2qu36glxEzBVccSBJoj41ADInj4Ng6hmlyUutBZ02o8qDqD+79sVHP+C6AG lOFwX/YM1KJojM8g6raoZ0tbqLA/rOigciImQD1bGQbzllzUH/4gxPf64SBq7mSONrEldcRFjcRl UYctVhA1870wiLorakthCcNVE8sXLepMTIAaUIbDt/HIbDRd6sQ78L/geR3UvlpS6nI8akAZDp54 UlSwFAw5C3GWzbCFaM0SF1OgBpQhGTo6BrU5oZtO6fpV1kX9Sr5fTIHqV4bDt/EI1PaEtVnScWAX tVKorTCsf/HxqIGx7sHb+ChqVfzHyjOCQur32Khb2hlK7sSBpapOzOORqP6B8+HbGFD/+pfnDRJ5 ULcKVbocdyhZ/fhtrVKi67UYjRoQwYO3sa/GXoCq0ynzopNjyFpU+JsRnRBFUbNRygvLucpwStQZ 5P/sDp0cQzC3JrcFHHGWlPNpUAPKcPA2DqKu/uTP//R//mX/zftj36pQGQIVuDuUHVR50EJ9Fnpw fQJU4n1p8Dbesf+LxTfw6LsR36r7q0ottNPqFeq7Lura7IU6HjWkDJNRZw4VpFenhOpq55prDdyi pspapOY3H2+WzlaGkxQdcFHSfttBjZo48Eb9jcxvPt7ZBAbOw5ucjyomDkzkw4zV0+o1KmokhEbF 7d07FtUvgkMJviOLPQH7QW81iwdQ90KjxmIS1IAyfFny+ilFoeo8DfbwGDvB0aZn06Cq5jUB6rnK cJKiR+LUQ/7oxpaoQm1rNZoO9VxlOEnRqMpflks3x7Bq4sAbY4cnQz1XGU5SzPiqajZL31LIk6MG XEp4k/MxpR5Khu+ufHPNNep6QlT/5wNte2SpUdV3b5yhZP2GtgFvp0MNL8h+oVKPmsftF9V+VR9y UKdyNqEF2ZNxp/YXPZAR1eueORJCfWnbgGkyGWpIGY49tbfoBIEZjG5x0kFVFlijQt1KSTWVMAwp QzLy1N5ilpaChyxae4aSNSqPVHLpJKh/BGVohpLVoBv90LXAqyZiqBtwiSprpuO44leGl5NLGlUN vlLkSojMQoVLq1Azjj4aNaAMLyaXNKoKL2wzV0LsmwyXTR3vr+/eM1Dfl/+u4iJuZQW858XkkunZ QMAlp3dOcFSHRVtn8xW1Z2TYpRK//+BYOMs1RAHveTG5VKPGEoqVQdRN2bgficrOjNy5qAHvGdzk fEwx96pa8Y65y8B1UeuWtR83I0OV8FY9lylmophGrQZqtbXA9XDz6ag3P5eA3+hPudYmoAwvJpeM BgazVLgBl00Xtd6ltYv6hv7NF588HdtGyEUNKcP4BRinFNQur9pBXf1avcEShubyNOq5t9TOeRaI q1wskGZSn+Ehdc3SqlkJzaByc7vtx8101MWvDC8ml0wDhofstbOOoZUgoFHriXOToAaEwqXkkkFV eW2I2ahZN4xm5byMRw0oQ3+FjytWlnfpCkMrQcCg6vS0aVADQuFSyrDO8o5Fs45hk3jXRWVTLC1l SsCqBSp8VLEkRG8dQ9VgLVQ95jgNakAoXEouGWGofCadu6iQ42GjiimWljIlIBQuFUirBzLgm0sn 9dkUG1X1zC+OeilliNxTh1G1iJgE9Y+gDPVQsv7elRNb4s2d2aLWydDjUQNC4VJySScIKNMKUxWs no01AbtGXVlRiLGoAWVIzjz1iUX71Q+hBhmql1dVqNlcZUbZFhhZsaWRqAFNdKlxR2tOHENzJx+4 nYBdSwj0y0RMhfrTK0OdoqWCg/RmZqOu82byiUFFc7XmzxQ9m2AI6UJySSfeKWGUSbvkTMBWfXGr Z4PI+BXamxJQhheSSzpzlALDVjjLlpsJ2FbXHNnDU2NRA63iQoE0neXNVI6h4LGDagVHVcAlmhL1 p1eGFurOXQbOzEq2UONJURPvWy8kl/S9eoDAbotqarWD+iymRA1oogvJJW2Bf9QN2NkOJO2iboRv p85TShc1pAz9L40pJsPFRbVnJdtqSZdpUH96ZWjWhVD5wC7q84VRA3KJnHnu04rWwHqTF/dezboW uC7ToIY00WXkku7ZqC37aOKizjt+tS4B1EP7sHaO3PzfQw1oosvIpToKkUACgONXaS9iaEoANWud Yr0lTO05eqgBZRh4aUSpUQXMAqunKSgLbE3APhl11aLaq61B6aEG5N9llKFBhQsvkbPJS2WnfZyI ipqGWx1FDWiiy8glrZbUw25wtJ2AfRHUgCa6jFwyK/OoxyunE2dWaT0HFRyIaXxNKKGO//VRE+9F XSaB3xqzgbiLPa1el2FUMoxKWtTYHKsbYw81pAxj70sjikGdm6cWqjUB+1RUrbn01SbmmBc1oIku I5fslXmEg2py8c5FNY6iRv2hMPA9XxmIll1GLmkLrMZsOHFRm1j+4L3at5IYGl603mdiU2KW8DnE jVdFhURekX6thqJlF5FLGlXtyUNN4h3uZin5zFJ1j8unhGwoKmOCJRpPqlmaoyTlEpXOZGe+Qr+S 587LAdQQz0XGHa1kHtj5hAsL9Zhaqm7mHDZSXyH5FzNpv5MSRRmKI45pIm0diko054AaD6BeVBn+ QXz3rypTg3RRQQNn7uZpv+2Nr3ZRgQNQESrvCaby0wnXqIwAavWzeXk1Z3dkGDUg/06QS//8T3cn JRH1UOFfm3inu+YsgEo06ow/Lsg1Qvz+Fc5oQmN2F2V3MZZGPVmzJ7zl8ZxWZD2IGuDpGILV6elR x1HBYOb0tZ2ileqBt3wQVdfqfKtQMeN3r/CzvD1jWkar0qDyJdmyZF5UOJWo/TYZkH+dccdJUWFq dZ2NVtdqA+ZFxQV7uCdXhPHHaxLxOIsl17NCXUnbtIwLJtZboVD7tRoYR+0ow3NRs5+9+fovwex9 Y/utGjXuoQYlhEYlBWO3MSx1CqilRN1WWLZWTGHXUP6YFFSkuUSVjaaPGlC6HSXVQf0U/S3+h/8k 1fBnm9JZLMFeSTY3KVoBVDe6X8pao7eLq5jyh2uCy3gV54C6wIWQ9zl7SmgBjcODGlCGHbl00mIJ P3YPaMjO4n5ZrFYQcFGHGrC1hssewLfs97cLWBTz82tYFPKLeA2tdUEKcRVDAw2ihpQhOR+110iG UWdqXQhRHkVt13BRqDnLFSp7+yWgXsdppVGr2xg658VWnqbC4LYGUEnvUF06Suok1EP3wDCqEobU je4PaWC1bF6LmuR0d7O4xVv2my9jSX5NJGrEJWp5G/MZQ7NcpCvkQQ0p3Reg9gz6ICrVKzYmPD6i gavHLmp68/QKzdjuy3uEFq8kqlSIC7It72MaHUENKUPXNU2CWu+RAWqBC+qidqIQEBgrhbV9JUvy An+kUNMvJOq9QV2SnN9Lc6xQJScGiTmAGpB/rrx4GergineCQw1WzaCj+qKsq4FXUXPOGnVN8UfL GM0ZXgGqFIkKNc7lv2dhUB+lxhhEDShDd9xxwlqtv5XaGrjqoZqJcy2qSClZLWOqUGeZVE5RqVHZ E4HEii041eqVB/VkZXgc9Xvx/bFadfOWCie2VHY08Ap1stFqVCErN1sS2OQgLSUXoFYKdZ2DRX5F hlEDytD1HD3UtXQX774vn+ZSqux4GR1WIuv9cIPrLdXlWzdFq54W1qLWPdgGNYul5JXqmSjURHrQ BQFUqfHxHlShdj50EDWgDF150UUtZlKi4IIvZT8xThmTtj5pYkanoXay0bpDyUh36woXlUOtAipl QqPyeF1IVKn1o21J4FAxiBpShnEIVfYPUYz3/FH+T1JGEUOL81CrzrbQpYsq7ZS7oxgVUZZo1Dh7 IpQKvGYadSsbsOzFRZQTODSMerIy7KOWiOCcPzwsX2GJSpm0iD1UYgF3UctZEJXNykHURN6ySfaE nwuBnymgkiiviOy332L6hmRo6UENKENXXvRQmWwp0qO94Y+xRN2zh6fbuGfPQ6jciUKwuIMqzZSV t7SHloxXQqFmSZagmeyuZeieUI6idYVXEUeEIYkquwXDqKR/rC6OvOiibhlPsEQtysck3Rwkc3UT 97x0CJU5UQhK3gkHVXT3SnZQBZrngLpUqFIgZlg2AolKpcDeDqKGlKFz4V3UnDFxTaQAL1+LdFPk oqhukh5qx9lUDuqnjoS46kYMu3slQ4MVzyyR7Rjyu6JcRBTJ/jigCkxJhRL+YcxlR3Y/iBpShk5z 7KP+KFF3bA+oWPYpivKuj6oWuP7BU6uuBv6oO+jY3StZoW65fD2T921GdmLDbp/ig2y4G/HuPVwv ZM7E6lNDqIEYqOMlu6ipvExAFeUvRBptaVLw132ZqZYt/5bUT987qE7P5rkXHDXLgTfOZi8k3Q/1 Ql2l/7qhDKEGRLAjL3qoB7aUvSiJ+plI0YwSih48qB5nc3BjS6teHFgrw2KSdEooAWXo+Nw+KkVX cXrQqHPp6hDrS6oOqgigZr20D6oaflOrZ5Uh1JAyTKwnPdRCoRaAukHz/+ftDHpct7U7LsfBVfBw MUx3dzEwk29wuxsUxjBAgH6BLosWya7LWbzFoB2MPHURvUVQA+2mu3yEfoECkZ+A6+XtovtInQJZ PYSDbBhAV+w5JGWTsg6t8ei+sxh7ZmxZP4si/zw857AQxWwA9XWS+LsUBQ3YVdHqIke3R8E8KhSG z7Ih1LHKsE+xAdRLRFXfYk+81cVP8riP411BLGsW1dZb+vkkqr1Zp7uqEWUYyIs+KqvRo8M61FKX H06j+gEC6GHyG/DjcYiWuVmnQ40ow2DMJVC3G1kjaq5LJY8X9nqorhCneY6yxkNdH6OqqVEF+fLg zI9QH+tmec22uXzC3dTyEjQFhdrbTaHQfiVZh7o9QnV7JU+HGlsdj6KWUi2XbJ7XIIZFuV6Xlbrl /SNY1DmuHuO0x96rlUBxW4WoRR+12yt5OtSxyrCPCprw5u7zT+cPDzJZirxIi5nyFmecsRDVbTHA TYxLiFrN+1He/fnqs2wINaYM/TG3h9qC0odpHIwycwVCFFBBZx+j8iHUhhkGFaDKWS9NoXO4TIga UYb+mHuM2iTtbDUv0gb6l7xiMm0/4f0j9FC7/FUbUBXsKHZU3K/bK3lC1JHKsN+Axa6d63T7s+Sm 1rwUirntg30bvKou8Ey3PmrTjzHs9kqeEHWkMjyvlneHWtll1g6Vex+w3/mkN4mbaAds3yJpJv6Y e+SFGPWJe1RtvQCuAXP3uT5q1asgsEr25ROIuKWYDaJGRLA/5vZRXX7/Ceuh+jtgY3WIWOBdMW6v ZMIGUWPKkB+e91HHlScevKp2B+zDhkzDqDrx90qeBjUjX++Puf0e+HhgGTJuVpl6qIXxLBYJtQO2 Q1U95+izbBA1Fjfpjbl91AUf84ndjmIOtROGOIT2hOHBvXKYr+5R+SRT86gy9AaifgPOsjGfOLhP XGnWLMoiVEsDIVpGVE3YLcWUoedIO2+w6aE2br6KGrhsQw08gGqCSiZswLGQSm8gmgR1H6IlcDwP AwSowLt6uqs6Uhmeh/r6Tw+/97bu6fzA6MREQH++WpwKvHuWDaNGlKE3EL1kk5ejBozO2h5qvuvJ /c6mRI0oQ08unSsM0RB1e9jX3KYp9FDZLpI9NVEPHFWGonv29+dFQnPzs49qFF8ftTRN6OPeq5Ev rJNLql/ucazZ9+OGTD6qORiK6FhWsnd6k6FGlGE3EL0AFVsr+pY8VDuEFvMwI+PPgRpLQHaA56M2 qHfxvQbVLy2F1/aEc9TYlPdqTBm6gQjO4jxUJnEqxjFc8HBVreKrQg28fuwtJXc2JeoIZaiiPXBL H4AZEcTx+/RQTUBhL/3voY424GlQY8rQDURxVEUfgBsPJ+9QO7Vk8uVlKAxjqKdW4n7GH+aygOQ0 TgMCNdI23SfEUc1GJsN2kWQrfoz6o/ln4QfJVhWRgO2j7iOtP+if2iTj8vMKjrFhs0aU0GJ2jSiY nUkPo8aUoVu8OoEqyH8t5ljimfcasCvwFsQDSyojw0NVN/xJqXuezDAyLbnm1ecFk5p9mtzxtUqy vBGrtDE9KIEaU4bZCNRI47pkurGornahDae0XqOWeylFShEpRZ7HUH3FaqlM7KhOC0R9m6QVRove cUAXAbCEMgAAIABJREFUuRKYUxRBPa0M46iR97/hGIkFqC6Iw6LaC6iDgHa3g3IUVSaIeneZzOFS roCvuEnmiPrFNc+LW0C9T9fqOqVRI8rQ9c5no34m8P7YozY+6koHqG3POeqjuh5YvkrrSt1d8TXw zSUm1vB1rdlMAaoJurvHXJsIaqQBut55CBX+tTYB+HgDFKbs+kzznWpnerEQHur6GNXetzzuWwpQ 7VXl6baSd1eiBFQGqKXE+EI2b65Zvm65ybWpjEOBQI3lWrMe6mazkfzpoRU7mbYYSSlTREXvH3QI 9/DhTdIeUPHyrc1BDKoLEDAbHaqwNloUtWvAIt8WN83brKwNqigx8rvFnBuDyk6jZs9AZaxgmFa5 q+aAlvBqDi20BdRqpqCj2EmV3F9ehqhch1fV7b86ezZqlpeIqoHvooeapi1jmFZkk3UJ1JgyzHuo LGUrEwSW4yLjdcKKB0DFxlhs5RXcMlLeXg+hGvNRq8tAGNr6yCcasE7L1Y16q6HVLphsxNrEAGN6 UcoYXmhA3ZrjEaNKTBmWPdSLlKXr6gZQH2p5t+RsXUEXC92CXsNdtOD5U9VcX/VQ+1Hedv9VvfKF 4co6lqOoFaB+f6NudG5QlcihtW4xqF3kFlXpujTH8xyAvsWU4fYIdcFK6AVFnsuqvcQHRM2YziV8 vsjrur1+S6HiVVUOdRumKayoah8W1SoqmNW+/kbdZPm2XaRSZTl8z0XCWZWtEDVJTqJGlGHVQ32d Lnhdq7ssZ4B2meUbCdpHAqr53aAu315mAer+q7SouzqsjXbaY+hi26EzWl8C6qfIB1yACndQIuCt xQVrL5JEdqjUABpBlX3UVwthUKEnLhGVIarSiAq/i02t28sv3nSoh8HG2AcvUaznHE0pj2GI+t3y W3WbeKgcVBNMB4sFbxcGdW2uKIUaUYZWLh1Q3/w1DOcl9HQwr0a0nCv1tTlhbn5ntW6WX37mo6b9 bqmAXs3URvMlBGtpVH1A/Zfll9KgitVMZdBBipUJpF95qIhDrYlG5I7tsvao7Zt3FhWEZlW2i09f cakezZk61MciWc7/sEc1wrAXt2Rz4spQA2/6aQo+6n9ambNt2QpQW9NqK5jsp9UnGpQgfEkGlddS bx1qpgctpgx5iPr5u2UyK2HwhBtjB98joMoOdde+yVgZoL42cr+HWu1Rx2Ql1/u/Y8GH1T1IfZOg iy4caEMaUzC0frXgjUUtzUyt24uhbzFlyELUvyiWydyh5ogq5FPtUHODukqu0lX3dpjEySNUWwJj ez6qdqi6Q/1NXyxYs0TUdWnFGR/mOakMD6gzRM0BdYGol8mFkLUZDlphUHm5Vj5qgh96nBMnECG4 V8s4au1Qk3YuTTZuh8pQ48v2EgZXh2quzjsKNaNR8xB1Xi3FGiQR3hh5e8UvxNNjrX9F1HrXXIEI ztUV26Nah8tRQLuJRsuCHrgegbp2qO0BFRNY71nVXPIUhKJLK4KX7ohRJeYeXQeoDaBmHSqgZRei Bu39CKi8LhF1DX3WAZWZQCvuoyr3/FAbzcqDbARqw2fwZRvUTJdVC4wcUYtmKeYVol6zShnUM5Th NkRN4armeY2o21Jd3cPDrkb50+Lvt3ccbuQbfkDF8iWhMFRuX2k1W2VeD3zIv6Dv1bwRgAojN7eo d7y6RdT5DM5qBXOQEibvdq19d4YyrPuodyK1qOtS3t7CQ/6kKyWgV9zC7xc4o+QPe1TVubzt2w1q 4Z4nPmpMAx9Qr+cWNTWoMK9KBJNZglcUxllE5XbevyNGlZgylCEqq+4WDGOBeZoWBcxtXs3ZE276 0CYwnqsEfs6k2H8OTHh+PIryLqwXDZp2gEr7lrqfB1Tgg/mF4YKnq7RQopirDFAz66PaUaNKBNXc xz4qzFEBtRHQVGAad5+kDDdlB/HG5EzNklTOPdTB9D+3/2ox76FmI1BTnWLX3aHCAbGsCaubTLJG /ywfnAN0R40qMWUofFTFqwzaDKKuOCbotQmHIUPNMLpHzZv0YaNSmfVQe9lTLuxBcYO66TIyxqDe M50+wlT9B3jneznPrEPKYmXaGzZ31KhC3MNoTYCKQ+Eq449PraiEgq+4/SITv8EtrNu3GdwH/DG8 8Xuo+93qhf3Vu6pMn0Y9bQdUyt8QUYbmzAM3miv+8MEs8+/Xa4YXbrj3E80ONqaT3OkAdaNp774+ A5XKazylDGnn6P4aDvfig1cVV2usSvVQTwjDkah7hbCjRpWYMsRzGIE63LX1uqUOFZtAkXwMVOGe 7KhRJaYM8T6OuLzn3ZOuYF9gA6jKfbO4A5WHSmpg+3wkqksZxNuDWImKKUM8hwjqPoK02xQ4MO79 NK/2UYNFR6c6XnhVPVSiq40pQ/yQCOqecHCGyL2faK4Bm9cDqj+u2re/EFUfUImuNpaGbQLlaFS3 7xdxE3DvpzuTDrVUIaq9E16K2jladtQ7osowO7U8FTFufvZ6YBuhVEI7CNSSwIeXona2I/MaTyjD KVGVqyQLgD3nKD5Mh0p1tZGFc7OU9DJUvv/dCUM8C9fd7VfNR2jgZ9iOXJ6JKEMcOc9GZd0RnDlU dOT3UI+3xHN2LirV1Ubco3gfj0Bt9dP/FkShP75/VeAx7GVkTI3Kh/8TO5JFzTXI+xXBcsJ6qHqP 6l/VmB/4HFSqq42kYaNkU9NWp2ysczRAdcUPpkOl+p+YCC5fjCp6qMZj2Espch3mhKhE/xNThvUY 1NlfffK3/5Ftfvw1fgZeBYEijIWoMo4PE6IS/U9MGVZ2jvn+f376JXbxx1gboIar5iYwZUpU4i0n lKGi//ssc1nJ9rCh3F9lRhlOiEr0PzH3KDTuaVErG4wWphStNb1qrs9CpeRSTBmKiVELl6oboKaa zsjY/xww4sR3dP8TU4Z8clQ71ZI+KtNERsaJq0qjUv1PXBlOjurOIkA9z40WQeXD/4ooQzjatKil mbCZMC3toUbVEtWAKU20o/8Vu+3TiVF3xksjxfvQjXYeKh/++06TFzymDNeTo5poNF4GGRnnaeAY KrFmEVeGU6F+cPmraBUWf9XeYDM5KnFTxpXhVKjaQz1sSmrV0vSohCMtFlIpJ0a1p73VhR94V/Gz euCGN5l9Fg6XO/o9UWWYTYtqb5YyHFflc3xLm7XmP+zylVaXomLNtWAuHn5viErclHFlODGqwKe9 GENy87Qh1O9mLWf5PydZ9ako0uaaM1zi9c0sfmXDJxFRho2YFtXuV96LMTyq4dLZEGqSICoMzxhL OcfdQZxram8GVQyfREQZ2gC5Scz5lrg+ikZztbtHoy4A9Qu+Won5g7pbcF3dZP4rEJW6KSML5y2b FrUwftBeNBq5edoQ6kzeL1i6avi8umZbdQuo2/Aa7jQtl2LKMJ0cVeDJh6jWxqHO5d2SsYeWp3LJ a4NahurexO4TqJGFc51Pi7q1SZ1hNJqbcIxDTdXdMmXr1hQtr9QNoK4HUImWGlOG5cQSojUamPd6 4AwfRqNeGVQsWi7VzSXH8C3/FQaVmK7FlGE9LerO3JcqCQqGVfEQrQC1hYt5lWOJfS7vMym/fS0w y9F/iUElWmps4bz6GMKwl6pbUNtXEqhv37G8uUSJJeUjoOoBVKKlRpXhSz2Fe/NQ257HkNonbgiV S/WX73gul5gqWsnyezGISpx2zD2qbseinDJPA+NOnd589aEdLyEQ9ct3/FUCqCAo5Y5CzQZPIqYM m6uRJCfNSgj7XLJwam4WvEehNoD69TueJHcWNf+DGEQlWmps4bx5MxbllHmFTcy5aA91vBut4ZWa /5EnWIsWUCuGuQIDqJRciinDhP7f88yimo/CVPgg8G78JK6BsTQteMIM6qxiWJPuWC2RLTWiDPXE qLbinXiOG62HWqu04ikyy2xbcUDl4TzGZjqeoQxXkf89yzw/MBatOR9VsgonqbgLnkEFnZ75L7Go REuNKcNpUZUrbJKGqMadMMpj2KEqk5iwrgSiht2tRSXkUsw9SqVdPdvCwiZZ4DGMogZnhzvGcUDF HAyVrQuDGuoFi0q01JhMiAnkZ5lbdETUNuktT41vwAdU/qBEiltm6DRslbvjdx0spgynUktdMXob Oh4WuH4OalZKUYl50bKZurSoybFviVaGGX2KU6Ie9PTKRy2y8YMN7hgHqMmshaE1Ybg7yL7GrjOL Sly+qDIcwzHCmgA12CeuYoRass+PULMqA7pk3ibcoBbHzlFaLnH6FKdFbV1bU9mZzlHoiipoBFWq V1/rJNvi6FGFpx9Hja0mj0Q5aW6w4eaXJjvTOaowt+Q3rTgyuu6otxOKRaWU4Z8NtXKr5oHDpX3G JG6EWVTq8sWSbZ75QaQ5VNuFtH6QrEuKmxaVkksRZTixx/At3pa/9FBNZa1nr69S5lCJyxdRhhN7 DG194Ow5ztEzUYnLF2kjU/uWzBbuaZCV7OTqxA2YuHwR9Tc1Kg4CRS9EK56/eiYqwRRRhlM7R02A QA817gc+swETMi+iDD8GquqjTh2NhkYwRZTh1A3YfFQRTOJWU8fuGyPkUmThfOoe2H6rwfaV+epj oBJMERE8sYTYNyB/at7fVbezF6FScolWhhOjiq5dBV4IUy5hYlSKiXaPThwLkXb1LD1Ul/ExNSoh lwink55+ZtPFLUyev7q3DpVgokXwtKhN0vmVPz4qIZfow02LevADjUEd8EKMsA6VkEu0MpwK1aUp VF2v8PFRCblEO8umDac8SFA/qdP+beoGTKhdWhlOLAz33+n4VN0zNTAll+iF86mn5v5x98Iw6oU4 F5WQS7QIPhs1++9/93PiPnj5q91xnTAs4h7Dc1EJCUgrw2HU9k+7//vHbz4/nRO3P26YfBJcVfVR 5D4pl0hlOFWmY9vlryKV+Lipus4ICUgqw6lQbQO2uymoHqrtgydHJeQS6R49A/X17/LVXfK77Ju/ +c3rGuxgo2w02vswK7nbfmnScZWSS6QyHET9YvZf3zb/EPm4J/3EzZNeFS0bHFDxtR7jMXwhKvFG 8ni9XPMTSaqdyW4hpV+Zx1iRBWkKbiFnclRCF5HKUIao25ObxRt76mpE8u4v/hbu27AUsnxGjOEI O6Bmg/8nlaFsMh/1QesuDyJmtV5x86RXstHePmVYCrmKS4izUSm5lBFvVCq4qrOxqCk3T3j3lw9e 3NIhTcFJiI+wPKVJuUQqQ/UUoKbxhefOas3t5/Tu1cLF7of7xEV2U9AvQCV0EekzVLWPiu8ehdr2 UTthiGqhh7q2FZeobulcYUjpIlIZqsc+Kpb8OmWPR6h+7H6vFPJzYgxH2AGV0EWUMlSlj4pX1EP9 GRUJx9JCZsPkmeaPkj0VuigbwcPDuvS/YqA+8DQV7/Z2QCXkEqUMVQ7fOlaPb9M2e2jEY3PP9WOz /CbbPJUzULbfp3JWiIJXaZNk7LGayyRbzY9Qu6ROLJlV7esDu+yJs/JXT6MScolShoo9zjRuOKTg 9NdKlAZVXX0lWF0kTSKSFDS8WJl93AUrC0DFtKY+6n7NJsP4luBeJVFfeq8S7YFShooVMwRictZk QFAqQMXi5ZzVVXKLWIDKP0m3D7h7RLneyuX14hj1g0NFQ2+wd1XJsuUvRSXEArVwrniRqDeLV2n1 jcqYdKjy9hJRb01V4EouFmydm90jyryW95cilcPdkv1C1b5orsuJGR9jeNI+tIdbkZBL1AEN6vWC 51uJlbMdaqWuAbVo3rY8hV/ukVFWLTxs7KYSR6h+VnITFs09KwH79//2GTGxOqASYoFShkpsV1Jf iBIa7T2vHCpcOs7LbfNWM4a/XCJjDag7fHiT5dUeVdlZa+Oh6nCTlxPhlNU3z5tDHlApuZRRqCWg vhZlblF3CsbWXYm1n8uyudEX8CBbLh5zuUXUXNbNVZY/9lGdhLAHLeZhArY32FTeSVtPYjVMNAKV EAuUMlQiX9V4VX9Rt634IzRN3IxkLVvogkp1k1lUoaEBl4Car2WtrnReDl/VLhxQ+A24Ep6EeBHq bJXI3344oA6LBUruOVQOEv22Ee/4GlFXKaDifgO33KHO1sVXZXuJW1hUyVu92fVRfQ2MFsxsPI/h Mars8yTJ333y6T/99j7b6RM2LBYoZQioD4/64pP5KrlpxHd8lSDqXDbXiNUkFzwvZXOVzItkj3qj NzlxVfdrNlSMoY8ayRQZZ4RcIgvz5w+lZsk8QdR/7VCfEHUFI+5C7FF3BnVWzKTebFiHak5axxYd gxhDY2Nm/2OMEAvEV6iyjYd6wVczuDHzh7pZAmqqEDWvEXWFqIKtZsV7Cf0ysykhzBy3OqzZDBS4 DhKwJzViBCWUIegGQL1wqJynuM9QXgOqyNdaLi8tapan9a5ZZiytsWgJ4xtugiT3qJ3DZQjVT8Ce 1IgRlGjXBrW95DmTTyB/QTgA6gZQcQ+qX2VjdlhQt1nOtiUQwzBbKtleAKpplntUfwv37iy6Bmz/ 8udDJZQhoK5xY54UUNW9sKgMN2YS+eapVkuxMagpMiLqupSAKjYXIWpXBm4gwiUo7jepEWKBaNeI Cg1UMFYhHsOS/oBa4nZbeQ26VzBAvbtmbL6Vtxl7hULxDpr1a9OvHjXgbrYbFPf7AR8+AioxgpIx eXwN127J8i1usQWouHvy1uxBtd7C3AbbLLDxJP3/9s6gR3Icy++MiUKpgOktzZxcgAvJXuzVh1rA 8Bbgcqrthe2jfdyTt2c/gJ3ri3OBREo5MegYwIMp+wPY7ZuP/gTeVnS0O31rAwsYNrBwKZCA52DD rXJ7MGqPSlw+kpJI6ilTIZGKiOp+6I4IRUVI8UtS5J+Pj48Z4X8X2DGpIIAaEKa166pUb0xU6UaL fTVLPT1o7yQzhR3vCF0tgesphe2quXoAVN69Ah1HvSY0gd0kYkpoxrsgroKfUFCBzbVKFfYR1Zdj 2qy53dm4sh651FOvubpf5eSKRCmggmyC4I1AoKZBsZCovGFNo3xZMApP1Q+esfUTIfcsL0Te7Byu laqR3M+t7aUMOeq6IBWJYevKnP1SonI6zpiFZcAL8vVdwRLwogTv2Ge/rjfXeiL2De5ss7VUx3qM oZ7cz63hPWjfMCCm63LJ//I5zci37KvoNzuocr8CRXOvm/RJjKJCAUJj35fcz63hcqm/Xr9mn+rv DPQKSFQKL8WkhhrEifWr1ELVBnFuracH7UPdWf/QOz9pmlaqgFrP2cCGdRAR0edGc2s9s254vS6i JBzyuY6hqFtRgKnphXjtD3UvZVhExAlq7RwFYdhmklXNkjfUnm4Fr9fFuY16z6oy3VDUdR3QHhmd jT/UCH0bb26K8zOT7b5lkbo1qKk2NFeouYG68Yfa40jDb2H+d7GKMR52FQ0V+tJ6IkMIw9zIeJdF 3lrgnm4FV4ajtxhoJISaKVbNkkQ1xquab2ngzTHcerqVCH13NKpwDlmlqlZk5JZvSaCCV8k5Kt6G 4tpnEuoSdjLSUTMDVTnKVHI/L6h4t4K3N65Q3+krMlQFrt2fktgLKt6t4LfwxAq8hKvBn1aNbAJY Z/K1KtVEuT+lb8kLao9cwlHHXh9Flc7R9EKWamp4er00Sz1yCb2FR6PKb1mockVGvXmaqad9dDZ9 Dgf0FnaFqq/IgE0sZ0LtkUvokGU0KhWPS7NflSsyMjWVrM9we0LtkUt9A9GJqJWOKrRWpTZPmwG1 R8b2hVSO3ZDp16yDqvyFRY3qvQL3lFPfxPm469MSar6FWkRvxD8ms6H2jMJj/NMjSzWHJshCzSN5 smo2VFwu9XnFRqKm0LH8UNyZlDXrV+tLz4WKu4f6QipHoibNFu6aGy2+Ye02W3Og4m1t36B7JCqJ OKKFqrJ9hPOh7qMMx17/6QLybVqoKtuH8hjOgdojl3omzjvXX/ETfFOyT/Pom7s79m2KBs5+ENZ+ fsONBpfOlMdwhn61Ty71+AI71ycspbsiDtNwt7ljeRJjLdoHlFVBv8dwrgrc0wD1OLPt65cQKAqo /HGz5T8cRX1CoZp0I0fhk8pjOAdqTwPUowzt6xcQGbuFCcbg7obffS8jFDWCXrUTTik+Wc6H2tMA 9bRWHdSrs3C1La7hEVAve1FXPahqq9lZUPEGqEcZ2teX8YWFeFzcsoz/emRBCozBO6h1to88NkrV mx+Y9U5axOjbXdTndAcBlRFHXTOIA0G+iaPGErXeZkSh5vAxT6h4A9TTMNvX37EPIoX6OaDCxnlx 51soah5KP1JpoUIt84SKN0A9IhhFXYtw0c9/DKgXQS8qbY/1wLvSvFcL8E14QsUboJ6G2b7+HXsS A+r5B6svXqzZtrhYDkWts31YI5vyT5k31B65hDfMOOpbCCz8mUD9GNs0BKnAb/koB8rvtjOI+5Z5 Q+1pgPCG2b7+lj2L7yRqchFCqQZI2w2dTUdCQHw3dDX1PjkzdDY9dyWuDDuo1bN4q8JFL0OxLTuG SjHUgr/L0oVcUqRQS1mpfaFS9G28YUZRw13xMl4nRSgyeCCozynMF5io6qopqdWSkPvGUl3n1jPv iM9w4KgbCBcl96AGrLBRQ7mmMTM9hsZSXfeGo+J9UAcVwn9DCJ4MFpxmnUOD07GzBaw3p82xQBXb 2TS5vBmyVBfsN7/5L1rs/lTD70pcGXZQi5dREN5kV+dhjYr8jSh5wrlocwyo60IWYEFiHbXoid13 g7qPMrRRN/nV8/DxIuGPy4KyNefc/arzLZqAXKDNsUDN1c9f6UNzY6mue9SecJYIe9dGhYUYlP+S a0Ib1G43RYXH0LxX15mxIqPZJ+redTZTDZdLeB/UQV3wWy75kPDHgDflr3dacqzWQlGCNmqz54bW 2RhLdbOo7QbuBqE8ZPhdiSvDDuqSJXF6+YwlLIRA/m8gyXrnW6Hw7luoMvDulhmoD6xfnWr4XYn3 QTbq5yGv/99U+lsq4YVuMqbDQlWBd9GsqBH69iBUS2hkERNlhZ7KRL1V+YEXc6L2yCW0D+rKfcOg RNPut1BU6Uardz5hDyzVdYPaM15D+6DueNUwiCxFFKWEbC+jSlWlQo4N1HvXr062PZShjWo1t9D6 IGsOsVLdStRWLYk/Ue9SXTel2jNeQ/+OHd+S+d0wRLUrVqqbO9mfFQZq2pcXwhEqLpfQ7rbjHO3+ mb7qfgtDzXaYHzjVl+p6QMXlEuqdsFGrnrkd01BUolDPddQHtgOZbD3RvzHy5sgAAfFo3qs5kYF3 nFdD7d0OxFGp7qEM3aFyASUSPJuovXslO0LFHWlodzs2wqV9BBMOFyKdow2qbLn7dup0hIrLJbS7 3Q/135J//bN2cGKhpvK2tFAz8Vu8ofY40rDutov62ycfYrkKELNQ5W25MSuwMn+oFH0ba1yTgVgD UGVdhaRLGuqnLZgX1B5HGtbdTkGlzVkkqsgNALEQmh84acG8oPbIJcw9ugfqhyR5tPjoa3MRnTTS DpKtsI8HUiFPN9yRhp3dRH1E/nDzPPv13tfTUHNiDOKS+1M2Tjfcvd0XUjnd9HDKlYGaelZLfcrQ 0dm7plYlU+NCorMp70+FPN16FkvFjk7fMbVUt15srnc2qWdUvPzu2/h7mmmov2Imal/WZ1ctMF5+ Q1JPjrNaLUUdNxrbeXW47KUMnZgM5hEFaLnRFJI/VFwu3be94zQTqKs7cLi1brT7UV3dqz1Qk9M5 9Zlcv7qT4ZS1G22eUu1xpA1cXr2/KVRoIqxJR/+ow5WhE1OoogUqDNTX3lFxR1pflsrJJiNHd7KJ T3TfUnJ/2nIHhkO5ago6JltghZrFhgYWrz2i4lDelKGM3X+rwilNuS+GNh5Rcaj7Nv6eZFJC5HU4 5RC57w41xt71pgylMLyQqKXeLFV9ct8ZKg7lTRnKkc3Fi0heRe9sCs9yv08uoe86MOlGuwSqr/i4 1ViRIaZnPZYqDuVNGcrI0SuhgWOzVKX5RMWhvKLKeMJ0WccYzoTaI5d8KUMiY9bkAmwyb6n2yCX8 3elG2vC8zEIttRhDP6i43PUlgjXU0kLNfUuInrbckzIsNVRYcGU4XPzOxLE+R5onZWigshvLtwSP HvvVHrnkSRmaqIZzlGUfwaNPVNyR5sk9eh/qVhz4RMU1oC9lqKFCtTVQ/cYtsT5leM/G35MupqHW KRsfQnXXLOFyyZMI1ncUa2fi5kLtkUt+lKFRqtYC7BlQcQ3oRxmaqKYbbQZUXBj5UYbvtAq8TQzU ZOkfFXek+VGGeqluSxN14R8Vl0t+lKFEfSNeb1luoHp3uPRpQD8T53V2SjCrX01nQMWFkfgRb9xd RZlaVg/WoorjXjeaw/rVk48SrkvdXUWa2vlERENYqCKzhOdS7ZFL/MfAbsZuTWWnjOHPa6N6d6P1 ySU/ylClbIwgnrBOW944XETglldUXBj5UYayBS5D4TEMLVRhflFxYeRFGb5Ta81lykYjclRpFr+o uDDyMnEuUZmYibI0sMqL7hcVl0t+RLAUhgIrN9fZJDJXhF9UXC14UYalqsAUDiwN7DmgXRgul7wo w3cqBQYVR2RuYdgjl/woQxWNJu/LTEddJ3OgRti7XtyjSi2dyTbPyAvxupwBFVcLXnyGpZbHkKkN hLFVyb5Qe+RS5PAStb1TeQzl8s8aVXoh5Cf8ouJqwY8yFKhfiTyGvD+PZkdFu1AvyrD2QkBqqdIM p5wHFZdLv4MsXJxsyrcEd0e+uNVR1d/bMyoulxbouxNNocJ4NVtsddRZNHCPWrhxeQll9cYRkOE6 W2yMEK05NHBPF+olzlB2NoJqs0vNaLQInnyjxti7HlGFWNjurBhD77PmrE8u+VCGaltooey3u9o5 KlAz74F3YHgX6kMZvqtXZMS8N90VOirr08BOxx09W4DELq8hTfWr4r6EqGAdtU8Dux1i4aiRq9Nf ty8lqti/cruzAu96NLBbVNS5spcy/M3XxfN//osHF3VWSi3BGpsOqvdZczBULiHKsKr+Tjp8bScg +XqmAAAgAElEQVSCqk9PbQaiOm2W8H7FuoOTB4H6zV6VLE6d7qxwSs+rp6ThdcSs1uNRn0HeRmmq AouMb9nvFjpqFVQ1mE9UvAs1Bzz3ogYJWfzH//Dr33bOYWX7UBW4gC40Xxj9qoy7846KyyXTZ5j8 lCw+ebF6/eleZ7ZQlR9YzEQV5uqpbCmGcb5R8X7FvIOdpcCoUSF1rr5MYek3BYYyvF8x72AENYam 5LYJcqUsjQt2Wy5VNgswC1VV4Ew0tpZ3f9mjgd12NkOUYYNaxru3aXzLe4qwirJXhD0lbF3E6yxg Cc35S6KGLmDyxAYqpLEU1ShdGnM2Wy1loz9UXBmad3CDWkSbXRJtyygNyih7SeJHJA7yOEiXFQk5 akbipGm8qXjsoMokRNTwQmyFb803Ki6XzDtYR80IXZVRsuS4FyTiipYjhvyQBDkL+BCtzShJxWOD WumozMx4txW+Ne+oqFwyq3WLGq846rqMyKKMNvkLmlwI1JubggLqJj8PmvPJU6ClWsUW6iwaGJ+L MpWhhhqkrzjqebApo21W0ptSoAZZEa3486o8D5vzyVM0qO801IJaqLNo4CHK0ECFHd3PQ2DbVeGy PAsz9jTM83ibceTyOW3OR8WjJQzlSsc8WB4CFZdLOGp+HaYVR72iOW93OWoAqBWgMoUaNT+Pqsd3 8lB5IRYij+HjhdkszYOKyyVDGbaoV+GmokGNygTqrjqjeQajladhhaDWuUmVw+Uq6qw1X82Eissl o7HSUOm2omFxHTWo51Sg7hQqjTuopTysfUswNN+kBurNTKj4XJRxB7eo/A4F1Jjll1w4sDAsAJV3 kgL1jPKXfah6to9tZuYxXM7TAg9Qhi3qx/GqpGEuUIPseRhmryTqhm02faixeKH61USiXhkew2VP iJZj1B65pB+0qCRel5QQPjK5iMOchIRc0U0pULe9qPKwrJf/RbACw3Cj+U7Z2Bgql4zGqkHl9Q70 A6DmTKKWoBNZvmXbLUfl1FZn06CqUhUzcdu80lF9p2xsDN9LN9YOmnIXUumccwrUjDwlSw2Vd6r8 ZSMhzt7+PRLa96q0TW7MmlezePdZ3166kXbQlirXfy1q+vyMRBJ1J1BfGahyr2S7AgvbmaWq5qf8 o6JyyWisGtQddKrnNMvjlKNueKfK/ybb4jzmqKst73iKlybq0q7AMjwgM+9Vdbv4v1dRuWQ0Vhqq 6F446i6ruOIVqKviZbzbsPUKUF+0laRGVabCPkTLkF8YbjRl/ksVn6BBUTeAeg0b/20E6jmFnjZ/ yYexLFjD4UXc3Pp1BVamSlU4hnNixO7PM2vOhihDE/UKUG94XV4VAnWZXwrpz1FDjto06HKXE1of Nmop1t1o0uEiP+S/Aj+sDDVULpWuop0Y1tBVds1HOOfL7IouszJcFVGQ8kFP/eFQnIM2Z9GEYWmH U4rX/lFxuaQPY1vU4izMAfUs4IPVhFTBDS8gckWCnPDDmCyKduaCinM0h6We8a7xGCrUWdxofaE7 +lUa1JQI1E1JAn7TpYQBG2wLwuVExFGTRVnn7uugyns1fyw+kBqDuGSWqWQwVBnq7bKGei5QKxJy 1GzBwKmUwg4oBS9SEqdBJUN7wdBSLRfifimM3GifzBE5KuxBZdigJuQaGqItgyKN8oD3HdUy+xFL Yl5mvGiysNnYpKdU23/Xh+Z9OVyco+JyKW5ft6W64IKujLew8QmB3RlzymCLuA12Egu13jwtUodG NNo8I5s+uRS1r8emLZeocDdT1myeVt8uQwLvnKOiJ9Tb5bGosrMxUcvaT3wQVFwZ0va1y1LFdinq VUvOUXG5pLXLU1BDGzVRV3sY9TP3qLhc0tpll6VaIUlz50PF5ZImgsfOr0pUMbfOmnU2CGoi35qh AuNySVOGY1FlswTVA5oDLRoNbEgeQ/eoqFzSuqCxqAn/poWakvrGMFB7Zs3dL/hB5ZLWLo9Drcer JmoTVW3kMexxo7lHReWSNmIfj7ochFrN5RztmXfUuiCXpWplaJeX9p7H8P4zal3QFFR85xM2bAG2 e1RULmkieGS/+ltY10GbYzleRZPRzxNOKa4aI29qXdCUXYras/T3q70xhu5RcbkUIq/2Mao9gmlz NmCHQcXnHVUXVOjRn/sYtqMYa/+uxjobiAOZB5Vi7yplOB1ViRFidGCD1tm4R8XlUt1iTECtQhv1 TfPPQ9bZeFgejcol9QsL8ngcauPd11HbzUsN1NnUEj7vqK5TTFVLJiqmlpIZ0tXUhssl+eQQ9U2P 3F/73uTloVMqn+EkVKMCv3tTz9mA6ajzrLMRhsol1StMQP3jrzstcIqpJd9bzeqGyiXV205AhRNQ E3WbD3e4eEFFF4YpZTgBFW7L0Eb9KJKHB0LF5ZLsY0ajhsKPQm1UiIUHOxQqxd6VbeV41By0BwUn g3Bz16jKDoSKyyX5C8ajwmKEQahqvfcsqLhcUh6C8YO4TMQtWaix+mddQsjLz4OKyiV5jyGoCauW 7LaMb6sFu73jv/npEnGxUlbJftVEjdQ/G2pJfHceVFQuyQt1USsSF4StimjFu/7VNhPLZrr3Oz9O O6ibvP7YkLXmPlDReUf5Y7qoJaEQV1nEK95JrjaZCG3otuJUTI5TEzXDhGE2n8ewRy7J26qLWhAK cZWwlIg/bXa8mD/CUXMtbqlGrfX+7GvNjetaJpUhgvoqTAuJeknXNxx1meOopIOaL1CP4YyoqFxS +wl1UPM4vCkpoG5KiRrgqEXXOVoskUlHNs9ac2moI022qQgqC1YVDfJ4va3oerHh3XKOnCIU9dJC rcJ6feBhnKM9ckkKiy7qjq0DgcqJw6AXlVZwX9oLsFnd2xzGY9gnl+5DDWHV1G0VPv3xRqbEymwX FLRdCCqyJm5WVNzVK4RFF3XL1qFE5d97+vtbmdOt9S8oOxN9TAe1zlGroZbRbM5R1iOXxAzdvahV +MELQM2yRQf1mRiZ2qi/qg+NfnVOVHTeUfwODPWTEBaHsZCQ8IOLlURN7Ar8RPQgFmobg2jMr87Y 2eBySVypi3rLPqEVrIXjqGdPLjlqtINS7aAiM3F586mDoaInFb+mDxWWEnFUUkjUZX6FoC5t1KxZ ynsg52iPXBIdexd1zR7rqAHvZwDV7rBQ1BQThr3OUf21M0MdaaJjx1Cf0lKghuXZQqDy+p8X1PyY tUxBoVaIMAxu51lrLg2VS6IL7EF9BQvEwvJcoMaAmluneGYuU6iT0ddTGeZac3iaCRWVS+JNBLVq UIvzpUDdwtqZ2PyYPKO9KrmpP+Zac3iaCRUN0xIaqou64s1v8YreFBF/alB39kCQao9gAvUWm1+d awG2sl5liKDCus4rusijIL8KGlS7v6LaI5hCxZIl3M2KijrSQEN1UXlxBtnV2SKLVhlHDXmd5Apk Z6sQqj2CqQqMoK7v5tTAuFyCN7uosPSClLzRifhTWNaoS+vLaIDAnUjECaYHCMyLijrS4E0cdVGR j0mULhQqL/7MrhdUPBrNUsF/PIJ6s5u1AqNnhTcR1AWDpC3ZkyhbFhRQoaan9t1OxaOtlmKkAqfz oqKONHgTQV2yPGTL4lVchHz8Rdm34vdS68vy2FZLUe3b0Uc22YwOlx65JIJvuv3qZzL4xrRmVUlt VHsEk6jLLG7PXa8179vkxQ8qKpegBDC1hFkb0KGMao9g/TGGRTGjH7hn3lGklhmAChJ+GGrWZDY0 Ikfni3Bh9yhDbGhufwwKJbHfFXdpZd2rFamLVUetZpzI6HGkgVzsonaG8TDp/6In9x9tPiUdLk2x Gm60r+FhLlRcLoUmavk3/uShJI33ovJz1dNuJqqw2VDRxiYQPy/Zl++eUq33PjkkKiqX1pNQFxgq K+RbRXvVYrbFJ9JQR9p2EOqHSxLFnz10AS0vBJiGms05lcx65NJO/KSULP7Vj8i3/+/sz6P/ytjY gAEtLwSY4THsyfbhCRV1pGX1X9+B9a/ImHXWnPXMO+buURG1lJSzSghcLnF+56jqOtq9upL6Yz5U irzJlbFb1G2KxBgGbE6PYY9cKp2jMqRUwzlnzeUFu8aVoUvUgqPVQygN9fWcs+ZgqFwKnZdqbRrq nPHAwlBHWuC8VGszUGd1o/XIpfUcqNu5UdHzbudAvZm7AqNyaTPHvZrEM7fAqFzaOS7V1tmmowZz TjqyHkda7hq1SVKko864ekoYLpdi16j1fIeBOqtztGfesYjcombNkiJjaC6KdUZUXBm6Ra0wua8y ps2HisqlirpF5SUYyUMdlc2Nisql0DFqnbDFRC1M1Ppe8oaKOtKco9aTjgaq6IRa1ILKBODeUNET r12j1maigrWoOZWOAm+oqFzazoCa2+tsMlqKt/yhxsibG7fCsDXDOWr1q2kkU6h5Q0Xl0s4V6rv+ Uk07qKwS+skbKupIy2eowB3UlZrY84aKyqX80tHZy37UG3udzUp54P2hYnKpcInavVeFYFh/bs2a r1XD4Q0VnXcsXzo6+X2o9i5FazWk9IeKKsNnrs7ej9oJp1yrNtIfKiaXqieuzt7f2XTCKQPVRvpD Rc9MsDdHGF6BJaodTrn2jorOO3bCOUZa1Y/aCadcK0eBP1RULqXIe2Os2exb2WFRUUeaK1R7Klmf iZM7qhn9qmdUVC6htXrMydWkY30NrQVO5ZaALerG+72KOtLwzRb2t3o3hbqZ01A74ZT+UVG55ArV Tu6no9rhlFnsu19F5ZIrVNXZWFPJArWwUfNILnP1iIrJJZeDuG4qZOk0syNH85CJWFqPqJhccj2I q1ceyeZOotphHxxdwHtExeYdXaFW1iBOR2VWfuBK+sB9omIdi2tUMwWG7vXV/MCE+HW44HLJscOl NFc6CrBPWfNaon6mljh7RMXkkivUsvbuG+cVqCpVRIv6Ws0BeETF5JLjUs3N6SmJumheN8JQmE9U 2n3PL6qadLSapXo05REVk0uOK3Buxi3JUu04R2P5GY+oWJiWY9S39U2ilepPW1QZRJpR+RmfqIhc ctzZYKjr3EItVI/kExWRS35RpcewTVsuUeseyScqIpccN0s4alW/VlHQql166+jamCFyyTHqDqvA 8p279h0V8+OzVJERm9sKnD6IKh5z2T76REXkkttSTckgVLVtk88KjMw7Oi5V8jzSz6vu1fa1epTy 0ScqIpfc9qsZFsyjJeKsH6Us9omKyCW3pVpgqFoizvpRigifqIhccqyWUgy1XT3VoPoexGFyyTEq QzyGaZudsn5MfXshsDAt16iI3C9aDawe1WY+dSJAL9aVS+NRv6rCf/IHn9ZHtm9JQ2WpjZpL+Gzc 5gbDrCuXHkL9i1dP7lsF2fxYPBZC+ZZs1GQhHIvZgvmzrlwC3Tpy/aqBKp2jTRItMxpNbAjeopaE inqetRvXureuXCqmrUpuUIVaKtq1u3jgnXzMiOzh3/qswV3v0t6ojwhJ/uTR3/7z8Fv2mdZ7CdSc NNkO70NNlgq18FiDu3KpB/XlY/KE/LUfEAYZZWF/3aiIb/kva7I6K0jzXs0IFtCuTEOlClXbj9i5 deVSoXW2ZbR7m0bbKsrDiubnJF43qAnlzwXRstZYqKJUN9k1sn5VmYbaTDp2kuA4NAy1TZYQbXZJ tC1pFlQ0e0Win4lE1+tsyUgIyCROAvNMZqmuNo2L7L5SXauw4R0rlsybdeSSjlpEm4xQjposOe5L yC0lsj+ni4pAvmDeYjYV1EYV/eq6TQN3H2ptb5nPGtzxLpmoK4EaJYsySvNnNHkRhXkcJmkZLnO2 TosoaE4gv2WiBvaiTnvOxkb1WYM7cslAjVfZK7oqo2VaRtu8hETXgLrMCrriqDflWdicAEMN29xo A1E91uCOXDJRg+w6XJfnYcZRd1W4qihklA3yIt7w5xXk56w/bKG+U6h1fOp9zVJtb5nPGtyRSwbq dZhW4bo4pzmgMoX6NMzzeAfI1fNe1NJCHXavio7Hk3XkkoW6AdQrml9GK466rlEvmEKNXKPm3mpw x7uko+ZXdFPRdXEdFZfReseCtcwTTIuPITtlyHvb+F7U17tGpAxBhXM1+VidW0cuGaiXdFvRALJF XPKuhQVBeUYzWHv/E7bb8dLlL+9F1TLeDWyWPNbgjlwyUEnMUZe5RM0Jb4/OIXkuywG1uhdVjmxy Wod9DEb1V4PvR41WkAD5kv8nUB+Rax2V6qiWhGDKjWYuFBuA6q8G23LJRKXrskEtSEhIJVF3gHpG HyzVkiCz5sp6UP3VYNu71EGNCOHDzos44KVKFiXdlQJ1sxmCWlkxhg+3wEiKT1dmyyUdNSvDGpV3 LdmzkFA+AuANDUfdbjkqp+5TSypEK1m052XDUEtfNdh2SOqoXB+BVOLaKOOovN8Juc7jkjjOatSX 7Y/HUfOwPS8bhuqtBttyyUBlgEoVKm+Mw3cctXgV8Z5mteUCuHgZNz/+56STob3Xjaa9RlAzT22w LZcs1ICrwkwq3i0k876KVhx1s2PrLS9vjtrc6zjqnXZeNhC18KSDbblkVeBQoPJxKxfABR/BXUXL /BW94XKCV+Qwv4ybNgRFrSw32iBU5slxaMslHXUDqLwnhXFrFW758C0rz5d8XLfMr4E8yIrzLmop HYeqXzXdaMNQPbXB9iJAA7WAKsu7l7Nl9iOakniZAMc1gY4nEQmvW2/oL4jaI0NHzS032jBUX45D Sy7pqClRqCTICEdlvF8lH3HUsCAUUPkhrT/8WjSvFmq7o9g+qMzTzWrJJRP1HO7OTUVCjpotWLIs SUZi3r0KPxPkvY7qDwvUykZlpoToRRWjggbVk9vFkksm6nXIB+UbBjvFUfD+BtUifxYnEReqCYl5 p9kuthKosGZcR92wOuvzQ6hwezaouZ8abMklA3XJ6LdVfMdSVv40rkR0+usyBtnxdec8AhWGJcJj Htf5lgaObESUVoPqye1iySUddS8La1SoJnmDOtBjKNRgGyDgpwZbcmkaatZBHTg0r17GOqqfQasV 1T4aVVTg3Q87qLQ5L+tDhZAXfl9oqH5qsCWXpqFmHVTTjYaj1rMhWoSLF8lvzTtORA1HoareWUP1 UoMtuTQdVZnqbIahys5FQ/UzaDUbu2mouYWaDWqWEjXjrIdoeanBprZ2jBr1dza75p2ESBeUjupF 8ptyyRWq9APnQR2LdB9qupDxeTqqlxpszjtOQy0s1GKQxzBflB1UL4NWUy6NRhWDOIkKv7Lcwzla klgUvoHqowab846jUcXQ3EZlwwZxJBIBAgaqj0GrKZdGoz4xUZVvKRvkhVCS1wyS9VCDTbk0DbW0 USGWqT4v60VVgsFE9SD5Tbk0CTWoOqjaeVkvaoUFtHuowaZcmtACgwGq9LLs5QeWk1gmqgfJb847 TkSFmpiJ4b7sVxspez+qFJRWQLsHwWS06gWxt8sdaPJbFmo20A8sA1ssVA+S33CkuUVNsWwfynRU qY0sVA8zrYZcco4aqfOKx14vRFctMR812HCkTUD9p3x84hQ1dy6Y7DCtCf2qGDtoqNuyH3WnvdOV +2DuJb+dM2EKKnxXRx3mHCU4qvsabM87OkVtLiIecdS0D9W55Lej2ifIfRu1RXvACyGUUQfVuWCy 5x3Hosbqu5paageI96Nich/MteS3w7TGokasg9r60+9Hle90UZ3XYEeoAeugts3AOFTnNdiadxyp gUV+WLtUaf3P96PKwuuiOpf81rzjSNQc7jhrZJNZG0f0tsARvEbWr7oetFrzjmNHNqB3rVJ9eNYc Gi6u0DANDOZa8lty6WHUW9YNY3vNcl4P2+8OFIaijc56+lX3Ndiad7RRE0i1vS2jLeNPb/mHP1kg vwEmypf7o6qheR9qd/vpaWbJJRuVRAWJAbXkTzuO+oiAPo3MT4VidtVC3RbDUKteVMc12Jp3tFAr QnMCoYXwuwUq3FmFtv+osFCkd7AmMh7WwEpkiI9hqI4lv6UMLdRSxLesimiVE7rd8BubfByz3B7r haIE7FJtDvcK5tHNreS35h0t1OI8TEu6hpC0kq4AdcHHQtmrLmrSQR2mgWtDUR0LJvNXW6h5HIgl KPEagmZveI1b8ps7s9N4vhZRdhbqwxpYn0ZBUR3XYPNX26hsvZKoQJzsWAVrNHZdVFgtb6G23Vjf 0PxBVMeS35RLFmrGUZlA3fInwlFDXoE3HTlZgryzUeP6cDyq2xpszjtaqDu2DiAwOF7fcdRnCnXb QRWL4u1+tbk17ne4SMNR3dZgc96xg7oC1BxCf8NPnkF4Q46sBv2l0IAdCVEfji9VtzXYlEsW6h1b hSyExZwc9fFLgZovOqg/F71PB7VWAONL1a3kNx1pFupWobIwIeGjlxB1haPGrHuv3iMMB5eq00Gr KZesm5DflQqVkPDJpUDNFp01vmImzkZlLlArlzXY9C51SpWjPm1Ql1xcZT2oHQnB7vEDD+xXmdsa bMqlTql+ElZPYTEnRyUFoO7yZSeLDo7abGA5oVTV5JUbMx1pHdTHoVy3GpRnpBSoSBadHtTm54rH caXqdNBq9NId1CCEReUV5aiLMpCouY36c3+oTmuwIZfW9r+FYXlGN1zyS9QCRX2tPYJJ1OaWnoTq ctBqdB02qlxYBKjF+VKgbpAKjKJWVhKikailwxpstKdWC3xT0oAP5G4gF4REjTdM2y/X+JaFWizq IP8pzZLTQavhSLNQExipXj8lGb3JrgOBum2SEdrfslBbqTGpVF2uCDTkko0Ka2oq3ujQlJQNquU7 7kHNFqk6lKg79t+avEZL9U5r/agOa7DhSOugxpCf5mMSZYsyLEOJ2slz0wbzSJMa+K2JmmkpnORt PAyV2Z6s8WZ4lzqoUH9I/kGUL8uQd8EF+IGD0joFWqqbt+aSotGo7gathlyyUL9YQuzrTXnOSq3V DfBZWduN9tb0GOqo+1Rgl4NWveuwUG/RL6ztha89qGZA+9vn//d/mCuvBqI6HLTq9WMYKh5B0UWl 8rBguA1FdVeD9VamM7KxDSrTqnUb6d/qoJorMro2FLXZbGOy6TwPoQr1nXTnbKpYHzc4RnVXg/Ur Wv1Iahz9m/6MhoR0slPu3KGmrmqwLpd++uH9OHugZu5Qnbld9EYmGU9qo+YLV82SO7eLLpfGoD56 8eHvRdFbTVeoZfVmv9q1wajOBq26IEh7cH78s//8x5t/yD/42yFnrNfZqBNPR3U1aDXk0hsXZ6wz 88TycDqqqxqM7gQ4yVRmHjP0uWvDUZ3VYE+ozUDTAaqrGoztBDjJJGqjlB2gunIcduXfRANUTX04 QHUV7WKnmJpsArWtci5QHdVgO6p9sgFq0iTmcYLqqAajGydPMYlqxRh2bR9UR45DdOPkKaZQHXY2 rmowunHyFBP3KnGolpgrt4udYmqyAWq2zJyiuqnBzuUSoMIespE8dIPqxu3iOkoeUEsSm8kSurYf qpsa7FouCbXUVjg3qG7cLq7lkvRCOO1XmaMa7FouyWQJ1qTj/ZcdgOrE7eJaLqkIl1gdOkJ1kgzP 2Tb1yiRqo9D7UN/2vO4zF4NW13IJzQvRtX1L1UUyPNdySY1XzcUnXdsX1YXkxzZOnmIStXLnW1Lm oAa7lksqmMetWmJuJL8X1MI5qosa7FguOfcD15ZMLxPHcglQc8eDOGEOanAnFnSa1eNVdegO1YHk dyyXAPWjhtQhqoNBq2PvklhM1jYhDlGnS37Hckmitmfv+dgI1Ok12LFckm40a/FJ10agTq/BjuWS apZidegSdXINdiyXVGfjcHqqsWJyDXaP2lmV3LUxqNPdLm7lUr34hMpDp6iTa7BbuVQvPqHy0Cnq ZLeLW7mkRjbuwj6Mk0fjflRtbuUSuiKja+NQpw5a3XqXvKJOrcFu5ZJX1KmDVrdyySvq1FgBt3LJ L+rEQatbuUTMO6KvIdjXD6xs6hIN56h62F7Px0aiTpX8TuWSZ9SJNdipXPKMOnHQ6lQuWah9HeFY 1Ik12Om848C/+mjUaTXYqVzyjTqtBjuVSwN/ych+lU1cJudULnlHnTRodSqXvKNOcrs4lUveUacN Wk8LddKg1WWYln/USYPWzqrqCeYfdVINdimXZkCdUoNdyqUZUKfU4MFy6bfxEl9OZqyJG2Kj1RKb 5nZp5x2//ov80bDVcAdEneJ2kRGt6RjGg6BOkPxSLuFV8xhRJ+yiIaPaHyrVBSG/82d/Gf3pG+O7 yFrzITYJdcqgVRRK+uOf/8F//6Ov/vqn5Zs9vnoQ1Ak1WMglPDvCQ3YQ1AmDViGXhqN+zVhcvz4I 6gTBJOSSgSqWVMM9XEYJ+yplvyrj2zJkGS3jbbXQkmkdBnX8oFVolwa1ivI8i3YVzQP+/xmJV/y/ ItryOyQJinhbkLhNYXAY1PGCScilBrWMsjyhm4pmC/7/c7FtO2R/zhaMLDlqTqKkaRcOgzq+Bgu5 pKFuchJy1BRQX0JuKQrJc1NSAeoqe0FvmmxaI1GnaGCw0ZJfyCUdNfsg3Fb0Jq3oLn8VplcCdZOV 4Q0glzRoBkMSsp0gmAl1dA0WjjQNdZVF4baky/yao1YhJwbUVX5JNyIL9FnY/NSRqFMr8GjJL+RS g1pEQRZz1CjIr+gmZ8FNJfIEB8VltMs5cvX04KjjazB8r0WNg4xx1POwuOLtrsjpLVEv4h0/XLMP aDPuOxTq6CUa0He0qNchR12X57RFhYyyIUfNeCEH7Gk0FXXqvTq+BoNcalGveP3kqFHUoFJAfVNc sByQeSU4eKmOrsEw79ii8tYHcrNHTKBG63UhUNlRoY6V/FCfWlQSbaoQdiXh7dCqIME6PZeoH7MM R50kIcZNjw2V/HaSHQjTalBhF5CKS6QrQi7jNUdNyDnkCWbFT9guk6hNXNfBUIfOU9moIJc0VMpR OWeNSsg15AkWqPwuDvlLq7OZXRiywQlJ31nHIJc01FBD5UeEC0RAzQGVd6o6Kmz2vZxfGJjtwJMA AA5PSURBVLLRg1aQSy1qFfI2N8glanYeEqajnhmoSNbnIeYAdaTkB0daiwo9DW9zL6MM1ATXD/zf N+VZlO/YliOH5bO40cAW6tA/tQvUTlrmQQbzjk2HIfRDFOZFBO3tBtgA9XmUcdQtHL6Mm6iYA6KO lPyBhir0w3mNymU/F4j0pnhOefO7Eocv42ZG6xd/nzynh0EdKZjWJmrAVWEO41ZeqgUv4Cu6yF8J 6c9R+V0caV6IDWOHQR0pmPQsxzt+dxbnNCvpDW+hNhkf6FydLXjztMrPgXyVXj7vQ52zWRopmDb6 vVoo1KfLjIQpiUlS8jvynAQFHEYJKVt3/iFRx9XgTENNibg7s4oEGWwrxpJFST4iEQkL4WdKF2Wr VBrUjIiFRHOijvPy5wZqBKg7JrZP4wPDdFmRjMQJLaFII8h7HdcfPijqqBpcxDpqDIPyHf+jcdQy AK8rb5XiNOYgKWEF1XLSHxR1lGDiyrC9V3+PfSaUY532mGupN31fPCjqqBrM5dK4sODDoo7x8nO5 NA0V2mhY9Dcv6qgaPBmVMuG3mRd1VA1ez4vqYLwqbEwNXp1mqY6pwZ0dDAfagVHHDFqzCai3h6vA Y2pwPjJA4HAOF2kj9iAo4nGoB3S4qAtG+36jiGZFdVaBR+xBUNIJFfj2gKW6v9ulCkcG83zOvxsc EHVEDQ7Gxy2VFB7ln3d+1P3dLuuxnQ00aYdE3X+mdTu+VA+Lur/bZXOqqPvX4Gx8BU6ig6Lu7XbJ x6FCZ0Oif8mbJhkVfADUvSV/MS5sDyQEoSuOGlQHQt170DoB9QfhYVH33fqxHI+6DBrUWScyats3 r0A1FvWHv2FcBR8Sde8aPBaVXyZpUN8dBHXfQevYFpjfKOneqO5GNmD7tsEj+1XYJC87MCrv2ff6 +EjUgnenRXBg1D1r8Fi1BPtMhft2No5R93S7PKyBsU+8ZjkJlHf/cKh7DlptkCSuFuyuiu74z797 C1N1Cya4DOPqVzpcMrKPBnaNul8NtlFJxLvmbRltShJtdnksamqGoGZHgLpfDbZQK5gkjzjqFp4y jgozbRhqeQSo++1BYKGWJIRgQ46aP6PbNOdnu8BR82NA3WvQaqEWZ0F2RbewlOhKoi74/VrYp3wt tNLhUfdyHNqocZBWoVhKVIXbhKMuIdlL2UEtRQtc26FQ96rBFmrO1iLWO17xp1WScZEsUKn5sdcQ JXIMqPvU4A7qdiVQBTHZKdSCmh97XYEIPgLUYo9Baxd1LVHvWLB+smNVCKh1MtHaXosdtY4AdZ9V 2RbqrkHl5fnJM0CFWHB7s+9fitboCFD3ySvQRQ1YECjUl38XUCFcy/rWL0Rg2jGg7uE4tFDv2DZk YtVUQoJHgEoB1W7TfyHU5zGg7jFoRVFh0UlCwkdXCrWq/3T1OGjkVLIH1D0GrRbqlq1a1CdXf8i7 GY7aONs+Vc9HhDpc8t+HSq7Az5Dly4Kqf/5MPR8R6nDJ30Fdh9VTWEq0qkJSAuqu29ccE+rwQWsH NQirM0BdV1SgRrtuX3NUqIOXaHRQw7CUqOXZokG1v3W41VNdGyz5LdRNFQYcNS3pujiD5kigdhJu HRPq4BrcQeWM52FS0FVxvuSoRbRBss4eFepQyW+h8uJc5dchuaCb7HpZKdROxrijQh1ag21UEqXk GmYU+VMAqPEG8aAeFerQWIEOapwSRl4QmpFSosJinCoyP3ZUqENrcAeVQSaTy0dRvixDWKgrUan5 seNCHSj5LdTPl6wI2aak4GOJ6nfXXS9E+wh2WNSBNbjTr2J25KgDZ1oHoa7q/Z5rOzLUYTW4M4iz LeH/rzoOF/F4gGQJuGlL2O6xjhfCMnEfJPbNcGSow7Z+tFA7arcE2ZXU2uu3/+t//v7zF6PzGOaM /bO/maisgcO+MswGDVpN1Hdp+O++SLylbMz1BIl7kDxogwatD6VsPA3UQZL/PUEdUoP3RP3HX/5Z GXfPMhC1ePKP9gIYbkMkv4n6iHzz+i9flXtfaUqqeDfmYrf3YRea6Tr95mK390F2eFQXe2UPssOj VpO3fhxoh0d1sVf2IDsC1Llq8BGgOtgre5AdAaqDvbIH2TGgzlSDjwF1php8DKj7hgePtKNAnb7b +xA7CtR5avBRoE7fK3vQRWa4xsM2LhnennYcqJP3yh5ix4E6y6D1SFDnGLQeCeocgulIUKfulT3E jgR16l7ZQ+xYUGeowceCOoNgOhbUGQatR4PqX/IfDar/Gnw0qP4l//Ggeq/Bx4PqXfIfD6r3GnxE qL4HrUeE6rsGHxGqb8l/RKi+B63HhLrPisARdkyonmvwMaF6nmk9KlS/NfioUCfsNDzAjgrVr9vl uFC9ul2OC9VrDT4uVK9ulyNDzT0OWo8M1afb5chQfcYKHBuqR7fLsaH6G7QOTQM3n/lzuxwd6v4Z 3Ifa0aH6q8FHh+otVuD47lV/bpfjQ/VWg48P1Zvb5fhQfbldjvBe9TZoPUJUXzX4CFF9uV2OEdVT DT5G1H0HrV99+bd+fPn4Cb7ssdWZx4jacbtk+y3qPCVUew+C9EGgk0W1a/B7jGoPWh9E5WIyCcpo 8/+JNvcu0yS0S/KPE9WS/Fv27s3X8KKi+eUF3bGwWPL/KYm3SSyyPy/5V/hzRTSPza32CHacqJbk bzKZAOrHgMr7ozA/I9FWJrrOZalCwuu0uc9PA9Wqwc3PrWiWk5CjZoSjPofcUiL7Mz8kS8gCTWiy ML919KhmDdZKVaBWYUqqMH8Ge5lTyP7MDxfLIt5mL2jS7At9IqimYGp+bkk3+eNgV9Eku6ZZcR6m 1+EKUiLnV+GmiFdZSYPM/NbRo5qSv0WNNjkF1GV+TXd5HKQyT/AKNjuHhNdVeHKopuTXUFd5vN5W NCgAtc7pvV4Xl1EGyOxpmJvfOn5UowY392oZBRI1LM911KC4jHOJSk8O1Zhp1VEzFijUTc5WW4Ea hOWLOOd/hDV7TCHXtbBTQTUkf4t6HgJqGbHyFUeNV9tKZH9mAhU2fwzYyZWqMU/V/NziJegHicoF Q7RalRTyBLPiBeOoQXAP6jH6lqTpkr9FJdEOEiBHrABUslylBmrIX55eqeozrRoqFaivCOGoJQk4 tUS9ANTwRFG1GqyhhpsWtQDU6xo1y04WVUsl1jRLHI43RAm5IuSKd7EcdVFBSmRA3e0k6slJCKbX 4BY1hp5mzbVRdhmvsyhYsQokcYNanSZqK/kb1FoqXUU5oPJOlY8AdtVZxG/UDUcOq+dRk+XwlpU/ ORHUdtDaojIhlRTqDpJ5X9NNeUYlKg3KZ1GT6PoLAnncTgK1nWntolJQvAL1XKBmXE4AavG8F/V4 +1Wm1WAdVYgGGMHFwa4UOb1virOQK6clR10Vr2iT6PqUSrWpwRpqsBao4Q2Xg1nOW+HrpyQ7Czhu kGb0Jr162vRRp4TaDFob1OxHUGU56g8WOQkzEiUypzdZFsIjkZKqzdH4JScNTgS1GbS2qESiMrLM YQe1GNg+JBEJSuFnShca6q3od07jXm0GrRoqlahJwFF5BYec3he8cMMKsrZH/AvtiMhCPe5SrQet GmoMbW7OyzsntAwg0vSmeB5nEUvgH/k7afNthRrXx0eNWhdRq5aE45u9Y7CtlrDP2Nd9X5aoX9af PHJUJfnx5N0PmUT9ImYEdkA5dlQ1aJ2Cmp4IqpL83wlUWYO/E6hy0PqdQJXzVFNQt3EGM7D0+FFF DZ6EKh5hU4ljRxWS/7uBKgat3xFUGLSORv0M9mk6GdR8MRb1SzFePSFUGLSOQ/1CodZ29KgwaHWC 6ncdsBPjY9DvSqny0hh/ry5PCpUPWse2wFXMWBPwcgqo+XIsKoslair8cSeAWpEpqOCAORlUloyL +pYOND6yOSHUkQHuHPVfnBpqOQ5VqqUG9bj9wLV19hsdZA1qQU6mVCdJiC85aiRimd571NvvCuoS GqfvAmr4GfuuoAaxRD1/35ulWwLuRoEqJiLfZ9QMFtl8N1AZId8Z1JyE7w/qnfWsGx+vyrCPU0ZN I/67dxXdMRLv8iJmW4J8ikOmpxLh0pgNIUIfABWeAPWnmGP8VnhWTxyVBBAYzFHhKeOoSQ9qdeqo FYH4lk1JNxAfnHEplFxE3fEPh8xOHbUMl/m5QIWnlKPewJ7mCOrJxBg2ZqNGq4wFmzLaZnGwTS8U 6tr61i1ESp94qRbxdiOWoGwztt4mF4wtywhDhVv41FE3G87IUXcKNUBLtVTCUNkpouZss5Wo3/Cn Dz5WqHb6rdtUyX1pc+2SOc06qLsVW8O6VV6UK4kad1E/F3t1n3qp7tY1avDJc44aFpekg/oFxHqc OOqObTgqrHBMCUf9CaBeEGbnLvqCLNKb9wY1IcHPXv0uq8IcQU0JScn7hJq8WkBiAbRUuZ086nbN AljMCahXArVcVkipvh+oYt3qqgpJKVC5MsZQT10D79hKooaAWi0VKrW/Jd44ddT1ugph2d+2Chcc tcRRre+eIirX+rCwCFBLKlGz9xW1CjcFDZJLeBKosOavB/W0K3D2kqZ59APyYZh9dL6sUUsaYd86 cVRCMxJDkG9GroMG9XlkfuyE1q+21kGNMsKSl4TmpAqqgBWwvLF8EZkfez9QY0iwdPmYFosK8iOU 8R0M0iLzYyeJajm0d1w0BOAHZroYLO2klu8FKvqh0k62+36ifsP/LzpeCO0R7PRQSwQ1iTmqrYFP srNRqInM5Ncmuaitghapg3rz76//9+//n2PPY2jZHYQeNcbS6Ddv/lPy0fuRstGyB1M2fo96gqjZ KMjH/4Cr4nftWU4T9dFiEbI/+vpXe53lJFDd2Peo76N9j/o+2veo76N9j/o+2veo76N9j/o+2veo 76N9j/o+2veo76N9j/o+2l8B3D/ZpZjApzgAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image289.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABj8AAAcZAQMAAACRdpB6AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJzt3U+s5Dh+H3C9qYmrD+2p ziHBGBgPx7kkubVPsYHFaOwEyDHnIIesgRh7CjxAAMdBBq3qvMHWIYFfAPvgS7D5d07gUxZx4q7n AvzyZ4MxsofdIEha5TbQQDZx62U2aLVbLUakVO+JEkVRFEmRrN93e6ffK0kUP01SUqkkVYQDSbR0 BXQFIK4FIK4FIK4FIK4FIK4FIK4FIK4FIK4FIK7FdUiOJGd0HrKRnNEGpJCtDCduQdbqy+qH5Eil HjTWIftEVCJSrApA6tUCZLBEpFgVgNBkoUD2ABlKjhSrUkFm7HX3sv8I8pCVcmVmQWRX215HlAhm zC+UK5PNgciutrWO0hQknQHZaodI/9P0MwNSRkoQ0RZiFiRWXdQ1CFJd1ARE2PGEsQ3JRyCxam1s QzKAjAQgAUGKUCBZJLuxtAGJIuXj+AoiuVppyFYZUkaR8pGzAUgknCrKTEgiNycDEfSAYhkILhXe IW5FW4hiRkf/d+qHaRgbgKifit4pL6kfIt/GnFiG4DQWzFgi5bpYh+SJaE6kWhWA0ABkMEi1KgCh AchQgtn8AgQDhAYgQwEIBggN7BAHg1Sr4hgkmK4FEOwYJJgxEgzE8a5VhtIi8hBoEewYJJgWAQgG CA1ABudE6pUBCAaIYE6kXhmAYIAIgpTr4hYEWgQDhAYgg0HKdXELEsxgBwgGCA1ABudE6pUBCIb9 iCBIuS5unY13HBJMi5zhYHccEswnVgCZFIBggAiCVKvi2OY3GIjjXWvpFqlWWcTCfySADEawsrEs CfmK/nnZmipY2VjGIKKy50J29M+hNadgZWNZcrAHA7mif25acyL1yiwJeU7/GB8j44Ed4uCcSL0y TkGC6VoAwQFAvv7iJx8/iu6jUIS1wb6P2DBFpJ2J/CLE0Qop/9z77/OrirciSFeJJCvfjj6IsKrO QCTes3erGgunMkW43SKxcCpThNuQRH6qz12LmQqQVpYaI8xUf1vkYWeHyD7cZoskK9WOOQg7E1u5 cjGITNeiRb06/ToCidu/dp5xu3SLsKvvdi1majCQTnv5CylDgQTTIsFAvBrsiWBqd4y4tUNkVz+l RRzbs7OrHxkjzFR/WwQgw3Fi8xvMGAFIK9C1eplz0OgxhJkKkFYA0suZbrWYqY6dRWFX7+jRr2ZI MMdawQz2YLqW26dM2dU7eohiBVImBX3ovL8Q0rVyjIskp8/ydwBySypUf4fPZEhS/XEJkjVfIjF1 z54jnCb1xyoOQLIaQjr6VEiJ8LFc0bJdgCR4X0b0KwsmH2s5BSlifCjWOMVqkHyNC+QK5KaCVD1s OmSDX2R1hRw4RCkrSLrBWazUIo5BjvU1WwotcggFsnYKslOGlBuXIAVShhQoxc5AUBGrQp7m8VNM L1B3ApLH14qQY4Z33HnlohmyThNy2Bf7DsGXx9N1v55DDgAJCHIdCmQ3B1KSIp69+e2L9z4jV70N f/eZLGStA8L+67599z9y5h4AmcyGbJQh1X9OkImVtgR5hr+TvvcoGoUUTkH295BODEM+Xv+9v/X5 q2e4uaoymwvJ50KKLuTRxb/A/zb+n6/wSNhxtSgkJhB68kF2U9qObggikFuywIPPSP1/8j/iXy0T mcHegrDzykU3JCEQpZMPNWTfn1cuRiBKp4NqyHV/XrkYgZA3SIqQy/68cjECIZvRyZAsrv4B6JGG I5BNXej0PTtZPb35zwVINVZXuFCCHJ2CHMhwJU9nmA65JufA6aKOQI719KmQffVeP6/vOnEBckn6 +p5MnwzZkFPlEWdeueiFbNf0G8b7VZWFXHDmlYtmCCJfo02/nHwqJCUz1Iu6AImVIcPzykUvhI6O +t4DvyHtBWL5qQBpBSC9AAQgTADSC0AAwgQgvQAEIEwA0gtAAMIEIL34ATF7Rw9AWgFILwCBrRaT c2sRgEhNBUgrAOnFDwhsfqWmAqQV410rlb2CbrAkuXAhWecyvs2MFtmHAtnKQITXP8pFI4QtalKL uAXpLHRX1dd0agAQDBCAAAQgpiHsnT17fyEr5lXjkNto9YaUya52WsxB2JnEx8ZNdqPVHY4+CEm1 Ey/5N394BumXeIqHEMR9FSCyga41GMR91UMItAhAaM6ta0347mm3IcG0SKBjhFsLfomnuALBYUIS +RJPcQUCg/0UgMgGupZkiacARDb6d4iI+6qbkERUIuK+ChDZnNuxltcQ8ugG8oQT7wd7sa4fHON/ i6zv7+v2erAPQ7i1OAVxX3UF4vUbK0UI4r66NGSb4CAg9RP3A9hqlR8m2H8IeYr7qUW8HuzpuvnA 3ffN73GHbw/kB9+71osWxOutVgU5BgfxvWvxIQW3FvwST1kU8hQ/5XYtMQRxX10UkuGdQosg7qsL Q67CGOwtiN9jJMMbPiSRL/EUgMimA0nIf//PvoEUG3+2WlfMb6fLS0+QmA9JRCUi7qu2W6QDSYKA HAch3FrwS5S67eIUjV3rk/f+QhTFqYcQ0fsRryCdFmn+opBDlieXtC5ztloOtMgqS+mTnf3Y/Aog m+xAH4g8r2s1AYhsBGMEeQURtEhAkL8cCmQVBmSToTAgaBCSyJd4yqKQPC7p+nyH3CUkiPsnHwQ7 xLsApBVXIO4f/eqHBNMiPkESUYlub34DhXBrwS/xFIDI5rwHO7cWp/jUtRL5Ek9xs0USUYk+Qbi1 OAUgAOGs1mNIMC0CkMEABCA0ABmM25BgTge5DwnmlGkwkGC6FkAGMwBhX4YxIrlagAyWeIorYySY QxSAnOLKGJkN2SPmV/0Qconc33n3e81TWAefLjsfYmo/su/UtX7VHMRY17INMda1AILPt2t9/3d/ 9Zvmrvu1BjmtCDGvAqSX84DkzYsPouj9Dx89/lfJDEj6yUW5MjnYVz9G7/Dvxn/8Ky9fk5rXr8p9 I4xbWy2m4AIg/QAEIK0AhBPL57XmQJx6wgB0LXzuEBfHyHm3CLM+gPRzrhB3z8bbhpg7HcQUbKFF HNn8Qovw1+cxxJXB7vC5X6Zg6FqcuN21YPPLX5/PEGMtwhQMEE5sQ1D7Nwv7EUcgbm+13pC7jIpo 7f1+JCNPTs8tQUwO9gay8h8S4/QJ/djNc0iJ8KFckdrbGiNpgusnXemHFCvyDQM2IfQSKv2QbI1z ZK1rmYTQvwKA3AYCuawg2CqkMADBqFxbh2QaIS/xHQQd6aptQugTE/VAXuHmoHFTUIiVFiHr0w0h oZBVFpNi7XWtfYL3uscIwuTZmM0FzLYgUdI0jeauZR3yMMFfkhX7DCHrI5B/RBfW3LVeLNAiv04X 9hhC1oc/ig1BnlqD1OcIHqLyA7qwbsjOHoS+vFnnn9KFdUPWtiG7/AldWPOxVnoPYS427cdxSGYP sjUGQZh+wZNxyOkCY6Mtkm8IJL+HXAzN7jAEYXop3AkyMrs2SGoGkhBIZhNyqJ/zagSyNwppsjUG oWOEQg5BQHZ08VGIps9HKki9sO4dYoKf0nOY5luErq9EhiBH8qdA1iA52q3rL53RDDlIQ/R0rSz5 NqoP5zRDLquyH25jay1CILf0V72b3+2a3oWUWG0RIxBECOSwJABI6T2kKviPnlU//BStmi3I1kiL 3MceBGvfaqH2bxYhJrpWq2qWdoh4cYjD16KcKcThy5wAcuYQo9ei3Od8WsThu96ga/ndtRxuEdT+ zWdIMC0CENcgqP0bQDixvflF7d8AwglA/NhqQYuMJZzNbzBdK5jTQaj9m8+QYFoEIH5vtQDCXx9s tTgFo/ZvAOEEIABpBSCcLLpnz92AXI7Vglcw98HFw3G3RQACEKY4bhE+QMwd/dqCFH///ejR6ZLy ++K4RTgNYa6Nvy+OW4QXEMQWxy3CC4ilFhm8A+Zuza2fpz3JP/qzf4JNfkXaK/y//y7+mn5Hj0yc 3WqdciU5n7P7kVMAMpjAuxZAZANjZDAAAQgNQAYzY6ulchblFGiRwQAEIDQAGUzgx1oAkQ1ABrMQ hL/afpyHQItMLNH4fiSYrgWQiSXCYJcNQAYDEIDQAGQwAIEdomC1/QCkCYwR2QRzXiuYrhXMO0To WhNLDAYSzBgJBgJdSzbQIhNLDAaivWuVSf13LlxtPzZb5KvmV1T/VT9HkHzHE82BrUSeiFbbj03I DVvSsf7rXCAuHmudd4v4AyGPvCZZGDJl8xsM5LQ7MQGZ8RSO2z/1w4l3K7i51VK47cIkRNO3XdzF w61WMJD04b/8o1sdg10PxOqzg0xC5m9+EVsct4g5EGvHWogtjluE0n5EuNperH6tuckdYjBdy4EW GYI0M7v4+YhS1wLIYGCwewJx5I2V1UMUgEjE4f1IIlptP6FAgjmMDwYSzObXgTHi4SHKtBZpZnbx MF6pa9mCTDmJHcyxFkBk4i5EuNpeHDjWCr5FEtFqe3G/RaztR4I5+eDIBz0AOWX+IYorEGPvR5qZ /Tlo9PDcr8nDeAcgHo6RULvWyBV0zcweQPw9iyJ9iHL7rf/03c4TQM0/JhexxXGLuGT+Ktf4D7rV HI9piPDj6Wx6fReDCFsktQdh9uy5x5C6RRIcbVvL8KvsAaTsLLP2EFLOhog2vxYh81vEEcj8FkEA 6eTDn/kn39995zm/nnJfWjcHItwh9iAXv/D7v4DxD0YqxcnSkJVkPUcj90Uq5iD8khRivkXEY8Q6 JMbPR1evsvm1DkkkVt+B7JvmCwaCmFcBMhLjkA/8hzRxbKuVSKw+dIj3W60mAJkWgHCicC2KTxDY ak0LQDgBiI7AYOcEIDoiexYlkVg9QHQEIJwAREcAwokRSDVDFpOT9iPzmYfMPIm9qiDICci8Fikr SAoQds24gXyF8Uu8JxWxOUZqSNW/RuabALkh1+fsyRlQ65CjVshuCQjpWlvNkOvqnyenn1ZZhnyp GVJ11E2GyDVVliHva4ZkCUYV5GAbUkaxbkiJ9jHeW4XkK1JF/S2yo9dEWoRkB1z8knZIuQgk/yWy ndmPzOgHZDP+ZZyTIHm8HGQ3MuMkSIbtQ4440w3JF4Fkyf6oG4KekmuiC6ub3yyPD7oheLNrrvu1 +MbKIUgwLQIQmgpyqR+yXgBSfLrSDnm4WaJFPkX6IbE85Ov8w891XOZUtYgJSHO3wmn1P/6T7NFW cKGuhivojECiuxYZrXw7yDnIfknI2IxTIGkiB7n4ieiTF2/+TbP8vMG+zR/HlznCxdi9bdMgZIzc EMg+it77BoqfkyOvu5jYal3mj/GmOk4V3xSFp0GO9NYkuycfdgDppQMp7Z6gMwchb0l8h7wgxVmH XGiCtK58uCQbwSy2DFnrh9D963F49QARZFd1gqt87OZaPAlCbiu/fHsxvHq3P56+g5T0Ix7y8Yjn kIKepKMH5b5DcBiQ+n7w/yJYvSeQ8dV3IUdcJIFAyIMygoBkSRCQLE5xEJAiJk8yAci0mIWQe6ND gHxKXgkCgnAYEHpuLgAIpkuFANnS/yDmNS8vlwWIQgDCCUB0BCCcuL0fmQEhe/Z9EgLk00AgeQXZ xgFA0ieojDYBQI4lKlEIkGu8CQOywqswIBt8qCB7xBYXS5SkEMOQIg6hRRB+mQUBweTSfIBMjHlI AIMdBwS5tQbJDbdIrneMPHv7t785dL3b2LIzIROPfl/9s/2k6wzlIfOewpHlCfuAl3LpBxfPgHTW BxA9kA+ZZXyEzHu6bBY5A5n3vN9ihcOAlMFA1tYgFyOOmU9gNgJ5FG2+9Rbj1xh/PVL7duZBsCLk e/+ePGOizumLVOZl/lPKO8smk6ugBzK7RfAOv8Jv59TAIIRf5bE7I1SjGfLgweXjb8bls+E5PYCc ovKNMPMDECbsd/QkolndhmCAaEsFuRl9CsdoZn/90/xUkN18iBuD/TD6OJHRuDHYU/x0bikTuhaa u66BVJBs9BbX0bjRIlk5/5SkE2MkG72jZzyhQNzY/Oa/lswtxQ1IMfaOfDxuDPYSIHdxoGuVWiAO bLXIDZBBQMhhfChjxG6LoPkr40bPYA8G4kbXyhVOUHbjxGCHg8b7OLBDrCB73ZBENKvJsyi6u1Yi mtPkWZRQxshaw0k6F/Yj5Wb0sVTjcaFFqo6l+SxKLJrVHKSM8dXsYlyA6CjFiRbRUYobZxp1xIn9 iIa4sWfXERfHyHcUSnFhsPfWqrItdqFrxd1XVPaOTrbIjUIpLmx+e2s9KJQyoWshheJlogcyYT+C VIqXSH+rZbhF7G1+50Ni0az2IEeFUlyA9NaqAnFgz1721jofkojmNAXpR+l6juVbpB9TkB9HF8NX OprIfMjQZbo0SE8tJZKrLAQQU0kjJN7oDKQNKfq1f7jOvvqRpirKRRHC7BA7mX3STCnBQKIoDgJS bsb2ZwNxDoIknsfMW841SI7UIM61CNmrK53pCgXiXNciD4E+a4h7XSta4xwpLHgmkBi/VKuPcrJk j3OksKAQUiK1k2UzklX/y5HCgq5BUjOQjfWBcm0EglelvXfqp5UagRxKlTLnhEJihQVHIBqudpkW U5BMpcw5MQVJVSukGkOQo9Jp2DkhEKVuIIakK9UKqcYQJLe99a0hicKCADGUoCBporCge5CtEmTk re4SkJ3SjbsAMRVVyNgOUcMdKtNiCHK9wCHKRu2ecNcOGveREcjKOiSLYgOQEi0ASfClyoKuQcjt VkqH3EJIjqy/QyzeG/9GbW6EkEztM5eZUTtzMwKxfhYFhwRRWqcQ8oacxrYetWvMXftYAYcEiVWW chCidFrLSUiispSDEKVzD05ClJZyEHKrtJSDkCmPYr2PgxC1AMS1TISoDUQbmQix/o5ROucA4d18 5iWEF7XDhzmJJedbHiIuUvrs80SI0mcw4ohP1HgESWPRVFMQA+e5loGovXsT5kwgmSGIgTOPYsje FARNm18iMyDPWj+fK8TAKdRUWORe9lNMByDCTxGMQfR/Xg0QNpMg2crAHbtbLRDRlQ/9GIEMfG9L EzOQdKXh0WTdiCFbI11rG9mGlKPf+3RXzJR17vJE/zmiJSBXgUDKTSCQIs4TpcsrxDVYBmKgRURX bOTSX/E1CZIYgBTCf/Os86Vrw5k0RrARiKgKZiDYBCRfAlJmtlsEFybe6lbrNDDYcySc7A9k5HyG CQjpzkFAUnxQu0xPmAUgx1AgL0KC6H8/AhAmk97qVhADZ1EWgZi4CXkJSBkI5FiuDJzEXgCSRoFA 8uiQownzy2UBSFFBxGtVySKQlwY+1V0Ago18PL0MxMAFAwBhMhkybXaZLANRutdRnGUg22mzy2QZ yOwv8u1nGYiBe3dHjnoMQQw8lWORFtHwjcS9LAKRPoE5pcxYONkQBE2aXa7MWDjZDMTAwe9CkGTS 7FJZBKJ215A4AGEyEWLiERCLQF5MmlsuyxyiGAhAmOiC5Eh5UbcgGVJe1DGI+kGYAcg+Ua1MQBCk vChAmACkkz1SXtQtyNapwT7j696dgpRzIOqnVwDChIWo949wIOqnIPWcacQOQGLhZNuQQLpWKbwK WRynWqRYHNJukdxnSLtFslC61gzI8i1S6oK4tB+ZAcnE14UL41TXSqVv8+jHBET5gzW3IFv1jr48 pNQDmfPholuQGRdtmuha4iJFcQoy5xPCxSETvp9dXA5AwoQUVUkJ+ygqP8dITn9lnpABELVohCS4 bL3iKYQTgKgFIADpBiBsAAKQbgDCZjFI8Td/L3oUIV8hWcRmow+C1Jb7X9s/2J5qw1+7JETbGys0 fZlOZQCiF6IwRtyEoOnLuAlZukWW3PwCBCASsQ1hP3vdOwL52e9+lD37oceQmCkBIADhBSD3JQBE LwRNX8ZNSDAtApC7EgACg52XcFoEIHclAAQgvMBW674ERyBo+jJuQoJpEYDcleAIBE1fxk1IMC0S DARNX6aBvG5K8BtyIE+/Scnn5K5AFLtWA9m4A0HTl2kg13hPblxxBaLYImmCV3lEbjXzHFKtcpNv yFOiXIGg6cvcQZBLkBktskekh7kCQdOXOUEO9C8vIH9YPoq2vTsVT5Cb+oJ4dyHbkU9ta0hhFUIu u6+qejU0fQYkTwByFxcgKH2yru+1sAn5ami6MgRvrpu7pz0f7PjqEA4krksAiPFDFD8hqP+aHOTS MQivRRAzBx/y6+tAIN9GgUC+jB2DoP5rUpBtKJB0AuQ1xn8+ep9uONzrWtk9pPo7Sf9KJBX3WqSG vCDTp8RBCA4EckshB0nIxV/902v88X8nXxTvJmRVQy5/fl+9y8J/qT2X5FbL5G0XshBENxUzN7+L Q44UgvyHXONijXPkP+QS4zXOEv8hO2LJuNPreAL5XlXPPX1cmisQtUOUknzoltHdm++QmDwfcs2d XscXSBIGhD69+t23Yu70Op5ARNPreLLVEk2vAxC1AEQwvQ5A1LI4ZPF3iILpdc4NAl2rk8UhwbQI QDoBiGB6nXODBLPVAkgnABFMr3Nugx0gnZwzpASIY5BguhZAMEAkAhDB9DoAUQtABNPrcCH9i2o8 hQTTIgAZDUAE0+sARC32IOWz33/IuTjTHUghBTk9VtYtyEcPmEtI+WuXhCx6XqsT/tp9aBEFSB79 8s/veIcovrVIE6vHWm8NQgSb33aJCvemK0B615B3pjeZAukW6SMELwcx0LXMQEwOdqstMhnCL9mD FmnS3JoUD5Q8BVK4ABmKdy0yFID4DWHWkQKEDUCYAAQgvQCECUAA0gtAmAAEIL0AhMm0kw/MOgDS CUCY2IYo3OLaxDEI6r8GECYAAUgvwUAi5jWPIcG0CECYTIbsyOO69vSh9D5CShayDQNyWUGQ95A9 LtdZRB4a4+Xm9x6SVZVJY9IwXkJwF3IIArJNcBoEZEf+8h9SoCuM8wAgWaIXstCevYLgMCBJRhYK ABJviyAgBbrM6yI9h1Qb3+biTJch+ft7epWJ6P2IFxDxldgNZA0Qe6dMZSAfb1Qhz558crpCql0p I2NEAvIwloC8++0fbbsXVbYT4/9XPk7MQZoITz48TE6QNf3rOf7+h6I6C/Jb9B9tKUh0B1GsfieL QfahQNKJEPRnXr27r2azvv3qL34vTl2AvGIhFxfRf/4S3wzUoVXNdqUXhhzp/SM3d4N9Uhw61sIv 7iAO79mbjENKjee1FoWQr/kKABLTUn2HHHCOqveJbh80NhFC1qQ2R+w/BJEz8gFASC+/fP0U+w4p yFsJ+iXQ3kMS8v6LLOY7BIcBKWsIWbfv+5G7+N0irQCkE4AwsQ1B/dcAwgQgAOnFTwhstVy77SKY FgHIDAhZ6TX5wfcxQq4L2JMffG+R3AQE9V8DCJOzgKyrlZAfvB8jAUHq54MFACkekR9CgATRIuka pzYgxq8yvV7j4yX5wXfIYYePB/JDCJAb8gNA+gkaYnyrVUGuw4Bc41UYkAxvADIQgJw5JG0gpbcQ 5gLmQ5ajUCBJ+JA3xdXWYwgbhyFNsvAgO/KDIUhp60rsVZY+oZf2DkFUrvtdArLJrgs62REI4r/e ZBhSouxQL+xI10L815vMgcxskVNMd60zgniy+a0gq1AgiIXgz/7hf8MFxrm4SFEcgTTxDIJRFtcL +w55lmNMC/UdcpdwIQOrkghAANJOuGNEXKQoAPEHkiX1RO8He5rQuzT9b5H9EpCBVUnEMYi4SFHO ARLjIoyuFRAkCwWSkhO0IYyRNIjBHsU4CgFSPojxQ/qD75CPYvwB/cEiZKRIUcQQUi5AeC+eC8TQ GClHIEhYsjOQjzf5x6RcTyC89dUQtMufkHI9gQy3CECaeAQRr9UBCL1ctoJk1iGa9yMnyL4k5drs WoYghxGIeK0eQZCwZI8g4rU6ADlttcKB0HI97loUkqPdijxGzfsWyZNvb9IEG4eUpiEZ/jZK6RwA 4WQEYuJYSwKChCV7BBGv1R3INpQW2WKAkHQKflb8DL3yk3lRI2TwPXuOn9KnWJq4Nv4uNiDv8A1+ S37T0yJykBn7kUHIXTyB2LrygTzJP90kqZMQxH+9yZJbrdf4y08sXFJ+H0OD3drdCncx1LVsXeR/ H0PvRxaBGBnsleKji1cBDPYm/rdIE4AwWXDze8pyW61gID53LV2QYFoEIABpByBy6zs7iHitHu0Q xWv1qEUQ//XhgmHPLhGAuHb0GwwkmMEOEIC0ExLEt89HmgBkPAABSCshQYLZ/IZ50BjMYXwwXSsY CLwf4a8vGAi9pPwunkDmPG4d8V9vAhDFAMQDSDBbLYDQ7DsPj2QmOgnhfQUW9hHiSIv8COP0/7bW 1yrCL0h3fa0i/IJsAXI3AXFfBgheaowApDWvL5Cf/te5xxBmF1t4DGFePkGKR+89IqsxC/nkgXHI 4I0w8yHsQZbGHSLzsg+QYFpkEiQPBdLExFaLrQaF/IPoFyP5+0fchUy8EQYgrXkBMrS+eoz4CQlm qwWQuwmI+zJAsBcHjU2chATTIgBhKwGQVhmtAGSkYJ8hzMsAkQ5A7icg7ssAwQBpByD9gquX31R1 qgxr7yEZec5jHg5kZQvyljwPrIgISTMkwWmyJx+72YHckie0ZfTLOfRCqjeP+zIqMlsQ2gNMQKpJ h2JFvqnGEqTqAWUUXWDdR78EklcQZAlSrei6uEhSrH0/UkGyv0bmsAOhPWBNepgBSDUA8cYiJKsg sYExsiIQmy2S1ieodLdIubHdIse6RrpbpESWITv9EFLwpkTk+aESXWv2zWI1pNwYgeBVHj/FNscI /YczADlkeFdXzX/IVV01O5BVFpOSY98hZH3N0bxmyAvbkNQcpC54UYjkbRfCrvV0oEUuevO6DXmx s9y1joYgx7VlyFNDkNQ2ZGMIkg9BDI2Ray5Ew1bLNiS1AGFjqGvlxiCIQPIAIDGFJD2Ioa5VUMgb rB1SJASS9lvEFATh+vSW9hZJyGH8tbXNb7U+k5CDZcgeny6e03IFHSk4oxB7Z+NryCXWDklJv6pG oK39SA0hb0o1Q66JhZxmsgdZ45KexNZXwhyBAAAJe0lEQVQLOZCRR078WepaVQ94Wl9Apnewb1f0 sv7Y3kFjdcBdL60ZQkcH6Ub2ICnpX9ohiCxnD7Jd0x5AfvUcgk49QDPk3X3V/Ia0qmZl81v3APqP ZB6yI5+9GmqRr++raAOSenbBgBBiaM9+H/OQp9X/goBk5GA4DMjGHiTD5DuBDUEKqxByBGkKktjb ahmFkGM6a5CYvIcwBCHl2IKU9PtOzUAKMjxyaxDy6bgZSEkM9iDk03GDEHtdi5x6DgJCXjUJsbQf KaNAIHhL/gqga+F9ggHCLbi1HyE/hQCp9+y2xohJCD3WCgYSQNe6riCXIUB2FeTCGoQaTEFiexCD e/ZyU2zy6HO7x1rMJE2QIi43+Tce+3/QWNVxk39hC5LHG5wlpiBX9iDk3FMaGzsbbxOyJhATY4TE HuQaP8XRxhgkLWxBdhVlvdNwBd191dr1PFiEHPHGJOTnrEFuCcRU17IHITEKsdW1SDY7Y5tfq5AC BQLJE4OQzNZBI64hxsbI0da5X2wc0nrP/vY1Pc52uWs9Lz/9rw8eNJd/tSZVkM5Fp05DOnVtTQoH cp31IFruQ6T5wc/RIk9F5E82xiDpygSkU+Qd5Iu570eGIfkmYIixh3sTyLzNr0MQpoZ6H4BvEfJr JiH9za+xMVJEibGu1YcgcxB8MfMEXVqX9zCKPvsb737j7cDC93EWcspOrh7utsgpV5IV0QxByf0k qxAHvlfXka51CkA8gLBPkTMMMfkVacFA9HQtW5vfU5YeI0YhNvfsAOkm6K6F2r/BYJesAIyRToKG oPZvHh9rhTNGUPs3gEhWACCdLA2Bwd4NQADSCUA6CRkSzFmUYCDBdC2AMAGIYpYe7EbPxrdee/6s 8LhFOh8vJvwlAcLG5GAHSDsAUQxAANIJbH474UAkAxA2AOkEIADpBCCdAMQxSOEl5L2on7Xk+vo5 QV43vzaVeNFMVoKg1i8/jD7j1Hcw8yFNzU+QQzNZCTKl5p3M71pHJyC/jPyCXFT//8e/WbxMlKvd jwFIeV/jT6r/r67/GD+7n6o+CsQxABFHtsSpsQ6RvZRtagxstcQByEgAwsYdSDCDHSB1AKItwe7Z m1/PFVK6B4nrv2GMjAYgIwEIG2chc04HiQOQkViHWN6PAGQ0ABkJQNiEAnH36PdcWwQg+jLwDhEg o4GuNZJgW4T91SdI84Gw/y0CECYA0RaAsHEAguq/ByA3ksUARFtC37OfK8TBt7rNr+faIi5A2P1I 8dP4u3vONW/JSDELQq4nXWyYjJS2IGQLEF7GIX/4gC0R6UCQ2IaknRKRDgQJQLgByPwAhBv3IMf/ 8IPbX3n3O+y8gw9auMuSkAl3OAw++uIuS0ImlASQVlL2NoUpqxcHINxMhuwnrF4cgHADkPkBCDcA mR+AcAM7xPkBCDcAmR+AcAOQ+QEINwCZH4BwA5D5CRySJ+S7Zruv+gZZYZyhACDlBUAkIWlV1Jo8 kSe2Aan+k3SnaILsE1xYg9ySEd+d4h8kpZDeFP8gWwuQmDzczTTkJyx0rcQ0pLioamwaklmA5Bfk 41vDkJRASrOQ7IiLz7HhMWIPcqx+6E7RBCHFRBtbkEuMr7tTdEE+TPDD2Aok/5xc4XboTtENMTzY a8iVaUh1AJQZhqRJagFSD0KjkCJ+kRmGlA/jF5hsGQ1DDgAZXR+BfITyj2xCbrpTdEHQJv8iiBap IIUdyDoUCAoE8qkqROJGmBqSOQ6RbpFDKJAbe5AN584IfV3LCiQtvoHScoPLdXeKZy1yXTyOL3PE eZy+Z5Bd8TjZ5TH7AHsaTZACbXbVTpfe0GUYgo1CsviDdZasMHkXah6SGITgD1DabE28hxwxos+h MwuJjENiO5CV4TFiDbI2DSHv2DfGITcUknC+CEUbJLLSIjfVnvCqPn3WiT4ItgEZjibILb4IBfI0 DMib6g3C1+S7SJ57DmkHIL0AhBuAzA9AuAHI/ACEG4DMD0C4Acj8AIQbgMwPQLgByPwAhJtQIHIf hrbjKCSYFgGIhgCEG4DMD0C4Acj8AIQbgMwPQLgByPyEDvkd/M/T9yY/XXbRN1aip+JOhSzaIstC pvRscaxDVvjdl60SkQ4EiXVIp0SkA0ECEG4AMj8A4WZByL5T8Opn/2lZPO/fqSCXBSH8nL7aZmoA YirmIFkU/eJff0tvubARc5BTbtRWMDUAkZ4TINMSEuQlLqYv5yLk0H/kzvhiLkKu+088G4+LkH2S Tl9uEgT1b2vWngqSJwqrcRFSGIes8Hp8vpkhkCfTVzNtsB9UN/ITQiEKq3ES8oXCapyEfKiwmkmQ F70nkRkIwvhCYTEnIU8VFpsESXuPVDMQZAOi0uYTQ4ahcUhufjdiB1IEA1E8eTYl0CLSc1qCkK2W fKXu4yKkUDkJ6CIkN37QaGPzawViY4dYQfYqx6bTIMfpK5gacvLBOORg4aCRnA4yDlnbgazJdyxM zbSTD1YO40ulcxxnCSktQWLTkDzpP51IfxRXMQmifM5/Qmx8rJBznk6kPXYgOFZby4QoQtz7WMHG GLETpLYYQIwFCaaVw5P8ghTJ4CS/IHk8OMkzyPBEzyDDJ9YAskgEpzo9gwyfxpGHvOq98kKpMnPS f1j2XVTOTp4CEOUYglg4y9WJIYjCpS8zYwqSzFhYLcMnvACCQ4LEMxZWC0CEydCMhdUSDGT4895Z XQvNWFgtZiDBtIhlCDmZOHx5EkCw8FSAiRTmIBausWmliBITkCi2DUnpZfND8QhCvksgCMhtBdG/ +S0jZBvytRFIHq+tXFDHxAQkS3bWIYUJyDW2D8lNQA6hQG4WgGSBQLILE0e/C0DSlejOZ4/GCHnS jH7IPrK+H9kagvC+SNJorrCJkw/76ljLMoSszQRkbftYa4OR4PZB9T37EhADZ+PJVitHigurxQzk ZgFIEQokT7R8PM2GQLJYcWG1XGV6PmdnswBkG5mAHOxDqmMtLZdwsFkIgganztkhKjyZYU6ytegk rfJ79uoQxf5niII+oHwWBSBzIvjUUh2S4L3isuoR/NPNORu/AGR40hyIyp2o8yL4pwMIDgiicG/a zAieg+cXRHCL7RyIjTt3pdfoF0RwkmAGRPC+01BKQxDbH1gJ77+aASli9WX1r3EGRHAzh6GYgiTq y6pFcEOPXxDRGmdA3qkvqphcMG3OfsR6RP90XkFEAYhrAYhrAYhrAYhrAYhrAYhrAYhrAYhr8Rby nTfMr+X/ByA5Ay8SfgKHAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image290.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61UQWsTURCemd2k3U2ksWlMEYQlB6lCSlosFLXSk160B5NbKVIhaMC0hRTbXEp7 FVL0VBAP9id48uKhJw+SgjdPlggqPYgWvClkfTPv7dpdiqalb3nZ+d775puZ9yb7Yfftc5CxnocE OGw9u41sWPukfiAnuwk1HWLLVpMQZQXJ931ZGcVhWRkjNOwUBX5pgsR6flBZF5MDcB58doKMwjvK 2lZzOg+wrWRShpOGO/PLDyvNpariITN/0+Xue8nkKQcg9WTKzfr9xUdAHL+oVvvVe9z9SN8spoxA b34o+R8c8p/sZ+ol4z/837jaH43/Hk0gU2d79I/H36MtiT8nl/GL9EnxKEAQkU91iO5BxWUrS6/s ipuTaC+78Dca2CpapVavNryZ6op3d7E+vwCwoVUolvd3ayvHV1YadQzGAWZ4nrd6hHb7KO32RrQm gkDra9pS1o+DfTh5nq7R+uQmdV5qBLnPuSw0Zmpp4btzjL0Q7+rarjkGT51abS0snDmt2lp4IRWv rYVrUlvJ9FNE/R/9ROG9Phli6o0Q588yLoZnsyP710Ncjux36IrDeCrEswm9r6ud9oN88Jgdt2m/ zrJPzeAi/TRYK3e6vSrHa75pfx5knxmDv6CXPYwnrZE+jeM3hsf+11yVSKvh6T2O4A6tJaO4Zmvs GPwCWbFRe7AQMErAjFvSE/w1dOWLKc1keiADfYLecFO3kahQbjaWq3XVubHzsIT3BwEH5TfmBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image291.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYGZgZuQEsQriGBmADObvQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PEwNzArMQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGQtAWIFZgaGJUD13FA1PAy+ iSUZIZUFqQwME8Au+M304B/EnRMYwa5gYhAIycxNLVbwSy1XCMrPTcxjYFgMcokuUJ4DSBtxWTCu AbtGE85PYwTxNaD8ZCYRFPlkpqlgeUM43wOqHt0FjARcwAgOkw9ILrkM1pMLNWkB0SYxQE1ihJr0 gNGbAaTHj4ELGlZc4PAEBwo4TH8zCTCwg3l7QDFwhpGJSSm4srgkNZfhDLrrmMHqANP7ji4EAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image292.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41RPUsDQRCdmdtbzQd4+AEiCCGF2ChoL9jYKKYwKS0S4SBqzigJaDqrlEkKK6v4 FyysLKysklrL+wEWqRU8d2b3gli5x969927mzc7O2/j1HmTFuqoww2hwjGCAt4rmBUvy1zc7Q4yU 2YQoClKSJKJs4rIoW4QuOkdpXp6qKtbzBq3pOViBhJMgMPzFIN5DDVAwNjkXk4fDWrte6VyGABM+ C3ySzeBVlIobaN0XaZ0eFaMFg8601Xah67RAWcRaT6daT3NfXxR/W88B8rkVQVA5jcJWoRReF46a Ue0C4MlWQ5g13+3sh9f3Ofbc8XeqS+4NWMfhvx1J+phMne+8seKcK8cfcN+3zpbfUtdjvjflB8C8 JDfzuzKPyDxBuROdNBtAaQe2Hk3zGzKtHci6e8/KbFBcrGcAM8KeeZojJCqWO612GMHobw+exP0A NVTJT1ACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image293.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB4EAAANPAQMAAADuXzvJAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJztnU+P3Li63qmRMZwEk9HJ JhggjmkgH+DOLrNolOZubpBV8g0yu2wCxEsfpE5JjhF4E8D3AwSY+yECBAEu7mFnEjir+OwDZGgY iBe5wMgwkJFhuZj3paqr1a1HVSWVpFKV+Jw57m6WRPJX/PfyJUUJ4eXlNZa+PnUGRtfDU2dgdF2d OgOja3nqDIyu4tQZGFvB7IhlfuocjC01O+KkPfF3ld+/CtIwFSLSpq8MDa3AQmKZ8mfZppUnQkoT mUdC/mytDq2QWmplM6WDIjRSCxG/MePl+TiFJfGa/lUp8cVGLBMi4FBViMi6a3T0Ux5nSkRMHNlU 6kgnTBwW9FVoIexHc0qKNgptRv8qS2UZp2Eh6Av4g9XCrik0tvRfSlXWZpEtbE7EL4hYWSrWKLU2 i7UsGJ5qijWn5Thc4XsmTkpiWYT0S2INEVCotWlC9ILrr7W2UEIxcUxfgI6e3RKnIiwSc1qOwxVe l8RUiyn/eUiFSyghExO2Tn4y9MHrXOX2PRNzHU5CR1yERBzlERPLTJkTgxysLwImtkycUP5llgj7 PJNZnIogV7qQ9HFMv5lEE3HMJboOsihVz7MqsVH6xCCHK2TiItgQR0aJdUAYiqpqFl3n/PFKFEon KREvmJguZmITmtgo+pWII27M56LQUP3NS2KVq1SlhbgpOPkm4ypQiCJOE1FE6ZKrcy6YOCTixBEr cYbE2ZZYRI6YC44G3bfug1wsYy5oJk6jZ5ngL6YkjrOSOOVB+Uy0Ic6YOM5iyjyVoRSOOHxrxB1i V53vEismVudJbEtirrXMQFVVSCbmYl7QNDoviUNqAiqNw0zqxPyBzBImFmdELA2349ARJ9RTJ1xr aQhOy2Jm4uyG+BnXYRq5chqe6Yf+bH5/Q0wXn4uotdrrgok/GSK2londeFwlXnF3Lp9zHZaOeB04 4o9EHNP4dW7ExlpH/OmGWDKxqhAvS2LDRggRx85Q0R/NByJenB1xxMRGCMq/YWJqu8oR86gT3BDn QSZfGTZCNsSJTT+++WAWTLzgr+dc5IjJlBYB55+IqSvL4zwuiVPCDW+JNRshhsu0JH7/dkt8ao7D RcaDmw6J4P3bt2bJnXdAvJD4derMrrIjW1Ov/oGJVxvic3F8R9SO0/jFHeJsxQWnxDdRGjJxYAru zok4ZuKAMJdBQV33b6/4Vy7z+Hwc367LSajggvfvXhHxwwqx2hCHGZVwaOQvFEzEoVkRca6eZfYV /VpsiJ+eGuVAOeK1I/7thV6KBRlT2ZKrKhNrSYVPsI44tES8ksYRhxkTv9Ab4oRNs/MQEwc0rxfh e8vEK0lsJXFKk0PJxHJDvOYGTGVNn9M0UgWZlXoVFnzp2plmZyEeVkKaLFH75fxTcWdMtObvYuWc WDx5pFbsiF3hRvTFFDSvDB2xZOLr9fk4vnlYYQgmjnRMxU2Aq5CJ9br0DBSK58lUmwsmDmjq6CaU NJlY0x3sMIpofFbZqVEOFBNTUaaizP/zXPJkOCJi+aEIC/bssR3GTloiXhIxWSeFcJOJkjgvieNz Io5uiFPFbksardiXKW1eevgSG5TEOVub7Ock4piJaQIZf8750jMipmFFbFwelH+yv1wNZWJ27HKV FfH6DnFCvGykUK++pO8oz/nSpfj+nIjZ10PmJhFLq6OXhYjWC/Zl6nKNRuWBCbXksfkpzyR5Opld iYeB/k4KaX6kS5ZkhpwLMaERccQG9tOIKEX0IqN+lw2o2HkFyik0KyyZQhQNEZvB89qP2Bp+cPvn dztmQewuadIZEdfUTLzLs1OIwPSelZHUPO/b5aHNL5J416z/IokDtkaaRMS6/7yMo7jpg9A230TT iFAPkJlR1Ey8br7prIkXTR+EO/ZBsXNID5CZUdRMvGs6+OMZEze7q57svO98ibvKbQ+alTzx5Uue OgNeXl5eXl5N+v4ynq7BtnaSgsCnO+fR05P+Cnmd2XONQg0IzYXc5Ss5oSKEFlr4EIGEbOVm9HsK chHB72dMJTAHMZrfS0wcITZel6oHhrz7zbTJ3oGCTajBK2chsUU+nAZi1fA9gC9NZiL+5bj1mFiD QNywGnxUDcSof5EWlmaM2IR6A0JVJpLwUGLs/myoUDhS6LGBxAEkDhuIU0icrsClmVgFtTganILQ bRI2VCjsc0IRE1sK4i2wz1IaELiAQ2yMvmD6xor6HpiG7hsu60hYoWATIjhIjB/hyvBOSrjSshKg NCEx9995nbih+4aJRbCHUW9bEMMG4DZCoPRQ6BISLwAxjWMBIFaYGD5OEmWIAjcs7FHGxG5bAMoE Cm1HnNWJYzxgwRFHaVyhUKiQiBj3nJHGXhrYupewHS/BxfItJMbdN17IUinKwwITR5DYoEub1glh vAv4IDok5h1/deIlJA4xMbQqUIUS7tFKEO8bGC8KFA3znhj2fohY8B7GOnEBm1YEiWNI/DUmbrAc UWrqOYqgYXNl/OvhxBoQBzkkjuEkCxM3lEWCiVFoHBsUAx7KFPzSVrz9tJaaloAYVHTRRPyogRj2 1QWe+MDeHlttuGPHgwscpZm49rU1ETcszsNgeMJDkGNi9FXG2GrD3VyMZ1/IxOOnz2vEqDMjLRqI 4XgRoRiCDFukmBjWEmlQaMN88zkgjpj4fkVBnRnpcQMx7KMS2NsbSGzQQJ/Aut6wgQk/QR6jKKI0 Opi4aakajpDwkW6pIbFGI1GiITG0dIO1hN39wcSgaTs1EMPaB4mjazjqpcieTBpsGHDp5iG/+rWo YXBqtatB03bCxPhaSKye4Vkzwlg12DDg0s2DnDXBYa+JGOYME2OzGLbjGMfbQAx7RNiXhBn82sMC +UCY2NwLbEcMfY4CNizgfCijSOthSwwHv4amjidDxPz0tbmfgQZi2LDwHBLXdduwG6cFMfzWm4hR JjBxionx4kWcHpoYDSJ4NQATw+JsIMadSRNxrcMHTXuTCSRgu7KOJ4ZwMA/8lBsIfoKqFD9tfhwx dOSINsQPhiKGYxYT1zp80JntSK1hoxwIDiy0o/CzwQ3E2JlkYBHlqPtcCGkAsTQoYkgMO+VAN5Qx IsbjEHZd4R6Kn+4CwUUEQok4qzXEJmKYGoq1sfOE8S4g8QoXJybOYS7WaLlkIcL69950XAiejKNL mzpPGO8Cdn4xPlEQ98mQDc+omLgWM+i+m1ODgxM/EYwuhsRwGktTPTzfRNEGeOUqQW6qBV2NiMGl DcRwcKKGdTixegcXjaBHoMFog+s42GmzRCtlUYodiZAY9i8B7DQa5nqqYR0HdomYOIFDJPScLtEs J9LQ3MGpwbSaDnlrWMfBnhEUQ8M6KPSRYj/MFZp/yTbEeAkbNyw8u8XeW4m3dhgUbcNs5vAt5BIu JWHiABPDTqOBOGzYtgLz9gMMPVag+3Z5aEGMPb0NR82cfrMRXgRvRQw7DSG+PCJXQ6rhGFJobAd4 mwIenKarhuUAM3I2RhS02S5BcP36oiV3POd3mfLEpxBeJR5KkyAedRjzxKfQBIjhBqTh5ImHlSd2 8sQDyxMPK0/s5IkHliceVp7YyRMPLE88rDyxkyceWJ54WHliJ088sDzxsPLETp54YA1G/C9TEHgZ xA2bguAGonMjxm9CbjiX6MyI8UtOz40Y7+I7N2J4lkLDwdnnRowXXhv2F6YHXztd4jbRnhsx3vJ0 ycTzK2NP3D5aT7zr2ikQz6/n8sTto/XEu671xBuNSwwtaE+8K1pPvOvaiyZO0LWTIPY9V+toPfGu az3xRkMRwyOML7rnmh/xTEanL0P9pX1rnQ4nbljcgRTDEdcGzgfiSyHtv7cHa1xiSIGJ+XHgf/Tr 4SADEDdUnTbElbMfgl//+S8D4IxBDE+wKN8z8H2SnAZqp3oh/v2nU2O00KHEf/nVPz11VnsSJD51 poaVJ7544vnV6ssg/i/2ff5nXy//8h9/BXAO0ISIi1//jfkX3SgmSvzp09v/EP1peKQTEP/b9X8T v8Pn407gNczdiIv4P37Ld//A/zScgQxDp0r8bv3uifjx0CgewdDJEuODLlvpVMSPO953/GbYUxF/ 1/G+8yXuKk/cXp64lCcu5YlPIU/cXp641HSJnxwdgycu5YlLeeJTyBO3lycu5YlLeeJTaH421/yI 51erPXF7eeJS8yOWMNQTn0K+VreXJy41v1o9P+L51er5Ec+vVnviUp74FPLE7eWJS3niUp74FPLE 7eWJS3niUvMjDvTRyR2t44m/gaGXTDy/MvbEpTxxKU98Cj09OgZPXMoTl7oM4nOzQDxxe3niUp64 lCc+hTxxe3niUp64lCc+hQYjTlHoRRPD0Esjjp/r7e+zIA7sO70NnUWtDu1vehs6C2JpK4emzoM4 qxyoOQviSMfpNnQWxCpV6TZ0HsRibsSxiNJt6CyIFzMkVrehnrjUhREvPXFdF0cc34bOhLhykKQn LnVxxKvbUE9c6sKIV9XXJs+CeBEUtztpZkEch7Mjfl3cnrYxC2JlCxHOijgi4shs/pgFsSxyoczN Hym69sKIgzy/fclRA7FBoeOq13Wn/Pb1QLMoYyZ+bza/zqOMg/y2EGdDvH3YZSbE2dyJr2rXnj8x E9wSh3eJwSstL4C4uE+cbn4nYnWRxDatEps7xMllEmd3d75sOyyZSvBCqUsgtndPd6kQJ5dKnDUQ P0cvDTt/4tDa4g7xdnUx+slam9p7r+E8f2J+WdIvO18FdfcE0ikQf9/91oNefuWJj8ttHzqiVm+Y frrH+Nn+xYOvHlxkz/VjUO+5bl1AFzo6EbG5Q/zg5heZRhdJHBAVPl/ukq3MRuLoMombzhAk4uAi iYsdxODdkxdArHcRg+vNUcn1ouO9Pp64lCcu5YlPIU/cXp64lCcu5YlPIU/cXudGfISfayNPXMoT l5oCsW/H7eWJS3niUp74FPLE7eWJS3niUp74FPLE7dXw7qoUhV4y8fzKeH7E86vV8yOeX632xKUu mXh+7dgTl/LEp5DvudrLl3EpT1zKE59Cnri9PHEpT1zKE59Cnri9PHEpT1zqMoi/bHHtZRC3kSc+ hTzxsPLEp5An3q8wE1J3TO1MifPuxMJ0vbE/zY+4fobWPslCRLprcqbrjf2pfRnPkzjtmpzpemN/ 6kC87k48hb66Qzs+gngKZdyB2M6NOLLlW41WePlwt0z7W/pWB+KfUn43SGBfpe2TM+1v6VudiUP7 a9o+OdP+lr7VgfilI5bWpu2TM+1v6VvtidVLzcTR+/kQS81vvFFp0iE50+GentWF2PDxNbGYH3G8 99K6TId7elYH4jBj4tV8iOMzJ24/k1gEjngJDqPaL9Phnp7VvowXQc5vNSpmRbwU/F6B+RCLYmbE q9kRL8WyJF52SM50uKdndSFezY84FzMjjkviokNypsM9Pas9cb4hDvIOyZkO9/SszsQFE5u2N7e+ oX91IVZMvAzzDu7n1jf0r87EK1l508/BMq2T612tiakyR3zUemy7rDGatjf0r6OIlW57t2l7Q/9q T5yVxMpmItZt7zZtb+hfXYglE0cfM9Hem2na3tC/2vdcWgRaiifBdRbMhJgl00yEWfAubXMTu1tM p+R6VTfi8NqI0ATt1tp4dmk6JderOhL/rPn9Ve2I4/SMiYO3JXGrm2IzFeIOWxWCX1MmxpvJmxQX UyHevsG3hSz1Xq2JqWvvkFTfuiprW1utOxGbiRDfe8/WQVoKNqrbEufTIA67E3+z/8KKYmunQRx3 IS49Po9a3UPEpkNSfetK3H973EHqQpxY+7lDUn3rKuxCvHnJTTPx3/v4rz6hl5i1T6p3XUVdsiGt +Lu/HvSetgkSJyAbX5hfki48Z0EcD0N2T1Qf/pbbsTan5u2X+L21n17+n8c7kkrNeGRN6kD8y//6 m0VpmbZbh5mIBdJA/Lf/PRU/6sa7vi0fPW23pSK2egrEV2q07iTusojRv66C8Yj1NIipCzXjJMW7 oUZKapeuRDQWMbtbRkpqlzrOFrtqxKSaRMTKjJfciEk16co5M0bTiEk1qZsvs7PMuMkheeKBZcZN DskTDywzbnJInnhgmXGTQ/LEA8uMmxySJx5YZtzkkDzxwDLjJofkiQeWGTc5JE88sMy4ySF54oFl xk0OyRMPLDNuckieeGCZcZND8sQDy4ybHJInHlhm3OSQPPHAMuMmh+SJB5YZNzkkTzywzLjJIXni gWXGTQ7JEw8sM25ySJ54YJlxk0PyxAPLjJsckiceWGbc5JA88cAy4yaH5IkHlhk3OSRPfPnyxJcv T3z5mgyxykZKaDLESZfjN7toMsS2yxGrXTQV4sCuR0ppKsShtSOlNBVimSfpOClNhti4l0aNoKkQ R3p+xM2vNAw0n9Ip+Ah8Iem6KxEE/8mmwVqEWqbSZkoHRWj4TFr1xuxLaTLEKRMHNuOn78OcDx14 mtAo7Y5fLUTEPXloU6WyOFuI6IW1OrIp88dMHG6Ik497DZlpESub85mLMheE/pmK0Y3SyVrE3JNH 1qgkt0SsmFhZTcSpLYmlZmJ7VsQpH2hFxAkRh/QLQYWOmAauhI9fVURsP9qciCV9GFsTlcSxliXx IQdfTIVYuFca2pI4yiWhUu4l2yWEQViaj1DJ+MCWXImY35mWvGTiZ1tiiiDM9x8aOB1i6quJLSuJ I7MWVprIJPwyXvWs4GN1Egay10S84MJdhxnVjOdZmMWGviMmltn+gyGnRZwHjlhRy1wETMSvhCPw 61wa6qqDPE4TQcQrJs6DPEpVaELDxJEjNudEHPNJ0UxsmTiNgyKgHyXxz1SQfNRdHtMIRcRLKtxn ubghTozKXUcQaWn2pTMd4hW/MLwkjrNYKC5wJRQP1fJnw8T5lrgg1GfZPWLliPW+dKZDTH1U6MCY mLpjKvD8S0ecyleavgr6j7rpJRM71Ix/2xDHHOIu1fvSmQwxv56Cc0/EOslWJbEoib+QG2J+8RC1 3mfZljgmy4OJM0eszolYMnG2ITYrRqFqzAfsutoa8BHhfAZa7oipgUsepyx1b1L/wfyhbADqgNcf TIaYj/N3xIHVn0xiLRMHPGt2xVwhzqLnRokbYrqEiH9/hsSK7ORrNpmCD/qDsUwckCFSJTZVYjZC 8rgk/mw+EnHMl+5/NfNkiMnusLokvn67Ic4U21xV4oJ78OgFDdOLDTEZoPrjmw9EvDgz4jVNFDTl noh/fkfoayaOqQvjsovSsCSmVkx2yUsdE7Gmj/4dE6f5+w8mZuL4jIiDgonjkviVztnwCLKEMRZ3 iMkWkS/TRUnMg1Wi0vzDW7Moiff7FaZCTFNimu/Gv2gRfnhVEuuQSnh1Q2y2xEb+RMSrG+KCrK8P PxPximu1EvveOzUVYlk6OWiSHL5994KIvyViUwhXqxVZFsaN1iWxFY44pEFs6Qar35h4WRLLPW7g qRCXPp+CZ3xvfn1JxEtppMlLjNjZUoT6hloxha+5cGlCbJZiGWZkb9oXesEnTHOHHe1xA0+F2LU/ ngwRsaV50Q2xw1g4DwkRX2cb4lX5OdVpmZF1RsSroChfQ63OiZgnvEIycUHFTfP93GFwZVeaP73m Ok3Tf37pI02pNA3P0jCx1KvQEVtuAjtTmgqxe7WwdMTX6yjl5kl/FCUG0cep8wzcEhdUnemLoXkx WdhEHEd0aXRNFX7Pm0wmQ8weLeemJ2KqnARP0/+Vw3iby8zywejW9Vs65OZdsAVKxIonjGsi5ggi skiuzoQ4cRnWjrhQKXvtnEPPYeShW4cjOyzjuuyIc16b4xlzSnMOrvZrHtHOjVg5Jw8Rl27L9abk bVZ6cdkOYw81WSNUuLz+SiYY2VqhWdJcseDJF93z7ZkQW0fsZvXsuiNrRP2xEPF6yRhasI9TJM4N 7+yvvHztY87v2y6Joyznis/LFunOlCZFHJezBpoVSO5zMxG5l0vbVCRG8AtsAh2mko2vx/S/u8s2 QfkXXb/nTSZTIf5C/HDn7ycM3yBpmuNxFstOTYW4rh3Euvmupdj3JurpEseNnzSvQjri5e54p0vc XFS7jKqCnbw7dYbE4S7DOXfusF26POJ9vr1zJN41Ac73+n2mS7xq+iDctdct3zc4TZi4scsNd3VN 2b7B6RyJ97wtcc/gNGHirpof8b4Nnp74/DVD4j0btS+PeJ888eXLE1++PPHl6+yI0dtp0WzqexFg z8FUiE09SLktxvcUoA3UETCzngoJbhenIJYWlIgEhlKMiEML3FgxKM286ZV7vRHjWSt473eEiNEy NySG35fbYX8vOzmvXaEsdSJGlmsEzVnQ6hTKMyolSBwhszmpXyiZGHo19xI/qQfJ+ldK+YNTFuCs gsSglNy7dOt3fwDp2PrrBKNMxNiPWyGW0H8E7opQl4CfOwTZg8SoOB+8AA/2qbT+JQaFNPfD4oy3 3KMsVYgVKqUAEKMGEqAC4X1pNcWgsgUFXFkBCzEx8NwFeVjLkC3XmIEqxKgtQQ8/zDMqJehoRb7G IId+ddAmEHGY1XIZHkSM2tJmZ9ldJa/rgWGudP3KQ4l5kzQIhncj4lpNlNa4VXWgCjGsl+gVoytg 4+A8o2EWed5DE4K7UTuExKZO/MkEe4lxW3KL8/dUgKyUjw3eFxqykHdVglRwH3Io8VsO20cM2xIa xVEDwcQKpAmJwb1C1Psjbsf1OuKeorgX5B4y2UMM62WIiHPQwAL43E0M0ixAueM1cAnSVs/qt/Mu 3fth7iGTPcTSgO8UDr24gSBidOQFGrij1/Wk8feAbFRp6sS8M7c/YlxdUP4+H2hsQFsbrotGYGSk FgWI5X5ijYhf1bMn8MYDMDoFH+sXwoFbQScz2g+PJkRdiSNErGCfAs03MLaF76GpApKBCwloJRjZ e2EWIWK9z8p0O/Pv6yvYp6CoJGie8g0gXoMhXkGrHNkqMSIGTx13JsZ7DJDpiTbrR9eAOAdmnMoS kAyyVZKXh1Ub3nWPxvMqsTqcWKILQUvk50dr2asbwVRyOgbpoJF7DQquM7GQtfsaiNFjzcjXhGeo ICNxinop1Jshe09A4giM0qxOxGjSgIhXqNYcTgzYsLGcQOL0AGJd/xw+MQWP4AEtsTiYGH2zqDSx saxe61pQivulKnGMidFN0MEDriwOrdULSAxubpge1EcUfoJRGnBpJ2Lk2UC1gXqUA90qBxM3TA/q aavG581viRfQTkTEeENVPc9HEqNK2WAsI2LZcFJQF+K6heNCa6k2EIOqvkD9xcHEUVof2w4krqcK dzmjrvpgYtihLNA3K+vXsYMHEtfCmBg/p1olRldASw9cd4WJ6y0edigx+mZRM4T2S6Tr1tlCSIP3 pHchRhbhEs90NAiSphaoDiZGNqq8rlelBVWHfWuLsGZBYtQ4V7jF63r2UPNCfnfYyOA8RIKqtBBh w8auKjGqBYAYDk74bpBpqmy6FqiukSuofjP2J6DVt4UIGjZ2VYnRXAWEwUkY8rhh4hxMpOH6GSRG TnW0wroiYrwruWqBoDyD+Qs0pGLQlmCm4cGYcI0UdrVo4QStoi83J9bVVbWrUS0AxPIovw08/BSu g0MDFy5hgvxc8RQURVAlfn4MMfbNoWJCXw10EkPiCCWzb9v8HVWIYZ5R+8K9B6pDKNPwEGO0ADSQ Kl4fmGeQPUgMSwmPWOlhORtKFe8tzPOhxGOW0nGqEmvwOfRa/ldw4e/6ytHQqqy0QaPsx7EyMpoq 68ffni4XY2oqe/bGkye+DEVgF9qNLpMY7U24kSceVmjvzxCaDjHertq/PHFVsyVGG9UGkCceSp64 Kk88rDzxUPLEVXniYeWJh5InrsoTDytPPJQ8cVWeeFh54qHkiavyxMPKEw+lyyZGC/3nSIy2lcDj XwP4nPi0iesPpDVwwCN+J0SMsgeJUdqQAz0oeCJihZ5aQTk5jvg0ZQzfJRRfCDGuWZ6Y5Ykb7/bE 7dL2xM1XeuKqPPG+uDyxkyduvNsTt0vbEzdf6Ymr8sT74vLETp648W5P3C5tT9x8pSeuyhPvi8sT O41EzB76L0JhD9DEibd3/4M//8+H4JwTsbJ/pyekqRB/Jew/HAdpj3okjqgtfftnfzw10T51IQ6o o/h86ox31gHEp85iz/LEntgTT1+/Wfvr//wn5odAPAi+aKY7G+LXH+z/fTDUoSonIS6sNd98/Ri9 c2Z4DUb8V2sRlsX0+BRczepMvP5nf/riy00k8LjVqZ7JsIP48//7+Nff/XD1dUCff7czEpk2xzw5 bfIVvdFHRHKOxDDPB+ssiY+KxBNXY56cPHEneeJqzJOTJ+6kMG2OeXLyxJ3ka3U15snJl3EnzY/Y 1+pqzJOTJ+4kT1yNeXLyPVcneeJqzJOTJ+4kT1yNeXLyo1Mn+TKuxjw5+TLupPkRn2WtTo+J5CyJ j4rkLInTYyI5S+KjIvHE1ZgnJ0/cSfMjnp8FMj9iX6urMU9OnriTPHE15snJE3eSJ67GPDl54k6a nwUyP+L51WpPXI15cvLEneSJqzFPTn506iRfxtWYO+lqE6fUIjoimqa4WScmXgjx9N7fStPPyIgI xX2MplGrEyHuPPkf038cJxGrI/IFNU1ilXIQEWcXS5zWiN1ZXPMhjnTgTkyK8l6JFcc8DWJbIw4L /ql6J1ZTIdbBHWJpZM69tCq4E+tN1FjidDLEd07KCA214JJ4cVTO7iriDnEixOYecaZMlfhx97xV FWmxHpD4YYsINsTbeIIs1o545YjD4tFR+buR1EExDeLgU+aIVbYp6SAnA4SIFyVxtO6nbksT5n0T m9vAFrU6+JCFzJp8zPhcO2tEkbhWt4gdsbJ/c1T+tvk0MuuZWBa3nG2I3+ehoZ/285Z4fUO8ovDY Fkflb5vPjMzWfomj9THEAbOWxElREiuxpM8T2Q9xkKu+iWO73Aa2aceZIw45Qxvi3BGvVMoRrsN+ iEVOM7J+iZNK9WtRxqEpmFhypSuJYzIpE+YjAAAFXUlEQVSordXLkrgIeiIuqEPsl3gljyI20mxC qLCJ2CwjveTKKHoiXq162pe5JS7CW2OxFfGKD7yKtDSbEBqO45K44Eovdpyb10bcPfRKHORBz8TS 5H0Sx3nPs8Ug60YszcIRp9ujzRLtanXhiMP+iLOeie9krUVfLU3MrOqW2HI7NiIviU1fxKp34mrW 2pSxLond8XXcVwduYKZJc5j1S2x6J65MgVoRq5dplTi02Yb4fX4v2qPEDtJeieWxxOyqZWL5vrRA 8uB9di/ao0QdYs/EuhtxpKO7xNEbR0x9/8deifnQ6mkQp9HrtEqstLOrqe8vicOeiG3fPZfU4XHE ahNRnG6IXR4d8eqoHJYKhiA228BWxJJPgHfE33JAwoBb4tBQ34WOiG+dz495zzbXMcSCiWMhvueA 9ZaYWx5N5Kn31sfkcJO/9/0TUydz8zKCFsQqDbfEvOIWOKetTMMb4sjIPogjU/Req7kwNoFtiMsX oKg0Ec5MpfmIa9FUYxxxpkz0szkqi2U6PBPrt4xdYWz+aE8caSvc5EveEseGJyiJjp6ZY3JYKk77 ni2GNKxEN9WvFXHgiD9YXltzC2yRFrfE1uooMMfksFTCjaVf4izW6rku/2hHzK1f2nX5+hF2z3Ms kuYT5mGgifibPojX/RNT1lSoyz9aEC84M1kU3hCTMSiNKIn1o1AnVG96IKYOUaX9EnP1e9SV+Mmj wK7EU0ecCjfMUVSRfiRT9boX4rB/YtGR+CEPSk+vxNOVeFyzJ6PILRjdRHuEeL1S90yckLHYgdjp exqJl3dWNUpFj9w0Cp783k7UIcq+vbcq6k589YSJ65VX/rUj7mHPD3WI0vRcxq4wNn+0JWaPDCQu p8o97BWgDjHse02Ce4abwmhNbDAxT8co2h7mTqqar77KWIltYXDMbaa1PAIXTcSiLx99H8T5PeKb wngoSgPqUHHdyEWg74fzOKVEX16QPojtPeKbwnhYfcveASqJ64NQSSxN5wxWxK/8qBB33DpKc/Yq 8bYwHpLV2IaY5w6IWLpaHdXCu4hjuSXuun5HpuEtcSy2PoGHIm5FzH5GRMxN4+uetuBGdzwCCr1X 8ACxezm9+WNxWxhXZGW3IU7cjXXiR25Xbj8b2SJbtTK77jywtrjtBRZb55y4itsR/95sMnJPV444 roV3UWQrO1+i7sT2FRn6f/9/KPiOoINjfW9cRtL74UuXxbgPzx57hm+JW+Stov1vSTo01sC4ClEn zq/KhGofdBARZxvi6IW1Xdrx/vdAHUoc6gbizO1e64X4MWcovpu/tuP8DtR1+ePQVcEwfcI/gLn7 Ff/zxb9umbOaApzNtsSJ/UB3vTMi/NMmxG59mXH76IZU2A+xcMVcrYrJllhOi/h+Gf+R/h/9b7YC 2oqaasPe22kRC/uYe66bXYWyY8/FEdmsYSdqO5trDFX6apl2G50EE6cNZRxNkXi7hz7tvNuT7msg DiZIfLu/OpWda3XWRAzfb35Sca3bEgediXUjcSuPwBjiJaLbmUTckXjd/JxEf46LnhStq7PFqCNx 3kwsnnTM2VC6Oz8OOhL/eEbPH/Nu5orXp/vTF+dDLO4Qf905orMhvufZ666zIWYNR9xi7+2o8sSd 5ImdPPFU5Ik7yRM7eeKpyNtcneSJqzFPTp64kzxxNebJyRN3kh+PqzFPTp64kzxxNebJyRN3ku+r nTzxVOSJO8kTV2OenHwZd5InrsY8OXniTvK12skTT0WeuJM8sZMnnoo8cSd5YidPPBV54k7yxJNW L8Rnpe3zx7PR706dAS8vLy8vLy8vLy8vLy8vLy8vLy+vZv1/xu8M3CPXWrsAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image294.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSPUvDUBS97yZN2iRisAoiDqWDLYhC3d10EjvY4pwKhQr9sLRgu0hd6urg5OBH f4Kb0MHJqV1E0NEf0KFTBwXru+/lBQ1CEx6cc3LOfffdvLfh8zWIx3M8ncUIuYcMONBuGYAOS+Jr hK8YEtL5QsaEwnA6nQplky0LJYPMd9uocg56uucscLRmzMMKTCkELudPHPX5SjgAq7yM7Xsc2C80 S/n2SRFgTL3AJ68WlY1CUuy4wWT1RbzAG4NQHEfauqHcbsjNfHcaH3TpTuOZKbUd6Pqao0tEWs9U Ws9U2Zylsi+28qUs5ZOItImttIlNE/zCj2/ZzyUTU0Rw88eVYiORLZ4mDmqVQhXgXHaK4qRb1kiL 22TOBLwWkVxWvAsqshkVNTGDcVD5SqtblKn7/J5VLfpd1ZbkHUzF6Ptu4H80iFcDPtT/5l9FZy1Q +a72O9/BPSCehfAs2MxZyM41v9I7lpjcyQ3NgK4lf91cu3JUKwP+f/IOzkXJuh3wMkpu+XfPEvdT /CR/DxdMwfo0ogFDTObajWaxAoNwj5rw/QD38NafVAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image295.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTz0sCURCemV1/rWaSBUsELR6iAgXtGEXXDpmkdAu0EIwyC42yv6JzJw+dOgVd CySoQyh0qmt/QucE7c1762bqQd/ydueb930z896b/Wy+3oAc2aCloY+tVBpBGNoLihfMyFWXmD5i SxeTEKUHqdPpSE8MTemJE9psP3V1AbK0bHBKWAvuSZiFDosgJHBdWHdiWkGAN8H325wAbOUqhUz1 NA9wz7XADykFj4jMGEUVfZp2YV5nK0xN2iPle4DNgPKZ9OFnZYuW2+9Sf80lknhC6Wpxv3QMpOIh eMU3YTyhz8uURRhNR7Ke7x798wRTl+TZteirDX960IU+c1jMl61k/sLaKRVzJwC1bgUqEtmRTDJk pLiDwc84YeMmzelqXWWqjZypv+Y6bnuHR8Ixa65jIcCaMwevG//xiptx0sbndKX1rh/greyhS4e/ CoyPBk4Tx9yjSSmPihwaPK2h/dC/s5iPqVEHh12M1xy8gQobdh8bstflZdg5Q+CR6JH/jgYSRdLV ciVfhEZ/zZrk/QJHp/FGoAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image296.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62Uu0sDQRDGZyaJJpczxhdEbQ4L0UIhaUX0H9Aiip3ig4Cv+MAXsbK2EuxstFUQ BFuRLcRCImhla2FhYWGt6LkzezmTqBDFOzY3v9359pvdvcvd9eUeyKViiiDCUV0aOQikSf9Ak4yG dIsQR0HdCFF6kFzXlZ5uTEhPktDLjlJBZ5MiFavXUXtVLbSAyyKIs6eOjnTbigHM6vyol2PDwMTq 9HBuKQOwJUW9kFHw1SaOXWhmb6QRaLY5aqBN2rU465VG324kd4fLIX3Hh3LZycV5IKNFCOtnyjrH uTCndEBlOhLv5yJ9r82pnbJPr9Tvwqceglo/PJPNrDiDmQ0nvZidWADYLlRgZiJvpnEKx1iU9JmC zCmfO9CMG6eD90qdymtWuGTz4ThOgZ/EyfHH94V7fD4mM/6Nc/475/wPa1T4Jmt4/Ic1nGBxTffv f933BN2GeDeSqfKZ8Jc1JeiihjXzPh8GSvkBDJevHn9Zs8JWcVr2eI3WoswLHk/hlVXsrPA0XMp9 oWK9QgiUcg8Yjn89pwq+CoXrEU7t8nmsmrkXLO8Lt+RfQA7L84hDtdAZH0YeidqGciurmax+w8r2 ICB5H9RPcGO6BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image297.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wJjAxMgJYk2IZWQAMpivA9lMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAlMDxiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASBrGRAvAGpiA6rnhqrhYfBN LMkIqSxIZWAoALvgN1PCf4g7JzCCXcHEIBCSmZtarOCXWq4QlJ+bmMfA0A5yiS5QngNIG3FJMOkz ghQbQk1QgJvASMAERrCfPsBNesD4hQGkJwdqUsM/Yk1igJrECDWpgdEKbFIhAxfUr1zg8AB7Chwm v5kEGNjBvD2gEDzDyMSkFFxZXJKay3AG3XXMYHUA91S2uMQBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image298.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUsDQRCdmb3kLjHg4QeI1ZHCSsXYWAmxUhBTmLTCRThI8C4xJqKB/AhbrYK1 jWBhYSEIVkltK/6CVCkUPHd2NxFDCu8YmDf35s3bm33rv96Aenw7b2GKs40jBJmIPQSwYFF9TchI EWeWDEJUFaQ4jlVlHZdUJUdo2DM06stQ3vLtOZmtJGdhGWJuAlfiZ5ndyvBsgA8hewwnAwflVqXU Pg0ABuwFPqWao41CVk1cQ62+QBVaTXI2T0Nxlxix3Qk2GrZD10KzHcrYfLov6n5r7hWye4vALVWj oOkVggvvsB6VawBdrULKxWb6XOwmmVsb4wfBuGHwCd5bjEODfdoHxgXQE9//PVEo/4Px5L5o/FF+ wa0E40uDHylEjd3pk7yds2o5NJvkE2l9YfqHoq/0c6b/99/w4uXrFtvRcT0Emu7Pp466A9uQNttM q42jUtGaLtgKPfEd6SFRtthutoIIepOehOL9AIvITRemAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image299.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB9gAAAh8AQMAAAArt7eyAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJzsvc+PG1e699ca3pc1ydvD mmQTOqbJ+yKLANmEhhdDw30v7wsEyL8QIIvQ8GLenWkYiDmYyS0RBMyNY2UXv4hzG8jqXc7FG+Q6 eW8iVgioN75SgGyMvIpVFQLqBPBI1WhEoiKKJ+c551TV+fGcU8VisSW5m8BIVlND1ZdVdT71fX6d o6Ob183r5nXzunndvG5eN6+b183r5nXzunndvG5eN6835fXL5tG/e3Trl7duLV73kZR9Nf7+6JT8 D6TOV/T61PjBy5e1ankDtM9fq6AdXjtq/0/+yb9z93Ufcm0vQ/vwdR/R1b0M7cHrPqKre91ov9H+ M9K+JZuAPH1E7g7Jy/OnK3JGqLRfN8gaJPbgD7eP3nztz58+fUqebht/9oujWySBI/QJieM4IlFE tq0uWQ8GweV8C++IvxBcwg+HZDYjx50gDsMlORPvM7m9LVf6urSfk4uYbP4yIOv1JTnrbeCf9siC HeAZScbjgHje9qRDQvnQM+30p/QXsul06d+dBM89Lkdof04i+gHbpkfo97Ka0e9gfmDtz0ny/u/+ p1vkkmxOToZkuSRft4IkimIqVDoy5dCH9NAvqHZ2LTaE9gf0lMI59bf9AVkah+5vuZ7VlKzbAxKN RsGzVDv7C8Ez+kP2AeSP/WDV8Br7av9/yJped3DoCX0FyZjQM0MPn15VymkJ4uyKo9ov6OVJlpr2 1WxJD31GksGHZLFYkO9V7Y/gZNNP7m3HY3Lm0UP3lPO+oXoaDbJq3F3TLyeil//Gl7UFG/h24QNI EpEnLfod3CmnPcnfzi4yfujsAD2qfZQk8KnwxcLdtlK+VXq3iUuWfNsOLqbTKZkp2rNDp9/fZ0zm Q1X7SwKndU2/P3r678Oh+5p2qqdFfxkmoxEJ6T+w7ilHsCbhbHa6HnxEv1myOT4urV1+G9d+EYYL +guccybz3FP+5efsMoQv5ju6Cs3m9JLVtLNT8QRuiJjJTIaK9gsy9zz6xXxB6L9D/5GeoZ3qOaa/ DJNFRJYefIByBAlcLb31+HMyC+HsfEju1qQ9uJgtQ3IxhU/ld6btiovoV9CkK46u/Sd66PQvBPRL BJkkChTtMYHTmkTnpDHj989Q1Q4/HAT0wqBXFbnXbAbRp5p2+u321tEKbryk33+fPK9H+za49Ohp ee4N1/R2hEtgo5wWuOKm09N1+yP6xdDTD3ebqp2sT+i3toaLYka+Ov4VWRBF+5J824Ev5mwL38uY nj6iaN/C1TYJksHwkn45224riM6VI4jY1fIinBHfDxK4ukoyrlj7c9C+pV8sveeXcGcqp0W64qb0 imu33yGnivYtnIo+/QU+CGSS8JGm/bsBu1vgvqEX1spgHP1hFMA322zCvxDEc3O17cFJbx0HEawo tWmnX2qH/jJ8Qc/5GdyZX2jfOr0M0yuOHsTv6OKlfBqJ6LngjyY+Xev7ZNnTtMMqQr+YbcfO9wV8 wKbbIslkEqwUENAVJ11tv9uN78Xa11T7cN0ZvqQryX16VVmuuCWZNwO6En9MVrr2iK6/0YJTCDhm 4/tA47u4cHK+D9oy39Mj2KYfQP5ItXvl+V6kncDhjukyPCT0Qx+ifG+3e4Lv9GZD+L6kDz4p3+lR 7s53DyDp3U0mAxLLfOdHIK228BWU53tp7QHxPbpsneR85//yKuc7XbGm9ChUvm9tfPd253uk8T1b bVO+s4uwinb82YauwPSrvliYfM+epoHvTY/zfWby/anvY3xPtV/mfA9VvkfiAzbdbpfxnX45y7nE d3215StOFb6j2reA5RCebeg5p2cmyfmuX3H02njmYXxvAd+PM74ngaJ9RW8WzvdZAd8vge8tyvff atofM77HhF5fFflu0Q6MIxnfQ4zvMyffqdc5Sfn+NX1/QRTtnO8x53sCfA90vvfHfcr34CXl+xOZ 7+zg6YqTrrYtn7up3Rnn0M6fbRICq5aT7x0n3xsy31PtM8b3FcL3iB9OOb6/BP9O+b6oxHeL9k23 05X4Th9JMb6PPsnuNmLyPUn5vs75nmvX+a4yjn4AuD/ge4vyXXZT2Wo74att56Qq323a4dlmDdpD 8gD4/ltN+6bT5XynK9ZojPB9EWF8T7XPd+b7Y9VNPVP4DlCpSTuBu62Y76+msyx2YeP7ml4TURm+ 64zjkJzdpeecPSBY3VSSBBX5btMu+A5LEc73ScZ3ehBTHilU/Ptsf74T5t8jt3+H+6Kaf7dpB74n Lr6Pge++le/npflu8e8/HVMIblqc77Kb4trpajvPV9vBySH4TrXTZcvJ9+e18j3iH2D490T173S1 Tf173Xy/9OazEv793fr4bvh3xvf+ED6AXv+Im+pyvsP1kyQxOa9L+3MpdrFchvrTtHrF4XwfuPhu +venZf07P+853+lqWzffu7J/J7h/d/A9Ufg+KOa78WyT+ne65LFoqcq482y1/Xvg+7JGvq9TvtNz fob592035/uYruUV+J6gfI/EhUP5PuXxeRvfq8Xni7QTeJKacL57Nr53nHyPcf/uFfKda2d8n6V8 hwcEJD4fc/9O+e4fgu/E86v49z34nmq3xucx/14z30PFvxvRMsb31gH8ex6fp+Yt9e8zzL+L1Xa2 rNm/xxrfnxl8j0XECPy7Z+d7gvM93s2/u/hev3+fz2fkgHwP5fi8he8DxveXOt9T7RnfD+ffx9y/ m3yf53zvvKfxfQOLJed7o6R/P1cPR+K7Z+d7Fp9f1Mv3YwffE3LPOzTfU0imfFe156st+Pdlnf59 Lfl3xvfnina44mS+u/y7X9m/u/j+GD6AZ0P7dft3WGnK+Pcv7XwPuX//SPbvXpabKM6/zxS+m24q zvz7k4PwfZvWHuh8X08m9IqbM76DjKXJ9xnjex/l+78mcFrXg16Bf2+W4Hvl/LtNe1TKv6d8n1r8 O6RIUb4r+feHkFpA/Pux7N+t8fkpi6TXxnei+vex4d+3UAaV+3cb338qw/dlufx7xvdstT0U3y/n M873yV58P3H7d8p3Yud7f+Dme0fie3Igvoe4f5+fiiuOHoTu3zeZf790xecx/x7xw8n53nLwPY3P V8u/W7RvW06+5/59OnXxndlUkEmWpzvzfSES+AV8bx8kPr9J+e4Fka69PN+rxedz/67n37n2xwf1 73Xwfbk73/l5z+vrrP49zPLvB/Pv9G6jT42adj0+j/l3kX/H+V7Wvzft8fmlzPca8+8kiaMCvhfk 3zO+u/174PDvFr5z7VL+nUHyLw7k3+ll+djB9yr+fcXq66IS8fnLmcW/35f5Pq6d7zOHfw9Dhe9z ne8dyvcNC6HifO9o/j1QtKf+ndfXFfP9UP4dLgEX353+nfP9vT347vLvWf69Tv++7UK0TOK7+jQd lfTvyT7+3Zl/P8/4flK5vq6Mf6eXQJZ/j4T2bSHf0fq6Yr5z7YzvsyL/TjL/Xi/fJwV877jz7wX+ vVR83s13OT5/kPx7xncz/z5R8u8a3wlPLdQSn796vpeprztEfD7Vvul0Od8XWn0d157yPV9x/q6u +z33720Wn39i5t8L+H6c5t+Xcv28yfeGhe+JzHe5vo5r1/n+WZ18Lx2fJxb/ntfPW/leXF/XD4z8 O9cu1dfBd1g734lH77YxvbFCpOLDmzvy7xutft7Cdzk+/0A9HMZ3kvr3Ac734b7+PcK0b7rcw16k 9XW4f1+VrK97v3x9XZR+gJR/T9D8u+D7jv1xxdrXqX+n5/WeKyPE6uuw+vl6+D4THTuGf+f18xvh 36vVz2vXfMIPUGFcUf185Kqv4/n3EOf7OuO7Z6zz56Bn1Rgm/QlZYP1xuX+vWj9v154EULXH6uuw ik5xxX0DK1b5/rjSfCdZfR3zsAV8B0jWxveY5d+R/jiV7/b6uiduvq8Mvvc07TxqdjxMKEwd/XG8 R+ww+feTTkF/HOU70h9H0v64uB6+t9x8H9fJd93DbsyKzmla0bltdbH+OJ5/X5Xgu9Ifx7VvlRXn p6604vAj4Hx/udyP7xGmHZ7V6C/DNfB9iVZ05nwfDN4hd1G+j3fnuziclO9ZjNrl3+OD8F142Lx+ nv/LpfiO9cd55PYRZ5zO9zuadtYfF0P+vaP2x/EjOOf97639+I6s85J/p3fbfVfEiPE9wvgeKny/ p2vX+X5Hu+ZVvke6f9+yyrWc715dzzYOvvN/eVe+S/6daz8t4js5hx+u6FP1gK44Vr5zSO7S/24/ 77p2KBN3ZoS+pU/adN3D/HuDnOd8/0HVrvD9x1r4flrXeed3m6v/Pcr8+6rQvzckvnPtl8QT8Xm6 WD508z2kfJ9b+B6t9uqPQ7QL/x5DNuzEzXfw782WyfeNje9cu8r3iZPvM77iuOLztfOd3nIOvmf9 77h/p3wfpHz/qvWrnO9c+8zguxGfp3cdYSvOjPK9G0QOvleOz6PnnfK9SU8oi5bhHRty//sA8+/8 0A2+p9oHEt9jJ999K9+HOd+X+6/zKePSHPSFk+9RWb6/vwff2Yoz0VeceviOaud8b9v4Hqt8p/5d n2/D+B4i/p1rv2PwXV/nU76LGHXwRNX+ROb7eS18L/TvqfYSfJ9RUfTQP5Ln2+R8nxb7d853PWLI j4DzfX2yH99R7RFoFxhD+H6u8n1q1JgRFko580rwPaZ875p8/6kU3/sf1Mf3VHs+ksk536Yk36GN S+X7SvD9iwK+5ytOEmCrbZ18T+/3eJryvW3n+5r79y3G95+OO+X57vbvLr4vlnvxHdVu9L87/XsB 378+LuHfA117xvcGeYj59zXwnX56bf5d1s75PioRn8f5jvt3ft5N/47l3wv5Die9fr53nXfbrnxH /HtUwPco4/sxtuIclu9txvfptER8PjHn1zG+x+X8+xkMAyvku7riCL4fH4Lvk5J8z+42F9/D2O7f Ry7/fl7E9z39O659JPjeRPkudWzQ72W5RPgO/p3x/fO3j+9xzPn+nuVuG0VpfB7lexqfj/T4PNfO +E6Ef//BxfeErTgNC9+TdMX5SA307sX3cMr5zqpdkry+jv/Lanze9/fg+yzl+0bV/vr4fj6fF/j3 Ar5vbHzn2hG+69oF3y+9OV1xukH8QFtx6IUxzPleQ4w61f4s5fsYnRap1dcN3t3PvzO+K9oL+b7i /v0QfN+yaVJO/94qmm8jHfqHZIb598dFfI8E3ydjPP9+WP/OulWQ+roflfq6iwL//hn5sjA+r13z enzeyve+4LtX1zqfTCbFfH/p4PsS4vNLXj8fRgjfDf+uac/z730CSeFC/+7Xpn0s8d2sZs3r6xjf 6QM/fz+/35dQ6nhmjc8/MvPvmvaS8fkD8D2C+jp4JO1a+e7074TVz9/3nXwPIjk+r2mneljHTrKA +HzDEp+X+F6ffxexC1Y/PxrrfFfq58+9Q/B9/Tr5PqO33F3eH4fH5+9yvrv73438O9eOxOdNvvMi 9MaMfA993ijfl2x+Xb3+Pc2/MycxDc27jefff5+VjJxq93uafz/fk++B1b8njO8HiM9vW90Whfzw gl7aZ/TJqjD/flfRDmkVuT+O8v1U0T4Xq4jEd117WqR27GP1dcJN0bvtZI/+OFR7mn+/mFqebe53 W70XMZQM8bvtXNEuDl3i+9zg+8jF9y394XI3vtelPVtpCL3t8WgZ5fuLqR4ty7WHrDF8KQgck68x /75x8H3J5tNCnTCfX2evr4NK5zr5nsXn6VH9IPe/83+Z9b8Pof+9I/rjTL7PgO/E4t//G9H/PtzS 78XGd9/B98Tge6827elOF90ee4yx8n1g4zuA7wEswSv+GOPw7xa+syJ0yve4TH/cHnzv2fjeRvlO eDVrV/A9u9skvov+OAffm/SLeZrxXde+HjATzOrrSvD98+p817ULJ0H5PuGPMQbfQ8r3di/nu6Yd wi7wbLNiz/yUYw7/nuB87+d8P26ZfKdXyxDclI8Ned3r2Qb4/hj8+2c439ndNtH5no8tSPvjztkz P+W7/mzTBmYD372S/v2OtuIkdfl3/bxv4ZFz2+J8nxvVLtL8uqmN73QBZ8Oci/j+Hs73Rcb3Fqz1 wcrXtaf9cfvyXdee8Z2eV+rfEb63ur11vBIjG9KnaaX/PXLznT+zCb7PDe3l+N6qwb/3LHx/Tvn+ Y7eLZcNK8D2LoCN8nxbxPWsi7xMYgWDle5Ls6d97Nr43ge+If2dr81zn+y2J73SNEnyfmnw/Tefb CL6b2u/7gu+Jne935fh8Zb4b2uWVBq1m1fmuaWfn8syz8Z3V1xGXf2cm+Cfg+4LKxP37MN1f5qR+ vtNvu/MOyLTx3ed8n3uG9u+B7w8d/r3J+P6pWCxN7VTPicR3En0q/wXO96HM96eIdlJF+4pN2uDj pOERT6s9AP8e3uUjmQIlG2bwPXTy/YHw71+YfO+n/r1Bv0jgu6I957vH/PsKnU9bSTvnu2eLz+fV rCFPyWJ8H7j5DlHA6R0733kTebAVO17ECghK8n137f42eCb4DuUySDcq8N1T4vN3de2M72PyjC6W 32B8HzO++yX4Lvy7r2uX5tcZ82l5BOyIVXnsql3hO1yW1mrWuRotU9oaYyffR/TB0d+2P4SJZAjf WRM5W8dER66i/WkB3/fRzvje5itNl640ykoiql0434kSLTP4zjrYXP79sxJ8pzJ/UrWrfLf5d9s1 P7Rrz+PzhPn3NsGrXcCndNVulSw3AWA78zL//o3u36ewwLd729HHUNiB8Z0+DT9tBYzvbKKWol3w ffAbnO/pNV9FezRKJ2mhvQPn1t0aDb6zNWGK813Mt7H7dxgCB/H5Bqw4unbBd/bwSFfdYV3a8/j8 ezCmT+f7eTZtIpnw7k1dO4vF/Jj798TgO+wJN/pUDAPD+J4OgZuSBz69s4ICvpO61jqZ70ht4Zpn wwz/rvF9TRE+hQp3rwLf5fg89Hnb+U5Mvu+jna2cjO8u/57t5tQztK8HE4XvU53vsJjmfP+tle8Q ht5gfF+n8fkOwvd9tD+GR06IXUSxo3cA4vNTNVqm8Z1+hsf9+12D7xMn38OM77+CAj2U70PrfNp9 tG9K8322B9+fAN/fsfh3lsQO+Y5WSRI8Rfluy7/v9WwjdeIyJ6HzHdbmF7Zq1mK+3ynmO8Tnl7l/ t/N9jPC9unZ1Pi3j+x2E76xbpYXsxpzyfdmw8f2U8x38+8c2/54OeU0wvq+Ffx9qfG+UYpxTO/Wt Mt/J6k5lvq9K8X2rM47+kA+BA/8OHNP5nvr3aYgUoe9z3nO+v6POr8u0p9OkBirfs9MG4JP8u8n3 Fuc76t97gu8byvcl27HSwvfI4t/34/vUxXdR7dIeFvr3eFrs3xM334v8u6fyfVFCu/pcp4aYg7yS 1873u26+g38fC773TL63B+1gRfkOQeDRSOf7K4XvzL8/wPgOK84xkfjeKKUdi+3lfJf8+8zC92Ee n7fynT4feVQmynfZv5+ZfA8lvvddfO8QacVpVLjm1ZSSwvcvd+F7eug82LkQOTusvm5E+d4SfJ9q fO8J/874/h7z7+dWvo95vblfj3bNv2N8Z92oiH/PT5vK9y935fuZwveFm+95fL6cdsf9rvYG/tB2 8L2FTZvI/DtdgieC7yrjTjP/LuLzW137A1GklkQo39P4vO7fy93vTu2af7fw3VbNavh3S3zezvc1 53vm3y18T2S+b2rSrvh3Mz7/NOP7oO/g+4/dgvh87t+3KN/XnO8PbHxPqH/3Ur7Xo30bxMy/TzO+ P0H5fmLG51PtMt+hd1DTXsD3ns53xL9/r/G9Nu053z8W82mxp2nbbswI3/H4/Cz17+cq33uU7xEv UoPags3JwB6fp99xnJvgGrQz//6kKfEdfZr+BK9mlfneBL6/Q6YG3yeC7z2E7z0GCpnvxB6fT4fA 1aM93Yma853frubdlvHdmBaZ+fco5/tQ0w7NRpTvG3pTmf69x0Ah+P4XcA1g8XmeuBinfK/rvK/h kVPw/WvGd/NpWkybKMd3m3/fQFzD4HuvkO8/WfLvNazzpn/XtJfz7/Pcv6N8p+v7iD73GHzvCf9+ n2/SwiZqIXwfAt/Tip/6+K5W8pKlqr0030k1vvfWkn8v4HtaXzesS3sc6/F57W5Lp0WyKt8C/+7Z 6+efCjM0NPk+EE1m9MZC4/PfC743PNm/18X3WOa78i+/Et2oPbwbNYvPt0v5dzM+n/F9zPlOfSrq 3y+k+Hxt2hX/Xsz3XgHfLfH5VSHfRdULTMws5Hs92jfg35tsEjbO94jebc1hXj9v5TuLzw929u+7 8L09UP373trz3v+p8O82vmPdKrBYxmp8HvHvGd9nKN+Zf19a+E7+xAvPON+lJvJ6+K7F57FoWRm+ tyvz3Svn36ND8Z0U8b117OD72Szj+7cO//6lEZ+njMv5foH4d5L79zD173V5WO7fRwV8R+LzXPvu +XeM7x0734nE9zT/Xpt/l/k+GpN7vq5dLMF9bBp0xndH/XwzrZ9H/fs68++wSYs1Ps/8u+D7p3Xd 7yz/Hs8K+N62TJtI+f5Dync0/w6BjQfi0L/YOv27i+/+6+P7opx/R+LzA8W/f6qt88K/B1CEDrnY Yr7vcs0r/9jufHf591eaf3fx3eXfFzv495piFxtldt+Xpn+PRTZsZelWEWYo25MC8+/sbnHwfTYT TeSU74lx1+XxebUIvYbzLuffUf++6ZyIaRMI33sp36d5/bzOuBJ89zjf32d836ArzklFvtu1p/V1 Jfy7ne9ztb5O167Vz28Nvrckvs8w/97Q/Hup806KtcMlG7j8O5s24Rfw/Z7Vv78k3nwfvgd78t2l Xa2vc/Pd7EZlfO8W+ndi9+/r3L8D3+HvEuXZhvL9+Djle7RzfN6u3ayv01aaF3zjVNs0Kcm/r/bw 73xIDOe7Fp8nwPeT4SXrf4cFJR3yWoN2JT7P6uc17Snf06fpU007DAtx8j3z7z7m343+OI3v9Muj 4BtC0IbzfUfGudb5bCcrnO8x9++R3b9HjO8j8rjl9u8b7t9NxjG+s2/2V9AjqfGdwIrDCxNYkxkM gatLu5J/b5bgO9HW+Qi2KE9dJr14vhwmqvYSfGdD4NZiiLt21/2Jg29n/164zqs7VaJ8X5+0GeP8 FtaNKvO9Z+f7Gvj+sYPvbEgM5Xto+PdXfMXh8222Xbqw1sa4bL6NyL+HeDXrnLS+xbpVCIxN5zFq liWeYnyfpf3v9Mv1Eb7TG/0+H/LKe8CVI7gA8A2VTVrqYlyJ+HzC4/N/wLpRJb5n/XHKNa/1x7Vt fO/APlmYf78gZ74/TJJLtuJMJr8XoKid7yOd73l8vj8hZv4d0irdbk/lu6LdxveGxPdBNgQO4XsM 4BsmYcr3T66S76Hg+wbrRi3k+0zl++i3mH8X8+sw/07Y02DG9xj4Xpf2Ar7n/p1+8cg0KeiPk/n+ LpneVc67je+NbMEox3deYxYelO/aShPRmwDeXImRyqZ/p5fhCPj+xMn3pr9pu+LzKd8N/05WjO+s 6kXwvTbtOd+nnO9qfJ7znWn3EP/O+R6nfN/Bv+fnPeU7bNJi+neC8L0m7cokLbd/x6ZN+CX5bvr3 RnbTsPj8mZf5d5XvRPj3Tu4oatKu+vd12/DvaTXrPOtW0Z9tzrz5POc76t8Z3zec76l/z9d5ne9r nXGM7/0veIHDAfhOcL7Tp2l6GYq7zcX3Zim+/2D37+ybFfPrlCNIroLvvP9d5TuRulHHON8fdrvv ZXxvlvDvQ027zPevbXy/OADfpUmZGN+J8jSNTINmbQ9tln+fpXxXzrvu33W+v8r9uwc7Uht8jwXf Z4fkO8Tndb6TAv/e0/075TvZg++Jje/PPeHfp1fH91jme2JOk0r5zjAm+K55WDafFvj+Djw8mYxT /fsY8e9Jzvc5XVhr9u/t4cXUxffFKsuG6fH5eFf/7mvaZb6bPeAp3+mns/q65pXy/WQgxedR/z51 xuenwr+PPoYvF+W7x4e4v8/mz5t8z6bjcf9eTntp/17Adxh6YOX7XPLvU4PvdzX/Xsx3w8NW8+8l tBfH50vxXfbvGuMyvk/Jw7bDv8esqhXx73PG99WOfC+hPeN7G+O7NG0irWbVtf8Iw092ic+jfE8k vit3HWXcVwf07y6+v+BlIFJ83urfBd8t82kfsB6xnO/5/R4Jvp/jfKf+/UTE51uwsC4PxHfDv0t8 x6dJYfH5w/j3Rv3+/XE2CRvjO31KO/Obdv/OT5vm3zXGjdn8eX9DH5ql+LyF732E79H4cHxvc76H CN9JnE2bsPE9jMMqfDfj84l61zU0vgv/XprvhWtdln8PcL4TmG8j599Nxpn5d0V77t+B7/Kh8w+Q +f4Zi89vTL5nK84O8fld/DubP9/R4/NxFp8/xvLvcNrmPP+e+3dNe1m+R4nLv48P5N/tfCdSfL6a f38u+/dv8vh8rr04Pg/59+T8tfp3pD+Oxed1vtcfn+9U4Hvh/Y7Nt1Gu+VdG/l3l+xpiMYp/X+iM w/17qv2FwvfvUb5D/p1HDOPy/r2Eds53irERFp8nF9m0Cdy/r+v17wjfVxXj8yXW+Sduvscy3x3+ fUTy+nmE7xCfZ3yv4t8PyXc1/47xPbFOgwa+1+zf8fg85/u95gH8e+DIvxf492kB36e8uN7i39cK 31H/vmSFhynfeweIz8PIRSP/TlK+e2I+rZ5/fwXx+Ubu36dFfPftfLf6d0/ie/tK4/PjqBzfR0V8 p99Lu2PnOzwbz0z/Hgv//tri89k0qYY2LXJNvpfz780SfB86+I7G57+qFJ+vwHc8Pu/me6eY71Pu 30cFfH+Y599TLyP8u1hxduC79Lbbvwd4/l3iO+7fKd/Hk0mtfF+qPk7Lv5eOzxdqL8H3ue8V8f0z tb4Oic+fu+Pzocz3pXrlnUmOAgKjZfleQrtSP9+y8T1a4vn3Xpp/5xH0aLQH37X6uvS8/4PC90P4 d0t9nfDvly6+F/n3LD7/Gebf12X9u+hqzMJ1AAAgAElEQVTILR2f35XvHYPvoeTfiS0+X4rvhfl3 K99nkn9vH4DvDv+euP37vWbZ/Dvw3ebfHwq+Y/6d8T16vXwnq0K+7+vfJb43srtO4fuo9vy7rf89 rXbZge8F+fcvNL6vVf9u1teJ/HuYV/zUFJ/faPNtLPH5ZJDzXde+Hsh8LxGfV04r6393PlVnfN/u xvcS2t35d4jPezz/PrPzfVwYn2f+vVcmPm/U1y2V+ro3zr9n9XWl+O6sr0Pj82GV+HwJ7TrfF1h9 3V58z+rnUb5viv27xPfDxOefeRjfg5TvM3t8flYuPl+a72vF6On597r57sy/R4lrN+YNvwzt/l2p r3PyPVL9e8445iheX3ye8x33760d+e72776N72eM76Oa+b6nf2/z+PwK53san7/D+R6Z/j3B4/O5 du7f51uefz8I39P5tDvyPZkchu+qf39+CL7r+XekP85L+W7Lv4+d/j3rjyvJdzN2MWalUNvd+uNK eFhjPm2A8t3R/27Uz1fku8W/V43PF8cujP44le8E6us65fiezrdx8t1aXyf64/L+90a+4oRV+F54 3infJ5zvULCKxOeXWXy+iO9J1h+3F9+XOuNU/361fHf2v/ew/ndFO5H3h/22Y4vPPzTi87n2Oaw4 49/yFWfyUZ18jyW+6/3vcv69j9XPr9l+kvTQSTHfZ8X+/Y5fgu/ltBfHqElcyPcC/87q538o598T 07+r8fmvKN8XZv4dVpyzHevnS6zzBXy/MPiux+fXjO+TqvV1B+N7Ce1PYL7NY4nvunZ+t11a+P6q FN9JzvezN4nv3Tw+P7fz3bKbE+M7/daU+TZV4/Nsfl1E7qvan6Z83x6qvs4en+d327KEf3fwXeqP 2+J8F/7dzne24rDBIvXxXfh3wviu19eRdJqUp+32YInPm/79rsF3fZ0v9O/V4vMltBfG59nd5qyf d/p3pb7uW2v+3e7f0xXnXPC9dP289Lbdv8f2+TZafL6B+HeYZ1mC76QE35c437+W+F4+Pl943lP/ vkd8fsf+uAK+o/l3Nr+O+Xe6sNbK97nIv2Pz61L/7si/l43Pb+rx73XW1+nz66z5dwffP97Bv1fl u8/5Xm98vtt18/3rtP+9AZX9Fr7L82kr+Pepg+9/4vPnDxCfL5hvQ/JpkWj/e7F/t82ntft3S/97 j/O9dP97Wf8u5tN+a+bf0/o62I2ZRFb/vpwzvod7xefZ/PlluuJI8flZFf9eD9+TEv4d8u+of38u z6f9xunfF0r+Xef78xSSJefXldBO/Xuc7x+HxOej3L8j+fdsfl0J/14m/57Pp5X8ewv64w7Ad3N/ GfvdZuN7R/HvgdO/B9b8+6rB+b6w8b2ZzqetKXYRrOaM78TNd2f+XZ9PW8B3u39n+8chfB/IfC87 n7Yc3x3x+fRuS3L/PjT5/llx/XwZvh8rfNcchcfmzzO/W2d83rG/jMZ38O93Db7n9XX78z1JdL4T wffewfrjCvi+3Ivvi3J8V+fbNLAVp06+bzO+P2d872j972l93YztL2Pn+9lc2j/O4DsLbFj5fg/m z9/zKN+V+fMy32fD9c79cSX5bp8/L+42Uqp+nvP9G5t/D4vi8wtbfR3j+xfZjpX18T1O8+89PP/u 5vua8/3HWvg+teffM77XPN/Gwfeg2L+vlfnzlf17n/H9ezvfl2KIe539ceAK0/i8wfdsPu0wmz9v 5/u8ID7vOf17QMT8+Svle7b/O5J/T/L4/BT370kanxd8n1bi+8Lgu+rfSdPbcr6Xrp8v1i7Xz9vj 8xLf/07ne7R//p3yXdx1Jt//QfXvXu18t+0fl/K9ev69rH835tcdnO+EtbPKfLfUz7P8e7Sw8j3f X8bi3x18b1I9D0R8HuP7DPw7nz9fc//7KM2/e474/A759+8c/n0Xvuv+PeV7rf5djs8flO9F8fml Iz5/KP8+c+8fV6Y/rmT+He1/TyT//r01Pr8822bz52vje5n5Nok038bgu6u+rrFr/v2kID4/rbt+ 3lFfJ6ZNjJ3x+Sz/3q7Rv+faI+HfBzv59xLaFb4b8+e1+jprfH4XviP5d+HfP8Ti8//A9487QP97 gX8P2Ni0ovl15ebblMm/2/l+kuffa9Kuzq9D6utWMt9LzLfR6usaSP7dFp/X5tPum38vw/fC+nnX /rDQH5fF5x3186Xi86Ey38YSnz/c/PkS9XU633/sSvV1ZfrfXfH5+1dZP1803+YFCWeF/h3y7ySt n1/Y+M7630fF821M/87737eHqa97XDDfJul/UDTfBi4K0ga+37X597L97ybfx4fju7M/7l5Lnk/7 gXW+jXU+bcp3Nn/eOt8m1PvfZb4fuj8OnU8r1dd5h55vk9bPm/n3vD/uIPNtHPvHDU52nE9rqZ+n N9XcMZ+WlKmvO1z/u3V/GTKjfO/g/e9LeT5tmfp5fZ3fpb6u/v44eyduUDx//l5aX4fzXZ1v45pf Z6+fZxOxX2d/XDqfVuf7w27nvZ3y70NNe3H/e6tzML7n82ljbH+Z2bKI79p82h39u2U+rc53UV9X +/x54Du+v0xizKc1+J4dOvD9HSffF2Z8vhTfq/j3Es82Ct/nVfg+ogt4VDB/Xsy3mRbOn+8bfD/j Ezd8f8f6uhLa16Xmz4f2+bRswQh36H+38V2bP5/zXSSx6+b7NuW7ZT6tvEdqVb5Pc75/SQ/d8LB6 /7vBd2l+3QaMU3056HT/OJTvwr/zaVLQ6qzXz2+zRxML3/X5876T79JTtcR3EaOeHmi+DV9pJhNy ple7ROJNmKI5m5kzWllq4X6L850tGBrjPEhCjuzzbX5Q5s97Zv/714LvsOLUOH9+S2KYRQQxapg/ DyFHg+9xGosjT33fw2rMxP4yM9I0/fsy43uDhR4Cg+90Be2z+fP0L3zVQnrAvxI56N34Xqw943sy +R3YErLBYtTibvvp+Bjhe5veKeLRBLpVjfl19P0gnt6x+Pc00Msh+RA4pvMdJmYyvnehUqLOHLTX bKb+fYr69/lsyHNtMPYDmT8v+P4Y+N4u4nts+vc4jhZkwYNDCTq/bjxm823aB+H7lt5Q9JwDPBMl Rh1EeQ4aKNTH+B5l+8tM6MUzNxg3GqX7y0xn1vl18M2+x/z7mcl3tuJsB5O6c9CdNp8/Tx+3v2w1 Tb7DNGgxTSqBGsNzNEadFuwYfL/DmL0VfJcfTfgHgIeFQmyI/qN8/4eM79Ct26rdv9OV5jk9gL/p 0jvqgYPvC2z+fJpaoM+9UGb4rcF3UWM2iumXi+Wgdb6rOegX3NjSFYc1INZaYzYaj1K+rzH/Lu42 xvelwfeNyndzfh3neyL4ThdDg3HfdwGSx5l/d/N9cCC+Jwbf+R7ouX9vmD3gZxLfIU2x1j0sAx/l Oz3939FDd/L9DO4sBQSUcXdaEt/pN1yTf2d8DzO+jyLTv6d3m5PvP8AY1mUx3ycT07/Tb3zAaszo Of8e+G74947k30vXkJf17+eC77Daqh5WqjGz8T0LPcwJPG2HBt/pFZPxPfqtWWMm+P4c5zufOgF8 74qoWW0x6sfNnO/LGc73u2vB95OTIe7fozGrMUP4Ppfr5+nD0zlRpIF/X8QY329l2lO+QzfPdFYj 37d18X3L+P4hxvco5fusDN/PDb5HCXcUB+P71Mb3VjYtkh4Zwve4gO+Sf5+bfH/FE7mpfzdz0H9K k9gEoon1+3fK90vgO9SQO/m+wGrMyvBdzJ/H+G74d5Pv3L+HUd17oI9GnO+ixgzjeyD4vlouLTVm jO+f4HxvCL4v6IqN873j06dHqN5z5aAPyPdNtyc/TSt8JynfGwbfN3noIV6JBUPnO9xJgu+DAr7P Mb5/nfIdsmKTz8mnNfI99+/0jrpv8j0uyXe7f6fn9KkIPSD+fZLXkCM94GlX6hlp1s53WGnO53fT GnKrfwcKOfk+5zXkob5/HOO7q4bczfcw43unfr63ON9ZtMyIz6c1Zp+zu+2Efgd3d+c7DL/xt/Dc E9PTp/OdXliihty31pBz/94G41Rj/n3b6raCTZdeVDFSQ67xvY/xHTwIGzEGhuAzhO8p497Ba8hz E8yrXjT/ruzauAPfS2inK2fG968Nvks94Ny/r+z+vW3z7zGspP6m/xmshbY90MG/ozXkKt8pJOvj ezKYUL5P8h6xB5r2vEfMynf+aDL5PVzTdv8efYzXmKl8Dx3+vfY9UlO+NzG+E4nvJzCJxF1DDjJx vhfWkHO+zxqIf8/4LmrI69Me00syG9lg8P1pxvd+n/Pd7AHn/j3O+K6s85CDbrJWIJ6DNrWzQi2J 70YPOOP7Iu0ROxTfqUw1Ph+Q7G5LEuA72gP+Xtoj1mxhfKeLaRw/5QU7E7MHPBk7+Z72iJ1t6+f7 DHrE5pYe8GCt9IiZfN+U4Xtb6hH7LVG1l/XvjYPwPffvCN8Tle8nOt835fi+8nx4aGY15Cbfw3J8 7xyA744e8EDtEQO+P7fwnRsCnO/Bk9S/F/Adic8/OCTf8/g847ueg4a77QXwvagHnHVxIXyHxzb6 xbh7xJZWvr/KVpzxCE5EnXyfUH+RGHeb6d9L8T108d1SQ67zfV0P30v798jC97L+PeU77t9hgR+6 +H6c893l3zkk69MeM77HGd+1PdDPJb4TxL+vFb6zUnncv3/q4nuH/lLA9+gsq3o5AN/RHrGc7/S9 p5YZL4V8p2zifJ8gM17kHjGU798KvnveLjNeyvl3Vw+4yfc7Nv9u6wFvKz3gbr5v7Hz3DsT3J1b/ nvaAf84u2RNkBrvoAQ8Y3wcI3/uTidIjhvI9LOffl7XyfdMtwfd1yvfxB0gPOP3WYs73Mcr3EeW7 owc8hM7L1L8n2Yqj+ffjg/n3geB7C/fvwHfoVE1K8B3pAY8cPeCvivx7zveI+fcda8jVqjBZOzH4 rs54kfkOFKrCd/eMl02Wf4/G6IyXg/I9Uvz70sV3aw/4mYPvsH9smR5wa3z+TPPvw9q0M76HJfhe EJ9n/h2vIQf/7uL7Cec79IDb/Xte1Urq0S7xXfSIWf17lHC+64zLZrjZ+d4NGN8tM9wK+H7Y+Pxc js/b+Q5myuB77t/PM/+O1Netpnl8vsi/x1fE923wuNXkM15GMZJ/F/4d8u8z5t8dfMfr66h/Z3y/ s3X6d4nvqyvje4F/j3K+i/i80QOeFuxY/fuIPimX9O9Rnn/Ps2IH5Lvs33W+Byrf4THGyXcsPh/y Bx/G9znu3xsO/67E53f373a+m/7dmn8HvodOvgcsPm+f4WaJz+d8/4wP10D4frcy313PNuXz7wNH fN7N98L4fEn/Hlbgu0t7rPH9fB++O/37tLp/P1b8+06Mc1zzQUF8/lWWf6d8R3rENnn9vDM+D3yf leP74pHm3x9K9XWvyb+j+fcyfB/IfLfX14G2zcmJ1b+TSny3n3eef+cz3Bzx+ZTvAyP/XsK/T8Yl /HvBDDdW0VuJ7y7tBf7d5Dvi3yM1Pr9WtWf+vYjvJ++xGW71+neX9ozvtvo6JT6f2PhemH93xueB 74E2g93kO0zbatbn3xG+2/w7qxgqkX//Rj3vtvh8bobueT7nOz6j9QWf0dq/Ar5b/fvgpKx/V7QT yvc5wnfNCD501NctFb5/VJ/2nO/vVfDvvuD7j4CxlegBV7QLvjv9O+f7ip7zO747/474921V7RLf B7x+3pV/f+Ib/n0jTltbqq9TtFO+d8rw3ZF//34f/+7SLma0lvPvZnxe5ns6w03Rnvv3ZoF/f4Zm BA/H9y2Lz5f278YMNz/ju5R/1xgHi+n5/I6V74uU7x10BnvOd6q9Tr5vg20NfOf1dXBfTHC+s/q6 Qv9+AitOUrN/d2mX/fu9Qr5TmUp9na/NaGV8V7QL/97pbSZFfO+je6yofK/RvyPxeXv9PMJ3H6uv 0/g+S+vnLf1xSv59qa84aXz+Kvhu9+9thO9+oX9/WSY+j/n3VPt+8fleAd/jcnzvl43Pa3zH4/NS Ijf17/Scz/M9VvKs2P098u8O7YX+Xc6/B0/M+Lzgu1I/r/O9VHze4LuaEYSK3mYF/+7UzuvnZb7L f3sXvkN/nI3veX9c6fi8xHfW/35gvofV+T4OrHwfcL4DA8M4xvz7QvHvKwffQ4gY1unfHTPYOd97 Mt+fa+t8Gf+e1s8vc77LJniq5N+fXhHfdf+Ox+d7wPcmFp/3y8bnjfy7YgRL8n28ywz2Kv59L76H CN/ZJIm2Hp/P13mZ70sr3we/yaZG1s/3rP9dWeu0+nkX37P+d0X7Sz74JeV7F/Xvx0h/HML3uuPz ev79sY3vaH+cn9fP8/640vF5je+blO+e1pGL5N93qq8r7d9Nvm/k/Lvp36n2TTZa19If1+1gfM+1 F/L9+7xjp16+63usbHC+f4Tn332pfn7m2evnYxGfh/53ZTE14vOGf18J/96olH93as/5/rGN73PG 9/RuK66fN/g+yPrjwozvSqAXi8/n2vX6+V3WeYf2jeLfzxjflfNekH+XB2awKaoo30eB8O9TnO+H zL+X4js95/fZDDdFe+7f+dO0g+82/x6X47uefzf5nlTw704fl/KdVIrPI3y3xudV/24EuYMkcfn3 ivl3p3Z3fxzwfVKC7/dE/zuV+YPO90Yan48r8n25B99V7UTVruffHyt51vJ8F/59jsTnmznf2y7/ jjqKrH6+Gt938u9PVO1K/bzbv4dp/t3w72xGa3W+Pzww34v8O+f7Mf0OUL4nrvg88N3of5f4nlDz FiUB8Xn+XdvZCPZQg10fZpX8e0m+p/5d0S7596nTvwu+f2jyfUwXjNS/Q3weYRzWH1dPfN6pfVOC 75J/f9/Od2f+veni+zLPv48T51Tonfnu1J7y/XIK8Xmc78y/tzxXfF6eb6PxvTb/zuvrdvPvznU+ Ged7qP3A+K5pl/kOd5uV79keahrfZ9OM74h/38AeqR554FO+Q/4dmyrF8u/V/LtTe0H+vWAPNV/b Q20KfFd8nLLHii3/fozk33X//nmWf6+T70p8/tzGd5Z/nzvy7/FSjKfR+S763+3+nS7uLP++JPeN +Hw6cSPz77vNYC/H98y/K9o36ZYJUEpl8t3X+G6Nz8c2/75R+P79lcbnzT1SK/p3K98Hkn/P++Nk /54kzL/jfM/8+yH5LubXDU2+9zC+CyOo5t8HiH9nfKf+vSLf84mZ6R7o1bUr9/tWic+X4vvfKdr1 +PzvdMYp9XU435cp3/ke6E8Ox3dNuxyf5/l3C9/Z07ReX1eG77FSXzevzne2gU+tfDfi8y6+V4rP 8/z7VsyvM7Tzjcg8wXfcvw+Zf9+b7wX+XXu2Kcn3s3SPVMS/e/MSfP/pOEhwvidafH4fvpv5d2UP Nbt/pxSCqxPl+0MoI1vi+Xe8vk7i+wnw/YTV1z0w8+8633ern9/Hv0t8x/LvMt+nS9y/d1O+8203 CML3PvD90sb3+uLz2lqX+ve1je+h7N8R7RnfPVt8Xsq/R2h8PhlLfA+0/PtK+Pc6+K5pN/iO+HeU 76n2wvq6Mcu/F/A9MvrjFL6Lip/a+d4pz/cBvTjQ/PsiyvZINf17hPW/59qXsLgvZ1fBd4d/t8Xn ey+m6R4rBXyPUP+O7YH+hvB9rPDd6d9jF98/d+ffhX/XtK+pf0/j8yjf+a6Na74H+mH9+8qWf28X 8V3E59cOvj+08v17K98P6d/hXAn/vgffj518D4r5zvdAf9A6KN+1tS6eqf3vGt/XhXzfpKUDaX+c yjjgu7yH2hcY38el+O4Lvj+ome/F/j3C6usQvjvr61D/noB/h/g87IFOn+8O59+L+F7Wv6faC+vr Jny+TcZ3Pf++yPiO1tfJO16QVX1893b175Oc77h/pxzrYf6dx+dDq39flvPv5zX794E7/75h/r0k 38GnqtrvpHh28L1Rju/00fcwfCel/DtcHEV8V7Ur/h3hO9UOfH9Qhu+1xuc9vb4ORm4i/r0036eo f5+zwQAxyncwgnRx3zj8u94fVw/fvdy/b7JqF1f+3cb3H3P/bonPF9fXXdBzfpb3x2l8j/JdmUld a505v07RLnYkbhfwfS33v+t8Z/V1Wf59d/9eX/7d4Dv9yLLx+eOOhe+Jw78PFL6fm/4947sHfNcq foR/PzDf7fn3Yr4nDr6PJb7HCN/DHfi+83zaGuPzY3v+3e7feXx+a+X79HXH5y8d9XW8fl7jewpJ le8x4t/5wIyq/j2fX5fU7t/HfA/0cvF5ie/pB3C+N+z5d1Fft41Q/87y7z657zv5PrwK/x6s0Pi8 Vy4+X92/2/l+2Pq6LD7vzL9/x3Yxzfme5iKL8+90MbXXz28E39P4PFJfp/v3evheHJ/fFvL9oe7f 8fh8Sb63rpTv3g5871r5PnHF5wdS/v3c5t/J1ubfr4TvrGgX9++fFOTfx4E9/z4ukX8vE59v711f t1d8nmLI6t87Vv/O9ocFvuP9cSz/Ps3m25i7Ml9N/r1lz7+76+dd/l3pf8fy76/Fv3t5fZ3w70F8 5uJ7ifj8N1b/buH7me874vOB8O8V++PK+XfB9xjz7xjf0/td9+8G3+f5fBs734vz73XH58G/h6p/ f+xZ+D5gW4lY+H6/W1Rf54zPdyD/flno30V9XfX6eat/d/Edic+n2rP4vK2+rqv2vyN8719R/t3X tKfx+TU95za+n6bxebm+LtVenH8v7I+T6+s6Zv6drzh1890TfH8mzbepVl+X8h2tn3fH50NY3Ev6 9xr57u3M988y/27lO9Yf97hVEJ8PQwvfgxr5rl/zCt+bSH3dRuP7uaa9XP08r687w/z7siHzPTL5 vhA7UsNKvBfffW2dX6v9cYHTv0eRzb8X5995fV3T0R9XNFHr8HzH/Hs2n7YE3434vJvvIj6f5d9n Gt8Dvb6u7P5xJc57DCGl3L8HTr43bHz/sai+LvfvRNe+cfI9uJL4/I71dQrfHxb695TvaP7dwffg kPV1EFIqm3+vxnct/270x6n18xrfA8H3w/v3HeLzCt9d8fni/Lsy3yZQ+R5IfK+1vg743inJ9xmr r3vfwvdFKf++B99bdeffdb7b4/NwLwfF8Xn6Pu7fu72tLT6/5P6d4HwPpPk2Sd3+fbKDfy/Fd8O/ 53y/37Tl3xnfL5D+d3rX8fz7IfnO6ufbuH/P9pdZuvj+eQHfY5t/P879+wzh+1L493BfviP594XU H0dXJZPvQWF8/n4en8f63wM731n+/STtfz8z+t+l/rjG3v3vVr63C/rjxjjflfg87t9F/7u1fp77 d9Yfx1acQ/l3XXthfV2Y+/ctpj3PvzeK+T4y6us2on4+4fNtOrp/z/heR/+71b8X1M+n0TKnf7fP p2V8X2Lxecb3LD4/IHa+75t/1z3stij/fk/27wMb3zmB2XzanePzzvk2Et/7h/Tv9wvj80mBfx/b 4vNO/+65+b4IQ8m/16bdmG9zWL7fQ/mu+ffNwfy7rj0aQe1B1h+n812ZTxtX9++TjO+Gh6XeTYrP 63yH+rpGHp9v18z3qIjvmX/HtN/3Vb5j+fd8vk0b8e9ZkLuA74fw76E6nxbh+ybju+eIzy8d8fnY EZ/v99X8u8J38O/HB+Z7mfi8ne9sf9gC/87i8yMk/576d5zvcebfj/flu77OP/NK9sfBJXvi8u8e yveZzHd0fh1d2znfAZIDzL/3M75LK04tfO+459vck/37wJF/t9fP5/59OrXzfVPE9wP49447Pp/1 vzet8fkFSdcELP8e5/79DIZ5WuLzLCeD8P2njO+jN5jvvy/B9ybGd5F/FysOzne5fr6ea97of3f4 dzZ/flrRv0+GaXzeYNxDJ98l/57yfViX9jJ8D3K+I/494/uqmO+Dtq2+Lud7gvI9WrIdqffqj9PX ujhM+d6Ga0Dn+1aqdqnId2W+zWRPvo9GB8y/Y/Np3Xw/SePzsxL+fYTNt+GQfO7kO73i6K1RL9+p 7c78u7N+3unfkzHLTXyD8V2eP4/G5xeyf3fF54V/n78m//6h3b93/f347vbvx5J/r+vZxsi//9bO 98TFd2t9ncx3R/6d8z160/x7L+e7mZtQ+B5X4rtXyHdSS3ze4Pt4LM+fd/j3Tgm+hwjfZ3v5d8b3 ucT3Gp9t9vfvrWK+s/g8/d5+GJTw7xa+r3K+13W/x9MwLKyvS/27X8R3MzcB/r0lzbfR8u9+Kb4f q3yvS3vOd8v8eSU+33X598PwXfS/z2b18/2ZxPdC/w6M25nvbH/YuSP/Xsj3fl/177Xl33W+f6rx /b7m3618P67Cd9/ge2Dnez+osX4e+N5R9o8LrHx31Ne5+c7r532c734Z/77I6+ua9fJ9XJh/75Xy 7/0PKvh33+S7pb7uN3xfxXrj86OxI/++yurn2x2Iz6N8b/Ct6y3x+QbcLfSJnPPdVz2sL/N9YeF7 o0H5/gHne7tG7TFcsmXq6yD/PmtY8u/fQ1MFxOcb7v44Iz7vb7L587mjMPh+zPPvtft3Of9u+ndl Pi17mta1F9bPt7rHQbx4IFILBXw/Pg7M+jrBdw7JPWbzInz3Ald8nq7Ngu/B9tiRf1+xCrj3bHyf b9ND/1TTru0fh/n3PuuPg7rD+uPzjO8jkGnj+ydiy4R3BN+PVL7TQz/H8+8z0mdPw96WUiqEQ3+g MW6h1s9rvYEp37O9cWfi269B++aYXpJO/95s9tYjzvd+1h93hPOdvo/Xzzv9u9Y7kGpjf4EQ8uLV K4K99tau+Xcb3+FepisW5dS5pp2dtjCtLTTq5+esXnDr97aTvyBnZw/OyKPtP/pPyas5KmenV+T9 d//7N4T8nv7ny2p8H9DLLOkPn9OlCOc7XZtfTLl25t8Jfz/VvlqeLcnqjGyCgFzuL6jqq5L21L/T 6/0HWJX0+XWbP1Dv/eDB61NV7rWL9rU4bcnFxQV5+RpPWE2vXbT/3F4F2tll3oM1aDt73Yda+8vU /rqP6OpeN9pvtP9ctAck+hfjo0v6kAUAACAASURBVLviUY8tWUPxdBXpct8C7dt/i2x/TXXc/kUe RhLPgotcW/rQy/6gWHrrY+zr1f7/PftnU17+5vND44Y1UKSpXobrSGx/QdXO3u9dufbNA5I0G//e 0VB+ptUmBd2Whd42td9+E7X/z6+2/5t2xSX5QSMXYSbX/IMqdJ3/qPG6tFMbuP0f/4PjX/75r49G 0r98Wz60Rf6PZbEL40f7aDelHU47fzXYURx15J/x/6N3eO3SNX/dtNe61jXeXu17n/fq2tuvW3sN 5z3K//Dma6/5fuc/eguv+Rqeba699grX/PXW3rp67Ye43ytpJ/Mr114z4yprv0UevFbtrmve+hcQ vqf+fRftDULedu1RVe1efPXay97vpbRrR7CLdv928PPQXuF+94/++tpq7x395Rur/dDPdd2Da5c+ rebzjh3BLtpP3uDzfqP9kNpP3lrt+zLuOmv/w9FJ8+iXh9QufdqbqL19XbX/oXU0uJ7aJ0eT1tHk 56M92kH7H6j2W+u3U/v+jFu3vATTrkS/f57ab61b/jXV/peNdaeFan87r/loB+1DL+kcjffWjjzO vPnae+Saax/trf2tvOb9V1R79FZqx44g2EX7rTgZZNqjt1/7ooT2W0L70a3ooNq9q73m3yjtV3y/ l9Ke5aSo9luLfbVjlv3g573yNZ9pb0ST/bUfhHH2xI1d+07PdVT7GNe+0zPtIc77W6L9jbnmd9S+ eFPP+9Vov/2z0b7bWnd0NPoZad/tvEuvn4H2Xc/7z0p7dKO9pPbG26HdFIre74Xavdv58/zR8E3V HlTQXnzevbXkZaR6m8raD/JscyDtJNfe20W71DPy9mqPMu3k2p33Tard20n7m3/eF0XaYfIQ/0ud gPDjOYB2We4bct4bSDvYQvo/Kgf41p13t3bPql0579dDe/hcXPY/f+1c/iX7RHa/Zz9+a7T7+2kP hXb/Z7bOl9C+FbEapYa80lpnLa2qd51HHqGral+n2o9s2t/o876X9ijTPjzYed9JO/JNOs77Xtf8 7Uy7d6XaF69f++Yo037rzbjfr077Otd+FBxK+xt6zUeS9t5bob2+te62pN07lPYDXvN7aP+zI0l7 /irSLrRx+lXTvqhFu7+H9qO3T3tt1/xbqP06n/c3ULujVeJG+43266Y9KNJuDYK//dqR895467UP r7H26tf826+95Hl/c7UfsUNKuwJ30l7y2ebNXeuw17U578hrN+1Wy76PdvMD7F/Oz+W8D3822iW5 P8/z7rjmJbl27fbA0BumXdZW0/1+o71wnX/btEty3zbt0gFe9f0uSXuDtdtD8j837eY1fxjtb+Ja d1Xn/TVr1zLi7A/+FWvn/58N/4Do6Bf0D+QflxogXr/2sud9LR26GrvIdNz6z/+ckOeldFR57add u9/Zz6yMyzdp6ZGXBxO0w6se7dtU+y+P/mpIHr1uUSVflbW/7gOv4XWj/Ub7jfYb7Tfa307tAZn+ dLm4Vfj33mLt5jNtQ35efwu0h7fXR/+EbLmOhayj6IV5GUl78daGB9K+/aeF/zKWirm9r/bFlWhP jn6NPNMe5c/zpQ7dXlL3JmuPpH8Mq+q+Mu3SB9xov9H+Rmu3rnU32qtpj3Ltf3Wj/Vpqv87X/I32 n7N270b7jfYb7ddOuxm7uCrtSEa8knbpm3yTtSey9rrOe3Xtb/81f6P95prfTfuVnvcDaG+8lee9 nnX+RvuN9hvtb4F2rNLxRvuN9hvth9Q+fKO0Bzfar0j7lV7zwzdL+5We9zdZu19Se3KNtUc32n9W 2stWvbwh2pV+173XeVGuX+oD3jDt23La934dTHvhvyy6SZJ//5BtIc5XLdqVruwenMq/Kr7iXv+r svbXfeA1vG6032i/0X59tEc/J+2vLu/8R5+v/69b/+wX0k449b+GBxfy//4fm/UBBezxqqp9+5SQ T3/8Iln+r9Ena/+Pf3X0j2avW8rOL6f25JdHf/66D/CAr2HVRfJn8LrRfj1fN9qv5+tG+/V8XSvt t9U/Xift6V7I6es6aW8s1D/faL8eL7FHbPa60X49Xtdau/bna6P9VpT9py9+v9F+DV6S9p74/dpo b0TZf15n7V3x+432a/CSHmivs/a/FL9fG+3eQvxH5/pqnwS3T8SPrpV2n5DbvyOL66f9NtO+CEh0 fbXPoj+IH10b7f5tpv0ouHU9tcNrcyuaiB9dH+3i9+usfX2NtSe3orQE5tpoT43rNdZ+K2lEqeRr ox3MG2VcmDQW11Z7dK21h9dOOxhXqn16XbUfQejKCyPxo2ujXZg3qn0aiR9dO+2L66i9ydJxVPss vh2xH10b7X/wPPiNaQ8X7EeG9uYVH9NVvf7gteA3b+HPwtVt9qNro33S+BZ+A+2Lc/6ja6T97+E3 77bfWPCuR1O7d8XHdFWvyS3evAra/5r/6Npopw4u+08RsLtG2qPsP2+0XyPtUhJ6w3+7RtpzpXyW xDXS7qfh2aPGff779dHeHaT/5d3hv18f7Z00BXnkzfnv10f7SSf9L18UWF4f7YNj/SfXR7v5utGe vtrXTbv0sNe9btq9KPtTb3HNtPNR5OzVW18v7Z40K6NHFtdK+1DRnlwn7WuiaN9eJ+1E1k7/9PT1 HcshX7cGR7f+7V7RBJPXfZR1v3aZxPa6j7Xul1v7+l1C/ov/hfztfw/X/Px1H2vdL6H9xfaf3v5F pLyj3u89srlOa916eI353pC1b6/Xc92RrD25Ztp7Ufana+dl1M6x66Vdfd1ovxavoT5T8Eb7tXhd a+0393v+utF+LV432qXXddJ+s9blr2ukvXejPX9dJ+3X+H5/a7X/1dHRv7kYN6a//tf/d//oP9xs eoS8esQ3eSk78v0NuebTCSz/8X+9/j+fP9ohm4DG3Ev+o4fT/ovbjf/qLgn21HFI7WUY95+9fPEa FFR/ubUfH//16z7AA75U7f7rPpwrfanae6/7cK70daP9RvvPSPuc/u8B2fzjr/9Fj/05IK/W9Lc7 bOs+T+yC96Zrf5r+xzn93x/gz8/JGd98kO/G55G7L2fLGSGzOWm1giRJqHJpfzu6fK87gzaJoohs +D5/YvPC3mtb5y+pnLubBfsXH4C2B6Q7JKsV/fmpvBkkeUXCMDwjXoMk4+C5R39fil0axYabw5eN 2Yx+ATPQTiU+JZ60r6FPTteDwYBqX9SuXZyYF5fk7Ixs1tuAnhb2WXzbroDAN74i9MjWg+F2EZ5t fXHa2Pv+NnjseR79xd+03yHT2fR068u7SZIX9P87m29bHv0gsvVbPr2gVe3bZrPZI55H2u0gns3u bH1Fe289Go9ISL+f9dChvScERb/8sz//tbIXJ2yT2NuMx5+ThrrdpUfG43HwIlySuRcko3FAZrL2 4TaIFouVOG30FJ5te7J2bxtsWsfHwebY34w/o5/h9dY9RXsMP/S2xz2yoGfuuPMrepmo2jetVqu3 pV/KYBCsGrM7G0X7treG630594brz13axS20kNWxP8D2mL21pH2YaY9Go+BVdsWd078ga18H8XRK 34TT9pQ06Bn8QNfe6XSCdae3HX1MvqRn0ND+ZbPlb9s9Mg3prXvyHiGqdvrDTqdHP4AeSfCY/t2N vJcn/dOLMJySe61mL1m5rvmN9N7Q1D6iV6/2rk9Px4KQRoN8dTyM4bx6mvbVDL4Y+vdAe8MztMPt GMANEcXka3oG10NN+1fHHX/b/4DMGkHS779PlwpNO/2A4XrwEf12gyctqn2oaZ9Op+Q+/eRk6dIu b+Jqaqdf4JL8Stc+DcNH26ZHvmkPY7gzVe1JcE4vWdJ5l8CdSI+MrBTt9AaDmyaiNwQ9rz+02721 csER/sPt6HN6RwfJmN4YK017Ah+wppckuzA6vc1vFe1DAgewbg+GL2eua96tnR5+g3yovvsb0qD3 6IZecXwZ9rY9VTuBU0Ho6Zo3fHp59+gyrWmH25EtzzOQMVw/UrQv4YdfEPqt02WBrh2hsc6z+3nN F9SEXgLbM0V7QL/xFn1jEhBvD+1AmM/Ud+lNANfpYMiWYSpzO1S0X9BvnN6r7Hr2N/TI0gUj1R7Q GyUkcfhgS89OBOvmHUX7OXw5z0EXLGXLpaGdXo7T8O4Luqg0myRJok8zvnPtbD1gq9JWZdxG0V5w v7NLNlbfhdNx3FvT2xGWYXpet5/o2gdwK1LtdCnv93XtW74erOCGgDUhIkRlnOA7XVDGfbqMNwy+ 9yja3XxvM74bzzaq9p5bO5Xm0/tP085WWXobwt3WHujan8Mly27Fbwa9DeWAyneqna0H556/7bwH awcx+B5Op3QFTZ9tvPQBItMO9zPjO+UFvYjoBaTxna4H9EPo4bn4XrTOwyU7U99tkD49mWt6G84b sBQhfIdnmwa9Fek5N55tqHa4Hekv9Ib4kD6Yzk43qvYLcsb47nO+0991vm853z12U8jPNuyZdgt4 onyn10byQQm+27TjfIdHaHrFfW3lO32zyfkOHPhIfl/iOzzboHy/D6sIfOtLsj45+QuT7+0OpUOb 8Z0xridrZ3wPyb3mnnyHM+hb+d4p5jucwQ9U7STlO6wJ33a7Ot8j8rAj873v5Ps25/tRpp0+KZfg e4H2cIHwnX6rj+Bu+7YzvAiXNr736N9L+S5rF3jmD7wgE+E7rKDjlO9jU/sYyEj/Av0AWG03XyB8 39Br48LF9wLtBMziOwbfZ7MefRyn9zPnu69pp5chvRU/hGcbdrsuNe3ROAG+E+536BkkOt8HE7pS ML4nAAJtnb8LfA/Wo08IPb1rjO9NesfBGy8be2gHvl/ofPc9n99tVr7Do/bHEt8V7RrfRwjfR3QV mS3ZMo7znX4Ac1NN7qZMvrfZJ2+dHraAcXDJGow7Pu4wvocFfP+KagcONLS1TvB9DnwP40XO94j9 tZzv9MK6bFBglOY7j11Y+b6b9uMivsN5Xel8nwi+nzC+E0/TLvMd1o6tqv2FiF14Gd917cSbe6c5 38+2qvaU79O7694e2uFxfKq+C4+a9B6l53XWYI/j6v0MfAf3R2/F7yB2wZ5tVO3PIHbxjN4sJ7Am IHznsQsfbip25Vn53m7DRTQ3+D4ejxjf1x/tsc73xx+YfIdl+hXcba0ggfOqPtts4FQs4axQ+tr5 voGlXItd8PMekXuwgjJQwK37HnmkrfPwAambohcRpZr0L6R8P/Mo3z+pm+/hYvEI4jLfFvF9ofKd +yaV74xxQ027yvdBWb5nzzawHjC+r/fh+wLz7+we9Zh/v5xRvuuMY/dz+x162XO+LxXtDr5z7THj O5H4rvv3tebft79Vznvq3zu9F3vw/RVcvf+G+u6Q36OM78NLb25qf5zz3a6d3RBTle9Me7Binpzx nd1UCN9HI873KfuA3vZcOe/DrVee70IuwndwkO+r2i+ZixJ32zOv6RuxC7ZCJnAv+/Bwpa4HlO/R gtKR8p0v5YZ/X4GpZ7ELvoxjfI9jxnfxAWSpaGfrAXtj64pdVOQ7+Pf3Bd/97ed2vm/7k5zv4n5X +L6IQ5Pv9LthfP8j8H3m8O9fK3wX1zx5tBvfLecd8+8z0jk56THGzTC+P4MnKnY5AuMiiXGpdlgP AivfA8r32fKMPfQlAfF8079vU/8O8fnpVHUUCt/frX7Ns0dSk+/9geTfv0D8+2jF72Xg+5mhnZ5v 5t+3dE1Yynzn2hOyhOhu6t9NvkM4qdnj0VLBd1l7zvfTUny3ae/3Db43SJ8+0NBVkOUmTO3A93gl HsvoSnyWrQepdqqH5SYyvitnIIh47AKuOHZTGbmJuyw3saFfyh8n7CLa9uRrnmqPY+A7/eRivlvP +zpJ0Ph8lMbnL4DvRuxC8J3nJjK+B6n2Nb1pKN97EJ+/L8fnI6H9e+r+ON9hycf4DpHtwbvw9MTc lP5sMw25f1+nsYtFLtY474q6XPsrJD4Pxnb5CNYpej9f6lccY1xT8H2m+vdyfA9iCNbQB59L4vv0 ryUG3++qfG+rbirne7uXxee5JFy75bwDynXG/R2Aj/v3sdW/0y/mQ/Y82+ogfKfQJgkLaHG+P9D5 DtFdu38/hXicxPfhdqVqz/hOGntoB77/rYPvaG5i0+2mfN92TnK+C+2Qb1iQaPGA5yvpGVS007Oc 5SY6QRKauYnTdRhHZE0XlfkcTGOguCnge6vTxfiOabfe7wATMz7PVhq6RoswqhqP47mJd0VuYivH LlLtInZBbxafUZjcUc77nyBofw6B3u8GwSVcecazzZTyi+cmwDR+miapM76z3AS9Npzx+SLGQcjJ 5Dvco6MLC9/T+DzwvQd8J7621l16XoNeMTrfbwnta8O/F8Tnzyx8DzX/jq51Lr5/RMUq785YfH5D L8UZyjgRn2dfDM+/69rT+Dy9KMjSm/U2qnbOd2KPz1O0N1uM798NLHxPML77uz3bAN817fwe5Xwf JknyHPfvc8O/BznfO5Tv9GGYnh2g8KanaE/53hNh2I6uXffv6ooD2kOV740q553lJjQCevwehafp 42ESwZO3kZuYKrkJne9Z7QF9+mIUVmIXVHuWm5hZ+N5uZ7mJx62mZ/Cd5yYkvjMFOz7TLlh8Xnk3 j8//fYfzHY/P03uZPmk3qZ01+E5vGnq3DDO+D5XzzgMa4N/ntvj8ZALx+d+n8XnFTQHfG3OPvaH6 993OO+P736rv/kuJ70OU79uM7/TKZfl3+bxT7Wn+vcHT5xjffwN8pw+OVfhO0UYPQOF7Fe0eOEn1 XeC7z+62ND7/G43vEEqB+PyXTYVxqfaAPgiDfz/T/Ht63s+5f58ueeLH9O+neXyeXRifKiuOv31E FxTMv++mnfE9Ut9dKXzvlOd7oPKd2lTfw/j+VOL70Mr305zvv8X5btQe7Mg4hO/wuMVzqOJuI2pu 4pI+ak3YrfgtLGf0DHraWsfqCVbUpgq+q7GLYJPXFrLchBm7gKzYKayErW4Qx/EZUfkOtYUTemHR h301Pr8r3xH/3qf+nfFd+HdbfB5CsYvwHOO7n/E99+8I30V83ohdQG2h8O9GtVP6bCPxvRLjNmj+ nUI94Pn3YWLm3ynfp+GMfAl8/xQYRwy+8/h8xve1qh347jO+8zBsxxmff97E+C7i8xnfF2W1R6l2 f5PQ21ZxOrfIHbm+LmGZM4zvX2e1hcTw7yfMv0NAS/bvuXbw76T/keTfbyvaBd+5f6cUxflezr/b zrsv+K6cd1Z78Ai082XYjF2s5vMZz7+fscXyE1U7vY0HlO+sIAXjO89NkDK1B/Sm2Ha7aiYY+A4L JHzyi2X1tY7A0+k/V9/9OyU+D5E1M3YBt+I73L/n8fmc7+OExy5moRyfv5XxnaF5sWIl4kh8nvKd ruHr0ceM73q1kxS7SGsLd7jmJe2Qfzf57lO+W+vrTL7PNMYlbr6vEL7fVrRrfA80vnMTEOV8r3K/ 8/q6hfoupEuOqct5X9TX2ePzjO8Tk++Xcnw+r69Ltf8JbioRn6cXFuO7oj3n+5dQe0D5rmgnjzbC vxNxSVbSLviuay/i+5iXwtj4DswOgO/HCt9vqXwXtQce47uqnXhzwfcWyveNxvdq2nn+XXr3lsi/ b3huIhn0sfx7+qg9RGMXYAJ47KJDwiUSu1gCGXn+nfUOnGnaOd/L5CY+2m2dvyVrN/w7aE/S/Ltf yr+Td+VDZ/79WOG78WxzlhVqpf5d0Q4/7PY2XTxiCHyHhJ/i36to5/l35d07/B7N4/Mm3+F+/prH 5735nHyuas/y7wV8/6Ac31sm319pfK+mHfj+X+rapfq6y+XSrD3I/HtI/Xse7JT43ud8x/17pPl3 hO+TySRYg2mgD71dzL9TPEn+vZJ2lpv4Sn33lPNd5CYaSG7i3ON8hzuRF2JLh67lJtadk6HITeSx i/UJEBT4PnTx/TPOd0duItN+e3ftBDLAf1TfvYRvla6CLDdBsPj8NovP89jFTNfO4/OiDWycxi5y vjOHlMYusPg87x3gqy29BMz4fOuYfsgk9+8VzvvG4PstkX8vzfe8vq4K3wPBd1X7yxnl+0vBdyCJ 5t83rLYwz79Xu995/l3T3jkBvl9QFKHx+SCNz/9AnzZHeX2dxHcWn/cK4vON9MJC6utYfB4cRXCB xef7lCCUNmn+vaL2ExvfF7GwGjvznQX5oKhge3JCv7+lrj3J+L7gD81O/37h4Hvu30tq12IXCN/T 3ATE5625ifks7Q0kPd2/Q24C8u/Uoi1h7TC0w8nOchPHWO0B7w205SZEb2Av6w0srV0672NYslTt c8H3mViKLP4dYhdQd4j496y2MOW7npuA+DyBjNDMyXcWn3/WtMbnmzvzvSg+fwrG9hHkEb87wfPv jO+UcVp8Pl/n+301/67H5/NCrSGLz8e69jT/Hor6Op1xEOSrwnf5vLMgwHfqef+XUv286t/XQvsz zb+HyrMN8+9JwB6Glfy7xDjm32MRFIvUDzD8e3HtQTXtCN9ZbsIvzE2sPyTzOef7VPfvLDexEFat j2hXchMLU7vEd0Yale9Zb+CQ7OHfWewiUbXTxy3fZz1OoswZi8/z2AULxfacuYkIzU0kvDfwu87w YmaNXUxF78DIzE3w+PzusQuFcYZ/vyXq5zeifv6EalPybUOS9cf9AF2tFHee+jw/ZP79EuLzv6J3 7MLi35Xef1U7OKRT6Cj9G55/V/y7RyieKEGq+HdFO4/PK++mfIf4/JBdnUo9DY/Pf5zG57kRlM/7 dkjodRPQxdIRn9f5rmp38t3bg+/F/h34/grhe6Y9jmMyT3v/lxjfjzO+NzC+y7UH9NbV/Ptdme+X M62a2RN8P6PXhuB7Ve3v69rnsE5T+7Akd7TcBNe+5rELZ27i2J2buKflJojOuDQ3EbFq5sLcRDUv g/r3Rd47cCHfbal2KT5P8Ph8f8Dj8wvyfee4ID4/6JvPNlrvgBIp9jYczdtuFp+/ar6n9XVYfB7m siRSfxzO95XEd+kDivju1cN3nz0gmXyHFhWeDYMy561yPyv1dal/l04b8B38eyL4bvHvEt9DU7vq 33W+A3lbcv69yv3um7kJ4LsPfD/5iyw3kT6vm7kJj/Hd0F5YewAPfVJuQtcu+B7SRQUM82/R2gPW G7iH9jKxi57aCyTFLu7DcsZ6B1TtWeyCpZkXeuxiUxS7YL0Dp3nvwLmRf896B/bhu92/i/44yb8H Od/Frcj8e9ZolfOd+feW8O8Y36X4PMJ3t39X+L5j7ELxsI74fMji83J/HNe+4TUlc864aYjG50X9 /BisuiU+f5zWzx8bfKeXY5fVz68n9MGP8r2n8R1c9t7xeZiwYvj3tL7uq5bi34OM76l/z/iuac96 Aynffbd/p/dPm7w0/Ds4X4t/p3/K/ft+uYlY57sy20fJTWTas96Bc+hcJR9YchOExS4Qvpu5CenL ZdrpEspyEwjfoUsSWtef5L2B1dY6eELTtLP4POsdWGu9AynfH4v4fMji81462weNz2/y3gE9Pv8J uUNvqlEy0mMXpyJ28ZmzdwDa0/aKXSB8Z/XzlO/vQRsTpAqzbz3jO2McvVno1dhu2/i+LIjPhzLj VO0v4hD4zhYVI//ubcAEHO/N9y10aEU641otPqNEr5/PGMfq6z6W6utU7RfhMiSXor4O5oaofP+T Vl83NbXz/PuU599HKt+91L9fAd99gvJ9EZMfmV0JTP8O68ElXZ6Pf8XXDjvf8doDivbpKUxS+xKZ tAK5iRr47mOxi5mIXVwYEaOM73Lswpmb6BT2DhDeO6Bqz3oDv+1AQZsZn4fcBP2Q06w3sIr2Phaf /2N/PNyENv++CSLoj5t7mX83+S75d4zvanze9O/Z7L419e/zGe7flxX4rjzbREms8/1OFp//WovP G3zP4vOqdlFf19tGCZ5/Z3zv5/F5he+31Pw7xvdNPXxfhHoO+g606sr1dbh//zavr/tYZ9wgra9b kIfHVr6/z/w7mpvg/v3DjO8fKet86t+7O/t35ZpfmPn3O9RhwT3qGb2BKd/13ESsa3fXHpi5iZV2 zat8x3ITwPf2XrUHPoQp0Ph8FruQ4/Op9oL4PO8dSBbnfN6XNT4fZr0DZm6C9Q7g8XlPxOel3oFq fPctfO9tBu9X5/uSnvAL4LvSH2fnu7u+zsb30Z58hxvP5HteX8fCFGp8HurrJoxxD5ldweLz9EEd 4vPAdyw+r/T+Y/V1M1E/T/17EsfnWnwe6usGLD6/F9+R2oMZoct0L6uvG2D+fSxKYYDvK0O7qK9z 8H255EmbpIDvzL+Hhn/faHyvpt3oDWTxeTk3IfUOZNqjNFU2ZLFaZ29gUXwebl1X7ALvDeSz+07X H+yhHfy7EZ/P+uNYGHVf/+5h/p2uBFCEDLGfk4HFv/PZvFh8nvO9Qu+AyriC+roLqb4u084Y9+17 nO9NF+MWjvo6xvehqK/TtA8GE8Z3aCqB+vkPlHV+yEbL7llf57NH0m90xqX1dVp8Po1RZ/XzS2v+ Xfj3Zcja/DX/Lurnozz/bvh3OT6v+3cPq6+ron1WwHc5/55pT3sD4Um7C/kZXTvjO8cYFCNjfB+m fLfUHlC+Rx+jvYHA92aruTffWXGmln+/tMbn09iFHJ9HYxfhYrfeQMO/896BEO0N9LL4/H6xCzz/ rvNdybelfA8530esfl7WXoLvYbjIZ/fNnHwfGvH5jO/xvny319cZ+Xc5Pi/q63pofD6rn+fx+Ucb ne/F8XnK9yw+b/Dd5/69Qnxe8+8f2uvr+DKc+fdcu+j9z/Pvqnaef2+Vy7+3zPz7KZ/tQ13SN2wo hO7f/XWS1MB3S/4dRC3J15CbSM41vm+U/Pt06s5NWHoD1d4BPf+u9AYeqHfAx+Lzd7L+uK86rDdw q8cuVqJ3IM2/670D4MmpMef5d7t/T+PzeP69t25b/PuW+/cnrf38OzxZ63y/a+N7Hp8vx/cveH/c id4fF4v+uJJ8N/LvW8H357E7EwAAIABJREFUCvF5zb+j+XcYqm/Wz6eM27a6vpx/n6J8T/PvBfV1 KN9d9XXCMFSqr1O1o7kJ3+N8TxS+Z9oVvmP5dza7b5HzXde+I98DTXva+3+I+HxL6w205d8hdjHB 8u9LZ+/AT0Xx+VMldiFngjnjHm20fYWq+vei/jgsPq/Uz1v9u+iPM+rnU757Yikz/Psp5zufForm 37l/34vvaI0Z3x8jnW+DxefjOF6m8fkpFp+X6+vQ+vnGLvF5o77OF/Xz894e9XW7+XczPg+RNPr3 dvfv0AyZ+Xck/y7trWONz5/tF5/nfL+D8B3t/c+0Z72B50hvIMn5Tr/D78vl3zXtam+gkX9/NUtn 9+2bf0f645ZZf5z0RJn7dyk+38Li88X5d5jd9xm5g/cOiPj8yB6fr4fvrvw7HL7vm3zPUgvCw04N xpWprwvz/jiT77G9P44+ONZRX9dz5d+d8fmeO//O5tedEYjPm/n3pyQqzr+Hj6B+/svm0BGf39O/ V8+/R7GIzyP+ndXXCf9eIf9++kLy78akFeD7oJb8O9YbyOPztvw7gfw7i8/z/Lutd8AZn0+bKtD4 /Gk2uw/rDUz5Hk+z2X0V4/NYfd0fwb9b+Q7182Es5997Jt9b1evnb+n185b8+5m3J98TLP8eWfrj DL6L/DvO95PeNinVH4fxve2sr2P974/3jc/b+M7q57+y5d+9gvx7Gp8v9u93i/LvxOrfq9TPa7kJ o/bglDqs5QPWG2itryvMv4/3yb+TUvn39b65CVv+3Ufi81r+/XdS/l3TLvt3S3ze7d9Z/h34PrX7 973j87b8exHf2fy6ey6+X4Q8/54g+fcSfJfy7+ND1ddh+feOFJ+nuMP740Jr/p3n1Fl8/tidf0/6 wUsk/35aLv++d3yepZSUd63zbfIYNQgW8Xks/35ZlH9fQv5d+Hffln/fZny3+feD5N+1+LyhPZ3N S5+0w9jke5Z/75fKv2O5CTF7H+M7n81bU/7dWj8PT5QLl3938h1uiIQ8sNfPD8WDI5p/bxf69z3r 63j+3agxy+bTnvD9ZXS+y/n3ZpX8O7vVxjnjLvTawsFkMlxPfpft5vW5op1+aXSh3Dv/PrPk3++4 4vPPCuPzaf/7EovPl86/W+bbbGvKv1fhO0n5fmbne+7fq9fX2frft+IBY9/4vKX/vYX2v+vxeSff pf73V4Z/h4uC8/0Cwk9mjDoE/x4yvo+t9fOHyL+rfB9W73+nfLfNr1sW97+Dm6KOIjY8bF5ft5+H rdT/HkWfpPvLYPn3Let/d82nBTocF/W/W+PzfuX+OC0HjfC9MD4fhqx+nm/1PasQn5fq5438+y05 Pj8Jnpvx+dS/75mDhqsXic8nBIsYZXw3+t817fpsXp3vD8BGQCIPbipb//s67X/3DL5Xns2r8j2y 1tc56uchKP+tPJ9W0a7494dY//v3rP/9fWnvPE176t/ZTWHU13H/vuns59+t/e93sv53xMM+A9P+ 3Yec712E71ASIkaZSPPn9f53y3ybW2Xz77B/3IHi86ziw9kfZ6kxI1p8PtitPw60w0CNF3GM98dt +RCsGvrfDf++yvvjIrbNlzU+n8/mVbRn/p2XSu8an7+V8X3K+t8P59/R+HwH4vP5fNrPFe2XUPHw +9y/G/F53v/urJ9fyPV1Znxe8e9Ifd2a+/d4P/9+Um2+zShW59so2sV8m7347qU15AV8rz7fhvJ9 jNWYsTrgJWvVNRknz6f91DafVt1fRtfurDG7VVBjBvl3WFD25nuSXNj747T4fJD791mZ/rhsPq2x t873eX+c6d9L9Me9qsW/2+PzjTw+b9TX5f1xxIzPb5X+OEd8/v0sPn+B853Pt+la4/N71tctnf59 wPw70fPvmX+flqivOzHmz8du/w6MG4/y/Pvh6uvMGS9s/ryzhjzl+z1n/3s2nzbYqHw/z/aHtdeY xWqNmVFDftzZm++McXh/nMhBH+c56CDnu5jxks2fV7RDoIsyzlpjtoEfLmFB+aPYX8aMz4fT01es /x3Jv2fz57P9ZQ7TH7exxufBv0P9PD0yzL874/NhuFiW5Dv177E+vw78+97z63aLz+d8H7vr5y+V +jrn/Hl65ppIfZ3XFPV1HbQ/jvN9v/o6Zw05n2+T5FWNgcH38adkusT8+3Hm30vx/aleQ95ifBe7 dc4Rvkc11ZAjjIuwGrOM72kNeSxqzC5MxrEas62Y8bIxGdfijMP637X5tMb+Mozvy5A83m/+vCUH ne7/rs2nzbTz+Pw7fP68Kz6/QOPzsTs+n+8f9xmbP9/pmvH5qvNptf64kHyrvvuvdL4b9XUp38Ns /rymPa2vm/JkpllfVxSfH1OPth7j8fna+uMs8+epfz/u6fXzOd+L5tcVx+fHeXx+sTD9u2t+nVxf t0983lZDLvH9WOf7i3yGG+M7NsPNyXeoIed8t/v3LP9O+Y7VkO8/f94Wn4cas8TcH1bwPZ8/3+6h NeT5fNqOKz6fz3hZatrpD+e9LGIY6/F5wNOY832vHHRxfxxaP/9xgX/3oBqV+fcl+PetrJ3595l1 Pu0t4Lsn4vOdQ/p3rD+uqL4ujmG+jTyfVtVu1tfp2uX6eWQ+rVI/r8+n9euqrwO+l/Xvav5d1JC7 /Tufb7MZKtrN+fOmf+/Y589n9XX78h2vIcf3f1f57qoxK6oh35w45s/fQma8HITvhfF5Vw84xOe7 WHw+7QGf2ebT9neJzw8M/75N4/Okdr57RfNps9JAupSj9fMy363zadP8e1zEd6x+vo74vFlfp8Xn j/XYRR6fv++srxOjTCJkfl3EVwrbfBs1/364+Tbo/jIdzvflUuF7oPI9LKghB/9ene/2/WXYjJf9 589basz+KPG9sMYMYVxxjdlM3h+2ZfJdmvFi7MbN+J4k6v6wVbTj/j2Nz6s5aNW/pz3gM8S/pz3g /cPE52E+bVhH/t1WX5fy3Vlf99RdX5dAfZ1vxufV+bSIf++UmE/7eP/6OmR+nbz/+3I5N/Lv5zCU tkx9He7fRX1dNt8Gq68DMvb5aqvv5sX4Xsd8G0uN2cwvM8NtSZ82O92iGS8o3/tFfB9nfB+YfGfl 33vzHakxEzNeBkXx+Y8L4vP5jBcjPk9/+NyVfzd6wI38e6eG+bR+y1Y/3zfq53P/3h686+A7DIJa 8vm0lvr5BYCiIP9+enC+o/Xzx8fS/rAn+nwbAo9anzvy78M8/35s3V8mj88X1M9fuObX7c13w7+r M9yQ+TaM79y/g5016+ukGW47599vFe8vszH2f6+ivY/VmMFWGfYaM5nvzh7wPP/e07SfwVrV4TVm Mt/FX8v5HuF838BQifPD9IhFaHw+z0FLPeDz+Zx8psXnqX+XZrC3kPg83GqSf3+haRfx+Xcyvr+L +ffmvvH5CJ1PK82vQ+rrqH+fy/l3g++F82mz+rq7rL7Okn93za+roX5+aubfrfH5TPszr7B+3jXf Jt3/3YzPi4OlfB+XqK+rsL9MMd95/v3DEnz32YwXw7/DDLeLnO+vTL4nn1tnvJTiew31dZYaM2XG S88an/+x29tOjBnsRDAujc+jPeByfH5maH8F8flXrvj8SSc4UHxe5N8d/v2zovp5xvdOcf28xb/P 8/h8HOr5d5jRWlP+3Tnfpo/Pt3HuL5PtD9s5gVa4SvNt0vp5e/493r9+vij/Dt0d1vw7Wj8/zP27 M/+e7i+j5d+hfr7b5fvL2P37wfLvUfTItcdKNsMt5nusGHzPZrixUjqsxizNv991zZ9/L5vxommn Pmhawx4rZn8ci88/kOLzZOf4fJ/F58v3gBfG53XG1ROfX85Mvjfw/jgj/+7mO/THofV1Zv282R83 zv27MZ9Wqq/br37emn8vsX/cGT6/Tp1vg8bn5fx70f6wrvz7IWa45fn3jpF/v1Dy7xO8vm5ZVF+3 yuvrpgbjBN9FfV1kq6/be4YbMoN94JzBrs54sebf3TPY1fi87mGlGS9DJD7vp/H5RweewY7Np43c 9fNmf5yRg5b9OxKf91L/fvX5d2d/3LZoft1wp/1hLfNpXfPrIP++gG7cPfPvh5hvs6aP28P1Sba/ jCs+7+C7Zf582v9+XmH/d1n7K1v+HeO77N/LzHAbpvn3jcF3d/7dPeOF8d274vy7Gp9P8++FM9jp 2lE2/55++0X596w/br/8u7M/DvaP8y39cTvMrzO1p/XzEBSLQ1N7TL8Q1h835/l33b/Xk383++OW Sv695Zhfl/a/79wft9Dy7+7+uEPuL2Px70b+XauvE/XzJfLvW/3Zpjj/Lvl3LP9ew/7vJfLvzj1W XPn3TcZ3NP/u5nsWnxfVTofJv+P9cUkAczqK4/OfssUSyb8XxOeL8u9dd/59c6j+uHleX9ey8T1U +P4hmps4Yfn3+9Xz79J8m3cRvrP9ZWqun8/z7w9t8XlISKT7y6Dz66T+OHf/+5Dt/14Yn1fy75ua 8u/4Hisy3xH/LvMd7X+X6usc/e9hufz7wfhuz7+b8fmccXL+Hd0DXc2/G/H5aJx8ATd7xfj8o1ri 81ubf3fk35l/fzern0fy75fL3L9HaP280v9uxufL7Q872rM/rjj/nu8vI877S3jU+n2+fxzS/96Q +9+R+PxCyb8X9L8fbP+4wYm1/z121M9n823w+nnP9+BpeDuw7/8+s+4vw+vnvTw+b/HvcQX/ruyR is9gL51/t8x4Oe64+t+jLP8eFuXfrf3vLP++5/7vlvi8ewa7nH83Z7Dne6Bn/e9m/r3Qv4v6ujEb qlJb/bxy3oHvRfvHOevrzP3j1Pk231v2j8v4Phj3LfV1lO+h4PsXNeXfJe32/WUc+fekRP5d639X ewdKzK/jsYuP8f73PebPK9rRPdSYf5f2WNH9+1ruf0f3WFH634dI/t0936ag/716/l255vlpU7RT vh+r+Xd1xovUH9ftIXugl86/N7L+d51xSv49svfHBXXH50X9fET9e4n+uNHovOb+uEbm323x+V4d /XG9zUk1vsv7y5xb+J7tH3e6Rfg+t/bHNVK+N0X/O7K/TA3z6+z7y7D8O59v8xybXyfm2wTuPdRY /h2Jz6v592M9Pk82Lci/d+z592j//Hsx3535d/a06Zl7qGX5d9H/bsm/m/V1anye19dh+XfG9yf7 9cf1rPH5Rzwrgs1gL51/d/THufPvZD2eZPH5jRGfT/dA38+/97D4/L9S59chfGcJieL5dY7+uEL/ nu4vI/z7CuP7fv69Vzi/jviej+wvk/e/4/XzUn8cun8c648T+8vEsSP/PnfsLzPZq/+9V6L/3bHH imO+jcu/Q/384hy+GGf/e1ZfZ51vQymxI9+VZxt0xkuHkk/k3217rHyS7oHO/Iyu3fOK8u/Lsz3y 73wP9Cr5d0V7Yf597NwDnc9gN/LvrZ3q57H4vCfNr8Pi86B9v/h8Ad9hGWYlQza+Q/4dm28j8X2J 1del82k53435tHA/U77TVXTN5tvMD1RflyB8L86/z9z5d9b/fmKfX3e/pfK9Wv97hfy7fM2zD/lv db4vd+A7mn9n/j3Pv+/V/27he7X4vKzd0h83y/ZAd/bHnc2h/922x0phf5wzPj9S+uMUvu8Rn1e1 2+vnjT1S8/o6zb+j+feLfH6dtkdqKf8eO/ZIrce/s0u2aL6NdX8Za/87xOdXyznrj4t27Y8T8+se 2eLzPqmef1cY55hvE2f5d53vyTgdtwT5d5t/t/K9TP181v9u8t3fw79rfLftoWbuga7yfW7dYyXP vxfWmFXqf9/6bI+V1b58R+PzSRQ54vPSDPbIOYO9Z8m/ixnsMFVIxOd1xqnxeYNxPpvBfvj4/KIg Pt+Yz8n7Jt+V+Lyjft5VXyf8u7U/bk//zvaXscbnxf4yeH0dxOfte6j1i/dQg6kD1v532F9m/KF1 f5mq+fcSfG+U43u6h9ru+ff9+B6w7U335jucQXOPFWCcdY+VPP/+Zctz7qGW5d9Vxp3zPVZmSxiM WGYP9C/M/HvFPVaM+HzBHql6fD737z92/RLxeax+nrkE+3zaEv1xg0r182X4Xq6+bu2Yb0OK59tY +J7tL2Ovr1v3K86n3c2/S/3vMt/5fJvS9fMG37P4PLaHmtr/btbXifh8Bb5r+ffP3XuomXugb/Ia M/ceK2IPdKzGjH455ORdVr9w0rHUmLn63/keK7vzXctBI4xLZ7B/65rB/jd5D7gen8/2QC/cI1Xw 3agxa1OLxPgemXugwzexrNgfp2iHG0/Tbp1fZ/XvK51x0vw6C99P9uiPq8u/wyr7t5X8+3cfwvXO 4vNLXXu5+Lxlvk2jqH4+m0+7+/4yGt+xPdRyvjvr62B/mep8t/W/m3xH6us61ebPFzOO1ZhRvofo HiusxuwjauBK7LHiW/dAXxbvgQ5DMS3595M6+F7QAx4kpn/Xc9CrtB4n0856wN0z2OmjA0wNTNA9 Uk+lPVKH2B6pm37FGewl+I7vkYrwPY3Pq9qL4/O5f3fsH5fOt0H5Ptqf78Z8mwbrf4f6+YL6unle P/+Rpt2Yb2PU17nq5yH/3ukWzK8Lq8XnFe2w8YNv8D0s2GMFBEt8R/ZYGVTfY4X598Eg3V/G3AMd 9lBbzvbmO2v5+Ofqu6zG7HS3GjP5vKt8hw0nkRnsJ1mN2UivMbuV1ZjZ+V5DjVnP7AFvyP5dncEu 8b2b+XdHf9yZKz7Pe8Dd/j0W/j13U0I7GIZKe6AbfL9Q32X18z1kfh3Cd+uM1gXfIxWNz6/4/jLF fF+ifPc3PEZdf31dQ95DbWFmhDL/Th/L/qaT+vcjSbvg+8rq319le6iBf8f5Dv4dkn5iD7WGrJ3y fXByUgffh2laJX2X851VPfBtA5SsSMb3mVxjpmqX+e6Y8SL2WDFnvPTyGezIjBc/32Pl7l5874Ob 0rX3C3rAIzaD3RMz2M+26B7ozj1Sy/WA2/dATyJI4s933gPd8O+ezne1fv5MueKUHvARm9G6LYrP 43ukts36ecy/G3uk+ukeqc29+Z6FXdJ3xTN4zvetrl2pn2f+/UjWDggris8f8/x7I43PSx/AesTy /eOM+jp/w+Pz9/esn2f1db9StQPfl482wr83tCsOGPdY+PeZ2GPF5d/R/DvbZTr6nA1O4v5d0e72 777ge0n/rl3Vi0w7qzH7W1U7m/FifaJke6Bne6z4Yo8V+byLPVaivAccm/EyzGrM2IwXRbs648XY A32z0x7odu3wBV6o2nP/rveAZ4wTPeBfZzloVXvs3gP9HAazM/8OGxctQyQHrfr3T1W+79YDbtW+ kdoeJL7DMzj4dyQjJMfn/6aTzq+TtW/5emDn+59yvtv8+3Q2PX3J4vOB4d/93eLzdu1GfR0w7gSe wc35Nhnfk7S+bpDW16naBd8d9XVhaK+vo3yX6uvM+fPAd+bfp2EZvtu18z3QlfPO+Y7tsZI92zC+ zyW+q9rNPVZ24/vdbMaLje8w7Xg5p3wvnvFi1w6DIz1Ve1pj1jBqzBS+N+UZ7Jr2bAY7xOebJt95 D/gQUnLAQ3cPuJ5/p4x7scMe6HbtEDj7lfquiM9bMkJZfB7mj4cP2CV7qXtYKT7/8BjpEcvi84Lv 2B7ovf+fvff9keRI7/wylVLnGtdXufa9UO1tsZKHuxcW/GJrzRcqgsXKlWH4DPiFDn5jA4bvmuAB a7/aIgiYRbC2K9slsO8FxRbgF6ZhmqP7C1awAIu2qZ3s6wNbgNYcA2dAOhyxE60+bZ8tmZO9s97O 4eRUOJ6IyMzIzIj8Wb9muuNFkVXVVZWficjnG88TTzwRwKZbSXzeov77WVX/3SzR99S7PD5v5ePz ETvV9+638Oki0vcMezY+L9F3m+o7j89fZsZ8JX0PWuv7wkjH55n/bip3bFB9p/77u/H6+1mWPfbf lWeoDZIccml8nnS4oO+p9Xem752q/ruSfQkT6wulvmdyzAR9/zYLu8j1/Zrr+5LWeMnlmGXOQD+T 63t8xsokm2NW7wx05ZjPx+eNzBmp4h5wxn4T7wH/mLor38/77zBbvCw6A/000nfpGan202QPOPGm MnvALX4GOqp2BrqaPRefN3CmRqvUf59k9oil2Uv1/Wxxdk6Fwpfr+7JM39kesUr582r24eCVbIw6 ic8r9Z3H531W3yan76n8ukWpvufi85DuqV5/p+yg79Xi82p28N8zXp4Z55B/2CnQ9/cr6Dtdf5f4 77G+H9F67YXr73l952esVDwDXc3O9N0V37VSe8Bl+s5qvNhxjZe3c/oe7QE/ldd4+bIX6fuc1niR 6Xt8Bnpu/T2sdQa6Wt+hcOT/lPffeXw+s0cs9t95jdZFBX0vOCP1Ml6DzvoyTN8P2B7wbI1Wq94Z qUp2ru8pdjE+78j0nbvPJfqOuL4Ppf77wCnW9wMk5Nel4/Og73F8vp3/bqj992x8Puu/v6/Wd0/0 33P58yy/bkFLccKtm/NhC/33EK/Gf2f6nmJn+h4I+p723x8zfT+94Pr+Tt5/B81O9F2VX8f1ndZ4 Eb4gW+NF8JIjfac1Xtr779kzUuP4PF2DLojPJ/q+LIzPLxZF8fmiPeCmfA+4JZ6BXlvjBPaBXN+r +O9GNf+9QXy+gv8OBvJ40c5/l6y/83MOJevvsb6fpvR9Wajvsvj8OVTB7Nn8rOzG8flY381m+o5y PqzF/Xe1vl8uiL5DsOviXBqfT62/S2u47Sf6XuC/y/Xd4voO8Xmu7zXYk36nQYBX0+/+ESSW35Pt AVfpe07jIn0vrMFepO/xHnBJjRdB35McM7cBO4vPp979QxopjGuwS/z3sC+ckSqLz8PCTmF8XtwD XlaDPR+fZ0YigM3hZgt2SMLPrL+n/XeFvn+7enye+GoS//0mrtF6JtH3I9B38N+L4vPi+nsDdlrD Le+/Q3w+0XfJ+jvLr2P6rozPm8vO31Tm1xXF58F/P2L5dXJ9pwHO1vo+Uuo7XX+fV9F39fr7CPT9 TF3jRaHvfP1dcYaaJdZ4WbG+szyReP3dz+p7mK7BfnSOv53VuLI94DTHLDoDfb9M31VnoB9XqsGu Zvf9x9n1dyt1BrqYY6aKz78i1fcRuSEgVb6j8t8Ve8BpDnmmRqvSfy9fgy72360sO/Xfy9bfYSGP x+fl+l4lf14Vn8/m16n0vX58Pul31fp7kl+3WCj0vVtB31lehSw+z2q40fV3v3F8von/nrDL19/L 9b2f0Xfh0un6u4cSfS+r8SLz3wv1fYl5fL7d+jvNcrrI+rBM3/N7wNXx+TQ703c4I9WU7QF/lDsD Pb8H/AjOSF3I94CvPT6v1nfivw/Bfz9V+++LRRyfl5yR+gxqtGb89xS7GJ+fI5n/PqLxedQgPp/0 u3z9PdZ3xfp7Hf9dHZ+3aCE0Wf58Kj5PREUen7+olj+v7nep/z5R5Nel/fdFif9etP/dzPrvwhdU yq+L4vMt9D1g+u6K70b6nq/hFuv7AvTdovpuFPnvUIO9YxXqu7wGe7cn1GhV6Pt5I31P2FvE52nq /wMan7/M6rtQg116Bjqr0Vrsvyfx+X46f57p+1nD+HzCTvX9pTS7E+t7MCzz30/E+DzO6TuVZ1n+ /Cjx3+EQYnl8nut7d236nt0fR+PzZsn6e79P3nw3678n7DQ+X5hfl11/FwYO13can4/W39P6DvH5 Fei7SdffU++2X3+/SK2/S85YSa2/L+T++8PkDHSV/96kxkvCLtf3XqLvgXAGuhiffzvWd1+x/v44 0nf5HvDzuAa7xH8vi89TA3lRbf1dza723z3uv09a6PuoUv68yn9n8fkLZf58gxqtFeLzLfW9ev48 ksbn7Qr581zfy/PnC/LrsvvfQePi/e/EFKHy/Lr68Xki+mz9Hcy4Kj4f8Pj8niI+//ka8uvq6Dur wZ7X90GJvgvxeTgDXaHvr8bx+by+w/p7r5W+001230rrO43Px3vADVOh79EecKn/7gvx+dwZ6Pn1 d7X/LjkDvZ2+o4Rd4r9H8fna+j6X6rv8jNQq+XUHif+eW3/vrGT9XRKfJzOHJH8+M+Kq5M9fZ/Ln n+Ty5/n6+2eN1t/X6r/3Cv33bHw+77+z/XF8/7t0/f20ND6f9t+z++Po/veL1vH5wv1xqvg8EvfH Feg7nIGeW38X4vM8f0Xqv6vOWEnW309XEZ/PsDN9P1Pq+0Vuf1yaHWLuhWegRzVaFfH5e6Xr71Tf k/z5RuuwPL8uxW7G+k636pbn1zXRd/DfbZZf1+0W5M/L/fd16jusoQn588r4fOH6Oz//fV+5P65p /vzSfgYFcpvlzyfsWOK/Z/a/q+Lzhfou+O/5M1aq6jt3Gor0vUKNl1rr79n4vKWOz5PRCH6ecv3d rLz+LnxBLj4/VeyPm05axufz/nsUn38tOgM9v0esqv9OS5kg6fr7VXGN1iNYf18U++/rya/b5/ou 3f8execL8utifW+1/q7032vVtymLz6fY0/H51vl10vo2Z0Tf6aDAdOQV6ftFtr6NxH9vpnESfTdK 4vNhSt+P5PH5/UJ9L1l/L9d3ll933Gr9vTQ+n6rRmtL3Dy2lvoM8kweb7gG3JBpXWIM91ncwKjJ9 53vAm62/C/2u8N+L98el/HfSg29mNS6VXyfbH9crz69L5c/n/Hfiev90DfH5RN8/HRSsv3/0LThT qHT9vWD/+2N6cJFP19+FL8jG55Xr763z52X5dRX2v1sF+XV8f1xu/d0Q/Pfy9Xdxf1zOf2++/p6w y/bHnaXi872eLD5P5uJF+n4Wrb9La7A/ypyRepSb2/D4PPGmitbfE31vZufL4/Oq/XFxfF7ivwtn pErW38N4/T2Jz6fYS+PzYWZ/XLNcYuX+uFjf266/y+vXgf9usvg81fc0e2p/3JFq/zv47230fTh4 TRKfJxOawvh8tD9uUmF/XLX97yn2zay/0/3vyvh84f7392N9L9wf93lJfh1ND8Vp9lL//dnK/Pff zeu7EJ8/k+q7Ge8Ok927AAAgAElEQVSPsxqsv/9kvxf772SQFek7lvnvND5fUd+Va1KwXIb/OP3u /XT+vCo+Xyd/Xuq/e0U1WicH8Rlqyv1x1fx3NTtkOUny5432+h7tjyvb/y7fO4AOmL4f5fe/m/X2 x6nZ4R+w/vp7r3R/XCp//klW36P4POj7mXz/+xHTd4jPH+Tr0653/T3a/w6nHz3O6fskWX8/kOp7 UX5dsv6uyK8T98c5OX2H+rQ11t/V+p47IzXe/073xynz5y+L8ueJa26Sh/gM9JL9cQX1aeVnoMf+ +/1We8Cl6+9+Df8dejAfn++UnaEm6HuZ/36szJ8/rqLvhpKd1bdJvZvW9wrx+ZL977L8OgssBa8/ PyyJz+fPl+H589X0Xc0urW9Td/97Tt+HZfoe59fdL9v/jvP1aZer2f9OgwCfpt/9IxA+aQ32eA/4 XkcWnxfy63x/Tmsfnsn3x5Xr+0Gi77n4/DLx31vVYM+dkZqNz8PuzVx8Pj7aluh7ckZqxD73YfG1 cnz+ojh/3h/mz0il/rs/EfbHNWCnXhSSxudLz1B7oyR/PorP5/Lr/t9cfl1e34/E/Lrvr1DfE/YC fR8U5M9Ps/nzInu8//1YWd/m1PPq5del19+F/e9tzlgp0PfK6+/ZM1aY/46T9fdQre/zEn2XnoFu hc3z6wR2lb7Po/V35F/l9V08I5VcWeMzUqXxeV3YHxdI9seZ9eLzanbfv8zq+0k6Pl9J39PsRJ5H LD7vs51ctfPnxfp12fy66Ay182r1bVas75dJfB6z+HyKHfz3qvXn6d/WjM8vo/rzsb43itfByczp 82GL6s8389+L6s9bcFNlzpdJxeePJPXnub6H3V6k783YJfqe2f8u03dxf1xXtv4unoGu1PfT2H+v tT+OBwTT+98bsFN9z+8R6yRnqO3L4vPDYUn9ujMWn++oz0gtWX8/Vet76ozUlZ6hlvXfFfnz77F6 jIr8OqF+ncJ/r6HvF/n6dXR/XLP8eYFdWd8mRJXr27SrP98pXH/v5evPw/kycX5dG/YC/12VX5fz 3yXr72J+nSQ+f26YVerPy/13s57/ro5d+Ogyuwc8re/y/XEsx0y1/z17Bnpe44r2v7MzUnvRGehL 1Rnowvp7w/o2+Rqt6TNSz2BJMaNxVyAxvW9hyAZhZ6il2Cvkz1P/Hc5IJVI4mEj0Hc5IJf84kPHT z56RGtJdbKwGe1v//X/N+e9J/vyNGJ8POPsvO1L/XcyfJ/47i/3QM9Sy/js7Q+2yyH9X17cxwxX6 78X5dVJ9r1DfpkTf36m+/30q13d/2vIMdGl+3b5i/3viv1fQ98eRvkv89yr6Tve/y9bfzVb5dQl7 8fo7nJEKTu5lqt/pnJXG5/+8C+lE8v1xc1h/76n3x51F+g7VA5Xx+U7Huc7qO2gcjc+fVjojtaBG 68iRrEGXxudhDfqIn5GaX38vPyOV67tXVr/uY8n5Mmar/XECO+i7IdF3ob7NjcR/F+rbnC6Wufo2 nf0a+XVZfa/qv5+3999z+XVV/PdFvD/OUNW3Af/9wG9Y36bXi/V93fH5FHt6/f1skdV3fkZqlF9X pO+nhfr+XXbwsFTfuf8Ou5X6fUV8vrW+S/eAK85Aj+PzFfQdi/r+UKrvpevvb0jj85H/Hgyb5M8L 7HDIrLq+jU/NVirrQYzPwxmpcv+9vH5drO9QzzXHfiHE56c5fY/i85X0vcB/V9a3KfLfS/Q9js/v SfPn8/qe3/+eqm/zgzJ9bzafL/PfoWRDRt9vcHQG+pcV6s+X++9GTt9F/93J+e+msP89aJNfB90m yTEbSs9ITeeYxfqePyO1pb5D6Tp1/bpE3+Ma7M3YJfp+TO8kmNSdQCmOXI1W8YzUuXyP2H6P67v0 jFQ/OSOVJq32c/Xrwn6nb4dwqAVk/BB9z56RCgdW0d1nbTQOyf13r6S+zSLOn2f6Llx67L8XnaFW Td+/XeK/tztDTabvqfg89d9z6+/QbR+r9r/j6v471fei9Xe6G1mh719W2/+u9mHhS2T+e5Rfd1Nj /T1h9zP++6MSfVfE50v0vTdq57+bZoH/To+q7ij0Hb1B98dBOnmz/XGn6jNSg4sLou+8qMY0v/4e rkTfodvy/vt+Ep+X5s/zM9RU+v4YsjUv2Rlqqvg8PTj3D6i+y85QOz1K9B0V+O+194gl7OX6nvff I30/IgoE7sr38+e/p/LriurbTIj/ntf3e/Su4/ou8d/vZf33Io0rWH+X6Xsqv05e3+ayaP873DRk OFrLUbesPq1y/7v6fNg4Pg/+u9Oi35m+u2l2cf3dl/rvyfr74uw4779H6++ThvVpQ8F/vzmW6nvT +rQCu0Tf4ZKqx+dl/nt7fe8SF0lVnzbS959V0/eG8Xmq74usvkfx+ZdofH6vub5H/nuxvkPSdsra gsbF8fk2a9BQf74oPi/139n6e+n+d6yoPx/tfy/w3+PzZY7y9evMfH5dI1tXHp+3rOL689229edR af35nL5H8fkV5NdJ4vMl6+9l8fmzs9MCfa+y/z3aH2eC//5Om/h8wRp0kb4fFeo7i8/DykGx/15W vy6fPy/47/15gb63XH8f1smfZ+sysvy6FDu9HWn+/Ij679n8utL68/fAQ2L+uzS/zs7m1zWb2xTk 1+XrzzP2TP35M6g/L1x66/y6svrzkvX3ZuwF+XWL3P53xs7r074v1p/PsNP4/MiO9b1+fl1XvT8u 8d9bxi4K8+vgqKtFmf/ePD7/Ntf3gvp1p1zf35Pqe5P9cQm7bP39D0vr15XG51v775Xi8432xwns Zfnzqfg8G/M+/ReP69sMJfXn66y/n3ql6++t/Pcifbca5M9Xya+7JBNe1f73avp+Kq9PuzJ9h42p hfvfoYjrZYo9o+/S+PxiMS/a/16i7+nz4yroezM7D92W0/dk/d2h1Rly+p6LzwuXDrdj1fh8sb6r 98dtLH/+Jq/v6fx5tb5PmtW3Sfx3n/vvUn03m9S3EdiR+nyZfH2bRN9hOJq0z2X582GUX+f7cv+9 vP58kl9XoO8tz4c9ze9/T+fPi/H5iJ3oe2Z/XIo97b/Lzn9P/Hd1/Tpen1ay/s7r26xkf5xM3+P9 76Ykf/6XEJ8n/vtZrO8ie+X8uiL/Xcyvy/rvq6xPq9Z3vv4u3R+HmL53u231vcR/l8Xn6b845Ne1 9N9r6Hviv7P6dV8o9scx/31V+fPZbOZkfxxa1/64SN97tiS/bppZfxfZl45Y36b8/PdC/11S34bq +2gF+fOjoSp/Pt4fJ9H3XP58mj3x3+n5cSX589L9cbG+w6KVXN8v1qjvBf67qO+nEv+9U7L/XdT3 wvNhA2n+vBXtj2u3/x3y5yvvj0vpO61vcyXPn+9RfbeXPqtfF646v47F51eRX1es76cyfRfq2+T0 HVfd/87j84T9unD/uyq/rlF9m4Qdtqvm4/MLsb6NVN+z8fkMeyo+n6s/f5mLz2f89/uV9sdV1PdV 73+P4vN7qf3vor4jSf06+f44r8x/nyr2x9GN8W30Xbr+3lHE52P/ndavU+5/hxvlFF/z+nV+Df+d XwGtP8/8d1rfZuP73yX+eyp/nus7i8+L7GL9un1V/TqP58+n69NG7On8uvXouyX331X731P6rt7/ 7qT3v+f03c+cL5Poe8TO8uf3WLQ0r+8WrV93cbS+/XH5+jaJvifxeXJlMn1PzpcprF+XOV+GX0Hx +e/ADvXnL9vqO/Ivs/XrTtgc3MjXr4v1Pa5fp/DfeyMWnyf+++eF+n4KW6KT+jb8CgR9l5z/Hun7 1Sr2vzfR9wL/PVOftnj/+306t7nOsgv+u7y+zdkZCH/b+Hxu/Z377528vvMYNdf3b8X++6lc3+fR YmZm//tlsv+d6nuy/z263wvr04K+w57SsJ2+W+X6bgrr71F8fpk5H/Yoy46E/e/S82UU+99jdqrv B+r976x+XaX6tI3q2/D6dZ369W1ovuD1KTsKVHp+nB/r+7VY30bUd/zkdMHW3yeq+nXt1iYq1K/L xefT+l7sv+/L689H++MU9efz9euMjL7H58usaf39gi8VKvQ99t8vJf67xfS9J9V36r8vZP57Wt+j aiOZ82Hj+jbVzodt4b/7svi8uP5OetAu8t/l+l7Rf5fq+9LKni/TjH3iX+f1vdx/j9bfVfoe1a/z 8QPLKtB3WopTpe9s/T1XLZQ8C2vE59vouzw+T958qZL/rqg/36uh7+vy3yX58xl9l+1/z8TnL3L6 DufH+ZjP22r673omf17tv/fW7r/n9T1Vv06u76hE3weJ/15l//tlRt9ZfL5tfl1Hdb5Mcf26Iv+9 gr6X+u9HzH+H/e95/x2vaP1ddf57sj9Osv4+nbyX6Hu+fl0qPi89XybeHyffO1Ci7w/rnP+eYtdT 8fni/DrF+nuJ/57E56voe76+Tbp+ncR/D2uc/95A32E7y7Gl0PdUfP6sJD4vq28jxufHJfF5mb6j VfnvJ4X5dUr/vXD9neg71Ldh6+9F8flSfZfVrwtZ/vx29P04sz9OZM/E56Xr70L9OnH9PaPvBfVp q6+/F/vvfyzV9yg+v1D5743j8/n8+cusxsX58wr/3Wzvv0f731PvquPzib4n/rt8/b3Mfx/UqV8n qW9Dz4edtvTfFfH5RN97BfVtlOvvcDs+PiP6XjE+Lz///TTKn1fF59fsv6fy52v470bsv58W+O+K +nUV4vNJ/Tq3MXuuvo2e0/dC/x0r/Hcrzp8vrl+HafhJXd9Gqu/2mvRdj/X9lB11hYr1HeLzOf+9 rP58St/7BfF5+fo7bG3j++Pea6Pv5LbN67vnSffHJf77Qjw/TrH/HUKxiv1x9fLrFPH51vpemF8H 9evEWVXOfz86ptvBc/pea39cyf53Sf48c73DNfjvUH/ekObXRfoe7X9X5tf5Uf35Rb3683GMmuXX vSGvXyesvz9rq+9F+XVY3P+e89/3ov1xKfZ5Kj5fWr+O/BvkzpcBHy1ef5fUt7F4/brW+p7TuJS+ y9ffM/vf0+yPIb/u8eIcV82vk+k72/9etP6+nv1xo5Ed+tesft1Qre9J/TqRHfSd16+j6++q/XEm r18n1ffjwvo2K9ofN3wtr3Fi/vxEmT+/KMmft1rkz4v1bVTr7+3z5yc5/12ob2Ox+vOGSt8PfoCP zlT5871q9et6Kn0Phf3v8v1xlfa/F+m7zH8X9V3iv1/G+n4l03ec3f8eVtX32Iel+99L8udbr79D D2b0/R495xDijFTfz1rou2p/HFhQPHmLLvxMpxNJfH7K9L1of1zF+nV14/OK+nWxvkO3Rfvj+nJ9 x5G+18mfj/WdnS9Tsj9uPefLWOQeJVNSH46qzun7dVzf5v24vk2KPcmf5/VtQqm+n/L8+QtJfZvy /PkV6buXi1Hvl+h7bn9cmp3WtyH63j5//njPabv/vaC+jXR/HNd3OBJpqNT3I7Y/TqHvuETfz9ig gPq0xfl16v3vbc+Py+l7dEZqub4X+O+t98ftmZXOj2ur729L9B0m8pG+o2J9B2OZi1HH++MK69dZ tH5dp5eLzxMXjeu7P5Xpu8X3x61J3x8W+e+ivh9X0Pei+jbN9b31+rtC3yHOFPvvWKrvHyX153Nr 0GX+eyjUr5tMpmn/XRfW3wvr26yifp2kPm1Sf16q72L9ur4kv47qO530MX3PaVzR/jid7n+fKM+P E/W9VXwe6tf5WX0npsoKR69j5KdP5a2n76fl+q6uXwf6Tuy4on5dXJ+2jb6HCn1P1a/DaX1/kqpf BwfY5fV9Afqe1LdJ27pnoO+XxfoO6++k06Xnx+FV+e8yfR+BvqPrXFYj1/d5Wt/fVPjvpjp/XtB3 nKs/r0P9OvDfTahvQwaGTN8HtH7d/dX671l9V+9/Z/47HLeSiVE79Az0RN+lOeSLpD5tJ63vOuh7 VN+m6yj3v7ffH6fUd0nWQ0rf3+f+O/m74vo2Bevvp3RTyn6u/nwY++8DWf26len7WVrf9Yy+y/a/ Xwr73w1Dou/D0bBc3wf5/XH8z8CEF+p74/y6VM5Jbv0d7jbwJJYgY8OC+Dzo+xGrX1eo7/n8+Quu 70n9uusCfQdznD5fBnLIF5XPl1Gy0y/5NP2u0n+fZ+vTQnx+X5Y/DymfdDGrUN9P6U11gA6y+n4/ 8d8V8Xmjob6n2KFKqJ9+F+LzoO8vSU/tE+vTvl9l/3vZ+e+eV+y/q8+Pa5A/nxrzOX3XM/quPl+m KL+Ox+cL69ss+PnvQnw+mlXT+TqrNoIDGjjF7AvgFyxM5rm2jcNghnHN8+MEdiu//q5n199V/jt5 88tuKr8OR+w3CzIfuzk+weQKLy6uMX641P7O2b6JQ/Lh/wGvtgl8dj12Sf35M35+3CU+JyNuNpvj G+wa3/uegZ/drPi6V93qaJy17Ytdcavny7xYLcO+pI/4L7Z9WRtpGfZtX85G2x37Hfsd++1pu8/u k0kp8eW0b/wzIrK+9k0ymQU1eplM/jUdhNeFK48iJYxCeCl64jPB1pRtDezLJf544tALOGL/0tHV hMnVRpNH0Quai9OLaAJMP5macKaqHNtL4aXUZ1qyLzF2bPw1UX/tf9O+Qf/x45mPeNGMzeb+hC9e jfB+6mqFiXP8Z444z5o3YE99Zl7Krv/3v6J4x/Ciyb9s1pdhU7zEn5gbZteqsaub4RZ5OmtnbzLm 577AXj7mXyz2evf7C8Ve09bdsb8g7Ls45ptoXGv2jdp5e1XsqBI7vut3cU77ArCjBuzCS+tjbzKv 28r9Xp+9swPsaEvs9q6wt/Zl6rP3y9h3+X5vObe5Y98cu/hn22Yfr5g9NdOqw97kft8x9sb9vgX2 0TrYN9Dvbu4zu8++Ko1juJthlzguq2WPOPI/XbHf6/txs11jd2uw4xeMPf/TW+/3td/vrdnr3+/T XWGfN2CXzCZuJzuuzR6sg72NH1eHveX9nmaXrElt2pfZGvsOzOs2yO6/MOz17fzOsG9e4/Q79ueP XXip6f2uo11jd5uy1+/3nWNX/vTqx/zzyi681JTdaMGuXovcgC+zZfat+nGa+JmG7N6usNec22ji Z9iv7Tx76bzOrcbu5j5Tu9/NtbBXjVGLyYubn9Nul/1F7PetjPnacRvT7UUr8DvS78qfXjm74XZ6 q2ffjv9el13TOtHqxC1kN6e7wd4+ZtWAPfJin3f2+nFazUS7wb55Oy/M7HZkTtuYvX68LlH4Hel3 5U+v435/Udgb9LuFXhD2+vF5za7Gvqo16J2ydb1qGrcx9vxPr0/jhpPbyz7dkXndNtgnw91gbzKv axevE1rE/s3ntd+bspsJu3/b2C0vYje3zO7WYE+N+Qb6zpoZROz288refMwvI/Z5ZfZG6zJrZK9v 5zk79hg71Bp4Tu/35uwBY7e3xd5a4xrMaSN2zNjxc9vvbdgvPfhOYC+4gB1mbzzmARppng1VL356 8qKyVypd8mKy65tg38q6TJ1+/9Gz5S+u3uWvkjF/5mm0fl3Q/n5/PtakombhJbPzzirsfJv9cZtn N7HP2M2W7Pmr2fl+J5/nc9pbyB77Mtbzyt58Thv7sPrzOq9bRexi0L7ft2LrVhGz2lLeRU12TfyM mzy5Deyu+Bnh17bOvp047fPLvj07v3327c3rVsv+fM3nV8b+HM5tts9+m21d+7nN88v+AtzvG2V/ UeY2Ndk18TPPCXs+v05Ps7vV2N3cZ24Pu5b7zPPIvrIabrvB3n7vv/iZFKiTt3VWmt3dGrt4NeLV 8nLltvhnc3GvEHnp77jkk/96/uARwvg3Mcbfp7H0Z5VWFJLWAL2kbqGdZ7Oxa/7Dp5f0YKQdao3Z t33hK2h37Hfsd+x37Hfsd+x37M8B+xxfkcd9jP9T64/fm5f++fbYl3P86PEco2+g70XnCtGrMaI5 bVnz6GfUvkzpF7iN2R8uH4UmRn/y5pBMt7+pvZyd05a1/Hw+E7uodOlt2BugV/RlylqJD1s+sFqz u7eYvQH6HfsLwO7edvaD28lO/zi4xew17/qNsJdf+orY0fPIrvzpWvc7m1LeOnZ+ne4tZkebZ8+v Em3nfq836HeEXfnTNdlrDfoXbMyzK6nY9BeG3aH/Xd5idvZN1dqOzOtWx15jXvvCsdeY17547NWt 3YvHXt3avTj6HrFXl/gVsm85Trst9l3w3yP26tPaF48dPW/syp++07ga7DU8uR3xZdyVsXu3kZ1f Z3X0XWFX/nRd9jrBixfnfmfXiW4xew30F429hgf7wt3vaOfYN9fvddB3hd1dDXutIf+CsaNbzF4L /cVirzfkXyx2dIvZa7Yd0XclO955djFex544fDdUxZzSy9K/WCt7apNanFPq/tr9+YO2F7aB1ph9 2xe+gnbHfsd+x16t3bE/3+1FZn86x/cfPp3+8l89vX76f/z8P3/zjT33b/897T/+G5rr/YrWd93N s38b/wXGN+Fv/ADj+08ul/df+2807W+R69jTfq/pxWy4meEXD00fvKCXt30pG2+6R/8z2e5VbKfd sd+x37Z2x37HTpqF0LauZPMtw+48Qdu6ks23DPu8Zoj/uW4Z9pores93S7PrgY22dikbb2l2A1ne 1i5l4+2OPWI3vfjw2FvQ7thjdvdWs7tbu5SNtzS7dZvZtdvMbrlbu5SNtxz79i5l4+2OPWG3t3cp G29ZO29r3mh7V7PZlmV3dK/x+tbz1rJz2rl+2qhO0PPYMuwXS/30zNva1Wy2ZdjxUj878rZ2NZtt Gf8dL43FEdra1Wy2ZWJWeGwc6WhrV7PZlolVjkaGy1968Vt2XYawG96WrmXTTcbubulaNt2y7LPV hy/0FX/fylqefeVT+p21H1n2qamtej6/s7ohYZ+u+jfq1FraZMuyB+bqL/W5Ye+sfojW3MazsZbL u+isXt6fH/aVr07o9SpJbq5J2Fceu3h+2K2Vxy7q1JXbZMux799i9jW0w3V+edP2TZF9fS7MeF1f 3KaNRXbbXdfPOOv64jbN8QT2ubu2n1nXF7dpjp+wNzt+r1LbybUeZ5mw22tkX9s3t2gO9mL2ZkcX VGo7yh5E7OYa2XdyTd/GOGK3bxu7g/GpR/9vgtfJ7q3rm1u0OSH+pfYb//Lh0+zmN7TKn9k9drto 499KQy0WWuW3raIVsqNV/tLusWsvC/e7P1/n/Y7W9c0tmoPDTWicidb1zS2aOLeZr4ndDDRzFwO1 4px29SEL1uwl4O9ec5Dgx62JfY53k93egP8e2u5OsmsbiFkF1q1l133z9rKjO/ZdbOuPUd9m9ttr 6yAOeGvZiZ+wk3Nabf3sxi1mNwNrN30ZbQPs3u1lt9zdZddc+vjyur4edh9Zu8q+5kbZ0bavYjvN 0pwU+69Gr3uDbVzORpvlOppYQ6PD/+v4OzrhWWGzXKzZXvI8Yg8mL74RMG+k7Lr/KtrG5Wy0mTjH vqdBUZFvoy1d0eaage9pjps8J+ymBlMe8R/kRW3LPSm7u5MJCatvGXbYZm7dFva58P8dZu7s3UxA Wn27zexiYjZj9/paf2uXs9Em5hJTdtMbr3xH0m42Pcfu3Bp2Q9w7AOw69kar3421ky0Vpu3Q3QmE /cV3ZaAloQvTp+xzwq7fDvbEhTWx36FJTsB+sL0r2lxLpnVxsXt/ZATe9q5ocy1Jn59H7Muxdc/b 3hVtrsXbZQwxg+92zOdjNbNvMGb3+zFh3+Ylbbw52MABYe852MX4g21fzkYbDg3sAbuJXWu1Gbu7 3nSMDAz63oN0Nut26DtvOtKMANi7VPVux5w2anRDGmEf3qoCgUKj7Le03bHfznbHfjvbHfvtbJ3b NqsRWueWnmEE7Y79drY79tvZ7thvZ7vl7LcqUic2wo62fQ3banfst7Pdsd/Odsd+O9vtZt/ZsuRr b3fst7Pdsd/Odsd+O9sd++1snd09bmbtrbPGmt+73u7Yb2e7zey2ljvH5ED7xlD73m8dY4wfFtVO rdDWdtm6Ebz+o3u1rsJpyVK3VaD45t7L40/WexXubrDPN3wBtG2H3cuyb/j3WUNbYUc7we7vBLu+ 4d9n7Y7d2fCv3rHvBrtN/u/luft28PJvL53AtQLN8axQsz091Exfx7CTwoFN4maozeFF29Mw/TNX O4QtpHOPPFj0HZ9+hjwhf2v5WqgZvk4/eKjpAXkCJwWtiv1fYfx/Yf/QcZ8GFnb7h9YJ6ttHjzzz nmv55jHqH+pXyDxxUWDcg8u9RB1yXQhOlwiiBIOeZrpkKqf7ZDZHH1j1SttlV4vhgbDPYL/wHD5H PoxhL40N2+oMRP6pom8kuAG8YnlGGD3Raa1rxo4K2J/iZ6fYtX34jbm5IJeuPUbGA88PyQP513s3 IDzv+oAw1tCMPIygL3q29pZv2lpvZppez9LPPRMKk5kG/NklMij7CfnXgA+arhGxTzLshkcfRHak ZPcZO8F23IRdj9iDNPusgN2Db5rBP/qM/ctrY2PBLp2goCnwhEBooO9ShBFj703J9eTZjYh9pF16 BNtryq7u94R9LmOv0e9F7McuYT+O2d8iCB6wT8nbXWDv5vvdouweZz+qwZ4e80hvxm5un31/pJ21 Yvez7LrA7nJ2b5PsZwBVgR31Enar2f1exK5J2U0Ze+n9PpKyG8BuKNiHxf3eG+mE3SL3u2m5nXWx u+Xspf1ewj6N2PWq7GiF7GHMbgN7h76YsNvwjXbCHj9ZPXtPZB/a2hv+HmEf7VH2Yyk7XO4Z2q/F bsrZdcbuptj1FHuYZq+rcQbaF9jdEvYO9LvAbgvsR1G/12b3BXYrYX8osr+TY7eB/aXW7Gel7O+k 2buc/aWY3azPbiXsPxXZsZTdK2dflo95Q2A3K7In/d6ddZJ+z7P3yAcL2ZM5rSX2O0zZYT4vsGPN DpIx71mITf8Zu8/Y+RODfDAknzY4e+4Yb9n9DpcusHvWTLuO2OEdOq8bzjTsEfYLYB8x9qNzz7I5 +6F+jiJ2O/x1TxwAACAASURBVNAvUZ/N5z04BJnN5/vwzHHJtT3wX3n2+h/hh/ifO6GO/xIv38Xh fDVuk9CqjHnGDtPxUxQaJ+BbUfZr3zgHJwWFfUebkotEM+cIBza+rHsViR+3yZZjR8xNtNDLeL6x q9gR9g3/Pmt37DbG3jecf2KEv2r51PV82faIJZvD/IS8QqdwcyjyZoOtIw6a4xnE0aa2bglvYrB1 Dtg6h30BsXUQ/KBPkEGNZGLrVhO7WGL8NV7a+J+F86ObYExu/kPbRDN7QWyD7TqBZaLRIbENlrXw AstyXwrASBL/Mhu7sGR2nlo/Yucfxna+E2iP4EWqcb0guku1G27nA+11hhtpHHwBMn4MHwxL2Z/e e/wbS+23qXQ61gKNxsYlMsHWmSdeJwRrDnaezPiIAfdm/bE2CbUrb8rt/BDs/NBaHHvkyevwt8NY 4zpE4yh7JY3rROwoZg8z7H7MfkXZQf1eTdhnkb4byzL2jJ23IztPrtY0j7wpmah3Zoz9Dco+0r0p kYHJlPz0JM1O9LBjketg7Atgdym7X4XdyLD/tDl7xX6Xa1xXYHeV7O6gmJ2M+Yh9UchuSNiNZv3e mZInOr3fKXvR/V6FfcrYLwi7R95J2Iv6nfxtJ8Vu1WEnl36Pset59rnI7hSxT+uy7xWxDyuxeyn2 Lh0wldj3a7G7CnaDs+83ZF/E9zv5hlMJu34O7Kd+z9YGnN2Usw+BvVtpzBeyk3fuSfrdWC37UGB3 e7My9knMvt+SPTXmLc7eq8zugGFuw27m2HWBfZRi19fH/onArj9oxN6b6m36fa+YPer3/VL2Yd0x vyp2swn7XsQ+FdnHhivp957pDSwatCM/vd+cvQchmvyYb8Q+bsAOEgVBOzn7iLGjHPtEZB/UZzer sXfrsYfN2Dsie4+yG6zfu0Xs34W/ncTs+xXYzbrsuqhxafbp6tg7IrtpsH6P2A+K2A1y87dhz9zv JmcflrDH/W62ZHcbsL+VZu9RdqPO/W4m7DjX7wL7ecz+3bWxzxj7aYb9eLXsZjF7vt91kd3MjfmK 7KMs+yDD7sXsg0rs3rrYbcruQkAD2G3O/haw27zf32L/EE37PcXe5f3uKdkP8v0+Juw9zj6ASOdQ Mp/Pxy5idp/ZOgwF6iN28s4991UasKbsDzybLkiG2nuUHbJQ+vET8742ClnwxvBhbaoi+0Rg9wj7 UdTv8I47G0KgGkLYwD6yyRPKfmyyTAxgPzRN4r4cE3bbfTcwF2iaxKj1dIwa/7v2v/lbwZs8JvR9 /GhFkbFsq8d+5oZ9yyP/eqdBz7y48C0TTQ9NLxzN9evQxBfLebPr3JFYJblH/omOv4P/6t7a/r3z bUfYN/z7rG2SPcCw8PAIn+8A+wMcsfd/4x6KI1RsKdF9PWApdNRU2dTWLbVRANleNHp9jxgPCFin bF1k58HW9cLI6BM7Tz7IbF37GPUSP3iCseWFs7mBsPng1HeMM3/k6P5sZHq+fWJ6I9u99kcG8sHW jcDWjSx3EljEhAh2Xh2jHgEZM9M2Zw+1ISTtMDtPNQ5rgsZRWYg0jrBPBfbhtJgdYe8fYJgkHLJ/ eW3cB1sHSXbE1s2IrRvOjKOgZ1yc+hZ9RwshgEHsvIds48gfcjuPLHDiYWWWsKMxJJ5Yx1pAtG1C BaLSnLYbsSOzL2cfSNlRE3aVnYdAtbkgLhvhmRLCrnEKzhyZtJjalAZvqMZJ2C/8oeGhEWHvVmU3 RPZHAPOSkn3Ib4QV9LuEvZdmd9XsXszejdgtKfte1X4fptiRwG6l2H+s6Hc3yx7WZj8Q2QfAPsyz mwL7cB3sL/kSdjLmH4ns7+TG/Bvpfu+sjP0A2AcV2PeI38PZDyh7QYxaxS7r94l0zEvY91r2u8bZ dQm7mbB7Zeydhv2uS9mjfj9O97sDGTg9WExIsdftdyRjP6rGjnLsqIzdSLNbMvZOEfsbnJ3e75y9 U5tdy7NPpmZxv+sJ+yDu904r9m/F7OYsx/4A2B3IB3oNgjfA7pPPvMbHPGV/rQG70O9dYO/G7Bc5 9iPCrvsDGbuXYz+ozt6h7DbpfFiIFtn3gF2n7K9x9kfuXgArY5T9hrF3OPugAvuoCjvrd8TZXQn7 PjiybMy3ZX8V2F+l7CNgt3Lsjoz9qj67ZMzv5fv9CILPanaPszfo92T9XWDvx+wDzo5l7HTMK9gn QUt2L8O+l2GfFLC/L2c/KLbzcO/CfP7VzP1O/lUIe6A/dDm7B/3uWcDO7nfsjUL2xAH2KcRt+nVy CxP2YzKNEdl7nJ0Gbyi7mbCzMW/rwH7hjanR/1ALppZ7ERB2X5Zv42kOZUcGPGgQ4tFpOtHctxzI IMKatdTeDc17HmQdevb9C/zMxhcPsQbOab1Wx9YNCTtATWaU/ZKwmwgdWlpI2L3Qsk4J+8KfOoZ3 OLUufPsTCwXO4nEYfufmCXYKrmJHYhdenIkf+XHOyLxGc8v0D+f4dLmWq9gR9g3/Pmt37LbiXYSX Gg7n9//b+RN6qJj7BDLd2P3uHF0HBvHwl9ockRfnSH/k2aH+2Kc2gjwZhTq1de+hvqP5gUkzExW2 rj3IE4yv8fIe9u37J+R+P7oMAvMxOuybKLBO9CCwjy6CPjEhcluXsfMTCMX3wc53wM4bDzVrRky7 SSP31M77oHHER3uN2/krUAAqa++Bxg2nOn3yCuTBkw+OIGujaszq6Xxp3qC5baKp9UALp5bnzyw9 mJrU1l2gww61de4MsiaZnTe82dQ89ayPqZ0/9Sdg5/vE3wU7P4EEQzCfkphVXuMoO9X3Th/Y74G+ p9iRwA76fh6zv8rYIUEm0L5L2aeF7BI7zySK2XnQODTrEEJq54lwjzvaDNinHeLicnZ3NgH2nukd ROyjfYEdViuQ2Yx9T81uJuyoA84c63fK/had2zRmH0TsU8p+xthHHabvcnZkUfbTYna1D0vZ96Hb IvZOnv0kZn8FnHjKvt+c3VCxD0w3z35Qyu6Oes3Ze/TS+7CyLGM3KPsriDiSb8fs5O230+ytxvzA fD/HDh0qsu/p/sGa2O1i9rdF9lPGrp8z9v2IPYDF2CbsE/NDMrxj9ksasIzGvBazo5gdApZ2lv2A s3tV2U/ifn8rw07uBhn7fqBn2Hsie7cZ+/sZ9mHMbqrZj2CMJOyIsV+0Z4cRIWPvcfa3RPa3Yc+P P4WAZW32/QL22UHM3smxG8B+SdkPtsj+Ft3RNd0brZSd3u9KdstI+h3F7N3q7MZJfL9H7Acxu3TM q9kPggbsroxdZ+w9zr6fYXdz7Acp9rI86gz7vsi+l2Hfq9rvZuN+/1DBjuTs1Ik3XP8g7vcPKLtb xl7a75XY314Nuyuye8B+YFxl2HsJO5npmWcy9o85+7A9+5Df7x6wd9Z3v1+6dFEuZt8nhBH7WGDX 8uxg6xCwd2P2RQP2N9A+tXW2BhvuaWKqgv04Zn+Dsx8l7EGnJvsgyz4T2Ud5djNh96w1sp9XYB9w 9jdYv9di15J+P2DsR96sl7C7jdmr2/kuvfQq/f5mjn3Sjn0gsh9AUi1lP4/ZZ2n2fsJ+2pb9gLO/ tRr2xmM+w076fVDW7zG7VmnM53NOUGTr/LhuUJpd93wzYYfiS4x9FLBqRJOZQW3dYzSi7Icxe3lu oazfZyL7mPb7HrAfZ9g/JezM1l2RO8ek7E+APaDs2bhNXxKjvg7Me+7rofbY7zvkwcTuIdafhLaN cPjr+BeH+OFN4wCTV6HfJ5wdEfaZT3hi9im8MwJ2Swt71rlm9/Vr5JjuoW9eeXZgXSLnePEksLAH JVWfqa5iO7FKOfshYEcx6vnUuPLmY/Pat/AJrASsvu0I+4Z/n7U7dlv21vI7D8nj6zdfjx3jsW/d 18ZYvwj7tvculJObOYuLwLLdvqM/Rpbl3SDzgTcKjIVPLNqlT/5iEpInYPj80Vintu7dyNatkf0X OPjtm8C5v3gKJmo+O75A9mc6RvbxUUAMRd7WyWLUCFy2IQ1CQbYarZmkeczOEwUYUjtvabT2UMf0 aBEe8s6RTz9jHBONY08uYa+XF9AARp28Sgt/Pl/+Ornff6o9Q9a5F470J8jEejAxia0bkhfHHS0c WcTO9/Rrz7aI9TPPoWDhKY1aMztvQNRae+KRP6MefaUYtcDe5+wjwr5vuQORfZ+xu4yd4KIs+wVn HxWwS+08vXRi5z8AqDN31gWeR9SZA/YZBKqnEMJm7B3KrlF2i7B7xrk2StjNHLt6bpNmRyr23lrY tTT7FEGiWZcQGj/TmWNeyO5K2Hm/V5rXlfR7F9j3Uuym2+XspyL7aTt2z/xYm3rAPgT2r2L2d4l7 D+zv59jPgJ387eec/aPm7F3O3uXsk7jfs+xwv4vs+lrYD2CyWsauMfYBsH/alP2UsqO9PLu7XfYf 5tm9NbIThB5lP1awT/PsOmOf9mqyHzTo9wz7Fwm7W4HdSLMPKrOfxf0+ANxts+/l2M0ce1bjitiH SvZ9YDcz7Ac0OagGezrXiLNfAPu7KXYUs/dgtepDxt5XsRPPTnsqYy/td52yn/p5dsP1O5T9jPV7 mt10gR1F7G49dq2UfSCyE/VzY3Yksk9i9j2NDJhLrSL7Xn32qcCOxH6n7Af12H+WYtey7D9cCzvN LfRi9mGfPBSy7+fYzSx7sEr28xz7Y5fd75+L7F+J7O/n2KX3u4Sd1o+J2KdU4xh7N8Oup9jZk0bs CNgHtdh/6JkPGLvdoX9LlNK8hIzHp2DnAyKbblKHXFfP5yn7RMFO/lXifqdVoo4o+yAguBPG7tF+ H0ABrYgdRexemZ13OTvt9y8JlEXm80P9sWcsCbt5pR1ONQzs4dR6qDmhgT3nvoYDCwfzJ1VdPqRi Z7W/GLvN2WfRmCdWcGobR/AXI8punRJ2y5sG5sInnznzzRPPDy3DfxfYp2PDC0aH2jXdenco8WGR kFtIN5Br869NXJmiWWPsSb1KqF/3X54sB84NXuL7D/gRQqveo5pjX/H3V2uM3dnwr96x37HfNnZ0 x34r2bc+5p/ex88p+yP8Mf76LYxwqD3zraXmQEK3M4MN+LBLk0zq7c/ITM8MyQzJvHJpoRLrE+0a GY+0XJzWWQ3SQ3pdUDgWO/hpQJ7AbpIH+Bk+QeTFxeXyH5v+y3OYM+fZrzA+OvkFVPxi+yaguqnj G3QDEnatB9rMJzxGyCerUF9mPIQo5peaPYA5bQ/Yv4A5LXFoevRvtRHMfxn7BzDD/1l+Pm9/Rtci jWQt0lqcBn3L9WGiBlM4v29rk0PDDYbWEfVuJzZxiKFiztggk1bzjDhzdMan+35Aq5Pw5F94AkmA AZ0RV5/TOnBGC12QZFvOP9emBzE7cdAOYvaPNXui35BJPfzZT6Dov5R9n3k3Ej8utwZ9RKevBzQA 1yfsUDdoRNldkV0bQI25rnkEuJQd0c90osQoeEITIIcjzfOrsmuc/SBm/7AG++ecPRDZe0p22Xw+ Yh9k2L2AuC3l7CwxKsVeI2YVs2sxO9IfazE77LgdD0T24SrZ90X2/Urs0ww7itmDVuyayO5WYddS 7Mt67G6aPdXvexXYj3Lsejzm18f+JbB/sRJ2RC+9lH1oLhZg6w6CvUL29fd7xN4lr9RlNwT2XhH7 AbB3LY3WnGLs5MWA4CKRnT45aMyOgN2P2W84O9E4wk5kANg/Yux9KbtXwH5Q0O8iOyxEH4wM2FTL ohp59n1i2tPskAwYGDplnw6asV9l2APGPkrYPy3odwcWZ2J2twK7IbLrafYBZSeYRex6nj0Y1NH3 InZyI/91wu7J2Ycx+xec/aOm7DrqpthL+n017IHI/kGafZywB03ZlbZuUcKO7L0su6Vin6yG3RPZ vRz7oJi9C+zLohi1gv2oAnsvZjdFdtNoMKetw/5pVfbHddkh6GwzOw+FFoIpZ/chmXFou4zdOgN2 zw8sA3AXft869cK+4VOHwIfd6tND4yLkBc3bsoc0kgvs7/LjyqIxHzJ2e8gPN/XMrzj7p9pTD+pK eaY0r5JV5gz+A+upg8//MnTsSxz+IyiY9nA1fl7cStndHPuX2g/pgWbATjxVB4oNEWfuGaw80MoE TginneDfxegE/ynGj8uvgqmNvWK2siZnP+TsLK8SwQ5r38L4/rquYjvsKMu+4d8Xr8Jez5cv38ZP 4b/BHD/DAX4EQQwyMrXHO8ZO7uo/PPn631hLI3BPyKg7Pw1GEKYgxst3TIPWfyUmK5jAKT19sPOW HhBb549p1ddjg9l5yGgOaCWmU+IE8yeQBBhMZmRGvIqajbl2g4Mf4D+YhxDegeOaLagyAHVZAhbF snydvQJGUohZIW7nc7GLhcumr2Dn+7CYDDXSTL6Jnmoc2HlLQ3DA38CM2Pd1RD/Tg4q6PSp4Efuo MvsSP3qKodDvHLHznDCcP4c9yqPjxM5DKRkoqQmn89kTXksYhM6mxxz4YDFpveyQ2vmG7Ehgdzm7 FrNPzIWC3avGLrHzLpPnr8DOH1I779FjG6hDE7MzjYvYtZh9ErN/GbPTfzQzzy7T94j9IGIfRez7 IjutAsn63SPsFwl7V8VeqnGahP1dGft7LpxRqGZ3Y3ZefbDi3CbL7jH2BWWHvCZ/ILJ3gb2XZidP 9jj7QW12X2T/SPuhG7MHMfu8lD1swM7d1T1yz8bse5y9R97JsdM/p+x7Oqu0OIQnndbstOBPwGqe C+yHGXa/Enul+13BfiCyTxqyl97vanZfyY5i9rAau7I277HIvgfsep5d0e+dFbIvFexumj3MsPtt +r2cfX9L7DhmdxT9HqyDvZNhT495c23sMwW7x9m9dL+r2YNa7B0le0/NTivuJeyQ+BpQ778+e5hj X1ZmR8XsSjt/HIUpgJ1M4Qb9Qvb3S9lRE3a3LrtPPsvYw4Tda8eOInYECiCwe+O9iN0S2Idp9h6w m63Zw8rsKM0eNGB3Y/ZJEfuByE4/E7GTJ1C7IcPubZA9ULIjNbufZrdrsBsl7Cvsd606+7I6e9zv noJdF9g/zLGftWTX6rMfFrGjHHvR3IZOX0GiwNbROqCM3U3YbR2NafXPiH1kPKa3+Mg6d8Mhe3KB xn3ywUPzKGST8yp7wJ34do3ZtSb9bnJ2m4sjkYGcxiV5F+T9C82+dxRM7eOL0P77T/05/k3MjqdY UStld2Xs0O+mz86hm8NhzIQdQzYNlUKY6Gj00HqLnsyMX4MYa9E+dXYV9uqwKrUydttl93sUdsGa s5yv4SrIqB/bK//esl/NsG/49/lV6Jtjv/8UP8ZPIXq5q+zs/50Hi9CHfdN94zFyYIEF6v72oXAE ne0uXPsz3fftI1pnDVlfGGhK4x36YxdqYg7Ncy2YwpM+s/NPvMPYzq+hTunyIaS3ufdD7f6f0ENx mCPAInhwPjn1d6jRTzQOruOwwM7DRI3ZecOdEanyYnYoP2HpjB00bsLYL+EzrMLmhD7hGucVaZyE 5uf38YTd7/F0XGbr2Dm8YOc9pnG2Fnm1RjTDV2gcZZ9J2N8X2fcZ+2g/xa6tjh3BqdppWxfLM+m+ ID6Y2KBQPvtzInRzeJsePC9hp9qVYvdT7AZjz81tUuw9uiCZYe+q2XmFzYjdZex7Nec2EbunTUvY XYHdihW/MfuHkcsmsqfG/JCyu3L2SZq9uyl2VIPdB/apZMxn2Q9asQ+BvVOfXWvP7sfsYY7dU7Kj LPsMzDWr4l+b/ckq2IMc++H62LWq7B8Qh2at7HRvWR32IGEHUhrAyNzv5Ju1SQV21KdjnrEPRPZ9 uk9bzv5Y2xy7W5f9oCW7AewXniWww2cY+wF9sl12s4jd1aQ+LGUnZq2bY/8wYfcqsHdZRZa67OPK 7F7MPuPsKGYfF4/56uyaih1F7Bpj7xol7F5Ldj4VcrRydtbvfn32BWV3+105+7XI7tE/H8Ts77Pk 32DYjt1fCTud1OfYrdJ+vwR2VhsvzQ5FJgyoMcfGPJXEqX4FNfII+wPyBfqNm7DPOnqd2n1K9ugf UMFui+yH9dgNkd2lQShnZPi0Nt6IsuvhlLzjBPoT5Bx787752LeX5mXwjx5V3TPckt2k7CGwL2kl LtHW2W5k60wUh7TghB8d/ztm8E/x1f34Kiz4bbu1D1mvlbHb4v3OlhZgSkr9OHYGHz66Wf7Ntlex A+w97sfNXQttMoqxC+zY3VLcxl4b+5/i5XfwwxBb+P/E4X+GL5fzX38Ctx+9RYVmQALVNlrCDrsZ n/zSuv671C7YP9afIvtED6bM1l0jx9JmI+2pZ30Cnv2x5vj6Y8823fEI7HwIdh5iPfoNyBqZ4X+h hYg9IXZ+Qj4IUR9u51PsJl7hSP/5rzpwfKPNF3AxtXVsuh/ZeTO2831NrnG85hu99P6Qa9wQCoZ8 zNhtHzTO1ASNy7BPU+zUA5bpu3Xpy9mX/yN+2U7ZOrDdOi+awex8GFdcTGucG2scJ7VcJo6ixpWy 65Qdef2I/QPOPpGzX3H2Dyuzuz6r9ZGKWY3Zn7IpKdW4WcxuUPZAxu7VYR+3YrcYu2t9GrM/qsCe snW2Fqj0nbKblB3eYfu4oi/JsmsxO1V8P8uu1WN/P2a/SNg/zrB30+w4x36lFbKPtWl9dkm/r5j9 Q5F9L8/uMvZLyu4x9mXCDomQwUBgl+6LHDVmH5eyj4vY/VEJ+6CA/bEL9/uQsV9k2L/g7BPjsrjf Z4XsKMfuc/YpZ3cL2Eet2Ccxeydn5yXsB6yrKfu7a2P3qrLPCsf8bM8oZx9k2A8idithP1WyZ+73 UYZ92oR9tBJ202zBbkvZJxJ2rOz3oJw9ULLPFOyMJWb3FexWE/b3c/1+QWVh99g9Ju0y9qn5SRm7 1p/E7NhlJxhk2QPo9/chXFGb3W/IHjCRr87uZ9kHxscqdjfHPojZP+Rjfk9k/zBh98yfiOwHZGY9 6u4aO0QHitmvUuxazI7U7OTPzQ9EdvAqyKiRsZPfK5rXRexg8AT2GR/zJeyjhF3T8+y6iv1pip3W wpw0YD+I2EcJuyeyIwW7WYV9Wp1d0u+QeFHEbmTZPxLZO/Ixf5EZ82tjj/odFY15TdnvqCb7pzJ2 v5x9pmT319bv0f3uy9mNiv1ul/T7RYb9p0QoFOyp2IWxYnZHYetk7Kac/bOY/cZ1JhC86dPioJC5 R9hPIG6DXfuEvGjeeHZgXiEbH2Ef4/+kQrQoxa5XYLcy7IdKO5+wWyjy44yAefQQrPd4gs7IQZCM s9VYJWFHshqtMbsF+ZQ0eKPTvE94YHEbmmlpIwOfNSomSr56uF12PWYXz9b55vyv2D7itV5Ff7Rt dmOjUXnxKshUsz77fXyDv7bxFw7eh0j0Lxxyv3s21p4hY6ljn5gHunnXWGoh1CSYg607nErX4wj7 5mPUNxj/IGLXs/Xr6JZpOo0xbiArmdbGY3Y+gORKauexBnYeDDnRuEuX2XkwhaySMoYNLuTJV6xC g2peh8w27PedgNWHcH5Ho3mIc9fiPmxk62xu6/J2HprEzn/KXTaoOEEwLxP2TyHZirLfFLO/57In nH1Unf3+oy/o3m+WEO+lbJ0e2bpyOx9bTkOhcWp2Nn3VpewfyNg/IO/I2SH5czSQxut0nxhymcZZ iZ2n+j7L6HsV9pGM3Stnx2n2PmE/gGEVgHf7AWhknv1JxA4bcuc5drkfZ8vXoBN91/Nzm1E8tzGr smut2EcJ+8e83/fl7Jc12IPDBuyzOux0haMlO+t3n7NDCYY0+8cRu55nX2qjiZx9Hq6g34lWF7E3 7fefJf2OsuxWj7Oj1bNbK2E3MmPerMX+FWXXpOz2Cthtf/3sTcd8EXvNfpeuy5CLb8/uF495v3W/ zzLsS5H9TEuz/zlLfA68sn7XFLlGDdnnMjsv7feDcvYlZ++2Z69Rp3Q17LK5jVkwt0EJ+0cwWUnY s2N+mbrfE3ZPZ9WEa7KParCr5zYJux3NaWkNHPIP8Kv2k5ftfx3PHquxexCwHEr6HdgPoLo3TH0j 9ice6DsUrmJPlox91nDMW56R8t954hz5dfzb95s7AlJ2NuYDNn1ll45YbbyI/alnfUZ4GLvjmzD3 hlrn1HULdYxMTPw4HXsPlxYO7hGvKZTszXQTdoP775BZ8r17yzZANRrbCzzitftgI6n15Dp5+0dr /GmP9vgaf2CH261nN7Z9Fdtpd+zbvorttDv2TfwSEU3fQRYt+EHr09p0qWcTP51rc/roNrLzZK4Q Ol/pWP/dZ9881Nj+Z4fvHqJTIBzXr3AgF5MGLi0eqzTFOW3ZP/sc+w/wx3Nk4f8Zk0kq+reXtGgG fBmtNWV/BkFciI/C5A6qZZJp11PPuGGTI/oEZg2wY3uGJDFqgf0JmRB9zWKtdA9EPCWN63UYyb4O Gqs85HNaFbvH2aG/2cwt5cvEcxs32qDB94z4UXjKWPLp61Cb86zep3AEo00XhIZQOzhih9iuTj9z BUtdNPn3Ca2s6ZIPzlAdXyZht1gFzjT7LMOO4kTD6uzKOS2v4fwEJtOUvQ8nNMrZv4I59xcJu8sq KT+H7CjFTgndCuxfydmf5tiz+XUrYfdbs6OEHfHa3Qn7pCr702L2VfY72x+lZg8bspPP/UEVduZi MnbM2PUrXsAoYtcYew0fNmvrRHYalNBT7Ioxn7DzFbdKY54X2JCyYy4alN0pYvcF9lEbdnsr7EbC Pi9hhwO/KK6KvdGYT7FbnD2swe7E7Fbzfo/Z6Q2UZ6d1WOhnfrb6ftfV7HP42nnC7q6KXdbvCftE yh5VE06xkzumbr8vq7LTkhCUVJewu23Z7drsS/4kaMbu1GHnGTiU3V5Zv+tZdo+z0x9uxu6tl73R /Z7VuBQ7nFZXwP7XZeyve/HcphL7a3XZ9ebsfc7u12H3q7P/sBb7UsJuVmF/uA52VMxeYczrsrzK Cux706rsNmefA+k79e/3FDs74AAO5IEa5yK7Q/9VYnZaYBD+nD7gqC4o8XdhleL3F+QBmRiBB3xR fr5MQA6XYAAAIABJREFUzE4d2k4V9nma3QR27t5Tl5t+Wr4mFdWCgTwryPKh51Msfw2fnuBf1I0v lLaa7JY45mkhA6jbEWhR1U5Kijk7dlkZSzLRQgb+nbn6Khi7vXK64lbGbtPqdJzdgVw9VpkajhCy nq3qKnaEnRCeaTyWtbG2VnaW4fsA+3P374d0CP4KtYdnOfb1/H5JU7Av51DI236iYxZuowuSLJEi tnVaZOtMwdZpzNYt4Q6ke+1ZtXjwtucFdn7lXH+Jlzb26bHK5LId8LJoyV5NOEdMsPNO3s6j6NJ5 3V9eHCmtcS6rAhnGGkc+Q8Up5E8idle6d6Cc/SlEmS/NZ8RR1B10QusyLOHUzMjW4fhUAdsz8nZ+ 7vYCXu2lWl6lJ7DbbdnHnF05p/VZKNeKokwwoXgPCMHWuZ2A/wqY+Lg6XWLnMZ9NZDTu7Yhd6/kV 2RFnDxi7nmdn0kPfQWn2JZgt2gOMHVVkz9p50Li3Izsfs5tqdhSz39sOO6rIXjqvy7JPi9mXcekf MubvxSW6Veylfpya3V0/uwUZJa/UZTcidj7bebM1e3y/e3XZA3iybMz+dnK/T4vv9zw7Xju7L7IH kn43WrPbVdhxzO7wMU/Zv79Sdq0We9Tvfm1bV4WdLnqZUnbe75cvAvt+ht0pYecq3JZ9uQ72umOe sM85u5Pud/mYdyN2oz37uB77ctX93kv63ak65iN2h7PjQva+kr2vsdq3Kna/IrveqN/nuX5Pjfl5 wZivzF7Y74XsYr8bPrsKC7GFFNHO14hZlbAbddgxY7doJoZqXiesc9Iajxav1e9o/BwPXhdyGc/j wUvyrKcmvrFwjZhCTfaenD2qwq8nvkyK/Yqn8mL39YBFchyaWAwPxtJYMHa7ncNYu5Wx24zdiNgD dngC9Zit6Gg18OOsEFxjTLcy3nuw/K9rXcUusR8m7K6BdeybeOCs8Sp2hH3Dv89aE/bvLH9rjv4j 5/e5Efh9mgZlpmxdUu9dsPNaVIJsA3EbdXuG/e/d/+ffCj2e7dWPY9R2bOu0gOUYMVuXsvNhYufj MudpjaMFabIap0XrMqtjn+PH+E8M7DqBQSsyzD3znsssgK9f0WPUkY7dV+nOZm7nzQpxG+6qGz7X d1dk93Ls0ZLBCtgf4T+x8d+4gUsnQoK9EWxKoKd/EhRYPEC0QK9Os+ConacnZZmU3WbWz/L1cxpr BKM/9HVB46rp+8bY/yRr540fa5eIPMAOatA4Gmp8iSoqPKTZH7KTc7LsZ5z9EWEv1XcV+7gGu9GI PafvWfY5Z480jrN3qrDjmP21+v1ehz3b76Fo6xqxP6rc7zOB3W7PHjZltyTsLfo9z94pYn+YZSev xOylY96VsB9WYw/L2Cv4cal+707JA2N/B9jfidk7Jezwiv6oDXt/ReyVx7ydZh+K7HaGHbtkCp9i fwfYX6J2nrI/YOzkg283YvfrsfsiO2rB/pqc3QR2I8/+jsh+pmAvvd8rsvPEvpSdXwW7CezmmLMH 5IHc2q8r2V+S9XvCPqjL7ov3+0rYK9s6wj5uxJ7v93eqsiM5e2G/j+Vj3syxH7ZmfzVhn8Xsj1zj E2D/qdYpZn+pHrtbjR2tmt2qxw79Dk9idnhFZJ9UYM/e726FMa9gz4/5wzpzmzx7h7K/HbPvZ9h/ zNj3mrIjOXulfkcSdgNFS+4N2M9k7Em/94C9x9lfRWTgR+xXnH3h7SXsD1qxazG7sOE+wx4UjvkG 7K8g7QGwn3P2K+8leGDsP86xX3kdkb2TsJ80ut9RZXZXYI/6vTG7ztl1YCcPtdmN41rsWY2L73cj y+6xFBWbFxgUNM4X2SFrx+RHAs216KiIBuzSfk+N+R+r2d2JT19h7KY030aMUYtnczjx+ocR/tY9 /CM8LzxjurxVZ3+7qN8T9td84z6w38Tsr/vGuWcdkleMh+5bAXmwIduQMNnoe44/xzsTq5ToO2N/ j7NHtu4GEVt345mH2igk7H2oLGFidx6Y+A/rXsUusYsxamupXyELa/iJs7ar2BH2Df8+a3XYH+HD +fLvOd4RjU07LssMi0rIgMZR8xCd36Mlp70d8qxnfwdi1ARjic8Wy//qhrH3Y2c0bevcaGpi8BMa 9UTjnLTGRdbT4GuQwhPEgh8R+8rzKk/w7+CA3B/OUsfIto8eeeZ9bU7sPOqD9TPuudcBtX7aldrO U40zUnObiB0xY6RmN1AaN/VkJLJXjs//3MG/hpHxyJuGxgOvH2rvwdU7vn4FBnwUmGDniSkkU/hX wc73Y40z78ErVOOI0T/RqMYRS3lZou+cXUux6ytgnxWwZ88B1zpg5ztc4yZASOTsLZA3KnQd0Dgi A4y9z+Y2vYSd/mssYvaDiux6LXatEjudFM0KxnxO41TslzH7ENi7CXtfwr6fsJ/UYdf9VbLTfq+R byOwnwP7ich+HrMPOft3RfZzN2LvJexWDXa3KvuoAvusJnuq308Iu8HZiV/6KgQhs+xvIZOz92yI UWbYUV12xZi367H7OfZKcZuE3ajDfi6wm6bAbjZnN3g9SBW7XWnM14hVRuyXnP24ErueYjcU7BKN 66d8WHZGg9Dvm2S3VspuxexnBfF5lLF1Wo1+98rv91rsxqIq+14xuxmz62cN7byKfZxmN0vtfMUx T9j3G7KDnf9ufL9XZM/2e4P7PWHXE1tXl93KsE8Z+xuc/YyyTyP2Dmfviuxvcfbz9bAbsjG/IvZ9 YO9l2C9k/X4Ssw8z7DDm9YT9uwXsWVtXOuaN4jGvJ09Wwj4V2Pdl7Nl+b8euxZe+EvYatk5gP2bs 3YT9DAYzZzcqs7/VqN8PZWN+XoOdZiPMqscqba2XYx+K/U7YB8EeYZ8y9jfSY34vvt9jdjtmNyXs ef89umcPY/89OqSGbcNiAcx//7d//vLc+zN8v7rHXZP9IGE/977L2SfAPqD9bkO/2wk7TOop+4iy 20cXgWW77wbGOfffaa0Onl9n17nwFbRa7JaLAtOCBYoLiL2+BQ+EfRpYY43OdjuO9ti3HG1G3Hw0 dhaPfBufws+UZDdH7JttldkhP/DE80PyMAr1x08sHNTJ1y5uO8L+1W85/8sPN3wRq2F/8g/n6Efo XYdmPvlxcYaQ/JeZt1JbtxKWui2+3/+fv5h/ZP6c13zw4vNo8rbOydj5w4J5XfQk5Owrz6fNtUfY +TOMHGePWAATjQ6JBbC4rbtObF2xnWcLbDmNk7BX0TjOrvHS8Q3YH2K81G8C8xy9R2wdGs00P+gc Eltnnrh9h1hBYvCmM+PYG9oQo7ThFdOjlr9j6Z5PLT9slZBrXGZOa8jmNip2pxK7rma/wX/9T5d8 1z2MutGheYxGdGEqZeePwc4fM43rcDvf62sXqAP6ztlB9d5QsleY2xjJOQXrZ8/Z+S7Y+W6G/RTi UAL7KM0+yLAbIrtF2b3Vso/S7Faj+z03pyXsBhqOYnYTFiQZOypn3187uyljT/rdaN7vljYc5din 0O/HjL2bsFty9gvOfhyzv1GXvcjWmcVjfoXsU8I+mOoR+wLYD9bO7jNXZMP9TubmuTEvZT8ASxCx T3Ls9F9jjexj4Cln9+uym4QdbN0esO9F7AawQ4dqCOx8xH6K9kX2Xo59vzl79TFviewWj9s0Y/cE dith9w2Ts4/k7GbMPhHZL1bHjuux1x7zUb93RHYT+t3k/b4/1lARuymy25RdNbepNOb9HLtS4xJ2 PcU+q2TrRHYvIA8D0Djik78BD4XsRAJF9r69OA36MKcl0yXNjs7GhQM8VexmYueTfjer97tHN+9S h4Bt2j2MfRmjZr9T9glnv47Z+4ca824d/dInE9tgacG5xJXPyRXYo9wDHrcxE19myX2ZQ77vmNeJ s4NfmV8+wg3Kj5Wyu8ND00TTQzJ1t+3L62X9n6jQGLuzjq8uaDn2Df8+a3fszoZ/9Y79jv2OfRvt NrA7Dy6fLZ2jy8A6RlHNRj2e1zlr/W3WorA6nGjfgv0G5hPPwqVxEY4P/62L0LLcqWOc+SNHQzMy J5jYpuWNbDIP6sG8DhamLOPI79l0RiyZ0zqFP/eQXfrVm/jL7+CPIWebFuOghQRcdtof9k4Qqwtj 87A0rQJhI/rESM3rZHPaiOvrt5b71l+Tr58e2ibyx5AXah15QR8m9QTBMr0LeJjMdC/ojXUEM74h 4ULdPmX3CLtJXwF2xNldv5uwZ3yZsSSfNi4GTIvcIFZT2gyiIje8kIDGconnbpyDizi7K7DTD9bK NZqMOwaa0AQEYN/n7B1g30vY6Wx32K/AbqnYo9o+yXw+OpeET8cNfp4D1PfPsM/qsVeM2zD2ESxM EfZpz0zYUSdiHxWzG4y9C+xDxu5V8ePEM1kEdkvK7hWw+23Y6aKcCeyWjD3p96OdZ1evTUjHvMfY YcyL7L6k36Xsppy9NHahYs/f75XZw7rsqIyd9/sA2Iec/cDey7APKTu8sqe83yuy42rstpK9Quwi 6ncI1mbZT2P2bo59D9g7nL2bY+9UY3diW5cd8y3YK8dteL8fjBm7y9l1Ofukb1B2T2Q/8ocS9kpj 3qnc73QBTclucHYrYa805g+g3xFjX4jsp6exrRuOsuzkHSRj1yqw+1l2Y1vsiLKPTJHdrMw+aMCe 6/eI3YzOb8mPeVaV3bWK2D8T2SuNeWBHwO6p2F3Gvl+B3dSYna/D7uTYOyL7S8XsnbX2u1GTvW6/ S9kf8YwMBfu35eydRuzjiL2rYHcFdj1hn9gGZafWL2I/asJu/Lgqu0Hr4mfYLRjzMbvcl/F4CFxg 32fsZGrC2D1g3wf2fWLN67IPrJi9dF4XsQcZ9iDHvuQnyvGKpZQ9OhnFQXSBwljyMV8Qn8+yj/bZ mC9kN4rZT+krhF336SsdmQ+bqlPK2e2o2D9ip0ews2ugCB5dmKIF8+Dmx/+h8+xpTV++BjsaAvuQ s/cIO0zYEvYeZx8o2af2sR6QV079vpnkVQZRXmUfOX/Wbkf7ytmjMR+xH6XYEWUfM3bfNhf+1DG8 sG+dIvsTywuc47NgaZdcBWMv+6tVtyq2rkc0jrEfu8GIQIWWQXru8jJwHl6t5Cp2hh0sx793P6h7 97Rpzdgv4eEZ/podm0XMG/ZodWYI6/hs/dXx+oH2GqLlS80lGIrI1qljVhtunN2f83PHonO65lAe ghZKtMDOW/ysKrr3ltm6+7SUHrfzj2I7/xri7KBx/IkZihq35rxKePjl/Pjs66l1iQ6JeZvaJ3rg 24sjYijofFOaVynsg6a1u6OTxbjGpdnvcXaq749ceialhB2+wBy1Z796hO+fBEvr0VkwMk8vlqYb Tg9NNuNzTIPaulnfJLaOmEIf7PyU2/lJrHE9pcal9L0Ou12HXZlT+vCv6SSBHrBjH6Fx37zwxpaB prGd7yjsPOqbOpr0dXdG5N8j7O6BTXy+ScKuNWE3S9n1YnaTs+8X93vWzusesfMX3qhDNU4T2Y84 uxYM0uyGO+vF7KbIvpdiL53Tqtj9huy9Mva+gt0T2VHPPDtCLBilBZNRbfZK8/nnhF2jXk6OHXF2 dxX9bonsJmf/Vi12vdiPU7IPrGMyvPmY7wJ7ty57R/MPWrEv4/s9Yn81Zicv2kp2O2YvitNm2UcR +yTLzhw0ym4Ws5+B9WPsCKxfnTE/5+zjhJ33+1zGTqcDr8TsvRx7dR+WsHe5raPsEwhYEvYh9Htt djLmkdWM3RzHZ1mUs78N7DZn/26+36uykzF/mvR7IbtXwA4+H+t3szV7ELPb9dlr2roU+wLYEWc/ TdjBu+3v6eighN2qw96Nz+Jpzv42ogHLJv0ejfma7Eee3VWydzfETk8HeY+zj+N+N2uwn7rjFPt+ M3YUj/lutZgVFs5gkrKb94Edw2EoDtTfobiwXOeb/NgZJ9Swby8N/ARjB6d2nZazu5Qdgjel7EcR u8bGvIRdZ+xD5Zw2lXtAI1IUxgks/H9j/L+vzNWqyD40LlzBzkOgmtk6P2YfR+zE1vljk9/vI3Bo iHczMS9d4t0Qx+ae/sS3jxfBzHx8T7gKxm6vEmwV7IY7HhqX7ljNbmmhf2jp4cw+Q3N78bjBVewM e9qXWXiHI/PKO7TN69BZ11XsCPuGf5+1euzn8ODbUCDTggKZOj3+eI6Mhy49HMHiph2O3PFGYPRp kL4D1eYK7fz6AAsaZ/9FKs+KLrS8ys/espE1hlU2en4LrS9BF2NNR3uXHwHM7LzHTCOXdKZxEfs4 Zlfo+wqB5uEDYgHuGb5vPnIPx2D4PtGfIPtE96cmj8+Ldn7ENE5Ym0jO5qAaZ3ONG/qMfc7K51Rl H0GhuebsN5CYeByO/q4fmFcLgnDGbV1HC6bWwrM7NJ6tzYgpdO0hiDzImnlOVQ9Zff3aK9a4jL4P Qd9V7DhhD4vZfcY+LPZhl3+brW55fC/wsXs4JBJ12DMRsj7UAsTt/MQ8j4IS5MVxh2qc2yczPgU7 8Xc9q6+tj53P63DM7tRlz9p5qnFnLl2gyLIj5piTF0cd6t0WsYPfY/WAnbwyqOa/59jZuT112LuB 9lY85muzjzi7F7FrhB3l2Sdl7KdZ9mr9zs9g6gjstK4ILMbSgjHxQYUnLpzbBO9E7Bg2bUf9PhbZ q8zneb+PEvZjTej3sww7me2SyV0p+6RsPp+1da8l7LOq7K9x9jdR9AVZdr0Ku5Zm78rZFyL7wrUH DdjHafYBpJfUZ78sZadj3nBL2MmYP8+wD+MxL2Xf4/3ehL2fZy/o972K7PCE3u9GKnZRxq4x9m5V 9guv30nY3Rrsoyy73pqdnhJx0ZTd1MYl/b6fZR83ZM/1e8TeybL7WXZzpL2mZH8DsS9IsdP7fY7d YvbRQNnvB9QxF9l7IvsEbvpm7LrI3qvC/raS/U3Uy7PTfsel7BMZ+0GafT/DPjDPNMa+r/uegr1M 3/WHBez0oIOOmt2P2S8Z+36evbzfI3YP2L2Y/XMVe5+yH8fs1575ebN+V7NbwP6Asesl7BfA/grU nazNPqbswyJ2L8c+SbN/Af8ajN2txT6RsQ+K2Xuyfn8F9Xi/a+L9XmLrRiL7k4gdATuK2cnDgZy9 l7C7hP2xW2nMG0XsEx/22tPioFBCpgI7zHYI+yBn6yqyk277ANjfT7FrIru2XnZHwf5QYNcfuf2M rbtEfYhm9GjxpVTswlnWZx80ZtcfVxvzKfaXYnbIjYSCOowdQ7HAa9rvELcxT1x6/q4d6Jc+HM/r G9h7Fpo4cPD/J3HI18d+nmEfptjNwhg1zzUysPsECCHGHszx7+GvndWFVmqxX3jWx+L9/kV8vz/x xuL9Po7YfYuIfF+/RuYDbQZxDvszyAP7xHgSWKmrYOz2KsGqsYcl7GMZuw/sMGlxZyPtGTrsa4Fv HbvO2Hj6pP5VbIvdzrKnz5s40Q5985F2ODIfI5ul862+rYN9+V/Ajt+LZ6GB/XlAbprxofYETgUR ajbaQYp9pb9ftSnZH+Hlb7JUaSifAsZLs5fadWDa7utwMlWf2zo4rorbOjgPQ79ENHijwwkZxM6/ RDUusfORxm2B/T6+PvFdVt9GyKPOrcfB2VugYCN+6a/xM8oiO/8A7PwF1zgoc+7Ss8rIO2dp9kjf Y3Yeu7BWw/5XgISc0HzsOX1t6VsPwNadu/ZIf+yRkTYDnw9snWt/DIZCHbMyYo0z7rFzBod+hj3W d1okibATP+US2N+WsJNB0PVz7HROS5zjcnZtOTMvPWupYc/6Qgt9g9juL+ABnBSw8yPm5fSH+qVL jD6z8whEnmrcTzn7EDSuR9gL9D3FfiBlh37v1mAf5tlnEnbR1kGMuqONfeMrbTxldv4pndRPdOSB xnkx+1Bg71P2z0X2Lxm7NdRvtDL2ZD5fyE4Ln0vZuxn2CzRUjfkse1rjCDsi7MSJJ1MTwu4K7Bdq 9gMynWHsXdLVtdiT/e/0PBrVmKfBGwn7CfyrpNjPEJvU59lNVIl9YpyJ7Bdp9lGWHcXsw4RdI+y4 Tr+XstNSYfo9GbsvsvsRu7kedpjtFrAflLKPJP2OZOwHaXZDyg7xmlWwL2XsP8mxF/Z7Y/aHIvsn 2j6w7ynZjYT9Ms0+TLFTO08uoAH7NWf/vAb7ecLuVWc3aL+/CeyvQL/3aKHEZuwHgZmq9ZHeImdI 2cMM+0Hc74zdlYz5DwvYr6Xssvs9Yr8E9rchsRTYfYH9dGXs8n5PsX+QYR/E7B8m+p7p9xBeidi7 zdnNeuzGSQm7W8i+L7J/JGMf5ti7xezDIvaxyG4x9oGEXUux7+fZ/Qrseg32T2Fx7GMiZ/H9DgEZ 8g8ygpse2Af6pUbEPmJ/P8M+jdjNKuz0bA7S+Tn25H53kn6HOqrvKPodngwPNZ/aOn64FHlIr0Xm 7vdezH4pshPsLzn7JM1+lbB7OfZJBfZkTmtSS/YwP+aBfcrYdWrr+of6FbIs9wYZ97wfhsa5bwfG jf8jfAbFoFRnQ3xdsg6bZdc4uwvsbo59IrLn+92P2eN8G10dszLvHV0EcNbws/+O+OPzZVM/S92K 57ScfSzt9xy7PTVEdnDmyDQW2A8hcAUbmDU7NJ76pv+bwiUwdnv1bIXtCuPimFUPoqM5doP0XGg8 pmN+Spy7Q/KA7Hsa8WHxv6h/Fdth97S5OmYFftwnEPxdavPAwmd2gyKwldrq2Zd4+QP89ARfXofG mf8kJOZgeqhfB1bB3n9jhb9fvSnZ7+Hw14m9Ipfuz+YahnN7Rkv9AoobvxuY99yRY5z65j2td6if Q+3gKwhcEW/tDL0EfjuxhgieMCeeFk8uqOG2IfZwfn1xz6ObefTwG7KYFbPzzIq/RSWK2/kRt/PM iXd0xj6Co+wIO4g8YV9AiC5iP0JM6MrYW8TrkIN/B6KJ7n24+a0lFJz+KTNvZqD9kNo6X6cbsR9z Oy+Zz6c0Dmp304OUtTPODud4sHkdY4eiKUbCfhmz95J+j9hHTdjvLf8BGW7YtUPQuFB7ggzQLRCv n2ozyAYaTyCi84lmT5id/yGEamyIb9kT/YazfwEat6SqVzSnFdk1KbtXjf2sLju3dVZk50eQyBKC 0F3RWkqa9RloXMQOQQnODgpgc33n7ODQROyeyO5Wms9XZbdl7H5tdsm8zoE65gL7R2TqTmbthJ08 /ISxj0T2fgn7oDp7NOb1s/h+p+z7lpawmyXsC0S/YFCbvSthf0LZA85+QF4k7E+Anc7r+oP27IaM /U3GzmsoVWA3Lc4eVGHPzW2GIrufY/9Swk5ugIj9Axn7pGq/73H2g4Sdnkno+b2a7PBk0oL9nLN/ mmFHwH7AxnyW/eMsu9aGnbhqefYjYO+O9AWwn5Wx7xXU6syN+Qz7MsWu5dgP9K8K2Rv0uyWwd2J2 Lct+5u0r2I8E9k5xndKCMR9UZZ975p9DMY+I3W/PPkizp/t9CP3elr2g369S/a5J2W1E2Pu03wMp OxTlqMJObV2niP0gzW4k7AfA3hXZDzi714zdMz4vYke831E85qXsqIi9m+33iB1J2LUDOO4lz77H 2encxoTiW6tg/0JkvwL2qxy7pN99NbuhZo/7PYjYo/t9wNlRDXbE2HWBXbJ3QMVOHr4qZf+IsUO/ uwL7krP/JGHX6rOzfh8L7BC0c4yEvWcdnXsWN+098N9MKNJAnlxQZ+6Qs6vOypSxuzl2t4B9mWFH jH0Olt+Cw33oXVAQp03m8x2i3gEho+xTzj6dkRd7tnsRdGwo+n4Eju0UDjcc22ePkO3cYGxXOtmm Grtfjf3TmH0uZ7cpuw9RrNiP09N+HI/X0RJWNj7nCT7z5u5ldXaZxmXYA2AHzYaHkDhohH1M92J+ BqUhl5pDNQ7Yic/nQI4M7FWHzAUnMPDBPLSzV8HYnXUAtmTP3O9kUu8ZwG7QDZo0lXH+819rcxXb Ycf5WKUQr0OQiTRHZvjlei9hR9g3//t4i+w7k1/nbPhXc2uRG/591rbDrt1e9nA32N1W7M78UbA8 eeCPnAcPkG2fXnxtQcopme10yEwPWdbRX8Lx1de+ce6ReZ02jWkzuQerRKrcNJH94Z9OO4aLfs9G ffv4KKCHh5N5qQ9HF/bHmj8zjmC/OQvSO1Aa29YmI9NEI2tBgzf84GbyGcJOPTsEB1TSM6yBfbJJ 9n+Bg2/hv7DCX3FgXgfFVKMU2qJmaj3bcH3mzC3QBNh79CxKOLBDY0E7KIrG2KFm9NEiYoe9VAm7 x9ghtpNiz+Qa1YL6cL7UMUzcMPCwstch23dODwSihSpY8fR5fMoNfaUaO5zRsMfZD9Lsuprd4+xG xH7kwRNJv5v/f3v38+O6UQcA3JarHSqiDMc9hB24ICQk2GMqRTEcOfVf2D8h3HKIEoeghkPFO3Cp xIqH+Ct6QN1Z7aE3VsCdzmpRH1JRn1c91LB+Mf7O2OMfsR3bsePdnXylRnlpXjKfN8537LE932Qr krivr/x9m7+L3XFXTD2IRf9hH10U3lxQf2fPhPt24RZ9qgd2Xr4TpeyYSnviX7y8faxdSPsgy86L H8Xsq6S9V2RPxWAS7M9bsGw/C+zaTrvWsN2Q/S7tfOKKoC0773erMTurZCcJO7zSpJ0V2FeB/SS3 3wcJe/Ja4hp266nYh8K+pHxGB+p19eEVbkc17Vop+yba5qm025Fdk3Zayd4vvc1zOy8A1I/bTwrs TsH3a4OLLTuL2+0MO2nQrkk7i/pdk3a+/G2vtp0U21mB3c22N9bvp9KOUvbzwM7y7No5/J0BvNJv wO7E7W7KbrVptyL7OLI7MfvF6CSr35u1O/XsVNhJZGfN2GGfduDbZ2Ld5LW0Tx1hh536FXVy7G7B 91e38/mtEnZawj7kmWzLjpZ87SxpPyOaPceITfGaT9beueTKWrwzb3NKJ0TJ3XyydmsGxzKErO9d /Mpzah5MFNo3Bd9f1W5KOy+Che3k+M7t/j6/t7wtYW8Mm2/3Cr6/rH0Ba5IQ/w/MTCyDmh9Pwr4y XxObAAALbklEQVQotPM14BB/2PyINNiANuwmPFx5nnO1YI/ua8xGX3z+ivk/mmsHo4c7G63pyI1y XW+XvUFuIsrZX6+cMVTnIeiBzRHUHNbZDENxotW1MyJLZmKe5xkvW4TXiI74usnY+pXThzy/hrN6 K8vGxt21DSVqY3l+kFrn5CB20/v9mxJ2kecHsF49hjzvH8gOxzqdwWq/2ODlnZjZF/YRX95+DTWr hH1ic/vKEPZ+YD9tx/7a8/7lUbj+kGlBOT+R/cI8b8s871YY4/hOvW+nkV3jdjtph3WTVxXtXjn7 W8/7E2Hvw6lEja+dhWwjzHWuSHiygBkV5ZlFnufVnEO7pdu17P2SdiO0a03Y+d4oPECepyLP88X/ EQvyPBR3MRN2K7Qj9tTsVX7v3+crxlJRwC7DzqTdFbXq8uzzenatkj36vQv7sNA+0ozfFDUgz86r 1Tr17FZpOy7qd6eMfV1gH6bOTaSDbNtpll1rwz4J7Bo0vdBOgzXiA/sgaTeyf++77Bn9fkA7OeF2 Pc++pMKuh3Zjyx5UnQ/tw3r9ble343w7K29H2XY7tA9FIZhsu9GVHeXYnbL2Prentnko0JNjz9rm wx/NMm2f7raPK9iDufxsO4vb6b52mMAosF/E7Kts+6SMHZW0B2/L2+YPYj/P6Pc1fMB1PXu63924 fX5guyXs/EcftyNp19L97r+3t4d9XM0urtFqzt5L2Zmw61n9vg7sg7h9YNws7ZN97FbcTqXdkXYS 9Xtkt/eyn0o7MhgU6Uvaeyn7pLw9fd1FI3Yt2e+t2gc6C+0X+KMt+0f8964Le7+i3drLDg/72vlO vXFngX2SYef9Lkr3/C6yP4B9Cq8E9vukXbebso9L2rXqdnEwZ9zTyK47cE7CmZCltM9HiNn4FdRh XS+dOVk+OOard5uF92p7ooHP1yF3WsHO4nbwiAU/E3Yz1z6rYbfJH3VnBEVlz9AbtsCvHc+73X/5 QG4nm73tVNqdpB1Lu5Hod0ec2tu6ATvDvjeyyG7CNZVl7Shuh2r01Ii2+UW83xdLbdNf7GhA1/YF nHvfaZ8LIRTvE1cWvO+9+WLvBrRo/9bzrh4fH68wc8ktYnPyWndm6O0Kct00zHUztNu+NzInytsX MOWOv6ULvLYdE1H3TBTogcrSPNdNiUFno3ieH2HrDvL8BF4ZYZyR5x3jSdv9XHcGWbzPmx4b43R/ jMNi8W+wnxP/xWHcPozbh/gkGt/PQ7vdnv3L13BQJ0rVBsMBCvO8VjbPM8JHsL6WtA80m+LgQHY8 4NW143ZYLxvuL4rs/ANu9LhdZzXsf/D+Jq6zwfFcNy/I83KMo9Ju72l/kHazth1mEErnujDPw4MR jXGzyB7c5ZQ3vte2B9v8Cbdrst9ZzD4K7bw4ArefRnYo4lTLnh7f4UFP2cfbdqvJfj+VdqTJfmdZ /R7Zh0n7fcJu0BJ2Po0Nt1CWt4+fsH0i7UYFO6pin4LdhFeasQ/3t9/Us6Nq23zY743Z9ZRdL2G/ A7stc93QeKPbvYSdlrVnbvNM2kct2nFo78PFlWn7MG7/OLJfg53F7J/7GbMRe7SeZuv2cxKzsyI7 xZfSrgf2j+U2n7ajKnZa347r2SnhW3SP27XIrm3ZgxIul1v9ftmIHcXtsVpf7dn1uP1Nyt6L2xEs exzZ7ZS9l2FnuG6/6zv6fZpnN2rYBzl2ig0t0+6cp+wZv3fm77lUs+ul7fgg9ux+Bzsttuu22Z69 7X4fwDa/ytnmS9j55Sbt21nTdigyyw/i19xumwn7x/xS4/g2D6NFyq61aW9im2fkL7ozNT8zHBdW KyVXeUfMCfulDmU7r+1pYJ/4r/h/eJO0aydaTXt6jJtt5XnML6q1BDdh58e5Lc5VbnTHITf372DB x8w3RNeUlrPPNLRlj41xc5iPINDVCHAfuLcwa1YU7dl3RgX7HE4tBcfv/G6Y7zax9MZzsLfVgHL2 zc8858pbuQ7ytPmZ8cBMrLkj/ZGSS/2/lKw1c6rbjGAofnRP5wP/R7+7xc/B7uf5YZDn+TKYUJKa 1+HUv7F49UUMRUzBHuQ6qDVOsf97/5+5unMcdGcTF85S+Rlzgt7q9ghRu8q5yFqwbza6qEodzOAR OJ/Bcx2qNsYl7L3QrkV2c9t+qTkTWNJvYtwFeZ5/wF95nmf72N959yuP524mErgr5+tIlOfdWJ7n l1LWGuOsLTvdsp8H9ouYHc7Qgl2MehPYDwrtF1XsyVxn5OT59BjHx/eF3LeJ7JX6ndsvyGmRfQL2 Piz+nbTTDPtpNftZfMHWfHvmft2+diOwD6Pfe2Q/lXYW2q0M+6dg/ySwD9PbfHGc8WWm5DGsUfIY tnn7l2C/S9itpP3GEjVoL2HmPmE/fa52JuxfB/belt1u3248DXvY78Pcfv+E2y3I84F9eGB7A7lu t/2kyH4Rt180bN91DLuQ6xDWtvMRjHdbepvnDxl2WEXvJdn9hJdnH4P9LLLfxO3wDxHY2UuwD6Cg TdJOQ/soYWfcDpfd1bQPwE4OaMcl7FB4sdDOIjsK7f9py769X+fbvVp2FrdPAjssBRna3amo+ew/ vIKyqZF9FrMvwc5/7wzzD3APb6+a57G8JR15j/yGw13xQEnK7jC4l5IZ9xQ7Ppd8qjsMbQx7iq7Z 5sO3hYub7LbvmrPif/DkuqMmDW8tIM4vio9hsbxlrcLcxZUFtbLLxr52Wb9WXGA618R6Rt7tVckG 5NvDph1g3qY4zuA4jjBxMEdcXPLu9t2Rbw/vy+7cTtpqQIGdvmh7wRw1lguntmN3y+d50koDivK8 F96c3I7deeJ2Wy37IvH/VbYzhe2uwnY+zKlqdxS2b1qzP8HxfZF8g8p2W2G7pa69xTHuyduZwnZN Xbujlj3xhZaidiwG9zbtXc/bFNlZm3av+zmrIrv2ou1O0XxduE5yI3b3MxOzf/TONXoefOzginVq 9/Y7N/Gp98Uv7R//1Mr5iKbi8Ha5VDAqXCj7ANGY/avH6w/9z6PB5/7QyvnCqBQAmua85VBRyv5P +yd/Xlo/b+QLsRU+Q+cFbztEwJSx927zl6/+jb7360N8YV8+69zeYQg73vW2FxnCTrpuRieBhvCo sv2s62Z0Eke7onae68ZdN6OTEP1+tKsWwj7quhmdxNE+67oZncTR3vVBfDdxtKts73rSrps42sue SHhZobxdP9pVi6Oddd2MTkJ5O6yoqWAc7ax30nVDOghhp/3+zne+mHgvfBLaFZqhl93M7YhihWbs 5EnnwN75pScHDCSfBHaF9uySdrVGOXnBTWinXbXk8AFr5vJQ0J7ud8S6aUcXkbZHi3+8/ID1wcUT YT9TKc/T8Imwj8pe6v8CIrKLawtHCp2dQCx8IuzTYUcN6SAQC58I9OS0o4Z0EIiFTxTq8CAQ448U tnnVZmlRUMoS7EShYzgIQ9g9ioa6p6jdRUOsqt27/QDu5LvQf6vOzo3O+xru1zCDW1LcXX/lxcS2 XZ0NX9j9bX49VImtwXnX0O7nOqKU3fCk3UbnhlJ24jEtsMM+ramS3fRoYHfArtLcPNRuCOwU7Ert zzvBf5ohjuN+0G1zDhrQz/L+d7WOYfkVJtKu1v2wSbta/W7cUHXtsDOjrH2jrB3BAi+q2h1iKWtn WFk7piiyn6g1vmMLUUXvEoHCBvSZ3Snx3u63lAusPTv7d5r6IOLbn9lxa2NnSp+hvbE4U9qOjnYF w7dbhrJ2f4RnXbeimyAaUdmuIdZxIzoKbI01xDpuREeB6Ty6tlCxQPe8iLaSgTwntlinWmF4dnTv gGrhUXXtmqoLVIpQ6DbIrVBzwToRKtvnXTegw1Bz0TYRik7PQ+gq2xWdtoFQdeoCQtVDWAiV7aoe wkKoWWPhGMc4xjGOcYxjHOMYxzjGMSrH/wEvFYWcOqq0JwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image300.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYHRgZOYEsYziGBmADOYOIJuJQQgsywrEnEwgFgtIlJERLMLI9P// f7CIHqMEWMSQiRGqmpsJpo+HyYExgRFkjhobP4MUw3+QJgYBIP8AkKULpBWAmnKBmBuqhofBN7Ek I6SyIJWBwQCs8jfTgn8Qd04A2g10FhODQHBlblJ+DgMTyH5doCAHyO1cD4A2gNyQyMAFNY0LbCMj WDfELAEGdjBvD8iNZxiZmJSCK4tLUnMZzkDMYgT76QNQCzNYHQCs4u/nJgEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image301.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC21QPUsDQRCdmd2s5gx4+AFiFVLYKWgvpLESU5jYKRjhQMUzQgLhOu0sLUUs8gfu H1iksjrBzjalhRJrBc+Z3U2I4h6z92Z25s2beXl6vAN7+gY0FgU97yMwUIh8waJ9LbAVSZBmI36S CFKe5zayhks2sk7os2doVFci0H0zx2jFzMIy5FIEofRklLJdGoBUcY3PKcFOs3PcSC4igIFogU9y FXIqtuMqOvYFesUDLWieUdeI3i8afLvcGxki0wRh4ySO2uVa1C3vtuLmOWRXjgVhmv8bQaruC6L9 3fu3dIoywtvQMfYmGeE/RvCMZPV9jJn31LWWmpr3D3H4y6/SFoi/bSec7CSr5i+sJ/FR6wxopNjx 07i+qiR1EwK/v8DuGC2L4wxhynoPMlKGRJV60u5EMe/mj2Zl834ACWlJhRgCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image302.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUsDQRCdmb18rQEPvxCrkEK0UNReOCsLMai5P3DCgYJnxAQ0XX5CSrEKVhZX +AMsrMQiop1tGiEWgrVCzt3ZTQghhd6y8N7cmzcz7Lw9P14Dfw0JDuY0au4hKCDOEcCBWf6bUjdH GjnqEiJHkJIk4cgqznNkndCqJ6iflydwGnJKocX0JCxAopPAVfxBoVhdTwLEQuVYTR52g9qRXz8L ATq6F/hWblnTKBS54goa9xnaprmsRtN0J24yfbU7okar7mIvZdRdXJJ6uh/q9Iy2qVTQdghc/zgK q4VSeFE4qETBKbRbxoW4iw0Zi/2cnvQTxjjAOAewDoL7+Ro4XdG70DmX1qn1ZyeyTsI6+WIrq3NK A76cNs6GB/iSGeYePdGw3qMdMHx0JvjnTLF45cpr/ArDM+nlUcct16PDygnQ+Ek8+nC0dHPAb9Fw aTdE8hZxY7aGCxlm93rv2khULNertTBS7znSo2DdL5QMUbX6AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image303.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUsDQRCdmdvk8iUefoBYxRTpFGNvKQjiFUn6EOFAIWeEBEzQIj8htUWIECtb 7SxSWZ21rX9ASKcoeM7sblKEgLjH7r15O/NmZndfX55vwIxUT2FaQL+MwMCpIS+wrjcTPNMkSPEk RM0gxXGsmR3c0EyJ0HpnaRqXo56C1AqjYnIZNiGWIPDYHjO65Tl2AbZYJmt9cnBcb59WuxcBwERq gS8yETIKOuM2GvU1OqRICVpl1HMNV4OB5UrKIOFG7pQbudLXN739GM0+6t4IvOpZGLTyfnCZLzfD +jnAg8mGkOL/XmZJFZPivAtGYThTwD8USNc9mSk9OlcJielY+x4/lBxaxzf2kAaO7B/A1D4CsX2Y r53ZaFHmaFa7yUxWyaE73cP7IqV/9fBJDTQ9eHOnIc+EP6/SDU+aDaDFlQzpWr+YfcjYu8/o96Gv w2p64GrrSQ4nQqJCpdtqByH3PFeTo/1+AQpcaujUAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image304.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61Vz2sTURCemV2bZBPTENOaxgaWHMQftDQevFiloLSg2IPtTewvCFpsUiULNgfL VqLH4tlD6U0v/gOiUi+eVhAvBk+e1IOQXPSg0Pjm7e5zE4PGNrts9n3vfTPfN7Nvs+/fvH4E8pjI LugQ4VF+CnmgPdHEDwzI1QPiihCPdHERopxBajabcmYU03ImT+ixo+THxWhBn8gmxehoXz9koMlB kBB4R4yeMcoCZESaqMeJweVF68Zs5VYBoCGZP+nE7lvp5CELkDgTM5Xi0uoKEOuPiNmwuJ8y7lJd Y8qxLuNQ+m8E4udjTD3uxaf/qevGoxe/TqeRqVe7jG/XX6cXUv+afBg/yO0UHznwFbmrKZqEapxH h8jQq/EBqba9C7/VQBdqs8vFQtmcLtwxr6wWF0sAG24WavO9qd0b5qBRhd8dYTymcC7J2IQOSk4n JWejtUKSFXGmUEJsLag3vsDeXfu5jH7OZZqm8vkgzmnyHrbwqazrjMLh4WBdFs71qC4Lz/esLgsn 2+qy8HHc9Z34M/df9hWpvuxkmHpOYRhkPKLyf5fr4wqPt6zbNH+Q8VmFP4fcdbfWj8oP/ufO+6Rt DXHMTYVzacalTpm7fCJ+pgsp/hv6Wt+vRwc/tHh0cK5HHh20e+SxRtVo0GONBg3Ga/v2WKOTfUGP 23v2uKnVZN9uKxw/zHha4ftJVlq75O/C1FCQb+HFFr6Fr1r4Nr00gnybvoWDfJtWdJcf8fAWssPy 8vWSzxgDjpgCw/saGfKLJV9h791LQEii55zKQaLcTKVsFYqiq2390yTvFyhaBp1mBwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image305.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WSPUsDQRCGZ+c28fIhHn6AWMUUdgqxtxQUMWCSXiIcKOaMkoAGLNLbaGsRLnVq rUTSaCFnbesPEAw2ioLnzuwmSDhBcY893p2befbdvXm4vz0HHl27KSFBaqMgSFhtoV4wxV9jaiaQ lFQTheCIwDAMObIgpjmSQ2GyU9ivS2NTdu1xpebiYzADIRWBQ3sq1VazaQPMKkzK5KRhvVzfLjX2 XYAem3pHXUEjyzvOC02fxBUMJKkJpVZtHduElonlpFYU8+x+zLPpXB/4+KmZp4J8SwSntOO5tUze PcwUql55D+Ba7yZAmYTF5Kg8iVPuLkQQgihCYAjIvnsDkoWXcbqkp+e/e9EkNKQ3rHDNkfHk/5o0 7OnCuolRzYFZd8Sr/JEcfdqXaI8dccbku3979LFlUc3yYL0GtM5zh3wnU6uqxyk2vK1qBTDamY/H 3LVLkDT9l+QeFUzRTAdGeHVFPywQiNlio1Z3PXUHQx4tzvsCsUwnrFgDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image306.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQ4GJgYuQEsQzCGBmADOZ4RgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8PEwKTAJQRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWWuB+AHQurVAjdxQNTwM voklGSGVBakMDAFgF/xmWvAP4s4JjGBXMDEIhGTmphYr+KWWKwTl5ybmMTBMB7lEFyjPAaSNuBIY tTlBig3AdqGZAHQTg0BwZW5Sfg4DE0QfI9gnH5D0y3KAlNpC+d6Mduwg/iI4XwiFn8A4mRnE14XL dzBB5CE+eAC3n5GgDyAuYYSatINRGGxTBZzfyYTK38IA4aOHFSGbMP38hRWkxw/OX84C4hfC+VmM qPIGYJtzoGGM4UcFx6LMxBxousHmszSwfZkMXNC45wKnD3AkQ80UYGAH8/aAUtQZRiYmpeDK4pLU XIYz6H5gBqsDAOevxybUAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image307.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUsDQRCdmdskmw/x8AMkVUxhFYXYimATEMQUSXpJ4EAxZ5QENGBx2NrYCRYh 2lrbWdhoddYWWvgTUoqC5+7s5gip3GOP997NzJth7u315Qb4BDIQmNbIrSEo4FRQvWCRvybUTZNG Ql1CZAUpiiJW1nCJlTKhjc7SOC9HgQjknEIryVnIQ6STwFX8SaFbdbckwLIqk7UxOdht9vYb/WMP YKR7gW8yGfoU2XEVTfUF2qZQaDSvkJRG24OB1crCIK2V5FgrST3XD33+mppXqPsWBG7jwPe6hap3 Wqh1/OYRwLtxQ1BNwnpmRlwkdWzbcoc2UpqfxbyVmORf1EbDjePw347Ec45i5wfnmSufWH6Pee6k GvMPMdnZkAaO5pWY74CJd6c60StVj1vv+61OG2g8sfGnOP+ct7tp+SVd8wx3MT+0PGP3mOFdI7sY TxdSzB713xEiUbHe7/Y8H8LpmR2O+wPqL8uJoAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image308.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTvS9DURTAzzmv+vFa+tpqIiyNwSKEViwlMVkECTVrRQVRRJvQ3R9gkTQi0jBY arCKiEkM7cxoEiMrSevec5+X3pLgvtz3zu983XPuffehdncEPMpRcIFPSpezKAWjjuIFUba2iekj KbnEJETWIDUaDdYMYhdrhgltbz99xQUIXOVoWEh97iB0Q0MGgSX4VkgVMdNikYohYmyfAExnCqup 4nYW4ImLeicVIUcvrziAKnsnveBiQEoRIWGH0iXwOaR0x7QTkj180FNdxR8g90FgpdZy2XxsJrsb m9vKZTYB7lVmBK/4xs0SnXRK5yGHr0ixylj+c0biml+dzBl8DMigYe4ubk6Q3ys9YmJ4bc2NR3ok v62Fv1av1iL4ytTDXaw4HA1LnnF4P9jMC8Yy15Zy7Oc+PT7p1u1vLj3fO+r2KVD21nPAf+5aiUYi MmbP4TOrmS+M0XbdPmbq3O7ReR0VW9/Pk8RjzRdzS1sbQD/vbD8tcj2nDida+NRq5glKd0ged3jS 38z9FHTr/jVDtx+inn/NZtO+OSbfLv4d7Z4s8DBdy/tYRaLe+WK+kM1BtXWPDfb7BLckdIgSBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image309.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB/gAAAMDAQMAAACcmV+MAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJztnc/v5kh+1/2Me8ctpWl3 SKQM0mo85ABIHLISKBkpk3EvSDnCASQuQCYCTjmkFwSsYDP2s4+SFhfmPyAL4sQJBFIioWz7SR8a BGI4kWP7qzkMF9Ie9SrjSbtduMq/qsofl6vsKruex89bu9Pfeh676vN6PvW7ymUH7VvO1gZsrBv/ vnXj37du/PvWjX/fuvHvWzf+q1Qpe+HV8OdMqIgkb7vxX4nyiA7Zzh9oj9Fa/s+hDwPtyWQRHcpD yduuhz+kQ4b5y0j+2qfQh/6sZEVi+bNA8rZ5/NLFC8H8pX7+NKBDmWwCPX8wftFARSh/rQt8VnoK iclpVX7p4oUuhr8MBFfxWspf6OdPGOJUNoGeX6VIspWNUCXID324TEv5C1P8B+BD8/yyCczkD6Qv LSD+3AA/4/HEcn7ow2WKF/LnKlUSW9kKVUA9jIvnl88sOcivv9sdM8Sx7A88jz+R588gVPDDZXIW 8mcqVZKN/AyxaX75zDLCHymkJqWl/NItJolenj+FUMEPF6lk+R3ZDNbzq1TJy/lDhdRkVLLEjuwP PI/fkedPLoQ/UeKXLywgf2KCPxoLibQCfwh9GCikJqOC55dMoOOXrjFJ9PL88Rb8hTq/dI1Jopf/ sVbizx06HcP8pQI/aEns6J4A1MAfSSem4v9N+GfMf6vxy2cWkN9RaEAlxa5/KK//yLcYiPzYspfC NbEB/oXrXwb5gaxugp8JzeEP5dNayv+n/jPpxCS1kL9Q4c8Uyv//OEKf6l//sZV/rfU/zF/VAXgZ 4+kM/lyFX2n9a2V+3zb+F9CH1vlfzSQL+TNkKX+T/7P6Ll89MTm1/q/SeGk/f6CQmJwW7/8ynP93 y793/7P8QR0KFBKTk+38rIz3/0LJ2zbiDxQSk9Ni/wcKiV0j/979v2r/L1BITE7W5v+989/yP6BA ITE5Wct/Kf4PFBK78ctfe+MHpJKYnPZe/jMmZJD/P33bUZorBJ9/COTvl9QK/IXTKZQ3bCX+FfL/ jV8X/2XWf4X3C+1foWT06Kr4w+Ff07qe+l8fv431fzB57Y1/+Ne0rqj+D4d/TetS6r9g8lqr/b/3 +u+i/H/L//L3S+rGT8ty/r3n/xu//P2S2nv/b+/8F5X/TfBHdGiH/Exof/x77/9fVP13oe1fF+mN XzJ6dMv/V+T/cPjXtDbxP9sbEOhK+W/+l7ztVv+1Ciav3T1/OPxrWtCTnnvi37v/b+M/QNOJqWrv /BdV/18e/xdo3+3fCe2bHx/4Y3X9b5afHNh7Qfy6+//kwMs+Uuv5dfs/9tFFlX/Y/1+kv9pv4azJ JfnJITaXzp87jEL8mRx/UfOHXTgcu3KoNfgL9DL2HmGo5mAqGX5igxx/Rn6sTf0f/fGv5Q8/qC2P 6C8ylqr+DuTnriQLHnL88Yr8L3/lH3+vc08jyHOtEiBXw/zpXP7mcCjT/DFjHj1vAHkOvkvEnwCx SPE3hwsabv9K1jz6iEXIc61W4G/OO1L0fzJMrUOFEitY8+gj9kT87FdG+OPamIb/J1X0fzU6v+v8 e/EhZuPuhPm5Qk7zQ5bDyejl/xK9+W33cWtMxc/5SIQvcKd5frD/p8DPGV97r4oUbGw08WfjN8Sq /CP+fxai/9yFRPycL2r+KtJ0Zf5vWsu18PvD0Mj7XzjOujEa8ocCfkF2luf/SoL/8L+cl9+0LzxU 4Cc2jPBzCdYpVpFyn4fj+Hr4086cH49xsEYI+z/+MKTIH6/An3/6TxB6m5Ebzo05QM5tBfKD9V8q 73+Os+5xmuY/DEPN4ZF6+BXy/yb8TBchX8S/tPzz/GETqQr/YTwkwV/7/wBavj5/1ETafh5+/gq3 cEzSnBbykxtKk/yi+o/jfxA1kcZ0FKVe/nzIX2zG76NXXaBoBtw8PzLJT3JDvhk/HSqaDkceGuUH yn9mBX+2jv+B8p9q5U+X84uS5qTOP7whnssv0/+R5k838/9sfnX/s+M/hj9Zyf9DfseK8h9T/meu Ms3fvWdlW36nCWH/M1eZbv81888s/+Wh5V+z/cM3FFbwF268QftvgH9m/s+9dfw/zP+ZUX5igwR/ 5vfl32T/f9j/S63wfxpQ/MxVpvmTFfnH2/8kXKn+G8z/WMIfNaEiXLH/u3b+H+eP0Rb+xzfkVpT/ Axqp/8yPf9tFcCPzn5L8pbuW/4H+/1x+jf4vvGvhnzf+w/z1jYbrP2D+zwb+3G/5V+3/kPHPu+vl /1H+NNgs/5f+57StrUb4Sf7RtP5H8Schxb/e/EdG+FsbZPjJZKH+8V8SUe2fpfx3FVyUOEjc/s0r /zEykP99NBQw/m2tmOJP8f/Icpz29g8vQW02/9FeJsF/Lsgqvfb538JdzI8vm8XfvcV1kj9C59zN PJX+n2T9h598WDT/45fYLyw/uNkM6P+38U/xZyE6Zl6hxC/p/6r5n9//ryItvRz3YmbVfyr8bhaU 3oLyP1b/ZcEg/39BEkQy/D4q/AzP4sv0/wbj3+6dvjL8aYgfUtJa/yVRvfOd839SFZ6wTXpUDX8e JHif5Kzxb9pSTPHnYeknaJKf2a8q4f8Yb3iLuvJfNPwp+WWQDL+H8iAOqzhm1X/y/EGB+U+6+UOG v83/lVlx1CY9qpY/dPDVs8Y/KWsrHGr5j2SrudbyX/EnZBmSHf/h2rZLelSE2KsudvEPNos/EVne ChtRBHlwok1S9z9U/jG/24Uwf1zzlx6dGCxCXLH/AP8G8/L/mbUVDhF+Pw9d2iQ99V/FH3sI8eMf nNvoxGAR4iNKqmsl+Qf130lkeStsROmnEeMSPfnfCZBDKvz6uzb/V7lNjT+Xq/+s52/Gf1WTHtCJ wSLE56pfGuCzCQzze4b46ymetvw3/FVqIZ0YLEKcoGPdiVPu/+BQVyFMjv+9pJTgV63/On5u/stN qKTH1PC7dVdxFn9n7yS/ey6ZIqmH/15QkJ2fff+nvulwoJIeU72Bq/TqTuyc/m8pz386cfyQZQr9 n7rE3/NZ/nb+6yjP/ynMD85/8P5X4D+6o/yfoe8lzTZWef/X5fyen4P8sUslPaaG35f2/6D9738l jp/hqEtox+/8JWdUiu1/+SDIyfc8f2vANH/2kZ/2oU5y5b8Y4x9uQk96foEU+Bv/Zw6VfMefNtdK 8H8YgPxS+T/vTJrm93GU4QS/Qv3H8PfjH1X+/MNwmr8M//Tz/B73iIQif1BFiRGYb37o/spL9Ky/ T3H8Vz7w6w24A/6wvkqC/1HP//ZN/UXx6m3u/G3APQP+Lnohf9Dy4/Li/NSrxtShVPv/5UM/gct/ IM3vRA2/MGOq8kfk32e9ESme/CL89T0a9v9XvA+9OOlCdP3fXDvNXyzh76a/xO0fNqbKkXiqRe/4 r3jfO5AhKM/fVqQy/HgS44sR/oPz0y+eVVe9rKx9NWz/uukfCf6o6izj/KJz/at4+C7IXzrS7V9x ILNlDf9HzouvSa6Vq/8l+bERKR4s4J62zv5v8f49lr8d/92T5i8JRTKv/eumf6b5EzzUxr+X3vzv eGQI2o9/mvkP6f5fSSa/jvP6fwr8RzxZEyO9/HkI8+MpPdI3k+D3cC12mjf+76a/puf/XdIqIr3l n+dvy38aHWtnyfGTdYk5/j9ytsIhsv7n4s2CU+v/qvMfmN+lbmz5kyhmNhvAqus/H2VBKcc/mP/t pn8m+XHNlpFaWVP9R3o4FX/gUQm29V9clcxEjj/3q/8Vcut/S/j99ik9reX/Yyck/Fz+x3X68wTJ 8GcBKtzMn8ffu2uSH8dHeoU6+3/ZRyx/U/9VZTqNTimS4MfTZyXpoc8p//L8g5CW9j/7vvMpw1/7 n0zoP80GSXOi+MNZ9T/VSdiI/0OWv8n/uExL8pPpM/L0uBX8iuU/e+KUAD9ezQmQVP4vcPRkDDmD v9jc/6lT+4Dt/1Ydusq08yBpTs36L8kvlvCr+j851DuwOP/jGRs5/rGQFH/eX6TOD1mm0v8j9X98 qD/lxj9Ep0HSnLblj4AEVNs/vPWRCrH7v6nOFqzl/H3s2+T/9vSRwfwvakawZvmzPnY9/Krjn9Jl LmX4ScUwnx8a//M39NNf6vzw/k/V+Q+PuZQp/yRzmuXvp382av9yn7mU8T8xTi8/n/8X8UOWKbf/ AXMpw58Mk+akXP75G/rpn43qv6SNGaj/T8OkOS3mj/vANv6vNzki0P9Ph0lzWlz/99M/muo/Bf+T AXXMXtrtf8M6DJPmxPE7dEiq/C/h11H/lQf2Usb/jtz830hIyv/99M825b/ktx9R/KUBfv4Gajpk k/5v7tEhZJ6fnf+hV+u34ffpEDL//CdXYejnV9v/0DX/V8Ov5v92lwNY/wFJc1pa/zlUUpvUf3HE XsqO/4dJc1rs/635He7StfM/dc0m/Afu0kvi19D/65v/jco/dc0W/i887tK1/U9Fvrr/K/6++d+I P+JthUOm8n/f/F8g/3D8ew6exUrr333zD43/gKQ52cQf1/vNlPZ/d6N/uv1fk39gKxzi+OuYOf5m v51S/nf4S5f1f9jxP5PY9A0cP4MjU/87qv6Pg/LAX6qx/HPPvxdTN8D80EOIrf8jJoHk3tPD4Y+V 6r9yOPxexM/4H7HzP5kTQ/tfBwa0IRF/HVra/idBMRx+6ePn5r9ieP/vqOXVtY//3Ne/BhmhjT+j LjY9/h3Z/yy2vLsZx/UKff3m4zd/8nf/tS5+P6XCdvOzqk1azt9N/iPz/Ln/TfgaOv9bZHlnhDR/ KuLnnn/z+9G/AX7w/BP5+n+aX73/O+Af3rgn/od08vP87/zGm99POrvU138nLO+MkOYX5n+u/D+g J6NbfrX+H2vXuvyL9z/cp/uKFP999JNffMglBkv5/T/b8nP5v+lc/0Gdgfv8DyUGay3/xyb4uUi1 8wfQDcD7nxhb4ZA8v0L9Z5hfZ/2fHu79vP/3qwjf0HdHQAIq9f8W/mcuyWT54cQj4MMd8S9u/5fz i95/KZH/00v3P8f/y8yXAXCDTv6l539q4G/1FPowAD67BP6U/vQeO6czopn8yab8Kctff1fxF29+ 3PyFqIMFhLpM/p9DrxE/jdy/9Xvp+88l+GMD/Arn34R1NCETaTj8a1oW8Sv0/+r7N+R3Nm3/m9mP 3fIfoGjW5C835W8XPy6Wf+H4t13735D//pb13/b8hQF++fzf7n3Yrv4r3tuSv937sFf+du9DFU2G n/dsQuHwr2nN488/1Mmf0sMYJhZ4/rdd/Kg4s+YAJ2QT/59ByXuOaPTFGZhM8zMmtWlX0eTheRip ef5MxM+MykBx+18U+bu9D4S/ew7DGH+GfiZNnO8w/N9fxK+e/2mTur0PVTRF0I2ajPE3PDRxqpU/ h2IZ5++2Pq7DX0L8ovnvB+Hn6EeHO0Giy/o/3dbHirN82N21qv+l5/9BLWv/uq2PmP+Bef7feSdx 7t/7hCY+b8nfbX3EnH0xW7P+35S/2/uAo+n3oRrmZ1Y8jlvyH7toQvoxmDX5Twb4pes/psXvN8Ks mf/dLf3/oosm3Irf25K/jybcOX9EX9FHapy/9Lcs/0w0q9X/xvln+b/chL+whr/oF3nX5A/syP8h PsGdCg3+mtZF80co+0FAhdq/wkkLOs3iz0Nb8v8V8c/yf9pPDK6Y/zM7/J9H6Nzv1VyTP7LF/6f+ GNYV839qDb+HDMx/Te7/S+X3f4Jauv+jj8bvAVbM//bw06Fw+Ne0ZvEnRvhn9f+pUDj8a1qz8v95 KX8IfDhv/AdFatz/RxP+F/KDLtls/dcIvz35f5LfXd3/dvF7lvCHcOjC+Nut6Bfjf/ze8Bt/L379 N/Y/EO++v0R+av2jmOBXXP+2nb/8+f9wn1n/LQKt/HAs9vAP1r/l+AVGXDh/HlrS/jHRXBD/0ue/ Gq3En79BnzH1H//C+Cv3fy2KOItMjP8up/+f7p1f4flnUBee//fOf77x75r/eO38EAFFzL8w9Or4 ocSM889a/wdDpvm9nfvfDP/F9H/Kq+cX1394yX3P/MXe+QMz/Oz6LwmZ538BfWicPwQ+vBh+/PTa jZ/6iuNnOEBJ8Kcy/CEcMlz+8ZsfWX7Ac0JdAT9z/jdguVC6+CM4UsP5H7/58Gr4n0MfSvAzTwNu xR/CIdP8SFj+r54/QRvwQyZtxH9GG+R/Jf5g0oJOM/kLC/mD9i9ws9iIbPN/1biSN8sv4Tec/0/I YPlPg/r5fovLv4sM+r8aBWdL+Q3nf8wPlP+UyblCGeEvu9Dq/OT6ij/Xwp9azF949Yt3c4A/oD0n FMf/DXrxB47zuOVPFpf/YNKCTor8uVu7Hnj/Ee25CIUiGzjHNRtMvCauJEAL278QSWsG/0j91/E3 ONF4opzhHH8coFn5Pxj+NS0Z/qhqlv9mMsWftDl3K/4upJm/oPY/Vfz5SP3f5Vx1/kcUvzeXn2r/ QiQtCf6c5c8G/AnrOeZFAaAE9f/Zq9/bYRF/mz/x39mh5gf6f2zOFUrAf/TKeyFaWP9D0Y9Iqv77 vfB1Q1zxE8vg/E/2vC7jP9nIjzXJHzM5Vygx//0+lkviZ3OuUEL+4n6EFpb/YNKCTqr8361Le0H3 f6CcK5SQP38vQla1f7VYfqD9x54LkQb+70TIWv70u/XrlmB+0uYv4/dOl8EP5f/8UYSW82dP+lis K/8VP3lOBSj/HpNzhRLyp0/6kD7+8sdl8u8GT9mo8yclaeSB+p/1nFBC/iTtQ1r42w55La53qsif pA0/4H9N/Gfd/AnDz53Lq5M/Xc5f+hr4ufkPFp8bl8nzE1uSrHgHxw7y0zlXKBH/8XTXx6LMHyH0 +sePHvifUA/s6OQ/Z/m9AEH8nOeEEvGf3XMfiyJ/CZGWmvjJz1nx3w/QCP9xa37upWb115r5M8P8 iTeXP0CZSX5iyzF7Qjq5w/4PV3KFGucvgsSfz8+2dKSi1uz/59kn7+FUIf8znhPKDH9olp/Ycsqc Ef7Kcj38wamPRbH/vwo/6eSC/L5B/s+AO9h5vir/JzD/L9H3LOfHqZrjT8OZ/h8v/xF11XL+JzhV kJ/2nFDgBC25Lw+X8I/4P6KTXsbv5Q7p5IL8oRb+yOtjWZD/D39PMz+p/0X8qTS/IP+HWY0qwz/0 /+El9QGZjdfv/wxHMOTncq5Q4/7nQqr5n4nCED/e/gjz0zlXKFP7n0zy1zMefnEgnVyAP2JyrlC6 +AMulE7zF7P5iS0V/10fYmyFQ6CM+B/3f0z6n9jysnn5jo38Uv5fWP7r3T83fq38TbfN1vyPWYt2 xUMi/zcdEMFjQBx/LME/3f4b429nVer76ySW8XPtvww/FNug/2eGP53HH0AxN6Yyhrfd1oX+N8bf mFfn/6L+Tis/+hqIZU79Z6b/kzL8daQW1v/G+n+585dRV/9r4Z/R/wfzf8BEukr7l9eRrs4P1n8B F1qDPyT/rJ7/N6z/mui35Zeb/zI+/muPrrOCf6X2v4m+tiWL6BBtKxwCZYTfcPlv/J/Wt9vBH3Ch Ffy/Cv8zG/1f25IwoVqbtX9MNOu0f+c6ZEX/Z4v8bxU/E806/j/WIQv7P+vwNy/ftML/c+Z/l+Z/ lwnRtsIhUBvVf2/Rcv83KdjR/jPRiPnxU4v4XbmXwp9prv8JP1qc/9vXjRnI/5nR9q906tgW+l8P v6b6fyz/lyF5LSbPX2rgL/T4PwA+VPc/2P5VA/QiSPHss17+evzTNjmr5//p9c+WPyD8HsdfGVxc Mr90/scvZwhjvM2d5ycrOAv5m+kfO/hB/1clNP3Y+fSgnZ/Yshq/TPsH8lc1dFrRx0P+TJofTIzY 0kz/2OF/MP9j/tLD43SOP9oJv4fSqgzw/PmjiDy4vJC/mf6xZPzDRNPzH/MAG8ryfydK/zpazs+E BJYLZXT846JTFqKM93/Ff0KL6/+kDVnR/wu4UMPvVvyvh/yJND/o//r5hza0Nv9T4A6Y/4TcupTy /OenyBJ+Lv8/+1Eyuf4vz39EHsx/WsZPbDkyIcZWOASKK7jOzP0PI/yFX9dSDH/2/fDkocXl/9SG RPsf7k3tf5Dgnz/+P4/xe8v4iS0uE2rE8yvu/9Hs/6Qa/pAPOP6Pl/E3+3+bkNb9X18ivOSjq/5L 8qCupeJ2K3yECL+PLZrB38aD/zbC/wqKZTZ/+iQE+T96OJPf6fnb6R8hv4v+DhQpbWoIfKhr/it9 EgH8af7h+8v9L8W/8fxf+ol+/ofvvhtjWwoZfkHGb00NgQ/Vx78wf+Y0vRSm/kvz9z4O0NL6rxtx r84vX/5H+ItHHwVIkn+0/5MHdKiVCf7587/VMP9M6lSO3/lBgBbzh3SItRUOgTJa/nMX8584/nPh kMxrL7+u8Z9J/iykQyLLhZrBL1/+CzL5NeQ/EOct5I/okMhyoczyk8kvfv5bD387/WXJ/E/AhVr+ lGzTZ/lLVwc/ExJZLtSM+k/B/3jyb8B/UuEfbf/b6S+b839e/RsW/PrfqfRI4V32/K8mfqPzX3jy M8iCJfyj+f/MhESWC2XU/0lU5VU8+8Lwd1ct4j8yIZHlQpls//EDroUzWP/vrlrEf2JCIsuFMln/ 43qqJINVA/wuExJZLpTJ/j+pp8jDSgb4PSbE2gqHQJks/+R4anIQt37+8gL4i+4DA/w+HeJshUOg jNb/nebzj/V/iht/I3vbv1768//e+fOADnG2wiFQRvhX2P/dTf/YvP7f6ar4V63/RvN/SIc4W+EQ KCP1v8b8D/Hj+r+b/lp//x/Ev/rz35bxr57/u+k/8/lf9/MP3VVL6r+UCXWyo/1bgT9hQpytcAiU 0fXPTvrz/5kJdVLnD4APdc3/dtLPf2RCnK1wCNSl1n8nJtTp6vjHyr9RfnH9b4X/XSbUSU/5vwB+ jwl1uvGj0RCoGc9/2sDfT//pLf/lt74u/8+vWzT+Awcb5vhlzr/b0P8psbYa/xRy/A59XhooCX6L 8n98QP87PSQOyvv0dsXf7v/M+/S08v9ffP9PLMr/bGI9f2+2BP/PQDE3RoRMsIiAWFbi/wKyj/V/ t/+52/1l5fyXSf8/Dj+r6r9++ufK+z9sYgmJtdDCX/5z/N88eINe/+i/saZYy49C/J+KuJ/+msvf vkq3UTh+n038RJifCfWS5+deUMSMM7fhB+u/Ef6ECfWa5n/bfrc1/9t/JuN/HM2X3GeFQ01/zfV/ IuDPXCYkwS87/39gEo2YOFj+16//KB4x74L5WUVMHCw/mz+Z2CriIxOi7pLmj1lTWH4N+Z/5CZ36 azE/W/7ZK5nYKuITE+o1mx8gZkOq/Gz09dcK/ucuZXrwFbHLhHrNzv8K/FCkOvgZ/0/we0yolwn/ d/3f/M/+9L0R4y+PX+T/kf4/hNQTs6Gl/Fz3jOMvNfD7dOqJBD9nElNjrux/avpLxJ+J+BmL1+EX v/9Vgb+Q4xf7f/xKY/yxiP/MRGGaP2bsl/E/90rXOfx/iMecfHe21R0TRXXTg//+b5sn0jOeP6BD E5bDMsyfgfxCce0/HeL5qemv9fL/fP5vjZtBieOPqFC+Lj/c/ivxk5PDR6aXRqTAT03/Wep/8HOx uPo/okKW8D/6Kyj8Grx/ZX5q+ktP/cfd5w6/czgjtuVnQlRAU/nfOf9I/jfMz7X/ERXi+RMmRAU0 5X9t/Pn0CRSdFPjPTGhgKxxitQ6/aATCSyH/H5nQwFY4xIod/5iq/9iYxFLwv8uEBrbCIVbC8r9b frz+6/ymPv7kwvibvp0+fsHWA14K5d9jQgNbu5BTDbj/2uP7zFiqtewS+QtsSuHI8zcKh6mtxK+Q /yX4Y2DsoZU/PvwX59Fhm/pPgh8ae03yP3aZmqURzP8WsPqC+Q9O9GoktXX6/6IamJdk/r/HTSdZ Pf4x1P8LmBAVsI3fUP8/ZEJUwDb+cu/8zOdibcRfn6ZliB98fmVECvwRE6IConEMK2x/FqE8yPCv eWH+Hw0p8ocoDxPcmxTxZ9v6Hzfg0vyZEn8eVj9BbDl/HJrjD1Aakd6+MX7mc7GG/GH1+xW4syfP z1ouwV84+Dh5K9u/6ubSz/DaryF+/J76akh51O7//ruF/IWf4gPE5Os/NX4fJTk5o9NOfg/lQaLE r+h/H52yQJ0fz52uxR+H1V+G/F/65AU1Kvw+Pr8Rtxgr8COvap4ccoqiGf9XP7Cbhjhhaf7qby/H WZLlZ+t5Xfwuyj52SS/FDD/ySq9eShPyk5BTv3bErX60DO/cYXeMcJya+I8o/YEH8UdMaMJyWITf Lb2ExKXCj6vk9fh9o/yFXy8lSuf/U1VpJkES8vnfEH9SVdG5Of5T+4ISKX6c0BFVVTJ2CVf/GeE/ k/enoan2Lxq1fIr/KMXf5H9iBOZ3q/+v4v8EHeudLmL/UyFF/iQL66VUqfKPf/akyo4u6TiaLv8h TuzU8DMez8cfI1Lnr58kkMn/DT9uklbiT8n74xDvf/bXWMSfRor8KUo/9fAy6Rr5v0qqftCR5c+0 +T9NkAI/NiKN0nrz7Rr82Ud+vdOL5x9cOWL5JP9jGX66/GdR0vCv0P5jfhJi+VN9/AekWP9lYZIH 5P5V+AOz/Jkyfx4e683Xa/DnH5rmd3H+/6weNxav0O9/9bd+O+bXv5n+b9X615uP5fiXrX/kTgjx Jyr8Zf3nW7zv/r+++uX/GDvxvW4NNSeTPy7it+uL+L2cpCdX/y1b/6q6Ng0/Q5xI938cgebxF+83 /KmU/3OF9U9p/lgfP5n88lT4H/oq/CrrvzB/hN5w/L8Vc+3/wNYuNMmPJ7/Kjv/+90JyHzSL1PCX DwIl/kX7v0py0EGK+VlF/JVwejx/4hw+OPxmVSl93ZTfHPPj9lw0b8byOw2/XP2XKux/AvgPmD+Z zz9Z/1f8YS7L76CaP8RhGf+/Ifxvv/tTMTZ6qigA/GTy62iQP0QpeUGNdPuPnFAi/7/zRw5+1P9A +Nu6RZ0fMfyHDxz3cxREpT5+XLp8fKgLm8BOAAALeUlEQVSWAn9U+f+b+o4q4a+TQ9zWJr1aPy3k L72On/lK3/g3wnVEqJD/a/5qVMa1GKb4c78qBBz/A1385EUK5AU10vUfngAKcZWcTPEf/uGLt0z9 93TcGKLh+B9P/nl4zyfL/1AXP3mskDxbqsQfYH7O/wGcCh2TEj8i/d8AFW7O8xd6+WN8kQp/Ua+Y VdA/+9j93ZK2ZaDZ/MT/Vc1cOJ8M+L+tjd9DbUUoXf5PzVsN5XY20v1/Zf6qrcWVnc/x5+9rq/86 ydf/Lt6EfRj0fySkyB/VZHE9EKS+yj/ekL+qkqsK2VXb2VpLsfyHdc+e1KAMf2aCXzb/V5m/PBTm +Yn/MTopo8z4P/t0Q//j25zhjikZKfP3Kqzhxw1dgv9jPP9HVIDd4yA4Rs08f4iHleHa/reHP2py 43b8iQl+2fqP1IGkx7Rq/qfLvxF+6fYfvkNGyu1fLybp8875T1r4U9v5Iypgnl+6/9/doZ3/KyZk 2v9s/udOvGOXWy3zv3ul/JL+Lz09+V9Q4nMbyn9IBRh+3wS/BfWfrP818Qvy/zb+t4ffav8Xwb79 nxvhv5z6Lw/3Xf+vwG9F/zekAnTSmSb+S63/suhC8/+Lie8l+dMV+I30f3Xxo/n81GKVsP63uf+/ hJ/SxfInl8qvKf+fNfFfavk/Xit/xoRG+U83/l3zuzvn9/bNX974983v75u/CG78xvnZvY1W8ee6 +J0//xcSjrFLYxf8Q8YuDZC/tKL/n4dCfudv/Itvfh2mYqXOv+H4h9r/l+F9kayi/sIMsByWffxc /mfVX3Wx/M8nvr92fj3+Ty+WX4//U2SevwC+w/z/9C1Cb/7lw/gx/nQj/59V+AVP34l+KY6fkA7e f2YlP5RzR1IT0fxP8m5s5k2XtvA/18//q//g/8GPadMz1rbwfzn8LurvkueX0We0PSvzxyP8wHcR /d0rcmCqsnGg9Ppfrf5nGbmKrJxK67OpC6TE8per8hfPnqFXJf2iYxUp8ZfByDHFW/LXlk3eNCIl /iJgX98NxrKcX638N9LFnzePbUMqffp9ipRY/6P1/a+Pv2hOkoHUHgI5EMffvLl0pklb85/Hr/YS +HOef5FJ2/KX/nH8anfkt4H5v5hn0tb8gpbkNMLP1n+tLpIfeYL66jjST9Sb/zet/9E7gpOYkpHv rij/ozgYv3rv/OnId9fEn4TjV++CPxKkHMKfXxN/Go1fjU8AgnS5/MO9hiL/r5P/t23/RPxJgJfV Xg8+vyb+OMRFALahav9SH0jqcvP/kN8JsJvhPbjv+vg4l2EH+Yr4ywcBfuUz3Al+10Oxh4ad4Mvl H/hZxF/6lfPd4qr5i2/7VTYvQP4icJF3Ao4qvVz+4fzXR14ZeCnY0c/DUxk8BxY0L5d/4P8s8orw KTzQyaJzxQ8caHW5/AP/ZwjzxwL+P7xq/hQ9rfh/CPKn6FwEz19cNf8ZnfLo6b8B+e/QXRE+B44q vyL+F+iLin/0dZT5tfPj+EX80Wnv/MBR9ZfLD/XzqyZAwA/9NpfLD/of+UU4cv2N378qfjD/l8Fu +EH/c/wvqb/zT31gD8Dl8o/4n9oD8JS5Jv9oB/wfBtQ+hyPT3hUOtAeGni27fP7cofeAnBl/l04I 1A0W8At2LYgE80cUf8LsebGW/w76cFoS/MyiT+mg7fkj4EON/MUB5X0ofcIkd4b2FML8M03anJ9L 7ZPpWNblBzeo6ecv63mO5iV67EMNgliuxv/Nw53NP+y7FLH+5FuPoC1+V+P/xvHNGUepI9Dl8sci rBBf0SwFrMg/1W7Yx0/3EDfin9n/mcP/wf1feDkeo3n+uv7DR1S9RMk/+p3aKIX3h9ES8pN08pZf 8g2FK5R/yNaZ/El164e/9wR982bwVcbxh3IxrpD/NfIL1PA3z4Zn6/FP3cfzu86/ml3+BWrav3Ss /R/RGvzxX0SvuX743MREyZB/0nMTiuRu6/m/Elwl0qyhvAH+2vHnml/Y/6VlvvyD0s9f/Bz55zT+ PAgo8/U/KP38jTxwuDGua+P3981f+mObfkd0NeW/VhGMPPM2pivjz6PRtSBY5tt/fTeZ0JX5X1k3 /lZz+3/Xkv9v/PO0d/69l/+5/M9nP3GqU9vV/2dNp5ksk47+jwfsMZy8CZ2BnXnrS0f956mTVPzp yOkc64rjD9VjuEMndRIr+Utos9CkKn7FMReq+b+vfJcBMf5XnTwgukNn9dsq/ozdqbCRGP6xA1OE ukMJuMVl4iaUfzAjMe3SwZ+q33bHvfx8MzH8YweGCDWbX/8a0Azp4BedRzx6EwIeTNxADP9ZcJjM qO64t2wJ9WV3U7thZ2Mx/T/gWblp3SHgEcsxtV1+C/m/4l8eJKmKX/62toBZyh/MiOEOFbP4LSz/ WTAjBiX/tyeS3fFvo9tKLH84Iwal+q89rgL3/+xr/8zzt8e1YP7vzkhMu6gTyGeXfwX+dqRw1+1U 2Fg66j+FbkM7UsTzH3M629rF8I8dGCbUGZ0EZxByalfnKv7TnMGmdjH5/4fz+j+efE5uJxju8E6F cEZqusXwiw4THNVsfvVZEwOi+fGBKeq6K335ktw+jXU3fjrtuqL5C9FhmqO6KwL5ktzOlFadRujJ pPVF8+eiw2RHdZeHc/gtEcMfzuLPovEzmHlZzZ9Fc8xS4kc286do3vyffGLdSVVW8s+TPErheO0T PLvkzx131/xZxX9Svcmw1uRPH+6bP6no98x/RMb9P3oSzphW5S88dFS9SU1W8zupcX7lBfxV+av+ j2l+1RmcdflD4+V/df6n0iil4wTtabTG+FUn1cX8b6cj8FT4/ZZ/7marKRV6+XPgM06uPL+Xd6cR Dw/l1iOr+fHoz/Cil+b8LzGwl58yKz3kGd/zGSteL97/KMEvP/dvOT8kCX75KbNL5A8nI0gmr+jk Is/4pgcFc4gW84tewMGnlfvG9zyL3gcBScwv0Z1W4I+d4ML4JYZTCquYyQr8Cu4gWsqvsvc3dcJL 458y1zkorOJmTmR8z7tm/onqOndctVXsPFC5eob08k8115njqe0Zy5WuVlXlrnX5U8fPA5XkzK55 F65u/onhSuoEeaCSnNk9H9lhZf+fVXO0qnlqSpxoXf9Xgz+FzZ8IzVpglVfihBr58RzFFL9rFf85 1cmf+ZOj+3cOivxm9zweM538yWGS36l6NBbxP8018peOI8EfqPHP2WCloCzUN/4p8YmCYnvxjK4a v+Hh/+r8qVX8pROK3gcLaZy/cNNwiv9QqM1oGB7+5U6kz/95kE3xF16p9uy38vKsmmJH4/xHHuaT /D7ylPK/2S2fpXPQOv+jn19ho+AMlY6vlX86/weq/ArXqgsvfmmc/8ZnqIpXN3JVfrPCpujjL/Fy vXg5rSognhWnONQqgjzSx1/g9l88/sH8eaCYojlVLZZG/lyGv7SLP43klyNrjfNnuP8/ya84/2VU mvmr2GT4Q8UUzakqscr7C8b502iavxr9WfEUV62q/1Nq5K9+gYno8oB0km1R6bjK68si/mRq/QPz m53RVNPa/IWvPuFiUvHIm8AFEpX/GE1Eh7sIqhsOzGrB/k9e6cfOVHR4isSKp7g7qc3GIiG/M8mP qktUG1yzygPFG8T9n6no4sP18ucS/InxDY2KUm6NBeNfJ62iiybut+MUm07KrZF4/W96c4sVh1j2 Ul5fE/NP/5wWTX9grc6fB6opGpVyb0TMPx2dRcM/LOXeiJh/unGz4hCTXtMvyOS0lN+KQ2x6QS/I FkrMP71caxn/76reIOaf7tyYepBlpp6p3iDkt6xzY0JCfssadxO68Qtk0dqOKYn5o5Ws2E5WHMK8 oW78+9aNf9+68e9bN/5968a/b934960b/75149+3bvz71o1/37rx71s3/n3rxs+KPPWzIw38jw8p 3ZH+P2sEFSaSykLdAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image310.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52Tu0tDMRTGT5J7+y5eBaE4FQfRocUKTip0FqxgixS3igWL1lpasP0bXNwEJ1cH B6cuDnXRpc6Cg5SCDwRRQVTwcU1OYrAtPmpLuOeXnPPly7k3J8eHW4C/oD9qgltE+VkiAtZNASj0 4qrJh5uKyOCDEoIzhNq2jTNhEsCZCCUq20s/63w0agb9PTwacHRBH9iiCCzOVR7t8lH3AdxwGa/K 8cFUqriYKK+muS8iHLzQ7Xfpc4OgCwpWIpNNF4Kx9FpwJpdNrQDsCCchvu7izxEPsHWfSB7TPAqC h0Eq1v+sSPCMd1q5YjyYoijSpkR+9SaViFJKslOvqFlSPE0sVI7pnV4NwRmdX3B9zU+yOadcb+0S 6fBMwAbRSV7zgbOZ9xyCU5pv8V2X1M5R+7892CT3plSy2t805X8rXs7O55aBfuc84BGp44qP2KRb 8JPiEm3mhiH5We8v+VHXh/Fkl7q+mRuG5CtdL/lC+zljgkOah4j0J89Xffv5fK39SbFr/AbOVX29 w/5UjAXs7wR41P3y4B3Ez15pWuBE2he3tkYo7Y+XC8V0FmqtnhjmfQDtieEFOAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image311.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUv0scQRTH35u5jfdjE1cPQYTAcUU6Q7SxUOHsbBT8gc1VFzjxkpwX0RDPRv8E S7EQbWzSpxLcykLvUgUCqTQQvU4LUUGSzbw3sxN2I8HbY7j3mXnvu9/5sfOtebQN/PhZ38EURd44 ggrkBwEgoIdHHdVSgqKEagKRe1AEQcA9L7GXewYEmuyMCOtc4Tt+tltFL550Qh8EVAQevVNF+6pt ZAHmVWrG5LgwUVpZmK2/LwMUkBzci93f2ucmsgsB3mylWl7OTZY/5qZr1dIiwCdy0q/Gk+p/MF2Q zW5KfmX5ewdxDh5QbDyk2DCKyHO8Unkpo3ToSBVdXrWgfXdaC63WmwT15NQT+jyR2rfWPn209l+f Wsl1hlwqGuDVjrkU6ufN1Kuva+9AxL2FTpa6KHXE8FpiyiO+NfxFRnldRLnoaL4zvIOab6xePkl8 YfWivC6iXHQ0t6ye5nPr9zhF3G+5xudx1Mzf//X/+cfXb09epyn1p6k/bXP9XGcxo9+vd7IQhPXY 5k7u4D0rrf5zJvDR500rzeEZz2nSemwyVwxvybFO4reWPz+Njj9HzfGT3+6cCnLuGdUsWf7Kp7Vk +UdSzznkYdDjaXNPpPku4c/C7JAHHUwHdPs0UIj8TH15pVxV33dsNSTn/QGHbY9zAAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image312.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUO0gDQRCGZ3YvMblEcwqCWB0WdoraipJa8IGxsI0SUPR8oKCxsrSwUBQFC7EX G5s0FqkUJIJgYSviq1C0UsHHuTu7t5IoYi4cmW93Zvafnb09PzncAvVUJ0MYlUZfF4IwuMcAGNTS ZEi8USYtS7wMkUaQ+b5PI81YRyOtDLV3jAVxcZYMQXWNsBrDCagHXwaBIzgvrD3x5gU8iDQx7ROH 7vTsyEB2KgPgolTwxnY+lcwVJBUMnIFRLzPj9mTm3P5JLz0BcCaVNIn5iPhvs4EvONK52fBxQnKL 4aWwZBd+WaHw2woFvQJSzU/CL6ozeRYX1uPTHZSvVuVCk6uOyxFXPIHOddrVVp374t+5v3WqTDlr w1aZnJ8qmfg5qaw3NDkOrFRboCRfJV07NR/x+0rJL5rnWTFfWopfNW+i4mcTf0oduDXxxXxpKb4z 8YpvjJ7FiOQmw7souUPXl//4u77S/Unz5ah0vdbxF2XuT84K22p91amkH8RjmZ3axDXKNP+j5/jv 86Qy9eI+1dRjNG4Tj2oe5LXUkzHD77Hi+StQXHqyy60J+HBcxkwbTtFKacOrFarmgNtBzdv6XrDp 7qBjrzvkQAXRgbxtCshYQyo7M5vxxPdbshuc/L4A6L+ZVvAEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image313.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgb2Bh4AQxJsYyghjMsoxAgkEULMkKxJxMIBYLEDMxMoJFGJn+//8P FtFjlACLGDIxQlVzM8H08TABTWYXArLU2PgZpBj+gzQxCAD5B4CshUB8gI2BQRFoDDdUDQ+Db2JJ RkhlQSoDwwewo34xQXSAgBLYRl1GiOkiTB5M+1lALGEgq5oNIhbPMAkqZsgCYYHE5rPBxOazgfz1 m+nBP4iZExhB7mZhYhAIycxNLVbwSy1XCMrPTcxjYFgBsY2RgQNIG3HxssxjBanNhvJ/MGWB9VYw QExcQLSJTGB/fICbvJX5FgtITyGUf5AxkhViMoS/gGkSM4jvCud7M4D4fuCQQbYZFEVAKBBcmZuU n8PABPMBxD4muP4ScGzZMnBBw50LHDeMYFMgZgowsIN5e0CxeYaRiUkpuLK4JDWX4Qy6H5jB6gCl T8SLUAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image314.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62V30tUQRTH58ddf+ya7mqrrtU6GZVFmutTD2VBDz5UEmlIhZDRUlJXs11ot172 qQgiQqJCgoweg/oHChaCINgbPbkvPixI0A9L60FI023OzOx4ZxNR8S737nzmnPM958yde2/WeT+K xJFjKQ8qh9HwLQwDGrL4BQWF1cPPcgIjPokIxmIGk3w+L2Zacb2YiRCsvH2kEFdBUp4cq+ajXSVV qAHlIQj5Oaf56Dk/xxhC27mrT/lUoBP98cs9yWtRhNoweM6T+wufRCUPIAHhP3930r4wdBURyN/C Z8v4f7s3TBt94NKMVheHRf0zrvgnVeC6RyzGHJGVwtGECpmgq83kGeoNwKiG/LJ6A0GRbWwRLWVD Fs/WM2BHY6wreoOdGrL7BxGalCpE5cUqL6OHGQTtU9xqhbYAt2k+HgRmaJlMmeUyZSbNDonoCJQi NZSPpme+oPVXXdCaCMAM40ehzjMBkImouh180ujDwXc3qA8HD25YHw4OVZt9OPhmQNYttXOr1l6q UyqNW51UrkixEl7jHknQeCPEXFE8gvcKZVtzWDx/AzrzOYNvW731wF2Kd5KHBifo/kqTn5a64xM0 a8n8xeuN17gmjL4KQ8yw3t2jdcAJza+DbnZwts7kKcPO6PVNJt/xSS5XnCmDCmIDlwYLHo9LwKNT R+y2TIVjSLLs9Uh+vXfto7Uj5F5Fm5w3OE3nK00+65Hs/39Xr/AGW1rbR9vA9aDil9bYVuBpxbUe yYuKTxPT3kclLyh+gSX/1Xq/Paae5J9az7T3Uck/tJ7kKcX9VonQn1NcTU2eVfZ5xe+w5D86/kAZ 8Dcdb/Kssn/X8ZK/6r1W2gDcofleLXCL3msdDe71dPAHw85oux/4kOaLFaa9GUuW9zO9sPL9LN4/ KXpUPMWfVXxujfthBKeIu75x661ir/reesU3WbzYVA4/KhX0Br7iGUxIU3cyFo/a/A1dVCMVfv8A UOY6hEgIAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image315.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSsUoDQRCGZ+Zyai4BF0EIViGFXYSkV+zFFCaNnREOcuiZQAJ6VnkEa6uAbyEW W1nF2tbONmVAcJ2d26TYFIl3LDczO/Pvd7Pz+fH+DPLoUBMWraUuEdgIEgQg2JfdkFeRrFXgRYgS QTLGSOQIKxJpELrsEi3qyqRJh3tsHW7twgEYWwTKnsnWK68xpz1yfsnllOG8O+p1skEMMBaCH/r6 zTmfUCgIVCdJ42G1Fd9XL/pp9w7gxZLUeX+Hv82ohvOCTW44hcnGCij/NFsqaWwFtqgp1B4L8ava WXrdvwVaEOT1uCTpCUnd1U/W1K+efyJ9PV7pBa7thU8CQpI4v0LfYP0bp3xqNlX2Ga9ogLmy3+3/ Mmo8E6YHiNw8RDIzcm2ugwq2xXuzUzZFolo7G47iFKY+XSB5f33yBgvoAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image316.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBI4D7AwsAJYm0MZAQxmG8yMjAwMYiCZVmBmJMJxGIBYiZGRrAII9P/ ///BInqMEmARQyZGqGpuJpg+HqYDLAncQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtQqIFbgZGLKAxnBD1fAw +CaWZIRUFqSCLAGp/M104C/EnRNAFjABoUBwZW5Sfg4DE8h+XaAoB5A24lJgfssMUvKUAaLvwT/8 +hjB7v8A12/EqMUCUmoL5ZexpKPwlZhsOUB8Xaj5C/4RchfEfEao/gNMO5gg5omiuQ8kygLUH5KZ m1qs4JdarhCUn5uYx8BwFJdLr4BdlgvnnwD7PBPuclYWZL4EszMXiJ8N98ltdlT5OjZUPgfYTX5Q ly4g2qWYfq7lBOkphPMPsoL4iXC+NwOIXwG1yeE/uWGSwHyFEeIHUczYJ8nNZSwfwaFnCA+t4xwQ vihmvJPkxgNMouBwN2LggqZ3LnCeABsETVUCDOxg3h5QLjrDyMSkFFxZXJKay3AG3bXMYHUA4UX0 ScgDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image317.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wPqAiYETxBKMZAQxmB8B2UwMomBZViDmZAKxWECijIxgEUam//// g0X0GCXAIoZMjFDV3EwwfTxMD5gesAoBWWps/AxSDP9BmhgEgPwDQNZaIF4AVNYLVM8NVcPD4JtY khFSWZAKVAN2wW+mA/8g7pzACLKBhYlBICQzN7VYwS+1XCEoPzcxj4HhA8glukBpDiBtxDWLqZUF pDYXyn/JeIYZxM+GmshAtImMYD9+gJucwPgd7M8KOD+AAcIXQDMZHIRAk4Mrc5PycxiYYC6EmMcI 118PdoMuAxc0BLjAocQINgVipgADO5i3BxSuZxiZmJSCK4tLUnMZzqC7kRmsDgDPMIU92gEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image318.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wPqAiYETxBKMZAQxmB8B2UwMomBZViDmZAKxWECijIxgEUam//// g0X0GCXAIoZMjFDV3EwwfTxMD5gesAoBWWps/AxSDP9BmhgEgPwDQNZaIF4AVNYLVM8NVcPD4JtY khFSWZAKVAN2wW+mA/8g7pzACLKBhYlBICQzN7VYwS+1XCEoPzcxj4FBDOQSXaA0B5A24prF1MoC UpsL5b9kPMMM4mdDTWQg2kRGsB8/wE1OYPwO9mcFnB/AAOELoJkMDkKgycGVuUn5OQxMMBdCzGOE 668Hu0GXgQsaAlzgUGIEmwIxU4CBHczbAwrXM4xMTErBlcUlqbkMZ9DdyAxWBwAkg+gL2gEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image319.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYF7AzMAJYn2MYwQxmHcB2UwMomBZViDmZAKxWECijIxgEUam//// g0X0GCXAIoZMjFDV3EwwfTxMC5gdmIWALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGsZiMfMwOAGxNxQNTwMvokl GSGVBalAdYwgF/xmOvAP4s4JjCAbWJgYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYNoFcoguU5gDSRlxhzPfA anOh/GgmVTA/mwFiIgPRJjKC/fgBbnIDYwADSE8FAxfUxVxgXzGCzRMAmy7AwA7m7QGFwxlGJial 4MriktRchjMwV0LMZAR5HggAJP2pk4oBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image320.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wLKAmZETxAqIZGQAMpgfAdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAuYH7AIAVlqbPwMUgz/QZoYBID8A0DWMiBeADTCjRmoB6qGh8E3 sSQjpLIgFaiOEeSC30wH/kHcOYERZAMLE4NASGZuarGCX2q5QlB+bmIeA0MjyCW6QGkOIG3EFcbM xQJSmwnn3wPrzYXyo5lUwfxsBogNDETbwAj28we4TQ2MAQwgPRVgXyG7FRyEQJOCK3OT8nMYmGAu hOhnhLtMhBmkVJeBCxoCXOBQYgSbAjFTgIEdzNsDCtczjExMSsGVxSWpuQxn0N3EDFYHANQu3fDa AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image321.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62SP0vDYBDGn7ukqUkLBv+AOpUKbhXs4gdwFIvYDoIgdggqGKu0IP0Wzk5+ge4d HDo5xdnVyU0QRwvGu/eNtWhBCh5c8uRy98sT3nt8uL+BjTyYfBXhAUGEc0hywaJ5mZP0WZUryUSm Qpymqams05KpbDBl3QX+misyGPk5UWveLFaQ6hBCeR6I6kkOPKAng4Wsp4idZuek0b2IgF31gne2 Expl88UKWfoC17HPqua5T8+kfod8+2F7r0n9uIywcRpH7VItuirtteLmObBqKYQZuVeDI6rktLeG CYRkEiF5swQ2fl7HSMuekl4wvRdL4hFpG//laZPGPT2NSJjSU5+2XB2q/vL0F+nbk595umRH1Fnr GEF28oHZDoMy5z3kUBZT4073KSHmcr3b7kSx/P8Pf47p+wTdsytS0gIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image322.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62WXUhTURzAzzn37n5t7UOdH3vIizH7IEV9KbJS6KEeUiJ9iSFhsanU1FBJX4oc SIQPe7UnoR4j6GlYIj41QhcVREJEIxLywdJXS9f5uLueM0dtzju2/X/n/L/POffeT6nXjwG9zEBa BzqR3ndAIkgxB/4BfjqLRaAjIsn4iyCkIxBlMhk60gir6Ugzgpa2E2XtXCitm4EyLNUrHhAAGWIE vJgXsTSHv+kaAGZwSKel4wIdvaP93RPDYQCuIJLUFmIW5KqjERsg816BxlA7lcqxtAaJ1m8U335H deMkHYQ/3q6J6I2h2wAxWwg0/N9iLKG0SlSOgcLsEI29wdnfdxHV45b9+H/jMntk259yENVQgfZ7 47+l8XusXqzDaTfrxTqs97CxRej1sbFhacqbHduszI71VRbaMzH3hPpdKqV3CTWmldK7hNoKS+ld Qv2g8b077Zg0WE8e6ZOGn/qc3QG7PoGMfXYPRMMjZmf4rnl1KNo7CMBK/uyS2ssKYtRos0G5yeZa N2ET5Im0nC/S8kpuHbrlSXZJWPq18QPsP+usL9VJfJmmaecZM4ibZosjyiqto9XmdqGuiBI6oLqw 5wOrK6JcyKkrojw1+LxTaKqGr+snnAesbha7PVNo7Nx9dgu+klgk5im97z0Vk/slfi3OyH7IPHv3 9qeAE5DU/pQR1fM2j3kIN9g9aiknfNbmF8L8nNqrEz5nc5uDn0+hN9T+ic09h8T5Vp0xy39xGxR1 B2iQwvR5s2rZp4us/wh8iPj8Y/JXi3PXHBa5Un16Le3sgMWKGhL4mramMs4TqcBTwjxFpWfVxNO6 zUtljEutISqtOvkcd7sLizwBtXq3j9h0WrygxAX2aYdVnoPS5yqRn/sJj9vr1kzPwaDNRxHf3Zh8 T+CgtGXFy1PJP7ud25OgdMJDXmw2N0rtSVAKOPmcZnf2u05JbcbLdyepTbp5jigfvSIvCPNz6k1F 5MsyY93iOCQRRwb6BrMaTfTeeNE+x2YV7yGFvtBnwh2b23zi/AO3yNcNkS9pfAYpNO0QM0ihkzKf wTcpBNiOMKx3SIO+Z9JbrHV38AKV0jxZwGWIUF3XxMhoOIp3QM4KSVTvL4sQKnIcCwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image323.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSv0vDUBC+u/5I0xaMv0AcpHZwU6y7kF3sYKqurRBQMG0hBS24+B+IIIKT/4CD m0MHJ6c4O+o/UKyOCsZ39+IDS6AvJPm+e3ff3b13L89PNyDLtV0Cm9H0LjLI+Kg+MC+7OfXaxCir XkIUC1Icx2JZwwWx1AgT7xL9xZXJJdeeUWglPwWLEHMQOIo/KnTHTKUbqsBS4lOG7VbvsNHv+gBd KeqLdASvqmRcRa0+R2ewL2hWoVFi8+DS0rYBLlncwze9/ej4C5Q+CJzGUeCHlbp/UtnpBK02wLlW Riio/0bxAfcK7Lxu+HKWeQ204q1RxAmKJDWPjHIT7y2OaRv+Lsqnhl9n/u9vgd4f7wUn9qIzk+nh Kscx9TSlKE0p+kzvQZ1OnpWGhr8CX/rHyBk7HR4Z9ThePzjoHAOlV9bEUKZnE4rJHBRlVuS6QGs6 YAkbcKIIiapeP+z5gap8rMaM+P0CjZl3fuACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image324.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACCzVPPQ9BQRCcXd+PxItEIqqLiI6E/0GEV2oUL6F4SEjEL1BJ1CqVX6FQqai1foJG pTh767lkc7NzM7tzj/v1AD0XGE7mHHqPCAISO8GMsr6mpHLsUNKxRMoQW2uVaVFFmTZTrM7z31dg wxeUBDXSRVRhnQm+9E9BJ6mj4KsY87GmgO54NQk2ixDoa4IPG/vLuSdNwfCDaRQuTS9cm8E8Gs+A rUvSlPes3B3vSXU4cRtePNfT3TpA93/YR0a7s0t7I+bacLNchRFuv1mkv3uJJaG6LzVww4gwAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image325.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB80AAAGHAQMAAAAA/VEXAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJztnb2PJLmS2LM2B5NzwGBy oQOEgTAY7lly1xzgBs2VDHmCXFl3o/9gDBlttCazXh2u5bUj4wwJK/P+Cr2s64PafPJlLPvaWMh6 2dgHLUebm1REkMxP5nd2VfX0htFVXVVMxi9JBiP4lZ56suIdW4GjiXy66L88XfT/93TR89/Qn6A8 YTP3hNE/P130x23hs82CxI+7X5detCTxanocQaTH5yd+3KUuPDY/8eMudeGF8xMvRl/S2hZLch4s SL0QPV9S5RbLPvMXpF6MvqDKLZbtMdGlt6TKLZXdcdGXZL5Udot8moXo6dslmS8V/6jo0TF7x+CY 6OIJox91SDc4ppkTK/g08dwOMl8D3ZvrmSTL0TNvPrpc7M3J2ej75eiQ+UyAPEyXOFSEns6+8Sug p7PRsxXQxRL0BZkrk/nMFpuFYjF6MvvGb1dBn13qCVuQsUWfefu2+WJvLvHzuegsZgsyJvQ4yGai LwsgSBI2H33JAJVB53PR/RXQVTYTXb5dZGMJfavkXHS5GD1uo/+cjUoJ6O0P2fXYjCnxZj56ujhe 36pWlbuV0ZiU8p3D0IS7sRkTuq8kG5ugLoFoo1+nky7hqHK3aTQmZfq1A/2r0WVh0FPW+PxmnP5B 0q4u12Js5iSA3sxcjOsxwRlqfzi+p7TovPH5OP3zwNG9JNO6egd6Ohqdtz6MRzfdLvR9MiY1oLcz F9O6ejA0rPFROu4KqSv0GO/lIHruQE9G5Z6/cnQvYprRd6CPDMicoYdoK9QhXejj9M+eOdAnGn2H jc2bH7hlftRFQuhBG32c/pmrtWVsigKu+z5S5nv/JIgOLkWrmozr6OcPMxTSiZ7Dp5/VHdrBDqGY j/twBSCQkmNDkQq7pjjK3geAAJFd0nl7utDHSdZ7339Wf4Tub+ASiG4zB0XAF7vNQ6zxUO92SeRF mcdz91AKoucvPblBy5p+COklEjgnxOW3Prgcsa/izpDYog8o2CEZ3vcfBfjhuafy9wG9sIwrvN+B B2Gd9HAYJuq5BKIjahah6uCL7fMQ/bvEVzvvLUB4YdaFzjdwVz56ULRRCoUQexpdekx6m9jPvc0A ukR01FfSRz8o9WPOsb6Bo3MVgwnOuvQn9F185kXS49lrJOUZkwyDQfXcO/dQvXQIXUQp8H9g6BEg ehaiuSC1X3sMmDrQk7dRDOgfPAUmR4AmkJHQ6CHoC1UCfJ64t8IDeqKgeoiEYzULMBYl/RPU/wJu Jd57l/7wKSr4BvkYKIiT/Top5futFyWo+wB6Ar9S4jsstYjQGaEjETCLbnSukgzIoVkILp5DDYAX QFHpmyD142CTBUkU/2kAPVbxRiXgCUF/btA56f8M9RdYgTrQ8b6+QAXxRkO5hRKTQlXLUfEo9sIB dLjv8KuISu27yMf5U0TPfRF57z3JksjPmNMSgjslsk0aiE+BZIJv8yBlQu2xbw/SMGFb+DTqHggh 9BDQSe8AXxC9ov83WHQd+mv0197XLHkXSB8Y3mn0LNjm3scN6CPDNOrzDBHdVFhQnfu2ymVBGoGx yNgWImMqiDY6QMLPQnERIiQ0FGnQFd4EyJunUdBlaDODDooiYZBbdI76+4D+EWpRDPrzxIkeQm27 gLKJcVBcRHDnKakMk3wjESUPqfn1oud+ygXbgOq8qHIZ3LJN7iO61qYluMg1Qdz0gmWgRyKhtiSI nqgdXDDapojeVeoFegZ6J2d+5iefAhyB4Cnmjvr7pD9YTgd6GnwvOCm4wbLBQgsoKdz+3IcbdhaM Qc8CrNdbLNyiykElx8qasV0/OmQqzhFdJRJM7B7R94AOVW0rI0Tv8DwKdCzXGNQPBaKj/pHRH4ou IHRH8jRUeGNAQV+jB3TXICmHqmjRVW+FD7HooLiiPd60ssrhfcAvfsQPnG0dwoxEEjrPAV0AerhH D+hntROIjjPBnei0jEgyRXc8xhuefoKfBmlD/8BddNB7S+5DpXsbYB2TZ4BeJMWqGF0NocN935ua ChCfCnT45izAayhzNzvRI2DOgVmkEaLTKA2g0zuow73o0H2j3nyLLwYdqgoUqNafh6i/E50bBd+G Gh1fMGmuyPbgu5AsTz861dQk5V7uBaa1gVpnIRk8oe+mEz3GuwLMBfqW0BMfM92B+fwUdo24luiR 5Du1heuU6DIyRae60KF7SQldM8v3Fh3uygWjwgJD2I/OCJ1Upx7FVDlQjdDBYwjMJZuCHWGBvtXo O0KPCd0HfyAPu6Ipjc5JbzAoewH+UQihnLFqItP6y45aS+io4HuDTjcRk6YeogvsF/eD6OmbrxFd kB8UGVKLnniB28aC9682aMkTRN+pRERkFA06dIrpKHTx7htC9zaZV3RIv3gaPfU6ai10eAadVdHx mh4ZoAj8sH137KWoym0x8EbVCZ0X6HDz4BpePzrkttfFnYA3Dgw+oWN1D4SXDKBDi/UhCmKB2kLu VEtETf+4q9ZqdPgRMgtF6EVSrIo5ofeND1NrI3S672F8ZkgJnadn3lmHjQV0cAgMOpWbwp4Gu/Ek 0OjQYtkQeqDRdwk5zLZpG/0/eV21FtDFe1RQo6fvGNzEatLMezeEDk0FMyfVwXkDi2lItbX4hN2L 09BgnN5Al8w4bxo9wX5f9qIz+BXWNIv+yTTtQv8XHbU2sQpeEHN6jjeRkt6T7U0kVIltL7qooica XVXQLzq7F3CGED1B4yyhuLeAzo3zBujgbuwxFHL6wBY9qaKDZwJ56qZt0YOso+jAi04selCgU/1I yACBu2AsTyc6tRE014CO9fOtNangpKV45S7PAIdmKDeDvivRkTrADm8QnWPdwCG63Z561fcsqes/ hC4QHfwpcKsCk3RPVRG9E215etADLFMqtTo63Xf0z902tkDH/hRcaAj1wBvECbwQDX6Af7aD6HiD EB0M45bQTf0m/cE37io6QI/Ji4ayIXSWh9Wk+5TQ+wapyNAoqajUgBZMpaCYDPM16G4bC5D/q4pO 5pGmy4NMo2/Vxu3+l+jkDN0DOrYOyr2mfy+6ZxRELxqaKvom4GXdkneE6UmpQXQIVbDUNHqCVxDG XYFi67Cx0nuuO10K0zYY8oLfiuOpAeqLFR6iL7f7j1KiizzIDTpaZcj9zuoPyd21dmPRMx07aT03 GDsZA8QF74yYSaCTgE6I0EF13dpwqYaJOQWuFepCB+uIQYqPMbMHwQaL4Vohzv+yHcRUYZJtOtx/ ix4rCnwQPaGCesf3SLrX/olBd+m/UXRftcMLYSe+7NHVSHCQhdAT3hkxG3TyHT/hQAWOq4DtEOcb 9OB9MjRZkHR0L4jO8atAPgPnH4eJNopGx+FzH32ZxOtB/0WjoyWBTKhVAfo535L+SusPZqyj1lr0 BPWOIYYLBJScjx1TQLGTZN4wOo6D5DhQ4W3AuTln4Npg70JtN0Emd/eI6BSfQX+Mzj/PaGQyxPWX GKtmeKGOyKeCzqB+ZdivRVjHAT2jotN9B9Snjlq7UX/SXjTmHGs/NMHRX2FaocQ+syts1OhQ5eAG YYUF1QFdanTp0RjBvh+d4rMA4r38hRdh2Be/ZDTXS+ipt3f7wCi0u3GLQyJnm2yDA1p++sKDUsA5 N/FtVX8Heo6D3aSgohFIHNqLCD31yDXYgX90NgKdSo2B6ilV0c0OB1GYufKr0G1jaTiY0CE8zF4B icdU8gbQU5/QufSxDndkLAt0ct4hQkRvPrVFV+jfha5jC/hRvFG/g5xjnAnxafMdxU6593oAHQ1N pjNXOHAdgpkNkNQDpW/VtUrOwFxfutF99aP6g/oeWg16shRS4DfQwf1A+rGejAl9g6NBXoDjzfCC DSRKNgEVXaLD3hfuWovoulrSXAmEsPCSBgGWWYRqQ3mcn4W9GuBSmhxK7bWnrLuKsx/YvwxI5v27 yj99eTiF0HGaF+qX/BbnWUJBBWn0JwOae+9woKadGtGZVPegJnSnfkLRt1bCdoWD65mwykFxZwt3 ksxH5zhD9x70xQFxlirJroBsA0w/Qt3Z5u7UiM6L/xZM+N6C6n+Yn1zRPZ+aoli1cg383yv105TU iB4V/y1aRja91OoiJ6evbuzscna7BdHL/xahS7Yk9Rzlq+gzFjd4f16+n7vS1SgyPfOF6Wvo0aLM nzL6oqUlpHrs1WWCQtOr7Mmgk+pNdD4hfTQ5ywp6y9n9j//83//F+CsdF11Oz7KBnjcyn7Dmc+6S ei1UagsqvJbEG7+kq3pWBbqRC9BHrvPrkHXQMdFYa7siepn7bJd0KTppPzb35gkli9GzWaVlZCm6 nJJqdfQUE7GpqYwsRReUio/78eroYkpza8pSdJ1+pJ1bHT2e0tyciReg61SdEx71oZ610fN5Ohup b6nIp14m05l33vj6PVkbXRuazsY+sJOpvqViMnraVVnMB/V2uDa6yb2rsQ+4m72l/nkwc+F13Hh9 nXwInVf/zaaiJx117o9Guag3dW+pD6Pr4w/ahyDk+joNT7uNXstuMnqXgfpRvwysPe9Fvx/KO9f9 mmjZuUxfpzEQNA39j0O56w0hjp1IN/plYBvVMnSzglm2Wuka6DcjclfOvRFmHL1vKZUaQL8dyjzV 7ay9H8cY18ZoxsroQufebuwGfWC/aS/6wG3DzANcI9o+c8QY10XorjmQmpgtB0mrzplaMITOenQZ RE8Q+Sd81fasmMPAsQAo+TSqtZlp6IMOKt7wzLXZNBh1gXpNbeiyhVqn8UN1hcXQnN2IMfmdKX2w 54UOgqtUMECP31cyWBedbGxGzY0uUwydUJca0EqPPlPZiw5taOdF95tEr+5vT0HGqOydPQ0tf4nJ adtrwml7ici915UMJqETQN8kCe5+QXSlLc0ebrX5IgBVNniQjN9X54fQY9xoYmat961lHmRg7mj+ F1O/wKsJrIeIDjUBF8FVMpiKnr8iAyZ5xgGkORxH9xvtKTU7tcddxTnGE4gOtyULk00fep+Zw0Um nkbfYTe1bw5+51TPsUnEppux6P+ZU2e/lzXbPwkdAV7gNh9aOqvy1nrrFA0MoqfGrwrMfjAZUCPI WPfWqyH07D8A+rchoaOtFs3MM327Fd74CE8WlsygQzUXuKQwZXHlipPQJZVdROjYYQR48arQua6I nhFhiX5P6Fwy78MS9E1G6FvMXDRn6fR5unqlI8dNZKgdtXVATyJa7F/dvzMJPdUAnl5ES9tE6qnp dlMvqtHP/Aq6j2vo/N792X3oEnLEJdu4foYW4Z43Mk/p57GizY1YRRGdrvMO0OGe4GrhyhUnoROA 0Ojoku6agViMhkCPqNPSbLRE1NbvLlEVjtsG+tD7zNxnoXKzZ03Q+t2Pjcz1KQ8xaR3i2LitFtmF QU/UbPS7AHef8Rh3KuBqrl0zGqFehdBp5/+2MMI3O6V3ZYWz0e8FmlmNjpnLbxqJ9WEDsTIGD1fn GghA3+NO2X0tfJqEfn2p9D4cqOtoqPcNB0vbWIH6C71QpYKOC23FhXNxRiF96HcCo05CT/Gysukr a3RKQx1NsThWZt3oMspsnr3oVHa6Gu2oI2l0VFTRFHXm1PD8Av3KoGdsNvp1BR3/to6VpDam0bHh lYtjPwPdDtdIbx3o5bK6XnQDQPkQZMOpIPOi0cnclssM2U7RriY5H/2mRJe07qjl0dB3lAbPSNHo aOHvLfrOgc6K5t+LbgDwbUKQjXZLnYr+KsO3QRudz0a/wu0dtFuDS1xh1/ZoQmVHmYSHO+3Q6GC/ fqfRcYl2Cx1qoju7HnTw1aPmGX9C33KtAjPoYOGDHHJNIeVuAfr3VfSsja49Go2OZZBW0Bmi4zrf qnEy6MVHfegIgOho4QWHyzePMNJn8Rh03DKWG5cmiwA9IvTe5UJ96CwFPXNCTxG92VVoj0ajY8vT 26bw5zd4y3DtrwM9L4+sGkJPI4MeIXpNU9Otm+OAoOWBj19DlyxIZ6PnnNDJm0tDMKhN30h7NLrs 0d6W6FeEvhVu9OIyfei27LwudD0eGNPFwN7q8AbRpSL0twEmn4cOzatAF6H6o+7hKqI9GlvtA4Mu /8Wfq+8JHZyQXW1tue7Xn49CNwCEniB6EZPatEGJnmxK9OBeXWPKsxCTz0eHNk41KiH3wa+vJa2i Y50rvVam0feNEF+jlyPXfeifNTp5czGXXpTUMXS3bjoZgSGqDa4QHerJe4bJ56HjeTO2ZyWnItnX xwr1yVdS6wB1TpQrbiGVr3e+VWuKRi/HxPrQ7w36/n8wrWQS1ob67B2n66eAXmwsvNPoFyzt3oky gP6ZKpykC/qYA7qS1bHChLI16EkDHb1/KPPcgV5k2Yd+B+i4n0qZvkv9jo77KcQ8hcWiRyX6j4Qu znnPJhxKWvuypss9ood0p3PyoneiPpOUBBV0UUHPQJF8Qzu/HOhlGNuPTmWHP8hxr4EKApXU0Okr z9z+CvqNRseoVcxEvyN0unG4qUrhZspa/6Y1ST3r5RfbAiWaR0+CKU9qvYJeN1dOivShGwD8QfY2 1B1DXLmYvlZuJwKiMna6gl5F8ASrrOuwjzHoN2iyfUpNbgjuFaq5VNrwGHTpq2JvnEb33gb2OKrf 689/mYB+heicfotb9WnHdFAZEdYH5Bn0vImehBsB5VYdIpqMrse4JeqAB5jUDneMG+gYq/E7pafB AB00psN9gn8MqujxSHQoO0a/xeNelGS7PKyi+zqJQedl7MQQ3cMqqkepu6bPetChW4nS7+jSKRc6 JnWgm7lGg46bQgg9e+1dhIqOdApiv4Ze5NGHTgDPKXeB6CmHi1e6VovuGQxEv8GpvhwnoqC2JUqf ftP5QC6DbipmG/2DrzMXEQVml4Pol0q78dmbDdgd+TwAMxhvquhlHj3o4J9sVaIvnaBzgOf/8Aq6 cKBfS4u+j9E60ahm5wO5CnTfiS7OifUW9/bQGEPYSmvRNV5IP/gV2+YVvnsbyijc3VbQK+sJbHaJ fq2hE4AuENp4hhuPa+ime6mgR7epTblN8Fzf+INCdDaAbs1F/evW7Hz1MjqtSWrQX9kfmK4mR/Tg voKelfMxNjuzNKGKnhG6NqQUCNx2oUcGXWXqlm4xTjZtaVXET0Jdpumnqs4t9e1s5SB6bWmqC/1v LJfUvwR0qAl24xsNVbwprlGiBxq3khEOrW61Y/wHnMzFlFHFzNXRddu7L2KlnVX/ahDdHDq/HL2w Ycbe5oBdoFOp40kTBZ/+tTmbr7WgpDEaV0PX/lRaQ0+LBAV6eJ+qjvEKg77TPlYLvbkmo4puGm1s +r9NPYFBhx5RMVZFp1N47BV0drF1TBq59aIbf8ooQXqV/tPOqh/e3g+iU92aiB5pvXUA14mev62h J6UzbLPz1Sj0tI0uLDr9Vx5ManrTPaDfDqJrb7mJ3lxcoHdB6ijG/NiroRcJLDq7b6DvVQs90G7O ILrqRNf/lSMTBTpzo+NHE9HtEHqsquj42kQ3QZNGr1r4rQudKksLvTE0kpq4kex8bNEZvhp0bn9q sgA/4/au1itVrmzQ/anorNC0jl54qWawPWO3+Rmv9ut+WZglOpnTFnpzQMygU9u0/lQVXbJGyi04 gHeuDROYsUEPOtCbRxcU6H6hqbF29kYUekYmAaBbB5TQr/RSiVTNR6fpdAIq0LW9t5B5iX597UQP K+hCKQd6c/GMWQ+HhxSU6FGpd/66cQGontl7+8SE2gYQXiTNR6PrVkujQxr9J7NwTPfyZVxp3gD2 9b5sBqVgsgH0ptjFxuiEuNCzd60LAHpoxnZq6H6JHna09ebgt0VHpa0vZj6in962DFrGO9Bx6z43 mSQVjG4p0T3bk9fQ5UUrn+vswo7B1tAhWYm+Ly9Rke8bmRu/jKIGF/r1pWpIxm8S19pwXGGpr5AH uduHb0oFndXR8x50OwZbRw8r6GRThpYHS+MH4lqHJjp1BpdOdNdVsUc26J4jcnPmbr4HdD91oKe2 4y/lWp5/p1WuoeMgSInudmSbHAYX0MO8jq6j9/CmlYRf2oi5JriOvUBvx+suscvyAN376EC/b6Pf ZOcfzIcNdGbbipnDHUbX2gH6xr6vouftB9Bk0eXfdKD7E9G1Wxbpleja4yjQe4V+00APCjPRjtxc kpvvcf/BuwY6rdtzo7c35vysleUmc3+E/g1Ziu59KtBb8bpTKuheA70/d5u+Lgb97zYHRkf9n/ei //L9/u+fDVzRosv+3PvQme3cpkijrfdKpBU0Ovz8+8uk+rGt8FNEHQr9Nd7/5O/+y+6nv1YB0xdx mDmnFIcT/eI1K6ZGL8zcA6PHz/7sdfSnKIuqbZ2N9OasxJDyw1j0YiC8C52rGehRFb3niT3OaN0r LDxkPhl94/Lm+qUb3XhzJHEciL/8/X/73/+16zICfvTS0bm5hbk+9Ip+fQ566PLh+yXz5ObZ+X8C B5VXzXSJPi5zTHo2Gt0pmPV89Gg6etPCm2c2QXw7GT1fiu6r2egbZ+TWL81+/Ww2euAMX8YLdqf6 CikfGblZ6Qpa+6WBvslno/PF6PYKkPlUdL4cPZyNvnEHreOlvAJkTmHjePRN0Z1Z9BE76BvokUkq onFBqxXaX7UQPSjR83FBq5U4qHTo9DIVHYvOopth5/HorFiMZNCTqeisQB8br1vBpUBL0YMK+qig tUyqWugTT+jBK9iJ4pFBq5XKOPxsdFaiy1FBa5EUf70MvRyHFyZ2Go1emX0xL619Ag6poxdJxch4 vUjK1FL0cvZFeHbIIhqX9AdVpJ2LXlqLZGy8bpNiqrjGPBUdr1Cg0yej0UmWofMqOl1pLDpNaNSZ yxWY46V3Y+eotHPRVRWdXicd2PCI0X9SFXSd9tGijwggmmx9i8eGxPTkR0LX+U1AX/OEElFD71og 1ie/obt1GZDf0E34dWh0nd+R0PWCviOhp8dFrzq/R0WfpreR1dDHPEf8C0KvRnvJodHNOj3j/Ud9 v3XLIvRqjB+PGCxYE91MYh0JXVRXYow53XJddEprVo1NSWllEbpXpsmPip4eGj2toGdjThVdEz2r rhUUh0ePijSdew2qsi663lmo0eccqLoE3W7ixjTpGKei2SSXoJsWltitldNlCbrdw4xpxJiUq54t WUUf0720L8B7dBkQe2ADpnGuTmvKquh6UVhS2c88UZagqwq6c3VaU1ZFbxzYMF0WoVM902m6z06u yJqjNNVjOrIxNrYli9DJulCaUd26Umuip1V0PiWlVaaWqAe9vQzSnEZEaUZ16+uiS7uhv3BvJspo dNfSavIkKM2obn1ddH23CT09PHqq63o0sltftV83bYzQZzlz49Fdq8pNnVMju/V1Lby2rISezDod fzS668Tx0rKO6tYfBB01mOXMjUcXjm9K4zbuqQTropdlPe9xEKPRE8c3ue3N81Hd+sroRSMb2b00 ZTR67PrGrj6V4+77uuipbW7pA6M7v4nNp2Jc5uuiS5tpMsuZG43u/sZmOjLzddEz28omPZSrlLHo brWEqegjM18XPTfNzR6XPVXGorsH/lK7535c5is/C8Irln9NS2eT8x5dKuIe+DOnZIzOfF10c8RF 8sDobl8x63oMhltWLnVzoszcRx2NRe9w1/RG4vbDT9yyMrp+FoTjMRjjZCx6R2uGyvbfX3431sSu jK6PJ0lnGvjmJqC6Ls1dQO2K1fmgI6esjJ5TnYtnNvVp6O08ZNc9ccpk9J/Vv/z6hfe1zqRdrY1W s4KXxeh5l1ZOcTzj6R/izus3N3C1M0n0F7Pc2MXo5nlwbFxm057s1dwd1UY3v+Djcm/KUnQxJfO1 0bMurUbJUvR0SuZro+v0M5v6YvRsSuZro+vmNrOpL0O/NxcY61Ksji7wcz4y96YsQv9VaSvLRma2 Orp0KDVaJqFXu+880OPT8kf1T2MzWx0dLzC3qauf/5Je3A+2rrgcf7tprPvOAiXZxMxWR6e9tROV aMog+tW2EbMjOp+Yyzz07777i+D/sGjqfq6xMoge3jbR/eXoahP/a/+nH/CBBw5prL+cuotvrAyi s88NH3sVdCPuCx0K3XndEp1O76qjb6ajdy1vOyq6+zlQFXSuGuhg8waeftuWkyx190L+El33YzV0 bz109zHup4KOb2qd26rozPnpYdDdq9lLdJpirqN/E62GTjs1h3R6MHTnOEsFnf48SXQ6VaeGnn6s PaVulHSiO7vWA6G7h9n70fHM+GnyKNHpNNQHQ3fvQz4YeuT4tESnzcO1zi09Z+uhO6lOBJ3OsPsy 0ZNR6NUKLzJ6juYk6UJ3L2w+GDp3fFqi01GdTfTmqcqD0onu9CpOFz3/QtBj5/haia73FdXRgzXQ r/EgIvcg08miJ+ug7/EgIvec3Wmg68O2a+h75a+BnuARMUdFd4/uDaDvWgkGxIEu8DHrp4yul0U3 0HeroF+ExVKohhwM3XXhEp1ea+hbtV0DPb1gx0XPB9D1ivAa+m4l9Hf8tEvdiT59KbYDXX4bqeyo 6O4Hmhbo+hDcrIE+WRcXute54vBA6K5HRVTQ9SG4DfTpujjQs1NH1w8veQh0ehrBUQejB9D1w0tq bT1YCR35XFuKTgVdHznfQE9XQceL2Eeq1OWU0cNf6bFx4+UxolPMWm/rgZKhjC4n5eIyc1ThI9ev TwFd8Euak6ui5yEe686nzeu7OrfTRk94SO26VuEJ/cyZrFNc3hxcc3fC6Eyjt85Lzd/wSbm40P8V 5NKL7im99OA46G8ZTRK0zlB0PMyqV1yRGz5E98J5mRIdD+w9Fjp3ozc3dAyJa5RGgC/7PnL9+iTQ 3+gHErfRJ+68cKBvRZS+70PHQ7n1LpNjoMdvog705pPuBsSB7qdRmr+JXL+26JHeXngc9NcRHSjY Rp8YsbfR80Dy2yH0/IjoL+hQ8QdBD08c3etCnzhY0UbPmGTXQ+jZ8dC/2uTP8Pt257bYzGU8G0DP ThN9zJnwVfnV2RkOousZ3qOgP/ezF1w4KIkcAAAKxUlEQVQ50OXHabm459wu+9G/juQ3+OZY6PTM 9BZ6mjZT9Ms8dJ4eET2QHeiuY0t6pAu9z6WBu55+wDdHQQ8C+Y4rB/rtOuhZHzrcdXE09DwMUjf6 nTvk6hQ3+lU/+jue0KjoYdGzAv0c37T79TyalEsXel/khug0pXskdPER3/Q/Km+EZu5F4VdyAH37 sOgdPKgTotOa0H70GacHa7l0PNIX5RTQXwUJofc/YHA+etoeh8//9PHDd3RFMDP+0dCzV8FWLxTt RZ9xhK6WS9FxTzX6exbQWPhDoTf2u3312nv++uL3uq1nbwr0hZl0OLL7XvSLtwEFiA+G7hRzMPAb f0cLI6eeKtASd6kn/gB6eDj0YkrFoL/2A0If82iXXnGjizr65v/+s3/zV//2V2vm0os3h0JP7FyL KtC//upB0dOOeQyNLi7eMFLo4dHjygCERY/D9qLwOeJGdy9rKNFfM4I+CHqRhzkJexPrNaEPhN4l Bh0C5kOhRy10P2b6sZJHQc+9E0BfXOrTpiwK9OhA6B5voyf8iBU+9z4dDD1voKdBwql7OQp6knu5 Pv7+OOjR8dD3B0RnedHPGvSwE/17u8KIltbdNb9uyjz0zYHRaeipQFcd6D51hiTCPF24T2aiZw+K npq9uT/nz0JCT16FBToTjg0gJH452Sr4Q6H7D4weoauKD8d+GVJO8fMCvfC2XDOtuXX9Ej487zoL XflagYdDTyho3+SvgoygvyrRufmRCz0r0Nnw5OO0qFejX6vgYdEl35boDB03nGAcRE/K4w7GoM8p 9Z/tvw+GznYaPQupfmUhbqw2Lk1kf9RCF2XY9VDoZV4PtigcL4zojNAlw5MEhtGjYut5ElbQOw7w OE30V/QQEbwHhJ7yEr2YWGujg4ng5u2jRQfDrt9kbCsZouPfYXQeR+ZtHJS+/+NCt/vcEJ1jceJf jX5vf9QOWiWzHo36nUZPGTlEXN3S2RtpWF1Fe5LoxXmykiUILSrot/Y37VLPmH7akOepnU/oSWDQ E/2UBr+q8ImiR/pVco2uSvTCNXegv9LRledFBj3+yqLTwHy8OX10qrie5zvQr+1vHOgvSR9C3ynd SRTovmrupDpddOzXJRcfOXXY3KLf2N84ZlqLs7qjYIvBbr4RFj1EzTe1EzhOEx39b4seoZuG4YxG LwyVI17X1pHQ9xj2ZEFq0GMMdPNAnj46KoXo0KF/G9XRr+xvHMOS2joKMHNBQuihZHRIHpj+Hf37 iNAjQt/Tc140eqG8o9SLbt2gSyZZFZ1lJ49uHsrm4WrdbyIsdRHdjUEv3gWC0LlkVAvYFtElq80v nCQ6zqnSmXLgyyAvoINl149qY/ZHrrZu3+Sh+BSie0duMKDvCJ3X0OcErYU8WOT2NdfBaYGejEHP q+gXDJP3oZ9kqeMSKYrQRERTyaJEL5c8OPr18hjCMH3PrAOMD6X3cfQqfQTo4pzr0TmhZ9FFFEOn 1kRvaW6fDux5n2roEucxAlsJCjlNdFAxiVQF3bPo5bLANrp5gh2hS0TXXmAVnVd+fpLoe+iE9NJr 3X5Tb+NAbw9VvGP4AugXTL5hDvRa+HqS6Ls81MtFEkRnnwld6GcTFj9yjM2dM3ohdFxHK3SzkTwP 8keC7pfoaqPCWwnoV/th9Mz68Bcsq6PTcH4D3b2MqEsOdEwHVE/5Lb7bI/rVPvO2KtwSehGuuwaj jbP2A/ptuGa+hV47J/UkS51By6bivcO9PJeXagfowRB67hdTk4COJk/oBx0+JnTKqnh3c4k34FVI 6EW47tgAEhToAEvoUQO9dvTmyaIXY3DqOkT0l2wYHfyWlBIadJzFuSMvjuavUl5DP8W2TlLW7IQh +mtO6OW4YnvvCw5AC4NOnWPKY32vMqbHtMlZsDKx1OvZHQZdcOzuzN66Er0Vr6dMbaGOY0KLzrwq ugxrx648AnS00r5FLwPu1kLRhFN0iwlTTrE7Ptuugt44ceZk23odHcw7H0IHWAjxNHpE6HimEo3l 4bZF1TxiaVpbl4dDL9eDoG2y6JX9EW10/GnCMWGBvjHLEJge0q0lmVbq8nAVvjTlhJ69HETfaHRM mEb0WGq12Wv0jFPgEtOH0vz+ZNt6iY5mOcjOqHOrPHLevVryH1mR8FKqHwFdmH9vJDUI79w2+EeA TgckGPRK1OleD/+3JfpNip7wpV1Tc03/Irq5xiNAf8kUVlny5ipb2dylXkG/vsUB/Ss72Xx3i+ix d47hLMoi9OnnPo2XYpYlf8sUnpND6JUNjO4lg5dhkfD6Gl2hK6vjLaFfptIeXzPRzB3Owhe+S3am V85d9j+28g8mWTmPfGt8f/Pv/bVGTyPzycla+HKCKepAr2tu6vXVZZEw1b4/t/8GVP/TVM1CP2Bb LyeYInybqZt+dLNMLqygM0R/EZl/cdIJYt+56MOPrXxA6a/wBXpxzxDdL5/ULhneifD+/gtAd5f6 dYGODlyQF4eO47+AflugT3RkTxfdzLeF1+WkHMeN+DX0S0C/fYBSv+lKtZL0oyf6hd0W6DQalT/j 1X/h+5nozUfZ1fq6665UK8kY9LyCjnG+8QpQaA0VfH9r44AvBz2i37ByzQgtnSzP36N/c3b3EOiD C9AXSr+F1wslc1Y+nOof8F156iIZgZxd39o4YBl6ra3fdqVaT9zHGZAYdF6iXyJriU69HqAndh7i i0HXK4OzCnqo0a2LE+CbnF8n84LWXgsvulKtJ5VwvfEFa6HnjLzA4oRVcu4zfpNY4mnovSU78TCg OeI+0xiLpECXzHyWU3kXh8vm7Ia+v/mf1kZMRO+TQ6BH7s8Ti55HxU/yCHe+Z60jhQtPd030Dr1W lK7zhjyPux876JByJP9LQMehVslGXqPw8dcsdb7apTqzcH+cbX5Qko28xheGzrpPG2hJ4e2tiD75 8bjTpaODwZwlG3mNAn1a0NorozOfL13okR6EGSXMvlmx1EdXufnSESGhgXU/wtohP9g3Xwa6moBe yJroS584PyyX7o9Fwp4sOgQTx0NP52Q+WTpyEJ7f8cz2PlkLPdkcET3xNh3PbO+TtdBjL3p49K5w PWHbI6JDAHFE9Cg5XoXP/fQA6F3heoyrx4+FngWST898ci7c/fk89JUcWdxRlj84etdBsbhc7nil zg6B3iU73OBwNHT+ZNH1VoOVLjVZfEQ/niObHhE9OCp67B0VXUSj4/VC1urXvSOjK8mmploJXR4d ffRgdCGroX88gEvTJQHucGdTU62EnrI0mh5ArCWEzqemWgldRMdF3+o1FJNkJUdWzOpe1hLcoj0d fa1SRy/6iOi+qm1mGiVfBDqexHJE9OQQA1Qdknwb2sVjE2Q19PgQ4/BduXvsiOhn3hHRcc9+PPyz hqzVr0+Z4V5d8ACDiQ9uVOui81UuNUPwDNWjoUvvQ3Q8dJTpJ0ivFrmlnQtdDiMTH9yo1ovXrw6y lqZb8unoj2sZUbfMCBsf17q5bpnhT62IfoCFot0yfXzqy0Fn09Osh/7Q6+F7ZfogzZql/oTRB4/m fkiZsV5xRfQZPet6MsOVXHHJ4NGG5lBmuJIrlvpR0Wc4Feuh50cbpEE5KvrxRipQ7od/0pQvBX2G rIjO17rSgWTFth6tdaVDyXoW/rHJip3bY5Pf0J+irOjIPjZ5wqX+G/pTlN/Qn6I8ZfT/D1hDmrob ftbyAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image326.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB+0AAAKMAQMAAAAUj7iZAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAIABJREFUeJzt3c+v5Dh+GHBqtRjOofE4 QIBggjyXOkgOOQWdbAA/J7XS7C1/Qm7pnAzf3mIvtbCmSp020rkkA/8D2/4TAvhiw8au2i/AHBJk fEoOsT1sNJBGggCjzgAZDVpTCr/8IVElUlKpfvV75Nfj7XpVKpEfiaIoimIh9FCC1J24dHbOHZ7v +Z7vED9CKJEvSam9H7rND9zgkwyt1Us3+ZV66SI/D5TaRT6mYSFfusgPXedjKl86yS9wLl+6yA9K ksuXLvJRGWXylZt81ehzk1/F6pWT/FS1ed3kb1Sb101+0qDd5KtGn5v8yHE+Va+c5DeNPkf5WfPK 85vwfCeCtK9c5EfNK2f5T/grZ/m3/JWzfNHwc5IfQ38ff+Uqn7jNTxznU/5K8NfoEWL/OcT/nPJX nB/WeQRvusJn8fco/4fzSU0juOd9X/nXt3t/JaD8H86P6oJdBaT3lr8sxpfZCZ2fvC35LX+H+GHO /+H8zTPgl67y16jCeVDM5+OZ3ztCsFKc/LRAFF3zPz9B8sVI6PwKpTgP6QH8bOYXDw+21za/Q9lG WPI/mWAx5Ws6v2R8en/5219C5jk/qLNZ/PAgPhlf5FQR0KBi/JyduBBvwUzkZ/yflo/zmfwlwl/B 0U+bDM1Zy9xgGS+e5CQL+H07zBTR2Ff4ghn/R7b5ywDO/PP4KYq+YvtfqHEJxfGMEVJCofiJhD9i xWBSUezwA8aPDuD/V7bJBZ9UqifhTBFSuGcTAWQ2PwT+3Cu+FCX/gR1wrO5gEZ2dnyc51PYR5+NA 78YeiA4/KtAh/PqKVQBQBhG6ic/O3yC4XKsFH03kyyIir/goKuO5/BXUOiuU8GL3ZAE16RkDv9qy /00DwYfz2TS+WCgSfNbkTefyy7CEPb7JYZ1PrmFTnDHwHVT5q+AHwacD/E3dD+BjdrZM5/NxAfxa 8NHZ+fzUHbwrgA/1r7UNZtDXsrsDpeVsPoGUQ8G/QefmfwlVTRm8EvxiBh+qrc/n86Mczr6CD03P 8/K/pkjC4b9yDp8dMtD1OY9fbKD+Jd9kwIcmVzoPMi9gswt7yDCYVQTNgN3dMJyRZLOn4F2fM/lb SJJ8wflwQjkzn/LdF1Dgk+3+/IDz8wP5RPCzC/FDzl/EA4XfwscZ47MDeB4/eFfxJCU/Pzu/0PjL eP+9Tzg/m8uv+SrYf1FdZ3AMnZf/fcHFIQ3qulgt9t/7x+DDVQfj5+/pmfnR61Ly4RAuFgPNHlvh h44uqLLn8yPFZ62PM/Opzqdz+TDGeya/avmvXp+dn4tzHfTWFMEsPsUH8MN6zbsXOf95fnZ+lh7I D6HdBhcO8/jwcEDMtwDJcHZ2PopbfpjP4LMqM+NXfvP4Jb89yscMZASdmx/D48isstf4tkVtrb66 RgfwiwvzI52/RPauTit/K8Z4z+VnXf5ZL3liOGVj/h/nB3Rv/qYSY7xn8Vl7t+UvII2z9vbEcKyL Ridi/BUurP38Nn7ITpvwx0w+K3dLxYf+hrPyl9DOlnwGWZEiti1qveKTMZfP7zAtL8NPEUu+5ReP Vufmhy3/OqA/Om9Pb5f/il6vlrZFT8PPwgLsKfCXYX513rs8KTR31a2t8E3+6a31xHMSPr9gWsrT 3QKz8n9mPnTvSz7c4L21Hnsn4rODveETdCVu95wrVsBi/Cv+F2t/31q3/qn41QX5PPQejp9fhi/u li0uzv/X5+VHMCQulnxSoUfWzqbTRagl+YbaljrN3odzXiyfD2B7/nrSPbbjhlbgghe5bamT8Hlo TY3rC4x00QaUhPZxRqfja+3s60mDS44bOt9e+Fzgf2QvfKfja+Qba5v7dKG1tB7ZB3adjq9t8puz 9nawSL7R71lW/QUCw11NGSfgH7e3YyfvtL9Ed9RC9dnYKk7MP+717r78bT62ilPws+blzc4hFr7I 0AGxLx/udw+v4tj8Rwj9q78xrh3ZE54ae/OzsVUcm7+xrv0C/O3oKh40X9X80H+ZG1fhBF/c+DGt 4l7wRffxAXufNjOU3Ec+oaIDZS/+2/ctXwxZEKvItMWj+8EvOvzv2P//8KfIyM+1P7DiB2UzF3GX dSx+mMvr7BPz9XcT2l/yZPymB8+YQehg5rn5UPlqWrq5/BSJ6Yw3mSmDoRgONszXs0b24pdDfK1e t/BZzpst0VkFmciHG5eBuO9NTRmE4pX10u8aO5XOvvxVP08Nn8pNv5t8y183UzHP2/s5O3j4HA+4 NneelmjTT/9Y/KgSnadWfqJWbeM3cxHP4gdw52SQX1n5V0jedjgVHwYhq/cs/PhwfoYhOfLGnO8K bfvpi0fC1Qz4B/DTQX4hN/1u8i0/wXLZefwQ+LzhRDJzvtdh2U9f8NUM+Afw4yF+UASN08KPmmnp 5vJJzhtOkWW0ToyLfvpiPoRcVrvz+YtY9M1ZTnxl2KzMwicvVdpD/G3wftuetfQVwbmFd2HGFr4q Xia+rHbn8+NokF81R7aV/xuV9tCJr9sw0T9hfMqPYBs/Es+uGfj45PwUq1dWfvPFob0/zF+zJjdd 2/gv8376gq9mwD+EHwzyiXpl4+PD+PwJnXVY10Vq4avt2+c3M+AfwCfPhvhJc9q38ptXs/gJjBMs h/h4a0hf8AtZ7c7nL8mrIX7UnPds/LZunMX/CeO/4/xyb35wBD5+Rft5b/nt26fh/4Ki4H0Bx76N H1aG9AVfzYA/n5+O8NsuTQs/sPAn1vyMj0Rr18ovDemLtasZ8A/hi3EK3bxvqFpXezPLxm/OjLP4 kLq41LMWfju/ktfaB/DDQT5uL0NshV8tOsTHNn5wR+Wa2WY055vY+anMxSH8b2k/783k4kfiW0Pw MzTEtx77aH0MPl+thU9OzA+fUX7ZlqGf2fiRna9mwJ/PL4Mj8B+j/iqiaXwYMZEgduJ7beNv1ob0 JV/m7hC+6Ciz8NtfGBjgyx/Ym7P3MfBj4L8rLIOUq8SQvpwNg4q/DuCjQf5mlA+XbCL5OfwrjW8e pRuUkSF9yZdvnYy/HT3xMT4xraKXiytT8o8EP4DCvz9fdTUcnU/li6o9Fw/wXxhW0cuFsRv/WvDR Jn1WhEZ+CDMdhbvpH4kfFIP8oGx+W2aAH4WGVUzjfwp8cZOxMI/SJTDPFdlNX/Iz8dchfHF3wdLT WyTMJ4qtnb+YxP/UlP5N0DySVmBqWiLKsehvPRE/yVZXNj6hEfOJ/QbJ4wytMNze1fgZ+nGHvxFt 2F4uHpvSv2357Q+YdSLKQitfjfM7kL8QeQ/rLRxOhDb8KI8ynQ/DyjEM7ejw0Q6/mJ6LouVXzQ+Y dSIB/gadgc9gYI90PskI7fDLHT6EuBEmb3Bv5DQtk3JBW35tvse3YZVfuEVWPgzx5gkT3nCg+/Hh kfrlsuHnUYefZCTv8oNyp/BDiOHNzd7fl7+S3zMuUbH6Fys+UQdfy4eixvmbLeJTKu114oNYlA0f 5mVL8obPdjMlhZiVUyQfluR//tkuXxRCyZf3PCflAmaCUE/kJYbRUqI7ocQL1Cl9ir+QU8BzPiu6 JR9ssi8/kpPpkL8kBeNvWn4FMwUV4pE1njy7+uZTDXf5a2nh/8jr9km5CDV+VBkXYZ/f/qjlBzt8 rPGzeXzozeX8LOzygwpaHRof5usz8MXB2/D5YOs9+KLwD31B55MOnyg+PB9f8UbYfH5QRIXGD9nm LBa7fMhvly8SnMFHn32G1Clx6NmkJdIOvr/6PcVXU8ADH7p903n8XPFRmfBmoNr7lNUli5XOjwoC wg5ftlZlzb8Xf2IoPtv8Iv2Gz6eAh4YrPOPMn7OezY+g87AARdPmZ7FY3fB/RfIbmEZghy/bK5Jf iEbs/vyBaXhbfqTzl3IKeOCTPMz5JAP7V315j69dfVwv5Ykph4PNyBf5FvxgPp9aP7Lwr5F4wOSY /HCAH6MfDHzZ+Gr402v+TmD7N1p+ItNXy7b8DPjx4GrMAUVd8os+f6nzg+9pny+v5Q7mm898ECu0 U/qatQfsXc4P+Y3ydEbCv6SKHxRpgb9BXf5C44fvoA1YdLOaqM6uDP63wHu0+vTAhmcEZCh+jGqR frN2frkhKh3C+KsZCRey2QOz4KYl+ao7rm+5aEdXxPgNjfmz3DpfNVcFv97nkkcPbB+Q2PBZ6Vvw 9Lt8+B8YJAPjY/ZNOKCSHyMM/C+6/BvS8pfkzsBPdH5YWy54RwObHhIQ0fLf2fnJXP5K8YmBv+rw nxv46kaggf/jPfKBTY+IyDwgdfB9K9I3FH7CLlfhZv3e/Fzyk39X56syetk99nV+Gj3P+3wViq8V /n2m1MfGgeQ8Cpn+Et/t8jOVcMKavHDPaFZ7i/PhqmGVRAP8GGYsYicbE19UfSENtKqvw/9D9OST X/y///x/tn9cW8JW+m9V+uS5SL8x4g7/y/wA/oZdS5SreNHlV0n5ox9lnz6GAyxNcS5m8TDmnvPl FP7EuMRYZKa8IfQUtaXPxM8FP3w7lx/WoqOiXK0XvBz0g616VY3y8Sn4qOFD6YOr2uZhmpa/3ZPf TRn4OeOnQ/zytHxr1a/4sUzfwEdrPgu4PiRhMHaeXxGX7WWaxnb+98UU/nIO/01NjFXfR3+/ftmk 35S+nbVzfiQuuQ/iF5+Xyx5/W9d/lkEaNcXZit/WMz7HJ/lzG729nb/pbX5R+nIjn6BguwdfFP5/ 89ufVJ+KYx/Of8Xn0LuhV31NXnIoZdCyAL71xIez+Xy6m2SPX6jN3+N/ujdfDyg30ONZbIr0ID45 gJ/tJrlrfG/n38CdsFPzsyn86T29negfUD1+TWX6XSOvFoAP7x7GT6idzxYiaJSvN3v2CUwHP+6W vnL3o5R3V8xKGDX8kCbQBLbxtwhGQMPEhdZWH5l9xTcSfPOL0pcZ+GuUiEF2s/d+IfilnV8hGAE9 xqfw12n4ovSZ+PGR+NkAvxznR6fmi/Q7a4djP4FmD38kaiY/OJCPFD+HP07Cb0tfjx+xCxa+4efu fclHdj7bujBN5iCfyMbLSfjN5u+unbd12QWLyMBcPoXrNT4JrO3El8EMGhB2vopT8MPSvvfhMcCD +PBbb4H4y8Zv4kL8QvB3e7P5wBNW8nmn22x+Gx8unx98u3zY+1Dx8sPu4fK1tfdafZaPJsY94+ML 800dEw7xrc2eJheef9QwjOxS4fnaR77q2zvuNX/gnDgx7hnfn/dtH7nAH9r7czu72rjP/L3H9kB4 vhbR/eKPZ20s7jW/u/fd5rtX8/sTn+2jifFwCr8/9vePe8137sQ30OZ3ge/43nedP9DZdY42/6U7 uns3udqEndv7zvEH9r4Lx37/Fmf70Tn4H9Sx71yj97TNHtsVXzN1pZn/7K/rulZjER8an/7du3aI pZHfiXvW0d0JE7+zwIX5O62+t2NZG4t7wLenP561sdiXb6z5Pd8RvuOF/4Pi1/aPJobnj/CT0TRu H/+Tx/8o+OuP0I9/NiMHY3FOPu0v8QkMG6Zq2Ov5Y4A/XjBHo/5N/U2G0Mf/4ih5PUF0jaX1o5f0 Qhk8bXxyjf5APM3rw4cPHz58+PDhw4cPHz58+PDhw4cPHz58+PDhw4cPHz58+PDhw4cPHz58+PDh w4cPHz58OBHXl87AZcNx/uLSGbhsXF06A5cNcukMXDbkzyy7Gvv8ouYDDNf5+aVzcNHgP3brboT0 0jm4aHi+ywE/V+VwBIbZDBwKx/nI852NJHeZH8Dvsl86E5eLsK4839nAdA0/Tu5qkCy+V/xPj7s6 x/kY3S/+0cPzL52Fy0VQb13mE3bed5gfOc6vUpf5CXKav3Sbn7L/c/iSB/Ce72qkQelyZ1dC3ObX TvOjunT5Nke0Xbl8jy8sXL/F6frojvzSObhoOM53fGCb46M6HR/TG106A5cNx8fzO85fXjoDl42b S2fgsuFwTyeE43yHL/chnl46Az58+PDhw4cPHz58+PBxr2P0V5Afdni+53u+57vCL9puRBf5Zfts uIv8FAYOiXCUT+XLOpMvnrD/j9zgx4jk8mXDh3CHn8mXLvITFGXypYv8iG0AGU7ys1i9dJFPskq9 dJGP8+YxESf5r9zmv2mcLvLDN1S9dJEf1Ll66fltOMPP1EsX+ahuX2Xa267wt80rJ/lp88rz2/D8 extBPn3ZdrTsw+HT6cs+RH4+fdl2XoAHw9/noT/H+S3TVb783Y+Hwb9CwZts8tJwi2uT85cPg79A +N30pYEvL/oeCp/Q6UszfvCtWP6h8KN8+tLAf035y0P5rLWx3vtLR48FSrLpS7M8h7mgHsoPaVCN L3XqiLVr2EmBM43PDpwcoc/m8cMPYG6leN990OEnMEdMSO8vf7k3H2n8TTWfn+MPoL5chntmguj8 esv+wvk8/j517uERGN9d7nPeg9D5wXbDrgLm8XG+2fs7+wRry1ZoicKMJ0Ytbdt0331AEOX/Ah8X UVbCiIcPkI/zoGR8MYsJy5+Fv895D+JK51PC+NGsEx/O9jzl7Lv+nFWtKzkaJSktv9Wz2ncfXMne EeCTHGepjR8idIs+hn9kfrJu9p6d9rSPoWot5WiU28rSqbPadx8sdH6G85Q1HYx8XvpWqvTR3Z9J wy9OW/HjLMpZVjf8h0mfphZ+ve8+WMjOIcnPljBVhJGfsc1fyFlUNuXuwUe+MObnaEGyJGMtyxpa dujpjeW3evbnSwY/9pkxht5fM5+dVBT/533+y7z/nSMGyTYsyVDyP7E81F/vW/ivxKlEtvnhtwBK M58wPtvkYizU0z7/N3n/O0cMwqpWnBPJR0fjyypsAh9KH9wVZEdHvtqtekl7s/gkQVhzlh3/gn+L bPyX+65WDmwU/ARFcFCZ+Ruofmt+byR/slv3nJzPah6Ckl9xPsxkY+IHdTNOcWJgeZOX88MtimCv Gvli8285n/ZuJ0Q17X/niEFYzROhOOZ8GI5nusAKqn1nN8PyaBFXfBUiz6mdTzh/yTf9Lv897X/n iBGx5myEboQdpnEy8stmjPLECHf5L3ILn7W6WOlr+d1lonenPe9HrFgv1K6H04+RX+z5o60/T+qA mTY/iAve0s6PMJz1EnHkrfr8VyfmbzJpZy0faNkb+RTTCauqDcHWCHsff5VZ+Kz0xeiJ4Mc9fnLi ibQjlsElpL2pa947bUoupFOu9618tEb4a2TmL5JMVropL309/mnb/MBPJT94m9v4U2Y0tvNjURcY +Ru+01PYRrzx010m1sYKnCIStsdTSJ7xw+e5lT+hDDbz32k/oDTKj2u56zesacUOxB7/tP3cwF9J Poazk5GfTzkETdP/Cf4ChVCGTfxElD7OD95mu/wlivvfOWIkdxRoKX8EBU66Fv6EMmjj37JjOhji y82/xez8snOUpSeeUTN5Dpf7kINYXKSb+CxbE8qgjV+yT/jBY+bnIn3GJ6GJn42nPD82AeeXwL8G vqmOw/mUMjjIh9Ua+W8bfnVl4p92Nt11UDb85SAfZ2k0eOFn58d2/uZLKtNPeSfBmfnwEx2F4veT F8GuXiNE8iqpDR82YeNDRxe/jjXyw0Kmn5rSX+32fh054PdpFP/Gxg+h65a8mslfs6YLR5j466AI xCPPKVpB+rTzMfS9xpjWp2r7rVjuRPIxSz4bGL/G+MvBqW2vDe8BP3leoS9yZOanQSn5Szv/9Qn5 MUs7EHw8xI/uyptBvm3vJ3Uphrgb+Qj4gX3vB3R9Qn65wzf380Mw/mrW3o/qws5foarlm9Nfk9ev T8ePJJ9lBaNT8EnNe5LN/JIVf5H+Et0CP+8twvj57VDCBwS72s7Ur3QwXWyvaKMvy9tZhR+6kfl1 m5kft3yCTBX9NnqTn+qqv2AnVsVfLtHa/pMF0VflrWkHN2Ft8z9Wa7DzKcwZbeXfnYrPkiZ5IYt8 vEK1nZ98VRSDs3rbL3lkmPlJoNJfXRn59Un5uOEnrIqyN7J++jcn4LP0o2cNf4luDOnXyV12qsIP d/RLOVw7osEL+wXWT7en4ZOGn5ZoZfjFiPr37zI6lPCB0Z5VQmyv3H6nKujgnO5z+a/UqIKEolV/ 8wffvH/xjA4lfGBoU5Vj+5XdL6t3dHBS85l8fvDl8Afj35r4356N/5G9eP+yfH0CPjv42IEtboiy S3vDqTX45rvz8e3Ak/B5aG/f9jd/8Pbti30eJdk7tI6sR/Yq9rZ4Ndz4ms3XWrS3/Q0cfvklOenv R2lb/Lfo/NXM5mvkp/3G/Tn5f4fOX81R+P1Fzsn/yQHpHIP/2lA7PpufpUmhteR/kc34fvf2Tueu 1CS+tvnf5DPSnxIfo5vfN40VSDp5N/Vldu9aGa68j8i/y8yLGCNiF5PtnTRTBKMzxn1gfBvk9zoJ h9085bZv3TN+91bixprww+En9rVvrOt9OHy78aJ8iuSgbAN/0T3LnZ+PT82HLpjCxo9Q55ZndxUH 8ScW/jE+ayZdH8rHdCI/+vD4VNyTnV/4SyP/Pc8gyTpDbjjrsfyDnKrw61tmjI+LyXyqf03nq7F8 HQIR/M4ZqruKaXy2fzAdNk7j//BfkJHPz6ZB56ak8Qa7nvew5bcDC/p8nHdGes3iF/Kx4EH+d/XX X6B/i9CPZcJNIp0zlHxaXP+8nMzXv6vx182EmwY+xVRfhf7HRD7vYYcXOv/zqMvXs4Y7/Mq6nMol 78Sw8Mu2j8HGj5sBHX1+SDHV3pvFL+VT0XbjzkeV7Y85/EDnByqTHb6q3E38zhjfOXy4v9HPu/gy kb+QvNG/jOUpJ+4nYuBXg/wUNc+G8r2vvq/xo6Zy7/ODojPgaBY/les37H145K//ER8bJs+4o/zt IF+bRprzP5N/6PxnqnwY+GWivQUPYO1kswk7fx0M8RPzR+qMO8qPRR+Kld/sPtuxT56rhft8VHZu B8zix/LwM/DVQLL5/GiYnxzK7wzz6/J/0D8a4Mtzp5mf9j8CMcnFRhvlR6Jqt/C1aaSt/C+piSD4 aSf5Hb6+uJ0fyaeiDfyQisz3+arBcSCftI/G2vj4K/WBgb/pnKC6Vd/Eva+e0DPxCzHapM9XZ9wx /gKeGkZ2/qvm+zZ+2OTcwE867aepNX/nW+TrrJ93wQ+K0MCXDY68n4iRz9dg4WvzKNsavWHzzYP4 1ksOIldr5lPzR2Ehzlhj/HiEf9fkxL73G0Km55pnsHO0z+OrZruJX2La/wjWqxoco3z8aogfvm1y bOMHzUsTv5PgLH5YGfIuG73ywTFDg1A2OA7kaxMJ2wp/e0Vv4HeHoMzjl4a8S34q9rHhI3nGHeMv w9fD/Cb/Vn5TO5j4ncSOzzddDvCPqsl8nifbBW/79hH4Q60++7E/iy8bHIfyW6bt2G8HHZiO/U5i s/hkgB+Lfdy/4oPpNXg+R/hpKKZMm88PTsyPBqo++ZmJL1Yxyg8G+eG5+N2uLD2pZG3Iu+LLq6FO wpWW1Bh/FYhHnyfw9bxP5Xdv5Q9UffbYyItGI19eDfUTnspH7/l7tmbPeNV3av5WXnSZ+MTAF+uV DY4dvr4cj1L2/tra/BP4zfsGftwZfDuHH5TyADLyxQoNfNngGKv5S/me7YL3i2bN1kYvVa/MfK1T dg6ftd7Fak18uWlNHUGmRMx8aLZa+Ot2383lb9oczOFjefFi5osUDTX/RH7B3gvt/O2BfHjouB2U MIdPqH0Xm/ni2DclYuInOdRvFn6FmxzP5ZeH8aOcZQFm6urkXd4gVMeFnvA+fJgIKLPzg6rFWfnN +2Z+0db+c/gJv821m/cBfqfBMc6PMgLPpRn5uGAXHFjmQ/+u3uhtwsBn8XSXH9SGTlhrrJGcq8nI F38Zmj0y0bHCT9kqFqGNT2D6V+mGvLMFPw3h7raNH8JtIQJ3INs7jX0+304T+Vu4z7TZzbs68UlW pn3U4Y81e/iiig+omPduK37O+Bva5J0Vk3SMH+7yd4/9QDRqJ/Ir4Ne7eR/gi/VCU/GJ4qumt5m/ VHxo5GzgP8WPYIbKmoq855xf4UF+xXIWDfPDvfhsNSVPrVv4ZaNXsjKE/ggeL4SEW/6t6vmqKcs4 qydG+DBFwAau8RU/gQkjikLjB/vzV30+nc6HwIrPFGCs+nyWcFjxYodVgwN6gUWnf13C/Kejex+u NGt4qfhruMdEbxs+ycISl39RWfksOVJE/Ka84muPeovrkJCG+/J/JflsD5Y6f6HzsX7ULRG/OStu +dQV4y9s/JWs+cMtO3TrjDUCFR9GPYW5zsclHP/78LWnXeXez4M9+Zwp+MEQXxS7SvJJw39XibuB I/wy2OGL3K46fDLCj4q4w+9d8uCcF4h9+Ncan0zlJ4of5akYwTXMZ6WFVXRZ2OXjTOOzdPfla529 s/lLxUd88zf8j3U+gWvDoh0xxk9V8EeCYsZPx/gEbpjWGR7iR6P8ZIev3eI+mB+xEk2gMu2OituI 7V4uOF8l/I8VP+aP/5Y2PjwRDPwoY8sxfrXDv23yHjEcT97GJ3/OmglL6ANocpG2C4iqj50+6ADf 9HjoNH6x6Na5ip+ihZj5YoQP88bWGenyCWqrvghtRvi/Rp/v8NvLfbX3s8Gav3tfbJcfQfqlgb/t FbupfHgguuF/l7E92OW35/0F+oHV6zBRhp3/A+W/K69yoU9xMo1veP+m4Sci/Z2RXTq/WW/Dhwmt SvjLwl8IPnTNMH40xP9+hB+j73f4vb0PkzEP8Q2zvqwkf8FKH0+f9Pi/Zh8JfrP38yYRxocLUwt/ qfHf5lFq5wfvxvjBt11+qHXaS/7wJU9kGFGr+LBxu/Wb4OfaUdfww5Zfserdyo8rwWdbIQrf5vGq y5d9mcCPw9cieRs/WoTfwiS6+TAfDfL7u7/hB1b+r9hRt9S3u8Zn120pnH/NfLghpPHXA3z8ivLq dYD/5nA+tfPf0W71LvgZ8OVRZ9j7MHbTzgdsIOb/jVjuUwN/KZMndzSewGclTdXNoRh9/M/+05Pf /V3himThr63R2zC3ih++obGFH/T4meJbAZd7AAAG00lEQVSzPZD2OoxaINX4dz0+FKit+O4yei75 9U/q+rvdbGdoscB3Of+BCWJyCf5WXPDa+b1tW8i8L/GdjR+F74Cft6Wq4cMghVhdNrRRddJs+GVp nk0zhxvKoeKbgvEj8mKUjzAd5vfqPsVPyfNctCq690dZsYuao676E21V8nqfz6/c5e88wcD5bOe9 Ytf3Vv46FMnb+DHjZwVclw/xwx3+bf1X26/Q5vE/hUc9IsPDlqrwp9EO//E//1okHEVY8TspisJP UZQeg5+O8iMs+RVckXRKm6z6Fmi42WOY45/t/U94+hGkD0fjbsIsXeNRx9cVFpKvb1cTP8Z3d9TI /+88+SrMef1iq/piEuFnMMPRztHZ5Q+3+duKf7O7+VdrLNLv88kAH54JKHf5YkjB/6j/458+fcKH pwn+G+B3B9SLvLDkPy/wGD8e5cdj/G4GO/zKxl8QVunwYtesl7SJlOJesLnm5xtI8FP8/O2rHb7K ew4HEVz+DvCXZEvG+VMvefS9/x3wy5Knn/ervgVRR13/aQ6Y4pXzO8Mmeny4IYefffOMjvFzKz8l FbQTCBrgLw189VxGmOkXvD/9b/hnf4jQ3xbbgqX/fWHjx+Sl4usJQyIhTDDMb4WP8ivyrB7i55A8 PpSP+3zJZrv+ypJD4L8vZPrdtXP+r4FPbHye5DA/hmGSw/wMRkAP8ktoJkUj/Bz1+XwQR2L4lgzg 11Smb+Cro67Pp+KXvsb4EYwleFZbfhGO89Eov4jG+Kn4xUaN/6SZ33jgh204PzPyN1DpsILLi52B H5Six7HfoFAhOrswJcHWzg+2Y/zVBP6md8nD+BSJ9plpvdKYwxhTuPzGuxUr8HEpj7o+v+A3ctHY 3ic0ohHj51Z+hWTyNn6JKcwhvBjmb1XOZNyqqd2D7rM/neB8ZORDsRP8yMDno/55zTLCL5I8CqpR Phnlx8P83RvcDT8skv63ZGxE6UOG0+pG8EMLv2LVfv+Jr07wfn7WfmB8y+8BAr/kv5szzI/xKL9U OZNRqOcyMLVPA7jhm1+mb9j7zVHXO++zFpN4KGCYD0dehMoBfjHGZ63Ca3buvh7i/8PfbnMm0gY+ hs9wbpiFUAbLe1ha+Su25UJ+H7Pf7Nnw3ms0xocHjxZMkJknyebffcSuYvBeozu0EHw9ZyLtUj2Y QLJxvqFVseF8Wen0H2FOavVgVW5bOedHOTwBjtAAX8ZR+SHnZ6xOGOMX/KcB9uVHlXwUd4TfxPn5 VTSFT818KPxh9kgcdX0+PHid9widuCQfMpwmcEaI0CDftnbDyK5eIr1VdGL+9AVtzOVfrfiDCfP5 9oTvA/8R48MPMv3vfDHwAyOT+b2a37yKTlySf71S1zrxMfin2fvdgWXH5N+s1Ljv+8I/6t5frVSK TvJh1lXxYMLSRT7M6ssafazmH/ppqQ+Jf9RjP3eaHwAfn4M/fL3fxlkLfwhDx2DELfDXtgw+XD7c YOD8cjnwg24PlY8lH0HNP9zVaVn7vT72P9L5wx3dlrVP5uvLdeKC/CvO5y/jgd+y/JAK/zH513xQ EX8ZD/yQ60Plf9ryoxcU2eKh8m80fk2RLR4uP1X8oZ+Rf6h8fttDPJhAOqsYSP9h8o3NCVP6D6jZ 87fggH8kXtvPew+WPzE+JP5RL3inxTH4+nKdcGPv68t1Yt+9b8q7Q3zH977n98LzbRkU4Tq/QB8H wf/SRxtPjw+I/7GZ3wkTvz/YenqckZ+Y+J28Pzh+J+4xv/PLBTtPzOjLdeLe8OuX9Te7a7cn/ID4 9rV7vud7/tn4xiu+MX4kP/m/mz/593+E/3Ki25j+afm0v0Qyyj9tXJjfCet6Thcn5X/4McDvfmS/ T3afQxjv/mWG/sGls+LDhw8fPnz48OHDhw8fPnz48OHDhw8fPnz48OHDhw8fPnz48OHDhw8fPnz4 uFjcXjoDl42HOUx0agxMpuNChG7zHd/7nu90eL7Lsbp0Bi4b9hkknQjPdzfW/DegXY3N1mV+UFcu 83FdDswc/eAjypHTfOQ0P0ZO86Hac5gP7f3FpTNxuVhVMI20swG/HOk0P3ObnzvM5z/M6jC/CgqX +aXb/AK5zA8LVLrMp57vMD9nfHd7exznY9f57NTnON/d2xxhHjrOpw7f4Q0pr/xcjaCIMpf5VZIF Dg9rrGvkNH+LBn4j8MFHUjrNDzKE6YXzcNnA9MIZuGywM7/LQfJL5+CiwRo+Lofr/Etn4LKRXDoD lw2HB3dArC+dgcuGu509PBznu9vbwcNxvuOP8D69dAYuG59dOgM+fPjw4cOHDx8+fPjw4cOHDx8+ fPjw4cOHj/sW/x8EYf7Yj+v3yQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image327.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACCzVPPUsDURCc2YsfuQQ8ooLYeARip6C/w6TQNDaSgAdanAYSkEAKO1trKwv/gW2K q6xinb9hnYDn7r5zYXmz+2bmzVt+f73Ba8CCUjf0eUMoiD4UR9j32w3tuhiqaQvpG0pZlr455YFv zoQVuyH/uqYUHLCl6HhzB4coTYRE50LRXDtV0Uy7UXGa6A4nd/3pKANSy4KVBIVV2188YXDfkwvc OtpVdETLu5b338B9peWpCZL+fZ6N0172lF4+5sMH4CW4ENt6nsfP7MC414irFLEnpfsk7ppgy6e5 /W1BkfbVdDzJciyCl3iyH/WMnPcHudCKq14BAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image328.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPSwEQRTH35vZc5/ulhBCs1EI8RWiEVEQURAKH6PQIC4h7pyEhCs1tDqhIUoS rUahEBWlKF2iU6HQEGfm7ZrMLoLdTO79Zt//zX/ezdxeX+4BPU7KsSCqorIJVAHvZAAMKulrSI4o U5ElB0OkGWTFYpFmWrGaZtoZetlx9qlLMMdyUuUyqi9JQQ0UlQhsyecyOpWjkAS45VLj5SRgeGZ1 fjy/nAYokINXdvDu+txGcsHAHl/IpleckfSaM5rLziwBbCgnLfJ7RP52xDJ8J6mSmzUfRRQ3au4L KW7X/GApbvBYYFOp4m7Ntk8v8M4y9QK3PL3ruPBnx0g9fNTOL/gNrdyh+T7sZxtNPsHNhOnkBNui fp4O+/kRXA72Fn/tresUdc8ccprX3EUrr2se4oqHNE+BmS/wKe7n/YipF1jh0wv81Ad7jP/u8Qs5 HaGTGDhfTL72WD47m8sA+2nng9Tzfs0DtJMmzckSkyf5Dp2OQ82LPs7wRro7PXqntXGzvsCqmFlP 4HHI5F7s9NUT+IxuPfvrf/zN/oL9yfA38j+n6+16HPNuaYxuMh1ubw0bwkRn6u5fIWN1Y/mV1XQW roI95JT3AemNAmt+BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image329.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUjDQBR+7yVpm7Ri8AfEKXZwU6m7oyAUi9gOblIhoGis0krNVkfBwdkpuopQ BzcHJweps6PdXAQ7ioLx3t21lNJBL1zyfe/e++673Ht5frwAOTynYYLN6HYNGRh1FC+YlKuWmDYx MsUkRBlBiuNYRuZxSkZyhDo7Td26DDVMzxkTaDYxCtMQcxG4gj8IdClmW2w3I2TSOicDq+Xadik8 8AE60tQXqQoeWbnjHCr1CVqhBYvRuEBntoptAupYzlSIY027G2vafK5vav8ozXNk3yaBW9oJ/KpX 8OveeiUo7wOcqN0QUuK76IyYNynO3YUhCq1hCi2tQNJ3p08pTPBPev9Q3KDTpOL/96aUSSt/0pGs 2dAeoz8rDXq8M96SXHPY4yWLeV7za3yy2PNxXvGI0OT1ZejyPDAvyNvrd8JtJB63GAZblT2g4SeJ jFqCU696eq+yw5bA0b3iyH5Cqar2cCEp2T0bayFRthhWa34gbmfgjIbM+wWV+PYJBAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image330.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC8VafXBU1RU/9767u2/f7r5NI/IHVPPBR8jW4og1kwKlQWcs6MgAtdZGq4GaDBma JgaKWBgtzshMS6dG+YjghnHUakIogZaWUsaONJRWiqZOgrGlQ1skQccWBJyJExzSe997+97bJTm7 9+2L7MzLTU5+951zf+ece8+5Sf9bR3eA8dkd72H3U/Fd4iECYQCl7wbg4/XGbyfwZ3owDjfCCP8w 4+dvNzY/osM99d9rblzVWLe6WPwc4PKI8RbxXZT2sN3x6/h3lym4P8f5Q+5o/GFzfW1z8aLax7iA cdGXCRgjJcTQe5n+csSc0ELEV1YFhffWN9SuEnOKlzY2LPsBgDWTGBrDhp7UO0J8/IwSS6mJo2Jt MMxxhaaYllq/UQz8ZBYnS0kCVlmzQazYns3s2alPanbAGD/mb0nXEzBQ4h2ZegagilTDNvvNqfco fLzRwExkZ+DrNkasqMBgJWmzQkxWSuc31y/7vm1l0OBiAn2QzxxlxnFnRor3kDHO5L/V+ThLEzOp ITMjo69nMSywMI4Wc8UhSxu4fJGyV4xlRESMyUk6A13wOEyFL6EM7DEwibQ3plYYtiNtAp1uYcQa YsYahIS41rAWZtkrMOc0kuwWjxUtITtaWmgCOknmGlLcjL7yAVhLq+EkwX3vYLCVP8gxXr18kri9 3PtOVVYv/+zJwy/lz9nbSgI+pLKc/VaphiIF58zB4JwVKV45K1LSOOutgqosnPkRZztYOz2kdEvG WRN7gg4oEYpx1ujCYJyd5RhZzsxMFDPdmXgcvpkHYwXWWTTROIvA8Mvz/FnLn5eEzRaTwYwd2uFI 5eM07sVCSPJ9vm0MLpmBE5qChiZz93VrvoeYmvcSWc1LSJLvGd41b6Km5nNUVvMzNMkzz7vmW7gW ja93Nh/fUGQ030Z1chuP4Vw1jx7RI2QQVpNn0TPjChngmJasZ8YaC+NEqpC4I/VxqTMjk6t/gMnV GT4OERmuTsFF8i/QSX5cNdMEHSQn0FOmiZbbGIyrDyyMw5WQuLn6EdycwVUuZ0W6xS30dm7PCGrx z10YpyZ6PUtNFLpqRQnrHc6KhMS9opWWh3JbUab331TMHL2eA3aysb2v2t7TDO8r8JaShAImnu0s PQLUnPP0Za5pCjO135ST9lTsvUbLWAEry1nz6J7czTRWwl5GT+tOFwaLvSkWxvGUkLg9tchVt3iN vSPsZvZd9hFqcTebaWMci6+OrYcsjGOxkKRnS1HeFu9mg1DCNgHO8YCNwTnelGOvoGZURGKmuyL6 d3kllIxxvqs+VJGqXUV2BRJwjI1eEaljVpGtgWoYZngVuc3G4FXkMPPGmZiZa+Wt+lBFOpydDSZA DcpydiJYDfOCOGd9NgbnbF7QK2fzgrlW3qqH03pXwNyvY0G8prp6x9wTSHJO20B2x8zmrTraFdhA ZCN8Dm0N7CXn0AifTbdxzP+yRvivOMabt8TMXG8Q/IzwHWwkeEiZJBnhTexEcEBZHsT7JAeD90nL pSM81SctD+bWJ3mJ78qAWY3O5+NGIhPfcwM6mcsj0WstspKZmdXDZDPrGK+CGlnumTWa5nPE1Pwp kdN8kTSySyS/KqgL3mFT4SmG33D9zcbgN1wmxn3D9RTL/4Yrs7/qZ6sJbvEV8q6NwfurTIuFBO+v ZCpsEdE1XF9RMNcaN1Vhzw08QucGytikYJnnCns4aEb13SFZ7Ve41jtD4kl6juzTlvZfhGRzajCY hBdD8qdVepy0wtZQFGaGsDjZ5sJgcaJbGCdOhMTv+r4Lfh9aAGtCeC4etDFYfb/QwjgWC4n/9f11 gRL2O4bX94Ucc4Blr+8PMK/1/YG0k/w/n1t9XxpOwNdU2VpVC1dDg4rXqmEbg9eqDarXWrVBvTb1 fY2WgHVhWc4WaNWwL4xz9g0bg3O2L+yVs33h8azvbwibO+aPw7I7Zkk4yTn1v76/m+yM1MFBTc5b XyTbIy3wJw3z1iTyvI3BvPUcx8h6q8DwlpipuLz17h97YSHckZfHcu+LSsMbiOzOMId+qu4lT6t4 XzRkY/C+6GnVW40vZo5fjf+AZsb4HzTZGH9YS/JI9F5p71LN7mK/Kttd7FE3kC5V99xdLOaAXmrm 9T+pjOZ71X66LtxP/c7ru5QarZbK7sLFygJtC+1Ed+EijtlqYbD4bOUYb7uwmHktTq67lJ2RWiq7 FxYrGyNb6HkN52xjZKuFwTk7r3nl7Lw2nieXyGoR4SKr5SL8Ya2fc+p/hO9gNdohRTbCm1iFNqB0 h/FbFgeD37J0h73esnSHx28HTlUZ6zX8b35Xd4Ul4YvkMU083rtCESliF/4skmtPWmBoD/JIKWND EfFcJD/RxKOTg5r3XXl7xIxZYYlczLZF+ulQJPeYHU1zH5iaT4Gc5vdgKPL3PDtjPj+6iL8Li/L3 XBgsyhdbGCd6hQTvjOXvfC5AefSnMIBa/DHMsDFYZ7zJwjgWC4n3zjjTu6dCZn7drspWOKdDSd5N 5nvv0QUL1alwOcstgsAMh7Lf6A2HMm/0hkP4jZ78LcIZeli9n65C6973OeY7tDlr3fuAhXEsFhK/ Lf6EFGorCF4JXeKYepK9ElppYRyLhcTvu6Uv0AptF7mEWlzgwmAZ1GlhHIuFJJ3j0rwtLmUrIq0K QXO+xIXBON5uYRyLhcRvjmezjZFeZSFq8VddGIzjPgvjWCwk6TfTpT7c35FwCcMzr9PAZM+8KRzj 9f6uOe0u6nT5Vz6X+7vJpCNWAUeicjXiBXg2VgefRPGzyMFgnK3gGG+ciZnXoguaTM7qFUB1Wc56 9Dqo1HHO3rYxOGeVulfOKvXx7IJe4Yn6CpeFuLo9Uid/e6ydc9rh+/3dfUpH7FEqG+HTlSdjL9Bo DPPWNBcG81Ybx3jrgsTM8euCZnElEzl+Dh/XSFX/FZzRitgk4revXmVn9cOKbGatZz36BWU6mlnr XBjMV5c4xltmiZl+/i/FaN5aopiZVSn1l8yK2LeUititjOq3ev476mndzOsX47J5Pai3wwvxDshX 851x2XUP8vXOj4un3bP22qip/c2o7LqPRNuhPtqRZyfzG/hrNAHr0ZN2PxyzMVhs32RhnP1FSPz+ 34TZrC3WxeMNrwCTNgazeJ+FcSwWEr9r1qXscOwj5QnU4iXsDRuD1az/tTCOxULid1+wV3ldn6bc h+54XS4MxnGZhXEsFhK/Of6LclJfpuxELT7qwmAcL7cwjsVC4ndf0AUt8akwI47fITxjY/A7BBPj vkOYEfeb4z/D/ngNPIpafBR+zTFN8WwcL7MwjsVC4v//TnwYLWFbonjv9QHHbI5m7702R732XpvT +oj3y2/xofcCYxUA/wdTvzTJvjsAAD== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image331.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41RPUsDQRCdmdus5hLx8ANECIQUYqOgvZVYiSlMSotEPPDrjJKAnpV2SZfGRhCC P8JKwcoqFlZa3h8Q0qrguTN7F8TKPXbvvbczb3Z2X5+frkFGpGsKs4y6WwgGOAU0C0zLbsbMLDFS ZhKiKEhxHIuyiDOiLBEm0TlK8/JUU5GeMGhOj8MsxJwEnuGPBj2Y2dMABWOTS2LysFFv7VbDYx9g wGeBT7IZPEpScQGt+xTN051iNGnQjrbaKnQSbUxZxFpbp1pbc19fFH1bzy7yuRWBV90L/Gax7J8W NxtB/Qjg0lZDGDX/Zffduc1w7HnC32gfLbeOvX87kvQxGDpfOS+Kc04SfoMfii/xLLT8gjoO769B yteBeVlu5ndlfiLzeZUw2G4cAqUd2Ho0zD+Q11oBN7l3V94GxcV6ejAi7J4P0keiUiVstvwA+n97 cCTuB2JM61VQAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image332.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41RPUsDQRCdmdtczCXi4QeIIISAYqOgvZVYiSlMWiERDhRzJnIBjSDYp7G5xkKS H2GnEBCsYq2laK2kVvDcmd0EsXKPvXvv7cy8nZunx4crMCtdUZhh0NhF0MBZQP2CGTlM6Z0hRkpv QhQFKUkSUVZwVpRVQhudpWFejioK0pMaLboTMAcJJ4GveU+jO717LsC8LpO1MTnYrjb3y61GADDg u8AnmQxeBXFcRlN9mpboXjGa0ujcNdoGxFYbVwax1nWHWtflvr7o5dvUvES+tyLwywdhEOWLwUl+ px5WjwA6xg1hTH/XvHfnJsWxZ5a/4bXwQ8ufqYbm3Dh0/u1A0tdg5BQ7r4pzji1v44fwU8svKHaY b474FjAvyp/67cwj049faoV79RrQsCPjR6P8SKa3Dp6dgyezQqliavqQFnbL0+0jUaHUippBCP2/ PTgS9wM0RgvTYAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image333.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Sy0rDQBS992bsI4k0+ABxVbpwp6B7VyIK0i5sdSe0QkCxsZVWNEI/QXBTBFf5 CXGjIAjioi4Ewa1fIC6LgnHuzDTYrpwwyTn3eWZy354fr0CtqhsJyDJ62UYG1hbKF0wr75jcWWIk 5CZEZUGK41hZFnBGWRYJTbRDgzyXIlF1JySaS+VgFmJOAk/ye4nu5M67ADuyjGNiXCjW2nuVsOlz Exb1RTqDV0F1nEddfYrW6UEwmpTo1dG2FegaW1FoxLa+M7D1HT7XN73/6JoXyLoFgVfZD/xWvuSf 5DcbQe0Q4FJ3Q8jI75I9LqoZjj0z/AnJYR4m/Dg7zDtp5gcJz6WYnxrepzrqelpR9G9FpO7hM1F2 bZ2rTkeGN7FgD/M1pbyU8JvUsP9D/PVH1LWYryZ8A7TfG1HKIyEfrxwGu4060ODGtD5K8ltqOpbB Nv/ZVrOAqoqu6UFasVuenh4SFcphq+0H0Bs9s6XifgEIVXbpwAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image334.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51Uv0sjQRR+83aj2SRn4i8IViqHnAEFA5a2KoiCvyq5QjFoxD2FBGI6wcLWUu4a UUSw8C8wMpWVgoVgY6GIvY3NySU3781kLybC7brL7L5v5n3vffvNsHfXlz9BX63SFg4FNxMCVGDd o3pAJy+G1HCQIlsNFIJnBFYqFZ4ZFEmeGUJhsqNY5cVQ2tDapqK+pjh0QYVIkFBYquhUDanAmioT NTkxmFzMr84VNzPUhDLfMFW+YSV71ADVnZgtuksb64DUf0DNhtU7HSnhBGv4Bv54gvW/1PDTFqX2 G37yv301Xxj+BQ4LSl3wya/vf4F73P877QH8Ru0UXb1Q7UiuduAqzocpalfRoePva7FObQm/tnzG LfT40XgQt7DBrZ3YZ9xCj5+Na7c6mX9QBsOnWVvx57JuJtc9lSl0z2y4iz8Afn2sROJRnI7scr6K d9mZvLf+ykq3PCyjhFcMvrW2w4SnvPUzfM8/EZqvlT74Vlr/zWkxGqntVLDfHMJZg5PW/pda/GCN h3S+9lj+gUB71GM9cv1nw/+n3N8eFewF1jvi6RlrJnzs4VQT4TNT/6AcTJ/ElF1bX+IwEJ5ucBoC Ol2wn1j5UMPpgoCn61EchXUlx2gshSwVrWddiJi/XoT/jFzaOJGAZkbndDCvBGLvbDGXz7hwVa/X 4ry/bK+qJM4FAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image335.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51Uv0sjQRR+83ZX80sT1HCizWIhUTDcCoE01wviwV1iJRb+CBrIqmjgLs1hI1ha WwVEDguvuTZFKrkiB1edjUr+BBUsVEyc93ayaiK464ZJ3vfmffO++Wayp39P9oGfatQ0IEjRVVZQ oNVQfkGcZw05gkiRLgcKwRmBzWaTM0kxyBkLhaoOY4sXQdOoRvtkNNoVhSFoEgli1FNGFTm2owBn cpmwqonAzEJxNVvayAGYgirvcbzxj5XsUQOUn1imZC+uFwCp/4TMBuTvZOgcp1lDArzxBOu/fMa3 NCodU/zBN/s6fKH4F5gSVDrnkd/e/wL3uP88H8YdOk7RMwKtjuTqAO5iIkBRv4ySQW+7xTa15/g/ 8h630OVXevy4hR1uWeH3uIUuf7jXcSvO/HIDFJ+yuuRn83Zuy/yc+2Z+XbcX1gB+v66kjrO9dGWX iy2c5p0V3fkDVvrdxXaI8IrCN9pEgHDWnT/Gl/yfwuE7Suuelbbv2RRLweed0toUn2FeYdAtw5l3 PK0+gK8z2dR+8PrXiv+k1NuZgP6hm0oPXXzLen6p9coNf3rqmNSp9JOLU0D4S4eT4NPJP/oO7/Rj x+0Bn7dHYIZP3+J/LWk8MjQZFfI2hNRbLcRvPl5aORGDbkYVung1gTiSKW0VczbU2vVqXPcIIgT8 ea4FAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image336.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VWz2sTQRR+b3Y62WwCLkIgepDFg1hRwUKxKB68V0FTQRCRNtn4A9cWG9CAIp70 JLm1zkFKQfCif0HRnrxYoTc9aVAv3sSrJOvMy+66kwquTMKy75v3vu+9N2+H3Q/v30qgX78alLCs re0LCMpwZiYAGNTIq0woM21xdTFEWkEWxzGtHMU6rRxjmERXWMqrsqDUr+5W1gGxC/ZCrEngK7yp rDfqWqsCfBaKk8RU4cx859pcdykE6KGO/MUmh9tUSU8nYOrvN7rRwuJNYDr/EbXqqvuUt4KzVMNB KMZDqv9Hjj/l6NDJhF//Z94RHxP+Kk6jDr1UkD+efxV7lP8yFO3bzL+Cj8p2/UeeXf9Lrl3/7zyb /geO3fwHjt38h47d/IeO3fwHzr2yXf8Lnl3/oWvX/6bV/JvCbv5NYTf/lrCbf0vYzb8pNly7/tfL dv0/L9n1D8n8a8RfG8IfPnDFn7sehcvB2fBOcH4xmr8F8PDvlbTFg4omHc7wccJBgrm4Dxo/1m87 hYE/qTjaH6QRwE8T42SGYy+v8MxJFUZY4lN67QVBimcNvkTPqGAGU74/1isW2qu2aFM9t7P6vog8 lnhjYoRrO/X/cy/30VPRyXCdnrK7GR5lvprhK5S5keFXzOS/wDwf+CdDH/hH1/Svl/L6wE194KY+ cFNf4ndDX+JX1/S/NPQlHhJ5fYmmvsRUf7Sz/cI7Oz7D12IPZWol+CI38U/8lmB/53kocB7b4gTX oacyPE3P3Llsp0w/cNMv0fRLTP1e8rXm0RcdHc+kRh9KhDb0YdhCxvY3usudMIKt8T1wKO43OCbS dIYKAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image337.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYHFgYuAEsQojGEEM5ihGBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw+TApMAiBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZO4D4ATMDww+gRm6oGh4G 38SSjJDKglQGhgCwyt9Mmv8ugF0yAWQBExAKBFfmJuXnMDCB7NcFinIAaSOuuYzeYDdoEKmPEez+ D0j6DZlBSjWh+iUI2gvRzwjVP4/RlBGkNJpI/ej2z2PsB9sfCw7530wL/jFA9YNEWYD6QzJzU4sV /FLLFYLycxPzGBhOYXfJAsa14JAogfOXg82ogLoMYTJxLlvAaMoAUhqI4TIGEl1mz1gLNqmDgQsa 41zgVAE2COo6AQZ2MG8PKB2dYWRiUgquLC5JzWU4g+46ZrA6ABRhN17KAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image338.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYHFgYuAEsQojGEEM5ihGBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw+TApMAiBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZO4D4ATMDww+gRm6oGh4G 38SSjJDKglQGhgCwyt9Mmv8ugF0yAWQBExAKBFfmJuXnMDCB7NcFinIAaSOuuYzeYDdoEKmPEez+ D0j6DZlBSjWh+iUI2gvRzwjVP4/RlBGkNJpI/ej2z2PsB9sfCw7530wL/jFA9YNEWYD6QzJzU4sV /FLLFYLycxPzGBheYnfJAsa14JAogfOXg82ogLoMYTJxLlvAaMoAUhqI4TIGEl1mz1gLNqmDgQsa 41zgVAE2COo6AQZ2MG8PKB2dYWRiUgquLC5JzWU4g+46ZrA6AF0qpNfKAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image339.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB+0AAAKiAQMAAAApKdzfAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJzt3U2P5Eh6GGDmcjEcwI3m Cjq4bTQ6VgJ0b0MQMLZGHQuvz7Z/QjcMndV7G0CNisxNoXkRXP9g5wfoJAjwxdYOcwi4fBA8/gfL RB3GPk2URsBw1GyG3zci+B3MTCbJKlYy3sFUJ/ODwScjGF/8SEcsOpyH3oAHjWTZ/GzZ/IXnvuXf a9zeb3LH4r75+/tN7ljcN393v8kdi3R6fvbh//7gbRwMJhw6eXq9Ynz+Tfkwc+rBxKd09PQGxRl8 Xje5jZej8mGb/4QO2djxo8XPfhtUNpgWz5eqI/yt/nctghb/5jkV9xj737xbOc4vyi3NWOMdDX6D diKfw1rTlXo1czJBroUPu7nb4m9TKkaJv7/K/tMTtVJPP5W1Vx3Xk1+JVvIn8zfy73cioW1+DG9L Cj7LSDCQ/7vM/cR55ji+6cXGSnO+YdUj8DnNVcK/EYHgZEp+Y4M9w1uaK+3Dj5vfJ/JT+eRdckXF us0nJT/o4Ic1vkhe+GJl5IvssP5cfgIbEHt6/4Ndbw9LIWvz980VIj+RfJ68M/HjE/jwmkjyKtAV HFa0g02K2vwjkRhop/Axj4Avi3JGvG5+0JcfEv1GlrzwRCgSAx8/n+S2SHAoh3sojN188g2p7HYy 0zIK+1Zz3zuXH5v5yQF+zN/5Imzx13qbNyK5IoLD2o/wHREf5fsBycqlnB+czV9T+Ap04U+e+1Bh cS828IWJr8q3GwnPUPVd6zdCaYa6oZsfFlvHNsCPFZ9VkiqXMv99hZ+prX7lR2fzUZUSVfnhrgeP gsTAZya+atK9CHosbb5fbHuYaX6to8M1P+8XpM9YkHTxQ09WEVA3uqJ4TdUa/AsKnxnAT0gi+Vj2 uvg6M2/vbvROXfDTOv8nK+fTP8vK3M+esSg9hZ89u/KgfYmhALot/tqVH4ZaJir3FvVgnzDe2ajl 8Z34tmkq+DEWd4hNygo+JgZPfiXw/7xtAj6PxNqv84nkr2rJNfiki5+411FGZeHLPs98yY+F38Xn db7Q/MTAT0i5AuJjpoUO/QD597s7NXcS5/x9oCYTggq/9vWV/KjNT5iZD+/6Brf9+ZXLoW7AWqXN 56sg52P/I8S6dy9IFx/KZ4u/UXzY4HKbYfN5yc+Qvybr+qC5zU/oUX4cibDkf0AGc4Af1gcwyI90 dZmRWPJFi5/53PGiTO97kLbM/X3W4l+5OxweiMjADxS/1i1r8THTjPzs78T+Zi+ooBnueilN/djA d3zZ7/O2MeMlfw9ZtYdtPZOfQI5AzaH3PUg7oXKFLf47uuf4aGvg+2rfb/LXyFctGv/cD1nohyZ+ soIijCmSFDcT+HQnWnwoXMiHTjkkXvKxpN4qfrPwp36YeZoPX5iZzwKsOG/0RB6mjfx24c/5UD5v 5TBRbdYVSxmkQxKoeZv8rdpwmRJ8QQxLmpEPb9xJPtX8yMgPjfxdJ5/wK6L5suobygcpNg23RUcB 24GUJTT0gR82+UGNj1tt4nscux+7zONU7nod/AT4gOG0yscPuVCNbuG/dbPwQ0l+RzVftvsm/pWH /GhzEp9C7zHGtxdrgKdyfnyAv1H8pM1PoTlwcRoZ9mm563XxRYCpcubBikjOJ+krH/hY869buc+S L47zCa438it83J9aDR/wY+RDBlX4IbSUAJOFv4MvVxPkuc8a75E9LMmPsLclG75O/u/g6cxNYFR+ Ch+SfMuO8aF81PjY5sDGeE3+W7bfZVCZUE5uSz7UrXuBtCN8H99j3PdT5mr+5ijfF/42dbC4Ffzs M3KA/1pvPUk7+NjNDPKWFCc/YsXfNvm/whGnL3sIUY0fdfMz9zusHDOoHGP8Aoih5k+vfKwjge+p L/8wP5B8VvKfMRFJfqvqg/e9UY9TbNeN3Z5Q8fW8kMCKVO77rT7/G+QHBv62m59Ckwa7C4JCmf+/ NvEJ8ndYAAu+oeHjkLiXtfk/ExJvaPfjYg6Tgwv+pO1OLw4GrsuGfK/4u3buvxFuIN57bb7fzU+c nM8U/32bj40Ttvs4mcWx7Mkvq93tCSHxTUIC3PcLPuQa/PUybGR5kx+JfMx3hwfoTPzMQ77X5Hvt qu8NThi9J7hxlX1/C08JbNMNDR/04aBOj6Fxgr6BLPwsaPPjTPJxhkkWO8k3dHojSCnGUa9X5cu5 eegxmPr8LX678MtKQQoqfBzwtBo+yf8rgm1The/h4DNmIXT/kma3JyW71FWVY8pkCTHx9wWf5fzE xL9BPm/zbzr5bovfqvpO5zsO8NcUy2fJz2CAwHC/FYY+v2rSjvF3Jj5v8tPVTfaUxLGo83cVfrPq gxbxON9PKawX8/AWRqKSfwt8To38WLYKFT7B/m80hO8qvqv4t3LUBaWpnfvpCxLjGCao8AOsfTLF bzZ8wMcWVfzwo+Rnb8Wm3fDBCCZ9RcTXsvOwl/wI+czI5w2+bE41v134qSck3z3E9xWfVPh70Wr4 oA2BzYy3jdwPcN9X/MxpF37occIqueSnL3Gq21DzIx9anX3Bhz4fF23+Uy/nZ/mmQdYXud+q+uR6 4b//qdsGc83vy6xDPs6w34oM+W4r9yH9V4RDy5f6Ff4GD01wyU9bfNioNyfwE9hMT/J14d+Y+F76 hBR8km+/qPCbDV96pfhf+6ptgP++NhZ+/DYJNnwr4EM3dI9PNHJf8lP8j1b4UKZ/lvNfnsmPX8EG QB1Go+8l/wfPxPfxADeXtZOZHzf5sebLtiHGEiDiNj+SZRf4uwqfmPmZ7ELUav7sWc7/rMm/FfGv IGWo0eS+7xzgE8nXNb9v5KfPqQhpnc/loRTF3zb5qkmL8AvCvRm32tDnv5WNTyb3v8P8zwq+Gm9L Pv9MJAQLkIkPxTmGf4AfYz1h4mdk/Qq6xC7WFXiALbwiJb+ozeEBDo7+iqgOcc6HB++1UQRNfiT5 Ac4I3Up+KAx9fuBz5GMB3MAbUy6MfAKlF78p5EclP05k1QevmPhcZeodNs8dfFmnsJ349JU8vhi+ qvG9Gv99m+8pftzmyyYNegYFfycM+77iC1kAZbt/Z+bTLj5T80QmvsvpmrrfIJ/emfli/QT4kG6F n5n4XPYQcAvdCj/zFX/X5ssmDXsGOR96yO3xPvBjxfcUf1/l/2da8OO3eCysyd/j5Af2Xgz8zE+o g8ffkL8/wn+u+PHVc2hcQsUP85MkgL+DJF5Ivl/hp9SX/OgAX1eOwDe0+7dCpkE42SSQOrup8jOH FPw9ZHXQ4rspHnN0kd8a8uAsxxNKFB/HIO1eH3Tawf1BfEA+Fj+oSymOLCR/XZ4i4KsOkpoFLvkJ xdHWzsSXTVome5Su4qfExA9/KvlQjt8AP6ry07zu0fybFt8XOf9lk+9mtODfsVhOeTT4KSSE3ROI gv8pM/EdD7r7Vx5mUJUfQ566ImQ3bf6tqpOg25PlfGrkP23wo4KfVPgbLnbYSWNxyd+Ja8nHbWu2 +6/kRzUfJ3I6+Mk7xX8qCz+68WCy5G9EUvCJ7hHGtMrHZvAI//1B/lbzIYcUfyNcdcKHkKcCsZwP 9dFW8kNR8DfiS/FlQMQ17L3NEV+bzwwjPtgv3sptevGJ5q9EwQ9EWvCpiU9zfmDkp/hWT/FjMx92 yN/Kdl8IOTcVXWO7o/krWLPmE3jWl/xIn3+n+vzwh8j6ssWXG/nUz/nMyMcPygXyXvPdKj9r81+V /ITeKT7s5L6Bz+UXkFeORr4vT2ur8P0aPz/65LyA3UNWv8VkU5W/gSbAyIddA0dq+AUZ+Knks4If S77zz16bz+R4bC++56w4yCO/OBxWYl+8g49tw+0B/o/Yd0wKfljlu/nxJOj1Ufh4DHzPxPdP4CcF /5uCjxNS6knJxw6Ynzkxyfk6cEkeCNLzBvn2F3za5u9h14UuDafuj1C/sS6+XJ3sxSs+rfB9zDLN ZwFU+orfLvwmvl/yKZYPp+CvP2OKD00GdGhKvux+A5/25HMjP/wpVuhixw/z72p8PBxg4oucHwi3 zvfNfLfgJwT3o5XI+c4zzU9rfJxqhnJc8os5vSo/LPn7nL8XRv4nWLPC3nWr2gYzHzrDIvl95ONB mZCFTxwDfwUfFx9h+55CpzTny0NzAVRWfuIe4KeS75b8n2l+5kLHSp20Qtaf+1gL4eQx7HGSH+fI gi+HTu3cN/Ghsn9K7mSlDGNP5mHrbBjvJ3iIT267PCIJA+QnXsnXgTP28hwoqo5Yaf5a8uVo0jfy U3/9wpMVmFvy0+eO5pdvT9han12lliVfVTyaL6/mgJrYLQ/wYm9dvraFPUvz40+IosnD0Xdylbfq ONtemKY7cFxR4z8v+MWwp8JPaMmXue/d1vj6Kg+H4qk9CV2rXo36JjWfhUY+a/IT+TVpvtz0hKZO eRmJ4j/DI87FSbd9+QJ7dnLbY3RhL9zP+ZKHz1b4nNX5mQ+jZJaSFj9X0SY/MfLDks99xU9b/PQo P8z5BN9d8DHTSn5Icn4gfg2P5cn6WLzKiSRP5HVLg5+fAA1b8b0oT4c+nR+z2MDnJT/28gEvbfCz Gl8eGkyBf13yHSfnJ5BTio/tBavy1wW/ElFvvjDwnTqfF/yi4bvVhzVqfFHlu3qyS06fuoqvTpFl qZOPQvPvgOkNVnzCNU226PuCL2ewe/K5o33AlyeQwgh1TddtPncL/orX+EnJpwf5P6oz1iXfyU9r 3AjVLy3nKdLm2d15O1Dnc89PWKxqSR7jisIX25zP8xJi5mNqesDLCr4qcwGeHneQ73byHdrNr2kG 8BOSaBo0aSt5wrLgHNuGtePn/PjVEL7Tgy8+6muAfNkH7ctfywN5Df6q9QG8mlzz9aknON3h6JPb cLfyanx6hE/z2R5PXe+QF35xg+ft1/iSB8Up5/tVfhmn8jeS7/xHvH6DilDN9tb59atouFDVbYsv qvzr4/xvS75D1Wupq9dffuPrfP6xuhXc8Q/zM+T7x/mpp/ifOEzVs0f5iVClVPNFzt+iXbawW/1B N9+ovTDxRYVP9Guuqv5P56fEyIeRFGz327P5h09WxwFpk1++qkZOeBDyKD/V/KfyxBfkx6smX+/W db7zhXpLQs18doyf/puf14yaf421dIPf+tp68jeKz9t8WVViavj5BHvaYQe/kfuOnujm7AD/pear trp5AUQ9NN/H947Ddzy9UV5n7q/1O53Xin97Mv9lg/+vTSbNj/IPHeYTnNVP2nxT4V/V+fwQ3+/M fVnHpDoNPOT/o+LX09f8+pMNvjFO5r/Dmh/n8P1E5L3fXMpaW42b181fiY/fev8gV5vz/aNfv859 Lrw2X26A08iTHnxX8//RcT7/+o+u/lVDk7f7eGBI8wuykf9/cN2ary/LMad/Bt8fjb9S5/7dZppv averfDyZxOed/MZGaT4XI/IjLi/JMfLNhV9fsQx9nF//cQ1VdntO5YeOn5KwwS8/NIBPTuGnPnZh C/6nzuunfyCKitcR639HP+Yb7POcr2qa9r0mCn7sHOPruT6OZ8ZGDX65Uxv57BR+Qor0v/rhL79t JF90e+Sktyz81Zrfz/lllN2e/AoOA7+Y7nCi0/iJgZ918N215qupsHajlpbtvq/7He2aXyWR892U xNlp/LzPn09utfnFTG96jM8LPmvxxe8MH6i0+2wtzLSy25Ppfnk3f6W+vrVDtwlyqvz8QY1PRMGn 6lXaXGsPvp7pFX8p2nxTnMbP+/yJH3a8R79zpUtP7MjLSk/g0+P8cqZ3dYQvSvDJfD3Tm+pOiYHv FqNwf9vxnvKderaHBXI/6cHXW2q8zU4O7sF3PHEC3y1me5yXat2H+J7X8R4dXn58/49Fi19E4+YV mh/kU37UsF4FpuJIzS9KcCrnpY7x5YmIR/jYguWDNb/rPUXkVef4fHUepZiI//Whak3zX9Oj6Rd8 OTrrwc97BdSw0pxPjiZf8qk4zpcbrBukcflrqezBr6XUCMX3e/BNS+bowdcXmJ3E15W1YV31xZP5 Re04Bf8mr1YP8Vl1azrWdh4/y4+KHuDHzvHkz+Vv9fd/iJ8fGDmJr6Y8T+Xrc5Fmzdcn7JzEV3E6 n9ZSaoTmr44nfy5/9z8Otelqo/KzJibgF3f/OtjtOZ78uXx9/Oqh+I2UGjE9P79I+xD/5oT0Hy1f vfMQv0j/hF6fikfDL9Zt+e2w/KPv0Wuz/DIuk395NX+xbpv77bC5f2L6S+APKfzNH6dYGH/hub9w /gUU/iFV3wXwh+T+x2XzF77vXwDfdns612b5ZVh+e131RcvvTilPcF78hVd9lt+5Nssvw/Lb66ov Wn53SsYELb8zHpzv/hC//UXjbPX6uuqLY/Prwbrfmm9wD/6Hf/rFn/7UCQ/x68m3+R/O4ddXOi6/ dT5+OxorHZXviP/VPnW+HhfNrwc1rNTyLd/yLd/yZ8xvbOl985tbeuCdOs7gH5jtyf78w38X4r+R j3gjTdPvYE7M7x2n8MUH+dfQhe0fZ/BnEpsxVtIskN9/h3+zUb7aaWMSvg7Ln3tMw1e3slsynwgx anU+esQ+mYzv46UsM+d/Qibb9128g9xy+RFeQzfvfV/e7m4qPt47dNb8zMf72U3Fx/WeMDp5uMjk 7fym6PRCRHgN3az58nZ+ySgd8jb/Fuea59zZV3c1moqPU+3prPl8Sj5eGzzOuqeKSfl4r1XLH2Hd U8U9FH42wrqnCrvvT1vzLzj39/78cz+ZttvDZ87nY+WQodN7vWR+5l3jTP6BgwcPHhxvWj7OJhom u67xYMO8+Ws8fjbGlEyLn5It/obcnPnJhPyEbPAoGhlh3VNFQh28p90khR9/A8gP9iOserLA2/lx +ftDg8PAv5s7P3NeAv9XY6zKeJRn5nzhvF00f82n5d/Mmy8m5Sdk7vxY3E3IZ/Pm3+Btz6fkz3vf D5bN3wp/yfzQWTQfh+NT8q/82zHWPVVwh4mAT8ins+bjzwkE0d0Yq+rgz7rwY1xPyH8379zHWDh/ ysL/GPg3k/FThy2ZL1Zi9vxtMCV/9jV/TCbjZ86L/IR2NkYaUwQfhX/O5QwPHadfzXE0LoA/ZLrf 8mth+ZZv+ZZv+Yvjn3DzioeOBn/Ubs9j4NPq0qE7th0Ny6/FI+SPuu/XV2b58wvLr8S4/IXv+5bf mdJMwvIrYfnnh+XXYun8hbf7lt+Z0kzC7vuVsLl/flh+LSy/O6WZhOVXwvLPD8uvxdL5ttvTmdJM YnJ+5ul7ts2YH4McH0zDz+bOD5mI8cEE/HSxfFn1LZe/8NyXK0s8/WCZfA78qExpZqE2as1EiA8m 2Pf3geAz5+OP/MgHE+T+Y+A/Y+IJPqjx8Q7LfaIz9zfz52fP8UGdT/qtqpMfzJ+fvMMH9cLvmz7Q HZfG73uek5m/EYFXpDS3OMTvWw+a+WvxnhQpzS00309eMzEVH++CPXe+vHNPnd/31s3mhi9OX5Ai pblFwZeXm03B5+krUqQ0t1D8535o4O/6rqu+WPCvSJHS3ELxiR8Z+GHfddUXHw+fXk/A54+GT5bN p9fb6fjJI+Cr+6vUT2iP+66rvpjv+7EaPJzM/65nskNCF/7/6hlyP2Y911VfzPn7nvy+3/qQyPl0 Kv6W3/bk993nhoTcqJS2+dwhnPVcV31R8f3+/J7JDgk1yWPgx6Px/8vs+eKvTfyU9lxXfTHn/xJ/ mqnPvs/6JTsk7oHv8zKlU+IB+Gu2xaUK3//mq4F8tTI/IT35vGeyQ0LzN2pmq8InWCP2XFd9MTmT n/RMdkgc4ved6jXz08fIx+pqIF8XftGX37fQDQnN3zf5+Ksalt9vXfXFxiGjk/l9jy8MCblRd+J7 8SUuVfiOtxh+EaPyzz21aTb8nttxUXznQfiJQ2fBZ3zRfGgORun1daTUFTPh8wfix44/B370QPxI 3PQ9sD4kLL8SD8+/WTb/23nwbx6Ijylf90t2SMyNn/4H75Hyk3HafW8uhb/ntIvl15fP5c+k8D8A P1ulZMl8N6Pz4Mei50GuUfjeXPjRUP45k10ZmQs/eJDcR/4Mav7oofjpLPgw7u57rHEcfjwLPv4y 78Bze87b9+fDH+XMro6UOkLySc90B0QXP3XYg/DxbsakZ7oDoouPMco5vR0pdUX4ZBZTnRgPwn8x G/6277rqi2cd44tfsAvhn3uQS50JdT9xiB/0XVd98Wz+qW8cIQ7xh17JdSb/3k9uKaJ+GWPf7sdY fNYz3QExIf/c0xv6nkw6JA7xSd911RcfOb93DTwS/95PaC+izq+9dMq66ovn8u/9hPYi6nzWd131 xXP5fTubQ+IAv3cNPFLNfyH8eu5nJ/P7djaHRH2j4uoW897rqi/yM3+XZ8jvg/SNA7/L81D8e5zs OcT/0Htd9cVz+aRvugNixF9lGol/n+PdOfJPfN8oMT/+fY53Z8i/zwHfHPlDNqFvzI/fu70dEvfH /+mJaxnlB6FPjQZ/UI/LOf6WE6J3d2MuMQ7/0YblLzksf8mxbH7zdoULC8tfclj+ksPylxyWv+Sw /CWH5S85LH/JYflLDstfclj+ksPylxyW/zhimhMHLf9RRDrNWbOPhd/4eeSx4tHw30yy2kfD30+y 2kfCzz5bNp8sm08Xzv9+kvU+Ev5UYflLjuZ9exYWC899y19yWP4cg/+hs65esTFVOjPlx40LVthE 6dwrv2E6MH91ifzsVP6/FOsOfnJFyZg/EPqg/ERD5ETWWj6+5QlLVonTxX9H/QvlE/y7f6T8TIh/ +LTcXtO1hafwj+Q+/4J6s+Q3rn88kU/k85XCvw0T38QPV/KuIiEXuzF/++8h+U8d1aCr+33Je61l fiB8sW+2Ecjn+CVFd/DiiJeLPyjfFWt8Xl3+rfgkEJ6J76zwpiqZd1l8ebcjyU9lM5iQ6wZ/9Tf/ 9svUuSI7LPKZf0l8r8Xn9FoVfq/+wSuyx4vEccL3kfATUryWkesbqNnXzvM/qdxXKnxK1IXvkq8q AC4CM59KfkpCeHE2VZ+6U9ddktFmPw34ZacuI34k+az24adU3fYgYeELllD8dZ8wdYC/TUz8WxFx aB8w/0eLYfw1w7976Iy0+bzk8+d+KMIW/wlVDxKxfqL5geT7yS8M/P18+aTND5GvDszyz0ksYhK3 c18G8mmd/7rBf0f3cSzcmfGVZxNnXsn/987f/7/vYlfsqCj46pfyeAcfUA7wd7Dfd/Hfsv2GM4+L WMyHr29W5Mkb49fqeliK8F/Fj6Ejy0Sbr40h3uU6YfE7X2Crb+K/EfsgvSJc4ufCVy1Q5h/g/wv8 uzXzfX2btyilMeQ+7kKBrPk7+J/Pkp+SA3yGfwPktwu/H6kHOf8LKvmeke8G6Us6Sz418m/w38P8 ED/zLVToNIaaP3l7iO8DX8yRn7Aj/MzjJBFJq+HzY6wZoDmPodMD/70Wqug/Ln585cBmh63Cnzq3 ODmVwn+xD3U/e9/ky4oxEhH2Y4G/ErLiw9xvdntgdIyNwkZsx+UPOsaXUl8QsUsdFoh1K/dT55fA J8kBPiqjzFP8zMUfOSGY+5mJL/eL63H56UA+tH1RZuR7HPo+8ZUXI59gy9/iy7P1IhzHIB/cWFJk 8T/I3wzY5GYM5KeSL9r8zIux6yfcmKWUU/yN3MN8VuEbcv8p0j05Hhp0k656ZEP4nG4T5K9MfLLP sPXbKpuJ70n+NqH4lrjkJ6S17/vpE6r7RPsxz28dxL8TOAyN5M8htfkbIfnbTv4Ka/rMj9leNp6K D98CvLtZ8/sZ8D1d+MmATW7EID7UQmE335OvbH3FN+z7ik+wG4+NJwwcZO57MACOm/zkOYVqanT+ oIYP+NtOPrQKt/jaYX7mEA6FPwZ+uir42zb/HU1/rgs/GbDJjRjKD7r4qeZDBcdZLPnNbg/yU4ek cgwbieQP8n3fxIeXXs4v9wO8P/XWwOc5n8AgdSd/HL453td8NYEX4VnL3XwORegtJHMN6yIDNrkR g/guztBl2PYH9VtlAz8Wig8N2k7+w0Wzzw9Je5q/gbfEb6ApgS/AyMdhEZd8fzZ83K3x1/iIoc+/ l/xtyQ9bhd+hKYGKD/kr1ffFLhLWE23+TYqTnWo8TAZsciNG4zdzf4N8qMwL/rZV9T2h6SvCTfyg yXe8hML+FECBmw0/rfKb+74r+aTgw1tafJLzVQcpRj7p4HPmJiQQm/nwYcfv5mMbFVX4MCz4pDnZ 5TiKz50Vjnygayz3fEPhd+ge6xjJH/N+4IP4TFZ9iu8YCr8Hr0DDp/npq2aff73KJD+F8XyEoz1V 8XFD7lNs75APxYOcv8nNGFj4YTMVP23y93LoQrDXh3yottKr1mzPKiV4vDpzoOHLaEaha+fHIoSO cIPP1CjXw+98zBtiD6z69kHOf9nmy1c0Py74cX5NFk52JXSDx6y2ezU1+Jzir3xgI3cB/AReyTxf VuthwQ9LvpBVAv6kT4UfHeUP2OJmDORvAqGQLT50ezi+QhQ/Kvl5ipIvFD9SfDzshfNEXfwAC8eM +D70d1SV1eZ7+Ao018APS35SHPwu+VhLyEH8E6xJD/BxdmRG/MzfAj/zjfw1DuY420BjFbKCD9+J kU/wqWN8OcIY827ww/gJWSPfM/ChC/cJtGp4KtKuzs8O5D7BHxULEgNfns61wZ87H/NUvIF8GsP2 Zq4x92NP8veSD4PCxMRnHoz1V/Ck3I6nMDom3Ft38WPZSRiwxc0YyJdHbo38veLfif2POxB6mRcr PhVVvgPjYQoj4UxWi1iVCO6tRAefz4kPPTQovf8bCn/M4rcNPp6oReRuynfqV8r3kignB2UoPoX8 Lvk3kr8x8OWpBB/gIRlxondonx/iPZHzHs0Br4/mgo+Nw23Ov1XvUXwG5YE7+lQBeOZH+VqbXzwc 9T4GA/v84hA/Lfk4j1Hwv1XvCduQ4pnHxd8Z+HhQs+DjsY6Cr8PAJ/mDA/xhv8XRiHH4vokPI7eS jzP5UlH22Nv8hOSPcn4on5k5HxrtqMnMs2wxAAAGz0lEQVTH05LVaco8ZtBZcT7zpaIcrRv4LH+U 89fyPRV+6pz+M2knxCA+wb/v8QzGxG3ynQw6t/IkdS6PXjovSX8+dzS/FqT5ufNjEF9uW4DzvYnf 4uNRWsVPa/wC3cXH2i3nv5g/H6dyTuA7ii9khuLPGJ3Cp4+CL6CSV3zuXqt/bsQPX6q3qbo+zfkh ynAAcwI/njNfhf7J94LvV5bUU/LvSXz5F7E5X7SrvlFv4DM6f9Xix/Jv6ni/UZNdmHtmvooKf9/i Z/Pmx06Lr077TvHiFQYPPsbkOP/1Y+HLyxBgPKLBYZuvRjjA1/P8nBzmy+uYFH9j4A/c3noM51Mh fxhYgwN9VUYljxwcqW1kpcWEuJF8eVWWcyAU32/zxxzvjcb/Pc1Pfc03o5g6n0ONbc7jj3vntpH4 jm74ZBMvjvKzs/kjx8PwnU7+9id/AbUECR8Z3y/4qttzkK8G7WFHOcYjevGj4TMhL8x/W+e3aqjU caVii3Ojit/d8LGcryaUZsyXAfyXJ/JDvFZP9ls7+W4x4vM5k89My/9q6FqA//NjfFfo2R6uVbPh nxl/9k/V/foY36vw5dimk+89Cn5jHHYqn8VH+KLgJ/5Op8TO3sojMTY/a3V69bt9pcDzII7wRckP dErs7K08EmPxX2u+usKjzRdageeq+3IMfAJf935myRdf/QpvWSFXUrb7J/AzX46BT+C/JuUHp4mR Gr6T+dDjw+uwxWl8WvngJDESv+j0xgz/PcDHg2NyDHwC/y2tfXCCGIW/ysEpDRn+e5jPTuWz+gcn iJH5+iCE5bejNz8/Hjh3/k0Bdp4x/Gccftz44AQx2r07FHj9nFWW6lHwVXN+nB81PjhBjMwPP2eV pXqUfCLfeoF8XV0d5KeqfjjOb35wgrD8UUKBfxAndHt0XCAfT+Irlxpx+fxYbCtLjZghf7ybVim+ HqIulJ/o884Wyk/1uQeL5dPKUiMun29e0mH51UXL7wzL7/7giGH544Tldy7psPzqouV3huV3f3DE sPxxwvI7l3RYfnXR8jvD8rs/OGJY/jhh+Z1LOiy/umj5nVHnp4vju/8cN86EnyTmym9fCDBJ3C+/ HpbfFZZv+ZZv+ZfGf3mJ/Pr2HuL/vD9/pI1sxUz53PlD54nDYl9dZvblSBvZipnycYXCH/On58xx n3wR/i0T3528QnF9Yfx+K7R8y582Zs4nwzfsYMyXv0X+uLeqaMd8+fhDBI+HP3rgPWAWzafL5rMl 813OOu9uMlrMlp/iKHfU+3KaYub84Q3I4Zg5f+qt+7hs/nxzH3+fcbpZLh0z5sfL5u/Fovm3y+ZH y+a7WPuTaVOZL/8VwZuWjno3/nbMlw8Zf3QyfHDMmZ85zk/ItKnMmC8yNyUTpzLoF9inDOCnbkYn TmW2uQ/Bkys6cRKWP9uwfDpxEgvnj3brkgliv+zc3y6bHyybfz09f7ZTneJe+AvPfcufbVzHix7y XO+WzY8sf9qw/NnGwvl+pG73PmHMlB/XT5Ob/+UM44blW77lW77lW/40YflzjKXzH9utS8aNR3eD +nHD5n4lLH+idCx/jmH5lbD8qRJaNn/huW/5c4z74s/09Aab+5Ww/InSsfw5huVXwvInSsfy5xiW XwnLnyqhZfMXnvuz5ie+SPGB5U+UjuXPMSxfWL4vkgXzY33HvoXyd77YB2Kx/Ghy/iQzvV8NXsN9 8eee+77lL5bvLZvviqcLbviilXhCxXL5m+Q5Fcvl75PPqVgy/x0Vy+XfWb54dJ3e4WFzXyCfL5sf L5u/k1fxLpYfXTyfmZ6U/My7u7l0vvkSfcUnk/PTB+cT07Oaz4OLz31iejbnewkVF80Xxjvx5nyy x6VL5ht/fiPn04vnB6Ynl8Pfmp7U/PTy+ZHpSctHfnb5/L3pyeWc23NnetLyK3HJfG56cjn8xPTk gvjM8ORC+D8jD8t/2AFv5hCRMsMLy8j9dNl87rjCeEvCZfD38N/C+cbJPsuvxKXyd8vmB8vmu89W S+bjL7Uvmu8/LP9hT294cP5D5/6i931/2TW/5BPDC5ZfiYvmU8MLll+JS+YveMBr+UvmX8OQV56+ 0oxl8GPo9HJmemEhfLJkPl82/yNb/CHOhfNj45OL4S/85Jad6UnLr8Ql87tPbCvC8idK/OH53ef0 FmH5EyX+8Pxr05PL4ZsvZ3DCZfwsUcfFLEv5VSbzr40uhm+c7LH8pfCZ6dnl8I3PLoZvDsu3/DKm SmemfP7738fZPaQzU/59heUvOSx/yWH5Sw7LX3JY/pLD8pcclr/ksPwlh+UvOSx/yWH5Sw7LX3JY /pJj6fz/D5XRbHvoYpd0AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image340.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYElgYuAEsT5GMIIYzFGMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPhymBqYFFCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCytgKxA9AIUaB6bqgaHgbf xJKMkMqCVAaGALDK30ys/x6DXTIBZAETEAoEV+Ym5ecwMIHs1wWKcgBpI659jNVgN2gQqY8R7P4P SPrLmUFKNaH6P/8lZC9EPyNU/35GL0aQ0mgi9aPbv5/xHtj+WHDI/2Zq+McA1Q8SZQHqD8nMTS1W 8EstVwjKz03MY2BYjt0lBxifg0OiBM4/ATajAuoyhMnEuewAowkDSGkghssYSHRZJGMT2KQOBi5o jHOBUwXYIKjrBBjYwbw9oHR0hpGJSSm4srgkNZfhDLrrmMHqACzR4n7KAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image341.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUsDQRCdnbvLx3lg/AgEqyOFqKCglY3gH9BCAwoiqBhQNCp6oKnEQkiphSBW V1uoPyCFlaSIYCM2JuQXqCg2iok7c3vxjKBxj72btztv3tzM7t311QnwcC3bgChZh1OCDG0A5Qvi vGvIGUWydDlRCF4RWKvVeGVAJHhlEIXybkGfZ6FtuFa7tLpDrdAFNSJBTOJLaeXlnLMA7mWYFuVj wdi8s5TKbqQBbEGe79hXveFMDkgA5RObzGYW1lcBSb9frkbkd8gs4Rnn0APN8QTn/xTgH2nk2qv4 iT91Pb5Q/DIeC3KdaZLfqF/GF9af5Wa8oVcpGknwFamqnZjDU4OsDmldhOKs5lZBqVEMXaqlljPp LXs8vW1PrGfm1wD2vCjYkHcFR7lli46PF02K4dT3nQjhHYVftXODcKq+36Z99zcx6C/jA+Ex8DKt NJ2pXyFUkWzhhoNKBf0xHMykoD+EgvvDWjJKeEV15PIDfu1IY2U2tX2O/6z4X5n/3lGs5zPN/H7F d6v/06/goU6uIxD/yf9X5SpYMr2z7eOnqHdXPCzwlns6qPAuFrlnOTDVzTT59rKw+psYhBnl6fAU BWJyMrvlpDNQbPwbjf0+AYBnYj1yBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image342.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC71XTWhUVxT+zn3zZpI3UTNpbUXB/Jh0MrQRMkKtmoXVFlFIEY1FtJYkGFCSqOhA JxWkEChZWKgbkbpx6a4bKV0UfStxEXEZRLpoF4JuEhQXWuPz3HPfnZn3ZmRmjDbhzj3375zvnPt9 uZOFu7d/g/ycpyGMivX5t4RWwHmUBNqwTeZcbmllrTY1xPu11aqCIJA5ktUUt5eKjEskuA3wgL3h Ba874XxPuELSK+5Xc9/nuBjCVoxLy7CdkbE9jdhpJf0Sn+7g/j+1FKRk/Veewbze+OXZk2NTXbtn zvLQRmyXve0we//SfudJqZ6DM+cKE9OYN/sc2d9CJl9P2WxUiHkzrYPJv5wnic9uV2H+Xg67YD3V qpM9YZA/C9y6yBORmq0UYTHbyZWwns0sYRJ92FDa2yKzDvoLOXSiu4F8yjdNsbtyS9ha5KYVc6EX W7hF79LuU1WcQoRTbhjJ1E1jsZGSzFmg10kgz5iHOEIeWbErIw2EdauXR5yxqSrGXmWG+tIybGdk HM0p9Q5vjnAHOVxv6i7q5/CcMXeSbhm2MzJ+fzko+HdyIGpEH++e+4Qis/lMTe4X38D9CyvifqqK ++PMyktV3E/V4H6leiq5fYn5fFW8ZMV+G27Xx+lzhKUV4VxkbM/ZwyLjXHxvODupFztoJTh3UDe+ Fi9ZseM4tYY2Clc+SvThBXRtjFeN3caxf6n0HCJoLWcHQjRlZm4ueY/O6/yiESyrB+V9Ne/wQnLV Z+Ztvh38/ki/Jp8k12C9RsAQ9Fvns/Unt1F+za9woHS4pw3DY4UTIzNnJnhPqdbtsVq3SJwPFdRO sT5g6zCZN9R99Xf4amm4/Nt+cGZ6/PQUlDnbKveT975XDxy9pR+NnfPC+yufX0jorTmslfM/vUL5 tUSCz4+cnJ441/XNxA9dB05Pj50CHlsExpMXehpVm1xd4OMFO94jngul9V+ktsVwfNHZJewbCSN3 BY1Gjufgq+1Sg8mwBv4y6tQuivyxuiYxn1TVAE0iOUVTktOgfLPTTDhRYsKhQ9/BIaaqR85qTb25 Qf7smB3hnc5aMYtw1hDSbE2CXwpPZ8WDAmdxuZ9bTpMxk1mlfv60B17H7HHIInBjeC+8MKIn/DS6 buz7WLkeus9SENi+Upl5/Egfs46rlfl/aPG8O7fJaPHh8tw/b9LiDW7XEqKpmlrc37BKzH3epIeq GXWlY8y6Sf86Rl3m/NPlxtSZDs/foj+EmUcbPB+Pf4v2iQaPNa3uOBKfDjiVavZpS0TNPu0U5g83 raE45iN0XzzN8atmbvCrCg19YTWUnx1GUv8n5Vjp1BCLunyU2zENYfHt9VGuRS19AK8B0vH1++gN AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image343.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VVTWgTQRSen91tkq7JJk1t4ykUlFpaJUVQBMGCPbZFGylShFaMWNrYYgMaL96k R716igriQW+CHhR76sUK6qWnlBxyqR4UQcSGdp33ZnbZ2Qpu6oZJ3jfzfe99M/s2u/Fh7SHBayZX s0gcok8jFAL+mIsv0o2rphhxBpEhBqMUZyhzXRdnjtFenCkwqtidzNPZrGbN5DIiOmKlyCHigog4 Aq+K6IUY+RwhY5bQKI5NxmYr14vVpZLwRYHZYgO7H9HJfSjAxMeZrJavLC4QBvWHxGxM/A4n6nwa PfSTaDqK/r8H9CMcqEeVvvefdaWeKv0mH6VAnY6oD9ff5DWsfxlvxjaTJwVXH/Eqwqlm2QqfMCHq EtFFK9puWchtna917ue0mK9/bsvT8jxdS3qeFlL79fS56/88vc5KT92or+0SpYdZQ+iLc+XScn68 dCt/YbE8e4OQl3930uBbPdDGVyse3snq+ARWqvj8VhrwbYUPm/NJwEV/vd/W+d/iOr9o6vy3TOe/ okF+g48SwOfUThuRdxo+M4M96ghWaponY0EnTfOZFVw3WCat88fTOv9dKrh+ytjIAJ738fuExPIe r+6QtnrkpnEP/f7w8S9HYid0EtF6pmlewnxDPl5yJHZCPRTN309z8CBQtxV+auh4iuu4YEncUjjG JP7t55vATvni59PxFNdxwZL4q59P4i2/c84fCO63wU8bgM/s6STSZicdp3YPiIZVprNu1EzhMxy0 MtgzhT3Pcbue6uxBUmby8B0ziO/yJ/gcrZCEegMl8C2FhVQHOKQD0Rv4A1injPVNVpcrpTJZD7vn yPsDQEVNGFoHAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image344.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51Uv0vDUBC+u0Rr0xaDIIhTcRAVFNTFRRBFNwVbN2lpxYCK8QcWtYgQNxfB2UUX 3XQUBwcnXRR0cnDpn+BeaHx3eUZtBYMJj9x37/vefe8eL69P9ycgj5eqEMQ52pxFDowRAiBol9km NeLEkakGIUoGyfd9yQxgh2QGCTU7QZ+6JFXIS7WpqLu5FTrBZxHYCt+p6FKNsRTAkeInNCcJ08XS 0lx5w1EcYVapr/YsTo65AKnXzpbdhfVVIK7fr7It6jtk5XAiwZSeiDoU/+/f9H1JpvZqfcefdQM9 an0e+y2mzkfU19fP46HUz0Xe98/6OXxrYerev/f/IPX35eSrdFYDreesqfRzy66zlZ5xdtKZdbe4 BnDwu5MCXshJlEJ8Kp3ZDfFwjHE2xC/4c34SGE9pJ5XITur3dIOG9GRRY48yZoDtxj1G6HEBR+Os X9H6L2fReuxRVzNTz0NsNjG+avADUf0YTB1tODOI3Km4XunaNFS0uuyGa29TcB8+8TgG98vSt9WS Gy2ltH8bYoJu+R/wiERd2fJWyXHhsd6/IbwPcPCRoYYEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image345.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61UTUgbURCemV03uolJqAbEi6sHUaii9VLwB++2ImpP0oPSQBVjDAnYIC6xp4Ig Hjx5Eo8eSg8ee+iphxLBm1cvgjcDhR4qmL6Z/TGbBE3VXV52vvfmm2/mZd47P/15APJYsUkdWtjK vEM2tG5N/UBCVpvUaCG2dDUIUWaQyuWyzAxih8wME7reYfJ4EZrUrdgLZfUaMeiEMpMgrvAPZX1T 4yIKUFJqYdcnAm8Xcx/n8+tJgAvxvKH+2zPJZI8FSL3xuXxqKb0KxPoDarZZfV+ZW9QrOfQ1yEPJ v1TBj2js2u/yOx7Udfjo8m2KIbsuNMiv1rfpWGfX9w3XHdTfxET4KfVv4k24sv7/1d/RZp+kv6O9 jjj63Ix/yekUfnrAU+SuaqcZyBhstRHoGSMhaoe3cKcGulKbX04ls9Z0csOaTacW1wC2nShUlfeu dhRl0qCPp0zGFtSJXKwXubgdrIikAo401KyaG65LV/D4LL1YIyGOZVmWn+e+wWGGvP7BD1LHqI+j z1SHjb9Dz1WHjX+MYB02ZqWOYRcXaEnO4csaLXxA6y5vb4daZUc++fhEOjTn469m5bqNv1qDeCPg b2Mm4F8g0oP4C1X6F+gzOuvx2l2rcyJqO/NSTsSEr38keMyP/6aJ8XhNfLz3xJHP7wLmr4Dp3r+m 3NHyp7ox4xAS9J1v9SIS9czls7lkSnVQVc6a+P0DWRSQVFgGAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image346.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAesAAACZCAIAAACADIWIAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsQBlSsOGwAAB0dJREFUeJzt3d1yozgQBtBha9//ldkL17AUP0IICdRwztVM4gjcMV/a QuBhHMc/AAT0z9M7AEAhCQ4QlQQHiOrfp3fgtGEYntr0W88ZKGma+uxRmcfpwQGikuAAUdWfRRmG If0GZ3rA+h+n3PY26sG3ivN9qFK0tE+VtID67FGZp9zdgzcNoLdSNGBT5QRPR8zed8dx9Kd1j6IB e0oSfB0cZ6Pk9/hvBlBx9b5cNGBTSYIvur95k5jZgP/+8c0JgUT11hQNSLg6i2Jm9grVA64oXIsy NZKZASSq5jKrp2hA2jPXZMqmAooGfVofm9NMacVjdnNMV/QAlPvF93qJwTiO+VMUOd/aHLCwB89Z oZzfM1bsLhOzE4tvJarWutVNVO+RomXafI0e7s933josnun0elOZn83nG70I0/4nftGZI5QpSfDo RZ8kgr6d0NVL/L3ZfAWHfrJXqEyOFyyNnf8SW/xCD/8wnJ5FWQy3d13JvM3cG2dzwEY6OWDS1eut aNDOC17Dw0rBCBeLcLoHX2+v7CLMs9vNsTchNX398VdMTvVuLlo7PRT8Efm3Bvqsd1RgnSqN7laU GLbhmcz1G8n0Y+7U7dRkt0XL2eh8hx+v5M3SZ4a+XJmfV06Cr1W518WpERquJjxse9NnQadBLm43 1qvkStHSri9vSp/JjK5Wfd5Uk5/qC+M6PCTLnmOLJ3J2zCYJvteGHH5lc6j8B4dWsWiHGyobKr+H 6vAQzXelPofd0zcrsxik5wq0C5z5yHt/7Ie/9z7K33qY9eBPnSh4sbKSplV5F9mJgvoknv7HKzP9 YJTjsfrRMY7jfJ4tca6rsAevu7vzWb8Wwz6i9dYbFS1zoxXlvwT7D7Xqh/GDW6/r3QfjfCt132jW nSP9P8G7+tuYmHJNrLRLLLnNmRk/LF/oJb0FJZ3/bKNn2k8Ba9Wn7qqnHupzpTLTw6ov26hbmVrn eO7PhK4/q76Hl+/LVMyXV64uaLfzH69MztN//FRw601v/iW7qNMEr3K+LvQBU931IzAx4AtOOFfc 8/lRqjKZg6SXY7ZWMLu1fkeeHufweZVVoNMELzB/zuklHHvViXuMtXZYmY+XLvF6+3hlfhJn7dKP 6dO0YmT+xcN0Xvx3byJ3PVQ60N+T4EB0Id46F+zhXgc5f7tW9sTDrCYE3i1EfPdGggPPE9+bDssi wYGHvTK+M68Jyr/Ua3NA8+DA816waGfu1LNIPPhwCYYEBx72jtR+hFkUgKgkOEBUEhwgKgkOEJUE B4hKggNEFXg1Yc83vw9KSdPUZ4/KPEUPDhCVBAeIKt4sisu3qlPSNPXZozKP04MDRCXBAaKS4ABR SXCAqCQ4QFQSHCAqCQ4QlQQHiEqCA0QlwQGikuAAUUlwgKgkOEBUEhwgKgkOEFW8+4MH8uBHT7lx M3yBHhwgKgkOEJVZlDvcNqfhI8PhU/TgAFFJcICoJDhAVBIcICoJDhCVBAeISoIDRCXBAaKS4ABR SfBebF5O6RpLIEGC90t8A2kSvFPDMLhDLJAmwXskvoEcErwLm5Etx4E0Cd4dwQ1kkuB9Ed9APp/w cEnd5SIV49s6FvgCCV7uMG190jHQlFmU5/1a70UDvtePa66BiR68CznzJ7IbWNCDdyFn0uP3GNMj wESCP28zlCU1cEiCh2GhIbAgwQGikuAxaMCBNQkOEJUED0ADDmyS4AGIb2CTBAeISoIDRCXBAaKS 4ABRSXCAqCQ4QFTuLnsHN4YFWtCDA0QlwQGicrk2QFR6cICoJDhAVBL8btalALVI8Fv94luIA1VI 8Fv5vHmgIgl+lYYaeIprMssVZLdP2wEq0oOXG8exII717EAtevBbacCBivTgAFHpwe82zaLox4GL 9OAAUUnwW/0a8LJToJtDnf0W8CYSPCSrEoE/EvyVxnHUhsMXSPBLHrnPSXEDPgyDZIc3keCXjH89 vSNLm214h/sJXCHBX6LsEv8WewLcRoK/Qea8yvxhzoXCC0jwXgx//Tk5YX04F78ezW3K4R0keC+m +fRfd5zfIKfvOT6NNs9rtymHd5Dg3TkbrIn5kMW3TKHAy7gvyjk5Mw/9hGM/ewK0IMHPaZqJv9Z4 cb6xykZNecMrmUXpxd7MRjq+p586vE3KNBWe8yNACBK8C5trRfb+u/7ZdfrP17TMT5AmfgQIx2F8 q7OzInuPP8xfAQ1foAcHiMqZzBKJaY2Kne90YvPPyZ5aAw4fIcELba6tbnFucLE6JfFF4GvMopy2 F53VI3Ua7ewaFckOHyHBT5vn4zy15SZwM7MoN/ER9UB1enCAqJwNK+dcIvAsPThAVObBn7FYd6iX BwrowQvlTKGkl4f7mAXgIjO5Jdafd5N4TObHLwCcZRalRE7yumwSaE2C38GsN9CCJrGVdAO+uJuK 3wJQwJnMhvbOZE63G7x3d4C3MYvSijtPAa3pwQGikuAAUTmHBhCVHhwgKgkOEJUEB4hKggNE9R8F Md5ksxGUmgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image347.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYE5gYuQEsQTiGRmADOZTQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PUwJTArMQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGRtAWIFZgYGEaB6bqgaHgbf xJKMkMqCVAaGALALfjM1/IO4cwIj2BVMDAIhmbmpxQp+qeUKQfm5iXkMDPNALtEFynMAaSOuA4yr wK7RhPOjGEF8DSg/inEZA4jfgWEDIwEbGMF+/oBk0zewngo43w1sshsDF9RHXGBfg50O9vlvJgEG djBvDyiczjAyMSkFVxaXpOYynIH5AmIHIwMzWB0AVZ6XhKoBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image348.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUvS9DURQ/97zbVj9U4yMR04tBECQVg8UiYcKg1aUMRBNfRbRBJ7F1kZiJRGL0 DxgMnaQDCZOFpoM/QISFaN1z3m09JfH6mvt6fvf8fufjnvfe/c3VEVhX0HSBl4zwjCDDiKG6QRs7 XWp5kSypFgrBOwLL5TLvDIh23gmj0Gw/VnQBVJGDzcrqcjdBB5RJBCGFc8q6VCvXCPCgwvg1JwCT 8+mlaGYzAWAKKuodLQVdnZyxX1jRWzGLMUlWi7JmXcT6wN7SLXMPqRxUv1Akk1zYWAO0tAIa1P+g 7xHvvETpBmc65NzPNv2Fj6g9Wt/+b15Lj1pfwCcPUeMO9bX5CxgJEHWO5/SBpyXQetqVSh9dTiZS 5lRix5zeSM6vA5z9XUkRDwI0ssV0BZ/7KcZu1T/EnaarONZg978ZcUk4WvXfiZ/6MSA8ristOq60 tmdTTLjtleTlsdueOS+PXHb/sCF5xqv6jHOfUNeMtowwx3/R+u/Knc0oLyXr+7X+tFRf/iKOGEQd +TVjqPPkihjkmfZpLHCfZxau+rfReporeFRYb4eF9/CEZ5j91Ylw2Mkrn8QK+PSb7uOvATeiY4bA w+iSHsZrgdgZyaTSiSRc1/ZkMO8LyR+6McIEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image349.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaIAAABUCAIAAABP1aSIAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsMBx2+oZAAABMhJREFUeJzt3duymzoQRVFInf//ZfLgOoRCQrRa98UcT4m3DbgRC0lg ez+OYwMAXX9GbwAAtEXMARBHzAEQ99/oDci27/uoVavOYw4s6aZb1Y22Og16cwDEEXMAxPUetO77 /utOh//I1a1b3nnoUbFEuXqOdKpU9VyIY8ur1Nm4AaptdRVdY67/cbscSpTLV6VadT4X4l4COug3 aH1qT8dx0Ep+KFEWd0JR56/xx1zYIIxN5Pe0L7SnDiVyr0JJ6zqnl0+/e37+mLud+tI7+/rX3z++ 0DI6lChrFapa15kir67O3Bw7/lWHEknuhVtP6vUNti6CZJHlFcXceZZL7/gvt4wOJTKuYkW/slwv Fzw9s3WdhYv8BQM+BfHl1DOiRNvblFmVEpUvhD3VQlhV4407T09b78NeH3c9+OUPMPk3iNCtC38y TlVvsRNkUcwlbj6yn+Wqnw+fFnh7PHfSp3BjapUofEn/W+0SFX56iXvDjO+uShESr+1W5Ojyv9Nn PN9pNOnc/DE3bemjBbo+Ep1kafF2xC473K42brHwyo0/+6qNF09bGNvUP3WH0LXOFWvuvKHktuOf rrg/7aHz8f4N6LfG6PFZtz11KFF6FRXt+36t2/G/PkdgVsblbtVTnZ8e7/auo2vXtsdUWbKzN2c5 jT/tof67bUhb6VAiY2eqUKJ6dUcW9oWnR/H27bFP90Qf0e5F9hfu8Vox1+rDXreGGN3c1kdIuJb0 Gof0K89Vdy5RdcYp0bEmr/PHJ+baaXWl9fU8//rXczn1N24OhSXK5SvptMfY0+Sgb1G5E7XhNGWt jbFvw/xyKxP2SMZfgngS3T3ukUVhG5qzrdQtkWPt7uV3rmdisFxxmY7Kp6+0lJdoznbr1uJMcF3m 6zlvmfvmcs/enaeKV1TeIRI7GmspLKxwVV8rYz9mzyt4lnL9i7mKoXCdF6u1TN8C7c3FUqwlSuTe ks9uQCNj39fMVY2GnX0O/cbyzH8xN9UJJNxJ1xK0WJ3vottCfCU1Xu4suf6wdFW3em11j9397+7Z zVDVRGU6m3rQWn08FT1ohccIIcc7PYI7/tyLEtboYogAX5OzPC16YoiaNOZK5jXSSwjn7PQaVlT5 tL3kQViuYk3Eylt3yqjkJZPGnJv82HMgxy2HlNouWqsvFHC/fIdz7g0Y53/TL1SLOQBrKRzVWl7O 77QCEEfMARDHoBXAAiyTd0938BBzAGZnnL97ehqDVgDiiDkA4og5AOKIOQDiiDkA4og5AOKIOQDi Fr5vbuYvDlwUJW2Ewo5Fbw6AOGIOgLhvfVEiXwyJVdBWK6I3B0AcMQdAHDEHQBwxB0AcMQdAHDEH QBwxB0AcMQdAHDEHQBwxB0AcMQdAHDEHQBwxB0AcMQdAHDEHQBwxB0AcMQdAHDEHQBwxB0Dcwj9g CEwo8VuF/LbDKMQcUNM1y/jZmkkwaAUgbqWYC4cD/Jg5gFcrxdxxHNdcY0QAwGKlmNsuSUfGATBa LOYAINd6Mffr0NGVA2C0Xsz9Mo6LDwCM1os5AMiyWMydw1U6dACMVoq525QcSQfAYqWYCy87cCEC M6N9TmKlmAMAB2IOgDhiDoC4wV/ExDUErIK2ui4+TgBAHINWAOKIOQDi/gI0z+GoCuDgLwAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image350.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUO0sDQRCenbsYc/FxRgPiA04RiYJCFCwUW8FCwUctRIwoGCMqmICNnaW1WMTC 1j+gRSqxULGzECH/QBGxUMy5M7t3xkdx6h17NzM73/fN7C57c3m2D+qJOSGIkJEcF2QYWyg/EOfJ kBwRJMuUA4XgiEDXdTnSL5o5kkShs6Po4WpQMsdi0uquqocWcAkEtvSL0jqRo9gAcCtpojqnBiZS m0uz+bU0gCMo8xV7y9dcyR4JoHztmXxmPrsCSPp9Mlot/wPWHSYFpSQgGE5w/Q8V+DnuoYcX4wVV pfR0gqdEXTXhLjabZDVK6yAcTA21mvDVuqy/VIs+fiqqqv2r/n3d//TbbKUfZ3yhDBpPUVPiZ5cz 6Q1nMr3lTGczqVWAnZ8rKWHKpiOzkPP8lXriyPnzw1zpou8fWp/nExHyx7T/ZAyFKvlcka2qzHfF oMnzYx7+WHzm2walpzorBe7s6xp1iGStYlZrXHyDX+3RutHO+EeN/6gk2B6dm8j4I40vlH+nX8Jn PmOjvm8Yyo9/5wu4MhHN1FptSMtxHJ/7Kkw0I/4uNYXV+fL8UkidV0vfFRbfJyyt+7MhzN4pbe+F QOycyW9spjNw8bU/g/PeAZYCUywEBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image351.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4IHOAmYETxDJ0ZAQxmI8zAwkGUbAsKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fDdID5gYwQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGTtB+IFMgwM9UDbuKFqeBh8 E0syQioLUoFqwCp/M2n9uwB2yQSQBUxAKBBcmZuUn8PABLJfFyjKAaSNuGyZDBlBSjSI1McIdv8H JP3xYD9oEm0vRD8jVH8cYyIHJfbHMRbxUGa/KT9l9icLQOwHJYZfTJCYAgElBpiNoFgVYXrB6MAO YgkDWWcFiLONCc213oxtUuS4lgmuP1caObQkSLTfh7FAEqQ0mkj96Pb7MJ4G2x/LQK7/dcRBSqvJ 9j+XDEhpLTxOUkRhcTJVRhRs5oJ/DFAzQSpZgGaGZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMDRid10oszQ4dCqg fD/Gl+DYKoHzH6HJt4iC+MFw/ao8yPKJjJv5UfmWfCC+G5x/iBtV/j4HKj+VHVm9A9N6RmR5B6Ya BhA/jQHi8wdE+xw9XJcxhoiB9KRA+QnMH4SQbUpgPsMC4QughTFx8R7K7CoBUuoCD7lV4sh8ByYd QRDfFq7enxtZPpFRmhfE14Xz33Chyl/iBPG14eZxMEPME0ALGeLSWQJzpTBI6To431EI2b4E5lBW VHlZFoi8AGYaJCJ8/BgbwOGThRGTDCTGZALzdBGQJgM4v5gNwhfFjDkicwcnNEyPCQErLYaczFy4 yCIWmAgXtC7jAtd3YMOhYSHAwA7m7QHVkGcYmZiUgiuLS1JzGc6g+4AZrA4ApxFeLaQHAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image352.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61VPWhTURQ+57yX5tf0pW0wCEIIKBabYl1rSwZXq5iAgyjUElBpbKFBG4uXTC4F cRYHg6uDex3EwSmCgyA4OSh0awYHUUi85+Tl9t0k2Gj7wkvOd+/5znfOzZe8zx/ePwO5CumCC1GO UpeRA6fm6DdIy25I31HiyNU3IcoKUqfTkZVZzMjKHKGfHaceL0EFt5Ce0NHpsXE4AR0mgafxWx29 ZqRFWlot7uck4NJy9Xaptl4G+CqZv2m6/VE6ecoCpF9esVa5tbYKxPp5vRrRn+djjyjjcMqZEXko /bcC/Lbwp31+5kDdLh99viKUM7g+Ir9fX9HzEKfeGHluW38LN5OHmX8Lb44H5/9X/W1n51D6207D 12cz/qKuU/jKQU+RXTVFV2AlzNEkgbsSTovaizbsq4Gr1Up3KuWN7FL5QfbqWmX5HkCjW4X6+n7i vJti0qzBC2LhbHZI5eawys2GPRHJBFwpF9Xmhr3WLvx/l71apyKOdJU1fT4Oc5lzPf+gkjnmDYYj mkPh98hRzaFwN2zPobAsc8z5uE4ll/HMgBYeoLXfd++E8nIimwbfT9n4pDiuavDxpL3/Mx7ECr9N 2jifsvGXZLCewk/H7P0dq16dfrg2fugE+XWqUnffGzz1Ib+oQWdfk34vGlycYHzW4CWP8aLBe4kg Vpi0+ApjFl9hSPgvDX4l/Aum/8UxxgsGz0O3njf4zf7lH4IMPyUeuAsx/3kRk2eKmNCv6UFY0Bu2 fhOJcsXaRrVc0Y7vOyNH8v4ABcEvgggHAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image353.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUsDQRCdnb0zuZxi/AKxChaihWLSW/iJCoofqewUAgZySSAhml+hYGd1jQgW 1hYWsbHSwkJsr7EXS7/izux6aCKaXNhk3u57M+8l2Yfb62PgJ3B9Gxyq1tcEFfJNqDcY4FNbLQep stRCIXhHYL1e550JMcg7SRSG7eKXrhN9O3B7VTXS0Q1DUCcRxBWuqepMLd8FWFZU13A6YWW7vJuu FjMARUGmXlAr6BnmieNCd+/HXZyLUNWnquUosV6x9q65h2QH1Su+WfV2CjlArRUQVZ+pWEIeRIny CFoXfPytQ579FOorluMQdcpgsHs6CJ+E+NkifG5wICd/nAeyx9bner7/8Z9vPR+NvobTUs8faPBP u5bSp7NeppRYzewlNgredh7g4vckKdHPSfJhslP+ZrIGD8ou9zsGe8v6zg/kIuO0ceK37KQx071c iuhOXxnvuMd+iOeB8EJTZmgzc8U64szJJs/QpudAFCK6k2M8XllSVbmsF7qu8N0YC/EMpxpt+uVF S/+8Gs7GSF+GmLk1Mb5ZbN30jEOE0SXdxRuBOLxZLZUzHtw0ppDM+wRtJDGBDgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image354.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUPUsDQRCdnb1ccvnA4AeKhUQRUUEx9naWKqixVFSIGPWiYCAG/BHaWsXCxsI/ oMIVYqUgiFjYXKOFIFgrJu7MbY7TiCR3bG7e7My+N4+7PN5eHwFfbsIxwaIovSAokFOofqCDd0Nq WUiRoRYKwRmB1WqVM6OiizNpFLo6hrW+ODqmm2hV0YDZAt1QpSZIKuyo6FStcgJgw1Q9uiYO0yuF 9UxpJ0tkVPmJw5U7VnJABKju5HzJXt3eAiT+EZWNqOd49BLTgkoGobE+wfrfA/1LPMMQm/GBnlK6 +qDGRFO14zpOhSlqU9Gx5bE5X/AvG2o2odl65YtFpc9arVuBhtSi7i8ay1EqndA4ZS6GCJ/5uN8g PKkxhJ54/8THF0aw3pUfP/Zd+aT3PX3lSnPzOXgeC/I/yM5IEDsYk57+jl/zU9ZQ52dydnY3NZMt pua27ZU8wNXfToyLTXYi7ztTYWdzGnfJcCKIU+Y9T7bnO+E5lfcnb2Wc0crKDSur9+AwTj0F34O3 SJD5Qc6GPaZa/ZkI7ju4D4TX6jyCJj0qGq/sUdr3YN8kPFY3IzQ5oyt6It7JltZ8akgVbeVsiOqv OspfPh+t36YkhBld0H/FjUDsmy/tFrI23PzWL7nuG9X1iA6uBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image355.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51UQWgTURCdP/u3STZps3YNFL3EClILLTQnQXoQtOBBoSZ3rRJpxU1aGoi5eNWL 4Fkt5NyTJ/Gg8k+eYvGgiDeLqFfxqJj4Z/7uZ5MIZt3lZ+fNfzPzZnbzP7x5/Qj46gZKQo6snYuC DOc96h8o8a6rVw7JknqhEOwROBgM2LMs5tizgiJi5zGOK6CS3WBWW6eminAMBhQEvsZKW/t6XQsA buk0+YhTgEsbrc1aZ7tORYj5Cxf7b1nJQyqA+varnfB68zYg1V/S3qx+VryXeE4QZQEmixOs/3si vsE9nOZh/ESjlK55iCtRV0dxExckWYG2lt3JqmFUTdhq697/qEUbfzdv1MaazkzHmh4UTU71G1Jp OuH0ikT9YnHoGmzyfepDKo1tueYTddXib67BJl+3n06fwsdHiHo+wu8cZyaJFZ4sJOspDByDSyP6 ySt1vdpWWN8tX663y1ea4UYD4PnfO6mIde6kYTv5ypPaivCc83k2iSvihzvMv+cO8w8zBpdGJvEv ZeMz2eHKLTuTjzyTOxavThOuWf6Bl9xX+CRH+KblL8lh/isxzL8AhNfGZgopZ9qWBzzTFYubUwaX xr+OVDM5FN5MMnMNn3GP920PT7N0SJXLMb6Rpf2zNr4qk/FXcQ9MvD/+tib4Hyg8njHvyIvOOY/P Qm4syulDhtELEtYTiPPVzm6rHkJvtEeHeX8AVm52PsAFAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image356.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUzysEcRR/3zezvweTHyWnyUEospJclIuTOLDlTLaIRWyxFznujbMi/4IbtYc9 SVlSDi7UlFJuyIns+L4335lmrcMuM31n3ud93+f7+Xznzczd1fkB8LFrWiGIUXQyISjQjlBeoI1n Q3LEkCJdDhSCMwIdx+FMv2jnTBKFqk6gxzPQCu2azTLqCjdBBzhEAlPioowKcoxJcC+XSagaAybn soup3HoawBJU+Ym95Rt2sk8CKE9zJpeZX1sBJP0+mY3K+2D8AZ8FlXRDbTzB/l8CfEOj0h5+GB/o OqWjEzwl2lUr5vFcp6hFRqVQbWqo1ISv5kT/4hZ9/lPMdftX/evE//TPGoP6xS+oS39DOwxT6Zvi 22WoS/9CX2d+n+Ifl+vTt/HdcPkePuHuj/J7H/RDWV2ul1rKpDetqfSWNb2WmVsFuP3dmSVO2VnW dxqOEE75OFIxP6Jp3IllHw9FK/EAe9hWzo5rdla9544m+jgXsh5OGkEnNs7GXSUPz8cq5/OR4Py7 dqkHd2bjOBCeruqJqKmnNj42VOoNo4vbqntc184FvrLTpMI7uMdO8xBXf544/514YeXehAijAj2y kkDsnMltZtMZKP10r3HdN3RAp0ZSBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image357.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7VWzU8TQRR/M9ul3YVoQwEbS6QQ5CuWROSmHNToTUMATfTUYppQoWKghtaDMZ5I vKgXEzkZjDduejOGk3io4dBET3jyD+DiRQzrmzc73W53tbUtbV7mzez7+M28387bb18+vQL6vWAL kCTt6U0GBoB2vg3AhG5a01HaudI6+ALaC83glmXRGqOnQZTfnMmQEEBJ4ASjwS98rtnrA/YTRiPH 8RiOpzUdLsAYzJMIXc6VN1R5cxr30bsTxwO+bwXp+TNcgaIwvLiSSS3FLxdWcKoyhsk2DNL2g4hb ZJwPzBZWc+ksFKWdRvYhJvdrcrUbbmMeZ1GQ+3f2yShmv86huNsLl0BF8jsn5SGR/7T0msgDrjNr FmF+OIInoSLLVQaLEIVY2TZEqxqM5EYhAv117MepNKuqlV7GFqJKc+RCFM6huGup7LiHU+DilG5n kucmsKhMbdCB46AWgAnoQv5EcYyRXpkpYZ9brX1UMzboYewWMrREInQ5d+8p2NLK7ZZ64X1d3Go9 bxjkkQkPfXnz5C+8WW+KN0EPb+Yx1xsPb4I+vKlkXiUvNpELWxhhE3mx2SAvauMsYYYe1gzObtYF fRihm8VIPxqcVzBDqimcScR2FyMkEWfSB6d4h04RV3oCQ/CcmWgtowrsKo96y8UauNAqziZsNA4z x8vR3etif+4MitVnqTfJHvbauDUk+1rEyu+Jm3io7TicFAgQgugT26i9Q0likkmM3m7bdMC1VG5h rnA/DdgzZUfRD/fsO1wAwH94tpCdX14CLrGH6MQnzI9sR9zyMFKnn2FXxPHXNWE6avs/PgSnd/jm lf6G7b/NYnQGOersBzxuVfhDAP3nMtn0avx6ei0+s5xN3QNY80cS55Pkk7cjuZD8M5IX01Vi6own EvwnptvsJUVaxy8XWSuT6infg/p6v4NOjMPMstTYSMcwPB3jAdyBDZIp1Kdo7n77jJZ2jNLODXjU 1C3s7MGkPWiQwdstA9OIfdqDvTUZNjDyW5JoQxlq16GPjeHtJ0Tocn50dWDwGXrhDGukc4ft79tQ 5ZsO0Ol3U7Sy03/17fTfy7YmrYZEp88vjuQSEfhRPm3lkcM4YVYdXXwZnCifhazVH0XD1UmMDAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image358.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYHZgYuQEsQziGRmADGZ5RgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8PkwJTALARkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWTuAWIGZgeEHUCM3VA0P g29iSUZIZUEqA0MAWOVvJq1/F8AumQCygAkIBYIrc5PycxiYQPbrAkU5gLQR11zGV4wgJRpE6mME u/8Dkv4LYD9ogn3+m2nBPwaofpAoC1B/SGZuarGCX2q5QlB+bmIeA0MjzAUQkxihJi1g9AGbVALn uzKA+EFQkx8QbTK6G38wGoL1VGC4kYFEN9ozTgC7qYOBCxr2XOD4ARsEDUEBBnYwbw8oRs8wMjEp BVcWl6TmMpxBdx0zWB0Ao6hHE1QCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image359.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51UPUsDQRCdnU1i7kxi8APFRrEQFRQTCxUJXGuhhYloJUY4NJBTQUFT+wO0FKs0 loo/wCKVVQRBxE5SWlqKgufO7F2MicXFOzaZmZs37927ZZ/v7y6Ar1qiIsGgKJUVFEgb1Q/08dOw WgZSFFILheCKQNd1uTIlBriSQuF1d6KPi2FF1hLdKhqNdMEguASCpMorKrpSq5wAcKTCeD0xWMof 7uRK+7bq4c5PnPh6YCVnRIDqTmZLztZeEZD4J1U1qv7TZgZ7WcNYQJxg/W8N+BNJreNsxgdqpXSN gM9Eb9WLr2ImSlGPiuaNYGzosYk623vnf9RiHb8d12q1pgc4NbQmkDqi2lPcrz3F+5in9gU/PBBS PLmCYx8ML9tHwyt7Tn4XoPy34gXRnyBQGvSkcuBJzdo3xUaUQCl2Om1aeBNWmwCKBcdz42e2COSm hYsxmnhUz23UudZquQ3z2tJawyH+Tjlo9k+06d85vpiEKfguyNmwnuw/X+OZxy3+tqvZwkeDMOte virnoo1MFg4C5Wue27/2RAC3N+VQB7Ve1nOIUH7d8vWC7WULp0PUmgHTOwdMPit4Y3kzk9DB2S2d LlWBOJItHRzaDlSbNUru+wYihHkA4AQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image360.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCenTwvD+8QAiIIp4VoESE22tgELBXRQyyNeGDEGEkCMb/AStDGQiyC P8DKTgsrER9gJyjCtXZiK+bcmVuPMxFM7lhuvtn5Zr652X16uD4Gfpq6GQGNrENLkBGaQgCEDO9G 5NKQrLBcKAR7BLquy54JMcCeHAoVncQfXgrNSFPvl9ZoVIdBcIkEhsRX0rqQa1UHeJFpkiomBXOF 2obV2LEBTEGRnzjeemQlB1QA5WssNUpr5S1Aqp+V3rj8TiZe8Yw1jEF3PMH63wP8oTCFjiv+1Rf8 U9fjC8WvhCpRCv1QfKcFPdW/Cc8yP6twDitpwqcK59FMevte/marN313mNaD+e7wSAtiB2+5/xme fFA/ecMyv1Us2VVz3q6bi+VSYRvg/O9OhsU+d1LzO3tlbPn4ORLcz2Mm/Ru73OmmwtOhZJxw0ccF QYesaGXa/sR/Stv/iYN7fcHKDj6xknUfryUI2z42tN/x6zHCuz5eBsIrHWdAdHUG8riQIn69Y8ai qxk76KLHz3SekZ5m6OCb5t2GH3wS925XQt3VBN9nTqzUGhBjdEnDuReII0uNas0uwX272hDHfQOs olBdhAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image361.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51Tv0sCcRR/750/0hOVTAgncQgLCnQXbKklg1Kp1UBI0AwUzKWgKZocw+n+gIa2 loKmJoO2psgpGpsLtO97d6ehDWd3fO/ee/c+7/P5fu7u5emxC3LEA4aGPo46Owgq0EKkLhCVp261 fMSRSy1ClArScDiUyhouSiVFaHXrZOMCZGjxwLyKljwhiMGQQRBW+YOKrtXq6wBbmsJYPQHIlZqH hfZxGeBGOr9pZfAsSjpMQOoM59u1g3oViPlXVXVO3dP+DIVFQ9IhDkX/5y/8mcaty+wBfJGplI8E 2Ey8qwX6wHU3RxEVbXqcsZHFhiO2lO8/ammEN/ymWlNTBLseU9M9mRHXgrpdC+pR4ekPYMwDLsVT qNTKjfh2uRXfrddKRwCXfys+xZzOoDSYkwzHkya1l7DqZlDKyt/wFji/sLwYT0ZHXmbpXLxsjfIS mfnknnFGpVf07uXPuVKw86LMOJnyAGd0M0uvHsbsW3lR2xBPCqPnMfFkb8oTZ99HlpIubs2A3/q3 /PL/ycuyZobBK9kdb7GHRIl8u9Es16A3qVmTvh/rwfCPNAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image362.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61Z3W9URRQ/89HuR9tt6ZeEKv2wlAIKWrSNAgmLJPpQBUpD2w02KW7RjV02LpDW hECQREyf6pMJ9QHxwUBM6B+gASQ1xhRICMGEl/qiD9SIPmHEBM/cr5n70bl7u93kZu7O/mbO+f3m nDNz7/5y68cLYHym+FV4gYi7hwMEEgCsIQVQD03Gr414dVXWwnp4ih9ufB8qFLMpeDv3XrFwvHD0 RJv4XoH9VVSMEHfV9CrO24B3TyionwW8yBuFk8XceLHtnfFJ7ODY9SLaFy0lxLD7hN5/ag6YMTzj u6F+MJcfPy7GtA0U8mPHAKyRxLCYMOzYc8Sw/Y8Sy6iJo4Ib/Iu4hNlNO6xfmIFv4RdhO+mG76zR IBg7o7kz2v7YoyuM9i+cxW2nwkCJObx2zkMfScNtZ2Z7HobtegPTzD+FXgcjGNUZqtx2VCGmKh3p Ym5swvGy0tCike7BkQEjFuQIW/eY0W7FX3HRoScpRlKjz4yMhTubodPCSCsm45hlDZS1sP0V7UYi IsbUxK3AB3ASVdmpVeCogrFntBkmnEhrpM9bGMlB9KgcpjauhaTDwRxVINF9/gr9GQ3x+aKD0fs8 6vhcY/k8CkTxuRvWeDyGMzcu2aMLPsYFF+MTm1KB45djXGdlebOR5QBx/H4Er6/xeh/AiX3mif2Y E/NixAZGUecsapD15EbMUS1uWao0LJlxrVr+Er9n8PoeL5njzMlJNaNjUI1tJ+M4KoN5m8U2b9yr 1oOshlWEuFMRRmg3/Ea8a26yikNwpJyHwzQNj4k+vyVGFyl7EFNaJsd9mfyYqDFx7073spkcLyFG StfsE9YNSRZVs1MsDV1Mr5nE6DXrYivVrIupmv38w3PQHqLZSirJFwSrBNFXEokJqSTEWwtGyepX v9MwS/bCWa3Pp+CCg5F71mLInhX3cbLnkNVR9KjVMQeVEarbcqtwCxWeDlmFBQejX4Vp4q3n06T0 ej7rW8NZspr1/CVi1vOfiL6eJ3z1vIdkYZ5463mi5Ho+T8x6/jtx13NvBZ8nGayzwlbeuA+r4F47 h6jJ8G8aleEwzcKfdOUMl6jJsIrpGS7RDFbFLLZ54z4qwzPMZDjAozI8i1b38ZUz7OcmwwmuZ9jP M/Ah2unneeM+KsNzzDx5fIQD8sq53Z23I3CN1cIl7U4xpGCCTs+iWzxTHPw4f6QwgfeWcjKvzSxO 4RxBWVx6lRmBX9GTmyHeSoysMkHe3HR5s0njjVfbh2iwV2iKgNeU6CGe6En6omeJ9aFAfZ7oSYae rbw69PNa2Mr1OgjMNh6uwzZe7qpMoKV9Id4IzP4SvNnPV7oqcfyhRdQObA9GWpUEfxavAyWvitfy sGX5cGTLI2g5E8Fy8Aq8AkVeD+9qV2C7gpFvBpZKfjOQ9O3T9mxynxY96ur1QFXZJ4sdUMMT8Eib 868jJm5hJLcHJXOr8nFLWrNJbqJH5fYyNJTN7S24wprhcy23NxHTZGFk5vg9fsbCSI9Fj+rxZ7i3 lOvxAIzxFujVRtoBBSP3iwfqyTVgv6j21YJ1OIfq/ySsg6je3mMtcJnpvZUYqW+QN5dZed4MY6VN Q5tWu0OI2W1hZCQ/8p76l43kGl9c2LPJuBA9KpNBSJQdF8Owhfdiq+e2hb9qYYIqUBi3lI+bPZvk JnpW+9lmADbzVkiFxLzEBFWgMG61Pm7t1mySm+hRuU1FeooJ5laAar4TTyU6bnnE7IA/PBni93iX hZEeix53pDWtwmp8y1rxdKtfDYnRedxuYVSNz7k8HsI5y/f4H6wwd0M8lpigmhl8xq4LqFJ3Xf7v shSP8iT/De2ASap/kpcY/ZO8iVGf5CepO4bXlq3vabhO98IM1b9NkRjpcdDbkhnqfnsgetS3B7nB GDSuwvuS+6jgXIjKEqNXec6n8hwNf18SzeNj0MQ2wDWqrxSNDmaZ/1kConiNL4o7cQ73XtsaOYor WAcshugrMXp9F336LtKgp5Qo+trvGv4HK5MMPTwcAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image363.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYDzAyMoJYk2JY2QAMpg3AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAcYHRiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASDrGIgH1NQGxNxQNTwMvokl GSGVBakMDAZgF/xmavgHcecERpANLEwMAiGZuanFCn6p5QpB+bmJeQwMLSCX6AKlOYC0EVcCoxXI YIZEDBMYCJjACPbTB7hJvoyFYJM6GLigLuQC+wJsENgnv5kEGNjBvD0gf59hZGJSCq4sLknNZTgD cxXETEYGZrA6ALV0gt56AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image364.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYGdgYuQEsSZEMzIAGcxBjAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxJCJEaqamwmmj4eJgamBXQjIUmPjZ5Bi+A/SxCAA5B8AstYCsQM7A8NaoEZuqBoe Bt/EkoyQyoJUBoYAsMrfTBL/LoBdMgFkAdBEBoHgytyk/BwGJpD9ukBRDiBtxBXH2MUCUhJNpD5G sPs/IOn/zwZSGgv2+W+mBf8YEPoZWID6QzJzU4sV/FLLFYLycxPzGBgaYS6AmMQINSmBsRlskiac P40VxNeA8x8zosp/Y0CW92HMBfM7MFzCSMAl6H5KYOQCu6QEzv8DDqMqOP8YM4ifDudnMaKqtwa7 JBEapihhgjUu0ENiGThd2DJwQWOYC5wKwEEKNVOAgR3M2wNKN2cYmZiUgiuLS1JzGc6g+4kZrA4A tXlpOboCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image365.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRsUoDQRB9M5fEyyXgIQhiFSxEiwja2whaqYi5D/DEAwNuIiQg9weW2lrdD+QP LEyTKrba5hPSC56zc5sDY+HCwHsz83bnzX6+T16gZ+aDqW7RPCII8DwCGOtarUrU2aKKBBNphjjP c83s0YZm9plcd4MXuiaDZ/6aoO3aKjaRWxFC4W+CRhKZD4xE2HA9TZzFw9sovU+AC53gi7PvYs4n 0ikYYdQ1yaB1njy0Lvsm7gGZnaQtdWvjILiim5onyHR78F3muWLlu46fkq/8sawfkeU7Ot3Sm+IC YSc11/07cPESqfe5VBf6qGpbD0s+0X20/3igfz0UN1N504f9DsQlH9NvfgzLTxC4HQa6Z12WcxNi Rdmr/ZkpMW910sEwMZguu/G07wflskolHAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image366.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYHRgYuQEsS7EMjIAGczXgWwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eJgemBkYhIEuNjZ9BiuE/SBODAJB/AMhaBsQOQE3PgJgbqoaHwTex JCOksiCVgSEB7ILfTAr/Ie6cwAiygYWJQSAkMze1WMEvtVwhKD83MY+BoQXkEl2gNAeQNuJ6wPiD AaQ2E2pCwz9iTWAE++kD3KQGRiuwSYkYJjEQdAvEJEaoSbmMhWCTOhi4oH7lAocH2CBwmPxmEmBg B/P2gELwDCMTk1JwZXFJai7DGXTXMYPVAQA8QfbjxAEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image367.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUjDUBC+u7S2TQMWf0BcLB1Ehwo6VxAcnBS1XR0qBCw2KrQgncwkjgU3py6O ddHRQRycFBwE69bBWQQ3S63vLq/RtoPxhZfcd+++u+9d3nt+uDsDGa4FBsbYqm4gKMN4QfWCcVkN qxkjtkJqEqJ4kDqdjnjmcEI884Q6Ok5dnkVguNaIsqaHhmESOkyChMI3yqqruWQB1FV8XMdYsJov 7+QqB7aKYS3wSR6DR0oqptHLPkZZ2AqxNUpt9Cz2NSJdXyPCzBa9th+FX2WJpJ5EtuJs7xeBvHwI UfVdMI/wzeCQGQjGI9Hz/os/ZXLorPSuRbUv+OFDSPFzBccuJdfsw+TmvpPfA7jqKvAykc7k4mWc SfMa72ImwvhEesLrp+oPARQLjtbaUyuAVhdvReuij1eijDM+toYYp3X+5h/5+3dQow/k0HMfPwHj iwG9GFDvWoz59kBv8d+9NaWXeR8fh3qxJadgXVdqBq7Ur7mBy2HmFPweZKQHe2Dq827KnZDjofuS gIiga75F90iUylZKZduB+/7dGBL3DXDnLu/IAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image368.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYDzAyMoJYk2JY2QAMpg3AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TAcYHRiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASBrLYgH1JQLxNxQNTwMvokl GSGVBakMDAZgF/xmWvAP4s4JjCAbWJgYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgY2kEu0QVKcwBpI64ERmuQ wQyJGCYwEDCBEeynD3CTfBhzwSZ1MHBBXcgF9gXYILBPfjMJMLCDeXtA/j7DyMSkFFxZXJKay3AG 5iqImYwMzGB1ALw4Aq56AQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image369.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSO0sDQRCemb2Llxjw8AFiFVKIForaKykC2qhoIlikiXA+wDOGCJLOTktBUEyV n6BgaZFGQUhqW0srFUsFz525TTgOwT32+L6d1zc7+9x5bICsltNUkGRU3UAGahX1D0bEauudJEaW 3oQoJ0hBEMjJNI7KySyh8e6nblyamqrlDGo0nhiAMQg4CFyuqdGt3icOwJrSMcYnDcvlo91i/dAD uBFRXxRG8MpKxSkMsw/TK1YtRkMabTus95uaP6HvObIei8At7vleLbPiHWfWK375AOA0zIKgi8Nc alNdJdi33OMNm3ne8BJe2FF7CS+tqD1HHam10+MzwHwRQkUvUUXtvxS1jSKS/j5QpqAz3WEuoS8H 3t4/Id4d/NtdmIuMqrx6ki7PDF/CBzvKc3QtE5zs8QXpakJuP1aZ9OcW6v5WZR8orr0bX1LsOg8p M9uUzF+Em5wu9Am75xfTRqJsoV478nx9S7EelPj9Aq77ezi0AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image370.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgOsDMwAliXAxnBDGYNzECCQZRsCQrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6//8/ WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8MENJlLCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCyNgLxAaB1hcxAPVA1PAy+iSUZ IZUFqUA1YEf9YoLoAAElsI26jBDTRZheMH5kBrGEgaxn7CD3/mZa8A+idgIj2M1MDAIhmbmpxQp+ qeUKQfm5iXkMDMshpjAycABpIy4HJi1OkGJDKN+F2ZMNxO+A8j0YXVkhfE6o+nJg6DAw5GTmMkDs fEC0nUxgH3yA253A/J8RpMkA7Ec01zMBoUBwZW5Sfg4DE8zNEP1McLc7coCU2sL5d5ggfAFMl2Ex D9M9txhAStcxoIcmI8HQRHVZBLM4OBQT4XwpcCi6QPkxjMKsyPIxjGIsEHn0MAWKnsFm8xmMMIXE zxbGA6yg+Hn3/hM2s0jyRQKzDTg88hi4oCmUC5yKwRENDWMBBnYwbw8o3Z9hZGJSCq4sLknNBboa zX3MYHUAGiLzTnoDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image371.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYGFgYuQEsQwiGBmADOYHQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PEwOTAosQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGStBeIHzAwMa4EauaFqeBh8 E0syQioLUhkYAsAu+M304B/EnROAdjOcYWFiEAjJzE0tVvBLLVcIys9NzGM40w5yiS5QGuQNI64d jO8ZgQYzvHv/CWrGAmQzGLCZwQA1gxHsqw9AZRxgsxIYncB6EuF8VwYQ3wXDZAYCJjNATWaEmuTD WAI2uYOBC+p7LnAIgQ0Ch9JvJgEGdjBvDyhMzzAyMSkFVxaXpOYCwwHNtcxgdQAOCgEt1gEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image372.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYDrAyMQJYk2OZWQAMph3AdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08QJMdmISALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGstiAdUmwvUyA1Vw8Pgm1iS EVJZkMrAYAB2wW+mBf8g7pzACLKBhYlBICQzN7VYwS+1XCEoPzcxj4FhKcglukBpDiBtxJXA6ARW mwjnuzKA+C4YJjIQMJER7McPcJN9GEvAJncwcEFdzAX2FdggsM9+MwkwsIN5e0DhcIaRiUkpuLK4 JDWX4QzMlRAzGRmYweoALaNt74oBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image373.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0sDUQxO8q6/rgUPQSidagXRoWK7OHVwdFDE9g+wwoEVry20UPsX1NFZEDpL F/cONznV2bUO7roJoudL7vWGG9Te40G+vOTLl1yenx5vQb6x7VuYYat7jKANdYcABGvymtA3Q2xZ +hKieJCCIBDPDubFUyE00Vla5OXIt8b2qrY2kytQgICTwNHY19a9vqc2wIWmyZqYHBw2++eNYdfl Iqzgk8bfoc4bFBUETqPlub3ikTsonnS8ZhtgxErK+p3bqNo+1dJKW16rDWnjmSQ4fdvgCW0Ivo7e P5DxFoQ15/+uiTKFNx0XMpVoN8lJVYMH1r4wV6TvWDekj1MfemedS6BFDyEfRsrKKQ6tRfhFMS4b Pv/rd764vnW1Bxz6avLnS+oZWA8Q6olPCpecVBWnwtSOmA8EtwzOq4IKcXwP8M89iM/w3eKcZoRH sq1XYJu9s2U35WebuTiQEjTlbZ4hUak+7PVdD2bxbpTE/QBBQpPRUAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image374.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51Uz0sbURCemZd03TWt6y+wPS1SSguNYg7ehP0D1IPmJqWksKWWbiPEUAOKFw+S g3iUnHJQ8Ng/oAe9eIqgJ/G22ksOPfTaFty+N+9l2SaUxm54ZL55M9/73szwrs7PGsCfNxwJsJV1 OY/KEHsEkIFx3s3KZZOyMnIRInuQ4jhmzxROsGeG0EQPUicvR5Hwhkek9ezBEDyBWCWBK/GJtD7L FUmwL2SOicnBQmn9XbG2FgBcsKifpDPUN8kn5lGzj9FTgZayRskReasT7XVFo4kekTE6ui5C60+m uqiaPY9alvZ1LOXbsbWvjTdZ7Wvjoa0q9Iv8WJ+3j1wlAre4GgYVbzH45C2Vw9JHgCN9GsGA/C84 j3HFVcGFBB8/1FgzRnf9Mgq+4/eEuYHfHqWZG/ia8XSCZ/mkFwbX8SSn8G6yv+0o/Nwoad71fzet RBimqvhqpZW8wveMZwz2yc6klfjU4gl6meACaiVuV02kl+TPXa6Fb8ofgP5WifKQyq+Y/OY/8nv1 bw2o/LUER1nNN96r5549OuCalxL8g2u+YfABFbkSq9A9X3jPHtxibTDN1PxvzT5d2yonSPCiSN/B p1NM38GnTVD4bU/3oK/qN7DNyvM93YO+ui+niadrDhzzsjj8+vAYG04XLEZf1HvVQqLJ5VplPQih 1a1JcNxvId5VHTIFAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image375.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WWTWgTQRTHZ2a3O7ub7HabNGkMCCWHqqWNtAoKKnjxZovYHrxWjbVq2q0p2hwq 9eZF8CYUDwpei2KpiIhUEE+tHweph4I5qGC9CIpoSxvnK9OZxENiNySZ37z33/fmzdthl5dezQB2 TadLDnDoaLwP0oExaZIfkGDWJvJ1EB2RSYAgZDMQlctlNpOFKTbTg6DwjqCKLopKznQ6RkYdVjNI gzIVgYDwAhk9Jd+jaQBmSMiI8ImCvqGJ84PFMAfACUQ911Hn5luWyS0aAJFPMFDMnx67BBCN301m bfLf6z5CAaQuu0F9Osjy/67oX2PqugfUG5frodQX3e3FP9CynfizeANtJ/4sxk08Pm2GNcR3il4Z UIlId7UVncJnfDqKk9GPoL5oqCbb1dj/ZIuk/naSZ5tg+rubYEsPTKIfHMnnCu39uavtJ8fyQ6MA XP93Jg/xoRQVZQUj55pPuVfwkjXQTLmH1YX6z7kGGeUmQ3mHC4aqmEdzKZ5bha+0Ue6SvJLga3cF f/FoPbuy2eyWjxvlmorPlFnrcw9xH16DUt01qK7msLM/xtfI2ccbSXVFZ+2eQGUfj2OdP1mU9woO Ta9VvZ9nHPRUf8+4HNHtbwzd7iBuD2p3t47uws5jVvE1wU+wzqGwrwsesTj/kfrnrPqrUq9zKOzf pJ7zV9kRL9j6uyX3ezr/ZGfVka0O2aHzSovOBZszr8fCBmjoaWmxO9n9PgtOGx/Zfr8X9ys1WN9h 576WXwzvctT1+TjfpHJoTsW5f3WnwgY7NWM9YJFHZSaHGY8Itu21uMoxvOyo/j7eaamcgTfiKodm QtN7xmZS54lA9feMCOZcfQ7Bhs+hd+xUGJI8zDKZlD3wu021z6OLSd3ewfTnJH9o1u13ojr/cnV+ 6ej6MUu37zN0vgl1PgYoH695ZmFdPYqcFMu3INfv2zqbJuWQnYj0bcFlbxTssBMxA4AZPaPvIIsQ ocxAsTCRy4PF6pobzO8vnFTuNQYJAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image376.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMUvDUBC+u9S2SVsMgiBOxUFUaqB1FlzcqqjtKiRCQMG0xRZsB3eXgrOTTiLS XVDEyamim6s/wb3Q+O6aRNs61MAj9937vnt333sfry+XIJ+dAUKdo9ouggq0GwQgmJXdKbV04iim FiFKBsn3fclYOCeZPGHATlGoSxOQnZlR0WJ8GubBZxGYCj+rqKNWNgPQUcJUwEnDltM4LLdqLsCO MHu00n+XTi74AFURzFLLO6geA/H5qyqbVP+CsY8mMmVpQh1K/1+/9HGdqcsyeY+u+vCjh5jSl488 t57ddk+ze1XPqQDchh0MKol7qpKND4amIs9pBrWLeJLkMucBtvEpwTgHRoDPYuxYzrKsXMS5pgFn 0M/nxP2MTnaPbxqLChHWpXI+cGpo0j8dDucLO7sTp9bHnMJ/dmbjhvjiRLgaZ9yM8Jo2jNs4jDeB cXHMI5z4zkJPUnIjFbkRfouGvFcxO/DJhISgR37hXSRaKLXqDdeD7uh0mvC+AbVKcSJkAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image377.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTsUoDQRCdnd14ySXgIYjBQqKFqBAhaawELS0UNfmBCAdGvERIIKZLaWltZWEl NvYRrrJKxEKwkzT2dhbBnDuTvaiHRXLHcvPm3rx9O7v72n28An5atq8gQdHBvqBAdgUAwiz/jemR QIqUHigEZwQGQcCZdZHmTA6FYScxrEuhr1r2jI6Wp6ZhHgIqAkdjX0e3emzZACdaJmk4Kdgt1Y+L zTOXJiFmH9cGz+zkkiZA/TqFpndUPQWk+bM6G9ffvP2An4IoKzBenWD/H7/qb2JEXeWV9/F6AD/1 oHR9sey5tcye28gcVr1SBeAldDBU4u5pJR/n4lJHXrlitO/QYe0Lo90bWzvqsqG2eZU5gxfQniKc N6v+4/rfboVe48arZRF1c4SfJOGs0fO/YKIuLsoNIOq7qe9N6Keh7mHoJ9opMWGn8qLNSpWR8g7j ssFpackhju63GHu/w569KaopjXCdb8M52OZc23z2ebNNXxywGLXptnQE4lKhWau7HnSiq5HM+wbA ksESsAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image378.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WST0gCURDGZ2ZXXf9AUgnSyTx0K1DoFEHQuSC1ewaCppuGknnpWsfOQeA5OgXd CvbUya7VJehS57oWub2Zt4poJL7lLfPNzm/eN+x7erg/B1ltyzEhyNFBBjkwblC9ICZffWoHiSNT bUKUDJLrupJZwrhkUoRedZh6XIQcs21Nq2jBPwVz4DIEUaUdFV2qvWMB7Kk2Ya8mAhv5RjHXqhX4 EDb1RZrglZQTF1F3n6UibRNHMypaNnSujNcBnSvjlsXkNzk/mj9ji6SeaLZl71YrQLofgrIB6dC8 UTG45A0099r9nyPx89Hnm+a78Kse3+6OO1fz5PEOXfg139NrqHVsyA9nTdUvV7IL9cRmoZnIVO38 PsDJ387S+CnO9vtOj0WXPB03Hn1ax4acjztpdIa7ADNHfb3uG9TPRo0GnTi0AqzzIzPChDM2zUOT odTIDDDhDC9ok+6k9RXZ4vEUQt49Dcldlsbev45CQNQt3/4OEiWzrXqjYENn2K0hdb/TMUHfgAMA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image379.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC12QMUsDQRCF35uLxlwCHkZBrI4UFoKCgqWQUhAjaGohxYEWFwM5kPwLa6tU/gLT RbCyipWFlb9BawXP2dmNRRaOe/P2m7e78/76cg9bbUmFNacGl4SK6E11BRu2u6RfTWAOIKQ5lLIs zdnjpjn7wkDXZd7X0OS2rKnaXl7FFkrXhETrZ1VPrlL2QxvrgWngtFdcdUeDTO/l7oJv8R1utezE Xfr0dTnjsammHLL4p9MFmoE+UsbTEz4uJE04DXsnaNJ7c+W8T7pp/Mj412ff0b22Iki613k2TDvZ bXp+k/f6wINPFqzo/yAec8fYPuLwxtjmQMtJLDVB1aqpm9yMIq2L0bDIcsx8VmS3/dLMyLg/z861 j7wBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image380.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52VTWgTQRTHZ95u2nxp0jbRNk3bmBi/aFOai61g0IrgQXtIqycPRgxaME0xAZuL VE/1ICiIRb3koF4CeisIHnoqCBU96UEKQSj4CcWbLWmcNzM72U2EJm7Yzfzmvf+8N29mZz+9W3lC +DUfJTbiwNaDWxQb2orGHsTPrTZ2OwBbOruBUt5DoVqt8p4Y7eY9I0CltwsMnRuIbT7ayVoH2jwk QKooIl7Gy6xVYveJKCElNoxL+rjJuVT+2lRhNs38KHpuwbHKB57JfQwA7OedLGQuZ68TwPhDrNfO /uPONfBRdDlEmtNRnv+GSR9woethqT+yvVNcoadK/8ptjr+TvjH+690iPi7GJohK4RUmRkSsqg8W wNeLrS7WetbXXDRoyPbpwP9kC0p/JiKy9XN9cZvU9ERn+qnpTDoXmkjfDCWzmdQMIbf/nUkZfu5H UUxyXB/uRY5LrlA9iDzC64L+V/ayDUrSc7NqBJtP5GLwxw4xN4ODu8wjlmHNjjyo+Hm7YKcRQcf6 DsZisZrPAggfMd9y0/Otr9yivt4v5iM4AS8j5uweal+CZh6He3usTDgPK052me0JiHRY+ZHX6n/R abaPakualTeoyM/buLJN7Kyj+lW+npuSv4KVi9K+JfkxFfxH6bM9yN+V3spFaf+h9IK/qZW6sQ95 SHG1x8ov+Ht+XM5vuUJa2vkntc996Lou9eUW67Oon+8X8Y31uOsz55eAAY/g+p1GW9xpSXqJR5pR kX/xzKfVSpdCZh6HMb/ZPwHvPWYe1X63Ca5/52nL7/ydMGpSirt5JnOKD9qt9gttVntAs3KeWvk0 QT7bsIdpU2sc19/yMyinxhvrtPISP1FqJ9Aph7A75ZfMyb92/HCQOXhJO6c3+H1cpQDhyUIun86Q 1foaadzvL/oD9eiiBwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image381.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUvDYBC+u1TbpoUGRSidSgVRqIEWHB1Fhypi+wOMEPArrZqKdnRxcXF28ndI h+DgVMGtg4s/QcGt2PjeJW1t69AmvOSeN89zuXsub/v15QGCy9gniHNwXkIOtDYCECzIyxm14sRR RC1ClB0k3/dlx8S07BQIQ3aCerokqczGnIqWZlOQAZ9FYCjsqehJLS8FkFH8RMhJwrZVP6w0zmyA XWF2aO3nTSq55w+Quo1ywzmonQLx91fVbkw9i3oT55EpyxPqUOr//KPfTDB1RTrv0GMXBnqIKH3l yLHd7I59ld2rOVYV4KZXQZAJw0weXqZYZIqtjL+Tmooc67rP6MaYke9jLxpgPcRuhB3Mm6Y54NxR wAnq+5i4vtFOc3irs6gY4jQ9a8P4S5wshE4OOfHvBEb7fxcn18f0ONEkPDyOs94dmwROPYkt8dnq 45NZxoM5LGrD+AKH8QYwLo15jlN6niZdJlyVCfO/rst5wOAISnYDooKafIJaSJQrN9y67UBrtDtN eL9jgXD5xAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image382.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUv0tbURTHzznvqvlVfUbF4CDWoSpF0egiUodOLnWoLk4SS6gWE4WExoDov+Cs S+no6lAKIg+E0MFCOwnSwcXOzorGe8697zY8OyQvvOR8zj0/vu+8m3v5s3YI5koHCuJs/F5ANryP pL+gTxbb9B0ntpS+CVE8SPV6XTwTmBHPFKGNTlKYlyJdOZ3W1qv2LhiAOieBrznQ1rG+g26AT7pM 0sak4F2uvL5c3c5zExZ1RyaDr2HpOI6mei+t0wqy1aOtWQp9+xT6VlXo+9sW+nZjXO2eRh5/Sc0D lk364y9VC2tbm0CmB0JM/2YTZ7SX4JBRaC6PRONtQ/7bTg4dk3ne05dH+JcPSucvbxTypaHFfGXo /VYhVwT4GiowlchWCuhzNydNOK75zJOW+xW2M2ct/8Er4SnHGa+Rr7wKmnij7LppZdFnrKhavLHy IB13Niqpet86mGccH3pm3X8+k/++i+gkTro49I3jDynmccfnivm14zkw66Zf8AAtvcOX3vcYh97Y /OsW9VbUdNzojU4aW5x0FuelUtFV/iHKNixnvIOk4ehuw5Z32+4Lzsk5vpP/wY7bTWU0SvznnZqY ab86kt1ZcrxHhhP2LEjIeSGb0fbwoUPolE+YCyQaXqqWyvkCXESfwZO4J5r2bWHkBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image383.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACCz1PsWoCURCcXY3RU+IREMRGsbAIJBArfyJB1DqocKDgqXCC3BekTZ0qP5EmpLjK ytS2fkJ6IZfdvacPljc7b3be7OFn947s8JippGD9QhCQ+1QSNXu8kiqxoryyRMYQp2lqzAPVjXlk cuoyn+cq4gy+FdQpVNFAqkPwpU8EfUklMtQQfdlpKniabGajeB0AfUtw4uNfFvONLAXDH83DIGo9 B9vWYBVOlsCrJrmX96LcXa9NPVJx1/V1vrH+zv4+8cfFkXRRcRzG4XS1AGc+ZJv9XvwSakLnI3gu p2e7WCDn6ePaum/dfk/M7WEcbYIQ+3O2zJOQM90/4asWaIABAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image384.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTTUsCURS97874OVLSB0hBqYsoQUEpaNMfCApKf4AKA1qpgYL5L1q3CHdBu/YF s2pl0c4ggja1bhlJ2rv3PS1tkc7wZu55c8+5Zy73te9uz4CvrOWY4KPoak9QYCyifMA8f3XJ5UOK TLlQCN4R2Ov1eCchQryTRKGzLezzAuiYWWtGRivuaViAHpEgKLEjo0u5whbAgZSxdE4AdnK1QqZx bFMRMvWJikFXlCvGhVKfwwJuGxTNyihmUlYHY90Hzj0lOyjvYLpRyleOABVXgFe+U/4bjLgpZRXG 4yHXfv/Fv/dR6hr3qYPNLvzwwZT8TLFkV8O7dj28XynlygAXfQdKCbWSg20/kRIaP4u8QTiplV/G Vh71WDcPXUpJ4SVc50opjaO4KX7jkDHFOKZ74nzBP70c/pOIkTMp9VXzh5yP0dO6+cT8Lc1vdier 7+CHh1LjA7yBSm+0k2LCTqbEGzsrD5xWGRcHnUt6FB6dBjHxNHh5rnIDfM5zeqLxo2Ebyknwb6Ux euzgMhC/Cn595vx8Lnm4tGYQPIyu6SS3BGI03ajW7BK0Rj0bnPcNea2yUkwEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image385.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACCzWPv04CQRDGv5kDheMSNwgJobpQ2Gn88wL2FymUloLiEigOSCDBewtrqit8DEms rLCmxEewlsRldvbYZLK/nf3m2293319r6IoJzHVHD0OCQPAuHKCtt1WpOjuqSDGRdoittdq5oY52 7phKdYNPcxGDY2oKXZ1doAvrhmDk/Cm0kfoR3shgo9REeBotx4N8ngK3Lgv+2E+41dMXr8m7tzjB o9Kl0F7zHrj499o3cnkqDDOYZOki7qer+HmWjabA1LsQarLfhwUlcNpXhGWKUJOS+hh1NTjX04f7 25aYey/5Yplm2Hov1mS/4hmo7gg6ZZycXgEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image386.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUsDQRCdmbt83EU0+AFRLGIK0cJA0gs2ChYqmoC1QsCoMYJCjOBfEFutrP0N olcJShQ7bRQbC7GxNui5M7uJ8RqTPfZu3ty8t+9mbx9ur05ARjLm2ehw9LGIoAIrROoGA/I2pKZD HNlqEqJkkHzfl0waE5LJEJrqGDV4XeTZyVivikbDPTAEPpMgrrCnojM1X1yAdSUTMzVdMLeyu5av bhd4ETb1SZrBIyUrTqBW76c1Slsc9amo29a5DXyO6twGHjjMrNP+173wj9giqSueq5ZWy5tAWg8h qp5Z94KcMJeMQXs8Ej8fLfxjh0vHpXd1Ov2GXz7Yip8vlgo7yflCJblULq1sAVw3HGglMkoeHbpM Shv8hDMW44xRfmlbOeixYi+EtJLGd/gunrMGp2gYNdY98L7gn979dT5iTdtc+mr4f5y20cOKfSn8 ScM//e5sfY+uI1w60cSDpPWCncMOO5fFG3G21XS6LLhocMKiiMbB3ceOd/8typy9Ji6HW/GjNWu1 OvFoChjnwDXnyJWzJj+H6WMcIoLO+XTWkCiVq+7sFkpQC36tJXU/8BlJCCAEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image387.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUS2gTQRiAZ/7dps1umo552LwOMYJUtJHm4E3woiL4gKZQPEmFQB+mlbYQcxD1 KCKovSmIVxW9ePIB7kURrWd7EXrpSRD16Cudf2Zn3D8RWjfsZr75v5n959+d/fjhzR2mjnIpcFkc W9+Ocmw4GyAvLKuiffKMA7ZceQLnqodDp9NRPVWeUz1jwEPbBzMuAYFbLqVka09siBVYBwcxITmQ rYfyXC8yNiun8UMnwU5OLU9PtC808CaY1A/QI/CoqDuOcj17Bqah6mArLVtJV/fN8ZW47pvjNc94 i57xxn3jnRDG+yyMdzttvMWM8Z7njXemgDX5Cff/6HxuclUXYGJiptlYKp9qtMrjC82pecau6kw5 G5D/NS+AW0WUq5ZnC8h7LR/MI4+E/Ik/SiOP2fgvQf23Q9S/7lF/bQC5ZuPHHB3XK1jf9gpA1fyr XUnLPd0XvVPLXUlQfpqNcgW+FKKZVODAMOUrOyi/j1Eucc1CZR78jmQO8ifq7ea5hfMMTMV1vhCO 3+UccVHdsHzNp/wgo1n0VuYf8/fW45Wa/5BlJ0F5d1az6H13tpF/APtzqI5avpSKzh/AsyTyvr9v Rj/186D97ifP//PJ1/g7tdJ5u7JJxTM2nkzQ+F2fxqtZGn+RicZzTmqY8vdByk9imrt3Id9yF3bX 9LXabRctX94Z5TXncTqaaQCTgvpnB6l/w6P+vTj1izHqH3eof5gh15kXfgc99a1UmzN8bwTrV/QS v66rHKBSby8tN5pstftpOcrbBBWCaprgBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image388.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WWTWgTQRTHZ95uM7tpajdpYqqtMVQUq7bQIggVPwoW7aHF2nryAyJEK1oVW9CI 4lk9KNKLRUSMYC9SsN5UqCieKnpRD3pQira1OVjF+pFq3J23O86kgglN2XR+895/3n/nbXb31dMn AwQ/ceInpjMI9lFnoFGf/UUiPFhiHyY4I90+gFI+QyGXy/GZelrJZxqAutml4OkCYK8cD9mjFb5y spjkHBGxbB6xR4P2MbKUkEG7ZKmbEyBtib7urtSxJCHbwTH1E1DhfGp4xTqKq4ehlQ5TZ1QBTzUc OXPnNG8OR2G4AEGGcxdgmjmrZWHV7+d8zUuObbD/rM5Uz76jhwlgDUoM+3+j/y3MLnBSVpLCdMA9 fpL0tZaTWuvqI7/+Vxf1IPT3eP1dBern1t8WdFL3EG8v3oW8vXhYgWvGivZUE5U9xYr2NFaJngrt RX796ur59aR1yfx68rpqfj3pjsk96WcLAXvSz2YA12wq0tMkm9blPWkq0tMke2HinnieqgPCU5k3 Z0S9uYmoN/eqyps7G4vw2td/k7+1iW7X7jrYk+yNtydPxHcc7UkcIeTFv88iw27ynal32WSveaca BMejMmdYOKLG60FmAj9CKtcyZHT6tmCn+fvVzr4udkSNgt9UyJw21+ly5XZWZ8nxQ761Zao+aqq8 0SfzgA7KmTbD0BI53gKrKmVuhouWqm80ZX0LDPlV/SNAzu8hLbKHuvmS/zqPiJ58rpJZN5dFZc6w A+UOJ0T8bkCNdxhqHJ81XnwMrvB6JwWf5p1pE3wqqsYfR+R4VpsNqeulytX83WXqejlTjme1NUzV B0vU/HG+h52CNxOM51+DtMhrcK/vjiZXTpubOB90eSc9E5bjA7o/LMfXa2WVav5tQ81vMtT8y35k a+7vvIB7lH0l8E7Vic5O8PobXKZGmPM3lxtM5O8uxxnyjMg/z89nXOQjT4h85A+i3peIWv9ZUK7/ wMhacv1+pvI1E9nzM+xDnhH6/aWyn36m8jUTeULokf/66+DP+tWCE37V73qmximV/Y9BJqbygUUq jwZV3hqQ12/Su7mfny5PgcppN551+SpF/iH0p/k966PQq5x241NCjzwp/Mxq6A+vr5FfpKhnWJtR x/XvXd6ifa9QeaWBbM29+xdw/abNW5q8fwP68bDKNwzZv3IPLcB/hr3h/eoV/Cgks8mqAmp8eQmy 331/9vN3bP4wcz1YhHG677yVj1KAms5Ub1+yh4zmn6PG8/4Aejs12BgMAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image389.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SPUsDQRCdmUsuuRjw8AMkVUhhp2BqbSzsksLkByTCgYFcIiSg+QVaWglapbET Oxux0MZCotgJVvcTrBU8Z2bvolyEZI+9mzc37+3b2X17frwAHUOnYaEj0WsdgQPrDPkFy/o3zdMh iVI8CVEzSGEYamYdVzSzQRhVz1HMy1PDGjoLHK3a81CAUEjgMr7n6JZng5crWMyJavJQafb364MD j2vEC3ySYcgo6YpraNSXaAeOUhIt0hOZSHJVO85VbdnDFwXfhn+Kug8Ct97yvV6x6h0Wd7t+swNw bJQRsvwt57bxJSvF5TE+SRtsFIczK5J6/kDtLCsFeM69BWi3fN3XXy0WI37c2sDf67aBYk9GgSIv Ad5kZNneBB/+5f86iPkPtpRuRfxgCj+5PlihOIXLMX4HwdcTvcGZexM7u0oJpzbGaUtwBZLniFPP Mel5Uz12IBfdtJzeRj2+qA8uZBTdyf0dIVGpNuj1PR9GSbeW1v0A9hpJGUIDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image390.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwLyAmYETxBKMYwQxmH8C2cwMomBZViDmZAKxWICYiZERLMLI9P// f7CIHqMEWMSQiRGqmpsJpo+HCWS2EJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBkrQfiBGYGBn8g5oaq4WHwTSzJ CKksSGVg2AB21C8miA4QUALbqMsIMV2E6QWjA5glDGTdYQK59zfTgn8QtRMYwW5mYhAIycxNLVbw Sy1XCMrPTcxjYFgOMYWRgQNIG3E5MHEwgxTrQPnhzBZgvxiC7UUzkQkIBYIrc5PycxiYIOYwgV31 AW5eOHMoI0ipLgO6ixgJughiEhPcpGgGkJ48KD+O0ZIRwueChhcXOEzBXoW6VoCBHczbA4qFM4xM TErBlcUlqbkMZ9BdywxWBwCdSIAWCAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image391.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUv0sjQRR+83aj7m6MSc4FsdAYRPRAwYBwcGevwlkY/wGFFRWjQgIx3RUWNgdX WVhZi7WVcnPNcUWOs9MmYGN/WCpmnfdmEjaJoNllsu97833vx+QxN39/nwA/Mi1tcMhKLQgyrADV D/i8G1PLQbJstVAI9ggMw5A9M2KIPbMoDNvDhi6O0pbptLImegZgGEISQZJyKutMrW9qc1uF8Qwn Dl/XSpurlf2AklBRj6gV9GQ547TQ0QdxE5cssj4o6yHW8GWchu+PR8on/Fi/Zv0PKhHVm8xXCut7 O4A6noA+9c25V/iznyiT8D4dcj3/I/qNFFGnjF4+wxt5tR6NfswKPaLeG/1dHbrKX7YrcaLOG/1p vbv8Eo8HiDptcE18dqNYoten4zf2A7t1fw71vt9WP3ltlX91qxAUM8tBObOyV1jbBfj1eic5ccid 7DY7SzHeMnjI+pfQ2G/r9K1MnT1fJElz0MRfElF8a4260UrUmThRLDHXQzjf5C/arfzA0tjv/E+7 OpOy7fB0zho8glWetpzBWUz0tuJPQmO/cxq6OqOaGPeimWtiORbF5/gdCB91zJ1419xKHGV9EVxz D7h8V3ChJmYSehld0u1SFYjZfKVYCgpQba/ZYt4LyCd3NOAEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image392.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYHRgYuQEsS7EMjIAGcyXgGwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eJgemBkYhIEuNjZ9BiuE/SBODAJB/AMjaB8QOQE3/gJgbqoaHwTex JCOksiCVgSEA7ILfTA/+Qdw5gRHsCiYGgZDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGdpBLdIHyHEDaiOsH43EG kGJDqAkLiDaBEeynD3CTLBlbwCZ1gF2NbBIjKIiAJgVX5ibl5zAwwVwA0c8I1b+AUQSsv5CBC+pD LnAogB0CNVOAgR3M2wMKtzOMTExKwZXFJam5DGfQ3cQMVgcAwMl3WroBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image393.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wOjAxMQJYk2OZWQAMpgvAdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TA5MBxiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAiA7gax9QNwA1PQPiLmhangYfBNL MkIqC1IZGALALvjN9OAfxJ0TGMGuYGIQCMnMTS1W8EstVwjKz03MY2BYCnKJLlCeA0gbcf1gfM4A UmwENWEB0SYwgv30AW6SJWML2KQOsKuRTWIEBRHQpODK3KT8HAYmmAsg+hmh+hcwioD1FzJwQX3I BQ4FsEOgZgowsIN5e0DhdoaRiUkpuLK4JDWX4Qy6m5jB6gC7pmbSugEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image394.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wN7AysAJYhXGMIIYzNMZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD1MD6wN2ISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDI2gvEC9gZGGyBSrmhangY fBNLMkIqC1IZGAwYQSp/Mx34C3HnBJAFTEAoEFyZm5Sfw8AEsl8XKMoBpI24NjE7MICUfGKA6Fvw D78+RrD7P8D1KzBvZQUptYXqfwDXz4jDXoh+Rqj+REYFsP2FUL4aK4yP7h5GIt1Tx4JsngJzEhOE L4rmPnDsAM0LycxNLVbwSy1XCMrPTcwDBjN2l/IyVoNd1gHlX2KB8UUxQw6vyehu3sn0jgXZZAVm f2YQXxMuf4kJVZ4LzNfAsJmRRD8pMJ9nA+kJgPPPgW1OgfNDwGamMXBB0xoXOD2CvQiNIQEGdjBv DygFn2FkYlIKriwuSc1lOIPuW2awOgCdcSreRAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image395.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGRgYuYEsYJiGRmADOa1QDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PEwOTA6MQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGTtA/GAmvYBMTdUDQ+Db2JJ RkhlQSoDgwFY5W+mBf8g7pwAtBvoLCYGgeDK3KT8HAYmkP26QEEOIG3EtYBRBGQcQyHY5cj6wK4H 6gvJzE0tVvBLLVcIys9NzGNgaIeYwAj2yQe4SZaMLWCTOhi4oO7iArsdbBDUVQIM7GDeHpBvzzAy MSkFVxaXpOYynIG5CmImIwMzWB0ACAf96XABAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image396.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wOjAxMAJYm2MZQQxmC8B2UwMomBZViDmZAKxWECijIxgEUam//// g0X0GCXAIoZMjFDV3EwwfTxMDkwPGIWALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGsfEC8AavoHxNxQNTwMvokl GSGVBakMDAFgF/xmevAP4s4JjCAbWJgYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYloFcoguU5gDSRlw/GN8z gNQ6ge36zbQA2QQmIBQIrsxNys9hYILoYwT75ANc/wJGEbD+QqgLEPoZCLoAYhIj1CRLxhawSR0M XFAfcoFDAWwQ1HUCDOxg3h5QuJ1hZGJSCq4sLknNZTiD7jpmsDoAgcJVKroBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image397.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUv0sjQRR+82aTNevijj8Ch3CwWhyCeP7otbYwFsZ/IEJA4aJyidzFKp1cIdgE RAlY+AfY2IlYyXGomErtUpwgYmHhNQruzZvZWc3m4HSXYd/75vvefG9mdy9Oj7dAXX5ng0OKovoU o4DPIIAFaTWbkCOFFFlyIGMKYRgEgUI+sw8KGUUWstvR6FxscL+zS0afkh70QkAiEDI/khGNhkx2 uNSEHBcyudL8bHk5D7CnTD2iVtDVr1YcYrp6D07CLaeoW0Y/LI0N4K8QG8DDpMaGMWlrLI1jtqnq x6qysOpHydHsKn61m1es4mo4N8jqtsZMRNiKY5wlXONs1zXOrtuNs6sO46zPM84yXtxHxjM+1r24 j6pn1rzzjI+7CPsp6PSecOdZ97jB6HQsBDG7UMgX/en8N39mqZBbBFjTlRHa5HPMqSAXxF0M8xrz OijPRblwKf8e8W/s1/xN/tuiPBvxHxLN+j+8WT8ClJdAO2682TFX53YfOb/EbdBORGvvKG+RLRfm lr4Amo61nkfOz1VnxRY9/FMfX7/GAqUfijo7dygff9mpttfzNaZ36oW/j5ovYjsBb/J/iRNM10u3 +n/XTlawniLRaMuZwH/forinM6YrOeEX7qi/gCoU9inAVtkB/TdOGGJ/tlws5QtwEnfHFe8vb2Hl FboEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image398.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wJHAysgJYm0IZmQAMphPMjIwMDGIgmVZgZiTCcRiAWImRkawCCPT ////wSJ6jBJgEUMmRqhqbiaYPh6mBNYDHEJAlhobP4MUw3+QJgYBkJ1A1h4gbuBgYJABKuWGquFh 8E0syQipLEhlYHBgBKn8zXTgL8SdE0AWMAGhQHBlblJ+DgMTyH5doCjQEAYjriLmaAaQkk8MEH0P /uHXxwh2/we4fgVGB7D+pVC+BXMn2E+6UPMW/CPkDoh5jFD9D5imsoGU2oJD8jeTw3+YfpAoC1B/ SGZuarGCX2q5QlB+bmIeA8Ma7C4TYJ0Idlki1CSEzwiZhO6mEyzGYJNK4H58BjYjD2rygn/kuvEB kxIrKOJTSmB8LRZkmx4wFYDNTMMITUYiQ7OFHTkMUGKDRJcuBrtME87fxgzia2CELgOJoWvBLAk2 yZCBC5qeucBpHmwQ1N8CDOxg3h5QYJ1hZGJSCq4sLknNZTiD7lpmsDoAe+w6w6gDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image399.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Tv0tjQRDHZ+b5NL/UjXmCCEJIYeOPI4LNcWLKg3CeGAVLcxBQSIyQgL6/wNb6 qtQWdunu4IrDJlopHNgoVtcIwjWiaNzZfbvJe1foC4/MZ3bmO7Ozb/+cn34H9Wx5BYI4W/nPyIYT J4ABGFerrnyZ2QNAiMqD1O12lWceJ5QnTxhEJ8nkpahAW96YtKYHR2ESupwEQvIvaf2Ub9YDeJaJ ySAmBV/Kze11f68CsKqaeiSdwU9OVZxDre5REQrKykjrOvB9lQ1q3yLOukYhG1HAIHpJxujoNlbd sHobm65R77imYsf66jHj+5s0vsOU6eJEmC6uRLTmlTA1J9PRmrm00fLTRt+3vimPT+WJWi96P0eo ToZArO/UKo3sSmU/u1avlXcBDrUyQUz+LyRa6Gc4OG/ZEcwfLHeGwusbA3pd/F+R5E+U/Nq3ehVI 13HUZO/76h2Nceic5dsU84zliwTzJ8u/Y2G+HQznf0TN0QngmxPQnTm9ztKcs9ubxChzyfLdMHPT 8r8k84HlyzhzudepG9bbcMJ6yxTWK4LW0zu5efdOojN+wM2R/k4e8Jg0J4L7lFB3Tn0kwTkKGFL0 g2/pGRLlSn6jWanBWXRajop7BXB/wgooBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image400.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42TO0sDQRDHZ+ZyMblE7xIVRERCChVEJaIpJGKsFMUH6heIEFAwPkhA8w1EEIKl VWoRxMJOQRCstLawMJ2ksxRF4z5uV3MR9I7l5jc785/Z3duH+9tjEE8lmiYIcut8HrlhRAjAB+1i 1mQjSNzysUGIwoNUq9WEZxA7hCdB6EaHSOWFKU2VaJRZPX4bOqHGk8BhfM2sKzbKbPKDJYbcmDDM ZQprK8XtLMCiaOqNZAZ/4qLiAEr1NpqFtLBamfXk+hawy5S+UZw2lULMo4Bu9DiLkdEXuG/Wq19g yVTqz6aq+Kx9N37lS1nK92ipLrpt1cWM7a05Y6uaB7a35pGttKq20q9q32GUn8o7lT/lekooTobA WVnPZfOx+exubGkrl9kEOJPKBAH2HbbKWI3w4ITmfAvnIc07PslOYwVir7NczK1ubQBJXUPs5MsP fRD6A5qTIc79mnuDnFOaO5rqeQxlvneF+OcKZSfGdycOz9nUPBnmXNA8ZXHe09wX4JzR/GnW509Q ff4syHzZaeXfnXr37BVPwz8rv+IJSXYa9+CXM2hcebKZ5+c1jxiSLfd+WeIOip/GreFAk6BLfmvv kCi+XMwXsjm48/ZsiLgvf1wf7jgEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image401.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQEEhgYuAEsQJ9GEEM5npGBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw5TApCAgBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZu4D4AT8DgxRQPTdUDQ+D b2JJRkhlQSoDQwDYBb+ZHvyDuHMCI9gVTAwCIZm5qcUKfqnlCkH5uYl5DAx9IJfoAuU5gLQRlxJj ID9IsRGcf4UHlR/Chsq/zgzhQ2xcQLSNjOAw+AC3+QDjNl6QJn04P4IbxNeE8w9zgfiGcH40B4iv AefvZIHoF0BzCThKgC4JrsxNys9hYIL5GGI/I1y/BR9IfzGcv5sblW/NCuELYPoUi/mY/rvFCVKq C+cHsoP4tgjzGSF8UUz3E4g7dJ/cAodMHpzvzQRKWHnBML4BA0i+lIELmna4wOkLHGVQ3wkwsIN5 e0AazzAyMSkFVxaXpOYynEH3HTNYHQC4TnhrFAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image402.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYFRgYuYEsYRiGRmADOYQsLgQmGQFYk4mEIsFiJkYGcEijEz///8H i+gxSoBFDJkYoaq5mWD6eJgUmBQYQeaosfEzSDH8B2liEADyDwBZa4D4AZB9BqiRG6qGh8E3sSQj pLIglYEhgIELKsoF1skIdg8zmAQAjD6Vxr4AAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image403.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51TPU8CQRCdmbsDDkgkJkRDKIgF0RBMoKIx4Q9oAfwAUM9o5MMIxNDxD7Q0VDb2 FpYkUllhZ0J7na2xJXLuzi34cQbBu2xuZnbezNs3t6Onxx7wMzDLBprSuisgCENDAiCI8q4hlknS 0sUiRI4gOY7DkW1c50iGUGWHaIoLU9kYmKvCSvpWIAaOBEFE9hRWX6yuaBcXqSGVE4bdSuu41Dmz APIoM8c0eHd5XskGJN5IsVPbb1SBZP+0iAbENxs8116Ywxu4OHsyH4fM/3WGT2CXJPXUrevntJQh oWlV72byFw+3Hqp6Np2iTN1hJceUd77gQRf40knNaib2rItEoVGr1AEefmdW1LOaBGVVpW9M5lby crr2S9DWzD/wSX9TVbYn/+WY0+5ZrYxS6/O0uJBacSPJZ6x4pocLTe9Z7/H0q55p4YLTioHbP+rF L6WETWsB+R8dtqf+iDVuz/b9uvSPPJrjktPMaZdcqQ5BdX+CfMd4eEqHCPjZ60tKQyTaKHaaLasG w5/sNc77AFLSZbYYBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image404.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSO08CQRDHZ+ZOHgfKxoTEWF0o7HxAYqWNiY0FFkJndZpLJOHACIbwLaytKOkI LbGg0sRgaWzpbexJPHdnl1MeBV4yufntzsz+d3Y+3p4fgT9XgIVJ5R0UEaRj9RCAIMu7a9KSpDxb GiHyClIYhryyh1u8kic00Sma5qUJLFdsSm8nloFtCFUSCMlD6Q2kjTMAAxmfMjFpKHrNm3L71gfo sIIJjb+1zgdkFQSiXAn8hnvut9yLeuDVAF6Ukl25n5D/gpPD7oYKLkQcS89yPjHLLXuW31GzVtBZ WQFyT74iJUOc8Mn7Eb+SZsGV3XBaGXVl9+Su4lVNt9WNdD00+X06zPxV2qdPVp439X57xU8olZba wVW9CrRc3yXdc6e8iE9tzWLu5svrzesbYndd5V9HnIorbkTcsvR+drH+PztbddSg1UpTPgLNYvHN VlJ+llShxxHbMc2OmU2H55dHwHRHQJzpSR08QqJcqd1o+gGM5jVbHPcDHmnBbHQDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image405.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4IMrAzMAJYl30YAQxmFmYGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfDxMD8wFRISBLjY2fQYrhP0gTgwDITiBrFxA3AC3ZBVTPDVXDw+Cb WJIRUlmQysCwAOyC30wP/kHcOYER7AomBoGQzNzUYgW/1HKFoPzcxDwGhrsgl+gC5TmAtBGXEmOR CEixEZy/RxCVz8eNyq9jR+WfYIHwIS5w+E+sCxjBYfIB7pKlTByiyCYvZfoPtskQavICEvwGMZkR atIBxt1CIE36cL6eAIivCefP5IfYBONr8oL4GnD+cVZU/VbMqPqXMqHqN2WA6BdAixVGUGIBujy4 MjcpP4eBCXtIxDLZg+MkEc73ZofwBdBCArt5mP7PEwbpT4bzJ4L9XwznP+ZE5VexoaqfywyRF8CM CSL8c4BxDR9IqS6cL80D4tvA+a85UPk7GCHqRTH9S2LMrwDHZB6cv4UBwueC5iIucE4DJymo7wQY 2MG8PaC8eYaRiUkpuLK4JDWX4Qy675jB6gD+n2rBHgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image406.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41TPUsDQRCdnb1oLol6RhMkhYQUNmogtiJYWfmFSXpPPFDwVFCQWKm/wDJYWSgW xtbKQhDEQguJqGU6hVhYioJxZ/fuyMZC99i7ebNv3t7szD7dXR+AHJdJMMAk636SkcE/mHhBQq6G xDSRLENMZEx6GDYaDenJsj7pySHz2FH042IIxmUyLqyBti5IQYOCwKI9hVURcycJUOEixuPEYMre XCqU1h2AmvypT1QRNDJyx2Gm1Hvxlb0hWT3C6gj5vquw70tFfd9st++r91BeX1j7Vpr7jP7bQLAK y66zkZ52ttJza669CrCrdmMQFt+RSBmPE8R1PXzGq3GFleLhvxVR5vEeKI9jrpcObdFWuMi7pLLt rdtsS+KJgD8f1fl7ps6/MXV+PqTzT7nOf+Q6fxQkf9tqyYxaQDxWvuQurK0A+iek8kHw9Z1uop4H +ncaFvlahAcD/NLRjIv8OazH95t6/FG7zmdc5w9xnV+VNRn7VSn4d6VMT6neyanrs1lo7SP4s4/0 UyrjQ4yCRoJ+mog04zKetBHOBeszhsIR77ZE5I2SG4OqlAXtEl1Q+W4ZYiZf2th0XLhtzYdL3g/5 JeOpBgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image407.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMU/CQBR+964FCiQ2KgkhmlQGN0xgNa5uOAA/gBqboLFCAkmDg4u7cXYiceMH OBntxISTElcdTBydNVLv3h2EoINcc+377r73vq/v7vlhcAU06haYzJJRq8JABPyCiRdkaNcU00IZ GWIiY7TCMIoiWtliWVopItPsFE7y0ghm3VoW0WZsCXIQySSwBQ5F1BfTEXJ9USalOWkou51Grdvy ABwy9YkqQ448KRaYqr6KDbw3ZLQiolxc+v3Cl7HiXjLpx0Cwa4e+13b2vMCpNH33BOBaVWGQEN9S MsvvEpJ7pHGJlbnEvsaBsc5n9wtGEFNYKfb+rYjk/2OqHGImLpt14Co84memrOHq/Vc2ILw75W8D 8U9tUg6/J8ryaMRjV7v+fvMYcPKHSg91/gZ/p1N6A3uuV3/nz/sNjHPqxI7O740X0x/xJ0NSb6b/ t2bO4hAfmaqf+e1voc4GRpqUipDUNytJt48Kafc2xAndypYOGWK+2m13PB+G8+458X4ASnT3fzID AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image408.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSsUoDQRCdnb1LYhL0ogaCVUxhFyFpRRAVOy2S/ECEgyieERI44lcIgoUgWNiY D7CyuMoqlmIbi3QWtkb03JndnCGCmD32mLf33ry3e/v8+HAJesyAraYamYqgQl4I9YIsf7SJgFRZ aqIQvCIwDENeWRU5XimhMOwUjnRppM7zqlqJzcEShCQCR+FAVV01gwRAV7VJGU4aduvtRq1z4gLk BYUaolbQKLBjUejui9jAgUXVgqo24pT3A/tfmnsmKI+F4NQOPLeV33P9fKXp1Y8BznUXAcocysmc bCaIe2hwWbQkYc9g39qS49+L1lVMY+14/W9H5PxvkfOTvLFJUzf4Rbwy3jE4wAz3POUTGHeiX6Ee p9rx9ptHgKMd6f4Y6dfiRN2O/IYW4bvIb9MexwG+s9/6jx60XvsHn3/7T+5vWc7yyQ2Mvj9lft+6 lTpP9rd+qpP2rTLvvARJc9OSfBu5kUnnQJzRPd3fnkAsVDuttutBbzKdZN43u25dW0IDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image409.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYFrAyMwJYk2KZWQAMpjXAtlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08QJMVmISALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIOssED8AasoFYm6oGh4G38SS jJDKglQGBgOwC34zLfgHcecERpANLEwMAiGZuanFCn6p5QpB+bmJeQwMS0Au0QVKcwBpIy4HxvsM ILVuYLuQTQB7DGhCcGVuUn4OAxNEHyPYJx+Q9JuC9W9j4IK6iwvsdkawKRAzBRjYwbw9IN+eYWRi UgquLC5JzWU4A3MLxExGBmawOgAJUHODcAEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image410.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYHJgYuAEsQzjGEEM5ktANhODKFiWFYg5mUAsFpAoIyNYhJHp//// YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw/Q5AQmISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgvECkC1b4EauaFqeBh8E0sy QioLUhkYCsAu+M304B/EnRMYQTawMDEIhGTmphYr+KWWKwTl5ybmMTCcALlEFyjNAaSNuHYwHgGr zYKasIBoExjBfvoANymB8T4DSE8i2NXIJoGDCGhScGVuUn4OAxPMBRD9jHD9pmD92xi4oD7kAocC I9gUiJkCDOxg3h5QuJ1hZGJSCq4sLknNZTiD7iZmsDoAATDy5boBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image411.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUPWgUQRSA37yd+79wZ+7HvXjgcoUY5IRcrU0QBdGIJp1IcsJBTG5N9ELi2SjY GrATbPwpLFJYGasUC4pV0gSCVhIFIaKFwUJUknPezO6wkwvG7LF773t/8+a92X238vYRyGusDBFI kHTjDCPB+oriAQVpjYg7gSRxcSNjUsOw0+lIzXFmS80AMt87hUFcGiEyVu4V0pFoBvqgQ0GQFewJ aUHcThlgQaRJ+T5pOF+fGR9pTzcAHEZF/UYVQVdFrlhlKnsex5HHScoJaTQZ6D7lAt1gMdDNFwPd C1vp7sCi73eRK4l0q3agW7Vp1T/obam1H9D2UPyyw2336lQTUNXCIC7+a0nHepMhl8+aX0YUqzzr 2//Og3Jv33W+WT6aJdcTmi9EiU/6+Z5s71WXyod+/Jr1rEiur3z+yFYMXrN+5kz7YD7MHv7oIT6m /Utx078eN/0fc1VvwLfkCTklz1W4H6Tlov6Ra26j5Qw15pxLU279OsC93TtTY/2yM67ujOr8pM+2 9fAQcVPzZilsr/KYHbZXeaNgxt/vpSM82QzWK0XN9b7IyU5o/610mKt8KaG4sGNSe+20e2bnDlJM Xfd4TvJpbX+aN+3f8qb9ddy0pxJhu4dDFvHtrpnAPmcyyzfkTAY0v4+GuYLrskc1zdGUyWeZ4kL3 6d5XzzzsyYQzezidJO7XfDdGfFTzhuzBFc2/ZCWXu94z9l/vrYfzfRTf0vzBNvn5AeKbmhdTpv0w KE7638Sk/G7KRvg1ZSEmaYmO6TJDrAy3WzMNF5Z39sSSfn8BcmE01ewFAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image412.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGJgYuQEsQLiGBmADOa1QDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0GQHJiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoL4gHVrgVq5Iaq4WHwTSzJ CKksSAW6BuyC30wP/kHcOYERZAMLE4NASGZuarGCX2q5QlB+bmIeA0MjyCW6QGkOIG3EtYNRixHk iOwcAbAJC5BNALqJQSC4MjcpP4eBCaKPEeyTD3D9CYzeDCC7ihi4oO7iArudEWwKxEwBBnYwbw/I ojOMTExKwZXFJam5DGdgboGYycjADFYHAGQz595wAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image413.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPU8CQRCGZ+cOhAMVP4jGaEQKooUm0NsZK7UArdQCExI0npgcCcFY+gOorexM +AFWFmdjpTbG2NpoZWFjg1HcmV02KEb0Lns3z968O/Pe3d5fXx6DOvogAGEKBtYEBVYE5QXi/DAg RxgpsuVAIXhGYLPZ5Jk5McozaRQ6O4ItXRTlrW9QRqlgP4xBk0QQk+zLqC6H3wtQl8tEdE4UlvPl 4mp1vwCQENRUA5WCjiRXnBVq9WEs4nCIoiEZeQ5lvaH/rnJr1A7KM5arululXUClFRCS94wzZV0E KOURlO7h43cdcu0Xo6/YG0FKndf6k49udZUetf7OmglR6pnmB+F9YR9PbbV+iw/5DS/wd2nvl2Zt WW912y14iZVCJZEtufk9gJOfO8+IFHfuGiev/CZ2NI9aI73tPGvfhBXHvzntVrnT8y17zBvPE7zy ovGYtYgPOjzCPz1W7Cf2mNacxEaUOGN4PPKVl4TieOfX/JdHH48cEs0YrvUQTxt+Zo+bht+58nrH fyT+9B/6eM1OPMOToNjRe8rhfcdGdI0Y9DCd0069EojJXNUrF1y4+u7J4rxPR+LQyCwEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image414.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VPPQ8BURCcXd9H4iKRiOqi0JHwC/wBClQSheISikNCIrqLSinR+RmiVKhU1P6G XuLsW0ej8JLNm503O2/2dj3voMcnMKcM2vYJAiJ7wYy8vsakUmxQ1LBEyhAHQaBMlQrK1JhCdZo/ cxkG+5QTVI5nUURghmBLfxJ0kGrI0EEqHWoyaA7mw+5y6gKOJniw/3zn3JD5IcqwuyPPnTktd+G0 J95gDKxMkoo8J+WuWydqwGh7Pw7440C60/3r1KOdOq1hhQkt3UKNdJMH20hodzR7X4i51FnO5q6H yyfV25MQUd0LPSyHBHoBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image415.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4HZgYuAEsS6GM4IYzHWMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh8mBqYFbCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCydgCxAzcDww+gRm6oGh4G 38SSjJDKglQGhgCwC34zLfgHcecERrArmBgEQjJzU4sV/FLLFYLycxPzGBgaQS7RBcpzAGkjrgWM +7lAijWh/B5GX04Qv4OBCypvyw5yn46enp4OXI0wG0QNzIxkVhAfIZ/Pgiq/jxnE14Dy7RknM0Dk Ia5+QLSrGcHh+AHu+h+ME8EuMYLzz4JtNsQwmZFgeEBMZoSbdBocDrkYIctIohsXMEqDTUqE8x+y ovJtWVD5B8Hpww3OdwCHVhQ4NaDFMRMQCgRX5ibl5zAwYffJAsZ+sJttwTEKSjlc4NQFDmyomQIM 7GDeHlB6PMPIxKQUXFlckprLcAbdT8xgdQAStG8QEgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image416.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTP0hCURTGzz3v+fcJSSVJBJlD5GCkizS0RVsNKTREhIFg4ctAQQyitaVoamiI ZmluKnBqsiWIoEmH9loairR7z71eTCPzydXzu57vnPO99+7T/d050BXygYN5RDS3xoAHhoX8CwL0 r4MvD4rI5AsZox2GrVaLdmZZkHZiyFS2hW2dD8ER8g3zaNo5BOPQEiLwc67yqMJX3QKo8DKWyvHB crqYTZX3MnwuGuoDpUJcYeoYZbL6KGYx7BLRCI8OPCLrE6tfMvdUjIP840+W7a18DlBqGbj5b9w7 ZTyYIuUFpK7e/FuH1PtV60um7RCpC0p/2ezXV+pR6R+NhEukXitusMMfXMVbQ9Zv8xkTvEjPpXNe sWvyfqltO1MIrWRKodW8nd7lpX6fPM4SNLmtnbiIdxQHjXmrk6Pms1tyoMtpv869nhvkMa09R6jy kvaYo7dov8cjDOixZL6Tp5jiME6Qp3iPBxjQwxVueoXoSM984hEc0XzhFDyj2UnPcUPzGN23dV3v GGQ9f+/d/cd7WMU36l/QPAmSvepMeenckVHVww8uohtxUmsMMZwsF4oZG2rdng3K+wan7Q3DLAQA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image417.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WWTWgTQRTH5+0k3d2kTTZp+mnRqigKNdgW0UsRBPVQFLW9KIiNUlE0bW2KWk9K KSMoInoQi0pjD556EI8Wqpee6qH0oIi6InhT9FCQ4Efcnf1w/mlBTQmd33v/efvP7OPtvnwxN8Hk p69l0mSmu1roJnfB7QhjGquT2ajzNTV35QSZRiQjpJXLZRnJUqOMtGvkq+NasK9amzT7WtLOamNV kjWzsruJWQ4/c1aPnG9rC2N7nUvGfU0125cbOdU7OtTP2AHNdfBde//L83mTpAuNWb2n8/2F1v39 F1oPDeZzA4xdcZ1scfKG878j1mJ+WOWK23ye1pcaXN4c8ud6lzf5PKHfrVXzE/qttJpfNC5J7gzz DyzU30mi/qrkjjA/VYP6e9Woz0tu93nKOFmlXm/KOBpR600ZOU3Vl3hzRtWXeCqt6ku8zkJ9Yxz1 SRP1tbqqtwnr24T1bcL6NmF9m7C+TUF97w5P/vMdJtlzX8M73W2caXY3bQ35RqN30jGfsxm3E9uy 2WxbqOlMqd3RbexIIHfFPTZ9zuiy050SgWJNFHfUcORd5N1fz8XTaKEp6lXIZp0e92K8PhbE5CeI 306vHF+fXDn+JI5xz0OR48kUOZ5MkS8uOxknllZ/R5E/t5A/JtSTKfK5OJ5MkS+YuGNWR16Kqp0v CF0KQpeClrt0YuBSELoUhC4FVboUhC4FoUtBgUtreX9qzp/VM5o/PniWacHc8bqS/P2v9bVy/nzx +VoV8hvD418+b4tg/pOG3BX1+KfP98njH2G/HW5yuSs8ZeTr/LGcfw9DHq/ggxnkDRW8M41cW8En LOTtwILQzzDh9YcJrzdMWH+YgnqVTwT6z3kxrR+RVx4IJ+k7+STIh5O5nFbzE3rEQjZrVB4yzsdU ntYvm2q9Eh9rQF6dUPU2Yd6mIF85Gemvzz7sQWfyyV92MeTFFPKrBPLbOPKMgTwbRZ7myAuEvJu5 vOfPbAE/RV6oRc6lkMeTyAM1yOdiyMcM5LEq5G8R1Y8zRcCPIPQjCP0IQj+C0I8g9CMI/QhCP4IC PzH/3Scm34/kI9CfOxbTJc24b1TzpGnrekYLI/15Nl/Z3VzqfgOjJSG11AkAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image418.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMUvDYBB9d2nUpgWDIIhTEXSKAfU/CBIUsV3cWiGgYKzQQs2/cBaEonN3hw5O TnV2zS+QToIIxvsuMWIrqIEj9+6793j33ff0+HAF/RIbTGWTjQ8JkljbBDAW9dSWKLPJShJMpBXi NE214tOSVjaY8u4Kf/KqDE7sBcnWZuaxjNSQ4Aq+l2wg0Ze2gRAreU8Vu63ucSM+D4F9dfDG/ffM 5yWpC4bbOInCTm0v7NUO2lHrDHgxTtblfE7+m06TAts0e3ByfEvGj+f7vperJn9WJZ1zXKjf0TMM aWtKiX71lylRobRTMpxoalL6p6cmXVuGc/F1A8iwO32HshW49Tg6ap+Cf3YWUE+d3RQ4mMCr9B2/ IsNOvklHt62Xm3twMatoaN7HiJhX6nGnG0YYTc5kad8H1Fv9caICAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image419.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgO8DEwAliXIxiBDGYTRgZGJgYRMGSrEDMyQRisQAxEyMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PE9BkNiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyNoNxAeAyqqB6rmhangYfBNL MkIqC1IZGArALvjN9OAfxJkTGMGuYGIQCMnMTS1W8EstVwjKz03MY2B4BHKJLlCeA0gbcSkyJrGC FGvC+dEsIL4GlF/G5APmG8HldZlQ1asxoqr/zgDiG0JdtIBoFzGCw+gD3GUPGO+BbdLB8BsjQb9B TGKEu/EE2A95cP5kRggf3Y2MJLuxgRmkpwLO92aA8LmgscQFjkmw58Gx+ZtJgIEdzNsDivszjExM SsGVxSWpuQxn0F3PDFYHAA+vWmx+AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image420.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wHaAiYETxBKMYgQxmM0YGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MBpgNsQkCWGhs/gxTDf5AmBgGQnUDWYiBuYGNgSAaq54aq4WHw TSzJCKksSGVgKAC74DfTg38Qd05gBLuCiUEgJDM3tVjBL7VcISg/NzEPaBHIJbpAeQ4gbcTlxKjE BlKsCedLs4L4GlC+JeNfRmR5S8ZvDMjycUz3wHxjqAsWEO0CRnCYfACq4wKb9ICxjgkUEjp6eno6 GP5hJOgfiGmMcH90gP2RB+VbMPGA+blwfyQzQuTR3c1ItLs5oO4uYAHpqYDzvRkgfC5oTHGBYxMc IOAY/c0kwMAO5u0Bxf8ZRiYmpeDK4pLUXIYz6L5hBqsDAMKrIguCAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image421.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42UTWgTQRTH581ksx+JdpO2UPQSRDy0NbB7KHjwYAVvRrC9iCCkGFB002IrmiKs l96EFsTDimIVFA9CDx6UWlAICGIVPEiEIkTwoCcNiBe1cb523RcFO8vA/N7/vXmzM2+m9er5dSJb aaBtEVuM3oyDGLAKI4SSQakavNtUjDK8UwBpAdrtdqWlDEPS4lHQ3jkax+Vp2yoNFPloT7aP7CBd EURczs/4aIX3dj8hixaP0T55crg6d2qyMVPj66JiBT9oe1OtcwnkKihxJ08HtdlSpXahdHQ6qNYJ +SBWspfrfCriOyetK/3CeVTzTmvJEewnfNnC/NoQ7CX8jaW5w0qFtH+HfZdb4vsxL1hYP2hI3Yv5 U898BUj7t2CskNZbMOqIeM+PecPC/pGc3/NiPpHB8TdBsdrB5S3vIMgz/cr9bDlT07yUZ+KUy2V5 Rr7z0NjnmsoiGj8xZX2Rd/5YeYvtx+x/2z8b2K7yRexckk9ZQrifWNy//4byz51oBFPTZwmNq0D9 A+jdmDdfFoXrF80jWcy7LcWbmt8yrH+kmN9nFP/SfA0U/9TcNB9sEzyS8GIO86Ms5jF5d/Zrjtgd FB+xhRzmtSzmYRQfwjsUH8KTHOaiiXlZx/feN9hytcT3Zrgg6rIexHy+T8wRJHrHFlxP+IiBeQjS 3GGrhXR8h51B87UA6y24rfXeuof/vhy4ZprmvCtiLia8sl1wNeEDNtZXTazfymC9wrA+RQQ3kjOc Qfkidhfli9ghG+tPTaxfzWB9nGH9OMoXwj2UL4QNlC+EGzbWBy2s2wbWHzOsm6DyOfpld+TrLx8g fY9dYkpaEyWzDpTummjMztUCst5bXUz6/QYzB7+lsgYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image422.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSvUoDURCFz8zums0PGIRAtIoWFoJC0lkIeQEFTTqrCIsmuEZIIO5bWFulzjNY pLKKpQhWNlY29mLWO7M3Cybizy4X5sydb+bc3ft4f3cDfeo+PGQlOmyQBM4pAYyS7npmZVki1ywm 0gxxHMea2aGyZqpMtjrPM67A8Or+iok2l5axhlggFI0em2gkygdGpk3e1hSw3+qfNaPLAKiQVL7z +CPxeS0D2LzFRhSedM/BMn/bZE0T1HLrjudIyQsS7nn6M0fq/y3lB+5Q+T3LD6e/zU14svyYXynh S3PzJesavtkOg17lIBhUjrph6wJY/d5JjTrqJEyd7aruWF12Chn5yO3OTD94X/d9ndm2ToZ/drJ4 pmBJmKtUP7miW6k+huho4cz455kH7pZ2riJn70JO74s2sn+kiIyqWzn8hJg3GlGvH4SYzLt3tO4T cRzgX+QCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image423.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4GJgZeAEsSYGMoIYzPWMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh4mBtYFLCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCyVgGxAxcDwyqgMdxQNTwM voklGSGVBakMDAqMIJW/mQ78hbhzAsgCJiAUCK7MTcrPYWAC2a8LFOUA0kZcisxzwW54ygDR9+Af fn2MYPd/gOsvZ7FgBim1hepf8I+QvRD9jFD9B5iOcYCUusD5h9lBfG04v5kRYr4omvtAoixA80My c1OLFfxSyxWC8nMT8xgYHmJ3qREjE9iluXCXXwT7PAvKl2DeywniZ8L5S9hAkZKZBePnsqKqX8AA US+K5nNCLsMMg79gkyvg/CIWED8RzjcA25SDEQYMJIZBOcshcBgYMnBB0w4XOH2BDYLGoAADO5i3 B+T5M4xMTErBlcUlqbkMZ9BdzwxWBwDT+oIwFAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image424.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wJnAwsgJYk0IZmQAMpiXMDIwMDGIgmVZgZiTCcRiAWImRkawCCPT ////wSJ6jBJgEUMmRqhqbiaYPh6mBJYHnEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLURiBcArRMEGsMNVcPD 4JtYkhFSWZDKwPAB7ILfTA3/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHgNDI8glukB5DiBtxNXA 5MMJUmwN5/8Euy4Wzl/BCOJHQ21Q+E+sDYxgP3+A2/SemYcNpMkQ7KvfTAf+IpnEBIQCwZW5Sfk5 DEwwF0L0M0L132T6wAJS+hSqH8UlWPRj2j+VFaTUFqofJayIsL+B6TAzRD96SDCSGBK/GHLALsmF u8wKzM+C8h8wreIAJYzMLBh/HjuqfA84jjIxYp2RYKyj+4mDA6SnAs7fCo6jRDhfDWxTDpzvwADi +zJwQVMhFzilghMDNFwFGNjBvD0gL5xhZGJSCq4sLknNZTiDHhrMYHUAtOGXkl4DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image425.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYEtgYuQEsQKiGBmADGYfRgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8OUwKTAJgRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWbuA+AFQmRRQPTdUDQ+D b2JJRkhlQSrQNWAX/GZa8A/izgmMYFcwMQiEZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMDSCXKILlOcA0kZcBxj1 WUGKDeD8LGYQPxbO/8kI4kdDbXhAtA2MYD9/gNukxOgFNskI7Cs0tzIBoUBwZW5Sfg4DE8yFEP2M cJcosoCU2mK4hJFEl0gw3QbHQCZGqDESDDV0N+WCTcrB8BMjVj+hu+QAozwDSH8xAxc0VrnAMQ8O XKiZAgzsYN4eUFo5w8jEpBRcWVySmstwBt1NzGB1AIipuUOuAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image426.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz2sTQRTH37yZbX5q1qTRxl7WHopVam3PVdCzerClN6EprpiQmECKzYJgm4MH T+pF8CCC4L/gxUPxID20XoMIIkgPKoIe22DjvJnZobuRajcseZ8377vvzXc26W69ewbqWiytOpCi 6NdlRgHvIoCAolp15J1CioS8kTGVYdjv91XmHBtRmWlkpjqDoS6Lq85iKS+j8aEcnIQ+icCVvC6j V/L2SnJNlmZMTRaulpdvzwdNH+A8o6F2USvoGlMdJ5l++jAWBHcoKuAOn3LCai9WzUw1E1OmOhAN J/qkQKyYtRx/7+hcGFHuQULnNvCj0LkN7CTD3N1smDuTo1l7+GJPz/CITEH5ceeC+lKjBqj7IiTl 90x6VnRGqGTX8A+M8qijuWf4OdO8Y/VbaeJvVh/lUUfzd6vX/NWwxyeOEU9avpGJ8ltOfAH0vtZ/ H7wvrjz/afe3xi/mqXTb6D//0xet50bfFR/yun9xUA9C6ucrdb/lXfNXvOuNevkOwNrfJ+ng6xMk mrFPXioQTxv+wheO6vXi4Ake2Ck+s8dPqU4Tlqs54tOhJ+Jxdv8kl7B9RE+SCj1Pchn57aapuCm2 nahiYWj/7B7vYbTjQ6Y7xl1jh3TtCXup/K9b11qKq4bbfPY4/dwr1ZBTxej6FZe4YrmGUe6B5rjr 7NCuP1Wd25bdYeKy5U/qFGqW91iU76lJboE7OMn/vOnirDrFlj0zPxHl++rMmpA2/3Vp9X+oXi/T 04WEojdk6SZDHJsLWst+HTbje+aq7g/p8PLXxAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image427.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WVTWgTQRSAZ2bTTHabNttN0r8cLD34A220PXgJgkcFW+mmN0HaaqotTRtoaxu8 iAdvSr2pBwlechK8FKQo9OQp4kmkIBKKHjSXnARbatz3ZjLOpKDthk3et+9n3rw3efvp/btnBK9q asohNkiPr1IQrEdW8EWSqG0LbpuBFApuRik+oazRaOCTNO3FJyOMSut21vSLsimnmvIC6WQ4RvpJ A5yIG/B2IG0GdylFSNIJfKRNlIxNr9yeLBZyhBQYJLXHhAdcg7jiMBXRE+wJJx0gxQPpdQzy3Wel 38J2g2LOjLiTc/nc8sB4bm3AX8pPLxJSElEoiQS/o06dT6TAOK34Vh/wGcWVLuDTkrN2qgN4VLLL Q53AI1hEsJ+xgwKS3HpBRbhutUSkeoQ6H6P6ClusJ6Hbb7EXnqnPdQi9IznjQB2G0un0kLK5GwGb v8y4iCHqVD1ynRhWva7qVbZpl9hvk58ndfZ5o0/f3WZkt1Nnn39uM/ka8lnJq6Ebrh7Ps4q2bu9Z H7jQu4c7zoKPmy3mZ5YWCGv2WeTPpH/UrvSD6Z7kt9zkmtTvS14MC/6l/PPtwD+Uv8k1qa8pf8Hf VbeLceBhxQftJmcI8AXVud2Eyec6BYv9bx/8e/+t/ZuIHMTA9JviYkLnE1YG9R9l/Oox61u211w9 37KdSOrs8y2u79fnPy2dV0M7MWHfelLpMU/qTPg+ZrKoMkkizyn9F9x5XulfIs9LvhS51wvDbG6+ yZd7TP0rT4/n85sRfT2fl0I6n6JfYzqvhtZiur9nPYib3OWZ/DQq/FtnHf3vrDN7VOc7uJN1xePd wNOKL+LKC+rMdcdN3sAZMKt4IGrqiW3yHW7y+TDwlUP/YXqkM5y1N3ECLqt8H4ZNnsX3UQEnJLxZ HHz74LCTa7qEI72BFlcoY4PZ4vJKLk8qrTWz0O4Pf4JNaDIHAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image428.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz2sTQRTHZ95ummZT7bZ10xgbXTcgCu1CAx4F/wB/gM3BkxAh0JRsWkhpk0up iIIHwYuH6sWTh9xFFMFFUC/xWIonA6IHT+JFUMw6783uuJuItRs2+z4z733nvbezs/fuzQMmrxJL sQwaU22OhtYH8ccsmkyJOwNo6eIGzmmEQxAENOLyPI0sAg+9sxDFTYB4lKaFdWpskhVYgEHMFOwL qytu32GsK2Syoc8Eu1hdX6501mqM2RyT+gEyAi+HVlzgUv0ILEPXQGtGWHey0RhY0dizWYz8Cf4v GX8PUwTxM5c63vXVBgOpx9m4eJYNWxvMossnxdtzkqVOf/BvHaD8viq9Db2dR9dziueKkqXeo8F+ eUk9CON9uHEMXRcUBzNJfjiZ5LsZuZ41lD+O6mK9St2rtexLtU37yqpXbTL28u+VlPlNqqSpKskR 19X8Z+qUp+afEK+EnNdu27gt6isRXz6RnP+elvrWUGf2y3S0Rx9Iua24chy5qvh8AbmheMeMV9bn r404+7CVTvpf05O8C0m+TzlfGOk5O2DPN3Q4ikGLITuQcpDLav5xMT6f13YKcb6lfczF/fPanp5k V5P+1uhuPGDPvZMYdEZxjzI/HXJJL1rxlft8LBfP1IftKdwdjWbEXw4n9a4ekvGZSD+rkX+0wq72 1oiv4MOrcalgRG85hafCvOu688rnPdX/h6sQz9qHs0xmZY7uyf/4+kv6U6q6pfSeTyf5G1W1Rjni 6WfQCUntD08Ik6WJXmAiPQ7gLHVa6zWP9YbfhEZ+vwEVVG/H1gUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image429.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTv0tCURTHzz3Plz/RSxBJ08MhajDQoQbpTzAh/QcMHvXEp4FSubU0Bg1NDdHs ZkuLw5uabHYKXAra2qPsnvOeF9Mge4+L53PPr+87HIdPjzfAj5UCE6Jk5SqCDONZACCssNdUJ4pk hdRBIfhG4Hg85pstkeabHIogOo6TvASCaaWWlbW+lII1GFMSSMWesrrqjJIAXVUmHsQkoFhtH1U6 x7bSJUjBB959+TqvBKtAkBXHtVvWnn1q7TfdagPgmpRklT+ifvMxDy+TFFzgzyI+TBjKcp2GjriN UsSmZpP1b4Dfc7RwT8FTeNe9T0IFQUm5gDO4HSPOa//Q9P2SO3mfU51QvbLccQ+adcDJN/n1RZBv GTtAoS+aeyGf5bzyX+rN6+1xvV3NRdNnOT/9BfR5WIpP1/Pw3iDOzk1W/HOyedFnpQ2ttMTsaP8q K3e1/5UnUws4bTxEaDWd2oTPwz/9b+jXm9078efezc5ARijnTPPFEnFVc4c71SEW7H2M/xu8bMHc JYSZ+iR5IBAz5U6rbbswmJ2OwXHfPU9i69ADAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image430.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSsUoDQRCdmb145i7gKQjBKqSwM5BrLMTOVgWTVjDCgRHvIiQo6fwEa6vUdvYp tkohsbZNY28rwZw7c3tBjYW5Y9l5s/Nm39vd15fRA8inXe1gkaPgFMEE6gwBCDZltWBGkThyzCBE ySClaSqZGpYlUye01T7lvBJpR7sbJtpeWYMtSJkEAe9pokcz7lyAS9PGtzUlOGz1Lpr964g3YQVT GswynfcoKgiCZjuOupWj6LZy0olbCcAzK9kx66tmDj1NocvFNXYjeL2gTBS3E8h6Tv7dE8Xl+7z3 jbOHTKpbXKWJOA/F15T057fOZP6g0Y/PO1dAucasH1p+Re0Cl75Z/g9lf/AX9TwJf9/yB7Pl9tf0 oTJ+jn3xc7BwUrjkSYU4FGXJXOmx4LbFZaVUhj17+568ELkS6yYAV9CQ39QYiaqNfrcXxTD+7UZJ 3Rc6+tpY1gIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image431.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgZ2Bi5AQxBKIZGYAMZjNGBgYmBlGwJCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHwwQ0hl0IyFJj42eQYvgP0sQgAOQfALLWAvEBNgaGtUCN3FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMAWAX/GZ68A/izAmMIBtYmBgEQjJzU4sV/FLLFYLycxPzGBjeglyiC5TmANJGXDsY n7CC1OZCTVhAtAmMYD99gJuUwGgINikRzn/NiMq3ZoDw0W1iIOhWiE2MUJN8GJPBNnUwcEFN9mUG haGOnp6eDlyNLBNEDcz2dLBrEPK5DBB59JBjINHfOxjngW0ygvPPgU02BLsOFFNc4NgEGwyO0d9M AsCEBAJ7QPF/hpGJSSm4srgkNZfhDLqPmcHqAI09gZaCAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image432.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTO08CQRDHZ/fueBwPiQkJsTotjBYo0JgY/QAWGiP4ATC5RAgHRgjIt7C2MnbS 2RqKi4UVlobGgobW2BM5d2aPDQ+j4S6bm9/czH9nZu/6b693QJcVBwPCaGXPGRraBwPgkKS3hlhh jpYuFmeMPIx7nkeeHZYiT5YzPzrCJ3lRDoYVXxXWZmAF1sDDJEgIdoXVEWsQA+gImYgfE4XjYuOy 0L6yRV0MI0fc/ZZ13uIGXNyJfNu5qFWA4/5p4Q2JZ860tD3AkKHivi5Z6gzGf+sw6udL6TX1J9I7 VHxtSJZ69+P/6pJ6zM93+Xp0Ws/lLxpymiY9XR96daFXKDl23TqxW9ZZzSlWRSu/V5pjXaq0qio9 JS75nNI+TTyUUnkSf0CdOCo+SlxW8e+h6fiU9hCcfT/kUj85N4n/Kl+cyZGJOTeKM6FZfgwgFxW3 aOfKwsxgyZk19X2qNqt4ZEhOLp7ukj3txjApo/g5jLytWKMetsD0v3qT/gzayP+2EhAk6uIx9Bjn G/l2vWE70JvvRqO4H/+IKerOAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image433.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WWS2gTURSG7yOTzCOPSZq0abNoEK1gbaEFQSiigogL68IWXBQlqQasNI3Qqn0s BlHozlZ8QBSsiLjTKi4ElSIIXdQKbkpWQheC4qYPcCFq48ydm2H+WlAnDNzv/P85OZl7b+5U3s/f IeLKZZZVojmj693UGfC7AUIYSQlVsW+NOSM7SBilIkJZtVoVkXaaFpEORqXbYLW8MFtWc5mEPWoJ xkgTqTpJxLT5jT2ate9shpAp1c6RnjDpzo+c7R07XyAky5wOfrDlDbfPaSq6YMTsHSgWhrPHCpey x0vF/BAhl51O2mzdLkU69TPqUpNj3i05o140HO70eFxDfhFwuMPjdebnNT6Z9vvX+IE4cjiCbBrI MxrydBDrvwsgj3O/v0Lvpf16hV6LI58Lo39IR05q6N8RRM4FkFu4y+4M3P/nGaBiTax6M/E29KjR STrpsdLgcJ/Ho3WoT8RcXZN8OsKdVdbe7jkO6pgxGcSKDzjqzcSvP1dKjUxUDEuupnT3G+RVi08l to43x7aOzxpbx/erGHf7KHN8MmV+BJ5Mmb+ST0aT/D0acOv01RwVAyvkVKwwoaDexfy6RbEDi1oN qK/XoV4y/XNj0RNRnBuL7jEw41sIK5oK6iHZkfnnOmP2x+wZK/aXBgmr7W93dVGZPx5KiX2+Irk1 iLxddXlD8hJH/RND/hhw+ZfkW9Tln95a0uod3ufxjajDrR5fCCPPKH4u86OQX+ZGFPXRkJ8tegX8 Fp2MoT4QQY7I/M37lv73vm0Ta2PQ45tibYx6/FmsjbzHc3HUdRP5qY7+BRX1+hByPID+fob6E+Ln Msd+7b3RgPqupL9emdME6tMm8uEw+nM66isq8lcF/V0B1Begf4tivxaNplHPQ78W3ZtAfcNEfmig f05D/aqKbCno/8BRvy373XwG07+ewbhHM+oh8cuKHj9OIg8lkF+ayPMh5FPUz2t8NYn8DOpV6M4U 8hep6/KdQxfvJeJok/9DJgkJeu0cFIuUsW09Y8MjhSJZ3LxbuPD9BiD0xblMCQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image434.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUvU8UURDAZ2Zv926XO9g7JSFWQKGFcRMoaAgJBQSDUaMQG4LxTC5R44oJBLiS huaaowUChkT+ABsbCwtjhQUVjcUZEuurMWF9M293vfdCor7L7s1vvnbevI+zb193QcZ0DYrgs/To HrLg1Em9YFCsrnp8YqmgHkIUDVKSJKKJcEg0Y4Spdx9lcWWC4nStpqSb3gDcgISDIFT8WUlHTMp4 5KmY1KcM9+trLxabbxsAbeSiLkhH8BiVL95Bnf06PYUvxNI1+uBpiXXb1Uy3XeU5/KJ3lzq+jTIP gnDxZdxYHX7Q2Bh+vBLX3wBs6cwIJfU/HnScgyo7T6bcdQPhZQhSbvfxV5ajKFrKdU+8P7os7lT6 spTnvVVhjtRMNX/0OTrKR6af867Wn5Gp13lbuD/QW5/iwK6vhd9du74WZvXpTnX+uVMka9HNO3bX e+9y0FjK5zhRMXm9ZPJty7/raLYrwb+uma6E8koS6UWc83y/yRcB86ucQ9+0h4VePsedfpO9NN7e XfifPeu6D6XSzZx3KyYPBiY/K1l217I7vdzCHxWTj8smj/gm/yyavFcw2czfcWaBeUZOqHXOSP3C hWb8fOU10NUr1XEOpWdTskP5/AdyR8jmS3OG6nLi8YlvlRMkGl1orq41Yjixe+qI329tAAAC2AQA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image435.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUPWgUQRTH33tzu3e7uTO7JoJYhSu0ORciBCtRRIsQFPRiISFFhMOvbD5IQK8L BLa+WhAWUmglIV0ghVWq2NjYSDgLezu/IOe8N7vrziKoc8ze+/1n3ts3b2fmw7vDFyBtGG654LG1 PotsqDukH3BGRh3dPWKrpjshioI0Go1EifCsKNOE2ewxyv2atOUOw9PaOu+OwzkYsRMEmt9q65Xu aQhwwdU+2Zwm3FrafDTfX+sBrCEn9YOMB7e2vPEimuiTdB8Giq0Juuwai7WZMNdmQl7DT0pPjP8A ZR0EwfzjuLcxdbv3bOruary0ArBjIiM09P8lP1XdkCd3Mt519gPmRfAzvjrGb1mMomih0Nr131ru 91Kx34JemYm77fOqorwV+kTdL+tRru8oWzdxE5wbL+ej2a/mk+Brt5pPgnk+pjLDf64MSe2/FBVq uOsuO01nfIyfmzZf92z+6th8UDNczQT/+o1MJlRk8kZqERf8vWXzR6/CtTIf47VTZf6mtiWHJ1Dd PfifNdp1TiTy84JnWzYf+szLBXc8e/yTY3OnVuYEBy2b7zVtfu+V4ye417DHHzo22/FTdROYb8gJ rJwj0r+g248frC4D/fnLpOqp3ApXZEfy+fblDpDNlsUMoC50wLfGERK1u/2NzV4MR9WaKpn3C+mm BX64BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image436.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYHdgYuAEsQSjGUEMZnFGBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw+TA5MAuBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZa0E8dgaGt0CN3FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMBWAX/GZa8A/izgmMIBtYmBgEQjJzU4sV/FLLFYLycxPzGBgaQS7RBUpzAGkjrgTG j6wgtS5wvgkzKt+aAcRPhNrwgGgbGMF+/gC3aQdjAQtITxacb8II4aO7nYGg2yEmM8LdaAf2gz6U 78OYC3ZzBzj80ExmAkKB4MrcpPwcBibsLk1gFAPHkC0DFzSsucDxAXYY1EwBUHQAwR5QDJ5hZGJS Cq4sLknNZTiD7kZmsDoAIMG6i0QCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image437.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUMW/TUBDH753tNLUDNWlNQ4RQkgG1iopohMQEBOYWibZ8gCBFaqo4RaRSyMAE IwMLAiGgHVEnxMDE4IkBFQmWsiEyIKQuMANteHfv+clpELS2bN/v7t29/zs/+9P7t0+Aj2oeHBgl 69plQYa1jvIGAUcdeY0iWba8UAj2COz3++w5I3LsmUWhR3sY52UQnGo+K63TqTHIQ5+SwJccSWuT KA+wKct4ekwG5mtry0vdm3WAgiBRP1Fl0FHiGWeEqj6By1hla1xaHSv27Tix73k69p10Y9+HDFX7 hdGuqvmAZKM8/cVueGO1CajmEJCWz4pbtLJHaMhXw6+OKVZ1vuz9uw6y5h+mXse+z/UuGJ7PKlb1 Nvb+p0vVQ50f4cVcsl6Ez3ziGcO7aeKy4R17ML5tJfOL9mMgfq25J65rDvatl7y21LfUCOvtwtV6 p7CwGtZaAC/+vvKKeMQrb5mVl5kbJj7JnQhN/Bt3ekVzznoZ0NZqrMR8Z2IwHo0l6921Qt6Tt7Ty jQMrH+6xF1DObcP3xolrhhd45qbp2fdUcqU98ZSVzA31EA7Zw44dHKWkWcPb2SSXsDxJXDE9+O0R nzP8bkTFg+HddsiezJ2gpLOGHx4nnjb8mZVOmX113k0q64lTXlJ50XZSg/FLgt52s+UPv70DfGdF +yPP1za8nhrkK0Kxq/89Lv+fuBH6W/RhhOkNCdkSiKXFbnutHsLW/p5YPO4Pm8PyQFQFAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image438.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wOjAxMQJYk2OZWQAMpivA9lMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TA5MBxiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAiA7gay1QNwA1PQWiLmhangYfBNL MkIqC1IZGArALvjN9OAfxJ0TGEE2sDAxCIRk5qYWK/illisE5ecm5jEwzAO5RBcozQGkjbh2MCqB 1WZBTVhAtAmMYD99gJuUwGjNANKTiGESA0G3QExihJrkw5gLNqmDgQvqVy5weIANAofJbyYBBnYw bw8oBM8wMjEpBVcWl6TmMpxBdx0zWB0AU9zPnMQBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image439.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTsS9DURTGzz3vPdXX1mvwEjE1HQQJ0W4SEovBwKAdrCUVbbxWQtBFasMgrCYx isQ/YOhkqkmE0WJnJdQ95143tEL6Xm7f+d17zve+e27f/c31CfBV9cCBMEXHWUGBFUH5Az6vOnKE kSJbDhSCZwQ2Gg2eGRV9PJNCobMj+FUXRXCqXreMBjo86IcGFUFcck1G53JMeQDnUiaic6Iwm9tY yVbW8gAJQaZeUVXQleQ3jgil3osruGxR1COjaZuy3rD2rnKPyA7KO56pBIvlVUBVK6BTPtNuwjqw KeXJsB1WrHQeP/7WQfbybPQ2bduh1EnDp2HFSu/04z9fSg91fQ2dTkodMTyDSs9v8kezttTLFoL8 emIuv5WYLwe5EsDl707TwmOnJeP0jDtRMOtFdh6Y9XHmouY+y43REReKX3wb+bk+EVJ6ftPO/3Pa 2oOlKNVsG35wiXOG6x3Eq5rvrF3r+85qOAXEmZaeQZs927QPuWcpw8Pud07ifhdx2vCYUOy3nn6b PXiJUdGQ5gt0udt7Zn2BezCo+VHsWMqZq78pl787frH+L8YhxHRFx1gXiMlMZX0jH0C9efcW530C M5rAKywEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image440.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUzUsbURDA583bRN1EsxrXLoXSNAdRQcGcWyh4KrQeGv+BCAtGXNMSIc2hoKKg iKDXlkLP4qFXoZQ99WSPQXrzUoq34FHR9M28zWOTlFp3edn5zdebmX3Zsx/fPwBf6x4kYICkwzlB gnyP6gdctibUGkCSLLVQCNYIbLVarJkRHmtmUUTeKWzHpRES696IksaTGXgILQoCR3GopCO1nnsA RypNKvJJw6vS2tJC/Y0PkBNU1BXqCLryvOO00NlHcQk3JUlZJX1MtnUZu62bGKTIawxvdPwBlYjq dor1YLGyAqjzCehXz4L9RAaD5PLL8MWwZp3n/PbfeZDra5p8Nes353tmeGtEs873+fauunQ+jOJD vHDIdTrihvRScQ7xsj++X0PuWZ12H7Xd7eqHtJbaf6Ec+NXcvF/Lva4EpVWAjb93VhCX3Nmq6Wyb uWzs89xpYOyPmJcj9mTTpWNSXm7zyWinPefofG7XpO6qtHdmL1yKeWf4W5a4ZPhLhnjFzGwsHa+8 IafseKfqHSSJi8a+m+j0/yTj/ufixNLs9p6he828Zr0doqBZw0PZOOex8oC4YPhnXye/FJrd3tN3 z5mejVHQZMTH2ORKdoz9Kc90wsxgLhWv9Bj3Qfs7vW/3P/5XIT7m+CrY0XfD5m8LNxLldKCP6Ssd s1OBmC/Wq2t+AKfdPUn2+wPCX8+MEAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image441.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4FJgZuQEsQrCGRmADOaFjAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxJCJEaqamwmmj4dJgdmBSwjIUmPjZ5Bi+A/SxCAA5B8AsnaBeFwMDLeA6rmhangY fBNLMkIqC1IZGDaAXfCbacE/iDsnMIJdwcQgEJKZm1qs4JdarhCUn5uYx8DQCHKJLlCeA0gbcR1g 3MIJUqwD5/9jB/H1ofw1jE5sIH4HnN/LAOFDbHxAtI2M4DD4ALdZifE/2GQjON+LEZnvyxTFiGwT wm+MBP0GsYkR7qeNHCA9LnD+U2YIH90PjCT6QYJJkRUUhVlZEH4skxHYjESoyQ7/yXXzUqbnYD1Z 4DSA5nsmIBQIrsxNys9hYMLusgOMV1hB+ovhfHkGCF8AM6VgMQ8zDI+DU60tKBmC0x8XOI2Cox1q pgADO5i3BxQkZxiZmJSCK4tLUnMZzqC7kRmsDgBkErltWAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image442.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4GNgYuAEsSYGMYIYzHWMDEAhUbAsKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fDxMDUwCcEZKmx8TNIMfwHaWIQAPIPAFlrgdiBj4FhLVAjN1QND4Nv YklGSGVBKgNDANgFv5ke/IO4cwIjyAYWJgaBkMzc1GIFv9RyhaD83MQ8BoaFIJfoAqU5gLQR1w7G Z7wgtZlwvj4XiJ8L5y9ggMhDbFhAtA2MYD9/gNuUwJjJCdKTCOd/ZEXlC7Cg8u+AwykNzjcAuyQH HCrILgEFNhAKBFfmJuXnMDDBfAixnxGu/x0PSKkLnP+KG8TXhvObwX6yxfApA8k+tQSbrMnABeVX soPiWEdPT08HriYR7HsEfyIziK+BEZMMBGMS1Z87GLezgTQZwfnbwOFqCHYNKOVwgVMX2GBoWAow sIN5e0Dp8QwjE5NScGVxSWouwxl0HzKD1QEAeBaGYRIDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image443.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDYBB+7vqRfolBEMQpODj4he3q4g9QUZMfkAgBBWOFFjRbR0dnJxeXgnsH B6dOratrf4KTi9D4vpfXQFuHNuF477nP5477HPafIJ9T8hllrZ15pJVcTABjVbwFJWXWWl4JE4mF OEkSsezRmljqTCa6yn95NfbZKa0obbO4jHUkOgm2wu9Ke1UysoAlFV81MTUcB+1LL74NgY4w+OHD JOX5SMKCYXtXUdhyTsI757wZBTfAi2ayq/wl9TYq4FNLB+9nuJ+bxC6lOO0wGs/bgWTmr6xTj7ak ciPDQ2hcN5Wfx/NzTyuTqXREXdnog8E+fQvnncwfIfVPz0ALz9Ap6pxohjMtyNmnj4LOCTJ8z5P4 ACm2Z7fD6rfdOLpoXoP/Z+pTL69Dt1Ex91KRm5Llmpo2LEFv+goHxLzhxq12GGEwzTkncb8KyVG1 CAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image444.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYHJgYuQEsQriGBmADObrQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0GQFJiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoLxA+Amt4CMTdUDQ+Db2JJ RkhlQSrQNWAX/GZy+A9x5wRGsCuYGARCMnNTixX8UssVgvJzE/MYGLpALtEFynMAaSMuBqZURpBi Q6gJD/7BTGAkYAIj2E8f4CbtYFQC68mCmrSAaJMYoCYxQk1KYLRmAOlJZOCC+pULHB5gT4HD5DeT AAM7mLcHFIJnGJmYlIIri0tScxnOoLuOGawOAMsxiQ7EAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image445.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgdmBi5AQxAuIZGYAM5u9ANhODKFiSFYg5mUAsFpAoIyNYhJHp//// YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw+TAxMDsxCQpcbGzyDF8B+kiUEAyD8AZK0F4gNAtW+BGrmhangYfBNL MkIqC1IZGArALvjN5PAf4swJjGBXMDEIhGTmphYr+KWWKwTl5ybmMTCcAblEFyjPAaSNuBiYrMGu MYSa8OAfzARGAiYwgv30AW7SDsYfYD1ZUJMWEG0SA9QkRqhJCYyCYD2JYP8jmwQObKBJwZW5Sfk5 DEzYXZLAaM0AUurCwAUNKy5weIIDBWqmAAM7mLcHFANnGJmYlIIri0tSczHdxAxWBwBIv/npBAIA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image446.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4ExgYuAEsT6GMoIYzCmMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPhymBqYFTCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCy1gKxA9A6XqB6bqgaHgbf xJKMkMqCVKC7wC74zbTgH8SdExjBrmBiEAjJzE0tVvBLLVcIys9NzGNgaAS5RBcozwGkjbgSGD9z gBTrQPnejLkMIH4H1ESH/8SayAj24we4yQxM4WCTDeH8FBYQ3wDO92SEyENsekCC2yE2MUJN2sH4 mh3Zph2Mz5hR+XcZkG1ChBIjiX5KYPQE25QI57swo/KtGSB8Acz4YAJCgeDK3KT8HAYm7D5JYCxm Ayl1gfPjWEF8bTjfBJx2bBm4oKmAC5xSwEEGtVOAgR3M2wNKW2cYmZiUgiuLS1JzGc6g+4kZrA4A Ipxnht4CAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image447.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSv0vDUBDH7y7pr6RiEARxKg4u1mC7qtDBUR1swTUVAiqmFVrQutjR0cnBqX+A ruLg4OQgFdxc+yfoqmh8dy8+aHWwCY/c597d+97l3cvTwyXI03UDghxbb9vIhtVAAIJp2U2plSO2 bLUIUTxIcRyLx8cZ8ZQIk2iXfvLyFFDXnVLWfHoSZiHmJPAU3yvrWq2KCzCh4t0kJg8b9fZurXMY qrqkgg/qfek6z1GqIPBqe1HYKmyGR4WtZlRvAPS4kkW176hv2QnwIsf6Rd/3i5AV3zpeWXzAmeEI NGuVSvxfFZS+X1WcPgnoPctJJcPPNvOS4VPU+1ppMEY/WgmTk27xWJTKhlfsYf4EzaN/DsfsKcCb DOfUDZ9Yw7wMmr3fd0Tq9aqdaKd5APR3JwEO0hy6ZvgxxbxgeF/maVVulCfDkemRX5ZoepARuuN5 6yPRXLXTaocR9Ed7siTuG1efcyXyAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image448.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSO0sDQRCAZ+byuk3EUxDE6rCwEcVYKoKFjaIWJljvSQ4UXCMkIOlSWlpbWdrY qViksLKKta2/QOyFrLuz50KioN6x3Hzzntt5eX66BH6kkAShlSb20QpBAwEIptiaNyckK+XMIUTW IGmtWbOI06ypEmbeZfqKq5AkKSaNNFcYhxnQNggiw49GujEnFgBjxr+c+VRgJ2kf1junKUCXO/ig de36vEDugiCqH6m0Fe+mZ/FeUyUnALe2kwVjL5nvsgC6C61z1fNm3vKS53t0dlfhavDXCsgzv/tK 2/gW2KBzzwocu8yvPjP+2rvLjFmmBxyUbIzy3M0NswbHozPgP2eQuMKVEs+9YJhXwXH0/W+ReaNa Rx00j4F+nkRio2hdNzxvFSzPe77m3VkDkW2B4E3hy8hqRlBk6tnd6iPRbK3TaqcK+qMzBez3CcPG 6gfeAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image449.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUv0tCURTHz71q6VPz9cOyXKQhikyypSkQKoKihmopCDQwEnwWFISbUUNbQVtD +Q80tTg0NBVBLS0RNDQ1BIUtQRS97j3veevYYj4u3s/9nvPul6/3ent9fgD4KYSTHDxy9jrG5MQx zAE4BFF1ieHhcuYUgzOGK4ybpokrMRbClThndrWXV/p8PMkL4SYx66oLQAeYsgl0wWdidixGIgzg F/Veu8YHk6n15dn8alr4Qgcf/OHL8rnH5A5ODvpsxkivRabSG5HpFSOVA7iQTvqE7BbfA1qJlTtk bUbxY6tkQ/FuE+UFB60vgsWWg2LNDhhmUlZOkiyCO6cUXzZSfvZTLmqU592UDSfle8x9SXE/Os9i yr+dyx9PPPpM3lhcyQKvJGb5Zar/vV2Wjih+C0nuVTwepPpYC9WffJS362n9Zh3VtzDToT9Jw7+T HkWnPTZPsA9Megc0W78LyDMZjcViUVVzo1k1lXfoyD/6kZPqL3hOum23CbNWt9U5Az9sk01xxXPN kvsVDwao/umles5D9X2XpVffmf/mWGInDbJpQPGSlzKQnUus2WWxZt9hDe85bmyfQh3qkU7lP8MV 47xzJr+2njbgqjodB9Z9AwAr1LOcBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image450.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WVX0hTURzHz/nd3XN3t7ndTTf/rGL5EMnMVAqKsPmQIIR70Ah6sFiySHBqKIQ9 9ZIYEQSSgx6iXtZbrIfqJdMHkQKDQCgoSKmHoEA0SiKhdc851+v5uYK8427n8/v9vr/fOb+ze+7b V/N3iLhm4wkvMflorYvygXbIY3+RqPDq9m0CH9lGApQKC4VSqSQsTbRGWFqAOtF+2NQFIOGdjUfs 0T4WInWkxEXE4jXtUdG+r8YJeW3YGicmQLoyoxdPjQ1nCVmmfFK/QCr4VS8qHqAyexV8pmshPqq0 R1/C0rauv6TStq7/1DZtb4Kbts4wX9cG3Pstc96iYm1ArFP9uexIIp29nOgeymUGCZmU1Sjx2r+t vjQ7HufBTS6fCXNucLk7yHm/aCbnQEDj8U1bCtODFR1UKiQnIRPlPOFwCjZQhRTkQmp8CgoVqj8J T/1S73P8D0y+7kZ7Co1uzKqBa7QL3vLP6Ngf1GVN2bf20v/2DcRurbr9W2FmDRe1OLzHIGK1za7/ qA/7+wzs/844t7q8V1d5CSZQ/iVoiWGGCjXfEnhNzPeZZLnS5R38Q+RKwck0xaBK7WGBPTLVmU6x cab6p40jmurPQwytJA8zUcy+SpUfau1h7B/04ny7mfRvXxnd4R4W2GId1/S7nK7mnHP5nZhZxuX3 YZWnjQ5LjZ/Tz1k431mG9Tc8Ks/pzZoa/5i2hVXOw+GAmj8Pkx7s/0Qlbz8F6A73OM3uxtSZZY3b IZUH9B+CL7jx1MTxE4Dj50GNT8F4tepPwcEo5isRlU9rRUvlXrpo4XzX/Fj/3MB8U8fc4MH666JH A2XnAN3xOTBcpe7RCrsUkWyVn8xgf6yesdz5oQEC/9qJb7U89ITLH8XTk3T5RVT1Z42v4px+4nb+ ZEjlNOuswPqIH3PSi/N9oDjfLsD5jhFVn4JMLeZiTM2XAkP0p83dWWap+XppA+IU9AVxvlmQeqv8 HPtLP8uf8cZKtX6BFXXJPuct7RNvcnEsOjUsYgh6xt/9CxSgvmdsZDSbIwvb90wTcX8AsSYAcn4I AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image451.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBD+7lLbJC1YBUGcioMuNdCuLnFXBw24JkhAh2ihBcnoppvg5uQ/4C7o 4OTUjuLqPyC4Fxrfu5emVpf44MF99+O77457H73eQZ5v+wxHW0sBacM6JoCxItEF9R3WVkV9JhIP cZZl4vFoVTwdpjy7ztO6Bvvs28vK2qguYg2ZLkJT4RdlPWhkA5+qsJ7nNLAXDU6CtBcDPVEwZj8z Om9IVDCawWkS91v78UXr4DyJzoBLrWRLxRUdui44renkToFvrXm8QwabDveTsh1IZv5Sea4whbRZ 0ZO2Pc9r5+y7dC27uMpxSG/SbRZPYOKm+8ek/HymO+VMj+TIXN0Cj/BzrhkzlZ5ryvRU1TXJnw3R PzWG5AhTVOAjnsfbMNjNb8CVO5FlyK2MuYmaoGd9WUNiXj9M+4M4wfC3ekvyvgEUuP+t3AIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image452.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz08TQRTH37xdCt22sNAu8rOUPRAIUbEHLmA8yBVCLIQDkBRMDU26QtIa20QT vRiPmngiIemNE/wFxsDFEyZ4ES4m6B9gPINS5s1uJ330gG4z7fvM+zFvvjudky+ft0E9WTdrQpis zrIgw/iA8gsc5W2RI4xkmXKgEGpGYK1WUzN3RI+auYciiI5gPS+KWTPrdklrJNQBfVCjJLAlH0hr T46UCxCTZSJBTBRm10obC5WtHMCWoKbO0c+gx1Ur3hZ+9QRmYCVBVhz/ipUE9XuB1Us/9p2gfkwE eyHv5Yqpudzz1KNNb+0pwGu/ioA2+Zu2XomXwxRb1vwwSVzRvN7P+U8PcUnz91vc/8nhPB7n9edt zucxXu9HlPtPLc5WmHhe82ODr3coePwLIH4CvkJn/6wQKr1/a6UOjPehxpWq6HNZvaFG7emoyI+d qXjrmwXAuuJ+PdSd7aYodEazN8h5aYB4XHO6j3ha814358Uunv+gk+dPdPD4wwjnrybx/WA/Zzfs p1mfZCuF7mv+2dLYTxV7mb+Kdb/TrN8NZ/e6kkIpeVfzryT9DcdW6/ysl/xj2v9WneFRzUMO5+M4 jy+2c34T4/Hf1CWxPBoOeCNkSKuQ93REu8kr7CDvOC38ik6z9v95SqfaKGlCqzwZsBXcMpa6iVTh 4E3b0KroI23iSCC6mUqxlPPg6Lrehoq7AocXL8Y+BQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image453.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSv0vDUBDH7y5t0/yiQRDEqSiIDv5od8HJQVCk7epQIaJirNCiBhz8Ezp3quDq 6uQQF6d0dhL6JzgrGN+7pA9fFhOO3Ofd93hf7vI+eRsBP7E3RbBk1mhxYuwhAME8V8siLJJZSQQh 8glSmqZ8soELfNIgzNUOzfpcmmLszYlspVKDRUhlE/jyTpFNRNx7AE+i0ck1Lux3B6ed6CoAOGQH 3zT+yXwOkV0Q+J2zMOjXD4KbeqsXdi8BxtLJuqhXxbdp72DNk+I1xcuO5E3F17Zetyy9/mBKXlVs lnT9iHR9EzN90TH+4xh5hp9/nJ+7sudWccLOIsVbVb3+WJG8q/jI0PWvqOvvQPIJb6EwWxKv347C 494F0GyimT9U/TFP8lnxV1nnD57UNtj5Rm3eOq8uv9MHk+lF/icJEi21o/4gCCEpzsRg3S9pn7qi qgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image454.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSO0sDQRCembu81oCHL8TGkEIUfBB74RpLRc01gkVycKLgmUACemDjP7ATrWys 0llbpLKKtZVgaWFh7evcnb0sl1i4x+593+w3c9/N7tPjwzXwqAmwsaBQcwtBAmsX5QKTvJuRs0AK 2XISIkeQ4jjmyDJOc6RCmKhHqJ9XJLBrYkyiuewozECsksCRvCtRR86SAOhYMifRFGGj3j7womYA 8KK8wAfpDDXK/MUl1NUn6BUzWYXGJZoVyu8n3fxo7QWyZwLHOwyDVmkzOCntNML6McC5roKQl+9V 4VlfeSVeMPwup/h8wn28LKT3fVxn/aLhUwN6l3J2Wu/SFfdmxfAKav2wY/zHMfH/v6ecb7OTyPDv rOL7xtnbwL6Pt+z01PD6gN6lPSutd6mLab1LZ6D1zt9ek3ycahT6jSOgfoe1XzL5z9yZNRDJeQu+ E3xUSU0Hcszu1S3qIVG5GrXaQQi94R5YrPsFDITAAMgCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image455.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSPUsDQRCGZ+cu5us0Z4Ig2kQRUSRKLBUhpSARMUG0UIh4omBMMAFz4F8QrFOl SWthq0VsxCI2NhaCHP4BxcJGTNzZ26xeCsWE5ebZeWd4d2cf7m6q4P5icR8EKUguMgq0CwaAMCCS Pr6CSJHOFzImdhi2222xM80GxU4SmVSHsVNnIO8ci/JovCcCQ9CmIjA5N3h0yVeDJx95m7DUGJDO lfeydtECiDNy8IG1lmvzjAkXCGZ2P2+V4svWcXy1kM8dApyTkwTPB/h3NuTgWpTE84pPTeJJxWMR 4hnF173EE4qXDK9+K+zND/u9+RPN26/GXL0pTtD4/HEC5H8zY+e3CweArm8mbvJV+T/SNoMkfZP1 Tuv3epD1TNaPsPcADWGq7vKtXhX96tDhlwBxQvavtf7nz8Encf4FxSmfy90TY39OzOvcQaOfnO9U OvwsJmWr/EofcUVxWExuV/G9mFT5e5Ih4nXFxR5vP10n3lA8h159CojTEJIvNCResXiK8vZM8Au6 IuNNhjiasUtlKw/N7tvThO4L1tWUfXoDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image456.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwOvAxMAJYn0MZAQxmD0YGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MD0wJeISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgvECbwMDG+BGrmhangY fBNLMkIqC1IZGArALvjNtOAfxJ0TGMGuYGIQCMnMTS1W8EstVwjKz03MY2DYAnKJLlCeA0gbcSUw fuQBKdaE85dzg/gacL42O6p8CzOIrw/nL2CEqEd3ASMBFzCCw+QDkkvcwC6phPPtOUH8NDi/gQ1V XoQFxI+E863A4RoB5zswgPi+UJc9QHbZGWwuOwMPG4jLwDEMNGkH4wtOZpDI08fgGEELZyYgFAiu zE3Kz2FgwuW3d+BQtIXzA1ghfC5obHKBYxwcbVA7BBjYwbw9oDRyhpGJSSm4srgkNRfodjRXMoPV AQAMpSXSpgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image457.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUkAAADOCAIAAAA8KmcrAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsQBiC4+owAAC1dJREFUeJztndu2o6oSQJMz9v//cs6D3W42IpZc6zLnQ4/VCRpEJlUi Md/f7/cBAHf8b3cFAGAKuA3gE9wG8AluA/gEtwF8gtsAPsFtAJ/gNoBPcBvAJ+1uf/+SvlIv3/xZ APCWf3o2Tterfr9flq8C6GFMTi4R+/f7EboBltHi9pmKX12VvAIAC2hx+wjRv9/v+CMN2llwrsfz 7HIdAAYycZ6cK3DYRRo2iiEki0DyfNNQNOp1+yrwEbrlYhtqLDDB0ffSpPIxnZTnm4amjbi/DaFx nF1uc9vK4Ae2SGd5izNBdzI/FriWVE7jPHl9huyaBdW3MtFSYIJzorf4Vr3rPhawxeC47alpwD2+ u+tIt7OWSkN39ha3wWE9Ryes9LTHArZoWXNamUJ8W9L3wAl6OHvaXeL9WMAcvXFbMs75aClwhqRb yr8KpZDp8+SIDdupXC0+FjCn9Mlm8TAfptLZwQ6xs7XVVjota1cAatidXcNt8MwQMyt3fDSD2+Cc sSpaEfuD2wASDCl90vVMJYAGzvxWvzDZ5PnGmjSA27CO652n449R2syb9DIn9ge3YQ2SZ+B2+mNo lmsNXG/DdIThtCfqIvaVsttWHknz/Ytw/0ZvVJqm2Obnc1EkhaGNgtu2HkmT9hIGb/1kVg85X5z3 IuOfl7YLSU3srjEyStbad49MqGwi+QglPVAbudtWHklzpuKSywF83oJE7OJb8vOF2BVyt608kuas 53X5vvwCAUzDma3TlZPrb1z9NfSKPGgXC5Bq9fPCbbWPpLmb20NsJQjPwquTxcl9ROp29sSZhgIA o0BsCV2/v+37kTTQTHquX0lYf2Dm+TpiSxC5rfCRNPUTXLwt/7gVgCcKbl8nnK8+PK5AeBSvrboS ENgxnFw509eTL778rmcQdIsFNCfk101Iu3p4cFvtI2kqa1qFJcEWiP2W5+946n8kjWTNzMqeIRkN 6aafN42A2A0s+v723htjC67wmzdx1mU7E/JzQ66k+uH55O0M/0LbwL3tYojbn0vb+micxRh77soo nTr7irAa17Xu9VV9/RVzCW3ShjG3R53mHpEqfspXTbtfmNF5FKTl/RhzexTXiCrk7ikibRUo7tBu V2bpoSqCun1QWZxzZZTVxT1cb+QO2TlEJvqzEItLU69MEru+q+BhkKGtk+huHzx+d7W4yfA6CD9a P8LGefV8lY7qBAW3/3B+5Tt7/fpKtpZ+bB2ue7bSra3UMw64/S+S/HxBomhXb1AFbudUvquw7AoQ vQ+45O4Bt2/ZuzTKrt6TGsrK4esBt8to6EmG9FZbscjgtohdyaEhvUEbuF1A1RcVguvNJXczuJ2j Smw9dRCi7bu0kcHt/6C292TOqKqnqsrACW7XUBUwNesNCsHtf5mUjc8bIILorWqENQRul9HZn3TW 6mRB9YIMZ0PA7T9Y6TTaMvPtFYA7cLuArfCIXVAEtz8f9FCP8tFWJ7idY6IbKQzdJtotFLitQowG FOoNqsDt/0DwecWWAYVRTEh0txd0lHkfQeiGCtHdTrEYtC3WGdYQ2m1/gW7XEW151BTUCe12it2u Q2YOReK6jQPgm7hup9gN2gdGQ7f1ZlcObjthvSd7f1B910cbIqjbo34mWi30fgjqtktcDlLQTES3 g8S0ZYe58ScZoEJEt1OcdRdnhwM9hHM7SNA+CHWwkBHO7RSXUW7N/bDto8b2CugntNuwF/ycSiy3 3d/6OjC6lAXGEsvtOHidu3Y8Ig8Ht0NA6A5IILeDJOQn8zJzJSOFkmqoJZDbAKHAbc8wqRaZKG5H S8hPph7slpYMdfp6iOI2HBC64xDC7eAdemxmrqoxVVVGGyHcTiGjgyCEc3s9GkYTJtUC4t/tsLNo GcP13tiYkc+jHP9uwx1Eb9/gdiAId6Fw7jYJeUZnZq4w1CuskhKcuw1XmFcLAm4D+MSz2yTkd/SH 7u3tub0C+vHsthJ0Jr1k5u7BbfgDejvDrdsk5I9cmwW9PeHWbZCA3o7x6TYdVI5cb7WtqrZie/Hp dgoJ+SO7mohTMxX/boMEps394dBtZtHakOutpFWVVEMtDt2GURC9TYPb8C9Mm3vCm9sk5J3c6a1c cuXV24I3t6EforcPcBsKkPI4wK3b9M5O7hpwYMOafmabfly5Teo4FswxjSu3YTiG9GZkz8BteIAl a0bx4zZ3v5aB3ibw4zasRI/ejON34DY0okdvKOLQbQbysVQc1qa3tvrsxYnbnNQ1sGTNEE7chmWg txVwG6ScVhf13mg4V2FFPLit/O6Xwir1UzwoArgqPLgNW0Bv5eA21Ki7+vv9tF1+M7icmHdbeUIe AW16w4F5t0ED2mbX4IPbIOQxJ9p7+U3KdsW22yTkqmB2TRW23QZt3M2uYfh6DLttpbtYqedACOAa MOx2Cgn5DHpsvNN7geEMIgdO3AaFFPPzD+6twqrbzKJZYWMAD45Vt2ElnaPnXQD/DI3hDPEZuA2L WKA3pJh0m4TcKJUrcAwfjkm3YQHzZFswx8ZI8cFt2AUBfDb23CYhdwMp+lTsuQ2LmT2AVubY3hrO WJ+C21Bgcdis3yRrqwyR37DbDNLOmGF4ZIy5zQn2RPFsYvgojLkNi9mVHDUbTjZ3gtuQoyc2dsZw PQeyBUtuc/crJmTpbfyzuwIAIg69iyafLzLip+A23KJQlYrhlddjYiYnJyFfgwk9Kll6honDmYQZ twEyfn+pFwurt42cPOzpAQmn3o+5eqiMz4bbKaFOz0YstjOSpxjIyQnay3DT1JJE3c3B3mHA7RSL w63FOgfBt+Hac3LHTQ9T+f1+1wy8fns8K2wd7W6nuGl0nTi+y/j9fo8jqt8ePwuff5tuB9VuE7Rh BhLDD0x7rtrtFHMtC8rJetSrb56Y6I163SZor8Rcx5WQXnKfaXml8Pm3D8/1up2itvnAJW2ea+ul St0maK+E1q4g9/zu3V3OK3U7Rdtw+JbHbFAVhqoq4VVaLtnb+bd8QNx1j02j24SRldDabTyub73j Wn6S7RrdTnEWRpRDazfQ/xuGk2xX5zZhZCURWntsWv7qc9P/vmrqIfNz6txOIYyshNaeyrV5Zw+s utyOEEb0sL21t4wmeqY2Z9uuyG2vS/ZN4Lu107T8o0nvjLG10vIdz+0xJBo0uHtUuL3srgAUidDa PTNbRtnvNmKvJ0LPvhJNb0XX2weIPY+739ZbX5OD7de9apeC1xF+U2Wn20TsZbiMUQ1DQzaplu7q Y7P7VTzfOXC67HAAezmN1pKTWxwyDaHz/mJnTt6f0utslkeECa/SG30AcIfwCkJL3AaAR7LJv/qk 2v57YKYR/qCk3d+dlB/gtWS2FKxeQPJ6vYz+xuwnfVpr+t9iDMftXh47WeWy8G7aVhXCA3xc1ylf +ClpFrXLSFee0PpR4zZMR494nnhsVdzupR5A0v9mxYqbK0R+gGfJu273WODuQ+tl6nv7lri+W9wk feVTurLISp7F6jXv4ThqyXDJXNo6jrNy/ru7OlN4PLqxhy/ZW137dOQ9J6iuLxYLXN9ddnIlH0Hc HoA8HBml5wCttMljJZtHkLHIkwLi9lJ8B+3PX5Mrxzg2c5HsrSjDkE//lX5OcCrFlOEO4vZSzr64 uyJTODtcZdn2tUBxGqL54657+5V4e2h3nDtccE7fDoi4PQb3AbntAIWbjBWjbW8NW+m53VWEnHwd WZxxNhBkR3QNZcUCzY0wZG/FpFqead+VHHty05TkTMg/SVZyu6GzHqaQx6tB66eg8xDSa+ZX15Py vcWEnBxUMPaS1fGkhhzcnk6ln/kILMNF8tEs28HtFdz1VDc9eNQtpRl7CwsDJIBPiNsAPsFtAJ/g NoBPcBvAJ7gN4JP/A2AcsoD/+z9zAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image458.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgbmBi4gQxJsczMgAZzH+AbCYGUbAkKxBzMoFYLCBRRkawCCPT//// wSJ6jBJgEUMmRqhqbiaYPh6mBiYGZiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyNoBxAeAai2AmBuqhofBN7Ek I6SyIJWBoQDsgt9MDv8hzpzACHYFE4NASGZuarGCX2q5QlB+bmIeA0MjyCW6QHkOIG3E5cBkC3aN EdSEBf+INYER7KcPcJPsGTcygDR1QE16ADeJkaBbICYxQk36wZgC1uOH4SZGEt20gDEM7KYIBi5o qHGBQxbsOXDo/mYSYGAH8/aA4uIMIxOTUnBlcUlqLsMZdNcxg9UBAJXft54OAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image459.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIEFFgZeAEsQL9GUEM5klMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh0mBNUFECMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCy9gCxgggDwx2gMdxQNTwM voklGSGVBakMDAqMIJW/mVr/XgC7ZALIAiYgFAiuzE3Kz2FgAtmvCxTlANJGXHeYnrKAlGgwEKeP Eez+D0j6y7lASjWh+rX+EbIXop8Rqv8uUyUPsv2E9KPbf5dJQhDZ/gN/GUiyv4iZlRmk9BNU/4N/ DCTZr8D4ChyHS6H8EyxOzKj86WB5Xaj5C/6R5j4Z5j6w/75D+f+g/B9QvjUThP8Nrt4CHJ/P4eoh /Bdw9RD+Myj/AdMWNoj7RDHdx8ACdF9IZm5qsYJfarlCUH5uYh4Dw0HsIfGAaaswSJMCnJ8H5uvA +c58IL4+lF/PZMUB4neAsxFI3pqBGcjKzcyDuuUB0W5BD7XPjKfAqdIIapLDf3J91cB8hBPZJET4 MJLopgdMckKgTJ5SAeP/AYdHBFyekReVf4QbxE+D8++zo8qHs0L46KHFSKIfLZg5BUB6/OD8NxwQ Phe0hOECl0LgwIOmYwEGdjBvD8hLZxiZmJSCK4tLUnMZzqD7nhmsDgA38DfOOgUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image460.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQEFFgZeAEsQT9GUEMZhcmBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw6TAqiAiBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZe4D4gTADwx2gMdxQNTwM voklGSGVBalAdzGCVP5m0vp3AeySCSALmIBQILgyNyk/h4EJZL8uUJQDSBtx3WVayApSosFAnD5G sPs/IOl34AIp1WQg1l6Ifka4/nt8lNlfK4xs/4G/DCTZX8ScwgNS+gmq/8E/BpLsV2D0BOtfCuWf YFmIxv/GDeLrQs1f8I809z1gegoOX1s4X5cZwhdFcy9IlAVoXkhmbmqxgl9quUJQfm5iHgODPHaX WzDnCYH0+MH5hpyo/GRGCF8UzeWEbML0Q6IgSE8EnJ/Gj8oP5gUl/4g0GF+FA1Vekw2V78QC4vvC +WEMEHlRzDAmKUweMK0QAGnSh/Oz2ZH59UwbwTZ1QG1y+E+sTehh0sBsDc77Rgxc0FzMBc7pYIOg aUWAgR3M2wMKnDOMTExKwZXFJam5DGfQXc8MVgcAtqK9Zp4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image461.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYHJgYuQEsS7EMTIAGczXgWwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eoMkNTEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLUDiB2Aan8ANXJD1fAw+CaW ZIRUFqQyMASAXfCb6cE/iDsnMIJsYGFiEAjJzE0tVvBLLVcIys9NzGNg6AG5RBcozQGkjbh+MCaB 1fpBTVhAtAmMYD99gJu0gDGMAaQnAsMkBoJugZjECDXJnnEj2KQOBi6oX7nA4QE2CBwmv5kEGNjB vD2gEDzDyMSkFFxZXJKay3AG3XXMYHUARSgHysQBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image462.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANoAAADICAIAAAABYWgcAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsMBx2+oZAAACKFJREFUeJztndmW4jgQRPGc/v9fZh48rRFaU3soM+5DHZqSjMu+hFbo 5/v9fgjB4J/TJ0DI/1BHAgR1JEBQRwIEdSRAUEcCRFrH53me54kf+wWShZMFJM8T8knq+DzP9/t9 5yPd48C/YLayWiBXkhCf0ca6YJ78CBSUvIQ6vma4n041l2o5/6oF4pKEBIQ6viYVhCuoVi1ASJmh xnqifMxL8mnS8ZWv4E21QLKKvDBRj1RHF4Q54ZIFguH26MkS7fQ31sKWmhYSOSIdA/PigKwWyB22 8E9ikErCDQ5WXG/SH3THx+R4nLzsWLPmRCMRUtFxukkMQlKgno5T7PFXd8aPRrSytrEOxjdLX4so gPsdCRDUkQBBHQkQ1JEA8ef0CZwnN5PFsdd+TKdjeSM6p+73YzQdhaq5YkzKPVhMx6SL7tNq7kFQ hWG5AYs6xsT+JaUkqzGnYxxy5U//lOuSuZjT0fH9i6Ske0wjl2JLR8oEji0dHa39QgbkHozq2AFH NhuwouPcmRoG5CKs6DgFBuRqLOo4xSoG5ArM6ciEQ8acjgQZ6kiAoI5tcAJyKdSxQnJ3xZEzsQB1 HIIBORcTOk6Xhk32Ikzo6GA7C44tHavIfaXZK6COE2B7PQvqWIGq7YQ6zoHWToE6DsEe5Fyo4zQY kONQxx+o1Fmo4yicEp8IdSRAUEcCBHUkQFDHfpL/HQS7jyNQRwIEdSRAUMcKwnUXLs9MgToSIKjj fDia6YY69hNox/Z6HOpIgKCOBAj9Ojb15JL/Z8LqFyUO/To6NvTt2H0cxJCOBB/quAq21x1Qx8mw vR6BOvZTNY8B2Qp1/GGKQAzIbqgjAYI6roXtdRPUcQlsr/ugjhUo1k6oYz/ChpjttRzquArGagfU kQBBHXfA9lqIch3PesD2uhXlOjq6zZglNANSghUdT8GAbII67oMBWUWzjiC3nwEpR7OOjkVC0LPp mNBRzmrDQAIbFupIgKCOO+AXQAqhjgQI6rgJBqQE6tgPrZoOdfxhqWGcGKpCHc/AZE1CHSvMjTT2 IMtQx92wyS5AHU/CgAygjgdgk52DOp6BRiahjhDQyBfqWKEgyuCghGOaGLU6Oo1uuesMyI9iHa/g lrfKNqjjYTim8aGOBAjqeB4GpIM6/tDUmVukjmUjqSMEHNO8UEdEzAYkdUQhCEibRlJHINhk69Rx YrQcVMRgQOrU0dEq03EDjDfZynW8EctNNnVEx1RAUkdEzAYkdexnmzR2ApI6Vjilgs2ApI53YCQg qSMuBgOSOl6DhYCkjtBYC0jq2M/+uFIfkAp1HLlngGkEeErrUKijbnQHJHW8ADv7KjTrOKWZM9VW HkebjlqTw0hAatNRMRZymjr+0JQ6Z/1QGZB/Tp9AJ/43QiVvTO55/1f+A3fM53lyBY5T+KN0cGs6 xn7knnE/3QPfsPf54JmgOqwEmGc1wq06vryitH51RPAlJMFNDZ6JC5xF95jmbh1zuMa3HKJvgaCM /wxUS22BtmhZdRKNCffxRPG7ej5NfUdhAYRr9RKcNs6JDXKrjsmDuMdxOgpfIi5WqDjltLtRaSTW yDoZct1H8+uOHEfljccEJR1Pn0InUFOPCLdyEJR0DEYP8fNlZvXwko11UCZ3qvsJurZnOw9TQNHR 0XGzN3wjzy23+XYjcSd64ikYYa0VZzL9mLNAPrcOcHUkQjRNjF+vI+a84GbUGHm9jgcxa/867OoY R0huhWbL6YyiIyAhBmJuPJjcNpZ77J5JHtD/bXlFMbkkiHBZOrh9JhIrHQubxOIllvLaXbxzLPlC sFsbp3BdRmLp+BJvG/N3efUt/Tnb4iNr8i/+W+4yElHHgCmh5bQrb9JRoObVRmLpmBxe+P2/+Gdc 6xXuJeiSxi8UPHAxLLmFsLf5XiMhmqojLWb5RSWnBN7Qz90etQe4NeuPbGZ7fPY7FyHBOAncuQKF DciwAOl4ZM9E4eCXWuhz3ZYfiPMDfxNj7gaXc9FkJEo65hYVqr3yiRc3eWTwt0oHyO8iFB0DhNfL 2nayPuJOJKyRWBM9VfRl1R5umfq5TEef6e/v1gNiBkyOK4y8SccNl+8uw1pJGgkl5U06+uj2Zh3l DVDHAR3KxOQumWRPWlxd5f4dIcnpcZDBzZXpWN7U4zYExXvMgp83rltMIfmxOISG+w4dq5cp3pMm OaZwQ7hWABvuC3ScMu+d3OYoOVR5m0XHmUCBZuQ1fcccuW5QvK7j7yXzC4B0m06R7Fuf6lij61iN Rv9jBvE/kyXNDmIKgIxvEHXMNRYjl0a+Jm4WBCOBdDzSZaGXPscbbohuE9SYQH5BFHc6VzRQElDS MR5wJH87hUJ/9HhrBUJuRnZ1UqLouJ/kNW260Lo1LWz3XCcllo4bonHFARWzWUqgafA9LpIOCksG c5cWUdLxxk9hWqM7KeUf+zyfjlCh2PRGh5oQ2EY5KavVH4/Eb4+HkM2bShy+gSiN9QvCeyNev7n9 g62rqbbF8gbwvI68o7czcXbsvI7ECBJr2dyMUhhUsjX/ZL6J2H/G5/zIeg/lAVNh8kyyEf379yv8 gopmP/zgk9z4lxuem9CxYMarUe7qyJUKPnnzZL7dlJRbDP06Fswof0ShQynXHvnHpJGOau9Feeem aeJmUcWm6loRLnBrTsekAZKsmltRXl03knejWh27zRhRKreq67LBppHyv1qtjt1mjCv1zX/nrMH2 2nXQJVKq1fGl24xBpVx1dhmb/nzlOn4GzBhXii62/vn6dXyhUjtxiwL+RKz/fA6uWS+hPH+uXvHk vISkov50LN/7viG2sGKwTmNzWN2Ech3lZiQXbIQVc4MeyenRUR/NOm7oL8YlC/90Oy2Sa4nko7vv WDXjk5lllFfstlZe1xSa0zFJtxlTFqPjdXBhRSOY09HRHU5+RaGLQb5++KV+Gdh9+Y++npyLt811 tfIvwD0isc2nYbMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image463.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUO0sDQRCenTtjckaN0YNgY7AQBR9opYjgHzCCD2xVjCh6vhIwBxb6B0SwEwtL ewstFAKChUQs7SQ/QcXKV9yZvSxcPMTHhU3mm/3m2y+zw93dXB0AP0UbTIhQ9DgqKDCWUH6BzbtV ckWQIlMuFIIzAkulEme6RYIzvSg8dg2W66IIZtGOy6gtVA/NUKIiiEmcl9GZXEfykDND1nicKIzM ZBcm3LU0QFKQqRdUFfS08oldQqk3YREmOWqU0T2zXjH/rrh7ZAflJzbuOrOry4CqVkBY/vZZY7hl EOVJ42lTYaVz9PG9DrKXB62XFyPcgSHu2ysWdb3MFkxZP7HopDPJVHozObbqzKxAYafsSCmhp3Rs ZNjZZZASBCnBTrCnBObqqCal8XNY4f96TOAJ0DU/PtgV3fq5x4jXt9M4ZeZyc265k/sNpJLTnU3F CM9rfFHr32+JEnY1vrb8/IGwn/8WUjjA+6+6kBejVaR0C3/vQllpEKhmw5s+380ETnHlzAzz9K5/ cQK/djJlU1Gnxv1xwh0am3w77Rrv1lfs8+30aLxd4+dblp9/WO0/zwkpvuW9Eyx+b/Af8boTg2pG 5zSCBYHYOu5msmlH3l5FdwzmfQIgMlv+7AQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image464.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wM3AwsgJYl0IZGQAMpgnMDIwMDGIgmVZgZiTCcRiAWImRkawCCPT ////wSJ6jBJgEUMmRqhqbiaYPh4mBpYD3EJAlhobP4MUw3+QJgYBkJ1A1g4gbuBmYNjBDNQDVcPD 4JtYkhFSWZDKwKDACFL5m+nAX4g7Qa4COouJQSC4MjcpP4eBCWS/LlCUA0gbcQUxNTODlHxigOhb 8A+/Pkaw+z/A9R9gzAL7wRaq/wFcPyMOeyH6GaH6VzAng+0vBIccsv0gURag/pDM3NRiBb/UcoWg /NzEPAaGRlwuseQCBWJKBYz/kh1kRgVcPpANlV/EAlJfkQbjezNA5EUxfYLXJeh+kmBawgHS4wfn szFC+KKYYUyiH3dxgjRpwvkGYD/qw/mHWEF8DQZBLLEJssk3RMG1oqQoEVd8fGSIYYDYwAVNXVzg FAh2KjSOBRjYwbw9oOA7w8jEpBRcWVySmstwBt3VzGB1AHTMBM02AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image465.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUPWwTMRTHn599aS9NmyNNUsR0ZEB0KCJRRkBFYmCgDLRMqEKHSAQSoRGpSiNA qoS6MPA1IRaCYCrqgFgZYIEOhQEESEyFATpAYSqIQoLt57PuAgNcdMr7vY+/7Wef3zx7chP04w/N OeAq6/4Bpgz+EAEE5HTUka+LyhLyRca0h2Gn09GeHWyz9hSRmew+DOtSOOf4QxlpbUukYQt0VBF4 kh9J67Z8V/IAW2Vqn8lJwVgwfWKiWa8A7GRqUj+QKtRT0COOMFLPoieqQlmDuM6vizDb78pmJrst cyh7RrwQcaUZ8dbEUrzokC+0lG81Qb4l3GPylvCaG/pu9Ie+MwOh72g69C1k1fw3sNWmeV1VjUL5 88abtWNTpwBpLgi98r+UvCf25VXKF8N5h7ht+DDG45Oc+JfhO4z4p9V72RfXI16zevH4JCf+bPWI Pxm+y19nFX8znOvieUH83XAZiddt/cKA4o+2Ps7zgnjV1hN/MDyKTU/xiGGfX0zFeZgr3q1P8Aau RPsOQvZ94mSt0vAPVs76h6ZqwWmAFu0A1yfmq92JI+xcThWVjFLrn5XQKPFwDeJdRhUNW17cpHi7 XVMhG42P4lomGi+LB/00E+K9uKi5qD9ctebnLpdWZbZuMgLhulHFQLzqiSoGYr8TV7ySIMWwi1WM 1vu8xKi+uxfsP7taFrv02mbtWi8Mxvmy7s2Y5UvpaDwQx3uj7PPHLM7nQXEVvD9n+tfvrnuvbunz 1bDjPU3E+b3uXB2S5tZK6ptNHwozpgc9mtRNCssMsTDebExXarDc3ROu834DNrwpZY4FAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image466.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUTWgTQRTHZ97MNsk2NmuatMHTkoNfULUxVwmi14rYCiJU2EJKLcZGU2oDHgpC Dz0p0osglIJeBMHeRA+KoD20opfqwUMufhzUejEWPxJn5s0Os9GDbljyfm/+772ZebPzav3pDaKe Rm7OIQlpXThCpcHeACGcZNWoI94ESIuLFyhVHgrtdlt59tGc8gwC1epuCOOSMOc0cmlh7exKkR2k LYOIJ/iRsJbFu5QjJC+k3VqTJEPB9MRIvVom5ACVk/oOGCGfvKo4QDF7Bjze5NLqhSbLO6Ha71BT rW4JDapn+JgTzTTDJ/VYkj120Bda0lePoW8VnuuKq7Dihr4HPaFvMRX6rnih70yfnP8PWGrhvK7K jQLx84brlbGpcwRwLkDi4r/g3uFb/VKyqbnfQW5pPgnR8VGG/EvzMkX+afJ9TUbzIX82+aLjowz5 k8mH/FHzLbbQJ/mb5kwHz3PkLc0HAblp4tdTkt+b+CjPc+QPJh75neYiP94r+ajmElzLRPnmdskD mn12e5vNAX8bt/U+u88kHzJ8j+J4VvWtYfeNcNG3kbOVcs0/Vr7kn5iqBOcJWcAOMnXivphOnqb7 VScKOtPSP2cCnYmZNS+qNe4xXFC8y/DLtOTdZg82sra+BLWsrS9BOmPri3yjB2eKfBheKB5UF4Pc k02XCas8WzW7uNe1KwT8WcKuEPDxuF0h4K+daIWJGFYId70Jdj6fXQc7n88KFPN1fk30r19TZy+K /Ik6FTUzn1OxKF/sklz9o1f0P3tVghXViyHDdz3Js2Yll4nkceLqW89VN6M6FHp1Hokpeijv0jUK kB+u16bLFbLWuTqmdL8BHiSLOs4FAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image467.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUTWgTURDH5817u80XSWyapA0Ulwp+HBpsIOBFsOBJaQ9tPCj0UEnEirHFFEwg Fy/ehNJDwZ5yEDx4Uumth3oJPbRnQTx48gP8KB402tq4783bx+7qwW54ZH4z8583O293X+1214Gu QseCqDSeTTJp8B4CCMiqoOWuKEpLuAsZUx6G/X5feYpsWHkmkOnsOHq6BLqVC4OuddJOQQH6UgRp l7dc67m7tkYAZtzUuM5JwNT88s1Ka6kGcIHJpn4hKeQ1pnYcZ1R9CDNi3ZJWBn/yruVlO6FsprOZ 6OrslrDtYKWWSNoUS/GaTT7Pkr7RCPm28a6usY3f4p4Pk57vTdLz7aY8XzMv+9/HziH1tSIHhe4v PduqX1+8DUi9IETc/1LsqciNyJSvmk9ZxIear2AwPseJf2teZcQHpt65RLAe8RdTLxif48SfTT3i T5o3+OO85B+aRYjXBHFP8wkk/m70+ZTk90Yf5DVB/MHoid9pLmJ+UPK4Zod/TAT5qpB8Xj3B+/jW P3cQ7twrC/Vaw5mu3XNmFuvzdwDu0wlw9cTsmZO4xC4PS1FJV+r8dyXUlbiuVBbZrBSdMbyh7uG0 uae9nD9exJUhf7wsRpPUCfEk5hVPaK6KW3G/vipiUb++Ktp2UH8t4tc7fJX79Q4vMdKHZ8iOOMOH op+RmmnND/B1Nsgv0n7eFJWYn5u8jcThM2BHPoOLqpOmmfHxbJDPqviU4V7KH6+KR1E/O/wlC3Ib JN+A9N+d/uN9D0+qLJ4ck/qG2e9gIMg5xUsQ01/LmPqiqodR75mGAUWb8hu8wxDHZluN5VoddsIz 4SrvD1PRR+8GBgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image468.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCemcs70Tt8gNh4iPhAFJJWBAtbFUxqn0QUjAoxmBQBsRQEwc4qtv4A CwliZaVgZ2ET7eysFYw7s5eFuwjqHsvNN/PNtzOz7NPD3TnIurUbBHG20llkw3pFgBD0SjSsdpzY CqlNiOJBajab4pnEPvGkCT12klp5KWrQrd2lrOGIDf3Q5CRw+ExlXap9aAMcK37S46RgbnV/M1fZ ywOsSFEfpDN4DcqJE6jVe+gRS2G2uukKL8Itthtgo8e+URzNrtJL2K9UpTcvtgQzEe1rWexbt3ka n1T70tqnKBMhcHJbhXzRnc8fuIu7hdUdgJpWJoipfybh0nMnk8cMLgkeMbing/GowctxP3885o+f WP44d8hxXWHjzxVaMp93U+kRLqQ4KWPwRlRjp713Up+TrRTWdreBWh1rPctUdiadzRo8nGA8bnAu xHi6TR9/1A/W69JQkvOLBk9F/HgANO5t1//l7oKdXMsdlA2uo8bBmeM/Z16mA3k385DwXkBCXolc njcXB6KC6vyu7pFoMFsp7ucLcB+s1hLeN/8Ww6HaAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image469.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52WyU8UQRTGq6t66G2YaWaGVYIDiQpGZDFq1JiQwBUO4EFvgAxikEUBhRt/gMYN TTQeDCQa4wWDJ5fEkycgLgmQoNFM0DERZJBo4wJj19KVKjiIDplM/b7vvdc1/V4XMz3x/CYgr8bC QQsYeLXUq+AFalMBUEEmcX3u24B45YoAKgpRFJhKpYiyW8khSgVUWLQFvTw/HLQaC0PuantaEOSB FE4CtsvP3NU99x0tBKDEcnNYjB/UNvW2HRnojgEwCvGmfkKagV9F5IqlCq0egXfQ/gBeheF5dDzg RUfXRSssesiNodF+dSQgV/Kr95k3DGGQat4Ka49sqvnUE2GqfUZXw3L9ZVehXlJ9HZbrJ9VZ5u2F lRGqeSusLedQbV4Jsn3MK+FcqvXpmo9qfXqv5Wmt6Z52IeRperanXSzA3fsFb6/Re3FJIR2EwD5y siPWE62LnYvWd3U0dQIwQHcKge5+VpoT+nQUB+9iHDeq8jGXcH6Ti7mY8YymFYj+jDayRfTjxpQt 5w8HRT+h+UKin9Be2qJfbs6bol9u7kzDXMH5lU+OLyJcyXhB+6DReIN9v1oFuatYfzeLcFBRRKzo oFlpRw66myFewUG5QfEKLcqBsJhfA3f4xfwaeN3AXMZ5m07r0R6933SPEJnoJO+Vk9ayVdxJmT4X EfmK4TNEPoZWsyjbG6cDun92w0BHc9cpAL2ZoNdDLP+oWUFmY5FxgUV5jTHUZd80KK8y/pZG+Tev 14DkepS/8HqybxqUF3g9yvOMm43HZBYdxg90matNyiuMX2iUv/P8UdK5BM+Xudqk/InnU/7IZ7+K PBul/FmaComc0DoDsv/UErnc7ajsq6rMhwDmw3ySzuaK7KDFiBhfA7/6qb9+0pR/nLSDZjF5quu8 neqL+TIns0VuN2Yi+N9Afz/lSfOHLvI1dSlL5FswaNH89eeW8tdzS57RuNGeh3P6eU8q82WuJn4t 5z3Zoh83KmyRE1pjhsyng2J+QrucLvoO2hcSuQbWmzI/1GXuIudTK/vmVan/7dGY8S5T7EGWBUyR 36orrEf2xnu8iac/bkzm4PwePo1z5Nw7w/2hgOiXmz5d9B20minzDVuMd9AYubPdwGS/Bkzyi4Ec i2zPNtAIPcHDM65AWNQw0NMb6wDj6+8JInF/AC5fZv/mCAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image470.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYE5gYuQEsQziGRmADOZLQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PUwKTA7MQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGStBfGYGRh4geq5oWp4GHwT SzJCKgtSGRgawC74zeTwH+LOCYwgG1iYGARCMnNTixX8UssVgvJzE/MYGBpBLtEFSnMAaSMuBiZL sGv8oCY8+EesCYxgP32Am7SDUYcR5J2KCgGwSQuQTWICQoHgytyk/BwGJpgLIPoZofoTGL0ZQHYW MXBBfcgFDgVGsCkQMwUY2MG8PSCLzjAyMSkFVxaXpOYynEF3EzNYHQDRUa72ugEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image471.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52TvUsCYRjAn+e581vzLINoEocoqKDWCoQgAklChVaNhIJMSSGdIpraGpoi0DVo 1MUcnKLB5sb8D2qMoq734zzutBC64717fs/H+3y8d89PD9cgr1BGRQ8XinEEJihfyB4wKYwOtjzE JZUtQhQaJF3XhWYRp4RmidDw9lE/zk8ZFULjTJpxBmEadB4EGuMOk27Z6jDwsG18ho8ftrLl/XS1 mAPo8Vrgg2QEv6Ii4wLK3cO0SXWVSxNMWvX1dW1/X9fQeA+fVP+W8Zco+iDQ0gf5XCmSyJ1EkoV8 9gjgTO6M4GbvZW9Tmde485zJjwHOswa38CpotbcwM2a1N5WG1x6/7bbbe067/c4h7bLinlkxjqiY xEzezMoDalhUljD5xmPlNlZd/IAqFcnvFEPJg7PCkbOSmcnsYUfMoGLO5NXGTeXFbecVp5X38EJw 0phBTP/vDFQ6dVt7jikbJFkb7pHYraWq+d3CIdBfnd37eXzJ7CwVsHJTWXfZuaZauU5x4Hw8lB9+ zT/YT51qPu66ZvK5Itlr/Dde8W+Jz9vIoYFLUJsfbheJoqlqqZzLQ3ewR0X4/QARnhJ4EAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image472.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WVTWgTQRTHZ97MmuZDkzZbmzTWLCloFRpJMAcPQgtCQEiFth48tNiSSAVjAyk1 AY/iSUGk9NCDLApeBA+FnqyiF6lQz97Ek/Xg50WtNY07HzvMRA92w7Lv9+b/3pt9M7N58/rlCuKX m3YtFGRW9xnMDHKKIERRLx+1vDsIzKLeDRhzD4Z2u809WZzgnhxgqQ6DHxcB13LTPZ51ZF8U9aM2 C0Ixj5971qp3X0wjNO5Jw1ITQaWZhbnJZq2C0Ahmk/oFIoJdGV5xGIvsNsRpPsCsOGyT6YCvdjrU WKoxnZbqJr0XMDM16UM5FiWtgPD5FvOtBYVvA0LStwGZqO/Lx31fxPZ9Ldv32QNs/jvg7op53WGN Au8Xm2hWZ+evIBBzAdTlPfOhR3T1MJN8kXzUErwr+TyY41NEcEvyXSz4t8o3123mE/xZ5TPHp4jg Tyqf4I+S18jIAOMfkmkHL1PBPyUPguDvKr5oM95S8SYvU8EfVLzg95KzkDrIeFiyQ5I9Jn+zGJ/m O3gH3ul9R9Tr++TlaqXujFWuOePz1ZmrCD0QK0D4jvmqVuIs3uIzz8tM7n9nApmJyEwFWkyxoGOK nyYYn1B8ro/xkHrHW4d0fRagX9dnYSmh6wu0FBczFTwKRc45frBZT2aj3qFGlUZNKsp05YBeoUxj Eb1Cmd4P6RXK1O4yKzwLiQp+149bej6HuKDnc0gei3ydq4L3uCq3aY73YkzyTVhM6bxOb+zXuUFs KrhzFfGeV3ExyWIait/26ZyFJ/0mDyZNPsn1JcVDvfp4mb6KmJwL6+yQC8TkF9jk64jxJRT7+03/ 8cXp7GyBjvKTVVf1l4ImP+Z7oIZC8nsd4t90fhxkzRgKcFpn/wKbGCAz0awvVKpos7OnhOv+ABlK JdCIBgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image473.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUzWsTQRTAZ95uNs02NbtNYlMPGoqJSqmllUChCAt6bZEmJzFgChEVNxVSMIGq iP+A9GLRi3gQvBVBReihFz3VixQ8KSoKPSg0opcKbufNTIadTcE6YeH93te8eW8y79++eUDEGiZx kkDB9SgKxi8gJEay3BhjXwJQMtkHlHINhSAIuOYkzXHNBFDp3Q/duCSwzMODTCpaKXKIBBhEHMbr TFpl33qOkFWLxUifJJmpLV6utK/XCbkIWNQOiAhcI3zHMSqyZ2AGniVQSsMp+Jjoeucj3lR6TzMf 4T1lHLb1TFNG0Ra2W+SmLXRdCXXnU93sfZHsIDMsmS/TwnvJ/D2kZw/MHUfYvplFV6/qB9MI27J1 ydXjlq2GtI3Da1fouhLqsjmh26LvZP4tWsrh3P7Ao7+iznuUzw6IU7ni15v52fqN/NyCX2sQclfs ZvAzTdoeXM2h87TkknV0CPmE4u0s8nHJHcPX7B0jzvmY4iea/6b53EWekFylT7Ph+Co9kw3HV+mX dDjeA98Ox3tQTITjPfgZ1/0LMd3+kN/RccU4BfQXHfu0746ZfPbbqnP3Y6O88knJZeNzJsyPqT8g ODob+s/ZiJ1MNYPbBzGmpc7QSCLPKb7Tp9srhs5rVLCoxAv2W0n0zAVj/gDGzPZ073/P9AEuDOCT 0WoJXoGUKTI7vd0C9nPKbX9+4RqBvSsrWYR3v6nu4Yt0mKt0czDMHny1dD5CBDu9/6Q99o+ep2MU +IzOqnu/wvcbVfvXMmG7B69SyKcVn+tHHlP8PSbstnwlbf6S8msqa3TYQ4trDRu5QQFGyu3mYt0n G9EeGdxvF15s2OD+BQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image474.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52VTWgTQRTH581+Jdttsm2SpoiHWIpWSloteBARe/AkNKjJRUqhFQMKxoopmhwU BI9VIiJ+HdyTguZQvFZZ9SAEWtCDCl4U9ODRgyeFjTNvN9OZ1EPahE3eb/7vzXvzdnb28/q7hwQ/ XtazSJxbAwXghnZfYz8kg6rBrjjlls4uCoAjQNvtNo5MwDCO7KcQeffRTpxDPcvLDjJrt5kkO0ib BxGX8WtmrbJrPkvIrMViIh+HzCwsnS3VL5aZD3DPv3Q4eI+VNHgCyr5usV45vXieUJ4/z0Zj7H/K fgWXE9xllvQWB1j/LyneGeKuc9iMPzSslH9GSCcTX1Waloy3BrdSzLqV6C0bjbJBlO2ZsbqtaqmI PxFVm8F4LyAb8URn8aVzlXI1VyhfyZ1crCxcIOT6/ytpGus404TgBnJO8McM572CH6Q4j0UcmGZC 1gPzeT/nPYKPOar/m5jqf9OS9ZZ+pk/WW/o+W9abxg9NrWeFyroPDaVeH0opVW/FVf1uTNXnDFXX MN+kYA9C/7Dz33rufPc9nDfv4UqnBH8xZR7Xr8Zl3gWPnZC7M8MW77lufkjzmILgT0mZs3Q5rfJt RS/SOw5/zGu1jn5KD/Xu3Qhb7EnTGMPMNcEHBznPCM4nZT0wd8Zkbum+rcYf0VQ+DvJ8PnxPyboP vwdU/WdC1UfjKh+wVP8VTdUnqcrTJPQPOzXd3u49fES9/rDn7uYToIcTpGmM4krzopMt3F1HBd/A lY4L/6e6yodwJYfFyp4MqfzVlef3YdmW433ImaG/u3nP9HCCBuY1nK+6ca4YMrNzJCazDy/wabtE 7OhtY+MbCR/bqAaXWEgv+eZeA0pHivXqUrlC1rp7qKHfPx88kKJGBwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image475.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WVX0gUQRzHZ2bP25318PbOu/NvdV5iiWgq9BQWSeSDaJA+HELQSSslXicq5vUQ CkJBkNGLkBD3kA+BT4FvBYJULxdYLxI9JEFpYK1FqZR/2vmzy8wZZXssN5/f7/v7zcxvfru7+PL5 fUCvpco5HWAyauiHZKBUewDwgDD15tk3RmRkGwGCkFog2t3dpZY6WEwtDQhydT5y4nxoTl+qDNqj Kq8flIJdEgQMm+fs0Yx9ZyoB6NPtGK7xgbbE0OXOdL8JwCgii/qJWAS5YnTGWsiyh9A5PArJqBAd xzPQUUdz1JCrm2wNU8/iVShnmsXfua9Va0XM5oyITfEwG9LiXIe0NHZs1YZjUwKObT3g2AZKSCV/ ocwOW9ddSKuJgNF5JWkORtvNa9HzqWTiKgBjbFUIaPZ/o96lfTpMilld53C8ggQfc/3Lhwgf5ZzC G0WEq13uCYv6FP5RKOpN9XVE9JtqIiznO2MQbuR8XT1FuYG2C5l/wKfYI3Oknysy+KsmriCDL3rF GTLY8ogzZHA3kmcI5LEZGFuoPCLms9DtQjGfhUqDYr63yOsjfAuwmi/tu+YK7ZY1t/bj3rOlbGW5 meA/T49lUnimx9qrGIlp5/wCv4uI/FRtLRZ5E79RRW5RPGGZH/oY5/YV/M89dmkhurIRl4ejMt88 SLjN5fky0o+XRpz+iEVEfQqPh0Q21TtFMq+FZYYhMb+pVgTl+WvzCcfdbilXRX8G38gT2UJTEXF9 FmoJyf5HQZknDKKP9zi8nM/8xt4nFtk/oyOd7E71AfTnk+7Seg8QaRPnD7iwjLDFOaEz3uE8ocr+ SY3xNuesl/GWm2+4QM7H+IubT/ZPaow/u/kYrzr71x6UEN7gfDKHFzDjTc4XVMbrbvzpAOFlN17m Bcx4xY1n/NE97x16HrVu/ar8Mp8AYj0t1Fwsc0EBY3Zec9t/P6/c/l/V6nUi/cZ5TLnnZ2zsfXvs 4/ynvEmab9rleUy4hnOz3iv5m/VnWNxvPazxk36smWa86Mn6Rf2i5wivj7H3yd/HflN4hdZ70H1+ 3isyb9G3cT/Q+fdYp99s+vLkcxpApfSELDQLEYp1pAeHzCTI5tZEobrftjyA5GgIAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image476.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WVT2gTQRTGZ95ud3Y3abL5Z5Pa1rRIagnV2pNVevOgaHtoKwhF0ogRLcaKKdoS EL0JCnpRxIMEPNiLhx48GAoWDOKhgp40B8GLBa2g3oLFxp3ZdXmTekhwwybvN9/33rydGbLv37x6 SMS12jtjEINHy1coD5TPiv1FYkJts28DeKTaN1AqRijU63UxspfGxch+oK7bB3/z/DBjrPaG7Sil BUknqfMkYvE57Yjf13sJSdpT+lyPn4xl589NLV7KETIEvKlf4GTwq0/MOEid6lE4Av1BHkXsKB3n rk2Ib70V3ru8HbA/1uRi/vTcBQJOLiW6/TtsPoKzcW6ZJs3lgZj7B8ofSHLrKbcXg43oTi8GGw01 24tTE9yaGbYQ+p+eMuxQwunJyS9tkZbmz7KXIn/Q41oEc0WfDXI+7LHl55x2uaiZ7VjPsiGG9RIs J2Ve78T1FfXkDpyvqFth2d8TkHnF4Dzq8WVwOLb9+YlqP//U+XyukBzPXU1OzOWzFwm58e+VzLIX 4nQMeDwtOtvjPfkzC+sV/bjgfo83ArI/45P9aRPrRe1EAOtF7Vs7rlfUbvmxvwRPd2F/CY52Y11R H3dgXVEPduB6ilqNyf6xsOxPhLBeprUo1su0EpH7ybfL/Yw09PtTl/UZjfM+j7+r2H8bZgnnm+5O fmp6JxvPdErfLVZ22OMzBuaPbRUf5pwSjsk8YWHuor/DDjd2Rls8Y8/ZE7En4x4vhTHX4F6PzPcT MleZzDp1uPH00xbXLMu+itO+4PGm2P0xjzdCWK/oZRNzCT50y/xlJ84vQTWOdUVdkuqV6WRUzn/t l7lqyvW6mKxfa5P5jiL7jxFHt7avVBP/sxW9JvopeHxAx1zUHpiYFXU9InMqiLlM34UcNt33oCne leKwuz1ahAla4W/XNQrQN7lYmM/lyVrjHirC9wdcaX2q4AcAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image477.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WVz2sTQRTHZ95sdnY3abNtkibWaGMP9RcNtlepB/HQSwvaHMQiaQoBFdMWUrAl +D9YBA+Cul686MWjwUIPqQeponjQg1XvilpQkKqNOzPr8ib1kOCGTd5nvt838/bNkH397MlNIi9v YMYmtohejlMRsHXmf5GUVCP+bYOIDP8GSuUIhWazKUfyNCNHRoAG7ij8zYvBjO0N9PrRkBkn/aQp kojr85ofiXtmgJCcv2Q08MTIRGnxQmF5oUzIMRBFbYPKENegXHGYqtmTMA4nqIgSfnTSEa6fkNl5 Ib3XRDngf9yp5crs/GUCKpcSy/8ddW7DVUdYpkl7eSDX/ory4z3Cej6oxeafTFWLzafj7dai5oRg ziK/Ef+fmor8bFrVpPK9HdLR+iW+LfPHQk71Ch4OuGE1ZM+OBlwzq1HBpwL24N5+7Pcgv0fnRJ/O D3vweh78imGdGQsWnp8ZfRG8fp26pr7+caLyU7ufnxj+8xcuVsrV3GT5Su7MfKU0R8jdf3eyxN/K Sg+HvJQUfCjsxKturDesO126nnB0/b2F9Zq5GsN6zSxIPhjyNwf7Pfi+D/s9WNmr67MpXc8ndf26 q+vFONaZUbexzozTNq6HGVtc95cN3T/CsF6n5zjW63TLxPPV6UpE+dVOfWh7p1rP7JD1RnZuNOSM hXkzMuxgLrMjXOdLgDlLnxqKWyujHZ6hR7wh92Qy5HUX8w/YzOr8Lq3zg6ji1tNMO+xRiXNZyVLI mYTgiZAtF+sNK9+t85yN2YNcVueRfjyfBwfSur6a1Pl5r+7/HNf1Zpeuf3Gwzow1ptjd3Zk2/icb 1n3Z2WrIH03MNZPYmJnxO6LzGMVcp7eYYid4jznyXScPc1CjS7ikx+LtuEEBBqeWq4vlCtlo3TMm fX8A6MD7XqAHAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image478.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz2sTQRTH37zZJs0vsyatxlo1prpapC0teBEKQbymqOmtWFohotBYZQsaaEFP BU/eBKEYEU+Ch9wEQUGQPdSDpwp6EPIPFHKzxDhvZjOdST2kG3bzPvO+783bmbez8+3rS5BX0Vty IEbW9DojgzdRPGBYegfEHUOyHHEjY3KEYafTkSOTLCdHppGF6gR245K45BS9jLC8SBpGoENB4Ar+ LKy3RJ5QijSJUJOE0vLa3fnagwrAb1nUH1QRdBXkjBNMZR/CIn6JkZUVVjNDqj1stZtS+5zKQfFz y7Xq7dUVQBXLYFD8z8RfYSpLkgXoLw7l3LtG/PsRkt6S67SHT/7Cfjw4In7+XrXi5+cqj/I3V6vL 9wF+dCtQmTDMVMer52nJxie7zMYoyZT2vygQX9B8/CzxRc2erGRcM8uZ/oDfyJj+gLeOmvkC7ru2 fidp6zcTpr/BfqZNf4NtpM18DdZO2fV9j9r1+VH7fVoDSq9WMt/pdyV792SU/5KVzGjejZscYXdS intnYofcM+Ar5yhmTnP5lM3XT9g8O2TzFCru7R52yHeu4wfZLY/3u+UMcUlzfdT2b+VsfnrM1j/L mv6AjyVtve/Y+nWm/O7B7+C/319v97+W3XxN88PTxBOaF08Sz2peGDb9AW+7ZnzA38g9vqS7cfOI nX9r0M6/EbH9JW77r4Ca3z24U32cEwF/J+f3NX+Kmdxgl5OK4+EZGJfnpGz+cE4XopI+0jGxzRAL 5Zq/VqnCdu+acqn7Bz7JnLzcBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image479.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUPWzTQBR+7/lsx3Zw3B+qioXQgR9BUyVzoR66ITq0BYlMFCkSIEKrphJk7NCl U0daiaozIx3LkAWmlhUhFsaKCZEpIBHu3l1OjgEBtk5637vv/dx3z35/8nYP9FMCHwJljNxBZTg3 CcCFs7zpyhWQsoRchMgepH6/z54KTrKnSmjYEQ3iiiQzl0alddErwTnoqyBIJO5I61CuTgxw6MkY wynCrZWNB8vttQbAPVJNfZPZCqbRKa44jTr7OG2Kd4GyxqQ1Gg/YSY6Nhi3cG75mfxaP/AG7nGOT YX+VHM3e9V76w5l2vVdmr0pBQfsGlvLVYu07xQnDO8XFWOn5nQ5+6Ho7yJoSJMsPm41WeaHxtLy4 2lx5ArCpqzl87lqY0lasyBWDZ725MwpfsTgqKnzZ4K6zPbTfdS4wvmRxJ8ryP4ier3DV4Dp+jLLx dVyPsvF1HAmz8SlV3Cw/pRc8CzMWX0PN1wp8+mcFBN/JF6vEvjvPndQMvu30Qo3z2uJftdWZhdVw jzV8Znu+6wzjI9Q4fwb8zzM8pwmhYhZ4TnM9k3yTpXbz/upjoD91OslnbtnbPAmyuI5iCKd0HjRO fp2/39TL99t15liZeTstbwoKX7X1dsLsfko9nobrEJpvOuTvni/b9JDI34J6Xqs/xTESTS21WxuN Jhznz+ww7yduOmhqrAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image480.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZMAAAEFCAIAAACpQZ1oAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsMBx2+oZAAAEDJJREFUeJzt3dmWpCgYReHIXv3+rxx9YRVNMonI8A/7u8rKMtRQPAIi +fP9fj8AoMo/p3cAAB4juQDoQ3IB0IfkAqAPyQVAH5ILgD4kFwB9SC4A+gwm189f8W/ay49tCABy /w5/Mh58//Pzw1h8ANtMaC32xNb3+6XaBWCWx8kVGol5EvX8BgDee5xcV/Xq+/1eP8QVrqRi1a6L Jd1kANBv1bNFer5wUHxfLN4jk1tsf3OB260Qr5Irj6er2tUfW5QDTHcVv7hNcNsa6G8u0GMrBOO5 4BqNA6XOJBd3LSwSPz4qdsLWoup2gXxJHDTybLHd755XztufohBgovAEqfhf7dJ7uwDkmFnn4qxD F0qsXtOSKykEcbUr+S+GfeGIqxw2CtvtApDj8ds/jWcuT5fkjodtQmGrNQlvF4Aor+pcPTcoCgFk 6imZ/XMKYLO1zxYnxhazU2BYoyvjdgEKkkzjc0Vcbp8fv1x/bW1U5VCTjIQIo1KLyxT/WfxNQNmT QOVIVGanwDYUJJkUJBezU2DYlNxpPCjHKQqSa9bsFPBpXZcFDlKQXJ2ILaxD0ZLmbQ/9Zo23/Clb KoQ6sorzlTxwPLgnSChLLuiVD0S4fpiYCOt6OYktaUguLNcz8u59NNBd4IqCfq7ps1Ngp8560Mvq Eqfbm0JyKZoJl/IqXPGMF4eG1hYGitLkUjQTbv/sFBAiyazia88Dq+V0OzR5HvoV3s9OgSOSGKrN 9tf+VM9WOO8O/Uou+TPhMjuFFj2xVfuv/hLCuXbrV3IZmAlXwj7gqbFTxrn2bLy1eKrc7JydAmP6 K1y1ZeitR1vveK4w0W2tFN4uMIzhhar1H+RHPQlUuJzrSq6zM+GuK6CUfqU4cRhsLdqYCZepl1aI D+nTfEkmj6ytn9jCfXIxEy4AadLkykdCFIdNtccT3r6sM7y701Ht0kVa+cEpa99bVJELKnZSizdN xfxTvIuKmlZyTbmkVbyUQ3jJJ7bw4IibZ4tanhK+N+upaE8CSj4O2zw6CMQWEjvm57Jdoxn4arrm Be33vqkYPiu/no6zFiZXuxdfoEfVrilZbDXC5iK8kGNO1F96wqszs+KZgm4/yFT6DRwW5Eiu1O1L To0P3q65vRIzlYv334IGI9pIrgdqM3w+XU8jwvRepYa7MiEQyVWQV7tmZVZxDfmopSkrBwxT8Bc0 jrh9h2lishRXRRWG7EYDyVV1hdfq2GqsUGl4rXg4q/RQYB2S65nknc3Va9ZyxWrZT5hBcj2wof2i N7yAnUiuqoEpiacgvAK6ulBDcpWdDQu94bV0AttFa4ZGJFdBfpHsv/krCi+xOwbDSK57p9osisIL 2IzkSp3q3ioivOjqQhHJ9Yuo2JKzD51W76q31EYDyfU/sReG5L+iKmpn4AfJVSWqsiM5vID9SK4/ FrUTGSXwnqhbCIQguQpkXioy9yrYs3t+8hptJNfno+d6kNZmPL4DcIvkSumq2pAd8Ink4uJXQPjt BPuRXL+ouEIEVrtUHDdY4j25JFz2AwSGF7CT9+SKUXF45FRcEtP4OE+uDdfAuk1Q7YJnrpMrprHC pXGfgSn8Jpe9Ssqpb7QnQIlpxPwmV0zvVUGbET45TS6ucEA1p8kV01vhuiitdmk/7DiL5LJgfwqc zUct6Yx1PCZXXO5N3vm5sGGex+QyyWQEAzXukstJfWTb19yZmKQzAnfJFTN2JRj7OkCDr+RyUuG6 uPqy8MZXcsVM1lD2jJCQkIkS9gEH+U0unEX04A1HyWV+MMRF6cBU4BFHyeXHtlzefwMwfMvBIySX fVS7YI+X5HLSVAzWtRnl5KCcPcF+XpILgCUkl1l01cMwF8nlrakYLP2yp46kqzOIGhfJhQvVLphh P7mcX65z24zSDqa0/cE29pMrRkMDsMFXcu0nISvpqoc9xpPLbd98Ynp4nT2Ynk8lLsaTCzXUvKAa yeUF9RRYYjm5aComXrYZZVbTZO4VVrOcXMjRWw8bSC4A+phNLpqKNe+rXRKOp4R9wEFmk0sImc0x 2ozQjuTC50N4QRubyUVT8VZ+WAgvKGIzudCD8IJeBpOLy69ff3hJPqqS9w2LGEyuGE3FW0wQCI2M Jxd68KgR6lhLLvrmx/SHl5yjKmdPsJ+15MIs1LwgGcmFP3jUCEVMJRdNxZdq4SU/wuTvIeYylVx4 j5oXVCC5kKK6CvlsJhfX3ku1AzjxwE6pynGi3bKTXDRq5iIUIJmd5MJ0usKLW5crJBdaGF4PmYwk F+MhtiG8IIGR5MJOosKLG5VPJBdGiAovOGQtubgDz9VIKIHhJXCXsIiF5KK87sHweshhIbmwDeEF IUgudAmZJTC86CJwSH1yCR8PIXCX3hMYXvBGfXLhCMILZ5FcqGqHUTG8jufX8R3AHrqTS3hT0bzi MSc7sIHu5MJxhBeOILlwr12f/X6/x7u9qHF7ozi5aCqKcjy84Iri5II0hBe2IbnW8nbpynzgCHu0 JhdNRbHos8cGWpMLq73Jmlp47ckvUtIDkgtLFB84fogVTKIyuWgqanG28gXDVCYXdnp5b6hVvj6z 61/cw1whubDDnvCCH/qSi6aiUo2eL/ILT+lLLmywLkr29NwTheaRXDigUfkidNBDWXLRVDSj3XNP fqFNWXJhs9W3h8b6B/KLm5kfJBdS+yeoWVH/otZmm9bk4u6qXZ4stB/RT1NyUXY9IL/QQ1NyYbOD Fdvh/KIy7gTJhV9EVWpe1r9EfRfMpSa5GA/hFu1H5P49vQNAlyu8ijkVfsktzQ+SC2UyU6CRX43f wx4drUWaintoufIb7ceElm+Ep3QkF5BrD2ENCC+TFLQWKXloC+F124qkwm6GguSKUfL2UHqciTA/ pLcWtVe4FF0h2g91rKcJaen7OiQ9uWKKUgAqkF96iW4tUqowRbsVmfySG6QKopMrRnlayva4k5+f n+tLtYeDhYXDz/YOhRlyk4sKFxbpya8LKSaW3OSKUWgwXVKoHr2/TYE8TmhyUeHayeo1+f1+w1cL DcbGwuFnUkw+ockVo2Rgs7EUo6DuJDG5LFW4bm/1x1k62iv0p1jtf4UXAKUkJleMs76TvaP9qMHY s7bwc3/iM+piBXHJRRVgJ472sNs3jWqKfzpkzj55Ii65YpzRnTjaYxrztXaugSwbICu5qALs5ORo z20wPtpu/M9HR5te/1uykivGOdtp/9H2dn7z7+vkzrGIoOTiRO5k/mg3GnFCQpMse0NKcvH85SDz RztuMH4khVdC5l7JJGKWG241m3HAod355OLByllOjvab/nIIdDi5iK393F60hJclUvq5LsTWOsUL 1fkBVzr4gPe9PweTi9rWNlQugqSrPrh+qbEEuk2xYw9ZuJyAFZzkl4jWouFjLeEBvMwRJ6uPTM/6 ZR6ZW7RXPgeT66q3Ozzi+3GQa+K3ptUdJXU7PJeIOhfgR/JYoNFR1b+kQ+fHc81y+2eNHy0GLBL/ FaL4n3kY9S/pkJ3k+pTSJ4+t2lmvPXUClupvqGps0q5jKrkAXYitYaaSq/1ibfzPZLHix4FFrpLW E0b9S3pjKrn6hZCiTOCU/oJHEc1ZSy4iCfK9megZF2vJ1Y8BZTjiKnU9XRP9SzrkN7muYrG6TJCM iNElP4vBkahUpiBTo1gmr3y3C3C+8PWDqzLvtM4VSgZVcWxwPR/8RCkT/pnHUHvJT5ZQyYBVJ+zU ueIzV/w5rosVF6CmhkutJDTG2bRXVRsfn6/qdslP1NHhubg6rXMBbY/ex2jP+dXZE/9mVx1G2Mnk 2n+4G8XI5+nH5eypH9u6844OQa3FPa/CN95bHF4nL/HbkzTHkifRj+5ztOxWOJ9cxu4bPh/0YJs4 BD1n4snkamSWgTgjwrQLuXA7RqG4zIrzzvshwcnkSh7T1P5LvsbOG4hgyNHz5NGJ863FS/sxjQpu yxCwn7hRERKmfHw6vWptnx+lsN7INqyzqfhx/6RvP3HJJcSb6VXHjBV9rpbjfv46vSO+nEwu2yd7 QzfqnpfGFzles441eiob72N8/la3g9rKRX1ZG6hzlX3fTa8au10g3+hPSXG1Iby47ScIC9uk9NDr dfvsvPPhevKR/u32fwQTdZ5QKlyLUOeqimtATwvfnvIaaltcG0d03mA27IlD1LkmuL39Ph3rXGz3 rXhvCcGitjZnZxGSa4LbxuCK1uLH+iOOzYgYXWgttoy9F9bZ/VH8ee5W0IMbgEYk11u3YxFrCwxf MMljxPyfb1buDTcApWgtFnQO5wl5lCzQePO2fZF0XkWNFSoKLAmRIWEfMIY61zGLBpF6nvkkdnts OUqqkVyDpuTO8GR1t6v9qKp/7UdsaUdrcdz09xaFrMS28NbO6R3BK4KSK64j+ClY6148FHIM4xk1 zu7Jh6qWIeeTy2ejpr/b3ozjEUZsWXI4uWqxZSnOLH2XKY4cEGLLmMPJVZsK1Uwh44Kpndmd+cVZ sOd8a/FiYDZnNBwMDmLLJHGjIhoztFlVm3vLhrMnlNiySlxyOdSexRDDOJKGkVxrceUcZOPgtyvg lqrnj5BcIryZxRDGUAHvQXJJwfuG+Dz/qyjrRjILR3IBn082WdAptT/UEv8y/CBhh08huaR4erPF XNczUAnH/+ncuUJ2e7OTyUXLKLidnhBLJTOvHT8FjXdLKCEXKSNRkYvvvXSBbRPPEbThmOcxNPeP FVhFa/G8JJWSSbsO7ZR3exqP16kPg3UdDsMeRnKt1VP088JK8RVic+PxdujWoi4FOd+xtny+hySX aHRqHLez5/7gHWvPpoc7PfJP0c8lHeElQTgL06/wzmnL8j/pFFJgbh9osbA9XX/xWHW+n5v/AZri FyS5gC4reu7b6/lW/sTUUvFG31SRklQqHrc32xKUXD5nc+5BtWuKKQVsRTVHpjffsRhbw9sqlv+T /Vxx3xtXZs72jM9nv1FS6p4Wv20997c3rUUZ+n61/bfbsW0xm/Nylr6LLj1Hfvjs7Gy+7d+NuR1n 7RQb2xazOa/loVmhRaOMcXcJQtD0PDGIDZTzzm0VSennqkUYMNeittX0de6RP/6bO4K/scKXN3Up yRVQQ8Ei64pW/5rbl+vEGvrAhnpSpmcP42XiTxWHdAxvi5GowEKdl+vxDcXjxfKxY/2rLY47a/ym Z1uM5wK2avfjFNuYY+n2tMMoX7jxIPu2iz1Zc/Jz0p+YvJs5vC3qXMAq+UWb/2+4kpNLeuKG4sEf ervkEiQXzjBzCbUNdAw9HcbZv6FPNhNZ/1amtHM761N5EMsaiQqsIycZtw0lbTQ/2/vQru4l3e0v dQ5PS37I95B+LmCO4hCn26t9rFdrYENj2xKL5AImuH0WVvtIT/99+DlZ3vM4Z1qLwHwv3zH+/K1G xW2l/geU+Vb6Hw5qQXIB892+OjOrruS2zkVrEZgjbtPdLhZ3nD9tAD7dUPwbMy1NkguYoKcn/nYc Zs+axzZkD61FAPqQXMAmt93ks1pw2zZ0EMkF7NM5DlPRhk4hudYyUEQAgdRXGgE4RJ0LgD4kFwB9 /gNGhMC0UN5XWAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image481.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Sv0oDQRDGZyb/L9HsCYJaBQU1YgTtrbRSE8TkAYxwoMEzYoSYTkkjVtZWvkB6 C5FUVrGwshX0AewFz525y5IziB4sN7+Zb/a+vdmXp8cbkKdrA0GKo+cichBpIujUuFRjeqWIo6he hCgZJM/zJLOEE5JZJgzUaer3ZQioa4/paDaehSnwuAkUf1NHHb3ObYCObkwHmgwUq6f7ldaxA7At Dj7p9sv3eY3igkBVDlynkSs5zdxO3a0eAVywk4KuJ/V7xdrFB8Um8ot9vspy87ypb2SY84bf08xz httWWL+WCOvfooP1LawB8+WQY/zDMco//BhwPqm458zwwihz0fBMKswnsbC+HQnXN8Gv+85e/+0M AmcY7HSHhTj3lAzH0Wc1PCU9d1DllrtXPwT67aT2CEtXDZPMYN2wlWQuGK6Rr7eCu2LJfZJLEXhQ kBC65+H3kGi63GqcOi70fp4pIrpvOPTfQwQDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image482.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUv0scURDHZ2af6/3YxNU7QdLkckV+EBS1DwS0CIhXRK3EQs1Botko3kE8sEoa CwXTpAhEtrII+B+4aGVlwE5IJfaCZVDwfDO7vrxbU5x7vLv5vJnvzHuz793J78MfIE+pGCrIsvWt gmw4I6S/oFe8HXpkiS2lByHKDFKz2ZSZAeyTmSHCJDpPtzqPQlUq9mjrqdsFj6DJIvA1H2gr0uO0 ADCj0+STGA/GZ+vvJxvLVS7Ci7qkWMFPWSr2Y5y9SG/oq8NWQVu/PI66or7rY4nd4uWQ/vgTjWBu 6SNQrEXI6N/h3DadeRwyDe3pSGpfWPqfBQ6dkT5dUXgN//SgtH7yQ1CtlSrVz6W3S8HsJ4DwdgVx JkoyhfREMr0wfN7N/DxhVGXP9qPayzM/Mzyda43fcVvjVzpsf4TvsrY/wsGM7d+gBWBeT3Z22vbO 0j2ad75LpWHDu8rmx7jYGXO6h3jvHq71sGbV8KbPPG546oHtR4WuzRHuZ1r1YxBzugd4zx78Jf8h ayqGXYzZv3tu/nte0zutd3Fov9nJH3n7o4YD6elLE78gN/PVnXrY1jlHtSidqRn+4tgc4Ws35lxy h3Nyz+WwJDV96BTa43+GIyQqTzRq9WoAR+k9OhJ3A4nb46ycBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image483.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUQUvcUBDHZyZx3c2uJq2rK15cPFhFLdRrKVhoqSDroVqhiAeFlbq6KqzQ7qFK oYdCoXgTWpB8gX6DBnrqSaG3ghf9CLZsS63g9s0kvr7EHtaEJPN785+Zl8nL+3b45T3IMVHwbciw 9b2EbFg1UjfoFm+bujLElq0uQpQRpGazKSO3sVdG7hBG6ixdxuXItycKN5U1mHKhD5ocBJ7iz8oK mAoACypNNtLkoLS49Wy2vlnmIjypPxRG8DEgFccwzJ6nSdpOsdWlrCcuq86p9+KraHd5OqROb6Ze XdpYAwpjEdLqOe7s02uXJfPQWhxJ7VMjvq+HpQvSp3PyL+BfPNgqfnalWq4Vp8vPi483qovrAK8u ZxBmoiiTTx8k013NT4WLmve7mYc1V/LMQxE3rMNO09+wNoVvaXY74vqdTFw/lTb9Aa7mTH+AnTkz X4AfHVP/lirA/CbqxEnLnUj2dM6al0rjmvfaTe7Hs0zIyZ7jtXt+Jj18odnpYi5p/uWa/oZ1lI7r K1acpyDkZA/wmj34Tb7HMdOa83acf0LI3tV199/1nnzzHzdYOqbf7J2sjgeaH8rXHdFfezRr+n1a bjPjfXokf/69K/PBlv6jhnVf8tc0v0yZHOBxOmQn2iMc2UdkcUU1PWgX+sQ7zwESDczUa1vlKhwk e2CJ7i88jwv//AQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image484.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wMXAxMgJYl0IY2QAMpjNGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw8TA9MBLiEgS42Nn0GK4T9IE4MAyE4gay0QN3AxMKwFauSGquFh 8E0syQipLEhlYAgAu+A304J/EHdOYAS7golBICQzN7VYwS+1XCEoPzcxj4GhC+QSXaA8B5A24kpg vAR2sqYejJ/PCdKsDpfn4wDxNaB8b8YsBhC/A+w2NBuBfmAQCK7MTcrPYWCC2MMI9vkHJPt6wea5 wPkzWUF8XTg/CRw6thg+YiToI4hNjHCT1rGB9PjC+U3MIH4FnO/NAOFDbHpAtE3oftrBaM0C0uMH 57MwQvhc0LjiAscnOFKg4SbAwA7m7QEF/hlGJial4MriktRchjPovmEGqwMACLn4z4QCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image485.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUPWgUURCemb3L5TZn3PycroJwphBjjHhWNsKKRoig4GWxESEXXMzhrRETf64J WAoW1hEkNlaidTDFVVYRrLSwOazEyloh55t5b/f29oKuu7zd+d6b783MN4/35eOHDZCn47YtKLJV nUM2rHekPlCW1bwaRWIrpwYhygxSt9uVmVPoykyV0HiPUMQrUdvquOPKOja0Hw5Dl0ngKNxW1pYa my5Ay1Ic41OCK/W1Zb91L1A+4vmbTux+kkyecwBSr7PQCpdWmkAcf1bNDqv/GfsaPhhhl+MZeSj5 /0zw74yy67Thu/+Mq/lo+DU8JPFvZOSn49dwfYJdb0ozfpFWip8piCKyqpP0HWdstiaUNeaWJdrm LvSiQU5F8xthsFq5Gjyq1FbC+l2AJ3oXSuXt0bzLpJMG+/j0oNYhwtYBrWuEt6XOquTJ/G8F1UJo NsJ4x6/55A4ePcwlI3j0g/rxe9QRdC2dzLVEGpLZadGqF5l02vSgpwru2YO0Fr615TA/iGs9OsbH ObgV4Y19et1JZYp/7XEvv1cFzS8P5vdfXfPxmXTlUozPlhnfjvHn0f7163Zy3SMn34/XraS/R5el R49jPAesxPwFZ/C8ZajcR3eSXWdjfESUnonxi1Jy3aOXQ4zPDSgNmTq5aF0cZte3e3WKla6cv9+o N829NpjvG3w9ruu3zd1ky/0lR9Ls6UBB0DYLs4NEUwut1bUghJ10Tpb4/QHyJIm0dAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image486.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WWT0hUQRzHZ+a93dl/5nPdxXW9vDzEWrqxEl0qsCIvsQppJ+mg8ijBVUlBxcse 6rAR9IcO/UFQb1FCkJeghQiMAgM9tRGU2x8yNfGaW7u9+bPjm7d7WEtZmM/M9zu/3/zmt+/tu7ev 7gP6t9qgu4CbjFbikAyU1yoAKgjSVYf5cSMyMicBgpDOQFQoFOhMFIboTAxBrvaios+HdNdqg98c HXBWgzAoEBPQTH5hjp6Yn5kGAJax6eEaH4j3jl3qnhwxzLwgSWrH3M3FEgWNNGILZLsHUARVucmo 1hxteItqzaaGXB1TF51MHVOnwkSVQwfzy1R7kySPzH+tazLRNzwIEPMiGrvV04fXFCKJgMp8Co29 bfHPVxFpE6g0LvMrwl/l/7/4W/XW+KE9xu/HOUikPRX67fH7cTxMpBdoV+XQTB7s+oFq+rsHEsao 3mGM6+eGE71DADwqn4mB39CdooKvU9aBh3MySG65ORqNNgvNTC3R7PIzL+OipweXeqYcVs+c46xG +LDgq9WEY5xT6neVVbjIT3nHsBOvVnxie+3S+Ey9NVIarwQItwrGtfL6SI3Mulfmx07Z/1m1rmfV oMJYK828gl5J44UQkbYI/qTJfMNj5Qy6G5LZvc/KWfUKYqyV9k4FvWfg89J+Bj4GCJ8QN/U+bOUk +hCw6r8pX2h988X8EeM/nO9Axr+F/iUmvCX0jH8KPeNNEe8B7aRDnBUF+QjvcF7knOO8ABn/EvoJ F+F1oWe8IfSMf3Cehm1S/VPqvIOd396pcI/fzTSuoTc5JPi4JvO6T+ZNt8wxxcpZNQsZ258acI/f IQOP1RHPhOAjAZmv+WWeoHdyUXDcJ693umWudspsqDInkLxfB7SedM6xIVUqibadVn1KPSXtl1Lb AHnNdp3WyldGP3l5oHeQv7VLbyqJ8vx94Oa8FlRIvEi7mDnqJzORoSZQJsbsboxZUL7mSfSQnukr +Nccb9Oat3O+p9R5rDWahvul59o0bOTdpJXvY1s8e74ZpEvP2Qz6WGeNl0HjNTLf2ifrO6vYuof/ mvHQXzz0gc9z0gCm9Jxc3hJEqLFrcnTMSIAlew0UqvsLdf1sZKYJAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image487.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC8WaC3RVxbnHZ++Z+faePMBFgWAIIRAIl0AegsjDtmKRilURvFXxBYmQGATMvbHK y4BokGUACSy6AllUA1J5mwdgRWwrKobyMBKjIcQHAnJVLFIutl5Quf+Z8+BAwoacoI3rx8ye+b6Z +V5zztnLuj1vlzDzl69iI0bZupd6p8UUY7wwhrFo9p2ZbQuSqDWLZ2fwJ8zzXbl541qxW8ePzct9 JDf7dwn6WWI80qyie1F2bES++hl6p20W+rcbWENyH80bn5WXMDxrMgYEhlIsZlrbslg7o7XhjE+h yNL/isGszW/HT8p6ROsk3J47KfNhxvyaltlRmX0Ca1zhP3V7c2rG3sTzDaAfzHsdK6Jhp6BB/mN1 9a9lMwftd7blH/eNchaBtjvnrIoNA1utdLXVCqzBzltDmPZ4cC3GzBGCO7j+s5E5W+OzluG5PZiI DWqCZ5VmDy0Q2EcG1w89KxndAdJm+hxlbDjO257tQ6v76WqtNUHp8++1dD/0xE2dLWB/6I4dRX+7 Um22fqYCWoFVONp4I9NeXBMiE4jIaXtzMKowzNZR/c+pkx7InYi+WcNB3jHWJ2ITNH27+/JzMuvr z4vNl5wXbjAbdNvD0tnblDVz2FIWyVKZlzVPsyVBmQtYo8/S9fq88ZkTgydQIZmpe23tKP8aqdDw WapHQi29mfXxSwR0WLMtWsRaWVewXE+LFrLooExgRe3/syf2na81ZELP9xBLaeZpiu0kGWtXCa/T /N7uHpQ5ewc08u8FYx3RyNNxWK2JVXY3tUrgDooMxqaVsV2vYYfYfqBnErsyGJ3Azr5qj/TvO2/m thUX8k9Tt9JfbN+tdJ248K0U2cQ99IZdxQaJdDVInHvrRDbrnimyfffMLYIFo9b0PbID+xXZ+9Dq frrqJiYovf/NQvfDu0f+JCpVP+F9j7wcIuOVp1eLxjdG8/LU4kvZbNv7HmB8SVDm7Gka1/nT9vl1 rke86zzXam6dR/NWVqHtXeeRPDoo4+W/Z+yW1nl7mSRLhHedt5PdgzJnT9O4epeJllevXiO0ej/9 Ear3l9JXvVuoedX7K1nFNlG62kQtqd4I6avet+li1av3i5D70Op+ulpJE5TefzvpfnjVe5VTqcrI u3rTQ2S8su8lamn1zpJLmZTe1fuEXBKU8apekudXrx653NU7T7ayIqR39c6V0UEZL/8p2dLqLXIS ZFvHu3oXOJ2DMl7V295pefXqNUKr91DPTpe9el9xfNXbVzWvel9zqliqSlepqiXVW+j4qneoulj1 bsN+hc4+tLqfrjqpCUrvf4PS/fCqt1xVYg3v6i0LkfHKvhTV0uo97SxlMxzv6v0/Z0lQxqt6Zzrn V68eudzVS24rq8Dxrl7pRgdlvPz3lNPS6o2ISJDPKu/qVRGdgzJe1VukWl69eo3LWb1NW/0VO8wf YwtsL6uPskNBmaZ+ubEmf7lFNvLKZKzRhO7us7oBX0QFfdHW+EJrUogvvj529Ng/DvRkyaw368mS 0J7rl0i/X6LCzs37rbvFEZbg6Zd7rVFBmbPZ0Nju/4FMc+2OM3ZrzchQu48f+/p///Hlgb9/foZp 65Pxb3f818X0NJfbD1VWGR9h7fT0w9shMl5+GAmZ5vrhCuMHrclD/FC7p44NZNeE3EGXy96J/Br3 G/sgedk7IUTGy95/Qia8fNeaP22+f8DXuWN4nqfd74fIeNmdAZnw8l1r/nvz/XphuTt5nOPlh8Eh Ml5+2AWZ8PJda56T72/ofO/zI+T7Eblc5spbPD/1DsvSoIyXvf8FmfDyXWv+tPk+gq6g/bKOe9l9 G7UOynjZ3QCZ8PJda/57830b3SR/Q895xv+vNCwo4+WHmyHTXD/4vutozdDvOtW11yDfw7f1/N8K O2DOnRjbC4FXrca/FXRLsP4U2m58OtsmVlvbxBarylAOVltvmbG11l/FBlAONuL5ZYy/Yua3grVg jqHcKkQ7RaywHoXOdLHS9PPFKuu/xVxrvHgW7TwrS2RZ94sHrWyRbWWKgVaGGGD9VkjrFuFYdwiy bhO1bLh4j/1KvMgGidVsiFjFfimeYL8QM9jPRT5LFhmspxjNeoj7EMu7WCyIASf5XewjUAf2+nkH 7OJ3s7/x+8AY8ACeszD+IOZzIJsDnRx819Ocr/8gqwV1kK+HXj3067FOHdarNfNjzlnjJIgRmjGs rXiQJYiJrJN4iCWKcSxOjGep4mnWT8xiKeJJ1kesAWthVx37tXgf7QfsBuFaNwhljRA/x3esQWiv hT9ywEPw00LrAbHIeli8ZOXCz3mi0noEzEYc5iBea8HWYOxesXaCPYhTNeJVDflqxG8PYrIT8dFx 88XeYhf7DXh+Tv2F+XLqU+TWeHbhnIoyOSWMb7Q/q5gmh4W9LwRXIYdjlHcuB/atMnZusaKVJnx7 N6Hs3kW1/xk/7weKC+/7ndn3cbZDDhA7ZA/xJvizn1fBn2RPsVn2BmmgD577Ybw/5gdAVusMEAcA J01/QUBRP9GOkg0x1MPQlSJFKn3BU+lzPog282tpE7+enuQDaBYfTE/xm2kkv4VG8Nspkd9EXflI 6s7vp+/tO+iUfT/9YOfQ53YGHbaz6Us7i47ak+mAnUf14KBdBFaBjYZ6sNcuBxvoPXsdfQDqwYd4 /gTjn5r5DWCV4SD6Ad1P7ZfBFshthfxW6G2F/has8zJkN/p1ikCen1zwMNXY99FH9j30sX03zjWc /mnfSt/a11MCbOwKusDe4XwI3Yb2Vp5OM8Es8ARPpkrehzaireDxdJgn0RG0h3gbksKhLqI1dRMR FC9+QBw4/MgApzTTP4D4nBuz/uJ18CZitB2x2o6YbUfs3oTu62Y+LRi3ltRREoSrkF+DxMXzWe+n z1bF/gMMDHvfteTLZ11Hh+yL77vRxOugHa00e+1w943HfXEbbI2Dwka6eB2l8EpK4cuph59uoAt/ gTrzF8EasB7PZRivwHwl9QVDQY6hgiaASbycZvA/IktWIktW0Hw+FxTSUj6WSngmlfKrqZj3ped5 P1rLOa3jNrKnWq7m78hy/q58jb9geIM/Ll/l09Dmy218pqzhY+UuPlru5eNkNc+WDTwD32hGgUx5 EpDIlFGgjWEUGCFbgyhxu4wQd4BR4F48j8Z4hpmPMgR0MmQ70AHzsZCLhXws9DpAvx3kAvIETvIR 2NdHrWGk3MHvkttxnrf4PXIjf0xW8slgGpgq1/NSuYkvR/u8LOW7wTtgjyzhjFZwC345Ixfwq2gB /LIAFfUMH0MLeQba0ZTPZ9NsPgc+fYryeAk9wpfQVP4cPcqLaRz8m4O45CBOQ0HfYOwqKBmkIFZp iFkaZNIQwxTEMtnMrzHxCzev5kpfXi0m77w6YfJqMiuRmbJEjpCL/SwEz8rb5Tx5BxgF7sXzaIxn YD4TvwEyZQWoNYySNRg/LLPlEcgckOPkIfQ/kQ/Io3KGPCGnyS9lvvxGrpTf4xfGN3KFPC2rwbvS IY7v1RY5ZFM0XU1tKBOMpXgqpM40l3rRCupNKymV/kjXUTkNpgoaQpWUDaaAAlBoWAOW0xxQQC/Q k/QiWAPW47kM4xVmvgDMAFMMleiHrlFB80ER5BdBbxH0F2GdIqw3H/IBfa2bDYYY1tAwnLE/FdMA WkJ96DkaRCU471OUhF1TaTZ1pdEUSxmUSGNgVx/qQIxi6IyMpN2S0zsyivZIolIp6Xl5Sk4Bk+Ux +Psr+PULeaehDvGoBRWgNBinDFkMSuDzZZBfBvlliFcJ4lZs5keZWIWbQ/qnjs6h58BYefE7MVCr ixH3xXKkbMlnQCly9irunbuBfXWd6JqqYprwa2Y6+fbVnwGXsm+ByYdKilaa5dSSz4C/Ob7PgBR1 4X2Pm30fw2dAg5PCdzo9/HQDXfhupzOvBjXgfTzvw/h+zDc4fcFQkGOocbIwPpbXO7/jnzlT+cdO Hj/ozODfOrP5SSef/8t5hse7C3lH9xke5y7gN4HfuCU8313Bp6N93C3lL4Eydz3/0N3E96NtcCu5 rSq5UBs5qbd4V7WdJ6oq3l29x3upWlDHe6uTgERvFQXaGBJBR9UaRIlOKkIkgESQhOeeGO9l5qMM AZ1eqh3ogPlYyMVCPhZ6HaDfDnIBeQIneUfsq0lUDTxOVfP2ai+PUbt4J1XDr1Tb+Pfuq9xSb3Cm XuP17mt8n1vO17mr+Qa3gq931/Fp7lrwPL/RLebDYPONsD/WXcqvdOfzE858ftyZBV/OhK9n8Dpn Et/lTEAscsBQ0DcYo/1OMkiBXBpik4YYpCFWKYhZspmvMXFqyV2v80ff9V75E/gOUSJ7qxLZUS32 sxA8KzupeTIBJIIkPPfEeC/M91aloALUGhBL8IXsbvgK8sdkF3VKSiCUpI9cogY3il5yOW1wI6nM jaF8twM97sbTTW4ixbmx1NHtSvFuKv3LSaKTTip96wyig04f+tjpT585w6jeGUI1YL/zazCEGpxs MAUUgEJDDdjpzAEFtNt5kqpBDXgfz/swvt/MF4AZYIqhAf3QNfY780ER5BdBbxH0F2GdIqw3H/IB fa2bDYb4GQyuo104d53TG7q9sEZnOu7E0wmnDV3ptoF9bSjWjaYbXYemua1pOtqp7mm5DmwA691v ZL37vdyPdp/7pTzjnpCWOip/cD+RseqQbKcOyBh1BDE5jH4N4lMLP9eirQClwdj1UsWgBLFahpgt g8wyxLAEesVmPtHEryX3f6zy3f+p6lLuf1+dLpYpIE615P7X+azv/4+cS7n/G0ydVbFd4EOnJfe/ 3lff/5eyb4HJjwYnWn0Idl3yvk2/e8tyfy+POYM9372NcxcHZbzevX0NmfDevWrNn/bd67vuQLrb /YPnu9dqdwBkll303es97uFmv3vtbOzWmtEhdv/9s/Pfvp59A5vEEn60N7DXql/It9wlnlkwMETG yxvbIRPeG1itGfoGtqo2pUVvYAP/Rzo3K/4/x/6A6yovAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image488.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Rv0vDUBC+uzTWJgWDWhCn0kHqoNCCo9DdH4MpuLZC6q+mFVoo3XR3cBQX3cX/ wMHJqbo6Obi5CM6Kxrt7aZB20Bde8n2X7753d+/p4f4CdNXcCkFGUGkbBVjryC/I6V+bd4YEpXgT okaQoijSyDLOaaREGKtdGuZlqUI1d5rRwsQUzEMkSeAxv2N0wzvvArxxohtrsrBR7+5V+0cB16VF fZDJkFXQE5fQuM+SDw0UNENfaJDEQnsYC23p4ZOuvk3+GWofBF51Pww6+c2gl99qh/UWwIlxRpjk b9k5xktHxItag/DXtMWo2NxNFC8poxjya51AMeErIINotryRGlhF/Hh+P9xpN4HMyaS9vf+q4DQj fr2EP1qG58b9/ujJOFPiVE5LTiPhh+p8kPBz9VwDb3x6/6r82RbpKjjxrTp68zr82NODtLJbGdEA iQp+v9MNQhiM1myp7ge3XjDbrgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image489.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRPUsDQRCdmc3XxYBHVBCrkEK0UNReTGOjaJFcJ4Ixxi9yiZBoSGcpiGBhZZVK sPAfWKSyimBnm9LSWsFzZu5yhERwj717b+/NvJnZ99eXe9DVsXoGLUFLDgIDs4H8gin9G+VtkaAI b0LUEyTP8/RkEaf1ZJkwUI9RPy5FPdOx0oxmY+MwA54EgS2ejJ54X7LdjeGYQJOCrWLj2GmdlQHe pBb4Ij9CVlYdF9DPPkkfeE2CJhjVLVF9U/vH195ypUD82IWWu1+rAPmxCAn+riQdcxeTipsB38Pz +CDP0ToIL+kcBvPqLDivc+KW65ntcjOTr7nFKkDbdyCt8nPA6TAqI6kc9Z2uEsLnd/s8r5XMab/C H40RfXVnxBv/8cbAm0LvUkRiDsIu09rlacjXosI3Q/5Avt4e7fqPaQ73mqMLrXEVksGNJvXWdWhB Thviyp5lCF0kyhZa9UbZhe5wD0Z1v7UjTEuqAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image490.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51SMUvDUBC+u0TTvBYMBUGcgoPooKirCM4FRWzdWyFQwVihgZJ/oauTropbRwcn p3R2k45urbNgvHd5CTR00YTjfd97312+u5f30dsdyNNWYwRXo9szARYvQLAspwscLmlkcxCi7CCl aSo727giO7uERl2lPK9GY2yrOqP1xSVYhVQngcf8ldGIw1cAz5xYNZoaHHWibiu+DgBOxME33f9k Pm9QXBB4rYsw6PvHwcA/7YWdK4ChdrLF5xVe99QhDlwt3im4crQp359TMZlXMTEVUXqcss41lSa2 xWgy/fyHu6wWFq4aduYq50/WrOsP1Hyz4F+g+YZMsPRl4tdrxuF57xKo7D3PDytaelDwB8p4uRP8 cyePjs6JCh7gLN8X511Q5p6V/AsyMtONB46wFz2SBInWmnE/CkK+n1I3luh+AQGwGPnAAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image491.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wP2AkYETxBIMATOYQxkZGJgYRMGyrEDMyQRisQAxEyMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0wPGB9xCQJYaGz+DFMN/kCYGASD/AJB1FogXcDMwrAVq5Iaq4WHw TSzJCKksSGVgCACr/M204B/EnRNAFjABoUBwZW5Sfg4DE8h+XaAoB5A24nJgnMoFUrIUzv/GAeKv g/NnM0H4omjmgkRZgOaGZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMHRBbGAE+/QDkk2WYJNL4PxURlS+NQOIn4Fh EwMBmxigNjHCTZrJDgpOBQUsJp3BZtIZDDdzQk2qY2UGst5/eEEFV91kgbgKxrdiARliAJe/Bw4P TTj/Izg8NBi4oPHMBU4LYIuhsSzAwA7m7QEZfIaRiUkpuLK4JDUX6Es0/zCD1QEARZD/8sACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image492.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYFdgZeQEsTbEMDIAGcwVjECCQRQsywrEnEwgFgsQMzEygkUYmf7/ /w8W0WOUAIsYMjFCVXMzwfTxMCmwNrALAVlqbPwMUgz/QZoYBID8A0DWHiB2YGdguAM0hhuqhofB N7EkI6SyIJWBQQHsqF9MEB0goAS2UZcRYroI02ZGa0YQS5gplhnCAolNZIaJTWQG6fzNdOAvRP8E kBOZgFAguDI3KT+HgQliHiMDB5A24ipiDmIAKfnEANH34B9+fUxg93yA61dgNAfrXwrVv+AfIXsh +pmg+h8w6bNB9MP4qqwgvg04LtDcw8ACNC8kMze1WMEvtVwhKD83MY+BYTV2l51giQS7zABq0gKi TcJ0IyszSJMmnC8BjnkNDJMZSXTjA6YdzKCkk1IC4/eATS6ByyeBzcxg4IKmFi5wigJ7ARriAgzs YN4ekEFnGJmYlIIri0tScxnOoPuGGawOAPWO9KgGAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image493.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCembtEkwsYNAGxOlKIIoqmsZFgZ+EDiTaWigGVPHyBBsQ6pbVVFCxs /AURrMQiErDQRjE/Qa1EMXFndnNIFI173N18c/N989i9u+vLQ5A17rg+CLC1MYtsWDeoHhCVrz51 B4gtW92EKB6ker0uniHsFs8IoYl2qMELkesbdzqV1evvgB6oMwnCCl8oq8TIAbhXMo6JCcH04vbK fH49BeAiF/VGmsErJhkHUatH6Bh2ia0umiJtsW/f3/BpK0IFiqP2FejMz2rvdPGhNQ+4bFJXeC6f WcqlgXQOhHb1jgc3rSRwyAtoXrX2O4+kxieP7+Ko8E8Mv1j7K6/mk+FXiYKa38Cv7YzHDE7YDzL5 AdmvpvrAVvrzq5nUljuT2nGTucxiFuD850qv7AWpdNjgomX7GMeNcrFl5eYeEnYNmTRicAVfRLnf wyWLcZ+HJ5APUTrbPDNsaeZVOmpjvR0v/631FVfw0dY4+l3/X51V6dnPnGVPeU+U1zx8KrszCUFz woPyF8gIzYkIQ5ugErdcRqLYXH5rO5WBcnN3lsR9Aplacqm6AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image494.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVMAAADYCAIAAADZKZeMAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsQBlSsOGwAAB3hJREFUeJzt3duSozYUQFE7lf//ZefBGUIwFwkkkHTWepqa6Z6myr05 4mLz/nw+LyCYv57eAOAByoeIlA8RKR8iUj5EpHyISPkQkfIhIuVDRMqHiJQPESkfIlI+RKR8iEj5 EJHyISLlQ0TKh4iW5b/f79P/1/S9if/J/MtWv+X9fl/ZHmBLsZn/fr+nj/Tz2X7QuNTyf2fvYmKf qP3z+eyMdNMe6jk583dSL16sXQAUl1T+vPNvh/Pszw184EF5M/9E5NNZuqzTdeY8VHVc/rf231E/ /9f97/1++/SHi1sMXJe92j8ht/b9s4nAdX/v//N84Of6vc6XuAdxEgFqS5r56fFnhapqeMpe+UXK nP4TnUM7Us/tn1vzTwcLq4fudgTwlM3j/OtlupkXmpVxPX917F9ZC+R+F1DK5sxfLXP/0v3+F8y/ UvbwrNYjtJuAGnwyB0SkfIhI+RCR8iGig/v26cLq1dZHtoRemPlj8u5G9il/WOJnh/JH8Plj8ffi Z4vyh+LwnkTKH80ifmOfVcofkPg55KreJatR3bPknn60d0lxgpl/3tYsvWHGHv4InbNP+WccPjug hQW2+Nmh/GyJK3zx0zLH+QV8A7vzOSLpSYufVWb+JYv7Z2RGL8z8Pavnz/fzrhF/1ml8SKH8TS0c qLewDQyp6cu8fu/rafl15waO8yEi5UNETR/nf6+TZa1LFwcIi8fy/v7l4267G8+hE3MRZ35HDRTc Sa2+gZ+wmp75JyT+cv8+EeipFYEaeUTEmT+Zbr/vaBUARfRd/vuPlC/emq6yJ6BeV/vncv3GL/VX zhNQGdJQd/Jc/yya1SP/e376U9/e8i8A9fS92i9LA8ShfIio79V+yxvfpgc/OJCmNH2G78Q9fLTA q9Y+q30Kk30XlE/Jy5yumPZC+RRj2ndE+UEVfw6P7Pui/LjKhjrdH6n/LigfIlJ+aOZzWE1fz6cq 5+EjM/MhIuXzehVa9ju91xHlQ0TKpxgDvyPKj+vKx5DQO+f2+U/6BxBn7SmsBRqkfLI5kzcAq/3Q Tiz4ZT8G5ZNB9sNQPqlkPxLlR7eIeevxe7IfjPI5JvvxKJ8Dsh+S8tm73i77Ubmez+u1Fr+7+sZm 5kNEymeFgT885bO0OLa3FxiS8vkfp/SCUD7/+Y733yH/+Nh/zzy7JcNwbp9/LaL6Ps70qY2Z+z36 sCq5zszn9Uo4tn9qL6DzSpTPZl0tJNfCNgxJ+dGlD9VGFv8UofzQFtn/LvhbG7kW/6UoP67uKupu g1um/KDSK2okNtmXpfygtipqsy7ZF6d8NjVySk/2NbiTh2MPhif7SpRPu1bvJrYjKEL5LM3v2312 5Iq8Hsf5EJHyISLls2Jrme2tssNwnM+6/WPsesf/ntJ7D+XTENfwbmO1Tytkfycznwz1ypT9zcx8 nif7+5n57JnOt5n2gzHzeZLsn6J8kiwuthW5sC/7BymfS07HL/tnKZ8HyP5xymdPygP2cse+7Fug fM44l+731IDsW6B8CkgZ+9/mZd8I5XNga8Gf1bBR3xrlU53sG6R8zks8/yf7BimfYymFr5J9s5RP LbJvmfK5ZGs5IPvGKZ8kzuQPxrt0SZUYs+y7YOZz1WLBL/suKJ8CppvzZN8L5VOM7DuifIjIGT7y 3PDJfPWcft/BeJRPYc3uGhZnH4OfjLTa5yRP1+ua8oki8oT/pXwiCr7UfymfXKfft9cInwj25Qwf hTUe1XfzxG/mQ0TKJ1vvC35eyicCu6dfjvOpqM27ehzkv5TPOZ/PZ6q6/ZDmW/tqbDf0FOVzh8f3 DmpfcJwPEZn5nLRYQh+6eeznntWLtihQPucd1pK7dyjl8YOL9lntc5979gKyT6F86ro5QtknUj63 qjr2ZZ9O+VR3T42yz6J8rnr/kf71NbZB9lmUzx2qZin7E5RPMS7gdUT53KRGn7I/Tfn0SvZXKJ+r 0j+o4/PH9R8q+4uUDxEpn/4Y+NcpnwLOfTJf7o0A03fJ/jrl87ysnYXsi1A+3ZB9QcqnjNofxS37 snwyB49JL1n2xZn5tE72NSifYtyf2xGrfUq6WOniyRyyr8fMp0XTdX4PxqrEzKd1i/itAopQPp1p 81l93VE+DfF87tson/KKjOXF9x7uCBwUZFE+fSh71QDlU1GDl+VW1w6tbeQNlM8grtT7uzvYP9YY YE+hfLiqx3WE8ilv/gjdRhb8q9tQ+1FfWRtzM+UTV3qBLbRalvKprpGxX0+PtyEonyrmC/5QetnH eccORKR8aulxDTyA98zOl1ntw7Dm8S/vUGj8sMSsgIKm3lsvn7Luv33dDfM3S7ytSPkwlJ0V/pzj fBjQ4UQ38yEiV/UgIuVDRMqPYv451q6Vjir9VXaGL4TpPTO/f2AYWa+ymR+IUR9B4qus/PHNd/wG /qhyX2XlQ0TKj2L/2M9pvzGkn8dxhi+E7+/B4SfDOQro2uGr/L8v9kqTeKc3IzHzo5vPeQv+OBzn Q0TKh4iUz7+c3gvFcX50YT8eOzi7eYjIah8iUj5EpHyISPkQkfIhIuVDRMqHiP4BZkTLYXZim+0A AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image495.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnEAAADSCAIAAACq+AEGAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsQBlSsOGwAAF1dJREFUeJzt3d2W8yiugGFn1tz/Ldc+8LS3GzAIkEDA+xz06q8qsV1G QeY3v7+/vwsAAHT7z+wLAABgE+RUAAB0kFMBANBBTgUAQAc5FQAAHeRUAAB0kFMBANBBTgUAQEdd Tv39fs1nCt5bdaie9wJfOuOKOERSJq6Ime2ptVPz1dPv9ws2bKrav+nv749YRIN87dYTkxdhiZQg roJ/EjPb08mp77i5IyYTVcAYmbAkJmGBuILyeGocUskg40kNsd+/Bb96XhC8+BKEU77p8D4F0CxZ +13/jlts77/9h7gj6f5vzzPauyURN3axt2L3RtDoDBqgyQMSlrDwFYqxJwJHXRrm0+/77TnCM9hA FJ6mmPm+arHMuwhL6ApanORLxHrbqU9rIPPb4g+fn9BDcrKqKCoe6isshTF5EZaIZOJBHlfYm0Lf 79XXxREEKCF4oGTHb/9hCUvYIV8iqavvVyuqigehobC9OAaEoSWcFqdySfGp+8+CFWk9q2E/avN+ heuuMrGYH/nnkfAc8iGrYshJwrJ4CsISgZ5yJ2b21t73q9j18XT9PdUfYXeUIPPlE2EQJ/GqG8IS dmoDjC7i09jGh0o82XXuYQOz6jiC8Exf5S6JB2LmBN730CcKEfCwmIGwRC1i5hC2ObVzc0uiELE7 qG4N4dG/4SpheaxM0efjipg5ByUNAIAO732/AACsgpwKAIAOnX2U5LyNK7BMAlqIJQBDc6rPPUSo ATc2eO97YulkfNECril9v04y6/MVE06uB+silgDczh1PvR8nO79cE549Gc461RFLePBcdbg5OZWw AwDsZ9x4KnkUwK62r9+CHbknXolz0/p+tw9BzBXvrT/rSnCa/YLtXq/x2O8PVHTueKq3VT1YF7EE 4DYopyafa1w97DxbyM6+ECiYGG8E0oHi4t4sAN6PjDxB5o2+Oz7L47kqn5eHHiPLlEA63N7lzgJc iXP7fgEAcgymSpBT/9/ez5gYhkACjkVO/R8evqCCQMJOmD9fa/Qe+j49Y2CzLwRrI5CwmaCzlw6Y InLqdVEJQgmBhP2QR6uQU6+LoOkTJJKTb+bJf/sYBNsUTBGQI6dCGT1FGIZggzcTcir9Y+dw8jXd hNwJWD1phEZqlQk5VV48wqpQpbyJm2bJYnJ1M8fv+QAjcbBxw+HKzL5frUYM/T9OcPMxBpE2DI+J tYbm1Dv5me6N6aSz8Sieb/VXyL15vn4EKCw4t9gcpWAr58wrSa4QIlSwh2LjpDbCaaQ2WCynvqch CPMrMxcgxCACFiXs6iNHDjA0p8r3X86/Mm5YPP/z9S6CyZrP1t4dSMlLop9jXZROM3kbgzqzzfx5 v5mvupRkyuCYmbcQItbWur3F6Hr/VvinrXUHlsatfhTnQrdVhtzhNvP7fjNbpAYps6qDN/kW0ipi kkEERhDgk2RjKb6gbaT5OfWWz5rC5JrMrASTtecOb5B48o1Xnsmm2ynYRoprTq1gZsVwYHQdISlI +ey1zCszjY+v0bXDQ6GH57vXc23+t7M40K7B1na69z+Fo6TJtzSEuqS54rak7Hhpp74Jh1HvL53/ elkwQ9jiAQ3b47vbsIqeOk0+YSXz4uKRD6l1PebUR7Ej7v1KOutghGcybCMOZsm7VB4rOz84q3Qy u86pD+Ecpa9f3S1aqkU0Y2AenlXVZvlgbgj1+OzFhu/XG4XHaTvaGGvk1FtzR9zTD0y1CBU8k2E6 i9os2E6neWOmqg15tDjpZ/7PrBM305pvQn7VckiCaZgAAnWHBNsU8Y195qx8+f1+6hsiqvhFhp16 pXbqzeju8EEFcILmSUb512SqUMk+P3JtR2tbfNUwiOtxLU3+7fEPezp1SaV7S05cVDlg8pi0og43 MgDaYlu4/jDz+uJwbOdlLCT5x67RTv0qgPeWhG2FRCV4CAoaY/RP8Kk9Tv6V8rBXmQPM5BW/OdVn Nz3Wxc47GEArwORzYpuzZjzrM9OtWpX7j02oV0NOlRRAvr87qNra7n5yOP2r77v4YEU9e47OzPoO MyIH6ypuJyesmUfui9K/B1/n8SXqKoWgEvmqU75e1n/fLfYK6T8yPOsf+8kcMH58JJBONiwAateN 5OfaaHUKTqnhG05qWkZqfb92zylaM0HyeZ3acGOZbbau7gc1wgbLmRW0/efV6te0U5dTvxqpccM0 +TL5we0ItwjGZhTL/eT5F1iRpBnavJeO0OBsOrEab2mnxgOixXXBwU86/+A7AnoOkokhWh4bs3ii ImAwUW3s5Xc+ytSKtRcmOalQ1cjudJ85NdNf/9z9hgbofVh5CWVOYddWUDxy/0T5tuMPOIX6o9Iw /ZmVpiqQoVgVFBdSevOZU3u2AMy/t7+VqXWQa96KnQEBYX0KtzEtpNhmpamKJaxVmy2XTW/Svt/M iKn8XVXvHaPY4KC63FtzZqWpilmMAi+5enWWry3zxl9JLWlODWqQ99+W+dVl2UOo1VSVpNVrkeJE m/42K89e8Kltd6SJwbxo8/RRMUcp8yflx73f+p+w3nWc5PhaJUGlub3azEpTFXLFh7N1JyhoWT2b 3vzuTZh0Jzb13RviYybPQoP1BM1tVvIrvkgqrktvEm8tD43UPRLqtVZO/RqdzfQ298+0IrOeSZhZ aaqiKDOtxKLu+uJqn4DAuqOnsWVy6jvJBaO58WsyP6k941elSVfwCdghBJ0kFVf82+RP7K5wwFmq LmDpj9V/Zl+AiDC81EviqTeTR/79ftPDEQN8BcDloD6CZ9N3kauNz/HJbLOEei2RU+e2CJ8iJ7Me LpNZ3wgG3OjKKtovoV6r9P0Gt14+sGoxJkFP4MkyvcFAQFJxJX+eqbt0Y890BFd+6ikXYGSBnJof Mf2iGHlBvmSMDfnMSgMFV2vFddk8sXkLyF0T6rVETs14R2p+6wndc12lzLpNfCCDpyu0iSsTYd21 awfJTp+UxXJq/tZbF0ycLFlvAzIrioox0LaqvvVy/mdWx6+H5bB2Fsupb1Oag8mTkllRzKwXkYDr uk5aJBPbuMv3scC83y+zCqN2vw8mBuP2+8fsC8FMKhWXbiN1gHMif+Gcaq1hVCO/kPGQkELR6sHw e5l9LWuruod2d3vAqNmU806xcN+vumCmQD6CMx04TF/CI7N54Yp9wvFwBiHd411X2N3Gr50Rg5+M LMeNY4acmpPfzTUfhZlB1o3jCXHMPMWdT66rRMUq17mQoK5QucPyRu3fa+dqYedc1RXuPSMpRk4t yKdVyduv1NLv64DYwhUt97oWz6zOL29pwbNX8Xm9WaYnNnnqns6J0xLqxXiqRP9ysa/NU9qvCY4V V3wVx92XiI37Ok+oJQe7w2NMDMSLA5OnppTlyKk5kt4Y0iryGma0Xe7nMf3++dam2ReyLa1727by VWXp6oGN1IucGjAt9WQd5LzqRBt5IC2XWWmeTlEVBvlZIM//57uXv2ZZtpX+OQGjP566aL+BZKOT zEhYVR3KxKXTFMs3P4/Jz1ArgXqOZANAXvrengWHUW6nvnuE3v/dQ38PcOY4x4bgrpITPSTvcrvE +T77798mXg9qNZdXZ+fETlmgyHbeb3F+tn9VM9yqWqsX84HxIb/E+ZoUJETmLM2jm8Fk3a9fFc9e W/QnP2wxnlonH1u1kUSDdTPxLMr3PxvCw22bFW5lHsWaj9bTOXHaoxjrU8tMm9oMr+7tL9qcq7Zk i23W67xq6ygWD0+1PWpVDn/as2qnDltfNZ5uU/ViPjAE5k4PJhRnqe2wlZSU6RPYmetn3pRzav9T +RJ0u/iSB+k5FFxRCY/nUOMz666f4u0lJ5OPTKhn0m+nPmW2+pLwzPB+INl523nGzkPBFd0Pwt8/ kr9VnJHbOdsTupYriOUuWAVzlP5HfeC9Oa3SD7w9rdI0bbb+2Clptp72ZX7FswV6fW/mOXXddWzJ hS49R5Cjwbof02lu6pmV5umKigVtV6Yk1IfyvN9koa57f/MzreLfxj9pXk3IfOC9qRel1k5MLJJe lO4Smv5TH8tkPPVN/fiuxNNPFJuY9AMvJ180Yz4OPUOt9Pf6pFIiw4r18PhhPDWUn9NbfL1uWv26 ANLqBkwLUdIhHF/A4bWhK1Xhkex6ndJIJYTIqRWEMfr1sE9aRfwENjGzDrgAjJcs8WF9JO9/nhla +jn196J+cJ++4lU3rdIPvCvrQiwOxJz2gd2M25HUe1LIaXGlv+fD2zl38+sBTTGtJo/WeUCMN7Fz jOS6CvkqGkmv75RG6vPDoxLBZd33+xTwove0ag6kPK32IK1uQPdJq+0C6BNGJ3mEHJVW9b8/NfjJ ZhOAm2fw9h/kfTT6gVcXF+L44hM2W0deEqo4b6QGL/iKpc1izGS/32M/iplaUr0CpcG6n1kfnHxy PXCGxFzyjt+3wVOTGoLhq8rapsV1M1yfuu7nsKeM5e+1S6sr3vMzeXswEvYJE2AeTJyaFGirMHcN JMPx1OfzucGNa86ybY+ccl+V4K7xuh9vafWSffsFAebK4F7f/qKvmqqyFsOcen/q9pv3VfxbMoFi NISW6bVTOT5MfQ2QT7mYx3sC/9draLaqEz6FT7znKpn7yQv7pVWTnPrOphbHX0s+BEmruDlMqw+S q2cjG6kUcZH+vN9kNj0tuVb9vYpplX7gpfmfzs2AqynhfevpKusRn/e0il3C8DvJN9PzdxUfIRXr oExm1ToF7CxRdsVm6+XvaWA5wgpn2JwV9YS6ZcfvxX6/bSQRnO/jte7oW6JqRtJCZSfsEx55SduL 7+eAXl9aqHLk1Gmsg9LnzBdIfJWd2+LLJ1e3l+1WVSN1PJXz7pqVbffQ91wLDFCcjmQ0Xylzist3 1Yy3hRqsj/ygvvOLn0tyczw0UnfNhVrMv5N8pwJo+Ft8plWjE0HdopPO8m1W8mubOLeRUB2i77dR c41QfCNpFW/rTjor1r8kV7kpd4miaUBOLeiPqmLNMmbU08nwKp/SNks3WEmuRe+/XdIWHNNIjU9q fYoN6O+hr3vAPdT2ACdfY3EldidK2nX2/Bj5ocrx11NFOBi0xN8yXjF90uvrh3Idl/w8vE+xSq2a eWysfaJMvjH53mET1ovFZHfG8aW/SsjJFbPOKn9vw5o059qCLV8zJH9rnfBIqM1M2qkbzFGactnD Tjp4fO63737ZU2zT2qPlejXtXUrC88xk3u/2H4M2kk/LgGnAyROZnu6uN/drL84lyUbDLqaTMLMu 9BepGNZxlT8vH9sqJnOUnjrU4uDTBV3Zze/9evvItOph1hJ65DuE1lq4snrnVoOq7EWv7xJsvz91 iU+yf6a3kbS6jXw2Wii5XoKW636Kw6hx8VknVDQw+V6a96eXQgo0NFW/XmZ0SZfGIFbwdjp+7dTW s8tl1i0jJ18KyYQ6/nq2vPPW/qt7uEPKoDPEJW+PX2OalpKX1HDGifN7z5QsI8nwxFoltcRFytVm L+uJ+uMXAmxMOaceqD/VfR1hobRarKD5fFqQlM7zgnxypYD8kDxwW5+LeGimnFPXfd4Z3DkZJDA/ afWq7LalRn4bGUW150oW7vtoF+U4RL6ROj2hEgOd9NupFImuwWlVeEY/PYdnDgI1x0C+2eqnWHdF Qt0e+/2WFYOvbWxVvmZm/NTczKyl+3+cTB55ruR67Tcy95LG6P8zJZOEO08BXaYJ1cPHeQ/kVBGj +mWttHr9O4c5xPKtWmTWueSP5tYJVevgYI7SMjx0Ag84KZIko9q3htKhQ3iMTDGNSaj09w6g3079 RdRPMYZ8RuXV0Wrs/GgNaK2OPykCxYT699K5yotm63gD7upX2ZFQ1envoR/QPf5gY65/yhNrlczw qhO79vom7/OUB6ngkrwFgH/5GdcZ1vP8oct8PJViU1eVg41O+px6bsX6J1uStKiv9S3BT4L+Eq07 IHksnh4Ai8p3tidf2SxZRhs0eNxifWoXreZRbW6Ykku+/ti5mew59X5h9vfPilLJn/aVgBUvI3/q 4PV4G9/Z8HUKSsca61PVdKaWzjQ5LK1ejKe6VJWAm49/ywcA00oD8TOH8BPUc9/4kM7CvN9VTRxB jDPrxKbq0z6za6ghUPto1TkteWnNLdTmG/V1/NPu/CysT3WkdqB0ysCqk7M/J30mu/bPenVIvoQm /qe1ttmIeywKEGpususmVEZPR6KdKvVVu+nW47VHczVJh5biAO8iDkp/7p1PTg4vvut5zX5hMzih 0jx1Qj+nnjyaop7SGg44MrHt1y70pliOnj9c8iHY+AWe/642dgmVbOoK35/qTmdT9TasweokrR4S eOsuFqodKVg9xTZcf9vTs9bRoIXx1ILpoSnJWF+LRw0uJ332WXfJVdf3ANv8dW2jsKaXZOe9GlVl vDN/Nxg9nYv1qQrU22oNB5zbWr3mlfL7vNtH2n48zHRT97WMO/ni2mya+S3x74HJHKWTi9YijQmP OT2tTnHy+P1+9kux+edjSawO2GsJikwq3Mw0GQ8TU+XidXi1K/Mkx4+pVyVtczLbjjzSE073/ySj a2TIbf8Egzzdtadk0xUZtlMdrqzIL/WTX2o+RfX/yV+Zu2r8Kfhn8F5X5aLlK60Cfqg8SRPkw9RO NzNcn3pXcIfUcRbTX+Njym9mz3sBNBDWAM0VBZ9fD4rNJ8Oc6rCd2qY2Xypmr55UbbfKxc8+A8A5 Nhhd3kwyx5nk1G2yqQc9y0XUl5rEJeuk+UuvL7ZBGLtSOwZnspZm45iYUnG7SquuCjdIpaRVTMSD 3cbkxWrYTn0sEWQqE4uGdc70fHTfc2Xl77rf4rAon0tyeG0AVldbsbA3oYnOFWnJd6nPV1LvBwaA w7E3oYhi5lCc9ff7R9t72y7jebuTLdDkN2EADzcEgK6qSsb8u94YYIjVtvCKZSnZElJrdY2r5imD qQAGkNctVu3UJ7HvV83V9ut+teckDz49LbD42aq/teqneXpFSXTkeDYAJBl+f6qTmneu9wyaZI2f bPbp5ob80eTPPfdxVpyABgANnupO3j+nmVPfZz2zxZDPN5k7I7xd737O5FnabrtwDwdX6TOZ4C96 gAHoaVgfpZZTt6/LtLoW2545hDsV6+ZX4QVMkYz17YMQgHNqOfVJOSdUasm6u6rNJMysmbcXd3JQ 2aq7+K4TihsAhDT7fk/u9W0zJSH1t2WdYBMlAN7oz/t95oX6WTVoIV6XMvgCVKY1ZSYq+5nfm/H3 z3cfkVABeGC1PnXL1oNw79z3y0z/fJUh3vxBdDuQLWwTXQC8aajAzfdR2qbKy8zXdZJgRl7GKg1Z ABjJfB+lPTxPK8ndiN7/HJxmtJqqKhcDADtpqBvZ77cs3q+n+JZZWcpJixkAzrTPYKeRr/704ha7 I/eTii+GYgWA8ej7/ZRfbkvSAgAEaKemKc7XHTPzmaYqAEx3Yk4tph/1LDhmhynSKgDMdWjfr3D7 XN3T5Y98zs6OALCrQ+f9/l6Cn0/ZokHlvPK5VAAAC8f1/Wa+zGTkwGcwQ9j0AmgBA8AYx+XU2J3J Zu2hOCyjB8cXfmcqAEDu0PHU2NyEOsD7y/ji/EpaBYB+Z42nVn3F6YCLGb+RIbkTAOwc3U6dPn9n 5AypNxqpAGDhuPrU5zjilMTG3CUA0HVcO5UU8hg52xkATnDWeKpbZDUA2AA59Sz5L38FAPSg3+84 PkeUAWAD5FQAAHTQ9wsAgA5yKgAAOsipAADoOG59KoCLb7AHbJBTgbOwfxZgh75f4DgkVMAI7VQF QTcaFRbcer4t+PkJ4QoJYkaInNor7kljB114xrfnogpVXBVyai9iC6tIjqTG31EPPIiNWuRUBeya i1VQP6IWU8SrkFO7JHtF5l0OACgLMihVXB7zfnvFj2w8xGEhdO4BisipmniCg2fBjN+LiAW08Yja K5hizlM/nGNRBKqwVrAKCQAAAB30/QIAoIOcCgCADnIqAAA6yKkAAOggpwIAoIOcCgCADnIqAAA6 yKkAAOj4P9ecrSjgXTJEAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image496.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwPmAkYETxAoMAzOYnRgZGJgYRMGyrEDMyQRisQAxEyMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0wPGBZxCQJYaGz+DFMN/kCYGASD/AJB1FogTgNatBWrkhqrhYfBN LMkIqSxIZWAIALvgN9OCfxB3TmAEu4KJQSAkMze1WMEvtVwhKD83MY+BoRHkEl2gPAeQNuJyYHzG AVKsCef/ZAfxNeD8YFZU+TQWVPlLjKjyTxkg8uguYiTgIkZwGH1Aclku2GUlcP4tFlT+QWYQvwLO j2RElfcGu6QKHIpoLmECQoHgytyk/BwGJliIQOxnhOuXZYeYL4AZtlj0Y7pfhg2kVBvOnw2Od1sG LmgMcoFjGRxVUDsEGNjBvD2gdHGGkYlJKbiyuCQ1l+EMuhuZweoA4/Pea5oCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image497.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Ty0rDQBSGz5ykl6TVBqEgrmoXoosK1YVuxJ2boqDtC1QMVDC22IoWX8GFa0Fw Ud9B0EVXKljXCoKGPoCI0I1V41yS2EkrGhhyvjmX+WfOzP3d1TGIz0iFQGNGNkeYoTwQAIQkd4bo 0JBZKh1ICJ8h6DgOn5kmo3wmi8SNjqGXF0da2Rih1kQ4AWPgsCQwKDepdUFHMwHwSMvE3Jg4LBdr pUK9YgKkCIvs4umXkHlEuCwEI1+31stbgGz9DJ2M0v+MbiNJMA01n9NDMnejgpP9dUGldQublllN rZh7qbWyVdwGaIgVCN/pa89Kq8MsZ8PnSkxeaUlnXPL5Kcx43+dFRY7PgfALZXavstYgZa2Gt3eh jLiV5pXdCDv+dkdzuQ0K424HxGk2P73aMPA0g3vdUd5DLPTNzf/RBr90Q1Y0Tp55/pnLN+pcWOZD 7s9AsNv/02fjbFzke3ygMl7o6zL80eWgchtf+P2Z8vmDd3XS52tN9p9EZf+5IvtvUfh197br/EUQ 8Qi5WgMinC5ZE1sEMZ2vV2umRW9BYPcKj/sG8yXhasYDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image498.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTv0/CQBTH371SoQWlmJAYXaqD0USIOrEQcdXoIAyuEImYiKgQlUX/BV3RwYW/ QgcmYyLODC6EwdmYMBHFe3el0oJRmzR9n3u/vvfu2nh+qIB4EiFTBY2sozVGhqIiAEJYeFX+akiW h7/ImFhh2O12xUqUTYiVJWRWtB97eQE01URonFuzI0GYhC4lgcG5xq07ohDACy/jt2ICsJEu5VLl wyyAySiyg7efUucl781lIRjJcj5T2Aek/hG+6OPfZb2JqwZpKNmcGXPytSY5PFgXPLxuai+fLZqb 2VNzq5BPHwBUZQcmdvrW1+kqSDk7NhsBZ6dXnThn87mX+MzmFcUZvw7SL5U1+5XVhymrV3t7l8qY VSmmhH00/lZbs7gFCnGnDXKatY9ebRg6Tfdej5XKCIW+W/nf2uCH03AqmmYXIr9q8aOn4eIFwRFw n/bf9DWxOCrzezylEscHThl+OWW38iZGxSnP23zjJ56zeVd3+uOa07/tcfqfUPrDg5P81/2LKSfi vi3aXFUk69Z/pIt/TRS25mqAV9A9XY86Q5xJloulbJ7fL9fuFRH3BdJNWUwgBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image499.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42UTWhTQRDHZ2ffS5sv89o0Na0NhOBHPVTSoudeFCqoh7YXBZFKAxWMVRrQ4MWD V8GDiHgqiFChhwhFEERyaoWmgiB4DV5KzUUED23R+GZ335pJ/MgLD+a385/ZmdmX/bS1/hTUU89k QxAm68MZQYY8LAEcSCmv679hJMvxXxRCrQhsNptq5YRIq5VxFEYdxSAuhtlQPdPvW0dDCRiGJgWB 53PVt9b8dzkD8NGXRo0mBufnSguz5ZsFgLygovZQR9CTUzuOCZ19AF0xpawkbrpTdm0yGqxNRoMM vW0ZhFGfg0cZrXbw0gh1vI/1n1r7UKiuEbzZa8XCUvZC4XZ2erE4dwNgTWdBlXci4mA8Q+IJw6Pi 1gjxuOG0kzhInDeck/dSrfqcvJxo5bSzHtJ6XdFy1xVJ1d9XW1lVbg1R0HHLJweJRy0/7uP+osf9 98Pc33C5/5XD/Q+k9nudlaP/82bKxauL1wGDCep6pYnfdl4eIume4SeSc8XVvG/4LGretfHvYsRf bDzniqu5YeM179j6vTTxmOVKlPiZ5Y0e7df9VX/8u7/285h2dpIk/WZ5I855GzR7nd9iF/MT+F7l f254xT02wPlusrU/gatx7ncPcL4Y5/oacP8RwbkMrfP5ff6iq/lUZX2Y4kuWcYjzi37Omx7n172c G1JzqrOe//y3+WSrMq8qm7e8Msh3eqsmvWB5t4/rV9Vk71iWEboo50sBXwnxfKdcnq8mdHz7LeWv 1v7USe0vd0LaOZ2gnT9/D3geNUfMLRxRN7W6bMw5etCj6A0JawIxN1NeKhWK/s5t05JK9wvHr+68 XgYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image500.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wMXAxMAJYn0MYwQxmEsYGYBComBZViDmZAKxWICYiZERLMLI9P// f7CIHqMEWMSQiRGqmpsJpo+HiYHpAZcQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGStBeIFXAwMa4EauaFqeBh8 E0syQioLUhkYAsAu+M204B/EnRMYwa5gYhAIycxNLVbwSy1XCMrPTcxjYLgAcokuUJ4DSBtxJTAa coEUa8L57Jwgvgacv54FVf4jA0QeYuMDom1kBIfBB7jNOxjvMoI0GYB9iex2cJACTQquzE3Kz2Fg grkYop8R7pJUsEtL4PzHzBA+usuAomewuewMTpedZQdFzKOvopguIxCq6G7sYgOZlF0BdzMjqput waGZgREGDFjDAN2lCYxlrCCltnD+B3Da0mXggqYSLnBKAkcO1A4BBnYwbw/IYWcYmZiUgiuLS1Jz gWGE5gdmsDoAPH4JZf4CAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image501.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4GFgYuQEsSYEMDIAGcypjAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxJCJEaqamwmmj4eJgamBRwjIUmPjZ5Bi+A/SxCAA5B8AstYCsQMPA8NaoEZuqBoe Bt/EkoyQyoJUBoYAsAt+My34B3HnBEawK5gYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYHoNcoguU5wDSRlwJ jOe4QYo14fxSDhBfA84XZEGVV2GGyENsfEC0jYzgMPgAt3kHYzInSJMBhtsZCbodYhIj3E2hYD+U wPkvOVD5X1hBAZ1dAePPYEaVt2YA8TMw/AQUPYPNJWdw+smSHWTTo6+cUP4bsIqP7x6/FsCMIWCc MwgEV+Ym5ecwMOHyWxIXSKkunH8HHB+2DFzQdMAFTivg4GeA2CHAwA7m7QE55QwjE5NScGVxSWou 0C9ormYGqwMAHq9qxOACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image502.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC8WVTUhUURTH/+e+N+MbP0pmIdHCTAqchSJGMYuipGAgF0oOmZvwg4GikUAf6AQu XBWIES1Cog9EFxEhtHElaoE10ZTLaKsgURC6cFPRdN59HzPz3shM+MQZLue8+84953fvPee8L5/e PYb8ZWgNfVIbvkoIAcpKAKhEvZxjFVXC1qrFGtsbWkhks1k5R/JtBY8/gkyXUHk08wN7wy9+b883 Wm9ISsFSY3lSEVAwjxWad1bAtUJIueWsFJ7YKIhNlqeAnDNYbU8KqlmeUFQs00t84JjL9Frq+ZEM +mL7LLUz1bOzTd7ZJmpc+1CL7CP/bPI5N3CIPaj4ztLQy+Gs5fFbbGUrJN0Dsjgb2odv9iedWKpl VwvTblHIhBCisTs1oieGkDHtAtJes2JVOrTCom2hIxYF8nwbPo8HCDqWsES2p91PVYUf0cYQxleU jpa7Q8V1h0EnWr28wxpE+A4j/G9BFGcQQzt60IkE142OEUzgHqbwHNNYwAw+44W888L7DvpEMsv5 OksRPKMoHlEMk9SDcUogSTp6aQKXaIrPZxp1NIO/+0JyVJJUYYFJZrhqJmkOo/QECXqION1FjO7g LCVxmq6jjTp5lEdgZ6yWy1hjPtydGhq4nYSwOcLSbicbyNllDFCZ2Q0XU8P8aNpW7CGfglY+CTTr izjseLSz7Bve4FgZWRb0kcWopEU8pWIsc1Q+y94YWplh/b/qy90jNU+PNOsr48oTzSfvRga20b55 RxoRSnu8l+7vdSyjAWOFilP4yCeQZrkq9SZaZeY0S1Mvp+eHvT1/l8rQfMhKLS8r33KncWdlK97j VRl54mbRfGEaQweuuZgE1ne6uGfbtpqcVdHUrEc6kDxA1igGyct6DreokFVBkx5h61E6KNYbiKPd YbVPcPvnxo9eXC5KG0c/7aVbhDwV10V9OE9JV8WFfPI+Thdwnzr2yfsgunEFAx7v5vf2H+5+zruW CwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image503.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoUFZgZeAEsTZWMIIYzP+YGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MCa4OyEJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBk7QFiB2UGhjtAY7ihangY fBNLMkIqC1IZGBQYQSp/M0n8uwB2yQSQBUxAKBBcmZuUn8PABLJfFyjKAaSNuO4xGUqDlEQzEKeP Eez+D0j6XRRBSmPBPv/NtOAfA0I/AwtQf0hmbmqxgl9quUJQfm5iHgNDI8wFEJMYoSY9YPqqBNKk A+cfVwDxNeH8n7Igvgacf1gCVX6mOKp8iACqfBsvqrwcF6r8Fw5U+WvMqPIvmSDyEJ8+INqn6GFm wcwkA9JkAA1zRJgx4ogr9JDSA4dUCZz/Wx6V/10clZ8uiMrv4EflB3FC+KKY7iHJZw+Y6sCpIQXO z5VDs1kazWZJEL8Czt8jCuJXwflzhUH8bDh/uwCq+b94Uc2bC47TDDhfnB3VvFhmVPXeDBB59DgF ip7B5vMzOFKvBfNfSVAWfvQVxo8Vg/A5oXw/bpCOj+8ev4ap2MGOquINAzOI//srNF0c+MtAUl4s Yj4lAlL6Cc5XZYPwBTBTLBHpTIFxPdi8pVD+CRYWUVR+PFheF66eiw1NHo2/ixWiXgCzrCDCf8Ac K49s3wMmRllUfqsQiG8L56/mQ5VfyAKR54KWnFzg0hWcgaFuEmBgB/P2gKLmDCMTk1JwZXFJai4w NaCFETNYHQB4xARWEgYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image504.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQEFVgZeAEsQT9GEEM5lQmBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw6TAqiAqBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZe4D4gQgDwx2gMdxQNTwM voklGSGVBalAdzGCVP5mkvh3AeySCSALmIBQILgyNyk/h4EJZL8uUJQDSBtx3WPaxQNSEs1AnD5G sPs/IOl/KwRSGgv2+W+mBf8YEPoZWID6QzJzU4sV/FLLFYLycxPzGBi2wFwAMYkRatIDpskiIE16 cH4B2GRNOF+aH8TXgPNLuFDlvThR5dcxo8ofZILIQ1z6gGiXovvZgnmvIEiTATTMEH5mxBHW6D69 LgzSXwLn/+ZB5a/ghPBFMc0nyaUPmNTBNqXA+eGCqDb186PymblB/Ao4fyo7iF8F5zeygvjZcL4p M6p+bwaIevQwBoqewebyMzhSgwXzLHCWePQVxlfigPA5ofwbDMwg/u+v0Fg48JeBpJRbxLyRDaT0 E1Q/SnogIhYVGKeB9S+F8k+wvEPjO4P5uhiphDj3PWAKEoDoh/EF+VD5hSwgvi0DF7Qc4AKXFeDk DLVTgIEdzNsDCrozjExMSsGVxSWpucC4QPMTM1gdANyTsR/gBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image505.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwMPAxMAJYm0MYAQxmJsYGYBComBZViDmZAKxWICYiZERLMLI9P// f7CIHqMEWMSQiRGqmpsJpo+HiYFpAY8QkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGStBeIEHgaGtUCN3FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMAWAX/GZa8A/izgmMYFcwMQiEZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMFSCXKILlOcA0kZcCYyP uEGKNeH8RA4QXwPOv8SMKv+UCSIPsfEB0TYygsPgA9zmHYyyYJsNMNzOSNDtEJMY4W5aygXSUwLn X+VA5a9lBQV0dhCMH8mMKu/NAOJXYfiJkWQ/mbKDbKqqwGLSGWwmncHwEyfUpFcMzEDWo99fwakA LW6BqYVBILgyNyk/h4EJu1sSGOdwgpTqwvkzWUB8WwYuaAriAqcycMRB7RBgYAfz9oA8cYaRiUkp uLK4JDUX6HY0VzKD1QEASQn3zRoDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image506.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoEFRgZeAEsTZ6MYIYzH8ZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MCa4OgEJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBk7QFiB0EGhjtAY7ihangY fBNLMkIqC1IZGBQYQSp/Mx34C3HnBJAFTEAoEFyZm5Sfw8AEsl8XKMoBpI24ipjXsYOUfGKA6Hvw D78+RrD7P8D1KzBOButfCuWfYHmBxncG83Wh5i/4R8hdEPMZofofMGWygpTaYuhnJMp9D5hKBED6 S+D8Kj5U/m0uCF8U03wGFqD5IZm5qcUKfqnlCkH5uYl5DAz3cbn0CD9ITwqcb8oD4lfA+Qs4QPwq OL+RDcTPhvNjmVFd5s0AUS+KFjNA0TPYXHbmPvYwsGB+wANKXo++wviOnBA+J5T/hoEZxP/9FSMU GEgOBVdwKGjC+TLg8NaA85dxo8rXcqHKz2NBlX/JBJEXxUyfeF2GGQrXweFrwMAFzTdc4LwFNgia ugQY2MG8PaDgOcPIxKQUXFlckpoLDG803zKD1QEAkwXpUxAEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image507.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSPUvDYBC+u7Q2SQMGQZBOxUF0qKi7v8APStsf0ApBRWOFFmxXJ0dnp+xSqJuD gyA41dm1+gsE0aVivLukgX6AGnjJ89znc+97z0+PV6Bf4ACBJeimiAKMcwQ2zas3zcciQSk+hKgW pDAM1bKKC2pZJ4yjszTMcwgocOYYLc3MQg5CSQKX+T2jDp+qA9DhxGwc48BOrXlQaZ96AEVVMKDg O9J5iaqCwK0c+l4jv+ud5Ut1v3YC0BUlBfab/N+wq/iSleCVhF+YwpcT3jdG/e8U+aOO/T93RL2D t6TzLea089qEdvxVe1QJE02BLTnNhH+Zo/whLRd9VBryfWPUvwXCWxMz4b9n2s5Ip1ZrSqXetEq9 iZmsuNInGIxeBx+6BWNvy9sCbrnt79WPgaZrqWLHktBCwq9TwjfBjjfI1i3Th4t7uJBRdidD9JBo sdxuND2ftY+pNDTuB+MS47gaAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image508.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkoAAADACAIAAAB09dtZAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsQBiC4+owAAC+dJREFUeJzt3Vu7m7wRBlC7z/f///LuhVvq+oA5CGlmtNZV4iQOG4Z5 JRnw/e/v7wYAtfxr9AYAQHviDYCCxBsABYk3AAoSbwAUJN4AKEi8AVCQeAOgIPEGs7vf7z9fgXTE G8zu7+/vOc/u97uHGVGAeAP+R7ZRhlIGbrf/LkhqCJRh9gZc6H6/+ySPIcQbAAWJN+A/H7m9XGPS 5G0bvhvsIt5gdh0uJ5Fz9CfeYGov2fZ+k8BieeXln7+8KMkIQrzB1N7nbcsry4rlz7ndEorPYSnn GOuf0RsAxLVE1HPCfbyF4JFw7isgDrM34Ktl9vY8FfuYYR8XLddfgUuZvQFbvczPlt++/+LjX4Oe xBvw2fOk7eUTtW/pZYmSOBQisNWxB3cJPIbw2RuwiZQiF/EGbCLbyEW8wUTe79HeeInj+21tEJx4 g4m8X9b4ElcfA0yqkZF4g4k8X8G/N7Ten78FkbkxAKbzLdjWp24f/+j5t2Z433x8+AtXE28wl1Yr jY/32fhuu+Z8396w1cSx8/u/PG9awnUj3mAW63et7f3UbVebbtLTrw4GwVOMz95gIm2/sNRc5CfP 3hxIvMFcPibclqmbvrzXtz1mT/Yh3mAK70+GfP7T91c+Pj155ZY4iEa8QX0v1/Qvv32PtOXFjauO 1ie/Wb+s1JigA5eWQH3vXz368+8ceNtd11LW9jHbXqa/dtTVzN4AKEi8Ab9tnJZ5ssltdVnSEmVP ZsfAtaZahfuWbc87wdNe+jB7AxjJHO4i4g2gjY3TMtO1PsQbQAO7lhx9CNeBeAMYQMJdTbwBnOVq kYDEG8Aph7PNBO5S4g1gGAl3HfEGcJxlybDEG8BBTbLNBO4iHqlMVt+6gOEz6Xja8hXEG4l9bAFa A31Ylgyux+Lk+9dKQTSqlDPOZ5slyuZ+xNvHL62/bGNgK1M0xrqiE0q4tn7E2/kVYUeIRJQrW1iW TGHH4uTJ8bLGQQdmdaRmAtfQ70tLlgmcrkEoH8/8Y1WqibDd1VM3V1G2cu2Vk7oG13kf5zbpAroJ KyxLJuK2bop4GfNCXpYom/gdb4/B7IHe4apLLtJ2gqVQ2ajn1E3CnfdjcfJMH3n+hxZ86OAxCNtb acvfV6WssCyZztrs7eVst/gD0I0J3Elr8fY+PHmZkC1u/7/rHQYutTJwfp6KLS8qUU4aNXWTcGcc vLRk+UBu2fvL3M4KDxG8F6QS5ZhQy5ISbrvjNwYse/kl4TQOgngvSCXKKGcuYhBpxxy/MWCZvS27 3jEgFJdEcl6EqZslymOa3fd2+P4BuMJ7QSpR9oqQbR//azW8xcHFyece8bLgY/2H4d4L8mYVHSbT 6STXTQju/bNkWkl6+seZui0CblJkHsoF7hngVcwgsUS5i3gDoCDxxuxcYMmLmFO3BxO47Y5cWvK+ Q0MdfoDDLsq2hh9A+kK4jY7Em+ED6xJdpvGterUMyO7s4qQuwIvnB7YFH/qsb17wjecKkZcln5lj bHHq27o3Ztv7A21nFvaEaaX8D0hVWbLtwRLlT8dnb/YmqX3sZQbFUMapbwxouykUk6hIXh67/PxH Em4SuaZuD2p13cErJ3cde89Aus1XecGP+GyHg3UZs+3BEuWK3bO39d23fLspM1uKJGYx/OxlBsVQ QIP73p6/H3lpakYQ06pxJVH8yz5pJe/U7cEE7pvd8WbHcfuSXh+vzlj5J0Nq6Vgv0zKqyp5tDxLu o1M3BjyzQ+fxfqx/Hv2YM/v1LdEyIDXPnGS3vNlmvZFnNaZuDz4wftc+3oa3MHracriD1MOBXqZl FFYp2x6U6wuzN47bNZRJerIV6HpMK+lJ10qzeHt8UGHqNo8Dx3pgbbQaqk/eL8qoN3V7KPODNNFy 9vZ4im7DNySsb9l2/6/1f3vZdm1yMpWHbz8nVc22B+W6sDjJbh+vnFxeX/+ugCHz+5nPcCYk4R6a 3RjAJD7etR357rEmQ3U3CZRRe+rGM/HGPofbwbfFzOWPgmeGhCtgnmxTrjeLk4x19Sk3TzuDF5Yo xRuzOJ9t+kVqxjqzEW+MdOkDTa6IHz0xqTmzbfIBmXijmeXex723e3f4koGL2tls/YJ0Zk44l5bQ Upwbva87jX1on86cUzfM3ihIO+ObUcUwsAinncCJN9ht2n6RkaNzm7VixRvV9Jm6zdkv0jGPn5l4 o5MhAaCdwcOEAzLxRicrD6JsqOdJO2G/yMXU7cVsFSve6Ge5c+Ci9+/fznTMsGQb4o2u1r9PILuq PxdlTDWBE28McEXCjRqtT9UvsjB1WzFPxYo3xrh0DqedzSxmthVOkbDEG8M0/ChubO+YZzhMDZNU rHhjpCYfxUUYrQeZIhChGFKYIeHEG+PVu9ik2I+ThWw7o17RijdCOLxQGaejzTAcppLy8S/eiOL8 QmX505UVcQY6idQek4k3YtmVcNHOxtrNIjLZdljhohVvhLMx4WJ2tMLNAnIRb0R09eO7qCTmQCeR qmMy8UZQ6x/FRe5oVZtFTJErIZGSRSveCG1LtwrY0QJuEsxGvJFPuqFlug3OwtStoXoTOPFGMlk6 Wr1mEU2WSkikWNGKNwAKEm9kkmvAXmwsHEquSkikUtGKN7JK0dFSbGQ6su1SZRJOvJFG3tNsUeBH gCzEGznkHbCXGQsHkbcSEqlRtOINSEO2dVMg4cQbCWRvagU6BaQj3kgmXbY9SLjzso9y0sletOKN 6NKdVFxBtg2ROuHEG6FVamqpOwWkI96gn9TxPFClUU46eYdl4o24yje1RJ1ioBplkHSzH5ImnHgj h9Td4VnSTgHPUtSteCOoFOcPV6sxdSsg454Xb0RUu6mZwG1UuwzSSVe34g0G0KnJKFfCiTfCmXDM HrxNDDFhGdCWeCO0wk0t10C4M9kWVqK6FW/EEvlsAW55Ek68EchsY/YsbaKzkmXg4PYn3mAkCfei ZLbVk6JuxRtR6GuQSPyEE29ENFW2xW8T3Rji0JB4I4SZe/pNH//EPokv+MhMvBGOvhatTfQx50+d XeSEE2+MF+qUGCVym+jAsiTNiTcG09cgtbAjM/EGUYRtE1czxMkuZumKN0bS117EbBOXUgNcRLwR hb4GeQUcmYk3holwAgQUsE1cx9StkmilK94YQ19bMcneUANcSrxBdMNHwbBRqAmceGMAw/afQrWJ K6iBquKUrnhjMH1tQrJtKqMSTrzRW72JyEXijIJhlyDjFfFGV4btu5TcP2pgBhEGZ+IN0igwgZNt 8xiecOKNfrS2A4b3CEhKvDGGbJuQ8c1sxg7OxBudmHYcVmMCJ9vmNLB6xRs9aG0n1Ug46Em8AZcz vpnZqMGZeONyWlsTZSZwcxbAnD/1Ykj1/tPh/+CY5wooc26U+UGG+Pv729IXSlYOLDZWuHjLIW/D yjvJiO9+v/8shuGVY+7Ow8vgbEv1brFS4W3+g11bQBP924SDWEPnylE2dLZUeON4W0rZGO3FgT3z sS+k27HDZw/1/NyloyrnY5ErAJ41qYeNFd4y3p4nm60mnjPTFzhmSOU4/emm92dvLwX9WGZV4ufZ hxzTs3Kc/vT3s8BcWhKXsXBnZZbWs28/rNtY4eItOtnWh7U1KKZNvGkH3/j8LAVra2fYV984/ccy e7vQo7jPlPXjHbQPSOf86c9JVz2US0e+tajsxzvYk+Ti9L85bS+z/U5Kszc2KbzMUqwXFz5SsOts FW8XKtM3LbNk4UjFUeb0z6vN4uRFDxOr4cxDiTrvyfsnt/naZd4CHrLZTv8VnknW0HItwsa/32z2 9lziinvxfqovrwTsAtG2hyyc/h/lOv3j23tJc8vFSUfrRZkd4lTMYuCRUiEv7JDhfJ0pW1VdZqm3 tlb1SMEuLi3p6kDrDNJtg2zGRSqtrdU+Uqk5NCft3YHibYDt12sEORlWNqPMZwmpN37x7ftxahyj Gua8XGsIi5O9aTEwLad/T2ZvXS2VrcRhNk7/zszeOM5QND7HiEp2XTZl9sZZPkuIzzGigL0FbPbG KSYH8TlGzEndA1CQ2RsABYk3AAoSbwAUJN4AKEi8AVCQeAOgIPEGQEH/BnTK7ko9TGGdAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image509.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTO0sDQRDHZ+cuj0uiucQERAsPC9FC0VQptAlY+QKTL6B4+EqMaCCmsLBWwVKt bFJZ2GljISJiERsbG4tDS0FUsBKNO3uXxTzAmLDc/HYe97/Z2fvb60MQPyNiuEAjKzTFyFASCIAQ FV4XXxqSpfKFjIkdhuVyWewMsHaxM4TMifZjJS+AhsuIhLnV4w5CB5QpCXTOF9w658tqA3jgZfxO TAAmZnILqcKqyXUxUvCJR9+2zj1Gb1AR9NRixlw3Js28MZ3NzKwAbJGSfu728mfMZ+FpmETM5Sq8 GaRcU/q3W4lzkrsC1XylEW9ILnqIlyWPq8RLkkeBeAxsxVbTipno4atUnsBY+LeSBHaG7Dc1qFxq VLkke2FXZk6luJL1UU8ePzSHU4wi3l6ennVR++KrUpsOmv/1ZCEzm00DNta6ptx5KfQd9BptjfNr FRnsTOQXHb5RA1o1zwt/v+zFsG6zXjMXzem1cL/ldz0Ld93EI3X6WVP6E5gWZ5Ov08Oa1HOi2vnR +u/5Y86rlVioivnuk3zsJ+6VfOmq9u8otj9af3L/mte4ciBuziD4nBvsE7dcFHL6ooNH0DmNX4kh dicL6zkzw+e35msUEfcDIW7b5ZoEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image510.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQEFdgZeAEsQR9GEEM5h4mBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw6TAqiAuBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZu4H4gRgDw22gMdxQNTwM voklGSGVBalAdzGCVP5mWvAP4s4JQLuBzmJiEAiuzE3Kz2FgAtmvCxTkANJGXA+YVomC3FAJ50/k R+WvZQHxyxkg5j4gYC4j2H8f4OY7MSkKg7xWXgnhWzFpcUHME8V0JwML0LyQzNzUYgW/1HKFoPzc xDwGhsUwF0NMZoS77JcISE8KnG8sCOKnwvlxvCB+BZy/mB3kkuxUGN8L7LMsuLwrA4jvDXXZA6Jd hunnC0IQk7GYdAabSWdw+NGCmZMP5OZHXyl1kxXTe3C4l8D5NzkpdSMn1I0hjCCRj+8ev4akkQN/ YWYxEJVGiphzeEBKP2GkMQYcaRc1lBQZA8H6l0L5J1iWofEZwXxdePx8FETmWzH94oDw0fMOce5/ wNTNBlJqi5GmGUhO07sEQJo04XwXcG7UgPMPsKLKdzFD5CE2O/wn1mZ0PzQxuXCDNBkwcEFLFS5w yQM2CBouAgzsYN4eUJI8w8jEpBRcWVySmgtML2i+YQarAwCI1BDTLgUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image511.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwN/AxMgJYhkEMzIAGczvGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw9TA9MCfiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoExAn8DAxKQPXcUDU8 DL6JJRkhlQWpDAwBYBf8ZnL4D3HnBEawK5gYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYJoNcoguU5wDSRlxN jDf5QIoNoCYs+EesCYxgP32Am/SAkYEHpEkTzu/iAvE14PxDrKjyPcwQeYjND/4R73aIzYxQk5wY 4zlBmrQwTGIk0Q9WjC3g0CiB83N5QfwsbCafwWbyGRxutGDyAyeNR185ofwQRpCKj+8ev0YPeUaS Q74SHPKpcP5SdpBd2REwvg8LxBcwvisDiO8NTl9ovmICQoHgytyk/BwGJux+sWLcBw6Vcqj+BQT0 Y7r3LRdEP4y/ngW7eQxEuecBYy8bSKktAxc0b3CB8w84IUHNFGBgB/P2gALmDCMTk1JwZXFJai4w FtHcyAxWBwDTPpZx9AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image512.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYElgYuAEsT5GMIIYzOaMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPhymBqYFFCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCydgGxA9AIKaB6bqgaHgbf xJKMkMqCVAaGALDK30ya/y6AXTIBZAETEAoEV+Ym5ecwMIHs1wWKcgBpI669jGVgN2gQqY8R7P4P SPqfMoOUakL1L/jHANXPiMNeiH5GqP4DjMfB9peDQ+430wO4fnDoAfWHZOamFiv4pZYrBOXnJuYx MBzE7hIlxkSQnQxaGCYBRc9gM+nMQexukmAKYARFx6Ovoph+IslNBxjDGEB6Ihi4oHHFBY5PsOeg ISbAwA7m7QFZeYaRiUkpuLK4JDUX6GY01zGD1QEAGZESmYQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image513.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYGFgYuQEsSZEMDIAGcxCjAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxJCJEaqamwmmj4eJgamBRQjIUmPjZ5Bi+A/SxCAA5B8AstYCsQPQiLVAjdxQNTwM voklGSGVBakMDAFglb+ZNP9dALtkAsgCoIkMAsGVuUn5OQxMIPt1gaIcQNqIK5axDOwGDSL1MYLd /wFJ/1NmkFJNqP4F/xig+hlx2AvRzwjVn8B4HGx/OTjkfjM9QNZ/hgWoPyQzN7VYwS+1XCEoPzcx j+HMNewu2cEYwAgKxEdfRTFdwoDNJIZruNwUxgDSE8HABQ1hLnAsMILNg/hTgIEdzNsDsvIMIxOT UnBlcUlqLtDNaK5jBqsDAFhuUBo6AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image514.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaQAAACgCAIAAADMyI/AAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsQBiC4+owAABrJJREFUeJzt3dl2ozoQBVBzV/7/l30f3E1oJotBA6q9n7K6bZDsygEJ QYb3+/0C6N1/tRsAUIKwA0IQdkAIwg4IQdgBIZQIu2EYbnkNXVp+9avFsPOyxOKZvky9BZQ97IZh uL66ZRgG1RnZsoqm/5Jj+ZSS60/esEtPuvf7rbZYtZ906dRYcObsaMssyL7mmvwiUcawu2UAO9vg jVujfasldHtd7TegzI4ooOiZ3TgPcmhCRMHFdC7UztXYciPn3kjLNsMu8YrYzttX51k+8ybjD4fa eqgBPNqnSFavwO4k4C01ttzmxS3QiPWwyzd8UDp8dbHS1Bir1sNueUi8Xn+zhQIlZ154lmmpnBtM qDGWvs/Zfaotd9Fs1WXiilP6sCyD/bw7FGeJL1ZyvfrZ+o+xyG6MubHaDq2/m70XdpyosRkl16vN sNtPuumxbpwPHv9r6xxt6yitqtgxK7Adaowd62G3f3icRdtrUo5bJZX1zh66sVUeKWWjxtg3n7NL HLoOf83mkk9MLTvkku70iiU1xj9ndlvTw8tCWQ5az03iqkLOSZ9QVmN8/IbdlbV1q8PeQ0MPwjpa A5/Xp79rf16FOH7DLr0mpkOJ1dGrSoL2TX+L67akjM2rsfumn85y5HupRVFFqzzqms47BTlB8Ygn CCfmMmlhB4Qg7IAQhB3EcvHpbc8l7IAQhB0QgrCDoD4Pc67dinKEHRCCsANCEHbA6xXggqywg0C6 T7Qdwg4IQdhBaHEuyAo7iChOxo2EHRCCsANCEHZACMIOCEHYAX/0vQpP2EEUfWfZV8IOCEHYQXRB 1twJOwgnSLrNCDsgBGEHhCDsgBCEHRCCsANCEHZACMIO+NXxXRbCDghB2AEhCDsgxD0Vwg4IQdgB IQg7IISf2g0AXq/Jmo+Op8/q9tGZ3brhr9oNyShCH5+o129k2q8qfRR2UN/sl7+/vGuhR8IOCEHY QWWrZz0VT4XK7Lp8B4UdhNB9en4l7KCmRoIgAmEHrXi/3xXXnZTZdcUOCjuIpfs83SLsoAkdryVu hLCDavYn7PqYztvpReEOCjsgBGEHhCDsoL7phF2vk3djv2p1UNgBIQg7IARhB8z1cSF4RthBHSmB clfo1Aqvr/st2TBhB4Qg7IA/er0Q/CHsoLJlxOQLnVpxNtuvv0EBkIuwA0IQdkAIwg4IQdhBBenr y66vRDu3hWL7LbbUTtgBIQg7IARhBzVtrTjLsRItZZvF9lt+qZ2wA0IQdkAIwg56duVaZ2cPehJ2 wP0OBWWZVBV2QAjCDko7eiJzy4lP+tXPXh/0JOyAjHais3CqCjvoVrNPY7/lLUcJO6hm/9Sm1+Fk LcIO2NTT6hNhB/1r5GnsJ15wI2EHRdV64FIxp5uau4/CDvp0JTu6nC4UdkAIwg7qqPXApWISG1+s j8IOyqlyW37JxLw475Z12k7YAXsedG1kn7CDDnWTUDcSdlDINIDO3Zbf+O1f5zr4KtVHYQesePS1 kVXCDkq464Tl6Hb6y6zThB2UdjSAjr7+rmA9Pbo8kbAFQlnYQXb3zkO1efHhxlZl6qCwg6LOncKk v6vNKGyBsIO8cqRP4javjw0TR7K39zHHhybsoJwr6TN772octHBad7qPKR28QthBRhXTJ8eUf7MJ m0LYcadhonZb6pt9CPcOKpfbz/SZ7zf73j6eOLlLr7ef8+2CXZ/6i7nOK1/Wv9/v6ca3dpTvYx+/ 1nzZuuxgSnfGd229WNiR19cSfKhQi3uX0bba/dwJe+jFy8YMrX0HW78bhkV9aK3eXkqua/9cTW6q +Ibhtz3Tn6u05PNDsTb0scdlQDRVYEunS67Y4o9Dbcj9abd8Qjfaak9DYbcstbp5xwnPmqdTch1I LzlzdtxJUlBYeslZegKE0ErYGT5QmJKLppWwA8iq3bBz4KUwJde3dsMO4EbCjpuNNyq6Q5YyEkuu ofP2dlYUc9r4xS1/aJCS60B6yTW0zm56/52ye7SnnNApuW4876knCu7RpkfU9k/rPhpvHvsOlZw5 OyAEYcfNHjFbR08SS66tYSxP96m2p8zZ0YH0knPsBUIwjAVCEHZACMIOCEHYASG4GgtB3f5nbRsn 7CCigKsgDWMhnIBJ93Jm1w53pFPSdAwbpOSEXRM8a4jC/vnr0TFKzjC2viClRiPC1puwqy9m5UFh hrH1uW0eChB2lc3GFGGHGJCbYSyEFuf4KuwaYjwL+UQJ9ZZNV9jFOcxSUcBFdi9hBwRhGAuEIOyA EIQdEIKwA0IQdkAIwg4IQdgBIfwPKiZTBi8IiNAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image515.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUzy8DQRR+87ar7XZpVZuIhGwkBEFSEVwkInFw4ICIiwOx8SOqjTap3urE0ZVI uHAXVwcncShx64WEv4BIXAg1b2a6oRvUbmb3fTPvm++9N2+3cHWxB+LKhS0d/GSdjDIytEXkD4iK VZ0PP5Ll4QMZEzMMi8WimOlm9WImhkx5B7DEM9HSc+Ewt1qrgtAARSJBiONzbp3xMcQXb/k2AeVj wthcemkqm7QBLEZBvaJk0NUsFLuY3D2C27ipk1XHrUEveb1hx8eN8N2hcJDfoclsfD6xCii5DHz8 3WPcYb9BLm1QGQ+F9tMX/nGAXNtVLKfswSdjmdWkRXMRszQXMaXO4QcoHfZDfFIHlc49HoRIJ+Pg beMrftH6qggnnfVrcRJpldf9H3rleQ3jfA0dYCYddccLHs6fWo7bKWvczlgTifjcGsDmT5E/Bomz 4ODGasK2g1v8hGccPAKEJyDqjvxXZXcOtTXEWVF4QOtllNPGhqzJ+Tv80SPfM1nXnr3k+uyqaWW9 YrGC4B8pfOnp9H3HW2K9C8p7BCrskQUPuQ66Kgf/rFwTTptE6oGoO5J/nf6Ltq/LnSQG9Io+jTkx 72ry+ynhJMrv0VD/AkP8L4SwqksIvAKd0WHmGWLzZDaVtuOQL89GE36fp9UkauQEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image516.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTO0sDQRCencvrYoyJDxALOSx8QZRYiSDYCYoWamEjEjHg64yagAasrLSzE6wE 8RdYapFKLCKIjQhRgqUgiBALRePO3CbGJGJyx93NNzsz37c7c7dXF4fA15DfsINO1vqIIEMLonxB E6/a5aMjWTb5oBDsEZjNZtnTI5rZE0Shomswl+dBwz7kr5dWu6MOWiBLSeCTOCGtc0J+gJQsU6Ni PDAWii1MxdfCAIYgUe9oZdDVxowBYVVvxF3cdpDVIK1+F0V9YPfXNcfukxyUt28ybs5FVgCtXAEu +e1z3+OSh0I6obI8ZO6Xgvy7WgrtUlpORUq3tMxolkW+YW/ON+y1eI6+QPGIP/RZPKh40vhURzyb eXzmKcQZLegkvMb9KqoPNll/atEMR43x8KYxETFDqwDH5XeUxgFmms9jw014WmFAjZmW8+ujQHhL MacLmZPlmJPH5ffYr/Xy0DxmdIXf5PxJ/JFR3Ul8QlXd2dCeXRT6qvJ/tEFFp26IG84/UfjS1qH/ xju8HoDirlamL42zdgodLDk7+KdrxUpbcc9LSX2QO7sHpLMzQ1slEwFVTkRGO3BYtd3q/3TzP8yF 1M594GR0Tg1MCsS2yXg0FjblBBTp1TjuG/LOUQp4BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image517.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRv0vDYBB9d2kbmxYMBUGcioPooKi74C6K2A6ORgwoGCs0ovkvnJ0yuAqugoOT Uzt3Uvon1Fkw3ndJP2wWE47v3t073v0YDd8foF/qjonqxjs8JojjtAhgLGi2KlZn41XEmEgjxFmW aWSDFjWyxVSwGzyta/KYUrcl3kptHkvITBF8wW/iDcVOXOBJChsFp4n9ID7vJtehdKMdfHP6k/d5 T9oFw+9eRGG/fRDeto96UXAFvJhO1iU/J++2t0ufNUNes/iravCqxR80m58gz5cV6R9F0h1M/iiH qhxbvKnKNxY/OwYHFp/RLH9PO7nTLZVmZ/n9ThKd9i7B04lzfbL1jxVDHVmc6l124BUb9vQKuspC w4er6NXcbUDMy52kH4cRBuUZHeX9AgYF8BA6AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image518.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIkHBgZeAEsQydGUEM5ulMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh8mBNUFCCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCytgOxggQDw3egMdxQNTwM voklGSGVBakMDAqMIJW/mRb8g7hzAtBuoLOYGASCK3OT8nMYmED26wIFOYC0ERcDc4Q4yA0lcH6l KCp/Iz8q/xIvKn81J4QvimkvAwvQ3pDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGSogLGMEh8QHJJSvEQHpS4Pwa YRC/FM6/LgjiJ8L5jPyo6hV4UF32jQvEz4Dz89hB/Ao4P54ZVb03A0Qe4pMHRPuEAeoTRqhJqowT hJDDBMWkM9hMOoMjTCKYRTlACePRV04o/xMDM4j/+ysDJJ4P/IWZzYAjnlHdNol5Ndhtn+D8JjYI Hz3dYDcPM9aOC4CU2sL5j8GxoAvnR7NC5AXQwoI49zowpoPdtxQalg7/kfSTlL5yGR+DfW6AESsM JMbvC5ZNUJMg/CSmCBEQ3wgu38mGLB/BfJUZ2eYF/8j1AwOzKziPaML50uDcqgHnz+NDlV/DjSpf zoUq78uJKj+DBVX+NRNEngta1nCByyOww6ExKsDADubtASXUM4xMTErBlcUlqbnAlI4WesxgdQAZ sXSARAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image519.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQ4G5gZ+QEsTYEMTIAGcxvGYEEgyhYlhWIOZlALBYgZmJkBIswMv3/ /x8soscoARYxZGKEquZmgunjYWpgV+AWArLU2PgZpBj+gzQxCAD5B4CstUD8gIuBQZcdqAeqhofB N7EkI6SyIJWBYQETyFG/mCA6QEAJbKMuI8R0EaYXjBosIJYwkHWEC6TqN9OCfxC1E4AuZWACQoHg ytyk/BwGJoheRgYOIG3EFcz6khPk4hI4348NwhfFNIeBBWhOSGZuarGCX2q5QlB+bmIeA0MjxEQm sKs+IJlsCTY5Bc7XZwXxS6F8ByZXBhDfG2rTA6JtYoTaxAQ1qYzZmgXZzSgmncFm0hkcbp7BFMkI irb3HyCheOAvzCQGHKGI6pKnrBFgl3xiQI8F7PrR7Xdg4mYGKbWF+sThP5J+ksJkH/MEsEsMMMKE gcR4tGaPh5oE4W9l2cQO4hthpBBS3RjMKgU2SRPO/wBOIRpQfgKjHFjekIELmi+4wHkHbBE0hAUY 2MG8PaBoO8PIxKQUXFlckpoLjHc03zCD1QEAYMgFq/ADAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image520.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQ8AAAB8CAIAAAD4jKKyAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsMB2mqY3AAABKhJREFUeJzt3dGyqygQhWGdmvd/ZefCOoyFERfS0A3n/65SeycqCUtQ UPfjODYAgn+8NwCYBmkBVKQFUJEWQEVaABVpAVT/em/A4vZ9H7/SkaMCyxfw6iUtT99Ftrn7vp9/ ub8w8fqTRB41Grxt46vv7AVMC3wtyEtafn4+29xOCdlqiqG/E0jOapNq7+v7q3tiWSSeEnIcR0t4 rsVQpHfWfhB/uaodfV1aCgs9q2l789JY3a/7CTKDgg91teKc2H3p17+cL9qjchxHey0/F+JyAIqF qWkxPyYBgtD3qlJafkalxzG9YYNguzQsad/3qmr8nhZxcY3hSR83qeK2S8OSjj82+QjiJS1jOmDZ WhqruO3SgKSUlsZTwC0x+1zFOb5CP49pGVbtyiM2XosC7krjLeK0l+v7bQf1q4Y412hVxpxQcVTY bcUv42Naaje9U1HFwKxUnzLrtYrKdKrBrmsvVKTvM/afujdVFVd582s/ymQhMS28Fwhrv8j+ZTxj v9OvW2hhFq5PCxet0bAdXzaFqikt99+y36/7MzCL1ae/4aDFZJdn/oX8jN99LX2vBhO7g6IsMEGq kW0Zr4uNULqtWwHDKpRx3LWT9y/9Q4VIgWn5bNWnqlhVrDhRyaydnIqrwUYeBLesy+TKmQE+r8jq qofeZjxr8kT8wv9PS49dRbk72DJa/7lKDe7yulQp89muhVWslJlX43piJj9hNl0yWmegvfclXprq pUf3MloZC0ak5em7qK3xP6dL2o7tfGa7Lwgo7IaN1Dctvc8RRWhhDNces0bG3CoXc9x9rxCJSQfp 757mg47fkk4Kv+DgLflsgrS8th7LBAbBOafFZA6Y4XKAgtBtS1UVp4VBb/5pMZnLbL4o4M4/LT+1 DD7SwqCTEGnJqrjtNf00LLASIi3bpYqbVG7bpQGnKGnZrIcaIwxcYjGB0gIEF+vZYKkHZTJlnYYF tmKlZWt+pAQ5QT/h0nL6kBlygt6CpuUkZoacYIzQaTldM1N4Q1jLj5YuX8CEc6yAar4zyD9vIggM MF9aAC+kBVDNmhY6YxhvsrQQEjiaLC2AI9ICqGZKS9YNo1eGwaYcneTCFbiYqW0BfJEWQEVaANWI tDwdjt//nv5yfwG4C9S2pGN3DuIRU5S0PCWEu+khjihpSdJ9wLw3BMh1T4vy/LTr6/SgvN4bBtQK 17YAYfmnhWN6zMI/LRnCg7DCpQUIyyctegNCU4M4uqflPmByBoBzxJjOiLvvZdl4bSsY1EdMg+5V ea/0T89XIR4Iy/MoPw1E8mhVTCHoOTGigoBCpIX+GKYQIi3AFEgLoCItgIq0ACrSAqhIC6AiLYCK tAAqzyFzl2nIjHviM+cngA+uu1wmgBb0xAAVaQFUpAVQkRZARVoAFWkBVKQFUJEWQEVaABVpAVTO M18+eJq9wgQw9DZfWjaCASf0xAAVaQFUk6WFe1jC0WRpARyRFkBFWgAVaQFUM6WFQ3z4miktgC/S AqhmSgvdMPiaKS2AL9ICqEgLoCItgIq0ACrSAqhIC6AiLYCKtAAq0gKoSAugIi2AirQAKue77/HY VEyEqxEBFT0xQPUfiIQA8d6JCmAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image521.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoEElgYuAEsT56MIIYzOsYGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD1MCU4OIEJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBk7QJiBxEGBimgem6oGh4G 38SSjJDKglQGhgCwyt9MC/5B3DmBEewsJgaB4MrcpPwcBiaQ/bpAQQ4gbcR1gLFFCGR1eQmMf5IH lX+MGeTGcqi5DwiYywj23we4+UqMz9kh5omiuQscOkD9IZm5qcUKfqnlCkH5uYl5DAyNMBdCTAKH LtglBwWYgazizDy4yC0ukEhyfjHcNzdZQAZrwvmLwSGswSCKGSp4bUf3xwFGNQGQniw4fxkbiJ8K 5yczo8q7MoD43lCbHxBtM8LfsBCcxg4xGYtJZ7CZdAaHHySYIsG2P8NIIww40giqSw4wXuADKdVG 8DlBfFs4fw4rhM8FTZlc4NQLjmqonQIM7GDeHlCiOMPIxKQUXFlckpoL9Amam5nB6gCFLgswcgMA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image522.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYHVgYuQEsQQiGRmADGZ2RgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8PkwOTAKgRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWWtBPKCyt0CN3FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMBWAX/GZa8A/izgmMYFcwMQiEZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMCwAuUQXKM8BpI24Ehg7 WECKNeH8ILDrNMB2I5sI9ijQxODK3KT8HAYmiDmMYJ99QDKvlBmkvxzDRYwEXQQxiRFukhDYpCw4 35UBxPeGmvwA2eQz2Ew+swC7G3cwBoBd84WBCxqWXODwBgca1N8CDOxg3h5QDJ1hZGJSCq4sLknN BdqE5lpmsDoALJ9yfCQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image523.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwUFjAxMAJYn2sYQQxmLOZGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MCJgcFISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDI2gXiKTAwRAHVc0PV8DD4 JpZkhFQWpDIwFIBd8JtpwT+IOycwgl3BxCAQkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwLAF5BJdoDwHkDbiOsA4 Qx6kWBPOV5ID8TXA3gTxU6SZgazizDy4ioNSqDq8JSE6YPyvoqjy9SKoJk4VBJmYnF8MV/FWAFVH OT+qiSc5UOWD2VHle1hQ5cOYIPKQUHlAdKgwguPpAzx0lBgn8iCbrMQYyg0xWQAtvBlByQBocnBl blJ+DgMTLJQh5jHCXdYKDt1yOF9LFsTPgvPXSaLKPxJB5bcLo6q/xY8qv40dlV/JDOELoIUEdvdi +n81N7J5SoytXBD7RTH9TyC9oYeEuAQo8Wc5wvjL+EBmOMLlnThB/FQ4v4kNVV6MGTUkXBlAfG+M OGckOc5NUPyIYtIZbCadweFHCaYgsO1fMFILA1Ghf4BxjxhIqTYiX/CC+LaIfMAK4XNBywQucLkB TuZQOwUY2MG8PaDAPsPIxKQUXFlckpoL9Amam5nB6gC/7d/g7AQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image524.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSv0sDUQxO0p/XFjzUQnEqHfwxKOru4Cw62Cq4WeGwimeFFkoRwa5OzoLQzc1d dLjJqc5u0j9BwUnBM8k7H9UWfMe7y5eXfF/yLs9Pj1egq+8EhI5Yi1sIbMRqyC/I62mCt0NixXkT onqQwjBUzwIW1LNEGEVn6ScvRwH1nXG2ppNjMAWhJIHLOGDrhneX5fY5PhvF5GC92qxV2icewLnU Ah9kMmSVVHEeDfsk7cBZXKwJapGx1OdYnyM9fFL3y+RfovZB4FYOfK9R3PBaxc26Xz0G6BhmhDR/ lzMBvqUleM7i+6TgWYuv6ff5DJpz948ie4kft9z29+pHQEaHtJPXAb2XlOS3LL5Ag/PDfP90YJjJ Mp0q86HFt3HBaxZvg+DVSKk/qNQbpdTrjO6hQHcJYXofugMYeQfDle7GJHQFMtE0ZHRi9KdFnC6k FD3IjPWQqFRuN5qez5X+qSmmcd/w07625gIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image525.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBC+d0lqmxRa/AHiYuggOlRoFycdnFXEFpwrBhSMLW2hdBWEjo4iCF38 D8SpQydxqIOTDg4ZHUVxUWx8d3kNNaLUhJfc9959993du/vb6zPgx7NsAxJk3W0KMrQrIT8wxaeG XAkkS5cLheAdgb7v886imOadHArlbeGAl0Tb8Kxxac3FUjADPpEgLXFXWh252hbAowxjKZ8krJfq e8VmxQGwBSX1jgGDngwrZkUQfRJbeKSRNSGtFYO8PrDdD3xPZKaA8k0Xmu5O+QAw4AqIy3/e9PDU pIwbIa7Gh/GbtqQTroTns0C4xn2J6IAudYr7rlOzN5yGvVV2S4cA7UAROevnIeWnBHF2Q3wZI7wN QQXdz0Fk+KWCIB4qflV7Ncj1RfG9/t/8aD62eGD+hcI3ejb2Hbf4PAvRDo+Wn4cOz8byj87Bvzt3 zJ1bCHGK72w+vLNzjXBeYcA432FOKXsjK0drWMU1EUQ21aSaPM0cSPUlDWOMOjT/PYGYKTRrdceF XrQajf2+AF9m7+GCAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image526.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4wL+AiYETxAoMZgQxmLcxAgkGUbAsKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fDtIDpAb8QkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGTtA+IF/AwMcUD13FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMCWBH/WKC6AABJbCNuowQ00WYNjNc5gKxhJlimSAskNgtPpjYLT6QH34zPfgH0T+B EewPJgaBkMzc1GIFv9RyhaD83MQ8BobtEJMZGTiAtBGXHKMkP0ixEQPEhAVEm8AEduMHuEkPGP34 QJo04XwJHhBfA85350KVv8iBKr+FBVXejhkiL4DmMqAoExAKBFfmJuXnMDDBfARxDxNcvzUvSH85 nG/CicpfyAzhi2KaT6LPb4B9mgXns3KD+N5wfh4biB8O50sxQPjosQYUPYPN5jPbsfvRgmk6OygR PvrKCeU7MzKD+L+/YoQaA9ZQw/RLNStIqS0DFzSlcoFTMzg5QM0UYGAH8/aArD7DyMSkFFxZXJKa C3Q7miuZweoAFOCZ8YIDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image527.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52WXUhUQRSAZ85d9/7sj7ddr2sqtRhEUob6nCC9SEUZKfZQgUYLFW4uuGCKUL30 0JMPPYgR9VI9FYQUUUlCEgRGQUFPQRDEBlFqvZjWNnPmOs3cNdrtLrt7vnPmnJk558y99+2LZ1ME r9mGfofYXLrbTblg9IbYD/HQWsW+NnCJKQlQihoKxWIRNTtpHWragPqjI7DmF4V+Z7YhwaSt4WpS T4rcibh8TiZNs+/5BkKSDvPxx0TJ/oH8yd7RXIaQHPBF/QDhwa8mnLGFiug1MAFXIlxKMqkvJnQX 6ExC6K4ZQkJdSupSQjdnLoHQzZm3Q0J3LxxxhO61JSSuG/fWdOMez8kKXP8l1jNBMS9A3N5T2cxw +kBmJH1oKDtwhpBLYqWUWOy/3Wm0ttTxwTskL9Rwbpb8MMF5m+Rzcd2+Jxqw27rdtlR7qx0zOLf7 3GGOILf5XIC2lOpfgJUa1Z/ZE7r9kavaV437ETW+DemoiC8y9L7sDAHWdEFmKm0+8NTIn+lySuW9 sGjpnKrSuYsKdgO1YlpgH7dnNHt8aJDAWoXE/CAz6eF8I5LfJXUejAXYUrnVvoWZzsnM9W1U7QXY VBvgDSqvGgejuv9zk/Ow5K+GzpuJYDeQ+fX3G8x3p/Gmmvuf9f1JhfmaNGZw/xnJH0I6J6lgET9d rGx9k8bTKrE+r7Se/zh7wcpmMPMnJI9hZU9LPoo9vu/PmYrp9l2Obq8Ncz4sK3GzTo3Pzoyn+hfg S0L1L8CTuPD3Sis3v97O5v9yZvJWDnvoo+QuPJ3f14tcUc7yVrepZv//19hpLCfVNWl9UNGaJo2r ttqxsz+Ve00ZHXXHOoIdteTzmBGKC3ZL711lnIBj4U6Md8PnkHM5wIt4Ilp8bqafYqr9VagjrvNU TIx3S582Zeyv0dpdrc7XaL3FHG+XfTddr/NF7OsOyS/Dun0FhD14gkmZd4hvOH8PcfynvINvAvho 8GO6xER6zN8d5ilAU8/ocD6TZT0W2KOB434DcxAkj74IAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image528.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62WT0hUQRjAZ773dvft21197h812WrxEC2hpdHBg2B0kSCpVDqEsUYbFW0uKJhG YRidDJQ6ebCCIkLoYtBFxEA8hJGHoOhUgbTH8hIYus1885xmdi32QW95u/Ob78/75vvmm30f3i5P E7zG6jI2CfLRj2OUD4wJk32RBEp97A4CH7FJApTiDIVisYgzzbQeZ1qAutoh2LYLQ8Yeq4uy0T5/ NWkgRW5EHMaLbDTH7o46QmI2s3F1wuRE/9ClnpF8lpA88KA2QFjwqxGf2ESF9zhMQm+Ij2Js5ES4 1i94vrmKupM8HGAfp3skd37gKgFhS4nFflvtbzBexVVuEGFXv/VvO8Bnf5f2DZbj46pnK7Snrj1I +z02V+1z7Q9uenv+Lisd4qo33VwsBWarRC6WAhedBPp8tEX++CQm89lzOZcdTHVlh1OnB3L91wi5 vXN0SWutlhs1S56Lc05L7oxx3u/ykeAyZrPV5bbAoWrOLVL/blDn9wHd3zm/6i9pPTR1edpQ5QVY SKjyAnTGdfnuqC5/5qhyauZDarw++BQS8YnMfa44c6V1GQ2M2qrn4/AgpvNLS+d1U+c2KtgpqSGt aF8lra+YmWHJpzATV2SlMliZvJQfDuv6r/06TxgqF2A2rrNdozI17bDqvwDTWOlByR8NnfcSwU5J 5mlFfdBhvMP1XHfticd8TRljWI+s5AVTZx8VLPynit7imzJmfCK+RHk9PfZkK1b2wk6eVnbytPKX Pcr2CO7Jxf8Q03hIxLTN93C1RyX3os8zstqvoqq8AG+qhDxRXn1PfTdk3QI1z1qdPK1pysgE1R21 uEk8ncwvrCh2xPr2iWDMRwQ75WdLBTu0z/8Tz66nLpv2yRqdn6C8yeU0fRxR5avmRgl3RYS+U/4v UcH6ktZ9tG+XPG2pz2dnOXb0AVnjO7U6t9uqfQFm/Lr8Cwh5aceRCjt6DWveTWz3rcLGNw88yl2f DgkgzfN3lRUK0Ng9MjiUzbE+KlmzgXq/Ab0YbBUuCQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image529.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYFvAzMAJYl2MZgQxmJMZgQSDKFiWFYg5mUAsFiBmYmQEizAy/f// HyyixygBFjFkYoSq5maC6eNhWsCcwCYEZKmx8TNIMfwHaWIQAPIPAFmrgViBjYHBmxmoB6qGh8E3 sSQjpLIglYFhA9hRv5ggOkBACWyjLiPEdBGmF4wOYJYwkPWBGeTe30wL/kHUTmAEu5mJQSAkMze1 WMEvtVwhKD83MY+BYTHEFEYGDiBtxOXAVM0KUmwA5ScxZjCD+Jpw/l9GEF8D7A40G5iAUCC4Mjcp P4eBCWIuE9iVH5DMj2MBKbVlQHchUPQMNheegbsQYhIT1KQQ5mhGUOA+ccRiEl6/orspiXE6OL4c KXZTEmMoA8ikJxihw0hU6CQxsoJdn8XABU0DXOB0Ao4+qJkCDOxg3h6Q588wMjEpBVcWl6TmAl2K 5iZmsDoAjhKnp9wCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image530.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WUv0sjURDHZ+atMVmjG04FsVKL41RO0MZKiFiJmCIx2hohcB5GBQO5aOc/oFiJ VarrxFZQ0MrGCHZiZ6mNv0oV1zfzNmGNioHd8DbzfTvzPt/JvryLs5MdkKvkxC2IcPSQRg7UBukb tMvTBj0ixJGlByHKDJLrujIzgB0yM0joZTdRpS5Kcavk/NDRz5ADneByEcS0PtbRkR6zDoCrdI2X E4XJTP7PVHE5yxDOfKa+13NxsskA0p9YqpibW1oAYv5vPRvW30P2CI0rTvkF9dWh+L/31e9bnNoL 9XJNPXr1E/hoB+FPYCYahJ9Uf8NB+El1GQnGX20Oxr9pMXzejE9kdgpfPVAh8q5qo2tcDXHUqqOU Y2ilV/Bo+CmNatym1am4LVT1QdivEzjW5Ndx2lFGG97VN7xKd+TV76otebv/5H9V4xcsXT81n8uu dCWyha7kUi6zCHDwlfM1cTZT1fmQXyfwJezXcZoG1qMe+apu8sce9hpND0b/x2Hb39O7lcufrVz+ 0FNEVtqmbtTHANzePULt+4S6ft+0Whcv/dWuMw2sR8D2zhZbzh+UVQ0jBo2iDvnEKiNRT6q4ks/m tPcal0ry3gChL7o7NAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image531.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUTUwTQRR+82ZL2W4Lm1IMMSZuekAIgQTuJujNA5BQEs8YNkriAqFA7UmOHL0Y Ew/qhZvGSOKtB07KAQM3Lh44mXBRIkkTNXad92balN2o23Sbad83+77v/czrnHz68Bz42S54KbDJ ejcnyJBXpPqCQX6bUstGsiy1UAjeERiGIe9MiCHemURhvB1s8rLopbYLeWUN9/TDVQiJBK7C+8qq qTVdAPisZBzjk4WZxY0HC9U1H8ATlNRP1Ax6ihxxXGj1Au7geYqsAWW9TpPXLxxtHLPvE0oH1cct VYN7qw8BNVdAr/qdynwRw33kMgLJeMixz9v4T/vJdRSSxtV8NPwL+cbpJv6FvJbrLv4Lt7v4ubyO 3zyL93bzLCp5rfmqAUZTJMrpFIsDpFkxuC6/uZdxw2nHZ6LSd/n9bg/htZbedSBcNjWe/iefaI2z 1h6f8SODH8sbxASf/xuR+sBSegvLgV/2Zv2KN78aLK4AHP+t0nXu3lIr82dcyd0Wfmu34zMxktV4 MF7JPyPHa/qaaa/pFt7Paax7tP8bOpqjdbnUS67fYz1ONkeeuMP8XYMPrJcR/CNNeByiM5Usv7rc 4/rGWp0/sgjfNHrTYWf5fpQ17nkpNgPQ4QzUpcPTOmUw4BbjydgZQ4dnfBtnhFa2zdxuorrSIVhe gYy5aTN8G7O06YQLaUY1ur8PBWKxVC1v+AEcRvOX7PcHOsPKxUIGAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image532.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC52XXWgcVRTH79yZ7NzZvbsz+5XdrjHdSUxJkG5t0WVAhEbRN7+allqktWlcSMQ0 lQ3EENsifj0opWAV8UEC/XiMYB/qQyt5KGIwQk11LYXSQMCKYVQqCFWade69s5NzJ0J33LCb+5tz /ufcuefcO7s/fff1p4i/DvahDDLY6LUxhQ3UN2LeB8pza4f3NjAbad4bKwq/ouBms8mvVJQiv7Id K753Ard0FKPMwb6MN9oSM1EJNZkIWR7Pe6M5713uQ2gu7Wl8H4qeHp4c3T19pIbQcxqb1N9YKNir h2fcqojoOfwRvpJko6w3+sAU1xb0JV1cW9BPGEz5Dy6uXeH6k2yK2PuzhqbHD028irCIpyDi/d8R 30weNpnLi6g9Hebz+QPoR7qY635fv+3uvfIKPfb13eSXFHOd+Z/5q/RUPMr8w/mrdKQQZf7h/I/Q U0XmetSvzzHzBUXU4piZU0XM7ohrctU8J9WkO+KcrpqXeuA9OZHzz2qwJk7k/L/3iDXJc/3sGlrX I83T7x4br9XLz9SmyrsmxocPI/Tmf8+kYa48wESVgL+12VYbGGjxnjKz9/PNzPj5EoswMlHvb3mc 28Q8BoIIDxWFosUnOhnvCPhyjvH2gKtZWT+flvUlKtvPxGX7EJHtN2LQvmrVFZj/r9RNReQXd+TQ 61nVG9XHDvseDq1mYESHzltwDRzaTIYV+5KyYiUBFTb5vKiKVfM9bBIrQIVNTuZlxZlMWHEnLSve suB92mQyJdvXKLRXDVeH6zCo7yOwDi5+vAj1Ll7shHoXz+Rke0cW2rG2moTxk3hvSsQXPbrcdo+G u90x71gwsmPeMCB/nFgqQD6uL3VBfhZ3dMqcSAi2QrtHaWv3NszlXqafCvjLssz7NzN+JeB3u9ie mpps8YdF2b83I7OekHmnDnnVSvLn4pGg2z7bBO0OPZ2H+Rzam5bt35hwfg59ikK7TU6XoN4mf+Zl +yc5qLfJz5ZsH05CrhrvEThfF++R5uvibQWZR7OQsfZOStbf5PWv+/Vbvkf9wv1UsW53MP3rPj+p ljKCRbz5iP3wvrrCT6TahtNYidjp3tnJO+vlgF/iKzMYsGHJPMdXem/ALpHt1zVod+hvRRjfoZkE 9LfJF6bMWgLqXXxW0rs4n4f+LsZp4Z/fWJlIz6WK9WsK1mia7KRSje6iSE/MUWtBZa63fT5PnohD Pq4OWoKtjadVGz1QSM3x+Gd9/iqtajIf4PatPh+K9ceh3YgfDfE1A/pXlC0WtP+ozYS4YQp/a+M3 gjbWp2HOdMN8DVM8j9b5Ft+TD65/T6AyP4oYPxZ0lnqfzLcyMJ53ZhlQb5Pv75f5QgH622QhBu0u ni3JfJ6KfOL+y81o9ftBfZt3+hCK+78a4vyXBX9Y+TEtpHO6yA7HRQXjnqHp+mRtHC2G11Tlfv8C 51JnbQ4NAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image533.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYHrAxMgJYhXEMTIAGcxvgWwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eoMkNTEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLULiB2AamcBMTdUDQ+Db2JJ RkhlQSoDwwSwC34zPfgHcecERrArmBgEQjJzU4sV/FLLFYLycxPzGBgaQS7RBcpzAGkjLiVGS0aQ YiOwXb+ZHP4jmcAEhALBlblJ+TkMTBB9jGCffIDrn8u0Dqw/GKof4QJGrPoZoPoZofpDmYTB+lOh +hcQ0I9u/wFGeQaQ/mIGLmi4cIHDDhwAUDMFGNjBvD2g0D7DyMSkFFxZXJKay3AG3U3MYHUAkGQY K/ABAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image534.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgfMDIwAlifAwDM5jfAdlMDKJgSVaQAiYQiwUkysgIFmFk+v//P1hE j1ECLGLIxAhVzc0E08fDBDJZCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCyzgLxAQ4GhrVAjdxQNTwMvoklGSGV BakMDAFgF/xmWvAP4swJjGBXMDEIhGTmphYr+KWWKwTl5ybmMTAsALlEFygPNI7BiMuB8QQ7yBGa mjB+EBtIswbYmyC+KdjtyfnFGgJodjCCvA60I7gyNyk/h4EJYjIjWP0HJBu2gk0sh/OjWEH8LDg/ mwnkgvISAUw/YDGfAWo+I1x/DgtIqS4DFzRkuMChBw4CBoiZAgzsYN4ekEVnGJmYlIIri0tScxnO oLuZGawOAAkPZEzyAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image535.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4HjAyMAJYm0MBzOYvwLZTAyiYFlWIOZkArFYQKKMjGARRqb///+D RfQYJcAihkyMUNXcTDB9PEwPGB04hIAsNTZ+BimG/yBNDAJA/gEg6yyIx8HAsBaokRuqhofBN7Ek I6SyIJWBIQDsgt9MC/5B3DmBEewKJgaBkMzc1GIFv9RyhaD83MQ8BoYtIJfoAuWBxjEYcTkwhrKD FBvA+R2sIL4mnC/EAuJrgN2CZgMTEAoEV+Ym5ecwMEHMZQT79AOS+d5sIKW2cL462Pe6GOYxYjWP AWoeI1x/Kdg95XC+NDOInwXnyzOAArW8hAsaTlzgsAQHCNROAQZ2MG8PSOEZRiYmpeDK4pLUXIYz 6H5gBqsDAIicBcoAAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image536.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYHvAyMgJYm2IZGQAMpifAtlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TA8YHdiEgCw1Nn4GKYb/IE0MAkD+ASDrLIjHxsCwFqiRG6qGh8E3 sSQjpLIglYEhAKzyN9OCfxB3TgDaDXQWE4NAcGVuUn4OAxPIfl2gIAeQNuJyYHRmAVldXgLjV4J0 MJTD5eUZQPwsDHMZsJrLCPbfByTz/ZlBSm3BIYOmnwFotUBIZm5qsYJfarlCUH5uYh4Dw3GYCyEm McJN6gGHliacLwZ2qQYDFzQcuMBhBTYY6loBBnYwbw/Ii2cYmZiUgiuLS1JzGc6gu5YZrA4AjjDq XeABAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image537.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgZWBi5AQxBCIZGYAMZnFGBgYmBlGoJAMDJxOIxQLETIyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TEBjWIWALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGstEB8AGrEWqJEbqoaHwTex JCOksiCVgSEA7ILfTAv+QZw5gRHsCiYGgZDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGOyCX6ALlOYC0EVcCoz8L SLEmnP+BAcTXgPJ9GLPA/A6oDQ+ItoER7OcPcJt2MHYwgzQZYLiVkaBbISYxwt3IBzapBM5PYUTl e4PdXAEOP7RQAYWzQHBlblJ+DgMTdpcmMIqCY0ibgQsa1lzg+AB7GWqmAAM7mLcHFINnGJmYlIIr i0tScxnOoLuZGawOAKUMPFdEAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image538.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgZWBi5AQxBCIZGYAMZn5GBgYmBlGoJAMDJxOIxQLETIyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TEBjWIWALDU2fgYphv8gTQwCQP4BIGstEB8AGrEWqJEbqoaHwTex JCOksiCVgSEA7ILfTAv+QZw5gRHsCiYGgZDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGSpBLdIHyHEDaiCuB0Z8F pFgTzv/AAOJrQE18QLSJjGA/foCbvIOxgxmkyQDDbYwE3QYxiRHuJj6wSSVwfgojKt8b7OYKcHih hQIoXAWCK3OT8nMYmLC7NIFRFBwj2gxc0LDlAoc/2MtQMwUY2MG8PaAYO8PIxKQUXFlckprLcAbd zcxgdQABXrs5NAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image539.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRPUsDQRB9M5dTcwl4CKJYHRZ+IIrmb/iBmDR2SfBAxTNCDvRKO0trq/yBFHYW FlZWZ22bn5Be9JydrAvGgAvDzpudj7dv3t9eH6An8sFUNt72MUEcb4EAxry++mJlNl5JjIk0QlwU hUa2aFEjO0w2u8I/dVUGR/6ceCtTs1hCYYoQCn4Rry82kBZ9KazYnCr2W+lpI7uKgUNl8MG9rxHP e1IWjLBxlsTd6CC+jo46SesSuDVMNuV9Ru5a0KR2ySSvOzyEwWsW79G54js7YeAmSDSfNCG3E0j/ PHSTnujRM50+/3Clf7mOOpHjWNNOqcMn9BvvKucb1W9MFdEZYT1L2p0L8GSmTVrVDW0gsFoHug8V 1fYMMa3o2WwwJ+bletZN40Q0GePsad43PtqOQUQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image540.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VRu0oDURA9M5tVswm4CKJYLRY+EEXzGz4Qk8YuCS6ouEbIgu4fWFpb5QdSpLOw sLJaa9t8QnrRde7kesEY8MJw58ydx7ln3t9eH6En8sFUNt7uKUEcb4kAxqK++mJlNl5JjIk0QlwU hUZ2aFkje0w2u8I/dVUGR/6CeGsz81hBYYoQCn4Rry82lBZ9KazYnCoOW+l5I7uJgWNl8MG9rzHP B1IWjLBxkcTd6Ci+jU46Sesa6Bkm2/I+J3ctaFK7ZJI3HR7B4A2LD+hS8b2dMHQTJJpPm5DbCaR/ HrlJTzTwTKfPP1zpX67jTuQ41rRT6vAZ/cb7yvlO9ZtQRXRGWM+SducKPJ1pk9Z1Q1sIrNaB7kNF tT1DzCp6NhvMiXm1nnXTOBFNJjh7mvcNyKKlPkQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image541.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwMTAxMQJYm2OY2QAMphPAdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08QJMXMAkBWWps/AxSDP9BmhgEgPwDQNZaIE4Aql0L1MgNVcPD4JtY khFSWZDKwBAAdsFvpgX/IO6cwAh2BRODQEhmbmqxgl9quUJQfm5iHgPDFpBLdIHyHEDaiCuB8S4j SLEmnP+BAcTXgPJ9GLPA/A4MGxgJ2MAI9vMHJJtSwHpK4HxvsMkVDFxQH3GBfQ12Otjnv5kEGNjB vD2gcDrDyMSkFFxZXJKay3AG5guIHYwMzGB1AAJlB76qAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image542.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSvUvDUBDA7y6JbZOgUSiILsFBFFpBJxf/AtHBFlytNFLFWrFFrbODo7OTi+Dg 5NyhgqhDnV0UsrkWV2nje5c0NimKBh653329u3f38vxwAfzZpq1hSkrWOoIQlFsEIEizVRMnRVJS xSFE1iB5nseaORxnzTxh4G1QL84kW7PNMSFND43ABHgyCCzBTSE1xHENgFeRxgh8TFgp1Er5+r4j 6kLp+UmXXb/Oc+SyCKxcvbxZ2QWS92eFMin+C7pLliFrqIU8mfA5PZgHVJEnv112qvaqc2SvVcqF PYBHPyNyZ+2+zBu6jCmGfJqK3nSYlHwS8uJQ1D6sSS6FXMSofRkkH4PfcbPTqxR+6NivD4P4AyWj StePIN7t/h4f78/GUY6/CvhJ3YrxnSI5C/GJ/K0+l655O5YGJgH/nkSHX372e+bMMyG/J6L2G55E JuR7Ler/hlH/NvTbW7TDfAZ6sKE6bzEXHryGBQmmhtz7FhJN5erVmlOGVvw1FPb7AlP/GAR6AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image543.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wMTAxMgJYl2IY2QAMphPAdlMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08QJMPMAkBWWps/AxSDP9BmhgEQHYCWceAuAGo9hhQIzdUDQ+Db2JJ RkhlQSoDQwDYBb+ZGv5B3DmBEewKJgaBkMzc1GIFv9RyhaD83MQ8BoYWkEt0gfIcQNqIK4GREewa TTj/PwOIrwHl+zLmgvkdGDYwErCBEeznD0g21YL1lMD5PmCTKxi4oD7iAvsa7HSwz38zCTCwg3l7 QOF0hpGJSSm4srgkNZfhDMwXEDsYGZjB6gDS+xgUqgEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image544.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTvUvDUBC/uyT9SAMWoSBOwUEUqaij4F8gOtiCaysNVDFWbUHr5qZbXcUhs4Ob W5FOIljBzUUhf4BDcRWN713StGkVbOCR+93n7+7de3m6vwT+HMPUICmli02UgtJGAIIMWzVxkiQl VRxCZA2S53msmccJ1iwSBt4p6sYZZGqOMS6k6dgYTIIngyAtcEtITXEKBsCrSJMKfAxYK9bK+fq+ BWCi9Pwk59vn2UCmRZDO1e2tyi6QrJ8VyoT4L+kuXaUkh1qI75JRXIj7ODOcF1SRN79tW1Vz3Toy Nyp2cQ/g1K+A3Gmnr9K7LmNKIb5OSFwO8Y0WreyoEp+EuIRR+ypIfBwwc//NDAJmGGQy8VnxM/uz a311M8Gvsxvs7FC55fgPGJw9/DH7aH2XDmLSNdvrnPdiZagzGHHmD2qTmS0M3R6MOCOXzvn2Znt7 wXsyE+K5RNS+rEXtbxi1d6Df/kg7jM9AD7Za581nosFc0xBn1JRvpY1EU7l6tWbZ0B7sXmG/H5Gp 8qGuAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image545.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoEFNgZeAEsTb6MoIYzDuZGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MCa4OYEJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBk7QFiBzEGhjtAY7ihangY fBNLMkIqC1IZGBQYQSp/M2n9uwB2yQSQBUxAKBBcmZuUn8PABLJfFyjKAaSNuO4yrRMBKdFgIE4f I9j9H5D0TxEFKdWE6pcgaC9EPyNU/z2mxcIgpdFE6ke3/x7TZ7D9seCQ/8204B8DVD9IlAWoPyQz N7VYwS+1XCEoPzcxj4FhAXaXPGASAJtUAueLgkOmCs6/LwTip8P5P/lB/BQ4P40PVb8hN4ifAeeb cKDKq7Gjmm/EjCqfwojK92YA8SugPn1AtE/Rw0yBMZQNYjIWk85gM+kMjjCzYH4K9vNfOH8jM4Qv gBYbxMXmA6b9giCltnB+NC+Irw3nfweHoS6cr8qKql6dCaIeYv+BvwwkpcYiZitwyHzCcD8jke5f KYAaZ648qPxnnNhDnoHE1HqCxRHsUgOMdM9AYmp4wDSNH5KDYfzn3JASAcbfxIUqf4AdVT6JBVX+ AwOy/BmmLDC/g4ELWl5xgcs0sEOh4SzAwA7m7QGVgmcYmZiUgiuLS1JzgakRzffMYHUAR56BIIgF AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image546.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYGVgYuQEsQwiGRmADGZxRgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8PEwKTAKgRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWWuB+AHQiLVAjdxQNTwM voklGSGVBakMDAFgF/xmWvAP4s4JjGBXMDEIhGTmphYr+KWWKwTl5ybmMTBsAblEFyjPAaSNuBIY k1hAijXh/A8MIL4GlO/DmAXmd0BteAC3ASh6BpsNZ6A2MIL9/AFu0w7Gjcwgk/5iuJWRoFshJjHC 3WgENqkEzk9hROV7g91cAQ4/tFABhjODQHBlblJ+DgMTdpcmMKqDY0ibgQsa1lzg+AAHKtRMAQZ2 MG8PKAbPMDIxKQVXFpek5gLDBM3NzGB1AKKL6PhEAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image547.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgSmBi5AQxCuIYGYAM5rMgQQZRsCQrEHMygVgsIFFGRrAII9P////B InqMEmARQyZGqGpuJpg+HqDJDExCQJYaGz+DFMN/kCYGASD/AJC1C4gPADVJAdVzQ9XwMPgmlmSE VBakMjAEgF3wm+nBP4gzJzCCXcHEIBCSmZtarOCXWq4QlJ+bmMfAcBzkEl2gPAeQNuJSYjRnBCk2 AtuFbAIjyGNAE4Irc5PycxiYIPoYwT75ANcvwSQI1p8K1b+AgH4GqH5GqP4DjPIMIP3FDFxQf3GB /Q72ANRMAQZ2MG8PKLTOMDIxKQVXFpek5jKcQXcTM1gdABhUW0uwAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image548.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VWTWsTQRied7L52mzS7babjx60CBaL/cAcvIgoCoKUqtjcbAgpXb8wrZBUjVJo /4EFQdSLCF560Z68VBFETxFsu1CPCvZeEU8lWWcmm3UmibjbTVh2npnn2ed9Z+ad3e3Pn54i9lvK oCCK0tbKGaCNQC6IEEY6GyVNFMW0JZELA7AewJZlsZ4xSLOeYxhsdgy3dApGwaWMRlpDoR40gCwq QirB70lrlVynMwitksfEbI6CJouV67nqbYPwgDL38HDjC4vkITXA5K9OVUsz87cQpv6jpDdC7ll5 A7JhSjmC3OmAxb/L6dMRSh229en/+jb1YOs3YShEqVdc6tv9N+EO888jt3mL/hvwWvaXvxXn8/fu b0qU+mDf/ucTlLq4b/+1fn/5P9b9rf/LPn/r/1vn1z/l0X8LtpP8/J2te81/QfOyfu3+05IV8jP/ 09JO2M/856UdT/XT6X9J2H/e/X8F/ax/XjJ6veg7/S8m+fzH617z/2jXr870zxvorx5JRJ+7UTLK gxeMu4OX50vFOYSWu0dSkBZSVDTm4C27slp4UWvulBY+FxfHd6Pi+Cv2dsnakX1zHVl7jm8D75LN JzXxCZhL8TgLPxI8Pg4T0N2Z9Na6Odf+MSdvpANsDuoOXlF4PIJPxZu4ffbBY44F6Rk7BysO/qmJ +CvbZ/ccHFcpnnRwQhH5s7KIJ6KivhgWx6+yc+C+g8dZXVxz8M0A72dCn87rTUj383oTvmu83oSB XlG/roh6LSZiRebjNeFRWBx/EhL9ZoKi37Idr9pZFy7qsiC9YO+Fow6WekSsx0S8xtZ81PEvpUVc Z/qTDv4g6E1oRET+LG7y1c497OJcGMGHWTxGR/7gKn8TDiKqLyPZ/sqT2ZcgK177mSoKM7ROvx1r gPGhqWq5YpRIjbXFFGC8P5j0fv++CgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image549.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62WX0gUQRzHZ2bPc3c9vb3L1fXs7PQksrA/Ri9lYUFv2YMKRWKc4ZFCl4Jn4klP gfUo1FP0IEX4UNGTENSDBPV0oRBU9JRyRW9Z9AfyzzUzuzfNb89otZTj5rO/33d/3/nN3Oy+fvH8 JuJ/iXhCRxobhUYxGyj1JQgRZPIoHSKNsJGPfgjG/Aom+XyeX9mNLX5lH8FOdhkp6AIkoSfiYTra 7g+iCMozETIoz9LRI/qJxRGydKpxcgKovTfd3zU2lERoiLDMZbJzbZ47mWQFCP03OsdS5wYvIMLq N9OrKv1u0RfIksJSdiBvOsz9L0n6Vz6W2uTorb/WtfXY0S+S97wH3R717vqL5EAJS+1BXucN6y+Q 65iljm96/sO8/uVNz/9une3f5PqpNfRbj3xU3zWQSg7HTiZHYx2Dqd6LCE2t7ySqfq1lokOCZy17 ZQp8xLRXusA/wzBeFYTxxXIYv6bL8RyZiMrxHDkagXGrBsZjVTD+o9Je+QI3bYH5x4MwP1QB4xnH j925d547516DEr1JZaK9gn2azFlfrQr5O+BjZJnvgRZnD8yuog3toYdqA7/fF8GrgC8plS7+5LBR vGc87DlVvc93ym3BKUvmqDrDV6pZ8FuD8S6Rf9CA+U/L5HhU1UsZHxYr1d0g8xx5XC/r58j+qMw5 Ml4r18+RM9WQtZBcb44MGFD/GfjJkRW/Xd9w7RTsaX16/GHe73RRv7GnfkfVDxFbX+Dpasi3TMjp oMw58i0G+d42yKmtkE9YkO+47vdGt9ksno/HM0dznMZrFDrqS/cJ71f4r7hD8McQnFsv/xX3C54P wPiKDvmlJufTU4H3ok/wch3kmQic6zQ/hTKCb1TB+IQJ4w+4/3bB1WGYP1kB/eQDMP7M5bfDB+On FFivnj//zgtuQ3Z9s3ivbuhU6/FbmrzK4E7Z9e6U/cOTZUQ9zXuwKrit3OZ/9diI96hydxqx/p88 typXgedWZRB4juU363lEPVvJXtYyGd15/9L5Oxp/7DgnhIFKOT1hiVlMSEPn2HA6maJzcLlVeN4v 0jxpr1gKAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image550.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTz0sCURCeGXXV1VoJAgkSMYgiivIe9A8Yod4i0EAoaDNQSC9R/0HH6NR/EN1D 9tTJoEMU3aRDt8Cgm+T2Zlw3fyToLo+db958M9/sm/f6+HAN8lhGjiDI1l0G2fAgARDMyq5PrSCx 5VWLEMWDZNu2eNYwKp4NQic6RF1emHJkGTPKWtQMmAObSRDhmsqqqXVuAMRUfMiJCUMqXz7IVk8K ADsS2aJo+0mUXHIBUm8kUzX3i0dAXH9VeQPqm9RreIUcsjsmD0V/s4d/pnHonnTeokYb/vjgVfzs oVkoxbcLp/F00cwfA1x0FXQyoZMpgZ/TTEo6OIZvWgd3Mt+MnXlQo4XzYSYtu9gMMV538bfOeMnF qPXH31Jnf7BHnLDHKL1LjxUX12VMKpV/Mtf/y1wf0WOUcj7O/DP0tybVaGEzwJy0i7+8jMsuXvD0 Y516e7JwCxinnInqUzLGRFn4PMX80hB/1CQP6m/IaW+6+MXfjz9E/wrozv3R5Y7JWDk1I+AXdM+H U0eiRKZaKhdMdSYDmj0S9wv6EBnPGAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image551.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62WTWgTQRTHZ2a3yWbztUmzTYxJjYLVqil+oAdRKB4ED1FoCkolklajEZq22EWb +kHw6EEKHoQexKsXD168BOxJFFLw5km0Ze3Fiy3eJI07M9txX1pxQ5sQMr/5v/++Nx87u58X388j 9qlliiry0daqgWlDqsgIEaQztcv6+QhtWZ2IYMx6MGm1WqxnACdYzzGC7Wg/2fAFSFGtZaJWq88T RknUoiakWbxgtd5av8EMQnHV8tgxAZQbNcrD1akSQlOERv4mifVPrJI5moBYXy1frYxNjiNC82et XsX6P64uk2YXDSkgdz7M6v/p8H9nY7hq+w/9Ny/3Y9u/RJ5hGnrfpb89/xIp+2noQ+R23DD/MhmJ OevvfPyP03z+dOZ/uY7++pFs+YdvV0rTmYule5mhycroBEK/tq4kpfTHqemI4Es65X7B9Qjlg4L1 MNTf+Z26STxpp26S1V1Q/5CA+h0d6o+iUP8Rgvo1FeqKF+pfZaivSVznM/XN9Uy1z7msDrDMR21u yCNBzlrbGmBXeyCljPVQvyE4GXWyScZ7IZ9OQb4Q5qxvzt/RyFLKG7YGNwTHY7CyFyzTkOAvQaif CED2sT1RFpXW087rm6SWpDwj+DLbI7OC5+JwpCs65MUY9JNuyjnB5yMw/mQI1tPng/oDL+TrHnj9 mzLUr0iw3r3sNLoleBDxetr3HO7w7ix4zqnONQZXamx1pcY/1thQ5tmcNbddk6E81ehjY3Zm+zUV QztT0348EdyZeTojdSd4TRv8MQL5lY8zv+sXmqijk/+1coCt6JrNd6V8kLO2+SR38SRIKb1s7x8W bAYgq6zes2JvPtkDubCbclbw8x6n3yQ5DfKpAPRnFa6r9nuByt4d2PFqj0lDXkZ1um0amJB9+eq0 UapYK9M2RxKL+wO5QgKK8AgAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image552.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYGNgYuQEsSZEMTIAGcz6jAwMTAyiYFlWIOZkArFYgJiJkREswsj0 //9/sIgeowRYxJCJEaqamwmmj4eJgamBTQjIUmPjZ5Bi+A/SxCAA5B8AstYCsQMbA8NaoEZuqBoe Bt/EkoyQyoJUBoYAsAt+My34B3HnBEawK5gYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYVoJcoguU5wDSRlwJ jEdZQYo14fwosOs0wHYjmwj2KNDE4MrcpPwcBiaIOYxgn31AMm8mC0h/CZy/gwnCF8B0IRbzGKDm MUL1ezMWgd23CG7eHmYQXxfq4wfI7sPrY3SX7mA0ZQQFf1WVKKZPCYQdqhsTGF0ZQHqCGLigccMF jj9wJED9LcDADubtAVl5hpGJSSm4srgkNZfhDLrrmMHqAP7klvB0AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image553.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62Vz2sTQRTHZ95uks0maTZtY5sSsIgVpTRorkZQDx4s7SEtiEIhkQYiGFPIqk0P QumlgofqUYoEwau3IoJgvRQP0eLJgxY87B9QxJvGOPN2u85LohbbhGXns+/Nm/d98+vju63HDH+N VMFkYdn6MMVlQ9vRGAOWRGtAPGGQLV08wDl+4dBut/FLhg/jlzPAPe8I7PWLQsFspPpF60QwzkZY W3ZiluBN0XohnkKKsSFT9PF8omyqaJdn6wslxhZAZvAdGj/dPNc4ZgHMmr1RKdVGp0t3R/PVSvEW YxsykwlhN8Q7a6aN10npnPH5jSX5lM+ZmOSTPq+Y1L4bpPYnuuSsxw68HVT9HbiSUP0deNlH7Vsm tT8KU3s74NpdxV/2rZjjHOz6yu+FjKSaqW4WMPJpj5v6qka5qqt8CSa5278zE/7P2ruZcC+SbbSw Rou9IjV7RWr+QZNtRHH2WoeQ0w9cnItLB8/pffhwcpoL2jhDtsdjfF2jvKKrnNOyltSwdGANOU3v czXs8Y6hamr8t6a0cR73w7zP9+OqhrQRjUjO+zwZpvazuP/K/v54eESN58B4kvLFuBrPgeWYGs+B hEnjXTOo/XLAtVvdykH8rZl65Xr1JoPelUwbnwdk/9rv8yNB9TyIUZ4O0fEvDFH+lKS8PkB5I0H5 eITyXJDyUebmZ3WvmR76Ouczp43hGih11Yftsz7f+qXruM9rfZTzBuUG7oEJP/9nwypvwwjyU59v D6oszl8yngOrUZW3oRWh/sUQ9Z/H2+ycp3ez9Xe9nfV6blzF9fTV4zvaska5rLtseveeiXcjHvfe mBYLIb2Sm73JAY7N1Gt2qSL2eEeNNfT7BXR/sgTQBwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image554.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgSmBi5AQxCuIYGYAM5rMgQQZRsCQrEHMygVgsIFFGRrAII9P////B InqMEmARQyZGqGpuJpg+HqDJDExCQJYaGz+DFMN/kCYGASD/AJC1HYgPADWJA9VzQ9XwMPgmlmSE VBakMjAkgF3wm0nhP8SZExjBrmBiEAjJzE0tVvBLLVcIys9NzGNguAhyiS5QngNIG3F9YQhgBCk2 AtuFbAIjyGNAE4Irc5PycxiYIPoYwT75ANfPwKQN1p8K1d/wD79+Bqh+Rqj+BYwyDCD9xQxcUH9x gf0O9gDUTAEGdjBvDyi0zjAyMSkFVxaXpOYynEF3EzNYHQAAnnS+sAEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image555.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABukAAAPRAQMAAADKjde+AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJzs3c2P5EhWAPDIdguPRKtj QUjModUxiH9guA1Sq2JG+480nDj2saUtVTjJ1aRWWlFoxQmQCmnPiD0greBAO0mgxIEZCYSEBKIj qcMeFugoRoIYbYyD98J2prPSjvwKV4dz601PlfPL6V85HPHCDtvEnnSQ970A/cYDb8jxwBtyPPCG HA+89xaX1k7dREHvvnRjxE6ziJmXun+2jbfQYpc5/EPEvMLDk1LsMosvY+ZRJ7RtPLXbcmeR80qX 2eSNdprFQHjs7ms62W0eA+WZdLd5RMyDImm6eLtGzDxWu3bjXcEmCf+E1Ryq1vK5QfA0/rqBZRbu ISwzg/+g4kj1K4bboRJaaKhtCLMZtVlqZ9nyrbGG4y3szMrXHzI7hSUlUFxH1hBeUNwqgadeplYS 4CkOvwpCC5JaksBLzM0jdt4MeNmHsMyPAAW/FBGasILiVkmAB5ScCOCJnHBNUkOSgoyGwNM1jxBA EFx6tMBqgnWHxdbxkMIl8EAEWE1GhhB4rqyUYuZx+Dez4wJ4I7Aw9ditlvxFahxv9DKVdGxHiiFv pJnkMD3WNBfZedlyxM+bmJSkwNNUscwCIi+SkpcWqYRHKbisvACzFGPFc9SOi2HwxnaiWUYdSfLc JoaN8UfJw6dwOwReAY9yO5YiVxxWpR0GbwI8njO39FLAL8NGsEKZZrZ6ysCWCDz8BRuqxM6E4kn8 PGigFfKUkLxaORJLZWJnwOO2KF2alTz4NbYzaEYk/FXSwfASWEOw2miRwqKfM82g0dYlz5VKzR0c lRP7bmZ/lg+HJ6CUAaHkTaw6Z/KMAo+XPGg3HG9mc00yeAM0I/BveDyoSpD3mpCLLh5B3tjx4E9Q 9pgi5knkpY5nG7zC8RS3puQp4eoU4FEgTWpe9GtPojB1m1xZcySQfZIR8rDut9g6VDyoUxTw0oqn LgbCK5o8yJ5fEQLZ5hhzTIutQ8WbwFOPvsWGyMMNq6wYgafOCBTTSc2DihV4xvGE26/mNj91TuPP WhyvbKxXPAFtg2sKodfqeHnJm5S8q4n9cuZ40afUueMZx4OWzkDZAwu0DTYBHvYokDcDHpvgUwab A4DOyhTGzSNiHjZhJW+MdSXyoE7RLyi29DkmbZiSQqnUkMgk8ApPsW1MoDAbagbBMxSrD0DAqgIE dAig0oeOQsnD1HkCtShPikRXPKyKcvyYm8cgeAQQrEqvlePZrOYljmcSzfAXhZ4Q9Bs0dJLcPKLn KZbDQiYKlh56QoAoO3aw3Nj4EdfbE4lOsBML6zjX1D2U3M0jYh7kV2NDoTNkyEWqoEBmJkUEUOU5 8qB1IJ+kOiVilCfmEXFdecIk7pIgws0jYl5GCDlPYHG/BQkJJCU2xz1FBHdLSDJCHqxEQstdK+QC nnI7YrgiKfDKeUTOuyC4xLifBZZeElY4C1cVD16GpxKbJfBOyNmIKPekqY+qQyzR8z4ACxo/xaXn 1q0jq0czxyueQCEk0B6mmcgoHjfSBPeDqlfVIZbIebBxcUNg65KS4qIDxKrEmmSOe9yh1Ye1lDOo ZXIhGR5YwWQMszJWziNyHjRhkGthVm24xT6cFrZgy7esjmvKtY9ihuYiYp6tFxrXiGx9fcVTa88P i0ddAtoSpoO3PPI+FN6s9fXVkbH1tXtyvEXL52zsvHKhH3jD5H3lfiJi3Po6HmZui2VFFDevDORN Wl/p5H1TTZwS71+eWPvbv0w+JS4EPjUAXqGo/TfySzl5RPYJjp+NlrcXZXA8c9o8vY9kRH4j/2Bh f0UY8Wfrs4mVh508IseP/kDYt8Xhs4mV155C7x2x8tqb8b0jVt6O4zW3RaS8XcdrbotIeZqFmU+k PMXDzCdSXi7CzCdSXqCKM1ZeoIozUt7miQsHRpw8zcLMJ9LTNEJVnJHydjsBantEygtVcUbKC1Vx xskrAmWckfI0CzSjOHmhKs5IeaEqzkh5oSrOSHmhKs44ecEqzjh5OlRCHScvWMUZJy9YxRknr/1I 7CERJS9Yxfn+eOxvXqf5i0Q+H0lKFM1eJ/mLkXyOixOu4uyLJ74jGVEpeZ1mn4zyZyP5FB+9Stwj Ao9epuTjJPtwlD/BR69S8kmSPRvlT3Fxgu2JCMNL7yz0J6PsGclXhMYjAo+eNF9r44WrOIPwWgjr vCfN1/Jn67xyzULhzFzhZCErzj545bosHzWKY1lUXyQ5bG2MfE3z81813Bb8zsw6h48dFGF4QHg+ WhLOE3n2m1/xH9u3B8yMhqw4g/DC1QRuZgErziA8dvwsVkFDVpwx8gJWnPFlLTRkxRkjL2DFGWPh bB89dlhEx7sKWXGG4DXG3YeIkBVnfGvP6pCzi48XsuKMj0dDVpwR8oLtwsWIjvc0ZMUZH+9J0AQ9 Oh4JOrf/jY7HQ87tn2PLOcMuzzex8Xa7rOiu8a+RFc4i4J4IiN+NjBc047T2nyLj6ZAzs/bHkfFU yJlZ+5fviffTd/WZTNWJFtXzedjCWfTBe/M7L/c9I6bmjcPy/j4kT+6L2uAVSVje/4Tk5UfzDA3L ++K98H5dvv16fR7Vqa+aheX9Xnjesw+++s+953Fb/lI8LO/fQyZl88M/WvHysAcs7N/GxRsH5pmQ hfN4XhKY99NIeOUVLSDjvDpyYdbjryLhlWtPM997DoigOyOO5oU89uUiLp4UgQtnXLxZ4CPZkfHm oXlxNQw/Oe21Zx94e0UI3pt64jR5yzhN3pt64jR5rJ4Iwbs6Zkk2Ijpe2HjgbQ1WT8TH+9NIeMsr GF4etSh3I7q1d+I15wNvjzhxXohj2Vf1xGnylvHA64qIeayeCMEL2+5FxwscD7xtweqJB15X/Lxs eydecz7w9okH3rZg9cRp8pYRord+mryI1x6rJx54XdHTbtzoeIHjgbctWD0Roua8OmZJNiM23olX LQ+8fSIS3okXzoh5b+qJ0yycyzhN3pt64jR5rJ542JXUFSeelD3wDorYeCe+7Z1mzRlx1sLqifjW 3okPHYiF11PhjGW46sB4eGnDu5cmud243uEqBla14P0c7/IU3ra5I3oaMtcbjzbux1yF6roRp21U LW+PX55m9MfbuD6CKu+22RoDS8pg1a1ueVuF9nzX0Hip1ezO+4znYiUDO8aAPH7nfb6LlQwt50xX t3RfhqdWHBov2e9ycUPjTe7c4L1afolNoma2EFanmy8PiJdbRS0dwRaXjtwFuqY2LQjTr1JJ8cIl ebOmiZj3pp5o8sbwX5YUTwg0B4+JMIQCLoVf6qMkSy1J1vPBiHnLaPJmsP7IqCDkJbGEcE1S4FFF UkVGJCnIyJJmKx9xzrmMdR4YSIHXyLgAnoLVVfMISQzIRzlfvT1iHqsnmrzcpibJzokcyQuimOSj ghZUniWKZizRNDdp8yz1gaXUVhapZvJJolJ5kcCUGCMvt4lkOZ8olhuq2ertyvYT/fGo4pKkmqqL 1IBrVlBDZ3YseS4m8JJmzaR0cLxzpmCLg1UEvIKObQ48BvWpFLmdwA/Nh8xTr5kS6mNchedQKqGV N8Cb2LkUUKlKO1PtvIFse+o1lwKNwGMlD0pjYt9JaBCTvBgp0ewQDq3mVB8LiVcoUQJcBU1LXopV KvJIMmye/sjxeJOneVq292lOqBSthXMoPILXru/iZcCzA+fNkOfqSMfTXJ+teOlgeMto8swIeVCx iBk0AcDLkUcx106KdKyHzkscDzZA5EGdAr9UyYOewwSyF6vZ6u0R9xhYPdHNe17yLqjlE0ytJ9j0 abZ6+9B4BYCg7YYUBVwa1t7Y8VBW85op9cD2lDV4Y8WRh3nmRVrxXHLW2mMIHL0VTmpnVYIJuSe0 CNCO55hcQ8VigDeBcitWbx8cj1ns/WA7oCAzA5TimYBOkuM5dC5Wbx/aaFzNrKx5kKGMsPdKRKJY ij2H/AKmssbbI24YWD2xlnNy6BOlLn9WaWYzRdUzYknOHQ87gqS5p2xgPEOEhd6ey58lQHLCNCE2 I8Lx4CVDmvvke2oYgl5VfIPHZtiKS4BI3Fn2KShxy9NAZQUJsBv3Gv7zxY9642HayV2CKfMUqPBU buUI1x2084Sv33nhwMJ5ee3nhTi2flVPNHkjtwZLnmL4uEgWuOOdFbxw20Sz4jyUR6f+4Qohrui/ jPUDYLa+3VWOP770f/QwXsEu/bz7GPixy11yD+MZTm8K4XnDfQzb2Yu3166kwfDk9rdsxJU1F+mN Z7BMrLwr+L/wrhYMql+/ThaewTL3w9vlvlDImy4fUWYJecy3fIbqVxp4zPOW34+EB816ebQWt72C 7cZTSqcLzTxvuY+1t8vtEIGXOx7WnOaMwYI95d/4P0MXi4KF4t3eQupB2pKE5fyP4lVJWs2ztOBf +z9zuZ33hxVP2y3zsovFobxp+9NrgX+7JU9fMOQx7f/MdA7V5kL7Wspxxbv9esu87Pxg3i5xCxvb kqfwfpO78OaGL5SP94OKt7jdxpsusH6b2836mtUTxwxX1TWv4Leq4NMCeFv2UEynjue7o927ijdf aPEz78wwu2vnLeMYXoZH4VO30m6hLUthBbLNcU1rMb1EnvTx/qviXQPPv/XROd7S48Z6mtFjeO5G HInjLRZQt+zAu6bXRtx4eX9S8aYLI7yDDgWbmw4ew65dtXSHxpJ3WTDYpD7hwKNbhm39HZsiz/et /13xaO7lLfQZm0vgLdp5KhjvyvFeiR14f82mWsxz37f+MfIgsWHknHu25IU+59czKH298XLc8rB0 F2w61S/xa6jc+Kq1yPlW3p8jT8G6AZ4na5fK8OnE8TS7+yILwdM1zyLvM8drjutpiVwA7zrz3bHv +yXvghHj4ylpxDT18NzEUecxVLwry+hUj5DH8o2vWguJvKmX9zXy9KtzDnWsp6jrz7T4nJa8jWaU BeHlJY/ap/RyR5691mzqTSvdvVD0S8OvzdpO8TuhEy2+yxxvM0tgjdspHBrKJWUlj5W8gmXM+xnH o8TH+wt80YxgJXt5JlU245A9tvFoEF5R855wqj6yWmzlLew11ok+nrv/nklKHu98m6EKb5naH6/s EDne94H3quT59ysBz148J56zI8oOUZE6HqyermjwNrMEFmTtWVXxMgH9VORx4ufNMUU88/Jcw1DQ rTxIb91w4ZsW3pswvKLB00ILw4kv37JuaYyfVxZOqu2lER6ehrX3C8ib29YkKEThdHNHHnTDtVB2 Ky8FnhbehuGLkqcsBR7rfJuiqqDUYtOwmSVc1byb7YyuaNzJZow8SKHMhZ8HLRTwfCm+td9zDQPU i1A+PXeTlil0Mbt4LABv2XBeOp4Bnr7wp0GaYUVnvfs5/8NlLRWve0ueTSve1Mc7+uzLefnj0vFU sYXH4WsXfp7rEMkJ8qyHN5kDb+p4m2WdBed9VUDnUxk/zwi3f8jLczdmnc2BB3+sbt50Xu4gwC2/ X95b+AuWxxkWhuxyf2sv74fImy+UTW4Lz5acLoA3xz5Yy65DFpJ36YoIRgieu73gRGqbLHw8irxr i7sINpMgGrJqoUXNm+vjeZ/jwqZK28mN8dbD5fffA0+x6nj5VHvTyTq8vO/iHK6g+bie+7fk6u6N 3G5mCXvknMZ27G9ctXvQRS95l6F4UMkK6Fx4ebp6X7HJY908eDcriDApdK0VoQs8R0OJlr0eK54S VSlgLSc4tsSOvOkWnih/tvCu/DxNGPAygQOMM0rY+mCyKhqFsy7kvGtN3/kK7nmx4kEbQv1bcsnD bhlpmV8XzwAPh+ggjxCak8c4Rrxlr8eK1/xOz/IsYzdewfw8+ANYd2tm8qjlVR8PB1ilFs8Do3jX ZCrbjjT3zOO78W5s+45AHy8/L3kjTfPn5GwLrzl04Hhe1UgXHJZ6tzGV+/GY5plNdVIQPMcmF6RI ZTnQZT1a90Udz6sPgIli1yGje/PGNnE8ZlhmR8hrGUvQE+8HjaalB54G3gR5xvHcIP/8HnnTnnlc 8alNVINHZ15e2G3vjwLwPFkL8jDpSzTB09XdMHE/L2zN+Y+9rz2BveVEj3AznOBozlnbSJCeeFnv a0/g2c7fVp+ZxA0Yd6PgN+da8d69d97m7Fg3TwEvd7wZpjtpeYJpzLy9Cifml4Sk8ttyZmveZHee 2GF5eudZL++CPKVyNhtXw8SxfmlJ3SPe9qyXV0BbIBezCXzVhRsmPtm4BJaNiLfXtge9A4MXG1hM JnYkgcc0S7y8g9q9zmy5521PujOCab6YTopEXbhR8Gnh4101ntyd19mt75uXI28m04lJ5S68ZgyD p4FHE0Nrnjkh3gw3N+DhBTKwYlE8bRvDd1zhpJ2L3i8vR54EHktVzUvaxvAdV7V0D67rlwfps0lz Ngae5O7MdYX7XDbn2t0w/N/yS9qjd54n54T0GXeWTeRZKkV+CE9VOQDrWp4YeOoszWte9ngfXn0w uPPwTo+88sQg5uNNLHlMJ9Dk4SnQwIO69BnbnGsnr77c1xbeL3a8elDWYuphku7nVTdvDrzsOZto C928G8O1uLXygm/OtYtn6jp/C6+rZbjLe+MmPWMfcXZ6jWf9xxh2ujZlF0+n1WAi5lse1nnpzzu8 aljHontBsHDKfXg7RRdPsWow0VXXJ/fiVUfOt/Dq4wwlj4U9fLkK4ElejpsznZ90vG9+JNpfvcOr Di37ecWoumBAD7xmaBySmtNqsiMcr6vn+7N1nknKHeR+nqkTj/JPzXrjCZvxudtcduAVLcd27vA0 LY+p+XmQWrnvrMb8hxkR2DIDWGbC5+5vuAPPtIzLucOTrLzkq5+nWJlLVE0g63Hbe8Lnb6vJjtiP V54O5+dJpibVJAar399DzfmMz92xqTC8WXWxbD8vZ2peTWKwHnkv+NxVY90px4rHW15d502qS537 eRlTP6kmMYJue3ezFuAxG4qXVmfb+XmfQwrL7T3whD4PycOS6Y5veM7mhbl8wZTbRPuoWlp4+FT3 +U0Vj6TbebjQruHz8wrgudMIlzPsi6ewcPoHre7D47YcTNKym7wOw4szptx5vKtUoa+qxfE8C2NX vKT1fgFrPFxe9y7P+aCGG+Rhw1clgqxnHg5S6r6wR8mDjlPbgJRNntuqPJc2qHiN/cKst2a9LJyY HHX/vUse7pDmLa+u8bBguobPM8K+Z14zqrXXdmeOVRRYF1jkiZZX13iuWsE5bef9ll2OAOwv57TS 8VLbtmO7ioJLl67k23luwMnE7sL7Dl/Wrywk76rxpLa3rnCO1q8fvx4Fk54x7ms8d9AbF9rL08gT dHm1BNbftueyFlhGH4/vzHNVsLSbd2lpBPAukAdV52onVl9J2ZeOlwXiufoJ6hffmfzAK5BHoNNe PsP6400db5x/6G8YumONV/b7GfR4uj9QZi1aZMKseH21eyVvmrNwPBx86flIzcvvj3cZkgdlzjeG 2fCbkvfyya+Vz7C+eankO/Hebb66ybP+U5gNXzjeXKarblOP294N8LQIt/bwen6eD6x4tHeeKHk0 KE+2Zm91bPJYf7uS+uAZ3/mMKx5MlM+w/pKyPnj+2OT1mHNWVcv98uxp8/pcexvb3nvnsd7bvffN G1LD4I/75mFSFoi3y9UjN6sWNhTeLtHK62nbO5r3vUN4dwqn7b3HcDDvkPGcP2c81ndv/YR4V40n j+cVsfGacTzvoJrzvlPq984LV7W05Zzvl8firTnj5r2frKXPbe8o3s3Gq7Fte0fxNi9FdlKFc/NK QGGSskiyls1dmMPnsdV0vnE6SmxZy/48shZ3jpTFxrtqPHkI787WFxuvGU3e265P3uHd2Z8SO09U vM6xOw3eC7JxMZnYeF05ZyZ2mEu+cWzrKF55RwHWZ9VSr70t1+osI3DDUA4qY/dRc3ov5FhHvnHc tYPXvUuwwbsphxiwe+F5j8pVkW8MoOjgdf+t1njubex+eP5xjy52zjm7D/GtFU73NtZjj0Ejj2ox ybxXUa1icxhqF6/zb7XOw6X5//buHlZyJC8AeHm9Wu/BMB6EkEYwvBoJJAgXXcAGw6tZXUBMRoI0 B8GlmzFIq2c3fehtgBhAhOgeIQkSERJw3Nh6SHsB0hEgEsRtjUDcBaDz6hBXy3hd/P/lj/ZX+aPb 7md76q/def1eu23/2nZ9ucr1cjZeZ5bWEt9r/EXH03aOqPKyk/gsvAFnp0xqv2t5VLOCEi8Uqo/o y8UcvcZQqtdanq7zR/zj/vN3nj4ubZPOlq1XeUPWUxvOoeElmr67Uo2HrBVh6VyFsnIMSjkbeXeF N+hcqPGcaXi9K/A7O9sUcTKvVkJn0/B43woGlVrG8DzNGrA5iqe96tMnaNKhvOTzV+K3vk5aI1+B rrg0qMxZm3Gyyiuu5B/77e/2TI0RZc+zVBcEzXmh/J2n5HH77veElfN0ikE1Blnvy/hakx51JsOf Kh5FHivzgqNkw3jdYzXG8zrW8eLAkxPx7D7edwbyvGG8rmT4Wn4GPFdmXZxp3s7Zw3tuPf8V+b8y HxvfEh28rsHPpagNXdPymObzeLnt8ejhIKk0gaH5WvnbwdBvuT06efoBmKWoNcPreNpkGKcs8fHo 4biz4gvtGO83Jjp5g2rbtcRbx9NWZyOCE0IAr9KdfG28zhX4DHjZ0wC8UtJycnTkewO/wsE83XjH WxwKANdeOgQF8z86JU8f0/J0a/tEzb4hvDRpxeudnoc3KGOvtWYfxUscLi5THl4Q9Dy8AY0RjXF+ el7zTmcaeZlxJp7+2puWp/smqzx8/jmdkqdPOYfMzjucpxv8XOVhGY+eJ2MYVN0azNO98Yep7kFa SlwrL9G98SJLOdMiPCZn9Dw8/S2+UtTO4PE8LGpSzNbVb+ii5+F1DDY/xFCedm0unpGfx9kYv8y1 HR7NMlj1pIo8+1gMb2CNoZuHP9O7Q7g6tiBeLfQ8Tf6K/SxUqpIOH8bkjE7Ju9G+qeX9SL9CPU/X DkjzDc3D04f2uHYc1vE8Vno82R3zai3KLZTRPIz0vKX5DtEpeZ+qF7y63077Ds3E+/TwEg8knT5p aeM1G7eG8mrL5beUB8RMvFqbm5I1m3/adrsaKU80lyv3RCvHj1689rPFPHnXPNa3wjG82s0T1VY4 E6+tutJsp1YPaOuMNp6FJZuBPFyUTs9rS0KbReqhvFpg5bTlATBtPCzA0PPwmnEKr+UOEZru02Ll TBZF2E3waitncrYi9VS8b+p4HQ9fylfOshd0ubzWydgV79PelbPsBZ2+SD0/r3/lLP2ZuNOXOWfl jXu8+JJ5318a70X+YsgeeH1L/MUEJyddY9LSv3KW/lwdb+TJSVfGG3f01pnv9a+cZS/otnnS8IbF Inls2zy67TInXW6hzPC0K2fpT8MbGpMXqRfHO1Nby4CVs+wFNbxhYXiVPfD6ljA87crZ4bXhDYlF 8uj0XebKPPrXj5+99ZQ0wj2WN3KeQXo8768+fly+9VgrtQRN0xS8yZKW/7zfuYPlm25n5I0/etk4 hqGYlrhT3ucP6iv3Wnjdu9MZxdErlzkD9i///INveUy2xok83rk/J/N+4de//B/eTb7J4mlE5aSl u4vjidfeUN6hSF3lPfqfp1/r7D/S3OSyebr+yQPirnhvv2X/43fZF1/8oLqIaOMNy4xb4/y8zpKI aLv2VsXTDWRQUZsxbR5edw9Ow2vvzz+Sx5Z7ck7Bo1PybkprWgRv2pRTll4YXl8sjXdTWtMGeYtL WjbOW3KpxfBa4w3isW3zpOH1xYJ5dEpeuSlpEfW9JRfKpqjv0U3zNn70Nl4oM7z+MLx6GN7ysvXl 8aTh9cWCeXS5vK8vjXdTWtPpvI4egVsocxpea6ykvnezNN7iUs6Nl1rm4y3i9uXGeRu/9vBJvlvm yW3z2KZ5b8Td2ddyGp4svVgQL5LT8xaRMWQ8Og2P5i/kso6es9GkJc3WI7JRXnb0CNs2z9kmLz85 rW3zCDuBx9W/i6wxyIznnsJTHbftJfOsqXmLOTmLvTs23ghe8Wy0BZ2cmDGczKsNWxrGS+d66oxp eGp+rVOuvWJM3Y36d9aTM629jeHJU1POgneGa+9I3unZuhzHO9vJKacplMkF87yz886WcgLPbqkQ Jf3br2xSjiu1nOXopRXsorZefm6poL3br2xSLpGX/kEunPdanWcUcthjeMVOxWVeYxFdzH/tRZ4U bkx/GHnjm3HlYafEUnkMLqCY3YqxPJr/scGLmBwYR5VaRp2csC+c4STZI3mHB3SrnYpKDzc/glda 07TXnqAy8CLPEWw6Xv/2s5ifF1PpSy6d+DQe/+Cw1BE8eljTxDxXWlDcPJlXGr1e4xW/BWpr35EU 5wZV8+LMnzEkTmLJUELieRIvCNMZReQPFC9xJPdiS4rnbgSrjpmTuDhxKLelI1xuyURN5jx/ypk4 kGXtk1N54Ssp3sPZTa8l4U9Z7MiAQYE0emwHTkwF8mKcP5NIJ3LhX6Em8D1DmdOGXTmdt+NSPIbv SdoJeUxc+Mp8xgkILd8WVFwCDyd3JcRzOIV/I9UEcQbeXrjwjVpjebV8b89Vk+4eLmJsPUGe5xOK 9XnFcxOXE6D7V05wYXHGL+zz8HZQLHY4SU7j2SkPL62MRzw/opHtu7Zg0aUbu9yDE4VfumHiRJSr SUKPSlrG8ULO4Ju1Endcbf0QuFOJAzw3kA6cCBfkwhbIs2NIVwK2B94VnPyB3MUUoPvYFfBLOB+v PEwjCLyUd0qRWvFgnx144QFMwHl4BdcbZ4GX83YyVKcpnKwxDRWveP7GtBlDmccJZO2RPYDn6U9O OE5QFoPSAYigmLBHXuIqntxHLPoIeHvgMeBBAUlZyzw6H88CXkxP5nnc43jAgpQXk9jFQ4k8T/Fs GUZMPLmPPHePmXz96Slz8CJb4tc59uSsZgyCIi9CXih3cqd4FE/ZEHn8I8j6kAefvwffROzaijdT mbPCc4An2AQ8CZdY4u6QF9mCCDh6kJx0r9J7AAAZOElEQVRIG96C1IQRYiEPcgu42Il6iFdrhWja pAWyvdN5cHmlPDztkPcB8CCDUDyueJfA48hjLbz5Us5oEh4URF4pHqQge+RFT5EXYkbPJfAixYOr lMBZHF+kzyg7Dy/yTuVx4IUyS0EAGH01Cis8QjKeIJDAnpEXTMmjBY+HeP8h4wUJIVegVTyKvPSm 1xl4vgM8vBxO4QWEsBAOEhUUqw17/tVXIbZJwJWXJp/Ac9W9dPE+8MSFezxvXMrp2xKy5NG8ar5X 4cHx46/CXcpTWUUINaGU95l44vbwiiI1fIPwn6BqLjavWHIcz7Jhq5AVjS1SF4E7tYO0c6d4DHkO f7WHwkrM9jLLCaNnwLuGqxAKndyDsos6SN1HL6b4X5TyWLHkKF5i7ybgYdFgJwPI/jIeVzxa8CQH Hl6FkPVD/g9Laet7NR6n6jbpgTfq2oudI3kF88CDMiXseAKXW8AdKEkL5MXAg1SSJ466CiPPwQKO o6bCay1SFydnhecVS47iCSgkwjkjW3gvcU0JVLqL+SV1117iKN5OMM7sGIrnIXexosBACjy8AYGN cXBa7pAH1QioLJV5N3pecBIPqzHIa7ZzQnEGLFBPa+VVUk7gxdSXUHGF6l1sgSjCeg9UYLGVI4wV zxaQt0MJzY5g0Z2otLUUa5Klk1OodEVlXJIfyeMMykw6nmCwgQE8OBTAu3IEJXB8SETDiDqx43vY gkSDDxXPf0ojyPqg/gfr86stZe08hv/5LtqO5QUe1tPaeFHKY37/yalOI/IQGyI8H9MBxYNiZcrD viFQTyJMYM6+i+H3QKUV3c24Ke/3XMwuef7HkTxfprzmHSJVlUh5+f0RHU8oHnFB5OHDVtkOkxj4 VhxseOCW4gXEi7HIskuIg5Vo2Zdyprx3TuJZsG/A85o8nvH2h9lRtTy8Rt8mNCaPPU7eJRJ5kjiY sEAK4zj4DFbVeMtUEYZm9yQG8JIGr//+2oEHiZriQVGizgscdXfMa+dVrr0Iee8QLyFwGrz9yILq uudiouAmNGbCfYHrVU3v6ReXT2zezYMUJYKycJ0XFVvu50GiBul1Ky901AaG8ODvyQVkoHL/WsaP 6Iti6Z6o8hLS5EHF3sGKfXBYMijdSmyf5/jAg68Um4G4+6rB2x14fdee2k7+NOO4ZYOaqPIiwn4o GzwoxIal5wu78pAHqs22TEZa4rmwX1CkpmGDt894zmE+U/3N5xJP0EE0jCovwGyjzhN1XuL4rLSK pKUXROnaw0UjmXi3jU5X9nUbj1ceOV0aZHM6z3/fghLYgccVj9V5buXiS4rSaGmvqmS8IbfPTu8D z9mn13SV51fO/NIgm7jgNbeniyrPkha3S4UylZtH7LrGo5WzPyHNs7OFB9kUw2NR8BK3jRcXZ77a RmmQzUk8tTJIIjE7PPCkyo+x8SafhhkWilklNUlaJlxv40XExaSuwYNrNznwhJ2d+Vmnq8Mgm+I7 PYanAnJDDlni4eTE/3jKy9Nu5Mny9ZGQ5tlZ42G67nICRcYSDytriueWLisvotmZn3eZa/KGd4yo tlJjzZxDAanKC2Sd59V5jQfQN3lQMmR4X+fAE/S2jZczch5r8rzxvJuM9wzKqQUvaOWJBq9xdtZ5 UOhgobwVpMxjt3hBB1XeZ3k+2ujPeRIPNwCJOPJYwVMpyg7v+NZ45camhDTPzhovxsLdtXwl4Mwv eBFTN6nCKu9VXoDKecUgmyTfyOeDdVUeVi6BZ1d5/s/YyCvSayheSb82z0A97WzyIu9acgFn/oHn pby0zpzz/r3Om2CQTZZn4jmEO1vlYXWllHZLbLyv8+zaams8+OIj+UJGUF078Hgr7zbPdifpKl6d /MFLeYUk41m9vJ6jB7zXWNN4Tgg98NSJjzeMu3mnD7LJg9V4mKIkTZ7X4HndPBXAex/WXfDw7jdu oMLDyt/u0/DbXafGiTyrODnV1uEP5ZxXJS3lo5W07EALD45GjBPXFMciUP04ajz8aoOeM/8o3pcs +X1I4B7DyV7lOdXEDXiNbJ3KWhx4X3z8G9kGqEpjDzvrZ7y0SSDn2ZPyqhlDPd9TW6d1HhTKqjxd oUxU9rLJI+282pl/yrVX50WVUksrj2LrTYWnK1J38wg2dME1XeHhtVdLWugJvOrNZ6iWc7gACx5s 3cbetFVeYgdVnjeI56oL274tPtbGg8yinu+dMkyj2jOCJBa3ZIXnYAsutqIeTs5aGTppuTaya++H r39Rflp8TqWcRcaQuFldqMrjeSvEtINsVMDVXqnO4taxzldO3CT2KvRKH+puazmEU83W45ynauzZ H6FI7dWK1NMMsmH4DzZGyBIPL2wsVtd4vDcta+NhpyE4QwseDm1o4VGudqVrkM3wqFZnBWE/kgde ouH1RxvPlxasv+AJih0dsJ2pwhP5mZ/xaC/vUA5qRq0hME3iKzy8Myim4AWPKvU9uN6iKywuVHlF Y0TKKwbZ6KOrTFprxk2jzosmOXq12jo2UF9hUsorvKIpqdYbVx92x6XSyZNZpvo53mX02pbURRsv IhRrajkPVcizyi3gwCta4fKffTy/pZ01j26ebJsd7lhelj/WeXaNVwTLX/Twgo4d6uU1130sr9aM C6Tooy5exy5UArMyXZyTl0bOgxRZqKP3qlS4OIbX1XDWy9vLekzEa91AmUfzF5OVObNYBG9wylmL SjHzs7Ylunm08ZdmjOBVengN4t1i2xSOeoTsysGSAA7uu/Y9gncRqnc8ennNMQ208ZdmjOBVkvVe nitvY+JFnAY0eubi/Wbsjseh5kieECjysLjSplzr15JGd5c52vluGnPxoJqxxx6NTx3iRqr/g4c8 KOMT8hCH3FBRqX3WeiWl0dcjsD9mO3qOtDlxOXmLOMjzsWcxB5unmoo4jropF2J6U85mTMx7Uf5l AM8JgPcWuefwdyxJOHYhT2zOyHMiaPDc5exEHu18N40RvEr08xI3iJ2AkkuH011iY8crDsVyZsXw eoejHHalxVfI2yVO4PlQz2ZB7KpeF7ErLuwYCuw2DgMoFyOXy2vP1h3sSw28HTYj8JQXCIo8Vw3i Ww2viApPdTbGMxD7vwuKQ4pCweIL7J506eaDa/K4+6SlEr28azhE8jqU+0TxGF5syAMZDv5CPC8t fn5eZxGrt0K0j4CX9n8PU16IA6MkdgwUTyBv0PBo6Y/L4BV7VOVhh/esBzWPMh7euhc0eoIjZ9tP zpelPy6C155y7nmF56l+4jgwigqG1Uep4ZVjEUmLjhc3ePsSD0ptq+YF2Ka1x36cu5S3O/Ceq6Eo J2YMZ0o523m3eK9aqm6qkAVgd8V9xosYf44Dgyu8uy9SV6Kft095aqAb8uCHrep+yMORs6sulIXA S1jGC1OeA3UigTUHLL24lQr4cnntGUPo4DDjjLfD3pg2tnPDgVM8HNjWVmO4WQkPn3+RlsCohRed YClPHb10fFi5Arlg3sv8RYXnYvUAiyjMwlurEYOqQuQFyAuwV7ydtNXWP52W1/qcsjROK3MG2FlW FTAZSR8NYQuo7e0gYQEe1vtEW1vLCN6QlHMK3sv8RZnHcax6xvvIEa4vbe5AdQjHRYeJFTD/WWtT 0vKOXrGdKk9aPo5/jlg6KEX6xBUk5Uk1RqW8fzO1lE3Aa88YOAMDJiw4jpvGaiwUKJ2U5xNsOyst XnuoQhrL5vkWppDR1T3CsM9JcN9N8EEDWMUNrGzsUB6r43kyfTZSdHUfu+5RyS+p9FkEkk9wTFn5 WYKNJ36ksYikRcPD2+0JS+QXCfYNw9Jm1/pmKlLPycsiHrIfa+MdqgOb5B2qA4MGSq2Nd6gOrJzX mq2X+q/NxRuy2rnKnPxQXhZD9mOmQtlczbil0W9iyH4smMfyF2XeYeODBkotl9eatGS9BdWih5f6 KHgvS39cMO/wfmdpJY+ZypyzNSWNjLVViEbGEUVq2vluFkvjLS7fM7z+MLx60M53s5irKWlkLJhX hOHpYsEVoiK2efSK7ZhSiy7W1s45Mt4UHi39cYO8xSUthtcfhlcP2vluFobXFseMAOuKBfOKMDxd LJjH8hcmW9fFTM24i+OVY4O8m9IfZ+Wd1pd6ZJw/adk4z5RaVBhefyyXZ5px+8Pw6kGHrHeuEWAj Y7lH765KLXfa6WpkvCllznIs4tq7q2bcE0/OpZc5Dc/w2mP9PFPmTIPlL7bJK8LwdLFcnrk72x9v SqGsHBvk0dIfT8/3bpbGmzZp+YNt83zDawvDGxX9vJe1T7Q9ZbsRsz1UYWS08rJBct/90tu/9JQ0 gsr+mO1JV8Pj13Deg2KugTLPb5oWxkv+9b8fvPtu526mkx3kHzgbb3AzbrGdoJ+xHF75WT/eV+Q/ VFd+4B2u8Sl4N6WtBj/x0vnGpSev1G/9UzCO4nXv7DS8B/eSrw3d1f55Ss/Oe/72n/wmu2HZ/g0p Jb7UvnPWo3dYblAGNDj0X8HEPF5QnF/9t9qzY8txNh4bv7YOXi1e6N4wvBGh542YrLCI4Tztds/G O2I7w3n6yRSO2Kw+lsdj4zerjzvitU05PEfoeXzQTYVqGF4abVNQZe/Q8ZvVh35l/IgveDAvPhNP H4Hh1WMwTzTn7sviXCdnoP2C9bE4nj798A2vHoN50d3ztHugj+E87YKGNyL0PDK4/HiIwTyuX5CO 36w+7oznjV/7EXFHvGABvPF7MAWPjt5qR2hXltwR70yFsnl5fmXKrsp26eitHhO1SXSHxXp48Qp5 t4kdPLH4BYkc8qHtv28F2pXFw26aVGMwT7/yTl4gXP+54z+xggvC75MPHfKeUtwj/B387X3bf0Tg t2fvwBvkoaWfH/POeCRyyXMbCY8OhIdICO6TZ6Xf3qn99qFN3rP8hwvgtU1FX7zVTvBTnn34rcLj iodHz4LF+JCTc3xjy4y82tFTRxYuMTzONr+w4KxNPH6YJbc3PpyxKSnRf3fJ4YoCggsEPyVQW3h/ /IX8YvxetcbEd4gqcdSpMW0YXiMmuPbOFXPy+npAnSEMrxGGl4XhzRuG1wjDy8Lw5g3Da4ThZWF4 84bhNcLwsjC8ecPwGmF4WUzL+0L+eaXn+YBuAQvjfe+/3n04bDTDSnjdQwMMrzNWwnsA///8+97f VD7aOrC7Ggvj+fbt3w3ejzXwph6WXw3Da4ThZWF4hqcLwzO8RnQ8VKEWhmd4upiJ1/EwoVqskrfx pMUcvSxWyfv7bfM2fvTMtZfFKnnm6GVheIanC8MzvEZsnLfxjMHwsjA8w9OF4RleMwwvDcN7o3h8 zKAxwzO8ZszKY4N3Y328YOO8MbuxPl6oWao1DG9VvKT66/p4O/ifpy99KakN2/KSCzu2ZQT/cVpZ eH08nE0Bcj4ncRNCk3uWjAmN75HIgjRV8qfV5zWukhcTNwGegB+ESPgRE/KMSJ94nGyAJwjgYjci Dri89MdTgo/k4qT6QMNV8iJiI4+jK2D8kR0TbgeJxRmna+fB/nO2Ax4NPDt2IhbIfWxHLo8dAX/a VRZeHw8uLkDEyAOXK2go98KNKP/IRV4131gnT4bI28kd8naKx7igKN4AbyeDGCx7GSLpFngUeWxL PAGpiOJJxfN4xGI3rJW4V8fDx5DvFY8hjyHPFox7QeTF7m4LPEII5HqXhFjIE8SOct5+9TxX8QQh OY8rngz59nhwxGhAHLjygCdValP56Bp5Scq7UjxByZZ4MfIe2MhzvukC75JIB648uUOevXoeVakL XG1XcJoizyl4mFesvFBW50WXUDmCU1PuU96+8tGV8q7hagMeHDbkuSnPw6xw5TUGQbHgYgMvUTwo Scc5L9oKD11QYT/wdkp8ZScrr63jnFZ2kvLAxYLEFW6geCy4spLqExVXybPABTmdLVxOfaBCSXov nQheE7EBns/hdAwkeQolFgufYKp4Qr2mlY+ukhcQijyfsIDYMufFxG48Q3t1PJxwLQAXpJUB8ULi SPIW1IPgckyIE79bewL6+niemsQBedySoU9lcN+9xVZdSWh8UXvMwCp5wob9vpXCgZKYJznL3sJC 53eqH10drxrVEiYWaaqxcl61hCkFrb1veGvisdr7K+fVZoAyvEYsmVetHzQnWTW8NfG82vsrH6bR 97z8lfP6wvAMrxGGl4XhGZ4uDM/wGmF4WRie4enC8AyvEYaXheEZni4Mz/AaYXhZHM8LLtxbGUlC GK6DeJIwGdda5VfI4zKMHRkwQpxQ8ivgqXE3NCYu3pauxGp5fsbDGbexCx1xBXEa07evkBekPE/x gozHiRMRuzEB+Ap5odwJG6411Z8lzHjBE4dTS5KAVZZdJW+PvCsHhy3sYhp5amCKzb1d4tTu8K2V lwAvwd5IwLtSIzfsAM5Ud/28XcrDIW6BdATwXLzJvg/TwRuVZWfifTwjb4+8WPE48Jji2XK/k1zU eVwmv/jx23/UOcuIN3RXDzHn0dtLO+NRjheb6lTtyOs98FjRRSkNPmASFW/orh7iRN7/+V8mVrH9 WkkEeJEtCA5x43ix8QQyPDWyiIv6zt45z+/ffo1nS6fKg7wB+xg7kkektt1gAG+8bnbeV6IPcIgb VwP3gJeen8Cr9QgMfvJbP/fi5vMjBJ0xJw/OxOgDHmIqGT1nkYcFl0sNb0DKeUycxLOI89O//7Py G/kitZ5V2AH+qxnvQ8X7UpDygsbJeee8AVFNOXFAPn8V7oTieZEH0CjneX71oyvmMeA9Qx5ALxQv jDzuVRZeIQ8H1bza7wEHPMmBx4CXuI7cbYIHpZVX18jzIgLlkp3ixSmv1i9pjTzhBtxRPGEBD16J S8gE1ciiLfBoyF07Qp6d86BobSdqiHBl4fXxYjcq8wK5h1eXTsR2+NAIXv3oGnkBDSOK42U94Sge 9T0rYH7kCmf9GQMhdFfwYguuOIItE16AjWVLK7UMiDYewyFuUrjAc7Cs4kMaSlhSL8CtjyfJQ7aH iy3jQQGbwzELbBlhS26t/+oKef77wLuCmjqOBY6xgA2oyJGQS0ifVpddIS+IcXZgii8FTWj2V6/1 oyvklaLRsb8e6+Y1uobXY928WhmlGSvn9X101by4dyur5glL904e6+bZunfyWAPvE90b2+Dpj56j eyePVfMS1vfRVfP6w/COCcMbHoanC8M7JgxveBieLgzvmDC84WF4upiJN3xK6wGxPN7Gj97Gef62 eebaGx6GpwvDOybOdO0dWkBDKQMmb+QnsSe866IT7KqOHqcJjdmtvH0lefzIljHxsF9gKPcJ3ld3 sS8k9ubZF89QWhWPODjLhHoEdRA/sGRE8IH+bCf3agiRrbp6As9eJS8hNnbB3eEzmncxwb4QFLs9 Ytd4HEKEjzVWPGdu3izXXqx4qIHzT6ieLC72C8S+48SN3sHHGjvYrcxJ1nj0xH0r5dkgEHbg+R/l l1p06arZexLVm8cpHt+8Jl7E/PRcdMSlK9woHTOkLjV+5XAvxK6ekXoe9xp53AuwCy7ynrjYB97G WVBSHj72PlA9WfFp6uvk4TATRDnxQ4rHMevBiSmJ4sXq6fdn4M2StASKh5r4ATBxJoZ9npIgKIzp mXizHL1QvlLJPj6C2kOei7w0JYkBtINc0VXnaLxOnkwPlpsQnEfjCfJYmpIEVBIrTqfJwuE32UfW xNulPAKlL0vxKPAIUeeiz0TKw/GmdJW8PfJwJHeJxzMezixoiQ3w8An+EruIH3gx8gKcdAmnq9th yS37yMp4vMazUx6Fk9Nn+5S3Lw0xXRsPkn2L0ATHL0TAc3g606CMqKV6/GP1AX9kH5mJ95ez8TDZ p7HifQQ8TCipoFLN0ZOWac7Am+noXauiCU7alvKSgpcPQsECNxZtso+si7fnqUY8xiIM8sL0DzcH XmKXBgiviwcHS6WL0Yde4OEEkdlzBy6hGu+klaG9GgztZR+Zifens/DwXFRVPh4pnou8vaAchxA5 sYN/3cfAC7zsI2s6elC9CxILqwphxIJ0zBAmlDRgNiQtwokY8fYR8IrB2mviweEKYsXbwQGiVmJz 1YzkEmZxRrgT3SPMD5zS6PVV8QgNiEoX4WClU/RgQomPNPGJ5xNwPXDUj1XyOMF5LgVTKYmPU/QQ mfECHEUErvec4C0nJs+87CNr4kVQbrZs9QyM2N1D0cy3cIx+Qj6Ev8vABpdw+H2oLhU95NfEg8w8 snFQKWR47t5nktvyWsJBjODvMnKvEzt2IwYl0eIxA2vixTZUyj+JZYy/7KO23ri1CdxWxauEppf4 VnjtvcQ3c/TeTB6t/m54x8TsvGTjvL5JXtIwvGNi47xZmpIqQQd9dK1Hb2AY3jGxcZ7pETg8DE8X hndMGN7wMDxdrIGnHZbfH2vgbfzoGZ4uDO+YMLzhYXi6MLxjwvCGh+HpYg28jZc5l8ebdOzs8ngb P3qGNzwMTxcb54XT7UU5zp6t73+3dZ6R3idcHheT8sKXAyZMaY818I7GbZ7X+wDP42JSXtBNeEq+ /ZV/unj9U/KzP4sffcEm3LA2puU9IH/7yy8HPI3zbDEpb3lheGsOw1tzGN6aw/DWHIa35jC8Ncdr ktz1LswZr8kP73oX5ozNn5x3vQezhuGtOQxvzWF4aw7DW3MY3prD8NYcW+f9PxqMOBfBzGiaAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image556.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSO0sDQRCAZ/YeSS4JBiUggnCxCIooxF5IZ6WFCSJYRTyIjzNqgnp2/gMbGyub NP4AGy2ChYrE2sImP8BCtBRz7sw98BIUPVhuvnnPzj493p4Bf8W0qUGCpN0lJEG5QAABWbZq8iQE Sao8ApE1KFzXZc00DrOmIND3ToogLiVMrZgelFJeH4ARcCkIMpJbUroiSgM8yzRJ3ycF85VGtezs WAAmkueHOO96fZ4gtyUgU3Ls1doWCKo/JZVx+Z8xOiKfoh4aIc8ZUTZ1j7P9eUGVecvrtlU3F6wD c7FmV7YBjr0KyJO+fqu0n6SYtZBP49FKmzHiasijGvFhyEcY9V8BYge8iVufQWfww8ReP+jH7ykF lVzf/PhO9/f43nly+KDQ0iabHt+rG5yvCQHfKcRT0LuRv/XXEcsJLz7gS34ts32bgH9vYog3MRFy jjcxHvKLHrXfaFH7O0btOnp2w3+RBr9absyfPgMxpmu6sjYKMVZy6g3Lhnbv9Ar7fQFgDEraagMA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image557.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwEGFgYuAEsQI9GEEM5tmMDEAhUbAsKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fDxMDkICIEZKmx8TNIMfwHaWIQAPIPAFlrQTwRBoa1QI3cUDU8DL6J JRkhlQWpDAwBYBf8ZlrwD+LOCYxgVzAxCIRk5qYWK/illisE5ecm5jEwbAW5RBcozwWkjbgSGHWF QPbr6OnpaTJwQMXEBUAG6MD573lR+X+5UfmvOUF8DbiZ8myYZvKyoOqBhAKCb8oAMQPikwdE+4QR HLYfgOogJu1gLBEEaTKG80P5QXwjON8Z7BtDON8a7BsDOD+WFVV9IjOq+nxGiHr0MGckGOYQlzLC /XwcHM6VcP58PlT+Wh5UfhcXmjw4TCvg/ItMqPwjDBC+AGbqAKY3BoHgytyk/BwGJuwhmcBozwFS eg8cr6A0xwVOl+AogZopwMAO5u0BpeQzjExMSsGVxSWpuQxn0P3MDFYHAFhbWvBMAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image558.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGdgYuAEsQKjGUEM5iRGBqCQKFiWFYg5mUAsFiBmYmQEizAy/f// HyyixygBFjFkYoSq5maC6eNhYmByYBcCstTY+BmkGP6DNDEIAPkHgKy1IB47A8NaoEZuqBoeBt/E koyQyoJUBoYAsMrfTFr/LoBdMgFkAdBEBoHgytyk/BwGJpD9ukBRDiBtxBXLqMEAUlJNpD5GsPs/ IOmXBfuhlmh7IfoZ4frzWSizv4oNYr8oWP+DfwxQ/SBRFqD+kMzc1GIFv9RyhaD83MQ8BoYz2F2y g3E/K0hPNpyfxAjhQ0xeQLTJ6G5MYOQFm1wJ528Dh3kF1M8Ik4kLswTGG+Awv8fABU0BXOBUwgg2 BWKmACiRAMEeULo6w8jEpBRcWVySmovpRmawOgCnDdli2gIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image559.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUu0oDURCdmSTGbIJZDQGxWkR8QAzERuwUH50K6g8kIaDoaiABDWJjL/joxEKw 8BO0sAgI2kSw0koJVoKNnYiPeO/sunrXZmV3WTJn5px75u5O7u3VxT7wNZyoEkRktDONMgicEABB kqsh8URIRkHxECJnkBqNBmfS2M6ZDKHNjtK3LkZVGk60iai7KQ4d0JAi0AWuiuhIogRAXvCjNicG k9ny/FylWAAoMvONuj6uuZNtaUDi1mcrZm5lCUj694tss/gd0O4wA5Ky7lGH3P/zL/0u72HDs6+l R0dfC/rzHw378zcj/vxzMX/+By3+/I9bLf8k6w8/4UcPQaGfWzALJWOqsGrMrJjZZYAtdycRXqmO T60BERmGAZqd2QvLiUyl0+mUvX7d8/ruToewhzvtc/BlXOJeBz9E1fqmptbPm9T6GOOMg19CKr+N VP4eqvwJtPjunaHnN/e90oguNVM2ztMp72zRqb9rar2k/a7n6TGk4kG0sPub4j/feR2T3EnFwTc8 7WsOHg+p9X2w6vrfafIwzXV85X/DvYP7AhbW7LNK4/OMh8f20CHM6EyegDUk6pytlMoFE2ruPQWY 9wUztLefhAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image560.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WUMUgbURjHv++7RM0l1UskaqNDKCIWMWhBlCwKzjpUF6FLAgGLTRUitEdxEzp0 cXKQYouz6OqQIZOTgk7iogedFdcien3fe5dnXuxwkjseeb/v+/7v/93lvbs4Pd4BdQ3UCGI8OZ9B nli3BECQlsmoGDHiWUQMQpQRJN/3ZSSHfTIyThhUx6muS5BYeSAlZkNtXZABn0XgCK6J2Z4YtX6A oqiPBzUJmCusLy+6ayWANVl5T0MPZ7KTLTYgcTsLbrm4+gmI/UdFtEP8vrOvcBO55FtIHcr+7xr0 1xaXboT2VXrU+p+x1vx/JFrzn3Va869mlH9a6n8/wpMeIkK/+LFcqmTnS1+y71fLhc8Al//vxEPs 502QzcYC/ttt8V7J5aAeqUTrEeXmhXZr7juP07Lvt5qv+5iHNU+mzPxRknlc80qysX6K9rvMfGfC 1B/Y5vpFy8z/IVO/Teb6N6DyzU+OL3zPeVx6zZr5gAt0Jp98RTsN9pr5D8nGfB6H42b+l23qdzvM /HdS+eYdgi/8zzwck526mquOyVHZyVfNN6jYee4c4mx4ONjD+oLmy06Td9tNzoBi5/lZCHGWPJxI c+mIZj9l8tQr5ivNh21m3o0otoMvoy2/nvJwBD050C6pykftBIneLLiV9VIZTprfgSXr/gHe7VFj 8gUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image561.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VTO0vDUBQ+56aPJG1tqhSKU3AQKzXY6h9wcqqI7Sq0hUAF0wotSF3rD3B20V26 Ozi4KIIVdHKT/gR3ofHek4feuAQMXHK+c77vvJL7/vJ4CfSYBWCgCataR2EoyIC7ihRN8qMxYSX4 YYjkQea6LnksLJGnytBnZ1igyzJgZmGRW6upPCyDK0RgcHzPrQk/Mw4mXJjxOVmot4fd5ujEBtgn 5hdbn79SJxeiAM8IRmPkdPrHwET9De5V+bumH+I2CMpaTB1S/5+/9L2koJZj1/X0GOpv0v+rf254 9Yukv57Djx4SXN88cuyBuWefmgd9p90DeIp2olGmFpbzwlOxLEv1PTs5kaYCAd7NyHiseTjIsJSI ZugqgrEZKgxFzmAzOZ5jcryDclxHOX5GX6/qTz+LPX10j7c4XBCirRCPswLXQnyle5UC/KB6nUX3 jrH3HszwTFvuhvgtI+OcLuOS6mHj7xeP8ce0UE0J6gfo/v3R6Y7RyvycBqQJ3YlbOUXGVhqjwdB2 YBqdQSHeN3ukICsYBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image562.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUv2sUQRR+b2bzY3fvkj1jRK0WC9EQF3OxCNhYiD8QFc1UgkWElQvnXYQE5Arh SktJp4L4B4QERRDBwuqqiHYhCJJaECzshKwzb28n806Lk71j2PnmvW++9w1vZudT7znQr1uLPfDN 7PU1NBM5LwEETFN0RA9fmJmnh0CkFRRZltFKgkdpZU5gPzsUBa8iYq9bO6RnJ0cn4ThkhgSRxh/1 7L0eF2oAu1ot7OdU4PrSWkN1HqYAe5T5W8zsf6FKnhoBof/RYqd1b+UBCKN/Rq+O6289uIXnwKSc GpKHVP9Ph98eMamnh9bN+Wj52Vg5/ZtRGf2mLOe/Kcv5b8py/pvyymSuP038V/twwAdP89VyK12N b6SP4tsrraU2wOa/K2nLz7RTYvE64Zja3OAfVcOYTZKkyDhWMRmzlnE44HjZN/isxTWfx++P5/FC YcobVGhIvkMk+Q5dukFzFl8VPP4SOf8S8vgLcOMKv1I3nbf4WeSegcJfE7xChd/ZGSg8EnLMPSvk nhUOelbIPSvknhWmgsergscfo3smCrlnhYXnvGP2hu6Ywd7ryctVV6kn74ZuZRu4MGFw3eKLFTd/ A+8EbiUHvYv/3bvvaOeGxW8CFyt8UuX4bcjxlp/j6O9bNMQtbMv6qEn9ZvcrcNB/owN6x+mI+xoR jBH6YF7+bRTixGJndS1twfagR0l5fwC8NypyfAYAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image563.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhQAAAQSAQMAAADNPfGBAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAADpFJREFUeJzt3c+O3LYZAHCqDMIeirJo Lz0Yq6BP4KMLLEa+9TVyDNBLgKDoFhBGXPjg3nLoA/RNGi1ycG9+gaJhGiA+NVFhoJERddiPIqkZ zVAz1JD2ascfm67WWs1vKP4TJVEUIRgWHh4nMD5NYDT3bfBO/6RRRrHRP1mcofrYyBij6o0iyrjh +qeKN2gCg8UZ11fwg6cwXtUxRq7LGGfxBlmA0SYzRLzB0RgZeQyBhtdYoTEyrhMYJRoj4yaBERfQ QAMNNNBAAw000EADDTTQQAMNNNBAAw000EADDTTQQAMNNNBAAw000EADDTTQQAMNNNBAAw000EAD DTTQQAMNNNBAAw000EADDTTQQONBGx0ayY2l5C0aY+OSysdS9gXTI72xlPqylHxZyr4sJT0SGHwh xlLyhacwUqTpUuJxScZSysdC8nYpbdAlGYvJl4W0p4tpkxdyzF5MO7aUfbkkYyHldCnGUvrJS8nb pRyjFmrksl/QzRlGpkS/LMzk5ewcg1qjMgafZfA9oz3fYKrul8oYeZTRnW/YGcezJIb5cHFOvnDV RBjtOB4R++JmcY8z6n4ZXj4++MV6z6Bjo1D/+pU6GYQzTm960sjvy/jLn/784ZNt0hwaLfz/3+Tx 71/chubLUtrCFMeXew586g9PzSJkwu3tROeuZpi3c/BxMx9mDFubBt02HEEvYxgMV2EzY1SGtE1S oOFe3WDfzmErQa4CsnyY6Dx/YY9spi3s8j5axe0co7A7YQ60WWPeflCQgOI7GGtivrHqDdpQadYG zB4+GKU1TLJQaYxyltGZucbpGca1/XpY9IbNHlob40mIUWbGgEW/Nf+h7v9pjaDZ1EtbHiBXjPGi Nn9wRkC+lEyODfdGC7ueBJSPkpvPUGsMb8WwyyzAaG1hh6hbQ5gV1q4C6ku7Hgx7dLRGbpamyJ0w ugmjMAtbm4+GN3Z/2b6xDjd+tPsLSTgyMtusBbRBmdo3XBrbfQx4yc6O4eq+/bddH/DCoMy1U/uG +/4swihqu8HpMpZ1nTPoyKhEsEFbWy+ZsJXMNihDPyzAaPxGZntndUg8pC1LrGa7Bm3t2oA0pXI1 GPWOYbM2yGCycAYfGdIuAsoHq/PhF9H/YtLHtSrSYrp7MKUNBpVeo4GyppM1P1Lahq+nTUV2DOgl 6kXWVbUxxDHD1VN7srE1+vV6ccrgLindyYY1ChOP/u1WJw3h2mA1HKt2Dd2VOZUe2+Aa3xu7L2bX cr02+F1fcW/1wYAhNlzEa/rQQAMNNNBAA42QUKn4q6uXZBQhlw3fiRGfuSmMPORy7gMxeMilpQdj iGiDJTGiiSQGTWHMuuX49owswQ2vpRghV8jfibGQ423C8+xPfvf5K1Xt3J2d2Jquw28BT+V4MeM2 8j0YP6i//1N9t7ft1A3R1Uc/nfjLYZgy5rzd+H0yrodL/jf7m1xREWashltBByX6yt33OmWspw3+ RaBRDrcZDw21t+05xmZv25PG4Z0P1u1te8Swt/gP2rBBPWV008bBtlPrW5cQyYwr6BvWhDyG7r9u GJtwgwlO+JevG7KuhB7tA10IqmTWZMFG1nKRi+I1NFcVfBIW0LVjCgQaZkDaZw0Y8HG10QaFBXR1 c9VujScnjAb+y8HQDSEYDWsVtJMy/7LLGnevO8ggebapuoIofUOoIBWVhejoYJzaF2MUWZu3udhA 2tS5/vialG78QIhBtQE/IFk6AlB+22pjPdzoOmVAslGZkxWTXBqD8FvYiY6swKjDDAn/FWDU2mhJ WxD+rGGy1ewcY0VW+oYVr8FYaSOvtVHPNQQYt40xlLo9wyjBEL2xJvy5UpDUq+G25CmDScLq9Y5R amMzz6iNkY+MPh7c3RcMMkowCBjPrCEr0NY6anOMDoq7NjIw8uc1v2v07uXBBgej1UYORgMGZMgs A5LNFk8waG8Uxuh0ixBmCG1AjSOFgEpDtwbUnGKG0VL9AbFijb53voZCftcCK6p5BheVWLNG3/fe QCNSQ9XNReCxEpIN2gsOn1J1x6D1KG47HauONfmzUAOawLorGv61+qZjm0rk37eZUgJaVq4Cj7fa kAqaUVi28ANWNFnfstbzjMoYDf9q0w+Cgg8XCk52VzOM4nVDVVdJ/nnXD0ytOt1voN11uFHnX0uy KYu+wuiRGFz241IaEmaQfkiIXpTT96lDDJLK6IYxSwfhxHFua7S7gyHnGnYP3rIRkB4JDBN0J7Dw bjnDaHYGEJ5p6FL5KNY4EtBIb5wu6+8mHkvZl0tKj/fOKC/I6CY2mmOcuPT6vhnewadivnEFRzno lMJq/rzJJXvR+redMPh/XsMpIPwPuohwyOV/bYuWfdV5t50yijfQIQUD+rZ6uCxXne7ubrzbThmV vuSwImttlKa72XGlvNtOGfqyhYDzU2e0SsJZQOHddsrYFF0u4NxSP3ShDVnVHZe5d9sJI2s5nHPs GHUFZyP1TkfztAGnPI0+L+woGH0vtYKTuXqnwxtgSNZHoNMXK/pe2RrOVcUsA07fpI5ASyV3hr4M sjVC+slbQ/QlpTzHqPVOaOPW5PKecXpfuDGylvVGvSL9+e48Q/DegITNb/viDsbqDOPOGlBlYU+y ZkVmlY/+8sld0xtZf7ZuDN+2R43bRpewnJ5t5MaA8k1l1kBq6Gtss+qcNiAhIFcEGNQZK9+200ah L31oo9CGvuipLz/MNOpCX7DkYqWvM/ZGtXvsCyljVb2mkKm56C8b6lyW1e0sg0klN7St+suGSt21 er9GN+UCDN1+Qjt4p8h6x2h8204ZVF+22Br6yier3+yOnjhdbzO1qRqiXt5tSMn1Zb6+LdodLRDS rq+KmlTPIRVLBrsgszrTlW6W8ev1h/3yo+2q8Y2DkOPt+uCv843D7tjDNQ67he7qvAkh5y8pjMOu VHrj4C7kUeOxWWTfj24uT3UbC3Kbh97PnjRCgfsxvlKv5X/JJ0/JB3qjpxMftkHf3/3lwdqljLtA Aw000EADjb2wlLHnaYz4wZIpjKWMX7+sMfB1tHFJ49dxDPw4LGX8Oo1vxpIYScbAJxh7nsJYyrEy iSETGB8vxMCAAQMGDBgwYMDwjoOd13renNR74az5pPfCWfMWj4Ob0mzeHMzjQBtzj3V1FREPO/fd dZRxHR8POxfgVYRBGjsvW4xx1pzl78pgOz8DQuEzzPAR93TleYbJb1rHGOaebyZnGqMTffuEdeiJ qtcYTekXbLCRIc8yRunhEmLqVnhIPJwROlT2WDxmGiyBsR+P6/h4mGtLc41xmpprSydG6e4bfC9f ykUYjSmic8tpCmOUL40ZiRFjuAeAowyZwshSGDKFoQe1zGw/xvlSZ7KNNug3urw8ijCooC+0EXoc 9xlM0Je6rkzOpR9gXBH2D912uMdvQ43d+vKIsFYboQfLiXj03aPQg7YvHhyMGxKXHlRwqY2YvM36 J6TTGDHllMhcNPFG34DE1ds8O8cY9z9WfR88rk1OYVzTbx/FG99FG2X/3Gxcf6yk7ZP5x9uxcUOb BIb8bRNlUEky8ZmMNQj5rI43/pigf7pOYGwij3PWiO7zRxr63CP7LrL9gHXZy8jzKIhA9uLj4Bt+ XqPURj0e1zvXWEE5ey5CD9l+Q88GT8Nnavca5iz9w0DCb8wM3vLxwI0U6YGG15hFZcprzMpi906/ sZGlMGaNqWGvao9Bv59lUK/xUswwuG3pxgZ7McvIxoZ9NZd7A1JQyP3GvH155jVmjblyo832jRnE 8I17aRpVxjYJjPPiQRLEY2ycEw9/3X/38bhkI0Xe3p8hMB7J44HG2zaWcmxAg6Dxnhh4rFyGsd+n e8jGW0hTdkHGRZ2/LMRYSt4uxUhRPliCc9MUxj2eE4rk8VhK3b8g46wytpy+9thIsC9npgdJbizk 2PDAy+lSDJHcSFBflmLguTqeV74FQ4yM++vDpDAIGm/XSHFsWEx9WUiaorHQcorxSG4spXyggcYx Yyn1BY1lGhd1vfBhXz9FA433w0hR57DejsM7S1MmR9s+nWVUol/kZiILu9/bceH2yYfj98XsQNux sZ3Pwo1mPnaendlpLgejj1alnGE1d4yqBuMn5Dd/UOrV9Mzlm8IZVchE57V39vPh4Y11HmCI40bL zzfcvtxMGv9TKldC9nnXePKlvHJG2WsfHKbpTr7QO+kxrlfOsDN9HL2+Tr/xGcVQxlZGG8qY3DWo fWXzfvkw/xqM7W/TIfOX01mGv6zzYaLG7W9HgrfObUOQYcOUMSfsGT9PYOTDH0q7/LT/yV1uihnG 8DiGKVx2khvmnUx2ynBb27de2IaFq+a0MZR1bsugfb+2MjuRzzLcdL6sX2Sboo9W8cyX5VNGYSPA e4O25j3Khfc1ZVPG2iaEqWz6pUD9Wu9TPFNGab/R7JJ7z/ba+1DnnjFs0hmDmuxh9n3fZZhhn1Js jWGf92D1HMNOsQqLmx2DDk8Nhhg2O9xcFtw+DzS8USQgTW+YHBvPrWHXh+StLQe6ePbGz9xTi+4Y HmLY11JB1O3MVubfxNosoKy39oB7YFi7kgGG7TywfaMwy5C6/8buL+z+2KjMIqANyn5s9gzXoIx7 PkcNNRjZyHCzDH8hZxnNrsHcPh41xFGD2/X0SN7ap7eom+Cdi7GR13afjhjcPOO2Y9hvtA2Kzdog o9sactewWXvcMM+n0abzG67fGmLI0hm2ktmujO3/iKOGecaN6ZcoegybOENueQ3m2jwbd1bbimri xaRdeyxvbfnYNcSO4Wq+9D5IPS6nrC6ckXsNHSFpnojexsga9slN+Kg1pMWMYYsYbeAX/WGvYcPw +kXabEaGecVkBt18Z+ykTDE2hDUy925L8+fCvqZSH/49Rjc2uDM6v0E8+3Jz7TWIqzhjQ3+jx7gi 3uAaX9Mdy9XfzHdI37afThhzOohNfnqbU6FNYJTreKMKOT84EcZl7LyQJzC4r0HAgAEDBgwYMLz1 8H853miDkjF2kAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image564.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUO0gDQRCGZ/ceycWL5kHAJ4gQQcTDWNkEsbASLVRsBEEhoOglQgKaUhTsxEpB ECytUgkWKgiClaktvcbKRmzFxJ2587hNxJA7lsw3M//uzmz2XqpP50CPk3R0MNCKzzI0lCwH4JCi qCaGwdFSxeCMkYfxer1OHot1kyfDmZfdwX91Jnd0J5kQ1rDeBb1QRxHEBD8I60aMyyTAmS40Xo4J c2uljaXyTg7ghGHmF3/4dvd5ggtw8cYWy/Z6YRs4rj8mvGHxOxGxtMkQpryBq3Nq/+sY7f/D1x/q 96TPepzWekzkMY8r7Dbisjv/Za3Vvtz5maevqooenH+ZVRMyz3Yij/psmTK/6zLnuatPNdSLXlXs Z2nTzhUH53O7gwsFey0PsP935VPKBVVu+53oJ97yO/FoypztCOantaoRjFdYZywYr7BXQ+YrTeY4 cznV0NlWlTT3+IjOaMPnAVp5z++ZEg/Gl9lqlxwfMeR4LSTHP1U5fqrI8RVALjedCbR5Jof6ehhF 436PruMyz9AZZHw+Dss8rbr5qeZ/a5s9PYiiyKKPBNbYF1WQLQsi3r2N0N2mqb3bEYMQ0R1+DZ4Z 50OL5WIpZ8NzY70K5f0AlAaRQ5AEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image565.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQkDjAwsAJYn10YgQxmK8wMTAwMYiCZVmBmJMJxGIBYiZGRrAII9P/ ///BInqMEmARQyZGqGpuJpg+HqYDLAoSQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtQqIH4gzMGQBjeGGquFh 8E0syQipLEgFWQJS+ZtJ4t8FsEsmgCxgAkKB4MrcpPwcBiaQ/bpAUQ4gbcS1j+kdB0hJNANx+hjB 7v+ApH8BL0hpLAOx9kL0M8L1XxKizP5+cWT7D/xlIMl+RWYLfpDSp3C+DiuEDzHvwT8GktxjxMgg AFKqC+WXs8wDm28Ll+dnQ5VfxgqRh9i34B9p7j/AtFkE2bwDTFZ8IL42nH+eC1X+CjPEPlFM/zGw AO0LycxNLVbwSy1XCMrPTcxjYFiGy6cdYJ8awn3iCOYbwOWns6HK60H5opg+xWszpp8NxUCaNOF8 fWEQXwPOd+JBlffmRJUXZEaVZ2OEyKOHCSPJYSIJjm0/uJ9NwfwcKF+CeakgMt+I8SULiO8LV+8G Tg2ZcPVb2CF89DBjJDnMZoHDLATO3yGK7JIDTOvAYZgN55uC82UFnP8HHLtJcP5qHlTzrnAju/wA 0ylOVPO8weVMJZz/G5waEuH8VkZQEZgdAuNHM0DUc0FLOS5wSQhOLNC8IsDADubtAWk8w8jEpBRc WVySmstwBj12mMHqANifIsi+BQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image566.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPU8CQRCdnTs+DhDBhIRQoYXRAiP0/gQp5DpiAcnFD0CMkOA1dtrYYGtFrX/B mKusMNFEY+xs7I2tEdyZWy4IMXJ32dy8mXlvZvZ2X+7vLsF94o4OBhmPpiBDiyEAQoqDAbkMJEuX C4Vgj8DhcMieNZFmTx6Fyo7iiBdDqRxfkNZycB4yMCQSJCR2pHUllzMHsC9loionBpuV9q5pH1pU hDK/MD144E66VADlmyjZjWqzDkj1c9Iblt9C5Bavw5RShtl4gvv/GOPvzFHqtuI73/BPXZcvFH9R SwYo9V3x3wbgq35BvDI/p3BH7zDeUHq9gb9+HDyPjOs5+KS5eqnp/kCXeuZew2pli1Ynu9VsVA4A Lv7qtBIkUt7rNMN4XSn3Zlae7tmIEWnVwyGD8IqHk9rveFC48cmZhO+ZPnXiFL2Z4rz7dYXT2knI xZMzCt8zHvGMpoe70fFKDp7xzDUPx/lcH3v4mXe76uFTQVeuZo5wGShuQ0TdqgjfPP4Z6iwlIMTo hoh9gbhUslttqwH9yd3ROO8HA4SLJC4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image567.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSv0vDUBC+u6SNTQsGf4A4hQ6ig4JuDkIWwUUFm0mQtEJAwdhCAjau/gPOxcFR HOo/4ODkVGc3cdTNWcH47pKGJosvvOT77rt773v38vryPAAZbQN0rDHqHSEooG2iesG8qBU1a8RI V5MQJYKUJIlE1nBBIuuEWXadxnUNAr1tzCi0VJ2GRUi4CCzFnxQaqmkbAENN1WQ5DdjtRCdu3PMB 3tkLfFNawaMpO65iuvocfWCkM5pVqG6w3x+6/U1zr1E8E1juaeCH9p5/YR90g845wF26CsKU+m6Y rtavcvJKzvcrzJcz7uFVQffwsKA7dEOTukMhpnrZEf7jiOR8XxPO3mSny5zf68z7uZPPgu7hg+hx 7oRoUndoG5jvSEdLvSL1WK04OO6eAY07lPqhvN7TOHULzOy+TLlTaXW2pgWGsEf+C0ZI1GzFYeQH MCqfUZO8P+ExIk6IAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image568.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4DvAwsAJYgWGMIIYzHcYGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MBlgY+ISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgXEDnwMDFlAY7ihangY fBNLMkIqC1JBloBU/mY68BfizgkgC5iAUCC4MjcpP4eBCWS/LlCUA0gbcSkyf2QGKXnKANH34B9+ fYxg93+A6zdiDGEBKV0K5ZezlIH5tlDzFvwj5A6IeYxQ/QeYjLlBSnXh/GNMEPNEMd3HwAI0LyQz N7VYwS+1XCEoPzcxj4HhDHaXlrNIsoI0GUBNWkC0SZhuPM8L0qQJ5//hBPE14PxlHKjys9lQ5ZmZ UOXFGCHy6H5kJNmP18GxmY3hR0aS/ejMA0qS2SEwfgEXyIwSuLwUO6p8FyNEXgDTZiLS0QEmfnAY psD5S8CxlQXnyzNA+FzQVM8FzhngyIPaKcDADubtATnsDCMTk1JwZXFJai6mH5nB6gAOadTjzgMA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image569.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUvDUBSGzz1p+k1bKwFxCg6iQ0XdBa3oZgcbN5eKAbX2AxsoXfwBTiKI6NRF /A/SoZMUrIOTS4csbg7iKrbec5NeSAO2tlx6nvPx3rc3N28vT3cgPramqxCh6DXHKFBUBEDQRFXl K4IUBfhCxkSG4WAwEJklNiMyK8jc7hgO5+Koq7aW5tF8MAmzMKAhSHFu86jFV5Nv0uMyMbcnDjsF 68hoVE0AnVHnN7Z/HJ+XtAHybyrfKB1UTgFp/wzPhvnvanRd6cWp5d3lM+U2QPwFjo7d/1uHif/z KfWy+Jym1ozLOjsXeveyXg87dUe/2R/n09Fn7ryN3Ri1rkkuKw5rI34pG+B6xnHJrOk5s67vVkqF MkBr1HnEdXYzrfCoWjSk103xEKuWNuJ1nLbfdUKciik5kiLlojHkvSjxoTXkx5C3vxMktiR/CA9V yVtAvA2a/1QnPIWh0vUUDS1KvkgSL0jeCHnrRtBbf0BvPcucuua/T/86w06gKW7Ssu/msIlupo1X CZo/kbyvOhx136OoeNeEMXePFIQEtejhdBniXL5Rs8wSdEc9KqLvF0DzW08gBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image570.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgVWBi5AQxDCIZGYAM5ltANhODKEQSiDmZQCwWkCgjI1iEken///9g ET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MCEwOrEJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBk7QLiA0AjbgE1ckPV8DD4JpZk hFQWpAJdA3bBb6YF/yDOnMAIsoGFiUEgJDM3tVjBL7VcISg/NzGPgWEZyCW6QGkOIG3EdYBRlgWk tgrON2UA8VOhJj4g2kRGsB8/wE1WYhRjBHmvIEQAzW3gIAOaFFyZm5Sfw8AEcxFEPyPcJV/B4WTL wAX1MRc4VBjBpkDMFGBgB/P2gCw6w8jEpBRcWVySmstwBt1NzGB1AMIxA3vKAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image571.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBC+u6StTQIGQSi6xA6iQ0ULLoKri9jBFlepENDWWKGFUP8H0dmpi0v/ BocMIg51dhK6uOjSXWx89/IaNBVtWx657+6+735wz08PNyB/jhXomGVrcIAgDO0eAQjmZTQlXpbY 0sUjROlBCsNQetYwJz0bhCrbpBHPokB3rDlhLadnYQFCJoEtcCCsrnh9E6AmZEyVY8FetXVcaZ+7 XIQzPyj4jPq85gIk/na57R01ToG4fkF4Z8S3aCxprs4prxDx+sO/eSj7H8T8Ij5K/q3Cvv4m8bbC eTo0GBeUfmf4X1+RPip+QFvad72ANoHxjtx0ol/QhV7lxHObTsn1nf2GVz0DeP+9c1+/TDFpXSl1 JlYa73Exy6TVGNsZxisx9ulnvIRRPDkDTj3Drtx2Pd52xoxwciaceqaunOkixlcZPtF6ZYRfMIrb 45UmuJuAcmnm18BQV2zIS5fLV5o2ZCS648I9JMqX282W60Ev2bMm874ADsXkf54DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image572.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz2sTQRTH37ydJE3S2LVNShEPoQdRpGIEIQeFIiiiJuA2ePOQ4oKFxhZakOjJ P6DgqUIvqT32oHcVKR481YsXr3vRelMRrCga5723zu40onbDJO8z78d8581m3rx6uQb8VMchA3my ag1FhvcUzRdU2JsxI49kaTNQKZ5R2O/3eeaEmuCZGqo4uoi/84YRMtXxUWMdyY7AIehTEviGt4y1 aUZkFtk0ZYpxzDA02ss3W93F0MQpEvUNJYOeSV5xSkn1Ml6DqyWyxvCJ3ilS1Hdc/ymx90kOmo8/ 0+3MLswDSq6CIfN7qvDcu1KhkN2Y76LLPS38NeY1JfzF5ocl4h2b73JPC7+3+cLvYo7w9QHi47be paKrx+WeFk70CCd6rmdcPS73tHCiRzjR09LEZ0H6uPXj731EPouPtp/T3mmfQt9aPpMVlnrRP89F 6mGcH6iJgxQ6FfOqfuyLPuFziOW0P1A658ZvZN343bz4K4N6QBs9rblOuFRthrerwUKnfQvg3p93 GqiHrKxmV6o7HKiVnOu/wHwyXnn9v1fe25MIP5TSlSNc8YiPWb7B/8KjA3tU+97jpxHKadg9NLn7 c7abG+U0170Xo2kO1GHufjPpEfO8zX9QSHPdezTk8iprXhzomdp3zy6PUc4dyzlW2rY8nXf9HiuZ tfwZXf95IL4IhfjOKvC9xocZv+s+5Jie0U24rRAnZ7pLy2EHtvd22+O4X8u3LW+MBQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image573.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBo4DrAwsAJYgUGMIIYzBcZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MBlgYuISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgXEDlwMDFlAY7ihangY fBNLMkIqC1JBloBU/mY68BfizgkgC5iAUCC4MjcpP4eBCWS/LlCUA0gbcSkyJ7GClDxlgOh78A+/ Pkaw+z/A9RsxarGBlOpC+eUsJ8Dm2UL5SkzcnBB5iPkL/hFyF8R8Rqj+A0yqLBDzRDHdx8AC1B+S mZtarOCXWq4QlJ+bmMfA0IjLpZvALjWEuzQbzDeAmryAaJMx3ZjEDNKkCedbguNVA8PNjCS72Rkc mn5wN8eD+Tnw0F3FicyXYD7PDuJnYrP5DDabz+DwkwRzIdi1bzFCh1Q/HGAK4wDpqYLz1cBuTILz TzChyrsygPgeDFzQ9M0FzgPgaIGmIgEGdjBvDyjXnGFkYlIKriwuSc0F+hHNN8xgdQBH7hY7uAMA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image574.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUMUxTURSGzz3vFfraIqW0SIWhMqjE1FgXdTAxRKMJtMOjYXIpptGaVkggIY0m LmwOOmnCUkyc2NyMMYRFpxo3XLuoxMkJjUSe95x7e9tLjcJrXnu/d/5z7n/P7X2fPrxfA74y4xAC j0a5G4IGTtSRX5DiaEjeHtLIlTcKwU8EBkHAT86JUX6SQ6HVUWznxRBCmfGEHJ3qG4QTEFASxCVv ydGGvFtjABuyTFRrYpAvLd8t1hfLUifI1C9UGXRN8IxZoaoncQ4eD9FoGN+4J+Ok2sP1faV9SnZQ fuKz9dr8QhVQ5QoIy98LkU0nP0aSH5ofoM0NV/FPzWtC8a7JbwwRfzX5NjdcxTsmX/EXzS3cTRCf NfVWB20/NjdcxR0/ijt+XvbbfmxuuIo7fhR3/DzvI74Cqo9bv//dR+S9+G76edW5liTpZ8OrYcWq Xuu/+6Lqoc73xekUSbOan7mbSeVP8RR6o91xX8x4tv5b2NZfjKl4qtcPuNJPsVIrL2UK5ZWMv1Ar 3Qd48feV+uIVO8uZmW5a7Ittz44/YT6vZ14/9MwHe9LCyUR35RY2Q8SThmf4FJ7pWaM48hqDYcrJ mzXc4u5XTDeDNB3zYqXNO7wb93T8krM90q33xW3ejYKp94i5auplj3G9aptHBux6exFb/9ElLhp+ 7dj6h7zmxZ6eiyP3fPo45ZQNp3llJcP1qB0vsNN5w+/Qjl8H4umecyEOdc6m8HKa8lcM3xmw2XMV R/Q7NcLvXf6z6Tnj0M/0llreFIgTs/Wl5XINmgd74LDuD9K4WHEsBgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image575.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUsDQRCdnTtNcokxCoEgCCGgaKGY9JYWIqYw19iZwIGGnAoJSirxH2ijkELS CCJWNjYWh4VVrG2DYCnYi4k7c5uFeIkfdyw3b2fezNvZueenxwbw0457JkTIytqCDGMCARCS7B2R K4JkmXKhELwjsNvt8s6iSPFOFoWKjmKPF0PPbMcnpTU7Og5T0CUSJCT2pHUtVzMOUJZpoiomBuvF 2rZd33eoCEV+oPfp6zyhAijfRKHulvYqgFR/Qe6G5TdnpY27EIW8gs9rd37mCdb/rvk5cRSm0AWF D8xpxssKZ7Ac9f1+/mbnN11+fqH4Hu6P+vmSQX1gSr694zrVdN45TG/sucVdgPNhSiMRImW10gdW uqQyN/+cOajxcoRI8xrP8L3OBTSLf2s+49vJa823jCu6u1tjNDh2pYdXY+QvK3/KWLT6469MwrbG p4YfP0Bpa5DS1pAepIxNPt1boJv/PbOHN6zZ0fiY762k8QX2+1eA8FpggsWfJiyDDe7ZocYvho8t 9X9Z/A/yWKgaCQgxuqfmtwRiplCv1hxX9uzbmQyO+wKR4F2NOAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image576.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VUz0sbQRR+82ay2awxiWml4kk8FD0YaI4tzcmDVCrU7MFTQHHBH40GEgg5FIJ/ gdcWSvIXeJHgpYUcSr0oePNU8NBTT2311KrrvJnZkN20Nt0w5H3vvW/eN2/e7vnp53egnm62aUGC rFcvGBm8jgACxlU0JlcCyRJyIWPKw9D3feXJsQnleYLMZI9gwEti0+pms9J6bKVhEnwiQYZqSutA rqYM5izJMTlJeLla23AbFQ+gwkjUL9QMeqZVxTmmd3+IC/yrIOuBtNoWZf3GpzdnKnef5KD8ZYqN 8trua0DNZWDL/7zznncSlDIDw/FQ1f7ex8+OUuosBCrtiEpmVO6JK1urLFhHce1bhpbxpXAtrhW0 b8EoYH9UwI0CNAravDZGCuoGd8TbGOGKOdHFP/YLTsQNP8dm4pqvcSn2JoSRP0r310M+P6Lx+KB+ ELKeu1n2qlNLXn1qebe8ugPw8W8n+ZQhznoPu6q3Xg/7iTBu2YQXDe7ivDq524tXGA3hthvgZ0Dx DaP0Ymil0R6lkNv9lQrWSggj/5IO44UUKdnaDrCTDMcvHcJb5s66N3DvFEY7lxeH6o5+Dtw5DHXn pdg3i1LnIDqDMOQMHnNKfT4wA/Cfne0IXxAp39v5GvX7FeAfoN9Xx3wrHPU9UYWM+gzEFfpALT9h iNPFRrXmleEkqp6rvDtDWnIJBAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image577.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBggQOMDCwAliXPRiBDGY3zAyMDAxiIIlWYGYkwnEYgFiJkZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eJqDJAkJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLUKiA/wMzBkAY3hhqrhYfBN LMkIqSxIBVkCUvmb6cBfiDMngCxgAkKB4MrcpPwcBiaQ/bpAUQ4gbcSlyLyLDaTkKQNE34N/+PUx gt3/Aa7fiFGWHaR0KZRfzmIP5ttC+UpMkTwgvi7U/AX/CLkLYj4jVP8BpmpWiHmimO5jYAHqD8nM TS1W8EstVwjKz03MA0YIdpeWszwDu8wAatICok3CdJMlN0iTJpyvxwnia8D5K1hQ5SMYIfLofmAk 2Q9zwLGVDQ/dc3wgfgicb8ULSkhZ2TD+YWZU+bXgFJeFEQaMJIfBJnAYpML5a8EJPjsExq/gAMln wOUvMqKqd2UA8b0x0h0jUelOiYkT7PNyOP8fE4TPBc0VXOCcwwjJrGA7BBjYwbw9IIeeYWRiUgqu LC5JzWU4g+5HZrA6AKvmOyDuAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image578.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC61YXWxURRQ+Z/bu3nt3S2n5jbFU2kApP2topbyVSORBY8qDGnVNeCi2hCqwpmiE B1QwwdQgwQd9gGhSSDXE8MqDCU0grgkViKTuok0koYYXSIj7QIPQFM+ZuXf37t/svbfdZHrmTs/M Od+ZM+fMnFvXfz0N8rchnhRvC+7t3IVgA0Q+WwzQAMvlf5dR64gthlZ4Sj9Dfr+VHh5ohL6hd4fT B9N7PlzN31EaT8hVuNcgkmJDfCn1ngjw/q5Rw5fSHw0PDQ6v3jn4MQ0YNJREkFQgSrlPxIWnasIp 5L/Gi7DkjaH9gwd5zurX0vv7DwA4M1FKtKUcdw2T6KxAR6jiE4wNHgv1zYztzn8ikv9Z4wdIiybo RTUbGHFhtlGY7f7c2VFJ/6VVSuVEJRevUS7nJCwVXXAe3ZXddSJEWyXPCuMELCnwMKImaZVL5VZp 3z481L+voGVM2mKZ6KaZVWZcK85w7W5K+jxJaCTaHeeZwrEQe8aNiS2wzuEpSlGITUcaePbC1Zfp OmSP0dvedGySw7Toxd4Km7iS3HVKLTmOjaIfL2gtecnD42rmWsoueOwysZt4wtmMZ3ptdmUiWddm aaxtsybnzK2QZw7gLH2/SW0VzdnFWpfaEtpL9GIrWUTXRgQ8gykYg1QNaxqSjyXFpCTlZV7Jy0li H41tI/peYZcj4J4Q7/kyKWYArIkYNKuPTlGK6JDse6X7kcp4j6PCexJr47Wq4B3BMfgSS/FagfAe QYX3WyzirUR4hHx1BJfjN8j9MAh5R89T+yoQQt7NMRgJjZAlPXAkP4RgkvOEPw9hJU8Szgkam8Kg knOYp3Y9tOQMSRyjsX+I3oDau5ohGTnyn2mimTJ5fhHOoEK4VgRD2CZy+B/OB2EWFcKnqEM4hznM 4jRR7gdFyIhahULYERhhA7SLsAgfOH7r37ZxKTlCHtsm8pCXXuRXer2sZTn5ZxtuMcZARKpnLatG 1urAPyNX4WBEl7XW4C3iGY7Uy1oTxOMva1llWYtnlmStySRsrJG1rBBZ632hYtw00b98nfcGuWMG HBApuChbFm5TC+szUyQtQ2PkBDCtOfdTIkN7mCV6R/aDngpG2ogKqb9oXkQ6ghdla8bb1OaDlLZC Im1FHdJVKCLNOEUbx/16SKv77yBMCgtOC53/Dnh4qt1fser91arwb9tZg/12kfRbHkGP3x527Mte W99LqyM6DPfFZvhZi+gQ3CvwFBHl6iCyKxC5axQR8YgXUResLEN04tPLZ4Mhuo2T4ijq9+hvD08x xlTuwTEs3wMe0e9BcI1n8L64gPo9eIj3CjxFjStt7PIUNeYRr8bdC2DjOfgERuEV0Gk8C0eI52Wo Z+OzDk9RYx7xanxoAWy8VRyDm6jXuEccJZ6ixlVOruD3+OuH9+9O7wNnv+IeREp/XqNU/zbfuWOz obL9T4b+rpiouGe8YOThR6M80yd8R9JzxHhXJlDWsHYkPWfchd9IzjkDkfvhIukc/GKMwquG3oOK PHoPUjzsQc2OB/GI55R2HlrfTki5BfekWnehRKF6csVsglOx6nehRA0LnIQ9ZhfMxvS1kMECj+4u 1E08/u5CiYqqx2zMb9UjsYA2y+EVsxeD2mwcd5v9iKa+6tFPPGDWr3qAGc5mPNNv1SMR4v74MKru jx/E9FWPyhiwL5aCR9FU6BiwN6aqHl/HSqse5TFgb6yP/D1FdEj2g94bXYSz0aBRjtE9ioaPcv1R FV/DSM7DwDwkrzVVFSBpBpXcaeZhvXk9tOQWU1UBtpr6KkALyeg0x6CHaIsZvArACLkKwAh1L9Vq CNvEerO8ChAMIVcBGKGuCtBizmGnmcUeotwPipC9h6sAm0x9FaA6woFoeRXAP8LtMeW3m3zb1q0C 7Ii1iR2xvPQiv9L9RvFt+IU9BikrWBTvwI32VchY+irAhgKPvgqQscJFcZ7ptwoQJoqPmyrG9Vj6 KkCi4m182UzBIotbFrqsbOhzn7RUFeAdS18FSFoZ2sMs0TuyH/RUMFKuAjBSXRWgGtIRXGRxa8Yu qxnng5Sv54xUVwVIWqswRXKSFiL3w95db0ZH4UxUf3f9vcCjv7sqHu/r50xU//oJ/srfKrLRm6jX uEf8UeApalztdVOun//Xzee2imJzdtAceNzOw2M7fPadsdXr5rm4/nUzY9+F1nieKCL3w3rIyvgo fG/rPYR5vrPre4ji8b5ueGRhXjcgdQL4HyBEu00WHwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image579.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQgAAACUCAIAAADgRyAkAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsMB2mqY3AAABPNJREFUeJzt3dGWojoQBVC9a/7/l7kPzHJsKGmEQCrJ3k8zLloD5JAK gjynaXoAP/1XuwGQkWBAQDAgIBgQEAwICAYEBGPL8/ms3QTqEAwICMYd1iNPOBbtXIwbCEbs+XwW 7JTTNL2/2/P5DC842LkYN/hTuwF5LbrpHuHyi869s7tLRV22fuDVKcv2zjk2v77hzsW4lFJqyaGa h1LqK69j+afw7CmlPi0vjak4Ov6w6PHrALy68rfbbWd5dlEVx7eUUv/s7IsH+qsJd3PsiX9+LYTm jvtt9w2HnfU7bC8WjlSm6dcRjC8crqOKfPSixFJ0Xcrk+ztVuuD2YCIVVzDHgIBgfKH6sXnjLBll KU/bsJ7emHlfSjAgYPL9eLRZkDiiXUow/tLPeGfyDQHBgIBgQEAwIGDyXUaL57UOGOcUhWAU032n GST8M6UUBAQDAqlLqe2xu/vShYqOB2PnjWmH3/zxW9d3FV2vdt7heKnjwVjc5Fm23fvvvRaPEdx/ l2KZOUbFuyunaTrwk4Gw7VQw5h6Z4Z5j2ehJht/w7eeslGx0qdZht59gQEGngjGnOc+hOk9LKKJi lV7ydG0GB34QLZVPP3ewnfn3E3QbC7DfwWAs9t+Z7th0P77aejuHy+xfoBXVD3AHS6l1i6WiOBun IpNvMqp+UOgwGH1Mwav3jFqSfDN27UWEPT0Y5bZ1Gfwilxu27Z4Puu/q2nWbMhwYZgeeAnP4b3c2 Js/G6dX2TvzzadFLbXzQt2341HsyrMsZ1U/LhDqoUUPrUfpHMIrvhvV2XD/3ZGOBMzKsy0kJs3Fz Y4qv/vZOfHdHKfXpsxPu+F/d3NoWN1F+e7bntcHoaY/2tC7D2r8TOzxd29khto+zz82pHAx7fSGM 9PziRkW68bcbr7OhwxEDzqsfjLKDRmd1FLXUDwYklCIYpQYNwwWlpAjGo0Q2pIKCsgQDUkn0E52v QePYJX2GCwpKFIzH9z8uKBJcJFcwZnviIRJcKmMwZtu/fCESXCpvMGYCQBVtnJWa7wOu3QoG0kYw 4GbZS6l3yb/CM6b1pKVgZJY5sRzQQCnlSMz9GgjGOyHhHo0FA+6RPRjrIcKgwQ2yT74veiosbMs+ YkAVggEBwYCAYEBAMCAgGBAQDAgIBgQEAwKCAQHBgIBgQEAwICAYEBAMCAgGBAQDAoIBAcGAgGBA QDAgIBgQEAwICAYEBAMCggEBwYCAYEBAMCAgGBAQDAhkfz5GKwZ5nM04jygRjGK67zSDhH+mlIJA J8HwqD7K6iQY0zS9J8ED+zipk2C8kwrO62fy/Ro0pILzOhwx4DzBgEA/wZinFotZOBzTSTBMuCmr h8n3IhXzoPF65TWAvC+Tc5q+jve6ne/jYbhwKNua5tdDMNZ7ffHK/N9Xt1v/I6cwJ4uQhGu6fp+L WtixTkqpT7b7VtOpeKy+1qSgzoPRjU+Dm2xcZJRgfCrfc0pe442ghznGhvUBNfkX5JnbNpTOg/HY MTVPpYmzAiMYpZRqi5lDdS2NGEP1lcW3MUmMswuaCUa2LrJwRY95z8annNwcnuR7oSClVDPW9VXC IaUbzYwYY1oMFItsSMV1HHLKGOHgPcI6viilICAYEBAMCAgGBAQDAoIBAcGAgGBAQDAgIBgQEAwI CAYEBAMCLjsvZpy720Yw0IXEsJ9SCgKCAQHBgMD/PlHmEN/85FMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image580.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSPUjDUBDH7y5ptbFqaK0Ep9JBdKigqwhZOokdqg4OIgoBBWPFFrQ4OQiO4qI4 SEEodOviJugkDnUUV0cH8WNVsL57LwmJuvjCS+53d//37l7ew93NKchhW3UNEmy9F5ANrYXiBRkZ jYmZILZ0MQlRepA6nY70jKElPeOEXnYP+bok1TXbSglrON4PQ9BhEZiCr4V1xWQBLGlC4+UkYWa5 ujpX23QAWrKoD1IKHjm5Yx7V6gP0hDGdrbSwPnTftxX3fcN93MMnPX4p/aGoHto6gTm35jqVbNHZ zpbK7vIGtPfUygjd4jthnND9ILfx8urzwYDkd58vTOZXL97AUjIcb2CzKxw/oRKquKqoHq4I/qoI vIpI9vwWVGbTbYY10wHvpqN83h/mea3bYN7xuIjNnigfJaJ8HI/qJ/VwfBFtybVgvwKofPNHZ3xd xGPO1tyV8jqQf8KqHwr0iylOzQe838c8FdSzb0TjC7Fw3KZnUpz5vf+/TraIZ70sGg1YkyczAoZ3 Ow15g+XCXrcmdEm65J/bRqLcbK1SdVxxy350q8m8bwJ4FmV2AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image581.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VRTUvDQBCdmaRtmhSMHwXxFHrwIgr1KHgSvYgF2/wAKwQUjRVakf4Lz56Kv8KD QlHw1F68eLS/wCp6UjDOziYhVC9u2OS9ycx7sztPw4dL0MvxTCgqUN1FBYwt5BeU5WeOd5EUMnkT okSQoiiSyArOS6RKGGc7lNSViJWdGUaL+SlYgEgVgcu8z+iKd98GuDO4Js4pwU6zc+B3TwOAkTT1 SbpCrYo4LqNWnyOLpk2FZhnd2qrfLxp969wL7hQGJoHrH4ZB26sF5169FTZPYNDTKggWf1ftoVGX A76ME/6eV3wc83usFbL8mnyU/Dft2Ms6wl+OEDuS9P+aOp8ZG5aq2U75cy7Lj3Atn+V7tAmauxPO ajT8uI1uuN86BkpOqP0o1X80VepSqvchU1uH8m+9f54kJ8pVsONJ2jJtEYq7daEg7EZd3gCJKo1u uxOEPKWJbg3J+wEX4e0QogIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image582.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC31Sv0vDQBR+7yX9lbYxqAVxKh1c/AF1cxC6ix1sOjlViCgYFVvQTP4LjuJUHMTF zcFBqEud4uDkJh2drN1EwXjvLg2xihcu+b6777187909PdyfgRw9E3TIMBrYyEDbRPGCgtxNiJkh RrqYhChXkIIgkCsLOCVXyoShOkvDuByB3jPHBZpJjsE0BBwEluB3AnXEbJsAHU3EhJocrDZaW7a3 7whf0tQHqQgeJfnHeVTZJ+kFH5OMJgQ6z7PfT2p/Ke0Jsh+dwLK3XadZrDqHxbU9t7ELcK2yIKTF d9Go0HuetUchr2tzWeYrEffTcV5FMxPnFerq8fgKHdDP/XVg7oFy2Is79P9y6IcOSdb7Fjm90pZy 3NzX/pA/y6Pph/wCi0acn9KxJvUDa6Q3fJTisWqeu7G3AzTsiPofRZVfplg6G1Vyk2C+HHEbFS/8 zv9v70crq2vdJAeVwQhvgiFvi0wEyr0FKcluuSQfiUo1r9lyXNHDEfea1H0Dob/3PeICAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image583.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSPUvDYBDH7y5Ja2LB+AbiIKWDm0IdnLt0Eh1sHAUrBBSMFVqQfAtHcfILBD+A HTrpEmfXjk6+gJOC8e6eR5FQ8AlP8r/L3S9/7snjw90VmFUFF30R4T4CC2cF+QaL+tLj7ZMolzch agapKArNrOOSZpqEtnqafvpqxCXVOVarlRlYhkKaIOR4xCrjPaoAZA732JoabHcHR1F6FgOMxQt8 kOmQ1dAvrqGhL9ATzrqi5lndVMTvJ42/TO0FO4XcJQij4yTu13fi8/puL+meQn5vKAhT/NwIMqft ieXnFxNfUoQavxni9V8iTCKCJZL6e/0l7zmbrvRs2bhFbTBxmQz/kNGSyZIO0PekqamzKZGIr7CT Joe9E6DJzlr0rud1C4GdfKCno0YsM+QfQ9ZQhpEjUaOT9gdxwlMteXK07hsqPD4yUgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image584.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62VTWgTQRTHZ95mdyebtPlqYptT24P1K9VWkID0pOChtoe2hx68tBBRbKylBZuD qAelBwk5eFKEXIp3ES968CBiIIqKIniQBb0UwRYEDxazzpvZrDMhQkq7YcP7zXv/N/+d2Y9Pr1/e I+Jwsy4jYYwSZykGxi2D/5G0yJr8DANGIX4CpWKEgud5YmSY9oqREaB+dQSauii4zM0mebTfipEs 8VBE4pyf8+gpP6tZQu4zrvFromRibuXCTOlKgdcBmvoNUoHHoJgxR2X3HnDpdwujFI+OOs2xRndz bCyJym041Hgr9BW0CPwXny4V5xcXCMh+lHALZNTJsQWKJQdIZzoQfrYU/XmGpQd9f0vWLJVelqwn 4U69yJ4Q9LzbvTtP5bTu6UZ309OXTFr0rDbIv54kxHvOXCwWlvsnC1f7pxaLc5cJudneXc2azaJo 2Odj7LNwOxLwIypZzuR2PFPrdZRtlkHRqM8nzEJS5bLtMsmtM/HReruZ6v+5pgE72oe38I9NyWts qEfnVwnkTZ+PWGeSKg/YGxGV15hn6fpqSM1X4JLWf914H1e5AvNRtX7deMEkt+4e3eGa1qw/+1Az HuxWb0rnx3GVP5gPRH414OMJNV+zPjq6fsvU+Y6h8oZ5ylT75eGcP3+bK9vRHk4YqRiu0bdxyVP0 p+TSbtcsD5ORvfJIbN3jV3uvPL4LoabkvzO057uDd07NGhL3xelg3x7GkA8H+WtdyLmAvbBefx30 +pMEeSzw15fR+XZS1efhV5eqz8Oqo+ffmLp+25B5x/+OOOJbI14y/hrEiS3oGS5xnQIMTpeWVwpF vmcta2iIur9KEvygIAcAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image585.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYIOfAxMAJYn10YgQxmMOYgASDKFiWFYg5mUAsFiBmYmQEizAy/f// HyyixygBFjFkYoSq5maC6eNhcmBaICcEZKmx8TNIMfwHaWIQAPIPAFlrgThBjoHhLVAjN1QND4Nv YklGSGVBKgNDAVjlbyatfxfALpkAsoAJCAWCK3OT8nMYmED26wJFOYC0EVcsYzUbSIkGkfoYwe7/ gKS/ixekVBMcGL+YIC4FASUGmE0gX4kwBTMks4FYwkx7GN+zEmcbE9Q2RrhtP8XIcS0TXD+HHMS1 omD9D/4xQPUDRc+wAPWHZOamFiv4pZYrBOXnJuYxnFmB3SU7GJfKgKLs3XsY308KxH8P528QQpWP FECVV+dBlb/AiSrfwgLhQ1y6ANmlDNhcyrACu58TGGdJg/R4w/l2kqj8HhFU/lJBVL4nPypfhhuV f4ADlV/CjMq/ygDiV0LjDOET4uI8gVFeAqRUG87X5wPxdeH8heyo8qfAYWTLIIppH4kh5yAO0mQI 57eBU58+nH+IDSIvgBlHRPnsjjBIfwqcf4QJla/KAOFzQXM6F7g0AHsEaqcAAzuYtweUWM4wMjEp BVcWl6TmAlMzmp+YweoAWhCXWcIEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image586.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC22Rv0oDQRDGZ2bXPzkDLlFBrEJAOwXtBQvbWJirDREPFDwjJCL3ClbWVnmCPEEK KwuJYCOWprQU7KJ4zsyuB0b3GO6buZnffsw9P9zdgJ6RBUslUe8HCCzMJ2sDS/p1iqNEoiwHIWoF Kc9zrWzgslY2CUP3HP3MlQnsyFZYrU3PwwrkMgSO81tWfY4eI/qGZ0JPGeqt7nGcnSfsS7zAmPyE nJreuI6evkiv+EKiFlhdWfH7Qb0v33uN4scSuPgkTTrVveSyut9OW2cAA09BmOX3VhSbCyO9Wcib +Pgr36En8LmbuEEWwo9rZOlh+xTIc0ldvhX8Jo51N7sF7169bf/h4b88DDwq5lfVzxFEYWuRbhaV 4pkOZjQbyL8YIlGtkXW6SQrDSY9G+74Bm4ZMJA4CAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image587.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC21RMUvDUBC+u5fWNBYMWkGcQkE3heosdNBJ7NDWvRUDCsYWWpD8Ch3VyUkE8R8I FQSnCC7i2k23OisY795Lg6194YXve7n7vi/33p6fLkGvhg0W5gS1qwgMVAn5BfP6a4Z3jgRZvAlR nyDFcaxPVnFBn5QIk+ppGvblCayGPctoOTsDixBLE7jMHxj1eHs2QE9xT1KTh51m96Aetn2AvmSB LzIdsoracQWNeoE+8MYSNMeoYEveb+r/mNozTgqRReDWDwO/41X8E6/aCprHEL0YFQQ2hzXnTm1l JfJgYPg13o7wc3pHw43D1V8HmOQAiQPpvJ+p065az0jPdsIreDHCy/QKhrtjTjJ6ftxaGOy1joCG f2D0KdV7tKR0M9U7VcI3/unhRL3xvGVa0nn2wUnux9F3iFrFaLowpdm9jChComIt7HT9gGc/llHp ul8h3+IZeAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image588.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC21RPUvDUBS99760prFg8APEKVR0s1BXETq4iR3aurdiQMHYQguSv+Dk4CBOFsHN fyDWySmO4lqcnNRZwXjve2mwtS+8cM7Lveec3Pfy9HgJejVssDAnqF1FYKBKyC9Y0F8zvHMkyOJN iPoEKY5jfVLERX1SIkyqp2nYlyewGvYso9XsDCxBLE3gMn9g1Oft2QB9xT1JTR52mt2Detj2AQaS Bb7IdMgqaMc1NOrz9IbXlqA5Ro4teb9p8GNqzzgpRBaBWz8M/I5X8U+8aitoHkO0bFQQ2BzWnVu1 kZXI7x+G32BvhF/QKxpuHK7+OsAkB0gcSOf9TJ12VTEjPdsJr+D5CC/TMxjujjnJ6Plxa2Gw1zoC Gv6B0adU796S0q1U71QJ3/ynhxP1xvOWaUXn2QcnuR9H3yFqFaPpwpRmdzKiCIkKtbDT9QOe/VhG pet+ASQx4CV4AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image589.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VRPUsDQRCdmb18rQEPP0CsQgobMRB7JQhWogQTeyM5UPCMkIikMvkHKcXKP5DO 0kIQrGJtm9LKaKvgObO7OUK08Y69e29v5r13Oy/PTzdgro4GDzOCemUEBmoT+QGL5muCV4YEebwI 0ewgRVFkdgq4ZHaKhK56hsZ9WQKvo+cYrSRnYRkiaQKf+QOjPq+SBugr7nE1WdittY6r7fMAYChZ 4JNsh1x547iGVn2BXrGrBM0zKmjJ+0XDb1vb46Qw8Aj86kkYNHN7wWVuvxHWzmDQtSoIaX6v6756 TEvkt9GY15PCR45fU1W04AOsw+2kA/zlAM6BTN732OlA3aWkZyfm5cQkL9E2WO5POcnR8+1X2uFR 4xRo/AdWn2K9LU9KV2O9upnKxq/k8O/kF0qaio4f4lXScu0mp810jbBL70PKsHs5zAES5SvtZisI eSpT6ZWp+wExrN+DkgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image590.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgiQT2Bh4AQxCl0ZQQzmHmYgwSAKlmQFYk4mEIsFiJkYGcEijEz///8H i+gxSoBFDJkYoaq5mWD6eJiAJssLAVlqbPwMUgz/QZoYBID8A0DWfiA+IAe0HmgMN1QND4NvYklG SGVBKlAdI0jlbyatfxfALpkAsoAJCAWCK3OT8nMYmED26wJFOYC0EZct01ywGzQYiNPHCHb/ByT9 Z1lASjUZiLUXop8Rrl+RkzL7A7kh9oMi4xcTJKRAQIkBZiMoVEWYhBmns4FYwkx7mSAskNh+bpjY fm6ICxr+rcbrAiY0HyxgnMOH7ANC+mE+YILrv8xPSgii2+/NqClBTggywfVHSkHsh4TJC8adgpAw ecG4RE4UbOaCfwwIMxlYgGaGZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMCzA7rpQZhk5iOkw/jNpiGth/G8SqPIH xFDl1wqC+IZQ3yFcwkiU70KZOWVB+svh/MfiyHw/RmtJZL4DkzEXKn89M4QPsf8BAfvR/b+I8Qkf snmLGM/ygvhZDKKY/sEbspg+WyYDMQnGrwf7xBvObxBHld8ijCzvx3hDAlnej3GfKLK8A9NDcM5K hfMvcCKrd2A6yYaq3ocZVd6VASIvihlyZ7D59AyONLSWuUcKVDy+ew/hi7KkiYL476H8ZYwXxCB8 LDaRFKaLGGtQYod8N89gusYOdvNHGD+IEcIXwMxRRKXjCUIgpdrw0F0gAOLbwvllrBA+ejplIDKd zuMBKdVl4ILWKlzgmgec4aFmCjCwg3l7QB45w8jEpBRcWVySmgsMGTQ3M4PVAQBKxZp8LgcAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image591.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51TPUhCURQ+51yfP88HSSZEFIhDlFCge+AoRA3+NGsgVGQKCmJT0NDa0BBNudvS WkFTk0G0NCa0SEM/WxRo9577FFEH6z7ue+c795zvfOe+e5/u786AR8YCB3qUVdxAkIZ4RfmCAK8a cnpIWQ45CZE9SJ1Ohz3LOM2eCKEd7aVunkXgyFiT0pp3TsAMdFQS+CS+lVZdzqAFUBcyx46xYC1b 3kpVizmAJkf+ULj9wEqOVQGSjy9ZzW8WdoFU/SXpdctv1FyhR9awMGYesv6Pvnw0VOii2gP4Jq1U jRB0K6mupsiPcbb8dEPxnq9gdH0FYzwFZCtAW0FCHHr+0wH18i+9ugOtqYVfTq2phbOW5jxvg82J Y2lKixNTcVZsHKMXoXFgmA8cki+1nc+Vguu5SjBRyGf3AGqj1aZFhJl3enjOpfBqr9KB6F+P0T7o dV252V+5Mapyoza6pwsRdqtD+vau8SkdIePPwZ7gjz1lMcp/MAK+YaYxdjtGz3wGr8C0b4TJt4aF 2Jw+cDG6VpIbSBRKVkvlXF7uwYAmwXG/YD6Q7uoDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image592.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VSv0vDUBC+u9efacQiFMUpOIgdFPX/UNR0FVIlWMVYoYXSsYub4Ozk0FFnCzo4 OVV0c5OuLuquNN69pKXWIAETHrnv3vfdd7n3nh/uz0E/lukozEq0sYnAgbpGAIKC3k3yypJECV6E qDNIvu/rzBLO6MwKYcjO0UBnkqMsc4qj+dQkzIIvIsgzvuPoilcvBzChWBNyTFgr1yul5rErJsL8 pGL/SXdyJgbEb95uejvVQyDxX+Rshr+rxjaeKqEsQDwd6v4/RvRfCaEWIa5voMehftr4n/9JbtT/ og+hHmP5O1jR/o0hfk0LPhjiF/Vz38Ngv6D9eqN+3QT7lfY9t2atuw1rq+qVj6Dbiu68g48ZOfS3 94hKEFUJWtH/0EGbpFJ1t/B7Bn9WGu/JwcuUVKrvDfAyBHh8uhBzuu2kUG/ACO+qoe8z6ipBzTyk NboVoy4SzdnNWt31eJpjPSrN+wa0viG3hAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image593.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhkAAAE2CAIAAABDaheiAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsQBlSsOGwAACwVJREFUeJzt3dFym7waBVBzJu//yj4X/sdDMcbAlkCCtS46aeLU+Ktg IwnB8Hw+HwAQ+N/ZGwBA92QJAKm/szcA4JqGYTj+Tc+atpAlALUcfGQ/Jb1ejHEBkJIlAKRkCQAp WQJASpYAkJIlAKRkCQApWQJASpYAkJIlAKRkCQApWQJASpYAkJIlAKRkCQApzy8B2Gn8vJCzHkLV CFkCUMDNc+XMLDnxEWAA9dzw4HZyv+SG6Q1cxmxmvA9rt0oUY1wABdz8zFiWAERuniIvsgRgJyny Zn0JAClZArDBrWbU15MlABsY15olSwBIyRIAUrIEYAPzJbNkCcAG5ktmyRIAUrIE4I7KDtbJEoAN zJfMkiUAG1x4vmQ2Jldmp/txAdzL+q7VMAwrs1OWAOzU77MUn89n2cE6WQJQQC+5stDVeAXM+Fle 6z+ILLkaE4NwumZ3w/XxsClIHrLkklo+J4Ir8YzeN1kCUMCmc7hvMfNzfGlrd2Hf7+54F1kCENl3 cP/8rar9mCSE1pAlADuVPTqPp74n0+AvYR6syarZ911DlgBcX+1pVOveAZow6RBMloDUHqQK30W/ BOAEnyNO516B+dqez1G18V8XtlCWAJxgdu598s337MUBnZI1//7CekxZAtCEIplx2KKWST9GlgC0 a2vAlO2+LC/GHJMlAKxivgSgdbP9j2Mu31q2ZgNkCcAJfl7H1cLtvNwnGKBda47Rp3dHNrFWEYCU LAEgZYwLYKdenqV4AFkCUMDNc0WWwG8tXFFDR27YYGQJrHLDM01+Wr6u91aJIksAIs4zHrIEYDcp 8uaaYABSsgSAlCwB2OBWM+rryRKADcyRzJIlAKRkCQApWQKwgfmSWbIEYAPzJbNkCQApWQJASpYA bGC+ZJYsAdjAfMksWQJAyn2CAXa6+bMUx2QJQAE3zxVZApzg2jPY1/50s2QJcI4LnLx7Ru+bLAGI XCAUc7IEYCcp8uaaYABSsgSAlCwBICVLAEjJEgBSsgSAlCwBICVLAEjJEgBSsgSAlCwBICVLAEjJ EgBSsgSAlCwBIOX5JQC13OfRirIEoIpbPSnLGBdAQ4Zh6LE3I0sASMkSAFKyBKA53Q1zyRKAVnQX IW+yBICULAEgJUsAmjAZ4OprvMtaRYAmdL22Ub8EgJQsASAlSwBIyRIAUrIEoC19XcH1IksASMkS AFKyBIDU8F4d0+MI3Q4Hrwa6Q1WVtBKFLa6XxYDDMPSyqW//rHvvbuu3OmVvuXZVlbQShS3uDmF5 ImNcAKRkCQApWQJASpYAkJIlAKRkCQApWQJASpYAkJIlAKRkCQCpv98vWeHbzQnGN/v6dnuG94++ vabHW9OUorAhBTyAIvMolSWPuTv5rLn7jTvk/KSwIQU8gCJTcYzr+Xxuaiuzr3dW8klhQwp4AEW+ mzPnSzSUShQ2pIAHUOSLqZgly21l9qeTcxOtbZbChhTwAIp8N8XmSz77p1tbErMUNqSAB1Bk6s69 77gw43Vu8v6z1Ob1S2FDCngARebouXdNJFewsMMw3PBaGi3zAIp8N4fOva9sSc5KttpdWEV+0TIP oMjr9fjxj8uSvH3c8Ax6jaSwdtpH5SJotC9a2uWddh3X1l+0T76VLewNFSzg8iDhnRutVno3x13H taZ9fNv33tNxuzevX1ULewdVC7hwGeutGm3t3X/Tv8MpymTJz//g5Ss3fr7stg2oamHvcMFM7Za5 UL0LV3WidpHHP7p2c+1asX4JPbJnlvI+d359oarcjSy5L8e7gp6LN7uFy/P8EtjpVjMisEyWwH7W 61BDjycoPY1x2VFpysqVdwdsybVJ6y7olwCQkiUApGQJAClZAkBKlgCQkiUApGQJAClZAkBKlgCQ +mfde48L99unqsUpaSUKy25uawrQlh5vOH3aGNfyw03ZR1VrUNXilPR6zJcAkDo5S5ybFKSYNahq PWp7JfolF2QXrUFVYcE5WWK3hNuy+1/S+f0SDasIZaxBVWtT4cs4P0sA6N0JWfJ5JuLcJKSkNahq Dap6VWeuiOlxPU77VLUGVS1OSRf0WBxjXACkZAkAKVkC0JbuBrgesgSAnCwBICVLAEjJEgBSsgSA lCwBICVLAEjJEoC29HiPMlkCQEqWAJCSJQCkZAkAKVkCQEqWAJCSJQCkZAkAKVkCQEqWAJCSJQCk ZAkAKVkCQEqWAJCSJQCkhufz+d9XHd4xf4f35z3GHaqqpJUobHEHl3S3YRh62dS3v/Ffutv6rU7Z W65dVSWtRGGLu0NYnsgYFwApWQJASpYAkJIlAKRkCQApWQJASpYAtKXHi7NlCQApWQJASpYAkJIl AKSOy5JhGNwPpxK1DSlgbSp8eYf2S57Pp/ZUidqGFLA2Fb62Q7NES6pHbUMKWJsKX9vf75eU0+NF 071Q25AC1qbC6/X4/JLj+iWvHq5zkxrUNqSAtanw5R3XL+kxaXuhtiEFrE2FL++gfomWVI/ahhSw NhW+A+tLAEg1kSVGUYszNl2b8sLY+Vlin6zBkEJoOYw1Wpg4KEveV3FMdtGWB1In2zn7dQtma9ty YVszW8BJ9RpvtI231YXd//ObdOq467jeu9+43bS2T46Nt+3b142YrS3rfRZwITBabgALX5/rWxMd f7+drWWHQ9cqQnfG6fJo6egMTTk0S+yN9Yxr+zrFc6K3ybfGOS7pCZt1IXb/a3MPlYv4HN9X7U3G 5RLGNSjmtRnjuiA7bW4SJEoKy5rIEjsqTVnTIDXanLS+kvPXlwDQO1kCQEqWAJCSJQCkZAkAKVkC QEqWAJCSJQCk/lmr6C6zNahqcUpaicKy25l3HHK/oxpUtQZVLU5JF/RYHGNcAG3pLkgesgSAnCwB ICVLAEjJEgBSsgSAlCwBICVLAEjJEoC29HgDAlkCQEqWAJCSJQCkZAkAKVkCQEqWAJCSJQCkZAkA qb/fLwHOWD528AORelwfRztkCfx2/HPuTjmy9/g4PxphjAuAlCwBICVLAEjJEgBSsgSAlCwBICVL AEhZXwKtmKwpef216pqP49+Rq9IvASAlS6AVnx2C2l2E49+Rq5IlAKRkCTTk+G6BjghFyBIAUrIE GqWPcls9/kfIEmiLCKFHsgSAlLWK0BxdE7ojS6CiOzz4Vg7xkCVQ27UPtXcIS9YwXwJASpYAkJIl AG3pceRwf5Z8ftoePz/Abc0etPcdyfdnyfP5HL/lMAzXnmMEuLzdR/IyY1yCBODOoix5dU0ECUCP Cg4vnbC+ZLLpry+kUcKTVoFQ2CtwHRcAqShLXjk26SX95LGgxSkpkMinKvaPcZkmgcOMT9e+7XeT U7rxyxb2VjsyRezMkkn7e3VN9rVI7biIrb1DOjLZuWb3tc9vrtkltRmSo/fYzjGucFBFfsBKn/v5 53nD7LHA6QVHMvd+QaL6Mr6dMI5zYuGkcrklGN3iUa4ZnJwlmnJBisl6goSyqwM9vwQia2bFWyNI eKxrrgsXdEycliWacg2qeq4uckWQsNtCC//79jog0ebeVCNI2vykvWu/qpP7a/yTJc5WYKvPfX5y /e6xm7OkUo/EcePClpv3mPkSKKDS8fTbtf/jby6sDxh/39AWu61pOa4JhsjrNkJV//2fq0lml5II D3Lrm7d+CbRuEhU/V5zMvkyuUJUsgQ6sSYKF1+z7EaxnjAuAlCwBICVLAEjJEgBSsgSAlCwBICVL AEjJEgBSsgSAlCwBICVLAEjJEgBSsgSAlPsEQ11NPVoRKvG0HABSxrgASP0fY4GpMXBJ4xsAAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image594.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATYAAACMCAIAAAB5+BJZAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsQBlSsOGwAABQJJREFUeJzt3dGSojoUBVC9Nf//y94HahgKEBUSsgNrPXVpV3c4ZJMQ QJ+v1+sBpPqvdQOALSIK0UQUookoRBNRiCaiEE1EIZqIQrT9EX0+nx9fAQ7aH9HX6zXN5PP5dKMS FFdmoiufUMnRaA0DqXxCJZaLIJqIQrRDER1OQWfrRkBBhy66OAWF2nZGdJZPAylUYiSEaJaLIJqI QjQRhWh/xp+arPecfCZ8nzWtMwt7k6q2WrX5F9HzW3CHg0IT5xf28lVteBgy0b2p1T53k/HwBAXL ++fzr5RQ9T6HjS2//NG9IPeiVLW7vGdE9IR9v/r3jQlcQPWJrpxk8kR+VQXLWzeidnwX7KaqDpa3 YkTteDiuYkSHfI5BNePN5Eha1fHynnfRZZidCyr85NTrouPz34KaYNgXy2P8sHfso4PelfdXDW5d mH5Qg36Qaehb9k6Ck25dWBqPMdf4DMFZb55uzsahtO154LshNGRfvDtAjM1719SQTSjVjLoR/aaV s8WkhOL+armZ32x4wzGql8Piu0l4uLLlTblH9/VXd2eqq2kMnyUOpX737ngOEpjhaWFXi5zQ7O3y /qpuRHc0dEdQ3/2XE3bVRofY/u8JPemdUuscFNHsXHTbBWa/G2IDMDYss3mPN59r9/HstGuhER1M S/8I7jc/6bEbTWc0bR8W7650G76sanRER9NBteudFJ7Pb9p2Zly/WXCeXhpIru22jaq2jOivBe39 RsIz+9A5VWry8Q6tonjaxs6Goj5G0dHB3dP2OseZHavs/1qt2+w0pKFzclv8729XddRHRGPXjTY6 x1WXMS6zIVG6Pxd9BPeM1ZReKZOjhC0KvyNqh48tT49oF0tEy2voyyWNc1tUWKv2f1zRbT7HPuLL qqZHtJfOvdHOfW/xTXHuUMCUGwCBVSIK0UQUookoRAuNaHePpEEliRHt4kILnCMxog/5hL8SIyqf MEqMKDASUYgmohCtfURdX4ENjSPq+gpsa/mkS5PH/IzYNahqPekPo5VluK6hyXH2Pruy/bkosKH6 d7qMP9/nsAcFVYzobDZyq8kJlFJroiuQUEStiMonFGG5CKKdFFHzXtjnjIjKJ+xWPaLyCUfUjah8 wkEVIyqfcJzrohCtyt1Fw31/299EBHyjSkSlEUpx6wJEE1GIJqIQTUQhmohCNBGFaCIK0UQUooko RBNRiCaiEE1EIZqIQjQRhWgiCtFEFKKJKEQTUYgmohBNRCGaiEI0EYVoFb+lO9Dso30vzOekXsa9 Ivq4R9+9z5HoDkx0IVpuRJdDgcGBG8qN6Ov1mmbS9zhxT7kRnZJPbit6uWgcSOWT2+pjFIXbElGI Fh3R4RR0tm4Et5IbUUtE8IiN6CyfBlJuK3RFdzl+Tl8Z4zq+OA1wk7F3owEbBxfTBD4KjehHQ+ee DrbjK+c3ZjbmL6foq1E0L+AboRPdDWnnqKuBFD9K6S+iUd4dL6SUUjqO6BiP5Q9wGf2dixqgdmi+ nMZu/UX0sehksxUjBg5k19A4orpRJRuFVfO+tIzo+YPefXrn6hXj2Vt0ocuJbo7hxHjZ6XMWrlZv +aAjHa/ohlguX+Xkc2Z4JqF1K/iNUbSAWUrFgIJEtIyNWL57S5L5hokuRBNRiCaiEE1EIZqIQjQR hWgiCtFEFKKJKEQTUYgmohBNRCGaiEK02z3p4rFm+hL68DEwMNGFaCIK0f4HeiW5CxvSS6EAAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image595.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSMUvDUBDH7+4lqY0FQ1UQBy0d3BTqLnTQSepg4ihYIaBgrNCCZPQbOIqTXyBj N4dOTnF27dip6qpgvHvvKRIKvvCS/13ufvlzeS/PT/dgVgUcrIoIjhFYqDXkGyzrly7vKolyeBOi ziAVRaEzW7iiMy1CWz1PP3014pJKndWGtwCrUEgTBByPWGW8Rx5AprjH1tSg0x2cRelVDDAWL/BB pkNWU39xEw19iSa47ohaZDX0xO8njb9M7S07hdwhCKLzJO43DuLrxmEv6V5CfmMoCHP83PYzFbpi +X1i4juKUOLpqyE+/CXCLCJYIml/b7/kI7XrSM++jdu0ByYuk+EfMloyWdIJ1l1paunZlEjEVxCm yWnvAmi2szaRktId8O3kff13tBHLDPhgyHqUYeRI1AzT/iBOeKolT0rXfQO/BgnPUgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image596.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41Sz0sCURCemVVXV2uXKBJPYhH9wMCu0a1DIEW0Qsc0WihqM1Aoj/4HnTv5V3SI Ak91MahTV4+d+gHdBO3N23VxV0F3eex8s9/35pt57+P1+Q7k09CLBDGO3k3kQHlBAII5+TcsVow4 ColFiDKD1Ov1ZGYdkzKTI3TZcerrElSkhj4joqWIDinosQgMgZsiehCrqAOkBD/uchKwW6qeFmpX FsC+ZHZotfsmndxyARKvYdbs4/IFENfPimxUfDe0J7yPMmV5Qh1K/z8Del1n6orsvEONLrh6zoaE vnBmW5X0nnWdPijbpUuAet+BsxO6OzXxaJo1Nx5WE4zzHt6M+PFiyM/Pg4MdJ+1BJ61RTlr10T0l aXaKj+P3s493VD/+A8Zf38ZwzyNnHez0MM5OTyCon2zmTTQ1pq55eCHGeNvD82H/f1AYb7n12mPq Bf1m8FxlanZosjDmjIPOMxiVty3nTVohB2vuXdbkfZcbu24NUCV65JG3kChj1ipVyxZnGnCrSN4/ 37USMqQDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image597.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoEE1gYuAEsT56MoIYzG8YGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD1MCU4OoEJClxsbPIMXwH6SJQQDIPwBk7QJiB6AlUkD13FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMAWAX/GZa8A/izgmMYFcwMQiEZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMDSCXKILlOcA0kZcBxj3 i4AUa8L5X/lAfA2oiQ+INpER7McPcJOVGJt5QZoMoXwJpunsIL4xXF6fDVVeFRwuRmBfI/sFHMRA m4Mrc5PycxiYYD6A2McId/klYZD+FDifgw/CR/cJUPQMNp+cweETCabVQqCI+vgCxj/Mg8rPZ0Xl f2MA8d+9F8X0CYFYQffTHEGQHm84fws3Kv88J4hfAee/AodpJZyfwIKq3psBol4AM71gCWP0kDjA 2CcAUqoN55fwg/gucP4aLhBfF85fzgHi28L5dswQvgBm6iIijpUYn/Egm6/EOIkVwueC5goucM4B J1aoHQIM7GDeHlCUnGFkYlIKriwuSc0FpgE0PzKD1QEA2WiESu4DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image598.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4IJ/AxMAJYk10ZgQxmMOZGBiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD1MC0wN5ISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDI2gXEC+QZGKSA6rmhangY fBNLMkIqC1IZGALAKn8zaf27AHbJBJAFTEAoEFyZm5Sfw8AEsl8XKMoBpI249jLu5Qcp0SBSHyPY /R+Q9LeJgpRqEm0vRD8jXP9vCcrs95OH2C8K1r/gHwNUP0iUBag/JDM3tVjBL7VcISg/NzGPgWEB dpccYJwnB9JTAefvkQbxveH8ayKo8nVCqPIPeFDl/3Giys9lRZV3ZUaVj2YA8SuhPnmA7JMz2Hxy ZgH2MJFgOikDSk4fX8D43cKofG5uVH4QCyqfDRx6L6BxghKmRMTpAcZ3siD9KXC+rjgq/yIfKt+A B8JHt4+4NHCAcYYUSKk2nJ8hCeK7wPn6YiC+LpwfJYiqXksAVf1lXlT1tzhQ1a9iR1U/gQ1VXh2c r20xYpKBxDSpxGgOzh1GDFzQvM4FLg/ABkFDS4CBHczbA4rCM4xMTErBlcUlqbnANIMWWsxgdQAS 8bNuxAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image599.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQkExgYuAEsQJdGUEM5veMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPhymBSUFSCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCydgHxAwkGBimgem6oGh4G 38SSjJDKglQGhgCwyt9MWv8ugF0yAWQBExAKBFfmJuXnMDCB7NcFinIAaSOuvYyOQiAlGkTqYwS7 /wOS/ikSIKWaYJ//ZlrwjwGqHyTKAtQfkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwNAFcwHEJEaoSQcYn4iD9FTA +UyiIL43nF/DhyqvwoMqz84O4lfC+TwsqHxBRggf4tIHyC49g82lZ7qw+1mCiV8MFF0fX8D4hrwQ vgBmGGANe3Sfm4B9ngLnFwtA+OjmERcnBxjvCYOUasP568Bx7ALn5/OjyjNwo/IvcKKq38MB4tvC +ZdZQXxdOP8GE6q8NQNEP3pIM5CYJpQYawVBmozgIb8JHMfGcP4BcBybwPlHGSHquaB5gwucf8AW Q0NTgIEdzNsDirIzjExMSsGVxSWpucA0gBaazGB1AMB21Wz0AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image600.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTz0sCQRTH3zx1/VluliKeRCLKUEiKunTrUtEP0lsXjRYS2gwUyv+ijnXJv6A/ IFqwS4cw6NZRjx2C6pqlzZtdB9c81C7Dvs+b75t5897s8+P9JYinFckjeMk6X2NkOJoMACEsZl18 eJEsJx/ImPAw7Ha7wpNmUeGZQ2ap/diLC2AeW5EQt6aUIMSgS0Ggcq5z64aPWgQgxvV+SxOAjULl IFc91gC2hbKNyc6TyOSMNkD+qtmqvlc6BKT9U9zr4d+Mz2BfQZJM/zGOifzf++K3IiSdESdvY60D Vjx5nTw+V9S1cnxTO4nvlPTCEYDRy8BciVkr1dlVmGJOJRsh4nXJiwH7fNNrn/9UiKuSVx123gWT zUxb/Zk2hmXaMIafOYoP49Suj5cev/pMVn/XYGjtB0/+NkGZ7UtOj5o8uN7felJnF2MknZVcVIlX JCdH7PN3HuJlyZOKXa+6iFOSw2jqBysJ/+x5gi2J25eRlb122/lb9HBesiLu1QL4rLvvE/+H2Niq lgpuQbfUkgZDTGSr5Yqm8x4PVMshdD91WaVb1AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image601.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwEEpgYuAEsQz9GEEMZk0mBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw5TA5CAkBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZ+0A8oKQcUD03VA0Pg29i SUZIZUEqA0MAWOVvJq1/F8AumQCygAkIBYIrc5PycxiYQPbrAkU5gLQR117GxewgJRpE6mMEu/8D kn42LpBSTaLthehnhOt356bM/lmCEPtFwfoX/GOA6geJsgD1h2TmphYr+KWWKwTl5ybmMTCswu6S A4yvBEB6KuB8Dj4Q3xvOn8uKKu/KjCofzQDiV0Jd8gDZJWewueTMKux+kmAS5Qclh48vsJhEkp/k GOvAsZNHBTcFsVDHTRJM/IwQNwlgxhgRMX6A0QocTylwPh8nhI9uHnEp8ADjEx6QUm04fws4RbrA +QIcIL4unD+BDVW9OjgX2zJwQfMjFzjPMoJdAXGTAAM7mLcHFIRnGJmYlIIri0tSc4FxgOZHZrA6 ABVkz6doBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image602.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wOHAzMAJYk0MZQQxmIsZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD5MD8wEOISBLjY2fQYrhP0gTgwDITiBrHxA3cDAw/AOq54aq4WHw TSzJCKksSAWqAav8zaT57wLYJRNAFjABoUBwZW5Sfg4DE8h+XaAo0BAGI669jKfAbtAgUh8j2P0f kPRLsYKUaoJ9/ptpwT8GhH4GFqD+kMzc1GIFv9RyhaD83MQ8BoabMBdATGKEmnSA8QI7SJMBOFhB /CkMzEBWTmYu1G0oZhPhtgOMu9hASm3hfHNmEF8Xat4DAuahu/AB01dGkNKlcP5VBhB/HdTvCPMY Cfgd3aVyjNPAoZgHN9mGAcJH9zkjUS49wKjEAtKfwsAFTSNc4HQEjhSomQIM7GDeHlDKO8PIxKQU XFlckprLcAbdjcxgdQAM3voZ/AIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image603.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBYwMbAxMgJYm2IYmQAMpjZGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw8TA9MCNiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoLxAlsDAxrgRq5oWp4 GHwTSzJCKgtSGRgCwC74zbTgH8SdExhBNrAwMQiEZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMGwFuUQXKM0BpI24 EhjXsoLUVsD5gcwgvjecH80A4ldCbXiAbMMZbDacgdrACPbzB7hNOxgTWEDe/fgCi0kE3AoxiRFu kiBYTx44fJB9DQp2IBQIrsxNys9hYMLukgRGfXAM2DJwQcOSCxzejGBTIGYKMLCDeXtATj7DyMSk FFxZXJKaC/QzmpuYweoAJ9IT6SQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image604.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42TvUvDUBDA767faWrTaqEUkdChi1Soq7q5iChiu3VJ1YCCsYUWNIOD/4E4Ojm6 +A+IQ1wcpA5O4ia4FquzYHzvJY0mrdiER+737i739d7Tw905iEfLaQQJLmVWkAuhHgIQ5IQ2wlaC uBRmixDFDpJt22JnDvNip0LoWidp4CeTRlouy6RSNA0FsLkTKIwtJl2zpbIgBWafdG1kWGt0dmtm SwfYEBl80sWXk+cpiiwIlNqeobfVdf1Q3WwajQOAE55Jmenj7DsvWXg/xY0XPL5M8aRUdcD1lKN3 IryMHQFFze9epDyVRKSKy0V8zv7mPH1M+LkPDgdrw39rcyKjV9PZJPcxPZYznFc93haRjzy+lf38 mPDbtyJ+vRTy6+vgxAv2jO12R2Xe/bNnM1k+jX5/wK+Sn6fDDivD0yH2KlXT2GruA43uTBEXxQzK oAyfnxH+wfwsfEtz0yWPr+KcZz0+jnFe/ul01K/voeOvDM94jPwtzIhJ7YDk3gpJ3BxxON1/KhAT dMMb1UWiYtVsd3SDTSJQU0jYfQNgDe8P7gMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image605.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTz0sCURDHZ0ZNd7VchUA8iYfoBwZ2lcBDt1AivQYqLSRkBgrlrT8huhVB/gNB 0C0S9tTJqJvX/gO7S9qbt+vWrgbbLsvOZ953Zmfemx28vtyAvPLxCoHCVraIbPj8BECwLFcD4lGI Lb94CFF6kCaTifRsYkJ6soSWOkzTuAhVKB+PC2tlIQpJmHAQaIINYT0xicWk0IctTQQK1fZRuXOq A+xJ5YjWx++ykkv+AIlbK3UateYxEH8/I7wh8d5SezhSWbLqMQ5l/Z+/4g9iLF2TnY+oO4afeBB7 opXrDb2VKupnqf1mo3oC0J1WYGZCK5OB9zJTzsr04TmTu6Y0FmRPWYsTpC84+Q5NdteM/69Z45hz m3uLzLs2X4ScPAg49YbPyTE02b0HwtufV1n/jz1I0NsSj9RwOOUrxWRttue58+Hu9CvKlR2CNnvO HubEwOsISzdsroeZd2yuBZm3bX70M2dsviXneg7MeG12Wjz0k8YHxcyvWn+RKv80OWxWTg2Ckp55 4/pIlC51Wm29IU7C1aNP6r4BcIAmkB4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image606.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgiQYWBi4AQxBB0YQQxmGyYGoJAoWJIViDmZQCwWIGZiZASLMDL9//8f LKLHKAEWMWRihKrmZoLp42ECGiMjBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZa4H4gDQDw1qgRm6oGh4G38SS jJDKglQGhgCwyt9Mmv8ugF0yAWQByESB4MrcpPwcBiaQ/bpAUQ4gbcQVy/hRBKREg0h9jGD3f0DS LyYNUqoJ9vlvpgX/GBD6GViA+kMyc1OLFfxSyxWC8nMT84BOh7kAYhIj1KQExjSwSdZQkx4QbRK6 m3YwnucBaTKE8/exofJ/M4D4RhhuZiTdzVIgPRVw/jxxEN8bzj/Fj8oP5UFVv50DVd6FDVXegRlV Phrs8kqMMAKKnsHm8jM4w2iOBCjJvX8P458QQOVv5UTl27FA+AKYYYY1faGH1DZJkMtT4Hw2EVT+ I0FU/nkuCF8AM10RkS4TGFvEQEq14fw4URDfBc4XEgbxdeH8L3yo/DO8IL4tnF/Pjap/Ljuq+Xms qPJ8TMj6vRn/gmNuEQMXNNdygXM2OHFD/SjAwA7m7QEF9BlGJial4MriktRcYMyihSkzWB0ACJax g44EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image607.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQkGRgYuAEsQxdGUEM5hAmBqCQKFiWFYg5mUAsFiBmYmQEizAy/f// HyyixygBFjFkYoSq5maC6eNhYmBSkBQCstTY+BmkGP6DNDEIAPkHgKy1QPxAgoFhLVAjN1QND4Nv YklGSGVBKgNDAFjlbyatfxfALpkAsgBoIoNAcGVuUn4OAxPIfl2gKAeQNuKKZSziBSnRIFIfI9j9 H5D0TxIAKdUk2l6Ifka4fgNhyuxvEIHYLwrWv+AfA0I/AwtQf0hmbmqxgl9quUJQfm5iHgPDcewu SWAslQBpsobzd4JDxhBq8gOiTUZ34w7Gq2wgTUZw/itmiMkwPj8jRB7dD4wk++G2OEhPBZz/Ghw6 3nB+DjeqPBsnqrwi2KWVcH4YMyo/mgHCRw8ToOgZbC49gzNM/oqCkvz79zC+BBeEL4AZBkSkowRG bbDPU+D8DmFU/ix+CF8AM50Qkc4SGJWFQEp14fzP4HTvAufP4UOVj+cB8bXh/BfsIL4tlO/NeB0c 0ovg8s9ZUNUrMUHUc0FzORe4JAAnPqgfBBjYwbw9oIA7w8jEpBRcWVySmguMCbQwYgarAwBrlpPw vgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image608.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBokE5gYuAEsT66M4IYzCVMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPhymBqUFaCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCydgGxgzQDgxRQPTdUDQ+D b2JJRkhlQSoDQwBY5W8mrX8XwC6ZALKACQgFgitzk/JzGJhA9usCRTmAtBHXXsZHwiAlGkTqYwS7 /wOS/p9iIKWaYJ//ZlrwjwGhn4EFqD8kMze1WMEvtVwhKD83MY+B4QjMBRCTGKEmHWC8KwXSZA3n a4iA+IZw/nc2UCApKMD4q9gg6iE2PyDaZnQ/KDFOkwRpMoLz3YSRbZZgusOLLC/BJMKJymdiQ9W/ kwVV/3MGiDx6GDGSHEbO4DCqgPO7BUF8bzjfgRdV3pAblV/BgcpPYAXxK+H8f0yo5nkzQNSjhzFQ 9Aw2l5/BEcYSTN1CoNh7/x7G/8cM4QtghgnW9IoeEvMkQC5LgfMZxSB8Acx0SEQ6BponDlKqDeez i4L4unD+VgEQ3wXOf8mPKn+TD8S3hfMVeFDlBblQ5Rexo5r3hBEiL4CZmokIDyXGlULI9ikxyrBA +FzQUoILXJKAMwfUDgEGdjBvDygizjAyMSkFVxaXpOYCYxYtjJjB6gDEKIxC/gQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image609.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTSy8DURSAzzmtvul4lCoR7UKUkBQ7JF3YeUToRlioaDyiHmkT+i+srYTExh8Q IZmVVYmdxEpiY8dCbCTGvafT0TslqZnczPnuecx53Ptwe3MEpadzmcArhb0kSsExRgAEIVbWieUl KTnFIkTeQTIMg3cGMcw7CULT2k9lvwCJyJ1NQupxBSEChnQCTbAupEux9A6AiLD3mzYBmE7n11OF 3QzALFt+UvzrnjM5lD8g8WrzhezKzhaQ/P+A2PWI75DvGl1hadJbox9y/m8V/tEOaRrnyj/p+At+ /MEp/FMb2Uyueyaz3z23k01vAzyWMyhFQjOSjnscadTiKc4sYUZ+qjmyPccYptqk05DFC42VHKbN BpXPXCq/g+Rhs0c/NeIfvbVXFo9I/1WLl1pVTmsqd9WXWKvuaQ0z0bGvXZr2WxxtVvmD65+weC0o edziZ69qf+FR7U/dqn6kTtW/YGW8czS4fydVkxS7xd8mWfzjjIQpGZIX5fW1zBSwsbPEoepJ/evM 6JhskT6TFt/xTA4sJr+q97lseoeqX+QeFMBn3lof32w+zOacNXAzXckSikgUmy/k8pms6JGtGw62 +waBTYbPjgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image610.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPyxDcRDH73ePVv/gIeWlXaoS8a8SRCLERgxCRG2WEk1I1J+0CV3MRhGTSayd rELSyVQJFoPFYNfEIhqe3917/fEekmrzS+9z973fu7veu7++Ogb+JCNJBB9ZTVOCDK0PARBCHK2V x4dk1ciDQrBHoGma7OkXBnsGUNjqAFbygpjEZKRZWp2eRgiDSUmgSy5I61yeaAQgLPUBWxOEmaXs 6kJuKwUwx8oyjr7fcCUH9ACUXz2RSy9vrgPS8+PSWyd/B/2XYr+eJF1V5gmuv/QtP99C0m7uvIwn H/CVDzUyf2EtncpEZ1M70fnN9NIGwHClAusmYd9UEHdhShpTfMaVDdg3P1Z9s7vGmIi1UdKQ4odm 4kGbDSx5vscNfNWccY+w4u4exb97HOEed7965sqmFe8FnHHD54xPcqU5xROakxfBYvfMpLf4W6XF P2Zm4JNBK/n8XOEev8X6zxn8ul/uzttbqbIVxbdNTj5stFj/uUdV7GFBdIRIGlf8wns5ofhaJ+5V fNTg1G8HnfE3L/G4zXlR5smfqnig1qnX0dL77bfSz28uL6vdkw5epgsaZFEgxhK5TDaVlv+Ma2Ya 6z4B15OWx24EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image611.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAoQAAADoCAIAAAD5fGIQAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOxAAADsQBlSsOGwAACsRJREFUeJzt3duWokgQBVCZ1f//y8wDaxgaFZVbREbu/VRdVdqYFcEh E8RhHMcHABDnn+gNAIDeCWMACPYnegPgW8MwRG/CHZw5IrPybRjVgMKYlpQPqvJ7Ogoo3IaBDWiZ GgCCCWMACCaMASCYMCYXJ00nL8fB4HAPlfa4vQeFMbRhGIbCF85Afpf2oDAGgGDe2kQKy8Wf+eue J4LjOC4Pw02LuYE2XLq5B4UxKUidDcaEe2jDd24YEMvUABBMGENqLw/Jh2FwvSvc4551AsvU5BK+ OPYccuGbtDLvGqwlcpHYusrfg1cQxrC27PzACejq+pHl90O2B26TvAenb557NGyZGv4y9Vj0Vnxm WkxVTfTgnMdnPaEwhi2BgbcRt5KYfuTswdO3yjI1rJ2+APWr6XBbEnO/1VQvqtKS9+COp5psPKEw hnQ2OlYSc6cvg6Seb3pwRzNujGdkGOc/KwD3+9gXXTXOxvLAFY898t99o+nn76TwvnmZ8+8cGZPV 5Dt4ZtzVodYNak+bOtkX1P4LnvXqjjzPjsde/UfJ8/wvuyzJtc33OP1v8XFIJ5apYc1NoWESVfxV e9A5YwC+VSb88vg4pMIY/jKtKZVfi4OXMsRwsR78ckiFMfwlw84IetZnD7rpBwAEE8YAEEwYA0Aw YQwAwYQxAAQTxgAQTBgDQDBhDADBhDEABBPGABBMGANAMGEMAMGEMQAE86lNtKTMp6pBu7ThFYQx zejzg9UgFW14EcvU8NowDGYAEKirHhTGABBMGAOQVyeTY2EMWzrZEQCxTg7jl3suuzMyU7QQSw8+ bpgZD8Pg6jsAdushmC1TA0Cwk99nPI7jcipsWkxay2Pt+eupXFeH4coYrvB9Dz46aMMLb/pRfuxo 2sYho7qFG+jBJcvU8NaOM1U9nNyC2/TTg1eF8btpcaPDBADXuXVmLIlJ6MQFMadmYAc9+LgijFfX cM3aHSP4kgqHWO324H0z43bHiM65IwGEK9+G54exGTDlKXIIV6wNz3xr03SQsjE6xcYOAE5x5sx4 HEdZSz3TZRDzPx1Twv3Kt6H3GcMP6u0CoDkl2/DWMK43fABwnJkxfOvde/YqXdIJyZWcFj+EMRwx 7RdWZ7MAfiWM4bN3t7IpeYQOOW3cUerR/nuOhTEcVXXdDFox9WDTeSyM4bONuJXEcI+NXivQgxd+ njEUsH0rG0kMN/h4R6kChDFscUc5CPdNG7bej8K4eavTJD0cQuYxD74B37C6cdL0hRGDJWEMO4kT CDe3Yev96AKu5nm/DckpUfhIGANAMGFcgXkGDVGu8EwYA5cTwLBNGFdjrwfQHGFchAymCQoVXhLG ABDM+4zrMOcgM/UJG/6/f1jTn3fxpZt3B4b0XD2M58OQns1BwLnK10xUwfw1M65dtSE1ZEjPVXs8 H4b0bOWTI0ThmgksGOeMASCYMAaAYMIYAIIJYwAIJowBIJgwBoBgwhgAggljAAgmjAEgmDAGgGCX fFDExh3FpvuoffwFXlqO22qgDOlPlOhFlChf0oMrV31q08vB2mjU519gZRiG5aCt/vkwpD9SoqdT ovxEDy5Zpm7Dy/1a1aKkRUoUjhDGDXjezU3s7EhCicJBwhgAggljAAgmjAEgmDAGgGDCGACC5Q1j F2HO3l2S+u4S1ncM6YmG/0RvSAqnlKghpWdJw1hDrjzv7CRxoGnwJwZ2crBEDSmdu+oOXEdMbakh V1Zj8msSG9ITlbwb33FHStSQ8pPdlZbWJWH8bmjm72//Qo2RvcLGyBjSnxwsUd7ZXaL05ngPzl/8 ukyYU9JlamhCjb1AKoaUPglj2ElsnM6Q0i1hDHuIjdMZUnqW8QIuSG66eGS+hESEHGdI6VzeMNaN pzOkZzGSpzOk/GRZMDWKxzI1AAQTxgAQTBgDQDBhDADBhDEABBPGABBMGANAMGEMAMH+uumHj9g7 nSE9l/E8nSHlV2rmCm4GW4q7+5KZ+oR3wpaph2FweEVmSpTkypdo+Re45JwxAAQLDuN+jnoATtTP zrOTVxoTxp0MLu2aS1StklzVEq36ut6JX6bubcQBDuptt9nD640PYwDoXEAYPx/j9HDUQ0NWBak+ SaWHXWgPr3Hlz+dfOdv8RkNvOiQnJUpmy5qsWqId9qBlagAIJowBIJgwBoBgwhiApDo5YfwQxlV1 eC0iQLuEcU3jOC7Tt58rEqEr+roMYVyfJAZIThiXNU2OJTHQrn7OrwljAJLqZy4hjAFIysyY5k0L 1KsruZY/vX+TAHhJGNe0fapYEgOkIowLWiWxtzlBVQ6syxDGBT1n7Sqb790cAD4QxgAQTBj3yEo1 QCrCGACC/YneAI5aXcEx/dPElzxW1w9OXyhRWDIz7pH9INCEfnZWwrh529dOQzglCh8JYwAIJowr MM+gIcr1RAazDGEMXE5mwDZhXI29HkBzhHERMpgmKFR4SRgDQDA3/ajDnIPM1Cc79HPvXmF8oR4+ 3ayTPqlKibaun6wqTxhfq3af9LArL0+JQgbOGQNAMGFMUuY0JFevROu9ooYIYwAIJoxpxvNhuwN5 8ihZnyVfVE7CmHSGYXjZ8OM4rj4Zt/bFR6T1skSbrk9NF04Yk9HHhrdTINZ2+bVYn5oulrc2kct2 w8/H6XYKRNko0fvr85T/KHPT9dPpZsYk4tCb5OqVaL1X1ChhDADBhDFZfHOEPv3O6qKS5U+v2TR4 PL4o0Y36fHeFVKzjTffxsXs3rTvOGTfv5VWdIVtyxPc7hY2fnr1RnKBGfT6+TuLtH6VaEz7edB8f u++BfRLGFSy7pd0G2N7y1U5hOk6fvzN93e5rr61GfT42N367PvME8MopTffy1Z3VkqkOXy4ljJu3 0Q8N+bj9z7+w2k2cv02coUZ9Pj7V2HZ9Tq4YhyPPebDpHpt5XOAvfjPnjKvRA2TWbX3WOCJZqfeK AgnjCqzQPoru7GpQn+WLc1hYfrP2qz6XZWqAC5XMpJyXpDVNGANcazlfrBFd31ybVuOV3kYYc0iq 5cdUG0MS21Xx7krghA959/sb96rM+UI+PqRPwriC5/cb3PZfO/jlo8D6fOwq0ZwPyblVtz2kPBdw AUAwM+PmTQs+ln3ISX3CN4Rx8yz4kJn6hG9YpgaAYMIYAIIJYwAIJowBIJgwBoBgwhgAggljAAgm jAEgmDAGgGDCGACCCWMACCaMASCYMAaAYMIYAIL5CMVr+RhXklOikIEwvpBPciU5JQpJWKauYxgG sxzSUp+wQRgDQDBhXIQ5B01QqPCSMK7Gzg6gOcIYuJxjRNgmjCuwp6MhyhWeCWMACCaMm/c8zzDz IBUlCh+56UfzlvdtGIbBbRzIZq5J9QnvmBkDQDBhDADBhDFADLcIZSaM26N7yUx9fm8cRyfRmQhj AAgmjAEgmLc2NWO5+jd/bY2LJNQnHCGMm+HNmmSmPuEIy9QAEEwYA0AwYdwea4Bkpj5hB2EMAMGE MQAE2x/GPhYNAE6xP4zHcVy9s9C5IgDY4ZxlakkMALsduunHPDmWxACwmwu4ACCYMAaAYIfCeDpV vLqSCwD4yaG3NjlVDADH7QzjVRKbHAPAbjvD+HlObJYMAPu4gAsAggljAAgmjAEg2P/XYbkCC4jy 7qKTn/ZLSZ5k9zOEb39zj21ug7ce68IrAIhlmRoAggljAAj2L6FWyWBhq6XvAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image612.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQ4DjAwsAJYn0MYgQxmPMZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD9MBFgUOISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgXED9gZGLKAxnBD1fAw +CaWZIRUFqSCLAGp/M104C/EnRNAFjABoUBwZW5Sfg4DE8h+XaAoB5A24lJkTgG74SkDRN+Df/j1 MYLd/wGuv5zlHli/LZSvxLSUDcTXhZq34B8hd0DMY4TqP8AUwggxTxTNPSBRFqD+kMzc1GIFv9Ry haD83MQ8BoZG7C4zYnwJdlke3KW1YH4m3KUubMh8CWYmVghfFM3lhGzG9EM32KQKON+MBcRPgfOj GUD8Sgw/MpDox3KWdGaQJkO4n/TYIXwuaNrgAqcfsMHQGBFgYAfz9oBS3BlGJial4MriktRchjPo vmEGqwMAfwt2YPQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image613.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7VWQWsTQRT+ZjbbTdIgoSDk4CEtCmpJsOYiigFbCJZYRERpbwr1INZSWm2NpAfF g1QPgl7SIhQ8+A/qxUPxIB7iQTwI/opevGggfvM2mzbJNknZTeDx3sy8fe/73sy8ya/vXzchv49q G3fEWr2tEAOsi0PAMEZkzqYMa89K6G36Gyum6/W6zClZdSg1rdyQiFAyHDAa/nLdmx9rrCjRmvoY 9SnLhoUNXBeZpz0vY+9rtH2tRe/xa4Pxn96rO7L+xqSpGscry/fvLqSnSsscehld3z91u6evhaT4 JuHG/WwwVJXWYzdLK4/uPUTV9YuIf1S5tYlrj7lu8MuqFNxa7ddEScxRW2EGZaSbGb3ZRTxDBl58 v0r3qq3dUdvHrOWWiLHdcWsl7ZZ9CcqsiGt4HjIHCzd4NoyM0x6XcXcOFsLZpSmfXZrA1dB2KSoM NZmtYYHix0pz3H7X0HLX7EYm93QbLF6mISSoT1oRPMAK936N+qnYBzNlGvU5Kg/Hh0eePPJtPBwf Hgcr0YrzEnHmqSfFHgxOCyniTAXCeZw4U9QnxO4HZ3vHUod2IaejYx3uGw1w1p3mqX6CJcw2I7qz GucWV/k+9D7rTshYLvhhmbh8JCxBMYwQRbds+7tZrpVr3d6UWABEMTmzo7aFbDaLWzgbqPPEO3rr LuaQUEZytHMybr0V8RDfB40f34r4HTKH88S/LpKjnZPxIDl8+VnEjAqHg9eRtlDAJ4of7v460g47 5i4j7GBa7DA6ZyfOhCrgjAqC87Sa5A4VqKfFHgzOdWbYDISzQmwfGKFCnJXQcSYEZwQv8ZbyHrPK yFwAvC/wjpE28Ira2P3gTXa+SOaXlh7WzBUPcGvizY5a4r+p181bY0mi/y45fzSKDAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image614.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WVz2sTQRTHZ97uZnaTuF0LgRo8hBx6KLY04sH+EAQjHkQPNj0JSsSAgWxTaKHm pidFPIi3RFtUhKJ/QQ4ectGL9SBaIoogwSLqQT0YEE23O7OTdd5WLE0YMp/5vl87bzLbfvGsQcSn ZbUcYvHZ3hOUT7SbGiFAUkI1/GEBn+n+AErFCgXP88TKGB0SKzmg0joBfb8ktJyWNejPhmMDJE08 7kQcntOfPfLHFT9d2V9ISJskOVVcvFSozZd4Qm75G+5tBnXe4gnA/zozNfdCtUKA5x/1V03/92D8 2sBbk5t8k3zYxvw5ibmRwHwyjvmcE/Cm5J8M6+0Y5usG5gkd8xfA3DMD7km+QwP+I3nFHhR7ekRy k7Wpyh0wpR7sU6v3/32iol/fw/3y7KzGTTck7zM/gcrHtCGpB/E/7NiHID6V/rPOXU2tl9jHGedR yVWriPQ0iyO9rt9Geh6mpJ6K1MNXdb+eQtktLWROl5YyZ6pucY6Qq/9+cmfPqog8F1Z6QHA5rHQ9 pnLXPs9U+669amBdp6o+Equg+FXrB6j2adZA8R2zguIV6DLyr+tZVF8eniP/SW1Z+qci/5iddiba sxV7WES+HPKGzvliyGcJ51p4Jr8aqn2TPUb2TYbtO7Afxe/AO2Tfgb59avuZ21WPZ51DInIu7Ol7 pnLXfioqGQ979EtT9TR7gOwd80aMX2zjuT5/JKpe10dQvjy8Qv6TmkeCfKntt9oue7Qk7okpyblE WTzJWMivDV5pJtPn4HT81c2I/lLH+rSOdSOiz2tYn9Cw/hCw7gLW31Cs36dYT0b0dYL1o0TVm2wa 7UcHXMlx+VaJizeP2Gh5lzmECXrCA61RgOxMbWGx5JK16GnShN0WWWmIri4HAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image615.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTMSwEQRSG35u53btbEksiEVGI4CJC7ihRKJQU6DSITUisu+QuOZsoTiJbqyWS 7UShkihQ0KgoRSGOQk9oJLg1Mzs7uXENu5ns+957/7558zJ3N1d7IJ7AqpiY5lZ2FoEZNEQAAu0i arCVJtxKsEUQhQdJGIbCM4wdwpMjKLObSKxrJhUzsNqY1W+2QCeEXAQ24wtmHbC1aAFkTKaROc0w vVRanfcKDkABeeYnCWrRPnd5AcJee85zl/PrQHj9IeZNse+INWgcp3nKi+QuM+Ka5Fuixx9oxN+S 9zHiL8mnxlOC86DiAdHjhOSAHmrxgL5hfdzHey3uY6/Utzf2BQnW1/ya6xS7Z5xy92zeXdoA2I46 RHHSr6rTU8MROx1WlfsEj6lKramIo0pPf64EshLKP7WZmRQfZ3Y05jOT/2RExT8o55xiG+vjH/Q1 KfS5mHdMPX6p6Vk+1HMVT7T8Kr5TPd4k6mUbzhT/faZbSa7ZVPxscF5RPEl1XhA79dQMpjR9QI80 fUAtqrOu97Gs6X181PQ+jlOdY70l744l7pcYMUQ3x4akoHM+gmskpGfOK5YcF65/T5uKvB+FV6XK FAQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image616.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WTu0sDQRDGZyfvh+byuCBWIYX4Ssilt7ERFCWYtEISOFDxTCABjVV6QaytBOtU NhYRUohVBMVCsPIvEGsDiTt7j3iHYCALeze/3fn2G2bv3p4er0CMXhIQAhS9bDIKXAryB8hi18Nn ACly84mMiRWGo9FIrGTZnFhRkBnZITR1YQTsJWM8WvBGYB5GJAKJPHnU4bOdBOhwYcjICcN2pblf atVVgILIHODy8FlUckkG/ESQii2tWjsCJP8MX/Xzdz64x849lLI4oY6J+r9+6TdClLo0sa+uZ5b+ NTSdf1uazv8sOp3/alL3p4/hG/WbopEG05FuNYFFqEYpimOXfUqycPsYwtgN3NytdKCpjdSOepLa rWmVY4Ab/RR01H3H6jKJFIvvY8R5ix8i9v3oDHHO4oH4QHOKybdewXmTZZe+r1d6bVXK/qnU7BAa TmX2niBNy2JfzM7ZiJ3LYTsXAsSnFvu9dj5EO2+BzpKj8r9v1NnZMuvGKTVjsTRr53W/nS/cxCvj fdGjNQga/2dQ/MPiio2aJPAJ6lKL+wwxXWw1mqoGfWcPXSLvB8eIh2l4BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image617.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSsUvDQBTG33tpbZsGExRBnIKDizXQriL0H1Ck6eZgKwZUjC20oAFX94K4OHV0 cXDroOLkVBcX1+4iuDgJjfcuyVFbRE048n5330u+L3cvT4+XIK+BWSbIcXXjIhfaBQIQzMnVtBg5 4iolBiHKGaQwDOWMg/NypkgYq/OU9BlUpoE5I6qlKRMWIOQmsAQ/iOpajK4J8CYa87HGgPV6e68a ND2ApnTwSd1h5LOD0gWBVd33vZa94R3blYZfPwI4ZycrYj0rniW9hhWTxQUZi3losKLgOE6icA1W lFTHRz7qSNiTXFT8nOVYtp3wWZbXV2OPgz97RPnX3pXXHnamRp30cFaLvjyeHn9NH70ZlefqNPf4 iu9zzAeKXzPMJ4rv0sy7imv0nbeAOZjIjP/OvJ0ZddLDvhaxNbnjJG7LDfydxiHQT0lPdZauKb5K MS8r3sRoXY/PmS7Potys+JsWZCTd8jb3kWjRDVptz4f+eAZN6r4A8TDGmkADAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image618.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTvy8EURDH583u/bDu3B5ORONIiB8hXC+56EQouFaC5BI/bh1BuEItolGoVKJQ +QM2oRASFYlOewqFTk1y683su3XvJH7sZm/n82bmfWfm9j093J0AX9lk2oQGsjYmBRlGE8ofSLE3 JJ8GJMuUDwrBKwI9z+OVYdHOK6MoVHQjVvNimDazyWZp9YYT0AEeJYEt+VpaZ0RJgBtD5qiYGEwt bC3lSut5gDJHfuBA5ZErOSIBlLc9W3IWiwVA0h+Sq1H5zlhzWAhRSN8f8wTX/1aT/9JIof08jHf0 K6WrG6pK1FUrRnEvRlaLtJ7tFKuVK/ClBqZUyy07+c30dH4nPVN0FtYALvxdUOkKpftgdNmUNBrw Wpw4o/hWdGr+W1Fg/4hiF11L57ZobbyLx2HdnzJ89is/DSoXv1RenRiqnbaNwwTllAJ2Y7W8Kg4S Ol9q/nmMc+W7Ab+GdF5BnSfB5/qZi3/O3MUJ/q+XA+6J6Hxu+GzXzejnb+lrMk4ThQ4Fna9qPI9e VOeiSTwY8Dj3NKb0y7/of+9vP+LvZ6mTZfHp449T7WlDhOmKzuu9QOyeLW1u5R24r+/J4LhPMfXA QjIEAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image619.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATMAAAD7CAIAAACJ9uRkAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsQBiC4+owAACNpJREFUeJzt3du2okYUQFHN6P//ZfNgBqG5g3XZVTXnUyfpHNTjcheI +P58Pi8gmH9q3wBggzIhImVCRMqEiJQJESkTIlImRKRMiEiZEJEyISJlQkTKhIiUCREpEyJSJkSk TIhImRCRMiEiZUJEyoSIlAkRKRMiUiZEpEyISJkQkTIhImVCRMqEiJQJESkTIlImRKRMiEiZEJEy ISJlQkSly3y/3+/3u/BGoTlmJkSUvszNkWhOwi0lZub7/f58Pi99wmV1VrMShWPpy/x8PvPwDEx4 IO/MnLIEbnFsFiLKWOZ8YK6Xsha3cOBPmc3M17SWuHAqy8z8HgSSHzxmPxMiylKmgQk/Sryf+T2u I0v4UeIyNQlJFDo2Cw2Zv6VXa9goEzY8O6V0+vu/96xM+N/iQMniJPCSlMmI4p+Cpkz6kaq3CB+Q UiYtKZZKwj3GZ5RJaLlT3NyTjHB6qTKJImGEB1EttlK9wD3KpJpfUryY0+Y8fLzRkpRJUY9rvFJU ux2uKZO8HqTY/Ty8QpkklinFvjtcUyZp3A3ytKvFD+y7wzVlck+mHcXRRuIpZXLbwYXXNv/amg5P KZOr1h+L33ubfvN/PP47LCiTEweDcfMUNh0moUy27QW5edJMhI8ad0aZ/OXKAR4dFqBMXq+bR1wj nPDdPWUO7W6Q+W4JC8oc1GmT03FXQVZRYU1iIVTR9SBfmqzKzBzC9SC9bgahzM5d3JMUZDQJytx7 g8tvuqLrh3b8mmLKMjNlWdJit/Bik35BwVnNtu34i73XBNmKBGUu3nc2MAPyG2lO+m/pe3ypiGf2 NjfIz3/wyQ+aUG01m/sZ0/HPn+e3t5rNffO6XxlVv4Mpyzz4FELfv8ViNgep88u7lHdmzr8fwpPm F1dOFShzSyjjnyQ/Ze/DB54uv3u/348v6kG7SuxnGpjPmJMjS1PmQXuyfOCgSZ+NHMSvZR4f4PEc uuu0SQ/pIH4t8/jgvufQLXtZanJA2Y/Nfv/gKXVMkyxkLNOT6YqDJl/WHQNzRns1p7uUL69uA1Nm BQ7zcEqZRWmSi5RZiCa5RZklOMzDXa4DlNdpky+HedjiOkAZbWapSa6wmk3s9HMhmuQK1wFK6eB6 WXYpuSXN5zMnnnmT9RV6PDhcV2c1e3o+bZDrX936+T4KR0LZrwO06fSvNXd9rYMvBdEkD2SfmSMc 8FhczG76c9/3mqzSlLn3Qfvur9B1fGZPyVtCZxIfARrKwduVhbMs/yrQ/etO9TuY8TpAvc7J1+Go 7PheU1Le6wB1aW9UapKEMl4HaNLTU1aWlOHsvKuOT4KVJWnlvQ5QN2tdWVJY3pnZx1P2YAX76uU+ Eo3V7Im9b6Q0KsnK+5lHnmWZ6qTc60bYYmHV76Ayd5mWVKTMbbKkLvuZGzazdLyHkpS5tJelJinJ avYvsiQIM/M/TrsjFDPz9ZIl8ShTlkQ0epneHSGmofczHe8hrHFnpiyJbNAyZUlwI5YpS+JLUObm sc3qp+rv2bu1siSUsb6l7+DSBBDKQKtZWdKQBGVOn8P4ijkwZUlbEq9mo2Xp2w1oVP+r2c/n4/u5 aE7KMgMOzOn2zP8Q6kbCphJn562L3fym9M3/Me0t0SStyPstfa/fDr38GNLe11pCfHln5jfXKlVM XwI9/RsDk4ak2TM8vf7q/L8W2B3d+2wXtKLDb+mzcKUD2b+lr/ABW2cU0IfO38/UJI3qqsz1mzHR 3mKFi7KXWSyMi++RQhM6mZk+dUlneijTeyT0p/kyT7Mc4bslR9hiYdXvYPNlLkxZWsrStLbLdNSH XjVc5kGWBiata7hM6FirZRqY9K3VMud0SH+aLLP6EW3Irb0yj4/HWsrSh/bKhBE0VqaBySBaKtN5 BYyjpTKPGZj0pJkyDUyG0kyZc+ssDUw600aZ3sBkNA2UaR3LgBoo85SlLP2JXqaByZiilzm3941G cqU/oct04IdhhS5zzsBkKHHLNDAZWdwy5wxGRlNhNXhlCXrlkKylLB1rYGbKjwFFLPPKHqaBSd8i ljknP8YUvcxNBibdC1fmfCkrP4YVrsxTBiYjiFWmswvgK1aZc6kG4wjfLTnCFgurfgcDlenNEpgE KnNOfgwuSpkGJsxFKXNOfhCiTAMTFkKUOSc/eAUsE3hFKPPK6XiWsoymfpnAWgNlGpgMKFCZ8oNJ 5TJP3y8xMBlToJkJTEKXaWAyrJplunwB7Ak9M2FYccu0lGVk1cq0lIUDQWemgcnggpYJg6tf5no2 GphQp8zqFyaD4OrPTGCtzvdnzv9xcQMsZeFVfWaKEDbFWs0amPAVq0zgq2aZ9jBhj5kJEUUp08CE uShlAnP9lznCd0uOsMXCqt/BEGVaysJCiDKBhfplGpiwVr9MYK10mYsdawMTNpmZEJEyIaJqZX4+ H0tZ2GNmQkQ1rzdrYMIeMxMiqrmfWWvTEN+f2jcARnHrG0OUCRWcVlr6MEz1D9dATIsSq81M+5mM ZnMs7YVQukxBwqvWfub02qBDWLgYRfr9zPkpBE4ngGcSv5+5SPF7cmzaTcAIujoHaP0qUPJ1IcfW 696jLlV8SG9tuqsyFyO68Fo6x9br3qMuVXxIb206ZZmhnjd1b0yOrYd6ePtQ8SE93XTKW7a5sfJ3 /vuyVPERT771uveoSxUf0oubzrua9TIPz3S1nwnd6K3M75TefLfm/X6vr9xXbOs5fubde+S47leO X1PyTacss/qBxIMtbj4iyfcGSx71uXuPZPkV+ajPXOKZ+X2ifNXN8vRlKe0zNccpFr/cI9f13XT8 kH7/PP2b9WM4LVIOHupnm15Lf95srWfAerslTxI82HqOn3n3Hsny6/TX9H1gp8On0+M8/8P8P13/ Rdx9hvjkdG8WL/mavGV6uBaP22ZXWV/xxyqzv0Xd+h4tXuMP/iYXbe7J595v7+3Y7EX9PU37u0eF bS5c5yN0/vAWOLo7xMyc7znUvi1pnN6jbu5pEHtvOuRb03qhhYgGXc1CcMqEiJQJESkTIlImRKRM iOhfYa1g8LWlAPwAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image620.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WWT2gTQRTGZ2Y3O7ubZLsqCdVTKCi22NqKB1spRBLwIAraVpBSsdoQA6YRWtDg SRHUQ6EFQfqH6lU8ibbkoCWCSg8VvPViQQIWFEELtig2jTuzk2XeVmhDE0LmN9/75r3ZN7vJ4of3 E4i/4uGijQw2GktgNlBmVIQIinA14HwMwkbOJCIY8xlMKpUKn2nB9XymjWARHSRVX4gU7Xh4tzM6 oNWhfajCTMh2uOiMnjIKI5RxJoIiJoRO9w9f7c5fT7GELPIvadr4yCsZZQmI87a78tnLuWuIsPzN zqzufB8xZ+genYUcRNvzYV7/T8kfN1hoo/DXb5nX9WPhn6VHNRbau02/P/8sfczz96Ht7hvmn7Qe 7Gj/k9bsjvY/ZeV2tP8pK2LK+3+ygWrKf6/ufIiF/hB8zIL8NQR5Igj5lAn5ou3yhuBVCvVFDfL9 AOR2FfI3Armsu1yuXn/s8rrgaeswv6c6BRfoLyxziewXunu9imVU0/WuWAmFhX4RvFfXASeUdsHu +p9r7EeP/VqR610PL/H+NgvOGXeAHqVpoI+rL4CeJHepq0d89bBZ1amnO5NNDcXOpG7EzuWy/YMI 3f7/zu3wPF950Ku0l3PGq/SWKfOaNUfl+DVrOQD1XVjWm7QRsH7OiIH1ozQA1rf1Z2C9bjwH/OPq WeBPkgYqc4fySfgjvjtnqyvj79m0pfFnwE2Pv/N7+oTH9TzTgMe9iHHeO6Ojuuwv0OfAX6BLquwv UOgvkbQm+0vEAvlKpBof2XwmazoDPfZJXkmb1/N0UOacEQJ6lK6YMtv6FQp5Bck8rnYCf5JYuswd Soh3p3VTz1DNPdP5c6NFcFvwgg75LWU/ybFYlUco1H9rUH+jQf2QT18NQP1SAOqNPv2hCvU+Ferz CtTHFKivE6i/I1Bv9el/MNQHMNSbhW4IjiOF6zHvVD7iZ+G4d+pe6i6b4n+Kyf/L8FaJp6ONKKdX LNUCJqShKz80nMqiBf/5U3jcP7cognCACQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image621.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABlkAAAN3AQMAAACLPq50AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAGG9JREFUeJztnU/P3EhawO3xzHhWoHEO IAZpFA8XuEZIiAiF17ntgcPyAZDgyolIIPSKabVr2EOOOe8BZSU+AF8AKR7NISAOs19gdzyKtBmJ A85GYhzhaVPut91df56yy//aT5Xrd0ja7mr7+b2uKj/lv57ncDgcDofD4XA4HA6Hw7FJgrUDGE/6 QfF3T6v0qyp5Vcdv6qisn64dUi80yvQlDfhwCpiGf7gL/1lZf12lrw/p2zp5Uz8v65drx9qHXz+r 0peH9NUp4GP4yVtzZeqjzF34L49b5ts6Lpqpp43oZautHWwfAY35VM2KpsY9LZOvqjg7RPk/+T// yHv8+0zZcLUoNQkzj2iXXTCOWYgWKrsKm5WxqppZJYMeq2SGVB301cwqmSFYVSWdzDUZ0g4Gy4Rk 6C+msajMtdlsbmaVDPr9zBCZ9xaLYibQV50hDJH5cLEoZuIKbebeuJ+NYLOJ5miZxzMGMRfoO4sh jRq9jMvNsOJksLLZRBM9m5XBWM0esxNW5WZDBlwIq+T48SJCmfEglPmImzI8N+NlDM8ArJLh2awM +v2MOwiIFbMPAgqH5MxuM4KM4TvN8TgZrKCXsarNbDadsUoG3X7mM2HaaBkRQcb3Hr6sZdaJbTCt DGBgtwy2aiYlvm2AOjLYejNpfNXatWGX3z3Z/0IsFJG7/xYNbUaKri9P1405mWvSthkTZf5SnNEG 2C3Dl8XCY3GGyTISejKEK4uWITLIdpq+NGeIjDEHAXXaDHo2K4PeSW+nyZdFz4ZkyPE/9PuZFisy gCFtBr3MBnMzvixaNphocv8hAbgqf7PpDHqGyOA72yxg8OBMxqqdZsuGZMjdf9cIRJcPgHltozZO BsKqDmCD6QzhyqJlg9WM+w8vxuZmj4F5Q2SsOjyLcQNxbPAgIDn+h75rbuFlUsJNGi3j1zn3pSlZ M9hmwprfUKZsGbA3i7KKK2S0TOw94goZLXPj3ecKGS3ziG4bFqMTzV17HdOJaz9AaiygzK1NMmXz FFcGo6uZQgZ9BwAenTFVpoWV8d+QH+fsl4bLvMrZL/HlZu+Dc6HczH+TYZeBgToA/00tyBCuLFoU Ml/lbCEnswJDqpmRO02VjJGnAeXejFwrnGnAMuR1zhYyXObHGVvIlDYDHtCQcjO+LHqsTTSpDDg4 M1NGMdJELwO2mZ0QtykyikNNFh2duU91WIyWiWlFYzFaJspKrpDRMgF8FgA9oIx0foZcJ5ipwCdo 4TNnZlYzEVNkhtyniV6mZXMy6NMZk28HlnAyWLFKxqr9zGZl0LPBG7XJ3X8LxzIZZL0ZmWUpSGTm wclgA1mbmYZVMu4uDaxsVgY9m5Wxqpqhl7HqPs0WJ4ONIdUMfQaAMDf7bPQvEcqMxyoZq/Yzm5VB z2Zl0Fczq3qz9vixFTItKpngr1/X/5OQ42djZH44dD3jnBzLoJfRe2A7OZZBLzPkUfpWyPgVXxYt bYDp4R+9gLRzgwwqi34/A/+1NyCDns3KWFXN0Pdm8F/bUBkYJ6OLDy58DlaoZpd989wMkpkniuUu wbGqA7BKZrM7TWOuN+PZQG6GfssM6QDQtxmrZGCczPrAjdrQneZmMwCrZNC3GSeDFZebYcWqdMYq GRgngxVDZaxqM04GK04GK0Nk0LNZGauqGXoZ+NmYChmyYCDL4WTWx6o242Sw4mSwMkQG/6EmAs01 NTcj0FxTtww4dwNtBr0MjJPByhYSTbJgIHMAy8CXURoqY9WWMbQD2KwMejYrY2g1U3TNSwYyB1Z1 zTBOZn0CeG4GzUUvs9ncbKZbTpZjs1sG/36GQHM3IIMeu2TAuaZWM3CuoTvNIfcCoJeBsUrGqp2m oixZKoqZsEuGLFN2FeySWajsKnQE+GRAWRx0VJ3b60UxEx0ync9vQ0lH1ZFk8Fcz5Td+LpUlCway LFbJyMmmWTJB85bjFjl09DJcmwmzsLpMEKmsNAcZgkx02TLyfYL4ZQgzEWWxVTKXncv97rIY4WVI cpm4EYsasNMkzERE9peJR9cOZTpqGfPyTFHm0jMDMvCJKURwMjFh3qQtJ834OwB2IvZLL65PQgbK cMRB4SX1XVWT80zTZMJG5m7LBLn0NXoZ7lhzHOYXmUwqi16GazNJnHnpSQaIHL8MYSaSmng73xoZ 7ywDPFzDMJmDTTJVI3O3g5GTZsMygJRumeokIyfN+OFlaJspTzIGJs28zI4OZ8rgTgZImvGPZ9iJ XUyoTH78DMmQKwQ0BS4D2EXZWQY40oxehqOKMv8k4xsvU4a5X5xkcvlr9DJcmznKhHnzEboSAL8M YSZoT0ZlMu9Tm2QewYEbJePTHWbQyNzaIFM0fVnTPcNPpMO/0ySXz7Q7PsoEVCZeLaIJCDJVmEek ORUAJM34YWVoVlYlWUSao+dQnom/mjGfqcw+pTKJFTI5lSEx2RXwkWb0vRkLlblJadN/UMBXNJgl k3kP997HnpcrZK4d0BzQJBPKM/E/4hj6a9smA14+i77NQH9tpczCsUwG3DIZvBGMlKGbBWwe6GWg qFUy6FHIGJlnDpJBX83ANkPgg7PoZaAHHNKubAeVRS8DQWXAyzNMlZEu0D7Ov3YgQ4ECDBXXNBsq A+aZZsrAR5oNkIF39VY9dsIqGaseowdvGfRsQGYL9zYvGchyOBmsGCpjVZtxMlixSsaqN9Bt9pmA 6LGqzTgZs3Ay62PVy3TcY/Sw4mSwslkZ9GxAxqoD54bKwEf2DZWBcTLrY1Wb2exO08lck83KGHq2 2arczKotY9V+xlAZGCezPoOecb5kIHOwgZ2modVsA4dnt7BllgxkDuy/eO7Dp/W145gFUCaqa6Jb FhPblYFmoie0TAacTa4cx1DAahY4mfWxX8avD2BZsmgo0xkks2wo04EDtEumAmdjB77g1FAZeMuk oIyh1SwtobnoezOYxMmsDnwQ0FAZuM3E8L3NZMlIZmADMpFVMjlYliwYyBwMklkykDmAAwzza8Yw GxuQWfv8zD/Hrz//9/oEGAvItWV+/vYRjU/YJyd1F7n2wuEnys9wL0DaFZ+QlM8lAzODTGd815K5 573/nrS8K8uk1W/S+h/e/4vs498GX7eiom0HaefKyVwy37z45Z///QPxUVCdj+2Hn7QC0sp0uoyR 6Xy1qJPpRyHz3XvvBX9wKUTY//RYRYZorLuV0V5q3wIRyAx6ywl2mUE4GYgRHYAdbUZn3ab0Zlrr djJdXy4k0x4EtELGqjZjkMxt7xNxDZIpe19XZpDMbl6ZnmVxLCEDPhGXwaB0Zuf1nWmdKvOZ6osl ZMCzRgxThwDK3y0g4/fK6Kxb3QFAr0PTWOBImc5lepNlgmvKqFc2ZN1qGfjcR+8CR8ncaB9BGymT yLN0FjhOJszVpY5MrGap8jdLyGRd5bypMr66519AJpLWLzDoUJO0sI4maZ6Muv0vIdP77rVpMrE0 58z8MvfnlZG+ULf/JWR6X1g8LTfryPzml4mXlQk6kqUFZPpGANOqWUf7nyRDV/f4PHGR6b3WclIH EGfq37ALlC4E/ZSfZGXqOmsSyss2v8j0Jc3Tdpod7Z9bYJ03r7RkLi9Wbxm/rkua6jMJ8gAZaN0S Khnw6md5gUFdURlfV6byYBn4UquedcsoZLraP7vAqD4MkTnQTpJJkAfITKlmYdePmO/iuqYygb7M DpbJvR6myERZx2+YBSZvaqItU9KWOFqGSOum/OEnUCFRRj2Y4ReYkoTKhLoyCbnxmGz/IpN5PYAy sXBjg0Kmq/2zC6QtJou9SFcmVskIq5eZINMxmOEXWNEawsuo9zNHmZgNfCEZ4VBTZ/tnFkjjC6lM PFWm/+3LoExEPgYL8XTXYV6mGCQTESbwqTJh9iFYiKez/TMLpMPRgG6ZRL/NwDI0ac69TmCZPIQK CU77zgVzMj6NLmHKM9FHniRD/5hMtn+W2XcOOY4BSutuVq8j09H+H3mCTFNH9gqZTOqaYZmIrq/n Zvi2UfMyBVjNeJmOgxkJt8DjDpCXYdpMVIgye/oLZujCyWTKdbbc8wQZv+Rv3gBlOnbIScYuMGwK xl6lkDnwMtUfHRQyNBMUr1QVCE6L5v/Mwm9AmY7239yxIsr4Khn61xazZr9g3k14lilUdyle1nQK i5cRBqigTMdgpum4JJlSJVMAMsxf8yyTHUdu6rXeBZjkosxeLuQJMl37/6QmkkxQqGQqKWv2SkCm oa57E2K+VjTcyIU8QaZrMJPQderL1ISXoV3WOyYcXqaznh1lalEmkQt5gkxXQp7QdYoyYa6UybkO wKebNVXKgE9dYONM6Bidl4nlQp4g07X/T+g6RZlILVOJQwAvzdk573/x6z/+/L/pVmmuHu2qZ3cy pSATyYU8IdHsOphBZQpJJmNk2mr8OHjTBMg0vyYDyI6t+DyHvxS2Kwlo4oy5WtEAy3B0VV4qU4ky MSuTKAOkMrTbanZUo2XqjJf5WC4k0Lb/VHUptJgBxERXhg7M2ANygkzeI0MXXfIywhU3IRDsaaEq F1aGJppF/MJTy/BtppEhzJx3v/6g/t8X//eTtt9W4f/VT6R1NwjjDUgmGyRTCjKv6/p7WuiQNdWi FGRyblDJ9Ga+qv0nqnU3POyXOa0uVbnw45mSDs2ADsA79maZvGWYlfNdM2M5n0y7uf9UyEnbest0 zTS+oOBlOjKAYweglFE0f16m4mWeCAFm5zh7kfv6u2FzpZTJZRm2zXIyGbxSWj9+9eDesXYmUm+W +1zcQ643u5NhczM6PgxztcxBGmlmXDrFyqj65YfsuoX9jD9VphKOm0V5XKpkpMEZzQDYoFkZ5iPH LbNuLi9sfp8FXNyDZQr+iCbdCapliHisuSaxSkYFt2WIMGwmWjLgRj8u0OOPNec0vkIh0yBmzdyZ GB0ZdsuIQ4CAgAc0uNwsyAOljDAOj5s/dq4tc5gk0+xvheNmfNoM1a8wj5QyDZwMjU9fphQeR5BD q+Fhqpl0DCASHjwFymRR57MpmAWGzZmzTE/GaxIlbqw0cMs0cHuWGJbhqlmYwecYARm/FvvbDpnj iggzMUJGOHAOynAbiMoQDwBaIJvRH+mR4ck7vz1ykvE9ed1apzSiTBhb82W7T8UtJNMitBm+BsEy 8LHmNWVG33ISEXwyo0/QRgROlGaXGZgB9K4blPmCZvbBd6qy190yU2ViKpMA4wszZegAEqvME2VB TyETmi3DZQAxzTkS4HwJBpnBVwLGdZNtmSvDbZlmEGSyDH/gvIZvz1lV5jQ5uANozo5Bt+doyQhH TOeSaRkpI4eMIdEcLkOrWYVMZnQ12zdHhLDJ6KwblKFjsxK4sAFDbzZ4y+yizCKZMKcy8oqcTFfZ pXIzwsyrgsI3WYbjKBPmUqsxUqb0C78ADmuumQFoyZzqF+dU+lQnzGLxjOmqMqfJ4TJNxxxmySiZ hapZm9YPlaEpZtXI7MVrWteUaRnaNR9l8ijbiTf6oN8ysMw+oTK3mGTG5mY0xdwnWUSeWCJzk1KZ B6NkFu6aR8gkKYmIdHMcBpnBvVnm/U4CxGWkzBnxtlb0MqdCPvSdcNWwMTIg4vEZrQUikAmAr4zN mqENFIqrWrOajc0AWqTbm4w8CHhCundqzdOALWNlpAcOaMkI0SdvU9XlkbXWk7RnqmZiz3wuRHu5 6vB7z+D4hOFpApcaLDO1A5COnLeFOuNbWIa7KOq3PvnZv33DLk8p44sDzQVkssEynYvrkJHOamot UNyezaUVH/XHvJpMWn+T/+0X78s/WYIRMvy1jnezlDJXRZBJ2di/fvHgowfeZ/f6l+JLNQaDzGyY IgNUMxlTZLTKriJz219EBK/Mw/4iIuhloAGXCvQydrSZTcjETWYX5s3/qrMVnSCUaS6Ms0UmskwG qGZaPR8+mbiEZLTAJdPMaG7AkC8lMXDLHP+pIBn0bUb6ax9lEjNlJI4yNzuLZPY3RsrA1Wxnpgzc AewSi2Sq2CKZ0i4ZYocMaa4liSAZ847OxMcHP0VZ1/PLukAmU5Pm2itbZHKFDPpqJgV4lMnD3MQO QLrqgsoUYR4aKSMRk7AMm0e3WCHTdMyGykA7zUamtEWmskomtkqG+JU1MknzTBkDd5oqmT0gA14J KIJMxi9vYBkt0MnsYRkDDwLSDGDfPG7JwA5APjpD9/6VITJZ+55FZTpDs2ZDZJp7q+4+9cjExASZ 9ga+jmr2RWmITBnmd5/UI81DcyVdROQLPbHJ0Iw4u/tgw9nmXfvsKztkTh9skLlpL0S24RKtm/ZC ZBsunjs/+27rMuiq2fmpjqqDgB2g6wDOT3W04eK58/0uWjK/m/1ZVNRhmb6skleH7rfnnEAg0wT8 tEq+OiTf1nFZP6vql1VKw39Tx++OU4f0VY1OJs5PH9oO4JDQKN/Uz8r66yp9fUjeXsJ/XdOp5+/o F6cpnTivKZPkpw9nmfRtnbyrn1dHmZqVecVP4atm57dUnG4uCo8xH7fMuWIVdKqpdF8e4rwKixvv kwF93jVlfhBk/Comu2ZQM+5YjMw1Zd61O83uO/DGc9WRpkUyQSEkmrNzRZkwt0gmyoTxzOxcUaZ5 V+UdFrSZ2BOGzbNzRZmbs4wFW+aCk9HAyUzFyWjgZKbiZDRwMlNxMho4malIz1iZievIxPyTJODX ekzHyQzGyQzH9WZTcTIaOJmpOBkNnMxUnIwGTmYqTkYDJzMVJ6OBk5mKk9HAyUzFyWjgZKbiZDRw MlNxMho4mak4GQ2czFScjAZWyQy5VWo23JbRwMlMxclo4GSm4rpmDZzMVJyMBk5mKk5GAyczFSej gZOZipPRwMlMxclo4GSm4mQ0cDJTcTIaOJmpOBkNnMxUnIwGTmYqTkYDJzMVJ6OBk5mKk9HAyUzF yWjgZKbiZDRwMlNxMhoglIn+9QX7kBqiv1wMMkndRaa/XAwyqZMBQCbzX//xN0LZINNfLgaZ266y TuaaOBkNnMxUnIwGTmYqTkYDJzMVJ6OBk5mKk9HAyUzFycg8kMqSUeFMYyYZ6XcGy/ilOMdgGfkd 4gbLnF+ceilLRoUzjXlk5LdSGixzkMuSUeFMQ3jP2TgZX36GvbkyofwWTgwyT7rKKgOMM2nWKs8D mEUmlWetIiPUq04ZZYBy+0ch0/kKWlWAgbT/X0lG2BSjZORdJi07LpxpCDJ5V1lVgNCLnKNR0UyE 3xR+3lVWFSDQZLyPx4UzjZybGiUD7DJxyGRdZRUBArtMz7s/Lpxp5NwUKPMjcvqgkAF2mbhkgrou A1p90p8yZ8wV1Qx8kTumakZlqkam1pCB2j+2LVMFB0EG/mvLQ+YGZDKlpkyYQ3NRyfxwz6Myfk28 /flbWAZs/7hkimbraMkAKbOHTCbXloHflGamDJQyexhlSNAvA6XMqrJLk3NTI2TAXaapMnD7xyfz PQm/6ZMBU2ZF2cXJLx9vRZnXWb+Mov2vLpMSWeZ5n4yi/a8vUwg7zVdZ1CujaP+rd83pgZF59ysq k/fLgCmzh0CmzthEM29k4h4ZVftHIFPxWfO3eczJAOOZdsj86E9++eIb9hJo1RZblPzyMa3rL7PT 5+N45ttCkFFet+1L81eRaf6y0b98Ll5TTmUOVOZ+r8zdN0hkFBfIB4VfB3lx0ydzilmWWeqtw52o ZHIvDfKyT+b7X6wRsxI+uDfZaTaVSajMo74OABfMsea0rtkMIP5pfrvr65rRktalILMzWSYTZW7N lTl4gsyj0lyZQpS56ZUpVIOztUn58Uwc5EnRL1NfJbbB3A6X8Qt/lV29FqwM3c/E/TKBCTKFd9CS CRXDZgSwQ4BGJu+ViTJpJhb4Uxp5ZI1MqSETNAWwwg+b8yjrl7lOYGM4y9ABCp0IyIee98n5W0gm uU5gYxh66jzI915YI91vDpbJds2QbalwpjFUJswqi2S+LKkM0iRgsMzLwovIHiiLgMEyNU1Iyc1S 4UxjuEzmxZ4lMlFNbJPZLRXONIbLZBbJPM+8xBqZpzltMZbIxIFVMgWVQTpyHizjWyVT0sGbkTLy KY1mq+zskam8nd95A8F6DJfZmSojt5kb2mIamXtLBTSFoTL7ptVgPeA8VGZHkxkqE6AcOA+XoZ1z kEdDHn14NUbIPGtknpGFAprCCJnnRZDfDzt/txLDZaLnOZUZ8gyHqzFU5okXPsuC7FMrZFqsklnl rsw+xspEZOZA5mCsDMqLAYYmmi1WpDMtVsmgPH82ugOYO5A5cF2z52SWZ6RMbpNMscpzGfrollHe rFCivE7D/83n0oXYGpfE71Geog06VDpkklUulu/DKhn5BoUT/5nXX/5IeUw5QnpMcxT+2gE4HA6H w+FwOBwOh8PhcDgcDofD4bCJ/wc09kJfEQ1C6wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image622.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA7AAAALXAQMAAACO9T7XAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAEx1JREFUeJzt3UuP5DZ+AHCWy4h8MKw5 jpGBuTnlsoDnOAdj6HyDfITdT2EfDFOTBlKXRfoW7M1fZBGr0Yc5Jh8ggFUYLOawB2tgIKYDmVw+ JIpUSdSj+Bh3SwNMV3WV+Gu9yD8fogBLsoCd/c2zKAlL4WNiyzRsgdOwUx8EZetDErZCSdjyUbEA p2BpPvlRUBYmYQuUhp3+6OGx1WQeFZZFj4mdziyCstOZxQNka5iEdeRRQVmchHWdyOFY6sijArIN SsL+TxrWeWjDsc5DG4ydjsyDsuUxDYuTsM48KhhLZ9INxcLHxBZp2LlkHxTriswDstP16XGWzH1/ IYvXsbUf1i71GsBOzA5ghyz0oQ6q8dFYOxXOZjHYZsg2UdhBZN5A+Xe4WHuFraz9tkEET7OEsTde tnZY6jWoEuyrcbZm7N4LO8yjGnQWP84OFnlgh3nULHt0VtO2sD8II3/zC6NokqX5XDm5aNF51BvG bsX77A1PG06zEHhg+8ziXp2+ILuv+VU0wRLBZn5ZqtgjQbVjJ3th+0N7r+p9Z5ZTWE+dUgRz1h3M L1r6zOKeyXxihoX1F77ZRrPnKZbmdeOBrfsk+dZ+C0B2ZpDCGwdLPLAVvGApZ0/TbOlja42mxrue zfNp9uSDNTK6CpdMsDzL5flQWNYoBwi6Ez/ONRZXVUT2RrHMzXo4pcxqPHl51CyeYpkX1qxPk5dQ s9Nb+0legatrCevZj2EJ3M1J84sV0HCWyjPZzaLrWStWXcpW17NoAzsMrK9kmxeSPdQisJmKHBln 59oczOW7sV9aDUPNc/kuq7HIHM2i3GQ/WsDW/cvRLggrViXP1Rc5y4uCqVoBP66BWEYc7N18w84c azc19mzNptmzBxab75pYrN3U2Bw6tmCvmnDssNKVdewNq6xmEb/Hdrj6qWNPrJZB5Bh7vJod5jYd i0/s3SSbL2Ar+f9P/Ch+IVgekH5nfDqsuZ3av1WIUyx1sK/VJ+Socjh+FoAXSKVlbvSwN34JK8ZU TbEn9Ul9VAnxswA8xfNsZrD1FMvm2UOm2SeSRWYb1EU1vv2MwDb59axaFXRso4rIJifGGkZkrjik fspU7zexch/dkI4lSOUMuXnIhq0HuklCbLWVbRrsz25W/mg0i1U+eGseMjBgdcwAhykPshUHy3cr NFnZ6MNOxiG7GDGkD/UVLAEgP7GeVZt5Mg7Zxcp6vwoWiRckX8W+7tjuAiJYHdSTccguRjXqz77v XlTZKvaO3fGd/Emm2BIcqpYtjB0709O1ga2kx+OzlgVv2lzHvGYcI4a6pVzH1kO2bZYwm2RrMLZm +xeBdlnJyrO0Zw+aRfo7w8zCByuLtI7lh3qMRRerXc+iCbZfYbIXBhiLf3ayHnMVyy+gj53s9DjZ a1gyyvbn0diwEvL7L8ET4IEVq/0s2YoRyFChazZjgwBqMFxWsjXmO/kZ4gX3Ox7SCPaO1Tmv2tx0 XxnLo65mZeWUH2BRTVXsvWQzJ1tdsOuKgo4lij1z9MhzOvos70qgi0EAxOIG6a5keZbwioerP7F7 emT/dsMI7NiLCnntmxWLYE9nHttoFgVgyR9l0pDnROo6qb4W7C+iVbFNyGatXTz8i5az8uqgPAVy kAFZLRrOznXJVGxz2f/shW3DpOIjRP5JsoQXfZy918F+UPZji73r2cbKowZXDb6WfYb5UZZF7+E1 j5Xqt6xRX7DyKKrBqXx6HSsO5Lmv9eR9tdNqPejZqZbTdaxYepYarJlHGbv3SrYZYwnUrJVHzezg FSzpf9+zNe5ZYz3qjzVqOqOsmTX+78wOXsP2L19ptux/bXaHtKoDXcqah+5Gszc9a3xeze/ixayx wzLNnsbY7wuPrNEoe9ud1fyXXfWjbz2oRwscD2zeNQ3w0+jUsaj7tJrKDrew5qKbDXTUbOZREdhM sx2jy52QLIAtq49BPVXQhWG7teKyXetBtXAXb2FvO5YC1LJd8aPYJYMZ1rNmm2XHtm/LkGxfLPy/ EiqVSFfyhGGN/LnKzR/NbLlzFdsn3GZObTU+HovlD1XqkeW7eBPbJ9wWQOrvIPPlzjXs5d+hDm29 fBf7YWESVuVRUv3AdaOVbxaL/6vl55MfVuVRsVmVR5ULywB/LNTs8pU8sCgJKwt1GaXezH3VJysz pmJFDuWFVU2NazJGL6yoxquS9quoLG7ZVQMzr2aLJCwVY0RWFLS+WNiGFesGv17LiqZGyS4te/yw PKBR0Uxkto1mVq53LXtIwvJqPF1Y2/LJ8hC5WVXQemJxEhbgZl1Y4YXlXyfryvffMtukYQtUryzf /bAsBctr2FUCtjpUW66eq1m0Mjz2w5Y4CQu2XT0m28jxfOvYfON5bLAELxrVaS40S8Gqpr5NqsUu GdVpsX9Y0VoxzS4Z1WmxX/pgXaM6R1ddH5V7YZ9vVq9m14XHXtgXPlgxcGUVe6BbTygzl4IErmSZ B1b1eLvYH/72rx88UflDm1FsPqMu2GegW5gxgg0ag0Y0i/XwwatYcTsYfWqy+nVus9Qn+3oxqz6A ZOt5bLGnC9bcySL6J2f0z7+2X69APjMXzRr2i8/ZV4wuWNEvi5auyNlq+21wQxYuXE/WuD73wH6S sRouZsn2YmDAwiTsx2gFS9vz2wtbZGtYvoIf9nSfil2YFM9IDu5JyZayALHbxVvL2aMfVowcXMyK 89gPe17Bisgc+mOPC1lR0ZuZcG4FS/Pl7MEjuzC7IMAfeyfCuGUXEJGxhR/2KG4SWLa1tUc2VzNe LFiHAn+sqBNUy9hGRVdeWNHV/Wo5C32xWN82N7fUntl8GVupEt4LW8mBqtFZlc6S6/bXUtUvvbFw EUva5hlvLFiUS6Vjj75ZOLsGBclY5pNli+pATRq26NoZfbJwCZt5Z+eTAiFYOLdCpdvAorKlbkJ+ BCwBuuktJquit8fCVkB3/ERkG6PtIDLbaRFZkoatjGahuKxuVY3IlknY2uzT88ISOevjPNu3qvph VY+mO6kqBHs/u7WF2f/vi53vSC3MLnFPrOxscyeVhCXA6pyOyRpN17HYOg1bAqvj1A8LCZxjv7F6 MD01EIn7fJxs0fhn5ztSKQjClnPssbE6Qzyx93NsFoS1O9ve/t9/fil2ad+rSTMajB3vqlUsHEwk GIq1uo4la64aaWtJHoTNOpZY7EG8EjMcVRmzbs/ww34CmftMro76xlePrOyyc7HFoOvUG0ucfQXF YMy1N9bdfwuSsGTIUuyD5WmWrm7j8uo5WkfZkrm7jcvr598dY8/M3W0MgrG3DvaKMVlzrGtrA7Iz W+th4vlL9k6U9NNssXm4nZs9sga6WRiCzXm242CHmYUnlgfnDZ5mG+Azt7B6NF1b23g9tFbXomtr SUj2ZpKtvJ5Rdo8mzlwsDsHypfl2urPNa/kzYF9OssRrQbCYrf0e2vecLUOyADlYn6rd1Akma/PF xtsWFrHFFFtvvVtiEftqiq28lvFDdrLJpPKbIy9l29ACWr8M33/bHtrBM9EeKNs1mkdmu/6QR8PC +Cztosb4LIvPNmnYoqvsRWezBCxIwvY9E3HZ33WVvUfAUn1ohw8DDctCHVrEZmF8tnyWhC0aXdmL ypIUrLwln8VnUalb/SKyZRoW4L4iEpHNaV+1jcdSmIQtIekbG+OxBa77qm1EliVhQRK2OjRGRT4e i8wW3YgsScECXBmN9dHY3GrRjcXyoK1MwJaQmQ1h0VhszXsQiy0wTcBSwIjZ6xSLlbNW9e8jsQ1K whZIPOYpOgtETd6cV/4hs2pCP8MKwLbjk82k1IR+xm9CsPiSxVHY+wHLy4Da6toLwx5tVt6Ra/WI BGGHY1jFQJfKGmwRhRU3AhfxWTG60O7aC8PCAcuSsEC2SYVmIbHZdtJRHJal8qk7Jov6ZvNwLBuy PI+Kwarxycj8pPnQHiMVhL2xWCrnAbD7T4PsZHsOIjkxcnxW5FE1tp8/GoEVmcW7wUMqw7FQs1gM jwvPfsYTRVTmD6Uen1xZXw7ByofcUxlN9Oz5AbNNGlYMFP5RvlGdIOdobJuUYisx5jIwK8Yna1Zl E8Vg2GoIlucPRc9i+eFgbEkIlh/Gf1/F+hkEztn/6Fj1mOJmODbru+2Oi6WalRzxO9pvnq3isXcG qx40VHkeiTbKZgar7g0pPY/NGmVzg82jsTI4b9n2iXtFBFYGMe2AQ5VHUc9jG8dZLKe1Qt1ryaKo bBGRZZptn9xFw10/dgNRx8KW9Tukco4lim0is+0jQOtw1884277zPJJzhu2efFfGYt9JtpvVtQhW /ow2dbaP13skbKs14Qr5UbY9kWKyYmo4qF4GDGnGttZ4BGgwdYTtHwHq8U62BWz7srxkof1d7JGt u9+IPvnX9qfBekYa1LVWyJDGZsMNwXOyIbe2O6NkSBOLpahLWoY07wUbcHjlM9i+IiKkicbqGFWG NCf7w3CnlM6HZUgT7QLSrAxpYm1t/Wn3qhC7O9aZXOukZGwRayd3AU3L2js53Nb2la2RrQ3Hfmiz kbaW6gnjVXt2pK0tP+uSUvWuWOy3PXuMyH6ThAU6qUbWu+KcUhQaLGSxtlY3h8VlC6STqiQbZycb d6TGZEESVvTGd0mpprAox1b0xvcsi8WK3nibjbKTQRLWGtwSbydbo0zG2DBBTWOwzdhODsOKpsaO Jaq9McaxFdX4ARvj2AKDrVR7YwS2OhhsqXonYrDIYlEktkzDykpXl1Q8NjeTisaqpsY2Kdq2N4a/ blWlq02q6xQJv7VtB1t0lo2wwXdy29Sod3IWh61Uknpr8xE2QAmkBgH0LIzDth1setxFJDazkqpi sW2K3biLlg0d1FQ22/U8hWa7hqE2KRCLxQNWvQ19bAdPXIjE6lGVj4LtmyzkiyYSW9gs6Tq8QrN2 UqQbgxCY1QMsorLlBQujsDqBjkUx2H7uaZVU1bFhM8e+N1wlVUZhjRlu30fWcwinMwvNdmd2WHaY lGaDBqwXbDHO+j22ehBAl1Q/Gi0kW/1jGtZYPSJrzo/fst0guJCsOdCuZbv03Sy+ijUTk2yj2cF1 C7c7l6yZmGRDDvnrWXN5XCxVLIrMtluLHxEbcoDjzmo2tDp6ARUBRxqOs83OPmi2CTjC3snCFCwJ XwC9Vyx8RGydhq3SsOXCU4riUKwzPPc5mFSy+m28QeAWG23ELrKCi1isvFWlv8UrImveRxdxJ9ME W5uS7Uv5h8+SNKxZqX4MLEzD9sk9fNas3e7sA2ON+t7O7uz1rPXY5Jgs3Nmd3dmdXcYaqcVkjbfx WJKGrXZ2Z3d2Z5exRRrW6nva2Z3d2d8C+zIN+8Lq8orGPk/F4kfFmok9/K3d2fCsNWPlQ2efWKOH orFgZ3eWXTsI3MGGHATuYH/05syx4ebVdbLhBxuOsuEHG46ycGd3dmd3dhmL07BR1J3d2Z19XKzP QeD2+8FobGh/F4Vi49WBdnZnd3Znd3ZnU7B1Grba2Z3d2Z19v1m7OXlnd/ZBsjANG6yP77fAop19 b1kxx941FxCOxPo5k6/dWrSRBQ1KsZMBgGnY/IpjS7awP1JWADB8aOUqFqmE/vLLX/8M1i5OFrAf 3v3Dnz5YnehqNoDwPrAfgX/h/z/1wz4R/708/tfTrzFlDI+eTHopAcBL2Y+effnp9+xnd4LLFs7O 5FJBFvEU1BTsZZ5cp2FjLKlY7GbfRmHpcDjAYEhaLPZ+QRo1nv3K2GKwzXBeqSWsOVPuNvZiQtJI LFvPXuyh9Wy1gd06h5zBvuL/VrP6CZjLl7eMmOyJnTew6yeofc2jMBeb0a8ZQ/otRey2e30WUTJ/ R16uz8TvbfZ2wNK8eT6YE91mTyJ6tKO8ZWzNXCxsnmOb1Xu0Z9dvbYlL17GVbGOweR+x1uKx2oL9 dj1b4xv31tYvYP8cXkaz/m8gqGLy2H6D2Nql5gfGyZ65bPziRLTRwDvJ1htYsYfcLLPZPt9v4EGy 5YZqn9hDPcsP3JA9sNzMQU6VftnAXFZV7rewX5gsT2DI5iw3r4/TG5vNtrFimJ+L/Yyz5olqzOlC AWSAB55LJ2G0FiuW4tXVAfs0Z4WZ91XGmwJTT+zF1j7FxjM5+FIbbKnYIgD7BLEKmyw0WL4qyCjw wdoFn5ja3sXyU4pmW6KLIWtndPQDF4vFdeuDxYPogh6XsJitXmbYbJ6FgyLaBwvnWbSBJXZ2Mcoi kzU+F2fwVtbOHIdsjXj11/xVaeRSH0LxfIVNbP3NIE+22Qrfscy6CbiP6RoIN29tOcOyM50qCghq 2UGMu2QRxYebJdBgad6zFebf/YGzG2r/NzabEzhka2SwjbFHz+pPFGfd2oVm1Iou8kHbpWDxBHun cjS64fERPBa1YqnTJVua2XSF+qv4Rn1AN5QEQ3Y4cT9nb1gfx/Ad2/9dOd9eNlITX8Iim60G91tx 9sSMEM5mz1ewr6367Szbt5ffduxqVS0O9h376b/ZL/37nxjdiDjZTY3w17Mxl53d2Z3d2Z3d2Z3d 2Z3d2Z3d2Z3d2Z3d2Z3d2Z3d2Z3d2SXL3wGqTdS7Y/bmjgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image623.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUz2tTQRDHZ2b3/Uj6gqlQKMVDkCq2otiCJ8nFY6E92ASCXlJpQKuxlRZsUETx UvDi2ZNXeQakiKciguCpgrdexX9Ai72Utom78zaPN6lgmrBkPzPz3Z2dnezOt6+vgT/1Qj2AnJ0N V9BO1DsCIBhhr2dGjuxMm0GIbEHqdrtsuYyjbJkidNFD1NNFVA/qhdNmdt4/BWPQtSIoGv5sZltm lAoAZwKjcTERzC6s3am0VhoA79FGHtBk5ztn8spuQOZbnG81by/fB7L7XzLW0PxO54/URmhDLsBg OuT8f2f0H4ds6ITTv+nAf/ZN9Oj0L/2lyIb+6rEnedf5O46vKunfIcllnfCR4w1M+NBx1X/mWb6Y 8iTfQdkx6J+5rB/0jCd5D7PxMT4W/hjPufVG+uphrdrUo3K32VgtzTUelW4sNxceADz/d2Wr/tvQ NsW99R6/8O0ai6n/upJ8Cyy30kw9Psl6yrNCDzpSkqU+xg9hVh/jU6GPsawk9/TJyX8MfPL+nmj7 E7zzUsqbOss1/SeQ/ET4FY2HktvO358ZnPBO2v5N3nk65X2uwVTKw5j11/R4IPmLiK/pXciyoqqI V7SnpD/i9a8c6y44YY1B+/y/uJbe3lwu4eLxvh3gHQD9KW/1DyHvXqU8v1ycmFuzCAHTlm3rbSQ6 O99aXWs0Ybs/R8VxfwHbJWDKbgUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image624.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUO0gDQRCdmb2cyV3AoAZEG7EQFRW1EQQhjZUYiUktqAQUPaMo6FVqYW9tZa+F pYJKKqsoaSRtwMZGsFa4uDv3MRdFItlj7+btzry3s7N7lceHM+BWNEHDmLLKGQRpiDTJFyR5NiJ7 jJSlyU6IPIJUq9V4ZAy7eWSC0PM2yY+LE2hFs0NaA3o79EBNBUFCaUrrRvYjE+BGyBjPJw7zy3tr OXs7D1Blz08adsq8klMlQPJJZG1rpbAJpPRH5WhUfieNDO5oymWwyTjk9b/XxU/FlOtQ07puPPrx YpVa0hdLkdb0ryOt6duGq68Owwe5lVKtH3xFVdUuesUFUlantF6MJKudO/CtBppUy61b+d2+dH6/ b7FgLW8BHLss1LDuFPWaKmjEwzlxz3WcAJe52jSznxF5TJfigis6HuCK7jJ7GA+jYXzFOzgJjTnh P3PKCYeZ7QDP6mFc5rOy4WN8awvNo6PV4xTNgcIHXm1Du/1HbSnQe2L+0QA/ixDGO70ep2iac575 oYe/6v3IH0+YfwcM72YbfPu5hB5nAtoY3ar/RQmJ+rP27l7eglJjDoL9vgCjbgPOsgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image625.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABdAAAANwAQMAAAAVydoGAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAF/VJREFUeJzt3c+O5DZ+B3DV1mZkJM7I hyCZAM7QOe0xcxwgieX8eYYgt8wTBHPbOThWdRqIgVycJ4j3llPuOQRoNebgywJ+BGsywO5hkViG EVjByGLIKlUX//zIIkuUSKr43R33lIolfUZNUtTfynC0yXwDLk+i+0ii+0ii+0ii+0ii+0ii+0ii +0ii+0ii+0ii+0ii+0ii+4iePmx2zzdfnV73n22bp5u2yF7mu+fb+sPNzDpt1PTv2qJ+TOn1h1nz mGCzZ9vdk039OGse0VfPt7vQ6O3eRIX5gb57P6sfZS+2HH27p3utbvLCm2eb3ZOsfj97Qejbkf6Y vKJY8jt4mjX7CvNpXn+coeXFD4HozFo/YDcE2xU7nP+yuuPKDmgZJRiA/mpb/9m2KbM2r6sznw6M /sbi04HRv7P4dGD07y0+HRjdJol+WVZV1216GFy6clyQiXSfuV566cpxQVa1NU30+bMqesSbJJsk +mVZVYVpbD5eunJckIl0n7leeunKcUGm0QNrphFvTRN9/qxqk/TO4tOB0W0SGD3iA3cR13Ubutck uo9MpJeuHBdkVc004oFAxPSIK0zEdJsk+mVZVYWJ+KzGtQwEfCaNYXwk0X0k0X3kig4hfZf9NCMZ LysNjH5a612dKXMoERh9rOuDmn2iY7QYVM5Eus9Y03ePvuvDOFemoX8ylOTnHfixdjaQedR0pPvY ka4tNHOA69cPP4zogfUwiT5/ptX1RL8sym1Los+YVVUYq01S6VZjlYl0n7leeulWY5U0/PKRRPeR VW2SxiT6jFlVhbmSft1rrncM4zMTK4y20MxZ1dY00efPqjZJ/3f4ESN9TKLPmFWNYazod241VlnV 8Gt19BuwUAx1fchKrlCYdHCtd8IDmyLqHNsq5wpFRG/wLVcoIvo9+R+bMOljeNWtcL1sRPTPhWsx wqSDFSYXNkJhdo4qesW+DpMO1oVCQfcZM/pQ4K4ECnmNIf0xfl4ChbzGlF7BdLbQ0jGlfwzSA+sc IVX/NFsbPbAKA/XrkdDHa3pjpI9ZDV3RwwRGh+p61P26gn43h8kw5mOYCijkNaunKwe9XKGFY0iP Yy8JVCn2TWOgK44IhEk3Og4TGP14IxtiJyqOfgVGPwaxLxTHHMOki0d6C+7dMOngcZgePkgdGB1W 7UwKLZsrOJcEF/Ia0wojpJuBYpsL6Suo69pCMyfRfeRC+rGZagvNHOVVSDE202OQ7mNB02Os6+B4 XUyYdKse5s6txioTt6Y+c330MPv1iDdJ8Y8cE33GyHSjahwm/Rik+1iiT8qFg96IO8eI6SsYCPjM 9a51baGZs6qt6drXeqJPyqq2pscg3ccSfVJWVdet6HdOMXZJYxgfuYj+La7PF5o96kNI+4sCfvz2 n7NPonns6pEe4RNj10zf/MHPH55DjBaDylGPYajyb/4c/3h41Zfgx9EsKLOoBwJ8Iqbvn9krB7ly XBB1heETBR3eUK6P7jOJ7iPXW9eRQ4ptEt1HJtILcOoymbg1DYsOJ9Fd5nqb6Z1Dim2udyDgM9db 15FDim1WtTVN9PmTxjA+sip6xBXmWvp1n0l0H7neuh5xD5PoF2VV9Ii3pnAS3WXUdw3wiYJu1Uy/ dEixzfUOBHzmeisMckixzaq2pok+f1a1SfoRLBcFHU6iu8zEuo4cUmyTzuD5yDXQETj5S4cU26xq a5ro82dVY5iI6XBipiNwclh0RYVB4OSI6V+4tFhm4tbUZyaudZ+5XnrEzTQsulUzTfSLsqoKoziE hMDJYdHhJLrLrGoMY0X/0iHFNtc7EPCZ663rMfQwiiT6RUl0HzEdCCgSDf1zaUpYdE2FCZ5eKQvL 0MA2SZWyMJrPcUFs6IGNY2zoiqeV+Mp5+q8f/gbQA67rPRq28DuHBE3vY6V3qDvRgYNLgdG5F6iN iN6zL7qyQQ8v3ohFQ6NzIfTq4cVb+f2g6fXpxWv5/bDofDMtb04v5NFXyPT2DP0b1x6LnKNXpw7G 6wgXyDn6ZzluspEfLx0aOIZc1z8tcB0nvXmFHujQmDdk+osS1zhOelbh+5EO7YOERefGMAf64Rtl obOSYdG5NBuspQNbqcVyhl6T929GOjBwDIzOVRhKv9XQw6owXGu8ryt8OxzowMAxaHpTEvphBADR feYcvT3RfdZrKGfoNx3C25GeS0X95gz9tjvRoYFjwHX9ti9w3u/R4BHH4OmIPoMapIfVr/N00jFS +lvFwdKA6VucD5T+Ogo6tzXdkkZK6beKg9dh0bnktH/pEO0Y46PfUnqfK67EC4veV8yLHN/0RVe2 +emLcrmERecqRk5GMagrmxweOOKvZ2KZRE8nXWNdE3qdhzf6OkcvCL3sytdfxEhv6opMKRTVOtwK Q7P/HgoVPeBmekyhOOKY6BeFpX+7/6+CDp9lD4vObZLGEHcMdCjEDV8gEApdHUKHr3oIi94DpWKh V3KpoVTcwhHwvumYXkX3GbO1TujgwNFrVkVXVBh44BhWXVesdZgefg9DpsHI8OmDqmqET8eqs+yJ flGMr6ROdIdZVYWxood1RMCK7jOJ7iPX20wT/aIkuo/I9AEuGANdkUR3mFXV9TT8mj/XS4+4wkTc TAOjl2DBKOgVWDDRHWZVAwFFYqBHXGGsepivXFosM5HuM4nuI6b0Ab56PYa6vj56DJ1jzPQtNDUw +lBB5aKgw4mYrri1J4YeZn30wI4IlGDB0O4Fu4oxzPrG64l+URLdR0zHMIprv8KiKxIxPYYKAx9C +s0jcHJg9BIqt8sQNDlius9cAb3OwMkxVJhEdxlzegVNjoHeREGvoHJR0OFETG/hgj7vWjYd9EZB h5upgh5WhYHp3Qb8uPo+z/kzke4zE+m/BqcuE1N6D9NjqOs9fHw9YnoMnWPEdMUZvLDoitNgMdDh RExXnNUIix7k4dK7X2S77CEHy0S6m63pMPQ/VNyUNtPFku7iBvCq/YmSgyzo+dL0WstZjH43/rSp 6zb05jh5k2VPfvtP0Rfv8Denh3l8bkT/b/y7n0BLGgvZ9DAqevHivfyPPuXp4PPRjOn6lXQJvfqS ti9470R4cs6cdGRP11Yuga5/zMUk+ntjobDoQ3n4SegfvNx9/AXYbI+F5qJfVmGO0aqOSwprrR+j p5cGhYQsUGGqw88Y6eXhp1GFsdkkzV/Xj83SiG4T/T+Tn+FldKu1bpP56VZr3WbQG8paNykkJJS1 blJISCh0ZFBISCgVBhkUEpLoeOrWFBkUEjI//ZhEPyX8uq7cSs1Ev8UP37xmRQect6rPzES/wQ/H z6eOYeAD8Xg2+v3git4rrxafiV6fDkJPrDAtkiaNmYne9A+HQyc2U+brLYXMRX/18NGJ9J3yM/qO FHGvLOjty/JBVRosSU1Xn9Weaa23z6oHValSMVHS1a10Lnp32jRNo3fqezpmqjCdvFW9jN6Uys/M RAcuAbiMXqs/Mxed2QaWBktS0m/ECafMRT+1rkl1XXGX4fkZnqF/xX3cCV3cmmpaKTdD+ZQ44l6x 9F2W0zEdM6xzQhfTlurPsDOst7grcV2dpvAz5OkbHZ35OnMrunh2hcWIYWeYZZS+Y0ojrixPz/C9 mt5eSBcLaVopW7bPsqpD5vTqnjvTz49hTp3jFLqulbJluywrO4TZK1YRV5Z9UP0N3pWNhv4X51SC ES7U6+6PZMq22xp15vSmbKqBmTU/Xj9tSqasdfVgnS/boLbo0GBKb8tWTb9pTqoSUJHfMDdrBV3X Sjl61ecW9A61Zc8U4OhbZg+hBFRtxl9JraCrB+t82RoPhN6b0zslfcjlDllc6xX7GqZrWylb9oYU JR52nnwrkeiIPQfK0ulXl2mWRAog/isIYLpmsI4FOtbT2c6R0snyGaCKDtb1vuBvJoDp2lbKliWb F1JhWphOn0AqrPWSX7csnf6ztPSh4EcdR/pbDqfepRZmSCrWHaF/xJR/WD6mFJE+FC1Tllvr5bFx qlZoPpTsS3gMo26lnUTHHWpeMpzTWhe/L5B2jqQxMlOUxxxHFU/fwmudj7qV0l+3MT0T6aTPzRtm ih39FldQIa7CaFppl3MzzPf0mq0ELJ3/xho6/CK9tyFd+P1i+pXhUiEsFtK0Unr5uzk9F+jkw7cs QEsvRXotF5Loml3qLitl+o2KvpHX+o0xPRfpjVxIomu2pR1ZkxJ9o6JnpUCv8D177FtL30hddiUV kuia2zk6siYl+lZJLwQ6wrURvZR+v1jac4OaqW5bSgcSIv1prqRvhM4R4Yadue5cUpcVAl0YKED0 DinllF5Y0LNnzGdv6M56y9IPhwBV9I2woRSuAIPomlZK6RuR/iG3hRSui+PoZA+mZcc4Snop/X7V dG4vX8E+XuTKbLC2dnSym9GZ0PfNlP/9YulWziN97LJ2Lz96dqQ1qgsMefrX3RNkQ0fm9I1Q14VC AG2sjcrrIxn6Lf3i+g8U9BfkD99MhxyzexpKev/4l+KSzOjFGTo/Xif00qxzPNBLkL47t5KwdBAQ oo8zb05TNs+yP+4Pg1i+Bu7pmYJO5l0J9ILv4U70s79fLF29x9Ff/Ux35OhYA9kmfU/3kggQpPdk 0Sz9nvYwVnS+rvNdpdhMzx74EAYC9Z6OVWu9FHc1Cn5rrqgwf9Xvl5TlPOcr/CVEf2tM5zbPTTXk avoGC2udbk1hOrQksV//eiKdHxQ1ZZ+TSQp6wdNrMobhTxjp6VuhinzBHyixphf8gbuiLZT0fQGe XprR6e4Q/f3ydGRAL+BhL7Dv0tEVuTWnV/yduvoxjNAwB8TvjUJ00vuCcwMGDXRITvYJ2OGojr5h j//r6OXh98vTC37UC9N7Uzrtuim9MqPnwoBaV9d7LO4xZ/yTSkB6Ad/FDA3Vdpv9cNCILkdHZ1SH dAr6D4xqKPhfq1iWpdMxLDfD5ejCgdmRDp8EM7vEbU56xZUaC7FrvQ+TPvz9O12hkQ4fc/RMP1Po QEfwflKiM5mBfiOdc2LLBkI/NtM3jKpDG7pLoZzh/PRjf2tPL7e+6WNs6Puy3cd5hPTDWn9CNu2l vK+3IH1ckk0zPaz1DJFRyb2ybGDNlKW3ZKzQxEPHTFl6LrEBLitxTz/MKUr6PBUGuPI+BvoLtBDd SYVh+/X2FcJ1PGudpTefFvg+zrXeDJQu7+MtRxdUivCFRnpO6PK5sAXpmOEoM3I4Oo6WXpPKckPo 4iX2ZjXQCb3kVIogrtBIpzdm5YM4ywXpvEoRnrP/cU/gt/QQWMUXXY5u1cP8wJS9p10jPW5eXjJD l3SjtY4Z1T2tMkPRPinhGQZG59c6aaiE/mkJzzAwOlvXb3DzWd4XjXhxVaB0toe5xc1LQn8TJb0l dPSdC3qnKHXIHPRnRY8eLpQUZxhYv87SP8fdS0Tc4hOIllvrF29N8eFsiHjVz5J0zKkUQVwhTiVc JrZkhcGcShHEFeJUwsV5MdT1Y8QjMYGOYb4Hyor7SYHSsVxWesppPHTpBh/39MPv1X2FkW6duIgO X6PDXWXkcGt6XGqlmOGp+Q7/8/iZyAmBLvaNDzOstRwbej6Ffrw3C6BLp/Hc0evNc9T/3fEMrhH9 x/+S5sIX4uiq3Wo9HUmQc1FvkhqTJQH0nWq3ej/Dn2bZbxV31kxDOp5KF2Ykjt9dZV308vDjgf63 /4m/UX0cGsOIWZBus6S33A84y9GtlgQNvybN0CIT6WNipI+HkPSbL5sZWmQifVzdMdLfcD/ghE2P sa6HRZf69X4/ytzSi6OkL8MLjF4Kr/f0YRMDXUyX6K5jVtcLesPz8HvZR2LZsDpHmU4n7C9Nl6/x HscwQdP3N0vIly6MCbbC0AkdfZLcquhhDXolekcntK9KiB56D0Mn6OlBN9MmYjr9b3T0jk7Q00Op 62L2a72mh82jo+9vJr8fdPRgKwwddd3Q8yzBr3VxSfuR4y1MD3y3uqOnEbYYpI8JZK1LS+oP9K2G Huxap3c0KuiBD3o7hHdDtn+qj1Q29B4G4TrRncZsDNPQx81ES//LGOh3wmtK7/bPTwieLqaLnF7S c//B08UldaSHaUv6vIIY6TsVPfStaTFsSEXvUPDDL2jQuz1DD3ata+jh72oU9f6artCbKTReR3HQ gePrG3pqdyiBb4wJvMLoEvha1yUwuk3ip0dc12OkBz6GMUgg9EuWFBl9/20g47XqodClL5h4h3/T lpu2yNp892pbf7ipH2dNnr3cZs/Hk8Ch0LOX+e75dvfhpnlM/pq9on+tn2ZNQV/RN7L6/ezFo+xZ iHRqIsIDff+vINjTq4ys9ReBrnWOzq31Q4VpnmZtsevzpvq3w2cCoeNDhaFClHVEWNwPPxv0cwmF Ll+HdDbh0O9s5xIO3TqJbpdE172Z6FISXfdmoktJdN2biS4l0XVvJrqURNe9GTH9ksNpJkl07bvI yTKkJLruzdRMpSS69l3kZBlSEl37LnKyDCmJrn0XOVmGlETXvoucLENKomvfRU6WISXRte8iJ8uQ kujad5GTZUhJdO27yMkypCS69l3kZBlSEl37LnKyDCmJrn0XOVmGlETXvoucLENKomvfRU6WISXR te8iJ8uQkui6N4M5SP2u+51PpMeByg9JYoMuxemjpH/7K/wf2qeXhkTvjKVroouPXA+W/v77xZnH evNBrtGHKOnbv/6HytEykKP5CGHp1TyLWII+zxKWoOsfkj8haJ7ZJro2aJ7ZroMecTNNdDlontkm ujZontkmujZontmuhF7Ns4i01qUkujZontkmujZontkmujZontkmujZontkmujZontkmujZontkm ujZontkmujZontkmujZontkmujZontkmujZontkuQF/g8oZElxIxPdV1KYmuS6JLWQd9rrPViS5l HfSI63qiSwmA/u7VL04X5Flwlm+mrfZaR+mJuOosT28iogsVJia6fq3/4ZN/+Xf63NjxC+WDpuvv BAiLLlSYRE8VBsg61nqiS0l0KetopokuJdGlJLouiS4l0XVJdCnu6d+LE+Kh34sT4qFLd/xGQx+k O36joXfSO9HQGyROiYZeV+KUaOjyffmx0Hv5vvxY6HIrjYbelNKkWOi7SpoUCx14ekYk9D6Xp0VC b4HpkdDrUp4WCX0HTIvjmKM8bMRe6U2WVaS77vKaeYYNTO+AVuqTTsRlbUZvETDRY13f0xFuDehQ K42EDrVSz/TKjA62Uq90+qfATY67EwKkA8NGHAkdbKVx0OWdOxqfnSP9k9P/dycESIefOud7rZvQ 4VYaBR1upVHQ5UMw+yxb13ss0m/xP56lw610aTq6hK54NOLC9K1If43/6RwdOASzz8L0rBTo9/jR OTq0c0ezND1nxzC5ER04BHOYGYKnT42KnnHDL1y/wcU5+ngIRr60E8llXURJL/hBbzM85uj5C0k4 tlL5+shF6R2BsHQk0YGrNnOPdPTeTl6JI70dnp6jIxW9nJ0uVNITnWzh6/bTs/RR2P3+1/NQxRjR e5m+ff4n3//vu2WMirAVhqcz/fqQS3SLs9VzhaH/+PP92IWm43oYSu+efxwwnQnpHKto6VvM0/t4 6Eikf/DZGXqr2tWYKyo6FunZWXrVBEHP7elNVQdBLzk66deHbDhHx0HQaRh6a0YHzt7NGRM6HcOY 0PXPvnceUzrenKfrn33vPGb00oBeD9ApjRljRscG9Pth4c2UEX2L7/EtzvcdzxiA3odHBwPQO4R3 Nje4TY1Deouw1b15U+OOftuW0dKbKlr6juz2dWiixyLu6LsNGabNdaQLijs66UKjped4KDo00WOR RMeHClN05VSQedzRH23ILkmU9CG/iZZekB1BRLaoi8U1vZosMo5DelNFTO/ipPdFW8ZKJ020K8no cbE4pHcobvp8384hxSGd1vYGL3fM1Bm9G+n1Ykdj3NHLIW+qGu8WOwbmlJ4R+vZ2Ososbun4Hhev p6PM4oxOBl4/IfQB6T/nMO7WeoU/3+DXOEL6Q+KrMA+Jl664TnOGOKeD9zzMEvf0+AYCx0RMh25l myfue5iI6fGNYR4Sb78eL73Dn0/QWMU5vQqdrjwz3ZWB9TC/qsXrMZX09wLYJMkXuJrQ+7mu4JXj mj7MdQWvnEvpSDnDagYlvCTlOyf6vxKN8eW7b12ojKKmB59E95FE95FE95FE95FE95FE95FE95FE 95FE95FE95GI6f8P6cHrO3nnGfoAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image626.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBI4HVgYuAEsQwDGUEM5vmMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPh8mBKYFXCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCy1gKxAi8Dw1ugRm6oGh4G 38SSjJDKglQGhgKwyt9MWv8ugF0yAWQBExAKBFfmJuXnMDCB7NcFinIAaSOuWMYsTpASDSL1MYLd /wFJ/1EekFJNqP4F/xig+hlx2AvRzwjVn8B4lhukvxBDP3H2JzDe4gIp1YbzS1hR+QLgMLYFxwya +xhYgOaHZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMDTiculzcEhVwPkbOED8bDi/jw3ET4HzVZhR+dEMIH4l1CUP iHYJup93MBqBbc6C8yexQPjoJjOQ6McdjMnsIE1GcP5NsB8M4Xw2sGuNGbigaY8LnD7BFkFjUICB HczbA0rRZxiZmJSCK4tLUnMZzqD7hhmsDgCWzE4QVAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image627.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WUzy8DURDHZ6ZFu/Vjq0rjQhzEj1RaziQuDkSJuogQlTQh6foREnogcXN0xqEX cXJ36MHJiXAgjvwJziTqzex29ZVQ6SZvdz5v5/u+s7Mv7+n2+hjsqxUI/BwEx5EDzwGpG4TlZY0a fuLIqwYhygxSoVCQmQGMyEyc0MkOUFFXT2rl1mYVddc2QTsUWASm4isVXahxpUwulDDg5NTDZGp7 ZTa7kQaYlsx36vu4l0qO2IBXNJNZa3k9A8T+UTXrU89BYwHHPJzSU6EOpf7XEn3Cx6m9FfvaenT1 p/7q/FON1fm3mdX5d4RL/SP/9F/EUfn++Qr15f6LuCf+C7IZ38jeKXx1QdGRd1ULJSHm5yhEecz7 wuL28gFfbuBVbrOrVnqrM5He6ZxZt1JrADl7FSqr+xKnWlgUc3kuyDzo8nkDc9zlR4N5yOX9Ol1/ 6LX1dmU5tzL8o7JiR8hZaQlzIdZkXT4zdQ416Nxn6HxXq/ODR+cJYN51/liutIc//LHyzi1hpplT oy4bTTo/B3Q+qdF5RHoy/M0ff90xX/3pl1NnEwzn/DDkjJEt4KxpQp1Qnk+lGyTqSma3ttMW3JR/ k0fyPgHiAiq/GAUAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image628.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgcWBi4AQxAgMYQQzm5YwMDEwMomBJViDmZAKxWICYiZERLMLI9P// f7CIHqMEWMSQiRGqmpsJpo+HCWgyjxCQpcbGzyDF8B+kiUEAyD8AZK0F4gPcDAxvgRq5oWp4GHwT SzJCKgtSGRgKwCp/M2n9uwB2yQSQBUxAKBBcmZuUn8PABLJfFyjKAaSNuGIZvzKClGgQqY8R7P4P SPp1mUFKNcE+/8204B8DQj8DC1B/SGZuarGCX2q5QlB+bmIeA0MjzAUQkxihJiUwCoIDQVMPxr/E CXEZxOQHRJuM7sYdjMZgPxpA/YhwIyOOsEF3mSkXSH8FnO/GBOELoLmMkagw28F4ghWiXxRTP0lh toORDRxG2Rg+Iy72Ehg5OUBKXeD8n2wgvi6c/4gFVf4SOLZt4XxrBog8FzQtcoHTKziKoG4SYGAH 8/aAIvcMIxOTUnBlcUlqLsMZdD8xg9UBALU/O0pkAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image629.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBokH3AzMAJYhU6MIIYzFosDAwsDKJgWVYg5mQCsYCCDEyMjGARRqb/ //+DRfQYJcAihkyMUNXcTDB9PEwPmBtkhYAsNTZ+BimG/yBNDAJA/gEgaw8QO8gyMMxhBuqBquFh 8E0syQipLEgFugus8jeT1r8LYJdMAFnABIQCwZW5Sfk5DEwg+3WBohxA2ojrLpMTM0iJBpH6GMHu /4Ckv4oFpFQTql+CoL0Q/YxQ/feYXBlBSqOJ1I9u/z2mG2D7Y6H6J/8lzf67TBPYke0npB/T/1M4 ke3X+keq/T58lIV/Cz9l4e/IQ1n4P+KnLPyfilIW/i/FKQt/d2nKwr9ehrLwt5GkLPzvykD8DyqM fjFBSgoQUGKA2QgqVUSYMpm+CoNYwkz+TIoiMNUKaKqZoKrDgWogqtuZE0VQTWpnzoTK+TAcEIGI wVggMRtZiF8W/GOA+oURq1+Y0cLiAdMMcFxUwPlBQiB+EZw/lw9VfjIzhA+x7wEB+2BhxwzVb8HM K45sngXzDg4IXxTTPAYWoHkhmbmpxQp+qeUKQfm5iXkMDI3YfWLB3CMF0pMN56sJo/In8kL4opgh hdcmdD88YLKRAOlxgfMfiqDyHblR+T1sqHxXBggfPc4YiIyz+ZKo5pmLofJrBEB8XTh/CQ+qvCIX iK8N5z9iR5UvYgXxbeH8FYwQeVFM95IYcj2CIE1GGLHNQHJsTwDX4wYMXNAamQtca4MNgoarAAM7 mLcHVM+fYWRiUgquLC5JzWU4g+46ZrA6AMG3JxNqCAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image630.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6VUz0sCQRR+760/Vy0LhKWTeIiECvIeeMhbRaS36KCwUNRmpJD+Dx2kbp061q1L EKHiKQg2sFNX6Q+o6FjkNjNOsq2GG+0y7Htvvu9935uFeby/PQXxpCNpBYI8mlhDHigFAiCIiV0v W0HikYctQhQVJMuyRGUeNVFZIJToEH3zwpRW0pFJFk37xmEKLE6CKMtbLLrhWQTgneFDEhOGlXx5 K1fd1xlGID8o2W0LJzUuQOyNZqtGobgLxPXnWDXAvim1gRWFQ2Zc8lD4f7XxLz0cmpR8baRuj4+S 38QMcuiGS75Tv4ljXg7dlPyTz7/pN7Cm2vVH8Qfnr4ft+p0uSD660tfIDHF+RfLPRvCd+i1s+zn/ oJ/fKcP7uTuPFj6J81jq57M+ni/283Ps7ccG/YKH9c9tG3opvqofxteLRn4P4Oo350fBn0oZsHfu uO7snGGZrgOcszOskzmskzngMSg6dejYq7Do+eXt3640uqDhruCPJ5fABzFfClR5A6jilhCN5H+P gl9kdX6vmEiUyFZLZd1g8zvcKQL3BXKqqD7aBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image631.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4IKvAzMAJYl10YAQxmF8wMzAwMYiCZVmBmJMJxGIBYiZGRrAII9P/ ///BInqMEmARQyZGqGpuJpg+HiYF5geyQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtQuIF8gyMNwCqueGquFh 8E0syQipLEhlYNgAVvmbSevfBbBLJoAsYAJCgeDK3KT8HAYmkP26QFEOIG3EtZdRlQWkRINIfYxg 939A0h/LClKqCdUvQdBeiH5GqP59jCzgMIgmUj+6/fsYd4Ptj4Xqn/yXNPv3MgZxIttPSD+m/6u4 ke3X+keq/REClIX/BEHKwl+Tj7LwfyeI7H8rksP/niiy/61IDv+7ksj+Jz3+jaUpi/9oWWT/P/jH ANXPSJT9Eky5MiD9FXB+DxeEDzFvAQHz0N1zgJFPAqS/CM5fKYBs/gHGMhbs5hMXXgcYW8Hh5QLn vxID8XXh/LMiIL4tnN/Dh6qemwdV/RJOVPkjbKj605kg8qKY4cHAAnRvSGZuarGCX2q5QlB+bmIe A8MCXCGjL4VqkyYvKt+PA5XvyoBs8wOibUYPM2+mL+A4ycZm0hlsJp3B8AMn2CRHpjAhYDXD8O79 J4pdJcHUzY/dVQwkhqwSIy84DxpBXfmAyZEN5MrczDy4XYnMIBUGcL47I4QvipkKSfLFAUZ2cPoz ZOCC1oZc4BoTbBA0jQswsIN5e0B17BlGJial4MriktRcYNij+YcZrA4A9eKvRuYHAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image632.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4DzAxMAJYk0MZQQxmDcwMjAwMYiCZVmBmJMJxGIBYiZGRrAII9P/ ///BInqMEmARQyZGqGpuJpg+HqYDTA6cQkCWGhs/gxTDf5AmBgEg/wCQtRbEA1qXC1TPDVXDw+Cb WJIRUlmQysCwAazyN5Pmvwtgl0wAWcAEhALBlblJ+TkMTCD7dYGiHEDaiCuWUZcFpESDSH2MYPd/ QNKfygpSqgnVL0HQXoh+Rqj+OEYOcBhEE6kf3f44xsNg+2PBIf+bacE/BoR+Bhag/pDM3NRiBb/U coWg/NzEPAaG49hdksDowwHSZAA16QHRJiHcxAk2qYHJh40ZyMrNzIOavYMxnRliNozvyQjhC2C6 mohQS2A8zwZSagvnZ4ND0QXDPEaiQjGBsQ6cCiowQpGR5FB0ZYC4hAuaOrnAKRgciFDXCTCwg3l7 QGn+DCMTk1JwZXFJai7DGXTXMYPVAQCBvkVXdgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image633.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB8YAAAL8AQMAAACoEE1/AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAH0BJREFUeJztnc+v7rhZx3PmTOdtpdHk okoVEhUeVqygs6MVaHIHNuxgyYJFEUIsENIsukBodPPe3jKvkBBTiQ0Siy75Jypujt5KFzZcFuxY TI6O1CIhmFxN1aaa3Jg4Px8ntmMnTuzE+R7pvG8Sx/HnteOfj20PuyrPdABMKXOWPHeW/LWz5O6m 9oPcPblLfuRw7ukgd0/He+6gnCV3N84Pcvd0kLung9w9HeTu6SB3Twe5ezrI3ZO75O72TBzkDuog d08HuXs6yN3TQe6eDnL3dJC7p4PcPR3k7ukgd08HuXs6yN3TQe6eDnL3dJC7p4PcObk7j8XdOHfX TsZdcnfXHHA3zoscLi3+HFQR52noLnliOhQmRMhRZDoUJkRyOP9qOhQmVJJfTIfChAj5OyfToTAh Qv42Mh0KEyJ1uLcD06EwIRLnXmA6FCZEyM+h6VCYECG/Nx0II3rtLHnuLDl2ltzt9/wcmA6FCWXO 1mSws+RFak+/HpgOhQmRnomPAtOhMCGnyZOPkOlQGJGH77CrPRNX7Gpv1BW/MB0KEypaLC/wS9Oh MCF3x9XcJT9sJtyTuxZCR5y7J3fj/LAQck/ukmOvk1uN1dfOkmfOkrub2mEO51jXzEGOD3JndJBj Z8k/cZbct5T89WI+206+nGryLHCVPA0PcmdUkedeeJA7o4o8dZY8cZf8y+FB7oya1I5TN8nxtSjR D3JH1JHfSJLvxZ6oJc9Hyf/vZ78K+qi9m8XDtqxacuxR5EnZ/w4HIvraETk10uASeXaQl+KQfylH 6a9XedwGJ/484Kw7qNtqt33ziaSs05GuGp42SH4t+yFq1eSo+HeGjl5V5CHmak/kIXC0U/K4O4Dk AXD0CucnMfkr/SFbWlcMltSA5LfA0SucIWfIL7Ccui9zN1fIYeb+zBXyoPh3gVncJ6bIny/jbSkG ealLGnQHhshR8becoiIpt4LkGXjRDZH75Xu3lJInoJ5KjZ+Dg12Sp0+A7xQ5qMUZIn+WoiW8rZXx yb/RHhgivyaCJ84Wnzzq6jKGyB8WXauOT54bJ79fdK267K9QdzCdfJEWy/2ia9VlH4bdAW0b5bVX TJEv2vWd/Ro4oMm75qsh8nhRs2NYYemTB82BIXJRJ5AG3+HvSpN3P8o+yX1w0LOBdJe8rcX5Zko1 M+Rk6YGmRypDOA53R4455PDJRSZPUvPq5ClawtdWAvKmqVSRv1ydfOFSTUTeWQbekxZ7yPdmmdrr sjWZABz05yjWPVKmyO+WJQ/BQZ88qi6aIr81SI7Kj5I8P63fJ7Po2jZgbImxwsZN4+a+qOyt3wO5 aFttGnn+u2FeHAXtiSXIUxSPupmhrimKGeRVLa4kjyF56gVF1gg6CBchX3T/gJwydhiQJ0H79f6y PvmSe0bkcOBwSE4GEmtR5LHnF+Rpd3UJ8mzBGTvj5F9pvz4A8iKlnAryBLVXNziuRhWZA3JoNALJ b/GzzZNTGq4zAXo/afK7grwu7ol2SB60XyG5j+OC/Izai1slbxpFQ3KQfUNyhJO9k4NxXEBeZPnp 7sm7RiwgL4r5vZB7qPxkkLd1vMwH5Lhs3n6MWmc7JI+D+ksWdOSvymP8FsLwzBZVVMnKTzXy7B2E 4ZktKvaqRM0ibyr2DPL3EYZntigBedvpPiRP90EekE818hgMvW+B/LP/Dp//+GZom0+usci7Kmqf /GHhVuo85YJ5CHLkHV6f/Lp38rYu0ye/XYicDvPUeSLzyUFdpvlSk/vq5NnDN5vnPebu6pUNAzZB FPkj79Gbj//4P25O3gn/8Dn+xhc//0XlSlCet53uA/L3ESBvesy+iP9I+rdelhx0JwkkqMPhchi1 VNdNW5J/kyKX5h0nb2Prt/79OyGceKAkuYHYuA4Fm/zNJiRhc6okfy9ciJzW1P7XXMr7porKJO+g wuZURY6VyB+Tf59n+KvNLXLJ0SB59mhIXoTmdeZxyL8m9cjFyeVSe2NfyiKPvSF52TNBk08IGhp1 MtHnyvtAxTWbPG/8CptzZW+UN3OkQTJoy6b2RqweyBg133s9kGuQk65tdZ+lve/E6G8POiaq1/ma newmnxnnGRxwpMhfzCdHo06MxXmKqMEnQO55p8yfSS4zVaOoRRmJ88inDsGI4vc9NHssNZewfLo3 k8PlHpdcyyiyhBXMnSly+mbd5ONWMMTmeH3yxO8nR0Be5HzzrUXGydN1yT8rl/Q+9ZI61m/9OW7/ k6xJ3tVVLSCPbnD24QSfiZRLtY586FfIv3MK+d2oi+iD6eTT43x4VTf5eDom5O9N8JlImfytJ/Ew nVfSTU6Z4jEV3U7fL0SZ3C+ehdhXlyIvSolP2C5IsbkiecLbo2Ep8iIv4lVqUG95F6ay377Pfrl9 S5v6tnIOV7Q/vVv2VXvIz4Jerxnk97ziZjnyjFeFRxianrVaiPxuLfKmmZoF3FCifZI3Njgj5DCL y6vitiA/e6cP/jT+xmu47FWpJvA2p3ZZcvDYmlzUytsReTu6hZXIJ5RqD+uTwxVcqCciQo66E0uR 514VmrXJ/XborieS+ydwRl1e9cstFOfrkT+tPvITb9SQWPYnkFOC/KFzqqCKPF2pJtM21i68mcwV +dPuRIFDrK+XivNkpRZLO3X78sBxUJEDe+sCh5AtFefdqAqt5ch5fRQVOZhMU+CQPiwZ8gmlGjTk pWSMvAtPujA556ox8q4Wl4T7IG8KswsnSy2VAEsdciBLPuE9z3l2WNrJmwrMhZOllqLIXy1EnnnN khLsyyHnAp5I3jzpu0jgKIGjXHsj52WppUjNRYV8UnlujFzgsTL5jDjnGqAtRy5yRMjbZXeXJecO AFDkX9DXJpE3JrXCxdAIeVu3Wpb8TE3Mhpc55+sgTVBNIBxyWJHcW6u/XZ48aXoo90Y+mtrbAWcF cqU6nCnyZyI3JXlTVC1L/hPu5ZB/68LkTUN12dTOvxzyr00jf0Z9sFWSN8213ZDXL/g4eeq3j9kH eZ2pC42kKvI6c7+rbMn2Qi42jKvc1NWrSzUktVAOx78c8q/NIY9FjdTaTd2JUS3LuB/yQMINKj8q cuQGeTW9qq7FleS5kHzSuNrq5Cki/2VW7M4gub9UrzP36QK/pq16Kr8yfd1FVpKnUuRTeiB5An59 8V//TI/XT5tDmQvzNkrVi1GSJ/rf8zFygaXCQa4mDeSpF2alYVmj3ZFXw5yfEsYzJE+8MA0h5gyb Ca468jfkQyxUM1mEa3wInHa/7cc0ecAm15m3L6C6rTKdvIgNvyAHVYKNkNeFoQQ57qxxYU0mu8Wr k3+u4jFPLfl4RtFZC1LkJ3yhyZfI4WhpWbG9Ix817AXkoCaT+fhpQQ5m3GyLPJUg75YnpMgDfL82 Oc+eSUURKBdHZ6+1fdOQvKB+tTq5ks+dzqACAMlFY+ilOnLwnifbI/fgdyny1mQrDTpy8roU5G93 gdkGuVJqb+fIQgs5Pvlypdoc8pvzTRXA2moiZcwRG4pFTrxJw/zrAXWGyD5yqp1VJ8lMirwp8ofk 6e8E1Bmi5cglF0UZaDr5P4bVJ4P8o4A6Q2Q5ed1Yy6QWl2lmfwzJE5Cd2UtOT9Cq8jWZejtud0NK B+QRg3y5vF0PecUgR95NXeuTXzdDnnzQHF3KgbL+THeOWnuaPvkFYMZNMakUvrXe8xjGnvxmDOdv vfhD7/G7sOwvyZ/465IjFZ87VeRhffSJ1KILtaJhrack/witSy6xQAZLJLWf25/tE6mFNmolPPJg M+QnMMSgsA8uL84/DAF503peLIfLp5KTxO1PI/fCTzs/KpX19j/Ba+bt6SxysDi60OiVUtL2WMmQ L1aT0UYun1Oe27B15DFpn9/snDztOilBb1SIk5XJZRe2G6j3nktW3wolHS/VD7c+uZLPnUiof9CR p9LkoJub6nu9Y5MvV3udQw4y9PTNCf70+tv97cQ5eFUymRoHGCrt/Khu3xo5mHYos5Jt0TKnrIJ7 42pbIgezGGTWhfoF2K+39aNS3B9L3Rc5VaRhinwwimw3OdyAW46cthbs2UyEENNycjCsIEdOj+Kt bRVGaw55acD7o2rR4Cnrv22XvEy756oJLUPef9Z2ycu0q0DeH9XYB7nEOPygg3K75KVhUN1hJJzQ UCnpm5Jsl7xs4J4qLyQauwMD+O2Slw/xq5FUGfKQ4QdPVpOn5ei5XxFN6eDYPHmZuY2SM5ZW2gf5 6ANBuw74wdXy5Go+d2rIs5qcs/hl9xzG1OjNxnlzv5RJXcqwlNs4eThCngwGVAZ+sLQjcoEfLO2H nJX3H+Qs7YF83A+W7CdPx8gFk//2T55yOuO3TT6a2ndLLhPniZvkZJEwzlC1iLzxdNvkVw7jzslf HeR8P1iy/z2PQ7iELUO7jfO7sWe5S16u87lH8it51k8Fj0uga7YfLNn/npfksaD/0W3yZI81mZJc NAWZtNU4E6S2TV7mcL6gET6XHKmEyjrydrlTth8s2U9+HSNPMHe7qW3ncGUIn4+Qc7KBbZNXEpNn c8iRSqjWJxcseJowBxMZftDaCrmg0ZLwd90TkTc+Lkc+Y0SRe0QpqXYrYAnO2O+reUFsj3NxHY73 LuyAnLf1S3mNP31RRN6YV1qe2kXT9xO+3VS0d/KcN9HwNfn3XPwcy8l5S8UTJZIT8jmy/D0Xb0ey Y3LhbFxBapeR3ak9FS2sMXX771q2k4/1Rk3XQS6nI7VL+RyohqWSqLVB6SCfqINcTge5lM+Balgq HeSjOsgn6iCX00Eu5XOgGpZK1pKPTa7ofA5Uw1LpIB/VQT5Rx3sup4NcyudANSyVrCXfz3veDT6g cde7ivPlyCX8Y8kV8p/+9bvN82ufrSWXfs+7Ra+e4+Bv622SU8FQX93NuhZ5qXJRKpk4EpPnAqza iCkRuNgwuWjfJUvJy40nDZGf3r35pW9hHLbmEauSVw9D4w6nkz+unIg2BrxQH+PSRq4hzv38Je9a Qn3wQ7EyeZnOJMkFpZpo3NhO8tqIHI27dJpclNoD/jU7ySNnyT1nyW9USrVdvedKcb4r8jMqP9C4 y72l9jrEaNzl3uJcidzdOD/I+f4wdZALPDdCXu5Wj8YdOkvubpzvjjwJyhlvaNzl3sjjan4nGne5 N/L7ao18NO5yj+RBR5573O2Xd0hOBkRQfegWOel+RPWhY+Sek+Rkw6Jz2JEj7u4veyMnisK25V2Q 8zzdKTmqvxbkvDm+eySPfUjOm+m6R3JMkfOevkvyU0ueBmuRv2wGOUqZIj8HqP4Wh6uQ+wTyDLYZ MkUed+T8p0uTP2D86gXcS8Vm8q+h5psG8gI5uYrJi3R+SWCdyRR5t1PjiuQxAkYUpsibkZZVyaMA rAjjEvkpDsCuqsbIoyYMmsjja210VWpI/rRoGsc470arjJG3djI6yIvX92lROnal9ZA8Kdxf4Tid MfI2DDrIi6+nNARYbPJb6J858mYFkxXJQQ3OMXJqSNogeVB9rkiO4O2XqhZvgrwOpz5yYFxYBPOH iCYP4rC7jtu6rIkcrn7rtJD7mZ/6KWpPkGVvfCq0WXBPd/GbI0f1M+81kBcxHmAfVNCG5Dm6pw1O L7lnirxePPUprF5Qei1PfiFvOUWe9clPfXLPGHlSBcTnNrQzeQuhpwX1M7BYYRJ7PXJ86ZF/bDG5 gm1UVJDfQfJolPzsed477H2UmNJJXj20JGcvGyxPHpNtFmBOXpHDjvzLsyG5Z4S8SWglOXv5MXny pKi53wNOxmZoF98e8hfl/4ocsRwokBfNtHuwQCWD/GoRedWoJOQZe6kqBXLSOgeZFYM8GpLf8Bbn ZkknebXLLiFPT8yfXoH8FlML7jPI4x75JfJusYJ0kicdechcSlWePL2t929vvE4HeXtiEXkVVC3k eQGRjZAj2rNLbI68WhT8B+W8Od3kGYv8lu6TMUcONzpiVqUUyE898kHtlfRY9XqjzubIQQE8M4cj rzDoV2W0WAj5Hd0DaZC8296E3WhRJAfHDPKIjNqnqD2+4MwceZc+2WslKJRqAb0oc1KVHDC0z8g2 1tRIQ26QvN33gL2UtAI5pnINcpz2Wyxkze0oBMcGyfO20npmXldosWA4zlCRI7o3qkhfMWNEUVpa yXHdUOVtdCJNTlryKdw4g9EDSd4sxiiytDSTN2Ds7T52TJ7WIeFsdKKVnPjEsBaRll7ypurG2e5D nvym+xVLyVsISctO8oHsJ68aqkWmG7Cu7pm8bllGBzmtPZPXmTo7tSv0t/dlP7nQv1Vm6knrINcl zj6cpfZNLmojK4wo9rUBcmFLcd/kReb+GcL4BQtx13k7bpf3ChjXdk2eHuTB8Nqu3/N2fbtvB8Nr +yZvxOJwmnzH73mjgxzqIJe/o9EOyN3N4dwldze1H+SSdzQ6yAUPtJ3c3RzuIJe8o9FBLnig7eRH Did5R6ODXPBA28ndTe3uku8ntVcdrYyY3CT5c/zwFxEBCkdvzzdMLtj+hW3yQckiculJS42X2yCv LeeTMEz+jBPYtcl9/Gnx8akchzT5/6beIzoo46FVJR/sWPbo0VeiX/lR8G/F654yAt8Tf+edCeSi SKic6CQXSZT8ahXk9+x18Bwgj9jWvXrJ62dUKfRNPyIFEP5sNHhTtTI5tafen39HLozLSI6cU+yr k6uKt7SBBkmR537CdLY8eabzze55HYw6yVGG2M4OcqiDXI8O8gUkl8OZI1eamKfmdTDqpCAPjJGz J8Vp8ToYddKfOSu++SDXI/Pk7Mbs8uSJcXJd9XZVxbaSo+rzxc+et+d0k4f6PKMlR97NQY3GWpm6 yZE+z2jJkadtk+kgd4W8nW3vHHnUuiITkf8nzFnuqjUjdkberRbEXDeo0qvyv27yxTpl5Mi7rteV yc9qqyWpSLI3qj1YmdwzTY7aA8fI0zfa5O5Yak+8tg63MvmCOsgFMkr+QqNftOR6IP/+D5qDtclV rSTkJdlKbXWQM3SQH+RaxNu6b74OcoGO1F7qIGeoJM+dJR9ZSUdZ2yEnqV1naLdF7m6cH+Q6dJDr 10Eu0EFe6iBn6CjPHY7zg1yHDnL9OsgF4pOfKZut7ZOnHm2oYJRcQz9c5jENL6TIgXEIRU5Pb7E1 zlPm/Mp5cc4ht6wmo0ROuRSRw0u2pvaUbX7AIv/qtyiXfPITtXevtan9Sz+WJQ9pPj65vzy5jjgP qU2OGrHJH+CxMrnO99xacpghuBXn+yJPZMlTtAnyRJo8wrLkAZvcsvc8wrLkVyyZt5P9y8GhreRX afIXveeJyOElW1P7ld7ArhGbnJoTuQNyyZrMi97KT0rkmZWpXbLeXpAjeMwnZ9TbN00eybbVUno1 GltzuD5PLTZ5CI9F5NChre95n6cWm5w6VkrtjpD/5hN4yeLUHjJOM2sydCGgXIezLM6v+CnrNJOc fpxyHc46cmZXOZM8oo63Tx6xTjPJ6cXptl9vL1prQzFrMil1zCVPtkLO3NqVQX4i5DFqj7nkEd4E +YmQfz44PSQnU49DHPnwRKcr/X0D5LnP7pXRSF7lDtblcBWPAvkJnuhEk2fwUktuWZyXPMMWOpsc 4W6eloicyjpsTe2IRNBwoQwmOZmJeg9PdNokefFSSpJjP0evujMIXKXydrqCbzN5Lk2Og1fUiVY0 OVXBt5k8lSfHEql9S+QfDM7PIY/p9VetJpcq1YLyze5advzRJXqhDVvJg4JHirxWF3yj1p+65qsp kEvU4XqytCZTSZ48BvVSBM7vnzwC5xE4v//UHoXddwTOO0W+ixxOpsVSCXTU7oJ8OKbIIado4fet kg9H1jjk2TvgPAIXtpq3S5Mnnnp5vo84h+RupfbdkaPBGQ55CkdJ4V1rkwuep6QfDM5IzGnYBflQ pA03JgS+74dcdR7LA8/V7sn3E+cSqX0X7fOheuRnau1aVJ1EwMG2yF/TPCG8Rqd2anOgdjoLAi62 Rd7bZSyE1zSSW1iTEZHTqX09crKH1vffox/HcrdanPv4i+KvOyqFgIuZ5L2fdnHyEL/82QUcAQ3I oaoj5XWjLCKnj0J4JEG+5TinjrKQCkpAHc2OcwXyN978vdOXUec5c7vQ5eJcglxnqcbfjbIfzPHn SWgmudY4R/xrTPJNxLkUecC/tji58nt+kJdagbwIYGdXtmHyz/FPuI+j1ZIHwIflyBcvz++pzgyL yBeP83vqFjnyTGpfCAnpzNuVe6OmkINtqnWSz4tzZfL4CRzMUya3J7Urk2fvQz9divPsfXj7Psnj 8v+A/D14u0Xkqu3zmN/IbPfa6pFTD6Aexw5mdoq7IM4jp5t/JeuTf/rI+9fHnveoF3qavD6JwCl1 8nfhkVTt9QRMO6aSs5r8om3nFyCnrYylyC8Ad8Pkvd8h4Ad2i+TfvvFuTkl17xbJ33j07pPRHI72 inHFEvKbv/nL33hg5XAcjZdqtHOGVzrIQcVtKjkq//fIQ8ENdpADs/l55KLyvKcFyCkbPCnyj8ED N0xO72YtRX4GD9wyuXIdDp+DbjtiW8kZV/rk6QRyMhRYf98wefwhzrtBzN2QB8Nzgz6ZRJk8IhPC aodmyVkr8JSSIX+ahFlXC5QiL0rhZ43DDZPfpih5q/VBirxo6N82L9KGyf0cJViN/CnOrSdHw3N9 cpSjmEle1KLp+7s63E7IcXAG5N0d2yYPhucY42rbJUc81xPIuzsK8pTyGZKjHeTtWECeIOjMQnLE cy1JflEjT05k++360kzykHpAOHTXitk3NTfOueSwUdaRx4hsxVw7nElO84SCGxYh/yRTIydZX1w7 3Dh5ysnbJcinjihWPk8mrwM2qzzH8uR1wBLiLK5PrhbnTC0W599F0BnIgHSRz9V88pBxR0EOO9yo Iij39PTJTNbnGL8U+SKbt3PI87con2Hhe25+bUPk9xUF1xfZmgyzZyIL6KF1ijyyg3xuao+7judt kSfDWeu1JMkTDnlKLRdLkbdLEholj4ZrLtWSLNV45DGfvNW88nyyRsmD4TkGeQpW2evuyIL7Xis1 ZNiiGCK/00POviMLHnrkX388HODlvmkjQqMuhLotKe50kT+kj77d3ZEFtz3yIbcxcr+kuLL2dyjF IT+zEGp1d2SBbzV58YpCUyVaM8mRBPkJTxMadSGUT6wicr9pKw/Eydslyb/ZJw+xF3yKeQ9TEyNk KvJJ5TpDXCsLVfI33/n9zqvsvXBArk+MkKloIvlPrjh8+Zx9R+fVkHxKEHlCoy6EKslzfruWQy4Q JPdIpxPIwawjVy/PBTrIsfPkEXBuHzlf88hJt/oFLKfvGDkoyiwiz5wlT4NFyZHF5OEYOcN/efKg Tx4OnE8XmnX32uQKQRsVmnX3FPJMmjwPMQ52RD4W57077CUH86cYmpDDIfrYXnJup0SpWe95KXvJ uR1RpSwm546OSIm5jQmUxeRo1t1FHe5WaFajOYcTPElZaNSFUBPIx0q13h2Wxjm+5NrjPOg9wc73 HJ+9U0GuPK4mUP8OMMBsVZzHRbiWJY9hn0woH7JRzYzz2CPhUSJ/rZbaE0vJkwIjSjydcR70ngDG UGzK24muyS1/XI3hvxo5lE3vOZFmcsYdjawjjwQjikP/FctzKOvIv6c8uiSQkDyUC5GUZuZwRNe/ 00rO8wrbRx69fZAPte/UHr3papx73m1jaz7QrslzP464MBaTo9k+5OjVki0WKMvKc93kAf+afXGe q87mEHrHv7YM+WdTfSCb5aqQ57aRT5Yq+Y7aaugXq5GHciGSEtLiy6bf81lSIR/rjRre0Wrj5LbE uYbaq8iXgxxq23W4Xum/xTgXPEekl/ShQ6VaRB9yyBPmnANLajIT33O4KXJpko9Yrs7MeSZ2vOdF W+PTKfeBrohqAxXmL2gveTR57o8ZcuZONJM0nRyu+cFP7dGU99zHryLeNBfKYaAebDpkk8hT1H1/ IIVcKH/vCLlgWhM9aQSxPZDSdHLWCray0kWupxKmqmzGY2eQUy4NkKeez+9/GtXYiGIP9g3vdHP3 D/+J/+WLvksD5GQz6MXiXF7LbRfKFSGfOhsUb5r8XJRhM3a/1EX+VJM/CrrMe6wu8mjciW4RcrG5 q1C6yONxJ5pVlmg2kIeaPJJWOWRsATl30vtiKslnJLWDfK5SpMkjaWWkqm8B+Zwa9MQnOkx+M6uT QAd55gUmyP0o1E6eK4bBQ/0NUlZQFqb6yRWVeCcD5IkF5HH4zAD5PTZP/oCvB/mKerCA/OeEfEYf wTQ9kHlahsmxIXLzcV4u/+gkeVmPXJ3chhzOFLn59zw1R264xVIO15lJ7eIJ90LpIL8ha82YIZ/e GzUyxiInsijo5si1xLkp8tg4OVkO1US9/TprH2Yd5GRR0PV7JkryGYNaWshTE+QxKVEMj6uhBM2y XpimcgM8w2OpfkGeIg0eKakkNzx+TkySxOs2LaG5vX86yKO3kIExFiKR1dqYtPTDEfJQg0fKWs42 Sk6EfP2xVCLT5EQGLAcwnpW7bJt8Tu6yYTsZjGflLhu2jcK0fbuqdJGv3lQrdZ5x77bJ57xjmsjX b6SWmroVCJEucqTHH8WnWkC+flOtfOqclKaJ3Ey1PUUzbtZFHurxR02zGoi6yPV4o6hZkwUP8pn6 XI83a0pXTWZ7Osjd00Hunpwl1zKKvEkd5O5pZK2wHcvdOB9ZN2rHcpfc3dR+5HDu6XjPHdT/AxfG HBZej2wwAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image634.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4GFgYuAEsQIDGEEMZn9GBqCQKFiWFYg5mUAsFiBmYmQEizAy/f// HyyixygBFjFkYoSq5maC6eNhYmBy4BECstTY+BmkGP6DNDEIAPkHgKy1IB4PA8NaoEZuqBoeBt/E koyQyoJUBoYAsAt+My34B3HnBEawK5gYBEIyc1OLFfxSyxWC8nMT8xgYGkEu0QXKcwBpI64ERhdu kGIDOD+FBcKHmPgAbiIjARMZwX78ADd5B2MVF0hPNobbGAm6DWISI9xN6zhAerzh/H4mVH40A4hf CQ4vNJuA4cogEFyZm5Sfw8CE3aUJjLM4QfpTMPQzYNWP6b7J7CCl2nB+NhuI7wLnR7Giyl9nBvGv w/lJ4DCxZeCCxi0XOP7BkQh1kwADO5i3B5RizjAyMSkFVxaXpOYynEH3EzNYHQBHd3J3tAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image635.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYIAAADECAIAAAAd7rEbAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAlwSFlz AAAOwwAADsMBx2+oZAAABulJREFUeJzt3ctyozoABcBwa/7/l7kLUo4DGDs26OjRvZpKPBU90EES sj3N8/wFkPNfugDA6MQQECaGgLB/6QL0b5qmdBEu1/0O4widuIh0pRgqoe9ROsgQ7bsTF6mutCgD wsQQECaGgLD3Y2i7jBxkj4DCdq8rF1vcif3yfgzN83z/J6dpGmEPjxq42Or0dr+csyhzWdAiU6pK fBRDy4RIBnEp8+46ndgvtqhpiQyq04f94vgiw1ndw5d/SLegj2LoFoHuURGrrY37LjjokXY761HJ /1qj24vbbYqqfN6M78eQLszatv8rPdLfpmxnNdpWZ4RR9ube0OqKX21WcbXdxOm4F5aqbavc5b1w vpMuyxOP+uWv3oyh3THwYVF40UHHH/dCf4P2w+pU2Bod30sOeFJ2juXgQroUR5rOoDKFr7ATK++y s/rFk7IzLRdxhZdOuxn0tElPr1q8E89a6VzqxVa6j/WDF4uh873Y9MXUf00fSJW8tk6szRttctCk /x69jlPEm7TYcubqPxH86/FOLKlMZVeTqV8xVDj1m75Lr+x23u1QVfHifCvWwn1cOXV2YmFXrHCf /gmLsvNdPSYP9g7uf95TypcXbLpeO9HeUCHFrpjdJOrpkg3Shqd72qRi6Bzlr93tAZNVGQynv6qh xZY+7WYN+GKTiqGGHfTxe78ibszecXwRCBNDQJgYAsLEEBAmhoAwMQSEiSEgTAwBYWIICBNDQJgY AsLEEBAmhoAw77AvoZvPbRiZTryOGLrcmB/d0BmdeCmLMqhRhV+adh0xBISJIajOOPOghRiCeg2S R2IICBNDUJdBZkD3xBAQJoagItup0AiTI8cXoSL35yTH+RpesyEIG2G+c0wMAWFiCAizNwQZ92ux 278H2QxaEUOQcUuccbaiH7EoA8LEEBAmhiBs8BXZV5kYciwCOGA2BISJISDswgf2jkUAr7gwhhyL AF5hUQaEiSEgrEQMWZEBB8yGgLDAW1s9QQPumQ0BYYEY2k58TIVgZGZDQFg+hkyFYHCZGBI9wE1+ NgQMLhxDpkWA2RAQFvtmDvMgYPETQ4N8VGv5+BuhYd1U+MSv2VD3F1MqEfpu2BFylkvZG/qxHU4G GBQghn7M87x6223fsxiohBjaJ4OgGN9h/8ttQiSDoBizISBMDAFhYuiXZUtotVcNXEoM/bAtDRG2 qL+tMmiZEN1/4+Pt56uffNnPhs+YDX17+tG028Xa8pMShYOumQ09V+1i7WBGdrC3VWddGFnpGNoO D6PiPatw3GblbsPaeqdCgdnQavCUL8DbbkN9+49USW5Wm1nQkNJ7Qy0+C1/KXE+xH8VNi20LX/G9 oVbu3o/WO62UH2qWWZTVs3zw3P0KWpU/GfFJmZXLFbQqbxsuhg5Gi4H0tuOm07AcGy6Gdo9Br351 rhEG4UGrflmX8UwghlZvkkhdo+2eG3i0uVbDjlu7rUrQcLOhXfHR+1fbJKohg1ZqKw/Vypyidp/8 3PYNbsHCwCdKx5DRcqKDxnz0K+1PhbzDHggTQ0CYLeod9lygJDG0Q/RASRZlQJgYAsLEEBAmhoAw MQSEiSEgTAwBYWIICBNDQNivU9Q+f+MiGhYO/MRQ+XcwVPhJXVcYoY7wCYsyIEwMAWFiCAgTQ0CY GALCxBAQJoaAMDEEhIkhIEwMAWFiCAgTQ0CYGALCxBAQJoaAMDEEhIkhIEwMAWFiCAgTQ0CYGALC xBAQJoaAMDEEhIkhIEwMAWFiCAgTQ0CYGALCxBAQJoaAMDEEhIkhIEwMAWFiCAgTQ0DYv3QB+jdN U7oIl5vnOV0EGiaGSuh7lI6Qs1zKogwIGyKG3K6bttt9+rQnQ8QQnZmmqe917mgGjaHtvdTdFVI6 j6FpmnbzZZ7n+5+7u9ZMZ3Wv8xj6euEplcu6ITqrSz0/sD++ZG/3WJc1ZHU7G3Lb7M9unz5ad9OQ bmOIESzBtNo8ojl9LspemQrdXtPovOnRwLvVZVuvdhehS9BsS95iXdjqMIb+lEFN212hPHpxH1Xe 1XHVBtFhDH09OwS0umof3Wlb9KgurVfwoPytV42vLmPo6UVpbt+Q44WkDOpDhzE0sv6mQgclb7pe 3BNDJ7itAQuPiu3as5s96RelWp5ziaEzFR4VTyc+TT8KfKrLSo3JuaFLpM7U7Z6gcayGyoVnQ30P j3pqd/XTwHpqSouSMdTNpPp4j6aSIXppEnXTlUTYGzpNDUOx120g+iaGTpAa+U+flG1/K6eokBhq 1RunNF/5X1CeJ2VAmBgCwsQQECaGgDAxBISJISBMDAFhYggIE0NAmBgCwsQQECaGgDAxBISJISDM B32UUMkHMEKdfAgWEGZRBoT9D2o5TMi3fsHWAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image636.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wJ7AxMAJYm2MZgQxmM0ZGRiYGETBsqxAzMkEYrEAMRMjI1iEken/ //9gET1GCbCIIRMjVDU3E0wfD1MC0wF2ISBLjY2fQYrhP0gTgwDITiBrFxA3sDMwSAHVc0PV8DD4 JpZkhFQWpDIwBIBd8JvpwT+IOycwgl3BxCAQkpmbWqzgl1quEJSfm5jHwNAIcokuUJ4DSBtxSTD9 YAMpNoTylRgXs0L4EBMXwE1kJGAiI9iPH+AmH2BMAJtcCedfYgbxveF8bwYQvwLD7UDRM9hsOgN3 O8QmRrgfHrOAAvLjC7ifGED8d+8FMEOFCQgFgitzk/JzGJiwu1yJkQ0cBroMAmhhgF0/unsOMK4B x7AtAxc0rrjA8QmOFKiZAgzsYN4ekEPPMDIxKQVXFpek5gJ9juYmZrA6AM2qcuWEAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image637.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4INvAwsAJYgW6M4IYzNOYgQSDKFiWFYg5mUAsFiBmYmQEizAy/f// HyyixygBFjFkYoSq5maC6eNhamA5ICsEZKmx8TNIMfwHaWIQANkJZG0A4gZZBgYDoDHcUDU8DL6J JRkhlQWpDAwfwCp/M2n9uwB2yQSQBUxAKBBcmZuUn8PABLJfFyjKAaSNuI4z/mEFKdEgUh8j2P0f kPTnC4KUaoID4xcTxKUgoMQAswnkKxGmvQwFYiCWMJMa019RiNh1pp8CEDEHljYBUbALFvxjQLiA gQXogpDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGRojJTFC3MELd8oT5lRhIkx6c384G4itA+acYd8qAgllBAcYv kgHJ6zBAbH5AtM2wUGCCmqzD6AMORUMGdD8wkuyHULAfKuB8JXD4esP5Hdyo8uc5Ufkb2JH5pxgv SaPyZ4ohm3eK0UUYVX6/ACr/Bg+q+vMcqPLFbKjytcyofG8GiHr0MGYkMYxtWLpFQXqysZl0BptJ Z3CEsQ2LoRAoHXx8AeO784D4795T6kYlJg5p6rhRiWmFOMSNlLvpKz+13PScFznclJia2FH5PSyo fC5GSLgKYOYKPGULEzwtLxEBuTwFnpYUpVD5fPwQvgBmyYHFfMy8tgec9nXh/HVg81wQeYkPVX4G L4hvC+ev4UKVX86BKn+LDdm8U4zGkiC+NpyvKooqryiCKi8jhGzeKcZT3KjyG7hQ9a/hRJWPZoLo F8As34gIfx3G9SwQ/3FBaxoucG0ELh6hZgowsIN5e0ARfYaRiUkpuLK4JDUXmLLQwpwZrA4Aki0x kUIHAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image638.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBC+u/5M2pogiNKpOLiIgqWO4qKLRRHbzSUVA4rGCi1o/osOTk7RveDo 4NDJqS4uruLoJI6Kxvcu6cOkGTTwyH3vvrv3ve/d08P9JfDnGUCoyeimgSCC1AUCEExxNiOWRjJK i0WIvIPk+z7vLOIM7ywRhuwCjeqKBOQZkyKayxpQBl8WgSnwQER9sSwDoC8KCyGnCJut7kHTPbUB tlnBJ3nfgc4eyhPSBGbz0LE7lS37rLLTdlonAFdSyYJI58W/qls4mJDcc4XfdYnrCq9no/laKprf BYndUMHznxUge/KmlNziR0nWHCV1GiZ1Gqq7BJ1QdfpiY19eR3g1HWBz3CXhO5gN19lrHwMlK7Nw mpXtQ7weEuvjeupYYo+vVb9HTeJ5hTfyEq8p/rIW5ddyUX4785tvYZknamXMOfj3G5T43aqgh1Om 8yRyo/D2JuQY3UlLh0g023A7XdsRbxS7fYp5P6N9uvE+AwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image639.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC62WT0hUQRzHZ35vfX921/Xl2/VviRh0MS0lL0HhIYKKgnI9dbJaKXIzcqE2KN2L lwqqgweNkAgPQYdOQdvBQxSERYIkQpB0sHXrUBJmCm3z700zuodM3/KW+fxmvr/5/mbfzL7pNy+H EbsG6tod5NDW5CFMG0Z/gHyhGOstIbcDtEWCCDBmEQyFQoFFmnEVi7QAFqND4OvC0O4M1JWT1g6z DNWgAhUhl/A4aT0id3sdQnmbaMSYMDralTobT19MIFQP1NQycAW9GtiMTZhnj8JpCHq05ZHW1RiP RayeEI9FrA+lfuxmuR/bXknrWoHR3zznbcxqA+TGzyUTffXHEpfrT/Qmuy4glOGzYUQMotZgt3W4 kg5ulnzJodwiOAvuFs58htl/ngFYXd/kTJ7xroSKWiU7RvHMJDpRLPOE9M4zg8g0bY9H6c/zPVck 07o8zpg3YlRzfsOeZszHHvX0Ke97vBXmHv3+u2Hev1HPnjFTyz37nKrZnBo8Y6hKrWFnoDGq1tAM u6ObVcPbss3yPFeqevSMvUH12Rj9b4/99guPao4IzphPyjkXybwuz/32nRDN9Bpt1GPGHAqpHrMw XKnylLFLq+E93uPp4/Nhnfc7Ov+wKF+R3MT2dFryIOh8EnF2155PQD5uRzp5qrcHQfGVyZitFXTo AcE95n22Px/I0yrFTqcmyUtl6vjj1pSrj/8YodwouGDZjH8KPriKZ23OS4ITJudFqc/ZlD9Lvc6z Nuec1HOek37iQd1/yFb9d1sLpuo3C9e3qVwduLeV8rLgedC5U/SvCB7GnH9J/UM2X17qde4U/V+k nvO84DH4WquubxauVaj1xI2xmLqeI6BzW4Czv77PMOdFqR901fUcAZ3bApxzUs95TvpZ0J6PLLwK 6es5ydZ339/n29D7OzDvd9fuzCLP79r9+DRK9WdkvpJanUerdV6OcA6Kd4cge79gf7bCg4ssRs/p sTaBARo60n2pRJKcOav2kMHG/QEtPIPkFAkAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image640.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA2IAAAJoAQMAAAA+jcADAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAACoJJREFUeJzt3b+v3LYdAHCyDKKX1rCC tkCD4vXJQAt0zVS46MPJ3vJHFKj/hIdOb3i4Y2AgRqeMHfsvZCjQqbAyeUvXTg0zuZsVeIiAyMdS Sp4fSVE8UvzRO+VLw7Ch0/FzlMRfkkgiBAECBAgQIDiFgtsCjayVoMXSbBEW0TXbh6CBBhpooIGm hkt7NZVDIy1pk2gbVE034rZgibTaoHVlKm1j2NqVTSJta9Iq484RtBvD1hvD4Y2hXaDepJkSHEGr UGfYujH9hBgaNuWsOq9mSnAMjTDTVoeiZJFWGDXTxghaWTSmraaNMTRjxFUq7VPT5mTa30xba5ZT 2/lqpEeYycSMtjdt5b45oOKiCpZPgFkrTBp+46vteOOkmcoo3HmWJZhzJrR6kUZaT41wPjRldgc1 U7wFM1V6Fq3oi85JM52hknnWb2VLeqHxQ5qxKVc1psaKTWPYTWOGjTX1bCmIi3FPWrxQMzUyrRpF WxfNWAWco3t+mjgUQiPLNLegapcu2tALIP4Spromrrfi5SFtOEHGc2cPpFO07aiVB7XhVxnLygMa N2kvDmhkP361MXx0QGNTrXp2QBuTVXCXYlHT+iVaP36V+2u8mWi1dIGbtSFVBXeqPTWtW675Jk5o fKJtZc16i5vp8b3347P/8jfW7+ja3ln7/lDurDsd0HrftIVoX3fOGvLX/mXV7v47BLme5/y2dVKP 8XzJf7f/zfm9MzybD7WrRFS+5+R1O39Nam0Yc6SzGUPLAaL8q8k3zpr6mZPW6BpnTlrB5zq+Ng0t 1uZitWi91lLYibLdUWuQOVi0dtIu4dRNm63f2LxGlRbe0OZy1WYv9Hmtn7ZeOXK7Jhs0E+a1Vvu9 omXuqs3FOX/ecKPnoU40A5y0+cBsH6o9qjafhkRmF6cyl1ZzioM1awNCjmFo37SI3BFJ0zYJoIEG mq/mnLujaCyrBmmLpTHQQPtBa5DfYml5jyScN9COTYNrErRj09ZcKq9ZY57a+2fv/PrP374c7rtH 16xPC0BbqO3/sXn3t+3fn3yMzoz7BmtaeGj9ZbG1yxVr1hdgTlyzvhAAmjuGrY/MT1sjmTW6Wq1Y sVZaX/cBzV2rpi/ErEarV63ZOg2xtd2KNW59mQ+0Y9X+uLN9euL9ANBAAy1M83mN+dQ0BtpJasd5 Tdb/bDNqO9FMyHfe4mh50+auxThvzFFDJVuvVjU5tZrmLEvqrCXXNli79tD6YK1z14bhJvm04ZX6 cI05agXLmbYyqzYMtc6o0ZzaMNYyn7YN1fAwlMtV6yNoe1cND9p5Lo1kTdswYiw4bc7nrQjWxlOf UXPPATE09/qN8FcHrskiojYG0EA7KS16vzswbaCdqrabHRydQuNZtbxp2/lMkHFimv3JK2jumv1t gFPXmtVq9jdU4mt0tZr9ran4mjt2ahrxmW4KNJvm0VAI13BezWfeLrtGHWI4Xu0iWDvefoA9bS4x XEXTqEMMUtreR/oXiMcokpmp/6wxNGoMPvsaE1NbY2DLNWPaomna3Lvu2ivx9znff/75U+YQw/dB m19pbqJ4S8CggQYaQg+yak9WrN1WQ1k0vGKN5NbK8dtZtEJotMqllUJr6rzabAyRtV+1qGi2ubTf t4iwPqf2VZdLu2oR/jqbxoT2us2miXSN7dgcGm5EusZ2dx5tSBvNpBEqtN18DHG1Aq1Xuz9oPJd2 LjScVSPZrsmHWbUP0TUqXjWZtCuhfTd1fw6NoRtUjT1wQwwPUmg10euAmneootLiH3E03Ahth6fa Xmjl3T2/SBp/3aMt1mvTmnOhVSFaoU30P2hkeAbeI4Mm2ph1oKbs9Fbrppqo8oQWct5MGn7R38Yj x7ARbcyKSkMXF2ituuicpd+9QQWrqLTOjb9GGFF2OqjdhGi49dCI0KTHBwu0Dvtp0i32BfnNU/s4 TLtR7yXLWmPSpNvQCzRtLSVJGwqTyVXyNEzT1lKSNW7Ib4GatrqRorVaWSJKyWd3ny/S1H0UbT8t J+X75As0bTFSRePNpA6Qy7kFmrbEh6r1WTX+QtVoqKZ9BWsPClStCT1vajFp1VDFqk9ZNk1UT8/C 8pv2ZEnTnikaaaunYeXkfU1jMtyrZQnuQktlq6bmt1ELqt/0B6+2smTQqPSiwQJNa10qGjNovu0S NTUP394f1zWk1QHfab5tLlW7mtd6kyatv7fgSF6pw7Zk7ZGuiRxA67stCzSGle9Y2iVj7qbSw9IF ba5G/Y5No89Fm0tamdX/vGHtObJNG0plKq1VrR4VF414aaKPU4RohZem9k0Ta71oV4Rqyk4WrXw8 /nO3xV/Tg8+TzHBNG6K5Ki3vkQTNqGmtt8TamtO2QAvIb6DF0sLLSfPvNWvhaQMNtMPa8ea3UzuS oIEGGmiggXYqmnXgidbHmV/QGaGP/uql4Xe2fwkZaaGN6zBrlTWG2FqdVfNJmzr6p/vg8iefnT3A mOFPyAM9XrNW8v/cx/coeoLPHqFh4o3J95YF6/V7G67jWKDZV2qJrvmMyTw1zWcsbbCG82o+I65B s+3jMy7/5LQmo1asWmMZtTKz5jPk+tQ0n6HyoVq1ai1W5W3rodyGOrMWq/JetUaPTYvYMm9WrFHQ TlJrQFutZl1HN7q25rTl04holuc7krm1NuuRXK823L5Yaw4ADTTQQAMNNNBAAw000EADDTTQQAMN NNBAAw000H4YmnWiwegaHEnQAjV9SivrqIxgzb6qy9Fr1hyQWbPF4DEKKpZGs2qO+4IWW7PnN9CW aY06yVpaDbdYe+k85TWJO6JGkPZIdtrcl4k1aY62NJqcu2+0GVJTa9qHSbWNNrPtgRhCNX1YYdK0 Vfrb+2k1fRxEUq3Ux6+k1Zj2IWgLtSqrVifX5FJ5l/ya/P9pXfLcLbcU0mvSVULanKVywbSZ25Nq ZbNBRT6N1iLLyauVyzFcnY31591ar4FaRSu06+RV5uUYOG+HifDvLqRQTfzhXTWTNs7HdS6iaUMM 7c2F9DVV26MeSa3pCBq7tGk3cTXSXJzPaD3maIuktnsU7XJOQzXdxNUKenEpTd2masM81VJPIblW RdcezmjduE6h1C+Jol1btOFPVO3yWioqJ1oj9UvG1W3Mv8xDK+e0iha6JiV1kXY9p4mrBBVM6gUN 2vz05i4aabp2VqtFblM1LM3GsETj7by2V2t3oRVhGuaslSaCUsvJoUxWtTpMQ7xh0gIGE62ThiZh hnmgpvaF9TpAaQNiVoRqalA1jtAbqX2LWe2tOd9V2/9JRL1TNJ5OEzmgQTsmaS+5PI+Vfh/psPbz H/30i+ef/IG/vL3lr2iiRJZ7QfpjFxettj5gkGLoBk3u4SXWCobkdeQza1+p+zpgb7W9+Pvl45+h D95FH1I6fkSVMz9q8lJBWg4ID+o1OdH09QDiao2yxJMoJ3cJtXKiFWk1uRgdatOEmqio5e7koOk3 a6NpfFhBQ76lOLaCImKTOmCiRQ16/abcwEysiVaXfPsmscbUm3xJtUkADTTQQAMNNNBAAw000EAD DTTQQAMNtFPR9r+o6/3cw4LomvXRxJq1JrKG/40+++Wjx+hRrMVYIECAkCr8D+LJ8sBnIk8hAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image641.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42SMUvDUBDH7y5pY9OCD0EonUoGtwp1FaF7UcRmc2mFgIKxQguarZurszj0cxSH THaJs2tHcdAKboLx3jXN0EQ04Xj3v3d3+b3ce356vAN5RlaXsKS9+TECO4aLAASbsltgK5H2TDZC lAhSHMcS2caqRJqESXaZlnUV6tLI2mBvq7gONYh1ESjWIXsTtpYFUOP8cpJTgf3e8NQNLj2AQyH4 ovH3gvMWhYJAuWe+N6gfeFf1o77fuwAYa5IG76/xumOHOCvq5N2kw+zfHVDONE87OXhT0EXNDAv+ ybLohClTS5iCVE8MrdupboPW1xlmjkZ5X4p+Ya7S1NQj+HhZ6k/Q+u1dZf8G8as6gX/SPwfKJ3fw 1dSpDVDZeeTUr/KEeC93Yw/sZMq23AQZRtJTgSXqQYNGSOR0gsHQ8/nkK0yG5P0A4bAXwb4CAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image642.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSv0vDUBDH7y6NbZL+iIJQOpUIblXqKm5uokjbP8AKQYXGKi3YjE6ujtKp7v4F 4pDJKeKmq6OTP2bB+O7lNZhQaMKR+7z78b7v8l6fHscQP+UDAoOd8xayox0hAMGyDOrCDGIvJ4wQ 5QpSFEVyZQ2rcqVJqLItmtYVSXQuLwlvdaECNYi4CGzBgfDuhQUlgJrIt1ROEXa7w+OOf+YC7EsF PzT5jWVeI++QI7A7J547qO+5F/VW3+ueAlyykoYIF8R3wwxwpcS5fsK3JvNOwjcF5lHC63qa61qa FzHmWNHbf0XhLEWhUoRyRl+JsirdyfF8v0/5RWf++Mx2hrlnjTuj6uxgr8hFTTnfTCcSr932vcN+ D2i2MgefLU5tqPrJnPrs/gFeGXH9lEd55q2EK7l0HCgd3wTmbTDVXTDlfZGDUJpsyEt64JGFSOS0 /cHQ9cQ/yJxJk3l/aTK9nuQCAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image643.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwUE9gYuAEsQyrGUEM5mBmBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw5TA5KAuBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZu0A8dQYGKaB6bqgaHgbf xJKMkMqCVAaGALDK30xWfy+AXTIBZAETEAoEV+Ym5ecwMIHs1wWKcgBpI669jFrCICUaROpjBLv/ A5L+6xIgpZpE2wvRzwjXL6RImf371SD2i4L1L/jHANUPEmUB6g/JzE0tVvBLLVcIys9NzGNgaMTu kgOMnGCTKuH8ZmUQ3xvOLwK7tALON5ZFlVeUQNU/WxRVvksYVf8lAVT5g3yo8qpcqPJprKjygUyo 8t4MIH4VNCQeIIfEGWwhcaYRe5hKME1QASXHjy+wmERSmEowOSqA9GRTwU0OciA3PXoF468Qg7gR xr8vCJGn3M3GvNRysxE3qpvjmLG7kYFENyoxBqiCNBnC+RniEL4ApslE5CIlxs0qIKW6cP5pMQhf AC1XEZerDzCmKiGbt5oxBJwOFsHl+WVAfG04v1EKxHeBq8+TRlWfLomqvlYE2fwDjFv4QXxbOP81 L6p5bryo5jFyoppXzI6qPoEDVX0kG6r6CSzI6oFlASPEfgHMUoiI8D/AGCMP0p8C5/vxQPhc0DKe C1wPgBMK1A4BBnYwbw8oSZ1hZGJSCq4sLknNBaZRtDhhBqsDAPuyh/68BgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image644.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC6WVzWsTQRTAZ95OP5I0yeZj2200uulSsZUIKV6KCD2Il2AR2z+gVQMtGFNoQUNF SDFHwYsXT+o/IL305GG9lMBG6EHQi6DiQXpqb2K1cd7MZplNSolkw2zeb97nzJthP33YfUnEs5Rz GAmhtL1JUdDuavxFDKEd4CMEKDE+gFIxQ6HVaomZy9QUMwWgnnUE2n4j4LClXJJLFwbjJENa6ER0 zg6X3vJh5Qip8DARz2aE3FzeWFmsrpUwCVoewfTxnqjkOSYA/tMXquU7lfsEMH+ezw7z/5lwg4aj aHKR9OZHRf0Hin9DR9Mp0mte6U99/1+p/vLPZ/rJb7GtdD/5LTZnyvx4GH6D7BQ+E6SdEbuahhV4 HUIpxaWPZw2R7dUx8bJhDMazLa6WS+vWfOmhdbtSXn5ASE1GgY66HahZ6PPI58lzyEWPbbZtqnqb TSeD+i8xPHLFomSXjpqq3qWVdJBnE2o8l+6GVH8Hng0F6ykMqP4O3NCQqz4nqGS5E1/VnWietBPN WrAD4EUytSvnsZLDn5I32eoYRt4nbZ5Nof77fps/66q9DU+MIB/GVX8b3kdUf1ObG5T2ekcPTz4x 3Z3LZtE073GMPRb1vvE788JAvuTzXlRll/44g3zd52+ZoB7GVf0OPRhX47s0NBa0/5NUeYcyPWif jal6B54OI1/zeYqp63EgBkH9VSLr0Ts6ffoNa/e3rh3pMr7efWd62G+bbY2i/z1/PeG4ZKO7f6fe wc7KbNYQd6TgsxZV2aW3PDa6V/5ft72u1RNq5Dz9K3iGhL1vQFh8J0Rgb590MiToHR7WJgWYWKiu b5TK/HZ1rEYTdv8Abj9SYtwGAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image645.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBw4EtgYuAEsQyDGEEM5iuMDAxMDKJgWVYg5mQCsViAmImRESzCyPT/ /3+wiB6jBFjEkIkRqpqbCaaPhymByYFPCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCydoF4fAwMUkD13FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMAWCVv5m0/l0Au2QCyAImIBQIrsxNys9hYALZrwsU5QDSRlx7Gb+ygpRoEKmPEez+ D0j6/blASjXBPv/NtOAfA0I/AwtQf0hmbmqxgl9quUJQfm5iHgPDQpgLICYxQk06wJjAC9JkCOfb sEH4EJMfEG0yuhuVGP8xQUwSwHQj1rBBd9lmcPTY2UH4qxmlOUFaF8Hl5dlBfG2o+Q8ImI/pvkSw +3QxwpCR5DA8AI6NCjjfEOxSbzh/ITMq35UB5DNvb/QwBqo6g83mMzjCWIJpHQvIpEevYHw7JhD/ 4wsBTD8RFebKHCCXpjBwQVM5FzgngCMfGs4CDOxg3h6QRWcYmZiUgiuLS1JzgS5HcyMzWB0AGPn9 pr4DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image646.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC41SO0gDQRCdnbv8o7nzA6IgIYWowYBaipDCLvjBpLKLcKBgjBBB04iNvcRGrMTG gLapNJjKQiKkszRoE6y0sDGQc2f3cuRCBPfYu3mz7829nd2X58cLEKOig8p8FNUSDHig3DD+gmGx 6uLThxSpfCJjIsPQNE2RibERkZlFZrED2NYFEdSKPsCjCXcIRsEkEWj0Tx6V+TzWAcoK11icICyn 97dS+T0DoE5e4AelgkZE/HGGyepD2GBjCkWDPLp2y9w8W9VkroCvIVI2cbpVE/pTsoj80ZL5zGZ2 B1DWY+Dl3zn/Ir67iTIJ/9Oh8PPZoY/pRJ0SvWviZQssPWVVrk9tZ4xceMU4CK9nM+ldgFLbgayE VqU4HmmkObTxeIBwwsYbnk6cUk5cThxXOvEae1Ccel14yltO651Oq72cVku993yOhpcO/Ksh8a2S UAm/fUhcZE+qXNe6evLXWXR3othP1CULR/EsRPjKXi/0EY7a2B908r+DTn7L5+S7xc29s/ECSL3f upN+cW+ZcC33oIFHoHvaWJUhRpL53L6R4Z3r6pEieL8dgnl5bAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image647.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC21Rv0vDUBC+u6SpTQs+f4E4lfpjU9C/oP+AUkwncWjFgIKxQouS0cXZ2cl/oLtg ByenOHd1dNS1gvHuXhok9oWXfHe573vf3Ru/vT6ArqYHhBVBrSMEBs4C8gtW9G+Jd4UEubwJUTNI aZpqZgdXNbNLmFVXacqrEVDTW2S05c3DGqRCAsPxC6OhRB7AkInVrKYG+93BWTu+CtmNeIEJWYas hp64jVZ9mQKYuIKWaIR3rvj9pscfW3uP4sclMO3zKOzXD8Kb+mEv6l4C3FoVhDn+7vkdXC9JbSuP r8nGVvH9r2IySzHJFEn9febKT7jhyDC+PkzBm4ySHxPE0UnvAmjqyPIpd3KsXTyD+d/bDH7x/A5u gvBPwc/m6+sdoKpYTQNljUZiNEGiRhD3B2HEnRY8OVr3C+z9hXU4AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image648.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABAQAAAI0AQMAAACwA2k7AAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAC1BJREFUeJzt3b9v5MYVB/CZMAgvjcau ckACMf9BUrrYiAkC5F9JabuTgUSk4QBXKmUq+R8JEAIqku6K/AGm4eLK2yCFF4gsZjkzJPcHfww5 M+/LPc0z4NXpVuLndsk3b95wScZChAgRIkSIECFChAgRYvUR7T5swefUgqxQj+lWf6PKqQXlsYBf iOAZLqg8CDaN4B214L+N4FYLviuIBf/R//anO/UovtsOP9mpQO9MUfkkH/n2Rgtyg/3ciSDWgmKj BdcoQaVeA1bpAyyuJt6FK8YL4VDAmw2m+p8+eTTWgsSJ4EE9VqUWmOaD6/0750Zwrx6bfJCYjgtX LNkLSntBIgr5mE5ssE/AnAg2UbHsB6/278MHIkhTtGDxIS1cCeKlQ7zI71hWOShRFgvi/UhSNZl0 WajKkC/9HVG5tRVUhc1PM74KAbPbDVwIbq1+RVOXLRV8Cxe8Ky0F0bd2b6Ispq0EcW73EsoCgkJQ DWVtXqcyu3fBLKMOC55sBdxsVPEoYGaCH4ae5kDQdAzGY8uHqvaNtcAsVizgOzJBOSAoaQS8HHwN iARx4UPwk3KGIPchEDOGpGFBZCFI5gjYkECmE6yAWQhmTFKG34U7C8G1yE2e9vNPt3UrZWhccCzY b6gnlGCAu3ErECOCsV9FIyjdC5Lk8E+8d+OtIB8aF6wERy8sRHCUDyYEzLsgGQb4E4jDHJNOCsZ6 qy5G5wmBwApKxm48C7rNP7Mfve57xsbLftBF1gqGeiEbVQdABXHuTcAP3u7B2Oz3RW+CqBHko4IU LEjHu2VzBVd9qWg3Btg/a7Skmys4SseNYHw5CS9gH43+rYWg3Qn+lc/8JXaC7gdioxfAueD6TFBS CzbtlylG8NRml3gyEfgRbNsMq2pja8Bswa4pku9SkCBrVnScHAdLBG0+GBPo8w/MznJZKuA9gnal +64RmLxJcwW6SOZ9OwGNoP3dsjAcEGQEgj8aCeK3/gS9dWF7/lEruCcWRI2gefHFfUElSEq5wcdS SZpFwOvRMt1KkJ4ciurME8HUt+LHRjA6VbEWFId/Pha8139ntLK/XJAf/Fm9I0JvsH0XYpOhc5FA nIzL+jywiC4fJCcvAS/leWDnOdHHuNAK9JcyS/NCC/Q3N70/ZSvg3SsaHeRDOVLp12BZGAuiY0GB EOTNl/GBQFYs3OY8CmOB6I7tg92AbWXVllkUS8aCpMuwyUE+VJVrSiG47tpR6YGgJBSwdivZ2WuQ FKQCcTgsbkc7NG4F7Th3LEh6n+1DkLSC/W7QTeEz69PO5x+N0VGRnO56n+1D0GakY8GcZT9rgf4i OyqShfXEbf7I5Gi6OF/QBlzAG0FcgARxsxuIEid4wgoEWlDvBjuooMtHeIF9NlwmyNqBMbM6x3a5 oCtSb2fNCj4gwcGUFSdoBkaQ4GBoxuyJ4qB5Y1Oh2wnar0uEIFmVAFIfxA4WdewFxRoETj8cO0vQ lIhOPxi6SBBDBSVU0KTk+BugQKbk+GuUoClSE5NlA5eCtFSPbYlotGzgSaASwQ21IDsVJEs/UWkr SFqBgxX3pYJCfkGeD77oBDlGsNvp7TYC6pEp2qolE+GhNjAUlDdoga6OUw/ViZmA635B5uKUj0WC 5mgEClRW5uer/WSCnxX1/6PK7IN8PgQqgkCWJ14AcwSOZutLBRwuiB131BcJSqxAjUvcw95oKkhl cWB0zSV/AoYVZGiBLk/4e5hA18nRP1+wIFN1sviqRAl0eSKY+8Q4T3AFE0R6XIIKtlhBMzKK0U9n +RQkemQUHgZIU4EqTyJYVm4+DAMbF0RbJ3uYtJgKSvebnikosIIELvA1bZ4j8DNtNhf4mrgbC7xN WucIPM2XTAX1uPRxCRHoSzHWu4GrVea5Avn2y2kzVBDBBXLaDBJcd4INRqAu0StHxluMQF2it24o 893d2BO9CdRHCeuJu9XZ+RYCdTp0PS7x8mbsid4EckASdUKy+nyAhSCtN6vKE2Q+UAtcSIGauCcl RCDDa3lyGYLIW0PZVOCvnXs5Aq8zNiPBxHU0SAQeK3UjgZPrH9sIuO/dwERQYAURXCA85+RLECS+ 08GkIPM5bb4QgdfWgYkg8p6QpgTDV198OQJv5z2YCvyddXA5gthrJ9FE4LWpfiGCzP/BOCnwPTav X+B71jop8F8kGghyrECOS+LXEIGQyVgWia4+y3mhghQukEUiSrBRgvLoeoWUgqRuI6t58523jvKo 4C7J5ciYH1yrj1ZwGysBc3G9kQsVZLKbLccl++uNLBIkctuySETmA7iAq1nrnJs9OBTUQVIdTAly rEDABQlBkTgl8D5nnBAQzFonBb5bSNOCEivw31WfEhC0kKYFFIARgYALvC9xGQi8t5AmBN6XuKYE /heY1i8gqk9GBP4XmKYERNXBqgUZUUIaFhBVB2sWECxxTQioqoNRAQ1gUJDABVTVwZiAZmweFHCy g3FEUMIFBVYQ14IYM29UN2+Xpbp42QLZSoQK5Okn4u8YwUMneIAIxH3eJKS0brDTC9L6inyqkXc7 eqc3b4JN1AkinEDABaqRFwT7Q/IeIkgqKZArC5iurrwMVyqrA2RWhgrkhcB0ffIJRCCDrFQfEnCq mfugICabLAwLqCYLQwIBF9BNmNYroGroDgoIJ40DArJ26ooFRMu9IwKyduqKBWQN3UEBXf9ktQK6 hu6QgK6dul4B1XLvsICuoTssIBybewWk1UGfgLChqwS/7BEUpIKz79BWB30CsuXeFQvqdMAx80au DsK6ner2Hg/mgqeVCCq0QFYHUIFc7o1Mbk7tVWB0e2z3AiFferncm7wpIQJ1W9K6OrgxuTW0e0Ei lxPwAvmJRqRAjc0oQb0faIHTe30YC+SxIJd7VYOdXhA9sWZsRuZErGDXCYD1AXGpzs5rJP/XO5gS kLYS+wTUpXqvIMcK6E5HGxIQfW5j1QLi7kWPgHjmvkYBdffiXBDTJ6QTAXEjb5WClLh7cS6grw5W J6BdaOwTAMbm1QloFxr7BLTLfP0C8rF5dQLEwXgqKLECRHVwLACU6ucCesCRQFYH5AgpiJt7RD55 uduIieBZC3ZgQYYWyEYeSvDQCd7hBQVE8HXOdHUgHiFdnPhNwXR14ONOXCaCr9YhkKchQQWyOkAJ 3nSCLzGCes6uTkOKyUuELifG3u4ROUPAcAJ1nwU5OmDqAxmARt6ZgH7mvjIBplQ/ERRYAaKVeCzw ekc0QwGgd3AkoLh06qjA7/3ILkPg7x7WpgKvtyc0EqSQ3sG6BAQXVh8XwMalFQlg49KhAARoBIgl rmMBYonrVIApEjsB/QkwaxQUQYAalw4EKEArgKWD9QhSzMz9QACMVQmyAi1A9w/2hRpO8Jn8KgJ2 cZQgzjF7Zb3VrRZsUAL9CRqgQK/1xfknMMGDFsD2Ay0AHgtaAMwHWgDMiYkW4MaF1NsNtE0FmyAI glUIdmgBL6+CYAUC/H6AFgCbmVpAcY/GIJgUsOjFCxK44A4uuA2CIJACDhZ8xniOFaCDXpCdNAkA gpMW9osUnFQDL1RQ4gTx4+8eq5OTLZwKXn/8afW2MojcRnD7UP3DZCN2gn8/Wm/DXPCn7z1vTMX3 /7t/9/73f2UsPzvnJnO3lefPn39a/OXV1NuY2Ql+VVWv/vCR6T4zIDhe20zPt/KbPydVxNiPrbYz Jvibp99sLMAtrq5HADvjpRWgASsQeL5teIgQIUKYxyv2Giz4xf4/bFwzzGkOXSQ5uj6IvyzBgggv eAMXvM3hAjCARd+gBZSXbh6Il9jBDIIVCigvlDogwGckuCC5RwuuRRA8iQIL4FvCy1evVMBKhhb8 Frz9ECFChAgRIkSIECFChAgRIsTFxP8BSAB5GlwBijMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image649.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Sv0vDUBDH7y72R9JqgqCUTqWDi7TY7kL/AX9gKggurRBUMLbQgmYRHBx0cnFx 6t8hDp0Eoc6u/gkOboLx3eU1kji0CY/c59333vu+y3t/e3kEeVp2h9DkaMNFUIHxgAAEK5LNqGES RwtqEKLMIIVhKDN1LMlMg1CrCzStK1KHWvayitayNpQh5CJwFI9V9MRkA5SVvqA1RdjqDk/aQd8D 2BUH3/TxE/m8R3FB4LRPfW9Q2fYuKns9v3sOcM1OaiqfV9+mVcWrJRY3NJfoNcPcjHnViPLRDqO5 d0A586fSmbLSGPfzBnehXpdzpdySeh038I96Z0BTj9EKGHv9WmRpTdePZtT/OchrBzcmS9djPs4l OTSSfIDMm/+6izO7m3ZeEud+3NWdQsTpruLcXZ16bBe55jLmW4u5G/NdNpk3Msl8n5J8CMwBWPqe WXIX5XfrvjuQE3rm2ztBoqobDIaeD5P06Q3R/QLZNKreQAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image650.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42VS2gTQRjHZ2Y3O7ubTXYiLUhOoVXRlBbbIIISqaLHemh6kx5SiVjptkoKTfDS gBcpiEW8FBQPXvSgBG/iIXio4NaTiNQ92IseBB8XT33EndnJOl8Kmg1L5vf9//PY+ebx8d36GhJP LrWcQRYvNc9hXtCuaAgR1C/URPhahJf08CUYiwgm7XZbREbwQREZJVi6k6RTzyHLmVzqQFg6Yrgo i9q8EmIht8ISf7cchMYzYR3pcdBEefHqVP16JYzrfATbZGsvGuddLEZBEJua9SrV3MXKUm5ywSvP I9TgIxkOdTP8H7NPZB443DwiuckSOudRydPpo6bKqxYGesHMJDmPSc7TQ8A/Y34zVL1gPkEqN/S3 muof1F7aKmfJd6rypHbPgP7bKOJoBh71PANY5ORX6LNFS3eSCWrwmRCPI2P3NTuOqfHDCMbZ/t5J +GOlujezMIdIZ9ajPrEc/Rv3q5i9n5JracjHUpA/JSGv2JB/s4j3JLsm1FsG5BsJyAM65PcEctGK eFfyLRzxjuTtdJ/I3vmYmcV5KOZ1zLkoOaAM+APqAH9AXwO/TzYt1e+TD6bq98mK9Ef5aO3+Ox9/ 10BU/5L7WezNL5JPmwHgIe2xZLZ/v/WQ7ya7qanfM51+KFb3cLy7loCep2tAb+jjQM+Sy1Lv3v+4 59UfteSlLoiWvXikfYKvSS65/SLT8/HIT1Ko/zBUveQ+S0A92vcdfcI4C/pbtRjoL08LoP2C+RS0 V8Q2qN/QN4mqZ8mOofKgVpX1u88J/N+TEuZwO31GtFyL+YU4EcsxHxdfOhev4VPAH9DnwB9Q6PeJ Bvw+qQG/Tzp+W94EtrgtxIEn1yVDVNArfr9sYEIGSvXqYsVDG93Z14TvD/T0B9viBgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image651.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTTUsCQRjHn5nZ9WVXSCIpPC1BHQIju0RE0KVjr/oFDBYyXA0UUrr4EaJDhy4J EV3r0M2Dp05GN7t6KTt2siDSZp5Zh3WLJGXw+T3v+1/n6eH+HPDTMKs6hIW1s02EwToEgEIMozo/ YSosjR9KCHoI7ff76JknU+hJUuJmm3RQF6FVvWGOc2s2MAZx6IsiiIqZ3Lrip2oCzPBU082JwEam tJ+uHNoAC0RkftLGl9zzRAyg/BtNVZy9Qg6omJ/g3hD/XTSqbAlEyrPitiZZ9mn3/u5D8HneVL+W dov9VhUf614u0FpYcMLtX+uN2lP2J279I+saIvV9sC8d5rgu+cPlCyK5q+oJat5R9cMc1yW/qnrJ Ly5brM3k/jGfPsKr8f3TWccuWpv2kbVbcDJ5gMvflToldVQqr5TaQs6q+Doq56j4BPKBUnI57OUz 1gl568vsJuiNl9kkk/GYT/lRm/vfgcXWcFJZ8V1AcEbxNWqW+6ER/FOjlraC2yUV6wEvF+icIdlw 74KB9wUHuf+wKASR6uKGNQml06lKsWQ70PQ/HcO8b+PIdlXkAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image652.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUO0sDQRCAZ2dzmpfmVAQxTbBIp6iNhQpaiymMfyBCQMU7hQRMKs9OC0FsBAu1 EixtrCwUxEpt09r4KgQbH+Aj7s5ulrukUO9YMt/OY2f2ZlK5utgBejzbsyAipbYJJgU+ggAInaS1 xIqglEJiIWO0w7BardJOH+uinQFk2jqGNb84epZntwsp3ZSAbqhKJ7AFnwrpQKwxAWlhGtM2cZjM FWeny0t5gH4mM/jA/W+V5yajLBDs6TknX0hl8supqUUn5wLsyEx6hT4sfgejKb6XkMb9oCLc/DkC o5qeTSQXvRbpNKC5EhphQe5o8rOL41HFdmPuKF47W3ZmFhcAaxmr85jJfL1Vmo5qvuaJmOQ3zSsY 5KSl+F3zLlP8avw5fZd74x/kpKX4wfgrvjP5PHLJvbqem1/qaby/l7jyr93XEfjrq4TWLD+7eBzx n3f69b/7W+VDFP/W8FNIcX0nsH93wgZVMq95mw8Tz2neYid0smsqy0BQn6VKHaNPWf54LmYiwfif Yb9/iZ81+/UlnuRKXz8l7Ncpqe+5LeqZkuFsOMjn1OM5w4fUIwsQ1VMbpcmm4dLfzYZmohP5X3DJ EHuy5UIx78Bl/e1ysvsBb4sSEY4EAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image653.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WWX0hTURzHzzn3z9zddNfNzTn/7KplmWlqRJDYH6KnWEhKjIhg0iC1aangVhJK UQ9B+Zg9GZL00MMwohcfNKKX7KEwNIKUIJ8FoYck7Z5z77mdn1rZxtz5fH/fc87vd373Xjf/7s0j xF5GpeFCbjrKv47pQLotm39QkEUV8+MmdGSKiGDMFEw2NjaYUofDTGkg2HZ7CJ/nJYbLqPSboyrV hyJog05CusnT5uiF+VmqQOijas6xPV4US/RfbstcTSI0hmlSP4g1g74q2I612Fq9gAwgr0pHAXM0 oXLtu5drI7lcOxzi2vsQ145EuDYX4dqowbWD5ZZWLZ9DllYtr9j7TsqHJEublIMy993M4b6wm/se atyX9nDfYoD7MgVc+1rItcEw1/xRrj2L0l6skbF16xxGMOsHQXpbRyrZZ5xJDhhne1KJboSGrRPC KMf8btQ0ZcCg5jrWYMp9EYlyXZ3t2CdnNepocGa8clFucuIxSYzHcV4FbXB1k9vmtyVwxTgezacz 9jp8zV7RqmJpx1UQ1u8Vp5p25W6YTmp0OFQI+VKBmGu7Uh2APKxTrrd5Rn3gFeMz6kVF5CxejIjr Z3F3EeSpEPQPByF/8lv7ba4c/7N/VuXEyfxllM7pcri5TORBSWeVdDuVjHsodzj+2jyRB6VFGfp7 ZehfVmmXOzo517OcO53KjpaL+2fx6yjkBZ+4Xha7PZCXVbjebhky32/zlY//85rRFBfLLP37jiil nHB4vhDGW0IwPheA8Vt+GJ/2QR7KpZyxOao+18ST1pR0jhjXlGOquH5UbZGg/zQS43F834C8Xibu H8cHIjD+NAzj+0Mw/rkAxsN+yDU+Md84XvFCvqBB3pMDGatwv+MSZF6fvvUZR8y33ppJtfdcQWT7 O0NTJkqotcbh8WLId4ogx4KQh/Ih66zeZodvuCGHichxvFYqzo/jL8WQnxRCXghAfsyeSbUOr+bC 9T94YHyXG8ZXZRjn+VnnOf3z7+e5+X7pUu6x/b45fF62WN/69N5Bf2ZUxSvmO6POyRbnb9NvemfH 2oxT6f7exJ8yPIlPsCusyuFOZLFm/4rQ2C8N9u/FzlpHLkZT9KE2iwmpaM309SdTaHZz1hLz/QIw Oa7THgkAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image654.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBggQZmBi4AQxBP0ZQQzma4wMQCFRsCQrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6//8/ WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8MENEZYCMhSY+NnkGL4D9LEIADkHwCy1gLxAaDkWqBGbqgaHgbfxJKM kMqCVAaGALALfjM9+Adx5gRGkA0sTAwCIZm5qcUKfqnlCkH5uYl5QCNALtEFSnMAaSOuHYwaQiC1 2XD+JgEIH2LiAqJNZAT78QPc5ATGKkGQngo4/x0/iJ8I55/kQpV340SVX8iGKh/CiiqfwYTKj2YA 8SsZBNFcDooMkMt9QxRcK0qKEoE8aBhAXMwINcGHcSbYxWpw/gsuVP4BNlR+KQOEL4DFRiAUCK7M TcrPgdmHGUJX+EBKteH8Lh5Uvg4HKt+KBZUfAo4VW4y4YiAY+zCfc0JN6uNlBqVQPT2MlMRAYrzv YCznBmkygvO5uFD5+uwgviGc/4MVla/ODOIbMHBBUzoXODeAHQINaQEGdjBvDyj/nGFkYlIKriwu Sc1lOIPuP2awOgBdvwKSwgMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image655.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wMrAxMgJYl2IZGQAMphNGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw8TA9MBViEgS42Nn0GK4T9IE4MAyE4gay0QNwCVrQVq5Iaq4WHw TSzJCKksSGVgCAC74DfTg38Qd05gBNnAwsQgEJKZm1qs4JdarhCUn5uYx8DwH+QSXaA0B5A24trB +JoFpDYbasICok1gBPvpA9ykBEZLsEmJcP4zRlS+NQOEj24TA0G3QmxihJrkzZgNtqkDFAMQk5mZ QeGrpwdXIcEEUQGzOwXsFh24fC4DRB493BhI9PUOxhlgm4zg/LNgkw0ZuKDxxAWOS7DB4Pj8zSTA wA7m7QHF/hlGJial4MriktRchjPo/mUGqwMA05SSKoACAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image656.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTPUsDQRCGZ/bydZeoF2NAYhMERQkGE8FG4h/wE+MPSIQDRU+FRPRKO8FCW638 A5aChYJY2Ki1rYWCjSDYKRh3Zs+Np4J6sMk8+87Mvbu3e3N9sQ/qSYEAk4LkFFJg3KH8gTSLYTlM QVFIDoHIMygajQbP5LGTZwoC/ey4+KhLCNk51S6j3kgbZKBBRWBLPpPRoRxnUjyUhXE/JwET1fr8 rLfqAEyzqRehKujp5jcOoOreITzoMihKyejIIL+v4uBN5e4iexZgzy64Ti076axnZ1bc6jLApuqC EJP/RauCY+2U3O/zOJ62EW/x+0kfajFopfm8znBNlfHBl+HPXMEMc18zH5SuPN7+2aPgFT9pr8c4 HKeiouZHM8ijUeKC5lwkyA/sZPCbE/x1t5QToTvtJKlmUXPJVvz1O+A/11jBZ+60oXmbv0dV874V 1EfMoH4eCep74aCeNoi9Zj0o3f5+gugE22XPnVtZAvHzTlRwrZVSc5qHEkHuiQXZDhEPaL7nPSqB 5d8Ci28KHw7fkw1RphO6W1coRHfZq9UdF66+7qHBee/jFyKk3gMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image657.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBgjgTmBi4AQxCsMZQQzmzYxAgkEULMkKxJxMIBYLEDMxMoJFGJn+//8P FtFjlACLGDIxQlVzM8H08TABTeYWArLU2PgZpBj+gzQxCAD5B4CstUB8gIuBgReonhuqhofBN7Ek I6SyIJWBoQGs8jfThL8XwC6ZALKACQgFgitzk/JzGJhA9usCRTmAtBFXHKMOM0iJBpH6GMHu/4Ck 34sDpFQTHBi/mCAuBQElBphNIF+JMAUzGHCCWMJMzExLOUTBtj34xwC1DWQGC9C2kMzc1GIFv9Ry haD83MQ8BoZGiClMUHsZofbuYNTnAunJgvOt2FH5lSyofANGCB9i8wKibYb5mAlqUgJjJCdIjyec H8oG4lfA+VOYUfneDBA+xGaH/wyIECbJzwxMnWA/GmD4gYFEP1xm8AW7uQ7O72GG8AUwTcaSCtBd lsDozgpSqgvnS4BTti0DFzSNcoHTMdihUDsEGNjBvD2glH+GkYlJKbiyuCQ1l+EMupuZweoA+4jp mXwDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image658.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wOjAxMQJYk2OZWQAMpivA9lMDKJgWVYg5mQCsVhAooyMYBFGpv// /4NF9BglwCKGTIxQ1dxMMH08TA5MBxiFgCw1Nn4GKYb/IE0MAiA7gay1QNwA1PQWiLmhangYfBNL MkIqC1IZGArALvjN9OAfxJ0TGEE2sDAxCIRk5qYWK/illisE5ecm5jEwNIJcoguU5gDSRlw7GKXA arOgJiwg2gRGsJ8+wE1KYPRmAOmpwDCJgaBbICYxQk26zOAMNqmOgQvqVy5weIANAofJbyYBBnYw bw8oBM8wMjEpBVcWl6TmMpxBdx0zWB0A79rUysQBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image659.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYEpgYuAEsQzjGEEM5j9ANhODKFiWFYg5mUAsFpAoIyNYhJHp//// YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw/QZAcmISBLjY2fQYrhP0gTgwCQfwDIWgviAdXyAjE3VA0Pg29iSUZI ZUEqA0MD2AW/mRz+Q9w5gRHsCiYGgZDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGBSCX6ALlOYC0ERcDUyEjSLEB 1IQF/4g1gRHspw9wky4zODOANNVBTXoAN4mRoFsgJjFCTdrBKAPWk4XhJkYS3ZTA6A12UwUDFzTU uMAhC/YcOHR/MwkwsIN5e0BxcYaRiUkpuLK4JDWX4Qy665jB6gCD4rUkDgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image660.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYGRgYuIEsSbHMjIAGczXgWwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eJgamBkYhIEuNjZ9BiuE/SBODAJB/AMhaC8QOQE1rgZgbqoaHwTex JCOksiCVgSEA7ILfTA/+Qdw5gRHsCiYGgZDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGdpBLdIHyHEDaiGsH43EG kGJDqAkLiDaBEeynD3CTLjM4g02qwzCJkaBbICYxQk1KYPQGm1TBwAX1Kxc4PMBOAofJbyYBBnYw bw8oBM8wMjEpBVcWl6TmMpxBdx0zWB0A9mRlDsQBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image661.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYGJgYuIEsYzjGBmADObrQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0GQFJiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoLxA+AmtYCMTdUDQ+Db2JJ RkhlQSoDQwDYBb+ZHvyDuHMCI9gVTAwCIZm5qcUKfqnlCkH5uYl5DAzHQC7RBcpzAGkjrh2MxxlA jjA0gJiwgGgTGMF++gA36RKDCwNIUx0DukmMBN0CMYkRalICozfYpAoGLqhfucDhAXYSOEx+Mwkw sIN5e0COP8PIxKQUXFlckprLcAbddcxgdQDl6RyexAEAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image662.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGJgYuQEsQLiGBmADObrQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0GQHJiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoL4gHVrgVq5Iaq4WHwTSzJ CKksSAW6BuyC30wP/kHcOYER7AomBoGQzNzUYgW/1HKFoPzcxDwGhlsgl+gC5TmAtBHXDsbnIIMZ jAwgJiwg2gRGsJ8+wE26zODMANJUx4BuEiNBt0BMYoSalMDoDTapgoEL6lcucHiAnQQOk99MAgzs YN4ekOPPMDIxKQVXFpek5jKcQXcdM1gdADk67+rEAQAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image663.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42SvUoDQRSFz7353STgIgiizWIRFI2YvIKlKGJiJagRFhRcIySoaXwG61RWNpLe QsQqIMQqhYUWeQHBXnCdubMZNFF0YOB+92c4c2aeHjstyPIcMDk6WtokqCDWIIAxIdWE2g7rKK42 E0mGOAxDySzSpGSKTFF3lgdzOQZ7zriK8skxTCHUQ3AV36uorXY/DbTVYDbqyWG12tivNI99YF0U vPPlh9F5QaKC4VYOAr/urfmn3kYtqB4BV1pJQdXVcShldmk7rZvnLD+kNBctXyc1L1ieTn6vv8Q1 z0bcw53c7tzW8/x1vodlmLpR3P+3YhIP36zyGzqJ6aGS5WcYZe6oF8pduOVmsFc7BA8cMOeRVerI zectbyU0F0aUqmz3J6XdX5W64tGr5R0yPPxq9OerDWvuiLtnlldgOBP9koz8JDE38sVFSuhW/70u Mc+Um/WGH6g7DamPSd8nXAry7f4CAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image664.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42SO0sDQRSFz72bx+YBWQRBrIKF+IqQ/AVLUcSkECsjLCi4RkhAY+FvsBSrFHaa zsLCwsoqVinULljamF5wnbmzGTRRdGHgfvcxnHt2Hh/uzyFfzwVTSkf9CkEFToMAxrhU4+qkWEcx dZhIMsRhGEpmkSYkU2SKujM8mMsyuOeOqWg6kcMkQj0ET/GditrqtFygrQYzUU8WK9XGTqV54ANr ouCdWx9G5ymJCoZX2Q38en7VP8yv14LqPnCtlRRUXV2HUnqLCq5unrV8ltRctHyc0Lxg+TX+vX4Z 0zwTcRcXst2Jref463wXSzB1o7j3b8UkHvat8hvadPRQyfIzjDJv1AvlLrxyM9iu7YEHDpj7yCp9 kk3nLc/JpoURpSrb+Ulp51elb6L0xfIGGR7+a/TnXxvWfCXuHllehuF09ErS8pLE3MgXD0mhW/32 OsQ8VW7WG36gdhpS70jfJ/xNXbL+AgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image665.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBwYGJgYuQEsQLiGBmADObvQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8P0GQHJiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoL4gHVrgVq5Iaq4WHwTSzJ CKksSAW6BuyC30wP/kHcOYER7AomBoGQzNzUYgW/1HKFoPzcxDwGhncgl+gC5TmAtBHXDsZuRpBi Q6gJC4g2gRHspw9wky4xcIJNqsMwiZGgWyAmMUJNSmAUBOupAPsfzU3AcGIQCK7MTcrPYWDC7pIE RmsGkFIXBi5oWHGBwxPsJaiZAgzsYN4eUAycYWRiUgquLC5JzWU4g+4mZrA6AHYZ2JgEAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image666.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBoYGJgYuIEsSbHMTIAGcyXgGwmBlGwLCsQczKBWCwgUUZGsAgj0/// /8EieowSYBFDJkaoam4mmD4eoMkNTEJAlhobP4MUw3+QJgYBIP8AkLUWiB2AatcCNXJD1fAw+CaW ZIRUFqQyMASAXfCb6cE/iDsnMIJdwcQgEJKZm1qs4JdarhCUn5uYx8DADnKJLlCeA0gbce1gXMMI UmwENWEB3ARGAiYwgv30AW5SAqMgWE8F2NXIJoGDCGhScGVuUn4OAxPMBRD9jHD91gwgpS4MXFAf coFDAewVqJkCDOxg3h5QuJ1hZGJSCq4sLknNZTiD7iZmsDoAZTqGLboBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image667.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABaMAAANaAQMAAACugMLNAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF ////AAAAVcLTfgAAAAlwSFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAAFaJJREFUeJzt3U+P5Lh5B2BqaKwmwGa0 hwC7QAYtGz7kurnNodLaW675Bp6PMEAOKWM7LXUayCJA4s41QLDrnHPMKUBgs5PD3jIGck9oDJBB kMNWuwOPBi4Xoz9V1VXSK5VI8ZX49vBneNqtYVGPOSyKUqlExnx8fHx8fHx8fHwmCs/mFpgkzOYW mISoWswtMIlv6+lCtK2zuQUmIaoWcwtM4tt6uhBVZ3MLTEJULeYWmMSrpwvRfp3NLTAJ0R4i5haY hGgPyeYWmISoWswtMIlXT5LkdkVR/SYn+G5M7kmq1YqgOlCMoJptGEX1mhEcQ1jRrQmqJfPqqSIZ QXVAsl/zNcvpqcNNsKY3Xoc/Czb02jo+C1VGTr04i0J66ouziNNT5zFBNc9j4dXTJMjjjJ6ase8x Luipy/uHKKoJjtdFYnpH9CJn9GZPRc5JtnUxe8rmNmgneEdRTXGmylhkplbiuXWKRozV59YpGjFT c6XW9i06AJPxOrwqLyHPGhN1lkrrDl2CwUsSad2hS5gZYBSC4zXzbT1liKqzuQUmMVHH+bzHRkP1 +411h14+HHU08+zJ8N2Y2lboxquni5H6wrZCN0bqpW2Fbrx6unxA6g2b9dKCmZqrucc+I/Vriurw daCEbYieINN/TRzxd9I2RCsm6rOI30rbEK2YqDfRmytpG6IVM7UMpG2IVj4c9TqkqH4RsEAGwjZF I4bXQ4J5W9tQzUmqI0FSzSiq4znbmpt+tpvO2a+N1V/OqQ5N1WpOdWSo5rOqY5LqhJ76c/O7WmZU vxh1V8tc6iUL3lJUszf01C9GHGXmVgvDV/u21slynFpYpGhkpFpapGjkgqK6vFOMonrj1ROFr58S VBMdQ7x6unj1dPHq6UJTTXN+zbx6yhBVC3JnYIzkeSMzVCfyIzar2uhzmVRGbNZ+3aUO8p6XqNWE 6gj8QhGsDntuVQ7KU7fJ1DHYfvpqLpKyphHqROMLWTrqqFcdA+pYQ6KjTjTUieru2EFW9bWGWksy vGykwPaD1Qve93as0lSffMHDK9XwO9SiarxqBVYv+cl78BvqdANWBL8yFkPL6qiDPNBURxrtV6jl yUK7eiV4gR1Wy9M3hjfUMoJq73hlJE8W2tWbgWMVqOYCV80hCZjmHR1Pvv/7KlUdESw5ve+j2rPh Eh31ZfneHRrBwpP7FkfqgUed7//lj4vaeycMR1miquNK/aT63z88VbvGbef21Dwv7xk/btvL8sry 0BTHg+FqrXp71OE6bamX5fEUR61Tb59601bnLqhF39lCWO630d9WeOrB1farWfV19KnUGu9GycDD /zbVNOK4NrweoqFW1XNtHVCnAqr2f5T69af/9Ht/nL1k7GlZrB5yk+u+2VOcler3n/7iT/abNNWD jzKJBL8tAt+zkFz31XtW/tEa+dLB6nU0WB1J8B9d/1ymoa4LpiI6gr0rn8T5A/jlwVpjpvpeQ913 3shY9XyZrXo7EY81Zp/BZrha67yx7xz9uK236kjj/KQYgcGdgrF1ZYHVX11rqDXOZdCuLPSrlShG kWO1ztnuTOp3IhEtNdL1EGvq4A1FdfhGFPMOcurrW/nKq/tiTZ1cr+Qr/ktZ/RJsx17n1SnP2TK8 k9UvpNSvaKqjrTqioi7zKiapXhBUBytFUM1/qbbfkialvlXbb0lTUsd3FHtIcicJqs9JqpP3d1t1 oqS2ZC61eq+2s6d0+7xPAuqgUG/HEEJqpu5Iqldqd+3pUl8y2zzk4YrZQl/i1UdbvbqVx6+2d021 ilf3xHYPEfVPYmpZ//RqIF7NvLo3Xs28ujc01baP6KL+SaytRf3Tq4HQ7NdezYj3kJ8SU4vij/Tt yquBIKgDpQiquUwpqsWCojqLsdUIsyeehSTb2qvBIBwbecapqUWpZgTVxYtf0VPHJNXlzcFeDZXF UC+8GixLUo0yhqiMmFqycl1VampRFLulqI4URXWsBMV3o6J4bJygrTHG62Ig8WqoLIYafQxBOaIn BNXPvbqjrH31xywieGwsX+7VUFkMNSeppni2W8arobIk1f5TUuZ7SH9Zr96pKV4x8+qusgjqZE1R nXo1XNa++lOFrwbLjlIreUFRndEbQwJFUc1VRnC8pqpWE6itvxuDKfq1hrr/iWBVHFQPHfkESTXJ YyOjqZ5g9uTV053LePVO/dnu8d6k1IyommIP8WqNso9JPWzOV8WrB5d9TGqa/ZqmmmYP8eqhEp2y xv2ai/qnQ+pH29ZerV3WuIc42K9ptjVNtcYY4tB543B1ivzcSZwegv0sRJxjo3JIrdNDSKm3be2S engPoaqWliQ6ZceqY+TnBOOMfOhqjU9Jh48h2M9kxmlrrx5eduy7kYqaq2rRSJpqYj0kVFk5GhFT x/U0b6vmRNRnQbX011aNvVKLrTnfGaOo/phV0J0aed0knLOCx6iGF2qcf/bUr47BJTddb2uSaq7A lS7nP9vtV+cRVL3jbR2uwOq9us7Nv/7wN+Bys+KhotuDechugXZYLczUf/sH9yGs0I3c15m+OZjz 9UrCTFMdW6HC6reVWh7tL918789ft16UcQjYrU4Q1dUSwkNWpd6wYF71/4l91UH1Vh2iLt6peuq4 s6q0+O9P0r9ZsmdluUhAr+4dQ+phA0UNlLU2Dxmgfrd5979PX15YUOuM1+D8YZfq/36Q36x+9Ul/ 7ecuqauKhox8se67cWhZkx4iyz926lVP7VEWysESOPbaupIMOqLrHmWGlu04R+9T18eXQWoZQ9XP 0kPqvjpoprpKoOpxr4c8gysK10HxnyHqcKQ6NGnrs466/qUwD1LzdQpVP1gdWVRHC77hm0HnjQrs abjqS7iu9HmkbtSws10JbR2sTiyqL55H4U/CK1H9gqpOTdQdA8nybLA6ktBWRPUXjMPqII9vDtSq T8IltHWwWmmrZdflYJ4ngh+osx5J44Rnm6Fqrq0u9hd+DdeVxwfq/qvuI9WvDdR8iLr/E44Z1AE8 XgcrzqZRBzcG6q6jTPmqSdT6R5l+dUxSff7MqztjWZ06qQ5V+VHoTh2u0wZGudmvC3X+oN401W/3 6v57cRxT37iobvSQ5scrYTG/HnSP2cTqTXlKu383xqJRm7peD7qfb9YxpK2+clK9PlY3CoXqKh90 J/OsbQ0N3IPuGvfqw4xW936vYIw6zQ3GEDl3W6sPU51AIFH/dEjdGPmUaF8ZRlfr9+vGu/F+DjUb OYYEfWq0MYSZXJ0UD+rwjbhog0T906m2Lv/cq6/Fog0S9U9n1dG1JKhOrnMS6rCpft4GifqnW+9G RlW9+wwsCVbzqD8y6SEHmUfdWXbgp6Td70avHlx2YA/xaq8+3urVAyVwRqlVqxgJtWiBtlu8enDZ cT0k/bf+9XZnVp+3QYKdXot+ZjUAEsUfiqKaK0VRLS4oqrMFSXVCUh2TVJ9Yi96rDzNSzUmqGU11 /1r0rqpf0lOXoaUe9Mw459RlWz9lFNXl1T+vHlx2pPozkuoTz9B3Un1GUh2zE6tfO6kOr7waDII6 UhTVsaI4XjumHvicBapq6ZJ66FEmcEo9sK2fByuX1IPnIRRHvucsIarGvKuls+xIdUSwrcuXe/Xg siPVnODIV8arB5f1aqCQHC6Bg7I+OlW1Q8dGW6ssONuvKaqdus43uIc4dcXscavTtUv9WkPtUFvb Wm/XTfWpFZmd7CEnV792U31qpXEXe8jpVd0dVJdPAaam5qJ8JA41dUBUHSiK/Zrmu7EY+eQFRbWi Nnuq7mqhqSY3e9qpHWrrweeNC2Lq+m4tp9SDn/zv1HitsZoqxbamdk3Vq3tC9Pq1V1O9pupgv6Z5 1f3RHmV8W/fk8R/RNXoITTWtHuKgmuax8dG+G2mqafYQr+4JTr9GfZ5qZ9nx6lVP7V59GK9ux121 7KndHXWU8/I1W3WyffaM6+o4DwXbq1GfkN5Zdqwa9Rn6nWX11Uodrn5NRb2q/5JYW6/qRfCotXVI Uf2SV7fpEush23h1T3DUmGtUdZd1Xm1t5doqe3WfBFanSOpEgYUPM2T9xvHqCF5LEVYvOaI6UO1n FHYlkmfQ5rFqXqsjWAKrZXMNle5EMoI2g+og71FzVS2B0lDDElDNhZYaKguquWS9asGaPSTGUme7 K3NHgdWCLTsr4ioRrNnWMdwmHWp4oXAoMVxFlAEbi2n/ZWdFvJ5fN9SwpEMNth+YpHjvpgPWNK8i iv+TnfnRr1hbzUAJqA4FvIQmlItB67Dv1eBbt0692GijXzcW8/ydv1M/6qw9C06OULsskdQ14FKn dtbzrmnklV69fersQM2+qP5clVdGBmajpdaqt0/NDtUMVa1TbzFInFYfvQBPba1fe/WJ5PbU2XRq zZGv+9jI0uroXYzPXzxs03rXaKiPR9Tf/vyf/+Pfs+LIXU5kRLNs7zyE/ViWI7b5GKLE6XnwLs2j 1zbgPKQQ9dQLqS+q63+dyZ9+9CT660/YJ3Xtw4/o4Ewh65hfq57WCN7LNG+qz+E2gTdqzJ5iATyb XXacy6R9ZwW3crloqnVmTzwfPlONpGpt453qr/rUK0CdacxU1zrnMu2z3bBLnaju0+j4Nn+1uHzR UMPnJ+PVwDl61KUO+j4ruF2zxWbRUJ8+A8vZy+1GjXN0lrR9cZearbvrgdXvk/3v4Xr3Gfv+w/Yi fMN2/36RzlWcti8xUmc5W1w21OHBv2S9tF+VQ7Xaq0MddXtT2qk+kcVZQ314FadeJK/KgTpW+/dK KNmY/AZFnTz024N+fbDVbJ/73Juq1/G6oS7eIrssw/0Ye6A+D/arYoxU/6mhOpBx3lAf1IOt7jw2 nnxdr5q31ZI9n13Ne9Qv2OcPo/1evQLLmqXziH4i0TpddasP4pb64l7SU8fre4Jtna7vO/v10WpW ZNQXh1t3x8ZwDZY1C4KaH83id21tVW068iX5D7r6Nf+usYP6b7+GyhrGtK2r14qjX/fq14db9z3k 62Kmul/R3kl1oG7kduuRej9VnqmHlOlSf1uov5G7HWwLlWplRZ1scNQZoI6+3n2cc1jWJInC6CHR t+LgvHCnTooz+IeznZFqhLYuH3gc7i9L7G/SLkrXH4wcljVJhNJDzopJ6cN5oX01Q3k39qizZlnT PeOoH/7qSN0qa7pnpLbe10lf/axV1nTPvq3rn2fFVBpSSxZnnzfKmu7ZvvqSrVm82l3n2qqDPMhZ ur+o6546Z+elevvbdqZafc7zpS110RS21atCvXhQi13ZJbuzpR5TQ6f6DFbzO3nZKGseBHWwXu1O AA7Vt/ub3FxUnwdytfvtQB06rC7HCi7XDXWklEpu186qw8L3WqqGOi7VV15tWkOfOgV6SHyVO6su 77/4Slzu1fKwjLPqxm/BUSFC6j98+Gy7VHM14njcsTeNtNUHN4OXtQZqVarTh0t8tXrE3OeofqO0 1Qf3x1NW54C6GGTWLqmDllqp4Nvy0ZS71G2tNg6pbxSgvjpSl/cZh26pv4HU19+pg9sCUvGPX1a3 QZnu86h+ozTVBWY99DYz030+7M20BkA9OKb7fNibaQ0fjLrs5MWbVoD3EGrFrvrnm7//qyfbvyje jZLLuHG7VVEuc2gMydLGd8dKdSBidXwzEg111FTnbs35mt/TK++3KB+S7baaNe4SLbltNXdczWp1 4yY7vnJKzVrqZa1+ZW+f42voPZfZ5fgMbPQ+x9fwONRgIa+2UsPj6CFgPV5tpQav1o5Xt4OlNj4b 8m2tHa9uB35+iFdrxqu149+N7Xi1lRoec7+WVvc5vobHoQYLebWVGrxaOx/4VRywEFG1tLrP8TU8 5iO6gLZ6tWa8Wjsf+OwJrMerrdTg+7V2fFu3Q1Qtre5zfA2Po63BQl5tpYZBaviRdsefBb0SUJn+ 4Pbr8Lf/HV/+14nb/DSeWdW/twHZNSP/iz/7tc59kzOrx1EPIkmqhZPqdHNhupOuGKuPnnPK/0Ew 04pMMn7snCNePV0mV0c5fJjXih21Yp8BVW8YcACJmk/2M4kVdaCyF+2toXJevWhvhdWp0WGlWXU2 uoryiJMBz3COwSnGZTr+Kxx21JGC1qM5DyFfPmAF4pOxo2bQFGgRQOolSfXngYU9WlE/Y6mwUM3w +GPjdPHq6eLV08Wr2/mivSlQN2J0vXbUHwPfmyqmd2+B2VOgvhGj9wdfn9NNcgetb4CntpMONTRT 1XruP27glRMT8GKYznP/cfO76hfAVg6uH6Dz3H/ktNf4YKz5NdJtHFKDM314ibVq7Ww3ArYq1idg 1qKxKqlXj8yjV3cs6zpHQHWUR8DzK5IVsPrKLOEbaBSO1tDCRItVmuGLhiT8T1C9gNQXK2B9nlkS fgOpzwt1awIV5PvnO86dGFQvF1zkzcuWB893nDuLOADU+SIQq6Y6LJ/v+HwK1MksYmAU4XkCqCO5 CbN0GlZ/gmKwuFvJxtYwT64cV8v7XDa29qjBie3UKdv6Pm/2kXAVA+pQLMJrZ9R3LXX5eBnZUhcJ r1+3N86T1RI6te1Qf9feOE901DdO9JAyq3S4+pueZfSmDVW1bG/sUrvTQ6BLNl3qnjXjp809dCGs Q/2znpWTp83966y9kcscuCaSKFd6CFevZXtrlEPv0ebT5eZLCKrjHFpklaYavgI7R2B1cZaeTS3R CVdfZXMbfHx8fHx8fGgEujPC+cAf9DifbG6Aj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4/PQZ7ODfDx8fHx8fGxkpdz A4zizhfgdOLV08WV+6b0QlN9MTfAKDTVl3MDjHI+N8AornzXUC/O3L+tFaLqbG6BSVDv2X2GVTGq Gu3rA7hqrMojgVRxVXmGVbFAqriqPMOoNVUZ6nMxcL5WXKolRsXbEFULhEoDhay28AxSuNJQIlR8 uAPrKbtdKBEq3gV+GP3IlHMQjnmSjqIu59aoapS7YcvzGFw1RuU01eVzxlC63i7wY6pGBlfNkwxP jdZDQiXgR26NTKLWiOoISX3OFojqRK1Q1ItSLREqrpKuchT1GlV9wZYYVxGLIxdmD1kiqkNpv+Jd vHofdHVOUB0qPHUk7VdcB1Ut7FdcJ1Io4zWuOlA4x8ZKDT29wUr4OkSZh9TqzH7FVXjOvXqfQr1G VAssdXFeh/YZGBdY/bpobUR1jKNehRLvs91SjXLemCrET6TR1IlC/PS/fH47mhrv/pD0HY463uBc Z6mT3guOUfsTpKtDddI3Auv0DvEy3x8FGdaD53EfaI9VO95JAWbtqB+Soqlxb7TAahPcB2hjqXEf M4z1L4l7YxyWGvfBpkjTYJSPex6CdLOghYVN+0LzFkeaN8HSVJO8uRtxGowY1E+70RLKmQFGcWhd J43gToOx4sxTrrXizEpDWnFjZRMfHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx+N/D9RxOeWycTklQAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image668.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSMUvDUBC+u7yoTQsGQahOwcFNMV0EwZ9gEdtdKgRsaazQUs3oP3AWh85u7lIy OdXZNYu7zqLx3eU1wxvUJhy5e+/77r7c3evL8x3Ik7mpggp74Smy4/QRgGBdbl1tFWJPaSNEOUHK 81xOdrEuJyGhQVdpzqtRqjJ3TXvbS6uwCTmTwNdxqr0HbRMN6+k0VYOpwVFndN5OLiMuwgo+afJd 6LxFUUHgt7txNAya0VVwMog7FwA3rGRH36/ob8NLKVcM3oMiQ/bvDCj/9F5mGqsDZFIoqi0tpF+/ lcRngz7QXEHBx1LJh8PQQ8NPv37n2/UDZx8Y+mb42YL1x+oRivp2J3DBTjTwXjI1y8zHEndNXHem xIPv9uyp4Z9Ts3u2Ibt0DZ7ZCk82R4Zn+uDDskRPXHKGRFutZDiKYpjZ6h3B/QAoImf37gIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image669.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBIYDvAwsgJYm2IYWQAMpjDGRkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw/TAZYENiEgS42Nn0GK4T9IE4MAkH8AyFoFxApsDAxZQGO4oWp4 GHwTSzJCKgtSQZaAVP5mOvAX4s4JIAuYgFAguDI3KT+HgQlkvy5QlANIG3EpMpszgJQ8ZYDoe/AP vz5GsPs/wPWXs2wE67eF6l/wj5C9EP2MUP0HmD4yQ/SLotkPEmUB6g/JzE0tVvBLLVcIys9NzGNg WIDdJUaMc8Au8YO7LADMz4TyJZj3MYECOTNLFM2lhGzCdLMoK7JNB5gkwfFYgeEHBhL9UM5iBXaN IZSvxHQbbLIRAxc0rrnA6QFsMDTEBRjYwbw9IM+dYWRiUgquLC5JzWU4g+56ZrA6AK4iskjEAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image670.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjA4wH6AhZETxBKIZWQAMphrGBkYmBhEwbKsQMzJBGKxADETIyNYhJHp ////YBE9RgmwiCETI1Q1NxNMHw/TAZYD7EJAlhobP4MUw3+QJgYBkJ1A1iogbmBnYMgCGsMNVcPD 4JtYkhFSWZAKsgSk8jfTgb8Qd04AWcAEhALBlblJ+TkMTCD7dYGiHEDaiEuR2ZwBpOQpA0Tfg3/4 9TGC3f8Brr+cZSNYvy1U/4J/hOyF6GeE6j/AdJwVol8UzX6QKAtQf0hmbmqxgl9quUJQfm5iHgPD FuwuMWKcA3aJH9xl/mB+JpQvwRzCAgrkvEwY/zATiJ+ZJYrmckI2Y/phCTNITwWcL8ME4YtihilJ fipnsQa7xpBBFDN0SXTjTTaQJgMGLmiq4QKnLLBB0LgTYGAH8/aAguUMIxOTUnBlcUlqLsMZdNcx g9UBAAeGJwcOAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image671.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WSS0tCQRTHz5w76vUqJKXQYyMu2hXYKogWfYAk1D6AgZCSGWiU0YdoJ7XJluGm 1gW5cmVt2wrRYxNEi4qibM6Z8aIGUXOZe89v7nn858xcXzYPgEc0AB7wkxVfEmRYTaFeEOG/HjX9 SJZUE4XgFYGdTodXpsUor8RRGO8AduOCCJ5oYFhZk94hGIcOBUFIcUNZdTXbDkBdpQkYnyAsZsqr 6cpGVvkJEvWOOoJGjCtOCZ09jMsw4ZA1gmfyxCa9H1j70r57gvRIhFA6V8iWoonsVjRZLGTWAY50 FgG2+s44bbzyk2/C5RsvccXlTQ/xtstzQJwBXbH954rI+p/cykkhZW/lqjy1iHOGZ61dXz/bXmpu Lt/lGNfMc4d6905HpZ5QqlJYKa4Bdnes66PJd2GFbXJ9NbyD/VyTmt8M7wvNL278M5/6vRvfzzWp +cGN13zndvKR9c8b/Y3P3/UP9m/BOuR+3Zr49j/3X5VjUteP/Iz/10lW5TFnioNjbrLDt50TGXUh 8DGd0xG2BGIsVSmVswVoDaqz2O8b3BmQ9qIDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image672.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4WSO0sDQRCAZyaPyz3AwweIVUhhIxETsBTuB0SJJjax8YQDBS8REtArBP0H1lZ2 VmmsLCysrCKWgpU/wdpAzp25u8WzcY/dm292Zuex+/76cgsyPAcITJZ228hCYR/VAkuyW1LTJJaK ahKiaJDiOBbNOi6LpkGYWtuU+TkE5DnzSlotz8EKxOwEruJnJY2ZHICxcrRTGwe2/dFxNzoLANqS 1DclHjxqErGOyemLdAW+SAtKmmrdQznTtYxM92FlupHNdU3pc5aceYNSG4HbPQmDYXUnOK/uDUK/ D3CdREOoqH/TesRLm42bml0rz5sGc0PzrJTneoF5A5IM7nQG+E8GJHV/6UwO8U0iX2humcy+5vty fr9Xyu/3Kc8HwBxJp39nxleuPrcThUeDU6CsI0k+pP2bFTZd0+wV89yTGrfASu/ZkrcgrU9jumAI PfHrmSBRrRMNR0EIk789KIjdDxJ2zSjAAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image673.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VRPUsDQRB9M5c7zSXg4QeIVUhhpyTp/QWiiAkWVolwoOAZIQENNv4ECysb01ml t7AIgoIQCytbf0LqCJ47s3dXXKULe/fe7MzbNzuf76930DX2wCgK+jgkAU6NzAcreuqaXWRBBbOZ SCPEcRxrZJNWNVJnSrJLnNaVGTz2Fg1a9xawhliKEMidBo3MvvaAkSksJTll7HT6x63BeQjsqakZ 2wpZVb1xg6z6Ml/hQNGSQdMs5jpp7N6RHr55+GPrb0j7YAStkyjsVXbDi8p+N+qcAUOrTJg3/4bf pjdXkmuwCl9/VmD1OM2UHunWkaJGxl8gvK5d5byZ90LQHERH3VNw6sjqcebsoSCpWxl/JsvzvdI/ nbZppjO8zPg2LPeT6fg6QX2CxH2AOWVPMvMJMVebg14/jDDJu3c07xeQIMPQdgIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image674.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VQsUoDQRB9M3tqcgl4qAGxOlLYKdHeHxAiIUkh2HjCgYJnxATk/AprC/EH0llY WFhZxdo2n6CtAc/Z2c0hNu4x3Ju5N+/evve31zvoiQMwVS1qHRIEmE/BBg39uiBVZYsCKSbSCXFR FDrZpnWd7DB5do3ne3UGx8GKoM3FZWygsEuIpH8RNJaaGmAsizXPqaOdjE77+WUKdKwXfLHbsKep f9wip77GN0gUrQqaqd8ZT78d95bUMyPqn2XpMD5Ir+PuIEsugEenQqjIezd8on1jyS2v8FAq0D8K rH4+SqVjutcUkrI/gu1zvcFvZRulPFEvz04G5+C5I6fH5f6VethD6PMJNUO9mteMsKTds019QszN Xj4cpRkmfz0a5f0Asv+mRfgBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image675.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC51SPUsDQRCdnb183OVCoiAEq1PRRhSTVizs1cIEayMcaPSMkBgJ2NhYW1ulsErh H9DiGq1ibWtjb6/m3Jldj0TFrzuWnTf73s2bub2/uz0H/WQhATYFIxuCAnkhABDG+DChlo0UWWqh EJwRGEURZ+ZFgTNFFIadwXedi2rLjqpoJpmDcYhIBHmFQxV11QpdgK76TMZwXFitNrcr7QMfwBPE fMbwVds8owKo3ny5HWzV9wCp/pzKptVecjx5miLKI2jdQ/97nWD/T7G+ZU2kibpk9J3+T3W1Xhh9 iCtJos7GOMczueRJDvqhrKW+V9kJ/Ia35h956/Wgug9w8rWzkrDZ2W7stMOd1gwuyLpDQ6/VNF6W 0wk6PzSVO7+u/LmnpEuaaoyb9jC+ksN4ETTWlSH6b8+bcioz2MPQ3/xTDy3rhqdXjKd1bBFeiPEL aOyYW+jwTeVC5i7kIcXomsbcE4iT5Xaj6QfQ++heMu8NMgW5t14DAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image676.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBI4GZgZeAEsQoDGEEM5npGBgYmBlGwLCsQczKBWCxAzMTICBZhZPr/ /z9YRI9RAixiyMQIVc3NBNPHw8TAmsAtBGSpsfEzSDH8B2liEADyDwBZq4BYgZuBYRXQGG6oGh4G 38SSjJDKglQGBgVGkMrfTAf+Qtw5AWQBExAKBFfmJuXnMDCB7NcFinIAaSMuReZ/bCAlTxkg+h78 w6+PEez+D3D95Swz2UFKbaH6F/wjZC9EPyNU/wGme6wgpdpw/hNGEH8dOCSR3QMSZQGaF5KZm1qs 4JdarhCUn5uYBwkKLC4zYmwEuywb7lIdMD8Lyq9hTuIC8UuhfAnmdeAoy8qC8B2Zz7NA5EXRfEbI JZh+PMYB0pMI53czo/KtGSB8Ucw4IMnP5SxaYJsM4X6yBPvBAM5/yQDhc0HTDhc4fYEtgsagAAM7 mLcHFBhnGJmYlIIri0tScxnOoPuOGawOACubGeoUAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image677.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYGZgYuIEsYzjGRmADOZbQDYTgyhYlhWIOZlALBaQKCMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PEwOTArMQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGTtAuIHQLW7gBq5oWp4GHwT SzJCKgtSge4Cu+A304N/EHdOYATZwMLEIBCSmZtarOCXWq4QlJ+bmMfAsB3kEl2gNAeQNuJSYvQA uyYZzv/GAOJng+1GNhHsUaCJwZW5Sfk5DEwQcxjBPvuAZN5csN26UBctQNZPwEUQkxihJh1gtAa7 xIiBC+pjLnCogA2Cuk6AgR3M2wMKxzOMTExKwZXFJam5DGfQXccMVgcANeJBTMoBAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image678.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPU8CQRCdmTu+URG9hNiIFEYLTKC3t9FCQGpMMGgEJJAQCgsLo42JtZU1/gAb jVdZYWdiYyGFvY2NCrizu14IGJG97N28uXmz793tPj3cX4Aak+ACHwfTGeTA6KC4gSVfusT0EUem mIQoM0i9Xk9mVjAiMwlCXR2gH16QxGMyLKJF9xTMQY9JEBLYFlFTTHsCoCnaBHRNENZztUK6cZAH iCKL+iDF4BGTK8ZRdZ+lAu0ZHM2IKOxWuTbeBlSujdkgMz/J7ij+OUskcYVSjeJ2eR9I9UPwimfS v2Bk3VzyCor30v2bR1LPm8Ovm++Sv6r5l91R6yo+ab5NJ34ujWv8aByb/dimDKn+1oA+zpqif3q3 mK9GN/L16Ga5mCsBHP2uNInPUmnJUb4lcUXjiFHxKWwNOBm10rCn6wBzGg6+8/Zj4dFQSqzhbz6W p7p56GFSQuMYfQUZJx28hgpbw39nTE8F2XnZwVHpacnxVHL1K2njjtmPr+gMGJ8O7RP81z6zaV7y q+DX58Yvz5Y0onuGwCPRDZ/GFhLFUo1qLV+E1qAnQ9Z9AxrYfigQBAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image679.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUvUscURDAZ2Z377y9U1dXSUgTsQhJoaAg2AiHVRoFP0iRzsASBU8jJ8i1gYAI go2HH4WKnf4HQdDK6iysbLdJYWxS5pR4eTPv3eP2BD922dv5zdebNzv3ri7Od0CufAgeZFia+Igs OBGpH+gWq6eeDLHkqocQRYNUq9VE04+vRTNAaLyzVI/LEXj5sFNJ71Lt8AZqHASB4jMlHTGFAEcq Tdb45GBsZnl2uvQtUn7IRd2SjuCrV1bsQ529i6p45bMUKmkpq3Wf4LJN6366X1t5D3e0f6/jN1D2 QRBMzxWiYs94tNIzuViYWQA41JkRWtR70I9ps5OdP1gG4QHLW+3M7y1/zyb9P6eT9iEnab/BRnuF 1oF5FXTF8bMrJunJH1t52T1MNVY6Sqkc86DlYdQcPOwNqTuYKhW+LM4D1Tui85Ot/FUHu/YZHnZP Jf+t4WtK8p6x3xneQc1VG9/qMf+28UneM/YbG6/52tZzkGmsJ6a/0ukRs7+zf4/vr7l/eWdb8v8y 8fEL+1N2w5Rev3n28IVfUnU64JgFyz/amMctX/rMJcvVdJLXSHPzTOGT/4Lknibx3mtcueweC8/V v6Gz28K89GCm8Fk9j+mtTH8RfHMO+HJWyPCbnAGkhU74dKkgUe9UqbgcFaDSXLMjfv8BMdqKM+AE AAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image680.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WUP2gTURjAv/fuvbvcJU2vySXNH8RQQRRtNB3ERShmcdAMth1cpC1EUmhaaQoS qIPgUAehjlaHTMV20SIIgkNwcCh1cRGcdHDKIigdWmy89yfHexex9sJdvt/3733v++7e548f1oFf 4/lpG2wmla4jJhgXDP8BKW6l/m1jJhH/xghxDcLdbpdriijDNSWMpHcU9+JieNoezyd86bQ5CDno siBwfW770ltGeYCsv2RU+sTgxsxybbJ5twpwEbOi9rGIYNcIX3EUiewefkFGKZOSvrTm9XSQ7un2 cyzyALd/i/g1ViL2f+5Esz67OA9Y5EMQ8f/HnJfWrzRz+S45YQxLFnm+Hv47D+b1/QjyUXthmLle kVwjT9KCRb7W4VF1iXxYxgPteGo+z9yJMz4X8KOYzi1bZZc8HNS5PKBzK6Iy0AwR66VC+2da4tc7 OVevNgqV6r3CzcX6zALAm793ok1v8U5Ugs7EOc9J3rAeZFU+hVbSqn+NlNKq3TZu53T+lFF53nzt 6vH1pM7PhgSnQpM4amfhmVQswiu/I3kbf9PYMwuuznuOzuWIyi75ktD5VVTnsqUy0C3+5TX7ZgTH nBG19/hMSkGPshon8U/e47GgxytRnTcjqv+SsTGk2mvkUkzlJeO9o9u3Qrxp6fmmTN1+wlTts+Qa EvZU/9d1rJk+x5f5Tlf5schmtDpgsLOuWJQeB0bHVT1ccjUe9rAc4dHjdaoy0CmD8dmAo3yOZyR3 yGMQ/m7/G/ofZ8823uHTawTvzX1X56e2zuepykBPgmBHns0OP795M2VNLlic3rETfxdhPDLRbCxX 67Ab7qvB/f4AtKXqxnQGAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image681.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgSmBi5AQxCuIYGYAM5u8gQQZRsCQrEHMygVgsIFFGRrAII9P////B InqMEmARQyZGqGpuJpg+HqDJDExCQJYaGz+DFMN/kCYGASD/AJC1C4gPADVJAdVzQ9XwMPgmlmSE VBakMjAEgF3wm+nBP4gzJzCCXcHEIBCSmZtarOCXWq4QlJ+bmMfA0AhyiS5QngNIG3EpMZozghQb QU1YQLQJjGA/fYCbtJqxhwGkqQPDLYwE3QIxiRFqkgSTGFhPJtj/yG5iBAU20KTgytyk/BwGJuwu OcAoD3ZJMQMXNKy4wOEJ9hLUTAEGdjBvDygGzjAyMSkFVxaXpOYynEF3EzNYHQAeH+GHBAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image682.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTu08bQRCHZ+b2AD+CLySWEE0sF1FSEMk0pIkEKZFsCdtUIYWjOIqlXEAyUuSS /4DOIpWLdFShoUgKqqQxNVKqK0Di0dAaFMzO7HolP5SYs+483+78ZnZnZ4+Pfn0FeZZS4EOMrdUy suGtkP5AWmZ9/caILaVfQpQRpG63KyMvcFZGcoTWO0E9XZLAX0rNaOvpRArmoMsiCDQfamuPKQWw p8MkrE8S8pWtj+XGZlX7IS/qmoyCn6xknEcT/TF18I1Yj7SVQzO2BpvTZuyH8h/wHm6odWv0O8hr VARBuRZW65lC9UumuBFWPgNsm8gIU/p/IR5ReZp9PzhejjE3HH+fMGwyRGNnINnDlctUxAPFmoLl pnovXLP80vsj5a+FPV6ZNPMjMrdHZW67vZnM5CJnkCNHJ8FAlfig9S8oNcJ3G5+ARq98Ub1Nsuu1 5TPq55adv7G8i4Y7Tv/bY75w+n5u2flLpzd87s7g4RTzvON96cFXYPZz+Pff+xmsx7JXlMqfWn10 z3o0VVuZ/Olh/X+6rn8lTbXusyhn+TV9SzAvOM6j4fTwyd2r+yLKSOTnjmekr59BMHxzxqhhRE+A 9XWI2xsdl1svC7MxA5gU+snN10aibKlR36qGunsH1uiJ3x2VrXItqgQAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image683.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC42Sv0vDUBDH7y6mbdqCQSuIU+kgClqwu6PFQUVsXdwqBBSMLbQgGaWLYwcnpyxO /gf+opNTnV0zdHNxVmi8ey++obVowkvuc7kf38t7b68vN6CuyAkJHbH2DxHYsLrID1hQX21eDok1 w4sQlQcpjmPlKeOi8mwQJtE5+snLU0iRM8fWcmoWliCWJHCZ+2zd8wq53RHH55KYPOw2Oif1oOUB tEQLfJLOkKukOq6jrl6gKjzYYs3TDhVs0ftF4UjH9lBpJnDrp77XLu55F8WDpt84B7jUVRAy/K5k +1h2JHjV8DAtvJLwHa6lhK8Mj0iz7hj9uyMp/R+mcwnfVeWK4SdL8/gs+OcsujKZGboZyQkMb4Fw dUIzewe/VR5M0bxNt5ZscDR0JzUS324t8I+bZ0DTlD3boqRtuEea3cn9+6XeuJ4+Xqu/swnZ5Axl 1TlTm5HUdCGt6FGED5CoVAvaHc/nycc0WiruG7l1tzAcAwAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image684.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBghgSWBi5AQxCiIYGYAMZnZGBgYmBlGwJCsQczKBlQExEyMjWISR6f// /2ARPUYJsIghEyNUNTcTTB8PUwITA4sQkKXGxs8gxfAfpIlBAMg/AGTtAuIDzAwMUkD13FA1PAy+ iSUZIZUFqQwMAWAX/GZa8A/izAmMYFcwMQiEZOamFiv4pZYrBOXnJuYxMCwFuUQXKM8BpI24DjCG MoMUa8L53GDXaUD5axh7GUD8DqgND4i2gRHs5w9wm5QYPRhBmoww3MpI0K0QkxjhblwFdmMlOHzQ TGICQoHgytyk/BwGJuwuOcAoD/ZTMQMXNCy5wOEN9hLUTAEGdjBvDyiGzjAyMSkFVxaXpOYynEF3 EzNYHQAOtwNyJAIAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image685.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBC+u7S2SQoGqyAuhg7+GBQsDi4uDuJih7Y4ChUiKo0VWpCMQgcVBGen /gfOiqCTg1ZwUnDK7CS4KTS+ey8NNFXUF15y373v7r57ueeH2zOQyzdtDXW2HtcQhKGdo3jBiDxN iq0TWwmxCVF6kIIgkJ5ZHJWeOcKQbVI3LkO25ptDwpoYGIQxCDgILIFvhHUpdssEeBF8M+RkYLXS 2Cp7ew5Ai7XAB6kIXjlZcQZV9mHahKLBVpbydK0r3zK8J5XvjpTFvqbZ9TVN7uuTWh2V8xRZd4LA Km+7Tt0uOPt2seZWdgEuVDWEtPjmDR/XDeYWInyUZuxF+FjeQQVUBf/PFUj29RZVWqADjWN2IK4V ftWqMlGkaV7noOkIv6YYT4X4HqsDjA+j82yil29SL/8EFD/eI/yzxyWclEryEV5Bha3+/0PisUqe u1GrAv3UaSfJ8fUIj4PCVv8dfpMvrs/HJ3kTi2CEs2nI+ZWNhjktSEl0xRPfRqJcyas3HBfacY2a 5H0BvI1DaHQDAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image686.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC4VSPUvDUBS99yZt0g8w+AHFQUoHPwaLujj5E3SwXdwaIajFWCGB0s3R0VkXNx0c urg5ZHJqJwdXf4LgpmB8974kYFpowgvnnNx7z3nJex+/3oJcHTsiLDEathEUMLqoHrAkbwtqlYiR qRYhioIUx7EoTayJsk2YVFco7atSRB17XqHV4hwsQ8xN4CgeKfSgVt0GOFH1laSmCvtueNoeXHoA V5wFvkl38NUQx03U0xfpCBxitEB90oi1NyPVNGLt2Uw1y+R9/dD9r555g7I3Aqd95ntB/cDr1w97 vnsBMNZuCCok7JQjHFpcvJHxxwLz9YQ/oS38GrTDR+aAMxxI9vWZOdVoRZy6GW8amuez48zsejJl mdeK3ONmfJf+8y1gHso3zzmRup3WwD/unQNNTx7hncn9wUQ/TO2fzPcl/ntQTk5EWU6N/KRkpgOW sBc+ZyMkarQGQej5MMpnMqTuDxowWE3qAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image687.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjB4IM7AwsAJYn30ZQQxmG8wAQkGUbAsKxBzMoFYLEDMxMgIFmFk+v// P1hEj1ECLGLIxAhVzc0E08fDxMDyQFwIyFJj42eQYvgP0sQgAOQfALLWA/ECcQaG9cxAPVA1PAy+ iSUZIZUFqUB3gR31iwmiAwSUwDbqMkJMF2F6wZjGDmIJA1mBnDAxBx6YWCIfTOygMEzstSjIX7+Z HvyDmDmBEeRuFiYGgZDM3NRiBb/UcoWg/NzEPAaGRohtjAwcQNqIawYTgzhIbTaUv4FZURTCh5i4 gGgTmcD++AA32YHJXwykpwCbSWewmXQG7jaISUxQkyKYrwmDgv9JBYQfx6gjAuZXUu7Go3zUcmMo D6obl/FQy41bOanlxmp2VDduZKeWG5exgPRUwPk5zCB+JTi1g/jeYB3pRYkpgmh2gTIgyC7fEAXX ipKiRCAPq+ujGePA6akIzr/Ch8o/wonK384C4QtgsREIBYIrc5Pyc2D2YfpplRBIqTacny+Aytfk RuWbsoH4thjxxEAwL8J8CgutbEFmUCmkpwc3O4wVZIwmnC8O9psGnP8TXFIpMKCXAwwkxuQMpjJ+ kCYjeHmwgBeZP4PJjQvEN4TLL+OA8LmgpR0XuEQEWwwNeQEGdjBvDyixnWFkYlIKriwuSc0Fpl40 /zOD1QEAHImulMYFAAA= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image688.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC7t+9tgsBjBQYGdgYuQEsQyiGRmADGZ/RgYGJgZRsCwrEHMygVgsQMzEyAgWYWT6 //8/WESPUQIsYsjECFXNzQTTx8PEwKTALgRkqbHxM0gx/AdpYhAA8g8AWWuB+AEbA8NaoEZuqBoe Bt/EkoyQyoJUBoYAsAt+Mz34B3HnBEaQDSxMDAIhmbmpxQp+qeUKQfm5iXkMDO0gl+gCpTmAtBHX DkYfNpDabKgJC4g2gRHspw9wkxIY21hBegrgfFsmVH4aA4QviGYTKLBANvmGKLhWlBQlAnlQN0Js YISaUM0wFWxDEZzvw4TKL2WA8EUxbSDSL1xQt85lBsWKjp6eng7c/ZAw0cEIawaCYY3qjx2M78Hu NoLzf4DdbQi2HRS3XOD4BxsMTgO/mQQY2MG8PaAUc4aRiUkpuLK4JDWX4Qy6D5jB6gDNmTE7tAIA AA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image689.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC21RPUsDQRCdmV0/8gEGP0CsjhSChUHt/BFamNRChINTPCNJQK9MZauWgpAfomBl dYKVWl4h0dJKxQPP2dnNYcQ99u69uffezu4+3t1egAxPJxoLBt1vIzBQS8gvmJO/YzwLZJDmSYhS QcqyTCo1nJfKKqFTl2joK1OiPT3NaHF8ChYgMyaoML9hdM0zUQCXHFNymjJsNLtBIzr0WSdNfZF1 mFGVFZfRps9SQANBM4zWlVGl1P+22lPTDvFTqUfhTmsfyHoRJvm7VjxTvjKSD8cDGuVtbfmn4ydo +XvuXwHDX3L/KG9ry19zv+UDOdeUkrxPU9XcZ2M39Dvepn/kbbXC5gFAz3ZMsuu3vPOaPpez3nNJ /d9J8X9JcW+4d5tELulBpWAu6/nY8if0UXhUdPdRlDtDybfnW4EJYVdGGCNRtR51un7IK//pVonu B4VyGrFoAgAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image690.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5WTO0sDQRDHZ2cTzUs8kxPEQo4UoogBBSuxFARR8FH7gqCiMcEETVrtJIWilVUa C/0MglbaRCwsRBAMfgIrCwXjzuzlcJOAesdy85v5z+7MJPt4d3MK/JTsCkKQrJkJQYaMIYAPOjnq VyuIZPnUQiHYI7BarbInIbrYM4TCVYexlhfBCpbsqLJ6W9qhG6qUBJbia2VdqLVkAxwofdjVRGBq Obc2X8gkAZa4qA/UGfTE+cRBoXe38UmcIFkxvBLXWFM7dWrhqm+VRquLCNLcqYgBqWMLsCi1r2aR b9ymaXxi5UvvfSh4IgjW/HoqmXWmk7vObDq1vAVwpndGCKjvcGhPZGMkHvb4PvyT85gPmfGdFjM+ 4iceAl1B6c8VSO7/zavEwZcoJfV7nLCI+3jOxM9tkn7RRMJTjIbNjOOAzqjxq9+MZ6SO109L/Dot Xav0uo5xrRsNXYt/d73aQTl5j8tBk899mq3Gk1C91lwhtZLeBGxeqYNHPMWsx+8Bkx+kyZNAvN1w HjQ9r7GfnnaSDnj8HDF5v9XkXZ7ZGITcOxbie8h/H7cGC1qZLunmlgVifK6QzSVTUK7vWbLuG1Ov xv88BAAA ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image691.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VSv0vDUBC+uyRt+gMsQqEIYnRwU2x3/wQdTP8AKwT8FSu0UDM4OLm6uDhl7ubu kEkQ6tzVxcXJRQfFxneXZ8BErObx4L7Lffd997jx/e0VyBfaYEGJo2sXOTDOEYCgLn8tdUvEkaku IUoGKY5jyaxiQzJNQl1doS9elcAK7VkVLRdmYA5iJkFN4UhFQ3W3bYChalPRNVXY6PR328GxB+Ag V75T9JH4vGABUqfmBv5O9xCI9VdUVjWBVnnReBMPj5DwHia/81D8P6f8gXlpcOm65oeTaboJHzU/ oidM+PWMPmdNxW/v+V7P2fQGzlbX7xwBnP3spIWn4uQgdbYmeF/jhjEufseRleB6xvk05fwMrwXm nKT4zmTcSfELMA5yM8I/ZxyY89K5mXtt/ONrO+K0l+IFSHBZ71JZ9k2MaY0aFAXd8IaOkGjJDXp9 z4dR1qMhdZ+3iz7iJAMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image692.wmz Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/x-wmz H4sIAAAAAAACC5VTPUsDQRCdmbvLnVEwqAFR0CAiaRSSysbeRvEj2ghClIAfiYqRaCrvJ9gJVvoD bKyCWMRGm1hY+FHaiKUW2ih67s7uhXiK0T0W5s2+N/Pmlr25ONsDXmXHtbFBRmPjCCIwHhDAhCif WmI3kIxMsQmRM0ie53FmANs5kyDU7EbydU3k2mWnRUR9oWboAE+KICJ7iqgktusADNpCozlNMJLe WEgV1zIALklTr6QUcvVwx35U1dtozXo0ZNRK01an6bNjATZq9qzgKHavPWN+rdRrz+uzLB2bKudH MjfsqFycznXHOC040tcbld9Vvx35A0h8kclibm41C6R6EIghIRneti5NSbkHpbv7+F1nsP+nqv4q lLUkdUjr9z/q9VV6Q+tdOiKljwb6y6wp9KnFXCYfG81sxiZWc+kVgIOfnewYKXayXHVmM17SuGDt 2rX4EEuhWnxL16hwNDBJPSfBmbqsfa6c1ngKT61a7NILSLz1bWb458xXoWeunPArmwWeMfntNvBP tzGFyPXWq0672WkewvothPm9sFHdIwI2oxP5wipI1DNZzG9kclAJejaY9wnzaTGq5AMAAA== ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/image693.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABrIAAATvAQMAAABwrvJSAAAABGdBTUEAALGIlZj0pgAAAAZQTFRF AAAA////pdmf3QAAAAlwSFlzAAAuIgAALiIBquLdkgAAIABJREFUeJztvUuv5EiWoMfb3p3egELh A2gTi0BSAy20zWUsQsUStJBW8xcmc+YHKBvapKDsJENXqrvL1A8Quv6GFpKKt30RyxwBwkgLQcmL u4hlMpQDBFvFIkUz48POy8z48HvdQ36qkHGdT/toZuccO/aK2s9ToudOwInkynVZcuW6LLlyXZZ8 plyfrlwXJVeuy5LPlSv/TLk+1/y6cl2WXLkuTK5clyVXrsuSK9dlyZXrsuTKdVly5bosuXJdlly5 LkuuXJclV67LkivXZcmV67LkKbn+/ITvunJdlly5LkuuXJclV67LkivXZcmV67Lk6bn+6Une8vRc T+P9XrkuS65clyVXrsuSK9dlyZXrsuTKdVmyjOvjxqnYXq5ctly5nkuWcT1snIrt5UK4/jT3hs+U a+E8jrMvh1cuII8bJ2NzuXIB+Vy5jo5zZ2GzT8B1FjrlygXExeU692Ry5QLy3nHubllKtpUrFxAX 12FZSraVhVyuPPlcueJFT9xYtudq4mUp2Va256qTZSnZWD5Trl+Xcf0knzoProXl0MFVpctSsrFs z7UwIdvKwvxy2KhyYUq2lSsXEAfXWTS/rlxQHFxn0fy6RK6fQy5ayBXLp1xNmE0k6AXbc528WRlU IJZxuXx2VESbKIq2bZEVacBF67g4PgRRbM5VJgEXBXKhuuriQoeizbmqkMcF+vOo0ji40KF6e65m H3CRnV8Oj3UGVwJ+5tH3/8v/nAYkZIbsAq6xuRyeHVYGCfzXEtj8KiN6xWrJA67ZnAs2v06yzGeI QjwxVxZSF+ZKiEL8OYgL16OhsDFtfsgVxeSC9VLRtxKx80vukJvBBT5OHVLFZ0sToF/DuHD6HVyg mVLG/hQskIDC/W8sLrnltJQryOWZL7cB15yWKyABCySA61MQF46dObiAt/3On4Alcu+/5JdlXCn8 1xLbMwnyeBZIQGjI1vPyoAz8oIHTw1WfqMsoIPT6aWsuO2Jax973L5KTczEvsLMoxIAukc24cM0L 5Cr9718kAV0bNpccOAjnAp7JidT8dlz4zNBSo1zglSdS8yFdoiflCvELlshzc53IfIVw2fEN2Yzj mOCgH2nkwFaBIX73MvE/2M4vOZA6gyud/j6V+Qrhsv15OVKLnyNz2ar9VOYrJKb8aRUXddTsI6cy X0Gx8kVcQwvUzXUq87UZF9E/YVwBzYmFEtD1sIhr8D8ol+2ZnMp8zeUSBy8QvyWMy2u+/kXqu0KQ 5+XyaeN6ceA+YPj+xlzWl/R6BVW0NAwX0DdvcYlfj7hLw3NpZM7icnrd//Tn7G+jKMIPDpRTcQ3l gD7f0j0uLtXbF0VtHvuSx4uf69cgLnxgyBU3Vyq+tdRYN225sIL5p4rkIVykGgVxya113dmnuKqF Hn/AFBiLK5aumcFlfRuxm7DHUlpjYTdSQKAthIt8niAu8eXZpC+KZQVxFpesl0nyRS77GVLlri01 WC7TiH6uX5+eq7Q6xTpGZ/IE8Y/dzBdxvZdO2M+QnILMssbNMhMWMCY1hIuk8L10wrZZghNXga70 YpEvFRAYDeEiKRy0uZNLaB5k0Hl6c+NInCR+LrscJtJFIhc5Yb+Q56pxl/OSgujn+vV0XLwbTTRg Jr5WlnnlUHwBCVQFcfEVJ8flbokJm8Ul+6mkRIlctmGJuUc1ZABOtaCCBQToF3ENRczFxauhklIs qGAbcZGaspwrp6VuQWPlVFxD4lxc/OMYLbGggm3ERV48HCAKxXJA2MfVjNtUzY8GzONKpWsWcbFR 7IJrcM2vYLLqnh46/iVy0ZoiclkOCKuLM/Kolq1zHgnoKJq4RKNAnzIcIFxWheMe17BZU85uNZ+a ixgAD1fN2qr5FWwjrgQfGR7r4uLafmz1WlDBtuEi2md8rOiItDyXAJC/EN4sSuy9wuKSLlnGxTSX +WKommSp9G5BYu8VT8klVaT6wrmkMCivJl3itwwTlxjkIRVP5rLex4QBMvyg8UQsnJDkRFxJ/8c8 rkbU57M1/VNzxdOftLdSHo7YzI22OeZP9xLChQ+MFQ5z2XaFhjccE4HmVrBNuMiJhVyOeQpz22D+ AQETl9hJIXPhz2ZzMQ1IORVzK9gmXOSEyGVbBMrlSPvcCjaHS+wEJCeWcdUut31mtO1EXGn/h4OL uqbO+YMzK9g5cTmnN81sg/nnMC/hGg0a5rIsHW3cZK5k0LiiLH8OGZgSwEV6F8bk45JlcdHQilvl zZgB92kelziIZRsuz6SOYpZG3IRLjsITrulPwuWZ1FHNmmE6h0u8NpyrZK4ZzyWehMwxzSfiGv6Y w+UbZVnNmYvpH/i1KZeleojz5R1lGc1Q9ZtwEWOxiMs7yjKfURD9A6SWcI1pnsPlzY05HWGbcBGn ZQlXwCSBPPVewrxIkIlL9E3CuaxPg98cMEmg8l8iPZ3KxCX6kptwBUwScDr8UPwD2lZxxeiEgytg koAc1yHyfFxYE4dMEnB6xnwKRAngIjV+/FoxOmE9AmuhkEkCRRJwkZbTcI1lLEYnHFwhkwTCh4+e D1dIksPj9GfDFTT1vAl2EedwibHGcC45jB029Tx42Zg5XOKbY3xg4CIxDJkrbI5bFToacQsuGoEJ 4ULeS+Actywww07D9SiccYSxA+e4hbaaz4YrcI5bqOY4DddROOPgCp3jVoT5UnO4YuEKGgkUuawr EVeoxQ3skvUPyB65xDER4VzyqOXwKdphXbJbcNEI53yu8CnawtAVJOfCVUkPJ1IFafoZ9WsG12Cb CFc6/Q29l/Ap2k2QaT4xFzojj8aeMUW7CAnfnAvXjCnaQfHRTbhSfGSoO/gWmWvOFO2Q+OgcrkS4 wsGFbrHftpyrCDBhM7jEscB0/J6UXzLXnJGudXTzr6S0cG/iZRUXukWc7TBv75E88s52e1ouK/oF SeatnFL7l8Y9LRe+xYoZQq6ZK6dkag6wU86Ea+bKKSrDYucVM+Ki23LBU7NXTmk8GTYjPi8OW6Y+ psQlLnowf+WU0l3DLpbLs7z7mXAtWBEmi1wd6VtwUd0z+OoOLvi0BcsbuHXHjP7lE3ItWtDMaZ1n jHOYwTUkE3NZMUPwtIULmpVyhj0tlzSLY+HWWY1cw86Da+lCbXK4fgZX+LDl2VxLF2qTYwIzxh9u y7XNctLiILctuKgvNpdr8UJttRSu946DzbfksmJQgGv5lkVSlPRpuazaALiWL0AnRUm9XJ/8XPLi PA4ukEULV1Nq5XH13vo1cYUPW57LtWb9VGFc/Xlwxb5UyCJMsj8LrjXrwgrj6mfUr2257Bev2YFU 2NHjNFzx8NKEP45evGoHUn6N7S3KIWnrjPUFcUmzpFatd8v7KmfBtWq9W/6jzOAKn+7wpFx8W2AG l+jsrOZatY4vr0y34CInAriAyVq1ji8/YOxpuRJ6iZLlbpQSVtE/KZf1E5SedcvQs4Njn43LOrNy eX12VP0Mu3w6rrhdI+xeWzPyS7x0CRfYNgBeNVfYUfUz8ku8lADP5Fq5kTs7qv4z4GIV4mm4kv4P xGUB2CxrNzznzPpzcYFtHnxp8Ai3md0WXOTEiBPGtXbDc85D9Jr6C+BiPES/SZy4xOHzS7hslrXb V3Bc9BCSJ+BaHhU1wmTOHC4xa8O5pj833ZaDKnr/OoFbclmVys4j/5oSHmFWNkroVVCegGtdM6Xl KuhZcK1z51tOoT4bl33Pai5q2OdwxdIlRFHO41rZTGk5Ln8TYeSSX0+5Uv7xVnnZlMuz2x0rJ+Ky dMXK5lfL7ibpfeaJuKw6tZ6LDjB+Li77Yet3o6NfZhMuos/GciFy2S7d2mYll7Sn5ZoCw/aJ9bvs LeEaxznIl67l8ibBKzE+MCO/Zqz6LXEd6RXtJlwkBX6uX0/OtbZZ2TIez4xyuCnXls3ldhHXacph yR5dLHLkSJQArhgfeHIuGnFOmKuA5Eu4hj/QPVNxsblWN5cXcU35lUqXxPiAn+uBPbpYFnCNekN2 C2J8YB7X6uayZxskXj4t4BpLmci1aXPZtcCpKP//5WIWChUePzn+G3OREZBb1K9wronA4lrfXGZc sTlc0gVLuDYNAyzi+nSRXHPql3TFWi5vEvyygOvngUtsTizh2jS8wXzzGeVwBteonlCapwu35kpx mrwP3ZDLunBjLvKMGfpwSy77FsduxcFyjlzrw1EMxox9fM6aCyfBzzUuuyLOdJaX+xK57ONbcBFf zM/lX+ktnCvhjgdsUesX4mOSNGFZxQXL/fQLjCLyPT9ESCjd60xvyDXl0sbhQ/e+Orys4wKnJq4t RxFpIYEAf+PnMrnm7HcjyAIue8C8f0WJACENZn8waAHXI39q8izsZGwQ7n1mrklbfK5cdnX4XLn8 Ky8ECFE+z8+1QXie4ZoxL1sSeRlOkcv+mp8B1/jX58U1vdz2BvwpCBDSKHgWruZz5bIPf0ZcYKDx Bt1fDNdJ9LyXK7GObpJfJPjzLFzg626SXyQgdZJyOD0UnBqdHTBy6CK5QPNu4rKPfkZcYL7yJvWL BBCfhQt4354UpL7X82mYs69Z6DOtosVzgZc6uMrIubacKw3Pz+WoX2oFtqDVsJ+Xa2y+gCxycCms sH0PnpXrSM/jH/DNRoJKIk7DnH2yBJnPBY6KXGalzToK2iDAsYEalNEzeTau3BRB71K99JGtg2v0 dbbnaoK4mj6jct9SvfRFrSMqeUoucIPENXZQBW2Zcjlc0wplIeuy46fIi/+lw1N9j6RcU3AccA3q Hc7zlLiy8aoywIaFcw1/bMc1vBs6qQKXtfCauBig4ylir9pzc9nrXWV+jUi4UuHCUVFuzwUn2ghc pXVr6deI2Mt8Fq6UO4okT6w3+Asi9pvE0S7jHNMFXBMN6F6bxQWWJ8u9GjGYa7xwFRdI9AAJdZXQ TgFeob8gYi5xoMMJuIbDIVxwcRf/JlLBXGOKTs3Fl0O0GE8Ws1dNQnqbJBV6Qi7ok/JcaPEkYfXG SYifK3WcT16M54mn4UKLXQmrN04S3GE5pu1ZuMgaQ+yiXpYQLilsckIuWMdZLrJLp2+rbMIlBAKa NVzTgQAu9sNW+Jnsol6WkHaJ0LCcEvssXGWCDvi2yib+u8A1tSW244q5gzwXXTrJoziCuZLhr/lc 1oGlXDk54lEcz8g1Hg7goovXcotfWUK4hIbl5Js+CxctdaTGodPeA0ZOyQV1OMfFrBnq2Z85lGvq ensOLgbCs582wRACAdN1z8KFH8l4IFAoV+q57jm4uCU5+HWwBwnlmtTkKi5ulXl0PcfFLV3hVoiX wcUtLO1WiHQGWMpeNyVoAdeUgoVc3Ap7FX4NPIsPCAGO5+Xipta7FX3ojL0TcqE3clxs28WpEEO5 pic/BxebNU6FeBFcfDCJ+sKW0BmW7DOsLzafy0o44ErIaSXBXM51i86BKwVXM1x8GXKun3UGXMhi BnM5d1mhM2LZq62jq7gemcN+Lt5XcK5dS29hr35eLqEmuTz6QC4rz1dxPTCHUVVguDg3qnUvhEPd Jp5rStrmXMjUMFzCQsWu9YufhGt6xzIuIWOEbAQPn4T1Wazi+gxcQkVyGbDz42IWFRYUn8uABXJZ n2bz+oUie5RLMlQuAxbKNf25eX4hLjr/S+obdhkwutABHx+f/jw1Fw3MimMUHAbMMYjfFkv1bMeV 0mP0Z+vgchiwQC7rZau4PjKHEQgdeSaObXIYsNlcC+abW1x2EodsQFyUQrRTDgPmmAxpy1b5tYhL zBaHAaNcbIfKlInb5xf6kJRLrEYVfpMjET6u7fMLFXx5N3sijpDUJXCJ6tzR90C5WO1jGbUn53KY 39VcU1HYvn75uBzuksOAkZtYJWMV8Sfncri3jlAbTgRv3Z+Ty6HNHX0qOBG8lzmHizzS4rITPXAh h5RwOayvAxkngi/OVtVdlV9LuBxTZir8qknIGTbQNnGt0xvctmwruBwqhZ7h1OopuZDZJVyOqVsO A4YTwRuFM+VyKHqcCPZaO6lnxSX3FeFEsM95Vi55Ap+rBYYTcVlcsgHDiWAbYFYU5Onrl6t7QRwU wGh1Rq9atnp7LjRSehZXhd8lJsLHtX05ROmexSW2wJ6Yy+4OCOVyDvCSTjJcTEPF+szryuESrizF RyzZjOvp88vJJc6exYk4cX4l9KE+LudQedFo40TwXNbfT85VuCZFzeBiGpY26uZc6HLy+sr1RtHh wIk4P67a9Uax0YkTcWFcYuweJ+LJufDlNA5RkCNWylLhBE4Ey2Wb6qfncs2xEfuQ6D3MiNErV+vm srtHBS7ag1rhB9rnyNVCItZzueJsIVwkRcJQNPNs4VwYl2X9Pp08v0iKuDT2E32zF/SceE9KDm3H ZZ0buBJfipg0DmuLRF9Iji+955m5giKaZWSORbtVXFbo8vRcdJNG/MCRq4l2koNI72G4rNbAeXAV 5lgTP0gOIr3nibmIvQrhejBX1cmD5CDSexgu61XnwXVvGsp1WkqOFL3nEriObfb4h1d/V6WlZJjp PZTLfvDZcB0N1/f49l7oPcyuzNZFZ8PV55cw2I2zy+RK+8g6LvszLuP6ox5BdWx3H35Ju3vPhctK 9MCVtlDcXAfN9W7Qh4UwCiKIy24MPDOX+rvzwm96rvhB6NqjrQKuoWC92s/l8udXcyn//b6tb8xL OrssREaZ4ukeqrJ5fpGWoZOrilUhrKPB3zgKkdETcIXmV394HlcRt81N58737a6bncSFn8px2UM4 n5krj1UhLL8a2ik7ITLKxQdwukBzeWU5/IkcnsfV8ZS7tvxu4NrP4CIPPh8utURgvmuLoV2ZiVzM MSfXr+u4rNrQV+1ZXGXH05W9ouk7I7pqtoIL9Divq18ruYoo6dqSnaYvxlP8cJwgLvBJnpfrnyVN 1/SfuJKtuNb1f63m+jZtDvvOgk1cfMOSi9uv5Dplfj2UaZPs21uLhu95CMove8SZX284uaxHLeHS /QxLucjSc8CkryuHVtb3XPP8Q8O1s8ohH6G/NC41cGjf/e+z42rVuHPAlXCJ4Eon4bIPrLTLDBdO VxBXPxK74+IbzEFc9pvOhGsKh27EtdIuW1x9+3UBV0dmceHXaeHWLz8ll+WS9cmdx3WvQHquXH8b vneM80IIF7jzPLjetXqx21Vc4M6Vdtl631ou1WZRZRm/Dr9nlKflmtefMnDdqr69WG9/wwbauNaL k2ul37sV167j+j7mr1cSxAXevDkXvtzJpfIp1pq+LX848NcrCeGCNWDzcogv93IlnabfKZW/15+c 5eKiVKfksuzKcq720NyoT3T3pFzOcliS68jlxMxQrn19o4raUdaHHBf+ANAzPTkXSRLDVe3Unw8y l3vykBHYEnherr1ugt2qIVO3fWXF92t5Rq4+QUu4MhU+HLg4BLb36JRcdnsvBv+MEsCVR/+VMmX3 YjlknSvMBX3+c+Aqogel59+J+vBZufr34MvJwiaYq/v/7kHxRSIX2yjDL4JtmZVc1t8CF3EV7Ad2 RuAv3RMPXbug+jJKpXIYxAV845XxQ4YLf28nl/3Yfq897izHRR4Dff6z4WoiPfiLPct063m4Vvrz S7i4j/9bq3ekk9qVXPCNXAhf9PT5xXGpbx1F+7PhYvpkMRdp6nKFSl2UGa6ESQIXFvU4AOvKIcOF /VzCxX18FSfJop0UP+TCbG6ulfXLTkUwl/CiTO+MuJwLjvzYnAv7F4RLmoOS6c1iw7nwhbACrKxf 1sNXc/0zNdqcq33sLZ7A1xnl1ytlmNn+FC7MhrlQOtdx2YVhNddrZZg/Q64v1VaxZ8uF/fcQrkrV rI4r2vMzwLjR55gL/V7JZZ1cxZWoTds0F5cGLnz41Fw4DSFcpeHKoh0/zoFdiD+Bv1EBPhOuWI1t yzsudlwKN9gSG4STcfWOxhKuB/WcPC6SB358FNeGxgrmHPNLz+PINBdX5IJ8fPTYdVy2M7KC69ge Hu+imzwt2cju1lx/YR8KuA7kz2Vcd49/MFzBYRvMhd6zMr+25mIjoKytxo85NRdeT4dypfiImk/0 +FO0K5IiuLl8flzsRPFOk+eHOim+x2/Td3DpwoYOlZPNuTBHCFfRaK4mLtj5RKwPgp/7/FwJeUf5 /U5zRdF3KTkpcGGfcVsuq9UfysVotzLSXG0UfZWSkwIX1k/IQKzksp4WzIUfqPzenuuvv+KS4FvT FqdEydNzMSqviv655spesslhubABRwbiLLjqw4Pmum3YxW/OggsPPQviSgzXHb99ILvGNzbg23JZ rchehXi5GFepSsvffcxfJnf8LmAhPj52VFZyWa/suTx+AE1Rq7lef6u52GltHBfmwMm8WC6ULKxl n4GLjFSZuPj6FdJ2wVZxO67+7X4umszOMXTpQ47LE95Yy2WlehWX0YdHfnGpkDYZbiWsi89vxRUf Ndd9FaXkJD8qBXuZ2L3fLr/6IokbFSFcTe9HFX3fuScF+jUp/I1f8wxczJZF0X7gwm9rpa6jFP7G 7v1KLssKD1zohSFcbc9Vslzs1A5c3HEcayWX9fg1XNlBc1VRxNQlNmSPubDh246r9+IWcSnpuJpd xBjmoOYy/h7bcfVv8nNx7nliuPYZY5hZdx4dJDrzPLhUf5Mqh/ucMczsGkUo00ljdSWXRbEBV7kv mPSwq7fjbSQSdH6lXbYoPpIjWigFMzmo5yr2JZMedikEzIXeuiFXyZxunfseTNJz5T+XjMPB+vh4 eXF823blcA2XklxN56gYhyNkRD3RmSu5LF+gJEe0zOBq9m1NDTM/rg/BnpCrIke0zCiH9eF9Qw1z EBfpvt2QK8VHtMzgqjq3nhpmfsYl4iJvOSeuMn2vluDA70vo9SRVW3NZZ9dz5W3HRRwOtpcIp4r4 Zs/B9U+mnqOilB/eqf8Sh4Plwm85IVd/3FtCtGHO4rZCBPlLlVXU4WDd3qfkStjrGa7uUHQABLoc dsfet9QwB3ERn2Qll+WNhHPdd2Zq33FMDzJcccdFDTNbQXHh3JxrqiT9GLAArne6Yyj7fQLuVZxH xjAHcRGrtyFXzF5Pk9V07lJ8295YPrjiyiIV7q+JYWabobhwnp7LazHbeteWyX27s9tM3TP3elEH 6nCwzZRTcCX2r5/IhV6uctcW6X2zh23B5mB2JyIOB+vOIy7qa63lsipsf6GXS63w1T40B/vJadfi LZP2Q0sNM+vOo6fSvt0NufgJD5Sr0xl5W9SHBuicKunq23tqmHm3F3Ml+IIF7UrwDMqFuktof2Wk V8LS8+fHY0lbprXmwoaZX5DD11xenV9WhyU/cJly3eiVsCrCZfILG2Z+wRs02paGGOdzwYkGtAPM y7XXK0ap+fPTwVRx6cQRLvizZV9CR89uyHXHvpLpN2e41DYd5qNjh4Mflu4r7Eu4wIH5XP0KXyXi ymJDgB0OfsE2pJyo7d6eC72D8Tf0SlhlCupXh/Ogqw02zGxUFHNR272Wyxpb0ddlxEWjhXq9jQfE Vf3V4d7ciwwz60bhRFHbPV/Pw2fSDjCUEFo/zIpRnV6fHtQkRXy4Nfciw8xGRTEXtd3PxlVArihV +dT5G9gws24UssOM7V7LRTv20KgfjkutGFUAi1vejOUPbRDGulGIi7Hda+sX7QBDioIOYjUrYUGu bN8O+gI6HLwbhYwaY7vn5xc8QDuKMBdMQttzvSvaanpQ0yl3pd+V6oGGmXejMBd5x7Nx3Rb2V+5Y GmWPVVGGhjlo3UCmp3YBFyjx23B1xVCtY6bzCxpmfiMLZDwYn2R+/YJcVvX5yL5T5pp2g1VZpLmU PoSGOWcT9eD8qWQ1Vzr+WYJ/mAuGI8qD2j9MWVGpmcvNWK2AYebdDQTCXHRyLjpx13AVI1el5ulJ XGx0A9tIbkQIe58lq7kSfL9e4avj6ndb7rDUcBQ15Mv0wgKHg98/AIEw8Gv1hpUdfVVDBU/gOhSD p95RHaJ9z6XutR0OYR+LO+dP/VT2PltifAC0fWhHURBX3XEZlaDHRPVcheayDbOwgRsCYeCfgavz 5PdVXKbvuuxQy6Qc9Hi2ics2zMK+PhCEy9QTcMGkcFyt5topW2V0Rnyr9kNoH/TFtmEW9mFCXCSJ IVzkY4BCYEUF+qqGfW34s9Vp3XWt/i97rlQl7Ki7jY76Xtsw861lBML1aK7mml7Br+BLP6ZeuSyt jHLXRliNg524GovrHZskVOuehguBsFx51Hcw6DU3Rq733cVFbDsc7PhsXNS5kNUzcBW6jdVYtWjg uusuVi2W0WgJ2/ogEK4S+rnIcHeJi+8oYvKr+3+XXlvrpaXm2jexUo2TYRbUPHbnmUvWcnk7iviG IRS18de3u5dv9u2h7nzFyTALah5pE67nz89FjDmMIXs7wHiPAYjh+uJVx1XtM8swC/vgIhAuZHUC Lr8zgEVxfa3yq4mruDDLO7Qq6CGsQeJ3D9dzWcU0Zm8I4Or0RlPsf0lvm7hMirTsFWIe8eYLg3DK ZQHXUTrNd6iEcbXFXtmvzg0pO9Nm7skivvWFQbg3nIALlZIAria+b/MusfdVorjqXtFHEW++QjTT eXCpLsyD3ten1B18+qGdd8ybL+xGxcw1fi68YA1KN52JiLQVne5FRBstzZWWuiNMv6KOa/6bBLhR 67lohwriYgPsOBV7NWLKtFA6LvPQOhHMcoAbFcBFrMNpuJSzq+MAXQ1rizffvH/xRuRKwU+2LbOa yzsDLIRLJSTu/ygU16tvji/epIKvgl7AGoMFXLBjweJ6z742lCvp/8hbzdXlVyrsPhrgRm3K1V+J ygWpn6xM7n2muP6T3379h+8TgSvAjVrP5Z8pFSRT+PCme0CRtFofJiEpWshFZrHDz8Vw8alxSz1w qdFuaR6rv2J2MUTiRrEF3c9Fiq/I1X8B4Su7ZeSq992HUUa6bQ5CziNrzRrI1VwVObGQa3jeoXuA GW0ucQU0hALWkfZxpfhESEuSSDUkpIieGNqBAAAgAElEQVRHrju+meJtkLfnxDW0kXPVZWQc3oxP HLLW/Ov8XGQABjxg1e3+hBBTd0s5cGU6+qZ/CR/dG3hVsp5reuxQbFZx6a4wE35DIwMG8QbKlSzg gqV+K66+qaVXdDBRYInL23GoxM9FKq+XizMo7MstKXquWmmMezOfvkj4Sz3pUxKgNzxc9gyV/l/E pVyJSmj5jlL0RqlSjyteaC+4UyGcoOAArzQXcMGRJnTmDfYH1M5eQpGaJO+5dGd68VJHOLKUvdQ7 YE7JEi7wOoYLj5DqPr63XAxcunO20kv5Cn2w+LMt5SIDgVBFPZATqKAUXSKz38ObiOT9Y3QnZpXo zhZB/yBcflr+llyDKUNfMP9h3+6mwRq8ZDZXkaoQffOav8c7plJJAFeKDiCDcSAnMFe7b/Y+J1+F N/S/ytUodIi+5rn8YyqVrOe6IydQjXzXcR18zvAQBtBc9zpEX71l78FBD760PgHXbXtbH4QQzJSO /l7tGh51ZKr8Ab/ZpAe+XvBG/VykcSdyDa9AgYB9xxXP4rrVfedCcB67UfyDF3ChL3QkJ9CbO65K CpmNtwKuveYSZtJiNyphrzoJF3zVvj0GcFlvadRojr9K7vk6id0onDwjAVz46V4udMe+fVf6uGqb q97pgQK3PFeQG7WEC41UeSAniCF4BwaVcwIWxFLOZMe157mQHRZq4RIuqFkfyAmUoWFc1o/yXyt9 /8WeDmlRgrxqoYvsSbhuvVyl7ReropWndMUKI8gO8+7GBlwlPQEv2KtBr3O4VBbkqdBKwXZYCJP7 uWhpgAE7i2t4B+baebkKu3327oNyEfOULYc4GiU4/Uu44CdiuOC79s0ODJbnpOfK1djRaP+onlrw kQvcqSc4/QFcJEWQy7LCd+wFO82VOF/SN78yi6sU1p2HByuSOiObcg0qGNbld9Xu3sfVLydi8ktt I1iYiaRUUINHiIEs4oI9PwwXvCCL9n6uYcTGrvzP/6T+epC6ZZB/wY+vX8YFLaP1Vfmma664PO1K otTvJS5kh/kBihtz8Z5qoblS50sg1wfdu5c23D0QhF9Atg3hogN8Z3KVf+XlauAk2EeVLkEfwror qcNFXLCnz7IDwmjcLw/3wyQAQQhXE6nVRxLmUmhDKpK4XgK4yCeB2WKVU8G3bhSX8xU1nIz9qA68 47cZhakR1dFTcNVergpzVap9ydUvZJalzcQ24LLKqbDUU6WGdTlfUeFklBG3ImdL1Ly4OtUSro/S +YnLCjrWcZU8iPrYSInD3PzKsC2pwkIrZRlXKZ03XGrmQm5FFdVYSak5MTwRcj2aFYq5+oXyXXxs ABfpbxe5TChExcisUlQfirQQBsIPUsDTj3rRJZYL5bvgzW/CZQUQU/XfPEoaa0Rks+9s7FsxAVpy yHU0W7lzXPA5cpfvEi4UscdcWRTX0VSwmihqS269YUtymNzH1kxbScmFCERu1QVwkRYpUntWYDRR /82qQ3WwKnTHWEmN+l7w6oBNJKQLOXWyN70BlxVo06/ZNQc1WnyUbK+79lySoey08xu+OgY/Ze/s BFz75qA04ChqIWVuXXk7FYirkkYsIxDZ2m/KpZaDNlyp9UZVHT8539DgYloJVhm7mXzDqJNfl3Ch yLblBqsTajkUNeZzhpBiKuqZUPMVwkUGRiL9i3wZM9l1Fdev2nxxgwhCzdeJuPJ5XMjtVeNt1Cvo IIIm1HyFcJFCjLjIEveqXTKLq6Rc6gAdRICakVUsPXERF4ooEq469rb7oaC1y+p+fBQdz1bF8M0J vmCQZVzo6ej0rorfzcsvVODqJFMHmj1p92A1j8+PsgUXHgjR+Xa387iQe1il+gAzbjkwGLURVwpP 51F662kfI0FuVNkVzN8+fPkd5ULNLbmREMJFBmSjFhnm6qrFTK6IcP3tN+9ffEXHz0MQxwDOLbhw B3RX6YX9oSVBVrif7/AVCWQjNe/oo9mEC76909LpfhYXdqPMvJuXb0h+IRBXbDyAi8ZGoGeFF6nq vN49dHjE6Ep/B+VKW5VsshkW/O2ISQaMq/RyYTUSV8ke1nBP5uElDzt9qP6h+hCBOGJcT8PlMdJ4 d6wqvTfPJZoW/nTEuJZxQc2PzXRSxYjL00mENxepE/MCMt8h1OsN46IrGCIupM3S6ssDTIKvcxn5 t3Vi2h/E34BqXuxzULKIC+Ug5qrjA2wZeWYK4CV7KzMflszjwLH52PHMAC7qEnm4qviAPq2HC/kN Q2sZ+704Np84nrkFFxofkKr6NYcLR6OmefTweLiaD+Mi9ztnUKoFhveoTrvnWOJgRtFz4XqHQJwh /wAu2kvi52pmcaHszHs7XaLyidS8MzS+iEsOSLV6/nGyR7pKjBspIdGoTAgewgyqnaHxAC5mxa4U /ERcSZHeVjE45nSkSDRKCh6iLlhnpV3GBY/AVlEV5+27MgbHnI4U5mqE4CEqA9KIFCMBXHSggzMg VXXtlDxokevxhhQ+XQgeVjAdecpcM8r2XHrlHZRUp4NI3CihkwLZK/dMnhAu8vmcgRtVjPDi+E4H Eatzbm8zfV0KXuPuKQzgolbVHZDKDiRS63QQsRvF7UWnBFVjt63fhAumo27JWBang4h3quD2RFQC 1bxvwJXzrBFqVd2BG0acrjdSf9welkrgZW618VRcDhtqlpmzdA+352hL1HzmfmEIF/UWnIEbThzD HIy7YXEJ5quKwV2eCZvLuJyBG07E8SODWp8uYLYO1AIrlNuLejIuh8Nh1PqUoZL5go8o+YtGCeGa GbjhxGGYjVqfipU0dgBmuduLWsoFu/oCuByqRav1euIqBbMMq6hHbSzkcgZuOHE4HFqtVzZXyl2G WnS++dAS18/W39Rrnb1UmcPh0Gq9mFItmGWo5hm1Ad8gcdn3bcDlyFKt1q0Qh2CWoaKgXhT6ctJ4 Hfs+b+DGo3Odl2i1bje5BLMMvV6qNpCCDBmHRCv9/KXKRMNMuASzDBUF9aLQEYELmCTKhUKlAVyi Ydbmqt6PMJJZvnH8UoIU5DIuVDLZsAwcZSca5kKPNPxyhBHMMlQU1ItCR6T4PEBhlu6GP8nIFX1X DO5IuWvafg3z5oeRSzDLFThKQ/NoCchtuFiB1lo0YCYFk54SzDL0DqkXhY4s5ApZgg2qdtGAGbVu c7HPhjFRr9qQuECGUD8paGk5wCUaMKPWp9OCWYaNZepFIUXyyzKuoKXKoJYUDFiv4afs5M0yVAte tSHqwy24bh2/picZtT5x8WYZKgrqbZAjAhc0vL7ADS9Q+wsGrMJcvFmGaoF6G+TICbkKx6/psFHr I5dglqEXRdUGqXDLuIYj++kd/9N/sW+zRE6LYMD6iPfIJZhlqA5pFcRHyESeXiCXFJBSd/fpqKNo h741NDnSOhlGrY9nBbMM0k0bKWR2thSD9HGZI3rbrgEx2tWwblQBBmyYADBy8WYZppta5QofkewX 5KK6zHB1vt3Qx602T0Kjw5FuZutNjblwj4UR+IloxzIJ/oZxUb/WHMmiuPrCpF5xlTHU0bDQs3qu wuWQX8sRqjtqlYkiOa7ielfFZTJkZnWY/ubexhqw0oy8nrj4CRxAbdTUwhFSyd94cPyajuzquEgH 6Kr7GxopWDpYA1ZEb2N9aWp+13wfLIAtqdqgN63hUluUF2N6q6QgPbL2L9aAZdEPOpXTHmdccYUK MI/d57UEcdEkaT9LbVGejyxqj3nIBVUFv+z4jYmIDidLlguqDapZqpg+mHlM61h72D5SH9QGBsOl qhS64jlcG0DN69Oe+sCVs+4GUBs1rYHMyJuFXHpsuTJJ78ZL804zIC6gKjjDrLz53E5ZxqpNoDZo 9eIGWAZxMXs16sNxa7HcUy5QLDnDrLwLnVV9SW9u2BgQyKGMPocZUbSK6/XBYnnX1RTEBeolZ5iV d1HF05WdCmfMAfA2mCly3Bo3YVwJPm+4utoxsezUbtHdv79OV8Fyz7xdNfp106rnqvZcbKuK7R+0 enEDLIO4hGZk2WmzacTrvv/7g5UGcB9TwpR7qr92z1WyXEBtFBSiiuk967iiicvsFt2C4fbwQzIl TI/wUor+L+Z3wXIBtQDbQiYdTPKCuPgFxdryJmtGrk7pEy7oBzAOh/YurFqfs1z2UxomwYzFl+Y7 wEC1tC/GofjhMHLp3aJb+EnA05nXR3t4PNsxMVbgTXBb4DAfTOISlwAAF8XlxFVxXKDQUIfDNN6s 413+0VpYxdYPrv+VKeCruIqk+t048rpUu9neoltBJWeshZkeGg+/m4izXwCFm+PAZGEgF1kiwLww tbnSgSudrgDjpJiwsW6kTNpFtTLpJwSNEKYZwxlGiUtc2sAWwFUMXLZyb+xkUIfDxKwns1qxXOAZ TN5w5kvkSsFPtsNEcXWtp93wozZ/g+Tb35p+1z660iX88c//+B9rw0H9XoDCDdvgHM9ALn7ccdEq rv61uQJSf4PkA4+DfOt+gLJZba77JsXvmeVfQCOFG+3FNYACuejUNiWA637ggl3uifWD6K2+cVwM XHnGcAG1wQ3b4BqsgVz8eGrN1Vhc5m+7MoJCie3M0KtcDly30ReUCxRlLkrABRgkLs+UciOGqy8m 74xlbmG2wEKJ7h9ij3Vy+4uuwl9wrUobhR0kygWEVnKV349ct63aBVv9Bb4fKJQpegnKnOYFw+VV G2xLNJCLrEFv3tJ2/sagZXeKS78WZIv9MbHiwgOU61dMsLeKrR/czghswDWUi3me+v6dfzi8d6/2 SYrNYesaO/OwAcNdrtUbhguoDS64yAbIJa6AHak1V2Nz7Y32A9liZx7+sjjYXH7LBLFttcEOpmQ7 NNZxJVnbs2inYWe+LbgYZB5KFp5fkzO9IMBjKbkix8bvArn4hkr18qa96Yu8yovMfG44BimxfiDN hWO775i+ZZBF7FLFbLxVnG8OvwzPpYLOQz+B4Rr/nK6x70RhUxQDbXZM33Jh388OpmRtayAXXbNy SNjwiRXM8DcIH8kGDHe51nsm2Gu34Pgx2Gx/RigX3wDrEjasGKdydBgcCd4kGzDcNdnvBoNeYV/A djWxsIhrei9qmQhj55Ip+ppMCgMUN9mAYfNVvKVOFOgTYq0yv0C2mF93zp9uAcVNNmDYfOVMn3np c+aF/t2TcAGvSzZg2Hy9YyZIgQAJ2+VXxdxRkevo/OkWUI1kA4bMV7NjhnzZyeOnOPDzik7CBaqR bMCQVq8P1CzD6hUwYmWQUC7nhFaSmlj6MUaT6v+WmK8ypmYZxLP4KQ5cgMrB9eD86RZgxVFYoM+k rsjh6aHjOUtA9eKnOPCzzk/DBRIMwwJ9pSrVyI8Y3JXTIV9gGeaGVRuCBQrlmrXMFXwXMGBxNHDF BdJ+N3TIF1j+lrfKwv4OIlfp/OkRoB6AATv042uK/ytGI2uaPZlPb68CjDxF64lsCkK55u2pDBwO YKV3B/Pgh+aARtZUB2qWQY7yuwhW+B4jp+EChRgYsKxfi+ehfYlG1pQJMctgsJ1QvYRpscFc/O2C gCwCt+ax+Xls/zvU+ipSYpYLu+7w1Usa1ihyBW3CKgl4GTBgRb8mlFpRGSY0o2MGQc8/0/+qD/Mp OA0XuBlo/Soxxu1IRqDsyEhs2PMvbNIpDBsO5fIO6AWROFhq7Xypk+bmw5dvHo/DwN7xxJ6MxAZa nut/xQ+3ROTCi8n5pq4BLth2sLV+99jo+PKrxzszL8W6P6bzzkFG87PCpO2JQrm8U/LkogcNWNJE xxdf6fwC93fOHzbLQD3y1ktcGyuYy9cAk4se4GqSOjrqcohqU07DHSBpzPAG/dqYT85mXPB6cDVo WcYmJUe8aNQNidYDLS9VL8muilxYUfgaYPB64EjZWr+Jza8HVOqaHQl3gDXOBesl+nfBXD6HHl4P tC8oooN/iDrwqgMOd8AtVQTrJU4D3IwLKhbwOqAde65hvPIgZYwVCVwUS6he4rRNeX1R9IG8Dr08 5hV2pA/tFPjiPMWKBBRDqXqJ02yXctHbgKqQtX4+cCEKHO6Ai0qJ26ML1S6cy0ppFiXMvgaQC5xm FFsBvV4VoYZmGeaeVL1EsypzIcVupTSibfgWKUzZ4eitLfIOVQgNHEFTXaTqJbp3wVyWfeq4mPX8 ARd0OMCpV3H/DPtgpzagWYZBArF6ibNRg7mmL9N0aSpek4LtmDEGlNb/eDDPSO2DRYrMMiymYvUS m4UyFxo6ZHH91X/TpcPDBU7D4cvqFN5HJEO9EKici9VLnO0tc2EHY3y07umiiggqTNHhMFF2vI/I DeqFQEubCW0voqX/OP61kOsdNRzwFbLDEatTJeRSagOYZTRGng9ttI4FXMO5xvqm6uot5YIeqOxw 6J1wclR/DlCxIz0hrxUF3Y1/DOHCjtPIqVLJDN+HXKDoAe2oHd8s+s/sq1Xk3TbLyMutYimRIBV2 /HEh155ywYaKbJgTdSqKwAY4qu/AbrcgPSEvMQf47U0Vw7nG3ypdXi6HYe5O4dlrqgja5guZYXmh Xshv9Wcu4YrUSHnCBU2/HAlQp6po/8E+soODA7AZ5jtSyDvtLiOZCzvw4+8uUc3BxyUbMDX4stRb 9o6i1IZtlrEZFtUGcjfsNC3huuG4UJkQDVjcncqjxOZS9cc2y6h6STEn4m7Y1wVzjfqua2LUhuuf wAXQ8YIGLJ3+jrtTWZTaXKpeWGYZbaraVrGYxtT+Bcq+yIWHHI56oTxkdezlEkP0XcNYNSptLtXl aJllvD6srA5hFAC2y6V7cKRn4krynguiQ0Mut5jb8mvoHWqza5llsgw4Sskk0CwD/mCuUS+UafG9 GXkNL4FcoOijJXwi6kX9zXSoxG07UR2iSg74w7mG0vux5bnQlDE7cXbJV9ar0+lWOSz1oTGTyIxz UR0i5xvknshFelCmtJXf9VzgEjRlTOo7j/V0bpur86Isrgo3WWV1iDoNwMiAcK5Jyu8SnVJUbeBF IDWWTonN+GaLSze+RhqyEkMVt4Ig8wXeuJBLf0RYbRDXLfNDzfmM1Th7wHWjcn6sVHRQgJgQWF5g 7i3lOpAnoQoJS7v5lkaZD317w4v26psMLmFNxkjJ6hANZ7QfKnM5evIGLuc8eWBbem1nhjYgLuVF lWOTuCBaQgrpYvMF83U+11FxmX4nYIrxFInUfsvE1dnlBJRD1fh6GH1W1FJuXeoQEsN8nc912xYd lz4LY4YJuAxMb9ubxN1WiitX9Wu6VeXhwzhbmBRDWR0i8wUpRS5+qLJ+WlEllT4LY4bwBltZNbG5 ct/Bxm2kxgRMzVRlrh6G32RDcNd67JAY5qvMNT3vA4B81+Z1PwoDmCw85P5gnzJXHjqguI7UP2M5 1BXq4/Dtc0Ihq0OotlC+hnDdghbRveIyb3PEQsHXrBN9ZaMy6k9ltO/+GeMAut+kHKoqjfvL6hCa L9TTHMK1A0Gw+/adWtambbHJQlxW6a/NtsXacKkuB6vuGb1epeZmZpku2TtEo7tjcFLmGpVd52/b Y89ytXG0UV8lf4MRqx7XiVlfRSt4NZty0oem+25wnvAOTK1LHULzhfI1hGvfZr+f7irUgmXmNpdD b7+oSsvX3x5fvlFcX0aR7feaCtXHrelIPZc6hOYLjYcN4Kr27Y2V52ppnd7nhiUBcVkVXnF9dfxC c/1tFH0dTcsbmILQr15WEC3fVrGYQKjY0XhYmWtMZse1twjUt+2DmNBkoQiWlaIqMfml6lcU3ago dp9f/SI8PRCzeJRjewpovlC+BnCVe92yGET1VebmKVC1Iy5LQXX16/XfffjxrVLwukUyRvr6aSCm tcxtnOLYngIGRfFgHfG2MZuLQ32wderNWGWdDr313k4fqhu6z5M0ukUyjgrKzR8m/7l9pPjh1vrl sMczhmdlrvHz5x2V0DEoDwJo7XLSxGZG2q5KK91TOQ5i6CuULoDsko6yOoRJwj18AVzZoYoFb9HV ULE0VNOPQsmitNCqdNhqqV+Ex0wRwHEoJY49DyEJ/qgy11isogNqWUzicuhtRd83h7u2cGZ0Q581 Qz3Vp3NGpVf8e3X6UvsXHnjj52q+kLlgh0KCHjD9jr7QaS6jpg9kmEFdg73SJZBZGMqpDiEJ7k5w cPWvqV903qDA5XLo22r6nZmGSnVT9SXShHeHkqcVIbMwlHMLWGi+cDekzDVUl/p1rLbaZK+BDj2q C6Bu9HqtjGxDPAShNCVXDF17Ht46foVwVW8DucjgFzuh5sOn+Tju62DZK+1WswumyuoQGWL8URxc /XvK72Uup+NrfeyPxqFokmgap9fJUPKUWWZX3HWoQ9T6whfKXIMaKNSilJrrZ3IN1Em4LOSjZnjI dG40v4vGeRyRteaLMss0YNM61SFqfeEL/Vz3qvUkcDkdejOKRqf9waiL5k00zuNQXMPdSvfTgE0r TWUzrwanyM7aMteg3m6rges9ucbp+Col3XMVJm+UfR7mcWT/0T8fL+z0R80mxKEOUfAwgWcd+y8P XDvFpe+jY3xh9mOuKm7VQkzqr4MxWFk0zuOwCq0yy3jPVCMOdYiChyk86+Iypb/ZO7jcjm9X66tU K5Ouimquzjkc5nFYD1NmmQZslDjUIQoeorOu/bIHLrXQq+Zixvg6Hd9O+fZcZVIaz7bjOrz9+P41 2Ci80/ess+HcERsqKZw0P5fqwrk3/gzD5Ypkq2LUB5qKtPxPW91tkrQvX31z93pvP6wzy6yz0Vax nDposHBRksc5DOZILcB+b7KCGbsMvhoZDZh3t+g3Fmn1TavVR9L0XFZ+dWa54JwNl3eIDBY2MX6u ysnlimTrbOq52urrVqmNv07ql2++ef96B1ZzvOGdDZc6dPV9tW4u8w0qXQ51m4OZNAFH0sTobBmX bf53xx/fdFzftkptfBlXcftn9T0slZDteC3v2rzM1ffVurlMXqje4AejbxguOBQ0Rmfr7s78q+PL V1+31XfKSEc/DJFiO36W7Xgt79rLEeoo4m74uVTaC1MimK4++Hj81Tpd2nOl1XeJyvph34PC7paM 9jlOlxbXFrBQsZOa7eIaNJbi0uWNaYQ5pkcp2aly+P6nN0VSdp6HGjQ/+vPTszqzzO/d49oCFg3d wPeHculaznA5pkcpyQY9H3dcezVVdJpHPz0jes1XJNcWsLCIkuk3Lq5i/LdMzWNouYAFmzgkxXdm 4HZxeKgjHZfvh0/afmkVfcUXOIfaQOFt0lfr4hrUemeF3prH0Nc7xhnqR7wy9ehjdFN32SUUt+jr hDvuCM07h24ocXL1qbhvh1X8STlDqMQhqV709ShT3nPEv0w67lIbSAESxeniGtT6/biTOnV8HRMA lAyBwzbfVWkp5FfO71XhVBvIfJGcDeMaRgQyXHD8JDndz0N5KA8q1PuCTSmeeT4I+Ur2udT+RaMU Lq5B1x3HcDPj+IrjJ430QaaHLre6XP8y4d6TcfFr/GgkHvMVxCU9TQtApVzFwNXlZRX9QJ6oRCie rkald69zFxc1V4zjCw4xGwwart80F1+NGkFtuBqV2Hyl+Pw8LsZBdIwL1UfGqtP59nxCha1g3Hui w3O0b93JRfQsM93KMS5UHxnTHKXCbCcy4LAXV2MZnaMFwcVFzTDj+MIsokkxr/xYVR1Xyq7PL+0j XcXsYXMPuIUx4E4ucjkT9fVxmSLyUBVRcs/vO8B0lmtxmS9YoSqaLOd+2cS9YFargIeoQ2LG3z2o yMYtzyWFWOSBNrghPWN/By00lUyRB5lKDbdpWX0sdTSe5eJ6lfWdjpRBNc99ARcXTSXjIIJDTOS0 H0gTRZI6F/aRdpoveAv3BVZzAUeKOiS9QozscDxKgaDPHear8alDNxdNJeMggkP0jl+14tArlr9K uHIo7SPNr3bYn4vBE7gr53ExLhs4RB2S93laR6qJEqnhbAmTRsE7dLVSUF8Kd6WLy7tfuxLgM9L5 xHdlXEVxrrrLG5aLG2Sjn8sfZl5Txcwl87h8DiJ1tO7qfccVqfZKc+C4hP2WneoQqXnuAU4ucgPH ZV9EHZL3atnQXhmyNUbaGdQR3MBqnrvExUW/PuP4enbW1jGpvsuV0abShpXOmChSlWw7bSZXQi+y D3HDPIpv1RBRddUtt36B4M27vF5Pn4N5rHw78/V9jm+vxKw+8Pdq6HhubNc9U+akVkoVs4fpK4Xi PY+LyQ9wqO91tCbf3amhk33E6YHZ/JXfsNKxUkPr7XPQ4uSK8RHuGfahPuppubJ3Zji3PlBklItZ oUSLK2jj6XPQ4uJicsfj+PZcVvp/VlzlC123yx0T2FkQtIFqnl9bZCYXU2hsLddXljvwRTsuvThF W+1pGiLBLLPKoBcUtEm5a1xcTO4wr7MHLBzMZ76z098pwcLMd6gOpMbiBWFGcQU3PH0OWmZyuR1f ex5KL+/V2ifFMN+BcFVC68W13iLyiPkS6+SiH415iOUz1rH5eIepBL9Xe7Dl/XwHOkwYr/s1PUlO VQXP8SXWyUUdBMbxtQ5VJv0d1/i571TKo9SaxwGkEGLzrvVnkUfMl9iZXG7Ht0qNwjtMJfgfTYuy rId5HOj1gll2mS+oDoUS6+SitYl5n3WoTKv96zePP8bTR8ycXE20oM8B5rBQYmdyuR3fMq13L756 +MPEZXz5gYsMV6/YnbFap/lCzWOhxDq56NOZp1g6rssvxBX1XEX97Ycf3xB9WLwWzLLDfKGGtFBi nVxUS7gd305vqHL406g3SjMqNDd6Xs3jgPdm3/Fm2dUFi3YbEUrsTC634zsMxxuns+jMStQWB/on 9qOaG6G17GqloGihUGKdXFT7uR3fzt/QKnTwN6p+cHLdWyns91Z7bu5G626loM4TocTO5PI4vtFO v2ZIv1aG+2H+SdvidkpxKHjz5QraIMMglFgnF7P9nDsymu21Cs2HQTVDlHdcHyABd2YJszOWfoCc JuRFSQ6Xmyslh5hst6xBftBV0q0wFh0AACAASURBVKRWDyU3ejwbprvGIE03UhDbEcOuwCPEafFO Lkb7MY6vPfLTOIhGe+TT0P9BN6MVIPZCENupDmGaJEdyLhejfmBkdLo5MiOHlIxNCzjc4yAEsV3q EA2akhxJJxcTx2QcX2E7orxX8uY1/WFQjLNUCGJX7FEjqEJKjqSbiz6fUZFWLaxT8/1+GrLr+3Ec kbnAVghNJAWxHV2VNaqQ0nrJTi5mTQfm+9hzgPsJOj/1Jnk/ZMjgtttGtdxJQWzXNAdU9ZjyY14o P6LlrBWjIm1HKjVZ/FOv45O+s78Zmlm2E1Qc2CmVrVMd4pGlkoPs5vqJHGHqqaXk6tT8+Knp50H1 XPVNnwW2RsgSKTjviGHjDJYcZDcXtcJcBN6aqDz8KPoOytLMd+gcYpMeK+aiVjnkzbJDzdf4Bjbm 7xnn4J+RYgQkw7xoMMn9ONiuAdPfN3l3KtjNm+XhWkZw9ZIWyJ7PxTzImoDd/8gGD6psjz+++eZ9 NK5MMnl+Cps3yw51iKuX5EZ5uHwzbYxMdbdOzY/RJBft8Q+vvjlG44DecTM5NcxGMMvyyA0yPUdy N+ZzMQV6cjg6bfnQ9p7hjTl1/PGVzq8+RaP9yW7EvmVZzZPqJWWth8s30wZf1eWX+lGODm9XDn9+ +/H9/5BWv49BymozITbm3upYIgWXW6lBM5+LcXwnW624UlO9dv0DjD5Mq+/61Pb5pkdF8UO+HOqQ zIuQstbDxVhhpmjCfR1TUwzNnQNXUg6L15qkDSsd0Oe7RjjQ2W+SBd+Ea6q8jYYspym8wzzEZFxZ zoyuNC1M3iyz28Cap+HqJWath6srV+St9KrJptVq0tAum8ZCVWa+Q9O1y/Jh/l+qPrym482yrA7J yEyxQePjSsghxvGdjEjdF8Jp9cnE+IddO3qwYN255D80CoM3y3Ksl2zzUMXClR4ubgZRSi8bS8PI NVw0zCiIbsYZysUY9RDMshjrpdVLtOCIS11nlw3vDCIjo+5X5dbOrpFLWav+a9ejERDMshjrJdZL nnGEuLI9WjDSN4PIiK37m0Np7T00WF61kNcwRXnMLryTai+imifWS27QIK5oh2wKM/A1pk+xS04d VxZXY3EN48w77j/qP3izLHdV0ll9ogWHXGqbDLjvHfWauNeONb0rh0XHtaftNv10dICPAshdlaR6 yWMUEdc+aos3dsKZss5wjbq/48q6NnLMt4owhmCWE+agfjipXrIFh1xVnLc5yBDGa2LSPOr+Wg2i 7FxcNr/IHnmCWU65oy1XvfADJ4FcZaJmUtq3MzqXc3yT/o867TKrM1Q8Fy42glmW0kqrlzwBE3Gl ZXoLuJiXMFnY6zXViVAMK2wwgrd45c2yaL5oqZXHKFKuHdwIOuS9gx1S3Q1ZFMtboOlJAn0MqtOU vFmWzBedjuQYo0i59qACMYWdZuHQDaSGSEZ6BRu+HJrWUq8tmujlPPNFl0aQNhNsMddf2vIHyMWU KZodw2ZdUfT994ZLiBLpIEA/H6WOXrBcoiubxezjeMH+YfnDASQqyPGtE13nmkP1/bedD1WIXDoI 0HeC1VHEmmWplUIXznb1/mGuooFc3qnz+kj60P751/+7juu3X0c3yukVyqGOVj6Yb1UnGWuWJR1H Vyx2LBVLuPLay0WzsEqLV9+8f/EmqX8Xqdny5ILp8d2po3lAlTKjLB2JpcucuYY2Y653dQwrbojj W7bFq6+PPVciTW/VV3anjuZbVSk7QUpMLP1arpkeuJ2y83Nx0y6H/HrbFUK1JaBUDlVSJi7O/Eg6 jll5xDXTA3EV+yrmwtJA6LTLtHj78dd/+D6uv9ItkIOkN7RlvjNcJbcIsaw2mGXOXIMGMNehSrxc 1I4kurJ3+tCE1+7k3X87y3zX7n7+8r/+UPJr9Uhqg2p5eXe6lsuvxDcDjya6NlztvjQN4VuxHKpv fNfe/OHFV8eS3w1QcI249aVcMz0w165KGh8XcXSavhs5600Sc88gVezmwt2sgzBa3qU2iD5UXO6l JxgHsYn+OlH/5n3ARuobNYm5a27uXnzbcVH/XNYFGYVweBuMng/gooeil7H6pxg6G+SmfKfGlT78 U/up04cJPS8EmJj9aJ1qg3KVKUwU45xTxzf6Ut9T9IGoUhgdpF9g2eWUnhbUBmfqHN4G5brHS276 ZnxpeTS6ZhjVKg0e1ylMC7PqS81exAeYuICccyKVn8s340vLb0ZH1gFcRTL681ymCqOYmWLoVBsc VxXbB9wDX3t5MDpy2ACrvpEb6NVhbH8xDEJiuYa13DuhBHIdNFcC3gR+mUPkif32J0V0MA0WZh7K ePN+bC8zDBWbWLZbk9M6k0CufXtfpVAlMdE8qu369ds6j9fYADKO15Kb5r83T+G4eHXIOshOtUG4 Oj2P1oDwLQmg5FH37ajFh/p5HI5pGEOfCBucZ7uI2BKLY0BIMJda/BU+m3m7EEFUazYM8zhi8Y2D l8EWLlYdsr21brWBuHbK30Bdtsz9TMSoirX5SrUNaGLHdKDy5r25g0stqw7ZqR5utYG43tX7OvaP dyaO1KOOtqh1yqq3jz+//jZ2TN8aJopyQWw2E/jeCdeadC3myr7eE7PCOLHE4XhQ1VB16KXVm286 p9bFNXx+LojNeofzwgW9QK6uqUsqKRN+JT7Ig17SNpCrbyFyvhanDms2eur2NjCX6iMiu2Iyr0/R gUe9e1YUfZeUalHUbw+u6Xb9iCJumRSucDFzg1uv2sDx3u4ZuGHKDXxN6DG16Ws07Mfk0vNDBIbT Bow6ZJW8V23g/q8b6v67B4iOUnTVa9yP6c413a4fTM+klytcwipMzkZK615v2Qg3QDRGB37r3v9V FL1Oe6XjCiH2m0Zx+cAVLsGF9qgN3ziHlnUQSe15MFNs3iZ9YnkVNojWGNy6AFVMD/F9Ex5vI4TL O0C01Vwq3F4nfVA2d+bXe0XNrQvAqEOhPElq49fxDz+Xc4CoEcO1q5O+Y7RgTekoyhXn1BxtQAsj IUS18X74w8/FOYjYVj/qcnho0mECkisUqyMubGuZFi5pjTNpCNXouQZwMVnO2GoYhnGazQ9dKeqM 3SM+zsTYpCUEJbUxpjWAi3EQWVsNvqFLXx3bXZddN8RBo/39ZIvpQaTo6VhMAricA0SNPLZ68WJL dbrc0mObd9m1I8+l8URp6TZJbUyGdRkXttUPKoMqm8u1yN97PaRtT8ohqUvSio+i2phsbQCXb+Cr uSSCXJXwZiPFNKB0EmqTeNewlWMbUzlaxoUdqUc1KaNMmykZrplpajQis6MjKVxsBMTcLxwv/Jew F49vJKmuI7TEvsvfrtR67Qk+SgoXnmU6vUzyNiw97efihpnQrr0I5atD0b9XCyy/43b9ASJ48i2n OHuZVLff72W50IM/qRbOsbXKoXMKl6pct4QLD4WX1lPlFCdJ1v8ewJXSYygi9agcgyNwkR0LMmSK 645w4dwRVhxpuYFSRqzqEZBf3EBllKYH5eneAi55UHWtx/8e1K7OIFF7fFksPUACttRZgD7kuFBu PLZ64oY92l42YKr3b89oHnRE7msSq5dlfgK4uJg0yo1PdRShYlPF0uPUsOUdM1gCHpGV/DB5nYpV Y0K4SBKoLinHMdauu7SYWej1oUX+BmqkSMs9tuNi+FSsrx3AxTUs6XZbX3Rctj6UIlJ6Jt/uobN3 sI7iDdZEJS/NoW1B7Qjg4hpgyJEqlIYrE1BihXSZ6b9l11yGXMjFlVYdbYX9ILVYLY+FXKiUFWp8 QwVXr+FbKnqWx06XW5A8HP2UtYZcDG2rGsLFdJ+gsql6HDqFBrj4lkr575lvEJUQBFUnxn0cRN4R 0C76IVxMwxLVnlwpDXSMj/BlcaUUZ5c4WIFQT6usNfj9ILXYhSiEixs+A0uN2aQXHmNDHF210QG2 +gZ+d1y4mGEo46lYOmNX+hAubvgMLJvDsChb2BFBmdpJr7/OnsyFhglxw1B6aeQE20p6KRfIw358 1D1chIfrB1L70O37YJi9AyIytY5xLdySsr3YzkIIF+fQA0eqD5oV0Nkkk+u08UqaQ89lfQWUP1LU UN8ll1C7QbCUCzhSldEBaC1DOlxNuVDJWLutOoXWJnaFwZmvNYhdD0K4OMcXsJbsMBs6ojXXXGPC Rh2IdH4l+xqu6gU8gcVc9rEi1p+qPoArSRzG7AA2XTMtfgPzxzXw2VG9QEMnhItz6IEjlffzAmL4 BbDHoSeMxuW3w3ibF2NPM0isuE+MvlauecAHWsoFXSbDVSMuZJm1C/XFoSyHcV8H0+1So6Vu5fZ/ 66xeVWz9COHiHHpwLEq1eqyh40sW9NMe76EYx7MdTEXC22S5skvY51ILKEKLuazyUEepWZ4XccGA YL92RXQzzk/Z90tMwdrl8ORbfmh6LyCeFcLFrrVipbnQXPVvRQq5oOIw2dUpwYdhvOgdWBJsTLqr K1JuRKN41mIuy5HKo7RUq71kiAs2gfulRrLdceLSrUzIIW3PoaWK/qV8EkT2gri4Uf6WEezMVnl8 +Ypy2WH0ss+ZbD/O43hvVH8K7nFsTO7OS9jltphrcqTUEtcPx5ddfqH6BQJHU868H+ZxsMPs5WaI s1WG41lBXFwCisEKHbpvnj5++OP3v2E9b3/7alwUYJqfwnK5ki5HNlqsfVdwpeqfTlt3JWycr5eC a6zvm00Bq7v28P71t48ZDki15nmOdMiRjRZbyyAurqEycXWKLjEldYc95GycKGst8tBxqXkcERvq FvaqM+Ie7QJ+Lebqh2hU0T6PXlrzYYGU4/gby0zdNR3XtwKXGPNsPSoFdTkv5joa816md1n0uzFb UnjRsGp+Zq/J0dUvUw65kY2ugToulYLD+0FcXAPszui+Ui1YPs43J6nKzYj6vymscHCv59XMdvIi uQ+ldUU2WhLeX8y1N+7zg97dte+Q+gvtbCgUT610y/g9B7ucEPMhrm6uhZnoawmK1AZxcQ2wfsi1 4prSQnuVtbNeaJ05HHowSWDGgebSJhZanMUQ93Yu5Wr6JdePYKdypldZV61DZRWw0e/FH6FiBglY 4jyJezuXcvXTZj/dwt5t5pNWupFsmdvJQsALGzeWs1lGRuAEcXFzVJL25v2LN4+3UFmwA1k11/SI cd5NDC/MXA0veXvB/i2opCzmitvo+OLNv76F48W5oHymuSZ9OKw38R5eVjorl6Nb1pxGWb2CS+fX fQuCoewOmT2Xe4hnLe1g0Yu0/dnw4hj+DuLiFtM/NP/Bh/jvPxXQaavoldXAJe1sYwT3d2JxROyV 4MEfS7kG+1WmdjiaG2iWT1wR6a2d0uUuhe7oQEtjX0FcXIP5neGqEuAF0PGUZtWycli3Tcg1j4pv YWlnBJ9ezNXvb4WDZEQh5oarbSewBF+jSqEn3R5sYjgXc/XmGI/TxYOBdHbt9yacP4DF+GGeuufz oRhHJ4yLmzEY9VN74YfGvZQ6CpXaneIZ7lo2Fs6dAFd8TacG3x/GxQQ46hsTk0faGb3AZBfs7M+R zq8ij4p3jPMdhIzPXszVxEeTKFgCUIHog4Y5jSRCwclC7/LYAGZZ2DAupgXYb2GGvySswMP6xMgV J2Cp+/UeD6tl/NLFXK2Z+kpmbIA3lIL6qwGVb65J5a1+tB2xnMt0gZGQBlD0cqotLM8MtRa08Hih Yw/CuNgFNXTzkCTbLukFq9TnCla5jFC3dDmX3iuPvtPuyAwpZH5xjFEZhGlGBHF9pIfMHGXat2h9 umqT7PLarpZt9gVx8Wss79W3xC+t4vHPTHZzZ4in4aXTwpAv5WrVAjy4a7i1DZgVkl8jzqA8fuck QVzMvlKt1pJ0psWkcrfJLl/DSwk3XSWMK+WO3rObXQ8ZWAfpcK84hkqNws1yW8yVqDE30Q3pFNF1 uNNhRYAjESC+hpcSbghnEBezXHunN8q0U4eESxuwInq7TXY5hmVP13AKM4wroQ+LO8Pceb2ESxeK IsjvC5AA48XPclvBVced10u4tAHTrWSvtxog7qhh/8aYObiUq6tfyltPPuHj2lc7NoLHO1Ok3bSB sJNjg7iEZV3YkqYV/Z3S8uuzS9rFGAo78nsNV9Z5fyS/tKK/8/SNhIknYm+/kEgYF/P4uG1vqx3T +f1O51m+iccb8gx+cmyYR8CvMnrXPZJydcW93DsHEYaKe1mIQfjJseu4yOyZVitEFapZ7EL9efjD NczXEn5OfdjrmcBNIi0TVcVqrYbl2TVyuTsoR+EnjCzmaiWu5qDiLOs93hBXQwlPv5jrT4aLGTQT 6RVhgp7rkirMXRHm1IdxMYGbuG33TSJxORfuCZOAdrISYU79Uq4uq/T215RLz0l0LtwTJAHtZC3C nPoVXBXPlW/j8gbM1NXCq41ALiYg1bVTWK56G1eeX+aLirSCyWKuVi9iTI/q7Pp6tToUFwdAIq04 s4Ir47jMNN6AYItb5MUBkEgLZIUlgAlIxbqjn5TDYpt2snulJkukxb+XcjVxrcNoiGvYF3al0Pid IOICWcu5Kp0xiMt0eK3VGnVwnFhcVy+MiwkgxoVu6SMu0/x3jhQMkPDAo7j4dyBXSo+p/Q7wUNa+ w8sxqS5EPEOKQCKYhGlZzqUByDFducSVJMJkRm+FmPzFXLrTF60TMExqEFf+CHtZeGREXlcsjIsJ jOq3IwM26kJxpZYQca8yCBMhNhsCuRJySA/gQGufjz0o4tIfIe+aYf7kZSsXc+kx/10bMrYPDYps TQULdXj1G1PpzFKuXmd9YcUg7A6v5RXM30s+iWPZyqVchcmZzOLKLD9+cQXL5jQFHBuAhXHRQEYf H7S+LujwWlrB8llOWEGSNcpiLrNPdJGMALkdknfOC5IlnxfVl6tX2DgHhuvWdOoWY0gH9U8uirPN xHJop8Vc/TjYYgwRoP7JwKgLkHxmO9sxqSqQS0WfoIzzOHquBrW7AqNktpRzh3vkcjAvlAs/oTkM 8zh6rgJ3eM0e4hAwvBLfkIjnlnLV/ZYAt0OIgPRPhnR4A5nds+Sa57aUq3MMX775+P713nBp0wW/ tm9ILpZqdgzL1RoK5cIbepUd16uHuxc7w8W1/l1TChmZ37HkuiGUCwfoO4uouF6bBnNDsyu4O6SX sD48W5wFYilXfmi+VOXQLLNW73PadJ9VEMv5Q6mcU2eXckWD/VKz4bvaxqVrRsGqF4wQcwZRFnI1 UR8TLbUflaVcz314QaxobnuF23FvklAu1PFQDZ6BXka+U7gl873d843R02ZnF9222JaFXOXApQeM 5je8exFYEJtFkVR3zGshVzEUHDXAV20lw8bxAn3EZYFvtxFfyJVFb/sbu1Z7rhbg4N7im7Q1PGsJ lqeQh3KhDhXLNyh+UGWS3fs7qFNk4YAjT1lYxmVPGNFRDZ4rpFeEMXwh4lxipF3KZQ8v11wJ20HW cptuQFmI5W0GLeOy06sbKDHP5Q1xLh7N5xuXGMoFy5m1j0jvGrIzWHxO+vJBit7BAsu4rAFZOiT/ pVj1XWGzenn/urefdxmXlRzTQBG5Kjnp9eLcChhUH8oFOvasPd36OShycRdDTFW0UGW0IWNWgrlS +8eUPZnxgRwrBVnBbVuKNd3Q/hjDIq5iVIdVQO//7wnY/xut7F33e8mLuKagfBbApS86oN/LfMIh MX5tE8oFOh7GGmN6UBxbORjJQZCgMFgrRmsH+NNLuOqp10RrajLJlibEyp4eK3Fd70lLQPtnCdfY Nu5D8tKmVZb8m8iWaajrIvEsxaEllMsO0OdDGTLZ5d2bUEllY62UgBlhM7lS89xeCwwhefeePb2U I9baEbIhM8ICuaK95ir6pQ768l309cS5Z88oA1gccrFLggLkYeuldLkSt4MeGtRGM2q19TMb5kiQ gQhbt6dLvio9Wb8MtuEYsotZdeCUEtYBNYvrVg+HGtTG5DIEKMTtxLle7Chh630lR81llj0Zhp5M lcW1OdvW4lwvdpKw9fTSR9Wh0uhlasyKNoXt4bl3ddxWQiYmtsHrBD6oQLZZ19usxl7YKjtMIW4j IRMT20CuwnDVsYrJFzqXcuCQP51CDJ0tELgOZ6nWIa70Wv9mme4cWFhhbP4JJExrBK9zW76+Of74 RnMZZXELGvhPphDFnR+xBHNFPZexyvUerNAV4iFuImEz+NpArvuO6/fHH9+qpUSM2sj3tR2PCfIQ NxC6LIYkgXqjSB4+/PGHQ6c39Mh2vXq0pQSfSiGGN9sC7deDCvg2+zLVo7DVImbQq34ahRg8W2CG v6EC1beFURtqXjEcMfwkHmIzo5Ud7B8qrk7J6hWUVSc5HAn2JApxzkjSwHbKTgd8i51RG8p0Obeo OIlUc1raoe1KzVXudRGvKNdTKMRsTks7jCszXJ1/qx6eUS7nvt/bSDErjhrG9e+GwKiKAZgoFJoB 4Y0hrpVyXgQhNG5juFK1gZcOyd8iTXFqhVjPDHsHr2Omyl2jhguZhVDx4H154sEm0swNz83kyqMb 7cmTSQlVPOu1cyWfG8cK54oV1xgCxMEucd7cJuJfARFLMJeyw83bMWJL9uE6pUJs5vdSBOsNPZw3 knt4Ttm0LObHvoO5VEBqWFk4YU6LEwLXS7MgSBzG9VuruUpHz9UJPal8QV9Z+HqVd2NHY8Jd4pja s1LqJR22n2Zw1a6ORsdUrJUyyy8cJDy/jsPuagl/zQaLsbEyf6C2kvD6dWxd2bVyqqhDlvUshevD +9rdf7VmqqhDZrT9bQmrXyq/7kFInsrKudiCzGn72xJev7y9qCepYHgTyFAJ96N6rlS86BQVbP5k nF7mcjm+3gkqWOCCeoyETYJ+CFmO5wQVbIFj2EuY3mjVCgG5Q8lr2byCVcuH5cyIA+Tu7DpBBVsx NiyM61HH6H2vKbctiHNDGkCC9UamuGJPQpLF6aBSyi5bgITqjSrybrXj3mF4rhS+2uyW0HKYK64v U/dlwYs++aXyKF+fhM437xSuf1xS8CJdIe9bt7hWoJ4v1fDJ2HsZXbZ9oRRrh70F5lemh4U2qeey 0FEIPmlWlUElYVyqEidHdjlpKEtWO2Bkqbc7SRiXMsnJbQDXgtUOGFnWRAYSVL+0bxjftk3ivXSL grjCfRolbDyAu0UJLl1fELMtNl0J4dJNlC/CXrZw/Rf0smTlQ8K4dHb9rrNgXn3Yri6ItbtNHiwB XP043o7LrzdWF8RsrUHuJYCr6EtGGcS1TiMW67ynSQK4hqBhmQbow8Dh0oLUc7slRfFzjXuTVWk/ L8AtIbMsJPFvzBYqfq6+I4+sCShJ8BBBKuVGhbANsMvlGLsOqV1KFluf5dEnKt78ysZoaJ2Ii5QC 8W7KKEi1yYYrvfi4qils2MRhy6H6d2VkZV27H4uPS2fXi54r0FufN+LHetGGgVVPfMNEQ783BeSQ haW3me/gDRtdbiae/NJdeXs1rrKTw15YBYC5a15NKbfG8nCZ7IqrVHPdHYrApzq6yYTLN1SFWtxc pudVz+Po5A8xWq5Xljlfv3H17i4VZ/2qe11YGK485vejY2TGkItyNPxbijO/8r4L5aHnSsJ3o8D7 Tbvfsf1oUxdXM5iu+/Zj+8vf/5anM3YPycMS6+t8WiouLtP8j/U8jscfX/3dLK6gDKtGJ21rcXFF w1vv2/L48tU3eTJntxd/ON9UrdMMI3DojXLUU/ftw+PLLr/iObu9+JfVPIUeHMSRX1MQqkg7vfH3 fy4PwXpe3+XOjPokenAQmauaPmdp/I1qH2qXjTidiNNVLS0yVza9uIpvTVJmujq5nHRdyP/LeY+b I/+PxGVl17AiPN1s2ScFBGv2X0eWpLNTGy46v+o+W+xKnFm6qhm4ZusuuEE7kL9ZnXaXaK6+w9vm qkCtNku7Bk6JBlJJWCee+GFz2Q34PLLVdN+l9+8veIGQY7H3xnXyq5lkrf+21tKsWV22yI0bBlYd svv/o/3LCVUFEM11b+xSOSW8sGrXJE84rXytaK5b0/54GFd9FZpEeLHbMxbNdWdCgxNXwfsCwqJ5 5yiaq19jeFxL3rhQtNRdGtfBrLl+HLZRKvliyO/adp6iuJq43X365e1vR3stec4lvTCurhRGXbvx m2O/PVQpFENuN7pzlZHr5cSVSZbzgrj+XaSnQOn8ujf1q5KKIbsL2JmK0YfN4dMvdVd9dHPEZBfn W4T2FJ2BGLs87IWi6lQlNyIujeu+X0teq/tczC5p+/ZzlN7vTdXf2p+vxdp1eVz9arjVtDCU4Lk/ 4TpRK0VzVVO70pVdF8fVTz5WG2g4ald7SQ69iYv2HA+yC2Xkchzffwu5RBfKyOVwmfjhH82P3/rs SqSrL8fxhXFRT3ZdLJcnuy7I8f3f7HJY+CJ7s/odnlV+tfWG2EAZZE4/0fOKzWU8Xlffwpx+vecV wxXrv3NvJLa5GIfD0hv+GZQXFBm1uAqPkldyAY7UJ/3fyS43AdllGtSXIJPecDZQBrkYwzxxeZWh knkdzM8oI1fucTWMXIxhHutXgNJoL8gwj/rQ2e4a5WIMM+Dy9/k+1cKvq2VsL0f/Z7Tza7uLcThG vbFrpM3JgFyKwzFy3TZRiHW6FMM86sO7Du6T//r7E6dnKxn1xl1YcPBSDPNcrksxzGP7666JQ+rX pXSBjXrjGMiVnDhBG8nEVSchXJficIxcRefzPvqvvxTDPOr5InCY44UY5lEfBu5LcimGOR/yS/Xt /RZww4UYZhAXDWnlX4hhns11IYYZcAXow0sxYIbrl/AbLsSAha/D2ctT7rG0QmZznXQh7O1kPtfJ dwbYROZz5adIxuYyn+syFL04P0WUy1D0cBxRHHDHZSh6e9xXGTSv5jJaKnCcXlCSL0LR2+Mqi7BG yEUoensc7ENYI+QiFP0wbvl//fjhH27CuC5C0f9qxpnvX397fLELa1xdhKLv53H0XEHdxxeh6Pv8 OhiuoHJ4ER694TIDre8DilileAAAAiZJREFUx01egqKH87/Cgk3ZCdOzlfDz9dxywq1tNhPNdTS9 CWXgOPIn2zV1hfTzYfXfZeB8htPuibWNwPnLcdA9T7BJ4GqR5tE75QIUB57HESRPuv/8MjFcpmDV oStHXIDimB/faC9CcSziesJ92pfKMq7zb4It4zrxLpwbyDKu6uxjN8u4zl9xLOM6f8WxkOvsFcdC rrNXHAu5zl5xLOQ6e5d+IVd7soXwNpKlXKfarXIrWcpVnnlBXMpVnXlBXMrVnGoBzY1kKVcbtmb7 s8lirjMviIu5mpMv9bdKFnO1+VkXxOVc1Vn79Mu52rPWiCu4zrogruA6a424guusTfMKrrMuiGu4 ttkk8DSyhmvJOsVPJWu42ux8NccqrhVbYp1aVnEt3xLr5LKOK3Bk3zPIOq72dBsZrJSVXMW5tlZW cm23k/TGspJLT188R1nLVZ+pSlzLda4ZtpqrPu2+GktlNZdaGCfdICEby3quyr860zPIei7XrjbP JxtwabBz04pbcJm1pzZ4zoayCVe/qFbYElRPI9twWdv1nElN24hrWMPz8+Pq1+P7zMrh2cmV67Lk ynVZcuW6LLlyXZZcuS5LrlyXJVeuy5Ir12XJleuy5Mp1WXLluiy5cl2WXLkuS65clyVXrsuSK9dl yZXrsuTKdVly5bosuXJdlly5LkuuXJclV67LkivXZcmV67LkynVZcuW6LLlyXZZcuS5LrlyXJZ8t 1/8Hl69eo8auw9UAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70 Content-Location: file:///C:/11544599/Teoriy_izmereniy.files/filelist.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C3E900.EC0E7C70--