MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="----=_NextPart_01C3E842.0C7BA060" 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_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="windows-1251" ОСНОВЫ ТЕОРИИ НАДЕЖНОСТИ Учебное пособие

А.А.Рыжкин, Б.Н.Слюсарь, К.Г.Ш= учев

 

ОСНОВЫ ТЕОРИИ НАДЕЖНОСТИ

 

Учебное пос= обие

 

Допущено Учебно-методическим объединением вузов по образованию в области автоматизированного машиностроения (УМО АМ) в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки бакалавров и магистров "Технология, оборудование и автоматизация машиностроительных производств" и специальностям: "Технология машиностроения", "Металлообрабатывающие станки и комплексы", "Инструментальные системы машиностроительных производств" (направление подготовки дипломированных специалистов - "Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств"); "Автоматизация технологических процессов и произво= дств (в машиностроении)" (направление подготовки дипломированных специалист= ов - "Автоматизированные технологии и производства")


Ростов-на-Дону 2002

Р 93
УДК 621.01

Р 93 Рыжкин А.А., Слюсарь Б.Н., Шучев К.Г. Основы теории надежности: Учеб. пособие. - Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ. 2002. - 182 с.

ISBN 5-7890-0209-9

     Освещены основные вопросы современной науки о надежности. Рассмотрены показатели надежности, установленные системой стандартов "Надежность в технике". Изложены основы математического моделирования надежности объектов, методы расчета надежности систем, испыта= ния на надежность. Особое внимание уделено вопросам сбора и обработки информаци= и о надежности лезвийного режущего инструмента. При этом использованы материалы собственных исследований авторов.

     Пособие предназначено для студентов специальнос= тей 1202 и 1207, изучающих дисциплины "Надежность станочных и инструментал= ьных систем", "Надежность технологических машин и оснастки". Может быть использовано студентами других специальностей, изучающими специальные курсы надежности, а также инженерно-техническими работниками машиностроител= ьных предприятий.

 

Печатается = по решению редакционно-издательского совета Донского государственного технического университета



Научный редактор д-р техн. наук, проф. А.А. Рыжкин

Рецензенты:   д-р техн. наук, проф. К.С. Ахвердиев
(РГУПС, г.Ростов-на-Дону);
канд. техн наук, доц. А.Н. Исаев
(РГАСХМ, г.Ростов-на-Дону)


 

Содержание

1. ПРЕДМЕ= Т, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ НАУКИ О НАДЕЖНОСТИ.

1.= 1. Основные исходные понятия и определения

1.= 2. Предмет науки о надежности

1.= 3. Цели и задачи дисциплины "Надежность станочных и инструментальных систем"

2. ПОКАЗА= ТЕЛИ НАДЕЖНОСТИ

2.= 1. Система стандартов "Надежность в технике"

2.= 2. Основные понятия, термины и определения состояний объектов и свойств надежн= ости

2.= 3. Номенклатура и классификация показателей надежности

2.= 4. Показатели безотказности невосстанавливаемых объектов

2.= 5. Показатели безотказности восстанавливаемых объектов

2.= 6. Показатели долговечности

2.= 7. Показатели ремонтопригодности

2.= 8. Показатели сохраняемости

2.= 9. Комплексные показатели надежности

3. ФИЗИЧЕ= СКИЕ ПРИЧИНЫ ПОВРЕЖДЕНИЙ И ОТКАЗОВ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НАДЕЖНОСТИ ОБЪЕКТА.

3.= 1. Источники и причины изменения выходных параметров объектов

3.= 2. Классификация отказов

3.= 3. Математическая модель надежности объекта

4. НАДЕЖН= ОСТЬ РАБОТЫ ОБЪЕКТОВ ДО ПЕРВОГО ОТКАЗА. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ БЕЗОТКАЗНОСТИ.=

4.= 1. Формирование закона изменения выходного параметра объекта во времени

4.= 2. Общая схема формирования отказа объекта

4.= 3. Модели постепенных отказов

4.= 4. Моделирование внезапных отказов на основе экспоненциального закона надежнос= ти

4.= 5. Одновременное проявление внезапных и постепенных отказов

4.= 6. Снижение уровня сопротивляемости объекта внезапным отказам вследствие проце= сса старения материалов

5. НАДЕЖН= ОСТЬ ВОССТАНАВЛИВАЕМЫХ ОБЪЕКТОВ. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДОЛГОВЕЧНОСТИ.

5.= 1. Основные особенности исследования долговечности объектов

5.= 2. Схема потери объектом работоспособности при эксплуатации с установленным периодом непрерывной работы

5.= 3. Схема потери объектом работоспособности при эксплуатации с работой до отказ= а

6. НАДЕЖН= ОСТЬ СИСТЕМ.

6.= 1. Системы как объект надежности и их основные свойств

6.= 2. Расчет надежности систем с расчлененной структурой

6.= 3. Резервирование как метод обеспечения надежности технологических систем на стадии их создания

7. ИСПЫТА= НИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ.

7.= 1. Виды испытаний

7.= 2. Определительные испытания

7.= 3. Контрольные испытания

7.= 4. Ускоренные испытания

8. МЕТОДЫ= СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ О НАДЕЖНОСТИ РЕЖУЩИХ ИНСТРУМЕНТОВ.

8.= 1. Последовательность статистической обработки результатов стойкостных испытан= ий

8.= 2. Расчет показателей надежности инструмента

БИБЛИОГРА= ФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложени= е 1

Приложени= е 2

 

1. ПРЕДМЕТ, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ НАУК= И О НАДЕЖНОСТИ.

1.1. Основные исходные понятия и определения

 

При первом знакомстве с предметом науки о надежности и существом проблем, котор= ыми эта наука занимается, целесообразно начать с определения основных ключевых понятий, которое позволит исключить их неоднозначное толкование при последу= ющем определении предмета дисциплины и изложении курса в целом. Такими ключевыми понятиями являются: "техника", "изделие", "система".

Обобщающим термином "техника" обычно называют совокупность средств человеческой деятельности, созданных для осуществления процессов производства и удовлетворения непроизводственных потребностей человека и общества.

Средствами техники пользуются для воздействия на предметы труда при создании материальных и культурных благ; для получения, передачи и превращения энергии; сбора, хранения, передачи и обработки информации; исследования законов развития природы и общества; обслуживания быта, здравоохранения, обороны и т. д. Таким образом, техника является средством удовлетворения потребностей (в том числе и средством производства= ).

Для обозначения любого образца создаваемой техники используется термин "изделие". Изделием (по ГОСТ 2.101-68 = ЕСКД. Виды изделий и конструкторских документов) называется л= юбой предмет производства (или набор предметов), подлежащий изготовлению на предприятии. Использование термина "изделие" для конкретно= го технического средства подчеркивает, что данный предмет рассматривается как продукт производства. В этом аспекте различают изделия неспецифицированные = (не имеющие составных частей) – детали, и специфицированные (состоящие из двух и более составных частей) – сборочные единицы, комплексы и комплекты.<= /p>

Технические средства (в особенности, средства производства - технологическое оборудован= ие и средства технологического оснащения), рассматриваемые при их создании как изделия, используются по назначению, как правило, в составе систем (в частности, технологических систем).

Система - упорядоченная совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, образующих единое функциональное целое, предназначенное для решения определенных задач (достижения определенных цел= ей). Это определение подчеркивает первичность цели при объединении каких-то системообразующих факторов (материальных, человеческих, информационных и пр= .) в систему. Если цель не сформулирована, предметного разговора о системе не мо= жет быть. Для технологических систем, в частности, целью является производство определенной продукции с определенными показателями качества и определенным тактом выпуска при регламентированных затратах материальных, энергетических, трудовых и прочих ресурсов.

Элемент системы - часть системы, предназначенная для выполнения определенных функций и неделимая на составные части при данном уровне рассмотрения.

Двойственность рассмотрения одних и тех же конкретных технических с= редств в качестве изделий и систем (подсистем, элементов систем) объясняется тем, что технику, в особенности с точки зрения ее надежности и качества, обычно рассматривают и изучают в процессе ее временн= ого развития, который складывается из жизненных циклов отдельных технических средств. Жизненный цикл делят на отдельные этапы (стадии), отличающи= еся своими специфическими чертами, в том числе и особенностями задач, связанных= с обеспечением надежности и эффективности.

Основные этапы (стадии) жизненного цикла:

1. Этап инициализации цикла. Основные возможны= е варианты реализации этого этапа:

- осознание и изучение вновь сложившейся или изменившейся потребнос= ти в техническом средстве (возможно даже искусственное стимулирование потребност= и);

- возникшая возможность использования новых материалов, технологий, конструкторских решений, достижений фундаментальной и прикладной науки, накопленного опыта эксплуатации аналогичных технических средств;

2. Этап создания, включающий в себя следующие стадии:

- разработка (проектирование). Состав возможных с= тадий разработки определен ГОСТ 2.103-68: техническое задание, техническое предложение, эскизный проект, технический проект, разработка рабочей документации на опытный образец (партию) изделий, изготовление опытного обр= азца (партии) изделий, испытания опытного образца (партии) изделий, подготовка документации на изделия серийного (массового) производства, изготовление и испытание установочной серии и т.д. Следует отметить, что вспомогательные технические средства, используемые на стадии разработки (опытные образцы, макеты, экспериментальные и испытательные установки) имеют свой жизненный цикл, не совпадающий с жизненным циклом основного техническо= го средства.

Описанные выше стадии составляют идеальную часть жизненного цикла, = на которой рассматриваемое техническое средство еще не существует как материал= ьный объект, далее следует материальная часть жизненного цикла.

- изготовление;

- поставка.

3. Этап применения (эксплуатации), включающий в себя следующие стад= ии:

- хранение;

- транспортирование;

- подготовка к применению по назначению (развертывани= е, монтаж и наладка);

- испытание;

- ожидание применения по назначению;

- применение по назначению;

- техническое обслуживание;

- ремонт;

4. Конечный этап жизненного цикла (вывод из эксплуатации, списание, ликвидация и утилизация отходов). Основаниями для перехода к конечному этапу жизненного цикла могут быть:

- исчезновение или существенное изменение потребности;

- моральное старение;

- физическое старение (полное исчерпание ресурса вследствие физичес= кого износа и невозможность или нецелесообразность его восстановления путем ремонта).

Более детально жизненный цикл технического средства может быть представлен сетевым графом, вершины которого (состояния, в частности - технические состояния) соединяются в единое целое дугами (события, связанные с изменением состояни= й - повреждения, отказы, ресурсные отказы, восстановления и т. п.). Примеры так= их графов (вернее, подграфов, соответствующих этапу эксплуатации) и их примене= ние в расчетах надежности будут рассмотрены ниже (см. разд.2.9).

При дальнейшем изложении курса для обозначения технического средства (изделия и= ли системы, а также их составных частей - функциональных единиц, элементов, подсистем), рассматриваемого с точки зрения его надежности при разработке, изготовлении, испытании и эксплуатации, будет использоваться обобщающее пон= ятие "объект". Таким образом, объект в теории надежности - это техническое средство определенного целевого назначения (изделие, система) и= ли его составная часть, рассматриваемое с точки зрения надежности на различных этапах жизненного цикла. При необходимости в понятие "объект" мог= ут включаться информация, программные средства, а также человеческий фактор. <= span class=3DGramE>Деления основного понятия "надежность" на надежность аппаратурную (т.е. изделия) и надежность функционирования (т.е. выполнения заданных функций системой), как это было принято ранее, особенно в литерату= ре по надежности радиоэлектронной аппаратуры, производиться не будет.

Возможно построение развитой классификации объектов надежности по ряду разделительных признаков /1/: особенностям целевого назначения, конструктивным, технологическим и структурным особенностям, объему выпуска и применения, наличию одного или нескольких уровней работоспособности, особенностям ремон= та и технического обслуживания и т.д. В рамках настоящего курса ограничимся деле= нием объектов на восстанавливаемые (обслуживае= мые и ремонтируемые) и невосстанавливаемые (необслуживаемые и неремонтируемые).

Обслуживаемый объект - объект, для которого в нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации предусмотрены операции технического обслуживания.

Ремонтируемый объект - объект, ремонт которого возможен и предусмотрен нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документацией.

 

1.2.Предмет науки о надежности

 

Первичным по отношению к понятию "надежность" является понятие "качество".

Качество объекта - совокупность свойств и признаков, определяющ= их его пригодность удовлетворять определенные потребности в соответствии с его назначением, и выражающая его специфику и отличие от других объектов.

Но поскольку этап применения (эксплуатации) объекта охватывает определенный, к= ак правило, длительный, период времени, под влиянием различных факторов может произойти изменение уровня свойств, определяющих качество объекта и эффективность его функционирования, под которой понимается выгодность целев= ого обмена ресурсов (материальных, энергетических, трудовых, информационных) на конечный результат (для технологических систем - готовую продукцию).=

Предметом науки о надежности является изучение закономерностей изменения показателей качества объектов во времени и разработка мето= дов, позволяющих с минимальной затратой времени и ресурсов обеспечить необходимую продолжительность и эффективность их работы.

Специфическими особенностями вопросов надежности являются:

- учет фактора времени. Надежность является как бы "динамикой качества", поскольку исследует временное количественное изменение показателей качества, первоначальный уровень которых был заложен = при разработке, обеспечен при изготовлении и реализуется при эксплуатации;

- прогностическая ценность результатов. Проблемы надежности связаны прежде всего с прогнозировани= ем поведения объекта в будущем, так как простая констатация уровня надежности объекта, уже выработавшего свой ресурс, имеет, вообще говоря, малую ценност= ь. Особенно большое значение имеет прогноз на ранних стадиях жизненного цикла объекта (разработка и изготовление), когда необходимо дать оценку эффективн= ости принятых конструкторских решений и применяемых технологических методов для обеспечения требуемого уровня качества и эффективности применения объекта в предполагаемых условиях эксплуатации, в течение необходимого времени применения.

Следует иметь в виду, что изменение показателей качества объекта во времени может быть абсолютным и относительным.

Абсолютное изменение качества связано с различными повреждающими процессами, воздействующими на объект при эксплуатации и изменяющими свойст= ва и состояние материалов, из которых изготовлен объект или его составные части;= за счет этого происходит прогрессивное снижение показателей качества объекта и= его физическое старение (физический износ).

Относительное изменение качества объекта связано с появлением новых ан= алогичных объектов с более совершенными характеристиками, в связи= с чем показатели данного объекта становятся ниже среднего уровня в совокупн= ости объектов аналогичного целевого назначения, хотя в абсолютных значениях они могут не изменяться (моральный износ).

Наука о надежности изучает только абсолютное изменение показателей качества объектов, связанное с протеканием различных повреждающих процессов; изучением относительного изменения показателей качества эта наука не занимается.

Исторически наука о надежности развивалась по двум основным направлениям:

- Математическое направление возникло в радиоэлектронике, связано с развитием математических методов оценки надежности, особенно применительно к сложным системам, с разработкой методов статистической обработки информации= о надежности, разработкой структур систем, обеспечивающих высокий уровень надежности. Теоретической базой этого направления являются: теория вероятностей, математическая статистика, теория случайных процессов, теория массового обслуживания, математическое моделирование и другие разделы математики.

- Физическое направление возникло в машиностроении, связано с изучением физики отказов, с разработкой методов расчета на прочность, износостойкость, теплостойкость и др. Теоретической б= азой этого направления являются естественные науки, изучающие различные аспекты разрушения, старения и изменения свойств материалов: теории упругости, пластичности и ползучести, теория усталостной прочности, механика разрушени= я, трибология, физико-химическая механика материалов и др.

В настоящий период идет активный процесс взаимного слияния этих направлений, перенесения рациональных идей из одной области в другую и формирование на этой основе единой науки о надежности.

 

1.3.Цели и задачи дисциплины

"Надежность станочных и инструментальных систем"

 

Дисциплина "Надежность станочных и инструментальных систем" ("Надежность технологических машин и оснастки" - для спец. 1207) имеет целью ознакомление студентов, обучаю= щихся по специальности 1202 (1207), с основами современных методов исследования и обеспечения надежности и эффективности технологических систем обработки материалов в процессе их создания и эксплуатации.

Дисциплина направлена на создание предпосылок к подготовке высококвалифицированных специалистов, знакомых с основополагающими методологическими и организационно-техническими принципами, а также математическими и инженерными методами, позволяющими им проводить анализ проблем надежности и эффективности исследуемых объектов техники, осуществля= ть постановку и решение конкретных задач, принимать решения и осуществлять руководство их реализацией.

Задачей дисциплины "Надежность станочных и инструментальных систем" ("Надежность технологических машин и оснастки") явля= ется представление в логически последовательном и формализованном виде основных проблем надежности и эффективности технологических систем обработки материа= лов, возникающих на различных этапах их жизненного цикла:

1) задание требований по надежности технологических систем и нормирование (распределение) требований по надежности их элементов на стадии разработки;

2) выбор рациональной структуры технологической системы и обоснован= ие необходимого резервирования, уровня контролепригодности и восстанавливаемос= ти;

3) обоснование основных принципов (направлений) и программ обеспече= ния надежности технологических систем и их элементов при их создании и эксплуатации;

4) оценка уровня показателей надежности технологических систем и их элементов на основе априорной информации и по результатам отработки, производства и эксплуатации;

5) диагностирование и прогнозирование технического состояния технологических систем и их элементов;

6) выбор и обоснование планов испытаний технологических систем и их элементов = на надежность.

2. ПОКАЗАТЕЛИ НАДЕЖНОСТИ.

2.1. Система стандартов “Надежность в технике”

Все государственные стандарты по обеспечению надежности сведены в специальный к= ласс 27 и объединены названием: Система стандартов “Надежность в технике” (ССНТ). Назначение ССНТ, структура и состав объектов стандартизации, правила наименования и обозначения стандартов ССНТ установлены= /3/. Структура обозначения стандартов ССНТ:

Таблица 2.1

Структура и состав объектов стандартизации ССНТ

Шифр и наименование группы стандартов ССНТ=

Объект стандартизации

1

2

0. Общие вопросы

0.1. Основные принц= ипы стандартизации в области надежности

0.2. Основные понят= ия, термины и определения

0.3. Общие правила и методы установления требований по надежности

0.4. Классификация отказов и предельных состояний

1. Организация рабо= т по обеспечению надежности

1.1. Общий порядок обеспечения надежности на стадиях жизненного цикла, организационная струк= тура

1.2. Программа обеспечения надежности, планирование работ

1.3. Управление применением комплектующих изделий (надежностные аспекты)

1.4. Информационное обеспечение надежности

1.5. Экспертиза про= ектов

2. Способы обеспече= ния

2.1. Общие требован= ия и рекомендации по конструктивным и технологическим способам обеспечения над= ежности

2.2. Эксперименталь= ная отработка на надежность, моделирование роста надежности=

2.3. Ориентированны= е на обеспечение надежности способы контроля качества и отбраковки потенциально ненадежных объектов

2.4. Назначение и продление срока службы, срока хранения и ресурса

2.5. Обеспечение (поддержание) надежности в эксплуатации

3. Анализ и расчет надежности

3.1. Порядок и общие требования к методам анализа и расчета надежности

3.2. Методы расчета показателей надежности

3.3. Методы расчета надежности с учетом качества программных средств (надежность программного обеспечения)

3.4. Методы расчета надежности с учетом “человеческого фактора”

3.5. Анализ возможн= ых видов, последствий и критичности отказов

4. Испытания, контр= оль, оценка надежности

4.1. Порядок оценки= и контроля надежности

4.2. Правила провед= ения и общие требования к методам испытаний

4.3. Выбор условий и режимов испытаний

4.4. Предварительная обработка статистических данных о надежности (проверка однородности, сравнение, выявление тренда, проверка вида распределения)

4.5. Оценка показат= елей надежности по экспериментальным данным

4.6. Планы контроль= ных испытаний на надежность

4.7. Оценка показат= елей надежности объектов по данным о надежности их составных частей=

4.8. Методы сокраще= ния объемов испытаний, форсирования режимов, использования дополнительной информации, контроль и оценка надежности по состоянию технологического процесса и др.

В настоящее время ССНТ включает в себя 11 действующих стандартов /3-13/.

2.2. Основные понятия, термины и определения состояний объектов и свойств надежности

Термины и определения основных понятий, используемых в теории надежности, даны в ГОСТ 27.002-89 “Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения” /4/.

Каждый объект характеризуется рядом выходных качественных параметров, допустимые значения которых в процессе эксплуатации оговорены в нормативно-технической (стандар= ты, технические условия) и (или) конструкторской (проектной) документации.=

Надежность<= /b> - свойство объекта сохранять = во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования.

С позиций надежности = объект может находиться в следующих технических состояниях: ис= правное, неисправное, работоспособное, неработоспособное и предельное.

Исправное состояни= е - состояние объекта, при котор= ом он соответствует всем требованиям нормативно-технической и (или) конструкторск= ой (проектной) документации.

Если хотя бы по одном= у из требований объект не соответствует нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации, состояние объекта считается не= исправным.

Повреждение - событие, заключающееся в нар= ушении исправного состояния объекта при сохранении работоспособного состояния.

Работоспособное состояние - состояние объекта, при котором значения всех параметров, характеризующих способность выполнять заданные функции, соответствует требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации.

Рис. 2.1. Соотношение понятий “исправное состояние”,

“работоспособное состояние”

Состояние объекта, при котором значение хотя бы одного параметра, характеризующего способность выполнять заданные функции, не соответствует требованиям нормативно-техниче= ской и (или) конструкторской (проектной) документации, называется неработоспо= собным.

Для сложных объектов возможно наличие нескольких работоспособных состояний, отличающихся уровнем эффективности применения объекта. Возможно также наличие нескольких неработоспособных состояний, при этом из всего множества неработоспособных состояний выделяют частично неработоспособные состояния, при которых объект способен частично выполнять требуемые функции.

Понятие “исправное состояние” является более “жестким” по отношению к объему требований, предъявляемых к объекту, чем понятие “работоспособное состояние” (рис. 2.1). Исправный объект всегда работоспособен. Работоспособный объект, в отличие от исправного, удовлетворяет не всем требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации, а = лишь тем, которые обеспечивают его нормальное функционирование. При этом = он может не удовлетворять, например, требованиям, относящимся к его внешнему в= иду (иметь местные нарушения лакокрасочного покрытия, вмятины на кожухах огражд= ений и т.п.). Работоспособный объект может быть неисправным, однако, его поврежд= ения при этом не настолько существенны, чтобы они могли препятствовать функционированию объекта.

Отказ <= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>- событие, заключающееся в нар= ушении работоспособного состояния объекта.

Критерий отказа - признак или совокупность при= знаков неработоспособного состояния объекта, установленных в нормативно-техническо= й и (или) конструкторской (проектной) документации.

Типичные критерии отк= азов:

1) прекращение выполн= ения объектом заданных функций (отказ функционирования); снижение качества функционирования по одному или нескольким из выходных параметров (производи= тельность, мощность, точность и др.) за пределы допускаемого уровня (параметрический отказ);

2) искажения информац= ии на выходе объектов, имеющих в своем составе ЭВМ или другие устройства дискретн= ой техники из-за сбоев;

3) внешние проявления, связанные с наступлением или предпосылками наступления неработоспособного состояния (шум, вибрации, перегрев и др.).

Надежность - сложное обобщенное свойство, которое в зависимости от назначения объекта и условий = его применения может включать в себя безотказность, долговечность, ремонтопригодность, сохраняемость или определенные сочетания этих частных свойств, охватываемых понятием “надежность”.

Безотказность - свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или нарабо= тки.

Под наработкой понимается продолжительность или объем работы объекта. Размерность наработки определяе= тся видом объекта и особенностями его применения, например, наработка двигателя измеряется в моточасах, автомобиля - в килом= етрах пробега, станка-автомата - количеством обработанных деталей, реле - количес= твом циклов срабатывания и т. п. Наработка может определяться до отказа, между отказами, до наступления предельного состояния или до некоторого фиксирован= ного момента времени.

Предельное состоян= ие - состояние объекта, при котор= ом его дальнейшая эксплуатация недопустима или нецелесообразна, либо восстановление его работоспособного состояния невозможно или нецелесообразно. <= /span>

Предельное состояние обусловлено физической невозможностью дальнейшей эксплуатации объекта, либо недопустимым снижением его эффективности, либо требованиями безопасности и определяется установленным критерием предельного состояния.

Критерий предельно= го состояния - п= ризнак или совокупность признаков предельного состояния объекта, установленные нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документацией.

Типичные критерии предельных состояний:

1) отказ одной или нескольких составных частей, восстановление или замена которых на месте эксплуатации не предусмотрены эксплуатационной документацией (должны выполняться на предприятии-изготовителе или на специализированном ремонтном предприятии);

2) механический износ ответственных деталей (узлов) или снижение физических (химических) свойств материалов до предельно допустимого уровня;

3) снижение наработки= на отказ (повышение интенсивности отказов) ниже (выше) допустимого уровня;

4) повышение установл= енного уровня текущих (суммарных) затрат на техническое обслуживание и ремонт или другие признаки, определяющие экономическую нецелесообразность дальнейшей эксплуатации.

Наработка объекта от = начала эксплуатации (или ее возобновления после ремонта) до перехода в предельное состояние называется ресурсом (техническим ресурсом). Ресурс невосстанавливаемого объекта определяется через его наработку до отказа. Ре= сурс восстанавливаемого объекта равен его суммарной наработке до ресурсного отка= за (периоды функционирования чередуются с периодами восстановления работоспособности).

Ресурсный отказ - отказ, в результате которого объект достигает предельного состояния.

Долговечность - свойство объекта сохранять работоспособное состояние до наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и ремонта.

Основное отличие поня= тий “безотказность” и “долговечность” состоит в том, что понятие “безотказность” предполагает как бы самостоятельную работу объекта без какого-либо вмешательства извне для поддержания его работоспособности. Понятие “долговечность” предполагает рассмотрение работоспособности объекта за весь период его эксплуатации и учитывает, что длительная работа объекта (особенно сложного) невозможна без проведения мероприятий по поддержанию и восстановл= ению его работоспособности, утрачиваемой в процессе эксплуатации.

Показатели долговечно= сти могут выражаться через ресурс или срок службы - календарную продолжительность эксплуатации объекта от начала его применения (возобновле= ния эксплуатации после ремонта) до наступления предельного состояния.

Ремонтопригодность= - свойство объекта, заключающе= еся в его приспособленности к поддержанию и восстановлению работоспособного состо= яния путем технического обслуживания и ремонта.

Ремонтопригодность об= ъекта характеризуется оперативной продолжительностью (трудоемкостью) операций обнаружения отказа, поиска его причин и устранения причин и последствий отк= аза. При этом следует учитывать, что полная продолжительность восстановления работоспособного состояния объекта, кроме оперативной продолжительности (времени, затрачиваемого непосредственно на операции по восстановлению работоспособности объекта), которая зависит от уровня ремонтопригодности объекта, включает в себя время, затрачиваемое на организационные мероприятия (поиск ремонтной документации, доставка запасных частей и т.п.), продолжительность которого не связана с уровнем ремонтопригодности объекта.

Сохраняемость - свойство объекта сохранять в заданных пределах значения параметров, характеризующих способность объекта выполнять требуемые функции, в течение и после хранения и (или) транспортирования.

Это свойство особенно= важно для объектов, для которых предусмотрена сезонная эксплуатация (сельскохозяйственные, снегоуборочные машины) или которые применяют по назначению в аварийных или особых условиях (противопожарная техника, средст= ва аварийной сигнализации и т.п.).

В заключение этого подраздела упомянем о понятиях, близких к понятию “надежность”, но не тождественных ему. Для объектов, являющихся потенциальным источником опасно= сти, таким понятием является “безопасность”.

Безопасность - свойство объекта при изготов= лении и эксплуатации и в случае нарушения работоспособного состояния не создавать угрозу для жизни и здоровья людей, а также для окружающей среды. Безопаснос= ть не входит в понятие “надежность”, но в определенных условиях тесно связана с ним, например, если отказы могут привести к условиям, вредным для людей и окружающей среды сверх установленных санитарных норм.

Живучесть (fail-self concept) - понятие, пограничное между надежностью и безопасностью.

Живучесть - свойство об= ъекта, состоящее в его способности противостоять развитию критических отказов из дефектов и повреждений при установленной системе технического обслуживания и ремонта, или свойство объекта сохранять ограниченную работоспособность при воздействиях, не предусмотренных условиями эксплуатации, или свойство объек= та сохранять ограниченную работоспособность при наличии дефектов и повреждений определенного вида, а также при отказе некоторых компонентов.=

В англоязычной литературе по надежности для характеристики живучести объектов= по отношению к человеческим ошибкам (ошибки оператора, неквалифицированное вмешательство в работу объекта) также применяется специальный термин fool-proof (в буквальном переводе – “защищенность от дурака”).

2.3. Номенклатура и классификация показателей надежност= и

Показатель надежно= сти - количественная характеристи= ка одного или нескольких свойств, составляющих надежность объекта.<= /span>

Под номенклатурой показателей надежности понимают состав показателей, необходимый и достаточн= ый для характеристики объекта или решения поставленной задачи. Полный состав номенклатуры показателей надежности, из которой выбираются показатели для конкретного объекта и решаемой задачи, установлен ГОСТ 27.002-89.

Показатели надежности принято классифицировать по следующим признакам:

1.&n= bsp;       по свойствам надежности различают:

- показатели безотказ= ности;

- показатели долговеч= ности;

- показатели ремонтопригодности;

- показатели сохраняе= мости;

2.&n= bsp;       по числу свойств надежности, характеризуемых показателем, различают:

- единичные показатели (характеризуют одно из свойств надежности);

- комплексные показат= ели (характеризуют одновременно несколько свойств надежности, например, безотказность и ремонтопригодность);

3.&n= bsp;       по числу характеризуемых объектов различают:

- групповые показател= и;

- индивидуальные показатели;

- смешанные показател= и;

Групповые показате= ли – показатели, которые могут б= ыть определены и установлены только для совокупности объектов; уровень надежнос= ти отдельного экземпляра объекта они не регламентируют.

Индивидуальные показатели= – показатели, устанавливающие = норму надежности для каждого экземпляра объекта из рассматриваемой совокупности (= или единичного объекта).

Смешанные показате= ли могут выступать как групповые или индивидуальные.=

4.&n= bsp;       по источнику информации для оценки уровня показателя различают:

- расчетные показател= и;

- экспериментальные показатели;

- эксплуатационные показатели;

- экстраполированные показатели;

Экстраполированный показатель надежности – показатель надежности, точечная или интервальная оценка которого определяет= ся на основании результатов расчетов, испытаний и (или) эксплуатационных данных путем экстраполирования на другую продолжительность эксплуатации и другие условия эксплуатации.

5.&n= bsp;       по размерности показателя различают показатели, выражаемые:

- наработкой;

- сроком службы;=

- безразмерные (в том числе, вероятности событий).

2.4. Показатели безотказности=

невосстанавливаемых объектов

Вероятность безотк= азной работы* = P(t) - вероятность того= , что в пределах заданной наработки t отказ объекта не возникает.

(2.1)

где q 1<= /sub> - наработка объекта до отказа (случайная величина); f(t) - функция плотности распределения случайной величины q 1 ; F(t) - вероятность отказа (интегральная фун= кция распределения случайной величины q 1 ):

(= считается, что наработка t ³ 0). (2.2)

Имеют место дифференциальные соотношения:

. (2.3)

Из формулы (2.1) след= ует, что вероятность безотказной работы P(t) и вероятность отказа F(t) равны пло= щади под кривой функции плотности распределения f(t) на интервалах [0,t] и (t,&y= en; )<= /span>, соответственно (рис.2.2).

 

Рис 2.2. Графическая интерпретация вероятности безотказной работы и вероятности отказа

Рис. 2.3. Графики зависимости вероятности безотказной работы и вероятности отказа от наработки объекта

С ростом наработки вероятность безотказной работы невосстанавливаемого объекта P(t) монотонно уменьшается от 1 при t =3D 0, асимптотически приближаясь к 0 при t <= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Symbol;mso-bidi-font-family:Tahoma'>®<= /span> ¥ , а вероятность отказа F(t) р= астет от 0 до 1 (рис. 2.3).

Вероятность безотказн= ой работы объекта в интервале наработки (t, t + D t) есть условная вероятность = того, что объект находится в работоспособном состоянии на этом интервале наработк= и, определяемая при условии, что объект сохранил работоспособность к моменту t начала этого интервала:

(2.4)

где P(B) - вероятность события B , состоящего в работоспособности объекта на интервале наработки (0, t) (рис.2.4); P(A|B) - условная вероятность события A, состоя= щего в работоспособности объекта на интервале (t, t+D t), определяемая при условии реализации события B; P(A× B) - вероятность произведения (пересечения) случайных событий A и B ,т. е. вероятность работоспособности объекта на интервале (0,= t+D<= /span> t).

Средняя наработка = до отказа* - математическое ожидание наработки объекта до отказа. Иначе говоря, есть “центр тяжести” распределения случайной величины = q<= /span> 1:

(= 2.5)

Последнее равенство м= ожно доказать, если взять по частям первый интеграл:

(2.6)

где

Подставляя это в (2.6= ), получаем

Учитывая, что и является величиной ограниченной (P(t) стремится к нулю быстрее, ч= ем t к ¥ ), окончательно получаем:

т.е. средняя наработка до отказа равна площади под кривой зависим= ости вероятности безотказной работы от наработки объекта.

Гамма-процентная наработка до отказа* <= /b>tg - наработка до отказа, которая обеспечивается дл= я g<= /span> × 100% объектов рассматриваемого тип= а.

По определению <= /o:p>

(= 2.7)

Вероятность отказа (интегральная функция распределения случайной величины q<= /span> 1 - наработки объе= кта до отказа), отнесенная к моменту tg , составляет

т.е. гамма-процентная наработка до отказа есть нижняя (1 - g<= /span> )<= /span> × 100% -ная квантиль распределения случайной величины q 1, а (1 - g ) × 100% есть процент объектов, для которых отказы в течение наработки tg<= /span> допустимы.<= /p>

Интенсивность отка= зов* l<= /span> (t) - условная плотность вероятности возникновения отказа невосстанавливаемого объекта, определяемая для рассматриваемого моме= нта наработки t при условии, что до этого момента отказ не возник.<= /o:p>

По определению

(2.8)

где F(D t|t) - условная вероятность отказа объекта на интервале D t , определяемая при условии,= что в момент t объект находился в работоспособном состоянии; P(D<= /span> t|t) - соответствующая вероят= ность безотказной работы.

На основании формулы = (2.4) и рис. 2.4 последняя вероятность определяется как

Подставляя это равенс= тво в (2.8), получаем

(2.9)

Рассмотрим последнее равенство:

Умножая обе части это= го равенства на -dt и интегрируя в пределах от 0 до t , получаем

Потенцируя последнее равенство, получаем формулу, которую называют основной формулой надежнос= ти:

(2.10)

В частном случае при = l<= /span> (t) =3D l<= /span> =3D const основная фор= мула надежности (2.10) дает экспоненциальный закон распределения, широко используемый для моделирования внезапных отказов

(2.11)

Типичная кривая измен= ения интенсивности отказов невосстанавливаемого объекта (параметра потока отказов восстанавливаемого объекта - см. раздел 2.5) с ростом наработки (l - характ= еристика объекта) приведена на рис 2.5. На этой кривой выделяют три характерных учас= тка:

I . Начальный период эксплуатации. Повышенный уровень интенсивности отказов на этом участ= ке объясняется наличием скрытых дефектов изготовления, которые, проявляясь в начальный период эксплуатации, приводят к отказам объекта.

I = I<= /span> . Период нормальной эксплуата= ции. В течение этого периода, когда уровень накопленных износных повреждений еще не настолько высок, чтобы вызв= ать ухудшение выходных качественных параметров объекта, интенсивность отказов (параметр потока отказов) обычно имеет стабильно низкое значение, уровень которого определяется особенностями вида объекта, его исходным качеством, режимами и условиями эксплуатации. Обычно на этом периоде эксплуатации наблюдается несколько характерных для объекта видов внезапных отказов (для технологической системы обработки материалов резанием, например, это поломки мелкоразмерного инструмента, поломки деталей предохранительных устройств и т.п.), которые в совокупности определяют уровень интенсивности отказов (параметра потока отказов) на этом участке.

I = I<= /span> I<= /span> . Заключительный период экспл= уатации. В течение это= го периода эксплуатации происходит прогрессивное ухудшение выходных параметров объекта, вызванное накопленными износными и деградационными повреждениями, = что вызывает монотонное возрастание интенсивности отказов (параметра потока отк= азов).

Рис. 2.5. Типичная зависимость интенсивности отказов (параметра потока отказов) от наработки объекта

Рис. 2.6. К определению остаточной наработки объекта<= /span>

Полезным временным по= нятием является остаточная наработка до отказа q<= /span> t - наработка объекта от момента контроля его технического состояния t до отказа (рис. 2.6):

(2.12)

Вероятность безотказн= ой работы объекта, определяемая по его остаточной наработке, отсчитываемой с момента контроля технического состояния объекта t , равна:

(2.13)

из чего следует, что безотказность объекта, определяемая по его остаточной наработке, не зависит= от хода его l - харак= теристики на интервале (0, t), т. е. до момента контроля технического состояния объек= та.

Функция плотности распределения случайной величины q t – остаточной наработки до от= каза

(2.14)

где u =3D t + x .

Средняя остато= чная наработка до отказа (математическое ожидание q t)

. (2.15)

Установленная нара= ботка до отказа tу – групповой показатель безотказности, соответствую= щий гамма-процентной наработке до отказа при уровне g × 100% =3D 100% .

Данный показатель предполагает, что f(t) =3D 0 при t < tу . В вероятностном асп= екте tу соответствует параметру сдвига, например, в двухпараметрическом экспоненциальном законе распределения (рис.2.7):

f(t) =3D l<= /span> exp [- l<= /span> (t - c)] при t &s= up3; c ;

f(t) =3D 0 при t &l= t; c.

Физический смысл пока= зателя tу состоит в том, что на интервале (0= , tу) отказы считаются невозможными событиями.

Для оценки уровня безотказности объекта по отношению к постепенным параметрическим отказам в области высокой надежности (нижнего “хвоста” распределения случайной величи= ны q<= /span> 1 - наработки объе= кта до отказа), где вероятностные показатели безотказности оказываются малоинформа= тивными (P(t)=3D1), может использоваться показатель – запас надежности объекта Кн /2/:

(2.= 16)

где Xmax – предельное значение выходного параметра X объекта, соответствующее наступлению отказа (рис.2.8); Xex (Xexg<= /span> ) - предельное эксплуатационное значение выходного параметра по всей совокупности объектов рассматриваемого типа (по g = &t= imes; 100% объектов рассматриваемого тип= а).

Рис. 2.8. К определению запаса надежности объекта:=

HH(t), HL(t), Hg<= /span> (t) – верхняя, нижняя и гамма-процентная границы области

состояний объекта; MX(t) – математическое ожидание случайного процесса

изменения работоспособности объекта

На интервале наработк= и (0, tу) запас надежности объекта Кн>1; начиная с момента t=3Dtу, запас надежности объекта считается исчерпанным (Кн=3D1); при t>tу отказы физически возможны.

Скорость изменения за= паса надежности объекта

(2.17)

2.5. Показатели безотказности=

восстанавливаемых объектов

Для характеристики безотказности восстанавливаемых объектов при рассмотрении периода до первого отказа или между двумя последовательными отказами могут использоваться те же показатели, что и для невосстанавливаемых объектов. Специфическими показате= лями безотказности восстанавливаемых объектов являются следующие.

Средняя наработка = на отказ* T - отношение суммарной наработки восстанавливаемого объекта к математическому ожиданию ч= исла его отказов в течение этой наработки

(2.18)

где t - суммарная наработка объекта; r(t) - число отказов объекта, наступивших в течение суммарной наработки t (случайная функция).

Математическое ожидан= ие числа отказов восстанавливаемого объекта в течение суммарной наработки t= также называют ведущей функцией потока отказов

(2.19)

Параметр потока от= казов* w = (t) – отношение математического ожидания числа отказов восстанавливаемого объекта за достат= очно малую его наработку к значению этой наработки. Иными словами, параметр пото= ка отказов есть производная по наработке от ведущей функции потока отказов:

(2.20)

Ведущая функция потока отказов может быть выражена через параметр потока отказов формулой

(2.21)

Математическое ожидан= ие числа отказов объекта на интервале наработки (t1 ,t2)=

(2.= 22)

Осредненный параме= тр потока отказов* v - отношение математического ожидания числа отказов восстанавливаемого объекта= за конечную наработку к значению этой наработки:

(2.23)

2.6. Показатели долговечности=

Гамма-процентный р= есурс* tp= g<= /span> - наработка, в течение которой объект не достигает предельного состояния с заданной вероятностью g<= /span> ,<= /span> выраженной в процентах:<= /o:p>

(2.24)

где fp(t) - функция плотности распределения случайной величины Tp - ресурса объекта.

Средний ресурс* - математическое ожидание ресурса объекта:

(2.25)

Гамма-процентный с= рок службы* tcg<= /span> - календарная продолжительность эксплуатации, в течение которой объект не достигает предельного состояния с заданной вероятностью g , выраженной в процентах:

(2.26)

где fс(t) - функция плотности распределения случайной величины Tс - срока службы объекта.

Средний срок служб= ы* - математическое ожидание срока службы объекта:

(2.27)

Стандартом /4/ устано= влены временные понятия: назначенный ресурс (срок службы) объекта и остаточный ре= сурс (срок службы).

Назначенный ресурс= - суммарная наработка, при достижении которой эксплуатация объекта должна быть прекращена независимо от его технического состояния. Аналогично определяются понятия “назначенный ср= ок службы”, “назначенный срок хранения”.

По истечении назначен= ного ресурса (назначенного срока службы, назначенного срока хранения) объект дол= жен быть изъят из эксплуатации, и должно быть принято решение, предусмотренное соответствующей нормативно-технической документацией - направление в ремонт, списание, уничтожение, проверка и установление нового назначенного срока (ресурса) и т.д.

Указанные временные п= онятия применяются по отношению к объектам, предельные состояния которых приводят к большим экономическим потерям, угрожают безопасности человека или приводят к вредному воздействию на окружающую среду.

Остаточный ресурс (остаточный срок службы) - суммарная наработка (календарная продолжительность эксплуатации) объекта от момента контроля его технического состояния до перехода в предел= ьное состояние.

Формализованное представление этих понятий аналогично остаточной наработке до отказа (см. р= азд. 2.4).

2.7. Показатели ремонтопригод= ности

Вероятность восстановления* P(tB) - вероятность того, что время восстановления объекта не превысит заданн= ое:

(2.28)

где fB(t) - функция плотности распределения случайной величины x<= /span> - времени восстановления работоспособности объекта (рис. 2.9).

Гамма-процентное в= ремя восстановления* tBg<= /span> - время восстановления, достиг= аемое объектом с заданной вероятностью g , выраженной в процентах:<= /o:p>

(2.29)

Среднее время восстановления* - математическое ожидание времени восстановления работоспособности объекта:

(2.30)

Рис.2.9. К определению вероятности восстановления<= /o:p>

Интенсивность восстановления* m (tB) - условная плотность вероятности восстановления работоспособного состояния объекта, определяемая для рассматриваемого момента времени tB при условии, что до этого момента восстановление не было завершено:<= /span>

(2.31)

(Вывод этой формулы аналогичен приведенному в разд.2.4 для интенсивн= ости отказов).

Средняя трудоемкос= ть восстановления* - математическое ожидание трудоемкости восстановления объекта после отказа.

2.8. Показатели сохраняемости=

Гамма-процентный с= рок сохраняемости* tcxg<= /span> - срок сохраняемости, достигае= мый объектом с заданной вероятностью g , выраженной в процентах:<= /o:p>

(2.32)

где fсx(t) - функция плотности распределения случайной величины Tсx - срока сохраняемости объек= та.

Средний срок сохраняемости* - математическое ожидание срока сохраняемости:

(2.33)

Назначенный срок хранения - ср= ок хранения, по достижении которого хранение объекта должно быть прекращено независимо от его технического состояния.

2.9. Комплексные показатели надежности

Коэффициент готовн= ости* Kr(t) - вероятность= того, что объект окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент време= ни, кроме планируемых периодов, в течение которых применение объекта по назначе= нию не предусматривается (например, профилактика, техническое обслуживание, ожидание использования по назначению и т.д.).

Коэффициент готовности является комплексным показателем надежности, отражающим свойства безотказно= сти и ремонтопригодности. Kr(t) характеризует готовность объекта к применению по назначению в отношении его работоспособности в произвольный момент времени t. Низкие значения Kr(t) свидетельствуют о том, ч= то мероприятия по техническому обслуживанию не полностью выполняют свою роль.<= o:p>

Рассмотрим простейший восстанавливаемый объект, имеющий два технических состояния: 1 - работоспособное состояние и 2 - неработоспособное состояние. Граф состояний (переходов) такого объекта /14/ представлен на рис.2.10.<= /p>

 

 

Примем следующие допу= щения:

1) поток отказов, кот= орому подвергается объект, - простейший (пуассоновский); при этом наработка объек= та между отказами есть непрерывная случайная величи= на, имеющая экспоненциальный закон распределения где l =3D const - параметр потока отказов;

2) время восстановлен= ия работоспособного состояния объекта - случайная величина, распределенная по экспоненциальному закону где m =3D const - интенсивность восстановления.

Поскольку события, заключающиеся в пребывании рассматриваемого объекта в одном из двух указанн= ых технических состояний, есть несовместимые случайные события, образующие пол= ную группу, сумма вероятностей этих событий равна единице:

(2.34)

Коэффициент готовности рассматриваемого объекта по определению есть вероятность пребывания его в первом (работоспособном) техническом состоянии и является функцией времени = t: причем (объект изначально работоспособен).

Выведем уравнения, описывающие динамику изменения вероятности состояний объекта во времени с учетом отказов и восстановлений.

Пусть N - дост= аточно большое количество объектов рассматриваемого типа, тогда<= /p>

Np1(t) - о= бщее количество объектов, находящихся в состоянии 1;

Np2(t) - о= бщее количество объектов, находящихся в состоянии 2.

Для одного объекта рассматриваемого типа:

l D t - усл= овная вероятность возникновения отказа объекта, находящегося в состоянии 1, за ма= лое время D t;=

m D t - усл= овная вероятность восстановления объекта, находящегося в состоянии 2, за малое вр= емя D<= /span> t.

Изменение количества объектов, находящихся в состоянии 1, за малое время D<= /span> t составит<= /p>

(2.35)

(первый член правой ч= асти этого уравнения - количество отказавших за время D t объектов, бывших в работоспособном состоянии к началу этого интервала; второй член - количество восстановленных за время D t объектов, бывших в неработоспособном состоянии к началу этого интервала).

Аналогично изменение количества объектов, находящихся в состоянии 2, за малое время D<= /span> t составит<= /p>

(2.36)

Деля обе части уравне= ний (2.35)-(2.36) на N D t и переходя к пределу при D t ® 0, получаем систему дифференциальных уравнений, описывающих динамику изменения состояний объекта во времени:

(2.37)

(2.38)

Начальные условия: ; . (2.39)

Подобные уравнения в = теории массового обслуживания называют “уравнениями размножения и гибели”, посколь= ку они применяются при исследовании динамики изменения численности биопопуляций /15/. Для более сложных графов состояний (переходов) можно применить правило составления дифференциальных уравнений динамики состояний /14/:<= /span>

- количество уравнени= й в системе равно количеству состояний (вершин графа);

- в левой части каждо= го уравнения записать (k - номер состояния);

- в правой части запи= сать столько членов, сколько стрелок (дуг графа) связано с данным состоянием; ес= ли стрелка направлена в данное состояние, то член имеет знак “+”, если из данн= ого состояния - знак “-”;

- каждый член равен интенсивности соответствующего перехода, умноженной на вероятность того состояния, из которого исходит стрелка.

Для решения системы уравнений (2.37)-(2.38) применим преобразование Лапласа /16/:

Фрагмент таблицы преобразования Лапласа, необходимый для решения данной задачи, приведен в табл. 2.2.

Таблица 2.2

Преобразование Лапласа (фрагмент)

=

=

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>

Применяя преобразован= ие Лапласа к системе уравнений (2.37)-(2.38), получаем:

(2.40)

(2.41)

где

С учетом начальных ус= ловий из уравнения (2.41) получаем:

Подставляя последнее равенство в (2.40), после преобразований получаем изображение по Лапласу коэффициента готовности рассматриваемого объекта:

Переходя к оригиналам= с использованием табл. 2.2, получаем:

(2.42)

Зависимость коэффициента готовности рассматриваемого объекта от времени представлена на рис. 2.11.

С ростом времени втор= ой член правой части равенства (2.42) быстро уменьшается, и коэффициент готовн= ости асимптотически стремится к стационарному (не зависящему от времени) значени= ю, которое называют стационарный коэффициент готовности

(2.43)

Параметр потока отказ= ов и интенсивность восстановления можно выразить через среднюю наработку на отка= з и среднее время восстановления:

(2.44)

С учетом (2.44) форму= ла для стационарного коэффициента готовности принимает вид

(2.45)

Отметим, что формула = (2.45) справедлива для любых потоков случайных событий (отказов и восстановлений),= не только для простейших (пуассоновских), которые рассматривались при выводе формулы (2.42).

Коэффициент операт= ивной готовности* K= or(t0, t1) - вероятность того, что объект окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени t0 , кроме планируемых периодов, в течение которых применение объекта по назначению не предусматривается, и, начиная с этого момента, будет работать безотказно в течение заданного интервала времени D t.

По определению показа= теля

(2.46)

где Kr(t0) - коэффициент готовнос= ти объекта, отнесенный к моменту t0 , когда возникает необходимость= в применении объекта по назначению; P(t1|t0) - условная вероятность безотказной работы объекта на интервале (t0, t1= ), определяемая при условии, что к моменту начала этого интервала t0 объект находится в работоспособном состоянии; t1 =3D t0+D<= /span> t - момент времени, когда применение объекта по назначению прекращается.

Коэффициент оперативн= ой готовности характеризует надежность объекта, необходимость в применении которого возникает в произвольный момент времени, после наступления которого требуется безотказная работа в течение заданного интервала времени= .

Коэффициент технич= еского использования* Кти - отношение математического ожидания суммарного времени пребывания объе= кта в работоспособном состоянии за некоторый период эксплуатации к математическ= ому ожиданию суммарного времени пребывания объекта в работоспособном состоянии и простоев, обусловленных техническим обслуживанием и ремонтом за тот же пери= од.

Коэффициент техническ= ого использования характеризует долю времени нахождения объекта в работоспособн= ом состоянии относительно общей продолжительности эксплуатации; при этом не учитываются простои по организационным причинам.

Коэффициент техническ= ого использования обычно оценивается за длительный период эксплуатации (от нача= ла эксплуатации до капитального ремонта, между капитальными ремонтами, за весь период эксплуатации):

(2.= 47)

где Траб - суммарное время пребывания объекта в работоспособном состоянии за некоторый длительный период эксплуатации; Трем - суммарное время ремонтов и технического обслуживания за этот же период эксплуатации.

Коэффициент техническ= ого использования можно рассматривать как вероятность того, что в данный, произвольно взятый момент времени, объект работоспособен, а не находится в ремонте.

Коэффициент сохран= ения эффективности* Кэф - отношение значения показателя эффективности использования объекта по назначению за определенную продолжительность эксплуатации к номинальному значению этого показателя, вычисленному при условии, что отказы объекта в течение того же периода не возникают.

(2.48)

где Эi - эффективность объекта в i-м работоспособном состоянии; Pi - вероятность пребывания объекта в= i-м работоспособном состоянии; Эн=3Dmax(Эi) - номи= нальное значение показателя эффективности объекта, определенное при условии отсутст= вия отказов; n - количество работоспособных состояний объекта.

3. ФИЗИЧЕСКИЕ ПРИЧИНЫ ПОВРЕЖДЕ= НИЙ И ОТКАЗОВ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НАДЕЖНОСТИ ОБЪЕКТА.

3.1. Источники и причины изменения

выходных параметров объектов

Те изменения, которые происходят с течением времени в любом объекте и приводят к потере им работоспособности, связаны с внешними и внутренними энергетическими воздействиями, которым подвергается объект во время эксплуатации. При этом имеется три основных источника воздействий /2/:

1) действие энергии окружающей среды, включая человека, выполняющего функции операто= ра и ремонтника;

2) внутренние исто= чники энергии, связанные с рабочими процессами, протекающими в объекте;<= /o:p>

3) накопленная потенциальная энергия материалов, из которых изготовлен объект (внутренние напряжения в отливках, монтажные напряжения и т.п.)<= /span>

Различные виды энергии (механическая, тепловая, химическая, электромагнитная, ядерная, биоэнергия), действуя на объект, инициируют в его составных частях процессы, изменяющие свойства или состояние материалов. Эти процессы связаны, как правило, со сложными физико-химическими явлениями и приводят к деформации, износу, поло= мке и другим видам повреждений (отклонений контролируемых свойств материалов от= их первоначального уровня). Накопление повреждений, в свою очередь, влечет за = собой изменение выходных качественных параметров объекта, что, в конечном счете, приводит к отказу.

Эти взаимосвязи упрощ= енно можно выразить схемой, представленной на рис.3.1. Например, механическая энергия, действующая в звеньях кинематической цепи металлорежущего станка, инициируе= т процесс изнашивания в подвижных сопряжениях звеньев. Следствием протекания этого процесса является накопление повреждений в контактных зонах, что вызывает искажение начальной формы сопряжений, приводящее к потере кинематической точности станка и снижению точности обработки деталей (вы= ходной параметр). При достижении погрешности обработки определенного предельно= го уровня, установленного в паспортных данных станка, возникает параметрически= й отказ станка по параметру точности обработки.

Процессы, снижающие работоспособность объекта, по признаку скорости их протекания можно раздели= ть на три группы /2/:

1. Быстропротекающ= ие процессы имеют периодичность изменения, составляющую малую долю продолжительности рабочего цикла объекта. Сюда можно отнести:

- вибрации деталей и = узлов;

- изменения сил трени= я в подвижных сопряжениях;

- колебания уровня ра= бочих нагрузок и другие процессы, искажающие рабочий цикл объекта.

Рис.3.1. Упрощенная схема возникновения отказа объект= а

 <= /span>

 <= /span>

2. Процессы средней скорости, име= ющие периодичность, сравнимую с длительностью рабочего цикла объекта. Они привод= ят к монотонному изменению выходных параметров объекта. Сюда можно отнести:=

- необратимый процесс изнашивания режущего инструмента, периодичность которого определяется перио= дом стойкости режущего инструмента (интенсивность изнашивания инструмента на несколько порядков прево= сходит интенсивность изнашивания деталей подвижных сопряжений);<= /p>

- обратимые процессы тепловых деформаций, обусловленные как диссипацией энергии рабочих процессо= в, так и суточными колебаниями температуры окружающей среды.=

Обратимые процессы (в отличие от необратимых) временно изменяют выходн= ые параметры объекта без тенденции прогрессивного ухудшения. Следует отметить,= что в ряде случаев обратимый процесс может инициировать необратимый процесс, приводящий к накоплению повреждений, например, тепловая деформация шпинделя металлорежущего станка может привести к возрастанию нагрузки на подшипники = и их ускоренному износу или поломке, т.е. отказу.

3. Медленные проце= ссы имеют периодичность, сравнимую= с длительностью межремонтного периода. К ним можно отнести:=

- процессы изнашивания деталей подвижных сопряжений;

- перераспределение внутренних напряжений в деталях вследствие процесса старения материалов;

- ползучесть материал= ов;

- процессы коррозии;<= o:p>

- загрязнение трущихся поверхностей деталей.

Обычными методами бор= ьбы с последствиями медленных процессов являются периодические ремонты и техничес= кие обслуживания.

Виды повреждений объе= ктов и их составных частей и соответствующие им отказы можно разбить на две группы= .

1. Допустимые повреждения, возникающие при нормальных условиях эксплуатации (износ режущего инструмент= а, износ направляющих станка, поломки мелкоразмерного инструмента и деталей предохранительных устройств и т.п.). Полностью устранить этот вид поврежден= ий невозможно, но можно замедлить их проявление.

2. Недопустимые повреждения, возникающие вследствие наличия дефектов или случайных неконтролируемых внеш= них причин, непосредственно не связанных с техническим состоянием рассматриваем= ого объекта (аварии, стихийные бедствия и т.п.).

Под дефектом п= онимается каждое отдельное несоответствие объекта установленным требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации, снижающее его уровень надежности. Следует отметить, что объект, имеющий деф= ект, может находиться в работоспособном состоянии. Дефект рассматривается как возможная причина возникновения отказа, но наличие дефекта не означает, что отказ произошел.

По признаку стадии происхождения дефекты можно разделить на три группы.

1. Дефекты (ошибки) проектирования. Сюда можно отнести:

- недостаточную защищенность узлов трения;

- наличие концентрато= ров напряжений на деталях;

- неправильный расчет несущей способности деталей (приводит к их статическому разрушению или малоцикловой усталости);

- неправильный выбор материалов;

- неправильное опреде= ление предполагаемого уровня эксплуатационных нагрузок и т. п.;=

2. Дефекты изготов= ления (производственные). К ним можно отнести:

- дефекты заготовок (пористость, усадочные раковины, неметаллические включения, охрупчивающие примеси и т.п.);

- дефекты механической обработки (прижоги, задиры, заусенцы, избыточная локальная пластическая деформация и т.п.);

- дефекты сварки (тре= щины, остаточные напряжения, термические повреждения основного материала и т.п.);=

- дефекты термообрабо= тки (перегрев, закалочные трещины, поводка, коробление, обезуглероживание повер= хностного слоя);

- дефекты сборки (повреждения поверхностей, задиры, перекосы, внесение абразива и т. п.).

3. Дефекты эксплуа= тации. Сюда можно от= нести:

- нарушение условий применения;

- неправильное технич= еское обслуживание и ремонт;

- наличие перегрузок = и непредвиденных нагрузок;

- применение некачест= венных эксплуатационных материалов.

3.2. Классификация отказов

Как уже указывалось, = отказ - событие, заключающееся в нарушении работоспособного состояния объекта. Мо= жно дать классификацию отказов по ряду разделительных признаков.

1. Характер измене= ния выходного параметра объекта до момента возникновения отказа. По этому признаку различают следую= щие виды отказов:

- внезапные отказы;

- постепенные (износн= ые) отказы;

- сложные отказы.

2. Возможность последующего использования объекта после возникновения отказа. По этому признаку различают= :

- полные отказы;=

- частичные отказы.

3. Связь между отк= азами объекта. По этому признаку различают:

- независимые отказы;=

- зависимые отказы.

4. Устойчивость состояния неработоспособности. По этому признаку различают:

- устойчивые отказы;<= o:p>

- самоустраняющиеся о= тказы;

- сбои;

- перемежающиеся отка= зы.

5. Наличие внешних проявлений отказа. По этому признаку различают:

- явные отказы;<= /o:p>

- скрытые отказы.

6. Причина возникн= овения отказа. По эт= ому признаку различают:

- конструктивные отка= зы;

- производственные от= казы;

- эксплуатационные от= казы;

- деградационные отка= зы.

7. Природа происхо= ждения отказа. По эт= ому признаку различают:

- естественные отказы= ;

- искусственные отказ= ы.

8. Время возникнов= ения отказа. По эт= ому признаку различают:

8.&n= bsp;       - отказы при испытаниях;

- приработочные отказ= ы;

- отказы периода норм= альной эксплуатации;

- отказы последнего п= ериода эксплуатации.

9. Возможность устранения отказа. По этому признаку различают:

- устранимые отказы;<= o:p>

- неустранимые отказы= .

10. Критичность от= каза (уровень прямых и косвенных по= терь, трудоемкость восстановления). По этому признаку различают:

- критические отказы;=

- некритические отказы (существенные и несущественные).

Постепенные (износ= ные) отказы возник= ают в результате постепенного протекания того или иного процесса повреждения, прогрессивно ухудшающего выходные параметры объекта (рис. 3.2).<= /span>

Основным признаком постепенного отказа является монотонно возрастающий характер зависимости интенсивности отказов от нарабо= тки объекта:

при (3.1)

Этому условию, наприм= ер, удовлетворяет нормальный закон распределения случайной величины q<= /span> 1 - наработки объе= кта до отказа, широко используемый для моделирования постепенных отказов объектов:=

(3.2)

где - средняя наработка до отказа; s - среднее квадратическое отклонение наработки до отказа; - функция Лапласа.

К постепенным отказам относятся отказы, связанные с процессами изнашивания, коррозии, усталости и ползучести материалов.

Внезапные отказы <= /span>возникают в результате сочетан= ия неблагоприятных факторов и случайных внешних воздействий, превышающих возможности объекта к их восприятию. Внезапные отказы характеризуются скачкообразным характером зависимости степени повреждения объекта от нарабо= тки при t>TB , где TB - время (наработка), соответствующее возникновению причины, вызывающей внезапный отказ (рис.3.3). Скорость процесса повреждения при внезапном отказе

при t > TB .

Рис. 3.3. Зависимость степени

повреждения объекта U от наработки t в случае внезапн= ого отказа

Рис. 3.4. Зависимость степени

повреждения объекта U от наработки t в случае сложного отказа

Основным признаком внезапного отказа является независимость интенсивности отказов l от наработки объекта, т. е. вероятность отказа на малом интервале D t наработки объекта, следующем за рассматриваемым моментом t , зависит только от длины этого интервала, но не зависит от предыдущей наработки объекта (не связана с постепенным накоплением повреждений). Интенсивность отказов l выступает, таким образом, как смешанная мера инт= енсивности случайных внешних воздействий, которым подвергается объект при эксплуатации= , и способности объекта противостоять этим воздействиям. Для моделирования внезапных отказов используют экспоненциальный закон распределения (2.11).

Отказ, который включа= ет особенности двух предыдущих, называется сложным отказом (рис.3.4).

Скорость процесса повреждения g при сло= жном отказе является конечной (не стремящейся к ¥ ) величиной при t>TB, где TB - время (наработка), соответствующее возникновению внезапной причины, инициировавшей постепенное развитие процесса, приводящег= о к отказу.

Пример сложного от= каза: недопустимые ударные воздейст= вия на станок внезапного характера (прерывистое резание в условиях резкого колебан= ия припуска), возникшие в случайный момент TB, инициировали процесс возникновения и развития усталостной трещины (зародышем трещины мог явиться локальный дефект материала детали). Постепенное развитие трещины будет происходить по мере дальнейшей нормальной эксплу= атации станка; скорость этого процесса g - конечная величина. В момент q<= /span> 1 усталостн= ая трещина достигает критического размера и происходит поломка детали (отказ функционирования).

К полным отказам <= /b>относятся отказы, после которых использование объекта по назначению невозможно (для восстанавливаемых объектов - невозможно до проведения восстановления).=

Частичные отказы - отказы, после возникновения которых объект может быть использован по назначению, но с меньшей эффективностью или когда вне допустимых пределов находятся значения не всех= , а одного или нескольких выходных параметров.

Независимый отказ = - отказ, не обусловленный друг= ими отказами или повреждениями объекта.

Зависимый отказ - = отказ, обусловленный другими отказами или повреждениями объекта.

Устойчивые отказы = - отказы, которые можно устран= ить только путем восстановления (ремонта).

Отказы, устраняемые б= ез операций восстановления путем регулирования или саморегулирования, относятс= я к самоустраняющимся.

Сбой - самоустраняющийся отказ или однократный отказ, устраняемый незначительным вмешательством оператора.

Перемежающийся отк= аз - многократно возникающий самоустраняющийся отказ одного и того же характера.

Явный отказ - отказ, обнаруживаемый визуал= ьно или штатными методами и средствами контроля и диагностирования при подготов= ке объекта к применению или в процессе его применения по назначению.

Скрытый отказ - отказ, не обнаруживаемый виз= уально или штатными методами и средствами контроля и диагностирования, но выявляем= ый при проведении технического обслуживания или специальными методами диагност= ики.

Большинство параметри= ческих отказов относятся к категории скрытых.

Конструктивный отк= аз - отказ, возникший по причине, связанной с несовершенством или нарушением установленных правил и (или) норм проектирования и конструирования.

Производственный о= тказ - отказ, возникший по причине, связанной с несовершенством или нарушением установленного процесса изготовл= ения или ремонта, выполняемого на ремонтном предприятии.

Эксплуатационный о= тказ - отказ, возникший по причине, связанной с нарушением установленных правил и (или) условий эксплуатации.

Причиной конструктивн= ых, производственных и эксплуатационных отказов является наличие соответствующих дефектов (см. раздел 3.1).

Деградационный отк= аз - отказ, обусловленный естеств= енным процессом старения, изнашивания, коррозии и усталости при соблюдении всех установленных правил и (или) норм проектирования, изготовления и эксплуатац= ии.

Искусственные отка= зы вызываются преднамеренно, напр= имер, с исследовательскими целями, с целью необходимости прекращения функциониров= ания и т.п.

Отказы, происходящие = без преднамеренной организации их наступления в результате направленных действий человека (или автоматических устройств), относят к категории естественных отказов.

3.3. Математическая модель надежности объекта

Для анализа различных= вариантов потери объектом работоспособности при эксплуатации целесообразно вначале представить этот процесс в общем виде как абстра= ктную математическую модель /2/.

Каждый объект характеризуется некоторой совокупностью выходных параметров X1, = X2, : Xn , которые определяют его состояние и являются случайными функциями времени (наработки объекта). Поэтому надежнос= ть объекта как общая характеристика его состояния также меняется во времени.

Состояние объекта в д= анный момент времени (наработки) можно трактовать как точку X(t) в n-мерном фазов= ом пространстве его выходных параметров с координатами (X1, X2= , : Xn), а процесс потери объектом работоспособности (изменения технического состояния объекта) во времени мож= ет быть представлен как однопараметрическое семейство точек (параметр - время = или наработка), т.е. как кривая линия в n - мерном фазовом пространстве. Можно ввести также понятие о случайной вектор-функции с компонентами { X1(t), X2(t), : Xn(t) }. Начало вектора находится в начале координат, а конец описывает во времени случай= ную кривую - фазовую траекторию. В начальный момент времени t =3D 0 значения компонент вектора равны начальным значениям выходных параметров объекта.=

В n-мерном фазовом пространстве можно выделить связное множество G - область работоспособности объекта. Границы этого множества определяются предель= ными допустимыми значениями выходных параметров объекта (Ximin, Ximax). Дополнение множества G до универсального множества всех возможных значений = выходных параметров объекта U представляет собой область отказов Gот. Принадлежность данного состояния (точк= и в фазовом пространстве) X(t) области G означает, что объект находится в работоспособном состоянии; принадлежность точки X(t) границе области G (или= переход через эту границу в область Gот) озна= чает отказ объекта.

В качестве примера рассмотрим представленные на рис. 3.5 две реализации процесса потери работоспособности узла "вал - опоры" при параметрических отказах, вызванных износом подшипников /2/, когда предъявляются требования к точности вращения вала по двум основным параметрам: X1 =3D e - радиальное биение вала (эксцентриситет вращения) и X2 =3D j<= /span> - угол перекоса оси вала.

Начальное состояние о= бъекта характеризуется значениями e0 и j 0 и зависит от технологии изготовлени= я и сборки узла и определяется соответствующими допусками. Отказ наступит, если любой из выходных параметров превзойдет допустимое значение emax= или j ma= x , указанное в эксплуатационной документации.

При износе подшипников изменяются как e , так и j , причем в зависимости от величины и характера внешних нагрузок (равномерность усилий на передний и задний подшипники), условий эксплуатации и других факторов траектории случайного процесса X(t) в рассматриваемом двумерном фазовом пространстве выходных параметров объекта (плоскость) для различных экземпляров объектов могут иметь различный вид.

Реализация I<= /span> случайного процесса X(t) хара= ктерна для случая, когда износ переднего и заднего подшипника относительно равноме= рен, и поэтому угол перекоса оси вала j меняется незначительно, а основную роль в потере работоспособности рассматриваемого узла играет радиальное биение вала e.

Реализация по типу I<= /span> I имеет место при неравномерном износе подшипников, когда работоспособность данного узла лимитируется выходным параметром j<= /span> .<= /span>

На траекториях отмече= ны точки через равные промежутки времени, показывающие, что процесс потери работоспособности объекта при реализации по типу I I идет быстрее. Отказ экземпляра I<= /span> I объекта наступает в момент t4, а для экземпляра I объекта= отказ наступает в момент t6>t4 .

Рассматривая модель надежности объекта как эволюцию системы во времени в фазовом пространстве, акад. Б.В. Гнеденко /17/ для оценки в общем виде показателей надежности предложил использовать понятие функционала.

Считается, что функци= онал F<= /span> определен на процессе, если к= аждой случайной реализации (траектории) этого процесса X(t) ставится в соответств= ие некоторое число F [X(t)]. Это число характеризует роль данной траектории в потере объектом работоспособности. Тот или иной показатель надежности j<= /span> определяется как математическ= ое ожидание этого функционала, т.е.

(3.3)

Например, если функци= онал F<= /span> равен случайной длительности пребывания фазовой траектории процесса потери работоспособности объекта в области G , т.е. F =3Dq 1<= /sub> - наработка до отказа, то M[F ]=3D - средняя наработка до отказа.

Если же функционал F<= /span> принять равным 1 при и равным нулю при , то - вероятность безотказной работы.

Рассмотрим область работоспособности объекта (рис.3.6) в представлении n-мерного фазового пространства на плоскости (n=3D2) /2/.

Границы области G зав= исят от уровня требований к объекту. Более высокие требования к его выходным параметрам сужают область работоспособности. Например, область работоспособности прецизионного металлорежущего станка по параметрам, непосредственно влияющим на точность обработки, намного уже, чем область работоспособности станка нормальной точности. На рис. 3.6 показаны две обла= сти работоспособности: G1 - для нормального уровня требований к объе= кту и G2 - для повышенного уровня требований.

Рис. 3.6. Области работоспособности и состояний объек= та

Следует также различа= ть действительную область работоспособности G , которая реально определяет требуемую работоспособность объекта, и расчетную область работоспособности G' , которая определяется требованиями документации к отдельным параметрам. Ме= жду этими областями в общем случае имеется различие, обусловленное тем, что при оценке работоспособности сложного объекта во многих случаях трудно назначить предельные значения отдельных параметров, выход из которых будет означать н= еработоспособность объекта в целом. Кроме того, часто критерий отказа устанавливается по косве= нным показателям (расход смазки, уровень шума и вибраций и т.п.), которые дают <= span class=3DGramE>весьма приближенную оценку действительной работоспособ= ности.

В зависимости от соотношения границ областей действительной и расчетной работоспособности мо= гут существовать: область неиспользованных возможностей А, когда по требованиям документации объект считается потерявшим работоспособность, хотя может еще нормально функционировать, и область н= еучтенных параметров В, когда согласно требованиям документации можно применять по назначению объект, который в действительности перешел в неработоспособное состояние.

Процесс потери объект= ом работоспособности характеризуется фазовой траекторией случайного процесса X= (t). Для i-й реализации этой траектории (i-го экземпляра объекта) Xi(= t) считается, что в момент t3 произошел отказ по требованиям, установленным в документации; действительный отказ i-го экземпляра объекта произошел в момент t4 .

Вероятностными характеристиками протекания случайного процесса потери работоспособности объекта во времени в представлениях n-мерно= го фазового пространства являются:

- математическое ожидание случайного процесса потери работоспособности M[X(t)], которое дает оценку т= ого, как будет протекать процесс в среднем;

- гамма-процентная область работоспособности Gg - облас= ть, в которую реализации процесса попадают с вероятностью g<= /span> × 100%. Границы этой области оч= ерчены реализациями Xg (t) и Xg '(t) - верхней и нижней границами гамма-процентной обла= сти работоспособности. Поскольку уровень g выбирается достаточно высоким (обычно g<= /span> =3D0,9 :<= /span>0,99), считается, что отдельные реализации Xi(t) проходят вне области G= g<= /span> только в экстремальных услови= ях эксплуатации или в случаях, когда объект имеет дефекты.

Область состояний = GT - область в фазо= вом пространстве, в которой находятся все реализации случайного процесса X= i(t) к моменту времени (наработки) t=3DT.

Гамма-процентная область состояний = GTg<= /span> - область в фазовом пространст= ве, в которой находятся g × 1= 00% всех реализаций случайного процесса Xi(t) к моменту времени (наработки) t=3DT.

Возможны различные ва= рианты отношений между областью работоспособности G и областью состояний GT объекта (рис. 3.7).

Если GT &I= grave; G (рис. 3.7,а), то объект счи= тается устойчивым к отказам, так как вероятность отказа F(t)=3D0 (вероятность безотказной работы P(t)=3D1). В этой области характеристикой безотказности объекта является запас надежности KH>1 (см. разд. 2.4).<= /o:p>

Случай, когда области= G и GT соприкасаются (рис. 3.7,б), является предельным по устойчивости к отказам; запас надежности KH=3D1.

Если GT &E= uml; G (рис. 3.7,в), т.е. области = G и GT пересекаются, то объект считается неустойчивым к отказам. В этой области за= пас надежности объекта считается исчерпанным, т.е. KH&l= t; 1, и наиболее информативным показателем безотказности является вероятность безотказной работы P(t)&l= t; 1.

а) б) в)

Рис.3.7. Варианты отношений между областью работоспособности G

и областью состояний GT объекта (T1 < T2 < T3)

 

4. НАДЕЖНОСТЬ РАБОТЫ ОБЪЕКТОВ = ДО ПЕРВОГО ОТКАЗА. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ БЕЗОТКАЗНОСТИ.

4.1. Формирование закона изменения выходного

параметра объекта во времени

В соответствие с ранее рассмотренной схемой возникновения отказа (см.ри= с.3.1), изменение выходных параметров объекта, приводящее к отказу, является результатом протекания процессов изменения свойств или состояния материалов, которые приводят к накоплению повреждений. Различные виды и степень поврежд= ения материалов влияют на выходные параметры объекта, т.е. определяют его надежность.

Однако закон изменения выходного параметра объекта во времени X(t) может как соответствовать, так и существенно отличаться от определяющего его закона изменения степени повреждения материала во времени U(t) , так как между ними имеется функциональная зависимость X =3D f(U) /2/. Закон U(t) связан с физи= кой явлений, происходящих в материалах объекта на микроуровне; закон X =3D f(U)= , в основном определяемый структурой, назначением и принципом действия объекта, отражает процессы, протекающие на макроуровне.

Функциональная зависи= мость выходного параметра объекта X от степени повреждения материала U име= ет, как правило, детерминированный (неслучайный) характер или ее стохастическая природа проявляется очень слабо.

Рассмотрим примеры функциональных связей X=3Df(U).

1. Наиболее типичной является линейная зависимость (рис.4.1).

Например, при износе подвижного сопряжения выходной параметр X (радиальный зазор D<= /span> )<= /span>, как правило, непосредственно увеличивается с ростом износа U, т. е. D =3D D 0 + k·U, где D 0 =3D X0 - начальный зазор в сопряжении; k =3D 1 - передаточный коэффициент (для конич= еского сопряжения k =3D (cos a )-1, где a - угол наклона образующей конуса).

2. Примером нелинейной функциональной связи X=3Df(U) (рис.4.2) мож= ет служить зависимость динамической составляющей окружной силы в подвижном сопряжении двух зубчатых колес Pд (выходной параметр X) при нали= чии изнашивания, увеличивающего боковой зазор в передаче, так как сила соударен= ия двух упругих тел нелинейно зависит от величины зазора, что может быть получ= ено из решения соответствующих дифференциальных уравнений динамики.<= /span>

3. В ряде случаев зак= он X =3D f(U) может иметь зону нечувствительности с последующим резким изменением выходного параметра X. Примером может служить влияние степени коррозии резервуара на его способность воспринимать необходимое давление помещенной в нем среды (рис.4.3). Вначале коррозия не влияет на выходной параметр X=3DP - давление в резервуаре, но после любого локального повреждения стенки на критическую глубину Uкр » d (d - толщина стенки резервуара) герметичность резервуара нарушается, значение выходного параметра резко пад= ает, и наступает отказ функционирования объекта.

Рис.4.2. Зависимость динамической составляющей окружн= ой силы в подвижном сопряжении двух зубчатых колес от износа зубьев

Рис. 4.3. Зависимость давления

в резервуаре от глубины коррозии

Аналогичный характер = имеет зависимость коэффициента трения h (выходной параметр) подшипника скольжения, работающего= со смазкой (рис.4.4). В определенном диапазоне величины диаметрального зазора в подвижном сопряжении обеспечивается режим гидродинамического трения, и знач= ение коэффициента трения минимально. В процессе изнашивания подшипника (особенно интенсивно изнашивание протекает в моменты пуска или реверса, когда жидкост= ное трение нарушается, и сопряженные поверхности вступают в непосредственный контакт) диаметральный зазор растет и, наконец, повреждение подшипника принимает такое критическое значение Uкр , когда поддерживающий масляный клин не формируется (становится неустойчивым), происходит переход в область граничного трения с соответствующим резким возрастанием коэффициента трения.

Таким образом, в общем случае временная зависимость выходного параметра объекта определяется как

(4.1)

где обычно функция U(t) является случайной, а функция f(U) описывает зависимост= ь, имеющую детерминированный характер.

В случае, когда на вы= ходной параметр X влияет k видов повреждений, имеющих различные законы изменения во времени (например, точность обработки на станке зависит от износа всех осно= вных звеньев кинематической цепи и износа инструмента, необратимых деформаций базовых деталей, вызванных старением, и т. д.)

(4.2)

Для сложного объекта, имеющего n выходных параметров, на каждый из которых влияют k повреждающих процессов

(4.3)

.......

где Ui(t) - степень i -го повреждения.

Схема формирования за= кона изменения выходного параметра во времени X(t) при наличии нелинейной зависимости X =3D f(U) (см.рис.4.2) показана на = рис. 4.5.

Рис.4.5. Схема формирования закона изменения

выходного параметра объекта во времени

Из построения на схем= е двух реализаций случайного процесса изменения выходного пара= метра объекта во времени Xi(t) и Xk(t) видно, что эти реализации более существенно отличаются друг от друга, чем определяющие их реализации случайного процесса повреждения материала для двух экземпляров объекта Ui(t) и Uk(t). Это связано с нелинейным характером детерминированной функции X =3D f(U) , формирующей закон изменен= ия выходного параметра, и должно быть учтено при построении модели отказа.

4.2. Общая схема формирования отказа объекта=

Рассмотрим общую схему формирования отказа объекта /2/, отражающую вероятностный характер процессо= в, приводящих к отказу, на всех этапах работы объекта (рис.4.6). Вначале имеет место рассеивание начальных значений выходного параметра (параметров) объек= та X(t), характеризуемое функцией fa(a) плотности распределения случайной величины A=3DX(0) - начального значения выходного параметра X(t) = при t=3D0 ( - математическое ожидание случайной величины A). Наличие рассеив= ания начальных значений выходного параметра связано с погрешностями изготовления= и протеканием быстропротекающих процессов (вибрация, упругая деформация и т. = п.), влияние которых проявляется сразу же, в начале применения объекта по назначению. Влияние процессов средней скорости и медленно протекающих проце= ссов на значения выходных параметров объекта в общем случае сказывается через какое-то время задержки TB , которое также является случайной величиной, характеризуемой некоторым законом плотности распределения f= tB(tB). Для внезапных (сложных) отказов время задержки соответствует времени возникновения случайного неконтролируемого внешнего воздействия, вызывающего отказ (инициирующего постепенно развивающийся повреждающий процесс, приводя= щий к отказу).

Рис.4.6. Общая схема формирования отказа

Процесс изменения вых= одного параметра X(t) при t > ТB характеризуется скоростью изменения выходного параметра G<= /span> x =3D dX/dt, котор= ая также является случайной величиной, характеризуемой функцией плотности распределе= ния fg (g<= /span> x, t), в общем слу= чае зависящей от параметра t - времени (наработки объекта).

В текущий момент врем= ени (наработки) t рассеивание случайной величины X характеризуется функцией плотности распределения fx(x, t), зависящей от параметра t. Вероятность отказа объекта в рассматриваемый момент времени (наработки)

Вероятность безотказн= ой работы

(4.4)

где f(t) - функция плотности распределения случайной величины q<= /span> 1 - наработки объе= кта до отказа.

Данная схема в общем виде описывает процесс возникновения отказа и при частных значениях входящих параметров может отражать те или иные случаи, характерные для рассматриваемого конкретного вида объектов и особенностей их применения. Если TB =3D 0 , то получаем типичную схему формирова= ния постепенного параметрического отказа, который при резком возрастании значен= ий выходного параметра X по достижении уровня Xmax может перейти в отказ функционирования (привести к поломке объекта). Если в процессе формирования отказа основную роль играет случайная неконтролируемая внешняя причина, проявляющаяся в момент TB ¹ 0 , а затем процесс поврежден= ия развивается с высокой скоростью ( G<= /span> x ®<= /span> ¥ ), то получим модель формиров= ания внезапного отказа.

4.3. Модели постепенных отказов

4.3.1. Начальное значение выходного параметра равно нулю (A=3DX(0)=3D0)

Рассматриваемая модель (рис.4.7) также будет соответствовать случаю, когда начальное рассеивание значений выходного параметра объекта незначительно и его можно не принимать= во внимание.

Рассмотрим наиболее распространенный случай, когда выходной параметр объекта является линейной функцией времени (наработки)

(4.5)

Скорость изменения выходного параметра G x зависит от большого числа случайных факторов (эксплуатационные нагрузки, режимы и условия эксплуатации), поэтому наиболее характерен случай, когда она подчиняется нормальному закону распределения с плотностью

(4.6)

и интегральной функци= ей распределения

(4.7)

где - математическое ожидание скорости изменения выходного параметра;= - среднее квадратическое отклонение скорости изменения выходного параметра.

Случайная величина q<= /span> 1 - наработка объе= кта до отказа - является детерминированной монотонно убывающей функцией случайного аргумента G x<= /sub> (считается, что отказ наступает при достижении выходным параметром X предельного значения Xmax) или для текущих значений наработки и скорости изменения выходного параметра (g x<= /sub> - значение скорости изменения выходного параметра, соответствующее отказу в момент t).

Задача заключается в отыскании закона распределения непрерывной случайной величины q 1<= /sub> при известном законе распределения G x. В теории вероятностей для определе= ния функции плотности распределения монотонной функции случайного аргумента t =3D j (g x<= /sub>) применяется формула /18/

(4.8)

где y<= /span> (t) - функция, обратная к j<= /span> (g x), т.е.

Подставляя все это в = (4.8), получаем:

(4.9)

Последнюю формулу мож= но представить в виде

(4.10)

где - коэффициент вариации скорости изменения выходного параметра; - наработка до отказа, соответствующая средней скорости изменения выходного параметра.

В дальнейшем покажем,= что tMe является медианой закона распределения случайной величины q<= /span> 1 - наработки объе= кта до отказа, т.е. P(tMe) =3D F(tMe) =3D 0,5. Отметим также= , что для законов распределения с небольшой асимметрией значения медианы и математического ожидания (средней наработки до отказа) практически совпадаю= т.

Для удобства преобраз= ований введем безразмерную наработку до отказа (для текущих значений ). Это случайная величина с плотностью распределения (см. формулу 4.8)

(4.11)

где y<= /span> (t ) - функция, обратная к , т.е.

Подставляя это в (4.1= 1), после преобразований получаем

(4.12)

Эта формула удобна те= м, что включает в себя единственный безразмерный параметр d<= /span> - коэффициент вариации скорос= ти изменения выходного параметра X объекта.

Из условия можно получить значение аргумента, при котором функция плотности распределения достигает максимума (моду распределения):

или=

. (4.13)

Из (4.13) следует, что законы распределения (4.10), (4.12) являются асимметричными - левая ветвь кривой функции плотности распределения круче правой, что обеспечивает зону высокой безотказности в области малых значений наработки. Этот вывод важен = при оценке надежности объектов, к которым предъявляются высокие требования безотказности. Применение в модели отказа объекта другого симметричного, например нормального, закона распределения дает более высокие значения веро= ятности отказа в этой области, что приводит к заниженным оценкам ресурса объекта.

Для определения вероя= тности отказа проинтегрируем функцию (4.12):

.

Вводя новую переменну= ю ( ), получим

или

. (4.14)

Переходя в последней формуле к натуральным значениям наработки, получаем

. (4.15)

Вероятность безотказн= ой работы

. (4.16)

Из формул (4.15)-(4.1= 6) следует, что , т.е. tMe является медианой закона распределения, о ч= ем упоминалось ранее.

Формулу (4.16) можно = написать в другом виде, подставив в нее выражения для tMe и d<= /span> ,<= /span> т.е. вернуться к исходным дан= ным задачи:

. (4.17)

Последнюю формулу мож= но получить также, учитывая, что скорость изменения выходного параметра имеет нормальное распределение (4.6):

.

4.3.2. Модель постепенного отказа с учетом рассеивания = начальных

значений выходных параметров объекта<= /p>

Более полная модель постепенного отказа объекта учитывает и начальное рассеивание значений выходного параметра в момент времени (наработки) t = =3D 0 (рис. 4.8). В общем случае линейный закон изменения выходного параметра объ= екта имеет вид

, (4.18)

где A =3D X(0) - начальное значение выходного параметра объекта, которое являет= ся непрерывной случайной величиной (случайный характер ве= личины A обусловлен погрешностями изготовления и влиянием быстропротекающих процессов).

Для случайной величин= ы A можно принять нормальный закон распределения с функцией плотности

, (4.19)

где - математическое ожидание случайной величины A; s<= /span> a - среднее квадратическое отклонение случайной величины A.

Случайная величина q<= /span> 1 - наработка до о= тказа - является детерминированной функцией двух случайных аргументов A и = G<= /span> x (G<= /span> x - скорость измен= ения выходного параметра объекта, которая является случайной величиной, распределенной по нормальному закону (4.6))

.

Непосредственное отыс= кание закона распределения случайной величины q 1 затруднено, так как функция = q<= /span> 1 в общем случае не является монотонной, поэтому несколько изменим п= одход к анализу модели и рассмотрим закон распределения выходного параметра объек= та X в какой-то текущий момент времени (наработки) t. На основе этого распределе= ния определим вероятность безотказной работы объекта P(t) , определение которой собственно и является целью анализа модели отказа.

Из теории вероятностей известно, что линейная функция (4.18) двух независимых случайных величин, распределенных по нормальному закону, также имеет нормальное распределение с параметрами

- математическое ожидание ;

- дисперсия .

Функция плотности распределения выходного параметра объекта X в момент времени (наработки) t<= o:p>

.

Вероятность безотказн= ой работы объекта в рассматриваемый момент времени (наработки) t равна вероятн= ости того, что значение выходного параметра X объекта в этот момент не выйдет за предел Xmax

.

Произведя замену пере= менной ( ), получаем:

.

Подставив в последнее равенство параметры распределения и , получим:

. (4.20)

Эта формула является = более общей по сравнению с формулой (4.17) предыдущего раздела, так как формула (4.17) получается из (4.20) при и .

Частные случаи рассматриваемой модели:

1. Рассеивание процес= са X(t) во времени мало (s g = ®<= /span> 0; ).

В этом случае наработ= ка объекта до отказа q 1 распределена по нормальному закону, который полностью определяется параметрами закона распределения начального значения выходного параметра A и средней скоростью изменения выходного параметра . Вероятность безотказной работы

,

где - средняя наработка до отказа; - среднее квадратическое отклонение наработки до отказа.=

Функция плотности распределения случайной величины q 1 - наработки объекта до отказа:=

, т.е. нормальное распределение.

2. Изменение выходного параметра X на рассматриваемом интервале времени (наработки) (0, t) не наблюдается (накопленные повреждения не приводят к изменению выходного параметра), но начальное рассеивание велико.

В этом случае F(t) оценивает вероятность получения дефектного изделия, которое изначально неработоспособно, а P(t) - вероятность получения годного изделия, которое со 100%-ной вероятностью будет работоспособно на рассматриваемом интервале:

. (4.21)

3. Пример. Пус= ть выходным параметром X является точность позиционирования стола фрезерного станка с ЧПУ (рис.4.9). Установлен симметричный допуск на значение выходного параметра X:

Xmin X Xmax - объект работоспособен;

X < Xmin или X > Xmax - объект неработоспособен.

Средняя скорость изме= нения выходного параметра , но , т.е. влияние повреждающих процессов проявляется лишь в увеличен= ии со временем дисперсии выходного параметра без смещения центра группирования= (износ обеих сторон профиля ходового винта механизма подачи станка равномерен).

Вероятность безотказн= ой работы для рассматриваемой модели отказа

. (4.22)

В каждый момент време= ни (наработки) t закон распределения выходного параметра X(t) нормальный с параметрами

;

.

4.4. Моделирование внезапных отказов на основе

экспоненциального закона надежности

Как уже указывалось р= анее в (см. гл.3), причина возникновения внезапного отказа не связана с изменением состояния объекта во времени, вызванным постепенным накоплением повреждений= , а вероятность возникновения внезапного отказа на некотором интервале (времени) наработки зависит только от длины этого интер= вала и интенсивности отказов. Причиной внезапного отказа является случайное сочета= ние неблагоприятных неконтролируемых факторов и внешних воздействий, превышающее возможности объекта к их восприятию. Характеристикой уровня случайных внешн= их воздействий, которым может подвергаться объект при эксплуатации, и возможно= стей объекта к их восприятию является интенсивность отказов l<= /span> (t), которая в случае внезапн= ых отказов является постоянной величиной l (t)=3Dl =3Dconst, что является основным признаком внезапного о= тказа.

Применение основного признака внезапного отказа к основной формуле надежности (2.10) дает экспоненциальный закон надежности (рис. 4.10,а)

, (4.23)

широко используемый для моделирования внезапных отказов.

Характеристиками экспоненциального закона надежности являются:

1) математическое ожи= дание (первый начальный момент, средняя наработка до отказа):

(4.24)

2) дисперсия (второй центральный момент, квадрат среднего квадратического отклонения)=

. (4.25)

Среднее квадратическое отклонение

. (4.26)

Учитывая (4.24), форм= улу для вероятности безотказной работы можно представить в виде

. (4.27)

Разлагая последнюю фо= рмулу в ряд Маклорена

и ограничиваясь двумя членами разложения, получаем линейную аппроксимацию экспоненциального закон= а, которую можно применять для расчетов в зоне высокой безотказности (рис. 4.10,б):

. (4.28)

Функция плотности распределения для аппроксимированного закона

,

т.е. в зоне высокой безотказности (малые значения наработки) можно считать, что случайная велич= ина q<= /span> 1 - наработка объе= кта до отказа - распределена равномерно с плотностью l =3D const.<= /p>

Поскольку причина возникновения внезапного отказа связана не с изменением состояния объекта, = а с неблагоприятным сочетанием действующих факторов, то для построения модели внезапного отказа необходимо оценить обстановку, которая может привести к отказу и оценить вероятность этого события.

Построение модели внезапного отказа связано с анализом условий эксплуатации объекта, режимов = его работы, возможностей возникновения экстремальных нагрузок и активного влиян= ия внешней среды на работоспособность объекта.

Рассмотрим типичные м= одели внезапных отказов.

Модель внезапного устойчивого отказа =

невосстанавливаемого объекта

Рассмотрим модель внезапного устойчивого отказа невосстанавливаемого объекта, когда на допуст= имые значения выходного параметра установлен допуск d ,<= /span> ограниченный предельными верх= ним XH и нижним XL уровнями значений выходного параметра, выход из кото= рых означает отказ объекта (рис. 4.11). В отличие от постепенных отказов, случа= йный процесс X(t), характеризующий изменение состояния объекта во времени, не является детерминированной функцией случайных аргументов, имеющей определен= ную тенденцию изменения в сторону прогрессивного ухудшения качественных выходных параметров объекта, обусловленного накоплением деградационных повреждений. Процесс X(t) в случае внезапных отказов представляет собой стационарный случайный процесс, характеристики которого (математическое ожидание MX(t) =3D const, дисперсия DX(t) =3D const, функция плотности распределения выходного параметра fx(x, t) =3D fx(x)) не зависят от времени (наработки объекта) t. Колебания Xi(t) и Xk(t) отдельных реализаций этого процесса для i-го и k-го экземпляров объекта обусловлены переменностью условий и режимов эксплуатации, случайным характе= ром эксплуатационных нагрузок и внешних воздействий на объект. Моменты <= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Symbol;mso-bidi-font-family:Tahoma'>q<= /span> 1i и q<= /span> 1k выхода отдельных реализаций за пределы допуска на выходной параметр фиксируются как отказы соответствующих экземпляров объектов.

В силу стационарности процесса X(t) в каждый момент времени (наработки) t условная вероятность вы= хода определенной реализации процесса Xk(t) за пределы допуска d<= /span> ,<= /span> определяемая при условии, что= в этот момент данная реализация существует (отказ соответствующего k-го экземпляра объекта не возник), является постоянной величиной

.

Но эта вероятность не= равна вероятности отказа объекта F(t), являющейся возрастающей функцией времени (наработки), так как распределение fx(x) не учитывает, что часть реализаций случайного процесса X(t) (например, реализация Xi(t)) прекратили свое существование к рассматриваемому моменту.=

Случайная величина q<= /span> 1 - наработка объе= кта до отказа распределена по экспоненциальному закону (4.23). Статистической оцен= кой интенсивности отказов l является величина

,

где n - общее количество испытанных объектов (объектов, для которых фиксировали= сь моменты отказов).

Модель возникновения перемежающегося отказа =

(простейший поток отказов восстанавливаемого объекта)

Рассмотрим восстанавливаемый объект, подверженный внезапным отказам (сбоям), образующим поток случайных событий (рис.4.12,а). В этом случае периоды работоспособнос= ти объекта длительностью q i чередуются с периодами восстановления (самовосстановления) работоспособного состояния длительностью x<= /span> i, следующими за соответствующим i-м отказом объекта (выходом процесса изменения выходного параметра объекта X(t) за пределы допуска d ).

Вообще под потоком со= бытий (в частности, отказов) понимается последовательность однородных событий, происходящих одно за другим в какие-то моменты времени или наработки t= i (рис. 4.12,б). Если эти моменты строго определены какой-то закономерностью, будет иметь место регулярный поток событий (отказов). Если же эти моменты случайны, имеет место поток случайных событий (отказов). В частном случае стационарности процесса X(t) имеет место простейший (пуассоновский) поток с= лучайных событий, обладающий свойствами стационарности, ординарности и отсутствия последействий.

Стационарным поток= ом случайных событий называется поток, в котором вероятность попадания некоторого числа событий = на интервал времени (наработки) t зависит только от длины этого интервала и не зависит от того, где на оси времени (наработки) расположен этот интервал. Параметр стационарного потока отказов является постоянной, не зависящей от времени величиной w (t) =3D= w<= /span> =3D const.<= /p>

Ординарным потоком случайных событий называется поток, характеризующийся тем, что вероятность попадания на элементарный малый интервал времени (наработки) D<= /span> t двух и более событий пренеб= режимо мала по сравнению с вероятностью попадания одного события.

Потоком без последействий называется поток событий, характеризующийся тем, что для любых двух конечных непересекающихся интервалов времени (наработки) t 1 и t<= /span> 2 число соб= ытий, попадающих на один из них, не зависит от числа событий, попадающих на друго= й. Свойство отсутствия последействий означает, что протекание потока после люб= ого момента времени (наработки) не зависит от того, как протекал поток до этого момента.

Для простейшего (пуассоновского) потока отказов число отказов, имеющих место на интервале наработки длиной t , является случайной величиной, распределенной по закону Пуассона. При этом вероятность попадания m отказов на интервал наработки дл= иной t составл= яет

, (4.29)

а наработка между отк= азами имеет экспоненциальное распределение

,

где параметр потока о= тказов w имеет с= мысл интенсивности отказов.

Средняя наработка на = отказ в случае простейшего (пуассоновского) потока

.

П= отоки отказов могут быть простыми, когда происходят отказы одинаковых или однород= ных составных частей объектов, и сложными, представляющими собой сумму n простых потоков, соответствующих определенным видам отказов разнородных составных частей объектов (механические, электромеханические, электронные, гидравличе= ские и др.). Ве= дущая функция сложного потока отказов (математическое ожидание числа отказов объе= кта за суммарную наработку t) равна сумме ведущих функций составляющих простых потоков:

.

Дифференцируя последн= ее равенство по t, получим , т.е. параметр сложного потока отказов равен сумме параметров составляющих простых потоков.

4.5. Одновременное проявление внеза= пных

и постепенных отказов

Во многих случаях, ко= гда объект подвержен постепенным (износным) отказам, одновременно существует опасность потери работоспособности также по причине внезапных отказов. При = этом возможны следующие схемы одновременного проявления постепенных и внезапных отказов /2/.

Совместное и независимое действие процессов,

приводящих к постепенным и внезапным отк= азам

При этом случайное со= бытие A - безотказность объекта в течение некоторого времени (наработки) t - представляет собой произведение (совмещение) двух случайных событий: событи= я АП - безотказность объекта по постепенным (износным) отказам - и события АВ - безотказность объекта по внезапным отказам, т. е. А =3D АП &t= imes; АВ .

Так как события АП и АВ независимы, то для нахождения вероятности события А (вероятности безотказной работы объекта) можно применить теорему умножения вероятностей независимых случайных событий Р(А)= =3DР(АП)&t= imes; Р(АВ) или Р(t)=3DР= П(t)&t= imes; РВ(t), где РП= (t) и РВ(t) - вероятности безотказной работы объекта по постепенным и внезапным отказам, соответственно. Вероятности безотказной работы РП(t) и РВ(t) можно определить, если известны вид и параметры соответствующих законов распределения случайной величины - наработки объект= а до отказа.

Так, если для постепе= нных отказов принята модель, рассмотренная в п. 4.3.2= , для которой вероятность безотказной работы рассчитывае= тся по формуле (4.20), а внезапные отказы моделируются экспоненциальным законом распределения (4.23), то

. (4.30)

И= з рис. 4.13 следует, что в начальный период времени (наработки) основное влияние на вероятность безотказной работы объекта оказывают внез= апные отказы, а затем все большее значение начинают приобретать постепенные отказ= ы.

Последовательное действие двух причин, приводящих к отк= азу. Модель сложного отказа, вызванного усталостными повреждениями материалов

В некоторых случаях ф= изика отказа настолько сложна, что содержит в себе элементы как постепенных (износных), так и внезапных отказов, т.е. наблюдается сложный отказ. Наприм= ер, весьма распространенный случай выхода из строя деталей машин по причине усталостных повреждений материала поверхностных слоев или тела детали (валы, подшипники качения, детали передач зацеплением и др.) связан с зарождением и последующим развитием усталостной трещины в зоне местной концентрации напряжений или начального повреждения материала детали, обусловленного производственным дефектом.

Период времени до зарождения микротрещины характеризуется признаками внезапного отказа (зарождение микротрещины является следствием случайного повышения эксплуатационной нагрузки, вызванного внешними неконтролируемыми причинами), а процесс развития усталостной трещины характеризуется признаками постепенного отказа. Процессы зарождения микротрещины и усталостного разрушения действуют последовательно. Сначала должна проявиться причина (событие - внезапное зарождение микротрещины), затем - следствие (событие = - постепенный рост усталостной трещины до критического размера, соответствующего отказу).

Событие (отказ объекта): , причем события и являются зависимыми. По теореме умножения вероятностей зависимых случайных событий вероятность отказа объекта

или

, (4.31)

где P(A) =3D P(t) - вероятность безотказной работы объекта, отнесенная к рассматриваемому моменту времени (наработки) t; P(AB) =3D P= B(t) - вероятность незарождения микротрещины, отнесенная к рассматриваемому моме= нту t; - условная вероятность недостижения усталостной трещиной критического размера в момент t, определяемая при условии, что микротрещина возникла.

Отметим, что точный п= одход к решению данной задачи требует нахождения композиции законов распределения, соответствующих процессу-причине и процессу-следствию; при этом функция плотности распределения случайной наработки объекта до отказа составит=

,

где и - функции плотности распределения случайного времени (наработки) = до возникновения микротрещины и случайного времени (наработки) от зарождения микротрещины до достижения ею критического разме= ра, соответственно.

Однако такой подход к решению задачи сопряжен с математическими трудностями. Поэтому, считая в пе= рвом приближении, что вероятности РП(t) и РВ(t) определяют= ся по формулам (4.20) и (4.23), на основании формулы (4.31) получим:

. (4.32)

В последнем равенстве параметры распределения для рассматриваемой модели сложного отказа, обусловленного усталостными повреждениями, имеют смысл:

Xmax - критическая величина усталостной трещины, достижение которой ведет к разруш= ению детали;

- средняя начальная величина микротрещины;

- средняя скорость роста усталостной трещины;

s а - среднее квадратическое отклонение начальной величины микротрещины;

s g - среднее квадратическое отклонение скорости рос= та усталостной трещины;

l - среднее число микротрещин, зарождающихся в единицу времени (наработки).

Формула (4.32) содерж= ит 6 параметров, оценки значений которых могут быть получены только на основе экспериментальных данных, что весьма затруднено. Поэтому на практике для моделирования сложных отказов, в частности, отказов, возникающих вследствие усталостных повреждений, чаще всего используют двухпараметрический закон Вейбулла-Гнеденко (рис. 4.14). Функция плотности распределения случайной наработки до отказа для этого закона имеет вид

, (4.33)

где m - параметр формы распределения (m>0); T1 - параметр масштаб= а (T1>0).

Вероятность безотказн= ой работы

. (4.34)

Интенсивность отказов=

. (4.35)

Характеристики закона распределения Вейбулла-Гнеденко:

а) математическое ожи= дание (средняя наработка до отказа)

, (4.36)

где - гамма-функция (табулирована);

б) дисперсия (квадрат среднего квадратического отклонения)

. (4.37)

Следует отметить, что= в отличие от ранее рассмотренных законов распределения (нормального, экспоненциального), закон Вейбулла-Гнеденко не содержит в явном виде, в качестве параметров, характеристик распределения, что создает определенные трудности в практическом использовании этого закона для моделирования отказ= ов. Основное преимущество закона Вейбулла-Гнеденко заключается в его гибкости и способности отражать самые разнообразные причины отказов как внезапного, та= к и постепенного характера.

В ряде случаев исполь= зуют трехпараметрическое распределение Вейбулла /19/, содержащее дополнительный параметр c - параметр положения (сдвига по оси времени). Выражения функции плотности распределения, вероятности безотказной работы и интенсивн= ости отказов для этого закона получаются из соответствующих формул (4.33)-(4.35) заменой t на (t - c).

Частные случаи закона распределения Вейбулла-Гнеденко:

а) при m =3D 1 - экспоненциальный закон:

,

где - интенсивность отказов.

В этом случае параметр масштаба T1 имеет смысл средней наработки до отказа: .

б) при m =3D 2 - <= /b>закон Релея, часто используемый для моделирования отказов аппаратных средств сист= ем управления и обычно представимый в виде:

где .

4.6. Снижение уровня сопротивляемости объекта

внезапным отказам вследствие процесса

старения материалов

Рассмотрим случай, ко= гда процесс старения материалов снижает уровень сопротивляемости объекта внезап= ным отказам, вызванным неконтролируемыми внешними причинами (рис. 4.15). Эффект= от процесса старения материалов наблюдается, начиная с некоторого времени (наработки) t0. При этом предельное значение выходного параметра объекта, соответствующее возникновению отказа, изменяется во времени по зак= ону:

при ;

при .

Случайный процесс изм= енения выходного параметра объекта X(t) считаем стационарным, не имеющим тенденции= к направленному изменению, т.е. (центр группирования не смещается) и (рассеяние процесса не меняется со временем). При этом предельное эксплуатационное значение выходного параметра Xex, обусловленное переменностью внешних воздействий, режимов и условий эксплуатации, стабильн= о во времени.

До момента (установленная наработка до отказа), определяемого условием Xmax(ty) =3D Xex , отказ объекта возникнуть не может, т. е. вероятность безотказной работы P(t) =3D 1 и вероятность отказа F(t) =3D 0 при t < t<= sub>y.

После достижения моме= нта ty возникает возможность внезапного устойчивого отказа (на рис. 4.15 случайная реализация процесса Xi(t) для i-го экземпляра объекта достигает предельного значения в момент q 1). Для моделирования этого отказа можно применить двухпараметрический экспоненциальный закон (экспоненциальный зако= н с порогом чувствительности) с параметром сдвига ty:

при . (4.38)

5. НАДЕЖНОСТЬ ВОССТАНАВЛИВАЕМЫХ ОБЪЕКТОВ. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДОЛГОВЕЧНОСТИ.

5.1. Основные особенности исследования

долговечности объектов

Рассмотренные в главе= 4 модели возникновения постепенных отказов объектов под воздействием быстропротекающих процессов повреждения и процессов средней скорости характеризовали одно из свойств, входящих в понятие надежность, - безотказность, т.е. свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или наработки. Перейдем к моделям, характеризующим другое свойство, входящее в понятие надежность, - долговечность, т.е. свойство объекта сохранять работоспособное состояние до наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и ремонта. При этом наряду с быстропротекающими повреждающими процессами и процессами средней скорости придется учитывать влияние медленн= ых процессов, приводящих к снижению работоспособности объекта (изнашивание подвижных сопряжений, коррозия, ползучесть металлов и др.). Кроме того, придется учитывать, что за счет технического обслуживания и ремонта объект может полностью или частично восстанавливать значения своих выходных качественных параметров и утраченный ресурс. При моделировании долговечности объектов, так же, как и при моделировании безотказности, в общем случае исх= одим из того, что объект характеризуется совокупностью n выходных параметров X1, X2, : , Xn и его область работоспособности описывается в n -мерном фазовом пространстве. В том случа= е, когда X1, X2, : , Xn<= /sub> рассматриваются как независимые параметры, область работоспособности по каж= дому параметру и ход процесса потери работоспособности X(t) целесообразно изобра= жать в координатах X - t, где значение Xmax ограничивает область работоспособности объекта по данному параметру. Суждение о потере объектом работоспособности по всем n параметрам можно сделать, используя методы оцен= ки надежности систем (см.гл.6).

Рассмотрим два случая, соответствующие двум основным методам эксплуатации машин /2/:

1.&n= bsp;       1) машина функционирует в течение назначенного периода;

2.&n= bsp;       2) машина работает до отказа.

В обоих случаях перио= ды непрерывной работы объекта Toj чередуются с периодами восстановл= ения x j<= /sub>, в течение которых осуществляются мероприятия по техническому обслуживанию и ремонту.

 

5.2. Схема потери объектом работоспособности

при эксплуатации с установленным периодом

непрерывной работы

Рассмотрим случай (ри= с. 5.1), когда задано время непрерывной работы объекта T0, в течение которого не производится его техническое обслуживание и ремонт. Это может б= ыть время до подналадки станка или длительность смены (технологические машины), длительность рейса (транспортные машины), межремонтный период или другой период, определяемый функциональным назначением и особенностями эксплуатации объекта.

Пусть X - один из вых= одных качественных параметров рассматриваемого объекта (точность работы, производительность, КПД и др.), а допуск на изменение выходного параметра <= /span>d<= /span> определяет границы области работоспособности объекта.

Рассмотрим два последовательных периода эксплуатации объекта с номерами j и j + 1. К началу j-го периода эксплуатации рассеивание выходного параметра X объекта характеризуется функцией плотности распределения fj(x, t), котор= ую ввиду большого числа участвующих в ее формировании факторов, можно считать функцией плотности нормального распределения вероятностей=

, (5.1)

п= араметрами которой (в общем случае зависящими от наработки объекта) являются:

- математическое ожидание (центр группирования) начального значен= ия выходного параметра объекта на j-м периоде эксплуатации;<= /p>

- среднее квадратическое отклонение начального значения выходного параметра объекта на j-м периоде эксплуатации.

Рассеивание начального значения выходного параметра X относительно центра группирования на j-м пер= иоде эксплуатации обусловлено погрешностями изготовления и настройки объекта и влиянием быстропротекающих процессов (вибрации, упругие деформации) при раб= оте на различных режимах. Все эти факторы действуют независимо друг от друга. На основании теоремы о сложении дисперсий независимых случайных величин получи= м

,

где s а<= /sub> - среднее квадратическое отклонение начального значения выходного параметра= X объекта, обусловленное погрешностями изготовления; s<= /span> Hj - среднее квадратическое отклонение начального значения выходного параметра X объекта= на j-м периоде эксплуатации, обусловленное погрешностями настройки; s<= /span> Bj - среднее квадратическое отклонение начального значения выходного параметра X объекта= на j-м периоде эксплуатации, обусловленное влиянием быстропротекающих процессо= в.

В течение j-го периода эксплуатации влияние повреждающих процессов средней скорости проявляется в смещении центра группирования на величину ас (на схеме математическое ожидание процесса изменения выходного параметра объекта MX(t) условно принято линейно зависящим от наработки в пределах рассматриваемого периода эксплуатации) и в увеличении рассеивания выходного параметра. К кон= цу j-го периода эксплуатации функция плотности распределения выходного парамет= ра представляет собой функцию плотности нормального распределения вероятностей=

(5.2)

с параметрами:

- математическое ожид= ание ;

- среднее квадратичес= кое отклонение ,

где и - средняя скорость изменения выходного параметра и среднее квадратическое отклонение скорости изменения выходного параметра, соответственно.

Запас надежности объе= кта к концу j-го периода эксплуатации, определяемый как отношение максимального допустимого значения выходного параметра к его максимальному эксплуатационн= ому значению (см. разд. 2.4), составит

, (5.3)

где d j<= /sub> - удаленность верхней границы области состояний объекта Gt'= от верхней границы области работоспособности объекта по выходному параметру= X.

При наличии запаса надежности KH>1 надежность объекта по постепенным (износным) повреждениям считается обеспеченной, однако, в реальных условиях эксплуатац= ии всегда существует опасность досрочной потери объектом работоспособности вследствие внезапных отказов, вызванных внешними воздействиями и не связанн= ых с техническим состоянием объекта.

Д= ля неограниченных распределений, в частности нормального, границы области состояний объекта Gt' и Gt'' мо= гут определяться условно, например, по правилу "шести сигм", что в сл= учае нормального закона распределения соответствует вероятности попаданий отдель= ных реализаций случайного процесса Xi(t) в эту область, равной 0,998= 6 (i - номер случайной реализации, соответствующий определенному экземпляру из множества однотипных объектов). Более предпочтительным является установление гамма-процентной области состояний с границами Gt= g<= /span> ' и Gtg<= /span> '', в которую отдельные реализац= ии Xi(t) будут попадать с определенной контролируемой вероятностью g<= /span> × 100%.

К= началу следующего (j+1) - го периода эксплуатации, в результате проведения меропри= ятий по техническому обслуживанию и ремонту (при необходимости), характеристики объекта будут частично восстановлены, что проявляется в смещении центра группирования значений выходного параметра от предельного уровня Xmax<= /sub> и уменьшении рассеивания, т.е. и , но полностью восстановить эти характеристики невозможно ( и ), так как при продолжительной эксплуатации объекта начинают проявляться последствия медленно протекающих процессов повреждения, приводящих к уменьш= ению запаса надежности (d j+1< d j).

Прогрессивное ухудшен= ие характеристик, определяющих работоспособность объекта, будет происходить со временем (с увеличением j) в результате следующих причин /2/:

- увеличение <= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Symbol;mso-bidi-font-family:Tahoma'>s<= /span> Bj в результате ро= ста зазоров в сопряжениях, изменения жесткости, параметров демпфирования и друг= их характеристик, влияющих на быстропротекающие процессы;

- увеличение <= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Symbol;mso-bidi-font-family:Tahoma'>s<= /span> Hj в результате из= носа и деградации материалов настроечных органов;

- увеличение и в результате повышения тепловыделения из-за роста коэффициента трения, возрастания нагрузок, повышения степени загрязненности контактирующ= их поверхностей, искажения первоначальной формы сопряжений, деградации основны= х и эксплуатационных материалов и других явлений, связанных с длительной работой машин.

В результате совместн= ого действия отмеченных факторов, начиная с некоторой наработки, определяемой достижением верхней границей области состояний объекта Gt'<= /sup> предельного уровня Xmax,запас надежности объекта исчерпывается (= KH =3D 1) и появляется реальная опасность ресурсных отказов (рис. 5.2).

Установленный ресу= рс объекта tpy по выходному параметру X при рассматриваемом методе эксплуатации определяет= ся как ближайшая кратная T0 наработка, при которой еще сохраняется запас надежности. Аналогично устанавливается назначенный ресурс объектов, предельные состояния которых считаются недопустимыми, так как приводят к большим экономическим потерям, угрожают безопасности человека или приводят к вредному воздействию на окружающую среду (см. разд.2.6).

Гамма-процентный ресурс объекта tpg<= /span> по выходному параметру X определяется как ближайшая кратная T0 наработка, при которой вер= хняя граница гамма-процентной области состояний Gtg<= /span> ' еще не достигает предельного = уровня Xmax.

Средний ресурс объ= екта по выходному параметру X определяется как ближайшая кратная T0 наработка, при которой математическое ожидание процесса изменения выходного параметра MX(t) еще не достигает предельного уровня Xmax.

Начиная с момента tpy (отказы объекта до этого времени считаются недопустимыми, хотя всегда существует некоторая вероятность потери работоспособности по внезапному отк= азу - внешней причине, вызванной, например, нарушением установленных условий эксплуатации) или tpg (отказы допустимы с контролиру= емой вероятностью (1- g )× 100%), объект уже реально нуж= дается в ремонте для полного или частичного восстановления утраченной работоспособности.

Если по каким-либо пр= ичинам эксплуатация объекта должна быть продолжена и после достижения ресурса tpy (или tpg= ), то можно принять одно из сле= дующих решений:

1) уменьшить время непрерывной работы до значений T0'<T0, = при которых KH³ 1 (вероятность отказа меньше 1-g<= /span> )<= /span>;

2) снизить режимы раб= оты объекта так, чтобы к концу очередного периода T0 сохранился запас надежности объекта или вероятность отказа не превысила допустимого уровня (= при снижении режимов работы уменьшаются средняя скорость изменения выходного параметра и характеристики рассеивания процесса X(t));

3) допустить увеличен= ие опасности отказа объекта, усилив контроль за его функционированием.

Следует отметить, что= все эти меры являются временными, так как приводят к понижению эффективности ра= боты объекта (уменьшается производительность, увеличиваются затраты на обслуживание).

Рассмотренный метод эксплуатации машин имеет то неоспоримое преимущество, что он дает возможнос= ть заранее планировать мероприятия по техническому обслуживанию и ремонту. Одн= ако в первые периоды эксплуатации, когда запас надежности объекта еще достаточно велик, эти мероприятия носят в основном профилактический характер. Возможно= сти объекта по непрерывной работе в этих случаях используются не полностью, что= и составляет основной недостаток рассмотренного метода эксплуатации.

5.3. Схема потери объектом работоспособности

при эксплуатации с работой до отказа<= /b>

Для ряда машин не предусматривается регламентированного периода непрерывной работы. В этом сл= учае эксплуатация ведется до отказа или до наработки, соответствующей заданной вероятности безотказной работы. После этого производится подналадка (регулировка) машины и другие виды технического обслуживания вплоть до ремо= нта, которые восстанавливают работоспособность машины, и она может вновь нормаль= но функционировать. Для исключения нежелательных последствий отказа часто назначают более строгое условное предельно допустимое значение выходного параметра Xус, достижение которого конкретной реализацией Xi(t) случайного процесса изменения выход= ного параметра i-го экземпляра объекта условно фиксируется как отказ (рис. 5.3).

При таком методе эксплуатации периоды непрерывной работы объекта T0j неодинаковы и являются случайными величинами: T0j =3D q j или T0j =3D q<= /span> усj<= /span> , где q j<= /sub> (q ус= j) - наработка объекта до j-го реального (условного) отказа, соответственно.

Средняя длительность = j-го периода эксплуатации определяется временем достижения математическим ожиданием процесса MX(t) значения Xус. Это время имеет тенденцию к уменьшению при длительной эксплуатации машины, что связано с влиянием медленно протекающих процессов повреждения. По тем же причинам уменьшается период (T0j)min - время j-го периода эксплуатации, в течение которого отказы считаются невозможными с вероятност= ью g<= /span> .<= /span>

Длительность j-го пер= иода эксплуатации конкретного i-го экземпляра объекта определяется временем достижения соответствующей реализацией случайного процесса изменения выходн= ого параметра Xi(t) условного предельно допустимого значения Xус.

Г= амма-процентный ресурс объекта по выходному параметру X при рассматриваемом методе эксплуатации назначается по одному из условий:

или ;

,

где - минимальное допустимое значение средней длительности периода эксплуатации объекта (w доп - максимальное допустимое значение параметра потока отказов); - минимальное допустимое значение длительности периода эксплуатац= ии, в течение которой отказы недопустимы с вероятностью g<= /span> (запас надежности объекта KH > 1).

Например, на рис. 5.3 принято, что одно из этих условий перестает выполняться на пятом периоде эксплуатации, а гамма-процентный ресурс объекта = равен суммарной наработке объекта за предшествующие 4 периода эксплуатации. Дальнейшая эксплуатация объекта в принципе допустима, но считается нецелесообразной из-за низкой эффективности применения, обусловленной близо= стью предельного состояния.

В= частном случае, когда уменьшения значений не наблюдается (или оно крайне мало в данном масштабе времени), получаем простейший поток отказов восстанавливаемого объекта с параметром <= v:shape id=3D"_x0000_i1322" type=3D"#_x0000_t75" alt=3D"" style=3D'width:1in;heigh= t:33.75pt'> . Этот случай, соответствующий периоду нормальной эксплуатации (с= м. рис. 2.5), когда уровень накопленных износных повреждений еще не настолько высок, чтобы существенно отразиться на техническом состоянии объекта, обычно имеет место тогда, когда имеется характерный для объекта и трудно устранимый вид внезапного отк= аза, который, однако, не приводит к тяжелым последствиям, а работоспособность объекта легко восстанавливается. Этот вид внезапного отказа определяет уров= ень параметра потока отказов в период нормальной эксплуатации. Например, для металлорежущего оборудования это могут быть поломки мелкоразмерного инструм= ента и деталей предохранительных устройств, заклинивание деталей на подающих лот= ках станков-автоматов и т.п. При дальнейшей эксплуатации объекта (возрастании суммарной наработки) из-за влияния медленно протекающих процессов поврежден= ия параметр потока отказов начинает монотонно возрастать, происходит переход к заключительному периоду эксплуатации, характеризующемуся прогрессивным ухудшением технического состояния объекта.

Преимущество данного = метода эксплуатации по сравнению с методом эксплуатации с установленной длительнос= тью периода непрерывной работы заключается в более полном использовании области работоспособности объекта и его потенциальных возможностей по безотказной работе в каждом периоде эксплуатации.

Недостатками метода являются:

- трудность планирова= ния технического обслуживания и ремонта из-за значительных колебаний периодов непрерывной работы T0j;

- необходимость посто= янного наблюдения за состоянием объекта с целью своевременного определения моментов выхода реализаций Xi(t) из допустимых пределов;

- большая вероятность возникновения реального отказа, так как в течение каждого периода эксплуата= ции используется весь запас надежности объекта, а скорость изменения выходного параметра после достижения реализацией Xi(t) уровня Xус может быть весьма высокой.

6. НАДЕЖНОСТЬ СИСТЕМ.

6.1. Системы как объект надежности

и их основные свойства

Опыт создания и приме= нения современной техники, в частности, средств технологического оснащения, показывает, что неопределенность потребительских свойств новых изделий, их неустойчивость не являются единственной трудностью при обосновании проектных решений и выборе технологических методов, осуществляемых на этапе создания новых технических средств. Принципиальное значение на этой стадии жизненного цикла технических средств имеет недостаточно четкое знание потребностей, которые будут реализованы на этапе применения (эксплуатации), неизвестное взаимное влияние процессов применения различных взаимодействующих техническ= их средств, процессов обеспечения их необходимыми ресурсами (материальными, энергетическими, информационными и др.), техническим обслуживанием, ремонто= м и т. п.

Таким образом, приобр= етает самостоятельное значение исследование различных механизмов, действующих на = этапе применения (эксплуатации) создаваемых технических средств, с учетом прогноз= а их потребительских свойств, условий эксплуатации и других характеристик. Эти исследования проводят с использованием методов математического моделировани= я. При этом технические средства и связи между ними рассматривают как некоторую систему, изучаемую на основе ее математической модели. Результаты системного анализа учитывают при прогнозировании потребностей, выборе стратегии примен= ения и обеспечения эксплуатации рассматриваемых технических средств.<= /span>

Основные понятия "система", "элемент системы" были определены нами ранее (см. разд.1.1). Одним из классов систем являются технологические системы.

Технологическая си= стема - это совокупность функционал= ьно взаимосвязанных средств технологического оснащения (оборудование, оснастка), предметов производства и исполнителей, предназначенная для выполнения в регламентированных условиях производства заданных технологических процессов= в соответствии с требованиями нормативно-технической документации.=

У систем как объектов исследования различают три группы свойств, каждую из которых используют в самостоятельном аспекте исследования /1/:

1. Взаимодействие с окружающей средой (контуры обмена, "входы" и "выходы" системы). В первую очередь представляет интерес так называемый целевой контур обмена, характеризующий процесс удовлетворения потребности (выходной эффект, получа= емый от системы). Для технологических систем, в частности, целевым является конт= ур обмена потребляемых ресурсов (материальных, энергетических, трудовых, информационных) на конечный результат - готовую продукцию. Кроме целевого контура при исследовании систем могут рассматриваться и другие контуры обме= на: контур обеспечения работоспособности, контур контроля за функционированием и др.

2. Внутреннее стро= ение ("структура"), под которой понимают совокупность элементов и множество устойчивых связей между ними. Понятие "структура системы" охватывает все, что определяет логику ее функционирования, позволяет формально описать, смоделировать функ= ционирование системы и на основе этого прогнозировать ее поведение. Детальность рассмотр= ения структуры системы зависит от цели исследования. В простейших случаях можно ограничиться описанием целевого контура. В более сложных случаях приходится моделировать и другие контуры обмена, учитывать их иерархию, наличие в структуре системы органов (лиц), принимающих решения и т.п.

3. Общесистемные интегральные качества ("поведение") системы, которые в общем случае (для сложных систем) могут не выражаться че= рез свойства входящих в систему элементов (эмерджентные свойства):

- потребительская ценность сист= емы (А - качество, способность системы). А-качество определяется целевым контуром и является исходным при введении понятия "эффективность". Эффективность обычно трактуют как выгодность целевого обмена (близость достигаемого результата предельно выгодному);

- самоорганизация = (В - качество). Этим качеством обладают системы большой сложности, способные самопроизвольно изменять свой внутренний порядок, организованность, структуру, параметры, ориентацию поведения с целью повышения способности системы в сложной изменяющейся обстановке. Самоорганизующаяся система обнаруживает ряд способностей (и соответствующих уровней развития), принципиально важными из которых являются способность к распознаванию ситуаций, адаптации, самообучению, наличие своб= оды выбора решений и др.;

- управляемость (С - качество), т. е. способно= сть системы подчиняться управляющим воздействиям;

- устойчивость (Р - качество). Устойчивость может объединять различные свойства: прочность, стойкость к воздействию возмущающих внешних факторов, защищенность, надежно= сть, живучесть и др. Иногда выделяют информационную устойчивость (I - качество) = как самостоятельную группу свойств систем.

Технологическая систе= ма как объект надежности может находиться в одном из следующих технических состоян= ий: исправное, неисправное, работоспособное, неработоспосо= бное и предельное. Технологическая система работоспособна, если она обеспечивает изготовление продукции с показателями качества и ритмом выпуска (производительностью), установленными нормативно-технической документацией = при регламентированных затратах материальных, энергетических и трудовых ресурсо= в.

Типичные критерии отк= аза (нарушения работоспособности) технологических систем:

1) несоответствие показателей качества продукции установленным требованиям;=

2) снижение производительности ниже установленного уровня;

3) прекращение функционирования технологической системы, вызванное отказом одного из элеме= нтов или внешними факторами (например, прекращение энергоснабжения);<= /span>

4) превышение нормати= вов по трудоемкости, энергоемкости, расходу материалов, запасных частей и т.п.

Элементы систем с поз= иций анализа надежности обладают следующими особенностями:

- элемент выделяется в зависимости от поставленной задачи и может быть достаточно сложным по конструкции;

- показатели надежнос= ти элемента относятся к нему в целом, а не к его составным частям;<= /span>

- возможно восстановление работоспособности элемента независимо от других элементов системы.

Выходные параметры элементов системы по их влиянию на формирование выходного параметра XS<= /span> системы в целом могут быть разделены на три группы (рис.6.1):

Х= 1 - изменение выходного параметра элемента оказывает влияние только на работоспособность самого элемента;

Х= 2 - параметр участвует в формировании одного или нескольких выходных параметр= ов системы в целом; его изменения должны учитываться в совокупности с изменени= ями параметров данной категории других элементов системы;

Х3 - парам= етр влияет на работоспособность других элементов системы; его изменение для отдельных частей системы аналогично изменению внешних условий работы.<= /o:p>

Следует отметить, что каждый выходной параметр элемента системы может обладать одновременно несколькими из перечисленных свойств.

С точки зрения надежн= ости системы могут иметь следующие виды структур /2/:

1. Расчлененная структура. Показатели надежнос= ти элементов систем с расчлененной структурой формируются независимо и могут б= ыть заранее определены, так как отказы элементов в таких системах рассматривают= ся как случайные события, независимые от состояния других элементов системы. В= се элементы расчлененных систем имеют только выходные параметры типа Х1, т.е. влияющие лишь на работоспособность = самого элемента.

2. Связанная структура. Такой вид структуры= имеют системы, в которых отказы отдельных элементов являются случайными событиями, вероятность которых зависит от состояния других элемент= ов (элементы имеют выходные параметры типа Х3). В таких системах рассматривать элементы изолированно друг от друга и определять для них показатели надежно= сти нельзя. Необходимо рассматривать систему в целом, а также учитывать участие каждого элемента, имеющего выходные параметры типа Х2 , в формировании выходных параметров системы в целом.

3. Комбинированная= структура. Системы с комбиниро= ванной структурой можно рассматривать как расчлененные, состоящие из подсистем со связанной структурой и независимым формированием показателей надежности для каждой из подсистем.

Следует отметить, что= для технологических систем, применяемых в машиностроении, наиболее характерен комбинированный вид структуры.

6.2. Расчет надежности систем с расчлененной структурой=

При возможности расчл= енения сложной системы на отдельные элементы, для каждого из которых можно определ= ить показатели надежности, для расчета надежности системы используются структур= ные схемы - модели надежности систем. Чаще всего структурная схема системы, построенная для решения задач надежности, не совпадает с функциональной схе= мой системы или конструктивной схемой соединения ее элементов. Модель надежности системы строится на основе анализа вл= ияния определенного вида отказов элементов на надежность системы в целом.<= o:p>

В качестве примера, поясняющего разницу между конструктивной схемой и моделью надежности, рассмотрим подсистему из двух масляных фильтров (рис. 6.2), которые для повышения надежности гидросистемы могут быть подключены последовательно или параллельно /20/.

Отк= аз фильтра может произойти в результате двух основных причин - засорения сетки= или ее разрыва. В случае засорения сетки структурная схема соответствует констр= уктивной. Последовательное соединение фильтров в этом случае только снизит надежность системы, так как отказ любого из фильтров приведет к отказу системы (необходимый поток жидкости не будет проходить через систему). =

При отказе фильтров по разрыву сетки структурная схема противоположна конструктивной. При параллельном конструктивном соединении отказ любого фи= льтра будет означать отказ системы, так как при разрыве сетки поток жидкости пойд= ет через этот фильтр, и не будет происходить ее фильтрации, что соответствует последовательному соединению элементов на структурной схеме. При последовательном конструктивном включении фильтров, наоборот, разрыв сетки одного из них не будет означать отказа, поскольку второй фильтр продолжит выполнять свои функции, что соответствует параллельному соединению на структурной схеме.

6.2.1. Надежность систем с последовательным соединением элементов

Наиболее типичной явл= яется модель надежности с последовательным соединением элементов. К таким системам относятся все объекты, у которых отказ хотя бы одного из элементов приводит= к потере работоспособности объекта в целом. Например, при отказе любого из элементов привода главного движения станка (электродвигатель, ременная передача, валы, детали передач зацеплением, муфты, вилки переключения и т.д= .) происходит отказ функционирования привода. При этом конструктивное соединен= ие элементов не обязательно должно быть последовательным. Рассмотрим последовательную систему, состоящую из n элементов (рис. 6.3).

С каждым i-м элементом системы в любой рассматриваемый момент времени (наработки) связаны два противоположных случайных события:

- событие - работоспособное состояние i-го элемента; вероятность этого собы= тия для элемента расчлененной системы может быть заранее установлена ;

- событие - отказ i-го элемента; вероятность этого события .

Структурная формула д= ля события А (работоспособное состояние системы в ц= елом):

.

На основании формулы = умножения вероятностей независимых в совокупности случайных событий вероятность безотказной работы системы в рассматриваемый момент времени (наработки) составит

. (6.1)

Во всех случаях .

При экспоненциальном распределении наработки до отказа для каждого из элементов (отказы только внезапные),

т.е. (l i<= /sub> - интенсивность отказов i-го элемента), вероятность безотказной работы сист= емы составит

,

где - интенсивность отказов системы.

Средняя наработка до = отказа системы .

6.2.2. Надежность систем с параллельным соединением элементов. Структурное резервирование элементов систем

К системам с параллел= ьной структурой относятся такие, в которых отказ всей системы происходит в случа= е, когда отказали все элементы системы или определенное число элементов. В системах с параллельной структурой используется принцип структурного резервирования элементов систем (см. разд.6.3). Рассмотрим различные вариан= ты реализации этого принципа.

Постоянное (нагруженное, "горячее")

резервирова= ние элементов систем

При постоянном резервировании (рис. 6.4) резервные элементы постоянно присоединены к основ= ному и с самого начала работы системы подвергаются опасности отказа. Структурные формулы для безотказной работы и отказа для такой системы имеют вид:

;

.

На основании структур= ной формулы отказа с использованием формулы умножения вероятностей независимых в совокупности случайных событий, вероятность отказа системы в рассматриваемый момент времени t составит:

.

Вероятность безотказн= ой работы системы

. (6.2)

Если все элементы сис= темы одинаковы и отказы только внезапные, т е. , то вероятность безотказной работы системы

.

Функция плотности распределения наработки до отказа системы

.

Интенсивность отказов системы

.

Из последней формулы следует, что интенсивность отказов в начальный момент времени (наработки) <= /span>l<= /span> (0) =3D 0 при n &s= up3; 2, т.е. безотказность паралле= льных систем при малой наработке весьма высока.

Резервирование замещением

(ненагруженное, динамическое, "холодное")

При резервировании замещением резервные элементы находятся в отключенном состоянии и не подвергаются опасности отказа до момента включения, наступающего при отказе основного (предшествующего резервного) элемента. В этом случае необходимо специальное контролирующее и переключающее устройство, служащее для обнаруж= ения отказа и включения очередного резервного элемента. Рассмотрим систему с резервированием замещением, состоящую из основного и одного резервного элементов (рис.6.5).

Отказы считаем внезап= ными, наработка до отказа элементов распределена по экспоненциальному закону. Вероятности безотказной работы элементов:

,

где i =3D 1, 2 - номе= ра элементов; q i<= /sub> - наработка до отказа i-го элемента.

Функции плотности распределения наработки до отказа элементов:

. (6.3)

Функция плотности распределения наработки до отказа системы из двух элементов f(t) является сверткой функций f1(t) и f2(t). Рассмотрим два случая= :

а) интенсивности отка= зов основного и резервного элементов различны l 1 ¹ l 2

.

Вероятность безотказн= ой работы системы

. (6.4)

Средняя наработка до = отказа системы

;

б) основной и резервн= ый элементы имеют одинаковую интенсивность отказов

l 1 =3D l 2 =3D l

.

Вероятность безотказн= ой работы системы из двух одинаковых элементов

. (6.5)

Обобщение последней ф= ормулы для системы из n одинаковых элементов, полученное применением (n-1)-кратной свертки функции плотности распределения (6.3), имеет вид<= /p>

. (6.6)

Средняя наработка до = отказа системы из n одинаковых элементов .

Если необходимо учест= ь влияние отказов контролирующего и переключающего устройства на надежность системы с замещением элементов, правые части формул (6.4)-(6.6) должны быть умножены = на функцию надежности этого устройства.

В табл. 6.1 приведены расчетные данные сравнительной оценки эффективности способов постоянного резервирования и резервирования замещением (элементы одинаковы). Сравнение = этих данных показывает, что резервирование замещением является более эффективным способом повышения безотказности элементов систем, чем постоянное резервирование, причем относительное увеличение вероятности безотказной раб= оты особенно велико при больших значениях наработки.

Таблица 6.1

Сравнительная оценка эффективности способов постоянного

резервирования и резервирования замещением

Нара-

ботка

t

Вероятность безотказной работы

один

элемент

постоянное

резервирование

резервирование

замещением

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5t1*

0,60653

0,84518

0,90980

t1

0,36788

0,60042

0,73576

2t1

0,13534

0,25235

0,40601

3t1

0,04979

0,09710

0,19915

* t1 =3D 1/l<= /span> - средняя наработка до отказа одного элемента

Облегченный резерв

При облегченном резер= ве резервные элементы до момента включения находятся в облегченном режиме рабо= ты, характеризуемом пониженным значением интенсивности отказов. Для случая, ког= да все элементы (основной и резервные) одинаковы, и отказы имеют внезапный характер (наработка до отказа элементов распределена по экспоненциальному закону), акад. Гнеденко Б.В. /17/ получена приближенная формула, справедлив= ая при высоких значениях вероятности безотказной работы (малых l<= /span> t):

, (6.7)

где l - интенсивность отказов в рабочем режиме; l 1 - интенсивность отказов в облегченн= ом режиме (l 1<= /sub> < l )= .

Частичное резервир= ование (системы "r из n")

Частным случаем параллельной системы является система из n параллельно соединенных элементо= в, которая отказывает при числе отказавших элементов, большем или равном r. Если в такой системе все элементы одинаковы, т.е. вероятность безотказной работы элемента в течение некоторой наработки t и вероятность отказа для всех i=3D1, 2,:, n, то для расчета вероятностей событий можно применить схему Бернулли (биноминальное распределение) /21/. Тогда вероятно= сть того, что в течение наработки t в системе будет k отказов (или (n - k) работоспособных элементов) составит

,

где - число сочетаний из n элементов по k.

Вероятность безотказн= ой работы системы:

. (6.8)

Мажоритарное резервирование

Разновидностью структ= урного резервирования является мажоритарное резервирование (с использованием "голосования"). Этот способ применяется в системах управления и линиях передачи данных; он основан на использовании дополнительного элемент= а - мажоритарного или кворум-элемента. Этот элемент производит сравнение сигнал= ов от параллельно включенных элементов, выполняющих одну и ту же функцию, и передает на выход системы сигнал, поступающий от большинства элементов (рис. 6.6).

Главное достоинство э= того способа резервирования - обеспечение надежности при любых видах отказов. Например, при отсутствии кворум-элемента и отказах типа "обрыв" (на выходе отказавшего информационно-логического устройст= ва постоянно сигнал равен 0) постоянное резервирование повышает надежность системы, а при отказах типа "замыкание" (на выходе отказавшего информационно-логического устройства постоянно сигнал равен 1) надежность с= истем с параллельно подключенными элементами наоборот ниже, чем у одного устройст= ва без резерва, и опасность отказа возрастает. Подключение кворум-элеме= нта устраняет эту опасность, так как обеспечивает правильную передачу сигнала с входа на выход при отказе любого вида одного устройства из трех.=

6.2.3. Расчет надежности систем со структурой, не сводящейся к схемам

последовательного или параллельного соединения

Рассмотрим технологич= ескую систему, элементами которой являются четыре металлорежущих станка 1-4, включенных в две параллельно соединенные цепи, объединенные промежуточным транспортно-накопительным устройством 5, способным, в случае необходимости, передавать заготовки, прошедшие обработку на станках 1, 3, с одной параллел= ьной цепи на другую. Модель надежности технологической системы по целевому конту= ру обмена (вид отказов: отказы функционирования) представлена на рис. 6.7,а.

Рис.6.7. Модель надежности технологической системы:

а - исходная структурная с= хема; б - структурная схема при реализации

гипотезы А5; в = - структурная схема при реализации гипотезы ;

г - структурная схема после преобразования "треугольник-звезда"

 

Вероятности безотказн= ой работы элементов системы в течение времени t считаем известными P(Ai) =3D pi (i =3D 1,2, :, 5).<= /span>

Рассматриваемая систе= ма имеет структуру, не сводящуюся к схемам последовательного или параллельного соединения. Расчет надежности таких систем предполагает использование специальных методов преобразования структуры. Рассмотрим два таких метода.<= o:p>

Преобразование структуры разложением =

по базовому элементу

Будем рассматривать д= ве противоположные гипотезы:

1) гипотеза А5 - элемент 5 системы сохраняет работоспособность в течение времени t;=

2) гипотеза - элемент 5 системы отказал в течение времени t.

Случайное событие А - работоспособное состояние системы в целом в течен= ие времени t - может осуществиться только вместе с одной из этих гипотез, т.е.=

.

Вероятность безотказн= ой работы системы, отнесенная к моменту времени t, равна (формула полной вероятности):

. (6.9)

При условии реализации первой гипотезы структура системы имеет вид, представленный на рис. 6.7,б, = т.е. представляет собой две последовательно соединенные цепи из двух параллельно включенных элементов. Условная вероятность безотказной работы системы, определяемая при условии реализации первой гипотезы, составит

.

Аналогично, при услов= ии реализации второй гипотезы структура системы имеет вид, представленный на р= ис. 6.7,в, т.е. представляет собой две параллельно соединенные цепи из двух последовательно включенных элементов. Условная вероятность безотказной работы системы, определяемая при условии реализации второй гипотезы, составит

.

На основании формулы = (6.9) вероятность безотказной работы системы составит

. (6.10)

Преобразование структурной схемы системы эквивалентной =

заменой треугольника звездой

Рассмотрим метод преобразования моделей надежности систем эквивалентной заменой "треугольник - звезда", аналогичный методу, применяемому в электротехнике при анализе электрических принципиальных= схем (рис.6.8).

Структурная формула случайного события - отказ в системе между узлами 1 и 2 - имеет вид:

. (6.11)

для схемы "треугольник" для схемы "звезда"

Аналогично:

; (6.12)

, (6.13)

где - случайные события - отказы соответствующих элементов схем "треугольник" ("звезда"), i, j =3D 1, 2, 3.=

Используя формулу сло= жения вероятностей совместимых случайных событий P(A + B) =3D P(A) + P(B) - P(A&t= imes; B), на основании формул (6.11)-(6.13) можно составить систему из трех уравнений (вероятности отказо= в qi (qij) отдельных элементов предполагаются известными, так как сис= темы имеют расчлененную структуру):

; (6.14)

; (6.15)

. (6.16)

Пренебрегая в левой ч= асти уравнений (6.14)-(6.16) тройными произведениями вероятностей отказов q= iqjqk , а в правой части - двойными произведениями qiqj, получим:

; (6.17)

; (6.18)

. (6.19)

Решая систему уравнен= ий (6.17)-(6.19) относительно qi , получим формулы преобразования "треугольник - звезда":

; (6.20)

; (6.21)

. (6.22)

Формулы обратного преобразования "звезда - треугольник":

; (6.23)

; (6.24)

. (6.25)

Вернемся к рассмотрен= ию модели надежности технологической системы, структурная схема которой изобра= жена на рис. 6.7,а. После применения преобразования "треугольник - звезда&q= uot; к подсистеме, состоящей из элементов 1, 3, 5, структура системы приобретет = вид схемы параллельно-последовательного соединения, показанной на рис. 6.7,г. Вероятности безотказной работы элементов a, b, c преобразованной схемы равн= ы:

;

;

.

В= ероятность безотказной работы системы (формула является приближенной с учетом упрощени= й, принятых при переходе к системе уравнений (6.17)-(6.19):

.

6.2.4. Резервирование общее и раздельное

Рассматривая систему, состоящую из n последовательно соединенных элементов, можно предложить несколько вариантов ее резервирования.

Общее резервирование (рис. 6.9,а) предполагает, что при отказе любого элемента основной цепи включается резервная цепь, которая полностью заменяет основную.

Вероятность безотказн= ой работы j-й цепи

,

где - вероятность безотказной работы i-го элемента j-й цепи, отнесенн= ая к рассматриваемому моменту времени t.

Вероятность безотказн= ой работы системы из m параллельных цепей (для простоты анализа резервирование считаем нагруженным)

. (6.26)

Если все элементы име= ют одинаковую безотказность, т.е. Pij(t)=3Dp, то<= /p>

. (6.27)

Пример 1. Вероятность безотказной работы системы с общим резервированием при n=3D4; m=3D3; p=3D0,8 составит: P(t)=3D= 1-(1-0,84)3=3D0,7942. При отсутствии резерва вероятность безотказной работы последовательной сист= емы из n=3D4 элементов при p=3D0,8 составит:

P(t)=3Dpn=3D0,84=3D0,4096.=

Раздельное резервирование (рис. 6.9,б) обеспечивает возможность включения очередного резервного элемента при отказе любого элемента основной цепи. Разновидностью раздельного резервиров= ания является скользящее резервирование, когда резервный элемент (элемент= ы) может заменить любой отказавший элемент основной цепи.

При раздельном резервировании вероятность безотказной работы i-го элемента с учетом m - 1 резервных элементов (резервирование считаем нагруженным) составит:

.

Вероятность безотказн= ой работы системы с раздельным резервированием

. (6.28)

Если все элементы име= ют одинаковую безотказность, т.е. Pij(t)=3Dp, то<= /p>

. (6.29)

Пример 2. Вероятность безотказной работы системы с раздельным резервированием при n=3D4; m=3D3; p=3D0,8 составит:

P(t)=3D[1-(1- 0,8)3]4 =3D 0,9684.=

Сравнение результатов расчетов, приведенных в примерах 1 и 2, показывает, что раздельное резервирование обеспечивает более высокий уровень безотказности по сравнени= ю с общим резервированием при одном и том же количестве резервных элементов (кр= атности резервирования). Следует отметить, однако, что раздельное резервирование приводит к усложнению всей системы, вызванному необходимостью применения большого числа контролирующих и переключающих устройств, что на практике снижает эффект от его применения.

Применяют также см= ешанное резервирование - комбинацию общего резервирования отдельных цепей с раздельным резервированием наиболее ответственных и наименее надежных элементов. Сравнение вариантов резервирования в этом случае можно произвести аналогичными методами.

6.3. Резервирование как метод обеспечения надежности технологических систем на стадии их создания

Резервирование - применение дополнительных ср= едств и (или) возможностей с целью сохранения работоспособности (повышения надежности) объекта.

Виды резервирования:<= o:p>

1. Структурное резервирование - резервирование с применением резервных элементов структуры объекта. Структу= рное резервирование реализуется введением в систему резервных (избыточных) элементов, которые при абсолютной надежности элементов исходной системы не являются функционально необходимыми. При структурном резервировании элемент= ов (или цепей) системы показатели надежности повышаются дискретно (скачками). Различные варианты структурного резервирования рассмотрены в п. 6.2.2-6.2.3.

2. Функциональное резервирование - резервирование с применением функциональных резервов. При этом способе резервирования система строится таким образом, что заданная функция может выполняться различными способами и (или) техническими средствами. Например,= в некоторых устройствах ЧПУ станками функция интерполяции траекторий движения рабочих органов может выполняться программными средствами и аппаратно, с помощью специального устройства - интерполятора (линейно-кругового, параболического и др.).

3. Временное резер= вирование - резервирова= ние с применением резервов времени. Резервы времени могут быть использованы для устранения отказов, технического обслуживания и пр. Резерв времени в технологических системах может быть обеспечен различными способами:

а) увеличением операт= ивного времени (за счет уменьшения времени на обслуживание, планируемых простоев, повышения сменности работы и др.);

б) созданием запаса производительности;

в) приданием системе свойства функциональной инерционности. Функциональная инерционность<= b> - свойство системы, характеризующее ее способность допускать перерывы в работе без потери выходного эффекта. Функциональная инерционность технологической системе может быть придана применением межоперационных накопителей (буферирование).

4. Информационное резервирование - резервирование с применением резервов информации. Реализуется введением избыточных кодов и символов при передаче, обработке и отображении информации (например, дополнительные единицы информации, позволяющие обнаруживать и устранять оши= бки в передаче информации: корректирующие коды, контрольные суммы, проверки на четность и др.).

5. Нагрузочное резервирование - резервирование с применением нагрузочных резервов. Суть принципа нагрузочно= го резервирования (параметрической избыточности) состоит в расширении области работоспособности объекта; при этом область состояний объекта удаляется от границ области работоспособности, определяемых предельными допустимыми значениями выходных параметров объекта. Это реализуется за счет создания запасов прочности, износостойкости (увеличение допусков на износ, увеличение площади опорных поверхностей, применение износостойких материалов и др.), жесткости, виброустойчивости, теплостойкости и т.п. Нагрузочное резервирова= ние позволяет непрерывно повышать надежность систем до необходимого уровня за с= чет повышения работоспособности и устойчивости к отказам отдельных элементов систем. В системах со связанной или комбинированной структурой для установл= ения этого уровня необходимо рассматривать работу всей системы с учетом взаимоде= йствия ее элементов и подсистем и участия отдельных элемен= тов и подсистем в формировании выходных параметров системы в целом.

7. ИСПЫТАНИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ.

7.1. Виды испытаний

Испытание /23/ - экспериментальное определение (оценивание) и (или) контроль количественных и (или) качественн= ых характеристик свойств объекта испытаний как результат воздействия на него, = при его функционировании, при моделировании объекта и (или) воздействий.

Укрупненная классифик= ация испытаний на надежность приведена в табл. 7.1. О= пределения основных понятий, относящихся к отдельным видам испытаний на надежность, приведены ниже.

Таблица 7.1

Классификация испытаний на надежность=

Признак классификации

Виды испытаний

Цель испытаний

Определительные, контрольные, исследовательские (граничные, климатические и др.)

Испытываемое свойст= во надежности

Испытания на безотказность, долговечность (ресурсные), ремонтопригодность, сохраняемос= ть, комплексные испытания

Этапы разработки из= делия

Доводочные, предварительные, приемочные

Уровень проведения<= /span>

Ведомственные, межведомственные, государственные

Степень интенсифика= ции процесса

Нормальные, ускорен= ные (сокращенные и форсированные)

Влияние на возможно= сть последующего использования

Разрушающие, неразрушающие

Вид объекта испытан= ий

Испытания изделия (натурные), макета, модели

Место проведения

Лабораторные (стенд= овые), полигонные, эксплуатационные

Метод получения результатов

Экспериментально-ст= атистические, расчетно-экспериментальные

Вид воздействия

Механические, электрические, акустические, термические, гидравлические (пневматические), радиационные, электромагнитные, магнитные, биологические, химические, климатические и др.

Определительные испытания - испытания, проводимые для определения значений характеристик объекта с заданными значениями точности и (или) достоверности.

Контрольные испыта= ния - испытания, проводимые для контроля качества объекта. Среди контрольных обы= чно различают приемо-сдаточные и типовые испытания. Контрольные испытания готов= ой продукции, проводимые при приемочном контроле, называются приемо-сдаточными= . К типовым испытаниям относятся контрольные испытания продукции, проводимые с целью оценки эффективности и целесообразности вносимых изменений в конструк= цию, рецептуру или технологический процесс.

Исследовательские испытания - и= спытания, проводимые для изучения определенных характеристик свойств объектов. Исследовательские испытания, проводимые для определения зависимости между предельно допустимыми значениями параметров объекта и значениями параметров режимов эксплуатации, называются граничными.

Доводочные испытан= ия - исследовательские испытания, проводимые в процессе разработки изделий с целью оценки влияния вносимых в = них изменений для достижения требуемых показателей качества.<= /p>

Предварительные испытания - контрольные испытания опытных образцов (партий) изделий с целью определения возможности их предъявления на приемочные испытания.

Приемочные испытан= ия - это контрольные испытания о= пытных образцов (партий) изделий, а также изделий единичного производства, проводи= мые соответственно для решения вопроса о целесообразности постановки на производство этих изделий или передачи их в эксплуатацию.=

К нормальным относятся испытания, методы и условия проведения которых обеспечивают получение необходимого объема информации о характерист= иках свойств объекта в такой же интервал времени, как и в предусмотренных услови= ях эксплуатации. Ускоренные испытания - испытания, методы и условия проведения которых обеспечивают получение необходимой информации в более короткий срок, чем при нормальных испытаниях= . Сокращенные испытания - испытания, проводимые по сокращенной программе без интенсификации процессов, вызывающих отказы и повреждения. Форсированные испытания - ускоренные испытания, основанные на интенсификации деградационных процессов, приводящих к отказам.

Разрушающие испыта= ния - испытания с применением разрушающих методов контроля, которые могут нарушить пригодность объекта к использованию по назначению. Неразрушающие испытания - испытания с применением неразрушающих методов контроля.

Испытаниям могут подвергаться как натурные опытные или серийные о= бразцы изделий и систем, так и их макеты и модели. Натурные испытания - испытания объекта в условиях, соответствующих условиям его использования по прямому назначению с непосредственным оцениванием или контролем определяемых характеристик свойств объекта. Макет для испытаний - изделие, представляющее собой упрощенное воспроизведение объекта испытаний или его ч= асти и предназначенное для испытаний. Модель для испытаний - издел= ие, процесс, явление, математическая модель, находящееся в определенном соответствии с объектом испытаний и (или) воздействиями на него, и способное замещать его в процессе испытаний.

К= лабораторным (стендовым) относятся испытания, проводимые в лабораторных условиях на испытательном стенде, т.е. на техническом устройстве, предназначенном для установки объекта испытаний в заданных положениях, создания воздействий, съ= ема информации и осуществления управления процессом испытаний и (или) объектом испытаний.= Полигонные испытания проводятся на испытательном полигоне, т.е. на месте, предназначен= ном для проведения испытания в условиях, близких к условиям эксплуатации объект= а, и обеспеченном необходимыми средствами испытаний. К эксплуатационным относятся испытания, проводимы= е для определения (оценки) показателей надежности в заданных режимах и условиях эксплуатации.

7.2. Определительные испытания

Результатом определит= ельных испытаний на надежность являются количественные значения показателей надежн= ости объектов, установленные с заданной точностью и (или) достоверностью.

Определительные испыт= ания классифицируют по следующим признакам:

1.&n= bsp;       1. По характеру оценок показателей надежности различают: =

- испытания с целью определения точечных оценок средних значений показателей надежности (средняя наработка до отказа, средний ресурс, среднее время восстановления и пр.); точечной оценкой определяемого показателя в эт= их испытаниях является среднее арифметическое значение показателя, наблюдаемое= при испытаниях выборки из партии однородных объектов;

- испытания с целью определения доверительного интервала возможных значений показателя надежности, который с заданной доверительной вероятност= ью накрывает математическое ожидание этого показателя;

2. По исходным данным различают:

- прямые испытания, основанные на использовании информации об отказах объекта;

- испытания, основанные на использовании косвенных признаков отказа (перегрев, уровни вибрации, шума и пр.);

3. По планам испытаний.

План испытаний - правила, устанавливающие объем выборки, порядок проведения испытаний и крит= ерии их прекращения.

Планы испытаний имеют условные буквенные обозначения по типу /13, 22/:=

Расшифровка признаков восстанавливаемости объекта испытаний:

U - объекты невосстанавливаемые и незаменяемые в случае отказа;

R - невосстанавливаемые, но заменяемые в случае отказа новыми идентичными отказавшим экземплярами объекты;

M - восстанавливаемые в случае отказа объекты.

Расшифровка признаков окончания испытания:

T - устанавливается время или наработка;

TS<= /span> - устанавливается суммарная наработка всех объектов;

N - до отказа всех испытываемых объектов;

r - устанавливается число отказавших объектов;

(r, T) - испытание прекращается при числе отказавших объектов r или по достижен= ии наработки T каждого работоспособного объекта, независимо от того, какое усл= овие выполнено раньше;

(r, TS )= - испытание прекращается при числе отказавших объектов r или по достижении суммарной наработки всех испытываемых объектов TS , независимо от того, какое у= словие выполнено раньше;

(r1, n1), (r2, n2) := (rk-1, nk-1), rk - после r1 отказов снимают n1 работоспособных объектов и т. д. до достижения rk отказов;<= /o:p>

(T1, n1), (T2, n2) := (Tk-1, nk-1), Tk - после достижения наработки T1 снимают n1 работоспособных объектов и т.д. до достижения наработ= ки Tk;

z - каждый объект испытывают в течение наработки zi=3Dmin(ti<= /sub>,t<= /span> i) i=3D1,2:N,=

где ti - наработка до отказа i -го объекта; t<= /span> i - наработка до с= нятия с испытаний работоспособного i -го объекта;

S - принятие решения при последовательных контрольных испытаниях (см. разд.7.= 3).

Согласно /13/ возможно 17 вариантов планов испытаний на надежность:

[N U T], [N U r], [N U N], [N = U (r, T)], [N R T], [N R r], [N R (r, T)], [N M T], [N M TS<= /span> ]<= /span>, [N M r], [N M (r, TS<= /span> )], [N U (r1, n1), (r2, n2) : (rk-1, nk-1), r= k],

[N U (T1, n1), (T2, n2) : (Tk-1, nk-= 1), Tk], [N U z], [N U S], [N R S], [N M S].

Для определительных испытаний наиболее употребимыми являются планы [N U T], [N U r], [N U N], [N R T], [N R r].

При планировании определительных испытаний определяют объем наблюдений и длительность испытаний. При этом задаются показатели достоверности результа= тов (доверительная вероятность) и их точность (предельная величина относительной погрешности оценки исследуемого показателя надежности).

Методы планирования разработаны для каждого из планов.

План [N U N]. Для определения объема наблюдений (объема выборки N) при оценке средних показат= елей надежности (средняя наработка до отказа, средний ресурс и т.п.) считаются известными следующие исходные данные:

- относительная ошибка оценки соответствующего показателя надежности <= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Symbol;mso-bidi-font-family:Tahoma'>d<= /span> ;<= /span>

- односторонняя доверительная вероятность оценки b ;<= /span>

- предполагаемый коэффициент вариации ;

- вид закона распределения исследуемой случайной величины (наработка до отказ= а, ресурс, срок службы и т.п.).

Относительная ошибка d предста= вляет собой меру точности оценки показателя надежности и составляет

,

где P - оценка показателя надежности; P * - односторонняя доверительная граница показателя надежности (наиболее далеко отстоящая от P ).

Относительную ошибку d выбираю= т из ряда: 0,05; 0,1; 0,15; 0,2; одностороннюю доверительную вероятность = b<= /span> - из ряда: 0,8; 0,9; 0,95; 0,= 99.

Минимальный объем наблюдений N для оценки средних показателей надежности определяется /= 22/:

а) для экспоненциального закона распределения с плотностью f(x) =3D e-l<= /span> t из выражения

, (7.1)

где - квантиль распределения хи-квадрат с 2N степенями свободы, соответствующая вероятности 1 - b<= /span> .

Это трансцендентное уравнение, допускающее только численные решения, которые табулированы (табл. 7.2 при V =3D 1).

Таблица 7.2<= /p>

Объем наблюдений для распредел= ения Вейбулла и экспоненциального

распределения (при V =3D 1)

d

b

N для плана [N U N] при распределении Вейбулла при V, равном

0,4

0,5

0,6

0,8

1

1,2

1,5

1,8

2

3

0,05

0,80

0,90

0,95

0,99

50

100

150

315

65

200

250

500

100

250

400

800

200

500

650

1000

315

650

1000

-

500

1000

-

-

650

-

-

-

800

-

-

-

1000

-

-

-

-

-

-

-

0,10

0,80

0,90

0,95

0,99

13

32

50

100

25

50

80

150

32

65

100

200

50

125

200

400

100

200

400

650

150

315

650

800

200

400

800

1000

250

500

800

-

315

500

800

-

400

1000

1000

-

0,15

0,80

0,90

0,95

0,99

6

15

25

40

10

25

40

65

15

32

50

100

25

65

100

200

40

80

150

315

80

150

200

500

80

200

315

800

125

250

400

1000

125

315

500

-

200

500

800

-

0,20

0,80

0,90

0,95

0,99

5

10

15

25

8

15

25

40

10

20

32

65

20

40

50

125

25

50

100

150

40

80

150

250

50

125

200

315

65

150

250

400

80

200

250

500

125

315

400

1000

Прогнозируемая продолжительность испытаний t может быть определена из выражения /14/<= /o:p>

,

где T - ожидаемая средняя наработка до отказа; Q(t) - минимальная вероятность отказа объекта за время испытаний.

;

б) для распределения Вейбулла с плотностью

 

из выражения

. (7.2)

Решения уравнения (7.2) приведены в табл. 7.2.

в) для нормального распределения с плотностью

из выражения

, (7.3)

где tb , = N - 1 - квантиль распределения Стьюдента с N-1 степенями свободы, соответствующая вероятности b .=

Решения уравнения (7.3) табулированы и для определения N можно воспользоваться табл. 7.3.

Таблица 7.3<= /p>

Объем наблюдений для нормально= го распределения

d

b

N для плана [N U N] при нормально= м

распределении<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'> при V, равном

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,05

0,80

0,90

0,95

0,99

4

8

13

25

6

15

25

50

13

25

40

100

20

40

65

150

25

65

100

200

0,10

0,80

0,90

0,95

0,99

-

3

5

8

3

5

8

15

5

8

13

25

8

13

20

32

10

15

25

50

0,15

0,80

0,90

0,95

0,99

-

-

3

5

-

3

5

8

3

4

6

13

4

6

10

15

5

8

13

25

0,20

0,80

0,90

0,95

0,99

-

-

-

4

-

-

4

6

-

4

5

8

-

5

6

10

3

6

8

15

Следует отметить, что испытания по плану [N U N] требуют значительного времени (осо= бенно при экспоненциальном законе распределения) и количества изделий.=

План [N U r]. Число объектов наблюдений N для оценки g -процентных показател= ей надежности (или вероятности безотказной работы P(t)) определяется из выраже= ния /22/

, (7.4)

где Fb (m= 1, m2) - квантиль распределения Фишера с m1 и m2 степенями свободы, соответствующая вероятности b ;<= /span> m1=3D2(r+1); m2=3D2(N-r).

Для нахождения N необходимы следующие исходные данные:

- односторонняя доверительная вероятность b ;

- регламентированная вероятность g (или предполагаемое значение P(t));<= /p>

- установленное число отказов (или предельных состояний) r.=

Решения уравнения (7.4) табулированы и приведены в табл.= 7.4.

Таблица 7.4<= /p>

Объем наблюдений для плана [N = U r]

g

или

P(t)

b

N для плана [N U r] при оценке = g -процентных показателей надежности при r, равном

0

1

2

3

4

5

6

8

10

20

40

50

0,80

0,80

0,90

0,95

0,99

8

10

13

20

8

10

13

20

13

15

20

25

20

25

32

32

25

32

40

40

32

40

40

50

40

40

50

50

50

50

65

65

65

65

80

80

125

125

125

150

200

-

-

-

-

-

-

0,90

0,80

0,90

0,95

0,99

15

20

20

32

15

20

25

32

32

32

40

50

40

50

50

80

50

65

65

80

65

80

80

100

80

80

100

125

100

100

125

125

125

150

150

150

200

200

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0,95

0,80

0,90

0,95

0,99

32

50

50

65

32

50

65

65

50

65

80

100

80

100

125

150

100

100

150

150

125

125

200

200

150

150

-

-

150

200

-

-

200

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Примечание. Прочерк означает, что испытанию подлежит вся партия изделий.

Если по результатам наблюдений за N объектами получено значение вероятности безотказной работы больше заданного, то число отказов (предельных состояний= ) r пересчитывают по табл. 7.4 для найденного значения Р(t) и наблюдения продолжают.

План [N U T]. Число объектов наблюдений N для оценки средних показателей надежности при нормаль= ном распределении может быть определено по табл. 7.5= /22/ при следующих исходных данных:

- относительная ошибка d ;

- односторонняя доверительная вероятность b ;

- предполагаемый коэффициент вариации V;

- предполагаемая величина - отношение продолжительности наблюдения к оцениваемому среднему значению исследуемого показателя надежности.

Если по результатам наблюдений за N объектами получено значение k<= /span> меньше заданного, то число N пересчитывают для найденного значения k и наблюдения продолжают.

Данные табл. 7.5 могут быть также использованы для определения продолжительности наблюдения Т при заданном числе объектов наблюде= ний N. При этом исходными данными являются:

- относительная ошибка d ;

- односторонняя доверительная вероятность b ;

- предполагаемый коэффициент вариации V;

- число объектов наблюдения N;

- предполагаемое среднее значение исследуемого показателя надежности tср.

Продолжительность наблюдений T вычисляют по формуле T=3Dk tср, где величину k определ= яют по табл. 7.5.

Таблица 7.5<= /p>

Объем наблюдений для плана [N = U T]

при нормальном распределении

k

V

N для плана [N U T] при нормальном распределении

d =3D 0,05

d =3D 0,1

d =3D 0,15

d =3D 0,2

b

b

b

b

0,90

0,95

0,99

0,90

0,95

0,99

0,90

0,95

0,99

0,90

0,95

0,99

0,6

0,1

0,2

0,3

-

-

1000

-

-

-

-

-

-

-

-

315

-

-

500

-

-

1000

-

100

125

-

-

250

-

-

500

-

500

80

-

800

125

-

-

500

0,8

0,1

0,2

0,3

-

250

250

-

400

400

-

800

800

315

65

65

500

100

100

1000

200

200

125

25

32

200

40

50

400

100

100

80

15

15

125

25

25

250

50

50

0,9

0,1

0,2

0,3

65

80

150

100

125

250

200

250

500

15

20

40

25

32

65

50

65

125

-

-

15

10

15

25

20

32

50

-

-

-

-

-

13

13

20

32

Примечание. Прочерк означает, что испытанию подлежит вся партия изделий.

Рассмотрим примеры определения объема и длительности наблюдений при планировании определительных испытаний на надежность.

Пример 1. Для плана = [N U N] определить число объектов наблюдений, чтобы с односторонней доверительной вероятностью b =3D 0,90 относительная ошибка d в определении среднего ресурса не превышала 0,10. Ресурс распредел= ен нормально с коэффициентом вариации V =3D 0,2.

Решение. По табл.7.3 для V=3D0,20, b =3D0,90 и d =3D0,10 находим N=3D8.

По результатам наблюдений за объектами получен коэффициент вариации V =3D 0,30= .

Так как 0,30 > 0,20, необходим дополнительный объем испытаний. Для V =3D 0,3= 0; b<= /span> =3D 0,90 и d<= /span> =3D 0,10 = по табл. 7.3 находим N =3D 15. Следовательно, под наблюдение необходимо дополн= ительно поставить 7 объектов.

Пример 2. Для плана = [N U r] определить число объектов наблюдений N, чтобы с односторонней доверитель= ной вероятностью b =3D 0,80 определить 90%-ный ресурс объектов. Установленное число предельных состояни= й r =3D 5.

Решение. По= табл.7.4 для g =3D0,90= ; b<= /span> =3D0,80 и r=3D5 находим N=3D6= 5.

Пример 3. Для плана = [N U T] определить продолжительность наблюдений Т за 25 объектами, чтобы с односторонней доверительной вероятностью b =3D 0,95 относительная ошибка d<= /span> в определении средней наработ= ки до отказа не превышала 0,15. Наработка до отказа распределена нормально с коэффициентом вариации V =3D 0,3; предположительно средняя наработка до отк= аза tср =3D 400 ч.

Решение. Для задан= ных N=3D25; b =3D0,95= ; d<= /span> =3D0,15 и V=3D0,3 по табл.7.5= находим k<= /span> =3D0,9. Тогда Т=3Dk<= /span> t<= sub>ср=3D0,9&t= imes; 400=3D360 ч.

7.3. Контрольные испытания

Контрольные испытания - испытания, проводимые для контроля качества объекта. По результатам контрол= ьных испытаний устанавливают соответствие между фактическими показателями надежн= ости контролируемого объекта (партии объектов) и нормативными показателями надежности и принимается решение о приемке или браковке.<= /p>

Методы и планы контроля показателей надежности регламентированы /12, 13/. План контрольных испытаний задан, если установлены:

- количество испытуемых образцов (объем наблюдений);

- стратегия проведения испытаний (с восстановлением и (или) заменой отказавших изделий, без восстановления и (или) замены отказавших изделий);<= /span>

- правила прекращения испытаний и принятия решения о соответствии или несоответствии изделий заданным требованиям по уровню надежности.

Контрольные испытания на надежность классифицируют по следующим признакам:

1. В зависимости от способа получения исходных данных методы контроля показателей надежности подразделяют на расчетные, экспериментальные и расчетно-экспериментальные.

Расчетные методы основаны на вычислении показателей надежности изделия = по справочным данным о надежности его составных частей с учетом функциональной структуры изделия и видов разрушения, по данным о надежности изделий-аналог= ов, по результатам экспериментальной оценки надежности, по данным о свойствах материалов элементов изделий и нагрузок на них, механизме отказа и другой информации, имеющейся к моменту расчета надежности.

Экспериментальные методы основа= ны на использовании статистических данных, полученных при испытаниях изделий на надежность, или данных опытной или подконтрольной эксплуатации.<= /span>

Расчетно-экспериментальные методы основа= ны на вычислении показателей надежности по исходным данным, определяемым экспериментальными методами. Исходными данными для расчетно-экспериментальн= ых методов контроля служат:

- информация о надежности изделия, полученная в ходе предшествующих испытаний, эксплуатации;

- экспериментальные значения единичных показателей надежности, определяющих контролируемый комплексный показатель надежности;

- экспериментальные значения показателей надежности составных частей изделия, полученные при их автономных (поэлементных) испытаниях, а также в составе другого изделия;

- экспериментальные значения параметров нагрузки, износостойкости и прочности изделия и его составных частей;

- экспериментальные данные об изменении параметров, характеризующих работоспособное состояние изделия.

2. По методу контроля различают:

- испытания, основанные на одноступенчатом методе контроля (решение о соответствии или несоответствии уровня надежности партии изделий принимаетс= я по результатам испытаний заранее определенного числа изделий или заданной наработки, т.е. на основании обработки заранее запланированного объема информации);

- испытания, основанные на последовательном методе контроля (объем наблюдений, необходимых для принятия решения о соответствии и несоответстви= и, не может быть заранее установлен и является случайной величиной);

- испытания, основанные на комбинированном методе ко= нтроля /12/, представляющем собой сочетание одноступенчатого и последовательного методов.

Одноступенчатым методом целесообразно пользоваться при жестком ограничении времени, отводим= ого на испытания; последовательным методом - при ограничении количества объектов испытаний. Особенно эффективно использование последовательного метода при контроле восстанавливаемых объектов.

3. По виду контролируемого показателя надежности планы контроля разделяютс= я на два типа:

- планы конт= роля показателя типа Р - вероятность (вероятность безотказной рабо= ты, вероятность восстановления, коэффициент готовности и т. п.); при контроле показателя типа Р знание закона распределения наработки не обязательно;

- планы конт= роля показателя типа Т - наработка (наработка до отказа, ресурс, срок службы, срок хранен= ия и т.п.); при контроле показателя типа Т знание закона (включая параметры) распределения контролируемого показателя обязательно.

7.3.1. Испытания при одноступе= нчатом методе контроля

В основе построения планов испытаний лежит процедура проверки статистических гипотез при одноступенчатом анализе (рис. 7.1).

Исходными данными при выборе планов контроля являются:

a - риск поставщика (вероятность ошибки 1-го рода), т.е. вероятность того, что при испытаниях бракуется партия годных (имеющих приемочный уровень надежности) изделий;

b - риск потребителя (вероятность ошибки 2-го рода), т.е. вероятность того, что при испытаниях будет принята партия негодных (имеющих браковочный уровень надежности) изделий;

Рa (t) или Тa - приемочное значение контролируемого показателя;=

Рb (t) или Тb - браковочное значение контролируемого показателя;

fa<= /span> и fb - функции плотности распредел= ения контролируемого показателя надежности для изделий, имеющих приемочный (гипо= теза Н0 верна) и браковочный (гипотеза Н1 верна) уровни надежности, соответственно.

Значения Рb (t) (или Тb ) должны соответствовать минимальным значениям показателя надежнос= ти, заданным в стандартах или ТУ на изделие. В этом случае величины a<= /span> ,<= /span> Рa (t) (или Тa<= /span> ) могут быть в одностороннем порядке установлены разработчиком и изготовителем без согласования с заказчиком. Согласно /12/ величина разрешающего коэффициента D =3D T= a<= /span> /Tb может составлять 1,5 : 5,0.

При планировании контрольных испытаний с использованием одноступенчатого метода контроля определяется объем наблюдений и критическое значение контролируемо= го показателя Тк (или Рк), определяемое соотношением меж= ду a<= /span> и b и выражаемое предельным числом отрицательных исходов испытания или суммарной наработкой испытуемых изделий.

Планы контроля типа Р. Для построения плана контроля необходимо определить количество независимых наблюдений N и приемочное число отрицательных исходов с<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Symbol;mso-bidi-font-family:Tahoma'>a из= системы двух уравнений:

; (7.5)

. (7.6)

Уравнение (7.5) составлено на основе того, что в выборке объема N из партии годных изделий число отрицательных исходов испытаний не превысит сa<= /span> с вероятностью (1 - a ). Аналогично, уравнение (7.6) есть математическая формулировка условия, заключающегося в том, что в выборке объема N из партии негодных изделий число отрицательных исходов испытаний не превысит сa<= /span> с вероятностью b<= /span> .

Решения системы уравнений (7.5)-(7.6) приведены в табл.7= .6.

Таблица 7.6<= /p>

Планирование одноступенчатого контроля показателя

типа Р (a<= /span> =3Db =3D0,05)

Pa (t)

Pb (t)

ca

N

Pa (t)

Pb (t)

ca

N

0,988

0,996

0,995

0,994

0,993

0,992

0,991

0,990

0,980

0,970

0,960

22

12

8

6

5

4

4

2

1

1

7843

3886

2402

1688

1312

1015

913

313

157

117

0,950

0,910

0,900

0,890

0,880

0,870

0,860

0,850

0,800

0,750

0,650

0,600

0,550

0,500

0,400

0,300

31

22

17

14

11

10

8

5

4

6

5

4

3

2

1

463

312

230

180

138

120

93

50

35

31

24

18

13

8

5

0,995

0,990

0,980

0,970

0,960

0,950

0,940

0,930

22

5

3

2

2

1

1

3135

523

256

156

124

78

66

0,990

0,980

0,970

0,960

0,950

0,940

0,930

0,920

0,910

0,900

0,890

0,880

22

8

5

4

3

2

2

2

2

1

1

1566

480

261

182

128

88

77

69

61

42

38

0,880

0,800

0,750

0,700

0,650

0,600

0,550

0,500

0,400

0,300

38

20

11

8

6

5

4

4

2

245

114

57

38

27

20

15

16

6

0,980

0,960

0,950

0,940

0,930

0,920

0,910

0,900

0,890

0,880

0,870

0,860

0,850

0,800

0,750

22

12

8

6

5

4

4

3

3

3

2

2

1

1

783

386

238

167

129

100

89

69

63

58

43

40

22

17

0,850

0,750

0,700

0,650

0,600

0,550

0,500

0,400

0,300

40

21

13

9

7

6

4

3

203

97

55

36

26

21

13

9

0,800

0,650

0,600

0,550

0,500

0,400

0,300

32

20

14

10

6

4

118

68

45

30

17

10

Контроль осуществляется следующим образом: организуется N независимых наблюдений, продолжительность которых равна наработке t, для которой задана вероятность= , и в каждом наблюдении фиксируют результат: положительный или отрицательный ис= ход.

После N-го наблюдения результаты испытаний положительны (гипотеза Н0 принимается), если r < ca , и отрицательны, если r ³ ca (r - наблюдаемое число отрицательных исходов). Испытания могут быть прекращены раньше (с отрицател= ьным исходом) после того, как r превысит ca .

Верхняя доверительная граница для показателя типа Р при отрицательном исходе испытания с вероятностью (1 - a ) не больше приемочного значения Рa<= /span> . Нижняя доверительная границ= а для показателя типа Р при положительном исходе испытания с вероятностью (1 - b<= /span> ) не меньше браковочного знач= ения Рb<= /span> .

Пример. Для контроля надежности партии невосстанавливаемых изделий заданы два уровня вероятности безотказной работ= ы, соответствующие наработке t=3D20 ч: приемочный уровень = Рa<= /span> =3D0,98 и браковочный уровень= Рb<= /span> =3D0,96, а также риски a<= /span> =3Db =3D0,05. Определить план конт= роля по одноступенчатому методу.

Решение. По табл.7.6 д= ля заданных Рa и Рb находим N=3D783 и ca =3D22. Это означает, что для контроля нужно пост= авить на испытания выборку из 783 изделий и испытывать их в течение 20 час. каждое. Испытания прекращ= ают либо после возникновения 23-го отказа с отрицательным исходом, либо по окончании испытаний 783-го изделия с положительным исходом, если к тому времени число отказов было меньше или равно 22.

Планы контроля типа Т. Эти планы кон= троля строятся в зависимости от вида функции распределения соответствующей контролируемой случайной величины (времени или наработки).

При экспоненциальном распределении предельное число отрицательных исходов rпр и предельная суммарная наработка опреде= ляются из уравнений:

; (7.7)

. (7.8)

Рассчитанные по этим выражениям планы контроля приведены в та= бл. 7.7.

Таблица 7.7<= /p>

Планирование одноступенчатого контроля показателя типа Т при=

экспоненциальном распределении

a

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'> при b , равном

<= span class=3DGramE>r= пр

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>

0,05

0,10

0,20

0,05

58,820

13,330

7,692

5,682

4,651

3,350

2,898

2,631

2,445

2,369

2,096

1,942

1,835

45,450

10,990

6,493

4,878

4,065

2,958

2,618

2,396

2,242

2,178

1,961

1,815

1,721

31,250

8,403

5,235

4,032

3,413

2,570

2,309

2,137

2,012

1,961

1,779

1,669

1,597

1

2

3

4

5

8

10

12

14

15

20

25

30

0,052

0,356

0,817

1,366

1,970

3,981

5,425

6,944

8,464

9,246

13,200

17,300

21,500

0,10

28,570

8,928

5,714

4,444

3,769

2,525

2,127

1,915

1,792

1,706

21,740

7,299

4,831

3,831

3,289

2,283

1,953

1,792

1,672

1,602

15,380

5,650

3,891

3,164

2,762

2,012

1,760

1,626

1,538

1,486

1

2

3

4

5

10

15

20

25

30

0,105

0,532

1,102

1,745

2,432

6,221

10,300

14,520

18,840

23,230

0,20

13,510

5,747

4,098

3,378

2,967

2,155

1,872

1,780

1,628

1,565

10,310

4,717

3,472

2,907

2,590

1,949

1,724

1,608

1,520

1,468

7,246

3,636

2,785

2,404

2,174

1,718

1,553

1,460

1,398

1,362

1

2

3

4

5

10

15

20

25

30

0,223

0,824

1,535

2,297

3,089

7,289

11,680

16,170

20,720

25,320

Испытания прекращаются, как только будет достигнута одна из этих величин.<= /span>

При испытаниях без восстановления или замены отказавших изделий новыми объем выборки должен быть не менее предельного числа отрицательных исходов rпр.

При испытаниях с восстановлением или заменой объем выборки может быть любым. Допускается уменьшение (увеличение) продолжительности испытаний при пропорциональном увеличении (уменьшении) количества испытуемых образцов с единственным условием: обеспечить требуемую суммарную наработку tmax.

Если продолжительность испытаний tи задана= , все образцы работают одновременно, а отказавшие заменяются (или полностью восстанавливаются), то необходимое количество образцов (объем выборки) определяется по формуле

. (7.9)

Если отказавшие изделия не заменяются и не восстанавливаются, количество образцов для достижения той же суммарной наработки при той же общей продолжительности испытаний следует увеличить до=

. (7.10)

В ходе испытаний определяется суммарная наработка tS :<= /span>

2.&n= bsp;       при испытаниях без восстановления или замены

, (7.11)

где r - текущее число отказов, соответствующее наработке t каждого работоспособ= ного изделия, отсчитанной от начала испытаний; tj - наработка j-го из= r отказавших изделий, отсчитанная от начала испытаний;

- при испытаниях с восстановлением или заменой

, (7.12)

где ti - суммарная наработка i -го изделия за время испытаний.<= /o:p>

Если первым достигается предельное число отрицательных исходов rпр (суммарная наработка tS <tmax), то результаты испытаний отрицательны; если достигается суммарная наработка tS =3Dtmax, а количество отрицательных исходов, соответствующих этой наработке, r<rпр - результаты положительны.

Верхняя доверительная граница для показателя типа Т у изделий, признан= ных в соответствие с результатами контроля по плану, выбранному по табл. 7.7, несоответствующими заданным требованиям, с доверительной вероятностью 1 - <= /span>a<= /span> не больше приемочного значени= я Тa<= /span> . Нижняя доверительная границ= а для показателя типа Т у изделий, признанных по результатам контроля с помощью т= ех же планов соответствующими заданным требованиям, с доверительной вероятност= ью 1 - b не мень= ше браковочного значения Тb .

7.3.2. Испытания при последовательном методе контроля

В основе построения планов испытаний лежит процедура проверки статистических гипотез при последовательном анализе (рис. 7.2).

Построение планов последовательного контроля и процедура принятия решений при последовательном анализе основаны на вычислении отношения правдоподобия<= /b> (статистики Вальда)

,

где Р1 - вероятность получения выборочных значений при условии, что верна гипотеза Н1 (несоответствие изде= лий заданным требованиям надежности); Р0 - вероятность получения выборочных значений при условии, что верна гипотеза Н0 (соответс= твие изделий заданным требованиям надежности).

Порядок принятия решений при последовательном анализе:

1) если - принять гипотезу Н0 (изде= лия признаются годными);

2) если - принять гипотезу Н1 (изде= лия бракуются);

3.&n= bsp;       3) если

- продолжить испытания (количество полученной при испытаниях информации недостаточно для вынесения решения о соответствии или несоответствии изделий требованиям надежности по контролируемому показателю).

Рассмотрим построение= плана последовательного контроля (рис.7.3) показателя надежности типа Т (наработк= а) для случая, когда наработка до отказа распределена по экспоненциальному зак= ону (один из вариантов планов контрольных испытаний, регламентированных стандар= том /12/). Стандартом /13/ предусмотрены также планы контрольных испытаний для нормального и логарифмически нормального распределений наработки, распредел= ения Вейбулла и др.

Для случая экспоненциального распределения наработки до отказа функции плотности распределения описываются формулами:

- для группы изделий, соответствующих установленным требованиям по надежности (верна гипотеза Н0)

; (7.13)

- для группы изделий,= не соответствующих установленным требованиям по надежности (верна гипотеза Н1)

. (7.14)

Вероятность появления= r отказов в течение суммарной наработки tS может быть подсчитана по формуле распределения Пуассона:

, (7.15)

где Т - средняя наработка до отказа (на отказ - для восстанавливаемых объектов)= .

Вероятность получения= r отказов при условии, что верна гипотеза Н1 (несоответствие изделий заданным требованиям надежности):=

. (7.16)

Вероятность получения= r отказов при условии, что верна гипотеза Н0 (соответствие изделий заданным требованиям надежности):

. (7.17)

Отношение правдоподоб= ия

. (7.18)

Условие приемки дает

. (7.19)

Логарифмируя (7.19), получаем

,

откуда после преобраз= ований получаем условие соответствия:

. (7.20)

Замена знака ≤ = на =3D в неравенстве (7.20)= дает уравнение линии соответствия 2 на плане последовательного контроля (см. рис. 7.3).

Условие браковки дает

. (7.21)

Логарифмируя (7.21), = после преобразований получаем условие несоответствия:

. (7.22)

Заменой знака ≥= на =3D в неравенстве (7.22)= можно получить уравнение линии несоответствия 1 на плане последовательного контро= ля.

Усечение плана осуществляется по одноступенчатому методу. Уравнение линии усечения 4 на пл= ане последовательного контроля:

. (7.23)

Уравнение дополнитель= ной линии соответствия 2' на плане последовательного контроля:

. (7.24)

Уравнение дополнитель= ной линии несоответствия 1' на плане последовательного контроля:

. (7.25)

При испытаниях без восстановления или замены отказавших изделий минимальный объем выборки Nmin =3D rус. При испытаниях с восстановле= нием или заменой объем выборки может быть любым.

П= ри наличии отрицательных исходов графиком последовательных испытаний является ступенчатая линия 3 (см. рис. 7.3), сумма отрезков которой, параллельных ос= и tS<= /span> / Ta , равна отношению суммарной наработки испытываемых образцов в момент времени t испытаний к значению Ta<= /span> , а сумма отрезков, параллель= ных оси r, равна числу отрицательных исходов (отказов) к моменту t.

При отсутствии отрицательных исходов графиком последовательных испытаний является прямая л= иния с началом в начале координат, совпадающая с осью tS<= /span> / Ta . При этом суммарная наработка испытываемых образцов в момент времени t испытаний составит tS<= /span> =3D N t.

При испытаниях с восстановлением или заменой суммарная наработка в момент времени t испытаний составит

,

где t j<= /sub> - длительность восстановления работоспособности j-го из r отказавших образц= ов изделия или длительность замены j-го из отказавших образцов.

При испытаниях без восстановления или замены суммарная наработка в момент времени t испытаний = может быть подсчитана по формуле (7.11).

Результаты испытания положительны, если график испытаний достигает линии соответствия (ступенчат= ая ломаная линия 3 на рис. 7.3), и отрицательны, если график достигает линии несоответствия. Если конечная точка графика испытаний находится в области неопределенности между линиями соответствия и несоответствия, то испытания должны быть продолжены (количество полученной при испытаниях информации недостаточно для вынесения решения о соответствии или несоответствии издели= й требованиям надежности по контролируемому показателю).

7.4. Ускоренные испытания

Ускоренными называются испытания, методы и условия проведения которых обеспечивают получение необходимого объема информации в более короткий срок, чем в предусмотренных условиях и режимах эксплуатации. Ускоренные испытания бывают сокращенными и форсированными.

Сокращенные испыта= ния - ускоренные испытания без интенсификации процесс= ов, вызывающих отказы или повреждения. В сокращенных испытаниях уменьшение срок= ов получения показателей надежности достигается за счет прогнозирования поведе= ния объекта испытаний на период, больший, чем продолжительность испытаний.=

Форсированные испы= тания - ускоренные испытания, основ= анные на интенсификации процессов, вызывающих отказы или повреждения. При форсированных испытаниях проводится преднамеренное увеличение скорости утра= ты работоспособности изделия.

Ускоренные испытания разрабатываются с целью сокращения сроков проведения испытания по сравнению= с нормальными испытаниями, т.е. испытаниями, методы и усл= овия проведения которых обеспечивают получение необходимого объема информации в такой же срок, как и в предусмотренных НТД условиях и режимах эксплуатации = для данного изделия /23/.

Основной характеристи= кой ускоренных испытаний является коэффициент ускорения - число, показывающее, во сколько раз продолжительность ускоренных испытаний меньше продолжительности испытаний, проведенных в предусмотренных условиях и режим= ах эксплуатации (нормальных испытаний).

Коэффициент ускорения= может исчисляться по наработке и по календарному времени. Коэффициент ускорени= я по наработке - отношение наработки изделия в нормальных испытаниях к нараб= отке в ускоренных испытаниях. Коэффициент ускорения по календарному времени - отношение календарного времени нормальных испытаний к календар= ному времени ускоренных испытаний.

При разработке ускоре= нных испытаний для конкретного вида изделий необходимо в первую очередь установи= ть принцип ускоренных испытаний, затем на основании сформулированного принципа выбрать метод и режим ускоренных испытаний /22/. Принцип ускоренных испытаний - совокупность теоретических и экспериментально обоснованных закономерностей или допущений, на использовании которых основа= но проведение испытаний с сокращением их продолжительности. Метод ускоренных испытаний - совокупность правил применения принципов ускоренных испытан= ий для получения показателей надежности определенных групп или видов изделий. = Режим ускоренных испытаний - режим, предусмотренный применяемым принци= пом и методом ускоренных испытаний и обеспечивающий сокращение продолжительности испытаний.

Режим ускоренных испы= таний может быть нормальным (для сокращенных испытаний), форсированным (для форсированных испытаний), комбинированным при чередовании нормального и форсированного режимов (при форсированных испытаниях).

Нормальный режим -= режим, при котором значения е= го параметров находятся в пределах, установленных в технической документации д= ля нормальной эксплуатации испытуемого изделия. Частным случаем нормального ре= жима является номинальный режим испытания, соответствующий установленным парамет= рам внешних воздействий, принимаемых обычно за начало отсчета допустимых отклонений.

Форсированный режи= м - режим испытаний, обеспечивающий увеличение интенсивности процессов утраты работоспособности по сравнению с нормальным режимом. Форсированный режим может достигаться за счет изменения одного или одновременно нескольких форсирующих факторов.

Форсирующим фактор= ом называется составляющая режима испытаний, изменение параметров которой по сравнению с режимом нормальных испытаний приводит к интенсификации процессов, вызывающих отказ или повреждение. В качестве форсирующего фактора используют усилие (момент), скорость (частоту), температуру, влажность среды, абразивность среды, химическую агрессивность среды и т.д.

Показатели надежности, полученные по результатам ускоренных испытаний, можно пересчитать для нормального режима при условии, что физические процессы разрушения при форсированных и ускоренных испытаниях одинаковы. Поэтому режимы ускоренных испытаний и форсирующий фактор могут изменяться при ускорении процесса испытаний только до определенного предела, называемого предельной нагруз= кой. Такой нагрузкой является предельно допустимый уровень форсирующего факт= ора, обеспечивающий максимально возможную степень форсирования испытаний при сохранении идентичности картины разрушения в условиях ускоренных и нормальн= ых испытаний и выполнении предпосылок, положенных в основу выбранного принципа ускоренных испытаний.

Результаты нормальных= и ускоренных испытаний будут сопоставимы, если при соблюдении идентичности природы разрушения получаемые значения показател= ей надежности будут одинаковы, т.е.

, (7.26)

где R(tн), R(ty) - показатели надежности при нормальном и ускоренном режимах соответственно.

При экспоненциальном распределении для вероятности безотказной работы условие (7.26) запишется в виде

, (7.27)

где l н<= /sub> , l у - интенсивность отказов в нормальном и ускоренном реж= имах испытаний соответственно.

Если коэффициент уско= рения по наработке , то из (7.27) получаем, что интенсивность отказов в нормальном режиме должна составлять

. (7.28)

Для распределения Вей= булла с плотностью условие равной вероятности безотказной работы при нормальном и ускоренном режимах испытаний (7.26) принимает вид

. (7.29)

Отметим, что в этих выражениях параметр масштаба l (или Т1=3D1/ l<= /span> , см. разд.4.5, формулы (4.33)-(4.35)) не является интенсивностью отказов; интенсивность отказов при распределении Вейбулла является функцией времени (наработки) и описывается формулой (4.35).

Из условия (7.29) сле= дует, что параметр масштаба в нормальном режиме должен составлять

. (7.30)

Если ускоренные испыт= ания проводятся с целью определения средней наработки, которая для распределения Вейбулла

, (7.31)

то из условия будем иметь

(7.32)

(= использовано одно из свойств гамма-функции: Г(x+1)=3DxГ(x)).=

Отсюда параметр масшт= аба в нормальном режиме при испытаниях с целью определения средней наработки до отказа (среднего ресурса) в случае распределения Вейбулла должен составлять=

. (7.33)

К основным принципам ускоренных испытаний относятся /22/:

- уплотнение рабочих циклов;

- экстраполяция по вр= емени;

- усечение спектра нагрузок;

- учащение рабочих ци= клов;

- принцип сравнения;<= o:p>

- экстраполяция по нагрузке;

- принцип "доламывания";

- принцип "запросов".

Уплотнение рабочих циклов примен= яется при испытании изделий, которые в эксплуатации имеют большие перерывы в рабо= те. На сокращении этих перерывов основано ускорение испытаний. Примером использ= ования принципа уплотнения рабочих циклов могут служить испытания машин с сезонной загрузкой. В этом случае, сокращая или совсем ликвидируя известные перерывы= в эксплуатации, связанные с ночным временем, нерабочими климатическими период= ами и т.п., можно добиться значительного коэффициента ускорения по календарному времени.

Экстраполяция по в= ремени основана на гипотезе о возмож= ности достаточно достоверной оценки закономерностей процесса накопления поврежден= ий по начальным этапам процесса. При этом испытания в нормальном режиме провод= ятся лишь на некотором начальном участке работы изделия, включающем выход в стационарный режим повреждения, измеряется параметр, определяющий накопленн= ое повреждение, а затем эти результаты экстраполируются до перехода в неработо= способное (предельное) состояние. Экстраполяция проводится графически или аналитическ= и.

Практически при всяком детерминированном изменении накопленного повреждения h<= /span> (например, величины износа) во времени t путем соответствующего преобразования координат стационарный проц= есс его накопления можно отобразить в линеаризованном виде.

Выравнивание методом наименьших квадратов в этом случае сводится к отысканию коэффициентов а и b уравнения линейной регрессии

. (7.34)

Значение этих коэффиц= иентов определяется на основе результатов испытаний по значениям повреждения h<= /span> i (величины накопл= енного износа), соответствующим определенным моментам времени ti= .

При этом искомые коэффициенты уравнения (7.34) могут быть определены по формулам:=

;

, (7.35)

где m - число = парных значений ti и h i.

Для каждого момента в= ремени ti вычисляется статистическая оценка дисперсии по формуле

. (7.36)

где mi - число экспериментальных точек, полученных в момент времени = ti, (число реализации процесса); j - порядковый номер экспериментальных точек, полученных в момент времени ti (1 < j ≤ mi);= - оценка математического ожидания (среднее арифметическое) процес= са h<= /span> (t), определяемая по всем реа= лизациям процесса, наблюдаемым в момент ti , т.е.

.

Для стационарного про= цесса повреждения (изнашивания) результаты испытаний по дисперсии выравниваются к= вадратической зависимостью вида

.

Если величина a2= t2 в пределах изучаемого интервала времени оказывается незначительной по сравн= ению с a1t, то последним слагаемым можно пренебречь. Если a1t << a2t2, то считают, что процесс характеризуется доминирующим влиянием начального качества образцов. Экстраполяция для такого процесса может быть осуществлена на основе испытан= ий как минимум нескольких образцов.

Для эргодического про= цесса оценка ресурса может быть получена испытаниями даже одного образца, но достаточно большой продолжительности.

Практически можно счи= тать, что экстраполяция по времени дает удовлетворительную оценку долговечности п= ри продолжительности испытаний не менее 40:70% ресурса изделия. Этот принцип м= ожет применяться для изделий, процессы исчерпания ресурса которых достаточно хор= ошо изучены. Вообще, проблема экстраполяции по времени требует решения в каждом конкретном случае трех основных задач /22/:

1) выбора уравнения состояния, достаточно надежно описывающего экспериментальные результаты в области изменения параметров испытаний;

2) исследования повед= ения выбранного уравнения вне области эксперимента, что сводится к определению оценки точности прогнозирования;

3) выбора объема экспериментальных данных, обеспечивающих надежный прогноз на заданный срок службы.

Так, в результате многочисленных исследований, проведенных в нашей стране и за рубежом, для прогнозирования длительной прочности конструкционного металла на сроки служ= бы более 100 тыс. час. р= екомендована температурно-временная зависимость типа

,

где a, n, b, c - параметры-константы, отражающие индивидуальные особенности материала; Т - абсолютная температура; s - напряжение.

Усечение спектра нагрузок заключается в отбрасывании определенной части нагрузок, не оказывающих заметного повреждающего воздействия на объект испытаний. Большинство реальн= ых машин и их элементов подвержены в условиях эксплуатации воздействию определенного спектра случайных или периодически повторяющихся нагрузок. Точное воспроизведение этого спектра нагрузок представляет значительные технические трудности, поэтому в большинстве случаев проводят статистический анализ повторяемости нагрузок различных уровней в эксплуатационном спектре нагруже= ния объекта и составляют программный блок нагрузок, имитирующий с той же степен= ью приближения спектр эксплуатационных нагрузок.

При испытаниях изделия многократно воспроизводят программный блок нагрузок, а ресурс, полученный в результате программных испытаний, считают оценкой ресурса изделия в эксплуатационных условиях. Недостаток такого подхода - большая длительность испытаний для изделий высокой надежности. С целью сокращения длительности программных испытаний в определенных случаях может быть использован принцип усечения спектра нагрузок.

Частным случаем усече= ния спектра нагрузок является использование из всего рабочего цикла, состоящего= из пуска, установившегося движения и останова, только двух элементов - пуска и остано= ва. Целесообразность применения этого принципа основана на свойствах некоторых механизмов сохранять высокую износостойкость при установившемся движении, которое характеризуется гидродинамическим трением.= Во время пуска или останова наблюдается граничное или даже сухое трение, приводящее к значительному износу рабочих поверхностей.

Исходя из предположен= ия, что установившееся движение не приводит к существенному износу, в испытаниях воспроизводят режим пусков и остановов. Ресурс при этом пересчитывают по следующей формуле, пренебрегая временем пусков и остановов:

,

где N - число пусков-остановов; - средняя продолжительность интервала между пусками, определяемая= по данным эксплуатации или расчетным методом с учетом функционального назначен= ия испытываемого объекта.

Испытания по этому пр= инципу дают несколько завышенную оценку ресурса, но в большинстве случаев вполне приемлемую для практического использования.

Форсирование пусками-остановами применяется при ускоренных испытаниях коробок передач, м= уфт сцепления, электродвигателей и других механизмов и агрегатов, работающих в циклических режимах эксплуатации.

Принцип учащения р= абочих циклов основа= н на увеличении частоты циклического нагружения или скорости движения под нагрузкой испытуемого элемента изделия. Предполага= ется, что долговечность изделия, выраженная в количестве циклов до предельного состояния, не зависит от частоты приложения нагрузки. При этом коэффициент ускорения определяется заранее из выражения

,

где fy, fн - частота приложения нагрузки соответственно при ускоренных и нормальных испытаниях.<= /span>

Принцип учащения рабо= чих циклов используется при стендовых испытаниях изделий и их элементов. Коэффициент ускорения ограничивается скоростными возможностями испытательно= го оборудования, а иногда и возникновением сопутствующих процессов (например, повышением температуры), искажающих прямой переход к нормальным условиям по частотам.

Модификацией принципа учащения рабочих циклов является проведение испытаний подвижных сопряжений деталей машин на изнашивание при повышенных скоростях скольжения v.=

Выражая ресурс по изн= осу в виде накопленного пути трения L и считая в первом приближении, что Ly<= /sub> =3D Lн (это условие может быть коррек= тно применено к процессу изнашивания лишь в очень ограниченном диапазоне измене= ния скоростей скольжения), можно определить коэффициент ускорения: ky =3D Vy/Vн.

Для практической реал= изации этого принципа необходимо сохранение параметров, определяющих физические условия трения, в тех же пределах, что и при нормальных испытаниях. Так, для поддержания заданного температурного режима необходимо в ускоренных испытан= иях использовать охлаждение поверхностей трения. Кроме того, увеличение частоты вращения, например, для подшипников скольжения может замедлить процесс изнашивания благодаря переходу от граничного к гидродинамическому трению.

Вообще, применение пр= инципа учащения рабочих циклов требует экспериментального обоснования режимов ускоренных испытаний во избежание получения несопоставимых результатов.

Принцип сравнения = основан на проведении испытаний изделия в форсированном режиме и пересчете полученных результатов с помощью известных данных по эксплуатации аналогичных изделий.

В зависимости от имею= щейся информации оценка надежности изделий производится тремя способами:

1) сравнением долгове= чности двух изделий по результатам только форсированных испытаний;

2) сравнением долгове= чности изделий, испытываемых в форсированном режиме, с результатами испытаний в эт= ом режиме изделия-аналога и данными его эксплуатации;

3) пересчетом результ= атов испытаний изделий в форсированном режиме применительно к нормальному режиму= по имеющейся зависимости ресурса от уровня нагрузки.

Первый способ применя= ется в чисто сравнительных испытаниях двух изделий при выявлении более долговечног= о из них. При этом считается, что изделие, проработавшее больше в форсированном режиме, имеет больший ресурс и в нормальных условиях. Э= то правомерно при условии, что зависимости ресурса от уровня форсирующего факт= ора для сравниваемых изделий не пересекутся в интервале от номинального до форсированного уровней форсирующего фактора.

Второй способ предпол= агает наличие информации о долговечности изделия-аналога в форсированном и нормал= ьном режимах. Определяемый из этой информации коэффициент ускорения для аналога умножается на значение наработки до предельного состояния, полученной при испытании нового изделия в форсированном режиме. Такая оценка производится в предположении, что физические свойства, определяющие зависимость ресурса от уровня форсирующего фактора, у нового изделия и изделия-аналога близки. Этот способ наиболее приемлем для испытания новых изделий массового производства= , по которым имеется обширная информация о надежности предыдущих модификаций.

Третий способ основан= на пересчете результатов форсированных испытаний посредством имеющейся зависим= ости ресурса изделия от нагрузки.

Принцип "доламывания" является достаточно универсальным принципом ускорения испытаний, к= оторый применяется при ресурсных испытаниях элементов машин и конструкций на усталость, изнашивание и длительную прочность.

Для пояснения этого принципа в применении к задачам ускоренной оценки ресурса изделия при некот= ором эксплуатационном режиме нагружения представим себе, что мы имеем несколько однотипных изделий с различными наработками при эксплуатационном режиме нагружения. В общем случае эти изделия в результате различной продолжительн= ости эксплуатации получают различную степень повреждения в зависимости от той до= ли, которую составляет их эксплуатационная наработка от всего ресурса при том же эксплуатационном режиме нагружения. Однако, не зная ресурса изделия при эксплуатационном нагружении, невозможно оценить эту долю в предположении о линейном суммировании повреждений, когда доля вносимого в единицу времени повреждения постоянна и не зависит от начала отсчета по шкале времени.=

Принцип "доламывания" предполагает для оценки степени повреждения объекта испытаний за время эксплуатационной наработки подвергнуть объект испытаний воздействию форсированного режима нагружения и на этом режиме довести объек= т до предельного состояния ("доломать" его).

В результате "доламывания" объекта оценивается его остаточный ресурс на форсированном режиме. Путем сравнения полученного остаточного ресурса объек= та с полным ресурсом нового (без предварительной эксплуатационной наработки) объ= екта того же типа на форсированном режиме нагружения оценивается степень поврежд= ения (степень исчерпания ресурса) объекта за время его эксплуатационной наработк= и. Если полный ресурс объектов испытаний на форсированном режиме нагружения не известен, необходимо несколько новых объектов из той же партии испытать на = этом режиме до предельного состояния и оценить таким образом средний ресурс объектов при форсированной нагрузке, что не займет м= ного времени при правильном выборе коэффициента форсирования нагрузки.

Принцип "запросов" применяется при ускоренных испытаниях изделий машиностроения, отказ которых обусловливается постепенным накоплением износных повреждений, проявляющихся= в монотонном изменении уровня контролируемого выходного параметра (износа лимитирующего элемента, производительности, расхода энергии и др.).

Ускоренные ресурсные испытания по принципу запросов предназначены для ориентировочной оценки рес= урса испытываемого образца изделия до достижения заданного предельного износа или оценки износа, соответствующего заданной наработке изделия в нормальном реж= име. Под износом здесь понимается изменение любого параметра, характеризующего с= тепень постепенной утраты испытуемым изделием ресурса. Износ отсчитывается от нача= ла испытаний.

Принцип "запросов" применим для объектов со стационарным и нестационарным изнашиванием в нормальном режиме. Наиболее эффективно использование данного метода для нестационарного изнашивания, когда интенсивность изнашивания (или скорость размерного износа) зависит от величины накопленного износа. При наличии информации о стационарности изнашивания объекта в эксплуатации целесообразнее использование методов сокращенных испытаний (ускоренных испытаний, не связанных с форсированием режимов).

Испытания по принципу "запросов" проводятся при последовательном ступенчатом чередовании нормального и форсированного режимов в процессе испытаний каждого образца. В процессе испытаний устанавливается зависимость интенсивности изнашивания в нормальном режиме от уровня накопленного изделием износа при условии, что эта зависимость, полученная по результатам ступенча= тых испытаний, справедлива для процесса изнашивания в нормальном режиме в интер= вале от момента окончания приработки до накопления предельного износа. Ускоренное получение всего необходимого ряда уровней накопленного износа обеспечивается испытаниями на ступенях с форсированным режимом (форсированных ступенях).

Достоверность результ= атов испытаний кроме прочих факторов (погрешности измерений и т.п.) определяется правильностью выбора вида функции изменения интенсивнос= ти изнашивания от уровня накопленного изделием износа (или соответствую= щей функции накопления износа от времени). В процессе обработки результатов испытаний возможна корректировка с целью выбора функции, отличной от предварительно выбранной и приводящей к меньшей = по сравнению с ней погрешностью результатов.

При испытаниях по дан= ному методу в качестве нормального режима на соответствующих ступенях применяют любой режим, по отношению к которому оценивается ресурс изделия: постоянный режим, режим с циклическим или стационарным случайным изменением уровня внешних нагрузочных воздействий и др. Параметры нормально= го режима должны задаваться нормативно-технической документацией, отражающей требования к надежности изделия. При отсутствии таких требований параметры нормального режима назначают в соответствии с требованиями работы изделия в эксплуатации по общим правилам выбора режимов нормальных ресурсных испытани= й.

Ф= орсированный режим должен быть выбран таким, чтобы скорость изнашивания на каждой ступен= и с нормальным режимом (нормальной ступени) при данном значении износа (или в данном диапазоне износа) не зависела от того, при каком режиме был накоплен этот износ - форсированном или нормальном.

К возможным причинам невыполнения этого требования относятся следующие:

а) форсированный режим обладает свойством избирательности по отношению к отдельным элементам издел= ия, что приводит к изменению относительного распределения износа:

- между отдельными де= талями и узлами изделия;

- между поверхностями трения сопряжения;

- по отдельным участк= ам одной и той же поверхности трения и т.п.;

б) форсированный режим приводит к значительным изменениям физико-химического состояния поверхностей трения по отношению к условиям работы в нормальном режиме или изменениям, совершенно не свойственным таким условиям, например, пластическому деформированию поверхностных слоев, шаржированию абразивных частиц на повер= хности трения, образованию дополнительных вторичных структур и др.

Отсутствие последейст= вия режима в отношении скорости изнашивания на последующей нормальной ступени можно подтвердить непосредственно в процессе испытаний нескольких образцов изделия по настоящему методу. С этой целью испытания двух образцов строятся так, что износ, накопленный в одном из .образцов в нормальном режиме после первой форсирован= ной ступени, достигается другим образцом путем испытаний только в нормальном режиме. При этом скорость изнашивания в нормальном режиме после форсированн= ой ступени для одного образца сопоставляется с аналогичной скоростью изнашиван= ия для второго образца.

Испытания каждого испытуемого образца методом запросов начинают с приработочной ступени, проводимой в режиме, установленном для приработки данного изделия. После окончания ступени производят измерение приработочного износа.

8. МЕТОДЫ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ О НАДЕЖНОСТИ РЕЖУЩИХ ИНСТРУМЕНТОВ.

Стойкость режущих инструментов определяется двумя основными показателями: качеством инструмен= та и условиями эксплуатации. Эти показатели в свою очередь зависят от большого ч= исла факторов, к которым относятся: уровень технологии на инструментальных завод= ах, качество инструментальных материалов, состояние оборудования на заводах - потребителях инструмента; колебания физико-механических характеристик обрабатываемых материалов и геометрии режущих инструментов в условиях производства и т.п. Поэтому стойкость режущих инструментов может изменяться= в достаточно широких пределах и в общем случае является н= епрерывной случайной величиной /24/.

По этой причине для обработки экспериментальных данных, полученных с целью оценки реальной стойкости инструмента, необходимо применять теорию вероятностей и математическую статистику. Когда в условиях производства осуществляются сравнительные испытания работоспособности инструментов или когда необходимо оценить реальную стойкость на станках-автоматах или автоматических линиях, необходимо знать не только среднеарифметическую, но и гарантированную стойк= ость инструмента. Для этого необходимо определить статистические характеристики стойкости партии режущих инструментов, оценить резко выделяющиеся экспериментальные данные, построить кривую распределения стойкости, найти ее параметры, выбрать теоретическую функцию распределения и рассчитать характеристики надежности в соответствии с полученными результатами экспериментальных исследований стойкости.

Исходными данными для статистической обработки результатов исследования стойкости инструментов яв= ляются полученные при выбранных режимах резания реализации износа в лабораторных и= ли в производственных условиях при работе до полного износа или до выбранного критерия затупления hкр.

Для сверл, например, = hкр вычисляется по формуле /24/<= /span>

hкр =3D 0,15 + 0,03d , (8.1)=

где d - диаметр сверл= а в мм.

Для уверенного сужден= ия о характере износа необходимо располагать не менее, чем 20-25 реализациями, т= .е. необходимо иметь данные по износу такого количества инструментов ( N ).

8.1. Последовательность статистической обработки

результатов стойкостных испытаний=

8.1.1. Построение вариационного ряда стойкости инструме= нтов

По графикам "износ-время" (рис.8.1) для каждого из N инструментов находятся значения стойкости Т1, Т2,= Т3,:TN, которые соответствуют выбранному критерию затупления. Стойкость может быть выражена в минутах, количеством обработанных деталей, в метрах пути резания= и др. В табл.8.1 приведены в качестве примера данные об износе 20 сверл диаме= тром 13 мм из быстрорежущей стали Р18; критерий затупления hз=3D0,15+= 0,03d; обрабатывались глухие отверстия глубиной 35 мм в= стали 45 (НВ170-198). Режимы резания: V=3D27,7м/мин, S=3D0,28 мм/об.

Рис. 8.1. Износ партии сверл диаметром 13,0 мм

из быстрорежущей стали Р18 при обработке стали 45

(V =3D 44,8 м/мин; S =3D 0,85 мм/об; охлаждение - 10%-н= ая эмульсия)

Значения стойкости, полученные из графиков износа, располагаются в порядке их возрастания (вариационный ряд) (табл.8.2).

8.1.2. Расчет статистических характеристик стойкости

партии инструментов

Находим среднеарифметическую стойкость инструмента, т.е. среднее время работы до от= каза ( по данным табл. 8.2):

, (8.2)

где N - количество инструментов; Ti - стойкость i-го инструмента.=

T= ср для партии сверл диаметром 13 оказалось равным Тср=3D406 отверстий.

Рассеивание стойкости= инструментов как в лабораторных, так и производственных условиях может быть значительным в зависимости от различных факторов, поэто= му необходимо объективно оценить величину дисперсии и коэффициента вариации.

 

Таблица 8.1

Данные по износу партии сверл диаметром 13,0 мм

из быстрорежущей стали Р18<= /o:p>

№

п/п

Износ сверл по задней поверхности hmax пос= ле сверления отверстий

20

40

60

100

140

200

300

400

500

1

0,2

0,23

0,23

0,23

0,27

0,3

0,4

0,42

0,50

2

0,16

0,17

0,21

0,27

0,29

0,46

0,47

0,51

0,62

3

0,15

0,15

0.15

0,17

0,17

0,33

0,38

0,58

0,67

4

0,09

0,13

0,13

0,20

0,22

0,38

0,42

0,4

0,67

5

0,08

0,13

0,13

0,16

0,16

0,28

0,30

0,50

0,57

6

0,08

0,15

0,13

0,18

0,20

0,28

0,38

0,52

0,51

7

0,06

0,09

0,1

0,15

0,16

0,30

0,40

0,48

0,50

8

0,11

0,17

0,25

0,25

0,28

0,59

0,6-

0,64

0,67

9

0,12

0,13

0,13

0,18

0,20

0,30

0,47

0,54

0,61

10

0,1

0,14

0,14

0,18

0,18

0,25

0,49

0,51

0,58

11

0,09

0,12

0,16

0,20

0,25

0,45

0,46

0,62

0,71

12

0,09

0,09

0,09

0,15

0,20

0,32

0,35

0,53

0,59

13

0,19

0,20

0,2

0.22

0,25

0,6

0,62

0,67

0,93

14

0,12

0,16

0,2

0,22

0,32

0,45

0,51

0,60

0,72

15

0,13

0,14

0,17

0,23

0,3

0,45

0,45

0,64

0,67

16

0,12

0,12

0,12

0,18

0,2

0,38

0,40

0,70

0,77

17

0,12

0,13

0,13

0,17

0,18

0,25

0,43

0,49

0,59

18

0,1

0,12

0,12

0,13

0,22

0,56

0,58

0,59

0,63

19

0,1

0,11

0,11

0,3

0,3

0,45

0,51

0,58

0,69

20

0,15

0,18

0,2

0,25

0,51

0,58

0,58

0,63

0,64

Таблица 8.2

Вариационный ряд стойкости сверл диаметром 13,0 мм=

из быстрорежущей стали Р18<= /o:p>

Номера

сверл i

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Стойкость Ti, шт.отв.

260

312

324

328

340

344

350

382

384

386

Номера

cверл i

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

Стойкость Ti, шт.отв.

392

408

436

452

456

482

488

496

536

564

Дисперсия стойкости определяется по среднему квадратическому отклонению и по коэффициенту вариа= ции стойкости. Если во время процесса испытаний стойкости были получены значения стойкости Т1, Т2,:Тi<= /sub>, то среднее квадратическое отклонение стойкости определяется по формуле=

, (8.3)

где N - количество исследуемых инструментов; Ti - стойкость инструме= нта; Тср - среднее арифметическое значение стойкости, полученное по формуле (8.1).

Для партии сверл диам= етром 13,0 мм исходные данные и расчетное значение S приведены в табл. 8.3.

Таблица 8.3

Исходные данные для расчета S и V партии сверл

диаметром 13,0 мм из стали Р= 18

Номер

сверла

Ti,

шт. отв.

Тср,

шт. отв.

Ti - Тср

(Ti - Тср)2

S

Vт

1

260

406

-146

21316

84

0,26

2

312

-94

8816

3

324

-82

6724

4

328

-78

6086

5

340

-66

4356

6

344

-62

3844

7

350

-66

4356

8

382

-24

576

9

384

-22

484

10

386

-20

400

11

392

-14

196

12

408

-2

4

13

436

-30

900

14

452

-46

2116

15

456

50

2500

16

481

76

5776

17

488

82

6724

18

496

90

8100

19

536

130

16900

20

564

158

24964

Для сравнительного ан= ализа отклонений значения стойкости инструмента более удобно использовать коэффиц= иент вариации, который вычисляется по формуле

VТ =3D S/Тср. (8.4)

Н= апример, для партии сверл диаметром 13 мм из быстрорежущей стали Р18 величина коэффициента вариации равна

VТ=3D 84 / 406=3D0,26.

8.1.3. Оценка резко выделяющихся данных

Во время испытаний в = связи с колебаниями геометрии инструмента, физико-механических характеристик обрабатываемого материала, из-за ошибок измерений износа и по другим причин= ам отдельные данные могут быть менее достоверными, так как они значительно отличаются от других данных этой же серии испытаний. В этих случаях необход= имо определить, принадлежат ли эти результаты данной выборке или нет.

Один из методов отбрасывания резко выделяющихся, ошибочных данных /25/ состоит в том, что максимальное значение стойкости Тmax из вариационного ряда сравнивается с некоторым критическим значением стойкости Т0. Если Тmax превосходит критическое значение Т= 0, то Тmax не принадлежит этой серии испытаний, из которой было выб= рано значение Тmax.

Значение критической стойкости Т0 выбирается таким образом, чтобы вероятность не превзойти это значение равнялась выбранной доверительной вероятности Р (Р =3D 0,9; 0,95; 0,975; 0,99), т.е. она должна отве= чать уровню значимости q =3D 1 - Р (q =3D 0,1; 0,01 и т.д.):

Р (Тmax < Т0= ) =3D Р (Тmax < Тср + S gо) =3D Р =3D 1= - q , (8.5)

где go - определенный коэффициент для выбранных q и N, ко= торый берется из табл.1 (Прил.1) /25/.

Из (8.5 ) видно, что если Тmax < Тср + Sgо, то справедливо следующее равенство:

< go . (8.6)

Обозначая (Тmax - Тср)/ S =3Dg, получаем g = <gо.

Выражение (8.6) показ= ывает, что если Тmax не превышает критическо= го значения, т.е. g <gо, то Тmax не является грубой ошибкой опыта. Ясно, что если

g > go , (8.7)

то Тmax является грубой ошибкой, и это значение необходимо отбросить.

Если повторить привед= енные рассуждения относительно Тmin , получ= им, что если

(Тср - Тmin<= /sub>) / S < go , (8.8)

то Тmin не является грубой ошибкой.

В случае, когда =

g =3D (Тср - Тmin) / S > go , (8.9)

то Тmin - грубая ошибка, и это значение необходимо отбросить.

Оценим экстремальные значения стойкости партий сверл диаметром 13 мм для Тmax:

g =3D ( Тmax - Тср )/ S ; g =3D ( 564 - 405)/ 84 =3D 1,88.

Т= max и Тср взяты из табл= . 8.3. По табл.1 приложение 1 находим значение go для количества исследуемых инструментов N =3D 20 и принятого уровня значимости q=3D0,05; оказалось, что go=3D2,623. Так как g=3D1,88<go , т= о Тmax =3D 564 не является грубой ошибкой.

Для Тmin , используя данные табл.8.3, находим значение g/:

Для N=3D20 и q =3D 0,= 05 ( Р =3D 0,95) из табл.1 )см. прил.1) находим значение g<= sub>o=3D 2,623.

Так как q/= =3D 1,73 < gо, то Тmin =3D = 260 не является грубой ошибкой.

Примечание. Если при = оценке Тmax его значение надо отбросить, то = расчет Тср и S повторяется, без этого значения Тmax .

8.1.4. Построение кривой распределения стойкости <= /o:p>

и вычисление ее параметров

Определяется зона рас= сеивания стойкости инструментов

R =3D Тmax - Тmin. (8.10)

Для сверл (табл.8.3) = имеем : R =3D 564 - 260 =3D 304 отверстия.

Зона рассеивания разбивается на интервалы, число i которых для стойкостных. исследований, как установлено практикой /24/, не должно превышать 6-8. В противном случае кри= вая распределения искажается, что влечет трудности для ее анализа. Принимаем i = =3D 6 и находим ширину интервала h =3D R/i =3D 304/6 » 50. Полученные данные записываются в колонку 2 табл.8.4.

Рассчитываются середи= ны каждого интервала

Тi m =3D ( Т= i max - Тi min ) / 2 (8.11)

и полученные данные записываются в третью графу табл.8.4.

Подсчитывается число попаданий в каждый интервал значений стойкости инструмента из вариационного ряда, т.е. определяются эмпирические частоты mi (табл.8.4, графа= 4).

Определяются относите= льные частоты W по формуле

W=3D mi / N , (8.12 )

где mi - частота повторения значений Ti в интервале i; N - число исследуемых инструментов.

Результаты расчета W = для каждого из 6 выбранных интервалов приведены в графе 5 табл.8.4.<= /span>

Строится эмпирические полигон и гистограмма распределения. Для построения полигона из средних точ= ек каждого интервала проводят ординаты, пропорциональные mi или Wi, и конечные точки ординат соединяются между собой.

Гистограмма распредел= ения строится следующим образом. На каждом отрезке интервала строится прямоуголь= ник, площадь которого пропорциональна частоте этого интервала. На рис. 8.2 показ= ан полигон (пунктирная линия) и гистограмма ( столбчатая диаграмма) распределе= ния стойкости сверл диаметром 13 мм из стали Р 18 ( = по данным табл.8.4).

Определяются параметры эмпирического распределения:

- среднее арифметичес= кое значение стойкости Тср (по формуле 8.2);

- среднее квадратичес= кое значение стойкости S (по формуле 8.3) или дисперсия Д =3D S2.

Кроме значений Т= ср и S2, кривые распределения характеризуются также асимметрией А и эксцессом Е.

; (8.13)

. (8.14)

Таблица 8.4

Исходные данные для построения полигона и гистограммы распределения

№=

п/п

Интер-валы

Тi

Середина интервала

Тim

Час-тота

mi

Относи-тельная= частота

Wi

 

Тср

S

Ti - Tср

(Ti - Tср<= /sub>)3

(Ti - Tср<= /sub>)4

Асим-метрия

Экс-цесс

1

260-310

285

1

0,05

 

406

 

84

-121

-1771501

214358881

 

1880350

 

1042925220

 

+3,2

 

+2,09

2

310-360

335

6

0,30

-71

-357911

25411681

3

360-410

385

5

0,25

-21

-9261

194481

4

410-460

435

3

0,15

29

24389

709281

5

460-510

485

3

0,15

79

493039

38950081

6

510-560

535

2

0,10

129

2146689

27692881

 

 

Рис. 8.2. Полигон, гистограмма и выравненная кривая распределения стойкости спиральных сверл диаметром 13,0 мм (по данным табл. 8.4)

Когда А =3D 0, кривая симметрична; если А>0 асимметрия положительна, если А< = 0 - асимметрия отрицательна. Эксцесс характеризует положение кривой. Для нормального распределения Е =3D 0; если Е>0, высота кривой находится выше кривой нормального распределения. Результаты расчета А<= /span> и Е приведены в графах 8 - 14 табл.8.4. Положительные значения А=3D+3,2 и Е=3D+2,09 указывают, что относительно крив= ой нормального распределения полученная кривая смещена влево (А>0) и располагается выше кривой нормального распределения.

Определяются неизвест= ные характеристики теоретического распределения по результатам эксперимента. Теоретическое распределение (функция плотности) случайных исследуемых велич= ин ( в нашем случае стойкость) характеризуется следующими= основными параметрами: математическим ожиданием Мх (центром группирования)= и дисперсией Дх. Ранее были получены значения Тср и S2. Известно /17/, что если N стремится к бесконечности, то можно принять:=

а =3D Тср Мх , (8.15)

S2 σ 2 =3D Дх . (8.16)<= /p>

8.1.5. Подбор теоретической функции <= /p>

для эмпирического распределения

Для анализа процесса = износа режущих инструментов наиболее часто применяются нормальное распределение, гамма-распределение и распределение Вейбулла - Гнеденко, и эмпирическая кри= вая корректируется по одной из указанных кривых.

Если гистограммы пока= зывают, что стойкость инструмента по данным эксперимента подчиняется нормальному за= кону распределения, то выравнивание эмпирической кривой производится в следующей последовательности.

Найденные параметры - математическое ожидание и дисперсия - необходимо подставить в функцию плотн= ости вместо теоретических значений

f (Т) =3D , (8.17)

г= де а =3D Мх =3D Тср - математическое ожидание; σ2 =3D Дх =3D S2 - дисперсия.

Вычисляются вероятнос= ти каждого интервала

Р ( ti ) =3D f ( T ). (8.18)

Перемножая эти вероят= ности на число испытаний N, получаем теоретические значения случайных величин, по которым строим выровненную кривую. Теоретические значения частот определяем= по формуле

mi =3D P ( t= i ) N . (8.19)

Для проверки согласия эмпирического распределения с теоретическим используется вероятностная бума= га /27/. Если экспериментальные точки на этой бумаге располагаются близко к прямой, то это свидетельствует о согласии опытных да= нных с законом распределения, для которого построена вероятностная бумага.

Сравнение теоретическ= их и экспериментальных функций распределения можно произвести по критерию Пирсона χ2 /17, 26/:

χ 2 =3D . (8.20)

После определения кри= терия χ2 определяется число степеней свободы к

к =3D n - r - 1 , (8.21)

где n - число сравниваемых частот, r - число параметров теоретической функции (= r=3D2 - для нормального закона и гамма-распределения).

Примечание.= Если производится статистичес= кая обработка результатов экспериментальных исследований стойкости двух партий одинаковых режущих инструментов, изготовленных, например, по разным технологическим процессам, оснащенных неодинаковыми режущими материалами и = др., т.е. в случаях, когда необходимо оценить статистическую значимость разницы в качестве двух партий инструментов, используют критерий Стьюдента=

, (8.22)

где Т1, S1 и N1 - соответственно средние стойкость, дисперсия и количество испытанных инструм= ентов одной партии; Т2, S2 и N2 - те же параметры для другой партии инструментов. Если при выбранной доверительной вероятност= и Р и числе степеней свободы К=3DN1+N2-2 окажется, что табличное число критерия tq больше расчетного t, то различие в средних значениях стойкостей несущественно.

8.1.6. Примеры выравнивания эмпирических распределений стойкости

режущих инструментов и расчета характеристик надежности=

Выравнивание эмпирического распределения результатов исследования стойкости сверл (табл.8.2) по нормальному закону.

Плотность вероятности стойкости сверл определяется уравнением

(8.23)

г= де а =3D Мх =3D Тср - математическое ожидание; σ2 =3D S2 =3D Дх= - дисперсия.

Тогда

f (Т) =3D . (8.24)

Обозначим<= /span>

, (8.25)

где Tim - средняя точка интервала; Тср - средняя арифметическая величина cтойкости, σ - сред= нее квадратическое отклонение. Учитывая (8.25), можно представить уравнение (8.= 23) в следующем виде:

f (t ) =3D . (8.26)

Для коррекции эмпирич= еской кривой компонуем табл.8.5, используя для этого графы 1-4 и 8 табл.8.4. Вычи= сляем вспомогательные величины t=3D(Тim - Т= ср)/σ (γрафа 6 табл. 8.5) и, используя табл.2 (см. прил.1), определяем в соответствии с формулой (26) плотности вероятностей нормального распределен= ия для каждого интервала f(t) (графа 7 табл.8.5).

Вероятность каждого интервала (графа 9) определяется по формуле (8.18):

Р ( ti ) =3D f (t),

где h/S =3D 50/84 =3D= 0,6 - относительная ширина интервала.

Примечание.= При расчете вероятностей предполагается, что все значения интервалов располагаются в середине интерв= ала. Теоретические значения частот (графа 10) определяются по формуле (8.19) mi=3Dp(ti)N, где p(ti) - данные графы 9, N - число испытаний.

Отмечая теоретические частоты mi на ординатах в средних точках интервалов и соединяя полученные точки плавной кривой, получаем искомую теоретическую кривую плотности вероятностей стойкости сверл (сплошная кривая на рис.8.2).

Выравнивание эмпирического распределения стойкости метч= иков

из углеродистых и легированных сталей=

В производственных ус= ловиях Ростовского завода "Сантехарматура" исследовали влияние трибоэлектрических процессов на стойкость метчиков в условиях работы на агрегатных станках. Инструменты работали в обычных оправках (I) и с разорва= нной цепью термотока (II) /28/.

Стандартные метчики М= 16 1, М18 1 и М27 1,5 из стали У12А (степень точности Е по ГОСТу 3266-60), а также метчики М12 1,75 из стали 9ХС (степень точности Н) устанавливались в обычных оправках и в оправках, обеспечивавших разрыв цепи тока. Те и другие оправки крепились в двухшпиндельных головках агрегатных станков. Скорость резания п= ри работе метчиками М12 составляла 8,9 м/мин, М16 - 8,8 м/мин, М18 - 10 16 м/мин и М27 - 9,3 18,5 м/мин. Точность нарезаемых резьб соответствовала 3-му классу= при шероховатости поверхности резьбы не ниже 4-го класса. Резьбы нарезались в получаемых литьем под давлением заготовках из латуни ЛС 59-1Л (σв= =3D 200 МПа; НВ 70; δ=3D 20%).

Таблица 8.5

Выравнивание эмпирического распределения стойкости свер= л

№=

п/п

Интервалы Тi

Середина интервала

Тim

Частота

mi

Tim - Tср<= /sub>

f (t)

Вероятности интервалов

Р(ti)=3D

Теоретические частоты

mi=3DР(ti<= /sub>)·N

1

260-310

285

1

- 121

-1,44

0,1415

 

0,595

0,0843

1,69

2

310-360

335

6

- 71

-0,845

0,2780

0,166

3,32

3

360-410

385

5

- 21

-0,25

0,3867

0,23

4,60

4

410-460

435

3

29

0,345

0,3761

0,229

4,48

5

460-510

485

3

79

0,94

0,2565

0,158

3,16

6

510-560

535

2

129

1,54

0,1219

0,073

1,45

 

 

В качестве критерия затупления метчиков принимали максимальный износ по задним поверхностям зуб= ьев на заборном конусе (метчики снимались с испытани= й, если проходная сторона резьбового калибра-пробки не ввинчивалась в отверсти= е, что соответствовало затуплению по задним поверхностям hз =3D 0,9= 1,5 мм). Измерения износа метчиков проводились через одинаковые периоды работы и после окончательного затупления. Было установлено, что максимальная величина износа задних поверхностей метчиков, работающих в оправках с изолирующим элементом, меньше, чем у метчиков, работающих в опра= вках обычного исполнения.

Эффективность влияния изоляции метчиков на их стойкость по сравнению с резанием в обычных условиях оценивалась не только по средним значениям стойкости партий инструментов, н= о и на основе анализа функций распределения стойкости метчи= ков и характеристик надежности инструмента. Статистическая обработка результатов позволила составить вариационные ряды стойкости Тi= исследованных метчиков (в количестве нарезанных отверстий) и приближенно оценить закон распределения их стойкости. Последняя задача решалась нанесен= ием результатов опытов на вероятностную бумагу нормального распределения /26/. Распределение стойкости метчиков, работавших в обычных условиях и с разорва= нной цепью термотока, подчиняется -распределению. Об этом свидетельствует характерное отклонение опытных точек от прямой линии в области малых частот (рис. 8.3), типичное для -распределения.

На рис. 8.3 в качестве примера представлены эмпирические функции распределения стойкости Fэ (Т) метчиков М 18 1, вычисленные по формуле /17/:

Fэ (Т) =3D i=3D , (8.27)

где N - общее число испытанных инструментов; i - порядковый номер; i - накопленные частости.

В табл. 8.6 даны знач= ения стойкости партий метчиков (в количестве нарезанных отверстий), работавших в обычных ( I ) и с разорванной цепью термотока (I= I) оправках.

Таблица 8.6

Распределение стойкости метчиков

М 12х1,75

М 16х1

М 18х1

I

II

I

II

I

II

νi

Ti

νi

Ti

νi

Ti

νi

Ti

νi

Ti

νi

Ti

0,015

0,046

0,076

0,106

0,136

0,166

0,197

0,227

0,258

0,290

0,318

0,350

0,380

0,410

0,440

0,470

0,500

0,530

0,560

0,590

0,620

0,650

0,680

0,710

0,740

0,770

0,800

0,830

0,870

0,895

0,925

0,955

0,985

1845

2042

2050

2512

2523

2562

2755

2938

3288

3400

3750

3775

3861

4162

4537

4800

5022

5460

5532

5935

5968

6290

6766

6982

7397

7421

7650

7875

7941

8062

11097

11302

12500

0,02

0,06

0,10

0,14

0,18

0,22

0,26

0,30

0,34

0,38

0,42

0,46

0,50

0,54

0,58

0,62

0,66

0,70

0,74

0,78

0,82

0,86

0,90

0,94

0,98

2164

2603

2938

3112

3390

3550

4400

5237

5241

5324

5859

6323

6690

6845

7092

7480

7530

8121

8317

8781

9240

10481

11312

11450

13972

0,036

0,107

0,178

0,250

0,320

0,390

0,465

0,535

0,610

0,680

0,750

0,820

0,895

0,960

1700

2200

2320

2450

3042

3107

4350

4600

5150

6215

6430

7260

9900

11200

0,0367

0,107

0,178

0,250

0,320

0,390

0,465

0,535

0,610

0,680

0,750

0,820

0,895

0,964

1050

1935

1965

3387

3562

4900

5150

6347

7100

9909

10450

12000

19650

21557

0,017

0,05

0,08

0,12

0,15

0,18

0,22

0,25

0,28

0,32

0,35

0,38

0,42

0,45

0,48

0,52

0,55

0,58

0,62

0,65

0,69

0,72

0,75

0,78

0,82

0,85

0,88

0,92

0,95

0,985

514

542

742

817

948

1567

1738

1835

1940

2025

2190

2200

2415

2750

3190

3192

3420

3461

3835

4370

4500

4625

4630

4675

4800

5470

5620

5700

7370

7585

0,024

0,071

0,120

0,165

0,214

0,260

0,310

0,357

0,405

0,450

0,500

0,550

0,595

0,640

0,630

0,740

0,790

0,830

0,880

0,930

0,980

1359

1442

1641

2092

2376

2440

2750

3065

4269

4280

4575

4625

4652

5432

5650

7440

9175

9750

14640

14755

16500

С учетом данных табл.= 8.6 на вероятностной бумаге нормального распределения произведено выравнивание эмпирических функций по - распределению, плотность вероятности которого определяется выражением /27/

f (Т) =3D m T , (8.28)

где m и r - параметры γ- распределения; Г(r) - гамма-функция; Т - стойкост= ь.

Параметры r и m могут= быть найдены, если известны эмпирические средние стойкости партий инструментов и дисперсии вариационных рядов опытных данных:

m =3D ; r =3D , (8.29)

где Тср - средняя стойкость и S2 - дисперсия, определяемые количеством обработанных отверстий.<= /o:p>

Рассчитанные по форму= лам (8.29) параметры γ- распределения приведены в табл.8.7 ( I и II - то же, что и в табл.8.6), а значения функций f (Т), согласно зависимости (8.38 ), - на рис. 8.4 и в табл.8.12.

Таблица 8.7

Параметры g - распределения стойкости метчиков

Размеры

метчиков

Оправки

Тср

S

r

m ·10-4

М12x1,75

I

II

5455

6698

2731

3065

4

4,77

7,32

7,13

М16х1

I

II

4994

7783

2993

6374

2,95

1,49

5,85

1,92

М18х1

I

II

3290

5850

1949

4591

2,76

1,62

8,65

2,78
Примечание. S - сре= днее квадратическое значение стойкости.

Максимум зависимости = (8.28) находится дифференцированием (8.28) по Т и приравниванием нулю производной = df (T)/dТ :

е [-mT + (r-1)T ] =3D 0, (8.30)

откуда

(r-1)/T=3Dm или Т =3D Т0= =3D . (8.31)

Рис. 8.4. Характеристики надежности метчиков М12х1,75; частота отказов

f(T) - штрихпунктирные линии; функция надежности Р(Т) - сплошные и интенсивность отказов λ(Т) - штриховые (I и II - то же, что в табл. 8.7 и на рис. 8.3)=

После подстановки (8.= 31) в (8.28) найдем максимальное значение f(Т):

f (Т0) =3D . (8.32)

Примечание. Если стойкость партии инструме= нтов подчиняется закону Вейбулла-Гнеденко, то выравнивание эмпирического распределения выполняется аналогично, но надо использовать формулу плотности вероятности для распределения Вейбулла, причем эти вероятности также рассчитываются для середины каждого интервала.

8.1.7. Оценка правильности выбора теоретической

функции распределения

Проверка правильности= выбора теоретической функции распределения по полученным экспериментальным данным может быть выполнена по критериям согласия или с помощью вероятностной бума= ги.

8.1.7.1. Применение критериев согласия

После сглаживания эмпирической кривой необходимо определить вероятность того, что исследуемая эмпирическая кривая соответствует выбранному теоретическому закону. Предполагается, что исследуемая эмпирическая кривая находится= в соответствии с теоретической, если вероятность совпадения более 0,05. Если эта вероятность менее принятого уровня ( 0,= 05; 0,01), то отклонения являются большими и необходимо искать другую теоретиче= скую кривую. В случае, когда несколько теоретических кривых имеют отклонения, то принимается кривая с максимальной вероятностью совпадения.

Критерий Пирсона

Для большого числа испытаний наилучшие результаты дает критерий Пирсона по сравнению с другими критериями. Критерий Пирсона надо применять в тех случаях, когда теоретичес= кие значения параметров распределения неизвестны:

χ 2 =3D , (8.33)

где χ 2 - критерий Пирсона, mi - экспериментальная частота; mi/ - теоретическая частота, N - число испытаний.

Для оценки правильности применения кривой нормального распределения стой= кости сверл диаметром 13 мм (см. табл. 8.4 и 8.5) составим табл.8.8.<= /o:p>

Таблица 8.8

Исходные данные для определения критерия Пирсона <= /o:p>

(партия сверл диаметром 13 мм; N =3D 20 )

№

п/п

Экспериментальные частоты, mi

Теоретические частоты

mi/ =3D р I (t) N

mi - mi/

(mi - mi/)2

(mi - mi/)2

mi/

1

1

1,69

0,69

0,48

0,281

2

6

3,32

2,68

6,63

1,990

3

5

4,6

0,4

0,16

0,0348

4

3

4,48

-1,48

2,18

0,0340

5

3

3,16

-0,16

0,26

0,477

6

2

1,45

0,55

0,3

0,208

Данные граф 1,2,3 таб= л.8.8 взяты из табл.8.5; в = графах 2 и 3 даны соответственно эмпирические и теоретические частоты, а в графах 4 = - 6 - расчетные значения величин, входящих в зависимость (8.33).

Просуммировав данные = графы 6 табл. 8.8, получили величину критерия Пирсона

=3D 3,15 χ 2 .

После нахождения знач= ения χ 2 определяем число степеней свободы К=3Dn - r-1, где n - количество сравниваемых частот; = r - число параметров теоретической функции распределения (r=3D2 для нормального закона). В нашем случае n=3D6, r=3D2 и К=3D6-2-1= =3D3. Из табл.3 (см. прил.1 для К=3D3 и χ2=3D3,15 выбираем наиболее = близкое значение р(χ2)=3D0,3916. Так как 0,3916>0,05 - эмпирическая кривая распределения соответствует нормальному закону.

Критерий Колмогорова λ

Критерий Колмогорова является одним из лучших, если известны теоретические значения параметров распределения. Этот критерий также применяется и в случаях, когда параметры неизвестны, но в этом случае он дает немного завышенные оценки. Рассмотрим = применение критерия для примера из табл.8.5.

λ =3D Дmax <= v:shape id=3D"_x0000_i1537" type=3D"#_x0000_t75" alt=3D"" style=3D'width:22.5pt;he= ight:18pt'> , (8.34)

где=

Дmax =3D (mi0 - m/i0 ) max / N , (8.35)

mi0 - накопленные эмпирические частоты; mi0/ - нако= пленные теоретические частоты; (mi0 - mi0/ ) max - максимальное значение р= азницы между накопленными эмпирическими и теоретическими частотами; N - количество исследуемых инструментов (размер выборки).

Необходимые для расче= та λ данные представлены в табл.8.9. Графы 1-3 табл.8.9 заимствованы из табл.8.8; в графах 4 и 5 приведены эмпирические и теоретические накопленные частоты как сумма предыдущих частот. Затем находится разница между накопленными частота= ми (графа 6), максимальные значения этой разницы (mi0 - mi0/)max, определяется Дmax=3D2,39/20=3D0,12 (г= рафа 7) и вычисляется l по форм= уле (8.35).

Таблица 8.9

Определение критерия Колмогорова

(партия сверл диаметром 13,0 мм, N =3D 20)

№

п/п

Экспериментальные частоты mi

Теоретические

частоты

mi/

Накопленные частоты

 

mi0-mi0/

Дmax=3D

<= o:p>

mi0

mi0/

1

1

1,69

1

1,69

-0,69

 

 

0,12 =3D 0,536

2

6

3,32

7

5,01

+1,99

3

5

4,6

12

9,61

+2,39

4

3

4,48

15

14,09

+0,91

5

3

3,16

18

17,25

+0,75

6

2

1,45

20

18,7

+ 1,3

Для рассчитанного зна= чения λ=3D0,536 по табл.4 (см. прил.1) находим, что для ближайшего λ = =3D0,5 величина Р(l )=3D0,9639, т.е., с вероятностью в 96 % теоретич= еская кривая нормального распределения аппроксимирует экспериментальное распредел= ение стойкости партии сверл.

8.1.7.2. Применение вероятностной бумаги

Рассмотрим интегральн= ую функцию нормального распределения

F(T) =3D . (8.36)

Для нормированного и центрированного распределения имеем:

Fo(T) =3D . (8.37)

Из уравнений (8.36) и (8.37) получим:

F(T) =3D F0 ( ). (8.38)

Но<= /p>

=3D Up (8.39)

- квантиль нормального распределения, отвечающая вероятности Р и удовлетворяющая уравнению

Fo (Up ) =3D Р . (8.40)=

Значение Up для нормального распределения даны в табл.5 (см. при= л.1). В уравнениях (8.38)-(8.40) величины а=3DТср= и σ=3DS - параметры распределения.

Уравнение<= /span>

Fo ( )=3D F(T) P (8.41)

есть уравнение прямой= линии в координатах "время работы инструмента - функция распределения (накопленная частота, вероятность)". Поэтому, если экспериментальные результаты стойкостных испытаний располагаются близко к прямой линии, то это свидетельствует об их совпадении с законом, для которого была построена вероятностная бумага.

Рассмотрим построение вероятностной бумаги для нормального распределения. По оси ординат будем отмечать значения функции распределения F(T) (или накопленные частоты ν= ;i ) в зависимости от Т.

Порядок построения вероятностной бумаги для закона=

нормального распределения:

- Из серии переменных значений стойкости находится зона рассеивания величины Т:=

Δ=3DТmax <= /sub>- Тmin . (8.42)

- Выбираем ширину гра= фика (длина шкалы) L в мм L=3D200 мм;

- Определяем масштабн= ый коэффициент шкалы

KT =3D L/ (Тmax - Тmin= ) =3D 200 / ( Тmax - Тmin ) . (8= .43)

- На оси абсцисс отме= чаем значения Т с учетом коэффициента шкалы

SТ =3D КТ Т =3D 200 Т/ (Тmax= - Тmin ) . (8.44)

  • Для построения шкалы F(T) функции распределе= ния берем значения Fmin =3D 0,001 и Fmax =3D 0,999. = По таблице функции нормального распределения и табл.5 (прил.1) определяем= Upmax и Upmin :

Для Р =3D 0,999 Upmax =3D 3,09 ; для Р =3D 0,001 Upmin =3D = -3,09.

- По аналогии с (8.42) масштабный коэффициент по оси ординат (L=3D200 мм)

KF=3DL/(Upmax-Upmin)= =3D200/(3,09-(-3,09))=3D200/6,18=3D32,4 . (8.45)

- Величина ординаты м= ожет быть рассчитана по зависимости

SF =3D 32,4 UP . (8.46)

Используя таблицу 5 (прил.1) и уравнение (8.46), определяем SF для выбранных значени= й UP ( от UP =3D -3,09 до UP = =3D + 3,09). По оси ординат, напротив соответствующих значений, отмечаем величины функци= и F (T).

Вероятностная бумага позволяет оценить параметры распределения. Для нормального распределения а =3D Тср =3D Мх - математическое ожидание стойкости;= σ =3D S- среднее квадратическое отклонение.

Для определения велич= ины а=3DТср используем уравнение (8.39) =3DUp . Если а=3DТср, то F(T)=3D0,5 ( см. табл. 5, прил.1). Иными словами, точка пересечен= ия прямой графика на вероятностной бумаге с линией, соответствующей F(T)=3D0,5, проведенной параллельно оси абсцисс, будет соответствовать средней стойкост= и Тср =3D Мх .

Для нахождения σ используем уравнения (8.39) и (8.46):

σ =3D (Т - а) / Up =3D ά , (8.47)

где ά - угол нак= лона линии графика относительно оси Т.

В приложении 2 привед= ена вероятностная бумага нормального распределения, построенная по вышеописанной методике с длиной шкалы 200 мм.

Примеры. По данным стойкостных исследо= ваний сверл диаметром 13 мм (табл.8.3 и 8.4) установить закон распределения стойк= ости сверл и оценить его параметры, пользуясь вероятностной бумагой нормального распределения. Определим значения эмпирической функции распределения F (T) (накопленные частоты νi) по формуле (8.27):

F (T) =3D ν i =3D ,

где i - порядковый номер инструмента в вариационном ряду; N - общее число испыт= аний ( табл.8.10).

Определяем ΔТ: <= o:p>

Δ=3DТmax-Тmin=3D304.

Для L=3D200 мм К= Т =3D L/ Δ =3D 200/304=3D0,66.

Нанося данные граф 2 = и 3 из табл.8.10 на график (см.прил.2), видим, что они располагаются вблизи прямой линии, что свидетельствует о соответствии экспериментальных данных теоретическому закону нормального распределения.

Таблица 8.10

Эмпирическая функция распределения стойкости сверл=

№

п/п

Тi

F(T) =3D νi =3D

№

п/п

Тi

F(T) =3D νi =3D

1

260

0,025

11

392

0,525

2

302

0,075

12

408

0,575

3

324

0,125

13

436

0,625

4

328

0,175

14

452

0,675

5

340

0,225

15

456

0,725

6

344

0,275

16

482

0,775

7

350

0,325

17

488

0,825

8

382

0,375

18

496

0,875

9

384

0,425

19

536

0,925

10

386

0,475

20

564

0,975

Примечание.= Если в серии испытаний стойко= сти Т1, Т2, :.ТN имеются одинаковые значения, на вероятностной бумаге необходимо отмечать средние арифметические значения F(T).

В точке пересечения п= рямой линии с осью абцисс, которая проходит через F(T)=3D0,5, получаем величину а=3DТср=3D406. Измерив угол α=3D300, по уравнению (8.47) определяем σ=3D32,4·1,73/ 0,66 =3D 85.

Е= сли сравнивать полученные значения Тср. и σ с рассчитанными (гр= афы 6 и 7 табл.8.4), можно видеть, что они одинаковы.

8.1.8. Оценка существенности различия средних значений стойкости

Во время проведения сравнительных исследований стойкости режущих инструментов иногда необходимо объективно оценить качество одинаковых инструментов, например, сверл диамет= ром 13 мм, но изготовленных из различных инструментальных материалов.

Одним из объективных факторов оценки является сравнение средних величин стойкости двух партий инструментов с целью определения существенного различия между этими величин= ами по критерию Стьюдента (8.22):

где Т1 S1 N1 - соответственно средняя стойкость, дисперсия и количество исследуемых инструментов первой партии; Т2 S2 N2 - те = же данные для второй партии инструментов.

Если окажется, что для выбранного уровня значимости (обычно q=3D5%) или вероятности р=3D(1- q/100)= и для количества степеней свободы К=3DN1+N<= sub>2-2 табличная величина критерия tq меньше рассчитанной величины t, то разница средних величин стойкости будет существенной; в случае, когда t <= ; tq, различие не существенно.

Пример<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>. Необходимо оценить существен= ный характер разницы средних значений стойкости двух партий= сверл по 20 штук диаметром 13 мм. Обрабатываемый материал - сталь 45, режимы реза= ния - нормативные, первая партия сверл изготовлена из Р6Ф2К6М5, вторая из Р18.<= o:p>

Для сверл из Р6Ф2К6М5 средняя величина стойкости Т1 =3D 536 отверстий, среднее квадратическое отклонение S1 =3D 88 отверстий= ; для второй партии соответственно Т2=3D406, S2 = =3D 84. Определим t по формуле (8.22):

t =3D

Вычисляем число степе= ней свободы К =3D 20+20-2=3D38.

Согласно табл.6 (см. прил.1) для К =3D 38 и р=3D0,95 находим, что tq=3D2,0204. Так как t =3D 4,65 > 2,024, разница между средними значениями стойкости = сверл из Р18 и Р6Ф2К6М5 существенна, что можно объяснить лучшими режущими свойств= ами быстрорежущей стали Р6Ф2К6М5.

8.2. Расчет показателей надежности инструмента

Под надежностью режущ= его инструмента понимается его способность сохранять без отказов свое качество (режущие свойства) в определенных условиях эксплуатации. Отказы инструментов могут быть окончательными и восстанавливаемыми, постепенными и внезапными. Постепенные отказы возникают в случае плавного изменения тех параметров инструмента, которые определяют его качество. Внезапные отказы определяются неожиданными изменениями параметров инструмента, определяющих его качество, например, в результате поломки.

Надежность режущих инструментов может быть оценена по следующим показателям:=

  • частота отказов α (Т) или плотность вероятности стойкости f(Т);
  • вероятность безотказной работы или функция надежности Р(Т), то есть вероятность того, = что во время заданного интервала или в пределах заданного периода стойкости не возникнут отказы инструмента.

Если F(T) - функция распределения времени работы без отказов Т, то вероятность безотказной рабо= ты или функция надежности

Р(Т) =3D 1 - F(T) ; (8.48)<= /o:p>

  • Среднее время безотказной работы (средняя стойкость) определяется как математическое ожидание случайной величины= - стойкости инструмента

Тср =3D Мх =3D . (8.49)

Среднее время безотка= зной работы может быть определено по результатам исследования стойкости как сред= нее арифметическое значение стойкости в партии из N испытанных инструментов:

Тср =3D . (8.50)

  • Интенсивность отказов λ (Т) - это услов= ная плотность вероятности отказов инструмента в заданный момент времени T, определенная при условии, что до этого момента отказов не происходило:=

λ () =3D . (8.51)

- Гарантийная (гамма-процентная) стойкость Т(Р) - это период стойкости, во время которого с определенной заданной вероятностью Р (0,9 или 0,95) гарантируется выполнение служебного назначения инструмента в определе= нных условиях эксплуатации. Гарантийная стойкость может быть вычислена по функции надежности Р(Т) при известном законе распределен= ия стойкости и найдена по графику "Р(Т)-Т".

Определим характерист= ики надежности инструмента при известном законе распределения стойкости.

Стойкость режущих инструментов распределяется по нормальному

закону, который определяется по уравнениям (8.36 ) и (8.38)

Используя данные исследования стойкости сверл диаметром 13 мм с нормальными режимами резания (табл.8.4), где распределения стойкости, как было показано выше, подчиняется нормальному закону с параметрами: а=3DТср=3D406; σ=3D84, &#= 951;апишем функцию распределения стойкости сверл

F(T) =3D F0 ( . (8.52)

1. Вероятность безотк= азной работы Р(Т)

В соответствии с урав= нением (8.48 ) имеем

Р(Т) =3D 1 - F(T) =3D 1 - F= 0 ( . (8.53)

Так как

F0 (-Т) =3D 1 - F0(Т), (8.54)

то =

Р (Т ) =3D 1 - F0 ( = =3D F0 ( . (8.55)

Подставляя в формулы значения Т из табл.8.4 и используя функции нормального распределения F= 0 (Т) в соответствии с табл. 5 и 7, прил.1, получа= ем:

Т=3D0: Р(0)=3D 1 - F0 ( =3D 1 - F0 (- 4,83) =3D F(4,83) =3D 0,99999;

Т=3D260: Р(260)=3D 1 - F0 ( =3D F0 (1,74) =3D 0,96;

Т=3D310: Р(310)=3D 1 - F0 ( =3D F0 (1,12 ) =3D 0,87;

Т=3D360: Р(360)=3D 1 - F0 ( =3D 0,71;

Т=3D410: Р(410)=3D0,48;

Т=3D460: Р(460)=3D0,26;

Т=3D510: Р(510)=3D0,11;

Т=3D560: Р(560)=3D0,03.

2. Частота отказов или плотность вероятности стойкости f (Т) определяется по формуле (8.23)

f (Т) =3D

а для нормированного центрированного распределения ( формула 8.26)

f (t ) =3D ,

где t =3D (8.25).

Из (8.26) следует, чт= о

f (t) =3D f (-t) , (8.56)

где=

f (T) =3D . (8.57)

Значения f (Т) привед= ены в табл.2, прил.1.

Рассчитаем значения f= (T) по формуле (8.57), используя данные табл. 8.4:

Т=3D0: f(0)=3D ;

T=3D260: f(260)=3D · 10-3;

T=3D310: f(310)=3D2,5= 7 · 10-3 ;

T=3D360: f(360)=3D4,1= · 10-3 ;

T=3D410: f(410)=3D4,7= 4 · 10-3 ;

T=3D460: f(460)=3D3,8= 7 · 10-3 ;

T=3D510: f(510)=3D2,2= · 10-3 ;

T=3D560: f(560)=3D0,8= 1 · 10-3.

3. Интенсивность отка= зов в соответствии с зависимостью (8.51 ) λ(Т)=3Df(T)/[1-F(T)]=3Df (T)/Р(Т) определяется для партии сверл, используя расчетные значения для f(T) и Р(Т):

Т=3D260: λ(260)= =3D 1,05 · 10-3/0,96=3D1,1 · 10-3 ;

Т=3D310: λ(310)= =3D 2,57 · 10-3/0,87=3D2,96 · 10-3 ;

Т=3D360: λ(360)= =3D 5,8 · 10-3 ;

Т=3D410: λ(410)= =3D 9,9 · 10-3 ;

Т=3D460: λ(460)= =3D 14,9 · 10-3 ;

Т=3D510: λ(510)= =3D 20 · 10-3 ;

Т=3D560: λ(560)= =3D 27 · 10-3 .

4. Гарантийная стойко= сть Т(Р) при заданной вероятности Р рассчитывается, если известны теоретические функции распределения стойкости. Для нормального распределения:

Р(Т) =3D 1 - F(T)=3D1 - F0<= /sub> ,

откуда

F0 =3D 1 - Р(Т) . (8.58)

Но =

=3D U P и F0 (UP) =3D 1 - Р. (8.= 59)

Задаваясь вероятностя= ми Р=3D0,9 и Р=3D0,95, найдем по (8.59) значения функций = и Uр по табл.5, прил.1:

Р= =3D0,95: =3D - 1,645; ;

Т(0,95)=3D406 - 1,645 · 84 =3D 268 ;

Р= =3D0,9: =3D - 1,282;

Т(0,9)=3D406 - 1,282 = · 84 =3D 290 .

Расчетные характерист= ики надежности сверл (по данным табл. 8.4) сведены в табл.8.11 и показаны на рис. 8.5.

Рис. 8.5. Характеристики надежности спиральных сверл диаметром 13 мм из Р18 (V =3D 27,7 м/мин, S =3D 0,28 мм/об); кривые: 1 - f(= T); 2 - P(T); 3 - λ(T)

Рассеивание стойкости партии инструмента соответствует<= o:p>

γ-πаспределению (рис. 8.3,8.4, табл. 8.7).

Частота отказов для <= span class=3DGramE>γ-распределения рассчитывается по зависимости (8.= 28), а остальные характеристики - по известным формулам /17, 27/:

Функция надежности

Р(Т) =3D 1 - F(T) =3D 1 - . (8.60)

Если r - целое число,= то функция надежности для γ - распределения приближенно может быть найден= а из выражения /27/:

Р(Т)=3D e-mT . (8.61)

Интенсивность отказов=

λ() =3D . (8.62)

Характеристики надежн= ости метчиков М12х1,75, рассчитанные по формулам (8.28), (8.61)-(8.62), показаны= на рис.8.4, а для метчиков М16х1 и М18х1 - в табл.8.12 (обозначения партий инструментов цифрами I и II - то же, что и в таб= л.8.7 и на рис.8.4).

Таблица 8.11

Характеристики надежности спиральных сверл диаметром 13= мм из быстрорежущей стали Р18,

рассеивание стойкости которых подчиняется нормальному закону распределения

№

п/п

Интервалы

стойкости

Т

Расчетные

значения

Тi

 

Тср

 

σ

Функция

надежности

Р(Т)=3D1 -

Частота

отказов

f(T)

Интенсив-ность=

отказов

λ(Т)=3D

Гарантийная стойкость

Т(Р)

<= span class=3DGramE>Р= =3D0,95

<= span class=3DGramE>Р= =3D0,9

1

2

3

4

5

6

7

8

 

0-260

260-310

310-360

360-410

410-460

460-510

510-560

0

260

310

360

410

460

510

560

 

 

 

 

 

 

 

 

406

 

 

 

 

 

 

84

0,99999

0,96

0,87

0,71

0,48

0,26

0,11

0,03

0

1,05 · 10-3

2,57 · 10-3

4,1 · 10-3

4,74 ·10-3

3,87 ·10-3

2,20 ·10-3

0,81 ·10-3

 

 

0

1,1 · 10-3

2,96 · 10-3

5,8 · 10-3

9,9 ·10-3

14,9 ·10-3

20 · 10-3

27 · 10-3

 

 

 

 

 

 

 

268

 

 

 

 

 

 

290

- 4,83

- 1,74

- 1,12

Гарантийные стойкости Т(0,9) метчиков М16х1 и М18х1 находились по кривым "Р(Т)-Т".

Из представленных дан= ных видно, что использование элементов теории надежности для обработки результа= тов стойкостных испытаний инструмента позволяет объективно оценить эффективность применения новых быстрорежущих сталей вместо Р18 (сверла); специальных электроизолирующих оправок для снижения износа (метчики). Такой подход оказ= ался полезным при проведении исследований стойкости твердосплавных неперетачивае= мых пластин из твердых сплавов, облученных электронами высоких энергий; оценке эффективности быстрорежущих сталей сложнолегированных и с повышенным содержанием углерода, а также инструментов с износостойкими покрытиями; для доказательства взаимосвязи между износостойкостью инструментальных материал= ов и величиной абсолютной термо-ЭДС как физической характеристикой структурно-эн= ергетического состояния материала и др. Некоторые дополнительные данные по расчету характеристик надежности режущих инструментов различных типов /29-32/ представлены на рис.2-5, прил.2.

Таблица 8.12

Характеристики надежности метчиков

Метчики М 16 1

Интервалы

стойкости

Середина интервала

I

II

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>f(T)·10-5<= /p>

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>P(T)

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>λ(T)·10-4

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>T(0,9)

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>f(T)·10-5<= /p>

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>P(T)

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>λ(T)·10-4

T(0,9)

1050-3325

3326-5600

5601-7875

7876-10150

10151-12425

12426-14700

14701-16975

16976-19250

19251-21525

2188

4463

6738

9013

11288

13563

15838

18113

20388

13,99

14,57

8,52

3,94

1,60

0,86

0,52

0,25

0,10

0,04

1,62

2,82

3,45

3,79

4,00

 

1820

9,31

8,89

6,74

5,026

3,62

2,56

1,79

1,23

0,84

0,93

0,82

0,63

0,48

0,36

0,27

0,19

0,14

0,10

0,10

1,08

1,07

1,04

0,99

0,96

0,92

0,89

0,86

 

 

3000

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>Т0<= /sub>=3D3285 f(T0)=3D16,06 · 10-5

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>T0=3D2656; f(T0)=3D9,62· 10-5

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>Метчики М 18х1

500-2100

2101-3700

3701-5300

5301-6900

6901-8500

8501-10100

10101-11700

11701-13300

13301-14900

14901-16500

1300

2900

4500

6100

7700

9300

10900

12500

14100

15700

22,6

22,2

11,9

5,09

1,98

0,90

0,54

0,25

0,10

0,04

2,50

3,92

4,70

5,06

5,20

 

 

1330

11,7

12,1

10,2

7,9

5,8

4,2

2,9

2,1

1,4

0,98

0,95

0,81

0,65

0,48

0,37

0,27

0,20

0,14

0,10

0,06

1,24

1,50

1,58

1,66

1,58

1,55

1,45

1,52

1,44

1,78

 

 

 

 

2000

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>T0 =3D 2035; f(T<= sub>0) =3D 24 ,9· 10-5

<= span style=3D'font-size:7.5pt;font-family:Tahoma'>T0=3D2230; f(T0) =3D 12,43· 10-5

Примечание. T0= - стойкость, при которой значение функции плотности вероятности стойкости f(T) имеет максимальное значение fmax(T) =3D f(T0).=

 

 

 

Библиографический список

  1. Надежность и эффективн= ость в технике: Справочник: В 10 т. / Ред. совет: В.С. Авдуевский (пред.) и др. - М.: Машиностроение, 1986. Т.1: Методология. Организация. Терминология / По= д ред. А.И. Рембезы. - 224 с.
  2. Проников А.С. Надежнос= ть машин. - М.: Машиностроение, 1978.- 592 с. =
  3. ГОСТ 27. 001-95 Система стандартов ?Надежность в технике?. Основные положения.
  4. ГОСТ 27. 002-89 Надежн= ость в технике. Основные понятия. Термины и определения.
  5. ГОСТ 27. 003-90 Надежн= ость в технике. Состав и общие правила задания требований по надежности.
  6. ГОСТ 27. 004-85 Надежн= ость в технике. Системы технологические. Термины и определения.
  7. ГОСТ 27. 202-83 Надежн= ость в технике. Технологические системы. Методы оценки надежности по параме= трам качества изготовляемой продукции.
  8. ГОСТ 27. 203-83 Надежн= ость в технике. Технологические системы. Общие требования к методам оценки надежности.
  9. ГОСТ 27. 204-83 Надежн= ость в технике. Технологические системы. Технические требования к методам оценки надежности по параметрам производительности.
  10. ГОСТ 27. 301-95 Надежн= ость в технике. Расчет надежности. Основные положения.
  11. ГОСТ 27. 310-95 Надежн= ость в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения.
  12. ГОСТ 27. 402-95 Надежн= ость в технике. Планы испытаний для контроля средней наработки до отказа (на отказ). Ч.1. Экспоненциальное распределение.
  13. ГОСТ 27. 410-87 Надежн= ость в технике. Методы контроля показателей надежности и планы контрольных испытаний на надежность.
  14. Голинкевич Т.А. Прикла= дная теория надежности. - М.: Высшая школа, 1977.- 159 = с.
  15. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. - М.: Энергия, 1980.- 424 с.
  16. Диткин В.А., Прудников А.П. Операционное исчисление: Учеб. пособие для втузов. - М.: Высшая школа, 1975.- 40= 7 с.
  17. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. - М.: Наука, 1965.- 524 с.
  18. Розанов Ю.А. Случайные процессы. - М.: Наука, 1979.- 184 с.
  19. Справочник по надежнос= ти: В 3 т./ Под ред. В.Г. Иресона. - М.: Мир, 1969-1970.
  20. Косточкин В.В. Надежно= сть авиационных двигателей и силовых установок. - М.: Машиностроение, 1976= .- 248 с.
  21. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статис= тики для технических приложений. - М.: Наука, 1969. - 511 с.
  22. Кубарев А.И., Панфилов Е.А., Хохлов Б.И. Надежность машин, оборудования и приборов бытового назначения. - М.: Легпромбытиздат, 1987.- 336 с.
  23. ГОСТ 16504-81 Система государственных испытаний продукции. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения.
  24. Кацев П.Г. Статистичес= кие методы исследования режущего инструмента. - М.: Машиностроение,1968. <= /li>
  25. Шор Я.Б., Кузьмин Ф.И.. Таблицы для анализа и контроля надежности. - М.: Советское радио, 1968= .
  26. Герцбах И.Б., Кордонск= ий Х.Б. Модели отказов. - М.: Советское радио, 1966.
  27. Справочник по надежнос= ти. Т.1. / Под ред. Б.Л. Левина. - М.: Мир, 1969.
  28. Повышение надежности метчиков в автоматизированном производстве /Рыжкин А.А., Дмитриев В.С., Солоненко В.Г., Матвеев Ю.А.// Станки и инструмент, 1971. ?12. - С.19-21.
  29. Рыжкин А.А., Матвеев Ю.А.Анализ вероятностных закономерностей стойкости сверл из быстрорежу= щих сталей // Металлорежущие станки и прогрессивные методы обработки материалов резанием: Сб.ст. / РИСХМ. - Ростов н/Д, 1971. - С.148-157.
  30. Рыжкин А.А., Филипчук А.И., Дмитриев В.С. Работоспособность спиральных сверл с коронками твердого сплава // Прогрессивные методы термической обработки в тракто= рном и сельскохозяйственном производстве: Сб. ст. / РИСХМ. - Ростов н/Д, 1977. - С. 128 - 136.
  31. Ко= лев Н.С., Рыжкин А.А., Мачурин Е.С. Стойкость твердосплавных пластин, облученных электронами высоких энергий // Системы автоматического управления металлорежущими станками и технологическими процессами в сельскохозяйственном машиностроении: Сб.ст. / РИСХМ. - Ростов н/Д, 1978. - С.3-7.
  32. Рыжкин А.А., Илясов В.= В. О связи между износостойкостью и физическими свойствами инструментальных материалов // Вестник машиностроения, 2000, ? 12. - С.32-40.

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 1

ТАБЛИЦЫ ДЛЯ АНАЛИЗА И КОНТРОЛЯ НАДЕЖНОСТИ

Таблица 1

Критические значения g0 для оценки резко выделяющихся данных

q

N

 

0,10

 

0,05

 

0,025

 

0,01

3

4

5

1,406

1,645

1,791

1,412

1,689

1,869

1,414

1,710

1,917

1,414

1,723

1,955

6

7

8

1,894

1,974

2,041

1,996

2,093

2,172

2,067

2,182

2,273

2,130

2,265

2,374

9

10

11

2,097

2,146

2,190

2,237

2,294

2,343

2,349

2,414

2,470

2,464

2,540

2,606

12

13

14

2,229

2,264

2,297

2,387

2,426

2,461

2,519

2,562

2,602

2,663

2,714

2,759

15

16

17

2,326

2,354

2,380

2,493

2,523

2,551

2,638

2,670

2,701

2,800

2,887

2,871

18

19

20

2,404

2,426

2,447

2,577

2,600

2,623

2,728

2,754

2,778

2,903

2,932

2,959

21

22

23

24

25

2,467

2,486

2,504

2,520

2,537

2,644

2,664

2,683

2,701

2,717

2,801

2,823

2,843

2,862

2,880

2,984

3,008

3,030

3,051

3,071

 

g =3D g / =3D Р =3D 1 - q

 

 

 

Таблица 3

Распределение Пирсона c 2

Таблица 4

Значения вероятностей Р ( = 55; ) для критерия Колмогорова λ

λ

Р (λ)

λ

Р (λ)

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,58

0,60

0,64

0,65

0,70

0,75

0,80

0,85

0,90

0,95

1,0000

0,9997

0,9972

0,9874

0,9639

0,9228

0,8896

0,8643

0,8073

0,7920

0,7112

0,6272

0,5441

0,4657

0,3927

0,3275

1,00

1,10

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

1,70

1,80

1,90

2,00

2,10

2,20

2,30

2,40

2,50

0,2700

0,1777

0,1122

0,0681

0,0397

0,0222

0,0120

0,0062

0,0032

0,0015

0,0007

0,0003

0,0001

0,0001

0,0000

0,0000

Таблица 5

Квантили нормального распределения Up =3D U<= sub>F и коэффициенты SF

F(T)=3DVi

Up=3DUF

SF

(L=3D200)

F(T)=3DVi

Up=3DUF

SF

(L=3D200)

F(T)=3DVi

Up=3DUF

SF

(L=3D200)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,006

0,007

0,008

0,009

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,10

= 0,12

-3,09

-2,878

-2,748

-2,652

-2,512

-2,457

-2,409

-2,366

-2,326

-2,054

-1,88

-1,751

-1,645

-1,555

-1,476

-1,405

-1,282

= -1,175

-100

-93

-88,8

-86

-81,3

-78,4

-77,6

-76,6

-75,5

-66,5

-61,0

-56,7

-53,2

-50,3

-47,6

-45,4

-41,5

= -38

0,14

0,16

0,18

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,60

0,65

0,70

0,75

0,80

0,82

= 0,84

-1,08

-0,994

-0,9154

-0,84

-0,6745

-0,5444

-0,3853

-0,2533

-0,1257

0

+0,1257

+0,2533

+0,3853

+0,5244

+0,6744

+0,84

+0,9154

= +0,994

-35

-32,2

-29,6

-27,2

-21,8

-17,8

-12,5

-8,2

-4,1

0

+4,1

+8,2

+12,5

+17,8

+21,8

+27,2

+29,2

= +32,2

0,86

0,88

0,92

0,94

0,95

0,96

0,97

0,98

0,99

0,995

0,998

= 0,999

+1,08

+1,175

+1,405

+1,555

+1,645

+1,751

+1,88

+2,054

+2.326

+2,576

+2,878

= +3,09

+35

+38

+45,4

+50,3

+53,2

+56,7

+61,0

+66,5
+75,5

+83,3

+93

= +100

Таблица 6

Значения критерия Стьюдента tq

Кол-во степеней

свободы

Вероятность Р

Кол-во степеней

свободы

Вероятность Р

0,9

0,95

0,99

0,9

0,95

0,99

1

6,31

12,71

63,66

14

1,76

2,15

2,98

2

2,92

4,30

9,33

16

1,75

2,12

2,92

3

2,35

3,18

5,84

18

1,73

2,10

2,88

4

2,13

2,78

4,60

20

1,73

2,09

2,85

5

2,02

2,57

4,03

25

1,71

2,06

2,79

6

1,94

2,45

3,71

30

1,70

2,04

2,75

7

1,90

2,37

3,50

40

1,68

2,03

2,70

8

1,86

2,31

2,36

60

1,67

2,00

2,66

9

1,83

2,26

3,25

120

1,66

1,98

2,62

10

1,81

2,23

3,17

 

 

 

 

11

1,80

2,20

3,11

 

 

 

 

12

1,78

2,18

3,06

 

 

 

 

13

1,77

2,16

3,01

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 2

Дополнительные данные

Рис. 1. Вероятностная бумага нормального распределения<= o:p>

Рис. 2. Функции плотности вероятностей стойкости f(T) (кривые 1-4) твердосплавных пластин из ВК8 (форма 10114) и надежности Р(Т) (кривые 1/-4/) при точении = стали ШХ15

1 и 1/- вариант облучения №3;

2 и 2/ - вариант облучения № 2; <= /span>

3 и 3/ - вариант облучения № 1;

4 и 4/ - необлученные пластины

(V =3D 1,6 м/с; S =3D 0,11·10-3 м/об/. ; t =3D 0,5·10-3м):

 

Рис. 3. Характеристики надежности концевых фрез из быстрорежущих сталей диаметром 22 мм при обработке стали 18Х2Н4ВА (НRС= э 36-39);

V =3D 0,28 м/с; Sмин =3D 1,8 · 10-3 м/с:

1 - функции надежности Р(Т);= 2 - плотности вероятности стойкости f (Т);

3 - интенсивность отказов λ (Т); сплошные кривые - Р6М5;

штрихпунктирные кривые - 10P6М5

Рис. 4. Плотности вероятностей стойкости f (Т) сверл диаметром 13 мм из разных марок быстрорежущих сталей при обработке глухих отверстий в стали 45:

1 - Р6М5; 2 - Р18; 3 - Р9Ф5; 4 - Р6М4Ф4; 5 - Р8М3Ф4; 6 - Р4М4Ф4;

7 - Р12Ф2К8М3; 8 - Р6Ф2К8М5

(V =3D 0,36 м/с; S =3D 0,28 · 10-3 м/об, охлаждение - 5%-ная эмульсия)

  =

а) б)

Рис. 5. Плотности вероятностей относительной термо-ЭДС = f(Е) (а)

и функции надежности Р(Т) (б) спиральных сверл диаметром 14 мм

из быстрорежущих сталей: 1 - 10Р6М5; 2 - Р6М5

(обрабатываемый материал - сталь 45; =

V =3D 0,55 м/с; S =3D 0,28 = 03; 10-3 м/об)=

 

------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image001.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhoAAABqCAMAAADN2gj8AAADAFBMVEUAAAD9/f3///8AAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAMHknSAAAAAnRSTlP/AOW3MEoAAAABYktHRACIBR1IAAAADGNtUFBKQ21wMDcx MgAAAANIAHO8AAAGwklEQVR4Xu2dgXbrIAiGd/f+D31XBcREqxiSmPj3nLVpogbhE9C19ecfHtBA UQM/0As0UNYA0AAZFQ0ADaABNMCATQPwGjZ9LVQaaCxkbFtXgYZNXwuVBhoLGdvWVaBh09dCpYHG Qsa2dRVo2PS1UGmgsZCxbV0FGjZ9HSn985RH7CTQOGJsW92f32c8iAmgYTPvkdJA44j2Xl0XaLza vEc6BzSOaO/VdYHGq817pHNA44j2Xl0XaLzavEc6BzSOaO/VdYHGneYN642flbz4El9pETIu8YUL 8QwLGkuqp3QsfaFThSv93e1C4yPY7298/rzEVbLwJpwNj3Dq8xrO/f2FElQxXYuVpL601lh5e+eS l+7VB4HM+hkAeiE4laQjXZWaqF/pZqMPDbZkMHY0LKMRAYhvGQ9+Jwyka7FiRCw10V6RfTMa3Le0 1Jst+sY36tT8aKjRn6NB3AT/ISgQNuo90CB7W9H4CzDiXoib/T8QqEwq2u0tpO32gGVvoCzOboMD Q4o1ElpU6AmESOCJMUdcB4enhQPKdzR2TuOTe0yJBseGLGfQXkMSCfYalHRIEApUbKJQE9BVAwpT kIeYKhopW73Bayg0KOnY5Ro6iAgXeUBRLHVlO7+LosEMbJOPpI7P0d1pKE0/ZDZCiSjNQ/QMheYp lGXy/EXOZikIRaulvYbMRMszlHyumpHgMUPRkT4/bholLyDTTpm07BrYuIGshvFuqfibvcZmXUNN R3hBI8s3whv9lI6vX9dQBtWGroQCoGGeDExZoS/SDw92t4rv9BpTImGavLoZeLwhoHE5RvAal6v8 KTcEGk+x1OVyAo3LVf6UGwKNp1jqcjmBxuUqf8oNgcZTLHW5nEDjcpU/5Yb1FfTJrkSF7j+X8BRF W+Q09tJY3CLJg8quoYVaLyvn11BKi9I1tAA0WhwUrgONZZXSogVoAI0KI0ADaACNfgbWGC8IKN+m 6JihfOFjjQGCGUrLRfS71IGWZq4CNAas4+Y1JlvrzcWpKaYWUPo6w9+z7ittKjVgSfcqfmi4i3ZB g269d5Z1CrnchHBryFnLX5ubVegp5HITwq0hoDHJPz3dLOrWENAAGlcy8LAFvynGmZsQbg1dScys Qk8hl5sQbg0BDQSUKxlAQLFr222wuzVk78N4jVmFnkIuNyHcGho3tL3mrEJPIZebEG4N2Q08XmNW oaeQqy2Eae2/VXhjxVbxy6+PU+Zas20V19uVG2sL4fnFmu3dPNse/z2J3U8V5aq6nM/7bph1HGho pIramI1fjzFQbiPvPtAAGqIBoFEfdvAaKqTAa8BrwGt0xGh4jad7jdMSQ6Dhg8Zmzxb6tWz+LeTi GHWavL4PDf1r5B3e7aQiXmko2ye+qucvhgMaNaN27kdxEhPUrBMaORnnoSE/1y9bwZBfintLRS7j vh+0+4fsREX7gmjZGqpFQPEIKPegEWkIf3Ikm02Fs+Ey/bq3fuGtqr7CcQSNza4CxG2MuvEpyidn JIio/dHSBidUL6sjg4FjeTYqaOstvZZK13t9zUleI+UYvgEl8xpxBzrZTmwfx9TOMBtCzkeDki1y Y1FMkpa3q2EaaEc08WdEDQfmxHYaBMEXpgJ519OA4Kr54Ohk4yQ0UsYxHxoyaFsqOuQ1MjQo/8rR UKZV3o33OSJr5m4vBkrdNGd22+wuYCfsrYZGcM1jXkP2PjwvoJTQ4PARbKZHfR5W2Ky8bVqKiJRD UTYlXiOlWUxKpGKHRnDmrRHB1528hjhoRa9EyposAzMUFVDE7W78r7pt8uGblOM2NJLBUk8o1qWw omyaOQiqQrbVbqUUS2teo5cM3lmLUtEDC+XFdQ3muizOCBqSxLCP5BmKysUovieXkiv47oCi8NYZ skIjyyJ2WVJvQOHUhpxraqcTDi+v0Xm7rNgAGqXbpOGjrrLb7HafhZYdcg21bZpMnaJXV2jzzIHC Su721A5r7JFT+KEzm4AiozRFHE52DPHEz2sMsHEBGkfI2OiGHetIR3WdIslHG93dQJKOgZapygu8 xnjnGzWPeI3cPd6CxqFh8XE4+JRXFRA3NE6D99SGgUZdvUDDY6F8CF+nXGPo3j2VgAbQqHACNIAG 0CguCiANRRpa1gDSUKShXU7zwEJ5T163KYM0dEBp11WB14DXgNcwj7fyDEV/burdx9Y01FMb22/K m413boV2eL3gG+qz3OJeZXhS59LWLGaZQY570ZhBA5ChogGgATSABhiwaQBew6avhUoDjYWMbesq 0LDpa6HSQGMhY9u6CjRs+lqoNNBYyNi2rgINm74WKv0f3U8Sz83h++QAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image002.jpg Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/jpeg /9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAsICAoIBwsKCQoNDAsNERwSEQ8PESIZGhQcKSQrKigk JyctMkA3LTA9MCcnOEw5PUNFSElIKzZPVU5GVEBHSEX/wAALCAC+AXIBAREA/8QAHwAAAQUBAQEB AQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1Fh ByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZ WmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXG x8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEBAAA/APQrm51W4164sdPuLO3i gtoZiZ7Z5WYu0o7SLgDyx69af9m8Q/8AQU0v/wAFsn/x+j7N4h/6Cml/+C2T/wCP0fZvEP8A0FNL /wDBbJ/8fo+zeIf+gppf/gtk/wDj9H2bxD/0FNL/APBbJ/8AH6Ps3iH/AKCml/8Agtk/+P0fZvEP /QU0v/wWyf8Ax+j7N4h/6Cml/wDgtk/+P0fZvEP/AEFNL/8ABbJ/8fo+zeIf+gppf/gtk/8Aj9H2 bxD/ANBTS/8AwWyf/H6Ps3iH/oKaX/4LZP8A4/R9m8Q/9BTS/wDwWyf/AB+j7N4h/wCgppf/AILZ P/j9H2bxD/0FNL/8Fsn/AMfo+zeIf+gppf8A4LZP/j9H2bxD/wBBTS//AAWyf/H6Ps3iH/oKaX/4 LZP/AI/R9m8Q/wDQU0v/AMFsn/x+j7N4h/6Cml/+C2T/AOP0fZvEP/QU0v8A8Fsn/wAfo+zeIf8A oKaX/wCC2T/4/R9m8Q/9BTS//BbJ/wDH6Ps3iH/oKaX/AOC2T/4/R9m8Q/8AQU0v/wAFsn/x+j7N 4h/6Cml/+C2T/wCP0fZvEP8A0FNL/wDBbJ/8fo+zeIf+gppf/gtk/wDj9H2bxD/0FNL/APBbJ/8A H6Ps3iH/AKCml/8Agtk/+P0fZvEP/QU0v/wWyf8Ax+j7N4h/6Cml/wDgtk/+P0fZvEP/AEFNL/8A BbJ/8fo+zeIf+gppf/gtk/8Aj9H2bxD/ANBTS/8AwWyf/H6Ps3iH/oKaX/4LZP8A4/R9m8Q/9BTS /wDwWyf/AB+j7N4h/wCgppf/AILZP/j9H2bxD/0FNL/8Fsn/AMfo+zeIf+gppf8A4LZP/j9H2bxD /wBBTS//AAWyf/H6Ps3iH/oKaX/4LZP/AI/R9m8Q/wDQU0v/AMFsn/x+j7N4h/6Cml/+C2T/AOP1 U1abxDpej31//aGly/ZbeSby/wCz5F3bVJxnz+M4roqyLb/kcNS/68LT/wBGXFa9FFFFFFFUdZ1W PRNMkvpYJ7hUZFEVugaRyzhAFGRk5YVWu/E2nWl7Y27Sb0vI2lFwjKYokCM4Z2zwGVHKnvtb0NaU 93b22ftFxFFiNpT5jhcIuNzc9hkZPbIqtba5pV60S2mp2c7TMyxiKdGLlQCwGDyQCCfQEU/+1tO/ 5/7X/j3+1f65f9T/AM9Ov3P9rpUP/CQ6N9j+2f2tYfZfM8rz/tKbN+M7d2cZxzigeIdGNxHbjVrA zy7fLi+0pufcAVwM5OQQR65FPttc0q8hnmtdTs54rdd0zxToyxDk5Yg8Dg9fQ1NZajZ6nCZtPu4L qJW2l4JFdQeuMg9eR+dQ22uaVeQzzWup2c8Vuu6Z4p0ZYhycsQeBwevoahPifQlhWY61pwidiqub qPaSMEgHPUbh+Y9avtd26791xEPLkWJ8uPldsbVPoTuXA77h60y91Gz0yETahdwWsTNtDzyKik9c ZJ68H8qY+radF9k8y/tU+2Y+zbplHn5xjZz83UdPUVN9rt/K837RF5fmeVv3jG/ds259d3y49eOt U28Q6Mjzo+rWCvbZ85TcoDFhgp3c8fMQOe5Aqaz1bTtRx9hv7W6zux5Eyvnbt3dD23Ln03D1qG58 Q6NZuEutWsIHOcLLcop4Yqep7MrD6gjtVlNRs5LaS5ju4Gt4l3PKsilEG0PknOANpDfQg083duLe S4NxEIIt3mS7xtTaSGyegwQQfTBoW7t22bbiI+ZI0SYcfM653KPUja2R22n0qG41bTrS8is7m/tY bqbHlwSTKrvk4GFJycnisqLxRHea0dPsH06TZM0MizXwjnJUnftiCsSBg9Sudp/hwx1bfVtOu7OW 8tr+1mtYc+ZPHMrImBk5YHAwOaLXVtOvkR7O/tbhHkMStFMrhnC7ioweTtBOPTmof+Eh0b7Z9j/t aw+1eZ5XkfaU378427c5znjFPXXNKea4hTU7NpbVWadBOhaILwxYZ+UDvnpU1lqNnqcJm0+7guol baXgkV1B64yD15H51YooooooorI8Wf8AIn63/wBeE/8A6Latesi2/wCRw1L/AK8LT/0ZcVr0UUUU UUVna5azXlhFHbpvdbu2lIyB8qTo7Hn0VSfwrltX8HXiaVJDZt9tkPmxQjAj8i3FrcRwxct821pc bjyd3PA4uar4e1N9RtLhLy61JII95E/kqQVuLeXau1U5ZYmAzxkDJXOamlsb/V9TuJXsJbGG4jtk 3zvGXhMEjyBgEZgSS67cnHysWBACvQsvDup2fhSLTvLb7Qy2l000bp5iSRGHdHg/IWCxgIcbTjDY xud9np+qWviQa9LZapeH7I1kY7iW0E331cEKhVAgw3JYsSfugDJ6AwXE+vadfGBo4ksp0kDsu6N3 aEhTgnJ+RumRx16Vymm6BrP9m6elzbXRk063gXZdPBnKSwSMkPlnBBEJGZTnITkAua6jTI7mfWL3 Ubizls0mt4YFinZC+UaVi3yMwwfMAHOeDwOM8vpugaz/AGbp6XNtdGTTreBdl08GcpLBIyQ+WcEE QkZlOchOQC5rRuo9Xn1iXUYbPWbNJreODyrZrIvlGkbc3mMwwfMAG054bIHy5faaDdWeoaXMloph 0+G3tSDNudwscilwflBCebgZCkgynaT5eNTU47mDWLLUbezlvEht5oGigZA+XaJg3zsowPLIPOeR weccXdtewm8nm0q6eHSbgzu8bw/uw90l5KrAvklYhEBtyN28ZIwa3f8AhHtT+xf8fl1/yF/tP2L9 z5Xl/bfM3Z27vufPjdnPHtU2l2N+sPh+wnsJYRo+3zbh3jMc22B4vk2sW5Lgjcq8A5weKht9D1T7 H4ftl/0XydIeyu5lkw8BYQZ2Y6v8jAHoOvOArWfC+i3GkX9/vtlt7Z1KwKhXaB9puXAAHQbJIz+O Oxxi2nhTWV8Janam5uraea0SJLOMwFJmFnFGQWKkjLqy8MOmRjrUsul682nazYQw3Rjuft+I52t/ JZZDKY/KKnzA5LJ9/wCUAv0O2tq0066i8UTak9qqwztLGMP86DbEBIRnGG8nBxkgCLhSZKr6pY37 Q+ILCCwlmGsbvKuEeMRw7oEi+fcwbgoSdqtwRjJ4o+w3/wBn/sr7BLt/tP7Z9s3x+Ts+1faMY3b8 7fl+797vj5qoato+u3Gp6mLITpbTXsF1u3QbGSNISfLzlhNuiwA/7vAOfWh/D2paneQ3Es2rWzNM iSXE01ss8caw3AyoiXaBumAzkt8x4XaCdqzsrxNY095bSKGGytLi2LQYWJstAUKLnKghG+U/dKkZ IwzYV7o+q3nhaz0ZNOlSbTrSSIzPJF5c7fZZIQEwxblnBG4LwDnB4rd0C1vUvLy7vkugZY4ole9M PnHaXOMQ/JsG/j+LJbPG2t2iiiiiiisjxZ/yJ+t/9eE//otq16yLb/kcNS/68LT/ANGXFa9FFFFF FFFFFFZ19dTf2pp9hbv5bTb55XwD+6j2gqM55LPGOn3d+CDg1WHiizMdowinJuFjLKFXdAXlSIJI M/K29iMf9M5O64qzNrdvBrMWlskpnl2YYAbfmWZh3z0gft3X3xQTxdbXV2bbTrG8v3DOAYRGqsEW Ji4LuuVPnJgjr1HGCXt4rtGge6tra6ubCGNZZryMIEhUoJMlWYOcIyt8qnrjk5FMg8YWcllBfT2t 5aWFxCZYrmeNQr4jMhG0MXyFVzkrg7eCcrm/Hqd09vNK2iX8bx7dsTPBulyeduJCOOpyR7Zqs3iR GNqlrp95dTXCzExReUGiMTqkgYu6jIZscEg4JGRzVnRdbt9dtWuLVJURfLyJQAfniSUdCf4ZFH1B +tVrjxRZ2+laXqDRTtHqrRpbxqq7y8iFkU84BONvXAJGSBkhn/CTj7Z9g/sq/wD7S8vzvsWYd/lZ x5m7zNmN3GN272xzVxtbt10K41YpKIbaOV5Y8Depj3B164JBVhwcHHBI5rOu/GunWcFrK8N032i3 lnZEVS0HlozlJBu+V/3cigf3kYfwmr2qa9Bpd9Z2LW89xd3qyG3ihC5cptLDLMADhieSBhT3wDTm 8XW1rFcPd2N5b/Z1fzA4jJEixmUx/K5+YxjeD93BxuDcVM3iRGuWt7XT7y7fdIE8rygJBG2yUje6 4CuQpzgkkFdwyQJ4kS4ISx0+8vJlUmaKLylaA72TDF3UE7o5B8pYfKT0IJh/4Srat0ZNG1GM2s0d uysYCTK5jCoMSnk+apyeMZ5zxUw8SI7CCLT7yS/DMHsl8oSRhQhJLFwhGJYzwxPzj0bBPrDNBYaj AWW2NyLW5gdRuDM/ldv4llwCQ23bvI3fLW1RRRRRRRRRRRWR4s/5E/W/+vCf/wBFtWvWRbf8jhqX /Xhaf+jLiteiiiiiiiiiiis6+tZv7U0+/t08xod8EqZA/dSbSWGcchkjPX7u/AJwKyx4Xju49TS4 iWKK6vY5FjkAk3QxyiUqwzjDyGZu+BIM9NoJfBVmNTS5sGXTYQ0bPDZQrEW2pOp+YdCwnxkDIC8E EgiG98Exz6gbmE6cYgzbLa708TRRgxwIAqh1wR5HB9GIxxRN4HgknZt9ncCVUEs+oWK3NySqLHlZ GIAOEB+ZWG4k8g4plh4Wvr3w7p2na5dRLDb2nlCG2h2SRsYGhIZy7K2FduijJwenB0bzRtR1OzMO o3thPtkV0T7C3kvgMCJUMp3jkEDK4ZVPOMUaH4b/ALIa3Z54n+zxzpGkEHlIvnTeY2F3HAG1Ao7Y PXIxnaZ4G/s66gk+1Wr+V5B89bPbcjyoo02rLvO1G8vldpyHYZ5zQ3w+05bDR47VLW2vdMkilN3H aKGneNCBvwQcF9rEZ5xjIJyH3vg2TU9SGqahPp11frD9nCz6eXtxHndnyzJnfkn5t2MHG3vWo2gq fC1xoqPFEJ7eWHfDAsaIZA2SqLgAAtwM59STkmtrXhK11S3lS3ZbSSZpWkkEe7cXhlj6ZGADMz4H BJY9WJqK68F2aavYano0dnplzZLLtEdouyQuAuXClSQF34GRywOeCCXXhOTUbLUoNQv1kN+rMyxw FIxMYxGr7SxJCqiEKT97Ldduw1DwfHdTQtE1m8FurLb219Zi4ihD7SwUbl4+RdvPygsOQVCS23h6 60wq+lXdnbyNCsUqtY/usK7uPLRHTYMyv1LEjbk5BLP1Hw39vs9Ug8+L/T7uG6xNB5iL5YiGxl3D cD5XPI+97cxWvhm40/yprG8tYLqPzFCC0P2ZEfy9ypEHBTmJW+8eWc4+biVtGmW1sdPB8yI3Zvbq fhRuEpmwgySMylcA5wgYFs4J3aKKKKKKKKKKKyPFn/In63/14T/+i2rXrItv+Rw1L/rwtP8A0ZcV r0UUUUUUUUUUUUUUVkf8JZ4e/wCg9pf/AIGR/wCNH/CSWrfLFaapJIeFT+zZ03HsNzoFH1YgDuQK P7X1B/lj8PX6ueFaaa3VAfVisjED1IUn0B6UfafEP/QL0v8A8GUn/wAYo+0+If8AoF6X/wCDKT/4 xRu8Qz/L5Wl2OOfM8yS6z7bNsWPruPTGOcg+zeIf+gppf/gtk/8Aj9H2bxD/ANBTS/8AwWyf/H6P L8Qw/P8AatLu8f8ALH7NJb7v+2nmSbfX7pzjHGcg+0+If+gXpf8A4MpP/jFH2nxD/wBAvS//AAZS f/GKP7R1iD/j60Pzt33fsF2kmPXd5oix7Y3d844yf2/5P/H9pWqWmfuf6P8AaN3r/qDJt7fexnPG cHB/wlWipxc6hFZP2jvs2zkeoWQKSPfGOD6Gr9lqNnqcJm0+7guolbaXgkV1B64yD15H51Yooooo ooooooorI8Wf8ifrf/XhP/6Latesi2/5HDUv+vC0/wDRlxWvRRRRRRRRRRWdda/pdncPbS3sTXaY zaxHzZ+RniNcueOeB056VD/bVzP/AMeOi38qNxHNNsgTPqyuwkUA9TsJ4yAeMm3xDP8AN5ul2OOP L8uS6z7790WPptPTOecA/sDzv+P7VdUu8fc/0j7Pt9f9QI93b72cY4xk5P8AhFNAPMmjWErn70k1 usjufVmYEsT3JJJ71r0UUUUUUUUUUUUVRvdD0rU5hNqGmWd1Kq7Q88COwHXGSOnJ/Oq3/CM2Ef8A x5m6sdvMaWl1JHFGfURA+X15IKkE5yDk5PsGtQfLba1FKh5LX1kJHz6AxtGMe20nrz0AP7R1iD/j 60Pzt33fsF2kmPXd5oix7Y3d844yf8JNpsXF88unEcMb6JoUDf3RIw2Mev3WOcEjI5rUhmjuIUmh kWSKRQyOhBVgeQQR1FPooooooorI8Wf8ifrf/XhP/wCi2rXrItv+Rw1L/rwtP/RlxWvRRRRRRRVS +1Sz03yxdTYklz5cKKXlkxjOxFBZsZycA4HJ4qn9s1e/5sbOKzgb7txfEl/XcIVwcEYHzOjDJyvG Cf2D9q51W/ur7PJh3+VCM/eXYmN6HptkL8cZOTnStbS3sbdLezt4reBM7YokCKuTk4A4HJJqWiii iiiiiiiiiiiiiiiiiiisubw7p7TPPbRtY3MjF2ms3MLO/Xc4X5ZCDk/OGHJ45OWeTrllxBc2upR9 At2DBL65MiKVPoAI14I5yOXw6/amZILyOfT7h2CLHdx7VZj91VkGY2Y9QqsT144ONSiiiiisjxZ/ yJ+t/wDXhP8A+i2rXrItv+Rw1L/rwtP/AEZcVr0UUUUVRvdYtbGYW5LT3jruS1gXfKwPAOB91cjG 9sKD1Iqt9n1TU+buX+zrU/8ALC3bdM49Hk6JkHBCDIIyslXLHSrHTPMNlaxQvLjzZFX55SM8u3Vz yeSSeT60ahqlnpf2X7bN5X2q4S2h+UtukbO1eBxnB5PFH9qWf9sf2V53+nfZ/tPlbT/q923dnGOv GM5q3RRRRRRRVS+1BbLy0WGW5uZc+Xbwbd7gY3H5iAAMjJJA5A6kAzWsz3FuksttLbO2cxSlSy89 9rMPfg96looooqpfagtl5aLDLc3MufLt4Nu9wMbj8xAAGRkkgcgdSAZrWZ7i3SWW2ltnbOYpSpZe e+1mHvwe9S0UVnXWrmG4eC0sLrUJIseaLYxgREjIDF3UZI5wMkAgnAZc6NFFFFMmhjuIXhmjWSKR Sro4BVgeCCD1FZf9hfYvm0O4/s//AKd9nmWx/wC2WRt6k/IUyTlt3Sj+3fsXy65b/wBn/wDTxv8A Mtj/ANtcDb1A+cJknC7uta9FFFZHiz/kT9b/AOvCf/0W1a9ZFt/yOGpf9eFp/wCjLiteiiiisj7Z eavxpZ+zWZ/5fpED+cvT9yufqQ7DbwpCurZF+ysLfT4TFbKwDNuZpJGkdz0yzMSzHAA5J4AHQCrF FYXibTP7XGm2brKYJbiVJniHMaNazoTnBA5YDJ7kVzuoaLrIubS4nSJ9SuZPNuJLaJ5LeJxc2QXA ODjy4dxBP8LnIHSxf2F+dfaXWYlv7ALbfaBb2L+XJGFugFMe5zIRI0RIGcZU4GM1R1HSGudO1o6N pctvmOVrZvsrRf6ObfYYQmAx3S+YwTgBsSHOVD3tS0udLYJJaK8/23zdQneya6juoisuwlFIaRVZ lAjJJj2qeVUM1TS9NtLe+vJdb01rzTZVj+wRLosnlQEbhKI4PnaIE7CSwXcckAgZq9rfh63Nx4mu LbSYjPLpH7mWO2G55mFwH2kDJcgqDjk5Ge1VLfTwpV30/fo4uIzcw2+lyW8UgEcw/wCPVgzMQ7Qk uAQcJwPLJq9cQrD4L8VG3t2trCSGdrSFoTCEj+zqGxGQCg8wSHBAyST3yWPFAk8s2h6TL9nNpJHe i4spU85neIB5FcBrgqnnNjljyMguM52n6dAb3z9W0r7TpUMk8cEa6PKsaF0tiNluQzICUm+bGM7u Ru5ZBppXTdZjutKnfU55pm0SU2Tu1vCR/o6rJtIgCtyFJXZ1IWtrUPD6/wBqeILnTdNiivpNMX7L cxxLG32hvtAYrJxhzlMnOeRms69sbCTWdMm0zRZYtEi83+1IF0ySJZsriHdEUBlw+SMK23qcda1L HQtH1DWZ5TocBsFsoFt1uNP8tUPmzlwquo2nkE8DqD3FYXhjTTb+HtHgm0qePxHHNCz3L2Th1hEw YqZyuAPI+Xbu6fJjPy1ZgsbBbXSVu9Fle7h2/wBsOdMkcz/umDbm2Hzv3xjbgtkgP0XcHpplj/aa 3d5ozSaErTra27ac7iIsltjEGwsgLRznO0DJJ/jGbGh2Gsx6jcvaPFZQNbqIvtdm7jy/tFy0aKA6 bNsbJ8p5UFRhcYqp4Sk1bSxFafZZQJPsm63lsJVJH2WBHbz87F27W+UjJKFerDEui2FxEuiGSxuk tYreyW7QqVBnELBWKYydpMQY4PIjOV8lgdXV7exbXpJdb01r6za2iW2BsXu1SQNJ5mAqtsJBi5ON 2B128c+mkNDpV9HqWlyzeI7i3j+yXf2VpnWUWsSA+eAQhEqtyWGPvdCDVvXrXUbDWNYTw7Y7JtRs EUeRbMnmzFptz+eCER1DBju5bgAg81UGlzud+lQxQ4ktwy2+hy2cZb7VCweRXcGTaFc8DgF8suRn RvvD1vcWAjvtJiu9Uju7Xz7x7YSG5QzpucNjgFQ25P4ACPubSWQ6bb27pBDpTR6zHqIZLlLJhtth cbgonC7Qv2f5du7p8mM/LTPAVhLafY/9D+z7LAJcbNPez/efJgSb/wDXvw+HXAX5s/fGO6oorI/s +40n59IO+1HL2EjE8ekLFsR8dEPyfKoGzJar9lex30JdFaN0bZLDIAHifqVYevIPGQQQQSCCbFFZ Hiz/AJE/W/8Arwn/APRbVr1kW3/I4al/14Wn/oy4rXoopk00dvC800ixxRqWd3ICqBySSegrL+yf 27+81G3/AOJf/wAsrOZP9b/tyqf/AB1D06t82AmvRRRRRRRRRRRTJoY7iF4Zo1kikUq6OAVYHggg 9RT6KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKo3ulx3Mwu4NtvqMa7Y7oIC2Ouxum5Dk5XPuCGAYPsb77V5kU0f kXkOBNAWztznDKeNyHBw2B0IIDBlFusjxZ/yJ+t/9eE//otq16yLb/kcNS/68LT/ANGXFa9FFZH/ ACF9Y/v6fY/ik1wG/Xy9vuNz9mj416KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKztZtZpLcX Vim7ULX54QCFMgyC0WTwA4G3nIB2tjKjFy1uob23Se3ffG2cHBBBBwQQeQQQQQeQQQeazfFn/In6 3/14T/8Aotq16yLb/kcNS/68LT/0ZcVr0VR1q9k0/SLm4t1VrkLst0cHa8zELGp6cFyo6jr1HWpt Pso9OsYbSJmZYlwXcgvIepdj3Zjkk9ySasUUUUUUUUVkf8JXobcQara3UnaG0kE8rfREyx9TgcAE 9BR/wkKS/LZabql1J1KfZGgwPXdNsU9uAc89MA4P7Zvv+hc1T/v5a/8Ax6j7Xr7/ADR6TYKh5VZt QZXA9GCxMAfUBiPQnrR9p8Q/9AvS/wDwZSf/ABij7N4h/wCgppf/AILZP/j9H2bxD/0FNL/8Fsn/ AMfo+zeIf+gppf8A4LZP/j9H2bxD/wBBTS//AAWyf/H6N3iGD5fK0u+zz5nmSWuPbZtlz9dw64xx kn2nxD/0C9L/APBlJ/8AGKP7V1OL5J/D91JIOrWlxC8R+hd0Y++VHOeo5J/bk8fzXWh6pbwj70m2 KXb6fJE7uefRT6nAyaP+Eo0pObmeWyTtJfW0tshPoGkVQT7ZzwfQ1fstRs9ThM2n3cF1ErbS8Eiu oPXGQevI/OrFFFFFFFFFFFFFFFZFn/oHiC7sh8sF3H9sgX/bB2zAY4AyYm92kc5PODxZ/wAifrf/ AF4T/wDotq16yLb/AJHDUv8ArwtP/RlxWvRWRr372XSbNuI7m/TeR1Hlq864/wCBRKD7E9DyNeii iimTTR28LzTSLHFGpZ3cgKoHJJJ6Csv/AISCG6+TR4ZdSc/dkiUrb/73nEbCAeDsLMOflOCAf8VD cf8AQLsNv/XS73/+ituP+BZz2xyf2C8vy3us6pdR9QnmrBg+u6FUY9+Ccc9MgYP+EU0A8yaNYSuf vSTW6yO59WZgSxPckknvWvRRRRRRRRRRRRRVG90PStTmE2oaZZ3UqrtDzwI7AdcZI6cn86rf8I3Z w86dLdacw+4LSYrFH64hOYuec/J1JPXmj7FrVr/x7arFdoPmKX1uN7H+6Hj2hQfXYxGSeeBR/amo 2nzappW2E/8ALSwla62f7ybFfk4xtVu5O0DNXLHVbHU/MFldRTPFjzY1b54ic8OvVDweCAeD6Vbo ooooooooorI1P9xr2iXC8vLJNZkHpsaMyk/XdAg+hbjoQeLP+RP1v/rwn/8ARbVr1kW3/I4al/14 Wn/oy4rXorI8R/urK2vF+V7O7hl8ztGhcJKx7YETyZJ6DJ4xka9FFRXV1DZW7z3D7I1xk4JJJOAA BySSQABySQBzWb9o1TU+LSL+zrU/8t7hd0zj1SPomQcgucgjDR0+Hw7p6zJPcxtfXMbB1mvHMzI/ Xcgb5YyTg/IFHA44GNSiiiiiisIeJ4Y9W1e0vYvs8GnRmUXG4v5qrGjynaBkbRLH653cdDibw/rv 9tWp8+3+yX0e7z7Xf5nlYlkjHzgAHJifp6fTIPFGlMkciTyvC8aymZLaVo41ZQwLuF2x/KQx3EYB BOAaePEemFQTcMjbWby3hdZBtKAqUI3BiZI8LjLb1wDmiXxFp0LBZHnACqzv9ll2QggH9423EZAI JDkEAgnAoTxFYSrI8S3ksaLu8yOxnZHGQAUYJhwcgjbnI56DNQp4s0uWG3liN5ItyrPCEsLhmdRt ywATO351+boc9aml8R6ZEwH2hpI9qs08MLyQoCAwLSKCijaQ3zEYUg9CDWpRRRRRRVS+0qx1Pyze 2sUzxZ8qRl+eInHKN1Q8DkEHgelU/wCz9R07nS7v7TD/AM+l/IzY/wB2blxySTuD54A2irNlqsd3 MbeSCe0u1Xcbe4QBseqsCVccrnaxxuAOCcVeoooooooorIu/9I8U6dCfnjtrea5YD/lnISscbH0y rTgA8HDdSvB4s/5E/W/+vCf/ANFtWvWRbf8AI4al/wBeFp/6MuK16Kiu7WG+s57S5TfBPG0UiZI3 KwwRkcjg1T0a6mktza3z7tQtfkmJAUyDJCy4HADgbuMgHcucqcaNV9QvY9OsZruVWZYlyEQAvIeg RR3ZjgAdyQKrWumbrhL/AFJYpr8Z8sgbltgRjbGSMjg8twW74AVV0aKKKKKKKK5+fwvHfXl5Ndys qy3q3CiFgDJH5MSNFJkcoxj+ZehAWq9j4SK6jeXF9PKEl3eWLS8mhPNxcS/NsK5+WVBznBDfU1rX wzqtn4fuNGT7HJFfWyQz3BmdWhP2dIG2psO8Dy9wyy5zjjGaszeFri71iHVJp4o7ry3ZlTLRJLuh MY2cCQAREFmwxO0jbtTy4b7wxeXt1evJFE6altaYf2ncxpEfKWNl8tABKPlzklC2cHGM1r6Da6jp tnbadcw2ptbO3WGO4jnYvJtAUEoUAXIGfvHHTnrWRL4a1BLPQI41imfTrA2swXUJrXLERcq8akkf uzwcdQe1PPh3UoNLv9KhNnNb6jCsctySYWiPkJCSsSoVIwm4Dco528Yyerooooooooqve6fa6jCI ryBZVVt6E/ejbsykcqwycMMEdjVaxupo7yTTb1/MnjjEsU5AX7RHkjOOBvU4DY4+ZDxu2jRooooo opk00dvC800ixxRqWd3ICqBySSegrO0iGSWa71O4jaOW7YLGjgqyQJkRgjjk5d+QGHmbT92meLP+ RP1v/rwn/wDRbVr1kW3/ACOGpf8AXhaf+jLiteiis6+tZo7yPUrJPMnjjMUsAIX7RHkHGeBvU5K5 4+Zxxu3C5a3UN7bpPbvvjbODgggg4IIPIIIIIPIIIPNZuuf8fWi+Z/x7/bx5u77n+qk2bu3+t8vG f4tuOcVr0UUUUUVz8viqOKK2/wBFZpri9e1EauMKiXIgaQk9sshwMnLAdAWDf+Eh1FtJi1OPTbU2 t15H2UNeMHbzpEVN48vC8Pk4LYxgZ60yXxJqVtqaabPpEDXcrRiMQXpZMOk7AsWjXAHkHOATg5GS Npln8RyW1lO9wmnWtzbXItphdX5ihyYxINkhTLHay8FR/F6ZNSy8bx3+oRwwwQeVI0ISM3Q+1sJY 43DiELyq+Z8x3cBGPOMUyX4g6cNFtLy2e1ubqe3eaSzju1Lw7bd5SDgE9U29B1/CteXxBbzLaHSZ bXUPtVw9urx3A2K4heTBZQ39wDpxuzz0M2kat/bCSTR20sEC7VBm4cvtBdSvQbSQp5+8rqQNvOLr niy80zQ9R1aGwgaytWkhSR52MhkVzEMxhcbfMH9/O3nr8tPsV1DT78wy23m6lcW7yxmTV5pYpAro JCwMYWM/OpGxMdR8o6s/4Tuzl03Tbi3m05Zb2EyMLm/WKKEqELRlwrfOPMX5do4BPGMF9n42t76d LW3iie8njH2aNbgFZ33zI+1sf6tfJLb8cqR8u4hS+bxFqtpey211pVmDGsGWjvnbJmkaOMcxDjev zHsDkBjxTNQ8WXGlSpbX1pYQXTSRgtJflbdUdZSpMhjBBzCwxt7rzzgbul339padFdeX5e/IwG3K cEjcrcbkOMq2BlSDgZq3RRRRRWRqv/Ib0Lyv9d9ol37fveT5L7s/7G/ys9t2zviteiiiiiisi6/4 njvZRf8AHhHIBcy9pircwr2IyMOTkYynJLbNesjxZ/yJ+t/9eE//AKLatesi2/5HDUv+vC0/9GXF a9FFFZ11Z3EFw97pYi8+TAmglcpHPxgMSASrgAfMAcgbSOFKsM1n4hsbqyMjRTBQs0OVE9q/VWxz tYEblbkHAZSRg0+11PbcJYak0UN+c+WAdq3IAzujBOTwOV5K98gqzaNFFFFFZEfhqxihmjTzd092 t28hbLFlm84LkjhA2flHqx6kksi8NpFBHa/2heNZQtEYbVvK2RCN1dACE3EDYB8zEkE9+aZq/h57 /VrS/tbyW1mSRPMkTaSqJHOBsDKwyTPznt0werx4bRGE8WoXkd+WYver5RkkDBAQVKFAMRRjhQfk Hq2YbLwjbWAjijvrx7RGhc2rmPY7xJGqMSEDZHlIeGAJHTBIqa58L2d1odnpMks4t7SEwoysu8gw vDycYztcnp1x9KB4bRp0uptQvJr1Gyt0/lBwAkiKMBAuB50hHy5yecgYq5puj2ukCRLENHC6xjyi 25QUQICCec7VQdcfKD1JJoXfhS0vop7W5ubp9MnkaWSwygiZmbeTuC+YPnO77/XjpxVyz0g214Lu 5v7q+nWNoo3uBGPLVipYARooOSq9c/d4xk5zrTwdBY+RJbalfpdwW62kd1+6Lrbr0iwY9hGRnO3d /tY4q8mgWoM5nknuWnhjikaaT5iUd3DgjBVt0hI24C4XaFwKJtBguDK81xO80sMEZlJUMGhdnSQA LjdubPTacAYxkGtJ4YEsqXL6rfm+jkV1u8Q7wFWRQuPL2YxLJ/Dn5uvAxq2FlHp9otvEzMAzOzuR ud2YszHGBksSeABzwAOKsUUUUVXvdQtdOhEt5OsSs2xAfvSN2VQOWY4OFGSewqtY2s0l5JqV6nlz yRiKKAkN9njyTjPI3scFscfKg527jo0UUUUyaaO3heaaRY4o1LO7kBVA5JJPQVl+fca38tqfJ0tu t0khEs47iMAfKh/56ZyQDtHKyVqQwx28KQwxrHFGoVEQAKoHAAA6Cn1keLP+RP1v/rwn/wDRbVr1 kW3/ACOGpf8AXhaf+jLiteiiiiql9psN/wCW7NLDPFnyp4HKOmcd+hGQCVYFTtGQcVm3V00Nu9r4 ig327YJvraNliHOQWAYvCVIzvztG0NvUnAfCuoWkKTadcrq1g6h0jlkHm7DyPLlHDjGMB+STkyVN D4i09pkguZGsbmRgiw3iGFnfptQt8shBwPkLDkc8jOpRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRVS+1Wx0zyxe3 UULy58qNm+eUjHCL1c8jgAnketU/7Q1HUeNLtPs0P/P3fxsuf92HhzyCDuKY4I3CrNlpUdpMbiSe e7u2Xabi4cFseiqAFQcLnaoztBOSM1eoooorOutbt4Lh7W3SW+vUxutrUBmTIyN5JCx5HI3lc4OM nimQ6ZPdTJc6xKsskbB4reEssMR6jIz+9YHGGYADapVUOc6lFFZHiz/kT9b/AOvCf/0W1a9ZFt/y OGpf9eFp/wCjLiteiiiiiisubQ40me50yZtPuXYu5iAMUrHkmSM/KxJxlhhyBjcKhmvLyCF4da0x bi0dSjy2YadWHQ74SNwDZHyr5mMnJwMmGy07T54TP4cvWszG2wxQsTDGw5Mb27fKhzgsAEfryCTV n/iobf8A6Bd/u/66Wmz/ANG7s/8AAcY754P7eeL5r3RtUtY+gfylnyfTbCzsO/JGOOuSMn/CV6AO JNZsInH3o5rhY3Q+jKxBUjuCAR3rXoooooooooooooqje65pWmTCHUNTs7WVl3BJ50RiOmcE9OD+ VVv+Eks5uNOiutRY/cNpCWik9cTHEXHOfn6gjrxR9t1q6/49tKitEPyl764G9T/eCR7gwHpvUnBH HBo/svUbv5dU1XdCP+WdhE1rv/3n3s/Bxjay9wdwOKuWOlWOmeYbK1iheXHmyKvzykZ5durnk8kk 8n1q3RRRRWR/wkEN18mjwy6k5+7JEpW3/wB7ziNhAPB2FmHPynBAP7P1HUedUu/s0P8Az6WEjLn/ AHpuHPIBG0JjkHcK0rW0t7G3S3s7eK3gTO2KJAirk5OAOBySalooorI8Wf8AIn63/wBeE/8A6Lat esi2/wCRw1L/AK8LT/0ZcVr0UUUUUUUVRvdF0/UJhPc2ym5Vdq3MZMcyD0WRcMo5PQjqR3NVv7P1 Sy5sNT8+MdIL9N/A6Ksi4YehZxIeh5Ocn9sXltxqOj3SKv357Qi4iHpgDErdgf3fBz2G6nw+JdHm mSA6jBDcyMFW2uG8mbJ6AxvhgTxjI5yCOtM/4RTQ15g0q1tZO01pGIJV+jphh6HB5BI6Gj/hHki+ ay1LVLWToX+1tPkem2beo7cgZ464Jyf2Nff9DHqn/fu1/wDjNH2TX0+WPVrBkHCtNp7M5HqxWVQT 6kKB6AdKPs3iH/oKaX/4LZP/AI/R5/iFPl+waXNt48z7bJHv99nlNtz6bmx0yetH2nxD/wBAvS// AAZSf/GKPtPiH/oF6X/4MpP/AIxR9p8Q/wDQL0v/AMGUn/xijy/EM3z/AGrS7TP/ACx+zSXG3/tp 5ke71+6MZxzjJPs3iH/oKaX/AOC2T/4/R/ZWpy/PP4guo5D1W0t4UiH0Do7D3yx5z0HAP7Dnk+W6 1zVLiE/ej3RRbvT54kRxz6MPQ5GRR/wi+lPxcwS3qdo765luUB9QsjMAffGeT6mr9lp1npkJh0+0 gtYmbcUgjVFJ6ZwB14H5VYooooqpfatp2l+X/aN/a2nmZ2faJlj3YxnGTzjI/Oqf/CRQzcadZX9+ eoMMBRGX+8skmxGHTG1jnORkZNH/ABPL7/n10uE/W4mKn8kjcD/rouT3A+Y/4Rqxn51PzdUc9ftz eYmexEWBGpA4yqg9fU516KKKKKKyPFn/ACJ+t/8AXhP/AOi2rXrItv8AkcNS/wCvC0/9GXFa9FFF FFFFFFFFMmhjuIXhmjWSKRSro4BVgeCCD1FZf/CL6UnFtBLZJ3jsbmW2Qn1KxsoJ98Z4HoKP7O1i D/j11zzt33vt9okmPTb5Rix753dsY5yef4hT5fsGlzbePM+2yR7/AH2eU23PpubHTJ60f2zff9C5 qn/fy1/+PUf8JNp45kW/iQfekm064jRB6szIAoHckgDvT4fE+hXEyQw61p0ksjBURLqMsxPAAAPJ rUoooooooqpfatp2l+X/AGjf2tp5mdn2iZY92MZxk84yPzqn/wAJTo7/APHrd/bsfe+wRPdbPTd5 QbbntnGcHHQ0f288vzWWjapdR9C/lLBg+m2ZkY9uQMc9cg4Pt+tT/NbaLFEg4K316I3z6gRrIMe+ 4Hrx0JPJ1+45kvLCyR+GihgaZ0HTKysygnuCY8DoQ2OT/hHkl+a91LVLqToH+1tBgem2HYp78kZ5 64AxcsdJ07S/M/s6wtbTzMb/ALPCse7GcZwOcZP51booooooooorI8Wf8ifrf/XhP/6Latesi2/5 HDUv+vC0/wDRlxWvRRRRRRRRRRRRRRRRRTJoY7iF4Zo1kikUq6OAVYHggg9RWX/wifh7/oA6X/4B x/4Uf8In4e/6AOl/+Acf+FH/AAiuipzbafFZP3ksc2zkehaMqSPbOOB6Cj/hGrH/AJ76p/4Nbr/4 5R/wjVj/AM99U/8ABrdf/HKP+EY0xuJ1urqPvDd3s08TfVHcqfUZHBAPUUf8In4e/wCgDpf/AIBx /wCFH/CJ+Hv+gDpf/gHH/hVyx0nTtL8z+zrC1tPMxv8As8Kx7sZxnA5xk/nVuiiiiiiiiiiiiiii sjxZ/wAifrf/AF4T/wDotq16zrzQrK+vDdym6ScxrEXt7yaHcqliAQjAHBZuvrUP/CNWP/PfVP8A wa3X/wAco/4Rqx/576p/4Nbr/wCOUf8ACNWP/PfVP/Brdf8Axyj/AIRqx/576p/4Nbr/AOOUf8I1 Y/8APfVP/Brdf/HKP+Easf8Anvqn/g1uv/jlH/CNWP8Az31T/wAGt1/8co/4Rqx/576p/wCDW6/+ OUf8I1Y/899U/wDBrdf/AByj/hGrH/nvqn/g1uv/AI5R/wAI1Y/899U/8Gt1/wDHKP8AhGrH/nvq n/g1uv8A45R/wjVj/wA99U/8Gt1/8co/4Rqx/wCe+qf+DW6/+OUf8I1Y/wDPfVP/AAa3X/xyj/hG rH/nvqn/AINbr/45R/wjVj/z31T/AMGt1/8AHKP+Easf+e+qf+DW6/8AjlH/AAjVj/z31T/wa3X/ AMco/wCEasf+e+qf+DW6/wDjlH/CNWP/AD31T/wa3X/xyuc8X6cul/2F9ivdUi+1avb203/EzuG3 Rtu3Ly/GcDkc10f/AAjVj/z31T/wa3X/AMco/wCEasf+e+qf+DW6/wDjlH/CNWP/AD31T/wa3X/x yj/hGrH/AJ76p/4Nbr/45R/wjVj/AM99U/8ABrdf/HKP+Easf+e+qf8Ag1uv/jlH/CNWP/PfVP8A wa3X/wAco/4Rqx/576p/4Nbr/wCOUf8ACNWP/PfVP/Brdf8Axyj/AIRqx/576p/4Nbr/AOOUf8I1 Y/8APfVP/Brdf/HKP+Easf8Anvqn/g1uv/jlH/CNWP8Az31T/wAGt1/8co/4Rqx/576p/wCDW6/+ OUf8I1Y/899U/wDBrdf/AByj/hGrH/nvqn/g1uv/AI5R/wAI1Y/899U/8Gt1/wDHKP8AhGrH/nvq n/g1uv8A45R/wjVj/wA99U/8Gt1/8co/4Rqx/wCe+qf+DW6/+OUf8I1Y/wDPfVP/AAa3X/xyj/hG rH/nvqn/AINbr/45TJvCmm3ELwzPqMkUilXR9TuSrA8EEGTkVtV//9l= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image003.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdcAAABOAQAAAABa4WFTAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAALfSURBVFjD7dcxbtswFABQBR6yFPXaKbxCtyKAYQ49ReccoBcIqhQo 0NEH6MBDZGiXQi5Q1FPBuUuoQkC4RTI0yIIp/vBTMiUnYdjaLdCg4WSReuT/FPkBR7Bz09GjDbT4 H7XqpT9LErD1q93XXX9+eHaffNWJ374O2Psa2cPCo91uSz/JQjb12y8hO/fbtyH7w2/PQ1b4bRKy zG/pn7K6C6Npu6rWvm/04D1Y696OqwYU2nRcAzddc1IqO1Zbq09KoAot9s5H0s6D4VC14Dou0NZZ WUnTVS5kGYMEbWeY6VLmDKbmZ4GDJResq5GkkSyhqkG7rCoMs8xySc150ja4mYI8F9biXOVaCNGt S2pIkqS1dS7XdmqxoLAyr8atFTyHibMJy3sbU6Fqa7msrWWcgqbKJmYs47K3QJl0VseUb+xZDdHY WGYUKQhND2BWEHYgl8/JfGStmI7kKoqtTaenh/xrSjFfJhXajKJdmAXRmuV5eTWBzl7ErNzY2ozJ T3bdDC3uMz0zNlM2sNbyTczFkbEuZrQTtKvD1hZjOu3WdZa5fC9u2MtTuy506wKdmh0md1iT0Maa dG5ZM2wt7nOfL3P56hv53rITbb/v71ob82RlztXd+WpPvqKzybE259nZZLDPJQyt3uyzuUWX9lwB O8ejrMTmXH2X354Id64+DM/VC/7sODmK0pgv0c6BLTSkI02tLSjL5E/8agXFQbowVh/ac/UmnvF3 Kn5q7n4Oa3txBbT3294FfMwH1SJxTwTfwEt1FWGhsKXCDFrb3kF8FAMr3BPBiZLOliBtp2yZ6qzc KlrcPRFMG/O6iLBO8bYktbbu7HpQrTA42ttcY17TrVqnXa0zttEDOqh1xla2LG7XWBX3IXqby8RX n/exwm+Tv2hXfrsMWuK1eETvt9Rv44DtP9btaSFgf6k92v1t4idkd6vz3W0TtGO/rfZY93+zech+ 9Nrw95157QP/T3cNCzsDnX8bp8QAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image004.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJgAAAA2AQAAAAATr20SAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD8SURBVDjLzdNBasJAFAbgOYG5QXIS25v0HIJo6Am8QecIQbroougo Xbp0nxS6yKZkWgSH9On8vpcgCE5BSBbO4i0+/pnhnxCF66X6M3OjJR323mq6525drAzYtrHPBwKe KWlLbD8cQbnFAsj3FqCCe7yNd0Y5WrJVFp7YdTYho/YuZsst6l+xwXCTqB9nUrYIJTk2PX2VnBlF 67xCQW6Vsr3zeZIr8m+xJtfaKCo4V17mMslVqP+a3NM8U1/0AsxsDF/LvdFwoxXIcwXbDDZ7lL5H nnBi0oOrsXmebZj7arn8/C6H9N/v1rMdQmauzT8GzksCOXs/Fvy30NVOVOjOoCGTEjoAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image005.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOsAAAA6AQAAAAB5E5PyAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGISURBVEjHzdTNaoNAEABgQw459uCpUPoo7qvkEXIt2JreQ/sAgeyj CAnUU9kXCKwk0D2a4mEjmp2q+xc1MQSa0jkNfsw47I460Bex8ycsAhAQyjwFyEWT9xMnAyLz1RQx QM1qv0g5U9XsnVDcYsE51xxRStucsFwzC3HSYiAsM4wwa/DG52Sq2GXMGzZ57XPMCtloyz4CnDZ4 4Y80Fyl7a7Nnq7M0fuxlJroMt+OFD9RODobv8kP1bPYA5EseSzEu72suj6WIyk5ltpwg8i1ZuK+A IskHRiiS/RPIzZ6EIK8kA0rVknDghilQxSGmeoeYYQJYMcJqhw56mepOcpli5A3J3qmmq1ZxOpKs VzErT4BJrkKzDMVwJq7nndPhvfPi1IGqd+/qdPAbo8EFRnNynuMART1c3R3tY6q+ehHY56llUl9O +QM44pVlrsrE81F1Yliu4lnWIZ6OmFzLmzEyuTvo8NpWi223emG5ONHcs5z9M74w+ew+NDz+7PDS D8yxuNsOn4jb8g/By0U3bXUWyAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image006.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAtcAAAHNAQAAAAD9UGqQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAArkSURBVHja7d2/juO4GQBwDeZwc8VilfQH8BVSJsBime7KK1OmTHvl FovVHGYBX7GArrjeeZP1xECmCeJHOBsupjwNXKwmwxHDP7ZISSQ/ihIHMUICuzO25J8/U59IipI8 GY1WmizZyU52spOd7GQnO9nJTnayk53sOPaXiPb+TO3bM7Wvz9TOirO0mwyfpU0ydJZ2neVnaVfZ 1Vna2+zyLO1VdnE+9sUjvT89N3Of1vxwoIdINvnhO1rHsuvvKYlk13R5aIpYNjo0OJaN9zSW3eA1 RXHs1SucFdHsIqNlpDohxTqivY9m1yzuRTR7H9E+17jP1T7P+o657xAcz36PdziSXX3A2yKSvXqN q1h9A+UdGo5jP7GgY/XFlC5pO4Y4BFpWexNt7EPZSDPWmI1XRFsVs9dJvDFyp8we9wvZ51on5xp3 spOd7GQnO9nJTva52U/sICOKnV2ygbrfqG60vdqyqB/j2LuqWH6pqU8Zbe9rjL6QIk7cNcb37aHo zDZ5i+/aQ+i57TfFIqKtppzntffMvmynQ2aOu/5jcUfzOHb1Lpq9XdU0mn0Zz97RKtkvasfclnW8 fSeqTZiNotn/iNQOrpi9aqdu57Uz3BS7SH0D5XPC0WxWIZH6eVaQmhae3d7QSGMfyqec/Ua6IfZB TQvPbj95yf97Y/tkJzvZgfbniPYyoo3O1MbxbL9ePtAu4tl+Iwiz/fAC9l/1k7Fa8RtBOOvkOsPm 0cIU+xg3G1GaRzl+M0rOuHcUl8bRGbQ9fOKmWLtgcSa7jfuzdsHicPm0uBvtgkWt+J7zdcatX7A4 v22cPfIbabrr5JkUWZEPl9/NEPezfsGiVjbT494+WuyS+hWXfVF72T8+W7YAaC+Gy5fdh384WDLe uS0tNuoK7/5mab2m2+Td95ZjwgC71wyQD+WTuZdz7vN+Nr8EG1NDCbG7QfJLsM2jCtAuB4t73WVd sBYNjbb1CxatdvUBX5taBtA2xt19uPqa2cO1PGw8jKiXzPV7vDc3A679kmXE1tDG9rpiYRv2Aqd9 jc12r7sMsmUmY9guQmz9gkVVeg1TqL00jVl73aW4tDbA3phaob4dGPe9qfXsdZfCNnahbtvY6s9k P9Lfhos3fTsoB82lfGG7NK0YYCPtd5ZG9QftMuk5bZZG9Vu8DbJ/6yz4s7gBDHdX3b5GlXmuHbA7 g5rrjN9d1mkF9scPEmLr+2CdZRzv2CKvl3R0f8mLvuusrvh9cXmnSyvlf6PHEL1f5ZrbrGMjGfzo sQ8vWh9T5+LH9Tf6q0Vd3FuOCgFba6q2Mt5af4H8DA/jx5rixerX0x3k11h7a2E/W+7m97dPN5NW uXquoq4C2CoBCDp52p2fu0l2WwHV6V0eVmrxeoqtdoo2xH3dPgcc+UD2qSboTWs3ebs0p64C2csB c686ggZRV4Hs06duNyXbC9vvMyCYugpkb44/ZSZLu92s6skg+9SBq0wuVbju9AbtUwOuMrlUde9O b9A+NeCqI0fqgTu9QfvUCuXtM0iZ5TT7+LuWbUjVc06dBbKPjSzB7TO4zQ8gvX1t1Y7zFuaY7Nob Btmk/5RoGfPeGwba8uOvu0/Ih0B6g/axkVUpKGyZ2EB6+9p5t5LkXg+kNzweRGIt1D4WlUxw98NM saUlihguyCY8p+4C2mUbrL5wQeH0hu0N/2/bX7imcHrDtmhkte5XNjA8/YDW28MWjexH9Vg2jNyF 0hu2hfWqb/O6htIbtkUdfNurI5EjUHrDNn9A3gzsNZzesM3zmbxXjzfyxw5Ob9jmqV1pQ85S/qjg 9IZtzu6GNings4GwXbDK1ezl8XUITG/Y5n3BQrNPNZHDZ75MdufohX/03GAv4DNI8DE3v5pK2eqG W/hMDGwjVuXquK+1K/hsCVgnLDFqbQq2PUg5HhJOi7tkj9uRq3oXNWieYN+x/Vu13+oThMXdrRN+ nKDab5V5YHPiYe9ZhF8ZbLAZ9LAPDWpUG6vsLYUKXN8HgrU2Vi0L2+e7cT/UhdYOKpvg6XZd6e2g NuOQT68TstfbKm1PD+p3unGT7/S2SrOD+suu3eQNUrbWigT18327Low22IB72KjSpmg2WmXhGexb zS71BZNtghZmO2j83cvvPNfspbYk5LihZ/8La7ZeD1CL4rHPrwrNxvq7FlPt/ZZa5kShrsejb1jb 7JDj+a59d2m9MilgjqNr//v3VjtgbqZrf/qT1a7MT/vbv6utCLAxYfuCBb21BJhPs5srZl9b7Bvq KrCdsyHgK8urx88jd2yCqd7Pd4t7Y8J2QVH93vJq9sZTbN67bK33BeSTbP5gbb1i0LkxQZsPKK6s cTs3JmgfeOdltZ0bE7TZgKTG1jpx7pk+duW4QjOfYt/xs0b2+0dczSxob3h/bo/b1WeCdskn1ey2 q8882foqPZtgR52wheFxI55njqtt80n2znklr2NwBdqYp4LDdiQKZLPGO3fajpk82ObDVYftSBTQ LviLCbYDjkWATQpoejQPt8WZOVdzZ08U2OavXTlse6JAdi2m0T9Se7EnCmQ/EsxW+tYRt31bQPYD D4u8cdj2QyrQ5j1i5bx6Pw+1D7wn3zlta6KYbP2Ad8+jWjht60QhFPcW8SGh07YmChQ3z2yCnbY1 UaC4+QxbVThtggPj5nvdDrjLIw+Mu6R80Oe2bYniY+eAbWtRoDpZinGZ27bNhENxI5EHbtuWKB52 Bc0KEBxmY1GdwHENCrJ5b7hw9w3UmigeNovqo9u2JApsE8a/ctuWIxPAZgnCh4OuvoFaZwphe8cv m3Tb/KMF2KIyd8BdY5ZEAexangWF7kgz/3EDYJ+vRUxXkG1OFNBmuyQ7vgRs81EPYD/wl9UYss1t Amiv3ceXshAcYB/4ZlrDdxeiAHvPN+UCtr2vddZt/mmhfodaEgWyK1GZ4J2ixhYFsO92IglA25go kL0QMYE2r7qx9iYXdQnfPZuPtz9hMYyAbVOiAPZPBQWOL4/FtDEB+1pWJWybBrOAfSNfBV/7UBvW AOwr+WkJaJu6B8BGcisBk+jHKEbaWGaXbf5bK4Y/1OW2j0MI6/y3VgwfDbT53twA4xNeRAyj7EJ0 V+QtbBv2TLfN8pq3nhUwPhHlx/E23/63PnfjD7c3YMu8vfGxhxeNuO2aEixOZ3jYzeCvDUG2mIbA Xt9QoN9A4GXLGSUvu+oH7rYfxB5/6/nNCv2/1QXZfPWFp709/cG4Oy+bYHHhp+93MB4brFsf+3Cc ePT8tglyDPx46OW292JGyae/lGUl79lYIR97LT+hr03k5lxdedj3fNWFv01XolZWFx72P5G8htfb bqQt691tr7BsmL3tU/TIw6ayQxltX8E2b5N5qvjYv/w9U+UCthfHf2ab/JzZioddUtlXHcdVD99k cLn49T/X8q/SOW3iQWXZ13/5PKjv3GqD3AYD2xKPsF//Cm9M3aYO+ys0xhrYl3Z7iivs3Go/T7aR 1Z5cHO335OLodyaXTUSbJjvZyU52spOd7GQn21J8v7YYsG9Nq438atYni/2pMKw88k/BHSy2cQ5z Hrt5iw0r30CaKZSBTYzfHXOaifIs6zE2fOOVIZQ4tiXu2vh9aCNtS33/X9u2+jaedpsr7jLZL2rn L2yPbGNHtYM7HM/2OBE4DGVoY5MNfjeBKRTPfmdkqcx1Ql3Xwo4rQ/unuWjf8clM9nwl2clOdrKT nexkJzvZyU72C9r/BSce7bp2ZP+fAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image007.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAtcAAAIWAQAAAAC0QZzhAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAA2gSURBVHja7d1Nj9xIGQBgN4PUF4gv3BBTICQkjpzIAVKcuPInUI6r 5bIJ0mrdIYg5NkciAfNT4lWQ+rKZOUdiiEcj7UgITTwapHHYahdV/ih/1cf7uqvEBrl2pel0209X l6veKttlO+LBUhkt9mIv9mIv9mIv9mIv9mJP0lf82qsdxfyuIqMouRcvfdqblZAl+TlLzvl7r/bn GT/nhXhxyenpPfNqXxZJTUr7jiV+bUruy0TaL+ldSb3ajNJrSV7ykl5zz/YjumvtV5z4tY/pc0le cpZEiWf7ZzV5uQ9iV0Vx+Z6JF7FXu3goyK20i/qFRzt/Wmc3W3m3s6ghsx/IFyde7aMi2UmyLhOv 9iVvyMt9QJt/yPbWv739UG1SxSrvdhVG4urF5zT2baf0wZpnnNHMbxxMRZeQJcdrHlHxwm/fIMmc k7V8l3K/fRqXnuwpmxeebcLLpLJPuezwvdqnXA6pRDrnfsc+DXkqX1x7HrNV5C2vyuLO81izIq/q F+/5O9+237TYi73Yi73Yi73Yi/21t8uAtofxq9lOwtlFSJuGs/OQNglnZyHtOJydhrTX4exNSPso nB2FtFfB7DKo7a+zGNssrJ0EtGkouwhrW5a+ro/czLTN/WUZrfm5+C+EzZ8/F7nGnNZE2CeXnKIO NSHsXV4m55hDZCj70+S8CGbzLWbYhbKf8hgz7MLZbBXM/ljYNJB9y2PM4WWMnYWzXz0LZ6dHl8Im YfLNw9m7xdba22D2bcB8B2yXQe2c/z6Q/ZwX/FmYGCuWLPirQPG7Oo4QqE+rPgvUF1enNQONITgP N/bhPNyYjfNwY02R7vnLYDYuLfZiL/ZiLzbCRs5JQdm3AW3kfBeUfRXQ3gW0zwPa24A2CWjTcDZ2 ihvGxoYDjI0Ze2Nt7BQ3jI0MJygb2eQ153TNNvYSE0y+keEEZW8D2sT4yYVIb/7y4sXpbJv2/7Hf S/Di9cWbNy9UctlRZDjlUB6fnX0xShd1eiHWmf4qvR1VZ6fKm5ubf/Wgb7UvXl9c7Pnbbp1/RxA7 j1T65i9/3XNfv35rLK06Oxg7is5uzvufGcPJxmW/rNePimiYvqsWNTX5Jj9mWx3jYtE4tYuaRhCR y1bTCaZ23HxiCCc5wk5UCbYpqT8xNPm0/9scZVJL/+zZa5tdNhUWYTf56Wd8qwUK9d1uu4uxbFTi RAtk5pN7Frv7zfWpb6oFum2NKJPe2tUy+hGE7TytM99VJaPcFCAzy/l8gN38bP2RwY2mXmPsOm+F fnXLqWuIXZ+z14aTwjbFAWKLqp4YwklmriVAu5CFqg0nG9tZcZDNZO522rVtZ8VBdjVxZKt531rc QDtd6e3Mg52LjUk072+ijw+2mdhkVLfykW36G8zmEdGFkyKKGeXGBIhV1Y9f697PxFfqigqX7/RI 1+Q3YjNs3TaLrXYe6XZIZGdmGTirvrjtmPQ2i36jezOWV4c57e6NRL/YD3U/RhRkfrDNdR1uJkOY pRJCbd00t40cOzB6sJ1p7Pq3kIPtfBo4WN2dbQ+2i+nYKa+7s1cH22waqLP6LXMlBO+7TvvcZqah +QgC2N7QybfF9S8yrICwUzIppfod8xEbsD2Z28raUoq5IYHtSSXM2zW3B9vF2M7aN4yVEGyzcQVX E2mNlRBujyuhGmQaKyH82MzILtWIynbWHWiPKnj3O4yVEG6PKnjunusKt0cVPHPP/4Xb+TCCA+Zy w+1RBd8Q7kpwe1TBAdNR4fZwSQaYoos49jjQCsDUYozdLwVAFcTYgwoOqIIoOzb943B7MEQBVEGM PegdIDOiEfZgiKIqzU3MqWESEMLuD1HUanm0LjnXr4Owy14FV42U0V1hGhNijtv3bBVcGL1+z5Pt wXavd1BBsaT3d2V9H4KD7F7jUcFc2FdlYjq8B7d7vYP6GtGhXbNEf5YDY/d6B1U8wt7lif5wKsru Gk+/I95lsX6IgrF7vYNaq6Qvt0Xiwe5E9S21rT80jrG7ZZkqnfIR9WJ3paz2ouXwStj6HViUrWpH V2NKQmMvtqrVeawWpy/92KrxdBff+be71i/qtx9bFXNKvdsqsm7UQtJmPmzVMLuVhO2nDqqFhzbz 0XZas2vydb6fQG1qs5Nh2YiXhJ+w9eGxSjXMLpzI43M7Fh8ev1W97sKJrJa7kkBtW5k0jadr8jJd m87c4+xcZ1+ZJusg7bowhtfy3sLtxGI3DbNr8jK954Yr4nB2U/mGNjOdasOVSbN0F06qBB/H2myu tR05AdtJ9w0zbGueqoZZAi+JRdpVw5xvW8ukapgMeAky0q5aZBHIlg2zAF7yjbSrLA/DiTe7apiB 7Gpx6G0HkHbVbFL7IvPtJJwtGyYwnKBt2TBD2XI7Qq9Ux9qy/gWz1+BQhbZFw4SGKrQtGiaD3kGi tU/apuyw5ZVkWHvVDprcNjSctHb5W6AtGibWZkU7kHTZGwq+Q0pjFyxpBl4uOyVYOxf2KcjOYmio 6mwKtPN1muDsW2E/B9rQUKVsQUYguzgC31Sjb1OIjbhhR2NflqTpTmz2jUzwm5j0bLE7p7FvHn/5 eJBm2WXM5Rywnz4R6ZMnj8fpI5HndxxzQ5qezWv7R0r75CPdGvAb6fTtbZ1vxxrwGwCNbffFAPCb Iqk6SJo9uRA2hdroMsHY2HoiYxXQ3mDrt4zfdSB02ui2U7BPKSUwGxtP2FN2fJxA7HIFvgFQ2xf/ hB3DYixbYeM3P2JkBbSxfZpIbznILqLJbBFvdv5tcMPs7FOYnRHs2Ier4yvO8cn30ONBNSXYaT8M NkYWOzvh7OiA/QbHRWhltAfffhKb73LF5u9LOfItC3v2/qXDlhVwY19kdpnIgzOh9ufzmM0/xuEo k4zs5x+bcdiyPELZcjvOPhbmshM2//igw474PpRdxZLZx0ztdnUMDxpQkLY8xDH/GLXDXovynn1s 3W7XVTuMXTd3YEBB2mJsIso7C2NTWd7AYIW065IGBhSk3ewJhLDl0gwcrHC2bJb7UPZR/49fu8lw GcKWG5GBAyHOlkNvUd7AYIW0Sf03hN0GEliwwtnSZBwarHC23LXch7HVwrBghbPbugcLKCi7ao8s jF2dBZTlDQsoKFvN94EFFJSt9ogZqNGj7GpPXpY3LKDgbPUZqNGj7K6pg47PoOxuWVBAwdj1smxY Op7sunbsK5v4trtaDQooGLs/PSn2bNcgG32NH7t3oAo0JQJj9zYgqNFj7N4xAlCjR9lJlWX9agfa /UUhjR5hDxaFHENB2IPtB2mYGLsZxIawB+0FclAWYQ/aeQ5omAh7kFVIw0TYTRHX5Q1pmAh7UO0Y oPEg7EFzKedcL2WxmzWafxmXm2GrK9abEiIe7Xbr7es/c66rM9qjWpe5KzjcHrWW3F3B4XbbdJry LmZcI2m02+jUlDfgoj24PYrYpbsSwm3jtbQ+7OZveyJoE3uz1YJNeQMqIdieBD73lYxgexKw3Vdg gu1uH63966yEYLu7akytSXzZ047ddoscnD0d7DgnGIBtVbpqInnmqihQWzO4LFwbE2pr+nXmiihg +0izauzH7nqGbuK+a+bP1CZ6W+WxexBf6tiY0Hzrut7MsTGhtm7IUDg2JrRMOob11o25LQHzrR+i OZ4rBrT1Q8vUHmaBZaIfMeT2AgfavZFO78KUwh5mgWXS6xzL/srW1gO0DSNL+1wrYJkYfnxqbT2w fPcHUf0LgXJrgcPybdq7YdYCh9mF8a6LtgKHlYnxrgobW4HD7P6cwcGFV5mtwGFl0hcGD1K1FjjI No+1rTfEA5WJZXiWWkIKKN95f6HhhW6ZpVBA+bZ0jLZn54Fs2wazPPMPUiZs0HeNHribmr8YYg+7 ADb+0FgoEDu1Nz5j8wHYjkdipsaPAXY+LNFy8vF4a7ZXMgPszXAYMr6Qs5zcmzZPoLbzyZKbMd4+ ktdtR66JvO3NgFUcbse8Tjsd3zN38kDpMupuM13bK5idTu5OPL1wNh3bTZ212Or+0dyR2MQmDnsz uoWxJW3G9tpq/6e7gzEdFa8GH9pZ89Jg/2Jy52WrnY3vM50Y7f49qS3t/SIyJpOdDpYaZfr7kTX9 vC5vfZmU46UfRq70YHxlvmlblk5KpG+QPbckUx002CvC4cnUdjr7Oz++R3hDu7W0djKTre0ji/2r Q+Ru/3xaB18eBvPuce3gCdcYW5WBf7u9u3QIu02LvdiLfahdX34Zxi6wj3tB2HfYx9Qg7Cvs43Uw NvaxQAh796Ha+SGOw8Y+Pgphnyz2Yv8/2yHbZUg7YKx6FdAO2Tfcofq0gmDsW1A/X67l/7CJpr0x BGBpkY7qgcwOkJPeuIqC7OezbFh6Vj9C69yydc4PtLch7E29a7q1PDtke6AdW1pDPNf+Y5LRwmqr eblo+0/JlzSjnJhtNt+mfyNnhBNL1JxdJn+nZ/Q0DmP/mZxRcmK9S8Rs+x/kr4QGtKO1KBPzzQRn 26fxo2PKhW1+gM0h9iNp35qfSzLbfvuHz6QdB7F/99kxCWSfpsK+F7EqRL7T8jgW9lUIOyvJ+pqf BLEvS7KKRZ9mth/Mtbe3JdkQfrU125u59skdk3cMy4nZfjbTLo++ytdZwllitt/NzbdK7iclL7ZX m4az3WmxF3uxF3uxF3uxF/trabODmf9NvkPZ/wVqmM3HmEoWoAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image008.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjUAAADkAQAAAABIk+iWAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAZqSURBVHja7dq/bttGGABwuhq8VR0TwAjHPkAHI6jre4EC3fICHTKm RSYjgs9BBy9BtBZoYA59hAztEERqC0RTc+hYNCjVCghRoKikEgjJ8nhfv/uOpJRYMkzeGY1d3UD6 RPKn+8P7RJ7PAycp9TbOxTk5bQtL54hFCnfePrdzor6QuBN9ZumMQolFEaOBpRMN/tFOFNo6LGfa EdZO4sR5xskRkaXzkE8DyYa+pTO+QY44ti2P4lOBTmTvDLvYPrG9Ewo3ziBy4YBxqvZR9ZGp2Q2W zy7KfV6fUpSZCBib6PEltDPuZrUS41ZuKS5qheNV5rge2sqDIIdCeT39yX3Y94cYN3xyskmc6PPR KeiKvR7sAjDznXxawEv91XCoTzlhLEY5uMGXCx6SM09KZ1RQHfY/UncB+uQohs5zDnM8Q58S+Hyu nT6vgJJDJ5tGoMjJqKXYhxKdEVVSMVHAQw4pnqG/PDiBP7QjTEnK+jPjiNL5OqMd+0AiMSen8NE5 4egpHmjnEfxJTkBAQlt9FTlHkHYRfTze58MOOhkSKQw5NkWwVYCOv37aDWaedl4YJ/X4Is4r7xq2 T0DlYfB5Bgyd/fe1o7BBY8j7wjgj7ETtXDdOIMipEjmTyjnIdE1h73bawZ1PjkBHXzExN8PJTXjK C/ylWNwZJqVeul06KjWOF8WTqjzJSBSqV5YHjx0dkBN0TzsZkDPrKGkcFtGAQcVjSaQdXTrjBBkM mG6ftQ6wQh5Q+xhH91cM04lxdH9R+2SIoxPp9vGqtEXtUzuqdkRI9w86MToHOd0/pcNr5412rpxc 3azqJXy8n7UTzrUzwdJV9VIQkLOiXmHpQOkkcRDiX+Rk6NzNIaqcwjgr20e8HKk7+ua8/pTu5zhn euDEmBmkPxZwm0baHbqfpYS+Hl/BKWfMxfwH8AFm3o4e07IbSx5iNEh1P3uTAvo5jDvg46VqW6a8 g3GDnXZ03Mmr9qJtXg9kc9eXhwfVGQW8EepKJ6mdotqucni1LerM605cjltYRL4VjjKXMvpEVU5e 1kE7RRVHKFTQl61wpMmG9EmZwScyj7HKWRHnVzin4zw9kQnTdWt+d/qv5eawJuETmRiFZzjnTPhE JqKpC8c8Jbw1zjMuROzAeciHvgMHn8jEsYvyYDSJHDnxVXTAUfsAEyMH9+F9YJ7vwKH4OnXhhGXs tHUE/ha5cBKK2PbOcpx3kTbOxtk4G+dtctJjN87fj904yb2r6bhqn3TkxmmTNs4VcCaOnO8cOfcd OY7G16lJh7YOc+Yc52ox99DeUZ/iG0jqwIlFGKhDW8eXEIahE2cQTGne0NZhQeTAmfn7nej3z3zr 8igexC8c1Es7J46c/Y1z4Q446i9gX0UPdkJbZ8bYKPr+kNk6OrROG9RqvRMuT41aOMJMN1g7ScNg v87JVSNmrdM0rXSaNc1FOOUEfbkbtHQ884/OpJznb+0IP9CXJspM389bO/2BvnSiTGfPWFtHcH3p RJp/b8x4W+c5OT/Jcs6sOVM5vW3s7J9nfosaLTsPsCABfCvb3DnLzg45T2yd4R45vZ5tebCB0y04 rB3e3oFAqT1yBgBNnqBOO1A56qmNU8COcZLWjjLOI3K6SfGCtXT4rp66fRAyKk/xa7vydBTv6z/f ZXbOoqP1fuDd+6utMzA5ihuDJG/tBCYnjZO8autMTY7i6jfohM2d8RYsxfmZB/1k/A5r6dRp1vL9 +VK8v7dyxluyXvjgdWeeWso1c5bz/492Pv+EydnOb46c4rzMkjPNHTh6YZisPnuvPpo3dfTCMFog ps1bvDoaNXYCn/PKmfJzX37aOTELxKydR2aBmL2Tdivnlo1zfbHK71pzZtFfN5dXC7Z3jg7cOEG2 cc50ioWjF1m3dqRZIEafsdaO2pa0QIxS6/cdkhavb68s6qUfxarLk+bMksPqednzR69VTljHVTtn Eecj/L3hYb04raGzSBF8KXHTtXUm8CTLYyjX3to4LM9zJ04SFyCYvRPF0oEjt6NhT368bV8eEat7 fQf1Queui/ZB5/bGuXhn6qi/org3/2LX1pHdKJXpJ33r8mCIPv+j6llO3uBR9Swnq5b6WjqqabBf 4+g4b+00rNKFO3a/y84d1WQ8nOU0ie9nOV03Tpt/F1yy9/eNs8oJr6jTYjnbpajXVXV+ceS0WBZ3 Kcbpf+r8C5S9BV8p4LU+AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image009.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAuQAAAFBAQAAAAAX5ocIAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAfNSURBVHja7dy9btw2HABwHQ7ooZO6t4AeoejUJSgLdMjYR0jHbm23 DkFPgYcbOtzY0S/R3Re4aMb0DSLDg5cCkeGFRhWxd9Lpg+T/S1QENAUJxLF9p99R1J8USZFOzIKp TKIe9ahHPepRj3rUox71qEc96lGP+v9eVzP1OtksqhNnVc/VzYvDFtez2XqJZ7Car2ucqNIldb2s TsXTbL1cVl/P1omYeZivF1v0qNvVXD0n6urdiyX11/nskjmoJfUyQ4/Khe02FZEpoW9Z+SpYz4j2 s0uK1ommShWKw+sZOlHThDpeMvWWuOLnVAXrlUAvGR0XdFain9ylYk3qOV6byvTANsHFhtSTef0o TZYM3Z+Zq89NUY961N+b/uWiOt2KzUzNnW0xvRn8hOp5kgh6qmH6cUB4Sukiuj7Kqyrhs4/pCXXz OLOa5WG9SKhTzxPVf0cXDqjrZEjQIar/nulQQno3iH97gHj7hkuXDaQXo9/liTuIKaxfVKMTkenW AX85l7dKMutnsmcD6IV9soXNOa8eC2qSXrvnmq+oV02RGTT5ujfSrcdh54+DK6JofD1X3ntGmQcu IjF29XQNhNjwgdCrxKjZ0w+Z/6ZhSgMqZGo+wdHhEEi8b8YJL3hXh+dGukEYPC9zLdbhdqOLC3io dyPVK6TZWFn/OUlLdaxqtHGBhHalDJIcHavW7fgPGaXW2VuRjs6m1U2JYTMb6StWr4//8GFevv3n /BFAunb1+hwcg15tqfauzO4NOoC98fXM14mJwHpzbw7oR/v6xteJ2SST3xv0JqefevrK02tqpq74 Ap/z8CL1eGfeujo5+NcrYk6m14feRObq+ZbQzQqZJfz+kwRKG0d/TnesDv3Lh/b4zxIqpY7+Y4a4 fx8SQdrZ5a4c/VwD3l3+LsFOqY+Cl/5VNa7Opo+ePYPPztfXvP7bu9ER99Q18fTU1z9+QwikvnV1 5eqpIROl/6Fc3bg6M5dE6X+6+trTvwnXd5mjp57+0wx97+jK038O1zfIzWncEqhw/ZbVf8lC9dOt hdO3Kak/EvpT5MWx/soEpuoHpMM01m+lmqefbpucXobqGntYPNb1Vqi56XhNM1avlMjy04Mxe1Y3 6XL6sae3k3JOujMGjjerl3otw7x0pOF4s/R7Geal19ihlh4aNHts/GHplQrTL0W6dImDm5RBKqs9 9tgH4aeKCldWWw8LmvqUb/C0bf1GYPmpKRXwtG09rB1rrihYnWy9UiH6o1APC5qmJoGV1RkNpyH6 bf8RjB5082sOAquTowfd/Bq9EuhBQbNHX3H0oHYsk+rSpVrCY9y5pXS6jvQ2ID3g5lfhL7l6QDuG T1x5ekA7RtwvXT0gaIjTdfVKTdaJ+u3N1GaT9f0EfXrQEPnx9MlBU6kJ+uQeExUH/vw7/OYaF4hP 9nTkRPHqTtUQ/8lEOlGnLpSvw0GDl+7e+sl+m6/DeSlRPRv/UHM6fJXQ6cLq/MJVqyvzBtB1fzRc BnmK6N3bVdtZVacOsacX/dHwatz8c0TvQqbXx4d3+vWQNzCX6EOl82WqW11nVoer0y+GUAGDpkDw LmSqTrdOvdcvvHMV5b3Lqm71MrWepnX6btDBoMH0U56bg9aN/pCOHwr2+mbQwWqJ6V09KM76xpoI 7/VhhhrsCGN6V4xlWzJ3O+upH6CDQYPp3Skf9dPM8t0OvKqb0VQu1BZgepeTUjXz1q+vYX2Udyho EL1Sk3WoxUL0Pr6OEXm6Xpcv2ZLpM8Tr/Wme4/3yhs17N89q6d+Cel+vz3pWsHk3Fz4DPycb8nHW VcnrwGWFH0+O2m25DjTx8H11aNtavd7q56xegRkF0lCEjG5VoZR13fe1emX0k09Z/YKHm3Mc8tk+ 963M4QnUAl9YunCMMKp27VMTnSRfjR9w9Hc+644kHCOMa2B/GlesLtxHw67p9fsEsuNkefD7M+2p SHR+mTqyGq3gjjulA/sORHdOBU78MkBEh5pJNwk2OWHr9ASDM77YUV1Qn17yb8F0QcZmrL7kC5VY rsTqfM74LR+EzgazZBMSqnMFX0saC1TnCl5S7MSqV2ZzF7HCTaIz24BEe79wnT517hk7p9OXjd9o Q+voCqsm8a0vo1PVpRY0A7ROxaRwEyi1DpuISVE80joRk7P3IlKnL4tHWscvHbVKV6obdBGWdNE8 qWMLyKQFQ+vY4jdZReV0bOGecAcop8NRI6yorA4vmBQXDLdnAlrZLC8YTtfAddXigmH3e/grysVV SaD7i0lraVUS6LW3dFq6R16i+7sWqMWrk3XtPtQRbjOX6eaQUj/O1e3M14K91FN0k49Lnt8WO1HX o30S9MaXEH28nSSfck1l+rC1ppxU6sKdX91WGz11t69sX1m7ePiQTCsXqV6PF1e/d/3Mq4m4fMfd P1dT6Sl6UIp61KMe9ahHPepRj/oHoL89fdET+9hi/a75up52qmK9Xae4Fvz5rBC9fa64ljxLCdDb h9FrwXOoEP3FB6wnH74unHifqNdfN+xCtan+rikSyR+dCdCrtsAn/tGxKbperK4+ltlp2cZCMfOo z3q2hF4maVMyy+lmMf2hfdaxkH5XL6uvW10tob9qlwAsFO+79pniQnV1VZ3eqBdqZ35tOzQT03+k Lxb1qEc96lGPetSjHvWoR12i/wubssOYdj7A6AAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image010.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAoAAAASAQAAAABKzHLmAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAfSURBVBjTY/h/gAGCHoPJ72D0GMaAoK8HGD7DlIERAEQ6HvHzFePy AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image011.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYwAAABOAQAAAAAbFRzsAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAK4SURBVFjD7dUxbxMxFAfwVBkqJKTMFRInZpYyIqHzV2HL2CIGiErj dgOpUj8AVTx2YWNkuMDQbNyMhHIJFb0FJXfykJzO54d9dq/PqBZtQGWgnvy/yy+23/l8Lbhuy1q3 5IaJfIBT3kHhNb2ciHc4fe+i8JBcTqoxTrMFCi+if0lWWIt85FTsEIUDT8Wu1G4JbksnnaK+JB6S UZw+or4IPGTikH08vo/8cNJ71C99E5s7KcLEt/zYSQT1+Z+RCXHJkiYLkNSSQk1JnpN5qa+ZUTI6 NT9S5IyQQjlLpsN2Wo/GZQuYAKFJpYtOR0W91hHQedgXIHd1CkooOI8Tpvo5DAjpUwgvCGeWxFJK TMokSWrCAkoNKTQho1NDJI0rAVT2asI1idjckIGkETyxpCLHaUMKAQQRICw15EhSVpMJ2VuvguOY wWQNRsvOWpEF5NtTdRWCIX3Dk7CdLltUk2WH5ZuBHkUR1rVEjcIFsK890ITDMz6mjBuyoW7Omomx 7jA4n5gmAzsx2cvuK2Iq9ljdjBsSd5lDQktEUY9Sk72euska8jll5HeEFRdEreVEE7SW0K5FEdms xSVn6aB/HaImNk0HLz0Tk5dNTJE8PZLnpHQqxqEhVVMxtR8rnn6xZEs9/YQcbEQ16W8+B/LWPn0h t9jJ3fF2S6h9nu3snxoCQbuQhHx6pXd/sIQ7QyCjmsh1AQGbhuF281ZaooYEoOZSYE8Asy31LyLn RW6INN2GJGA2v/4n6iFUOCQGZgmRHgJR4ZBF/SJrkgjwkGThEHNc5Pa4wERXDlLAjaF+0fR+OcdW IHMnRahf/j0itnDKMbnnIx2cMoJC20cCh1AU1j3k4oOom/PhPPQt/yrtluA2wsEpee4jH3CoEhRm PrKDQ4nJ2Ed2HTJHIaH/AVmhYis8lxWe/lXaDZGfl/RBLnah8UgAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image012.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAU0AAABOAQAAAACMaHlzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAH5SURBVEjH7dWxahsxGAfwC4EYTx4yBnqvkGwdQvUqyZQ13XwQopQU SievmeKHyAM4wUOmokc4l6PVlvNVw0lYlnrS3SX6BDnrAqFgqsVY+vHp70+nc6RDB4/+0560GAXT X2fB9Kn8x7RH1mISTIPGdtNHd04haDJAr90lGUP6AOgu2MmjXwAFB7vyAtwBigH1fs/MpQpQ5lH0 BrpANZ2raifWUuHRqVv1SGii5y39CamKDV3bpq90wkqqWV59K7yqcVu1oQqXZbmBCkuZwjldaUaC KKFiA12gq4FC9+MRuRJ6f0dGqJCH+vv1t2XETwcjQx/m/ObUVjW0qjqlUmXEUH2sPz+my0glE3NS cZaXHxI3QEVlE+BYJTStphNiKcvprU9FS6WgM0uxpSnposxSihc7OhbP9CVrReushpqs1FbdQAU2 9I9tlpx1BhDYBHiFpqAD0kwn9iRihZsOzCy9xOS3kCc/LP346fDC0POkodne+ZhH0uyEOI9JIdR+ ZulXPVQGDdf1weLldMjH9fNqnt68vVSFdwvi+sOhpS5DKdO0iyr+QteadFHhUNVe+FcCNK8M5C4J j07fSrG71Pki6kEzQA+gLABdALoL6RIBCtYGHsUuhZ2cQMq1S4PGVlP/r7KDrtNguupB8+2k4R3o 0dcepxU03on+BTwRH3ABV8kAAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image013.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkYAAAAdAQAAAABncJ7cAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAIjSURBVEjH3ZXBitRAEIZ78BAWxDn4AHPT69y8hO0nEF/Bm+dlLw4e WhhwEQQfYGHnUcIquDfzAkKyDto3Y+hDJ6TTZVdXOmYmE4YFL2tDik6n8uXnr+oOg380DLsHpHoQ 7UKDsIIecAChcSLHFAvFmHQ7iG1aQFIRySwjCw3OLvY5+bwFHUjZvqbCxzRLMvuGHsRl27QHNdXb RjdHSJAkRU+qmsYeJpVat4G02SelNOdc2vOOZJTyno1JtZTGkT7P3U2EK96F9+8WGNcGDeCnc/n9 pU8vHSlHkn3yCDMgcdf6oiNdI0mlQZN34Uzi/Cw1XpPg+htp+hUbrcCR2psFD4bckPS6kHaHhC7Y FZLsilKs4OqKSGlcSYWtUMuNryY6KTPyKZVWIKligkguz7jEfGbqv6TTc2DOgE1cIultpDrS1pPy GdYukHrHF0TCuEPyNYkfkCYlv5Jx7lJoFlTRLsky/PQEKZ9tYhiScsY6UsVWcEdNPelHr6kW1Cx3 9AmCT0TaepL3aaTpSO0g1I5IxVjT2t1chn6yy1cRxuddPz3THx779C8PQSvhptW16jeY6bZF8dNC zKoX2GJ9j5/8Rn0nW+NeygX/KD+99um3S64q7HHzlEhJT8qFLI0jwcTwSvhwlykIZ9X+kGCmz0xL FfN2dKPuFsdDQTtNajszsuFSO5HcQHPsHC+8Hb3MZvKz+hhJw9AZOscPWlHcj7/U/0X6A6mQpvO0 5Zq6AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image014.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgYAAABOAQAAAABz0OMlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAMESURBVFjD7dXPbtMwHAfwTjvk2B3Hhb4CEgc0qdRvwZlngEM3rdRD Q9oFwRssD7ELly0TIHbMCzClotJ8TEokGiuuf/hPHJvRph4BaULNpKnp75tPnZ8dpwMtD9bZCP+3 sONx3U6TwJ/htYCTWSakHkJ674XWfYDdtYCbua8raiNU32GP63CTUKD1gs0sEzIPIWsUfnjchc0s E+brASdzSyhOxD/iIZBVwvezPxAmdU9wAsPDqprMgdUh7gy6FDmb4diOIQuY+FoLbAsQhUz9AoJJ l2a0Sh0hcWloM4UUFrozbEbLXAtT6I/HDJis0BDoNL8ZmcG/jwFim+GvHKEoyxJenKnqYMC5FvIY 6GweD4xwlQCkNqMEPUDC2DxfwP6VqqKnDDCTlTwFStM4qqafkEjPZJXhB65AcqaaJKt7DJASCBFC HIbICOJDbjNKmKCjQLRICJcjKVBVzXros6w4QvEIS+E4yEUnqsy350iOQQqEFXHOcSUMHjMIP8iK FGahOMRsdRCQL7izTZWgMl/du5g5Qv+lqPb1XXyiUy2Qk7BL3o33D7SgMqeusO0IHdGS01ElFIEW 0jjpTh6O2UILMhMOjDDZIgwq4agn7tEVKEjhcluNgcsxiGWoM0bQfQBnDEbQfQCnD7zuwwphhFcL ai44Pg5+F3QflHAY/SLoNQlhjMJqPXA1yhVCKoRhJZRmLpSQWAGsUNZzEcnSjXgy8xEME73eKEvQ 7l6knyyIb7BZk2DXpMy8fRD1O3rfnmWIFKwSWJdyhN7Iiny6cZxBJbyuBZ35OMJ9u0fNYWHGID4B thtS6pzVT5bJOLtcKf6MIJ5bZ0ubO2f1020yjkDF8GoBM0fInR2v3mFMxhG43OUiXYWIOsIC7Nlc 73I24+7VYqc9NELivjSW7LQ2c2u3VxOTw/rDZpa9s9oLrd56f0fgT9YDTmaZEHgIQaPQ9RC6TQL0 PPrQaxTudmyEfylMPa6bNgrXHsJ1o3DuIZw3ChcewsVG8BDaz0X79dB+Td7tuBfCT5npy80Eie5v AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image015.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE4AAAAcAQAAAADnl7RMAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACKSURBVCjPddDBDcMgDAVQOkEW6CxlsUiM4lHoBh6BSJVyTSQOgEjy 6wbTSxufnr6E0bdBn81c8UBqnIZ9raJjNOUV51GYhTHxQ9OysHVKDt52EnUGIt8YSeZ5O5d9eKZ5 +LLggsHrMxDbnga2uhc8u/bb5HiFMN+lxQI4LZSkkrJi69xRfxr/PckbFLrxh6RAFmQAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image016.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE0AAAA2AQAAAACqlykfAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAChSURBVCjPY/gPAz8YyGb+S4Yz/85FMO9iE/2nTKltOJifocyH//+/ RIi+ZP5+/zeQ+f3///N7377/XA9l3v3+G8h8DGLu+H7KHiq69/dmkIIH9ueb9/7eDVW7H8oEikKZ X8Gi1RvjfzAAbT0vf+f7absKkG3n/98H6oAy37///+8HhPn9PtQ55xEuI4H5zx/BjEcokMfG/Pee ikxkK4iNCwDQf/ykb+kNfwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image017.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMYAAABVAQAAAAA6EqYdAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFoSURBVEjH1dO9TsMwEAfwdOpYpC5sjDwCC1Legpl3YGNxN16BrS8C 6sDAhLx1TVGkegyVpTpHHP+x46QfEieUUlGR6aSfcmffnRMwn03+u5xx4m4EJ8VRha2D85N35xCx 7H3KlJMPVtZsNsOeQPUQ1yZSeHeYQXeyGBFAUR4JEi+dUK4NbIhzPGmjoItOVsaEhEFS4+OtUOFL iyiFqqDlRqSXNIpUtCcTL4sBcjuUE8J4YJNUZqHO1P8zDYJ0qqzLpZeHIHkjMZsX22S7nNmkHO4L NXLnhfCdVGIjmzpefJ1PcFKCyxYl20rWnY0akctX0fVgSfb2rZHrZCHkah67Y0dyRW6ch7N5AQrM 2476sIrTqZqZGqzbKfjQdNsSRIPayflQ7UoNolZqyF1xqE0rYUP2tiqW1d/s209i+ou74vbaDVkZ sW/hghWcWuqjSin+ps5B8pwxYu85gWOleSrHE9FfHPoLfi9f+5H1L9vpYzsAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image018.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALoAAAA5AQAAAACpUQwqAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEYSURBVDjL1dIxTsMwFAbgSAxscAN6EsgRYEMstKegQ2k8MCCx9ACo cAN6gqbZGL2BUIZGMCCmVELUg2s/3m+niEp4CE2R8PCkp8+/LT85op9XFm0GbG1YiMaO+gUchx4o a0PZHNAfwPsq9Pw8FNHbs6LpEooDQyQoM5rhSdMtOoAap2QFlb0+jyQfU47OgUmx5xtUibneFYCz PYbLHXsEkCKLZnrioJswPKbmGvDgEpNOfL5dqKSIAfmslWzNcUeVUFXC3fHhoRM7+EosYeQTp0jc mSskNMOLuSEb073eZ7gY2hN06pVHYvyv0TwAiYKlFIP1DUYiURyUq0OUKA7W/lfNgT0MQTt0VKv2 vxqEoPu/IPgOWgs+ASGDC06P/iUkAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image019.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPAAAAAtAQAAAAC4jtvOAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAG9SURBVDjLtdO/SsNAHAfwqwpVEOrqIH0Eu4sWfA/p4ODYQSjWGuMb uDr5BKXiooLYFBzc7NihNtfSoUOIV5BwoZfk513+XhIqOniQkF8++eaS+yUIfhzo10z5huOK8Y3I TFJM8+z6l8SsUol7NRyzCuM6TTOp6S6l/qGnAr2jmsJkxp2IQbCRZhO39ycyl85aEk9wI5UeZdMJ X67O6xkm+kJOk27M3mnCTj/FM5eA7fPIebEozCNWdxX+aANGxXsCvH0g5Yunxd2qMCWofMHTjLYC 5ustVs1JOiBWLWGS4nDN2eeOxDjFvGOMKPzJb6ZRv53342up3xZRxgeHa9th6MpZ3zqRvhbLT982 AYlR5OnmzEHBKAAyRVpwlOYspc36UZAOR4Z1urec+wgoW84EgVjUgKnMfoER8JZErMmsxb9ByIbM RsI22qyIMyW+m6PKK0RF6h8babniD9zVckXAWHwg4RkV7Czr4GIOu+K4BVS0PygC7sCIMyqLl3yG R8F+EXJbNXE4p3cPAzVpib9/ACvmIcyy3BgXInaHvWKWz5O0a+TS3gLiuZmRm9tbUfVqeMLegCfI 3Hzp+Ff+BqsoxZS2YBHEAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image020.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHoAAAAqAQAAAABUrHK+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADuSURBVCjPpdJBakIxEAbg5wXaI/QgQj1JT9FFCjbEm3iDuuyii+fO I7gQfYILF4Kji74R5k3GJK9PJ29TaAOB5OMnyZApJB/z4u/QPFYiFdzB42cAo8GIzMYK6h3Lx1AD shir4OEGHLYg3uP2mRJQB+zvgAG+mfklAiZo3Cs3g3jLHEFcTLkwKQAYKG2EMiUjLFuo0uEJnt5I VQvmq010sMUIE5VAGxOXIg3XgU7UfmbH6oxFXUzfsdtTW4tDlUgAYXka2Rb4B2hzzP+F1uByWC36 AGUGl2EPiH6HQw5n3ue3hBf2wPt+B9l/Nt0NrswpZJVwZl2hAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image021.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWkAAABVAQAAAACjzyiBAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAKbSURBVFjD7de/attAHAdwuQTSLvXapfgZSka3dvsEHTulpS+QUgIV 1FXOoXs9d/ILlIx1IHXskMGjxwzBOkMGQ4Pys2vMCV9O19Ppv3Q0p83QHNgSx4cfZ933fsIGLzPa xkZyrxZPftXhySTV5NMD/zrQ5aSPuUexNj/BnLVAm/c6wD6W4BjoCdHlc7MUJwRXyGUZDqX4BcBv bX5FxzB9pPlkULj9etwTnPl3mruKwpxpZgZFt5vAv2wPDX9UNmAxXlPB5ynrNu882iRde1Dgh5RE UQj4vCnWiAbcrZ0quE1aIR8HnNqYc0scYfiAFBysbHU6Ec2hD5zdwEDB7Rc5ftkB71hwZ6Ti+CDP MbAJERxwkZ/luVsP+O1TFceF6hRXqEPajOlyEJynubef8LcxX3YlvwCyMgW/lnxGgbsx70D0ZEb8 3OcLNob5liDeTD6ZC2Jy/5iGIQAWh2ApQ8DClYlG7nMKrTT3m0yGy3mxsxzJXaV2Pc3jzERc5nog PkFmKLbSPJXIpSqRS2xNG/vPRmk+RJJ//9bM8F/bbWPlV3/5cMe7NaJBuVsVlz/Gqy6ZxrNG1a/u yOrPl6rqs26huvNuV2xTlodrz3O/ug31MtxvuGU4IaW4yEzCUcQPKSScpLhMZMStiNvETHGs5l4/ 5tBK+HWWu8aT9wE/jrldHxrn1ZB3MlxK/4tNYo6tZNUTfBc/+xcXrachoRNxjC1xMBYBP81xmzO7 yAm/UfMjPpGcrFDMd9fECzl6k+U/kCP5fCuq3oH6+orvBdx4neU/+crOhQAoNfmRur9/mlbynBBi Go/Vb4/PxeoUSE/8puwIQ7DmTp6L5fT4npo/QHajwKc73kLJ413NcMW45/f8P+W1eFLnP5/W2Cz+ F7otY3RXx9z1AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image022.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANYAAAAqAQAAAADnyJjhAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAF/SURBVDjLtdJBSgMxFADQuOpG2hNUty6KF1CKF/EIrlzMQkpwL3gC 9QaCCLpwOqOIbsSeQDOFWbgxjVLaCJPkmz9pO3GcAV000IE/rz/z8/MJ1C5FlmUSIGwlFOBeYJj5 9gbQldcxwJXEcFzKi2SQAJxnv/IkqGiaWls9wPDpp2XdqbTfOtUYXpYsahZ2o2xZ8FmY8Sx/6j/Z mpmg9TG88C0FFdJ9W2fT1elbvqg14Y6mk6/1yLfY9kVKZ2daBD3PsJ+ZmOXpkexX34NmJzyts5c9 Ll8VuaWLVyvzh2bvbTRQDULI0P4a8EFIC4bbpM24rs9zVl0L15M6O9ox435YbQAG3BkO8ch4atsp JIH9pK4vTAYAz/h/EWBlA7zbyN0tE7b9HG0kbVNh5M0EY1sAG2g8RetQz5IemHxPLu1FmYGXd4eG e6p2bv6eydy0/qftgnmgaBO0x7iwY2Hr7ODZzRhfb3p1zkcIOxUXnZvNp1wMGy3bbITsiqBs1Wsp 9g2ngR9t+VMXyAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image023.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHEAAAAmAQAAAADbjkkyAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADNSURBVCjPndIxCsIwFAbggoOn8CQVehLP4NhBSnSqi/Qs4piheAIH hyrYxKU42UwaJMbnS2KRVBFshsBH8pL/hQTgjWnQ0cT3g/xeb/vW8rVlSTKc7+Tt3J7y6ZMWpj6i AIqjCyXt+SuYSYFWcmIrKLBafnM9cN6yQ2gsEucFYwp9Eclx2EeX68YmZ4+W3PqM65HZ33g8cvVo imYytF7OszqOMb9UKA2YX5j7weU1tnnB9qN5/urH9au5/x5V6r/Xnvsu//Su8F1tOv6PJ2MC+/id 7+QcAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image024.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVkAAAA2AQAAAABFXNdNAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAH6SURBVEjH7dUxaxRBFAfwhBQp/QR6EFsRrCxS3EfwE1jZWahBYSDL ZSI2aaKFhd3lG2i6RY69iY3XpbnCQnZG3CKNzKCL92Lmdp5v3q6RFIFdPPEKp1jmeD/+zM177K5g +7W7sjRY1lu3cBz69Xbyb4/xF3HzB09a4dZr2bFbBG7ubH6hMLkET+vtmWyTPO0bSbWznUJ+2vET hLDuxg4rfOodelzzV6nLVGE8VKk6RiznVkKWAR0r+agd/kANAkvMZhYDVXLGB0YYSzg4CaMxIGAy sjFZu4SSM+skUkXXWBfmhsTym3sC6TXCd5Ite4LVVOtN9NNME94W6fMGg43H+OLuiVQJnN1Okhli ta/NAP0+YYVbaWok4yFYe3qltE48EkqsglgnfDTI30WcP9PusJccioiP5MFrwpRMWAAlg5CcnBsz 2PW5islJCk3yg/PkiFcZF5RsOFlx8jm+/92+V3Tmh4TfcPL2LOfku/g7+QPjITw2N+Nt2I3rfgj4 eaP/1uZ4uvfCbeLXvZ7ryXBrzR8DJ6M01MwyttgHiI1VhGPPfd35OAg+1FeHSv3CVcXYaMbAPyDE Z1U12EjGBWLwPG5uzNjzOPkqPoNvMK/ywoTll0zdn+OiC8YF4HmDX7bCqt6+aoM7vfk74crU29F/ 3BV3+xy3XsuCfwLvSa6Ro1ykUwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image025.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGEAAAAtAQAAAACW5zgZAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACtSURBVCjPY/iPBBoYSOX9Q+H9qccth49Hgu32KKZsfr/fHsH7eu/+ dgTvLypvT85iJN6+1+Yw3h++X/teI6n8hof3Li5GGMkP9+8j++j9flz++4XC+wnnVSP570HdXyTe 9737gPRfFB7MlO+7+ev/9yN4++v/l8N4H6r3F8izw+V+A+Xq/yJ4BfL1cBt+rwfqg/Ee/533/38/ mPMb6LK//5BD/h+yy1BdTWbqAQBmRBTw5cKN7AAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image026.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXUAAAAmAQAAAAAT6zaIAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGuSURBVEjH5ZXNSsNAEMcLPeTYNzDvIRSfRD16k55UCGaRgte+gY9g r0KpiadevFfRtn6AXppsoLQb3GzG2dl8UXuJ0INY2swk88t/ZmcnaQNqfeLGf+LTmnzye/29DVFW +ot1/mADPyz9JV/jpxvSV3i1zj+zn/xNhR/V1k/tjHfwvHldZgU5IzFrH49vAuATot2inhdXafcY f74j8BJcCK4NpBM8PEqAMcCK+ITFDTG8zXl+InFLYBoIbQz/dI75DK9XmPPpB57xldTCmtf66r7k w6OCH7QYjHRtEMzbxD842vTwDoDLHeQTRAWu1/AegwGt8zVUxE8ozSldG7vIS0+7Rj9yvI7dpVgQ Kt+NW3cT6buRbWV8Yi1jmha3SfoS9el+4EZ/ZvRZob+UYPQji/iOXfC+S7w2rNAPDJ/r9/P6eTg0 +k6lfhzEwCG9Q6r/XV0B9Qe7tHJwS6A3F2T08wHdNjZA92dBI3/WAJVCVh4Ik5iLfKKxNyrzTQjn J1V5DKQBBc+nDL8y83UoKeatOuXZvGUpROnDV933CfvbfOptl1d1+X49Xs62/n/xDYXNqoHuOoDZ AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image027.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA1YAAAG4AQAAAABu9ksdAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAhASURBVHja7d2/juNEGABwLxTboEuLxAlfR8kLoBt4Ah6D8gpKCgdR XIOUBwDJ4jGo1ijFNieFkop4tRJpTlpHKdbR+Tzkf2zn+xfHM7ub/abaDbfzi2fGM5/H9kdgvZUi UEsttdRSSy211PJt3Xu0Zh6tm3OyptZ+sHerHxPXVrrsp5knK7ITO1/92HdtvYvsyBZrK3Js/Wts fF+slMA4tsbGhvelH8saayZ2qZRB6Nq6Ks3Qhn6suDD9KFx90HNthYUJop4vKxrapZIHl46tMswX 1sCP1dtaWfCpB+vak1WsjuvtyrpwbX3vz8rf7C1n0c7WmmytPBg5trKdZW9dUbsY4H475t3HUTez f7xZt7N33qzh9PdoeNXzYl3nL01q/Fhv89cmXa1f7q1B8dpMrR/LLiOOVbzhxQrtOo7yYQ1s4c0a 2dz6siYbxYc1X2i+rG1RSy211FJLLbXUUkutapme6XGdq3Wu/eXzuNRSC7Myj1YaqaUWbGVGrSdl hWo9Kaun1pOyXN+jfw6W6+cBnoE1PVfL9TMVVevnM7WcPRQIWM4edlTLjRX5s5xdqDy0Zc7Smju7 UAGO62yt0Js1z/1Z07O1et6seeHPmnq1XF08QG3o0SrVOtWalq4uHoDjsv6sadfW+hFK5Lg6vigq jD9rN5dDVscXRbuNIA9WQlkdX4D1DWF1fPEQRN6sveDeynfDGrSioypjyn4fyL21G4ag1e1FUT8k LdOltRuG7q0KAFmdXjzshyFshR1ale1I59Z+GLaxcms/yt+o3g9D0GIC+ixa/BvxEyWVV0PbWGYh FUKqWn8L6z9jJ5t3I/hSGYagxVw83Bk7+rALWJhS3RUHLToYvYtt/GH9LgtfkkpdLSwb23C2fkeH L5VhCFpckL2wbqVW9Q3lNta4NH+t3xVjS7GfeRGLCXwHpekbmVUdhm2tG+Fx1W7OQBYX0PcKc7t+ Z5EtldnwBOtaZFWHIWzRAX15KbdqL8qDFh1kH2HVa29hFV+JrdowhC06oC9+WFpDiZXWer6Flf8o tmrDELboIDufiduwnmughZWJrbKerwG2IqqG6ey90GpUDlp0kH0zl1pZ/URtYd3mL8zN1UBgpfUF A7YMVcMw/9Jkonm+PgzbWNdFaLIoFliNlBegxQb0oZWsy2V1oUQtrqLYSmKbZt3trJEtBVbzKQbQ YnfoJ1YSHzaGIWL1mFpkMXZjGLa0ZNcOzcwroMXu0BeSa6LmMESsTnZ8D6oGrW52lw8epoGtTnZh m8PQpdUchoC1fOu8E6sWG+JWFzu+B8MQbsNOrMOaYauLHd/s4AvDFrPjO5ZYB8MQ6S/GGkmsg2GI WMwubCyxDvNQwW3I7IxKrEZs2Noyli/5YUoe2GJ2KyXWYjZsrgVwf9GWZP1fbqLILDqQEu0P9XsH H7WxRHtsQJo3uL/oQCoXUMXBbIgdFx1ISawcmFIRq0fVI3m7KQWWpTaWJIZKgBpgiw6kJBmmoEx5 iEUGNxOeAmYozKIDDoEFzFDtrBFvZdDKDlt0cDPgrQTqBMQiA46Yt8Bkg4hF5mgLWQpO2IhYZBBg WCsHZijUooIAwZKSgu2CWRFekWBJScCxhVnEdxfcSoHzUCIWtTDzy1cB5/JsYfFLSgYODcyiFss5 ayXw6YlZPbwmfvlC0lAiFrWAscsXlqIUsahFhV2+MiR9bQuLXVISZIZDLGpRYXdEsayhmEVM9COG QjPKIhY10Q8YC+su1CIm+pix+tj3xCxi8g1pKkeTvKKWQSvD/8uqpGgCYMxK0W/PLV8Bmhwas/BJ ilm+cjzHK2bl6MnMLF8JnpMXtfC/IKkiwPNQY1aBnsz08pUQaXIxq0T/hFy+Fr2Fz6SYZeGl1TLL Vx8fhYR1sPu3LdTylQZUpmHUgi7WVoVYvhYtSGUoR60UG4gToq6ATNaMWhnWGOjyVS46i0woj1oF 9mcjrKrFcKdza6NWiU2hA6SmbEGhg5e2bB/5jiH88XJcMKnQcStBvqTBKfKqjbIyePjCS0omoAir gFvkcEn5I9gU+IglVgl/z8LY8tsAKj2GIqzF3LZvxCRgC3//gLAyvv5KEdyCIayiY4qylgvESVR4 hCVuxBCe/I+xiEb87qf6H4keH6WsWiP+NpBU196KT67ehSV6LJa05OX0/uq4aH+RRfvrdEv7C7Pi R2lpf2FW7NGSF+0vzIo9WvKi/YVZsUdLXrS/MCt+lJb2V/2T/Y+xa0v769jyaM6vsbga7a/6J/sf Y9fWuZ5f0reFjy/Pp79ateETOL/ONd5o1V8+LVF52POrleVzPvRpicrDnl8++8vnfPgMzq+xuJon cH456K9bgRV3ZKUCayyujW7DzVO1XtavtNelRZfN8zQdtSFjBV1aTBuuH4Hw01/rZyC89Nfm2T2H 51f8d+VWOGuNxfVu2/A9dlO/kzYsX9EPQPz6tawNkfIn87DFJ80HdSRjY9eGd/xzFVQOGm7MD19x tffEibjS9aNW0Nu4ePniuL7cWRdWYr29a1d93bpELPumg9obVohZ3ZdN7hAv1o31Z008WlYttdRS Sy211FJLLbXUUgsoyecXSVj5/aNDKzOXWVT5fe7Sirqwks8k/z63g9pu+LSVlRnJCzZNq901bG4k OYKb1ub/8HCsFbWxkivSQl4bbWcxbVgbRy2srPo7MzYypJZWx6WWWmqpdbQ19mdtUuadnbW5leHG asQ2W9KFlX1Tjw9dWsnLixT4+FjL/CKwkEJbH5sfpy9OiF2PPK6TbtIeaZ1UjoyjnFhoWhEHloui 1iOzyjM9LrXUUksttdRSS62Htv4H0rj4D7FjB3YAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image028.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA08AAAICAQAAAAA/9MuxAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAsQSURBVHja7d0/j+REFgBwj2Z1Q9Yr3QcwfAMkEpBW8tcgvPDCCwkQ 7hGICZsQkfRXILzg0Ho0BxM6IUV4NIgN1w0EXmFctN3d/lfv1XtVXVVDN1XaYKen7d+UXV31bFe9 joSv0kSBClSgAhWoQAUqUIEKVKCOp177o3J/1L0/6sYxdSfEK7HuXvjUMXXdnqO8e+HSMbUU2zr9 2r1w4Zj6rxCJ2Aw/O6ReiCZ9/cYL1Yg6zav2f3WUOqbSWqzqFqncU5VY7KnEOVVHdeKFSsrmsmmR MordUnVSilVHFX6ouKMWbqkq2fijHnrqyi1VvvRGbdYD5axr31EP640v6rGnnA/4d/n2AIqOyh1T 9/nhc+Wcusm/9kWt7t8VN13H5JxaFO+KpS/qI19UXFbithsaPQTSW8cX1aSiC2M8xOzbE/XGE7WN bje+qHx7geCJerVvEB6vr3J/lMdaBSpQT9vYPVLhXJ1OrQIVqEAFKlCBClSgAvUXom79UdeBOo5a crf842gq81erM6XSQJ0MlZwjVZxlrbI4UCdDLQJ1FPV/f9RPjqcLPA313VlSPzueBPE01KvzpJzN RXxSytlVz5NS7Ausk6KcXfX8bajUG1UE6kgqOUeqPE8q9kZV50ktzpGqA8UobxSU5UuRAqcay1Q/ 1LqnlglO2b0+aPo1Ls6pugdkyvIKrLK/3HBOFf2pByi7Vz3D3R2AsnspsowVlN3rg2GRlWtqaIAQ ZTVor4Yz75oqh/YMUalFanR70TU1NECIIoL2boL4S6bUjNbD6VO37RPxnEmNGiBIJcqtr9tp9q+Y 1KgBGlBftotIf2VSxWjwAygiaH8hmuT1G8Er4/vb+tSwiJRRxusJISpWbr1bRMqTmvEyU4AigvZh ESldxg3QjGoumNS4AYLUgqDK5mK31IgsxXhE16fqbrklj5o8YAEoIpLWoUY9oAk1LCIly6QBgpQ6 vB0WkZJl0gANqGERKVnKSfAFUETQPiwiJUsx2ZM+9cCnlguKUoe3j3xquqIaoIhI+u5HLjVtgAbU fc5t7NV03xClDtrvu0WkCYMqp3+zPtUuIuVR0wYIUurrg0XxH/EZi5o2QJBSB+1x8ZG4Zg0is0QF BlRZiTsONU8qAVFU0F53/8hSzc45SBF/cr+IVF1mDdCMSgQnOMtmHRxEkXfaeSHnrAGaUbxAep4p A6QSYiesywMpqwlE2bn9PW+AMBXboOYN0CFVzEdYaOKyndvfk8AMq5Wde9JSqhZnVCPluoEoKzeK pQYIUzZuqUoN0B0lNUCQom4Upxxq3gMilDpkaliUnCvIgGIN9kBeJ4giQibWJbfcAE0o1o2EQj4y IKWOzli3RzK5aYGLN9Qh04ZDAbmWwFqpKc5g3wDJqkBKHZ09MigosRhMpardcOKKEmhZBhRnKQ7Q AGFKHcfkDEruloyoFYOCkn0ZUGtaAtPNgZQ6jlH+cleqCHjRgFJWeVegVgFTyuCCc8GYQSOeAZXS FJgsDaSUIz5juGrAHHoGFF0pOAkhSCmHYcZwVYADnj7FGK4ycHuQUg7DjOEKTqGnT9HDVQ1nVoQp 1dhID1dIakp9ih6uCji3J0ypBix6uFrCrUqfyimpRhIrwpRqFFlRVInk29Sn1hSVIQlLYUo1iih+ tSsR8lFBqAW+J0WFu1Jj2SJhqsL7W3K4wk4VQtV4J0gOVxmWMVebooarBs1LCVMN3glSw1WJpiuF KYGnDaaGqyWaxRahluhhIoarJorwX4EUvuSQGK5KPIUoRsXYBsRwFeGZZRGqQDdQD1dVhCccRqgS /Qyrh6sswtsuQlXoEVcOV5Xi+GFUjf5xuYqKIkUaaoRq0E1WCqmMVClsEUqgZ3et2lekyteMUdAV ZlcSfF/LKFJFdRiVYUcCp4pIefxQqsSGUpTanqgoUn3qMArL/Y0OV3UrJSYUFmFhw1UnXQoTSiCH HRlDOikSZhQSYsFU1UmJIYWkNAeHq520EIZUBR/Bfrj64Z0impSugzaimlF39vv3zyOq7P4wI2p7 snTK/mNoRpUGkiFV61DiKErnCKZHUowjeJXPtjakmtl+P0gFWQypQ9FJmxSoQAUqUIEyprjT5E+r Vud5AMO5ClRoFvap8/wIO6PkN59DrdhUejTFPIDZ88RXrYr3wd25oMoPvFHVP/1R8I01+80iweZJ WKeq2ArFOYBFgs33VD2cMaIidEqG7Vp1z1f9UEWMPo20TbWb+KG6xlfDUzK0mgXd2NvjJyp4ZqTl FtjVZwMvu7Bbq92T8Ax+xmr3XO0mSCCU3VopZ8papdRzta1S6mmKVin1RFmbFDHX3SZFrIyxSRHL wCxSDZETxSJFLYyxSFFZpi1SVE4ZexS5sMgeRa6is0dFgijWKHpdkS0qor8nWouS39xPINg/klXt DvxdrFmrqn+qqE1d6VFN94i+aZ9pa1MXegdwuXtK2mZB0Kb2D1iZteqnMmaxARVrUE0/P3MbmulT VxoHMBv6vmWqT13wazWeyl3G+tTuZLGoSfqcSwMq5h7A6XuuuVT91Yf9A3huraYLL4v3MOd//1LO ++DUqs+V15XhjsUfv3BnLiyY1GEm/G9L3n6ffSudq0RBffOFzsSO/LBxs4AOLNYCGbMs8ElsdQJS yOdqTj37x3L2FkULLFOQQnoL8bv0p/KpB/DV/SrvhgwXpEm4CuoGfBXr2YEyuyGHU3CrOKwz5VBi OtMNp+pEVVcWNZ1bjFMl/PJag5rOpMcp9ZePsSgx6Zpw6ka5Ex41mTKNUkSKHB41eRdKVakFalLQ QaRUb6dPNSh1Z4lK+i0S7C3ExQOXGu5X4JN8Y0u16t+HrkmhUpiwqb7HQCkqXw+b6ufto8tfqIyy /BZ4yC2CLX8hE3DwqcNQglFkthmNz9U+msZW2pD5UDWofeSJrbT51CK1X2WBUHSuFJ2OaXeVgPS2 dGIgHWpXLeRWOp2QV6u77ZZZwBQjp7YW1V3SwdMvGHmB9AaRtlowxUiSq0fV2+s/kOJk79YcGrcX QDn0ump5pyElossV9DK+jM+cgpctVozjpx9bZJDF+t67KVUl8jt+nP0cySvHKv0IT2xW8jvWs59j +bIRXayloB6Bljw/Nskwez/Z72K0D0UinSl1T1NtbPbz7Fp/eEvzHDBeg5Tcwc0D8UMYmEX/ntyV 2JX6RSpTOUTdyNS8cxvCwG3o1F6jTx4o1B9zqZV83TxPtzXEZlCUVkGx78obdSBmlDyazw/gEAZC EXUJXGOxqXkkPsRmXAo+gAv5EukJqSEMBCmxsEcNhxhqbBt/VAHdkDGlhjAQpKAhBqboFjjqTyDq LS7FaOxq6oF9rhjU6HEgTMmDA0zJHdOcGu0JoEoRy2EuSAE9uybVxPKNJpACxqt5/oncIXUFbteW WHozTH0OUUBsMf9MjiigVttBRKYyiIIiplmJwf/21CcAdQtRUByoRW0HfPT+o3Z0O/pjAGobMVmj xh3fGvj9hT1qXKs1+AZ71Kg8OYUuVTiGWvmrFUyhN4DsUx4PIFpOhMoDdTKUzhKmQD0tpbOuKFDH l0CdLXVBP/qwRV2TD8SsUbdFoE6P0v8eBmOqoh/D2aI2nDTtdqhHVp77U6PuSq0NDai+Y7rnfo+i DSp1Sw25WG9cU8XbiS9quMvunBqKR2qpSIt5utR5nqub6pOzpD72Rd1Xul27MXVX6n7PmDH1uPFW q4eN7oBlTJV33qjqyhslEn8U77uVAqWgEn9U6o3SLYEKVKACFahABSpQgQpUoAIVqEAFKlCBEs2f ZDmVAFH3x3QAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image029.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEgAAAAVAQAAAADNhpXDAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABYSURBVBjTY/gPAwz4WR+BRD+Y9Q5IlP///xsL6+N/hgdAFjtU7IN8 eT2Y9f3//7J6RjALLvYYqKP+/y+gyUDZ/vr/P78z/Aey/teD7cXG+vz//z97gi4FAJRGrdM9G+dO AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image030.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAS4AAACBAQAAAABWBmphAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAMDSURBVFjD7dZPa9RAFADwLT3k4EH6Ado9evMLCO5X8CyIH6Cl1Qrm sDYj7cFjb4IX+wEEexBZIaSz0GKPOYgUWdcESlmhbmaX0k5K/jzfbJI2CybzwKVefOxmN5PfvMy8 x4ZtACXixo2yBN9cy7oRHjwtE8/VYWZspcUPTD1bBR5ILfMD4Od6JoLYiCiMmI0Xa2MMIFVjMn9D fo6lPbxg/GANmW9hM/yNbTzi8PwvFk1YiGdJPk3VTTrYDGmb4Kphp8djPIdUshj2soyTZl2xs5xB K2PQUqxovbQXBMgOVnq8hMzm4L4S4yVk7m1W7EQxWzED4ghnO5/ugeuJaG/UBpeX2Kh9FMyPTJOf JdaouWV/wJuKxJLPoMWfNDPVfdGQkcBs0uRuilXgto1bmEtT2Y4BszVUzKmbRpgNWZOrbMgimGRr RzCdzc6ygVobMoAjXJtsA+yW1nacLHhwHG3zl08XAZrf26Hh4k7DKDTewjXDyniqijyrkRflzYry joGTsTQTPKu4KDE1LWxaGctbv5O3fpyzcTYtCQSj/E6JbLjPSUxQWLxIYkkyW3ZKYWE6oBQEC01i UDRLEw6NwX/2dywVJBavtEjZNhmJBTQ2JN10tgWhsksaO9+x1BMJIKhl8j0wT335vF/Lgpz9vFPL hv7eA6ZuOqhnQ+f1ZG1fqllqyK+R09fvVH4ksgunx/Rs3bcaBDZ57Kh4I8VlNZs8dlQ8FDKpYUVY dezomv24dWJUMbfEet/WqlgRPtt4bPc9HQNo1zFRYsv9jn4L5l3DN/SMCQnwZ7ZdZlJUMbPMAKqY UdpCDStdSmgshmpmgjaynZJYORiJpS0CC2nZ8P9kJeteXZkb1TB8ZWGAhKqYylbHptdGYWH+Oahg YnpQVrDD6UFBywY3wrTxD9nZ/SQmsNNHaUopSJ/GelvrWxTWWeloWVe8E6uCkG2ZyHqrPT0LTjZH 84RsSX09CpYmJAYwQ7ZLYzs0po2MeTNdG4mNaSygMZ+2BUErCJEFNDamMULMmP0GkspwS3avlMsA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image031.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX4AAAAqAQAAAACcyQ0EAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJ2SURBVEjHzZXNbtNAEMct9ZAjD4BQDn2MUvkZOCKk5gVQws1IJlkQ l0oI9QEK6iNEXEkbB6lSLj1wRArJBvXQQ11PZRScYu8Ouzvrel1yqG/di2c8+9u/58O2h81W4T1g QL7LhTEilBNtMe1kiN99Fkm91VebHKBYZNIYPhYQMg2qdYF4uEBeKDMP9CmOwgLoUKUAgbK4VZjN EfRRfzMdrIB0sdi2QApdP9q3gHwxO4P0DPH6XMptB4gXPIgIiKHHojkQIA5nSRYniDfqkQNeAck3 PrRAsgQWXZbAj50kSywwdAHOeQkAvGllJTDLS+C6zevAsAIchQqoK8SdKocedKocPuRxEL9keLOq 55AeJFSlNqbTrKzSOcpnIoU0VVX6TVVaqzNNDG0fbPmpD3oJNGKmrQr4o9oHtEveTkyOttO0k1hG nVatMQeqXQKrQ7GSQxbZITOz9AvFadBkWrOpSPJGwKi/yiekL7fc2IQ5ThkyQJ5j0XrreV4bl089 b0ub6kI3X2lz4vm41DcfKeDrbkOF9/1mOZyPBk2q9MnD0cD24V7rpwIYdZr6LFsQ4W2bJyIzM2Ji 6/YY8djDqU+zVNCecK49nxwIQ8QjGxPqRXS/S3aSwhOoFCDoVwoiUeIOkJ6aMoavFVB8aRPQ3UX5 /Ihi4mpaA/SLroG+eux8hySgN0DxmVNMXAF3gWRlLi0DnFDTlqAAlZSJFU/uANQ+ZoCxzaEEdEyI jQrMVQBX4S4Qdy2g+p4/tjnAHoqPBxQT4pL/XyXpHztVmmaqSnsdiq3lRbTp/xCB42TCcSRuBDh3 nLw2yIxtAiByHFGby/ED/yneF/gH99tE6CPeC/4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image032.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAArwAAAHGAQAAAAC+kGXUAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAheSURBVHja7d1PbxtFFADwNZYIlQp7hENhuXEE0QOXVgviu9Arp1YC lDHqITeWIxKI/Sg2RMLc8hFwlUNOKGsFkbUy7OD9M94/3pl5bzJPTmDm0Kbp+tfp8773Zp31OBA0 Iws87GEPe9jDHvbw/xE+uRGXFHAxuRIXFDDPlmJNAedZIjYk8Ca95iSwiK85I4CzIr4oYhp4SQNz NhURATx7yAJGAWc5OyWZ8RZeirD6I3M/4wouXMOimTGP3cMJKZxHVHBIBGf3BmYNvDpyD1dzXU1d w02CLBzDnJ3WRcg9vKjh2cQpvHgUr+rqNnO3fKkWLEV8U3eQwDEs4qauOYcjUXXpIgiYWzgV1bpi C8du4bN6JcSdwxfiqoEjt3CzjHUPy8GdRWIAO26mHfj+zdjD9HDsZ+xhf1b4UHjYwx72sIc97GEP e9jDHvawhz3sYQ972MMe9rCHPexhD8txSQWfEMEF/qYZYriIDKGwhbkJxt/mU8PydjTn8OZsB7+4 fjEcz158gb8bp7kjpLn9+OPH3fHJY0k/t4Xlfc3PVaFY3BJWxnjGLOFrKvjKAK9iCDYCn1PBpwb4 ezI4soR/McD4W1Ab+FsTHFrCDwzwD1TwT+g7RRv4XQPMLeHikQHGt5AGfmKAf7aEuQnG96YGPv7a AKNbSNOajh8Twc2To4TTmR2ciSPDjC3hdX3DtAZG9ybg2i1dsHsG41vIoeE0i+4ZjO9Ng3e7qeGQ KBRkMLqFQGNMBhdEcIpueg38hwlG9ybwtTS2hRwaTtEt5NAwvjfBYXYnYWV1S9EtBDxjMjgjgyMS OKWC8b3p8DC2hYBjTATjexMcRraQQ8MpuoXAXz8mg5Et5NBwiq70QHhOBW/HIhaYAYeRLQQeYxpY oFvIHYCRlR68rrgdrJsxstLfARhZkOHnMQ08p4LLgav0h4ZTga30iBl34aMbec3pAO5U+uKzC9Pu ONAXQvowz87kz2RuOeNU9ApynqWm3XHs4PUmMu2Og4hxpyCvRXxh2B3HEi53x3ECl6HoFOQ1Z6bd cezgFWevuYHL0SnIszeKQHtq4uC2vK3KXUUiV6Ho1M21M3he/mVb3ta7TWxchKJTN9eZU7gtb+7g lAqel7+05c1xKNoVsuNQtOXNNRwRhaItb+4SpD52N8d1ue2OE7gKRVvespz9atiiCwO35W1bNhfu ymYHnj1hrxzCnfK27UvuWlMPjoWbZlrB3WVhLNy1fyE6x7pasNSjsyx0ucTqrd6Qi0I47HIZi7tO x8GRc7gOBeY6HQeHRKHAXKejYMzlNCoUHHFxioIxV72oUBSIi1PcTbeIWwtRocBc9SJhtvuOaa9S XCg6L0PmNnAWz5sJyZtmm9G9hrSBf3uPNa1S5loTit41pAWcPJTUetmHw92h51bwA0md9x+ftzm9 tIGjK8HOqq9O+52tk9OJHVywekbLdS8UHTiygs85q2OwzHpwm9OFHbzMB7AcweBIHJwHyyx8JVbB VJwM4F3qGffyHYP5JMnCdQ9uQtGmninxFKFIOKuftT1Yhta4EbMSznqwHKuw+cKUH1g4kxliyg8F HA5hGYp86gAee/K4PDxxNOPdAXIXysgxLJrNIs3vSEHGWJ5v5r2uDfByDw6r34z5YYSHiZDVp0Vm CSdKOK/rm3kH9HH4RKa07CC7UPDeffdYODzhH9TwoOeV51t1iDE/RuHiaMnDGt5fEc+q7yRWcD5Z FlH9n5XvmWlHvctuZHIVK6ELMbiM24VCrCa3gc+HUWzhvExqwFvBxuF1eU07Pni5nypgk/lxeNOd 42AER5DEU8B8+BORzj9TbmUM+ISAcbhgg9dPOvBqG2RzfqjWx/N/lI/Ig1C+fcQC1oxi21jMiYe8 VKhGEAASzwZeBHFEEYptkF8HHGYBw7ZftgiFmEE2M9bBTAGXC47bwOr3yUD2uNbA6koTbHPkFnC3 0vRCsT3hzC8DaOBupenDOWAvag2sqTSB+enTwEvdo4xPnwZOlKEoc8T0upMdvH36TC+2aOBI87Dc eMapYX3dCExTVsO9/Ej3H2eYshrudeI9uDBNWQ0blsALw4mhhg0tfluJtOeyGu4lXrr/yIU+GGq4 l3gj8PaM0yW2Gk6EYawC3ZmhhiMTXEZZHWYgnI4/VhNmJdxPvFG4TD+lrIQhn7PENbISBiyBm2AE ir9SwP38GA9FfTKP9ykl3G9Mc9WcK3gsuZUwYKVajjrMI5mihM9gsJT3lnNKOOkdlqrlvxo52n3n RgtHvUfPNXMuGnmXhZkORu0WEvTDUb3DQwXjPoesgcMGDjXwID9Sg5z14KkGHjQmE1wHWsKBBsZ/ Ot2sA8dqGHDtuS9HEg7V8CDxjKEox987eKq+WTGxgOXIyoI3mHGgGPGoUHy1UB4PhKvxUQAebABz +EP3R/Tdn/UV3EgoQPDnT40xnoLhD3FPXrh3VuCePCUc78G/b5vBs6eXmhdYQLDYg52MkSLkCA6p YEYEV5WRAhYe9rAWdv5ZtINNdNzDj4jg4gmjgflxfM/g/Dgigp1/sis9HNLA2eFh8Lrgzsz4Pw+T nW73MPOoitD9q8dkrUm849qV8EsqWDcuqeAzKjihgkMiuKCCuYRxZ44ZzoPqJwisgK+kNzB4UsP8 fTB8Aw4FDwKRf8mg8BoMV0GDw6+o4FmMgr+ButW2oDC4fPIy8IQRoSjhFQXMPw0ECVwOMhixBRIU PopqGDxlKHwyr+C3HMPFmy8rOIcXISA8OY2rmbuGxfS0igHiXSZAOGlOtLlrWKzAIhI23686nElM BGdAGP3DlhwYio35kJFZA+AbKvhHKvhtKhi9qTIUTqhgq+FhD3vYwx72sIc97GEPi+xfLouoNVIH pmIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image033.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAY8AAAA2AQAAAAAXUyhDAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJzSURBVEjH7dQ9T9tAGAdwM7ER9QuQoUPVhapfoLdU6lfohqLuLBWN EBSvXdp8gsZjNxiQmiGiV6kvWVoyMDBAuEhI9QD4aFP7HDm+p8/ZmDyHHJHSJUOtKOie43f/e4sd +NtHO/9J/gwbVs9Dq0U6CYnq1lh7FiGdhCibBBZRpeQWKbG9ljtWi3RO2jHXaiUTdswq22QwBblF yiyQPvuHlK5FhjbxS8k7i/y2yT4hMX43OtWM/MT/5cKUGZIYZ5dmU8T6PpbT2OUSicJad09iB4Nz 0CC8fDAfIizq4lA9DnAcgehekoOtnEgcVYqChKboFgT/ilWQ0iKP7n6C5FXwtJGTz7VOOnqy9jg3 zR8uNGrf5H1POxdYOtyqmJS6hKQXvs1j/GAgUy3fr+QpTRxa7ATRd2FS4srhioQ5YNuympyGx3wu IyESWG6txhVKzg3BHw8SzGIiCBIVinwmfjKQfcZb60XKxvyYxJUeEpOCJEuJHWeepHx0HGalPAM4 CgJm1hKcrffC11drOTVrWbpMiRgc7Jy9+NLAo1QAbzpV1+zY14WU7phPdsxbc6Fb+yWXlgMHVHEP Gb5W8FygOJeU3k9zLvDS9OprBE//imhzc4qbZU5fZ73XCd4xbIwqwvWzWpbU30zAE9mF4xnJ3wUs +yzm89Cqxce3HdTuLnill5+Nq6ouKGl/uJlEJxZpLU5BlLQId28kCxa5qE8gQ0K0kvdIiuIb5cS1 yAOb8DIyoiSUDUq2N1kZ0Yzo56IzJidJc9ygJBWk7oo2aSWavAsnEc4pSdMpiHAp0QmZ9SQC0LZa U6TMEiErNE/HJqXLn/aZXfIHrYTnQZAaTYcAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image034.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFYAAAAqAQAAAAABzZHgAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACySURBVCjPY/gPB38YiGYfl0ew3+9HsL/XI9i/kNT/xcFGVvO9Mn/O fJiZe6bn7Yey22W399f/YTgmD9a8PR/Ifl8PYYPUvAMr+jG5Baj3LZI7H/8zhLNf/6/+wQ9lv/1f /f8/AxCwg/QixN/XM8PVH5OvhrLnAN0AY9+BsP9ZANl7GP6Dza9FCp/dSOzrSOz3ONjIanY/V4ez a2+vh7H/WBy+jwj/+0hshJr//5H0Eh2PAGK0p/bxvPetAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image035.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA6YAAAIPAQAAAABInf7UAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAB12SURBVHja7Z3Nj+NGdsApa2H5MF7a8MXGBuYGOeTqjYFkjTSGySnH /Rcc5B/wwpdJMhhq0Id2AMPcRS4xHETHALkFuWzgw3AsY+XDZHTIaYEZDHtlbCOAM6KiwM1B06zU d70ii1VFSqN2MCrDLQ7Fqh/fe1WvHuuDCtA1pCo4Uo/UI/VIPVKP1CP1SD1Sj9Qj9f8btULbw1Kz aBqjDXp2WGqR5AhdYGkPSi2TDULLZ3VyeGr6rI4PT51tUXRYKq5KKNqg2TVQ76P04NQ6nsYHpiaE eo7ODk6tMHVxWOqPR5i6OjQ1GF2HrMk5lXV+YCqz63VQDy4retFkPXjLQZvV15h6YN+ENucPDt5e C7T574fx+b3Dyorjpuqf4uLAfQ6OEU9mcZEclopTHUfowBEMpWJB431Q132oyRLtJ0bs0xDqZIH2 Ew/3ouKnnP3E/qe9ZH1GAsUDUyv83+VeqKNe1CHpe0Ot+zThPVKTQUXtRq2uiRpfA7W8FmpxTdTo Gqh5EL4w1CyYvDDUaTB+YajeGu4fuWjUMiggyDeC2ZFajctoALXajVqPq/gaqCOtgANRUVDCc8sD UadacHkoavbhIOpQqKD+4XVQc80vHIwaXge1uBZqqVG92+uO1Opa7FppfZsvtfS8rotaXgu10B7j fO26K3Wl9e2HknUxHSJr/xlQnbrMkjf/sjh587lRr64+p+mzzwE1zOIg+O3bb7FLloOo36En6NXH jx//5tPu9Prol4paR3n0g9e+eHvcTV0j9PRp/fTp0wcsZfj/r9jnVx/J9MrfdeA+w1KS9KMrRa2i PLzxzhcR9xW/foiLe/jAmjLx/6NHD/7jMU+PRo8Rlrg7iVE4Si0m2eTGO19HfJz3S1j8N988ePgN lvHpeg3zn3INa0P+lSukFXEAs2vyLbrxThGd+ts1xP+TAEQbkC5dVNHWZBR+451cUD3qcBVzqsbR OxFDEoESoH7Rg1p+yMvQXKneYRrSykTlfnHppuaXjFq/oZ11UYU8gJr98H1vKq1EW65pf2rapv75 DX/qmaAm8GzmokZNKkge1HDLqKW2Bmb6M3suOWg+jFrFl4xa6FRHTqkZSl3rX7rrcEmzY+K5djpw UGXXOExW1u4wdaWNSI+WPtk6qG5Z54jbdQ41XI8dVNFcB8p6hrhdzyC1mjhySnGGUUNx6yk866TK qwdpmLeAVWOurAwdVHn1IFlxFd5Sah1BDReRPaea4xpELRC16wpVcR+qcmSDNLwSH7pDzGM7tbRS nbLy27oA5ZCUOahqGGIQNaStBlMLbS1ilthzyuY6iFpHzK4X+O4hderIqSw3hCqsedF0w46cqZXq qk2lvE6LEOuRgxrtJCupFSsq6wJquB7bc4Ip6SGyEgkv6XUppOJo2EoFzWyIrCIGXnB/zFPpoIIH zyFUwVo03bA9Jxg1HKBh0nCoZhfYUkDDRWSnquY6RFZqH2rXSqPmDioQZgBV2mfZdIj2nOlOVGmf Je97eJom9pzRTlQR96PlBkENB/accAXJACptOETG5aoPFfaKA6ihvK7pEK054ThRfyptOOy6M2hX MipoywkH+ftTq5j8pXZNoYbJg7ot5wqW0ZvKNEVkTCPtfKhyJihprWWDvseD+p2+0EVp6hONWnBq MUbZjeD2BMX6aqvUl0r3LmAlag9uSlOfxNCu2DXRnNUIt9xRHVXJEwjSfLaVSvcu4G5UG0RjmiI3 8nEC7YpdE81ZE2qA4hLNoFK1BV9WapkU9J/aoDcTgMj4UQLPZwmgTut4g2ZaBYIX26kk3kbplTbl qTT1Cy1XIKgBPsxuJxsUQao2rOtBnW2hdsDxXQTtGiBIPUGrOoLBXNGTGmlbJipGXXGqtCtxTYz6 Z3d+nOTvoXkVQRKU24Nax3NI5b0bkVEb4aITFpT6/p33k+INNC9GkKqFCj7UaRIa7aOP5k0k9QRT x+gUUxP1fdqPWmEqyMKdBJE1hBqmo3mU+sFJnuB7OC0jSI0gwYe6gjfK7bNtUomTUFQcpZ5WEYg1 9PWZvanKPqrzISlT1DcxdYwmmKpQ+jOnnRoE5HptCba6AZ06TQT11lt5Ujep+iyMnfpHbeqMfVzy NiQ1HIic9a0Rpo4aVH19pkvD5ckrOpULuOVtSFBpc2XU22Os4aBB1Zqrm3rnpxoV1IqSy8zKGfOc E0otpw2qHtm7qBWlgufdxKw0NuS/RMWkvoOpz7JEp6b9qLUuq6gVl3zkUmiYDb4v0TSu70zyZJvF OjXqST0xUrcgLiaJDYMvyzGi1FWuUxvLqftSgVo1U9Hmipb4o07CPFkU0VkFfFNjQUdfKqiLWjw2 pcI8CBCjpkV4Wv1IURuTpu7adKL5JiHgJa8gQsNsbSoZ+K+TNE/CElPHitpYTu2kBifxOdi8IL4T I5ecylf/EnYVz7KTSTGe1xPV0+nN1RmtVXduxjnoc8TRpe4QK+okCtJoi/BJcGOUj+coVNTGg7gr Mj2pb8ZFogAzeaRVS7YcYBqCUyuo11ADOKPwCsUxbG3qqIqBhum6t1Ib9z+HcxFQLz5UulFDiSWO VmqegyTaXDNtVHoDrFn/SW9qChbjSbVe6o2BNNdKH9Er4Tj/+701DKPwLjdMmmuuj/zgS1N5B7mu Yhe1vBNdALEk/1LN6ZBEmkygj0vU4Olqoy95cVNvRvDpSvK3vKqwr0hzLZpPzffU4YqFGt5UpD9J gucsODxAmitR8hKZ06IxIdzzqbnD+ePmWo4sOVMeawykyrZwyasK0zCWRMaIphSxR76dqVvubhg1 j+rAkpO0N03FPalSrZeau8li3qubc5H2pqm4J1V9pbnh6R3W03XkLNmdDaCyNpNKWStWCNNwUIxt 90vrIFzC4U+llEj8c8u91JYVwrdDdFBZIwMk71HpKiR/pZYuoRsuxUryDiqLdYBX9LcrKRgYEz4R y50fHdSQoZRX9KeSBqc6n0ved1IN54E1p7hXVYv9qWTpuOpytuA5Vq3OMOesOHXIPF090QJM6Ian sf1+k+aZHnMcdzXnD6NhuWXKTG3v8uvhJfIE5L8M2SfRsNqUZs65ap3pIWsZgo52GylqJauJmdou r49HHIO7htGwWqVqzpnuRM3QhcoXq/NqO4Yxpz5+0ZtaxEpX4hGGaFgtpjLmhDc4gFqFSlfCNRFq FllzthtOv55uPGtRSVJ9mDHneftUrzlJJZRWlIr/jFTDuxF6yVpIoWRtJhoO7DkNSyN7yVopWYUA Wy02MVENVbifrJWSFThE0IMt7ZmGUYHzD8FZO7UwnOulYUAVpK0Wc5qo9+E/vhtAVc6/BlSw4tJE nQiNkC0qz0Sg1YMKuuVYnQUhp4EqamAVkrCAz0gNpEJ/I/t0I1VcWYfkTvmzcC+q+kKu9NyCPt1I Fe6kjkj4xGekelFTeVQoKtxobqDKjf6UymekelGjlgQI9ukmah1qsuJH8L5UEA0D3wp3nrSp0oky aryitz6QulAahlss29RMZibUOp7ScTJOLYMPVOYuKhiASRUVLpBuU5UiGDWgY5KcWo0qlbmLanaI oPtrU0GphFrFcwSo9Qh0DV1U4JoACTTXNhX0jYzKxpqFXUfQaB1U6JqUhuFbC1rUTB2Sp00xNySo U2C0Liqc6ZBU7b0QLSqo30bqLVPpID1+/DiV/4CLweCoWZMKzIrCKsbuUadmf62+/7Jjn4oqAvSZ 2t6NJjWPAbWOwyY1f9dAffTo0ePvHj9u3/i5fPbYajsLmtS74BjXplmLChTVYVdAnSsqbDhNag31 QKhNu0IP00EtnpiugA2nSdX2aJuocJNLBxV4fBCraa/7aFBz+F1IqI32Wrplna9VCWp+zrYTD5rV SK3c1DNZJnZNkqqNhepUzaxGau2uTZEqLpaHhWWHpWZW0l5ndXx+L4Wygns2UyuFAn7Mtjc51wQP qwhTc9jnsEFlK7VU66/5ynuStIbToGpvKSrHxWSG4kLr1Tdgp6SZWoCZNDWzrTUcnSqDF5lmBAmp WzAdYKaCkRTQhvT35GhUMNMsqTOkxU2rLJbFXiBTAvfSOUimUfNWEbM1n5ES2RZ5fD9LbbKmqsy5 nMcptYajU9svn5otl6wmCmqaRx+dz2xUsE73TM0K6rNDGjVs3/jsQo/9oyJ8U4QbRg3DEXdVnt5w 9BmzuFVEgMPhK0Ctw2ISfJBYZAVtFERNesPRqHCZkUx8RkpEpuP8pUA8CBllLdWmMCK2mJ97V7sI Uu+j7qQqYR2Kqm6UdaPKrGI1P6e9IkKj2vaHAmpUxRZZQXPt3vECqGDkxCFrZJEVnFRRU6PhQKrR rIa7fbmwUVNlV+Ka+PzcRH9rN6DmyJIANfhdaKFGqsy5pGZhJ9X6gjpAvftbTjXZFTZX9Rg5jfSr FLXt+juoMplkrQBVRU3NN3gpqt6j+1BNshInsebHRAwxgNOlYatZvWUtVZlyHwepwl3Uu8iWfGWF G05icdTw/YBqN6u3rEYn0dpRLKntHn2QrAtVJn2go5qdRl0atpvVm7pUZRaSGsRdVMfrJH2pqTo8 V3kTw72R5DCrNzVSh9JJNL2wojrM6kulrmnNjsVedVqFzRp2mLUXlZcZCioJX8xUe2v1psL1hJE4 aHphRQ33QwXDHypqar9HkVOtPXpf6prloKwtfyunUcPWHr0HdaPKlOvVaFYj1Rao9aEChyjjl5YX llTnG/E8qeCU7AdoBH6lXcY8uNOsvlRa3JoeypVj1PebNOw0qy81VWXOBZU2HBPVaVZf6kwdyvjF 8IpXpmH3iw49qZE6DLWcBrvCIcudqCxCXNNDdgNb7vv1FRhL8geMRO9GZQ6RllnFnMoajkHWDDmT J1UdyvglN5iPUj3emulHBW5YOgkWNOmyEm14mNWTyqy3Jn/kuibm+/WWQ2T1MKsndSslEZHElr+R uS2rh1k9qYb19sYXyBNZfV6G6kcFEXLIP9tBE5PVx6y9qGtA3fIep2VXH7N6UlMhCap4oWKWoUWd Io/kR43U9UKUxpgP4vdV+5jVkxrLI9mL6YOlUlbn66r8qfxBfY3ACiPe4zQ1rC0T3o3K49IlUo8b YpahSfV7h7wfVR2Kxw1jw0FL51vIelAN072FsetewEXCu1J5J7oGD2uix2lo2PMl/V5UXvQShH/i MV2nZp5vafaiGlaiGBsO8lSwH1WdkL2r8W38taeC/ahL9rEGq1pENk3DuaeC/aiphIvxBjnVpVG9 X2/uRZ1JWUWxpcndFmPvd836UCN5dSgAJqmm0T6pYrx0rUY5MrCCDBS1V2rCPpdq8jgTbygEVNyE 90lVgxIyEmsPDtBqvU+qcsNCr6af7CDNZp9U8Syzll64GoF1a+BGngd1KQe4y3GLSj3EPqnSDcvw xdBwqKX3SZVlycqklqGI2J+tLdkndck/13L8dRo1NFyz3/DYJzUVdKnXQK6q4rJyr7FPaiSuFQet hlPz9rtPasw/pT8EiyuYrKKL2yNVTltJf4h7HN2uQvY9UqVDlONIWDStX5X93t6o9+6Vf8veCf25 rMLNGRW5o2oX6oq9ePrTz9769HWcXnudpXdlTw6Go6ldZRm7UM9fV+mtz//tX5mkVzVoOJpd2Sql r/DZnWTV/ykAMpAgeWB7pSvxyiAY9aVWwS0VCTVqk7gJ2XCazzh0bmEaBEHck1qPwMRPgyqKMg5H X/ElWxWGBpO+GoarWxvUJf88X/MD4vuBXWn/lxFq0Jc6BVPYDWrKP08FnlRh0ddcMedRU2jveHh6 O+miCiXAKgwTMSuuS+O6PzUDq1vNVLWunPg/JSs1a072Z5Kfvu1Hzd/rosq3qMf8PPX9yq4V+X4a sL89qcUb6pxOFW64TNb8Uv1pg4Q1dUCL8f5VMEkFRTWoonRxovHkdp+WEiL1wdJ3HlS44lOnimhY TvZS36/sOgFCwupU3OkW3E0VOzLnYv6VhkjSrjTAEBtgM1CdittuatVJFdHwhFNZ+CLHhamfFA9b GahOxUnipNadduVuWMX9ekWl08rCnl+C6nTpQwW60ancy8lQjfl+addTpII1tIA/MvfTTqhxdauR ijXJNMyqsLRrCMVfwCjjV25qCfSmU1P2UYjZQT18oa5fxU2wVf27m/oMrDPVqVxnclmAPptOH33k Y88Cjlf80k3dgiFWI1WuktAjcNqK5WPPAla1v3dT6erWykAVbvhMzNOxDMKuNG6U4+IX8KnAg7rI oyz/+OcGKi8m5N07D194HWYNTg7vLWAvaNgL2qSmRfRR/g8/aVO585ehhu77KwqRdWIBpwMsgYWg hmX4ygd/+m6bWsLiUfO3GYpmPAy+dlPJ6tZXbiUGKnfDZLB0TQ64MNyu9+l+9ZECgaf4pZNajvNx cCs+a1O5Gyb9HKVyw3G7UobaLLNwbRBtaBjRBfkGKnfDarA0gbmp4KrnuIA+zpcapW0q/8e8fT3R QEJkVlMMF66NvwbqLROV14kzrmFRhZld77N1ToAKNjmnXtSX/iactak8byioXJvMrmP6KVbF0pzK s/pRp9vwSRdVNlet4fDnLbXPaQGH/uGV3dT7q4lBVoarRFnapGARU1kV6AK+k8SPisSgt0ZlJdKu hWhYeDz25g7+RgCp1AU0Mrw/KzVqUbnzp2EppfLz1K5j9qmmXC9g2LcDlbth0VxhyCEfo1URC+gy dqfKSUHo+8lkNpFV3cmF55yOTr3XprKPM65h6WapPdlnrT/lBy5BW1SVVyTe5YT8vGw4hEpoVy0q bbCOn5d3UVmXoyYFgQzCrCCAp1QCdPzApYvKuhw5EAInBcUaBTDTeyFuzPEjci4qX9dPb30NQrUt H6PetqjUCKZXHvSgso4u5+fVZtctN+eV9vYDkpNWOMNbO/pQ2bHs50CzkCKC9zKRDoo2Lkuk5kNl HZ1YcgNDNTZue6Vtcr0Qd3aGrMlFXdK/TKw1eEzf8tW6W+1NaiQntUK6G5Vm5/3cGjQcMZZ51aLS DiJC1uRFNTUctWVi2shJ3mkaI2tyUWnZcg4fhGpqb2uLGjp/BdeLylvfGuwS3/JF2Fvo/FlO3HRc vzTpolJV8QH/BRii/R+5SqP1lI+var+dqheVGUgM+IOGo8zaGtHARbbfTtWPmpC/If8XWPqhzFo1 qbV7dNpBpdVCBIhr8JZUsbZ+axgzCnhcPZxK/8TsH78GD6dCwCtt9/cFV0mI7MlBpZVRNBywbwMs wm5Tczj+M4RKK6PotsAucbAIW0X+ImfpHDp1UGn3KrqtTNWbc/AGj7iZs9qVSpuA6LbAOOypjQov HESlTeBMXKp0CYqFq/J4zqlr/N9BTQGiAJUJyGegZq6Y2EEl0onRUjAMW6o3eGhLPLl3mBrXXPWj CsECUJnAPF3Qzvmxq+nYqdQN894VDurDzVyjds7INbFjp1KHyJtrDtqD4l9py1kv+L1OHYa1Uwum TpqmwVpmUvvoNgZqleQOw9qp1DXN+YVqfRh4+8GV9qu63Dc5J3bsVOokWHMtgFnhFjIDdYM7uxDZ kp1KpWMFZObR0CttPeuFuNepffGynUpKZN0LmRNbg9OyvWrLlC/EveaGYr2pBMgaThlM1C75CMyr wy6H50yd3Y6VWpGsBVewKl3bj6i9k/tC3Gtl9xNWKu3OWYAYgLYAHxOvYJfD4yZyxu4nrFTacE6Z gkdqX7PaOU5mKSB1ITVk7wCsVNJw2PNMTpqCOE/OyLkrbfk5i0ypPqx+wkolt86qMFRw45dOjDn1 qdh+1BTx0YcKzphrlemqgwp7qH5UKlTG9BWq82qHMU6bwJQTOebYbdSKCMWmiWjzW7PT1DNJu45M OZHeRfWikobDKlMAr9LaRN1FLW2GtVGJKulTVAVbH6teQlZ9+TJ8QrIZ1kYlqqThNg/m2XkWgMs3 KU1MOUmyGdZGJV1cBgpY07+sk5eyTmAOSLX17DZqiPj7ujVl6YpjHd1ZIyf9xmJYC5U0nIqthgD5 +ZilkJV1dBM9J0sWw1qoVcwfnUSHzkYd2LG0K7lATgRq1KzbsBYqqcLUrMIxrcmfxr4qC9USPFmo pNqMUKPd1I0ejHV0RqrFFVuoc84oYA8tQgdh14xTqztJk2oxrIWach8hmwAdc+bHwq7s3wtUnrSp 3YbtppIqTEdaZCC/1gdcaGJmNlOLzjCmm1rFbKSl1pYPNcsh2e9h6tUJ0BJPZWcY003Fvr9tVjnj KOw6okrB1F+1qahzHVs3teCOJ5Oe7QIoWKwHH9FeHtfhTw3UrKvtdFPnvFmoG163X4pCBr4LMsIY /sZALbraTjf1jJkVttb2i0LIeCa+vUUR/qeBWnWpuJsasnFJaFYwjsjtSl4ZOKHUuYHaOVTQScV1 hJoVZPwalLGVVNLLL3hc06R2jbJ1UnEVJmatgZIMu+XyN2gvv+BO8aJVutk9dVIL5gEKZdbKoK7s XfpE0kXVAy4P6oqZFTxVaaJyu04/pH3rgk/BtKiZWcWd1DNmVhX0V8FfgGv4GHuwpb38nHeDLWph dk+d1JCaFSyTnU7WrSvrYEN7+dMuWWuziruouApPqYZCfrI0Za9GG7F7xkzli219qSX5IUqy2lso uKEqZtdyvBGnUzO1MNbiLmpB47Bc5iEj0oZ52Ykcluig1oHJUXRR5yRKwFkiIWqonppVykK5Kb6D ilUctk92Uc9Iz1nIGy3MrX0ayaGnLmpuUnEXNSRmnYocbIMTlPWKnY7l24tmHVT5O0Ie1CrGBiul gtlerpZdq+DOqJnToOJ2k+2glgkOwzLR2Pia2XXzwiK49RMnNTc02Q5qgc2q1u93WBXfVvFzJxWr OPSkzvEDTi7rElc0lJWtQxydnzdzmlTc6ts7qGfkN8JEXRJvf4ZlXiEWKnhQy7awZmodTpNc1KW6 K+Yqgr9qvNPHSMU9SBNiplY3RygQiumyKjbrovHeLzM1D5r9nZla3poUQi9q/msNrtnQh+nUi1q3 hDVT8ywKRF1SA8wNu+KH8Rl63YNKmmDI9WajzoNSNJvuAUEcikW1u70iWp94Kdxtm6k/GE35dd3P Ktjwd2I/KhGWVRLeRRmpdGfRmH3dsTZ+Q9pNlVRuL8GLYTrmNdNIpVu3iC5qrfbpdsWdSZWU+hqF LirdlsUe1bqpuP4GbGzAMpCOiymRL5VqL5RjFUYqbmAEZ3AqSlby5QZtPKmkzZLSCrGRx0CdUlGL JlTr6bLg5WiFVr5UXlUKUV0MVGrVoCXpGsoaBDfjHtRvA5G6qDn/vlO99N5xDV6ghU4ljx3zwJ5i OxXZUhEMTYmVOv6XL6eDi2ZpNIm1O52Qm3Vp2D/9fvBf7yF3+mdbbeqkvvoHH8qLQg9KO5XdLcfr dVPDksVLXPUsqpesqEnVftzhOcna9v4P4+dPDVvUWfT8qXGLGh2AitrU9LlTUYtaXw81PtuhoKHU 6pqorsWLR+qReqR+f6gvjm+q6Y8HHZx6LX3OIXp1A/UAEYyB+kl8HVS/t4Lum7odXswO1MOlI/VI PVJfWKrXe7t7UcVbNbq+DpJyVE68itofFQVJEW5cu8t6U9V7nmPj91lchKtzv6L8qXJDYMeLw7I4 D1eu/Xvf9aXKvVYdP8ZLqHPH1mKxO9ufKoejqg5qlIdnLuqmL1Xu4QMjfjCC/irKwjPXvszzvlS5 pErt+NVWJ34VPsDUxF7I/b5U9UJesCAHfP8g/NhNvTuYqjSsLRh5MPlHN5VN1exG1TT8EFNPX3NR 431Txyehc3fZPjTcop66fsVm79TlSyfErrG1kP1Tg9uYevvQ1CmhfnBwaoWp1aGpGaYWjm35O1BP fi8xUe9XuM/ZN1Uu2ypuvi1lTRVkeY6pm71TI3Hwx4r6sk5dne+bqt7d+sNXBfXl3ynI2bYMi7mL eq8nVaYqFFQ0+jaRp8fbHMeIDipbMz+EWsdy6dDd/5XUeoxtUMcOKquSw6Jwuet23YpYHFR2/TDq vFGKPxXtQFVB2rPmV9dDdf9M3GDqWh615mq9ft9lV+qwMapB1Opn10KNroUay0O/J8e9UFFyLdRd 05H65AWS9Ug9Uo/UI/VIPVKP1CP1SD1Sj9Qj9Ug9Ur9n1P8DYHw764ftIx4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image036.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE0AAAAmAQAAAACpQSuEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACUSURBVCjPY/gPAz8Y8DDvI5hzEuHMe98RzPcw5r+4+zDm33n2cOa9 /T31MOb9e3DR93Bm33cY819M4gGEG+7hZD7fD2aCzH1dD3fv72T5Bijz1/f9/z8wMDCwg5kw0b/f 98PVfrCHMCsYfoNFwb6AMM8jmO/AvngsD2eCgY49jPnvHFz03ztCzGP74Sbo1eMPdTATAHLNYPxm nEIQAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image037.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFAAAAAqAQAAAAAM0+GnAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACiSURBVCjPY/gPBwykM+uxMf/ZE1CAgxmPYIJNeGAPt+3tfjjz739C zH/MSKIHGICAEV30/38gcf8/ww8Q8/f//++fQyz+DkTfQczHH7//+/39PYj5+fP3v3u/g1329fX3 3/vgTHc5CPPb63fm+8shzNvvy/dXI5gQ0e/R3+FM6+/l6yHMxxu/Wc/7DvXx99//4My/f2HM3/9+ v4cyIe4lFC0Atg6GZ9YxZc0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image038.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFsAAAAVAQAAAAABH68oAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACqSURBVCjPbc+xDcIwEAVQdywBkzAKQzBAFHkDMgBDpKUguEyZMkjB diQKCqRcgYSRouRzZ1AQAusKP/3i/il8XqvenwDoCQSYCZ6nVQ+dAlnpe2KEgwOqyt8Dg6zXqHPf 9YImE9h5EuENmnznhhf2s2ZduIFaddlKIuDktuTErm3EdVUbnMi6gnFeVBqb8tgljusM0FKHZA/G MXYL0gBIY+uezP97vi79xRN6X937XgwfVwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image039.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP0AAAAtAQAAAABNcFB+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAG4SURBVDjLvdJNTsJAFADgGhLdED0CF/AAJi44CNHEM7gghoTqAYQT yBEMriCSUuJCNiQsUbB9uvAnIXQAI4OO7fhmCljaoSxMnKTz0ryPx8x71Xj8mmqBFyp3JjbTDyFA 5O6KTfdDCIDcPf/xVED+Ki8B5CNgNAImUnXOiwVu1iPg8x0mCKjNebvEs3YEfPUFcEWmc6gGxm4a 3CMHwcHbk6MAVYcDqxAdwS3FEAIsY0jgDFNdy6HRCixjOV6CdjDTtcOgNQMcFMDDESQFqFmOCeQZ M5btfAjgUhOBi+1pi0Zd3U10eEzg/c4LzWMMwxMCCJjhA2y1HKctW61jILUeWQJEjtiQ0zQxQE+A cXZ7DqgcVk5+D4ABoEynGqngWFove4qvCaCGYFCpT3caZ5t6OP29tQBY4bWkN7TllebEXFQQIFph rPvg0q8QPUMXrhGMcxerwE3qnlSxD+4qgPcgs1YHQVDKVothBUEuAOSw5Lh/gVdb+pMZ0BLJ9ByU VSCw3N5fAeurAF6kGQ+Azw9PxyrQBzYHww0lKLrL1w+DAXjxwHrQ9mOBva5CHdac4bTNmrFg9foP 8AMsjzvmU2Qz4gAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image040.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGAAAAA2AQAAAAAQNKF/AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACxSURBVCjPtdExCsIwFAbgB57Dk3TwDI7iWUJ2Bz1ADuJWZxF0zFDS DB0cHEQK1hDynkmKEMFAWzDbx//I+0mAkgNjYLN4DBvLw0yoMxDIE7hFjxdnAWhJE3RlHRo4RYLg rjT3sDVVHtXOw+63uAzQBzJPqZmIKGcRfuwqPolHWyTJbS1jItmGoJlf/G2mOOOqA3IU92Dshhgb uL4oC0D7+3Wm4JjilKLJQv0PX3vG/ekb37lrY3+mFXoAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image041.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPAAAAA6AQAAAACmXentAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAF8SURBVEjHzdQxS8NAFADgbN3M5KTQn9FJ+lMc/AGOEWq9xb2Dg1MF /0A7SInSNgc6ODg6RCzNCRU6iD3toVd6SZ7vJaW0CLeUWjOEkO/ee3n3jjhgvZxNMF+Ji+tMfmPn lp3rdjYr8aed4W9YL37qb5bZQ7L8Pp6zyAJPsiW0KKV8U5ZqnIszGIgsewDwYpDgo0qFpiwxUAZH DcWICkSYxmPAQLY55lBguuCD8xXOmfvEorfM/d0y3AGu4Y0ilhOhiyXU2NuKL4mvIwOyRtw8ZsQB sfQDUwLn2+9GCqQnj1zerPBOQYSddOKqd2Q/Z4zWGC0OGeeAYRQ9537OE/dVEo+9YCFae/2oDW8U 3WruIz+HjTy6YbZxWw6eRhU1lNjYaanMGNzuXFBj40o9vpK0qdIYEMigU+wbTJr3ncz2XBsNfkBT S+iepIY4MbOJGTxYhSrBZI9GEnvEqbbMW9lPyyb5zM7ndr63M9hZrMS1dSZ/tHPPzg92/v//tR84 xIT1D1udVwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image042.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGwAAAAqAQAAAAB+HIMRAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADnSURBVCjPjdExDoIwFABQNkePwDEcHBy9kUSN1sQDeAO5gW6aqKEj myOLA2wOgsWpaCnfAgVaDIlN+snLb2n7vwHqiI3iw2WUZEXMKtJyLSqYpFZWqGSaUo6BAC7JZ5Tl 9GuOTXBrnp4DjMiGSB6I5SBiEVxTZGmV9ajGK7X26FExCSdDe3on8s/ikgwW4DfkMIcjrsiybAS9 5e97g75WDc9fqQx9EeQwYyOytWyEtb0BasTlQa06t5jXGXfyJaapZF0AR+EZ4KKQJX01y7TFH8Fd w7fo6Fa5Fcmb3fCmcy26jLqe8Ce/bKUYWPvtlTAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image043.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFcAAAA6AQAAAADt2fhFAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADDSURBVCjPY/gPB/8YKGH/OY5g/7ZGYu/GLv7HnTr2EsV+jsS+3P9/ 7//7UHb+/7r/8yHs+fX/3tffxmTPk/97eF/A/3/VYPG/7/fO/v9vO4x9+4M8gv3//3oQu9IWLA5m 19x9vbfr///7IHNk7z2vi/z/f78dUPzvvf/1QOP37wOy/9yvAzltfx1I3H4vmA3S+xfhZhT2DyT2 f6zsP8js/Qj2P3vs4fMdB/sxEWpwsT9pI9nljoNtjsQuR3Insjj2OAUAfP9TzTb27KgAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image044.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABEAAAAYAQAAAAA0GSufAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAuSURBVBjTY/j/v4EBhh8isb9D8UMkNgx/VW9g+DwbqG43FIPYy4F4 PxTLw80BAL6QN28MLmwpAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image045.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJEAAAA2AQAAAADvukbYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD/SURBVDjLY/iPARoY6Cr2LxlT7O9cLGJ3iVP3T3lg/EG02Ge42EO4 2Etkdf/s5RnBYsf/7/t/Hyj2Hcizt88Fkuf3b/+fXz8XKha3/z1YbP+/9/vvAsUeI8Tk+f8e3xcB VZcHU/f3/V2I3g/yuUCxB/YQsbtQdblI6u5C1ZWiqfs6+f//4v3v/IHq1u+0fX23t76B4fPZ//+s 5Y+bA8Xmy9x7vi/mN9AfkOgqB4r9/3vv/36w35DF7tfXg8XOgsVAev//ub8PEgaXwWL+YHX20HC5 DxarB4v9xyPWD04E9iCxHxhhfx5LevHHIhaPJd7kiRP7937wiGF1839qiAEA/u+u6B3onYUAAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image046.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFYAAAA6AQAAAAACG5N7AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC4SURBVCjPpdGxDcIwEAXQbECZkhGoaGEUxAQpkGwQKB7BG9BSsgFh A4ZgAAqkGCv2Hblg4ZOIJQKunr5O9tc5w/dx2T+2OrqW0Ub25w/9+1uDfWE+aNyiCi7AQ/Bc+RPK T8/GzWizRGe6vKmERF8ES3lW0YgL8vqVdxbNUUwRK7on93u7Qix3bW48UB1FrsGTS5q3bTfKyazz QFtuFe2Y+X5MwtcvZlK+59HA9g/s32HC+twS7v/TJ72DSsdU2sMJAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image047.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA8AAAAVAQAAAACx4IkaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAnSURBVBjTY/j/jwGCHoLJ72D0GMaAoK99DJ/zGP7XgRGQMY8BpgsA 3BMmUrabDaUAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image048.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAAA2AQAAAAA5H5y9AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADoSURBVDjLzdAxDoIwFAZgnDyF4SAYegwnj2DYdBDtETyCo0dwUTgC ByBajYODyIsSQwy1tS2IShmMg7FJl6//e+l7Bq8eavyKElOjCDSK4ZPUSe/1+4HqKHjQtqTZS4qO 201FZgZMUMo5G4/mgmxG0gElOS2xr4jDkAnaldR20do6T/LU6pEio0gVbuxQUCOnuOgVPlNxkTq8 py4TzvbYQyLlnUg36lAjcTjto5aotN0eWOdgYXAsp7iJizhApgZ6pTRV5CjyJR0zUDSVxLCkpLov pK/wW7rWENaIfkSZ/wdU86/y6Wu6Awa1kPmUWbuIAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image049.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALYAAAA4AQAAAAB4MT8BAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE6SURBVDjL1dFPSsNAFAbw9AQ9Qg9iMQfwAG49QHGhiwo1nWWXXkC9 gWuFGqfdiy4VSp1AleyS1k1SZt48v0nrP0gWgbhwQiD8+DKZfM/j0mW8P3JV088a2udZlPtclvt9 RZ5kPc8r9mmqz9ruf7rFhbWHWzPbS58HFh4FzIKXuzOWTPALacnAs7GE6HlsA/eiIaYXq749XdNv v25jGHq2iFGBYJMLPToaOZeFq5jch5DXqof8sn/jq1a+I9cU8Unb0FSrQ7dPFirktbRBJlw++eEt OIeZcPkvv9rkmfrb/FNv33gLfd6RvKLppLsc4pz5AT28P3Y91pRidoTTZHdwTgP8xq0HSTE76zws fIjHU/RGievtGD4uXAw2PeedbcWRcD4p7d9UzKUpf63wtwpf1fTkn3jV+blh/wCo4M4Tx8RB4wAA AABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image050.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFkAAAA5AQAAAAB1hLpYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC+SURBVCjPY/iPAA0MRHK+4+Q8Jk7ZN3lkmXwkzmdRZEuTcXH+SSPL /MbJIcNz/58jcy4f//99/3cYZ/v/9/efQznz9/+//f57PTYO//8N36fJ/z9fD5HZ/T29/v81sMwe +d3fy2vYv4E5+94DOfX/vyI4Newwzq7vyfFAr4A4fPw330+3///9O4jz7/v990Bbvv+HcN7fR+J8 3w/n/OFHeGE+sn+I4/xB4exHDnh7nOGGHKf/3tOMg2IPcXEKAK/dZvouptVDAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image051.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABIAAAAVAQAAAABjsINCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAqSURBVBjTY/j//wADDB+G0t+h+DGMzQ7EuyH4KxB/bgaq24uEmRFm ADEA3X0094boC+MAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image052.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIoAAAA2AQAAAAAw9DzHAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD3SURBVDjLzdCxDsFAHAbwbkYvIOngOfAIHsFgMHYUMVzEzsYkHqEj icgxdbzRUHrEIKaLiFSU+/tfq4IzNCTihht++S757jPg9UyMH5Esa3Tp6bRIkpLZX7dPSPs7rWLa PqXaTleRA5z4SD4SYwO86ABGdEMimtlMEYU695HWIXEkMy13vFOIUq7thCkZiIp62DynXIsuC4wO 84GoKsI1XYuo1NiL6ZxaWESlYjpgai5Uyh57J1EuTYz9FKDlNJH6GbPGuzls76n+ARJcBOHhhx4J 295pExEnITVuCzA4mi97MX3CT0kWdSrpD80kJMUf0Luq8DVdAZ0TifszdFxPAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image053.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAxoAAAH0AQAAAACS6mYkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAA1GSURBVHja7d3PjuQ4GQDwNJG2DhwyR05kH4EbI9Ga8AI8A80TUDf6 sHSq1dLWBW14gBV5lKmikJoT9QKgSYnDXEAYLdJmtJ4Y2/mf8md/Tsq1M7POoXpUU51f2f7s2HHs Dpj7Yxd4xCMe8YhHPOIRj3jEIx7xCA6hMWPf8p9HlwiJGHvmP//pEilWjGXfMfZfl8ieI/E3jJWO kSrheUVTl8iR0eTAkaR+81sXyKNIBEeqBvnGEVKmIUfi+s1LR5lEgpSVD0HSIScHSMUR8sBfqqh+ c+8iJRteHxnPLtYgu9cOkEeBPPXIJnWA7K+EFBJZ1W8GTpAi5Ai56ZDEBUJ+I5C7BqkcIWuBkA6J 3SB3HFk3CHWEkDESucyu+uSlK4TIgm+RlRPkRiBhgxBnSLpZ/7JqkdABsiF3Zbpbrx9i+V7hBAnW 6/v0RHrkxgHCyPoLfkm5f0ia99wg5ItESDVCgtduUvKQ1MmRh5OOBD8/ixkvfeYUuWEZK27abqob 5H8/lx3ut04RNu41OkPYf66BXCUlHvGIRzziEY94xCMe8YhHPOIRj3jk+0PEtM53bHSn4fJIuaon p/QTVAsREtaTue9cIsUTY9k70zToQmS3reda9dOgS5Ejq5JTPw3qBhHn3/fToE6QvUAe+2lQJ4iY Bk3ENGjkEknqudZ2Xs8JshGzxjy7nCK84IlEtJMhHml/nYQc4S2YU6S840h55xhZC2TtGLlfc+Q+ 9QgOuUqZBAK5cYzclOn+ZeC27SrX9+mOl4tLJHh5f5sU5X0zDeoGYSVH+Msrx8irpH5xi8R1cpwi KUfWX2g/tBQhn7OMkcBpN1XMtb5l5HdOO9zicD50wB0eWY5c+vHRTzy7PGKF+OiyQq6SXb5MPjzk 0yl4j3jEIx7xiEc8cnXknfVpftCIL/gfaEo88vEi2ChchGDXoi5CsGvGliBixbtzhCRXQAqksQh5 ugKif5rgQkiZXAFBF8kSBF0kCxB8kSy4MtLkCikp0isgj2hjAWKxonY2gm4dlyAkvQJis3nCbMRm kfNcxKZIZiNlegUE3zouQPCt43zEonWcj+AvWAsQqyKZi1gVyUyksttvYB5iVRXnIjat42zEcmuZ eYjlFhCzEMsimYdYFsk8xHZLoVnIW2Z3fLij39JyN4s5SBUEdnvLzEEKjljVlBmISIhdfs1ASoFY 7Y80A9lJJHGKVCKv7PbisUdKmQqrzWXskZ2MLKvtBO2RujhKm5K3RprabrVplTVSNEW+iR0imyaf dhcazhH+pUWrfhz8V9WGFbEILx1C+QkzNl661FWQ0qJh0SHV6kYu+BneOyjaqKIWMaxHNnJzxeHS pU2XAIsY1iM7ubniYFRV9W38JrkUcp8+je6iDHZC28XMcLxGImuxueIAGVT0IlKeuUp5VMYyIo9I hIjNDwd9uaKPKSCGed5Snqc5G3RqTAgVmyv2yKAKUnUMFxxZhVXydvDckwEpWDhahDXoQFTqGJY7 Pj5SgRAcclMjUX/iZHQ6AOFRmT4PQl+LBOEEGdVAdQwXIiW7km0Hoa9H4t0YIcNyUMdwjRAx4KMJ BlkxjhRhjxTDplcdw0XaBYwFQk49shuel6wgJNoVZWCVEkJ6ZFQMZQghq8dTFQ7GSnbIKKDU7bBE wr0Y8WGRYoSMq0aljGGBBCtrpC+TSSVX9iVEjQ+SGonwSB9dk1JQxrDMLj4GX+1CPPKjddg1KyQa ny9SIsGrSCCnAw4JefOzIUWXt5OzKtthgciUnE4ohAQceSSEtnk/yR9lX8IWYbL5kfsS1sdkZ1hl DBfp5iFqkPY7GRAqkfbck88qY7gr+NMejSQcaZvsapo9qhiWzYpAiicsUnGkaPtd1bSgVTFcp+TE PitCLMJifllve5B0iqhiWF5+eegHxZ62CTUhGSO/fW7+XU6bXVUM89Txqw6PylOBRkSP4017zukX V8Uw7yu/X3HkyJEUiYxyIp68AfeHeeifCtTl9ywnkuk7BqT7RRsknb4D7tvMc+q070YDNsj5Kc/T 1hw89HdhN66xQc4/CvSH+ZGz4tdtVNog1XksEXDgeJTQDOS8VpS4gaMFQs/PSHEDRwukPM+bCjdw tEGi8/dwA0cL5KxVYdiBowVy1qowzMDRFlF8a7iizERU1Rt388MGSc/fw938sEA2ivdwNz8sEOX5 zvoSqskCPFIpc+bs3tqz4kMWiLKMz+6tzUTe1z+oemA1fTebhzSX6lLZrJ+FVzwPoUl9ukiF0Enr pdynBoG027IrkWl4Kbf1wRT8Vr6qmi5+bMa2coMiDFLPjwKdhmJcVLOR+m6PqlVhkzshwANVGKQO L6CPVY5PoFwoj0HqgSnQSk1u2qvqIq7GR+IFam/HE3XZbEQ8rFBBV47RTR319hsoRMz1UggZNyyx 6iMoRIQXhTqLZHgG9cZUKIQmUKvCJg2Leh8vFCLCC2hV2Ljk1TuS4a4nPKtIzIBjOEWrfrgRhxzU HaL62AxKXr3OFocUmvEO2wxOod4ZA4fwhgVouvjx9aDOKys8EqGJskNUHz8dlHy2AOEVGe5g5Zu+ 5GPlJ5DIlsFdxXzX/1+i/AQS2Vdwpzfv6zywEx0SIVSD0K7kgY37kAi9hSdIc9ZNzgNbECKR6icR g46cdSUPPM2M7aZqniTI+5kuYJcaLKIZt+X9nJ26LqIRuOmSSHIRBG66OELazMwcIvt2ABEvQzQP EuRs21znoV0h0YimnlRx08ODNtHEIjcHGKFJU+cXI4RBR86vNnVrD+05iq3xIfyoc35qh47Q8gU0 Au/CmR/aHh60LRW2gVzB+7/lq7ZvD9RFCwR8evdPsejhJQz+66FIhPcfwYcfvxbnlyWfLUbA8Pqj PI8o+XgZwvuPNAFOIdeIiNYe3AYWj4DhJQurCDRra5CIaOkj4BSZeNnwkge35rVAoIZFIhFv7cFN hpGI6KRC4ZUzMbjgLSi4XskCgZ4SFkiZ8pIH96FDIqInTBMYIWJUB1V4LBIweA9hgexFnV+KyD4P cN0SyFY8GpItQ+r7j0B4CSQS104gpWhEtuRAeOV1cRXwQ4vIQZBEgOtWXv9PAc9AIBFZHFT9VfP6 bsJuaUqaOwURhIjS+hJ+5FqJnLUPDbKFkG1T5xelpLkdoQ6vXNYgmuzAER9yHF/nhPq6lXNAlD38 dC8uu5o+vTq8ctmqndhfwJLHpaTpbqtXa+SyAh3YV+BACYk0SVCeJZdllbF4A97cQyHt7QhleOXC ruIqKaBCwZVJ+yFlw5LXwUXTEioUFNLNzyivfaLDzX+lTME/fItCqHYOLiMyjSX8HDzuHqQeEffy DyKVAVAoqJSU2ue1MxEOEb/CVy+AQsHdso10yFeRvDQ/s/IWKBQUAkydNMcfEnkVyHirAxQKCtGM r1k9HUFEhp2gxQmoMtFPiIsO90l06bfyceS5KdHPvYoO90F06SP5OPLMlBgeUsiYbNRSUfHVQYxJ ieFxi6zp99FE9CZU+YVJiWHSPWu6GKLiq/9GNAYp9GsnsuaSKWdZlMueMMhkKlGByNb5IBFVpccg huVlx6aHIb5Keaeq9AiEGh5Oyerzy8InVBVfCKTURzBHuuDiSVLlFwIpDA9bHOvzy8LfKv9yNwIx LczJ+uDi+VYqVrwhENPismwQXImo9GefNyMU7q23SB9cqVyIaI8Q05NP2SC45Jc6S4oZKQzBxY7D 4GLi5sQ0UsyIcSneUXaRm+CSp5zWXiNCjYsKs2Fw8eMpmH4vI0KMi+SOfXDJFES7aYU0IuY1hdlz mwiZb+Iu8SQpJqQyL1k9ivN3wSXnJJukpEikNC++/VvMmuCS+Ubk4s2QDe6TmJCdeRnxX1M2DC5R OBvZtnQ7G5iQwFgk4s/4DINLvJAaaXPagJSIBav79vvL7GkeDZFI21YoEdr9q0Asvd22318GV71X RlkjMQrBrFTO2DC4mmH4Jh2s5tMjFLPm+siGwdVszCByvAt/fZkUmNXjx/Y3nrvMq4+qzQd9SlBL ro9sEFz9+qGfBd0yei1SIgK4LpOmz3V2RObs2ulz6/2/AtOhQdqUnOXWP4xnFYvaX/dlkhiRCnNK fvwKSGnV5rY6u/Qn/ez3Z2UCIKEGmRbhzb91RXOEkUiHfP4L+RO3RZcGSTSI8deRiLYVtjtgpG3B XSLd4ZFPEjEfHvGIRzziEY988Ejbcf/4kX6c4xBpJ6SdIsU1kPapWaeI9o7ExVLS/vyeEIt9lucj +lnF6fFmHvJlbIPkOqRZvqdAosgG0X2jgr5I1Uh1SeQWRGw2L9T+dXqOJJdAwPVIl0SI7taeDrHZ 8W8mQq2Qbk8VNfKCuUf+HlwGiXXI7cvLZJcOIbe38WUQzfRzSS+ERE+aiL8Ycthq/hdC7OoJT4lm k2l6m1wBgVthm2ZFn13g9cQaMX9cddGyQn48Xi2LRsy/NUDCP89KidU1vgoP5i3MF/dWonmIZb/r cDB+RNODfHMNBJuSWdlli8yKLssDMd358Q+xPeIRj3jEIx7xiEc84hGPeMQjHvGIR9TI/wG8ZanO GeMNGwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image054.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHEAAAAqAQAAAACsTIlJAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADdSURBVCjPndJNrkExFAfwmxiYsZO3g8eykDsoMTC0A+uQyFXW8WiF KbdEoolD/+658XHK6OmgyS/9+p+2CaLWTb70Bh5X4T/sEIQtloB6eYBxZFPP9kqL+a2M9H9czdpN 4WG6IFvuT5wLSO3dJ85V2JEp8+WcA6Hq97/sfKHYz/pyw7mkSU8rsTVmSdnU5/h2NG7K9euf1D73 p27iHFl5nvOci3CpWzg2ca4jgp8UV/yojwqnRS98OryZ+lfpGi2FV40QGeHD5/nLB1xUx1D0/urN 2vjItue+/08P3wBzvzHPKoo27AAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image055.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF4AAAA6AQAAAAARzNOPAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADCSURBVCjPrdIxDgFBFAZgrqCjUSiUahHZwzgGdjpbugCdnk5kdjNH UCpYU6xEKyERiX2/nVnhFSbZYLovbybzv5lXwnvdSz+DegzplCN2VajxzwRFceO4JEAE9cQW8OHl OGqQFvITAqRBuAD180qqZQe0fEGe6gzA3KLatRWLfTzcyBqgDUZE68EKUJMMRASRXaN2BrHwTU4V ZkDbiyzMGd7CN2hytDjGrne7OpEU2+bGuSzYUBz4hMw4KjwbOeH6+gfZ5pP9vx83nwAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image056.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABYAAAAVAQAAAABqWyM4AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAtSURBVBjTY/j//w8DDD+E0t+h+DESG4a/9sxh+Jy3h+F/fQ0Eg9hz 5jAgmQMArDY4y2Jdrx4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image057.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKEAAAA2AQAAAACHScTgAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEBSURBVDjLzdG9agJBEAfw61LmRSQvkCKP4CPYpNZKDH7tPYD4BBof QrCIcGshgihX2kU41lLO4rjsye06mVvPrziFYkC3WfbHn2Fm1gLi2NbddMoo7XJK+/zy7JCs+wgT 07o59OsdVL+dZCP18Ww0AnBghSrxqVRcwGstfwBKzE1Vl4EZlbCR3EcVRyo80IJnWJr92me1nKcV BrUeqnpK1d/V7R1n/V129jcbNrOgXai+YzaUjXY4H3HbCgo5iJb11yJqIPJOwF8qOBszfxjHqACs DtxMfKp4jGKFRItG89zZbuczm6haGG11zva7Jrd+u45JnZAqrtDvh1W6X/hH/QU00yQ0Lb8zTwAA AABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image058.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAAFAAQAAAABIcD8aAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAYBSURBVHja7do7jtw2GABgDibAlirSpFO6HCBlCl0rBgxIwRYu5whz lChw4XKaHECLLaYJEA2msDYhpIiS+BQf/8+lE8cmAc9ox9InvkWRJFO6QLKVrWxlK1vZytZ/bI11 OotW6ayhTGe9nNNZ90s66++E1vQ1WB8SWu8+U+v4eVpjSuvbdBb9MaH1U0LrzZ/JrOHNJZ1Fi2RW n9C6jWUyCx6yla1sZStb2cpWtrL1xVqULOGQwGoID+UrLRapmh30sKh5rFl44MfjrP0ab81UofzZ ElLFWjO1+6GMs4Z9Bg2hmDms0ZbXNBAzh9WsBYjD7FbnSA31JtNqDVoJ6v9jjbDHIu5X/788ldZm dZ57z8k8ICzqL61Otoaw1QYmNzrXvfYWDbaVxnHG3mofplAg9pq0+5UCetrBXtC7K9sibM3t3JZK 0xphDwBrwzAv7SHRmuxZZv7U1DCLWpqZYVHwxNmSZR99Vl9CrbnTnqZnnwVN4nLpcXryWDRcT2UY SPWbx+rgSWSpfGg8Fm50QY2OUbsaXopbxPQaq1m4JO56H+L8AxCM54J6OaoUlwvcVlehJGZpd1ct 2IhNS6N2iWKhk8ielg4L0Rb5FXoFU6wGS811wmHB5+lVq7JZ1DdScIRWH/cIqyEEnffT79o4lFuU 1H/g3xvmgiR7izVFbHNchgtKxLjFChFdwcbD+k+3VuYXbBJZnNrasIaKffY1zurY+XINdrO6NXbI DHtcPh8M6/36VaCosVCvFVah3ggaaKWkSVh8GeIJZfXr11Br1nYH/r/AsN1ZrIcQ3agwFs+oQrOe oqzT9n3VLFEUBcbiaXvWLLGMekJQI0/ETbMEAV4zngOtt4NBs3hsjQGVP3BCoESLrYguJNyslojt 9IKwRBp4VAxrQFii8HkWEV2QajjIcjop1kuUdRJHF8WSOS5LIRzOZgwXS6kJCKsUR1e7VcItedtn xbrKE85gSsmOu2IpLecEt2pxeFOsC/t4QVprkdfyUsVa+7AL3GIfyxOS108iIrO+j8A7igXoHwSr WrcY6/5oWmdpXcHWkknXp3TWZbVqaZXR1nrVaLfgHevt01tVvHVPYt3l+Ymsa0LrslhVQitNvM5m vEppwevqalVmvOKtVXm1tZy/tmrVOkdbLz4L3n8tzH2JmNpPnNhHH2N1xGotLySI/n7pV9uDzDXl 2bEGpNUdTSvq+TjsDk3rDLaokXX7MUAJt2pxqD63o8YmjjHAXZ5QwS15qjo2UcZyNdhyjJnixqsy Oz5YLcw4+my14sbkJ/PoFe8dslaeFSvufUhapdXCvKfZ32Fk0sH7cSfXu1Xce+1gHhjv2yXCEqWv v9dGzQNQfvJds/h0BaZ6yUR81Cx+C9y8SbF9v9Ms/vN7lGWf6+CTQriJuS0VPFHcWl8UwLte17CV mJiBI+rffYWy2GRevZuz2mLUoig2l8aaz6NhLZvG0bPIR2aNhWm1FXxdToSW9ekyY7g1zPdAT0j3 BVWXusQUMHTzhpZhZGCR2FkdIc7VdnciyahEgCi/o+PlmNuG7LWwJVK9RlrBrRaWoDcUZY0iwtIb ippc/CKFc5WwQVvGuqBitWirLV1Why1Hc11dXbfCLsR0hdMaHNsP3NGqnRY9NBXGasxkqNaxRy5J u63xCNyksEWrmNzW/BRqSjDV7lc+Ves0wRPZWyqQal2gOzHY8pvl2WBcbNRkd2bZ1nYNa4A9inpr czMTBWqT1N6bm1ZXBCXw/hwKWOR27Z3a3SFcxZy7w3bWEIrY6Nwdtk956Cnp7n73Vu8vytbdY1pK pPHVsc7TYSL3pQ2+vhe3X44SX5zt+/hcZdl4275jf6E1JWPgaWy/kf2RFBq8OCJtK/k2ds8p2eVy kHJao4kBtkS4C6Yh2viAhHtJTyE3YvMx25AM6HB9FaYjJNn+aLnXugJI4e1QlBy+A0EACxOyla1s ZStb2cpWtrL1JVsDrbKVrU9nvf0K4vXzD+ms76ETpQDrmyKdVZTJLPgW4H/Xgm83CFvwffT/Xytl 3sNDtrKVrWxlK1vZ2od/AEHSYuvpxGGiAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image059.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEkAAAAZAQAAAABVhj6GAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB1SURBVCjPY/gPAw0M+Jj/6hHMvQgFSMwd6KLVQKXssUDmB7u/IG13 gczfd/ehMv+eATFv89f/7wfb9vv2/vr/5WDmD+v9BfLsENHfQNF6GLNAHsZcD1P78e+8/yATngMt /vsP7IjvQOa/v2Dme6hzCHsTxAQAn+jZc0XesU8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image060.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG4AAAAZAQAAAAD4ByYvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACeSURBVCjPY/iPDP4wkMv9jo/7OxmVWw7i/gNCEPghDeI+qP3/vx6o DShbJv+H4fvu/f/3/38OVpwP44JkfxiDZLfz/78P5P6z//0fJLt9hz2I+/c+mPuhfO/9e8zfD9TI //4HUvx9732wLMTNIC5QFsFdIw/RC+Y+/j33/f7/j4EmA7k2DP9//wVyoWAPw/+/f9/Xw7g1QC/8 kCMz6AC3X0A+06hAygAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image061.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGYAAAAVAQAAAACcEqagAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACTSURBVCjPlc8xDsIwDAXQShyEkyCOxYBQrsWSholeoomHSFQdIANC v1KaGjtdujaTn75ifTe8eXOzRyCdWhlU76S6GB5UHoIFTrOR78jlXGLVk23OExX5LfpAVMIJ4aAa bH7cvN9m5NfsBXvNM/lfzUb0ujN8Hce+SSBwkSpOmyWkJDLGqDrItmmhdm0da/vjzmv/gxX9wsJV 8mAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image062.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFYAAAAVAQAAAAD04SSYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACUSURBVBjTjc+xDcJADAVQd4zBJIhBmIIWlHgClAWQmAMR6bqkoqKE yAUFRZRzmSLHfWwKRBlXT7+wvwm/STTHzRKFS0Mi5Rzdd0kU8VY2XzTRgKll3LA1PzFpwAH7MVFv rheduIdv3p3c8S/XctMHXGU3+q3Vy/bIWY/WoQBDJOjDXGaYRWozW59KvA/y2utUM3/5AAUOzVZ8 ZcX9AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image063.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADwAAAAVAQAAAAAyJLAhAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABjSURBVBjTY/gPAR8Y8DAe8//feP//vw8M3/f/z3v//w+QUf/v3XeQ yLf/fyGMj0DGbxDjK4hxoA4iBRb5Xg8V+b4vFiLymN/u4/f/fwqAVtT9/w6xq77+PZSx/z6Y8c+e kMMAIreZx+D+CV0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image064.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOIAAAAVAQAAAABz/A/bAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEuSURBVCjPtdExTgJREAbgp/fwBF7AxiNY2YpXMFQY1lVKG8IRvIGU xgC7ayOVoaCwwMcrSCSEuKMhMK7j+jv7lmBnx1R/3pfJvMwY/FOJ2Z5O+wxQDGRw2UcZES8mgFBi mFRHDljChQJYjYhEH1ecmAXNgQ4BP2hfqPY04jRTTSUxS5oPUfV6exjMcE4s8Umdh3gJErMi20TA hdbCziNCZolSqTUxznXumbUu4Aa+VUcprfXOTry2I3ujve97lxLO00HIDemt5Nlar4Oo7BXVRdmr OrW5V7o6cnWdK5W8Iq8U1lj2vzr8lI97iZmQOXb3+mfu7hzIjLrEn9e7VR7maeA36VxM690RaZQi OSFZq3Mb1VgqM3ttOb/covraXGrrrdizT39n6W/Sw1av/wtF3icUq6TwpQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image065.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOEAAAAVAQAAAACYy7TYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE1SURBVCjPtdE9TgMxEAXgPUkKroG0OQE0FFTADaBjEZuNuQDKBRBH IEXKVbyiQqKhoEiD15G2oIiSIcrPkAz2MM6GlHRx9aRPY1tvIv7n3EX7088XZCZgr9C3VEjM8PPN 7EkUQXSJ7BTaNjMmQbVjdn3RGYyYJ8RcjGwskIoOdCb3adEFjN75Iw3aOV+r8pA9DBr9OWNDdAnm nku5qTD2clrYTDTXplJYKHn3ypiqdMNm09hryrc6xptau9qYMHuh7S31bDaMIdMLTJKNvmnjZDa2 2ra2s5leoaoV1JEr++wH6rS9yu0Z+1f/5GYq6YpWEJ24ScoOouN4nYL8+SB6yOacPtKmSUtAdXUU kg8JPfm6Z4uIfyqpVudcrZ3xpl05UwqNh1RRm7Y7et5tZbpLX2qv2/8Fpi0ZpsLFTwEAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image066.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKwAAAAmAQAAAABxYU3LAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEQSURBVDjLrdK9SsRAEADg+ARXW4jPYC2YJxFfQzgvU+rbiF7nGrew O0FLQSWxswi4Bos9bzI77k/CHTqFAQcWdr8d2JlhM5biIxvJmskInDNaMdtO/8zdFbzv/Gbc02Ym sFIyz8dkbytzKFUytft+9+BXX2gZ6ka06PfnzI4SF4lj835RFdUZ8NxiHNVP5jYeLOV4CqBWQLfl et52WWPtudVkdM/LyVZDVWS8ngV+zXwAc0MvWB9PFKpyI5ufh2y9Zh9PXYWPAJdfumw2uKQDumc4 W8HN20lgTE6OHLNG32QR+HPg0LxGxwXFbEjPujAq3ZKOoxqYu/46T79qsSt+tjmIrP6DL45EvstF FmIkfwPSxwaSIiMa4AAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image067.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKMAAAAmAQAAAACAahZGAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAELSURBVDjLpdKxTsMwEADQbB2ZmfgGviCf1A+IHI/lL/IJSCwgUnN/ QMfAQNOlYmpLhkq0F99xF1e0wh6oesvpnk62z3bGiVhkZykwF7HmTD7V6+f/1P7Z4sT+VbwFbGOt n5L6WKQUUnoNRROpnMG8Mn9K4YI5PS+SJ+ZGyjJoOajXiZGZwvKSRDu0Raz8pQVS5SfA9d5K+r1f 7Me+Fe1A0kH70ZY2pp2Oapwa1UUmccNbWhvtxdqd9K60VxWOyrwqx6YBftiBa446p6qcWb7b25eZ UQ2vRjKTZUBNqruDWpkYkMLE7GHY0Fq5Heg8uBNlyof0nYe/s7xK/ah3SOnHxfp2n9JlldI4ztIf 0cncR81KmWQAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image068.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADQAAAAVAQAAAAAh8/DVAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABZSURBVBjTfc6xCoAwDATQ/rf4Xy4BJ/0JpYOgONR0O6VI7GVz0CyP g3BJMJ8cvkW0mya1i85g3q1zB5NCD0jp2+r2ziuk8X1MsDMHRQR7Fap0RO3nneX3jweyKYrnC586 sQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image069.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADkAAAAVAQAAAADUDXtlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABgSURBVBjTY/gPAQ0MeBl/v///3w9i/N79/385iPF9L5jx8v97WTDj 2P/3+8CMdx/f7/sgD2K8g4n8g4o8+/d+HUTXv+9zwQa+//v9L9iK979//wYzjn8D2QWy9AFBhwEA XM2Q3mQyxWMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image070.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADwAAAAVAQAAAAAyJLAhAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABySURBVBjTY/gPAR8Y8DD+/f//9/v3+x8Y/vz//3v397lgke9739/9 wPDp5f/3su8iPjC8Ofb//b63QKl3786/33f3LojxHo3xJu3l+3V7ewuAul5/n7svBmjF++ff/4Lt ev/6928w4/jbv98hth8h5DAAId6anaOqowkAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image071.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKMAAAA2AQAAAACDvBTdAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAENSURBVDjLzdE/SgNREAbwgEVKj+A1LIScwdLGO9gYJSzP2sYD5BiW Ud4WQhA9gYlvIrZZRxs3a3z7OfOyYNQRLPy3zcKPj4+ZeS0Y36T1Z3rpLD32lg7817NnZu+v7TYE jvRfv1EC+BOtHXL3QWMHV002z6J00qpXnezWa45EuSddFK6JUQGPceD7qiWc6CknncYejUQLXhEd r6vOkO/thE3RG+56yWalaOnwPC/6KcsnbdVpu7pPqg3M9JrFkkp2O2WXVZ4rhKzb9D4Vh6LDUmY4 GG8sZsBsP2xF2VjnBfnFvICspneY652IqFHvk8aoyr5Rcu+uXpkv9FN6buqFqbemPph692/Vnhff qC/LATP/rM4GKwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image072.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE4AAAAVAQAAAADAmOWEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACHSURBVBjTdc4xCkIxEATQBQtLr2PhmWx/IUEPIHggldh5Cg1iu/4p U2j+ODF8sNCtHlPMjvFzd3JrjSD9D0+hkDvMohtWA5n6SxIz1+IRbg9MRJ+LN3RRacg1xWHaCKQx FZUuG/eR1z50buesho0v1MDaS8TK51A3JH1jKZWI47Kv6brXb74BtW+4/osPpfMAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image073.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABgAAAATAQAAAACiy/CWAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA5SURBVBjTY/j//z8DCP+o/c/w7d1/hq/v6xkeHq9n+Px+Pyp+vZ/h 4fN6hr//6xn+/QPqqYXoQ8IAf2wzKcpKXTIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image074.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACQAAAAmAQAAAACEswQ+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABNSURBVBjTY/gPBB8YcJP7waQ9EpsYUh6vmSDyAQMDgwEDIdsR5A/7 /Y8/MPyu33/3A8O///v/fmD4+4f9IZD8DxL5vR9EfrDf/wCLXgCGa63u63SlPgAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image075.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAB0AAAAWAQAAAAAUL6phAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA1SURBVBjTY/j///8PBgziH5yYUwEk8oCsA30/oCwQ8fF/WwXDO5Di ByDiPZwAi33Eauj/HwCR/lJRuFStBQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image076.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADUAAAAqAQAAAAA7HS6TAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABqSURBVCjPY/gPBj8Y8ND3ofR8ND6pdD8Be7DSDxhAwIKw+n9A6juQ /gukfwPp30D67w+GD+aNf//Z/mD4Xr777997Pxj+ff/+9z+Q/vv9/QM7OTANFv+9/S6Y/mANVM+L 0A83D2Y+fncAAPQXE7baDsx0AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image077.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEMAAAAmAQAAAAC3iBs3AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACCSURBVCjPjdCxEYAgDAVQJnAFR2EV7xxEN9FNKC0dwAYrS1s9kW+Q EDxtpHr3A1wSBT5W/dUJHeCt2tGwzihUT/kbJqtnLWXSlDJbkza/cgY/ikI2d1GOPo86DKvddJAt KINU8b433G8rErg/SKcf0USuMazDyA5ETiflapYrf23yAkwqOQrnKVGtAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image078.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEkAAAATAQAAAAD0HR3gAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB8SURBVBjThc4hDgIxEAXQqrV7LE6zWbkkhLSOQ1UUV4lEINoeYDuO imb4dDaFLIpRLyP+/wqfM2rP67kCyetGOjHwsE5YXsDdBqPilAfgIswpk8bNklG8UuisRO44ftm/ ZaalMx6ekuCDFEtuwcba2iqkDdw2MPTvsj98A9ZpoX7geN44AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image079.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABwAAAAVAQAAAAB9ebPxAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABASURBVBjTY/j///8HBjTix9fvHxi+Pd79geH7870fGB6+lwWy3u/D Qqz7wPD4+1ygtu9/gcTv30Di73cM80AEAOv6Tg8M3RuDAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image080.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANoAAAAVAQAAAAAI2M0XAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEoSURBVCjPpZGxTsMwEIYjIbFVPAQPwUYeiKFsRQptBuYob0AfASQG KpnU2TqgTBmpc32CWJmscrKP8yUCFljqwZb9+U/uPif096iTE+AAvw92+c/CsE8R434/5yndkI2X N+Tc+FnnI1SvREETgZWsxRHaEHeZ4olT2gkEz7D+zLtzojagwJZur3ywLb3NsE7MoDubUxGwirCg RcawoKrjJKICyMl0WB1SWhtYIUOz01uGDl9A312YR06GsyezXuLh2hqlVwIV6O/k3MBSkiiwPypY 5NR08s+bBjLlw3uD216qzfpYLdxn3Kdr4ZmrvWxxPztyn4ixTy5KPAFwn4HAgfcCoyE5FMiGGFqL GMVjdFvCqK0Edhuo/JjcDqKrnJ5lWh9Ofex/4BdPpBDbIgdpuQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image081.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANYAAAAVAQAAAAAS5C2ZAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEiSURBVCjPpZHBTsMwDIaLduAxeBFQ3wiJUwVjjfoEPA5IKTIHpD3D DiFIOyItVEN1V881dsqByy6QQ2Ln8x/Zfwo5uY7Fn1kXf+dVPoY0s105TZZPayd7emDWGC+knt9k cbZ7kA8RyoUyicuMBGz3UasEc6FGcCxeRocNyJegMS7TwkkYHTXKQgd2u3Xok/AQUwWid/rKsSB6 QoyCN8rODhxSUkbtEpUhPVbpbYHXpht5k2J7Hsj7lBlUSXW16XrVRdNBZrsDVCHK3pj0bUg6yuYW fIi5z6X1OdE6Slpdofb5eueeG7gsdFibD5lEzWO2+SLJSqBVxuYLEpsDzOZLJLXR3avXVGu67Scz ZGDzM3YMs5+f2aT3+SOGn6P819+eZt//ugFZr1hn7wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image082.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALQAAAAVAQAAAADH9vnUAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADpSURBVCjPldExbsMwDAVQAxl6iAw+SIecJHOO4MEwdIP2LEGGthFi HqFrh7YaNGSkggTQIMS/pKR4KDK0BASIDxQhUQ1KPNdVIzR1Q7L4L+7pvn+ayJhWhMTqTIh4yn04 AkbSTt0BR3RG3aXs3HPpFxEpNBe8LsX35vtRXQ9m98YeJN2SG7Kv1F1oYkdDaI211cdFBKub8Sqp vdVrn5uHdphd6534eXP4Avq3nVvP9S/il/ixxLTY95zvQy38+8MofaLeHzZx4nkepK7vFZdNea8s ea8v+TbV+ejUJp2PL/9yuv8vv+Lf/gMskq/B+dMGeQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image083.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIUAAAAqAQAAAAC166WqAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADaSURBVCjPpdExCsIwFAbggEMP4WF6IEFxUpA2R/EIrgWVLGJHZ6Gl QkFw6RMUI9Tk2YS20YQi1AwhfDz4/0cIWudJ/hffFsmcmayXLB1ZOTJxZKQlVyVQ35JrSagQiAkF MFuUUidzIxxp9WJlI3eEAcULzoeN5FOYMdzDYtsIHwNsvOJAg1ZCyBgWEIoTIcSvpZqppJm5hbBm eIYgbbMEV1kQ1VkR4aXqA2D68IfqDGA65ye1Vxx/7tX9X1efpd/CqS0SbREvzxZnpmTsSO2sHbX7 ZNhHfu7VKW8xdqBbj5qXHAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image084.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOAAAAAqAQAAAACCJWqeAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEwSURBVDjLzdJBS8MwFAfwioeexA/gwU8i+yQybx4EPfZQZ/AzeVT7 POw7jMFqhJ5dFEffZk2fL21KGjE9DAYLhEB/TfLev41oYES7Rj2Em6139jDfN5wLiwXYJ2uH0w4X AvFvf9Idq6oBlDqIK3o6co/9Q6IieX4NIl5C9nEawgTueGnH4ctt1I3YYnDnV5Itg3eucBGqFiNE +c8/0BWENqEHniZTvr/kdTkyfRY22yue0L7wzhOh98lqbXNjkAyVw3utNUEuqY4vhABQmDp8bFFR ra6pwYlD1HrTIMkJ48hD9Xb2/RMbhHR9DOMDD7Uu252QksiktzNnBJjfECWJENlMlef9amslYDpu q82V+jzx+jRtdn1yhVUfu+bNylejl5CJTtpsOU9ssqWBsSP8BXBrRh4y2Wf4AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image085.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPIAAAAqAQAAAAChfjtLAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFHSURBVDjLxdIxTsMwFAbgVKjqMXoEDsCQgzB0ZGMFqXLdG+QoXADk DqgZO6ICxQMSEYqaNyFHsuzHswlt3MYUIVVY8hvy5fdLXpLgj2uW/IMvDvjNAVdRX/3eL1DHvKBt SzQQ8dK5hqg/0TYaLvM9X3JXHxvfz997v6Pj+x+9L58PceIugqQiN3eadZMHbsGlVtDtFb2HcIeq wO0z9Avna9S5wHe8Vu3hZhaR+fm8oqbWc2C67VfIcey9JH85qRZMz/jWB7Q5NudTvnL5OkmSwdRX vvk+lT13eQjzWwd+Vkp8AzYO+3/7fMgKen64DZ+/mYKbL0OBAKL1V4T/x4S6AUhA67taHrpNaf55 Ti9hvJgdby3Rqp2uNKEALf7mqfc06qOpk1Ev4la6vJWxvH1Q+pQqUO1yA6rOqEKddfdH1K16DN9d R/dPC0HHlSROw0IAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image086.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAt4AAAHhAQAAAABxK4QXAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAZYSURBVHja7d29axxHFADwOW9gAxFsurgwHkPqgIyKqBCakPwjARcp 7XQqhGchxVXhDKlMAvo7gotbUCEXUpUqhdAEFSkzFzcDWc1k975Pmrnbm30vZKX3ikU6ST89zc7H frw9MYcXJSOccMIJJ5xwwgknnHDCI/C/h84NLQqeZwV3VliBgSuupSudO8HAtRg5Z9zJAAe/dm7k xBkOXrHXlp/i4JlzpyX/AwU/FBVukPAD6VxfJxoF3682fYWEP6s2qeE4OJviEgWXmLjoKr7LMfEM Ed9PEfGDBBE/TNwHNFz0yh4enqPix3v9cjpxCVhc8fyJ6JcpCp5nbEec2WxUf2I5LF5/IKoFdLwS 2QwBrw4ArscfYeBV2qdoeNXg4+MWkyLgxrkBGl7KSSfUCThehbASD5+G7iHiChMvwM5k/ntc4uE5 Li7wcMY4Gm67jGdoOMYytxSCcMIJJ5xwwgknnHDCCSeccMLvC847iJfjbYaDTy7Ow19uHUdebyzS FVGGiRfjLdIVUbXIHw2XncUFJs4R8U8DeJ7l1d8ky1b448z/vQUvpCtl8xIbLx4Y/0qougpm2LjV fPiTwBCdVcEM2uBPA7iaVME0L7Hx4SIw/lWd82nZEg+Mf33InTszonH9jg/nufRnPqmCEY1LbLx4 Ifx4XQWTqgQF18+rTaYS1QpX3J95vaNTLVrhQmd+nNX3kE0sXg3vGg/cEVXVXFzjjYuDVnA7mQ95 6R9FdRXMGJdRmU8iiD/jALj1D1G1C4EHlmi9n0Hg/iGqDlII3D+K1EHSorcscO7FDxPzdXtcZb7v 1aJnkix6hM5w7R1FSuTm89R82RI33o5e4fsiNWnkrDjD/aMoz9jHsl9mLfHAKJJ/Gdm3sYvFDA8e 6Bp5Ni1UaYEHFroKP50WqsTiwgU6eo1/mBaqtMjc39FrfLRFUXMA14EjOiPKLc6wQ3jwpMvKUrbE S5CTrgBuQU5dQuf+IKcuITznSHiddAFxASCUOUhJVChzA3EaHcq8hOguocwtxMlo8DJUDrBHg3gB MEaDuAZo9CBuAOpzgrhl7Xt6+Lpi3r6nh3F1e+46AcQNS30vw+CWrXbGiIeN1lzLvVVD13x1a4Kr 1c5otrbX4Wa1M45AccdWBuk1LF6stEvEU1LrcLPSXwawuF1pF74Z2wZfaZeYZ+rW4nqpXSK6+Xq8 ZItxFPMc0/q7Lflifol5dmw9rtn8yzGP1K3Hl+pF++B41V9muzRrgG2Jm9kujapK3XT7jE13aSkQ cDUdpRET7mbcTlOPmHAb3FXMJ6lHTLgNcD3pjVGPpW6+H8rGqQ9wcDVOnTfBtserXZpETbiNbhMX VbvETLiN8LraPe7B0SY3uBVrfrF/a7xaM75Bw6uBFHes3gjXLE5vhFe7lMWc3DWrWKgmGMZeIuGa TUJg4JYtRQaM18vdSjyCxO/o83j5S9oanzf7+vgoicLHE/vm6EXizo4KPHx940PgG34FBL6IHBNf jqHTn6DhtwOiSOzdNPamsSV+dXM5jt/f3o7nP+3diXV4uXN5cX5+cX55XsX792/98fOvs4TfbWwW xnMxx8/PLy8ul+Pqxt20aPNCFvPXeISzAV8cx4o4KowruTiORcAHiPhrjogfL0h4/GjxGjz+PSa+ dKgJj9cTscTCl59Bh8dlV/GvFiQ8/i1HxF9liPgRJn6cuj/R8NeJ/gEP782rN+Bxycx3WHgh2L7E wtlT9nj2Gjjuli7AEb6Cy87imM0yD8IJJ7wlzilz2qGU+UPFOeGEPwBcUOb3a4d2FxedzZxwwgkn nHDCCSccED/pbOaEE0444YQTTvhDw0VnMyeccMIJJ5xwwgknHAbnQXzYHk+DOED0MPFJkT8WzjHx FBPvYeLjRkfDORxu7ZtbT0Sm2+M3L97krFEkAfzHnWY/H4hHX4jpO3n48OaO/k3KQJuLAL76h+ds T1z5iXU71MHt0Dt4golnmLjAxB0inmDiGSYuMHFHOOGEE0444YQT3m085g0Dm+IW7D8fefByFxE3 rxBxfSQ7iws8XBHux/m9xv/pbObRuABQh5i4QMRn74CJMreUmLgJ4rI9Pvv3BigrkQrgIGuo5n4c ZPUPtTnIcUsQhwjCCSe8Lf4ZIl6mmHiGiM9/CeGEE0444YQTTjjhhBP+/8H/BezuaXI9JSNsAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image087.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFcAAAAqAQAAAADuD/reAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACFSURBVCjPY/gPB/8YqMsup4CdisQWBLOPyYPY9WD2+3oE+91/BPst khseI7Ff///PCGOD1HxgYGCQB+n9Fw8Xf19vD1d/TL4eyr7HADEb5q/6/39g7H/2/38h+7cemX3/ HTb2P2T2PmY4++9+hPjf9fff7Ieyf9+//8geEbbv/xNmExtHAIjQsoJkcB8NAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image088.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIQAAAAqAQAAAABaKc6UAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACYSURBVCjPY/iPBj4wkC3yG8b7CxP5DBP5iVsNPUU+wkR+gEWeY/ji OobIb+wi9UBcjqEGLvL5Bz9U5IE9ROTr//8N/BA1fxgYQCJvMdS8rYeakwoz5x6IAskK/v8PVP0P GvL7oS6A+etAfT2ayO16qCvrMUIDQ+SfPYaaCnt0kdr75IjEyKOHvO179PTzlwiRH/IUpUxUEQAQ CKnJB9GcnwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image089.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGEAAAAqAQAAAACL4gihAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACLSURBVCjPY/iPBBoYSOX94Efm/c5HUVlPa94/ewjvmDyyy97XI/Pe obj6LQrvMQrv9f//jKgqPzAAATvYlH/xjMg22CPpOyYPtvAHkPwOclk9khyI94cdzgM6+O/2/3+R /LAflff9Bwrv7wMU3vd6BK8BhfcdjVeA4Ml///N9P3L84eM9qCcnFUB5AJL47WvJPUyiAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image090.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL0AAAAVAQAAAAA749IeAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD9SURBVCjPrdGxTsMwEAZgI14CFvIGzGx9pA4MZUDywNCRJ0A8AXOR QnJbu5WNMTdk6ADNiQGdRWT/3CUrY73Y1qf/bJ8D/h8pnBC2FbKvIr7XYNC5QlEMJGIkM8LI2ICb AcqIKQyAOrD7CtJ0DpTCEZAKySGW3uAt6qNDb+AJMSxWv2k9wSl8GrSLLHL2a7DTh1aVK55LNZzf xUtprdQetBOeDnewxEgz6AwSL5cvnJeW4Osfh41+OGyvvvSpuxe2Bz7f1lJ1K90L3QSUo2aOBgDF WsCqRejVYcydX9mAaoY4xDuHnG0bHbgmqMEwdfcCZYGdN7Kapt4Xp/yoP5TWxlUZ1PWSAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image091.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAH4AAAAwAQAAAAD/CvM5AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADySURBVDjLY/iPCv4wUCBwQB5N4O59NIG//6kh8E8eTeAvmoqTc+xR BH48y72P6vR3vegC6CpgWh73QwVetkEM/V4PFXgPdRiGwDeYGcehAh/RQ+zr////mJEFwFoeMEAB O9hQVBXf9wjao5jxuDe6HknABuj0KmSBPUCByvr/D/hBqhmBRA1QoLr+/zuQM//ehfj2n6H9/39g 5Uje/wcOVFIF2h/YowrUo6r4lM7/9/89n0f2UIE/lbPL//7vNy6qh4X678XlQLIASWA2SKD4K1zg J1jAuBQu8CsRFD0+T+3hWsBkPSIqMQTAkfHPnry0DgC3QcVOdN1ZWQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image092.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIAAAAAyAQAAAAC8R+4YAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAESSURBVDjLvdIxSsRAFAbgAQsrsfAAewVvkKN4BA+wxbhVyr2B4im2 MwiChcjewChBrCRZRCeyyft9b2aivqdg5xSBfPx5888QB7PcP8ONhUcLzwrIwvBL4soC/oLO7Wro 8aRh8EEDFXlGsx97eMxwjnsPF6o8folT8IsLPsM1Ki/wNhVogAibCTboIrxixIlADxx3R/LJe0qM 8glkKCd654qtDBW4OEz7BNytw5kUu01NWjy0Tb3m6nsJarG6ZciJKkKdgEreIgKflngozfm8W26/ lONzARr5+TLdxxhb9W5nAu6MS77TT8i99a1boB+J+QGh+g7lCijU/1FCJ7AaLNBCgx3KOy8s2MTg ZxpM06/1AXaz8J/OSS+BAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image093.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAY0AAAIQCAMAAABKacLjAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAATctJREFUeF7t XQtjojgQLiJQUGABgQpCDq1StUrRKj7J//9XN9jubqugPN3u1tTrddsQkvkymWQyjzt8K1+HAndf pyu3nuAbGqkmgZiqVuFKNzTSkJBnvTTVCte5oZGChGIfpahVQpUbGiUQsbQmTtFA1kJdLFRV7Uef flTevseVdRv+1qbaoTQMp1NfEpZny3RpO7YgEEvBcXxfclhfYn0/7rvPOmZpg/xrGjpFQ3yqyV2Z mw00ml4KNhESUy2E7/FfNvzaDu2pDUQWpvZSOPslLak9FdoTe0qS5tbsMdvkrwH11xCxtI6eomFK pTVeqKFQLfT4X/nwKRoM8TUGQtx4A4BwN1faQFwA/cYbEYG27NfgjbD/NfpxzV6crlSnaJhTYTpJ 3ylKVKz0tRNr3ngjIg3jHxOoX2s0NukJLIXLfSyNvQ+/DT7W8LAonjxxkxuHlepkT8WAIOnd7yW3 waLeeuEuqDBoSL6q9EWnsfWJxoGS26HUxxPe0iVFGWKLX1tDiaVYqm2GJF7sJdxwlmYg6ZS1XyBH VjHf93WMzT5mKcXojo/huPHGgTemp1KcmY7uhk9uf0d2BvfWSt0N1MFWaYeNuwk3qr0t8CYhTdXH zYP5xOw66pKZNnr3JL+yn1x5hiT1TtFEy3DvPXo6HTCcXwueJ/cugFgzm5OJJQsnaNzkRpIUF3sP ZN3fcP0NOVHqWBxRwEGL0XSl7+urN5mynUxYW+b37soe0ZslhtVn5eGmUNuKNYfZP4xk7DW3dTwl nBnjCzVMNFewXgUdv2X1WG564w0co1E/lRsNBQWa7/3YKvKio66VOmNN+0Bu9X4szKlWq9+I1iqC Z/31ile3d75Va68oeq7/0L2nvuZgaYX5u0aXnAjuS6M2WDb7HPvY2EwfGGApDu+kR2o0O0bjJjcO K87JDjeYLO02CiSGZFHYXIirga034GymqKKvUOO2QnZFTBos0Wy0QyWQtj0WqyAsGCcQJb+NsEpg 0xHHDiW6BBtKEtdwVJ9UdAfQ2PKIUnpr/uTkfZMb8XsqWE5+ixKE9SdY7j8Vl/dwA345j1X0MUvn 0w4KY/1UMp1sqfDtvHFY/y+d/kTjmOjniStO3zZdGcuNN5J444iQaaZ2RtqfVr/JjXi5kYGwugtH iHLKjTdS8kYiuYf1emmnhJvcSCU3ErBwRaw7io49MVrIAuARDyOPcWHflKvceKMAb4zZQX9tsLOe ZvAYW9JgPJQmXXZaE+a5wMA3uZFfbog1NG+Nlpimla6k4+aaWthdSdFdA+eU+TfeyM8bbguhV1rA 4ymujWTpicRi+CK7WDfycQa+nTcOhLt43oglL5L7ZNfsbAUWP/eFEV1fKsLG4PB4l5M18I038vMG DljVxJO2inBbGrq6Q6B923Sw4uRF4yY38suNvOtR8nM33ijAG6XDcTtv5JcbpYOB7Zs9VSTFT+7F y6d0mhaJ0k71ad72NeqksRn5Mz29oXGQG4R+priu7kb/6aDyOFPGzMnfx4ypjElrwi/4yQTMrs98 IoNsdXZbqQAN8XG1qp9+teB39ceW3Ol0m1ynu+vWRgZnxH9GtXvu+C8j+A3HzWQZTK4PBf6X9NEG G8PYnFiR/BkeveZbY/w3RD04/QoOvxUDJHpIRIf/znTT/CK2vNekZBnvqsabJt95vozx/N1tVIPG qd3J302la/W+GjRO7U6uNZ6/+z3VoHHjjXyzoho0bnLjK6Fx442vhMZNbnwlNG688ZXQuMmNr4TG jTe+EhruF/E5z0eTP/dUNTtc8v4bOnuXAGIVaDBsc2HIuQzTSxjR39xEBWhI3TXod3sz+8hr428m 05X6Xjoaqq29Wd4ilr5SjK0rkeoKrykZDVPabH/12hOMeMfxK4zr73xFqWh44TP5iQxjzchpE/13 UrNor8tEo70hxOP+tAcSCJFbSUeB8tBQtE2cXxNiRxOUri+3WmWhEWijpEgkusT9liU3ip+jQElo DI1z1s/WVLvhkWYeloJGTzYuOF9K8vq2XF3GowQ0gmVXufgixt993m5dfOI7ViiMBhrSbKppb9nS N7RXyzaniqKhzIyTXW1SD/otKhVu2UbwL9UuhoY4fM5iLatvjBt7VLanorhhasZ464Qys2+HwWQ8 CvBGQ1tmV3sgfyPdlqskPHKjIba7+W6UdHp2eQv2LwmDDGPJi8Z+l3WR+t0phTaOI1xl6PG/XDUf GpagFckAgNq0fxMfMdMqDxqMU/gk59lc71+e5DnHlgMNR0533Dvfo7Fh5I3Ok3Oof8FjmdGw7LI0 gOp6WFposb+A0mm6mBENJixTOy5liAeeZjB/fZ1saAxliKdaYtnam5su8QM9s6DBC2Hpig3LyBcR tMQp8YWaSo+GaYwqObX15fZtt/s+I9KiEbDciW1toIuBWHxmBQZ9W67eyJgSDbUpnVoOssveQxmb XTwf3A7n6dEYa1qcftC18I8JNlUGo30DQ6iKOZpYaMHzFp5PTGwxDQU3rK3LM0w0+ZmetQ0s1Itr ir0Z+qTkDZHtxJsMknvvZd8zfE7XqBlL7DhjxHZ84WE35e3hczBCwnJrTOvM85aP8jn0mCZB3gc1 yE5wWkTttlylWamoZypByvZN8WG7UfCIG2JGx7aDlOVKxSMbEyYW1Nl6RPiDtu/N7E0U6WIuPoe9 +3XTjhc1rj379ofBS3Kjpw2SdrXI97wHc8biqVAz3T12LKzxNR5zS2yvsTPZSzIxpNFYf50PAQ3E 689E725ix/JGhBC1Ib65suQ8GoHfSb5ptQ1l8sNXX61Q3z3MeDQScNPp+Lgr4D29iIxABYGpryRm xyw0jJ2dOKPIOhokooE9v5shd1rx3dyXa+EsGlT3jM2/3tyL+qQZmA04npNgvQa7XVdpbCF0N4RV 0qOtL/zk6RjpCMGGTAywCMnL4tKX/aYKw46+s273DBqkoZ3zTwoOZ0Gq7LXeGhS6Ovly0z1ThxLR CIg/NUvV537y4bwRKpgn/lU70gQ00PAxi2lOpglwsbJovyYezpm7Ht53ktG62PiXrhCPxoSWity0 Fh6xMtASdGIB5EFTONxYt7cLdj0HkfUvlTg0zNEou2lOyURRd37sbje4H/bondhcjORGS1OivcI/ VE7R8NjZV/C9R9OdFTPzg5UZmJt9K0Aufj7J2Pi3A3OCBkzKLzLhtnbndLfr3uu4Iev3zlrCLTjF /FvlCI3GJmnB/hPDVozpsfhwBR3zElYNScTt9Hmd/0Tvc7zzExqmn8nIOcfrsj6iPuc3osv6ri9Q /yMa7I76IovUb8KI7Gs+A9MvQNvsXfiNxmJ6WWfn6V6UqSxSdASw5Qkgjxkem6AHAbXI+zVgwwJt iBi4OFiImBlP4P9qI+h5VrDtoQk8hPZ9XncXKuQS6vMptISKRn8bZclPNMxUjqvbZh/3ra72pMxD wUGd0YDpaa/D/ghr2uAgUwMtZM36eM4FhtFyX5tP7cku9CkC1Ul7hJoR9alp09XpkY1mQjMVL6oy 8U1ClryhcRIEIYnJ1kZPcjuuQXcZ3GG5gTznfJria8qzJDXb8BTSpaf9QyiM1EGDMEdMj4sykfcJ 56VnL9mniPoTcePqvEXgmT9Ix8xo3Y3a/vfLAY2JcRoEIX7o6NEQ9Q1mjUcTaw4nGBSEEmH6o/3O cbrSyAM41NWkThEjigatreHpGwruNvjXiW0RdXIU2aaroiG6Qz7EbGeUlsCNUPgOlgyAhru85F/8 gWZtA7u1Ob1gl0wodn3bJx6F/sLGdEgYPCw8270qME9bkxuvOpw4WtBUdLexNpCwJ7p4BkphdaB0 2cFkIcyfSQ6lhQMro/CPKmtSd7RIxTtEGYsMDSwWWK9ZY4wsMsCQTQPhiYrACAEuNqxJxBqNKBMm s1WwCVKcoxrYA1mhM9HFBnxD2N00ggakgkeiKKJUYuNn78gZpy0PRZgK03AaHso/dea4Y5+AhmnL uEPDRqmbtjriTr1m4PopX/HCmiAsD19TyR5SbB+SpvTbB1F0lYKQ56Xn5VxdumNCIT1vMCGQF6UP Akam2MGm7PaajtXYeKu86KZ871s1feFMDd+XjDBcVIgIyA1m9vU3kIrGxVNdr18BDZd9pFnGhQww rmmDhUxl7BjtqVCbIyoEPNMkjK0s0okBfsTX6tFoG5/um02puS4+ptgW3s4bgS18YWONthYmThZv VzUa85lwLFlBPVCNG+nPs7jCCdW8oPAsGtPnhi52Ku52oxZ38GS5Srbbv/VUqvEVgxZBpMqzXKs/ VMsbjVk82ZVZFdejH3S4ukQPC8/kchuAw9CFKRJUK8XHiZEGlAxH5tRE+XS/MTe4LxXheWzEHFg+ D02vdIeL5GT9GLtJTeTUFY/v/jjhy6hLAzrmJvZ4YMFjlStVL8GCO+oFqkDRf3wvjtabq4U52C7O HA6RpMFl68Xi1SpEA5TNZzrQK/9a/tRmRDTOy82LBEpbQTHUUSIp5/IoFZNWulKpxtmxcKWrlePs qWBPmSA+3PedtxvokYkz3PFFs5s5mDoH3iFvqQgf+J2oM4HnBS4cFFwdewEK4NYwujK0oLLlYZfC vIEHCTZsukGn9PjU66lASztDPte7YLHRP7OO5XthvK0hP/PjzluEIG8p2+IGzkgiR3zDGLccOrDp DhZor7MQwqC+HdhMRCCq6b8SdGv2qk95rs/UXUFd2PRgTE3pueTLzMDZBB6ToFEHt/TjA1fS6Lxu decNdCGymXgu6mwuOBLscJlQi7HDDdnnPfEwsEzdQMxsWHPwU3snOsMnTxBwlwxZ/h4LWv8e0FjI uENMNdQayHjecevYUQ2qTxCWN2cXWBGnxA8R+7EebOCWnn5nV6WeSv8893vH6eeRnUKwZUIl0Uad 2ZzsdhHt1xTn5cHEDFzaya8Gix+k0WLq1z1hiuU9O1s/YuJxEm1z+Bl+JggBc7Um9iI0JH4zRO6S 8EyB85j2knrRvTivKWbKpVykDuMMWtVJcfJzJujR3THxB+WpqN9AO+O/0eDoz+dN8UV4FoTuAKjJ YdxZKzP3SdrRdeOeEJ7Delui0ZO56Yor4A227nUc59Ee6NySVrcv0m5G/tehxvctwW0+h4um/EKK 3MncErWMoUeq1FNpn7ywyNp/x7ZE7BXRgAmufV45yb6lmAqa6ODlh0mX4beWSqIeOVcafF/194pu uYqCSJA5Jo+ULSWo8KPaw7pl8lMEDsu4sUdYhApjhkH4eDCIN7JmJEBydXJjKnxYZsSNqc2Olp2w bD+S835/In2l3e5hmGPjiBlTrLlVrlTjj9bhanO+jgTih4K0slfJ82iAW7GQaRlPQb+kKoGdJ/ok qnBPBcYxv0vYE/XZ5/MHOAUXGG/co5fQAPOepZ1FrObsnwehDmFVy1yqPIt7H+7gFhEQ9t2nTeD2 SueNz0RRm8OyJ8Ex1Ul6cyLRUyGDatXJDRz+2uUjKYriuyA+xfIV2FRdzFDpMm9AYyIrV+oFqA9i 45ikGQbqlr12f3irWjvXhQq2c6nQgBghdG56XaYphI++XCmpRpWxKsWzOcD6pbNG2ohIoOroVmQq 0aNj8z2lxAdVGkupMUiWZeNWvrX13MBS8ka0XA07FXhS6IZcTBM6KvsE9olaWrLd9qCCxTs9GnCi I0pfFvqtguHGquUNLHLHyqmfYL05SJRcsqABm4qlVOZU7AlCYdOLankDK12wK44pdCU6gGxoYCzV SjND1n2juNNSxbwBC0IzxpjL3GjJAqUAv2RFAzN2SYdzSi7FYq/0xfOYmOC4fiTZPKcq557MaIAu kXYKry+Y1IRSVG7o4KBTbelpU2n8kxcCixi8Z4ku/6050MCo32wX290FhJzeMP78oCvnjej1ijYz pPaEXxBES2aru/vNgwbsdv1mgf0dCsvLxXgN3jhMB5dcWJoM7r3lc8TvFvOhAcJNsJP2fpe6O7HL DNZ9Fd54H9Li82XgpYFm/3teNDDecqM84kMZlEq/yvdUH0na/7powGraXGblWzDNKb6r/TTnKj5v fHpXP8w+3TM9kZ834DUiS/tZVKiBT5ebMQLsLyvVUx2RMnK2rrQUQgPc/gUu/qwa12lSDr3SB3NN 3lC/NG8cNn9gspaKxMx0lN5MKlWLUaWr8sYXluK/CDbhBPEi9UQ6o2nOxRbfK5S6Jzj/UogLn7ZX OesVXKkOb9VBfFxYgtq0nUXApB/M1c4b2GuHghEfbDF9dy/ULAMNEOeCcU58QPLLKvyyDkO7Fm9Y MuwXkD9jL68D+cEpBw2whaITrcoDYVSdw+2VeIMcCW+GM6L0Wva28AN4ZaEBlj7xykQkbdLHXsgx q67BG9ZU+63GnRN2agv6rOMpDw0IAvDYR8fvJ0dGlax9jT2VGXY+L8PuxuBPBpqV8LH1S0QD2Nju fL4KUIwkf5lSOh81UvV5wzU2p3F5lUGNqgKPUtEASx9N+303qDtGvEup5zLbg1dU8VLxeUMJ7Xgx Aeo2v3jvj1soGQ2wSO/83AUuRkkWCIyxYZ+EciZXlbzBvEUHjC/A9yWr3NLkbco6A9Bajk4fsAtJ PmFYe/yyx3oJR5AKeUP05fPb2Z4wKmZ9dELa0nkD3sAQG8o+m73DsrwHnTJmea9IPgyjqj2VPqQv H/XgPrlUi/Eq0IDTef28tRE/F5+2vF/76K6SlQff6ld13phw6cy01Z1Uyv3+22iqQQNf0OgQovjE DJd0CUkCKuENkk6dExf5XHnH84rQWJ6d9f5I3N6pXa65KyzJq+ANxhhkMRoTwRdbzMfZle+p3l6w PKft1Otsr2c/8ixfgsakdN7Y23b6K5u30TbsUTm5fP4Eb+gH651ywsuUvacyh2cyHCYzgNh+LGjU VKrcOGJVoQqb4VhilHreiD14p1uERL8zzWolcJUdbrRSFd8tpSNCmbzREBIO3um6YtraJ0e0dE99 qlXVSlX1LdmvQZTGG4EPCRSKFX2wKaZOrAqNv403AoIrIxWM7tQKGGFWdt64mtwoZU+lS5xTeNF/ 4ytlKWTdkv1myL+eN0qwUUcTo8yQkT06TxiCUvdURwvu2fNGscX56OnivKHu2nlMWM+MwjS4fCb4 3543JppWumIcrqXzJZuqCI3rnTeK8UZjVLZS/CfLqF3Hy7wIVITG33HeEIdygbgBF2jtaRs1Kx4p 0EDnSpRvDtKEQKYZ78OXqA3e4k0evkEiOk/X9cBlLhSosIUq26joKN3Myn/e8IhmbEACEtKX+2EJ F8U6+5zxBBOHBuX7bPSRQmKz0QRjZHBG/Gdk0MZgsNF8TTo88evT7f78BzRD0KEkDJZ2cjvQ/tLe 0IYx9TV76rOsz87SaRQ/nsV1lwlS71Mh6E+CU0//zsWOfKTqSTc1jmuZwjLTdjcODZncwhyNvhgG pqt7pug6A7Neh6yMwB5elErn/fvHf3gR80DJNCIiZeCG37yBuh3jIeXKc25Ty78wYt/BapsKnK05 wQq/RshnJY+deGx/KFE9a+h4Y4qI7Cf3e0nvz0Un6coJjMajUHYpSwwaKDlmcMpGy6j2OxrR2dY+ 8obVCB4CrKdgD7UzSN7UWncq23HE7uJJX6wklxXcGova7DN6XqzvesrLnFoybb3rH5I+WMqLJ/BD YKek0vPl1OtVHG8U26aUAQW0kZY3PnSWCsSVSFx2TCA/mhmddnfyEqAhgdbSk44fRniwhKiyaELK mJO1B8+rIx5iuonr10MelrFZR8RIOpvLS1mm9ZGM5Y0SJFhhTNLyxoezuM8E9WC4vhBLC/xIzlt6 9O90PFxaLeuFofbNIcsxm6E7GXZQc6Tf6+KLKz46kmnXINM5nrDMyhNo/HCeZIxhpPJdiUPj3ZsP BSA5IOB2JQXifp+Xk2FK9v7AG0OMVt6gb587B+ubi34kDUgqpkpjhxryrGfZ4qLPk11W2gyHiu4E CKwSGgSJ+kwf0KBITIqm6fGXTBUUbpNijsehMXizc7IeHF97Kllp8BNaXiPOkzszbyDJmLR/8A/E IFl/rBObXBbmkBgaewVtp/qcdgmyOB0u+onGC8LWj8CDCPYQpB7mcgCR6/EW/gUxcbF7iPUQQHZr b07iLbzIHOMGCaFvkTLH4wli9qgHCTK9vYkbk2gkAdnA1j6KiQu5NPcKJLs2F+Pxfk8y5B6i5B6V zHJjsgp5X+N4dZy0KAQUR1TE6mnWDyTJwws7jDjeeFdoNmCDMrk3O61XJ5D4Z2Zd87iGZM+oxWAm NSgNlObiyuJfBSL0zYfAa44pYeAsnrE2JYmBvDUwZ082iJu0Nxu4fPKI8Wo+WI+ofZ98DGYm1W1I vY6lNBVyNOmcnC7S8sYvn1jAGsqZwKGUXFH0uTRQHOqIa+68dUms3Hhbqeawp+Dvtz8WvTo3xTPb kvHGrPu2Q+tmTyJFiEbq1ahZs7EdUfhJmL7onaElLVp+R5hRe5/p+I+EFVqv1oTmYPFYC7iBHLpL 1haY7g8sw/D7GJJBtAIsC68nJntp5cbRWfyEx36SSrWXFxeK1GTNXVEkuHPqqzNyQ4HQyJP77f0e 1R8FPBX2ERpPsBZxPcwsJQxJU4OnGfEIu1HDI+42hvvcxlu1tu0IEDHI3HLbFtG75yUV71oQOVZ9 1ccu0WeNHYXtiSy7Wr9jKh6aBZjT6ZOb28y8cZZCvW4aIZqbyBke1EF9lThlYs8bb0cZ9YeL1Zfx fb9P8x2F7qlNftczHqfWsL7s8y/CEND4wfOPJklwjcVowSnSE7fgO7gbki81ds5h2V7QeLlwhCUN 7XUfduBVqjkKzS/FrmrOxN2D7ImtMeac2cn9ZVq5kUZPpfu7IvejGWidpipkb0gy3o09b7yhwVgu 7lmNF4n0QDyP8XZitQ2PtzCCJNa4p4pgBWvpIKdhxwHZqlEDxDX8pEDKGgheDymrcaQoAUF/SF0D laMcNpCoBh+2BdGv4W+H/0TGOxlGebwBtgPJszEN+UqvMzZm8dvdON74lHtSvPuo9yrBxj/l2NLK jUuKA4imUdSuJmWPs1QDKRZ3xxW7p/qodPHKsWnM0tVD3bS8cf5ePEpIfMp3mTtTwQN9eXg6tc/s qSroQoYm08qNs7yhdr9wsm7rNJN4HBpFYjdnoPf5qtl4oxe3hJLL5WVfF2ZhWYHL79G8oW7xuN3D PRPre7z14ehqkcpkcYjiqPYPKwsp+a7eJ8ZI8qV2fwhSUuf7bpuV1tQQDcd7HuuOTvHYk1yewrFp qX4PW4SQRJ8Z98yeqjTC5mootdyAZbVB353eTTFOqtiJaq23GttUc8K9blqBPKwHOwNrzzrRfrAn j43hD6MWxbav2a3Ii8C2V4zdp2rufWPYaTyjOQUn3WljY+zBSqbO8/+JwztEb7D439Z6XF/UpYgb GjLu/S5xvEG/TTTI2weaEF0XESSdPzyjwj5xDhtb3FY8ixnymIfA7oHjiE6PIcbSgnSQGEZ3mBZI /vYeOWvkhOGh2pi113ituoQ7gXQ3jCOtMQnRMEiHSIjgk5I3sBE0Rv/d3Z3IRIdL54PRl3BTnE9X pMTijmQu78Xwv3nNmNbWku6tAvQyd6OUNN1aM9oGEduhAmen0fwR8zKmN2FjBZvFyOyYCYlXy9wR s3sctkb7OomdFlDqUlH++3g/Fscb71t4aolrBF5Tj9t6j4/8XhYQwnbiU/JYokZKv7Zsh8Nw05DZ Z6/JBy/bWq/dFHfED+h1/84c3/GLdU2iajXf3sw4f8U+7ml7fKd09w+iu6BrSrjdUaqwTEh+m1Zu cPJdVDhh6dsaXAVL77fIP1ImIIZbvpqr8R3SodByyvGrgN80pxtfRmNGfBDFF3LbhOVEVsMopLqK pwz4xGuNB31Rw+MnFTXb+z0GLZFYp+TFVl3163g5COXHibmOzrzny3gw4D+uVWf2VH2C/8/G4/2L +aIOgFv1OnbF2gTXZA5MEzAEjX5A+MHvDg0sD5yHgJ4bM0+2o4xm5MO0/WRtJ6sphtxztY0UUhx0 WRgRTy4l/DDx1p5CisClYA0ipUlcScsbcucxQmPkCKYvjN9vkOEWWVzs7OQLud9vpLRgQ9bCx34o L5aNFTAJRW7aNVRb0aL7aHo/nGheIEjmBum+J7b0MF90ge2fGRL0dASDxw+Qqdb38XiKNbLhtreG Lmm2OiIpRu2e18XobPPoIBTHG9zb0YSv++CY1zAfmIfNUIYl6UVBameBZe5VdCdYXqD7Bpb1oWzg WVt50Gczc4PD++gabE892ca61thoERN3lp6pdkEdYtfclto1H+fueCpYsDyHquBy8WeY9HIDtV/u 7mKWaLSg37XR5yYoLMM6YnqiaPtgpmJuwcgFiA8zCroVJVp9UQ96V5GJ/kc1tiYccOFPoBbC4jjS UYpv69Hh2v/nt58/v/0poawHJxY+MWh4747e/Rk2aps+8+TWJlYkyexHeaJye8HtPtMiBmXDRuP9 eW39rLcmjXt9x/aeldf2PQgCa2/vuzzH1TlM03jy42lsPdgh3gnMY/9VW8EarI3wUrPd4bORYFeQ kjcOfn8N+keshQmSZimtFmB0UyeOau59ciwn+7nA5Y8qE+nOG+9ncdNCe55ydUufuMxhs8bD954F CXt50F5HGuyehU3T5EGkB5a+N0WFGYu99/kCtyGK+6YUgWsPvrOIsvwiUIgEIrjtR7+GjH9IT1pN 0sqNt/PGOEFJsNXs00g08XMVJn1MEWG4SSXS7eQsveUybsMVK8XTrLcZu9HvZnwgNW/Ea3x+vY2Z GZcPHRn7VrS6znbjtZjXshnJPI/Syo2DHc3ZMic2Fzf+l9oo8+9iyK1h/YgrseeNCngj83DsdDrw VP7iEyFtuvLM3cz8QJTYMHGFuxZvZO71BSOGX+1d0uG+Vew32a8wxUDSnnXcOXP6y0zAUh9IzRsX 5MZ7pzzVSFoeSu32+cZIQzgbbjMODSHdAKsdRWq5kcpsDPoKh7JcuU/LG6YyHVwQYBfvN8rrTLaW pHTWbYhLH9tVH8kVuDGlHZa+vuwuG8cbmhl5XYheIAZvVurnyxb0ECdF3zIm/NLcW31hbS8vFmFq hx+LLac0tc8U1V4R0omZtBTOUE+SU0RCjEODdUDzNnUkwjnnu/Hm07ERNrZkHzwuPn78DnH4hS85 hBAKwvLSly212331wxd/UEhcLFkN6id2ijuPi2/9XQHOt2mKZV82NIR2Yn2bIj8McLmInC7SvCqu jpGOmHmb//0cl9VKimr65fWtr6WxWRlLKXsZi0ZxGpUZ/uN8b7L7ZkcWf16qIf6ai28/wPfoE3ED /Bf9zm2i9kVNmL7h0p4+K0Kj8jC1v6gpp/NI+0R9UXpOcbYMZ4a8D6dgGkn5Nt7DHQ12YG/Rbhs9 dbox2wNMgbmSdIHSnt9Jn9ewIjSuxxuprltPOGGcwiGPppkXcVRja3w3fNB5Zy31X6dN7LuCuobb BlfuggJMOZ8gBfk0e1F187t3FaFxtdD/uJsvakGUxeXCrIbrsA4WbEwTgu4hS+FZewN2+sPA4cnl 4xqrd3DUsc7KIHJmZ5JRFaGRSn2Uau2+UAnl442oVRIm/7nWIUvygzcdwNVgPZyKk6DtWPdTwjJE YW0oTXsvtLsiXkdSJKFsN1lt0SpC43q8ccGv7CyYa5s4o73y19iAyPA+yIYuZS0VuMtc73gVvGXB UsRvUxNRaoDoSMRCEtLZSXxooDI0rqWkS8g4nY7vwBTxgoMLTb/tp/rARgefoJQlYI0cS2hVaJxf BFIOKU21vHLjve1ou3tuaV/koCnsfgnu3BKWOK6K0Lia3ABjiTSYnakj+kZkIlZi8dq2lEl4/3p3 RWj8HXLjnQqRn6xXHhpwhZF3ma4KjRJCqqWjTyG58fMV5rCWQSac7RjkVkivVT5uqSo0rqanKig3 ftJjLlw6fqSaHBCmoQisFaHRayZlQkk1qPSVCpw3jl4Ck7ro7Yc5LOjRVgkayohT2Vp5offPgVPk vHHULmT/KYKHuDFOMzyln1dRzQrQYEbPEWPMB80U9yvZehtTuxS58bNdUs6myfjYH6pWfGtWOhrk MvzJFEqoSXl3F6lRKkluvL8PQZLVPFYBaGjbJRjRlYsGIrlPvsaNQVNKtpxMTfGzK1XR88ZR454/ yx5yYUGX4w9WKhrqDBz7P5eAbWqV8keJcuO95yKV0aOZ5MBzoJRSHhqovaTjhKDu2/YFB7giIyl3 pXrrie476UP1KNPyAuqWhYa35ozEG2p1F4tTERB+PVs+bxzw2Bjpzg1M0U3tJyKUgwZ42RDnrriQ NZsV2TyewS2tpU9W6MdaCltqT+ImsH0srZSBBmQnu5gOFlEGneMG+/I4c0Ysv9wwtjTh/Aortje5 NmDJ7y6OhsjW3p1oL4ywL5e3wP5+FRgRVFZIbXiG4/cXgk3l6FZRNETi1U9t0aRM5bSeRqmHMkhh /ZG6sZOKFsR5in9a7UolbaQ+tF8MDcYZ2Wmtkg8v7dEDScxPnJgntUrRwHBXYcecmMiNnfmaNcWw i6CBJG6a+WwH/pfFNQgfBiaks55OQYqkKgR3FH8CK9rZLLj535UfjWBB58vootObEhWKXLW8EVEW trsfGSFoN6t6Z140ArqVyjk+dp6YYDSd76rytDm6Ksp8fNXc3vzaoOfRnKTllnxojKd0VlOhzx1y WbokIbi8BhpgLyJoEX+g/rQsLUgcQnnQ2LJyWFgUe+xMSgj48rufUYT6KHLBmTKtXG68v5zsEmOI wF3+RqrQnkrflHSPJK47F8aGDAg20zHQOTRS+gemXSvO1SNnrXitOaSEKaP97LdNc0gXXJpOFoxn zl8jR+mfmlOMXAhRGbixQ9auxRtAb2Z0SnQ08jGzSemIdQmzbCsVXPyWlUr7rWMeC7fRyRNLoLfb V1tkjVCiV3TskKfXkRuH3jJGDDmbBMRLgpCnXhQKBr4VKVnQ6HGbohe/MV1VtF3iAX1a89mV5L8a T+NxJ16ApPUrL0Kkn8+6cYumvA6CkR7wbJ+1l346zW9SZ9KjodKbijyuLcjrJMZ2EIJb4Y6znIlz FIWDiisp45GUAUbsSgVyTSE7HjsQmnO1FhQT8mnRUOSEQCWlDNPdyLEHwg0sDU2NfLE3HrmJXwXS pn0po5+xvLGDKGIjZEsQbHABUbwKlXRoqN3s7nXZurWVmjG7ZgsYf09iRWWw+Skc4+/GhT8sN9Az hcUas34QHEQ1sw36pHYKNEBxJlSotv7ZpQYxmOa4kbqq3BidbjhEloegmRb2BQWTEHSzULmIBqKe rxWe35OaWmYb1j++pypE/qOHL6CBJnLVa9THDiGiCWmRMpVrnjfcGN7I1NlLlc+j0d/FXbF6CEJr ps0ceqkDR38Xh91sFg0V32986l7seSPjAM9WP4OGSRh07JUKX2N9iKZcZjc+tCWuE14b/74/vqcq kwyJaOh+c5Rgy8j/h/DChljSAIgIyTbg/5BEI9LwubDMuIfLwEAPRGxCGo5giz1dXEAOD9GCzfh+ MmHmc3HfmFiTxFtDdTc4c0D/PPw/ft64Ahq61pom3kBAskisEpibNQVRWjS30xGqLSZrbmq1CZ4f aJD1B8lra6Q/bbptfodlYj8iDJ3ddygssw8ibXurNvUjTL4jB4uf55QZTK66pzqvwCyOSyxvmOEo PGMswf8IcJ/ANXX87EAoazYUsNyuD5fErBEwmotAUY5GYmDoT+b8tS+z/zlkVxuwNvZnaAgRp8MN CyGMn85eLCN+sEmO//dh3Fc9b8RoDYtD8KGFGDR0v6WdFQr8g4jBbdoQIYEqixc+oDGj6j2RhCxa PY6K4txiQw82+goxHP9DNUKytm+NODz28RyvsH0/rovewyW9p2J01peF0zXlhh6nNSwTjhM0FK3F XrglXbzoWNqJ8pR1mGdyqdutsN7u33cW6qpGzV86kY5b3pNN957eNNQm3iz7NWLnDgYSQ2vhPb8Z MCsTPV1OWW1K3YtX72XJjShKd9LXIXCa7rpKNzluWpT++1fUtLwbziM0FNq4bB7VAHFM8vqIgvj4 DauBG3wfWIUELQYJxnkNPjqwmnqg6E9rBXsBxIX2dMiThSwkThmGtKPIcCDUxRSzypVGF/wi0saU Pv8ytCE+Zav/mLk++pkghA1ER5slZb2nhSiwmka8x0hrtlOMLabKRzRQb5DFGmJ26dzM1ItpNA/d FYlmdOaJssWfFA8igZdz96ffbyHJCNxPJH2HuGnRJEtZtORUtWnPG43OLJPbtHIx1E8Urr+EQnZq o1HMrBx1avLjUynWvUGUp6K8ApF7cpXfvDG8y9lErvdmeGi+GRGmG1d03dXLOYvr5aJhg5Y9T/mN hi50pEtrT543FHxmrsGp5kwb5diMiK3Lu7cMAyFyqvk/yg19+XzWCyNDd8qqCtcexPn1uiS5Uf+J BhPtz5OKp5OppEfa0MrH7/m8pwKjmjQxLMui9aV2GK570SMy78A/vzv4iYYk9elErw2z85ruBiOv guD4vCGyo6vYUl4CAv6uCmH73Br11kQ5Z3F99cYbUw5CUb3qTLCFzC2QLwjS0KO3sFSNvon7Thu7 i+ifJi8GE69BLnh1605OtjN5GTbmLK52ub2XglpFqkRpj84XcpbuIr5c3miB+BXvd8bKtusQemTP dYlQeAb1ZsNedsyBRDtUawe6z5GxUx62I275KkyNdfNY3pbFGwcS9YjnajPd7vsHq9bEgtTUl1yl 8gZoPwGNH2v04Lkv3QXqOR2hsX+EuQ8hG7QNqKk4kXggggEx9M37V/i9IYoL7b9jJU/eKZKgUQcP hZwBry7N+ShZmNfcrqO0XAlFHA7ShwTMOw0/v/un3JjBsU2517cPond/X/ModjPF4xrocGptHNp0 gDcofGw/d3xkjVcdMCoyAo+enKjc8nYq8X7DNTrnIrmivafANs6TfIfEc1aFDKrt8ZwdtpFO9oN1 zxqKbWStpYY+WfcaDl7w2zZuN/akS9Ft1/LYhKSLMDXXnSwX8aXyBtY1fjJoY/IlEO8hYSAXzmoq pP/DeLjhbSQZawILO1VTX+qbRmv8vEBd3muyrWOVW4ly4+esMdlOchCy4KkfTQD9xdSm1GDbXatL baa0+BbRHbToieR0IBPpdC30Bfl1ta7rm0HANe4nRBtSTo4IrNsJ8tmTMu6yy9Hh/tpTeVZ0JyaC uZAlemZgNXp642DJwkSRb024LPBEsEOGCzaI4I0gNxt83BOdQ+m8EfVAlEaDhPU9uL+PJgTcVrQl 0MoINDmCSLw0Fmb1tdXDo+d6zYNUkX5/1p5Y6oMysnHNeSWJjWxhYYCV+Hu/OWtoGYOnlKPD/bmn urDOXtx7vD9fstz42SvEyrNY01LxiW7CplB/EteE30WasxD4+/HIo6Vnm5eUptCRBd1mBhOty7PD B6zR7qPb4cO+/2xuWEzF0dwkXrO7PJWjw/3FG5fFXpoalfDG2waLi9tqBg+KD1sMphWok0Ab8Wiu LlS9ZVB4XtM8dU4OA39K8KEBuYX1BgFyw2pjtgdq9zaYg2Hq1I4NBFU7h3riqryRBomoTgVy49er F7Td9447Aut+tPS/Lf/vVAw+hz9qwEPJsZQ/Nxht4hJEyXkS5F0UPrf61/DGQYTRz5XGYTPtZt4D zpfkjbxT5KLl5/scUp7lyQl/pGXcC/UC6VXLfb1QjtzQf2kNSxlT3k6lRQPuUeFisAo89MHFi/hz FCqHN4J3PVUpWGCct1Op0YB+KoPaOcOeXCPZ23CVlOvJ94fyLgqf36mvcgmtpI5Xt6f6+Ma58Vqq woQc1LLHxvhMgrzT8AiNF+U0S16UIc+0tnN1T1pU/7TwsI3sqxOwmjz+GCXcNqWZogHbKi1DNDmb FY+1lXeJ/jxYJJ0kyXtLmOc7rBRKjhQSp1+U1IbfAxLWySenGMyyUr0NYOsbZWQkRr5Gl7FPK4c3 0kzEK9TJjgZ0Sm3KBZ1jvQWXZHOdcdDlyI2ML62qei40og3WTshxcH4fBeo/l5aRMu+xtyqCFmo3 HxrwSksY2fk2Q1tpKWVUDZ4ZYvXxqQrRN9vDudEAdYiWZ4O1haNefq46HdxNbvykScC+GtlMsAII GZNzv5Ewy/Ju7bNN2ivVLsAbUQ91dnfRivz3SAJwsiwtZMx7s+XYGl6J2pdeUxANcCyTDC1dYG4F PGqycdKlzkd/L8fWMM2brlCnMBqgVPdf2Ytxv7BZkR1KXiPLK9A2+ytKQAPw4LnaeV0AM+rkSoB3 eUDX9Be/3JuCNUpBA/qwoOlkDa8yEEqM8vl5xNeMpVCQ1pcfLwsNOKBznXitk0LsLmZEv9zRpBq3 PVUCZUxpd3qD15e5isJavfXidhZPnMknJorZ4iLk4ZAbb5yhGlh+UD/jtoA26yRzUB6Cn33mpjU8 Sx5z2Hm7kYKQMcWi/KVC7sYbF8jU0Oil0s8UuyUV4WMr3eTGRdp504dWLF8gF8LBlKk0xDfeuIgG xk68tl00iMnqUkiLFM3/rnKTGynI5SeEOwJFBphnMGKKJtJVufFGCjoRCXEpHUusi5TGlZbZ5SY3 UqDBJgS1WLrBytvvVxB2uJxy440UdExIvebZGNU9qd8sTVdykxsp0IjnDRRqfek/sivVuyhFI2mq /J28Ac7PcaU8reHn1p3YG6jJfRjaWp1qL0rbV/2dckOM3+RUhYYUe9wgD3d/Z+OGpOGHj3X+Tt5I GGVlaJR/5xo/gpvcSDF/IbL4dcqNN1LQmSgliFeKF/2dcuPKK5WdLlhNCnJfqHLjjRQ0XOaM7Jei 6c9VbnIjBcmEa6Fx440UaNilHbYvvOz7yA0IWR/oScWFcL3xwXoVhrHk0WKhLhbW4vC/ow/8W4US 47wFv1LVTPcf/zpvUI4vsVNp6tOv9efHVT3hq9NsyRCRlzsNjcqNDFnmurIMn8O30w8329AjOsZ7 C/y5Zpm2Y/+63KipW8h2AmGoGbimg0/ClydCmocqCplJa/Kv80b3Wge3BCgnmd7/r8sN+QoJzM7x lJVppfrXeQMiSP3Rko03/nW5IR/PzUDfbvVMG51CaN544yP5TsKD2U2f7crViOwY3LLxxr8uN2bH F0WLLtxJwNk6svTQo9zNUcIsDwL6YbjCCiDrAiTMQgFk1Iji+YoQ+A+LDlSNYld5JkSS3Y5DAoKy tSeYhH+4hNsjPMoXEUuEiuec5Ae/8cbHKXoSqk2FZLTLJbbZ0WRfm4bj2nS1GDu0vbD7TVJejIkB LUrtJvnq8V23iYzlWBjsIF8FPcA2PZ7Zzzz7H9uf2Y89OeS6zAvSmuup7eOQejWFtnGsX8zGG99O bvARb9jqDKuyuhFkcYVYyHxhTDHfue/2MKTWdvzWZqY8LSRZr0/up2GNkjyM1y+TF8drOz88VMe9 TlsaGwHuNFr+i8wsaiEebumg13891mjdeOMjb8jHl6hRouZlyNYwGiyay852hvXuIwnhR4XV6wOF 92PWkUZorDzM1VnwYzRwCANDZiA8ll/p4Vw2V4G48nr3LuSuZ7Cx/UE7My1Up4Fk0tvmRDtOHJ6N N/51uXFy3vA7CGvL7Uodqvxscm+uVHqt1mWHf/A7+5b6LHSW4rMsMA/M+pGpi7RhPj2HsFI5vE0Z 1MPmXo2yZhl1g+l2tfZ2pa87WpPryLa347scNzuS5NflDe+QRer3F6gYooRZrh6vg9uClgJUFWdL o0/6NrF8L8LycrqwnxSIuReXjx0qFYjVS+5RYw25m3mrp79CaGg8Weh7CAQt9iRWXdDWdqFjKzB5 j8QQzZeB/FpR7F6MXGQx8wBFShQlwMLcBHkPwt7bipFiBQL56xDl93PJxhvF5IZoQCikz/mzpsQy yphFn+YmGtFLQ2Cngm8nxU96i6IkEY4t2Evh/UvbpN6OxqFxwf1b75xuS1O+z0hzzL8mb7iyCLmz REif9ev7IVcXZO0qdGb69DALUzNdyYEG2ufuqZgmqkU23igmNyrPihxt9NP7A6dZqdLhWlqtq/JG 1RnDgSrITz17Y9CAVBM5iskOS8juF704G28UkxvX4A3PL7JSddMs7sd4zWvOOvVLz4OdkTfS71hi XutyP+dtUHY4ml9vK7hSZUVjq/YwJbCMuD+kNPJBA8LM222H6DOqk32QGXkjZ3jNN2K5tTc0kMOq Tkm8fQx6sZXqZId7Yd1yCXNHGSFVs/oQ597V+EczXBMDi+4uBnY3u+1INt4IC/GGvntjaOoZYTiz Ql7SN3Qghz2KDrAY9h2Q0PbgqogCF37jQmod0NPB/jzwohy4Hqjl4H9RIO0eg/SAOdmoXHelEpaQ UYMW8chBLcJayL2FKa0gGxWYVJmhnN1tJhtv2DkT5L5NMR30aRHNWyArPa7Nb4ZU2NMW/Zox54kd GJK3a3gw7TkyjIdZabWt1d4QPLVph7Qo8P0a7vh2aLUmG6rGEO2uynPUyV1ZwZUqI+9PN1gIIUyU oHrd+eug5ZINltsFERo2O6AvcNbpn7PxRpJLW7rXBjsxqhjcRTQcNYKHrSmPHJ0nWqE7aUL0Rf5V bU45woaQHeLLoDPXsFgbb0dkKPdGE0tePFrEq6EzBPGw7jRCEvKqn7y44EqVUW7odJ8wFdmicKPm y/PNg+yNJlMaLWnIQi4331gfWPznD5folJE36CNDoDYr/FRKHP4vCIItCI7kR0du6XDwfvsefbQf h4VFjHKZuS1PBA/R2Z2GF9JsiqkVHIP5x7C+fFXxFuHgxXimQIG6CURDFTpbebJ/UHeS1FrpvZHS opo4mOOY5JXFVqqoZ5kKqD+Az2FYSI/SekYaD/hE9xzw/Zd3eFowcDbesJ+P7IDs3zqJg27CEUCK TUllHOmXjr8arbdlftFtQCZ6rP9wcUd4mMh8V24EXAiRhbpYXg6e7Sjz3MNEY5dthdi67Ca6YVio HdwkwpClp7P2y/5Z1hg0O+UNMdJnpysx542Sc2GmRuFnhzPyRsZ19TNZgsfDSgVKNFUFjxMd9lWO qbD79lB12xRQdmshsoHYA0FJUsH6hBRRY4/mJCIZZo/228Ycss1Zc/j1AlqIcZMXL2S6/dCjGDRm hcaXbhKcq5WNNwruqd55o3ivk1vwimlGcp3FyxtPNt6YOkXenDKXWZFXgJ6qyErFZZUbhfp6+nA2 3oAb3QKl5HxNsT3x0idBilupEtDILAByUmmfiTenhYzhr8IbThHeoNsfzNJdsKV6L73xyY0XmWBm 3lchUwg/4fmYTCFvuUN4SGmRUAw4aaUvX583RLgHTVlieCN8+G2W/io/v91nRZ/fP/38VWySkJCQ nGXLafMTdRGXKeQtdwg4DCR8Zbs+gUScBcpVeMNI3cEYNMA+6pddunhyT5quZTF9D9I1mFgL9DIF ir6Km7dwWtID5MX7rrh6ouMKM57z1v7YXaWd/g6lIn/xa9wbvIEAx7ACJXgkjk7o0TldpuurVxnS Dce4rrSem8+z2umlOfixgDMLF+exkl6yVYSGm34+FKBl9GhBB0Mx7oSuM8AWwANxriuBKIKmt2Cn kx6vCA09u7Iw5wAFO+eDX/GxitBwjdT7iIJUKbZSFXx52Y9XhMYV5UahPVXZ5CzYXkVoXFFuHBuO FiTIH328IjTEq9HoakEbrgFTRWgM48PhVjCim9y4RNS5IfW1UjOXJb/xxhvn0UDEKLpl9rVM+qZL CCf9Xbjampi3hxmeK3+lGs+Wb7tb3bArslD6OL68vAGecl+vlI6GPfsdQNHiCl0FpaJWbrlxrQNR qlG8VyoZDX756Wplq2lVJ33IyxtZiHS1uqWiERDccQLYheyLlQ7mJjcSyNt/jLFvQO3miQ9ymfDc eCOWmsqUjs/yMBe0Xpn0/9xWbrlRXZfyt1zaSjVsJhs39JvVbXZvvHEKfrDkzjmRiRshu+dAuil2 kxsndPJblyzirFEhy/7bWTzd3IRac42IlxgfW9A1uhLpcZMbn3Fqc5cY460+2R1WsNm9yY2PaCij 1AcKNEyJW2quhIo3ufGbWp60yRLpba4Jl9e0LFgcPKj+nVJsh7vnWJSNFtQsC3op2r7JjXciBcbm WBFymXyMzSUkn7v8bFyNG2+8UUXl0htff6TjZER4+Sgf99RNbkRU0aVN3gOdVyZ73HgjYoxWES+P BmeXtdm9yQ241uOK7Y2Q9FzSxce35w04NxTXAiqDsJS70O8uNxgDgkWWUNpyGaqSb84b7OhCbLfU QDEjrjh7aIU8BlL39ToVs57+eppTnII/h4b6XKEoIVE7UvZAJtehbJ63ZEPDa9dKEr7vfdXpQcE0 jdNvqxlRO+mDwqWdGuRmWWiz+11XKhNiTqWlcYZ6iKWLmDGE35M31FZVCRVdTdomw4fwWT1Kn8iA /FevmlZu6FxYyrY2nh4TuY2SKKXP+pg8iSb+qzbx/XjDYzNdY2SfggEhJB0+okheOgRhhxh3SIcI d0fl+8mNnryMWS3QJIqKcGaNyQTKvCPEM5/4Qw0aD4EuDSbCaxMi9n0uxfzFM3Wx+sopViq0lGNv JJgfhNX/kSkoyLnxgFFiLHsELxLZfnA7dm1nLpcQh+xz+WZaQ5i08Wt68GOCEaAB6WqwCKEuRREi t6E55KrBgYdcCIsJk73NRzEzG8y+7YEtw/Cs4ld5Ppn5QHnxxcLe4/heET0cwwgF/cWrn+9Z3nCJ N5DPJW1rxToPsf72Y8KZInlpjJed5Ujf2I8LQ5lSqoBVdWWtwx0/HeDlRDC8lrshotiayUUMjdOX RXIjeHLlcMHjk1wdAPA38hdnZoPEzY74CmjcTyDK5asyc3Zze4CNYXPQnevTgQZHiPn2nnqgR8Mp 1+vuQ21ZN5+G7IWjvLKTjgWDPqOwySluDZSM/mmQiPb3QWNYO3PeE58mWHxSH0RsUyOCtqY2ptmd KOpk09Agziwp3vefFJEXON2wnB8TunE/hrCT54vHnlr5wPoHXwnFqt5hJ8taU6zuuZXK0qbnDArM Owk37oZDQV0GTTtsEzvK3nZatDJjbWkwpYjef332kSang2DE2zPMze3mZnyxu3NNy7JPc6s6k17s aAUVktEQ27vzy8o2ZHGPUPEQTm4UweNpk4hyy7mHtHO40emJqoStLUhxSEDjRQnocJSa7nJxznHk 8ePbQpH0LnfmqjUS0WC6WTWER3G7orUlcX05P0bGHl1a0X41wHwD3hDZxK1UIiHnBXXjHxtmB2kv Pnrpoz9ddZrnelk8b8xpwcvVXGkP6dw0nXsz+a9LccSOstsQlobDz4ZSujc3/nHesDbpA3+XjsGH BreakWJSKP80b3j+LgUNqkThd9tks31xwdz+y1J80fkajPEGCdzDX7LyYf7dHa5Hc5dGfx2u+PUW 5fXC3Z75z/IGr9k5TwjVYSRKy5PcOx/f9q/yhkjMzmwqQT8Op+zxBPKbQJoWNO/B+WwOYZ2ZCc8E VtDo9awJD1ha+hzkDmPh+dzsTzzFxJ4l6tQC/o33ot5e4H0PDRn4hT+W5pgaXrR8UJ7tM0f4f1Ru qM3hOcYQuB7Hh027K9asfd1c9Ws9UrU7uE8bU72OtRlvtIYNjEbKAC4xdAHTNgVRw4gVHty5tb2x ni7RaruzNgRliy8eLVj/Mc/qmtxyFx0PkPqaDNk/yRvmcnp+KwV6D8KaLnGXH9ndl+1D2CR3HmqO yXkY4me1aePpIZvvrBW1g+zJ4xRtm432EzGo71/nJClw/Qf1sdGbLGb+A7a7YVPnRg+QKztFuK+x piXpL/9FuaFedL+HG0/HsgUcmvKOut/WGSN8ZLCm97AwxXd9wEl4jtCghUOasJovCJ43tfv2nfXa WJHzoTAQO5MnUvGppf6CliuPM3ftUV8cpPJv7ssJqTb/Pd5wR8RF5arAoV3febWn6JHqPfSe/Fq7 ZwhTS5Y69OSB0WgctmClQzuSg/sf8bW3HOisvBAsSV01yHvDGxG4qSstA83VQAp4HrfH7YZoSxfl xpvMDoj4ze6/plFHrHF21/JGDbOHeH0qq3CLpOtjZJkgxRUSr1XGZbeQuh6SRx4Q1T1IDQnEg3Dj EKk/UqNHad2j/8EHThDHsin9Jk6B5YphXOZz4f+ts/i2O01NkWLJLopug9UfHITxNz59Rq1/6yb2 4vnqAxGjFH5/qiw4Iu7S41+T4qaQRjv3p0B4f68eZ05y+Ftqxv7DI0jz+sP9Rq+W9Z4vTdNl1iHl f8ncNpEyb7dN4ky+bD5QJnWztQXKwyL+0Nle9idr/7z763W+rjTcztLnL/yTtCz+7l83sYFtfDH1 7fvgPEIrzda3OL2qbeHDvXgvyUq82h5caF3ZfAuJ8UaFj1YKYCX+1S6Zvc2sREuUPzqt0rz8s82I OaCvO3hzcVYlY33BC5c0VM1b59iCh6qtr7iB5wfDmZjY9WB48R4277C/6HMn9lSMn0CCA0gHA2X4 CT4RFeFsDv+K/gLqKdBDwbe32wrw54CLKPjnQXkFfh1RbajsYrQNtuDdAcdqUccSaBITRfSi+V22 Ur/mRox1m2XE3ceymqMiiM29p3WNXC+89Z4IUHvNuQLZo7E61BqKvJ/MKTuKNEFpVMt1tFljqm0G 4mYq44GNnY7u8xvfqdvrmt31F4LTx0g1EnjD1bQvY7tyNU6KszX06Jh4LEt62PWac8y/4uFjKFI+ 1gaovX1CdrvfJTnMzxYPyDXmKGItcB5Y6b5Vt8K1+ECG/XssPaEdNzXmXQU/IP0J8Y8qCwiJUy9+ qNYsrenn1Uh1hRfFW372uJNtpf26pJEcbggZew8ctlW8qHlzVMfOINwIHYxW7RkWH0zsQFBoNsT1 wFl3SJ/HS1Zbr5A5k7WBtkEBI65EcYX3dbu/JrAYH+YqMLTr7iauQOk0r0iwUUeEdqSL0OjxE9Np PBstsb340Z4YW7s9V3svSFtMWsqKXxD9R4QdrWcAgacD8T+r2a+vHU01hk/s3YRfdJzmvMkNGHfF iPeS7XDcoBYosWEU1M2/ZCSVBob3OskeA7PP1x4UN6C8kUFOOJdFvoMog9J3tiQPJUWBOS4Q4MsB 4rxtw10eknyTMKn2kAybEFGyTflzXsRWGzcEsGMwveBpCm5Ra9NCcbwhOiUESspAgi9UNdmbBtGX VCUeWA6I568NhdjVX384454BMXa/EH2u25VznmbzkZzaqSWh11ZsZLHASm53aXxLifFGv/Meyu0S Ahhmml2W5hedAJne98UqX/AX1zdX3dxIXDoXmi9GxNK6c8l7H1vXu6btL0jYB3znchENsLaNtknV F0Vbfm/GuCg33jBQRo5YORp8t0gEt8q7d50XpOAN6EhMgINyu+durgB4uV2uorV0aEBqpkwBDjL2 FA0LhTbM+LYvXD0lGhhnCnCQbcDzUZIiN1s7f3/t1GhgxjYuelrkogf71bzbco2ilIfSo4HxZJMc CzJ3Z+Z0icGnc/fiizyYBQ3sCbNiiR5OB+13U7lvfBFqVd2NTGhESVBK3YfC6vedFSEn4GZEAwfC ZT+91DOIkq9yrkzdnz9eMSsacINBF0+Fchj2dlB68r8/Ts6CHciOBg7kUnR7Vu1f8koqCMP74znQ AJ/wWmH2cA3722ulThHMhQYe21oxDwNf+6Y33+d5KB8aGO87DsrNnbetVALp8qKBRek570nhtpVK mse50QDpoYV5ln5ledtKVYAGKNprKRzNj968fgXrt1uJp0AB3oAGzcEg21maKS8l6b+IaDE0MPa1 DA44yBFuh+9zs6goGpAyNvV19ngW/osTusQxFUYjkh7pJny7rES9JQ7/izVVAhqYCVPEz1VuEuMy 9GWgAZpE4YKRgSctv42b8WWiJ9YoBw2Miedznkhz7iYx0oBUFhrYHGli0guF+DRcafr3veqUhgZG Pr2Opd16KeVXad3QyEsBnbNPrUoCift+3pR5KVgeb0Q94I1j9qDkI0UIaTtSeMOnCs3ISZu6Q39M L7TV6OMcTPpuv3nKpk7JO9P+vufK5Q0Yv7r7nRdg3Y3RELbFYQ03pK8Z8OcPA1g6GiDNO2/utA1O iNG4BwJSuKBLrf48fyTuAf8YJuWjEQXmG0FMi7Ucq27fapicIWrw9PVo8cdA+PXiKtAAD2XB5xLu lNQF5jmmzj9UY9T75ylapAeVoAFxXmqHMN6nhZQdlntst5bP6VSNRcb29z1bERp40o2nRafNbHWn 6YlRJJ9bOaJAVWiocjypDwI+Sm59KzEUqAoNKwGNGwjnKFAVGvwNjRwTryo01AS5kaOL3+iRqtC4 rVR5JlFVaNxWqq+ExuK2UuWAozLeqL2dJ35//3m+QFGU0KTiIQ9Bohv9U7mYxSjHuL/mI8do6Nu3 0psr5HIyFZYxRVhqgmDbYWLRjE3nXu52P38O/5K7xkl+mV/pZkaGLO+4zu61Xl/9/lrVxa9Ju/J7 dYSGvmF9NvpIkuQIhLCM+7IFYSr5a7Wf+MX3+MmCVxf84ug7by0Y90zRXfiCEnz40uU8xtflk+oK LR6hYRZ2WqqgzxVFDaigp0WbPELjS2bPM74rb3zFrKto9G2U7zfeKLq6lPn8sdx4j37qNpDXKzuK Rc5+33iDbiJcu0Ykc+8XRPBTlKfg7Yjy83By+Ou3lxvTZ9z7YTV4CylzjCAveF/FYwXvXURRkKQU 75nGHltbsT8EY4Mx4TewP8E6MaZ6DIvn1NBF/TXL8AvsbEXeV0THUl2ehbSmWBn2ho25szStqSAE rG+j9Ro3Bt6e8i1CnkpTQVNNe/phJqBvv6ea7ki7O5muZ5PwHvd/iEL40Cc6eMRMF/QafuCCpaD/ 6IVkbQA2bXfWM9aGWHza8jVfDUKXgFzLZDcY0OKdOhiPje0LY43CoA53Tf2O/sz3VY6YPpt12+Hv lPBO39QaLac1cutq41Gar3hCbn5Y1kbfdU/1M8+n/TBwJRXtWy77yNsv493anxMrqWO29pNG+EC8 YkFbvzRGPQXMBic/ZrRHdJYBN8e1LvYFHNQRtaU9u7V+Ee4RHs3hON1R8QAyFyxkLPMNaeMAYjvN Gd732vezGbfuBJBLReYxBIJ5sIjR7jcaN96wIdI50cem1lfbD+1X87mnm+GrKW+fhszYft3Krt00 pQnnK2BswP8Yv7Z9iuMMZtzftXsdEVYeypthgUY/hp29vjTvXfiHR0Nlaodr6w7FjcLatiu0Fndt X2quV8pKc1z01McysRCWHfrhg43it+WN9/MGGuxwwIVz0mlTe3nY0u37DqPt0MzyH1pbooO6lr3B G4WvNyHCRa9lGQ2WEvjpvq1PZJHwKdMZkF1KYvFMMTcEaYLLAKRNiS7FKQEN1MVIs6f3xgJpgkGt 0ZiUMF9TMSJI3N1IeBv22N+6qRtvROnC9SD6gMY1ypwMywj8LhCj7yj6Dr8EAY4Oe6KoQvTTQT0b 7YgQViDj+OR9Z/Rzg/R7/xQ9RBuxO15Y0I7Lt91TXTE/tBrreoaGJykGbueN2Gn7p375bXlj+xUD FX1fPdXXywuDUCmh4v4UY2d675GeahvqLlwHMSfF3I4tcgu3R2rMR4XSPyoW3EW9F2oo2GzsLWJ0 sQj3i0ToSxLr+6x//F3SBgbX/L2/yjS2v6/yERqi/FwzZju4LTV+3Y8efuA4TpYNuEmN+3D0YEOE n76El+nvX9hLwY6/RoTfOoLNq9ses439YmBufBswTjIFgY3AIfVo0YJWJTRStBN/3fNV2YzoX8B3 6a8D40IWrfzj0evfx+4mP5WOn7zxRnm0LN5SZWjU/7yXZXHqXLuFytBY3Vaq7FhWhQaq3/ZUXwQN 5Jra3XLZZz5rbbP37rs9UQFvKMRgEwoEJRADeqneAMkwpUpHYz6s+frPVUokR7R1W7JS41E2GgJ3 RH1zeDaqW+qOfouK5aLBcOHpxpbivqKa/s+he0btVioaIh0blVuXr2En9+fIW96by0TDSwqr7u1u sdNTQVYiGp6WyAJu52MMsVQd+5aVSkSD4pIpqGrfkrpZB10iGjEhJn/3RriFFkkBTXlo8MS51/U+ mHKm6NY3rVIeGqOzAacQ2OjeyiUKlIZGsDuzj4ZeTG7bqktY4PLu/sCU9myZfz3boMvUuXaN0nhj 8jmmZHgMjs7d9IcXwS0NjfYns1rx4dhmxHv+Np6tF4meWKE0NOxPckHTXo7DD2++jYfSF0DD/8gb +hLTo8+dEpu3i/KLMJXGG4uPaeDXgmLfNT69/CY3LmJR5p7qg9pc3Lhi0Pp8Guzd9lSX4SiNN0T6 13lDlGbwYuP1E3PEO89c7uC3qlEaGrj7SxOF9AgYEdzSfhfx+7hSFpg/5aGh2ue6YcV7+RXo+b/4 aHloYOOcJkq4qalSTJ8S0Th3v7EGv/1buUiBEtHAUmKCRbMGbuW3cpECZaKBnuNTzGG9dUvvcBGJ qEKZaOA5F3szPo9L35Sqd9+tUqlo4MAYohMK8rUElvmraY1+RooocxTlogHprbv9z3j0aPqfVBdK dJkwvLdVNhpYEQaS8q4g9Myhpv2juZNrVaTIKx0NyNm0lFuSsyAIdlejq+hzBZMyc5PK6HRJztzI yQMVoAHv0LfqRJ0wbhU9Lj7mMlow3nIallyqQaPkTn695pilWEWnbmjkoipfzQHqhkYuNJzPV2m5 2oh56IZGHkpuK5HhGP8PbVe8hRBnGk4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image094.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANYAAACMCAMAAAA3KKeNAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAACYFJREFUeF7t XItiorwSHmsVldXUK6upYtUWKyq1rGW3qLz/W/2D9VhQhIQSbD2GrttKCPnyTeaWADgXWeAiUTlX WD+J1ytbV7bOPgJXITw7BRwduLLFMVhnr3pl6+wUcHTg/5otVecYqe9QlY2t9kj7Dp1l78MxLNVx DIcY3ibUERTZm/wONY9hSe+1rPPcRnT70gUYef/+Dh0P70OAEE6BOLOZ5zJjBAC574/F08MAWAOw nK4XVhFRQUH6SbgCYN30ka2uB0Ru0xllevZPh4VCuC77QHRrPwkT9jWArVfQ1IXsw7Ec/HxYZu3X 5ECfL2s/SxEGZ57kQ/XQvAAhDJC38gUIYQCsS5hbQbAuUwgvdG5dqBBeKFuXqgkvUWUYpLgyDEII fkiGokmaopmKoSiKpGiKQiSN2pRItmRSTaFE0ahmWVTSLKyB56kuyxLVbFuybVnXZRsPSjUqUWpK EsVvdOqe/PjKPW0rWEuydU1e1ut4Ws7Sde41l13P6qbZzdbNoVzPrutrPGOuh7Ipm1ni198MQb9K h5t7art3Usy6okuyJtnYUclWbISIh02p2zFJRixUsSXsJ3YQO69Jct2WZarjXxIWihDxezwQAw6G vIWFp7cnP75yL7MkWbKoQjQZB0dSLP1hDP1nrItja1kSsfA/xf10/95+HFglBlh4Rfm8Qlj8C3DP FceywTqnglf/NQAGWTLkCSIYYZ2PrdkUoIZhEl9Ojw3W2ezW8B1BLV2eLAFsncluyQOA/A6OVY8h hM1NjkgHIbGnmbPMLe0NoLHPqSje7Eokwp0QPkLLUebKqepniI61yhga/z6DcsKVL9/BmsHGURcn I/vU55YxH8Pfrrc/sWB1oecYxQNT/cldynPLaP6CQoX6ZIf4k0YRYrhnK4OwjJNCmGrQ/9iAl8rh hLCykRPKU2EHq4tCaGQMOlvXZ6RrqlnTNzjLFO2WXkOX4ngiET95bGwppcZzsev0RtPKqlW7MXor X/IpvbklVwowCFJ6Me1Wu2c6TqVxUy49DYCadz4zkdbcUpd9GHvT/5+kGHHY2l2ee+uVe5VJZ5jN P3hpTsluzRrwu3rCylhxVMahqB4oj1TslnwP8HbSdJI4XkbEDExhbintFxhsvb/gonIt87K5uuLn 1uMIVqERlcG1vsYGS/TcUiYArZM+zpY+9aR4BrHLCEuo3VL/jbYhVWgRIYRC5xbFQPEx0oWIabdC 2xUohGr7L9wzhIixApOzaUKyAmhGUoUVYjlPEQ0L8wnRAJfY4kMRdkuQEOp5uGOiymUrThgZwZaY PKE+gilzuBErMImAtRah4BeFQi/cVnl7JYItEfsyXuGWR65EmOPsK4uy4qmjl2DCFWqIcJ5oiV1a mMDVx5BhqrivpHJtTmJznrQOXx+iauu3sIiqc3BeBFvaJFG2ZuPCNNpd8uMiGLyzFza2pETZWqMP SD/ztWydFeFlKEmytYACWivyvmbDs6v1lVzGqRsNS1xdCKusdmC0jd+lBquDsW1OxNySk4P1BNOd YpcHPHYrVlY3ggyaFCw6gad9mCu1ONIuhgAFbycESxtBxTOC5it7X78xW9kRrjd5C20xq20RmlDr JGG3FgCH2o/esuIS4cEnYbfUZygcp8y6N4wZJRFCmICXof+BRpDmm62ick4fUitCCL/O1voWasG8 5BjyMy4sNvS7mcvmPH11bnVv4IXL+B4bHCE+4eQrXoaOOdt7ruAq4G4i8oRfYav72ocpW3YpbOxE +IRabLbcvT2NZgLmwWDUmB9Dwza3YkbHWrsD8MezucJPhzSbmY45w6UQV0Ltw81z/soqlxSzwZLi sGXihpG7p+FppsgvkJ1ynqhvWWdtSi0SKoQc/iMrW/xzSx3i1p5+PtxHH4DmaEWnOnXk0cZ5Cx07 EbkMXrbkjbsHsBi10jYAybGLznjuTNBZfETuTpdYyeqIOc3Hllbso0YPXrD39fsGFEdaOLiDJ4Pe Yhf8D40dzK0YQqga4XaJx8sgmTH8rjD5BPikmEMfVYTVg6wzC4VlMLX4PxhsKoPDJyziZuEq4/J1 DqoaDkCh5zzAXO1CmDevRkm0jxg2WMxsye+o/JjHVc113lDwWivH6LWdzW2YyIjYq8vKVht3VnCN 6haI0nKdENoKHQ6DeW2F3RyzsaVOYBzPS3K7PAw1Ww7hcpXZhJBJE+orqPFTxepDi/AJWewW5V4t YEX0IakChJCBLfkPPHH1k7Oyypr02LbLJoTRbDX7bAv2nGA+q4tI0USy1XyBduweM10oQsFHaEK1 ArdciooJiL+SkFxG6IoJbsQac0VDMVA5IvY8hbK1+Mu5DBwHlZAVkxAvg2D+JczzjoUh4CIhduvU aiT5N4YaV8gQF6aIfRknNKGE8jcSrSt24yCEraB43Hh+wT2b4Z5cXG6OrxOiCY9XTPQFxvV55hjk y/iEaMJDtrQcxvWTeO56PIQiViMP5pa+wVTZW3pMuQMhQgh9dsssAdxVxYUgwWwS9vVYZlf3025p zRt8RVeL6x7xpO7gKiGacGe3ZJQ+3IWqJtJRvkZELAR9LC3IbqK2lO6U2mMP9+DVB3+3GOOtvGO1 8cmWUSbtKbWHFa7gCT506AXGBkuZvr9Af8W2HBoiXGpwcVTjo+BLHo4P/NayNJp1X2dwqujoGfRv lvvZwQaLoJWCm3k1k9l8Fvw985B5qFYX1cWiiB/4r7j9zfO5KG5688yiMsm/5zv4ZFipc/gz6eQn 8151kcn03IuDfjab+aSD5fjij2+wWfftdbDaryWxwXLqze6s3Hz0HeVms1wv41OUFF8oYeOLLvCN GUGHhN9u3z+BR1DB124Qy1CREyRNJUbAJ5IcrmAsZKvhUWWMsPi0Vvq1yd2ftne58kJgqQevN7kQ WIfycYWV/oyJf8cfwVadO6/1E2DNF3zv12H24ONLQwJXmmNntuJs5wew1csTehu+FwVBU5/BjoJl dAnnQCVevffyMClEwFKzed/moQhY8vRheqZIZD88lSdCbq1i6KM29u+CL7EXAasHCswTH3++BssN Z/ZLzYW/ieT+3tdoBKzSnX2X6ptNAhCrT9VazlmG71lf+ZVKBKwVwrrhG1wBtTWcN7lwZTj95dMB EbA6oPQTf9IuFvCc97mA4xYyv32bkSJgLe8eRS8zxgJ5fJFfYUfAUpeZNFZ5EoL22UyU3Ur8huk0 eIWVzjgnc5crW8mMYzqtXNlKZ5yTucuVrWTGMZ1W/gPKmLj/H7PDegAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image095.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE4AAAAVAQAAAADAmOWEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACSSURBVBjThc6xDcIwEIXh28ybMAAFDUWaEI/ABrABLU0kj0Fj3RUU VAlIKBzS2X7YBXWu+nTN+wn/S7TKh0EBJyXR7QNDCVf0ZDOyQTqMZNHnBL43MgocKyK9+VsgJ5VI C+sAueg50sQY4HbtO23CkLBdKnn2Byu6l5HwLLnO+katC0CQnmDWVQq3spdvYcf19B9Sx74mzJ8n WAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image096.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADIAAAAVAQAAAAAs7YCSAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABUSURBVBjTY/gPBgcYCNHfgWQ9mP4Nph////PPHiJuDxY//v9+LYje /f9+JYj+/d8exP/6+8//WCD9+ffv/7Z/geYBNfwFmfseSt+G0s3////AbT8AjzGElXvXsk0AAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image097.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIIAAAA5AQAAAADSdc7mAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEISURBVDjLldDNTsJAEADgIb1rvGt4FN4EH8CDD2DCwsmHMIEH0dIm PgbYLScOJEwMgWLWdtx2hTIzB9Ie2umX3fkDEk8K3WWm5JEL0qvlktF7ck0+zEOfy5xiUX0+UULX JTNvQiw5kj0X3beRMnH1awwQnWWnbrnw+VGyF1INSiGldfKWluWdlIWp5RjX8XcjfvFeDqN2jpcg aE5QLaT83jd5Vp9J+A+pihT2+C/b06Reek2YXwjlANBDdaaVjcyTr+vqR4hCrV0KFZl2Yz7wk47o Unw/FDM5b6PoSzmgOiOkui22EZMywa9nJs6iFbLEREiGhktph/jEaw2mN2vRz0xNYZVQN/kDvf+J v5FjTtUAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image098.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMUAAAArAQAAAADgDXGvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEuSURBVDjLrdMxTsMwFAZgSwyZUG9AroHEkCt1I5KFfARWJjhCB5ZK Ljy2jBkZKuEeACl0SqSX+OfZCe3iIEWqpyifX2z/L1aYGZ26kDiA01IA12kxgE+Kj5qSYQCIFkoH 5EnhUOOWyk++vMZgI/LhGT77NgyZWvUFjtwDLyLNwxug99TjC7CizDFVEf0uYgmFM7Dy9qD/5P5G RBPqRxE55N5GKUXIQJd3qB3BSs6TdOrQ0jrP9Kt8bbuyoLM0rdQYbXvEml22twelrkZZ5yKMqea8 g3YTa4DPcZ3Trit+hi92ustqg+oJctIotwocuks89t+FdKJsVWwhHI/9p5OUCj48NUeE3MZEp3US Wf8jfjUnA80Ju7QMQWipDDPiJa30Hz9/S0JE/dLbGMeF5ReTaOwzp05eIAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image099.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEgAAAAqAQAAAAA4qiC7AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACoSURBVCjPjdAxDsIwDAVQIw7CQRg4CWdgZKgqBnauwDVYKoburCy0 YetQVUaqVAui5JOWOBNDPT1Z+fpWCDo0Qy+r6ipVW6vKk6oxh3m6q8pbyPaWAeuDWtkDzgU5zgA/ 9rp6HW9xJo96m/y5mfQJO0+0AA1pN5y38R3vftmGwHaSEESApRgmjL1Fx/GWohLVJamwUcek619l UauHZmGSWDsgZtaPj/MFnGtfhav3yzEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image100.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIEAAAA8AQAAAABpj+RWAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEYSURBVDjLtdI9bsMgFABgrEpZc4SepPHYw2Rg9FKV5AQ9Qo/QG8TK CTq2VYToECtTClmMq9jQByZKeU/9GVoGy3x6PN4DmEdjwf5AdkSeiFgi+mcx11jafHcj/JALBCCB 6VFgMbmEAJI5k5r0XhIJMaYkq17Zt3m+kstcSu/S+axGcfdwYgNIL4SI8VHeQZxLOXqfYrrZJ1FB WrlWo/TC1816wd72myTH2vOXTRCriihd6abShlX6FAMfqSHzlVaFYYzdnMQN8pzHP0uo8HYJf44V YS/fLKGLWOEw1pN6D13ksvJY4mVRuSNSEbFYbHuBZc+3SDRvMukrxQ95DK85usGHat4hmexs/qIe ITl5df8nqJ7z+JV8APNoqnDLkp+2AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image101.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGkAAAAmAQAAAADv94guAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC7SURBVCjPY/iPDBoYSOd+///7PhL3mcX398iytW+/4+ZOr71RjcRN r737G4lbTiz3L9DG5N13YUb9Blox/fgbmEXfweLvUbkwRz5fJwtiAL3w+8fhBobX+bVQ3/35LNnA 8Du/9kA9hF++t4Hh1/va/38YgOADgzmEC5Mttmxg+Ps+FqYXZNTv79ZQ7m+QRb+/g1z7FxZ0v0GO /P8TzgV54f/f/SjhjMZ9yo/CvYkqe5cU7o31qCbPJyP2AWCy3M386iz+AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image102.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMUAAAB7CAMAAADzJrTHAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAACA5JREFUeF7t XAFbqjwUnnGVDJHIa6g0V3GNa1wk6xYa6f7/v/rOQBFvoKPmqL4mD4iObe/ec3a2sw1Ev0JAXwEE /UbxcWj85uKbC7E18H+SqNASW3eiU+Pj4nYiOl+x6eWgMMKQECvM5GOjY1dstoJTy0HxcHzkGud+ JqNnhGqC8xWbXA6KAB1R2lQ3+XgIod+Ze7ElEJFaHoo7QDHdlJpcAwo0FZHbodLI04uYCzvNkfj4 Zog394cqyjvSzePi9JpSc0uda/o7spDwaF5L2+7p820BmnYlFOUdWeTai8eRTrbSHGVbrHfkdqhH +axe9xNK1Osa+xoo9C8hUfMvIVHm6FB6KSZdPu1efsaW9lUF1R/F1NmhUuHgghhk3A0ICZKPkYTk GsIRwtmCi2WFgQWB3cNdHAn+X8VkP7mWG4aqqlqq/aBFNgSXnewoUuOrxr6ys6pqkeZqmub3Fw+O ojgdR7E7mqN0/A58dzoKhl82XT0OFKrtnY1tT1Ns1bM7VuTZGhxw8bSOZnudzkPHU+CywJqNFwpW NA1ywh6LBxFYTHhAda1IVSNNcTQNirrQ7Ag+bnyGUrNLBMigFtzIhZPlGq5rtWaRpaouqxeoNjhD dcWVxM5BSi0HCog7rEovZvdcQsiHolbnSkx4JBU1uNLkQ1FVG+WjoUgUFdmLKeoLRFFVz/ykp5RD 0V36RB9td8jTFGoVcdG7fSgo0Ta4VC/mqEtHRUpckV5oyHTKocDIpxgX8FcRFz56LInCBxR+EYqK 9MJEXqccFzrCFBcNI8xqrN7JjJRE4aB50FeI+WROlOnEanazDuaK9KJ1TUuioLXWk06t3vXZ9WSA FvfXWSqblXARXk6oXU6iKDXAwWy1Go3GSesSd3tZl+a4kp45hmbTK2cvktjE8RzlwVlYtp9FcVUJ F13k0GgHF0b6H18/ql7JuHuCDMrn5OZDUY0n5+gvIV5ZvdghgZV4csjdOSXaW/Si4JlKPDmYzTaI lCjBKCwYbIYWyAqMOYNCkXkCOyyUC8H+qPZdnfrnoWpa1LdqUYEAnCFo+jWBetEX20b5UMvqmA76 QbtldG/zUQTHLWj5FwJRCPZHsZ6n2gx6roNmivH7IRdGiGAySCgXgvtRjIto7NwFAZTUOM0neoGe gIuSo6SdLZrg8YWOFlSt41PDgClE4zS/e9NnTRQpOb7YiWIsVi+83s1jzfaODfLzlx0c59uECUCl ZXvmMrmgttmHlul2RG0/KNLuewRjA6FcHMY3yFpaGo7zDRuZvUDzJBSFYL1IeWflLBACI160IbSl rWCU5CDmkBGKwpQ/SuojpvRCtdvMN0xc/c03Rrq5ZLImVC+m8leBHEH/owwKYuytrilfN39vOsUR /h1fk9kgRlHWB7KrCLUid9s7yr39aH28fR8lS5mEStTy8LMwtfkWDIzi7gJ5kw+koG4F9wbzciGT Lb6TJkosF4eyelk45KmZuT2/i82hUImSssqLDGtBiuMnrJcTjUKCRLEy929iAiCEKFnBK7aNOrx2 x4XGkxUbGCVtFnEKNHX7Zz6vmiQuAEbbiMs3RYmdFaoXS2nzev3nuPTnKCGF4LWM7eTkg3EBS2Cf WblfLpJSC+VC5tqDZjugzLmZBJH+KGl6wQqOb9Rova5dKBfy9ILBcIZm0v/4zFyAi/nP5WowLsVe bGZzdjYhpf+sMRdtHErP6+3IS6peQDmeYRYpCbtmxDYF5mxppdmLpGQXP8laL9ZwdvLJiULu7GRw nPrRhfppJfWjVhVurPqCcCtyXk+yXqTmQqzVkzFKygg+Rqn/S6TtljxrP0adFSbC5wjj0+6+XN/g MDUXQu2F5LUHw9RcCO0NzuVycZKaC6oFPIafT6KaclH8SVwHLIjUbrkSZVyuRxeUdgRyIXi+e4+Q hGh5EC4Kl0XyCG3pONYGhdBZGLkoajCpvw6KQIkqXNxZup55HsiisAX2aeVy8ZyabrG9QblcHG1M N8WfloujjemmDwJRSOUi6P3eqLQnEIVUvUiWFK2CSnjaA74eiFwu2F7/dejs4GKzVpkPhVQubBRP ryZh1+tUXtBFP5E9PhT61pwbKQo03poYwD5D2FzHTrCnju26c2GnYV6I1GgVYKthd7QKbXS9/joa 1ebdru77cPh4fej1+nwJ4Qe8VOJXn4kcHwrcmDan5nL4NLxqNwaDwcmr43bQuBncNm7a7aXZnELs +DQ0p5PnwVP+A4Pz4QTiJcd0Wlumn+zXK7NZ93FXx9hPD13XR91R9y9DEfs1+FBQV4V6Y9UZqW5B gP2OsOcRNjUGATEYJfEZaCtcdsOjt7vigETNE+XnRPHeDA/yfD3tbn1mFJuq+UZxEDF5U6IfnQuL a/Pkx0BhqJal5llp+9kcJIZtZ/gQKMIfT63WJG+9+WRMZxye7g+BwljQoxeKcyr9rNb9xfE2tL0o +Aa++yjf+//FS26Uo/tlb2jkuv+zvd19KCaDeymvVGPT9BFe/Ls+8USnf4ZeL/uStxVa/DezAGwP Cu0SX5h7K1JAhBfgYnhnsvXM2fDY6PzUyOx1z5acwGa+NOxBoSP/+kRAIfclEfz4EdDmrPEqLzyN qPU7p39eW60U4elHAYqzzMhrX2He/L/a76t0iaanec2tdZuDgm3m4+VCQ/hF2kv66mfDq38kqrha mijzpq592j1sDKRod1Jcbgywt0zJqPw+FNQtkfKbBeq9D+5F8d4MpDz/jUJKNXNl8s0FVzVJifQ1 uPgPkehoP5MAozEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image103.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMEAAAB1CAMAAADAx3XNAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAB9ZJREFUeF7t XA1bsjoYHvlBakjGwalEvErGSUL08i1Sy/3/f3WeaSrK15CheJ0G0WWObffu52tfIXLtCV07APKL 4PIU/nLwy0H2HmCUIgVnryqnEtgQGJ/jnOrPXmwoAtMpGbOSr/A5+qNlryufEkIRvKM50Vf7Co1n hNr51J+91FAEDtKJWNsXPkWQ7OyV5VJCBAKHiNN9fZX235Hgl6pcmnJioZEcaD4OCKkVVg3C4yIR tdx33d8n0+WJPZT/a+HWtFutSK6/8paSf1NOrCHKHxy0H6SoqHpMWKPr/vVxcERp//tEjvN/jS2q IMKBXic3CxvJeTjlyAlB6XyRICOC2junHuNfzP8Ggeowd55xmFzDoLfryp4nu7LsyfCzSZj+iX74 +YMoLkVLtCyMLVvTllplttR8SVxCsmeaPVNmvhCBhQNjqTWnSsO0zYapmKZSguf6o2I3dOfbdGa2 o+sK/NG2G8qMfru7ZpC5oTRE0ZrBb1sqKTTf7jYbGhRnbz6bpVID0hKAaJqofKH+EnBsLxHTZGHR woB736FMCAx3PoSuo723u9YfoE9pcg36gATdT3+OEjN9/oz4DX0wmQMWBFCwntKantRo/0vKv/dz zBOBc2YEzuRWISJPBDq7Jmfufiigi+4gEFtaLGUxStF5OZiiZ9r9bI7dh0AfSkblNTwcOCsHY1Rf W0sxLQdDNCR6N5y4M3KAB+hl04jUUqQjh7iNcATn4wCs6HaWRGMa2vqkyAEEOEJjz8YBANiJQWoE Ep1jiZCic3EAAIY7KUitBw3UkoeK9vLRFMzmu9SWfAJ1Jg4sHwOgB6n9gdqbqoZ9MxjczZ8flrd+ gToTB497EaLWNDUCQsCUKr1q9a36ObAe6z7Deh4Oqsg3zUaIdgICAO7RUFGBaNLWfQjOwkEXVQ8s 4TKtLYpz4Xw4MGI71USPh03QmKbZGKMKThyEO/xNu+XP8hHAAnIQG6gtwJgXn4MYCHpwheK6OHDL ZfkYHxY5Rtdp9cCAsaxreWv7bMRJ/7aNAiwb5YogrS2SF5OSXO8SXSU2XiX3JZ7cBPvbuqgtWiGX vFrio9f9p2E+JLLwEVBjAJQ6suPqD56QTKbyuEfqHYeUk1awbLQIqV28KAdPyCM1cTAmY3BTX0KC StZD1xkxTwRp9YCMkUFa4uOYNN+I+5mAwEFPYRCtZP2B1/LyyUpn1Z2SVZ3UPhX3Pl6KvHIZrFYw XZYDgt8Vg1h1y7Bl9SVek8dhakw1OYMUBZxLWn+w7VAR1n6wGg9ACVVjKOFafLL39zYiZM3CQUAm T+WAISxYIDUi15Vw0EKRhoqrR9txwBTkBPtUjpgDIS/b6a0wj5bLGM2/9sAgIrssq/DJ72oMAHJZ f3CMTm6HmHwvFsCxLTJCnQarR0vtk4O2IChH8tvh3ERCdC0PQ61yXj45KGHC8cYGp3x/MLkSeEU+ mrsOdyuMCLJzQMT2QQvwB7pL2KzBNarg4Q/mfrvvlFE1XK73VHg8IzsOHBB5sZMKY446B3vIQs0a 5mlNeXBAlK3vsh5RlWF9xuKJgAcHhLQ20+Fm+WCCN9KtXHSuIrxVRpvGy7DSmjTq3LzOVZP5cEAU MJ+v6I5JOkjBfPIPKa3vCnpjmlSnHBTNFlEQ7gM7AIIZtD2/cXKEenrlW0YRKqgekHrEkDgUMFdr ysUfgDlFrRQheeF8MiE2qqcAQFwmlWeM7LhwYESO6cNxFc8WPUWO6cMRFGuMBm0MWaWJl6mi+WSr /Cmn0QLOHo2DHgyQmQ4AKZgtOlqvZwHjFsonr47W61kQFEoPqqecBivSGC1uZi6aDcx08ITRo2Ua H3iLUxgokC2CfVuvLGIfyFMUPTCf2UbFQZBcrenp/kCaTNhGxUEEbiHGaMM/STNz0QJWiLhIQKOk mbloBHKGlcBAqafZIjBCo5SxkL9mrlJ0kh7Y++2712mL1MlttlMLXK3pCRys1mcIsiQr+n1tvxk2 L5+M66iaQQXWwGPW7Bw02GJgRKCnPJc5u0t0Yz/HjeD4EZz02l9wIglOJcmWKIoznT4hwdkoepLL l1pw7P5ms1eAEYHTVIc/yXmXHN2R6CN4qxVhRVMH/e0LK2HVqk2n9Kd2+BxPm716rzfqjcbCtN+i 3+9uyCpMV236Lc2zeOr14Mva4b2g/zlgs4TCiADT5qwvQeqquqOr0Ho9eDvSUF1fjgRPSWrAaTLo wuOLHp1bJ4xp9xtwAxf7J5wJi1egEkKDnzUsRgRZFDKPd/WHnZm7UgQ+iq4UgY/XXwR5CPmuTC9B n9cZuXPg8sNkNgWG0rgigK07SWYwBT6rbvSTF525cqBW24/jsD0sKZrtyyrdyBWG2fpkDjBzeFOx V0j7ZhoasmB6/8cZ37hiiC4cTMsnIij1RhHnBENaISD2VbJEENIXUev4Jjj16FVfffqRhMB47n8c nu+Jq/kJZnc9aZ4xqv6pQX6YtV9JPVjYNxr5iE5CIKNpq8xi1NbVrmChD5fVO2bBiyXC7kLoMAqy 6k78I6ckBB5qTScMNm3TFLp7F38275hfSBQl/BXchITv0yAwOt3+V2I92wwq/Kcpr1OapF0piK7A wMHecDv+fyqWxAFZ9XoVZgQ0o9WbN/lIUWS1in8OLRGBoaeecuMnQyxdl4iApZCL5vlFcNHuX1d+ /Rz8BzWs2Y38hDAyAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image104.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAB4AAAAWAQAAAAD/GBFiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABPSURBVBjTY/j///8fBgTxgB2F+/F47R+G3+/u/WH4e/d+DcO/3f01 DP+r7++BEP92A4m/t4HE79fX9zA8PHoeKPv3P5D49w9kQC2yUSACALq0TdiyJn+pAAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image105.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZkAAAEMCAMAAAAh0DsMAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAM2pJREFUeF7t XQlD4jwTDiAgIFRaaLkroKCgVEBBQcj//1ffJL2SNr2Qa7/X7C4LbTKZzMwzk+Yq0rH5J2aysycs ZlEPrchLWvw7Jp+JsgXV7CdC5OQ2IkxqLk0PlaBmeYkhu1w8ufh4iVvMVX98MQilm6zCeLmD1Ogv TfRCkt2cYPouzVjGbKvczYwSGz9fUSLbDANnPBnGxnYivuIbyxEwY6vVK8dfY8ZDIK5AozATW5LJ KoyX+7yYEVrXMTDD6zy2RB0n8EsflazCeLnPjBkRamw36TKcOM648Y9xuPFMk3XRB/vEuFUlyXdu zAhQcxzMsDqPZ5RsN0NQ4hhSTMYIn/vsmPGj5kiYYXSeRKhBmEkk1GQVxst9fsz4UHMszLg6TyRV cd8snvQS9yETcHYBzHhRczTMODpPLlZviQQSJFmTVRgv9yUw40HN8TBjiyiZXD3dh0MknazCeLkv ghlvH9fr4A7qm5ktOUrfLJ7omFzxUJAs12Uww6nimJgxdZ4s+Uokk2DyCuOxdyHMsKg5YpyxpOQ2 KiICOHpkxRBPcFyu5LqMLnEpzDCGfVzMcHqOgI9522P00TLz5zhAmZFFLoYZFzUhmIlkX5zBbpQl 9pA22lphUHZInYdoM6rM5TDj2HMgZg6REV/mEMz8vtbjULggZmzUHB8zTnRhw5kDJBYfR8KMqJ4o TETdvyRmLIs+L2ZYGAnjzHEs/vdULooZO/p6nY7zPHNo+9xA420fF3rc6P/LOPMvYIbv6Xi6PUHx 2tswa07zUL245Xxxhmfov4QZx0GZRhgjmb6MTyfDDK3mPxlnrHY7co6lnfPFGa+5XDVmYli1lcUW oPkzAA92W+OvSorGTHv+Uhji/Hz+HZtZcZxxGsLf9uIodi1sxqieVtL7YUz4Y6drYn4z55bUOIo7 CmbaHfSl4PFdsZ5YZpz9uPqw6URhRjekAAtMzMkpC4Rixm6Agxm32xPBUzRmsCGjOs4WEjROhBmn eNw4k0+9LuRa96UZp+KkmIjKfyzMUPdmAoT9jNcL8APQ2zczfhbZvsvrrjAvwN88vZLJKtMXJaAh jMWL+sWhmHl7v8kYxlxGSUwijhKPnicpZgJjEc9ZDMyA+BHbXcvMC3P4a2pm8JB6nDQyXqK2H/W7 sLh9szSqEKJjNI8jymAMHDThGVpl3DjDoIRXngMgWo2SG41yyxl8eMNFNGbw+gdRPeQ18rnO00Qt Pvu+fEJa/7YtaAsT5djGuDnDMNN8r41JTj0Vy5sFitKs46SJF7tTod26qLq17v3NTsss0CcvRJMs n3zPM4XWw90USy30VYKc360J+UO+4irSQTNviPdnbvfY21GmtcXpm6XQa1ST2PtBmOHqiwouYvvx sREPM45cGenqeP1Z/6yXDV7mjz+QOYXgKp9slbsVeuNM9RtnkYq7tSpaeAr3iWbWn4iqKSjxTXFz 2VbltQySo486STQTUvevyOQ/o4vbAjRzOo3hWzVTifFqP4gkic2H8U0afs8QdUi8dLyS4TGjLBpV 3L+9K241/OrVgDaQqyj72DM8RKknIwz4n7ziYWZPMdNddDqDnEhzHoF5lO+tIx5aODjTCvK1QZtv Gm2R19RMBm3/QH/ZPEvwTerUfu7RE1yVuhlIis63iGKm59WMSYOviseMnl9LeC2tx1j7rHoEAiWL H+in57tML8xSLMuuD7Nzu3f95eu3j+B2jfwzSnlsSVwXe5Vtdwyt8uxw5PvoqxhZvS1AsyT5pU3p F+ntLbeHb0a68ymRRzOXGWq5droxNbPmW2aS5VPQuFkVrQTgziJf+DeV0L6jrtNLPR5m8AD8J6RH 9OLhTviTNS1ap2sH8fBCuWSLmdXcb/zVRWEG47cWKVUYIFTx9FqFzFPM7L2aicaMQ6z9eo9yftIv QUHmGz2YYPKC36Zh6owzH5e88vVVhx5g476Jd3Jxpq/kgTyKoyTeFrx2EUhByIZxL2iwlwSpgi/9 SY2qcdcFvQQbhkXHyN/W8sZ4hJYSR9kky6cAzOh5DfyaL5U75pMNkyifxi1Cj3DLSz0mZrD0Migu ipO1nn+YTdE8VUV9+oQjTCZRxtUnxQyl6sOM/mBihvMKUZgZdhE1Ic0IZJe9MSz+pBdKbtBZZH1i 9Cr2OPMzL6QXkuIbzJuWqbMAzLhcbmEYAO3hcbcb0VLbBlhb8NpFuGa9d3VwEhC594OwmkkVbiPq OYTSK5Er8ms0tD0mWT4dYX4GiD4SzTySWMinuJhxSuUh1KAZVtAuuCWWZCzoJI4zFmEfZnDhcZLV C0hmaw7CjJnn7vazW47hAyOszLTZk2CmQnvuaA/k+aa4LJkWEYmZcSP3hpp6ldKKVI7H0kKLsKwE sNEu6c2nmvcxjuPCqkJbKltozBj6ckNwFV79+X9H6MbUC5+OgBkdZ0dqbaCqquRlIDFm8FTNvWB9 JaDl0LaacBhmHAH4MQMVLG+q7zfsGAcrY7Mo+Sh8oPcodxuhC7+kToIZqKZC3U+wezXFGYmZWO2x dWILyi4UAzOmcQayIX0X7umolCA51F/SqJUN7SFfD2aAaVU4tJEcM7FU42jZFbQp7Ci3Ytk8b0R8 lWmuu+5F1hiqaMulGDYQvyFWa06FGbUskovL3lVghlVfQsnR7LsKfXiJTH+Y8eAkCjOOcYZhhhe7 5fnof6vNvfnwwiAvUklxM/gRDz2Aozj/0dkwYxukX0SRPuZXmFmg+0IpHxalHC38YSYBZhz7s9Un 7Jv5LJxRtrpifkQaQVys2PlEmOEVnJSinf/K44wpyQMx01eZLnJIz+5fw4xtrbbTjGesIRZi2ast Im//D26z0cFfve0GebcoqhBIaUqt9tCBsTRbt2eMM8fBTGCcceToGu2huHTLuaGRdStcVewzNWsU jt5CLJwhWr29e7U6yQGIG/sGecN7qQEmcJoxAGhJ0PMM9SFOPLC1w7sEb0y3rN5xQKz03QgchBnH azlPN4wns22fFZ5IVE/21JZOpifdXpLNisuS1om9ntXfMXBbTgjy95Hn96H2TOKMN1H2eUP2WUZ4 fZxOuKyiO8G5naIxstC86TUev9LBczbZDWKo6DJ6hdFmX0aRFoLbauqFT0cZNwOiqjM4HLfxwmbT i4dSSFY4tJZieXX7E7LGyi38hgp0SVaMdBnMrIqz2VarzCplXJ1VCsvZDCZf97PZC87CRak0m2Vx YVZJ4UxlNmuvZ7Oq/jmbzbQt3O3i1GxWwPXZTDF6JONLpdfTh0BLr85mffw2q/TGeSjX/YRv61Kl N7Nof1dmJQnIENqzFO5CFtyfzea4Drm1LdzpAhM9Q4FvJYNmBNpbDbgjfM6quEzuQJGCnp1VZoTP 2VBPpb5g6LyynwKfs7oOtMd5KEL5nOMnboXEEgnGpcQ6uAxmVqtsVltns9+K/pnNlrfZ72wJZ+Eb znxns1L+G8YAy/AblyDPWMp+l7ECeaQx/CzpdfI7k/1u6/Bzh7twB7eBFi5/Z+uQMfu9JrRLQ/gw 8nB3Smi/QcZsHmhlM3o5+10H2lCE0iIZJQ1qLsHvrA60slsdPrqEtibBjaFN+zubhyJvlE9Ku41V hJ7egFuTNvBt0lqatHc1g8G1QhbKwHp5KRo0x8HMWFnqu9CVZTwnbJefu+PiPsJJ/cqHRYslQQ7l 6/Y5jJsFq4UhTL9OZ/df3KzAKTHzgkaTn9sYkxBWF8nbN4uSc+DDRLBhEZLeu4y8wwq69xgKos4t qWN4+56pk/VNAZUZ0D1wU74z6ZVXE7MLF56Ogpn23WyL3p7izw95n2fEzWYkZDbCz2xY43zqZotH ycWqz80WYDzK7T2dfPHftoxQV7hb4+965jbN72I4IWZgIn6NPvUYi/N/hRmBNJNghiseBzOcLYjt Qnm/J93MYIDqOuCJV9tn5+YrxmL5o2BmiHYaKhvxluYRAXnHzWJhRsRqAszwxWNghhSIwMywQRRj 6sWbLCM0ZMlzp/09nnHPcyfEzLrV2aFvtZPK5TalUVmvjNraZlTa+CdZf4EZoSzjY8ZTPBozlj+z MwoDSRFW7dh6CYwzoBlOby9IjrM+8yiYwUbxFd3dSeOH12Jtfz/Jpr+kHuoogQt//XEm0oaTGpZH HAFyC67WsiEngx8UGDdvqO2LMWNHxZwXM9LU04tN2jRRfcFjAAp1ZTeT1MMbyg1+YN3y4EGwqSkA M5F6CcoQFzMBvibMLiMwA7e/EeyEpBozZSX2l14Vx23rcTCDcQnBCs8n1Jrd1xH66qCWmnpuDIO4 oONmbtVxmE1qWBxm/IUjq4zGTBZ9mKsZxZixCIiw5qk8adOSYab9DHsJp0p+XForyjCjdN+MdsY/ RHQZzAjUwEpD0Bu35claD1eEIMZcm23LKQAzegW8WQz1JEC1CKMhY82JKoc442lnTBsOchmi4g5H IptkCog5j8LMN7qxp1pCMWP8gGbCUpDXCi6TDDORkjUzXAIzQtY4VxqsukDMZFGNTl1GYyZ9aczE VI2Z7ZxxJtKLH4KZb1RzJyfFmLG9wtakz2PQ/UVVG4Fqj2z/TzATYDGMQMIEI8IMUMwSV2ZJ15ZT UJwhmnGUb2dyPYipNUEK8nLi+o41p3neOBOoHFs+wYJx77DSe0K1rXXHlZOXiKU4g3gzBxR2Jg9m RMYRwLWlSK8yjzanGbxl29A030hTGJNRphVclg0TfiquVbvBxAwqgBjolTmyjcKMzI41B2FGgJqo hvH3j4WZwDgjDWuLRVrOTAyxCQa4DKH4hT6CyWnfF+fj4wLrcbLoyx9j/ERszNC+Ga8R1ybMbzTF b5ptC2yrT40ZTSZnymijxm2UWC2ugg1LxL5Y2yJX4mrNlakl6idEdr2zl021BUhWbzqy92nIvsPm cHi8DGaC4swOPRALw7kHn2bEjArB4mgt7K6LgkSY0aFXxo462QYgIMLiJBozTg5vVn8jLoAZo2ZN JIxzRrhU7bvnxQwMQt3c3kHwd6u18RKMGW5Ekxe7CDOOii+DmYA4I92jtyCNnBsz3q4sldiy8eBZ KReMGcv5kb4Zq0izfdZN65t7hdbi3hQL4wKYkZ7poh9as9jHeFk9FWZMvWRgLJC1cqXxAGsdGDmz evGyYrGqDySG6TiYsVp+GcwExBnpge7sV39qHwvvKs5fYsZg5WPbLf8/J0D6o8ltGpPgmD0O0rxe AoxGp8e9JYgzNmrEeDHvmv/YFNE382YPYDZoXTMcIoQqBpxbNEe36yhatlSjTMvMZyxEC3tstxFg 7rjOrojVBmgBiuE8E68bnozbeKYp8TAT2XZW2SZJ573NQRYc5l2Y+oKeZ5aInhiVRQ2fxfwKM5KM ZN9pUjY/PjnYF/o/H6ORjZLUK5knYxJhyLVfvzAthvUXlnO7vBtKTDJ+VPkEwF/w1ndizGCj95ye lqa9+9dIs0mEGTjMoS84bFWMGUp5nL7pwPE4CN0+yttxfn6DZEKAQwyvl6A405E86rR1YVKzteLX WaRu2BqPhZngcTOpNZlMim+BJuh5oAvjnqWRQf75Vfu+wAh2KrpLf0uFkW40f9KP6EH+IceScDnj YQaT+RmPPh0Ns1rh/VyEVjysQO5TYyaSIW+GMO/Jst8Vdsf9mKH0lxX0lTLgy9Rc46K4Z6lSdbCu iMUNz4zFqv7J6pOX/xVi5pzzM1RC5KTVwgd/umMAZsaDBnoS7AyzMeMWI9/Yf7zZWPqzoeWq00aK SegfiTMnw8yykZo37pwN+rY9W3JhpDYcodpeCuSDSjMRZowWS+3qMXP++ZlhbzbE5vIwOwkwk6mA XljvI1BRUszAk+ZfnPE6eo+M294zHd04QzWQ/3lGdbEf49SZDDPcXoCkmFkWB/JCvP2Fb+yx+mYQ Z1jCcZyYONaHlfTa/sstHz48mBluUK0Ks1wRkHHu2wHEjTU8M3acqRCCvEZ4h2hW6M1hEjPajZu2 iCPvtX+2b0YQ8YqQ57xYJr5kZqgWcIQxJ3BXzKY42X9eyNo5GGVTdYbqnu8pwEmCQSe6nwYzZF2z wPuGI0CEmgSY0Z4+y5xfYASUX9w7fuzImDFo/5tBhEVfXI3/6of4RPdTYiZKAmFCd+6ZLiUoRVVh C2nzgB7Jo0s4NVqLiRI7YzRmsM6tBGQ5ai8z3S6sv80Pl8ulYzMXxox1HoDYt4rlnDzORKnWktLu pYhk59jdaOXYwo0ZZ+j+GZcqKZ0pFIgiHtFjjry/pPsOg0DvcPA5vepNF8FMlElHidYy4V+ABuNt 8QF9EL14bTWAahRmTCUw+tXZnU0GUM1vnhEiw6td2HNNE+zGhj3ZOI8eydmiHkYuEWcIUzHlEUNH B2WZFm9vbzIgDidxmHkRnW9v25MQM/QmZ3GGeTqtjvPp29s0jKQbmVK7LZmZuNr09pLf0wkZ1plG Y8jyZzPK1QEXj9k3O5JSvCxyGgq9iaE/9mEeju66SrZ4E6VhCJ9P5HdwnPGqhZRNv2QLpMPzWSwW RXvN+Lo9Dr60gXTm5xlX+dGu3SOdpD/FFUw397cvvl1xbN4CGsz9urWvCDDjqUjvglhzDwgxm+xd PXh0kLBRp8eMVUOQcf8SWKx1OzKhB0Xn5ef7Jl0Cy8uKFZBBw0F8zDg5tW2+9Pj1Vft4uL9/uFFM mw9voldj0YriSxxrDIA+z7Co8QrodwblkyYrFf3HgGNh0d0MLvrRxF4Zmy8vEOjG1qgpb/ufmXFX /yTn0KQH6ZGk6/qavHbJxpcfMUH6itKMt9zx44wliXCDimIz8L4fM5C1lVHRMxmHMVMwZohmtuqM o25qwdafTy8pFU6hQblq3z2LoWy1LbyJ14IZz/lmhxqOZa+W6F6CTlfhkTG+e0bf1j6+cMxo9+p0 1W1wL2VwvZKNA/uKNv6p1UAt34ob56FhtG3/KmZCFeMXXgBCmmjjO8/OixkoOkOoJ7EkgjGDM4vW OP/Ivf7CjxmTVqmA0EfntW2dwsRUXLRqOzFmguKBzYnIkbrXHIFwcSZA0qLL7ZDXmawEy2Ncf2VR +9ygNB0iFDBFs/gM4a3hedWtLWErZ5msck7Nbh96gokdyGvunwkdREogACerV8+niTOxMdN+HAWf qJcXHOrGYwYbWXTbXXtG1UMwA3JY459bHmGeONPqGoU7JJedpTksPaISgpnQFnoinctzuMZ4vn37 Z7zNiokZ0TmaMSwHZoJbRlA+eiKBMNk4gOXir+Y6fo/0mFIezGiVcmPCE/VgZja7fX4l0202TY8e w5USo9FBbeKvezHjqTaKC4d58ugVLB2uTlZUGrw6y5ucOolmtn3+ECQWM7j0RZeLe/1VOGa2Kj9r Q6pjrXreQSPexXox432vrF/SInOOVlkEZrwCjomZA+MM6cbqUoD+p+glD+/pEjyCmLqYPiOnhxAb MwIBWdXT//QJom9cD6IHmSLPA4jWgSiHVwh+zHA5zoGZ7euNONboTXh5Y/6G8z2MdbcbRDECJx6O GRFEHdTNbxuzlrdT4tGSNQsQJv8TYYY1GN54/BU67B0YZ/IwXPImeFku02xuT4R1nRhM6cbd+RKm C6+vE/ke61qmh2oarpdCnlWhZn7m7DCA+Er5uRRhhgHKETBT8I4xskzolbtct4qC+2dK69sDYqt4 6Yv03ASI8RpTlOgIebOK7v1DVrTQxhtnhkQ9oWRPhhm3cbExExRn4FS0ur3TXtiY0hIeFVnNcG02 KujZ/1pEyDJtIJiaMpNXDnw9MTFjlGq3X/wSdJsuRw8uevabrI0o5UfeFxmYGDOOdH6NmXYNed+3 6hNVmVv0yDVD22yK3PCwVXh58xCEGBFmOKs3QeL+oRV+TtAg6ChMj6+kc5quYPK0h+23BhFugq6J LCzwPABbjeEVOAwFxpk5gnYcPY3EvTKR7XkMwdSLN1URXYcrbqwnszUGYF3dfqBJ0GNX7GYnwYzF /K8xg6sInBl9Vbudot1LWIto6Tq8e1scY0hRj41zVyy9sKLQp69ftz8h7/vzYmYDtuYIRlKRPfvP N/FkmDEbGGRGdrUOM4HPM32Ux8taZ3Uc5JgC+eTPvPDKgFdsFGbKMky9WCc0x8KMZy/wC91U97uU DDNUCL/HTApJyvNHFi05zATTjUIUlCyjG5hU9BmHpwL2vvPdtDU3ldQNeq06fQmxfP0YZIcd5sh/ umgSvLgN5kuFnjsTpRemIYFxZiwvUoOPbyR+3TYriiid2JaSQV+MLNjmCB0cQ9bRS5OMHay1Wa2B nrtJ0WzMDJbtPlrr63V9EdoDjYBUUszEUoxFNGTcbKxPbr6Ru1wkwJgtjPor9bK9CkdMcJxx8VJ5 wt23Z9R47dHZF5FgOFny6idrNF02y/fN1C5d1VjGT46ZCE2zt0PHzeSbLKMZu5gfI2bjhGHDVWcq 8OD1pXXoAs+2Uw1TX3UxghnkXvhCi6DW830zcK6zz7ebmeDA5PjiuxBm4LHw7nXvegB/gNCdAWeR R+OvzdEiKOLWrd00/rjAkVjnfxoITZygnxAz8OJmnyAXtyPWwwb0voORZOowQZyJr3TzHM3AJIV0 X0q7Xf1j5youvFLp9YfLsGNST7QwxjNHMN7NEbprNJnxbb//DGdBt87RZHLJN13YNnp4Og9mIr22 a8Db1H7fuyd79JG8T+09k8CWIdVZpRkyKlX3Tuq1aGE7/aSs9/RxccEV2G6/r6H7Sg+nyCJaF7sJ 4gwpZ53WyCii3hiQZbROuso4E9cCdalKnApalMtv2de3LCx8RJ2fTs/wniczAM0YcNXIyz+DDkKw nclJlacyk1IIPfwMAjb/GUbr5xY91ukk8pTNFJdjy+Ng/7s0yElD7AmOicFzDsw4thjOnaF8oefH WnNMuzRGEYYJxppy8/jYQA8olxkqQ/tvpvOm1AmuHl7hbbDw2dXGYy0/pp98JZ8brXsDkd0vamXY hBP0HwuaZPHHOvVEcYZwC2doiOLhlWKG2T9jeSFRH8uS2dt8gIqqewZGPu0IszQajVSCHzbJak4d jUq4fffgfShk/YZCYl124RnHeqnOVwiqGwXFOq8iM6FbbqFCOK3xyOn0mLEAL7Youz0l+R51nPeC UaYyPGuZp7rz5+mu6USaPlmy4e95ecRUr6GBnINlrjquDOQBOWnmyVSo2P17MJN5LhNkccktaF8O B83VxRlWvn7mzEaV0reN77ztVbzWJzAeF0/le/96cYG0sbRrNJ7f39/v358bjZtlvh0+sMXzsP5A P8I+nu0KsOF7/8yvEfQLzGQL40/f5CSLEN+2BTG33RXq8KtlgiBgG6VesL36230DBt+8Gg+QitZq TVot5/EvjolblOoIEByGGdo3CyV4GGQOep6RUEd9HHRC+h+x1gEsWw/wJMH7lTC3wTf/9V2wISjI QR1uxp/M4KufCijNOwZweFVOycMx03o0Oo/63Q8u+aKjRVT8rnOO6W369t0/zx6JGds8+wie2mMi RhhRQiTImkCZHM813k5FB5lTMOnEmyWFRXh+21OyueKdcf5xh39ucPFd7TwGvLVJzQ6VZYb+7eLM MjO0ftBL03VmOJ2hAfXfliptJuJiJoU6PidzBGv1k3hCW205oBMNomQq58g1H46ZuxrRDCySe6oN hC4Yq9/dzLCbycDfT/ymdHfmX/PSUut2u7CFjinqtC0OZqBcFf1osRHD+0uxDXDNYDGz7bTUYTHl OQLCZRN6zcb1YGb53Et/VL8K6LsGD4WiFBln2qvV/U3V6iVZhucPo4wALHiZlYFiwIWcJ2nd0gv6 qAbigjxpHjkdjhmswCZIOaMJNMPEmTBfirUMnGTZeLeP8EmAGaoY67k7CGF+SfmZCZGm10SeJvIX +0zLEsOSOT9zzD8mazzFeHEGiqUfyesCvx89+7Xs5kZiJk9amrmF08asIqCbuJiZo87v59qTmHm3 Op0FxBnguh4IpyR1sHl/gRk4YegZ+ov7zp2X4biYoTYBG7nuUW1udXtoA6PiDBz23CeKEZlomCBC MOMXrNdEZsh9FPIyKTDv38LHsVWWUGzMrFqk/BiALExRewEcaUgrGGF2jiXzComPM6Sm/BN69r0o +VDbpFIWvOLYS09fB7WTEAhZAHUgY7/CTFCdsTHj1K71VuiGnkQlNEeuIiNVQysYtxdb5SGYMXJo 4jvixO9WedJcnKFPmr+FichVHBhnIqwhKs7w4MiM0EeaO1yXKsmDIF1KfaDAfWccQ17sBXOr79Es aMt0PIuXzH2ax0yXxQxnZlhL36PGkJ+hVdgHnqUy/HpoPPZgMXqwfdrScY9fduQVGGeWwiO4w1HD YcZ6B+0xUeN3H/BegOhR9VjGERVncN67UGCpwpOrWmV6FENnD1Nh3ofB++Io5tx6Co6TicUlybSj b/c4PBF4xodovHouipn8p98G6nWY/13Ig0WezqZkWrr+JsOUCplTeanTB4owy3Ra/YKKvkXfgZjZ wfibAWuR2NebiCTDyJSDDNarUDwOYmJlYsB6oTiTFy6Y17alQaPR6JDJlPf7h/fbDvxqPJa2EUf5 mkqzk4aCNlgITFZ5L2Sb+PMhQRGeStx9mrGBZWuEryZo/0yEFblEYvXNILvm2fzMOfY2zKVMWumv lgrmaKUoq2TasUV+ZxaIGVzOpfBuwPUsouri4wzZnxhdIgLwLoGAFp8nzoD5gDfzJm/ULbm7y+LY m5tnC9uRlQ09RjleqvcUZC2AileAzSVaOyOiEpMdgYootbNhJp/1mhmtn70o2e+BJW2KZZSWQPK3 q11l+cwNgwdjBgoV0gP0wWxBjK6MzUHW+0SVoL42KpPHNC8RZ4DNsfg1ZwEmG8femDxDcIPLhv/Q h0BASDu66/+gpPvOxvSTMfUSI3F+kst/PszEP2TDByax7Xna3b3lZB2KGRiMK/BvN41j3lZIpbvO w/NbeokmyrXhNJgJf56BOn19M2+UiWFgfBbOJo0xvvO/Si0xzTgF6CxARLoCzNh69u6f4fUP7YC+ me9aaPOSGVy+kn1fsfQiMONVcnRtdg6sp6TICGL6siiiHof3e8yIHGj4uBmUoPMzXtFFmV6C++3Z wYEjQS1xs8bCjFd5PPHwOBPk4L3XzfdpBpsI1Ll1diM7xhfezCiDE9kHQ/F0mMHgzKKYi4MZCqpg mB/yPCOSSWSc0bntcpShCNnGtc9z5zMmoJqIFAMzZpxlVXwKzOjRmDFVkSDURJllRA8iTvED80TP z1hmF0ZfYJuXiDOWRqIs7d+4H40ZGw4h7TG1cHrMxIgz4ZhZ+1dgxDHo4KbHKX2qPA4cQgOv35+f BjORcSY0rKx/Ig5LuCY06fZJ2gFMuXAI5NrtBF1pnLG7APBG9A5/8LggKJ3KwpPSNU9rjAWHoEyO xvg+0GkwE/k8E4qZJzT/1X76s0IqfKyZhUMoqK4mzpDZ5sC+Wck9FIuxp6TWfJ785mmNseAgzsTo 6xyYiYozeOyfn3FZHMLJi5lWnHcsnhUd4sp0clpjrBAizMRHliuIMzCi6Tchm3UF7bDy+sC15DwI SF4LnNYYI8wEjpt52sj+vFCc8a2dYXlq34369Rx3KPwVgCOABSl0yWhEnOGlz6uYr+9s42a+tTNm BLTStprF8v0/ghn7rY0ivHHdrmAnYWW7fJwBJYjXzrC6yH1cL05YzsLXzoRixt8FunScAdsgs80R NhRmQcnjwalKwPyMEf04I4wzPss7B2ai1jX752f+DYAk5jIEMyLDPDVmosbNwDZC+2ai9p/K5n9L F+sVI0bnjMDBG+4vgpnIdc2+tTOJrfFaCkSt0TT1QfQS2aM5fd8san6GYKYeORH4W2s+T3nzfLOw uqhCvJgR2tVVxJlrsfjf86EvPWgQOCkfZsSaPD1mouPMeez5PLWYkIhEDZspwB7OgZnIOPN7W70W CgfsbQ7S4ukxY8aZ/0jSY5zUkF+8UTzYvYELYibyeeb/R21RfTPS0iV6aLTsA/eD/d5ZMMNu4fr/ 0YKwJTFearKlh02SrbqhvYVzxJnKT+s/k9TolsL7OUh6Fw5JuRg6B2Y0ZaiYR8Y6n56f7K3/v+/Q WPZvluqlowS/wM156HFhyXu9Y63R/D93YEmb1wbFtMge6qjeNXufr+Sw+Rkxo95aknB1nieRJLUk HLLgRVJCkzjrtI4dZ+IYEJFBeIq6H6eWE+ZJzB6ndTpOEG0Hx48zgd1zNrhFii2a88vliGT+KBku gZmjMP5/ToTo5TxxJqSa6MB0OXiIaz6LVfxh5ixiPqiSP8zECMc8dg6S8+8K/f55xq1f20q/Y+Y/ X/pEmGl+FW+CttXHkfm1xZZgMcVpza/zHA8zzfsyHj0GntH6a07/CwROg5k7OCh4zJ4SktTm/jDD Gd/xMAMH0pMjnP8Lpn2yNp4GMz+AmSl76Ju4mux+HjDU8S9gBrg34urFqM4LYKgv1f1B76M7Hmbu ADPbwDfC2s1JvWcfA14mELfFF8xXvc/eBRzr7udKhxeqwbTa6M58yU6cdBrMbG7X8N5xZkxVWE3n edrxjmhbPP8DmJHfS2kUGzTwAoMWXvYC9KJkol7rxQrkkPkZ2xb0Ra16H3kcpXy/ySU4eSyOoZ0x T+thk0uyFy71/N1zzwDdVmmiLyJeb35ad743vp8GM1h/qXLnyQmrIf0EPNz49i7D1X8BM0m3WzUQ syIi/9Ikf+jblEqobqBQEz1enIlnuq13ZTm5rTyzx2THK3kNudQHRZkFdGCE/O3ZLpGxpYn2B0ro A9757i1zIszEqkZXW7kyvOwpLYiYV4wam9tKqzXdZp+a47cu7r5M8VNdq4esE+qOaiTyrr/p64JL 5loO+vLQKZpH9AvOjRnC1RZla7F7ONcAFZ6H6QcqvlYaq+qqNk2hn37wRHJ9httfcDahNkDesZES gCnj0+klMWPay9MH//Z42vR/IM6YKurddtHb7WDWgt3xe+QL47YepcmNjHe1LzmDn3ya0fsdWQ09 j+ISmMnXWs8hL3a9PpTwHOU7D0+o/o7QBOWy88Y77WuJkiZJGN7KDke5NQX6W/uPeLv8nGZ7L+pd /yuYmaaa7X77JdVP9fe9biYVY1lMNhhZgXZ4CcxcOyiOzh+85SbeGzsuHWcCWv6vYCa54vJyepS4 1B9mEovshAWOi5l4ph6jOfEIXSZXDPaPneUPM8eW6G/o/WEm8bPTb8R9YNk/zBwouJMU+8PMH2ZO Ylj/x0QvgZnLdKkuU+txTOcvzhxHjseh8oeZ02Lp+Fo63jtoj8Pbf4/KH2b+MPPfs/rftTgJZn5X 01/pwyXw1zc7XHbnLBmwevKcLPzV5UiARQ3iIfQnpauRwB9mrkYVwMgfZq5JG0G8/GHmmrT038OM 4AV316QQIS8HYWac2XV1Ebl1d7cl1/XhrrvrSmYWydy14O5dOLdQ2k/yInznyrk5Cqrv15hZDXK5 lEA17UouRxeITm9ykKiSMO7myGdvcbHmpykD/1o6CDMqrHKrO1tBdAsbAAvYKNIegWoUVhY78iNb bGFdMlzxuKXgGnPdymHYirfKwLJUgCKbz5BIFsOp3CpI8+iwhNW591lds+W4imkhyG0V9hKz2ZUo O5QVuxGkCrhosUR5weYnvWbQKumnS94mF/j/rzFDDpo15AJ8Tlt43Fqw2w+MCSyCVzrDoeO9iGay +21um1vIyrJBTmT9So1bcgHXyevJ1fValffGkuzsSmVB37qawVU5Rw461EeFRRGgp1UXUEnpVS7i noJxWcVGXV6ompGW5dw33V1t0tLWK6C1vVvIVawsZLrvatZTZVi7O4OCXRWXFos6LsD6V6P3AlfH rbW2kuUO8XbSbFGhuvmswj6LFjRgR5jaP6UXcg+vfxaDFm5PoBFw8e11AaWMtbrYG9NVX4aCRgo4 knJ4Oyjg3UDewQm0hIOtKi/qpsoSpcMwA7XWC/tvXJrclVYlqensSHgr9MhybC3X2uTsQ3FBM5K6 a4+eoEWTwk1Vx7u7n2oedqLM+5C3OEwtcbdQJmsa1f4G6/PH8vcnbs+IW/yqSu1VCSuwA6X3OWwZ aQxnICo/MtZAEeUKTkvjyZ6+fv6FYHii7LtSfd6dgD0rlbGRIqdI9zt5A7Yct+BVaj+yApsoC7se UWZrn8Lb3BeuZA1DhhaM9xmcSRGD+K5grfIFmimpU9yuPBUNgEc+bWzTuAlXF6C+ZkUyjIWSUoD1 zFfXeNtPq294uV+22qu2/taTpFmGcFDV69Bs54DgCN38GjOVdC7Xx/t6flRa9ahc7PTZrxCLImmr WvrqjjAcj6uAN1NH2adUd15OLVFaHamvzTuIRp1mDb7Xvj/g+0czh/fd/vwOrnyARUtkU3S2QmLV 6KOrqHiBc6VhZQgo3I5Gg5lexFJu/gol12VS/nUOefGmuiKCB/PJk007PbLRK41zS6WirHoDdbSR 5z+53EauViV12dJXoL4i7LzI3ECtX8Swsj2sDnNkM0a/iqtzrUXbU8QaxMreKHeng2aIIeQKhPXH Aql0VPhQc2rtZfAIVlSEppdyKnAAqTAaPVohN0Ix3O2DMLNK7XY67r199vBmP+erMxz7qNCtVuAS VhoIaDmBb7t9c4Y3o+4Y9Xa7Xb65gc/ifJLZ7do7ebfrFuertYx7VXnY3ZUM4jIlsOAZ/uztMqMX MEEZj6apb22CS5XuDiSSxtKmqkLJysumC7SqREi5Ptl5uAG5jAfwpWJpZlp9Waur/m6XGacqu115 Um0OR3ihrYsDmQBkN8hArSB1nO23W1RZWBs9jbQSsE42K4FmpH12lxkAZ6ZmqhMoMs1s4LsKTO92 pfzPsDfEC9DMNDcimtGrhW5mEPMImF9jhvQAwJ6KVfDGdXhPzjKPS8QL5MGBbXNtXJoCcMYjxbya Sfdop2AIUi72Z1hpYuWGIG05B3+ON4QCntaJNCsFGcJBpdkDGxtDIYqZXp2a/qIJAijiXKuJly08 gMAw22d6oJk+cU2LFKGVq6/GeFp5Ip7xBS48kU07TxAsdhVacJrLkmwKhVFuvuhLWDbam/Z6AZWV VNjANyUB52mx10zN4EKlQKqDVO/hcW4GfC9fQXtUMwzr+dVnBbS7zbSwpi4LgPdmgdQ1fAH8aq8H vGH3IMyM6EsAerKOpTQ4GnXVxi2yp6S9UlXiwyb1vqqOwC+MyK6ZTI20UdlARrWZpRtpuyr8GH0X SPNkbQiZ+5+kBzcq1ECnanlMCME3/XWk5upY6q/U2SB9o+Ya5Q1IvbTA2ZE6K96BZKVJ9RUyP72Q YC2PlZGqtsFzQmrmVLNr/5lTZxJuQQWkYE7NfZLdPEarSl4mW+yqJHQQo1aAToX4nfodWBS9hPFA J6WIYnTATKYCeag3I3u15fEQqut3P6ABCm6DZ6tkIG9eLTVHKvgS+KwqM+CdSiBG+jVmzFPN8sCg DsYwLIOdmZe0cplYR1s3ymXSsDzZRirR46SlNlbKZeuxU9riDPxYk/7bVMfLclknlHB+TKG3hvfV lYmIjHS9TBw/ISfVmuVydUGKGJC3W4YdrQapTOuWbcJtECMUBPIkvdlb4ndl4I7SswrmCTLaecLz dksoQkHCSrlMtyFr9Da9NJ4YtBQmzhV4JFlIAc0qVSqXjVK6XCaiz5fLY0zyQiuAI8oB9BzK5bxG GE2YDsJMwjoOzy6xmzurILU8cUbnTPQ47IjUpXHoGOnXmDkGE7FoHPCql1h042eqxxjWCX29bvyq PDmvGzMHN+sfLfjvYOYfFfBR2P7DzFHEeCQil8CMJhHm4VN3GiFpdNrEoD0hfU36L7pG+0ZsIrmg jL4Grt2yVg4NbtkX12a3ivYGbSoSIS2tSeU25fWaFLKy6LRSUr31D74BD3ZXyqqQ3CSXCBkdytOm nDydCTOFxQS6k9+LxZSc7qSQB8j6q7xYdHE7B0OMOh6lFx/b8WwhF2i7pQyWumSch+SS5afKDAYq h/DIIk3IcNwTdNHGxTaMc/a1HAguO8dNmQyJ1BcykJwsClRf+dwiZSzv5MUL7soyPVmk2gF6Rdwu Lsizrrz4WOIUcARzF/ojPBNKm8/OQl7cLYfkUavXJDVuYHhIGdRxXZaHWIXRzQ3pMZ8knR0zeqGp b1fKU1XXsrMsXhbviIxIBzgt1eFJAB63i4peLGWgi0pfmDZOD8b9HHlWncPDoj4p1KZ6vQAPo+v9 I9EXPOdtK49leLrd78lTZTP1WdDHK+UzpUuF5UzDT0Q1UxgUfSvUR4CIt72h9whl9Qnr24Wyyusv BV0f6Dk4PhfIgFYNODRunaq9bKDCUffNHuZZpz4Kq2UFSPbxujJsgfqpYZ08nQUzMEQM0uu1CBx6 n9tRewJy+75rbVrfOu63NjdbDHMHGwVnN5tH8mRZ7hjdDVbgOaFAhqNzfTLKsoFBsZVChwm/U3pu CTNz81av9AqHIb1W4YEQf1bIyD1OdTab3CPUUK/lWqMPOt5IhxiJQCugBhhkIQM6MPwlYxhoIpcm U6zfb3Bl2KuSkZ1KV3nctFofzRW51Hz9gkrJeNBOVeXNZkPPKztFOjtmYAyHDExOiGZmXRjMIuNg Lyq8fGu1rjaVpQyYWYJmstWhQh/tnmZkDoYMsphDa1Uy9NLq78cwbkY015wvc3ixxVNlny3CW6xm qSLRRGVDhhB6PXizFwkw3xtFGebLZOCZDIJNySALGVjOj6xBTkDR6A2vLM08qEB+NSeaWXV3E+Cu OO/RS8USjOalqWZW38owe5YjdM6CGR1mAfTKZxVE0E3BjJkGI254Thx9cQ/jT9s7rQSDV2RyBks/ RPLKSFNWeA6jWyZmquD1l736AEY6cwQz2UFKg5kacGz9Hhno/U7NwVX16uTk1zKMgIMMoYYMGSpV vslIXQEqI/+oGvKtTxgE684wDPSvMngFAYiA7fYHRl7VORm/W8HgNfynvgzopREZCpvDKGi/TqbQ 22QE+yTp7JiB2cLcpguTfrnNG4kLVDN0cqZZmuVys583MpDY6s5zud4PndRQ1MUjHQ6dUz/2ApMv q7zyAfJr0QkUMhY52fUg/5KgpZDC+9wG4FAlI8rdTW5DuwAZqKFQJ5jBhVzuhfyvEs3IuAynY66V x0HuZoJnMNv0tcjlHu6ACbVKNKN2YfaTzL+82pe2aruQ22RxUQaagWc1HVNdZ8EMQGFHAre+y2B6 khQJBxJMZ4AWtO5Ok/LkQh7rsPSGTviDXabIdK01uJh/Ku52GqZ94LwBH2uSKY/XMMdDRyqh+63v qPeHGkCvhDBJJfiimz0p69IYSpIryk7C1VZmp9Q0WAm0U8jUDCE/pkOVY4kOw+ZpV9u+RGnnSWaT +AkShxnSl3f/nKC2A0maK26sBNO/J0hl0o+ugqquMpFTga8y5dlB3vZZ/Mfl5eDBDIuayzP3x4El AfMk7b90HRLwYcZFzXUw+McFSMA+ff5PGNcgAQFmbNRcA3t/PFAJuG9s+BPI5SUgxIyJmr90NRJg 33JyNUz9ZxkJwIw5s/eXrkQC/JuBroSp/ywbgZj5z0rkGhv+h5lr0sofZq5JG0G8/OYNdP9C+/4t Hv8w8y/o6w8zV6Qlbg7zTLPNV9T8f4UVL2ZYtf19v6QE/jBzrRj608y1auZ/z/b37pQTwvQAAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image106.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGIAAAAVAQAAAACV+QbaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACqSURBVCjPfc8xCoMwFAbggHuPpIfpHewQoicoHsfBmggtdOzoIOjg 4CDRlg4OmrzmxYR26hsCHw/yv5+AHR0BvKAiFrM2j/LqUJuXsLvU6t7zsM+Y0zCIZGlbp7G+HNay Y15FrGiGekYgaxrrtSuNJA9kvktUpBGAUtTumiSYcvNLsSuF6WQSmhp1M+lHHl7PD0Yr8naXKcCE xUlrvGX2Hdj27ffb1s1ffQCm4uXfe75lTgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image107.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADYAAAATAQAAAADzX8P1AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABpSURBVBjTdY27DYAwEENvkwwKhAkQ6yCFQMEAlBSgRMAQKXLEnPgU FLh5si3ZhEtML/e6ADam4BywMEXrS3RMR1Zr1TOl6C1uGrS55L5R0kcjXhjmycIxDdWo1Sq7B8pr P6Xnp/j8/fAETct2BWySB5MAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image108.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADYAAAATAQAAAADzX8P1AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABqSURBVBjTY/gPBn8YYPTj/tr//x/9Yfh+797//3f+MPzee7/+/r4/ DH+r++vk9/9h+Pf7/t79EHp3/Z4aoPj9HfJA+d+7gXwg/f329T3/7/1hONx7vk7+IdDcv/9rweb/ +we1pxbFPhw0ANLwdKJ5MAZ5AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image109.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEkAAAAVAQAAAAAiRP79AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACCSURBVBjTY/j/v/+//H8gaGD4/3////v4mI8/7rO//7/x9/sGhs+f 99ff/3/v2/cGhq+v9/ADme9+g5i7y4HMO9UNDN8gzHt/gczbu8tv8B+EMe//vw9ifo/ew3+DH8K0 Bhl2/95eoBUbQVb0v6uGW/z+N5z5/TucCXIDitOhAAcTAJaNrhrs/oD4AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image110.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYAAAAFKCAMAAAAjanhfAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAOtdJREFUeF7t XQd36rgSFtV00R2qCAkhIYAhAUwCwf//X72xTXGRrbEN4e470Z63b+9FVplPI41GU4j2V+5KAXLX 3v861/4AuPMi+APgD4A7U+DO3f9xwB8Ad6bAnbv/44A/AO5MgTt3/8cBfwDcmQJ37v6PA/4AuDMF 7tx9cA5oLu885P+v7oMDMKn/f1HgzrMJDkC+cuch/391jwNgLEnsNO/zf/x/EeJes8EA8JSeNuel eeNeYzz2K6vnf+idh3LF7hEA9AYPMOFxfXPFbgM1ReX30qY/zCwWmUXZ+Pfr/FDajHby/wE3igFQ n8lcp5d8Dw5QP/uTaXe/LG1a6+Ls/E+xkSptYqXtsJuOjf/bKIgBeCQkFmjBXq2ysm5myiTXv5w/ jqZl6TAlmdXm5z/MCmIAYoQcrkZTdENqrTTsDmPFJ9F2T/PrUiw5naxFFdFd/25FMQBzgwOeHg8V SVs//gq/q4nHZAFWPpoUdJ2Ox0tFFf1BsIqKHKx+kNpiAHoGALRAXhStQj6DNB6ubrFLXvtjJejH 0rxebtxofdyoWX2KYgC0D5KGilUdhgp5D0qXgPU/s9/1l1i4FUcP9dx/bidCAMA+FvNOJ0keNe1t cFMAaCO+iDcCr/0LxixRLazty5VpcmrT1xKHw6HGHjeltabKyg1XdMAFh+EATctXsstGDwhTJMWg HeDrf7afq195fH17zZMglM9WDzp9VVlm+e4096QVD6VHLd8YNajWKG1SWn/bbWuzTUyKgHTYUbq/ Q3CA5aPU7QCQ4+VuLdC8mEZ3O4mpsXk/oU0Wq4pWO8QONa1Lum9aY/GafNrNeSIsk6VPrdccbLPs 8f3uAmwwABqxXSAaoSvPcunWk7A2rGpZ65U2c0WJT4dZLdFftjQpVUm9a5/FYkNTYZm/a7NeNl16 7+UFtKXwe/ax3lbUcCeOcLS4CsEAwLWJq6Vo8mexp6m92Qzknu2XpDGgL4W9YydrcnGWp2xWXCe0 UalZ0aRltl1j9eQ2p6WmzT5jh3mR+vTTLCHFNaB+o9tv3e9QuA8AaqO06mv1h8UDe9qWSab5+pB5 1rLbbfJNqycfVtqynNl2tMKiOtJam9KbxnYSCKaqit4x5CFea05HB6U4uhMGEQFQOrjlfqmVfyst padqbp4AelK4Oq3j37JGqaoCB4CAAhyg/yf8psG/g7Z+qU83j0HGVuxOsneBICIAtL5G04hJ83RO SfRLHctMWXOCv/CiuzIqdvapAB+w3SOwQYAPrlQ1IgBaf4VZN+yzsflh39WNU4qtvbT9tvJok5Tb 2WAs1IqnZ9G6DP51VAC0ZVdEQTpWfh6GG56En2rfVsed6o6DkaTRpFQ0n2AtimpHBkCrdH37mOVW bRDWeXXYYykgfUSzcf3eabaCflPbb35TLo0OgFb1eiqjtXmb9kpee7xS/QUDF/Vjg9kjrShJyUyQ 4zsowI76VwBALvBW2bjG+sPKj/fw1HQv4thRn7NKOqj6ROnR4q30qq4xXwEATXl2SQ+JWHLDFD8K ddK/sP6NATTi4ju2c6Sj50kwvQhqMfAqXQMA0NHZTlippiwPgn1UfrmRUoMzSXWSDUwflpoE3boC 92F8cBUAtMbwjAAb9fcl4dgpqIV/r7BULMSurlRCfBR4UtcBQGvUqdF1Z8YOoPYVFdoNviZFbfr+ 3pkGuZQdm0qRX7iYXQkAuA7Ajr8ednHzBAX9L5f35Yt4XbhOghveEk99XQsALf6tslwTd/Ns9X+Z /Hp3qVyIS0cUbRRujtcCoPNBXoU7/3FIT9VbqX9855xv9oFLgxUW+w72QeDa1wFAZo/tQx0p19OQ b+6B5+b8gLWagZ+0O8kb3wiuAQCbZCisfrrFIXBHK99xN/DTyzg42wRaKVcAIJH7NnWI/QJml038 koDNJYO8xO6Tl8/ZTaXRyADklcR5gF9xsaShpHEHtYUAlAWnWqBV6F9Z3WLWVdgOIwIwy71YidOa ChE4BFNP1ia59j6Xq4AdSS3wERqWKI7vWtUb9hwJAFoZVOyLc9oUTFoVVbB9Px4W5tJ4LI9Vrffy 0H20vqVdibqYZvpB1XmYRo91IgHw1nTaHsjVL//OqwF0XKzftN6qaSe1bH9HMZwLQBdb1VveBiIA sEzwtmb/Pajxjd/O33NvrsrwrFx6W0d+MEkkgmHBSkEPLnT74QFYBn3ugzGxGH43Vfd8M0WaqCY3 EVWp8kdADGNx/MJB096oGBqAxFZ43rpHUsM/AT+VvFep1H95LCIpwrik/lkGGz1d+TwtBaO4o3Zo AHohDiZlgrRXA82N4E7R6bffMRDM6ttJZeS+IZYCuhzSW10GQgMQBvYiWgnX8Nh/LL12lhWhtvip u/iSpTdSco2WBrRY0dgjfvcMQpuwAEhvQXo51k1hlXAq6raWj6f9r0hsT4yFvuEs9/wkGEGVKX77 DEKasABk0Yv5Mpr1C3JkdI+cbLHkq+WvkYGx+VAe8CO88agx7PzqJhfikACwKu7lxUpxGkc+Q6px NHux5rfPi3uLLHzOiVFAZ5BSQMRwqy0sAG30cXoeRwPLNM0g4H5WvV/X5mQB+8zb4dCvKX2XBCy1 Mae4hYzB9iwc/cOLocj2L9VYCSm8p4K9F9N01kuob5EyrPIsIQ9yZUpcG2A2oGi5y9HAsxZ+EJID YkIBxNXzLiccjFFhFlj19bX3uKd2BkTnui2paorWnTr7VwMazdHnNm4KQWqFBKAbfD9EbqHvKAHI PsXsxkO86tVJQh5PyQfUn7oZqyVQXDkJmZgG0GQhUQgHgFwPrhuZoG7/dIgUgGzzk1x278ef6WG7 3dYfYeso6s7OjkKD+ibkcW9+SNob1cIBIAU3KyzidvZsuCnKj2mP/ZnKKoN5FreliuIiTC3Y4wR8 3/LoJgjNbXXDARCiuz6Ke0ecdYrrrOVvdZIbwEHgZoFSUHpOpjqcVyyhAGCPSIHmMtA1yrxDTgeU zS2UqDVTPrRRKHUzgKbNg55lrJLjtRMekVAAjAlWp3Ae2ASztdNmQD29bd5K/4X7QuFHHCkdeEF/ BWUaf3BCAVAcBh02Fdvrwjg3gd4r3ROTh4F3sFZwpW7Qud8AgDcO40IwhnfmuTgSGOUC7XvIVuPG OpFdLrNLiFmxbI1GPXCY55dUJeAN/Sm4aP+GEuewm1IoDpBchFKr5WGsu/KUdCCag7AoVR7x6Pth +Nz/ojvp+E/xEKtukx+HFjjUu8u6GWx3ZB8eeyNbxg6H+Yyz4ceQKi3hhI0K4QBwtq0mH+D0pAcv bU8NY4xVc8NX26TjlWXRRWlVrjW+si/tppt6Y647pjcxJK9tb0ZIv7JIuv1WG4VrHsNhAJBdWqyY cdfUqNfaSCHM0RXXMbGrPrw0fPid7frD3JuTG+VNsFNy5NEDW5AfrU/KLm6XA74kXP8MeHM6ps7K x7h+XucTxtck5liKjXY7Jb5v17KbuYPgiQ/xZxairD32TbVMEjoAweDE7TuWWmE4ID10dNM3Aisy FSI+ABu4UXhCCCfy0L4SE9+IY0MfBxtVUvankiLqzneag1rgV1ceSP9rseWMooQRqbFIhAGg51QX mKFFl5nFYK6NXt3KhLn7TdY9PgduARaekt0K728+flMl/ilAF+RlSJKc9550RGnZNvcwALiIJy/0 4LrwAhunLE1cxxarBr44Y9fPsZ7UFyxKuep9lsgb7qGqbMmTFiMDN7ZN48C7UgkBQM39klQkzzCe D50PfoiLA2pVr7PhMglxDd8J0zf/o9dX5cA/6NkKZgIHgfumtka+bKAgCgFAivO23ihXN5vXBbwl 9twc8IW4HGWjMkks7iMvvW/9bgefH1z4uyAFVclt40SGugeUeNJ+vgTRtHUSzDgAiK+ODII2RSxf Pnq1R99DiA158BRBf/pCHnjxa3YR+dU60xAc8OZrJNYgzu14h3iMVwMr5oWnuKWCyBS0x3sZ6/V6 68Y7TxaQEX4o6NUUAgD/thMfTsGNyzGORorBdWLCKV6W6bfgMUjtey9p4znHXuQh99QWDohbITgA gfMI5BBmlX2rgQKTNvDmz1t7gjnag2xnTxJkPiO6mW28h5jnjCNM4AOvoQcHoL8PBjUtideLurJM 8+u5u2l+t4MYBx1HRLPWHXt3SnuQFV6cskaKCnSphVgc1wOAZ2jpN/Q1Ynt/t2QoSJE9zE+qh0la 0LEJiDGT8JJYalTrkWUANHqOisE54AWhV9A7SRz5vo+I1nMklf4ZZEwxLhIJlFpZidl3l5HVXqlj PoO+IGyYSoFsAaK76FxQCA6ASxHhgf3c1Nqqz6INGCpZTFYeeXdPWxeWxco+4nHbbzRnxS2lXy6U JhOvznWgDa8S9dJiGVBwAMSzMWvQSltHIJsTz1+p0HOrB7I4UViVqepW7fXi4BmrR5GGMMdvZPZq l58+rTKvpF/O0pj3E3YwVguy3BcAziOIx7gL+ub7grgFjC3HBGhfOhrLHg7Z7GK7eKi7XhLWAzjV Y/VVvaBri3+czhcp627e3EA0LwQHAg+idrzjRFtBKgtADc4BBbRzzztED2JtxGCt5zRoVuHQaBCy KWZ3pPTuUgfTJEypcegfQMgpkdrAkeLJpt6XS8oQt7n0g9qnIJlFWC04AE28MrZTT40xNnR9C5Ho kMC9VFnoZrWKYVvrKPIrCO2yJEnwCDAj67oDYLVglelTFeSjuxTAf1arCbXfQrqfKwQHYI7YU07N qx9dzBV3aV3m0pCUpB/Dt0XlJdBS4snLiRFruyT4ovUu8D5APutotq1LQL8Aa1CIRHAAAkXOeCeI I5DZvXbZ46SdPuhyIeVxAKx+y6zc8eypkcHkWPL6foYqKWxFaG2OYWtUr6G0oUFkMGUgDC0NNyW+ OhjyVxL8dneZr9UR5PCN3dvXAS5+kXXnFnCCc4CWFt7sL+3/pL/qwihVDS+bCSmEHwiELbpICcUc w9pIyAF84T1zKyJXvbVaCAAeAyzLt6KW8vJfOQ8jdd1clVLyJHhSOIEOOClI05qIC3MIAos+CQFA T9fVIItuWNKKCyTxJUJdiuxPr0bPALQmsI09INU8I4zlgDkMhxVGgLG5q4YAwNsC1NW8bDBLv+1/ bDQQV4Vj02wm3NA07fF4nqptnfbAhKhiO7z9v7jvTRiEcKxop41MIXHD8Y24TJEuFRSF9EofpCw2 +pGPjwslQ08kIbSxRv8Nu3WRz5juDYDLMs5zrE1TXqMTP1lEgo0CWSCzKykLfZ1OYRTixo1AwVoz owMpaG5jVeT4OdVCbEGafAwULexVfT7uv8zPq7KDlRS1/UOZDJqLrmBXpz1mrOjjHa2E3NzXV5Tu haQ5VwgDgFZCunf2znoAJek9Ow/LNNcclGq8uCCkNS4l/WV2ltYRkrfHzUpCKq/yaOeje3OAhvXW tGgFigtP4yCssD/JgNGRYYW6Jt++gpWxR8fOLwVe9s8OiOkWpTfVmw5yFxUwQygOwDKYNYZAreuh lKDt07yZ3ymoTrodLfX8QVbQ+3v1wU+87+vsppxH6WX/7JwGxotE/0beIiVbDJ3CAdBHSRayzS2j 2OXzgHxeeKqPdPXe3erLTp4S48WS9VcT7/X6Yr8qYs+sIvLORnNYVkEgEA6AFOpc69g33xo/F+7l DJa9Jcx3YiYa7K8Guh0wlDHx1vONHFfrDU55IiOPNgRZ8VXCAaB5rGZ7v06LrDRXKTE6q7epp0Jy NjUNgmf1/AcxvROa+37dK+HX2OES2MAJutaXUV8KIi6DaARCAvCE2QVdFlnc9+HLI7/qxQFZYsj+ 7FCeaUuS0Xf3HWhQO9Muz3IT7l4OBmUoJ1lNQ6Z4aDgdVNDU5lQMCYDliPPsnbqDM/Bga5w3VDbn 762lB/P0+CRgZyIPytAKrRvckn1t82L+uCyBGohXCWgO40mlMx/ylQ2FS0gA5JWYBSTclpq9aIJs NiWn4dN4+Wi086afv+yZgIzTPprnjZOvHCaQne+LzkPBgzRNnIHcC+oERJE/1IOMsRvkxMpbCacF +7ks+wlHDl1v40epO7E1qJ4jca33QY/zY1nCiTB6Mgo7EcHzycdOpaPqSkS6BMLfQdTG+feQHKBd jk7Prh5Rssf4ws/MzQF5OGnZsYe4afg+J+XO8CKwNurtjCsG6NMJnxNMe7EKD6pSXDTg04DQRPar GBYAJp7RAaU0HVv42Zn3k70NHs6kbEwfjZn3BuT1ooqQClSbPZcdWLveDHuoQ4ChTmF6VUPSsACI 0adWi2fv6j8WVZxdrMy/JQeD869rcny2Ya/kgoqW1rGgLw8feeu6XDpfGMa4O5a/78lxEjXA/Hol NADCy00Dd1T1LdVilgM1PyXlx/blx/p5kR+ONwGdCKnjXU9ND1YWESrrfGNDivh98cmmaV+4oxqJ UWgA0i8c3xFrp00UADRnUWxdNBzF7mLToKlzAEWlfblbzYluG2eU9TmLKCPJ1YWBXBygNVHPnjOM kXQetbUi6R8uWIfeeH/P8x2xdIubMn2wLNzm0f9S7pK9TorVmSPWAy12DFJEM2Rw+vtL5sRsXJkl y6f0Gm67kQ1qOSgBjIOwFBbUC80BO4GbAM0qmCE+WZMA9Q3mng2f5/oio5Pzxi1D5pPtscPCR+Zk kHtxbJF1uVRprR7aM32DdnMAQmqD73bC1zYYll9kNMyU7XVCAyDq6vQwK6hni6OSAADeK69t8zrQ fDhByPZ9LU/MTSj7IReI6fT1+XzeV9om5Wi/mxm0i1LFdaHAKfsxd8exlxmZiCL838MDIHCUQka2 TFhv1NK38k1ODtfFi/VLBcKzzCF2CRRdGAIDal0BQePnm97XZYNZdp/h3diV6kfJia/uYIyKsLq1 u0GFo7rlq/AA9P0PrB3qyUBrWR+X5Ho8GWPm6KTpWSJ5WgEr5IxVr6xADyEPdGdwljvrxD7L57vp DkxRev3nxbSULe5OHGRwDuboVBCZTWLXjBQRWhUBM6r4W0nj7sHUmp6ouCWXTIMWC2QjmwClxrak P7WwuP4uWbxYnSbPIipbGbxQydc2z2WSnBfPR/wcI2Fy7uKuJR7IOFnMIOE5oOhvUW+1+fcexvji wZgvZdoXw/PGs0FwY+1eQo7Wno09ogUqaeXjzIHZizajYqKie9ExOfZdyDx8bN6KM1nVEiiORFyF UalrxIQ/1QgPgOovslUwLH/R3LPsACI2xU4fvV9ez4qWmFXHUEkziGPVPj+yvC/OWOmKCb2czyc6 7jfLC7IoNzcHwb3F+NDricdC0CsnQw4PgADkilMbwK1fOZ6evVVhxuBycdRg09x5U1FWOiidR30v aR/5RSLk+ZxtnFo0c0fBVZ5DW+dC5V7xrTQlrw/7+UzwmtsX6ozGhuvh9Up4ANQM/znKHJt8ssny H6p591cqxKTn6Sa6KZw/M026jCvv5ykUERuaT/NGaV7sHtfHY5nnmq3sZ/0JyEclX2lIbCecR1wV gsATHgDm662n4kw3DAfhFFyfjrCZVy95chYHU2ag/JIeM7t6PkdbFwAaF5+wn1PkMpmjrWEjaIE+ tbqv07TiSSGxjZJ0zccAGEd4ALSS31O3jLIKZ32qJbqrs3bZtOrsXHII1KrGSs8TQObtctaCE+UR jI6hszBL9aQ65T2AmeZyUD7b9WGKekAg9v7yBi/Iur/UjQDA2s9RAxdcU/4Zd8vWEPJG3KbqOSSX crRBaRKqya/n6+0ODOSOdm/Vyyq42MpwFT8WAWddH3js9cJAGMpVHwOicYAv4pwwuJz6iWF1bztJ XuDEHV3iIWXNo0HJzTW6v8iR/ZccMfWgP1W9gvGfnYvxY5pnOmiVMGk6eeDalggNeYsZL+YJxwBR tiDlzWcsDYzPW3HgtFcEQ913PfORWYrP7Dyt2CVa7CiuJSCuMPw0zhh1qzo2l4vHmkukuU0sU+P6 276rdEQW0ulrWkTo3UfYglQ/M/GRGIDP/evU+W4PIV4vEqgG8MinLV45E6um+2js9YQYrG3S6zOe 0pbnJElfnNSRUMmpom51925GEapDxXJqQE6IAICvkbA4a1uD7Dvu21r2sX6ewRcs8veMy39mrotK CVL+0U5iJ0SXbGVOuzp7LnNj5buyjUndgkuQRqoQAxLZr3okAHxu9yJLnOJq2NKUszvdeYhv5zcu SMBmmOO2C982blqacv8zGXbq582qMTiPZdmscnWap0uehRqxgVOdIuIAKrZFCAhOFAAU6t2Z/wPI e2WhG3vKbi/uzvkEOKeeHBGr4T6Nm5tSiQyql5X+8zo5vg0kVg1deeouPH/VXt1h5LoTeOv0xDvr LwIAJPQsns7X+hew+xiLdMy5VaZOqrfu6cfHcvuiGVJOf63Cy+Sl93qvsTXJHp95mAtw3duVtm7u eCmS4IwVSkkByR/pENbyPmkZat5Kl8/289FYlisqwd1ML+c8NXkIiNzPnR4400c66ykiB2/HJaA8 wsL90DM9sljbnYfAJMqc7w4eq8ctd9uxIMHnN8rYLAgKUbYg9dWbyp6BzeTv8lnOf+F5b30akaal 82N9WjcIUo/vNJZ8mjG4jR1FpAPc0+CVACjc6DKvON6cM8AgFI0vLlQVeWw6bR6DkJpfNwoAso/P bsrDeKaYtCQr52dNyoKWQVmdD1WrQ5qpGjVKtvpZJc+GGEOnxt+ySVr62OUnJge5yqPnC17v9eMk Dok44Mhy0el+biEKAGziLRPw7wHj6sC67XvE1AW/goo9Ft9puMvzbYzVZxCo3cxvccKRvm5LWsxL DW6xwnbST06Sk0el/xkQJoemAKwoAPg1/cMRBZXmomT76yXf1SQ/33QVa+Osaa7eBvjpHYtuBsFa A/06m8+c/hZi+GU9rWX8Ysywt/LR8ck/29A6aA5oMatEAsDTpQXepGwUNHaIxjDpuPh6LUqaPIsm +YbO9d/Gn2nmvC+l6kb7bTIosu+TlrozLG33npvE0te3tFgwtkaBFJS9blwXfQqRAPDxca853z0g v4aukbcVpzX0+Uf6cXLuaK70j6SC8Sk9VaArc6NRFyS5Pz8rV/ufgwHPY8ao67MFGesjXoa79Njf m6yIeuZzzNL/j5EAkLwiLWmaw0KftYamZt9afKzBadP0b+roDwE6deynTe50XyqWyevpXE5MnoaN tGe2jorI7DC1yKqyOMxxIPKKK0cCQC54yqH2e0B+X+ZZhfiFtHysgvpf2W+Npa+1bFvL2yW61Qd5 PfIFfY49AEwVr01I/NooJxdrX1sbavrKXrVEAoB53wOsHJCfLLhP9IznknSeXaLUZLVT1D7poiIC Fw1LAoU0ISY3KC/dD4NNzIC97uK2F3XV6WSJrxSUdaWlj45FJAA0105/HpDllwbx8CbV/IO60pd2 4pTZhO0vHHQ0vjK6YvUyMd/PFPJwlKmmXe46RUXaS7sPKguNA6dPQsS2igbAi6evwpkDZh9xT6Xp QXCm1Q7n1JyWvaFyiUZN96NHYuiv5fY55ER+ytWooWLjyt2hj/9nkJCpBm5zw6fZt0QDoOQpdR/P AKmy4PqemmMSL8pR+mAev2x1ehFeW+K2pqcQQGUAupxezOITyyyvl5fJe+iC7NQBq4B2xtvolcta PvTticLlRRRDtY2uhOEWkwMag66fvbHIMVqlkKiw0DUgyJ0MoKcXzc0YRJ73AamMu2nbOOie46K8 wXgW5UGuaxCPCJY+sSw8qMAsfjkevBCNAxInW2bXAJ7gfH6fZ/wzhpf8aaJmdBmUzrsxiPiTHZgn vsUQlBl0zpBp2ym71HTNqKOg4kIV9QPlKznkLht/EcnsTqocHj+194MlrBzVbf4AV74IFQ0Ab+6r MVhJInd6iC7vV/pH/lIS82S3tTB2huLJWRL+ewmGcNKGkIHLHYPXKspJSTbOK9bmRmLxz0Zm9sle CDxejInF8WcPvDuGS96Bm/0qIgAxrwO2to4/Ww1+uISOcXLyXSoySA16KnJ/8hpfjvL55+MrGGRw SJSzlUq1DYIoyg4YxQHHFwq2yXB4e4MJbgdb4l6tWLbELCxDuduUWedo5GQnRUQASh5reDwk3+5d wIlC0TfJ5Nqek09avPS34CP8fYDSf95uH4axBOS0A79hlOU59/HBOaJzJXnqTJpssbn25dsiIR+W 24QMZGcfZAB5cadn705LAxEBkLhRdHuTjK5YERbqu0eVFnYptbvUwNB51miM4B9ZVk+3wD4vyL27 b5Sl0oVN1G7Vz/jYZ25gNGaxLorp6RBapA1h3jfuLI9RpSBb+p3TmBR4Re89GQePoMgnNQK3nvMW 0/QI0xOzB7lnxcOTO6g9/wHa1a/loADtof0oFvmFnhqDyIKWQLVD3Z+tp+eZhdy4HEVHRA7QXHSG aG5VcJHzeRO27PIfCKe4c/XO8bXYSbUReVUuf9d47o9STc5Dg8jixGjC9kaXfbAZGPVxcbe0Sak8 uBxucX3Z9wwmjfEOgcgAPNr1zrO4Gc8wQUXLX/+9gvFMFzVUG1iSLncGSVgTeYv8ffpcwtwD7ILx 24PV2fkD5RnAlikNJKG1lvoykj5+6zFeZsbafzRVu/YSFQAzWsap0MnJzU58ydW/8fHkY0PUfKER yD1+fieB487LckfCyDBZO+vkicU61Scr+oUCSgy+oIQ8PJW6L/q7akUfXI+UqyqLDzirMjIAvcKZ BdhnYXha0gjdI4xu523lsSPejw32NaQOyOW+t4H5sl5vJydmP+YF6FQwWXVdL8q9alfg1GQfC8tW QcO4y1WH36zyrBODPoNIpDSHa8iIw4th7gSAyipVNTamJ7Ka5m/eimd2SVWYNmPrGcUVr8TBeeYf fVblzJ0andsEjK1KLm56MX3BpcmyViMl+5L1eT26NOxOJ9Y9IVBELQjAHCRjo8GD6T8hPxzfQtcQ ctBdnADkh4tFC/JfLo6VOyvQxEiKvOFsXw7wv60aGBwHyE7r6EuTWVwCNv2DR7JQTh929g8d7QCi n56BqT22xHU4J1f1wFH/a15i74+66cdmeCsHKafAzQkzIm+vyZU4XFsQ2HocYFEd6c328B9r8A0f c+EzxnPMxLkk1v0TdwZoaS8tAluZz8CWwrwoULEmfpfiH8spvNRRmAZsw5fvx/56KaMi5a3RhnF2 SnqwxkCledIIKsYuRs+LxNaK+wzok/LX91HNzIZb8FgpP0Cy0bpnPLWZ/ssud/KQM5vHcYB2VuI7 p8bO6ZjPv2wKHs8H47JtuxpL+jVABS8BxfTfMIuEyAJLi/ClqzT2uR9fO0wuLmzEEcXcNd0ASCtC Jke03iE4la5eAkP6F1eu+HNj1S+ts+/aFTK4M0BDhagyO2KvGY/M47TMUUaw2I/2abUiGfub/Bh9 UL4LpJRLhrwVc6Gx/SVHCoKISCfbgLUeHYwZorVxuvGLIikPTs0JkgNefNVx9u66eh+8FcrqHrJn wirJigyf9c7GXrtcdlANugOJaW/U4ACwS5LTan/UAaBl3TQh5qdx+R5SR3/IM8DTkcadxlbb7zW5 yj21P7xEVitcmHuAt3sAREz+cs4RSWL/am4AWDe2JbDm9aggfV10Vcu6kHHwAaDtThiI5ADZ43qv LtxC33Qqyzx1FjjpkWM4M7+5YlQRMte5SW+1uewlcc7/AWFxAUAnSy1fh5X/tqIvJgeQAZx+MU+l L2sPsy6bSW97CdsAqSWVs/WHBHHruZsPa7rgcsCB8O6YDkrIIgdIqD/zEosZeJjtlg/D6x8FrovY UJe/IRbDptbuTfK6PzRbkaQClxsvo78lPFKBrbKdsFgTJo/cyEaYaEcB7ajMlwTmlyzc3utP5LWm fzn3l/VnXXKykwm4zr2rOwGQij24eSV6EDZjCcEJ0/rS2vVAmltxH9Sg4e8kiA47x4VdwoaVmvFF yz6BXc9dZHhv5ZReGaG3aCLE0APPfk/v8JS2p7fPTD23qVCg+OiCdBc6pWoa4SgtL8Psnqnic+T1 wQjdxnhHLhUZK+6olvN9K3POVBkg3mTmCOWeNXKstZPeJQpwsZ3svgXRogtg8QHAfEIyubLmIYLr Oa2NHj7PsTyNP45trm8+Y0i43ijYR5mU4E0/QAFtkG+uPqMpf/N0s7c3Pj/SpFWVTedlMvHWoRgN UbSe3QeAiWmJ40uKfPlEwIrNmAadnI1aIw4faT7rd/eTWBFl62B+YggL/oUdg2H61WIbPgA1u9mR Jse6C182oAXsAvTzD7BFlOSPe2Zx8vyxIjU/mVGJ6KLF+F4yUmmB0d8fm4+JOYB5qp0uQ/QKcqS4 ZyEDG0yLnB+MqjmvA9PdUKT3ALqybiAzywEpsPixjKPPMwhvgcSFCfF2amdOXKo751RloToXNMf8 XDNz7lKQiqXX5P7AuyD7Jy+1jywSAPaYWdbcVigjHGMkHY4ygnJuAb6s1BuAoOxfeE7hzi/4maWp lxJQo60uKW/s7z7Q5ihAwuUoLkqs6giXkruou5aenkLOSXNS/Wgphz2CcB9TFsKb2BqhzufyrWKJ iOAeSK01BVMlmxXXwWK8Jxx5FAC6r9ZdH7rqnemmGKmUceXLdfAxjlGUf1u0vBC9HIqjwYFNBFc1 2KP+nedLA9K9ZFFRk16XCW4zobcgpXrxGT213DkNVbYGpRfgsHZtzjvdlilQUcuW4KLcLxnGAoYH korgZfoT25NuybDifq+jJVBjoL4A+Nw32AfP9yB/tEkNku5SajoYSUtgiGUjMxUCkPD2X720FHPz rdxF2T1CkIqXwsOw36uJbgjO5eELwN77ujEnvE0GHLWMDnAxE82xqNsAAr8HXwAHKP4sg4p0xQlc bImUJuRJut4SkkFwjLUlXwDanvfLrwFfquskDQYcn57UhIOGCoIo4JgmlO0lfjp/B2pSRDvuqwJt CoC1twrO6IVy9xAk4bMvAJ47SYOfGBVGoxjiewfHt+boLZnEjD+HCU8+9H6vM9pcY04V91WhIzra 3agyeT4YLKZZnnkqbw34H8IxvjlfysdmhxVACAgUeo3Z3wRYHWWAY59M1V8bx+r8+7a9kZ3zxaC4 R72rO+lK88X+Prn65hwpbgj8AchneDu99/rX2/+C20GHo3n0Xtgtm4h+ylWC2DIuVQQc8IRSrjrf zKRnxN3Ba5jgIUEWL1wrC9snAjGUp1RK8WxMLY224tqaY6DZ9gy3trPFRomREIfyN/FNG1dBxdqT HK9KiWACpYsRam/NzHbS9w82LQDgZ+9igVFZoIrVVDpza09+yNDDrAeeOy0mLU/HZD2BGEBrmpGD PMoPTjVoNxWuoUATDFM+VB/I9M0nTIXoIuaKqcQyYr6svLrfXyXiLVB0LLt+0aZWw+XCMqwTvc9L OYm7l8esKz6/uAYAukwxK5XJOSOdCzARAD2Hwcl7FxFPRE26Qy6oIKesKx5nYdtjsjPiyTX2mczN PNv8MsK4S8GnS8soapcI7sF4kVeb+iiiRABQ+0uXlnT7rnG6LDq+gipgq8l25zAzjm8aey75Ehn/ 4BmXVnqDsufJ0UGGe1asTzae9hHR4bC3IAJAG1kvY2yCc9P5Kbt2PUoK8tjzkeUYTKhh397oBjgA JYqzxTFoips+DPuCK19EvjXu0LgGGEIANKtZZNZmAe3df+1VNpP/WspXVqWX3IOOHyXd7pGlnU5U B8J+MkPvzeXcCnjJeEX6aWCVk5eUB2od8XpzDepDG2IAmqtzV8tXpDlA7UGuuLURiYIj8NVlDgxC /ufrA2eA7Tlh70XMOcC+iYchTMPxnutNt5/T5YWa0TB/p4gBoPXT2WQ6W2KKnrmxWnCtXNVbGik2 tdjWJV9lF0uthnGu094IP5hSZ46TgGBW5xc9GuA1GkMN3zpiALT58Znix1MB5OpBBgAoFi3z69aY c1VmVO1kZxi2KxKuA4Xygab/KYVT7ZTMMjJtUQ0gAJDrhoDBplhrN1BHG5K3bmOHKvl+XH7P8U/b Rq4qiran9wEhGni2n1nxpeU8wiedY6XYs5cJFGoqgSshANByxvlWCpBK3Uy4M6pTxHiYnCaDuaK1 QujgLs0rGZ6FdMtT/cEZGBxAVGn45xlDzCdgFQwAtToDS/UyRqF47J11Dcx657QWPqOSBgMzpGc2 hA7o0i7E8nYxXCOLWQGnNr5aL/EAcwxIaK/qGAAY5H0fo6JvnHs5xtkXpLw1qrPKcZvGJb32moha dukIU355ttztVMlpJFeiLaoZDADaepXYIkxbLR1uTgoLz5BaZmWrvv0UIRo1bneltDPS2MjD94Db frFdWmEO+5CD8/4MBQAFhw3YhQKU7N6srEzs4brtTYDLgxUB6RBkx3COBvxrrY0p2QCvibvK/jDh B2wPMOlQVVEAaKVMMPpr43NoyTbx1IezZ2LXduLt6ThzhYgFllVy9nQWU4WNiorEtEidi3vxqoEC oMbx2PLvUj1n/FNiXs964/irwyJFbftGOPfvEuL7HOP6Qb2nJlIDCjHw20PjgePl9/Q/1olgAFAK wcdmjVU84b+I590BOj3dRDErLDE4e1HVXpHyv6Qqx/iG9Gxoj+nrenUwAKSPEbSD9Dq3XIsSQ/7l UnE1yESxdH2HUDgZqb/1cfff5fCSA0R99X86DDL5IHURACgPWHa2dHxKlW38FWu7rZX4hwqohMIX cOk3AsR8LTEnlqzKVQuf5K+dpRM5DzEANB58AwJDHMcjeSpnX2AlfoRtrRXhITxPCDjipTYtBP0b 7Wd7bIWrp0m9GgBzI6Ng0JLP2FU7aun5aKzV05FoWWKC2pr+FEdb9h5KkzyPW2mxOC+PlVzFoXoa oZSuQckgri/mgIzXS4dv46o1UIlRc5zSjE0/Bi7YM24MU6NaIPWNcwgZ8ireLsH7ifPewk+pJSZg 1BpCAJauMBCoLhnPnTaVBnXN0wNTMt6WagyvwHcNZJwkA4EtG6VSnBtwIvZ7j2C2cYsAeEdHDnOQ o8F51aCb8pCxck/xUxLUEGFluGtgnG0f9GhTPkXaLEbM4ENXuYceSB+ECIAK3t/PPid+UvniiK1X AsMWd6gmDM/Jre4XgxgL3lYbTJXiaS+jMgVpO4QZSqA6AgBml3B4gZoFLVCdb9LDNuWjnsirQeYI RYromO2aSUOr8UUG/Ejeyjg77Hksfr0Da/Z0RIfXq+IPAH3Fv4I5x+RlC/pFyinqO4FEQSzIWBsY lyaxmSnUyBnCMzGiLJ/O+npObFD2Ttej+7klfwB6niFSxEOZ8113e+Xv5iE79SVxao8yBjLGwDov SYuDO5wCThZQnjbP/ohDM/cSggRnQBVrU8PB45P7Ss6Sz1px1ckO+T7Rx3ZaWE/bXWmybFj1DpDn 2R61QGb5tjCHG8R8utM1wB+A1LN4oXvWYCuOdQ0bPkAsPbjayRW/hOhaCuIUCsu4UWm7siG29AwW p6J+zT2yijkaV7pII1ThoIJW8N2Cwt3BTkPo8yTrIuw9zLTFjRV8ZHbpQ+DlJI+qyQOnAXidP1mq y2pPD+SOKTIOJ0xTAev4ATCyJIwK2KxePSvQIdH2BARHr0LTMU+rFnndqnz31/yNHXLc6hunvJyg 7FnM/nu/aYtlm7IPAGooV4lL66qZcvZS1k41wa7HfCwhikMeCzGpH3uuruEJy6vESWYsaYk+pDdB l34kmxh0N5yKPgA0Bzitumf3ezvBU7qu0lFYP+6tvFFauYZVHJLH82Z6Els++Y8Lkrgk3wIQH4ak rCIoYaOQ3+8mzDJRBYOqjeAvfDeRkU/iOu2pmuw/vu+gSLPYxzbZ3DyJjIcUScuRgYP3RDQac50R RV9d5XdvDlhOacQeilbXgqxX2EuV1r69RRC5kcpms8tsdjaqyeIBFbtViNdYICuEEGWZ3aMo1ERE Svh87gnAWOALiRgStdqyFL1d+zrtVUy0sMXd1UaHLJvNdSx/kuSYclv8mVEj559RDtlKqGqeACw9 00Ti+9kgn8Y1+dDZRRDEd/3Nmn2X+mep9IuIg8hZp+GTcBQ/23A1PQFweAuFar1yir8zFqsWat1q JRAbyLI81vKVzaGmpLvfdoGJNTGBLM9zYlGe4UJR5vKRSB0dqfnZMU8YmyJe1ZSneYfNK7wYC3pS EAXoTTUJjmPwPIgdaiyZ3Ka1xLw04p4MfeuFWDSJRphXb1GjyN9vCgAtm9fZKjYEGcuWkl9arLlp ae/9+XzX2WxKM0igOkmzXX27r2mtZfZNkyCTnqq9j/2kUblK+IG+eXRpXjcYLpL0ZrWbAqC9GFYm eUtwS+HgZEVblgCAL5Is5KVNadPTZMiJAXGFsPFHzC7ogMQVYW9m1de73QJuDUBtxWCCJaRvpZ1c nAwCOHoeazUgrSnug6eoN05cN/xat+UANgT3IvYSJHpQlMnYvwVRCNfxFyqWyvUGZmvptgBo2fsJ 2JrWRh4DsTCGT9fC48YA9O53x4cg/ANxQF2gY22q75P3KjcGQM3MwkQguxI14HEG4aXXFEdev9J4 eM3cGABtXpreTdWugcuA2LUwP7ijDHQdKYibf+6Edibiq0KkxZcg3jaQp4ZH97KHMAdwBQ6QJ+4Y umbjje6ktBBF9IxEYdHHkF2Gbyd0+XAuCgAm6iPa71cAoEi2Hil71H66QAabxieNNsjwX0sQ5d9f D5W/6xF8FQ7Q85Z6FriQtquviPw54Yns+yXYCfma1rApIgLYjcZ2rS2I6qF6Eh8Kf5hfyR+I4nfL Kfi2TV+Jr42RFNb4+FozusIWpEeDG088A/jPEZrQa82G006T+Ka4ehMmn7nh2K50CCuF3PKx+up1 nZQm4seAG06SPvsYTGu0GeEd6CqjvgIHQAJ0OZ3hW5FC9jvNlmjmKoMO1EhvMPAJAl8I1NYNKl8D ABgW/aww3uiyZVWb3/WmqWmQ58WTB+MRjF+vg8aVAPAazAZMpCVbZOLrDDtIK4+EeDm/jnFBIIP0 FrTubQFgW922qHQ3szODGjROjk+jLuLEsVYDQcmKr39bAGqGkJdYRDSxw0+HWxNM5fgskEKF9IrY u+Dz2wIQM5KiQtDc205C1HqcDLgy2t1s0i0Dvi0Assniy7qIRLf9/WnLDev6FSyu423GeFsAjmNm nOw4t5mOR6sp3ttYvhzMFe02I/4VALTUVe6bkGc4ZBkviNtN7F6u2fY53BSAs1vou3fYrAAkPUYC DPDFuSrEVHSa6xaj+F+FGQP/m5sCsDw7SlauIImqz4NgNs+WGStTUrXzj7K9U2wCBw63BIBZHATO AajDrx2wNkSnSXb1AqeAfQ1U7hOjzzWwWwKgWN4D7c4aoVBofpPw0hQ8D1+iwEP3M2H+21BjDP7R LQH4tFhn/tRDpeSyTOhzJA+OCeyDTxNug2Xbxx93tMe1Df+WAPQH7NJXMaoB7D4HJ2kETxawkLic AuuAcVDDQI775pYAdGzv4T6ZQTFDLRYao7dFhNAJPXLJ060msYHdMUOLVOeWANgHVop2F8jpfveH oBF8rUMYkucTR7b/kRMYhvd7AFCDhCELyz6XdlrtY1EOr8CfkZOJUu/DLpKGHNRVPrshAE4n7B8v 8yHMRCQVXLPpmNLwpIPHSTN+yHgvshXCjOhKdW4IwNgZhKoZbROKPGM4BQxJ4IWbOj5y8+EauCEA sQfFPiZavfPKG5IyCMOVbnguCkdkv69uCIA7Gva72FT2+jO0tNiBAOvgMBXhLLr+8G4HAB24n2Gy OQdTXH9Cvi1CcOPvwj8jgRpDvR0AKi/t7cd9TZFZMoo+6Sar5XYAsB+OMUiHF8/1JhPjN9obXG5j v9itT1e3A4DfKYvjHOduRJ3i4HIbu1EXAZv9bQC0MSa1VcBJoKvT59arV9JJdCPXrXg7AGoeObl6 g7sZ48jVL0h+Hj0MzDUhuB0ABS8P1Qa5FwIHGJICl4H7imJ2+G4GwClOBGe1FOv3kcSzRlAUSPMw vKu99i8BID14z/I3EyZfpls7GuiBoVzUt4kr7kE344CY39vJ+/D3b2RFCLZilj4Z3FUUs8F3MwCa /hqvj183C7yki94tyD9hk3Xbm3DH/w2YpSa/ai6nmDl5zZLfkufQFi5X3H70pm7GAcJxKunk73no Km2bM2QFQov+C3aJdwUAHkYKU3HKHSGQmAqs6zAMg4O4fB9RzDncW3HAGLPA6LzarzEMBaPVYfO2 s5fY4B/hgVsBcCA4WTv1UB8p0cgr/JpN2+46EEllgVkkwtYjVrgVAH1+/gz3aNVUf9q+KSXohOtA CFHWn+8aJ8WkxY0AYNMAlme17qL0dDs2yHkEIwAeGNwUeRRv3AgANdi731OlUMjd5no6mx68ThlA 4P7S6I0A6GCTwJxWCattCpNK8erR2z67nP3/1CmcxNt788CNAAgTp4xJc4iscd3QAYmF7wswSKOL O58DNwIAtf25K9HWd/ejUsQJUIg+KhnBXU+XRu+TyPk0+n8LABiV8lR6zZR21ziTaW4vXN7FBVn8 3oWcs2ZuA4CyjLKI1V4sV69G5oPxsI+45OWHhLwg6vnxG40w29sAIEMIoWilOFm8vkS6JY/KWdQQ OguPCLuj+cFwI3uKHR5rWurw1jkcDkvGsn09ZbpqaFGUrH5mzTMfoSG8DQA/JMA1wINMcrE0XaHS k/MaUHI57M6SB0d6XhKVWsF0rdxDpnQVYq48KeBoBsHXNhADTKNV2N1mNa2m23yD605oHrgNALPB VTRdSjG3mpTWIQSjRi6HX5O7FSF7jvYcdKYgw+YHxvtNXI+6sAShSRoC6ekEok+8D4BDloWdRhfh PXduA0DjCvlPzHXNpM0r6dqyWYk3FnkyxC5/ozH6QYgz6Rn89bJOIKjr5nurO1jG9ZhsFI7sqW5S UIGLJtgYkT3rgOsmHSz+MQ7oNfHrT0hP2nqJPzdbx4S1wuqQ1iQXNFgvA6NRd969WPaBbFizs9VP tCHRGbFYJkl9BN8QBqY3Je0DUwYrppT/NQ4QUylgDXkezzyURhJsA4JS22xLIaLjgLmQK7JZrPhF VvmsVtejvQxN97Q9WcD/s7oeh6eiZ86l5YUC//vHOEBEpTC/q4m32KSb2/SLsBd4FKk/7FZCHBlA 0hFsKA57pcN6DNqiPBAdOCBuRFuQcwtSoJqS1HM+HPT8BCqsfuWfOwPCEBj1jdR/GSwe5vPGTnZk 2JDHo1L8obsW84hHR7C7DOwPdLERkL3MIAWOwQEAAIv3fsr6n/Y6BxzIl84BAMA/dwagiBmyEpVn jcqhkuzq7GCUZrPb7Sbjh1Ijki4vkQGpx3p2xRpaT/furuqHsL4F0Qks+TQZfAEwBgCHN0UZbBls Qd5cKZjmbaSgkLQN8hmVd/1SCZL86P/M52/BUvxwe1LjhFii+OU/DpK2Yexpusi9AwA9Ohm8QRDI xWIqfenq9lq93tAkCIdGy55ha4VT+s8CIJxZiAoK5L4ank9wKqsGP1CVQhZLAICNqe6qSanM2F63 fFXg9yLExNS3oRDdGZ/8AWClHGuSrYcjYdzupM+qRQOd2gT2qA75127CYZfD/b9LeImwuUXJej5o 1AzZ39BlrnWMH7YWM50/DsBQSd9uaKBMl8hW/7YgNKFuVfF6HKD0D4fKk1Y5PJqsKlUU/QQTPonc amb/kXavBwDEpNJfNmJHDyC5CffKH6q147at8z9Clt8b5vUA0CCTeP1Hyy6Nwe+eQVXbyyiaSnDv Ir835X+rp2sC8LMlhVMO5yUk8BwtSB+uMqFSef5bVLrhaK4JgAZ6kmNOIraAF4E1OCQqcJu/Xwqf GxLuWk1fFQAtR151pe3n+48e2kpZLOAPbIDMKnutKf232rkuAFNQ38L8vyclAm8ioCKBaw0d/Dvx wf5BbK4JgJL7gmdr8A37rPV0BSKoSOCeqJI/AHyAvyYA33tN2RLS0XIfbAD5xCmkz4F/WzWM/+AS vPOQrgeA2iQflIGBwWqW67IJGBGwA6lLWureqdLuTGFB99cDQCod+hKLxWLzRLOrFYludhyDe/Cd QwT92+S/kS4oDZYDjb2pV2xkosYs/tdJGG181+MAyzhGujqob+iE2DLUG3m0Sf2Xvr4JACYBdPr/ FREFbgiAqOu/33UK/AFw53XwB8AfAHemwJ27/+OAPwDuTIE7d//HAX8A3JkCd+7+jwP+ALgzBe7c /R8H3BmA/wFyM5pTWMsLkwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image111.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZoAAADDCAMAAACMLifaAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAIPdJREFUeF7t XQ13orwSRq1aqZAFi1RUstpaV/yg2ipttfD//9UN+MVHIBOwu733mn3P2fesIZnMk0kmk5mJ4F3L D+WA8EPpupLlXaH5sZPgCs0Vmh/LgR9L2FVqrtD8WA78WMKuUvNfBw36sRT/3xB2lZofC/UVmis0 P5YDP5awq9RcoflWDsxH67k0kpxv7QTSuK2PHaSPL6JEXUBqcMkduCVFbkFov0ydyjTSjv5W2gk7 9167TOs8reg4Urv0IN6+DHsPl5gkeaDRXiPkjJ/WiiC8Dhc8QypUd3rzEeGI3vcGguJ9/cXJcaB/ bkUHoozwb6Fv1/RC49t/zA8N7v+WfYF1gmJ7nj73voRf2O5fgBxQE7gp/Kl4XmuzkReNxmPwTUlw Qd9etlJFeBoRXrQkUuZzMl10z34R5l5UlHL2yQ9N5Zfw0vA89H77Qv4oQb9z4cVH62+VjaCRwTuu u5hst/uOXaH0t3oP9dMRbhQyOa3bP+RPLwDE+SVcaI7yQ4MXwoaQ482lNfmzX/T7wq9gdb3IbGGz uBSMvm8qpqyuiPyQspea6vDzL5GwJ9IRhv5f9Wm3O+1ug39CvtR43ofZZY8juwY/NGSCfpE2bUP0 y37n3UvN42ovQ99e3ACaqTbSNGm9nxyB1CDNFS6xAYMHMBbKfl3zxi+1YFbspQZLLya4lZSKuaDx 8cC+0ISkhkCDnuSi5MC+XwijgA3ngk3B9P/p8d6GNXGZWmgvNVh3yJ99k/glmLn4/aNoFzmgMQUx 1iv+EARfnHt/SUnrv9RiwrHtvTR9fUCpFmUI1/fo5WFB5mS4zAWhRv6pvis8SXJA8yrGd1yklUr+ EjP7S1LjoZjQkHUE+SeMxq/d3z3b3HXiCvu0318jD9l3t0WX1hzQpM+rZptrzl28MlZMtyhDLkOU 2zT2Sn2BclFo+r5uci2EA/ZBXyvCjItCU4SQ67dxDlyh+bFz4grNFZofy4EfS9hVaq7Q/FgO/FjC CkoNHtfr03p97OiXuKH4sVziIQxfihNFoGktXaNnWCL57+b9ZrM0lfU4cUznGVWBurb+AyaHvp7I ivWuuJvNRKuOtFYhlHJD4zTUnaEdbsGx4+j1+tJQe5a8HhfgcJ5P9bWyKZXfb54URW7LLuHIv7EI tAZPqrmY6vpW28imW3IN9d51+3aeMfnf5IQGTXbGmiIhdl1Wy2aj0GzhG8odYYi8qfhLan26kDey q6r3pvy3XTjsj9XMTExKvSKrO1nLx4580Iya5XoqB+1R+UH+S6KjG7eL5MCdUfvPH7n+FxdXjdjM Urqrm8MHq5WDljzQPBoLhoPE6+ZeXKSDxycX6bXrz9byjv4zqpR6O/P7SQh611dl/44mtdwtZzlo 4YdGF1XA5be+lnepE+ky0DjPvRLKaAp/mU+qkm8x4aKw8TZhCYVdUcpq/P6P0QkvNLg6bLDoOHSJ Gqud717xTWXZHGQBs5/O68X9SrO/iYJ9s5q4ALkB2H21XOMRY05oKuVB1Dsve9R9dbf3qrh4kSwD xBBPr9aane8Dp/X5Cb+Yee18GnDtkQsavbYCrGURGPorg2emACF0jBXH1dCrPFt+DzjoecZ3q6or swaUFB5oFvdKjvWJzJStrkPpAWEzag74CJkanCwEkeFVdgpzTY231JWhd+RwaOqGwbOWnUnSl8bD TW8JGy2gFvo0+D1oW6Kx9xO7XEHPK346SPcttSyqQ7a0gaFRLN61LMQER59axoUEp/PUycXej11v JlqwDQrSwWOPU3RPjWJJW2vDuFtSok8gNI7SzCcy5w7FYdEW/LYceSZBGEepgxvm1FBTzkG8beLG E3veZzWK1Q1Dr4dB0x92+BZ3GlHaA8fWnTIqSV0UI0R6yydzMXoeVQ5VK2UsSzFbQYJAg81dNGyD d4od6ku3BbHRZTGvyJxIdkTiS1+w4EH5EmcCbZWJDQCaedl3R7xEmb8UWk76w8J+xGQUWB0WEzzv sWxchiHZ2DChwUqPuaiOoecoSc1/yMFK7l0mNq1UtYhGggdvTIZA57G2ypirLGgeVzJrjo1qYrsx gak+1dxBFnM2IVCGeMNncNVExbuVxRKZ6agvAcM5l830WZINDZZ7a9YoSsLGszsCcCbV8sV5IHPF 2mW2jcHH15Q1j4LRYJE5qpRRY0VlDVQ3/7Rb8i0wSE4xUvmbCc20zBQZ71W49xvvAHd45ynPya8/ 2wevZJT1u/ooifsILGaZDmH14g21VmzFrBbEx7WBnvnoLfXYmgENliCqe0lQmZwIVzD4lVes7Jgm xKlwQ8DDDH30REijxkX0ofL8hiUyJCDr92+f2TbUUNBIXVwzoDHuIXcdrg8NWX1Zs/rICnPDzRSr R9pnlP1c9WKx4qkf6TNWg5TflTcAQzqcYa36PgSUUlKhwQuTzRDSYMkPzNLUIdRGVi/bfFzRLRcA e5kvAhob7PkfIxNb7MWMfCL5Ya0tkkoBqos+pylQadAgaBiT5oczOoLA2qVPAy1DRX3/xegG1PKQ SA2euC6oMmm2Ewv4Z04X2yoBZogfcSzcecgSnkG1SbfLtMNaGjQ1aBQTLgkDuy7AI7JrIyYbQhU6 OxiSskBGeCcIUDtdi2+H9OxP4B6JawJZQBSfHFiR0ihJgQa9gVazoHPN3RmlD7DKswCqlUHbHyJw 8nWfBJJO4bcAJRvNoDX3DO4Hoc6QorsPG3f3B2ynr6eZoFOgqXMlSNB5hvnFcbLRRTDiXXVo1h4g 29KevwM+Jb4KVIb9ph1Na8E5ojdT6qZA0+CZ2pC5dK6jG0BBIJ9IQew3sIxbh8wboPomn5XT5VYb QFSQSjhND0iBRuTaEKBU7Oup8PmqffI1zVF7wiEGRBA45hMHEUHVNDGgQ+M0ARo8LwnH+s9QLcrz FlzrKhdBUob1KtlQZcXVOFflUYrGQIem+30s8TwZvNmg5vf55+rvMIPsnsupGi4XCPTK/RQ9gA6N +Z3QjMBLCa+Gy8WnBc/u4UKVci4S9pX1lEM4HRq+swcnOShNJUm0M0k3y3L2SanucugBCGAqyk9R iY47HZp8XjxQ4nrQzYZTi4L2v6/XBZ/XPW8NPtXw0bCv7dI3Gzo05e9b4wkpK+hNVhtqh8rDENyD qzrP36gFeN4XvXUqNI8qzjNY6DcT4Bysz76VDAtmAvJHVZ5Ax5an3piuB1ChkaFm5DyE+PseAn0o fedWQ9YR8GaDy3ABA40sWsm5p/KDBg3uXcKVJ4PGAWyk32iS8ImbgkXhC2yrzAEM+USmKos0aHTR ztcF9CsXZGvAHGYDaM/heroFXS/hJ7E8dBA7NfV6kQbN8jtPNT7xCujGYfwGZV0+huAmdLMZXsRD Mp3KNXXlpkHznQa0gL45SOH5RgPankvPIOElyRqhNxP5pgjR46n8oECDvtOAFlC/Bd1jAY/ruj6V 5dF2S1J+cEqZCUzUuYDpC9gvudBxqKooBZol2LEC6Vs/UN/ckDzlW6jHBCEeG4Bzk75jjhON2kP1 ZreUN6Vl47N5I5KUCl3wDQ+5A4Qxspx9REbbpWmqw6FoGZYhDi1XlqecoV4yTX4p0MgwzWW7sGbv FuHKqLMhAFk3w2Ft8QXzWiwB5iFrPUPLWtlcrlunKYH0ujSS5TfRWoxAKiCCeZBsMzyc7ZEpvsnm xE843RqTUpc0zZWXO1WtLeQtVJ2i6gEUaCBWGruxMmStG+aAPpY0ZVC+V+URM5lCFZB1uJS5E9jm vUHPYqG31op5PzQAKR1UpnubL1aLNGLx2ti5VWoiGjz+0hTZ6qmLJeQKmHqCS0KTcgAKyz6SZ0aV vtzgsaSUjNVQ7urJjL+nNjT2YRJlnUuJa3oj06avV5byTt3IdZS1Zqkg/1qZLuJ2pzxkZXwZSxP5 5k01WdOEuvkmoWHf1Wi7DUPt7Gry4KlnDYfqhprxosvOT93KsNKsd5CwUrtSlXfNlWq6i82Iuvi3 QTdHIm2wJNuLAtO90ViqLnblz0XG9Th1801CIzOuU7YWldbE7CS5niRprbm9YXLmYou5GaRvNbYI d2WzyfI20pSNeXNPMTSPIAc4bFBo1e6BwBzYYrc0srz1NmlZjRqUe4EkNIvsqdQvgxW4PVmo9pYM Illm5nTxPxulHUu75TzGCiSJu4RaqG+YSiBRJ5NmeBLZynMPd5y1dVOcPQ0Gm4Yy0Nb1CDUliiko CU2278gyR/zRJLk2sUST2JVSoJlDfOSpG4yS8FVHO6bwEmNsM6aO47n6CVW94oRgvf4lL8xFTbWa n6HtukqZ70losl5McGR2VAeFLUrCi5VGSvTDFDubUuAqaZlQliHK6DgWrYVFsVDY43GYSFsNT7tV i2IPSEBjZyQbuIM6QsfgsROhRuxbf7ry0wZfXtMEZxO/7KgB7AH1qEdtawj0sAUcZ7W3o4pIu7JJ QOP8SlX2uzdgh4sYXXfxu3WH+QZfieatZhaLb8W9mFLVBuybEZsBHjQveWGCmoc4H1ROGjES0Ojv aeuvvYKZCWjTpRTjAVNFs2tJWw6WASfVzMm6jrkcQlS05xDp4yEzkBMgLKEqyDi8QFRK6kVJqblJ g+YTYF1JI6yrxmbFkuWuTYnbXTYBClU2a9pRDowBBxv5DE1LBSyAnNi87S8clOSsg0uNVMhhwIwp XEwVbZlw2ZA4nftpPBp/Rg5Z+j3bGHpe9PrvUFcgDnj6e8OIltSe4VJzeLGOo9dw1bu3qL5ZZVl9 G/G9BhXN1RGQE3W0gsR+Lo4b7OP3XJaYga1QSj4SBZYaaRjlLS9EVnQ5ZFrRElIDuxplkaVFU22o zKPvaalpXSrzUIzEaaB0vv5JyC8YGqugztiNnjuZTndx86V0IQfKm8gUAbipHha0u/J33UI3/G0G JbWvBDTohbpBY7jdKmXiRgNb16yLzrjUzIpqZweytEjIToltcNmHatnQ3H8ssU3+HrwYrd+wpcZ5 oe51qHCAyeghvAPXWe4ssb2mvmJv2DCuRHKBZl8KBQ2OfTHDOdIdwMghtapEE6CcWShHTio0owG4 p5SKdiSnyph1YxOTmlrB9fRMVDXs1gtwu9r6UvPBIrcIdxA5w+nJM0tyQftDhQZybmaQtw4vSUyp WUavyso80TCZhGzDm1aJfVDRnxxP6l1KZqmkjVae885e0Dy6I4vLHgNr4uBeyCyYGpJ9bCV68t+y 1j9W56Hfw27DgBBNf6lh5gw6N/9qLgePWnjtZpOGxDFEDfDoyy9/dookRe2QdXHNCqDdRM6o5gVd W7WQBgJY0PR3vIaGNni4djvY9i3eR8K1ZwxY0Lw2lQvDCxyEH0NHI41lKY2aCy4gtKepgkJJEQEa Gh468BxdI8FHEYGy+4Tmrj57TNp7k/c1FJMBaUS8wFqPQxQzrQGdyAwBnD/Y68axhnLWmCHt1u7Y 1+WHpnFZCBb+Od+CRqKg1RfAXhMoi/GCxUscuEKNhIyGdJ5GoMFqtouEPVEqgxHIdYn0NjrbnwHW AO9zB3EhCEbhCL9som472Ha2Tl33MFR7uBPucZwPSanZUg3M4ImTNXnbZw2cad6MiBXKvt7Zvj18 Odo94PIloC7kFwp58GBI8gEBCxJ+33m4fXtbXZYeNqvq5B26SzWTNsUkNHWa4THbFdaJ+iCkjiN0 PTJgLZCROOm6RSZjarHLgn/rUQcrkSclFBTTtPOT4MEK9hNMkVQ5v4nc/PpCc70MPQ9Nkm7ESWjG VIcVKz2sEjWeDKO0gnhAnDjspN4KHXkQ1qO8beaBk+S5Ylspw7w9nTr9Mwuz9DhO2/X7h0p9KvxC HvpFFKe739Agg1IyJ1USGv0PjclqqobmDH/NPfxxC4DGPpnV670sMfC59RU2stEX2SNT537Kr2lr 3B33v/qVR3vN8t1rHTP3BSd9VuFSTpFMvNKfiRnSefGzkY6gavTyPjH7KI611Amd7syxFAJ/GQkA jXd6DYN54vTG4UNmPTO49MuHptJ7Wb22qy9TTWr+ZuRoxbuDsHQh0MDcb+MAO8LI6zfWKmIhv/+9 +pg4VCehwSItwiJVauzePuslqKhHnweJGfxUD6/S3UxoUJOwgWSaJAtPnywlWGfmiTseZyBZRez7 XEc61K54rXKbtTgc2DZ+xomXXyiRAlStZX8XRynY8qFxHKQ7OnLGGE8z5snJJZd9LzYO+66dbhrp NKCnt0f07NMx948HDtMj6uNw4AUYAzzH3zS+u3QHXsJrlgINVU9OPza7AjGpKC+3y43Wa0uvj78y ds1TnnZqrE9k/Ho4jyHLuLpVxIb5QZZU6YVMjI8RaxVpHXC32Nc13gc8d2V+ALWSV4n7XlCgoXqb y6kMr/opayuC4CDP9yDUhfQ7L3S6L5KZO1MkqU6al22IFzj4f03oev3fO5mBjX5QnCABNqYAzC6e HxiyEJMTfdwnmwINdcdPN6zg0q/NlmQ3Jsz2byJRRlZf6eijOqZED8RGNg6vShuWxe348Wup5VVM k3VocvZBJKAEnGbWkwxF4Ah/OyFnk7gzGQUaqgUcZdxY3LkN5cPnhg+NnSE11sEfzmNrAV5EhwdI DR+T9gsqO5SIVFJkUIAUX//x2r5+W4ktNxRoTNoCjGbMJcjzmmTXeU1Xj/TTsYatBXh2OBQ37EFZ jAeHrweBUUeGXDU8Kxe7YE0lfez71+JY3AIFmpQLm3RzwKnHSgV7236qxal2csxlawEkSXaoQ2is Mhi2agCKBUkcoCr5/Ymh9LQCgalFxZMCDf1uhOtMTCVJOr3oA8oiXQoRSrWGQ8dNq7e35qmsPSmo lBXVUoSG0LedwH7hRq2XFGjoey7kdJZJKH44GbparCvO+GpT5zBjgbgVXEqhN4AFzbMq0MsGUM/U SvsVor5D4V8p0ND98afwMz+dxMX5XRKm66bfQthBG2SG5OFMIDWgJKDE5k4JWuDpi13XVuygUvRZ Owo03TamtIZmNPsNu9tjDWl3rkvPZBRrax1SmBHTUA0nJKjZ8RuHJWwy6p8ADYiz/2j1u4NRyojY HSjQoHjw4r6ddNszhKzXcDo2gGMeyXcZMj3bkKBLCBnHOq5vlIMlnLbQ4JLRTjQq90oJeSoqYm2l QOPRb3uB+VHoDBqHnzqzaeHeie8i+ZRg8fBgcIKbQbwDKJ2eZyAFosiB+6ZUlA72hqgiSoPGoJ6x ltATOaVvvAubjnVmtKDfhBM2oj0DjF0czOn6eoge3XVTPsfWuH7ZzpMdHeNWx5EgZho0gbQnigMI E0rjjhmBFZi+bxGarOkmPA5AzlU/fPNm9iXQqbIxRnnf4YbS1jiIb1RlpEGTooxlP4ubRcYmekNe YT4aHjQ2COFZLaofRshDwb7ZgtyjeX7UabuYBsRE6PGoxIvhpBs0aFJS+ecOS5vHVo4F7A05KeSN AsqLwWTBscLedbQPg5tsS6Vv1gMq6EBZxHxJg8ajP4KdNyXnNh46IjdBTKyX8akegjzuB2rVr/QZ bB5AczaZyZ3vtaKdk0ZEzJdUaOimGrqrDZMfuBzfRWXYguaE3V2gD24yySEV7oJHXr0NzG+NzORs hx5Il5l1zvkcIqcKKjT05GyoCVI241RsEvFnwOnqlUImrtXl7rPsQ9pXF2a2JF4byD2uOIVhoDVQ P22qkcAFKjTkpppWPvNckku7hA2xDLHFEwLM0AVGyPGzKHuO3jw1mE7ss+uSMpskv39itxnWTKjQ pJis2B5KyW7tZKZ1tnvgoZmPEIRpTyPx46Qf7c0MP+pjy747hZtrvYDSVj3ZTyM7CR2alGQop2w3 0E6JkTIpgOCza3gqoJBOAO+dVnNwuGpFM4jdmaTeJPeDje/UntHZkyEiyHRokuG4wSDbIRMljD/1 pE0G37OcK49Nh1+sxM0LXQOfdJAS0LoxJe75gOA1GD9otfrndTtyKcYlNdgCndJC/VvJEwHDpyz0 8Tgcdd0DJbtnMmhePpzq9FtgWIpvzynl2WWZtOwroMVZeiOvKKRITYoZvK7yKUqUOL+6BVtHCNER B04Zcv3G5IZ9iicdwJQAYssjqzvIiYDZOb1C40xIZC56XFJDvD7oFwYpVEkrnPhFhDv1R9yeH2GH IQZ/TiG2ac/6Ub4n6lk0sDQnBvTP7kLrapB341So0GTczE5EBKYMPSWXsypHaoiI1OgzG9xxasXH k3Nb9NYqs2VynwE8neYgEE9CC1Q0jw8VmqzIzY974Brt2cPkme6V7Rt4Hp8e1spsqpc8HzOQeqR9 ATxa+e2TVyGYMXR8dIRqSyEbkBN9vY0OTVauIK13dPRj0FNLpqGx4xkWM5twnsISWi2+FZ+GJbGf kjhT1pa9Lsymww+QFD5bxCYAHRopK1vunTgA+Jjoz7XERoM5U4pGrH0aNCwylUHVY4hY5Dacyc+l 69mb73EPeIzEOJ5kek8SHRqGI0BHrbHOJnODEir3zErnFGPTPHzP02eG5DCYPD2ajOrh23AmMuRl IdsLnT3YH4BrvLbD2mo8DVAKNHNGBnKtaazTJ5KuGbQgnViaOPYI0CExZVAzsvOwv03WOO38It/p DBOzLvoWsTHD2zaKx/+nQOMZDPLtxvBepr5SMpYGN0NagHurDA7yPvL1I6wxm3C1m4bc+ijG3IcU X8j6HHoDdN5oEQW2FudZGjRoxlqyPKdhNUsbTaroW13XHUfX5+TNls2N5VLl6fEXVLU7Dw2vQrsa 2PZGZ81xYsx5VICgqeDhrkaxiUGhSYtgUUmsU2nQeBLEnoi+5OHL7c3Dn5fbl5f399th+oNY9i6P y9Bd6JXBPIbvM0eOpuv1TVjtA03whe+LjNoX1gT0TZgQSvLGVGi8T2DyYOTozp00l/pEctJHinKm 4TPPmkDi3QUQXw+VcHNvO3Oa4MQPp+a3wYT+uowR79gqivrCK4bfR6SkQ2Orl1Tmzbx2FuMcbpvy /BIIocHBgWvFpwIEbR+eSTnfeIF6ZFTaRFKcns0U58/SofFInnh8CSL8NjqZmUyyesHqyabAzKGW 3k7lEEBimnmGdLD7NYDXCBCmKRFk0JCiIWVAQ/y1mVHeECpInY8CKedt8YgNysjGkk2IfYjHjDnE Aan3PveihuH3GayWR5FlFVu0VTYTGm85u8gF1t2OW20OjQ2fsBlBk/HEOdPYB5Boar6L5FPao8aF /Di/OnaYxA71KJ4NjddX00PNWTPj9HvWkziQRmzjYK5G5Xwz5W6F/H6kYc57ZP1kLv+i3A1ChhCt 8xrVKPp0dZ4BjafLxb1JBkV1G3wMEL8Lu6jDWVIKzLt4ltcJE/dODxzUJ+yUByzCHDOih9+pdLWc BQ1JbPPJSpDAIIVl9GGNxP/9Y9jB/t+T2AM0kG+9gyluk0M5O7RvhWwBHzVq+ngQJftKy8gJD6Vl ZmJD4+mD+zynxSOt+hASzMoaGRKD9/Py7MRoFRxp1tHbEFaHkd83YdXfadTAd+i0Xo4Jcg6/mWmz DQANGZVYA1wD0Adrh2ccFz9ilbWZvwdjkdv/WA6+sGcFVJF1yChB2lI20W2ca1h6dDmbp14ugqAh uk1TpjzqCSGpBvPHBzSFDN9pBFslvjkr7Wy/cW5noDBF8USQaLlZB63yFzvq09ZNj1IFQuPZjZ7M NHhSCJ1w+AIwx9myfNdnA5L059SWFrwVhZVidCTCOHTZlfyGeQtWIpe1aB+0QC1QaPzRNY0+WVK4 SifPy7MZPbRqq77XnzXAU3Y+CyzGyjGlIxf158pu0milLyyFT3795syo+l9LvFh67hMODQFnWV41 eKaKbV7wKYADzZWdOuq2VaCWtNy/v94p+GSVR7V6622rw3dSwjHHvMr+wFVUavzv8aMxc8HXLq0y NF8rz1zGa/F+ojw/AxSTO3Gf+rJd+AG8Ov32G2lD8wu+kny1ozKDMl+S4pGagIGtWnNIf2k2xl/d fIM6SPIg49cd12YNs/bctzM/dJblwPdHl6PPCvL25tdHaYHsWGs/V2Eakj6pxZyCsk9a3NAQ0Vkb TxuGSoBanzfPPGsfJ7/02q7WKw8br2no4IprGb66jKuXsDV5tKfNDzTrE7HBXkmQsorP1KmYuVfl gMaftvLtrpUuyKj65yHHFskFD9ZmzZr60FzqSTr0uvz2sDeotHb5Es7GaRlFsy5Ff8brZq2bua7p k17SwGNkn+TzQUPiIRvNnUm142LN6JkSv+7CBYxf2ZaeZ+WBPBOtxaK7rY/9/7bb0cJUbyw5IAAt xR5cmcskoJudMxzPFcOlvVodrL/mZzvIshgtc4aPcl5oyErxZT7V4rlhbc3YqcsC524+gLqTmvEp SRN52TB6S1FcNhquon0F88L3KlmsL7Wo4meWuanecdvr5Iwcl0R5SVth7CZjU8gPDRm9rrlNcTE+ iXL3s1lb5jmY8gESro3Xcs8IIktsD5/XFCIv91mecvwdNgDeTq2O3I64543N1WKUsvIzHYQKQUMG uO20n4a1xWZjmqoqA7ZDfqawvth+LMq1Uciw7shqU6asIKyGslc0kHMDfuw8G6Vu3SFrq+Y+0+Ul 6GdssNb8otD4siNpykaeaNrflZcwI3WtVFblUX08/trI6m6T4VmaG59YZszUdnB9/dForRvLUjXL eBJ7w53S3AWgyT3Yi35of7mmK66UjQJ6eIK/b1DqQ3Cza/bF0/8MNAFTQrsNmEnQijjDEglt41QP A6JZ/reg4WYRzwePnHEOGW1jg/rqWfSLKzRgdLCVz2mE0kHr3WZ3e4WGzaNjjenejF282KAAnys0 HJz+OCUR5/iIUjWcJzm9pSs0PFxWL7LdzIcY0ukVGgiXjnWIYwJgk2C02H2ChYNcoeGBhjj0MA/x zPai2QGuCxqTYdAKC8CJJLMt8CPwV6mBYnKspz3Bsg+mtDsAB3JfoeGFxtPFAm7PUpll1TzRc4WG GxriOkWLVAK1U+GIWLpCA2JprFJ/lc/t+UPluGW8QpMHGs8xZ4c3Zzg+d/jUuys0HLwNV+0aTQXx fGs3ZmvQUfPY6BUaHvZG6rbk8gJ2eCSfOUpzwfIuiFFyhSY3NORdz8HTKnzzndaUvTaa/M78V2gK QEMu36vmk7ppZVhvUH1R6w0baY5QGb1foSkEDflYl9xZT5W/6vFkI7pe2cirniVrfD7r172mKCSh 7/FYUhTr5r7Xa/aGG1Las96sfPPkysoXeDdK0HOVmotBpI/NxWIhyxvyR14spKyUPZBOr9BAuPRP 6lyh+Sdsh3R6hQbCpX9S5wrNP2E7pNMrNBAu/ZM6V2j+CdshnV6hgXDpn9S5QvNP2A7p9D/2TRu/ nVM5FQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image112.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWIAAADdCAMAAAC2aYhcAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAJmpJREFUeF7t XQtDsjwURn3R1ITU1NSEzNTSxLTUtHT//1995+wCAwZiZbev+b4EY+zy7Nnh7OyCRvzOJof9yIHh 5dgDSUdc2uCP/4NOnc9kccaESl58VZZUcGgBiA7NoqrwSeNIVhoGcDhsZI0kizYqVNLMq7OkgkP7 ZSx+T5VTKJJX0P+WxYeApILzj8UeAtF0S45SYhGfrDLUEu3XyeLDGntiEZ+oMtTv5d8nixG1d7g/ WewhEAtjcqCCIZPXjqoF/B80Cq4RJAcqmbr9J4tdnFwWRaq9+/idvHL+nyyW9NrInskeDPdVQZyk +h9oFL43XWQHOx7EPxbH6cWB3pkSrL36xh+LY9opuyW5yHdUHIx/LI5mMb8jwxfZX4jB8Y/FkSwW N3zoRXbePqL3/X/TKCS1LZbHypqIki6xZjdlE8EudPD3S2wUe8kdgjZScZZF0YECBQEOu99ho4h5 xwWKfACLJSU7UuD4Y//FenEi0eBXOBSgBTSSWPUuSun+rSyOfcMlZjFHx0fzBNLEL8d/qSz24xCU hZKUlnmpbPpSgAClo2P1t6DfyeIImoaFLi1+tCzm+Pqw9eEXK45oLn6pLA7SMYbF0gs/wHyXvi4L Qyz28/P/JItDOlI05BKLQ8z3aWqevJCkjNQAVNLg97JYKVIjXn/+F9OeZh9gsSzGZXkTfA/8Plkc 4nD4jS4FaT61mcAMATEdt9viX056QiG5p40g3L4W8Nt6dyqJGCOLLS2r6wqePdZmBepG8JsvF019 3ewoag/rZzs/M6W35m9nsRKFmNefdfXoOEbdmfoezA+s57LkU3pKOZbjLJdLX8ipU18uncHT5dVK jT5rIL+NxZFlVbR1KL6jrYg9WdQKlcLuZYyS4cW4rvS3xsINb5OiMcSrRq20KNU2r+nCHFxlXinU SqVS+by4w0gifgoRBFH9XBtFHJfU7zJLa9CHGtOawaVCZmX2ymv05O+34uCFnVOXK0zMxpD+QAQT vVAkFkAc5X42i0O8iWEwx0eEcN9ZyGIK3mSgu49Psro0WtLOum87CGgaGTmZbh6uaFN4F4uTtD1/ GIXeFJWF4MshUWKCGokC80DqhAQBS4bpMpWeCxaT8aAt9f/MZcm9AydlRPjdLD6kGLHNJUFEyeqB AeyC4D2UnMWuEKAsJqRmeGpXzZH1skePwxBuVc9I/La7TZoki0Sd+WSyOAE2gSCKV3gS9BInJFjM gU70nFqtYLK4BAiLeuPn/BqlBBfJEMRccsWNVQhyGP/SSCLy4mVVzoB/1CNR/uMDeQyJDZekFnhx vQLJD0XGrswA9UQCtiuOKQBu1EBKuCw2By1407nONCacrdSLSQlwvCkoefw5LKbZ2I/fAXUpU0P9 2KrGNAXPhTOA9yxtOq6PeRWAejZifGZuZXSmUs5rlMP0Ph4owvRJzmLpSTlZVdk/mMWCeHsg3F8H XggfNWRvN42t5nvxq9NGdK56A64wwBVTHkSGXbHAns5nIUoXYFdKwB3BYhWYn8FiXrp9CO6pAP9t LKgSWRFseq/dAwE9NwMCqnic0loCVUKKoDx4bsUErwC8e8duca7ySz+L+T05YX9WRRa+gsX7asB/ P0ANcdMr2uRifuszKRg1dR06GiDMkSn6OKxWHhhixE6BLkHhReexOFyPH8HiF1/Vi5qmyQsCeGSI QlJd/kjfIDVCAU+fCPyTHEKsYjHXizFCISXYU0rlgQMsvekoyDSScD3TeIJZZcGULM6NGy+k8TIO vkXIQvO6876i8ir2AR0B2mEcdgvqxSZXJvqep0n6PAixKnG3d9fI1Gk3maJiE5QSUqRcARaUZJeC xZ3bM7kDHdvgeB6CNgrq3b3XWqRzexlscOatdmsGM88TT8riCOCjvcPU8IfdgaLa0HaSZzSLGWdW xoi99VjzY8oD9xCkZaWC/1QO09rAY61sML1YyeNwViNZTFanG9LZsYgl1/2X/9dVgiGCBhkWCnwo h3lB/fEISqFv7nwJx/o5tY8xFy2LKQGZWHDjyA9QH3EzTg0RrDh4FPowC14yCFraZCcXSDzoz62S xRDzVS5LO+gkV0Rn0vPTU/wXdI//qnIe3XMVmqGH93tg0YJRSU/p2iJXHC40z7BDIQ4nLswLVHkI YMgu0ZVdXYL6efowXi2MqacXK3isymqELIbY7jXeelKVUas1pwrOy/OS1J/lLhDNVVfzLNp7WHw4 h1muQ871mmbnoxb8ChsvVCyLG2B5QMclAWoL3jVVHjyCE/cuzYRuwU1Zo/CeFOVWZDVkLxaFubzq hcqFL1NTw3Rkt3rQHtyXbDBRP6ZhqBL4MJBjeByKI04WTxmHBRTM8uBeC0MEr1YUGh5ZS8BhqXfn 5cjNgDqrEXrxLHVzVqSPWulCZX49hrPiFTZG/Yr5uy6radpAXMWy+C0cZrk+zMWwOJ8WHUEaqas8 sET4pUBcugs3F6y7HWaxXA2qrCplsd1x2sPnFC2YuQKHJn+QQrt+s7/THF+Bc/8A4n8oPTxuqLE8 DCc3NAP5Y1hs6FOZtKJPwXLecaQuBnjJd23StyAM/HNtFHKOeGbVWVWyuKudrlan2sjXZ5qWyylr Z6XKZV9V7QBhTUu5LxAP6ACkb+Mwy/VhLorFlsbfZSy60kjIYXYJwx/MsSK4tjV2V5iMVCz2hI0q q0oWV6tb09xWS3IvPqKU4/Pbk7OLkxuQJPEsPgwlKbSaGnGwU4gVxPd3zBZWRhanCxyYduWcnUN9 WNwHKSHuqlnMc6PO6nttFLZJ+gaxTTeRCBa/lcMs14e5PXoxi0zHhu85lAPCA/6WriUlkFApwe+q WSwIlpjFh5VoYWB4lwBqBh0WpRw6isXRwDuslx8S35IYBVr6ZCkOMEmFiL702ygC8lid1feyGPJV A4g9AihZ/HYOs1yrnSpWssrZgztz2FY8JBGQqwciXgE4v467jGIxy+aRWIwQx7P47RTmuVZXkTLa lHalwb/KNEhjrgxQFChLPUnbZxwWrT32UkzGUCX+dSx+D4fjWKzU5R5vqYqjGgdxCcjlgECpRiWt 2/ziLx3NjGHMF7H4XRwW7S8hj6GIBUQ467Yr70ExBaLRtwAlD1WqLQgWc+Uh8hKMmePhMKf4DXPU PhTOqOYmpRSiSeDZI4vfx+FYFiteaTCd6kHTzpRmbcbixxYVbK5j2oLL4j2XZYs2EqWDvlosi1U3 kwDMXnfRsjhZHHvaXnQ1BR7EUjia9qpiE2PxGEeUJFB9QsNmUtojdeiSpLTULD+b5cv0HzuB4116 M0ODYyyL1VWQAKEEGkWCWBRBBLNia9+PPsbS084elQkii6tiDJqHQMEruf2XUbJY2J7CKbu9u9/B YlpA61VdGJhH0d6ZPgwm8sximE+4/9I3j8IjgWnwao2TxQqK7xOjLLdfyuIAicutwWD5VFgOFG75 pA2e5r5b9edsXQqZ4HL5JMbuvHcXViiAICklvmp8F4tZKt9JFlc7nU51tOvBn5CrtrRaNeP3rm59 1/svqyMxAu0JXjzTmV1yjyzex9nw/W/A4kDbozmSZr376BSv0oaFqNLHVa59LH4p+F/48qM/lcWy niWXB5tVtDEzNGshIa5SMKUsJgjxL2MxIqksE2Vx5Gyg6DUEibFWs7gOw3C/Sxb7ZF4InWgWfwDE ahYXXNP6l2kU7c0g2yHOho4wSgykPnomu8xOiFHf+HWmSL040BH19c5iZLEVa15IyGM3Ep8sLvBF OFLrcuP7JFlsZs5v28QYFf15GJ0OHmxnNu39e26QbmHcDQ5vU7oGX9M080FcqWej+vhYLG6Lxcew a0wetIvnd7szMdzuZYKQKZ3yGciXyKFnoziyXrzSuqb7ThD5eYKJL50TaGR4UnPI+EQeLoxgcVDm yb3hSqs1yr5eFVohN3gGG+d15b2u8BzWi6n0F7kIN4ZPYjEkvDw3+jR9EBqDAZUJnauzDrnGEW2c WomjJ9Z1KItBFofYEnyi8aRa4Jk5O6/ELPxMKCYCs+RFbfsWRwal8aexmGxhmJo6ExtxFd8Pw3/P Kzb3hbMYTDimV1glixVskcsET9eYLVNuuVCbZxdDNh2NydC4TgA+qb4PNxQaBddhvl6j0J+vcIEK CMymrutsHTeQl0GMU+Uoi8NrM/2A+JBTwm2CMfMZKtB3c4Je3oAFxhntAm9TX3X513qINL4Hi19a 7ZN7mttcqlvupqjQAPKuPBZTiN/AYv+7r8vmdUh1AeYd7RbmMHlL5j6axVWxWFJVd58li42TBUwA N3K+PJj/buzpCcriyk27nYd5tdaDBDFDSWaxZPL2t2QJ0XuE+AHtXm7LfTy7wFlix2Mx+QZ68biS LpNZpVKfyu1zUakA8GkA0cyOCsC8aZrNuBXgCrnpegTafzAsxMRmJ0mzwsBvq20x5PFYTFAvFmJe LiGefxaLg+l61+alNwpUugyRWGIxp7SMf1g7rs709EDP5yEil8Uc4iOyWAcFCZubSgJ9nkYRCXLD ENYZ70zKrch7QBUIRee93vyWNih5hw1IH5HFzAykfk9+PYtdCH0klUWAlHfGFBVbJMj984vhRoYJ iiOy2KyLKcFhbe8bsDhahsi0EK1eoagFIA9Y2qBWji+Lqcb5jVkcgzHemrZNibtvYfGRZTFthwZt KN9UFscjXIRJ4/KSorex+KiymEqvI41AM/F+zLG7cutJ+3fnmrEi9WJPRkuldTWKI8tiymLa+/hK FrullZq89/4V6i8C5YI1fXm8uX2A3orYh8MLpXpzS+qb3yQfJYt9Zgj/hRIpnqh61AOeoKqxr6p5 WY+uUcjgym9bWXKx2veOcFaswcymdDqwdOeNLN6yFW5+jcKHRuBChRTPXsQ8Cpuk2HDWl2kUyVlM 89kF+XDTbArYJYZG22U9IZ3xLaCASJR6sQ+O4IUfKjnRSBaDavxFevFhLAb94aX4j8qH0BJKH8sV bOHtEusF/suvRaUsjiZuCCk3KJxEspgPQn9rFiNEjzpM+qtUqHwIZ5ahF24RLrguOBIocKrUi0VU HvfkqHkiblruSSSLzSXkWiVhvo0sRpio/iDkA8fN/8crgroCeB24VcGeVurFIir611dtHot5mAQs hjjkNS9y7j6pdxcvi7GQq9z6gekPav6KGGJYzB70UHaR45sH+W0UEq4+zrMLH31dyQM3IlgMT8lz +2RifBGLRYsSheusr7UCkw+xzgVDKUY4vi5GIqpYWeyvFH/qklQWcbNxGZfeLAS99PoH/sx9DYv9 xTLrm4eLvEJ/CAuDWFnM2McBlv+4gsIUCHpV5cPU9Y64D4GjVywxiMPuS1jsQUHMYe3h9kTTE842 84quksWMUqZYc1HtmSTXIMPinba1QQBttB5pT0m7x/17vRyp5kixV7U9f9gKtjomNvx7rHr+qxxh /itL6zxWybBKcvi46z8mw24LBs0guWrGNw/f/goWe82v059rJ4UNkisKMr//XhbzBkuhrsM2GnqV LApprdrWycs/GNLLN0iqAMNA4F8rzEuktSCDQt30/Iu5Aoy/NPLElPxzRZ2Mqb++00atOqm1SGle WJCq8M+T8ikstsfkKuAvuy9gsUh+mm3dahVdHkpStzTJNwmLJZnIFGTPXvwhc9qiIhEaRYAv5CtY DHlYgXy4eND0F99eRvuZfAiLvZqR9OL9ScSHYLJYFYa/7r5IFof0ByofWigfDnSHsVhoXhlho/gQ Fke9NpjSFv6BoBAZObyCGT5713pQXFwBDIPNnnw4NM23sti1Fx+aYDD8m1jMieHxIzmxGGz71kBT fJkT+gPKhze5t7DY9np3H8LiqEhiWCwYdngFJ2KxUn9IqkGESBRno+CVFu5lfbUs5hAci8WCrNPs 6ORQ/SFM9Lew+KM1iqgWiBpFhCxmkvKNDh7cK4tBgdCvTk7OargQ+/C2Ij/xTWSxohSENP1z/F1A xZYfb0QYH4uWxSxSu79+PnuT/vAxLP5oWRzBYm9dWIBFERs6JkZ8L4vH85GWbrJpr+9jMJNoIo7o HH6CLFaxuB1aA8CzeCQWs9hzQ0M7OWtCx/2j3FtksQ29Oz529yEaxfdhsd3v32jnFbbr7fv5G9Te D2PxB+vFKhbXpDnNvswdhcWQwrgwv9KMpnrXgrdz+i0slkY9jslib13YcWUxlw+OdvLwr0p3mfoo /h7GYn8lfrherGLxXDmeCxn5QBazYtlrHeQDzsc+htvHYjK86w+u+3nY4MSr2w+2tEXIYpwor+RT QKOwaSBwKnwWm2nIGwLKb/DxvIDyIXIE+b2c3qtRbNkkeX8NS2N3786ANwDoj4rMvWlhfpQCLN6d nmzI5PleuVB7oCkH18SACtUfUD6EK+LDCL2XxaSOCJ9OfYSqavSTdorlUIdnLCoSc+Mf6/C0y6Be 3L41SLWubAtAkLSSxbgextbXN9oTlw/vpUr083tZTCZnIRLDFpgnuAUmEvC9WYuytEVuH6CQxZZG +J6TVLJO8ceE7HWleasaogAWH0l/CHNsH4tRbl1p4WVPfdxW7INYrJbFuPpBXX+h3p19ekFbFXVm C766WWlRjFcg4EK7nGOHq6OdHEl/CGd5P4vJ9FxjC4F9rqbVYgaPD5AXEaMeh7CY3NMdzu31LFBb /ZMSqbzaq/LaoxLt0naej6U/HM5ifGJyM1RANjmZpGI+G5oY5Kg9M9Ub2CNJQizuW1f/QHA759ew Hm46aG1arQFlMa6hhVmko+vzwI4GsAIf6+RTfvtYbA5G2cvTQXghf6t+e3KDi/Axnz7HPMTRPfXC 0PDuY7hKW1XW4tKMqKagXtxwMr0zkBSn6S7WebUHP5hOAJ8nu0LV2rnSytfSB43wTtQUjcTEOCCg B4+qmIBEtVfstmBmRK9XzfiOvRwsP384eb49QbEGh5MLevp8IR8fTk5un/EmHniwC+H5cAFh6ecf VC6pXrzWXqfTV80aXwLEcrWsLrXyrNusaFo5Hfh6StSAyjF4Hc9iVgGsVSncTiu0LnDHitbFHLat uLncBI+vrdbm8iY7as0vaLAKBnA98daGNoX39O5KzbtG404vA8Rln+TK3fXz4NZNP8TfjsVxrQo1 CraSlh4dqvyHjnQ6RG7uD8bmSETsNcBqMymL3bqv3A8upgomTC8G9zR5z307FkfMLaMahQQxWxIS OlK5x+Zj08A0ABOGePTt+S83VBazwkXZKOz6SP09hPaobnvx4Ol3ksWCa8qyBlgcB7HEYglixuIo G4W7A5NfQkZ+ACiiRlTe34fFhKTmm831OWhBm/Ave66NNheFDdx6Loxa2fNXOM2eX4L+gef8mH09 rxc28wuMAwK3sk8gsrOvN9nWZvN6nh08Xak1CnIse/H3YjFMsKxWi5bWhz9h187CpEp2p1Gvt6vF Ip6Ox8X0HRzoOR4fc7NKsUrDjWFyZjHzOilWi2O8hp2ziq9RyjUlvuoV/96xOy4ojqE9RKhlvBiR zWx1ErCzuSG9jYdwbwPh7FnAKlClX4oWbmjIAtNuokahzBmM3UkSVIrhnfbi78ZiKFkK1F8xw9gH hidGdfG1RMx+G9gndz+qg4bUP2nAVo1St8RaRHYR/z8sNp/A0jZC1EJOTHBvUmsy76/l6vDtInZN 3VaYGen91ZLuXi7u5io22yZL5dbqD1q+d9Tju7EYFnGivfgZYQs2Z2FpQ4Q5vjYZDvgACYfxEfYf YQ9SR7eWc1mcGxRjzHWxc9oiqiWh93fSKEgbNhUEp9gYUizTcKUEwthAhGWe1t0Z7ghyz0DBK1jc qEPgaIto9FoPqc4SYioF+24sJpnb04uTp/NTuswwoKBSlbaZgjwLluYANBGICoPmzKU/nGRALLss Jo0lfshyp509nJ0p/j+c4d4tijfh79MomI2CN3QfaVAWMznMccOG7zp8gskQ4bawBsQVGTbvB1ra KJvdKH8tdWfN/xkrlTayz+9Le3eqdkcbbDjX2ManfdQlBGwmbuwssZhwGcLb9WOW9+NY+CrbJSp2 6ESJ1W9kcZSNwtKkL04CagXasD2H/TOXtbBcGD9F6V4LTSN63Z2qutHvR7NYXaii8jPQgOWOffNc 4JYBOSCzmNkluA8TGuIaxHKd2TCjvtoY09Z/IYuj2MS2lXVp6+9iwEM7sQkxjYAKDZfFVRQa9NE/ Fns8DPLKFaOs7WfqfISPw2hb7qcw8fYaFQ+PxSA0GL//WBzJYJeAHDmhLQggbWqad1mLX0KRWNyk Hbc/FkvwqiSja+pFpHrebBxG6pTvc66kQmdPCfwppfHij8WxHOZilMKG6gGDjKNoQZdD1AtsnmOh 8Y3ewkONCw3qQT8AdJD7YRqFVzZJuwoXOIrF3AJXpeoBhxeBG2bl2Xq2xaf0MfxfqKbB07u7OaMv vgN+H6RRHFStbw/MOReA15za5nRqTs09EfOJPITUSxwxHlFO2ILY9U53hTJc2khpnjApZqMtbVGp /ywWz9PjKS+JB/O0dfr8WiqfPnlzc2NlMTNESCxGS4XkLNdej8DaFpu+RdPL1YcpNHQcwGFifwSL o+YtvJ2tUU++atqArowRrGIBHSz2/lFartLSPgWrIYYbWio8QZzLUgMyr0IuNFh6DdjE6kv04kWd rD7H2Zdgpzwp9Fx0eFVQuwGb6sBcnCz2NF6Gm+nZM/FSGN9YNMSBmVE0HEapixHoz2YxuXt97zdf Ej5fgO9JgDtH44Hs6HcUIicBuSEpAamKyyBi4M3paibh81KXPnAJgFeYKYim18EvRH0FiyF1XLnw GY6kAeALX0OmACRmcYNZHngF0T+ZAVSPW2Ou0GD1khuA0BC1wcwU7m6DiZn8AbLYZcnxT0AWO/xT wHJi1PiQRBaTPgyHUDy5qHX7IOx6lRUvPnq9ohZ7FpxQM8VXsThxfR72JnYbr4dmq9AQhBMY4c2m BsjM8l64KFk8hC/CefhCVB3ayxOvNlKCTaqEyAB/tHa6d7tlCvdvZLEMFy+wDC/FNfVc9lQtD+nA maW5CjEjJvTyTFlscPMmp610F8IyM8XvZ7GEmR/mWl6eux+hUezECgXxrBjX4NdouBAVCikJOwZt N7owU/xGFkeS8uAb7jINQdMU/eAJhRCO1aVvQmCHXbK7pY1I7Ws0is+TxUlRjZLF3ILDYcWPOnF4 EUj6nSSXxRlYWMDCwX/boZ1ovPpjcVwl+FiMVnffu60Jr0tGWepAbHP44Q+1WjD3v2KxhEcQ2CgW y0PK3tgchY+/zoQ+4U6oQNzZq/SPxXH8lQgoZC/v5QlZjEJDeoPeufPTAP5clq4gp65xKr49uj89 HuL9lrbjSuJYqkaVUp0lbwoERsrGNUQ/BAeS+DXe5PoDw3zIDXH03LqO2tAxEoef1btLzBxlQEkW Tx3og3DWAnQl+FipEBHwKF66roGTM3nQxvLlK+zFn8Niu9zNO9XarlueisIfmrD8XQ+2Tsllsff5 NqSqLa9n9lbewi1Y93GwRvERaz3eR62ET9uLa6087mXTCwThbU5sJQEYurNZKEEBcFFfiLCLPyaT gTnzguB4/ps1ikTmtDhmuyyeirE5xmJ3qI5V3NQ33L9lw3zU0fMELA50Ln+OLGbmtPeMsPC1HnZK 2tcASevbNHuakpd+ZPjHqSif6fl+Fgeb2c/RKD6CxWMsfrHikzPWwm5M9UphNBoVNjmzOrcbw6kI 4c3ohs4Ild97WUybhvz7OSxOOLQRI6bv/qVTmU6vy2dasZCN9KSbTs/auOCrWB1VKpfzOQbrTGD4 oyZNYCk5k22n0xv5loaHU5OUa37zh7FYtrsfqlEgg0ut5XkrxT+wCNd66vI6i0P+3OHGU/Cv1BrU s/WUcdNN7fjPuLHqWfTFJWPRSdN4fiqLX/5t7JeleiJ6DHVDt8ZN3SkUWvgbFcpNPXJyT+OuWWt6 Tk+yrZ+kXLsJ/xwWk9xlxftoeIgryTkNwqE4Zq6IL7A9lPTqaH8Soi38UFl8CFO/LOwPZ3EQt/2k +vwQLI8/VRZ/GTMPSfiPxTFy92MY/8fiQwj5prB/LP5j8ZuI860e+l0s/hjh+dGx/GkUx6f8T7RR fDTPjh3fn178GTz2pyHbKI6f+v8khb/e3SdX9B+LjwG4j8Y/Z9TjGFB8Spx/LD4GzH8sPgaq0XH+ sfgYeH8JizttAv/+ly4Bi/vXhTluBRV0eeHZ9O4Wr0eFueoDz06Tz0P4HSjrOIid8e9hIZXsUBYb +caLEcZYv6ULrIjdq3jzZxbZRjt3zeaV+p1z6X0u5OfDbKZzJHdtJipIAhbjHK/cqAfN3FwQO2Ww Db3zTT4zzLZuGNbo6ELk1gQrZFLFla+lFVnXt6SNtc58FiZE4nRtsnasmY0PrR3nhWwNY0vyzg6O WGOZMUwhW5MSlKLdq2HtZLqwnw+eoP/aSO2snajKqmNZKZKhgijTw/lTnfbQ6E5hPvDO6WMeaAbw QXtmGfA4ZAldz7J2sFIf8pMiveIMi4Z5Iz18NrdrDI3UlKWVart3aZ7LeZKP+Jwr3D2YxQBxcYCA Zl9JKt+nH7Co3RF3xqg3dZTNOduUYY1m8/wON66cNxazTqo9AX/uA3uup9al5qy/6+uXODFHT5UW Rmc3mViL69JiYvRhdVD1NtM2aqnF5oU07rvX5xCsfgYBUmvYkq6WqvVqlXrnWrQex+iU1l1W5U6t eUcyy7aj52Faduk6XyEFqAqY49IzFqn+6rK/zvRTC4MuE7UGtX63gvlZ51NPug673XUhb/mUBo8s tNqstC6TTq2y7FTu3bvsO5T5V2kpJfWJcglYbC23peXUWpBuftBtwiwEqMbJ/TYzF3t/SpNFKYuz APE6n80XtqVJZV3ZVvvpmedzmSOrXq+fRUToFverVTVTb7S3xdZdoZepWnoLGFvPb0wyNQu5xm63 W8KqAV1/he9/EaMJ/ibQEhKFjC0myCln99irlXdGZzHBD0TlZzu7BRA2d2RhmXMyv5t0jN20ANQw 7qD+JnVokIg7/RwCbM9mZjA/AFm1hXmrbXazXaNXdrR8tdoCckAwh9/NQOVSLDO4Q2aUO5TF1qsB ix2MTscxKZfRtetL41x8MjbM4p1ZIJvmk1GvX+r3Tn1Z1i3X57xB9OxyVMhAG31iS9uMbPPFqDun 68t6vb6DchbMXZnOVJ+bVqdjDejlE35PxGH+ANaCQMbqWcwQngwyOzxOMIfw6Tn8+hw0qVSnUSDX haVxiVnij9NZW/TzdJhz+PgB5mcD27ThHjV43trRRFNafbnE/S8gGM5IxruD+ohCbKeW0jZj0WDD nQQsZiS1yrvcMAuro4jJrc7ob9PSsv23wDVw4QmweDnrwBGFRhb4C25RLwufwgoaH4FtwSvdGjAa 4psS8voKfGbwWeXB+o5YsywkY7fWO1JyBsMclPQUv4pj5Dfgb1JmYbp0i0B6QpsFHBewWj9FRrCN h74DCgMu2FYW1nQOWYTHQXoAi20KMWXxBvPzksU5sMUsO4e9aqymtzYEWYzSkt2lWwUt+6S/jET2 UBZTBInzlMMKt/QSTLNlFGB8sTNzo8g/hLGgFMs2L+C9huICRMGwOZuUUrVbz2eVL28nrdMd+NB4 9HJnUqlkJs2L9bxU6hiLG2iUxuTR2ZYXlZFNalY2h9IJ4N7OmjBtfTuDiobUqQjGemSyGATFpFm2 FvqMTJyxMdEtsj3tNC9XXBZvLXh8iFxuzrYO3YWCcjN7B/kpFFIGyEMT81YoAKMbU+LMdqVJWaTl 3sWP/rULDdLwTf+KhDsJizt09yc8mrDCzxkAUelcO/SBE9sx6nliUpVsDfQCxmRQxWDHvknyg3ru Jegz3uG7Cu6CgwDDYX2gZ6rlOjRMu88i77TyNMC4gyoBBLbRB26xYxG2kjDq1hTO6QnoG0s4bjP4 eKk9zMKtysZwKlYHHh9DBvBBKAKm2GJKEC8UZKAKcsapQ9HwvNOhe9d0XnL1AU/L8u6ixlJCTIqq r//ReA9lMX3oZ7oRKgbKHbnD5WGNNcrF341FJ4Es/pno0lybyKhpsgLcUdER5eLvBp/6H7E4GbhH DvW7WRxmF5OUx3b/XxbnqMLzIq8NPTbYEP//isVsn213t+3jwft1LM5U4BW/u67M0/j2fmldP7Yr hevCxl6/OsS5LhTSoFI14TwFvb7Meoprv8toUnpMg410ZBLjsknPK+PHfArOoWP4up4WwCgB+nL6 pZ2ugJqcuW5BKjQG/ETtAoLp14U0qFnsK3bs+HnuM1ncc3JVY9hoZPNDE4xgRjW3y+W26dyLrpNM /jrz0pg5pE/PsfuL5gXSP0ENtrQBG2nlpbswZyXom63MVvNia876pJwB40VjtihZY7DWlQaPc5Ip T19SDezR1azBC+mdO2CUgERBneUsPj7EX8ZibjfgJjpu2QBODU+tVPcSviMHoNhPeK4trd01WhXu 1tAh5otGqQGPbO7uyzur2acmvTycp8DQUbi/R6PdwoFHKoNUt5LabCCGVLaRSa0tav/j5ohfzmLK LDDBMKMHt88Bs4avpb6+ReYuHJuep2e1Uh1sY+TapIYn14AH/fJ8pdSvdWnHOZsfTfp6htzlrQoE adRzEFvlrtavreZljGHQGGQ6uNHla+t54rI48GHPI4iML2PxEjqcZZCMjL93YFKpTlEyNgbAwCHS sGYR93zhTNNWhgVmZmgdLNXtJTVDU0a3lwvDhj+rTXFigVU4V8DYwKZPGkO0SyysgdHE6rHrur2B xFcbtFLJ+5ceAd5QlJ8pi23HAWuG+KIqyS8NMCMALmAadSzjHCE2pHPL/gfMoz1Xan4sDLd1q97I nKccI7843VlgUujgk2CFwweXxs2u/lwlluHUty1sMbsCVARUjyHiaS8tx6FmjeO6L2Mxaeh0N4k2 tRITe6HDyZQaVHR9jEvAG8Ay6Rxv0cDoT4o22TbHZFXq93Ubhjx0tNVs9f4LWN8xQPt0XSs5FqQC g5cQGDxpnC82do1ZokW9j4l+qvtMFn9kwVSbkFJF7e4jU3lrXF/H4rfmWPFc0RuS/cBYjxLVT2Xx UcD4sEh/BYs/DI3jR/TH4mNg/MfiY6AaHecfi4+B9x+Lj4HqH4s/F9U/Fn8u3n+y+Bh4/7H4GKgm k8U+7I++dcP/JrW/dXdHp/QfxEeH+D/3hnDvldMDLwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image113.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALAAAAB3CAMAAACUhDpgAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAABzdJREFUeF7t mwtbokAUhgdNuSmEF0jlIpZRphJZUgHN//9XO+zmpUBwDrjq8zjymOvC8PrNN2fOwIDwmRV0Zrz4 AnzoFrsofFH4lwIAS7TFQ6uYVT8AONTPC3iGkHFEYnqFBYRG5wTcHiKEmscjXius+bKraRsQy9cC N4XLa3BcQykL2HmirWkNXEeKpT9uDnf0q3mjm1adqtKeZPf+EnVda+BgOI3M7ZrDEFeGcsq5pGVp wPI7tbk2nU5BukNIHPWz3vfIh1Bvc7qVwrYsD7h5k6ZIph4bYLfDDciuLm8ryox8GHHMRxovLlHh cE7dWBvgrsnF4cpSGIaPxzI9jP/lJzueKlGfZccBtZu4TenKGri5xDayNwdbeoew+vVJor7SFHZv AOZaA781cdAbbywlRzMW4yevlQAuzcMMAmQlOSOdYguJblGWwuLDG50b/u6dDewOsJboeGV5uB93 EupCn0uUFSUWXJWaNlfh1BrL8bBVuYfwQmbN5XjYvtpKXCjQAZYoxcPVIfWg/O9XAYDLUNh6pc56 vlsBAFyGh9VGIvjsaQsAMH1KmGBpDkERAmiJZeFcQhxu5QB7Krva7SgKV4AR4lgKm8+AHKKAwkto B/8+Z7PQHBZiCUBSuGVU9v3HTIzSwpA4XLDThcmElQb6vys8f4cNyQU8PC8S1roIHIHBQ7NdwIPO e8EeC/IwvNP54RQ6JBewBLzT+a8cmScWK5BOB27Vfie+8lGsAIDBCqvF9f2v+TD/fFtMXGgCDwxr /HPBgAYOawr9BTFyrnGhDGLTNAAPM5CBw+C2rj0XcQYAGDKnW25ftivC+58Gjk/UK0S5dTBA4S9a S2ijmzLiA7zTUeYSi6vOjwSNDM6Whd1tyWULWy751pLlH9+nNAtA4R4dcA9N5B8nFisTZ9DainHW fMqwEduaOHL9lg+yzQMA/vii8KPzkrTvBD0azFYdY+TVJoGLKhgrzkIoHZinUPgNXSfv8w449Bkn bTOTYUyi9AgtxyMsDwkwH1iNdiYxQOH9gWf6cz1tfvGF/t6IMBhFYcgEWkHGZx37MbDH4mm2HgDg PYdmeTxFqbgYmxU0JsC9T6lvLoisaFaRsHxNgBkNT7MHUgDwXkNzdM9dqenJr1vv4s711j3bDzST iOTCsBqRe8I6X7YllFwPi1+dm1YttmlaEb8GuCbFtwK/y0yqii0X+72vroXZTnaOD1DYzmwza8FM r18Z2htwvdo3vZeT0wGAMywhKpMrbhp3JOqy0vVnzE5WsxtYboua24s7x6/ykWoJy39sPSAkjAvP 2qBxWJ6iyH1dtdRWLUmFZfGj/spd6+aMjLEHLhmWqKI+n8KLNx52fb/anff1h+erCd/Oa8xyfkmW hxX0SgRLaMZ0zPlcqjSmYWf4wN1VVN7Q3HJo9qglC3gxRDMsMr+XpdQe9GlDMOeS3WyK/sE98OtH ZAAHinF9J5v26Fdbd2mSnz00o9tlN/Ag5PEcLUe9jv+zyt6JAsuOhUk+bSq/FfZAs2Y6HXfvnTtw iNLvRQJe7tBcFlxaPbnAySiRPnAcEnK77nzgBElte7bwvzjX5wEAn2qn26nd+ESjxE5gyllzyaYB WOLsPHx2lhifW5TonvjAkeg0Z6fwxcNUgQ8Q1ig8fIDsHgC8v4erxW7cpyoPAd53aJYh1yfy/AEA PuBIZ1Vzp94A4EPO6Ubv6evuN7oDgElYI3cj0orrkjmVa5E/8YfvF/lG01yH3VUCNoi3IBiQ9xCh u8fMa0cAYKPR70/6feHHVu/XJ5LNe7zCLOM/5PVvUxiPX0q8KiSPiauQVMnkbUYhB8Rbhzw3hDKf wwEAY411EkVzyMuVY3U18h5/WL1brkW2vM707/9H6CHnwicEeL9zg/YSpLxIeGLA+Q1xYsD5zXIB zteo2B4XhYvpl3/0SSksa74lO9npxEkBi1zDbU+zc7yTAsadELtKdiw+LeDXCnkA0c008mkBk6ck Xf6cgMlj/653Tpaoc+Jbzvqr07KEptg7FwF8O/u0gPPHDchCuz1qPeAuF4XLEteKxlFaXSerMPPS T10PdiRgzdAWbS1qW4tIMwL8ZLDYMSISgdvjdtBk5duqzZMnw5tkxj/gDZax16vfjgQcPLDCfY2t ezUJjwbGY/QyWIovXWw9ii129OH0mHs/7IktCzcr3vut8NZayX0kYP+qStanLaaRMeLDoNPEwqcQ LyHFuKbj9ktNmy9xt/XUqkXzSrvqCOp09XzCsYCvPYms6lWkN9WZsGTdgHB/J/t/e1ndwHode33c VUXhqXH/bgViX6uv7sgfCVjjFpL6FC3N2sTSb41RU9UqnT5ZfFdtthaY57EmjKXFbchPxGnDDkLz c7XO7UjAvsHeVjXDcEVDmw2w2JSx+xZn7nKVxU/xklx5oWFyUY64JJDJtab1NORIwFnR2vKyntE+ QeDsoecCXNbQvKues1P4D4CZa3g6DEfOAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image114.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMgAAABxCAMAAACnQxwRAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAACItJREFUeF7t XIt6ojoQBqlQRGRRgYpKVq3ipaDUVWpV5v3f6gSl3ltDMNtuTwd2v2pDkj//TGYyCeXgmwj3TXDA D5CvxuQPIz+MMBqB76VaS08ARd0NldbiWx5iNHKsqt0wUp/8QT151wRa/fbuHFYtMqp3q1oG144J kfySXxoBOHfWy+tJg4gPGXXhNtUmNjLk1ri+pY5FAoh+myXrpP4mt7hNi4xq2QJxe9VH3PMlj61j iYFwpzAA2tzjlzabrY3YS5UTd/1EIodpOZYKx3F5RoN5k2o3QCpBWOf3NqDpfOe0cgcDeRzfpEk2 lZD6kU6+IXsamz7cpFZSIAD2PzFrXR8UJJ5PANef+nslUjDi/r1eUbREDATZ3wQIDM+mZIpxY/fI /5AR+7swMvz3bKTpaVarcqrO/yAjLW6t5HDseCToBoy4lRGaVg4CncoULLcyHVsVN2vUcMnYUbHv n4dV9llTyAo3104UYerGH/CX4S4EPRgOt18GU99/UXvO5RfabxPcmtTLqLkXZ60O94xDe+WYkkKv VJqX5nNTLDbwlSu3i5P7ya/7Sf/l5W579e/7D/EP9/eTSbG8eso1cqbv1/b1yJwT4E9S1+gaFljF slusj7kIxgZEpWxT80UgtTZeRRVej8P25+JTo4CRlOZ+LHljpqpefCkJMZgHbfujEH8/k+P1ZqnR f9ivmscNLlZZxXGcyAK0ep09Io1zQMuD+pBNuS4AQYsI3XGz4tA8HCNUoIu11oZyt9fTHteLgZg9 s4cJ91v8CjSOjxnxfmULSi8A0eQmyjvBH/s4/0AZooQaiHwyIqgrONwAAXKxYCOye2oVUCO39DAj /ZszkrRqxKv3vVyftcb1S1quLqDzkNQk2JZbLu+rHdS04gisQO4i4DOmbYhDFOhd9eyXJiro4g4+ vVFyjlSQt3onRefzZCrrJwdiXgVysWGsWqB+sEiub01DyqZYkGJ/pEAHRPEA0N0+jZlqmFMUJmaE dj1Si/3Dq5iiS3RFiYGAcxq0kDVYj/2q8pJtbiVoihyIT6dabjyXoSpz3SIH4tAB6frxcIpzgkHN VIQcCCUjxiZIrOUy9ZLgYXIgOp2NoM28qvRZGwk5EJ5OtbzNvguqNglGNUsRciBxmp5CYs+O5fl9 505R6YVHyIEEdIxY28ci+zb9fbcWciDyxZjwavdiz45FbV8tma0AORBKRhbblZ9V3Bg9OyEHItPZ iJSsmJ+n7EDENZMDoWTETfJK5sHSnQUkciCUNpJPkgp6xuTCNfDkQCgZ8eK0CZZ8+VpXsv2eHAil jWw9O/btjHcgyYFQMqImCbnw/iRPlo2As6fJgVDaiJG4dFQ0btz14+rIgVAygt6ixcImnmcm5EAo bWT6RkQLp2EZCjkQSkYSz46DlCpiiCOFQ6S0EeltoyXsM/XtzBnZAYEVU2snB0JpI2+eHaDA1Len AEK3Hmkmnh0fZ2Pq28mB6JQqnnh2fExv9TWM/Xx7lKhf3m6rrZNx4+Dj5lIwIhB1/LSQulusa326 GsiaJQcS4FObFDLem1ZuRvE86SPkQHi6hI61XbPHkmOZSSEHEnVJB+eo3Ki1+2ieHsGlqvCdh8iB 8HRnM6U9kTLLaYscSETnmLX9WRCVZQI4BRA61arvVUtgOf+mAELHiLTPnjBdJJIDobQR2Hl2vKNO NxZEcwI5EEobWR7ks9p088WtgdDZiHRwGuiV4b4VOSM83TbggWcHnmFKPgUQOgW3DvAbXwIIpWev H6jWjOHeQgpG6GzkINaCUWNMZLg0hciBOHSqFR6c8kRlujNfJMDIgfB0jBx4doDh2dlVkj4SlSEH QmkjB54dH5kbEHWKphA5EErP/paN33QuX7jeR4FuZ4wcCKVndw9fllOq16290OdpTs6SA3HyaCdj 7fzSQkuSXOlI8EdVXO6krkxWQb67E2Pmec39rdYWAa+/cNxkmH4HmRyIvBraBdse2uLQjuQgOL51 Xi7hX+ACu3to22LkR7wsB7ubt3NOxL9d/KLZ9Pa3qqr4PHAVv5aWS88JORB8+HsjliW52hjhe3z4 PxojdN0ACEoUuDZNdiAFEIJO3KLImi6m+3pAKAfjBwjlwDF77IszooUhhBbJLPLFgSgvIjLE/bL/ fUL/HhCSYT3vZ9EHaf+3Dz5QTAZAlEiGjn56hrFi+GevZBMYTKMEy88CEj7kYOqfEmB0BZqjDzEj uz2vj4AzYARWz4fqoCwkwFsL6IkqhVIsgUIU+7MA0igcqINW89slvJ4KagUaJHIuCIiWlSyAPBVA 0t9UCy3sea0JWhEqVCcGLOl65B+rHAsgw2p9MJN41evhNYymVua6C2O7smC5z8MECJKDJoR9e3kX 7FeE2ppyV5hgamPFyKbppWk3q37aZG8opV9SbZGyUK1NxdhGrGpaErznV7qkE0MgMRiS0ALC0MLh lIbfxXKtoFuBytrylKakrDVBwKOhrMOBuwwU6CxqsO7qFghdqz5bSIPmSO8E1iJZvjBjhFC1Aeaq IfF8qfmE1qo9M425Obqftpe1eWf2irckjLLnGHKlreb4P4u5OJyrLaFgdIaGuZCfRmWpkSQ3Ph+I jNfnzZkOtj7FhzwqvYGpv2jD/Jy35DI+hiM8riC/gDn+a1MzXvbgeTWDcrhsdGTREK3GwEx08fOB DCQIvVkLlIcpPncuOPIfqbAsSIvWIP+K/wyQgd9bnvW0+cyx9K4eCL4sSq+K6/O+6bbrk1EpSZJ/ PhDRQ+X8Gr+c0dKgFhmuES17TXPU5ZulKAKY4X5XZF1AdquLIrFmQa27tAxZqgkjvSKHteRAwucD sTTQENKUQWy12hhPdzh9tvl3IAg0E6vgB+fSPx9I0l31LF4+ni6khQX4deh355AvA4R4lnun4A+Q rCN46+d/GLn1iGat7z8LuuP7wC2JWwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image115.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATsAAADfCAMAAAC+oITVAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAHVpJREFUeF7t nQljojoQgEEKLFhhEYWiBZZatd4PD6xanf//r94EtIInILq129h1FZMhmXyZnCQUnHI2HH4dDRP1 flJ2Bj/aqWUcS1ii69QR7QRCYupoe8dogEQxORmRY1mY9g6plR4OSKXi7qhWf7j7ROCEYuMU5rRU xA0HKVg9U6CSAJmWuyPk/XAXh7vDef5j7z41cLrwHOD7h7t43B0i74e7mNwdsHk/3MXlbp+8H+5i c7dH3g938bnbJe+HuwTc7ZD3w10S7qLk/XCXiLsIeT/cJeMuTF6Eu7jd0jMt8OM/321/Npykg6Am 6VafHHQ4MRKW9h6ZZGvK8bvdOG/icg3ujtP1Lbj7tHmhUdCjY3wJWSEij7j0t8iCO8iIuw0BocKb HooDFc7htCbMhay9px+/202OH7NQ2U0PxX5DJ+tUh6OaHsHMuAv0tnbBx/Sx2q2HviR2WGYzdUEi 1whmI/mEvbvoBvv5kTSzT3GXOGqfWrtL7hIbmStw91luE+v+YIBbcZfcyGTP3ba6uCt7lyKLMucu 0krJgryziZKnsg4w1Zs7d5tOsRTavC43ZV3Xp9Odn2O3hI4i8A24a1G/5wDDBy2qnNb4twgTq939 PTSt8bPAKovjWRmq4+Lnd8bchW6c2PQeifRZ7kChOLCt0U54alUwW39UYCmMiTIB6L/zYS+77aAU 9m4H3QMS42cEQBtLz7qqv2H7zqE6lkqiOWV8R7JNoB54eMarBiUDrMoA+n/Giew5n0V7gXe4OwQL TytOFXrOqnpWi2VKub29wzt2Kda/78LzHclA+N2HGYVGzn+j63jFpQaRchHqBAXXE1ZuCPQOatuv 6xtNh9SYB6ZU9qN0ytkf1AN62hiPhFE5sV7tXL+iTAVI2bLv/M9/JCyuqDafOxq5A4eU3n23l+Bz ydz8vsfdIfEapU6l89RBmaKo1kbywXjGjdYOH2eCdbxHqkf8VNsV8gq4I7rDTwLRGD3DK8pB7nZu lSDD97nboruVOi9qef8bP+fm+EdqLENi5twynCq7i7qjyrfmzh7N5enr205e2ZQWFNdqybPzHqkm DnJ3gYE/wN0BYGrUR6AkW2/q+Ideql3qqcz+Cdf7S6I66mXdkLoZd0Iu18znnoeRWhSE51zH7pJo y11xLuP/OmbrHmQRohMwRwA5xN3WYm0k59/eAu70vkVefjTfOFhS4ZL84OuOxDCotBJG5QJ7F9FA 6AtLMdtvjdJu63k3isfEHLl+kLtdZPKr2sObj9PA7JEXyUZ4moNJdUJyO6qZU1X11tydSrHaD/Ic nWBE67oDjZKEmX2Yuw05/k2bwlMPNKofykL/uq+7aA0yEMkPt69n4wCzC8SBghFHTMjPEe7CN9Jb dQbYsrGnO26HOyzSw63oA3FNGLfAe4pGa6z7xNDlGQ6PcUfifMZNZejtcKcjd5sbngue4PdDaTgf v3M32Jd6LsTO70e5O6s6Iihq76LcJYxIUu+x4pdQaEb2Lt5dmWj3GpC7K2B3sAKOF8FTvv4yd7tR C9u7yxN3UsLdc7enu/vh7qANTZbfJ+xdipy9KXcp4ndGNze1dz/chTRwWvPHs23dHI7FnV0uDiM9 y2QlZe170wDHrzstwGgakgi/JnfHZa9jGKuereLsQjJ31DZ9KjDsIyo7iT6SxWp3XcC1uWPakt18 b1u2NBSHJs+NwNZelqI4rDviZ88zVhJCsGVm+JLoGf0e71ccSMHF3C3afN2aivyMzg/5D5lWnsFj hLIyV4zqKxmePOyOcBezKRlfI7EybevpZD27e9eL7R0vAuNNK2D2pxy0QXEfYU5w43jgH5XtXEeM RByFTeAa4Vd0VO+04Pha9n3eljt+zrQUmVvOnul5ddysdLr5VZmu6R9lKOfyR+3gMXsX6E/Pd0b5 vPH713++e3uKuHyCYcQYWRb2clvuoKohXHlNAHpSlxhbk1rQL0NeUsCVvBR2a+A4TjDkOve0wMWY V0liG06weFvuEmZspDmyU5VO9Wnz+fEDtSYxS3xtRScseSEuE0bvxtwljN1R7+qKsPbx0rHtQVYy g4Zigtc9cLeXHoDn34ZhBPPZ6BKk96TfhLlwn9yV/3AhpSVM8rnWQuycuAfu9ptKs/Asdey0nuUz YSbcgDtc/8Y37QWPLS0e9CZPPlUHoOM/uyPLiyaukGtOeR0WVZCbCx7s6pnVG/qDs1VYwgSf8p4w F27AHfOr82jNuh/dQfsFjIfxS/fFrfBVr+J0lEpbehyPaw9K7aFVq1Qm6nv7XXUr0YbGHncyVQip IGGKT9CXMBtuwB2o87EoyQXFeMGWRIMeFbq4Gg5XiEiOB/lRD5d/aW3uEcQm5KBi58sNqK9OJkPr IpxXGN1PmAs34A54T3IlWD42WwXoN5V8mVamQLPg0R5UsWGMCl0uijDUie5kqHFQjuhuj7snfxo4 61o2cdP8Btypb53xSngpPlfHlc6rNp7nxF6pWfMkq2Z5M9Bem1Uss0/1CfYyRk8KNPuStjsXHMFw +Wu9bCNQanbu63HH13RG1bHprzM1YW4yrz1mysjQMXXQTYAaI0+ZEV/Lw9IEvYZLX3UzvFJjr/0G XjTDE6b4vuxdCAwGlSVcCgqNuruGuTvbhtnJpVvYu0t1tZOmasm5irVLXPpvYO8uVt2OAJXCIb8N ApkKT1j674G7aJKg9hxeR5cwvf94f/aBvpK5+wfsHWVdp3X35e2dMhTbA6UgdmzFsrV2R8P5siYj 1sS5eLJNF2oKU6vr1LKJx7Jube8UmnPMtwbPuXPOUcczke411JKTb9Avx/M9bNOg/RDymKW1+/Lc gYpdsDkPFUV084uuUzH0R7YuwOpl51G6oxWo+HClWvbLcwetogxDsaa1Wr1JuQhKo/44tbSZxHzs PqR5uMcK7V9Xat19fe4sbQGc2dBBcIDW8n1N88jb0tB2H0Q8TF51bF3L3N1DPTt48R86jO0i5i4y ZBxbxFU8/o1+BSNGWhnJ0lWncPz5Kr1ZEo9Edc+t69lkigp8R7grU/tP56QRmkGYv8HdJdGevikR VV4i60DYv8vdBpMsExUqok2KPEX8Ndy9cWfjU8ZXBO8vc5f56FDU3L3F7LoRNGdGeD4tc1j/Onfn czqS5nd8Yi0ud4rbSlrAz8cm5ONq9WzcWJynIaKqUvF8AOJjYObhGedAqqqp4lCpaQPPNBe1WnWh 7kyGxJN3yNe9cVfCJ7FjcCevpMayqGnl3pP3ToPQd2tSWxK73dzy6RSLcXPc93cH3IVbwrPf8VZ0 V0VQNRxdeAER5jqwXEkRQOdZYQG5ir8tQwbuDrizQ8m0SHxjcLcYQs1rAzx0KoDbVhShobhQgzru oiHC8PjS0G/HXWjM6cgWJ3sQDYQKl2faFVbqMu8WlCsP3qrNDJ4f7cJ7RZAzgA5F3Bd3A26MFMbg DvfRwK4bLqwa4CIrXFVVbcoyWYfF40qrUwuSvx93n03GGhVvoCobrs5JuS/u8mTPjljYnUv3kd+/ H3drdWEhDO93klI92QW7C+7WNa0NL8PpzhBbdprwJX1D7oJEYc12waBpxlq+l3r2s4X3G5u7UTR2 NFLwtL7KrHBdKUuDIuUV3A2vqnuaNLI8T+qsPFhqdbA8fJO0A5NL35G7ADvp6dwWfIsSU3x9WEqM 2peE2muv0S6/VMfcrAjOnB2bopb3mFVBEAv9VZkJnjNI7+7I3tkgPp3BjvQagFXAmlStdh9KjaIy yLkzVx8rlZk+buTqNQmEmYpLctFyvuyr7ftyN8dp7dNOfp7CpMT3mbqrzju4z6zWeW2y2qDMDukl By1a9XSHLTRsqIyakVXL5yQf+P2OuAOdzE2eNHfAFg1gV1oLbEEsisWaVhRFlcNV4MDhV7UytOui a8+L2L+oiAf27P223JXJ9OJ5N8M1ZjdxX5670FJ2hkJSTnNHmmgvz+dqlOOa/VbcBc0Tv5odcDn5 JjzFvckX526jN5IcmUwv7oIRN50x/X1X7oC6+OmCmBqM6e1Lc+c3iINmMTr6tXpt7L5PfzbQ3Ke9 e32MyYNfwBm1hs/DL7HayOd1ddFR+VFNBkZXl7X0VUk0Al+Yu7XmPrkr4hYXsc3dbDwu9Yo5q98c SVb/dWm8q15Jb7/0xt7DifHTb2LvAp1tuAOovyXADpr6XG82JNBU43k4K7ZFEUaeMZ/ZTrGRRM4p v1+Wu3VZ3dg7G/dllxNwF/Rs5yCprtHMt22+gpuTL3oGWOVTC5uvx93ZDAvtQxY3FkdlhrlD/OSx tK4zzsbC99B6KoPRbqymVU2zHibu+7IxHuW6OUd5T7bq9PjtMuJujUes/e+ikdmzYJsLQR3xWc9O yKz2foYcTZmOGxAYZdyTALcoGPC4TYHM49+iOsD/jqsjbo77GZtoXcDZHL+cuy1bO/buT9xnCLaR lD8+EqF6Nnk7Hr4Yd2vONnXrljv5Fz6XkQA7n1pmmVR357iLROFrcffZHvksq5vEa3+SUnEN/9Gs +FLc+ck9aO+qT9gfOwRFxho6zV0odsTjV+IuiPjGRepZ5e2Egc9Yf0fFhWNHPH0h7tZx3ueOnPUk HOlqZqy3U9xFSsXX4i6ss03ZDVopYJdyl/dBw2pJp/Evy12krEbrWblCts46VwWe+z2sr3N+D/8e tsZpuVOLNRFn8A44cn5FwkTulNRD9q5D0dEKLhU2X4O7+a8/fZ5yoynwUSH9ioTJjFYQIdUHuYyO fyKnsaRDZRsqEtt0wrLgDsjmLlR4k5JNxHzukqVzL8BG1qbc8q9/EjxScQzJqLZSgRtpBRAJqepZ CxuqlNvpdkNLKEPcJSJv1wDvtu/0X7tr7tJAs6OsNCKCVIVDpmrfkRXTlPCqFXdHctfcJSFvD9Mo d4uHeebUJcrbkNYzqWfp/wh3JU/sbiVHuEsQuz2vm5z1RTdwoXWSnDheQX4Ve2djFCmhJA1DuvPj 9sld/PSeND1zKps5/l2V/kV75xtKN1pmP7lLF6/9UANu/kJUl842na4b0snMxN4RIWO2+vy8uxpG x8dBErv8yN+QffOuloJ92X8/PeGSm2zcF+NuN1E+d/Ij7q8eOFx6SZzweeHwB9qaBydgfrqxp/kv NHRERjpEzjRJ0gnNjLuDQAz++1TBE25WhH87itn7+lguLBkTN2X8/CdvJNv25SfTfMbyy7TvDult be9wPjn4k3Xfbb5+Xt/5cEDUZ0VrHxs8SYbNiVskF3Rx++6oEQrVs9kYqkykdPBJxmh5Syc2k/bd Ce7Sxeq6oUzqrRF9dDQZb+EW5xW5i/lU9XV1tSudIVZ2FT5AJd39r8odWvfhV3PF4fDZr6Heva3G viJ32LOQ07+m8rlXGtlTuUBUJxbkrca+FneRXmi6qF0tFJ4//xJt7nxN7q6mgAsEq895bLeH9ZVO 2EX2Ll12xQ0VI0FxRZ3TUxo5qH5016tnYyT/jr38a9wdy6o05P1wlx78O+DOLCzLC7NXOLDEMDkt /xh37gdljYxuBuf7pkfsYMg74A4MMnnnHJri+eHuHA4uWUJhXXXrunNRuFvuBKK71SHdpeZOl2Ud t+jRUXDgkku6j/adi5PG2XLXFJ/exZH4MFymAi6k73D4ROsC0mRW/DCf0Qp0t57wiCQ2vrDd/vUz 7psHYsDOd+ZuWvyosfR0VLXz8qijbhN8ATRdojvcX+ESdw/1LICn0WDnKPq1V6Ry5Gn/1LRsQgbc XSLpPuzdOr1LqqvLE6pGjja62Pncif8Cd75F4qjWcFCmtPftDHd6e1fKocjiv8Kd7c54YTqjVhcc Pr7Ftf7LtMsXLh+9D3v3mWY59xhezZOeOyg/D3En+Ass513Zu4ttXNYC7oy7neRfwN3Fkg5wl8VA ftYZ/EXl7XMXaXomz9jsQsTQWPKbHROaXNJB7sLkxYj/v+vlEHcXVj9psvBQmBiZkvxWV+duS16M +P+7Xg5z90le8ozNLkSMTEl+sxtwtyEvRvz/XS/HuFuTlzxjswxxLluyvFcaWRi/cLDQ2OeuWs+l 5B/8PdKew+fJtpr8B5WROMlHuEss518P8MNdMgJ+uEumr2O+f7hLpsd75s7eDJvr0TovmQay8Z2c u6qyog/PmdjmJk6fp1j16JWcTUTXUvDwrMA1MngkOUXMLuOuJZbr0iGFDIabdCm4Z73vetYRvyli HQRpztdBvb9/ck9y7loGgNrIo/aaOIFVYDdqlCVjvRukM9sokZSrfBsGLNvpsDO2AyTBuHC6PCNH NuHxTWoN3xkVbJYsRK/ORsCyE7ZAwqHTO6CzA9w/kRxlF7wpzzNCt8rmLFaekmmgTgdjwFfJRGQn 8JvHYsEv8KaTWQ9MliWiTHZSZ83pOvACiHcVyLw534QRy8Y97+1C7lB3HY2rgl6qA2s5/bXy+vlp cCCEUAayKcfa2bQ56Luu86QIbr+ASp38AsNSXJocs+Z9lNDbUxcsx5pBXlM0FX06JdQBcQXP9hwb aMcSgHZp3HDSkcaKNAHTc54bDm3gc6KeSJ53ElYoefnWBMV1yhxeMBTZkR4Utm65DtkWueyUGs4T p0hlYCzXKhB8c1BsAl9aqp6jvKIWk7rk3Bkew3jT+UJfaYUlbkrHB3flHHX2Qgy5MFeX24eSK0Pc 05/PdyRK7XRWBgcFpdLCqS9emQ2cleUJwtQVvBWusaFbjSkMEBkR2hOGbK4L5pzM5K8QSUHodEbS ew10TLQ342yQRrD4z7Vd2sNPYDhzYGhRpq38yPtdZ5Z93L5Fx7yc5jsMmZoF0Kogok+PHfbyk1+5 JbPM4WR3k+ZUAWlorwk4p7/LuGM/NK0J7UEjL0wK2wlAVtIqJVISGMnT3kMLwJwCOJqWoxq476Y6 hw/gECAAZWL2eamBOtdAw3Th2RKVIOJDKHKaJuEz4cyjhGWJw3Jdp0HzhpQOVfRkYRDQGNyzwFhw tubhXVs0hxhVZE/EkKU23g+xrqKemYbWCB5y40YwRAX1hbGkSfOSpmldzKbKwjFH1sp6vAl3xN5h TARHJsnHnIXB+r5NtHfBZyxAuB8DPseNb6pGI1UuGXSgV5pbgLmLGxVPsbbmVamhV7UF37BQPbQ7 H4CNqSuS4LBC81ZYAc2ChBlhOAhg4b98wJ2AN5JU0H+v6GpT81DLrNsQ6ghPn9S+c7xQxnugnhnN hulad6q/DkoSyOaXI2KaUXOCY+NCP1Eox93d8jLuSMrRVmD+rwxMkyFBe71gJI9p5vymA5aSFtm3 x7QM/J0WDGNMtfBj7xfqIWe7iqG4pSmeO1Rp4lhEtWj3DTynU5UMkvYc5Fz0i0u1C5hMhwXLwHuS N1synK6xYqHQN3L92cp4WKCCGniTduUNq4TiAr0Z7hOeMEvsAp6bonqsUQl202irUHRnGLjXN4wc yZ4cPKLNkcoOwp0b+J4SueT2ruqffUtUlMeSxio6MOvmnowXVf8Ee6wK/YoPloqLeW0o9ebMVVwV j+LEazZegCrWszruG44XBgzILqF5pBCxJpi+X6zIyRtqG/UKtkvelP6jQmpkU3nWlCnWwzBQVfQt lGYkUjL6dc08OYARb0/iM1JcPmgJ4lbkRToI7Cq+ZDNIxYi8x90Z9DLuEmVN5p4/nwxvRB8hONJc j94/R3IqO5ecu+zunUbSdPNAYiHF/h/1y3V3z9yl0fe1wtwbd9fSQ1y5P9zF1dRpfz/cJdNj1tyV JRPyUt/CviKYfUnC5gIjYXOLsSQLTLTpVWaKLY1ejfTiC0ts2VSXfseDJ+886YbXQZD6YGKjNs9A jQSGlkT6qXiVuIXVJ4FdqV8GXZL6KGNqSZKE7Za+NMCmnNWvyfhUQQ8PbSuY5LAUtYU/06T9MSij ePyJMaGDA0Abkcl0dsh3BtxNaNMymz2r2MPEckJNVVpVRzXqttTvPcqNHuiv9AI32eKcBtj9bh91 1ZP8TbcY0gtbzvHqY72lmpaHzb/yqmP1lJncEnp9mZ2ppr+9RL3Swg6FPe4ZQ+B6ZgV7XKNns9fr yla5QBTScCwe27tzE5qVRg34B+elZ/ZyDtk+DxvbmGdPgjT1THvGrkWm01223PFk0KQow9I/G9aT Wq1VL+e23Ad9ZQI3lZiOZThV7JZLimSvJhrNKQrniI6iVPOkZ8R4eLVi2y2XtRqKUnGIQjUl2JGj 0HLJAnUcBuHJ8aki4BkeqAjDHwfD65yFSKF6DUNd8XgP7OXqDa8zWgkOGdTRhBdFWRWxm1eeSa2c 32mdtNxgcOBidzl3JLuhOEWWSGSkvjFbFXLszCiQR3PmstRxJsxqoLTbJcPCPd64lWfMPLptGEa/ TrqWjIRXi2AbrZklGbNGoDvHl8auDIP0RmWv6qvqBaptKBfbY7QOI6Icro/FntFkjy9sdSfxElOm yShTQxgaM4F0kHPgtYp17E7OaMM4cABoXEVmy50+b8KCG4Dpp1ZDk1WQVtgzaza1GlSmfU6wJ3hm 6YKft9orfcBZODJgWkQTHk2C1ES82iY7SRQt7CtMaKsDU62sDaBDjofJE0hkEToI4kgj/XtjxeNg H6hEd5UZqqPVGmCv39HJCMEIbK2vtewZDkqh7hSy+aAIL2gtNdeCusMEIuUsFs9fzh3goS4aVgg9 v5RpQ/ymDiRN65MZhYouYRrKvsHXhEfs+Vf6aNILVhGHpFY9kny1hFdFk9Mapof1AUsPpIaGPV8O h6z6ntYgZVZ414YlfqTJOK5UxvpBQXunEj5fgOXw1E/6XXvpqq+a9ipq87mGWWKsyM8csXd6EUpI Z0NBtfU0SyMiybBFKpctd1hTMmSgUvZnsPQaw5BKkGFk0mlqwvanpi6TK+Rd1hcM+gh+JFd5rF9x YHPgi5GJBOgwA9AZZkD8PPeYWoWdok9bJ3s9Ehn+D3iPGmbRmGHUl0meYUY1poaHzRAxZFBCnwae yPv6M8YMQzIHtwVPqM0MuEt4xzTeDRvL+YH9AzayyCBMIUkxjDtctxfZrLlLo42/HOZEPsSP2X1w Fz891/b5F7kbNbLZsPikimwDBv7EwJXdbbkbNtQsHug8oxN7WCsH053Zu7/GHR5QfxMn40GMN3DX 586pi3gaoGyJ4tRqcUOsDQtDaTAV8Rx2Te6L7QK21RTRgAK2wVY2MCzURQv4F1FcgiGuizgjcgO9 LQZV6cATC/6GdrmJPRPF3sAQxYkDC7EGdkM0wUVv5Qz39w1nw225e6X1nqUXlrbdcLp6U+qYjm5a ut750PUyY9u/PFBYvVUmczk4ocCueqzNCGZF12WjpdcVGaO+tPTayqpiYPyiW6a++oUDALU3pWnY tsYaA3gp8R5v632mSY9wQnf5eoMzkq/PHWnBa0sc6eCKNA6hMB5p8Hs9kMkYgtBoUKU5+VQhiyyG NnabclpDe21h43VA+p1twhp2l4FGkhjSlSuQE/LmNbpAT2hYNjicaFQ4+vEV2x117EbIc6naU9id Y12yKsK35a5oE90Zxig/Jx33mub39U1y5sBAmamd/yoMUW+brBZAv3V62FFHC9LvlInu/HLq6w77 cr7uJkStIjQaTI9WaTWPPqoq95rHlQR17DjLlf5CG5G57Wu763OHUC0ksnam90yWEdA9oww8LqLA s30YvLqkJDLHjxO5qDv0O1FaOFjAsGTIyTLxwF0y+YtjTrqEeiH6w/4zD8Yz6DikSWOA5riHAYoP OPiUz2s6zMpesUBmgK/ibsvd83A458EVh7QIzHCI3X13WMF+qDzHGe2hqLxaoGuiZZe7w+EDbqhb mipD0WXIaODAEj2/lwzGsFJVRRIY3aIy9EeYYOLiNaudp8WhgBeamtypDA3QMBfYb2HvijpZlRJ0 +Tfv5ILvgqv4P/6zZRn/BiKuElhfDRa0BB4GW8/+qpVPAVvh5CSD0E+ffrL8cFvuiL1L4tSAtDtw 17d3W0buQB1no3hb7s5G5249XJ+7u1XNwYj/cJdNfv5wl0yPP9wl09cx3z/cJdPjD3fJ9PXDXTb6 +uEuGz3+2LtkevzhLpm+4ti7sE5/Pp/XwM7e0NlkyD8i5Ud36TP6f4Ew5sSget6jAAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image116.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHIAAAATAQAAAABkDmQvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACdSURBVCjPhc8xDsIwDAXQIgaOwVE4EmMGQOECqMfpUEGQGBgZ2eqB AxSJwVHT+OM0YghL4+npO7FToTjX6t+vGrI8AeNqfbirmRCbDhi2l47VwSEashj6Mxl1tPDJ776t k0WvMjnNW2omH5MXP2t/kQdX5jpvDE5z3j2TbzX83ur7Pj7MJ+9rtQQRJmQ7HSoQYc6mqN5g2n/u vzP+AsFC+ujlZeh8AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image117.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALEAAAAVAQAAAAAh3zKQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADhSURBVCjPrdExagMxEAVQQw6QGyTHSG7ho4TgYgkOlm+wN/A1XDjr KVLkDIGsptjaFimMTNY733+0wRBIaRWj4TEI6WuCf9dyci3vathNDQ2dF+DjHvpMz4rhQbERNmsB kmDd0HvBUCnmSufuXrX0IeBYqX3TrStunbvB561P9JyK513xJT263xV/G53n0Ff0uC++Hb2Xy/wf 93vOJf6kXvYHel6sDu7vNY6vQV++TiHNPmN6NJm1ecwh8KURLC0gFkKLi0tDkg17E2l+nZF4NE9e YFryGfOrHW5Le5pe81/O2nmqwTetkxMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image118.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMAAAAAVAQAAAAA4VNw2AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADsSURBVCjPrdExUsMwEAVQcQ86DuLj5AgUwtYN8A24iMEqKChTpopV uEjBDEqGQuC19vOlMEBDFxVfGr3ZmdXK4J9lLghzD6zdTY8W146Bus0wKQDSpaATRjBQtjeBEU/Q FHJwIxgFcrQwmccjQXoCo4C82GgU5woJnjfBV4gDjCquZErBElZb4b1CvmPFQ5oKyFBBKsj4W4G/ kNihTOLtzu8x7Aj7xb4Snu+B07S6druZ8bTd2Md5yQd7MChtsarF7TkUnxk2/UCnEaqMjEVV4jc0 cBxT9mVWEFdmhZWP7aENbz6aOthTc9mP+gKNUcYj5rzdCQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image119.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMQAAAAVAQAAAAAxv3xMAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD+SURBVCjPrdEhbsNAEAXQvUGP4CsUVjLISXqGlBWs7ICiohwhVyiP okQqCCwoCGjiqWQQ5nFIptLG+/t3HVBSFoM/0jyNrJl1+Ofr3W2lnbMU/QOC/rQMIJeidyZAFKtw tsEYAIs9S+/CmgJKF9jqQhb1lGEGXCaUvWdr77M0pTy5iOtMM6TWkEUqzkQUm/pklSXZjrLIMtSK 2Fl1TLIcRbKEtW7qeJ0Jf8WEM9GW1qyihmbFv+qnPFLe54pLbVvr/KQInS8Px2KnpdzzOjIup9xs DHxokDcKVw0Usxk0B3Zm3AeYAucTLJ3sK0UuvBviHfANtKn1Mt759fYv9wvrat/m/+/qkwAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image120.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMUAAAAVAQAAAADefRdyAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADySURBVCjPrdExTsNAEAVQHwRESUlNYXETOEIETZCixEfYlibiBtRI iEAEPW2aJIULhCI8ilKMpWH9+bNrKTR0cfHHmqdZ2+MC/1xtcVipA0toj6qoP9eICqQS2kLXlIHN YKPOGICXJ2kLe6FUFB2zpeMk+kyJFe9PKE3JVlMmkWNKh35GJt6aZJllea0o5lJn+Ujip/nMzmWZ RZLwDfYz8a/o6gq4saXJJYaRAQy/5IHyFs7QnY9q0/I+RC2nzS5sdCp33M4A/oGmcd0HPjXKYi/G J2oKbMzksZdbmK/s2yMV7g3dKbC9wNZb87zn98P/uV/QZd1INy0hEgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image121.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASwAAAD3CAMAAACQLZkfAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAJWlJREFUeF7t XQ1fqjwbX6FREWIRoSJikXmKiIoUy3Df/1s91wYqw6G8dW6efmfed6eXAdufa9eu9yH8r+VGAOXu +a8j/gdWASL4B9Y/sAogUKDrP8r6BWB5FtZ1pcBE/kbXZlKWObqW8Tty/wYCBZ7RTLDEHjrDZ50C 8/grXZsJFnbRn5fVXwGgyEMaCha+Qc9ekXn8lb5NBUvvIvOvAFDkIU0Fa/UwbhlFJvI3+jYUrMc+ 7qDzvwFAkWc0E6zJHxm3u+ityEz+Qt+SYAWq9ZODI/KoFyjBTz6jxL1LgmUiO/kwfSlge9QRMFaM 29FqZr2NXLXEaBp+SUmwrMVlcmKw0U+tjy8d+wP9EX3oeDbwzponJ1V9FyXBwueLpBjkPaNH80HH yvEEK+gYY/ENK/e3VQfXtOvLgtVnxSANoStQex//KADWHcbGGcaj3o/ytf8AybJgeX8AjkT7Ql/w 09MQuNY4oiwsd6f/wYR+8pFlwcJXA2ZYfYRgBRKcArIMCWW56LdxrdJgyQtYdpvWngtobOPvNWUZ QFkmkn/yNf8H9y4Nltfqb4ZrSec6vgKKWiFA8BxNxHcf49lrEs7Cc1tWurrw4/JcUBosPAA+Hrdp /83A7dWLL52KGOuj1RkRsm5gOVZonZcKF//MpeXBeuw6u0M6Gmx2QPm4miI8b5ztr4Lf0EA3nPc3 C9e/7OvVXu98Xu36H7i6PGXho8WGin5gYHj0mygLO2jL4n8Arc6vAgsPv38Ao80tf9cyxO3Xn7Sh nI1+5FUoTyDVlGwVeBYWu6zKU3IIGZf1fwQsadErv0lXAQvfjkGs+qmm/YSytOymLPtekeFXAkv6 SRbfPioyj3x99eMFS1dWIfmmElj4CnTBn2o/QFnB9ytHkM4/gWpgSegz/6MK9pzUvgy95wr8ioy+ Glj4fKsgFsTiYPfaKcv7rhppUhEs6fXHzDB18yzjojKHrQgWvvo4SCIlO9RMWfo9WCcrtqpg9X/M wlcvz5oOkFYRqso8C1uti8pj4N9Aq1UovapOV9XBwlplTpAB9qROOesJ1aGWV12GGH+3CknBuekw 7zK0IPzUoneF7yzPUwJPUQIlbpYS6Ir3Uk+QSXWwNCRgC0ZpWRCcAP+RkcJwYdRe4OnkJ4hcgD/A F5iArujwD/wN/iMzU5eGaJuyOdVmrh2aqu/bum+7qhAejUzXtAXT9yVBVNS+rM4mZzO57bY10+67 gu2GIXwva9JkaQpTSfcdVQ/0pSotVUeQDNIccer7pqGdPtcSTFAdLHzXskXRgI8sqzBMw1bpMEVj KYihI9mSGUq24Ji+ZMDIHUE17KVErtCX+lRcis5SUtWlqqqG5BtLUdThizEVz16WuqQbhi4GUyAa gnEgAuBAKYR2FAvQJuTjYYW+KvLG+GS7HNYk4NQAVlgH79yd5qQuBm8s7icQspJq6swVsT2hlgAF olwsa5aB9fbCGsCSXqu5cTK4mPaQm73t7Tgd9kR/V3SGgIMQ3zwTgKwTF/tn+OXg26kBrOXZj2iI Ne2GE3SvY5WjZ4zQhXNCjQ5Xcyz9ucHWxeOB11MDWIY0/IkNMe9uuH+CNmqBoYEHlnKMFnR1SmMZ z1FLxQ/PPw/WUnd/grRq0Q2Fe2rAcniboY0Q/M2zXNCvZXQFYT/En76v1UFZSzz8AbtWHTxL7n5Q Y5+08WYmsNAu0F2A1SMXZB+TBAGt0AGfQg1gOQY8q7rilX6lGs+HW4znz/7ERmSfE1NvvgcfaIRt jYR8uvDdX6EsEbbfrz/l3QBZu+FTMWR2ewvoPh6VwUTA0p5a18e3CAnyuz02sYp6Eu78BZ4lQsya TWPZam0acJFKLdxghXUpfSfrctS35NFoNruyLiA+1hwF+JmJk+U8u4ZlSCgLj8aVrNuckckVjbAa ut9EHorZvkL5AxsX9M/yQTt2DWAtCVhit+58iFk1sPRewpFjZKuGOqxQh8rxxoG9sAYTDcRj0Rc4 QbNKi2bnYlgfFW4oLS4SXDSoh+xroCy6DLF1363X41qJZ2mIcaaKtRgdqnp3CEzLJaUAE9UbqleF Z0kL1vE8bQxYUrzVPLEpKhXWEL20As9adtcyQzwIqR4fVA3LUI9d4Eqr6mbP4DsrfTdj0UpF4Ac7 okOpV1kDWNN1vICM6jSbl+ZZRisV0ADbXT1ZsTWAJW22mpM6U3XLLkPvYrGz94k83bA4cdUAlrGh cc47LT6i9RUlKcu4vt7VvJx6VNcawBK3g1PRe3l0UleW41nOYmcNEnmzXcuwagBLT7zJR7DVlmkp +RMcP1i7AzcEOCLAE+GBd4K6jkh269Z7BN6KIIBfEReS53lTPQiMe24aut4cnpXcalbo07GnhuhM 4YsZqP7U1gXZDl1ftm3HtmXftFXBdEMVHD6fsmu7ct9sf5599h8/Za1thqGsyqGkSubbc1uSpdA1 VFF0AkkyVIE6ubbeI8eRBNtQnVCUVOIPkoIz9M01SQU/KToUUjS2DJ4I8s+oLxngvANHlyhNJUME Bxg4ucg8wV3mqKIDrqypSAkE/IdANcTLGP0Y/QL+J15T7RjypCMnV95mj8GOx2t6OXpP34q7DK1C iYKRurNul6imgO/iPCvsteRIm0g3pTESfMCA5b+dzvPTwh6aKbwbCqcfosOXPoPG8KyAeZuqcoZq 8fgV1Q3B52Vgh29eUOqJ5qxjN2Qoy5zip1pc1AWF0sguavCt20pjKEthwqNlH1sfdajUxexZsQ2Z 5Z+bRd4cnhUZ/9bNBOiC74phweRmhXhWm/idoTE783ZQ3q7DIu8Om+xXwzKEIJckWIRriOOUjaTE 0IrwrA46jhhnbFvb2Q35EkXRUdUAVmoZUharvVYu6JSfZ3lz1Ik34Aye5TXGRCMyu2EYsXuze1xR gMgtZ00/tjGQBt+0rfygUFqMPKl3Z9OE+CWa44runrw8KzhORLVOFe7YlcYsQ1YQlNe89BM9VaKt nDwLsErEt0/5uodeTxHPGngWu13LG81ihb6roGXmMis790yYRYbo0Jzd0GCk5i1Y+Ah981dFrmWe i8F7Q1YAzgCrOeoORNEkmp9g95MqKzEPzwp7qfAddiybYSmNsZRKTCDBMinPa69XfDNADtrKsRtq r4uUOSFDdAjqqRNQA89i3yaoO0kRdUyiFEu1wzwrESazfgLzqraPDRpjVmZ3Q59VZcGPXhKtg7th f/y8ozYb/Ni95oC19khHLzLB4OnPwvi13L5tZ/o+wEAPbY7YCl70aayAvCGt5tjg2d3QThOSTgQh z9KttQmZ5qpYqjo1dXXpq1MDPrqjS7YZ2u5MdjXXVGe2dHvtSGooqKZpCi78+ylAokYoC+ZMULWw 3xtfcgSTjDpSQeVUQ4p7DTxLYSR4e2dpQFrkhT81FSkwfMhTMXQH4Fka/lKFH8A4D3kr4hQ+BuSr QFKKZPtgsDfEt4sppKNMRfDZBJD9A14caqyHfwGk+ZgEge62LHWnMVaHKbPhRYFhTBOf0F1xxuVm C6XGAJ3bXN04y55FjX8ewA7eJNnlkCQP+Z3f1UBZS4aWdikLAt0mr8WzEtUs3dJ6HHdnWOGCtbsM wTkUKO7AnK1eWoi0125PyQXNbqcawFIYfUzg0JBpQTb31xKSibwo2w7Suki2HfF+geeU5HjR9QUr Dn45VSARTNTN56UIixUWqWQ4jrKElaqLUylwzlHvDJxtE/irAQ5KQ5g6kuSIJvjelJkNnXw/dAQB XG+TWf/t5uumCxCNT9HF8fHTaHUL6WURDFJnNMHGSyyverTel7TXDVQDWKylNL0bkmGFgNEDQjeh AalywJikdthuv7X7/U931jaF0IS0wb4Zgo9V89uCPLMF3wxX3U8BGLlra+FElnXVhBw7X53NW69f thKKvqtDdh1k0VlBlEmnkyxNgVB5oExFR3vr3FFKQr27q8676+2Qk3KHnrB9H7ONF6iro1n63sTE GsBijX8SR2QXyECPemhBwk6BYeTiGdI5p5t8jwYR6fL9po7qfY5Ovu+7p2iMhreaKxGXLfa4fgzx FU1odUJo/YWlvLdu8ai1Z43WANaUYek8K7hLBgCCwj1a9AkCcSYlCWQg31LHM8nX3XzgG0v7Btc1 2QqnOjT4G2TZ3KOeC3SkK+ZShdU3C20JIgIc8H+rujbRLgf3gBFCw9Gj6YoEpbgFfHvWBK1Zqdc6 xmKvp2F/vEcqrAEslrJCDuNVPbIWFay3gd98vQkSBCwQiSkMfVhxjuQLtuqrvubCumuHMw0SeH3p bQFREWYo2LLrgpxluPMuurs1DcGWwlCTwk9D1QQfpA9fn32unoZdYN0X3/O+KcFyTDUrw/h3QQRb K9SxhKDCIK2yuq8SbQ1geYwrjHKNVHMJWALVRIwnYLZzzQ/I4iByKnB7ksAbfa9AeEOUXK14znkk WdFfQJ7pNfpIev9iYrEU4fPlGnX/PJ+sQCTIkrP4YGnvC7BaBJAUTKv1kkpzwQ+DpTPL0OUkM8hk GaoRMwhc7aQHgJ2/jGaqawqyfAksfDYT2qH52TZ9uS248mc4ab8dv8EGoE2AuEJh/oEuWDt6IHhB +Nhpwbrr3XVM8jqgkdQYTuPb4MXzZYgWhveqhTopjfk9JGW09+Sk1EBZCsPSZ5zNt09wolw+Zsxn 78ensE11JtKUZorrU/oBVhX9AzzKkwYe+UkEyUF7RuPXGUQe+Q5IEYYvu7PVCkgUoeu7zmeCN+EM oVTnhRwtv0eQvYrOjT8njzQJ8AZiYv3uHmG/BrDYZZghOmDsx2CRtaSDLOFo8/G42x0+P19BsBYw onV2vu2bpiuI2tMUBC19ejkeo2/NGd1dLxDqwhXdMUAHXPzo0tyxMbBizIbGPBNWfboZWgiyhmuK vdMhVv/o2LJ1PNhXLKMGsNhlyAOrTXCKfWQ6YR8SBc7RHfnthsx9PLy6e7+ZPz7CNjaTQ3mmyfbb l/Bp2pcfqHf+dfbyDCt3cPQmm8DtXVlSFJErwa8FzhQwwT5XWNDSrudYpvZBZ28VwxrAEhmZXeVI 8G1CAXLEThTC05Ye+VagO4Mnmv3R/JXs+UBDqHd/8TD4unmYd56AuY/GvQkOBl00fExtcvQ+Oy3j jJD9ZmXYVeDlUdqLrD9ZrQ6wmP2PIzpYZwQsKVozAeEJIh2ZDUNct5mu2KakHa1Go/fh8PseWBoo 0hM00JX56cWtsRMfw5czWTFmc3e9OSFHrCGZ88YpZYGcRRpVgCP+ldR6o4W5aSClhucg/TzhWTfK Vk8LBXzKYh2+m9uRKhc1tBooy2B2w6R3Jx6fRXfDWHSgFBFBE++PtFckhSXbdOANx1AzohVJVyIj zcWg7wCQITo0x6ysMMtw45FOTKRPkLAjcYyGSkVgid62z25m5PRLGmtvQFtRS8f08U00WfYsLoPb gfrQL2qgrCWzL3EkeGtCsPEj0lDIBhCBFdMa/XWSf0VjFm9uT2/QyXoCOSkrIzCknsTRGsBKJg0A ApzdkJ6VZUZ/8Mg/0aJzKGRRi/bHZNOfFx/d483qTLsi+Lpx42NK2cxHifNuKWXFJEcXrU0xUBN8 KsXg4a8KCJ6JkLhN7lkMaMA102VJ8I3ZDdmoeZWjSFOhVI2X4ZZnJZdhErgIDgJWYo5pysqQszKW YWOcrKwEv+MKg3lTNdeNliHlWWFkgUgsvaWVXobBK/pI/DItFPCF8qxl2Biw2HfM1Q0JZUHMN2kW efdgQUqBlQQupqwu4+RIpwPw/abbdD4Ge6sxod0s91B5ZmVCQnK0aVI5K9KAkww+KUbEYL0yBdTT 3IhS6E5jPU2bPzcnMISVs0yOSEPNyrEi7REwI60wKVvtylnK+D65NFm/dyyv7YCVsQy9n8wK4720 zN+xWto6pjTZ3SazlmPRgVCWS8FKigvTJDD02mArY1FkUxsHX3TIoiwAywMrGdOIbX8qQtt5dNZU a5CzWLBSUTT0uZTBg20cinAGyxD8De4SBqqEPh0/WPimugn5gtSJD58p9VyAEm3OtFn832zSljXw SUzipj2+0O+1s3midc7fO/OXzs3q8vLt7I3+R745Ozp/e/y66LUWic/9sHf//Hw+OB9wjT08wPKD ZWnt9Ujpv/3J5c1ZB0Z6c0O+xu3l+a4zf7s8Orukg42+PsCIHx8ehu9/WoveaWuxuG6RUZ/24J/r xfDiePB0+jwYPNHPycPX9fj1FTyjp+9XV1d38X9378dfJ53R6ij+jDrRN6POPPE5OenMb0cPbVuF mp6Jj2mAixaqmCY+xKcLBTyLLKIssMyj0QyLq0R4oXW7GWg0ytVoTkc6v0kOd/A1HxnSjBQgXX+M Ix++l1Xq0XI0qPQqLGHU8VedevZiKYyUwXwcUt9oazFMeqXYwKZYBNmZaZBSt+MOdAuu3rLACp6h IJ5ylyd+nD0HgiM6WAJZhmBKJo1uByTBB+OkUB6JDvrlF1DUsfuFuu3lwBokoht3RAeu8ZPdbDbw /HQA7t1YwXiQ542wmzjvlF+q7ixjSykxLUX2rGSYHoDldi7AWNrRpssvdCLi6cCyzrfFMHesDlx1 R+cILvQtVCcruEMmzzqG0orWUzTB/Y3NT+P5DT8JNnA0NGlUdIjASkYnuQ/gjmhdEg0Iyq0SihKJ //NpUwBsR4Ln2+D5qPx0hsXdGATHXJRFDcWbxnPfn5EpxL4EaoeKpKqN/KqAp7o76BsW+dM7GlAp YUoSNKyHEy+6dVp04JuV2azazaCsvJZSMoLsVgdlMRIQG9pGH2xRRdqPljSV9yMOZURk4ByNUQtK 7tFmL9aHuBPKgmvv4viQdIQ7X5HOWIZ5M+T9/QfIZ4J1haZYucqz1lnxkOdAp5bSMKEbRpQlAcqW BM7S4yMrUq2hVOhircaJcepPP0JrR93hLsMMh0XOpAFx+EwHltUywXJaF7dfuTLP2B0o4JhoHskQ YlMnhTayXkHAw2cLtd4IydH90XpKRCDr3140aPOdmu1TuiB/GWY4WXHCcrYHjFuUTkJgO2cLpYbW 3hsGt7kP6zrhUXzE4KMBRw4L+r0/ukffsdOHaIveFUqYUqab+KzHFlBRouINvQ9/ZbFRiJshevms DrQO7p6WX4LPvAnd37bj4qxcGhjiRiRH6ZCalZdX6Fu24gthf4RiI8kUm4hn0dYfBji9G/KtDmlI 4xtYGRJFak7ugbpDNYDF+lksDsVHUTTRgKkwDcvQO/qDLsnvo6YG7n2P2bOm72sgYSUOQI1kZ8YX yjnbC30oL9YhhRT8aJKT6Pe0GsBi7Vk8Kzg1X0Fhf9JoGMnSgyjABzUhxakztv4jiA7H3nbc/tUs JfJ5XHmZrV6yud7Lo4nA9jxe7CXBGsBiaZyXEEK9qXGwqeUDwfiXqDdbczE6JRmla4TpF0kala5S DJ6V7tawZKSjYCrCHW7miIw0s9UAFrsb8sIkqcBOYv0IZZEt/wh9qDhYioEERa98fan4r+OZvgTD gEIOAlHgbBNv2SKVkURDgVSVwJie0T1x2/haYIboYOXbqg6hWQNY7IJgqzxEj7c9+LI2oarYeEYn YL0yIA0FamNBsNrSOEWfYJjQRR1i2wLdMxTRE8fvog4x8WBKocfpmFeMDZZv/MtQpC0nH2UdQKsG sFhZmpcmQpdhnE1gLeU/caruxslsfXPqyQetE9Yno34nf+bDkiGqKw01K6sckUYilLW2N/dfL+JF sZEgn3jJKnpLPGdLeapJVyk/MIavBAHrbgplsRVTDY7UTwVPN9JPJmi4HvhadOJihfVFQM4tyWp8 j3RWhZ5dE/8h/sT7ex3LkOGeAkfBp8swclVfoo/N7hxvXSE/7Txo6VgZptaPtXkVFjcwhhWQtxOm tF251QAWmxjCExapukMDt1boarQZd6TuLbtJx/N2QvoCJLKdkL3BWsj3uBtclnmByCvVWw1gsRI8 rzgHFR0ALKooUxMEbVR+XbYWfAsjoazdZj3FxlM+d8o66lhqCljsJs7jGtSsDOpOhxgV6A+0URPV U9bBKpSydpt3Hp2aYvFNNBkS+G4oRRk6q4Gy2BANHtegvvlQOkKQ1mxtXzIJTNBI0gy3bSgrbSMd 0AA3KyXRR/fIiuHejQ74r8BiFC8ez3LJ+3bfaeHERCkrX8LG4i5rgawpS3lKHcAzvekAcWZEK3Pp DeQW8roqtxooi+VZPMpqk/V2jgYEl4TmAeEL76cw7wOU1dkJ5H+EO/Epiw8hjkKAK7cawLKYgfAk axJOulqf9LndmJzlvgNdNzwLPL2z1Fw/O1nLMEMJpEl8lVsNYLG0xIsihtBJMK5HIlJiGVrT++vs Sejr3XD1iS/TturRi0KjTdItSzfMZ886hGYNYLGyDQ8sR3lBJ2EkRVo0Gpc242LfyUbBejfsd/DZ jvHqs8Wta5GRsoobQ1ksS+cNV3qANQiZSSTL17NpcWmSiO9Cbh+kXpJsfHKkLc2ci0+4hTAapxfL X9DzbSMReKLqTNWpoI+4jhi+sZnNTzhEP9l/r4GyUiaaXa5hvaChIL4dOWooSdJMVI1QEkLb/LiW AjivFpoqTaHsgCoL5JxbKGUOtQdsmeRLxm0rboCpS1Qg5dDQJwOOwpOlG+5GYZaBrAawLIahcIY7 oPugQE5QhmUIlAUZWPDlDe3Ne1BOD9Q6Vd935YSsZXj4aKs84NUAFsvgd0sIrCJn4DTCdKPTiQfK Ter3csJlwZuL39pR2hsPVkp0SE/gMU6/WedDUVcPtEs43XNf01tB58AZevJ5+mFZPCt/KOS+IdVB WcxWlaIsj+qDpK2zVmKNT+lxyl8lRxrcB/jpQPx6cJ5KncgqlNUcnsV4ClMLobNJ61pTVqx5nBw6 a1MZ6lg/PpDOZX2xcPJzxXipQXl4VLpP/ZSVXFzWtuoxXvs/o2UYvO7L3KajHIDocPBgVvGLqX3I 9yauU2fLAJS8pgawWL9hkrK8823V402wQmTPusk4miMxti+yvN+4dppEL+sueQ5iltWhObshw7OS YL2gG2szrzgWKfKkK4vD52Ku1vf93Ftl1BokarRlLcPG8CzWNrodLug4SYay9uVQc/jLYcLCZ7HY brWG++M6Ri+bV5IF1m5WcZklWccypExo3Ta7ofLBr+SrQXfldZOhmj1oGrdF2t3MumWekb7mcV0O Pso547Td3M//CCzWGr6W4K07hq62AVUycKHP/cJ7NJGztWZwNVNu94N7dBGDmeU3jJKFqrYaKCul G0Y6CFSITnGataMPnIhKK8+p0xvKunrX/QMnJ3biKJIsCb4xy5B9m5GtEsIZ0uWM1+wEwNLyENaG Z2FDVm8zzMUbWmnTvTOjbOI6s6oBlMX6hil0qSA+Osh1MSRTwd9MclzWFDaUBc6O0cFgBfuJvKXm M3jGYUFZ7IpzTNE6cN/Gs3x1ODc8Kx9ByD0wDmWpO1HqbNVWB89iTTQO8aVyzJhr1ubq3xe5Rp2g rFz9pe9J5m4YJQtVbTWAxfpZAJPBRh9Mjm69TfoaOrim6HVrOSv3FI0nLSsesjG7IZjzEvMJIDqU a0+g1S+gtY/5sQ07mBSlLDCZnfczFO9kVYTc4O90rIOymJ3KOjrln/Ox3gfO0N6CXtsRguGdWFTB BL8uoEht9VE5alI+lxTMJd9CtTsxgOJ3gS48Z6jnu2UjykBWA1gs6Qe9+2UgBRIU4fbhCFDJN5ZQ 9FdyVLUvQYHNpfOOQlLoF35lq1DV3Cf1NuHkUX8JB5BChVsh/CSpvq5gnI9UWYJCbUfuTDM1tS34 UCYXyuXaptyPK+i2XaiaK4SuZKomVAiWhc9nvr0wTk0og1DimhrAYpfhAK1U+REKuc9MKA1pC6bq +1BuFJwRZ6ZmmlIbPcGvJPorqCapioIoGwAtiboFOgH/DrgwSIounncNDAfTQilgUqDTw1An8PBk lQtu7ERc6ezw9Xt71AFWUs01+QwLxhDvhre5j/N7OZ7zg5H2TkgZ8Ghrt9RNGdxqAAsnwuqk7OyX WMMmZWbztbeldFUmJPuSw7eaA1Yi+OkOcRMfCDqRVgQFxPJBRUUHlQ3nznnliEagMK05YG1DgXmS +3rQEVhv917OKeNL2GXV8wNGeO7NjiJFMdHibPa8j87oV8cy3ETkT/YdXUs17KB7wLuVGOaKqOKT 50MqNG9i/asUWnFF2QaAtXHKXewrpk4py83N3iFnhQr67eMSXB5r7yxajRFKMbF9kjZJFgfbeYnU IDBYWLnf7igy8pRT67RzBuPG2LPW3p3gdK9Jj4DlJLw9B0GbbwJDrFGGtXjPPdRBUnduTExpVJcH 4we0N7mWgPXYLaD9dzZeG+MiX9oug53ZS+jrjVmGcfzxoQRjYvEdrquOHiQr6PByu+k1mGZ5T/fc yCUGrrgl65rleTa/Tx27IVQKBwH9ghvkv30qKNJ7D4jYGd/NVrh80o1OcRnCH2wIsjGKtCWTZdg+ 5AmE3XDUy8/eMe5stbzzCe4XZ1sQKrEu5tqYZYh1gEB8PXS4LxSCH2YeLMcj+/kWLFnGcr40Z/ZG ynccZdOcZUhCPc6Zaoa8uVui/qfQUkpQFriLtnG7RXiOdRKt5caIDhhKzdj7ZPdodoF/VEDIggsS PKsIPmxfPdpTm6MbQgr04PBhZZ4xJOko+RtDWfkvS/d8IbTVmCgaqOQldw/bErz+uNgxsgmeVR4q 8GFe3npMsd3yN6tBdLCWyiIH57auUbENrZNKcCo9yZer6ZRs2JVbDWBh+wTlqLeuvB4XG+38YGxg 3vtdfjUmABeHB0q4RHPS0baAX65Zgm5ITlyLXDzkCzkFC04vguqsUOohcvNAggZ18UDEND3pFT5w AXyz1EUxMEi1TeiMO8lSLbkezu1UB2XdIcg0iQZqgUfKg9qaMCfFE3VjOjVEM7BFX9W/kCa4cH4a PThONeGc2plMHBo+eC/gYDVTAk+NrPl91/yEE9fMtvt1Ykiyq8rGRApdOBnRDqFip6nqhio4oUJO gnSgjIYhmXCwayAp9hLgEZWlaE31pW4s4Y+OAfVtoWLsVJfvmCjhknjVAJaNBmIAw4SCH2IAjhtD hGwTdUmPpRXhOEtflwzJMYZDOOGSzE40HHUp+bYEp9WCm4z4/MgJWNQVGPkBAXQ4Yu0GhFLyBrBC s30IfZWcJFzmXpQxIqaeVwNYx/d5TAnKaX4baTTG+ngWuZv7navM3N7XUR2sg0ph9PwiNtLoitp2 w5hnbhTF0vRZGSxxfJ1rdayKie+1Uxa4l47zBaRkY1kZrLO9tuTtg4cHAh13h1iTULq9sfJdcD9O j6kqWE6mB5p9kr3fjMp7m/XyLPIEfVhNdKsK1uWhFJwYhj4pqFus1cyzyMODTqUzZSqCFZzmVI7n +aL9knDWT1nAt8pYxTaDqgjWyZ98BCMmcnjz0leCZ7VrEJLyPnZPv2pg+fuOe00+1S3OshJyltLK rqNVAwa5b1ENrPO8hoTHP0ruIa07JngWVA+PC+gWvkudF1QCS8gb8YgHcERz0ZbgWU9wsmxVIano 4zn9K4F1vL/I9fZxVu+l+FgTPOt8Fb78n4MlZJW+2gFmelrIVRFd39kKRY4svBRVLYu/nYNXVKAs /T53rNWqkMMwHvSIkSDTVbQOzuwHOlQA6yz/Djc8kGnPnVjt6k5l+MqDBRVq8z7d6iUyc/NehFnK yn3ZD3YsD9ZjfsLyx2W486qaIvcDoJUGy2rlj4gZof1Jzvx51eQ3rBG00mA99tIFwLJH9dUtLpJC rG6ZtVsjNLu3KguW81pAA7ku0Hc7xN/DswZwlFjeFhR0Rcf3/TWUJaEChs8yWjQA9msY/CCvBk2o 5Abls+OkKLVd4H3kJfJq/crxrGCco4jFZmCFIkm309E2h6pVm2J9V5cDqz8uYI1TXsvNelLusvqw 2blTObCGRbY3pVtGJIVyUL8DLOFQsC3zTuwxp55+jvf/S3jWSyEjwiS7fvJeyH4HZSmF2Dt+L7Jm E/D9Dp7l5iols562ktepkSaz30FZnescHGfTJUjm0BS58HfwLLlYIG0ZJZqA+jsoqwh5VOj7O3hW BQCKXKr9GhNNkVmX7Dv5JbphyekXu0w4UCu42N3q6F1O3anjyf+H98gHFoSTQ6B5VBwhKtJ9cIuj l8D5hBEmEJ2e56KGA5gPrEn3wsHSkOh4SgdOcxRwf/9Z3pCKTy5pP0cZKAqc2AEng90ezvBpNFz5 wFLGJJUEYlkwfn/ByvMAqmdyD9zYzpVeIsY+9/cRFhdHWL0ulr3TNOTygRWQhBPrCUolLLsu1Po9 lfHTgcxVeskyqitGcqNHqOXiRRnPdHMgywfWlrJkOP2FHsWxOmArVhChrDfIkcAAlAAlJCGcc1TO wNwUuPKBFVOW9zZfgVfHRWCWG6H9PF4hlGWc4RE4+Y/Bee2SCpOHLvp7qNANp2jLBxYUzobA6Ets OH3wVJgkx/cQkVBihGXYGXr4BI6rMEng2yFyLDr68v1JEnzhlg8smO4kmPfx0bkJRGKiaxEfND3A SfbWywS/fLeNS3rRjYLnxewVZUqNFUagwAU5wdJHV6NPC78MvetP7F2Opnh4KJbPuLm61CxySJhO LrJGK13pHhI4mJGPmmaEzwlWPImXDyxf0Rww8yQHHZMuow+o5iBHJX0+C6nGt+i7gA+pAIGU7loM LOHIio84Th+ilzkAs23A+QpRXYVitRm0ErHzpXHIdWExsHLdsq5OdNNtVGswWOY/sPKTiokO7SH5 71VPzwZTVnBykj+sqR40DtylwWD9lfkXesg/sArA9Q+sf2AVQKBA13+U9Q+sAggU6Po/s4pL97KP 2JoAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image122.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADUAAAATAQAAAAAYaHj2AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABRSURBVBjTY/gPBj8YkGj5/vdgev58IP2g/v/6+Os/GB7/h9B3///f Hr/7B8PfH/zb7gPph///b7vfDBT/wb/rfi1YfieIfvD/v2yfBYq5pNAA/2V1ojFCgYgAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image123.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASIAAAC/CAMAAABt7yGtAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAGllJREFUeF7t XYlisjgQRq1SVECgiBekar3qgUeV1ivv/1Y7wQuQK2rV3W3689tKyPExmUwmMxMG/6UIBJg/hKIQ +IMoCiH8B9EfRJEIRGb4o6I/iCIRiMwQQEWiZVmow6LI5/8HGQIgGr4XeJz97PwPEIjsYhAvyjCC JWiex9Essrz/YIYgiNCAaZwBMnzP/Vsh4BM/E4SVDhb7LGUfAme0OVM740RLZkRZfFR2Deog1Ryq QvYvomWP8P29qDJi3R8x/Zdys2IaKluh5LCBEKnvTNtTuc4wJStWg2JmMhrcoin+YNZM78Y0qizJ x2LcXopi3eqY6Tjc0NJaGUnpdMK6vmX6H+XstsrUca0Xs3n7bEEQKdtqiWm6y2owDFOkKz48d2WA N4qg5L76cwGx7KqjfSTJE0ZJfFsmEuxaT00jX3k/06i0i8lsRc5Ot61ZQH6DKXOdF00c63hAORQC IMp1eWwwA9PZxRQgxLzfkmOPXispfYDLTM7spif1BIflGqlx+y6UfmribKygt3nEO8mV1D0qqKNk 5e+vKe/3xJaxsPViieM5rgl0rzkAohnfxzl97uJsrXVynEz6NoCuzmNuoVvPGQM8HIvia7lVLvN4 vUZGY1NnfjTrW4Qu4YERXnbzS3dkmFSRkslP69Wzh4QSDOXsBFeMmw0034Z1spFkTwVWcYDxXMbD AiuOeYxEhGs1rLFAvxo2a5r43dI+0qElonzLeb+8In/lpPyn6HnMJF8oNWClikTVRky30mcrlKVH ZC9zGJuVjthOsYMdv+7BNxjzBpDvUsJcmq2dE4SzUCnhquIAjCisDdOn8iqUy3rRi+oT1TK283lb KrIbp5IJ5udc4MotAbV5uCBWfem7OrijIpK0z2Qqqu8x71NBdGsq2rWRvFW/N0tkJD9ScPSsWHd3 c+JgnrqccbFSLZweg/GiguhXqCjmuzxkc9Kx4p5yMT5REcne+1BOhbNZP642nJhVhFGQqGA/TgXR 71ARHUZzm1vt0trx+44gnQBirDeOrHlT8Rt3vdJo29OW2o+HGl1NooKoQyu70/U+Vm71JAUoee/4 LHvWX+JgLwPpn94luV2ZXGIbosSoZilkFFJBxH7G6sWvZurXzEP5mR9vTZMju97fQYJMCGvrjxAW ktIa82MRf3np0VEyFUT3pKKVxPe9RELarb0c6EHJnt33UhHkb2c1VDf8SoKbowa3xvpYw7Vt8Hul guiuVCQwtYYsADN1J2s83H8xPSOio8LA+YieH6hB/V++dPKoXyibpRDhggqie1IRiMHG4mdbXC7K unMNL4I61E5qw4seyJw+ioHc+ks6z7krI5fCiR6uWvNJCHOggujOMxriszo2q3x9XStyB5isQtnu jiZ7+Q586ZSL9p1W16yVTQbrVEweYdG5zjsDiwqiu8tF/WKCdA4p6dGyOOIUQg1Te5JCeb8X3zrT KHIVgqRUkwK4UQj1HG5RQXRnKiJtnBxVC6JaGXz2+OqLrbJaTP06dzagyvIOmn7tq+wLkmhGgkQF 0d2pCJrPCsUjK0XsvFdkGvDtsniGBumqlxcVE8dss8xXhT/DY7WMXpZQQfQAKoJ+q7KTAKwCQFQM UH56eBFyyYv9z5evhO6mpcqOsYUmKojuO6Md2y1KRcfqYfIyS/rTkHeNdtZxNDPk9VSYk00FkpAQ R41NBdFd5SJnB3Of28OIsSb5QuCKynf0uZESlc98aVlOEZgSYXP98TEvRLDsxSby5WwYP4iKSGPV /F7+45mQnSo/ueh8ECFtbuS7A3k5jbWf44Vom5dwbhogJzyMiqCbStHo4OpkWvgqBC8WpNhboeZK NT7zH3LGSG+0cKS8ECnMN+KCdlEeSEUAUmpQe68I2aaRDeSunI84GcKKEarOe/Va6WOaLG5nYsDY OeNFLSY/ChrSbGzF7K4E+J/8sr/sD/sr8t/h2t8n2U0Y45qJkabBZcHv5AJFf0dDppXjaq/LqZbt 5fONjmauqh3MVi3ErlYYLvKJVtoKdUA93anmTK3KmpqeM1dpFbHpIV6l0yuxle5ocHXSaQ2uPpqn +3jD5zpSRmi/M4X1XPfbAjtn1xUmcCK0XtYZ1FsvsTSAqyavuJrM6uvDlVSU5HozSzaGnWxy08k2 ymxF7qHM8dqKmezCggtJ8uHKmNK00uEbGazWPjE3buB096WvlL6rG/jclLp8qvSa7rwVpj/fpYnW fR1tmcGQ5SQe9aQNLktlsyWVRfgUW9OSyEs9xEsTFi5N2UqaMkqIzVECPg0lNzL67Nao9g2jXzW2 Ofi9qUmJPioPOyLfU9nh0KGmDGTX2Fwy734ZyRNaPj1EKZXHOfuaa3BZndMlinOVFYcpFikgfyg5 MFHqaLDrs7868ILhd3JZrquDRPhbhLyEakTNQkBJCFn2JWINSAt+hxtAZjNYlgcYLoi1d9+xEjQo Qoag89YZFRnzFjPF7JDjuf6mtcpJw5P8+VhedGi2+BIgERvvDV/GexCDYkLizeaBSGsPRO2F6end 5GAtF9d1a5w5PfLIGe3Qig6PR/76H4655U7xqdceiFAHNOSihfjvtiysKy8Cznyc3swzUBErYcN3 P3XFZHz1RRfSTiBEhxv9TDnBCcX6ltWNE2d6BipalXHaTzDSvkEW8NEXXY0Q3SbRM1ARSAyqn2nH sgAbs+59tOvRsUugW6PdeE//kj4AL/IjZpUhDOrKucu/PVQQPUJf5G32isPWXk/muDUr2eoR3ne3 7JI34XiGCqLH6IvcPWR7YO53pooe7LaOzvbRrkSHfqA9AxUhmGCzHgtDMI7cLbx99tGuB+npqCg1 GoF4o8E0qviOGuBFuLhwd7wVvGa6HiE6dn2PGY1ntnJRW1T1Vmfrt9BgQQ0mOMRZwKD/fdDTbh7P i+6wpz9kmol8caqNK7i4QyJltHLmkRqAXcMuo5M4UL4k7v/+f8hFOpOZVNcjnFjgEZhCQrJUbiGM RuqORyP4SH2dIAObBuawhf0MctFdqAiYDZhGSyMs2BbGO2BWgrxOqE0Li8CltG/HgFKYk44e3YD1 nBVBxa7vwYvm72BpDcxmIWPB/UZQs1VcZpZLcAHLnKyx2VeHEjKe7poSRyqI7iEXIQtIoZ8FtZHZ PtdEIy3xVlvi7XEha62/HaqRJ+BFsRWzlC/qLDsLkxmRgHySCdyodTRVyzBOHLnovVX6lj0dFUV1 wSKKB+UwuDYFl2k662TjUSXFvU8F0TNI12TSx9p6h0WTcZumu9do4hDo0L0n6LEXjYUSFUT34EVR reZtULK24tHMf4mu/G5elP1Wsbl1KOKHai7CpcSvdiqI7jGjRUG0M5MVbHl64GTV5AvXPhrPgCDO Cf2iZey4WnOcx5mjDBVV0fE+FUTPoHW0CoSA0kSqLNs6Imdyee31iS67ku5UinvvHvGriBeUnlZQ OhVEz0BF4jtxfLRgF6TaPTN/UJzjznqdYzOpYis5xKbtSQSeaIJnBRyDlqggegYqWnFLshU6KqOv PPJ20DXQ2G5iC66lWFtgoc1/g/3NNIlHIdbDAXBRQfQMVIQs5Q2EJrU9ORtmwHlcuoEqakm5DNYl XH6x0sC2c7y4jG0YcSEvegLdtTjDrYqJxa4PQmeOR+oQt5RhGjfL1Z1BRC5oozlkwNFR0d2k6+AW E31RJou1rp99iLIXyA/7r9TueX71UkH0DHKRLTpW6hnYWDxPO16kDvzuxWDM/lmoIHoG6Voky7DO B1P+9FnC9VjcNJYJ/YyPX4wP7aT/DFQEvAiEwMJ3Je8jBFZHDa9N7DXg7J6lo6In8EcjvMiqTZFU klsrF7Voc2Fg0E9YkRgSiMzIXPsMzyEXgWE6A5P7bPzy+iXLi/2GUTPTkNhEgOVR3A765iMQnTk0 BZX4DHIRDLQUQzRq6AvMweZccVqr58xy8VMCpTalrWM85KgG2jNQEVhA1nb+H9m91Srf+Gb2Xosz MV6vqXJRQfQMVMROluPdcFKPqm2tKO/89XOxDKmpAKJk188wo1mvB7Haaf2Q/rBh+z/proNfdI75 aIGtLNjFJt60IXzOJW415N6lPqxun4AXPcEarV2aaWBpzWIrVTM1+NRWKxM1axtEZrnH86LHr9GG zFG1atgRs0hC3NvOlfiPF4ED32v+uPcq733rTW4t752xnoAX/ZZ0jQgp2DIsODmEpUZhdpCfre8V bLU1hUY+uzk88gS86NZ7+ps8h3NrCRcruKzilCpWWX8X1j0GE1BHH7bzU2MjM01OsyOHCsilmKWc 2wOzP1YuSr1+gGGHgdNMvYeqLzNh0B+FTAnVwhKTNRpJ4mDAKeD94ErgCXH7RAXRzaXrTb1b7uWB AS/BzmxSwdkPdvgWONTQFLTVtr4I482HXxjO/yAv0vUKswFjIlwHv5MFqOGLEOQkUEK2tdWa7cWg lyZJDwWRrx/PizrRURbp6JzXf5LorQ1B01QmTYyukuBa4dN1u9T+K9kDM4kYnUqudpuNnvR4XqT5 vTk6UNy5f9KYRfJWXIpILuolq5/BIzmgQLE2IENwBbxIWzdxzS/go3M+bKrA2JHDVMS6UFPyWF7k RqMF48hSg4io8mp3t8phsVHGZzHC7KIcvChXaoOwNDp6r/cnaHGZpxEVRL+90jd3DqG+SWB2AjTw IgnGWNnXfsHBi34Y0ODmuiI/UW1oiwzL29FZqRMdRLeWi+I3t2Wr0ey0IeYgsm9gVQcvmhdgXBkC br7vtrUFxiLRRi9IdBDdODpo/Pb2X6aAC0kdtQ3mM1WnQeipGAcv4sfgfQyTJJazOAcKSePdFP0f imoFHUR2YLLfTTk/6xar9HGoWXsjwwXie/klx4Y1/56rqPM32K4ecyUYlep40/EJChWjM3QQ3WGl v/IL3ZRhjmzXHJOBk/G3gYFQBtqQzGSw4OVNiDeQTM1YfUUCHSJdHIXElAuBigqiu2gdU+ekapwQ gnBzZB2b9ZvAkTnKJ5P14Z7gEIQBsy0j8c7siPiVXJKoIOrI5iV1UD4jeM2GJIfxOWbJXe3T2xDU LI/axeIkJVLWFp2dCiLt7aIpAVpxeLHRDYIcgvt1L5ijsgNu2mu0o8WsXZ6YGlUGmXJTxD8XSoeh zaKDaED5jn6+dja/M31nRJ2K1QVl6axGYlx8p0NCxbaOtmZ9NTEqtif8bixNHm533TmLWBpOFVb3 xWazYrIzt6MyxQilT/I7h5oHoV2FBtGIWFWVK+YrhmPbunerAM7OflFRkXWMzBlrwODq/hAIbgHR XMnoQSe1amgJxtHgfOumIWBDRGbMlHVpkRHqqntX/wnchzVK8dQCbRkqS5u2gBdLU+I2cU9PmMl7 pjf3ImTzInH8lS36hXxQf8Hqgc4yhJZdi4Vtgp9CdwRs1FYlsOldh0VNdhCWvrPaBG2kl9oIL5rl A6YN6cJ5PZSkqQYaLRWhKbesZgfTdBs3k/x3fip+xWUWC8KVffkQfO/2anT07+fh7NrlKhePHWV7 STmrkdiA4su6ko7tX6BlZ7ZW+ywRXiQEx8GK1yqqXL9KRdCS6kqE+dg2LRM1EsQ9bkqNpLMTf8iz K1jxC0GRzHZ6jxsnKoisy5bKlzV5yvhakbNAWUIQEtvAsM2XtcF+igoisebwSb2i0jiP1j1+VIdn IOInCjzarhwacjhOtT55qCBC60shMmmbt2ACettpYTF/aTNoW0FPRXgRawHh0xDK2Vib2v5Cfgnk ok4gt+YfLhdhchCOX4rkwkO6OSjr572wq1hrY9gnCUiP50VIBg3nMQ3zoCFFKhlDM2+ck7MukEAg cVP1K5CGoAjRPwqWXXjZqROIW11UPipeJL45mECnm4VuQ9AusYmRHMUnyUQE0fS35WjL+v6311nR 2QlrhEeBbneB+ydRMITdp4II1x0DTSF+leaXUl2OPnHCFcXDr8J6AnwztnJy8RnBL1rjUG6sfeFE 4IFgj6ci1565BUeawdFmVXOULaD5a5SyzcpWGwoR+nrnnnZOSCVGDp0TxKTYDiTZrcsl/RrScTxL R0VOswJtrKcWejenJNsFbBx3KALbtakByyZBQUsh6zSUYSLtKUNWihBM9vaJDqKR4wVr8oYr8NPW qrLIiqDuiEw1mIiaMMpOyqCzR9CS2e9SoKDiRE7vBlJshI1bZBN9M1BBJO7PwjuUJDBlrS3CX30j hjBH9v0M2HWe+EauJGVWX7732gxkBnVH+ygHGUbAjBZXkUADFhVEOOPmAsgyMTnbD8eyDiP+3ySU eyvIgxcm+0jhAYuZSTBET8CLRoEEEOO1yCAwE19w1Xtk7/5ZOO84lvC+CD67Nk0hfcVo8S4LHRUJ R1Pn2BWcMhKIqjCQ+r6WAWgylmOMVowSu+NkfFMgB7ugucdH6CAafVxel0k0jmSwab6WAXUmntmJ +fUVTCoq0UvdOtFBJL2626BS6GdslaUtGGedy5hdh3KNccwNdzGfDCa2J+BFP1nXqxbzFOp0ewfV JOhMz56aM6XYqyt2H5jHj1i4x/OiXmrt7N6ERpi153qwRACloYejdYoMOSM2XkLZkLXOE6zRJtrG oXhUYsiLx34jmdCJHfiFt+06j6n5crJAi4bJYkL0KvzDdddkjVY+7etnaQS1uY2LHfgFuUaawaxp OoaIPVVQqtOQdfTr2OWgY9fEIpVr7JfqqjtIV0SNFTs3CSMHZ96eJJtmckx5utsyJHbME/AiO+Jd +s1+V82kGfc9QD4laQ+ujS2ei4cT3s0MM6A7AAabu9r90zPwIpsIUtM2WIIZNMMMTXdzzT4IVXk3 Mf6Uuqcz3mLiLX6HzFp89AImZjWObHQD7aAMSSXfpsHLAJ9WQKwYOx3cEiqwVlNfmG3siexYpvgW wrmeQC46WscjfpmsyG1hQVKCj9CnoczBeaS/52NWsp1hGlHaXL83rn2HVPYsvGjfcGSpxYUAP8Xk 21uoKstcHN1rbNERUjXJML7G5ZHjYNYNobyn4UVn3UCzSgYFdk6VT/oBiczYpiq/D9QRlcxwLF0p hVCRTiHtR76MQ4YoXiTqukNDEezvFXTAJGZHa4c+n8hF/RrzQVhu+qNuxm7nMSOahlCR9Ai5qJ// dnCMEJe44tKPjtBEdp2OvJrNa4XKHjOUyPeCiS8APfcpnp5MLZpZNu7riaIiKTFwSLOSpOLcj4r6 P6pZTc+11bylWfxQs4a6WGzAGVg6LAF2Vw6uGZ6CLnoGU7ECR5mlhTQeJplBJlHGQ4HDQyPdLK1J wBiahHoXkB5NBWd5oyBKrV8d0mw9UzdTcChbzthqq2262klvWUsdspY+tHql3Zl1u2vYRJvhDPFD HSBKYaWl4BTsT2TyKdwH3WDuZ3dVWzt3hPgJfYaoJpVH8KJMI+/Qo4YMNKUWx+SAqPivS6G8CE62 u32KoqKmyjuqDfZgVpwsK7iZ1Tg4hvYy6MBW+6H5JZJWFKhRELmfD4xKrsvxNvmuhwjzYnCfYu3E REHivU8H0RkVkTM6tZWRb+xCLEUmcDO8MvkcSHQqMfUIXuShotOyPCe1a3Lls9Io1T6zsefuwD20 +MBlQqZA7jKJPbzyC6lIqXRlYdTU4PROKuJmf+M1n3oI8+ftEx1Ee16U+/zioixB/Jtq0igYfYtA 6RBedHt8oEQ6iHa8qPVGreU5tB287K9MobyoevUb8GkdHURELmKnGUppz1HtT2zz/UAkw2pvPUIu crcUqAj8Oq6gA/36RZQZUn358RABFX2FaNejsbM9Ha5LUhgNo+vK9n2adqAZ1wWfqe4DNF3ek2DT fShTuf4NnLeMDqJymdL101vhBQcoeIuohCxj9XgyPt0LooQIznS/Kl0S+95TYS5kMOmxLQMoekEH UaJAqd3xtsS6fiRwz82LRm8U6PtlVa4xc7MLfHZe5BudiwY1JaZvbEiZT86LjNOxiDTAnPJeGrfD UZvH79zVjifgRY4zEi+DiJzXeWUK0xf9iqM+HbsuxjJpDcFgH5XxCpSenRddHTfxeojwk/Oiq6Nv 2gedXJfCeNHz6Isu7+Mv8yLtch1EcJ/oeNHVVHT9QAvlRcdIz5e/xPMn6SC6mhcd4gxf0YX/Oi/a xTa7Kv3nedH1zCJMLhIv06h7X1lrgxxf3XmgXc+LcGCoB+iV7fl1fWowI/FUyr0hul6lVgkR0CP0 RbDZDTujUcmywISusDy6gtNBNElpbFTqkAwrlu2s2FV15UkpQ1tVc7nqJjVUU/N0KzDNeVWFm3P4 nA/14fGfPlyn4c+hOjG256lSqW/rW24ymcDFTSTH/+TPYiVR6b58R/18vzOQxgfzAzqIWmT/tZKN +PeZyRhFIZuoTzjO+w9azUkTri4lElJiG/hjcK0J3DS49Lxe1oe695/Oqy2fH7DRaKXUVa4K78jn pwOvz9KifkQNqKgkHA006CC6fpj/K0poMEXzUl70r+jg9Y10R2f5o6JIRP8g+oMoEoHIDHejIrNu bI3rVSGhHTJN8xfs9+8GkaWm1db1y48wiFgJhCHn0iGSQGJluBtEsVpzZSaEfiNoyB0h0q9efEQi 2L9+J/O8jrgQNeuU3odnVeW6xVusw0MdHOywq7dIlmO8xoSI7/ZK15lMo8l7Mn0DRiGNggvpMdnb GDvmMvTSdaPA+gfrpHhltasNiqGyauE9eM/bersNFa26BYepYjwqsgrjVYEu7uA5dgOIDAuKiDCt YTTgZj7MRcL/jJnoUr05il+OuTceRGJhzL5HRpSLaAqhIr0r/7SvchoLpUUS3OYWaVRzlBITotfx yi+yMlVzCBXh/AgrLyLVc+7Mg7Dh2riRabowoIYIlwt64VoLsHWtbOFaEevk2KWL02c+ZNqQf8Qb zAgQruHVgXU8KsJmGZzHrky8ANNNbTksBETBile8OAsBoR0Q3jhe0adcpk7Ni2irCM4PrER5vdYE J7B4bXgNgQYUG5OKboYRYUjkiM9/UbozRP236cZY/MKr/kXI7wyRaGnabfa6fhETT9F3huh+Hbtd TX8QRWL5B1EkRP8A5iGd3Jtaau8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image124.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAH0AAAA5AQAAAAAzMhnyAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEBSURBVDjLvdI9bsIwFMBxT6yo4gCMsFU5AOIIOQIcoxKDx465ATss iIkhgjegji3qBZJWHTI1BvHxQFb8aluCwFsiVS1Zovz0l+0XWdDtcxT/CAED88Yhryro4S4n/QWc rsBo+95tCMmQsvDRKRx82w+SKwsYLyxkilJCcAVqBgesSwtLmjY/03Z0FGsE6YsYMHlNXQH9roO5 xCQHu8a5WBAmSnpwRR6WxcQXvRj2yYtd40sP3bZLeG9soR09CdLGAUGqCfwsReGhp5BkOVxmQjdc OX7G/8dfQIvDI4foFszlip2LAYcZhxUHVVnMqnYxQe2ZnXQcMhhxEC0G1ZeuhB+0VGAOPcYU1wAA AABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image125.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPUAAAA2AQAAAAA3tuLSAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGPSURBVDjLxZGxTgJBEIYvsfAttFDDK1io1+lDmEiiNcHuTBD2Iejx EQihMSGyFCZEsKdAXQiFjboSYvbOZW/c2eOC3h2QKIatvpsv/8zerAVzj2st0Y/P5ntfLOifXeBL x8+pkO9J3LOdbjnkKo37q8yAhVxL8NlMl83J+yIz7X8bnz8+3e6n4MdZ6n5X730SwYhXdgRdq+FL AAKNPD6+2iP6i0qDByC15/kb7MVzOV30JBGg2MigQ0ZE+1wd81zkTRE4KI5571NQid7ZQP/6to/F d3g4cnlrC3FAWzZ6SrTv80KQf+JKVB2NnmBVne8Jer6p87zQs9GztBK18ngdfQ37C50vrPEwz6j2 LMhPPOb57HwZ53N+YvJFPd+pmPkfrJJ2raYsgW9DU5j7Dzsvh5eT+49o2961QPpmn0Kh132AcPz2 fKAA1xYoZbyUgRc+MOOB6Be6sAD3j/sWptjB/Qe+Hn8/D4pThCQPK/V3UYz4dhQjfhDF2R6S/OMU 5R/98J/7/8p/+//E/cfOv/svzeU0PMlke3QAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image126.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEoAAAAVAQAAAADJc0X+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABwSURBVBjTjY4xCoAwEATT+WiR8wOSB6ko+ABLC8EU+gWJcCbrRUws 9aphONhRiNerT1x1AZQU0C4LYMgJcmsIBgFdrgMegp5N91jBJosPyXKdrJ0nsZujXg3VSND7yTLs IFN8N3iPiJAG7G/Z9if9At1OvS3485vxAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image127.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOAAAAA6AQAAAACB82gFAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGYSURBVDjLvdQ9bsIwFADgSAzZWvUEHKNjjsANygE6MKL+4aHHYOAI HToglYK79Qhpi8CgDt3y1AW3JPGrHTuJTUMEqKqHxOTjOe89GzysGd7foV/MhP8LSTnl/44JqcGY 1i27P6a6BdUYm4mTEDFXrlL1cWKXImyUY0yrIqMrGcnxJajEIWLaQYZVCENcBFvxTt7aB+G8hfg4 UPgli07dOmkbsUepxJWsS2R1BgVS1R+FHMHZYdk+jaQS02zZiToJS3wFpEY+T1rye0ImlAwwi3xj BUYPp9YiCucMH81RXoTda99FKiOfPDUAusRMPa9hMI+EsOsu22cXQfHOkfvOZRilJHuSeA2drRrP GWIYCV1nrE+OxpHBlcja52KsEdbpTfFZBBuI37rlvFnuTY4sT24FFvIN5CU21W6UmDSRRw2DAnCK 1u8zlsdj1skjAW9t5BSBlbhAF1OgBbLpBq6BlDh2ML7vzeE8R+picolnRx85knHfRlzjAPM6BczC 7Xj87mJq7qZ9tQgOxnsg2x1xF6z9G7fH4fgDvE3fJoqgGQsAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image128.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUQAAAA4AQAAAACtBrxlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAIPSURBVEjH3dY9buJAFAdwUuUSG1GmTJliJdgb5AQRV0i3RQpvTrBH yBHosruyiBdRIKqkoomUQQLFBYEhUewhGWbevjdjE3tk1iNts8pIBsb+8Wc+nmUa4NlWjQ8itX0T FXLDSl1l32SF1FGpK/Mv1EqRD6JWxtnZoGJGQanH87MV8sxX6tdSN1+JyE/+rpYvvplOYzc4Qzw8 5Bhfxl6ZKWz2Uy+Z4Evyr9JZJTnCMhlZGZgNjPJFeXkCwfRWijmWyZzkpEVq3fzSpgsc5QI43+Dn 5hpgygRWEx4oRY+S1JKbUDwdcwzCTM3JFKXKpKlaV/YLv56+neNvqgXK+CZAHA/g5+fnPsqpgisG OCMwM1q9/cjl5ZhiMTM8f7xDqRR87bzveypR7m0OUAYpyEkb5bVcikmL67IUskuZimSSZfYkDltz PWlfsW8Nas1c7hl5mWSZJG1mnxUz709M5gxiOTKZx2H4eGrHKQpyqqIOg7UeYqCY0yoNurfHzxcA n3Du01z+wt1UUcTohqbVpGWOocvMXa6LNd9DqaOIticwkhvJOV1URRlShbQ7pkIS2gtGkm1H59xH +sR8npm9MLJYdUXptDgrwK1cBb5y4Z15v1uCpzz0lkeuXD7skN9d+ZTskENXwi4Zlno8k4GXlF4y tlLXS2GPqqeMI6WVql4qK2W9/MsT1lnPbfvP/zO8yz9MZ5sPomyh1QAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image129.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABMAAAAVAQAAAACMcuh8AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAuSURBVBjTY/j//wEDOn5QD6GfA+lXQPoXFP8E4r8nHzD8fg3E36EY yP5/EkU/AIVoOiWy7+MxAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image130.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABMAAAAYAQAAAAAw7PuiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAApSURBVBjTY/j//wEDPvzD/gHDNyD9vh6Bv6cBxb8C5WH4NxR/R8IQ /QBCkUFrD7XxhgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image131.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEYAAAAqAQAAAAAmYxAIAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACJSURBVCjPY/gPBX8YCLP67GGs+/Uw1ju47Fc46zcWFkL23af7ljYQ Uyr17taAWXzW+XJ/GD6CteTd+8PwDsICyoJZH9U5bSAssCkP3sNY784/sIey3v//xwAEPEAWkhhU 3Uc46z8qiwHMOg5k7YP7dz/prJNw1msYS/47PPwQLLjs/5NEhTiYBQBLwV3Vi7QuJgAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image132.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHYAAAAqAQAAAABOkJIwAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADPSURBVCjPY/iPAv4wkM3/eByV//s9Kv/vfVT+v/1o5tXj56Or/3tf 97k6in2Tbq9H4j88vu3xfQj/+/9/IGrbbSD/O5DxHmL4NpB6EB/oMpDhQolA8x4DGXveg/lg+4Dy zHvjQUqg/Ad2t/fH/7/HDJf/u3s/SP4AAwMDI0jedvt+m/lw+a///27fv28/XP/n/3/879fXw80H EvZo/Pr3dfvrEfx//7/XzCMiPn7eR+X/2o/K/0eIX2mPan5tPar8v//4+X/R1P+0pyQ9QfgAtn5N FpbARYMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image133.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAREAAAAmAQAAAADL55KCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGzSURBVDjLvdJPSwJBFADw9eTH8IME7Ufx4MGjRoetBhyh76CHvoNQ QRCLzqGDUAcPHSzEHb3kIWsksZFW9/XmzZp/sDUiGnCGdX+8efvec2DnKjv/bzQogUeUZJ7SUuIx S4zDfLUrzk9MlRU1Hm9JJs+YMcMk46XJvEKGHpv2N103PDY8LgWAXKS3w5h68LIzrZs/c/yE8uGc lIYZlxCgYRLNe8mYinut6LuK+00QaEI0oiQjTxmjbHih6GBdH1ohGrzLa8joRa8Y6oU1403TvxH0 UtmDdXyYjTSM4PGiH9znHxiaSfwyXqxzCjOK073SQafQDa1J9VyqwwgLeLTnC7wrtWlwJhzHSWM9 nDQLfbe1LU7cF7or9IWgOEFNB92sNc/r+aCBD4xzFtQmxpicewO+ag7mTVE+xu9qy8xhI3CHOl92 ItsiTSIEPscym6e2FLwhudIe9pR6AQPax8CjpcFecK0KaOq20xQtND21RkmBPeWh6Wmcx8JgiTI0 X8rMWDwbsanQAN5mvpKXi21p8hTnkq8bWDMevfW3GPjewO9MLmv282ySqdJ43LlJJmH9mfkEO5Os Ls129B8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image134.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHYAAAAmAQAAAAA5UlJLAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADBSURBVCjPY/iPAv4wkM1vkkflv9+Pyv9ej8r/hab/Jxr/73/86r+h 8d9X5s+ZD+T/+w3ht8lMz9sP5P/9CzNwe389kP97H5yfj8YHqT87nb/+vy2I/2Nyy/w9DG+376// H43wL5BfwX/7/wd5BL/+/3UgkwEI2P8wfC0Hyl9HyH8tX1///706XP+P3/P+/7+/Hsqfw/D39z8g /z6Uf4fhL8i9cP4ehr8g/0DU70f4Vx2NDwb8aPz9FPLXo/Hnk5E+ADPxEK9iE8NvAAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image135.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJYAAAAqAQAAAAB5cp9BAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEpSURBVDjLndK/SsNAHAfwgLuCo4tjJ1fXPErwDdwiFLx38Ak6dWyQ QgsmJLP6CNWckEEczAkOKVxzX+93F+yvvS56wx18+N3vzyURgrWJ/mxa71kFdFqG1kusG24VlLW+ 4xajNRJG7caRIWFWTB8nt9Ll/bX88nVq9m3hzd9V3IYatAvkD+XMUC8X7yMyQXZWzkqJr+ZulVkz qRQoCnFMdbFoJFmrBCqDrHe2clZ3zpaD2bsf8yL15t7l9MrW+FyWWlCvevtWZDcn1D/qI2YCk8gu iTc6NlGbhXHWcpcPoHxrN9t5nTKzfb1EqpIdMzunjasUzQG9Y50k+xbM3GnjvBkwe4qd9fybz33c WDDLvV2HZmKEcYLbfRLacxzaMNshSw5Y/K//fms/tnLLG30cmQQAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image136.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPUAAABiAQAAAACgqagzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAIMSURBVEjH7dY/TxRBFADwNRR0mtASc8bCzg9AYfaj2NkBCRo8i8tQ mNhBYUGD8RvYkhhwY0VpRYBCRmgoyN3cSfZ2uN2Z5+7O/91xNkSh4lUz+9s38/btn2wEwaDR3XoR 2zP+qOnMORmRoOdJ2OFWnKtxBt76rnV5HHyeH/TkmHnXz0giu0Njn5MMyQnyrk9mEHYWdqw98fus w7N3qzufA072tleSgH94vLuFAg5sdxUB7QU8uD7Qj+9D9YnRVRL2FIWd/dWjMuY3WEd+8RsFnc86 9mc38c245c76GNlencKc+kbQdLe/qeNbLc878rs87XCrPqLdev7x2uka0n7U8odLz7+a/B+W04Eo cOWF9Ez1uvxQlD4VW+fL+9LVpdRr0SglSLhaX79+17WfHdQ+ebaA4PzpJ+f7U/mV+lyU8fPNsnu7 hT9Q0+9fhj6HcVTHHD4djnuRiblGPvblX1r7r7f3P7so65+IaV2/CHGE9CNWtrG+PeNoHri++JHK 51y0su6rca4cBpYXg7arGZH99Xl1eBQbp3IgnVX3bIiNZyh3fFqNLQc0tZ3+ojHg457x/hMnH8rT 8SEyvg6ulw8J3jfOxUNje97haTIwzhqOslf828lL7fnb18jyAmjK9xZj7eP+zOlf9QLGTn/bngRd vhXa2Q09a3j+nx0aDvd+73fvRWzP2v/Pzfhn/wMhRllpjjqUAwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image137.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAFhCAMAAABprwxCAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAKJRJREFUeF7t XYt6ojoQRlGsUKGIgoJI1apVqxy1Rest7/9WZ4J3BQEBwS3Z/bpdTUKYP/9MMkkmBEpSrCRAxKo1 SWNQAkjMOkECSAJIzCQQs+YkDEkAiZkEYtachCEJIDGTQMyakzAkASRmEohZcxKGJIDETAIxa07C kASQmEkgZs1JGJIAEjMJxKw5CUMSQGImgZg1J2FIAkjMJBCz5iQMSQCJmQRi1pyEIQkgMZNAzJqT MCQBJGYSiFlzEoYkgMRMAjFrTsKQBJCYSSBmzUkYkgASMwnErDkJQ/4hQLgOF7O3cdWcnI5QzlXO KDLZM0TLtrNDpGerWbt2jYh1FE2+65k/1d/8mMFFl+KUQYZ6Vy0PKHRDZRkEAVj0a782zch9EM0H tDCYR5Qn6TwvLhHqdhRmgTixFUy9gddyy4bUCQO1UrZq6ZcwEXuSlN0gpMiaZDCoXRwgbqLEs+E3 jfqo1K7P7NrNvQEgfdDHz5GydWjnBHVAV1EVSkK8HfEjfp2bgHD/EfbMTgEeBCFE3H7Xj8eAVPOI IhEiKSjFTVwXfWjG28PeOlG2a83s2wTkQ3toc+9/2E+FTueBHQCIsMCAFO+vK8ySNwEpix/E0Obp hT7VqciUGGbjgqwbGIL7Dgak9awM+WUR87a6IRW6G6TIwq2rOjLrbxkaEmTEP6EN0eQSjQql16L9 cGQihSvEAGsf1b4wLxCip2j5VRSec5TlJJBnYggyNRZCUgdPD2diXEcjvnxZT8SQY99aijmksbH1 MfgC5LkYssfkWX1ZTvoKvn9Khrh4ryiz/DWGjGPqMTn0AV+APB9DGtUoe7+bZ/sC5OlsyDj2ePgL YPZsDJGanJtOGmmev8QQyZhGKmtXD/cFyHMxhDPAjxX75AuQp7IhnBHbyeBpL/EFyDMxRBKfgR/I n1F/IoZwT4KHP0CehyGzp7AfWHX5UllPwxDpafDwB8izMER/Fn31rzJE6szTaXpSWmHHLiyfP8f4 ajvW8qWy4skQJjUvGqkG0urp0gLWoZ5IX/kFJI42hBM/FjDhGMMOE4SYUYYSNp7Hu+RCxrtterAn Tfh58FQy9gyRQCpLza1UNOV7xeDc0m65f2kQt7ZpWNarvDUqLBpm1HIe6fXaY3dy+AIkNIa08tl8 L58FVyA3aiDEu3bSGhnxArwBTTSHrgE1AeJhCy3iKr9rotnW0IdnQN32Hst8vgAJzYaQne98I//N wOI3ScGmhFTb1UuWV6X9+pO685MMRGGVn8O+Xg9pRMBOulQN/RKrqoaqL55VnodnXWX1BUhoDEFM H1ra1VB9qKWzoH06tjsoT96oTcxhe/s28aYNQYyYkyaIqbwVPAiJIcBwrEqII/BerhkBHH1c8gVI aAxBUxlJ0DHHPGp9rgCMn5SzSLL/nRz62AHSy6EZ6DtmUvFgnKcEwGcCgjdoSwTv/OzgcvgCJDyG LDPUSt6OlWTzmE3fcS28/N8pC5TBuYzKHjhyZAjefiolDMGqpqiUoXvift53B0ibeNUs+2l3u/24 TVQO+syhP2cxBHJG1zLyOoWExx6CiSlDTBvihSE6UTobnjImjDjl6O2/5fTB4jsAUqfg8KRGsHDA x9BRKRllgbzIrRRznRzqT8skajvZEDFzfo5zZ0Ogju4OEISMipeznqmKueD7+/LY44jxZEi2Viua wjOyqP4KYFAOoyTx5ULWR0DQcUe48aLaHgi7Yo22rEPJFv/gDeW+AAlvlHUQD2siUXcY9bLzy75P Wk4e+Nei5qCvov7aFyDhjbIOYtHxtmin84DbCYNNmp1OI7hV6aGzCu/w+gLkAQxBEgem5Ha35l6v j6f1Dt6WvVHfykYj3/DhaLu09GJlvEvbRQlfgDyAIS5egas1rwE72pBzQPAJw4/6xSTl8JB856Fu EquX8wXIIxhy2mjOiinaygIPlO/tC2pX0s8SH4ol58ap6I/x+ALk0QzJjq/7FFf7sOpomn749FoL aew3sblWXLHYie0LkEczZO8yPEGAazq5mi5VlllYqmfe6ueQFBaxCEvhC5BHMwQW8ZoXkQxahLVr /efgTOxaRwhgyH7p+4RxP6PHTgDtjKMvQB7OEKTnzk8HMhXsKrdI9kb9kFlbpl+I7BpGcZDKdUur 4mJMEXAWX4A8niGwklcXD04rafPxUrd2A2/X1HHibjjeyZFM9EckUsRGTPB4wl0n3Sy7Q0RPE+92 eibnciWcI9tE6auI9zPEIz0dQ0BsipHF8pvViqyKFKepXHfrOLZPmk41S2/ZYTww8QXI423IVqwD A/yN/Cu9gUAsKesNEEdfluUo6xIeskET/ehnhdAsX4BEYUO2olSrI2KywY5H1jru1dGGuAIETM20 THxnqGWOi1Z1+QIkKoaA/4Oe9xrYfggvh5WoM0EeR1kz10vimrZIy8TXT6TuE2tA1rLYGSB1IdsF Z9q+fFQMEfqZ+rIOa+5Is5s9MHbuKqf+nx2X3sVFdC5ha0C4FZHmUKtUvm0xI2GIrhRfIIrXMpWH mKnsUNctRaxp+48l1gmDi+9zgrB6o0tv7DLnfsukx2fYZ7dTWTRBaqy1NjhWFgFDmOriqwKT86UI 8w8ORlmpgGzIuYg0bZOm+++Eke1l2zg9zLLYAaIXV4ZjJNWHMyRFfYvVDYyrtkGW8HKizSjLak3d ay/Wfn/zPD83Qxn2WYPqGJSb/XpeH3Oe39aot4maY83F4ZSZCUJL0uBHDjFCa4AUoaVzgiB00VRo LdFAaCkSfMvp2ywtAbK0BJ1rTY/FBCS1dlm6OIvSbQmCNoPPZvuap2i2zny+lbLkx0abCk2m2xr0 y1wrB6vu8DT88CnKQbFtzYg1cmjZgs+4wVowHy4pwi6LWTN81lJwU6aoCxVAMUHBrWVwMbNBAqct lxIM6H7bynDM8+oPn1rvXxIXw1n2L3kotn9JR+HZZLAFRPn8dNybtirKdaG/oEltIdO/yJDpFBrT 9DLXX0xURMl0HtVpedOiFzQzk2W6jESZ5lGDlrsKLe+LsTSlrSGLIkFVBdSR6WqBXsicAJ8JHBRr I6NPoSFNF5c5atFUNaovol9alnWyP8nkuvJiAsXgszJ8NmOgZkGX+3XUo2UKjYm5nFtCVWu+32dR dl8zI8n9FOJpWUQ/9KIvDWi6h1s7QlVcTIUS8B7QWn5B1VEZRjkcg08p7F5S7iDcyCn813zJbTF4 j/1LBg3IctR7yzjtLIvAhly8p8Zvbhu6XIY+bAO6V0YPLWfNEGn4SqINkc+hwWAKKgfNyCVSppJy Hpvi4TbkUjR6fWqzqvS7XdzIvYjSvwCISoPuYKk+D6h8v/KZOt+ZC21iVT/f3RE5Qxr520Z9mRGR zXrIQ7u9h4c5zdQlIv/VHxGpESHDeYmLNbWoGTIAv6/NsBePsjQ4vgNj4+jXyT3g4ejLIolxrb8h 3vovq4H6eRFWOWKGMLDRFJ0snp++Nwe7c5slBc8aHzaF8CJ327xODOH7JF8dQgRrUZQbAn2+Xhot Q5gO3uXJ2I0FtckrhuOw2ToQcYVfiRMgN1sQKUMG2w1vNhPDYYH+2lLjH7MhNwGJkiFTCL9rAmLt OhlVJiY/EoaET2rzCVt9BUm1tNn8cfzBxWJ3j2ux+FJZ0THEtOf2afP58+BTBK4F7pTRFyCR2ZC9 vsIa6Vryivh2shoi4dtCnif5AiQqhhz0laUNKVQoAbUOmmz5L8zUXXaoiBjCnB4ouBplDU3zcVxT l/DK4vOkJ2SIcNwpB3KGuxbPUmFrzk+OtOnPgwa01BcgkTCE6dzYA6cYle0wGJY0njP5AiQKG3Ji z02J69qJ4HOf2zADp0nyFugkahh9ARIBQ4TdfPAgt9Pzh7lKZ//58cBOMlMPs48NzuwHftLJTB07 2/fJxe73MNt5f93PxZCd/+r0dceHibh85AccJDnsMNUcV6Lvl14IJX0B8mgbcmk/TuWhT15Pp4in liUEsYVXpS9AHmxDFMrCX7LeDadkItIdoIEh5AuQxzJEoq02XZg2RJOa3wrbOjlQkA1/B1VgGJxV 5AuQxzKkbLkn1JypN+Yyh7ryqHzQVMeZejhyC61WX4A8lCGFkaVdEGDiwX9u9ZYqHkz5yUw9NNmF UrEvQB7JkHJdtxEAl3o/7E7KrnZn3GZ79dV7eW0yKLvKfFOuDH3UbntfgDyQITi+nGUaVN8rJ7Nz fZM6n6sPt1tic59WRkVo5PPj/OlVYXrU4YJ8AfI4hvxY6yuQ9JhonO3e4/IGnnioh9Og5Rd80Cpl GXBLSPXy/JjPH7nTK4WiiNxX6guQhzHE/hS5ShzOP+9fOkcb3Im3V/sgpog/BP5dDpSB+XebXcKK UNu7K3Um/Z/QcqXa3IvYW05fgDyKIbb6ShlnJhZ7e0mxcDLKys1TJwO0b/N0ASRzDP1D4Jv0lP1B XUnMvFML+CS65AuQBzHEVl9JJZuIoes6ezJnUUqL44yy8JvdJsyDn4qI55P1oz7rv0SHhflkX4A8 hiG2+ir3Sc0QDtZvkfKvJ3eyNV9tpAxB5VMZrVs81iE/NSAPYUjbbny1LFHYWlufUwdLPdp7FUfl fhqbCjO1xz2I8w9/9p/0BfbE/Sh/Jgy5LYEfu/mHuHXu2gHSQ1Vja6sZFpFHR1dpb0P2WmzyeRqC 9l9liLCeCnBebOgU98KxO7btovRMiO3iR9U6gCyeqW9DNbZWHMA2328MknK7tH90DeyQRE67pIqH B/+qDcmniQ5SP2m/Hljb8RX9CmK+kQ6hNZiKeeb81SbAAHzzBcOsubgsrfDKCjAk2j12voz6DRui NYsoe4h7uJOcDqfHdVOQjdvi3EvadnxVfN3b4bLDhao8jjjH0J9E6biceAZkE4dvYhrkWMcfTz+K KZNYUSVfgNwaZeX/a+EbuSCRheFwqMLrCsQ7ra9ALpr83najzOzGVzxx5IeNDTmsGOo5eJLOdKWl 9cqhBCM1jEhpN5+RGHd9JSzAfAFyc5T1+rZbOuI7BiR4zZzx0uQJ/MsHIbtQZnb6qpExji5Ax3Pq DpJjtz6uX3EUtVtx21BfgNych9QOx600nLZkmWf+wx2QJYAwTslufMXvkTYrsIl6nb/yqNg8rm4G nEuN4CB0LBDxBcgthox6NWKrBcTihJ7QW51f24ZIZIktQLfS0Hp8tUyBa8o5nW3XupXdzDiFKU15 7jpskPPj78/hCxB7hmibkTT7xhO389QiCuORwn+/rB1jgO4P3JxXoL59nuNBuoHnfvk8vKQvQOwZ MiK+Z8sSkb4M7/RNw6V0X4V1TXYy6inLRXE4g3pR0OYEVdnDnVMPF/qtB/oCxJ4hM07SNEm/DM+G r62Bo+8QgeTEA1W22IarbSzPPanvVwfY/Br1WKEBjfEFiGdflg73Sow2lbezIRZvDsHOU8oKD8WY XzuuSKeIcnGTuEN7fAHi3dsLYXsKiqKeTwly5UkD7iw8SZbxMsDZfjnTtH856cYW+VhD5AsQzwyx E4VeLlZ/j8bBkh/djOXZNMcwsbEW/3XjfAHinSH20uHrnf2w05If3Y/rMRuuzTFM7F8CJDCGmEJj qmnTr2eJh0xY4+EcUe4vARIkQ7Dc9PqimmtY2fM+3KdtnWyci39zo1ywDMECz6U6VnjQZzvb3fT5 u8PEuqk8zDyxsSG7l6xeR8rQZnTGeuEcl4GwP1bJR5jYMMXtXLcvQAJniGY1vsoTuzAylm8TTphY Z8GFlcMXIEHbEAS7QK7SuHLpLTnLYremfvD25qxv2AlLoH7r9QVI0AyxEi5P3D7gnLc+CFI9mCLN Wqf5FVxY5X0BEjBDLPSVYLz4PXCuOcaDDku2d9XrC5BgGWIx/yBfWCc8Ck5Ljy6vq7hLeiEU8gVI oAyxsM7gbHd8ZRsbsgsTC8WTc+qOMrQcplroK/XFeleiG6OenFO/C4ZjodSVI7fbr7hx7g6sV7qO u981J6Xns+UBF/elsoKzIdLkUq7dua9NByfzxVjsXXANmy9AArMhkni5Mp4ruQwEhw993kyJDXHd GQ4ZZ+LlUGmZsXHuXlVuM1MvHFbzk1GWZ0C64qWal+c2+z6v63aeqf+hEH/B2JBrfSWX7J2Jl5BY h4k9OWP4l8LEBmJDrvVVv+R/QbzrvwrPTA+kgC+jHgRDrvQVU7zhbL9+Z4swsTjT8aRb1+XoIBBx +q/EFyABMGR2aT/yFbg9ykNKbMiJsPwzZCZeuP7y706+qQuwHDfKdf9QmFjfDLnSV3nCq2/2Mkzs Dq+/GSbWL0Mu9RW5qHjkh61u+5thYn0y5HJ8JbwfTjK7NyJZ60Ofxwoku2PV7p/xyJy+jLo/hlzq q9a720M2pwKymakfw8QmM3WX/Ym78Je0Pu86MONs1JOZuitELvSV1KzchcdJnJ+zx56EiX2uKaIv leXDhkidM/+VVKI1Vzh6z6Q91xErX4Dcb0MuxleSW2f7NR5Dp/WnxIa46MTS2XxQY+b7gFUuyrqb GGYPEcu6iQ1xlOpsdNat5Y/zG10dy5+NsqzX3ZM1dS9SzJ4BIH/7MbtT6wANxzV13SH2hpeGPyBv FDakxXInb0Znwlj0Pnp7j9uuHyBO/4/wBch9oyxBPEFAnXy4X4yyel3bq1f3mZM1dYdecnrFGsq/ 8J6c7dd128zUj2Fik1HWbUCE0yuk8v6vNHBcD5FcL8/71zcB1OBLZd0xD2mJJ/Yj/+LV2X79xjZ7 e//mkTbvNmR6cmWRUJwH5Wy/xkmxutoigA4cehWPZUjrxJ4L73V/5nwrG5swsZx+MOp/SGV5Zcjp +Eq4z7l71UMdbchfMuoebch0f+U2SLX1333OXbeAHG3IX3KdeGPIyZWps1rGjBUaQLIJE3v0ZSEt gKc8rorH2RChcxhfSV8PdPjpjqHSHidtF0/yBYgXhpyMr/QgFz/KTvJOTuFadgPyML7iyHmQ/HAK E4v+klF3z5ATfbUoBRqpOFlTPyGA61HWyfxDDti5m7P23R93nfylq1fdMoQUD1NAeR6Gs/1aSx6d 7tpzzdl9GXWXDJkexlftoq/FKCvr5BgmNrEhl2JT+ntSVN+rPp3t15DY2JDyIeJGMsq6FFp1s/uk 59/Z7hqQZE3dds7T3uHRWlTCWN1uWZ/CPVlTd9r862K29sAsoduQ7GbruhD+C4MftpKycQI/ULJ3 PsoXIC5GWdndBU/CW0DOxCsLZW2VjmcMu/fv+bpTpr6K+QLEeZS111dBOdstbMh1TECcKbEhlt1i p6+4GhGUc/fqMY7rIZLbEAS+OnZghUNlyO9WX82+Mvec/HD3jkmY2BM5OdiQ3ZWQXC20ne32mDFO IVDcwf34XCEyJGs6EfXudzPM1+pZj2q3QzucJLsQzGG26v66fQFykyG78RVLBOlstzDqNlevHpTk 9c7F8Pa63I/DoaQvQG6Nsnb6qlOqcgE0074Km52LN0ZZvdKRPqE27a7KfQFygyE7flCffna2u3mj nnWY2GPMRXTRIVov7+kwXAZuGusijy9A7BlSNcdX6iLgxQ8XL3SVRb/cHdl/+XsM2fIjS3wE7ty9 knfBqbdfeXvxhdA7SLb/xAqfUBiynX/0iIJ+T5f2VsbGhhwjW1+th/ThynT5M6Nn/5tvz71l/4vR 3NEXIDY2ZKuvfl+c9oN4k7xNbseZ+tVGOWAIqRKE3iPgnmgzlVaBNCWQSnwBYm1DTH0lrD4fggdi nMLE6pfHooXMZLyeNGuN0jdKpctoShPFQGQZSCW+ALFkiInHtPIYftjK4FaY2K6gkWyHSNGr6n88 sZ4br/8yQ9rYjSh87rzugXSam5UIA4dnWK6pk0b5v3WzNn7/IX7e+NW/AogVQyawyWP638PwsLsU rHDwqFgCIn+qovr2H5/O9FGqVHm7vCI2/I5k9wRfKuvahuj1Apq9EiEtRlm9hONMXbI6BJ9TOF3K 5SRO0ZG2zOWCOKkSDIi+ALlmSL2MuNrKRQz9YFoPtdiEiT2uqQf2pMdU5AuQK4bAlcL6d1F7TNNv PuVkQ2McmuNeIr4AuWCIVi9r09e0+4cHkdMmTOzsoISkfZhY4SmQ8QXIBUNAXxnEo7cUONqQ5c79 X3iOdRFfgJwzBK5k6WTUx2zdPXLLcaYumWFiucJZPI8guBlOHb4AOWWIVh8iqhK2s/1aCM5hYnEZ pT96CoXl84L7U4akftaTUnw2mh/DxHKwYKJ04tMyB2IFxBBtsy4QmcfzA3yYTjtFYWI46IS/DBCU AvMFyIEhWn09fH+MM/HyxW1sSP64pt5XnggP5AuQgw1JDcsvTj01qC50UY/jkTapJD4PP4KxIdq4 3pxHhAeSrId11YO3gLm6byykrhFMtQEwRGukKrEN5y31xPg4Dt1A5guQrQ3Jpz72R3LcPDHgPOrN CE9avU4+eqrq7wV9AWLakHonUn7YzNS3oTU4Vv1z59RHxMr5wlp/neZm6Vszdc6Akd8fi7m4ISLY SX2KkGAdJhbvXNQwHoiLdOco6XUy4E9laeOo8bBjj66Dvtqacz1EfjpW3SaaCueY6ySDL0CKvdXE y8PCyGsTJlZRysaWGtGeU28TBEE57eU7lYsvQF4/8xLSI01oU0XaZQs0HeU/wNkJX2hoOYmwiQgD QvxHu4fEFyD9EkU3i5EmuraaWDSAXlX6stm0SfPVKsODGk2/YkAIouZ60d4XIGA3o06wR8Eqgd04 fBxlI7cMaR6uanBW2j4BcX7AH88BgKx+vFj1BJBwe4xaWXuBw6dzMdx3+Zu1JwyJGe4JIAkgMZNA zJqTMCQBJGYSiFlzEoYkgMRMAjFrzlMzZGa9FhIzEXtrjmdA2qIRGzGI+43t1u+seXAheZOau9wz 6yATtwt7BaT8ll18PHpDtc0rjImKfKMpmviRAydjZEmf1CTN89M9AqIQEFGv9ur5MaEU4N7oWwIn 396LTjcXh9KuXaVl4oX2vqXYIyAMATRclcJ8Dw91/3dbZRUzHuoKIetd8Qg8AjIgQC/HBpAXB0Dm sIDbnSFNiuZQZ6l2B8oeAYkZQyh0a220CIDQxCdqENFsPC7dc7rPIyAmQ9IfdyAfRpF6RrwVXRMA KReINwAk1CCDtm8GKqvqeVThERC0eWEa/0VpKk9fXyOHt4Yxymu6rS6Kn/z3ClFf4QVGtUOkVWp6 H/h6BQTxxUiHLp6IpnFIHckEny42CJl4fDeC53tOngHx/IRoCxTY4VypNVNECnYsPUP61wGhP9TU TyVTlWnZ+5wgCgD/dUDw1UfmX9hb+hTpXwfkKUA4bWQCSMwgSwBJAImZBGLWnIQhCSAxk0DMmpMw 5N8BZBZFaJOYic+pObrnIBI+GFK2ii7p1MLgv7eJ0HXyMRndHF357rk+qrMVjQ9AdjeEBC9ibzX2 rfdcyMeA1qx3n6u3JtjnzhGERzezH0DiwZC+dSTlxdG5y/4EJV/P9QAgxPtn2YNy9wFI4bVR30T+ J1XqpCwa0fim9h/zX3RUDU0Z2yOGH+53TvkA5KdZyEafyl9826IV5Vpq//FP0ShH1M722MQjU3Zv xXwAEhcbYq2yYmND3r48aUwfgAy8Ro3wrIFdFZCtbyyMiw1pegzz7QMQV+IKP9MAljss0klAi2V0 a4Wa6sGe+x32hi/rv/iE52fIP4ZaAkjMAE0ASQCJmQRi1pyEIQkgEUmA8TQ/i6iR93h7cwv5gVdM BSYYZR7rK3AP7+lZZc2+ZfIlwji9lghpg2VOsJ6x7/NrxTc9MHRDrMgzIPjQBUm4D1kXQtuHvXJ1 fOY/ZUuVT1m0nrLvGyC+3/4+hIbeU+VdgLSIKMN3tzM0YTRO+aCNmdX+XltbIRjEPwoIHNxrEVH6 FZVum7jy8L7WkMYsc2i2HGw9V0vmYu3032ZIlIAgVCau7MXXF9KacHyNJf7bBoOvEp1zskTCEP23 ms2PvSyr36myogXEgiG1VcH4ISpwTZx5BxikyyO6IsHdo9P9lRFfa+887+XBngGRSovWZ8S3U6hv qfnFsGKZ/ij8sKv3/MdES3+M0fibOL+1nvn+Tj/+jpOBRv3nDVLPgKCcLOMLoSNN7aLVsk+2USSq rwsj80sUiOz8HJCo2iu/eHuyd0C81f/I3NX6z2tuLovzKgDSg3ug45CAIfjQkOv0DwHCFWvquF36 LlPfWZT9en29edWLawn5zLiZs55iw/xDgPiUXFjFedpTx0gACQuIO+tNALlTcGEVSwAJS7J31psA cqfgwiqWABKWZO+sNwHkTsGFVSwBJCzJ3llvAsidggurWAJIWJK9s94EkDsFF1axBJCwJHtnvQkg dwourGIJIGFJ9s56E0DuFFxYxRJAwpLsnfUmgNwpuLCKJYCEJdk7600AuVNwYRVLAAlLsnfWmwBy p+DCKpYAEpZk76w3AeROwYVVzCMg7UYja9MUxtyRLmx4vrHfstk2A1XNePehV8J6zeep1xsgWo3v 1a3vPut+mLs7GT7fqxd371+UMTSpdO955BF5S70BomNRG2UOfnbhx1Q9hBQc1MWD2Kl9MDeqBzHO chSfR+RagwDswhq4wq3xxjFOWLeOQRsZklwLOsoN8TGDpTpA0/W0te5qUIxrkWsco2+2Js1nat2u jn9CC1SIUcaQayjTWm93/GskySFFbUHlHOrCMwcqfLNUcTuX6hq3VpuuochMUtQl4vBRkiW0DOE6 IT4iziDNkLBeS2Y7Z9AuaK1ZbRef2ZpNIbdZLKchZg2X1+M2QTEoAt8M1uulhKWzzyJApEEOl9Gm +GMXySsgUHeqAduYpdchIqkFu4vronT0/Hj3uKmxf/YEiSqiBr/5rLwA/pAfchppDWoBmuzng/3m FyAGU47fC0r8KOjsgmqhpbGgpjz1UVyQ2QVVzn+LHXqFEE9RwzoUHIgsbHwXZMSNFpSKvhdyCpXl RQqLFVUXizHKLmpfbCmLWEpnOh2ql2Mpqs51RYraQMOUjEiJ39naaCHOVAOwLOFXEOFIGCOjCWTg q8qcrbHwwMUw9SV2qMK22gXext4jQPhDEX6ju0KHovLIgJMZEzSkKCoL70HRE1Onl1mcZUYuFiPU JgBKBl9N5CZ5A4QrznShzvQRl1qtFXGGyC1Fcn0GpfZnc48hDiccMyqMUHYOguSraGhoNEr1kGbA 3tsNqqYWOW6GBclN4MemVxeQJJIsgxTo+hSJ8rDLPv8J7ycVUQouyGm8/CCtJY5+NG29QKyKOKOA T4P8wOmIdgp++YUm9KBfQN8Yp+rQtRkQRV8FwhpDCYjUwVDii8Q6vZqEmNEvi6Ys/AaAlIEGMqry SOlwpIiGbC8PfecFpK1QbVztL0tVkbJJg6VUKTTTJtIU3n2iGQBlUWsBESYavIdEbXqIQz8i4rh+ geXQOpWnG1AVDfcNukneAEHf6SI1m00QPairw2PMxdyXTH+UtsSA5u7TZIY6YhVlCVA56w7K8voE FdMTupZH2TqID35Pb3QABGvCFI9FVTd/QgJAqBo96eOeNaMRDcUmb1/05KtTL9GT1wWaQEE+hXNv ALMcjcWK+zlses/zqPqZBnlxbHqSkVC9ttFQI01XAOgphlDkgRuIGte1pt7HfYr9gDr7SJFRwcBN LdQpeCD9XqOLE4XF1Ypsq5GXZwusICv0pJiZ6WK6+IHGeVJNa125mf7C7zGj+AxdXIznkOUrD6eV tQXfU1mDHLs0pN4AAYFC6sotA43U4fmxHbAUZtocj8UUZygHwvrFgKgiopEEUG45BQz53VBYplAM EN5pQjTid3gCIGYMsga8CO4BWINj7oFktv28qEHhLYjwjO4BEBA4AML3tI7CGSA+83JHo9yAzn5k yNgEhK+XeTTBEa1AtZpQ5RsLDTdVHXX2D1Q6IwBkKrLCgOIRqIKtypJJFnJMJFBtnS/GwAzBf2cU 7h4cgWWz4IG22qKR11jQgC4DmXkDhMNSQNwcTAeE+qyvtfxS3VMRSza1RIo5xJJMsOithanKDSnH DmbNGVNE67rEFcpdI4d+UwtF0kGFbRmyyZZ7SK3r1SoqACsAkCnbnQ3mWGVNEDmSOOETxLazIQtU 5rXWaIlxyBkDro4P2SlGTmJBU2FA8mjJ5kFxtDOFKqcZeUrjyBf4zlRZ4hj++/tLVuDhZg/Z2RA0 A901AxiHLGM+sKzPWlQOV6uIa9SaIRy/zgSEGo8Q15tz+AWpBo+4TQmlfpC0SI312dIEpK+MWho/ 7PFooJgdy03yBohmailOhGbkSfh3VUU/e+TL0H3ZJWqYB8hz2KihkdlcuLtuUJwwaAGqJtNAarHJ ainIVciyTTqNLQ+Hm19VUa/G6lBzbaQBM+DNp8UimwfC4e/JZnHDk1DzOA82QYG+115RnG4Cn5PT 20OPDF3EQzhoCm5NrlFupnsbqdpMZ6F8s5GCOnFJNG5n+ukxTJrg9zruNWMgo/nNooV4+F0Ymw/M r+iiPNtWuz2IDV0OfwnFZtl0ulo333Ckwb1jv3wZc4Nvg5qj2lgqIw4klDWbAirB5Xk6b4CYb31v wp0LNHQsEmlz3o1hvZyYDeNVHggIA71fOgvAEMYLuasTBlKWCZRdxOmBgET8pueP16xb4+k4YCgv 9FcBCUWYQVSaABKEFAOsIwEkQGEGUVUCSBBSDLCOSAFhisUOwlMSgcfzBNacT6rVLt3cDvuZPA6L VeARnv6kcDANoQYeFJheQ2LGVZiWqD0oOcFVfKVH5sSnkMUzFAn1i03jOEMR05NJDaYnzXSez9JF 7I+uptPZDo4uwIPTAyYMM7qYLhYX7VUHaoEvXU6tAwQDVxUpIA0JkYYB87C1iHgNFUY6TLx/6DEH 08sOSFswRAGRr9jpgn4reGYFFwBoaG46A1oUEgXS0Fr1Wc5QwL+qgMcLJnk9ft3QhFGu2JU4mMPr GzO214SRtHFDhyldm1jMuuwUMSBwnigOwNsxz6UGKPs76zZzUqahtVh9AF9i3/LjU6SAIIESp1TR MNIiWopsuo4BGRLyiKXFUZo1mqwxEOowmZygcdaUT+F1ZLDshyEumCn4XEd1HeELXSBLezPro5Us sl+86SJrYBdJCvw6ptsRO53AvYym1KiJveF4YrimRl9vU3Y6IsXeV100XjVU1PWJZhaDL0su59bB ghYtIN1h9Vfk1+TG0NkC2WBRIU3XiB45VLVOYw0fGIN6ewoM0YvcBi8o/PRJVS3WyOGa/YW5XR2U l+kAYFGHA79WM6uSHXOZZYy9hCgFHT1nOkRpcCFWGxKrChsc/QwAadVVoUOglEGBl5EShkMFaRNd K0LhVJYZrQX57zFE1VDLVFkqK4KURizSZlobr4DMTJXVYg35Fztfa+AyHGH5mHeWmCpLHIso/9ur ogawIJXlaKT0YUkIVFYjNUQa+4Pd7AXwipVNdxdmCHgzwTp0MEPGVWAdAAAxtHgJyT/Y+JCYIRq4 T2dmYa359xjSg3W2KYVtCEt2OsbE9EiW64UFRa3FrQ2Bj8DAlMB3iJ3sqFAyRNH4EEWKH4JLHUOB +MXiF/GfYr9C9gEQWGSqw2IflixUBsuE+N+tymoUqA5LE31xAZ5pePhoRZiuqwlHUh3wrQMg6GvR gYXIPNUZebuIJSjFFanK0tawLA6L04jrIlIlJdNbPwNLr7ZQDlSH3t19iT3kePEa6aS6Vrmpuh5K WhdfETJTEKdC36YLpLBJ4SxQizQEkLfrLuQQf7b930zCD9SK+RZQE4qpDF5G3H4pqCpkzCEtXcBL 9fDl1Fwcf3iKFJAA3zYPXb3lTunDur192hIrwvSvAOJBhORuY4Z1kWijSUY8D/EgxT+T9Q8yJN7Y JoDEDJ8EkASQmEkgZs1JGJIAEjMJxKw5CUMSQGImgZg1J2FIAkjMJBCz5iQMSQCJmQRi1pyEIQkg MZNAzJrzP4F8HfbAQQ2yAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image138.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANIAAAA1AQAAAAAco4jVAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGnSURBVDjLtdS9TgJBEADgNTwAhaXFPYDPoDyJsbTQBDsKkSsotDG8 gcQHAApDTMBwWF1lKExoCB5UFCQchsgSj91xWJjbvePHxIQJye3edzvszSww2BpNtn+7C0dva+bQ wBXbrb7JhLoGwSYL/jSx0fjSuDZf22I7Uvo7rKPN1WbhZZ7L71gHhlkW2WvWjlkxRdbIQu80YmUn tFos57D8TFauFUE2DBtUS2SP7TTInLLZrbpZfSKT7STWRdl0tLQK1VO2bbJv31b9KoU2SmMflPVd ZUeHALP7D+zf/Moim/hhr/nZQzgmO1hNx5fdNQvX8W4jEV83ZioyQ1zXW47ZycKGxve9R3P2B7jP LzVV+1yENUObNJkAtNHqYU+Z9LmNp6nJsOQ4ww9jZNhpNI61vl2aOrMFw6gPZLDBRNQ8CdoCmRIu mVtwhDYxlU5QJ6tX0jc6p+hJ/HWQBY3ktTZ8VTsIEmSeTBk5AXP+VMgqYJsmPM7JeCZmn5nt5r34 ZH7UbLTO8co6GTjXNgeZauUvVpYvgLHPRbSMmlFvIRL7sF3/dWb8234B9OYnbaL9G7wAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image139.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAC4AAAAtAQAAAAD5VmQ0AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABqSURBVCjPY/gPAn8YSKI+1IOptxDePWzUu7Ng6uNriD4E9QFIff/D 8A1CfQdS7/8w/IZQPyHUN4hF7z7Ig6n//xkYZJB4IOojDpc1oPDmQai1/5Gd+xqF+j4ZTL2/DqHe o1AQwf+TsYcEAKkdAm1FnfyJAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image140.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFEAAAAqAQAAAADjEYqZAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACfSURBVCjPY/gPBw0MRLM/Hkewf79HsP/eR7D/7UfSW4+djazm773o c/5wM1W3x0PZD4/nHt8Pd0PudiD7O4wdD2P/UzkE1PsYyZ3f+/sR7PPz/7DD2Nfj//8/wMDAwAhi B8PFv946C1f/+dZBhH9vnUew7yLU/O9tBtIf5LGH1ef9CPbXegT7Lw72n0/1cPa/X0hq/uJgI6tB 0kt0PAIAELWcR3sKzGMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image141.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADgAAAAqAQAAAADO46UjAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABtSURBVCjPY/gPAQz46ONQejcOunk/lG8Ppfdjp48D6Qf2QAaQfrsf Qv8FSchD6f9I9D9mGP8AAwM/Mh9M/8Dt3t9o9EcYv78fQp+fD6Gvx0PpSDD969Y1MP3z1gWIebeu Q+i7EPH/vZ34wwkIAFEQEvzgtsLKAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image142.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFoAAAAqAQAAAAAb8XFuAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAChSURBVCjPY/iPAAcYKOLsx8mRJ04Zbs56ZM58KOf9fiQX3L2PxNn7 Hsr5ACQrYJzX//831n6Hcn5/kM+t/d4A5fz/dxco84OBgREkI3cbIVP/73ZtOVTPj///1Pe8R9gz fz8SZ/99JBfUA932Dzl0UDh/6pFlPn5E4vz8jMT59RqZ86oewdkduR/BqY6wR4TO70ikoPq9E6Hs /8cN9WRFMAAT4tIxFW414wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image143.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARoAAAAmAQAAAAAzB2l1AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHRSURBVDjLrdOxTsMwEADQIgYGBr4A+gcwMlTQT2FjQaiwEEQgHjow 8gn9CAaGipqJDgixUURQrhJDF6jbDjWViY87O9AWpLQDVpWk8dOd4zsXcPa4KXw/2XQOlNo5kJkD CYM7fIccZA9KWOGHWl6ksIVXsyLNhUZhq1rntDs5aBi2KozSvDXp401wCPr+RdH9Pmhr9BiFOkPa v6C1CcpOM2YmAlRGEkr537CkY4cuNDKTgK8CzyxYlTJy9Rgdmmbgvk4vtpcEAmAsrLXw6ZH25TcY +MTXraCGChBEihGkYCeRVRkC0fmN+t3lrFUgQ1KMegHg+e5dtXH78LJGqLtf9yXOms6hd02RjuJK 4xHiiJEKe8UFN9/eXiRUlaJj9NMKISCUWI94vkDDVSCQUtSMj/SD+hzJZ2qXOR0h4SKd1KHxLB1S am+qmozQ0MIJxYwSQj29Oo2KSbnwQVtwfnrWjF5Ed+uSIgX+s/wuWSoKbwUhjGifElRpnVDoj8mD u34SYg6MqCyEzBWlcwWejJQVGCMqcEKtIsfn7htNNx1Q002g9RW+DtrTncvrGyN7L/n2Fv9t8Qmk 3Mq6Oucg/CdqVtyajvIQbrgqD/q5KGf8I/oC+IjjOrqrWLIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image144.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEUAAAAqAQAAAADNVKsLAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACMSURBVCjPY/gPBT8YSGN9x8J6jFcWG+srnPUZxPr3G2bH370w1u99 MNZ3OSjrg/n+egjr7fb9Ffxg1u3tQDEGBgYLhtvlcLHy9VB1R37Pg+r9/PsflPX9718o6z3I3vdw vyFYx+Gsd3b2MFm7ehgrFsFKh7JeZ0dDWc+znWF+y46Hscphsv/M1IkOcQDyllvo0J1jmwAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image145.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGYAAAAVAQAAAACcEqagAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACXSURBVCjPY/iPBP4wkMD7+xeZ9/vf///v////B+F9/1+P4J3tb6// f/z/H5v6///3MLxdH78fKPcLIvd2/f097O8P1P37+BHCA8n9+/fzM5D3NR8q9+s1mHd7///X///d 2/Wq/g/Dj+/H6/8////Prjpy/xyGvyD7QOB3hP0dhr8gt4B5kUD7/sLc+XvnfiQ/fNxQT4JvAbt5 +fM+UfjCAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image146.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIUAAAAqAQAAAAC166WqAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD9SURBVCjPndKxTsMwFAVQi4V/YMkPIEamovclqCNjpkodGvlvmDKD hKgqFgakCkakJnlIDAyIeIMw+F1sJ4TEnYLH4yv7+coK0WrUJNE8Eoag2pN6LBsbC1l87mXGUlxu I9mdlneRXJXXv2LwZYOYPzF2g93NeiCpODlav/UicyfFbTYQBoElzKyHIr28XlRJKxWEvLynpXbi 9l0byyYI69mhb0teaPXdCeFJKXUAZAsnH/NBJltQkDSc41rEec6NqomTXs7yZKmMZjdzJzb3E2oT xAQpOIj18uileaa2nz7TtQF4OSYZtcrygFjqf8k9R4KT+K72FRNl4u/9AafVixctQiymAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image147.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMAAAAA0AQAAAAD0pAqlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFrSURBVDjLrdSxTsMwEADQMHWDH0DKVzAxdOEfGPgCpjDhqQp8gSdm /oAMDJlQVFWCT2BAEKRKMKDmylClkjkfiX1xTIkZgFsc5eWcs89JRIGI/gozHqebUNpBYgBECOoh SJv7Q6DpB1DgQcqAzWyq7EE7uCTCPJCBo2FYT2gYVhgAtKBwA84Yagxk1Pob3BgAA3rcgaQPWxXw wx20WzIEuoNlstPBx8Ex724LVVV0oK5uuR8GoDiJLaz3Ku4gQ0qRiX1VlVtLczmh6L3PUCs/AyDv 3/HiwTPIBqSrqolYjxEiSNoCRXMmo5SgBQ3YthaErdws00Cz5BaWZndrszC688D2g4F8MAFSzxmk LKlwUGb6kUFkBaUO8gKRoS4S7aaajUrEc4an7d24g4wyxEOGDFN3fKD5VNS9BRD0BVQATo9qhtKH BYmHxYWFXFDiYE7ybXptYSQp9s/ua78lth8d1CGgX0LwX9LHP8InWTaKEP1Q2HQAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image148.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD0AAAAmAQAAAABfCK4cAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACaSURBVCjPddDBCcJQDAbgdAIHcJQiXcODe9RbJ+hVj47gUcFCcIIe PUh5btBjhbzX+JrkFVowp49AfpIAa32BeeRKERgVZEBiJygScOB+Ad+UTwHl56vicesTnKIpDdvh ZVN569gfgekdk+kuQIHfGWQxQaws4gMAm0VHj5gxBU6L6hWXBLfGuC8U4WSd0P1HjTZ1qCxnft0K P0uyEv/xmCHXAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image149.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJQAAAA0AQAAAABEWyyXAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEHSURBVDjLrdKxboMwEABQSxkY+ZyM+SCWKItRKuRPyCf0B1AzJlIU tUNVxo5Rh4ipyoAoljJABPb1IAEcn4eqyg2Wedz5jDEDEpI9wCRrY3ZnpSPPZUU7rBzGHVb+z3Ls kOCL1LAv7HBAeDbsiJZu7vOOINaFRyw9AM3b2Vb5fAeVb9g35nErT+0dtgWxSq5H05t+pednmHLY ZdjLbLBIMnmdiZ4arM2sv3tGq5OkabzRitZOnxrgjd1i0lm21mZeVxvEC3O9tkeVB/HtserGEPeX By/9/RD9t40Gg/1k1D7e58K2IUINtumlIqaealKrIkmsXgKpLbkgJqfUgP/RQtpjXPjR9gud8pzy kQwrMAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image150.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMkAAAA6AQAAAAAyu0AfAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAF/SURBVDjLrdTBTsJAEADQJn5AP4EvET7B+AUevZB4xAPQEg+eDH8A f8DFAwkoqycPJvRWEkiphKOBHhpdtGzHaWuXbrvbAzoHMsPrbqbNZDRQhan9kRjPvDwFPKN5ovCk YZykD2XIA1e4OkMWp32eXCDR3wZAKKeASIjEFP8Y/0RRBxVDSg0Iq8votYp0CWzJCHxJTzH3uiY9 1WAhqUkvtBoM2q6UPikLH10wpfR26ihPMQV9l9CahVXscJcS/e0cyGFujKjOEhzIi2kVF7pIfV11 qm0kF3a7/k5/aBoZagHWSFYf527SBKKlUWtFNdLsItjpk5F4Idam9jE7fwUYjCyhjcGob2r+fHoP 0LOHCb0kzffsK/wa8+kYZ8K+TWicvHJo6wciCQUpYYfgxLQdirSNLrzrPOOo188E2tcrwmxgrChI 5xDPbDwV+d5CRe/0Rkk+qGixUdLYUVJHTcFxtJaSyzPJ3lCSxbPCIvJ4VlhflGeFpVeyKksWbD6O pB8fPmLH+mT9ZAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image151.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAToAAAA2AQAAAAB/jGg+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJaSURBVEjHzdUxb9NAFAdwIySykW9QfwompHhhZ0LqgJQsDEhImaBI VXKROjChTKx07AYbRYJykZDImDEDgiNLJaTia1rZF/rie7zznc05jUsm1BtsD7/8fffeUxzgZmsU XFP42d33/gWFvQ2hAnXokRc+3KnCjHmw7UNVhehD4a7auE1gtg62PTj1IMgVGHlxkzxfINAzCKgp z76pgYP0nB3WQVHs2CZmjc3gooebwSTbEGZrIBeX4eAypJKU8PyqxANksoA/PXhk4agPqG+a4h9o lHnkkKCOLBzikk6tCcreEeKuUNQZjWq/3IaNBtNChKWB8Il2zqWFYgVmFprEX2oLsfucJiK6NUu3 WQmX9x676UE4m42CmeIMm08pqhVPk1d/E+HNFzePCCdTk8g7UbcnRqwVq+TbolnAxZ242AjEivZo ElkvTyToJUIsblRhJ2ImMdrKEwdBEDQmg+BuQomngVm7Fr41iVSXlk6Tl9zb43H56pNno2AMr1FH H7sEb8/Th+bUP4JwguP81LTCJYOzObUQzMlMHVspli2c4Ae0fdISuO11ZmplOtNSzIPgIP3YQW3a ZHodNd30cAfHVViuyM7jHN87iLUwXwkeMoKqgALZeqiQGygtHIZc43oIyDtsgl8t3Gl3s9pXsweU uGeh6jcXURX+djDGfqLvz1ydFKf/zRXoRjGWBNvTArYztgKXBZz2EgyVg7HEWpjCI3YVBDc484vT J1oW8Hs9xAszCamD7yR266A2cO5gI8SwDuazVYyR68F/h+u/hUUd8xXiyrq2H3Yf/gE/V84QNaCb awAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image152.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADYAAAAmAQAAAACn6FXrAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABnSURBVCjPY/gPBn8YiKDvQ+n5aPz7/3/YQOhvED7jX6g4Br0HRPf/ /1ODYf4DKP0WSv/+IA+mv///z8DAIMPwHcp/B5U/gKS/HUpvh9L7ofR9KH2OH0Jv3Q+hy+tx0PkQ ul8eZzgAACH79YG10LOSAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image153.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFQAAAAqAQAAAAAFOEHdAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACMSURBVCjPY/gPBx8YiGf/RmJ/xiFOLfZHMPsfzAn7PzD8gbHtUcU/ HYAw/+woYHhzF2qS6QeGd78/yIPZe4Hs7///MR9gYLAGsxHib/LAyo//lt0AM2f3nz0FML//RgoH XOzvcPaP/+/h7F//b8PZv/83w9l/HyL8+Os6gv29nAh2GYL94yOJcQdmAwAsZbh0K3FB1AAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image154.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAY0AAAA8AQAAAACyPdsYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAALiSURBVEjH1dVBa9RAFADgkYJ7ksVfkKMXqXjyIDTe/BFC9Q9I6ykL xZ1q7+5P6NGjN7ciNO7F3tpjbcM6i+vaQ2UnRdnJmmSek0wy86qZ0kUoGFp4meTbN+/NJCGw6JGQ /4P4KD5B8Q8nkSE6OUTxqTsLJgLFqZtQFHMH/2fyEpUfP7RxtuQkfRTPUJyHzeQumss3H3Jzi39+ wpbIfUSOmCUpdZIpQFSfDFl5p76g/pgzyxbKEiOSec213ETDX1DrztUOl9qWid9McjyIi+V//0RF 5mhMYnLgJGWWFyhL7NssieckQFp2YqNrdmIJoS5y2VryfGGSSkMSRKSPSO88ERVRTRO0Jmpbspqo pgV/kOIWRX4WN3NN5DYAyyvyGvQ9uug0IaN7xWlSkQM9pZKUa7WnSbFWvYzCOM0TIt5UL4kTk0Xt Q6izQPmmKrME6qUhhFSEWyIBkRARXpNBQWa8VZGxqmi5rYmaA51Uz4LvqUk+UeQM4C1vdUg8ZRUZ Qtrd133K0lCyo+pVsMKhP3uqiGptsLbWUVnCnfKnTwYQd/lu+TLJEj/zhvxD2aeVNrTERuwFsO4F a6yjagmrLCqB5LTKAuXTrLOofxEUi0PVxMKS7LQ3CWlp0l0aEUJqkqnY16TIQmGgSd/UAvIjr2sB +PTe1AKzZV2L4EGHjEVPTWZE2qpjALdVWRlZKjoGk6IsQqjqGMwfALx6BjCeXa83DEPfk1Svi9mi Pt7hxbrobekiEiyR5cW83vyXIWZb6kcME3ERsQ/yDiYeImMn6VNLZtySfOgkISICk9xN1j1D+PcW Ipsu0j2ltww5Zl9tgx7NXSSldwz5zCam4Wk0p41k73lKe/UQ32Vn9fX7IsqaSbphPlrqk9Vl5nrE I4BG8ktsPDZjq9NDkyUaHjuyZHFgi1y9cTCt49PBu+I5aCJ4bBvAENV5BymOLTQ8RfEFpL844VdC osUJLv8MxY51WeS4IvIbCUYJWlj8FNYAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image155.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIAAAAAqAQAAAABTwm7uAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADpSURBVCjPpdJLDoIwEAbgJh6AI3gUj8WSI7D1JpCwKDuO4BKJa6zE 4JjUdpxpeZQu1EQSWHz5p50pFRg94j+QiCYEm9G7AU2fLABz57IANCfaCJIIrAwBKCGVQGMXuO0Z tI0SGrMVCiXqlKB5HfACA2KuhEpphspQADhGAAyUrifoISF4UnnqoXtIAlpnhh5kmVRUNoMClyiT Ij0LsXPgE/WyS+HXmLdtIJfYHJEa84DArbfc+gRuFulg8LBMi6OD9Ty4SIUnhrqLYDxFcIUNaIb2 Czw2YHAYNv/W9RP+fR7BZp9u0K+38A1z43ku0tC/VAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image156.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJEAAAAuAQAAAAAAP8YuAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEbSURBVDjLpdMxTsMwFAbgcIIOjCDlJuUocAQ2BgZ36y1AHKDtgMKC IEI9QEemyqAMGarKICSMFOyf5zxHcRwLIeEhT/r0J9azXzKM1iz73ax/hma4iNAaLmVomosMreay CU35MrAW5cAkmx7Y2j3nQ1N5Psqp65OvSWzLcpxb3nZ22dmuWADPZC9T6j3/FqhkXdxQG2T64RFW Uf9aoli5tsmMtyeJ+wXbZzMRVr0DdxJHh2xvTUlGZ3xx6o/M5cqzqcJ5HphucxDu3cBcTtAes4zW QWsr/p7uc5W5Ao5p36o3GOuvNjBr/NWSvXrrzwDYd4be3DXFphP2sR7bPpHb/sUUm4ptFxnNWlVH s5aaydTspmY89S9061/2A909IqZB4M47AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image157.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMkAAAAuAQAAAACq/ACSAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFMSURBVDjLrdS/S8NAFAfwiLsdHBXyl2j+okL3QhNw8K9Q8Q9oOkim 0Gbo0NHRSS6SIUOpVxD6Csfd8+V+YKt3gYI35A0fvu3x8l4iDJ0sOoWUfXpImpJ6SJhSeQhMYR5q TXn1ELfFR9qYj5gh8NGye957icdxKMWfkv0gQHkVTOUvjsamn+BoXUwR34jqCfUzxfqGehfvEVes LZ6pGUQwX6BKEco5Kk5JzrCYda00RCkQlu4YllNL5SAl2sEFUSNxyPDq0lHV0Rbod7mU6pPZd5NF 23E1iifnO1jUt1wdEQidAp1SdTI8olGsSafoGllE50zTzKRy/V/d5V2qkY+oEmzEA+I13XD1QyjN 4AlpR/CAlBk8KewIEn1Y+tNexI2j3y/FTE6AIExfyyBtwqn304kb4gFa+4mWqGn9S9Szej0L27Pm PR8Hd/6fvgE8wle1ftAW+AAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image158.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIcAAAAVAQAAAABEMsDvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC4SURBVCjPnZAxDsIwDEXdE3CD9iYciU4VAxLZuAXqCbozUMrGFViq VGJgw0x1UBXMNy0LYzPkOS9fSRzSv/GmeeYcMat2S6ycBt0RbxorpQYaFXciXo/lAHiYLXGemekl G00K8918CsAwD+r4ENQnvQCciOuJ+fiyuACWMVMXyIgAv0xVlJYBxnMusq9w+G0AvIZ7SiqxWuCe AfCqgr5QOqcaAXsATIztyjqMbe6m3sO1tKYnzPyxDwpHO/QEP5yAAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image159.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKwAAAA0AQAAAAA/f+5bAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE/SURBVDjLrdM9TsMwFADg3KA3IAuImQNUHIQzoGaLKn7MDbgBV+hY CQmcLWeoOoSqAxsmYnCK8Xs8O41rJ0aKUN+QWF+e7GfHL8FYfCb/ZtYNhM8/biR91m6kfFaHBJ+l G8EYrssYCyXMq5lozHzWVVdSwMDNa1c1Ibfb/OY6xsBjkzwMuF0SWI/Vx9X7OeJ8ygLelGfrBYK+ pewC6IgeG4Zb2sz1tkIAJBZ3L4g5fZKG145vXonpmArLZhJmOD8hrgGXM4TTDS25u7TMGeZg2UWW vEmepTne91hIk41ZupwVyT5Sy212IcLsRTu3DLhUT7SdC7DbOTAqKh+5PViftd7fs5ChuzbicInC v/Mnw6SOsebRbFUdgfXqOVrJdB6tW7M+S8fDbgAcybY024V60Jf2EfQlOP4a0fNeHId/AaXvJzgZ 0BuWAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image160.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVEAAAA6AQAAAAAhSVfCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGpSURBVEjHzZXBSsNAEIYDHnrsI+QpvAilb2APHsV38CbS2g149+bV PIJn0XTpA/SsIOkKggg9RJSytunuOJtt1up2MKUqXVj4mHz8IbMTNoDKKwo22e3/bu6ABs8d0fBv rqTBd+skeG4Wk7Ce2yJhs+esmquALQXfjSG3igfGbUN5kAp3K8yBi2UQBQ9dNLaea8bVuHeFBB4v gyiQSQ8gSW0wA93FdwhM8cG5KPKf3es6gyTB2nGGuu40ZWO4JxxwVzEut+5kKoyLKfvp+SdwV4mC lzY/DE/RlVrATc08uU9TB9YtKpibYy4vXD7PvU1TVkKn5iqFexjyZBZP9FXTxD2VSgEMc9+Oiopx L02u5pqdMJM7lll6Bg7QndpKFDyqC4DwDtvV06ZnnW0phgfgAPuwYyt4xsqcljBa4bKxFByPcgGm FtDVZgoy/DCtuuZJns8VByovXTs7sxj0pDFXmPoCyoI3k5pJO60LkBPzi4oHOfFfrOaSsJb7ykjw XRo8952GCi6QrmTfob+Cu0ruYAV3tAEufb/5/aXvN3/Rd9aabqu669afuR9Etg8plvfeHgAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image161.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaEAAABQAQAAAACYavdnAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAALqSURBVFjD7dexbhMxGADgREUqA1IlJljIxsYDMMA9Sjc2MiABYonZ GHmEvEUrgcKlYkAdSrYwRIkjBemGE3FTlDiqc/dj38U+/3Z64UKLGPBQO3f++tv/2RenBjuUt7V/ QHHdSKoophtpFUVNi1RQ4a1AtyqogOoY7QqKTP2x/oaa76BS+KmbrIoSO6n5TurHTmp0MXpBKqs7 jx99qB4LRPPJVrVepMJSzzsA54FRJqlAjEpQlSs8QrN3IDRKoJCqnj28SyAKjSpGSo3S/4lgHRPT mxrFjIrWdYBUXRSqbVRklL4XrlVak+UALr07alxXqvXHLYriWqvkgmjVuk105rDqEleJSxOLfMqq LjCxLZZICjXUk7FUT8bvkTIVZ1WPfLZUX/7pQ9kI84fTR7EWkO4tkMomX2SDqIWw2l8gpfbu3Ffg jnBertKGowYblPguZ3FaFquT7W5xGluKy0A8LlGte2/U7uZxlKnGEmBCudwrnEs1g/eQPrXVEr7I XiTf3bKPUimTyeGFmqruLVtxEsplSPLdbauTYoRKrR7I7oe2Sg9Ivrtln1xNEjiiILMBKhvTNKCi CWarKdVgyTHJd7fsk6skgdeHZh1OgVL+CkxRijHxkZgrUnVbLLXUaG8KDKs6J9xVMlY6Do7kGyTb vSrWdE80V7V12VexeD05bukrNRPrhKJYWTZQLJUNHEvOi2uVzyvLPJqXyryt4L7M4aRQs68BzZ6y UcuowdRTRirJe2uVLaHUVvnL0lHCUdRTbIMCR4Gn4E8VvR61DBw19tQY3rlq4cYaeGrgx2LEUR1P da5NPXPVmafOPMVfOmoYu2oYf/NyOHfUxFOTuIeUuqdUaD8vpEJzBX9XCldxT3GsorUKrlRtcyVC JwcOzsmB2YoWV9AphaNTiquKDxSdiDg6EbmqGG5YcvoCOwZsPn05ZYOyyn91c8p6+9EbV4FptSuo cENruyrGRSoophuVfvnu9iu7tPxV9QuqrbUbmocAfgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image162.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE4AAAAVAQAAAADAmOWEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABxSURBVBjThc69CYBADAXgWDmGi9wOLiC4iHIjONIJFo5h4QBidUIu eUbFqwRTfTzyR3gr0S/XAfA4SmNcLkpERxygAQKjeCML1JECsvCdKoqX1pCqscc9VvD2pLbsotYN TQP2mQ+0Lh8O6Yttptb/r5/G176Pl+XZOQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image163.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJIAAAA8AQAAAAClFt69AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE4SURBVDjLrdGxTsMwEAZgIyQ6MGRlQRl4DpQHYagqho7tlqECj4x5 BB6BMSxtkBg6dmsroeBWHRg6JAiJIDn1YSeNW/sstUMtWUk+naO73wTQeiMntYltDDYvtiUgMmwX zDYK0HaYZ1sXAmrbnWDI7s/9o+pc1gGPOuaAY0xmYJloOfIrCSFnO+OOnH/0E9etkYmAI9uwAp91 2fwG21T18gdFtmcxlfYLWaE+vmsLlRXAdiOAmGErrzJpSxjdNhLJ/VXVDdPGQrlnlSVp7tem4ltV Nrpu6ug2K3U294laLW3P5v+ULXufl9XrgnhRk3O07Y/tZd+rZzOtzsCwJ33d6N7g1WExxZbYtpDW 9037AHhcU9OG0jiy8QM2PrAtnfBw0DZtFZd5GFj9jUvdqLZYOAywvTsMDtg/Z9cgancGbCgAAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image164.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAwAAAARAQAAAADBRnAPAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAkSURBVBjTY/j/gQGCHhRAGY8/MNz9wPD3A8NDMAOIHsDUgBEAHUMf gDY4IKwAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image165.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGEAAAAqAQAAAACL4gihAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAChSURBVCjPY/iPBBoYSOP12YPI31De/Xpk3juwuq9Q3lcU3u//EBXY eCCVf9gfwEz5dK+oHmgy1IZK3V3/4Tw+6zxbkBsaGD6CjcndC3HZOwhvFxLvo5pQPYIH98OD98i8 d+cf2CPx3v//xwAB7CAemhySvo8ovP9YeD/YobzjIPrvd+Tw/PufKrx//ihy8Ui8H//3o8QfKg9Z 5X8UU0hOEwBRzuu/yCOX+QAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image166.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXwAAAElCAMAAADQuKnHAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAJaRJREFUeF7t XQebqjoTjmBZUUFBwUrWvlbW3s3//1d3ArZVlCIu67nku4+fZ01982aSTCYZRILgGwLIt5KDgkkA vo8kCMAPwPcRAR+LDpgfgO8jAj4WHTA/AN9HBHwsOmB+AL6PCPhYdMD8AHwfEfCx6ID5Afg+IuBj 0QHzA/B9RMDHogPmB+D7iICPRQfMD8D3EQEfiw6YH4DvIwI+Fh0wPwDfRwR8LDpgfgC+jwj4WHTA /AB8HxHwseiA+QH4PiLgY9EB898MfKxoCiaaAB9BeAYBN8xP1PJjiaQ+mPozJQdpXdrnj3KEDEIm 8AnNAFP7CLhhPuQeSu1Us0LWSftFBzFdgk+YrBl27SzKBJjaRsAt+FtTiscRaii2y/7fR3QJ/r5S V2/XOrFPhBBMB0Gwh4A78Kt0wt3flLAH7FHYXsFBLOJqtZPYfkQILDW37E8EF3kKPhoGuNpEwA3z saCByMGacCV4ImJxvCyKcZtFB9HcgP8ANYULILWPgMfgtwPw7WPvSuYHzHcA8KOoAfM9AtJNNh6D H8h8J53gMfiBzPcRfF+ZL0tOWv4H4v5LzC+X/wCgTqrgMfi+Mn/bd9LyPxDXY/B9lfn89g8A6qQK HoPvK/N9LdwJ6Me4HoPvK/MXnTdTK3kMvq/ki1bNjpXdUPKX0ngMvq/Mj2b+3+D7yvx43AL8ukBI qfdLtLZRzL/EfNK8PVwjZLfmW3KLh7OHOi8NSKIFPfBHgsfg+8r8oTKf3MKq5BiJlcYxsuPJAOxd EvM/g77H4Psq8zltfnWwqXdFzDhjkOB4Uy7T88/5HyH+P6XP7wotM/DbYyLBGlSuEDJkUnD+yZuM D1/6419ifqjzkTABcRHmpjKAvyNkppvZDaEH/kTwGHxfZb5SZKsmoIIobA8M5qd0ywr1HwXfV5k/ l4hoAn6sq/+RQp5SSQy+wRj4E+FfYj63qJsYMSaGyc6CYj3GpLLNdMjgX51wfWV+dCYzt4xOxJtx fXHZHJFFIUIE3mxi8GUk/EvM1/aFCf8AxQK1oF6AcPorwWPwfWW+ECFS9ALY0vXE2gTxw5qtRn3q DY/B93W1s1dIpXXEEbdVbuMTqHaL9Rh8X5nPKfVQaGW0fFLlYGn5x4Md8DEE2BjSD6vgK/PXqRaO zenKRpPnBauq/oHf7YCvNpIq0ZjGo8ns0BRfmS+E4kTj6mQSr7FvcT/GDvhE4gWi8XYufvrKfGFF FnK9HIqC9uwtgi3wCTvEQ1urBF+Zv18I80QGrd8CeFpJe+CTHQLtiI3gK/OLiWFpsKu8j5W6TfAl ZIv4xFfm62e4uHp9W8kGZ3yKYg/8Cd+2pwT3lfnKUAOhL+Gx5hOYTou1BX4PJlxhaOfk2VfmVzQi yHBQsv8rKmOrzrADvtrYYoK34eqASzEDhpUHWnlQM71v6wfztdhGIHgTw11J4QakrdQ5osTaBD5i RIjBN2ETg36BDxyLwccmtiDwTYGPzYIoG/gGUfExvp4I2LaBD4wHcdKm/2zTHGlmELVNFrGNjV2P F+ArCl0108/kfh1Vm81yr8mb3IGGSH4wXxJroNQRa7Pilis3yVrkU5noGJQ8LTFKCjWuSCI1caJ/ xESuJimimCExsZYhylgMEV7UP7oCUUUOp2rcGFdqtQqpiLUU4dFnhHAcMK0r8gQXxTmpimOZZEQR DgaeDXaYfy6Dw61NvB9PJiZ3dpB+MP9UvYpw/Fq0IyKtoZvV+pmadTTXMRyBn8qPQnIuvWaYbC5p Knb8YL5J20vPLze1di2fjQganP6+LDgC37oW/jL/vMoxtSGxrv45hiSj8ssfUPEYfF+Zz8GUeAjC +qnjqg23zAwM9ZAH8+rdTvcYfF+Z372YA+PuaVuqF8Mnm0Kh6GS8OIzrMfi+Mj91mnABBDgpdxXw sJHen3tx8fzscb8aHoPvK/N/tlJ1o9sUhlMEB2LnIFyeS7rqzQeJPAbfV+bvzhMutJid//inHeBi 1TD31Fxhp5CLOB6D7yvzL2U+NLFCzcIdhFV5Wrw5s8CvvG/hMfi+Mv9itaNjvgOVlN2gpNLfZROV QSDzbSL4Y8I10LfL/U65tjdVmgtjm4W7ifYvMf+2/bYkj7ZoZrODe4Ok5AZVm2k8Bv8vyXyKgI1Z t9JF5hpamwg+Ec1j8H2V+VcTro5KxcLkoi6GO7kHwkl45dVej8H3lfmqmb3Io1kXS+VGSHtI3UDm PzGy6ax7J3lpv86GrGbkdwLfV+ZfPzV5AD11st+87AWlmEWdsybubv++0YTrq8wvmmMpRG+PViZ8 eG1/E/DUyHuQ+F+S+WYTLm16rHVlrhzqhuc21QjaG024vjJ/eM9Asy1fKJvbHfTdtW3KGcj8p4f9 +c6EkMkWWw7Ovt8JfF+Z/2DRWNWN9TUcyjJ1qwXOj67GDjrKMUf+JZl/Z8LVMQFLD7wrf9bsWT2e YcTe2EGY94vH4PvKfO4BS1OdVA2tnV9WCbSaNsczf3/ZLkj5jybYnTkOgcx3DNlVAnZUqzHuTtTx 4Y7Xs1UwTe+x2PF1hxsyX0BumO+PmUBaf+WtkXM/PAU+vtmp+CvzzcSO1E1O9aP0jKsrcrdN9HAM PAX+rUD0lfkmO9xJMXyyA4G3F5yHX5f5cSa6XnPbG6asufV4LDLn4Ru9eWfCV+aDlfePoPDfWf4s iiqmPu0s+uP3VzvKPpQ5SxTp1AtSnO5jjsbAwij7lRldtfeVNkbOeLvZh9fyZXck3NyUwy5tr2zV 1UzsxMeROGroz6TQwH8evmyWiBpSHI0EtOY0H7myVfaV+ZlTlcHEct4oXr9woTrdYdlC8IlIZuAX 8+CCDJ22difw85n5VCDHC/ZQqNi4LvlvyHxlF1qK10KIkJELFv/6hJuCtS2HjFOE+ppPIjmqL5Jn 8Oe4dqEhFG+8U/rK/OOQHJWRqR8DN+abvy/zE43o/sB8ZSB10a5yHMFNXr5QdtyC7yvzda5rkWyW TZgubHDUxsnV1Vj+9dUOC973UgfmX8p8+J5Cl2T/Y8yng7MwrcEAvROKzs8Ef33CLX4RkjvLfPU4 4ergw4ZF08A1n0BlfpZoP9sJzF8s4Ooi/RAW8OOCRhQW+gfcCKRfNAF+hA/j7xAVotE/6d+MqBeJ 4NUHGlVbwAkthg89FqaZwb+O2eqZkU6KQckVxIBMzP6HuYlw/OGJadK7pGYTbhWNd2V0MrHWLhYR qW+4QFlObsphuu4ZLq9NwpR1jmEkEmGYukLVKRuxFiJtkQkRRayphK9xAv1YELU2VkioJgo7Bh4a VZPAV/iWI1yNJ1q3JsPNP/0DLhSOmFqJxJlaj3TgW49hCiRRY+KkdPjIkGitiOHiIGKyfTHKje38 z+5RluBmfWq3e0x3uHE+1FNNFVER+nDlhi8dbkRnLs/naJHuZH4M3RcVdhsy6Pb7VogOLmhkM99f l/n366UY12Vi23uKcXernTF6TneIF1w23FEUbIGoC5n/hy5HxIwN7ISb3zm3cMX83hf6tCLtI1gT QzSlj7dPXgC+zQHiLpozxZqm7xHZqJYomqPlivkgrZEbvYvRYmUd3kf02twzHTkh44L57lC1mcoZ +HqmWCxrUtjc37Mb5kvUfXRDl2eOwyZRXEaPPLACv3CliLJT2u9PuHZqZR7HDfNbuvNusyeoreoB diDfFwKwa7GHcqPR//0drlWj7//ugvn46+MDfX9kHT+Cqe2TSL2ce261OT8rmnExrf/rzMekh3Lk jpXr3X7exMO1K7WluVLhlEPilbc6XfHVhcx/VI4L5kN2ztf5TS55+2iphcx3pc93BardRB6D70bm w67N2SZLqHx9Z01obgH+9WVFWxAJpvbltpJaR/IYfHfMdwZ+ZMtQLxC3IXK9YmIvX2RydYpI/tAO 17Iz3TLf7qtoGM/KjZxdLUGvIDaVY49EXfmLeKeHL9wx37bMlzi0vb9kSWg35NDizNA46cy538ZZ Us5tBI/FjjvmE7Fpp/51Ljx6ZHxjLtQnaheEFLZ7G+KqIporax87rYE4HoPvjvnkIaZGS2K9Wtj0 uuG5ofcm3ESoXK27XGf++zKfWG5/StXPrKXcWF1PuOd+ifdHFj13h6z/+A6XttqC+bg1RQXHO+BL OPeRQaRYPc0JuC20FWPajsOZtHTfrEEw/Dy9JngsdlzK/IfML6lLro1tNP/+DrdJr7UJOXEVMRCX mDA31m8HZSIJeD8w7sKoxEaFrKJ4DL73Mj8jN6I2/fvc32SJh77LqFFjsYTBm1lJVqgpz4QeFN7V ub2TibjHzF8U8umxbZODezdT8IWpWsm4nYXpSy7RXgTOSosfRY307r1j97+V+UInWwzb8VdxGN53 JlzM3779T8HfyLgKthiSfkR+T/D8P1c7mIym5Qrp2X6v6K6ANfVDOeW46IaEKPj6IvTelI9tijwr 8W76+x+V+ZqU/DacEFTsP2xpbpBWNVNd4FpsAwdg1O70MfNdgWo3kcfgeyTzZxziDtYkgj2vCbS9 pjJ/Z/oYsi7zAXgYV8D8Alnwd2YW7OaBSJ/A92K1o7H9cCQhHFsg2Hb0BquXmxC7tiwyQC9nGf0C QpElsexYIql7tlH/L5lfj4jTn/ZaboyLj50Qu3PVH+wS9SgaeJrAGmHvvkf1f1rttMdfX4YdyEW4 uBFgd0Af4rUvbapN0yoy7JwT8mmcXUfCDlZbDivnuWLtOZnfW2fzBXzTBtbmFdqTDcmJ97L1HoHu nYVnTLYcQ35O4PGEqxR3bl6K0Bd6iVaYd5P41JjrHW77+p0dFzhhW8puFxnTJF6D37LnSe6qtqDb Geaz92wQ7TbtivmxljXvLbN+K5kfdQV+R8xyxbty1xIh0wj35lpnub3Takdp8S6u/PHZrotUj1FU bMh7G/3wVjtcx8xfJDJLbm5/K9OG1cmdK4Lypblg0yNF/CvnYq9l/npnc2lyYF2BQWvW9CSrJB/e lkvN1WFoKJDVcAjOxeZsin6YkfZywmXluScPXbyVzOeIkycOcsnGgOJoptZSch/U6J4MPjuD+BQU NPFkSsPDCi1AmJvpuy51O9EdjkY1G3LFIso7yXxY5x8PLiwbPshNywdxY36SlY3Sc6fMB6w/2SpJ gB5GU3ek3ojDk1212+3AZYEFyBhLsl0Dn/t11ZwNZMtG/4jgtdixzXwwwSlHjgiaK3SjIVj+J2R9 l5paz0Gis6Alq4RVEPsFE/Odsz5/AQdVEOqyB9x3hqej2B6DD8yvmF+b+FErLcEkP9gzMubMH2PQ U44Fw9demqpfKPhEB3ZiYgpystvBw8OzHc9z/81eF9TPRB+HCpfVxfkpmDN/TDqRukqKFMmZzAPf dfD1ScXM5Pg04Z6PpRKtJ1+EFYwx9JrgPfPNOHlZd1wsh0dXagRz5otkseZ3hDK/EiIl8IBSN5gP 1w4lEzX90Xphc/FM8qT6nMmZ8Mo3bDwGn+rzH96+6amocWv9ZLraKSQ7Qm5IZuVqrkrvrXTAF6YK qpZthF8QUbhPxtylhx/8IKINPmtv5i2oN7/bXmUe5kcm2xYz5m/UkbqJ1XEoUw1VQyB6mqE9Tswx iQxLpGm2CDlOuKJmA9W/EOUFzCdRc4PvdqwVvmPdYcNW8wCWNKfLR/0i/E04yHw6OrwLT+lZLarh Mfi6Ph/PTU4ghEL2Y32vJZa2mudWwAaX3HFkYvTsjyfDn+6EN9vhQnuF9c3WPtNHx/WfCSBPzoqH HA37/J+G+J3tcblDjTLPAZOMLePPN9vh0gZeOURtd8JbCd9nobNrQY/ZvPjhVSyikoKhifi5DMBd sBa0g77wRhPu0Xqhc/G6XE7ui49fFbF9M+Ux7vqdrM6PpWXhODnEf673DVtNi0vTT8ssqwxeIfOp 2Jfm0QndHGm7ZDj8iPW0ghtk907Ww+bQHe7qB1O1ZNiwS1hlyOqjuVqKh8OtURpMR2QbpQpzKwSf +N1j8C/sdkrddYqkmKmNBw88Ejt0tXO1ySgcdtJ0RucHqZPmQ9PVfzZ2r28o8w02YJ5p3DiLvCEK 5sY11Gc8WB/CDjemr0TPoXDYD1CjTKKe3zjV6MxwMFt7SN132+EeGpOAm4Nxfkfl8MOAp/rDF89p AfQSwArkWrdxlPkZCn7IsP7UeUFJbwf8g3GVVSPc/e5K7OSic34u/9SNGcWf7HakaDgEAqfND7FV xXYU+7JVLBu/g8w/e6Yx4q8OE+5kqJEqaCeOl6cB9wLJvVJXb6O+7kxHSjupXtePoK6DIfOV9nhJ lZA0VHjNqh5FAN8LwzCQ+Ven5ricVQflVFYhXCLyuSJcXpGSunqDYSKEs2H+LVg4trRq28PfXTGf zDoRc3MDyvxN5zN78YI0a+mPOQfvAlqODxuthB3u9RSKMdj508sRulEmgX/pSlIImnYaBo+y/ns7 3Mg+kjVfHQLz51MU/2GtZG6kfdniqbOHL+6BBW+smZ1hZuZ0l3E0JdkdfVGGrt7gNs/17612WizR 9AfFb4L2Xb41ftpanW2VzuC3U7OLnnPiTgzwBUd8t1VK6WIHfjXEH300VQ82NWbH6DZGnuMorsRO ZUMid8BH2+pQ5S/CkFdbyR9/ufxV/z5sobF6sBWEI9vz1icRdrQH7WrmJiWOQfmtBK7AJxwzMgdf qbGp65D75nY3f/zxB3Yus+BS5hBOb04JezQpYftIcHfseezncBtTsLz3/kTursCXt1hDZitN0xdl o9amgD/0+fujMN5P0djqxcDLpseJ98z/e2e492X+rX3+Irq3Ju+lPr90trbpIIcSV7buZ4dE/Xur HTldn6O12WnSzZ2stszasFy6ZH7nPKQ6yEbaM5qL2QtkhDVzHHbnRXRXYicVjSaqpjfNrpmfsWcj f8H81MUqyiHzoxnvle/49gK1e7CvU7oC/37xP5iPlerP46O76c7MZ9MXRxwOmR/NmM5DT4H199b5 95tzyfxJfGxDYa7ndWZ+ZHkh5uPOZH4h7j3z3wn8M/PxfG7fWOzM/A4ouzJjKdOlZpYFpOV+nLxa kLjpvczHzr242h9pHoudI/Nj8VrFwbWCM/OpJw4pucms9X1utG+/A8GEEPxHvFXwGPwj8x2BdmOf 3xs6wfyE97bvPfTYruR0U7TH4B+YP7J/zedK5httWHMgdByHsheHAlel/r11vtVqZ+X0WOrKYq0w KIUu5l27vaBu7ca0H++dJlyd+coP0xk7Df1psbb/SJB+zU66n3FWtpTEzvJ9t3U+HnYczLU6Fj+Z X5IUPLF4j90MQid6IGdd8KLYL5D5o07I7PGVRw1wYKv5IJtXgK+90VITVjsxUIwlWielzKK7PbwV FTsog6q3xxj2rZQfdWHRkfbfHpvfTObrBgSJE/fLtQyjt7OVPWBTmt7shbxhvpsVklUXvBP4wHzD dCaxNuwy2PS3YSPQywLhR1Fqy5BD19z3hvlWQLr5/c3W+fBoHw0lw15JWWYF/d9l6JPqZ2JLV0Jb YyycgzfMHzqd5930hpdpPJ5wgfnj4+jP6TrG5GHnk4dLik21vaQ+67nlNfhONwamENx71PQZvN5M t3O23lhRG9nkYefzRaVRiM9S8MfhKzy8ETv/9wmXMh8fkcVUDBzBp8wHb+pj6sz4hvnx1i41S8F/ +sej/3IPTNsM+eZteKcJt128enXkNOGGljHCLvllekdKy2u9e4Ifqqqt/3iHWqNnu+KdJlzl+r2d GMu2J0UxRtoIhFAiVWdLJINeMzO6c09g0T2ncfxsN5qk93rCNXtjLdP5AMG/Ew+ql6bohVWsSVtc OcKywPSttJpm4MvlMF3yHEdw6lVkeoV64a1kfjR+ePDjglFsjcm+0gjgBQLhlKVgZWf6TOFei51X vhNh1U7rK0hWOfzy7x6D7/JFWW8abeUP11Upr1i/HiviMfg3FmuuGuwy0St2uO90Ic5X5l88XeWy +26TvdVqx0+Z7xniFxlpf+9O1t1m+sr8//uE66vMf8U6n2ivGE+HPD2ecH1l/ivAfyf3fL4yv/IC lr7VDvdfm3AFU2dDHokij8WOr8wfvHJDZI63lnFiRX2dx78E/ktk/mOTfwWFW+71hF6D79hS0KMR TLN5CfiPG6TQRzuqbt2DeAy+kG35FuRwUfa88OjyYZ5r/bmasFMLvdcsNUmC9S9M6i8oe/Ioz3qK Yv/dtXrH7M7w9pj5HgqRt8gKxM6HvQuXZs0JwH+qkxXUsvFoz70iAvCfAp+cHopwk00AvhvUPEoT gO8RkG6yCcB3g5pHaQLwPQLSTTYB+G5Q8yhNAL5HQLrJxivwS2en5W6q8f9M4xH4bJfz5H7D/6sT vAFfAj8y3GtMj//l7vAG/AI1/zZ50/J3kWv9fvdHhWea6A344BuAxDxyQOu+Na/Q51vUZvwHwKfM 9x38Srr/yvdZzLohl94+c0PdG+ZTHwHgQc/nMHbxXsOTVRadPLp6U5Y34LfhMd7x70vcq9a84mbK G4gdEisyz4y/J/l3SO6DzOccPfx53UxvmO8NeM/mwi1SNp8Gf7akU/oxnj0x4P8l8LtlGy8He4a7 npG4rWL3Of5L4OPDE/nu0XCcEoOTHPfhXwLfPQo+pQzA9wl4WmwAfgC+jwj4WHTA/AB8HxHwseiA +QH4PiLgY9EB8wPwfUTAx6ID5gfg+4iAj0UHzA/A9xEBH4sOmB+A7yMCPhYdMD8A30cEfCw6YH4A vo8I+Fi0K+ZX1CG/elDpquETGO/nZ7txYZ/R4G8pfudja/9Y0a7Al1Gq+X3fHl9FutOIyLJcWSaP D8xu0Cf1mTI2953+x1D5peq4Ar/1DaaZqKc0MSHtnEbYTkE41ReHZmndZ4SKMJmgI9FjqAEPeETC 1He61FmBqZEwWzXpex2zArVv7TULkXppdspGihQKhSZLKh1aCpl0Okq7E5mtwMNupMMSbRbpFFbN GCl1CvAxgzibnJFdj7QLHfgmNQvxChEineMd8VihUCKl+Cq1KkR2hF0BLyqdwgCqU+hMoIh4B9pC w6Zw8OObk8iisFCaGqnAYC4VChvSi9NKxIQVZLvIQc2Fpuunil2BH/2AR8FRrAlPsWtbtNjl96Gz lSx4CzLYvUcdUu8fe2WDItMKSa4+VNLLqwx0RAIVETigzCxHeZBhQxRvMJlzdZj8KDPKM+xXJguv KybyfGafqM5RtJqYJ6tf9QUqxjNDlNOycrEPj8IDaiNEX4nXYNj1i3JYId30aJ8ia4htSEGh35Ub QqnaQq1CIyt9fpVIZTiK52fr+WieL7X5eGE6pxEX02J8rrs2qn71IHfazixDhGx0ncSJ6hrx1VKX UZebHvqCPkPflB1ugivwKfMjaAH/4f7n5w41gRXHwpW9him7IaSm4fDJr/MGDXKt3ZjAb59g05wt kh7KfY6gZTHohgEZfhKuP0I7dmfY3+kuPjn0OSDtdFxPssGQpELUL0xSqIJgkCjQofAMF1eLU/Dj CEEsjDIiuPaTl4Z/imFeICuk16Isgo9X+JuE6qSYjVOXRUKsV/ouEkxiKEdivTaj+xPJwltlMZ00 MdQEskRQm4LfgNsfRXB8UUEJss5ikvkYoI85YdK/C76MqirQqYDIvphDM2QwywjzYmaPyrTqkylp li+YPxCy0E0ohBF4f5gyAPkMmN9B++oQpQiPdPBbsmgk0V18jhE0FPpLTwIhAeDLKJNpoRQFv41g XhmNsuU4UkOjGkK1TGiPRkkAT4W+pOCv80ACpFNjCc7SwHGIDv76mwE3IqSULcooSjZqaNgjNYb/ ok5FyPfpXTVcHocrAD4wv0by/cxoCtmBwCUMuH6JQP2b2zhXBfHqLrhivoxyERCkBTT4KA0Ah8sF TKmZiyDdbwqV+YkLmT8jKoirA5JJBsZrCuREBzWbucqCwsKVM+dpgjYPmI8mBH8a/QWhB0NE/kw1 c1LvwPw8N2im2hm0yqXg4aHiAAofJUGmqdCXFPwoCIYBoAUhDFdnhtBeCchS/IoCQZQvGKL5LlEi q7HEQJcZzly+zxecVgg4INSYLhqTj3ElkoK5gTKfmVLwU0iqorou81wFV+BHQexAWCG0ArFRz8No 3xE8O5oIa1TmT6RcWiKdbyBdha54NsBuDH0CYic7J+2wSmDIAviVNJ3K2kRkgPlU5heMgaSLnfFn OE6k7xxNQna0LyskngchUpIgO2B+c0yfMyzp5AOZDxXR0EhOYjKG7KgMGX2UiJrXJVm3rAG7CalT sZMn64YGohCyXMc0Kl++VKJkGzSiuMWkbgi/AqKzABiBhmtEBLFFgHO0L1WYU+bTHUoktuSXmd8C Bus1g+VmDim9cDEap60+dD+m4EPTC0s5Tz10fFAmbShVISCVtLNFENU5NJURiJhcXo7KpeJW0MVO NNoY6XPdloqdWrm3lJcwK7ezXAsypTKfVMPz6HBiML9JGEZe50aXMj9EutsxzU6ncagRbRwmJG4r MsKR+TAoksp4K6uf8xYnj6fKPiurYR18LG5bvGF4Xzi6dwGZj2tbOQptpMwn8rSYFRI6T0K/K3YU YxoVaKPoR6xex4AMNMwIJah5G8ZBj9UHw4ayCJe0029KfYJJ8aOU6FBpXKqzGyJB4nZM6ElGEsiT /j98xFhdZih1FmLgHpSDE3VWITQ7XBKIUJfqWK/JoqTXAAoXpLqeHU2IE+zRX6XxZz0T+psmYUFi 2zFFYSUgOp6wG8UoHP58sLoPpWkKWhPIZCFBUcdKTGgSWh0o14jiPLgSO86LMUmxAveUveITVws8 qcXjTEAavbIU/8B/Zau8yvupeyfWlQjAt8boZTEC8F8GrXXGAfh3MBIyU+asabIG0k2MAPw7qIW/ bx1+uQH4UZqnwMeHK2iCol9FE/TPhUKXY/Qr3VPBB14YF9X0WMbfNPoJKhUa2/hueGiAr0ZeNNrp HwQv4AVFbMQ45GkkwoQux43nFbGg6AVhRYE/YqIIerZGoUYqmjt8KAuIKxwrb8SDxHqO9OsC4hS+ SrRiEM3444L+DLlrAq2yBrEPjT6mcvP/z4AfSY/GS+DHJiqKSYVUlyIPW5ukGIc9kZivkDIoUxbb z48al4WNYVuGWO013TvJ6BM2X1QnVCx383TjCHt+yGiCJngujrMT0uBBbVoSWqI4LZHJZ638rcU/ KA4ifVh6zFX1DVQb5bpRMjJ8TScb3JhL82QlctNRD1XXeVD1Lvga14jtEfh528NmtbBkGLKpid/9 4jQ8qoVhWc+VG7B7Ky+7yYNSIRTuw6659V3oJ7UFt9RrBxuy7JDEP4Qu6DmK43xDDLWLYq385EL5 GfBXsJ3P5HukAtug72EznyDsZN3XyKwE2oDZx6QvEqEMbw33SB90BSyoRZbRNVVdFRGofHKfSGLh ty1V4uh7fugBqQd7RnAe/dWCjeRGokk4+DNokLSqrkLpU9/GZWafpokUNCuBdss41oEkoKhZE1iZ U60LbKE/dmQC2ZXHe9RQFkkkp74moHeAQQFJMqDwVhuxdZ9sQD2il6L7y8zkS6TcBX6kAPEFEfU9 b3SqKeFM/HNm6GtBHUQqsNGE3fpT4RnwC2hBFYsAJjNGe5HColH1CiBZ2cQ+q1uR9KNbhAZKkj4H I2/HSF6HN702KCsnk+8MqoOOS5sewM9t4ICgToZlDolUI0GVh/KWQ0XIbpNCWgaNx+X4NhnrxZK1 PRqLy84C9kDRNGhiaNCVGAA+O+1O0zMEYw2GAVHL3GdxmJ9HZq2wvG4o7TgoDBTQSVGNDFVqQ31B hxdmhCYde9DzoI8eISLrRxYJUO1xzJCkZUWB8YQyaX0LnIchDb0IjX4K+6duI66gHaDbImJfw99H 8OkJYh3Vomuu0ucmZcIgNF6v4QipOBWA+a3P6DoaRoiVV21Qa/Eo+6U7SadJojVU50FjNd2SdT/S Qok1UO+C+QuQSygP6b859RNrIvCbgnjwFGKA35LSOdDIpCiN00Mih9ukzw3D9fQnm5Vp4cU1SG2d +RopHcCfkuxXtAsnLxR8UL0B+FR9xYJKFZi/Qatwo7UuZuJoSlHXma8xNSz4y3xKotmGqpfSKmU+ 1IeCz1LeQTs+wisCzC8RAQFLYeGWj9LTCCp2pkmhBFqyFirpumMAH5KAqhLgJNktEQoFGPh6EioQ KPOp2ElAT0LkbY2KnTpInJwWji4N97ofVAv/xXchuwL8Atl9qgRkC5lywy9STpKlrMs8CFTs0OyO 4MNv9AhAlwJw0ADgYwkoQZlfy9LB/aX7Bq2iNp0OoJSi/pvmJ/gr1GSXLRJLh+pDNMTLlhSS6ukO ywuZj1QlPhMpksD8wi6XTuFvVQqB2KHtB817eAGDfhdPw7kEqMZPMn/QkKUMgpFPlYe7/BCSrEvp DKhAQeykKuG+/tuW2aNKKp+EM7RmWmoYZx+GzJf3YTY1TcNJgVQGRSSMhBEqDj9gbUIPU7JFdsdT xlDmzyqgzmc/I8N8m4T7bL2rd40CIioNulOmVqE2AlyejXyyvXRmN8vAaQPO1jRd7CTSo/rcT7FT QDJPRTw7lyU4qi7NZWBqRZZh/o3zczikoq6fI3BKxM9hYpjMZbaQmtHZcaaqIDsVtacCaVf6fBkD TEh7qGzmciWin5xshlpCT5IDNW5PxXV1CHkW6G+RCAt5FoigJkK0XIHGz1CpMUqRzHyUqO5QUVXh zyVerjRzhl/2+AxK4WWYxDU1ATSmVdTrC1rJgsrzvKH9hGbQE/HFUKbWMbMhL0PGrMzzWAIRv6Cx R9DO3VxOZC6P8PTEzsJzE+6TSy1nVXUSG9ZNFtHdnz85qcfjuM+Av3vueTfvGnGbU0k8ndzfKSbV xa+sgK28nwHfVgFBpPsIBOD7yI4A/AB8HxHwseiA+QH4PiLgY9EB8wPwfUTAx6ID5vsI/n8nIrka c0I0PAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image167.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG0AAAAVAQAAAABk8l1XAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACTSURBVCjPY/iPDH4wkMQ9/rjPHon7/Pn9+v8N//8x///B//cHw+vr 7+CSYO7X//87/v+X//7z/o8fDG+v//7//+7/f++//9oPlH27/fcP/tcf5N9//wfhAhV///+fvwHM fbf9HUhWDihbD+KWAy0C6/1faVvBcDyZzx5kMvv3f39rkB35799/fNy/9Sg++mlPmvcBejML0JcD 8l8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image168.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIUAAAAcAQAAAABnyEEaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADKSURBVCjPnZGxDcIwEEXdUTJCRMUKVDALE6QkDXJBDyMwAiWhIaOY DUJnS7bv840JSiIK4KRv6T/d+c5nhVE49T0pqAMtQpWJtDw2gNW+fuUkYimNX4jJVIBK3aoZXZNp hDhlr56upM4Qr2OtrGFXmZJMIHftFsq2J2CHpBhWoWBVe8xFJaLA60TMbWmRRGIb96wSjiKJZmLK cc6VCZs5tYrS+EvNCddcBPvtTRQdtlXvFWlHiD0iZkBOHZFuq7wZ0wF5R/yLfPrBB3Must0Kob1a AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image169.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKEAAAA8AQAAAAAm0ueGAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFFSURBVDjLtdKxTsMwEAZgd2KDx+AhKtEFiYeoEEi8Bmq6MWboTkbG zAxg8QSMlQglQgwMoDoDwgHHPnJNQtz6R+qCFUXKJ8u++y+CwJqKf9H7QB2RSQO19aOg5oEaqnaR kotD3a8uw8pM6m6BPu1MgOY02foEeBt3sa1yOoEWI5hvIYQY+JrDWSTdKAjtTYGWpIDqKEcnYD2N kY65spJbj3p1C9ZPHqDk77iJZ6WaNA+gD/gYaXHG+kzvR4VqqeILLlZ7l8p0amSbgyZ1YtSg0XLU q+z38uuq38tpCzHs8tWzpfpeO3dVw/zj8KupTIjzqJuF0q5tNvImpIxtOnb+3OZdOms6834QMGP3 gpQzBGoDdXu1TjfVSrJmvKl18DcmAzrUSDMVqH1MssVDUMOBfLu7DuuNXlHHvzn66iTSKkHqrz/0 B2Bflg/vp+7TAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image170.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZUAAAA6CAMAAABPuDSGAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAACyJJREFUeF7t G3l7ujys4gWogPfJ4YXb1MF0uonTfv9v9aZFEJhIt+n2833Msz8YpEmaNEfTivAd/j0NoH9PpLtE +G6VP1gEw2kC07tVrmeV1SnSJYzHNeVuleup/Tzleu/U905Z5xIj1N1XrmY0JJ8kDRrXUndfuZra zxNO7a0QwptIoIofG4mukozwR3O6fbatbngO+rw0VutbjNEMPd195Y8MPCrg2kLm1h775kyYcqQA MEq79N0qf2SV2hIXEEbgHC7om2Kde4MHhlTOgPJHszrFVrCVOc7w9l+KtFV4CZu80UwQAnwF598h 46eQYhhQC+sbkWYaBpUzoPylCqK8G2W2aV1T5h2peIvDJBbgK1gOrZ96hY5hUDkDShL7X/0ubuSk LdjV5Rkv5AFsBhMgU8AysnjdR1NnY4f8x6ByBpQk9r/73UE0DPwp1NEmmf9grvOvVqbjYTZ5Kd16 hKiWSR57c1aZKEkBPXnSP8WQxRcGEui0oCwaZ8FhkODXUNIik0auKs/ErDwzLI3cyzF6HeWpL069 jch7Y1YZdrZ4zbJQr2gWuZHF7TVDHHVOCdFgkey2rJK2i10soIa+1tbPS/yC1/t9Uk+JRQtfwWl+ IBWraKA39ua+jVfdsbYPqrphmmaj/hWKn3FvyypLQdjix3ZZN3mxt57wnReE2j9TQOxoM+aLXG7v 8Lz9opdRCvXHWq39gIIro0xgh8uDyiDyVxHNp4r37my9cFtW8RU14XZCv7iEvfP7lYzSS9YMwpkm P15MZ6dQq/VPsGqgjv8S9pjxkMz7SrP+EdmmjQyE0ANqVRH3I0qxg6uJmnkH/jZIoeyUFpMMaqfR Z0Jk2dKwEfpdrO42L7/lu9suzvuNpgtLkGgV4C7LTSLDJNIeDkqStm1vxynLa4lNyETebGR+Hyt7 nO11mDNoZmLbfks4Roj0TJYX3lHxi6mzycrAm43Qb2M9IiO56/EToRg0k0cGS6FbGWNdt3Qd9//v Vlkh0qe8JiRbxUIzJgEG9UnGQAo35XnGgjGZNxPjX0eao/2VeSZrRkdFFhkmYkGRcY0crbACwtZc La1K7hidHpLtPkW/t3AdV1Xnq1KpSnCrpPVgqVF2Q0LTfQsY8x085tX5JIw2V3cYb+fzuO7F/Mwk Sv4eoTQP5trtp6tW+lE4YMcMc9grJoDFZJWtOMcP+bhW8WmREH6rIY7jNKqx504Xzg0cLSLOZLEI vUmhV44rksW0+xjiMZZ748gIDc04rkJ2uLuPJa6gHMZpW4kcjA4QROW5osQdVYhntu2+rwjce2DF 5kUhJMnKwrjnbdjaycv/OLjiJB2uYx29JhkO44lZWjZtWPQnmQunRYK3XTKrGlmYOQkLRJZ1JDp0 e5GNbkYGLNDZrgLrFEjoi2xEvhb4mwVf5gQDS6CrrUmdi8LQTdTkdSEXv5/KxecO31fA2Y/BeiJG 5KBtf++laSQr8SsYLL6yLT7s0aosSZKGp1pfi0zWsU8yBMVVicV74K/PMHCWIY4btWBdDA9uvWHi T8MOKFpD0IVTo/uoFvhsvoXTHdcRTEmu+CVT0+kcnnP7SeVcoIhf3J6vdJBzbFY2c21cl0xLej6s ohdFhNVRoFMvOzCtvLlWV5IJwl0APuWVkkOPtYKQ11JSaov7YBTc7aFZyCr7DkaWKa3UdUQimPfQ 8xV4noh03DjS7txErFLsfRCFwUQBF8GKz2vhyIHJGRz4it+32zu+9j+eBN9rNOfsdY8sRL7T4PmK YAjHAnkJ7ZehsdbnXnOsZJMg2NTA5/Z7oWLgtw6/7RpP8gVsQuYXzvZZbbU6S7qOQl1LqS9wvNUx ulu7E5YIlLtURqNRH14TRbddPRAXGtXg/Yim4mzEKrXHEkEWqPEUikHOpCswpDaiJXwxM8rM0rjs 1fNN31U5t0xwoZBwMEe4ZF1Bwor08wrl7lEjSIUedXwXwKkBStCVKaah0QualDaCJsM7OUOFTTx+ D7MN/RfNKyn+tYgiFU1wwLxjwmWQI7x3cUnBliZsnolEOE8lqkG9QnwlUygULHh7VDTNFRMCbn3k +krN5gFI0yCzxSRduFahYWZD8lGTDqEc3ueFAqD0D1bRMyvvqDQYleTa5vw2jOjcCgjiT8nzFSto lWWNfG/CibkHJJCCO8OSmUG1Q1jDIYBOv7rCkmeLTIsR3LEuRH1FM+mcY0GeyAWqnAOQWzCQ6nRt faBKJSIieXmFIFKruMqDx7RCwKa2d63SzBMgqw+sTCDgKxRjRodQCq46cPkQ4O2mnjo0JwqKe9WD AN8EJfn/nXgg+bntChL+6vmK/slX8GzJ+7gt2iWrD9zEST2v4dCQ90apumUhnRcbBKWI5hXpi1uo g1VKDhyjUTHcicLdGC+vkLfUKs8Uha4qChQ/G6kSM67OXasYJIZRqwRGPLhOdvAVqjrpUOjqKjo0 6ejrBmTrlgI03Is5GWA9RdIY0eYRdawAWV8pfg1GaPRRVUSwWmg8hOsnR1M96IQCoVzcYRu1sArB zA1wp6j65Jkeor5CSlee4ejYIw4+jdDrFC4ycW7I9UVCeKIoXt0LM6grpM4MRhn4t2oooa3Dk2LI lAypLKgeS5FdrqgYOsVoPGM8Qjaoa6wo/g86+jQMIhvygKCQWAu32JAzhpyWmRI9psU+LYojcgR0 5fkKskkFmSvNqFOor1gD2d7hHt8QkVlxhMKQBjZ45HHXUISUYpyLM0GD6Cno1AchlDU+7Vc0hL5U 3cGWD5aN0heiEgXnrdcOXfFuJLXGrpy+m6a8EHcCb+9hxNKgHxDetqhjWTWbRi0aBrvxtcBxb0/H 19w98o7zl6re9jPW4XbceQlOfi3794ZOfWbZr3yDKVVHEN4hpkEgYDvEIaiSRtKMvok/epJoxZME sJNwrQI/+gCRrL4J6q2ekSPcB8sv2jploQ68xZr2g+6KrYd4SkQ3RMcBYx8sae4nvoetItOs7l6H ZQOTpEv53HlgYEsfS3KF6hM0FD662GlDRtHNivCRx+eohnxl2qpm9q5Z6p8uwOgnf3LFNrtHMG16 HHc14rd8hU3Wy2PlTFHPlbtky9+omDlZrFcPTYE4XiFfqTv5R1G+vFh5aQNbtUolpv/O1Af7llTx +fRb5H5tUBpBGXFtIL9sLEOCj1MSYric+i0Zb9Mq8nrRC3QIvjXz8KCqaDpi9AiE9AQIIKx3TCcn hluLUsP+4bWvWLlv0ypbhM5WR182U3WxsddZNzUdIU1LarCK3ttnnrhNeC+CEKkWrwK3aRV9WGXd cjBpbQnnDV0xSrJbcZ2DS+NhetCOhszq8LLuGpD0Nq3CpOovIKmkeK6FOpWwZVsetm1ER6XKI+Ot oS+w/Z9FsEvMPEhDJa0J6Cr78IHAFIeG9gPZW6uDu1UurfVEeqSN91rFimEh7zAc4QJNK9BDhEeU eyyL173qdI9gn8yUNQziKg/5Q4InjzSZd3hD4TG0ENv+HchEG/8Y4WbzylvhDW+XZ+9Qf0c5AX0g 30CxhJZ5PCks9e8wOjvmVq3S1EbP6qA2+splIgblqYNjcuFij6c9QuPaQpVGNcFioPwllNuzymoD UBpzOIvAUy4r/wZ+epF4DQz0uyQybODMofsAZxn2pztoXzLBCeTLzuqn0rCM18Qn8Umbc7jLw37h svJ3JEx/0Z8EdRBBfAKrWCKcsPJ3qxwUNm04dm7tOCw6TNLxt79rTrGWchxJ/jaFmIGXXWuXlu4M vbyw0UtC5L7TL/KnrIT2dCtcPq1cOAL8tlb+r/xu1lf+rwah87pb5V80790q/6JV/gNF51j/M6Zu lwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image171.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAS8AAAA/AQAAAACZBHNaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJeSURBVEjHxdQ/axRBFADwgWBi5UfIFSm2Tq2wHyGksJJgINiIRbAw RfQGqxQp8gEkphRtFhFJ4OD2rASb6xQDe3NwglW8w3DZ5HZ3nvNn9/bNmw0EQRyOub23v32zb97e MrjJkOyfsiPf5IRJgOwhMSnAKWGF+gjCxgC/GljsszPCMvWbMpV96rH8Tstjw23Kgvw1LfN7+COl LJJdyhI+9dhgqY22Z1XPg8ldjwlADHYNg8xhk5Auenzdom4J/aYSfnOzve7OmmmM2Qwo6zexwrae 3ltqGuEwMnbR5qBFVa14yNXFPXiJWWpLGDLGFmxcR+DdGoAKsVbJfrq3XUXeruk5d7LZEQHKxoJy Cwi7tHvlXHggHZZz9c0FZiM97RQegwaWuuxKH2weYGbqubjtswfgsWnsMZn47EzM2ahkRVJ1dTRn iWKibpZm2QbAed0uwz4qduSyydYefkYMW7wXOtnMjvThy0pWM7225HJ9uWZZbM582EEsMax41WU9 XrLLUM1voBMh9knXFRZJm0GunxW2dFWe7YjecxtRzDalGMg6W8VwtpLpbM69Abyn96bYfteyIWvZ SqGqtKeeWVupKqKqVJQ9rYeA+lGe/2X+msVN7MRjJ03smFOmIj6LPRZ7THUk3g5HyKgI3+TQcph6 pfDHgJmO3AfC1CulPXNW1JEpDlg29ti4iX17QdnXwmOdYJY9jXG0E1xkjzhhn6PZ5BkOmsgTgAV3 30QOZNCIZeals4WZecUGLov0UXGIWITmOdNXyVsJYjaPoD2l2eBaJlc8FjWwhhHcjMF/Zn8AQezS HY+CnZ8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image172.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADwAAAAqAQAAAADHCAVZAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABsSURBVCjPY/gPAR8YiGc0oIocqf8vCGa8+/9/N5jx9f//62DG7x/8 71FF4GrgunDZ9aAeyngHE/n7gx/C+P3/PwMQFDD8hol8r0fXRax3HsAYt2GMvZiMyVDG3etQxuP3 MHPgDJjU/8nE2Q4Av1k7hhlanHEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image173.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG4AAAAqAQAAAAB66VMsAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC5SURBVCjPY/iPDP4wkME9Lo/Cfb8fRD6wgXK/16PI/gKTR2qg3L9g 8t0fFO5XZMX/mH/DuN8r82faI2Tf75meW4/Q2y67vQ/J5P9/t+chu/nvdqBiBPfH5EZ7EPcAqo/u onJ/A8kP8nDudzDNAAEyDN9P1zxBkn33ZHcpkt4Db/dUI4fV291oXGTF/4/MUSEc7P/4Ubh/96Nw f9/Hy70zH0Xvvf0oJtvXo9qLyv2Hovj/n/lkJhUYFwD5iySyHwByKwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image174.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYsAAAAzCAMAAABR0NQVAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAC+xJREFUeF7t Wwl3ojoUxg2UxagsKoipWnXUKlN3sTb//1+9m4CoCIpa2845L+2Z1p7ky11yl9yb4cj/47dIgPst hPxPB/lfF7/nEDxRF9aw8zw++c/nYf8U8vN0MeLN1NO44lPrp2H/GPDzdIGFz/ensSVY6adh/xjw 83RBFvwTuZKfiP1T0I/rYjxYhIjH3UFug5D4aj2Dq3F9k9uOOf0Z2D+L+bAudN7gc6c8CFzxz3yF ihP1Dt5ws9cs9i8s5JbtklT4LN+B/cuXPKyLtE2kt1MmnUymiO7lu89t5pVLq3doKd0L/rvXPayL oUIyZ3E0dX/Gibe24VyUmRpS/S8TsHG7NzAFxsPDuhAXJFM5FQeuf0hv95/dVgvhC/KVXlXjeQna o4p1jPdLxEfD9yvMKT+sC1MnmfbpFqgB45LLv8QwbmYXtczYHo8xGTnjzCLMmgng40dF9rT1qbvi WHVK05yHddEen8WLhxhFQ1N0hWnp9bWAX+qvXOOyw3pory9fjIt3+s/MH1DGbbroD87IH/OmG05q b+PRts/nI1NfVIYTvsvdnQTcRsTXzF6VFABamb2eKfB871oNaGfS0YUl1XTzRl2ssqHIQDnIdCNk eQNrnb/n3h83Suv1X67xt1CR/yVloDllHHcrHzpa8JoXkuOHpXd1vcsi6/vkRl2QQoQujreqaHNt PiJoFXxdVwoyI1ysNJKkkSVJCM0ChCYFrzsHbHwd/JtnVEbehtjYkZF77RThIwaQq9/oo+wrukB0 YKTJc+97nqRqVGwlk5jDwI09tibvkq37xlnaXrpYzolXj8osX5NcbunRZ9a/WBd3sZ1UF3eBf++i ubPfrxUfiNVcFwb1X13eUfZFOzd3oy7GV+ziwLk+KSQVw/LmNFCaQKT7jUMLdLEwNnEE5lwTvtiN cGEEl2Jz8zW6kIbhKuB7rzxJKuJiXJuDj5F4xmyVfcv+ZQqZ7/1SvYfyCWjTixCyfR8VtosBKFO9 wGa0XUiGuw4pQ0VkFJS1rwSxOB9ltLhoZQgQIWt7rlOZBDzHTMmdp+j+TMu4C3VvF7keIl2AcKfq hBhUNq3GitgNtXfiWDa8M3b3umB2kVu/avMltS6d32KCy83A0kIEoWytHkGjMuyWzkseUsOfaly+ I2TW2ch6iTOf5YexEnn1daG/RGbUjqu1kbfY4bWwZ52umZIXZjUOHw/OimJ4qTV8SFzUPk5XNtds jzmbUNVq6xl5y2tjgTPr2QVQMphkGhgNNx/HxapZbS2ZJV/rfryoKBiXi4Rs58SlnIHrumWsODFq +iY4WvNYli9t0+MupOdSIF6oh0UMM4c7fg5n0LvUyZD0tQ0kCdql7c8857KMLf9Wfdaw7Ntrdk3w 8yj/nMAPjZQNoiEiGG/UZ30cMvTw3n68EOGy+A6eqd6U5B7ood5c3aIL5OliUN8er8r1vE/VgdOo km1uoLPuD0rsUgzuCE8fnCSwQTVyMDJ0og+6mxDFcJlVPV1Ymn9S8N6AOmL7b5vfkhz46k693o2+ HevF0FEolonguV2hkfakvfOF3ufbf9NTwDnkUb4o5iQ1IXAB7JUJrB3xsU6RmF68oCgFnqAs2WXb YB/k46bMndkFbqU+i0e+pvtJWIdpuzSWa0SM9YRjIXr0mlTNx3axmaSKtLrgj06PMF+JU8ZEthG3 XGsh04OKpa8LtVn0AqDgv1bYQYX6jSi8lYU/rocudwR8TNs01DlcFsjWs4vRpOjZfM3bdcsrIGnB zFALOBllblDIWrUisXs97l0qKbXYOOTbhSu3K7xEHLBZnh2eChxepZ2GryTeasVNYU3JNEsH6gdc Wmb1ADtN7NqKSNWy1/wT9lHkqkqO7UJum3MzWDErZSssfXdqRJiPcUYymFAKlOI0O0cu2EXg0nNM AMjPJZYpUgXS0joVbIYYcUUjUCfEUoqYZm6w+L63C/ig8Bj+lR1GkwI8yQJpGSTIo3xaF/q42u3v wEuqA10RutVMqAV6kIIfL8SWvQN/4ACFQybONtAnjGndmqVHeD+c4DeM4XcfyLOL191O9Uijw1Iz O2bjO3DsMjgQrydanGslWWbx6wjq+NcDccd28VHfdQ4nf6V2dswEafnHVIhQ8dyJBATbY1asP/go +gks4lOGnefUQfZdG81xKuXVjqaxPnNINWAxSAZ/sAsPUpHlkibTWhpqpfC8artV4uVRB3723BxV OyL4ZrP28cI7GhiMdmjTfenZWjTkt8Yb9W8SlIHYF3ymw/9X1nxPxuIFXewwSk6H3SbVV5U4ZoeA MFE/I/f7GKZsfMz5AZACe3pi48QugKqIBMDJEtwuwCElK4pZfqM0M8uGMxXkcUQCC0H92bxfZQQi U355a2FCfdQKggrqC0TwEBw4e3jrIAs+iPRY1ilRDRb9oYFVDaK90MC439ekPmK0luUXeQi/enlU Yy+whD9ZN8aLF5ZWpHQQR5TItAiuwDKjm3IzRVEWwXcwx7OL4UI3I9JL1VyY3LSani7qzF+PwsnL +IAJ2EcdqGO7MAZ6M6JqhYd6q7Qu/FWg+8RkEozU56KwtHYgGkFXpow9gcreG3oeVI6HEpHy7/B2 ovBSNm3+HbKdZqXrWPm6m8VEcEOQheKi3tvaANnXdZHlCusgY1DzzKEE9ahTapJ88uxCcalKYViv JEczejemfKGlp6IYfAeVbi9eEFGMjPjSVHgnkmlORRa7qyGR6gdAinwEcZJHGWLkLR6Li4Ww5Kfi 2U2hPF0S+wVOXEacOow7dLjeGy5Fg2C+4UURTKhhzkqdSgeuufW8RTKTJdhgkyYxJ6M+5Ylaggg6 E0XvzKQ8ucEouyxtPMujkmjBmxOqR1WXLLKoMWZxliX4G8XcL5KRUYuddvF+kQh8YVxsIKyK+4vr GxmbBK5ho+bkDywBdwGnJ/IJgW1c7OOH86hEZHqTwvUoBIVbMtsX4cNAqYITie3fL27Y92iq52Gj xold3AU+u9LLcXhfGfLKnpK0ROpD0rCI0uxthUr0rWx0GTKcR91Atn+/OKxAYHsobrv2jnS0+XlM eMQusLzCBS3yYv64XVyVBGUXxiTfVvML9xWjspZvWH9yRhad3FuvAu0nPOCjbqvTThU0RCh9Zrt+ vEhM8PHEdIcoE+Sll6HxuF0kpQg7iOah1EIR5ILwM9ZYr0DGWjlSRzO/5xcDcVP/wvJK7m8q0ZXu +KjJ/YhdNDxXUCNVZQGgx47hG+wiqbISz4vLo1bFDy59+an3TXYBJRUYdq/aauTNl8qhnP1IvJDZ 1Ub/tIrZucmxJxH78X12kVjUVyfG2EW1uCGFKyWMs3hxabMly0bFHMnZPQLVeH9s+C0Xeqt2leRg gl+F/IO2O6g3Hb3jr7rK5Lg2mBzyR2ce+nonZHRouSXouERT6Cbs6xXeIMixIrLeg9S7a5JG4PxM Tr3vbb8LGpyySk+zgKEStqH1zP3YcpNJCv76j40YH8VeAF+5ByZ9e1C1KkjnESFjHmIc0SH12+5L Eigd7qskk5+hw5NomsljKFU5cNepgy5gC38o2ezlWJdsl2+eZUV7CJwz+n24xNQy7VAPKqBvALWP hO8GV7ICzUDhj73Lqk6qSeblfW/wfm770xktC+ca9u4PVJwVUisfPU9fRT0nvH+z71mJ8jG5cE6W 4fB+FoYRVTVKmsPDNT+hLhzDBOGjaaUtrgQI201W9nhwqBwtPc4qlTZP9BzB4lF7G0pD7dj68oP7 Pm+504g7996eb3G2rnJwKhPqAsLFTf2lROz2G8EriLP5OigbelD/2nCgrRQ/7PgnLzRwJtbFhS3a LdJqH1o9yeXXjy/uLKBI+UDVMzkNXzyzL8a/Lt5x42y0PwEH/aguWF+EiHZBft/lHg8gx2JRoA7/ QEXhiyV8A5wwjf1/SVUVWZGtK08Vj9mFSJsl0is0dHLQMbqB4OtTmV041+f9vhkX/1NVNLl+QP8C H2UuirWCXr/vdVecLGm8yP578eKho/EFuiDiUN2I/hOch4g5WjzjU+Ul/iq0fwPnK3TxFE6tZnyS 9ZQNfx701+ri50Xz7RT8r4tvF3nshv8BOuYZons5pnMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image175.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA0AAAAPAQAAAAAXWHjaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAkSURBVBjTY/j/gwGOHliAyEcWDN8rGH79YPj7A0QC2Y8sIAoATswZ xctvRL8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image176.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABUAAAAVAQAAAACBbJg7AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAqSURBVBjTY/j//wcDLvzD/gfDNyD9vh6BvxdVMPz4BZT/C8Ug9qcK ZH0AlG05+CRTbuUAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image177.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMIAAABDAQAAAADmdufhAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGfSURBVDjL1dQxTsMwFABQJAbGcgKywDl6hB6AISegLVMGoKYcoNyA HoGxYgBHLFGXbsyBiaFSrQohR7j5n2+nFMd2JKR2wUOV6PU7P/nffw8bVrq3pTD72paVHcJtKW3J bVG2CFukLXJbEbaofyPLrEmUiSoiTJmoS5lb/6oJcBODOMPMyYCZL8bwxY1Zl5vhZ3C362Kw70mV Ae324YpanM46WtR0Xpe37GQSY9FGOX8nSUvqjNuCYUbveZaZxKXU30BcPCImpELLxJbkiYR6YGgk NjI30jsiWQJ2BcLxc8c8cloJZ5iAkXoVXgXvRwkOfBFCx2A/6lLD/q5KqpihH3NfPUe4ksk7xNE5 mDct1nsdmGpLwOq4CfugaFF0ogBDUv7cGol0uQu/3yToH6YL4YppR4a7klwnCoEMkCOUejL40kNQ TPm7iZuWWvUvDwPSQwVIIZ4spBbJg5IOmiQcU4qkrYCrB+7KlxjlCtjqyssNcl0FmoEBIQsIdXBc CfjzLcZWo5hVOqJsEc5UHm+ualOZduebm/Hfpn997Vi+AeOeFLmeY5nzAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image178.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACEAAAARAQAAAAB75fhvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAzSURBVBjTY/gPBA0MaOTxBoYH9f93g9lA8jGYvAsm//7gB5IPISJg NkT8AVgXVtP+NwAAEYpGX7gBjsYAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image179.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAVAQAAAAD3ViqwAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA0SURBVBjTY/gPAg8YcFKPIdRdOPXDHkx9g/De1/9hB1PIvO/FEJVv Ido/Qgx7i0J9wGktAF+EdEze6fprAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image180.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGUAAAAVAQAAAAB3JR2jAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB9SURBVCjPY/iPBH4wEM87YI/Me7////8PEJF/QB5CCsr7DJT/8Xj5 kQow72v9///fY6W3geUY/9b/Z/x+d/c+iMq/ILm7u89B5P78B8t9A/I+1f//B8TfY3dv28Fw/BdQ 5S+QmYJ9FQz//wJ5f+HuROVBVUJ5QBPAmDTfAgDCpPwc8CRP0QAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image181.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYYAAABNCAMAAACVBjMUAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAADYRJREFUeF7t XAl7qjoTtqLQCpojglQWOe515da1am3+/7+6kwRcQA1Ser5z/Uz7PNoakmEm7+yYwY/xF3Ag8xfQ 8CABP8TwVxyCexeDVEuFzbqcyjIXF7lvMbhioZMK/8bTYSrrXFrkvsVgZHbkxjdqF+OamjW4rCxm P+EHZodHS5W4F39jwn2LoTCjrBGeBYyt9pfLZZSxE4TdrnJmnqzyhchd/v9TKTUpFmDIg5VbeonF JYQuTJM/Y12fbNJdoyFnBUzZVctPcRjUm8znwnnQeK9xFkg4557FIBcO+rwzjcWgPDhWWu/sVG9w TlfFWpU/6Z7FMDrwDZXEK0xEDTqIOto2Gq8XjEAvx2dn0hn3LIbPwDSAr5SXp2CujaVT2eEy0TpC 18CrZXE4gYhgVaUDxCB0q9W3C2IYKkmZzL/unsWQdYL7Ly0wrohDjLpvk4k5KXlY7/arFjKb/YP9 IJNLIsajC0baeoiBf57OzMj6aCiNMiWMO5mPHq5oW3GDcwhbk0Jmht2yeBoOSJNPO6Oe3+2BhkRS wAEahi0ZNI8kV1w8nuLCAmsezi8rc7AW+UJo6ZXQki9YkQcaEorhYBv8BdyaggoN92OI30Vj3nH1 Qbnq8RY3smzGAw08Tp3//GAbgs8NRVnXFEsFtVNTFHurfDlKRFbhxfQci8UfaEgmhiNPKdkC7Krm r8kDDd9gYBQNiRZDvof0QEMi9mHfU1pvRPHGX0g/9ekl4OjirS+Gh21IKAYWNzgv77f+FDEu0msg M4ulOdv+v4MGuZqMYVeu6m0SLxnEDYkXYBdubYEah/8MGtrZfUrzm7d+uBycSpRwsZRsg/E2oDFe YjS4K/NCKFII+JVmMmM4ItkYyYJ6IRpaSZkX4XnHXCWTQ0qeEkYe3T8xGp6eHRe7M1mOsMRo+nJI UQzDKc2JfWVsD7def7W4vEPjcXE8do/mWWPyr8PRseiK+e751DNvg4tocOnGt1bTkqJhZeaJassq o32Oa0+51GQxSYpiUHz21cHPMLo6j0mAG9MsNJvH3Fhs1KY6qO8vHbCCfrfMX+zMjIu2wRMHarNw a5E/IRp6JdocYoR6OyR2TK0C5VqaYgji0cmLMSAHgDvK76E6+7AP1xwEKLRVigMzXv0yvN9lNKzH kNO+VQwJ0dBhuZDK6JS8hZ9A1JvpiqE22Z/rLzEGFnBPnNS7p6rLHNWtyYHnO43V4YVuojahi2iQ Mkt9vLl1zYRocGgNG2XfTk5mz34lMQnEJzS5mB4asgfWGx9cIBDKwDsXT9XNzLDH2tG1G3/NZhyx Rva8jIZW0ZzcrOiSoWG7IbEHdpdt+hoMJJIELwyptE5VDIfGLDSoXYsf1LkCP0BEb648E/7Kyhz+ wbA7ckbugdiCf4JUdnJuHFc8pbz41LhxtYSeUsuPwSvs/jwXBnlTHPj7P5GuqPTQsBeDB8bvZQl7 9Ty8wohsCu/ASCF3heB1a5HhYcuWttSGuPQfzHUzn4nKRoa7Iupo0FlRmtV00QBq7q0OpPQQEBVb GsnQMLPZBjsqhqamtecawYUe9Cg8LVMVw5R5NVKlDXZ2VTARtrWaKG/Wnrv4JHbjsy3/PtYE2+xM bkI98mRsPwlfyr9ljajU6ZdJjYMK+uv2cSWKRhPol3E1u/WLqIR4I5ltqPhicLII/BFEB9mvMzCY La1DZRDQsBo7i4UP+goJlIbRNsHdIlBsCCafOtyyU3TJcr4Cqdl21sOCbbcw+l3Xn1tqC22KBdgL bV7Ijoch2TBC/orN/OhSf0OIfbEZRqJKydGD6GIFFJ3Gd5Udo+hKFJ2nZ7Enlr/iiYDMiqIBLRZ0 IxjyYs8i9g+vuKM+QOAh7ZT6+/FeHZsaBYx9NFjtZ1VV82Q9Z2rBscuz2P1ojAtqwfdGdxlVPXUx Fs+snS3atNtT8PsS2y0vr+ZIs5YRo8Pk0+fux4msI2IoTlXTPxkdoOg0h7L+xUqbV9DgFz9nt1T5 I2jY1lW1jBifPmz1EO6w3f+hEA7QIA1OcTcs+Aj/YmjAeWJPX2E5kAImPo7eDaWGNAtXWJqxVw8X q+R6WywRXROY04P43Dkul7Bt9Z5xn9D4vuRbWo15sIvliSMTEcMHwgtm86xJOF8j1D+qJRKAXEHD ml3cWEYD2wP9oXcRNKzB9ffp7UR6Auubdn0JZymwDReXDWxDH5pCXM3FRdPC4j9ENvMQcaMZdvwg JOP7kC3fu9+JjfamTDStbxuOthtkGvm3StZGL9OPNwEP/qlkuE8bOFS/1DKV58CTIH9HbMNcCqr5 44zpn4wOxGQwit3yR7VRAg1wxVOSyDVutu1k+CcjuKMIGjoAOl+JKp/ARDK8uktf62UxV25AT06A hoti8G0DJmLAOQ/XARX6K7kXOaSW7Ipv6LE71kXqROb9xtp3E6sCtsDZj6Kh6AirojQEL0cvFre4 KKBxzJBJLiLh2CpH0KBssd8Oica6yaZ2mZ6fLPGnhQVQN9wMq15BxfixdAQNhAJgDRnyombSN+6r R18/cIt8Oo5EzxFxBGjQn5kb3yDKiekebYZniq2MFN+ZrwRogM96oNQ8lFc9ut+LiZsOnkGkntID HWdPDRWDMBopoxFT+wc0wB8SHATsedUn6hzXwRzJlN6U6g0BRT4appQMwn1iYA4Nmh2Qg+uttJVH qGhjB1TWp8NHQ2AbagNpS4xyGeIIBMoJxkjGyNntoNmf0gAi95US+QuOva19/NI0Soq5tddSEbZk YkBbaZvuL8kq0bhh5ewEx3/2gKDh0GL0WcSSpj2/aXNQaeXqVlls86DTGBpQKvSgvadUoWQQ3UmV 0t4yWW04Alr7t6YRO5G18vZ22xQC2wAsPkMHYXaAhrUf8n7BK5q7RG9oMpZHI3uksPwTmOjWPjPV K4xB6uspFTrIYQRgIu4fsw06RMjp/hJuU9sg2IQkxvycgVlOjAxpCqfFBTQwkl7sX4pCVARDQz8V ekCiARqALTYFATHRfkqCMIKiwdAMSoVna88jBejybUP2LFu2MDOIG0yFOUZ6d4vRG8FIZUA+P4xS udMo4dkYYZTvnNoGoC7HooGobThZ41t/RGxDtd+pgylwxnjV6ZjMNotBDDB7Y24W1zbcRlPENggm 7G1hYwGmqNNnxdrANmB3kjuJGy7uFcQNA9N3jMwn7Iqk7KqE3bjlFBxOPeOAYYDeQzIq+zzoelNA VAzpPOx3ltxo+CZOCavLGWQVCBbI0Jk0wDHemC55Tav65i8bjaIrU/IEhTQv4PLU95Tc4MkuY7Ch gQLXUwpsw/7GHRAtvR+AxZmhL69Wmv8oGnzy+k/0BFwYP40Gf1urey3VEjtuONwEid/ORdFshhNN chzffzRuuMKhGz+6lFO6nvH7GU8pQvr2agjIRUMQNxytS3NK1nV2X+Lg/wIN16X5h9BwnQjiy18d KWdY49sGhDyWv449ktUbYqBhPM9pSsyGg+9lWPf3SlKsx3cfsQ2xuXJ2YmwxyMrHmxI/h0A2S73e 4N9B0eyJ9bOG8MwtJqs3hJVScf6Wmx8b2ZTFENc2yKo7PnpEM5bsk9UbuJ4SPd9q3OxeMjQE1Td2 n27RdN9Jxu8wfqr6xmGsBqanfGNHZEKlxGPwkGTem+Dnuv0YqaVkaNiKxzVomusfHCc4065FQ0Yh 1iCVBJK+er+hGJxNFJNwbYNRBdfeLuLepFTid7clQwMe++U3yhyDPON+4syk3ZlRrMZTsnlIXZVN /FR/it0boZcS9cbyPSVUNc3JFhuNUpv/JQLJ0IB1/5ktppQasE+BFEOC0aH5ovRaAjD/8SW2dT7b FCEFKk5jFOPYFeYx3bEgRydx0QA5tFofkSaVfpZ/JhKiwe/aC8h+yjbrRxGBxb57IEUx2CeNOFe4 5YzhcJfW+dgVyO5JFTe2HPho8JeatfEkVMI8s0lCNGDWw7ofzviocv4DPayGGsPO7amxhW0bDmKc 8VKKOTG0GNdTCua7zvztlXuIEqIBMvQDWuk/M4y2fxRTRAM2mjfIwZ1quXgPpTRUL46wonNiowE4 dRpSnd0vKRrAIgwuVB0L0K5FR5piwAYpg6U8vJrNV9vn94xhG24hNjEaYmySqhiwxB5dTXMYpKkt 2eChIf8eGtfb0JOjgU9+umLg7/cnZ/DQ8CWGxvXesf8OGv4kk/l78dDAX+FkxgMNNzLMnx7bU4q3 /AMN8fgUnvVAQzK+pXwVzzZgl7StSG7MbR9oiMmo0DQuGlaftjIP95Rf3OthGxKKIdz2HF7GdaCN f3b6nMDlrR5oSCgGXr3ByoityoA9UcEfDzTweXRuBtdTMnRdXMZ6dJgs/0BDMjFwbQP0P5YmsbO3 DzQkE0OMzPvi9SmuacCW/4U+yYi5ftU9JzN6TW7HFepCFszVNq0c91lT1IxXXUwkpXsWA85xGafT btedWhM9Hvvcx1el81h04XOTe8TXrE9fOC7bX1hsNyUS+6Fx12jAXDn02UMS/Q2356BS+EEppFv2 +aGj8o1lT8vA0YUqpGXI3cwXz+HnSUNzx5kbKou3E3zfaMBenO8Acie69HS9Tym/udrCfzvfQ1fc uRgwCp49+R6nBK7P9b31710M3+POH7v6IYY/xuprG/0LX0phZ5Wk+/8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image182.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG8AAAAmCAMAAAD9TDX2AAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAwRJREFUWEfl lmt3okAMhvECFhSQi1BEQKXSSiksoiJ1bf7/v9oMrlZbL8Pa45fNwYNCyJM3E8MwcF9j7ouD/5QX hxLAQhDW18udqaEg9JPrjqXHmXqKDz0Ac/7uXQ9jWgVbsBSOl3jQ4ACmteu0qh5n+8UJ2CVVsMXq kaVyvKgPV0+lipJhIQSRyvXC+gF4tdC+EGXBTiaTwkQPk32bv93MS9yRNmuTcLWs0YAiB2gv8Xe6 MGsNzIZThZlQxwvySA27ThVe1g+4b1KUFMA38LJcXy1diRuBHdTiNXADZ7g5jO4PsJ6LKjxbSRVS mAP7GHRjgM3DUwvAeTEDNe8keS14EMGbckT1pyVKXXiZf3n+PP50f2o9B0tkiyKWEfumX4DuZYE2 xz9lA/UcmdnrbUT5y8Vwjm2E1tffAfin6Hl3n/AU5VI52DGEPOiyKIBggT2zMMJV0xi99Fl1XyFd 2lp9lxDhcdtcTlur2Z0oXTsaA/vYXNmDsc9YV3EgR70xeqmLjgcuLs2+4MhrDIfYcWfNwzv42R7l h8LyyBdQ0mATefAhZE4zBxN7YTs/SQLY+PwUjSL3szhNwQBp+V+UdShCaHPtOS7XL7X+4iVqWUXC i13ybb1cSpL0Qb4ujNiNKx0SaYG3AAMYxV8eG2I5sc/K8HryvDKO9bUM9F66pGCi4cZupUMa7Xll hVBfy8hCccfD9bP6e32jVCP1tKYWX2H0fqurpmCEtJw1Oeriu3yS4Jksl57DdM9TGBwmP2szJgQY 80DOntSc40j61JfY2Eo/a+sWdqOcQHk2X21cpU99NKi2pmk+9dQ6FTGuk9ag3Z+91wdR52hQ02R5 4NPu6DgNqXkOOvvHk7oicOtOq2/V79l9/58QRw/R8hx/ZgW346j1gTablgPiRqPVBzbDYX95HnjJ LUhqHvBkPqjNjLlpV0rNy34TWYnA0rxuz1eAmqdt9xFrfMHcYvS8qMRYBv3e9lRe1DyzfHPETX84 uYu+LYTtyTz95vZEYtT6bhF18Oy9eX8ApaS7JVAuekEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image183.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD4AAAAVAQAAAAA20WAcAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABeSURBVBjTY/gPAX8YCDHeYzDuAxk/7P8/+H95/x+Gb///3/5/tf4P w/sK/r3/94IY9f+hDJDIHqDi7/X/756v+1TD8OP//8fba39BzDn+9y+EsR3BgEod/g9UjNthADTo mgyWky+uAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image184.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOAAAAA1AQAAAABwpdrQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGcSURBVDjLvdTBSsMwGADgjB12c4+wB/AVhD2JCAru4N0iMjLwoBfx IvPoI+y4Q8UedxIPHmV0Q9DDZJnMNXVZ8ps0bZN2awUPC+Xvmm//n7/JGIKSgbaHl/om6pvQi+IK k2JkXgEKFYuQy+gXIfsDZyRt6Lvuqza4lTmFBN+p68vbT4xUXou0bEDPiZWpcNZMsBt8ZbABbzQt exwwmss0eLpThiKHlTK0Mw/FMoM9WCgM2+r5Fp+pbsNkE+5hTiQGU52LSW5vFS4I1jN+fuMljgca fX3EEF69xEcmcU68zJHQ/ev4sDVW9HQnirOTYfJtnTlqWpl0+Fi1sAIrhFCtE8qInInMHKlPVYmT /JpPpuz4AxsRCEXdgvrZSuRgITcvxVS3QsBGjF4F2nopgzcW6qFX5gM9nUMaIXMNYoPdaB8Yi3GF BRhsqcwaY1WNzONWWUei8NmyF5f1wmYWOaE0wYcG5NFJ0cUWHh1I/HRIgo5n4Z3sVpD+6+4mjEaj f9HSKOgawnO8N8DdEgz38BpCgvFhbw9L/xjT8X/8BVe8Z1qTJij+AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image185.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJ4AAAAuAQAAAADxNJ2jAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAErSURBVDjLndM9TsMwFABg3yBH8AK3qNQj9AAMPUHVTmRo1SAxdEHq DbgCWzsANWVh4wSRUpQDuIjBg2M//FueTSR+vPjpy3PyHD8T+D468hNWfpIYdZgVRhUfYpQxWCD8 iMEAoTis7HSkDxgl9wFGrhof1Bg1c6VXKbrqJUvQbekKWN/yYYJqd/E6CsvnEWVzvh07PCzNntdd BS1/W01eGHS0JuJxB1CafQtT+mTLXJ0n3Dsce7wvKijfNWw46LPnUUBmUGsop7GMmhznbEZLWCYo pM2EGd3wBH3mnj8RNwqLd/6dAmW26hbgxny9RQhKh9PFqFU4XYxfPwQj/Auv+3Dag1r8HocZ2qzL Jusli2uaoe1PbTMHWSc7XOQ9X2Q933s7eu/RafwBPwGJXVXzMdcFDAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image186.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA0AAAAOAQAAAADcBKt/AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAlSURBVBjTY/j/gwGEdjD8q2D4+YPhORgBGUAuUBAodcACrOAHABG8 GMYluxklAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image187.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAVAQAAAAD3ViqwAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABBSURBVBjTY/gPAg8YcFKPHzA8qP///y6EB6SeQ3ivILxf//+wgykw 7yeE9/cJmPf7K1j7799gw2DUV4jRT3BaCwDDEXX6sQhPZAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image188.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAYAQAAAABLyDluAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABDSURBVBjTY/gPAg8YCFGPIdRdOPXD/v93IPXt///3QOp9/R9mMPX/ PoL3Pe1/PUjl1//1IO1fIYZBqd8o1HdsFLIjAHhshKX4HAqnAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image189.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG4AAAASCAMAAACNZRtzAAAAwFBMVEUEAgSEgoTEwsREQkSkoqTk 4uRkYmQkIiSUkpTU0tRUUlS0srT08vR0cnQ0MjQUFhQMCgyMiozMysxMSkysqqzs6uxsamwsKiyc mpzc2txcWly8urz8+vx8enw8OjwEBgSEhoTExsRERkSkpqTk5uRkZmQkJiSUlpTU1tRUVlS0trT0 9vR0dnQ0NjQcHhwMDgyMjozMzsxMTkysrqzs7uxsbmwsLiycnpzc3txcXly8vrz8/vx8fnw8PjwA AAAAAABMmCYEAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAmlJREFUSEu9 VItyqjAQhfIwQsQXKI/QqoiF2vrWohv//7fuBrS1FHo70xmXmRCWzTnZs5tIcFeT7soG96czjdRI n8tZ2luIY/S29NHPArCjbkMR+80cnrvGKnAjn2J2iR3ZUa8UGhgJPHfWANunh//Qye0EwO2UEcQq Kofi5epdOZLlgq7K1hsH3XaLMR+xqo1d3S6HeTqtDmohSXOz0wBOSk7nhIdDsxRLDwUWGcVVmy6i jeC6ipOjV7Mnd0AhscTPoJ/TBQRglgfTSLVVVYDQ4WX1MfoCk92Sp58qT+oF111QWwjCiCgeiunx sJGDOnthK0F3KFia8f5DMvF9cq/sTshnPr98jvW8RJV2VCFHd9pilKAXy/xCN9jjk9MV2WX9pulX o+xkPrzSrfuZHdfR6e+wEP8GZkFHELBIhtoR9miAs11OtzOwpqYOMFKyGLoBaGfTVbLBBfkqZmZg 4SL0vireHkLs5uC8Bu3RfD9TAP29JRAHW60Qk44Ow2U5BzMF8GcdPHK+NABtYdnDld+ch8fpwnIv fKmAAdg0lqjpROLgdSbq0DWcsR9MEha+6igUtorYOpfeFoIDa8coZfOSFp7iAKVzLFw+vGWnCVN6 oOpiKloM7VLVm7DDPErByujK6uDxaeFmGQ4ijs0pZlp77uAkhPywR/biw9mDbQw4xcyrzcJkwGKm An0P6D4Exks9VHtn2uYn5PZJDtrrsz5VGlxMa9o+ktyokQzDJJaX8fQc6htN3CS39qsr2iRkR9YP stNdyYQ4pI6OuM7KexmBxknX6Sa90ZdT9JOYdXr90f+r7P7IcbP8H7a3jCts9DfLAAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image190.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATkAAADxCAMAAACH8zCuAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAHphJREFUeF7t XYmWqroSDQ6oqCAooKDSzlMrzrZj/f9fvQoOrbatSFD7vGvWuud2JAmVzc5UqVQIvIM3BIi3bO9c 8EbOKwneyL2R84qA13xvzr2R84qA13xvzr2R84qA13xvzr2R84qA13xvzr2R84qA13xvzr2R84qA 13xvzr2R84qA13xvzr2R84qA13xvzr2R84qA13xvzj0UuTnplyAeXZle3/L/mM8d5zgSg2Ds/7H+ 3uvkDjmQM92S95f8X+Z0iRw03Sb8v0TpUqXcAiKS4H8GE3cVdYlcLDkkcXcl/ldSuUIuKJRhQtqF /woorurpCjmzG4RRuvAm3TGkrpBz9Q3+RKJ5US4WN2GUpYb/VbYT0OSak/2XjhU5U/JfJoYSIyIZ RfgqqCHTFEESRCyrZKT6RGMo9HJWVuQ+Wr6LxFRg6wPCoELGbES/NjCjw5rY7khZhalUllnJLy+W SepvkS5G0gGA4hggsYoA9KqQLqLsQ/6PISdVCflba4sWiX0C1DMAZUozOQXBDcCIoudzYGutHUJI xvJZJKbich+AKFHkAhS5UhQEgLgMESSgv4ENOQ2RI3N/JWIrbeBUaIucnQO5DwqYUWG4aLCV+zM3 E3LLPkWO/CHSccpQoewiYbAFw54Rs2YCHwh8+t9cmZCLq4XEutv1+2v6UF6s6gxcvP9D6kE4JuSw FOxF/kqwjj+hTbWJ3fQDZWNFbvhA2VwUbR+l2Tx3Xc2K3Es5N9hkZgfoik9Wg7Ei9yrO6aOOoXQL ZN9CC4GKC4r6mYQVuddwLjgVpxodAwLqFowX6PpZkXs+5yrpXJ5L76dnvNPTdTk/2eSuLFbkns05 cVoUJ4eq2YUFIjfjH6BEugkfK3JP5JxZKJaVeOe4SlK9FAdd61g36+l/AlbknsQ5C7ptkRud139m WAuof4+v/uPze4m/I5fuFiqwTNZoR/x7eArn1NpQiemXANKnRLku4MPA/B25AiEFiIfk64I9mnO2 LfGLWO6X+lu9kvHc+e+3IFdaa5zwUDzpVi7I/1jOjVqi0L5Itq0oUhuMVy2br/Vzwezw5sLvcUtq yZ4Icvi6EZC0CBd6D2uP1wu+OkKUUzelyudksyHHWqAO5JEklw6RtCTHYib+R59UMDKAguwkq9jb SAySGLHkwQDWstyFmBx0IkG5FYQYFxquBjJ9koRYTJZGsmwFZXlCI3q8JFsVeTABspis4qXYHHL4 pBWTGx15MIewrEJuIDdMJzKgEsoRjIRppKOX6BPsATASn1EJkzereSHBNeT08m1V+SpZa8xqahLW as201VrkELHw18b3k4kK6VoSgmqtY6nqIRLfRtRaGtQajSShMMhEDVU1IamqVrymVmCi1myzpgJG gjQiRfaRLqbRkmoB0wbxP+dJAbo1mkydOZECCqWrNRrpYiQckWqqjoIdIkm42bIuIXsFuUgPWuRW ob73c+tij3e9JY79HJh1L4xhz/M7crFMGdX4n2ov85kbzoFbFSrRUp1uAh8HP8dWaxQsB+TgHXrv mQEQ8X8r1RWst2fCS5IkE5LetAkMflrl+Mc5S+xN711+Us4B95p5yW3kkohckoRDbRKs9LP6Qzhn VkRFGLlupAcZLAv/zO30Ja6Y4l+i28i1ZLO05NTCZlCMxXvrs1f7wDmdr/fEW/PGyzW2qPUI+CCD B0BvI3e9UMZ+zurWlPoyLnmQnGah/dy/ihzT95YXfOm3hZUrLJ1+7kXN9WWcq9Sm5YJ+3m26wuso Ee3nIE4tlp4eWJHzxDmpMxS42NK3ymr+FeVeJlbk7u/n7FZsKFq6wxbWIDn9HIRfYaDBitx9nJOk 4tDANZhfYdvPvWaMYEXuDs5FuMFUiIMvZNtBjzY3TijePxVk/nisyLnknGWuA/WCyjog/Fbd9AtW YKzIueJcblN8zPbUvrXC1NtMmoV4rMjd5NyyowVqwQdtwEv7D6eLfnYCrgBlRe4650xNFDXfrSW/ K7YbW/GH7tO3XFmR+51z6WAtMO2kJVcf0Gsi+5Bx8cAPdFE6VuR+4xxXLxaZFlausLS/1STJZ5OO FbkLnGskC3xgbT6j4zmMEIjz5Mknl1mR+8G5tDCNcY+afZwT8Rg5MJ711q0UrMidcC5Zi5W5K9uj rlrgXYmOiT1zNUO6q/hriVmRO0grWVNhEPNvYeWhhtxPq839CPI9kmzLPY97eBsrclvOmbE5r3Qe O4xeqtz3rIQ+padtToKeqGadH5LTY3JC2pqyWwawIxfRuwFxEn4+bIjIbLfi3+FlnBntyB8Rh4al kD6TpFljB5+Yt/TswAPNTrKwIpfP8QazEJ4rYZ1OfLbK9e+QJ86sxUo0oEySg932UyTanOKZuhMW epCAFbnU9bW2tNzTwNlFte7YS/VQGdicbjDltrWrEBussTzf6z+FFbL15h78rfezInf9fKs+Dmxf MOs5E1VL9JefJ7MSLN85kfkddsiliYTaT3Iw3aHISYR1Kc2KXP/q/LNFOltjpIQGehr/tEPnvfit T3v1+XnzhPYJqY+Ry7X6EsycJRoit5RezjlevLYHsNgdRKwkYJbRqmhaEQv5aZt6zjmInJwALpOC PUU7sUwLlPYyVQUuSpFTv8RJLoQ8ZAqsnOOn11ba3d05RC4Loy9YobEde/9yUl37vPL7OV2cGlrE zQZMiWwXQ3bH1M24jUc2acC/2LnPilw7fa3nKmDfTAPXpHOqKsrN3r8cY2WdGwgBWtvRIH5vJGbH NrR26rvurm+xpuzuB1iRE66eNizsOLfJQprYAp6w95dzP/o5ADoxsaYH5ZYeKIQQxd2S9rDj5sMS lxW5IZTOTU2OSDGk3teEGp5qXsOnke2bUExYTL3LaeYf/ZyzDVbDfaLHB1bkhJ9rnp3Qs7kFujSz iiW0HSsLYEUwMmOfux9jYv90vxDvJXM/er9H4MiKHH5i45IVtDU3clt25dF8DOycMxuxNfb14g0U ItknbVuzIoe6Ekv7sTKwW4Zjn0VDt92e0r7HifjZVLG4C/0cPOucKytyVFcy05Yn7cNWhzdO7vjV ei70c7B50gnhO5BTS7Isl6TTWjv6Ods43gQY8I/fgNgJsd/jP5YpyT7hcPVh70BuVKmkC8mz3nen Ew4GCtsDf7paTvow5LuS/ZdEN7eAWQr/znsHcjbHyT+WTgedsFwXsZnI2tP45nSbl3TQfw+5aaFL UMtwGo7E7HD5fuHBaqSzt1/q54AeFn5CuINzggWys2I+Die7Jvr0qYy7PLaeq5oeBeIdyFmV7k6t fyTMWdMoPNnPtdO3noX0c87Q3YGcnFEHPzh33qnYT926sy/Nev8ecoINsf75B846Pq28hK03rD8Q vh0q3NWw7+BcQLbGIfVMHZdXw6fhM3n2wy/R3DhZc5fySqpcfvLjaY0b/vzxShlzj6Y8dyBXXE3V z1sn5tKuteVpH0xo7Etl/L3WepHLp/2cHbzDz9vk3vNxLhvT2TaOy1x3J7uDcxfLPhkQVO0O4MBa MC82Ls7nHuFU80LdWZH75pyULufuO9GhM4/DF5H7qbq5m09uMrAid6h8WLx/GrXbNHAj5+U0Z3v8 20R/b/V1pZ+bpQNzL1e9XLA+8g7jPuc/gtyWc0dbTffVnLGWl1b86QcNPOcVY22ttOq25oVvjiSM 4+C/rBOmnJt6Bg5t3u4ZjX/w+R/RCf/Wz/WY9ugEj1P4rTTWD6HMZx1kYm2tAqhsNuFSnc7qOoZG d+Vn/LRe1/gR5BZ012eJS8r4Nc8Q1n7F/70o/GeQGzJPAmaUN7bZbGKbX6dC0pp86RCmXjQNoYHd aPHzJ7H2TDv0c1Z7s/NJ0/499X2D163UrJwz0M+PH0HSymjXsKAGKCMy6dDez1zNQilU8JLflRlH /Vxw03ZU/Yyjtfu6sCLHi0z91EHQGc99gpxGAxTcoSXOXKcqQj2LDJr8LuPxit/SBVz/o2esJwVW 5EI+aDxoVdHKnMRLcQc5KVSmP6ElTS/kAOm2ARaUTuxpDnNYkfPrNhe0Mh8bU+hR5AaGY5n6JYL4 hf9P/i7jj/lcL3GwLXg09ZiRYxtZ99Wz4gpa8kZsrTmbiS00FzRtyGiwyeolUH+X8XC+dV9OQ0kG brkv8wlSVuRC/sjZaWsa5IDjNZ43YiDW0cwnQtBobCEB+f1gz2FWskeDdpDcRvIJnKvFsCL3yKFM LNsou1h2282hATptAVZXyDFr/m5jz4pcYjP94eX39ltdpogg2+LXDGys0wmLJe7WgZN6zz3cLoU5 T8aKXCA+Kq7CaX/a7N11OOvnOoeVlxQU9x90NOoEHeNXi+pdI5TGvgRW5JyZF2o179Kj+yI5LeT0 xBy0j2Axp/yWgLFEtDRE2+60kZSS0F349ZFZkdv3c2a6vChM/JkVewU2dzqURKaa02SnOClUytDv SqFhHEdqyj8fAityR1sJM06eCkG/zTKv1vFkj98+PXiIGeNUbUCRM6MF2YDORx6vZBr7pPlkRe50 bJX0kiKoHjfNPfDg9DT6z/0jZ4gVSTs/gRUui3Fujfcx4c19fgRW5C5sX8VixjD8HOodryHiv+2R a1UKVB6RoycjYJHwAzefz/HvRZpZark4bx311/4I+6MU63vVbG0PJl0ItJ+DLed6VvrPIPfrlmk8 FzaESMOn7vg28r8u9afVKNXZBVNLvNWVXzZSPukEWFvrtTWEZfPGdOCToBex++7nfr8JBz3nOp9v jMOFZUOxijD6EViRu7VN31Dl1UBf+iTteY2/dcLizcOfeo4alOZafi3MWJFzs24NGvVN8SHN9sA5 kWkXyRMFWZG7xbmdUJVgW5l2/J8o7wgUv98ywxNax5lYkXPDud37ljx6RmfYmr1Q1/0ef4Vp19Yb iKzIueTcVrhZMK4FJhX/Wta+n0ND3KcHVuTu4Nyubrlir+7X3da7fq7g02bIXeizIncX53aSobvS cjnW9WOQ2447RVYPGndBtkvMitz9nNu9OMlN2z65yNXFhwzcN+D8Hbl0Aa/cNW/dlOaFczuRdL2n GHhRDUOQHCcboz/mN31Nb0ozv2LXp5ieObfFy4oN2sMJTu29hW0/9wo/zFdX/CNSh96tWQQD5/bU s3Jlbu7twJjluPxg/HrePtpVn4eVpnBT9eyP1OlcuG3oHtUDqjfUPQJ2yHZ1hAikbhbPzrndKyTd MHqDm1/qVKDtDUJX3H7clN97gmvI4U1p39pC/vK1WuVGR7JNE/eVzSVY5iHSmdEI6OjRKmKeRnQw zY7zBP/QMZkJOhYAkhSfGKFQxdQbmKSjg9RxkkVoMpjRZNtIx8InFkQ6EVvRI6NFB/3IYsR5MjNR DhqxzY4tdWgE83xH8InVOTxBwTpeXTVeQQ5vSot9e8zKXXZmkdGM+NKoiyAvOIgsjLQTKfFGQVoY FcjxU5D5RRIjQZhjZIARe6HxEF5oYPGLiXWI1BeqVee1uvZBcjDla9A1eEs1+BZoixoUaGTBx0DT Fo2gwc+gh5FqcZUfi3gkpccP8IkRSRv1IkZkiC92keJChs7CWDpPOIyYC8OM08imbgT1heFxSfM7 crFMAG9Ky6sivSkt3Mkrn/nyz3mTb631qNnE44vy5etaf7SthhlzbO1eEG7PhJd4TxqaEwUWipb/ aYPrzwjxs+Ij6nH99iqD09bUEdMrwm3k6D1pE1JJlBPTlWPXdhIewbntC/R0nC9311fbEo4Q9Uzw Z0t4BpK3kcOb0vCutE1J3gSTxR8seBTndnWXi8XFlUmHtEjmJxz/Ei/Gt5G7/v0ex7ndey1zEijP u7+sZPKFVhL0Qe7WhP0BJGRF7sGc29VYlTVDvLiFazur/bno+kCybxiyIvdwzu1qqjfiCl87Vw/Y K3PhJLCDZSbVgQc8WZF7Dud2Y0ZMbitB+6iW0jh+cEk6EHYeDXvttmGUUdkZoT1k2BlipJpc9vmG XFbknsW5PfWsklKaH5wJWHP+MLBaM2PnBkzDswDFMkzzEMY9VoGu0PhyJkMc+xzfAityz+TcrtLB cHhY1yNbyE6O3KQ5gf6KFu0cxPUVOq9GG5wOwS03IyfZUX9PhLEi92TO7QfchmEUOWyH59bXDUrH YmqAE88yGpqgebtjBaZSz2poAuZnYEXuBZzbVb/T7SkKuXTkptcvIGoBihxtoGjLRNt3zueTEqzI vYZze+5Y2Us+F7C14thwzDmUUq1B8D4HDTcIyorc6zjnVOwwPhxVM2Jk6Y1zBnp8C7TXYTACDR5a BE/f+dlYme/BeTHnLpmHysUNnR5buI1iiSUcISRVguKmKPp7mO7f5txFfyV7Zs3ztHU2Ag/axmZF 7rWcu4ocSJSRD/PCyIrca/s5ySc7cy8dICtyr+Wclxr7lYcVuddybnZykYZfmLgrhxW513Luej/n DgGvqViRey3nbH/OJXsCjxW513LOU5V9ysSK3Is556N3+crtnbYTzFmRey3n/OznuP59N3KwIvda zvmJ3IaQr5jlvimzIhcYvjIoCUHx6f1Clbo2DlHXMu4CK3Lu3vIvpELOIXLubb/fyO2/KoetdW67 /8Zv5PZYFVMt1y2V5nkjt0fOunnm7pSPb+Tct883cl6xeiP3Rs4fBLyW8u7n3sh5RcBrPs+cm8Wf e0GV1wo+LJ9X5KxeXbxTLfOwOrymYK/IaXGQ/fGH673eUx8/3ebuUxFekaMOy16rYYI6WfjmNJAj w3ttPr0iR0/Ovxi5GvHPnr9C1DsXX57XrW3p5cil/fIkh/2FjjdC3xm8cg5v5uVecgzhu35+Itcg 1PzpruAVOdgIPaTdKwMiF/NLBJ10wnda13lGzvJ4jtdHrGOre3v131+u3m0L6xk5HxH4N4t6I+f1 u72ReyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+d6c eyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+d6ceyPnFQGv+X5yDr1/tn/bgy7s/Gy3jG/3UGLdQl9c /AvutvBaZ3/y/URu8KGn+5cdVBSq9EpfvNQ3qxuB/fv7BO1igmT75D8UfiIX+3B8Qgno33gtgK4M D155urFY34GG1MAm+5sFyAJ9hLaNFEQUhdqFDYZD9IKktalLpLjSHoY3B3ePwbIyAkkw0M1ZOd3J xyA5NDSoGwba9wSHxvZoudY22kY9aHRXcwhTag+pe+YpOuWNlCVrYdAihoYggoH71JUhiDlQRZW6 ERpWBLRxmGwdurTxvm8FozVxssKqGPX1Cl0MTYczvKx+Q9+GrtaE4FCEETUsmobtsg7t4FLBBiTO JUXBWvNtYwGSMrzsD/gC51KYNwQkjERqzr5ikNtfX6MtW9EtcuoxcrX8Wi3nUrNmeNnHZh5oBwxo BwD/pZdzf2qrfctOp9KFfhykConbJNxM2DPENMvJNgh5wNPRjv8p+JAta/4RJi09miyGwPp0bpUP ITQjYudmUCNoP9PBC63xiuwKSUGmDlx1UwU7T2pkjTep04vR8LWQ7OLXrZEVRzRM2AyTMjSiJLJa WJkNWDLBHzX47BUQgjrpzcgSGVGht4mPlXErElWBtCxpFirp0YvQXeKcHe9jNnWZnUZzR8/FCXDI Rwzyl74k+0O5ZBLMhEbz7ABRrWfQH9JCaQMZSSOiA0q10pSsITiYCNjCE8gIE/2akVgKe4TkykA3 2ZK9UCCIf26RQwyTZI4v5qrcF+SnDnIZ3pqtscShkf9A5BpcEz5ykaZI8AlNGILPKSKXDn7x9OtW iI2uh8ioG1okNqGhtNBS849FmtPQUW1EoneGtz4cOSqYCaZKSJQc5NIk0rASBC8WRw9iBBELUzm2 fDkLFzhHFgLKSpDmk35uC5UTuAWf2HktGwj8wbs1kjMvQKwZa26RQ8fDhkWGC8OQKHJ5bYWtsE8d 1Qjo22yMEeoRrp9IzGDSN6FZhPCQqwRTcag6yKEDa5gg5yhym2o8sPWUNg7xC4U0xiIgpjrR8fp5 Mu+p+ALxUy2PuQxNiBZ17Tj9gthckDsSSSvLTaaYmBBlQuapCqlW0MGvsVigENgpUTnQcI7oCXrj YbbYopwzFnyTIocexLBmdyEXw9aKoR9Fl4Gp8IcF6IRRxy9Ig/NshkLhZ8J/HPeMWD66NM9F5yix kYf0h5RHzqE5GubBa81XWh5ba4qefuTziACiY9LPq2LLzy/A6lMX1IayQD6GnGZN76nfck78lEmq AofWGsdqS+iRHJYOcs1owrlxvrA2MiUnYe0jOgSZ9sUj0gCpQfoGFMebEEQLhQ8sMcHNSJegiSGK hq2JytH9mJDUgHYGDWzdyDl8lKfI8QkHORV/6DkXI56Hy/0crQBWBT98MTHQZg4PaHC+J5nrmyEd Wunl5Q5yFNMP0FYaXlOpkUEzA5Umx02tSdRE5Mrj1kpx2nbZEOjpdfqtMdcgM00MigTdP8qZVrgq bz62rRWRo5wraRnoUWYf9XPxUK8U6JvYBxWz0McPMXHk56olJ6FK0DNkyWlb4ZA8RQKhG78MdpY0 If0WjnurrxKHkyuHcyKXXRZo5Wg3StuZ089lxFJ+Ora2NePGvYzkDjl9a70Yx08j4Xwj3cUBgkZo cJ7FJanr2JlaaXzN7tkM77QJFjAZkStBrIZZKEQoF8FsRCqFIE2I5a0d/6I0Hy2xomPhpt4prLHa 6YK5dIaiONpNS2aYrNc6Oud33of/oMN9zAeRQhCPE2BylMRJ6FgK651twhlNupN/VIjDCN+2eybh w/2rCwXMiVGT1NbmtghaPC0AX+FEKjTJttbpXzw7+b76wltMLJH9qATt5x4d6AjhPTxBQE/C2SyV cvlGi+miyr+KnMvKvzDZGzmv4L+ReyPnFQGv+e7jnG3R90h0mmBLM4neXgz0N2vrshz/tGe7CYzz Az6ZORNnzITJt7/QH6XdY/z76M/D411tpF3eXdl0Art9ufPiQ5AwYtm0fHv3DizVecX2pdtXOJI4 r6X/0GKweBt/czI52e8KdyGXr36ge0Z5/CmC0lwYQ1L5SnaiaVhnjWmHmAJZW1p7mKe1iuD8HBZ5 kAXji06kxJWxXVxDpgiiIIytArFwYamH2qHZiJ6myU8DOBOek1k8KyRoNSKkbGRQPUCLyzWD0UYu ZMMmkcBFR4uMM+CcJAm00ettKAfZhGFAMDsMONiIHwsDpdH5dqBtko0yxpScYIQaCVxbBMkQtHxG BrGdSvDZBK7PwCoK7ep9c6m7kMv0xkXIZSUYywouBnARVPycJmCUGkEnTS99gQbOLNEbLX2G04o2 LsYQKrqowjnqmi6ucbreA+q2e7ImmHT9VcPpfoGi4yhVcoRU+ni8Z+wgZ8JHeESWuPbDGf8Xl22B HLLskIz/K2UROcy1WvQCqAJJRnHlQeXgHb0hXT/bZN1o4Dphgjoxrkqn0aiX+US382VilPJgf+EK AbUL7axES0SRUvc5s7sTOfw89Hp7pS2gVitCGslMoIe6JBRWJ+0Etoa8sHA8ci9Jb9DKrGD6qW1V IDrHbSZEllupHrqX5lHDQpGbkOJgg/9ycqsp5utStoIfoBSr0xIjRIxlO3QNTga4dIoQhNP4RHK2 IfYlNxE5zJV1lsXNQROrTeVoORWiyFlkLVV5ActroObBwlWzRkrVgTJf8EJ7nMv1UYuNK1YBHTbn DdTj1Ilz1Z/rcBdyVQ6R0yhyxhA5R0nRxCZDl93QIBt0xY26DHvHuVw3+KmUEE2Hc+iiNjdUSTK5 jnICqiqQCEpZwWqFu91OkNSSwS9c9w7lBr3pKdmli6klyXUnqyQya0B1NqM9cp8GtlnkHKo5kutq nar/onITF5875RFm5R3OJb9yWMhkq+2qIxm/uOogScz2UMhXJkFcX+2Q+6zzSIT+4ziHHx51Qsnm Uvqq0dYawWNmqFGBSDQJuFiNdKPLVA51ibS1Ov2cowIxHc6tZ9i/bFsratOwKnQ1LZFgAjvOYNLp 57Qh4bF1xb9QLZa0tsVT9YgNdaonzJayAwhn9cZX2CKNDeUc5goYsTHEo+k+ttZIM4nf9JtzE9Qh lhzOYRteGVgYV5Xx4lJBmWdmoKOmmCKXh0i2m9CwuIdxzo5mhdCHDmomgd0DwtFIRRzNBnRCSlHv RyBZDSfKuSzVs0cwil3wLKGUAvSOmuKn8JkL0s2KgDwaK60QVbpJ0Q58KuVYPGqj9m5Dt4XM1EzP CGWKq95UhvlBPKoEBDucKOCYkrEhl8jMoU2UPGpeaS6Uo/hZLUCV5jBDVBFN34Y6MKuZbn0quWyX BBRUDJpjRc63AlTpUzdwlBMEHBAy6FU91cYS0+NybHzfLQh3tFa69eBQ6SgUonefC3XdkfyekLZ/ R1fqJnSQc1cCcs5buAM5wIsX4ex6KI4qOJ8eIjhn3N1JcvvdZvbqaempV5fE9yB3W8r/Uoo3cl6/ 9hu5N3JeEfCa7805r8j9D8LL+CIBdZcnAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image191.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJYAAABDAQAAAABWicHTAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFiSURBVDjLxdQ7UsMwEABQMymg4wb4IBQeSoYiR8gV0qXgo5yA3IAr ULqARHyKVHABEpSZlEwi0iCbtbysf7JsMcwECqTG82bXWq0teeiMxNvSUkPKWGwMjIExbUwZS43J eo2zbU3Udvv/thy5pvLQyLcNuBunWR7XsKLTirmGzMkdRsxdo5mrZuFzt2WPlydhD6OA7C6lTzYa UcHpy5QX9cnzMeJA5BZWdjqhN3cK65U2OED8mJMlxw/dyjgrrO7VQvG+v26aVBRHNvTKsZ9b3xed Vtw1w1A0bApXiLtU86LM9WlvkBZ7k3Ucau1aCoWJhBq4pGn1RWQNnNO0Dck0zV8Zy44ENIzqBEWH wjKuOcIKV7ZN9gK5uX8/sm3MUQKF2XYjMntt28435sSNZyg/cf1k2fTikMkYN2+WAUvyH7Vp0DZZ mbLOr2ZJ4Fr5UJsyVt8RkJgEY9pcRPGPd5M1/mRfuFKZ+xeiI+0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image192.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG4AAAATAQAAAABZnAVJAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACXSURBVCjPY/iPDP4woHGPP+6z/Y7gPn9+v7oayvv3h+H19Xffa/// Y4dzv76z/f/P/v+Px5eP1DC8vf77fd3/v/f/f4/t3faH4e12IPeB/X3G73fv7gNxvwJl/8n/B3LP /WF4t/0dUNYWLPsNyC2/nx8H0Xt32x6G48l85kCT+YEmd/TVgBz5/S+Km3//RuH+/Y7TR6RwATAb 7Gifu2N3AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image193.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJQAAAAhAQAAAAAXQL+/AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADrSURBVCjPrdIxbsIwFAZg3yBHYGDtwF5VHIUbBBaaoYOrSmVDPUoO gFDECRgZLBQqBqbWWRpHiuyf3yFVjYIYoH7Sk/z5yXp5sUBnFeJ+E+0KzF2ou2x75h4jtC2TdvrM LLPGNbO6a7UBpeYmZ5ysrL3xIM+QndkXbYzxyaqHJ9puBTmL3iK4/nwgym9ebxUg86YsmRRCx3Y3 tEtvzqDoJT+NsW6JKvIGpO9tXf1Xl04LYWLuH7cHyA2eeaG3qnyBW+wV5BofI3b0yv4M+1PNrIBR 8G2KEZqfwa9lwawUPjt2aH+FvMHMv72hI23uQCAlIvtvAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image194.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAT0AAAAZAQAAAABrqsSkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFoSURBVDjLtdI/TgJBFAbwtdpOTqB7FE/iHUgsKEgYEwtKT6DcQFsI waGzMaEkBmX9U1gYhMSQmWR25vO9md11DBRYsNVj98c3b2Zegt0enewLOrH5bRKXNRxtwqmMynrp LVDJqKxhfwvMovJfiW2gaJzy73n8p/EnwTcFfHCpk5eO5c08k06lwBI66wA5vZsRfDS0Ey51okZ3 JXSqJekg7Fcu0CvhjNJNDO0DQRBcBsiJg14NBz2Cw4bAJfULN3/NGS66kqAmKtA9JKj9zaghddby h36sAswZKn9XU1rOcKmTVVs2s9TDuXpKl+fFUd5v5AerEhbpeuWhMpToXzoXEm1IRJW4VihhM6sg JTKkxBoW6aKCt1WPbh0Sp1GPN8Ci5Zd+t9fgXX+jEGcS99BuwsfAWz3BxRXdV9g1rPOLGD4Of7sO 1XBKGPs7uC7U3IgMolPNgoA10YS36yH5MxRhoFUEd3r2AH8ABGegd3FRQi0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image195.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAV4AAAAvCAMAAACc/FL4AAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAACiNJREFUeF7t Wwt3ojoQxheovBRRCqiprWh9smqV+qjz///VnSRYFbEr9NrdPafjOduWZDIzX75MJsEV4EfuiIBw x7F/hoYfeO9Kgh94f+C9KwJ3HTw1e5sbGIwVPYVzOUUFQ9FSaKZVmSmSryiFtOpf0EsL71NtYrbd 0Y4ktp2bu1r+2Z01EmumVZitXMN03c0fwDctvG8ERCTgQ3J4Jzvov1jgzdOilVhPa0PtBWAzS6z5 ZYW08K7saXG/tsXk8MrO2lTs9bT6Zd9vHcBr2MJTwRYntyr8f/3Swgui08oNnTSOuENR14alNKop derOyi8770m13eekGqy/rx7VUsObyvI/pbTNr9L4q+92P/DeAJxVbt/Q66KLrxl/J7zJ8ziPg6RS 9H+LXSmmuDk3RfyYUWrZvxJe+SWDzga/jTraQS6m0XvKWwD6pxh3LmvzwYOKABOd+6DPTSP89cSp 1t/J3to00wFdSQ6vltkDJNUTc6gh1j+zVr3Mvfa6nAOYTblaWSXvJ4k2HOv96f9i73KZGIxQwV7E aK46MHtIUT6192A/hPt1fxBAYYAYRISs++dPdBPksXNJvmOvGPYC7HJgzbNb1mvegtxJJgg1W+fw Pq+01aeL5CqE9Y1gp8PXNl5al5paFRrFFBXbNANakdfRgSY2Mj3xosYNqs3d6NxiHnL5ZgTzsx6l kKRnD8cybBWTk2M+iYN3cZ4catVOhpwOITk9Nvu5niOBVR5G3Dp2bdaECv9rOxQ31NNSjf9dxcR2 KbWNHD7sjoRjzRyUh/jR4bkxHcGY9dBvOWHpqEb1ao3pIkwOQbYM748E1uWI9f5uIvBD8YAaw1+1 zAx6fPUNYiN08w9hNNhlQX3EZGFPpzqUWEnxrjpx8OrNivdhnNa960PQ4VNdE1h0JWGlS0Ov7sQt ZKpXfM49q7TryPG6ot4DqBku1WwLfWANZ1LrZQf8QaMYtFzQWF/cKTyvXvCIXHbLE/2VPTHxxzTi 1sdYOAmhHqrVfdRz1sD0oC9soFQJYBA98DSbVotPeY0ak0EbjF4B9VBsIQfyJVMDVZU+bFrURxUK om5KUGV7XmnVQHgvci+pT46OI7zEiAJRF1eYAZeauAT0AXYx65iOvxJwnE6ZAKiG1ybWm4403uHW r2+7Em84E72vl/lByKSz6r+yc1SAWkyWT2DUA9PHFt3Lgq9cycI+3ridqMEkC2WbdFEPwG3WXyvL 7KsYrp6DC0Rgq8IPDg98xZUV36GZKJCa77AcR709uk4+XCTaHroudHq082DaqOuTk0xwHi2hDmGc 9eJDSKND+3qaKRGoi20bXFOW0XqstIUFuA/FJejdx2IBjEdaJ2YXxDaXTct9+HVyODzoP/GZGgvo X6diEgj2zSYnYx+nY2q6+QZYjuntoFrp6rFmaYO/bjbfOSBW2Yc96uHaQXgVwKe6RUOjsjmUBo+0 srCyzUaYbLUlSHl7YLqkZdrzHMlXrub8QGtmQxpPVgSyTah3KSJ44TJ8ReNXRKUZhNKILxF3ok4m KgN67UBzoZdmqzVIFWX8C1MQh8CiXSaHjDRFeGEg4nNZwOUSruuxOodpxYISbaBtEyp8q5VMrqs8 0n+bqJ4pq0u8zTqTsgcmbsg7xvQaGlQnx1WKj7ChNVYnxbOHfAR3509O19ownGLO3te1KkazxkiB AQbIt3udhqdGyg5toxbeIi7SP1nkXFiIE3LZicLLL0KXorgReSFYcMCUFmOKu4tuGS0i8vpDZn0O d12UvWBv8PlIwKx/Ai+Mtzi53FoBVTYij7lhrn36k7EXdoh1KW8Y0cORU8BFjuuAhTlgJumv2xkV 3IywIfdiGEP9Mpzta8kwBmFDMJspzoxxBxh7lZ1Rjla6PEDgxapEbW0iZ+FM15jH1RAsciakx2KM 8efI3tY+gx+WB9YbWHdGJtA40Xo2R+b8dtZlfQ7X0lOaexlJGXsDtrv4YxV37bEOg9C6ynQYa3M9 CTcGGucHe9uZS4yGHmxxOjm8daZONwu5QQXXMJae6pW7uj4tSPJ8qUC/0ehmG8wAZ6/iXxpD9oKx CNlrUVsZliaI1mvQTwdWV9LGkb0kw/QI1cswrV544GPwLtu4EzyXZvjhISEylfI7iB4gyJCdwIKz V6JdZoecytg7aA9qIAk4vXpz0cE+r6qBeXOODTbHlOmwzXTfg65MDYfsXaygjYpR9hpLyGL5m63R U5PK3DorIrK19hJ3FC2mZqWVAyghvKi9OfjK2Nu14D2KlWuCVxyTlrNEXgfMGOe7zfwuFaBXBRL3 agXhnc7BNbBYYj1LbPI89vvMZliz3NvIe/yPUNy3Yh1yD7jnvUl+XRnjYjs9R3/0Y7nXe+hYuim8 LMGvlBGFYS6oKgPFYw2noyLQWEbLT3QCOXt3+RxIK2UcrRDc4bhqjuCpe6ViMbqtYKaMwwjObPQF XEzKMSljGmfC2SvvFCda7fn1cTXbgUVRO07KudtSb9y8PAXSErhTVZvOZFKOVAZc/XmM80Xh1SNV NXFdrK4sCFwXJ0SWEfvTc/SHccZeQvu42waScoth6WYAREZl3nAmOoWbhc7Za1G7unxZ3kpsANYc J7SBxKhh3yh7P0oIxl5w5RjGy75Ovb1+l2TJsZ4M2k4OSjhtSuy1u1XGtHTjdfpzXHnHcu9BtCpF czs/HnSugEMfc/beQSSaHMxLHoZ1byKLi9iT53GIUmM/qD06tZpxjv6CT6HaRgrdBi+ZvsWc3Bh7 P2RFl0jmynqOxMXZewcJjEbBG8bgwtmbQIiXjx6sI9p4LG3stNFud7786vnE9726E3d1x3JvKrkb e7FOHsYVbMnZS/aSGLvofxdwWxKPx7Db2Bs/5Dl7f2f2tP1u7L3qRGL24kjV47khSXBQONL+K/Ce 5d5EDih4qfWtkpy96N4s5TeJ1sdp+Qq86dmr3Cv3XpszIvAbtSQyeok58twwgPtwPOOlhrf/q1P6 de3K8FMnlsV3I3rNcIPXX+gyLbrFqzdbV2cEr7T4ASOZENXpfFxBpobXehPF8PY2mXloVTqfviRI ONwN3TsVLzl5+3gpYI/8G4Y/72J18Zx3qPlTwwtbQbitCrtw8L0opJuYxKEeFJ4Ob1VuH4GUNChN nd/UvpfjEXsFtobnUyap4Q06mraPuRK8IYBae/W931Zsadrq+ILmBg+xC6H3ZqXPXsVdGYfq2YeD TWp4ZbzraaajL95okrgL1NviTtHL8MDKp9D7ukpqeMN70jQeaB3oJ8+FaSyFOvRiNemp7QvmTlRT wzvCu4ynxF86ZJbx6wzSt0aLrwWou39AUsNL6RC+OUvqNmXvt8KLmf6fYy/m3muvkH+DN95P+9+a CucFwHLpT0hq9lribCamOlZAoTHLxL28ulv89mq2T/Vl0i97lBpeCEQxXV2GL5vof8v4TrHFP4Nu +rr3O9H5d22lZ++/G/M3ev4D713B/g8ivcNcv1PEygAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image196.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX4AAAA2AQAAAADo3c/kAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJaSURBVEjH7dTBahNBGAfwDR7yEkIewEdQ2aPHHj2I556k5Ga16Qo5 eugj+AQliJCC6bI9CEEUc5PabbopESIk3TFZkk3Mznx+30w2maFNhoIHBYeQ7Gzmt//5ZiZx4HYt c/6DRUtKeu+zZwUDpvfeBVYQG6BhB7dOGBo1fLDXsGqe0ZtbgTBB8ucTNgLhLsqiQUMDNAHc64BH 8ht4TasYG6AB8PSGKUXyBYyAMAAObG8Gb3QgPBx4uhls6YC7RsIJlPF2dzhxfXxOVgaGg7b4tEKD aSFa3E3hzqFQS5E5bD+GAJLkKtoHOM9iqldU5pNY7KiQ2ixlAM+ySK2hw/wYZzLuty8iD9ovYrgK EEzGzFuAdJaGCMQShAr45yUFfrggnncum7uPctCtNsX30cESdIDBpH9cwpm131MHEyBh9VUCbcRA S2CsMAn9NoE6dqAgwZEEWbGHoIpbKUHnAYEWJoT+NzguImjlCUc7P0s0po8gIPBqkdCghPSJSvhq JjjO3WKYA5g6BUp4SWPS+wp8oQ4meEm/fk/VcDYbyxoeL2o44UMWQfftxUPcqdNBWYI9uOztbqtz 6s8S+hi15D7i0eDAqJ6II8ALCTzg6tzho2GmH2gEQp1PxgVoQIj8nGoAJACPTg+knOsAKuuB/NkA TNVV80D/7d8MrrUVSE0Q2ADt4gpkuBAWUAt18EtYp5RWjSntldaA0RLQ28flfW/dH9lIrxk+2cE0 v+jRW1efqQX0TRCsA2leAy2S+oehxu3gzAQ1K/ANMI+sAAxA7Z8BU6PXtYMN7W8EvwHx7qUnY8o0 xAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image197.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATUAAAA2AQAAAACOhzOzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHLSURBVEjH3ZJPasJAFMYjXXiF7nINV81JSg9QSrspbmqn0AN4BE9Q XBSqIGUsFKS04LL2j0Sw4kL8EwrqOMm8vkliojFjpzvpwMs3E3758r6XGKC15sZ/5F6IHndL9bia Jqfr96jZX7R4IA6WkBui4L4DGWG5kiXb/cRvfumcS6AfIZaa4xQG0UQOVzgv8V4q0XC1t3MmK8pc AK0Vjqf4TfP4vLXuN01wpHNOK3lwkNu78cIBmwCdICQIy+cuAYb0Lg8jhj4nzA6yjje+W4EiVy2C 8DlPxYlcDj5L2KNgTkN89YohN076kRnxs6BfDeDNTuXqBMgEuSpwj/FrDOxznYOIm5i+n5slMzxV SL3A5Ljb9lXgl8Eruqz4BRznIYd3M9JvYmTANYwz0zD2ZX9Hsj/kpmyB/bVeVTmseeDXYawB0GvK weKcx76AjN+N/78KerLlIZyhL3n5cyg4sGORzXt/52SPOhyscTQWGZuncy6QSCz0bM7SuYWwlyJo BaA8VLz3wozEzmKLD+vc03JDYgmirHPPmlw3VEFiKWH1E5yz5GgsZaxBghuF6tFYTrE+VFw5lmOs dwXH7UiE/Gz3Cm5z7QbnaHKwe9wPGRLaB23b9qsAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image198.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHUAAAAmAQAAAADSZelIAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC8SURBVCjPrdJBCsIwEAXQ6coreBRX5kCC4k6okCN4BI+g7gQX7c5l b2B6goyrpEjtOGlrmwakImaTeXzCZEKABquAP1oF3o/kH50CQORZBXnnalo74TLx8qM4Oezevqgl oSuq1ti7EGyjyTqXMzC8xSZvzDluJ2yNNpWUz9nS5TqzVEZdrvvcSsriG7s+f4aCyNzFGpt+G9ef W0hn0d7vwRMgD5P0VujNw6arN//zy/c8jHgVeDF0ZX/4Dy/Q6RXEugMfhAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image199.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGgAAAAnAQAAAADLaTC1AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACdSURBVCjPY/iPDBiowduPhydPtEpU3nzy3MKMwvvHjlXlHxTe32oQ yQ9TWY1iZiHEZQf+/QaaxrYbwntfuxdk+G6I/95X74PzgHLlcv//9/+d+f//cTBvf/3/cpDMbiDv wff9BfLs////4G8G+u/9d6BcPVgX0L73ILl6kByEtx6u7z/D8d/zgGaCeMdBLvv9D9lHf/8i80Du pDRuAUCJ2tVtxvmBAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image200.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAAAqCAMAAACZUCAVAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAACypJREFUaEPt WwtzqkoMXpX6AkVQpD7xUauttdja+mzN//9XN9kFK8iC3mt7emdOpnNGIZtNvs0m2ayHwV/6YQTY D8/3dzr4HZA76sJOXgxdXehSrtZCTZYwPYcpWUwCx2qhujEsvwJyZ6Oss7skU+3uWkmtJFzVJ2Vd TZKQqSl3iUxJQhLf58prxZD7xu/wcj0NkMom2ZIpAzxZEq5XtDHRfXCaZKYkNU7eB1RyOzBKASgZ uZhENS/W4F8O2COgyZQuyXka98njobA8g+kiloZ5zL4TgL4N/weQp84BDNrvUlP253hP+RymixAP bRu93qDhP+jlVnB16yKkzeRAAewdYpk+BrZiQcjJ7YPmj7KtKDwyM3yaMp4D7zx3rgcedvshiZfB G8G9xzDiZEeHN7sefizcx1QD1131m8oNwOO9aQ4KpMN9GUwTvbdqykPbktGy5NKI8T77OjCbNLDR XJUHuGHtLBr0RbNiZPb8nAguBq3i1hyYY/ry0diZJgotDII4Xddgnhv0wX3tMMmqa6D6cSt5XQ2m bYS8xEaWtUdvKqegOLIaW/LhjkyJTgUhd19bnQZk2ItlbVDdm2xuWbAsxFwv98VACpiZrZuKipE5 04dcryuWNSriVjCtHM69xWlJDNIGNRPrcl2a6+CUnD2puc2R6I45XMLzVD7LlTUobjyrbrA6uOuQ gbtbfPTkGRyhCOq8yrM7hunzFnXWK+ju91DDYo5063vJCT8PGVNYZPos76G5XlOR+E5FibKgsRn0 vCIFVmHiswGQXq+vXiSSx6CTvOI/aAnS55z0/KGKpZq3lr6NGxPqhkvmttaoR472eAR185BHRdWp qmLMuEX3tPPw3rR5yiesdIIKYM3mbR25pu6JEDu/f+jCTlXpKGR94D81FWpTqL4h5OQBLdr1N5Ve PtMSTFclUh/FFwGabJ7HjzON9HTkk1zRyzNtu8soUZLMmw8YoGejy7YUmv3pM0qH55St8VguaIJR 2O1BA/V/87wcRPFoM/uLLSBpfGc3GM8cRCPy8vWCVBgS5HxzkT5u/dmOgUEOUNIb4dobVFmfVClp lkiFOLoi5J++WzGkogMmuhimb+7l0I4M5nUDHKEzJw0HThzuMhruTK6bV69L9cxNMGl0fQkzmhun QvYqOvcjebmQg8HnW4irXzIfsFy65QG8RBvthyDvaN5O9uAhyNHLp9zL25Fefo9R4wjyiTj0k8uE vFye9XKYKr7gtDwXIy/31fkZyCkV8Qr2Yi+nKkx34hbJqzhPy7XPGrhmAcceQU5eLgJLtJf3YTX/ aq4InQXkXiz/8nJJpYte7tw/+xrzWI7kBxZ+LvG8XHcT3C/29UoyP3nMYo1q6s5kxwPLGV7uYlLx e18b8pLiSxjzI5aMAu4Cc5120u0YptXnXqUKKhM5itLnm7qYUWGcMyPbSam92maUczjt5qIeofRZ tBYqBiqwRfoEVr2LRsR+WrxUep4yTl/jRTmlTzW9WDRJ4JTkYPBJSwvVCMlhhKeaJLRVHHDeTSjs i9X1EE1xG0nNIhQ0nbO1ohRwteC9DRSPzE0I81weWdYGevZQAf1FWXdteDqp16ZK6QGdU2vjlibC IhEUhW/1J348O61a+gqvuAVl24rLP2CRCEWF5wDDe91uR+DCH60Uo+Qv/7SmiRUiz54qCldRYGVR 2Xk22Y94mjimNnyQ9vbJ6XfQAZ3sTVmQpf2sHjxINhnpMySzJlRJMhhxl2DhXdR6wqc1tAz5P1Gy iTVCYubFo5BHqjgKJY7w2PEo5H1aLT0IzwbLYzQPPQbvKHSZgM7tabYl7Run5UjQKDe5uUYDePS5 o8NxfdxU+ugN5bChVHFBuwS0a/xSQDRwYCj3nnrZ5SxVkydPgxniRDTSEwDYNMXpLXTgPxo1jTlr cLa0VzgWZDUbL2akFIEcQjUuvhl4zkL6Gl33zsdClNdJjBPNIScvv+VVWa59S4dkYE5wEKV/eHvn fnooBcT6NmO6rl5bqyRi0JZthd9XIptTxzMWxDrmAi2WY4Y+HfdiKbKtdTQifsv1g+0wGocDWu31 Vqz10ehA7NalGh+mpqGdyba5XWLewS882SEoLuhbTsLdqnlkqbeg53hnDP9gjzsisMqxKGDJyEmR 3e0kwfj1/uasXm+cPCymQpQRFvOnBpdfR6ubW7E1u32s/i2/YXU6OmKuMR/eDN13EeQzxTD4zRF+ 8QpbzMPuDScR1asTZMGPBHmGCl5Sg5Z9YK4Vc0Chd4w9vEHMH40mUSNzUPmgNiFuL2Q/GUOPAo8z sAw8cMA2B7Vbc0CFUfSkJvYyjwRnoXr8FUNOyhwwcxCqLVrcYNGHNbiXF9BqwxBHCkb2Uv2KeR5H D0zuaqSa5A/jIh9OuB0TDyx+uCPIRVWJXm63OYnQxQMLEkFOzQt+rEP2lWWli5al4zfXiifk4V4+ taw8dgzpYytqxKiUGc6OX+ygE+DD/rRlbT8si0yJnvNzmDl+UQL7+CsGraFlMcsK1VwlYTE3VHj5 ET1a5DHUi0Af5aN5/RVULaRnSIT3lQdnv6WMX0aPoxdCE6vNT6IOoYngeJATO69YHgTkSMvk6OVP 3QNhj+IXJJE6jWt3Mddt3pCH2Oo3XaMKK55OQ4PNLRY+/RDOUIgIg3RpuSHLvQ2bNIUUcrXHPNQW Glisjs4TPp7nKkxkI+rKOQ/5/B6j8ZsI883zbxOZJoZUYrrJoNYWalbe6/XMMOLSp9JR/W0pR0U4 TAGh1TBCufyMfKASY8GKRkMvGCpTiy1FmDi33vUkYiMIqAhqe90623bFG52Bwz/3wm5or3TBQlM5 Nm/KebNK2gMnboIj/G6gJysaDgffbg+twWge1MFTOfI9ZedETEQKJzlcnWBGd1ahvqPH4/iPLywA aJ3IsBUCF9SMXyfgmUdeajuHAXlxtJbQu79z4pik7yIgZ4yHv3PPkJiMQlRmjGpT0dj8BqozRo6q ft3JSSYJOUOVYnZsM8LxDrR3CbU15h8tsnsotRYdwKemOGUdEep5OLHF4OXLqOSPpHF+OgrP0dmm wquuTllMgXRDtLgU8mtpYusvdVfjNcW55NK9KScnurc94zc+0bdL3sjSV+8rIrDoawwHrW+CnDQg yFVJ++0LhsSQdy5iAb5ZfttPpfBi6oKQl+phhqK86vaXOuoeJtGiU+KaU/bchLFYZvfUsFyPXn2X l5Nozf1jXm4zqM670L7sorGIhxAESu9O1FrEiVadE5TxXo4FVR1LkGqnMzttrdSfLITkG72ckYP9 IS+3ER0siaJvgqK3jW2Nixb9HuN91x68pSOaVuI8SN03GY1mU238+oqS3rTIXi81SL/Pyz/5D2j+ IOT447/om6BIwHLP5v7pHbJM/HQogrriBXXfJNQwi92BqiimdHPlEfLWWd0R+bpK35TSPIouEnPF t8TyMYNdW5u2Wyn9TN2tNyhNMJZL1cEfttnU/djIS1McO0jDPqbBTl6+OimGzlQxga201YFu0+z4 pjBK+RbIne52mVamafMeg+dZVMIDuhfLo/lZeatRz96Q9wrQFIzlspv8Gfb06IrUPr8/cZbmPlOx dt+kYD5OvFP5FsgRmY69gM/E2Q9GlTD2FsWPIaKpYRgvFFMasV6Ol1fLww8sgoKG2NKjJ7rokVyd qth1bNCSJu6ib4L8UousGjQq6xZC7vXPLhUgNqzSM1KbbtKF0b+Qfc0hvwTylbE2tLIOLO6H2Ql2 D9faTaW1r0j/c8s1cfsPsn4J5OCq+hgDf+uyUj5ouDqFHKxU/T/A8RNDfwvkP2HrL5njL+Q/vhD/ AH6Ao7AE/fK0AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image201.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADwAAAATAQAAAADkfVM8AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABwSURBVBjTY/gPAR8Y4IwHdb+//+//8YHh+969P/+Xfy9g+L573796 MGO73P/5EMb+ejDjQ/n+OojU9/2V/8t/gBnl/8v/AbV/X1//v/zvB4bHv+d94O8rBlrx+x/Qhnog 4+/f////gSz99xvNdtwMAL69gaR9+Sy/AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image202.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHkAAAAmAQAAAADIWQnGAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC0SURBVCjPY/iPChoY6CCwn6AAP+lasAv8fQ9ingcLrG9geFD/+/v/ //X/1/////v///kNDN/3f6/+/6/+//f7/z+DXQoW+A8W+A0VeCcLFmiHC7yvRVHxIfl97QP7GvbX 9xl/P7AHqbgLUfEapOIfO0TggX39/9tAFRAz7r6PBam4dR1qxuO7363//7P/v/f8/4+QELv7/Tdq eNwFOR05TO9CPIfw7WP6hCkyWI8uMJ+c9AEAsSsrCNQIWmgAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image203.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAAAmAQAAAADR/iUlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD2SURBVCjPndLRbcIwEAbgSBmA9z40g/DAKKhDVEZCIpEYIKu04qFF kckArABymcCgqHXAkB/77CSQvEDvxdHny53ukgDdKIOnSAMyvqcihMg7WRxfgh76VDS05niT91kL DtahbB71aCUfoM+VfK+phLLN169yIXAk+oOk20rmAr/AoQwUtsqRGaiigVoyYzva4XtKDSLrPovr ZleeUq6TckCSXGahJWazqsBEiEuMnwlR4t9LdJ01bWrpMXVkG9WQymnRTDhym8fekhsIo/ajMRrb rMeXM5TWG2vJx/mjrVX3H/aydPZfenHn6abj0p3HJ//CG7oChkR92FGzzmEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image204.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAEBCAMAAABhWwMYAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAImZJREFUeF7t XYlisroSBhGoGxQoUlBI1aq/KxXrXsn7v9WdoG2tWhfASM8lPae/FZJM5svMJJNlGJymRHGASRQ1 KTE4BSRhnSAFJAUkYRxIGDmphKSAJIwDCSMnlZAUkIRxIGHkpBKSApIwDiSMnFRCUkASxoGEkZNK SApIwjiQMHJSCUkBSRgHEkZOKiEpIAnjQMLISSUkBSRhHEgYOfFISG8lQ7tE+N/4bp8xFnvjSvD3 jDw2UHLavqoQQuWfZKHCalUYk+/g0Qxj1L4DwXEA4gofzBTLpoO12UQafLai1GWKVrEFf/LlXruH dx7doaE/qtSz2ReMm2VuNsb2VN8+M5bPb5b1vII/m9MCh9uSSZ/QOAApMLqu4UzdXf/TsM58IYIZ ExuvFvbfesZ7DcGjEv0GHqsRZeuFJs69aG51ivCaWXy+5GUxdrIr3GG42ruMjaxFneA4ABGYPsaN Ppo9MRkTZ5futhUy08G4XzWKPdxi3ssYZ7ufj6i386eAvD0MsFxdY595XWJc/dioKYzVVxBnpjKr atzLo1fBtReihqmmOABZMSD071XSFqC/wWjbFsxe6k6mjmsMwmLQCxsMR7Vxv1b2nsF4wRjYZVh4 J6A/SPkHZ/jWgEci/iiSLx6oi0g8gDShm4GU8AzoX45pfElIl9dlrDAyAELU8feje+CiEOOwScWg 96wAEB/+qjCT7ffeP54fbx5tAQEBoptCAsIJ8jedQQ/rAyALAsj6W0ICFEBCZOiE5OP6Cyu6jQxq E58AhU9APgix4lZCel+AEJUFiTyqbiREoE1pSEAEBjrSZxIZkJCNyjLWhTFT6A1h0AhDR2ZE/mED lcUbTazdU2XlmH9fCnNLLEYM6/JAXNO3g8bUwahD4pk27j9h08UP3b8BSJthQAt/JuG5KgOzdWxY niM/LVGJ6cGzpvrcJ4NeYy5glKsuCzhrubTb91WfMWeYFtr8qWdfJ3hWVEEWitYYVzMzRiKEek9z rwAfZsUMLrx7+oVGfVTv19V+gPbYxzLCzmb2FSqFk5A8w7x822cXEz5XM/BbxiUythXIQyST/yA5 L0CgiwCnT10ditRomToMJMJtQhkkjHNEtwKFHKjTAYwBgXqEgJ2QcqBb4YmRzV9SKeIYXe68cVi2 +kYFVPeqPyUcCZVCAbJ+hsZ5e/XJOQcaU5rCNIQb7kzY4TWzTCQmeHS39EAA6Qbs/kyLMhl+rMtN LEufI8PtM548Ei+dGI6JbXz+gKG/scoyyzXR3WEbGgYQNCWNezxgLxnFtEmTDXmPnOCL4NG9kkRI ZsCa7SaZsC2g7WC6QR6h72HZabILzKghZEX8VMaywHAGljMwagiXwgCibRqnBpb7j6RFq5y1ysPb UDtmVEEAx9cLKD4/4Kg3D1tTGEDkSUnKT0r8vhyEpYFSvmVoNXKOwMJ2OP8GYxiHceF1dTNcC5HC AALVDMgMN9npQN90I4x9Tjd1tZ16gYsVTxlcmeH8v7DMCQnI5EbCH7YZB/l4D5jzM1m3AkS3GC+Y AkvvFcw9SNKqMK+FbUlIQHQnbIWU8mk+mVn8SDeTkHFJGwSjtDajgCOmNAO9hcK2MyQgiZcQzB1I yM0A+ea9rgYLDLy3DotH2EOfiZcQXKInIbvMD/zGn87jMKj8ZyXEpmdDwvD91zwhAUm+hAzuIyGR wQkJSPJtiL7ct6sW9dW/MOiEBCT5EtLNbD2JX1zpmlxDIz9h+EQtT0hAki8hhxzMt542Pp+p79eC lJAF5R+khgQk+RJyCEhXNuwg6U1zg0w2n89X+5CqPVFsy+4s2Kh13xQSkL8oIbvzEFcmPzOxLVrV PvwAMv2Nx7Sp8wOb/OwsidKEKCQgf1JCTrtOxJqi1BTW9/2N+LyUy+Vp8PPtFQs9/74c0pCA/EUJ udiXtSoUxoWCtl6zj0Gqql59TlK+UChUxBX8XM7ga98MCch/UEJ+5xxyZRF0Wj7fXS6X/zbjglEu xy/gJ/ZxQVhAku7tPcLeiyXkZKfWzAX85JTRZg3ybSksrW63a3XLLnKvFYcj718EiNvY3wf+fyUh v7CZqK5VRRtr1jNJc0/NPD68PUccDFwCSDuTedqbZU2S7n4/wsTbe3vbZaH1tNnhFTpdAgjHrMm2 6d2kJ1VlyV+nUIz9FdvbA0I4JEXc6nQJIFhuM3sbjfSELuGKrXxtA0Qz7+35SOKxIee6vhnRzF8E CHZfmJ+D+EH1HqeLzjEDi9MCbgVrRAsFu9JP3tCRkLM0nnnhMkBaTLA59Dvddx/7r22yYW+02JLh eQbkZE+v0pGQDg0J6WX7ZF/7Tvre4h61R8SanyM7QoP9YjUetNbPkQcdCSnTsCHDlxLTED6PfRAW cru732PlaaTCOLK5Ww2MyEholX8aETqATCkAIuefZe/lxwHBdVKOC/7Ebw2AGBZRWRgXRntnO+gA olBQWauyiHUBzoDs2pAHFKkv3yZzBRyBn+POwtD9WQkdGxK1YZcZ9YNa1sxz1Jpvkr8nWE5bs9p4 1JXuMw8hR+KipJCATCTqh+8ua6XRczGqwxnzykZx7aQIErJuEP8u8VaI5zYIl6PsAYIKQgKisyoM YxKaxtOj7vHQNgRZH3AaRvZrPQ43hNzpVk8jnsUPCciE/Qh9AuLmMIrHlytCA1JhaloPf6jiKxjT AnMake1pxdCNDAmI7ovUz6eGbuM2Y2hAhgzc6sAV4fQqnMjB9Y9zWisSoaEBcV+TvZ3mkCuhbQgi QvEBo5jgVLF4+qRk6adL42pwQgIy8dG+A/jqqmlnCC0hMwIIHMGRyeZ20Fknj0q27mTUHdT/urKF NmdD1hdaQoLz9uocrhkgpz56p+fE9xplOVh/v6kuDcn1E9lCS0ib3IgCgMgMK3ZAQk6OowoRuRJW ZQ2x/XjpIdX4eRuqxNCAOMWMiA0Qj1JmKeKsh05VL7uhiPvKFBIQsqa+PNhfHo2UW+cODciGMOE1 GE1PznjxaDgXj3CK7MsSHm/NwnjLD21DtmSUiDPGHp5xHkr3mRgSCZGfIo7w4uX32dIiSgi5N2Tz /8lEZT3kkIJg56JE/Xavc9w4+TyqhFxWORfxrG8EG4JXj7+Ir7gii3ZkuOFGHHNcxoTL3oosIZdV E/GtkIAEEmI8HV8da77OH3BjyOMGXknJ8UHSAWR4PxuCcaeKjvQH9E/VeO6xg6fwuPIvuPiIahov j27jowPInYz6Zve7/HHsPDb/CFe3lWtwK+ybKmLpkfaGoRlT/ndsRE7Hhtxvpk4QqR69YyWbAf/C AKNi4KEnV+RQTbKgPR9zRdORkMn+0cYr2x7FhsCovH9MZwEgwUWf5O5PjB9pAwJ1Zue7W2S2LKEj IVfy/+D1kIB87n5/D6653EuvRELAtr0TCUGPByf4o9J8Nn9l/nUT7867dCTkTgtUnyeouGMexvlG ZWG4l5VH+JH+SlaZObZmYVHxvVHZbI1F88cmINiluR3HyOqeEx72FvDPWdstg3VpPMHFnsPHG57/ Oi4r3L8aYwcBGX6kbmPWNoy2cdvfSyrDXvadLM3spK9ts/pPs853C3Dnp4tgayMghWa4/Ux/Oj9g xn3p7WCgBVepUkjZiP6kC20Iv3ch1/cJqv6uFTG/cSsF4z9xeszInDUCkV6QM3m0YP4dmPWuM8rd /ifiIOvSbUDmT0BQkdyZHiT7HX1+rIx+yBFRVTJ1fQVyqSEsFw4r7lJx41DZ/Q437+6prObXgR2U 6W61dSN/ZstSpH4fPTOdURYlb++ehGD79WvIYm9vgFyX3ehMu2UJdOYhlHxZzb3Ov/4+wIMcEkeg ze/vbb4lb0OVTUdCQpG2k+kyo+7W+z8VMMfsnPqEm+3FMv3p37VNpyMhdNZDUKm0NRRbLqxf3r75 0XyYDCMuy1zL3DDv05GQOzkXJ05+Z3FKCX/3fBjOhsxDBxBKNmSfB3qNhHH6TL351yg4JLNoZKMD yL12nbBaZkeJiWe2hNPg99k66NiQqHegXWbUDxoLM/X+7uJsvZrwMS+0gI6E3G/nol7cERFU39Fg Z/vqfV6gIyGUJoYHNsTBbnXXA4ySfzqBjoTccU2d38SY2yblLapb7dZyQweQOw17A2/v+4/pO5tN +FyEDiDBlrQIKaRRD1YM7SLarbn7lmxE6NiQ9o5lDYNLSEACCZHr6i4i64PAbWEIul0eOhJyJ6O+ 3Zf1+sNu2M97C723Y26YkulIyL1m6ps1dfbngqX9mJyNo4eQ0ZGQO50x/Nx1QsJg7aQ1k2BE6ACi RVwjjWJDAIlJ9ucmi/XbRYi0G5VxY3spSAXsUNsNo4OuzEMHkByF24CONPzrZmtpD9H14yWHcwcW UxT6ZD/KbOTghrHZEXHjRMeG0NmXdcCqr10nvfnedpsLtRYEBJbfIfRvVXUHDw08OLbVMGaA6EjI XUdZhGPi8x4i9gN/Xo3K5NqBah9zfcCFySzw0+dWiZhR2CmOjoTcSWXt3Gxdme+t3q5f/p3dLDZ7 yTiZOsIk0rzOAIBjJqLuPQ8kHQk5T8fpN0Ia9d3oCOLDnowU2Hlhd8Z4hAKZWeoDsORV2CChkws2 G9twslHbcyI/HUAo7cvab+ePu9/F+f491zWGRLs/kWbbm1L6ICFNAgiFe2fpAFKmsrf3gLU/44eI z/t7Tnj1Qz4NyGbnXbFPAGkPxr3bqyw6NuROS7h70REOtBZGXvXEOruuZqvkRle4OITHcktl3ax1 RslF12V0JEQJH3U1aGIMNoQUs8oebDYvzMu/2mmItLENtvFRBUlCuHT6EqroaEAJdCQkKqkhATmI H1LZt+wQNll58I4NgPVdnFxzCKIxmUYM8nAJG+hISPNOt5IehKtozx8PzJmezR4Kie78XMIhmH3F mLiEsWHfoQNIVJ9DXBJCjoK8HA4wlP7e7aUrJ3To97BAfOajA8gd19QPGFR67B+oKFmf10vf9ro3 vd+SCR0b4py8APB8p4pPQqCuUv/58GCl3FGfPkWnUqZyaOZ4s+lIyHmWn34jJCC/xTGU5sdutag9 5QPBKLSoHIT9pcV0JMSOuLEgJCC/RmkbMt4Rps+a8yLX7jnnvY5RO9iJ/HQk5M4rhoftR1Z2eORG X6SoRw+P3xCA/aLpAJKcUdZX+3v+w7HzlYUP85911g18Q4DoAFKIeNdOSJV1OhYu//y23Gf9Co4g rqTqw/2O9tCxIXe8lfRUZ/aLjPNjylpoBfbDLbceanc6rEtHQu4VHeFcYElj4mTz7a8JSK/8Nfiw LUbNcO4NddNdR1l3mhheEgtXtPpMZzOuqpR3NasxeMowLY72kIuOhNx9Tf1UTxcd4XkICsqRDpjP Dpl/kkPBpfhNHx1A1gmbh+zjw328fbzXjp1UKHClh9fiU61Na/JOB5Coqvgmo6wfRCG+rjL+5Cjb ZanuPTLWYiJHbccF+emMspz7LOFeYkO+eWRANPh+Szh+okcfKS3mo9WSvkYAFzA3zCt0JCSpo6x9 jlW014fqs1Q5fpylp5lvD+p7UdNWq5u5u+hISAJn6r/2XlewXuaK+VuoJGRawhKuGKspHdOMKPjH aKAjIXrEk323tyE/eMPxncfnrqo2YB39aCrpesd8A1i6Frymqj0Z7upDv719leaiA8hVJB15OSQg 19mQH/XOxEI/m3lhzHXjtxGi3DbESk9/zb5mVTX/wbzAjzoYDBoNLcKEkg4gd76VNHR/cCTpg2GG js+eHfW2pSH8SNJUemS2d3OFqpaODUnwTP0c11x7oC8Y5kPt91mxLV9wJ0XBtiOMj+lIyG8z9e22 p3NMiWtf1tl6fnvBlQ29X82AXmLIdl97YF8w+tVChVCkIyH8L7SZj/pFjnn6NuQ4NDOlprAtco2r Wi5Pyc/0d2SqL8Oziu6wmi4MqKHMG/+3JsP2wzpwh2G+bw490X/DAnKb+5jElbjqjccfz/Pn+dxa Lr3ie5Ba5EHwEzQFbuCdt8SLOtxO09VSgUJS2aOVVAAQhnlXzq7QhQRkUr3JFbgLM/jpjHJQfK1W 8w5uPpZIvU/B1w+56+aQueUdk28GNL+ejWwXEhDDzNFIJt8Mfr5Th1QbDpDQdi6WjASQtwvOloUE JBYaQxdCBOepE8KMhK4xesYR81q7ZAXoTwKiMu+3sWHR+f5rCY0Lnad/EhBr8bek4xqc/yQgF0xV ruFBot79k4AkioMxE5MCEpKh7rXToAvr+b8ApGceiRF2IYN+eW21F6BuYn4dQ9DNKHs3/h8AGZeV csSjmAewVIrPu9/VHmoQSTNIzr/aRfe9/IL0dYBUGnK0jnWP3G1rBjGz4h4ItB522jIrFvCaHF/F eAT3UtgkJFrIdBUgmiDc90RBqEaKHmQTQjmIT9QnvOFBqVDbaKca4+LtXQhD4KjIHD8nJl+gy64B RCvPcPmCMkOx7fJMva1uuDRHGy4dwsu4AVlm14+Mb25OutYYGbdJGDSMfQYBIMdvDQu6xpl0DSAl iNnp5t1zRd76uXZlYETxJoAI/+TqXMZMcIZVAUAMuHEKkpsvTpr/jpssvboX9eMIq64BxCYXaKh3 B6RcdK6iQVThsiEp7lHq8gHXX0FPBVv5iVgY2+tb8NBhfgkVyL5Oz7oYrgFkQHzHdfnWEnCu/NHu sd5zL8NzZOZW7JVq7nyxYNTVLEYbFMTiCo+rbRK4ERI7/2XVo708X+41gJRAQgonFvLO1xbLG9rV 0ZXM7l6Queh0iO8MP38plBgv6KDSnH8A5aUw68JCqf/m1a1cEGTzGkDEqYatm98zdpZZ3JU25GyB YV6oKDl2lOMmOWWjhHIssSC92ofGQpzsX1Kle76qawDBRks1r1Lf5+sP8QYn4euWCkPUETLLjD05 mKtUtbPzoasACVbv754a7z8jit6doG8CSqcnBW5LOLtGdSUgSWi8bAbjy3sk2Dwm37hP/kFA7oHE ps6CBwkmY5CM9ZkU9iBVCkg4fAvlMyns9v0UkHCA3CxXCsjNWBuu4BSQcHy7Wa4UkBhY21XiG3ql gMQAiBz1toAdGlJAYgAEnMluHMWQMlJAYuGkGpuLLwUkFkCKT7EUk0pITGxEXakZk11PJSQOTJQF smLa+pUCEgMgYrmHbT8eEUkBiQ6ImyfrM2pYd+JPAlJAogOCWFKGGM/NhSkg0QGJtYQUkFjZGb2w FJDoPIy1hBSQWNkZvbAUkOg8jLWEFJBY2Rm9sBSQ6DyMtYQUkFjZGb2wFJDoPIy1hBSQWNkZvbAU kOg8jLWEFJBY2Rm9sBSQ6DyMtYQUkBPsVFh/TaK+00yUATl/KSzNxp+uCzkdnh/bF16rFBfdlAEp lM8ekIirZZHLcTaHzW3n7EHNyFXtFEAZEDz+EWsnzpbEXpY0caYylBr1ev3rCKMHCOI9Cdonhb91 4rqWRX5bKtoDCY7VisLxkA6RKzhaAD1A1l08gXPVyEO3aUnspU7h9Oa6BcWqNHUWPUAMblQngXLh GP/fSOQGIY0cZPb+m4AgkzdJsL3MX5EQctCZRIEwlv9NlcW1sADNW/+d+0QVp0b2k0jHb5K5kZjT U1njJ2H6vsJexAg0N+LD0WJ5cr8PF+ae+fBU0gMEt0Usohr/VzTWlqfc1A3P3RA5KQJCqFPudsQ8 BG+CLLwcNme4fJQBifsasXCNTnIuyoAkmRXJoC0FJBk4fFGRApICkjAOJIycVEJSQBLGgYSRk0pI CkjCOJAwclIJSQFJGAcSRk4qISkgCeNAwshJJSQFJGEcSBg5qYSkgCSMAwkjJ5WQFJCEcSBh5MQi Ia5Y+fUqHLRtsEz+rXxvtZZ/zxKNRYqGWRo7W7jtZTOVmO5l2rY6FkDMftcaHWejFUTKglSGC75y 3e5ncKbKtGv5Ya/jPomY6ZjCLxFuoiH9M7dGNioHSWfj3EgXCyA12ErGfyPyKRRArFLfADITshU8 WmAkbQM6FKATl4qfbdzkCH6jndy/MfD0O03lM7zIpsBNKeSfo0Xv1v1d4derX4/3MnfHX8Tm4xTI WABRIBATUkFX4KaPEetNt5oJDTlzE/wJaeo42LTMk+29JBmNRoFVHNnI+3itqqtORlUzQzxQ8xXc ckGaSphVJblH3nc6UIrcwlOI7MXqbk71cjL2M2pGJ6GMCmSDqmMGGqRjN+Arg0SyEVuq2sCVrppv Kw1XsvAqr06wA3zkyH7ECgmoNTVWgqpqGH14Hwhz5KO0nIkSUFSFbq+bOKe2DOw6ntMW1He1D6wn u0uJWLgYlTxPgjat4gz5Ew8gICHNxXSAub6AlSayN0cOZAi7mPvchwmRHfOAk/kZDYoXhKXqtHrS GNkOmi3gFkm0Fho+ak81EufONyG6rFazyfZziwUWzlSsirj5tBDhIA0caliukVUjzAnC6C2DXZ/Y 0SGU3Eogd4TqoCMzyDQgLpA0UEpoPBUR2xCApWsScWK82Uatg/FT8SyDMnIDSvAbiHMa5fEQBb2n ppuoIRWUCSqtEVJnLTtoIqQctEOGPsBDJhTn/vFYADGLVneEyxq0ZYrqWxGAjjoXrPf+dus4ANIl gARx/7apMG09AUu7ROQlMCjaVABtozte17LeF++CJbzyr5Zl9XPQbNnDeXdhLnLYtqxXjsTubJlP VteyX+H14uLdsrpubWIP0XIT6wkJFvSGqeUta+8A8RD+aC+Hdcv6ICK1ykKu7Az7kBcbUDYWVMuq Q8Ax6el9LmLPg3oVUpDDboOr5dFU44aNIIDIgnQsEV4BTe1eEC9yp9WnP8YCyMjvQUeban6pV97t LmKlJ7FoQ8ByjOuk0+3utW7mloWciUFJbQBpSEvArDlcar1eWVHFXs/Q8pVewVIARgCkayxFs7Nm e5UWSAhgMmoVKr1XtdLr5XPlXq9QZic225CwGlRa6bXaQ7untRx9wmIHABGXUrPS6xBtVfAgq7pi 9d5KxSA3Hl7qlR5UP3Aa3iqP83alV2MJIMMvQFxpzJZ6RGaDjlWQepWgqyROQogNAUAyEwwR1IY2 LnCzzwHUCB7pMjyFNoOalyUOc8QcFmC4xWdxvo0VfQKN0yU4HtNolUbYldZ54CdrKnBbtN0kzV/W 4A3kYTW/xjkfertR1HpwWlFQCLyPhGsCeQXn/RLXh5vxCSA2wNx1oAPn8kBSM9eA82m5UgsMnU36 eIGoLMEHYZk84W4bJKQEJbRtLHErC/s26RqLmjnBK4lzONwABZh3pQ+dNBFSBySkDuLskWoTB8jG UAyBRuidsuOVK1/hUckj4LqRf80ssJnPAxg1sr93JeU9pYGXIDQsN8h7YxaGX1oZN7086DYCyMQd 5r0cFAhD5kXR89TsQgDbZPKNvDcUdAcM/JR/97w8G7zCv+c9bzwqaZAZEWYXlnnPFiUv70uk7AVf yOd5EGNyjJM8JqgIFQXyL/Vs3Zs7GGy0RcINwyNUewKjzucwm1+u8EzyyGHVpetsmgipLVQAU08o gx3xfw+UR169LsWisrYDVlIzsBIb7s4IE74IvpMNGX4HI3byN0YGMS6bjxg+bz+Rj19D1O/PsmEY zc+wjAYUhaAOeI98HzT46+NnOaBJguyfZWAZz7ZFf5MLL5PnjmIYWoZ8luG1Tf3kX/KBkA2lkK8A 6S/ycQ5EfwbtgVDEFvSN2FI8gMRGzqmCxNguvN+vRYOJpHztLJVMvkgSy3FOQ9LoCOH70tZbJMcb 5fIPSUh41n3lXCMM/wVJH8VzEzUUtQatZ44MbG+LjkTo/xcgmZUMM3JIha6SiwsQW5qV8qOcgQdk fhM1/X8BIua9wO+IRvEdPa14yJ1u7IkeAyJRACGjvcamnym+YbC+U8Bj59O9C2dYMec7vt8o+Y7j F7jNI9sZ4NUai+QGkZFvrIilBgeUC/M4xa34TgMT62prxC1ccrHr+ywJBLGAMgKjXnF8GMRyjk7m DPCKjDtOQAPHOn4Hl4JxHFCmkHFxzulhrhec/M05K8yBuneJW2clwCSWcBCqw0AefL8AL9fYYVlf x4g4vHQfvDi+Y5OysA2D3hEpEPm+6Dg1P8g9CAZ4uQW2hzCbhI/iNLp9jwAIAunX5oQrKGdORp06 z6/GU57d9BZlMVl0WkOel6TuiOetWhEemWgw5Idru4ym/AyNRryfg1G9X1QYMg1jBuxk4ujEk2Wx ME3oPLhIWvBlEj+9qE9KU6hrNdUnEjeWeH8SHOqvzxa5iU8QEfzJZJTrBoPpD6SMeAl1FH5qDEsN iUcj+Dib6tjNkOKNrM87E6SPJmxv7UwmrRmQLY0r/PTDrIOjUsR6bTKxWvpkyJP3wW9GCmwjx1yU +VyWr8FcUH8AosFfBvOnpxwvkdN67MaVGiVFAUQF51+ZdDizO7BzDEyKUV7GGDxwkNy1zS8l6Gqa 1IIv+VoXfku5JQzmBbNLvCgm8TrwQzwyBVbxV+tcS1vZdl4hM+HySIKJfV5GfVIAYfzAtocgIkiu 2P5k6cIrpqrrurrwSnauCm9MFds2O0tT1zW8VIAYuQkaxGjVlsDSBdS1KjuDtq+Qqb9YR4CgWdft RdFADdvhAXQZ3uMcrHpBH9Ns+321stkmqaVeIU7RQhnEByYobpf4k/VcN1B/EOF+DV1DJpHug6Dq 0VIEQNw8rssOkV24M8NxLOJvIp5F4pUCBKThVCAstIcCyHoncAgNA24LnT4L2kshDvMmC469JTvh pC4u21DMR4e80lIc6HreDJnSVCUT66o0dED/QNKHDkd6bTnXh68+OhnQh0QXSl1nKK2tFvldJo6r AAXwCHdB7+QIQJaj8YpIiheJt6WV60N9QITi5KBfAOgIDyT0BKoWkCk7Th+Vhk6j6gyd9xW43OBK h2mgNY08rlj4A1uBqvRcDB5m8J+AsiTNipgiAIK8kYmGhPvBWoQJfEN56Pktov5J968I4LnC62GL eHlZwgipI4BZEMAjBxwi/DL4MltAS3YhszoWnqFNUtCFp2a5xpHOx9VtnwBCIBgCUxBUoPggc6gV +AhbOWKeZQIQwFVZEoeIPpVIxHWDSIhY9m1X4krwVmUK9qitkY4hgrgiISgAzVzweeWApQa40GzJ tXDJQWPyVgYYrgwJOVJhASiNJRY8/+AH8vCqq5TwRkJAZRH3lkyUAxs9hkgUQJ6h+s1lUjm2Y74T zlSmOTC3hCmO2fHy5P6WQdkiJtHPd3JwJZgtdaTGGhqQGyHIxS6yPezmh4Hutfp8J/faqXY6nWJr Djo549rAsxJhcjHXyUlgOFdSpzPVClLHGQQ2JCObbEcBaLFQNjs+n2c7neFEJRSB0mM7YENAWIZ2 Bz7KUhFWoQLX/BrIAI8jrHyxJQlKlpuOOQX+T8ouCPnEKUzNjjMXOh2pRHzrFjg1oUADsyPoAO0M Fh+gI6qBCSdaQHdyxJ4b5HPEFAEQTHSttpmndpScGJxB7ykBHoCDUhO1BvTntsZB36loH7XgEQc9 XyRDkhICH7YsEtcvpwXC3xCV2qTSM5WaojyT7208gKzB23pNqQUViDXiBdZqJWwEAzQXzBNZm8Aa ZFuQaqHvAmUdBermayImZaMSrIzBR/jK2Kzqw9IXoaGmzPBaqYFO1Wukv4saIt/bcqWmjMcVBYgl f3PE5NXIeEGpgRG0sRzUDcQRPz78migBvTEsHUYBZMP5SxOI9hWJaOW/kZA5cjeU9qYbR2ekRA+Q 6AOQSA29YWYYJQeJj8OrRQ+QG3Lkv1R0CkjC0EwBSQFJGAcSRk4qISkgCeNAwshJJSQFJGEcSBg5 qYSkgCSMAwkjJ5WQFJCEcSBh5PwPrVn/qVIccngAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image205.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUEAAAEGCAMAAADMjdfXAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAMc9JREFUeF7t XQ1Dqj4XB01JEcg3SFHITM1MyUxNLff9v9VzNhgMGC9a3nv/Pa3uTcdezs757Ww7bGeCjfg/KCHe RqeFpPKT408r308dLjC9EJw2HPI0i0+ykFRVcpGn8eR0fpxWPk0d40haMThxlOPZ1fKbIvwQDEab 8YvBRB2SpHN+MRhw5vR+z2H3LwZPwiCHXela7VcPRsfROL9+MXgCBrnM+sVgfmWYc2gJFfg7H2QQ msDqXwzmxWDydDathF8M+hhMZNMvBvNh8NzF9S8GPQymsPkXg78YzNZU56owFl3JfP7FYD6j268e PHk5EbHr/WKQu3bLGB/Yx78YPBGDJPmvHsy0GWQMMb8YzJynZCzUfjF4LgZ5r5R+9eAJetBP+ovB 8zDIf43yYzGYbb7LMj2lvLz8f8CgHfAn+zV2rlccSVz7oRhk5myZ4y4vQQZP/68weA4CGQBT9oaL +VHzwYxNS2chMLzoiJtCf9SahAMXb90VW36dgsYI41MGlZRhPV16/4iNOrJGZecbHOjkB2Ryp/1h 6+JkLhFsnoK6FJ6lDyv/6bE4paNi9n0hZAy2P2UsdtvBDzn4l4ZQplBesh8yFnvN4PSxL6nACLC5 AvoPYTClI9JWxJLkgF/mOO0XygfqfwaDuRQZZ6bxfRhM1BHsqJ9EZvpAFh/q8gx9/LqExFlxGgsT MJifezn0YFKSn4xBv3/mwm9iorRBKjJNSq7oP4nBWMtXxWa/X5wgNIF/tpkPPJ4mzTfTy5cqzud4 Z8mjwPm1JZ4nyYUjzrjIEKf0HpedRx2N9ENzhiqWlqvMlGlSbBD6URjkqcZFC02aI7MlF19UCfXK qTM9dp9IDjWZMaSnC+vPYXB4/9pBclU3MsfF0BSEfrEeijpCTwOkCLqJ5u9y+ujkPc3oUPnmg9lw D0vpUmOx3RXqaDgOqTB2JhDiW3wEON7sAXdXIpoInwgZN/OgXZy5OG1EduM51Ub5kVVIVEyX04Pj nlzfZgybodrZDmK1NJFw0CAcvFNyYTCr8V97C5PA/UthEKp7uElgIMOqpI6lPmDmYg7ezYuGloXB jGkMh7N55ox8gfw5DKKN0OTQYEiMJg89Zxg7bdyrGkLr6wnaVTto/JGKrjz9yC0g4FsmXFMS/Bk9 iNC8c/94iNMx6kGDvTZnqSCnYOEChi22E/P04MkYjNR8Cmf/FAZN/QO1hXF8DK0JZFSIzwq4UQrA 2C7BtPp79WCktBiIzcqos+xjMovw3ypS/5/BoDlSbHnenkVbvhOEVw+DUTDl7FjZGJTlLXKwsjgk 9G9OzTTKJcJYCoN2q42K98XZFJndDkPbn8JgAjucgiAQEHLaxoFlPqZGypp+PNaNzdwoIkWNqJGE 3h6vWRKGqP1iN9rbq6sdmt+EUPhnMJjQ9jUwUOi5Dy+EQe2hYE4+6trzq4zUNw4dPBD75HjpJaGu vK1HLYSeezCnvWcWRX8Zg/fCzd3NzZoLQi4GtwkdkeVMOInxXrNLDXS47s2R9FAKsTAB5nFoSneb ioLqtwg1QOmgbiFcHyuEOBQSRBQT5ln2QUPr1JHkLvVyYbAEE+pwyNSDH11UBpi/qZCvN87O7guA 4e8BejFyOViFD0/3QTF/GYMIKYuDxu/iXIDMMB8yQqRNhS4aAwdrmzgHEwAdHkYgm7MWOkBl532L yvefc9To/jMYhGli4SgeSzZpS1QlczilWe4MnMVAHLyhbggYxBx8U6UVeo5gMA7gkNwoh2XV2uDl QEtFmlVHfYEZSf46BtcVJBc7HwMlNlUkbfEbRAktTaMMjPE53KZZr2BMHteo2LAc5THKfy6cA75G Hn82sBKRniopMvzDehChNlBjL5umKC4syQhWzh4oCakuG7126dCdwsuxDAziEvQGzqU1wESWAeCE wcXLpeFp9TAkhn8Bg/YAz/SNZvN+LJZ2uKke33xWkQ9eEMOra06Lo23CuYtt+L9d5DyK8JRKLD4e cxJSQr9rLD7rZV17ijADcdM6I2R2dmp5Ka2idkT82GvTEK+NI/0sqkBzNp+vBWNcTrbJuewOhzxC 4lec9p4kiVSoTalPMQIhGGC/x3+Mz5Zu1QemSxslKCDMCoGQw6w8bUgEFItBt3Yt2vWjefnyS25z En1J88F0xYLmNTyEQKHSkQKvrSBNmYvj7qLY72uxtq6IgYYS6D3m9SPvkRYzjPtFhnJFcE2lZ1ew 7ksOUX7kkd+3YnC9dCUtWQdvxJBdmdvaAJA4sKxFXTImTE/SdJbICCdd5obCNNWgzXAzxlhSVIV5 o8Dn41/GIMxmcAgQOBEBM0C5XSfLj1lzNh3rY2tUGu08MOzCS7MYCn2ViZ/IgxQGhpEbxTURBSzm 0sNfxyCezYDd6Yh1IG7QRHQtYM4ABk5C3bACf4xpp1M66vpGH7eH5dlhFVhZMLdDjWS/Da30Phhk ZLRNgGu7nsVAj2xWBaRpQI7a9kk4Uw8SDEoe7oBTojuzdure+IL6dcoReSodJGnSXozvqpZVrywr lWW94yC8oHEXNbEwHDhpCIpgMAReko+YVd2QzJdwDXxComl4pZ05FmMOYh3oEjkBBuLCnTqxCMO/ fh14QPBRFDWPjmLVRltl3Z/eK0pbH+ubxl4vW8XPz2LzE/6nySALzhwNLFyYZww6fAxiFRoAMkkW aXqQy/iEgs7EIPRiY0G7sOGNxwSBRJgBAn042U3LIsPrto6NOpqGipah2eZRrFtv4kAUj5YlqpZl HTfWRNOMrWEYAVOT2EDjmc6M5mTU98JZGCRtSBZhuMzzMVjyhmNkHKELQ6X2gHYezEC3TUOMQAJP 0ULKAD74g89qQEfqEun68nA20OVhU650F93CRtdhIFor7RH5KSXPbaItNUWDgVAy65MxCHnijE8s 6EwMrqdFuk4n2hACDCJeLcUjra4oeuLUyKoORhmJDD4Qmn7vntPkQ1rkduCqVWl3r5emnWmnUlqU 1Q3+sfb6ZiGbs5k0mc3gjzc0gZy8YB6TtqgwPGAh60Z7dHK+0KgkNJ+JQeW+5NVpHN1R2F0mkyBS LBYHXsvsATZ1QpjQCfhKpAicUSx+UvXnshuHPp0BbdWhZB7Mw7Y9NiXZ2lhi68pSISymFRzu6/j/ 5QSZVEIMv/J9JFylfSfKrpQizsSgQi12/jTGH4UdfzLrjwgaZeBBpNMZi1qtZeh0JBTp6L0drDyC 2/TtWmfjIlf7XLoy2Sodb/pUFefKGgQK/60V67VQXUD/d8N4URz6AT7Sb0VPrjG2AAtJoH/9BMna 1EZnYhDGYk3bao60aCL4u9WOcxIBv4M2jtG29qdlOOTTFmZ3JPVBXXnPKjv8CKJk9WDjD9q2OyGp NWNRdIu0R3WHRDnLztbBBWzFzQSndg4b0SGJ7KmLUt1F9LbTNA4HyfuVZLfnx37UxUItQUGkGu9X I2zjYzAFgQg4mHe0ChUzf1ZhPqLr3Yb7t9wA1Q8f4Pdedf/q1b33qdyADyR1laSG3wbBCPx78qNe vUckNXnWcP+O/dTlhuU+6VatoCCI2LzD0IMfLDYwe8c/7h9rwf3ptVoPBUqvV8kCgJmAwTQEfgWD Ng5QqxvoX+ZTPMpPHSTnRXlFMolojP/XL9v9gGqwKo8lSowgaIsGr/+6gwzLtFQEno1BYqP26kpB cbJiDp6c1wmCLkfIAA76vZBiKc4FGsPwxKMj/CSiB8/HYArzPcsC5WG6mGKKOdRd4k9zKXBXfjRg DNIIiiGWKCowNy5giZfGLwp3qkiKFPpI7mQ9mMoVzEEfg2HQxyUWf05jYvSGM6cLhmEFqm7coYSh idMTkzEYEOSWwggxq3Vn7uX/VgwmSpnT4gSmWiqeHbkF4f/DCA3zJ2AJ0xc8GmDKT6a1TM0XwmBI D2JC0nRFJgaTsmdi0E9gqe6U/SQMUlb73MMf6rBC8plGi0tr3TdhMFVQ8Yc0JtKGKMfyY7C8wW/1 TsOgn4GFrFMhc3e3Zh/SaaL8Fj1I6grk5NbOfPcpClhCSQyJm8kV64fJjZCaq9lD1/KJCDgZIoEh MQRXyir376zs+BgMaPwCBg1xsEPaEltfQiGqB0Mw89riZ4iLM47BqMBDQuFxz3YcG/WP9UH9CLPm 3sPziRgM4SvgYse1bvskM106QYZZGNSFPdo2plF7h2vlx80M/vnIo20JdUKPprBcQ/RFUoRmKzHq tXpZH5crxXlfwUvtwnhBNsW4ZbjiYIHj5mcIitJBs5KXshHxpSEwfU1CarVejI5vdfEbkoRBr26/ FQlyc5tI2U+/sbloQcyz5kZdWGM4oIKDNCSrClp+td+v0884ksnGIcF/ytJB0hU96yyPpIS2ZGEQ oVeB89qGctDnQ0Lx3xnt7ATFWMb2s5LGbmal8L6iMyue4wHJDQFgv4hBVCIclA7GRAp2jykLybTN lYS2smzbM9lwZNm0DxBhrHDEagsRGjLlAzIghbSSaQROMbMl2USamwIiSAoasZJsWYYUfgSkcENT OKwNOQQvKMOB8pA63sOeUDcLRJi2La+2EHGACkgK2wEivQhMggkRJIVkExIghS3PpP3adKBdE2Q4 ASfTpZGJwUm9dw32uu5NcSD4ZulZ/0Oto0q5hIpja2tb46Kk6l6EvtAcS8cRJlq6KbS2DhEbGqEv 7NK4jkwdtpjXxyX0iSPKFRxhonq5rYEFlUZAivLIa8JKOL5GFLKpb4y+frS7XbVnjKCMmRdhqHoT 7coVe7BRpeJYtElEB0eUFaRAFi9i6kaUcYqN0tNVA4k4AsT2LWOx07+XpZunAyrdrTp3FAyqqfD6 DEYH/RcZZdgnrEjZLKGsbj8KK7SV0OkCOobhPUUEk2AfXHC2MjL5Q9ClpUfRpePNwpEQyxh5noFB Q7SkA+xWhb5cL1MOFuuIrosDFZEO9fDT0CCdPyP04qKtPQuv8UbB+V0FDNrx4ZcIwU0fVmfcmOWe F/1VPei2sHSNhoJnop+uCQf5XEmvjnYMN2+etLT9+AW/AC9K5Wn7Sguq9goEDk7wjmsmhMQUlEJT 8GKKV6TvRstJl3GmHvSyd1/m4p3Htsra3cPKF3kOTJ2HwVllVMEyXHM24GArfx0mOOGVUCClfBiU obNxwPo9GDTIK3CXO8DBv4FBTzTWdYeBSYBBFNnaFIJ7HgyCndZizQpefVFMRhGSF4NsPtgY9Vf0 IKHBaDy24ttTsR8DA7vCiChmFu2ZenCyKy4uh0GWg6AH3VUdG/LqNBYNWeLlKoRwJgaDaMOcdggG EFJILgxaPRusjFGisog8C4NuL/7TepDLTy+SvO3sD2IYxPyg3OPQG9Kbzg4m9n8Gg2frQX+OmsaM 056xGJRDJ6codshfPgbD8JJvDhM1vqK+CAaV88bioE0hLX8ay/ipXX8usN0kpAfX/abHPx60/O7t UfMJe0ZABlF1FI8JpzjHRn3mfNCDQpZMT2Moi0HCgCBY066+Lx3JsJMHg13YbMHZIpZFb+Id2ikZ K+1z9GDQCHaAPI1fiak9n0Jk95NbUX8KhkPb1o7FurcQ4OltktbNUBy6Tf5mDIZULaX/LD3IUPdN XGNL9Dho69ShgaOQiQnmSLOPjxFEEREoEvLERm3YTCXBWBQNX8BgFPk+dM5bk1weg9BWBdtZcZuH niUW12pUyB7PRAySHAaep19AD/Ix6PbicIiC3+8fbJ8NBB9kPuzaczQpddzJnI3fWsqhiV2QNKgj zA+wzXjLJW3jdlmzBBGBzDajmIKLYBBt95DE4CwYL4TBXPPBcN1JGDTeBBHNnisabnmz0T9gtxzR lkRZH20W4SCOlNx9cDu6l9rLKPWwZTaOB5co/K9ONtM7Uai6j9N+MsZiPgbzrUkidROEcQZFpNV6 qOIZ9xo77e2qBG45qCkyBPQkDNoUg9BeGObwBk1aG81v9/2tyW5UFIOVHUQeOGfxL4LBXGNxgLmA ZJb4gDLjreW9y2q3kN17A242iKEuCLkxiBBs4NwOQR165VOuO1IP88iHE0sUJFWIIfyP6cE8thlG 0Ky4o3wlyRbY8qg5CE0fPY8cXc8XC4+PtOexiKRjMTCoCe4OG4R9kboqCvZOQkMEgyuydTs8oaRM DhMR/ZYyH+SBiMTlGYvj/TUojjad0mIeH3sassC/VwXcchCPHN2Il7MTMIhGIrz0ohhk1ZBR+Wxy MQhDiGuUsUm+8E88Jvz8LD2YPRZ7zImqUZ4edObdbV8YIFmQt+K7Bi7imgqqYv8wsZBDD2IW6E8U PQSKTCgEh47DGATXSjgYpKOHQ7SML2DQ7RUuBjPH4vwYlPWNVhzrn7O710YfnKNo1tEuCpHZRyYG 8QjstVXbkCMA7rcIoowxjg53B4jQ7t2R7MJ6kJCE//N6cVRUDEKo3PJgkBbTvNk/o88Ccd7Q9ebD MTgECiBctK8HgRvzDjguoNyLIsYQvXfqIQxKcDoG/5ylB9O7eawJOCJrXUzFTPlIC/G+e1COPhVf KsIIuW45Uua/bmHRzMBBD1jafR8YoflJompN2TmQmRUxFAfeaEjQYD4fzZDOoBz7Zjg8zFgXMw1k FVcIFVEOwEPzoJncWWBAAU8PupzzvRW3OxJwzz3fHXRWthFrOGLqPXSpAOjhw5L4ixOcf/azcEgN 8eSc8yTpY7FLd9BJPOlKBxuaxjQsi7IQmdHi/MzeB3clIskL16uMiQ9H+JWFUSV90iOVPpMrVGlc QA+GmkG/eL04/CzQUISwELNgtVYddWDCD/G0YdySaaTE8/3KdidGRKRM3Is7SuFgeDWTlQkfg8go YyXByMRwT0VDVjPyztkVeHo4GYNQYNpYTAljCNzKTVWGAUI71Eea37CE5rnUbutrnDIImRh0StMa tSYAidLGCWQY02xHfzcaoWLmj1v4PUksdSwmnOIcG3XKWOy1mcqNEGj0VjYBCrKVKw9cWYLV6vRY aJyPVE0EGFsb1XXEOwp2VZEoJJv4RaWP5SOhDv9sOe4dskg9GYNQdTIGqXTYTrLs0a6F51t9nyCW y1G5wzNytptRqWF2BM06aEtZXOrkOGhQDBpSQ0K8aMhbD0w3aDIKLHV/XQ/6eAm4gwwFLFUBZy1q RPYbHOqtzBfvBHIEAoSRbtzEXimzWWeOrYl4JAml1Mi58UT8yAsD+gV5rJN9Cu6Xs2wzKb2cNkfb VZh2uxgEZ4hh6YYhEChqotODsB3NdpVphbX/8VCC4/xT8IRn8NPs+6YBe9jvi5bZtjWXEZ59kAGh 6K7T+IUjzaAeaUpFZkviBIiN5kgqg6bLower3alr7PACcFCJebUKiTv4go9rM+1CaF/TFcW6vS9p tIEhDrNfZH/vJdpqTfmzu6nuSpP+rNk8trtW22bEGr+9QsbdOAmDEC9t+9KyORZ14iTCAyGdcLFU JJVB0+TRg+JHeCc1ns2QrYqsuPxKvc7h/jGiDst2NZX4c+pXPwgLE2FCyibLM/DGUsQbzx2I0DSM OjiuDYWTX6/pcQx6XqoSMIjrdVCpFOoMF1kXkyYeCjfsOyxpAQc5wLdpSvDkNhlutDACS1fyoe9m tW5gZpusqdzS8X4s6Ri+oYhXL+cGlRLRv/zgcz4iwPPWxXwpeUjCBBQfOmbNP2sA7tnBFL62GK84 hE6zqy/0xtEDB+abjTxdFLRifQU9r+6Z0lV3T2xy/bjcUrvZdo94pKbDHAwn8F6GpWCQw9wDmAmj ObLqzqEHp9Ts6VVpgeZQLLo93I00N4X7tdTvdd971O0R6qhEywc/yG5gn9paHaYemDvqOAuCkGo+ yuOCi4NBmXpq4XAqURpAcTQk4Zimy6EHS7fbkCNi7OS9vXMdJHtqCI3fvRGtOWq5cC2WZ7FzKGMw fQJBdW8CZnhODNN6gdHFPiGzflxPFRF5Lei0OZ6bw1QShS2sF8AgsgpldizewZCPfQEzDFr1gimB hFloLPt4wAghEDXBlk9C2yO0EvPUHQOAsuOYS+IM4N0kpYamYKE8SRK51LoYJl/suIHVLezAPDTg iIsXqsx2QnR4K43EoccshvBma+SxtI4dbUPYNrBpOA2Cn9gUlYVASOLZB0MSa+Ll7ml6UIpti4Sy M+rPoQdjuABPb2TPwrzu6bHPnsMmUl6wr6JIn4KLBRp+ohIBIbiLz3CWOuF6fYxDMLAPMs8kjqHF e5zI13P0YBoCOKTiKGphtSe37iJhzzbUGBV7nBMfaN4L9nLgN5s4zF1rZ2KQpqmPg4eex55Q6m3M EbvPv6RSDwDbb9SDiY3z7YP2eqXKDuhJjZLkSGoTTFjjIMYntsGymewQgCH8hTqI4rZJpjaqTD5y b9TrJCL4W/XgeRgEf9RusD+n2j3Vh+CmyZvkbELLQBduLBtsz0P5kf9KyU3qcFwKJ/CSh0G0C8+4 MsXw7WuSJN7iXqxsZs0h/MBqdV0bLzvgN3BVXRTGYCnB0bO18CqvmiucAsJq1ZyVj+SJ92NulriA 2f5qRhMFD91Pq9nm2a0k+6dZ7cdSrfr7/iqW1Y1J2BuGbM6DxK7oSeTMPax9fEsODi/w74Z+ga93 3mfv7/X1y8vLNfnCpArSC3fwI9xcv1z7OelDWhKT+MSPvBJcKjgbLQk/jMgUFoPoC2NxKgYtw4Qg HSrvlQn+BOHg/XX/TMRCT3gXcah3hcdx+KlpDkjEpH871SY78SiKKzjAzJQgFXcd9nuo8OiXQ3cV Ld80jXqdEMmESeVoYDqTFvUTzpHVi2Aw2Hm0EKiLQI6W0doj8EdNfuJvjsyy24x+r7y4La/X5W4Z zBBBcBpx3wTJmoyrBzvsTiMvbynPGtGv52IYpPtmhq8Naht268oMFNegtDHr8VetPsPXONnGtNuj 7iYguh/fVs+rw4vjWBbgbROnB6JN7BhyBtFZ7TpLD3oYVG6vvfkCqSV76cAQAzu/48rooNbo9mcD 3KnGZ2a82RqZm/NmMzyTPfa2nmqXC7PzghjE3pTHV0OwUTou+LIk5VEWYBCspXH6kFFzTV8dzmFz wtFoSMQgiCi2MCKJZXCfeUrIatmZGFSWq8IVVlQluNw4Zw9mycZZFDyrDtEHX4xnYKFjzSTOKMgD uic9rmUhob+G/FWn8/JiGFyDjfrGe2G49RzK5xarC0MIUp/MxIO+SorQahtlS98ShQs9CYNgBAdN GtcsUAMMa/VuAyw3zr6rjquwib8CV4UjbQQbN+M3bF4Eg224nwTmni551CN6bha6CYGwjmdfYHM6 q811sGMjzIDTMDjHLxGSgvZ0DRq32HqUhte3ByTCSQKzNjru0KHHZrsgBtnzxYY4105gn49BsJHh tSGw0geXYZa629Kzt4UrKv3TMIjdkfAg6JIqqu8IHY+3sHHrvbLGMjtWikJthCqsFwdP1KmtO1MP sntYAYX+RRC5OUm4UXTderucsh25Uid2f7GGJYJjv4JBcLuQEqx1azgvra+hlrmAbWzG3Sd6xOb1 d+aV0MUwGN5HjVmRfh1GqCUMBpGhNz/BA8rMMQ9lWZ2tvLsMNu7S4EsYxG87eT8eLerk2Wr34WJZ 0MeP2HBpCH10i+u9isyyolRExXImBllfH7jIzxNRSIRLtOiT9b5VD6oGnhMJrThy9QArhy9ikIz0 yUGddG67aAcY3HaWL/C2wbgBDHbgJfIfwWD4PAlpeBG7iTc6pTXalipkOdGEHipxJhS+NnOFC07Q YWaohdvaJrvxv4BB2MZKXCYkKULloy7Xhmb3Zloq1FHjemfbzyKqPi3Nw1XMupAqCnQWBsNnmtym NvEtLw1QKcbHAGYpxlNFWzragp5RDVHhd+RgbIg0lbwW/YoenKlR/ocogFs7tpKzGvXh6o6mPVfa sIHhcaLB+r3MnmS5mB7kYBBai0l+ukKut0JrjMp3orYltxxH2Od9pU3kDbHaDWfHAS+hFxddF6NO eMNTOozcpx0LJN/27lAIMqRKApKdhcGwz6NQd/u4JZ3AfJTR4gU2Cw5aMQoo3CjE4mCDLKW3YKtu kCHeMd3M8XUx11iTwUd8oTA+DcVyD3/lD0k0NuVdXVJGehqCVhSqsyIQQ9ZKmKEOniqMrp0kutMw CH5BvYNJsfaEi+NiEEY2jqEvg39ZZCY9PxODofkgo/Ing4cHcNr4UHmRgYNQaQnPF+KNZhUMD4Pg WbvGdWkTFSsfg/bxezj4RT2YKLPIPuqARXaxas6EsWYu+9dF1L4tltD0KsbBKHZ56g3SVOCMHRdv oUg+BpvWfJpY74lYzConEYMp9UT2UQd6EPxeGvJm0y69mCr4S51uJOcm+r4sABGrB3nTDuK0lsUc D6x8DIK3Tf9+nZSGhAHN1OY2yX38BT2YWPU0tiaJJDWE4hZbO8BMtU8WIX2SgEFkEvMZE3KOxZ5/ vTXrIo7Xlihl8N1hVuQBeemgPROD4TVJlJaOAEY+/LLX5J2syTMWE2a1yRFZFrT5xuKJu5dkjWW4 Lm8IddqI/IEDxhGRhIqne/n/OgbhoqR0uZGnWRgEXwFhtwd5MSiSfcYggRWSHwdVBz72ay6etT17 wjhMJNBz8LbaYNIC8tLbciYGk8biXIwD2rLHYtyA+Q2RRADaXBhc1TW/+RvPf/GTonVfm4sNku+C hSYDP0842GsUJe2b9OCovjSRcgxP8DP1YCYfiXyzMAjPRXBYQZPRtkWBQ54HaxKEyszGg75ANub0 b7ZodzvEF+ntCxzqKD3YfE1J+yYMjoRHEx27YQMBnc0wWMrkWZDAE7fbUfyOScvyorz4bc075uon 9PFIUrithP+Z9yRg3AjYPhTI2DC/00AnPOIn+2DdG1KBpKhL6MGiMDKjW9C+HYMxK4zP7+kjhUKC jDxWBxxchbYkggNmnFEBDKL2FX4BWOZ5EaEYZPfyfxMGYVEhxLbqwiXz7M0G/LZltDyRIeEHdjVp iwtFn5veXwZPlt6ExI2vCMpKOfQ/35uoK84FMD/fRzd9soRO6A4Mj6Wsug4QG/6UuYd18hh/dVv6 7FuTA5JmM0cDzyQT7JffhEtIIULb4ggZ3PBDhC3NTMOceRFwTSn445/YTIRkH7wIaQZZZjPbgDtN /RTabNJ8lmduFkhhHMyZAym8CHD6DxXgCGM8NKXJBCI6okFSeIJQOkVFeG2j7r02/WzCAR/F96YE 5Wka1IagUKjWdKnHEVCbY/iziSwoZI7F7T1IbjKdsqJ1bPDLP7CXum42ddUpgdf9ia7XvYiFNvIi UF3fFEVdtXGEBCnAyX7JXuiWhrN4EW0NIkgZEAEu9HU/YggRxuJaJRE4S7+ib9wUKs4CbvjFjQ5+ +fX2vnx8q7TLHa0HWSCC3Xs5gOHX0F10rcDlvhcqut40db1ikzLKlt3RN8qriiOgjOA9VXz8PwmD JrS6et3c9lpaqHvRd3VYQFSJ+P0qFIFjYylCXTBdyEewvrMhVrjbi7VPvATpv8an8NP6PT5D4N4p YTLHEL1S2er9jSIQSePTyUuxD7rl7+AGqYolQi8INYPjPS/8/IxvfD0DXuTd7fyxwKZHG3I9SbGB tSYzwuNMmj/epxDllR8+DUELStKAbnymHnSrfSrAYUiGgrhX+fRq8jzlN9CwC8TiHy+BTf+KrRDz ipq0OZVXdkgE7nQJ3teEpjhuxekhUw+62RuFwwPbQeIeHM9AXTQLj83ouPp8wK4BOYFpLL7ZQN2F V0qnUOSVb4SWDt+JwcO+rFfZseQSGOQLG043Lt1LOdNQqGvGsanhE38JIb0TeOUTXx9REH4TBqN0 XQSD3K5aaSJpr2XwBW1W4BVgRb0nxFJncIFqSlti9isECvVb9GCUpstgkNNQEpXcBEpXV4f5W9r7 uTQukEJ8LoYMGeRBesipB/8QBuPMQtPUMzt04O3K24MW2od9mhb02PQDMBgXOD7lnQkgmA9OOsfU AzhZZRAMYvvgyXowib50GV5ID8a7LDpmbeknTYd18bx3+kt2r5G0B0e8533nWBxj56X0oN8Wv0Y8 Dc0cSPGaRDxS9/Fc4efCILWwUt65Es3Qg4nkpea7IAbDDEOr+DosShm0cdOuHNRJ0mHOLJ3oy41a WN0M/1kMhoWepQfd1lePqPIJXkHInNWcN/v9z8h5lFwYPGs+mNFF+BVfYl3MAoXR5jF/IVxAjQ1y 499kga3Bze7dcdfD1/HmDD9ND4Z1oQMQS9eDGIP61iFd2CBGo/kdnNGLbETPhUHwVBEdir+gB1Or vKgeDHQQMKcdPx3GQZbudDyONR28M7pY1nLij1bmar6QBvkP60EWhfn0oNpvMJjrC+MGMDIUcmEQ 2wdPnw9mdRHe80vrwQCF2fNBwqfXBTsOK3fGUkMzjr8RPjB/oh4MUNj0j/4kixr0oAmbO/wuOLrB rmYUgd0/mwuDWmgB5LI71LE5EkjzeZRC8sX1oK+esHPk7KBL+CYhL8yfGthZ7fYm7yLFZz7deUR5 5z5I76U5bdTRNlxyTRJWRPn04EaO7zzXQjvvcmHw58wHqcAAAZnrYpJ2gQ9jRMIZGAx7z/uPj8W0 Z3Xg5UL2YGdtiD/4UCi9sy/Xc2EQW7d+zljsKaBsHYhTWGrchMPOidJLYVKyUvghGJzmwCBCH+6r lJSQD4PwtvSHYTCvHqxluEDLicEfqQfxqi5bD2IOpkIw085NenLYozed06Sz/1+eD+I2ub+ZoRe5 Sy0zQyjBz54PFsHkko1Buoc1mXO59KAWOhD6IzDI8SfMZdI5x+iCgnwM8vVgugjPXJPEb7rKxsnp KXAbB+DLO/PH30edhMH0InAuwsUDvLOPjcXORfQg66niNJ1zauqwyS4p9zdhEN/bGQ32HrwSJQTM 7S9g8FRenJc+7gCGVw7XB+bpFdo8j1I14XmdgsMzx+L2EjnaxX6gYPcX/LVafVwT+xuulySzxxJJ Qv+FM0Tyc756OW1ZD1WGa3KcN3BY+Jxk5jkbg3a9PB7rf+BXf93rKRXhZ/jn1fvrfjv7t9yIZofv 19jnYy0R0OdhEPr/nwr5asqXKpvmeDnIxhgsxPy7exw9G4Onq5j/bo6a8BHcjRRvxtkYzJxhZM9B +CmyWM3mShki81efUaGjt2GekzwanzkWZzXzBz3H06kUFsJsJr+w/kzKLOb/aQyG6ZEizPzVg1ny omsUL538HNsQ+u9iUCop3HlsHIOT0FE6aOtpnYUycbhL9RZHko0F8PfIhn8Yg9rz4j58xD0JLlph oWVDKTPF50PlKv66KoLB/l1sM94/i8FSS1u3ouDCbIhhUBF6HFfm+XHo8XZfRmU4EJ4eYhz8hzF4 35CHLynuwpmWEreBXw3G3XQ2jSMsjsGoC4l/FoONh8pR4PkQjGHQfoweIc+PP98yCP4Hu5X9TdaG WeO5HJbqP4xB8LtlP1aKRWSkLQgI8m47Bq+7n4ZK464P7hiailmchycsrjhoMGLbmf5ZDLavjNLb pHyLipHLBeNj8aAADtTDA+QpKPRylquoqk8eF1OBc7wxzFSmrn8Yg05PLSwQ3JVXqjhZaJKyOl9W Afh58aH+UEQ9dXYznLKv71kE8sr5ZzGIJm3ovpVbtIyo94utSZrg4Qc9qzOhBnfkxTCdIIR/GIMu xctH9Ok6PPlDobYZXouPWqifplf972IQ0+2Ue3OxFh6RL4ZBXGGzUC1X1zXuMWMuI/95DP4h5H2l GuZs54nLyVOGu1PSZrXmohjkVR6ezsRSMPZBO4v23+dxDpBeTIUKj0/ByqXSZsnpD2OQ30yGSDyS eOEXg1nCC54zfCW9mPb0S8HqtHJT23FaUflSn1FhBIMe+H4xeD4GXRT+G2owH2z+dqoYBgn8fjH4 FQz+8i8/9yIpg1Xd2UX8f2b09cjvG/evAuAXg2dy8BeDZzIunu0HYtCRjdXl5xWnYLC5sXTeq2gQ R/HokmossJ19HnhOm27wXU2b6Eu0bxN8WkHyy/Gat5v3QpXnwOD0RS61uL6b5IJ7A85kIICrktV9 yyeyh8+Xw6vwC1GdXmylkPdo9hfIOwWD8K4CPb1WwFL8WUZyV/dvoZYHO5eDhwVcKoQ+e3AniRdq PXj9X+7B3tnjHs5Ob8vlPYDS2sPVYcZe706XFJ2L8mZhH7qAGbWNBvsNWnXV8g5NrE3ZXD9tVL3c H2vg02iOC0Ly02bcR5Nxl7y07auoCM4BOt3FpKPvx7q53sPZ9jl4HzPG8/EE7Wdz2Dci7Z/GKu4S w+7+E0jQRSTvu94uB6DIhvtv92O1u5MaddQf6+JW3+gQW9HLrEfhRGbnwSDmYPV+jPp3t6va1BhB i0iYDpUXwkE0wxhE1pVfzZtVHrX31htSC9LTHhnX1o2J9Oq2W0YT4bP7+tr1kt6KqLYwsefy1nFZ 2OrdYsluCvJwpakfmzfDmL8sr6H1V0uxIHXH6xv54Gg9y2zhbQr2u/hWR9O35kzZHm5Vp9Na1WsO CFyrCZWXGbrpV66QAZt4F+i+iuRWe94avm22xqzVKT6Q+yM295PqHm2lK93+2D/dzuz15HB1LE20 q8Hkczsn7hoSwikYnL6sOi25sJnUyi3rISiwszkcvZsWZIxBxDxsieZbSxZr6KWNhsJEAz4cnJuK 1LnTJsJs0+jeqmXiGeFqc6hVZkK72bxdtCxpDQXJ8+eD0VWfn3VQAvL18mXebD6K723UfKnjd0B4 78qCKIzCvqWgluv58raOemXkXK9L7+h1/Li8Jhx8AB/oL8J48qGSLM863OuHBiDpBvZTvr1RUBG/ yGodUfWjB1IpVRdwm4TZbOyQOu6SVmWFHBjsCOKiiXobtdN/PwYwg2sS61XB7Q0uBt1mkdBaoGoD WW82cLAJHAQ+SM7Lvg43UEmCuWm8PiEH7nhE6KFQP9bXgjoQX6y3av040NDSGsjPR1Sv6eD4afZS uVsMxBvCwes6HiIwB124rwRw8uxxEC6L/AAOvii7h1FVe2lX90fhs/IGd9HeCFCHpR2Buh7hYB2u jSUc1O48Dj5YcNPem4JKVyt8b2fbWjT1hi2TViWEkzAIvRj82QtVtL7dXR3AN7aG77/BoQS9eAZH qBkMHsiYA82CXX2LGqodUefKHj/NoKPirndAyu1Wb1S7yLzD7+Bul8jE7MVZXgFNkgle3V9wxN7D YJ30YrFwhDvsOtdQsfxYBK2CaxkKoPOqIAxoKWBwfI/k2+ZIuJK1m7nd7AufO+HBNG6EAdwMO2xf bbW3Jb4ofnR1sJ8xcm34Nr0CoQAG77vm+2e3gQ4vItTXWlyV0OjbMEh6buNDg8ajaU+FNt958G7D Zb/Q15rdl+4KlZ7fLQ0NSGr3tKr4jIxe+flgXvc2goWk3ngzHb59Iv1p3Dr2LLy74vnDAgV/Cxys DVChrC7bhWO3a1S7x+r9AhBmvk+voEVvUxsX9HmLRaf0uuTiG0A3PnxcraowuLXA51H3qVdCnZcV 2t5CjHZb3F2DQ/lb4d4q3wNlhYaFanjGVfmouie6J1AofrsOyOx20bB2LKji+6C62fRM8f6ogiZI DKdg0CGAg+NFCB+akkz4SndZ4AhNQ5q5hVhJMoCaIDV5hLbmFrVvZloZuuTWNB0N8mqaI5nu7hRN MuGaQjx9gwo0cwbFQCL4JDkazo4MclJrC2nAI7x3amsCKXAYEF/3cHWvmwLZuFBCAP4G/7mft1Ak fLClA5SCHyD8iQRMnZscV2ZsDdPQHMOEWPtgkvozQw49mFlGZgLjE66q5l16lZkzPQHW/X8rnILB v0Xjf6TeP4LB/wgvTiLzx2LQU2wnMeNriX8WBrVpb/wH1sSY5T8Ug8pdghHpazBLzf39GCzBuZbV Dm6kBuvMaCDuYN5QsWAVehDh8gFJFA/ycbkUP7XBYIpG0OBZB2w7gw5qQwSkLQ0GO7SDgbs5Gg7q A5goKiL4f7MrxzkY00ykDdpIPooTZNYH4hCtLW9nOJRswkS4vbQh2dSBRs+tCjKW9tzaNnGNw4ko 5jsbkIvdF8TgFcz2l++L+/5bG72XZ28i0l+VlmL0jsWO9LEoTs3ifas4GxXlgoWdPYF9pzSUn8Xn 6qwHppRb9XiLruqoefOxeZBhuj4rzdq3M7WqtIZHYQk+VhuH2lQtoPad0p+03+YfZF08+bCWz1Kt VnwF24WF9+Sv35TqYng9uuuiQ/G5VzShFpi1f3v4fgw+qI5dF+Aq7SVwQsQbk2FBt3zb4FPilrty xnfGmYvKe7lQtp3KNXxe3urAvgbcm327W1+jq8rkufYB6+IlrH9LR/UFm1qOtc37qzRu3e8bsMzr KHC3tP2ygxUlsQtByR9jWFsYwifqCxtVgbrll8qtdYXx2IBLVOXF8tq7l/Mb2HhBDL69LdQPQdir XR091Bbddv9OQpUWNhNQ20P5A0nPovGxbzxA2nfzuW7UxoXWYj/V0ONOuUYPS7E0fVOv1f1xMq2t Pl+WN2DBE/VCRdDVQhfY8T7tYw5el8iF527JPcpB5W6oXAv3C707enkj6zcwJJhvlYn75XvD92MQ 9+KO8AKaTMPL/cPL9HaFjh8imF8dEdo5sTEG62Cu6O1xLy5dLWAp/Tx+XsD6/xPdtgGDtZsCWhLb TE0Fe8TwZnqLgVb+sB/l48emgJyrkYKtu1dL9AmWR7C3tGzUszoLMOY04cZU7XAHPR5eQ9zJcCKA YBDzuBW7vfBsbl4Qg1dgVFhetd+W9Qp6uO+otW2pZtUOqPu6rKByYwmqHjD42aovb8sFzMFbBT5f 64VeZ1GT4TRi6Rq13gxUf1MfK8uWor92dGFWqlUG7XEPOUitoca4oaMRviFeblk111/tvrqvIqO2 wCu9uTBQP4bP1nI5upk4NRApYFBpLes3+c46nsTW78egDMOnsUJNRdkiuT9X4GtzDTDR+orh/ocO 0O/k9co8YJsApJXXMnzGaR1YQeMIsBAYslRUlBVy+ooE796GylyTcH+VwNwy7ztoSxba5tpbb2v9 uQYlK9i4phUhDzIVxbSHNpIgygQCSC0nMSct8QUx+G00/kcK+n4M/kca/lUyfzH4VQ76+X8xeCYr KQbP9Vx2ZrU/MdsvBs+TarAN+Xf/4HkcDHL9cvCrHPwfnybK8WdxUa8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image206.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAT0AAAA6AQAAAADqkrM8AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAIGSURBVEjH1dMxTxsxFAfwkxgyIjakAvkkzS3d8wmqqF8AlIm0iDNb lkp8DGYWGnQKjgRSxZQxRRVxIAJUpRcjEPgin/14vstdYMBxBypxS6y7X/5+tp89cHti703hsOwI BXWEkjjCxLVGXYwmu46Jj5v2GuvFsuxQhI6Jww/Fa3uNIB1XbdvIl/DWFVqe9wfvi1HXDv8MgYu0 h/Z2gTE1+9KOvYEP0CGQlAz8DUymPbS3AZRPirjFIPZM/3MCWpgJGVCVJvoEiJgmMlBj3vAM4NOm fRVqhI84jEBoZmAT6mt3J4RApaxPtq6WAFa+NZpatY9b3i2CCyr0cpa4dfR3DAQT9ViehaBH+wdM JR95CxOTUuQL3QsWDNwOxg8ZfJDnvUFFhj/YznYbYVoj3dH41cAAk+JFA6U856BleMikUgaeJiWO U4NJ7FfzxK+VPPEIE1M4MolimljDGtcNxD/IX6bG8KDHlRq1vCHO/ZOKJEhXTfdXs1WvwafNdNX1 pS6P9U3DA1MkbrpKT5jSbPN8nEHMTlADwlEGzX3pQo1lF8xXhPJnXYBHCKf4W87uS1dXeZbjT3zG nsH2y+6ZNZdvb7N3AHU1H03mwFoBiX3qcj5I5sDi+e4K++AIoznwOl/s/Rx4xqYDaYeDz+xfE6OO HV7mNfYjO5zt4xdHCK6J7rDjCuE/wCfn6Za3UaPAagAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image207.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEEAAABGAQAAAAC7icRQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADVSURBVCjPrdIxDoIwFAbgJs7GI/QIHoEjeBQH48RQbmCcHTyBkyMD boxMzh1cjchCUaDPlr4+Bog42DTplx/eS5uWAY6I/UeNXfZWtTC60tcT6UCKqWJr9bbaWGnqN6am V7VAmVpmxixiJWVl4v97iInd6xVlS9J6KC1J2bd+EQtQKXjdIEEVYMJOFTTSqREtSgc1Cjhp9+So VMWoXJ2lk1QhZokKAydR1YnrB4BqSbWZopMCWbiKHI64vwvjdA7+2+23Xuo1zDLSfe6Vj2Syr6im 39oHaQwsvvKgU1cAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image208.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAG5CAMAAACXwpIAAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAWUFJREFUeF7t XYdC67wODi3dlNCW7hH2hrLL9vu/1ZVnbMcrLXDgv5hzoE1kWZb0Wbbj2BGyp8R5L0H0Pv7r/+F0 nKU/h4mC5l4u7zK5HApw3uJlpUTBpUeO6rmqnqomTGhu3KyoYfllU+TJsRptsBo1LWbdLliO6A8h TpcMVqRC+IeQ5fTmzfWHEE98+IshVgX9xRAXev5iyBf1vLxtmoXgL4YsqzlPvr8Y8hdD/sYhzn6/ aHvyYeUvhnxJDJFMxce1gU3jXwwJVFQuMhkUOSds/hDyBQjJDL1zWPMPITmUFUiqBg2SKTyO/CEk h7LC1KqZjWYKTn8ICVZVIKFuNZYtzJip5VL6wHIR+pvttT93UXpZuTDyh5BgBwwizNpIZAvDyF8M +dQYYjBazrbnyxDi86fwSMfb1V/xxNCBkLC+1hchxG0OboxQEKuNcFguc2xdLq8yznOzyFZcGySG OKrqrMEyR3ZKX6msZx5ARihp+hEI8XVgnQgJwcgfQnLFEMkvzO7oRojPnEa3+0OIHbj+wOdBiB8j fwjJgRCl5VwOIV6MrNLL8sWQZAE/KF70TS7nd7bUV35IDFH7FmYceRHiw8hXIqS/Hh0co9bJi+4W epj2dVx+Ri9L61ssixAPRr4SIej1eh0MUjT5UivtPfn6Wj+klxXWyQtAiBsjX4kQhI5PajeXJoW/ bo+9HZZUAz8BIaIWPjjr1TXRO3zwSxGCUC0qGwu/iq58wJA08ANiSKpWt9xBCHFh5GsRgirXBVMF zqMouguEiCDLiippyddZDwoAvl7Kp/SyPF2Dr0VI/+ojGhks0gOD9EIf2wTEEE+gTD0yGJYqoWyp T0GIHSNfiZD5/sY7KkfTTLe3fwIGuYbLXr+mnWNfDPFiLTAA2MRRbPAZMYRWy5i+EiH93uYlmq31 GnrJj2APDBFfolJ7EeKoHi0hNAB4dORpbCwNmrWSZst+JUJsooy3n9a31p+2saFc/sZu+xBiUYTR Cj5Imu5r1fgshFgw8pUIcQHgVmjb6UEBCPH6bXgAcLYhWU2ZyLPmcmjBZf4lUO16pu5ujMA5sEHU 1kSXTtx2IySMT7YhCMVKpiafhxAjRlZBiL3BcdsD321rkdpSby9CvH6r6s8vmLeB8vma0bFsmeyA +mkIkRzfhRBRUZvfevWb1+GDFtnLpeYsYCWEGNtAfNGf2kDioJTF4uwMYPC6US53XTkmsDrlAqVN Qm/VstKaY0iINbwxRHF8O0Ikmcx+6A0A/pGQl4VP/b5gZcFwetnHQNw3vx9CvMSfnDFE9Q4rQmRJ jSXaW2jRIvok9bLwtom+Er76PfWQFsuDEM3xbQhRampsPbO6yLizz/28LHwAyWBQuZB13s+PIV6P IATOGPI5CPHaKMx3nGFIawy8RWrNB85OpMhGjJ8QQwwLfajOqHA8Cfll0wc2LZlWTqp3gDZxiRqL nO2mwoB8oTyl2qm1VQt0AtoaQ0IwYoghsspl4PLrGTA7dWEWXRJNq7fm64xQcV5dU3o30Vskg0Pq WQIhqdrlm5kC3ZpddqROvD07Upd8R/UXHSFGqXRlWETPNASSlc0IyRhKY5HhqJdsBaWEDakByLid tyMoCjCuXAxBB6bJxBBNJqmZkhECl48r9etq4fw8Zlg3upEN2raWQSpdqQEpW2WmschwdLpGRvMS aNSKeA2d1fSnIoS5ixCYWYF+l0Sdt04Gm4+9x1508Sy5mE1pNnc1aZWVIlw0LVuzkaK5rEdrZWr8 NLzTekoc/x1CDNVShePGSRGC5mvr7cYrIWt0tu+7c5HDqLMsThiZ5n6KPgQJQ6COEY1FhqMFIanm pVpyb5OY8Ir8W4RkBWLWULw0bq2f8cUqOMdlYYOiRPiYinrFSDKZdENrQ2RvzaDTyCK8yNTBuIuR 0mTppYqkMmbdynLlM2OIqJaCWC4tFa510O7IYkJtphsbZJWRVEOOf7PQGfOpKlDMozA2YkqQu3Qm iuSaV9yHiiuS8hG+KDcNDqZccsSQ12H3eY66w5KJBylU7mUJiRS9CtdhPFonFVX1hPr9ukWaMC58 loUiAqmgTJNVhiBxIETi6VWZxi/jPZqKsvb5DIT0t/Fik6uCcZEckQD3sgzJqs/OxTq2Rzadl9c/ zLz+0VWvS2Qs4BTUw07O6+xlve3EdzOr0kuN0V3jrjhH40bnrtHYhy/wt7Mfo0oHPpAvHSCA2E2/ NHaeHuBjERXpHfL/rrGPCYo7R3385a7TOEcJEDT26V0ggsf2RfHlrrPfR/3OfoOwIESd43OZHxUJ xKEiEQnS0lSRKAtoRJlIlF+jk7DSqQR3YyYS5dfpLFCFS08roolE6szkoy30ZyAEofiicDW3mX64 2Rh1OsVpAn2lYrGzX4Qv+P87GAR/4BemuLb4QuPspIKvT9GUke5TIgQXGtO3doPmakBYkfjBRUxA WND/UHvxhVyvEAk6RcZPFwlLkMoHhORCyoJKQC/QP+/JO/3EiDSReBVTkY5lkXAVEecH7uBtEIMR gk4jWE9tSeUxjSEZONrweVq1NHG0gN41t30OgFvhq9zwipiXwEDvbeQCMeLuZXWjCxtCHta0GEIl EnLp5aN5NKRLhC1dp0difIM3yfRh2Lc60dfe0AXl+vg8hHRLd9cT1N+4ft6tvmku0IQoDAhJheDK pFeyqT6Rx7IGgu4Lu6hazO3rRhUHOqO1YQ9v8RVKWRasAd7Ds3uhQVAHQu5eBuP59tZjUotQHHW1 qnsQkgHIXbWEDl0IaY7vIVhkjKlbJ0TZKwLB0/pYuX81QuJioz9vnBfhdYTbdkSVmaacCIm3Siiu G5skxvOo0tqgH9WKfTtCNAlCPCDbKnwFQoQmbiK0yIsQfaJwF4Y0CzCIFSOo3ECwrFuKQibab4gh uVp8zVvUBpw6l8sJDWALme29ivrj6GYlhHS3YCieHLuE68OsAI0ivFqGYBTWmoQ7dZbS6jF+prKG vhIh/fJLd1g+0nSRI4aAigvQM0/m8EtvktJqwuAqXocRgSiHfvjmGJJtfAxebLn01THELUmuGNLe w8w8MQTexqqRKCKUkm09vhohrM5+NJgovgshZsOEj0MQ+tgiWvbGEITe8LhWIOPbESIay3BYSJQ/ GiGyK79Wa0RsN0LIK0FDHEUEML4bIUK5/0WESLF5HexBdWsKC6lXwt14gDtaHBl/CMmBVE8MkRAy 3GZsY2EYUznPFWyv2kSCyNcixDAe53L9JxEC2iUKfb6GyWvy0/eNQ7A+ts++CSFyo6obIodj/qYY QqucThjjoJ51el6jI+hlQY5SFZ6HSG2bqhuTFrPaC3FwBkS9V516Q3oncGpLkQML6m+mDYIu/Uzd 18vivaU6bDrAyo03TdXlQq3hpQ+QajtE67JRJN0s57umXMEICXMCzcBpvHQ5oUGukJG6UQkBMQTX ZPQm56aatSZyszIgoUY2Sn4ruDEifFcn4wXJ141QymTU6/W5COHFGWVhQoch5BXmwITwC/pSu1lZ aMbfhH/dwtM0ooaacvIbJ5ODWzvLSqq4bBtvman/pBzSUpxOqPN2IsTozMzLgxBSWZefONJxiC0d wXNSaobKgE2c5aqJwteFEGHtLFEWIQ4XUhrSz0OIzWN9yghBSHKyKyOCjNRtqsKzvTQlqLJDMcLx JDJ5XTWAgFfM5BoZhDAXcbNNOco2+gqEWOQgAgQgBHWryoYcc+MKL15IV5oLrtCxvUt3fh1ZmsaU sR8hwkU8iJNaWJGFX0v9ysVE3HOfQeWotRchCD1ssUeArLSYPzQ3SYaGdLkvrcdVNFQDu+yqSSU+ nqN+n2TAm+IY94O0yZ4DIRnAmHimksnVSgGeNZbTl5bpZQUiJI6aXCwqQsxXOholSmMIvv0SncoI UdqXxXZ00Ec3gzJsznnzgYporQXoUpK1YUz9lbJXfzgPraXy4uN3IGQ0mQuPJ1WCGGKvWhpDCFF8 eUJnJLlDyx3m4wGsSG3BAjv0VkfDpz56YQ9/nb5HmMlWzlIrkEhldbCVc/xohMAIZAOqL9RJEGJf 5AV3T/EzRSlDpSr22NQcFs9B7rbw067OG+qv79QrnS1sHSmZDc9MwsVyI8TLTamb8kUxfYpJF9DE vaVjSNOzLqvM8MF8UujUJpVsO0ozJhiRakqrRtKQbgN5to7Q7Bo+XDjX4LFMlBVnKHETbCV/V91d NXeGPqt0ikYVkxYm6uWQGHLc7S7kXKRKp9Blsq7Lgjg7IP6tIsS0UaBgvMnHIUJTlS3aahl6va/X ZJ3YiBtkohnEZHahoBCEKFqyOlFK9Z0IiQ82z8gjWDnhQZ66+j31CLizeAIAsSSqExpDhAFeGUYy rrXYbEW4hzA6AIRUgf7zESK7gsW1dRCp31N96MZyIiUAIcfRYaz0YkjB2CXhfypE6neAjyosmpfw T0UQj3CNEkEvS4cUqpBZFJ1TPL3H20A+9NHsKUbD6vsMfEblKcrOKo0zlGXPiFq5ijbuqEql8lWk KCV+J0LQ+HqQea1jjh1U6cZKCOkfyC8xiGokl65e1rsYTUhGHkPLJ/TCNdCfzaZo7WbzHOb2YSrg +TEuWfxKzUqVxlWXYSs0j+Kr9VnrZvsWb+dtde+sdb4LIcVJvTWQIYIL7mFhbQjpRvjpX8btktgF 1jjJZADy1yobj9CbeppuYznuNvR1lYJ6KYTUyTrNeBixDdZV3Rsl+U6EDI4yvZhkNptTg6QpRUiz qnRCRXUC57IUGKFm5DQjGoIE+L8hZZXkQwg1+t0JnaJGD1WKEQvvrLFlL0z1YQWZiXFADMkYBAro lDFkjL0sdIkdywAQ30idPDHMCl/n2xMYFWPBnGATihCp6LtIzLk1I+JaWYRkiv08hJjgCFWXCti8 n1cGuhMO8QUDQmDW8Vp6zVapTWgvSxUJRazza9G97XLWuLROvGaKfcWXBHWq6SMc1IRunMERzBZS jf+5CFGE6G0cKCt7ScEsqKsghWzTHQUfMqPE/MYn0+ixMYbAzeEARkEm7DgsJClYxSpXEzeN4Ms/ NNR1/hu4e6Lr39KEyZdT06clmn1fu2o5pY1IIdI86yRkotCAkMtoohOLEucYOjapELxJyZMGkTLE 9byJs1CVlKpJqZ/UHDSu4UUYyYb9E21SxlIFXM7XIiRrA1VfeGCYiSEQPzZiq0N5Z3stOCBKMnay /GZSlcTNQC2gGI1eauzcazxbxMF0NpmCJZuSe6npqSKD0IGp7AjxVPYBRgAZhDSro9iQj0njjiF4 GRBNmRaioM/bxzXfI5BcCBEi320p+CBaXh+pUcSsWl3u1PQ5Xck6oqKGNSYip/TEUDjv5RbpuGdF ZopWo73Gu8GhlS0zKdDGTqTZjc8gJuNS2biEuqIStBgNDM80D2GhmNyIOXQi3cLlcByadWLBzPII EbO9XFGV4U7H1rCQ0hPXCUloHLP6GOwpVqMSkumm07KKS8jq4wriRmH3zpuXkJr30X0vNVcqBNo1 Tjtobqcr/SsQInmk6hUqQrjbLQ7sA1ua3xtDqBZMaZsMxem9w0c2gDZSahdl66YseDGd+ku5t42P 3djarbXkTYokNpUn/hjAqpFss4RJ/w1CWN1eX6I1U7tNK0bvwNpeC06xqqVVJ1mquy08OU/SMGhY YpJFRQiqPN7vndQrjdd+pX9Mm0BWhFo+ernglnCIL2rJvYrmSQ0T4j5A44ghNn+gJbIYQosZl6NC 2vwa2hxCRabsranHRupmgg+6hAiNRyF94FR0G0IQ2j/ZZItX5RJNEI2jhywENDH1fKkhuGHsxlTu fEIMQePb+2ox5jgw2ZEVOXchZG50TyHsNnm6dffYMFWM+2KqJS9CinQJhv5DOWkQudlyyyZ1FdJy uSG8tlRN60SIy6gcIfOr3vranLovSzaEzPXNBxRRms53dFEyeUHJ1SYuKZuof+po0JWbmg2oN8Dr rZy0G5WBtATGmC0T/Lg8XC+B+FhlHAK9rL3jYnWj3ZEXVJkgz3VF3g+xScZjiPX+c3Q1vLScQZYf IbjfZsNaFiJnsIRfN6+GooxD/AuEbEe3Zeikswp4EQIxJIVRxtHoE0NHakVn7L3qDFFehKDkIjsj IlSelSHeJktiHEl3xH+DkAKNHDyZ2m3ZsxawUoQIbnRNWOTgdsJkv1u9h/lJA4PcCJnawGoWAY6p +xUIYVMnuiFsMYSbzuhqqUs5/LBT2C7NDb6aGyFV7Rm84lQGAcYnJMLZ089ACJtc9CKEWSgGN2OC G2xWo51Qd/RDN+zQUVMLLqvLhFZRNkKTV0tBFhnQiHTy7MLpd7n5qBFdptSMHLQ6wOQYuJcViBCe nY/UdW+i99k7hg4vpLcmZ+YJcVVdupPwMunfc/yurzGZZYPtbWGxqkutdoQ0yJjT7WfSXTCIsUX3 6gWvfg9DiOCvvPSpl+rrZQmXTwr0EavMIOuFDoQA8WbVpiKb8tAAdyjyIwTKIloKTgHP1M28ghGS ZsdNFq9wlik0WTb31IjHW2TaSUo0o24is9kw5SPfniAjhlWEB+eyS/s4ZByRsnIgZDmAoFCEpJ4t lGYWkOnGLzm0OFW2H7OMA9ULnQipDMSivAxQLcpD+7C0yaHYrPGZPPv4AdcPQohwQZApZpsqmr0Q d3uDBMcVHO4oGMmJkP0t69N9O0hfYMLZLp+ejyIW0jZdHuL3M0ax9Ak7YQhJ5QCh8EidC07+Km0M ne1VLplrQSp4+rQpMaA55eRESN20coHmsGoPTUlHwKbYjOyMV5d0BoIcjZb9tTFEUhFIFWMdskpl VbiWQYilGlQnlUKhIghUhMj1VwzMyq7AynmbihzKq+qb6ukOoH6nLlJnG7X/DITo2lCMQVSSodAu mOrB630G7yEyBop5MWP4L3k8y8GVXaaPAAWITEbLFoxItpwIec+8tSRbzfTZhZDX8fgczRt3xgY3 oJellAcqih/pFa4Y1UtNCDH6MddJfMffH2EchQmYSTJap5bqXPeVVkQpxIGQcdXw/ITXUc/HRGAR xG7IjIFdMWQYwcYx8X0BHhxkkz+GqGWBTJkYIvkbf2LohIzu9K+DMl6qQjXK9Eo1Q75IShI34fIo +xpQWqrwGANEHmG+JR9CHkTcManQeM0ZQ0rREXq3tJxehGjFgUr4E0MTQhJE3sJVksVbmVkwcb8V kcVD3AqS3llmCTXsZu9grthKLdWBELQGw0lbMiEEIgh51MgltBlTue7uZQ2fSumbUKosXoQQERXX kzYwI7fU2yUykasjRLsi6k1zw25Og2FMBSMV5/qXLJPeJCR4Nb0gVdu61FHMqkMX9qWXutKJPM3t tCS7LdU7nl7WfcSfPukML9OXPg3ewRQiZZKI+E2ZKJtBdWMzJ2yRiD084r7IbcPNBJwxc1ZAvH4l rMd4KkW7EILYaQIm3RoRsg2nawnXCMIHPDE0toqiyA8yb/RwaFhABuMG86uvJt0ShvZFDjgLfkC1 VHp5sz23StlxmfoHy53kQ/O/Rr4FYUoFLqXJ1+CauREyfB7hPcYPI+JWaoKzd0bd5mHpodh5KB02 u8/ky0PpuY864kup+fBcOoY7zw/N0unOOyasoRp8waQ0F3Rehw8P3c1St0RZnKJTid9hExriGmOO +cHH/nOp+1CiX7qll2oz5ffQPDyNUbH7LIs0L1H5usNoSCRAXXAykIDxOwWRBD8QdTgf4juCxTtK aiDHZvTQxRU5bDbHh8CPVQKqeI5eS/gO4QdE3cZ0+vg0u8SFErUF4sONkM5RG91F7SnqRxkfhAJi dDuPISXkd5oSpF9g917biHyiv9ME2IGLRx2RLdEJ9Avqd7RdV1kShopI7Mv8MeoTCWwEPJNRguQu 2uc3NIIk0S/ME1YWDlnWRiPr5y6ENFs1VDytDWErfnOjEPK2vlRk4lxxKL2OEIxvRkiXCGUbKHGF K2QR7czzMpfoX+kLVSEJVgoXCtKLmZ+CEFFwH6aQb/XlzVBJ5XWEgCLlV0EzHapj8Nsc0JY7cGd4 H0Gq9NQbeYdLVl8/usdkAaIaafpkBw+VMfvGWaZdizpbEW6Sw2HSoLmsNXyACNGXmnIixPGeOqgp Ow4J8URC04/YyZSpUegnXfeZDYqCi6CEa+nay9QCtBhRHnOKuwFRmFkOh0cEzfa+Vhrj7AZI2mvR frdzrO0F0fFsr5+HiQI9bir71MimUDX+PtrM90BVHRc1ZvfMIsIAKV44EuitBXRPe9ITlGDLByHE xk1/j8ZTqmNtL9SCzIIsl0aNA6wG3lzJjYRsQIQKlyPP6hGnAJ3NKewHJdtbBgC5TuVAaHf9GI3o miV2PdDZghBikhKXlL6wHFQavGNoowNm8MLOsggpozr3DWcMaT2hHkZIkLQGqsYMTkJZv6mApCJJ 1qdlExMkEzDGo4RGp6HlmyshJGcMcSMkfaUtWHjhfWQnM64MJepK+uockYNfuc/mLYXTN0bR7Zo+ QBTFUJMkBej3wUfdPQI8YVmEkKJy9rIc7xhCNVaIIfDgqxmlxyXJjYRQ+3y6VQV7XFlWBweoCkBM d2C7e9/abg8uK9nX6jhC9oh7zEjclRvQACf4ToR4e1kB8hpJ6jHe0ozt4q+qgOPhcDIhy93reuck T5kd2AmaOf3rqHcftW7oKddSIuU16Ku8y8QQeIRr8o0QKSlC8rTHCZbe7IpwA7fMIX6apYEZA6yF AtkLRwujuCbz/mSyDQfk4lv1VRCCDSKqgCrTy+1o0j4YHff7IDu9Q+yBJwDhIzZIToQkyz9Tx2Xn jCGJfWoOuDXSjQNC/EGmaSVEE5M2XW6lNhKVw150Id5M8b5P7Sp7TJ4ZyylJipPb0VZ0Mjw9PDwk pSwOqzDJixOUJajDXA0yLY8QapCwgiiVfxySi11aNLUCWpSu5S1ZsDLm8837aNiUSfNIrNJSNev5 4dIUphNb+NXR+tnZiCyslHxCdQ+nr2HSpWMIru6njkNWGKmfzZknjt/Wu+m027h7uH3bhvMRpYTH IUunDlsUYGSA5yXh9dEKb76gm5JzHELYLv2OIc6ccxzi2C8LmK3Qy2qDPZgjTvei0W2d/JQPtmq0 qZIA8gkxxAax1ExMlrN8MYTmCkCIXYCcCJG65bqPMQ9f0ndvOUKw8ufD9Y37jY377U7qqynfT+hl BQuZr5fF2FoQIhvBLkA7X5sf4+eOZvPCjS4dtS3zAz0oNaAIkTMN/jRethDwmb5l5xBLnd6hLCWc uEzJeXwnQhw7OUBtlx+po344wPq0Q7ZcmpM+c3DCYnFyn58JpisiJJe7fVkMweMQX41Zu/6FMSSD xlwx5J8gpGf1L3Ck2TiH86leWo+Ds/7rGGJ1HF6jFRES5pecKm1SM95E5cnHTrC9JW1DyA+ZOgkh NNEgOlIPzY4MCLE7zj9BiO3VV9LU7uI33pdLx8EAgXATTpsRJncMwVqWXc1hzk9CSLi/gGxfFkOm oOWwH4R7PmGkWSrUJ3M/odlJWZxcNAA2l/snCLG/pgeOxDYOWAYjt+FuX8/RI8uI0oEtpXMATB+H OFvlz0JIqLsI8JozKMDOw5Pwrc9D/fYzYkgwRDKzvWkLlnW7f4IQ28Jt4nds44BlEAJbNoWm83Aw ZVnG8IJIeFFoDBMIaQxhH23e9i8Q8mVPDLFBwmCFzoNJDTEEGyS0JCjnHICrxBCXOXMhxOZ+Oeey vuyJYZ4YstJsL31AFZpok0VThzxEc5hTIMRvcXv5uZ6HkEPBMm4HF8g/2LyCbD/icXTz7frclI+z pgUQCvII11GESQAp9z6MbFNuGn/KV/qHnxiK6h1G0ayIv9tSDoTYDQKeGZ7mqFbD9TGnOawvt991 lwKPcAPFmMNgLZDUQIYHhjlyo7NXQQ0vEEC6gHchvDHE2/g6AHpRb9/eto0/huujp2r9ll9nmeA7 Te2D+gm+a+In8hjv397Wr7dTxlwcwVn60K5PdkBii8j4ji6AzOXs/mL7rQ6ZjQmXq6Y2JH6lfo8N Eg3smxx+CkJq7CXssEZ1/Oh4Bg+nLeSMSFKh22LBiU+SUsSach+h4X5/E33kqvBDnHLpYnO0Fl6A WJ6py7hyiM5WYZgoDI3lcK0s9wKVEIdey6hLQ0w28WtUKi3BhdpVNthyWrWFgA0gcKSyJHxDvano YTpDcPaVrdHJ3IBTFunr10Tow6hak+xjqiSlDHgeYrfIgi4nzqrIqNbHxoc4Mp1XS2QtjxFUGKds I6sSayrGr783Zvom5oyvLkdllNg34mTmgDxCjUrN1qZoZkdItspDeYfhhrwTiCmO8KJcJ30aPVKR sdLrNO7u+D/8F29RimXr6zfOYcN2wIAtvYBK13I1CIJTt4dqpyboZHVU7KGS/QxxTG9yJVpSBRrc uG64b1OTYhBrxfmN/DGk8jHLrk+Py0c98e+IfIYdx2FvmEf4RL+zDy/wtsH549wi2LiHV2WtXTl2 6bHk7M/wa5x47aI/kSb2DM7ZsCW7OdBxGa8cXTPv9mvil3iPDDBKEYyQ+fZjCy+O9aSk/wwKOtV3 GGO5OvU29IfwvwKuWauAV4fAvzapLZp3y9AvYRTph/YdVveiAV2W7L2XLr7Z0W4VyKuWjbaSof0Y AwLGNfUqZ8keXfVPC2TNivavzWYKZ83jVyXhQx2wHStj7foi1xu7wCFnDGlfwGPvgWYOJchy6JZu yPolfk8JjOJNTNR6QDdd8e7lnLfb2tua5Ou8DIf0JZtl0z38AifWh/6WJ7wZiYqP4jVSepsBwMyn f4QD0f5tV3/hk5LPWdXX6iNIL+JndIVda3FTTi8SgvqSb3kHI6QN23aUdYMQIfUQGPfqHEmKwWRj woHpt+RcMWP8zFyEYyzL6cslBpBm2ax1X8um4GkPqP2jPmpAnjS5gq+g2p+BRTb5fhIG2UIvfRZC RA2EUspwhnMa6cxagfWXkTytpOCIVyFVc/0VHkXol9M8hlt3sxpbYutXCBO2Ukc3Yhmo1ZcYO6nw UX8TuiNG1/KXrVM4nqlLSoVcuMkyI0TWPmGPD9WmyVWryyh9v0J2S6nfmwr7cAItsr3KkD/1AJYr dQt2y44XXs5aSX2E5kKYpMhOfSZVYGnDeBGiaAnN4DW+tj7UVgoXX1r4GC2hIIMfk8rYECLVNOUy prv+pGZWdYXtITyAlXz0pDqfWh31Hvu2vxE+FyxXa4ftEJ1xCmMp7osuhKge/nixZ5/csELBrobK jeWeyYIdcciNcaRAOGkylBWDCIqs19sVFIgQFKlP3pa0SwBCFI0l4/Fcl93m/TJdCA1Tp70mDXnX LpNOsx4Ra2+cWX1mCTfWsPcYgD6WpWvYNUbh5kaIaApWFjoHgyUa4WCFmHx+GYQ4q+NAyDTatj7H DkKIp6ZB3h+m4CBWTA+6WrPtlUFhSzYkOTwpgDS+FkMCC7UPIQGFfDZJmAGlUnM1Rp8TQ5ZFCBrY 3/n5zyCEKMdvFK+dk0YjEyQ/29nQwPdY/vcjJHdTZGjwiN5f3grauX72XtYqCDFu8iq6NY7nIV6X Uh5d+EMjpzjeeFlkd3K0x5CkonfvZEVJYcXtzr4gBXtQNaLl1xcHYulyfeTe0+XTEVJp7Tr2G8Zi v0ajyHXEpO4IV/d79me/Jq+ZWuaahc5Uz2eX32AzzTMxxyDaQTNKWJ7LzMYBvPlMrAay3gmMIXbY GquFNnofT7Eija6z12h3P/tOutWBk6j0Ko/TBbiVsCF/KRy8bGQ3rzPAShGzvTUancDW+XnS5N5U Uh4OGdrPRsh0665CzqO3p3h71rQ/tqPxWdLvGShp0zjNnJKqXvd2cmt/8YHKZbDOG2xLVz8wupK1 Z3YxaBtKyh3VZJkCYkgYRjjwoVp4Wk9KOkLi+97zczLXLGZFyGjnpbyuzksZ2ikFIfAyqs5etYGp 2SjgJmsbPbb9T+GE6BM4mdHeOC2FlM9GyJ4f+OtwnCHqbFnjgqbu+nY8752YKmdrhC4HI7bJhkMl GQeAnT470eJ5PLsWueyuyEiag9GerXHMbY6viSEY+B6EDMijDTydb8JRxuHqsLXO5tOUPpSVwZ3J zi50rvFinfGetmWyrt2Mwo4u3mD2ffFkX4mhZ9m/xpurNG7tq/pzW8W2k4MSMPNwLYP69kbNyLGS 4Da6me4j/ATSnDSELKLDSvRcfYo0VzT3KYDlkDTD6+twtIMz6Q0fzJ5ibyingd2HkBouKZkt8PS7 lH5UDEmi7h08CjyRYl0mhuyurT0166EIQb2L+ttrsbKd9swM7iJdeo7wo8IuuldXGVgjs6LMbvyR Nlk+TxySklD3ZMnn5yb+nx1DUPdiAjt5Vz2zzJNCe30ehhCUNDoxWjTVYzNcDdDZen3jBt35elo8 ziti9EdSj9mHEFSHkmqosqU+LNYQUt6uFy6TUa0Am/4ejwqdYhVvfve0Edf2NuTx2NfEEFY7F0Lw 2s+Dqw9t2ZK1l0U5rkWzdHSPWxYtaaC5jB4iWBmRbUisDZ0PDbb7l9GN/oBKI8VvJo46Jzdo1plv HsMS5vbROWoWandXprXCn44QIs1iy3kMY+PdhXFDpxb1N57kbb49zc+icbNTWAdNeZM7VnoRgvqN m+thoa2CXUPIeFAvDPHLIg+t1/VRu4DKNzeoXNtFtfeyvIX7VyKkWcZ7RbFkUrDZxZeMhpiZotm7 0Ut2lZpZu16TuQk6oxfvdsN3gJA6Nkiz1SAteR2VW6fFNfTe2872mb8GIStVM8CAYQE6SApD85dx pZzFaX7VPOv3z9DofQwLJz+mlY+kMG6cJc9X72W0Kc9YfCVCjI23Wz+eGOJTrrvt4RjKqVlfoWH3 Zy/l+jkatV9ioJ/VjzvtIaqhzZc6RPrs46rfiBBT4xOmG3NLac3rjyHGrMaW17+34B9C/Kha1szZ fP0D13yqRP/zEOJvuz4RIXYMuO84LWVCyOvQe1DWNyHEr19auYBQ7tKC39s/0YyfB5wsp5+MkDzu u5SO8hSg0uZGSIB8n4wQf+UCKuH3cxsTf85/0sMKsING8o8Q4tCf37Kf1vgsV5TX9sZelt80344Q ufr2gUHil9xEYQhVfnUvV5Q9l9dUAQX+PISk8d2vUWOPIbx7kKeAENrVeicrIERZIxAiqU6jSP4p jbsOP6nfZhcwwGFzkSzZVillLIOQJVuVtFyv4PmNrFTKy59R5y/GnUNhm8uUaRO+xKqTIOdzSR6g jiVro7RWfnXnLsWTIbyxtDPKj5CVI1eQ2H5tqhRaDcOEzFuIj14IEVa8QWbnXifm4j3Nv09mqbkL gn+oExuiVA5RQkv5gQgJbZ6toqdqCqydX69GfwwJdGGsw6l4jZZREi8lZwwJaP6DHd9X0VXd1sc/ xGT5ZLA1xo62JlNAvhgS1Py7KiGL5q2sX6MryhNeQBilihBfW2DmmQshStAKk9ERev0MvCZzE/gK WJF9Nvt3I8Rncm8FHdYx5/WpdCWEhDIPp/tmhEg6C5fR0UaFMPHaOLR9zBa2Emu3/+h3vyaG5Gr+ TQLrYgVpJMRqS0XnMMb5qL4VIYr68slJqTMpjEmQ2fI3eCuwtWf9zhiSu/n3wzZQJyF2C2SVkoUw zU/zjQjRary8rEsEotzatull5U6JT5LvQ8hSzb8svsmCvuqJ+37zc9Jx2MEVfobLUXwbQpZs/j0e GV7pUNMVyy/yiwG2AkLZ5ab7LoSs3GXM0+0zasFnO5ap1wk5UdzHbPn734QQg4ryyWzxtDxMAp31 FL9D7WnqAlktQ/Y9CFmp+afVWhkhNhaaBk5L/h3987hBXtpvQchyTUhILzlfdUM8ttf6OHHuzZiE cFme5jsQspRz6/VeiomuF5f9GG1n966ZfQVGZpTPCfJSfwNClmr+M42Umcuy1Q324JU7I8ElMcKv R8iSHccvQYgrjgRqLq8L5KX/coRY64kldSzO0u99DkJyBwBdn4FmW57sUxBiV6xbMJd6vgghy4qq NSh5/T6c/osR4vMUu6BfhZCcGAnp6vkqmev+5yDkk+KE2pdR6/EpvSzKcgVW4Z6+LOUfQhS7U/y4 cJvL3Zcg/j9EiHswQvoazp7Isr4flu8PIX8ISTXwT3pZzvcgaHP1n0fI0Rvs5daZ7MHeQlqyDkYy LblZSWHNQHhX6f8khoyrW3fo/OxY9z3y3eiQWT9doWtkcAJ7t/D/AiFoHB0hOC4rm5hJdP0Y+jp/ CDE5kVkr9lPaBH0j0nZGZiq3tdZ/CDH6qLHJzxoq5Czc2y2j7gEhTdiILOUpbYAc0vL/xRCTWgMQ Mm1HhuOxSYOlnDTJA8ofQr4WIc019ByZdk5JYFv9CB9zScuXP2jd078Y8okxpHdwhNYGk8z+hdgC e1GKnRQXfwj5WoTYYjfeLjyKItjbWVhAQOUPIYrW8nT7A2KILaKjI7BHxNfd/CEkHZT9I4TcYXtE EZxNwY3xh5BUA7IbfwdCoLy42Hhpdd7Zhqw/HiHL9LLlPAH7iXAj/BuEYIR+0N7Xb0CIPRQG3klb JGsGbgid4DsQQsWbXSrGoIL8yF4WyBsKEftTSR+Hf42QBBvkMxHi1ZnTmamPWL0xwMO5QxmLyfpZ huwHIGT6mQgJUJnLR03YZDpjyvR5uAjJJkKHuXVD/MMY8pkIybi3wdtdELEjhOlytWDxOxDyiTEk U2EjYIQzZp3Yi5DAOML4mNzcw+E/FUMyLYIhHkgPxAzWMiFEmYDGmg5InI9GSh3GyeFTYoitXfVI TgWbBcUQi18ZKyxdzNSdKsTa0BsQwllIyvTHEcFHJcWSEX52Dv8aITAOCYkhNr+SK8Y8L73E3FGh kf3T0KJnESK0x5WZCyEaMTeqg8cXIiQA2VhlIeMQpjpTmy9K4b6vXVCkSBUijKG7sGal9GuKEC2L ydslpGn+wBssX6ui3zdr08wl5Imh3ToB4xCS2ehVEhw4heRicvskWUBtFTSLqQ0KK5lnpgzVZJEr 5SORyw5h0cgPQAieOqG10t2RyUxlJERWv0mrKmXKaM+AEJWnLAMTiCvcipCsVNwRFPllo0p2ttXo ByNEVMuAEsWfUqsyJaoIEVYPRojmELT83AiRMvwOhHjGIanOSc1UzxG41xAigSpVP3d/tVVQcKcg RKfj5tBFSL9LHbgU7ZLQtAI0KeVKLDKw4nURdZU+6Dii390xJF7EfZT0j7PHn1PGnhgiqVxrT7h5 pJkXcUnUWe3jygrhtlV8nmpLU0H6lZtE1g1XsMJb5iMRqAiRc0rVNBvArHqTkZDtLFxGfBpFVyje uFdPskzdBMYhXCepV4lPsuuwCsiiaVlZttS1RZ1lBGUQwk1A9Z0phluXm8OBENnKqb7hk2pUYbys mjXLyA5l0P4yCEG1aBO9zmKzMY0ISQdPUiamDtWtyDeuQ+6WUp0Ub9fvcyUpLiwzFF4jl6AKoOAr jS+8KK2IIIQoAFU8ymE+RbuWXUkFzc2geGWxB5RHxiGyE/LPXNUgBq8Iu0W+0n8quASdQRGpObII IbxkEDH2qV9zs4uC2S3qJilHxikVTHxS3YbKLcolDFg1JV2wCvKsitbJl6yJ8BXvOGQ7chyTOmti UebkH/1AP9Gv4sOcSAy/8R/4i39SckEs55fYMK6cOScnTOjF9Hd6jRQliySoJfFSQSV5NbaMhsou RGREWn1xFaWCGVOz5rMWIld8CEE3ZC2cMZ2vrZ12n7vdUmm6N+0OD5sl8uWh+1yqdMmX51IT/y/V UA3unO5Eu92H7hDurbVKlHTYfSiVug9AIL7gHA/l7hDyDVMWfc68dAi5DhtTyI5ZdAm/4bSNL2B+ 9PowHsIXyoJcL/WoSDQXEwkIGNHDMDnFdzBzIlLzrEmZE/meH2ab56VnqCLn130vvHORgKj7zESK 6t3mISaC0yOJBIc1im8tma3kR0hzbQ8sUiyXO7Mj7cD4Shmt0bksf6L4fZuoJ8H786UUWq2MlZT5 5SZwZmiUt6JZiLjFaIe/SSMYmnRv5eVGyGutgMY77XFyUECHkXbgb6nF57Js1iZWSIt+e5tPYkkS 0rzqeZ21Ttt7m8sFZHeQmITBFXitrp/uTOTKaJKIr+9RqxdiOEsE8SGk+3iVvM9mH+jtae0sUl8S SW5FL8smAQ1oVFiEDiddtLMrLlBLZfzSZlzOheXKklEhXNmZmAEkvEKsAmtPp2j8Tlac6y6hf3+P zreVVwJczmrSmzeG0EyTi/NWpA0PsUHo85AghFQGTYSGsvvQ6mq5Pe6l2EWhtd/RDOEsQa0KJW1H Q5AyOTmV3CeDVVZ88ww9ApT8yaYzby+LGaSNphpCpuDs7HmIrfgUIUDxVoCDxPvr58IEwqMNenUb 2egBlIsno5uEeUgqD3GYdhv/brZ6HxJ/TpOWR68Uo0Xz3imHx3HCEFI8GXTq15uK5sqATPY8JAQh p9VGXIccBe5mkmByfq9vZbTGcngqqmvOWo4mzE0ELQEY5mH3Tke3Jgn5ehEdo+2atxJ2zwlECLO5 XNARNYgrcYQATanaQNggaIO1sDY1uppAoXMTkRshkpi+EpQa1QbsyPPGdExGZJrdNfMlOxdzeGd5 7oKq23PCEGLSOkFIcAw5KCM0xx3CGj/TXZEr2H+xJOCIhuSsZ24MMu+vXVdIUaTI9r6KbkMLF0+g 53PuGktzyW1uEY4QXQdHsLthYAxB6KwA2eMR/DqPIIqkVfE0NBb85UWIwsaHkNTejesTsAcVFl4k 28SjKEM7xRnC3cv2GLo+0C11dnYylpTkWxEh9HmI7Uf41hjGMAnq4yaLxUgV+1KVLCbwX3aYVpXP z4pp/bxapfggMWQNXVWz3UKZGVC1C5vgb+ON2FvIFyAkPIZUBuSNOBxDEnRYJRBhaTmEGFxA4ee0 gB8hVLrG1rrABzEI2aU5xQ8zVcoOLtSvHnGgKQ//AUJIUA+LIbMrIt+c7hh6ciRVhXvgkoaRHNHK QTeA13kpJsYnuL2in8EKFaju9iH7phhB4tc4WXTiIP5Wg31DDEGHOywyEodDDTwHwx1tSUNklKzy k29n9BOGkPH1QMIHwBuidSE7K6Iye4ji4zlvjd3l2My2cgxxFU8LfajiAAI/NIagZE+ahPgchGBz WEybVUuYB9+y/hVHCG6yzp/AKq7msHSLcOczJNnMtQJCcJMFsyGORLCO6m+MhMYQuFTAw3XZFCE1 UGgyWrEhxMDZjxCQsUXiuWTkJvSc+lFmm2YFi8lOF5VZJ9JXSk6E8Po5NMXGIbrHZFqL8oRfWlCE IHTDo6WuxtyGEWa1IMSkFm8hIFWLtlep05CgjmOmCyGng9evQ4jZwkRC6vjmcYhiSfxl9iQuJQLw HwOuFVND03haL8Sot47HksXdObyoda47iOqYRKZUeelNo+4DfHcoxoO0rrgAPLW6u65zVAQpQKMR +9hbmlbO2HrSp8WPhIDEFfDUiaH14JeAR3/7g1MkiZhoaVThZWpmWG7ilDMqRdDBXMPNYf32ePsY Ha87HmxhhdH/EgeTdSSpLJXjl/t4K5GUG/k0xk+DigcuhAzx6Hdq2snKUJ7NbtYYYssgFEm6vZkY orhyghbr0oxkTKbpSPU6UUnWmS7wYXRewyZr7KFCNLlEa1WNQgEBN4ls2oxxUgY+F4YYx9tWycg4 hiToTfcMSZB4gBdFfX8M4Sq3xBCs7tQX27DRg5BZxBCs6mvapydJZBFae4zwkyx0X0cP5DFM9cri 1FTx9P9nIQTPt8vcCF8SQ9DrfaxiRBLrFM8MfW0McSrBHkO4yWBqZ0vuluC5LFHRckQaMKbENAst 8w4W6EHaqKNLYpATdepfMrkwB80ofMEOETdCYEudPVFvGSGwogBmf/DeLnJKfa+5Reaxe2OtETcX Z1GtddWJriBDflsMIVmpOrA9JA0p9UQTiNksSVnolf5VAT+lwwZpUoRoBhEZLQih8ufUBWX6Aa1p qmbBh8F5FwSR2aaKEb17q66VGza3cMYQG2uiBXsModqANEl9DeeIoRlKHTfZIBBPNSpKS45HDfQ2 mCfo4hYQ0q8do6q25ENuUUSjldpA8DXVwIUQmCK5xp6gGRy+dqCJhTr0N9QH2UyQBI3e6McaG9+7 cShUlBEwby8rZcDmsjQ3pI5Etdzbht+Ss7GROr+G7l9EvUk2LuVd+624qN+2X9ExdHdab10004M6 yZiy5mUyDtzqSyBkDPZIs1H5CLsuC+flMyNCKhesbBzUQ9IXIMT4PISqhqSr7ViSDASAkbrq2ZN7 uiFd+l+vShk/fEOvA/2haAo0LbO4oVAobO2+C/g4UUqSxIXnIYRl/0SZGyHXILackBADn3FLbi9B t3XWdMsjxBVDsI77+OGZWQDh2hO8uZPdHHDnHFd0zfQ6hMya2pTZINWiWTEO/x1XBwahVdsOFZVR 6Y+vtUWEfozYjPZlMSTe5s9qqXAgwByvphENE7lYYAtVGUrwn6CkELLMrBiWPz9CMD6uxwYwkUsN NgZGlXXSIxfFwIf+ANoz5gfdb4gh8V77KTuH6RiHgIzxOkxVy14A1/g4RPLtpE03QKP/p2+qPhy2 UVlTBpINqMFyImS8NYDyNaEZGzYOwVz71yScpOUdb0nDxe+IIbUIlZRXdkjNneOQ+b2KD6JwbJCM 43aqeMyOFXhcXnLlL7cnVZNwXfFRs6vNTOOnnu52kpHpSJ2Ir2IEHT+1JCt+Swx52TFMszvHIdNI Hx9BdWL2fEfVyF2Ex+wQuXv7NhUakGJFyKKxX+zMaY48CImLZOSjZknZoKkU7SsbB5cxF+osUuLH LBDkZtkca3slV270Ng6o0oT3wQfXOOS9mtnolyo7AxC41qhi5ms924uMBnOolzBrbsvkLXrcfCvQ uUtzMqkCnpdPlCrKFk2rzbPCcHWyO6ug0uyjfcEio4Qmm7KzrWFWwoBeVv96d3GnP5qZX2K/MD0f AD0UI3iRJ+NsScyG20ChiFaPiv21Z/YA26t+bteUBdU9sXWycQZ84mZEmthwhNTo+sSs0MKL3qXx ItA1Ok/RW/0kWivGqsRrX4+QVzBGzNoV7jhotI0/ZtdlYdUUrw0LGqGu4omh7ryTlx6eIrK5tM9G KUKSCX46DN/HVVl/KgOtVcK5awP31AyQpDFEiJnQT6rff8NsbwWGy8fg80oaw8nMluch+zv4ma3B 2dJeln7/PuhlGEkACgceZRlCAB9kNgan8y2QLwAhWKd3F+kTTM1aQuNSL0sRPuMs39HLKlaH60rg Iuoow0jd9DykGBmXiWGE1HgMEU7G6hNv0CfYuVLqqSzv/EJaPVGMbG2g1pIvalXjW9+p8xOpOnIr nMqZ8bvhN4xD0P6zoQ2yjEM6O9uZpRnEgHIldOeFB73znMYgHKk6uCn3sA14SUkbooIRI2pBi41b tijGGkO4G5nMkJU60K3M6A3rZWUKJVowj0P2I/wIx5AwQsCBZQXKVCPRwoirVNOpvnWmouaUZJ6O +mmuDXlErfhD2tY1ZngAa03c4EAAc1lSGykJqTVyvX+76kR7pg79q3UjPojy+Gwv+aLVY4qfR6vX ubdnyCVgwD1usUI6L0Y5deR5Kak8Sf2drSdnC5OKJMcQrc1Tzfll67K0ZkYplSLEsLa3uFWwjSYg RzpSJzpW0wR7qnKdajr9LegZlSAmJJMBH3sI/++JtS0KZ3F/fm9/5Vv2DvJZGqnLgustD2q9WvoS mgdmNUCvBIxDLFkza3sRer+me5+YfuB6wh5/ch0rnrbPgnB6UUGIzFYYKpXs5h73ryhjke6q9BV7 5ltpQ0Up5hsj/IDZLC69yhL++MqnVQIVa1O4zNNU9AqzvdrzkOTuYtuxkBFqlxynLp+Vd4bflZTU KWFD0g1VsEjz/f3OfnF7MGnQi9Qk/OedxnXJKNLHzYH//WXJLHhtryYHZ6Y41mvstrHuFroiwCBm F/FZWKzL4oRXsE+Nw92ATI4h2ULRAVkQkd5IdSnUKCmoc7T52Ns8g/MyrmdXxBGouhST0uf2Qo9S dnh8RhZQmSuvao3kp6tOMvQZNa0+DpFrILE3eIO4S+7JMWQ+Lq1PXi2caDbIYx2pU4pm9KpUj6o3 /Z0qO37fKlxUd1qN/c54fC6PNzg1U/1wiy9bk2yBaYrRAQl2TpG5+ql0pJeVSbpBV39iaDK7yxhC JD4OwcLeRmcBzfGcTd+pWhPeuNgmEBNOaEAIvRRPdnqZUR/XuKq0A/zYXqoO+1gc9GBjNqpgF0Zo ZQnhOQ2AGQPoJnpYeeWiRfsuOSlCaAzpH9cP1pusCc96kLiCNS3c1OyY8QDPB4h73G6pRqmo840X NgCk3yXnl77Tq8UIpJQVSeiLO3yg63G9lDVs7CMbVqqWqihcSU87aGbEObKgnlW/Q7f0FkbI2svp YHBEnhR4DQjLldkKzVSLWmXO2aCSi0xtw39zS/HerHw3NYtq62SDPbiUNIjeo/SJq1v01JjfGkOM buJVMI4hrahQDF/2wtf2SijQzF7ekmYZLQgZ485sig0XQoD7M/TrNYScbx2IZsXtrTL46Dgkk3Q1 fU4MMbmJFyHKwNBnPlIVH0KACGYyyJ5DXOEGhJCXk+XrqRtTE6YJf97DPbD0Iny6OkilFazMFUhZ fztCMsb3qZjEkPR1BK/9gF/ClizZEYKXy2/tscE+VW/6m32bVITjpne5+Jw69fwue49OZLrCkzs8 hSOkT4vVUwYh45hj1q1Bm8KkgaHKwKthqZdF/dUrADYIJbWR47vTbbJakxJxcm4ahPb5pJdylzPM IiQ5YMtaWIWag1iSlAtEdJ2tQHob9WmfPGMAXU/nYJCQZNOWfLCkwocqw5Fwk/UB7QHn7CEHMudc lqguQpsDEkmoSdLf9EoZXmLifp3e5dJy6pQClcizTaZxlBxk1s/IebVKcDZwmc9lGSlS7a7+fohc gGw1nz0yI3U/Qtwjdapdkja36KwGvcB/078F1o9V79oRgopbGBKczy2d81K9SOjd7P9EMjZS1zGS UdPqs726dF5LMAI1hghl2rJDMWxtr9BxlpQbJb54o9NiGYS804dQ8nXJjbXWkFK26RYl5NcdNFhy UvNmKmFAiEaTMaH+TN3ip1Yty5OLuQBCESKt9gFJdel0hqwy+I+ZVDjyfIKXglF6/pv8nYK/syTf lY2U1pVSvMKLAozPAr9Jl62mpHdVLlESrpwwhVNPKZkkfEb9dk1ZY4jVhPxGNoYIiU15QYQ50wbX cZZMcvzi4IhhgeOEZGvDrilCfyk5Lxr/TSvLPpM1QYSitQ4TznLSEaJVQbp9Lr0RLXHIIOSBTWkr Qmao7NpdHiH6AypSF7vl4WbAOIRrDv7ub+F9E8QFqvz5Flkur1zn37h50soy9bb4aDN5411mLqea l7GVLcorJd4P0WgymtViiGZhuTyzrlZAiDIOwQUbC0/VF9zL4s71wffKo6rGBZSg05sqMwwhsBYX 4wJYFMiqFDmFI0R+pi5VNOP7EEPkayYfzRhRvrA8QgwxBFfahhGsEjYio8Yz/VCtczeC1/3w8wxu DPy3LUYh6XXZ61Sv4KzqdHB4R3e9UfVFi+Qmp58lm5OM+FqsPptOvUJTb1+yllQbicqmIXrdg5Da zW4Rddau1CcVhLs5hqjiqGLgjQO4U2vVEEbA+VP9JBd1PC8r1HW8La1JSJnJ6pRVzj8PB2QpyDp/ hS4tXDcFN74kD6tRRTOmQpHqGBWVRR6iNhKFuer8qgchtQi2G2scdA2T/Hz1O+dEVWmQQFQ6bBwi TErybbA1rNRx8YsxIqnK46XIHiE+b+EN1Eps/xLZQykz3SymS2IcktY39QNJKiWGGCjc+PAiBB7j wV6DxvXDsNu8srUGNYdRSFppHNTZbVlrssNw/EhcGtWZmE8+ZC+YpMrnRXKG6XeFVRO/DvzGHzEp RpXRxT+La5Kl1BiiUTA6/Ed+P0SyNreDXFvjZ28MGQ7OxNhY5UB3tlYclunF5AVgErIJJrUNd0qp Jqk2VLcdP1YZPovKNgQitqjksq3FZ7yutEj2QyaXUvnUvPyeUGR6mzzC1ZLmfLS0I9l7M+7pw4cf ITD9Kq1uUiSCCsqbzyiKzhpfYIOaIzWN9FVEGNltYfTw1IwxfU/epyNVnuTGkq1VsMEmiHgzCFq2 ZDM1r4wQyXKiMro6ddsyxqq95UxZtWSueBFyfI9Ht3BoSsY/mEH4dVnRaTeF1JFVNGYrtrlaRJ1F xaiWubGE6loRxtaRskjVBihJ25LmO3sPVeK6QmdUrkxRsr0EK/yhkw6AUk3IhTFup+qaC41idYSM P5KjaB86oNkd5huP5PyQtGKKonlVJXvR2V5Z6ZJCpOsgtbAFNWgyqRdf0m0IJLUqtpRBygsi4kEP K2JjEMKaysxuqUai4gm7sdolZLaX3dHl4/zI7AoJ6pwzz8LKTC1p/+RByBVsrzSL3kqILpxVUzGG 6XdxslB6FFF6phA5GIifTTSHXlZ6ahA9pkgclwQYTE88EkcLcZ6wkvrxDXZAlTIohw3h6xoDzpDK h3bhpUd20hK5MIfV2ax0wTQViYnJLhAG0MvSDkhS2TGZ0UuDlogNz9gIrfnx4Y0h49cKqhyPj+fK G1SihI8hPdhoWpjSY37YIURw5BH98kyPFKJHHtXWL/khROTII/4FWLAjj+iRQs+lh+YLOUKJfMGE l936sAanDzF+cOTRJTDnhxrBdXzkkcTvGY48wtkfOL+j6018MhLnx0Ua8iOPuvTII84CjlGqN9Mv IMVhaSzxA+mgzjK/YQlOYQJN3M9oobTOpPIMlAx1Hph4YwjNHwNCDrODEbmXFYLHFWjwqtAV0jTz jpaunzB9rSACbfB8P4FzWZ1o91k7PwSLlt3iz1YesSrsoOyTx5q/vWxOmm8K+2+tpHL8WrRJBN1C V9reA3KeEGsGImQ4m119ZCvkOa5CEgDLJXYDChFMpzF1cnLwGWsLh/OaV33HUC5Y5eTcUS6k0ECE WKqeEyHGV49DpARXiJdHF3Yk3G1fCSHyW7gur4eNA1ythNeHAhFiM0hmfwBrgSBlzDa+9AplIrhd SZ2kyVrJpA1LVXXt280e5nnfiZCVNAIGWeUHB/VVTIrLDooh8Ur4gDeotHaeswvz4m+MISHnOjmE brCNuZY1angMsS6tDSv6OxHC3w8Jk0wLlhYHDeNFLLUKQNS3cF0xxL4bUJiPr4iQ4BiC68DnssIk 06jqq+mTjkPCzGeiMs9lGVjijQPMKazw70TIShpZNYawud6lnIHCy6zQLMPVgsiKCDHs8GD3j4XY iWQJtazay1oVIU3bropa06o8D1Hq+eUIAafBe52ElYNFS/d+D8ujNNXF/HnSHLBdHTxlW6nRs41D dKafGUMMuvUANXwuCytnpZG6tWkOQxt+qznUeYwxJPNMPS1XcRz7W7hhHiXHEIMH2ZyKMif7ZYWV Q9QRTJ3lCSekhRVkaelXnst6zSwhkgGYWkdddaLYKsh1tI0D9Or4EBIcQwjjwBdUjYJ/SgxZwahx 7NCnZBttXZaUKcyhVIRkAOFBSL4Ywt8PCZNMC5biCIllcn/CbK89hpC2QqRPjSHZZtaHkOBxCAEI PyclCLsa0WKlkIzmxMGXMybRuCOGyJzJCzvmFFa4jhCt2p8WQzCjlUbqwf05c70rMP2+kkndCElZ fzpCVDfyISQ4hmD3xJvPLJ0+JYaEOamJSl/bm60HzYU+O4aoDaLVqVjp4TEEu1AivWKRVzXodoX2 BgpfuZdVIQMZ1w+1UREWZZupwnzRuD2T1GlwMw8fh2ApV4ohq85lSfu153WGkBjC48gXxBAFI74Y kqNlX3GkvlpIpvpaJfliCFfbF8QQpdPgrkP48xCskEV66lR+1eyups876za+YXjh76m7BQcZXadF hxSV7WVpUcQqAVZQ+DN1Igvp6Sz3s3IMMW9dHe4YeOMAv+iEn50soDjzFn+cpY9BnhiS7ijn42q8 D8uAVkn0Ee7yP75xiJDN/jzEbSsu2nciZKXZ3pViyGrGJMoOiSG4GOve74G7Jq2IkDzjEPEW7lKe PlxNqWPH/pxB8nhG6oKHbSeH+fbjPAQjqyMkqDqUaBWdrrqU1HZ2a6j4SaDwROuGlFxHWx8BzxBW Q8harmeAfM/FUB0odGfTQMybuWfX9uaU4jxztr2Zgel1TEK5BRuonmwqr4SaQloYQuL9bG8Oe8ww ardv21q6hUv4R788mQxu+b08f3ERt/XBwYYzN6ESpWb4763fu8sEaV0E9Ytr4339YmFQMLNp74BB IvLmkTOFIeS2nX3nnrRAeWaYnndXGYe8rK22unfTeFioTz3pfb7ztidH13ICAEXI6N3b0QtCSB1e 15/otiVt6tR4sBqFopbicjIk58mafmh8sd2DW63SvAzNuO2HliWXqVKizsyxsFjkdHSLr87Yfnga Y1lqEOFBPrFNId3aKvj3blVXLqYa1MYhB2CMdvadNqj/ucHpM6agfI9H6NB6HiY1hyXBjfjxFd3G du/kLpCqQKN9n9X2rdlJyQYfkjLMXzazRzkanGDX+oSobC9fFiwIIdvYIBdafaj+WqbupKluyVUH zTctb1gzc1hNgppwLGLRe8yhPf+i17/jeypnYSCsYQfgbDqm23zoPypC8COf1VJQDCEI0Q3CarG2 e1O7kf7tss7QYasm36htkq2vN1t2N7ers787w/ipZfaOkerudPDjMnQ4+XnPbqCY71bKC5Q5dtJA emkNIaFmCkIInDOfbbKY/pKhmko9PGs0bt+ol09pr7E/fKmfndXJD/7L0u0atdNhW9yVaOrlIbld Gbancd+Y5iS75Wa8e4Zf2kClFn2Qa0wOgyb9yhHMZBUDTlOoGzaFCTUFpQtCyGJ91oPNbvXEG271 +hwC/fmm9cHZ4phq9LhfIf/JTzwt4KZvWIvhmvxDaeg+7SBAvNuuk8RsSv5CuiVr4xePt+l1iazd ZLJ3C4+Hz88l9g9eWGWfn1kH7hAuiav4A7VfcjYi62WGNGAmJZptCBfHQ5yBZxu2AwcrDhsFIQS9 1m4Mu99rbIV9ysebYQFMZvDxAB6cz5kk6hLeaC6gTRnv1qAl1f/Vdm/xrgI3a9oNS/t6ysge0eKo JjFrrfjKRDhC7CCXQxyjgktVehi8GUGcmXa3OCsazh+xWSjD/mOIcDfIV6iFX9LfS+At5pz+UB6/ 6+/2ZpuRnDyV/bL8SnRyT5Wx4+0PCUZppk2xE1+uOjC7VmZDvAWTxdo6Rx4w0hrDi+1pl8HtSYLZ +WY5ziVrCHFQDMmFECDGpw94k17rPn5qnu1U+srm9/Fec7k8So3ilV45Pc2L8HR22wjFQtoAMjAL 8gb9sBji1a5KkAshIuty87m8kSjhLbE0hPB7GfFThIhbQ3aMQpgtaLZ940ZiLmW9k222XWlphLh8 eazuT+hyckmHaq8yJADJTsy3PPVVWLGZRNx9UswX2GqppXlB1R9Eex4jfglCTErp2AfpwTp0ESb6 O9cu7Xg19ykiGZjMrn2cLcfm+Xsroa09E6CxdaOuffe5oPN+rmBhU4G1QeOtliA4DXzc6LfzzDvn bEaIU1afjY33YcMt+wnnS3H0ZfIhJLyOpegs0CI+mdDSCMn2d3RE5ERIP9Iev+dCSEt7WpgXIZe5 95CQxbuMHs0zvbr+/QhZu14YtoyR+dgQEu4/Xq8gBP0InGz4PA+j1qg+ok1yEFKuJGlnGrXpIaw8 +bxBLWjuOzI3h1wzMifgSNajV/NiJK3scWwoDyMkmUk7PPl0It/fjdZUF82JkCI9ZjFPkouPiUHm +uDqcG9P66j4EeIXwY6QxJ/ZRDF/u11nB0gqPnnQW7srRtYXEu5OS3NrgZ3Iu8Chy6aTVRTwb5E8 ioeLWp9lfPrs6qjHUfN4nFxoQ4hx1Kk53Hk57dlmexk3X9yQ73MBmhEqHxikeW1doqkVIecnrQls byYl2UU7sGFif0+6n0HI7P606mjVohrqFqxTVYunWZ1s6mspHvXue+e1N61Woz3UX1enE78aIctg JMGHdWxZHtNMrQjZPUE1fB69OXWi1+OnDb6vqIEmPrhC2/BQUVepQMjp3eMrbK7Kk9pelrYWl1tO DFaS8m59S532GNSn70+uR2bLYcQDunCMsOLnUeHoKLIY5DZKZ0cVncwj6BOrEy5KI17Y2ywh8siE Jh0heN7jMrI3O5vbvfHRRHMw8fUappnxU2orQuBGsXWxo8axwaR2U1UNEoIQ34I7VwwJ4a+7QRLt VsbR2vn+3OAgr+zsucytJLqv1x1TkvNGH91tmlhSVs9Ru36h7QkpS5+MX6G9TEGg1uxpHQrPnpyg SdnSWjW8UzY8Sh1EedZEVs5uC+6nJt6wFIoRgRDo8u+0biJfz11BCGvoTstp0Nd7YZWoLh+uo4bl IVRDDlBZZxhfVvDpIWmSbIIRgpcNyLMvvk4gbJpwMG9Um/MNadGx14OP4ZBqT/IhRIO5jx2MNXbQ 7Am98lOa/RkIRfUDxU+D6g4cUmhJvXV2lp7pfhM223/eWazdK0fpKrLvbmjH7KZ87gEdsGF0svcW KC0hq0SHswE6iw5M0ee4M0Z3dwnqFOfwOngDjz3i9wYqblbeMc7P38EwncZ+ZXwXL+A04bgo/NeL kNDxCK9LZX1zGx6q50MInIqBjrbf4920JXe6aKaXddFGUalSfPX3j6mcCvdGVDkFx1wbKMf3eN29 eASnunc/HtOmLM3Sue7i04Aeeo9DdHU/w1sErW0+np9vzHownGn0HjfR5eN9/eplvbJ2NERrj4+8 x+FHSF6MVKbAe5wTIahc2C6ieC3/s3iq4MZ9G7/R05aeqXgVmsJhNrnvonK3bVjI4cPMUXlonMa+ PR+3TmHl0HEbn5sVj+ZwVsdz6xzka86SlznYpII2i/3i6BzgOR+hEsdvAELCMKJK/iH1p8x1MiFg fZIOKfMhhJXRWAohNPNp72kr1a0/htBctboUmSQfKIweNyCa7pYnqAMPeuoxen28qJ1DtDovg/7R HFZWPRZR5WADO3zl8Y3PA4QgJC9GoITiPj3OJlc6rO7YzioJ4nM3fIcRJE85EMKywFDv0xKsQh+e wukRyR7qHKGkHiflpNsag23eHxMwSAU6zGCQ814DLJGU55e8rxaEkBCM2Kvi6qcpuRTDL4OQZ2mo 4lKt2kUzUfopbLno9fOnKRqNUPnjatAYT55hQcx8Unpro4ePGrRN+5vDxxjFkw9Uu0ew+g9NngsF VvswhCyBkU/ztWUZ5UfIsiUZ8o1L+6jbRY3h+fR8/NbFofGy1C/FqDnEw9fiKSB5cdhE09Ji8fzO 7hE+gQjxY+QTEKKycEEk08vKp0u//wejWoO4yXOhycqRQhHy+zDCDKqrNoduPom0fBLwaqEoKxgh Pox8EUJcrhrQKGX9SGbo0PhSEDELtLBvEGQQ4L+NEKjwv0dIPqCFI8Tnq//mvqe2boR8hcj51J+l /k8hJKvg/zBCvsKbPptn1t++HyGr1Il2e8M4rIrEf5b/N8UQLGtgDAmz2r+lCrP5v5XRXXo4QsLq +jOpVB38TBmZVMEI+clelW/Q/rNrEoqQH+1VXuECR4JePt9AEIiQn+1VeRDy02sShpBv8IxPLuLy 9FRa2Z3HYp8sSF52QQj56V6V1fflbFgz7Tjy82sSgpC8Rv739GPjkrfsCPHfS5qRIAAhP9+rMgg5 P3puG5b5/oaa+BHyA73IK1KlOu3PtJUHvwIfdN7NOVL/DV6VQUgDdiRZ6Iugf0dNfAjxOuOPJMB7 qsnb/mNb/JLkQcjv8KoMQuaPY3SqvlP4W2riRsgv8aqsmHHvTbbHr8GHJ4b8Fq/yj/t+T01cCPm1 +PjNgjtiyO/xqv8PhPxmN/vFslsR8hvxYYvdv6kuthjyi33sd4vuHan/7ur9Tuk9J33+zkr9XqmD V5383ir+Nsn/EPKjLPaHkB9lDnMv68eJ+P8k0B9Cfpy1/2LI15rk/QqfAxac3AiZ3dcvrPvjNw9Y QZfbMEjuT9p7Cz5Y3r1v12/bB1+8L2xwJf8l4d7WcDrPJYALIXCGS2Wg7cXGmU/3Irp91EM9ghJL m+hI7EdVxjuWvEZLvKmeS/RfQFy8tp6AZJbejRB87FRv+xDv5VGeoelkL33uM73ip5bd9bBBIMGW d6yQF2yQSlRE/cJeGY33bt/qe5Xu5AJ2Lix0KwfkFI73+/peD73ew/uQlxO0eGu/oPOL+i3s/97c q+/NTzfg88Vw8wNI2xdkz+tu+/0tjgu0hsPJBNbCjW4L7foevA6+fY4+2u0egkyFDjp+A9aodnFb IN6U7LXrBXgNufZ2gX1ks9Aeo8ZF+2Zev31rF97v2vW31we8zclVDxXhS6UJsuGdLm73bif7G5Cz WXjfuG2D3PNeG9+52rsYo8oFbMYwPZih4sVbDR1u1GHfpeZkwnRUmbRhQ7Wz++7GDWTfIK0FEN6g wz3QaaOx1367bR+X9ur6yVoehKDH7RZsxnwUvTSuL9FQ7Kl29Q47tlD9d5lBnoVBCEIq0f4c9nmD w92SfQDL4XWjs9VEO7X7AdlsoRsdz6PTPt6j5jnqH2yiyUsDNjFbL6NT2Ihi72qAYrT+WMBHOlUj ctrSTQTMXu5JmaXr8fT6HcXz6ANtrp9GLfQOhopuajH6uO6vz9B9GfUGqEFESqJTBCINq6/TrX10 ddCPa6/VIep2kmPY/i4Bo60NYPMZcqoTfJkBv/lxBJt8RDfj6AFwfxlVH6LXBDZY6zbQIrrcXZ/X TiqvEezE8RjVz68vK9VuaydZoOn1/via7A5yPNhNYIu7cnR5XK1Ba4FXUnaum/3qYe2kBEKjBLbv Ssaw+96GsuW9ByEb6O76cu0aHbW3yyP5DKpZCaTkh02xXewHYlccghDYoOkB7rzDtmINUDs5V2yC dnbX6W5zh1FlsfN8HO3H6GarFMXzIhh4kdw/ovfCS7W+iVmsb+610aJ/HVVH9cICdpycPj3RXeUG gIA37NRgiqtBC28XvXt7BjsrzpPd7WdQLt5daIA6ZE8iMDwCQ7INxyLswpsnhM08gi24zvdetrdP o3iBChN0Xigf3J9Gi1e8q210ehw1o/PO4HHnMBrPryGePtZvo25USpKtVj866sXtjbPyBvA7aG0B PywSqTz2HvQQoTPYpxE2s+5HhdEZGsEumrP1m+oNJkWkhekWXna0Y8RcCKnvjAolYLi4wL4pH5v3 UR+9RWzzfIaQdrpLEUPIHb6DNyI9h62BtmFhDnhgdfuA7kbSjW7r5Wkn2jsbbZwcRnBW0V4fbbZr 5++AxPbe1RPQHDzeVkdnZzvRfdKogprA16OY5H6Cd/EL2CA7u2gtOgAbXz1VFrD3aLcw69D9/tBm NLq9IieRRRej22H/BHYTAXfEe0KiK7rj9xxwcA5guXoaRmdno+u9Cnx5BISc1XtTcFZA8EN017ts ghFu6y/N+ctFPI4Oqxejs8LDcfS+ET23b8sA2qsDomUsEqk8wvuVglOM4AtsZr2Acgr1x2h0dntV i6CVIwZ5Rd3rDtpWNqrzxxDYOS06WIMG5QUQkpBq0IQ9mqRD0mTVJUOzGNLIIOQCWoFSlfTODkG1 +9j/8JZnh+KoiHVo4aHxLlwxhGCu17jJIq3Kx2RC92hZB4NwhMyq/ZMaAl9PyGawrROMEDDIEbDY 3SFqx5vc3UCziLfkowgBg8DmhxghWNgZa7LaPfBo3ARS+ShC7ifgPYcA9Dv4AgEKPpM4MY5eoaRJ 3YGQpAhbooFB+tEUQYgj+8zubvWf8M4/WH8Y6NvaKR2+GAKqwHshXtyi7fL7JuVBUgcYvoKAENSf K6i3c9nsNnGFITGEvMP2qk3YyIsgpD+YzZ5i2PwP1chmkoD75sfTO40hEKkum7PD22nz6XRzY3q6 dUsQImLI+vSm+liLFutru0/EnMfVVu8A+wHwwxW+nh303jejWv1hejZB5Y3m1gPqXV9eknY2iXqX 3Wq3X705gh56cWt4+IEK7XdY3ZiA57aepqUnaLKAsL13OrgsPQEWu5e9g8XFGSi9GV0kIGw3em7u njRO1i4hLDS2hs0WIKQDca7whu6PbqqLXYyQeH1zd0B3KTybPGxBWJuMTq9hi9to9r5xhDZGlw+t VoTiKvgG1l97r9iKlCbLjZAm2eRwH2+iD8qufOAFmkO+RfRxaw4bjvXR81pt1kDvrbW1D+hrkCZ+ ij0oboFkNzPMYtECLZ5/fOCeDnQ3hjjCjXGGRrIbw+ZjsCvkzdrsbg5XhhBkZ833ZhGzKBWbmHRY g7v7qHHagEa8RbtyjRk9Chv4YfnOW+O1q8awcfixBiJhFuCCu2v4C2YAnyDUdmZrWFnT2RqWfAbq Sm5ApOHsufGMZUBQ3+GsdFdqYNkqlbUEJH/Fso9rr3BpdocaHzP4jKYfIGi8i5l3H1BlDRTTIUcN vH58sL36khaWAfXxPTSvtUA56Bh4xA3otIyBNdHf7uy9qe3z/zdSJwb+KelvLuunWELI8YeQH2WS P4T8KHNgYf4Q8qNM8oeQH2WOP4T8NHPAwqzAvU5+muT/XXn+DPLDbPs/kmSzis/i2XMAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image209.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHwAAAAqAQAAAABZsgL5AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADUSURBVCjPrdI/CsIwFAbw9ipewdETiO6O3sIOghk9hreoW9tBEHFw dKjSCt3EpgUxQmk+0/9JuhXf+OPl5csjBtRKjD8CQaAAB2574L6VIJ4B9rKBXIAPzw4k+PiiowfX FuLHe5ridGnBXzDE0rW5bzGEDbhBBbQB0gMqYNXM8ERKAVHKkJZACQcrctD6cRVwBZISgg6eTN5H CJ4xU9oYLQA6mIlRl4DzJrPkjmPkfJUjeDl1hBZc0oMqArIKDjtXha50mGvAx2utwxoARBs6mgz8 dD/jmXMqUspOqQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image210.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIUAAAAZAQAAAAA3BdCpAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC/SURBVCjPrZAxCgIxEEUXROzcI+QgXsHDbGexYAoP4Al0b6CFCMKQ zUEUFGwsBGMVZUm+k91okUYQA4Hh8TL5MxmS88j+Qtx34i8pcdtASq5sd32fyWnqgN5VWjTRsaoG 1F4/oRLiZSB+zIRyCUUa1RCYh4SWNJPdCBW7k0BMqQsxI35VGzFonYYdTdyZHRlJITRtLNiJZB0c Alaxz9ktAXEoTb6If8F5znHkwO69Hx+qG5Pms7F20ns37c+bfwFWmYH9R/RL7wAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image211.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACcAAAAmAQAAAABvhL89AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABBSURBVBjTY/gPBP8Y8JB/weRPJDZB8oD8/x//GO7eB5nw9z8G+Ycd wm7gQ7CB5A9CLvlUByLf7wORb3GQEDWoegGYR7VzjApHdQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image212.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF4AAAAyAQAAAAD9n1HiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADqSURBVCjPtdAxTsMwFAbgt3WCHsEjIyegGXqAHoCBEyCGDiyoZuvY I/Qiac3WkZEljRVlYAoREsipHPvvc1QUM1RkwdvnX7b/Z0K/WvoH+Ls4uY7xMAj+atA7z5T02CFC CXXCBvgMO3lLTbIAGvgx1BOZXEu00hk8plR/MHxibYdqyYeFtb7IGJqxYpgO6Qg7a7cMsw9J7UxI Djch0X4WUN2/caLs7eQ7o+LyVQKymap5SvDgd7iNkgxwHRfAdbqiNiA/jWCgIX7mqbHuh3shEf+B GPJVv2BcnBxixMl7jK+LcxecT8rmjzpHkR8pphJxaUoAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image213.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFsAAAAyAQAAAAAbtpqmAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADTSURBVCjPtZCxDcIwEEU9AZR0MEnkTViDAoHZIBOgbECbiqRkBSiQ I6WgiiIo7ESOc5yDIUcRkQbrCj/90/1/x6B/GfsD1IJAkxKw46CKRvkwJnoIWwIn8NBqgBy/rUaw BuDuvAyCOaIPgtl4aMQLHqsJ9vOaq3nGyjjBnoWWepuxIk6qKYTq6gEVqYiSvuGAilAXvcRp6z1O gzowgfOx6O4CWB8Hy3ZxXFAs2wV1r4S0+uwjgffL7RinN+BjTvUFUlPlRoEqEYXzbGjAsBLmP+I8 AdIDK8qaCy6EAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image214.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOsAAABGAQAAAAAF815IAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHoSURBVEjH5dW9TuswFADgIgZgIU8AGXkAJoSuovscPASMSHBriYGV AYkJXR6hG3eoimFiQowMva0rMSJwWAjFsQ/nOP1xYycIISYcKU7z6TjxyandgLo2aHydTeTLazzl 4o52VIMos3LY+Jy5gzOPpcvc41uXzzwWLovPMndZ/iA+iKm7ZDAXZDmN5wHOWC2/2e4Z4BdEAR7a 7glgy0bnJaZiM/MmjbuW9Z/Q4CnAXfHsEr8MtzcSGvxuzfJuaWL7Jz1GLFutSfTehA9X/q3i4AxL 5UyKfLkzaAyaGoxJcDZHHPR5f1xJ9GrIWecCjBYS7xH3bGZEy+cFDq/HS4nlNWJ1ityOGPK1Mt3S F4spa1mbEyule7Pcl8TpHt9Z1UL7HNloZaP1ZbPLG9M2L/sw4iKaXm0mesSt4tk0Mf/Z9/ovpmX9 WlFa8HfR4vGbgzaYVDUqRemVosGkFgtDkJ1PgunKMan3eITrXCg89fCoYDppWsK+hRktf6qK8VJl NM8gc81BPcJjBV8sJjK9Sn9XcIeDVBQc5rYg7tfwXD3XRGed/yDf4OkmzA/NTSaH8PwQZsVy+y+p ZFXNYsJZeLnXLE8q+RZ5VGihvUS67O9E2fiC2N/H1ISDu+AHe+hsczjy1dmgK9sX+R1XZKra1X7o lwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image215.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPoAAAC9CAMAAACtb5DbAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAHyBJREFUeF7t XQeDojwTDjasgKKiiICuvfeu+f//6ptQpEh1y+3d++X2XBdSZuaZmfQEYS0o+q/AoEAs97+wNK/v 9ZLMfGKk9yo+2jNXIWYipH+xiPHPzYvMaGXbY+klPUP0DGJIyRnVDy70Z1GPom0GI9GF5Iz5IrLf gnoUdTMV8y3c/Y30bdSdehudKqetO5Q/vqsJ1wSPPD+LustbhdNgObYXdqMlji5dW8wg1/wm6oZf NAuJZbJ2Dx9Dl6MJKMTO7WW/5+FN4Gx1VFTKXB7e9LLhyd9A3TtTM6O3UNcS2/U2lsm+oh5JacKF 41eLuYT2GVu3tNSGelRX7Yl6lMSxUfeT1SdQt9Wzlq1HAk7H2wv1CMnjou4rqvdRtyPt/u7R1H3V Qh/rCGMtJur+2b2N+pMCL1uPBJ436qFJw0QTwbc7ferTwwcL9cmnVYCdA5vbC6PQx9b95OEsLzLy QVS4UI+Sp0tRvVGPAJ4/l4FUhMnU/j5SRl+OepizDkA9OGkUdGweOLKtR8kXALVj+ntRD2HmxcN/ la3rTZ0gmft4eL3iCwcrAkrBtvGGrQ9bjlKDUA+weP2VN3FOtXLxGMXWjXzDYSSZ2W1dkRP5+uSI leQZH/E5acuBEHzeOVCxc2B+t/32ozTI1jWx+CcMxduU+Duo72RcLmIqoch1vJQoZ1lV1Lc/CEbd F/cw1AMShuH+lFt81DHePXAtNd2w11Uvjc9V1syD0JNGqOuFtCkC9+8ApfZjz3juZw0hqFtYvIO6 VGVubC2LscRAOVk7yssdQmjusAGLA1/2X6n9NtS1onSm30JdJvCOMJ5prNdseeSAc1S02aKXBpjP HO+cGITaukm+G7oQhuz5voM62DrGfYL64ni1s67gckXaTfIfFgFRbd0FQlTUX7DzdX/mi8+grsjF WxpjttrE85usNKtLh6T3TRvmTg7caLs0wk51ZNTdvt4H9Ver868knOZgjNLo+S6xQrgtSwJWlONs 7YS4NHaUHh11B4BfjLqnBQbbhgmEZxu+QPxbuuDKAVB3wmeJNwR1Ow7RUddka5XoyY+X/N9CPVha n0Ddhns81B0JX61dI/grbD2Yc/wZ1O0E+lc/drE8tcPOmYtCp+1a+b7j4QOZ/xTqT/jiom5L6ObI oPZnUHfbnrtUt807ADYxiom6WeYLLG51+L2oG/C5UXc6Mjv5lh07TPrFAH4AdVD4tz28DpnOmEsV nmiazz20w1NR/nLUXQ7aJhandtjiaWKwy+InUCetOa/w9EQhVYRG8ouTfk0UNZ5vcV/k4Wm5aNDr 8vAhfP6J19EwMAUTOiJ7rWeNHOcL4WoLQ0xfaTy8thR2OsWF7Va58ltW4PnhlN8qNM8f4Tu95Pkl +X60vgssz1+VLd8a8jx8/2jB9wIufNDwXPuutD5Iuil83yotnmeH5D3PQwHO76SAqauAKwyjfRHq eM4ZrN8ljnRczXBaN1T1kULoMmuUj1SdGTbrg2l7UG83ZZndL5hWgaLux07nmHwwheliUWLlhdBe MPyVWdRYWR7fGeaDZuS08pDLOMe0hYXcVCi5ozQPbUFeNJWyTClnRqaThxwuyw8lvVjQSQbiQgE1 hmltGYYUdiwxTKHAMFoBJeiABYfIqFusl8bClG5Kia4ugVEnt0BI2uS73cuDeTwe9YUsHxiZOaV6 vSz8b4zO91LpI1maX8Oo0d+b+mrXWz8djqbbgeU6em6eMecr09ZzxvtkrZQbNRqomEKqvM5U8tvW VRiyxlulnzb/pc/pnsqt1CJzEKUZc6WvS7MIswbTOPapuyxynJWqi+03pKDlZ9i6l3UYJe85g6kS ePgnmQqmD9QA7eRML1N/5LoIJdYPmSlovV5bUEhgh2z7MmAyCNU7zNTx2vL5bhLsJutM8hSXvQXg I8AA3ENRv+cT9aGWwauHVwrTWjXPnEQ+fRauhUuvOmHy2VWiVJqXHBzqBCiFQuGQyswS89LWLh1v 3O1gulF3AP19qD+JJKM0r9DAqE66X+ZmYpdnCRHDdDrdFxGaMfXErcJP7VquZ7VNl9VqpUPrArUR 7sw8EHXnSythAMgvr0JRt1IE1euKUh7kUYLqGJyAkgvXA5gCKDnagCksWks7k0qHyXOy3kbyIfw3 oU5Y96sxCQtsgb9JM6k9X9oEvAQl5/lKdScyleyqMi/N97T+enmVEz3RaReviv1qwrpI4NOM/CK8 wv5e2x9NIrYQtfX8y0ZaHNRNDx+kVYWzhDaT1tBg3w7dtdk8pysI3RaDbkIsXI9H/JGuLGh7HFvW Yag/37+kL4irWqaiP2YvTWGMCxf7DIIhq3AP/6TG8vB+2GuVlKJ8ZG5I7Oim7IZEYZWjUBAzg0ce od65+TihgXMa00wVbOsaY34e/gwzCUV92uxRx4lGGgbYXwUcB3XniGwQ9kJhXuymanY//hKd5Qt8 8p4oStVNr1fcl+b3uSmtl7heHl6Tsy4Ad0hzbVnSdHw4amGxBwOs0sMeScsPWA+yX3t819hcIPSQ TkiLo0xBNzK373Y1Yi5o0qxJCFWYTeI2mLaGNOsvWJ3TJ9vki9tRprnzWNCitdAVHyT4khi85Pg9 qBuaqDRn2fUrFyZMJtVA4SmxVJaKICzETIYCfzDLUY8HJbwCagrS0nYv1EHhMW6WqfkQtTAzgyhO 1g3Ug9BzKFpM1DUps7XqrawBAFy4XbKJHbwS5KIlImG75flBqlociI3RrFS6t9svHvopFA/Ur/XV HB5TK77R77Vxrtif42L5R1HXrZGuz8pLm45axmmhDq8fksG7HWk2B7VCHakov6h0Kx8tevjsKlic vKjGRzPdhBJriCmynR18gQnzhiPWG6j7O4YXa7YJ+VovrvWSnS7ZabEPDXcLxGcGCsuyQqsuisyD +INcudPJKQ7UXwDVHtSyx+wcy6RK5jP8a5w4th6lXtdLcAuCFjnbXL1JtotNnfen6bp9F3knJPnk Rz6V2tUnjVFi3k7e7wCvT3is5g1YFNOCYtxu8w3UI/sFNzVKWhK1OTzdCCz0jYjaY6oI63hsb32Z ghc0mEJ6gjh0YSrdfOE6FMxW1DNVP52zLwd6yS0O6tHr9VcRYfD2iyefpm7Y/DR5RBHcLZ3wyMVJ P5jCUphmxIt8ga5CftzRnUp4eAP192zdIIXtNojFeaFuagE1A96fOuHBgp9LgWE9PplMWKt/wtnH cVB/19ZNelmqV9cZ90YdnssJwrsWvIzLzZCXP4jAtJ438m3MuYt2z7QG2b1f8e2daGPLrdzkVQUW 55k68JrLC01R+PSLEwf1z9i6yU6+qw0WGwJwKjd5XBiZVUE81P3F5cX5G6h/ytaJEndyGX3hISn8 FXV41kqVzLe/CPXP2jpwnlwCb2d/Wye4n4D32Lb+7agH2bf9nbd5KZTWprr2cqRJ7o06PF1Al8Oj T+Iljs+YeiwP/zlbx8uO0ZqkG1WtZ64zr6u++Tf5LU5+IeqfsfWkzD8ZLVf17rTFtGn72u+8Xg+8 hj/m4T9j63heti9Gy+m4e6MOvGeerwLt6F1RaAL+qXrdNpKtlZs7EUH6oI5Z9R4BczO1j4qEPf6e ev2lVPZl/rOJtCa9l60DS6UeGat0gvp1wtDzjYd6NFsPE7fu2aY3svraqfaWINKn5Us2r/VLaEk+ NYWWLg7q0W09nCSCqXQwcTcFYAmC1QaTw2APr2wDwIqHenhRVlUVxL6RzxN3E22b+gtF2+pku24E +j0PTfGlIw7q0ev1SKgT3DWdB+3XgvWbsFdr6A0f699rruFQfBnqX2PrNoJ13p/Ozu70cMccqDRZ /mtsfZjrj9dk1wQNFTpr2z5hB0+5EXs34HaiDrV7/hehHq5glq2zZ5SrVe+4LB7HW9ycsDaWbfl0 U1rzVk/nQB1PSSfOO5Urpr+BmeL0iPGNti6oBVyuHiV2j/Jb3Ot406ckkDlQ7EQd/pqmSMvGlJM/ f4Fv/OD6znpdUB/r6jAjwsRXX8H3lTWD4vBdSvsE1uCFOsaQ+BnesfRAmcRBPWa9LqhlWFGTn0Cz FHjjkd5j8Qjthu4J3KjD3wlwg04riI+9H+zfWK8LiHRYCOtEpbcW625acJLw/mrrkLp0MiffNbVw powvBUeKOKjHq9eFDlrA2pGOpMCGwTVM+i39SU2mcqwn6rhmNOYdahGP569BPU69LtSSZNkMC2sa hD69PNk6MK/EJFcbL9SJytd1Ro2qw+Em4onAHTsO6jFt3SiqwIC6K4+wpat1ba/wk8ungbMzMj2s uwH90xloZiEfnpmzZC9q+3WjvRfy32jrJoksuHbF6eO8vPUgYeJu4w0eCZzWdzerAHfDVrmj2nRm 2GKyuL0zWOi+TqZ7CC0O6vFsPbY21rvGsjJLMFoeFDRoLdRfkBfQFlMwi07Cpb1MNcq41GAd4vO2 9niox7H1ANa9ScEMIsPUdt70iDJZAvRE3aJBL0FQMwejtc+jI55U4Bnsww8PcVB/z9bDaXjGKI+0 9ZMu1LHQMxq0RCqvqKt9WBHI99PnEgUVqEhYL5Id2Wb4Gg/vl4vzeSizftlgOuXcX2M4u22DLEMz Gdfw15VAQx0UHuM76vS5ywpY3+Dh16P+zbau8ZEihZiiecpQH5l/Mm/Hnj4gsmiBVXnMlW5jXCvK hWvKecTIL7J1V6vMTpkTdwNgfXTagfqT++WWJovzSItRLYxhbUKrhQdE6UPDr7J1Qq3Bu6HqpnHT nLUqQcff1HeDwyna0yiN58Qf7ZusnW+b63DAH8/Df42tB+ci7C7PBaMGh8BmqadtoNGRN9m2tV3m cr8tQwVhqoYX5i5pxUH9B2xdx/1EKniTQ4PgcVZvo+l/6i+dm0m8uDXjPmVoE3s81C0PFIScHw3P 58GwY4Gq2ho3Bp9slTTm7agr5vRlaHk2adnixkH92+v1J13NFNF5E2D9MTvTlnk/H0bm3HIbTvca D/Votm6oqC8Y4bngZk/DXddTg3ZzZN54WA5cFOcu3Ma/+SoO6j9k6xppzZHZILME2UZWt0TRBnsj Bcst/gTq4biGxcC16nN6woyL0/rYJhFGOpb1PXOwyyoO6rFKiwRIUCSlq6/et5uPPhMHoWBurYpQ jC0Dh8Dj2XpAMywMxjfe52/6LLuVFB913rfU8rUf4ysFW/p3Uf9JW9doTKYeSxdD7A50fkqxEdD2 iPLXoA69mUyCjG7ZcRekU2nMxsDcoTXvov6ztq5TySCyocEKChbKiKy0icW8mf4zqP+ssRP2hqmG UcU/m7Z3qdKOrvAOnXkX9R+3dY1Q9iwNjF0EhsvDSrsbh3m7ztgE8Zs9vNmMUzbcHvB3KDlh3ndH oEMlvgT1P2HrOhd8/rbXv1lNsxozY4xejkv7dTF5BaetB9e3dt8aY5/bG5V4oBeBo203iec+UZN9 gbqd+sbsvC4TvVxnnfAu6nYB/uFzaZIVTrSmVXQWYfNoYyPTrjncL0LdkiDZBeEvz6/G+TU/jGGH dH1s8aXjrOQGIqJg/a0Zvg51q6jSn7N1ky2BzxSluXvTNxzdU9lUVGZe0m3/y1B/WpDXWRXfD7az BHLSxa6YyW9fNvy3mv0M6g5m2myFH1kO1xfSczP9Bknzh23d0mg2KcrcZC2/bI9X2Dmp778QdaNK +YMe3g09bJHZyg2xwsnz9ov+fynquhh/ga276uoC7O5MoaI8SQy8Nzm74rtGaULqdZvf1Dz8rwtL VhDW+cwDzkOajcudxxandW/vxVh8W9cr0d9i697SPxbg3LdDL9XHErp4HIX0Ig6yKDwId3sx8/Jw 2vq9/2g9tNgbQqvLB4Dl1TawMRTJwxt+Pn2QYeHKYvEbP4Ew/adeAtVHKON50JuttWvfBRFuHL/O zr0JktAqX/Cq4LRn1gsLdf/a0FHCTzdiopVnJzFR8TidQY9gMK/nafXXPZziXwKzi3I2AETdYevB jno03KPB8NOxYqBkkuZA3e0UY+T3x6PaZe1PjD/qUXD/aTyjlhdZ+D6oO3GPnNuviGjJ6D3UvXBX rvZhkKgo/Hw8N8c+OuyLuh13Iy9RnHltMf0VUDuIMJnSH9L5V96DbN3+zsg2s8G8sZCFPPl5NKOX 6BDEBNW9zlV8MuDy8Hpap/TgvLKhtqHhLwhGk1ujlNxa9GoDliY463Unz0Y6YF1fjOmUS3QsfjKm jVdya5FXCLB1C3c94d+Euq6xegDUX06tDLN1l72nq1f5ZunJT2L4TllPoOlZ3X4/14vaetq6ibsp vou3v/DWpz/+9IkS+3pUaRTULZS9PMU7aPxcmhDhh9i6jvu/F6Kh7sf5z6H3bkmfR/3fw9zu/939 daecvXl/F4ufTBeIWgRb/y+j7m3tP4ne15eluW/9n2+9/i9i7qy3YqyR/VeE8UTd3tf5V5iLxsd/ EHXT2EPveIomwb8x1v9R90btPMhcnEfDPOMtF8Z8Xo3Muq/FjG1el8pcIm0g/8OqEoh6JduVVGOZ opNOpYu0XTd0TYLTBvapbrXx7CEO1EQi5dlT/sO8msUbLj7Q1smpaKJEjhkXYFnWtfAck1a6GU5j vQSn1oMA4CLjnnkYNs/BSh6If51OFQxXvcHnscBimuQynZKBQjJJT36EK4uhTw1xYLUr25rqS7+W IMOhXlJridmr8R6yG2JIBYeJk6Ta4edHgyqyZrAFB2fDSa3whJ7CF/Lp3SR7yj8Q9RvsqoPT+tEU z2aYyqKeyXtexvoxChgPEtovWjLXaRu3LvBw9RmFxzDVLeMmauIZOrKSym0U9mBeC/eAg5b2WXyA C9JaeKFyJ23sM6kqx+xFEwIcs9g84YzK9Ya4gVDqnl2hG4yRwtoRZahT9QCq8GSC06jFwI5eroen WYQOcFqtqmrH2XmEKKgnEvOmuj2iFp9NfIw+2LExLlvvtdMqOXkFQkZjXR6Z5+IaF04Iq8syje7j FO6kQABjYYOUbjeXKw5Kp8IxV7ijjyE72sPBM2tUYrvF9Si3zmi3FiTVZU1f7M+CeJvVRyqXy1ex wB5XpUJngegh2l7RVUBXQlXjg21eRRFfUOugzlu9Km5s2BLKzcRcDo5uCAqBqG9QFg4MGKqFzuEG 2T+DnB2NkHa6gol6q70zFxklNLK1MdxTLY1ujQ5eFzv1TnaZQKdG9nHTNrCRW0lwqiE1dgu4z35+ ouBdY7YkrHNXCs7xIahnU7ORxJA3CZysVivTXraBhgLaVRNQAKFqolGVv9zL2dYl/2AWKYWoY3FR zTZOWZ8F/FFQ109ApLliOyfphTzD88xPQ+Hh2B3jHdlDDtZKRu5HtTNXXs9a411p1laVnYaCfo7E FIHSNDadTY+wXjqRTz0kVWma0VhnVxMqIQ30U1umj0filMBXgjqT25SP3GxuUjVpiEsVjshfi80U VsHydrJx+rKDZtcfobZOuCjCmUI5tG5neEU73R7CEpxZeofpfaK6H5YObRlOwa5oTLG9Ymm/aM52 7ToqNEfJZDZ9TmFli5Z1Nb0fywvUnItDYAHjLCh8o48W88amhGCJq0h8CY8mWATfqZfR7KURVaod 5FyyPUKX5AzRAjoXJjfWompaR20FtWCWiLgGKTVfoP2msS9RL0c06rRHQX2ibSobgjfKVbDMqXnM poy5iGWVx/0iLqHTifgwjgPlquj77+gqx81YYcdxJdxfZVdrJQ3+oNBjldpplU3iDKfWYac2ePVi G7eLuMlxcCA+D1dCaul5KOKgqRspoybhpMSpzdZpNerXGhxTFY69rCpeBRtVzAZqGHoBThmiHyWO O2N2nF2lvC6PsqD/f2suyCb+1XdvoM7C5bTK3yyPKLbuzV+up6ix9o7/UjG9gXqp13wegPdLuQom 633U8b35l8y2B0sgKurnxSKNPw5MDQ73H+ItbIMRmAW1kCmZ4csL5gOz1BG3z/h+YPRuLg9raRfX bXpfh2aeIDPw2fzAQkcRFnCrMhwKN4DPo1yf4txBhk5NUz4828LCA9K2j+vkATZrl2pYKQ+TiwXZ vpxjHvB5lRfyFI8ZIIlvYj6n/UDt2rznrhptX4p6r5FNFGaJ7m6vwJFH2R0urYrFUTGlznZptbjL HqGNIqANX4QoWkdmjWZFVEqjapHrsLPRTH3gahlv1Wn+1oUrjy6N2WlcgDykAydlE0vcO0nIHBv4 QMUZql/RSVrlcaaLH4h/oMTqgg+qtIK4bVRE7Zp6y0q4UyU/6xT56aPzunfPhh3qZ8olIurKqDa+ ZbKTfK+oqIV+pYdnsI+8oC3agOZ4IcvSaDiWKuJokj/dSOZUlbThz9wQj7MUHIvVREtoyBaya7TJ J1Y1aLew0wp0dGvQDLyiGm6Mcc+88kU7PE28ojk07QqHjXDgeOaGB6IA8Vrwv7/Cjfm6iuUqHFSL yz2cA9Z7ipzNKTvUXX4t6mU0zN0uqUX9kF5ytXW5p/USMFwRR5rjCHXxVS3lDpVJdVHXJ/QJ641+ sweqP6LIJyJt+G12zUGMXBPSYbwCmK/kvo9sH/e0rqsePhAL90Fc4Qg1ltvWN+fS6IOCQtJD0ueB 1m9DxKP9FPq+NwI5sE5Qr+77cFWf7eDSMAlERD1zwWVJJP1T+rjikmfoIIFJmahv8WByRKvWo5sn B19pQ1c66oT15mydFaBDraG+Kq/IuERTpWFwYgTmPkd76Bv2cSMHZ4MrR3LzIOZVFosa63xjKMNg yCrJSMowNebmgPpeSH3gURr0REddV/gmmhGLkpDHkjGXEGJ5eArduqlV51RMzDYKkoiCUepNSmio t9Btk8oIQCGT+MjOEkWtj6ehXjuj7g3V2OqpyzFYanSLiEmkEoldAb731tClTcwyXLcBnb1UbyNV 9fsvNNQnlyuSulwdRjJgBIJ/qJtutn2AuBK9W1VuaFOeKcD3GlVSXDeFtmk4fKs3zjX29kvzAoGP hno+xWQYyBsGHGksXzEPhp7LXFpwXga4aaYulsBZC9ruGDmT0TZX36Hb1Gk1Uf0C6kHXyUBlc5Bh Unlcu4htLBwy0G9vXi4F3MnUoce2rosQhZzPANHlJe7XpugyWLCYjHs+6Htdi0VlDuwQXer1DVen SRn8YHBgBox6LkDqdbvT0mgLDrFQX5DqaOK83DesAO09KKMzlM0hPM/kuWevnai9z1HLQgL6u7zz SDnxjWHQaKhHYtMrUo5cDxs9FOzSLWjXAnxDiIX6N5QfIUslQpxPRPlm1D9B2fcl/QtQ/z7mtZwD UWfXyxJpX2MlR1EUeJK0TIGbHT4ovkOVy3L/LsvQel/DS2icjB8Uy67hUvU+5qExeW5tSZOyVMJt SJTTm5fpD3zUbmmGRFpSFif7+EOW25jtUI873suPHJyjTz2o8rG9h4JpDO1yiLhkOyXMP7QRcJqS 9wqh4JGDwspN3KEgA6X8kOd4Lj/WComb1ON6hCioX7l0NkUyGKqpHQcNZnUHzeZStlpNVXfcaJct 3qQiDIr3duoGy7tb8dJSW1gu4gccZNyoNYl7h1u6BjAwrepHG1cpvEGk8puiam8EDf8rXkjTonTb 3ZfFXY8TqOKNk3EGFXuoBQeDLmFkgMzmTJFwRRtozBM/OCyOqhw123Gr6oaSHuiiJKTZqoWlXVW9 5qqJ1WJIGhko5PCaQNTp1UKvnMioenmnoDGMTK+7UHHCYW/VDgx+Xi6NvACDq4fEEXXFCVqvPjAD rFeXR2j195YC3kzwpZreQ6tfY309vXBEmNDwb62EIfqApGLjIqYkGCil1akyEGHqRbtKYFqHsWdg fVVjFWCdhpHbskp6OI/REe6aVnAX2j/l4gZGwZObPOQEh3LDdNhBHIlDiNuBpl8w6s61ZM64tCrp B5+RUfXybklO9+9RWX08GlqNs139kildAcZ6V0Bwf/ihTSaVurhM9lbO+6TdDaff5sX6Rk7piR65 vqqjjhAZVYcwEXuQzRkaZjBhtDsxowy5zI5VCwvyFtqsMM+U5I7XFcxkaHeCaCP3wDqZ7Fivinu8 R5UB0HaG/Zx41mBO4hDilk8h7RCyjMg30Gh608bWTdT7mM1S0Hwmq60B9R0M/yrHFqBeB9ShPwOj 7SU6A/NzqdY0u2+mlIUEXEwu9+b5pJUioQdNRuAB9eSyPhEg+qWygQF0LLSONJ9qcgKWIAUMewPq Ev0BE7qrtLBarwD1KUOPCOsyXH2Ve6IOyiN2IT9+KNDT05m74kp+qLaYa9Znfvw5Dk8I8uMe+uDz FBmR0VHHdS7f6w0ZrpKAthSgnlYTFWkw1FjHk+xms8uByYGty5qtn1Gmt9FQh2avjrqEWCIpgnpF 7AHrxNaT3G1zu9Rvk/youdpIqE5SAOqGrWelCddcga3rkxaQtrHbkDF7TeF3OHPJNCYp1AIx57PN LLTvL0S8iq/CG1Dri8d8AgvN5hppw7IHGrfBxKk8tNtxJz+BhQQd8CJsfXI5snVoaENDnc/ny8uD APf1kR/8KPAX8SKkz/gMwy9J/dhy8LwCRAeQ65d8Hx9htXmpjBVmItLsRRyw+FwpN7UUykHoN+EN iPKSb7KH5ZGkk7WhsYKYJxMrY1A/QpU8X+T3Mq0MJhkB9zdUGqJDXN9TZk0P78f2v/88EPV/lP3/ o24uFP1HAfZky1gl+V/svjg8vK+P/xeVwVoZ/S9yF4mn/7DC/w8Iril7QO6HRAAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image216.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABkAAAAWAQAAAAAdxAobAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA7SURBVBjTY/j//38DA4J4wI7C/Qcn/tbDiN/7+IHE/vIGhh/2QOL7 fTDB3sDwuL8apA1O/GNHNgpEAAClYUJxTk57fgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image217.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABoAAAAWAQAAAAD287EYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA4SURBVBjTY/j///8BBgTxgB2F+w9O/K2HEb/3MQKJ/dUHGH7YA4nv 92HE4/5qkDY48c8Q2SgQAQDeVEiNphTEOQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image218.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA8AAAASAQAAAACs5bmiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAnSURBVBjTY/j/jwGCHrCByH9g9LcOhH7vA6Efdgzf74HQ4z4GmGIA U/8fg91qIr4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image219.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFIAAAAWAQAAAAB7nvZMAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB9SURBVCjPdc7BDYJAEIXhJRwowxqogMI4QGIBFLSB5UYZa0IB6AmS Yfd3VGLUuJPMvO8wh2d4z2hSvhRcM9BI/0S9DcRfh4boQOPb4gi+QIbs4TZ4i7h6NFvFfrJhq9Sr b2WxrP5pZDm/PHfcpp65q48Ove4/51qiTHf+8B1WUNSFfoclrQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image220.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKkAAAAWAQAAAACTMoEiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADOSURBVCjPlZGxDcIwEEWNKNKRBViCCRiGIVJYkGzARglUTBESiZLC HYfknD//jJQqTSz56d/TycpXHJZO49Zqd2QYtzaOxf+ufeSWZMBUPoEuUxNT48JZApK0wJBpeqD2 b6E+1wiZqkzUlemPDZmz7iN1bEsxbtRS40bp4+2yi10lifRqidty53b6HitpSa+WTLfc5ldym/Rq 6a9hoph1Qf2I+wpTfbr6kKkvJpaPENat4UOmAlkrOKODHzJNsyUSOLN50RkPCqb1f2dJ/wDSh6Lm I5KXMgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image221.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOkAAAAWAQAAAAANiIaCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEmSURBVCjPpdJBSgMxFAbguurOuYDQg0iZo7jwGEMbxbXOEbxGXXRi V16hIDMRunAh0zcuNIHX5PdNZopTFRR8WeTBx09CXkb4Un7Qh4vRvs37/fpn1v1e/5FHk/+kO7bY JZVcd4kwthpUGzRpBpCFF35GsEUA7oCMNGx9C644cojpYGdKSRqZOQNLmss34RdgHvnd96x7fjxk 1jpyQVc+8taNqWxUEfmY9SIRHhdUtuxOt56oZN3y/Ty4VNLNRBVJy0fMT8KrjuWC1sS0WtqYZjYz omLA8Wzh1YBdKrzBTp3nCguEdL2puM7x6m+mRCeZmXePqmS1j2ogHGcuZ4P3rEP35oTKthw6rvqR GN99B4tLit9BuQdCMx1MbF879dm773xQv/EHVbpLVqKQyLkAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image222.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHwAAAAWAQAAAAAqCsUvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACpSURBVCjPldCxDcJADAXQkxggLQWINdgMpCi6IgMwASuwQOQAFSNQ hUtPcUflwrr72AoF6cDl0/+SbYf5JPcjFOf/qFwKAyFCgAUyJxebCTJAkE6hfircUQyYFHZfENcG Q6pCN8KDXOyTG3mQEDr2+6olg8hXhZa9x/kDvUJjiRmkKXFK7iarOjy23AMb4qOuLtAEDECcFfIE ZCCiUPA6BIy1wtJu+f+Fb+JmOt7uj5fTAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image223.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAO0AAAA2AQAAAAADzyPOAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFlSURBVDjL3dIxTsMwFAbgVAxs9ATAMRgYuAFcgRMAG4HgPPUEvQEc gRFQaQ1Tb9BOxe3EgFS3ILCFsX+e04LEQDpULRIZMvjLS977XxKUXTZZJvu52C7y5fPxxyJT+1O+ KOe9n2wFZ0HBAXUoAnZ3kKMNDQSQTd6GgCPfBA7RkAhC8vEVelybM79qgoNr8SEyxcyxSwl+HJJ5 0CaMYDbeW5thzJySq8kqUmDlZj9NXrTkaiPPiBvQsdo1lAR3dNw5sJEr7t7IU3m05nQliL4z6nqV WXeFnVQPjcyRPRTVJtOqqYWtqm42rWamgivfDEz4qai+jPw+qe5FJjQ6W2kyeCSM++4cYVudxM5H oibX9e20c8/zQmeBw1HETKYJ6bkhnptDDQzQwkfmOJhbIK8Vn1JciYicu8icOTMP4XWR+dfG7uJt XOdboD5/zLZ/WWig0n0vlJ9ncPmfaudiQ/+UZ8yNJfIn7NX5nLtigH4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image224.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGUAAAAmAQAAAAD1y2igAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADASURBVCjPjdE/CsIwFAbwQHeP0F7DRbyJHsPJluI5vIIgjqK1q54h YulaJCj0BZ4x5k+bxKHQR4b8+Ej40hIZDCcj9FULnD6PTKDPoMDTgF5QwMSpUTo7PVkUCuigmhWF HSdcXa7vrEvcctJKgSa9o+AEJK6tdDMv3bqSbWyU6xeBhNS/DzaQsjjqRU12IWqmRiyRPlv4c1WJ s+ArqQ5mi1Zds7eVaa2yTCvvDln1c01CHf6y42jtl6Fu83H/1uoHe8fK4bMaMjcAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image225.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGgAAAAmAQAAAAAANeMQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADHSURBVCjPjdE9CsIwFAfwODn2AIJ6BHcHj+FBHCx0iJuLZ/AK4iYU +o7gDRKDa3EQ9Alt8kzTj6Sg0Dflx5883ksYhcWGCIiE12JFwDulkrbwW2UqjZKtiqU06HWZTwOl mP3VBLOXZB+ipOp5RtgAe5PRLkXgwJB01shOFshOraiIeKX7zG6EVADv9sNdAnE0aiVcdmO2xk5x RD47+XtK6GPwSkIbdzK1msnKWm5qm8lKh6ZHrbae+1B5L3sMVr7u9bwO/FtXX3shxlLTRBDwAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image226.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARoAAABGAQAAAAA782YvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAIdSURBVEjH7da/attAGABwhwS8FAx9gOgJ+gYFDX2P9g0q0yWDwEfJ 0LHQ7M0bJFsyiEQpHTJmzNC4ZzB0siO1piix/H3X7/5YPlm+U2nSTpVBJ3/66TvdP3Qd0X5cdP4W Gm0wb9dRpgtuhTg4UGqHXIhZocKB0A6VDrSwQ/cOBHYIHoJKO4T/kYVmuuMMyl/IYtEVeWijooag qBKVDYQGmdKPxCtVBmLGcwupu2GFQvPIz7RcRy9FZFBK51GYbUETfa2Qrq4ngDXQDTMI+bPZgawO 3sTOTJB9mF5LhPO5RvESbR8tUf755DtFujQt7yUaDUAuoVt587WIxtTuOxqWk6nKDaB6vDg7F8jE xKAhLSdQ6FqheYVMJvzGFMrpBZ72DxT6wRRKekyjSwpGwwUT02R9FhRJalCiEPXj8Ms6yuO0Hwy2 b+96+xrddJuoKJeZUo04VTfqrI6BRv2gjvK4mel49U6YyXeCxvQdw0eBoZgw2TrMxs+Z6kw0lW3p 6QtYm3SpXghQy0SnGmIbkR7g+kKQSNYeYm21lA1E7QAO3Lc4QT3GxT9CpWpKSj8voks1ql5EU+Gc o7+6T/songQ7gRed0scjpUReFEskO9eP8qANFb+RCfeSQxTHOPG1DvYuIxSHYtfbmafivbzCFhS1 IKgQDQv40LsWRN/gK/0f3d9gtFHp3hesUOHeYWSrEDxkr1I74I+2RhuPR0S/ABqaSuhmP7MUAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image227.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAwAAAARAQAAAADBRnAPAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAlSURBVBjTY/j/gQGOHhiAyMcfGO5+YPj7geEhmAFED5DU/P8AABXg H0AL3KCgAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image228.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG8AAAA5AQAAAAAQaUgnAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADaSURBVDjLrdAxDoIwFADQsoirF/AochU3J+Nk3Kg3YHBwcOAIbjoY wmA8hzgZYwxhwKDAr4W2tH/QiLFJ07z+/t/+EmYOIP9ihJm6iFPM4cAkODiX/kjg0yhV4EeCyccE sVgCA7thuenwPdKXDLboMOJz1F0UtGGyCuszlmC+Exxjxm+4VswCXqrnK95d3e+FM6YNb5gHIKd9 KOGxEkgaK84kLUGbZSIaET5sWrWgo4JXncsZnWlTmROYvrdqv37k3FEMqlV2qL4uZ214xPQ/RjET TNaKHib7hi82cPAGfxYebAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image229.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEYAAAAtAQAAAAA7ZiCwAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACUSURBVCjPY/gPBX8YSGQ9gLO+1sBYpXBWgg2U9c8erq6eSJY9US74 ww8X+8MgQ5Sb/zHDWbfhsvdRWP++Q1kPan9DWd937wWxbsJZd4Gs7Xz///f/7wWx9v3/X/7/7x+G D+X7Psizg1jfvwPF6v//ALM+yNeDXPD9+zqQOiDr8e+5IL0gV/3+C3Pf398wFsQFxMcHAGW1e1Fi CpKaAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image230.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFIAAAAuAQAAAACTt3OMAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACgSURBVCjPY/gPBwcYCLLvI7HnYxXXRWJPQmJvO4DERoh/R2YL1fdD 2T4P4fb+My5HuKEcP/v53/dAdimYff339///lIzB7N/ffsP9gsJ+Y4tgv/sLZ3999/eBPYL9/w8D CBxgeIsk/jZvL1z9vW/ViLD6jjD/P9AN//9/YAezQW77/70cKTzriWBXI7GLcYgjsf9ZI4n/JoL9 kah4/38AAL9dztY++kfiAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image231.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZoAAAEBCAMAAAB2eZPRAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAL1RJREFUeF7t fQtjqjrTLqiggoKASAGBolXrlYoV7+T//6szwbuiBnV1+73HrL27ujSXyTyZZDKZTCj0Ti/KAepF 6XqThd7QvOwgeEPzhuZlOfCyhL2l5g3Ny3LgZQl7S80bmpflwMsS9paaNzQvy4GXJewtNW9oXpYD L0vYW2re0LwsB16WsLfUvKF5WQ68LGFvqXlD87IceFnC3lLzhuZlOfCyhL2l5g3Ny3LgZQl7S80b mpflwMsS9paaNzQvy4GXJewtNW9oXpYDL0vYW2re0LwsB16WsLfUvKF5WQ68LGFvqXlD87IceFnC 3lLzhuZlOfCyhL2l5g3Ny3LgZQl7S80bmpflwMsS9paaNzQvy4GXJewtNW9oXpYDL0vYW2r+Apri sJu8mTc0yXmWuISYoj4WiUu9oUnMMsIC/aI6WvQ1ZsaMi6s6xRMW22d7Q5OYZYQFdMrPhB+VkKaH CBXlCWGxNzSJGZW4gEeNc24tx85ZAXXpxMXROx7aHTwjK+JRs5xb4KLMvi1pZKUOcsVOaEVGTFzR u8AJB4Sc+jXkMmn4eJWhqOQqWiw0TphJXtMbm2MOiA5yEHLgf+R40V8J0yE0s7lhIj2SPEpIWM87 +9M5cABNnWKmXSlEAeh545/kyt7Tafv/vMI9NB5HSWiS6QrUXEUKpfwtY8TQtQegZSLUANkvtv62 dSdcq1DMpv3ntt4q3lXfHhrHplTEdVCekkaoTtXvqu7uQo5AtYs5mEbpPLJF00++Dbi7aSjYTPV8 WBIqRSdASsd7pKqYsmJg3VPjwYTWpyZoKiMeKxP8X0sNGlMiKqcQ/6U1Kdecsyedqd+xjpLzQ0Tz D5DXglej2q2qdFZQeaz1fngP2kfQtFBGhrls5KCanFwPJ+dEXE6V6nowMFIhmlPuSMycTKi1fzvF KdNfJBbGk9RnPjsqn9q7rB/xsc5xyS1oh1tOmNCKSO4g/keYdanZCS3Zx2i7XbpBpfyUhigbqTBc FjC5HqZG6VSMbteYJMeYKmstaNMuIZjMR8dFvSZVSVLZeV7TuKP8wVozsIdI++JRWlDm+dOqyv07 Kk9SRKXWWruNGJhYs8fQiDVq+i9VRqcjf9KIaiDhMwaaBUUBWx5JzgDvPBOm0y2nQMO0ujiT3zbV eWy6vUmWtFY8fmiQGr3hlI6GQp2iqHvMUDdb3WRQqH6hVPgsorCkr8zSyX5bhtbP1x/SuqN8VpCc fWfWgHbcpK4tqX+ssomGYUd9SE2QFDjDte1pm36BOWup+jdpICGTa+YNB1WGjhAcNzIq4dZPZ/iE hFSuis1Kb5yrpGSHAn2gTU5IzH3ZJym8CXDKRz1pRMw54dh99V8rlS2b8DVs7Y4yORxunMrdGvYO PV9drv0CNJtKrSBm5JNBM8XEnSyOz2dNVKMTArn6ETKTasScOyyECWmc4ElTwvgcpFGq18v99qp4 O3otqWOVuqyIibBv2ictbWp1r99FobqeuM2YzQoRNHrEmVTCjj4tu2nT9JdAh/dtqp9BBndBZIqh 7Zo2GtlYhUKGL15uTBoffNct58KpIOQsZyDYNiwh9Xuh4T4+Pj8+/rmSdo2JsAz8h4m7sM6Z1LLX 8Zf8UBrOkFgqx6zT3sZQbBreQQcqP63qEn1inVwfVkTYTJ5bX4ikBirA8vhfcucSc/4GL+6S3eg7 MJb0T71SacJc2KdO5kJMnLNdo228UzM3OcD48JtCJQHl85UmfBZns0wCzd+wIb4V7t9aA2507dLA cEqsXx1Q0Zgd1xnuUDA2VdK9zS9mU0TadL2TdriS91V1qKA91KN/W5R1VjYBNJN6TMt/BddrSg2z zNMBU43YOxHkOCvmsrxlUaBo38J65hmllqqdWhm1jbozlKvy2S6fFBoQy2KcvP4ZNC8pNQS99zO7 TIWvRAeUpNDAWjOm/rkh7XJX/1upgTOK1n3HFJ682+y0Eh4dJ4CG/4pZ5QjGzVOy/OdrzZ0WTgbO OtYp+x0m4wQpNFjPqDxm40tG2Enup0iNOFlP9YkTaGgSmfFZPFGzma19KZuJDFEJEik0WHlmH7Qj JSDrLOtTpEZK/dznKQQDY0S2ToScpKoHA2C2sYtmf5IiE+siOIsZWxiaee4R5j5W9jGpaW2sLPU7 jT0gNcov4XFYMQyDCuwioyQu1y0nl5lY703mJwYaPKGx34+x95HSd0lNumfkUw2fm3i6XFFAYNJ3 eIVjqmFg8BT5AX83nTbksQJGx1YqwkjLDZJ3Pm5Ck73zerDUcP8lNHcdCXCf1pfvwPEcnEEJlSJa 3Sk1WEMrkEMTsc9lWdq1o8PZ7Hfi2QxKxUHjX4CGryaH/lkl7pIaxH2hDIcoGLKa0mzWH5Ea5Ca3 ro7VH3zy3EqsAURci4UmEsLjFFmCOs9idPJ67ltrOmU0NRDlOhInLEDuRtR9O1dsQ9u4qiUifVKF gi3sw3VHioMmzgQeHTeUDw3bdzT2QJG7pGb08bkqfCilQnc94nWZ6hy7gxBShAeGS8VMJjfKD4C9 WuY+ZOKkpvUbo2FG0DzDrWVWK185DLzY1bukRuP5bGukZZUNU7tKt37XthlLTbvkEAK5y+Y09VMN YNGNWTTTvWg++v0+cryJkZpiJTLXxUxoP4+cATub8WqC48rtxLvto1PVu6C53Qxhjqj15I4rIyrb +tjLzKwt1ahSnDYhg4MisirBkSWMdMsZuVHk7oBmwbF9v87NPUfvsBp0cQHubrfTQj92ofHv0tBu t0OWI/Lz7SVWs/od4Ssq5IlStQY+BgGT3uyOsr7M9VkdsZBMrK4glEoZR1snUmiWuJRFZqw46q4T UEP5K4tltdVtsn1wMSNbsSj3sJ7UbwPS2OrDH5GMn0/MFUlNYXvyQlxx5gc7SVkqS/2kqmGLS83p /nitiICP95CaUau8JElZxGHztFulsPDsEhE0TtD8zMBRQ/oOqUE0hVsGHRYfaQQMSA0RNN6x69dy SkPyIyeFahOnI+TOuJVOuAu5zu7olBM8shOmbyoYVGoUKw23EwVP00KziZ3ShiWVKlJpyXXd1lpq QIH8gi8uQSNysr9NB14tSj23hMWb/7nDCXEI0MD2ooPGvqGAJ/OEbFvtnEjNT8RrE6eREuS+cxmg tJzLMXXe9E5YNpJ84T4t+QLvI6mpJ/SONZtUSf6WlBPFQ6tjLngsyMyYWq/qk0KpVbWDZf5oPBFJ DZTOUIBKEmPFtpOtHtXvUPXylF+TAS5X3C2/IZzPOZYacOGPYZvebFaaP1SVHh4gkaXhgtBzUyQ1 WiGJbXREUxR7WRdtVeiRwAtr+40SBJbNNZrHkk4KDTcHhynzM/k0IRYtxbS6fHGjffCqNSbQnsUF FRyu/DUquhcVl0yrmKd6VV3EX2oMVyHRAJNBF0mNSJ2dEV+oxZnYXBlm3lNpvtaodHbX7AQaZ8w0 VEY9V4fmElYCB88ejheJTXdk7lDpqFGf185YPa0mT9WVqHJDLQlDCBGKNDTvN2ZTEVeB+vFdy3ao XjkaLITpPO8JNNmMa/Tc1PnkwUrYbyT8M2hOO1SjrrhGrjM3UlQ18UpNxrj1rqpxUXAPa9HlXj6N WCpMkczbV9o/lRoRpW3knEPoiynYArrfgM+F1Bqly6XcMp1OMlbIOAO5UgTeo86C+YqzZBA3cjHj 2g9Nzd3ULTzr69cCHjUpepTyHmv4fK2xYk0+MioU4KLlxemTob9LlQBSxfiiSfaUCcnmlkQSUTSo f3FHai01xZt+K3pPjiY9A/bLmUcl+ByaPkCjnY18H/XBzpNdxvuViPRnytrqL9ZvqX1YvqVyjwsS qw+/iFbhVeH3wYkkZtCspaZ4dbkD5fM3s1aTOCpEXu/RO+TxUrNzOdyR6SMRn8AasUxWfvwj5b3O fez0TFU36Hg8E8kNO/v8JbPgOvIPoQ9DnxkTjpmNBW9+zW+lpf+k1hNepwA2AOnhw61zaMagGDnH N4+gORk5c2hwGXc3bFU6G6fud4SVo8ylIWH3ryPFtqkiqbOV8tMhsi+r85uqxYaojc/zNWiEMrvZ j8tVWGxa5UeFJuZQwFia6Pg2CKYPDgVU1kHl33MOpn9iZhCptECKNX+af9S8mFvlSG0RSuY7zsei pbRavGhlUd1aWStgXZoUms0ZIgvLbXzim79bw5FRw1n0x5e8+C2neCY1AI0Jl7al87tp6ZPLyhva pRw9ODZyJ5rATjNzqKK55Kesbi5m5658ZOypHUzrkgAJ5oDb63pEhkZ/DUI6DOmvEo3/Ov3PpUOK GkjRFy5HDSATTVUP88EHp4Vub97joTF7p8sDhkSoocmZHSn9c2HzLZEOSSLIOIetaRlCfyOoUfqI mdP8qRadR4sTSDDP9slI7K4vxVFUqfS5/fXgb3yb8ed7+8FnDn77pH6iO45X0u2FMx6aPHdqHY7u 1/zyWvWEOxBz6BJrh59EMz4RMohDnRKqnAnz5cI0zKinKVVA3yyi8mHH6BhgviqSQYMcv+Xg5PVG 0d9HCXV/vpXtJ1wV4ms5jlY4yjgexBS72W9SG9r6ALqCTkxZo3MNYN+ktNfTbtJxKwM3SfeQl0kQ OSf8OLPsVL+cXAekZtOYAxE+YMUmSNurT3GOz+aU3q34XM+LaqueuFcU77lZTwpNtMaMfbhFddST wVWHTrf0NLkB9fUjRHSTjJXRCvF5avKyqr0+W62nNjouCmsFmWwPtIWmfD4NLUr7kAJceU1e+uzc I09k4zkeJKTQRFIj9ir9mnhQwUZHvjjuYmd8glF6ngU8akBmzcw1G+dJqXq8fnJP81vPhPopNA6d 2x/pdaprmUGFs42V2bxp4zmjKxE0SKfaB9OzMyzd4tTn94baexhyWAZLDfAlOLrjfaPS+s+zrLHb GGD1E8XPSR2cKvmF9ah18uszy6NkVhJjQwrNRmkuZH73c5SJj9euJ6VEuDO/VRFITb2mIWeaZIqc bU1+DsEJ0TUKtlKTPV7snGW0h1mnTsFZ/5KNPcY1CU8U9hWSQrMZrcWvA2hq8nqYXEvKZQ3uVtGj 77cO4fT3LUE9KJYtbDZ+gwcNrrsb0PSR+aV3oDH629kM+XeE247jRUJoYEpbbqqZ+ERWIiX3FLkB qcl+gH6mlYiMnBsavQzr4XFMvleNHy87L7jZ50Y0IJ9XPZSZMm4IJ2F9IfrxRArN1gqwKE83jaq7 q3DXqUgTuQTe6knk2ooHqXLkEHSr2KQMcC6aCSQttsZ93AB/x3cndWAZ4bDdLEqL6T2KclyrpNDs ll97E0dnUZYIR8dT1hvs89yOlg65uR2ft3DB3+enHuIeRQbfr9mk1PaijNM7ROZX3Gb4IHMIM7F3 /PWUGBqUg9UYUpncYS6dGyZZvOPHLW402si1yPzYtrWwX8zjw3gfpXWxuZwWrwHga+JkFmfh96YL NSk0+yHyReFgRMUkLmk8tT4jeCBFNwUK2EvVEfZDlKRCg7SLVyrbS424UWt6B/t9rrCT4/FFpdVz kIc8DzkTEf44EBj4lvCT0r3fT9SpDzhRItxGb7qrFGKt9CSc3eRZO4Sv191mOcEMpXC3VfybdBzE qHGxn8+RBrC1AUQSfXEn1cy5y8Ggp5s+B38suBOCp4BrKTk0JkXVEPt7c6o8blWKs9LfZMk+QyQ1 4td6tsDXzEjTEuaY2wb4G7Ud3FMwYVw4tYOdL1g0d6Urvxc3li2qmaY0Zicr0tOkZj+hmT+zab4q krJmm0/6Xq9Rd6a1k15pvW9Tp8RBWl0Yxo3co9gcRnbyU6i2izsD699OawZx/rh81L6gRnWqNaPS vi/LEM3mX0gNogdmJuaw8xbP88Yj+771rbTGJnaSSioIUmS+VB+d0w5v97Q/9NLeT8/oObuOB4Ur ThAapSiUOKPwqxz4XQ5wBb+RbmbYlD+QYIkafW2G763an/f91t1oI3lFMhdfbSPs49IjwwKO3w95 /n3gfi339tNHeHUD1yz51qcw294aqhQ+uRtmLlJoDpR4p8PS3Y8km/InILSWGsffGvGLx9GG41vQ Kttj6HEtLsIfMV1Hd+JK8k5QuN+9zExyV08stInmwH/bQCktbZLdoxpLCCk0hxbfHtgYR5v7B8S9 ezDjhjnjneNEMdLhr6bJodMIW35ge3O41jCZ5Xa4R74zmyRu7XW3qCL+/i5osI2V/4m7VUHcbtKM 2xvQpd2ZVDF3y93bOHIbE37md2+uDqQm/bPQNyutv9/PIDEzT9qlW/lJoTmY0PhMD08rSo5Oct/k FiE3vt8yR94fZo398lWdTzm53jgxcu6d4BxIDQcz+TpAbOdAAxALj1pQz/tPCs3BhBaEVrQf5228 93wokUfB2kqNmTlos1IOvIvt85UzfYkXyvHup7c6sZeayhS2uzp2Z+Y2J2e4rFN+usyQP/64h6aR MVFq7eCU/0ztJ9tb3Yv7nl7+EG7sd8ypfB5UJGQua0WxpLW438Edsr7T0DTwZgZjQNlChxrA6jfh XUIiXpFKzX5Cw14l/c0a3OCWd/gjHBC2InQ3QrtoG8d2bFHKXXAQnV1QIU07V0kYzi+K7BQlrdCM /mZq84MrGgPqH8jMHVJjf2Iyp9vzvXq5oOLZjTC5v+5ckGpDMbrNqxN7gh2Y5dPH3q3ZsCfHyIF+ +ekM3vjo6eTOhrhn27VmvBlJ4rS0t8gEuTvu7BPwi1RqdhPa+qksrbw7llA7ZXLJ8ahCneoru7Bk hP6TwJwdK5zU3DvqmFPJVE79025cILPmlJ/EpWMrNZmN56Sx3PnjrSrXlRECDC5kIYVmO6HxmbVs t773qpJaqLUJ1xyH0j3KGlErg+twnRmp1/F+SoGm+2c3kBb5qZw9xMu5uQZaqU8ZXx8jSxup2XoG gAaQ36gj49KGIWQVJclFCs1Waipbo+9RwKJ0alokm9aotkfVeWqRbcEfuJ0ILzwRpcPITva568ak UqWGO1Y7AoEHjdiWf4tk516b6XS1EXYI5YVDMmBFXP0hx5eonweZEkKj7R93yU4P/eUaqdTJtfdT ShxsNYZb5ArF9bcOqsMa1SGKvXGw1kAtwte57V0bBlRqs/TbBMhg8vJfhCemkYbmyOvjs43vzPB7 oTVLhC0lhQXnJ4VmM6EZB7qIdhyCbaQXpgZ/eRPYxZqDafKTBS+am82JqZgKmfZ8HA/NiA01adbL /gfLTybEd1vELmHr0fH3NEKmsz0FkL7LLlnxe4Ahh2Y9oY0yh9OWljlxUQgrPzn3ghcxD68dPJCO g271L0aHCpulTO/Bh83OycRrzWh9FLC3AXSo3D+1VZFKzRqayjEWrUzvxNje7ddKqV7lPKyC1nnk IO1QQ4sIsUoX50G+KP9wtezEe2AgnBbFA2O9yu5sAPnfmiVRW8/2J7a1q4oUmmhCM8EQcJS0ZY45 nfZFZln7yKknB4vMgyP5WGowNldOYDytwn18M+M79v3xPAapWeB7V6tIA4DUtT/w/OzMCwNCTSI5 eKTQRFLTOb/DsKLinpdQ8ktqzhr7+2rqAxb5qFNnsTdXN1bwel76yc3n91ubD3kJ0BgwYTSotR/A hM2FG9iz0wdP6S5DlgSabCZG080OPn5iVkMnO5p/FKY/No/7UCdemC9Reio1sL3JqTcUb81Uyh/V n5+ickU7IRrNvteaTsCpONoumUHV2M8e4rhXeNTKG08DKTR4QpuvDUinyQkqOTp+QcwHFYrqQCTq h3XMmIi16dKUYJZ0KkGlTE1t1xWJUIjNZPAwNzDUEpBZ0NSpr9WA6kj/AB1SaGBCsy7ve9PcZ60Q fxaipIsBlTP8ApNtTQj3lzHsOZcaGCoCxZ3HBYkprK0stQRvTFd/JSACj/yEidUpQAaGZ8soBKsz hQZisn3IrQegjyUnATRXn/p11NrSYC6su44zWaS4ToaimrPx+K4BFiM1cDPD6WQ+GbI9K8RE0uwa 1/mlpjoQsQmBSQiR0dGLcEXCtDOdOADcMcrXylS78fDkcEgPKTQyCk/Vs9NuiVVuOjeKlwclP9Pz LEV9zOedjo4dfhKkc6nhoxiOvO5TnU6FvLKsrg8FuDRemBsQooIw9X7dT24y/wjjhxUvAGALfVim oGcWuNASpVvhQUmh4bSbYUhWNDLrmV7q52PFX7a5Zxemwnx8/PrVnySnwedSY21XvuzsIyNnfoR0 vct7RExB2UWWHwm6FRKeDaRypa9gyV0kGB6uxklc2B8fVVme/kDS0+nVVWNBo7S8qt2TQsPGxNk4 YcN4rVprQQDBy+zQda+PHjPQFIJlfNPImdQ40pFHjQ7hvgoQzDYMoWHJJXPFGlM/Esnyp8BDyzkb lhjo0cl/a/L0YxNIXggEHIAsuOo1WgTZrVxxCyKFprdxN748KsX9BSMnvVIZcI1OFX4LymKxiW1x XlSiqg3CcX7+5OWBI8m25tEobfX7uVIJdjQswU4qDcz5GtwGR6J+ch9sh4tJPrwjASLY0+An/GdG PzVxk44+XX+3/9mOYnFcdh4nheYnXnE+ZPd5KIxip2M0K+znJ/WZg5X3TLzx29LTMdHUnBrqx4n5 OvlA1xk1Snm93c5L7mmBs+y6HqwDldy80ehIE9Bk4pOm4NAdvTL8SPgnenS8tH57KC6RQjPNwM76 WmI7sLwfJnY+b0Zi3dxGavk6Ld+LvqmSHJJa8Mzy4Z/8V3j8wf5feWmYHw7h580/oJNAmpOFdbi6 io3Jp+ZdPRa0bV8JH0IKjWby15Ml1y9lyG7SWRWDiDX3Ha2fuzKRaQCHuVYwaqtxS7VipQkn2k11 Vnhx8F8ki8ldv8lICs3NfsPT4YkTnm1L+E335OmeyCJnrRSpZuxOhJ4KfiqZpXye3MqJg6RfS8+C xpHuCHwtUbkLOwUgWTMXl1ehlpCMc/EsmFxgzg8LPt3JdsZmgttYhAPxWdDw97hi9Y3L08Zqavi1 ywJFpDsQ8uAsGzyAkPgtwucT9CxolHuguca6XgFpRC/d3Mv/K+Ugnt29bxE+kZrL0Dir/s0QNHtC 6GdMMIf9Sv1CsJfHLizdzaYImmQT2t1tXS54ERrRrwm//8YtkagbEPFvcfsKzaaqiRA+QQPe0ZUz kk9oUeGW8MTQ/hehaQFfwmdNd0RgHGeKoCGUmonW/zi4+XpHa8dFVmU/ZV9eBi/WD3TkyCNd3CLz CjQqEkq3iv+776+vNZ7e0NpiO1LYrXwAdxeIYhmRkgt3Ycmyim1V0yf5SGSL+UoWFfD9jueki9Bo cD1ikAwaRyTsEAnpWEOTL2pozpxqyj19WvHCpquDRXj5vNFKQt02j9ihgmWq/SF4Niu1YfdKDo12 ywT7TKlhat+PXtA/YMvVfQ04S7dceOmr3BCkaOap3iM1jnHXdvcQO4aa2BRK9ZjBMBqXxNCYv5ni 9TnzCjQNCO2VYASB42yLdHFIUO2FrGMKv48nfyHdFgLQJFN3SI3jU3PC1ewiwQyFgh88MPKhEMAO tnAQI+1qL9O5qS1ezXGR+U5+KReuE24ufaY6lnHQvFHal5UEKtWaJuduDdBxKXNAZWs50NnNlT0a Zaaj5LOpSzWSHOfFMNIZUIsKpfXA3wbxqwHPf5dJ6TgM2hUL0TW5uNnXAcX4Gee7g4ZCiA+UE25E JjLl3rl7EFl2aLENhl0PHg0eHp0n31lZd77WveckNNwusuMZu57JW/gF1NvnP1HewjYc4yXRSTJl ndVhfyI5eptcrwywtwz5RiSqCtbQ9oOj9rGZcUxlbw6/x1q4UrqQ0q87sz8EDSzE8i/6ABuNqXDy Cp7cTOZSAi5E/2lSIDLJf0ZAK9W4Pi4eYU72lxpzpVV5un5ImynOKTmR77z0SOvP4Kl1xwnYM9ol quMR5ojKyGyNslllM8ub6VE60doxo/KETmREffkfy/QINI+zwiXwrXi8lf+jNfy30PwfZdrfkP2G 5m/4fEcrb2juYNrfFHlD8zd8vqOVNzR3MO1viryh+Rs+39HKG5o7mPY3Rd7Q/A2f72jlDc0dTLtQ RCO0ORO2+IaGkFEE2eoVkSAXcZb/SWh4eFHBWh9M/2niA+eJ7T0bmgXhFbwnduGsqpGgaZqXfu4Y vkqwo6ozBkSmSPauEFnnnw2Nyf6nh2NRp431FcnTYMJkDLkvl7HMDwci0oT1+chT0rOhQVol+UHw U3qyr6RJ+z4eIPOnxai5SWC/wnfxyXN4x32JS5U/E5pViE/I6892TL/Jl9MMLItE7N2STfCad+JG jgsUe5XK0ANokkT0vNHmE6GxKn0bsBEfj3ryIJ/wnDqDkyDzX0RfjqdtDP5+cFnKsR91njqo/onQ pMfpDvYwvRSs7kGGkxfHbwngt+tafyc1TXnGwBXGEXmUiNvdeSI0aExzWJ7pZzrt3+7BeY6V7bQC gId+4hC+ToeTz7sSrLGDBNdebvbsidD0bRQAMzz75uslN6l6MEPaxxdYtcOHXR6skai4JjzRr5g8 9iYBbePqsAoxXZ9+P42g6bgsreZfq/HKU5EhjlhLwB+xnxaLoBv9NUfiSXNehA4Cxl3I8sQJLWph 0Uzk7nQ/4TdLOjdzvHiGZ0OzjeD84t3+v0Des6H5v9Dn/yM0vqF5WaDe0LyheVkOvCxhb6l5Q/Oy HHhZwt5S84bmZTnwsoS9peYNzcty4GUJe0vNG5qX5cDLEvaWmjc0L8uBlyXsLTVvaF6LA6aDosPY VfE/d2i8yJjnSo0iCEH8TYbJxneuuz4/3zndqAGE3vublK9E4bmiBD5jEL3HDOzBldYZoSJU/rvj 9OdCQwcrS4jDRqytH87I0lGoanr7Gm2atlbCH3mwV/urVWXjk7zwfQU57fMXEw9HSa2xWq3Evxk3 Ma08FxoXZCPdTDsQHGyBVtIu+Hiroq7fGMynXPgZqh3Isk0tGXmSZCGQJ6mLRtIKZYGBDo5E5Ckj CQ/0mQTekZ6kt/KSNEyjOg/Z4S1GCYb8eKhDXaYEblbdvNQW0VgyEX69uKVEdMBvbVwG3o+E//E7 1XkJPvUcp66xo6GCuuDMIK4QgzNpbSm/QIqEfcqgAB5kHqZj5aHZEP41aQN1QGJELFpBFagIAYgw dWj07BH2fGhWNoRNNKer9EAXNu9MiHZ2+y6zZQNv+hGb1knU3JVjN9SwwaEwbyrBbLDqw2h2cDg+ 8TvUByukD1XdRQOdKRj6jPbRx0C3i05jqNoQh1SHB//MUIX3ysK5XuD7UiPUBhD6Jh10Joj/WKGh pEMZiAHJdTr2BOX1hj5gkLNsooyrCyPsgstzqKyHHCoudX9mDlQ1wNh08GSXxeJe8/R8I5ygdDUv Iz5suEX8KSeyo75QdGw9DwPOfrZn5HOhkQJVFTxu0nUH+aaDHG/NfiMsDpfrMJdqiIZcUS3sBKrJ QXQlzbIqrsHBu3Q+lGq2Obivgjuv1eCfXNZLWw0Du1K7EDiqZSD8PCar14pWPoVqyMiimm6phaxb RIN2TbV03xVUNQxZkXcrFkp5SMQu8jK86pNf6YZlhdRKCyXBkXHtjrGAB1k9DmXn4H+K2m2na1nV 0VjloWIgoQpP4sg6V7RoDtUDZKAlY6nTKXxa9QZzmAwEENi2hBI+/rYbmxd/eS40ed8OPRAJI+tK BxcG+nRY+V07QY1txLth+HXg8zrLIzoMuXyNhlCEWFbY/NIOhQgaLF2cOBZsoYmXCfxcMTiZR1NT Hh7fohtFCQFre7QdSg44Wwv5Ag2fSlwYGiGLfBFcSa1mpYOJiZw5ORe+omt1VTIDgAMA84pDK4QX 61F3jkBcpVk2COle3Q6tOR5N2i+88ZXKy1Cq6ITprIF+oQW6DJ/+OkIF3hlmYW5QYTJ4dnouNDCr YCFx8w6dh0thE7gMBAMcpxYML/x7fx2BDJgiirjj8GMkRALhsigteIaGvCasBuulodWBfOwMVIcu iz2YbZjU19B4rI65IYJvM0R2NKBmx4PhG+h4ZZ/gGwvKAMIMI6EPopdmttBozbwOGYQBPalXHHjJ UYT/WSGNa+1CNEQJDV3sUl7DE1r0vAxgAYOljZdIDcm4H/gDWB/h/o4YdMWKid8gGebX/Xlmei40 NO436gHThPEocCsK4jYzF8zmiO2jMdeLgtnBlMRgXU2puO4AzWxXKriQYzUwA6mi9OHenRatNQXX DXg+kNxOCtG0VIAHokwf9eDTNBoLrksv525mhlqB6woB6CDzkQW/tvG8bwlY5ahYo+YEmRjnAu26 lQVqQ2NleJfWYpECJIIspgM0ggtbvGHBsuNKkuSGGSww8n6tcZiBa+urqSuUzS60wBbw9yJoFV6g SC4eMoNnByR8LjRmtKDgqcvU0IiBPQG/GUsifNidoJWqRlMZANaKdgw8w8AgLTLFSeRcqDgLZgRP 14AQYDV30mMYXJBhNLhhxhQ10IJE3qsyDEbcYhrFVINhII5wi2GwWoebSzMMbh0qwZfSuiL+HbeO v2AwsxuMhYVVhK95TCKexjDhYhdXutAQtGl68GsUe9bDReG3IqMiX2IahoTMNTloFPVuwiP4Kurx c9NzoXkubZt546xSbx8cXsFq0YPx7pzo0W2ShHXq1Z/dDHltaLxY33vnydx5cnUkIJPkeW1oSHrw P5vnBaDpk84n/7MgxHfsBaBJ+Jbf/zcAvQA0sHd5pxgO/DE0eZY90TFtdmqwXhFUVI0F1bhbBGWa 7U+w5sX0YZ+dBVWYZaPLf1YTIvaPkQJ/LZAOv9XZZpNtgtIMmfg53oIybANVWMiAd09tD9TydJMF DRe1WbaF8qzl4TpcaxVgOnh2XaYJDQtz+JGNqlPZGRqBbiAyKnxWB3sCEADGN1zPH6a/hWY8M7vz w6VFDNV6qp+mBbxHpIDJq8Dw7HEW71ARN4B3V6odZ16vGziKxSBU6sMKylfqXF8dKmFRq9NcnYWi XaMlKA16orqKm1bSv3UVduvSD7Qk/CoreMOzqJtddphXXEauK3WZLiv1QOvSZl8SEVfsFEU3bYZZ 2BHXm+1029SLYOtDnlFJo24mb7JKfanA5v8PcYGm/hYaVJSkAjDMosEOBZbc6Hp/x0OWDacEHdcI aYOeV2FbHT3zydKNrDAOwLyFhliKQhjJsHNvt5EdWehkXBDpPk03BRY2k7S7ieHAIa2D3LEBDYCh JgrqY0lSCc+cCn5mnMXxStKCMZDcwhgMPXS6UXOlioyKNsoPq67k/upLmhbmg5FCt/MjKFO58ljz P0LsT6FxVLoxxhu8kdqAPzAKwWKLfA0YXpfaK1pQGwO6M7bh1AYf78zpPiNlWTSrcWW897DBQmcF 2NBlg8ENG0qwtTTfbKiuMAcYXHptUgUsF3NRxt8jfF+8X0HjsDH+xsBtKgZo6kKHaah9sR96dpph VXW8iMybUm3caKSLXENts0J2sCpKHi1z078/7fxTaEYwbrO9wwktLTjYXDgEO2QgYqNk2mYhApFp 4sHdzHeGDvBSymsDbArBAWBWAoJgI/ZMyKIuHDvAMMfWxW6QhwMFQYVbz+YCThaQlrJNsDsDNHCI JjE4Wk32G1YbvriWGmzHn+FTOk1r6ChUVjB/gfVImoGhEg6BkDkD+5vXtOc6YlwwCGqdERiR/pF4 XKj2T6HRaJYVjl/OWs2xGgDTFcgCPvgoDlgPtSrWF6zWmSrIhlIBm9g6YpIN0FhCG3IF1qLJ4uOu 8QCBeRkpLKLZeRplKywc5oPUtL5glGOpsWvsvIE0FxpOdZusbWFoDCnFslAMyAkWtQJb5pA1Z+dF HT5z9UnAslIDFASNDcCOzbguQAjPb/+1kv+n0CBHGZ3azk1lucLnzRKDRA/+nmANbiKaykhpYFuZ M8EmyagU/rH7p6bgj5zJ+lMoNMJTzkTBh8YQxwd/iWsa5BVs9lw33FK86EPNpUeRk4AymmgFftQt T1BX6aJNS/DCyKYCXIsnRidqjvY/rgbEyS4e3KgbE7VEe8ILKnDKGZPsfdiyyNUHW79vJXzm8Kfp b6Umtms85ouDrez/IC0w7mcpe4cB/54yD3XoBaB5iP7/4cLJoVnMKwTin4BlkpE8VJXWhgOtszak +XMD+CToxD/ImhiaQOafOvdkv8bbk9AE3Vt0LAkf1x8mXNMdE1WCVv82a1Jo+AuOs3dTLcF2/Y5k BmdPKGMvwf+llBQaeNfXP5k1WN/nZhB20p+BUuqDlSXL+TxyLN+vrQx/6ct4OyegSQd8WZHlg13E T8l+zVuzsdaQbZggF75sehXOXyBThh8BztIBxxXVY3yuIc58H1u1EG1CTghHO4AiNFRXHw5kQMSZ cb7aafiChzwBSIAndlN+KnKvGjhi9GbuKMX5YHc4SG3oh9V2Rdh99g3Izzo210bYd8GkIzpDyD4s chDPe2SBStcKUd3Hxp+8H4qGn/L9XVTnFuebab8GbY6Q3USOyvmzBecHIlL9ijdJ+ZyffKpJCs24 sBCjwLT7BG58qFIc1lFR+FbENtMVshNh1OqIYqCKrZSoYNsVxwumOIBdt8i3HXFenEQqM6QvHZtK eIBHgvCInsxD/GyBF0V5JMpmkHUWsA0MGHCe7eQgN8vzQgu+9ydolgEXKSvTFcEzMMpU0kUrNG1L zDOOOAzFtd6c8rzId6AIu0fx6IFmcLsZFQRsbbXVSSs1ycLWUlXxDnYxV4BOBhzcGl95bN4xQpDR CTeyJ2bQ1WfieCWKS22x9uPGbu0LcVAX8wMxKObB/oQfRaerIrS5GoppO43tR8QOCDvGJoUG/PmQ hkkS5wYk7NxUhb9dJcMaTQqPzw7etCus2HE8MK+A0aSVgaxL3GWzuTkSAIsuxxkGLOQONjEbWbpm zGUbzY10AAzHzk7g1Zr6wluJ9HyeMZE0d8uGMZ+KA5gAwaSP8mMaWF8Etns15OBMGcgc0NgPDRDQ h4heGgaNfG/d11UZqMCT5xATjn3NwuJISNtGxzDKaSSC9+a0OWer7d7ckIXo1WLOmzHtfAGabajw k2viownd3thQfccDigy8dcU9HhnYgVEqRPuzkTEv8/y8OcKcGuRx08ndbpNCA/aUNTTI7HZNPnLX Gpm83eYWJp/GVpAOdjgGy0mj7H9ZkalRhpydEEOzfagZQ7PqdiGng3f88+xgZoIDOzyKGwpYFgBi gKa2sNPA/K45H6FstzKF9rgovuVKqGgdB4NUBGc2qMLCmUoRNHiSgTpnYAPNd7u6G53WQOqzXbOO h062iynHDO0P1e6ArXdNeEna81FXhi+8vN3tFtfQGC1Dk4YdaFYYwqdWJYpSbG+O/nxnUoOvsPct NiPxAI2LQh0PlrTdNYO02GWGeOAJkgENJo9lmxQaHnzp8scjAAMVqCHM7DCYkZrHJsuwLwoKtkdi h1U8zLg0TLxuX80jDYZYM41tj04IFYFTphKIKzBZiXCugmT8G/bm5BbgK+kIFtSeLY9hAYgmtHk3 DWDYKxlGK7b3g+UZgeVriZxsuVNEvFAXeKTC8AGTNgbREuaiF23jcU6Qr4NEV1UAGZtfBhCXUoao 89AFFXs58mwR6Cx2uDocNGAbt0GDb2LLsFxwF01LfUeBI4KaF7n9wsII5wsO7gdAA8Zx1UXggCgW oNeW0ICDQCGy2+0dtA5puPZ7UmjQouOfyKbsy5zkTCoy52ZkX3LQSAZNIYRFGnQmZw42RyCABQ9K vGA3/A4wwAZPYVgbaWzwcjkc6l6RfbbflGUFpWUZn43AjSgYaJ4942Sb5YecnMc8Au4psgwyB7XT AGA64/vAy7rM2ewiLzc1sEn62C1XbaN81ffZFus4kUFVKfi+HCkG2zSE8a3Q8BIAckG6YT2YVOAh 6xk+mRMQ43dM/Bx6nlnK8KkKjWSbqOhzXRhRXACiAhUXfE6ObDw87jGMStxjxMxAkwkCmoPWQWVg W5My5ANiE6bE0Ozc//cNeZ6H/+F5/Hz9G74hgCk+Tut7A972C2edFz5Z/4Qv1h+Jx0W3le8q294/ wB+MhcOvd42v80J1uKr+2oXQ8U4qPqUvImL34Y5O+HD/6bqK3b93Xx3SBF13cOnoR9RfIGRfRUyz 8R8lh+ZK1dE51Z8mOK+5mSKv8v+D6anQRKb4P00kLf45UU/iwFOheRJN72oiDryhedmB8IbmDc3L cuBlCXtLzRual+XAyxL2lpo3NC/LgZcl7C01b2helgMvS9hbat7QvCwHXpawt9S8oXlZDrwsYW+p eUPzshx4WcLeUvOG5mU58LKEvaXmZaH5f7yeK+3SFUPyAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image232.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJoAAAAqAQAAAABjTn/PAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD/SURBVDjLrdKxbsIwEAbgIAYeg6EPweiHYe6KJzhWBsTG2sdgI9mi Th0ZImIJBgZEAgLJLRG53jkggjEIEJbs4dNvy2efh9cj8N6JB5q5jVtewELN5luY0m5QFipOpiVU 4MAvF8Y0fUZdxqGFv7Q1/gZHMjpjOB8Yq8RRp+ID5oJwsZCIGeLnNIL2GLiswFtOCkz7PQF+GTem QioblMHVpAYmeYGjFnSzdd1CWSSBsVMNPMKEkJMJlJKJpOT+lDxi2BwA/iGGfO+xKJDPNyXB8ZXu YC5cSbyJJk+4+9HWbxLOGw7UUl//u5bpy0jvN/tQjq5Du+syXsQjnVyMJ/AfJ9v6EIBiPgQAAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image233.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHYAAAA2AQAAAAA6hFDQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADPSURBVDjLvdI9CsIwFAfwgCfwNC6VHKEXcHPwCAoWgpfQ0YN0qJv0 BOIgBYU6CMaP4amteb60paYZKhQ1S/jxT95LSBhWRsp+4phXvY6q3kT1+ZbX129oYRgQlWUjn+MO Q8Mu5YfMiy5N6J46CBMBKZM+BroSJIBi7zEJGOWm9UCWbbInrudQ8alD9iWqcYAJlR3ofHVsqRHP PNSWOse3dW662P8g93tsCXl9vJNnDsOif3n/JD9f6Sed37Qe3/bFtvUetw8G8V/b/Rv+L/ILYCb5 EMN+wgIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image234.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARAAAAA5AQAAAADWpUnyAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHCSURBVEjHxdW9bsIwEADgMGXkEXiIzsDYV+hSMVeqxMhSxYzdGDp0 5DEYEMpStVOVuUNkNlQJYrrUqUji3vmHqLGpaYvUSCQR+XK2zz4nEN4j+CkpbFA0yM4RhHwl3AJV P/aRknqJ+BMJ9XjahwnRVxZbpJLBkSCvBCMWKeWrSJgMltkN7XR7BEMJEa87FsHwkx2SGNuhTFhk BefRB5I+zk/iINgDXiIhsrc1eYNfzr8lGT4ZAcFOMhg5qeSYeU1kOoZ+cjVUhB4m1/eKxE6CSa02 M0VGDbKMIAGY1HEXyHgAJoTHUQCngkjCF/jiuxDz+eWM08FUNUtu5FJXJEWyhEDbiztOKdUkqmqy gT/zvlr9KyBsT4gk04CvO7IdSRIHSSBKWoSMFCGSWJNtpyYcyAvkk9RRWtugJ6Pk7XFLRUlNFHaw L4sU7jBKAlcHwdR1YUS4HuAZn9CJIlGvIIao5OtFrSZAmAk4Mcn9RDRIeWbI67RBnjTJnw15HHJH kWCU1JCMcXcdlakpkoyx35EVElOwGXMVLJR9fmvK/uHcVfbNzcNBmluQg1gbmfBvh8K/qQr/1vxv 5IhP1hEfPudxGvIJKXwg3c/gHzUAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image235.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJ4AAAAZAQAAAADoS6q2AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADSSURBVCjPndFBDoIwEAXQGhecwngREo7iEVy5I3AkDyCEGBdeQgXj oguCXRhJA0zHKbQFoxtl9fOYTDtThp9fx35GPlrgsBQOV6HFdsR8xKPDi/+9UqaIDyw2PVLG+TZk dUSnIFaEchnpP2tCESMMCHfKUzxxi4r77HrIEDpdAVBRvumJnoKwzXQzqCifDc4aGfQzL0Ti7W1l 0/YXBKCc28raYeINWGZY74aeUJqeBY9RhPr0TirK/ekKYzOzQpNpn5FdBI0Q2c2nk4dI/324N3wB y13QcTGc/XgAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image236.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAqAQAAAAACep/IAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABYSURBVCjPY/gPAg8YcFH/INQfFB7x1J/6BwzPIYZdh1C/sVGff/CD qK///zMwPGB4C+G9rQfL3UN30oF6MHUbQv3+j0Ldh1DzUXgo1EcI9R+V6scdBEAKAN1g7REaHjjZ AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image237.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACYAAAAVAQAAAAACqKEAAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABCSURBVBjTY/gPBH8Y0Mh/MgwP7EHst/v//69h+PsfSv6zgbG/f5AH ks+R2N///49h+AEkbRj+fwebg0w+xmLL/z8AAedex5IfZwAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image238.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMQAAAA2AQAAAACwhwvUAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFcSURBVDjLtdJNToNAFADg6cYuOQJX8AZdegyv4K7dVDTd6xG8ghvT BTHEVXe6bGKC2HTRhbFgSKEWZp7vwdB5aMeY1JJAyHx5PzyeAMuViP1kwc5vWjJlctqSnEnERcUG iuBvUp4Y+XBbMaxMAQcUz8jn/hPdKflvcmkOVdfIHO8L4WxJCJdn422XrTqSyabdARPFZcLGcy0b WeHtM+mTrIf4ltIUS8z2el5UOdYo2bKZL31Ffh/Se+agrGJdeBOR+C9VdtqD2cSrvzWLcZfy8RX2 Au+0VWkckISwjClmHHngQ6ilg0cP8EyS9KOBM4I7FhPByKWYHGMCOOrpmER0oroNlIET1H8hfdN1 tEypTiWzBfamevQf4AnmxSP1htexkDRIWSfDHopmRrdCqboB/ZRSy5mAoREaf/Ftd7byY6sCq3g2 UdZspWuTLlhkRzItMv5PUVYB1ypwcPkCHLULWAWpTRUAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image239.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADgAAAAZAQAAAABMDdAgAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABeSURBVBjTdc4xDoAgEATA7XwWT8N/WVha+gVewIVGSU5YyUGl4ZrJ bq5YsB/+pmEc1onFTFRydYi8yG1HZWCrULMzS6upgiL+WfSEird8WxbEu+eQ21+SsePrgcneFz3I pdclCh1LAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image240.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHkAAAAVAQAAAABKt3zFAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC4SURBVCjPnZAxDsIwDEWzcRE4DEKIAyDBwEx7AkgGZnoAkDhGJ2oJ hm5cgJYMHRgYMmYo7cduBBJrszzryY78rfD/jOohqoSRAR1XZJS3XMQawra0RtXEhSMIm9IZ1Wgu coKwFtHyROMshHXpv6IY/EQ3wh1hxIdPpUPYCf+Y36YvC1+kx4OIazJKF0/CdT+JzpWT1dd5Blnm nmwQREpai4i3sEEsOQuLiDRnQTu8zCTne7w79TvQB64SI5d2bURNAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image241.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACQAAAAVAQAAAAAGXXE9AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA/SURBVBjTY/gPBB8YcJHf//8Dk/uA5ON/NfVA9k+wyPd/P8Dk9wKQ CJD8+q9uewHD5//7ygtAer9jkD+wmA8A/WZgTKkjVT8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image242.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALkAAAAVAQAAAAAyCHJkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD1SURBVCjPhZFBbsIwEEUj9SpwmAqhHgCJnKBwAaLkApSzdJVVYwSL 7LgALV50kUWkWFmZKpn8zjgOG0JryXqSn/6MPQ4wvpLg/izm3YyIDn8JSoLvHTMDHN81iLywmrmO 4bgy+CEDQpcEjeK0UXCsLCe8IL4E5QqOIrY5riKkFxntelLVgD58oheXp5uIWNRDKU70pZr9JjL7 qPLNJeE4lBJhL4vTvNSwn+lpLuKrBK1YHHfTdFkoHN9m6bK2uG4LtJIAXvMM8ogz03I9vkVFTqQq jkUwTT+rQYQZnAiV9kKm200OLzK39rmn/Ec9NvbHP/iP+AWJ18UQUTheUgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image243.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACQAAAAVAQAAAAAGXXE9AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABCSURBVBjTY/gPBB8YsJD3QeT35/9A5E8Q+fhfTT2Q/a8OIvIDLPu9 gOH7fRD59f+/7QUMnw/YlReATPiOQf7AYgsAxkxfbT1VUTwAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image244.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADoAAAAVAQAAAAA/OsBmAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABwSURBVBjTY/gPAQcYfoPp7wcYvqMyfh9geF8PZbyr///3//+/YBEo I/n/jw8Ve4GM/P9/330DMeIP1L77bgtkyANFvteCpA7UfgQzyv//zf8WCzRH+f+fBz/mAkWA5r6v /w2xC874ALId7h64CzEYAFIdkzZ25y1WAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image245.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX8AAAEKCAMAAADNdaUnAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAALBtJREFUeF7t XYt6qjgQjlpAQUC8UURI1apVK1SpF/CS93+rnaBtvYCiaLVnzbd7KhqSyZ/JZDKZTBB5pFsigG5Z +aNu8sD/tkzwwP+B/20RuG3tD/5/4H9bBG5b+4P/H/jfFoHb1v7g/wf+t0XgtrU/+P+B/20RuG3t D/5/4H9bBG5b+4P/H/jfFoHb1v7g/wf+t0XgtrU/+N/H37hVLzzwp8jbyQf+t0KA1ouHt6r9wf9/ GH95ciu2OaPeRqFNZI74/+8mnD+jwIu8Eov/C9m/0wFeEo3J2NEbXGu/A/6o/Emi/kWY4BcKmaGl MOmy6tt4linu8/+flP+FFzT9BeguUkUGvctCkQxQ1STve9rm3+T/LkIvnYug8wuFoA4xQdgil5Cn PWn/J+V/AUGqqr+A3QWqwGhAlohg6AbyVNmbf/+g/MFJij9qXgCcXyjCRokV/jWNvHb/Bfzt7OdT OpvN419AL34VSjapytkeEZOFdnFvzP5N+U8KZnxgfrOEhC/4pT3xQ+5e/mtPyXIj+ypuo2VYv4ne BerqgOYjJALWX3cv/4dZW6/swr2QLoDJPRTxB+QPX1dKu1D9Of4P6+s/gP8CeXvU/zv8f//2H2P8 3Hvw/8WFZVT7m7BcPNV2a/93+P/e598RKvZ4VE79cf0njH3te8dfFxpqwUntWG7/Hf7nLy5YIhYY Vf4EFvfv6D9ZJyJel84WC/+753/ZbqvU2CCv/w9FD5UvDWzE8mLhf+/83/7M8d33GuHGpGdrowOQ FIt6RMAunC0W/nfP/xlonurIT07hbUaewzsAt5aBM7DKVgbEAauLql0Y96/iYuF/7/xPasjoTghT IUWUN/q8Hb7+lZ9mAT++sjyrJ+US2K4DrEaX6JJY+N89/ytImrZJbkyayCY6WhywP1j7VlEivmTb ZDgQ0edSeLqOq0Es/P8A/xMVk/SYMIC/gAoH8Jefdoy7kFf/GMr9NP2TIsPrqKix8L97/h/4zcuV iYuEwuwA/4P9RwmA4k2CkTMh8Ick970mbi5/7p3/29ncAEAasISr8r1GnaqhgYnaP7nicu+3tAQj RyYvkkySr5eAe6+Mf5v/ZdvX/KcgeGTyzIQi6Nuf39/aOxkcVG2nppjkkwnCs/eH/73z/xdigoQJ ccPh9/1vRwqb2YE45XY4wo8J6UwKz6HK09dLNlRycvq3+f8LDsrYu8y9CRXs//ZNUpg2AvDj8qCZ YuvIAkDPTod50HVhHnE4G+RVxBQL/7/C/0exwBWAn5D8W1BOHTaNJ3t7f7s5pRdwbgHnrnGLqRPj M2oHxML/7vWfIDi7NWH/6yd/ecVNlXNkiF+clAPnOo1MqtpLemjzh4wdm9XHwv9P8j8u8XvrMHu9 /yigAOf0o6PHz2C+KLV0gUhp8pnEfm9ESrHw/5P8D7Ak+B1jw3r/fZKo5O0g2CKMCuuFYWBgSR8k C4eZxh+R0IchEzFfYLY/yf+0JW3e3FrtrvBvl3WCglxqhNZxlMwVx5dz5Gno4HFUXKPmCyTgr/I/ NCZlehsWZ9//bVIGB4PM056XAciWIL1oGxGuSCdfQgqfpPmUsMtRPQNj4f9n+Z8iJVTK37KG8r8K 3A9pkNs3hNaPs7+tcysFd24RHQtvUd3CY+H/h/mfQtVgv04vAP+rrTXjd9J7IyAC/t89JJfpLLDj qBDef7Hw/9P8T4eAll/IFBvcnZS/2F59fttRUJf7ltEDAwI2PHH0zbRY+P9x/qfAt8bU6ICr0hfm QploaNupng21W6+7of8tyI4Lqp0csfD/6/xPsdAzXVgOZL+43ymD5DaGyQH+AYo9Ik3cxEbmE3sg Fv7B/O+IAQvME8n6zexqIjP72vzqlVdQ6q/ouxHq+LA4YZQY1MbCP5j/U2hlqt21Jsag8sqvDlrv K9idlj8dEDJLaG+V9Y5j8/DWbyz4462/QuT/tEUKC5V9MdaNuTJ6FyheneYZkEC98ppiDqTQ4GNO FwRgmD6IP7PnFXsSPVfgf/JWJs+m8JmTglwKTqLutzJjntTKpjNew6+3QJfXGNn8sAD70aG1VCke /Ffh/+fKGOi30r+FXvx66PoLa59ricm16OpJgye9nJsq45VsCkxuTPjj4R+i/7wW06BSjMGYrmZu FtjopE6h+OsW1vz1mO7DTzr+A65UnrVQ438pztTrUxhL/oTI/2fTeTMImyZq0fs4unFxElBXygzr X6EF0y1VNDkqfNb8738w5i/5lB1UMxPfKSsW/sH876DshEV97YXx0CgXn8QrYb5ZrF35Ujy/uB/4 /2fH0dbqqCzumXSasbn/Kvzf0DTddUtEVGaomYsrIH8BfaiiKK2Vzdl3dJrMVmgLd4CKXWZrJrgA 98fE/9j6d4LEl9/j/8KCm5y58sNzedXPXPnLzdAp7vhLtPXqez2XWDjr1VhMxXPNV7HkzzH7D+br z5EtgXEZvfMsTatnNufr/OmM/dp/XCRW8+9OMi0eIUkyl6R/meXlmQSvyDrG/zChnb2fenJ3vObB V+3MeFBr/FeKJ00LCWshHieCsyjl3p7Q1BLWJv+TSd14IRb+wfxf+D3MN1v+niQzdOaKbxX/YVb+ orwBu5ArZTQk9Xm2UoH4R7WOdqbIu4T8CeT/xTjq3k8cvtl/d55V56hUPwsOn/9/AsMt6JIrUP6s q11Pvf0+845e+Wqdk237vNZcnP8p69wkyXw3OeRrgNzpieI/o5ZnP62aQNe/IWnT6IAnveScf0Zo WRLPOMQXC/8A/gfBeXrzb/4GyJ8f7jdWTdjQ/3foC9B8Cpo7yKN0pVs6sfmx8BcQOGUvNr2ZGtKZ 4/C2XYC77e+p96sJTJj874Wp1NyMnVaTubf+cXeJ7+bGwr9RXY6wCTt4A2mlFKduJXxidh/+lL4V z68mJA/4Sx+ozjZN6Tm6BhILfyNh01M5Apj79RrpMtWufMjLOCZIV3wdV7/oXqwHsLxsnX/kUY0u BGLhv7C471MJGNaOFYaMIUrQSe4CV0Q1etE+GxEQ3QXgfirB7bLArPCHp5j/HSQjHv4m9xMUSPZ3 i2SmT0o8rxBVVeXoAPxiTtze149xHs7JQ+p3Z/7fdsVQlZr/MX5qHzo5GQ//Df5XWz+71BR6ttt1 McPcnf3fKfLD/F4PFLt+GvIV/y+f97qfWX71Zex0yAQWD/8f/lep29duwgOQRqbndQg+63DONUYF /0bsvaClQfHHmPPm3xNpjof/N/8b4T4aPUHgSGVYhknaOGtxemKLjmT3nkkb7Z6OCML/0Pr3ciTF w/+L/zNRtto7EhyiUqTfM0gHosS+EXUf/4D4bwftPxfrgHj4r/k/ET0IcWORAm/L/JjozvWmZ3n/ JO83YD7/72poQfyfOV//PKF34uFvctRxLHGqpMQYkwTbEEnmOrsDrQNm6Mjy/yb8b8uyiif2rsZk k3bQmsKwbEWcZM7dYk8RRmhlSEKd+AGSLpYa5oHihNcA/edu5H8h/eY572hnY9kxK/nup7JnEAT7 /4xfxsJuIpMUb5Il46Z874NLpMOXSWE/ItZ2Cor/fBP+J6mPhmzuSD7nuQRBKIpedzf+sGFNvrcs YgI3UESI0+C5xAbZFC91ThWHwfdP3Uj+i2iw61ZhKQ5sLBV59XOHcxYr+X+xBJoq5odWPE11Ujl9 /ydI/tyG/8nkfffoZBsZK/zJrlzatP9crBOgIEWyGLKUznCvgalIoyFPTkx3I//BmLl83mm3jMQv /HeaBvy/HxT6xKaHZk8tCsTMD00CC7jIZT59utFjL/yUej/yf2Ea5rutdrQe45CZRhYjoYH6BSr/ 67/G/9/AgKKKiclCBJKBEkmqFxH6PGTuCunIu9H/C+ncIoGSy+zzspxe1F7LhVx51srIfJ6fOurn jnvBVfl/G6oSIxKz21XJYasq4I9eT4/leTfyH8NGvmyr2JsnmqihFT8h9hMppDGYkyEM0W7DriX/ Q7h0os4U4jHiAU2V4r8+fhNZZkHGO5L/PtnOczLhovzgNedZEJl04dtsjL1V/S/y/waabp8o3pJk 7ACb6ifIH/8c+mnpfuT/im6Zm8g2N8M6JxDdBtcY+uUE7zaqAAftT2vopXLDnoZcgOPTiuPAcVug cJ1e0ZN8Rh0R5L/gpBzOaezotvQyzwDtYMt3rncoctn59h9sSvx760mKmUxrecZ/y6W5XCaWZgvE vZmvmtZaZ5vXTlf+Q+TPjv7vornWQOltsLFVaJLa3n5rE0HQ468kPH9Y4USdjz9JLRR+UVjES6Vc rPTx/PSWe3nJ5dL5/HS60Os/Q+GUYRBF/jPZCZPZAbI1NNNCe6dTYEQg9scFRX1/MvYkxzdxMfAH R7GoUT5OweL0vC6dnrBcqbAw/bIK6M6nlhFJ/lfeljsF6++pac6bZNhdfLcWqsPsAXJi4X/c//lU IM7Kr345j3CJfr/JZFGRB5EEFttwttupJ4L8B67O7Xo3QXhv7wk85SC47nZa4T/gadK6V8P/mP// WWie/pL65e5kwEKNDoWJ6ibr3ST6YNx+JGeYSPq/2UE9khKbEItPHZFGQ1ddRCrPgfh3CA056vtO yPPsAcvuv8D/2nqyw9aWA6ztakoCoYrXrQhHRkIE+W9XLL2etEsoX0vyiWmtn5N8/KclzkW7xZvZ 1o/jh/HGLlmz4QVOTbHwvxP+174WJtX9sdPmBKE6TQ6f3o1FI9SOFEH+156SQv1pqL9o4wzqPL0T uFDVrjYmSUWGPaTdpG+GjAAl3kOJYGtiLPzvRP4L6/gwpQNHgkqmJX3CySHLDGLDSPLfx9hFg3EC fT6nrconRzK0x/Wn4+6ehXTIDUux8L8T/v9ivuGRsEe2YCyUXHJYn2qOMNuUGZHkv1+NIKhtVWgU nAUpyIQw4MliHvd5tUnYuZB/AX99JVd0KdLaC2O14rEeqioZ7ct1PoL8P10t2HijkA3by4iFv3Ef +v/6NJB70l30KWNURm+sl+cntj0JkA4Hzr+c3Be4FDj5QjmH8V+Ipb4ujsLkWyrvMmqbYRhbZ5iZ DB/Utrt64kiBYSYcw7i4B99/PTFYWD+VyAIikguM2ySCKC7glhuxQFKlJkkxMKj7DPjxjpgSfRLh yTXgiWkQ+iRSr9IS4xZI02UE8DH1FP+38pDpYbqPX2KYAoQ7Z3o21MWpDOxkwAedPrVVxmXkGVBL RmJzpitllM2CyfSJGYk7Skz4+ZeT4T/wwmH8RTQfOS/PYXK1kVSUNjdQBnJPGegT+KByykCxBWUA mjI8zeAJO8ogQ58mOmTAhQH4USyUgQbn4+EJhACBI7UIzhLSf7IaMehvJWVQIi7k7CsDd/WkDZQ+ yQwY0vSflIFBMsqgAD6m2oxRlJT8mfGfRNJRBin6m2BD9ZxKn6Dm7ydF7g2UnqwMgNpBxiVtzdWK Sg7NPTg+9MOnO/Yf7F3FlfiI/DGKOsTBCeu/fYv0Gayhfzxl4Sr5YpmbP72+RFou7dZCCbTn3TMq /3qlTiZcT4DjQ8PsS3KRcsDQsH1fwEIyIs0up9JwTP5LaBl+pvYC+g+uI+vHqgJP0V0Zv5vq2380 9HrG8cOvMn5cyApwfsg/457fCIKYaq0PWJ0K79H8x/DvTQ/ssMfX/3EVbe3r2vnt56P00wwMuAX0 4ARopB3i4BJ3ZD+ccRdfXur51ynj6NwsFRSyPhJpRzMdw9+Cm4NCC4nN/7he3wUtuWfMOtoG4H8H 4EfBK/yjr0OG4PUvxmPQVNNQcqZ5wpHGKBV+5zmM/2Q+1vOfbbvQLQz7+/7Asfl/vn+plv0ZIdj4 dhPbHPbo9I2OL4RCsMEBEYa/9J9evy/y6I0fzivqCSbViL1wGP/MnBcqST6VrvMm3MO0m2Lyv1rP BVCppI8sY/feUTmdn1P87YiN3suGAw4lbOn/WFYX82R3iF5KoniWjhBC2jH5s3oN1Uu1gJwx+X8U LLHRAe/9wFb49k++7GZX5ucLpUD93/UdLOpepdLHF6knGv79fEWr7Eeyisf/+kfw8rnYOrFpfgRU 8IK3Tx04PwgG6HgB54/s1Ovns8mBpsqDplrMDeMfqIqGf0hXx+P/+d6+6aoaB7Y5TkqU/1XpxJe2 asABLuv7/C+/o6d2+zsYdwo01TN8XbabFgv/WPxvhMHsfJx4EIBecufEckQNwn/X/tOWntMlcHY5 cXAe4aRY+Mfi/0roMQm4w+akNAO548RyhMcBprtt/m93UNE//tC8bEDBWPjH4f8yCuVy8+M0HtNA e5Gj+0hH7NsN+Y/t1hNqruwPzKnaweHqYuEfg//1sA0hIBdDAOlTEsU/XrIDbEff519w/wN9fof4 T5172i2Ywlj4x+D/ZTj7E5I+bQk2i837B/Z/C905Smh2vP4NfzsW/ufzf/vl/UCL5uE3tV8HBztI /4E5oedU01N+a/sj4PReHJpi4X8+/5ezh05JqOgkW7sQ3zgTIFS0pmzClsTuLxeJevvTY7HwP5v/ ZXTwkJaOTjIlnyn/Jxt8vT/hTzLpae59X7LdaP6dwFYSpG2uPZf/1XfwGjuQJu+7J10PZj8Hf0fT PpCnaR2XivZd+S9onTdUDdR0CmeGeA1pQVT+nzAlcVRituehQ/xfmFfn8xBdebQXgGGHOi0qWf57 3/6f0QVx6gWhQd+lxpxkdT6e5H98RW17Wc3Br9JlFZ2Y+ENortFi174Szv/96ss8Wa2GxANGx9Yw Qca+cHC//T+j4s/Nc3WOihwIS2Tr82QSdg98w6bYH8FG9NO8rmPCBHtzqecbmYLIi8pobS+hTHM7 02IY/xtD1PJXV+PANa5y1GFMfzrlEO/JNxB10M4NwELT1XwPAJTTGFf2gQo5f32j9a+ACnC/9g7f Av8vjEW7YBg9+oHDxsJQsfOeLrpGgT4l0MIwFrK6/m0iQy68QK8p+MaQJ/APbsNXhINMP08zo1Gs 65ATvjaIvjBSpLeAAv0nAwLYCIbRgEPyC3iC3wSrVSAFYyHAiRD6G5wb9kM9pYzFzH9q+L/BExDp kEZqkcs4lCKoWbUp7amGLhPDdZ2eC74qUAz9bcxQaoF2w2+XTzs8SV3MUdrhyYZWnL3lsx4MUflf TUwgvPjOkFxYWLIkR7EkOBxqSSlsSdZMQMBdYBps2JZkPuUsS1J1SyrI8JvOQXaO75pmz3+CfyYC fAXhxi0OMllyAf6BsOpSzutbku0/wYcEYSRJa0B5RPSfLClDMqunGnGTVYhAakkMScCRec2S4FgY PUCfkCwDckLMJwtkOdBnEBoBqlZFr3rCkhYESneALKB9/Ay0m6Yum6ZPSAPalWyqQFqb0g4tsfQ2 PKkC5MIpaCVtCaX92NWEx0RiVPwJGeY7L7v4B4RbtZ6nG1Kq9blHQA9FUNeF3N4d4cdaEvl3K+By 2ID4V6HxbyNXFCVjVPwnPNxqvqu1B8j/MtreVNmbaoV0QFv3KLVXtxlHS9T+STTN7YSF7N8qplYM cOcLmGtD4r9d5tqLb4qi4u/AkmiCOqup6Svt6z9ltKO5792/Y71EsdbI6ATtT6vp83d/9kSf86p5 8NhRIQl++5FSyPwb98K1nbqj4s89IaaMIK7qZtrj/3F2t3H9l219jTlkd9sou3PCJuTiJQcWI6pL 4kpy/oqmozDhJY/QW6Aza4AYD4n/497I/jzTBtwogw/yf2tftKfQFv4lVI8WHqMU4G4RxrbbPlsT TcuiSpCWLlY+USYQ/sD9r2B3ai7OPud+C6Lyf2Dbt/l/ls5y/HYHgVsmW9x41UEwi0RKxkdkzcLb k1W4gN62FUPsON5LeloOURfD7J8BpMrbIjhSYw5kioX/tvxvVWWi7U2b5Y3NxFJ3HhF+AgfbIjZN eB7vW+uE9PMPn8qWWUeoah7YVg6yfwbz/93aP5e+ymLutqT98qUQCUVUjQw/qW+OmwNd0ctNg1SS 3vPbtMbNCtPn6bSay/GCc7DqgB9D5P+N7J+BCGzxfwXu26RH4nfHJ6hEwHiONkQfhwJR7FbQeY6i JxH97VkPviBZq4BVJ1mBdPx4XITzj1/03cj+eVT+99KroMrenjBooY/qHLxYB6dZro4a6Wht6ht4 K7ZDpDrXj2orXsX/305/If7zxvrXfF2NYXnfEQob83kpejCANQxVL8JMl5lCp55s/9zDGs/38Q/R /9uncdGxSSzW/Luh/9jfvpz9C3lhOui43ND8QfJ1/v1YWw/8HjA1h+n/EZdvEYmJhf+G/K/kvryC MRtJcB+lT0gf8zOeTd/8IN4n25/36w44WxTC//c0//7wv5D+GcEXORUGEElB3ukb0C3Tb6uejs// gf7/wfrnBTb7N7v/Mvyv5zad9kuXGaLL9KGlMjdHnbWAov6f8dIJ+k+8ivbejoX/F/+Dsr05K7W/ 7zCOR+xLuBucY6Gf+7l8+2esFGR/CJH/68P2sarbeDkW/mv530tvwQ/xg086iR7aFPct5OilPEw/ b6iW5/g/7FQaYNT5M/J/D36Clyd6kAd3gfwaLMjGCG1dsxh//sUB+Ifo/7eyfwZB5PO/ACvQ3R/V KHssx4dwJ2h09nlU3rYvXwD/AD+BEP6/K/unRHADfeyLX6xc5PIU+Wm4N7X20VHvieMdu5sjyP4Z Iv/vyv5pEji+HjT7XUhL0/ZuKjLQvufoBSr7m/bPxXgY59B5BD5N7Fwl2kfivrJ5gfkX79MStv97 o/2vILCEDSUwAphnZBE+nraGF/q090uJj/8J+v892T9TAWbDM0A+9IqQe95g+ETgcOOOG4qOUBVk /7zR/S+n4Lc4EP9qJIoNwo2YlWYng1VajryjuEmD8LGxZVt9DxAUp1Ackvfv2z/3GgZKeorMpqYP utJ1MmRi7sXpjQKd8DL9XoYlA0/NNE46rRFYZ8B6JUz/v4xx5YuKS6x/g1FMgLfW+mo241lo5RYy noYEYTzcDSCC1hsso1ygpSG+/Cd/3f4ZhKD1ub4X0q6P1GIOblh3384SQc7HWuVv7gWa9eu9jv0z RP5fQNndBOt6/E/kj3XhKgS1GvsnXqL6nu10p/Dy4k8j02Cv9P+9/TNYfkAwMSpWmw3qTNii+ONd B+oo8p/mKVTQcESaIcdmrmP/DJH/d2j/DEExUZrnQO15HhNYxXpv9I7NSHvqgcUZeVRF9eAQeBeQ /yfYPy8b8zSW/Dl0/qtUNUkJeQuhJMhZC2dyjGQ3jm4pHhgQ+jwsxMMF7G8B8/pf8//Zga6jMRAy NSM2UIuISCWlgUyKhw5dR5VF+/kugH90/4e7sn9GOSb6ZhHc6oIKjzPV2AvV8zvp4Jsn+H/Gn+y3 KIklf6Kc/xXRK2CvwxIJ7o24TrqASniC/fOO7G9Rzr/rDo3TftV0gfk3gL4Q+d8Mi2R+XhOvzv/n kXXSW/HlPwmwYPyZ/d+TsLpG5uaBey+i1XeC/I/v7Pi78j8aADfOdYL9857wjyL/fwHZ69g//5b/ 5y/AHFrFBebff9H++Wtdch37Z4j95wLK7iYw/4L+E39JdML+74W5Khb+dyL/r2P/DJH/8YP9/XP6 zwXk/79n/7zwOD1UXPz111/2//xFoEOqugD+J/h/XuZ0z1dT/gX5H58Dot//GL+u7RJi4R/F/nlp ggPKi68SBp0/CrH/CBdxrf9uRSz870T/ucD8G7D++gP+n3fC//Hlf9AF1Q/7Z1TRdR37Z4j+f0/2 tzvh/6j9FJ7vj9o/7wT/69g//7r/Z3yujFrCdebfy8h/9Ugk8Vj6zyKK/0NUFM/P5x4LZ3y06EP3 3+28fKKymzh0fykUHQv/O7n/+ii8xzMEHCRhToiAGV5BB6G3SsgxZvpWLPxT7zQm/c3TwA+NHytN 99/O52OVuHp5kPfDYoafh46Fvwz3fv8bKaAhJbjGPH5aRfVOh84CsfA/Pq7/9zkygH5+hENxeOB/ XRapoezBeeSB/3Xx10bywQoe+F8X/2OlP/A/htB1f3/gf118j5X+wP8YQtf9/YH/dfE9VvoD/2MI Xff3B/7XxfdY6Q/8jyF03d/PwZ8ThPAF9XXJ3S/98PLm0tTYrXz1pLtBjxFwBv7iszcMOQl9rLbL /y5kL18mLbEXfFSzhHDej7MfMR29ResM/N+rhItyh1dEEmNl46aIj8ePWmBIFf15fQvhNnXyZ41w 6cixBfHgTT0iKc7AP1klDtxGeBcJj1+OtfAwnQO0DGoKi+ZBh8pUZDGll4Bb54Ir0Z9R90hs3jPw r78TehvkfaRlLh4dSwTXEu4nNbiBE+QpgxwcKI9YqZU+lvEM/CEI1d3wPzFzRMhmI9xoGAKEjgI3 B2e7N6SuXm/Tbvkok+qTfQxY//fy0bniDPyrWeD/81scifDImSRE3od+cJvzkhB81fks+Jo4POSJ +GEQN+LtZOVr8L+eHSalqCPwPFSiv9VODtOV8lP0F3ZyFhAnB7SFy7lM0OUxBhLeQePSUDT+X744 5uGcZ/A/RNK4F/QpmLg6jIE/V7SWpqu7u+M5xQYf6tY8Fm4liMr/xGSPXJd3Fv5nc9tVXkwmuxHv Cguqvs3oKaTMTztVUYtwN020tv4D+MtdPjguVjQEINf8RDhlPn+pKJT/AP6RYQ7N2N+7tjJ+mRFL eOBPCDteXR13i/TAn16dfQvkV3U+8L8d9g/8b4v9A/8H/rdH4LYUPOT/A//bInDb2h/8/8D/tgjc tvYH/z/wvy0Ct639wf8P/G+LwG1rf/D/A//bIrBVuyFJsS/TPqk5e/yfhxS080xLddeG2hrQOEpC xuZXXbqUz7fWt3SdVP99Zc7WFgv5V0naxV9OYowTYiANRtEPtIAHWdhUVjT7Zxuee3YwvvDNlL8K w6oy47J3K0RpwS7+Nr2iTu12KC+b2Pb4n/37kmKsdj1Lc+D/2kD94XfJz8XQTezMiKFZRK8EN0+R hER03pNJio4UsUTv7+opJMWPMX1BgRLEZkfjeXjT4Lsu/adr2rQanCAczw/9aGsqz4M7bJPvGgTy 8nyl35R4zyYLnqevQBploEBZacLHGiYu3+VrRIDXe6TGQ9VlCuzQJSLfhZsuOL470bpDnl9QHwfB v1QMj/mK7ZV4PkMK/CqsSIKHliRs0uALUFJ3Kbd4zye7NOzyS6APakxALXCrIpANN6Kr3a6Fy1A3 n1hD4csHO6PR8BJW2S91J+3hDzeHY5Vt6XCJ+7MuCep3bJFSgozWu86tFVz89zCp+6W2qLevpwD1 qdeOWuES/VJiIlhtQWqXTPDZUxJwg5E+7wqmurDolnmtRGRz9DxSVau3SKhqRqxl2m0mQcmVk4Rv qzWKkD7mOIUwGbWdKLT6qqp2M6+66pgjeEVzZXVgqXYSkzabtEpqO9MhbElt8PT1cilTamea5LPL Ef1VStVUVRnpEjdTZJV11RkwW8+/Vkm1UmovUfdU1c3IM3p7uq2UVHizLqdMFauNvDrRdNxjaTsl V21rNUqkOoTmOdJMaautFFEmWExAreqsO6ZQVGo+XpPKuNgjs2Ggp/Y+/lT+NFidWIVxovPTWxTB 5np8smuXY8BvlYbYp8uAd9nBkogDCAlWUBKaNSNsA+OBZizhp4HCEr1csDwVY8nfcp0ToUto+/VW xaYULxmMRwkP23gyJHm4sodSYPnzEQ3RiSsWdTxtKZRnXZ/2OiY0/tuQyGWhbC0w1jKknCJcBV4n S8WDfq8SFvqx1Vn6F1h1pZVTuGXAuIK+LbTgQaQsL/pebUOVFD2vqQ79N3lcB38fMqOvWizvl2CK 2G7WKhjbXLklYLyEE+54DG6kLTZZ8yCDzVo+FNqn542JzC47ZaIotJ69tIs/Lg6Hwz6pyIkS8Wob G6NafjjMvq4cPdi1t0zqa0itwpdaVXj3tZNQu8SF607rr5+sTKTqMJ9MNWixxY5H8hOguT4c+g43 mG0bJu7CJ0dq0WZ6meww7/WgnHw+SXrv1U8qzEx/nPmCsSXRrmcVegnLygkNup6B3siTSo94CXiz NaP4A2CFz+QrUwSyu4SXWXfpmCy8gFlzpV5IfRAYQI9OebpPb1UbwTVZhPAwmBzBZCjFXVLPv9Me 1z24vlUURIouSbznhyx4AQ6HdU9K5ofzAsnkE5O2lBI6S1qazZpVqPdVKwuCOCas5ZguKwdelhwo /6GFi3GbsJv8TysW18KotZ4UvvEf+AhJ1ImsrNQ0kQATsjMlBd2wGisgvAjp1CRRIb0x9SBbpZTU pSCAFCjDJEH5H4aFYfmjfEjUMcdQ+bPCn8o42ZNW/L/CH9OvV/xfWUgY2A5+hScQhMD/XFmuwYhb lVViCzDw6AsVYHyfWsDfA3oEiqlIfcrpNWWU/+ltzLXE6k3eJnS8AP5NaELbx9+CSalk0o9yGQT1 Ko0dBaRByv96RQiFgk42pCUJKXaEI+EPYpemPD3gkm+bhrMks/G6CsIAlwAPCcmmSkTXccYq0Xw5 MnkaOYLxTCv1MlNoX2dg1LBZmkgFbiw4HUOk/KUo9AJNoctJgqP43WJLJaLWHcGROMFyhESqlnCE jrKS/+0WRwYU/7bUaCSICD9ZM4/W0R1AocZSsASnBn1D4489lTHB3bHmCLWmqNgw67dbKpFKTMcR liQpE50Y5Z4JD4u2VGgAMGWRyGkQbw6VKTDchYVJaVAYIlehJuP7TQw91QO/W/hxSGcGIg0cYZCh RLbzbaAkM0o4TllwFUH4NCk3yZXySv6zDvA/rsDcoEM7v2Dc/Lsnf1ZujxrlhA4mZZYj6rcnpAON VeiXLKCusCxk6q/DwSqsNyhRXmAM2iOpPogu0QEBDtMiuFLSN8nCoPJM1YjAgnZEkwqrHfmV9Vhw Ai+wnkhS8LlGaIWYocWlfFktsyDIiMgC+Aw9F8QwWY8FrnBYlpZTgA73aWQgC1RGP0+aDFAHFGRY jyNUOyJ6iRYPeWWPFlcSiExnF46KOJgq2BYmOuvRJ8ljQXPx3wQMaOFANCl5bMrP22ehsX4tUADn sS7QzkIDB2wrJdJoJ9hdQdGAjGPaEurjbgc6lN7W/iDCBNI+4xL5C0Rc9UG/fbot/gJwi3xG9LzU ta7S+/UOuS3+v97cu6vwgf9tu+SB/wP/2yJw29rP53+RLoJcpTOgiy8d1FJNgdm0rSiwsh1RA0GT qqYaXefOMgqo1WSmQE4howz6YF3xl9aMMoBMC3hFGXSUEvym9Fd3YabIhL5CU6kGgTRdrum/0lAU mSxsUDpBEc1AraBkKqDeNRVQNztfrxAlQ/pAmsIRA8gUuIxCteISGPxSVLNOCZQsXYeqFd9Gpmqw JpxpNlAEamJH6fgFwDKzMVMUHdOFpVoggkJrmXQURaPN1UDRBNIoDWens/EfLRnXxCLzmtHewYrC kIw26mSwxDDlmaiMmiZBsLDBiJqMOhWGSWjqmAGjhjRmMknbYgZUJ88yyy6sdxnLYQZFZjG2GMZs UkODV4eSFF9th0wM46JXhr6ygPIlnAfspRGudRgTk9KSkVStxkjgRz7K+Eo2NplMJsVULUbtJ0Zi bfnZZBJN7CaYsdylC7hKAsjiXsUGFPdJ32jQA51NJLudEUQzLjFPTFM0GUkgWZZhLBfWwvKnwlni CJacqSq8JGcGQI9dBNq+l6fndMK5+PfoqpGuasFuBqZGYEhsjJQKgQ9lg6TEZhLMHiJpJXzDA6iL PbYMLGbTxTuYYID9KOPVyYylq33YSZBh4T6GVUsTrA/YcscSMHXCX1z76wNEy1mZEwoW3emxGnDB Oaz3qUnA7oP5AGruizXfajAGC48MfyiTF0ajfIKOpFYGbGx22d/fKtfADrJcitS84Z99MawKmbDl HjFEja5xebBN+H+GUBVOj0nbGiRITxxlAX8op5WhfJUYUANY1eeSM9PZ+NOG0vjzXWoupOff3KUi gYlP85aqKCm1JOk6llErUTqZd89jHdpJYMzpk0lLGrJetkRcF5bCa7sIBwt3K++xZYGHPpLLZd7z sr6ljI4HgqjFM+PD2xuXgf/NgjtnvfqSo1+tLkKhFPgWQbC/ff1JScpg6O8nSZ1P1qtUrKEHBWcG bVYeNDmr4vn836d90WhxJWvgWxDA+PRE84HlDp7SY8xy/Vp7rAyyIMGA4VnoQFjwZrKs59EV79np XPwFyv8NaC3fxkkhJeERjIU2YAGGHJeCwINJUmoZfohuzRSE5mC1zoVBobZafUcADHkdTAgb+Esu GFa0MqyIZ2V24QirDR6KP/bx13wLMsdS/K1GRhEcWgB85ZuPQeSRtm/k9Y1E0A0F0u5iYNalj3+N 7QmCzTYFQegqGuwFwWyRqgu+wctYgo2DsBo1w9E68mRW1wVBJkOKf84sWGBCpAMY7DEFqJFNUPwz ia4jCIF25agdci7+KjUEL2GqBPxhwKaWGhBU9jCMdKkGFLlVar4vgZ0QKOnAzNkolxgiLNQyWKIq BmQu9HrmBMQSIEn6OrUTUsCIm6iCjOU8A0RDyrdz+zYvBI/yuJEAe5DS92AWNBuACVFFdeyQEtjv YHKlFPjyB/YRbSCk3CAzKHVUTcA46kkNKtLElm/AzlSBJKXZK8skDz1EQIA1dNKqAbU1aifLE5k2 kPElq9jNQtElE8pynlS/1ZUUEDkZp2hfwdbP+elc/MmkPMzTYV6eYF8om8owD+Rrw3xGhb0C2G3w oehTvh1V83m2TTJDljOBp+UWEfNDSR0VYWtgmrKlfEImKgyaGhjTJZWeJm2XYZcvb/rbDX4502I+ z8+IbebzMKvUh/lslYA50oPeLA/ByOflm+oyP/SnGxCMwyF0nQn2P2aYVySFGuxVGJ7DfI9OPcR0 KaNrjCmvi19QdiaSPoCo5/QnOuGO83mDgJfBMDOjJPQ7UF+CxRk6mFoy183DpihsV+RX2zlnprPx 3z8Fv9qO9//dOyAPu0H06x8i6bNm0r02sEF+f7/Ktk5bhYxo3o3yYW8KDM6r3Kvvt6r9eZd+Mktf OTeKDwZslwDYjfl5Z4uidZNixgKIgf+ZPf7zGkfNstxKyB9LI59BN9N6D/TYi/R3Kn/OTF35zBcj vnZL/COSuMp2lHMPlBbj3RivRmren8E/Umv+XqYH/rftswf+D/xvi8Bta3/w/wP/2yJw29r/A5J8 nCLbntZxAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image246.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHYAAAAVAQAAAAC7vCdIAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACxSURBVCjPY/j/v////x//oeAPw///+////0c8//jjHY/3IfGfP9/7 vbzu/z92ML+G4fX1fe++74PJg/j7Yx/v+//P/v+fwpePbBjeXt+/9/u9/3/v//+97tjtGoa320H8 B/b3G36/e3cfzI8Fyv+T/w/kP69heLd931ugvC1Y/jeQX77361eo/ne3YxiOJ2949BloPj/Q/CPu NiD3/vu/D9X99XWo/H0o/kMPD2RAkA8AzyYZ8RO+5vYAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image247.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF0AAAAVAQAAAAAMAd9vAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACISURBVCjPY/j/p/7//8f/QeAHw/+/QOo3Qc6Bv8flfsM472vf790L 5vwDcvZ+r94H59z99V3u9/8fjy8fqQBy/n7fX/3/e2zvth9QDuP3u3f3QZSBZO7ePQc2oBwi8w1s 9Pb1ID13t+0AWtouPQ9kWkdfBcg5v/8hue3vXyTOP7jbUD2HAHg4AFnS4xrcZA24AAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image248.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJwAAAAmAQAAAAAZks/zAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD8SURBVDjLndI9CsIwFADgigfwAkKP0sGDeIN2dtCCiLg5ODhY6A1c nSSCx5BS1MFBsCliq9b0mTbRvrYBwQeB5OO9/PE0qAfV/kDbLuNQB0iPBGgHYUAAmOcDixHGtsA0 QPjkI/G4dBE+PmggZAIbQH6VRxJTH1+pZzkLjixw3C+O23NzffSBbk1SPJOtpn3Ialt2jrFAa5Af zT8gLdAk+Yfw8gz3Gd5nIzffx3GTlyEzUSSinOplDEWmVkRzM7ioMjneJtU9l1S7elU0+Yt2cvW9 Bi+Hs5yfVFjKjKsYIowM1AzBB3HbuHJ6U/VSqMJIhVnv1PBgKBDgD3wDRunDCThGwV8AAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image249.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMIAAAAYAQAAAACAPx/VAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEWSURBVCjPlZHBSgMxEIYLPXjcR+ijrKe+hNA3KHhTWEqEHvQltI/Q gwfF0I0Hz+3RQ9VVPNp1FSlRJsnvZLNrW5YWHAIJ+fLPZP5pYTNsuQC93/oPod2EmDh/0qhuLH5q 8jzgZ+2FoJDfYlkTLVNgMlcGT4E4UpxijSBukKtIYCIVZqcCd91zJhFeAlFMrmPMMoGbRX+l+ThS h52hlIiz42jYy09skrZDNs0aJS8NWKPSHDap62jWKCkJrFG9HLQiY6+RwD3Xee+DDsZYnjF5pQug 85B8701R/k3LEb4evW/kuI2MG/e7q3ybe2K9KwUF9101hTf95yiFt2awRkJ8bk5OF435GFHW06ZB qihwu4WMthLsIr+6RBVlnEuslQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image250.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACUAAAAYAQAAAABVAQndAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABHSURBVBjTY/gPBD8YcJL3QeT35/9A5E8Q+fBfjT2Q/a8OLgKVvQ8i v/7/t1GC4fMBu+odIBN+V4DIv0jkvx8I8i+Y/IxiIwCThG+rE4fxogAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image251.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAEvCAMAAABc/WdeAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAOJ1JREFUeF7t XYmCojqzjisKAioqKgLtvku7t7jk/d/qVkBtRBSC2r9zjzlnZto2S6W+VCqpVCoIf9JbcQC9FTUf YvAHkDcbBB9APoC8GQfejJyPhHwAeTMOvBk5Hwn5APJmHHgzcj4S8gHkzTjwZuR8JOQDyJtx4M3I +UjIB5A348CbkfORkA8gb8aBNyPnIyEfQN6MA29GzkdCPoC8GQfejJyPhPxbgMjzudGdMy6iE4k3 68X/I3J8JIRDcb2Zirk6/BXV/x+x4L264jdldQvLnOQiOYeQ+1fv1al/mRo/QDDT41z9kxcIjf7l Pr817b6AVBpJVwfaCNL4rXv1DxPnA4ieZPFudqEx9C8CyOKjRV6Dug8gsTw7r+aXzrZ5lq0V2PwH kP8JIN6NxtKvIeZTKw7n26vWP6x7FQd8lbpXw+MPIK/C4yMhL+NsyIpDSQifC9nap5gvB0IB8tEh vnwNnSEUIB8dEprfvgVDAfKREF++hs4QCpCPDgnNb9+CoQD5SIgvX0NnCAXIR4eE5rdvwVCAfCTE l6+hM4QC5KNDQvPbt+AlIFW2j6vu84/rOj4S4svX0BkuAVFRDJvuE/Trul+jQ/TQnfj/VNA1ZUk9 031i6+6tYawTmiyvsSx3sSHLMvxgfdAdH2T40CXfyIYuy7rYtbLJog7Z4I+M13IXPsBvRfizhm/I 1xjyWd/YH+wfyJ8uyQaNWL8gH7rHFkX5cGyVtPjb0ImWEwlWveQDaf7YIvwAxJ1bBHq6dkNW8zo0 gsX1+tw8Ic7uNKHlSBzJduJA1yLBbpFQGi65dUjed8Li0aKRMc0pNk1TVk1TwyUzh5NmlYmZ5gQL ZgQ+mIpkVgX4YMYYs7ovVM0V1kxzL5smNzTNEnyoqmuoAafNDo6YJi+SDxUziXOmWdTJh41ppqGR NvmgJ0iLSXMDv6jqRdNq0WRiZbPAm9Bix2qR0FONAD3mkDOtFglxpMUqaZEQV5W2pt3iEloE4n5b VGUTpuvpqcW2aW6FWu3cIhBnVkinRWhxCiQQ4iwOHKARQpzZPbLDbJYga7jkAmQSGx38KmqI0tQv z+X3okCXP3juGVaCZ6bOWeHHKnWhBwtcAjJA6hKZ6Y1UwTmGmQ49pi95JeO3WWVJ2oPdv198E3aY P0DVJSBNTuG4ItIO5XynJxby3euahzCnqRHKFsNOqH7NRPZ45Zfnge8TG8N4oHiooh77EBElIq3G CuHGzqPKNDgAjSnPQ7qDULT5F6qPccM/V+gcieLmz51mPQARWnyF/ckX8sWMh4NiDbpHu+yVZ6F5 cr9gjselR6tu3q4gUaxsHq2etjztTn1PhINWQsRXqcbIwxXrmnZbCDaJ4SvXDJ5Y0QKikW0jtQ6R acdJwPy5MXZ75gcsecpmJO/UUOyL76BD7nYJ1Ci9hHRZSjYFzQ46JBo0r3c+PTK5WYGhKf130CF3 ewgsoNchLwMEdIjXwoMCo5Ky7dzIruT3uN+mqOspWSmnrC7sQuglRL+jOB/qBeiQBy9GDER9gPUj Ead/TzTlcb/4EH0hClMColiWFWodEoIwryIJ94wOOsTP9ObT9DTdz2GYl8QhxkpLvMy9+fM1FrUr qWKtMmlXWevn+AJHEoJrDD+uQzBcz9M22FBNAKPjWiEk2nt/0/eTBtupGloJsSZc6n3Ic5R67mrm Ax3yoFIn3RlWMd8ogL3NdAPyHhvDe5ArNiCUO3X5lt6kGl1GZeLedoAOeXDKIhRsYR5mwF1Zz7sq S7SLb69DLNb+b3RIoo8vrw5hnLu4uUIFryOzXLU/bJOugZb4nxsXfbsUTodgl7L0bcYzQyWB87rT 3CnGIiJ+3N4by29vEATGRZfSCkc5Tam/0SFPMS5KwkHDzn2BNIBd6kuNi8vEU0TwlYCEWmU9aWOo 7HU1f9E5oYl9TzhpuOHKq9Yi5QeKhyoaSkJodYjBh6LNq9AlILDKem3S/vxyayhAaFdZT2TapSG/ rj5qXLxDGjcF1ffnl1vDAUJ5pU18nkXoSkKesA/xBEUZE6LblPx5fOhRNhhulfUkHQI7hdml6Qok 5EHjojcHFREcnMhX7w9IqH3IaaH/+Phx1QCmk1fYNtL70+q6SDlgH+8hZYPhJORxMm/UABJyaw8R vs1m0WEQYP96I0ILSChblviqHe9zbFkX2Il958pN+gkPbLiS4QChtGU9TYe4+/hsHcLAETosrX5T gpI/4UBwlqJs0DYu0u5D5Fft3kCHPHhA5eSFPpXgVOQiFb/efcoKtVN/fNzc1iHPq3uvemwzmVeN pVt0h5IQ2vMQbDyPbRc1gQ5xGxdDNiXjOuchDDoxzf9pogUklIR0j/btp/cMdIhrYxgLZf1dqzfO NPv1hx3xKDtNC0goHfIypZ5eOo2L2+iuK+Ww4fA8XlfcWsGLP8vYrVzpyD8BCK0tS3zZuduFfMQF YmwUWw63vDwu+/keFu+p7Sb/lMNOCikJJSHUOiQYQaVZ+jjhZIJuXJqH342h+v2zhobiEzyNb2bk NFaufY/577taRYncFyHRDEb703LRAhJKh4iBrOTJKK4cR/wq8A2fWPyXFQWLOARgVo/d0sp4jsQ7 zEq07y9rufG7K/VQOiSY9zv69YLKkaEeICkR7DD/FlY42cVfffDCyAp4CJKh9bB0B5B58f58tt7H +8I9PAOQSJvlTyQk2CoLJRhhQuNEst+D5OXOhqdmtlU6rDHq4zRr9uYInIY0FFPQjSmL93PT5vaK VhlX/vgQlxaQULasYKMEBviujIvEmztAgl2DaA3ezkkJiF1GRUMcK+vMWmTkDuzhja7+4+0uzUXk u7oFyyviOgeAB5puAxAcMEs4QChtWWIgl0w9k/wZp0c7MwkTj19K88fJfyM4hIpBMAc1reMzw7bL J7zOxnTd52KJUeIZq9r9PO0JyPzhiym3OhgKEFpbVtB9CFzuZpAaQeaR2TeIXnNNfFYyA23+m40B Cbk0D1qj3JVUvnJXR0kyOz+WS/MXxl/+hEMRloNOK9rzvMlpAQm1yqIwLhpI3fbur7EqMclxKpV0 qh2j6AXABR5GzGdOVPOO2qc8uVN5SodM67ge7yo44lAu03AGAq8BRwvIC3WIRZ7OlironoBITdce ZUWzDsBqX75Xe2wsEteGc1LnDqMKUx79BmiILLC6FCtkE7puF7q12/d+bk1O3r+nBSSUhJwvYASi bXtvfq5zrtlmurpYukr3jAJizufEd+ChW3498ZhW5hcseI5gjGqWRK5HZaZJycibnKCsJ+R5yJO2 u4DU1fBmi84Vw9x9YcHZ8eldKwlOG9dW6UobOzz3o6alRKQNaCoEq4W2pbIwLmUwf1esAw1EO1Mo QGhtWUGVukWRcYv62NjrMKrqtPdKt/EQh5U7Z1mGnmC94JomHL6qRiG6jOH2dotglYl4rKzi+XUN VoRm2YhRMvK5EkJryxJprk56O1qNb6+Lfn3n5ndWA+o9m1Wlc2PLHpNw7rwI4Eqd3qpYS85TEOsl X8W5RKXDtWCRVyzNS8/yD6ME9lGvk+7QkgCIgHQzxa7jdhhyxOv0yKpCxGdAbs5XTO5qpnM0D1XH 7uzaL8wMmaQ0y3W/yboibyHczVldYZ6FR7gpi3YfcvbtVbPCjnSmfOfEirlWOMyd3XLjbM2SbsjH MHZvX6oIqzueRHMO29cqjylTBfD2qEZQcIr981wz/0RCTjpkiDicJsugzZ0YUHrkwvdt276/rI1i 057NvPFguoxwO2wBU+HXd70kQIcwpV+t1iyT8wFGoVpp354MvL6hBSTUPkQ+rlTm6KgJ7h5YRZzv W+39DPFFbG/KbsjHOHZnE60kwTJ8N6VBDH6XwrqWw+uXHbbZhIQDhNKWpVvzLDAN4fTPTvcxs4qO +ax+PygHUwQFYk2gnBdwXOL2bGSos6J/4AwdqraCV5xSd+VvZ6MTCVfuUIDQ6pBTm/JogtES54/4 3CL8eMSh+w1fdS7VcQXvARAv+ZDb92Z2MVDMryasoS4A0V5mVTxygxaQUDt1+eQpoO/YkhH98okQ KBEzBLdf3pcOaRYhk3sUjyMe8sF0sX6zfKwe9J426BBsOC7kxe6u1x4SjZCAPKRD7DZVv0GgrPQE oxJuB0h5LE/4lTtjunnzLFCvpxOBhznRIc5Dyaetbm/2zI85roLh9iHrC53T9nu4VRywIpm8g6ak exEdU+9oXvbOHvOqRZ6s+M6RHY3fTWJQ2qjz0QIS6kz9kqru3UNBXcd61M91x1EhYJ282MUbjr21 ix16M9R57HnBwLzK4c9BZyhAaG1ZcnDjosrDvmAZ1AvI0iHYeewtg6fcDemay+0SjeARLtnRgEq2 2YVZ0Ranlo+wy17KO4anfYgvfWvd3hSSwI4BExm0vzN7unlrzyaadzaIN9uydAi2J2o8ffEWxGqE VkJCrbJcZ+qi95md3BxXDJs1B7pLBidXoGbslhUzx/Chdtd7mxCBHBOrlOGjA44oVzZaQJ6gQ7Bu BW50JV1e/VokuKtl083eifANnFqAmQ9G8g2TsDTjL5fADLicGDIDYdq3EFDewOTbe4tsvQq1z46j JRyjg5aiBSSchLiWmVOnccSmVCU+Vud0z/7k6hmRDhJp+6be4a9Ni0YNlXAEZeCECYLG9RTQ2jye OJwlzm1wx+VFMY0vTWxB+UudjxaQUPsQ9wGV2+mBgXCs+gXpZ2cr8lvb1MJc5jhlJ/pDnUo3ZiRO Zqce018xZRp18KjD7YJSZ5gyp4y6TNnjxCR9QjORCy601CA4C4QDhNKWdaXULyLGiMXrRRV/vq8h Tkq27LRFz46C1ljqA++5aj0peaurXAJtInHSi+WPggtJPEIqXjnchE9NkZ26ndo0h2wPQBIKEGpb lnt+/vWaWctY97IA2ussvano0lEbe+MBkjPZ6ozHpQGxCcVvcGaa6OX6P2StWC8k8AIezfiGxW3h OrftHGml2S0CHuC+R1FaQLx0iCyQIe4cQX6eiqJwBCEBZ6SeydoTG4L2u5NjvbXuhgdG6dexzKel O3epcs0Nwl8gIY3EOlUcJXEkC0up1l3WKtSbmFBI0QLipUO+c6OYHnWM85J8GcXqbFw8k6hZUwl3 uGnLlrQ93ElwYmB6A2LvQSC4mTOpgsHcWTXp0eQyz4/g+kNhJkVHtYaRqLX1vEeEeme8rG7pL2SE FhAPCSkiiDcS7eBccpgkXFDM+DB5ESTm+nWEuYaVIlb1W4NIP2iay35S9eaw3dDWcfNMxxXN58jF 1WyerPpiXoZDe2N4TM5GQo3+IIVoAfHYh6wRTMZoj7epny7hsL7LGOOLesXrnT0juD3enNTybNJw U39DQkq2ZGondTFPs3bcGJpEzkY8z0f4i0WBQLdfpaHgnDcUIC5bFmqXmuDIhyvgq0QSG/WNorO8 pTsAT97E1/sUcH7yZvP8uBy1mGWIeux5/gbXDP0DRMIBcjHi56i6UeC9vU2pVRsimCzyPfnyzMO1 74jp9y6uT3LenCfC55HKx5Gtgt9EIjmgFo7t3SPZtmtovN7cSwuIhw6RlglUjIA3JSe1t8RyPi92 MxcTgFOH6HL6pvu5LleD24WP4GRPLbXzHIWR+Ayt4nAqceFtyNqoYA4cqdpzfho8J2D3Zau0gHjb ssDR9WCNJcY2iPKXE7J4ppyZN28eBYrSsArPBgZMJ1TZ4+pW6hQDnZJfVX/rvt1GQINq+kc1xN80 T64dn/x9JAL2xZmNFhBvWxaCxYhT4d1Qfuu+dPPoyZjOKI6l4G7TEYgm/MtErA8q62WO8mOKDhH9 XUmXZ41odQkWuK544I3zt3+x8KUExB5OLt/ebu77/vJDPw7n9A09AOuBGKyC6dIRkUxdx8nj+lmP hPJBuHArwd1K7itePXpebxmsWWt5K/3FZp0SkJK1wHetssSxe9kvXu6SwbgoD29P8F1xlqCSDps9 3KQ0UnCm5VQ76up3PAfHt3SWLGXTyqTU5nninILNQe4cP/5J5HFKQOxtmL8tK3bhtwZHuDedz/WI ENJsVyn/gGGl6Lz0CbPXiXvB4YA9oT1+0hF25wpZYG0MZVtGwAT/B4kOkKNTYYAzdcu36pTEn1vH dYwiugKNBuszOafgZIgbADbBy7pDzfPztCItRintaua1FxkyMZos/+TA8M4RLg+R1t3JeoEq2Psh TYeM3HJy4IWVn3eiFz6yNqjZE2BsgvnLK23kjQNqzs0PIySc9/oeTXY762c8VBJksN2WkAaK664a To7pASQETFq/hya6Z8CQIRbpTE4nataFs1AM+42r6O96hWZ9MIx912oF7npDuQYh1MtHi4ycM0No uSAAuPPcBmTfu2LXaYPnq0MqpVVplcmvSp0SSWZrZf17SisBPg9QFXLRJWFlldCsv1eCsBJGqFR2 1bLKj6xa71z7OHNhUkIzL8uAvCqVSUDS/AnbeiSMLIdA5CYg83jGfaa5Lh0P5nwlhBnywyEzGyvK kFOGQ67ch3/IT/bfzTRbHCpd5fjR+dXdn/dZlDlVwsjjygHFF5IyUC8KcdsMY7Xilm8Xd8TmIDVj h1eiYUhjEW/jMYaoj9Pz3XBcUPy1F8XGYy9rWwj2Xxe5CQhcHWAXF/mn1ZPIBLhjSILY6+dBmric RNLVcJEPlP6v1u0nv1s56yPZGjoTPPPlm0QzWUBTj4tZnFlD13cgtgIMxd9Hyyv1HOx+XpNuAjLM FluXdy6Y6ImtvhKCl1+EXMPetoCz56/bSbc4k0J0hjk47h3vc2hWK9kRAKrE+92RlIavuVdNoFpm fxV8pkscX4zSlkjGKR0PqBpWU8WTVgyn+oIBeFuHcGePi3NNecP+0VeH4CIJIwY3Mu2H6Na144AS m2Mm1Gq+VM4dx71eGjRQ/VcIohC3xzHtDB0nVZ4cSLPVVjrhMSSEH3QdV9x+6bN93NSeVr72UVaI YRUAE6p9yClmqr+EjJFtqNZLZHHSLdnLrG11EqIXZF7S7KHQrPTijcqFazyMWuLFdkyeF6nO3y43 tWyezD4XqV0ZEC6IXu9NWV4n4uokEsWJNUla2+OzxbT51DsKVIDoRxdPfx2SQUeDhkj0iK4MsNxm aVajZ5YxjaPvgTGuDcoJ3mPt9ItCUrCB80git4uiadG59TPkLmxfxUzitju+TITPIXWqQMxy1nUf kfxVBKOLROGJfIu6399TAYJPG0M/vywdIRLQjSQiI4YyiwnhXjyb2lvAZb+DqgOLB65EPBOO3um4 dMvGGav0ylX2F8ttGpxZOcRW/Sz2YFyEO8POkUR283GyD6oTOamTXga9juWPBuSgA4SxZ2hfHbIG QE7+u2LVUHrxMEdtJLwAjND1Nr/LJq2rMx6JzBcx65Z10ftayZopsa28RMDU12tYzMrFmbAElh5D nN1lk6VHL9+MmcTw3tokwpX1WaE2k503rALx/G4mOkCObfvqkDwAct5N9/lpXvTcq9+lTJx+w3zA 9HcombwTOMASIHJyu/EyJ+t9AZnJYaWyIYGUVgjBgru/uFOdiySiQ84XqI7fHVclaxhjunUH9H8o IdiOQ+jSIXqp4VIPyXK2/OvllF528YF251GZRZrbQjSTigW4R6Bo4tEWK3eVDuj4UnyWlLbRUfQr Cw/f8V+QoJquZM1puqnpAYeyDCuAG0YukdwFJVNfohAcYP9mKSXEXme5JGQ7GV8FJ7p4SjKtOm7f +9Nk50hHUNRtOPQoa7s2JurgF0aGbgqZxMOwOKkfvuKrW5c7T8eNgWi5EZ/Rw1syUHU+mSgB8YyX pWvRq2pYw9lwijdovBd0EvhoF0Q0wBlUV+DVj24H5b+Js/SWuLBz/VayEOMsafZO8/xNT4uLAkUe piVP4eZuPtj6GCyhAHFLSHyGisVLg8XFHkvutNXgr68ewBiuBTbl1RZI6ON2+nBaMOUms+jEb/UE 99NgPxI5VLB1yCCCnG29IIIDKt+t5mMAuEuHA8TliWgoTAVdbhAuJGSt4XTHb6lMKJOlcXaH0ITC u6qrkMws2APZmCHt44t4zuOehwfTICoTD2ElyAvRxk5mcsbAYx0H74PZk8KfJVpAbt2gcr8vd2WF yBXcO+SrPiY6vV4ubTCBpeNcg2W8nJcXqJ4LsAT4bTiWWhH7VW0SGyzk2Jfn3PTHT7rQAnLrjqHu koCLfYdOznq+7xphmzzbqA1kXb7rSOgxTq2GTHU8qUXhcYU7asNzjJfIWtBAyjoLSwF0bWaDnXqV ts7HhIkWkGB3DPvJH9NxBcy60qbA/HAjyVX2qDWkrwu3+QB9A47qnRYapAnfNpbpLHja9At1DI7J Eu6B1rENohcJ9iFP3WX4k0YLSLA7hjXYGDrYb7+OwHkf5PKtH7Zux8MVd9973Z/mixxs8qeT+Z3k qGzJOdSU0GrDQXDR74boJSEAiMetEUoSqbKHA8RPQe8dphMyJ9gT+5UpVm/mB6lC4jzt81V6f/8F yk5mi+qgaqWkaf8LPwVgQ7uoNot9tIcIlmpC3JSvzzkY5p+QEF9bFkYILlOek35kuURU6CntExrK N3zeKPDnamzDpne6vLZTzDz+ENxJGKM5zFqwwjM91BcjwzNXf5poJSSYDjEQXAT/Tedr0ZyWsOYm XTbziL3w9Vcaod5XI945tfLSqhXrUohoJLksTEogmbKX+pleBuP/A2hoAQmmQ3D0dB5idcHxwk66 k5AT07LJXq65jMpX0QjVXQCkxKSTRHfokyDzlLsViD50u+H++OJ1hFAU0hWiBSSYhEBYdOd5PFn2 2mm9TqAM2lx5qXMs1f7B0UfG8qXQl+yeiTz/rDuhvjsgt/YhrmHg/ajvJodGJQGnSxQ7cb/xpZ5O ZxoZ07HV5oYQLeMZ6f/JCzviyDkPyLDIZw6tfKpkB6gWB059MV/QbR4u2QwLJMtw1S8asVz+LGcV fv6Mk9XifnrLYvwMtD3qoJ2yAuoQfBHZXm9FGkhzutxKZ+tfcXb2DgzVxah9XmhfFTAEsl6yUlGw vcqUk81QDMPZ9Ns/vRpQh1zwNl2L98qFpDk7pfwsWp7lZ/lqdTZrhTncdVTfxUXYFm5OG0JOqzaJ FLY3J+9oESQS/uCZn4OQ13ho98OUCjWyjoVCSYj/PsRJUvvsRXP+rW67Uqn0ZkSPvoKxhWBySmvL ZaiSP6SsY0wSdalCTsYVhy0nOMcoohMGr/ReTlpAqCVk24AF7uXyh0s3wPKrN39SwQ9JbvYhCbaN dZVgcJH0obi2NnrpurgXJuoaUwRFc6Drbe95Du89a6EFJKgOOTXGkQPVy/BMsY61/pEy00eU+akB 8jrCr9ftdR/VNBOZsbAiHvpFkffizz//WvSvsra7J1gv4DkDmPEdYMywGnuWJ+YEIpAk07ddKMjp 5obsQitRkX5g/yOA3NYh9k222HFDkLDebCaz04kVw1Kui+ts6v5DglSMg8dxZneuN+3hdNNydytu QgCynT+45qDqCslMO2X56JCL9/yYvpsFvEbU6+rey120PeBWzGqI97fuQze1h/aHcpv6fhxtB1z5 aQHx0SFNK8rXwDWDnPySoyh69zHtMH1hNYacSjkcri9qkR4z1npbHMLQGbQMLSA+EtKtkpPztOvo bZ1p9+OSoc2CRtgPSj3kYyNT4nJhXK+tKSq5mdXtKvCMOu/XQQtIIFtWgkxMjqR/fRX54fOeJ3XW zUxylg9MguqsMChjl5T8CVrv7XyUDdo+MX6+vZ5utvevboTuSfGwtA1jvw+rh67Lo2CVTMF/mcIB 4vLLchPsjnmwJsbF5Gu6huqH47ZzRX/+68vpfco3y5Mz0AISZKdedN/TkGFH/ir3pq/caWH6iinx /ZV6EB0CZxGXaQ17QfP5p0dWI+362f5yefvzKSOXzz6lGopKXiEhXs17vN9JQeWdrMrufBgslmi9 7PxJGLxmon22UvfRIe7m4KG8i8cJ/fkQIIeyhdC8TGKGfo8fRVovuxvNiFuFYZh0YrlMR/8NQPz8 slwdlVlDeOKMteWXvKryaoxMjWUSdvOU0g9tyxNQ67INCMiqum9a5p/NE+zRAQaXIwvtlBVEh1xR AMbFZzhkctst2MbSCU6W5bPf1eEiPFMymOf7icLhFoJ/KF0QtE1xWeyCd5d17daBcKibw3QQXOam BSTIKuuKHn1Prn6FTzBo2+PxRm1KHsewK6e/ivs+4DUpJytzhR/zWJWkfez2C3tglva4hR2+H0FK 0gJCex5ypCHk3XqIIiNhpl0qYogG6u2qsr0MbszfUm9bnsSZ2fDLhP2uEgkvGoRBf52HFpBQEiK2 KY3Y8HYelvh2QoIR7MOR+OGCr7JwWmnpUAkEZ5jz7SK5Us1tpBDOR+oLNpv3O0QLSCgdsm5EgMOB kiFJ8y7ut8H/DQLmBiiCXLfX9NPDDDyfkMFkANUYXkEzAlQNWa7jvQQrFz5XKED8bFlucoxTWIeb dFpM0ysbUW9KHNWCbKrphgEx3w085q0dievlivCssSp7e6UeTodcBKdws2gvzWOVpQoHF2Smok1b bQuT0hie/iJzFEn2Y5D/aqKVkFA6RP+5DsAmromWJveeJOX3vTx6NtauneafscQ+EnL5XAU9dfQl aAEJpUPEuMu/RJ+CSHi8Z0dPP46/LNgeIebiQZcQ1NEXoQUklIR0rWsCelfu6nq/AkKhm/4XyQP2 xesGgiMo3NoxCxpGwDp/s/2+0kZdNGQBWkBC6RAZVr3LfQwsHueV55OsTp697kR7p83i+tfRfh3b 3n6Z4hb3pKuLEyH5HLhYOEBobVkQV0NhLsandfb+jHTte7tFudNzSutCX9na7zbIyzyOjEA6qVKY ZQZVA1eZQwFC59sLzs7XgU6eFh/h8j040r8lvKd6TEIPJ9HE8hWT0EjGX5Rm6n9gHxJKh0SvuTa8 HYyPboR5eKejpUhMZ3NO1yA2U/4YIjAOy7EsrSfEKfQmHU2P5A4lIf4xFy9JantYxV/4vhZqM3V4 53KKuoceVjS0sRZLZfB+J29JUqXT48RUhR7KTAtIKAnxovBZh0nXDtuVUTS6GC/GDGIqWbkxzuex CbepqtEug95/z0gLSLh9iFf0PT+rYcBx5mlHjqFcKzdECj7YLu8V22xP/25CjDYQXkCqb2cLBQit LevqtWjQsW3rTWKwrncvzjiG7eN98WETr4NcQvMEhEc4B28pgsboW4Yx0WKA4vLfC8C8/6/7kKtV Fv9VqZEbTbMCBMF2MEb67rN2cJFOCqvI8OeZ58mX9YwiX/QNOu5b/fsbF5+jQ2SIvzMntlnw3Bl2 dLgrUKlUiOaHkDXHcFkQFlFJ2iM7RIIq/9EUasqi3YdcXc5Zo7lhGWdhirYiwiVydWuFiXiwb1jc hN0cE8Sr52k2GE8Axw8dPYcZE7SAhJKQq5uTMpLHX4s1Pnd3OtGsMItIklI/2znF2V7Iw+GAvHp/ 42I4W5Y75pQuZLrZtN6tneakSLKTJLvoXKsbF+TVNL/LB5yuKA+HAwJxyvb/9MRQvI7ud0hGMBNP nY+sTyFg0kkBa0ibINotHCWnA2a//ah1wAqos9FOWaH2IbcueK5GnvQaSBxmvbYuXrnD3K2l5tIf FqAFJJQOufX+bzLrad3uoroQ+BrAtZnsmdz7r+iQI89ka4V1nZShGNhBzcO4+ERE3l+HhJIQ4yGX 2yfyl7qq+TNiG1C1SjtlhdMhVCTRZQ4sSnTV/s9yhwKE1pblscp6Wodfuw95+1UWPpC9HO15iDO0 xtOQOFb0WkDeXqlj6zF4WgkhTg6vSkEswuHbtp/N+8tEOWXZD7M8bMv6yx4+1Jb+UOkwhWkB0awp 6z220VZ/34iUMPy/KkMLyJLsoGl1yCvDsr1Wh1Tefsqy3pCjlRCPE8OnjCZSyQvVE9T+9ieGGEfg CINWh4j0Z6dPA+yxit5/2WtFZKCVkMeYcr90uIjxr6TIqlujuuTiIIdWh0DUvjm9Dnnh5eI3NS42 UCecwwo9IN2SqFI6ABpeLupPGqSvNb8nwlrhZgh97cJICT0gmFktaxOOmcDbdH1tshc1eNO6rWm4 MtFUY6JN4FVH+HuiCee/S3H3b5zfPvaz5mrrsdp+abbriTZ+ewKnzKSPY30Cz+EW4UNiMuH1G+3F 4UkbhIhjDWUKAQiWxbm0FpvwjinXlLpwK1DGShM+SE1Gl+AHBf66/A+++jf/4+YXdJ/6KOMt9HMI HcY3+jUCOMpaiCcfwgBCifl/Mjs8z1wXw/T8A0gYrvmXKdnB1OnTBxB6nr20xAeQl7KXvvIPIPQ8 e2mJDyAvZS995X6AiAPiC/1Jf8YBP0DYdey1e+GHerqtbIp9Ejmg+8yrUcqpVoz3uPh7XZhpS1h6 1u3hW/32BUQP9hDKlRjx+VmDtWzjRg6Pfh3iuHxEf+RQqe10zMlFWNQmJyLSV1hg7VB+F6mem9m1 YkHFWWKS4ixztdxrYIXSLKfQjhRfQPA8kIRcHUvwXA5ZnDcKMnY+4rzb4Vx477ZE3rrkrE6nU8sB aNqzeNm/+zb4HbDGpiMyyrnWul3ragePXJD9xPFZlCjkLUVpZCQm7K6G6v2h4wcIjAnLFet+4mq9 swwkzKRp+VBPs1ah+ARHGg4bQj6K1yna++Ln5nm4U3sExBKVnO1zGkGU/T5VyCHyxtsxEUCsWiN2 rUjFMbTH61mtNSO+BDsAxEA09hAF0apgP0AqmhDE4Nn4PUlVD4eD1asjIHDz1YBeiQftoBGgABBc CG3+lVE3Bk96LAVBsBqpE9bVlaZfP24OKLQfkjs//ZxInto71moBArdGeSCdTFnWy3w2IF1465si ZWnfPfPtSCxQtA9y9VjBpQJMI9tYLGaZDSowr69H7a8E1gEQHX4dI1eiWIizEB6QLiqOHU+C6EnU xZEfrR1WQjDKqQksYB6u7J6Tblq1rtAYixYgkvWsixjPiNCXQAw51fV0CQk4GBo9oc7A6HH0SqyB xHcygiUhv5pT6fWGuHAdayNgQ2Jkkvn5zStq4CiW3GnhY7TXJw00+REk5PBJPdYq5Fng/+85k3LQ tviQoTJSpa1H/CiSr4QEq0tWYmgcG16I8xBeh1/VtEp5LQI0pyQqirj8oeqUi4SIrXF/UzU6gaAm oROPpMWccQTItmuqRktGcqW5BIKJUjKYlqwnAUKU3ViTnBJiUdLJrMR9ZlS4ODsTH3uceOK+O6Km 6o88FL1B8I6xgKzVmyNBrTqORFyrYns2fmF6GiA6SIEwcq/IxB08ists9cse0Cwcr/teuYq11XXV T8cvnWg2Rr5yo3+sVjoafnM/DRDcf/XYCdvF/2m5iXWXlSI9DxCKRv87WbXmjYDcN1nwAeSJo0Os 1mOmynQMcTNNY0Mr4snMFHHSxJFqtZ0zJdPY+AU6+ADyRECw0Ekv9EOuuulJU3V/aGyF/bojcNtO ZZKrDGtTeThJ+lwv/gDyTEBykWIDC8sZvM7RX/KVaheMeNWOCO8np/d4O0tjLhLxsbp9AHkiIHqt rvxw2ibOLXLCkM/lI+1IOp2o19N6o4RztdhOmazy95eEH0CeCcg4pqhbXFS3pTmYIGNjFZMI6jyP dfgxNpZVrPA+gZ8/gDwRkHNVfDyMF6lV/APIKwDhmqE3ZR9AXgHIA3V+AHmAea8o+gHkFVx9oM4P IA8w7xVFP4C8gqsP1OkERN7Puf16vWSwymGxyQ3nWBTJibqy52EdLXHw1hyPt3v4Hg95AzfVvQJH CZ/0TA44AWFaiXaBEabCdpeC1wQmWmk/2uXgVmXzJ1fNc0Jpn9nlItLPnJ0NhZxgVBaF2LTuZy17 JrX/gboupqwky5q6iTWufsithE2mytWLmNyqZPF+sx9VhxEeR3G+nquM05g1YpskbicXT+YSCOIr UtruqVW5PoJXE940XQDCrsWZaIrCsKSu1M4hMZ8nams4n9N3eiLHtyWushPzepwbR9ScyOKavgN8 nn3IvHhNKADOdiG0L+2231d1Oikbsv3KQNlXE8YgUmyy6fRB76ercLRZZFVhAOfL+rQ/kPlBDD6k B1y7Vm1MxCr7XC2iFKncbIKOc6NWIEBUFhViS6r8G4B4dO5wab3XnLbjvorlENdMfVi4/ab0ng0I SQK8xPAykUkQBxjwa3jXdJ8yvXrhhaub4Z1yAzMgE9qr8W4T/axjygrvxhW4G2Ezvt9QyYR2ogsC iOXJp9d6QcMCh+Vr6HL/GUDeWG1cgPd2gKzLga4/0I5Ao/bctQdt+4HzOwHZalp3GIn1eaxt1Ih2 AH/1w1SK7Cva9oB57VDE3AFPI0P4/QbXtYM8rMOu/clJetPwPk/u5s3qnICo2pRdj1YJJtmsMoum NjlEVnW5tU6XDlPhUEqu9FUkoubXeT4a6xSa+WG80hX/itD/SjuXU1a9hdlV97g5LxbhjXgep1UW 5yJRWDKSOx4rUcArccVKSTzagCvFJz2ZA05A1vt5SR7No0ppf1AK3RzqFFcaBP+Z4Op80dVWWDZj u3ZjH+3uNspCbclmzvEM8JMJ+69Wd2FcjERkJRdrqziC91OuP81tcxAZC6IviRH4CBcGlQg8TRTJ rXK8Oo1MlVwl9nQd8l8F4tRv31UWMy3pbia9ZB30X0fi2H9fQLj+a6yvH/57c8AXkA/j/pYDH0D+ lt++rX0A8WXR32b4APK3/PZt7QOIL4v+NsMHkL/lt29rH0B8WfS3GT6A/C2/fVv7AOLLor/N8AHk b/nt29oHEF8W/W2GDyB/y2/f1j6A+LLobzN8APlbfvu29gHEl0V/m+GfBKSdCPuI8zYRInxpLPQ7 OyGwpAdkyQ5u+FeP2UH1GA+RdXpMz6ozK0zpkxI/YitUgSh/2032phudlox8r+KI8khbmjY/PSDa t8H9eIYHriPDsLq7nTpi+hmFiaF+09J1O7/YCH1fQfoK8XJuohz6znmYTtMDEoHLLp04jkLsOwj/ rOzY85jLoaObltyGeJ6nVCAn8Aru5PR0Ejcb+SWeRLdYjFaxxLINq7OlBsvOdjgyq4k4Nsvv2A7O z0w83y1ZcJurgqMFtxNJxg7bwAwCSYQgtHnrqkdlttvinTof5TA7i+ZnODeryVjaQdiwEnwDF0IS HagVMzM2z6wKiTw83bnMN2JYhhZnLJ6wNRhD1VlyXW2ws1kUi7UZ3AkbRtkNXIuZAe0/pchOwVEQ EmmH5d0MfD3m0Rk/ZPNQHr7BU8td/xBl4eOuIsBTYPMo1EkbuezIL3pADgBIMo7REhdRj/su4sRp BO1LrdTxAN4hIRCVlCQG7SHkbra57al5pOE+imMIaTurke/iHazPUWekpyEkhT5FeB0FSEwVpfWR gHsrPEeIhAVMRoHLQ3hqKz/QdevSTb8lFr85tPmGevQukvTcQq+Ut2MUXyvfVsjj7EjPQa3Q1iFe /94zP8txWWlmY6RFRhdqen2xHeT1LZ866PoYbX/SeqbOfS/1xLYQwbUVzrTk5fccwaiAULK9ir7I zbOqvlkDAaRFPEXk5gmuRQkBaCG2v5U9BK0doHBe/PSARHrD5Y+E0bhZnvzkshdiKWbtUJIkAOMp IVuN6qtWEpstRRlFB+yoOyr1MFebQTR1SAW45TBEJCPATG7TKEgaLhFheRFBaGy9nCaAkJCtBlpC /FAFicCe2Sz3kxwyqN6LfJNYlWuIIEoYh9oxVNpoEwsQMh6gVjEzK2QOcQC1BmKEyTWtIQTnJe1B O2SN8A1DX0Xk5kjl2wqkHIMfx8giLpUrH4bD/hf5Np0i1UDiEZbRttiC6QJSA26areHhKaivzyFc Ykd/Bki2VAIdjdR8M1GeuiKEpuwroBeAHPVNH01xJ7UqCcWGuUGRaZkMU9aKiF2Aez8cQnBFgEx1 fYS3KFlaaTwMNECnXI8cuoCAFSBbBkBgTkAGXoIgIZQplSZSLxongSxlQCAFbEXLPeK+43bQ2i+r ViXVxvWWBhF/YWY6RnLmAFnUBlqXVihYGxAyCKZlK4B5DJon4wECe35P47tSKZ8igOR+6nbgYCBA RsOarFmARKFWGSHoP9rMQdDw4s8AsS9MZr+reh8oNLBsYMuBUYewz18wQMkHK/wwY0UfrWSBWQOs f6ezWCNl1xDTPi7WCyvoV5S8dXyUkO8DxJEG59T+F2a+YMzCBAJR2Hs4k13InCUhqQ1AwVTHeJm1 AMHom4RBXaNlMQXfy8BYwFaECMIIDyLYkpCvNvxeIpzslOWFjqPJ0giGPOgmIiG9OkR/Vr9BTrok Hr2KeGhosqh86bgrAfKAzJ5EU95A04DQEr5dZSpZ+Fa3Afle4YmFD5EQAKQOw6Y4R6kKDnnPhX7K 0uwVE4I46DDbay1htcbWtNT9ERZkxkKJ7QrNQC6y1oU35tATogOsFbaZCTZ3Qqm4I3Fete9YSji0 LEDKMCtwiGkJKVIP1Ir3WUE48Egoxdf4B9goEQnBSkrI7sl3WWB1Eb5dMDUTbmujPk58KxYgxmJV TltggdYigHw3SK1cT9BqKVyCa5EQfX4QJaOXSIj8I6SWmPsSOmoWBjcMgU1KKIiAiSDoy28BVlj6 LrnQrKkQak2XhYKBSyNBEIn0yAi0fsmaJUYg6wBITYjnAFfofSvcYpAeENH2HiV/kx8VCVjFEHbB j9b2gDHEOcPBCsf+LfyeRPMaGlgn/8Ct5y5ZBUBZZs6IZKrBXTL8GWxI1n7PaoCZS/oeNeekcsP6 lqS1RP7twkuWMIExEnyrc1CINKSQnDrkJJXoVhBe8hFntTmpdS0ppI6htejg7MvR5HvR+lYmlRAi oJwiQXtAJ/y9JX2zs5MmrG/n9rdQ1ID6TlyAKghNTC9JeGA1b/WSPtEDQt9G2BJkyno4Ec30d+n7 4dstz+jzq/qrhxtjl+SAhvvDJFsi9Uh6Z0Ae6dc/W/YDyJtB9wEkFCBDloPt5VVaDqq3pllxLeqi 6D+jfQAJB8hXMq5fldyluJtqLzKYfeUH/jr/NiB6V9axDv8TVNfQkNGVuyJ8NmRDJ0tE+P2aLPa6 MnxDvoUs8GtY3hJSDfLB+g0k0X76gVBLSsprWCUaa/hlF7SgZSGGfAZ8DZVbXTJIS1AA2iA16IZd J1RuV0rK2B/0tQwEQBOktE7WAcfmwbRkNQrkkpqgXUcpV5tQA9RmaWTdbpOUtSqCQtDEkQ5CDGGF rivtY/N4TWqG/qyxmlWsnzGxsVodtI3fFp1A4dWbMfbvL9NtQAZstQUGtO0PmCXqhWpujKqmmSrh SLaKNmyHKUyxlKzOBoyZR4Mk1zEHjS0YK8COw8JuT7UNElHL8DZOmSWyNGerzEjD67hZVTXzK1Pd 902z3NzBDmqLusPvannNo+oA3qVjULWVgQf3qt+SQaoRMqsMMcgUwZhHtthLBPs7lmzrcXxhAgE4 9m1mcPo7wrIYfiCPq3V71RTsCSS0AxNIspGpgwUMvikR85X1CNYQifPvatxok45lcy120uMJcd8c 7PfM1NbqB2Sd1ApmK2FtfiEkR+IH9pYd6JYET4bB9i+vxWFhrQ7MXWSTrQ9I7KSRmVJxdYAaJtls EmOZxXMm0HNitwGBDVNu0f7eAK79rIjB2AeVgoEGzO9fGwV4Amxcixy83QQYYKYrMvA7BWwbpCPL LAFE3yEwU+Am/JohA19BZGvRAiphq9UD2xGnizs2D7E0ZNT8VnGuZdlDYoAPXhVIRuWLFMbaQiAV QZ38dg2c5FGZG5atl62I8YpDsa8unuwqXwxulAC7cRaN4328THWBb9BmJ4PFr0oX9dT1j8VHYj3b oibs+Kcty2xchjEH9KnxKea+m8D8Shmzoy3sBwuTRQ5rWctKWczyYG9hTaGA1W/riCGeB9tLEQ91 cQOGSQCxgRclYhwFahVcFrYgn2d7t7Xv9Ul3dMi0nvxKfM3AWrQi5jNiU8aFDrEufVWYVgfGKJNK DoCIJtg11vGkCXw6SUh8DszrRkpaC0qCWdRO3UUJ3lk8WoKJHVIYJcsddpGLTCwzURNse3WtJQKv DBiEyKzXQShW9fquJvTq9Qh8mCVRnoPMm4FZsSSEVEPK5eosIgFmhMVqgctzyDoHVm1hgADINbDz xIU1SjRW0yyRkEymXhfgm0jdRFYkmnL9h5glE6hjNbMFnuJqL1lDzcykFq0vIjg7qNcHPTC04Uhh 0sJlW0J+QCtkcyCgyWiPRO8AO7FlJAX7MoDSyiR/foYXEpL2eeDlDiCqWkeJL22k4xIxn6kkKwAC Fncw7CSBrWIPDnHAAgeA6FZ3ThIS7XTIh+KPDaUlW1aawNDTj0+2ASfrPR3D+e5urG4guwijGU62 1DScAyGjBIBExiq81pVWx+xIiKtj3mqgSeQErePltS0hAEgMyu3V/Za8nCgUhNqqCqMSsq7hzzgF zRNre3wlI3mHwBIJpRb5sdqHPKqqKlaspnIdbFBgqEW5scptoRwAQkzRCzM6GVXHsSgYttTxJEUC 00XiWkZgLcs0eTYTf00VGIl7VITmI8AdcowAkx8A0psCLv2sbe8mteJIYul+7OpSZG4DAvjDKyRg PiyI46yEeeupQDjTqE0IINXyENoawhObCvBDxDBa08CnLcwnuIry8N0Swe9KBBAlVcRNS1xLKVAI cN4nAlNSB1xdYKWcJEeyYAgs1HEyT4QJBtphpCdbuArjmosRE6GwKJFIgsBBDueg5iXSwVvBlhB4 87GJuDJ0moexYiz6AtoR+38jiTV4dxDxMIn24+thdsygNZ+2J5AWyD1wsQXnVqoVlqZHJIT/5mZA jLSHfsCzq3B6tk11akIBmkDTrKVDyCnwaDqBJgjTQUImOJaVyNEJi/AIvpuAvsLFnmK9gAijJYYq TglJMhAv8V66DYjQgBNOHrSXxmI1M0tIRD/ncyWwbxaKeEDm9HRjtil0MdfScSKaT7RirfwsmkpC AazDBxjAEesAimnNNNECxDo6mM1YMMrV+liu5SOm1oEauy0ZjpAaeF+YzXYxHpaUB1CP1fxMk1tE mbF1UmdBLTRmI2VY2IPJFZogGh6qwfMClguzfKyPZtEInhDF2pL06Cxj4Hp2F82WcDoKzGJaRJEV yNlZHnistEQRmluOScdqlUJh1gKy4Bw3skXRGZzsCpl8rSjPcmZtNpuJBeA/sINb5DUMgS0AVCKg hXh+ATbmUr46PX4Hdv48MAWLBQ7na7PCXGzZp3UyqT65Fe8HaAu5D9nGrSdpvVLndoDJLqzMXpmI 4d6VkkBNngwe3/RFXlK2E+N8ZfJ+QdrYRVVG99pR/jYSEhBLXLwTWaffSMPbpXz5FSRDwjqhv0iE mjsUOfLWfj22uhliVg+U8nBOQpPWg/x9k2lIQGho+OSl4cAHEBpu/UHeDyB/wGSaJj6A0HDrD/J+ APkDJtM08X+h+V6G2eH5zQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image252.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPoAAABBAQAAAADQmoQmAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHQSURBVEjHtdS9ThtBEAfwQykoUZQSCUrqPIEfgIJ3yAsQQWEEchbJ BSV1FEUn0aSmQC5O5kzlzhaVm5jFcuEGe0mQbg3H7Z/dPc4fJJ4pgCnWd+ffzs7unB2Ajkbw3mDA gQ4HNAU0kCkKKNx+YwBMkwK/wzsIClzFQxrIr58ZIIbqdUvchLctMNscgTnJIddN9WoQUqCRj0SG w8AGs0RpQYbs+dPEC8B9cRHTGfoQNOhyIDNMkVkVDNhmQFp2YGw7ksI3N9/YFOhyakEC6R+o/KF0 wzi/HvoM2k668t/47qiZlS6OP8wBvATADwt6+FI6Evh1ut4HlotSgD8F0CgLKbAaxV0YOQUjN2w6 oPYh91aiush0pjLdEDm49hv1GSr2N4ToHD37dzDN4IsZeFBk6HrQ2At8PFdrQbssOjaDrWFgbr7P 1+BAT51stICPl5+uE7FWdxODoNiF74WKtXHnkEILVCwwsyfhgFT+qDUSoCL/AybN0jD1ePrKTsDk RuPxp+tlczHws7OIA+k8CCc3beDOg6VxaQb8E2lSS0ACXVNCEeBAWUBkMJGkAWrRmd7ZIkCnujt+ oGrouK1SYMABFw8c+LvNAHAZeBByAG8HngDIFbsLblIS2gAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image253.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABEAAAAYAQAAAAA0GSufAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAsSURBVBjTY/j/v4EBHT+oR7A/AvE7IP73vYHhA5T97jmQXQ6U/44D n4frBwDixTnKSJgedAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image254.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABYAAAAYAQAAAADWxTDmAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA0SURBVBjTY/j//w8DPvzD/g/DNyD9vv4OEP8B4+8pcxh+fL3D8P83 FIPYT4D4PwzbwPQDAIs3QfDPdvPvAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image255.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAAAkAQAAAAB3AT8tAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEDSURBVCjPpdI9boMwFAdwog4dc4ScIXOq5gg9ClIXBg8eMnTkCBwh kTp06EDv0YFuGV+UASP88fJ/hkBSulRYsmX/eM8fTyT8u7lkHrlkbE8d+WmU/YtyjCv0ZqSMORBm Rg9kMArxf0mWFXoYt5dlGW/Yk+EPjKl81AM9ImeJ2QnUbIV2yNjhALdCYh2jUhDyyGoQafrStWEf cA8yZSREgX6eQYsr9VH1uiRzUC4xry/YKys8Zwp7fZY4sSV2lKeec5BTIPYkZZF6KdzHvneE8+Xm D3hRswG1AymQ/QadU6G3W5K67ONLpxTWoJPsxcU1KhbM9sUpplTFMchzj3c09/+6AIobTSiZOWNa AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image256.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIEAAAAcAQAAAABuI+FgAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADYSURBVCjPjZAxCsJAEEXTWXoES49hbeERbLxERJANWGgjHkHwFDZx PYEWFtrEJZVdRhEcIWS/s6umCCkyLOzs4/+ZnQlQiShoREz5MLCNSYPKbxByyfjnjIKX2AtJCXvl rihgaFx9WR9cR1KMenOF03b1AFrInSZURmEZmwzWeEITmHE72WnLBRVeM4VoEq3uKOjr+muyPzmG 6iwaqXOzWV9ISpvuAVhcZvew1xlKd5Bm6/6TgzViTwz5KRisEJMj5aRyhsaRchEMO0CFyBZqybok R+DZbM8fH/GsKXLpKeAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image257.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJgAAAAcAQAAAAC1mEtCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADFSURBVCjPpdA9CsJAEAXghdzBNmVOITmIB0mRQsHCMkfwCGntUnoE C4tNly67IeAiG+b58oMICaJki/35mDcLozBf6mczK2zFv2UMBOO93HMTNasLpF7IGqiGRwbXMddA sO2tpiVwvgBq2q438TZ02qGQQLzgDpMpy7oTDh2/t7DhDSZh1oZDVoI+O1rLfmfnL+zXCkxEsylw 1K7bMJsKdH5NFDwbasDx4FVrfLfHZPmHPUdDhOxtmGyY35JV3OPxUf03+xfYO/K+JpToRgAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image258.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHwAAAAkAQAAAABjuGOJAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADlSURBVCjPpdItEsIwEAXgup4Cx3AFJEfgKMxgIhARHKBH4AZFViAA heQATEBwgHQQpEDbx9v+hIJiICLiy9vsptMA7ysNfoU8aFcDxWfiDWwFEfcMiDwo7k5DNfCAk7yG a+74BqSwBKyHE7DpAScPCWAOGomHkL1TjTANspHAFlhz3DknvUrCJTVMCFbbjXYzgXPpKpDEDHlY mBYkUTJRg5uOmVhJiYEassvdIlc7QmYQLTlHwakV+rzJAC+IX8AS9j/WIG+5THhQwbl5nBWI62+8 9jDowEKg7ADXvgV4uP39O3TgCQ5kEHcfYkvVAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image259.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJgAAAAtAQAAAAB6vp9KAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEqSURBVDjLpZM9TgMxEIUHpaEiLd2eISdIjShyhJwAcYAVWrocIAfI MVZIBEMo0rFligitqCiiyIpSbMR6Z7A9Nt6/AikubO2nmTdvZrRA3QNns7chf2EUWJE7lgdWCsdq uVXipJLAlJcfB4bU1fO5Vb1GDyue049Ji71f3abTwA4zK75dG4to6kooc2ap8H4y4BY0m/pWdJwt qW5WE29bwqk9qUzCD45OPKlXNlmY3JjoEQAGpPQNkWEibsZlxkvc1NM1DrNBAyGtdW8hbkhqzP1q hpdW654q8cfoxU2+4rngSD+flgkeuNv5zt4LwiSwb2rq2YasDXlRLlu5KHn5jm172PI4Z/YUdn59 t9FPROohxNGXdBuuMdnD9psuMzXazJ//siOd98/8Ag6zHhZsbVeLAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image260.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADkAAAAcAQAAAADzAiqtAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABpSURBVBjTdc67DYAwDATQiKUpKJLNGCELIJOOzkqUAglIjuNT8XHj J51t2eAqZ/4w/uNzK1i2YB9ROZCInAglvBJ1rejr7EzEhj6ekVyRZkHWiVEnKLHlnaXhHoexyguD vQE8MB3wH6/uKM3JzZSBFFoAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image261.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFAAAAAcAQAAAADe8AUXAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACPSURBVCjPhc6xDcJADAVQb8IgFIzACIwQiQaJxkzACLADbQqPkAkg I1hKJBydczH2RVBFxNXTL74/2O/gP2WNqw1LzMFhF+zHjcG7pI2iAaPS00iInWK3YKSiL2uCcqy2 Lfb62MOQuG4xj2cGy3w5oDcXejozzUzO7lRf/UlX+QahKR56akr5ywnLjPvy9A+eCgOnoUP2EAAA AABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image262.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADkAAAAYAQAAAABok2i7AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABlSURBVBjTjc4xDoAgDAVQ4qUdHMpNOJIXMISNjWAcTKzh+xEndLBL X/LbpgatrPmDIGxBukgqVsKtRCJiIooWaNmtyTih+Y58i9Lm4VJkNHlIHnnnGLjHYah/YZEHQIdY MX+8egGpXatNWxzWRAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image263.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFAAAAAYAQAAAABFYUcBAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACKSURBVCjPrc7BDYJgDAXgbuIgHhyBERyBhIsJlzqBI+gOXDl0BCZQ RmgCiSV/+SktRE8e7aVf3uU9sO/Bv0jB6RTs5oPBe0tHRQNGpadlIXaK3YORir5sDEpVHnvstClg Stz2SHPNYJmvZzR/QU93pp3JOVzam5cMpW8QWqLQU1PKHy64zXj8nr4CL+Lb2LLex4YAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image264.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZoAAAFZCAMAAACWpBlLAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAANrBJREFUeF7t XYtCskoQBhFIUAgUCFD41dTElMSUxHTf/63OLFp546Jg2ck9/6HS3WV2vp2d2dnLEOiWrpQDxJXS dSML3aC52k5wg+YGzdVy4GoJu0nNDZqr5cDVEnaTmhs0V8uBqyXsJjU3aK6WA1dL2E1qbtBcLQeu lrCb1NyguVoOXC1hN6m5QXO1HLhawm5Sc4PmajlwtYTdpOYGzdVy4GoJu0nNDZqr5cDVEnaTmhs0 V8uBqyXsJjU3aK6WA1dLWLzUuMtqm0UsNWQjGqA54tU27bcTFg+NWCeeKDR5YqiIdipE/7dz4Grp T9A1tvyvgXQ6iny3SNTcry/VVt3zWjZCbkVHIuKb2tW2+xcQlmgGvBvzUmQ7FIIgxl/fuhLBil7B 154NpDgIKXfLX8CCayUxEZoJ8RRN+yNA87olGn2orke0Kxyq/HsyNFR+vtZ2/wK6EqFx6/e9qHb0 /wE0ROfra52YDh9W7ssc+bVn00aLf1tf/gJuXBWJidCQq5fa4jjJ7CtGhrj/+rZPzIQSErFtUG7B xyKhX1VrfxUx8dDYA0NHc0I6bjuLVLUqK1V+Gxr8u0uAdiq/36DJ1hPiofENY4zIIJAiXxLsjHbz sDqRAJOuKKMKQjfb+nx4Ege0hKqN7cHOKhPOECFbeBVR5c2gkVCMGAvPJ/jvlMwKjWNu8Wqx0AYi /M1j04AdgLEm/B1O5t7SrNAY29B8UjdkpvA7q65yp/cPVXgZaBAaAA/9KM/bH+JvhqZeCpoMJN2K rjmQFZodXXNjap4cyArNcV2TJ4V/tq4bNFcLfWZobhOXS2GbFZqbrrkUMpnNgJuuuUFzMQ5cbcVZ B7Sb1FwM2qzQ3HTN1UJzk5obNBfjwNVWnHVA21mvudpW/krCskJz0zUXgz0rNDddc4PmYhy42opv UvO/heamay4G7U1qLsbarBXfoMnKwYuVzwzNbb3mUthkheamay6FzN9br2m4F+NlzhVnlZrfNeU0 uw5R6HYjT6XkzNxs1f0paLi6UDUn+l2h3K/a2fj2DaWzQvOLdI3rFDaDmd1g3lulyTewN8srskLz iwY0k9g6WWor98WCcNV65/dCU2mIJ/XJQZHcyW/73SJBn7otezJ10QBOr7JHt+GfRFBS5szQ/Ni8 RiDaSY3b+V44bKo2Jt5OO2ayfPLeq+qiXTW7F294Vmh+TtcMiOop0NjOsdsPWPLuqZReclyDMIcP Y1OYoWbx0nZeVmh+TtdUt6Chx71+glZvbx+i38ZUJv6N0w6N7DPRYd7QimiJ6IE7pWeckff3QtMO oRFZH56PxCOxq0n2WSGWt66e2PlyOqOJ2iglOBKBuCIcVoVjkQ/GGew+pcjvhcYk8PEqhcPH322J uINDvTHJuYuayOh9ZHcfiXTDGkDjPSKNgJcVrx2an9M1BhF8QTF4LMQiU32YR32vY3HS+urjLK4G N7wNBm5KoI0HOKP6LqInuOnloumKpGbCT7QJta+T7SoWjiNpwG5dWKDcR+TaFBSsSC7ONyfvzUL5 brhV5XYBvi+H5qDNs6xfXCGWt63ipe9GuiJoGKI7eeBgFN9J2jORQg+UiKjxKqys9BCNXCg1Yap2 ZaLbPLTX3BWzfYOSiY8QIyW9XXembGWG5sO8d9lCxvtoFgRLbenqHsuyLrSKTgON/oKzRqZ/TPR3 H1IT5mgo3bL8TG11BpFtckos7mdyPrFYVmg+dc2SS7CREkmZEN3uVyZb6HZVPL70iViuJ1YLGbh6 DG+/pGZdlU+9twi1shmuaNVRsA34AykrNFvzGqKZjX6eCB5gRG+q7VUXRgtLEGZ4GOofkZoKs5+6 ux9sj199+T2u1+9IzaYFepOoMUEVdbqppzzZ2n6sdH7QuET0TTap6F4QPaU4QUtC+WcAL/nqpIoH lvW9N7upB9/F/jf7moCO717jkEH7UrN+EzsYPtTvCKt3cX9MJG/yg8bOKjUCMTMfiKVLePdb8icW zrm4S1Q3Xpzq6KEaPwE5JjUbdo0EhiBGZKTdnarHnZ0pKzRf8xo7q9Q0qCXbWJouMbvfkj+3Qn24 MRUvvbtXC7Gx2093C9uL5c5xqfkosqSmrXuv/qqzvh8rfGcj8A1Sg7Zv4cxAKE107gtHNa/NOisl bc22oCP3maBtJMZDEyM1m3fZvlDgCgRR05Xpvm2flpwz8mWVmk8zgDKI8ugMAg6KKHOz0o+azjWs QE3becezOoM56cb7IeOl5os8fd6X4M7EwHCcQVoSMvEjMzQfatKfsHzEXDoTgfuFJ5Sc5GQOi2jD 2kNBxL9N8FWT0SlZar7K9lhzYjw8FLziy12Roniev6BhHQENS0rNAWo0raTR/Sd8aDpjJTpJpEei JvIzyGcx8e61tFKzAy49m83ULgjR22rVbDajvNqZOmUENL5DwGWo1Vonab3oZ9ZrpsYozqj1S1yr RQPpPNxo2GHj/ZCnSM0eq6tLqqGQ+GpY2eMK5ddy+bWyAC8bTplQCQtHDmgqmLFCvM8Ql/8ZaJDY MMYRxFU7z4Szshph8+hZG7lZLLQUHLYhib7fKbTgP85wwGCAVNB1sBpwOtfZFq1rmMLH3CCOvB+C BkgqzRj7UB0Lxv2DPmwI69UbXQATOrOFlgKe7Sz2XIf/+tIYWw2QHgNIhmM48Yt9B2+Jhqb9r5yC pp/QNRuyREr2pl9KZ1Jdtu5fH9WFLXbWTKhK61gUCRZaRidGDJM08NCyrAnWAv1WfCturS+l4GzM nmfz7SXFJrqfk5qwdYKwvt6TXDkEYb2Fcr7orj+jmHAabwrxFhp9ER2ehvcJeSKlxrSWj3casrl6 a7xiWIFrD+pMh9sZQnzT9BbwcF0THvZg/ZuG4C94DEwfHixamCbEwMEP+K2HH0iDHPixQNoAyiwG pu0OzAF++Eg04QF1Qen1IywDjwHUuoAy4QMKwsOnpL5Vq70R6rzSZnSRRX61ZSKgSZzIfE9Eg2rQ r2NywtIhYQugpDdY0wRva45CwnAZqHDz+GjMmjAN0/TRojVNH80abFq0RRP+EuqxReCAK+K2iSEr Ni0SbfhNdBNtzCip0fpvFWQRwhJViA5B37/THmGPib3tjlPDKIqKYfA9Ax4sPEzTMDqIMQwFP/Bv FiINeKwMg0TW+hEgKMOgDn7QhsHyULD38ZiitmEMbfio4W4eTSQYhoQfYzQzVIRUo4t0A36bq+Wn VfFdDjVv3/n3piK+61BoaBhtzQiMqg1OsPeiYfShDFz03jWMOdAkIMkwRkgK1Br9+FwOSUQVeBuC FoWPz8YYi7BF1U2LFBQYRgVtNWbdIhuoCxvDYMJC6sIWaVDQ8OHx2RhjiZtF9SIDz3zKUoTU9CQd 4tbMSw00JKbgOXl+bBE+eno7GOKCpIlPDpIdWYU9nzX1KgOGKj2f6yOCeJgZwc6eP6ZRmQ8i3Zum +q/coa81OFKiN4ArU+WG/FiXyzJXqck7Axrw7Ad1TaMid3gRIefDOgWVy9ffinLx3mhMXGyaeRSM G7Z8DFu/qr68S6yN9MuZAdm6ZSI0CdX/mIXWUTcWAOL2Jw6VkdUlCtZHEDH/mIVGvhGbrRxneQOy MT1d6azQ/IzUmDNP+gzfdnhNjusjUpg/yl3Q0UfmNTZVKzxTHw6/DN6AdCw+N9cvhEbrS8YEBrKP 9DmgbT5g+0zYYWyWM4gCPdmb14C3QF5vXVqn/6/UfPMCrasEs9Luos221Nji1DC3diZN9bsnB0fS 2SR75rw87IY7+t9KzffqmuFQlvDplp30pWtYV+eaeyajzzLEv1LopXWrUq02Y7cE7v8tNd9oPFOq MLIPR+4PqRGFh+PzuLLVfQMHQf+dOOYV/N9KzelmgHCEuyk05YCUV2tv8n7CusYGr4M1PH7gBlto yttbrVw96nj6/+qak6Wm7qYAYj9LaWwMo8o5PtJGEDMsEnJj0STq3BN5fBXhfys1aXXNyGhstG9U zOJIwOyqwZSiIxWKHDfUYiq1yWJNoMGH9XJ3VKr+uNS4s+Jg9naGtIBnf8ioMFpFJt97aMcsKVKd Yrm8tiJF/f7YiPa/lZp0uqZNwAQv3GB/YloIIyHGPO+A/xUZkcANLOdVmH7Na+bHjn/+lNSMk0KW Zp5ypprXVImJ3xPBt34SMou5p0bv+4I1hEqzAaou4tJcbeGV/ynwRvHLh1a6P7Thvl9q7MGA9Lh+ 0inhrNCk0zVtgp083C+1rZMAiSDpJaPkRltzDSNYrL898KHhD+k+UWTW32/50NinQ1/md0tNdWwF sEaQbAxlhSbdgCZydbdQb7SKjuPEnsv7AGxhGKVIZ70rzg30dXPGodTYHY9wlA/bcXtvgPnvIAz8 N0qN6FcMZ6UnicuGCd8DDXRtrtDzX2STII5PTraFiK9YHF7MPJ4m1THX3zbZ931olPzy/nE8Zk9q YL/ggbr5LqnRKn3Ok2D1M3G8+GZowtfBeW4BGwSxyZ4Jo+h7NLTZ/f7G/R2pEQX1abWrYHd21Iit /SWCb5GahQCejOSFzR3GZJWadLpm88pWjap1Y3tNryI7jagcIr+wR8sDaL90jU+/1e/H+7sad9dr 7Me9Ci4uNRPKk9Xl8uTtaFmhSadrPnuDzcWNZ9NSV4jW/L1RUDo25f+Qmor+5nBHxsG9fWjk3j7b y0pNadwMBDHGnIkeQb4ZmpihzOcNKfKEgKsZjV6E+gylxm5zxPPxEx77q5xvu73jUlLjir7qMH09 /qqJGIZkhibVvGaXAONw9t6rjDk1yh1nV8SKF8b9PpoMV6NgwXmsRQyE+7s3S85OxstITaPCeNwE tj2dn7JCc0TXHGqDPfLmBwbsaGZFn2kqda3Yzd3O7JGwYvZe7EsNW9vRNheQmhLo/OTDDEmgZYXm iK6ZJXkg0GbD65o2se3JStSBhMHERpM4m85evt0/t2Pd3wd7nsmtZU84xpvrjhp2spI9erl1X2ES ApHf5wjNXGJDbVBJnFKF517WiZJGTLSSVAwm9hQJJT3LsEsxvvWHO2petx3VOUrNUpJUZnlkk/xZ 8OQHjfWgv6e9Imy21sRaD+bGUTLh9xkUu4AgduWnEtzwESSou8OTAnfbG8PzkRpbUxyO1HX3LBSO FsoKzaeumRM91E47NrjgcbSVORdpejfaNqfH6VB3KdWehVD4jvrQthp7KDXL9UnCdcpBanqKYnFj NovOPwJOVmg+maunuUrmk4BSRe+uDqyBj68XqhB/0rmhvhOzj3EzKVzbodSI71sLFFmlxlRVwVql OFRxqjzlBk2JQPNyvYqkNNY0330bRwxkIs8iMVaLsoP669PnDr+tjbURbT+ye5Ou5SM1/FI+a6Kf CqXM0HwgQb0o6F5G/Xr0zWMbghYSGfhkhFgshCDewDNJArb2b6fTpQahwpc/62ypGUM7Rnnp/AsM aF/zmvadU+TRjIjfeO9rjAqHEJD5ZaR9UiWyDrV9/9whuS7ZerSmW4riPF2DUP05k67RNMYJ9Hmy Ez2VeERkyiw1X1MKcQE8q8JZj+ikgBnTXnPW3LPmRMVVPFxDdBrWnt65w2XKc6Rm8f5plJ8sNUOF 5rhB3kr/sNk5QhNWPiSi77RWmNXXSVN7c0Z5QxKprmJhQQOVqzWP+qP212v2G3nspIBLfNogp1lo 465qrdIaollkJuZwespq981fd7BR79re/bzVkSztLMM0PndiTiAsxiR2Qt8z5eeXSgR250gNnCSw Ny1MLTWL6gr8FtTJm7VScvIgW1apiV6vWapfWkdsksyBj8DYGJx0wMQLjA73y8fcTHP6vAaPp48f s5B0UtNoNmcM9QHnudw+qVxWaGLWa6rk+myx2CMd+shOJx6GPk1KmPIjl5YJpxJnkZ8lNYj5OBed KDV2T+EckqbdkxibPfMFoYEN4DAoVzpdbnulfovkx6rNdeJPAjdkQo4ayD5qOkfXwD2SxU35eKlh O50R12djPXnZUThaQ2ZoYmeY03aXJCNMtkGXTFhl8hnmSUq+wu88qUG1jSDHSM2g2xVIMmkzw4WQ yRzGLm5vAF8yhONKs1eVlmK8PvXnD/WX9bmYhHSWroHFAG49QkVIzaTa91SKSkNAEoFnfp9ZaiIt K6lpdKLUpsIk7C5RSm9GkNJdeKbUmJttV8ekptm0mCQSz2R4+mKXgcbVaI8+zn2Rd5LWc/yW/O85 /ZL6eboGidyawD2p0XqBE9D0t5nI0VBdAhqqI3D9oyOB1rF1I7zzPDL1Gt1yvSSm71xRe54/a4i6 2amyPrqwLTXTzpxzTDbeNDmBtExZs0JzqGu0rhVxyAhZXTJqiPtohPBISCkHso8iZ+oa8HGGdxZ/ Sk2zCzZL5EJFJi6fVTgrNHvzGpOW4VLxI8luN1YI/P1xyWw8Pb8n5DlS/kxdg5BcD6GBmbFJtQ15 Wo3eNHoWbzMWyhWaPtmNci+JXTVhkIINS3I3SQ0da+2Zugbmwo/4CKFSIFeq2j1lCM3I85TF84OG XXJ6xz32WpaE25jikxa8P/TP9LGfLTXIsnrsqK52fibSRhJPMkOznnIOaNI5vvOqUxWdSuw+MiRW msWCdXa3PVfXLGiBkDm+/2tvdkrA1giPFcOk+fjxMZ4ZJclCo/tO4Csyz05nSQ2PJ/rNZ7AjE31o ZxOWsWBmqfG1oScfDSy7aJNtP4Hn5qRcfqvGLggkNvBkXdOmSrLQroKJbLzmsqMmkcSzMmSGxhKi FAmtJgUAGDSJ8onXuGa10GyStLqfhOHtG/9bqXGOzkL8NhcOdDHJ9lf1GtGP10KpeltqXcOCpRJ0 lG0TudbPYx9aKjJPzpRZag5n/ezcLjFR2/Y/CFQeX2RH9BnynCPru61Mp2sUuu+ApbLXFRrq//cW wcOltJmauHQ+CLgaXOuJU0M98RjdYedL0jW2Z8PyAtk8tolq8tj7fZcJp5S/nS5rLysk4hM8UIvV S/0BQsN/pPFxIyLl+yFbvNTwS+rNM47fHASFmbaS2JPSk5JrzqwD2pYPbdHw1cRrm8aru/1Mtipk 4k6MrpmuwErpxkXiINX/r9RsDF9bWzlJmh/5eoswjpjTfDgpYt7hgm/uXV3WCw1bbrmILyEXJTpE I6RGXLCCJ02xkRh3fqH0L922jVzlIV1lWaVmrWvoCVsSxfg3DiotWOe3ozMtiX+w+YoY2jPCREwH LV5dO0DL2MiNuLYjumZBzwXHaa+H1qM31n6QYXM7kWrTMe17cmWGBpzJFGMl+mx95uWlFK/x23Jt XuniKxdG5dkSmW9SO3hriFzhSy8d5cmerrFtmhGa0tau0tggKe9E8u6D74Fi/y1ZoXGGK15LOsGg 0S91Ay7lj0+NZtmZdcLbMF5hItogen6xpkFczgRx3NY11LLkeXp1x0SOlRo02Istabc/dpsNeL6a 0CsuillWaOC2/CT6aPItmKVYHqOsfnm8xNCURndDCJ3KowLsGj8WzXbnlR8DmmutRqp6OE+Kj1/j 7kkNV3DeQ0Bw9JlyUndKanuW77NC4yQQ3ysUXuqJ6IUt6BiIUNpERQyekE5UKICmDOc0x0lSg8+6 L9ghF0yVox67eKmxRzvxkb1nG3nhMYJnpYJvv/+5lBWa2Ns2ehCHvNW3U7ZO5SYcJXACJXPDscdU YaBqchXU2A3McliZ0ZyXIKSSFjXuJUR9onagf4LYEBZmSvWFeElYzEjZrnOzXRKaWY0YpxjIziUd l7PtXvBGxu8jjJWaYVAgjODLQ/sG0Aj3UDOl6zUCVN3PpczQROze5Csv5UJ4pf/l0mTZcOSAl6PE ZfPmWKnR+DFR4r9mZBiaEYYGkli5/6mdm/j1WaE5vnuzERCekGS3ZcSMHAmz0PmQ5EOL1zVIed8O onKHoflkSvcnt6NlheZQ14isUX676BY7CJ018zjlYxNhOs9zZEfQ+8WtHU6Nhw71UKk8I7osmJ1m gkBm7F3xxfOGxqbv32TLvRzNA10XHKO6FZM0o9ToJW77IN2Q4zpo+KK5jHxqtMacG50vNEPjvaVf biCzbT0QpH3TIqPUzPu9xwOFeeI1bzmDsq4uKzRbuoZvl+twBvpCyV42JM+b4whceyn1KudxyvS+ 9rI/Hwq9oj+dskLz0b3s1Yh43Zm85dqyKtb5ETvUs0qNBCECcyU2p8pygcbtrd4Ja3PqPCfCPqsx zYrnWZVoccyqa8aIrV3Wyj+PJZmhgWGart1zFxrIxP4YYmDGrzdklxpUPBqE8DyO5lYqKzSMwnm1 eR43s+03yQUr3FATFhJwoay6Bg4D6/HB1XPj9kkVZYXGeH5sXMBUrg4rjsfgaMDJKQepsR/Tn7RK JiinHJmhScO8U2ldCcImaGaaktl1DYzJiWupaSjJN09maLJtit1vDEz0Vc/7nOinamsOUoPEcuI6 bSpa8syUFZqTbkdPIrzSn0Fk7KRNBvu15KBrEBp/XfWUROV3fZ8Vmrymza7YN4xm6ZzhMQ+pQah4 DbPMHdSvARp3OCQ9jx6cOTbmoWsgJhVxTre4pARlhibNfY6xDaBA5ycewomrIR+p0crMJfl8Rt1Z ocmkawYDmBVZjcSthfHtykXXwHa1t59c0jzSxKzQnK9r/JJkBFKKwFRJHS4fqUFo9qPLzYet/BFo RH9hOGo/J8Wbj64B1gTlpF7wrd//ADSVqcMxZuKOwdRsyEtqEEVcwuGUuh37GbNCc6qusU6a6Kdq Vk66Bt613jp6LSkrNOl1jTYYqDJXGea+EyI3qYGdovdXtDrwXdAopVlgmDko/cM+nZuuQYh9yH7q NzehywxN8rxG9EtOTKytzE3JUWqQeZ/pFFbmtmxXkBWaJF0zmJKcp5hnTvRTNTU/XQOvM9+adqq3 Xj5TVmhidQ2lgnP/4lZPnlIDywOEe3mup3rDpaAR+Y4sk8ulmIqKTJly1DVAh+/VTxAbe7JgJ/wa TOyDy9OhcBFoNAnCbI0vGKRiB8p8pQZusCukx0Zjnl4YroyPWunWgkdTNd2BlTR9MSs0+7rG1wYQ gVufX2gbx7Em5apr4AX2+gq7lEkGF0K3BueDn3tluJ1KIXKbHGSFZlfXVCDSRp4T/VTsyVtqIIRK K73c4INzoyfXfLVJ4hWiwj8KeemqHKFZCTNrlYqZ+WbKV9eEtBXSb36Sn2bGo4aCO+SGp0KHua37 5APNYNKV5dfpz7g58pcaZL+n1jdycUmB8u9iaPCldxUieaaXrmtmhQbOcnYkiWFM254kXrWRjqRT c+Wta8L37xy6iaOosHZXAzRiCE1+q6VZoTFkZ6xv7gPg1byG2ZPQuYDUgC1Q2Al5G0mQ9lwMDWYV QyPxOtgBeS1kZ4ZmuUVJVch+hdZJqISZL6BrcLX1QgpbS+NahVBqXWKEGrLqo3+5eXoyQ7MzsvLC /h2jinhkfZlv+Dkto2EeXkRqoF75K2hXiv5CFsN1dPIht2lDZmj2vGM4ZM12ai1UiAW8l3TBzHGT 8UV0DVBsOy+nSACPI5DRpfz8AXlDg+j1IRuzOZxgKmnx8/jFvLnYDBH80M98Qd0X2peSGmjEw+VO DCULYlZoDj3PIfvNIqnf7Yq29USfMF1Ipvwzx4V0TdiMJ4jP+1MpKzQRnucHfGnFzlingL1fvUgn vJzUADblg8OEn0hpF75U/ULQ3G8dKhZhO4AgJV7QdHbnvJSuWRM0f4mYEmizlX02zWkKZobm+NwX TMlWTUVh6E1bGo/HtE6gTvkZwnfnvqp2SanB2vLl+ZjRRbbymr9EwZQVmohVTuPZHRLU+BFre3dl WVapfaejuxYqPTNSv5TrAH5BXbPm2qim7q8HThOvF08jF/F5skITtcrJFApCTw7DkYlqV+0KiL9z Hnm4NakfEA8Zt9LuNunCUgMv0x7vd8K++XSmTdopUbsUNKgHpvN4XXuP7eEYVyKOxNUm0OQp312S l9U1YQvsRqv4daRwwH3LvpuLQYNbJB3Op5cQdePh2GXYKbvSkWyXl5rQHKi3NmSr6vdsVssKTeyO Gjj+t89K2xx0PuLIno8GWmxZgBfXNWs6berpjnJRe6Ts3OyZoREJRbNCk373Zq5tMD8iOEOt3yM1 8KJBlyj3hdwtzCjG/CpofNmRPQ8P9OKWPfsNuuaDe5RSDFomqMzvSJmhyWtNL01jNYElGNPay/pt UhMOa8rzO0F+i+RkhSZp92Yajp+S5350kPtD10Rdpf11iyAtHnnVyRfXi6XRU2QkxVPa8j/TNSE0 u2dz1lIjTsoR0/OPuzftyfuxgG7nRH3iuWLtzuAva6lllZrvNgP+gWk2fLG2h9G1rjGL/yKWWD+k xq8Tx9ZfTpaadWevdLt3L81xipXQcwXpl0EjEoGNWnVye5F0o2tmRaqFRcpG/dbOWuvnjbUdgpeD MIeozuwPjp0jNeuy5lAmHt7rpd6xcfJcQL7KZYXmm3VNX+ZMVKiNtqHZ6BrmCT2WBxUU2DaxE1nv U9eAhzX4xypI6C07X5PhM6VmzUJbHL3LLWLWqeQvPlmh+e4BDfOjMa1uq5WN1KhEpV6YOcyTQb10 t/vsp9ToRF94klqjYmtq1z6t7/Ol5vMluhQQBBMEQa7K5zdCszdWbOY14qKnPtOoyiy1+o5O+ZQa kTVLrxLiVYXdiliZSWo+SWEXVfnhoVV+aVETPh/bOjM03zmvOT5+f+u8JkGFNMDJDhE8VrBEldmd kxWab9Y1xzjzTT601Hq93Wh06gTxzhWexyz2tp+Z0kMzoY/tHfsJXbPX1GuSmk/SbFfTrHfZcc5f NUwNDfXSfDwSUvgKoPlGH9qZ/T+imL7vctrNlxYa9t8cNvUentH4fmjUBUVRS6oxC3+AqbYvNdO9 5aDDSBw7dzjpp+wDzBUbh3ibxuwoTAvNAF8S8nIoNnigtw/+pW/BYdmYT8JqnepoJFgjiw1/wHRi P/BUZ29LlX0Q/BFOz3y+Bc3hxtpjbTiJsjMyw+kCMBgeoztGWmhMvMx/CI1ttLgjyePmqOpxNHJw 8AQOjqfDY4QEzluhGcdZ8HBcpB4rGveZx3lO+YXrMgz8M+DRZQyOe5S9nULlMudBzq9/RSBg62/O e9jK79XLp5KRT36PewNoCOL1cOPxumenhWaAobmDA3G7qVQS/WMJonPbPjz8rYeIIO/HA4fPOl70 aH2bDzVRKjyKGvylff3nitt/+dq8pe0k34XMW0lEMq7hI4mnkxFH4gnfGRiZmgoSdzSlhcYkwGv7 72BAK+2fDEg/lJ2T0+7rqJ5050JHluydhMerrTQJruQKVIYg/unRyiYtNKh0t5Tr0NX3pOZboanK sCbD9eVKY/mVYM679ddyOSvTvLeTGm1m629Z4LdWr8/pIHmVcYrNuHMFqaFBujpzD4gqbQVMyovi qHrEVbgZlHORpW4lgYRonFuJVfZ3VnvFvZWcuKDQl27FVv0J+z/SQ3OU5lK++5bi+GIK6+3f3p7o avW9S+cP/JX2ft9Mf775G4E6eFVWaL5rQHOlD38Ml+Sc2pzwieFqjueuLohdRmjG3yU14ucFI/tS c8CcZC//n4DmghZaFYf5dduNSXgu/yvlIDW3Ae1EYd/znjoEbFpXairByTv+oUSpuQ1oIePzs9DE xfNGOExzsACBmRA8a/Z8l2jbOwZWstQkbhb/GwNabrqmWnxZqxMfG8KwkrskhjXwQy7wXHc7JUtN or/yNqCdNqB177uhswF2u6gqyAlFPOMl/gUBtrG6tf0vWWoST4z+CanJ0UIzXkeET4HvjYcEM5gq odRAJjW4YGx0Z33NXRKl5stCE6klGBF78yA8NTqt0/xQ7ozGc5yFNjztdgPnvvDQf/7iI0OMddiS tCIcxLxtha0/QWr69YAI6ocOi78+oC3k00LDLajum7DVw5dtSmtXEdVuIKFeOiY12rNXb8kHS4Vf FprmLgjWPewhPy81IgwLSSmr1ET60OwCsbMbLImQ8PsUBKMvqWElnxix4UrYdqK3LLQqcSwG2s9D o6bYD5UVmmgLbUgkeVRSoXWQaUfXEEcMZXrLQmvjKAFmsLcj66cHNJcppui2WaGJ9qFNicWyOtB4 Lb87XEOYdnQN3q2w2AvVvj3lNPG89YXpujsI/7jUlNLE/MgITYyFphCzOkE+lps599F9qZnATtod xm/70LowqtoEaVwZNEMihYmUEZoYC02sTvovNPP4mOslAbtSA4fU7D5B7x6H2pYaqgqwPYz3bpHN ubOcPjBXvkFq4t2bK0JYcnlHh9uWmlIQ+GBh7xppv8CHxgfxW9BCsLNKTewqp0k34LTY6Z0qtsT+ vMbsmLt3yGxbaMdr+nFdk4olWaHJzYeWilqcKdEbsG2hHa/1xwe0VI3NCs13rXJ+NeYEb0AUB/6E 1OToQ0vVk9JIzW2VM2TlxgwQz98PnxaRz3xe0kw22Qz48QHNH5eSDxhmHdDAW28vnefviCUwcwY2 nnKKCWgmQ/PTA5om0HRyZ84Ijd6tBHf/CMKoVKaX/ndP/Hu6m07fE6G5rlVOsdFml220HCDXp2CO Zw5Rrw5/IbFS9YfLpdZo+xUXUQeWbFZoWtYr3rn7Dlv3L/3vJdy9bb1i0YlLV2ahLWrCpFiqzEZV rkzOBgNBqLg1a1axVyOyXijXqmXOssSKIOzLUUZoSjTc5CO93SV21JNVymGBO+LNgROsv85CIwvc I6qqr9NxF0lzduQxroEmDBz7qXJ+10fNMuid6qy8Pw/JCs3aeOa/I5bA5rrLxHnNtVloAoUcpA5K jXYLSUpFYme2jKpdgKY9s/Glyx1ygdTJfP9W8qzQfOOe540c5WAGfKuFZj4y1BtZVcuewqkC27O8 2mBuMBO7ZAS8Vaz2akznVZyo9a0V3rCpWaH5fm9AkhXwcXV+zBD6rRaa3euJWg8uIGWn4ZUpcL+B jUx8+QPcgtTruXaPxbu54Ps9irNC8/3egEStdbU+NPk1xVLAV/MyQvMD3oBkaK51H1q76iYSv5Uh IzQX3PN8Sit28l7/lDNd0/6H0FybhZYOiMNcWaHJYKGZiQr9vEYlS823WmjnNeJnLTTm2D6ksxvy VTAZmm+10M5uUVapOdtCs70752yqYwterYV2YnMzQpPBQpvifUiXSFfmQzu7iRmhyWChNQjeFZHr 2nmrnNuAFvaGDNAMCeKlMNAfXvJWyjcLbQ3N+RYaK42IDofe8osCvxk6kqUm785w9pgVWzDrgJbF h9YjLAsCqSSv953W9GRobhZaEkc1Fa4j2rkXOKlEqu9v0IRsymChpWLzOZluFlpWM+Acrqcqc5Oa LWjms+StO6m4mi1TexZOgPdvETys9I/omsFCrhFEUJ38/H8q3JfYWpira10UOLHjZbbQ8AWSBPHM XEF6Dkkhjpyr3WPK35AaHQ3p+39E4lH9E3vMWdl1grgvDpcH96EdVPY3oMGjuyjKUVd7nsXicwtN 5RE+WawnbiX9G1POsz3P5/I/uZyZOIf9O1KTzK2UOdj2SfsaUtb6Vy20831oRxj7rl5odW3vXX9j QMviQ9sHZ1rMs7YYmboNaKcOOK4onlrkvPx/Appr9KElw/U3BrQrtNCSofkTUpNhlTOZgxfL8Teg ydVCuxgWNwvtu1ib9T1/Q2puuiZrP4ksn9HzfLPQLoZM5qNPN6m5GDYZpeZmoV0MmcxSc7PQLoZN Vqn5Jq9Xvu2/WWj58jPH2v4ENDcLLcces1dV1gFtbaGJ7uUozLPmzaVQf0JqQgttqvyDbRv21f9D 9n0wxXdf/w1o5guDgw1Gq91ImNf5lyvCDURvAen+kUUBJgyXW9uNhHmlf8nhPrWaV85zkLxYXVl1 DcxrdKt4JKT6xSjOUvE9XNoFW6H+htSE85pFFV+5cv1J5NrhvcNwndIvSBmlRjqIg/EL2vxLSMwI zSBFsI9fwomrIzMjNFfXnv8RQTdorhbMGzQ3aK6WA1dL2E1qbtBcLQeulrCb1NyguVoOXC1hN6m5 QXO1HLhawm5Sc4PmOAdMiEtxtbyJJ2wsjOyLkp6L1Niy7MnKETrFAiyqhS54m/a4zz1r9qLrecLC RkHQGP5OB+mgTg8bvwAaseW6rnSk+y9k0V0HCe+VXHf+gc2yaLpu9YEdqBftdhes3JYuf1NCLlIj hsuGdzhSylJBFYP86E5sa+d45vv6c3EWSgovrfSuIdgirPkoVWRLSDMMHEq0ZDhrzKAmV4IypQUi DUB+hMPkqE3EG8Z6nchmDIhzzTiG4ZQ6Q8PA34c5RfgEmDc2MAdNx3Ag1LAAAYl1/Ga6AmHE0ERH E8iF72ZVKoyBRycpzM4bXVcS4e3KnHYMHN7bYXxkfrwTdY2u7XIVw6FQx1nvKCKNKZpSyA6UkgPE DOySY2S+9DUXaHwO04ejmE+KEtU0Ox/hbMQW51luSD2kBQPNh6RtFoAdqWyaw9UASs+myC0gkvWV FdKbplnHOSuk2VH4UW9e0podk6yg11YPsWUZkb5fwsur2ogyqRFbME2zbajwoyOxUpiTfTf1rl3S Tdy7p4ZpFgZkxbT47hKKdZuAvPmquvB5gMfh0atpVla90tyUFDQZmZRuLZFodR5o0xxVF4JZlfA7 +xiHnhC+861vmhalKXi0FvE7KaujWQ2/Z8pT0x7Svm8AuplSLtBAlBzoiy0SUasOuX978/IDG5PZ LFOvkYTevsJ8IZvQ8a0pgng7aCRwIyQBBziMZyvM1SQN1MbRiguIaUpoBLGTfEEoYDbhnGhMBvD0 uwIONjZrwsWEkLPHIUoI31MQUQViRKtNkEfXGeGLCYTxDPHCUMA7a0hMgjXED3L9Em6Bud1C1QAi AgH8gRpGMRPhnXhADm8bLYV5IZNZm82qPCbAIRvry3EYvMYN8bVquAlZUi7Q2I+ezHUapGa4yuog 5nNLDAlcqB8bCPwPqQmhWUlQYlRBtida0yFpIW1V9mq4hGzjp8ksEV/0PFlGnNZVZmYgCsOhiqUm 3AUn4fKo1w1jjc30dc7ZBC0F+w2MkDrmE0iK/ghfqKs6J3tFXYCqqiqavsuPDSgFb4eHXoNWvCMD j3nQ5ynBxdCy64o1YdiYYVT6ITRN/E6NQ3xrOBSm8E7PKT2/h9AEPLI7ZGOYGG4vCbZcoBFlMAPQ VFL66FBqkBzumVyon6FzxFk4Dk8kK5QaEksNQBPgP6vAxooAFcI3a6kpWQyignCDKIf0rqLNVOiX ClY2UohP2Bk0RsACMZNAD0BO6A5LkBobbpJGqAHjV7c5sqEKdQiUquNVo4koFfWMRUgCvB0ezQDh 7FxIJ24HsB5ACvDrUAC1T/FFa+MQmhUeyOwCqsK7BRLeKSJybuu4qzATUE7w00iKH/o90IRMrDzC uE6vKiVxCE0lMVM0yRfnJdslEevwoi8iMYx3RxVNX2w/sOaM9asj3vNFlfY1Z6X4Yl1AUxh6CjZk m5fERmUhDEq0NmqIvoRaGqLQgJm1RfYVo2LOTJEXBng47QVCwxcb1sCCnH2F1MSpapNTUWza/gx4 61StttjTVXzdYbf0CDxcdkXVXN/KOoIXUyPQUb4o2UtL5HVQKTrSgDCfXE4s39TVpai9YlRMYSAO hIE+F/1mBQLRib66bA5FsW9BrLNS30YOj0zOFzt3uAlZUi5S44Yh2incqRo0oj0LbgGaYWjsisdB 97ZVpL0bHsS3F7EqgFFC9TgBxrcexzGiDbZCS/a48mrFOfO5iO/MssJ20Z7gk9D5mqYteNwEWbhO lnQDrquHloZveIFo47eLkvDOeYKNcM5Fs855crFtkx5HIQn3esAK3qmVsN4oKbiD8H0w/JCOsSKf OU91kb3iPBAOygu00IoUix7nwYA34RzNZTxGD6duouFhDV/yOOiAvQLn0cgecZ7ZwUNjqQ3EAhc8 rv9l/pyJTy7QnPnuvWIwwmRJMJB8JgEDl/6aYgGbAbupA3iDLfGT6YqgEbPtM7S2oNGweIWPVEnC HX43DWEI8LP1lVSvjsl0RdBkbcr/rfwNmgsgChrvWK2+dpLRdoMmf2hGy/W8czf1phx30gh5gyZ/ aJbqDNuoe0laT9PSp3hoevyEn0AI1sHERHYojeHD5ici/k2EvjGA/zWcDWxGbcIPQn+mbyN2wsPn A3OiIXvCh9nhfw1Lurj2eYaPsDwk3BSYEmq44gmUYr/eiV884cF7xk8mULyHXwJ1wswwrGdTmw/v xKSJGq6qF7LGBLp4XBpoc21MUZgJ5qQsj1/rmhMTPjD5AQpLhY9w3okf+BW2CS2DNoVNwDlxI3ho U5gJSriDCYQMX/MGSuOvNMSDBw5/IIoTHr+Qh5omwvqdmJXwAbxzjd6a7GMpHpq6wQRMYcypTECJ 2JTUsY9FXDHBaBIgbcagRsCMkcEFDFPsoeeAqTfxTDjg2wwTVBrMc5lRfJIJVm3sZ5KRAVMJ87mE py5G6NagDKbpwk88xxwNF11mxraZQi2gKwbDtEMvmOYhHcjg6/ASmOUUjKBlIaizuvZnjWEWj70B s/Ci2vao9Qw/au/w6BWhBCwXjRljiRotAX6A2xJpZZNnggC8z9NyUK6gpcEYVPAEBVpFXAV2uSFl ZY8Yhl88wptbVjBjghmLlmFj4ZPuYokzQUPHdfhzTSfY2n1MJ2ZAAxNhP1sBs7LRPGDUifluMUEf nOnAStRlHgJubZpHe6jjoQlLBxJ4UuzZFDhAd/F7RZiXsQUDgQdjCBRCYHDcAQwWHCmo0qz0EWW5 PItdyQhcN2F2ATt7ARpngXhLHsOUb8zhGSo1sxEFqCBFwv0KnDlQEC3he8pFbcPGr3ODOdSiBbi1 ThW/hLLGUOfM7ONg42t/ltgVhpoPZUZdtYI6KnakmGvnmg5TQ2tJYY9cvzgBF51XmQHB4LuGmB3N CgWuISS9CTQaqmF7K7jjVMjmALlCB3/Jj/DsciAoMNeZ6gz0B1aYCxpW6gEJM6gFF9LpM3NwUWgB nHmbqnj0csvgkGpYuIEdS6tD9g5utI0jMHDI53wspUHk4kE8NJ4Lb1g7iCVwtiqSHy5ZiopSeSor wKvQi7X2CIJAeDZkWRhovkJal8Pn8sLgWDrHPeoALxxvNcA5I84k0m0OG3hK/hk8i5XBqfXhksb9 1uS8QhfVFUXRoc9hMu7hdwFeIqLhigMK3tt0Fz5iSjI854z1znFdtiqMFIsdKfh1oSvLVGEWPw10 CjO8TZjsTLNC9zR4lscdtGp0sOhNiaXArkIXP0zlob5RU67AKyQMDTUCVwE0UGKmis4J2MfG9B85 zqsiRlIVBdwzIZ3d0NvmPKDGysYgh+OM3QL3Avc8XuC+2SPw5JYE/4GHtDeO4xTsDY1I8dCEvt8A qgJnCfjuC+AKw/WYqxV5V1yBw3Z9b0AIDQgEZO80fYGyqgtwT+H+rYObBi+ZrCRMmYccG6JxMhLG r4Oh0T9CM/jWsrlkQ9YAoyzsN0Zm1y5bq5UQhL5f5n61slYaksHLv+Lgc0mcy6vVqtUvwBMyYacn aQpd1CVnYTc2cXWDWXdmWU12iN05FOFDY2ZrhqvAHwwNdpQqBKzTMZhigKYOlXNNmVxZ0hCTTY1g KQ0PXvLKIpcM7uaMBNTDogL+bCVUQjpnDPi7gQ9F9G7jqpGLH6IzhKwNcoFFmCXw5JbsYGiABeEQ j3l3NCVIjY1JwkKLLN2ASXMIjY2n7WVohjWswGvZDTSa5oDUwFKYNUMN6LUsjPeY9eCWRwwskWCs jObYRd2xumJxzvW4zuKXIGXUhdrBCBDhUwtZgKfSDTlsM00QW9t4hN8N3oc8DQs74JA9xn1GDwc0 u4uhma4AGq0naCGda2jUFe6XIqYUKS9jyYeVgy68UiFZeHmTCjHr3/U0YRGuO8FYBo/GSgBCQqc1 QINlUGT6WDv6DEiN2y3hTAXgDXakQZfDGbr4D9t5hPU4vPi0lprBCHuQJJIN4J1UEa+v4p0qMgr7 YevsAS10AHOS02yOOuITqFAYd/DaRbMpDDE15FC3YI3Kw8hzS+z2n0NDZQ38syBlsOiCWyORzWZN Lzebzbe2jPurUaoBZ3FO0F6j5sjFvwDXgXShid3ECmALFbSMsIU9WNbEL6xDDaOBCp22MrPh69mi hDs8GS7e9YxZFzI1JqqBUTNxQRNzmufA3d8U2u33ZtOiBfyRwUPtZBPJ8MWzikmwOuG4IoJ2DN+O 6RJnUKCDYW/MAsgJhIU5u/jVVeq52VyVEAgXEEWHK/DAG0znsggdCetZMAOAYsGGwVF6XoUtWsES B7AyXE9gH+FbC3FnDmih0cNLXZqG9RRch71e8aNpE4VVttGUtlFoWA5MDJBmog5ezmdpugd/s2CR oQ5N9dgKTdMSF+o8foGHa8iJU4V2w5/DFa5kAhWvv6rStG8i/Dr8Tppug1MbPsL2OtIGyMcksLge Flu0QJ3ZoWkKiYPQXA3pdPEX8LBpuooaMk130AB/CfY0RYPAtUo0rdR8IEFZNwGF7Q0Jg0cPmhA2 WjS9Pk1j0nFOo4mrExVcHRgt8BN4s01nyBhck/2MKcbeeAWagtr4nUiB7OvvMUc2vAs5sJ/STDlX uMr0ScB7H44m7UOzHPlWCm3pyyVlbe1up3DtKFxXSkrh6LFJHu4PqdJaCM9OaaCphn09dTox+6Ze Puyxl0sLvDBzbqq4XyUb66liimRn2/2YBpoUVNyy5M+BGzT58zSnGm/Q5MTI/Ku5QZM/T3Oq8QZN TozMv5obNPnzNKcab9DkxMj8q7lBkz9Pc6rxPxgvhLH8Re9IAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image265.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABYAAAAZAQAAAAAdmeNDAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA3SURBVBjTY/j//w8DDD/gR2W/e/+H4d9/JPx4D8O/u3+g2IbhT+we hv93kTBQ/v9/KP5XAzMLADqNQzsZzKrdAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image266.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZoAAAEmCAMAAABs0KZfAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAMN9JREFUeF7t XQl7ojwQjheKqIgHeFPrVU/U1rua//+vvgl4cAQItrV0P7PbfboaQjKTd2YymUwQfpaQUgCFtF/P buEna0I7CZ6sebImtBQIbceeqHmyJrQUCG3Hnqh5sia0FAhtx56oebImtBQIbceeqHmyJrQUCG3H nqh5sia0FAhtx56oebImtBQIbceeqPl3WNML7VD+tY4FRU0dLf41EoR1PEFZM0JBnwjryEPfr4CE Fl4Q6od+UP9GBwOyBkCDtuN/Y+hhH0Uw1tSBMwidAg5K4wI+8KxOKBCMNTWdNYzPrLljVieylv6z tFYSv9d1RjKfO6iKylLURJbuavtocpIzaqosD4SyTn35e90KxpoACKijDcb13xvYl96855pHvQGx 6NKOVv3SC1ge/jHWJFHyfZrVWPoQtjpitKZ0h969Kv+8kA7KGpG1SweUrKNXvBtobAIwRPw5AlFU xbND5f7PLyGCsoZdpSfmiZds+bNVemlQdY0YWmlXRNox6+mQmkri/sfn0s+xBh8TRRxBsRMq00ah Zto/Prg7X9BBGwFxeKGJGuhLSmm2cPLnFwQ/yBoyJgHhWCpGG17uJN1JuZ9/jH/b5YVd4xRHdAMt 18GD8KGGWdcYBBTmbe6VRstjOxte1uBmeYzXSOAQ1UBrdfA/gBq3NU2xhbOhFWjGVJoivNrS9GGr Cd+GEDXsZoAZK3ZzJzbDOMyoIX3PpqpRmkJp6fL57+uaM3+qJwtzisRLEHbUuKi0CMFMKFETUNdc xpflZjfZQDCD8SrEusbMluyynrz9fzAyfv9nUANjKe7bZ+TomPlDqNlwcvvilkn2RYM1/4yu0UfT 3LcIcgzM/CHWQF+n5SU3Buwo8mWh8y+hhnAjto9oxTNncDZiFhuh/13pyxFpfV2CPhg1XHeSxeWP 5RmzVGrdqWsubR0lWTj/HnYLzTn8TvxGmQejRszki3jqrZ3vM55vw5SM3bU/JtCMHjf52ziSD/YG aF055iNmvsia9s2f9ueM55WZNA9GDZiEqOQj9L/GGv6KGVCtf8R4vqLc0l/l4e7NzzfVmzdqfHlv KaS7pdrt4Uzp3oZ+5blMKW1+b7TC0Au635rV4rF6nheRfEPzfFQ7L7lY2zfXq5owA5L7b6Emah3x 5rGoed9HsITKg/dxRwWX67iIFWEjWD18X7DQJOvu1F/xBhgsId5mc3mwruEjQ8xLJ2GNlq/L185p NBrPMxHLVP9C4BJv21H7U2aA4dM0lQevay5vPqAp/EkWCghv0MrapbvNgLI9jP0vsUbfB/hN1Fze XUNl1EOzjwLiZjVkFUP3skZc27c+/pA34GREPoUBNYqqaIqi1gf1Ax5Y91ru1DWibPLeGkP8O94A iRLc8GBdw2J13YcatX9wNP5nBNpApgQ+/ZKu8WLRXazZyANnm3/FQkvKGoUg4UaNSmKZ4a9vUfu0 LfbHoabYlPfcfm/4VYMeqlM4arBgCFFz0zXHxGs69fHa0gfMUwOaDKZtnHpG1zWPCtsYN8TZAfUS hi6PBQswP6zpky/MqDmmcAzHW/jdoH/KacSc0aTK9DDNR1lo9RTY/yq6LM/UAmtosN7/1pQuFK6o MThHJAj8UeF/xt9vKPeGCG4QMfW351MagAGkufRm7xJA+ygLDYKWCGuuJJaCDHll2gewjO+CGuXj RcK5/ARXIcB7UXnHR14TTt8SMxykn6RvFzNARMRzETdYA7MkhkT9aweDOieXOfQogWb0jMyk5ghH 9kp7rvdZtnleqBPLsg9gqXFFjYQiEE0IJ6RODZU/QqwqrqdxxWmQBodRUNZcdM1GZ832hIWKNOhm MImuh8LvbF3oGLqIUh5loTVJz6ZojUU0HE2K4CXslQ/TVbVXdiy17L306OJV18x2KCFVyJEPqdTB Gjp2UnFFygfnhOOJoKy5oQaUS3ZeEmcfs+Q6jpsoveSH6f0+bTmYErtKPMebH4WaTVTG+JhNAGtW L2grdHfR/GlNjgu3fJz2TY9txStqWglUXbyRQVe3hDVTnOnjxW+yBjdTIMhA7bVKraQcx6nYFC0W cHR93jb5QyF+1rU8ijVY5Ywj2yLKNnCksIPpHekBa9K3IAxqJ7WCx9Q3UAPWXkuZbTERaOtE/S1G BGcGDhn8Kmtw04jNilRmyVF82MQ9xPMw4Ll0O0rngRmA3MMiajZnrZwryK+RFVY+ou1ePp8f5dwh rY/MSxvpsQHqEiulWWRS1s2Az/d4qgPu4GhXkQx99rUSVKCZfGiq8eZ+c7Pfg5Ll5ONR3tdysVtA g+dm2aMsNBN99EWyybY9j4BOwZnD22yup6OGOKQNe9kwneG3IggTPKj4qjEGrgVlzV2OGmo/HibQ GKhAqeLYobHWIahRONH5YBHM7dZ3cCZg3oAAJ6B9CfIoC823I7QK6jnq3PVhgprdz2a5eqKGSv1B zYejAw6rXmbCXRPC+lBQ1jDv19h2R51dDbNAS/Y91RAMBgSa2RT9Bk44mgjKGlZdI/lmEHmcheZG N1Ff12wuBv7QcAeC/lD6vmFKA07dUzTNd7Loh1izoJ56tnT8Fyw0G+FGbzx41pRL+Jau+Hf8Jx7I /kRP9r2Pr38Dj+5jTRLWMabSjukmyW1jwxbXRO3nYwTaWHh3/ZOGZdjHqFg41+gnkq8fCHXr0aPA gJofD0QLyhpxhA8SZEWzHA0GtwccNVev3nYGzDzqVNpMdi9dkqVK5rrnGpNPPW1VvLRfy26paa6T TNN9iD9agrIGx5clMoCJKa60ENeHtLxsUrFg5oFbaa704yrx9zpWL0tkqTNuxito7qsldY2U1n6U L9B4UNaAGVBvLRGy7GoCat5aVfUstO2xgC5DeIxA86KfoQ+Vi518ImPSPtj8R4sHH+JgmAeGhVZf WHRN5LMOeuZsV4uM5v7vW2jGcK9mgM6arE9GpzOJxInfwoeBlj5V7kCNW4ughsi06zN6KX7fQjuz 5kJkYqGxdmohwU7DD5fvZA0BFCUWMLQCjYKaGtu8UkfK7wi0g5zLqTgn23csDfXnOlcIajRqXBP1 kbD40K66BlDj49O8jmOYffAhjsubNQ7tVcwtaDPIwxsAXGPHzCP3a7wFz03XvJ889wFMzbwSR81P F7pAyyE8pK/nPVizqWGXuCbqIFjF+k9T4IqadoN1qQKhKL8Xh1Z4c0n76cEarXAKEkhy/KkQQcM1 xlxu6xrrSSKPBmD/U6OghhI9zNwLSkUXM+BoP1dzedRD12glqg5NuLAg6hbiZeslk5Csc1wRD7k+ VuV+acVxnDjluA3OcW285jhhDD94weWwyHFZDb5Wy1AFyxyP5X380OG4Az59cHjAcUf44XCVA98z x+3gh1OOHNfCMy6CyVsOHLevJeQaB1+VcZbjNPghb6n25hxXFzhujdvwpg3HuUQXsrKLzhqx1c3T 09N7oAaGRyli5hzfaf2umE6xrSDwK6I2YG1OrddFrMCZE1xDb8d6vY7Fel3FScj8c6jXNfhaw+RI Cq7XN/BTh7oQMHCoDzCPXlVSN5lOJjFpBn7I11D3AKs1+A/5Oqk3RZpR64fGQKvN+3pT8BXekK+h blqAr7U6PHmuGwy9DtpRWSP2x2I8o9Io7c6aWIv6wGBCC+fuodqR7ZhtszLyiKe2d1HNdctDZsFE nk6kdT/lNS+Q/5wuttVW9+D0bu6pcev+7bnVoLGmnv4U6oXoCMeOm+NxKpqfdWXNOV+T8z2UJajy 9nbAUyZdM5iPeVa7Cd7dgey4i0CsUXUzILm2jNKLnupwsY2q1nVNAkFwzv4xusboWw/ODaJXy6R1 1TWu9OMcPU5uJdBKbD40UcAR10h3OgVvuVaYZqy+1zxjf4carwBFzBbaYbQlLtHaA1BzG1EmZQ/e Zt3lvLRRV/d246CG9LUsiw9NPxLjF0FxeZUKyY9ICYAaLmO4N7OMJgm0rk70QHzz+RqBV8l7HyHQ bqxJ5A4lq+8iIGsGc82GmvJnwQAYw7oGDooQ1rDNaDUjGw2zo+b9DZ4A1JTZvM166xljL+eKmur1 VMBDUVOQwTja6FPiUgKyRiphzoKaXuqyIPAXaB0jeTcbao4QcG4UZtQc9fmv9GNsBglpW4WAZr2c UZNsV67y+qGoOTqXx8wRNcYIIBjYrB030dR1kvn60IooqktvNtQoV+XPjJqYPjyxy36pxqJx4b+B mlyKaM1zeShqzHA5/x4UNRBwe+u8Uinc1j6+qFHPk5kBNYLZq8SMGmNICvsptUj8qukN1CTTpijB h1poPqwRXwsrMU3mUXGlqjGXxe+tx/LWLDl8WXN5uz9q3lPmTWNG1Gjn9n2jAS/90CKp2yJS2R/0 wexuBkSoUFNGgroHr4FQggx7apQeFXhBzZGbWCSHj4W2u0o+P9RsGteDmjoV2VBTR2cEXN2blIlo /kiYjy7chI+nKGqMJjG7ZKx8qK6hdNaqa7Jxsj9zmDerHx9q0RRkoiST1XT6lciZM2qyeVvaKm8L bR2/qlc/1IhZqyeHDTUfsCWlF0bUCCnLSnZyHc0qd+ZNqFCD8YSYneTuLQQescttKJIkwUH9lYoR CYzUUaMMU3afnKdAk2HBcRVoAbwBrKhRMtcNZDbU8C9WHwPEPF9Lzpgav40aqxmwPsZ5nF2iAYYs Q6rurdbStVXZEG3VOeEKQc0mjhyHgr0sNNV8G5EnaiRn+AQLajbpq9pgQk2mdkPm9BW0jNkboK5h 5zFcrNEa6H2BcoscnDFGBQCJbfcNfPQGavqIstpmNwM8ULOIOzci2HTNdc6zoCZ6mwBJCdL62rOj CzLw5rctNLOuUWPFQ7HYjL7JBfwew+tP0aqcDKrt61yD5tZ3Zw053mUqHqgZ5m2vJI/5o6Zunin+ qJHipovRsmt9WLZdzvpae7APzUpq8j/KugaOmebA4Se4HHyQ0cTZDHziaqGJXatD1MNCy9I27/xR k7ssHEnHfFHDbymHhe05aoR+mZYjiTpyxg+/HuyUzMSzKpBIsU9g/f9aNl+0guDSMTcLTavYPFpu qKEARm/bFzWnitlH7IOajTS/rWZu6bccsQH1RJyR5KzVvs4atzd1SFfFUupDo9dwEWiD+OXSgctj LqgZV1ze7IcaIW7pkTdqxvntjY/c5PokJbPTiN19zcSdwKx5daG0421pMApyb+0BPa+T60kB2KCx FTpq6hW3Izx+qLHdE+qJmnqqfAWn8GayGykRNZz0qstXbdLtqQ0SynpMaJsiu4fONu6grNGzF7CU +oeK5QxMJKvn+fboFy20uGvCaT/U2HrvhZrI3MR/xZxmgIKa/UY17rIooqZKJmSsi48RvGT3a1t7 Fpw1/ufN9DeMVu+piQq/uNmUVNbUKJu4dNS4K11v1BzsloMHal5Jvi56oaAGvAHaWueNECeegeTL e2LbFQdWNxLLtDbqBGcN8bWqDMeyI3MjjsMVNZT9qxiibJv5+dDsg/VETcdBKHfUWDKnta3BIzTU ADvOhNH3Dg5kJQ5iw9jUDV6CswYmkugfpamVKmel4YoaJ9CbKdoCiIIakrzdtXiipuaQx26oqc7N joaBbdVMR43RJzV9+FzjZAIlMQJNw6oC7AMKyhp1ImmqTI9RM7U9zFyXDgF0DaRGohQKagpeWRq9 UDP7uFnC51e5oCaRsqBattmNNNSchTGJHligWWcNvm0ENh1hzz0lKGvEdR9zvknyZug249xQQ/Gh idQROFEz8rzKxQs15tuBzi+jokYZvlniY8Zvtr55oaaeHCSTsc+RNIFQQ9wHF9ZdJShrNC43pccC 3l7fqTVMkd0BUEMfgQM1wtwz0uwbLLTDmy0BkGKXoC66xjSCyFxf/Are6aM8mBaUNeJ6f9nocGlV a6ai/MvtS1YLbe120NCBGpFixpk644Eaml+HgppkPqH5THQv1OiPagVwtgPyxDsxc4eFBmnevHud gR01wSReGS00+bbStrX/fRZajhYG4NQ1smU/G3pDURa+qBH5oe8Jd29CBkWN9npLD0BrOfZhD1Fl s9CGcdfZZUON4o0ZDx+auKUpMwdq0iWbFbfpOkfqi5q71IvlocCsSWOvCBSJBP9aC5uu0Y8fM+ma qt/q2k3XqCWq2Lej5tVu/YklygrMw0L7OlOMFoKyBvZr+hbbxdyRMeqSeTmwaGk2C822R2Nu1Yoa gUQcexY3XaNOaKrGFhvQQ46Zt6XNxXCipup2MOZ9vtMlRsRywIEBNRtPn61V1zQ+/WblVyy0BCXX RpamM3x1jV8v/b8PihrYSmu2qWpBbeSNneKpdVPY30ITKyevjlpQIxR07nsVP8+z7VmTrhnsmJNm hhM1OE2lTuaSb3xr2q4FMvhaaGLJvkNjJd73WGjq0rHbYLzmpmuUSt5xsC7r4uAOIWpIbABtASKh a/SQTW34WminF6oOuPLHLw7NjiA6apZuy7Eragb5ql0cbKopF80WUtQ4zy6PoyVX97m/rnGZzheS m1HTdjVBbgyi6pqs257oFTX1rUOHat2cm08qhBYaCdtQ7dQWUlHtQhqH79jbQlO8EaNbFbeNgnaJ quasuKGhRk275gQ4o2Z/DpQ1t6W42+khRQ2uWpfHadOOUxHZieeJGjHuv/NzQ41qj3SjWgNBLTRd m6RtYb9YfPVczIdU15Bt1VvJfhZMZwT2DtvWy0JTZPqJdgvJb6gZMaVTcqKmeMU0hZfEDDgWbJyJ reHuE68SVtTg0U3kD5F5FVN3Shwv1GSaU/8wlCtqVIYEAkBOB2o+U1ST8kx5yFFTtgU0A4hKPoHW IUSNESKoXcJkxpG4ZW+q7fQE+lho/rsZV9Rk2a6gs6GGL6W9RZPcvB2VI4MrsgSmhBY1eGewoP5m ibajSgA31FSNvAHFiJ9mv6Bms6Ff9md/q3QxG8QNCVvM+sx/Mb41rWbU02TLEpgSQgvtEvPcJvql wBIsQkdNItM4izLfJKpn1NSRlmCZz5jvD/k2YPkdcrUyHJ62ep6TkIqGpYQXNWDSTpVl3rqYyUZp AKCjJn8SzjRQal5KGshkoEYrwZqx4FNVJ+oOoVQW4MIlOr4xDFD9mg8NEs74AfjGtNDqGtLFCbLl ncq+UNeODtS868KwU7tojqqqtiHNqkRQpMA0r9u0vYGaPrE2fE9Nk5rS2WDMsoVL3PKhpdx96g4g hRg1YtXuKxcq9DlqRY06LpRgZ2pcWEi39Zyag+xNJAmXukyOe8rIugQ3UKMvTUXadcx2sl0ttCVA x79cUFNL+3glLE2FEDVnXXOYV8SYp7/4OhArajYyyLFTC+5VnpqX2pFMBDZ5Np+zY7+h9VIWIpl9 aCar3ZXoVwst5nFT2+1pgpqdq5vJ7S2hRU3tLQErm6aJN47wruuYLqhRDoUPAgdlkW4Sa9YaWPtJ vM91JNYRHNOxhuNFjurkov8PDIvOK2o0N+PQQu/NqJaJsyglX9T47Yz7I9hS4479GrhYr2DYl1fe bE4N1/deUFNK5QAYWqt/3gO16I1EC1y8pxg64Dw5r2vREpFY47bNMPOPhbita5gWQptSLjBmyGVc jgH/+gnoEU68XfcwzifLlLjjfPOt4xwkDCSnH5IEZ4Xa1c1oQo0aQWIPJXZFEu/oQA3/YtrTb84U YbzZCAR/JMkmxTtq8gbcDtO6z9h7MjbXhwVn7s3fPgGtfrRMkZl1Q76MvIR67aXVMvQ6b4lONbFG a52aiVMfvU9aeNESV3OLrpEsVMgWU6nk4Q1gq8mH2IBy3sDkDTi22qcqjsxgZmDwoyo0ePif5XSw NbdOaOFDDUb5l9slHIWZSPrtrmjgS0hISkpMXpYtwth5lhNt1FdYmIu2/ciITYZtuuUqsRkmp/Ge xxNHLKkJNapYBmc1sTxw4aCd1DVlzep7ltPGmfquAB2i5Hn+ddQ02qZ4GREuGfaLPdJ1jSDP7KLH cZazBYFSChjKdRsrHLucA/1A2gLhE+SMSIJ+sharD635NiP7DoW9IMeT73lnSG4w1CTWa10RhtBC w3OzihZqHzO/2HROrTdl40iQpThE0SFJb8oRG7CCtKCD2BDB1cEHsOrsrLF5nuHkPBQUE7cQ8dF1 yqEgqDkWEgIRjva8AfpHv503AOsG8KUcMv4r7r08o6bmZlrZkxfZUcNHcTo9lngEh4sE+PFGTVnq LnB9DddmT0Bnxc3H0o1RsKOmx91WCyFEzf5mJYsKXhpTyKNME3G3w+lMGWsJa6yu4/dMo1MrfX5m 0UGZcLicsi8nLKgZIuEdtVY7uAuplNl8BTXNQtUkk8PnDRD611BGqdtp+umZHhcpr11WYuzHbGnu 4x7CC/0MT9whKi26ZsGXj3x7hGqvOLtIxvLOABk21JT3Vo90+FDzerl1q4niEdGZuseMn2NWn2e+ cWh+wKPFoakceN12wJWEc+eTEhsgIMzBgko9J061vJFB18RWad5mxYQONYnE5ZxAeajB6t2DqgMu YmDKNw7NlzUU1KiLqusOGSWi5hX8C2CbiTT8+aJGuYzE3NGwoeYI9yXsk9OSHkvveYN1szW6TDP/ ODQf3nxD9KaycY9f80HNMZJ2hHQS44HiDfhRH5pmUInEX6rnf8lvl5IbY/WjEt/paBFc7wzVIrXI Tc44UnCfW7vbQvND2f0xz86WlRpciEIrD0cNl59gIV/pJFNxYQxJTDc5iGJpXWeNSM7BnfM+J0kK MFpRhmkJKl5L2iUIkN0M8Nnct3ciaByau8aMRZZuSHi4rkmiDO4gCCUrvr3HFpD856h+qgNz+Pwl NkDcU70z6rSWq5rTuEJTLixkZw3DBr+ZPd+Fmk3NQ5k+HDXFU2Uxk8nR704clPhnAbaZd7il5483 yiUfWplqNyf2EUWDWgn/6DKmOwX0V36DrvGSgXRdo/WktJfueDhqOpF422CNUIIV4SQNMRAYt52s mVLiTjaxdPUiyRJux6NuRGK4U8Co/D0nBVy5Q7PQNlJj73347eGoEaQDwoQ1nSVutHBmicFThaW5 AzU5x45WJzKKmGRc1Rc37ALt0bpGraanPmu2x1totY9Yvth960BKg9gIVQsFXM3v8MmEGkPX2O+v VAZpu9ix4wYsPuvEDauFpiz0PDYd+tm7yxgejhoVFIUKhfyjYVUrgQa2mgG6rrHt0KtDjpIsy5TS HR6BaDN7bNSdPjQvvaF/9zULbZheEW0JzXjGIz5c19iHrWdns+y06KyRTLuFanIxokeiEpm3TPeM ugqnWs8RMt769FBdoyZ5kvvQKN43bz4cNdQZaRFEhDUb00qgmttnjVlGKeIrJ07cXKAstz7pbT7M Qtvl9mXTYC+hhteBFbWOePnPr6PGSW6ia64zRisuzY5yR+0OAq5dR2P7OmQWmlpMD22LY5IimcBH O/MrraSvm1XhQI2FpAQ15xPQ43bOzSNwfkRAm+bQuEjMWcJloVVzNnkLHe7ohxiW6dY5UXVPTVxt 0If70FwEk+ljYI0x3etcjpoA29yEgA5JiIyWlCTlyGaYLLT35e3KM9MASKwonCQcUI58hxM15GxN 5OSf4xHGmM2388XFJNdFztGFBjX98tolJpTwpEv/Lpy6Zi30Ck1Gv9Z7Ey5XRvUT5aALO2sY33WZ 7gF9aOKWihjSGkn6Xlnjz0lCtWvMMKJmhDMzfy+MWazFEF5RThGEz0KjivPIhwphVe+nqtQ2e0BC iBo13vA/fWkdY2zL7yl7OyGz0FzVbCvaiGW7pQV6MxtwYUSNDOcvvqWwC7RH+9Aow5tLamNr/jyM Flpf9gyjZedamCw0317n98kXiys6hKgR5QCn6jxH/KdQM2zVTxZpEUJdgym53Hzn3BeXnD9roflG 1FB7H0LUkPvqvqf8EQvNZbBhRA1TBh8W5v0VC40+llCihimtgmk8ZRez4U/pGgd/wmihBV3VYLdg pz9loTlYE0LUBLw5HYYUhuhNLwHLEPNMeTyEuiY4a/wz1vpopl+IqPHXlf82atjy9Dxwl9OfIbca IUSN9eZ0lsH8yEkBrxcH9Dz/M+ua4ALt/6NrfvSkgD8KgrOG7U4Bjzc/dY0/W0iN4Kz5/6DG/QwP G21ttYLmqPlGXcMcIvj0oTGx9htR87TQvCkeFDXBWfO00JjmvLPSz7Pm/6NrftlC+z5d8/Sh+aDp iZqnD80xRdg3BZ4WGpO2Cm4G/H90zb+zrvFLcHOZKk9vABNont6AM5nCuMvpdWEqlbtPHxrbpHfU elpo/4yFdse65suJUJ4WGgV3qmC3On7DQvtZ1tyHGuaMtcJH4MzrZ0Z4CjR1tpZtGaeCs8Ytxy57 HJrfpc+2ObU438TBKOI3zvRZDE9SsqPTs/bEEFrekX0duuDJGnmMqztrP7XX4nsxUFlO6dUXMmMz /SFjxXO13CJQ/elroOrnytOl46lCk9YQsAahUueOGH5P1pCsp7aTfnAzfG4W6E+pT6+fbjC200gz Vjx36zMdqH9yKVjzRu1+yfGSrkx775SwBuWCXMDCItDIUWebsax559ukiAIZGqEVSOrFViT/Gx4s DQ2D6Sb1LoGmOQ9Mw2UIlFKEO6hqfrmwqYQIipo7LDQXX/n/xPMcQ9Qs1wyz0lfX2HJsBzcD/j8+ NOocVGmZOxkY42MG4Jm8tq1KgrPmGb3JxAhnJW9vgCrYLYvgrPmRPM9eo/1aZidGOj6jNwmhnp5n tunyjahhDnYKwQloB3FCiBoLa6jWon0Uv+95hm569JQW89zn+hzneRl4mE8KDD8nqTRJoHotnxlq ZJm/hdYsH1dTl9UPEWg21IzLx2bZY6Vg1zXcMr5Nu+9lUHxoqpxEw57zFiLTYEO4X3Nd1whiFeHz 4k7V4E+0r0HSbmfxtdA2XQnlou5Sy65rClJq2/bYNrKfFIjhZRS7++HoJwX8jqyGGTVwK93Vuiv3 +/0OmpU/IHm3o7BYaHBFkLvIsaNGxdGll4RyWmgFWr8uHaV7nv0OerPompPLdgibVvd2b1LaMOma xYv+PdB0Ja/lIurzpejlE9OTDNGbG0RP3G+04rTQIDW4R3Ger/FkjQtqwFtcrGGJc5GcDKjJueTr YuTMV1hTBdbU41LtZSAqiqJlWrhrCLRmynSRJstZThHuZMKDMl5Rp5kz96bOmjJO0rWBEzWQbg7H ugnco+U2o6KmgzhVRYt9w00QMqCmCLLgKyXoBvTNhyZmXnp4Vmr3kEFQLTORa++jeqyGu2bfH4OF lkRNvOnKo3WFFi/kQI2a+VRxbrI+pag3tTlQI1TeivgDrl6v0DyZVNQ0ywmsodULqtyPmjFcAPuV EpQ1JoEmQiroSLedOLOGJEAt9QsqyuK4mTX+FhqOpDmsoJ6sbqmssVsIxTRccl7K7d8rts0kgxAO 1EDOatBPXJ+vMKNGl9Ro1dAiLslFGCy0uvW+5MBc+gJrdD1QOcFFcde3xlBRRVPtbQQK6FJ8LTSj 4gCVTxw12z3dG9DNcWM6a+hnOT/Ty3i+QvE1up/lnEXlaMtl5jPoGm3laX77suqLrMH9bMt0zfAY puWRi9WuVz7B+1ksNKgmdrlTfChSOkzP85xr7KMVqkCj+9DUmqDlaFtEHrEBqmsmZOqdAl+TX46R B2WN935NndI7BgvNgE02uUpoNNbQt8ZWYpn+xfMEtC8gzxUYdI13Uw/Ljs46IlKPOaImSKPWukFR E9y9+afvSnMlLEXX/Pb13MFZcz9qVGMhejYDmHf8Awq0i65hbl/vFM0MCMGpNE1ZT1gCEXaNIeie Pix7aE80fS8fwi+Tk6JiqYM3yrLx4S8a3iczqM+DYaQIDYb4ktfJQMEkEEVT9tasp77vEk3rg0Fj koCBcr9sBmi1Jt+F6B2u7V8aUC/NZzbZ4Qf8trc9UHv1ayFCwoQmfJRbpOCXN7/q7XYNqn0MC6tF G37J+9cn7fOnfVba6vUj/k9ca7Q+rr9KMmlnJH3QzEtfHrtXCKxrRuM8IVS7OfX9M4J688ZyIxhP 2B44cX4trMiQU3GOl9/gl7jv+6YtUr/SP+ZeXhDa+jU/bUKt/EuuL+RS8FvFv76pRiJ66w4Pr63M p9HfRg3xxudk4vTyLTm0BqHFkWUePGFf0/ve7Q0xJWjdwvgEWuCY61Z834ezSJ7BxUdwO1BsnTFd 8Ob2JPqES2D1W9GK64bhrGUtG1NS8THi1vAcuRziO0tQ1JzXNYLG0ImBrpByRo8FO9wZznIKeiS3 oj8pMkR1i7pf4lyfwbcoqFD97A3QGOqbxmw2A86Pfm0LwEnPoKwJbqG58ZA5Yy3DJPhKlftOClB8 aF/pBO3ZX2QN61nO7x6yrT2nD03BoqjfwuFRvG9S+5Yu/yJrWCNqvmWc7o04UVPAcFevuvaUcCFE TfCYZzeiMMc8/zBrnKh51S+26nmGy/8l1PTWs2IR99QN/SZIJ30ZzIAfZorRvBM1Emyn59byX0ON qxmQLApDHhfE5IiRoGFhDWW/ppjEQtHb7fKXUAMMSVTxUksyOEh05j0tNJ85HNQM8NI1WmvZxK0G i3uNsCa0FhoL7P8YaliGdKsTFoH2XNc4+BZeC41lij1Rw0KlL9b5Z1DzfeuasAi0b8uO/sUp4ng8 qBnw9KEZJAyhN+AbWfO00Lxx9ouoCa0PjUUyhRA136drnhbaNy85v1GgPVHzFGjeFHhaaA76hMV4 vm9dQ4neZFFRQeoENQO+T9eEzYcWLEnR/9gbwGtBJthX6iqwi6Fq64LlYnSvBtNLUcPiXfmgAvUz KGq+zwzwtNB2H0FvZg00anNlZd8ckqDHOc/zC5a/JDouETEFO9396h8wA0Tl1TPfgU9fk691ETYF vCy0liNs7YfGD7ucXKefJ7GFvTLTnx6EEyLUpx1w+94+BkUN6JrdELoWTDJb+zyA5xdVT9Ycg/br fqroFlqM+2AOEUSf3BgrIRRoHGEMQo1lOn3v36jeQsYrHL2JxoqiFj5fGffl7ucMJroGisgSj6rX jKnwjxJK1OCqnEJNFRIG3PlHQEiW8MpLoI1l7m2bqCLW3eyvsOYB77ire0EFh2EGJIugLO4uapEE yfod4ihw+8MXkyIw9fCMGqa6D610H2se0cVCl4csOD9f7lty/ny/vpJt44d7ty+oRnj5D5d/BjXf 5w34YYozN/9EDTOpHl3xn0HN93kDHs0Ct/c9URMWTjj68c+g5qxrvpiFLSR8OpEF7b+EmvF7fOuZ Wy4khPfvBppvq8J9W2n+jX+5RtCVg1Yr626W9Fpe//m/uqOy8fM+5Pu4FJg1o2RSziA0FP6BAoz5 kN89s0XeR9VveSooa8Qlee2U/+aD2N8ylsCNfPBwYl4NmOE78FvufSAoa1Q4mP/PFC3UIwnKmlAP 5t/q3JM1oeXnkzVP1oSWAqHt2BM1T9aElgKh7dgTNU/WhJYCoe3YEzVP1oSWAqHt2P8PNeJADC03 LB1jYo2W4GmJ+ptVfmEMs8zvTNl2qnxVDevo64v4/mu3MDxsZEysqSOpPHeG7lcavbLOmmGlh+JX X+Gy0atNHjaAgC+aoT+CGb+Lhs/jPqADHqP3HVA/tsIKLxkQiV+80IAR4TJkdU9u5ZJwdYyFKlYX /ADHdpC0dgeslST+DCd+ccCdqiRJu0NVWehc5yWIOhOrC3iLyC9g0yG5k6oQiJxd9LC4A4J2sh24 JQtDYzF4jnShLPSG5NGeNIV/E/AvL+LsFO8UkrUWcgHC5TNQ95z3vCkl4Jacd54ktCVvgbctYHND 3SlKNbaSqkO4ol2S9AZxDPq2IH2DZ7QdXOkr6PfYdCSpCf3Cx+EBT6UqzvILqCbi8mKxw9kmkAau z5F4LEh8Fb6uLhZJfASQNo9HsvWwO+xgXHXG8ylMqDmgOj6gMtxiFEMZrTQr53QKf35MziHl6mFy ufhRREZq2WFeeEloGXkR15aIB5oguMWxyelw0j45Pi6O5qtyGSXQZBU/qeqy0IMblt7RGilaKdcu bXAPlVNL3JuXK4sBdABzXQ4SCs9QufhSTuiHPCqVbDqqYamyypfVWbcc6eQ+pqi4Qa/lt4XKv5UX 2XHk2EQ6b1bz1TayQcvyG5CujYA14kcu0hXhcqfui9Apo88yqfyqRw6/VsqrHuqhz9W2vUHvuJ5/ Ix9z1dW8OUXNl4ZSnperiW20XJbgaiXELZDWQcduDkM6a65xKKdRublLNBdbXIhj3CiQ69pqQMIO rs9TOoF8CxNrkmiAI5kOEo+pbrpmuq4vd+ZDkktd9ta0c9iAlulnsAxHvWpROd7Fo084JFFdLPOk RznoHNfIZeBXGH4Wrr4ShtCRdh6w2UTaHnLUFzJ4hTBkn4c3iChL7rbKTXIl3M+g6RTq6uTeQrj+ PDIAMgtoRYiNyzB6mAYdnIQP9MSmxcVCvy1QJZd+wYdF+OqA62jWbnLQgegnRlO9sThc8KYOF59A SYzTZJDQVhNevkL197cP/WMoHfgU3mEMcwtpqA/wnpfEAaQG1AT0VhcjGOpiTnqzyCFcI6MZjQq4 1oAKgvA2YTz/xsSaA4qmu+I7wq/CvqALrHPZkNmsl0WFUAbK5nIJFA/3UeXy6WWpvx+dGo0VUkfR LKfPmBzM/v7nGiij6qzZoHEVFdKZiU5RVZ4X0t0aYc0EWPO5LLxNoQPLeHT9ocY1VN40Jp96DvA4 ZL5OSQNUWEYrK12iKpPuEFhTBIJlgQMgmSq9rH7HpgZkVght4KsDoDORfXtLLdPxPUaZhkrIvMbi Zy1b0K+BJawBOMFbyDNiPxsxMoDXlo18D320oMuENUSkCwQ1uzHMDKn7KWq1z2wf5l8bBtreZiVg DQyzUBulxQ/S4EAu89+JmoMOjiIC7Z4upF9vrLlIL7OuiZKTJ1Msvi4LuG9MwQZM8unLDqYBuZUQ Yxmkg5zJkQscgDUw05CwMObI6bOI8IjACQQ0oGZEUANqh5B5PZnFSxI8gQv5dwM1hDWngc6U82Gp AnxBWEMoSoBM7ivTUaMBmVUUmwhA1TrQc4NTSB+JhqZRcndDXMYzoOnsihoV0HGEZ8po31Vnl+Ts Mfh/cd7EIOWgA4C0MfQNVcfQiSY0mIBxkB9pDshU4OeMmn1mm4DL10hTke9kTV0HRwdlVPxaOlR2 45a6idd3ifFEVuH+R3EYHcfhtEwsrkK1bF4etyvQzw6KJSvSWODTGVwUQXMgCJPSWZPcSsfKuAZE UEHXVMfRkap85Mbjk4haR1RPvvHjopSE67a6aRyJj8eLrK5rSmsEGg2Ve5UDEU9Azdp4FlfUfgMe VdKF8a6JG1GR3Ig3zsjiOjNerSqz8cm4/lSKjz9r6i4+zqxVmGaxMWrHh/AeaEotcSqec1h6Gcfe dNa86ogGTTj+5BRUEbGsS+LWcRwfgjwdz7PQXDNBJOo7UtYfSgxYQ3qZRWOhC6w5IUBnc/yKcLoy HmeWS5gjCjSY2uAWk6RitNBEPfl8khhkCR7XZXmMVVnpyDLR/Yos4pZMDJsxyawPBYKgFBgFbp6w spZlnCBfCjk4MhUpgnCGIspyByQx/DYTXgoy+VCFmlrrJSeX4jgJLWAe5jsPROVlearOROA5nzWe kA9YnRFpVfqQ1/AFPskyHGCcyfBEA5CwQWm9ZxE4YAUdKLaMg6dV/T2S0WnISDvESRneo86A7esk boMlJcm8cdWB3uXZ+8sSntHIy6e6mVOW4R11gIogQ79a+jPKbAwTNDlTwUaCKjv5RAYZg5+jLEPd VU6Wc2CYwBBz4xkQskm9KtsgnbkwctD54Ld9YthPRpHAgIs0mJueO07t6bpft+e+o2jBjqzO3XNV be84+/r7rGndT0fn/U6CDsDWN928ELChL4yENpF+nzXfMb3/yTaerAktW/8aa4QY9RDheDMGb8q/ Vf4Wawaztxb13mc0/OKFyyHk6t9iTTWv0mnYjIY13v9+noeXNTtYc0DpRGIy8StnZZmHdf2J2MtV GZYWMXmdk0+weGnriwqy4iLWWW6dgyVPTIbVll5WsLCCq9pgHZMr4xwYcE1ZXpCVELQOK7QQh3CH ljXDuNAhxF4gSdiusDBUBiixzdT3nwofHxdGG3G8hpX3+mNcasGCHO+Qvh4SkQQemWOlE4nrOxeJ 7ZhrbOrviB9v9zVwCiUX0BAvj8fRBo4MlIzuaA5lCS1riGuNFJLWAZyEZGmNqmQ/D+3IIpU4avg8 ONcGuktU61UmukdcA7dmB1cAVSn4IbXPP1Pc6OunnABQxN8Dewx4IPe3YT1dw+io+YVJpYJDWi9D 8LqBQ7C87dRRVSc08VWLxPO8yIOfirgqs0idKOedVfi6Y7ikdZ8QAo8LeJ6BYzgaT4GrdLo91ucR XE23Y/W3ap04dkJawosa2NFUCWugh5EXjMAJgnYzEHHgEJ2C6xGQw7/oDv4xoKaRxml9l66dIX5n fSNHVyOwi0c8z4TTk372LYnzJ/gKfvC+VAMRGDVtcYSMRaFlTXNe3hFdM0Tl4VbAn8vyCQ2VVDkj q9NUuUuIG4HOD1PlVEIgGaCiZKNF2X6swIxObqu1KGEsLr6VG+BWJqzpFnDiRUhHoaHIsgwNLSrl 4dy0MfhkDSMFiry+TV9FPE+8bFW+vgLhxZNlTYx4pMHAIv9m+SnekN32GFFOO7Tj98CxJPFb68V4 AvcGuEkCDWJ4x9ez4yxPPu7xsWJYjwuGV9dc+XfeY2PkZwy0eiy86oNxFEa10Aq0yygOrDcWBhr2 X6gcetb8BSL+TB+frPkZun5Dq/8Bfs5/w1j9Dm0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image267.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEkAAAAZAQAAAABVhj6GAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB4SURBVCjPY/gPAw0M2JkP+P///8FMnIJ37////70bzPz3///9//th zOcI5k8Y8+P9f//31IOZ7/7/+797P5T5E86c//z/7g3KzA0Mf/Lu3/8vvTt2O9Did/dBdmBlbgcz PwKZfwqUhUGOBDL/f9//H8aEOt0er48BCQHXFIQ55R0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image268.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEEAAAAYAQAAAACNDa3XAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABaSURBVBjTY/gPBQ0MFLJ+Q1if6v8/fwJmvd//f/79ehDr7b7/9bch rP1IrPlQ1p7/z28nuLED9db9//3k2+58oHn/gEZgY72Dsx64qUNZ7+v/Q1kQt/zE41IAPju7lJQt RYEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image269.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIsAAAAYAQAAAADikDO/AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADUSURBVCjPndAxCsIwFAbgjo5eQPAA3sUjeALXikib2QsUL6KDoehQ LOIBHBwiKIhDmkEwaEye79VUaDfN9Pjy3kv4A2ieY/A3WQBRlgy0p2cAiioXMOPpXnxu7YhZT1qV JKyGipQCGrgYDa5Ojxp1DI46o/O4HEUqFHUh8W/Xhx41uprkvML1y3g37rXW+ImN1NtwIOyJR+c0 2Q+RnNSHUOBmHsl0QWScVEQO+MSTdVIQAeMjmc6JADow7fbxqZxls3YrI7JVUgxrBU3yqd68vH7K /g0wdIkZLeEHogAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image270.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFkAAAArAQAAAAA7mhnIAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACBSURBVCjPY/iPAA0MJHJ+I3M+45QhhfOAH5fMB3kI5yOI8+0+knP+ /SeOA9T5/0A9lPMOWQbEOVDBwMDADOIc6OGHyfzJe1t2H+7td7g5d5E4Hw/0+COC6h5GuJUjcf7d JpLTKCGP4Nx6ux9umjoy5z8KZxcyp1FiPoKzl4zYBnEAnW7VOR/4CtEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image271.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEoAAAAYAQAAAAB17VYgAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB+SURBVCjPY/gPAwcYCDL//v9/H8r8xfD/PZT57d3/71Dm9/dw5vv3 /39jY8r+BisBMt+9h4siM1/+1n2yQZkZaNixt98nfYuO3Q5k/nv7fdu32yDm739v30OZf/+9vb/t 23UQ8/9/2f9CCQ7KwiAm0Jn/v+//D2NCffEZr98ACnjWU+bPXsEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image272.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGAAAAAtAQAAAAB5JVMnAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACKSURBVCjPY/iPBBjI5fxG5nzGKUNdzkcsznmPyvlUD2H1WdU4M7zf D+GUXtydz/B2HzOQ+UG+9vbu9wxv9/9/wADUWXt7z3skmf35IBmIntu7s0GmfWAHmWYo8RwjDMAy MM73cmS31RPHqXiPxCmvx8nxR3D+mecjyXwnjvMD2Z7/uDnzccU2Vg4AdKX6EGztnzgAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image273.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ4AAADyCAMAAABK41OoAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAKSpJREFUeF7t XQljojwTxlJhxSrrBRUV1trqqlXfatXWK///X32TcAUIl6LV/Yx7KOScmWdmcnPIQNHBfG+QePjf y33oep1earCV/jwv3b44ykONuVii26zB/1820OQ7veQgg/15Xrp9CcSBiyX6HT2nIzcsh1ihu6PH JdEdPaks19323G0PJQN39NzR46HA3fY4FLh7bqmwEe8P3W3P3fbcbU88Ttgx7ui5o+eOnjt67qMG sT7q3XO7e24pKRArU/cxt/uYW0qZstXQ3XO7e253z+3uud09t1gre/fcjrQxSWTrWAS66e5rDWIl OF2E+1oDcA3iJqHuaw1OR24S/cAU3Xu/57r6PT77cEcPbZ3Oh5P4MXkiJn5VdkfPNaGHMIj+3Ah6 QoQvjbTfgOeGm+MNt4GeEI8vzqvxJLv+fo+l3m4OPRGOT3L8XD16zKbcHnpCe0v/FHqsVt6c7QkH iGlIE45VXDl6WMP0t7BDIWKkwe4xJxqMuG7b4zThFPQkokPWkWLRkww/V42esKHBNJ5b1nRPkF/Q WNKJ/hn0UI06Dj2g4GvfzYuGfMusdTx6EtkfhjA4+p7lNCUQnhOjOJ4N3cKjPbeqoB8uGPQH3TL9 MZ4bbmUCH47FZcdbOpHQxyZniMVx6IH2a9tja3FcujywJzF64u0PsxIOfaB95er8kqFacWqUCXq0 2nFkPjZVMxV6YvHD1pGOACD0she34uX+fGtOv4Cm0NHoGV2YPcN06InDT4iUuM7HXDxWkI5KxwuW aHgrfrTtuXb0xOAnzMMglgunlSxX5Chip0+0B/aQKnvrfTR6tEX6OpySIjV6ovETWhWbPD/AHmeU LYN+zz+JHsr2/AR7bNfHlZ2j0fNTtifce7PVki3/lh8W4QQEIOQmRfPLKrcOtj225TsFPVabfgI9 uGhZDLMq5nP8L92BCIkdxjR5ZrXvp9DjFZm06EHbpZlB5ranFkZ2s7zhgfy33D0HZN55YEqfCwFL GlmsCMtkUrXa91PsWaxpo+mtZtiYGxVryG3eCHuydax5pW7LLZtyxDV423DcVzh78BuTQa6D7H7z pAuThR7H9QmDfoY96vRxTNczNXreOI7b8TO0iWCPgda41zBTxa06MNBsKyN1jQkyW6sIiSJaD2Q0 gDfGVt2ahGq9PciRdB/qamkHZXNfrW0L/6H/buGHOLOYEkAPy4cLK2sBJfzeLQw0+gHbs+6/chzV 3/LLEBs9CNWWpaUZSitMot/vpV0xnJp7TZdACGqf7fnTu6pO5yvx8N8U4k9/6agmzb839Q56+Fyo uXl93gWO4TCPZk8z1/3ERXN/5hLz85Qj2SREDxrYLbIaZrZuWSFl/N6V2pcdtNorqNj9i5vnIUMi 9Mj1vmIHIsHcH+XVA0Ivqzpf21kZ0FV+Q4fmesqjtxWqK0W0WL3OeF1G/a4CVqSMxg30YjTMjOQY 9oBya5Vx/R9DxKLYB4ExmWMGV8X5jQ+8fOOdFnm+zEnzuF9KfRAufsVavoDQOpc75LoAsqXe6XUb EH3RhcfNQw1VuuNZLqeqejc3IY3b1w7f4fnBm97T4Y9Z9Eq3Q96fIgQ96tyN2MBZHHgkRCi3QXG4 eYcxPmBPLi8+C9p7btbPfaBKrm9Mdxut/lbXRm1sTGZVsIQkuN/YzcBjbqgGwv0rrJnFPtZHJoPi bE/BHYH0ZlckJKr0IpVb/qv5kTfW84eh9j5ApVw+p//6hHwqXAV9V76nNf1dRdqLqA9fuzrmT/mv XtCHUfzptYfPJnu6w2Zh2BwOm90naItHskLWualVIpGkzQXucYPVY3S/p1Wcgq4pN4A9rZdxrWUM pLWQF9bSrFwpLsRFtVbLmeyRHfbY39itsEYNtkqb1MUfcN3GfaKQ7PcUk7zwQTLmDjMbxAM8Fdy+ KNdgUh73pAZwApV01HuZFBW9PK2g3mozmEh8sdpojXq8XkAi0lQZ6+7OTkZ7GPQMDx0FDfJ1j3Iz 5jNf/FD0QESrObxm2q4oz23bQ0gvrRfTb1R5U5UtWtfkORqWm0gy3rqgBCag3DrYGMEDuwruN2Yj zBFrEvy6yoFKUTAVpR89fk7UqqH5dJ43pi2UIm1PRfj8RoUcapTR/lHYbDp9YFkhr7Qan/CrtXjV Nm0M0JFZIXEE7TUHPUMCHnNDKAemA8hrNkitzpKiByJ6lXlkv6dVFoQOaj3rrdZnWx0rgsBXnsHO oLdnaNFGOEivPHqpQ9WHz6CtSXC/sRtgj7mFtY80qSiAfrOZQTOJYilYgmmH0n7eDFu2zo4bNcgV UEFHDR2VQNTAsUF6TkPC9ps4KJ0yWDeQQ1tFEvb0o9hjMU9uPjk23dJZVKow9Jh89ITIfs+6A/hB /ADJ/H6GxMkYLXotBB8eBlL5iVzkRcTzYHaKPdsBdL+xW2HP97Cg41qaIlFMQfTQlZ+BziWBjUIr cZRy21eKjYPanxaM7mgmd5vFZuGhNpD264fGWm+Mu703MKlTYYbUdoeUtG+rqPlim1lWA80Ra6im KNvVV7Fy89Qx3vbY0WNsT5SgHPcuCXqgdR2QUyt40OPybK2ULNZEViSKPcb3qGwgqYLWmgTiVRkN v6Ucys06koKM8ihvCFJNliCHxtycpdLnDSRIfESBpnLzhOToMfnoCRmPGsTyLBl6kLrC8urCyaPV cCFyGXOHhDAgktQ/MGrgrQ9ScVcjGXqAPd6o2Y+5xTAoDj2OSlBIT8OpLpUtaerUxo5P3PzFx9me WHlKF4HhOCRHT1rbk65qiWInRA/AQ9nT8HHFjxQD7q7Pd2BboKtAD4AiGXqIqNFRr9T24CquMX8Y 6MFtGAvEFfGZpYB8QNQfUG6+aiRHD8v2RAzqJIJDykjf1kqdMINBZaf2eddSetDTgoEf1y6F2x7I 7AfYk6XtqTZ7vZr1h6/1akX8Hb5E/AuvIFoNx47721sUIRb9UayVOqFcpfigVv3uNUEM2sK4HxNY /kwvj56sbU9Bs8NGg0+7Tv6L+1S/YqOYWbRf/REnkZ4W0b5OqLjjWzbX4F1LgF4X06nz4wijJ2JI NCXwk0SvbfyeJHhus1S2x2t8vIW+xQm3GX0rJakrxIHRkrSBVmOHJk5NsYJwx5kDSWB7HiSlL9h/ +n3qh/PU96UPQUkQD5IFIvarp/d7vBJKUQ9e5IGc4brcEeExsIftKvkU71ui/HyJ3CoZMOZC6zGo oYg1G2GY3Y5I29PqlCbun8rTpDMhv6P+7TTqDSqRmQGdwM1SmHvfdLY+uqQfc7PkMdgqeIEtd4JQ DEFPgPP5VYLc/FEo/Bg5Cz9OnJE5vkKYE4cefx8cLSLHM916UDMv0fU3x+YiQ3LPzR07ZWZ4BvQ0 YKAxHo2h6IFqdgl/HE50Vqqt7BKhx9vQmrUEOrpKSHamr6zktMJ1c4QKxHXjIEpq2+M2N0CXrNHz RsaB0wUf7Q55yvZMFHOewHwUhx4/F1AvcrLGqaY896yzseXATzf4HTsIgpUbnR7nET3fE9qoM6Dn RNtDCELUmVnp/Up2HYUj0IPZEw/mFOjB7ImBYtoxtwBg7fzhRdboOdH2EJC86TYjeAo7Z0UPnvyl qU4rNI+iyxQ93nm7gMo5A3qOsT0+XWAAf0y1wvcdu2M+MEO49AZaeDO2h9WuM6DnGNvjozj8bOoz +FecW2u1HJvzD9seyt7aQnYG9Bxje3w1wyDJY/40wYmlGXIEem7I9gTxcwb0HGV7vDUjwpPPIaqL YTPpbOi5BtsTwM8Z0HOc7fHUzPyxfMoBgDz8OAI9N2V7/Pg5A3qOtD10zUzVW/pDLbY8O3p+vt/D UAwB9IQ4RTAdds4xN8rPt9mEvj/4VXDxjsm5FJ7bjdkec2QxrN9jaw/bdXD/P++Ym12OK0F56PrY nR6HIT5dF6xlgHGITzhqcD22h+KBDz2hgpkCPcfbHsf+QK06I1xLXsFzN65dirM9gQFRWNydYNQA yvj5MTdL1kgT2ehheN6OgCZGzwm2x1FsyNDzhNSdvrVpJpHt8TTNStGD2bK4AOmuYMyNbqLLqzys mKasElutp0DPsf0ej/3JEa8AyFbD+HHgHo0eM4UvxNsekig5es435kZqbrXA4Qg15pYJeo7u99h0 hVqQKVOzovsyWUGbAD1m7b3iBfoxzvaYxcjXZHtoLY9nSyn4sNEDezySem7H2h63DoZuTviYRqdJ 5o/sB+4Lf0Vp2XMQBMejxdgeSw6So+dc8z2+JtoWF9Djtt7+5rTP+YLZwwqBFEfaHooDRLM5EtRS 8NaDWPR4I7iaMtb2WOi5nn4PpeWhbtj2xKIHdiRg9gShFXiIjrM9bh0Ma7LUeSL2ne18tBz5tVgI esh0XJhKsPVhlrYHiku7v4cWe0rcydeEticxeo6yPZTVG3qVLdRQxHtPLTg5JtOLZFfi/FwD9oSr BJyJhZ7MbA/kl3y2NLBPyyNLuHoEPa4uYQkajtAiyo0FH/oZRGmQpSBR8srEoF2FgeLu1rAjivZ2 2DD0OLzyc8K0PZmih2yVjYbjUWsNrDbQLTDWxuy7bMysZ5QMe4TTkGfGYu5E877z/poZecWYkaMQ 0gSnZBVzh9K+ZibbPj5FC2fKRI9LLD/hYON0XL/HrCrx3OjUbu194pfpbGlgvaKnDmL76/HXf19f 1tI0uoKUgCBD+Hp8/vP49cCQGy9BGs9ff//7enzaHwEfTAbVWgRvEscljIi1gK2IgjxwaBkUizFZ SBUu7Xaufs+HZrlH0L7x1sboHDOyPXi3NjmrwRoaptDjbSc+cQMCa/2nN2Lvi0QkIzJpglWyqMAa ECZhdNi2iDNloMcn3fTPQfN7+t5sWuvkWBUiBTdgu/vnxzdZHxRALl0h9aP5rVWbzZhjbzKzPa02 pua71W5XKnziIWs4Gj72wi+GvoiojCP+pRRUuNz6iWHABh/vLkGKWDLZVmpzPYSObgSLE7CZHoc2 o940n/NmNA7aR+GQwSj1wYwIOx2jAJmV7UHogEuzhcFBDwUjs76T3xCtEMREIOLgESImXnHpIQZC Gw92vKWZ/Amix0snHx9mCm7er+COGStvm0fmoTJwIBQLPXQJS0wHrm6vgAhREMnRE217oGQg546W Ew+L3BcCHOoAraSqT0WkNQKGD9kDn+ZjNrOo0eLrx6UxtbZle174COQXoA4+sOO3LysSySNYBGV1 zxGxLEZBKnw0zJ+4DUuZ2R58XAlnbknz49r7rPOXY60tDqAHyX+4TRBlIWJGoQdGP+FoED8W6HSy yR9PkX4Z8MsFkoCcsBfbHxwOmRmoL1g5eEr3k8MCWukXx/0X177k6IlZ5waV+CvElUZq+vDpR7RN J1/ywu/AiVfxQIICMHeYcuJAGLZmW2XScPdJli+L4n/cHwaYMRvpANbn3Xu+Mhs9CL1z3Ee0cjhy jTXJ1OBLywacuGX/uyyNpAn1qIOZgKsmd9xIkKB0qHeoRMtlxxFAciiZm+W03fCkXHYSbIcyUBFm doJY8BJ7ViVHtTmUDbI9iFKJyzHEz/9o9sJUDsHsUA2OpWM89jxKjh7a9uAs1FcFNiTRn7LnJxw4 Y4bOoz+a9/cj2a9GqPUp0BkqK9jJRH/acFhlHH7MQ1ui0QOl2cdRWZqGlcL/bFv3gTmoj3GSt3p4 8d431KH8zgufTj5qjTWpV9wmtwrZng4RlzHbdATsA5OYcCZSZLDvUIiKZB8Z5mtnIEkBFIuNHhbL kappI8/nAfZmUk9s92Ltiyc8St6Ebtem63mh7eDINM/Hmv2g6pocPf79PdsYWubsvZ2lmG1LG6eL Epgq8RE1wfSiUQW7Y2KRDgzlVSF9djYC8Jviu3ffMWxZpvch69bmIzRu++KNvRuWJSC6hdGXvCdq EfZA058KHDYTQM/M9yz6TB2rRUAAc2QzPGD2mOiJ2aaj4aORTPQ4J7uxsyVjiNGhZI5HxNkeHMer 3wIpyAhoeMCzHSQU3RN8mLGn7ho7yesz+KP3stxbeg704JmsiBCHHqxIZSYgmOoL6zcQipAQtmLF im5vpDWnryICHGhno8c62S0ssn0ilVvZ1GfqOHJ5leh5K8tm25OgB3pqePSCxTn8LAYVZOYeh7Dp K5sJZQo90cd0ZHquwTnQ49+W6ZOzaPTgk2NtWvsFlM0DpDknUwUlOiv0lF304JPFIgITPbM0tofC 3fXZnpKNnaToQROcIoR1i2ib8n0MeqL7OSed52bOk7jhHOg5yfZ0BNPuEC/DF8I0WIkxTGMlPQN6 LmB7nHbb/R51X4NDKOFESt9BfwHPrQXH6AyQyO99cxxBz20NWcK5RDw/8RI62nOzF00ltz0Qc2ku fmOEGPRcne3xyaSNnuIj97eE1Pf61Bsh0O8p/eY+4Zjxxx3uEFIh2O8Rn7jf38h4+VJA91AhcvbX 7gazwBNq/zF/vGU4xWWFHspzO6ft8fdCB7ZDOa7/10FF3T8MGez3dH7DsfGdg58cjH6P2ObySNT9 lrQJgzphgYwCOCGZ50aiWz2lQL4We8TRaAMj0OWRdXiyHS9ge/iRtpmg7WZEFsS4gfbcTNsjC6MN DNofRprXFp1ke97xAV/up7Y0D4KGIP4abVcBq8cYNej8LvSCyoRCj2N71vX3LT7i3xuG4aecwHHf tJH3pwyzPfh5flTzHUyGW1nrma6BkeM4OPpyNeINT6aBfo+64Z4X0LP2V5vy3CzbYww5Dty5bpWX PVmy2JP0LFFDcU4HM7/M8XIOM+zJvBkSv5dUE1ijBl2OjBe2GvTEEHPUYGxOHs2G9CUCzeqwwPwM +3WveKRAD3T9fC0zf5bshTlNboQaAcFg2J4VTPRUApcesPo9y9/vaO+cuGCT8ZR+j18eoVXOI/mF w0P9rSeOmslhjbm1Hv9CvHGd++POVyLmmJuh4YlxWe8+UmMr+V0uLFQWHvuSBj2BlpkPXNsz/LsK TiWwRg2Up1XwEgtmv6fxd6UH5rH3guEXK/VllqTfE1QO9KgBv+PI3SE6R7lBLPS81TlwIBobHpZA OIGJnkWVg2O5jQWqUjddDc2VRwlCGvSEscfp9xhfHF4cN3ubO4cjwJJYRr+n+AefeINmh7oCVLVC 0PbgF+8c7hHLUhsPOFqh9wi33njDi2NB7EisM3VYLXD7PXxX/eDw8fPTGPTkh2sBtK4BM6Zu9Wn0 OLaneFC//2B4dp6pSzvil/Sn7feE2yR6LE2BW0VAOVTkv3glkhlY6JF3HF5plX9+51z/gD3m1jVj 5DnrHjT8gx+JgeB25awOHWPEmtUIBz2t6a8uWnJ/pwNY+xSFnk7/VwfluHYO1abkbjMrBNEjTp/h 2og/v6dgUEZ/3JgJllVakTNAj9vvaervHJmKWf5yZ2QYtkfO6c+/wGL2arNHd0Ecc8ztTX/hsBu6 x26HHfaRNyxYsYLoYWEHpuMs2zPIlzpwJ0IpvzYE4iFYIWB7ivlSDZUmjQbE29kHFULkoO1Z55cl tCiV8uOcuqPu6skaPaHdITIkanYcDPUAlzr9+gXXqCEebuewQwA9xkD4RhOuiq3wgpqBZNge9UNB ap2DqxI6RMdZgeG5BYecAugJGZMKjrnVdk+Uzx8+31PcPT1SnlDUfE+n2qbc64zRAwSPCBZ6xOrT BpXaT+AFt9Cre+1WsN9TfeqiylMbLtrO/S25dp/R7xk9SUZv91QtoR5HjbWA58aw8b4q+tET1oIf GHPLFj0YGhGfwKjBttz9z70wK2K+BzxTapVysN/jUnQmcBv5JPSEtSC7+Z5N4tnSTNHDHPyhZDE4 3yNWqO5AxJhbq/nddAc8ouZ7jGF+6GNPnNX0oicc/edAT8x8T5boMQ1LGvR4SXHMbGmCMbcAvf1V 9NieCMczy/key2mMW2uQIXqsEuNtT1iMM8z3pLY9UaZTDPSYvLGdU6RLMf4iUW4kxK3UyQ49VoER 0he3hiAxeqJsj5diaT23KOw7jnUYC/Eh0kS/p1ipE39vaaSz5b6M0eBhvVc698vP9xD2JLc90aSI W4Z48XVuUYNu3kY7DbuE7aH7PdFLQdKhJ6ruAIpWzDLErr3ODZ8eERWgW+rYHsg3IkTOlvqShjAE 5+6+iiosZjrup21PnBpR66OooH3aQ+t7T0RtNJJg6aobtEf31ol3KTLP90qUsfDpBU/96XTUiygJ XEQvQ8T3bxDdHbcMUafWuQV2TngqyViGGFR2lucWjR38tlWLDEXZysIYe+O9PS08D8bQRiuq6H3j z78oR8hMAHgJWBKJnqc9Dwsowv6UbZ1Q9MfjF55UVXeO4aEZlSPfxQcnJLM9cdg54f02ZtVrZNZR 8IloWYg+i5LBtbIRoj4li5KyP171y5MOrqSxiykEMtTgifs3MJXHcBVC1lifwA9fUlDqrucUY+BS lMowWwymRJikFGVFRi3GnVwVqQKSoCermjr50ISiVr1GewJBxRvFzGBshpHxNSxeg8fFoCTNzpsc 7pKspgno7M+Ii6NZgjyjpetS6HFtml2fONFM3TSHVpT8JTz3jaG4WDz1V4nMx2YdrgM9gVbFYSPu vUNiOufE6ElE5H8XPagCc0Vm80iId4sSEYyOxMg56amJMRrQNc/eSv1D6LHvIjM5wwhMbRIHGfo9 K+eE6EkoCj+BHo9QR5AtYRMsbARiu2eDhCh6ZtGpC/V5g8lsT1Ih+Enbk4YS8XEDhh+zx9ZrzOQZ qLsgKin0hNWZCWV25B9BD2URwpVOPENiYnjQkyi3FHRzOZ8WPSFQZuPp30FPwNgKEed7ObDympJE TIyOlAA9KUr5t9ETA1MvnUIciGhiBlRqrO25o8ckdEr0pJDpqKg/hp5ZoyFOGrA5vwarPGfLEux1 Ky1RKw8rI8cDOAEwWcATKZezPWE+dbCuqYDmJr8e9MgPT+P+axH1FAXujRDgVLkhNx3r+qqTf1yV uxH8cdsQv9M8GZPDPQq3LNdzC82TrtjxBXtS/hh64OBvFaahisIA5b5hxXa3kZPEyWv/ZVp7qsEV esnad1H0JIZEWC89tk3Xgx7UeJ0/lVEHRswbAiodlMpKX5SEMRzQBXM44i68KT+DnhS2J5YLySP8 HHoAIJ0V2ioLNC2hznSidFbjho7U/azeQAVqWXtUY1jomcieFIllPppoRLklcsdO0HHXg551u14b 1XuopcBo1qz6Wtv0Hjeivtnws11ZozbiBKgWjZ6a9hVz5Gky2fX1DxmeW8t/JldGgkDX78fQYyyK 8rgIe3gGeCi4WFTXarGI1FoLGdos5kRmtwFB9Kx7Oy97MiIaoMeXk8xcjHFSz/R60BMuw6Wv6A56 nO2JOUorGXgCowYJPbeEuSeNxkBPcdCklronzYjEy2TUYPkRcXiQrzos2wObYuiQHXp8tqdFb8uz SvSrxFTUC9KPMd/Df0mVnOc8Bz/Rw3/7a3PJ+R6n7POgJ+C5GQ/+heFGSmYkiB5Ej7gDu/wSfdZe WMaZoCdBrZ0oF0WPD4fOYQVObQKmI01TWNqHNVsKi6mQR0HcGHqoHelpyUPFj/fcmAsxTyiRlZRh ezbgN0kJTnlmZHdZ9IAyYaCn+eUdcfDbnpkMY3wzhFLe5mPO99Dz2LXAZpZw9OBCZSgUVrtGhQSe 26w6QfKOPiHoStGD28k43VHdRitmHrorDXA+Yu5T8Tfa9Nxo6hbek8swD4s2G7CvvYDPnEgRgujp tAX03U445uUr6ZLowWWx0ONvfEaem2aixw2GrlCncBDWXcT2BJibJXr4Rhc4X4blwHBy1hRGdPgN LM/vCg10gGtyikJ5IfQXfUGoGOuVsEAdho9N0zvubNQUghopafZ8T7RuOr60sJSXHjVYvvP5HBru +M8e6usfD0V193uwfvq7nZY/XnrrlwoSNnrvYdjMF/alamsQpqgsHl1oxBq4YtmeOMvhQVBqdiWw PcE8s0QP4vPlPtzrgSQZ7aQ+uCDlyjTXFZA0F6QW0pW8BHNx/R5ce9GofDF3gBGtZoXLoAcXZvZ7 6LKZxM8YXpdGD+rlRgq+eBC2fpoe8OqjrH8IaETOaJmODjvojOOrEL5XPLkZlBVsgbmM7SE8SYoe 2gbdHHq2B7F1aOmHsvpehBbDd7n61pzybVVZtnKLGVwSoOiwqxocnfZ4+WsvM0afaQG9BHpMIgc9 t1DBSc2V8AQXRo9RkjQRKdqsCVZG1aSSsX8pd/KFl/xMkN6MWnVTq1ZntRe4XGkqNfVViTX85irb S6EH6GfdwRylvBzN54A7LaN+3vakrXF0/LOhhyYUdFly3U8hd4jezklqGmuc0rX/zOhJV5mEsVOh J7lfEwEMfIkbBH/Xx1dfmzVpioyOG79DwZKIZEX66XuWEWu6kGzRE9ZINCA3T66iNJtVq/979HjU jtvvSSY/McIaCt8NcOfLPDMhPNwgehIIXEKVxox2GfTAxn5gT8zdOmb9zoceSqUfSzG/cJ5Duf0I emY69zvqyg+QQrNeNouyADPkxlpjfXzWQdtzU+iJkMreVwx4rIaeHz3HQofhRLAOSj6e+cGUVL/n 9Gyj2y14h6dZkS+CnlPaedvoEV/w0dwhf+q7iJfz+ehC6DkBO7b+dRl8W+ipPbTCw0CMeNlqtWHF 3gXQcwp2gnbm7Ie2ZOq51eyLKI4QUXuBw3ltzxEVo5OwPLfTGB7TUcmy34NibheNoo2B2XN29JxK ytu2PbUTjreqWkPr50TPidi5edtz/PFPl0DPqdi5edtzPHvQ+dFzMnbu6DnjqMHp2Ll59Fyx7ckA O3f0nA09WWDn5tFztbYnE+z8k+hRJ73avoMGkx7fCbvUFxp+1n5PNti5efSwbE+x/5t7Xxk1hfvd j5hSsD03LKIZBrLWILPwE6MGWYiW2eEPGTUocU94rXs7as8eQY8dsqiRmQeZ78kwOx+jb2zMLcT2 1LkPJJejN7ya6Fk3fLconyr4gJ4Mw0+gJ4PqL03Sh425jT+5ph6935WgZ5Z/5zIl5x09hC+vf8g1 3aFjbhXuP/rmZ4ZAGLAmeTiHBQn4XpYMQ8zlCylLujx6TuhJum3bwTKc0QCFHrkuv//uziC6/r6b vzxSl765WUgVuIMPrxcZj4sZfvJwNcsN255W/S2DYFJ2BQvz2WEgcORG3Ra3UXm2i7CrkqVw3JeU aZgHrj9PCRhPdBZ6MuR+UI7kXPn0MP2LCfuql0I0U6tfPHBVGeR4Q3w4lnKrGr0pziXJZbupKJwd doxAudhzCz5NVb1LRH7guN/5Fgq5QmyA+zs6V8XqTXgMObAHuwYd5TcHytYl6CXqnqYMJnqy1J5Z ypKdF7gG3Dt2zJie22Dy+J+IZmWOa2/hv79s9himYz3YefbknqO2p+TpZ+WNoCdnangme4qC0C8h sa8osD+uBreGD5lb9sxBHRyuFzwBM2OuEj2F4ZdJSyoZv9Zg/d7ejjjWUXMWeiIN8WWaElXKjaLH qnbsWgP9V3v+zHas7SHRK8ZOECfWGuufl5skNYhHz8wwZLanE0RPkhIvHYeNnhvw3cJtT0LPyI+e hMkuGy3Ec7sF85PE9oQT04+eS+MiWXlh6LkN/MTanghZ96LnsqBIXFooem4BP/G2Jyl6ksny5WPd OHpOmA2g0ZNYmi8dMRw9oN4uLy3pSswKPelKvWTsKPRcv/3JxvZcGhIpyotEz7XjJxv0XBINacuK Rs+14+eEDSTk+CZMrasOMei5bvxkgZ608nzZ+HHouW7pOgE91jLEq8ZO6Jgb1NphzGXlJU1p6JTN ixKe70lT2k/EvXH0PC1LR36Wn5lce3Jm9MXanqsWsHVZOTrkfgINacu8bfScWXZ/PvtY9KTl9z1+ lhSIQ8/PC9D/dQ1uetQgSzm9zrxue8ztn0dWrO355ylwUw0017ld/VjUTdH0pMp68XOO0xBPqt49 MU2BO3quTB7u6LkyhkRV546eK2PWHT1XxpCLoWdS+Ai7SvvNuZNt78xcLAsfBbit7R5oCpwPPcZ7 Oad/sKjN9w8565bt2U62Yhifei63Sn5/8P8jGzO1PRIAo9Ala9CBB9uxjZPZwdnzVKp+2k9lfO40 bEc02SWr+H/VQGNysodYHJh3VMoyeW/gg1rH5gUj8ng8bsHv1niMZkgcz3DCMZQ2wFHXKlqPYW6n NRbHYxH+I5Uxc4Bg1kqFtwaSoRBEypWhNIiMcBxDFsfbLfzCORuQCSkAnhe3VpVw9aCiuADZLIDs mCQ5nRrOiB682mK/KQNOviXEj6SKNQPGPzQa1n2TcgtvASVh9tB8a3TfZHPrtrCcqkhciQVJgou1 Fq9SG01B86n9CtmtU5qiWU4aEQhqL5L0oqEJbOFdfAsr6bBGi74kNUWyseflc7CS+i1jIz2+SHV9 I73x5KSJItmXCrXKAbWlF+l1gONt0R+4uBAJf1Vd2oyRBO/eugXp80lqFjfSVK69QikVzDX5IGm1 KZyvUHpAC03qihouoNiZS3mU46BRIhem2Y9nWZboMeZrNJt24N6ySXW0L69Rw7r2j/+cluHWRhJw JOvb+6o8VXjDvNi6KnemtdVimEcysKUjoCpSgD2ydiDsaaxQroTW5OQPCeQVTpB9A0HTurs1Kunr DlySpny8l1uIFx5XNTRW4MGoiDRYVprfYQagIuxwB9rLqJSDW9dEJJQONdQq79/hcsna6rHPg3Dw GP9vED3XRAtlizpd/ANEB3OnhNSlUkId6YVfDVAJKgFX6TW6CH0sD7tvBLchwveTw/nQg3ZVSeqg 0bhTHq/KeB+7FSYr2NQJl2jiMHPQQ5TbejV5l6RRxZgPEA/N3WFWCLBHF83RtC2NqvPhJ7zfTsro dSNpbbyJEciOD6CQN6N5tQJX0KKqiCqS9Nosj5WlMnh+hoh14CNgDd+PbHCAgFGnZS4AXkmbR2BP C/ULj5vRqF5YtYSSID79B4mehg+AlSco49BE3QrE1oYYPTnQAuILTt3vFftbZYoLNeVEqo4g89zy u1lovGW6h56UkCV6UJXHhkMoHvKqsqLOfiD73eHiUy97TEbp+gi0e7cibFGxqhoPBkJLxRjJsyoq F8ZjXutOx62i8qEb7e14THQ8Zs9CA1kfFzc57IrMW93v1laA6wfLSgH9eQGbgNWqViO3MRrcCOcw NDfdi2OxPUDVMVIq0nbcUsU5yik59FyHHwP5ZdEqVsBQ5oaoQthT2UDaFSBffMCplV5haGymlhbD 7FmOWy1jutwKgvqdBXvOhx7DBMZIekPFTUk30EREe6zfisqY/O1hq48x08I2RMbaZrvqYKn+Lm/k Wnm/alWWyNCXAB2IpwBt1wIIMvzI6WiKiYTvSZAwehTQM6hRrQCl+ENTgZzawz5aN9GsjrfRL+Cv hZ7lE3ZMlBw50GBpoL0+48sq2pSmOF5nhIwhMt41yHTM48q9gakC9mANxh/y2G5toCi5vEdyZ1Vt IlGblGW0h8TAniZWvZ1yHk14VMiCPUSGnJApeswzuaQDuSl7omkHFWnEcR73tT7oauUbdUbPow7K E1I9jTYaqLy6pmmrolBaiWi8ErsbSJJ71kbP31NIqwofT5uNtgTbI+uaBtelgkiDmqxtFn1INio8 bbTyWtU3mv5i4kPVxgo8M9kjPGy07x6UsPngyYkiHU3T1z0FUKiNtxBvai3b1sZTyG6BXQPMEWAP 6glaWe09brRNDoN2DRH2CsjBoAqnhG2mIHfYCOZH8FgH0wN3fGfBnvOhB5meAG6LAV9rvAHEgvZC EHn8DjzPAV/kwYklfGzxPA9UHMN/IhqI+NnWMHhAVjvP898v2FE1BusavEczeCvjeDgzyBcKgHTG +qPP8xBtzfMDWTUdRfCIeR77HxBP+IC0aAE5gAdO3i4gOokIbyGebD0Wkcrz4DrCC1w54iMXIRcD p8U/cPFFhBPituFczIqgHlTYdKnBpc86ZIqezCpXwBRibX8PlJDDFiI8jCx/MbOanT2jM6Ln7HUP FrAIu3bYjNqxXPsfqFkmRV4nejJp2m1m8m+h5zZ5kLjWd/QkJtVlIt7Rcxk6Z1LKHT2ZkDG7TO7o yY6WZ8/pjp6zkzhdAXf0pKPXj8Z20WP8aD3uhVsUuKPnhkThvoj3qpn1P+ddon+a3OL/AAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image274.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZsAAAEHCAMAAABP4hvyAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAK/ZJREFUeF7t fQ1jojrTdtEqRy1wi1VWLfBqP3yqFU/tqmut5v//q3eS8BEgQECtdI+x66pMkklmrpnJAOEG2ddX 6WYAEY5u0LWUbwZswtJN6XTmimMsmStuyocYytEVN+VF6BU3ZUXNFTflRc3V35QXNVfcXHFTZu0s L2/XOK28yLnGaT8FN+Xl87/J2TUvUFa5s/4G2ZPh7pJFnlyy93L1PRwaIX9j3k6blyzj20v2Xra+ 70E4fh4adZ3LwlteXrb/cvXeHBLguOdvuqqblw7iygi79IB7RsHLldLsgvejS+JmUoNv0TbjsSsa NmmTp3uF2Pd4Ibx6/8h4Enr1yChFwJnPoDcDLuHp+MYtNXch3GDZRIr5vOqiVr/jTj971BuUl12I V+b/4k1H7Oiu6U6UaEuZdMCisa1Vh5OA0p1oTzoZTfjUXKbpj4TGk18mS8IEcdxEZV8b3zVa6qcu 3KTHZDaz0a4Ibk6rewgtLNWx7ucR9rOZEx4vK/VTMo+WmbhBKxXVHNSCWRvubGTIBpJlDdRxtkGL obGD9w38bk/kxWIy0eQJ0maGNpwM7YU8sTeysZnIwx3awAFD3iC0wToMTU3gc7TsTu9vbEeB7ipz NJwAqzawiBBmErjC70MZTSA69NizteEChiZvYDgaZRXTTGC8IM3JcIPg80SG8cr48waIobUFDKeA KLOqZOMGAoQFBc2rvjSR+j8Fjf8M0eyzImn95e2X9Fo56CZajP/I8p9l61bfjMbrQ+V2WZvdjpH5 r6T837jZbK3+p0LdLlpIlRcZ1Zbjf7oxiJwDN1Yfs97f15a3FUs7NHuDGRr+GaPVP8snYLUi7epv 99MqYe9faXzQXxHwuUKV2x0irGrS8uEWvDJCs3pltKk87Qa/6vawPh5tljdVEN2/T7Ou3oRPpwSN mL9B83u1hllrvCPb2Rug2oCkXW+HrL6CmkZ18KuKHBPhOEJdIXVvqqhlAlkNOV20v51gnwYBGH3H ZF1LWyKZuP1IAX9z6gIs4bKpAav71ue9NgHO1S5CTc0ygVWkyHMHeMXsDar/tPEwMRswRsyq9wdN 4CE7iqa2Rnu0U6ER8/FutEDbykFrkqGdugjEacpSn+FulzLMrGPfLptPByKJHcTfYBPxLMNXu9f5 UG1k/ZqCAaARl6rsrYqMKg9LANz4rfkwBgswdP4cUK3/CIP5Dn9DZWNj/sHu4EUCCEYeLF5f0YGy SsaCzBdQKzxGEIyBx2iBMbP+WMge7V/J0gKTwXpwMgYkzp8Gy6ePuVVvoUHbQvLr78rJYZPtb2ws jx54GxLSrSxNn2ivRJvwePGP2Elgvht9Bd4tqYcNAEGANZAQCL9ZNTp1/E7kIT2CSk56bxWOmp3B 3/Ql3E8L9AqrIeYT0IzWHavrsUplY3xOpsDqEHMujw08RmAVy7IzADl5IkSAkPoMddc2+KOuNalb KwBf7fUMiCcMg/qmrW+A9d0LyKXfRgv1cUJRIoMElA8iG4CIpoK5RePpI4xc2WBiwqsDb0CAlXHp qiTWXN1CatXghGS4qVMbbdRog7rXgSWCexXNevC/ce/ISJ0TVqlskHL/TpYU7T5hHlszYNVBwxdt TgjIkGeT3mTSk401fN4pDpJUTbE2TXTAqnZa3gXWN4e7+08k/TqAcMZNiAX+7aLxbQvt6l8WaA64 UONWX2LRoC7wh90sJlb/fYbPTdTFsYCuN4fdf7GzfUbV2/rh99eYfI6Vc2gf2o71T2zOgFVk/lrW iV9XYdJdVhd4ODCxOgR0lQcdLBYdo9wBVp9aDweIfYhR39UrB6Pyx5jcfiH58+tg6LcT8FXjp+qD PnoiPvmkJTtOMybGxLYhcka2jDXO0GzDsHGgqYH3MCCiHgMBVhrcFvxAiIEMLeCzZmw0A6JUOLAh P9pAbMgL+jnyQsMzeFTMNk5MYVbRqq6RJBX2kZg9zCodDlqt4a35iIeCecM/GhD2a0BECeD3Hfkd VyTDN4yFjY8uNNnewGycuAisb7J69JTdtBY+KR4LHU+uwg3ecrWQQUzNFywHSGTNloWFse9Oxym7 LN5Wpr9Jt6G4Y2wBQC0//89k0myEo7z2F+3Gu9lweL6/1tP/U+Sh3P31axbuyDj8r7KZTaSbpnzO /nONbDcGMwWFXg/tesUcksa1NLAAIAdsMmjxRJKjHZfUSDpHMG16L0jk+x/hhEZwIPIldoCQVipL /N+DHjkfMNUf9GlzMK7AMjmz0KZJIR9CXbnfQlwyNGzjzJC4fd7SEzjJcVo2blx5UCNGRBwVkih+ 3Dx0fpn+nTWy89Cp446Ig8qFyCckJNG5S4nTQmAk7QfKQI+xPbu/MAdc/1eUs/AImMF5M+B3FQw9 2nt8SphKnCk62t+EYBLrQBQxLpMp65sQGENQTRS8z5onR254ko/F0GzSyWZmgCplpERp4sf5LGTn BdJVPsaIKEL4dCl5gdAIc3QbKGuoEv2So50Qw6L1GFEl9J7W0tG4Wcx22k7e7CDZjhazIWTcce5f g6WQ3MLRQR61TM0LaAZOYQxnC2gUdwTrXPxZ08gvyGhNNjvodGfY8k5b7CCNTwlwoR92s4U9k2ew ItvBh9lut1jgbH8uFj3caBq+1ILyA5/hRAm0BdzsZGgQT4i8m7XciXd7b8GiDrrXhHs/0t9AFk2v 9/8Mdve/IW/V0Kcd5eYBeD7cHCYv+kELaVv2lxR/I39Zyz2qTnW8/oaO9khp6g3UerP0BszBxtHV 0b8OciC9r/+RjfuKjQm2pE/4UIOvy2Wt0YQzBRP9dtZdDh5uZeMJyIoUTe8NVFDCKu7Cqg8OC2u5 HrQg16CDFkBCpPX0MFhGeu9uHLhY5b0i2vuxuHlvoN3gUWpZABv8uYn0gYmG6p1twfkCWPicDDfS HlJwsDaEP9Kp6diQXn385x01GpDQg5MUVp1kkXEebPI0R3NYCxPVmwPl0jAtG31J8GEvKw5k9QkZ Ph+ah0OP1vj9ifYqab85eTxA/rT3G84+DMmQ6bkSfBoi3PtUwVnEed8S6/1Yf4PzNHYLVb8gy4n0 cfOhiertNdpaL/Kmg1ej+Uqqv3mumMhQxhD1w5htAyf/8WmhIX437qfN343pw/IBcnpdx7CWCrLu pvodNjx4mob064YklsxfX5BB6zoTTFaskKkfImOO+Vk0HYRz8PDj4ampV90PY4IbpneD5OyFez8W Nzi5C91VLAB4c4YTa82N8z6ApO9E3RTBTZIeg5PpgK5aNk1s0zEDSvBJiib8LcDPLTvaIwBCgROc cCJAfbax8SdaDP+7X8mZjp4FMnHJCuHGg8XewfzYtlrFuWpgSe0vNssF7r2/MAaET7Z3fFor3HtK 98f6m20bGc/AV3Wtoe070vqA8U4dTiNqlqLdRq+gyNLRFH/TB6UDm2aYcCIVd1p7VDWcz6dZffug oI/5gJ5aVeCiO5imqqOhPg5MqkDZ1x7pVzxgsGZwFcGckhUrMOPKARTRMO/nIGcVn0IdwtkHekYV y4YCK9K7a3LFej8WN3DiYPD6C6zoDehNf7zs4BPvTWP17+j9yal/5bPlKdcLIHOpNzuo+TZ6gHxx vwJnK8wmNhqVN5zVR5pVWY/+wachuki/n+xuxzYmgEMAGUpJvuIzBfb4dlL9NX24o2RFXsh6WsIp EtS8G33VJb3SJmcfdmj29NAcK7NbHAs0x8Tdsr27Zx/Eej/a38D1NYZtbGwN58jhM8IfSI4NJ9jc 3LqwaqaddYdzFdCDDO3SjvBZChj5sgOdwP+arOHEHv632UDifgO/kXMXuBBK8pWwhwk02ScTZo8h dPoaDBj4WcDZAbi8CCzVAjO2ATZx7ws4M+KNPujdZ0+odw5uirB6ojoFzkk3abL2u0vMGHpnH07I yLH+5oSsQFP5z3sqcGHIBcrwbupC0u3cnt6R86mnLFg2YBPcPLRS6da2F3y172rbfP033hu1CzDc f29H+Hx/75+akbfQ+Zv53cg6RF7Rr1ZQoqT870yFjLpS70mC7jJ7YFmSDuFeY715h/lsCP7K9oGr HCQpUhPz4RW2S/q5ULkD2QS4ufQ9Hvlt2iltSNnaivubcEiJ+WV/ifCfHX8mDzheF/ubsBnnrURZ luLHOf2ROO7YQhsRbYjtUrROjMOsOC0yruh8Zo84WXqcugQ3ceUIU6aOm9cdFWahdUzQnNuIYCvp +pOt0WSM8ets0nATm87sXvLhJn4NFAddjPyyJekSi6t8AsNlxw1/ntKxkws3nPOe8dZTcMPvzFN5 QZ1PbyRbGz3+PMqYKRBrgnffWjJuEkw514wwjCXJjiNpTiyQBzcZKl/Y8HsWShx8qXY32xFQihz+ JsmUc0Xm/pimIpx6x+EmqTMfN8f4nFL7G660E/FPD6QWHm6O8TeJnXmu4q/FTbIVTsZNumHl4ybb uyfYi3THRuUC76LGPkp3DG4Kdiq6vkkz5TyXkIka3iwds75JgSiLm8LY8RoRcxbf6W/STLm4r4+H GZG6xdc3WY7Nx01R5ByDm2JYFVzfpJhyMT3iUZ3S32Q6NioSYtWKlXzVvxM3iePpVZZw51P0b6mP tYwp4E5S0Tgt27EFuOGohIheH4ObM/qbtFlefmgbTtH07BvuebiJ3yfNc2aBXfLgcBRuhLBUQtzA yV71pffS8/9e4GvwvefuVRSbm4HJksHn3hr++b998q89KoabLLX3VJ5aNK6ws5pIgx2vLu2Svgp7 uKx8GjRuKnNzPnffzf5D8AUOfCWcEm52QmRA+bA1vUaUuQKXtcVecN6zyPom038EE8T3N6xzSPGs edzVt/ibGK+R2/7o9Wnx4sbmzIEkSrZuMdwQzUz7owTuO99IZrqEEvqb6EiIagc/evdZx4Tjnuv2 Ye1nh1ImgXu9QKa/gbthbSBK/3MNSzJuMn1OKf1NZNrxlYlMgctcl+OvZbh86fqbf4ehp7Ait7nm xg3qvzXhwjVOqMj+2Hxzb73lG393OOk+5xjcZHszrs8S8DchTadLd+YF93Nve3AtGlM0vbNZhHuD kblZ1XTc5PY3zhauNssq9hYubExW/MBpp7iuH4gbPJrYVQYc1+KfjUgZPtkFJ2ZEYxVCrtvdSii1 1eAe41TcpMdTx+Am05nxgZWVT8vwN2Se3J0kKff4FYeIKG5yr2/ELmiGHXQEcJPqc34qbuiGCoE+ x10LDPs8/kYMN1g2yYrPgC7ZMxyDm0v5G2zT6A6sp8CNuL9xJ1RQNnB9e7a/CRnLqJX8W3ATX9xg Q5edxcnhb+xdp/Xx0doN6NZ1GcX81Vwu9eUdbAjLXfMKIOcY3JTb3wCqhOI0UX+Db1QbwOvzVujW uBWJJFGPf7dNLKTkSfpvwQ3XtZzW33hXfYjFAm4kiXe1y8JNUrR2DG7K7W9EcSPqb9z0BLljT6C4 sUCCILPDdj/SoV41u7CuS7ROrNWs62xiFSJ5AXzcvfUk4IfrWk7rbzw2xGTjckhkE1fi2Bh5en4M bi7lbzzZUO1IWt+I4kbY37jpCcEbNun6JolYQFppYV6yd6JHLocb6DmGG27K+bT+Jh9uWJsmLIl4 iIBnWcx3BHoqXidmWo/Np/k2jcXNkm7QGk7ECcVpOf2NncPfuLjhaHGSCQsB4ifGaTzcfKO/cR7W L5ll/UY2EfZsmrDvZwnzWCdWT4UtWlxDjs6nRf0N7NGg4ccTxF5CuMnjb4ghN0yhQnbw8/dwiXgI vpniEPE8C/83Nk4TrxWhPDpOi+PG29Y70tMZ/I2wTrqs+DF03JVwJpDjb7rvr9ml0WVxg1qNhkCd BtkGOewFTuFvDLztuj9PdB/vgrjJ8jd+N+6VBV43qbrpEwmub7iN4vFN7iSR8nvCBmfWsp1dqb2k VjdUToEb2N6/rnmtGmvIovAU+hTrm6BdEqf5X9ODJ3/AzGIo6kq4wo0ScdZ2vHpkpIFCCK2Ocawb HcUJ/A2eoeq6toD/Ou/9Nd4RqjBu0v0NMxEyfewLHU5G8afJ+tw2XuH1jnOeQUmWbIRI8FbhsBaK ZZW8sxgsXyfBDRaO+lJ/qauS4z4HJj5dJ/E37QENynpLPZBKOmoY0Tk6NS/ApBBuWBXDAxKUTXik YpkLXzYBY5nXQ0fHHb1eIIBI1TTnwdYUZ/I3H25Utt8GuMmCTaZ5EcJNDtmQ7Z/8klM2TM1T4cZr Mtk5Z/obUHCh6wVIV+QyOQKJLNQwuBHNp/nzExmNqL8JXbMnJht2Oxyv15P4G47Vz4+bBMXkT713 BSgz8cnwCdyyyPkbnrVTpnVc5oNMjGKCsf5CyHH57IltImc+9Sj9NLga+XS4CU9ibn9DfLo4blxK obkKzItgHjqGm90c29J9ZyrUn17bBwviTlNo20ll2XHr+Pmu0/mbCNd5cUOrC10PTaToumUh3HiW TzwPnWCZBWOBsPUmJ/QyC2+Lr1PhJhYzxLhJ9TeuVSyAG7jgdmEvYHvmpD84bLsiLOxvAvYyJxkI /JESLRLzN95VWuw8nsjfxFjOhxuvutD+AhQ3bgbh9Q7uzcooy+UbPBgST1NRf+PyJ4qbwCxBxUuv b+KSyOVvfBOSHzfweEsts6AavT7tu3FDFUI0LxAzPSfIp3Ftfh7cBHLM7W8ER57veoGA94iGieKG 7hfoLo7FZHOSvECUP2FvnOhvmKkQx41/TlpIK3Of93SFEok95cpHp/OY9fcBjzRlijqafZA67Hu0 ldnoPPm0JPcYGVjS+Ru2en5/k8uaH+tvtPp0kF2akPhl9K2rZ1cZDHSOKzw6ToO7kiAQCv9B4OSF RsHMJ+TTQks9cdzku14guM6Gt5RNjr2yo0+RuE2Q5iT+JtRX53dTH+v6GG5bZ97h+tZGhCU+bsJE BfyN0OpBmQ7BiswSLtDlycvzFiLz6tEmt8N6MBJmCpXcuImane6aGyihGnkGM1PCGUC+QRfHjXz3 Ctn+121FaFv9+e0nNizNFjf7Jo4b/uzT+mIzTqlEpJi9f1oMaPB4VLzY816JjzaER5mydPCUE7pr a2p2Xtzf2H1p1JZGjTch2fCioEAifw1u1NvQSu9lyzmZiocNl+6HCHkKHhe8yH1rITUXi1B5ZxUT I2WmfTH9zo8bIeDkz6dpsP8+80rGTQ/v/R+8yFMD0lGTI5/mLx9yxWkJxuuvwU10fOSqGnIfufcf +STwGFeOsMT9jceGGG542apL4kYMj3nzaTHdr94v4WFNcOMRvMgbfr3py/v3DODylFjY3wS4ybP2 /K/hBtkaWj+HYrVFS7e17LDlNLgRiqH/G/6G6zWipyjoY2yygMvRYuH1jY8b6w2fL/yk5wyT3nvu Nbf/OdzAgN38rh/li51XPwlujOoeXpl/9KnZCa+/YX2TODQ3WMJjx3MQ27tDeMWX299kW87kifeP FJEa2yytn20oAioBpoAkR14geR4uiBsR41nAuLqTl1XTk4pvMTIn3Z1EkYZzrG8SFSN07wTFTWiv qBymJLe/YScnc16SCH48bigg+eXCuBGzJkUkIKLe3rSImVdKJdau6PompUkObuKpF258F5N0AX9z AuQUkVqJ/E36DFwcN6KayJdCsjEU029aPw9uhIAj6G9SXePl/U2avRXwQj8aNx7zpfU34jacJ4fv x40YHkX8jc97UpOc9Y0AajlTUtjfHIWcH4ybgHVR3IhdK8QJD/LnoeM+WUwnWarvx42A5oL7yr4+ jeFcFDcaua0w68XDTdb9nmltCngWPsmPxY2IgrXhKedunEKilYHQM55PjRvoOksdyhKnifGZ5W9C mpbUpHt1tmf0H+sbgVni6fCR/kYsjI11/ENxE2Y70Wo8S8y0dOrhvaHFDUmO+284jRIWxDRScFiC rVFexBTDpRJhM8PfRGYgETeo+1WjNzlq1fnaEBgTX2AF82mUL9Hp+TtwE5VFire1D59tGT22pQEY tOySYPiPitOodLyXgH74pIn8iqi3h5c8uBFrN83f5FAwYExu9wbqiH/XnqiQT+hvxKbKtUbJBiFb zTyFELOnlEqspJy/4cRR6W229kLxGTXOvNfx/obBjdhcpc+UmH7TWRGbcZdKpOEUf8ORQ1aLR0/H Cf2NuHqmWD8x/Q7cXdYEeWZXrN1E3HD1WqzNbCq2cdZHnNLfJMNT1MKKqlp+3GTLEFMk+Rvu/Io1 mU0Vapy1BSf1N8LISWY4W8sCDRCT5An8TYI/EOM1iyrcOON9sL+JDjGrseC4ZzA8E+N6gZyqEtGb 7Nqebn2Xv0mYEBFGs2kijbPqfWJ/I4icH4WbJGbFdTiFkmvtXV0/tb8R8znJzGYrWiD+PLgRa5fn bxJ5FWsynSrWOGuC6AWhBcwKnSJ2egIuMjWqtLih91vf0AF08c00x7KaMRdc3LgucjeN9Z45sz4B 19+IIOf7cSOUtIjEaRO8o+exrHqTn7TATAAG/lkLbwgoMrEsPvi4yTQ2xyqjh3wRs+IqoZDGdTRi ClzcrPBNmsey6vabNCUJuCFsyGfBTdqQAn/Bmy6R2fbGmakCpANKxShUymw3aZrlhqZ5eLsRMTyL seo7ED55dA5YxT9DnOZzU8QcCKm3O9NZGsCiK2g3TaLk7mXbw437dK4kGYix6msGnzwRN0B+jjiN cpGmVkWkxrbn9SAyPTHcJLPGyael9CCOm5T5SMWNyL7qyZrDKmGaCkRYONaIs4jImiIqikviJs2Q XAY3aci5LG6SpRlf35wAN24TJfI3YWW94iZByJfCTYphT1THLAvF2oc0rx61YWz8k+gKT+FvOI2n +d8L+ZsU5Py9/oanL2X0N8nR2l/rb7jxaWHcnCOfFg93/yP+hm8qyoobvs+5LG7O5m8S1jGFcXO+ 9Y2HHo4g/k5/k4SP8uKGh5zL4uZM65vEdUxh3Jzb33BN8N+Im2QzUWbcxJFTYHkTchKeJqas2v1D NKotur5JWUOFFYzpj7+eLJAXOL+/4SAnCTepGRLmoKeJIitVKpfoWpTfEycPzQ9mYmMKyZ4blfJ7 5MuR0p4vDx3mJUHJ0ohiVaLjT9HpmCzYunn8Ddckxx1ITG/YPkrtb1K0LD6GBOyE2kiz4PH6R+Im CTkJ8uD3n6RHZcBNeIDc+U83UCGvkWL7YoforBT3N4nISTBj8WEUxs33+JvIAHliyJjvEFRoc3bm IyuAAAiPxg0fOT7DWfY6DeXlwE1Ed6OiSEeNbxKYccLemFnPetGX4wd6cxKr5MldJd9/w9Ecr5nI oRPi5jvWN7FRJPGfgp1QGwQJ6dtOevTe5vKMlif3wo3TkkyS20ya5rNV+b2WBTeB9nKcgiBuGAvV je4jzx196JFSrnVL6qvI/TcCQ/kB/oYx+9m6ljjk4EDGJUouYWzjf988ckSZjBvXbbGMR2xlgonz 7Wkh3EQ9XYphiZnWDCcSb4rrF7Mww0iVWUbmxI3HanS4bOdp/iYmU5YrZqA/1N/4ownzL6QMjFra G1yyLu1zW9Urg8F0MA2edlMYNxwd5imVoD4KeKvvygsEHMfUTQQ1wYTCp8EDDtASn8sQnpzlCp48 1RlK4Jx8zBbyNxzccJXqhLj5vvUNq/nhtaAIcJjazRne8l8QN66ZCp4rUhw3IWeT1kzM9CeYP98X BS2zVb8fN1h/U80zX6u9KlAZPzsGSi5/EwTcp/E3qaIpEOoEwwsqJ14PLaLL4WnOrUnJ2sTpnMUN 3ZAkV5wWEBfHTYgr+1WSRpyXxHtcg+jUhOmOut8TM8uHY6pkj8INdIjNFLRRGDd5rhdgVCI8pslD /5Xz6ls6d+zwfD6ISHBYEv6DB2uFRe4z527IHj+MpCW3qVDLTPBDWmgteb2HqwymS4kKNHDNQhC9 MG4Q+jBhr3//r1qLJ1TIOBJ2GXSkYecj/homPJAuaIoT0uqrFq+t0G9M8EMmezUYcrqPNNNa0UF5 4BGL0gKowSe8OyDGDX30bkZxY4Fj/Y2N2gPyYAy3vOhjfsfytGOBrYv8JT4JzaltwTZ61JLEPkQ2 wd8ET89OG3rkoWpik4XvMCVT7Ye0WdPrytKnd5f6Yt3FiAMxx/tNyadFiZN24ZSnrfdG/zXyV/tK eEqdU+uGSNk9cJLiNDcWSp+2qGyEElxkUEEYkBc3gb/Bj0LkWPCwQR880a3lWNwU8Tex0ItzEzPp KOH3pCehRR+Ww/rvJPEnPu+YlVZh3DBIEAKNjzIiUxcK9vCj1cr6+5CpGhwbp8XYnPxuj0bv7ZHk /eFPo8ZozY8Fkp6Elvb0uhhuXCaEcBOxKmKBU0QbcuPG9zeiUvVx41VI7jJrv04mKLW7jdda5WXb b7wGf9LvfoO7qy2yfgOeYyif1v+kbIIb9Tc0V7UR9jeUnNbZCjlnFvRptj8y9QwpxQ3+QVywOZxT +H7PVA2IokGOZ1nc+lqrNVMqYaTLn+3hMGUKIusb1Krgc4lfXaGNc7vWOyGnpXl7EFFl+Ws/N3GZ w+3zopMbGoG7vgnnFzK6XjUfvU6T+xTYH5qt7D96wO87+VE3XFdEnE0SO/FwnD6b0t+tKn3E4G9c elJHTDeNezcMHbRFROnTVN3QVBrdTfLjZn6LnxJXr6d3miNOI3y5j+zw117pj1ajRxm7mPGoVGz9 OcsbL2eVKRuWIL+/EYeNjTrvsA6HePO1/0aexRwskUREHPCW1qe4v6ERRnRyYTZTUEmOsgVXT6NP WN5+Q5wmMqVcGsoblY7YS3ihGt9fIJXL8+KGs74hKiEcpzEQzYEbsSnlU3l5gVz+JmMfB9rTGf0N 1iTqjZiShZuEyKLUuClPnBZ25nSnwMSS198chZvwQ6MFY4G4h8sLIi9Oy2MUBS+YItaS3c8mjbdL +Rv9RZKkQ/pfW8cbjAVlfveeXUnqJSQJxWc6WN8I1SHWSiyGLFecxjl/Q8Zi0gycFxolfG6FfLHR F6nU2As68MTA381DI22jGRmvjeEa+L/J3whp5IWI3Hwafh59ZtHfglxnNrvlws3x1j+vtzienjkl IzDd1IX8Tf4me9CXozju/E0a38fiJimrT/ukR8XzAglx2vHKfb4W/POeQqeLWJBl8ZR/fRO5cMPo J6+HOesb5SM9L5AakV8OG5naLRx6BTYtezRFcMPg4LWa2kWwvqErXbOWzhGmz1Knsh33oJAXN9nj yJdPg/Z09hyyPTBT59IY0Asd3LdOD8KUZJ4ozn5ayRULTDv43MCjJXRuKS9uULsXQMVWlYyZnNWJ KN2wPjP1krC+yVaxy1GgcQ9WxYfXmhBupubLS733kqHShfJpMMf2s2rSqV5sdSXTArWmHs92VYdH TaZnHWJ56x8AouprH4oiJpvY/TeZnizHeU9oa1P/rJpzU9HbOxcPaR1MapbZkudm9bPX0rKm+if6 G3dMYmlvYjlEQZ7b32D7NBy89OoqzLRIL0gZrNX6Sx1fzplO/zP9jScbMRdC4zSxktvfiDUbptrF t7LnN/MTceM6B3HciCg0iWqznyct2lSqJxFrJOny3SL68N11cqSWRVn7FtyIMkPOBomJsWxUaH7X zjqLAcfhwg9xzov4G/HW81H+aH9j1HC4llW6AtGTr8mlw00+cZaJWsw6iHP8Tf5GjKHE20XERv3X UZUONznssZjEfy7V1d+UF26lw83PVfNTc371N+WFDb2zJ18+7Yyj+bnrm1ODBrd39TdnVLUjmy4d bs6hgD+zzau/OVK3z1m9dLi5rm/8Gbj6m3Nq/nFtlw43P9M3nIPrq785TrXPWrt0uLn6m6u/OavG n6bx0uHmHJb7Z7Z59TenUfGztHLFTWkdHCefdhYVEGz0J14PLTi0AmSlw02BMfytVeLXp11ypElb tF2Sp8v1HcaNcjeyLlgOvfvDBbsvW9d0FyNvfwGju61taxf8W12w77J1vVVo7H9zOeRee86YgZuz RJLhTm361b22O/jCY82l9YjC/+M2SENMCX0JDYati/sOrur1qnt1Pc4olUvq8hzQukeDcYTGdYZl 7rlw81Fp6nC3LhlIaJS2PNDJJt628wW3TFGCPtwSp/r3UvkzHBYBM3Nui37jvBr+HAZUfnvkp7BU 3WOeEBmeWZ1i2nLFyG2FVZ7in8+Fm1XdkN/dG3AZ/UKwm+dsqGF+a12jjYWDC+wSJTXo0+JOU4IZ S5u7hGMFpvsMqEH2uXBD7kqZmo/wvtJQ/2Xvzrms0puE6PjhBB/RRNgMlOzPtltLNlqBkIZAv+89 V9eSZDmd594ezXAL88cq2qmztgNR5TvUGz6uHEvt4y5wlZ2jgrR3qmWRfqGdGb1H1extUV+VJNoU MuEao8UIN9VqW6OD04amdodhG3jbw6EN3My6U6GphWSpz4TXnfrega1gUW2D+tCCbOE9B98P5J7W /ew0+hRr5Ty4oZtm2p/vIKH+L+1Z6qrujqXmU32MbR0VkLd1nbP9kGB6jXWtcSAZC9h261Htjhyl N56rfxpddaasocJn27LXW7lbu2s/v02QcXeoN5S5tP2EKqANzmo+qi162+4L1gxox7gjzwKCpg7d 6vPYsXBTj0gFQBs3B1t1m3oAgZg3lW1NtR3YRgEWW4ajKKPn9nttRPZZBsZeVXWPXtuo+24eho83 mOx/N0Tj0reGOwJR58KNou/nTmeuom3j8xWm1YCpx2X1acht19ZpMFqKIOt2gO9wm8Jbf/TZUEzV WjQ1pBl4xlefoMpNbY2xtW+OyY5yINTmzrCkw+dztdPYDkgVJJsflqXBrTzkfqWlbFgHvH2XTJtC Dtx7ipuSEdyP/ylN/aY+lkj+VBsIPfYOa1NpgDzkfedgwb3edIMRYMyeaFa7gfZfZuf5q6G2HyeH 7Y1krpTYbpknQ9F5cAPW596pm6iLZ6re9vY3AzGQWcPrXtCntb85vjo3XkD1CWKswVRVvw4a3XEA 6Il5bE5Mabg29vfYapEWmppj7oF43Vu3lriKhaSeWrFQ27LGuEcg2O9xd972Lqo5J00NUWNbHa2C pmz1cVvDO/HK9UNFVadjZB96TuWgONYnyAku5iMKgZMXyp21Xjdq1qJumR83TWfdU6zUrUhLiBt6 F2S3156j+jvgRlugBUbIqkdNGXwegVm36a9gFlognCZsrNI/4J0JVpamwzGNyAabR6jyObKwnNqv eH53aNo/ABkm7pL3lSNBg0C8qszrWDaEAMtGpk0h1TTdpnZ1Z28GTQFZXbPATH284He4yHQNTT1b izfXpuHHw2gLSeojhdx5C730LVTFNg2awp7yHOU8uHH9DTL/BV/clPtt0+m42Mefwas2N9aguoIF MFFJbLJnvaGsKluLoAcGv7dMMH7wgZhHqNJq0mbBsmCahwFI7vD5iv1NHRrpWlZtvvotPaoQTuAZ JARkKmlTIJuq2xR6piJ3m4JDz8hRzZWqEfQsUa+mrO6a4Otpok9eKzXVUtB7A/Xb85XUd7CRrIJN U/qjH4ebFtm4o0ViGw01YD8KpNBnE5HPaGubvXXP0lANb/pGDn0oaFh3bPILrj4fgBBac9c8UtNE mu0bmAaahfZrdfWlgcMn3Jf1InVM8jvem8L9gCFKmkJzeU8sLVV8aNlrigSK1pfaGxJONjVkqz2p BV+RQX3jsH7ouF036j15SKwxxHK9noVMOq7Tl3Phxlt1+gs3mKHQahB/J4GAt9ojH6MF/+LdiBzs 0+LXDciZqvFWfDKvKQMDze0df6j2NN+lM0tNd4nqLTjZsbAL0lA24gj/Em3nXHFaUS0KJOXNCNo3 qPx6NDvLCiaYCFfytNv4/LgqAE2RBuSeqxIuuQn73jeq7G9F+T9lvXPhpqj6BLMfTLI3Xk9XGaT5 U+FKMqTOzDz5AvUlHm8+Sa5Fh3J0vR+Am8AWpuOGsYkgivDMeKYzPP/eN8+0hgR3SgQUa6tMuImP gD9ZfNz41oyXxKS4SSrs0aO1/XTep2y4KaZh6VPPwK1Y8xeqVR7cwPOImstlff4qfcHqsg/Luhle QW5rdR2ndqr62Fo4uj7r4LVnu0uSctVtAwJYBacKnHETsgESxAurPvqojGH1socqaOQRoOp4KiNr rC+blQ/UaGq2OtY76HU8hjC5/6Uibbps4s+nU/wjWyoRbiDVNtxN+7/MDSwUYTW607/wnN/NdmoV TaSNrfwxtcWAZIDcPFDXkns7c63BL8sPze5b9R2qPllo9dJpIkPS7JrkE1RVubOWjUm9sagrq7aB tuZCq3cbGuqtVu9GVxouYT3ZO9civwD2SoQbsviot0nKa+Mo2tocwEf8LDG8OJedkX5AI+d1dXdw 4LTc28FZbyCDslMPCzxuvX44OJ3ppCrBRoBdawNVdlDFQUP1gGXnpbcRrPwP9ySDuXWk3xP8vscd WY2vw+Fg0VRfKV4lwg2RDZwFwCDQrDnML55BnM6BBNdk/axAprlbG9V0pfusv+rKc9eB3AnWdOxu 9Ha3OwLo9XCi7EWGx8FNVFKFQAEo8PkI3AU0CKd5YKGzlbqrLxmZz9aKyOZd70KT51rk/y24mdWR NRjRXBaWDaTHcLZRGgNCKLDcd8h+vm9xipPe9w2pz3Uf8qGQ/IYEjw7nvA6OS0AbwnlS+B+w2Nji rKv89QhE1qs6Q9r6mcD0XEnlAkgsHW4adwcLElkq5ObJ5reQ71chyfaqOpZ+Zzlqo0ZMX+NOwp+t Whst1jhFpn9aTq+DTw50rec/Vu9PpwZVvg4+wcJS1zgtgGUDAmj0HGjtrqo6jjqRe07P1H7DR/e0 bAEtP32VEvkbYwa6JT/ryhYwMoSEp4bti/Wi4OSn3a0p8q5aqxmbIZC1JkrtGX/ugC+R8Xm5Dnw3 Ed611ZCX/Wc49QIGUJF9AhsZW9jEzEbDCf5DWmdW27aGdgveITnah/2uTWgi/LiWy/qdEuGGKl50 +8ukp+ymqakFwqziUPtnl/Lgxk2F4bMArLripH1e9aVJy7y1ykZ/va6zxNAqG27KpryX5Kd0/qbE evzdrF1xc0lkpPd9xc13o0G8vyturrgR15YrpTcDV9xccXNFQ/4ZuOLmipv8WnOtccXNFTdXFOSf gSturrjJrzXXGtecTXl14P8DVw8IpmyQs6gAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image275.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABMAAAAVAQAAAACMcuh8AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAvSURBVBjTY/j//wEDMv4Lxb+g+Hs9ENc+YPgApN/vB+KdDxiOywLV /kXCP1DMAABcfTi7YCZgogAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image276.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGwAAAAVAQAAAACLMDZpAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACeSURBVCjPlc+xCsIwFAXQfIj/4WZ/yS2DFPpfSlonf8I2gkMHwcTp BtLk+tI4uPZBhpMLj/sU/8erTRwy2NM3sCtdC1pG+3aVpxedcEKlrrxopqZwJIQmMlivHhiBLuxN HNpJUlxLSkmTLTREVzi0lbOkszlzuXt1izvt+MEkmw9SMhLSABZMWZhY+sG5ykz0QvkLeb3o+Xtc jpvO/wJP2hBzfj7EOQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image277.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABMAAAAWAQAAAAAK5prSAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAzSURBVBjTY/j//wEDDD/gR7D/QvEvKP5eC8T1Dxg+APH7nUC89wHD cVmg2r9Q/AOhF4gBEmI6ikfpa9IAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image278.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJwAAAAWAQAAAAAd6MheAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADKSURBVCjPpZAxDoIwFIbZvISJJzHcRI/RwRA4gGfwIpqCE6OziVAT BgYTi9NrUsrva3EgYSJ2/N7Xv/9rhPnpoiUwiv+4XgyEHN2GVAA6QJ0QFKx66wBvIzy8eGxR09QU AaYXgWHvoYs9rIhghLRwJw9N1UVPqkCZTaUtEtWv2FRs0hXEmd7kAjoboWzZbL35COY9QM60JM+/ zJ4zS7sWGh+q+fUdUMJteU0L4nKkuGftmzrH0MFvSFpP4YAmBxo/OaYMjVn283P4BbJnmQOsiPsA AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image279.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUAAAAFyCAMAAACz/PM+AAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAANI5JREFUeF7t nYlC8roSgMsmO5V9p4IIblBREBEl7/9Wd5JuSZsmaQHRc/94zi/YNJlMvkz2RDOQ6AdRzqC/BN5C wnDYd5mARF/EwjlPlYOL7TEohxuUJg6UfpNVkf89mYrUdMH6UkxwnKCjvRMUxH1f+8UEqiZSUc9H ePubBConWFXR8f39SQLVk6us6dge/yKBERKrruq4Pv8ggVGSGkHXMb3+PQIjJTSKsuP5/XMERktm JG3H8vzXCIyYyGjqjuP7jxEYNYkR9R3D+98iMHICoyo8uv9/BEbOFPaF30GgZLTBEzJqauVEKUfN D4oj0Dn6wqJ0y4YamHflCok45hApdkFxpfLB9XWy0RgZNlYiVHQjCynwXBaoYrxhwXDlOZpAf2yS VGP1bZ+UVCNTh8Ae8cPHLxzhJKU6JoFxBPrsmQosxAhZrHJl8pXtH1OU4o0HRqYA4uzfa0UV7ZyY QCu42E5armMRGEccY6lpPRUzGD1wkcrt0KLnikTxR9lAnjS2oP1lF7LbKCM0H7KayF5rWq6uAEP0 tApU7gQWPVckJd8NMAaBImEarQKU01kZVc1RnvE408B9ghWUKSh6WsNDdMOSRRrJ/h1pA0VxbbRH AHA26V9Nn4qdO08XRrFxfX39kuvL1RM9raFhekHJo+X4UDANCEUiEOMjdNmXBDzvJIyvko5KV5Rf fT/fvM+ztmVREk050VJDL8deYJX4YsSxgaiJa1E2KverHc1L+ekxsx6hQg2hdYuNu46Va+Evcicj kA5IOTOoQqM2YR6FwNEiIIdPF9/ap974LC3R48ceNWaUd/CYOljqD+SCL08iJ1bBgJ0sVxzhYhGY +A4S6CBpBVxMDdHXbNjI9ofz5tpn8FIjm78fIfDIXJFp3M3lKAQmfC0TW50+YhoF1HxASB8xzWaX QFeJCpZLkUUFAybTh/+5NOYTEuiWSyvSerKWRXtQ4NwvBC7Ctl05uw2MrBBWIrm+T0mguETaMWEC rSKM3blr4UAGyTUSsco5KYGyetVOzs8RGFSXtEjSHlS0HZtAH25OXFIBbRv4IwRyhFHRiXJamDIU YTQGkVqYLX9SxVEeSBG2pBQ64uGIFCvUKaL41WI+gkAm+cq5ZhNovywWkug5gmND476ophVp3nph x7eBLIMRkkka0jaDkteI+mKmmf+aspyqsR5FIIWHF59cJ7gIq+ZxbAJDxIisF5nGjyPQw0MWD/3c JlDxFa4lk+IVpqgjIpXEGbUn4jN60W2gIltcbyHvKhQDNQIV1cwYmBi1sBWNJZLtlLRCNaSVJA0m OsQyuqGFqylmhAoBxiXQVhmjRpGU4J8ajZGnh2ssJQQKQlUhUC4U5cOzgeLqjgnUbgd62FFaVIg9 mg1kyonLO8TIBZPnm/aoIJ6KjjnGQkIgq0Cl0RierISnKLUwv8GNM4xDoUIxkGtHQcW0F4pAhXJu vzmu+2IhifG/H8oIS+C2Mim0WgMrT57ybd3Y52EQJxADy1FIjBwxWLEU1CPXMRdpIYHZBOOSn8xX GPTj8xCU1iLQG5HGPvSP3rY9IVN33+nv+tfeKHe8HHKEZcKyCAwwyLWXrBA2pCIlKeiY8qJGYPnz +zv1PUzZ/96m3I/4z69bbsaHE+gNZxFJ1od9xsBh6IUNetVmffTVCyiHAdzNsABeMnxIhMHAaaXJ gghBWkhgeSXKlvc29ylPTB6BaDDojUkIda2PMtegylv4YDshgb4oxIqxdUc8/TiBVZECW1iBQZEU bSBCpc8uzNNlh/s37QndvehQyLWAFYR0e1FQEHHtkbAUygr6WQiUKzAocziBvr5waYRg2qR//74H ve1ukI7eeARS4eGPtjUT6ir04X+JQD3zMiDTpINZ+6OLUp38A6o2AlaBKXkegdEBlI5j/ACBsK6A dqQIRyGQqYWNu3KTtGGer1Aip6NiRt/edN3gPBv4nyGwuLxh1/dFtoG+WthWVqOHjNEYqpD5KBEs /lappXsi5LW/SGA2r7EN6eMIdFirD5JQc/R1aM3QNch/kEC0196CRfiIWtgKTFI5+ph0vgYJNE2k Qy7YjkDLusvXwk/HEhhhRNoto0QJ2aFnbsNq4e5rqfVoG4lsPqW3U/msT4WXbgcWeQo8msBAIv1/ MDZXz9qkctV7b3tQcWzg+NqYP1fw2+11dZtcbcdpppa7PIF9XhEOpt9fdNxyGnk8kITU/ko/9rPF YmuQ/Fo3yZ94MSC06iDzi6zCXrVQRptsjA7urTPuou3A289OL0WLc6JaWIzguFRx6/5i5rWQMYl/ DoEP1+89a0FdeoT0F1geO0rTYV+cQD27zeoBBZ6PQALaQbPmQm1nDHsDsGxcBPO5vm30pkukX2cQ Wk5/FYEBVUUmkNGFPzjT1yzHSjIOGnQmWdpGa38X3A6pe48/7CZ1WGKMtlrZ1MedX0UgX4FRCBTW wkVi/9kU1zVruIZxo3Vg4Rx+vplcJ+DBXmui94FpFD6r/eT7/xOBxq7pUx/S8Sprv90H0+Zj0Hqt mKoPdahzrjcoq90h4zvb1Jh2zMVt4PEEsiPSgfDysD2Hdvrg2esb0w9GDS6DxIt+Ax3sVOUWobeK tRaKhTq8Hg6yLvqLG44mGGREZflwVpR2IL8v7IrZfweCbGfA711nl+dKh0a4JmHb2s6LQ42sAQM7 6R/q+O8QiJXDdfWxp0GEmh/F77AMvPfnhekE+p2htvf81wj0amFeQYLUpigNzhspXAL4RS6VbjIA ZhP8oTV/8VUqlMKBf2+Qww5LPCciL8JBkXiAkeLjzAuHlCX858TCHbjqQRW64FTCVoSp9IaKOd9S 2EKG/V+0JxJQ1VHtQJ7tBLuVcLodsyQUZ2yD+WlGD7CoxxnJebiji34YZf8lG8hNCyF3a2vw7Rl0 0q6FEoj02qetqWKebf/ELaai93jlzM5ZcS3M7lj1BQPTmnxbxqeL3ubAK04WUE+kO/uUhgbMvprH 8YcgqA+sju/tu6L+LkLgY5l2wwX9bVPjF5xwG2i3AwN22MoY6z2jCZ1YlISymz3Mv8MJRGio4Vnr VMKMgM45bKAozHl+VaV+kjPmayaEDQ4zJI2B1Vns+45Je8ig/ATGpCp9gQ3E2s6n+zCZArkoSoI/ jnBtq4fCsBxldVYV2vdyF06g3Rf2JGUCc97LHlLrupHPQG9jIWgFgPf8c/6bXwrCpPxpAn3Zh9cH yvOJ54dPIOvT+Yb6jTGyunXhtTDRdnY9Jb1duUwhVsOXgerhUJBEIZCzW5OT1eEE+mygz6o77xlX r+Oq1cori2wgumvt8w3FBqAt5x8nkNcXpsuzpdFvLbu097YL2oHQVca1zWpKhqxU2REZINUwLH+u uzCBlCT2x2KjuSt3U+SbgECD6A+h7hd9MoNIQTJFy95ln7vqlqzSp7OF7JWT51MUG0gnCr8H/3fG zSbS83jAqj0J6wujtyvQHyFBT36S3gt8VJEtXE3ytxllOAH9JIGBWpgpDRaB1caBrJiBR6tEN3R9 4tAbK9VrL9ZAIkVzmJr+uA0MmxOh9LhqjOxhUGjItElDmp9o7+/IHKYH9mCMjCJRMZW9yz53Q/pJ Ajm1MKU7DFC1sQT+SNFcAVbiAV1PG2+VJF6dJHd/nMDwEWm7Xls1KvbMs4H1J2wHsgapOMjldbsg O0/CekQhev7zBKLiZID5I9WB3ZAWtgMZRejdXLLIjqpybOIfJzB0XpgktfjceXT5wwOrhEBVLqA6 Hn99rExXqyRM/9t/3AaG1MJWUoew5hzWH+IvVvkFJ+oLc3TR7namVW/CzrYLtMdfQGBYreiJFprL or1yxuP9FT55kOgS9Gd93ODBBFUGieoTlRI7PRJSd3KEVI+HyZmotbCdSFFZ4D6D95zVWZxyZRY+ M3mTaMvjz1gIRqRDBXjrtSaL7+EQSAwieGkCrY1t4qwKV234fuFM4er2QbfKL2m/kGjyqy6MSEcD g2CYScJZj84sPc4S90eU79EickOKTmA8BkMIxHJkx9PUbdUO1rV/ZnWBhuq1MKMaY5/d6y6AlMCX JtBZKxFPjhAbeNsY7W+rwB92fYc/swq4qzakQ8EyTJtmm8FfQmAcBjGBvIb099XrA7od20GmZvYR hUR/xytQL1hjNo6Ll/M8tbshRRqN8TZch0vixLav+/XMIbA+Sb/qKFW1QRk6BdnSX9RmTDCh5r02 2ADcjri/hkA5g8XliFmhjAms6Kwbfg4+h6axOLQN/MAsJ7bWh3aiDB9Mc5Mwfa9E+2pu01CdfD24 4l6aQHq9WJgsVia3YaVVxXd2fv+1xbpJ43FUabVqn60ZeTCxP8yuku/wddaaDKwHcd3s6gUfvvwB dsES9xcRKGFwD0sj67TNI+KbrIO/mbqpGwb84/tgku/NBLxgP4z4m3g32kDg/djbHnFpAtlDJ/jS WJmchamKW8l6QCEP5GHErhzHBr6kR6FLCX3ef7AdqGCSMYEp59hjLClPvHAN2nxbk0qxnPWakWF3 K12aQP+a2XCttEd91AputWJ1IarKSZEn7cBoZFCZaxs9+v1fZQPFaLSX7KKfeATG7IkQtfPcpQn0 HbzDiuOr6IKn+AZSdF4Co2VZVNLdxMTpC/NtoJjIaMmhbGAsC/hbCfTZQB+BViZGcEoE+j0p2sQI Ytheo9nasxAo0l48Ajk2MFIWBdUoyrQoSnfDidkXthoJzI/9pwhSxCNQzVpFEOM3ERiORzwCOesD I5oJvyIvS6DMBkbM9rgEqjAYUZRAeZJZxDPZwFMTyLWBRzF4WQLF7cDImR6fQDmDkYVRrN0DTbhT tgOtwPnupDZQncG+fwXrZQn8NTYw2AYINBdJPhanM6XbFOXh8cOH936IwGgAOhzzVqgGypCosA61 V98m5MsSGNMGRinWjhkgpZS3RtrRFzwW1ZS2txw7qSRStqze5bR6cXCnJzAoSFhSw5Njq5w3rekR GF7luwEbOf/RMZclMKYNPBeBIgYtHZo33WzwaGD1ak5B3b+bwNB2IM4Tlbo4X0iwClRQiVILyA3n xH1hbuTnIzCcQUeQtqmkDzs/1O2gG+rvJjCkL2yxJ2p2hmrtsgT+OhuI9cRXiSp3nj91+hjb8bsJ lNpAFTvI6PL0BIqbU3R8yL/ZMKRlFMj8c9rAMAb/EYg1IGsHem1CZX2dgUBBkD7EfPeJ8Eakf7wW tiLkNd6VdWp7PIMN9Bc9XISZMq0so11hqpZ5tb5wLFF+lkCfvkQ2UFmXlEdRYkjtIOkL03H6w4ou z1kIZBmMTyDOCZT5jlroVW2gQl0sV080lbvhCc+NYc2Lc7emG1O0MtS+r/lswikJlDUm5OqRq5ib XlE70LZcbtzHEbjTNHzqhyeFIE22psXjgZFKrVw9chVzTYaUQC/JwnagNHqjomkF1tdpCRQzKJXv HHMiTgKdyBUIrM/wSTjmHTLnvhOZ+jea9pJSrMUdAhX6wop25JIEOlmrYAONjwpMQpiPQ/NgjNj1 lY94tXIBtOu5UxMoYvCiBDq2X05gk5TSx0K/kC7uO/QJqMXSx/3Lx0f2jDZQWBdflkAraxVsYPsF F7qPBEo+G2hNH0hibvXhCNaNn5fAcAYvTKCVbjmBKHe3fR9NR6iQhEunrPPpiMMB1PGGazWTFdMG Chi8NIFEBaK+sKWn8vXVU/laS6DPjz6yDhXyXGCr1+ltoJVXvJ+LE4iZkBO4L9YR3Oa37s+L7R05 q5gi0L9fWJAmh0Cl8UCl9uDlCbQVSKeaWxzNQRd9wz7fdsK/SN9HoChJttGN0BcOk8vfFAvPNbmK uemV90Q8EfxHP3GFqX9WsvgQbHLpo4BAYZk6wgaG2EG5euSFnJtJCj0R6z1I05GjMQyB4gQdRyDP DsrVI1fxUQRiAeQ2MFRMjBRtAyXpOcoGchmUq0eu4mMItNqBglk5hegpAmXJOZbAIINy+WQysc/d 8NRsoOX9ZARKU3OkDeQwKFePVCjGgxuekg20fJ/MBqokhkQYsxZ2jDbXZgmsjFwuz0ckAh3PJyJQ IauPtoEBBuXKURCL8hKFQLcdcxobKE8KVt/xBLJ2UK4eFbliEehFfRIC5Skh6iMuypwIL/08YkIH TpUEcz2pE0gp/ZTtQJG4pyKQZlCunjMRSEd8AgLl6SA+TmIDGTsoV4+iaLY3VQKZiuw0NlAu6OkI 9BhUiVWu5Mg2kI325wmMOCcisINy5chVTPtQJZAJNXAUfLSGVvjpbT7ZT0mgw6BcPXIVc5Mr7omw 0Y6Zu0lDRQpKYhk10QGMHBXiWjjWeKA/ftuqyhQkV3F0AveV0ZL6Sfbob0t80JWk8eBaXPzBJdBo m9u5exoO1q3JSH9aAu02pVQ/MgWzz93gxLd6zd7q1M9Tkf5WL4Qc3SwlcN6a1t6vOhbP5RXqo2KC vX0cqxA/O4ENtOtiuXqkGvZlsh2i+E6l0KPYcWBwp1I8AhHKrYztJznprlrq7xpPRvma0uCpCXSb RUIdyVUc2QaqXA3JkUlKIEL3uwW+WQ+OiPram8/XlTZKzmzqSIAOgUo2UAkduXqUgnE9qdXC8rs1 Y9lAZKSTNWsT252mozG+iHoDHxx3egJVlCNX8S8isLPa7eB0snF/cd1GiQ+syWtPgR6BSjZQRTt8 YxOtGRbHBjIJ2L8xu6aMFlQi8QhEuS7cv/rUuJ/mX0w06kA1cmkCo/FHmRv1uzWHHe2eudaLXA0Z xwa2Ry81WLuVrb8lU9MuSq2Xd6jweF4bKFm9pkYx5Su6DdQfyw+w5IByWIGxCDRvn97wVvx5PoUq H1uUvUUpDY6B59pAfxy0p8jJDnshKn+xCITIP5giHZtAOxnGlfbZRl18AvLTiN1YbgvIOz/QSaun WCu49nybpa65gcsJWG2JdBQjI6ITCJHUR7RQx9hAK8lXhYl9E7V/1ZalHacZRT57irOSS0FAvndr 6fdHOPYRu7fEbXueGvvOcA1VU3T+4hH49ACHoFJSHEugIN8dAq0rgRh9hRGIVjmkD8iVr/NGd/58 aOdz9FXs4VqKwR9lV9TvWH8rjfIJWqTYNlAmMVYZTaDt31KB4/wEotW90X6u4MeHCspotbIxFdws 6ckQh784BOqFdKcDjTfPnZ9A3iG0oQR2r2e9JZHuY4SMF6jmEx1K2jA9yXIz5HkMG0iXXlKojmgH iqW2CAS3OKxGy2XlSedwxyGwDf6acGpveoS213BX/XIq1048/uIQGJTl3AQ+Ve4HpWlj2uhdNaZN p5kTSmA+ByIOp7kGSh+Qrm3a27GcQLmGT0dgIKRT2UADYGGclb/lzmvPMmKG8ZDovVRGTMPdT2Cm llvO0VP2rocS663R6o33JabZytNEXP5+F4FGhXM803ZSGD4VqNGY/ttVskrdhutv2OyL5PqDp3Ef zV9gf0Bxm7mW1cKx+YtVC/tjO50NbMOSTJ/LDlrG7UOGveO9uFx7/ZWADSQh6M83MC5WPMBg7e1B dmxWfP5+F4EwFMPU7qCH6s3BrFZMfKMNnUqUr5GmstWc8Tet8ZP+Ve8KP9MVeiJH8HcSAtGpbCBW GNuTW2lLowoQBccj2+5tuHwCIyjlGP5+G4GoP6LnV6raGJEZwODyNqRbGuQTOBRo1a+vCKrmeY3R DjyfDYSQ6TnjsTauY/74k0r6l7V/J6grI29dLK7o/i6BPBaMBK4eiFKAv5R9R+kduc2B/YEOL7Fy ARv43fKdzscqkthNxqAqKprv7QQEEhsYTCCvFFl/w5RZ5p+TNH1mt/LGWnUIrRDwZuZfubOCeu2D nH7BumFVVun6XvkRAtlmhE9ka1oz6IKSWf6clQl8a9TckbASWmVh7fI0xnV/LWy9CbeC31i3wNrf se+hc7EVRyArOOsf7yfMo9rf1QgcvnYzO/e/3V3G+7zbdWu6XyYqQYwYlppFBIIPcjV44rkywndI GQhf7BU2K2jWNF9xde8DC0++H/6fILANKttldjv738m79xn+Dk0PXokMWC2sPvy/mEDUh7Gycbq+ shrV/TG+mM/XDnSZM1+v3YumcNBDPKxNC8MrBWciUJQRvuysUvMW1CN+kaTfVSIQLoLsalegP6KR mdOM4SOlJ2kGMX9WHEyxZkW4BIE+o+FfHxgiLS/35QTCW1XteWVVJZs80QceD+RnMDKaH26jZTg2 HeU5OgvJ1HPYQLEpYPLfv0LVfciGEWRGjUDz6wWfWAE625BbXXHJ5PNH/jrs2N0Xiz8hgbys/gkb qEigJXuIOq2k4f8lNhDq1nwZo5RtrewQqyE20Aoz1UlC/6Xdde4FD7eBXNEEeaPwyFW/5AxVJqhQ An2KDsQvJxChbem6jnADun+AOWP8xv5QEK4OQ/UZFPmqewcxjpZrVTzWxPkchUk3JMkJlozRCLOB PvMcywa2kwPYypgd63OsP+z6iXq4DbSjTJTuve5bGIEhhUMBM4GXUxNIMxiMVkwg9t8eWAcsbBqw 0Z14fzpkJTcbgjc9n2/0dPKmFQeHwLCKIwpvPCbsZJ6KQEt+JhF0ycGPgzbQ7UpsB9aUuJGf2Ace dfH5z2HtQKfSyMKYaTk5sSHkE8hkZ5gyGU9KX05PYIj9oegI9ERcpfcxf/jbaqiTHjbcr45/SW64 blulvVl6XrhBwQfGorDs0Lr5dQRSafDLZmnHTyApcdiNNTIfjr4r0L1IwZiAAfer44e87a5e2Jg/ EkL2qlDwJqZImJyiTP+Z0bEScX5P5yDQETsokKWnEAKzh5K13HyYsFfPuRfVC2933Se8tS9GeTK4 8kZj3LykTbNfab+QQFtunsUNEmjTh+q5kjV5Zo2ngMcFHtgjYW1E7cA64c8xhygzeq5YPRIHNU5P /XfbQFfwAII2gXD0k4uBrezbXvq1jbUF7WH4F/+17AzsmeWa0uIWJ7rsaDBIeqM0Vgx/ygYKLAsh 0L6w2fOmr140qwrNJpyL0N2BKWOV30FDWr2k4ShWX633rMNhUJ5LEygcMw9w5/+Dc+wJ4QL/c5fs XVn92TmZw8V/XeD9T9jpMB4o7Avz49OLlWRjl3FWcxMdemqj31HPGZ5PN6RI7UDoK8iiDVMjpMOr hYmnfS93tbQOUiG9D6y49rtbkK/wtKbABoYJAl2YTHeanCSTSzsr7F8kz0KUGSZ1+N/dkCL1hY8k kJ4T2R9Ky3LeGjzdjewKNHvAqzOwK6u0A8OTZ2avHh+prZFUZeO+JENB/Dwegb6TzPlR8JNFEQge +q3JoV1f6cRvN2/3frNON5geD4wOB/UGbKawwLPd3yeQJCd/KFXaxsqeBnpw2sBPjv6yS/vw0E2k Wpij6u3EmWuyVEe7nyfQ0HWpCfRkLJKxParAoBRZbVbfvCYPc5izJHsNUb/rrOrIVOzVCfOVVfiM Ztd/J1dkHDvatEut0bowgd/+exYF6bkdVf34vH2Nlu+za600SiSWtUliBKtPR9MP+IU/XJWWB/x7 OfoqjMlfPr968Ab5W+z/XuDo4PVBd6qPyxKIRtRMWHglSIScvxtoRM9BAZoGbDfurvr9pzq4YhH/ W68/9a3f9Tf7D96jt+KqZT+M+yvVwYcvN9zK78IEjtRr4T0Mr9TthnPkcue+MBRO7KuEm9a0acaz PBcmsPykbAOzML5Xt9bMW44lVpJ2x+LHaQc675I6w8yV7Ko+KIWK/sP9xGoH6iCSotuDAoeCGQ21 RpZkPFAgiy2pMSSji9zRrZ+vhVFVvSeiJ+qms1woQKCvPRHUg0tg6LywLPWW1gLuwjaQrF5RdNtD 6GoznLAfITAYCS28LA/URJTd7spkmWhWLlhMdEbVzHOZKTiNDeRk9YUJ1E1F/ETerKKllr1H20CZ IPEpdEOOMhoz7CvXwqHWxzaI4pw4hQ0MiYFfoUQHI1YtjOd8jnR0IyM8+51I4hOoIGZ8+pj6KQqB sENfgKD9SJjz9sOfsIG/kEBuw8CVU6YU7NHJ9PPbwN9JYAY6t2Hgu+oR5Lyysv+rNlDQFxbT6Wju /53A8NEYu24VqZF+Jivup2gH/kIbiIqBTZVUoRQrxXr68wTW2WP1aK1eoBbObkUmUFwLM31TZQKP 6AsTXdU7PeawJdqGK9QzAi+x2oFH2MALEZi66fluoPB08tMEQsx4MIEfLVNAg16c4utVJuLsP50N zAWPE/DsyDEMRicQGMINaa5zEhwmkVOB/LgNNPHmf2l1EodFN1DlngipA/gE2oGFyxGbwGNtoHH9 UGQPgPKEPIY/Sg/KKxNAe7ghzXHyMnExAlHmMRFySJ/CuIiIzFgE8tuBblBnIDDG2hifObFqL89d lEBuLawi0eUIFJTTOJaPk9goNvA2y69gf68NDOpPJb9VrGOsWvghaANpjYbH++ME+guuyHTHIzGW DQy2A1XyiuLT8S5L37HtQKWCG0F2Qc1pRKmFgzZQuUBYKvuhdqADvFhF8cgLNDmi2MC5Hm2Bga/6 o6tClbTxr0WTp1sYtnKWSwCNbgNBd/XAaIyyOJjArjsvz2+PBwOLNSfia8eEKkKeE6dtB4IK8FG7 bKBR7Mj2fmK69lCRwBjtQEX+ZGZYlrIYBIICAysTlAkEeVYaOSvaMlDi7Hekj0GgWsC0QY5Hoqtg ZRsIyb4r+iOT5RP1XP/QtNeoBEbuC6taLunyHFnKYhEYxD5A4G0Lb7fSm8jM+g6yqsJKxxd7XvRs BMpootUi86vIchQC84HVWf58MtLvsyIyCgtULldhZ5fn9gCgptWsZdAyA+TUA1HXB8qwYSyH1LOa NVVuB0JwwdVZfgLvtAL4e6yZmfVj9oMei8s2y+PHclO31aeWvRFtoJypCxMYXJ3lz6R2Dq8s7xxQ VntAJXLSn+Uwc0WySh9/UiYwkg1UQIpWsYJ3gZdYNjB4akfABr7gIfTpCOnXZbS2T7Z3xPA2G57J Bv4HCFxc1xKHYeMd6S891KAUiJnzNhsqE6jYDpRMCNIFIUrDS8TomQjcF+vv14fVcx/133YD+hRi rEB3u+uJCXTy488RyLVl1c6oXIftCTo+doOxgTEIVLKBxKha7XOZ+102kEjsiOSIrs/eMyME8xCm 7k/NmQj0VPfHCLS1J8t06/n5bKAd/N8j0JVYtficywb+UQIjZXxsAiU20LV8qpn4e2wgI7Fa8Tk9 gVa18ScJtA2fvwYJt4fnsIGU8v4agQHFqTQhGALVqh5hX9gh7w8SSLXuVBlkCVRQH1GL6PxApvj+ FQKtEWnPEisogvKifMe6+85/jkAyHkg5dVXGIzD0HGl/8f1LBMZvCZyMQLb2/Ss2EMDD44GMU1dm PAL5NtBX+3pWRW5R1AWWheWGBEP6dKj+z144oALfeKBS1fuTNlCW6PDcF6mA/8wNSzInwsQpJFAm Az0eSELVDWOru+H7c4MUzKAN5BQBh0A19ambbXF4FIHhKfcHQa7pie9YG7itDCazVto6dse8u0PZ fdW/qYNXC2+/h9/2CglL6Z4NjCaaLMfFz9UI7FcqcDOj898y2fO+VJaVMSSA/Kf2Q41IW7Gnrwz9 05p4uiq0R4V56sXbk8BtB4LP/AQm977er6zBRn9tLFfhzxJYnhWLb95//SfqS/HtEc9RWhQoOef4 O8fzevTUta5Rvk0axZd0FRUKJhNSkMBDo57tZ5+agxw5DpNWopIMlCe1bA/z5QYkvmNdeBS7fbem qiCBQ2gHzwX7dKirNULJR7hYWXMPl+LYQJA50XDWNzWTBXeWPkox/mEChaenWSc+q2d8gMBW0776 sVVC6KsH5yBr9DRA8Bzpsas/MJuZD2vB7G+2geKJ7cgE0ofQQspLS2TzhAl87qF50Ucg2w5E7Rty W5X1A7suruF1fzHev/VvnVMc4Qgv8MauyfvTBDJnaenV3DNMIpurarW96RRRdZ2oHwb0/XwBAkct hnd9Tc6WYgls1l5GswmxrOj7/bbfh/OR+TtFVE0P35+iDZQX4di1sPFdT+Ed8JWb1wnGD9Vv2xp9 Hjkoi20HZkt7psJH7VLGTgelxMwLQoUv/Pd5o5mdzp7Q64BbdajbHp5PV63qd6zDXleWj2NtoCXX qjO6NrMjuINgO/LfUcqakIp1YDzlvgfkZjaGy25uXrQuFn6voIX2WkZvHe5pIz9NoF5Irj5HJiV+ ZBvIu5jPvLq6q0EfGyyVTudPoB0IvJGjfpmfQc2ShybwpvVpNR7SsDIihxlll0h4RvQYBmMQuNLe 6p6Rh8hPQ6AoFTSBhmXxWJdKuzdKOg+6Lw6QsDbHzOGGOty5znE/TSDKd9BtUIGxbaAk+wlTtA1s 5oIAQscEjCdLYPfGUWC6ggxtt9+jKVX2L1gLP9xDQ5de7hKZwMgnWlIEmv61XlYGtAfkKBbP7V7T rSzqP/Zm7eZ9G60KiWwZqz7ofppAvaClxhq9ZjKyDfS1A4UM+mwgauIL04NpRlWCoGcD9bY+h2+T AdyiC8vsUFuH22CpmC5HoPGd6tdv6d1ykQlk1vxKijB5TBHYCMFXf65zekP686S21tsPeAR4F3Lr 8E8TGExwZAJDrsflqpKxgbBBoMOxgMQPsYK+pgxcDrEp49VhuHDTBZyGWCUHw/3EqIUDgZ2awG1g I5RLoJ4MPXwDIxjL/UECJTbwdkTBwthAlKmFJzffg9dozAyWOVa7l7OBIUVYJKzvFdmsnMGc3M3Y wIng9NbtMzuQrVfZYybC8Py7BIbq/I2qZSgbCPUADHeFjnuj/KtO2UBjHFranfraUt1x7jfaQNiM 55sUsW3gtuRb78+mXc+Rrq/l9KrqxM0fJNCuhcMzP5Wwn9mMWOOB6M0a+Av7Qc01GVMggIn5+2/X wpD+CiBI6dcmcCTrwswcDxt8Payilv4ggXYtLGDpjWjC8UD6wjBQA7smBACCwrP23WAbMjFKEy6I 6w/aQBlIkPYD06+wCBxZF7+KXCuJR53xxdh229nNg7C3juOPyqMjZuXenQuL1IRx54VF3lMJkyKQ XA2Z5YwD+oCEGRWY02taF7MrESjLEelztVp4U9n3qZ951vlC/vqIrySky4skVv+sHNd7xbsh0+4L LwMD0ZwXhx/fKevyESyQl0UhIqlluciXG7CQwP7Ve4X6ST5aX1rk/5bdcVAVxp0XFsr1htVl+bDG A/FMiNACWl6HnU9PfZ7a+HFJ+ZJ78AhUUrMVYCLQxDo9gWZ+6EENNtBQAhBGDxru6L6UQNUsV1JN lB3rgdVZdplRE0jJBoLyruyJIvgINrBdgo6ZLAK42L44T+K6xirAYgLleCn4UCOQFgUTyL2QRSE2 y4usL2wHROpSy0ERVgKwDxezo22JGEtLhc4PRzhZbqg9dwP+GQJJspzdmmIJUbtiGz1QYH4vt4Bw N92IvNF+tqobMYHK+S32+LMEWklSJBBl3HmDxcqiSuz2B3sgkTAoIVCNL7mvHyXQpkKRQGTgkVpS PaVKsk4IeCpa/OGf9rNjB530+TUhywzl57+XQFBJ07GCb+SsI4nbUQPZlh2EIEJsoJwsVR9nJJBT Z1oFS5VAxwoio/aokh660mgnv/BwoGsG2fdleRHh+fkIdGWnpLH+pmYDsd87YgXN3jT8FOiwtG4f 0/R+Kp83lfxQ83M2Akn2By1PFAINZJL5quFNHsqyWno8X6j83NPd5BFTSj2MwJjYa2wCgyliIiIC B1xUAokVvE0vYtyxjsmdDexlXiReWqCouRHuPzaBQf3QkZBgjycQ6e96cZpB39CVi/GDKmnnyBBb hSF1yhE8nodAK9QTEIgWlXuYMP+Me8N1dp22++2sQHGyg/9OdALhjarvbg4rECULg9WqWguTLNDW 7e/8Oyz0i5NmmFvKvBY2ZXsyVEnCiDRGJ3D3+VmafML8V7CGsOMO488RTb0WhrzKlYej21RcArEl 7DZu7DrI002c3DgVgXV8/p/GmV9Usy+AVQQCE405Lr54SD9umoFCZy3e7yDQmIH+YMVdGIFyPSqN SBMbmljPv5ewODfi+YH8UvhbamH0ltM0e2MMI6ms5LqecRGW84T1N20PH+bLPme3pvx91oe6lT67 DYQ6UfuwZkHiyGgXYQUxs4d1ewHzQ5kFbsYc6YomJ7Oj5gLPf/Ra2EBFjbtCkt9y4SRcrRJ5+yi1 7cvph71jFWh2atbySuViopphXi0sLlZ0eEaVs9aYWBg6i5w33sq08cGm7ZtawhImp7kpNc2h1ZEY 3nW9wWnVhPn8pbWbL2pl1ynY8+VFlB3rciPt+bg9rPwG8y0Jm4zx5uPwn2VBaxxG68oI+yktP79k LwgDg4cvuOmAF8edGkGKwPBcUc71IIFZ2NYGqww8B16M/ttb8a1eFP1b3PeLb/Af9tUvVlvSFwTB waN6B/TX6bmb5X4lgdzOWxYajHXOzhjlPCEet9z9CVHC+NByB7ze8tQAelZLuFdOVdQggXsYGb6l 1sJEzfqQmKMEQ3KgNGMWXkd5X+zXFfB4G8gncAaVwLF1qGr+hdlmUAFB2FPFcSHSb5/bBm4TdX1G 79ONlvdhCY0SCi+MKO9flkCkH1qCheGnIyE8JGHz92gBIhCob422vRHVgEEOWca6z8EzWwsr9OMc sf5TBHZrjVYB1we3433WbO4CKmQ1dXTe/o0AIhCIDveova6g1EeqPh3qhUkwhbyeiM9XNOtzPIHH h3A6G5j4wAt3zF4GvWufT8Wcf5HbPwLDdG3nYvWlVViiufYNG66hVTWA1bQCvEKyPg6B20BXWD2U X0VgZw4Nkqw2RCm8Y53ZfovlPBeB29rLSv+tFjGKDax+4FRktVs4WQh2VP4Ygfprhx3RoZvEMhZ/ EYF3yZcDEKgnZ7Bjo9ItduCEEl8L5UyYJBpnCvgEwUYgsFgvpnApLWtPSE+ZM7zx72dsYGUqikix ljyqNRAehxtshL5wcwQWsHmgz50gwZzLBqJDp++nPSo7zBkFUV8W+Y9AoBeMDiaddw4Vm0/8aGU2 ixeG/t6id42QvFL9saSo3/d8jS7V92X+4hB4ygz8obBSN5/C3cPxxYhFYFh0styK/vz4mOwQyNFP tIsuC/+N/xMCjZfoSzTVqDwhgafKU4UOtbIFdOo187pbZE9QOJW0/ycEoszjmH/8ohpn4b64BIYv vFKq0CPwIePgZDYw0MaSxaz6nEvg2Rp0x2b3L3yfT2CUhpZqVsXzF6Iy9cCOZ1ixp0P3RP4RqI56 CIHqOfzbff4jUB2Gi/j8R+CRbYZ/tfCR3P7nCTy3jf5H4HkIPDLU/8fXI4xI/z+qR5Bm20honrH4 p6A4GvhHYByt4Xf+ERhXc+x7/wiMq8d/BMbV3EkJrC82IYe+Pm3sFarF5sIbFDbKYf5Pk5wfDOUk BJovhVXpgTcM9j2tWhNit+v8Bz4kljhz8phvPPxgKs8f1XE20HjJoLr29oRh27TRcOesi05NrTsf YU1NFvuwPrcLsI+/+DCE6fI27GHL7LLt3V1zV0aL3S3ab2Dhw6JsGJld08qS/i5jwq99c7fbNefo O4NDb+5g/84wk1kYaJ/BeXR714R5o/IO4vi+g7AgkMxu295lmiBNGQJG+mZ392Zs8JKKMpxy1B++ kcni7+L3Bk472vgvpFRU+mkIhBtjttpbJQ3322jfmfXOOcX5sbN01wQUP1u6JdS3RlDsvMOpdjf6 rLZb1TOPWnezet41vrsaXIymadu7zCZJLrAolsZdvGvucL3LPGjN8nq33unLQWb8hHK91o35tK6+ zkxUeu4sjcPXQyOF7muZxgENHzaj5+KuoO0240G3MYRljavSZKthW6MB/qPpFVm1NL0qwclIY94m ckUdYm/HEtg1Vul5ZY2W61z+BUTEyIDrPWczU8s6bpcdJ4/J+kKQ/KBP1o3xPeQh7GrNwcq5Osrf V++fs6t1ztR3mSRJIL7qC2seVsgiBI83aJjLw7UihmHcN1PXaNBDJihk8D4Y4ysRwRvcLjmBFcib TAVujuneo75WRONr2GYKmaXftPL5YgcUmChVPvKrDCq9fzVa5ldHeMp3uCpPQ2Dnq5Xso9Zg/9W/ r157K1kekwitnYtQMvf2diGbwPQq815OH8iyQ9TNwUU5n7PeJLHuPtcecvOrwqb2TPRsn9yWAL71 3DgHK2Rfxi9YpaizW7wYg9J7a12GKxGfq7eAdv4erZ9bk107X9okbuaoiq8w+mwVkqDA+dVEvzls xvfXX63W89d7enPQVsnW8+GzVJ3Q97VEQM/2eiSBudXWQGj5UdqZL6tr73qeAqhgSrIWHvcdG5id wo7X9mLwXHoqfxxylgJfIIG3kJ2Q4Fw11TnAvXDvcNMhXMYFu53gbUKgfl99gRWy1+NrsuPiZbe4 RutPEzw8TYfPVXxXUTWH0gdD74xv6mArsliht9ob5uRNy17VdBCiqGnd7XZUasFNc4PX5HspP9T0 r5gKPA2B2KZg+5eHcrioDhYPKfSKwemXqqNBFhnrTT1Z/oJ0WZVKPn1YfCVK1ynU1bKFq8UK0qmZ xjK5GN6NrlG/vbnpdhabNCnCqWl3g2uJJWh6q2W6pcVztX1VW+SLs9o2oxmpRnfRfTto37mrbet1 09ig3OPw7j4zrQ5fQYHjG6RXJotFt/icMGpfWy2xSA40MKqj9Oy+PF5XS1fpg1lEjeCa7ygcHkcg 6pJSm4IbCfX8HO2qsJ4vQ1S1r5IlAdUiuquC0AZ8wC5brT6gDJDaf4Bz76vwodgFyrrV6h7uyoXX 8nBwanNo3XBYr65wGHX8/kMfAsLqzFdT26qO+nAoQL1a3bS1z+o7LP3MV6GKblar8KtYzde7OgSM +a5Ws2+QyVC7P6zgfSxv/a4O91Hu0V3qDm/IbcbcUXUSAqNk1Xn86q9F1K4F7sI5T2S8UI8k8OcE /XUx/UcIvLhe/xEYNwscAr31MHFD+v9+D2/5/+fiaMAj0GEwTiiK72x18Kib2DdueEOPD/4lH9x/ tvCUzkv4bO9StuMwsQ/wQwLAGwZcZwVMgt0a2Jv1lLlul/J+2o/WoRNndq1eK4USva8NHCw7g66f Uauth6gA3ZJuA/eYxwWUL9R2KAkttuYkD93Zp/W3XmtN2vUpHP3xOIUxlGyyBe+jytes8YZ2tUIe fU5hoAfuzxz1vhaoBK3PfGHT+hq0hotk7wDDFY+tAnvn/WlTSRNoMXg2N/vSzRScaFfvlB8/0S69 R/cjWD4/nRndGw0PkrTWu+k2m75Lw1k9u/tlB9XT2q42QuOvOy3dhlPPYLyqXUdFuKo6+TrX6puP +Xa6S8JRVJ/a5/jZKKbL19CEhxfRVxKVO/V5o4pHX3JHH7wi14lz7IncZ3wfHXzmFh5bSb+nW7s8 7Jv9GH3cofVoP8hr2vtul6z1GplM7nNQ2O2upqMpmqzS45fDLqGN0++jWeUFLxSf75q5A6o9brWn SjqT+ShMeoXuY62XTO7utOV0tsvUoAtdq6ER6LH3ZV4vdx8xOxlKSWUJZO2PUgDqnjwFVj5au8xC b6dXoMDS7DHzpmmVzC456TVgXHXfKOwyn41RI9FD94ncIZP5vnvp5wZvmECUzdyBAl9rbe1p+XGX afZLo5027D1+JTOZTf9+ltk5CoTBh96XflPJPHhnFqlLG9Gnd/BOxBcjeG8Ntm4RhqGP/vbQ0G+a 6FmbGQsNeETvpe50jsziPVjFXeegrffGzcMEzmnoP2jGqvwEw3qofQtFuNyfPrShCOO7XovTd32G aq/Vko62dQ2KMEYvmUSLzi0pwniDuNotkRHS4nn1ExgrEMWXWp9QiRx6SahEHq9aq2Jn3eoMjEcY 7ko1YCAZJaASqc0qTzXo/zdr+a820ktDvTZrZYYlqIqLDbsSKaNeAmWhEslMZq0ifAbz2UKjx9bo abBAaAWX2sB3tEnCo3ap1+odzmjZ7bT/BIF2q8NqbUDjAuZIYDhKZxNnMi0TIh3bDjFwM4YEAY7x DQezsDlp6tbr5Ne53E8S6EuDWTSQ7tuHea5knj1c+vCxs0f2n4rgggT+p/T4bzTmyOz8H9R6cxwC Nw5hAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image280.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALIAAAAyAQAAAADQQbwdAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADuSURBVDjLzdM9DoIwGAbgMjGp13HjCB7BK7DhgjVxIE6Ojh6BAzCA cXBwYHQwpjGuGtzA9OeztA4MlKT+JHb68uQFypsWQevK0N87S9tdjA1OvuNs9Nv/miGv1XOBu1zI UTZSKCPaSYdz+ZRs6qA81h53OE1ByJckygPtgXJHFBiSi/ZqUDvJUOWB6ON0fuIA2NV5V+ZL4vAS Q8jriqnKT6lyaPiqzk/pOkPbCO5nzIYhFEHl72uf+OTVg9wrVcNR99Dw0uC3Fhey8Y3yhfalff8f e8Q8q3NScMO5ehjckM8Nfu3Zfdc2v6vgjfvyBHUEOJ5bytFAAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image281.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP4AAAAyAQAAAABUx1szAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGWSURBVDjL3dS/SgNBEAbwA9FUksJS8EpLnyDcm3iPYEol5FawsLS0 M49gKSJ3K/gAWloIUVKkvIRI9s693XF2Zq/IBcRgSGGab4ofX/YfF8DPvyr4d+DIp405S9EA1w1Z yQa4q4cTDrN+sFcv8pCzGGz8oB6DkIfzIKKlBMEiGEPEw7MVlFHJoIezsgwUaAZW1eA9MQBbuRQO YBoHkpbRNVBpBpAOpXQA01JDT/cbIPYgXgYPbQGpjIcEZAyCwPzAgS/hAP59muUMstwDlTgwlVUw 6clueJHlby0EmOK0jWBbJZMwKnWKDRobZNamBkxuENygJYFuKFNFDZhADcI3ELjFhlRxQzoX1HCm jl1DeV8FI3MDEL580DYxEzqoju7QLvp41AZ3DkMggElAGG1oDQaBxRHc7hzIoc+Aj5pA47J6DPiy pmbpum1EoPDXXfzqPWwQPFn/aC8rfrThZMVnr60flOEc6kZDVQ+lz1kD1A1g6s5FMKvB2INBA3zt +OFzl/N1f8VF/r1hWvEJw6jgvJqu5QvzDepes9AFI1qwAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image282.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGIAAAAVAQAAAACV+QbaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACrSURBVCjPfc+xCsJADAbgPogOPoSrLuLma7g6SQehh0/Q2aGv4AuI R53cfANzBXczHHJCLxdzPcVODWT4SAh/Mk7lFfO7zr4i6TCsmhwbRtqzFuHuxHOZAeeFKD/7uAnB adFmbMMBV0CPTtr69W0K5KDOGtQ+PHF7uUchap6JDP0EPR05bprqJbq6qhktlpMSrNxkRykZcFTb JhklWVhyJun/D16VvW+7GtQHTF/wC+RQRrYAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image283.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEoAAAAZAQAAAAC+sYWFAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACGSURBVCjPY/gPAwcY8DKfI5ivv8OZv5GYj9FE39f///+gFMh8UH9/ P1D07fYDDN/3774PYn6HM+8Yg5gF7///+P9/P5C5vvr9/+/1IOaH+ur3jB/q/8sDRf+DRMHO+X4e KAplvq8CqwUyH7/feR9kAsiR7/ffhzn9PdhiMPM4yDmEvQlkAgAcSuEbvaSzTQAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image284.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEUAAAAZAQAAAABPut4IAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB4SURBVBjTY/gPBT8Y8LDuI1gVMNZ6OGudBYyVDxT79/v//3/s5RUM D2r/AoX+fa9g+L57HwrrT7IFw/ft/PX/+0F2fN++v/5/OYj1oXx/gTw7WOw7UKweyiqQh7LWQ9U9 /j3vP0Tv/9//YC79+xfGArmAkI/+/wAA0ZrIkE9DzfgAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image285.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD8AAAAyAQAAAADDuj6sAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACnSURBVCjPndCxDcIwEAXQiyhSUjAAIzBCNoFN8AiUjELpMiUNvZFS 0GEiCiM5vo+d4xogQsLV0+n078sEeUz/Y6XYKw7TWEzmnGku6HEUPOAFg2HDxHmxSQIsYZmSAXaK tiBaoBNUOWid4YCIDVNwFQK7DA94PjF1LeDSVWpYsMC8UM6NSAjDtiDiIn1uVGvn+uf/xJI4Tlih k7sizszb8uek5+bbiScB5nFmdTo1DAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image286.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACYAAAAmAQAAAACARtQDAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABLSURBVBjTY/gPBH8Y8JDfweRzJDZW8iGqyOM/DN/BJkDIh0js7w/s wew/DDJQ9lew+Gds9kLI10jkXSTyHpjcByb314BIORtMXwAAvVi0/F0s6ugAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image287.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANQAAAC4CAMAAACsNjILAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAET1JREFUeF7t XQl7ojwQDl54At5nxbO2tYq2Xm2t8///1TcBtNwJgmt3ny9ut30kmWTmnXdyEAIBZlIh+sezkmCx wKg2oN2Eo8VMtdkZvNsfWE5lSA0wCWE3iGUyHhx9agkqyqo2IlIsm3HYxa/1AUVZtUZFimU0Nla+ jfcvyqo0MlIsqzGxCmq7r2sGS42OFMtsLKwC3cwvirCio69QnuhnCI+UgiOCT8C/PVLRsGIEby+d WRXGwKmIWF3hSSzfiINT1DAs5lwRDgx7/51IXUHIP4QUH1AeZudQyS2b5Rh/lFMsC3NoaLrkn4h+ nJTyoAiHHr8eqXiwYkmJKfpxcsodzv4NpLysPE7X23XzgvwOUNVYnGFd9zUy13zKlB4CKXvo0suL nUn1paH/uagky/BeqVpa7cUpDoC9s/CP/Vg+fpZ/bp6rvnIR9gORfv1WGGVzIByvbrVR8M8jZa3T aMN6lStu6R/bFix7+FtJBkAVReHbIeVCtjwRdZyg1IITRWllVeoKJe6B1A9WRoPR/TAJPYpU/wji 34mUHatSb1JGpeZElSdJsSfNShsXmOHgug9SZ6z0tmoqyPirMFDhVAGQ1WPOqoOzhfq19FI4UUtA SQOR31lvySnPOdicaADvJQwXBTYucqWyzzzCvliaP4KQdxS4F1IGVtY0rNU9lfFECjodeGhB+Rl6 2TK0vtlm0HPcGqmItHk89HsiZBc0vsCJ9gOWdD+kKFY8yRupzxdaNvsAwivQkMmXbo8Un04+rUX3 o0pRpFTROQS5J1J81vVE6jmReMbiuSI0X5Ziizf+/XKkDIPIPRpchr8n+vHh5B6d2ss9YD9lHdQH S/0TSEViVUDz4+AUz3QKMplGcPo0W8mSxouwVz5+pPhqMWaBAalhaBNHio4Uy7JmW3mU0hViyYui NS9SvHWwlTLV4RV4Q06x7HqZwzOVejRdjyUxitJ8SPHX4FRKkx1l/wCncEDLlVh29UOqcMRJhi2h UhyMihZJeJAKE6ycSLWnXkjxGNJuRz5LoC1oMQ6kQlnNqdTWOXsykAqbCnO+EoZwNlJ80s65nEqV XEiFk2fmzqyOOKPn6Qc4kYLml+hKX82Z+0tRnGUcbXYp9eghzCVp78gkdwghvQ+2PXiRUiEtLZd9 adm3/t/vNexfGBclXFKxJckJXX7nkuWW3nPUKGxQKZKROaDiRcrTQFLT82unDl0nGZgdGRXrIt4j WWWMldDgxI+UVzyH5cxzusBss9lPBfURqJTmwER66bIZpWsUDSkPw6FUHqVY5taVui5FRarpNjZ1 HFZjOJBSocFmjzfUvxopw+LhU1SkruUUM4JRJ/7LkDqP0gNRuG7YoYcJmtgjCh/nXd6OUzRQ8I6g XSPEfy76UYWiIXUtp1Q2CFcipSsUO1Io8aUh7aRdwD/niqQnt67ilGGsaEh5cApFqrNmYJrpQLHS NZwyZcaPFKuxvNfvhpQHp9hsoSCxgXKP/fgk34ZTHEhwqOQxSucQbFl6i7Wf4rMnh1quUTqf5P+R 8tpB6jWf4rOniZTa6H12+oZfibmu1sz9TGb+YqRwG8+bRHX6mjwcpzA+YOwx0t2in2c/xcbKEv1W D3DUt35I6XfS6ULFxM1j5suWe2bqXfopS5h4ymfoHV2AVBoUvE/Yrt0dqej9lL6LbJHtQ+rDUGpy UUrjmHU50TMK3xcptaukEbbP9UB7zUGrXoc17pX4yzmlCsKSbk/qDqE6gLn0rpLLreq/OPrpqBSU nArlvgpaXw8a941+Ppy6NMz3D0uowDzCZILLol8aaJY1t78NKbbSmON39VMgSqf+yT/1T9KYQ61f htSD0OwGJTGd45h73A0pT07BQ5sBxNi2ydQn891mvpeBmq1hC9ZNpOSax/3swYSjxKWzpnmvnk9J GKzcIzIupNgtbnAsOblW/AzVo40ovO9PxYSUxgOOJc+PhpGQWnIh1Vzml/b2IafYSO1CIuVQj+Pu vLfRJC5OtcfQsWfk49SdkEKlvCY5rujXFOzA6EixPqHvevwY/iaccob0D/1BnJ/EhxTbQ+1SY+KU j/s5kao7dILkLfqpuDjVePHagblL2DeDbKVu0r7npfAqMfZu4uVEyOBn8edI0U8SNVXGj2b7QMnu foVheW0n/bgMejmvz1lW+BXauDhlzhQcfeCCNUwKcr+zrPB352Pi1Hndz+Eo7LEfDpP8gt9F1t2i nw9SzLFfQKD4QepO0e98zzc0Ujhp/+uQiodT90LKnE+FRoqLUyHvzsfVT9GpB02/IfpZ2xCpn7qa U/EjZXOWaGM/X6QsdlNtSUf1+wbRLz6kvDnVze8CR0G7Du7pxjDgHQDPNg/ZT1mhioaUOU1yto5r 1OYb3AxpYdf94kPKnPm6ldCb5Tm9vXSurK4q5LpfbEiVZK/oZyhkqOT2sEvlAd2QLqEUrp+KDSnR XEYIj5SPxhYY4SvUGkWM0c+HU0yk/HzTCmPIFdrYkKIz37Oz2dEK5pSvb/60LPQ939g49cDklGcc 9NfYmn1xD05hA85u78cpT5XOscU/+hlKd/E/757M69uYOIV1eo/9vB3SUisfUvQGAXey60mLXbeW jgX7TR9K+X3900gjVAR9pBBIOZSnYq9cof0xZEBv5GVrPqS8+25fksYW/QoYKIKiH5NTQe71zo2U S0oEpJBTgf2Ub4v5kArBKaenXM8pNKRgrKV7JI5gwQoCuAOB9+MUFQkpQyFmhPWqk6VSqOvxIkWj ny91A9vlU85S5sSLk1tUJKS8b49yuB5bpVDzqbiR8oGDQzGWgyGnOEkVb/Tzr9VSj/YA4hjmlucS rRrLoO3PmXGuAfQndIoXKe/bo2bwOLcNibcHWbY39dx2IfXWSGj6tcJpVoAqRlQj9TVOoOLmlO8m RkaQsLRj0jb3+O0n1W3rAZ43ZtkQ86lYker6jjn5OVU7NRP6XpH+EsrkQ1U35g06fFSUE6p4OUXn U96BNwApo8AlbSqCceNxJEFyhb8TJ+Pag9ut/KTGihRdofVO/Eih+xmJKqVQpcz9zlyPmDosZIq6 XT8V3HeebTFuNXCdrZB8gEYHCnQX7aup5b04Re8k+iEV4ID00hniev0Dz6MtkbeMprzDuA31llly d68RxXXRz63vbDVMQZI+iv8u0QBB072QOk/nGaiwL6c7D28FkDU8cgx/LkrxYuWsIBqnjOm8K/io i9I2+HOGI0DfeyHlx6lufpsOStOy/sxKcLojpzyRKgiMBn9dHlPxz3gvpPw4NWcpJTo2AHqpdrd+ yodTTKTEX4yUH6fm5kjH17coUueeyi/T/5yyU5va6boVWrQ0J6fEatlxJC4Xp+41n/Le7QwOTmXe Cif7ecdcnLp0w6zg7+4ooyDlyyl79MPDoHL2k1b5kLp2QKEreeVa+s8KrdOUjpBOlbI/svKb+6lG v+yV1jt79MMTrvJDm+LNUc6zpOXLdYUXKHcYjYRUc5ysjqvOn3E1bXc/POGqYB/siZnCGEsGfaqO bd9BxIpz5uvb08QyouBdofCYZEdCys96zBEFD6eYMc+aIb5+ys/pgQspfsrw5LSZ4D5I8fRToZCy +2qUEYUvUkz3M8Z+8X4sRrgJUkz3i51TVKMfG90EKc5RerxIWWLxTZBiux/HfCokp6xY3QQptlI3 4JSlv7oJUuKxv5PwlCvff5+3QerMq1sghe+OCT7iqtnEe2u3+ehOexOkrqBDbEXOXnjtzPc2to4q 9V9EijqflVOxucC9Bf1znDob9Mypexs4tvr/Ryo2U95YkCdSc7wP4z5GvtQ2v9O258Fjd5rGz2XL yo3bGkq8i1Nlknp6crxuTXw9ZM1bzBVyVmNNDqkD4X17UqhGRcnsiVQfn4auVACP/MEl2NlMx+Xz 8t6xystKNqukLySD7DfIMxEzqTMj7bEMFtTwT10CbkzA//cy7HVZ+kVM8n4vyrQQSptRAaqIf6pN WcRdP3omzC2jMJn+3URheg0obDYzm6YCfqkLdq0Vu5A6oVL9Nzwa/60GfYXQN3XNBouGcVBTvjy7 IEVfSEaVqhDyAt0XevQ8puOWkOwX4PH6A/U7C9DawqAAmY7WImQNW0Vp6V4wfEqRHu5yUWr7PZb6 hMeBUoHx4JU8yScs+04LJhJNciRKtzAgpAQFzNfXlBU2KZ3Cd3y+78m+qQybLUWxPtruidQpVX8m s1panPS+D1/yGs0rkk5l9YhNkSalIcmZUBlIvUtP4lwZCiNZfIZjAx7IB3RSoIxFotFNLK0SVeoz 03tTt+QjK5R3Kwr+kFT3GyW1XufxLavw3Roecuvi4xwL54uNNygK0FrMD6MmKcNuMJAwf3NOIH2A 6rCRhekBlaqiUlNyqjXKAnEEAS9ObapQS+dOvbx5d1ZEdMYUoXUKWfRkPrdnIPXeQW3zjYPOLdy4 UsWNK6hMMZUaqGOSmpAFrFoTspvgA26tHJnUJgmqFH2RXpkMapNJB3Kt1bRMapNUuUALH/pkgnC2 Sut+bzbQoEtIF2QizslkVRaRx1nYklSKvMukIIyWqUNtUrMsl/pyCqDYam+LeWwv3ZPXVL7w7Zp7 lfpul1AqUA0MpAqf6KCjxmFBs6JS44EMpRW0s8+IFElPlRIoQuk1M5mC+rSmhKQ66UqdCD3PT9Xm JeFlqZ9rQKHdbnbF73YRJq3px2sT3xRZJaSAzoJKbR8SqzcYK1BX6h8E3a/2VZFauFKvi7QkT04B vK4gvdmSx+WRnrontYSnhLEl6gsRo4qhUjpS4xJ5/CTJhrLMfFKl5EPxpGSgcpKJwakSYJsymZPS P2a/arX+skcLD7P9xiCZTSx3nUZjmGl9k46U2c2JtCTJ/mG9I6gU5Hoz0liu2i9PwmSDZj0NkYhC dmW6n4xcTpwaKxRpeTOaJ1J1fTl/+YCbUCCdSODvJcifCby1PKdH8Tc7GIE+qWm2dNH8sQt1mgmW iYoIZWTsLI+7prYnLKN2EendO2Rm0H6GE80A02NCP3VjOMgn8Cl7IZF4b1ZGKFxrjCrymFRGfahX Rviyi0YSFoJIRhWstTHqyCC+VBLjZmdUb8AYeZH5UvH0mGEdxonEz3FzBlx3Gvs5X05pNEbfSWZN hk+ESncc+5U9D+OuXg7NNPX4OlCfCJ3uhFTodnIXuCNS3G28KuP/SLnNttgUcWdvrtc74um/ryMZ pBdIFqtQ3xTbUMAubNfrjUa9t2nxONKHaGry9fVrt4BtBtQ6fnkcJYrDQrG4hP1xDcORSguB5P3O X17YIiJVyQk4pOtM1kq7kuk/9qCIvQhZfNdOp810jB3bJF8etYRyVTql9Lc4lYggNXp4ROsEhKdh o1fOvgmnTf+U6O9xUPdmjK3glbXByV+9GDj19VHvJQCHHrVhNtvKEq22E8q1xZC0WqRRIM/tQQnW uNt8Nnki+htnsDMGqE2nu5Q60N/pg6cFT0nradCTV4IwXKlJ8ozvWb5eKVpJRKSSh9dsBfIZqtR4 Pv+CSa423Cz6idl8jmO/2gaH1zkM1IeO/HZ+NS8Owl7K25RK9EFk7QPSrVlhvp8p02xa0cakuHqs XK9UdKTUstacLLqKALXy006Tn+VJegap0jOOzObpsTFMWhdBI+/dgY5UrdKctxOkWzqAIu1xM/Ak jS5Zkme5GQ7EZzi2UqB8HF2vVAxISQQVesV3Pm/SYp6QBA7vkUd1aOP0qVR9wrOoESkcJGZIq0gn L9A8EDJNdGCbwpe1k8E3FsQRV42QsjzAOaGi4viVpCv2rRe8AUKPRFF2vBgVqfThFPqABP7g3ziG M/4GjV4w/qkazaeZj1HQC3pmvHYufMmtlzAyREkRORWl6tuUjQGp2zQsqtR/DSn9vsnVu8iiWvOW 5f+t+1M6Tv8sUrf0gzvJ/g+XuaqMKm4ckAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image288.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMEAAAAyAQAAAADNP4KGAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEgSURBVDjL1dMxS8QwFAfwoEPHG1yFfgRXnfpR/Ai63XQ0cIOjox/D 0aFwQRw63uggUsXBwSE9HVJI+57/pL3Tg3vDHYdgIYH0x79JXlLFwqPVf5MTUW5EudurHO1zPy9q JMiC54I0bAVp8zgPoTdoVf/WoVGG0EbhNEqH6DlGt718hO6aH1fiIEhTL2UUb5gsZNzLc5A3LqJo sgZSDkKH2FBhtWoyplGmOSnqlOv0PmQ8T5Fxle6cceR9zMxCxvEkCq/JJzKWJ3OtHq64fjWuuYSM Z3R8hrVW7enFUB2z3CPmyOPQ/hL7I/m6PK0kFGwpKdp0OJyMO3y53HgKnt+F86lVIt6D5E/+n1BB IdOKIma+RPEH269gl8wiXPmdqvMN+uuVESyQiOMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image289.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALIAAAAyAQAAAADQQbwdAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAECSURBVDjLzdOxasJAGAfwc3ISX6Dg6OjayTyKj6CbSyUBh+Lk6NhH 6AMIXqRDhw4ZOxSJzpaeLpqS3Pfv5TtBh1wgUsEbwvHjT3L5851A4QrF3Tv1HPmOw/v/49S+7X8F wst9XUdSAwnfUJanInoSRfmIfH6PeUrgyBZbVyVOBk2DW/ZX658lrmOQAlbsQ+tz9oCUxGpvPWnm Hocia4Ganlz+aMCv2/zY5FMV6KPEgvIqU5sfsePCZ5wfvYRi84bdRtJDF2qYDD64h8feqQdzVs2b L9tDfPbU4YcibwFr3kysT0t6vpU/Z16lOVHaMVe/DnfkI4d/N6p9t2r+PcEV9+UPzRk0hNsi/Z0A AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image290.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQ4AAAAyAQAAAACFBQhqAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAG0SURBVDjL3dO/S8NAFAfw0yCOGfwDHN3sf2D+lPgfuAoWIziIg3R0 0z/B0cEmJwguKgodTZuWDm69itCrJLnnu3c5SUmkIv4AO9w7ep9+e/dyYTDvk7F/TRpFVT6V4xpy PGtvasi5nWzR+PhjZMVud43K4R+27pKtmske83DsM3eGjBcAnsCDKVa4VwGOL3D6TnawytwQCWmJ SH28jPU3cNURERFH8LxERjqlyWSIq2HCA02wqhKJNWkzmRPxC+KXSc+QSeoGEHKfE+E+BJo0iOCP OxCzcYr/EUbCkEgQ2b235AjJJOWb3n4k2stIsPJtF8lIOZpky90kZlKn8MilFKwmRdiULhDZ9Hgo KQUrUIowKZacYUooTUooPUq5tSl3pzEb5icAqw8DOjTWiA69bvoSQCdpM8ixE5AAEayGjIgkuKCJ wpaDUOYZCQhLRGjSrDzGCyLX9jG2euX7oglui0gW2MvQqpLa+/Lr5EoV1/sg03YAboV84iVJVTHR TQLIIaimZHbySqOqITYFclOq5MWSp9xEVUm6WEwmSxTl1JD52/2elOfMfAfDqR6nyvtKdz8ibwPQ G/UvzA2KAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image291.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALUAAAAyAQAAAAAynadkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEJSURBVDjLzdI/asMwFAZwQaHZmqFjBx2hJ2h1pYwO+aNjdCjtmi0Z EzCyAj1IDB6yevIzKNLrkyKSFqyAIYF4eebHZ1v6LIadV8vu3F8T/pHw9ZX8+bb72jLe6XsUJ5+E OwfRdzRsy8q5RZRYvhk/yJUPtQxUgU4i5MoP8rF/LgtOQTAq5mfR86EkaODp6O/02gVuyLX3Goqz v5DXEz3i84cGilJMB95rnmvKm5CHv/kcg4948FL899UxvzznP8WGVfYbncDKfPlB68xoPTpjaF3o wdjYg0TU3l0AtCa6Ji+6e+Mq0TO/1P8t/Md1//fUOQGXOFeHhCfy+4Q3j/2+2zdfHWSv/Z78Fzrc MRd9jN/aAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image292.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADwAAAAZAQAAAABF5nBaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABbSURBVBjTY/gPAR8YcDD+1cMY+2BScMaeAlSRf+xxMMX30Bl/zxUw fAHS/SCTH5f//18OYnyv/yDPDmH8/18PZqR/kAczPsPUfPkO1fX9O9RhcMbjx/gdD2QAACojuAU5 JUKOAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image293.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHoAAAAeAQAAAADLRzcFAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC3SURBVCjPjdE7DsIwDAbgbjkAOxyBI3ATrgBbB1BzhI5sXIGRBdpu bBwBsTJU6ZYhcozz6COuhMjg4dMvO7IzTF+T/Q3AwfiqOZgRdIA1AzglYCVcU6gmoFyZwa1YsISl sQ3QFyS21EJsHajDndrjxzV9ecirmOhht4xQwrPwUMsAOWUI3qrerzyIAEpR4ijajrSHmBjgMvYA goc+o91gR1MCoLaTfTgwwADMZIU/ljw7A3AYTvkFsOO3qgGJtrEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image294.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALkAAAAmAQAAAACw5gdnAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE1SURBVDjLrdKxTsMwEABQM/Uz+Awkloz9CxgY2FgYOkSq8xWwwS8U sVEqD2wwMFcMKapEB2hcCaVXlMSHfY4dtyFLhYck9svZ57MZ/t0S9u8ACMK803ocHHz0JI2R6ufC R8RvsoG0iXDAqTflHq7jETj4xi/h4Twee8hhOTpyMOg1UMGyiRhwAmW+q3kXwOp2nrDNxHTO+APg D8HqGMDsfD00cBVNJeaoTM7rGqTNPZX6f/XaBl0SZSOyS4L3J1sGXUSlbiSW3JRUQy6FK7UqLyQW ooGDWURHUA0zmWyiMKJkjPXQABYYRNSHVmzDp1+jOMnsGtLAbMEdwGO/T1kRKHs4hbV6T3QZqCT6 dFowsfPzANLgXtUgWvB8GIAI4N5PsgNjn/T2Fd0D7k474CXqgN22B/wC1o9CFSsximIAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image295.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAK4AAAA6AQAAAAABgF8WAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGNSURBVDjLpdQ/S8NAFADwiIOLf3AW6ejormA+ifgBFDo4VCghgh+g X0B0dCziIoQaxcGxo4uagoOITa9F2lMud8/30jR3SW5RMxx3Px65995d4oDtSZz/s7Tzd5G76cjL 0VE6TvasLDYtnIA4WCpySFl4oi6rDJ608lGy8WWNzqscNXFwiZPljuY+TlUIAW1pcHyTpndlZ4oW p5rvV3zkC+QWxuf8ERKvITcq3A6CnrtgYwC/wnWT3yRDbuNyPzDe/Sg4wN0ZlsNXL9NMBLHgWLhU uicGK2meTsqDdZw2K8y80lly4jHzei4ubjEXVmBQjjOHU/0sOrERbdzBuL5ru5ovfNvGwIVeullC yFQ88GmBvmZq1TyLDH73s8Z2npnB/bDIacM+Ic75upHzmI9z7vCcpeYTk1+H5xmHhWgOJgtQuPFw y+QGpaC6OJ9orj2xWbTJEM1YuYNDzVR8yjKi45kxtUr0dthxUjN5euIUDb/iqMwjUA+YCd2L4nep srTKfx//DxyVObRzfn1+ALJjo67rZ7loAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image296.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAAAZAQAAAAAk0pBdAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADOSURBVCjPndE/DoIwFAZwPIh6DxcP4wXcIDLgDTiCR3A2Do2ToyfA Z8LAJI/EaGugfb5XMDHCBEkT8svXP18b0P9nglH06NPT9cgOUBMNp1DxbzeqBdMtASAzXzEBj9fV BFodkWyZ8RwUcj8EnspZxLTWZO8ZFSakJiHg1D4WOsHbaqqVUJXEetJMM3JWb82SUk6RpKwnqn1t feEU044nbjvCjU9BYUNZiynHA5JxOUCDsqNcDio+j5Oj4/cKEaRIAm0hT+e2dtpWH/0cTB81XKQ2 00x/nwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image297.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFYAAAAZAQAAAACDI+TjAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACZSURBVCjPjc+hDsIwEAbgSxA4XmFvwusgJ2ea1WH3NsieQCCRuDYL AkGWqlGSlf3cugBFwakvf+6S/wjvifTLMfOjznZyK/WV32GBC+LKRLqBNU5yu4sUUDIGsfl42Cpq x70TNwiSGy/2VfLo7aLHEudkhx566hbWknfH2ebq0JXV5JY3DOub1J81A37+haXDy4V0w+Gv38VP ljH6tS2MbI4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image298.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZoAAAElCAMAAADqRNTxAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAMLxJREFUeF7t XQdD6jAQDpS9yt5QQUVBfCgyVMT8/3/1LklH0qZtioiL6PNBm3l3X+6yLggrBwOr/6hm6p+jJAcW 2Qn8N+u5kyF2xXZnqN4YeUzVJrJ47jy8TzylIPUaRqmLaq6+ecoycDeSb7LVVJ5xMpLwrIvSIG9c 1Sa6BcpqRWjpKDSGHSFKXVRz9ctTmv6Mmkjk8uGBKhsjJT+jxk/iVcktKoRg/ETqxs+o+XLUBFdA 1BbWt7OuUUXOR3RNiGlwttC8TFAld7BhJOYrydOf+2dd87W6JkAAzrrmS3VNUI95Rs1Xoiaw0zyj 5gtRE2xlnFHzdagJMTTOqPky1IRZ5mfUfBVqQo3zv4aaUIIcFCEMAM4gPsLsqRWVT3yeDXD3JWGk V+WnOOuioGv4BRt+ss4w0/IZBk/mhTUh7L1qE+WksyaWAkqJsCgQpS5h7ZKgRil7A+vvENHp2s6o +RaooZUorIQu0OnkvEbCGTUycf8s1OCbW/TvjBovyVUJbnX84X1UJF1DsusiVLjh9MoZNeFEFmOo MjFqvvsLhND9Wdd46KZK8M9DzQg4g1DL0Su/HzX75H6dTOZtZiwG5OOlSYOosq1gGXKCHyH3POUM KrICSPj9FlonhebD11uLN8nZFE91XJxVBLqdAjW11yEt84XU5d2FvxxjTeYvoQbfIODCEO1oo9co iZOk2xigxwgyzUVVZaIn993Fv3YTng5eDXx9rb2KolHUtOJVXqv9JdTgFhph3EEMNqkprl2g5xLG 7SVPG1WCf0DXNFDW0DHOoyxOv6fwg8gbqEyrYNfoj8wGtFAu+Y402uxLsIHwOwIK4Tv0chBsVJno yXyOrrbwsFzFOI7arTt0LUYxWnP64O/oGkBNfPROdT/GNaJnY4iQqCewRpXgH0DNE2qQKhDWpNEU RENgDWRMUcMK+COoobqGtddCDWNN8rSoqaE1Xj3nM8CaHbAmf0YN0zUQ0hm0s1DT2p0eNUkUA+Nj f0tRszmjBuPGPzR+pN3EC0rftFNgIpWHkzUelZ9Oi5rcZLnVkNZMpHGrW03HHpyxFgP1n9M1xUqj UzFZc4ezCKap9hXQOEiwkE6gawj5NTBDunR0Y7TvBMn4k7rGpsAL6oFxVGeKdplg/0cOqkyUZlwk ZkjzEt7loC5i+HuocdqfJKzBrQl58g5jOz6oElydn7KZZ6PQX+lyYfBHjRUfYrA8IfAWnDc/9cbI Y0YTV3ceCnNZ7lXO7Rsig/GPBtV2Ry5HjhqWjcgKJh/+FYlctCuBahNtSXFJeWj5btboyXvXII/L Qr02oeWaEWSoCUjri5p//f7aTFdKw4f05vehRpWmIfFUmRi5OBlqMH5E9zCzQ7qxPQzErsGESKL9 b0NNIK1UCc76EpVwHNToVWtkrKMOcCW3NnAJLYTj0p7aqDfmm+gaFXoqxFFtt0JWYhQpanZXCKZi SRjBNM4GzZs61h5geiOoGpGLdiVQbeLRdM2PRI054Qd1T9Qx1hHZD4XniWDiRyOtN3Y01h7BQotW oG9s1XZHLs6NGmaWvcNcbPoO9P8zbIVqwVwPhMLzGTUyNqiSXEwLqQLVFIktnXmOwbrfCwKYENRs GWoKZ9RIuXAgagIZQwvy6hoLNbgOvCCo2QJqQPXMz6iR6trDUBPOGcl6DSSCJdk4xnXgRY2smE8v CgOYB3RNZbirpCo9fvFUm8ji/UFdQ7lpLAz4n6DGIKsJmCxhVzPw7GyhHW6+eIUpTBg9usbKAlbg IG26CoYzWGmlMZkUCApn1BxZdCW6xqT/CyITArAdqEWMhUYgYqhZ98EQjbXe7jS0+EiHONRrE1qu GeGIqEnn8zt8M1MtOZR1YY1VLuhP6xqbSr1qGEGd99FI642tXpIMowqojYSaj7YmvH1WjMXGb+Hb V9dAY/NV6xCBQk2jkfZwdcqq8qkW2qyqGt6Syr2FLwlnbHutJ/jrGtiCs0xTHaJGdAXuBUZRK8U2 Ulx5RUNNiMLOoAu1gMjhJMXgr2tS5qY4d0b+FtrNWGfyqRZsokWj8YE94iGoUS7qIqfWZJheHCoK bgAVF81ORNTcmXomImpUOSlDsHIzvYUoFMvpmhDUKLNmcQzUJGNjskXRG3xQg5+q5kBGodE0V9Zc 5f5PRh1FWZUVoiBAnMfakILQSVHzUhlLD/f46ZqbKhnOMGKr9VA2fyIQ2B1VraSPW2jHQo1+BNSk x3jRh9kWtvecDy2YWzb1icMInB4vrEhRUMPB56MmWAiDv4+uiSS6Tqtssu5gurJ9iXXnxAaLBH4D UJVwwZJEliJf1W2sRACB3adFSOOKqoobL95Cy1TXNcod2uG6xqmtDvtjKtd44TgJsN61rpZ9k4MW aoAzYRNmQXTwo24o7aJE+EaoCZcmW/DtFnr75IUXNTd9PKdPGX/IX6JnDgGNYwlEIbIYN7ydcmia 0hVUsDpqJBZab4TEPcm0JEVdQyvHt0xSzVrCY6YRC+2KccxkZXqs0M4AGvx81Eg6tG5BzhoYyYdL ky34JtVk0lVaukc31EJbFOJEt7DwxGMmGpN+i66RjWuuzcOfgkwq6hoXalT7FDqu0ftE31DUfEzP uJEbgmLVSnrjnVzXXB8NNVbVwxpvjWtWphZqkdmZQwmqiJqtTsRoQWAeDZV2Y7zJFDJS1zUyC02K GkVdg9PmGXOv9g/iD0ENadcVDHvgQOMH9YwKaqblTBtKIiPuJ8+B7DBRst5/I9QoVHmDYs4UZlTU YH0O+uZpac0BUP7yTC42s6PSv+GIHEkB7xRgx3nPciuhZose10NcuwUPFzd4FFcQd4W2q0zCqq/X HFvXwK5k9LyEBRZKU+XAUAMJ9H59mWIuKMwg5HKZRfPrzhBO7d7Nh3j/go3SXL6aE2Khsc2gqRLs 1nnCekJikqrU/RDUWD11aP6SDk3Poj0RSDGQmWeVsCE+TR7iEecYzbOcUIB+h+DMKado6BcnoC58 /ZfEEOsO/YM3ubJLBJRQ84Zg29Qe1VoPKDHDuVuVpoXHURBGCzWLJBeuk/fJa/5BMnl9LWFNPD7u E+q4WVNdi6mLA3d2kHlxzBzOoA0cD1QPNmogyc2DcEzLpbTQDBeAAkUyF4ee3wxwJsJcVrhCCGro ZtB7dImpYs2pdzNCMQehhiXSU00+3L5PhO/wRXmiRkeFkpD4/Qq5M4PvpZXJmrH68g7U1EIN5UOP +rPx0VMoMSQifvsGPGReEepXIleUUEM2g+IiIIeao4eyxisPodLoIwRtum1YCIev1wwuHmT1AF0D IVGL5tmLR42B0+063eFEgxs1bzVySrgNqDG9IlxJt0Gr6JovQY2sYniGqGl6GGsEXQO0AYdRDHGM dLaMg64pl/M6ry38qMQ9F1ADRH8grlqk4g+6ZkxQQ1lDUUM2q/NBCTVP5HAr6BpATqP7FbpGqHKr jqhZwlMKK6OGjmu4TqYG2Lhy/GXaJZVQfCpDU/AzETXA6wEcRHNQQ5hvBtA1JFioAd83V64OjU/m lQozm27uDXb3gIWGO294K7HQitl1cjplO6ypg52eRKV9QNcIXHgEYtbd8+wRdA1noQGpqH+5kYkY jml74kNCASdiHBdqgBL3mQkZH3FMIfRJLlGiS9qQLcOpzm7itYKLZdfQRgk1jENPmQX5ryIZ4r5M 0FsslQH+XeaGeF3Du+7EVRlHXqxPoRHAnYY3Fe6VCTH3rvkPZdTQOTQHNQuqUi7AuiHVUaiSpEbc IzdqIEMNwYiD5s3l3hs81e4JOWl1dA24N4HVdknwCLSUY2w2oCvLgGqyGDiQgWOLeeKZansFK4Fi OAg1HsEFU4QGXcxcmTWucU2C5UZ7nWiMkSLKixoizKjmvznw8oJ5p8qW3cNFKQ/86kjYbEhfUk1W QbvGDBvP6BnY0s24iOfhqAIlJKhhYo5IeQ5xAF/q2zY41Bh4+Nps51KppR6RMT7gkaAGMq6gK+i8 BNhw6YfECEzTY4ShqKEC5JeRPIMWGmc3DzWMwEUJ9YolIdZBqPHIpvHyct1OJl8cq5TW6FDUQNI3 j6sZHyqJjxVRQwWwkWpHM8JJIgkP5Ey5CZzfuAHWjDRsEFOOemBUkOPDUEOyZlYmTxt11gi6hjY1 Dj1JVFH0Y54cNRC7ewFjy0OC0Eq+2U5mb4F7DyxfcjxqBJ+lLlIy9ksFj3+KpFGwd7tElA7NLWMn QA00dnZb7YUK45POcU8VNXly1M0/mKMmEzVFDDZJaO8fWlG5hcZQ4+ZqhA5N0DUnQQ1tqd4Pn1jN mr4fvAxy+GS13Iqzz/H89LCIGM/UIXUXRm+tq2pphNdlt1/M4+gaAjfXsJlUJwJrvgA1RJTwrtie h3nYndq8cXOA0tytayDXWs7RYlQEXGArZovJKXlBfbj2psCVPqy9BYfDUQMdmshnYE0Vb5VCmh/X +OgaPb1t3dyYwkhabqgqcbmusSi6LcIIimbrorFDiiRx+uQOOr9zR1Q++Rykddho50tz7AoGToWM 3iDETFfmXCmfhxqox4NpUyv8F46alzrKvM3bZDByc5/b9vBNzrvyI1WU3nGNTXVKtcYK1Z9MQtMH toxb2U25DT9Qfu9mkdy+tReN1p7S2SXPT6DQnUfmJ5M/xSY1x7hAh6QDl20rEQWVgYTPzLNL15DM K7H3mNrvEEbeguTJLDTSPzafe7B3tqBXQTntbqUjbU+z/FFjETCbQl3H375NTCenLIebKS51cFdr dBq3LXA0Sif1+LrXupTNImpYnsnXVzplphSOhxrRQnN3wKGVcUmezEIjNswd+Mra9/ESPfd1cMjk SiU3LwNQY1FwqxXQnHmuo1my6jvEwR1T3+RjoFR71DDegaof3FQQ7ohA+NcRukauiutmpCVAF83c bZWQVAU1ZiNFxoewJxQ15fi2B2M0A5w591BpAdkVJLaHt5Rw1EAavYcSZdatmWLFk8LALyXcwt3L Wgrr8AJ+yQ5Q+K+l51EyTXnF0jVMJoqogYh3iWh+MI+HGp5KdmfN08ldlLdoLrYMNQ+ZcRwmNhYw JUjXESX+fqRlBKGGAwbGpfpqYCHAhRqYT/tX0Ik7XJNj5KSBFapX772k+TxpbT6wXrLnenJibYkP kVDf17yo+ETyQQ1noZkJI2FGUdcQ4QTUWA7MiLeM0KCEGkbASh2lLG0gkkJrFB82pg8beEN2gNoC CIrx8uGuStZcpqCUWEIeNaAjm9JNBkF1/wzUOJXiSg7DjEsmZKgxh0lHRY3b4O/tUWZlzbGYPRu0 InWTbv3LUmc2lPL0pIEVrhEkyBupx+asWKLtcBIyRr0kiJJxNTFUpFwRFJKH6Ro7R0F5hFdEiO61 0Fo1FO8tSAsfulgvp3ZgotaV5sCCUONtr4FTz+g1bY8+WsZbn+gXWHxLmmpkMYPOycJM7blTpUsH Bq729T3U0I2aWpt5kY8YoqMGltJkCLDn0ITe26pNOGZclfei5vqtO+vT/X1PsImvN44vjmKhiR0p q8WiO8uUs+ZSzSjeAr1mTMg8SiVPNX+O65wGYDZCZU1GDeppMqHMoyY/Iia+3flF5A8XXYG9wagR 8pJ2bX6VC0GNk8yoPuvkW17xBGgk1JhUHXRmzzkAyXBzEyNmWxc0ENCGkEcnnLFIfd+FqhCI20L4 XpvSzo7FNqqTGK1s9KCCGhdKfFAjWRSwqyvFmbdorvqBM8/6Hen107m0R5Ck6Awc11hE5qWIskfP 5x8SzxcUINk2QMGqHeu+WNC65DGtrJNBfDcgkxvkzb/EpWlXC/onOp/M/FwJ3e0PstCEpJEwI3Ys J1ivEWtnN9Lpi3aDXaJeqKP33ogbkOhLq/eCJJdsGZdHDX0wiOE9zI1dDsnMKcvRTcVw7oSjhhMI FjkANWJuZulSSZbgSKjsCdZrhOrZrbRqsb0vgi8OcovFvwc0fx+Z43hBzxRnjOCksu6md6faZmY7 9KfxonPHJekudjpSZL3w1zWSpBGqwzfuC1Bj1pTVoqOlyQ4X2vhKZ53slDPV5fgRG13OfdQA9AyN 4UENIYSW6qT7zsRMBEL4iLSX/aqoIXNoEtSoYsZV9S9AjdX1gJrBpQZMy9CwHdFJ4dauVUDlxC3a LFqtBX2i2ZOrtoVmd5L6TQHeGnm8TE0rMJlzBNC4QcfKEkMk1LjSBn39ctSwhup5bpsDHtTpLiEW SsVmv98vo+Vgv69NnONmbtQYxdIV5QYJxXYPvd8dMK8ZrGvM3MVIUXWNGndcAnAy1EC5vPRd3+xz GDbAmdUhM2LkI/1KhzZwh0fsXxN2RL7G3t/NHfjuyg671k3tNGujVOsMe8te67CrFy36CRSy8SlQ N4KFpsYViQCcTNdYZLfa3U2A8zoayJMi3F1sxcAp7paedb3WyMIKYX8ehxNDZeGkG+zblbQ7PdXr M5zCLxx+GNOtv84n87FHPTgP7AKUUSNqG5wuF1Z1pZ+M+wTIiVBjAoYyYHG3qMdKZbq2TemVvqeY Mbk2KZqqFN60luRhS2+lje4DyqD6M0LtdO8unU7vpMviNA9YPW/hyouBpnpvseOYbsmFiU6vDrFl xWSJhEf0jfJsAO559vFKxIk+sohg4/Tz96HZBGCEqWlruPKtSaadTUrlq9bmU3hgOH7wDNyjk5tm tHUJx3f5frX6FoeDgnDYtNFZF9dwHY47WE/0Ei7lBugyucea9YyUwDI0n7CeUPhxvnM5K6HGWuXk OHpHDqsoBcIaIZwENayq0ORtFsdv0xqZjrHpUyM9mxUDp4ieML+B2rBJiMnSdN+aC81mH7OV0jvZ m5/rdpubzYbbjCO0bze8GTZwATfuDfNOYPraZozz2U5mM5tnh0g15Znn744aq1ngfhu93MBazCs9 +c7YJUz7J9usN6NBN72o06/XZBXADfGnmla7L2pXBESFwhx+6rpUQvO4t4NppFL8KWNdZyAyR+SC LShOZkqocVY57V7pe6MGiEDo8JRuPLR0+DTNkIkykzTE/bPNpqy93we4+ESWN614STqF4wNxQzcW uo5TmXbieVXIEEZd12pPvbv8gmcUnIo1NPQ0/4cTePSI57h6YZcsxqPf3L0cH0V5lfN7owaadNna DncToC5pbsyiP/AkXcltHTaR7ZuWwOrNOXEJwWg0iMFOBfhxUOPINdevM+Ill91ud1nNtYFDk+xj 5YUc+X4ht7xaAZbqikU8xBVrLOvmgi04TpqIqLEb8r1RA6vCq1bJujB6SLt81ni9++4sdOIRf2Iu x7x90HgaHFujwY0aCQkdYu47L8nKaJQlLIIjw7PlcpZKvULIsQsOfQMVCJEV9BEXwnSNUzGZhWYY C0nhJ7TQmOlT/Iff2pW82VysZfgdSkt6Hs5EQBbsevtL7tIB0x3Z10wbG4waH2ru8hDuapqWn5hb KNsrEgr1xBX7vWoLO8FJYZ6ghBrJPjQJatZQDcnRmWNZaO6q05q71muMHo5fX8JxIMuBAAwtbQMR Wr8lBpgdOhxmFjkLYxCt5uzRjIQaKYVpcQYNONk2x4L1hDDaOxJqGH+9qOk8DK+Q5LhHAGokoiKB XdAjfpUT156M8lOyC2csHXsdTpAz8SdlsWl/EzLUNqYv4I8+g5G89UJbAhVNMvuhxtP9WIndQBK/ c23hX0ibqIQa9249qLgXNY0B7mXc3jGhzJOgBqa/+jiWxS8aOHlKwbKySalkirGf/k1VuVu59mRy 0xZzfkvAJZwFoPwCYyJZdfUD5gs/oTpY2AaWNyOHISK/wi00SzjkswFXXk/MQbMBwRJmFRWGmsXi BtdLRg3TDf5GNW/ZWbj1TIeFJr0mDTKc1Fl2tS4cjLIJCXrGQha+ozM1JOi7Kh47C5/wmL2hf2lq +4/DEhZL4ddMa0Z9QZkx5g8oWNJl0Shwb4BAIunRrLzs7O3noiax2NXv6paewPrlxDn8nGYzmCwY MTr52GKOQ2qwVdQOi6adHroDuzPUN7BNwW9cIxDjCF/glioIDVIRixlirv6ocZcuM57lF8Z4WBPn jKRw3AQ3W0dvdTSslEqbUqkJf2bodWh9Hj43zefwqjSrxzalzWbSHsJ/w9shiU2ew2/87d3+Mmxb yUvzKqwRtF8hOs3Gjm5/FT9sNsN/NC7LNPSXz7I5jDNTjt98d5CuAXL1vHNou1kL19zTzBJdI13T jS54rEMYrIkPLzs09g37W7LYcF5cN8Bz2PV10vzvnnuVXBedHJxEyeK6k9DqFRITvITZWVmf2f/k r/lTzKW4jLiifT7yma6ZlZ2sceaFEmr66V1vJ/zuBh7WtB7KGSQxAwZLvQdp7R997tkJEYQdq4Lp ni5hn9IWT65X43o4BWGAuwwiyVEq5PLPgCKT4IKE7dy1gws1ciLp/bd4XPyte9RKc7ysjr3HVrFW dqdVPQ3I1/MyPo95aw7ryf5sdStSSP4+xfYeQHmXLpQJwxu2o4YEZjXwn20Dw04ES6DBga+tlSnN eNq23V1F0jWS4iQdmk+lPLrGSzIF1MD01kyyIT/oEI4EIbEsudFDMWjQQZuoYWxhrHA+W9+46pOd oKrByojG17yAU0KNl3SScY1fjSSsUa08F0/CGlIrTerPl9XXG566BrHQxOb4VYZO1kREDTZSwbNl fqiRcNlVL3VXkoevcgZBRCIDZg2BNV0JanQ4W6geOhu8VfWtY44OmK5RRQ1E7frc6uatpVx8nHg/ CTX8LLtFr/wsW6k8Pla4nxGLl6WP7V+IUSHz/CadnXbLOauZLIyma0he3aDNT/6o8ZdKVsFvjRqZ roHB43BUidHfkfW3Sbqi0rv5mL0kv2RmRmcenQiLgoI2M0fmkVGDdW53TmAZvwU16fmz6/y93JAh xNATOzyUXkloYLjwxiSJf3rIomUt6kRHDWOHIWe+GzUhEsK9/r6oCblbwaXZu0NYDhGCJaLmKoJM YqW+wKKjhhb7/vDATf7IGRCGGtFeAdaoaemTW2iS1gVIYPqCH1bbNIAPYKHxX7meTXLdFxR6GGpi D3cj4n7TEz6CmrBO2Crs1BZaCPJdqMn7eLsEyWPGLYvPh2zc9nXLPz4MNcRLPvGHFhgio0YNN98c NdRrKRdsLpAPHEm4j/pzeyGh5GGoKT/AuSqZl4ePoUYNN98MNSEC6sgbp2tcUit3+/wB1IQ54DgA NSq4wfTIpVI4zmxAULetVA0zEl2v4aTP+ShnzWGoabZvXsqysedHUaOCm7uD9zyr2RlWrChkD+3Z iRnA1mGdStiJ6kjmHesw1ODS7UOoC46DUBOOG9l6jQ9lvhdqjJ3P/BretsT1X9acw1CDjbR8et0X NY9hXtOsBehwWe1dwSnIl84L/Ab/JJtgqURDyuGoD6i3aZOt2cyzSsdAIx6ImnACCuYInPZhu33F wBPCGnKGk1IfNslqq8JPdOc6Ku2S9kkKCduko1FmzMGo8auJn9SlUNg8rTpqFKjgRAnntH+MSAWF oIbe0OKeJwgu4ESo6ZHLXZRQo9QDqRItgoyqZsn6JI+p0IJ9TiGUJlv6o5RyoK6Jipo7KWv4XJzN TgrVV8XCR1RNJLZuVytw3+kTqD3UoZsjnO1Q4a08GWrs3W9cnWS6RhBKPxaEt4vFiERe9Uw9qGld 5YxNxnUsVsivxS5kCxsL8mlOhBo9Sz0ZBQR+i6AqkRTiqeJLPZ6sUOLz+pJdfSEJJO8nttkryo2N J0KNf50tmgiLAsGEUuDIZ0aRmDp59Fy4Yldf+LHHMNIw88zBuBYEMpLLiVATTipxY214fNUY6nBQ jSkpmaDGvDDGBzXAEzIbwLEmFbbB5nuiJlh9q3Llk+JJUGPMEq1+tbSE+7D8cWPuebYjjELcZHxT 1HDS9UECq2JBPZ60QtXMCm/L8tk9lrUbNXgd4oU9GmoiUYzWJzD4WGgszecPBQ9kut+wGmM4DBEQ YG8AH1rLWPCmvm+LmjC2qtJVHQ2qMf1LzkRBTas6ChqBshPQTELZ//xn65u/mIRi4gOo8ceNKlc+ KV4AaoKWK+juTS6k8tuuZAbByv1QC42yMkzKolFGdvQpOIde+zmzKpTtQbgOp73Alc5MFwAXVsvo 731rtXko++xzkukaOHv6domH9H4WSYiOGlOlmQj7XNT4cd8uNQcOJN6trT2PcDvyBkbbNXJv6GeG AzsRsg+ND1DVYU6bum+DOwpqwnATjTw+BwYDMyGswYitRxvgcKSEVikdpnh1LlV0VISliNYuKsT0 xzWusbKRnNym7Ymsa3jUCB2Ht8KWAvNvCk8Eny2CMjo5qIFEzQzb7biEo0/3aAYOp/SE8uaByFRm RHN+omTgHtewtCnJdmpGucMsNJvqQRIWpdpkz7M8r6BccmhVuDX76jqcd6FXpWM852eqwjAQ/X20 domo8YwnljHJabpjoCYQN9Ea7bux1puNgxrSoUEYgL+cK+gYzEufC6HX6kWmLp/gUNS4dA3Nsjau uk7THUnXuOEtUjFa+/1QE8T9HOPnfRndplfAGnp9LaCGZ000AVGJHa1dTmz9IuxMnygAUcc1oq4J VCcqzXTiBGxHd2fkoAbRqdzUdIDWfYqaEobNkwWlq4EOpfDB6bYIbMjQcETUiGrxULD76xp/7vee V/UEG0jUquxO6lq7fgMWGr80FE1AVGKHUtcngn5xEbatiEv5UQvtNKhxc9/T9HUFrvFbPjNTLX31 uQbaoZzBrXiv7NwF6ZfNMVEDXUp028pbMX9dE8h/mtG8/LrHemdGeLPNdYT1VBUcRItzKG9gXDMu Kyc+DmpIfy8J4Q3meRpy9Cmop3xEZbhXE660JBUxrENdykQ4VUQY12wzMyLIJFhK249KHx7X0DLs giJaaAJLg1Hjw30FqoYLSNQYCoVKo5DZAL1MjrQ7/YB/u46FGmkJYU0WORp6YNDJ7lDafHE6Oq5J P5vum06GGpm+CaVEJNQcipswAYn+3mpXr/Cmk89FcffjZYHuIYa7g12BnRRotaFPsycFvgVqJLaC wM9Q1DixQ3l+kggLFHslkywaLNLUHM8bdyj7Rmcsm25rjHnbgMEXjXw61ECZbvkTCCQTj4ioOQw3 0VERlsJsVwONCWjyFzE8eKzbViG5gZUS/969jdbyoxpH9Fp0Gk6DGk8pLqPK2+KoqHFE7SSwCClk iK6IMdiHWaEKcnbVlp+br4jqE7pkwQWiaygRxivg6UlR48bN8VFzCG7CMBD9vdkuc5r7jUxzsz6K hvJca7Cv5gyf/cZCDTbidaslp0KNqxxTLvzFIzpqWIrvEcg09+VDJU7mUglM8u0EWepPgIvRcv02 40WN49kJ98ksH2uKn2gcbVxjEczViTmdqYygwrOwcY2Vc1S+REdFWAqzBi+ovyhpcLMMYc3K3oCh J7qJCU6BVePu0GzUQIK+edzoC1FDxcJvVHoIaoI0Z1SufSz+Y+e9h9f96zJMRHRiju+R9DtMYr4i fFnmr5CBsmxdQ/VNQWdNORVqnHIcGDECHA01UfuzMAxEf89xVC+PcEO2LxBQM3R7nORRA7i58iOL RbAPrNfQvpJSyvzDU424sWeIMf8/wrjmY1L+GanX9ScdX3t3OBlj1PE40BW9CJYyK5NecuE4XNfg u8wzYscQWuBbLQ3w5NAJfuTnF+y4SaVCN4r9TtSkXonnaG8YVF+9XlpF1GCjP9cDrJoPzKFdrfLk 2jXYwALQ3CbYZQZ2WD2DJmQmSKzMu80R7QTum8JswGfI/QnzNP2h2fbMosps6OOiBjzQIssb0Xpu 6Fdobt0NQvlxjRo4nzHvYL8gS1tHRI0sK38KR9clYSkO5aYLNZDNnOobeTgUNYCVdpvNTWwRzOON UJLunbZCCekt/GxuftPYEVtviw+z0A6lzJenM33UcKYSnhcWx0cNvjL9HN+QfawNBM7RWP9FAbJB hfnc8leeJh5YjoqaMLn+3PeH8tiLGpgXKPgdcT0cNfgqAb3acA83HAJr1myvSDq1adKdCSUE0pCY 50tk9vUG0TnYP48aYVxjkWPsp28OtdCA0ok6zOqhzNMWwciKogZstWmnQ/09bQhrnguLOlkLTxPW /BrUHIoZdirNG/ptdpu9OxyOGuP5Gc9qA3RvkG1596g4oLcdmujA9QIgp8Vm+PLMYPglqJHJmBq7 vN7RqQpY3tJ5ajd5DkdNZd4HtBCvVgMEhnN2JbpxT93u+yAk1lZ+Sw2JbRBaqTqH9rl6JDx3NTbI YslRA71KYibZn3Y4amjZlX/Qj7XqfTri5/hOXjX/6WxePGuOPX8JanwnvVj75AYXpZZrXOPQo9Vm ruogNW++HXZSgBZl4OeHPiAmXbR38FjCYrKKsOZxCBbCL0JNSIcmf03b74caIA/44qCe/7jU0VHD 83UIczUDWqgIGruAZKadsov7LaiR48JqnT9qJDdxOCQZjB+ybGToZBQRNb4yI75w8ufLsjAlYMv6 8lN0jbwDsJt2EGpI6kb3aqJzFIqKGo6rIghcL9xMcKNK0i//qDk0f2shWNcEKCrYgoMsD5CM/ZFQ EyAxctTwTfCyS0jzk1AToG8ORg3haT/zap/njoYaoS+0+yyZZfLbUeOvbw7UNSYR87mHRzpPHxE1 Fg8EultS8sdQo6hzHa0KCfwtNI6iGrqtmt641Fc5zfQ+OkaUlt+PGj/chOiakFERMLB3kzP9qSjr Gt7oEgwJ9uXPocYHNx/QNQ5V+w+bWl7Zb4CdzkGNPfp15s58+CdVUqQRHAR/lIVmiaPXUvuQrrHJ V+uWb6dwgZQt9oxYDAPW/55ujOORgxa36SYzLr2dnCBhP8tCk+pdb+9htZnSR0nXWCm0wQz1yTKx kwXPFkeuhSh2tRhDBubcXLChLJOmn46a0DZxQ3sglO8cmo8gv6FM4TYBy8UOeLyokVLdlPmnHHz4 o6gRYG93Pt7ugdEnEmogE2KhleB29ti6aB6CdDozCzVCWSZmrHfWJZKiBElqJ7FNfj5qvLgJ1jUy fPg9o7MBGN8NNzP0FvvndgdBxUJMS6nOGEN6M3IPpbfj/SO6xt1ZWFTxSObBqGEMGGht1H6jm5a4 4MGsWR3GnNoMOGOGv6hrZJLrK5aRdA3Ql6GGdYagcXIX7cIDird26d3CxXuIYLPFRM0TubLNqorI UG8FPaIkjoV+ooXm7S5c4ztebA/SNS5kxKrL6gNC3ZfG9bXAH4YuVhz5T1v6scPLBlkf/Bt0jRs3 R9c1HnXSqGRjJfCBv+ymShO23drNGF7PuDvdP6RrXE13ibkpox/TNRJBf6rlB7UUQg/zwqr+3DPE WjzNxC7vr+oaETf+qIk2rgEWc7pGrh4M3dBbeiLxXF+1ESr0and3eSIaC2sLzZ/XNYLEHh018gzd QNJyqe4yV0ZoUqm8sL2AXPjLqOGNIb/O3LoDWvZemsZEjRyH7hSUEetkIzvtIlTOjbuz7lKXqXzr WTC7BIH4uRaaYKd9EWo4Juj53l3tDno4VF8VEs/tRLu13eoL9iNnlqy/5J79wJlnWa9xfF0TusQj BZBpuKXgWMB8XuhfsJuN0HURwuDycg9TP046L8N+FWrMxnw9aqTAGMFdmeS3CyE1Bx5t/HSR1Qf8 JtQwMTz6uEZN1YQpMIFf6UaxCOcc/xBqKGC+KWqCDAIZ84VnP17X+DOG0sU4dFwTWdeEIUg+SHIr Tu77T7fQBDtNKqSHrNcIY6Zg0f/A299uoYWR5uBxTXQURE3x6y20QAkHHXRGTZj0ftn7D6zXRIWB anxTC/511ND7a6IEsjdAbvBFySUwrung6K/rGiy/v8afdPYcmjInVMFixcO3zz53gwoi8cstNKDG IahR5sphETMIXTyRC4C8kz2/azaAI8/9UPQwTF5t29nYKBYbjeAv9wMf7V/2nP1mE5uKK6qY0PMt tojKIFjMRqif1D3pfi9qtEnln9hVgBAa01hlNKrE6C/7YH9lD4Un2USJj6TyObeMFnLmpCdVavyP iKNfMRtgSV+sggfiaf2o8gzx05FtgKdatJCnqOm2vAX9XtRURngv3vBMUGNbXB4RNRlHCMKNjtjH YN1uJgifi5DKRga15Q6MhGJ/FWpGIwlqmIXmHZg6tLeMZY7QYcih77NhsRy+iDHbTXom3hv+GGrw yPIEqYYak4nhqMmCL0lVu1mMCZsI5Al/L2qyQ6Ph2gYLklkkOyotZPCCbJHHgxovxNwCTsQ7rnAF m5VOEV+/FzV4VHdZAZTInSHbVA4f+V+b3CLdzG+uyJ609yW4gF0dNPIOTNal2QLzq3SNX/uzqUlz 0gwKE+u4k8mYUmBs8vLVZ0CvyoPweL9/NoAiJZm89obkNfuB0JjO+33TuMv1+/2OJLrwKKkKmKhG nJPvn0BNuITCXW/pm0F3axitXO0m/S0ufvsTqPGTcJNldu+uod2l5c7UkvZo6AgpSUVGbAX2t1Hj 7m0GTdeIQ9GyUiB59Ch/GjW2MWbjJgF3ffGSr26EhY2DVFlz1jXOgEMAxsIFk09Fza7m59KY1u6P oyac9EfWNQOHG0/twtzLmzNqVPuXY8cb2+69auWRMa7r/gWcURNG/GPAxiqj176wdyok0R3OIrLW KYQzasIY8knvK8geMr2g+rztZY1T8Bk1YUw4JmpMmMSIif6CevC19z4Sx7dn1IQx5JPeP1KYJB/h xIBeGN88NOGyAfc5Q6vo34Gaj0h2GBM+krc9XrIK6SBuV1w9A17uNRdrzqgJY8jJ3u/PqPFdW7GY cJ9y7ojmGXNU1Hg5riHRQ9EZNR4aXaLYheT6h89Gz+IKJXzGvWddw4hPbvt5QmsJJz4ZNS1dHNqc UePmwQ69rmMI1pS/TzijxkLNOJaSsuaTUXOeDQgDww5N4Z6sdZdeBfU9whk1Jh8GKIkqQ0082U/e nVHz5ZKafINdNYuLxpdXxKrAGTUCKzawyukKZ9R8D2GtS6/9/pq6nVHD0314VTfPWTpPj4Ean0Gl jOXncc3XACGktxRfn1ETxqTjoEZpg5oY6W/vQwtjywnei1ur+ALPqAkj/+eiRtBCZ9SEMePE7x2G nHWNKJxhjPhs1HC4OaMmjBknf+9Zp6Y1OOuaMEZ8Pmps3JxRE8aML3jPmHLWNafAQdQyKFfOqPkC VIQXeUZNVGk+XfwzasLl96tihOmar6rXudwzan6ODLjHNT+n5r+wpmcL7Ycw9Yyab8SoM2q+ETOC qnJGzTdi1Bk134gZ3wk1k/aqXZRU6OmqTfcZ5curets8TLEu1xOlH0LHo1Tza1FTBdd7b70bYEP6 DidfpjprU81y/jeYOY2sxDCOPeKXl46Bn7KdPfjOepkuWj1tOsCXLy/T7fYJY8hKu5lCjFpnquE9 PIbIU7iIUYPRtYZ7cIg1f2N0SB7g83n6AocB7jvTPCYXMK3zmL5J57EO9dKwNu3U8OISDlo+3bWg Vjq+m3bu8SUct9R83GUehSfSTE6ta6pAzXj6eoL1RPa6WZoAAUiIp15zO8qjTPPV2gpGnFu+TzvN 0iaG7yelSb7T3JRG2m2pNOmNU5vSkFy53J/gxKS0qewmm9IkXYAY73gAdwH33oDrBTzs4PTDoLKB GJB7a1JqTjFk07xBXWygJiZvso0Szsex0d9BRpNe6w3jXvffHs7b9G4gv2Z+mcF4/vx5TLBy/gao SYOHzFkzGzchAzV7Sw72OfLV2BcHI5M3j8Ca2AtxOLsilZ9m30DyC4O5gZOjJfB0Psjh7jCFEwCA eRJ2LI+mfYhRJ5FfHseQ3QrHpvg1V7TzAO5QB7ap4vxx3Xzs0pzn6w3Oj7Hx1nnE+F9Shxi9bmmf br7daeC+bv2e67xnp94tt5/Mq1Ojpnu7ag/w9UYfJx/jjoeWNziaNbc4tTZPUiTRKvGOE/VVHeQ4 1X7Fq6v6Kn4PbxuxXGKVuL/M4bciI28/+Q/jSmd+tUpc4thzIfNSTawKZfzeyb/G1olCvT4mlGy0 Cze4m5hfXMYb71XoPUnu1TVDzdv6olBv7xfw93lS0tbDSf4JFVbtdU6bTbQTsObrUQOCOE/haYWi pgU9O1AWWFPQsbZNw6FTYA09ekp0DUMMNRym2fgC4wFhzfVoCWyda/XJDbhDJzDhUDMvguKaZQlq CriyTOHSmpwIN42PVnV0jbf1wRxXepeMrfcNDjU12qHddd9fm3iZJx69073xdpBkyD1lODVqiBkA ZGq3cOd9n5tVW8yd+SA3W0I3ltO2qVzu9Yl1SkTXgP+D3Cw3wtfVZSq9nsFHLdPNvbbi49nysZbZ 4fsuTsDjZGuSW070FUTubJvL13HHZM18gUvXJA/orHC6OssNdqlls74nILic0dwfB7ev43Y391DZ 5HLdHenyet13cEGcq+mlZW7WGxOHGL8eNcxjvw6aYtvCl5q2MNgp05qmgZTD29ZeA9VBTQKIQYKm gbGV3mvgEwkS4MH4TrvDaXiqG0AyOKV6VbsE84nG6LHIWk3fEnLucAtyhX8aiUE0mQaicbfvtXTy egF/SALjUqs9abWXma7BfbMkVyPdWjjVoa5KaJVOGU6Nmo+3jXRoYjhWV5MX7pr9eE0j5/C1uiZy dT0J7jwOlqlK+n3h56Hm9/HAbtFPR80vZo3YtDNqvhGrz6j5RswIqsoZNd+IUWfUfCNmnFHzQ5hx Rs0PYdRZ13wfRrn2V59PQH8f1rhqcj6VdrqzABFLOqPmG6Pm21btr1fsPxeqtSZi6B2ZAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image299.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATgAAAA2AQAAAAB7ebgDAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHVSURBVEjH7dSxTgJBEABQDF9gaaH3Cf6A5r5ALK2A0toKE3Jua4Wf 4CdYGTUIFxMTyivV4lyNMYaorIHoni6748xyKncEc0YDjVdMYPcxOzu7XA6yPblpOp0a9H/potSg M6F1/9r1U4O7Y1yGZ2LuNY4c1LfuLY71QTfGOhPHhEs1okfi1bVuwxS+3GrStUloZl0VStZFHsaC K5VxqWBOq7R3IZpfwO5H8+vVfJNKyL108FeeL7T2JWYQtM+gDKBKtBO1VoUmHVfuWTB0wI0G/ASS 8gUCRZHhV1XBdW2+6xa6TXZYi9ilC6eV21lyxpVzLsO4eGRWutvoesKnfA2OORl01EWdnObYYIYR Z/VDOHAzxpNN37tB96zCsys3CI4d2DFbSw608Dw6909OnO/OZ17It/JKhVhbcLZMPWmEgzZ1ZCKf /sp30MBp7X84m++e8kmsT/My1ndO9e03OLq9kFv3UKT93tF+5Xkt0uJzv9UmHpril651dr8a0DHJ DSisDCRNBPE/xB+6fwa7iE5okGTEsGPD99SzTip4tOc75AxP3WfDbjCefA4GgzdH3xlxyXsVjF7b qbpu0pnVcS45ZspjXNb3aVYnU/WJf/ej/mV4puXeAUEnzncNJ6WcAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image300.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWIAAAAqAQAAAAChW2xiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAILSURBVEjHzdU/ctNAFAZwp6LkBIyPQEnBHx+Bkg6VKUPDpMjgHU6Q I+gIDAVjggevOyomFXgCxpsuhSOtPcxESmTtl/dWWmktJWJCla12v/fT83q9tnu4w5j27qc2jWpo BPC3WuptvWnoICed3KabvTWkr5P/1Ge1PoEREilrJfv0yGUpar2EcPoLjFRIaH0cvtCkr7iGZZZV Oqv1BCj1TAWsjdWZr83A6SHp85D1aKGs5hqy9Y29WceS9afF7Mbep2852XD6/t3wQaAF64M/WkGn j4RgYbUR/GlFoXAHdfDSnGgx4rWiI9TIdnkePWWdiyXPg1rvmR+xLPUe61dWj+1OZE7zuRo4PXqc f5+Hn3l6aB6STp5wbX7kNH0UsrRrSOqmqjXiAT1ghdWTPKW35Kox6NQyWetIsWZBeiqeXSZvBPpl 8RT4Ri+A8apMzvsUYEXC9n59hX2Oezx2dPnU2AURr3b4bnHv4eKi0O7eFeOj6x0V96/QMD8v5H51 fLTvqne1b9h92zuYx3qY1r3XTR3bo03d/TbI0R6VbnwbDDK7kWOaCl8XQUNvxMqiD6BbUJWOXHDL t5hjCTSD7E7aG1uajmoyQEfg67MQeK7QEfh6qaYi8IutwNe/FYzyi63A17+oOPOLrcDXXxVy7Z9B K9j6HeQ2Ah1BUxuFjmBLH9It6KMjuK//Uv/U15Wu5VIwEYb9AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image301.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWgAAAA2AQAAAADCbT5LAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJQSURBVEjHzdU/bxMxFADwkzJko98APgYDSDfyMSKBxAaF6YRCa6R8 ABYkNhiZgKnKEIXrdkIMGTtUKBWRyFCpTgWNc/fOfvjZPvvoXaJU/FG9nOT75fnZ7zkX4VVGdO00 /EN9/mexp9gys1bHDc03aNbQYr1WzaQh6DzM/sC3iJJChRRoyNbqnGKPXs39xGSTlhRs69hGQ1Or di145nSMKja61PVr1/l8MnK6x+XUaMnYWbsuxBE4Pa00/q5VqMZSDL3OKr0f17WMgx4erI19qIDK LO/GU3qvl+BJX2g9Q+x82L3QOsPyxjv2mDTfG1MaOTA+dwkJHc12wiOjaemh0/1PFDEvULjYWh87 vdvQyU2jF99uv7pn9QwHRmfq+3xp9vMSXsdPrU4Z6Vz0H/LQqKRHuny2ool+MtInIn1yi3QBSe8k rusBlszqrl6PqdVOxIWOvd/JcwlJivi8G3RKx4kv3G4Sk8nl2IcRjTuLqGM1LqKu1Sb2xyrv+428 EX8ymzfiA4qdwRtqNHcmKq7pzMamM6kyQTBXMFe1hsZwT5d+xmopjUbGt9EKrE5t1fQlRn2NIfe6 rGt3BXyMU7oFCBe+kwsXpVVTYtztxg53Tn9D67PhGaiyOnrc26Bz3eaTEZSQugn1rKE/e12I1c4R gGRejxv6i9dLnckQJHgtx35DlZ4FPUQ80Lrn9fuGDl8SrluoLyQ1sivr14Y+CwdG/cJV7R9cul+t 1cfIZHpJi1ZNWxhguoqriZV9zFu1HVNsmVmrW8f/0Ff7cm83ro/+BXfmBZ5ujJ+GAAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image302.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAT4AAAAwAQAAAACgPitZAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAH4SURBVEjHxdTBSsMwGAfwgYcefQQfw4OHPogH704YIrKDQhQfYI/g E2gV0SrbrJ529LiLI4KgB5XhQaK2zWe+78u6NKtOQTEQSbIf//RLG2vwvZbV/htqwdPdqTBhGalp W1s4nArPQ4a3v5IYgg6WBLwBbPcdGPpQJ6aYnoAXM43ni19wGa6KacckSrPaF6DN9CQeZ0jbSzDv hQTXjj6D1wRbYJ5NgylZfAlbTYLpwEJ+P9KME7i3hSGMmoEJ28rXLkFTqREF7RN8SHG8NHxEqCgn 3xhtNKRBRDAlKAk2GKZj2MK/DYbPBHsI66pJcHFQSqz7iVpxgmrbF73dR6hxn+RmHeFMRFuPDiEd HcUhL1Di0wIOVxjGHjx2YRuHywwD/v15BFfpFeNRJXB9hsO7+8fJO3MLeRF+ihZ6ZqUCDhwYC4Rt gheixLLgEl4LeCBg7nV2x6yYxKzmtpDO4GKTJjNcpgmtSpTOAbiw4hnBfUbAZ+TPbKJqcKsGrLqA me3jFlKXxdzCd9uLphPqE5C+7FJVkvoYdr6Gw+9C59h+CPV5uKW7LoxaN2EkJmFXgj4rwSbfQw/m iYS8lNhQfL18aK5yvufCuuLr5cFUSkgHjtNK8fXyq8YvJHcT6QiroPChrIZa+jCuhtkcmO/dbQHY f1ne1tPaH8APfZsIus29ykAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image303.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATwAAAAqAQAAAAAGhtqZAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHDSURBVDjLzdRNTsJAFAfwGhfs5AZyDRM/ehBjPAAJuBKN0S7cyw3k BhAXhgUhXbjoTpYkVDI1LFjUMBiCgwmd5/9NgyiQSRcunOTx0vbHm3a+HMrWxs5/hAlCIzoI1wY/ EXNEA97PUlEhRDaYZIQSsJABDjsJ3csMMJaR28gCQ3RdBnxdBbpA9PQD9gCLtoozHkePqC0TrQTD +c0eUTVAocF7sOEfEuGPHUX6puJR5xnXk0kLN7302S9YNrAN2K3jehpvguhF58fOYAmFgdolP/j+ 7kUzFftnHoX1HRIf8W2V6Jp8Wd0Ao6OwcpEPS2+AYasSuZeASCmc5X9UDNF1WBrpbUCslet5TuKu sxUdOI5HjmmmYoyK/dKIhDpuqcjlrtV6xSnpISq+jBjuc8UT8mO1/o4Tmp9jwO+CXRKDhwADc0j+ UK7D5RybX5E+F6vTswabKUSqEW8q4t3l/oK8AIhy6WpAOjWbCq3BybJ65OINFKc/gehQ8FQqiWSB HXxCrUK8u5AssIuKDR74WCJZYBOwzDCUZSt8BCwy7MmiFV75pBV/enuEZDsf/cX4SPvZY2AzhU0r LJCZSt5duX962K/ALyz1KSrrLBdfAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image304.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANkAAAA2AQAAAABi1wGMAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFQSURBVDjL3dK/TsJAHAdwjA/g4Gr0DXwAli6ORh6BN3AxJEa8/kh8 BHd5AuJkHITcyOjIoEklDgxESiS0NW3v6/dKS1joQIIab7k/n/5+97u7VrC+tSpbxHRjjLaTdnNM fuH6AONgxm7k5cX1wXmBqYc5u3EPJps/AfNwmXYREhcY8/sC2xZvuXZpalLge441iwOuKdRlJTJS HJ9CT6s+3hpqVwu1HWJaJQYT1noFQeADHwraJdZ9jYA49wVGXA/BIMO6jfRfFjjsW7w+kMl+Iq9d c/Z1IvBvDp3JRasyYwYjEmtWocFxcM5I9Dx7Q8Qd40rk8G9xbNFhI9p7RvcoRxhXx4v62cImMEAP y0i1iox8LHDMSHWf78kWHAMP6GR7DkestuklPECSXY6ttok7x2IKe5Q172n4DGsRqgzxB/GzFFGC 0cYYyr/B0nPiZ/Eb+MmDVD0+9IMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image305.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASQAAAA2AQAAAABG69llAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGwSURBVEjH5dTBSsNAEAbggAdv+gbmPUTMI3j02FcoeKig7foGfQGx j1BExIPU7U20hz16kUboQQRpakvdxs3u785G21RMKajtwT2EMHzMTCaTeJjj9LylKZUJ8h+ql0zQ X0jF31RxJljLVTPPHysT2EuS3g9ylQ7pUnb3Q5lbkRRSpSUxPVaGTRTV2U9VJ5pSOpiop0wuUqbn NY0dO4Pe2qb5S9s3f0Ky1jDUz6Zs2yFbFZUbVC5WJTZgeMQbmODQjYTae5X3QIEXvejginLFb5Ir ZnOhEjplUmVzRaRKG071Ovw2IHXoC7+qjvtVJKy71waLfFKckYpleOZyMQheAp5DKA6QsrkeJC/6 qbqsrEjqUfBVoBsejQKnBFWUNldlxSmbq1nhVjFSbufao/W7VE3l0mN15BTYhVP1tK9heFqwfek6 RJ362v3s67xe9K7VCa1B3BvwVoAOVAhRqwJ9YZ8RuGfsoFb0oIzbaDNZd/Hl1dvZQ2unwNh36uM9 wqhUXSFP6W+/oaySc6npXV28upnEzE6uamVUIVd1MkE/V833x+xmKkb/Ws03r5lnCeod3alrQuTY kR4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image306.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXkAAAA1AQAAAACMlaYzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAALNSURBVEjHvdZNbhMxFADgqbrokgOAyEVAWbLkBMABkGihEgGmwYl6 gN6AsEaiXYEQIXW76rIr/koyrhSJItHGjYJwWsfz8LOfp1NlQjubWprJZDxf3rP9nCSCcq0RXR0Y s1nPHLNCoMPFxPX34ayDgLQHLwCa47mXgVEAuzMigAOmOMI0EMAtYKmmZ7qcwAmTCmR1CnAEKaQj 4skDAhMuJUheAASzAOoEBt+ue2BeL0pQ02AZEtu5S+ATDARFMFwmrAA8VEcczIbouHcfzd8c6NX1 NKirX1UwSqz6BOt/7g49GLd2RCcHqgH07ewZtcY9eKbsGUELR/QhB+5nERwQBOoBrCPIR0gIPHfg gMBmBgbjaF7cPmUZ6Mb+9YUDvwPoBHC4wkbinoapCE8d+EGgk4FBWtVJ7wzMrwfwDsHeVwJvax40 v0AFks+xBVu+bB5pDRP7uriMoLPrQbsbIryHNegdYgRZ73gwglONncKVKqNCkRnYsT0KQbxp36c/ Y/t07GoJsJYY1VIAT1jfXjtQuwlWg7Y5PTZYraBSJFjlArkFuP+GFkgHOIO2B7HB/WA/hxGQBHD/ je19BPuKL1VWHUhjv88U5R+22srCNoS9biMoG4Ej2HrZ3r8VRdF849iebyzA+FqEreImwmbZiKI5 B5YqDmjTnhUBge9DsBHGYN4UAz8GTWBHv/KzNNT6+znQFhnoZ3dtaeg0v4GKmncyAGPOgT7mCxUW bmrOwiKCxmkF+goKoOdmRLKQ3EiwUCbg1iHEDcC4CDJLQ0sCzPwP0HiTVgZSOKGUCkHLg+4iaOXB JJqDURHQ+ZQSmYGxBfoSoBGA6ysCakaEmeAot0oeAA16DZ+ZBttuHWjhDu/AMEwr1IojnGvSHWcA LgJYcIJ+UC4F8CanMTRrcHAh8I0Gjd9pZUCzLCgdwa4DlPmv4fdliX8zpcFJWQBXBv4B8+sr0iQz oLkAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image307.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACIAAAAmAQAAAACJrXR5AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABNSURBVBjTY/gPBAcYSCL9QeQ/czC7HEY+RGIDZZUPMHwHq4eQD5HY 3w/Ug9l/GGDsr2DxzzDz7cEm7Aez7+Mg1yOR+WAyG6zrOxY3AwCIHKkjQuhF9QAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image308.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADIAAAATCAMAAADlEa4QAAAAwFBMVEUcHhyUkpTMysxcWlysrqzk 5uR0dnREQkSkoqTc2txsamy8vrz09vSEhoRMTkw0MjScmpzU0tRkYmS0trTs7ux8fnxMSkysqqzk 4uR0cnTExsT8/vyMjoxUVlQ8OjwkJiSUlpTMzsxcXly0srTs6ux8enxERkSkpqTc3txsbmzEwsT8 +vyMioxUUlQ0NjScnpzU1tRkZmS8urz08vSEgoQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAB5fsjmAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAATpJREFUOE+V kgFvgjAQhRGHWiYCXUHYwzEnjLBiFNv//9t2ZTrHMFEeaQKl372761kYLWs0gYeRtJUU3azHkVLT 8VaNQHBqgdc86yNLMjbO/6QKUVDwygW2/qJDQvv0fKRjSS1pFQOkWcWrFKGO1sCUfhMSWZy7Npgb si1O6ZCRpupY6ArY/yDFhlxTBCWydAn+0rNR50yftPTeFOZ1h7ApsJ4pLoSfczgflPdFquLnTBMJ EVLyVIFx8bPJbOfsgfeSOhALqImRAGzfm1LAvghx/MbbgVF6B2q9jBWEjujpkCazbyBFF4etgKBx gE+BghvRu7kLIgcui5yShOMyBHO9tKnVEEa0eXQDHdxAquzL7C5qJI3Cpvu4iOnD4J6uMybKHVUS EHVHf8ZSaoXEuweMGcvfWA8P/9X9G4dGZFAUdanDAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image309.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAH4AAAAZAQAAAADfqafHAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC1SURBVCjPldBNCsIwEAXgiAfwAkIvIvRK3YgbNUfwBl7BpQtLcwQv UEzBhQsp7W6E/DwnqYoRNw0Eho9HMjMC6bFiHNzgFwnctasTMBo/sMO/hDehdnyb5QWlaDZcSxjF 0mq5FnSq4CUoj1DVEThBIVGfy7mg40wydAoPJm0Z1AtIRuhXqsi2005N+gGIPgm8ochSOKRvXM0e Pgdl8RfF+zA+tE7DNAGci3MNIO33cIAfveQAT37Tbeh9CVSnAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image310.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHEAAAAZAQAAAAAuovxKAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACySURBVCjPjdBBCgIxDADAetqjT+hTfIl/2JuHit0f+IP9gldBaj/g F0TBo4cKwlYsaWyydpctCPYQGJKUJAInrxH/OerCpqg3keJl8B4oujEfBqvUXi2Tn+gbcd1QZTwH i3eyN0e2XyBAyIaTt18f5hq3iN46eCmy1bjqTfmHsrWs2G+uDymvybPsWrJd13uX+zuT/rtBi/R/ kM6t0zwIvBny/OQIo/M+NOF0Xyzu8eu+H/xBTauHGfc0AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image311.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATkAAAAmAQAAAACXbdGmAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGlSURBVDjLxdKxTsMwEADQIj4AMTMyMHZk7CfwA1XzAQxsRBBad2Pk D2BkZCoVqtr0D9jIVldiRNSgqnXpxT7OdtomSmkjIcRFsezo5ezkroSL0GYAukxwum8QlZ3GDLFZ WkLlBmkXgu4Q7Vs0zUJwUKShzMMxwh1qpnHEzMKIJwenLAPfEDxUBN8ZxqdWtCxUkyykwwmzG+Mh Qteeo2e3/YLwR4hpqNZAcFAsIRcnm2F9AUfHOThHGQHWCHoCL8HALuPC79ehloVKRn1WRZ97O3o+ pjSi29gVPmWsZuAUZRv0ANmACzW1GTsmI6o5PdTeCoayBfqFYCTgsWOh5yA9xLKBga0ZgwDUiH64 ELNyILVg7ZBPD3E2GRE8a5aGDWWLaT9Ua1drkKtaS+2g7PaoxguYNAWkm4IgT6DNqByUaQgJHBwR 7OxdcJY0bhy4bvtMN258xa7RwPDcwk3BCX4EoV9p7G6HEkKz9bC0IfwEFttawoNf2QYjgq/qFnVl C3w2TaE0FgiCWq09VB66pigC8Rfwvig8KAo7/wixINwvmjEffwC/AVouZ7/24q5aAAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image312.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD4AAAAVAQAAAAA20WAcAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABnSURBVBjThc6xDkBAEATQ9R/+UXmFS/zZHZWvEJIrFIotSKZAhltq pnqZZLMjfHLIB9oTbDK0BqPBLRwNVcaWMVCZvEw6QAt4Ue3uxhD4NmFWrl56lM6uCGIkbuxENJxE w2Tf08+wC4DBmUe5CtxwAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image313.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGgAAAAWAQAAAAAET+S9AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACNSURBVCjPjc89DoMwDAVgS71GpR6FIzEyVP25SW8S6MQpEJUYGDpk fIPTPGykiky0nvzFjuMIy5B9SfVfZ5fB1jO44gUcXfOq85txqzWu1JrywzQA1MqUanlhIO4aDlaL EvG0Y7XO7uoKc1kL33u5ll6PzTpz8plUwt7zdbLt+SHGTZmTpSdTuv34exELX20IxSORqD0AAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image314.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALIAAAAZAQAAAAC9KknoAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEWSURBVCjPpdExS8NAGAbggIOLm5ODro7+gAr3E/wF0tGl0FFEkhsc /AmOGR2lXQql9TK4d9TtCh1KKXophZ7mevf2+xJaizoIDdzy8ObLd28i/Plk0W4+p/MFiJ/u6HhA /dcLGepe4PGXA2de4ondm8r61TcbB0CaRUPhLLBHlgB5F2hWeavsbZkNWsLUJLlChxxbrlsinH6m OMyiBT6OS/f3ChohpYkPdN98YGL2udfsyyb5FfnCmHgo7uC87u1Tnpe7JreG84q9nLPxCed7qog5 3/72qbkEnuuFf1UwN8l6/mhsa8DJ21EYSOQuWe+DqXW8fBEgqc+EG7Hs79xD0E4ybfkL97a8mAnu bXZOL2G083/f+AolMgFWLUfQrwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image315.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGEAAAAqAQAAAACL4gihAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC7SURBVCjPndI7DsIwDADQbhwKIUaOwwGoml6AXqHXgIHPQVCRYEUK A1JStY5xnY9clQHIEOnFVhwnyVCMMvtd3bd6BbWs+8YLWOazliMplvLqOfM2Z9mDEiczi5OQ3tVS ox4mKsexZ8ZjRtorETO5rGBBCicCR52D0SRbY+sMYttpfy/gqA5AVNXUCNuo42VNU1TRaJqCetI5 L1LmEEuZ10FNuHlbPVZo456IQ1+QXsXwK0V1vPLPL2C9Abod7q3Pjr10AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image316.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASQAAAAyAQAAAADdeptzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJBSURBVEjHxdMxbxMxFAfwY0di4ANk7FZGJEDyNyCfAKUfACmIpUOh bkemzAxwY8dUYigoCmZA6pCBgYGBNq6IKlgSX4pUJ/Xd/XnvLrZIUk4RQcJSFEf+5X/2e74IK4wk +v/KhpmpUN/D7NO6WXe8yhsVKg5ZokId3vWzreaflQpZ0qyragO/e3FcUYnrRrX6SZ8pnXumokjO nhP5v6XRDTj6zgA9U61c+n2lYV/TRXUMr1p5OEeGK5k3MoHPrHaA8mBOs+dhFXngijqWSXxJorNd yhwjEbRm2J9RrCl88g54fJMuRxLZ7ntgUuSMLHvOOS28uQc0y6xCpdKrSVBj6I4kpfCVVOeWpAOx OrnPntXbbfZ6LB5uTOLeC1aKNlJj1XdcAFZdy14j5xvyhmqf7KgnNbQmAqLvPkjUEgnRtXvk6Y+U iQ4p6zhLU4zirOJSKM6CnFeUpUpFWbJUlAWtflNtypLuHAf9Du0LtoeD7ja3xjyF39cge81r4wu0 R8Xa4BztE6qEQzKVdVI9vjlZXrT0cj82ltcw3I+1KV45J7m9jlWeFWuXaNtybYg2d8jMKe62ZXXk yrUhjrhm9MPtUne5yeXNMVDf5G2eaciPKGaKNivmbrSG8O9QuI/S38eg9iKvrrnbQUVe5UGly2qt N+1vVDgXUqpOOaYYLGYFlWM0m2U4XVJmFVV/6asUByWWVOOZzzrc9Grr0aJ6kHklfVa6/MTG81Wy mq+80mFfajEr3/jhn1P39ZrES/X6Nx36BYw8sQsBXEA5AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image317.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZwAAADoCAMAAADsW6JoAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAMr5JREFUeF7t XQljqjyzRi1SsUAFhQoKR61atWrVqnXN//9Xd0JA2QnULu93G3t6aghZZubJTJZJGAtl/SBfsPxf Q99w7hQhqRLu6ySr6++od/BzJ1G+dsW9FSATRZO8SfLVhclYSqjhhFrxHzpSJdbCzZxkdf0d9dKV fZkbRoqJC4En2aidsy5MtlLC1U/DBRVy0vnr8pgSOWkiEw26JEEKSGUmcuel8a9ATkpL/+vIycRI kpg0+TcgJ02w3MZl0DlBDZFWxBXfsToHd3nXhxkITlN2MA3J/hcgJ7Wdn0dOWt/rkdYknePJhp7i qc2LVp3/j5BDo4O8HUqY9o4t4hUUKrLTc9Gb8hcgx+km0hp5C+RQYIcUk4ycy3Namqe1Leb5z+sc t6UOVXySExYjIvze31EEcgQ8alTiT+7VH162JOqcq66mJDotD3+dzrkYJW5/4mmwT4Jvg5wAKHz6 g1rnZEQOJQvDyX4aOdc+5CK4V/m5MM7b03wSOX694ynhAkf7j5gB9RWSib2fj855ceOKwI9ZayFh DYHl0s5vRA5hT1Tw9qg+0YnnQG7cuALyc+OcMHI8usfDuiuxwsghQuz95dU5ngeX/C648L5GMrkC 6CINnj88yIlloJ8b+XHzw8iJkM8YiXW7mkB/ESeVRMBzheTXrhlf2JhM/Vx1cF/6aZ0T13cE4wM0 y0n5T5Eqz8ufwc0PI2ctqsZwM1NLljlTWbQQNzXEbkSO28w2ECdu+qi2Ma3SZiZyB3GmKvPZTG3g OFRSZ+LQ2JiqIombBX7LRG2I06qQXxXiKohVxTOaQty2ulHXqIPjmhuxgASIk1bqRkAFcdNEFRy3 VjcKUlR1eonrQJxY3UKxbXQWoXqVzUxDDXVDqoxMUWzE2Q1e/ZiHp847P4ocvdMYSo0Ga6B1g1VQ u9Fvox7b1zQnrq8gobG2jH6jL2nw62A1GjiuL1ziWIiDt0psQ0AGi9PBLw4yhbg+xFXhq8WxbBVy YkskHcQ1LK5vx/UhjqRjOWRc4uyqKP0+rl5/AtVr9FC735CQwtpV7huWsO6MUwj/Odz8MHL01UVE vEqC1Iqi53L6/XAm/nf9yVylHyYsRYm+l6p6MnI+gRny6o8iZ1xN5MHnVO3VDowhkj/7HJRcAXMS wmdx86PIQUgF5iQJXw6C+V/JwN4casLSvrTyP4ocit4rnrjpfEtFjp+y6RmGUki2bFHhMh+KSNY/ MkOAEOjgRORkVQIhOqXRxPNCDuRUwSCIKyEHr8Ov/Gadk8S59MZTIMdL2/QMQymwQfCFuPlhnUOs tQyKISsF05DjgWYIOb3qJKq44aonOfHcKK7yWeuZyOIfmlsrbSks5mgCpzefCjlX6oYy3BcqUYWc YOCcVni6TNCl+FGdI9mSm1bRRFJI2vDyXNuC+eQLaVl7GBhEjnneRxU8L89qbrwFRUeVkMY76ue/ XefEcc9t4KhQvvRN5qLsaTclclz6BinGttkoIlpNoeTGx+gcGomgS/ODyLEQjc5JpjEnbnYurRRx 0M6BHIe3kdaaNZ/bP9J8jsjf3gKirTVqXKQn/C8gJ6rzcFpmnAuXwca0ZoIOuwRq5JDsI0P7aVP6 MKcf8vsSNd8qjRefGjLMiJfoMEGX6keR00gd50TKc7rIXbRCqkIjBUCILkmfVO84xM9FAaGl1X8P FR2kMn3dKFL+KHIua4/pFU0kwqDYM4/B4XoG5GDWRIdys3A8AHNmwJwxOyv604XfokMEbapvRU6Q AIOUuTVvI5L41xijTfIkJD33/Sn5MdKVLSBnjdCDuV362FEdBDvc9GIypfhR5OhJk1PBZvjFzfe0 JE6PYqZmUyZWXmqru+ND06jrSHhrCI+wvHYNIWuNFhG06b4ROWGCuOs5dJWNJ+jqqSGolPSOTRal dA5CzxCmwnYrtFF1Xa2u3QUoO5cJWO604M5Vux9FTsc2CKhDLCFq71rtOKfO54sS0olYllQ/ihyX SrQVjqNq5VwdmamTKik8yW4Yan0vcr6A5T+KnHNWgl65+AWkyJylbyWUVsCypPtR5GTTOZls48yU jhnoJOXj3UOQvTyKNxzkBG3CdP7687Yo+oxwEryHIGPI3vlkLCBDcg9y0umVJ8WPIofMSmcTjAzE y5Y0O9stya16tpKoU7vI8VlCNFy+BXIUaF3mQCr3hSE9e1w8/NsqTi1o6JUnTRRyqJruLyxN+q+0 FLojYe+UkF3nUFXNhSP5v7ocN9ZFd/5/wo9ZoRu1jOYzNtLKsZ+7s9JfJiiRyEkjdVi20hvjppBa zGV4k2mGICCl9BTZM0r79TKiGjCn3kOKlZjWGlw2pHF0Th5M0L0TjRyK2uVFDpIYGR06tiR/C3IQ unuveJZIH+4W18VTD4t9HTvUsJDwIazmmjaPvi7EICcdO/4qpdXRg7WOypTm7/f4/ZWUvWGOylnL Yz3hI1+WK6GEEXOEgtTuCq15C7HMK7Cq3PKmCFeD7bKjZsyHLcI06LXFdCjIkyoOOWnUDiyU0BO5 0TrVx0h9xG9oTilZKu6UZHa4iTGZGNXI30MRhNoN3Gj9BtQUGAFpEzRsCm99NHh7YQJzR37kNAsJ TTJhagCChHvHVELRkyaUMhY5adj5RJnw6sBmTo5xjiMUCLtfJIQO7FpywuHZ5J6BMStmCjHDujp8 Z4S11HxPJGsic2b2vM3P6ZxUe9IvaIsunxi6ly0rhGT7fxL8dg2CPMiJ3H5x4Ujtao9xbPvQWCuo CgwC5vSnXGMNXVrFgy37tQByzknIIYVja+2nkJOMHU/dQYj06ZA7cLE/Q8G/z0hpvWLqfQI5M2rk uBUlyHHDc7GXHzm4W4O3DdL1ZRGtbGlJZf17pa85JEiPP9HF0ybmjWhvCcExorJU2SkA9ywJwYMc N9WGGV/Z0fjHMAf/+1l0DkEOZJfawSTWMu1hgs5JlopLxnb90kYsSuQOvbTKRT13rDV6neNm0j5N r8xR2qcSJXIkKVQNWzKgIuRJFtHKlpYUHIechPq7xZAM0pgTjZyyM/GZpcoOpUyvzpkLbM9PwQjk pElCtM6RGvVW6E2n8Kq9EvqFIQU58XLh1MkR5DTmRCMn7a2Edvt0jvp+fvIqFIQ81lo+4rnW2rDw 8hBmzi+w1hzCR7fO/zCgczhu7n8rGjlpmiqqZItk7dM5byr6599D8AnkED1yNaWP9UjmQGRV/Vmd E9+n+mscwMCACehrJXLnUi3bHgK7yAkDPunAHK+1dt9dP/mtt5shB6EI5jg6x9d5ZOmaadOSAuJ1 Tqw54n+w9y+bHZjAMGR1M4PAYJg3KM0ZpJPqV5h/hc2Ah2kAN+RAjl/ampdxThRySOs42KYNIPu6 kKpz4rBjV0lTegoOE9nvaBRmTndiJ/SFSXm9UlYTkgVlqDYYCC/78hUp8+qRMZFoT5m5oRAcYlJT cN/lMMFTuzVI9GOz0n7kRTTNRo75UNb38Cnf+SfhOeay95+8atyRhNePruvlD3lfLj6XdScaolIC lLTEzGGenvFwn4T9c63CDPWjV4jzd2syw2zA9Etmzm+YIbjyJNxL2s/ghBISAjonhJx4a22dcavm BPNmUzUvyDGgCz28Psu+fra2QJK0zfFBXQxMnXOZc9Bf3sZB/0PHGtHIxDatBsmejtA2WedE6h07 cmPPncMfAZ0jQD/jC7gHCIMR7yFwtmp6xd7/auCbwdwvwWC76pzh48ww7+9OpyePEVL54OVcgX+x kVl8XpByLcUwQqvpeJxDiBKrkhPbQPuQSudEyYddgBqDnHN54PcAjLDWoG3YJ1TY2G2kFUCk6fbK vceU7ullXemUde/caqeCrFzBRs6Tut1RLBloxFcrOyJo3yBMTEdOSLIJcgRHdtJGLGHk4AzxWxmR Q9gI2o5mVvpKBFpZRQh0zhmqdbXWIl51Jj7JHoIvDNTIieqWYpETqnD0OAfPSq8zIsfJmmJuzUs3 Wlm1kMpv8Yup6zmQxvYyoM85e0p65ARkJFHnhJmDxznB2uVEjl2yb5wTFl4yzsmDHPJeMnOIzkFc Mno/D6kMyPFT1y76qnOmGpcQNEGP6gAMKbvOcZqcsmSATWmPNGUTWlwEzTL156mfmINbfxqdEzBM vDrHQp0iv+QTfopYv4aQw2HmkEmxAC7ja10idm0m5GSkIq5Lss4hkJEij/jIWFhS8kzICXUUF+RQ 1CiC/D6dQ5EFTvL0XAOW0uwhuBSYDTfkNRqdk3LeGmWDUpPRIsdDYJ/OCaAqprxb6BxUZ5jnhZUF OamtDyawkZNoSntmCDLnnuUFm2KMr8tJfN2lsJ3Ii5x0+Qzli5HjjnNKTXZH8WHtQeLbTvbMckbU 16Nz0usVEppU5pDhLhfYtZKF7BnS0iPH11e44xw64IR1ThtGqq4z53FjniM+pjdAgvO9PYI/v17n 1qLaebXWMlDBTWojJ3H3TfIGhhxFJvU1GZDj6p1bIAdTAY9z8P+yRNemZ4Z5HBj+9ZzwmxfkZMcN ET8anRN5ggddK7KkyoIcBzs5dE6oRp4ZAiTbx3tF9TD+1+5eynhmiNJay0KES1obOTQ657NnH6TW LqvOwRleurEsOieiJo7OsbOLRk6YXTsyoXV+UPdlHCJ/q89kmJglXItKRY4jGb/OWiNNcBnkzK1R 6pwQqUQYKNgGAYQlJXKcorXSqZT0I2XhSyCtjRyKHZ+GU/VPFJXyah7kXKTyk8jBVQPmJCAncuqK khhfh5yU6QnK+tEmy3k67mU9Jyd0mrDBw0VOtM6JJDApjfyL/9C2PZzORg6FzsFnfMaERMGgl5oQ crI06pPISdc5kQzANXTZk0AeehrYmeTSOUpvIq1OTknGqbo94OEB4p7tZXrxZbU17AgIJcWQevbe x8UD9t46fJSHkuJ4CWmnlTZsBzYIO23LjRyynpMTOPbidrLOicyZBjlZRCyY1kYOxTgHlgxqr0zj XZRIDsKSGcm8Tf8aAyxpM12mwpMIZJnv9/26afPxHrsnLB9fIWJGGKvojKgeBfLlGn4SOXhxO0Xn 2O0KfEhcijmWWWAyIMfRORKsye4Y/oAOsi7BngWkMc9gS+qvJYAObDh8HXP/nmEnKo4AP7EOUx6i UndgoeZ9D00f2yMcsSqWkQTG0McbGJiFY8TwNjdynD0EmSlxFY40nRORdTpysprRQXml0zn2W/wb UFZktkicIdRg2qj8dg9Oc4O77eofCxFT7EX3WOoCI1t3SDO3T0ukvZ3R5klCr88gY/o/VIEBU5VZ oMa6zZx+EDncrDkR3Y2ebbKHIMlaI1X1YycVOQRWwT4i0GUEv2ZAjjPO0QAVkxkDR+J1GAlnN6/c PaHGfPRqoTlTKL5a88rzPepLTYiAbW4qA1ZG+x4Q0mQEZg3befE+mA1BBnvEPeHgPXj6cu67DDLO rdlE5Zm965ZDVkITxzmRGi0NOWk9XgqXbK7SjHNgD8Hsadf60NECkINQv14+M902quFJ68pdfSXU ywWme0ILHDF4ajzXB6j6AtOlknzHSxscUQbUwcNSq7tjjiwqPPk2AH67znl4lhC3tsXaMQjSkePH DhVyrsBZTYVDae2itToVjN46wi7KgBxH54BBwA0tSeMc5Gjc3Noe5s9d7DRnaVu0JRF124uOGyJJ q/bQh4wxBttKccSQA+TAQ+kgWdKwJPWYsJP3N+qc3obpoDOIEGaOBzlx45wI7Fx7LEyEqB8fNgTm 7nD+cCXy9PhidJ4ST0SykUMxztHcZQutBQrDDXi/sG+DPvaicyPm5sa7vQ7eAWfiy1aE0oZ/8HVr MciptpYFS3rtjzuoKi85VHgtgg9/MGQf5xyeGvV6dUhc3fGuZCqdQ7Di49PWmBjxYWJveHaC8LZu XnuL01ujGcWbDMgJzrpK05J7DA5o9pPidzettj0RWuOa0q7esF26nk2prCPOr4hAzkY326ghbrbW cmjwSNtfjz63M7XFN/vcmrVF+OdoT19O5rQ6x6fe7S/L4jgh6M8e4YUTXWAsL63B7XA6RVYXi7m0 Iz1rVMAPaMY5ku/Ez7jcPhMfp3PM8Rm6v/IJzWUkwXnkUzNi7THLHgJvJVlyImcGnePFjp0Tn+zb 4928vV3Un2DVloH+tNlE0ugBjg8pFJ4Dm7QzIMfROT8yK203Xl+zBdQxdcPSV6Uykqt7v1cFQY67 VzqbeMxbLXvPTRad48GO/Sc9c4bHafVfebs0HrAD4bbYn7zx8wmSw+6ETits5FDonITLjbLRIza1 3VLvSihJOeGXNbD42moFcWOYpqjv9WdsLvrDBTm9SmU0qsR/Kn6HWri6wYMcW6VTrYQS6SbIieid PZXzIIdtNdYyHgTyWPE0WjtBLsLtoHhE7g0ZkOPoHC7ygp0b8eWaTaq1doaW+GXVq3MAA4NaJ+FT K0cuGl42skNNotdzrhTz8CUjcpxmDvcVh68Odz/iyIiT0Yxzbs6GYIakzWHkBNJtQdLDY9cMe6Uj 3Q4lIAMehGJqUCHHsUNs5NDrHNKWPvPGX1tlKsVjbuQ4Z99UM7oWZWLmtRtPRU44X7/OofEyCOeh V63L7pu0cY7Hjs6HHHHPe2aauX053Es7NbSRQ6Nz0q4/zsQNN/HwejgcJXJiionzzwklj/Zso1rP iSnap3PaSz4wnZv9iIPsOudrDIIpcySLeFhGcMiNHNg9ZstxwLMtRNBoqxOfou7uWyM6Jz1YPSLx 3m7twIzWgXmP7My5Fm0jh2I9B83Tq5s9RZth/r00bHPna5CzrS0kX7Xiz765LBn4X4ht1IQZ2/sJ vcipMm0DJuu9Qc++ydzTcaZ0a2e5UzjDp2L/vu2no9u7Jt87FxWfAzk2JfA4xw5+nWOVGcZ7t93F KzxA8kVgDwGNmOFzCLpgmHuRYzCvD0UNYfvCDfmRY9m5JOqcs95vNpvs+ZWF/24c+qLNnBYL8yjk Q6y17OHiTe3v1ioCkmFM7gmrYgmuOgl8SsdK+3Tm4clUaD802qEEwRcgQbuJq/7veDp6jccyU55+ PH545ppzM2f+Yt8Dmrzjk7hyf80MwZRh7h+8R1oR5GxnojmbzUyR9qfwwOMXRNN8Dh4GPPabmcaz uBE3G1H1/p4966K4fJ/ZsbPQ4/ALECPuyTkEYv3KnCn/+l5BRZ/WydGtEVma3zP/RIXaWvObERnF OziKsxHSZsaY99dnBDlSo99nGxl+hK4o4OR9oRVgjhA4QSNa55RBMeQ6h6Aw8eic9mNtu3/ov/kW ePX20Pa0g+MTM/3mjDfg/Yfa6SQQ2p4hAHplv4qBgnuaIPlT5dU5+CozOwSstcbRMw/u9gBhOcGC gq21KAmKizOYjzJWLleds4MzB0uPTxNr7enp9NckR7sEHzwZVl9Ard1dF2jCBL24cnsrSUH3YJLo NgbIgZy7qTPnHzPOwctL/oOwor2pG0BN25s6Q9CcW4yu1prxPDbry9eC7F1/z92tWRg5xfUoaRDq zEpzl1NEMtQ/e9K8yIk5hwDWm0p+yEedQ0Bu2PUihwJCpG0+5CBDWPektiB4J3SIQQDpKAMRYgjS G3M31X5O54TRdGPkhAkSfw6BO87JREpInDa3BuoME5u2x3R4DsllW13SeFN/jbUWIl5u5MScfRMq gAY5VKSEJVmy/pjGnBzI8daaZlYajlf5lLFGKTlfj5zIWWl8XH5WnTNhXnh8kmTaeo6DHMpejfSB l74tbZxjT+TB2ToZcs+fNDdy3L3SabPSuFsL9jCwFwJvKsRrohlaCTMEDDNrGHrWJQNq6tjKh2pW 2tcokr+0a/ZRG9YWh81mxWjDTJPRAVb2d7sIJ1a6PvfzyCmCi5lejv4B57Ni5GLbxZsaWqXh0/LK KT/7vXMYHvP+HjvjbxMpxwwBPXKcg4midI61lM/C9KWNpNZA7yxZpImVGYvM1kPuZVM/coxTtFQu Qvlf9hBopV6pFx9KPcgxLCcXn1AQ1Um32lNKqT8r+xjJN/5QpF6mpoaMk5Agh2JW2r15ytMbws72 Z1VBD+CJDxti8OwWrCvACLxdAyfjUMiBHEMdzyJWPZHVCo2a8+6+caqJnadcnUNr+sBJhfcYFmk6 J/vonR45zkoovtwoFCojuBV5iXjpLFj4ohg4erYH+2OQHsEcOrHxIQcOL7WHwFjfgWcDPlPO/hv1 A8cP+vat4QTxkhCvV9xxjn2lBkUwGNiuBYHKWqPIL1qeqXSOr8VOPtLDuzoZvY2bh+fia61bQFaN 309G9/uXiDXtZOS45PTpHGAOPrV5fnzovS7ry/fua/d0hwWxEYK6DzmYPbEh8qHqcdiNNrYjqn+A rODn9szxISf1pEKoAhz6HQoWbERFnFGdz41JdQ5boZGkGEgXDMWzgYFKZi4UCyEH24psp8IDHsuH SnNjz7H0Q8xxdY4zuk5ETkSN3H1r+D1a5LjZ3J45bs4UOud69g3dQIcdonlEH5iEnCssg8ixp10b 9ZkOvef+MGoNbEw2Q8ikRk40qrxuh7bOodOQNvX4laTFB4v/ypVQd/fNFx4S4Yg7JrsPOf1zScWO CLOiwez5Yas50NvdOVCObwU9Jzx7pTH5syKngPcQ2FujsiNHLC5hbjnuI8PCaN5APc653rDrIWWW UlPo5Tz2j3N2Or5SQzJnk4I6UjaiWDCwdogIn0QOztGdW6PWOd5xfBZKpKalt9accY6t+74k+Izz 3DMEfp/QrMipfQI5aXS5CjNbLyrmu+t50X84ljrvvoW5AH0pdA7Zh2XA0IJO58RwMI5eTvJI5NAL wyeR450hoNQ5/hmw2Jp6WTc/1oc18KYlwVp+DCsRZtaVznay1FOjoIToqXZ66sWl9EE41741O+dP 6hzXIMigc9IAc2mwJyHHXK6mhsdb5ph8CwW1zomcIcjCm2jkeJpgJ/j03Jotkwn1ujwD50dp4n4L jnMorDW7HHh/11rKfPyn5dvFtmFgUpw7wj272B/dZGDIocjF4JDdJ7A04xz7Etebh1BH+X06h7t7 q8jeRmW01ly+miNrGx+Q6b02urHevcAiUAF8yeEkB6HffymhDuLjvAwodI7rPeIV/RxcikKOJxtX 5zjymLWAHDrHeLvu7oexmddai7cnwmo3wz2h/cf1lAEX3QV29EfCY7PE3CtIeQlO49Jba+7cWsDD Jyv1otJHsDs3cq5n31ArgyXcrdN4tz26vZ5tlDMEloodSSnvMiCtN0pwkUdPc5hzKE0OSg+8zF/j 5lN+Uuf4+HVBTlhqaeQg+6y0dGTvu0ZjY3tTh2YIKMp8ZgbYDs6AHDdTcpIDCZYQ7tbokfOFJxVS Iie9k7n6hAJs5tY8IUgusIY1rrHYGk/2ziMvc2j9KeAA1jdAXPYbdrV376U+o/JHnM1GrXO2AP9w h0shYK6ERBhA3rdvhpxityvL8T/8u3ePl6WNn3EtJPg35aslWKlTdt0q/Id/kv71ek/2YtvSc2db FDUirgWTqjBffIVOL7TgQ48c/w279NygSHlL5Lj350hy8lVCaOE9IJsrHu0OH7vaHGBtGp+iKt/Z /6d+yLnSuufONmBypRPww//MbYc5dU56T0OT4iuQAycVJAcfcyx2h0HjW+jP0K0xctuvc5atJj6L yRPyXKhHjxxnbu0rZghuiRx331oqcypRR8t79+xQWmvo7t+DMg9Ya/e3uGHXL1ypg1BIDod+04Ah SxpfJW6lcyR8FFJSiGQOS+b17X6Edm4NtrLg4LPWXl4XT37HtjzIIdW3FvaRCel7paHOXxBuiZyL zgl2a3OQbm+oJO3axwlpkYN5iZnjddBtMo+jfffVY3Pk1znzxycdZIZm35oFbcwCC5q0Xpp9FXJU pu7fXuXTOW4NvKtEtLtv4FQ5vGnHgxxNeHgzYXLGe6pVfuTMwcvgnzhM3SsNIlL1u1beBEe3RE6M zllszIBT6M10DkJj5rXiuctgLr+yFWZS9O3eqVVGIvjcZQ+maPvn3Lco/HOwDUODhixpvgQ5/m6t Z22L/iXtSObg9Rw30CNnDMQ7vlz6MHzDrvb6UkZbzx7QzqjUyBXW7CNmzvs+6W4cdw/BL0eOuwE4 aBCUHl/83VqlVtr12T6Lf8h/4Kz4WmvgP/Cn0Wmt3Wcx/5OUrPBqj3Tg2FkStI/Baf9UX+/ub6Jz sPPUQ5/q7JtfrnMu3tQhU1oIdGuLRRO8gf0fsQbuvpeoQuh5MD35XoAJHAjji0VQBQfjSXMmekc6 rs6JMqls4zB29Un612rC81Sdk5hJfvVzM51jocI7Ly/xp/jqq09rv73z76OK7NZqwd08VI2Cbu0f nzJ9g601lwnBLh8XQtgT+VFsyNNYa/hyoyz6hCbtDXWO5e4c4/zjHPAqCOwzt5njkWObcrbOITSk CU5KnpEV2lnp7MhxKpI4CHV0Dr2apGkdSXND5FwKnadN3zjIccsmL15mCGhkitAZfgv4EgeKm6dy IodIC41nW9bdXDStvCFyLlmlzhDY45yLHJNqIrXqSAqdZHkxRnHDrsPLUN7JOsdJTqNzrPwbF2Mb fEPkOESGeeFMyHGqdu1zaGTKRQ6h7Zcjh+K8NQkmeuhqTp/q1sjBtEpFDnRrF8G/9G0w1L+wlwI8 XuRQ3Or+dcj5b+gch1xwr0IxybGt15vAQa6EWFe45NQ5hJ1fjhyKO9v8+9bo0ZGU8rbIcchtklsH Y4PecxlzrRq21vIiJ0XngI+Raz98lc75mlOjbqpzIvCQ1EF5cQOtky7ah0buXOhR6BxyiStOGM7Y 7e4SBTjVIIC88eVGNPXOkuZLkOPjyBUOwXr5qIWvY8qLnBSdU3PuuvMLg4smwrTEkLpXGmfxu601 tJ5fxdnTX8Xi6XJ1jp0i1ziHSud08s8QOOOcVGuNuBRlQQVN2lsiR4aJgLAMXuAQAo59KPoFL5/Q OZ33MR8f9DtnEjQ3chrP8fnrd2TS9bfPEKzsWfOIzium47CZcwmfQM484X4Ww5jAASyOpZJT51iH 5PtfcLYG+Erf+BOhHZwzPv0lJffJzlPDRnYwxCqSkykRVpJfcHpdXp1DVbtozUK4FoUpyky/MpmX B045UXulaYQCriZL9nUJtEO9bs/30YemLELNEEgdgMRIcJRSINlEPUmrhr8CyO8TmvYy3XMvwZw3 vHcZXDQCnYDUanDGpzewLLnxw9j54/v9Rs12zLj0N6icf5zjVO7KsejaRuEjP3JcQXDKIn36bcMN kYPbPjJN8+z9nMUBmAlD9QwPfGF2dbogzfyEzvHwOBpSboKwwN4MOb/dWosUm2FDRxrMOEcEPyw/ Ya39BuREneDxWRzdFDlRPSmsBUzIATWxgSCn5u4z8FXp+iWgSIjIO5DwIsP7wF+hbDonxfSyW+Ot HZ0ayZLKR7DP65xI+k/ualJiS92uJWytkU7KoYM/c0+X76a6dmnRcuDJzZMtjo14EpU4RC1PRGr6 WNmMf/DlyIH7ScF7LTEQOs/coyc84ugBR1Dsr4J7kWCS5PoA/o5AVhBNhDVBiY6ICoDYWw7kYMA2 iSywoEnrpdoXIQe5Gyzi6kPqEKVzLuLowYlTYxrkOK+7uUQJN8km9CRcXggkgSQ/6mWQA5XuK9WU c4EI00LWmkeifXBw0ODIti+VHzluiguAIkSbyH8ULGNxcM3Wq3NgxycNGLKk8ZH8q5BDx1fR8Osc j0Rf2XHNyuGDV+6J/Achdf3+pcjBg9BbBy8nnbzzelN/omq+LuLCCleinYzdql7Jb1PbYY/zt4dB EdyFKLuo668wckKKy0l/pdRVAJyq4pL8PqFZABKf1ktRFznh1J+gO/WrlYiDXqNk/ZKhlzWeUiIg deFuXGUiykksmuTjS/KDs9LUJM6X0Kdzwg2nypSCmlT5BIhO+c63ref8DHJ0fWYMZ+amZBVmsLRZ mcEEDyuKh6Foij3rbEIcbKfe9eDrkBPNjTI3TdieXZsVUGljitoBx0mmKU5RB+JOsNtaM+BBVZqJ I8jJLKD2xpxJVchgsjXhsNodjhM2pilVN6IA1ztDXFOc1ey4uSJu2qhgijs0Es0FXO0Db8FFTxA3 E/ukeg1RJFVGUL3ffYIHrYxFpMPisGo2OanJNquIZZsnJDSbAio1m5qG48Crt1lCjV2zbTR3JM5w 4posqsLXrR03h3QKasBB6FVIJ3EQd5BYyKnd3DWQAl8hbocLak4vcTvLaOK3IHco1k63Y524phsH VbGrt8LVw+maa1w9t8pNWNC7jaLx6rZAbw2PnFOjIkyFT5D/79XMFPDz2nk9g7U2jDiTP3MlbNUa WZM8WX3zO7dGSwxuLiTKgByd8nDub6bY/0ZxOZBj9E9oxa7bh7UAB1231hLe6T9EBteflNYc0oQp Kq1Rr19V1v01XGZfQtMmN18L3HrdWHPTtTSMuALjv4ucmyuaOOhQjXOqT5Xe06w1GNY3xmxQL9RQ H4we410umBumAtel18D0affve7uPwkdj+rgWRPN8KI6141h/HZZbBzCAvud6s/86fnIgB5Wbhe68 8F5+rvZrhz0cBA6TYvpkXEPmYj/rz8ar4aylIh5xPBrvCl00KCGda0L6tnJXfl9oY7gIY77yu1P9 ISdm2u8qYFTIQUsVjSWzgVSl0eH2+EqLKhpvCyKaLURWbKpglq5U4Bm3RK2zxWPm7A8LuK9ifRIR W8DMUfvFlFWE/7rU36L+OZBTuu/07vf1sfGhD83uXZlF7TK4gheWg0L5/jQo3auHWbde/hjwfPux Of3XXJX1BfcgHx6K3fqBrx8qenhh9A85t0GO1jOGSkmpasoKcSyPz3FU2lvwwqgOJwqnaXB0mVFa 4c9oYBhcz0CrtmYpK03pKYq2UubSyT1y+xbiFZPH1lwJSdfifmHRN8s6B3J8ZS/cc1OkY/jobIV+ QuP2yDno6u0m25Lo/V0DHTqd461po+Ksow0r7O1pwY3HEjoXBQv6weW0xvcGTaTKML3T3k9r8mmr 87o+1lCnABfW9feo3+2veZ0HRyd1rI/baCzAgdEiTMiV+P1e34+5icwhVu43xdJSh4ML1t0agrmc MmoW+w1ZJ2XBZTRLvSfpus4raKqu+PIczbona69sx2q1DEXySbvabwab0Mg8+wzBreoSgxyRWaHW 83xRW64qhVq9zWubtVE+PR0NcTbmZF6c7QfayRxUOv9GbXX73mTfDVnk0EgvdQ/8AwzB5HX/foqK U3XRHEzeB3Da98Nmx82LMIupqFxtZP5jhY3W2p54u6w7OJTlvGBlY3ZuyGgld8aDR2Nef7DGtSM3 43vFmaqS64Mu4fci51bMicmn0xELtTJM/j6XkPrw8A63NsEN7ls4JGo26hbWA3wBGqrOjiY41xs8 OurlV7TvzrTSBr2aAr6NVB0LAwXpWmHda1Vsj/UWvtZcl02pvYELmsB2hPXl86o8rNXEc01VIG9p 9syNmnAKVKm+6Rdqs3NtgFrlDRo9zOBw0pSTeG9Ikc/qnFtVJQY5ZqW/UWTEW6LQPvcGkwEq9yy4 ne4VibWHyYpHJ5g+Kggl1XpqTHQkS/Az5mr900CrKxN8VIW+QTp0eZzJth/mLGyQmS8NMP35YW3d U+FkDutlCtcPKpsNdx71RYVXFm3wgirrnZ0yRm0R9Tfs6FziYdjGbs8wHBihTUCT/l7k9Nrtk4Ha wlY6tU+ndhUp1cnUgJ8VHOS7XVeH7d5Q0Eqn+bZtHYSsWmnY4oXK4rkhjY/yQ9+sl7oVSy+ekFkY s7OHklk/iXXYim0eW1O9srR2dyP2YVk8VpDekl/bBTiWtfdult5V9qgUu3K3qsN9TM27nVk+PUAi 1GyZ6MAveOj9arWtUxZcjFAsCpNXQYR7XHZ8o1VuNM/19rDY14py9Thetbwnud1KOCPz+SxyNneb +/VpMFhw9aX8cLc7vbGNx3XjflaABaha+XVV18/qodWFhnGFoMwldNzJjQ5P/wyzXlDnFoC9VsCf c5bfuv+9yIEuAaZvoJvYntfWYd+YFefWcsiVa6/d85xHBtq0wO9rUass19VnPe3sCEo5ND66wZSz x5xrF5tHOA60+fwFHgKUjUlI9knkTNr2jaSYOQWYzGyZ1lJCZZlfdpqaovGoisRmTUOj+rbWUAbI fyxqksmT2DJriO8Y9wVNS77/ODY/TYNObYvvHs8bvhs51ItfQncwfROmqlg7vOuofd9vv2H3qf4T rO6fUEftGM9m/3VYlLXjkjtvMrlW5SXW/857Mcih1txto7quoim7lWAZZyIo8APEUdZGD1Ci9SVN OGnCsD0dwo3mRiM+29vPEHwbj74fOUHsfFtT/wq6UiAWOdTYuQ01/5BDPStNCO4l2G1Y8JdLJgok IOdbsfOHnIzI8WInE8chsQAbAPOP67KW9j+aPhE5n8DO/HxMOic7RM0/5GRGzhU7cbLJ1iawy0Pq 7LjKqFa1eic8ZXU2tpXKfFJBvfNpVRuNDqMFTBZqhVxHE/+PooKmWSnIScVOp67V3rlzpbjrFru1 2n2hs2PPTZGT1cOdCDvGy2e5WOzp8rmPzoWNFFul/y5yvm6YEyC+uxLqpSGJiwvGBqkanLdqSfPx xDp1YZuh2EP6cDGr7NttuO5n3ttbMHelwgyvfvcFJ5LRSOB/N02Ewew/XiW5aZXCHh+GK2wRzyGu PjHUjYL2XOWIzCkwBzaFwuUYtSasxCzROMI7ysn9K+Xvv5y3h/hRyCF6JzZs8elCfRlcWh7P6NAy x9XJXh7BAoJxJ2/PyzYaPPash4cBLPyPXy6Xqf93Zfm7a36VLKfk4MFEiRUCsiOrKiHtwCFDl2C/ x6EqWQdOOhyQBt+4A3w7wMFqVpX7Q052FF+IH40cjJ240Gx573Su4Ru5/8JtKeDyMwY5Cb3atO9V 8qVG3mvns0vU/583/Go5g/PUbYXkL7dICvgM5vBheF9Otf8/OMjTUpv8cTrny3nzV0AyBTwG8yeO kcxL5Tzy9P/pnT/k5JWs73jvYpR5kfMdBf+VQUMBxyz4s9ZoiPVDaf6Q80OET7cKLPSHnF/JHFKp P+T8SuYQpfOHnF/JnBsixyq1p9Gz0NqUnKAPbk+COxcnneZ2ROTZ4L+YVN9ZtRsip3QnDjaBi3Xt pvTFMlwUDEHrqLrrG7B7xi5JK734na39T5Z1E50zBc9JRZUwASzYx3/1Czi6DDkd7ad2gAVV+FKo wbKqBje12DeEIWk7x84D1hw8ASz4DnHwp6RJc00DoMEfZDUDJx1CBPzGX3GM7XRgDfFv2wFhCy9Y pBZbHGGng0Ku6fDdzZAH/Dd3M3GyxtEk1zk+ZHW+xe/Z3gk4McmIZIbjcL1w/TxZ49j5XEL20/zh hsgR8FXhe3zPcVWGIxaLzrVpyJwpgt0iSV633f4NVUZKGZ3K8/GwLHfb1WMDiStJ3dSK+4M0LhQH Ggee9NslVyoe32W11i1WDnrhuIFTByGnwXBYLp7heiG9SPZjqQV5CZ51zSK/QlNZ3mtVvtiEIw31 bgOZD7y8326gP+3AeYbyEnbXVYrgadqC+847yDpD1nuo36g/gaw5WRuWjwVMfCD/+dRoot7zUUf8 ke+KcwT1gGLRELx7pHGP7RZN3LK9XJeXr5UueGNbi6IOPkoGmpvtGXeGOn063AQ54A6LpjW4cbu6 P65EDbHOwo/Ynan26Q3Ww0YcuB47lQXaTGrrud6G5Tp+iGpTUTBXlQbixNUz+C/MTjqSzDtYWW2r 4M0Ax7ePwOFQOU/BPxrpJzj1WOgY4hA17KyXIrLEHtvEHmvsHCnvHQk1+yb4iHam4HGHeqK6Qv3W WS8gSVyNmkjbgAco+C+uOch6gw2i2m5SRkNwPZxB1oQ7hXUDnNwFEbZMLAGMo4oELkn4lks4R2Ze qDfW8BZZeuQPCBgNWcMhikPR2A6qZ3CyUCew9+UT4YbIKX2MZRPclSXdGBQ8y6Uq9iTDJMR3JEvg 6WwHQFhFhNtCeGTKy2cJHZ6f7wbglwWO5+BNjZC4GKB9dQCcmwKE2O74ronZMmjCZWrj9ybenLCv vO+XfAvnNgYmNs7jJa+/V1CpuCm/6vxSPwP1qursYbzUD+VDoyOY+PIY9lyWsE/oUeblmQRnGYzv GJ4f3/WrA3DdVpuQqf6OAVEBZ3r4v2FKPCoWx7I6RNOu/gEMghOY1JJ4AqRuiATCXpcl/NWsLXl+ X2cRN8bXup02k3LexcgrT2+DnL10kOAcImGGyj7mQD3tk+XtC6zhfCOXOag2QVK3IwwlWUOyNj4t QAOBaHYIc1Twli4DKwE5bEWbY25B/1XRpYOmLzBzyrXznDtYODtwtQMilifcAUgkDUvMToIdDtiT 1FDFvjYUOqqyUdqzAZiTbGEPMFjUxrDZwZw2Fpo1YAxOmrFVFXwqywvRzVSbrUYNBK7xwIulwm0r 7KmgzU04YIkbH8YIDmvdah3iaQ3IAfSjXWHPHTiogoaZI0FPQH+kyZUbl79uiJwp1gaoUV8ga6xs tmgHPRvWz+2ZBR0EOjQQOCoeNlrVvisQ6yYIcwbeEu6sdQEYYWxmkE4sASerovI+09AemDPdWMDV Q30EPFNM0q2VxAnu1jZAa9t5DpAzh24N1Fyv3beQ8lCQ0FaA3K7dWheOUDWBObjvuXZrGKWHu3vI otY83BXm0GNCt4Z2Nss1dVUQQKQOwBzcrRVgR972HU4C2dah5A177daWNnKkTXUE3Dgp0K2ZAtqU Krc4KesmyDnZ9rKAMaIjUMjQs5F9a20Z1DIqlZFVwNqyYe+XahJ7QdIX3W5hL5gWgv5ZMTtF/SA9 y10wCLoggRtABOQrdGWxzNb5rgpHDsNbZQ4bBHMwCLoyUAgk93VpGwRdWdWmcnevrXh5WS088zIL BsFS1rcDoFO7o7eWPKiBShHuuCAGgdDtzvQPyGLEcnCqASprXLkLb9nBGEqH2dNSvm/si8uuaJ1k WS1DW7QuNMw87eTibG4nLHNIbslgEKCaXBSHM7jvbFaaIMXmce5wQ+Q4W3ZwfeDfFhu5Tt3AViaR 8yE037VqSZ2t+RCsUAvaiBNLOMVQ3npsZttmHUJElbdfd/O3bVowcO1c9JOE/7A0SAEGLog5fjJr zrGJDn86pjTiV1uczjbYoWBsbsMrjtV+tdK97sH8SpqzJuSHC8eJnba41SKtAJukamdtVxW3kiS8 QbgJcm5QD5IF2EJRYZJw9CsAISKETy8AxZ01wOFlyKAwurDOuXG4JXJuVTUrmoIx0YSfkWJq49QX otPdpOLZ2U5Z7O9CDmWl//eT/Ubk/O9TPVML/5CTiVzflfgPOd9F6dzl/CEnN+m+8sU/5HwldW+S 9x9ybkLGW2fyh5xbU/Tm+UXtlSZs+/v8OAX+dt/cXN5vl+Efc25Hy5vn9H9lj8a1ihFDxAAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image318.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZUAAADLCAMAAACRdv46AAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAIYNJREFUeF7t HYtC4royBQQBaQWFyqsVVkBQqLhCVZD+/1/dpKXNs01bCrLnElhWsUkmM5nMI5kJcC7l/DAAzg+k C0TOhSrnOAkuVLlQ5RwxcI4wXXjlQpVzxMA5wnThFRFVLMu0NM0KeWlHJ2Q0VexJaVKKKLoZA8C7 5gq9Vk1URs3mFfoY4VLTYzQS8xFzsFyWvXdd+Kl05S1ZRUPZDfx2ggbxD9938kYOeiKSKvZ9pVPp hL5nnae+vHPtOtcYNuC7+F1pjI31Wlkb6+JOCV43NXkjcZ/Q3+5Km6hX40relH7d1TTNdBlG+KnG aETeTcQTkVQpKdG8YBoxwLOfJLygxGgk7hj1Tzv60UFT3pRdkDSijOSNHPREJFU2ZUnbccDTXiVU 2QkQRcyGOItkAKYuQ6gRA6H6ZwqID6ICWzmaV5aSvkQIZavoD7IxChClzxrvjTZsyiyX4OeP7pj1 aoyBZ4JQu5AC4hjAxX/k+Lwin76iRWUK1BFoOU59CseigR2kzMeLfFjSzuJwt3QZNITLoGnbpYkL 4sbVBjSftlf5PeB3Gh6BHrWUHp9XbGY94FYkIaJ+gOKAV+fuGS3xbfABa/WMGFRhOtNYSsbibppX ao2dRfcsJu0kd92e9X4cp99xFb35cF/N+NpX//R/QL+3I8RpNK/QK5i5Yukba+bRY/wq5BhMCRE1 B8oc8sq2B+HXZ1sAx7m4ZpAjIBK9+Ji1+2dieqLnlZWctBZF2vwbAHW60k6sNY6BMwENx3x111pz C/YKtD/AGtgSU9LK/Q0FJZIqOiXt7SJYMO0M4ii1PY+tvZKfNcA9jalgKpGN98GwuDQ1MIRfNgdt tJjtQKhqZOu6PtGhYfVCIVRbgUemTmuNLCfivVrN/d+RHQUNqebXA1npRf8B3wyvDA1FWaNC6cgq sJyHrdMfurif564Vr5qvZBbrwF/L0Nfrd4JGdAcCqlRXqxWy85rNKTVHzBVa3sliNoaqCxxRDPqb 1nr8QBLBdMznW5oqi17dN/ywJj4HaL2yQQ5+Fj8L4LHrGICuhyFpXxc+C9vcrDPrvVHPWLdMX9bN BzKdyPf2dm9PNWbKrFUxdsUZRRXYDccrQ3Whqmv0+iAIuAB/r0DbWaguZDtrcYs0FfiTt8Ss2s4T nFxBUcJnGU8V7SEHLb5Op9WabffE3jdkupgiipkbuqARryIoMl8VXdGAi8nSdrH2zb6XXMBWP+5T Lq/ctWx7ChETzivGUrd1yzQdp0QrfNrbLcMrO241L1VgPapojA5WvWccAgpeIjoe4t3yDcbql2P1 3BXm7rU5Bd5yufOUzIo6yt27P9kuUKXb0JWGpwqhXHZpe8Vm8enwK5hZYIboOB+0njm639CPEHKl 7f9JG4CWhtbme2cyg3Pj6+2hazyw6PPbWQRwMgagzfKKP28JCPR3FmJGvTa/q45FPbNHM/zO7BDL cxGuYHAmvc3RH8aqsrv35Ig3wE1nsDMekTMkXyiiL74e/3C42n8hokowvUq0tNdYXnF4aW9z1gkz 87qdkkbMLwgG0UjZn5Sm/mOjEXWfJ6YO4dE02+whJVlYlEALYRCq3bK8wkM84XiFURneC7scbSsR jcyIsSxcqjhjtKL8oLUqD1y8e3LFNbxmUHsxx3/c55TQFVmwQ0yo/Ixtb0FtlS684j7pacwzNsUr VuNjeI8mEy5EI0uaXvCZWhkRB5UV2zluYRlwI2OvbAAgVQ1Yg4e4NGMpTZO2CQB4c9EYFNwIySva q6d0XUEO6eaQyIcqC4Le5ZX5NdSZzRlQTbPx4K5sa45Jgw4iVzCaV6C0zzGrND/z9CdWUTKxsIC9 Nh9vASNoSF5hFjdYoeq3l/fJwyIRTsOgGsMrfUVhPAICiBs0yuGyT8mV7rzfZ3R5Ma+Uan1XxbLu S86kVoPg3vXRpydXqnMNfnb7aN7lXS20Eu55FlAFu5JouaL1+zVmLuMF1kcV7/KgvZOaDd2xNF6J Rnhe4Ukg+GYZSGOpbc9DXJqx5Ja7bQIfESVXfMiu6nSLvA93pzvWFDmUQkoCXhG0IHD3Ftgx2jI3 LtFIIFdiESN4aBAsiVKE8hDrDQ5imR+MaITUwQJ4/tKTN/C4eA/k21eQhXSXjeJTBfOK1GccqE8r 30qBmrH/495ikiKK0MFS8ooSbPPoMoTyjoQJZ8wlgNicMXIrxnSyv/h1mqnG8wrht2J0ML7HYIFt BFbKzjdeimNvMkh9fdFyJcYwHayD2Z9adIUBZ6/wOpj+GTGNUfPEkiTklTgwRz4TuYJt4AJphhfH VPcLrMU4ilCX9v47rdDdu0M2+11C+B9ZihhRKXlFDXwO+sNo3p8L3rVRszZYLZUeZ7mVOiyC7CcF bg97Dgf+E355E/BmGl6JQTMBr9wHeqadm1WgGyN0j7jysAfP3PFTNGC04sPnR+Wz+N0qD4ylYRSX 9UW5vMTvOracU8oVFfscfvp9qDMJ3rV5v1mDHi8O0Akn7R0tepe5RJjFp+IVG+4dWvt+9Um3NAkv JX+IpsJTBStwtq6ZoY5Fauak5BWCrjEmIvMIzysJ2hDqYAnqx5f2yDqXLKxsY1bZ4toPE0pRTWPD I9HIyslFLm5/0kk4WAo00rZPBHNSuSLb+ha0Zy15qoQpcJMIJKTkFcJbmBwzvG2foI3T8YrsLIEA 6GAF0+fz+X71kypwgnZSypVBjANQoag+Bq8cwn0I0EjbPvaksep7uWJAp9HeE8o4nGO1JeaVDe10 5lsakJtJsToiHppwfrAELYTwyqAY44xBRDeRmnFs8MylNzvswvti/6OTileE9tXubRA9yOkhOODt ldjDhg+SnnxcTwEykKP74KliyszjCLmyAs85X8+VOgZEK5hQbCvQacufTjInf+b9mrvXO5YxUxQO dGbDOglNoBP4L3fgd9MtdZCfeRDj8GxIZz5VNvPV17zfVqY7lT2AEANMq+ytYM3cG9rLdUsaXqmX 0YnkeQ1KJ8IWnMExgtyXRQNiFt8b+63e+zhHxcKGoX94sKcrjRvenqvMCghiwDmjY3fhU6Xbr9X6 89qoNmqzu9Yx2rLqPsq0K7DfGEwjV+rrQXvQhuYeZQi+u2Mshps82LaPASv7yEH2ilPpmoI+dxDe +y/RX+IByK9g9LmbeK34OpgJp526p0oaXikLl6I6mndR7ID9YPHApZ46TK7MhBAr4LEudUFGwJqV DubxinJr5L/3C0IauSLWwRbgLfporUJvbiYjzYTz5CeoH6KDGYXDYiky0sEUb3np7nYjf5VOxStC AXnVksjN5SFy5Rj2SvcQZwPEYza8ogW763iepZErKW37+iEz8z9s2yfwuEStDyn9YHV4UCF1OYxX TuUzlm59C8ZvDfx1C/+xFOOwNttUSl45zLbPJdGVkD5DlJPtr0j3RwVUMQ1ebS3tkozWazSlH+yg FUzf8jMqnPE05sj2qXiFPr8Vb2GwBPsrJeZQcpyWUvJKnIP2od1P/ICGOACyz5yMV6wKd1ROCq9w f6VlSeuxD6SUK7uIQzxSGHTuXGF4FZ77T8UreqRtT+7i470xc8GvApOK/11U6LplkTVT8kodLys2 PhPQra66P9XRbkFEDLQMzrjjz7j8GDu/jBc7o/K9Hg8bQ+/tfuC9/9/YXzEVL2gdvpV6vdUqfqv0 Jv77XiU1VV6u+LpNuYLOJoS+6+QZ05RyBe+v2E8wTt4/FLBUyoO6sg9p2B+9uecC3/RXdkYpygjG iXgvN6alCT2gteYKukLdzxYRxnOyvUi861UaVolzBdA5CpMiUKW1d+WaC5637W9vBatM7YjQddN6 Ic7HpOQVfMhLDz23v1+W+MjuiRcERBR8bFm8ljXxieeT8Yp2E7h2NrL12j/KZbau9uFTbej0dVNQ jJZFb7QyJxXpA0gpVwwiUkLi1Becwc2x8k8GRZPQ+U/FK9o2GJjUPA9WnwFactH7+aHR+K5UigtD GXhUGUvyDpCdpOSVdRBCJVXr+bOTvCdfBsXoF3gl1dnJgNUxgvyv1hKqULySbqMIB3BJQ+UF54y5 E60y6TYidP5T6WBaJXCtSd2+/Hqw9oICibKQUGVD+INls1S8zjtYB0vBK5Mtu4JxUGh0v1cEr6Q4 ZxwyCPLryLOTJMJgJXPOegH5maeu2U79U6/B91/0LnuJCPOTreh020FoS6hcaeeGjItMIFc4HYyF Is9EFTRJXjnQOywmkYgqgZZLIgxGwTXAIzPv+VV6zVOFqdMG9FFfkvTTRFtFwRTGZ/JNCoHV6Tug IphFuod248k/XBgoup+PNLOMDJw7rJHc5E7FKzA4E0avu+UvtdlUeqmjsHey8K4Og1vBGF7pXgN6 j0p/v2peQZ0NlZSrtPHhGYqtdZEKyzQd7fGbxnmxXipt7jZ3zW7/Bxof8JRAu3BFBeA3V2MK05NF j6FKbYitL5Vd/mLgXP6IILK79wmj193XAxOKOPezLezbNTstIvsa+vGq8NoeLKmQ+1eKNbT1B6DP 1OmvrYWyUA2UL2yvtsnBpp/oGn40+Zg+CmI3AL17bhV6s04FlmEHB93T8feN4Q1pEpvLu6UXhRqU kYENsKSgxntekAXBtGH0uvu6ozdmSwXApBB5bRDZ19w8bNBZYQQ4cnFVIKliTvMzKkEDjHiWpbuK N5D9U/TBT2t8y8yBOBnNKB3s7qbfYSAmdbBEwMV+ODq7Do0wq/bM8HIcZ22LlCt/P41PQB+3TrMP Ezo8bnNIYaSYzKZFLVM6WP/t7ZHJM0DYK7HxnOzBZDmP2kyIc5w0eFTU7l3u9Rp8UAtCaU2v/Mng Z56mNeM/P07pmt7T53Uwvj9aB9PsFqA3VUjb/iBoQytHUoWy7c1OcaK4SRVwiZPXiX1my6wpma5g NK+0wbvK5H+IAzFrr+QZ8XpOvGIuQeWK8TLFmXlsTsEfhW5k0qFl6UGzj423/8PyYRzulllNvyxX mGmscQgTJ5WjH1NlHpdMVzBZ8E0sXpFYTb/MK4xtz8/iOFnbZM9MOjy1U/MLm7iPaygOd8v8YL8s V6RLfhxekeFBJ1NspSbHvqIui+yWzRHUjvhcLQaN2F85FN6Q+kk0Y76JQYw8tCHpAIPGzAT75lIk 6A8vvmPC/38Cf0D7dV5pRWR79FsfTJl8e952pPcBTeUxm1JQClbSB6LzThZZ8KjsgM3mewyqqDN1 MF22F+p6oDKJ9lw3SZHzDiYdA/G8de/7JYL/tzefH9Ced8PT4f/hyR6DZmqssd9YNzrjYaVYqTTc pOWHhJbFGlwkVcwKkw2Q/LXSeC82YuyH5A11YRgG3D6HNj+Tec81/jMdo+X7JYL/TU3PUHDFQurB D0VS5eDWLw2kw8CFKunwdtxaF6ocF7/pWr9QJR3ejlvrQpXj4jdd6xeqpMPbcWtdqHJc/KZr/UKV dHg7bq0LVVz8omzuZ1SOSBX7kHjrk6HInKrwzgSrGS+t3InAOiJVTPWQBFEnGr+de8ihu2q65IU1 J+o7vJsjUsX5k+npleOgqnzlbXFpUemFj9N1RKvHpIpzUGyvGOioTHwpkKeNB1fwyghIlbNabo9K lZfwCwdSYNATy2kriuvpt01HdW+pkuxjZ9utrLXMqbKpYWmiqxkjUTaaxH/X3vrOHN1ndF6rbdZU 0a9X2+CeFPOgdGqJUZymQq/t1D4teDFKjFvY0rSfrk7mVJlWP/ABcPUoJ9bTjVRc6+ojX4SLVykI eM6y8dRtZU0VSx118Lb2QUmyUo8pUcU/fSjszeEhWZMS9Rfr4aypsrpx/GsLYP9G6KVPsYA72UPr M9Phs6ZK9aEyhHf17IuRImvIyUiBO2r6eWV/oW9hl1lTxdn8NfFq0Mr0pMSxcKbLAtiP1XFou5lT hewp3zj5eNJ0eH7q+zGpoj8JrmVJg7b/uzpHpIpW/CfWr3Mk+RGpwlxIeo6jP1eYjkmVcx3z+cN1 oco50uhClQtVzhED5wjThVcuVDlHDJwjTBdeuVDlHDFwjjBdeOVClXPEwDnCdOGVC1XOEQPnCNOF Vy5UOUcMnCNMF14JoYqpW4K/mGzmC/f3iZ/5grz5/hBqy6gCAzvgS1w0wdYqTI8oBtz/VjTWQwZw QN3uTlkul3X3agXyc1keqOVZYThjMok6jtX7DJJy+skv7guF9wbKeoFSX1ApK9ODFkkVq/LemVVm Ff76UDcDx02FzxgyfeZSdrjj6D15399wWenTw35ozXZj3iVuZ9iQNzVsYPqX6jWbdN/cVrncF5pt 45ikjA7ARVJFf+uXJt1Nl75IIvhNn3xzd3e1ihzYbmJRCLv7hy6X//xQ3Kav3xxE1xWktepILkdI mbychSOSKiUuZTRT3eCOS/C5v+kqOp0KND1KM6hJ5vAWNSdIui+7QkKWhi8m1JFUkV7ax5+NrEtu vjvodsaYY4r7mCxTIZ90X3rdyil4RX+VRAvyvDKVUEVKaAFK3UuhuvBfxrGLspx4aXglRhKoGJMm mldkCdVUjgYLLiM7DUSKG7LNKboSCt0LdcgVqgJcUPkjzTwXxSnllfyuzciZGLwCE2Pp3vTSkQ4L //EBzNHSnqGKRt8G4Tj44hN/0GUqz5w+3TGZa/m7zVBNbaL5oXX0MEsiRTqb+eg4tFxZAJYV7QLX O5XIv/YMADMJZckR4Vj/PL0Nbwaw5S907VbpHY7eYANKIqli0ykhR/fXGj3lVC7X35eBJoBfVABu aUpOhiIG7t9cz77RaV+t7D5+5+dNXu7TpXZnBIJWMTL4hS8Tlq5DHRi969TZ9AXQmYk/eW7XvFsV goLvcYIdLEv96xzdkaLM5333PadvziAey4E/Cqg7P+6drkuU3blZYcAVUAUbgi83FBXy4JGZTuPv TfflT2lTW+2+vGsdbkg6mVXdAHQQlXY9VuFtf2vVWCyIo5Xqh3n3ULGcupcWMgf216b46VIH1EUU MpUinCRwueh9PrVUaDYaSo+aUwrofdKplV+uF27uf/wy8J1nXh+fY7qvxXu/P3ffNXy5EAPOEJSW MMd7Ac2tLgCQWZwPJlJDQJUptl/fKKpYt8xlJmZlC5d7eHuhoqCUkuh1w0ia/iMdr6M/tIxpc2oM yvU18egCRowOgVVFgaOO83f41vGGsl+nJ9sHst2qLBNrBFlKjSDh4RXFKztwtwJU1L1dQLOZKh36 Epz5LRONRFiRoXfJDMF372Nz56ZA/1Keb+GCvPXGHRQBVep/fUOwS9/QoD2yFymrnGxXmG/WN3R/ k1nwu01MkMWNNQHfzmDr/rW+2e0T8u95ZZpXHglpYj2mz1kw2dMbdtOmZpABnB9aTAiuo2LslVc2 mpKwV0KzIjfAYm46NcT99qxUBDDyKgZVsB7BGLfaLYrrJAt/i9eA5pUVJoJXj0AKmYXf+Fyqqm7m 3Dlz91pa7W968WApbZs74NLQdPUWG2DUMpNZ+ithMNE5vCFV8l4nfuFvL6ftFW38bBQ1qkdCBwtV x4buxSE1xCvtTlm5frKdnpxXML0Zhd26ZS76cPgb72i95uVNZdQ04i5m8vI7yCsQ3WbD1QWU93L5 6dsdrQcLvJ5Vub9FMq1TQCPSWCErpQV+gDCYaCtyAeqLDwrHMl5Rbm+Bx9xBIXklJK+79QSQ8PwD ryDRh3AB+AaKtWWUBsEKholMg2X2AWCU0gXncaFtgAYAzEU6+n0wcDKzuOFNlrX7Xx0SaA5cZcyF RUfBST/oIpXa2IZ/c8wP5iarJFTB+g7NKz/lnUIPT8ortsa6zWPwSrXRQF4ns7dzmo2aU6q/K5se o7AJqIIXRJpXzKXC3oLDy5UvagX7UhSkmRNFv8d3ueGLj+zcszuzFCiFTAWtei8gh75xYWkNYZ07 8PHXaT/D/ERwRXtMn99Dx5clyGx7Aa/ILh4jhIks2351FmCiyYrnBLwimJD8jXe0BOWrTHCmb0Ku /FGUKUJ3FV6WBq+khj/mFQXZn2jumfUdNOpHCtKkdVe+Tln9Pgmv4CtkZHdDCHhFdj1kDF4JYK35 yeE3A40ZgIhXggVRelMpL+1p257Hlj4MeIeUK/6DNcZL7VuRQUPoKvu7xgHR8fr+emTYosw7KfLk S66HjCFXME7QPETF/x//5TBe4f320vmHDVPhjRV92hs1pXwRlvHVgUvaD0+ULrx2T1V3anAxPftD cLteqA5GochFlE5dc+jiD2rGIRuz6GtNG2B4Y7jEQlk8Uq7onzwZqZZanNS9MtCeMlks9ItlWZqF 7r4svQVuDRGvwE1YqgO6f7Mdttc3b8A0/MoVcTE9vqIe/TS99bslNnhqNzTt1vCKa/KdY4xmCNks 15iF7MzCr19vsNSERleCdVW+gmEia887blPb2+BWoEEPt7xZT4HjrG78+xv8WxwUY9YZ77xq0BGA nRrSG8ETjGrOOEHZqlZwh5GNpb0OvVzUq7Zq1lYr/Mk6Y6FO/lMrhezMwq914p4Ec3FADptIueLk q+RmNv+zYL8UHvigi2YjaDUL3XwJPzG+xLySgBTEo32JUobVqTQbPKlgOmRbMlKupIImdiXpTUix W4LmjSTFJVanUmzwJICDePRociUdOHFr/RKvzCSyMi74sudk9kpU/V/klUzlyj/DK8J9PJZC0XJF Nh8O+nvYCpZmLseXK6WT8YpQB9Oe76HDWFZ+kVdCVjD7dazJoOb+LpcrASpcn80JylJ8dOwNgJ7U XySgSjurfXHJ0DchCaAewX3bSoi2PD3QeeedzrmqPY/VFtyVay1anjP6+GVa93ZniQK7Xz9Chy3Y hm4fe3D5VLHxnfQ5yfnArAY0qVTRkSKmzMsI7o+yZEb3dwtj4RuBxq5DyZU8mG8BxXD28xhuSkOy DFpoR/YUpY5mAftaKogo4FOSp9enSgk3MDwRVfQPaFqiA0XUW+m4cD9JLOP8F7RIsQloULyiK8Yn SoeLC7HZu0vKhylJGHLcpQcHV5StRqIV7ABXQZIRhEh7E668n0kX/x+KV/RZZftIIR9bkYR3Mgmw yZ8V2yvWFvTk1wdE+sGSg5KkRoi01x5BJ/EhSVoHq4H1PX1fO/Z+26fKfC22V6ye5HApJVcIdB5i lCahSoi9Yt+kSJhK62DdxsJo0NwTnAvRAu9xElhTPHsIGn/RXgmz7SVyXoggmb2CeWXChQqlwHic Khc/mNwPFvCKzpyri4PgVM9kzSsyDSEVkHylU/rBMK/orTS8mGLI/6gfbJNhBte5JPGoiXnlVNI+ a145kWZcQmfSMyq18WhUHiicNe19oSrqta/W6Re5EonzLPdXuoayMxbCi9qhebzrjwIXxwSfpkgz I+CJfi0kTNqNktaCRrPmlazligZjVYNAdWyKZClX4iNYHwccujFaFHMZu7Wxqy8NtJPtbWdTlijq A57oL7zuw6HFwdIBWY4mV8yyEnpoZLer15cKH331R6GD1xf15bbwel/xx/Dgn4JystxfiU+VCfZO Nj9oN9V0pJZH1ZcpCm5Brzt88sNvf6MgRvHCoUWvl4dg1mXNK/g82NuUOW9Anj64e9k0uDMuZmPF hLCXNm76Bn8M+HDlr/OKLLJbC45gBESXwazhKIaj2Ss6H4JGT0pBHPdAco5tHtzAlqVcScArCU7p 3XN+Whl/659H45VArggO2sqoYhYlB25qAVVk8y4+ppM8qe0CuZIi3l4Gs40P9h1NrvAHbZnxt/iI 4Z2EKn8DK0U275LgOv6zVjkQ4VeSixNtnldk/D3B8b1HkyspeGUfcRKOpVLge5TNu/iYTvKkhhUr Ka88cSsYB/OKdsvrMERoX7KWK4G0Z3jF5HbHW3xKEW6KMLu9mFdk8y4JruM/a2PbVXYmWutJ5crm jV4tiGDwjKlSDtYgQqOAw9YqbIiQM+AiuzleMZgw9n6Q0kbH8SvxkXrwkybeJ2hLbh2z+XPGDMxW AwYDk+Xl+mvVXLlvmYCNGokoWvXFP7xdoqJVN9U5YCLFDH4Lh5kiP4DeqnXuWvP8/GfU7PaX2d+H G4NmVss9Il0eLOrXNEarA4XeTu8+j7zYefye0r474wbQg1jd5uD58QZ6H+LZEVFl6586Hz4Hlqo7 XpiZih53BdphiwU82OAbm8rig+L6v4shE0t59WbUlYGygwbq71xlZO/tqdKGDtu3H4t1mq+r120v dh6/6xQR2qMfhlcEIS8xZgr3iCgLQnCAu4q1b1Rxcw8YOdK4WSvl+tWyHFiXVw2SKlprU6cPmzhZ eorTDJio06RQ3AcDsx9ozegxmw8UmZD7pNrD9hPgOE933hboeZwSwsiMIbRcgdkJcgyK+YwhDnWa bPowLNCZBZzf0byE2KF1sDnAsXne42aOs4gp6M0beEjqiSIkEfaZkiButejsOnQWBMgtgUPc65OP wPOzSXh//7qF52zolfd3NC8hiugIvCp4bLapYxw2rxnT0JvaDtCSVWpLxKNVdHadArkcTSt3ZUaE qXyENS3tNb0H6Al3trziXA1ntKTTeCuShd5S9gln9tiWRpJmQBXCqwNb628rqkW3KuMVVIs52vU7 Fr0QGTLbnh6+24QM+lPwik7ximBkfGS3FyEfUc6XVzigBSiWQS/FWAa8ItXz+CwItFwRwHC2coWH VeAGlEFv01prPBrwT0VLexmv1OW2PdulbLalHUiKeiPJcQ58BCNonKWK6f4Ff/LB4Cngkuhg2r3X X2gRSHuZq1Q221KNIl2l5r349IV7mB6ewVizqQOhPZLb28tjo9Wh48DdmPAtY3enAyxaM7bfjJBT I/uvC7wnX5kpgaVPbC8blUVxrA6L771f8bMIsVNaCGIZvE1jFFShLAVRWfP95iz8rwljwFc15jOb hKWRK5jZDofbhd7gs0RsQvaUV3AYzVWzWTvRuaaUs/Q8qkVS5TxA/D+E4kKVcyT6hSoXqpwjBs4R pguvXKhyjhg4R5guvHKhSrYY4O9iyLb932vtX+YV+4C8aL+H8Tg9/8tUiTO+f/OZC1XEdJucKEGH uPcLVYR4Ma8MPunk6fguU6r49w2dDvzse0LxdRZsVpYYPPueiRYzpUr5yjwqsKdo/O5z1ESHvmQ7 9EeFJVOqON2+dlRoT9C49mA56PzR5FTZEkRjyoQqtu7rqPkg6vEECDxKF/5mfSn9tRWHw5UJVYpP yuyvB8uKPh91OICnbsE/DyG9V/aYgGVCFePzxb3pBRbtX2eW6pO3yfur5wsyocruMfeE9Jb/QoFX ELjDKOG4/NMPKxOqGE96zg9j1+WZ4k4/yhQ9zjPMMpO4+0yoUnydV/xB6PBKt/9C+frnqZKv9QMH RZW9rO8fJdE667wpSfCQCa+QHfb/E7ximjUzCRozfjZzqizjZLvMeBDZN1cq/uYCFn12MsVoze// xqbH77r0suaVP6dKeJ5ixvw7VTKmiqb+N1jllwmYMVXy2Zx+/mWk/Hr3GVPlNxWXX8dldgBkTJXs APu/bulClXMk/4UqF6qcIwbOEab/AWlzBqHjR+eZAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image319.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABYAAAAWAQAAAADsz1GWAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA7SURBVBjTY/j//w8DDD9gR7D/QvEvKP5eL8Pwve4Pw4e6Gob3+/cA 8R2G4/J3gGpBeA/D/z81DEhmAQAjGjo8rR0biQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image320.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABUAAAAWAQAAAAAH+OqVAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA7SURBVBjTY/j//wcDDD9gR7D/QfHfegj+vc+C4ffeHww/bH4wfL9f AcQ7GB737wCqBeEKhv8/EHqBGAARcjpQQN/YfwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image321.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHwAAAAWAQAAAAAqCsUvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACVSURBVCjPldAxDsIwDAXQbrkEUs7IxFb3JhyBG2CYcorKB2BwmCyR pJ+mqSqQGKiHL+tJlmx3+K7Y7YGb+3OkzEmAAbWTH/ACJgYewNzh8gG8ghGKBIxgI49ThaEIL9Cj QiRkf9Z7drEndrFTHpIqrmBlnlIFJLUGUiF4PIPhQBy85OO6urW9ZbtFG/AGfslMez/W4A3fQEOu FqnW1gAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image322.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWgAAAASCAMAAABB9bT0AAAAwFBMVEUMDgyMiozExsRMTkysqqzk 5uRsbmwsLiycmpzU1tRcXlw8Pjy8urz09vR8fnwcHhyUkpTMzsxUVlS0srTs7ux0dnQ0NjSkoqTc 3txkZmRERkQkJiTEwsT8/vyEhoQUEhSMjozMysxUUlSsrqzs6ux0cnQ0MjScnpzc2txkYmREQkS8 vrz8+vyEgoQkIiSUlpTU0tRcWly0trT08vR8enw8OjykpqTk4uRsamxMSkwsKiwAAAAAAAAAAAAA AAAAAAClwu7gAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAB21JREFUWEft V/1zokgQPeLoohFCFFb8aE8RIkaIIigk//8fdq97wGDqrK2rutvbH7aTko+Z6Xn95k1P8wf9tp/C wB8/ZZbfk9CvSXToa0t+uEKJ7lj+sONP7VDDt1qT/ppEp4G2hx/S86w7jtox/XDQf93ByjSq9S9P 9H/NxP/gH4oOu76f89RqTOS0V4HC0C9dtJQ2fqyEkkI6NpZ0S9/nB2fB7c1rZ4+7PCz9Lr8pU6JE t6Xygq4JIbFv3F3HJEUIB407c8h3DZQu3DEUdqcTRu2cX2DYPesiSm7bTBqoIQfVPPDNs/FlcJL6 lNxJX1dUwh2jaoL8e1QgupoHAUe2t9c5lVXcms2bB52oJD864mUPazD02rE8fzwGwZ6SrWERxbtm YMjdx/NZMMJVxiodwruE2p9eZ9hHmvraJvP3ThZTmG6wPld3bo9ntzWUMnrGQ8QLS+8aqrltxj/c umu7zs8vQWBatPCYl4Cb/HfdIWMpsSXO4YbVfLVN4tc7i1ejeguCXo1qvBQvd1CB6HhEtDwQvVIF Ke4HLXwhEJlLStFKxx6zVVyj4m4VxDaj/JHvD9V1MzzDIwUhxRjOY3PbE4pHsthOxVxpS83WbESd nI4jGjIEc3pN0EfmJezgnU3LFe770ZIZGQnRYcEq0bZ0bty1H7ZAHxxpxn3HO+xdKoVuWkw/Q5LW qx0x5eLtRgrt1iuqVObN00jw3EEFoo/QjnGAMPpPZ4fcQnaqthKMHVZlxfMfjAEu5bSNpYKyXklG 5JnDK1pypZCnCASk+QE989h+VXBkFDDR6Cj6TnxxJ9wXtZI6CfUz4k1lZU7KLVxP5KzwEFAmy1Cg mMsdh69DevBE39pd1So/ktU2uMCxQCITKzQqJyvcWztzh4vPckA2PGQWrqGP34UnYU9OcpGdlLUL GreYBJBMVwd5RdVlVHFlKx51BxWI9h+Vik4UjZNsggFLk/pqc9mwPsOzUsV4zQorBxTznsdEyUYp tWF0vUJdepq/6IGqIxYt6ONhhagCUx1S2nMGyHL+BwbWNTLQDn3CZcB8B0LWTALDtttuVkbCT9Ge IPxknGWI6YCeLkPZ9BlKd6ATC7IMO8UN3BkjdsfJKlQbtQFV8dO53C2AWk7/SabUNC+Yi+2BHKhY K3oR0ThlmrjEcXU2MTiPs4RqzF3Eq/jgmfxZQDzHXYeD/EQVM6qBq5PQHVRM9EfkQXCeoilLI53Q qYCxBt0PL1K04KjcN2+AgJhVy+Z2Zi4KoijRazgNvKeSvus8ZSAjvE89BCBjXyvvg1/LigxGHm/H y4ecdhhredFbL5Kn1yoyyGUCqsB7iyn/k8Mjh3fmNy+60Jrd5YDCfbR2XqLoO864D9lpGRjwPaDj HIIQpkOaRQLpcvawtTXRZ+87rrxdidZz773A/pMjQbhX0eMs4k3asWrMRy/yIslK2HLvdE7FYwsV E/06jSTIO6hAdH3sRGPkaCwJ0uZ4B+PM5TK1WpXpWI1X0AkkmE93+BOiJdt2wN9iOVZDj46pyfuU FS1DZezksNnIcciK3hvoiMjyU8TUwF0yVi8XJclDQs+h6IflSe2RUIYeR8zaycXfmn8FCnQg2nEm ajNx2J1kEyg6ZvRcURQH2p2ob3C6oIucBlATudEQUCWxcQh7dbKPFDt8oIes6GeVVYolK4rObnL0 e0mvyXHpsMdbVJfDWG04yDuoQPT2m6Qh06FdZkqOdku/lLJu88GxHHthrp6g9kFnITm65HY0hGep kIoTLQY4OI5PymINSY6OP5DC8K7qns7gdTJHGxS9zxDe+knBywPWoJxKHBISOs+ZVmvqP+wQcf9J dcnCmZov4Wo8Zyj9ClDeIPNdZ8jaSdQL1tT4hg4sdkn5FqNjt/bLBtlMs5vscGYgVoeOBvaSOzf6 XSxrOcE2TB4rpI0C+aLO0ak+HnuQUfwhibex7zvFG6TCMrdQxVV5esV7xUHeQQWiHVuXC7PkBN7k yG/MtKWOSrduZG8pLwrT1ulLW1xIprBeySyKLqnCi6kCMK46FoUuKFLHKNKEnAIaAtEO1wgXmw9o rkls3UnrmYYcLC6VKoqSlPSadYlPf5oUkkWMQx7BM6AYnCeSgiEYBcRfYm1uqw5beRIZlzZWXZvM 8pOHeNeFN+SS6jmyx+QXPC/vwrrqeODlwaqiw6JGWEecPXgWbr0LVNFGtXIKG0HakStE/w2q1if4 3uMjuteuo2v3pZy/bOubOrp+iTq6vqNyU7jUlbK7GYvitzFdR2srfe+Z9pI+vpprN4WP6ztmImX5 ddgVyrVibdytcbC13SUDTqu5f2pjXuBMqS2u62h59FHSWyvJe1fLje3NM29hLoIQZEi3qKLPyOo6 +iuqFtGkIMbbL8NmTvkcg339lGvanbrmPQUcx0G2wdexeG59uSUZTvl77hKb8xbMCMCVKVJurPme Y3efS5gMAkya1sN03/h9BDCLoLLa48cQo7Yw/Xy/DnYo4b9+GbZnkL6TGboMgx78/lNUbaLbeH7f /8sM/Cb6Xyb0nru/ANri8EmDBgNiAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image323.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATkAAAAVAQAAAAAVg6SlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFzSURBVDjLtZIxbsJAEEXp6JILRPJN4qPkBqGkMPZygYgjcISUFBjs VK4iFxQkUswipUgRhSGVUdjdn5kFE9ykY2Wt/t//dmR7poNmFThf27Blv4edk9atxLQc7CXA3NXW wgIVsOEj50gCw3tfrPWWQYoFdMAr8CaX41JyU8J9iI28FTD6tD+AkopzSaZSAgOCrUVMvI0Z7P+B CbCQxI0F3NciHvlGeAArWytkR/ABS4LpIfUgi5Kw05gNO+tawCDtHsBKM+g24QF0FDBotWaQ6ie7 TaTiNkhMtxovKU++dEp5VK9vN1RSHuuxB+eW5qpdkXRTkXzFuwbMsuYdnz3Yy45gT0DjwWJ/ExeB VngBUoWFnhb8seGggH1nQRMWt5q/GntpC4PcwoyFnvL/hR5AjllMpC8e9P1b+V7Lo2PJV0Z2frJI +nklQ+EEnHmKmzBacW5UJUOhWNxzuEPVTI9Rp8EdeR8eB9ddHybrfHD/XxcAfwFu1PU9bFNOxwAA AABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image324.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYAAAAAWAQAAAADh9Hb4AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGaSURBVDjLzZOxThtBEIZPQopfwhKP4Q4ewQ+R3laaHIj4Ni+Q5A3M I1DSIM40vgq5oDZrZMmRlWSHCCcj2Nv5mZsDKihoEHvF3j97n/7d+W8zvHJkbwMsOu9qSxPhlJAA grCVmJ3N/nmARg0gwAzpp5ViaAF6ATj4le4Ap+uxdUi+BfgFIH8CmCGHG6TSYa1Pq+A3+g5coI++ HDbAPLHbLlugHiz3RIHp32mKpuCXn6a642+h973XHVK2YAUKnHRah9+cFwqEEG7jpFDlPA9CDcxn ef450CwjPkvXhVOHr8yTIrArymIrSPgXIY3a4iLc1Z055ZwHOlLgNFFZPjoYoA5JAcPVYRT0kAZc PgH+4QwyuDFgdbv6E005f7O/+g+cU4974+Ewq2J3VG1rJyvEJWS8kXS5i7Ws52xKuyTroF2iPvXD mDLEJmZrfQSkyV0jJqEJm9I8hBYOnpx3QToZ7L84tcQMiAdkQCJTrgG0rQocuwB1EP2wHjWAlusv H69zjbi6qtSoUQ7Lq0pXfkx3P+x0Hb3RjXvNuAdBOMT/NbpQUAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image325.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAAAQCAMAAAA8sQTeAAAAwFBMVEUEAgSEgoTEwsREQkSkoqTk 4uRkYmQkIiSUkpTU0tRUUlS0srT08vR0cnQ0MjQUEhSMiozMysxMSkysqqzs6uxsamwsKiycmpzc 2txcWly8urz8+vx8enw8OjwcGhwMDgwEBgSEhoTExsRERkSkpqTk5uRkZmQkJiSUlpTU1tRUVlS0 trT09vR0dnQ0NjQUFhSMjozMzsxMTkysrqzs7uxsbmwsLiycnpzc3txcXly8vrz8/vx8fnw8Pjwc HhwAAAD/hsUDAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAB21JREFUWEft WGlz2kgQNbLQogtLIAE67CxnQIgsh2QQTfz/f9a+bglHis0WlUrtftku4iIzPT09b16/meGB7rRj 177T8163de9pYKT3et/tp+9fo7ud/wvHh3sndZb3et7v9+fv3sVyasO7P4X/wPOBLMvzMpnZqv59 mobTIfqJPez/qUWlI/pv8U2GRn/6/LcRgjv+cRClt7rfs9+XyymtyuWzPH+keWshv7m9nPCB1MF0 H4zwdRfPM1JvkXnbSf1+I4WdTaHxaVLtnHk2W5IT30h6o8vkOWVaWHeZY2S/uDHIOaADsVe9W5s9 lmB1lkcbhW75r2zem6X6m4G9HU7POXEISy+jXQDEF1ZrRjS+kYEzzF4bXTu/Ta3u5/HP9pwOMUW9 /Mb8J39XQj4arGsuc98lyh9vDLLiM7UxsP9y6wSwbAVj6yyPsU03/c04o6PzryFOZMbAHJDjCBsZ NFqc2oPvFnm9WgozU8MuiDlbcoa1rtGiTZQ2WJ51+kHFP80N7Yho0oA8qoUbtiphudRKx5KN8JI6 CO2OGiCS2ESLxKMp1qelWlw9Qu3aveTCpZawpEH74zowrxMYp/6Fos46OEmLe3Q29bk7WCLqanms 4rMnz9+06D0iAEhKAKLhOuDdh53VS+uaHhkrgXxqKmpMikapxjgMt+QpMPBt9NLd5ahVXfEIWt46 1uZSuPznDcjHX5wJljxHh5dfWKHMxvnYfhvoCHdGZLIWkBawnGxWi8q8KX8ZNSC3n5Yh3BReQHpZ ohybNCZaPC1N2VpMHG3MqjsQ6epxMg3a6y/fdgsE22FNNLIxvfrFd5kqc5r+ZYIKES9dLBHI86fh uszAfErcgNuyurLpfz27iwl5KbVKACYKTZ6mu2JHI2UePb+EHZyDwITXhm5A/hgUQIZ9WViovyE9 z+2cCy5WGZJJrp1pC8iZ5W0HBjhdhtzbc6wZN2GFKBCrR1spk6DF0zBYFG25n2XzoiLiUitYcQu3 PD43YHnKDvDIJBxKDiO55czz7flzDArma2ssOi+sffdYoUR5iPkNfzZwQ7fqfPMdMCoRrrP/igNy DHtGvklKrk2w8UWMJWNfIK6bgFAjoZ+OC0mQhtuu7YD+I2Rg0LAIZhFIaqDF+8YEkIiMmH8gTVl1 dwLAlPpBMSQgFujuQtu0DznNuHZiZhK6RVg4PrOc4lkEyGPS7TwXyIGRbVLBHmC5yHx762xZYYTl mYxVuQnrA974dCrImeUhszztcD/zAmUSD0OaswcgF5YzLdNt6VGK2omZHHILLwyrxQdOrPCtVsly Dra+epxKyM8ae4AkTGrV6eYO4N4LT9l/xO4MkN1nyA0JZAUxdrzn0dQiO0AIWvtRSG3JY+gAcozH 9JhCMkDp7E+Uxd+xXaRzRJbF3KSFMurqlAkA4rlgyHcnuhzONkFESN2z5qEbkM+7Ukf6wqKND5wh LFklLDQWYfH6UH2nkxabiD1Lw2mL0ujKkiqL3lqoFZHied5x4NwRcN7N6e5sXhAGXYXFMiBmV7MC oW+3fq/O3jpc1lhGRNFl6KNa2mXGV5u/dVhY7CHWlPIOShEUIiw+Y9P0j7suhGU+ayHSKN8OI3ou WFhWGrl/sLBgQHWelcLivS3XoI6XTGi/Z2FR7Lhxzdq8ckRMFf3BAMB6pH13OYOhn4Zfw45DaaDy jXgEoj5QPxGlAf/IxJKFgldrLTU53bZjnJ1eUNQBZJlxgvq9MQv6QUpthhxXPxRh5JeKerVxZwGe zR6B2JKX9uDTKlhEPxxMTusSrGtj5sFMjk8Fq0ZlQfZoVmVceY0CVaPoOONyleNTbizl8SngNf03 y8LkLlY+Q6epR8GBBRpgnfPy+LzeYjpyErQDlUtC6aHe+1iQe6G8sef2kDMuJmQl5f3B9clX+fiM Etsz7UuLMmfSXqDHQFY/Xp87W/ZU9O5qm+q+0mnRh9enntcZziNYqEBwQK7gkmheaoHKr3F5/uKU 5Lse0YfXZ5sviU2rGDexU1BYwcAPHtBa2MDX3vokl8TaBSVqNd8S6IWwiDkOmRsLEkRTeTq5EPLy RWCOGymcJD7sUS4c5PcWg8bTAToF09wKAByFGV3vK5eDiOvoJTe+ujJhDXLa8Q4fGxfB7iNuwNYq tD0a2+VF6oeJf93GX3m7lGfv/SnU7D91Hy2KRitzQfwUyvSHvVCxZp48ouq2GTBE5ynOGoeX1kYu TcsH3K6Hh8HKQcFbq2eBsLRow9JSM/21F7HTeuPpNlNy1hsIOfrTzBhgP6OhAfmtmS3xRyt3cRhw Fc7D8Hv9Mo+IaM0e+1QC4D6e8/CVC8PSV3Y/ecUio8naeZ7vZML6bywfHvyRxcnrxgLAh8bPCMsP BHWzLDkj9+atlzSHS4tEi2RomPQMCFHTPjxyLIub7F5QVPPd8ICTIx568n6PF8wBcN3KNbkG9Kzq 8iRtyo2JZcE5TYykUaBVBkkyL8fChnWqlK2K4eO3E4506QWJJW1hkqhRxkFh7WU14d0/a/0Ezf// /WUE/of8l6H71YF/A7z4fNRh0cglAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image326.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVwAAAC5CAMAAABTNnebAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAHVRJREFUeF7t nQdjqjwUhuPCWa3gqqjUvbVqq7WO/P9/9Z0wJECAgHTdr7m9HZicJCcPL8lhIcxICrb+w7a/FVYh 923EGLsaPzv2ZrDz8zbH3i2+v13bSBdneUjBiFWD3Z6j9XzNMnIRc+xq/OxYG+KWm23dmdtvKF0I cK/WLOAcX7IFhSE3YCt/M7keXf0ccv14c6rKryXXq6u03yMjNyC3mmN/p+Z6dvUzyA3KrebYX6m5 3l39BHIDc/t7yfXpavTkBuf215Lr19XIyQ3B7W8l17erUZPrN5jsz3+l5vp3NWJyfQeTneE3zhY4 uhotuf6D+c+Qy9PVkOQ6h80NPo4B/o2ay90tYxCcc02yhRFbcLXMM5zs+Wwk81zNNGPGzLbubAmX y9wOEN7mAqzQGK24B91oNFdvFGOxx17/sXc/HkA4ByGU5n4huX4OoD43d0BG/JPHZbxDwFxMuu2Q RgN/Hrn+hJh9uuVl7Aa8bot0CKxadL/mWsaUe4D1rvNKoEVVLS7VNdcpihFrLt8YWEf0fnItFnhx AV9QXvGHlWR3+NQmDzYrvE3h8ZpLAI/V7rs0d/XgJYk3p/k3WTdjz8h2tOopSmDtoDr+5nUtz7gG ci1tMCC5aRFdbcBY5C7A9MHmKr9eUpYZzNvrDeRbPxD8mmb5/C5yXzpeO4P6mV9jbc6xZvcg1yIl zlKWbqVHkGr+X7WPvL/vssQOh7HRxmorILkYZ2jnmv257eT+TXXoAbPIEFn2EVqiGbuHY1NbSOd5 khyb+tMg7nhMQZ6e1RYbQ48VGpvcwMcnj11J/Wj4/lRE9VuuGwO6F1lKbSH3gVYvrwFPgXP90tYv g/G5yJORefZXK+hCrt57IS5ueVJuATuAg3uqael6fWrxDyXRzr3NeUKuzVQvRt+Jc711DOMcj89I HhgFq+ayCoYgVzPbPHC2Iz9yYfe2+QGdTS9S/mS4Vitj6dYySnK5gNSd699/V3LTvddWzSzvOKrM zD3ZuxZZ8B3kBKI75YW55lpLeoiOXOXryPXyWQBy5+BcJrv6xiEceEeDWw5XXGkb9FC3oyT3yzTX ZW/Wp1fc5M6Bf685WAetZEGiKgtI7tJJbr36snOiEVJzp+j5yWnsXs313tvDaq6pmYb98qrWp/XH X8v8Zgv9JqJHSzfIM1twau40uZnBgcmeXBCX9sW0mdVjthCQXJkc4erzub0hds1lzF3ZsuEmELbt rNlC3c253rMFlubK6fWmzCSXAUH/JfPYsDiXNZP0p8dGbrqGshgfXhHq2so6NNdgl10Hl+bSRVmz hXFYcllAHlHT2VT2tGJTxdmZN7kOb7PG26a5pT6CA1O8g0evduc6NNeHXafmnspJiyZbamBoLq4j SmiM3DyykGON7RDZj8nQ012/nzD+yWaDOuiNdq7TczbvsFlyaC4hF+OnV6om1dDcOs81jHPu9Gr2 p/Mz3abralU0vlYd0b6rQNYIyU0NMRbPDnQLxX2tuN+r3wU6fBhHy1tmluZ6HdtvBR2zBUIuxlUU t7mNaG6gxJgtpOhmKonEhfqKxRzW60t0HDu2PrznxC38u6VtvGX+TX6LD50C0ETZU9MZ8mEf0MYw +U+aNhDzbCqHM5zkaoGitl10Xcg11wIcmm9xrq1xjHluYtSpVR19ODpmVBfHFJmx/O0UBUY4jT0V KyTrOA6o68mf3KeCZbj1cc811rbWE3IHcFzNqPJgpnQjZ8Ki/QYGWyVj9utwgi+51nFhaS4TDlVz LbuVdaJB6uVeRLAz5jOtXtus3J/czoXZVPtsYYXiKSygWsfmW2yLLejGbqriK/mkwNHGgFGIfBYk KkZcS40dgd46lNyBG5gtWGbbTB/5k7uihoIyYZ8ttHcJCSu7RNtONFmhOVMT5touswYnufUYkoB0 PVHwkV8DRcX8yI06cOOHDjiXNRXjXqERzdUM0JQEIndTKwrUJMTq/SBRsejI5Vv+Mqiy+rLDRS5z t1A3mrMFWu+AXN3jjpIMzXWzTrIGior5kXun5tra6a+5qiw42eUn9xZypOzgQOTa2mz1fpCoWHTk Ev3wFV0/zcX4XnJNzaU1tjmOhlyMg8jCZ88WbkcFze9c5N6luWS2QCmA/mt4cu28RDpbCCILLK9Y pc6PXAXzzRb4NNdkl2u2QIs0swJiL9LZAjO2wKracxQMt3ORG53mknaqHjbItc0iaOVwGS87uUEW Eb6ay02ubZ5rpdhouT+50Wqu4T19tqA2wwao++7mmF+QktIAQgaw5vP7ylXIithSl3OFBqtHjgRL TLhuwT0FI9fZX9zkPUFp01zdmxq5N2/5HnjpnpiZVWcpvElzLVXauULjNsac+xumecl1ny3s0vKJ fJ0c37WN+vZ0+xZypJ2izhaogyvlPD9yKfhszHvRdKuLyuQk179uDuG6OZ5PcxnkZmfCB9e/WYoi 9NYzQq5loGnP+zrJLMnnDSvrt9IMcn2rNnc496p5yXWdLXC1wprJQi51Hs8mpTz+YnHI1SIfzeWp 2393Caa5LgpDy6bhIa1qm4ba3AcZHOTaQPbzlFkdnz9YrOPvIZfumstswXChltUYTfLTrkq3v+kh B829JdtxgM9blmr9hoKui8r7MzSXapCNydsB35Ncp8eZ15Q4AffwmjZmfCPhprk+1wi61e5XqVHO /7qFSMh16BRNLq0uAfxF7TBhyWVeXennOkdfHLXfNNdpCvfL2c0tTeM16q+UIxRkFT9DIOx8k/pl 0+jmqRAzrWY307XeQLukeHotHLmushBkhLwHwIvcWidFperQ/KO6sAyb6Qpjs9FfuqGG+7MfVdPS G13FWxxC4YH8ehsLfo9oOZWxmQ7V/dr8K13i1hi/Sr3IZZ3t1O3l1iE1F8qXnSdkjVaO9POr/nuc rV/+u7A1B/7oNak0o/8o+Pns9rlfrV7kGl1lVJYr2ZnUgaBQYs0WyLayec7ZbrkGzg1DLrc7bhlJ NM4l2c7cuHvQt9aQ5G6BLfrQa/xF/1T3Plsusu1HkGs/kFKO4o2I+XFr7n6s2YIXuSALZgqmuf8I ub7cmmix7onw1Nw7yHWXha/TXA9y+U6r+3PLR26pCe5It+JHc7Ci0NzEIp7AitiiJpm/R3M5uOUi N52Dm+/mjd4jMq+V2ip3zxbeMj2UGb+24gjCZXr6FnIP1aHlikwezeXhlo9cPOlgqYqHyLzBILcO O1uAA5omCw8JvELzI1YW5s1W30KuiNCgZD2g+fmOi1suco3b/OSMGWSJZp5bhZt35s8Vc4i/g9yn Jt4iemLmr7l+vjc+N8bAc7YA5ELqUHfGhCeXmuce9uQcj4TM5Z4nuWV9ELK8J5a8+LLMc/MW5/rO czm5DUCuUp7jxM3sXZqrzxYO1xJ+g8t4HtBNY7zI3RhjS8rZEy9LN6Yss4UsdahW7zj1TPx1cZGb WWHcHHyI5lWh4cm9aa5SaM2aAhwrh+atGR7k7ge15sdHE/4JcWtkgxskOiNN7hCEn19zA1THsUJL iz2xsyzEFxXzoBqB5sYWrdYZxxZb6nJ7V3KVWKKUhjSGr1M9vbIrAz9NWk5MkZvdSpbrzLw1N0hN XOQ6ByuKeS4DAVdylc4cr9eldQm+1sq6eArADzOrSW4VQaIPaJ6aG6heDnJZ9r4+tvCRbG5zapq1 Co5DWhCebOQe6qWDRcS9NDdYPWHJ/fLYghIzRElZuUe0uMEKFxXjNq9lDEkuOaCZo2ga4oqKhYst KMYyuczwbTCirJpr95i75gauRTcdNCpm2ZGCRMV+cTw3ILehyb1rnvsTzkSEiOcG5dac3gUlF2TB TEHIvc1zWRx8S2zB3hCX2UJgbkOTG8E8l9XY74gtONrB1tzg3H4Dub9Uc0NwG5rcuzQ33GzBs3tB uaJXaAxZcNQV1L6+Dgw5W/h/aW4obkOT+//S3HDchtfc/9M8NyS3ocn9+tiCdw+DshVEc4Patq5c SbsDz3NN6LUR0hL909xqfKZt+WXXLYTmNjS53xBb+LLZgnWeG57bP81lDJllhXYHt6HJvWueyxNb oFWHo4NB+eLV3KB2rfmNhgfWXLrH/6zmcgyrVxbD1YGvFaPHSDuUaS42f5pbresV/6sc7+OFp7QX uabm8ljyyuNFbo3xCE89f/izvxyxhTt54SrOcyaCy1BYckdHqW+mPDwZyPgrH7/jWrFNJ09ZpWro z7fkVM69vPCU59FcHjveebzIbdeKZuoscivzL+vT54JoroLzlNnOgK6juCrdTQungQ/383D6Xf6c hkKSaztgr+zPFbOuRPg119Ic203v99PCZwEX1ScM6s8czC3i1NMHjbv8+SyF1VzroJD70KgjE+36 YOSauaEC+q71CFgJaYKcAaGS9QAc0iYlcIzZgm3OVjQffUXPCwxXBSTXyE4/b+F+VIJaMPzGvEEh qDFnfi/NZZOrxw8iIReeJ68+Ee+7kuEPMi+y+yaCNhkm/cnVHyBEPHE/uaoFYupnkGuTBeLX+7k1 meG791fNrxW6n1zVgvqMm29Lhjg5yY2kSfzkXhd5jdrIyIW7WKqZUjSQhAPNcKFDc8OZc1MWf3Lb krBXj2lRkYtxbJR6A+d+X3LT3IhadCPXHyCM87Ftfh0JuWBknOo9kKsVo4EknBXDicypWDiTdCnD vD+5as7ShzEju0dziUtjAsebsyIiyNUMW3Mjq9Ukl2+gsHSt6lfHmgU0saDnEKZ4WHPp7dao5avx M3MxNTe6CgOSS7KXR/Y3fWhu1Vxs/jS3GtvgU5IBqGW85SYyXgIYYmlugOJ+WYOSS/Knq/E3TS2p 9TA3ueOj+COopcee0tzouDWFk1NzjbEqa2+21MsHIbf7U6g1tUzB5jzXD8ZAn4chV6X3KabdT2k4 lovc+lEExY4SjvtsGa6i5rn3GbSWNswHJBeKJZod454aPnJx6UdRS5NbNZ6cbu7KgRB1yXwjN8SI LYUOCTlrDWKTa2yGPPWnbbX0g6i1H291B4Xwg2unwpNLSiZm6j02HOSWyk3LPaBRgPHjbZiaGw6q h726ZnMjV3W7gg9PueFPo9ZFAX4OucSpH/SL7o0Wk583nkvdpvm8ih+PW4QNDDtbMAcYS2VxXro5 09RefVN9mvtxWms0kuHIH0UucWGp2dHfs2YlFz4DrVUfSvy/TPfMFiiVlq4pAq9Fe4lrVa01N0eJ xf22mAN+v1lqp9ZrCD7PtTUtK2TX5iYV1UN5Ru4tcZnz/A9YjohccOY4JWqU6s4sZYnW0jhHCUUU tozh7VbO5iUiURg2bBgV3E0u8Wr24/aM1kM2NwSPexw5fgy5nWQc8T8cM0izIyNXFYJ6tnMgv5Sy M0ODdZSjBCIqW7qfYO3bo9/xHpV51SNqioBcVQ7yYjlf2uSqquXfwK3a+xrjdclBEHXJGy25xFp1 LzzpgqDWGR0IUVu6uURSH+2lpSgriZRczVjp9oS7XzJPyHfxmPHC+/vRvZF7/5gxGxMlCFHb0huc f4nHxduDp6KsJEJy7x/p77EgiL04+1Xl97bHJPfeIWO35F6rn1n+03e1P3LvxdOj/B+5NudEuav8 kft7yY2Sg+htsfwaZS2Rkys/okoUD7j9RKC+zHTUmntqHHvIfBRslBz8PltRk6sAtUi9Gucv3ZbS rHdQBkPFdGbBfABrMBP/Wu6oyYXQQu3uh9v+K9BHrbkY7/P4eDui/WssButP1OQqZ/QMzyH/S8QD UZObLk+fNubNnsFG+l/LHTW5f8hSHriRq/1yRyD+02NMv49rG7ng3r8UmQfs5IZn949cx27/R25k nDoNmbMF/UqZ36dsP7fFJrmq3P5pbpQgU+T+uTZKx9K2tMDNX4rYAxq7EVzOFHG7/iFzf+R+ymD+ kfspbv3T3E936xeT2xcEy1t2P71/VAW7Tn7/lfXR81y32UJa2vUTa2ar5IHYJR+UniqFsnF1Y37S 225zE+YzFZroSSp9RwdJnQ/PMXjE11cmf3Iv28K1qPrQnuSG/raS3GP6MGnpH0uInIl4tD5MU/ss P3n7yr7Z6xqOvmWv8ZwtSEWMq92xpIwlOD+WvxjoKS/FuRYYF+GmgpzxVF8JkacFPHYPkydxAcQn Bq0avN93cBbwFA0LH/A0MeGaBLBT8VzhsG9tFxtcr/Ti8Lim5LYFY9Lu5V7z2QUYiW/I+z/zmfmm UNHHMfvaq0rx80AUGxthkIcseDTClaH0OMKCWFnkxJ7Sr/Tfn7aFA05VwEiuiLuFSgo34VrG9ER9 wlSq0jvKA/nw2salV7GF5Qw0Pvt87KkPQYmrXOwG4uowgQt3p0kMe+i+lNsmz/F+tVLo4s4ztKY1 aE9IT08vrmcN/cnFfXg1rdTZJNe7lwecqBUNJktoFntX7zxdzs7XrqKD0tfI7Y5RBxdfsZS54MVK zizxuXhEb/jcxOfJOD05Ymig2GuXcBvNk2UsnPFogHfwsk0w2RmUJ2DkvVPY490L2r6u5Yl6I2G2 AZ8r+A1eFvws4uEk3UdvUN/z9L1F6if7S6Zb6RzQHl8H4C/YVvhIJQ+nSbsn4tM7IlaqExlX8ay3 r+DDoIv35z562eEWKg8AI6iVKPMuA329oAsAMZEnKSxJWEHwUvTGqZRM1ZAIrUYP6ptB88hnf/Am dybviod5DT8lcZqAp7uxBC09QfVwy1kxn6kY42eQW0dzLKNx+fEkdxpT6OY0M4XFyhHhFjzRPh7H 1crsRcSlXarwgA64j5TaJH18rAPkzfdC93EuzSdXcO7LFKHmKV1R3w/c0vYPcK6C4D54lJKfp1D4 sdhQRzkDzn0tVsoHeDF8GslTtJPmyVoPiraErYgbZRhdYJnsFbjeeJTghdn9/AN4KbZvj97Lhffm 6wInYUfDWbKuKqFdotF9TOlSjYY495o+bXu1V2EndGFY49vJ5gT9dEkc5OYrnVEd5/dP7SY8Wti0 U0JLvFZbK0Jrc8b9RrrmArkynqN6F632xSNp6zTzBN/h/yKH8VlsT05YPGNZWB2XqKQ697lY7A77 mQQhlxRD18JqU1MQeu3s9yq5i5tzwbHg3CP+QKAwmRYoBKQXcO4cJWHM8/BffkLF4uqxGIcbShbC NlfdYrW5W+3w8ALIS2i0L8YuKF9A+UZ3sIJmkAHFeEOce0AX8fL2ONQWsITcWaazLz4Iiz4S+yq5 e3DxPeT21Z3l1LjAq7IJuWBLXpPKnp8AjzaurwVwLOx1uE52E5NcGSfQ4SlDsh4fSzjWwPE0jmVU chf7Gajsgjygu41AGHAV4VoS7qwpdEAQPipdUizZiaPkoY6eBTChnrDPnaElCnmHuALOrUN3BeAJ ZCEBrIKT4cyzjBbg2B1pB9lTcGH0AU0rdJoIRlN1bu0VjOBOqynCSEBv1hI6lBd4ospC41ogAKVg vMcnhGY49fwAR5E6uZZoiGsq9M0BTg5lcOsJanm4h9xLrkAesNaprCVVc1cdGFH1vetycpWEfRPw m4k58sTkGTmAmJo7ujYgX6cSW8VwrLIf1PFmUByM8TnZ7eVAZK7XRnMvXEVQiEankce159i10E00 rtdCoatpbmtwwGOU6OU6e+39EqJ4BQ8QzUViNwlXTjVJnXB92sMLHHw0cufgXOHaWOIN0dxXEPmc OMO9DDxtRdVcPIvHVqf3afsljx8a11XxoopnplsolBc5aaDOhsuDWE1CMKopBMe0KzzBiZALRa/F oaD18wHVOoNr4h5y0+1+H2ztEko6AcO8g0MQlgi5MPxtchtMWsbrBNlKfgPEJAW+5w8yOl6IGin9 i1qkrWJNvrdaEplySO18+jRuX8jv+TYUHUvtSx+eat6W6vM62c3lsUwesCsph0RbHU6QwUsbGCoB pmgFBxl1aKE4bNtBVvKTdDaNpgkwoBlJ41I7UcIyOSjsSDOhuct6CQxKpEgbmqQ2eV6X++2EQgqQ JC1lNTupC5qq9okUbV+MfpZ2ifZc76/WOlvi0FxmOf+N7kdRorl3JyILkC7q3IROGbitjGjuj0mf ERXTCGYlHY07e084InppNzMHb7vXfWelwYp/HrnB2vEP5/4Mcv9hd/F27dvJTW/k2+KOp9FKV958 S4gAvz203d+I5dH0byS3jbKwxOJPCipr86kvT7mzvvrgrvnbycWpWbDbmqVve/5bseZ2iPZ0d2By hV58jy8FvH/PSxVYbGOpAvitatPC9gzrin4v15rj9Os2nsP5wjmGq2Q22tyUxXM8RwJguLbHb4vF EHdgmr5eqCj2trmzvG5uz1P81AAjHxUZYm1x5UCWtg8L3BRbJVInxiMyzc/HxcV2WziOCmQuHBdz OF2YY/FNOOdgITgvnGFKdiiIvR4WyBXDbVKw2LnC8mtdWJ7bu8YKX6CZakik3IJa66/ilkwSSZ3j Qm4rlvDyVW2s0GvV8StEUS6VNTe2kDEkudm1Uri+oSEsjd5QSUFvEiwXV2gLgSayQoMbeooNElm4 Tk6ZKk5m1YXoABz5OiOhGxJbSLzIp0xi1oKoH4nBQKwEvFZZpiHMVOqiHpZf0G47w/uFjGAR84Rm PQg5kFUyHiFtorwk8bAWPk5OCsQD4PPiKyyuyTwXgohVPOjA4i4PsQxYo6kBIwgXzWDRXX9Fqcdj Y6FgWHlCJA5SSoZaH2D1AR6HMM++IMMkutLET4+k2McZd5NpWJ8tEfQycApMLiyenp6HqPxClqL5 +fOlj/C1tY0Xk4cqSGi+MEsOYJVfvybLL4fD9X2K0vI4Cc4tNGE9OZfrhVkTmBC3wgKcQGIvkOrj Whw2xdEh1hCkVQcW75c06fQwPe4iiL+tUX+J8L4X195O1IaaSFE0hUXD+AJjUlkl8YQ4twwLX4i9 QGSOROEys9wsC7WOWzMYzOQKHR+7GYgySIVZA+IMhLFTe9JGy0NjU1LrlHA6Dfvm0wssfkn0TwGO 3uRMLJhzQ5K7FmrnzBAtwF1v6ENYDSFC9Ko0W6vnmhBb5l/aeN8gzo29b9BIEDZZ+F57hnA1UHRE glB7EUjgRswJ50SPBLdIqua61dYIGDrE3vuosgO35kbCCCJQo1qLOPeAJFIPvjm3pBZFUxk1BUEo 4XeATyW3+0ii30AucW4BQo5xRGrNCLPeRYSA2mRRSePESwKPIFgEadyspfooJ+yfdqROeKVXeVbu g3OhOHHumjh3VO1DTCNwCkwu7B0pcG4JTixAhAoYekOZIm6ei7CXjVqdd9CpBkS+S9dkloS3tPBo BUJq0FGAAWRhBtFxHP+ooUxfxQ+kEG5XQRBCuYBzMzgZO6AlCXUpaSILR4hNA4i7JYLgjCqEN3Jh IXwiZz8UCKNBnEolNwvOBSMykolzQRbi6BE+780ElJHAuc+p1AuIuh5rwhCbm6uycNLrXENjQBYm VZChNQhCCb1lMi2IW0DH+VNIckWIaNXfwEut0QPqZj/iS3KfyaxVzEynheuysSknX/MQROu8gK+n 5bIaHiXOBXI158Yhfi208Az2QN25i+y0lausNjNwLomJndApMdlsiglVc593mez7EyYqTyLtJJEw 8HPuWIAzJcNGdrOvq1ExlVxca13fD3ImRYZ1UTnm4nFNcz9I1AFk4YizyU4yW35XZWE/2uwHElpt ism1Wme7Nc2+p5ao8wEBwPxkMyhjBFFgUmPgFJjcfLU6x3U4fh4e6u236tuhRE5Oybv0slpdKjhR TaSlOcSd0gmsPFSH6zoJakkkqCarxXA+jw9v1QNWz8IlyLkoKFRdwuPmq/U2KQYkQjBNqg7zmATV oFB+CFuNwqRAqQ0XYo3aUB8pPATrL3ASrK8GtZRlVcYyNGoMzllW39ZawblMwr6JOqmxfZKG0EyS G2qtppXLQ7UKkwe1TuhHAsLNl8QADp75Khi6kGic+eIyHh+HJJfH9Jfk0Y+FWl0wQ4k0dWA6ETNv ZQ5pOzC5IeuJvlhbhV5Psh70jb6acBZ/O7nhev2lpX4vuV/qpqCV/ZEb1GOB8/+RG9hlHAU0cJW/ K8s5fBU2y/0Ps9BH6Y4bXP9ZC3/khsWSo9yfczmcFDbLf4ZBUu9e69GBAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image327.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABwAAAAZAQAAAAAKu3OKAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABJSURBVBjTY/j///8HBuzE/Q8MD5jDQax+EAFi1d8HEUDZf/thxN/7 FUDiXnkBwx/5+gKG3+9hxMPDdSBttSCiuoDh/z+DAjQ7ABN0U/lxEdGeAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image328.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATYAAAAZAQAAAACTSj9TAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE0SURBVDjLzdPNToNAEAfwTUzsSXkBU17BB9B48DlMfAcPaiodL6aP 07NJsUZeg3ZpeocaUyEOs+MOHwvWS29KwrIZfvsPO4DivY5S/X8338slh9Nmngzs8OjZQfmdePXk juT5e+WxmfYL0Fz1LwfznjEkE2TO2qKpTnH9LGpdvuuMi5MZfcls23Mkq2HXoTjYVpHOaXG0fG8r +o4xD9YMabF2DkPW+HKmKE7LQe2Wt4D5/cK6/ErcRjqGz9aFsSqHpt27D2PcBFR4CQcurzg3B8VF rDA1TR5mAJiFyKBh5PLyBetcV659ktp9iLtxea1bvVFTWUVjpskRMRwPyfUlemIdTWb2vbmlHDDV nabOcRXzYN2nK43A1A6D7IczseLy2jX6FBiKSHZw2X0HhbTi5K/+j2/oNpGY5rft0wAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image329.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMYAAAAZAQAAAABCiGwKAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEzSURBVCjPvdKxSgNBEAbgDRgsU2plnsHK8h4lWCtYBQtPLmBhpT6C paVYyBWJXKzSGawExWwgRQpJ9oIkE5nb+Z31hFTpxGvmv/t2ZtnlDNY8hfk/SdZIXm0ArQjINwGp hI+6uqhoj0TrpvlGGbOy2JVY3cdrTAIRHMAanMq11i/dAmHqWA2fGvoqYdhcRULPS5APDbcr8Sqs wkEoiDz3gMll5H16xbifqbzVCYexkad2Xp80rfc3x4y7KXeTV0c46JhiR1c9kj1d7lE3qYq+nbmW 1DrGDyivv1PmOXWMpmhP25G42PBgDDxQ5Cnts8xDz4kjP43N7ELztrMy2iIu9j1Bdi0tex0DDke2 VkB6FM/0e1EqiyCpRfIjC70dHJUyPNe6ESEb1YDlUG9UQoj/9j/4BlWDOilaNjE/AAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image330.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMIAAAAZAQAAAABLY8xwAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAErSURBVCjPvdIxSsRAFAbgEVHLLa1kr6AHkBSeQwJeQXCFNaawsFnc EyxbeATFZosZsLC0jChkAiksBGcXIbOYzPz+E4RU6cSkyJv53ntMXiLQcynxf5L2yHIrBgRVDYH1 Jvc8s4sBa3zU183FbeR/d2Qnmp1qwLWkecOGBMqczy9iE2QOA7wziCih2QflO0gcJGNv2YmlGC5s EBnEZ1Pg7Ry2yiPjX0rKA6S7pTyNiuh1lNpqpo3Pjq1K7ykzJZpdZl2liS203miGCVfbzc76UAmX mSJaXMJ+am2cHrPmDLJeKFFnz8D4Ajan1PrUwleQ9k6J1TXjgzStJ7E0qxtn0JxAlns8tQ2vTGmH 4SjtoFwnDjkHUye6k3LAeJ/LCT/D8ogTbVj8+Mf/wQ8dWi/TEMP1RQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image331.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADwAAAAZAQAAAABF5nBaAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACCSURBVBjTY/gPAR8YMBkf2IFUgz2a1N//v4GM+/////77F8iY//// 95//gIx4IOMrlPH+6/8Chn9ANe/fIjP+SNf/f3/wfgHDX5DIXaDI7yNAxl77AoaPbUDtEvuA2r8B Gf9BjK9AK/7vBTLegiytBjKeguwHuecvzD2vYYznuHwBAPRbtnkATEMHAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image332.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP4AAAAVAQAAAABObm69AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE7SURBVCjPvdIxTsMwFAZgSwyMPUGVY7CAchLE2BvgwUGW2FHHTqiH 6FBBUgJiYOjAXCGTIapYSl1aqS/IcR6/KUtUibGJIvlZn3/bTxH8/1OLwwDbmmr2QdFepPdA3gZ5 G6yZE0zpaUi/4HkA37rhUA/qvBYLZhUDjDDhhzwLO24BQt1zcS2W1FeTknX6ErE3pSn770ckG077 zFJliVh+SHVnqk56bx+vZsYYWTD1VlEqV9GlSjMkkJp4JDiLBLz0l0AhIc/EAuDM4QyuYH/rZt7i DAAjgJ6KM7EmyiYb3MINuTnfzP0rbgEwBRgkSGjI5tiCHaGhxntHuLREjZJ0ngAUxS+wO0Ckd6AI 4KEWtRzbLsDXG8CNrz63aNgJ6jFzqbuZ4PKYq2d05TriMHjqYFziOwaMq9MD/DA/ryBds0DdKDUA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image333.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQEAAAAVAQAAAABup2ZpAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEqSURBVCjPvZLBSsNAEIYDHjz2EfpmrW/QWz1JAx681TdoHqLHJUYQ 7KFgz8VmW5DiJeySCE1hsvP7L+ihKnhrltl//+HL7ExIgn+eNDkb0Z6k9A/Cn+Ymv4ntKVH8IBrg Ych0Ey8YoolE3Pb0S640qYA8Y4aKkKGKJbkVa/o5V5q4epHbGoXzfQRbU+yFoy/fALMw9yScyTeu u3Qv/vFm4yhbOPqyPPaMMdckVHKrsYZnDaWwBn0ZWENMyz60zWfMVHw3zJTCPujXwj5k7jmLvtsB M43PoAOlcBb6/QdnkeUqTTTI1rKi8hbYQCmg9IEhrfAWFfFWvgmhTKDyRfhIdGNppwegG5GYHrqR 43kMHEnUrzUJ7O7QXfHzPPcRD1GwYzwxbtE70x/0CfTpfW7Wnd3TAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image334.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP0AAAAVAQAAAAClWdW+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE2SURBVCjPvZIxTsMwFIa9MfYEFdfIEvUmhFOQIaAiMbCRG5BDsFAF YxBDB4auqSAJUhR1CY4SJBzJsV9/SyxRJcZa8vA/f/5sP5nR/2NgxwHaaU0cAOUUKA8AMQXaKdAT XYJY1kg2oN4BoyDh8rsNBtYQRQsAWxRMQoiK9IKEyw8mGZhUccQrWubrmEzRyW6trjUnkVdEKS88 JndhtMqHWZ6GL1efUsoUhtV4kqOW+nkGg4q4gUErGKy0+s9gnKHMWKPayAew1S2Ze9tYBYOPO2jc gSePrFebJ2eo9Ybsme3tDq+Aof7BK54Dj2GH4KANdlJhrIGJODKO0AJHACg51kzrAG21LqfAGKp2 /o2WfQC4+x0vNNo2RwbQiThjVM1oeEVXbmZE4zl93boGY75hno7eET7MHvFGaaNWvymuAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image335.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKIAAAAVAQAAAADtRgh7AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADOSURBVCjPzdAxbsJAEAVQS4nkQ3AJuhQpfByfAIYiYjkBlD5IChcu lhyDwtpihdIkWFDkJ1rbP9+CkjJFdotZPX2NZjbjnbPP/oNeyIoMP24q7D39UfpBltIvNxWmgv4g PWFnKwbYzrbFJjX0bZS+29LWDyjNFoHptc/bdsrCnFNWN1yzg/oC5Vp9DSU807P6Si9A9aIZDBUK 9soepSM6OEdahy6QDTmkScNVA8JNsc96q6N0fKpjLZ2R35/aOObjXPPHnI8Fedbz7Q/+7BeQq4Yc ybv9tAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image336.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKUAAAAVAQAAAAAPmhMCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADfSURBVCjPzdAxTsNAEAXQTYPouADIR8gBkOIjUSAlllxsJPrkCBwi RZA2YsoUKXwAChcUKRL5kxQeR2P5M6SmpGClKfbp72pmAn85XfgPeibHJC6RO7/3QvTShSOHyrWN XLlaTljehUYXuI/QcpuW2dw2Efbmup82Bxnpc0pT0JKMbF14tgXEs5YUcxOBSRGO2lSIaEtbae3/ uk68B63GTcSltJ2+eg+CftOFQRW1kKUaQEr0Kq4qPwqrXd951X6m2yfh8PhxWrs+eCArAj/vhlt/ dnrhTebD5uTXH+zsG6MsinjPET4FAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image337.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKEAAAAVAQAAAAAGcbN4AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADKSURBVCjPzdAhDsJAEAXQJpAgewAugUMgepyeAAZBmDoclT0IAlGB RKIRZEVDMIQGBAPZ0s9vCMEgEeyK2bz8TH42wJeTBP+gFyAD3F2bgWoF3VOPQEy9ajPgI+iWerJU xnAmqcyjxOfQ3Zp6kJFMWxaLDB384hbu8iZrososr3tlPfeaxVPulTK2FfyAe40dzLIJO8gmswgV s/tDEtRWmiogZqUDcuDhG3VvdR+tZFlQ674VS2oXuFFRdOoe+xch2hFw5nP2gz97AnMRfxTCnClx AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image338.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEkAAAAVAQAAAAAiRP79AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB0SURBVBjTY/gPAw0MlDM/Acnp///sBzLfAJnp/3/bA5nvvn+QL99T vfcxkPn8//9y690770JF9+/e+xeo9jtQ7f7dtr+BJgCZ0/fv2fu5geEfkPl9fz1IAZi57z+I+af8 ///He/fLApn/HwPtkLD/cZiwywAvj7RmLsg+PgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image339.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE0AAAAVAQAAAAArr16HAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACASURBVBjTpc6hDoNQDAXQOuTsFL/AD+yf5shz/NZzOOTQZGFvBsd6 M9SSPXopAj2xiuakaXMrPOoj/3PxPpGVc3YOtN6p71yMKPUSRJUcb/q6R1Hbp4oUZTbfhfYpyOKc gOoRxFZyRUIbxb47WzRRcu1BuHZ+xqdndKd8Dj8/2wBeEL+wiUMzFAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image340.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEwAAAAVAQAAAADEbTW5AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB+SURBVBjTY/gPAx8YKGd+ApJP//+LBzLfAJk3//+dD2S++/iD/+49 2zsVQOa7///vzr17e3sBw7t/QNH7d+/vL2B48xeo9v7e+fuAJvwEmnDfLn7PB4Z///7//3v//v36 Ahjz3v8Chj91////uH+/F6jt/0OgHT32PwwIuwwAuyW+L4tQtJ0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image341.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFUAAAAwAQAAAABItwseAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC2SURBVCjPldIxDoIwFAbgbo4cwSNwBI/kWG/BDbwEAwODowNDR8Mg NTHEhdDI0iZInwXb18eGb/ry5w3vTx4DHMM22zI3J2+aE0//uoUUXVuBvjdqjz73iuTouhHoVqbo SSrpPTpfgo28Hg0bFkNmE8O6n5d7ep09DsEv7vK575xrzDutcX8gtloRS/SHF2C57/vcARSk+9oV cU5cZsQ8+Aaljs5VdCWiR9wRK7/R7uyEeOM/fAFEze6c3BD4kAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image342.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFcAAAAwAQAAAABMQtsjAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACvSURBVCjPpdKxCgIxDAbgPok+iOAbuerq5kPdJA4+wyEF4Tg6WIrW oUKaxHK95iooHJjp4ydDfohiGVLzrdIssqnK/7LnXmy5FbtOd2KttRg1jkaLLRR77J/FBCg7FCbH zSvZD+Yjn0jZ7OEe9zjfl8WuSfk+9V0rRyC5pSD7noyYEJhhNCSssuMWmJqx7/XA3FTdLx/2lW1l Fyqbb/mNrdiwr0w/HHeTuSsOs//hDbwT+Q8WCshAAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image343.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFQAAAAwAQAAAACndWAgAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC3SURBVCjPpdIxCoMwFMbx3MCr9AYex7Vbhi6FHsDRgzjmAA4OjkWk IIi4SJ91eYVUX4Mx8QkdhL7px3/KBxHkbxCHPQtzp9W8/+OWEu+SIufpATL2LqRkHZ1LiMC5haRw ngDxl9/QGI+LKaNgEL318p4nxnXo3EkifTV7z6ZjHWrbewTTrUcsvGfEvS/WH4k0q3VvExAptn3v nDn1rkhlzndSillvTplz7440MsPmV7WZbswH/8MXBCDuz9aY5pAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image344.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQIAAAAVAQAAAACFkN1qAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEZSURBVCjPvdJBasMwEAVQhy56iCxyhF6gxDdq6KoLNVZv0mOkkIC8 qpc5glsMDVkkSnBABEvzMzNOoKWF7mIMI0uP0WjkDP88ZXY94XXcnecC8CSfwclSL5a60p7FCrTi kHwu/O8cidOAasnRldlaRXQq7iQG3gD0Ss7hIOJdRZeLoKVEFXGC3KGxqcy2iLcsHAYsvHmjmz6H tyzCowrO8dLJLh/jrZlZLs4EHrIYhIffOVzxI0fB4qvVOu77Osz4UulERDtlsd4AFeLcYs9neV4A DVLDZynqEQ5HPovfaxMWVhtjncTE3UBRczoSsVEx/y5I3qkXwT2tejFUUdmRRotoDTe2IbmXnYoo lwDKd5c7JZ34vNYfdAIj63ZY9WoyKgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image345.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQMAAAAVAQAAAABqUrZUAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEiSURBVCjPvZKxTsNADIav4kH6GJ3QPULnTh0ZMyDRIbTuzsCIxJLn QC29jY4dOmbISZWKsjScGAKksbGdY6gEYmuUxH/iL79+38XQP4c35yMq1U18VxMtuLRNIQ8dsdHO eyReia65YJ3JZ797oMpEPFpvSiVwrMTD0QnRshzSuKAvYOJFiTZT4qqxkcABZQUFh94cNnjBxJbm TEzSle11HhNgolnOmOAQ1bzN2eOtf5M+S/xLkUz0moV4VOqRR48lnXg8MbEvNccjaI7UQkw6EOJz xUS5J1oTjhwFnuXWOdoRshxCcs+zTL2pDroIudOlACcV+QJIZLw/CAI+Z7UQqTfrjrjTzg76INUR 2imHCSj7EpQ4agftx8+eopV7ONcf9A1A9ncGpN8osQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image346.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQUAAAAVAQAAAABnTMYTAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEoSURBVCjPvZIxTsNAEEUXUVDS0foYQQLkI+QIHCEFRdKY5QY+gm9B LJmwqUiZMkVEjIQEShEvUSRs5PV+ZsaGAoHoYsnzRztvv2fWq/DPU6n9EbnkZbdWAxmJ95Zi0xKJ VF47YgdcsUZz5n738DVrxh4YqbUQzjDhL1lrNET0MbbwCREPQtQhE03CKoTvYWHhBkhVAXdEhPGH RKzO7sOD1mMYE+FtwAR53NT8lWn0uJyQx9NF/RYMhws7vS5+euTLO3x5lOxR6FS9bKWP07aPLNRd pz3LxMCkar0BYrhb4JlmOTcGW3ja1Z9nM5olHykrU2MsMc+JoGOiV5cZJ38Q0ExETKwqNdtI7URi nAea1cCH7+Tk9IROfSe1D4kurL5/6rEs6D3doE9t1Hv55FLUbgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image347.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZgAAAAVAQAAAABTGcVKAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHnSURBVDjLvdJBi9NAFAfwgIf9EMLmY/Rk+w3sh9iDN8PisrGU7SAe PEk/QNEcc+zdYMeTPRUPPcYkhYCyLNmpJDiLk77nfzKtB9dVBHEG8sLM/PImb8Zj13z+ud3wXc3b R3FrhuxD/oKoPxjxj4z23pGxL2Pmt25Ijh2hg7tt1EW39gnzyA3ltYuTu4zx1Hjh8tDODVXGxcVv THjMPITZwcToVzBDimAoooYb5qLhS6xdo9sF1shR3tub++i1Yeq1AefcBlSKUnBRivcwL9HtAuNt tDwfhHvzRiRLGA5JqXzTV6Qf6adcaHGNXWZRxskyMcijpWCYzYPd1k9EktRm68N8yJlgQh1O7sG0 7VFWwNh5a0bFIQ+M2eeZuzyhFsLm+YY81pjkypr5+aAXOTMbzjrTOw7myPN4Up/VMPXpJ5jVelXO zAxmaV6jTsEpEy5l3ItN9YX5YR4FqNurRVOfsSia6vIr6rZap7GJU+Oxwe+JqejOQoZSV/Y8iRQM 9bUOMa6VukbJs6KQWiba6/YkAtHdLRiVO3M0wSlLlGDXmY1wRslnMLhvNLAG994P/RRlpP5HW932 Qp7oEyO4rJbINs2mqZ/65nCvX/guTvl5Fwes8Hvkyxve4nN1t/OSP2P6h/mr9r/Md/IBuJBHrLuO AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image348.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ4AAAGvCAMAAABchEM1AAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAOblJREFUeF7t XQljojoQBlFYQeEpKhUU1lp1PVnvikf+/796E7StQrCJV2mX2O1aTUIyX+bINcOhJMWYAlyM25Y0 DSXwxHoQJPAk8MSaArFuXMI9CTyxpkCsG5dwTwJPrCkQ68Yl3JPAE2sKxLpxCfck8MSaArFuXMI9 CPUFYXv0048RYAk8CFU9UTz6GSfwxIgCsW5Kwj0ISS07rhj9W/As5xIBiOyml8ATBwo0uQypGboZ h8aR2vBNuMcwloZhIGPtaEsXOVoHoTXujqTBL7ezdjVjDd+jDuRZOggtDSS58JdmdPDLQY7PNkoe Ch4SGASemPX/EDz/PzdbFXkoHKP0TeBZzIRVqbv2JtXFXx6t/xt08mJd8lRPBXqrA7FrlyYlGa3V hdT41UbLv7lWu2CYuWlj9jLLvZS1sVh3kCu/DN9pPxyPx4X5Hp4991ivpX5jD1hc0jeBRyrtFjVk CmiRzan6KpfplHazZi6FxgWEynqjNjaRt0Vts9dGL219Pmj07Np8Xdq1zfrcrE8NezcDRmtyrXfC Z1RIq2PuQXwVZfm4IOO345vAY9Sq2RQydbQY84Wdml11ZpkM4ldo3MC9KD9nPdQWUKWS0Z1K1l5U G+Z4JVmb6q6HljLMPO3MBsTW9AieIxj0vXBDjRWqAtwxSt8EnnzO7c/WdldQ1Y3SE9ptq6I0HH62 tUHXW4KyU4udTRbwmmeUmS7mbbnSrDZXKaee69Rna6R7yqyJnC7ZNMjWDNQ0kGYujIoHTBaf9E3g aYjDqphBO3GbFYdlXRS1vthHu6xaxbwjevUuL4gqQryNsuJ8ri9EpZJBtigUxHpXLINYE8EMcCqi TiL9SGw6KRWtxYrSFn2TIy7pm8BDJtcCg3ObJI2IwN2m8str+c7wKLkN2NK3Sa51m3puXMt3hsdZ xkpP3BgZv7rvDM896BGzOhN4YgbIaXMSeBJ4Yk2BWDcu4Z4EnodTwOm7D3/mXR74M7lH4iawUvAD 0jeEx0Ho/A9CBsdxXj6B59EU0KbK52mqDH8DPr9zW9LW9aObfNXzvhn36D2qVAR0IKVutyZ3FZEv L/zN4KHsqIG5Z1AAGfjN08+EZ81xf/LfXrL92DU3Y9PVvjnf7Jv/M7nnR0BzF3g0yrTU8IGn0wSn pOhKQzZ2BGD/gTItNZe9+ruUuIB7ppUztPGKkyJ1CuDjbqhLFlMVVnJIA4am1WIyaWKHx+G5M20v Tl3aZKSWpyQ2UhptWVcossKjFOlrd0cxOe52ATy/uedo9pHpT1K4k0A1xoSe5FPmc7dMJfgufVPu mZMdngVMKaKPTcj0e/ZuMcg9RfqJis58al1hKcF/V+6xXvCML3LEMMFzBfewn1pn456YrDcwc88I r5b83Z9NJqSr4IkR93xT4Sb88lezalGW51XwMOieO3PPLubco9WHxrajzCVLWEtCX8ojaZuHS7FC rlb6U6ul6izc0yQqJLcYFG4k7pkKTdKj7q17Ys49Um6jvPBqZTfiKgtObSzy21dTnWJKDRdnbBUC 92xtrk0qodFYbnNgVf+UeyCxcw+baRBz7kHllKyOhogfm7ZtZkrqBonuaoSJlH+fETrBWfhSm4QZ ZZrliHNIt7g+Kb/sTEKWW/5vpsL9IsBjpXumefTTs1HVNIf4Cgl+1zPX0mkGM3+4hnBUmQPPC3Dw 4Vt+HOjaResU15vcUaaB0y62Umq2OVI9fieOzPEQmXm4/3IMj7YJz8PTH9fPPhpH5h4nd1p8kjdD 8EggT4ukNk5TevPkpSBLh1sG8Jn/Tne1QIZmeKbUnYnZ4oR0EHhcCi5+TFL45s9aFx56FjsKno7Z trx61stX7fpwl623C8jr7Tn+nXskwiyfZBq4v4nCzS12ThYJNAL34OeZpAWCmwg35/VvfklkbX4c XL/Qypj7Mp7nPfIGEL1hXX+FCxo4zd9ElQT3moKpR7ACtCt0DzzOdglCgt00IM17nlLI5UiqlGC5 1d/GWFkm3h++XpIRaqCHR3pj6w/uIcBD4h4tintoVg2aIFMIApNpkun3m2QapDdII3NPeNXgHR60 XTzsGBA9PO/YfsBDmKcQ5z3EAYrChjWhvu2gPKwSVlhuwz2vKdjx8u2dQNpr2ZP0YREh/qx8W5Oc 8ghzBWnsausSeN6kQYeOe+oL7kUl6F+aec8Wz4L/Iwk35iVRAvfMuV/CintRCPCE5z0f3IPOrshJ FYHQ3jL3jJbqx71wSlEYCY+2NFzwDgD+ANxlRzLAO4CD9rtUH7qHjnuUcj1f1sLtoZn39If1ep00 L70J9+j1odWskw4lEHTP8MO+OQfPMiciQ8Mn8U67/AQGzvYJkMOXkgjUIOMVCc92Jgqz4nIlKsJs U5xtUrN+fu8VgFn3RIyUq1asb6N7IscwYUPhmHvOOK2Sf2lI/DPaPC+eTlQmhsdZ/NdB2bTZfg1o 3ch2RAs3s44qdT3Hz5CH323VbW0vUM7rHob9ntCiDsuaG8v2gN9sJkA/0T1nthsGL3BNn6v9espx INCX/I7nd9ia/YOnBw0Ojg+9vs44WvaJhqfdRGq9ucmUEQjTUdOaVfW9Rf0OD0n3FHXK/XxN66QC jYTtU9rCyy1B752X58ozbeWatlTPWW5ndU8qDa5kuFVq0uWARbRqF174SNcTHns8B6P3SWxwvpag SJHwGKmCXhSmC2tspKrLYqGb67Tg+j+ks7pHfGbY0Q+0z00xnDU4t/BH7LdUo6+9WAsr8SPdszvD PTPgnjk3ntV4bnvUDosrAUgF4B6Lk9Uz+5mnbY+ER4D5sdfV8p7W9Gzd80xR34FblBPhRhrBDv2O fpiK1EcNXIdi6AWz0NdOqp7ScuP/a6KRJ/Djunfs/6XqgYowipslWnmZvEla5SX16LxhnSLtBJzV PRdQ7ZsUOZ73nNvqbkeL3VaO9aL/eXjWpEGaPzfv+Sa0vqCZlJYbSLCog0wd0uzvfEsumJae1T0X 9PubFKGc94D5HKn3A6YQRccvgOfsvIfikd80C6XuuW3vKODRAhIu0T3nLLdHw9PnAsuDZ+c9t21d nGqLKfdoQV9Nie6xoyw3V8D7H2g8nPIFWCns8y5qWrw+LDQs1G9UrUKjMVZQv9Dgp3mqg46fC7fR IrACm+geZRHhyF/9Y495VLV36ZGnIqXS2G1fU+CcsdRQLSvXVgae+qIjK1dpj+QdjWj4HJ4WF1gA THQPshZbwi4EHGJKOU4KTYqTFbIVWKD2JoYMb6vPXsFA9mZS0o0XGRbLBKTS7bh+Ds+aC+x9JPMe 2L9dpBfZ8EaHkeujFJIVqYuXvvImyqPFAnbvPGRukZp37Pq6DRlGgmvTRWr4HB4lCE+ie8Bxgso3 +PC2mzQYtVuo3l7wFVhHlnaVLKpMKrtKus1L+os3naXkl3ZGKU1Su4l4G+Fmhbjn3FEQmmd+zzxH lptry0Pi8kxHXOLjs4KCdLxxrcHCqirUO7DnpyFD0A1hWxdg6U3Ybg2LtKcaosyn3NNXEt3jU+1o za3BR6ydrUrBRUrgp2tG46fwTFJga5ykZN4TOS3t2sGz54p9ldv/T+GZloMDItE9j7uc9Sk8YdZM 5j3fBB6GswHXCOB4lD3SPXFacwsRJ9E935Z7ltMmdQrNuyXqok2d/kDQ2/Ba6/TVTwmWGc1+D/QA OcpUV6A8vJv2HWT0Ja2JOkp/CZ7Opgq0u99cSkozsA0QISFurHt2NZM6pYP4yEXqsr1c5J5XlCjc yNS1mxvCQROa3dKaXMmsc4NJeqhVK6t1jbNQhVuMK1shrfZns9dZbgDRNsyC+FIZUx11uwCe+dtx SSmse9TIO8FhqonBiZnM4EMqeOn+U/3kMNwrhnn/GYsIzkNFrTbn++qr081IJpJe1bSWea5u1efM TM0hUa7k8jq/qqMeRLmpbkYNqmMHF8BTf5toEc65qR/hiz4lmBc8EU66fBJRi0O8NHX2kSwl8oQV F7r9HiHXr1Y7IlrXhDLKVkd2d5edCEMkjuuTJtrB6AV41KwsVKjE8wXw4Ct/fiJxD8PVCjO4pCjT x9sNHQD+dDA4LPx2ZKW9V0xzzq1eHoptubuaWdJi2JB6nmDqucUuP5Zm1eXGllKiiwqFlroYDEUq /xwXwPPeYML1q+u4h7hITyQ8E7H3NTBxD0G40XBPVx0Zmq10bVgPHUlLe6ds63ZZV9HUzip2QbF3 GkJZdZrZqXSC/Cp4CLrnKu6hGlA+rdnhYSrxvjByNDZoz7l9yscsGa6Bh1b3WP59+1AK6x6CcJPg Ei+hLLvuYSqR/4R76DZrWHCIyHsNPHS6Z934UyI+PKR7emF4lCeOMwkmKLvuQUy6hwDP8OP2f6yn pYy6R8q+kuHxQvOeEDzKiz3mOALzOUXp9MQ0XHjS4GQ0PuHt/4IgpYHD3mHdg20cEmvC5oEYOimu vc8nELIfdjn7Gu4xNsF5uDUi6Z4a3KkgJLN6WlwyQ/BogOCOI1kMg+fT+wYTR5gUG8guFv13xTnq nXomyIeZsD54XhUHpNqF17BPx8H7VDU/eJivxGvgWZaC8/CuTZr3RMDjPZ8Wn4tEy636QjBynIBH EfAtCi5KXGCZ/Ts4Ohm8zTMJyUjH5HitRGJtuJcRSuX9XEjrFnbAdQ9K18BDMqxJ3DOI4J7PhRsQ oV8h2XOha8Ofk4ugezy4VIxvs4USad5T93WPLZ6/lv15O5hyXAUPwbBm4Z7gtJS0atCxOyS3Bkx2 2J4ghHmP95+LakTuIZkG/mdb9svvTHgEMl8FT/gmi0rUPaQBCs5Ygj0lrBp0UoVt3g4LE3bLjTTv aQP31GYE8pHmPUeW2zUEZyt7FTxU3GON/nIj0szHC3FPSPdYOezbj6CSbsI9epprCX9/E5wNEOc9 VCef2Kj/ae6r4KHink4mn8+QljDC3BPSMp3yEJIW7sVNuMfK55tKPk8YOiR4fij3RI6QMPfQL4ky LdHsW8A0LSVwytGS6KeD/mYZ7s89kU2l0T1RhZ0i1XbJUXEnbFhHE5G4Ys3sd/4GIF0Fz3XbcWHu oVvF9Xsts8Pj0pOLtB1X/wG6p7LTqVMtaLk9t6jLNgcEhXSe/IM6de16I+zYEv0E3TOn3883zaCb tgJD4UXY2P6EOWyG2s1VuLKfoHvo5ce3y/kTuOfbEZ2+wT9B99D39tvlTLgn1pAluife8PyAeU+s CXxd42Kne6xGoxB4nUwGSX6sryNBnEvHTvdYhey4cPo6heefukDy9bpnzbDuAQM94Z67c/vJmlv2 9Nzvuls7uwpGOEh19/Z+3QPip3t2s/PwMLtb/TriXv/kr9c9/uF218Jpv6T1tvvvuBZyQrsx/xb3 fLnusZ4xAlOxLbbbexvgECwpM9nJQ14+9iyLv010z/U8+UkNx7pnm8bw9Hf2zub3h8IOAStGacF9 yjvPAcvh3+Ker9c9/v6llMFpj8QBnrWJ1jLSgrHDEu55KPeEjzb19jLOMpEBTvGDlsC/xT3Huqe/ nTbrW80njobNXfqbSWyInhjWvcChFeG1gMqwM8Wn9epTc/4UOFr873JPVeZyYsoPMrBq550tXKm6 z/HEE3jkwDOa1TLKpB3Uqk6HVb1eDTiM+be450T3GOCmS3sGn+5VLo9EuCa++EO+xMTGLKHcH/A4 U90k8Gg22rHVv8s9EGME/N9WOGOZmgNCfyf95X8N50ooSMU/4HHF0H0oXCBgrR3X8W9xz8m8x+J6 1UV6irIQUsRN5yD01Bh8GNw+XXWQ6t9dNehzzzYP4qyAQXmpAS4xhOefWrE+0T1vLiKzHEwV0wMf HvozrvRclnAPLa1O1tw6B9/rDRzi6k8NTZ1q/ITbP8U9x7qnLHI13xRopm2Yd/wa7YwJ87FimnGR cA8NlXCeY+4RVvlWy7fUTBxnLF9FWzCw75Cuguef4h7ymtsyJfqrBpvRPexqdBU8/67ldsQodcw2 WYbT+yxMdhU8/xT3fPl+DwusOO8/vGrASqpL8yfcQ0u5r9/voW3pIV/CPYwEY8+ecA8tzRLdQ0up L8lHum9694Zcwz0dguVWHtnUr0BcIFi3oi9rM/j12xNRa1A3zB7twgtopPumsYZnSZj3bPhVlfKV DTo7NkpV2rLVEQ7gzpSUEmW7cBtSgXCG8KQtc5RupuaRM1/MPc50Wt9Mp3pgmB1OJ1C1TA74iDIY 5lEWnH1gS4rJkL9wytmOMJ1m5VBnGSq8MOvF8EjYnQrH/Q0Ms8PZHprWhLxKscCjsxDbb82UpcTu tFvaM7GzNL28Ls/F8LgLv8VBf05XwcPgCVxn5x6WEnxAL279zr5eR+sLSl8MD9L/wy0OhhNigEeb aKcNjhH3BOHRPNxZvCv62HQ5PEiFBoe8PzDAE3JbZMSXe1D+D9k1FpaagVF2SwCvgKf5yoU3OUjw OEQPo4hO9+wWKikYxJRFVLHrHj5kuaXAJTAZBxGilN4rXQEPbEU9hzzbEOApFzmCDxQ4A1QMCTcn 2E3N+81xJBua3TRQWAANCjeE9N+/g1cADo0FKbKpu/cB6Bp43Kewa0qCw0mtzxEvNWtBWbYM41Cu dfJ/fhG6rtTK85PXFk3L5TXKz8t1eDcva8vT7+dC2HKb1tfSnHj+dhcOypsiOLD0GzYCsfd7sL0L QJTwbOHWQuilvvKhD3Mkt7m/ic6c3J5wWqXQC3EP7r5JamO/VDlNDdTCoVxHlUoBv6t0pNPvF8Nw I8p/S7vKHxJTFIqhnpmlHYEGkG2wn2KEJckNGIoSHp044y6HPx0Q4NHI3OPK09PyEcZyj+TU+zbC 7SVtIY40dhpmaP0iU45Y0gCtBOwzydzDQqCEh3oghF2Fw2rXb6JccIsBebAkWm5hLY0bcxt40ilE Hjs8XcRxnyw2x/2Xm95Ftl111oCEGclyczkiPFrINCDZAN0ycgjOWNmnpaRVg9cNwENaSwusGpwd nR7n3eWUDn7orbmHAI9jcCZJqbjhaWkom2P/55k9Qu+Zlmh86hIsN+dPzlkShVvYcotGqMnAadRS 6JDxAfC0ik+5YtC1HjyehnvKr0+//yN5mr4J93TTL/nCa45wB4MFHlaSs+R/ADzO0nFJM0uaeY/j OpAIHbqJ7nGheg3+het/XAiY82A9AJ6oBoSFG8Mezk24J5o0ZHuEZdzfJu8XwqMFPUsbwbvFZ7p4 E91zBp7QTu5tyM1ay83hYXBgLGunrSUEO4vszgXbccSVpYgHBLbjWKl6s/y3hifVJk+tCZ+OZu5p N7QX0toE+TOPQRDun9JPU7fM3tV+KPcIGerjAhABN5Dy9KcBMsw3oZ2oWT/poS0GIXAzViFUdGvu uWdb/8G6E3hiDXoCTwJPrCkQ68Yl3JPAE2sKxLpxCfck8MSaArFuXMI9CTyxpkCsG5dwTwJPrCkQ 68Yl3JPAE2sKxLpxCfck8MSaArFuXMI9CTyxpkCsG5dwTwJPrCkQ68Yl3JPAE2sKxLpxCfck8Nyf AtN7RWi5f9PPPuFHcI+TkWXCFa0vJu0tHv8j4FmnkJNybkGOuNXxI+BxpqvJ4x2qPALKnwFPeSwx XD55BF1v9IwfAc+6iFo4CsjPSz8CHqNk2k/ZnwfO7W9mfw2N1jqSTuN9f007bv7UH8E9N6dKbCpM 4IkNFKSGJPB8Y3i2c6U5b6L6ao3K+Q6ShnVjpaGOMWe+OhhrIsS3cee5h38V5k/l/EK1rQpXRl3O 4+2CntvYi2Z8u/STWnYeHqdk9moI4plWhlbPzttmq9TOrXsVVIWQaUm6PwXOw7MsStYERzpfDKeN lboqVCfLOiqoqLq7f9OSJ3w278m+6sPXfEvlVas9m8rTWY8v2G6hVlBDl94TYt6DAue5Z5iZChkB zasWymQspZ/JG10N8a1WdCDtezTy363zAsNa66n/Lr0e3PML4LE8LyY+Mx5Mqy943AXwfEEr/9lH JvDEGvoEngSeWFMg1o0jcw/2Fe52kNMxHIQ68A9pBlou4ePO0l0aLupIyDEM+Ma4UzTiWBPtcY0j wGP1GpOMa/CitKsVR2jrZTp8ZeFJhZJYNVI1S8zpzaLc7M9SG3VtFmEilKR7UYAAT/7JRvK6+ryQ 53ojj3J8aSjPpGEF5Xa2NK/tegsEDsKfnUXZmos68n7mCbN7EZytXpJwk9cAT1fOwMLNOINyq5Wb txHEhdxkRlJ9Ul3YKIVQyrHnCE366H4u0Nl68iNzk+DZyE1RavHNzCqzspFoFaThS77KWzlLnDZM VC0uxa0gLmXbQWqmKSYLPPcbGSR4zLk5Ragquo4N+wYdkF4tu2GjrOc1HdHTR56ied7S8tqgdVQz Qed+6BBjKBRDh15WySrbHTE4UzWBezIvQTCMTe6H3gD4GqLTP5UAjwZznEAylnjuk6SHUyBZ1Hk4 yVkemMDDQq2H503geTjJWR4YBU+Vb0jZBl+oI4e3UGHcQcq4ZfFIanTXhQa8IMhAJhR7leXJ8co7 jOfSVAQ8WqnQUCepQlpwR4W2tYDY2DtOVRsjqeYptedBKjVwyiP1fuFuHwte03z9VvAgY+rVqmPU Q07aq0nbyigzardexWfEb+RZ2a1ml0hXU8R4pI+l7E2eZjRT8dyfP6N7emMeyUjboO1yXsgs5rus iPJo1HIhJO5qjOBoYpMUtPAm9HpIJVa3261W91OGyR4et6/HSmJHwOPY7co4x2efyk61YkvFmW4K abNR6VolWZmlphuI7iuok/S3Pms95Xf8rrGXapN97EEvvRvFCZ8o7hGGdVcwlKaFEGhNQeh0JEGB E6JLoWkIAvxAr5S6EE+RQOY9x99XPEqCKIpexcWfOMV9T7IbzWAO3HRHVr+XYS3BoupJ+vpVoTnY NyfJlTqSvx8M6QDPVER9lsj0d0TGr/pe8ExPQ8FmzK/v9LpxZuP9EGZQ8FBfvjfNGeq/FzyBJjRt lsB6gcKq3MxOWk67V7dTc9R/7jl1ce1my94KRn5hItYLE1lWkaM2HP65ijrPsF81d8yespOfi5Pi 1GmJAMzS9EBSR6TqK492YIea6bqdLjPQ785Z7wWP649UYQjJJ0r/DR7DHS5RnRAEOLqj+ZcWnzPE uVJp/LfrlP/r9ovjYv2p1ldbCI0y48ku1d8M0WJkFtZcpTP8PTLHKWGVKy9keyfbTUsdT0C9jLlt 5DMMSUJVE6G1pHUkUgzcO8MQVT09PPpYo2+jBqMZUkGF5Ev8JvQdJz3ntXm+PYoeyOGHrEsVCLQ4 sVBlvBuNK7t8/0VtoEUd2Tg+oqPOqm0Eke5NedTU2rtCpZAtttWOPqvIbWRhmvNqDjIOz8CDH5qJ ESxvRKCHp8AxXE13zRF+ApzwqSz8oyL6gXumAx6JbaSyWK+CjKRnR2667Yaoe4K60tuoihYbF9vA jotGfM+ZwJkUfTqUilNx2ABJmu+X26gpo2bRQfM2eoahleG+36EVani0bd6l5x4097lHaepN3Rdz b9yDRAVVBBBJDHWJueEul+mYxVY7V98JtZTWKtaRupMLQPRscZKpiPlZGxlmRbJnc15I1fKTgjYZ CO1BfZRrIbdanI2R8VyCA0bfLFHDYw3+spw4zPjc85GUt/UfgGexRTaL+oWw5vCDXA3h8OZ+CHKg 8wJPvWCer8HH/hcIvsD5cAb4al8KfwDZ/a/h9d0SNTxozCLcUCawId5O15FV6aN6eqGnxWkpde1A VtIyJvwPT/TwNDgW7ilXTgknbCVkbcpI2uqdrWBs69fStiNsr63iG0BLDw+TaZAnrVzpmX+AoLfF /E7wFFgss9v26EfVRguPsRsxCbcfRaSv6wwtPFoqxWJsfV2HftaTaeH5Wb3+Nr35gfAoP0jv/UB4 dO5lG8Pls4s49gfCM+U4blD+fisEJPy+Hzx47nTuH1IAHo6bFC4arjEr9J3gGcoTufj5v40PD/eL ZdU1Zqi8N+c7weOfDfj8VcfgPE06167qxQGy7wQPJb2wcBt96xNeHx39ifD8p0bvWlNCHJdsPxAe h2VlPS44RLSDGh6jS97LtsYN6pT9QYR7DK7U8Gw5siWUTWWp0+DMsp3W9kzal8lslHWo68Zt+Poj k2/gU8Mz4Mh3LLJwGJ42wdn5yLTOCdSpwHymUahRVy4IRWb0aQnAnI8WnjyYQ8RWjxmmf+oZ7rEY SN5kvrgitBkog4/PxSTRwlMDeF5Jbc426Htyrt8Ww9nZLTs8LIdUvx88q78Az38kOcYEzznuuS88 LIBW4rOzRcc9BmYejnshnO1kgueM1Ei45/Il0f7I7uVs2yZETsiSdE+9gRctQ+ms7mHgnjoLL/it YBKHle+ne+AuHFnHELinI//hXCI8jNwDO+iHW2untTER2y8qsAC6+G7CDTo4DxxceyNYNWwaOIr8 +xbc05+9chy4jgulekRboo0UuLdDn76faYBQHpNEKDSwTwP+6F+RZC9UyNwzynShcCNLuvLYCQu3 soiEP2kCWfUcbsXhFTVJkcZj3FoesjWy+TD35LvTJrhtIKTF6dUxelxvn5PONIDn+vCYYmEceE1I EQ/bHJF7RpkMLj47IUpW9HCSyVc6N0+EPjcHH41olDQyVaTapPCWLZsPz3vyXLrR+EtCwt54+za9 J9F3+ei4+Hj3QxM9PPiSPLgODaYVad7TPqt71BOaPK/8CX2LaBpoMml8nwg3Oer6ceNIhTQJwu1X SnO4wEl9v3fqLrTEMMKDs1AsTuYMt2huACQ1PL7uEcMr9cRVgwjuOVhu7ZN7NvJ+nbRDWjXowF0T Qjo2DdzDrdBwNvvIZwnJNPjroTXHk4QbOEkNpBY2jOAyhLboPXRBjhoeX7iJ4bFMnPeIZ7mncgJP bz+ZIs17tJGAJIJuOYbHiYRnd3SgimQa/DVRhwgPwTT4uHBhLYJ3zm/AJJFVMMIT5h6SYT0p/SmS jNMD95yCLPej4DGeuUFpQxitx/OeaHiOuYdgiktcStO5thsmDWHV4Oi6knp2wRQuIYVTBxyzOxed 7boenrB4cCRjKZGaeRiWAe7Z05/APZlaLZc73Ek96fMJ9xzcrYSJ8gn3jFPP212qSED/LPegs2a3 Y5M2avlfC2SpTNedD92hhidK9xBXDSKYlax7ooVbFM/fRvdESpRFePZ8zD3nJq0T4ozM4WCQVQcX 8A81PEy6J6Lno32/A9wTKdwi6Xcb3RNZPUF8HV32O8c97ae+054M24WufCw0nd8w7TI2NRcV5GqW JA+i2sIID8FyY4j0bu/hodU9kfRj1z1MqwaERR1K7nmqIdTiStzfJw6E+3Jb327r8Mb9D9v1KnzW //3057/IfoW/oIfHn/cQTIPNfmL+PkM//Ln/8PR3bi8XyJbbhdtxDp3uYVlzu5x7SgO4jc6tXswR Nl0lcKkkijBR8rkHLTBk/y3af+8BT5TukbrBdYTov7v7GWRg3rMXbp10YKZ+Om8/mcM/H60B0M17 pungQkB09V4pvJRAyT1p4B6BW72aC+5Y0Sy5nrOHZ8lVIuaEZMzouSdi3sMwFN6yEi03pNCfBmge LRTQzXucKX3twvRYb+wbTal7Uuml00vPU+o4fRwWmU/ntsiR/7iITxfgh55mjPDc5HxfQPew+G8J d4xu3kNPEHJOSu5ZznbgQwGf0HdAkL0nDbtaaKVBTMCX2I8JdfoKeIiWG3WLAxnpdM+ltb+Vo+Qe JFWiYr1LlUvOFVPDE6V7Lug4UfdcUI9fhE73XFr7OzwfS6fntnzBHIg6aantVSxjooYnat7D+Dyc nWi5XVCPX4RO91xaOyv3XPucYHlGeO6hey4aVu/9iJXuuTU69M4q8xHzngtaRLbcLqjI5x6qec+F lb8Xo9U91z7nYu65n+65znJ7uO6phHeDDkRdSli4bCVjK8CspwN/GO522de3EEi0OTWawlY3kKTD txbtpgSjcCPuzbMOmdtablT7PaxNDOY/4p7y8YzmON+uZptDCIFYGJgbHlwwVobTmugVxJdFwdim 1f7sOTVbo216MiikaP2zM8KT6B44szQh7/jYufWyiFLtzWJpK6hcWqSmMx4tqjWAB3lye2ZNZxUN tRVjQe154Svgua3l9mjdA1tTu6c/T2EKW0XHeEbFvKCjbBe1ZKWOxDJadE1F7KN2tWkqTXHaQxVw BxkpH2Ooe66z3B6uexAq26nnVHhdTnnhYeu4UR2bXbgpI6itAjI31VElV66s+6WxUVPbqbJtzWzP LtKyDyP33EP3XHe24uHzHlRtk6mgV7Y7GP18HhXwyry+c1BbsJV5YychvVBVGjzf4BH+T2ndCZ57 6J7rLLeHz3u6UTdm5qEDrdrztceB6bnnbvOe64Tbw+c9kddLKs9BgVc/3vm4yHikhud+857r4Hm4 7jm/5nYRCNGFqOFJ1twORHzoAXlGeO6he67jnofrnjhzz03gSdbcqEUgNfdE6J4OHHYw6X488aA6 A/s9B8vNxR7badLpNQFK3UNbOW4AgXg0u6ULsWJYoieKTTStGGtPdFHXywDd6l5Wb5smLPBAPA5P KLTb1MYqNTwRukcYbKmTelhpIq65iXD8v0iTINfxoR6qeY8zoawcNyJFmJRQrFg7xczYXMr2eNNR 5PHEMLm+VvzFt3lRmvHDXNuTRQ+pq/pCnY1t2qBu1PDAXSjSQSqWe4T7sBcR59xSirGkS4aVOhrg VLrHSHVoa18aWcI1TRruQUo7jXZDpYKUp3YbNfhFwR51ZyLEr5TNlz6OaIOKFmqvcu2uRineqOGx 8FQ5fM5NYDjzWD70m7jmFrl0Fu6INqGC5+iM9RLCK1GnFmFJmoJ7cP2DrD2HUDjNHio7dma10Nt8 AZURnPL3BFQB2S4rSCy0UYr2lhA1PPtxHzINWI5f+pdkIBHPGhyu+dAQ0TgmtjuJOrp8dENhCVF8 qNOKBA/FWYOKPClnZnmvtNWqk3I/N8nvMi92o9jMv6jbF1EoQSOmPblqluQybXMY4QmtNl3EPSez 68N9pgm9t6oTYr+FtAxT/5h7WOAJxrbBNdNwTwcfAzEcwwDJJSHH6DjO0nAhSptmGC7+wVcUjDX8 Scs7rJEXb8Q9JyDLezNGpr9fccI9VKYBE/dkLuQeavZkyMjIPWHhRtA9Wv5A8kA73nXPKffsp6VE 7iGf2DvlnkjhdqJ7XHqaXMo99E+gz8kIT+goHelObfuFIx65e9M9+2hyb6m3ZxuC7tEGv9I49mUw GSe3hCNtiqOrvxqLcFsR7pu+GZ3QlHiuGvg0arcLpymbJ1x5dlYc8axky877pWsnPCir/oeD0FTA yhXB5zFBJWmDo0Y0aiDqSUl6lt+z6SfXbT4ZvOVUoJPwp/kh8NSjG8X0bHBhTkbuqQSuH5D8OeAY h2TusYe+o4HByXVrgMf/MAxPF05JRcDz0YzCIAqeVO89VxPfEDhNQ6+wFYmOaACe0CWL3js8gkpv w1yIyVExRnjCwo0074mA5033nPo1MCOFGzSz8B/BYlieCLdIvwaFjzuIWtENkkrKcaPtf6RrPxm8 5xlIvnCTpsp0uKA3Ya5Hh/4Yov8sSsstinve5j2nltsZ08CokNZgKS23o3mPcTyRPVBt8stBrzjc bDBFznvGZs8UI3j1BlCQqmDkHirLDe7vEY/ZvXHP6bT0MO8hTUvdEXGFPGC5Ra1fncx7QtyDiuAO Jr0h0OQTy+1OQJCrvRoegmnQaXBzEs3eVw1I8x6SYd0uO2uCGXW6akDjFYQ075kAPK8kf1efzHvi DA/VqkGlWCuSnKGcnfeEuacjc7+53wQjI7BqELWoc37VYP3CKXARl7C0/9O5J2p8RXBPlO6ZVlR1 oYalErqJ7qmro3n+EG/9tMGfrLnFmXvodE9EDyJ0z2FRh95evY3uiSTzP8s9h2Xf02N8B586RK+U ZBKe2GFUu6W3XHOLM/eEdQ+DwwD/ihAkvPHxkc5YbhGUgIPmH+kOS6IEH2/BEOCPwuhay01/9X0r UKXNYeod4J69cHteQ7x4HBb+0x84aO7QwHM873nGjgzpfpzV+d3SRyHjP+daeByd+qgBRDLfdy0w 79mbBj2acwb7PM/H23FUp0SdFH3txQHBDc135Z5LxhJR98CGFXU6Yh7Km9kstWuEPpHMhUu6zlqG kXtuc0PhVPdQnyoi9o1K97BSJZT/n+eeSylIdVLn0srfy30T7rnJKVHimtulFKTSPZdW/gFPhA/8 qyv+pAJG4XYbeEhrbpd2lGrec2nl34177qF77nUE/tiX6LX4JLrnQgomuueDcARviBdQNaB7rrTc Hn8z+4IuX1okBrrnOuGW6J4j7rmH7vluN7Mv5YRLysWAe64UbjS7pZdQ5qTMPzzvuU64JfOem5sG pJM6lw7wRPfcWffcS7gl857Lhjxxxfqyqs45qzyOQHJp7W/l/mHdc6Xl9vB5jwt+jzXtAJwD/+N/ d0rf3nJ7vO7ZpdKb4sA/6auAf6MO2uXfwLo5SIzw3GPec6Xl9mhviMjZcl23nuYdNOeqqNGD2CIM 51jYEGSE5x4r1veC5266R+fA0VQbIiJsxqjKPYlLnTvZYGRD4GzuL4Hn9PrVlZbbw3UP0rlGP/vU Qt1fS6T8HQwdTXyhdVTACN2XwPPN5z1NbtDDsfFUDkD5hW+z7PC7eyRGeO6he6603B6ue4B79jeH bA7u+vzCh+78d/dIjPDcQ/dcKdwev+bW5/auWnE4K/R7gpaIjwn33AaeU91zpWnwcN3TLHBtnw7V vyBMUum8vRRfLgjbR8NtMeCe6+B5/LwnW1lU9vdjSnBFaKm2wXI7GXA0dKfMwwjPPXTPvYTb/dfc hr+yDtDZ2ETeb6VEITIbIzy3EW63tNy+9KyB1cATHrvuXgtDVPkvgedU91xpuT1c95yQEnMP/nen 9CXwJOfcaNFkhOceuuc60yA5Y/0B9Y0OUp1yz5XC7fHzHtqhf4N8jNxzG9Pgm6+53YDstFVcDY9j SNTpsDB1Gre0d51we/y8h5a0t8jHCE9Y95RzE5n2NdsXJ/uxFvLzPOXP8MidIJ3ucbaUVeNs9fAS wPc4Y00IjTomOZiIGDiLfdio07MGB5dHnXS7Qvt6Pr5vfOL/6PjB/IfLI6Qz1N4mxMyOjEh2CxY5 UwcD92R7vddNr+dpJ9VlGeDZe6pz2vm3qUKm1+s9Pfd6cHvGYog4r7/B44g9+c+kZ542CZ6hQ8Wl XK/3pisFhgvkaHQafKwjy73BS0/u3hkKUvUM8PQ5PwUCcmcZAnTj6BDt9Mvfp5envZiT/u7rBNis SC4IN/vdebbz4hf/E4JnWdxXPD4UZoJncRp1x/q9rysqpN89UWOAB4m4kRA88JR7oqINEVo9gn5n /a6mD65yeP8v7NDwInjQ1C9PmI3l//iPeXPsx+LPGS2OpCLuxcp/yMs9YYiqmwWeNW5lkFnGjNyD 0riWN0xdf2Ti0coCT/1dVC17ULxI2qoEP5cc137rNouzehQMoGTVcF208cRuiiILPM4ImCdICqLu ccibh77uyUNXS+/fY2Z6xpYSCzxHxM7/x/0mxqnUoeI/75zOxD2hCD0NqOvVJdI9JFZvig6b2wnh iQsZAgTdo2WewdMgIfn9Xua4/z7cQVov3C9/XBLhGeaJGynHvCBzJJ9sUGGK4z7sATbdExBuCKu4 iLM44vi6adsnaLJwDzirDGcnRLozRqXfxLGGdQ9mnz9HjWpwA/+vNcE0wKxFUm31d6GF0PAlInwe sM/H/IWNe0I1drlNxGECk3vd3WmnFFOFBp7l27LAur4KrhB0diTdU+EiuAcc2UvTHGd9VCOUxviP jhCGBzaLF1yaML70V/k9menNAEwDWLuAyNSSZOB3kuNI0pz7/fyWyytXQtUsNeRKxGYussFeWtwi YnFkAiMop95NxNHAU51M5CKsDExk08O/9+8Pv0sEDzSowpG5Z1WBcr3nwVEdvVQPV1VMPYcIaICL t8EvAjyC3LeUvtX3f+ultKyhwmQiOLB8YeN3sqFMJnw2c8gB+ephn5qFVxGykpjCzp30EHpbHKQC 3X4jwZNv1cVkM5tAKuK8px3BPWfCeEaYBqnwsEcQNpxVARN0j/PrtWlwBKfIKDDvOfssE4Pzq33d qnv0E2i452z7IA5xOLXJuudc0EKS7gGH5USznclM9ltH0j2/TCSR4QmaBmcI4AE6/InbdNaRczb/ 1fAQ5z2V38SHngs/QOSeOcz6A9NgXPHHvIeWFiTL7S+Gh7QkxcI9kyfxuqMs53twNTwE7tGyM65A iqJwjntI8LRmmVaDMB28Dff89ZBBNAxV4kSKTMfqPcGhs9xYhduSL2SJDM/IPWW8pECy3NjhIZTo cq8Cz80I5GXhHlr2vTDfPbgnsimM3GM1dV0nzfrY4SHoHkUXOlP9zUPjcZuDa24XkvYWxa6Hh2XN jd1yI/bxNronknyRQctvQXC2Oq6Hh2HF2j5jEl245kbZW7ZVAwbdQ/n8S7NdDU9BpT5qIHnn4GHY jmuybK7tDWuWmdKIwbC+lO6U5a6GZwjz6eBKQtQnKWJQrH1L17khbarvGIKl7msXBvU8dfWpHwQP 5TD4NJurUh81aLMrB4Oh8nblvsbyp6Q4ynA197A8LMnLSoEEHlaKPTR/As9Dyc36sAQeVoo9NH8C z0PJzfqwBB5Wij00fwLPQ8nN+rAEHlaKPTR/As9Dyc36sAQeVoo9NH8Cz0PJzfqwBB5Wij00fwLP Q8nN+rAEHlaKPTR/As9Dyc36sAQeVoo9NH8Cz0PJzfqwBB5Wij00/w+Bx4CDBPQh6x9K4ase9jPg kRYQtPvMOZOrSPSVhX8EPMvK9CtpeMdn/wh44AijHp/TNbdE60fAY9Rs0/uJso3qbukth8Nd6uq8 CMhY3MSZ2V3ad3mlP4J7JHwAmMW5z+X0enDJHwHPGjvKZ3GN9WAiX/64HwGPNhoiaXG/G56Xk/fa kj8CHrS0ZfNel6OvpfBV5X8GPMhVCDeEryJMPAr/EHjiQczbtyKB5/Y0vWGNCTw3JObtq0rguT1N b1hjAs8NiXn7qhJ4bk/TG9aYwHNDYt6+qgSe29P0hjUm8NyQmLevKoHn9jS9YY0JPDck5u2rSuC5 PU1vWOMj4Znq2rmWLw8Oh+9wIEqCB/f1DlreKbT1DQE5rYodHqHajfJXn+8eQiNMu8dhDerdLji8 1cfe2UV/o3LYsNmdcSt2GR36lfU6I5p5NK18s4Vtdng2ld2I6MNtWrHtPYWbld1HCCWrMtrZFRuZ 5/0ULdW3swKuGuFx/TJsgG/AUe544ODiQuVOsccvbdsn5djh6YGAqO5c3FsQGZLldxuSM14c3ile B2nvMZQyMuTQn7uFjuUiF4o4LkJQ3LGwFJPeDkDp+LyAZeHRPRQhB6788MtF/sfwLZQwLPCP6KzX +GvHwsTuWNbSxSWQgz/UHKRZWIjtv4WUGaGpKq19weYHJ3ShFj+rn8+vdt+QpQUCtmP14Vv/8dBM y2/gGn47a/gC3ht9C3cBP22fCap4Y0pcC/4QMrjw+I61lqB2/DTHwGU0Ro/x7PDI0AKlh/kkX4Q3 Mn+Q59PUfL6XbQKm9Ju/1EPYpD7XHk1srQmBlFbAe7u5y8s9BdUnb1GLTAu5GXBkDpueDnbm7/ag myM/Zo7MT2QBuS341lI8WV65q0ER/IZru4nZR1ZJfhYLvoe8DHb9J66NhdxeI42f7IXpGsaHUGzI bYxCBw+WuajKIwNJ6kSU0EqWvT4aTuSW3rPlSmdZAt/xO8kEaqqNhS1PILw8NLOKqgP4Yo4UUZbH PailzLtYICyyqCvLe2G+nciZIXRRKzY12MDVs/IgJzfWorwwlr+xP/YUY5iZC+CBXvJ5YI7tpCio HVQ+ePtUXtRFxW+lv+3/5vmwv3e+v+ZqHZQvlMHtXRZce6urbh62oBtAz6ofdxoVgeOAxn52ewXw QMDLzAC6ihxwNK+pdQ0+VMw8PK0ojbOSjJa7OuqouiIjSdwHrKpip+FmfScgXW02hshQ8eE3CQ6K TEvw2QIGllsEspdza1S3m7aOLHUKilTvbcFhcnnyoqCmvcU053cAT2bAyyPc2e3IQdkWDw1AqeUQ apH/g7flkQs1VweFFlSxwwJ5OHJRudpGxm6QL+SRBaMMmmSpfaTvtrnRGgZuze8sdWKHp1jsyWUk 6nrFWoyOjATsorCzV+/Some+HBSIMjnAg7OaBaB3F0gxyubEnrnhimbPrPkZJoD62uylMHEwsbUi AJf34cE15NtIMnvPPQTxyLJaoboGJ9SvUEVuBe/W7UbO7PU68xLEJJtlsedDNTuDbwd4xGIH5lvs TB67cF0WgT4r7L1azL54PQ+ame+JU/HZ7HkcflolCzHNeiMYJt3q3G6DaJiKbeiV1mvgLzIO4iGg 2m94W+PdCSq0WnwR/vDD2Zl4dIKj04q+axyiAkBn52l4Tik7Uhb5tn/kiyGxwyPPFZAZFT3bdcQR HlCHJPiE3eOlKbp3sN2kfaw5/S+mlNkACuAxbjcmlqKsza6i9F2/iCwhZTFVhrgWn3t6S0+pY3Xm FKEG6Bl8m4dv+4paXWjTHrI2UIWE+kXgnh0/VfRKtqIoSq+A4RnhB0x9G10CeH2WwJEFNQwPKCOA p9HzyyNDaRXaGSjpx8GoNHrwlq+2jZ4F8GBJLlZAYS1N3laUabvTyCjW81/I07Bds9MzMrzcVBRf Be/hWax7IBYPhhDA0zL7imLoJlpUsgg/niFdAI/f53ZxBcN5CLE36hYSsMZcwzn0NYRm1H2Bj6P1 7d+VcUSm8qy+MJCwax10j53BfsilCo7ttmcziLGUgpp378JtIw5RC8PjwkeOnZ/AQ/jeFtS9N1ZR 38SCDZTytJoF7vFDz8i8r3vmqoKsRR1EF3wLH1gggixonFXBei2F4QHu0dUtFnZTHUg67ZWxLdoG eBQ1j/mgsZMhumpmhLmn0CpD/kzXj+Qo89CDdekJd2zk5EBadPkuPFzDJkcLBt6wXLMlVMmAhO1A 8CE4HKlXoJLm3EPLKurgE3kM6QJ4fFPGA8LBs+qeOJKQ6DORVfFEIIldQE2vXQDCwDtIRnbheSCu mqKnGnra82ozT3yZLG3PawM7eOaeA1sNqMxri8D9U+wt0slBp1t+gIsBZJrjR4meKIieN5ZfxOJr HVSL56mgmYF7+JrneXNf98hraEhbB/REzw/k6WK7Yf8ZkAvHT5zPPA+eAZ95Iz3rQa0oY3oL8QU+ 7i+hid7IGsCoydie7JkgEFqm2EBjeIa4UqDduxyGpzVySgBKlUcF+MIXFmXTyw5zMMradWgc/gw3 aQptLuxjoBh35559zBvfcoV2TAUN/oB/kDo+F8EfhuCbcIePUV8QcBlFWCJnKgg6/jezNEGA8s19 VtzwJdKFpoOHK1YN+A3S/Mekhn4mKAYfQmWdHGRUAbklvPdzdJa6IIBxh/+A9kkCNnThW5/RQSG7 8PH+Mxn/bpmC715cEqBJSBAwl0NDthNcwlGgKgNho1wz5JbgH61vgvbZPwM6JxhL3FFoHK4EViIc QTjYR7qAHGw7dzR4PP7MX6ewMAH2bdn/pk7s3ENd9dmM2VA7hTcPq5lA0BZfHh0nB8uwJsPaQtk+ GP/Swg92VsU2QDiVw/6XnxnJeRvifNTyVfAQ+uEPYkjlABpoHvyAmQh5zAuQrL290ief912HA2zm NeZn3bRAjOC5ab9+SGUJPLEGMoEngSfWFIh14xLuSeCJNQVi3biEexJ4Yk2BWDcu4Z4EnlhTINaN S7gn1vD8D0PQSK2OSsOjAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image349.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGIAAAAyAQAAAACPUDNUAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADBSURBVCjPtdG9CsIwEAfwgA/dwSHdHRx8AF/DJTSg4ODgKsSSgkgX S7qd0NKzl6SYYKsimO3HwX38wzB4kv1Ph0jXSNXX2v02/c5mgVosB0Hm1GjJCm40SSIYySDLDcnw Cl61SZxOc5IAp7yRrE4EpL0KRQL0NRyUPlUK12WV910ucLYT9urWT0DQVqiMldsMFW2G4LdWtDWC v2hhLxrUjOjoVY4lQSnx7WSCHeqoto6ko3RDdVJPdnlXa/ny498+AJ41Yuw++eO8AAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image350.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACIAAAAYAQAAAAC33RKkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABSSURBVBjTY/gPBAcYsJF/3x9geFD/+/sBhu/7v/1GkG9sQeS7vwcY PuSCyO//kciT7/YeYHj89ls10IS333+DSJAJ/9+CTPt/FGzyXyTyM5q9ADW/a+KQQs9SAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image351.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARAAAAA2AQAAAAAn8/snAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAG3SURBVEjHxdW9TsMwEAfwoAxs9AmgCzwDYx+BB2BgYGBCYutQ0bAz MDBD3wAeADWJxNAR9qKmH6q61VIr9ShOfPhM2/isQpYCHior+vWfs89WPCwc3n+T3mq2/R0Rqxls lqhjGwwjIkMn5cAmkxMiE4ec22SWEJn9BlH7WDaTAf30j4j0A3fR5gHKn/aliHS9Uk5Sb0uTd89n ZIqNnKhgqkmKo02SWOmHEZEqpqUMJIIhgkiMUoAnLpuIFSJnqEA+Sf1fIi9ERDADTWrhKkUBNFmK CMZSk+qeRcSuQ95qRKLAIqFDOhl4XYguykuyI8IP3yLdNhEBOiX0icR1NClxncgVpeCC5CnopCzJ Y15LKh54LbedJngteY/6qGhyimkd7qQ+MURaRFrtsV4RSpU3QEHGG9AWel8wyywipUNA7y4qaRHq ESPUI9Zp5Xb6mh+GsiEDRiQnaAgWkLlLRhbpYSm/C2mlR8c7eHYvCRtrLkm2uEZfIwFBhSU8RdmE GqhHw3kRI2AIT5kz0gCzIk4y3yavh1RL7JDicjeUoio2GVC5wY2TYo9k/e5ysuYzMWXEfunffdU+ AbpnvHJMqVdAAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image352.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHIAAAAeAQAAAADYkHfxAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACsSURBVCjPY/iPAg4wEMn/i8b/DSLuo/HfI/jfQcSb7aj8b95o/Ns4 +e+x8Kf/8EThn/4NtO/AX6DV9f/fAfm3Qfz31Xv//6v//wbOL9+HKp8vB+Uv74Tw99dD+NL/QfwH 7/cXyIP5u8H89++B8nXM737ww/lo8uuh+mcDPXGA4fj3ef//2f//Uv9/OZj///s/qP/2Q/i//6Ly //6G8uWRww89PNHD+y8aHxZfALJynDowAxbNAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image353.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAAA1AQAAAABUvFUQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD3SURBVDjLvdJBigIxEAXQuPIIupuj9BHmCB5DRJkcwKUHmIMotrve 6bahwTSK9KysUcGogS5T9uiUlkjrwmwCj09VUonC27VTb6JFKGjdELQ1L9Ls884hVsVWZ2SLLX5A uVIiFeyfpBGaEN2JNI7QmliB7hvcEG01gl4CURsuKdBT6+lrxWnQJHKW0dDFKl06WzlTmhBBTqk0 8NSpAp7pkvqj8YHV6g37sYqgBTQqf64Ao2TqO/ou8H+hxFii0DACIDIhI7ojRnwS3evh0HM4/hzB Hgva3VDGKP/4LfO/wMpUJkmmJpJ+amXKl0vBXBKWoW9J+CQdAaLMfq2uZg4bAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image354.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOsAAAA6AQAAAAB5E5PyAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGlSURBVEjHzdW/ToNAHAdwjA/QsYMDo4/g4MAj6eZQU+IT9A3EN9DE gSix1GjSwaGrRgM1NemivVaGg1yPn9zvDoHrnwTbQQbSH59+A/f7XakB646hsV22Sp+dBU7LBVlg Xi7oP+DElvU38pOt8dwH9TXBH77GXF1gyF/b5diR9cwS/OiMZIMPViyMyMLdBqeGWr6xk3Fs7Gpp K5HPYkcZz2Fcg1uSWagx9TMetrng2KQEmQieAJwBCTOmd13BnEwo8kDwJ0AAr2QJ5+mcvYaN/Hao 8RVF9iUHTHBSsEevh8a05R+bVjLfC1ivbUcR6Z1mHDfuXY/eZGkm0yDTJE+HWbqLLNKCZbrEmL7E dBR4lXuH+7fi3iN+jm1hkxN88j6u24aO+yIWBjzFpjJCq011Q+SUS1ZNLRibmo+E6SNxcST5QGf6 QJur5y12Ki12qs447mKfL+PBL6fmVG5F611sRfuh3u87pLL2Cceznh6rCwOubltllQZMg552FFvI ls7PTVlfHHE813u0zdId+bYAs4/cX9s1H/7KqZhbXpC6fxbVY0P+AS1uWEEPuxvkAAAAAElFTkSu QmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image355.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHwAAAAeAQAAAADGWUdCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC8SURBVCjPldExDoIwFAZgTiI3cXXkCB4BNgZi6km4gifQGhPj7uAK 0RhHjIMdSt9vHw+MkBix6fK+/Ol7bQP01z0YCWFXhy2oDoqfsB/CcQinf+Gqd0kPHnPfdksWiIEU sM/CQ7VYAxHoBjiBbMMJZwASSCcM1oDyc9SAVgJ1rPgupdFJKImqgcpwYmlNOX3DMLFqzyA542Bz YAZ38V3kgSzx6M6PQQLOMfiCnADfRfGuszGPXHz7qI+vfAFJurLyoBIYggAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image356.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARsAAACoCAMAAADn2rp8AAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAFIFJREFUeF7t nQt7orwSgFEECggsoFBA4FOq1CtbrFqv8///1Zlgbb2gotXa0zV9tqtAbpOXSTKZpJQP2z/wzwZ/ s+bUriB2pfWvXIFNTqg7N5903LnZ/xbcudmvTu/c3Lk5p7O9c3Pn5s7NZUdem/0U3Mc3a4Dd9c1x ffM+PMY5w30+tULnnZsVPvf51BobS04wLHGhNrBZ3TtHyf+COB9yWdZlk5stZfQLqntiFT7eqhRu Tkzq9z2+fJvu3ByadN652ZXOnZtjuiC1nzoW6dffv3NzrInv3KRJ6M7NV7np5qo9LklkIKtqiP+r ucXLsVTPvv/iqS8eDRAsqnJwdiqHI74sqirJg/ZUWSePcr3qwt2Ik40blnplzCSevviPqkUAUix0 r1RqAHdCUU9TgLD4p+lcKZeuTVGv2N5c6e8yD5MpUmxKZsf0DUsJq1jO8wNVUwCq6pUKnSQ7oWbk P2OzIS+bo03VSIINhGcZ4i3ZZOUmXiWgs90/lIcv1VVlU/6PWgDk+MtKYzO1+n9UFWBhfVwVqMkZ 3Ew+udFtqFBP7StzAwz1FIbDpY67VhhTpZAbEu15KW5aIBaoN3i5KjcwKlDPteuKBsxH6ln7FA0I X9U3yA24FOXy1+umklZ0nqjOtYBZpSs+UZW1PL6ub1oASp566zSvW/KwQv2RrpsFcEXq71pvewl9 AzCqUNT4ugXnJwL1Z37dPKqsRv39HEBdhBvU7hT1qd+vUYGyB+Yz1btG0h9p1nNgPlC5tX7qi+Mb om8wyNflpuv5AENqreCXl5KEowQwKOqjU/kqN343VrDYAPYVdbE/SN6mqEVdjxy//ifAiigCRUZS SfiqvuEr+VoyxGbql2/JVYpGsVTJQcRqxWLhWiNjkocKCubxWnrP46vcXE8gt0/5y+Ob21fhaiXY lk3W+dRMVK5Wpp+RsNKfnTWfamp261rGgp8hGRyIC7a2OS7Jxs1PKf8tynHMfnOLMt0+zzs3x9rg zk2ahO7c3Lk5JoE7N+dLaMtv65yEflWcQ/oGp6n3kO7v94/LZeUyuxTDtr/fnRsilQzjmzQv5U2y 0v2Y0+lbf5U/8t91b95sHfJtO5PU5NNLspbnJhOfaeyv5C4368+mlGIzqUNSSK/S59UkbhqnmyXY feKUBnnPhER5D1kknYGbY42adn+tFFuC2+JmGflYFpm52VeWHalsN+e/wM0BTbnxOl2KG8zvcFKn 4L3NTZL4BbnZT84HKmlQn8/NTmv8WH2z/2Xe2LGQSbNn0TeJZA5J4yvcgO9n4OYouhv6I7U86+2b 0tY70lo9c6SfUnbcGj5zh6if3k2lZPbZqGvxgU9fJ10vv9PYzSO9QfZyow93xPd5YTSJUiqRhRso r6W708+M1YNSSO8Q1q8uNv2QNlTm+3NtdB7Loj2Xj6fqjvn6qu42N6Z2tr4xD/klCuielxoOvWnr 93LH/XmIbNKFvL9OW8/TNkQfIbm39lVNRTcTN+AdcA+Ip1/kRvEGYqCvfvQl3dPPK4HeLxtf5gbG ee0jDDiYlmsfX/PEM2RXykvpHtY3PpR7VpN//1Hweefl4ysvj77IDfiGYH+EVo74xbTXL9mCsRTY RjhR34A/UlY/ytAYsL1IMfFK8m/7HVtmlI0bFE5uFew6mPLi46uHevpL/dR2nccNCWRWPCqJPS2y rzSb1R9QHz6i63JI64xP2XcnBZGdyXMoq77Zfk6RO+P23pp/3NjHzfGY+ER5WzZpsTJysx5VteV0 BjOVaqef243Vo8w9KK7L42Ru1iO7pG/c/1auFzJln+/+ioqFxNM9S9jbixwqFnjUmgvnCSJ4r2yW gmV65p2bTA2ySvDTnztTFtsPkbwOBqdyfAU+JYn3S8doyH5/WciTuIGl+1aWcIqSXksvUwbbab+/ JFmKlfGZc7jJmPR3P5a0WHYqjj95DjfZK30mN9ky2AUnM8+nZLBxjkm2iD/vqQtLZlXB0/RNdrF8 MzfZC5bxSVL+X8FNxvqe+tidm3SJHeGmW2fG5TqntAN0K47K9VCpl6eOzvgwH+vQZdoQWgw4jAR9 PtNU4tR2u/XzB7jpFbxc/MoZBc/Ambz9xPkzLXj15CbwDxJ4jzosvN5YfPTaQ3nHkvHL9Q3ZxVCW oVpRYMGQT+KTBZLTtsGMQ3Nuo5clOBpMAmvlAH/rhr5w/ge40XHXFEqEmBTHHm6EFnNDnKeN83NQ SjWhSPZULToVYB+WO0E2QwZudFcadN2pP3UG2AnT3ak/dznOKSvQlgLQpTYo0kAxu3OY1jff2ZSB 8YXFkowkD/RTCTdDcFE2SIZUXCz3JCItpoYbo23wq5KiQaPsnbef++XZGAqP+kuhx+KetcazDq2S PpONJpT/8KD+KUOzYVjOU4vz2M9NPZcWwoH0DnBD4z5fhgV8eUTcYFp+DVG/NLlIj2GaHwHeRSnJ Jb/ljtj5zugrAzeJhFtgFdqgNomsR7MelANfi0DgomkMCn6KfU+it9cabs8N++hCXHLaj5rtYDk7 jlmZlYWawMHi0QK20PXzeSauFSeQK5zTribKPrCBWMslAwI29GTcZy1VcFdipRJXcLN4xM9KkHtA GZ4aOD2gaR17UtPF/f9O0IY2zZnmPAQz0CGk0bjYdznQddOf08qe1I+Nb7DDZpeWBfILGyxZb1vZ GvBzYndYXlwPWbj5lI3bALEjh5KMSSgx0sIBhxIZW8jNornYHiEc52b+ELOTh5f+03CyUID5rwrV P93GhM35zmMM9F/SFnYubL21y/YkbWtxtnGxm7a5/NR2THuew6UhXB9Bbka40qM/icDIDAcjvIy7 lKcaSgnGBb9X9o3Th092H/xY0R95wJ2OJD2vAi7SPodhGaClJ5/m9BCFv7cux7jBdM7a6pWBm8WD BZPHufKmaWjenhRoqL2OJ5oWgPWwAO9hDFqnie9sDaw3XIlZC8e5ARstlCgRgWgD3xc4dYGUcvmq D15B0N4c8OfCcyA+F/dYMrNxo2SyN50BUqREoCjgxPgLXyXMBv8pJi7skDvkn2/6uH6Cd0f7VMLe bAk3mglxIhvQGuWQLJD6aLgcjn0/7oPY82WXNtQDW5ePc3NGrZeaae+a2GaKaSuXR/LMxo0fm4Sb Jg7KOjxwdhfpxDdJxncKqWKDsBDQBuTShZONG1JOqablmfOEdDSW8RcLe+kgPbDQ/LOAWkdD0fB/ VZAfFl4tz0P/UYPuXxZHHwu2k39zUDfvO+YhEzeSF3LT07DOzo0ZnpZyCpS7klVCE8i/eB5G+Eqa JmA2oymnQGSGoOB3f2r6XGhGYE7TtHFWbnxt3+LupZv74unhO3V+OMJNoOG+RL9V1yYhjNjKsi9l ZjJYr2SCybz24GWW5g2RnZszyp5B3yxTLf9HRkznhOPc0LLTx/lCyeBo2bQWS0eWMs7Ge8qjhq9C j2rzHvDHXUXOKd4F4pjTrxwZc5gbgiSOWbEzJLPOoMN7A+Be1SbbALaaw2FVYzp33VrKjOFncHO+ eI9zQ1T4vAEx6hu0VtAdqym7ZqXJv4ggtGW617ZFaKqtc2ZTpNi+HyVjGxzMJPow+vjiK36El5Z3 bxUOc8PiyQRou7HRCMFXE0tOMxexqORNX4Oc18AJM6NCLsW2lYmbbikfa6jDRCFPDIeBMMN5pmPP xlCuFSsLX9TyWw4hSzFl1jfnS/U4NyO5qSIUnGxV8QgvrzO2ZLQOy+NFnX6TcEboPDF8i3lFW8J5 QcARe2w6wymoDOhy6AvTUG4DO7b8uC0NWiO8e17Kl4h1pJ/ivCrB2um9IOG8mvPIOC1A83AXNY8E gVd3PMtZ7Gq8TNzApGY0muDhsDLSwEC3LQmqOFabY3pCG6c8weQ1bfjwI7i5hPQPpWGrNNoleigb nHMT2XyeYYeyAUem8345PzvpSKJ+nJdAejJALeZwkp8vw/zVhnoh1y3J5BPIOIMIZzNTLNp6RYv6 RXKtNiMdzmbINC4+Q0QZuUFFFit11FfuECwcCsxBkiMI0AsHZaMIkdgZ+aG5rZEPcSPKU8Xr4kRq 7PmRI7ejXBlsVJs4vRTmYJcBocc5VA5VxZAB+QUPQOuCXCef1sNxfXOGUE6Jor/ZnqH6YDVkGVvt xZA9BeqGLHMwRzNFVDFkNMCcFnA2CZwAdstDz/DhACcMMTRir4dnZS6tNm6ff61Ds7NYvHZxAcX3 SgFqiLQ55025cQblep1AIY2JxvLLDHHb6o5xVCWWsY70eKqnmbUOcZPIJgY2JgNVYsdCc78hS/UK B2zHxkU1yNVtBvi4K+G7l1ssRHJIZ1143Dz36ObcnEZEtqeJLu8aYItdfEXJiB3tEERexJLjKJM5 YHfSYpLjP9FaUS06gNc4j/N2bRU35SZbbXefOthPqb1FzxffPGhoA+Dl3FCZFoZAPybrR6iie4L6 apvazA9fG2YFF00KPe7VhdmmcfREbtTYbn1lenKuJE6MF1k8B31rAKLaBX/MT6FtlUFvkkMVySfn peswU2ascFZ5OmZ8xxo4lmJazLbGP8HfT7Xauo6jnGwhWz+VLa2dp37a+Gawac4+s1b/V9H26xvG Zie44iuQyZLYyo29upaYRasxKv+u672AMrSd0aTRH9ohNzE2B7C/m5t+h24PDLNCRquR1qQfmH4V haNaeq5rFkpd3BhWtUdoofZlXK6t/EJfiv3c+Pmm1KwCEmONwKCTHVp2u04MaQKHxhtoBHStTE7/ RE8Cq7BlEP8V3KzP+De1QaXRw7G00PJwOG3QLhHKRGQIH0L4giNsgw5eO8Qe28xZdfTQOSdUG4Hv GSLQkyoMjKHRw86iOhzKxpyZSKB+0Q/+nBKtxSFnvKQHsryDnhItERfBQJ4nzgy2gyYu8AWTeJuw uis7OPsB5q2czKXXQ0Zu+M4IFjUQJ7SlOq/lOdlKxlfclyLXLfXBK6Zvb/iufopUaJXXRu2C0lhq LriOKjFyOMsBk3PRLoFmPrfngmrPcwx4NZBmrjKsRKBtbhjN2mJ6vuui90RQNass1BiavKPBBHU/ Gffr+TSvp6xJf/255dlAaaFsyIaHI255OFQcYxHBGCexGHgbtTNfxEls5BlTZSi3PdnkDO+sfkos yb0ZLuYHQ20CeXtoIH7oiYO8hjbdk1jgh/LuMsp3crMiJ7uoL/WXGtD/BlC9tw2lP0k8S3DVGrlp t2D0JI9EG6SmlWXb0KrkoYBmxNiOoDrjwbSFVkuY9G1i9o7YmivHQkPBtSR0R5jnDShXVBeXkxhc RFImgrazXLM6Uyq7WJIncaHhcMiob8aVEeTQIUZo52dBpU6XG2AYuIDRMeeFOZC7aeEAN70hjIro EWeZPfw94Th2AXJylHZzogbeMFBB6CpsG3CUFuXnfh7Nl+jd0qKntY2T2pP51Crvfa9WauE4lj2l NfeLcSGgY4PtmGxDNFijMTEUnB5iVyW4loB+uq2THW9w5q0+0XNU6W6XLAOQjcp8nkeXRDKwT/74 htVvFtEmzb6oHbTpiFO2GAEqz9bOSQCfZ5GdSM5luDkv0wPc8FW125PQLkECg8As0B063+SHoUtk gysCoPT4jgiNCU9kMykP+8II3TptdDtcCxvcEJ3zC4KFr6IsiayPzgHALLkhtKCP1oobIwCtv7Lp xBpH1jLanojXtsL6GXaXFE1GfXNelvu58Vt5f9Rp4KI0I7vAziI/P4laMWMNRa+IbhVktSiu5h6a 5qsH/cKYQy9O960rlriwtLFyvcXNeeX8WbFMtapwOT6CwVACRc2ZZvXFUdVcTwc+5yhqlaxey7Rr 9XNN/DNUZX0xRmOxRKv4h6R2VjN+GTcXa6lfyM3FZEMSutaZmTfSNxeTzZ2bw6K8Ejfp2KyNEnS6 K6GPRNSVyNB3PjCjua7gJ+JJH0oueZIjS1SBO3eBcwNou5997PfOpy7GYtaEes+GgdYZi23wPtRZ VuVqFK6rKQ+Pbb/HsriQFsosiwPc/KvBBA8NGPz5du+wTW72Nfelrn9KjngV4xIbOsbFSnnoo2WI iXHBV0UTtYxLJ14dTWe456Cv1HvgEgcgq0CwWoZfzg1X0Gpke42FO10WxZbWGY1zjb4/wdkUGZ8x XoQ+9j6ORsi4H32lLfX7PXFuxY2DVZeGUH8BIcLlVnRg46tmw5N09KBDQJgeGhuTwBDTgd3CHTGf PiCXwvhIOtda8z2md8T3d8qvvyl9dKKwRnwO1GGEnpd8E8KhSDy5HByqjhPj/RANs5eZ+R8r2Nr9 W3FjvMUa2jnyFbUig47+fmGlNJI8EB4DnDcTXze/mkdbtTIriOA+G2D9xYnjHn1zJY5uxQ0eA0Z8 9f0QXUXxb8eGPu51IVVURj661SevT7Ilxk8u4D4YPDjshCa/yKO34uZLhb8SJ9v93624+ZJsviny nZv9hwrdudkP4Z2bH86NOJ/TOBj+aeEncBOwkwluksge/p1+qm/8UC/C23IzpfEI5LI8olE6pij6 CTpigGsiohLp/ZHe7hNfY3prefNf4KZtxA0HBvmehpv7qo/LY5xpO1ZN3IArxbY6eao02oEdo43n BuGW3HDolCQailvCQzNknR4mez3o4Qga+oDYKHwGjPmUttvJBq618A9wg6eXoGec3l1aaMAoCTUa 1FJLeJq6z7PkMIQG+tObbvyW4eTey4N1S27QHkFkk5xegmQYYzMURqoa4VZ0BrcgkMoa+LsvK61/ jpvQwGMhjFFotIHG88Xx1Gv0siTGHGlU96BHhEO4Ebg22iluEG7JDUyNmoH9UJslujh4y9vEgzmw tUWYf+PER1vpP6N5UOgsKpvObf+AvsFlFjEx5nEijvyUqdMWI/zmiIrPTSPgcHeZg537SDSVfX/t 4Ko03ZSbc2v2T3BzrnC+J96dmx8+D/8eDE7O5c7NnZuTocEId27u3Ny52c/AOXfu6wz7ibrrm7u+ +fn6xj+niLtxvmc+dcLe+ctU6/8ple/VN9/T4JfK5d5P/ZR+6lIt+j3p3Lk5xM3/k3b83rL+D7Sw ObzrgABXAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image357.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADIAAAARAQAAAAC3fMKEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABKSURBVBjTY/gPBgcY0Onj8v///wXS7/cDaQYI/RvI/17//x+3IJj+ u3s3iG74ff36AYZfQOnr70E0hP8XqO38bjD9T18Q03w0GgBQTGdyIlgkhAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image358.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAE0AAAA0AQAAAADnX4gUAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABxSURBVCjPY/gPAz8YcDLrwcwdcOZ9BDMcwezHKoqkFmJCAv//D+wQ Zvn9/7/fk8NswKPg4///yf3/Px4HMr8iLP6OYP5GMJEUvPsgD2f+/+/AAALoojDmR8wggTGBXoMx ga6hCRPoNSwWU5FJMD1AmQAvDtIQkag5uQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image359.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF4AAAAyAQAAAAD9n1HiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADKSURBVCjPndLBCsIwDADQgl8hCP0QhX3IPsGTeNxB8Tc8+CEKu+nR D/Dgbh7EdUNcHVkTO7euYSCouT2ShiRUkI9K/If8KD1SFXvghePKYG6fACmDVkG/ddYgOdQoiHbd OJpo0gF4pkSGwgMHaY1E1CEpzWQv4940qBZv5EgjQRDzG3yJBQPyIxpe9gw8yjMre8QMhgMjkvuZ wx3VNnIAVDBuUQFuIGwBkc1MHcKl0g56jUrN3Ti2wcl1s8sPV66bPZNhyyFw/PqRXqbSM01u+HI0 AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image360.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADIAAAAeAQAAAABGKnBRAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB8SURBVBjTY/gPBgcYMOh/9hD6732oOC56P5Suh+qDiv+RB9M/50PM +7ofQv+th9D/fv+Xf1QI5H/+9/5uNVDd73/v/1oD1f3+N/9v9AGGp9VAfvYBhjO/G97/BtL/gfLf iyH0W6D6/x//SR6wBtn77y/EfqCJEBq7fyA0ALEju1Gz7A0oAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image361.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFYAAAAnAQAAAAC9U4I+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACGSURBVCjPY/gPB38YyGb/xcH+QYQaZPYf0ux9UI8kfkCGNDc/sEGw 3+5h+FFf+///fYh7vu+79///fAj7/d379TDx97f7QewfEPb9/UD293oIewf//f8f6n/AxBm/g+yC ioPZ33dfh6gHsn/Unq//3w80B8j+9/d/Pdxtdf8Q7pxfS268AAAiKpfU5rO10wAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image362.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGoAAAAVAQAAAACGLkYuAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACOSURBVCjPY/gPBn/qQeSPAwwQ7l8w+Y8I7j/m+3/v//8nvw/I/Q7k 3p7/d/7/v+/L68Dc//dBsr+/fd93gOExiHtvLpD79fE+qOydXBD3+z0g94E9UPYtnPv/DzuI24BV 9ivYKCD379uvQO5nILe/x7X//z+5z/uQHbnvPwr3fn0dMvf5PriP0LwPBQS4AP26C6OvITocAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image363.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIoAAAAZAQAAAADGDoskAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADXSURBVCjPndEvDsIwFAbwcQI8hgTHKXBcA8cREPwrnGRHQBEELBUI FAoxRYAgICFZxYCNje7jrSvdAgpe0opfvry+vFoolEivkfUT2eCK/Jx2aCiKi8Q/aaMpYobWmh58 ZIUOEPjYjhXZMdF9CJwu2GapliLBEEipScxzOqKqaEHtD0uOqwwZklqdqExD3ASHP5CAdJtEPKNS 0CV6Vrxz2dUERVJ6Aq5JdVKKiGaKLpTqOIx6tQWmE6L9iSEUfWQv9myiBMxs8L3CIb7IMbT65ztU Hekk1gv6uo9/9FxW+gAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image364.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHEAAAAyAQAAAABDyQm/AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD1SURBVDjLpdAxbgJBDADAU/IKqntGihQ8gQfwhFRRiiuuANFQ8gAK nkFBcV1S8oAUR0cRBYMQMsjYZjeXu/WukFLE0hYje71eZxrFOPu/D+s88g6qyLJN/NVaRt783eXv mnadB94I/dZP4T2eqtaF9+bDm5bKUIR5sdILWtfKOAuGNTKZ/8HSWh6haLzJfOTqet/Nd/dbn3/f m+EZvXHU+Of4+sbk7xizO7Vxtz9J9s+JKanfx77Ucf2pis2JpdT8/dX4KLAqjUmAnoOvJAsaBlPp 8i/GwwdAY5wLwJudX+DT9NeD9Camv9s12/mcKXH8/yj+9A1y7KnueiZH2wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image365.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHoAAAA2AQAAAAAguLBeAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEASURBVDjLpdA/bsIwFAZwI4ZOMHcqN4FjsMENmjFdIlRxAG4AR2Bk aZUyMWYrLMVCDAwIjBSRRIL4qx2ihPdArap6sn76/P5YgJ4P8VcIOIwJSJwUgXek8md4QXNAwNNL 2tarPuGXBIc31Cj4SMEnLSDm22442MQrBwghKqxGyItuObC2uhVTSKWFxLP39WXUtYFoX86+aBk4 ql4Bn3aw1SwH82rSMxAq/wJfgJtDJYMp9JwkJM6PyBMHu5bM1w+3ZY0MVpuySwYpDCSiWvyY1tmW V1/occA9iBsMIsUTN7B/6BNQu65DQXbia0g4wPEZdJ/bLoFhPRgQGPHR8S/4BltqIS0UL2n2AAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image366.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEoAAAAtAQAAAAAhWsA+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC/SURBVCjPY/gPAwcYSGH+xmD+sT/A8AHC/LsfLvoXpOD45/7v//// AzF3/77/HMisBzF/3v8OUftr+S8Q8zeQ+XP373go8//u3xHicOZ8hChI7R+gCf/bCu8/hrpsfz3c kfsQ7t2P0xd/2EHMBwxAYP+/gRlFFEXtB4Z6GPM7QhTMPNwOZ36/D2K+q4Az39f+h7r3/3tbBDMW zryfCwqdelTmx/ulIFeArPh3v/I/JMz+/9tfC7fYzhbOtCcj3gC2+pPMC7kMBgAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image367.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAM8AAAAYAQAAAAB1wZRlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEySURBVCjPnZKxSkMxFIbj1LE4OohPIvcRfAAHR7f6AtKsDkIfwc1V 3JRqMzo6OChochCHIvYmiNhbGnN/T84tKnILYiC5IR//f0/+E4Vlo1a/TyJP3Y4qnqYdhR8oNQ5i khpEmfVVNg9n3br5NeAz2h0AI5XNr21IjZ3GA6++IsAJChZfyGX0Jmh8smVCaeKxxk3BBTDaLN8J 85566RUmTIq4ZnBIDdoup4RXr+KeZtVpHF7CuuKi42bde0Yr0at52O+E0sfhOawlUd2W1Q4EZZUX FRGrBB1llAQ9L5CoQsnFM4rTwlzd+bS6Pj4YkMZEg9wTl+FUzHmST0i8MToHRflufK+Yu2B8jcSH fcmQTA50pKLE66H5W1tpCplFvDIegRnwsdHSyrD8AfwP/elFfaNPT8c6RllGdeQAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image368.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAC4AAAATAQAAAADHJgLpAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABFSURBVBjTY/gPAn8YcFL/ZEDUAzsw7+2+GhD1928Nw3f7/3//2DA8 gfA+/2H/+xtIAXlA6iuE9w3I+x4DUvnjuw0DHosAubhmHjfoMO8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image369.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZsAAAFICAMAAACx7KNLAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAROdJREFUeF7t XQ+D4TwTV5aeon20tKulfbB4sepRi8OS7/+t3l/SlqKl/q6929xdj0omk8z8Jul0kiQssvuH3Dvt V3j4/WoOgiTDiZ1m4mtzMK4T+7zfn6eTXX89C4Eqwomd5OGLMzCuEw/HDdkD6h1wE6ziBzfnqfoJ pTyP2Alg/ODmTBNwvPfPJHYcGT+4OVfVj3b/ucSOQuMHN2er+rH+P5vYMWz84OZ8VT8igPOJHQHH D24uUPVoCVxALBodP7i5RNUjRXAJsUh4/ODmIlWPksFFxKLw8YOby1T9hkI4E4SPqPmaOr7ML7Bl Okyk1zQpdtnLdOlxpVhDvsCfFmxh7M68POOXyf9ylj2f01f404JM38WbdqpXHqf/l9b0DLixTnXj 9b9/ifSvZfsJxhvahP2+u7ZZJ8tfqsuPLPccuLk7ch4u+5PKESPDk+BmHzke51ZhUCiXJ7kYDTkr yyO1//K6ngU34cix7FJDnC7ez+r4sMy7HXQ1uccQeBrc7CJn03izho83xs3lmvzYks+Dm3Dk2GXK oTFQjEGKNGvlSS1HrPKQEGUyKOBa5gnPI481GGikX1NyfKhOP/hx6ja4eiLcBJGzaZw4oR8Hr6Pm 7zrhXsXFa81aTzkymAofYjo1Nc3mmz1Nk6HwwZPa6wiiO5Eeq/vX1PZMuAlDjosbolvplyHRekTq EbtACmZuuFoTxU62PwqD3LJHSG3amZGeFiGYbRedEt0T/f5UuNkiZ4sbVzbCtCLwZCnQv9UhkT4J KYuE2N2lhE+NFWTzIqhL5PljUONp6hf7044NBgAJTZ8cQb93BMI7JJsl3SwhBZsQtUBSqQnRkuzr RGx3TuDmlOie6ncXNxGPF1/BqSsoL0mLj+oan8tvo8KLTcSXCfdSJhWhQsiwUcoRoy2YxlwQFPpV EEdvXFk5xvQ11v/xZb3xZs/UP56PiAFhyfPUTEkdbaZ1iNaR8BfTNso13wHTmjHEV5qF7xgzi9dm +Dkk7Uj8K1Tukjp93EQ8XlxC8toyAdxcS2q3/Fdq3CV1b3Czg5xLKN2uzG0lwqjdTd534HVDcoub 0MeLe1YdTXvPwt6GidvpzqMoBXAT6JFH1R5Vz22kEaByF2nfnMs9gkHchDxe3Lv6h9H/am27pP4d 3Gy06xJKtyzzMJE9dUW7uPGR89Qs/yXMeUBJBN4Jb6Y1t8TB+bT+EgEcbeY+br7pdPPPFWUQN886 o4kHvT9KRoe4+aOa9/0b8x1wc3Lx7rd0mZ053nx/VfujWvDn4UbShjMiSRL1VX/b9IeON+vPXw4p v/wW+t9WMh7jfx5uSCqB99Qfpa+RTHpIWrPrqz6Cm5zgOBOykAXu+moeTmGVwAvQfP7h9bIKU7qe vlXN4bixjNfXGUkn5icDJG7Fx+lZy8nZmk8ileAKkxcvILTvtkCZ0HCCZpN+pldrsip0+qtCAWK0 CghSVAY1XMcFHl83P1m1VSdVk0hhwIg0V8Z4ZXSkgkWMVKFWs4iC/LPaYLCSZquVBgpGczJI0Xfj vDRAzTzoW7VaYWWALIgojAJZ1SjZ2QoUmqul0uSJ1KwNg11wdLyhetdMsLZ8t7RKOKr6q0rIiJsR N6B6parTHFllMiloNr1y6mvbzrxNp+rKytrTSW0qf0xbKWRL1QM/OaXcorTs2mKLUuFeU93fteRi WpcGr+0Px1qJttk3SrJc4vmS3v9wECbXVX5TY6MmbXFpTKfiynI+2q+DGTedlimF7GuNyB85vdTh S46FO6tswiSrhG4d9HPUeJP/0DoTariRJLeYNLNmMKUaDQRjF/y3uUqzmUbwSh93LPpeX5O0TV6p g7Ia5k0ob0nIQTOck85zDKSoTXvPE/VFznsVISjH4FPqcKiOc21cVymiDw2lZ1llc/i7rTdyEo15 o9n6yuYnkQzq1mfRem3rCLxCmxbocpIqWMKS9Ag3IOJnuzQga6WJoJN1s5+H5PVhGdF0CGQoW3ZB y0mfIMIh91CxxA8yE2Z9GlAnzlq0SFmzEHQnNdblYs/taj8dxU31P8GpJlAZUpGJYNj4UIQPo5bJ jMlYcCoQWNqhtpVe++3P/KLyURWcCZ/NiHyq95Fs9zFspY21/CZ05Q/BKc5yH4LyLs9ohnNEc2Ze JTGGbN5JqTFKeLJhIaJzGtU2KeAqgm0HhuTFcTL9ToMFhJQRV+VGkm5/IoXeiFsP3QywUI11Fj3L O5UhkSV7QuysgQrEVQ00zUyljaAtQex6kXKOrQ2Lva5NCtOhgMBgp6UT7cVJNmhAnZOnsnl3RkaP LFW72ObcYLydFI0boB+4WdU3hcB9QbTe1mqVyEtSmZF5kYzm9FosFwz81BLBnD56XztiyxJxq8eT 9KqmOaTVNQlBeKw4mL03U8igntXfZ+FmricyJPXPv+v/OcWEN2VSJ2SVy6mdjmoY9ApDJ3RozBs6 TpIhGC/mjWbb/tQmq7y2ModuBhiOlxp6uWURWWtyxCzQGLlmMyUOUpCr6RATok2uKWV0/xKNHdik ZxIuJSHwUSbFJK2RVYqeRBF7QKbFBenoq2mBlg2k4+MNxtImjEPu15tfpPYmvHPDaro1psF8SJ8S karelcVamtVer1WQ0xP8TCNmoZtIiMcktbeesO4Qu5h1Vik3w71SrTyYkFyhkP7ljBLDNAtaQzCb zZO+riOEyr2WX0TEvAm9tmGle8JgE/OGbNufpEZ+LJSWZZoBSXyrrV/KK6FXNl6TvdKn1G/3zNwL p8kfy2VpoZRkMnlh0XQY9TO9tZYqqWJe/t9C/l0elgTuN0LsWJRdowQLhCJVoai+FLiXgdosycOY uJkV/vtlEC6xTlHD7aWays85qkQGSc7IeAjFIAO0kF1JDcjg5rOZWgRa0XgTzXGzIZSZ1NTZDBaD qw7rClUZFmYWO52Fmw3VzIvwZmkS+64ZFr2y2E92RdgbPhgGNddekBtysGyBn/iO1OExK3NVyYuR 4w3S6vEGn1+y/BhHed6yWFY/ms6r0cId/kMxjOwCWekY7EbZuWQtnjesGY2+k4a0bDAdwY2himKN mPY0Sz7ypMXaZ/Xyy0x+WV+LWVKxTROOEVwRoMyulpDvdD4EjquvbBNYX+Z7lpet+JoivTzHibll fmHgr7hGhgckU4yKw7228hxdGpR2xX4q4WmUGBe196RfALhZgTp9JJjwhYlkpantLdMaibW94ldJ m5TTYNhIYwqhlSdQQZZtVciRAn6BmpUHfHlC+PTupORU604+2fylfug+NW4/6Ut64BRuaiLGk69O l403X831NfX/oX7oU11i2ULve7ioT+HmVEsf8vstcSOtW0aODaDPnP5O3LQw3/8mKR5uLM71nMVN WLMU4oOIWxqzPA6TvG26AjeS6TgLrVJeYE2VVc+UscJtPQVxazq1hgsBz8rEmvc4S1o4SltotgVl KuSsluAITTXZJ60GW5/lFAvOGg/weg6fBWchDSmpnKyoTs4pE1YWi7hBk6CsKXUWjmBLa6fQvbAf 4uNmxpV3+upEJ1vzotE/T5h7FK0WXMg3SfNCVjf01/d+MU3qmdFnqvmSmnCShNcIa2m00DpqbZzt tDlSzJBKT4K/bKEPJ6qGz5V/yh0xQf3YWtUgnylSz9Wqmvau6COLA6nCUKzM2yksAmZlhxo3Kayl wbTfSmdzeraQzuWHlY8r+iEWbibts/oJvqOrEzxgN8GN6yijS0dlyZRFsUO/TgeDKVwwA6XKcWaO KOuGTWrVtW6SCYf/Sc6s99aksJ4W1232vC5P13l0ct0sdYhgwZNGSeHZouUkR9Bat2yZ0aR+TyRa YyejOBd2RWzcaCp1QDnFGrzPa9EiOUcQhL5VztSpKRCECdGdpujAFPQc+pae780F7MZQpFfSFNrW xFlbIvpEEZrUJgiLGeFd+wBb4f5dEw7GIQdzQS2PRfrqFQq3oxkFOJPEObEcaYpnYmsCN6u6WrGr 4kwKdm4sFtImGQgte01SHwW8LCC2uOZIgVvXiy4bQrYM5+G60u/NyIKsB6Tteugram+EDDWnJXLE pUz9VxJcVpCN9LbmF1doaRzcMBxo77lcaVQdwxtt9Srd3rAmjxamNdKV9xkZ6VamZ5XVTkUYIutr dizy4n9dXLW1Nupp1U69uCRNu2+ntPexpgikbtQ+O1q1Tz6b9FpNkRTehg31IoG5SFI1X94GN5bZ mBHzowb/XrY+MFNWNtvNWuyKsUhpTpsFefwha6Zj1Rsa4ME1OpxKio2OKY+F3AfFr/GRkvAhXxv9 U8uoA7nukpr10sWeAnvHys5cyqvpAM75WcO0SOF3blW67Mk9Nm6oIxnOf8X+kEhlikdRe5UySSFP fW4T08KvE25FTYFd7NF3fjR/WYRjnJRVDOuZJGlwNnhswPMnE1nkzDm1D28aaYjUVuAOrlp+XaSm wIa5gFxcH/b1ybJhfEz2+oJkVeoHKxYpVVzxk4o78O8Z0xzn/rVzazFHfYn4LI4LKzgPsTeIOKcf KtNVulES1emLxkgZ0z4n9v3MaCCjXFNRxBBti2TF1By/Xpzi4AYditQQ+MzSSnF4L2UqTZu0YCsg FREv9WAKJit8NcU1ndbweNc6Xw9ldp0WmjrRdeo3x1SmLxCnMplzhOv2ddjubLmqESfb+oTn9HNS GXF4KQJnm3U73FAmLTpLu02qUeXTb6Q30SzFxk0nA16Mt3nn3VynRnVr1CiIgkTBm86olVVpScx3 mAJtPSV1mc6vBuuJKWm/OVyXpab+OsivssUmlGkg4vX6RIFlhn34t8Z/pGb5Aq7SR4FMPpRBRjYt ai6ahM/carwBP7kkNbU3SZYEMvTfA1Ic3LAZSE1Mr8R5CoDVXhCigM6k4AWKsxTUIjUIDN3MvhZU vNRY1HC1TLVfV2EQinUYO3UJOqoKEFXUVaULgv7fLOiosC143dCllkcNPh9d8XzzgC68RxWxcUM6 dtBqLnVwsz75bDnGbiYXp5p9Q9hczMUXF4yFGyKZwa5isLZOMW5+nhRfJAnN3DEbP7g51dnf9Xca nnHTNAhM729KeI9YPNzck4MYtK/CTVO99axKUe/1rnvTF/HHmxjd97RZZo0d83gTPhU8Njwg/fG4 mWeJVeT63fo4lcLDV7puFvHkW4RjvVZfc0WSqpeb9E7drOPKc2vEFmEa2WWfOa7TqWf7XJ2kOLh9 ilxHQhGEr5wZ8HC2IP8O3DQ0YrU/O5lP4zc3N8n8rfI2J5xZX2i5t+ynSsYvk/Frmpjd8hueqjvV TEVskjQHUXQ+1Wl1Nqvas6RKcm9l0El2pkUbD9mF82IfzxaNW2AXNycnXxfWcmWxa8YbxC6TQpHP c4RXEG+LYDk49atCBrFzLKaZZLQiIpjbKwV34NqoYc1bAX53hGmZikKD7rgVDVYWygOy4qzXTC/D vCH3TX8HbqhfrvbZhaeZ1BZlosk0KNVhg7kj0UjXhj5YYGXH67REnxMQ5QzD58ZM27UVDaaV1Twe 7xqZaaW1HjpMJjSI9f7pO4w318CGUNyk36VWWyoO+QbeFsySBhHGWnZSWczUCrHyXZLMDac10sBc 28pQz1vHTKXsTirTT6u4UyZTZEti7YA5nQmagQGHBrbfNYXgZmvT3E9xbJyfZ7+E36OUSiQd+oP7 z/1z+zTWiSTIip5cppyeVHwRnHdsy4oXTko1t0wKpPyZLVSL5Xd8ALQ8z5uUaUvSW1JovIyXyUWT ZZOdmp408O7KIDNHuj2jhxT3cbPfo6d11u9YXwb73ezLLIzSRjI+Y6eri84R3l3sjdomteGr4OM5 k5Y0mxq6QLDC3jLcM309blyk3Bc3RJsG9r/NYUwZHt0Pd9PjLFsu7CkzDbftI9JX4oa1z5eO29jb 4wZPI7c2QA9ww/4luHmEht+njq/CzWbkvz9u7tNx96X6lbihEtlOHu45T7tvH96V+tfgZiOXR4w3 d+2/OxH/Otz4TzIPmafdqfceQPYrcBOwZz+4CZcx09rdM1bcYcAdCrbX4yril9kvsf8UGyD9g5tY qHs8bjbC3wozqBKXP+HEau/3yOR2wsNxE3TpfMF441bvTxEvkdS2/OVq5HNxnI9H42bHsvlm8za4 idNVexY7TpH9PHFt/Wm5B017GCcPxs2WBbeJrgo/7vkGdf3gJggFXwzbewGj4kvHVbNLFDl+mY3K +0Nd/KL7SnUaFadzPBludhHyeNx4CvAz3vhQCLXQW6Vxrdq9cbOjxj+42Z8TjVdN/+zabec8cLzp rOqZLQM7Fva0AdpRn9sYX9+IR1X+qHkaDQkTG6X2lMZ3BZl6zHiDGtOc2E5SBjZvxi4ZbXylOkOY kVmfYbyBzVL0RbZrYf2U1M3qOjYYDcjHlc52yn+LZu/TGDb1eiVHBowBgb1o/sGN2wepaY4GjLuh Q/0cWxQbcAttu+kyVT5VCjsDZFjAustAjhth18hL7dI1ct1VmafATUp1dwvww7o01Y2veNQ8jccW ozsMcHrqBzdMACssBGdioLJhHzRvUadnWu6LG8K3GWh2GaCbRF/054/CTUqVPCxvwyFnVDgPwk0H W0N75mPLgIQ46cuSD/bLJBsstTUd4Zzcf56WmsKguQ3ycYPPkuiFjdH798UN9tf1LGiQgSLd4OaC Pz6pywS7U+qrxxvEgm/3qgyGEU8Q8v2Q8aZJN6M+wA1i0C88N+DPwY2VHg199QyoLW4V0wwu98KN PymfsVX1e+MN42iBCHTW0efB508Yb9x27wS47obfJxEz6UtmI74bmIpdq4OtxX0x7cX/Y9OmS/r5 z8HNerJRy+B4QxtYZht73Ac3jDDDJdWAUNxg64++m+Xvww3rG45uB7NJu7jRsDn8nXFjzTgciBKB G5Kb0rkaE88Z6U/BzRI7/2+1cne8wfP5FGtjrsdNqN57uCmwGUcobnA7jf1G/lLcuAvAInHjnqfh S8cV4QUpvJB7d+Y/dXq099ab8So9mujMOv8Q3GiOFLTle7ixiOTNobbdc57p93o8rJCLm1QANlQI 2wcst8wo68L2nD++Op0p0pDsvjJG1X7PeAEsGN/l6GCZZD3tocVn74IGH8MNdmzbGi18OmAgSb1J 56Vnw81x7n1ztMs1ytD149HjDTpFc5eQXYKbwPQvCjfQDSlgKUNw484Vw/U2Ekw7DJ8n193c98eN X5/bwUEt5OjZUsF0oLZWBVvF0Uxn4yYozrD+ob/PPHd31DwNWaRe1BGtR+AUZPgca7if1+2v6Iri +dOOa0cEbrDR4i5sDsw9tmXFjmqX4GZHnFG4odsEBNoeghuL0K28w8sfa/MRwZ0BpC/DDZ4tDzav CFmWj6naBbgJalt4P+GuN0nbiBEfDhngsQvHJekavASNxFfgBtpIVxPvDDchuCES3fsyaKDiNJp1 5raFEXrvTtK2jQ/FDdvg8HzgXCLOgzJfhhvSwYF8eylsOwvXp3LmeBMLN/Jmb66NhEIYwCbrl3R0 HBU6lefrxhvzQCFDcGNhE+N4uNmDYAzcYLeUIGwoOvefb+jvMt1h9LAbLxHYmWVujBstFXl0jGuY NuapIxzqYxhusAtJHNzsjiqncQNX3naWeAw3CAE6+xGHNfMUKk7/flvcLM1M5nAzar/pbo953+gx v7vshast20R3k6IatKfau2YwdLhYBmaJLvkI3EjT0NCBUxjYVZZTuUN/vy1u8KimRe1qsYsb9rZx P4Vun8RunhhvgjjZ17aITgq68o7iJmQ+ucu3FFIDu3UaGcdz3BQ3Vr0XNuMMww09OGGfs1BzTyQW 1uGl8MZ4ar/98TRueH22mz0SN9ixGr1/wKvPkTSS22F7p+6rywXIuSluhvIHtuOOSDu4kcLOR47Y dgwH0WyUMJL2brXBjglnqBPcUOg4bgg9BzoyweQqh5spe5Veh5yb4oYdfku00V5DDnFDDBxhcKiK YdMktJLNlNwUOnT4Uo+PG+xIF5glbmiHAhfOibYXCRSs3ecovYng2m31Rt4XACbQ2KhGU/Ln+aHZ nm5tMXSLqh3c9EJHpYjt+pTMZhIR0lBK99zxxtJ2ZokncEMywW28dlkYfr7ow0OuNmC9Bjm3xQ3t 3GZx3xmzjxvkCTfhEbjBdoBsNAjFTehPwaxhYCPTnVmij8kI3NCTXyIHnDIOYwpLT4ebtIoTvuXg hmRbtre4scjOiVzbLBG4kdxQsdDR1b15Lm6U3VniKdws3V04Q9MkdPtHX147VvBcDN0UN0OnqmO3 3vROgIavcn4Pgm0JJ3ocMhr+fEPzISrXa+zhGHUBbtiZSAEGvD5HFeHAtdirioOnMbeYq0+85Ee5 +QI8xE04vqKlvtG4KJmeN97QBohKM/RovC1u2MljYSkCN9h6ke4uG4KbXWu5JRnMGtIlUn13ZnUK N96rinDc0OlPy04Gz+bzLfCuPA/EewpHN8UNJaaYU3/FxL4K+fZHarMQiUMMRKgtiHqLQMJ115f6 lqDfqq3F2zEuBgawnRuM02jceFElh0VQSC5lSDlb+NwPbQ/DzZnI8TXsVrghc5UPP95tixvqnD8P N2ymdIAbn+fDn07gBgvjdtJJ3BDXqxcEpv+538+Rdg7ny4X+fiDOU1jZLxBiLDYVnf3eMxf2ILbV X9qP9IjBMB6jzD0ys6nanlHY8HgubppTKQQ2x3BjEUSVHI5QPgfiouieh7Ujvf1uPURShIr6t2+O m8j6NrhpRb4RiRxviMTh7GBvHu3VELRgYd2wbeE+S9iu/lzc+FElWw0JUsh1a7ldv43b2DDLGaqV 4WjyCUR16dm4CSHkK4yHngVdr3cmbkiqLe22dUdFw7ph1+IFJFlrD0PHLfRn1ICH0piqbSmeUPgt O8eR9GS4AQKij/KKxo07VfO18UAhz8GNRd01Z+MGUzXfcR7HNkXjBr/EHXMejpv9OVLQNB1RW6KI ke/Y3I4IG0W349xW582dkSMg1eO4oecah03jo3T/UIJb8xEDdkG5RMny3Oeb6Go9VdqfIwULHMMN WQXeP+5ye9hnQRwFwEYluOtJc2vf9OMxBmaiN7u7GjdxkfNY3OBJBeNGlB4cM/dwJriB4/vmi3Xt Gbihqzv3GfAldJwBH/HxtP4YbnbVJZKe39QH4WZ89Djbo7ghdD2Gly7HzZ4n7QzcEKkIB2kQZUeE 5Pf+vqH1FSnWmPNg3NDTriNhc1RtLTIsloehwImPG0JXdx7WHws3KOauAI2XjuMmFpXH4qZFfYbR 6ThuCNk4Ri7GDXNaHqRY4w1K+ascQ+zqHs2TuIkz5jwSN1hcubtwYL+Lj83TaN4yPcX9sGPi4gY+ SRb6HgEckDnFAD35K2Y6hZsYyHkcbnCwjDk5ztEp3JC0eSgHemdfXsHvgSpri6j6vQKnGJDoQWyH vR6GRN9ObhVhYzn97FHG3b//QNxYh08We8A5pbZYhEiFs9/BcXFDnzqjB7vj/jRPIErsQ3RP4+Yk ch6IGyqa4+mU2qJ0mpq1A5dLPNysjzHAeuo0A+w84puMN4ft2Neb2+Bmi8L9IWRLv4MD4o6jeMfc R0hRkg/3AIqDG3ToKd0AmVPARZa4h0XHwc0J5NwWN4fWZqNivOrtUXYEOqfVlpBxm/m1glKONd5Y R1HjMRWHgaaLnOPJ/32XTZfxnXRMWx+DG0KW26f6aJO/VdsjLT80+adxA3KnUMNqPI2b2MiJh5uj Mn4MbiwuybaPO5HiqC2syrRJm7QVcQzcnDRoLmfxGEhhL7496B4adZfgSdzsj537BY4NbfHe3xwf bwjsyfGRxlOyWLjBfh2Z+o6+ncIN2s8M2lEljY0bihzXroakbRVxcXOEqXvjhnVILHsSW22RcXe2 dhw3yC7FGWvi44ZOCNwlwqz3Doe+rbLHwE00cnzgRejB3jnsWzp+f+ziYb8epqtMaW+JGyoc7yHU Mxxh5mOL5YnM3svtmodx2IqHOOMNI5NLcr7Ch0B4y06wW30ODrsiEoSHFiFY+Lz3N2EALft7LkaJ f3s/nrlnUGyp1CkcbO5+N2y+z9chbJX1TFY64CgmA7TmtEvVu2wVYfspTGG8AvsVh2vuPXHDGE9P IxYah6hPzPGGNbBM30O66VC7Aq3K6UX8vo+aFnZraRwum4mLG9Ywd+u7XThutWC/xl1F2m/8gZYE KUfZnCtwQ/nsd8OUNpQT3Iyptp4szDSLO6Lfds1V8HuTzt13ZMi+qHWlSHdO20sxGXBLTeRt4MGV uPEFtyuFA8nvcXv5PI0SUoTo/WCuww3t10/Z7XdPVjuzaveuVvS2p9sTHm8uMnbEosYoLT1Udato MwYCxLfiPg83h2oSoHsH3JCZznomfjpU27GOiNb9tTp+Q/SxqLsh4hG4WYoYU4Ld5bPSQoA5XQy8 n87CDQpnpyufvC+LLYJ8xvbvRPRHiK6GtCxY+BLceN3RFCcQTVw1pG08GG9yYlPuhMwlXFk4mlYQ N56gYEWsBcrae+Dd7Rz6U+GIbOIzDB40Xd/ZN/Jy3IQgx9e4G+LGraVluscvnJMO1NYxyOx92/0e LbcCiwgYzHMvU7Zo/rBpLaGMm6H2RsqKMy3Mv3cubkC/qbJVepuqLsbNoRq7dEOE5vXD+bhxOy4d mOPG1cRD3MDpzL+E7CbhckxlQ4xf/1IZBFtGv4wz27fPO6bfGoHmgvsMzBG26hN/nrYVgcLpzDp6 TPjEdir1lMllO7o7toxsCuy2bLfoRfM0bSBvHs326jv69UBt25PmwslJBzy7Nxw2mmmtX85qb1xL ZRaBYLJtca3ZkiHJZUMahy52OB83lHaT67r6E+x5t9IDQ3sEBgdi8wlE9dm5uKF0RlMW6RQXLlsV PBhvLDVj8JlD4LgKmMT6OPp/WVV3l//WM2O/m/wuo/+Xi/aCPuyQ2d7Cuk3jz8eNy4mZKfqTEp/W JbihpALJt2dRHXkebkB4WO5xUVtzRCmAfz+m2vpNkF1jgsfAbq7eQ4AUSxYGmm1FG3s9a2fWxVMj YEwGDtsxKy58LxK42w4SZ+LmEGjXjzcbpGq1BpPMuZhxWTjDL0AL9DpYpMtKpjmi1OUa0KoNXAZ8 Ftxu7De5xiqGxlyGG8aCkZbTHsCZ7lyGG1/tNi3Ykjrs0li42VAsTjP7a1IPdSz6Tky19avDJlu+ g5k6prX2ulIxM5LXrm012aKacecLp1JMBsLJWObCs2yuqd3vVv/OCSa2MvAJRBWIM954lQ5brjW7 BDMX4AbzNIzn/uuHNGayfCmR2K4od0liwpapj/YHg6jWXo4bVptUVBcb03ow/fWRdKp/NszdarxR mqpcjGE1jirNUbW1mv5kzFVK9/lmEwZg/5KnY8PIympzOwVTmnqmue9XiWIBZK/CDaVrNDm5FuiG s8ebINiuxQ1r6CxbXCzG0hWYiYEbSxc30ys3O3u+YWZNGmUzAjekX6Wx/r9uhQJFyhYzOpuweSbG Q5I31Q0T0XW4celr7QWXDYtbiYsbV/W8zgzKah9wx8cbSmBYXqjFqElpWAdE3zuhtorNZsAbYw6v ARUB18uoIzAw9582ywl53dN7atd9i+CVcZscuB7alutx47aNTtY5a7jTyf6Xzc1jXbOdSPh2LSy3 P9741nNLmn4yUk3VKTIjcsqKnv79WJiLx1rZcafHLhefmaHRLDryL9t9E5Nee9bEWGTyv/6XNPqe dfOY3sVNWCddjxuvVzWlJTuqa079FB83G363ehXWfR5uWO49GRZGWXWhK9IxBTjvt2jc+O0a1s2t ueglk9yiJVmk6D3QpB22O0aruNCxFLq/0NVsdne/jCBuDvXpVrhhrZYkZbEoZrteF/iqEKYSIb20 7evoAi5umGC2aTi0uAUe5TYPw6dBcToHyEer7bburNkGLRjSTPulnvVeDG/CaNiHNC7u5HpWHHF6 e2QNh7vqe6Bn3s+3ws2mZ7OjYmaxY9/iWphAl4f3HbGCuGENSDWbdVmWW8pl+41HAwnCjzVNKtTb U9kpKqlR3iJNL1TMn0pv4tCstf/KOqMWe7JcbDYPNkHbb3NMBs6zBURJwb7JqtJMnfcyC/3RTgV0 aq9a/Exxs0mVUZZb6HpZkqQzGYyX/ZRsJlkwoP5K9Di8s+yqJQS/sghYpE2U0+bDxvrV9ZUllXUd 06cRDu08ph2nGIjXjMNcEmaP+sIE+76Ji0WpmtiMr4d65OFmyIzYIpPtZgexiF6YqRC6F5lLrKCq arELBlb1FcHbRowxPSqWnOjqVt3fbKPujzAV0XOfSbb7YdDtjkDlyJzyGAMXtilQrJ89ycBuJZ+J RIKOnGHJYrixyrLsUCPW7BtGrnm/hDch4cS7v/77JYyKmBD2jW4j1U/llExbaVYL42Zq3FrBzKaa q5ZXNpWE/aLJmLxP2AcFH8B9Mwf2s8XRFNT+q4TVFMnAbdqco/3nMaDGIKnkIZvEvy8Ru2bR8UYr Dl0jZqn6VWmh0z+RaaF/ltws+390QRAWbbWdYcXZtYch9qVUmuoLfKA3MhmPsP8/zXhwS6dUQE2A iQn5E8VAMO9VXaD7DMShsvgflU3iPWKNamAvVYDo3mkQfzklZWWRW0dslnkpo2cycGk1ccs1IJm3 OWAR8piMmwn/dlx6R/Ide8ZlxY493wQZpHmhKjJiOa534gUZbkVsiHiDxl9C4iPxUj4SFb/x2Zx+ QDmd4xR/x7omCFtPyNQPDed3/fSiq1MV+78rIXFRe2VPt/J2OUzvZOAwijfGzcke4o86srccMkKu HxpppKaCgjtZy5+RAU1+KG7i9prnwfFkgyCxzLVvJ+LWfPypPj6VW+S86XhzJUN7uEGczWZHs/Hi cFO0K2v7BsW/A27YNMJcnArUuE1vHxtNblNDbCq3nKfFrjQ8YzRuWP6UOHDdN39N+i64gUAkPXq3 ydvJ6wc3YX15AjeXdD9eTVr7czz6unLzynL/x0squVuZu+DG6ivjZU7p77R8rBi47fnRj1unvXma BFJLFN/pBFZDbujeC3+AU6pyspSUq8G3HVrLkUvvTtLzUHA1j8KG9p+Om0FJbyQai7fAsXl9vIP6 9WvRe3V7uOWuDthJkbgxPxelRE9/C7wfGaz1XuJj8Sm7XVvnwsKf04thITEYLgLb3Ix/iUM+IQ6V N5spzizpBl0/ZboLbuCbURJNYm/Hh+UbNnzM57FiyVs2UEkceRuxh5tpgXCYs/iPO+jHQQIvahJr IiWTrnAyb4eLOwnfJKnEiiiBn6ZgQ0JBEHRj2hRkiNCQUCfXfYQ4y1ra4auNu8zTJI2sEimiSX5L rKyOjx/vWESJ+yz972Cvs0jcgI6ZkAjPNJ2moY5jxWYJ+G9V3Kep/2/4HlCUjUBSfuEhdvbvQpm/ enozbP/ecHmffo9FtdZbHCL/LrgBO1Rht4mpKqm+Zuv/+FjazRCmu0GgmJ6au/lSACWR/m1k1Te/ RbsZNuT2allRrqR/8KpiA2kfQBs1OhJR5OVRKhNSplFzWWBvMh8P5v1attIlBt9lrj8avabMR5U5 roPxfEIUfiT5n0kFpZQ5DggqV4xWhcfnAinMU5PWge/jLrgBf57CDjIMqrMEHXvfX+tFWLJle2pt MgSEcmyeZnv4cLMz4rN/k/XiZnkIBVZI2sONW5ACbpN2KcdS8tRLa6KmiWTXRYlkf+daJZvLvGfV UnI0hVhGHK6pV+59QVIvc+V1PnhdFO1Z6nU+fs2Skc2JWuqfEth4NzLvGkn9zlIi898HARr3xY3y XzGBlf4w8fRtNB1v8Pm1XcIBj9fhhqr/ThdH4GacoNpYqJZKrOk19tUtSG++NDcDzxm4IUJfBAPt FMFpMpKcq/U0UluTZq8O198QYY4aDpfXCQc9XEjdF4uvrmhO1Rgi0L4qLPIzsjC7RZEjtTbOoEBp LTNcBA+9dJm5F24U1gu1hPqbjvmuqrqymSWEPCzcOLE/UzuGG24n/nSQoLZjRzb7pslt3aSdwDkH QG09weYg/ZKJxSKJatdyb/7ua07SigWWYCYHZLB0a4ZpHtHedAEHxNATHE0IrDFT0eAkT5yZicAG Z1GGnHoSzWks6FENQo7Wlyma6sgktdKinevxpFO1y3RE3k13wk2xkZAR+Z9KZD5EDAmWWNL4zH// 0SVq0r/OO2bQcjL6GWdvnkaG6kdCHxCxnVPZOKElZVJYJEo4ma/YXo0gab5E7eRBahUr2JB7Bux6 guQSQ6XYzY6obNjNAdOhQIrzfCMotmIhhNGqt4jhEE3GF7y1M5OkzFnKdFgeKWVdoovo34v09NJP keYcVj4gNmdpdTUipOx5ekqw1n6iYhbAvyiadwJQgJU74QZPi034JmHfB2yy3E90SSqXS0ls7Okk 7CWdBUf1ind/64dWlH6KJ6PEW90dKrqJHE6EV9CtqcS/RcyLs4nQ9Z0uIelXRsDLX9QNqXo7Fng3 X5PmMESmx2+1PtaajhPKWYSw+DHhPspEfs8R2xboMticzJHmR9N4l0k5n518iEQoslinFWRI+oLT slofo2xBf28K77JZyYtEfB9QInvpTrjxakHPtUtsvPYjndFT/yXar2aG7ZkakfZx42XLJTaP+OvN 4a7/vEE9t9RDKRp6D9EgrhBS/qtP9+bBUq8YuGFZ0M2EUmQf3e+m52Rwb2/uYwHejOoFWbPet/CZ lmC/s4B3rzyluJPuhBuvDow3m6mUH4c1SySLqXGIl+WUP20oJAq/fSq899zCJUYNkRw7EDpaBW78 S79EcRGSCq8U7ZPgMtVYVd8XN0rI5gHSy8nYxwjcKH0pty/TXF8ybvpiJwZuIjpWGke8neXH1HT4 2hRLLCzTfXETnw9mBvw/XrHNeHMWmT8n831xc2E/ReDmQmrnFbscN+fVEyP3D25idNIXZfnBzV7H /+DmmCZuJjvfa7zZnaPhm3uDXbcfAzdPonF3Le7J7I/JcIvx5pj+X/pbdOuHMt6xVnNkllnMLLlq KHK/JmeWpJ2Va6SjOnNED7/Lo05qkeGJ/S6/c5P3Iwte3Iq88eYxfX5mLd8JN+m2NG9bvN1U7E7a JkmpA5dzkogmaWit8TI570rJZbrwWRc/scGxlOxbR3xWXj89JW68yTSNh96kS3X9luWO6NYEnjGR pOl+hwPlow0/VUdVZVzb2LayKMq4IfBkli/iLUlHoK+mGnrmiJ/p2XHDXkLvPfOcCb2HZR+sCRaQ DODxxKqoTC8Ht/941SNLa9weZrv9NpzueBcAxyiZSUuZfhYGY7ioj6Uf3Bx5z7mPueiOtNrvy2m1 gy0QcDRDJtkxu8pbWv+ljIpp1VKn6TeVjF8qRBO7xYotd8cv6fFLcX5iK9qnHm++D26sbNaoZAED rK/HZ21YN9LFTqVJRtgHYFwsGEXSzMLVOatniZLF54KS9bcIiJT4D25ugpu72M5w3My7FXci/qXp O4039+ioUNyMzCLeDH5hcg39d5qn3aOzwnBzo12frmbX+T7jzdVtDSOwj5suXoZMBxX6SqSQzqbx 0irdlRBIiTtSN13pp9LeS4pCelxDSJXENspieQgrxa65SrqrlWEZ+16Gebrikcp1Nz+l08vyvENy 3Xl6bzL5gxv69LCHmyKH7cjN6khFB2df6gidGnF1c1iw69MBV/+9Ntslb2Vs9iXX+p3SbM4skqxZ tzWSXbNSa9XoT7nfRdupjkbigKMZisX3jFmem3VuIG5+6mPemcnzijjS86ET/Z/xJoim0YhGWJlr FmE16xFsxm8s07+GiEjWeIPoUsdwDDdebyb3UwLRXhc9h0YDGUO3bBbXRa4zxGNXQe3w5rxEM+TI ekWWOCPd4DX/JzvVLM6qa5wdoHX3dz8Iwc1drMYzEt0+VO3iJoPH14ZEY/wbCMwR6IrLlDNZSDTU CglfZ2+6zgLLtJLuNAjv0B094I1AyBUrSx+AEZ21FBCchqzcWJCGNLuIyb3rH/N/MjsDeZRFoJf5 mQwP7AiMN8/YiWfxFN91tCW7O940xWFhbbGrNCn3iLyE1672aiHUqgxbhq9LhGN9si6mcVnAAgYU er+rpQJl6X2204PILWgGjGGQDcu2/amQep8VpmQ81WoIKNpJP7ihPbA33oxlupscu3IffBmxVbqM QJaOKnMaaeGrWJIFZtTE0oQrtayC4ygkJ8gtyy3lXcVSmTTyjjzSWAaSy2OljJvN/Ul2RpJcVYR8 MznC19BwjMB4c5aOPmPm63GD6DHWMHYFOQv2CJ+HLKiKfbUsb281i8ZWQRbs65AVCJalwVfYwoje dYmBkpsNBb2fUJ7+9X4M9ugPbkJw81Qq9zPePJU4PGZ+cPPsuDky3mCLwUet0ww/SSdCozd7w+// fovx5jlQRFvinkcQniYix4Us8LwH87n2ibeTO5XWpu6ge0WKer7BsIyVF7Ocv9Q8RhV33Csjcryp PW4btJlwXgNrWNQQlm6BG6wT0URd39sR+4iMWqE7GsYQ6rEsR8abCVhrcQNcO+nKHO64fhfv4uHr o06/eUub40h4lth9hIizptAr8nSNVbrbxeMxdQDmuq3uDNnwFe6+lTGvUN9gIZ2rpcfE9SWioImz 5eAYnGtDw620tUzPiYFSw3RLI/1WLZeekEJhnK6NUUQKO4LvrN6IxE2xQmbieTtDV9g5fvdIYeNN QYT/qJYv4rrM6708PxbrYsFac3ZlYur5opn3FHcsclP0JctPClPksbnfppkp1Yv2JG2v1zXRfOW4 Fc1W4d51zi7ZxTX8h7+Vyu9Ud12ELxGpoWFV9gcnvHeEj7o4QaUZ/O2L62nZamNlr5hIN3+nC+20 8ruiYDkn9uu9E24kBy4vwaLuzKHEngdzfaIZS8LT503c0Ixcrm/BpSaNibbkteWSSI50c8FsceOB wK+h1qbBEgiSIGqNrBXFJLO+8S5KWPRlLK3Vmiy5rnu2HpaEWQYWVLLgChpiMXD9gQLPz0eykMn3 qWfPmCPb0iDrmtXRmx1l4S297OV4eP+QqH5gLSf+cnBD0UqbSqmfesk0OLJqc3NOmCHPFCtO9GHl ZQigwRtyVYrCDd2tofNpCgOSTq5xlbK9jFJ+Wed0+L2yvS4pvzi9TOVD1tY6Kfzmam8IgKNLHe+S 2HjDnoE35FmQUYFuiYoTW8VVzSYap6fXM/QbEvUSmdUeR4cId29QNz87ihVGj/oDX3p6JieMacdT z57HPHX3JZ1eD4F+n2ZaJ9LvXolNBKmrEKTwtwDjDSJmby6uVqoGMZTX7aI9XRK5RP2BTjuNlZtR e5JeP95QFrU3hZiFCr1OpAnh8kQg1Dpgz/LKiAhY1LtYN9loLAxrL3SF/bWacijYIG52kLMUc/0p z0/7hphLi7XBlPZ+w5RkosFrV4ZfDiYM68vZZ6VMvPy0FKZb1B8IeUzEBU8qnmcPATBoNHP3oWlJ 0nlpzmRSTGNhJuWL+mdBCn9rJZ4SEXuIQIMDMIc9BsRVpglgCQo9PraKpZ0oAg/hdSkKNzCosGlA cZsscM2QsZOFx/OdHgtUlYhUJY2k7OTqH4IEBnrFugwVvddG8tu9HwLi6SzoIcKavuhYL/DI5Zfj fKaYN1IyvHZDfF3mP50iZU4ayTQ2z83vXrEPAJZnynJb6zPPnl1qedng7iPlUoO6CsU8ll7KJXxl 5iDVxir1fFPIL1cLEURy+UwzL0tZEMf9lFkoceUS19HNSSk7QZEZIs/C0vW4UTFuau0+4dLSB73C VqQbJNOis3asViybpAfVU+sVkY4/ySl9wRM1+l2jPbu42UGO67qjV+iLhOWS+IhPbEUl/SpJ/hLO GSu3zU+9eMgyo/dZJpodJXGhv+Af3eQFN5GHufxocQnbHbJb1oCjp4XgNvuFEUF5HCFCv9O77MP1 Bj4KNylsNEF4NdMinbxIry+q+tJ+zTZ1jlicylmFV12dFks9baqSwWu39or9fs6c18WXmTfexC9w j5x8233RO5RLMR5Cy/4poPusXI8botP5s4Y9DLSMhCvJ1az+ShmTHI0SwA1eWa2UIc5fQR5e6fNK DttR3L5Ltn4Bt01fmTTPSClNBqTjybie18jnm45/RHY67AjuML68E2pOMX3+7zubcp1f/MlK3AA3 hPd2MmmNdja3im5p7Xi89YVdxNSP+tP8Nl1I5xsWi/anPU1jIJ2nGG9u1CG3wM2NWLkJmY0f+noj fhN+HkMkgJvd5+7HVH+ilpy3zYa3CaT/9Sl4i8dEfJQc5tzWsI2z2eaKV/8tcoW3YfDPJ5vvMNl0 Mq940r6msY8ve1XXBHHzfKPtih5DRrez4kmT+zexs0/aVc1+UOHrlCEUNxuSiIR5VAoFBJVNIrEY tAfqf/TT+hvB5vqHsYN5Gm7kHJyIx/48Mvl1Bv9/Z7JJfPxmZ8Vh5zNnw1pY9me6By/rdagJTnsC 4432JGlWYCfEwblslGX60X4SxmKwMbzebIbh5nqqt6IAm/YbK7+Zf76SpDbt+6RrUROOm+dpP3br ZW5FNk9DODbdKffvSaG4+ZIJW6ieUeXBP/+9Jz4eewx4gNiuR0N8CmHztAc08cwqsEPsX5ieHDce TLAtT7S6PVRq8bX++pzfAzd0mcLfl74Hbo4+KjxUaNejIT6FOLgpy1VnyWNfMH9D5Yf2xt9bWRzc DMdJjViz5PieliW+Ou3n9IQ3TKfTAwTKtvxQ27sI9XI2zy8ZBzd0LS59yAi818zSOJyaOlVxQLqK GEfEE+Kaq43oE0gNtxBIqbJQ1ayKcNTplH4e0Dt8WxVZePKtk1XPO3OSlj/q91ShW3N9jF4c3BC+ 0c/1c42NbHB6yMBMjdflUs3O9BDIWhtW5k270HgtV7DFyrI0H6zn7VQ2i1MR5k0zuZLXlYpVMAdc UdJT81LYoozz1ergKWxNdQQxsV7CWvt+n6fxFzymecvlcLjksQCfx9cZj/vLpcR3qBy1pUX6bJY+ 7ONXA5G3SOyOkUP+YLqczfNLxsINTg/p6V7oKS3AorAdg2g9YtXkctnOrZLzcnVA79O4SETNWaly cyqSAb1fIeaAWLyDRboVC1tX3iEchzWD4XGwiS2d/JZ7zu+yNRVEPWc1SjyfbyA82Cb270L9ZUKE ktKjx05Z/+aNlo4gW6LZPbE1TX7oMArZnr4iK733cq844tMIjIcb16YtmeFCQvQ3AlPdvQMGVXNt Lmvv2HRDG6Adm+0DavbCJAV2n9AoUSx1p6kjtrGq/TCdr1YHuDEbKnZf3PrcaFSwgOD/d6mjGgiY XuYRu+Xe7DjEcnDqzGddIvMGN0SErUxmdooMPmY1k5RpXHEnST6xKeDuqpvL2Ty/ZCzcYF8OpB6Z 1wdMOBQfEoYf4IYMaOD2JEWlZSHak9CBCO3HoEPSkA29P6S4waCFCEocq1QfuOHkt0+mOagNTOiH a6CoMvFQCPQ1sQc1bsn1wFsj6SSxU4UurVUbh9SoOWlRsYkxknG40GvPqWbdgEys6MDiA4ULWPLb M3yCYhzcjIsv6ZmWfqkkawwW8AlzaRGRUem3HFE/02m1ye7kVo00h0VFuTe8vGglC3lM7+brtKh0 PlWLHgOd5tLld6vwEraHwPlqdYAbZtMKtpUWeixsC9rjLxAQBymH0+jRJo6iKQ7hP+3UCosCzFlm XajZ1ryCbU2XSRZry6K6IRua6r3gWaJU/x74Jw5uUuuiqXXWxXW1wKwTUnpNwz7T9RQp1tdrGupJ 78C+0cD9VB3XTn3E1zGO0vs8V4RsSHOdJjiyj5a6S2J6U7bpUgJ29BI8pLy7K8h4ytfeO769hfnS XlLugg2rLvIFumrHfCcSV3AXBdDmFMmsQrBA7AvDrwK4OVSK/R4UIZtjz5+FK3z4lyukxyUWlVVN bInzITcYXLBYAJuHvJVJ7cXJ8FbynV9+0DUCdEeRwjo/II0PuiigyWEzkOannC2lyXDtZIxh44Pi Ou0I49YLyx9Ml7N5fskgbqhuH00wUHRdVlSy1M/zlquequ+83zUJSwhglajJovMOuhmIhP2NJipb FSBhZcHMv0nv484MN+lSAmuIBYPIxA6JpTnpR3bL3VHka9IObvaRc8BS2ow4dIfltIrc5WG356vV wXjjsQs7Rjc42qSbrgq6nM3zS26bkPjyOP0baac1cYTAbGMoMxv1DdMebnaR88j2nK9WUbiBOfIX RbEGuIbrRulyNs8vuY+bGzbjRr3x95I5wE0QOY/slvPVKho3d+T7cjbPL3mImx/k3FG0Z5EOwc0W OWdRujLz+Wr1V+LmBzlX6tmNiofi5rFuo8sR45Z8aLqW2XPKh403D27uQ/v2O1UWjptzpPuT9149 8IOb50XSD27upfXX0/3BzQ9urteiv4/CD26+G26el9+/kzP3/c3DH+b+zs6O2WpfIs95hmTMRvzh 2X5w83wC/sHN88lkn6Mf3DyfjH5w83wyuRQ3hXSa7t95kLD/f3o+cH3YmnuCIdKyhbvp8k5wxfP3 xbNweCZuOm+2qYYtblqapm2+uMGDdOtsN4ky7pof3j5oz9Lm78ZHzPGGrmEbqiv31DQLxxLQD34q d9m39TtC9z3ZsEUh65Y1NGj0N7t2DIOWop9xyBq9SliFBGgZLA8Szj2YGcuOgaUKOPHAMgwUYdAb slK8wS+xnokxgKIWfmLrmSgzjBSLehpi1YK3K7QGCmwL6OEQC6aWyI8zSv0qOi4zbkOQ0+CxvzPl hB0tx4p5zZQMrKViJ2HiF3cFFa5WH5xSnbSGM5Re4nfwTygPoED5o3c8tg2LMmlplCrdLf94OhM3 LNRYLKzQ+0ZVWi4EcxvL6e+Nq3U3C4rc2HY7q3PCwiAzE1frQxAEbibRz1KD3scakpXckrqC4B7/ UxGE1ESoloT1eCEIBex9/iLICKMdOitaKrcWSslPxF4bVY1g539eJytBqBBjIaxzC5Aqt8GTvbaw snE2RSSqhhpHHDgpL4qfgiDLOKsU+cu0Cs7ICOZQs8ESxEFzCh8tl1ucqsKqwKKRjGCjkx2nlMIp AJCIVyOtN41DF18EejhEwczIglCtU/5XlDGCAzh1djoLa9pa+Kj2ilNUN06AKyv+dnBxcYM+yk2X WFhjqO8pbMtf20ZNbkwZW3bDEj1zAsc2ZD9WxJimsOrPEGtgl4jzIvaVVlMl3BdrmYEJjUdWtiIO axEtrEQoQMB071zs7a+xI0QtrjqpgwIsKluhYagfHbpEq9OjS2zSU9EgqwIjhb2J0lWsqmk3TYpb Fh6NVQY1oUfPjtX0gW3RWmgVBo54WK0VZKNh+Cyny61qsDaiCtKny1ftGZEts8VWUvCMQndOry2J slfJEslO9ZC5YJdxIII5wHnCZEIXNeDUA8trml3jaY/Vy5/1IQ7hOLkk7kzcaC8OwvLpAqIeP+U2 totKYEbZYWm737uLG7NO+9zEkR/o1tE7tmXj+i+608t3cfIJMUfVNzogKY7wTledeWtfGBHbcV6w NBOLYwTSVoocpUA7mh7c0eNRoZ4yVhmzKjg9poazEiXlSJXuCsU1gZ3g42K9Ns50VCqbZRsLIqiw KZ+Fl56jv0nEdNboWJbT5VYcgAKrgp0BAhWRdHossAn2kzqjwK4u/Zk8zPXc8yTWjuAIybrecJx3 TuoZRtYmisyaJtbANg5hqRcV0+UwXoqLG5nvSOCAa05JhtuhjqVqXtqGh7trqcwiDpwgJutZs67z PG92HSyIHWJFEvq/rmuwFDWb77S8NWO0EIjgNj+jy88EqKqhk3XRl02tRhnATzNdkHVx3uE1ttJR a2jrAtGX7RzlhodtQWLrvO1adi7hnHG6VJueUkTX6KCKVhvLcy185WlHs5wutzijw6vCXZEjSxxA UyZ2he80XenqlI5HP73G6Q10v6qyiSNzeJyF0+Q7FSz9gZXjxnaHNU1cseWoen1NVJfD4+lM3DDU YynhB5Y7CSkxRwrsL01JNklLY6Rlh63QD2xpLvqliDOcclOFLj4SU3SFojgfwYzUJuhrdmcoDnCy CZFpQRzgImH5G3okjfle7Tc7A6VTgvER0yNQQIdMa03KAAwaUqeXgm0ZrnFsxQAEh2LNcVJ0UWpO VSAo6DVdVmDncdBKhtrYZY+etoAVnbQKgx65Ul6BGcqqm9Plll/5VfSnaOPasif03BZ6ygzfW1EK aUqnMmOlDBGHhlB+ynYB1tIY0PHGPXRmYtNFlrRp08KSkhoBiMbqjGNP4uKG6hR6TLcIWcz4jGO6 68EgiwpusVWW6+qHLrmbnkEa9DrPwxLiZCksPlpa+CzUJWsNy2aUZNyhA+bQrCycjMhWV2FdEvS9 sCazIvKgYTxOccK54TjUiS5fwsMTt1IYA0w2mAsoIKnwC5hKdKtkvtDi3HDKu+dXoDiKwOTx0zoF B8tPV9ihCoImCGkDhqhOp28sp8et20ZaBW3mcPxSdfJVi7ZoQ4HSkdxS1HrTzKCZRmP7MPyMPuVk KbhNw3yEkrLchfbur8fSmbjxAsKYGHCR6Ap99sU7qJh+oVsmenfdn6yl3OEl+oFepQ5b12/h2mH3 2VZCmI9j0b+bn+0KQO/SPF5N7D8w69JxM7q5WZW0CGWGkaJZ8InldGn77PjFNIZx9iN2GdityOc2 UAWlnNa1jvbO5u6sRkbBo4MPdAEsqwcX1iifPr3jNY1VR5l0ibBrnBQTN3FIHebh2QLMw7SziOky 0ncoFc4trBB0nRrqsETN783Tubi5iAGsBw9NUfcvquRmhS7haubPUW/GRYDQXXFzD4b/ApoPwc1f 0I/3bOIPbu7Zu5fR/sHNZf32yFLPjxvLpu8m4AfrTuFVm4r21CQrtjPbShQxiapN4chC6g/Ikrqt 8JNEn2Jqynpqi9Nif0rPp+PZdWlPUYSf0uvzpu+DGy0BP9fwd6lVqXErrZwtlSc1u1zsWmRqm1Mr Va915+h2uL+kaVmr2ZN6he6ZAh9ErfyWLf/uTSrmcCmWK+shKSfL6nSolifqPea+t5b28+OG1+eV JVf41WgN5nAP48hRCXuyUSeKmGra1vt80KpS12pBgA+hIwwhla7carVkPMnj+FEBR0CmuTb8SxXs wmWSgSl90h2Qbt2RN6T3fXADd28P3tV/q6ZpwplGndPM+V8w7GXBtEpr02Qbgwyq64r7kzlK4q3r O0whPMTUSYxDiqkbf0o9XRPbGolTeceVfsN+vSWpb4AbgaRUXvrX603qnKbgUFd40VdY4yx1JGrT ymuSHUkMN1n2DgLuPnrYM7w6FU4FeiprBh3sAyVPxNiO+lt2dkxa3wg3Sfqi2ZDTXKslwjmNryux xVWsdbKlytLKxm22XRiGpWw2Zbe4OfYOhPDw0iyJQ9Kzrcra4sVWd41d+PBSbEpf3k7ou5pnT8+P G5wFj4Tr3KQvwtnXlDnHZmiwZvkJPmNTRyTm+Cqzn1ieFRxGEzjwVZu+feuYuOJ8b2KkJvT6M0+7 p2Yu8V6AUOf/8dSIclOeKvj1vz8/biL7iA4ypx3uNFbjm6XvM958s469IbvfGDc37IXnIvWDm+eS Rxg3P7h5Phn94Ob5ZLLP0Q9unk9GP7h5Ppn84Ob5ZfKDm+eX0c9483Qy8mFDfvYXeDrZbBja4sYX 18//z9IDP7h5Ztw8L29/O2f/By2u0iDHORnhAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image370.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKwAAAA0AQAAAAA/f+5bAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFGSURBVDjLzdJNSsNAFAfw7FyIuHSZo8yR7AGs8QT2AkIvILjUjaS7 7uxOMNQmtIiILdN2kUmYvvn7Xj4QwnQRcGE2E37z5735CuD7tsH/4UPkZXuE0Yv9RQ4f/gV++fnb zxkQo5xSDbrhSRDySLqTXmHM46HLO6RQoMuyhlnDBaQ2PXRq81FdxNnw/oxSbJVhjoSdcp+xeZ6R HcOmVsNVjJAMsyaTMlObxogQmidd6Iqnwktm2YiJuZmwg3DCvCLcDaKKC+WQqQhzZkNYGFlaemMh 6auTd2Zu9lIzhCUtnDr9avY1l9dV7bdBwFsMk9Wa246wy4eAU1gyc7cEG2YO5tQelTSZC8td57Zl mV9gE0F+8sffB6Fxi319/6Vq2TRH3LmGLDj38cTPvrd2nLXvgXPaxj145uf1qZf1X6SnR9bda/O9 +Aewkz3RIg+STwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image371.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJYAAAA0AQAAAABArvyqAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFCSURBVDjLxdKxasMwEAZgdS6lY0c/Q/eAH6l9gZA3qF+g4BcodO1S ZOiQrR4KHUIauZhSQoPVTOcgn693Uikx1hDIUC0SH79OZ8mKRqNT/2XdbGwuZnSgRfZ2H5Fe1hH7 ilhFpGk3xwBGrFAJL9Hu52rKZR7YluMp4dUuQC7WktTD+/16fAcXuprenTlD36k11E9Un/afGh5L hJycAUO4VJQgsFnkiDMuWIaUwINtjbfMm3QLmquL8Ronimqk2+uZt/YSqZhyDpBWIF2YE9dIbqPI IjxDHfY2kmMzvX2Ft2BryfFeTcmiZrMZbRt+iY7P4PILemHjmmLYqZ6XS+KcnNOAN/n2lZg8YGO9 Od50IybjPdwfUMnzr9lglTrn+WlghTczsL/rHf1/Q7OjH5BzTh9kZcQ2p2OzR+Tmsf5G4yj7AbaN qUi3hPU1AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image372.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFsAAABBAQAAAACWAOXJAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEpSURBVDjLjdMxS8NAGAbggEPH+g/8B466CPkZrl2cXYpVHM7dwdFF cHYTpHQQjKPgoDgIIpiK4CKkKUJqifle7zvvkrdYqFmSh++7y92bS4TmGkaL8MWYGG77H4QnqBgl tX2eEz4MtZWMb15b5ZG3FGOJFZOexTSrUtemY4sMhDM81Bit4qkGMlwy9h32VJk8O+woXk+Wlyxk TdtGKba0UjgkHokCom2Yxj46jvdtTtYHNYZRC3nkrs5s5e/3kZgDSSkQeLhAAn43N4OEEbLe1alD W89AuisNqu2wgq69Bci6HXwaKnpSEsYVMK6xoQErcvuaF3dGtGIfHnErxx7VOy7kzgNyPbD7C9vG oCT0i/t2OCHmpnO42URlygaCvM0hpoyjxf/CHPwAWZTIxnmUP3oAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image373.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG8AAAAqAQAAAACVKzgSAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADnSURBVCjPpdIxDoIwFAbg3sAbeAVPoM6exMHB2Um9gZtu3sCRuCgx cTGeQI0JiRoHggkx0go+flsK0iZOysL7+lreewCDeaXsB/KCSXa/2vxkw2+bOV59i4lrn8257W0M xmfHN/gM5jI+AfpRCJysSoqCvopIb8Z60lIUTXOiu2sN+OiXFBVQTo8x1sSgASubkir+OUtP4Fjy JbNUMiaMqSbpqfphvECbpqpJ1cCN14fdxJUkPQChyy12AoMCoxWr5qRsKZoZJM2LDPX79NTmnQwi 3cySQRzUuqbM4mB/373N85+/SsE3x48rJ0TbW6IAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image374.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACcAAAAYAQAAAABR9NngAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABRSURBVBjTY/gPBP8YsJG/geQB+R+M/xju3v969x/D3//f7yPI9xDy nh2IvHsPRj69f9eO4cfN+733GP7f/v8XTt4Ck0/+/7EDmf/3HzoJsxcAHIBvBo3I76sAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image375.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADUAAAAVAQAAAADOMZvrAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABTSURBVBjTY/gPBj8Y8NEX5H8wfAfS1+5D6H1A8cdQ+jsSXYeF/jrt 86R/PysYPp/MvfanrILh/+3C9/+/Ac29nQujr///toPhf6fB5P8/LXC5AwCumIU9gD+WfAAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image376.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD4AAAAqAQAAAADD/dVkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB9SURBVCjPY/gPAX8YiGT8xWD8wC2FYDzdV1QDZhTF7gKL/Pl2z/YP w/Pj//9/u7v3D8P39yAGUOozkPHIT6iG4et7qKXfYIzv+Q1Qxvr/HxgYGGwYvp+HicDUPH6P1xe/ MRgfcUshGEegjF9voYyfL2EmP4UxYFL/jxAXmABhSD9iCTrtywAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image377.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANIAAAAuAQAAAAB1snqNAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGASURBVDjLndRBSsNAFAbgiAcI9AJuxF33bsTjuBCtCNVFhXgGu3Dj HdwF0ioWLLgQ6rKoaEQrIhqmScSknabPlz/GGJ2Wtl38hHyZmdfMm2g08tfQpjUDobQh8kxpEdJW mkQKpfnIF6UFjQWk9rP290zx3Tt7pAkUI2GD1fi6Czv/Y+PGzWze/bZB8nKvw/eLflVEXmZWsUbU 79TLRG8HTltE74n5FzSsbK4Q9ZyTCr8N0xUidJjYJK8gN075QafORqYjBLH5bD1YDVaGtdkMjOuL FrlLBcOm5tEiW2GrKsgzBOYsmcl2Ze8a/yMxK7NQz9txC30wnx83B7syQ03TdPuBc1nf5+Qd15Nx whq5nitIaa5U9kTy9MSGDiLNyFvSrOgg2mWT/yzJgPIWGnnrTjhuZnuMF4yeYYdszV+2g7yGrVHQ dyg9DzT4QLW3cT6VKOi9ZkYeEkYlPn/x7On5+0TeINe5w+M503OLWqiD6yoXHNdiT/2dGPd9Sfds VvsCfeWKIyhwQv4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image378.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAH0AAAA1AQAAAABE8NmJAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD4SURBVDjLvdFNaoNAHAXwycpljpCbxIsEepAwHTxB9z1JoIUss8gi BwiikIWULqYiRcM48/IcSWGGgHFTN+LP5//DEQivTvw/HGOoYtDz4TB7jlIsQ6hxCqFjmwB6da/x VfsZXDpAS8gN0PL1CmqET4IhvA1wIcgt3HuqcXDpmJAf6KXSuPhPsm4pz3CWUOOVkDPxXa6tWsD4 hGaiGRPtAL8sIg3hRXOWTScaws6g37JLgTUnJezZiaPw7gicueDD0F55yP0efhd4yP62tWhdsL5B FcKPSFz0T5PrzGOwHCRMuBjixDUGm6mJok8keJZRAhPQTC73GG5W7iLKeJgx5gAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image379.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEEAAAAyAQAAAAArOouHAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACtSURBVCjPjdDNDYMwDAXgbNABeugoGaWjECbICIzCsSv0UlmoA6Ao QqFNi3mBxBfoDwf06WHHDorzY9RveVsUqegheorieUfNttfRt2lKVVl2Krpw0V3q3KKA98gh61Ul ddCku5zxaflajwe2gaAbMlqyHlmbNKTCamiM8tDEHnU4lN+ohHpsvwq9YVXNiFu77kKs81ZGabmH /uvvUpTMiyRrRNfjtmMvs+7DtBmbwI1+pvWt6wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image380.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAC4AAAAqAQAAAADkU1SMAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABgSURBVCjPY/gPAn8YcFEf7MHU7/vYqNtg6ocxhPcbC/URSB0Hcf8w vEdQHyHUfwT1jxnKO8Agw/B+H4RXD5Y7UI/mpAf1YOr7fmzURoir8yC8d1ioxxDqPyr1EXcQACkA 39zuraSsW1wAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image381.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADkAAAAmAQAAAABW4w5mAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABuSURBVCjPY/gPAQ0MBBh/6qGM3/txMn5hqrmPmwFS8/j/7/8/QLq+ /38OZIIZ86GMf/UIxn+YFJTx/AADAyOQcf83VGQ/1KkPbJgxHf8dxniOIQJkiEMZ/65DGA/snsNE 3mMwToMZj///F8YXYgDtlw0cx9B8ygAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image382.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADkAAAAmAQAAAABW4w5mAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABzSURBVCjPjc/LDYAgDADQJgzkAhpHcARHwU0YBRcxknDw6LEHgUqQ GiKJyumF/oGuN8EXQp+A5NeEjYEFHjloup1/asQc68mSi1UYJJGPs5AUYytAHEoIcgYQEUveEHWG acW/cxhuzDhuKIau0HDV8Nr5BOnSDASwiYQMAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image383.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGUAAAAmAQAAAAD1y2igAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACwSURBVCjPldG9CsIwEAfwEwcfwMG3MU/j5OigoHKz+FAOjo4OTjYF B0cpDiqNOS+9hCS0CD0y5Mc/3wFK6g09ZFXAjfXV0ke6RtlMIVNB53b2EG1GRSKkDmXzDK/J5+F2 dJkEXNpLIx2iFPLBGnEZwk+8X034EpUAAycDACs/cpuMJLV2qwQVQ7dD65XqTM8/GWsi/X0jexHN ncrpXbSQzD/Fsksn0YxVEY1Fuz5/+wPlx8i532SopgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image384.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAF2CAMAAAB3fD5hAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAT6pJREFUeF7t XQtjsjizllrhAAoLFHgFgc9adb2vWLVe8///1XkCXlBBwNrbbtPdvlZCLjPzZJLJZFLwSPSHJKbT fB/1V6T691ZBTjr23tI+/v1d1wunHEiuN5lV93xyrP/dpXrvLuFzC9h1vfBNEfJ+ifxFyD0Eas+H O5T1i5D3C/WBhvcp6h6lfF4Z31mH3AEfdMD6Wekb65D7SOWvDrmHQFJe3CndraA7tSetmG+LkPvg g7LjXiV9TjnfVYekCVLm578IuYcgZSZ3loz3aNDnlfE9EZKFzv/SPDl1yOdIyn1p/Tltvlct+RBy X0r9lhZDgVwIuZcUpJVzX06l1fa9nudByH3p9FtaLAVyIOTzJOm+vPq8dt+jpuwIuS+VfktLoEBm hNyD+1nL2LXVFFRfENTSO5mXtdbvkS8rQt5JlNte51SH4/TObS//0LcyIuRzpedAy2XvDmT93La/ t7ZsCLkDWW4qYjmhr81qjrsWudqDWrOIqdaJXFdrvjZnlk2upXTnxK75HmnVnPFNlXyvlzIh5L1c z/v+gUSWSD9qPpEEQozmyNrYM7PJN3RRkKt1oV7WhYZoEc/QCSl2Pe/aRPKHWH2zIOTrRGgZMMRm daFFyLBCjJ5SJeS5TcQlIUp3XJVJqVskZPuwLNr46l+QMiAkr3y/P/+BrixHP85fptyMEHdDZit9 S0zLJCs2YJDX5uTpEAzprIyFdH0i+a9ByNdJnbx9bDmonnkUty8rs9wSn2akNDSgWLaPInEkZua4 dbdEuHJXGVqvk8rXtfVuNaci5P3ynr+EXe/kUqVJtbozXTmVtjytcFOQvGQHXwE7jdKKzEsDQkxd L7WLU7vxH9Ahd+P8b0HZKJCCkPzSfY83sjU9a657tOjzyrg+y8ra5998d6PAVYR8nlyc1nS33gUF fVUvbqv3GkLuS5ff0jJR4ApCbuPwPd7K1PLMme7Ros8rIxkhmTv8m/GeFEhEyOfJxGVN9+zgDy3r 4gTVD+3Hv6HZgYBmPkH1fXr87wbWGUK+D9n3Lfl3k/+E3r8I+X7iR8gvQr4PV/51CJmLnC2P7JU4 /z5Ezt2SfxNCtOX/Hm3uqWBtcpPhW7xwBSGjnSr1vkVDzxpxRc3/Y2BX6ytkbMyNlPsQK771Ru2t Rdy3/jfYrc41y/o/bPgyhdHni5FpCYGfzLvSNR2yKHBELmzfVf5HvXyFRX+Xt8z6r1BUndC1a8y0 8XtLdxvnWygXXqnrk/GW4QmcihRCFvU63CcUxiQbRlFWSp1hZDJVNhVFI3UmKKqpTJqK1pgwhFTH W2VATPp2R2HGGzKu2+O6p/GVBj+lldp4m1SZFSkiJzz9eFS/GQ8cxSFjpTdWZHG8IN5YscdjmVTG l1udCfguFdD2b8GQXAj5+6FU8v/neS1hQyaBn8RYKUmm55ZmPTKXStKo2rGWVbe8mHYYYtS3TGnM djslflzaTrf1ctN9MKZTY+Q89nTs5zP1FuVI6YWrl+0Xt+kS/qn0qM1bynBLlH4J+/usaqpdz34Z TP5QLwBVmLZIp7NgOfGxVEP+6oJti49a77FBpAfZeB5xT/CQbT1zbMH2+v8EzjX7dA0hpUJHLxUg EkgN8BziVHHagwFZTVFGW9foV4NABnVI4GQ6GMiDqQ4h0bDpPdcdXSYrmksfTFeio+sikQdBAT2d Cut70jUdgiFrWyDGn+3/zLAKAbvvntskpkCWGtHYOemUyEjQnZJCXtilAXeiDpn7JpnLnm2Qed11 nJlHlqb1TMpd1qJlmC3uoUXMCRxfeiwRiPzGWhKZGPhI9M7kFb5hS5N5CajUc2ayt6n+4UiXSBoZ Ofwfk6h65Zn6j00lIGtZ1b0BQxbbocLAheY8JSLEGEpgiDjkiR70bV7zV+WlONzOtLY0NOB0oBvU DYQfSvOGZL0ybtnauvxGcqXN1v0zdDdD1xjw7qPhtl62W2lj9gW7zIpDdxZwM2vKhZC/0EO3QNiX RYEOVEiBxx11YXkgPkdWKjCDEUqVttLUwx9IVbg9gm1I1OeLEbbbsUf6hrYkqheWMS8zG8wWtFmJ 2BbxienTbycsPpJKTa9iZFKFhjUKmLdVSKXltGxwS9qQqbFpceRhOKyBIbWhj7osYzsuMRjxZoxy ypDrCEHxYEi7/M+ectW6bWjOy7KmNwwysok+JHNL5nlit2xZc4k91NvcjOmzZYe2xi4NiWz3IDvt ntA2+Q5RNpPX1fSJ7UOi3pMSWVT0/7yKq/If/61cLbRNmVZiVHquyUm9rUMmkiiJcHZ0ybwvmhvI eq/BEM814I066LnQHA+y1+VNUx2t3rRV31w2xECLNt5s51l2V2JXFppiTTa74qajuC7XN4myHg0l Mn8tjcp0vKgXTZUIjvOPWB/2fJ08aM2/Jmbf9PocGbNEYT15XWxbM1YeupWWVrtcMSUgZBroEOi8 5d8HhpS7T9oUAzKh4gI9CPj5poE5P7g/wFghrS1ho/AUTx5cbiuh/5o1IfKj1Z3ZRBEWUlHfooA8 KQdCvLmH+brszdWXUkEOh1VidKE4zS713BK7gIspdElFsLpgw8qC553c7ZrEYy3klroinlpdm/BW hRcGHv2IxFjFrSCurKU37LPd9YyIFjsas95Y0IlliVbXc7rVigB6EJnFK9Xugn94syyhTPiuztQr wqIkLAjb1diu3EANDUOYWMuGXhXoROCQriBkuy4MSb3wKhHrzz7YBVMlw4HuEqdYbHkNnYgzznG9 huSV0JIKPD5ZuHYK2wVpQgwfwJCZVwQZBI1wgDZ0KANP3U2TIQPke09KZ9HmsWaM3lNF0rstsE2L Gfgv82+oOKpy/kbEI0Sc2CKxbVEjyz9ECYbjdk3V+oI8VoemV1UNTGHawhDCLqpUMoSabfcffFWc S74ik06ZJyNeNdrE6RvELfuqO+dqFi2grro7fZutsenkjymHe/+iILZ1JtjsZWr+iOba6bFsHUXJ GfZDeo8FOpvLmMCf+JT4IGPBJ9luYtEtFX3JOyl2Bk6f5poT3b8P/27yX0raf2rHcFr5YunKIK9f YYnL0KxjljsihJlJWIN835RFh3zH1t/KIvdHHFrIhpAiZhfZk7Moydlzn+ccnRrcbiU/IZsmTDm2 WaKLrxIMSF17QbthLuihhtICE7FVaUNGus5Np9x0sKJHHqalaUOEdUgeNDER4abOaopTDzreLuIR 1ly0IKfRm+I/fCUWp1gOanQ1YS804i2mOCiBAvVmLoLtSJAdIVM3zzRJlxjmHXt2cylFkjOySHeF tdJ67DLuiIzdLUMEgUE/YExQyPixrkhFTqpLFfn5ub0W7Fejh0NBVVd5qxYLKhELFrpsvzC9R+Te wuxb+sO88UShBfG1xuPAMsjiTSu9aaQ4k3SiSYwxUJjHoWQL69WDegtDAr5kQUhjmYcfTrCOf0fy sLi/gw7hSEUhxWcIcouUreUDEQbEmRELK2mFqNxKWXg9uz8kTXcy1ImrOU82YRscFnPdbZWhxjos 83VRNQlnj9+w1CLWnLzSgsi0ai2gjTy1t7FID0YsWCCGZMTZZCm35ebCLp+swLPSIitCPIUedV0U N9XOnAdCnQW/QHNhxSKDKr8YkOaip1c5ovEdnMUkzTrF/oqrUrI2+blcXRAN9rcRjCqNKs836Ud0 p1m1g/9Wi44nLqZk1KnOyYaHdWNBl5rJKSNCMLzAWo3DivIDUduQWJDWfIaRkRRZ8ri0JHvOsLCo l8pWuUlcoWnAgvC4fJkTFmb3ehBGoqUuH7FR0h1YnvdMhDbKCEY96ZUaVUZPli/AiAsLsz5wgwbT r0vqgm6x3JgyIAS9wID81qg8PdQWM5FU3vjHDmG2jESaj/ybTpgnblbmilJVeAZDnFfedeSXckdq YPeHn3EPM7HFw4jHz+ba47ha7xC3uh0T5pXuMrBrGLo98aVKPOFBHhh1FiqEFrNPmcl/SYAOLAld a8RUYHOTFeJsZZgYq7wsTVaCR8Y8DLpryVMUUuc9Y0mWjldvEtX2nietikvDSHhdjWAnsIbxaqR0 ZBwCVtsoyGS1rshOSPsZHPbmzKA3a+uSjL0Fz4c8VR88uvOVP2VFCLYSkCzZWHvihNrOAV6TjgIq WkzQtZ7U7m9JZTsZUrGawtaztCWGyII515p/5DFfhcBAM8C87W9EWLO4CVsjq+ciPySDZXGIp9bU IfqYjMvsGgy5PgJnZZGsPnCEHfvAq+2raLfjU6vDwu+RYc33mZG9Xi4eNPVZe/C1tVFcG04Z5vS6 XiuNi4EW0NYzpyYRw19Y/T+CX7bCgoas068qAmFq03qtQkaSJQP0/tDE2xKRn9XJw0NEpPJxJgNC 5sG+wbqF8ZJILnYOnkmXC4kmq8RHPIW+osOWNhMeMIHBmEwZQkcmdV5cTo02X6MQE0QyeiAPrRns w50ZRo3ekyFIpFKePYAhwnJWwtBONz2RogzJSv6EbrPv3Q7blUs3bU0Mdx+ZsiJkDhAQ89GZP1cr I9YhQ557wI5HbzXG/qdcs8nmqa1bo6aEOQjNOSxOmRFfbneqRChu/q83W5SgYSYSt3XkNTdyWFL2 Wq+y45OBMOINMpbAKnHUnUnYa+Z4bLMJlNmJKQ+Lii8wQ98jcbCmeicbrvcoNaaMDAgJZL6q6h11 wQhNr/nYFdY+bL3CqvIwmiICieFrxrOmTokKvYl2s5JHlPoSMsULPCOoXTIGuETMcvRnQWh5Xleo PDtDtWioDfZZ66ojB99vLLXt1QUec5bovPdI/sMRtRykGJmZbLM5SvzArFkRQlZGFPd0YwpDVUqq 09HrtjShtv3LBPDt0zlGbqvne76VBSFYTMnH1lOZ84I96CupXa5FXsnVdXN2so2wJz6F3i0YyVX3 12bOjBBKirwJe6m3poQ3T74+xUhSTVrOHaKUFufYGbq179lW6reXfoc3Q9IHIhHlQpaSG/FjX5ZX Y/OU6je/munFHAjJVN4HZgrZcZLSuWMK77CoxXamft2EcBcCZNIhd6npxkICfFwiJMOI2BwTWeHt cVXslabEHI+VMUeK9Q0+KspYxlJpQldLSp3HWNTg6/UR9S7FKFfi6Vf82O6MRyJfIh4/HnFYxBNR ip1u3Nizi9d+DEJCnlywIE3HwwAjC12uNqy8NF1dfl5KNXPTUtiKuZ61Hkarp6r4ViLSovQII9YE Rh3Xk4dVySTj1+qjRozneUuFk2iTeMtnzqjPAI8gaNTHph+AkIAAIUuy6fIdxQRMB6t647VIuCLk W6lMYEl8WqoDwjQ2sDsaK/5lRIzGhhoSqFuoSVpF+FwhkB39y7EGQxgOrFKFVHjzb1aAfYp6oX1c +ukIOXIonkYw6pBFrVKHrVqBCa6uN1w4cNK8w0EFDFmq1M1z/oe6ecLnT6a/bGoQhr8oZUh/+AxQ dI0hv+BpIDsk45sg5Fw07/F3qsSHQ9ROhcQi5GIQO2WMtSLeViWtjsbL47HY1Totr+SuFtOtVORZ b/RQ92ra3BK9GvSG3KeLX03i3OJoWenVRgRGHfwnryeyNZNWy9UABmlqof+4FIeQeFJ/SBsuyXk+ IB2ZEQ5YMWk3KY5toC3ALZqdCJa36Cpe2beEl6JX7Y5HCJndFeaarzjCWFdJR4B1U6cjEvU2bZBh 2erWhmQpaEtBLgpCt8gK86Igwfk3KbrjHQmUSYfcAxEn09S9mr6mE7Ig5CpGRlGvhsDVfZhpI4/u yGCr5DLNscPzkenLELIn9XnnbkDIcUyLoZTsRuJj0wlr6BCfluimYOAJep6Yz/Dq+gKEBMNPOAi9 HyFXMZJG+m/2/IsQElXTpxS5CSEJyuWb0Tp7cz4dIUHT7omQfw9GvgQhx2nRJSFvREh26fsJOT8Z ITuS/CIkTjZ+EfIdEfNOhOQOxRrS4L4I+bdokYAqZ+dDcq7U85PiV4ekwPJdCIlZS6Qt6j8aIUn1 71c9e3ymtfP4PELA/Yz92mw9e8HxOd+DkPj2XZeAj0FILPlOGrLHcu42R8kWz837aqJ3IOSgDbIJ xcFw+6E65N4IOeNq3BidrftZc4Eh6VljZeAo65lEJOwKfu9l9LJvt69DPgwh502Ko1am7mfOVMji 4hPHsl0NydyMulEFxA85cfLxsr/Hhu85eODkFcmJvnXZomOdxzLTpTBmcPsUHRI/Ll6j1MlQlcj5 CADOsXAk8enbH4SQk+pz6ZBzrsXTKrPwZ8p4I0IOZSeP2QeBjmnHHiyfgZCw+kpoTz/gMwtCLhr+ WQjZNy5xTIhtWYoOOcgl/SD3dF99EHy+F3hjH2lzUvIHIQQxQgz/n5o/teUDT7IIa8zYFzQ+DjdZ ysuWJ4qQ86ElEQaRomNH7CgAaN6qZCnmtGvOS5ZRpbV8HkKIhxhyFrbOHbNuDUMP8CzoiKXFxyME sd8jDUxs6xlvox2KAU/4VaRHPEKr4VBccBiUc8MwdScZDt+clrzv/559ySJ2fO88j+fi0C1ScJdr Q0LEolhSXxYdx7V4biY3K/cTtO0GhJxUE4Pf/Vi2+9dR4fOHhENTQaq42ihkx3Xsh4Q7MuWaZB+b dDbsjSQcM6eVseH2a3GIv7MgJJaWH40Q2tRThOybem1v9azLpy0/NnkviBV6qop+jdPJIXkHbPBs nyGRmBFmhOxLTkkIkWd7RyoEXAwq96SMrlVfgJCggfEIOet8tHFnVIlhTxQhOC+4P+yzRwgK2MUc /niEUOqHtewQAveFwNktHSRx3P9YhIQjQgJCTpscadxVIu5ZEQEAQ0NUBB3Z7BCCP6bwcfoMhEjh YEkTELLjQnOYSY18OkJ2xEtCyAlGkkaEM1Hb9T2KEEQN3qcIQqBHRjFieiqUYQv2Qkn/Shbr45vR PDa94njXGsqQXaJhSL8fQvbES0RItNGHvlz2IwY84VcBPelZxP07ex0SkBhxWU9YfiB+lPdHZoTs SE6xEiPj8PbhpYAhO+bsDl9fKS+B+3sJOSXD9XIyPt0XmahD9sQ4oVRM4TGkOCKEGHSOs0tRhMBl M6bPp8WHtLwdISQMmbNrzUGH4CsRQUvSIBJLxxOiHHKkFZXl+bGwKwg5Cvcue1zJMc0Kv6LE0GZU RnckiegQQMeNmeycC977EFLBdeunCDk0pYgYsddTPBH3EnJ3hETEOlmHRMRhL/NXEBJ5dMg9pyc0 YhGC6LqI7HAmpmelvw8h8FQPWR6DkDDe9TXBTeDWRyEkSryrCDl0J140LlgWZRzoqWNRfuz2iQ6B OaVzIaV3RQgCRhzGOzR/tw7ZtbAXhG+5kj4VIdHKruqQA8HjJSMqgNG+HdgSDepzXKnvxzMan+Ua 9t+HEG8fYX7XmsgsCw2QGfjB54fIxyDkRC6S1yH7bLtGJLU+wpV9lv2bDOyIx5/oOiTIMbgIdHZP hOBkWhSvwTok0ppBNBRCDFI+ESFnvb6uQw7cSER3jNDsCLEyTmO1RGdZNAuHuxU+CiEwEOxPIuxa E51l0c6w9LRgHNmj49x5rz8CIWd1pCOENjvfeLvLXULImmiPz3QItMj5Ofy7IcSD+sKAmKhD0CMx IYJ70Nlrw8HlsxTy5CReOkLS+HFRYShH3nkUsnOEIIQcIqYg6/lQtyswrHcvlEGRVykVvhbml4eB EetI3KMta99c42BLiRYblJCY7o+QS+KlzLKycP+cTiEZqjjBetLVk3VIUG6T7lQc+n9ZzJEZITuu Uyp8P0yN4GacM4ScNkeMn2hdqyXC4DMmZiFTXJ4YuH0UQjz/PPDLOULQ9fA6hyglI60OSXMLQmDb 7UVeDIo4nWWhYHmL49IxBLlO2zh+JQM37UlMXVl0SBr74xBCaFzO0wcXOiScaO26GEeamxGi7SZw kSHmbJaFWgfDQBzyptw8TK4gjl+p65D4YfNqL4JXLgOlXugQnM0PCJdQxe0IIQgmeih0h7/zWRbq vbQVpHf2ngiJJeJHIcRGoM5TAbhYh6BvdEMv6GKsrJyMOgcoxXfjZGagh9cPngyFx/2QfV30zq4b 0t0QEj+e5UTIVMkQB5JSAwEwz1MMQkiFzk7jpC6gZxQ+9K/kIflYF81XxVVeh0KTEYIAy7mVyP0Q kiAL+RBScju4oPE8ndMJzxEQ9qKv5zokGB9Uenw8QVZuRch8Fxr2HCEX1cRITTpkvhVC3CKRIdIp CXSO8ySIQwjpJd+2ezNCHATAOGqDHVsuZlnohIPKk+nrxV1edi+EJE7icyGE6/tBRPSzFIMQq3HR 0xgdgt5xNOLFnRGyt2meIIRei3dej41rDRPTqC61svQ2jkVpIhuw4w46RBZosA8vrQle/IwyFiFe 8nbqrQgZ0V2YC4TEzLIwFTxbvB7fCnefL0Np3AchATviUy6EkC12ZBHp6GzUukCIzOgx/L9YhwTd Lxq41vGusyxcfBumcx0SI5RB4Of4VCk3z/oZLTXa5FQ8xA0pd0EIcbG4FY1W2iWBdmyY5ZiVOm1p eFFHTLoNIbjvEo5gEVHfsSUWIQQ3FJ/Pzvctqb64MUFm74GQnbTcAyEMEMIOaI+j6QIhLK76TNch OxnmWAhiHEaOZA3JG0eLfTMi71d3vsP7r3ZZTnYMD8/kII5cbJJDc9hFiulZUhHXCrgLQsz+skL6 rJIWfXUdm+ESISGJ1wmUDr/ey3rIkqSfY9f3i4vDNzuExM2ykAcX4yRAJLwS+jzFtTW5WfFytutX ArvyWHvNarVCcBnyma47r7ZEPUUv2xJjywrE/nLY2NEwxzrkUB2htwGd8G7X78uVesBqypD4NKfW YK+jny/n34mQI3Dj+ZhzpU7vXS6mXMkhxw/XB+/3KL3oZxO3NScLYzaEHAX3AQP/iRjvuJvQKLlF 541R+dk3pVgujmSm8+dUxb0XIRHg3gEhtIiWTm+1P0mnrCb0bpeMOiTEwDjcFjn/iQ5XlA5xtIi0 I3xdQ9jd08IiCImrJLB7xRXdmbXM0ngXjfSinmhjEyAWL2R3R4iUFpdzhL2I2JSkQwjHxt61EFIp K0J2NMV9a2fUvY6Q4KqwExZG295xNVzBFk1xrIsfe+K+PeFrPJXyrUNi5fQMIDCpx7cwQYegi1i2 vB8hgZxP6O2DZw0KOx6vQ5C7EdhPEmRIHd5Th5zCKp5KuXVIGj43uF0nO0J2eYNIxucpfJYdITR/ zO2qO4QkzLKw0A0wH+Hj1R7GdS4rQk4KTqJSboTEUi7SJGmaAJALW9auJPqurowuMZJTh9DiXBif zsmzqwa2rASRLAXBeJMIFCMnCTWkieo5cD8HIVrCcgqtjdMhe/mXYsx4+RHC0fMgl0ALKkmYZVFW 8Iugqh2UrtP1doSclfuBCDkZGYH/JATH6pCdcGoxFq38CMEVkZeV7whxsad+zEkeggErSOlASawh jZNfghBE905MSQgJaBBzD0RehJCGG2ch2Al+MkJwLjhYHe7RepWwtyIkBrjx9dxBh+x6TP8RccdQ EkCSdEhIixE9yh4nQ0dSpQovtdhcQ0hiyzgsdYPSs/DkJoTEvfTBOiToUHCBbFJKRgh9l+7enaZ8 CEHEhiBGRIwoBmROnGXRF+xlwMsMKS5TEqMjg2Jcs+Jrux9C0CPqspDcukQdEsimNy6hs9G3jwIb Cm4KwQbHQ75nxQQ9v6JDUPAsMJAEDUhLNyAkjiZxYA76eS/PRRTlJBrqgk5eQwilw8OZBghpsx9F QpZc+UkKCBC+cmWWFdQSBHzIwI84hqUhJJbFSZy/J0LgnnaFYtd0SNBkB5dtRwvIhZARzizGE2ZH jqSV+o5fMnXSSodHrFSkYCqpWQnf3wsh2KCmY86VdB0heLciedES8iCE0Muc41MmhIAZwYXbqSzJ j5DEZiU0N89+SHKf8UShrnHX0HtVhwRFH6efe60RZco1Ytknt/VG2nl4KXbHMNpc6q2fJeXUIUkU eZcO2Rcatncncgd5CvvMXJtgBTlOzqnHd30aBHjYpSgzQtlN7JyNy72S0q65V2dZwbt8EIHlwMH4 8uIeX5PCK81KqCAPQo6s2I/voSQj0cuhryu3QIekzfSngWlyX8++9D1eknrXM9LuSk629h4bTWjI jfSUCyHJJPlghATjVUrKgBAaTOtQSjaEILsdv5+yLygkyrWV+j4nn86RfAi5QpEkJOaaZSUihMGN cqk/VIekIYSQ6XB0yJYNIbaR5U7o67OsXc/4/d7lAabn3YoT7CvD0pcgJByv0lMmhARzrbCsLAhB NjdtvArZmgUh8Js/hH9I6E8ehFwlyYchBLXS8SodIJl0CO3DPmbMEU5XdMjI5bPdF5wFISBScxaE AAz+j+tTDoSkqNSkZVOWdci+6L3kHocSfLNxM84XMyGEFq0P94aMyBgXEun0B8ceJGRNEradhIbv pM+ydr0LVvw7llzKeHaEXMVHcqPfqUMwwrB0bykdIGHMxXQdQvsxCMrMgJCOlTGAYpZZ1k6PeGGY xoDyl93KjJA0iiTRLJMtKxkh7VJg78iUMiMEJTKd/UQ2isZoJ2mVPL3pcZ8hbMNIUs+NvuFb2XQI LUKW/J0jSky3siIklSJJZHsfQmwr3gcrdvTNsg459KMeukeGzQ5pftoFII6OlWf9Ml1nNIu9XzWb Dglq8sRZuMoN/zr5yYiQNHyE/Ykl03t0yCzFh/FUTHIgBO01Z9QJOzpsRbuAB8VWqLtOEFK0iCid rRLDDNkRgsw2s91z+ozjZ38eWnDOttOux/wVV1DQnVtX6jjNMiwdYkymS0SMDpGHDwq5CAm0b7xc CeJhH2l+0gWzu3eaP+ms0/e7Z775u+dX90POmw/TM26UDri9Y/k+RyaEZKHGXRES9HFhpfkwnsnF OUJMd8PNxOfTXMe+ENJjgyDhe6rsu0C/qh/9WaMIwZXQ3oX7dFhk1lnWvjleGB/9fEyME+xLdqbi 46Lcwxs3IkQudtOMuxfNPNchNB6J8nj1AmZdmMoHnhxp0RT4EAYnwxX9AieFprNYcmTXIWHDIXFG cbRjSVRMLsX/rL4s+KDlx+e7YZaFsipsK35guCYa5wjREJj04hDpYWgIP6zcfdyrsAs0iQpDK98z I8oUG470yvmyKCwplw4JuyEv2dD1/SgK54A5iEWUZdeIcHgWKfMkf26E4O2mEZyhyiYJx1zn6xDO HQ6lYfyq8thczgiCvR7IMhoa++sVLhHC4hxagpkzdT8kTvJFydhN2Q6CEtPtU4JmpMv9ENKuxkV4 zSAVF7MsWS+Sxpki2o8Xh24Rs6nyh3nTSvH1YOv9kO+AFLp2sDaDyxOLIYRuQAitZ8D44ijSuTjB jrIyAx2i4nWZPRdC8Pq81D0JNZodJpltWReCb1b9amCwsjtC6eLIc9inVXDIZJxs18o1y4oOQJyw 93MNOXtVh+Qgx/t0yJ6TDBuEzrspZV6HBKWfDsrMDBH0pdnpYBVKa/DbiDw6b1xYUt5ZVqSUhrs8 WGiuIyQHXeIKCrqTfR0yalhqdXfkOLskJOuQ5NZH9fQul+Y+qdtD3IV9b3YZNbeUuiVygw456o2i 69NLaMJ0+Pr4/OxJFurcoEMi4zQq3ChDtp3E1kySkQkhJ5OnY3XK0Oh4xlA5WEWOOgQmlOXVFVGY 9UYdsu8Zx7oKTiNG06F1F4zJQo78CIm8MZK3lssHvc7C/Pg8Eb+smAbL9ITIbvw5W17IE4tVglm2 yDNW76wnc0vKsH2c4rmY3ius3XnXYuQITg7UOHQnvZjoQJxApvQbdhxH8CuinIXtV/NcRYhX8avB 2cSz4cp2FN8Q8WT3vciuGcc5kIVspM2RQ8kEuXmWFe2RLOq+NYiok13NQdNihtmr1MiPkLA423WN XRDoPPyPy3tYh8Q9RFXMhd7duK5khOfOj6nTN4yhGw4fzVngj5VlzMi7Uk9opDwz3MM9c0f5Ccmb h0I5dQgtnuMcX5g1M28BXRUIPLyOEGQwja68L0Q2266wbepUWZ/2k8cI1dBd9dnh+B1f9i9dI8g7 ZllnHavopa6waR9n2AE3Pgghh7pLzY4guBxHKZSH8VdGjYMtK0H4YKsozige5FKz6T4JDhfK3Vka ByrD683U7rNSSXFfPb57D4SEDaey2pYEodoMhDXayGyU2jUqgw7Z5eRnM2mYdac8DRfH51lmWb2t hOQOt7PYg7m0sOpapjRQtk8Sdt/d2ezKEiTSuHfOsuIkg5p+jEwzitO33ci1QxflBuuQfeqJvarg +1UnLrhddson5Ax0SHISez3GX6p//W+GSBE6Exvhib7daVl0fVjsmR3EuiSaM9BrL12l17senvN+ Q1a0CwOnA4L5jZ6YuhA6vOYV/qmFtqDYoWI3y7I7nc6YNYzjPXPvZsB5AZPEvSgyaDarhmE0cCZu TpqkpywIvaMqNlUXZBDukxCHhouizBEqRcOYYQxpJnLlBvN0dgq4hrFF5RmZ8lYoFKzEKGFAiMku l5KiKNXebGYsWfx8SHp+SSwYLfwLY0+Lfa21lgb7p2BYf5Iy9/us8bcfPDX+KQQtNVr/18LrKKWQ +Nqj+jHdouRiMcY/o/JylirY5f9oQwvd+PPK2A8hnqZpgZ+FjA8fl6pCYtn2amUHD0WR/u6ttOI6 IfNEkjQtzIx/dx8mwb8oZdVLek1dTD6ua7TlqDxofFqaaP8XMOTv8/l8CEjoEC87NN+Vs5E8ZF2W 6yWer+ZTzz3EthJR7r5L+puCiTqVJ+iQXTuzTdluz0U2ySF6L0klI55bfF0ZXNT3CjNabPwsK0t3 QsG92w/x/ir8k6xuvMK+qg+Xn8lOFWeqiAZpjU/jjJ6rZ2/LmaqNzZR3zZdSk/eQHCMRo9Vh2ns/ GTisn26nAbk7QuLbkq3T7+hH7lc/ESG52kYZcleE5Kr9KzN/V4REbjU+s2WlH3OK0yE/BSHk83RI LrH7RcjdZhH3mST8Z3XIt0XIvWdZufD5lZm/ToeYXavbxf+xPpBZECKF78fbTiNz1bqFXFY3290T iXsDn8Wkr9MhjbLYLPDiQ6yZLYMO8Z4mWsESh0HIxGupXxH/KoudtAui04r5pOcfjBC57m6V7bYe E7ya00mvsCGDeIRkmGVB5AtbIsZvaUYQgk2sF5W042xHX7sO2fSIc9H7D0aI9tRkClKzHE+1SSFp gzgDQiCxo8IxzsBVAX5MVEmfJPex1XBSV7mwIHwwQmye2IUGqcZfOSJeZUi6LctLZsipvQMISbSK pKNk/2qx0iM6RLoIMeIqm1WlwTUrTSKblcBySR0AGpUmdvecysqpzEemoxF5OuAqGJUdXA8jDnCP x6DSrlQ8ZGl7A70xdbyzhn0wQlBbMgyuPMpmy7rCkNNu3gch/JvYkSbEmSEAXe+FEZ+W7vBxO1z3 6zNwZOzOTFL9s/1TJbPH3uzVfC7XjUa73O09LREQfzs0N/9bk1VB6JWx++Y+9uS+tXq9uLT6gxEC uoiFYB40Ondxw3crgCc+ZZll4U3okIR0hpBAozvr19eXk0E7HR3RcmSVg0VnwnrE2BBj2hNEbmQR zTCIaY3GHQRdwQ3YpItgoJJc2xLXwhETs9r0XI101eWTSSy3WsemLNMR5TY4Md5oTxdDx2chhHtY q+dbnM6w0KqQadPUJ5umXSxFovhn0iEiX3hAEGS9OW+Kjh6GQ45LXOd/bx0ZGme4Lbwk3zqVqk7m T29AggNSSk3SerYe22QFYe9gdqGOWHh21uhVYjhUPXmoV+GCAfM2ouxZdO9/6VBlwda3LcS9YPqW oqGUulAKD8VH08cjxC5QJ9RSYRAiJZKccYnXSaeATVmnsO3/iUgLHbJSdYg4XnRgjFcKNXZWKaxD b9Rdiko2p1Sr0J5eoU4Kp2FZ8iFkZWnDOTGlxkTiPMQuFybEVj2yqMl6HRdleJ3mQO96zybRnjiw TX9tOwglvClThhQ93vTUiaHXxwTOTsYWu0OMD5xdMOQ+po5k6epVC3XIVbPw+pBwnrDwF87E/PPy TzRKeSaE7Glf+AcF/LWODxMb4dGb9YC9ulQgJGZw+xtbdYjcwgngRm3m1GZkWKuQjrSkl5CIfpVU +3O9z5DlQ4OtraaGEQTSKQMcJus3R3q5yhefVa324JeMmjavWVrtYnX04QipGjMDYqwXeg+F2Lup xoVOuTgtbGt/RxiWUYcEtKsXquVis7Ae097HIWT/XRuuKcaJ1smHkAROdRKCIQE2NJWymaf3hX+8 DglrahaMcQGicpmcQdvRtAo3qUT0bbZZVlhYBQWIxYEe5UeilN//gdkvxwraaP0Ed9OVkHOH88MR sqOAXnh6zuEmnAchsTTOtu96D4R4XMJBOo6ep/HyHlf+LISUCrmmN3l0yP2F/itL/CyEzI9nwrJ0 N9Ms61pBn4eQLN3JkeezEJKjSTTrL0J+dwyT9UlOYXpf9u+KkN8dw/fx9a5vY3KSMsvKNju6V64r ndM743EHJh9dJzIPy7ZCJmOHtEUHaxMTTvyk2uGxGOexRqp0lM6m2Embau4QcleCvq+wYDlxdR3y RQuOuG5VXzrSk010d9scCd220dHchTGw3zr1xWhYchel8QNb15UtA9PWY+exoj0mmVP3pUcP7LyP kPd7+wchxLSojZceDmuJU1dncNauWFYIpyFuOdcQYGjE2Xqzby19MuoSYURU59r5KdDwFyHvEiSu C3M8GcCx3yhOa30cWx5uF7DyLlobry5RRm2pLZhimhqCZVKTZtdPwf0iJF3TXGHZ5EF2nkfz7QB2 XaY+ULgm670ynDKvzOTaqPsw8gywR+it+AXPyjV7vpbbZ0H0zkr/Rci7ELJVHVfFWShp5smC7+mC 5htTYV4RJG8kCANVM32MU6YgcJVnb6p2dFUQrpssfhHyLoS8i5uxL8cixBTvEErj1rb+qFnWrZ1M fi8OIZyxXKbNzu7fkmOJWWZZH1n/l5YdgxDTiGxuf37j/tMI8Y4nqELKy9j/XllzunfHTYoT/Duh wVJ7RRmP8FHU5DCfJpoa9sA13DZHxCAiTzHYpinio9hoiPKkWATKxOBtnEwNCzJRhtfQNsWwAGzt NoqTix2DdIR8vph8Wo2nCJlLxoK0+0MaH9V5Y5+6ZMrOlFHDaLkNt/WnxazLoeuI/cJOHlukMpN4 BMIyhibRWbglEZ5liGM81IbbF8toDYoziZGLxnPZGBRZo96Q2LcWU163jI79YkxeZkRvtf6cbaml I+TTiPMVFZ3qkJlGlIXc54gLjljELZKJ6fxNb3AQEbpCIFrTNSHySO50bvWI2jUeabA2TV4wCMNA 73YZMJo35YnI9ohtzNTWIyfKDpwykHsi2jL8mPiq5/lEWhXhkqOa+Hie/pUISZ/MhTlOEOIh5Etj KcMTooN4IsIIl5twQoedhzesUIPf9EWQAowMawKclITNyiMt6uZDMbUmKoJ4rGFRw/a+8OwL8HrB c+zzU0eYwIXBhmsJ/4pQOmTWqloimT/6TwEkjukXIRFiKE3iOt5wIxuaPeiOcEOssJo8etKU6KvA 4FdiCB84U8w2hG0QgSMlAhexUrsokSlD/6PxrAKGcPDnmzWIjh1nHT7R8GNCjNcVmF2HMeHZa7UI GAInM1X+RUhkN+pUh3iKD3HHlSY20R4d+1UgM7WuGhwr1GVSf9TJuuxLdKUpvlpFuKz2BAQLX7E+ LxNNpc5JiNSH4L7rsrx5AkLs8JH38MoBG0LHI7OnjVzuC6rTe5I2T1LljTRfzs6v/yLkREDDuNFU aEfgDP5FdCp4YdKvR/haHs0DgnkjGf/hKX0Q/CKhL0zwG+/hqbl/jrfwUpgVn2R5jo9BAd6IZvxF SCJCzknzFX/fgBCexRTiE1IjKahSTN361Xsfkhv7M21ZJ/3xOnxjtzz6WKaIs+RQ5hc1c7NTGblp lvWx/clYem6EaFGn4IyV3JTtOQc/MKG87dTWOUIoOWSqO7KlgHr3TlThZIwGVLJkMmnxiB4oWjhq 2/bqFrawq1bHE/FnZbu/BqhhSSPMEbv4RZiZRxp46uAYL3J7i1bJm9CPXtEajuZs16pWURhD5svu hLXIFM8oK3S417v0QG9Pa26xLHC6imMpZNvSSKW7JdjCtboiZ3GitW0sXeLVT0413ogQE6jUfP96 eMQIA7Tg6tq7phwI8ZrKZNi23yrOdj7ym4zh6VNRnVTcHj9Ven1xXN85l9tWr9JBbk0yR+PSgGm7 vbKobJem2dIqXUXt0NxKs9WblnhRaDbHD21z4XquMXoYFw1zjDM6OBQCAlceegt1VPtTbCqyvG70 HlfuTOn3zKd1e/IXM+0Sv+eNngerR5iUmsNb6HKKkDaW6pvsVxOiwsr+vpVbKk94JzNCTGy+lZgV NkrdEpmJTRhhStvapBlOpIU5sV/dIN5Zj45qNHdVoR+HCC3pe2RS3m7ddmk9dGFUEzBzDyN6YYlF atvt0CE4vlKrrNytHziwb8EQvK0ZpAJSI+D8sui+EsMa4hBIS9ka42q7HFwrbzhKGZAqnZxIvQ0h Dt0cDgLmeiQYMFcczjSapI21h4cv2ia3kmVzThDQt22O6NdYAN435UCIDKqOeQ4knumeoekdsqhr 0qRZDybuCMtsPzvBDdAiDjrNTezdjTvUVmBgtgTsaL7jSL1OcJUvETyYd4JpO70N7MFxECC48qot sFTeMgFDhmCIvaQMmWIEgeVBUHEwbRlcGNGqMkO+1BZUaik1HlYGqHIPhKDJhGG7LuGeXQHMngrL hvM47CEyq8cIAyI9drtb96U5Uaek35/U+nIofPdNmRFCGlJH8WAfUKpyf2gvhZE709+YolSCeItY xyrlqUKJyRmlehW5+V1uMOPRIe66MjV6+9xT2N5KzAI+Ii7ZPE4rTHXEPrR9djgjhkrXUKXxiPBP dr1vbp6qgIv9xK8enQ5TmnHiy2BWaXWZdXtYmrfLW+6pQzzlJHbETQjBtXNAv0Ccuvi0JVWe6FhI E8ujVwBvK7A4ypA0nmEJjm2RatVbQ2aoMeSuKQdCYO0P7nihYxUjkjrjiYwuwt68hTtaEXagjrIN fTxWwd1Ux9zEgXvOGCENgIYBzb1RqPzT3Ks6+o0nJSLX63adwf2uShj4QOVgFBKrdW7AlEBsra43 UEd1a6OuqYbLypg6J29Nrl6awMq6uscsC0MAmQWnFw2TwNRoqrxPuv0tFtSwO2KMfVT9md3vN5Gv OuvQS4TpEHDnlB0hd644pbhJaFelpzXTKzbpUelIuoaQqGP1qbX3ASXoWwJLYbdOcCRL9TY1GHJx PwIsjoRpehQhioEsyFeTq1CO9KTwXVMuhNy15tTCiuERTc+giiMl6dk3wYMe79PpLKtKJwkVaygT lsUUmzws3RfrjRGFOpHdpU7cP0vLdR8rjl8h/bX4WpPJ1Ujmaa2Of44GZl2H3FbBV7x11bk+8vDU 2mtj8oc5CSjS4iji2qJnIkQwnWzhEmXAYSWK87ltkp5JbFu2bdLG7OS+6Rsj5L4d3ZV2drTobKW+ ofuwlCePiTESTlpltz7AqvefQkhAzkSEQHFTiGCqMU1zmw/5wqUPpnnF6r+FkJAVkfQjrb1nfcjL 8g/Iv6dp1tXGPl9k2Np99f18e4M2ZjljmLfzH5l/P+rk5PUZX+jb3w0hXjjVTz6ws4/93g7H1m+S bkPIofGXOuTbDALa/xgagyYNIavF/267JeHDGHihDNJrOrLhG+sQsVD4p9WmcacSUofapqSXQuGG 25/SafTeHHmGxUhdUYQc5lxc4zukanBPTmtSO21MUZsUw29mvKjQS4MKw+/Q3F0b4H2WGyFR3sUi pMJ+h+QH188UXl/OGuM/7r7ol4Zhln7rO7Q3bMNhbzA7Qk6weIKQG5j7XmBfeb8XIGRK9zhOkr3f xIQNetqnmeICI39gw64XnZuIp5z7JjrkUpywMIXoV2USbAREE93NC2YedMMJJs9CAUo9AfVfxpbT Fl1Dy1kTYxGSm8kf0m/nNdjhODcuBnt+QdrdsFN9OL+wJ3bO8iFtjNfG50vua1Wf8+rbIsQjZrgj fL4O8QyYNgOEKPAbph/k1Vl4lo+mfabys+mQi6K+MUKCtoLcZ25AZH+W2KNRiWPTz0FI3FB96NJX rtSTxYnIZ4e5PXV0mFjGv5ZJgD88UxaExDTiuyMEGOFONbYXBEO4kr5Iv19RBkmNjeNZFh1iIvbA hOAXPY7zMekKQs4q9BCp+GpEr7gGenwVsXdK1c5FbNyP6U442Kb9pAy3wU2fpz+7N0z+DVYl/on6 PHx6umjTLQjxOq+GgzDH3Rw+63l7mhshqePtFR0Ct1ls5UZ2oBp00wqna0WzUXQon2QHcx+Tox+5 xgZP7U0wScJH2WnQA7rEob+LTiPu5tPsCCE4VHdd9GIpGTh+1A/80NBGeh7YNNGoidYeNRpkhaPA WsPUGvK8MWlrtLfmBF8FtxaMNhoOIBeDrm5g8/ScjXbdL/AmfJwAKxEh8OWju7mRK0unrMHg3O16 DTeHpYSo7fPhzGjwry6LiEPOn6XBN3BtMrZ0F8as7s7+GFuZ8EariqO2Bq4MyJMuBI9GVr+aYnUI 3KDhsLW3a3jCk2G8tEjpdQhbx+xRlPvPZICWGY8ThMpfvRja349UBgulSmuGI2Myg0PErl+ewUVr aLQcT5kJb6fHPnIiJIlfka5dQYiKQCnC2wEhU7iqVrYTUlogRFRvhKhErcqoZAxqbUId6agbOnz1 pAWpDufy24Se2fVwZQAJwtPjyoDLlAMh9GDpNemLZ5axRg9eDgGqNvATwHrGeV3Bo8lc4lweQC1w 3MYgG5cUEYgM57XhA6USixs9r4hRGhWfRsUtaRADJ42NkUrmF9dLnNZ8A4xpAdlmWUKDW3EIOD+h 5zYhaRByExYNulT2nwXE/X+ycMRQhk2DfhX4+GrLpylcWwWBRQQc/I2Tnjgax2319SgPQM6JD6Be R0isFoSs6+jBrElWejBiVnBdFU6qUtN+020bPUaCPWytCusWvFEbY9TR0iWOXyC0e1N4M0lfENRO 4FlN4LDmeWRTr57Z2HIhJJMAXkFIlzq0tuzGzKXjEKlD2jl6Yhr/4hEc5IK1gg2bBvWf7WKA0yQy LpFWoDyCLaYdHbduPx9CznLDmRmynKk/J3yHXEOQKitpGExNBiAtRjHastJWLm+9Ohz90CMRMeH6 uLSgAZhv6xbx6U0TOBKCmR19i946Fs66bWmW4qeZH8VBg6MI2X8+fLnr0qjXd+B/9eAYGIfoMGwO nd5wgtBQEpnXnF4FXvlMT1+YqjhwTbgoo/P17eRx7HGS1nOJ2AeHVtJEY+bdotfP7S10ohRGgTZI TrEI8Xrqog1/dZ53SRUWMo/vevIzolU+wMG67bxwZMkQs4xrjJ7lal+W1eZ8vWkLWrvcVjelf3Aw w+1VeMJb4Mtg25t2bLWtreWTVuRASEZeRSJbn/aXsyxrQPDrVQ90BDrUsjDTmFuW53Qty4DMVCzX az9a9Ob6igUbU9FiKmi+ubRWhO/S6T9KkQcC0a24kPTZB9wqRv+MHTr2wltaVofMLAu33VSpKdKw uJ4lEe/JYnEWyhJNa4njUTyRrIa0NEXLLVouUdDY0sJqKlCZRWvmoddUmBxr6Lku3grgn5jyozgZ Ifsun1cGD/2QIfGJHpf5mHTsXCDg2elwnhNxCzoR2/Aog6t01h5lRkhm4TuJ/R7bjA7TwJVLiWlA h6bb0vVGAoGHdBNCDm8PZg1I1SFNyggA8kEpqUsp1cXqEPoOfXCRqnSdkZjq17j1zm4f9Nv7EEIq bHQZVMUS6l4pI0Kyi97RLyt851NT9mYGOvmGadandmcv0ZcNTW1GIkJot79POgDEDqw4V1LsLOsz OpIJIWmCd0Lzi/tDPqMbuzrSGnpoig01/CMAEtvKDBS9gpAMb39algNCUg6WZhLTj2l1hqrTxO5M U/wMhMAakNyvjyH1baXeoD/OVM83vT8kIMdRh1xbOdxIg9sIfvpWhqqz4OO6DvlErZ7W2EPvcVY/ ESH3IOz9ysgwhMVV9tN0SHBuPyHFcfV+BM4zuTtTBmdDUdZZyYfd0pYm/unPj8TAhsqZz8O5KfSz WJBWz43z75+BEAyeYUMRTPaEEJFRNZ2tn5vjrJ1ZK4+89q0Rsqc83Uw+9i2q7tMk9rOfRzmQo+4f g5CQD0FolUg6ICSrAH5evpNWZq/2hyHENuRTFbIfynLI4CdlPcFx9jp/DkICgBhn1uYdQrIL4Ofl PPAgX5U/DCEIrB2DkOzy94k593zIWeUPQ8j5hmWAkHwi+Fm5d4zIW92/ACE5RfCzsu/m6Xmr+2kI OYm3SsHxvVNefJz05wesQ1aSeDZAfWd+3CQtPwchFA069VT7OSk/Pn4SQmhbqQfoaS9/DncytvQH IQQ9mv4i5BbU3f+dnd0EJyB+EZIRaR+bbT+0wos4Na2q1bgjQanv3T3DbXL5c9YhYIqMu+LOu3lO R9tgmOxhWe/OhXcX+KN0SDs9QrRsXdlSfDe1chZwC0Z+FELMmKtEIh0wcavHvGtTZ2q7M+Y7Ixzu wKkvR9GIqXSUlc6HnrxzfrGicfdLY3qyaIwBzuko444o2iiAyIgNjgO7SgfnSLTxhpi0qDZpjIuk 3Sn1OrrYmU6qWKBytKK5gjMyJZ5vEr0j6p3cRy0uWPyjEBIcxUpMbak69LwXhNnHaZQn5tnyEHbf aFekjlRxO4+8u9yd6Jg/sObawHm7OsuROo/zoIPHTr28fTM6ricbyrBOmNfOo0aKRp2tIHerZm5a Cjsw+5LZ39pPVe4FN9LNqi6RZ9V6tTRWl0pJf7HrOAoXSTvjST6c/IsQsgRhJfKA46U4n2LMeZ2M tOZbG6cd5bmJ41HzYpceFaagcB3ct2M9s7URBFzGRRAC8bryekUPrT0uccoFIaDA/MoL+1whiqNt Selp+ewQhtkIIlkuNqjFssnUxVlDnOQlAAguhDGf485j7CckGYe7H4WQ5HiYtLcgUk+gh+voen65 wm0FRbYk2ePw+AEuF9BeZ0ZwQFF5Nsq4DZMexaL3hzzII58ehAQLJrgYh+aAgyT+oteS4iDcFOdA g2M+xFWN1wmOLs2eZLKmtyXtbotVUAewMzi9juhgXsyDkR+FENyTcWWW5Ww5mLpK/Eqy7a1hSwph p9rfE37MdRqE3urbXHoLurL0DJ4YOAI9bdc5W1rhLCRXk3tr3DuCAmSfm4y9ZcUGwXWpXZrWh5Um 6y223MLxliViTeXnCXmY4BQfJ/VkgdPGONsHl3zx0S4+QwedJ8qNHOlHIQS3dlxLdDjB0Xj4QZgP jux3cYCWx51RdXqv6ELlCasKW0oczrc0dQm+CAMPEetx/pZXdV6tsCUBOkAUrPmwbAm4zIVUca2p zxNLXXm8oIxstdVQpaK6dVRwYEBzT4Qlbh3yESh/6xdd9eSEcMQAnx0jPwoh9Ihf2jokhzCeZz3K N70+GUfW75Jy7ov8KIR07x9ePkLz0tPh9CGHoUfeXdlyO1dOWJEVIz8KIZQhH4cQD9fxfkDaNzhj 0T8KIXTQ/kHpbLDKhpGfhJAOf9mn78+fY5sztfUnIYSGWMmQBhNGYcSqUv/qcL4X6jwLRn4OQhCu I7j38fTnkkElxS49dlYDdZntIpoMLH5Xlmh7MxT0kxBCGZKaggujqc2L3kb4tSlmwpuOkZ+DEC8T QjyGOpvSSxiPIxbn1kW3jrt6A8iI7lByeVKZSDLMIq5Yd8XtVnS3xHH1AW7tZLYcAszgX3pVIT/s IbCRi48V6jRZnA1dfNtGgVsYzLAKdYsL3EgpDpNlJQ3RZ0LzgxAyYjIohTm9f5HUVF9FuK6RHWyO zNX6aF0dsEqXcqTdVyqvA/2fVkWak+1atnxzaXgCDIov4uZNJErBGS0L4ljXux4vjbv6Vn+qbJtS ZdtoGEWJXl4n+277NVi0VF7nCILWsxTjPLo2HsYuCdMw8nMQQjQ2xmn0fFAK7Y/qaj53m+a2awQT 5fqs9NAu9VuItIaE2+QQJg5mmA2CYzGTvkJKy4UA+V+2jTL2RobDMYNQbHr9jcxUVuC8URfxnGic +YY7NYLLiRlHh5GR0rxWUiwivrHLRIika72TPvwghDSyBBuaBwwJhqzBRiKLIHYQs1RqbbolFSRW pCHJ/DmMtaRRLk0ZmL8UmNnJeimCEc5WUuosBiME/Q9jc82hkqrBCOVabMAQpV/EbjLSqK8MLVKM v3Q+wWhyHSM/CCGUIakLERm2Prnx6rRFi+GHuMMbHZQFnqi6vm0wlIjztd7uD0iNbUgc4cuAkdwa EnZIuJdKGztMitCwJq/c86b6l8hUG64NrrWJ7jaUYtUgCo1hNrKWIxgrkYp9r9E3J2yjlBkhkJVr 6d+GEOK0SG/JskWGZdfYxqAM4dihBoJXWYTxw7YsWy+yDLEqLNTzzJhI7MQwJiyuRmd1HXcsz1hN r7B6ia2MGbKlkQnHLOBTgul9WSEt+hbHuhM2cBHj2QGPLEUEpLtMCQiJE6vY1eN39+0tZkEIMcO5 FE0Otg1jdG3wzFvfHNvruoRfPI0boa4U8XMQMrKykXDk7v1ORlUBt43HJ30dKIUPTYkIuYaRSIu+ OUK855yy9qHEzl54vA5PfP8HISTtVoTsNPqknFcQkoyRn4OQker9SIgkzXITpOLnIIQOWV+XgtsH cqarCEnCyM9BiGl9JULaUtodAEncSl4Hxr7xcxCy/FoXai8wkuVKKQiJx8jPQQhdoqUu1FMJVlp6 ZGUtlxVluYT9iWvNPGIvOjh30rKWY2+1bMlkZLTa3nhpsTA+LhGneLyE9ZFUsxj/Y+q/Zim5nv0b R5Sj2uMeCPGaysY13UnfGTPqarXll2PXItb/6VNmrnS1DpyzcemBxSiCvugIGl+vaq45Hq9geyGT lOD7l8RNRUiKhH3zdQhul3g3QjiYHqnnL4yL7bKiuI3yTOoQEaR2dfiLogKlVSPrlgQfUge2EXpX CfZJlBrqzmTbzImQmGnKz9EhcI9+d2rDDKxA2q02MdfT6VYPpJ5eHSpVijRC83AKIISnUIq40QJC IMOYXxXAkGArMlfKgJBLGfsxOqS9v+DzdEzORSEq7Ys6lMZriZTKDv4Y6jA/rh75Dj+Snue4LcFp /V/PXehDD3tX8GpX9CFnLcgz0IOLRG5K13QIfXaWfgxC+GAj4t3JoQNTA/4rVWbo4u4sl7pJGxUQ m2Fgx+24trIhrgtcKAw2t/D3yDXbDJ6vc9edCSHnGPkpCAlumfiglbqTYUYrU8/7m1IaQs4w8mMQ Er324ybCJL807Karp2Kwl5IvZUTIqaD9IiQfkfPnTkfICUZ+DELS7g3JT6kPfyMzQqIY+SkImR83 Aj+ckPetIAtCIhj5GQgJ1wr/6rRnxM9AiEeog85PTbkw8lMQYj8Of2jKHHjlQuV8Y1sW2uroPzRx mYN0BiNAFCH7v37q0PDj231mSaHXd58zKTN3s42Tv7muU+ACISFGftOXUeCE+OEF97/paylwhNDx YsmvbdFv7XsK/CLkW8jCESJXLrj/Fi39zzXiFyHfguW/CPkWbIhrxC9CvgVrciDE43q9UUyjVz2x twomzPOevH8u2z18/e6IOt+CRl/UiFSETF4sC0eJL9LWspZlemTZNqxWGPgTfm3PFtJTHAO/qH8/ pNocCCkipFdDOpA4wMQuyRINkCpO4MGxO+eEGJFIAvgX5IOj9PH3OWnCh0EGmpH+Sb/Z/bN/Ejw6 ezX8Oyz7vFTkP5Z7rD7mlWO+aBm7lyPl7jpxrG1X1q6x+xZfvnhs5UUjr3yRipDg9K/Pw8cVMSJ7 vhq5oAvRPHdJCM5vAyHBieJldWv4AI/o+xsye1b92RzR9pbmiB2rM9l2SUUVza3vN4NOTFS/5Ktl 1TJdX62s/Oey+gz/Qbkrm0t/0VbxCJEQCcIsKPABaZG2pcL3AG8pWxS0cuAC1zNKCEjpUB8q49k3 mmisOKuuVf9BIo7v94ik9p/V3kYVVmSjqi0qPgLCDPSnkqIC/jQgbxBLTnrw1XWVyEMVx+LMpcrL OLWurolp0f6wah9m9Y3q44j1s+8z84GvSqbhl5/9VYWWTUprtaZTnyOZUo3RUBDjiW8QU/PP1aMN ORCygUtyo84z8L1cN6S5h2hJ+3RwpDkiJGAMOy7Db7mpIbfboKDRh5USaQ8nj1OvuB3MGnCLokcv LLprUBzKI94zcQ6kCBdnS/Rs34O/oDl8miC6ZXVFH+Eew9JTiUhghK8NTVKdNiQZcRgaDOIqbrGx WCZ1PYSxb3ukwyAqorpt4tD/srj1TElDPNiGN+VBaQ38w5ld3I0oe547fqnAjW7OdIj2TAOTIn6j t3BHruNV6qjeK62I3/N8zeXIokN8ueXgRLs3lxoIMksYGsejuUXZmocD0vJwQrYdb6bQk/U0kiyZ VeqONx1Pn1Dn4imjB0sqQsTHbleSS2NzuZqd3s413nuGi619nMoQIWwdLfCsGQS61zKerW5L7C+7 VnlMCWHwT280e6nbpZJDWLABEwNKjmq3+7ginEB3CllxxgTxWukjgVRL1Q5xq+bcUvpW1xIkvMW9 PGL6UKrLyxUcPpUZ5QfpQk6rY5NdGS7EfjJjUccUwo/wsKrQtWoKKXZZKjZ+QFLaoqXNN+2WTZ1G qYjoDEd3jpe76iFQ7Ph1CYXpCSPJIV1kqUhdAVRpr7pdhIQgiB380EXZPIEvntt57Xa7Th+/XjpB 8Yoy4KvNQwiDgzxHP+RASLFrQ+iqnQpDlicMabM7VW4bB52/G7IU6t/WpblFdlax7Q7v27Y9D2JU G8rSnK1Ih7c52jdCDxwA0QIZ8R2bQ/g4MGTSslmwNWQIHnVNq93pkNFQ8B/qzMpeeS0wxO62DUgu P2CoYy4f3jIigNlobJ2wGOOIFjIEIEfL1IZtY7CS7RI9X65ShgTSvOyNp4uOTLlAA242GcrfA0N8 MISRViACAGFsiIAsFWmp2bYyZGyb+sWAjc+ToGyGJ+7YQl/9R/xiw+LrjNdizYP4xjLk+GUqQsII Ek2wXxYcKI2S54Xgow7lgD8nzgKNrsu0Q6EOqcMDdFGluZXKEmzThyW8ow3QUVGqtDAxKwIRdhCj e4Aht4RQMaQHqtovK7ISiF3GKWfLmXFkytFHD3Bqo+7SlOAbGs9Hr+AtY4lY1Fylj5Y9k06JFoTn qI421lxShGgs/EU9yDVlSAkB2+0NVReUTiqK2SKaBpkYJl9bEJtKC0VIk5FnCDjuFmn1c00ySXdD p5kDRiezIqKhEDJ0uh48Tgsowqdu9ZPgHElPkw2NDBVKsIc/+DWbuhrZMIsh0RpBVKPklAMhjUDy dLRcRnwPHwFvg/GRcIhRgSQVB+Wu78tEoKuPVrCXbHSefHq4ArmnhIX6gyCPBV+yX3yhZfYwgKyM qi9sw3ij0Lpwt7UweAv+FgLOscSmF6gvZXvpK3P6iEbG5cOoQAj60vWFDd4ShmjZyi3RlrE6RCBw jEZg96Cx8xlDAdpCGF8/CGaNlqECo1fx/QDalKRKtYzGwb2alkS51KIKr06gqMEC2xKUHmWF5fUs v8u/1PwndF0X/CJRVbS/aPnsDP00AJoqyl4N8TpT6vu+MKYgkzQUNJSdIOADIjdnSqkIiUwv0QWE PN/PNfFX+Fk26bfBn7vvqm6QL8jt4akcfPbmqmmO9pPb4GOQDmUiy7GQsOTTvw/17d+C9gyrpDUE v+ifYSn7ssKmBH8FdYbNCTO2jy2KvEkbTR/T6nfloY9Od27KZfBn3yvcymDCdz5SdtiAkB5hFUFB Qd0xM/Tg6zDlQEjkrcwfwyg6F4lePPG9Up4WcVTZVULifmBKR8gNlYeSfZn2k7EbivygV75Liz4Y IR9Evf9EsR+CkJ9AOcwA0iLReLJM5NHoM3rzixDSrVTSzg9KiOHoq8Fs+vPSfxYhnoFj6Knps2Lf fAVCVHpe0NqOWMGhc3lV6MisgJnLXEVwUNIQLBnPZRd3eyA0Jb3+g07fFW5Ds/pNV8CywuxSK+bq WfB1shEEFcdkZV/Ah7k3xAJpMCUlGJlWgmCMzCUKlFuCIA9oAXxQLZF8AcsNTejKC6xLinStKeN1 rJFoXVjbII1wZY+wY5aXfkNcKk9zZvg8hPzpmsTul8c9bzyQ28qME6UGhwMgPZVbk4YyWm2xrJL9 9qwny/VSu+pSYiyLI6665PjHCccM7JnYhqGwKHD80OxybZw2J9wD1+ZUjZm2xxW+4yiYNinmqChV JyPbWogjsytzY5abbGm15EHk1p5WH3G87xDxNTBCtO0aJ8JO2nnroEyUR+pzz4G1haZ/MUJGVnHY kHqF9VCavVKbIBlDQE0VJincAOWzkvQAJTuqvUCQg9Ph6/+bzWZPEORBGNZyZA1h9sCFUzCUT5k2 LB30qrvAEGjUqYRb4xoCviINJYuFuRg3TY2lWQ1ra5csakMJ4WBhUQjqGqoFezKktx7T5EMOyLji jqkFHrYCT5K69CPWa5+/cvo0hAD9xkwhBcMZOBBjXL1FLwOEocoQ8UhtOpUGxqxRrYhdryCgxfpx 4AweYPYA3agJz7MkMAQmJ7BrOiSlvvpC7xWkDGkpVKC7yqwCe7w81AdVlsiDZh2Qceh9YUPSCauF HV8lfmkwKFq9ug7Dyo7qwNEzkZSAIW1Zqgw6IUP+zQgB1eUxaT9SgxM0ByyuAwk3cAWWWiGI2T4H GhAtlzPENvaERZ9ut9BL1ShD8NagrsP8W+UJNssg89uSzGBXCqZI5NJh4NQYQA7bE/QKNiUIj1HA W0UgpOkiUDL+noiGjOpoXd6zVd3fbwTbnFzDUCgFCPEDSzJDLVvI9i/WIWHfbLaxXCJKQnA5XdFa KmT6x1r+aRIeUV5BfBqjmmvZdoudYYMyDD6D26L1V3bJjEjFWvIw3EPmtzzV/HTIogzprkR2KY0o 2/Sx1mJZa+ZYLLtwl+wMR/+bGJpQF+uCbR60As8uXUSTRQDTPdXlF9Q9CxFiNlpsC7ca/tsRQkIb HxS7Rk3CWHOBPZgzWfxksqCXCWrUXBzkgvWvrcnhRw/DmEwWhjbBJ7p/T6i1Q5bD3/sXPMJNsIij f2OHS5uQOYzhIjEnmofvwro0EQWFFWgTjpbm7fZxwCb6ZC7Tv1GjjQLoF7vc4afPSp+mQ5I6pMMW zqVtb/LhXtW/N33FOuQ91OSCnZP/RPpyhPwnqJzayZ+GkNQO/Xsy/CLkW/DyFyHfgg1xjfhFyLdg zS9CvgUbfhHybdnwi5Bvy5pQh/z+fBsK/J7C/WZY+WXIN2PI/wPdefHC+5JD2gAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image385.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGIAAAA2AQAAAAAUwXFCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC/SURBVCjPrdIxDoIwFAbgJgwex6NwBEYHB1YTh3oBJwdHj+DqQuw9 ENE4a8NiMQi/LZTwGhNUYpMOX1778vqnDGQJNkRVj57825O94oMmE51KvRdeq4dzsvwgwaliRwX6 lUOlQG51x1U2dSOFRHU6Y1crQzY2tagwugF+I8GBExB0Nd1qZGszxmQ9tVpHc3tP6zI52J71i8JU kZRCKYmmes7Ka7UyocdOEulfdAyokg3Vcu8k72pLVfk//IJ3vQAwdpbDNHYhEAAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image386.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGEAAAA8AQAAAABebeknAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADCSURBVDjLrdLBDYIwFAbgx8mjIzAKIzgCY/RIHcC4jfFCjHtYG8IA xJhYEkp++7BEarQhKqd+eY/XvwXC5JH0u/qI2tmdMdl/5FyHNVq87+wCXXkd1HaBzLdKJbUwB69c 0g2NBi5OdSbJQDU+WP6qCnvByxpIuVYalgIKp21ppNPxIeFqLSV6OBGLa16rUvj3nCpxavxMzin0 uN8gTvaUS22TUUv+WGpUAT//k87Z9HaVjijSuQnUR2SDKT3masafdQdq+MzRzsXhMwAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image387.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZwAAAFbCAMAAADWcsgHAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAN6NJREFUeF7t XYdi6joMDbvMsHdJN2W0lEInFP//Xz3JjslyEgcSxn2495aSeMiSjmQrjq2QgEnzzY85tAh/GAFR tiCuG5o8cLNK0E7604c5okyM4oMnJpqDJiVoa/70Ra1gx0GOLpqgurxX/gty5LSTgdVfM+Vqk8x1 QY6U99LdnL9N3wspdlIuyJHRYu7mLsjxU77D+xxdflE7U0fHL8jxRw5n2sXn+OGGWxb/fGHl2Erv ghxZRfbPF1IOQ8YX5Pjr+2F9jknEF+T46/tBIwRmXbkg57SQY1GVC3JOCjlWTbkg55SQY1OUC3JO CDl2Pbkg53SQ41CTC3JOBjlOLbkg51SQI1CSC3JOBDkiHbkg5zSQI1SRwyMn6PMjd80+VPD2ABEC sYacPnJkzE5QgfujxRpFQRqClQmW26WPR0BOKHSb2RW1gkWOHDeORN0xh04EXkPgjxzyFUzeQXNH HZV27eE5I0e3NKSVzEhIcPcsESPHXVf+BeRklVKULkGXalC8yeb3UJqzRw4hqxvleXdYSJSMFDle Mjx75GikoSjKe/TQkUVCsHyeunH+yNFANkpyJYGAXbNEiBxvSZ49csgnCkeZRwedCH2Oj7qcDXLS 5c/bN2tnUO0ISVLhKPldceFfLjLk+FnA80HO203tVcDI7Lqau4pX+72ooePHyeD3fdXibJBDlK69 M1uNXp/lPMdfmueDnBuHcLbCikcIG9Remvx5GSyHL26YaIJVumduJWBz2z4IhMNJiUc5VuP8kWBm kCwybDwb5Dwq34APcQLhyPR11zxRIEdKjmeDnGKjYxcOZzZZu4pNigd+mSIYrcnpydkgx4uDZ+dz /NRh6+bOxecIOnSuPkcON8yoHTRF8TznzHyONL/Pxud4AOfMfI4sbv4V5JzTPEcaN+c0z/lHfI48 bv4V5JzPPCcAbo6BnCCq4z1YOct5TpDun/poTWoseTbznIBD40OP1kjAfQg8zcC5zXOCMvvfQM55 +JzAk8qgwgxiMjGvIyK5A3L82jybeU5QZkeMHKfLCBghoAL2SyfkczzD40GZHVSYflpsvU+BbP3Z ATm+zwNO53mO3/AyWCAzqDD9lNhyX6T2kSDnVHyOQBnNqhmU2VEihwoqBOT4ofVkfI6fDQ7K7KDC DIAcxlN7igQ5pxFbEyrjaSJHl0oIyDkTnyNWRrNyngxytrEVG3QiQc4p+BwpmyIx9DTVE1SYfvbf IZMQkOPX5kn4HH/cMK77dWYfMyilH2YS/ic+R5IvwbJFgxwLNP8P8xw3I+4UxtGRY4WmlcB/0ucE A4R07iiQY2n8/+BzjD768/3IyLE2/z/wOe4SSVb8peWRI3zk2BoLATm+I5zjxtbcjbiGbxL78MML SaFHCOyNHQQ5x5zniDV/UZnBjXTjpJDjqyk7RKX9zPRR5zliI36XVFSxXPw6E+E8x9n0QZBzvNia CzJaJeVrL9DQwuH6HAE9/7bPcTXit27CORpyRA0fBDnH8jnu4KicGnKEpIaAHD9lO5rP8TDityfm c8Q8PAhyjuNzvJzKiSHHhdT9keMHHI0cZ57jacRPy+e4sXBv5EgMeo7yfo4nXdWkMo1JUO6dJazR mmsr+yPHswNY/VF8jrcR761ak5aUDz5AhMC9iT2RI6V9R1i3JkXXvpnCQY4HFREjh8bdDu9zZI24 kzH+HtTIEUpszRuaVgIDPs+RUr6D+xwpqvbPFAZyfJ2CWXg7xNa86j+Kz/Ex4l9ib8O68f9DzmHn OX6QGG38ckje90KOtJT9VDtC5BzB5/gZ8dbvAZCDcpNLfuSaa4nE5/Sk9SiIVeF5rfbIlyW9uG8W yQzuyAlgH4+IHOZzDrhrlLd0kRMNT6sWRDtcR2u015LpBJATPXRYJyVSXSKPXBY35NDSslKOHjn5 ZGH1XBS0QxkW8TyHMUKKI5Dp6c+DHbIc5Zog1AZpNfEl2U7pjj4nptz9dNx6HW2EQJeMJG7Inddw QA4xPJcYOfpdWTlHjxzi8Xwkcp/DjIiUJSHk8zEIN/w8mAA51mGKv7QP4HM8no9A+CbazfC4RfNn BOQoeQpHqoptJhFyTDflsBNEV3aMEHg8HwHkRLs7Lu3e11dL4kf96KpyOWVqE4zWDIHIyjl65Gjv SoqQl+IqX/x6fLHS1fqoz1N+6TGV2v5jeeEr+83+cEuY4fH6BQ9MOHjCBTxW3pp6Locb4YjCFX27 ISfzWYFnVxslO36qrpMWEknms53+LJUi/DdQlG7l9pA/nbWSvYNlCDbemgVyOsjRzb5Sfhwqo6Gd rnjEZm2spGVZEVK+YixPmJt1lcfpIEfv859yryolczyADnC3u+O6g9hpq1le/znDcPBW0EQVe1sM VylZi4kG6F81bQa5cIBqyexq4Tw1Inqfw5p/Kf4Skq/mHMjRo9IOEy1yn8ZQ1GCMqAP6zLOoPMMZ FsIM0pP0bZOsRTsYbExvLeugDBoIx4ocW69PDTkPOaf9Qhq3EYIQkcOqqq3LKbfzRQIjh2PVzGUn ctRciq3kjVmRYxeGJ1xMNw+FnJaLb9k+CRWruJUBcsihJm9WfxsAo8Td84CpZwEv5BDSectkdMxa fY5DFqeGHKGygD6G73Ookj/haWPuKSByuIpYi1kV5xrHpDxZfI5TFKeGHAE9tKs8tkaV2S/JIAfr yMaXFfDL7j/uMBV7KB1qYuQwwrMD467F5wh7Locdb/2y1rHbPMe7hQh8TuKhXPQZoPvrgYVqT+Rg Xeq3NbJrQo6rtP00UVcINzHai+8YlXajgnYZkMOaDws5wxflrebfMUnV5bQxVIiQg70b1NWZBaeG zxF2Xq5xbw2y1xE+ckxRaXdSDDJ4T1leg3EGB9RRsp/1l7Mkcng2b58jeByyRY5YDBKgMfVQro6I kKMr5Z4+hxWf9j/MknO3CTLKa1EAN+R0pimHc9v6HBcpyDTOFcLL7pjriQI5YfkcanPSVwUxoOw9 lEKOwR4xcmil168i9+aIEMhixZrPS4j2GiNCThg+B0jNp276RnTIWzmtzsPDbrj7HETqaqQa9tVs ff1f8RG16USgh0zPyucsnhW2UEHkinZAjrkaAXIQe5luE55ri1Do+vDXC0HOik4AOQKfE28Ke8GJ ZRJgSfcF03JFj6MZl9375o8cU+2sJavPoZdUGBXiTWc7rs8Xt91ylhFU5C1KaxWH8jmNb+XORJfZ XnDO2yDyflW1ddurX2Jtt5Qw1MAQjLXYT1kP3IWEHEPdDEKOiByqceJ5zpV45aUYOaSRS9JlM3ZL tDtyBJI2IwdWH75uAwJO5BD9eY5VQUY4+3JFzhadZqIDIcffGshWTVmJabvi06KAVwGQU4xfZdn7 8hxWIiW09lOk7QGQM5knYDK1bc/JQ4HPEW2mY5eVvaITQI7A58gj5+tK+eEbboSFHJOPN6rkyAFX 06uqW5yimOV8jgJYc0OORa+cZlyEIHujO5+wK4Qn017xPEcSOaRVbBdwgs5YFBJyzPw2qsS/WBOj Am+KfrV80WmwIOfr5SUh5MD2otXDuUnQKg57jYHnOV5Gn3ZrD5+DxMWmfdgVjXLH4KhZRG4EeNln C7/tyIE4mr1+X5/TVZQbxxZUQvtvJ9dLpA7keNlA0T3Xyo0+u/gc84DACXNdWZvlP339LBONmW1+ qupJmsFvo0qmAY02ZbMZLX7Iqda/porj8bypfXcz5sXvyJBjYqPoeU7ju/7wLXrCbIZ/ZnRjjNHc kOMuIndMuSIHbuTp/MtAKdYiQqF5nqNClhuHcIQSOQXkmHm8U2yNkN5Puwo6zJjD2SWPHA9cWflt Rk6vRBd2MXEYyQ85mPPKdSG/ZTRhJ+sIyNmSgG0Hfp5DGfNVUOa8Gs5NrsGSIvKCjsFvw/6ScbfS svs3MXIc85wBLHm1JbOCWhhipstDhxxDxIARApFKWYwAti32OVvGz+wFoFKN5K6qqsY0mDXC/pYU i1eXeZV23mkZLa+Hn81t8bbtVVrnOZUfMsOOCJJVRdwkKFIke95QRmumSnXkCOY5PFMtrT+e4XzH z6xSZ13lguHsMqm5rlgecgiEnFo2CaNhXj9rz5Cfsyr0OVxZSOxu8RezY8dM65ZKe0VeamTPGwZy 7Kj18TnFp/EPkwMHSaP7fUt1mLPI+JtLkGf16pvrPaul0rMtTStruCrwGrZCMFWpIyeFEZsSLqIX j9b8hOGmQKIOhoAcC0905JgV0smzRMk8RxjWy9mJVRycm2YJWv8WCkIWOYQMn0jehhRv5HCfU+si whO1Wu3e8RaSUIH8hGXuSPjIsdaIbXn7HErNZ72GwyTU0KWCY1mrOCSRM0RGSSQ7crSCNSAgP1qr jb2bc6qHPf9BkWNrXEeOh89hBbT4L5XOT7+/jU+hqPC/XVTsmhM5av3a2roccggpxlX7cJe1zX/M f/Nrt8pssul6yYbTaclzTOSI2vaf52A3arku6dwlf3Asa7aC3DgYonIxaLOlYonYu/NNr5J9/Age XZjbYmrgTLdKb1xRvYTjGAqL7NwBkeOgVUeOwW0XzYHuZz6ubsrmd50NFlmNnAtycj/KvR05Av5Y wEjIh6JPdM2EMXF4IQd9Tn+XF7OPhxynGiC3vHyOgZJV462AZsnKEvada6+LWPD2V1q9diBHoPGc 67oYM87jDHSkmMuKkeMNG0tXzJ2yK5A7duyqvtdoTYBxHTmGz7GSsi0x2yyr9vhHEOSoy/HtWHG6 AIGiGrLOxBdmZRCphTvk/dcQCE3esZAjUgEk0N3n8K4TUqWvDtolZ1ZzQ1Q8n7nzefa6rk3FvZGT q167GCZzWxy1dlb7rr4RI8JezYF8jquiWGJrVtPOygxjZXxbzEk3s/3ctHFR8ZyGaDHLjLwozq1T tmbTsJ96lYmhqopxw0Xj53NMEQJh308IOe6K4uZzOHOLypXw1UEmGkmfAzntPoeXpJXwpHP+cdC/ Fg7CdGUwF7H+zSs6J+S46I6Hz9FL9O7eOuIhMNdgKeRAba2R00pt0WVDTmO0haRTq3RpeiGHvRMq LOqNInsRr9z2vLvG1txMJ7bt5nOoOk/fcEmly5QgGHJM/ZzxOrciMCFHXdGBgwlYdg4ZasHuGMAz cgqR48YGs5ytjXmVsJO142jNVf46crgCm4jEDs8SU1iW7pYMFjE+clFxVm1R4azgJamHiLcSMJDz 9Wu0aWWNYPrrJJxfwbXSQWCgExmkSDjIcRc/kiTyOZTB2WoypopRYxUH114JsXBBbXKwrJrmt8sw AbMpQ1QmwRr4MNSC3TbuGNlF69aEBsCmADZNihw57spPqbWsITBYVXsoNzw3mNwDOUBRIo2LlbZs 1SGUaoM2GMnMmq0cebtmW+TkodPneLBB3OIW1i4lw0COn/CFPmd4TV8d9C7L2MQYbNZmOxjEnRtf 0yi+KbOqVAiM2c1c3xY1c8rcljRyvLoibFHvlns5e7d28DmeCqMjhzOIE6J2HnA5mnfaDzlQd66L b6OyBJ+1hGY/+sPGNP6Vq4L5u5WH7HmOi5y9umUXRZC8u47WvNoQ+Jy7Qspf0QwW7YYcePNpjFsV gFxQRMMqAsnO463s9kSOf3fEcPcqtzdy/NTf7nMw/+AqyRXaW3EYVxlHzdrMwWBmqLCmTII+PMbS v6IgsgGNbTv2tvh3OxetPseXDTzDqSHH6nPyH+W6U4VFCrQvcqhg79MviBwa2HE2YsGNoTBcFQyO OplvGa3J4sapkyeAHAPSk29FdptNg0W7IgfLFbsDkuq6ODibqTGAxNo2f7dz0exzpHHjVBBv02Ft NFKfA6T132AfOYnpgFUc3DRxxbPxdDuis2o6z50g+aJLkxZjtjNy5HFzasjhe98gH7rwUo6TPjfl kUMO9ztmDjHxM7M4vPdYYc4LO8ybH3JwMzw+WguAm9NDDvc5jXGbvpks+yPvc2w8Ns2MSCYdh5mN R7IKlWU01ML4bq9i63Nku2OHO6/avby9ycDzHAm1YftKX8ffssE2mN4fOdBsz7Yix5NeWZ+D0uM+ R4IB5ix2UcjqDZYL3edAN3Ceo7YVWCPOtFL2Z1/kEDX1hgtHPYEjnEj6IIdWuGGH9Mp2xpC7VRxe 5Q+CnMzXX7KO4yW7+fHWur2RM415y8XRvBxysNgidlU+oyeh7oy++8zVjbiJvKrth5zeuzGbkrUd PJ8Pckh+8JyexAM50KMip1q/77ps71xVCjPTlEHaSO+DHJLLfQRfViaDHCC/1ca5Wt+xgbZMz47i cyYQZHYZs64nZutyCOTMWptv0ShMxL2go7XZsPBM30ycng9yhgp9j8OZjOc54rGku7rtghzq/V9K vhFvN1o5jaxtM5K4v3xV7tjlfiugR6NtHgU5GTxqgtyujW0vtv23njwVKXIou1JKx8aDsHyORrL9 h4ZuLs8NOR3l0RE5M70TGmywZpoKsoKGNjNmmzV7OxKEpR1D9+lUQnn2WLRgQYoTOTBpKivFrTE7 I5+TwiWbt0oetNaeLKcdUj7LoWeX0dpXAZnvZjuK5fja/gaavM+BlfZL05T2jJDzetscwqw5r7AF YUay+hxd5b3szPYeRwtHhR9yoGCr+6l61L0BzWmLDv7Ty7iP1oCG22mc7vvK3dIZ+RzaPUSOXTi2 0w510yaDncDIub2HvetENRvyStW/HcpjNY/MYLL/5vRuXyZ/Rsih/fgBn2PfAkbgc+z9dtH1YMgh k5TMy1NdyyZ8LoKy+DckQ1/NbTGBZ+RzWDfnccE+Fk6fI+d3giAH2u5uXH2ZWQZpm1f08TlUkdhB MLZ0bsgRQcDF50igJwhyMg8+W2pR0krwvimcjeWCVLNDYW0zIvPVcgfembPby3PzOeJeW+Y5rMe0 135+Rx45JBfvqR71cboelA2p2d4B9R2t6au5/13kWH2uWS1dtdjslg2J8qESFy41kIuK7WVQt0q1 dX8qs/OW0TZfze1UpHOKrXkwWexz/LEjgRwUc6drGuGK0ehBnAVvPN8W3J3c90B1Kf1P+xxm0PdC DhZOlWwHk/pV69kiRyYj7kdJ6efNiZBzPrE1jy67+Rzmcd09jwRyhguietZhNoNiEt18Dmklbq68 Rhn/DHLcfY4HfrbGRR83se98DIV/Z7pVX/wFARInE8sM6WpuD9U5u3mOkBOuPkfnsxsD3JHDEEda 75Jr4HwtmUXoNPdv2+9k2H8GOaaQFFV/ppKYDCA4OOiDnNsGCbaaZ9uAJtiOc0sMJQtWc2fcQcNo /rfnOYZg3MZYVikyqTKJkj84eZDiR+bHLvcXAxVbO2nSktqr4nMgHFb4zyDHy+e4YscTOTH7qzYO 4HlcMAmHS5vKnf5aNN+a2z0L//c+h7HF+ePuc4b69sIyqBHJXkPu87TNwHAZvyrJbT71zyDH2+e4 YEeMHBDZ2LZ3XRDQsLyl7X6cTCLcuM2GDwpsVSQj9GP4HDnKrGbKhzne8xyzAluZIkaO9tEwvQ4t w0ZzHl0UDdNyQ5NqFJttz+3tLB09BnKYKoWX6MHhfj5HiB0Rckh27dzAOQCxvKE+eHxOFEUOpqzy YGzF5yf2Y8TWDJD7UcdNgS9rtmdT87o5M2wisTfoRA48WRnwE2HlyHPWycaId+ZROBXNrHZ1Uwuy DvE4yAmMHbcCuvj4PgQWz8u/eBhIO3JILzXz1QSfDFtSl5aMGmkl2Qbw8jI/wjyH0SxPImOyOL/e fzmfwzTa6h941YykTDetBiVNgBxGVd0inNkg+et+FoFY4MdCTkDs+CFH3udYajIjB6XD3vMJKRXN +0e+1pf3M16xrGIeIbYWlEQJ5Ej6HN3Qme2cgZxepUMANgEh7eDzqrdY5Om/62kGP/OLyapVUt7y PXZ5gY3IpeMhJxB2/JBjeiZC+23w3MxtdsdUl4Ec8hGHgIDlphwDbblmyneuqqcx/bzr1pXyuNvl V/vy442j+RzOKDmIh+hzzA0zKdJfDa7QcgS55VKtJ95h7b1vJciLiSZpHxM5AbDjh5wgPseJHHWF QWTO750QwwvNlNdteYpLrV6OWbeylpf+EX1OEOz4ICeYzzHGbDpyKvQYdxNT5flnz8mQw65ielLo qb1mNycv/OMiRxo7fsgJ6nP0+vAjxQdVoSMHzpusLnEvPnMKIvej+hx57ITrc6hodN1mq3vNIwER +6S1fYbI0Wv7q5cbphiOASfZ2o6NHEns+CEnqM/Z1pdA3LBvXsh5ZDt+yyT+ylvrRRG85hVopH5k nyOLndB9DhXIZIBnHuNfJuSIgPOlLNNdqZSjT0/h4IOfZF+42E0WNZjv+MiRwo4fcnbyObm0Po4y I0fIvJZyG4SpUF+88COm+ax8jhx2wvc5mkrg5EHuB3yR4yYcsy3UKwGhNK/o+G8v73UiyJHAjh9y gvoccn1reh3aQI55RG3CSkvRwwdOduu5uHSxquJNwX1P3kDIOfw+BCID4UdyuD4Hxs+wd53R5tbn uOnAF+x565aMQRgT0P3TG9t7bf90Cj5Hoid+yAnic5Bp1mdeHDmu7PxCn+OmQLTUFjn9t4HP6g0/ RTTuH32ewxniTXKYPmdWxfdnzO0ZyJlgFNn5L+E5IDCUa5ZJvhvhur2hcyrI8bECfsiR9znwHN/x qs0WOZurdx48tn6+O3eJtIZkaBUfuYcr+ia1Z28CIOc0fA63DO6mw3PsIx1bI1m2DbT1hyNnhouW JJOF//RLcXw1zxSbP/rESbIer2yngxwfbRN3QvfGUmsIUCqdAT1Z15Y4cjTl09212OVpN4wJRaGv 3A7aGdVTMAGQc/j3c9wpdyc7FJ+zGPZxha2zlb2RQ1r33/XtCoF1Dpc/hZBOCTkeHXK7xZHj53OQ U2zvOlHitUsjZxvygZJYWKuaMUfyXbqY17U1WeycQGzN3IeofA5wsFp1RIh5a5wCTdLnUHmwQvSj +R2vWdRnkfJ79UYKV6eFHFfs+CHHe54DPFyRlupqazTSg+HzatWT8zm6TPgIuqGUV44hRqLMl43m lZs3y6hLFjdH2W/NW2ncRmWeozW/dWuPfO86l1qKb7nqGp4H3Nh3bnE3g1xd7jdXOaG5HGzoqPrl rfmgeG3y5cGOU0OOC0T8kOPtc36afO86F048wOpMrfPToed8+f/ojgYqa/22P/HASdEgI1tagyFt pEj+zbL4079+nuPEfA4z427jKdF1ym6PeQ6Bg1Rh7w09uSAnaV2d6ecQUFWouqhJj6AbUfN0/QCs /fxnkCMEiR9yXH2OWvzt6wL3GN7WQThyCq0H0ah4Ft322L2cIeEeTnyNJNcQ5jqZ2Jo3+W480Eu5 +hwyzPEwpJt8sQo0a1KJVcJ+3yoFqVcGFu87RWGghdPzOXwQZNM2Me+YFrq9n0NGD3BTz+PF/AdJ 5HAMwudL/eqPP6zzHKy0xi1SM79eGgA5O0nVXr9Xx+15pQ6acDbgyQAXn5ONaWa8fLqvz9Cdgw96 DL0ZKnSrXonUeoNWZYFpq+80keMwQW42iSNH4HNqC9Xy7iVJKPFfl0Uav1IeZ2vSWp121b53sZu+ xnLd7hgXGm5TAOScUmzNvQsBfA41ZIRk3u2Piv8Umd3s/IwA3H9d9iVhI4EsryynihwbVPyQY8xz qFuAHR/x5EGzjsKBuAqceSevtpbCZr/VVOAtDv96XLnuX5TnOMF5Du+VlbXSPgcyavqWjFb+7I4c rhrwmR/d1KXGaHuChhY/XeRYwOKHHIvP6XTpu5f2tDNyKBgZBfdXXekogpt4AiDnVH0Ods3oRgCf AyvTxa/D7I8ctV8WrbANAyTCOk4ZOSa4+CGH+Rz4x/auo1+67frS8lMW79ftr8nMjcG2KDDV98/N c+yLnKOcnxNE0YyOyvgcTZs341s5hvf2La2ycVdXg5AeQt7TRs6W0X7IoT4HApGvBjjIHSwXkNdz r5xUNM9Z14d1nopjF5I8STvH1mzDVA81sRMjFSEw6uODWE8G0Nia9nNlGUeFhxwybCsdif3RQgCL pYrdkDOzaLK3LtgpVgKqMy3vhxwUDj3t0JQQOaGk1t/zw2FmnTZyd5vnKNU8sotrtScL9kQOH8Z6 +5xMzXksSljImVen+2yLt4d+IHKCpxtFeeUnp/vZ0H2RQ0Hjg5zqQ9cZwLXsDBS8j7xE2utQj92r lSmJUY7gqQyR1rcC3TjWN+2NHIlW0uVkoW5PSccVvGAdXRvfhJkxf/u77qyblds7uRHDrhdu3MjV G+bFzXQs63rsHQLtfrhxSi+oz6FzFvckZVp9Neg0M+yOHHhNUgI3TvEFHK2FzzaRPgVvRarvftX6 DKXA53gSK1ZM8Dnlzo7bYUeCHH8AGzlEHAtS3ntwH6QmP9nBxtPexNK79hbLylzaV4Xgc/w6Eez+ 6SDHT5AuTsPUXZHNl9lDlLds59xJIieYeFluP9b639+lVVvDO1bBi50cchxc3bOD51lc7K+OjpxQ XPlRoWN5lrKXboSLnNpt0I0y/f3/Xt0718IRIGfSrQysz7v8LXs4AwCBEHZr2lxqV8l6Dz0D1Bom ctQ4LHy2nSUYgBTbMMdtyLJbjWdWKnzkqFNgwWhj5sOu6hsCL3dten+9378GvfthIucLhZMNJ0Yc WgdDEPMRqogAOfguRScU5IQwZrsgx6JU1KzNw1oB4/A51scOeJJecll4uyoskwdX7RZEYL7y+ckK /kvpEbyGZE5NWLr32y5839SXZeEz3PCRo3XvSe/OQsU+6mtjee/ZfKEL60Nxy/sCSEb8btU+TVt5 s7Jvl6N9wsPDWDK3VNa5N+cppQKTnLbYk0fc7aK6IDFlhh+uKUyfQ1rpam7fFc+OMZt+YfGmxH+M m1Q4wKL6A/2IMml1uxul78SVPkhK6ZESf6zpRUJXqcOLXNtEd5W9VslG0fBDkMJHDryEeW87mX4/ 9bVQnVPuDQuwPYlg6fpK4n5NY2k93SnPS6vtWuBG160ZeQThwGvg9uRETkL5NL023OKvtCByvFKo yAldf00sgj2gTdX/8Nc2EDkRJ9XxZil/oQeFI5W+YLdX9aX2ck2Ps2it9UKIHHGKAjkeSrSbIpsq bKJw5k1qorVPbj3R53j1b7dmLbxRHTuGGcIRLiFyIkeFs3m+lsq4quCeWHNuns8bOSCGLedROJur 1zIO2lbbOMSSIedzGo87TmaVUmr/TA7kwOvzLAVCDhkpra8PFYptLbGOnNQyfje1DtrOAjkm2A+U 4Vz5/qObPyV096oOH5K4C1RM+VOUbyuf98GMhTczQI7lVa/tmihdOD9vb1fm0ypEyHnN5GDjV/oM VMUXyDG14F0iULWa8pFUFNG+o6ftcyzsfu0Xu89/CloSvrNQrT/u9sFSvCqglzu9P+sPHKIt453x z486WtxXcFBd6+oq0+kqr7CpyFBJbZS2t/eZxGEQMHmjA+qYTqh2l/uNw6zwT7kfKqaBKOY5N+Qg zdUrhhx7AlQtlXfrmtLQkENalVu1qiy+K2+/+JD5msuhkk3dwlrToTIiptNFOGfNgxlKb+0mNbkT ACSh3KeVPuwl50hnhBygPfdcFA+QCkmlzE70iCillKQWU75EazNA7avK27Pq0/KqrPSTimj71+bz TVkpW4qHhxwd5SLi9ldfa+XV5Ics9/dv2tLSuA5zzkcRbEkiOe1PC4ZwBBECWaKt+c4LObv1MYRS w8QY5NIZH2rF/AGQs7/yeoDSj+X7N25qoccOEZVLF+TI8Sm0XMM91GQHIsJEzv5a6l7DDl2jRfan af+Wd61BL3fxOXsyMJriF+T4YWtXvl98zq6cO49yF+RckHMemnpqVJ4Lcvz0O7r7O0osDIJY05fR 2o4iiLbYBTlhqHhUdVyQE63271e744kDVLfL+zlRac//u96Lz9lPu6Mt7YzmWZETbeuX2n04cBmt nZGKXJBzQsK6IOeEhOFHygU5fhw64P0Lcg7I7H2buiBnXw6GWP6CnBCZGXVVF+REzeEA9V+QE4BZ x856Qc6xJWBq/4KcExKGHykX5Phx6ID3L8g5ILP3beqCnH05GGL5C3JCZGbUVV2QEzWHA9R/QU4A Zh076wU5x5bAZZ5zQhIIQMoFOQGYFXXWXXxOtd8X7+Q5qff76yXuRdEq9PkGL4QMput+v78McT+p qLlyiPpjy3583a+Lz34UEyCDnPps2BPuZaINh61WFd/mfleHGTh8kKX4/bA1VEth7Gp8CK4dqA01 o/12Wp6vM+6CHNwtstEkKHM8W3I+V039MbaRvP7VL6/pvi6bEWmNRtk80bKjEZngbgl/Gvz66mRH 2R+N1Ob4qvJwnoWL19kRfEnM8b324SgLe6vN5vMvshplR/CxqGRfSCOb+sGPOQJyAjdaFJk9Xm9q XiOz1Cj7QT4quDcbNARaA1tw0JrySNI1yVc6j9mP1nyOhIzmePFvlE3BtwZQgBc/gNhRj3xhJ/ND MrlVgdAsdB2IhvuP2UpGm2cbncowNcf34GvQF8hZGY3odhA/2cfOiF5vzX6gqs4XmcyzfIO4JvZP k7coMsjBTZM+mgQ/6gOSjsW4FJADT3x/C63LN0SgB+qRWJY0lpXuL2luYoNsZQSXCl/IovptrPK9 mnRjpTmZdWMb2Dulvqm0Z3+/sScQUaqwAW2grcTit7FNqdeNxZr3qdi6uik2mrFf6NxnrlL4wE0s yS1u4wF7AsxLse5k9V0ZNIqQhdqO/B35LP2xmj5xC7sCqZU+k9lnqO8JtmgZxLpAT+G10l6RjxJQ gGS3b2OxO9rJNGl+fHUHszySmH/dxDYbMvoEUoaDyvNg/gTFQbh3zUpyMXyKxeJ0B71KZfkLXSY9 pQY7gGwqyURrDEX03Q2bsDkLodvWitMuyKmT2TCn4eZH403sE9TStHUC3cQP0l97ud2sIs6Q0yGd AW4phLn7WRAEMhF0lO6pmLiDv0vFMexsA/dB7v1aVSVa9xq32y0QZO99uoI7xBRawDTcbw0qLMIh QV9QffqFbFJ9MlOBG1gvva/eJYCYBLBGe0eNyXc3wAxaUzP2A9lwi7vMHUFCi69zsLo9yF+YEThO Lg29ogeXoZV4jDVBAa4/N40q7u0JvZlXUHB10gOi17CVzZJ0bqEucLPxIRnfJ2AXFr4jXDdRG8MW ju/3NdyaJf2iQa10p0JIDDnyBzXKIOeqUMCNj5YktyhukF5T2m5Xpc1yiAtMW+SkXlE4iXphOX0s FwrT8gzufuCuL9U/rDE70jdUApbE72/6hULynlQ6wCHkgBZPQaGHazJ4KLwBQMBOFm+mhSkcFZ4u kljqoVAojG/f4EqZVHDbgP4fMBsgDtuyoKKslDowA2uaVUfQh+kbXAThFFBGY3oqM24aqqJUblN/ iyUKB83D420VuvJVzb6hgdZe64Vyh+STywXJxJd9Be4tSQwrRLIzZFzLP+UTn/qunt3E/Rjq/cUP FA6pJKdX+r6UVDgeaRfkoDZBmvZ+1Ubs3SKchmk7TKfPAW1KpO+RW/0sDg9MyKHCmXd04SBykLOQ YEdXtUDw2MdZnCJnWQJbh3o5oFCkSUcOOB+F2atbq3DeUTgA6tcKHL0KmKrG0KAgclaAHPwYg8Gj ogBR4UGMhW7zClUa+5qqIKxb1VhRfV+QT+DoHHCCGB5DZUhaYbvV57pFxglyW2/yozdBOOnigHT/ AEBIKJ728KjvQvQkvVcM66YMcvSN+t66LbDNK0BrGiwSkxHqJWxDkoArWi5DWpQKHTkjDbCU+OyC 5XoqZNHnTKHPUAX8quZhy+PMeHYNkuuCiYKaWrhdVvYPuDcrkDz07HeC18kDNK+WATmxEdF+wQaW hommBshB291TMMt0po4zJFtBG6ul7wnbERS/xUYrrKlHT4OkkGHIGfdauRkpNcgt7LEFyMENmKlZ o8h57UEnu6vPBmm9L0B/WjeUvf0foKKhQM+XpIV2Ik1+QDnHtcmvRsBK0PSbmCi3GgHrhgPcdBGk PdsiB1VE5fuTsfzmtAty9EkOfrwMSP47CVs7MutWwdaABcVVcrmEK7ADHCRgFKR5ozuDUUuTxOvt v/EPMhG8ClSBYPsFS9LGg6uv2/WvR3Tq7yopJb9jJAknJd7EwIp810jnaln/zi++63fIFjq6e6+3 Gyrq5PwjDscK5joILvRW8XaF9OhIpfvNuk+/Da57WNMGB0y4y3KmCxvs1pMgh9ayXSRFJKY7vEZE dtGvYCc/YqT2ncxDWVS5RLv+nu2o9eVDCykcgYpirtm0nqwtsKVmAntNO4Hfanl0Np/sXinR+67H U7p9wQoBkSyjRJJBjkQ14WVBJ/YHQIwuIXJOM+2CnIP2BLGYkZ8K7EDb6QrH3pmTQ84O3A5YRLS7 ZsAqIsp+8siJqN9nWW0Q5CxEeyIep9cYSrltsjCNXGrZtjy1lxpGvAm/DJUBkEO3huUpAWPNuXXH U5nmIspTiZFivfPjvUOttW2NRnB4qtbZOJOmQR2G3jjLP7XkjpzWuym6nZnDwJBNxU4gNWA0Zzss ToKqKu6OzlJ6ofF4F8zSRlqKxpmOnqSRo96VTWOm9DfMBIp25D9mRy/kHqM2iRVqcYJGiiECvJqP aGyWoOGZwcURDU415n8Qo67gFCk1x/h2tjHCMO4IwwedyoS05qPGqKJ+zbPwD+41Rh24p4eUycsc 5htYK8z3E7+LOZCTWGGMDGqCbLChdo8GkWE+dA2x5RS5VyGizWmCYBHkn20lAEE1I/1CRTbZvGRH jy00Hosh9qq1YGH5GlEhQM1Y05iDvFcQbwIKsnDKcX4OQe8RBLgxDo1dzlTg21wbQth3ggFxeu+l hzN3rKyDQXSP5OFzIEZiJBqysiW1XYklYS4M5v8hhaGl+B/MzjLlBmnGNhibpWFFMuyTAYRwWyQF 8eIahHdhPo1B5PzstfIcq7ThCoRZYq+x7nBYij3fvrZ+Y7FurPK8qXyXNpvB6BbcReOGJJqxCsTe aIUkXx7EnhrkqhkbQMvp2GaQei1CEFll0e76AMLZL91Fr7vJI003qFcYqTGGahbhYODTljBSnoBn VCvlD2MRL2kaPViWyCtUTSPLHezPVzc2gOAAhN5/adC7MniubCCKHhvExuqqtHmuvGYgrv3aK70C u/BerA2M/YGti+cDaMLcqjRyaABLJBx1BknFO3jyVB1DS6N5HwwDhHdBOGo3/YjHXjAzUWjNZr33 Djir3h3GeGY5sPWL7gfg8AsDWNBf3IxepZNojPJiLBIjYxiqZryEEFuKFOExAgQ+CUSt2aka9yAg OFwJZu2kksXcrfdN464FoWmo9bWIMbtFuvmC5zFCPKj7q8fWjMO/MVi0TfwEGA37NtPodRrvy5Gv 3+5LAfr2kaZh+VgTP+iZWxjBXalVCIeMsq8gfIzXwKELGobnXjCsRE+ChG9VsCpIIRCF8v1TEhD4 hut9GkL1SMGRs4ZgcAEiIkAiNLCE0NLfmPRfFIgO39zHgZjBj9rN/1Wogy3UIa7crTxDCPeuSMPR aO3WKC0akgTa4hBdnn7dYpSXxb5p8AvLaqSahLZagx8QBzwWqCQWa7QniBwq+3RRZ9JHvfCQm1+t V6SFV7KjaaGwjJP0M0SZQDh6nNI8+0RJG7LhEYkstldnRoIK5x1E0Sy2obqrV7jyvgAAveev6bMk FoWlEY0SRqw0KIH6VZ4W6p/pb+gPKhtc1AWAD3Kgl8vmbxFogovpv+v7pFk2uyIHnoQ6EkdOqUim NHwU/3uvfZLXH/LRfurTDlOz9j6gGKTBQyqcfocGkZlwpjQ8f8vHUhjFZ8IB5GDIHpDzCKFdiGhX q+krVIohIoeFFalwBtcw2vqqxj7U9zw91WHeQbbk00/51ftq9Q7xPfawjdWLaWAeeD4Ko0VASP+v +1ciT7SVYpoUMr8qfGSu0jm8MqIRM4oFJhzQVY6c6+0u/3BRf6xiQg5EdBFfz+m0xaxtydP/8EMO l4nI5+AzySV5SgKk+8zn3CulGYT21VyLm7UZ8DKuQQSYpLX0gjTwKWrzegadGSF/UD3RrPVJTqXR bryCoTX4p7uIWfznCmxEgTRAU+npYNhLDc5NSTyhsqo5ah+q7zBMaFXBBUO0m3YdhFMjvfe88grx ZwyagrQHNIpOw+AoIvrto6TZuaJn6d8rGw0ekaEortPkDR59wgdsB07Nmgrx9s514xWCo8MJAPkJ TG5GN2uNMTwW5P1BkwH9QbKRroSyBJMKlDeBcRazJo0c9SH5APFTvXAVvtm7QA8cihM6Jq0WEQu5 GkZcb4t6OBr+voNCLTDchXoSnhzk2iWSgRg1PkiDIDItTnLJZR0ApkKUF6LdNCycaD+As4Eg8i/e I/QRd7X2BL8/6XC4g48Emm2Qc7mwBEjNoPq/9ByDyO8s2r2uL+tg1gCmszraV4xKo79iyxvIuA73 +bdOe1l3HOrxg4c45u6x7OAaewUQQtL+bkvQEZVFlqs4hm20MR4PsW9kB+gFnMm4TKbhbCPaZVqo 2K6DGqgwuoB7D008rQKu02dM4mVNtHbf5zmLSOPDOg2BPxa/7GmSjz+11psZr8gwzQvivdavGrjp SAtII4dRQV3E6SUYRbGEZkIutd6hK+AOTWnjE9GRqzjCXD6xNWPoGSENO1TNdUY+wqxhEetRhYKD C3cgJcQiAZHj13JN88thub9L5DRIAC0QMaefOUhU2tmbBI6xAqRfU7Ti+lPqPFTzADhAS/5ZH4Pp lX+F++cIFTl5XJUXJM1wuMlS7fcxhQtbfJPtQFXf/JIZRq5ndkpWcIBseyEHz1zOTHqTntaa5cH8 fKEy4nhoMtG0Ff3SgkjPLK/iRQ0kCSsGWS6iqfDLNt5oQV0zdTjB8a6apx+T1sMkP6OVqjP4vaJj YXXGGspMhqQ1gVIqqxTO6+5NMr28msFCqDm0EG1ahXwqrQgTLJnDOswJMqw0vA8ks0JU9XCcPOnR ZmnU6gtIQ1Pbm3zReuGihseJM5polpZGqbI3YGvP+TVM5OBUbFWu3lXf/pax9V2DziJ+YADVia8r EwVhsZxCLHhQmOCoaozhDhCHEbPL4DowU6rH7+L5eikOq8Vmr+u7XI+M4tW3+HqAUapZHyaDtSrO dmgViTZZ5Nbdr3q8ercs4ZSGHjFPC2zGd+ssO1G6gSGDNMylb/vVBxoYoxkHNHhhSe+F6k0CCc3B Tfhga/Rg3WMCuniFWWF5KUyaV4P13Qcp3q2b2h9MtUYbcruOd9j8ePoIncy0M7Pmunpljt75CkaU YR/kYGyNnuo++MCj1UqJ6or8pAsElt6SRrX/2SKd13X2B5bCYmc/YQkyFU6CTQTJ5h0WSFkSznhX V/DkoDtRMe7fxDWLEChovEMrzWmx39MnOLDi86WZXHWHJNFDPtaaEH2AlNVjdg1ogq1S/MTpfen9 k0Yh/7qEMWwEU0yHcGDdGo0HfVYHdO79EYOFn/N0n8Yw6Jg98zSExVSw4llLJV41kihdwyS1U5lD bCjbeKLCgYBBJv09fIRAtSV8JyWcMJGDkTwqnFeqnn+l7rCYhhWBVVh/u1Y+Z9XrJy3+WMbw0RKU nS2SNiZO+RqdI5M+zPKXNJKKHKAVwlDhul14jmHICn1OuUreJ7epB1yViyl9PcmRKV2eSPlYe/ps Lwt1ujaQBnPel4XyQpkuCxjvL6UgXAnrorUifYyBVCzhDp0rVb6hdUAUJFwyDQHoZhGs9RsEQN+y 1dnPKwRd+sOZHimBeDmVNjxSakMfn0Ha0Ca8i1RY/sIC3WUhCcKJk2oGQ02wQnXPtDdyMP4waNDo E4T/BiPgcHylgVqNSQ7WaMaz2RmEhkFiX0bgc0tzDvVdo4nzmcbZPx8TwC+IJ8I8BsOV5ZwWh4DY FF9doMJ5gfW5/QZdX4rCWQByoIr+Dwuoat08fPm7g8MB0KzleiAcWKo5bW+jt5BZP65w2ziu+EzD s4b3IdRbh6KNzXur2ZhB167YOmtIU6iJWkaIpCLNj8lC+TE+Q/ohOqQBcgagNlBT87lPVwoHSmEi B30OQw7Vps/7XBfeJSiwWHouTdRboq3hSWU+N/yGGCRdaw/IuaZmLQ/RrkVXtRDPkZPpZvDP91dY dIzISXW/nzL0vQI9nIyWhywhG/nLU7P2hOt0QTgou6mGz9MXb/jOASh6HUaIwFIVlunCam4W8cRk N2s1COakX5JPCSRU9zm/HQxXYvhZD0XcDooYRNV+ahjYpJoyqqCRbBXpcpNpER843PXQ4h4XOSSb 3fqc+HpdJHFQXBAOSfXX8RI1IVocHw5PqlfAOxzbFcFUswGB+tTv4wsu5oQgyNzcxUGCH/313Wca arp7i0834GLBktDV0TFcyNDEYUEd6u13sT3wOZ/1dbx/j94OzBrWPXigwik1HiBWCsLJQVwSrJAR BbYJp4feP/3yzQjVfQ4Yplb1A1dB6+XQzWqD/vqF/ME7hEw4MVIBYid0ltAvTkFodzXwvri2O2AK EzkE/aEKBMxIvZUB9uHf+EvLrDJ0qIxDWSCWtHBQqs2AV9Bd/ZGwulpZx2qsfK8/w+u8ipX60OvB OBVbocNUOthVsVL41lrBwJY2o2agTUIbo9dXqkopYL/h15B+aOgcWaLljKTXS3NDjJx+sKrpKF3P nUGBz+h4HhrEG5hbW0HvKU1f2En4c0uktZGA3/bxOQCRT0qf6VR57+ZR7Zkbd03UTppTqKtnTWsI AjKKZfd8qrxTjeZCoSIHZjUqq1xySI/jl4yxQknUG9W+xEeyajnOFHV65XI7c4VKjC8R+yHHt/pL hiAcCBk5QZq+5A3KgQtygnIswvwX5ETI3LCrviAnbI7uUd8FOXsw79BFL8g5NMc92rsg54SE4UfK BTl+HDrg/QtyDsjsfZu6IGdfDoZY/oKcEJkZdVUX5ETN4QD1X5ATgFnHznpBzrElYGr/gpwTEoYf KRfk+HHogPcvyDkgs/dt6oKcfTkYYvkLckJkZtRVXZATNYcD1H9BTgBmHTvrBTnHlsBlnnNCEghA ygU5AZgVddaLz4mawyHWf0FOiMzcsyo7cDRlzwovxSPkwEU4ETJ336r/Az01GcZPWUyXAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image388.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIUAAAA9AQAAAACrOJeJAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEgSURBVDjLtdKxTsMwEAZgSwwd+wg8Go+RSqi6kZGxj+NuHRgywhIc qQML4EiR6kqO83O2IMnZCCokPH463/nOp5Cds/ofcRfI8U+3TtdFDOXSF4JSbnIZ88wtFdX3V7/0 vhMSAF0L8YAxQDfXcoBlOZlJLCPLON+qDfp7IZzEQ8pdLtrwA85CnleB5yViqoCOBlqIDvFRi5hH M4uPVXQdhaK05FKbMLFWFKffuCYL54GUapYnAkGPq1kaRElDS9JR09JmvRCHxhHHKLXFXim1ieIh Yx6arcxzfHkNqfoksLYQ52MX7Tp8bZ317pbl3U5yiBvBb8Ykn/NJMu5yGaoixv0kZoyz/UYWf1EP 1MvMNq3Q8r9cwnzrpKQvK7b3cvkAYejYXwd46b8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image389.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG0AAABGAQAAAADu6CcOAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEWSURBVDjLrdLRTcMwEABQVwziEbpBPQIjdI3+UJcBmIER+OPXn52i OFIl+oMwfCVSYh/nq2P7GpoKiSiR8nSXi88+AfXViX+im+X+L8kfivGTR985wwUN46Bm1vx40cLu 7mrysrAF0M+YnOgAjAF4TbR4m5h0Jr66igrgJAs1VZtQEgM+feQ6UROPihFSNEhGin4DjKU2ssd9 BJ34YHtoCreY7MYGA6w1o9L0LbLRcVWaKiNbgwzn/470lrGTmS+5o8iv+2ZVsXUQBiF62AkhNshJ tOKRE6YcFkSaqz0EfyiMHdlf6JeMXY6+qRjNPNhZUnLeuifLSpXNoeP2tr1ONahTRePpSEZaHyct 0/k4aWxEJ9N+mz9Bu54dCEK8FAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image390.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG8AAABBAQAAAAD3GMeLAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAECSURBVDjLndKxbsJADAZgb4y8QfskKA9Q9Sn6EJnQjTwQQoynTlXF kKEDU3GkDIxh6kVKLn+d9JKcKa2ATPfFPvssmRB/Ld1L/y+rW5L9SpMVG02cca+pSp0S3SinO+fd Sa3HH3qgPAJf4Rk14EpJDclO/kSUo4+YyTRvE5nl+CftCjBy4SmQhY3BR+BhBlPbYXzLKUyV4HWg leg4gt2zYsb9XWEuHSy4ryx0tqPt+k5MFduZjmLg6aWaR3SfEiVKTE5ED8Lf0YmFJi6QTEc/MJ1Y CB1GYuSzYrvQ0eVVZLdr+5cEFmvhWCrDtolWpcTWR3TY1BFrvLuIvl+PG5bwIr8Bg3ZSGRUk4uQA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image391.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALAAAABCAQAAAADflmHhAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFnSURBVDjLxdMxTsMwFAbgoA4dK3GBHIIDdOQYGZko4gI1p4KNdOvI ARhS1KkS1GkFdSo7/vFzIie8WBVSkfBgx5+eXyz7OUG0JedwTZ0asG47xqpdwlhSZ3/LhUsgrRjw EXiBiEb/Px8FigpYMjYu2n/cdSyg6iG7SB34OrCjOhLtjt5WKFOYSZ+VT4/iYWSSdJZybpII4nLq 2K0PfONZu4k8FMgpCcwYomN3U8SPqJ8gMs6Khrn/pX5l3JxJdRVlrU/wvuGU8XvDWeAdsbn1vJ7i knjZnJPEh2dk+KSqkoFFTkOGL6pB4h3N9w2nKOctt6WaG6HovGrGOtfE9BqkHTm58FxNw9tx80Uy gVwk41yH2kjkcxfdZ9HPHXgh+jsJjN5OurojXrkgWaacVR6ueMAW53F5T7wbRG+JtwO2J3jDeU1s ZpzpOhS2EIx1nA9xXtGCNwvGPr2sI2whjxGGkCrGP9uf8DchxlnJM5wTaAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image392.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKUAAABCAQAAAAAeEStNAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFtSURBVDjLxdMxTsMwFAZgbx0jcYEcJSMjR8jGhMoIEqjuDXoE7oAE CDGEAWaOkCImJNqEFoirJP7xsxsTOx4AIfEiOcqnZ+fFeWYIhGC/0JaGytfaDn2t7IS+FjTI72mu ZueS+7oBzsBDuf+pG45cADNXG8qjOLTKUbUDVXm11d1OlbTDXLXTUmCeool6StutXp1PR4IlB4mn +nFsc+fJl+7TMFNaLDJktAKaESakR6SqANJLtFeYZJ5WdDtNQqr3YS+o4dwTrSujsasvRlNnBbHQ +pRgx2hECqNI8Ua9w9WllWfUZynepf4tRldGY5Tqg9edqpKE6l+u+/fB7JnWitektasl787Fequ3 LMq6Y6LeJhhjx9sVrOqS7broh62hi2kvF/Bzy9hRafQjd7QxKhHKHep9UC9IX329Jl26KqKbgAJa n309V9qM3Xo57qh/l92B6n3xT7TGo8RAWxTtUCWKzVDBiyqggfgD/QSz4BXUZrdBXgAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image393.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANMAAAA0AQAAAAA4PTBOAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGNSURBVDjLtdQxTwIxFADgEgZHfoADo6OrG5OzP8HJyTA5GKOkszH+ BHM/gdEEwTIQGBkdjJ4bIdErxuGOHO2zfb1e7hlKDMYXckn78d5B+1oGwXhjfzAJGp8YnFqEM5Gb EdSE/9iIqXGcKYpJYrp8pY3096brQVP62cwoyM3YPW00nZlfYu3LzCy9aUmM5G1t0ZZ5aWGvx2G7 jQI1pQIlrH2aqQxtYAz/+9Sbi1yAvsBFLvK6xJaqsHlyB/qoYk2YqbmzyXsbV7+SN1Njtw8y+aDW byxVUlrGWDrsZKw2vGLs8lHqTrJgjK3JExwGSaBmV4CvORkdUovE8GDEfU9QK7vX9Uvd2mrHjGvG OLjvV3pJ3ZtxG3ItsW+A7J/APs1XjWoeNXyXsZsNdlrse8tanxM7c/YSW3sQFVs0z4MG4A1r9mzN /dJOil7CvF2TN546ywCunSk0s6ugY3+O/NlUsT1/ztKwPf20VctaZhd5jxpwhfdEvuaeAIHrJZzF 1GIFLfN0FlHbdJ8F4l/sG4yjLkQjhSrqAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image394.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMUAAAA+AQAAAACzFuKHAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHUSURBVDjLtdQxSwMxFADgiINjcXJw6OgoTrp1cfeXiAriiUrj5qT+ BEd3xRa54RzUIoKOCsW20EFEbaodntLePd9LLr3rnYciNTQll4/3muTlKjCjfYh/kXyWBGqocvCH GPiDfJ8toM/3O+1pzIrJkKdMucw666BlH4NR0yNpCyEkj6qmp2OwHvYfpTcvk6JS94Bna4WY+JE0 Cg/EFSuf8RiW1lgqZpqEszmRXOjB3i3iLsUoL5ITcwg067PUIzkdkGct/PCRc43cGXnUUtAxRnCK Nk4TyL/TM9mO+rvVC6W1PXX4kBDP+9VjCWg/lU6/OPEYOgPVS4qtqeIV6NbOJ6UmTCuisG1MiDkS xK5OZrJ5qMtDMZVGPkN4ALEFyLSYOfMNoUgYwfsczZ1JwOW8v42wrSWQsIjVJZKqfMS1ul9CKNkY hZ4k6VKaInYBAYxsOJEcDshKmWSdpQKTLPtWNkmkI0lccIsU4PxKpuUqZzskeQdYALgOpXWD/ZgX xTHHej8zE5e1YJbkzW2Oby2qpgPNcng6dJmgiPqayFe6BApD6dJlsuK9SpaTUOgytfmsd0jeJeYU XlmhjL4pDtdH1m0VfFsJz7wnEuP/vVYwJck2ZPkCPv+VsvGWWL4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image395.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKMAAABCAQAAAAATD1sKAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFiSURBVDjLxdMxTsMwFAZgMzFmYGDMxDXoEThCbwAjA4O5QY/QW7Ca HTHDghLEUFXQOi0ScZTGP882thLHQgUh4cGRPv3v2XEchsQo2S+0NZOMtQ5TX2Uo6Gthpm4/FVRd 7Eb6Dsx1Mvuf2nCIDTAbKu1emKcugnLU3Ugp1wadeSXpxllaWyuUE6i8p+b8OWXZoWKnjzxS2+Ep ZKk46L09+VnJ5EoYEtdQmSZqgEtStwFxg/ZCd9xke0r9uVZJdV/0LKmpbJVfGd06zUPW6pvT6aCD Wll9megTowrISOEUUyx39uXBrXJh7tkUr1Q997p1mqMkXXilckX3l9v727gzs1rz2mg91Ir7/2Lx pbcsE/6HoNUqxg58h6B80Bf9EfbgB+spEGerPKUfRUo19tLjlOoHq5tIF1bXkcpvdBnpndHdebSH I3t/1xieDX6oLZ41RtpBdmPVkM1YwWWd0MT4A/0Ex+wWqMhg1ggAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image396.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMUAAAA+AQAAAACzFuKHAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHYSURBVDjLtdS9SgNBEADgFQvLIBYpLFJaBivt8gi+g72oIF5Qyaaz Uh8jDyBqEeSsDCJoqRD0hBRB/Nn4AxPI3Y4zt7tJzN3hD7pwd8t+zGR3Z7MCM1pX/INoxEa6hIj1 zJjfSO3HMd3ccWbM8c+yaQwlbqdJyD0/PSZT3jOlJTP2WoMTPW6egZSFEKy6aZ5kDAb2+VLCxdKo qMQ54NHbUrrclW4CPhVpMSzPEwkpknA2ry9589m9RNyhGOU70Vf2S6MRS9CX9md5YFHxiBrEsrRZ 3oYFZ2jhvG7+nbii+nwwv4hfNLd7jLdmypbWiqb1NNBt2rDwjqoQR8TVVL25fqcwIkoL0yooXJsQ Yl7wdHtxMpPNx7g8FNO4K2QId2BoAjIpZsy8wYqEMbzO0diJBFwpRFWEaixawhI2l0maso3rQXSI cOhiFPqSpEdpKtgDBDCy4Q2k9klWj0jKLA2YZtlzskkiPUlSh3qFArxvSVGucbYaySvAAsC5lecL 7Mc8Ko7Zj9czmz+91XMkL/XW5NaSannQOrK7Q4cJKhhfCvKJDoFCKz06TE78J8lyYIUOU4f3mq4L /1ViTuGZE8oYmeJwfWTgqhC5SvjmfyJx+O51ggkZbX8sH0ZpkWwUx1WdAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image397.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHwAAAAwAQAAAAD7/yMEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEiSURBVDjLndIxTgQhFABQjIXlHED7LS0t6Ww9gjcwFibYsRcw3sA9 ggdYI41xyi3Namaw0MLEgBZmNmGW7wcGlsVoVJIB5uX/8CGfwPp4I/+ExSbutjIwU4CO5SkCP/4r ECsYw+k6ADAMqUpIEVcoJ26tBtimYPcw4loPYPCncym8gEsR4TDAJEI/wRr9cdn1OzfxAiye8pJD j3XU5YvpR+o2fuIewJI4dgg5jhF8uKOLcMNCgjoDmZ5QI5gElsDMjuliA1oSQGHEVHw00KqQohEM dBKkjqAuCng9MqAzOFcKoaUJmIdGfg8HCM+ywZRdDzW72X+fyzMpbmehdIZ3eYClFFZGAP4F7j3c BagQnqCnHEYBfCPActVSob1+gr/1+ieTs7SWTT1+GgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image398.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL4AAABCAQAAAADBX1FSAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHQSURBVDjLvdQ9S8NAGAfwOHUUZ5GCX8JFyEdxKEWhSIdWIlh7o4qj g6Ojs4KIVo1Da0fnWjWlKCqSJg4l1SR9fJ7Lxbzjy+BBubv+7n/N3aUnQXpxpH8GV9RjgHYE3v3R AI2sRAJaWXAkYD8OJ+mJ0WSDg5M7jycaIpGAw9hUBsNBMAJoYoc5DDYE3CN0/FVgG1QBKnZ0f8Yw MAZ9/cX7frsahZvhlQelAgt2F+F2OPCgooShlrvzwMwrSjSBYEqSxEBRVrGufUFnRUxVDCcuZOgv NRlvb87KHGy+Dlp97Mw5aOIThjcQoymVjyf8bTL+DNsEzUIAe6JRQvgYdJOJCsK7Hjzn2BINhVY+ zISUqYoE9lMA/gK3OIQeN7wlYGXBdRbEC52K7YGZh1iKoCehSYkyn0i4Xiz5G78Hb73MkZwcNXqy PcFHq1g/TxK4xwS6ai/zG0DG+rVMwN8OHGsZImGAxlLgdC0DDhpxMAYy/z8jqKsR0LXLdbwBCBQW ha+EB2ck7qOm+1PtsiqfalpGGHW0lkY3wNRMe7E+V+dnTicDXXA1sVdlsL6BBerfBFACa53A2aP+ AziyONodMO3wtvtXJc5spQIWC34E0fIH+AQ32bB4FqfMkAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image399.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIsAAAAwAQAAAAAJb7TkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE/SURBVDjLpdMxS8NAFAfwFoeO4uxQcHFz7diP4tDdqRCnnpubX8HR zdHBiukgZNNN0VKugiIdTFKwXOsl9/fdJeclphjBIwe5H+9dcu/uGvjZpo1/0qgNHHVLNOHA0Aek oxRmuI7imqikJYNq4rCWXml4Bnze9CwtH4E5Ra3C8feCxtSJ8M4rtHD0ZMklvlA/1p99KxXHN79f IUE0K9MdUVCtagQ09dsKeTEMIW7YNtWPjZJ29URbbTOFcBRcckcq26ELI4yIW7qn6VuKfTQx2lTL DUMcwgNbTHAeKaosUUSbzCiR45oSfUN6JvSLxA31PI6BJX04DuFpmuekm8cMhb9TXyfuqZnClZ+R 6gx2Oie3yUGK7W4eJRiE4ghTSOZIrqMHQ/s5xbqEu3iWSE5tVFa9qHCiRbY5NfTHC1OkLy11FSlo OyuCAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image400.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGIAAAA1AQAAAACSVQPsAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADRSURBVCjPtdIxDoIwFAbgegKPwDEcOZJHIJyAI2DiARyMYYTEgZHR wWBNmE2jxgCx9PeVImkHDItvIPn69/WVAINVGfunHo5aR+/Zus+dJ9nCkvJbe6fX2YrGvtgD8l41 PXkCVKOK5Dtdr522QIPjkJ0pk8FOK2yWZaIHCk4qgUty9REInYlmyVeUQetFjfwAdLjFGXuSor1+ 24r6UJub6S0kYSSMSiNuFBqlqtdQgbSkGLMkSf68L5YKJyscOZnvaLOePuVXluaOMCkVzP0LjD5w LoL0B3pgqAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image401.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFcAAAAYAQAAAACnvVx4AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACeSURBVCjPjc8xCsIwFMbxBx7AQzj0FOKNzOjUvtHNq/QESQbB1c3N RHAQHNq6WCGYz5eIWgfBTD8+ePAP4f0i/WcbkywqOjCD0c0YhnrjZQuuhfu2XsIj7NdoqCu9+DZt xde7hxuFMrnPe9Avy/603hXp9jxp6LjaKovL5rRwhIixlRgoMVix9HBtUts8t9WVOBY52Q/6h7Yf R/753wdkyer6eIzA1wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image402.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF0AAAAZAQAAAAB7wx8UAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACQSURBVCjPndAxDsIwDAVQM7HRI/QaTF16IFY21IWV67CB1AMwMnRo JEakRlloqjT5YFuiWcHb05ct24SlPP2IOUc89IybSnEPihNjDFkyOu7fXPoliYLrMwM6QTjW2y/w CntyOK8aoMQ0exqAokWyAgPsOlMVCNGTRVo3SMDDMT5lKj1hkFHJCpzuXP7zA8YbSNEXJXTVK2YA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image403.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEMAAAAYAQAAAACJ+H3qAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB4SURBVBjTY/gPBQ8Y8LPeg+n3QNZ5OOs9mL6LwnpT////4f836h8w vAWL7QWKvf7/jxnCegwXewsXe/dR/v9r4VqXBIYj1fv/P99e8w5o72+gMe3/3wJZf4Gs7f+/orD+ AY0R/v8byvoPZv0Fs74DWZ/BrPNY/QEA/L/EsEPyG5QAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image404.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEkAAAAYAQAAAACe2u0jAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACLSURBVCjPY/gPAw0MBJmfgeTz/3/3A5mvgczr///aA5l/gczf/3/v x8rcCGd+3w5k/vr/j/nr/+/rwcz//4HMfiDzG1D0LUTBt0X1/98m6e/uaGB4X/b//73v+YJ3gW74 AFT87f//20AmkPoP1Psalfmo/v9/oD3foe5FYv7+//89lPn8///5OPwGANql1fF78ZtoAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image405.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIAAAAAXCAMAAAD0g7cCAAAAwFBMVEUEAgSEgoTEwsREQkQkIiSk oqTk4uRkYmQUEhSUkpTU0tQ0MjS0srT08vR0cnRUUlQMCgyMiozMysxMSkwsKiysqqzs6uxsamwc Ghycmpzc2tw8Ojy8urz8+vx8enxcWlwEBgSEhoTExsRERkQkJiSkpqTk5uRkZmQUFhSUlpTU1tQ0 NjS0trT09vR0dnQMDgyMjozMzsxMTkwsLiysrqzs7uxsbmwcHhycnpzc3tw8Pjy8vrz8/vx8fnxc XlwAAADtS9P3AAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAu5JREFUSEu1 lm1jojAMx6OgKDpQnOgAH+bTduLm1JuTEb7/17qkRa0TN/Tu+oKHNE3+/Jq2AP7HBj/HbuTw+TnK JY8cwYc5fDLCR8UX1bq6oOBCcEfxv5HAI6g5R9DLVnBBgK/YbySAtZGS0oITHseeS3gV+40EcGM2 t8dEw+sIIKDxkI6+lYAW9hProKBxrYBBYu3kaElgoYfRwEO807Lm0hbG3cRROv3OC31HpId+qDuY i8DmiAzqWPdlNEGgaHtraPJXlDIUyJJ5MLSSImBDagBfgiCOg3fMQ0APKofxFLEeKgSmGtp9xBpi bzc4Y1AWAlwXxxLBiF24CI+llIeAiYsWDXz6TRcWoBJof6JNUzKkrji1qzL2ifxAWAOhvQZwt3ei 5zPZwnBq9j7I1OLqewfYo+YaWAFAFfEegCDtWOZpgx4QHMQw5mtE3oWsfHWAtgHkDJv5uA2c6FTA XEdMaHRZHS1qoG2/JXRrcEcqwOU2k9/YqKCzobtWF69xOntfRIzIxV74Hva69IEWttosQMaRi8S5 ZwJp9e9Hi1XQXjdZgCw2SUDvPnefG2wVdhE9mJj8GmTMEoeH50ojxonTlS5jIQAq1IAeaYlV5gTy q4CUgBAgCJSkAG8+9+bmbC+AxN8NTCkgq0xYAEOi6dXnEpIkoLR4bZJLJoGpLQQMkRZaOgWa74f+ PVVGSqCGVoIfHq/E4HOm7gj7FAwpLq+0XmuBxaWXElAEAAY1N7Kn9UPxcicTcLWJ9kmVsUwG6G6n qmrxbCX91503KGK1z3iKy865D2LZSApGf9nHX1BawbZgEAmVQOGVXIzYaK1dNQPXwKxTeNQpZpX2 1swJ3lpVjHkeEz503A4v5fPmPT2Z00IHreabo0UDpqQK4I3b3GFgnCwCuRNyV0tgnY3VUy4zTx7j fqHk+Nk4nIZmjc8C3mH/vkUNeBNRcgg4noYm4/0n+bFXdKK8Am79H8iH6SoC+UJe57Uc0u77XQuH 8AdzO2NRwBBVggAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image406.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMkAAAAiAQAAAADdPsDpAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE5SURBVDjLrdK9TsMwEAfwVjwAMwNko4+Rx2EjMwqt0wk2ngDlMRBC IpEYOsLWIYIgMUQiEIMKJK2x//UHqZ0hiIHLYuvnsy+nG6AvosG/UtFPdT8t+umzQ7FLHwcu5Xa5 BAss3cpvEyuQ2NKczy2JDtX8zrMk/MSh5sV3sia+m8WTdt3sEmKLT0ve2AuZphREqF3G1XEv1/9g iE4oSEucXoGq23f2iaQxhXrkcjBVFMrGqoNfKiucSWqAkxtJ1bsk4aNYSnpkVF5fE1xkwPceAwPP Db0qGr4RbE0R8WtJ6bEHyiRVJssUzR90FnD21NLQUKQpHf/MBg2fR/otnVWtTvVbmmbnRaAr1B1a HN3rCs1EcWxvmgeQrLbDJhAQS0lJLYEcOjORl7lDYtQdQIe68QvRfor7CX+hNaTeLYHNGPeyAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image407.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJoAAAA5AQAAAADmDA/6AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFcSURBVDjLlZSxTsMwEIaNGLrRR+jAQ3RAiBdAqtjYQEVi7ZgBJIuN CR6BR0k3HiEDoiAYOqCIoqoJiRsf55ztM9QiaqPkiz/5lObuVwRs/qZia7l00JKl8uiStXQYsaxS h2FQnlrcJBEJXXJ9TLiUdz0vZU4oAPos6ZVkBTBxUg+WhAp0UF4SVNgQ+Uh4/yUD/C9P7xleHr4w vGxSxlTM8YqnTj1QZnjNaJV5qewspEeH1AyWFQPlCvTuqu0QwUoAu2KZ45Yc1kLsEYTYQTmWkI+P zA4L3DnDqczKdhoIky/z7gtcFpSlgv4oSnNXk6z/yDZgRo5a+YbLhgLW4Dn0/WwoNihl4qUiqfDh LOdwlVKzAwlwfU7zxHwBx2ZBNxfQD+ZeECd4sHyl8jPd20gIDCKxweJAnlDXILkN5AFt1fvPgfx2 9U+BVE5+dMkv+yAoY1+GqPyMyYetvjY//fMS4cfqYcgAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image408.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGoAAAAZAQAAAADx7IZVAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACpSURBVCjPjdChDsIwEAbg8URIZB+Bh0EgmtIn4AkQk2j0QjqHQuFY thtBLhuCkKr16PW2ZlNQcenXSy/9m+B05cnfBDFjOvBFRWNlmEDFYHXMk0fYMQ/c9XQA6yojukWG uEthSbSIaoNOQWdLppb+yHN/CaO07FHdOkuvskx5bZm1CCzbJnZrERm7BfHDd7dlcye+0YlT71bP 4jzmNWOOCU0kzDnE//mTX4S9NblGOm0TAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image409.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD8AAAAYAQAAAABljRj8AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABtSURBVBjTY/gPAf8YMBkPwTQ/RKQeKvUPzPgOFtmPxAApTgYpBonk Q6Q+yMfD1MjDRMBSX4X//y8XXOPG8Hn7/3/Ku+e9Y/jfDlS0/d89hv/bgYzr/+OQGEDF/9//3wdx GJxx/38dhGH/B4vjAc2zqPVXkwcNAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image410.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOYAAAAeAQAAAAAQ0F9iAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFoSURBVDjLtdPNSsNAEAfw9Amk5yJ9jApKcvRm3sA+gKB4itCPfQHB R+gjFC/2ENN460XwpqhpA/bQg7Zr0DTqZvfvbESNKfbWDBkYfpnD7kwMLHlSYzXaZ8vUzKt6L6iX 13RB7XxvXNTaH7UK6uT1NVymcUFd0guTPyKJodpaEzyvOTGkYLAqx5cG967GEBFke0o6gZhNIqgP pnyowOCC30NOgfP9jSr1CplQ4TDQt1sGT/gdk1MLPlILc0uIhArH/tFbXz2FpNLHHKRU9Gpam1pd Xw1DWHirlmKtVHQddJDmtK5PEf1qV09Q66k5DHYCGyjNowppsN11ygflL224bW80utaXkTRckXgj 3nHcPZd0IAbNo1bfXJ9VSR82D+W4b4b1k7Okp3dDAKIFFarsIiWTlOsMNxSkVIlGThXlXXwrVVEN qZ3a2SwARuMBOMXCXqks+/+ozDK1hxQL+pKtGL0Wxar+BdJP6AIWvyZDMXEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image411.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANgAAAA5AQAAAAB8Q9hnAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAHRSURBVDjLtdTBTsIwGAfwJTyBD2B8E/YkXrh49GACXmRy8qYP4IGj R2NiwoHEYSR6Ihw8cCAw2RKJhw6MQg3N+tmv7UbHiokm9tAu/e1bWftnDmxvzn9bU49TiwV6pL+0 Zz1+Gnavrjs9SGTZh7c2/Sw+AoYjo1aTKyV2m+E1t1lU6uM78uNO0eAskNfexDQOA6AcWtqIYS+7 wRMwDiVfvqNvPpMOmy1IuJiFHhqYxoLURsr64KZGg1vgps1MO/Lyxv211VLremhv/KpoUSzrXvml YZW6NCCyj3k7szGtqjpYrA2zEUTs/GueGDaNE2EDuWfi3JbaGPaD98bjgcOkifNeMsMYPMChNjEd 1pRRZUNoatNnpHZLWsNmoEz0zgJ4qWjix3JXmKg7dbCVAe5w3JMmzoiEdUsdCV20qm09UhNRc8Zz m42X8tyXRpbA9/FGcccqszRL4LsY0MxCz8xSWpdYsmSxLEs3GFC144UstTCgvvrLb+blGoOWz25m Fz9Yy2JjWimjtbv73bxhlugJ2k4ckbwZWSIw2TDxqivcs0CcHAEvZ2J6RbcYfjnwhr54epfbbYYr c9g0hnMU45kUbIrGMJ7MtPRbp0uoaVvaX+0bRSCe63cLABsAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image412.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADwAAAATAQAAAADkfVM8AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABVSURBVBjTY/gPAR8Y0BjvwYx///+fhzGAIkf+/++pv//yA8Pl+v9l /+8/+8DwvYL/2//774CM+v9t/5jfgUXKYCJl+6GMpvr7H4Hm1MOswGT8J8gAAFM5iHK54GsgAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image413.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATIAAABBAQAAAAB6fBWzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJ3SURBVEjH1dZBattAFAZgmSyy9KIHMHTTA+QAukB7hh7DhVCGkgPo AIX6Bj1AXSzvvMyyC+NOwYvsoggvRu5Y8/r+90aWLFNQSEOJII7zz4c0mnkzk4QGXcvkae7m9M9P f3P56Z/1MLca6OYDnX+cq/vKtw5f8uh839WtM/xjnTrXd+HoAj6KQl1x1j2TH++M+6zV3Z65tHF7 fOxu1Nnz122c14/HufzM2SZy2smX7Q5mmPN53/1Kxgiq5IIekktxiNgtk0nHlTp3B7Ojiu7EIWK3 pVnHVVoLIfVsnThE7EqerdZxj+WawPLvnxrxe1Qn/ZNGvjK1cBxx8TnwzvtOpCBpxd9hN4joIz83 pHXXZeq2/H0VXUYfUh6XSXQlu7e0OqSvuL2kMW3DG3YchQnmI6uMuHuixZXZBv+Oy7CiBZXhs1kj whpyvBc4caEa51NTBtrQ0hwMBmROa0TsRo628bkP/Nyp8XC60OroPF3jfi66e7mfC7vNDCPwnav8 m4Fz+tyivmv6x2ER5huLlfCVm+bmByJ6D2frqT7X0OJ1asM1nKMvPF3sENEVgvzgOuOX815jseID z6c3ViM4Q11n1Fl5E3VGHOauM788xHWmFWHod2ol8mJkZKKr417EQx/QbCWC89yX1nkUJ4Zvz+FO HEc8pc5xubZOip3rORlJ7cNp5FD+3fVxqetjxO0XcX2IW564f77ObRsX0RUa2OfbX/jWM40xiljx 2E9l5Xu0dPbdXv/ypn+ebOtuz1zauD1adnQ8P3rONK4mqcrjeXTq5DwqdMalKo/nW0ZxnWNP0PNt pRWU4SYDz8uh5/7LdUP/H+pf/839AbqdPw4HDZq+AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image414.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUcAAABBAQAAAABqHFtvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAKISURBVEjH3dYxbxMxFAfwm8qYj3Afgp37JiwMTHRsJAbcke0+Qr4H Qw0CKQtVBuZgoUhAhVITIbhrffbjvb99LqFGugqKBB1c+71fbJ/PdlLRxL9Q/b4Ms/3mwa/lT+1v E2Vopkpvpkq6qfQFaLP0+FiUriC7LJFVGrIrSJclslpB2oL0WSL7No6+KsghS2Rf15Cm9OhZmtjx DaUureeTsaLjY/2TcnNdbspyfV2u9+VJxWVVKY8yVFWSx1XDIc2x3Gc9ELVBJJckLcglQUpslG2Q sEguqQ1JbkiLlJhIizrm7uJDLTHDx0Q7hPQmzXOV6jvsxF1eApY9QnqXpE31ntwWJWuO0RHvPOU5 pHt2o+QPc9i9QMk6ydB4DulBRXmG+isOf5bNxuWgXvYLOvJ3qe4VZ0PzDvI96m/mVONo1c6Exj57 RIf9KbUe76XujMjzfiZ1XhwedyYl1TZYOvRrWnoa7mhq4+jn8inN0jjZ3UbWZZTWy1OQSVL6VN1D 0hhduwUpe+8M0sTRdbcY+wzUzUldilSXJtCnky3dZ6m9PBGpr5gnryW/s24e6GIh18oFd/RBZP+U 1LBCP1/M+N553LnHKfRpplt57wHXgrz7LPmdzR2kQzRJH6X7QXL7QQfJZcut+qNIF6XERml4X1n5 JyVJC7uuI2PRj877U/NeNdS00m1D0oK0tFiinyZL2f98FAgHQk5IlM+rWrISuzpHivMiuQxZHkdZ XclbuRlwxBSlMmQJhOwtjm7kKsAiosTFgDtZViNmx9u7ME9IdIdskquCHLJEdhWlLUifJbImyq4g XZZdrMXvzUHymL6U0or5msasosnfxZN/XfwXcrbfPPgDv+v+ivwOVla3/82HEuwAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image415.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAcAQAAAADQWXt4AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABpSURBVBjTdc67DYAwDARQb8IkdCxBxxQ0CGVHJnAHVSKEFCMF58in QQjcPF1xOhPyMb3YK7YSv9AIx7RPCmGyYzCByQ0V+EaZDohJXJA5AVOSq6yd9IltCW0qwActqEom qsvg/F1/vnsD8cWZn4DaH5UAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image416.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANUAAAA2AQAAAAB46+ECAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGkSURBVDjL1dM/S+RAGAbwAT+AHFZisZ/hasE0tvc5rA47FURn/QQW 1rKFIFhcZaGwxGkECwvB2iULKyiCvuaETGB28vjO7Cab1Z0IxzW+VTK/eTJ/IxCsXHxHu5Zhu1dh e26ybsBUQy4CLg/COZi0ei2ij6YnMcWW1iyt2RHby8SE2JzYIVsxsf2iZvG0XSFsA+gpS3csyD23 eCrOpOEXDdXNxcu2UWXvnNsKskD7N5KzXNCGVmZsQ6lhyQ3SA/1h61OrtCJ67ZgrtoVz0F4u3kDK luO3/q4bgsSvGJr3ZQiKbT8a2X5GXZISvVg7g6zlkow4tzXfG+XIWX9FcM1BeXM5bw+rdFLlZEbL T/6ba84eb/VhNU9kFD/s8hLuNLnxMm1Ls9AUg80mYzO23BfDdoEdNtKJN2tpPEvNpuQ2Gy/BG2/j qDqEM6jCr3Xg70R5RpxL8BOq2r/KjiVbW0SV+Ts4skW+0okQUSE/388u908wVTXL54N2yjkys82N h7eZ9mOJTw+zc775psEel2ab+2UCc/EVyuGLHKUNhn+zToPh/9g7oXJeb2YsXmMAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image417.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACIAAAAVAQAAAAALQwF6AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABLSURBVBjTY/gPBAcYsJB//78/wPDAuv47kP29/vcBhiPv7IHk5fz6 vwcYvufXgsl6JDISRJbbAtX8L/8LIqv/gvTW/n0PMvMHNlsAinBXeXbTRX4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image418.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAH4AAAA2AQAAAAApUxAkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEkSURBVDjLvdKxTsMwEAbgQzwBI2LoAuIhEKSvgXgG1IEhA1T3CHkA hmy8AAODK2VB6taFFeFI3RtVCDko8R22k9L6MpQJS16+/Lnc6QIcnxb+F+hGJs4k3A5AR4AiQUin uUiw3gtZDDUcxtDiZwyUNKLGaNOH5cr1kYSamlooL9CEZ3N3X/gB2GB4mZfupjyD11VXjdd0TksH bxO0AWp6JMPvYCZTWya+PqqV0R76BLHqE2jLK4CR/YXrLtGwWnzlDtLL7iuGVXWnZ8Cp7aDipkIP 97brVDsotOt0aqsAhQP94aet+3n9lNnOKvnbj72BJ2zhYBeOVe0g34IqxO8whGfGaFFKMUe7PTqR q2wIBfA4hrUo6s5YwiCBmQTeAy3LxJ/hB2r/H1UyttPHAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image419.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIQAAAAcAQAAAACICiokAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADPSURBVCjPjdGxCsIwEAbgvIA4O2ifRLr4HOJT6CAawcHRR1LwDZyt dasgNClCUzhz513s0OpgAwnk43LkTxR9Das6SdGCgiVvSc6CLcGO4tE1xFtVLD00BKzK57D6bIyU lFaZWUtuLFSOiPYO4xNgXGmrnuTWRAvnUwM+9ZzixWIj5ygxQNex5NJSs9vgwBzXw4TFaKnhU4mc Eskmbhr6JA8R7nw/w5ho67CXAfYv0qcE/7m/LIcgdYogOkidVATTIHXGiucrop/36Sr/f/ANVtS8 i/dl0UIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image420.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJIAAAAcAQAAAACiutuLAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADaSURBVCjPndE9CsIwFAfwuujYXRDBMwgeo0dw8AAdHDqoKHiAHsch iBUH8QROJYNQcGnGFPPxfElrqphFM4TwS/KS/BPAV8uC3yz1WOIxbnthh63JQzPzZnramHgZ012K /bq2bAggOxQ0WmlMZUGOY5XvrLHGlNlKeyCjTztT2IIejVkEcjmojVCIQV1n8QQEWRmrQkE1XrDP 42Qj+L5edzKmFBo0VoXE2qO1i62XYL25MYJWFQDHFMMy56Z47gLfVrqQuHuvzwpnN5fVvU3YZco8 f+Sz899//gTIw+ZgVszYLQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image421.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD0AAAAYAQAAAABheMjBAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABuSURBVBjTY/gPAT8YcDH4kUQOyP///7wfyLh7////7/f3/2D4CxT/ DGN8vc8PYXyDiPxh/waT+h4PFfk+H8R4AtK+RoLhx+f6/4/vz93B8P97PciKCiTGZxDj3w2G/19A An8kgFIwh8EZj3E5HgCVl66u7P/2mgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image422.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABEAAAAVAQAAAACIhzhBAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAqSURBVBjTY/j/v4EBhg9D6e9Q/BiJDcNf2RsYPucD1d2H4u1AzI4w A4gBM/kwsdiv1bkAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image423.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEMAAAAYAQAAAACJ+H3qAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACASURBVBjTY/gPBQ8Y8LPeA8kf/9/LP2A4D2R9+//uPkTs+/97/5FZ b+r//3/4/479A4a3YLF9QLHX//8xQ1iP4WJv4WLvPsr//95Rd+QBw5Hq/f8f3q3RBdr7G2jM7f8P gay/QNbr/29RWP/AxhyBs0Au/QtkvQezPgNZ83H4AwDsrcWpfYrLegAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image424.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZwAAADECAMAAACcNWclAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAMBZJREFUeF7t HYeCqrgWFBAQQRRBEcHeFTt2/v+v3qGogLQZxr2z+26mSgkhJ6eXIObf9mtnAPGMrDj6tcP8/xyY Fzjogvv/nITf+tY+4EzF9WucHdXcEwadN8XGbx38f31cXuCoFEdwZkFz3nl41YfKRegYGPpfn4Tf +n5e4HRu5lLfs2sHOqjaYMXZEJ0Mqd86+P/6uHyY0zJFo1m860YBXpstYdRwy3aYxl/M+UOrwAuc /MVsaVpRvcwmMJqbRF1a0q14uuT/0Nj+7x/rBY49GdS+09SL//fz8ism4A04HF79FQP7OwjTfAPO 30n5PTPwFzi/BxZvI/kLnL/A+cUz8IuH5sEc6WRrn3pjefvFA/5/GpoHOKeVYcvSxIWwRWlN13Ut UzPhbuvnuy3Lvdajs92f8Xbr+RmbBzi6KlmdLQfmfQB/W0dMEPqKTMvf/J7Km+n0m/fCQ+FWOsPt 0MMmy/1TeVqBMWQZP4tmhI8XOEPOAg7aMtEa/G12+DI/aI2+3wrd6vdvhjubm1mm+0Uqy+2FareQ 5f5RYUbbpOj7zQsc0e5LLZr3ktMh2ft+x9adso2K32462MiztLu1xr7fJPn799p3auds4/cqoYUK Z+YLJn5YEJbh0zSNrMCZOv18t+lEtpWHWtT5+2001b5/s3Vn1vF7gaOBGICCp7qFX5xBjchslhxN zub35jKuPJt1fr8VsmJO1vEHzTe+tcJhGe3RcjbM4f7lmJN1/LG2NX2XTeHRpn8Wc9RsPOfXYY6P CHDY/vtEwbozI+ZkpdlZeY78i3jOGyD0/ikTcP405mTlOdNMb2+aP81zfMPRmGx0ISvmZKXZfxpz so4/3p+TywacPy2tZeU5vxpzzC6eDbH/5XrOr+Y5Zi5bOOGfxpysPOe36Tk+TNHJTiLmbLmYSzJi TlaanZXnZLUQZB1/vJ6ziotYG4BBgaMrMfazP405WXnOr8YcU1Gj0UKjQc7GpyYaQ/r+5XpOVszJ qqfFS2uVOMxZgOWKOpmn6GDdf7ue87sxhz7EMJQSiHIT3MRjIqkzYk5Wmp2V52SV1rKOPx5zprGY A06fCW8erNDd8PanMScrz/ndeg69jMGcGmio0pDYxFieM2JOVpr9pzEn6/jjMYdmY4DDWUK0Vo0x Dv5paS2rnvPLMSeO5ySqQKb5L9dzfjfPicWcZOD8aczJynN+t7RGxJG1ZOBkxZzv0uwaoduDy8pz freec8gGnD+FOWvFYYRZec6vwpyCaydrbl2sOAxToEfMJVmltW8GeGhuSBWazaheyIo5P6jnaEv0 bIvFLZlwFUsxHjja+QHFCABljSH4ZoAHJzqrLGPc2m+KIVigJm7bySb7kejMNuv+jZj7GZIQdJgx NOq7QYXa0gFORp4jZRWltW8urud0vyI+aw2zatOBJsPYloHLltjk9xeDM0K+rUNouRh+0r6DMyR6 FnM+4RScHsmX0GeHD+jV30h07ls20t8eciVE04a9efo+C98kyyHAwfcucPZsdQjuAE0ot9tkeUqc idDvM1Gvn6NOwnH4wiJvjrnveep8xuSIZ7/f7rtQds7vcqlvDxuPfMx0O0HIVz0bz35hTutk4jbm qDcnWHpbHYpSk+P0iK8C2Yg65Rzn6GbkzfF3OmdHciHNZfajNN+Vzgf1lOnxMzr63VONa/RzmMPd l4eRyVHaVkQPDtGmYnlOsZ0gD5gZec5D6vru8svKc7KK0t/V00LImqlZVW8ugDyFG/xjtXXs8Bpj 97KoyfsHrdKlw/0Z9K7n3XFlldayCgRWJaFMLTZhl48dHtFNenJWPSe1tKNVOZR/jGZNunOSUQkd ZbatnbNlScRbpdd0zPRridWk/kkLwZZ9aJyF1QNM/23M6cQBp9BODHP/B63SIvYYzbD+kJEyWggy Y47+Uczh43jOoJ5EUf85zAHf0qO2VRF5Gm2yYo799pdZEvGOPP9ZnlOLwxw1lzjqjJiTXtopnJfX ljOc64sTZuU5lm1tIH61UOOFfTjuP4s5pU3M/HfjfNj2ff8c5phNyrUk7ZFXxasfwBxNbF6+lmTE nWuEGy32YcyJQQ597Gb1xsAvo7T2DauujnlUs6w8BzBHu8+mye/pnYLe2dy79mLuozxnkYvWZPLH JJZj/nN6zox1B7ose0b1A5ijq5r0Nc+BRO9Ldwdan8WcUowmozKJLCdrfk5qnqPtBAc425c0AJ9+ guccmsUvqjuFPe7WGP4sz9lXogGQi3cn2Dwnqz8n1DalvfEAXSabzkBzV++AfwBzzLwofq0Yg8YP ZJcQ/jHM0evRwYTPCfoEzyksp0Sg9oTaduevUXaB5IwgK8+xUUaPpuzhK7f4VIf/GOYUy8k1Cj4i rV2K5kMacifnhLgrdYb4U1ayYs73bGv6c+l8GHOiyRp+TLGiPqPnGDmfXlhDHrkQFcYvo2TlOTbm pHhNHwYVj89J+6y0to8WCIgU9vSPYI7JDV1105mTKvKQpiZIQJn/Ccy57XyUMpoHu2dudeV5w2cx p1WJWjdaPznp7UMRn7hP+b2QG3eMIzKYTfQDPKe6+pqs1nguFYtdfVTPqc6jgNMsp6i88hnMOVzp lxGg0J8/SNlmFxxsVsyRzVbZVVkSMca5QEW8eRmfxZwto0eMaj9O46rIKK2F6zlS4bEVBrgFBebB fk/lt0rlGXmONL2Pv5SxbNArXymkz2LO9hgFgoOSYi19Rs/xPHgk7B6wKSLvSVxRmDPopOIjRrv8 pToMzR3ml2A/iznFelQ1u1yqQN2MmBNuWyt2H860ESY8FFKtH2JpiuA5e6KUxiJj5Opf2jUgT14D s/VZaW0WZT/j6j6JKQKLPoE5swOpuG61Asa4heFM80A+/30NJgJzSssJnSwgV3f9FALp62Frchjs 9LOYIx0jMKeabPW0hp0Rc955DrcuHx/kC2SBJ9FtIWH1rSJ4jkQilShe+pzsUvtc+IKgphHIu8Xk szxHwiJ4Dp/C6vnz/hyuIZDoQzi7vPiNKZGhhr6I/BwKoRP3a1JBs/1Cjc9CZRxCSj6LOYV6hKOp ki79IKOFwM9z9MZxhT4xuYAJL6zuhmP4W9yabligRRHhGi+FFXIrEAXS1/isHpkwEeMnMUfrua97 q7kIMxqHZ+Ny9VQi5k/qORwlYOxrNL167gUbFAm383nImtas4oeucLTUEGkovLEHH9dsHRVLFEid ZTBZuWkNAd77g5jDsQfC5qqn89Itgmdg4TynFzEbQcEgI+a8eA7X2GGoh8TeVt0X19gjEUvFLo9t 6s1aZ8qsSKGL1poOz44XByhEtC9IiTmc2I54/g9KawPeHNhPOdceKdJRAkEnKdbTgdJPYc5oORYo LwvHEeI1vz0kKpjh3tg2hkqfPCpiIy/FQ+S5rvTzyg3fSYc5Wyag3bxW6A9izqlmVi3gaGKHda1U WgTPoVMa0+U0ZoQgunk+29TH4LGA76ix8hhVpGOoxKtXT0NsXGfkdevJDjQuGUBbBXtoN0YaUbo0 Pkd3mjpiNWIOXuG4QARutpgKOp7dq4azZZFoDN4aXqdr70dDrlMmaS4LvQaHo/i1tqid20i/U3Kf h9cGtcUQmdcez6/tGYSqwWFo8Ku2Ly0Wiz01VFYIQpIVFN8vSjX3ar7fF05w3X7ReN7vfTYOfd+R Mrp3D1KKNYjIBif31lich4e104aLWXkpTr2AQ1EmhZsaZ973W9EiIpfjDlnt1Dsa/DogxPvBkCN3 gU113dsDrLvQDr/EEGSVU1G+87qiIyLlJf/8vCyXUfsD2ums+Ts7FRAEqSvTJQx7XZl2nJPOV06x h9MhEOQYNi6UPyCI3OEf51ghfvRoh0b66mssb1er3R8DjsGeh4aVRzkSnS1aTE5nQg0BrTSONqsD Ocvgmui1XKGCsnx+9/KXWFEK7UfgEpenRAU7CkQj/3hqxx/UdOuyluGnNkdy4Sb1nqJ4T3DnhMXd OibQrR/MMtCKQD3zXvlMY0LDodWYuA/f+3zXQqA1T0OG3IlvirzWQbwA5zarDte8Ne5EbocJ8+my UbVQ/tGCeo7O0QttCdgRumYMse2fzFE8ZzWGqySF4ud4Tsgy0eahAXXXNI42i2l9J/pGa9ZYoUzm 1sDHgytvVCl7Kl3rlwoi5FZjjOmKnVuINBYw3xSb5lTsImR4sWxc6AdMQNGYA/sW6fkdUjMNyZAg /xTSX2ezQnFWnG3hu2f92t4W+VsmygETGJufo13DctdGZBqrp03WYipKhawFfdZay7tyfc4u7LUd tK3djjtX2zSKpQ7RLyM7mm0UvMji6xX1z3a+QrcRZP70ZWu69QUpiwZXWGyQ7kW7NI3RpQgiRWlf W+z5+eQ0mVB3an2323B6V+XpdJrbMXOmD7xtvFqVIW+2XIY/CNKGzhHr59V2kUNLIJju6VjgGE9X lrez2iotK5lGeRzc7vTttlctXqq9G3o/THP945E51DzrwWcxGx3KrG5q0o2azsl2fYchq5YzEGfX MZ0zCtwIEqChSfD/TBreq73aYoBbX437HT2ACNfeiMOz3LUaI/SFfh8jV6uVNafkypph3+TGfrCB gbTLABz7FwAIgORp7fabbzYdTJ5XxQJHCjU+d5IdbRBkbOqGQReNZnNWtFvvVizeFq0qrMsW4Px+ MVieLdEKVtxjRo6Euj6dJiCb3Q/qkl0ud4c7S5yH8H2QpxjSrnS7O9KZsf7uiLR3grDrg4AMPzDL 4zIkf9vL2JqvtBPtPJ08HsvlutWNIMwFplvpVioyRkAboncVhdY5NahTo3EatG6tCoLRh6pFxopN aSTBopBGgIBNWBSvdiluP0rWjPqWu8wMqVAsNmezYn7RWrRui10OJngBA4VGUQ2YyjvIsLC/GXxN N/Pc5sowO2bXL6+Q8goWldPecD79Gk17pU1iADp1rH+05pmsw6ZzMNkKTPUmB71UCEK1ppofgHKy b+WL22qTWyPjaUWyyJu7fSBgor12o5RQaUgujX2Kre5/cuepd5zjVm3AeJjhtkNRv9YALnUgJIHm EIE+vaFhyzu7Da2FaTVQFNag3pxOFMzdpKOulat98wp6mcNxfFEa4KdTDZbIGelvWq3eNt+D5ZvP F61V3CxcJMmqTmHxEqupuP3Xfq/CGRhUSLTGhVjJl2KoXzfCtnYaM0B5aykiP1LHekdRu1iyplt0 x4aKw/fGGIhGdaTNMIyiKLJ8Vu+spQDyHX7SWFMwbye81LJar3dpbge76c7qoLwSFPkOk9vqFWfG TJSKSYauy2KCnufz8VEZdkrFvNC+c488AvtFWvVNkUgk4C9PqEaNy2uj9+b14dCyANLN+wkbnmHm mxGB2HUA8BSY89FdQExtp26dRWk0gdlaNRM0bVJeWywlvnE3lFYwkiGo2m0m+Wxaj8I6YR1IxQV1 qDAYpuRklq/RtllsYjumaY/kt0RYzUiOA3jqOYt+eQhdVQPA0aljvWPNdDhwwnJCB0cLmNDSYM43 8ov8kxIvSudC9Bw6acly+ft1XJ+LtSId5qsrhHkttVEPv28UctzHcodB0ZoxaFZRuxJD3uGjx8It TcuwbFPYjF1PqLQeV2yTR97/5BJTFh1xMnDCnaHCmxI6q5RZd2h4TD30xwx/FnNM+d0xrs0rMSms Wu9+rYPB0RFyQyt4SM/CoZrR7O3x04Td5Ppjci6rp+rIi2T6UK/O266L7akzweaylraTwttiY852 WBddpPMhyIlBho8X6YXWMn3DHIq0nXB22z/LHvgXu/fTZ3mOKb8bKCSsEhXsadSG/bIwxB82+lAL gd7b7PESL07pqzAmyTZCMjmRr21D2BCXu45lV+189KXfy2d7uRfikomdKbIsBA2k/gw+qz4dP8ZJ Qbqv1wBrb0gLYE5+g02012Wef6PA82HMmbo5Wp7H35iIfcWrBxIh2Z530D4LgcZtBx22MgYJYbW7 0rKonlpbo7CNcrJIE6EtvzRSwiaRxd0jeNBIXrroXhquHnTI8wp6o1/2EexRqMnDhzkSWx56o6+q Kbaz+yzPMSvvAst92gl7ld5mJcj7wHJyLATcqFjryBthDFJbzoJJM4XTq7jEyPMjRt3qxepaa5DK M1wgeemi9FjwMs2CPfBR40h6ohGsQ7dQNurlajjT9ccpnP48zzm/C4ybBvUOHFxZiSFmOHm2nRDX IwmOYnnZAVexvXxDaYiXNGjVO9ikG5yvalRDM2/C6mW0lBIz7W/YmPdBMA8xQ1txPA6A5l2Mcwbz 4mqt7nwRoF21FMD5MM+BXT4CTToW+eBA87m2+Ba5qs1wsQ4yMY3ieZ9tchRdSVw3inuKPQsrBrXW qe7NCZ2Wpm1H6HJaEs9pEl0hEOpc3Eyu5S7+vjji9ZztdEe9oengj+s5JvomrVVJ4+I3Z3LqypOT YU+cNsLPzJiZCrcQLCmExLwBVEprtttfkfV5ZQpblzso5vGHNBmk71sU8dKahu9yhY4fOFsZKdOh DqoIPcfWpGYH7BBivx2ksBB8mOfwb9JaY242fWOt7gQ/NdYX8g7LLa0wJEeuCjS/ngNW5judE+rj ucyieOviheYTc7Q83W6f/Ks3Ts/ROowCgPH6c5o8U0a6EVZyi96FDBQYrkGQjiYcbL9Az+m8YY5M mKh3Ba9X4Nt+Na0nCrtzw5VrQv05BZescc2aKnevmJAT17VemEHHFUWba6bN8LDlvK/FYM5AQJYW JJ24NQhc2y/nJCO2BlHZ+VJoUKJ01htYN8J31UqRTP5hnvOssfOYF65+MtHXeHW17C2sfVkzffAE Py4O94RC1efLojFksKPSJda3aF8ZONs001hMEXIDTwwqtJE8Z9tFaGdxoJ3qYqJOSaRdFy1yVoyS IbiQFAWIDN0Ju0xlwz+s57DBjKTqqmm+RGlNXnkqKBTZVf3uM9i8Y442Kh1IoX6lh5PkMD9tOiDG ZWVt9+noOa8WoeeMliSzMLVLfsJWwAME7kpATCs4wmrPZRMgUmE8RxsopG14C2+9FHlVH+Y56yDP afS1F+ZoV096Uf5avpZ035sEIj65HlthjnWlUxpFzZL39hGvtOubl7khOElhfXDrI7Jjp31yRfYr y5y6KHofdYma0BDb2l443uOCCn8Bz+GDjo4DFPnquDxnlOs/RdsqPabfrTrPWGltdhK7fYa+1y6c HmYNDcy8cUOvYyyX81iiG4FV/Kbn6LNFBzz7bUyZqnjeAgofAEY+ymQbNFdLjTmGFrg4u3caUfrD PKcTpNIKGE1cnjPqP3MQ9DuZC+GpDuZol5LIkPMzX3TwKs5lYJ8vdbrjMsO2dG34AogW3H7Mw3O4 QqvBbjCgYZV1qfnC3mDyVLjEDI/0n7igx6MKUk6s3TuVy+Dn6kqbzdNbsIwaUBi5I6BHwRbPNEZ4 yJg3Zhcu05wlbj/cjXdn3A3vt24MdRk4mKP3eIIplzHxZKOkb+UF+ZeT2sTdVHneHx+vVjxCcIEE 49ZSAad6Jq8De1HE1vhMgzk/yHOa8rri6gFPcs4HgFPFYNiOnjOtP0DZKaPPG5xJdtvomhuTCvVg x+7RCOAYLbRSR5DrffDMZPdKO2+S32VT6myYcbk/5AFbWvPyu9AbzGyLBM6T3jXXudXTJPruz/G8 m79Uhe+1nx9+UFoD5t9wzIT402GzDmgGrFVvxdZz7mVXTmten3VpfUPkTpt6eTp4ZzBB4GizxkGu MBDtNOUXPi0xAnO44mI9nNfb5XFOrdkoJh1WlRBmH8ScSJ5TsMsHjPBNnXlYJ5IwZ5aiSMYP8hx4 lYUt1o+c3CGrTQLhwhXL3MfDuBaIS8gWxyn3vm60qroThvlQjmp4sFHKT4ZMvd6nxXsjRBH3JqBZ j+Eut9Oh0q/3FZplNw9AcqdjPTQytRMw60uhVzmjLwyGGHb2WQjjU0CecxSONfbRn4uVBiKwsEff qJ1s7l7YHBSlw9shUG47yvAPfTg1Vn0rNOo0UBGsgXuvaFgpIyiDIN01fpr7bnYv6yiNE47X8ElD ZoCHk8yZp061AfTmRFu9GqVQcBTHB3v4OauEAmQPcgggHn1yquEqBOJASMlAPSLHjjOGif/+ytD/ +QQPCbQTdL/HO3NrJN0OPvAOgZ+/Xf46MKRjTrqnqB9MAVlrSwCOZqqHum3VK1ToYxmDCZrA98T6 fSh34L/NgUeUE8zEhC+3edw951wxOeFniPhTGzje6PAM+rzVPQ0XNfABhU7B54ZtLNjV7Amxjj+e 8rx0rVAn/LQWr1aAFXklUGvyIXrTvmEtU9AVekTGKCwP5+GBHirE66nWKVZxLnv+ht5OHRqGMhYp a8T+V+kwlP9+781E139xoGf7KevkjPoYtINTrwAPg5CBdFBVUzOetluK1r237/vWJ766dusDy/U3 AbopjufPFEE5zNBoUOvKEauwj90sYsY3LGxP5/kxN0Vrs2CwiBVmrlE7gY8O+Q2kgJjFN2fFCCeO 9atKhXoxuDgltJTCZeDkoGVonugbzXpNOzLjSU8D24CINgvCB1b0C3AAuh50sBWJlVB7UWNvOJM9 Rq46ocEgc79Fz+jjXfRCTazXxwrRcKS9oG1Nkkfr+rET9/pBPcdrCNDBHCpCUCqjgvSzDbWIxuo5 6VwG1mRmaLGhUWZgG5CcY4qV7Vq03PwY8LDlu+WNV4jRfNnUo1aHPq4UlUquYaBB1BtG9rtzDxCD ek7xSAqn+JcPSmtPQwAgDAbmUObuRsLH+XMi5jaN+eYn6xCEDMO/mcGFtKFxalsQ0K6YX76ancmA K+tlW2viS2VVVw44dOCV1kIeWViwlV39CnqornlypgN6TlUkybuesCiDeo7ttinsDwpE+Crdl8Lw lYjPxyMLb67f98H8YDZ12JsOfGTX2VpC69sUWj767Al6pwzW4ECzSZGxUOflMkPsXVIW5gl17gND j3oFSiY66Tl+C4GXRFaH5XknOdc5iDmXQbWhtJFxF8374RquAMVaCKQ3a8r7/H0Yc3DfZgbO1hIU YnEa4lHK2RnTTRiHuD7kkTSpkG2MLXleRQqPabrUzmDooSdVBzBW82nYj+2kIBxjs7KMrK/r3qfF OeLlOXrxJDNHiBCahOxD3wx128RaCFLZ1n5Ozwl7xZov+9OueAPVz8E2sEa8zKVAtCshOqRxnZMI w2+1qNl7QqE1VOrY2WX9z6t9GvbD9l/LOfZvLkajdHtwMtu0UYs/d4WVMM9VXNtr0nic8/G2tTQx BB+t8Wn6yuPqmDUfDUxsmTdfRZP10Rce5ryaUZuSbYV69zEafgcvd+Mrwk5ehyxon23NIZEUxGA5 xqVCUtawJrFqrUNApG9/TqClmWZWo+J+iqFJrvG2tRSi9Id5Ts27DUixDnKrVG+UisW6h+AXN6s3 w6eeF8flXOdhSPWt1MLLqwLhU1OsX1F9YaKvi31WXdCZCh1hxT7sfpG5zppRbOHoIdeHtKKxsBGp 5oMABt02zyf1QgXIWMxJQ9Y+zHP2XuB0rCJr/BjyMgVFf7yY1iFzQYq2JeplxsKZ0ED2h+HT2MvK MYf2HlP3Tmt8POdc25Sx9Yt3eS1fGseNmttWYynSc6h1A7ltzJTlSwTv7zuVy+A1jFg955QY0/jp XUBM3zYgG1jyBqaa+LX9BMdN6AfMwYVJt3x0wz8jo28sRaafE2uhgRVhPEfbC+WrHQ7IFXp4flbc lpTThFIPMn2dz7G+QI7rkF9Ii0v+VKqOnLXjRt88+4u0Sn9Dz2mmsUp/lud4dWqNgfBPa5vHO/KQ tzQVEX0qunY7l8d0SXPmIyL6hmgt+/VKigq1T8wxTrv6cWHqswFacRMZrYxcEgP79FRmWfR0q47e g6uCFoLmF2IILK4WJ6zr0Qj/XAwf5jneJTWyDGnMEiwDj6Siy9VfFE/ChbbP1hWCOdyCaJNKI0Uc gaXn2DNwQesIeWBoBeJBhetGtGrMnHrVVhWSP99poedI6h12q1/JCXUeUEsjEHwWc7zAqR11c1+W zIOt50Cj6j6/vhUifvDJXG/11gprGtudvUpP7OSC4dAorq00aECSCtG4PVm7dVuyih60EITDIHII sZiDpxGlP5rq7suiRAFhchuzSTI2uR3RR0/cVGHdBYd0UGv22daK6wqmLPO6liKzBaI0Fzg6xHYr sIBN1VP+wnmCPezpLCSXH04dQxAeM5VZWvtBN3XYCvJiznVtXmDXLeKMW36C/NErJy+O3kSxR08e zLlQuZVytxe7R5QOeSR3yZ9UiIIvr+xqEJj6kBneIj6TzTepo2/CJYVYPSeVVfoHo29CpmrxmgGJ zJtnzGiuLEVDW5IeI4wmIu8pIFZvbmEiY7KpC50HGQoP8NBG+dP9XBHIdpvElEOj1JCRFbbnnoMK 1gtNmxPqeasvitLxFoIU+Tk/GH0Thjke801+bEggpskVc9A0rphHkizMfQHTr34czLmwWPn8soyZ gfwcjStSS1o5WuUOjpVlA7cUH2l9XTGdqieG4J1/JWNOqFU6iUC8zsdiTiupnBf082Gytle0x2D5 ORht8MJqa/LUru/hLq3jNYo3y1Lz1MUqXtkMYEEUtpBETa3V4ZTOzfsAFUzZoI1F0XAeNgKHnKBa 4PR6EoOOu0TzDeg5vj05QISIkrDS1yHwrLwwKPuP/WD0TdjDbu4Wj3COEMEe3bR2/0DbysuRqfPt yKhVfTNdYdY+UXrzVqqd1MN0qgigp6zIsdBnFNAZzzJNsD5VlCvR5XIOt8HkW3nLgPOUCy+b5n2L 1Fu0RNQhiMPNX4A5xecGOtyxZl7nRv1mlsYb/TkFXC5kaxSLKXGXnhWDg/RzClZfjcmVIleGrEpR a6q1gFogbkka/4qQGhty1cUfSpCPZj9R+HHL24G31RXEnGZUTs03LARpPKEf5jnV+QMOW1IykDWv QMTa+BXV0ZzvfGYMTR9t99ThLM8BQcrjVa5LqJ1JKV+w69S7LYIIXjrKqsyoHkOdzyrNB6IFRkmF RGAfqLSB7Fyo5yx7DMFnpbWt8JjUEwNUrXg85BGVf+ZV9sY2gdONZmvfQEU6h0EcZrluhZSXNzWD ewvwsMAT6gktnAhMmAaCtX00O9jX6Af1nIg6BHFZBr8gm/rSfwBHHpqKMltBTZLXtqY9ElZvobGB UIv5nFgu17zK13rNVretNOy1GBoa9SZKa9tl7ph7Zji9UCw2VjpF7Zusek4cz0kVyP5ZzJGUB3CY AddeTxCrNH3P1Qvzx2nvkKsfCSpvvFhI/rrKPaKjQvcy8AOHa513WIUPKWLgz6Z+qxf6L9BzPiyt SVeX5xTqUgnJC4hlIVQdB/F+hQiMPPHlEHAThpw+uVD4XgYv4EitzkZghqeoILZ3T6iH56fAnDee E5Wwm7ZqlOfxteTqLj+q5xTRtY0nXOPp0yo+eE5NMMV5qW2niDo5oTikKj22cnEHzVF94fDMUICD oZhjJ09phRLaPWJdNhAH43n9QPTNm4Xg6zwn0k39HT3HN9LwDz8orRlikbLV3iZ1epjQt48dJ8WN voKK5/YgLOAsrgjhBYMNrp3grxUQgTlEr0PvxhC/HgcYe5V4afZbxGey/STIcyJ9ML0Il0EMAKrJ 8SX+CiQpgPl2ySvic9sxRy6uPpNAmmOX5Fwn+fbt6NiT+cW+i5TfisHk5lCext+Cu4BwW4i4sAKg 1EFIsM7b2LSh/jrGff3tgp5QKbR8h70MwjqP3RZskLw2TO3nYqWrvHlxMtt1iK+xh3xbr6AuJ7Rb vXGuL8s3+Le6FY+gXN63VeuE07bF/RXZ3LyHrMP53B6ur0IlymJxO0CHDCg/411lsqjCZ8/tr478 /7Uq9sOd1sgHTg4DB957IVD/MaoS8aQFHnailIt5AkpEjfp1vBWWuvSVNfbCnOLabDqYQ7nKWw3K YIP9RRTFTVtG5qRyEMXluYwwY+S8hKNuY1kGqYP3nn0dsv47iIe+eF8OpztQe9pQOIqWzwTBqqxy gH7StGGfeF02PvtvOR8Tu5h3/ZfQgvUuIW2DhR0992Oe0J0nPl4c5r6B7l7gvYAjiS12YHKSyV1L DjvhpCrplBaaVFpl3C46cGO6+3XbJ6oUzpi/NsSjf42eoARDksKZL70KdSRlU79Gp1k1Ph8tqDOl 2IswuE9opEAQfiL2CWnc1D9ZV7raGWjmoGRq62eNjpETum4e+PuctcKk1mXWrK68dT0M9Ui8MxBu iy8rAtSkzrH711bSdl/pgRObTR3rbXEgGuQ5kXFr4SekuF1AUsWt/RzPcV7INdu761UibTualhsw LGySoZ3Jknlbea1atf41GCRk5Du547hfOZxyvh1T3D5jUt1feGL/949ZCCLqrcUB5x/Opg7MjP2x sLIFnAK2Px4wXasIRfNCPgI8rBMbwbHuP1uBqtTHOdQhY+nMN2EPto/FY84X6kq7T4iOW/t6xGea bOof1HPC5ujStiXmvXIQrqy5gZ0pOUV+1VHB+0Ofdt/sXMf9Ye1xLMlCEAkV94RPz4mp4BHVT9BC EJ5MAHeHl/SK9YQmjT2I+Wmuf7smPrOtULZ1LbYrQA2iad8SFirPqlFV2peRM+t0j8rd44+OshCk 2hDefjkvzQ7WvtE99aoi3vwtbs2P5K+7wkt6xXK1fYoNnj5sW3OB0+2SK/pQBr5PwH49rrhwL9vb 7jltdMqRgtcXYx38qX1C7ScEJ1ZLVmODFoLIuLX4Gp+hoE8Vt/ZZq7QBAgCsYGEO2mMb2M+SBC8l ah2TFOEpCOh4pT4PVlGxXinUtsYFPPvRCO9beUTAPPqT/pxveELTSGsf5jnGyuI5rRWk6lvu6Bts UwYZOiDB5bEnyemJ/d3BR80e0x2OOZdkF6bbgY/nBFPdv2GV/mJoVHzEZ6pwXC565aU5E89zHMxB rfA+kCuN+iPvoUG6pdq5gTJ2wzFCnhaeZRBluH/rwLfy/kDcWqwnNEU47od5jm6nrE0BNpYFlBbs +VtUWRtmwGl4RlhG0/7wLINv6jmfjPj8Bs/5BRXZtZ3FIKwtjiClFUccAakzZmxf6IwYu5XJolA0 I+b4Vt475iQShtRVo76RTf0L9jKwydrWKgEIbp6VIwMXhYoVCFMVj5XwEnjPSftRzHnjOUk5oe/R N7OoKM1CaGx9rJ4TGtoVWC4fjvjUBOAtPIQBAu3K2YVvzHx9vDW11nRs7eWU0EIxJ6ZcfqA7H+YE a9ykyaYOyoVaxHjDldB4PSeFm/rDPMesALZAGSioeXNHbDNbZ7Xne8Wcvc1WUguX1sI3qwnry7fy ghNrV+qJb0E9Zxs1oREV2WNtaykEgg9jjlmB94FN8fJmFbFHcyBvJg9B5imqKsPV4XpOAjF8TbhP WguG46axSgcwJxwGNokOg3LmOgSfxpxpwyy0EUijnl9h6XJTKLpKYUzKOuVZ9RzvLiDaG8+J39bb mu3UNT6/Ia39+d0OTbPLQ/wtBKuhVgK1oShGTzkGq7RH05YUcWtxhMlfhyAQMvsNzPmiEhobGfcL LARmpWMukfasgIBCLM3pwhA2CMynYDf2nGe1SvswJwjoQrLLIHXE53cwJ0WAh2//nyQGGXY+3kJg 0pSpgBy9gfi16k7cH+dgULu/VYeKenCkntPsWTsPJ42XI0bWtuuOKCBLRX494WGPUqfZmGNvyx7Z zZueY7EW2HT37ZYIPScO/M5uhyd+srbq0YY37rPZ1OZmwrWRRQu5mb3VXCzb29zaFdlxfkLxCVb7 aD0HSkT06cRNTnR5mlOuXZvDabRRVad19f4AjlWRfdG9Kjl/pUvvNL1lU0Ptm0ulO88Fq4NbCbuT paqqvtipZOudRi2xiv8m7/O5z2ZTA+b0kDq3u5pViIey0AaavS0YpcIGRklyVzjm2LqsmMLCxp2b UgWVOPup1mafVc/2kwZIj9qodh1Fi9RBzNEttiU1d++7LwPEa5RQgQKnnhbL1R6e0HMMGTF+LjQq FDUr/AnhJ+3CDaoGd9xFSzkwIhJltnDMGdnU+pDC5cZB9A3x0OqtEvY3T/k3w5bm876CcIFXCPIc x0KgXwOZPgB026BLBFA51kLwsK3JMUqFEdyQKXSKYw4m8JwKOmzXxp3qCnltV+BuNHFOJEtvmQH2 OBzDJwu/vRlVYUO0pLXnUywszIPJhnMQCcIXrLViHYlsaGD5OHqOroxMzi/UOFWjZLCG6J7OUtUh AODoeAR55+i3ZfA18CQAZzOF6uf9QRkR3TmB3l1PqLX7brWgnaJ9Z+HSmhMaBZhTJA6hGWXPF7Ck HXhKq2NRGytt/lYxL+LSyUoc2dkzFnBuUYp/eNwaBwlfE9ZHkR0XKQDn5mVTsZjTcL0n05qJn9Bw 2YajX5P2Nai4VycAR4b88zaU6PRCwJXWYE3PKtvaaR1dPylUz7nYy5QgzIuExzMty/whU2bnZPnr XcwxmlatYWhOBY9bztQiPcZBsobbsgPHSOby7otD5xkL4ACcZQNC9x4tDnN0bOXwOsCcxi0YIOf2 YHQ/CxzLlQOp6F68LZAOWz43IFmkyBdvkbwnHHNUO9yqBXDZ+vdYfVtcVmEifqHz1oaYrTH84sDk avDOvDrdWNnrXJRWHJyznG0e1FhDmxmsl+Js7BPERDuX0NfxuIhPjSk7FxYlc0adwyPkjc9jDoJA tJqnGYiTCVKApXPanm616GSI0GJ4KuLekK+U4mmyZL8ch45gf+kS4tSArPITR0R4dmNKUYEwYoDi EohLfjQef0g3dl8HxMIcUIDQmSeweHB9Wy6vA/Tu+X8RRa1xvrf1ykO2a0v1kCTdBrtIJmvI1S+s avWXFFwqSuw9fGQW+PphtHiCuEO+dfh4ntNb2U69miWybxFnpjXcFd8aj25M3ScAv15Qqwegdq8/ Tl5qvkF3HBcv+A9Vz/zx7RjgsJ5IiChh/oy8UpguYuX4AI5ll+c03co8gbKPWvRTkgQCBHkTVrvp TNIAnHYYUi0cxEvRCo89euBabhwA9GIH9oH4TrBnqUeYAPiGjR90Dr45KNRmSLNir1m8jArNZhHN FW63PHxtC/lbad86nVqt1kRG1pPJhJpQ67uKTjr8crnsoCxkSojL5VDYieeNQhMEcT4TstOmvj/y tI68BFrDrD2VhxqmXbCqCvEXTdW8xRS7iAeODurNAcaHQ8nGNQwTflEoNuWpJcvf79QaZVl2eWAP boMMC+IwJc60TMNAp1eEkQmiSxNTYjityNMuJIFMaZq5L1UW1HFVndLTM7zQWT6fRfi1RJcyJFbA VUN4aVbMIRWRZYfQP3FASRQeZGnxywN6P4hnui9idTh/Vw+sOBSHhAjlD+CLOBDDIQETtqHbAjGF uSQ28mZDTzeVuZBTcjkoPLmhN2Bb2O2UrkzDWGnrDpmubCrwUHi0CN/Q5bxNnwmRPagozy7v8KYs b70xul7zPIVTjQ4toycKtkOBwxSYceD3Gr7hr/Mbdijxelg7T2vcAGud+r1lcbpp5ibDmCI6CZhD 1AUMm5OrPiZcmSNm1US5VpRrbq7IuU03t6FpekrLMH3Wl2r/YeE9KNjDnVLR8rAxaMEWOK1bq3XD W7VB7dYY1BYNat2xdj+hVBZ2XXG+aig1KbUG6IFV77y6XsNaVc/tM7vssADIA98YUDyrrmGHFf6w ZNkO7NNDqXfoxdoiBrqaDHDK2pMH/sVLt1LrVjvVsDOcrNk4UW028/ltYSZJI4OTDEAeDjAIzHYx RGWApcDuuEtED1kDwwqruSwWH0LyUn5Jn9hZpSF+HzgWbdRA8QNzIVDHmDcJG6ROfpUD+nsp+CqL f32m+ilcyTG9dupffN9gXxdfdd7SCgqja3vo8zSZqtRNJrRhkTXjiugkYM7XZ8Rzx+x9e50v9Scl KKlJnRFpaiJGd5KmAG7SEDzntTWINJolPo2k5qhgFDlzxjVNydGpQ9sngWPGC2NfeLH/zKXao/Bi qjf6KHBSjeDvRX8Gc/7Oe7YZ+Is52ebvo3f/Bc5Hpzdb53+Bk23+Pnr3X+B8dHqzdf4XOJHz9zWx N6Kb9+0vvgCvTwKnsIiqafyFAX7/Um4ds8Frcrf6NJfJwCGBCqxNKqGlNJOfbl/xQeAU5Mk5xS4z 0QOVEpxxCa+Iwk46KWch7LIiMUuO+I3pnwI/+lbk0BT5iVG9fBA4umFO0ofuhgzQdk9/u2lLbpEl wIKrzFNEdUYP7wKWvUXHrGV4iQ8CB/KtrGCzbzcNTc7yiOlcUw0+RXBcZA8XgpdDS4+mfCEJ3PcA mcYvBY7x3P0u5fv4L5vdF2ndeqH93zXdE4T45SGs8WyIPwJfANSW4jOYxj+JOXuqwH15Tl43NEUl y+TCtKgZVq1ZnJ7oLAKNBCRdF9lcBuLxSeC01HtisHos8OLM6clQ1xuJMamxnRQbWWDjdG2UYjwC ia/wSeAkPvzvBfEz8Bc4v3iF/AXOX+D84hn4xUP7izl/gfOLZ+AXD+0v5vxi4PwP2HhNpWEimLcA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image425.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFoAAAAyAQAAAAD0dPGYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADUSURBVCjPldFBCoJAFAbguYEHCPIigd3EiwR2A29QN2jZIiLdSTdo ExMEQRsHERpt9L3ehIOvxRDO7uMf/vdGBY4nF1NQpwxGMrQcbw4Te7H1tVXSt8EPhEhGpMBQIMMd EQwhD2013gKzWIqrHdFgqfQpF7291iWAejMAIgC9G4AhdGr/RRPQIBhARxIOLskIR0JzpiQBkFTd vB7Uht0qntM6ukTs3RMsjIO9ph3aJ6LCbHiCojEYjVgLh8J+gwin/kZpeFJz8GTLcZn5CvxJWv1Z 5wMosykyZQi1iAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image426.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIEAAAAyAQAAAABThYUmAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEgSURBVDjLldExTsMwFAZgSx0Yc4QcpScijCBRag5QqTdoewTYmDBb xh4hSB2ChBq3QihFad/Ps2NXjo0EeEicL79f7BeBaNyLv8qLOI9RLyrJ/E8OTlYic9LKXh6x9iEn T9CRTCQq+3zyMh1jlYEEiFxlmaPQoAa48zLHlG9c7NatkiXHrTx42XhRftWeqN3loXRJpk1EE9Us s+VZKkyugbK4kl4ULzR7104IEspK4zpmylZGiksjewk6ocWGZbE00rB0qG0zyPaZi9FOXITCk1cn R2nko38V/J3jIYuE97II/nvGdW6yZpipJSJ5Qyx82f4s6xztULTqj2Ll08xqFWSsvCeyTeV5FEmT ZPQ4kC/39UhKZVsdyOAUXSL4Rb4Bwl7s+1THQAcAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image427.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEUAAAArAQAAAAAGCHiuAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACSSURBVCjPY/gPBT8Y8LN+MINohvofDL93g1jlQNb37UDGv28gdfUg sfcYrA/yINY/sBn3cbD+gln7QXZUWE7+/5+/Faj3b8x1oGAhiBX1HmjJVzALKPZvNZD1g0cYyEqG u+89nHUeu+sfMECABAFforJ64axCOKsaC2s/nHUfznoPY/37jsn6Uw5j/e0n0i1gFgBiLmRDaIIS 0QAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image428.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANkAAAApAQAAAACQV7HCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFDSURBVDjLtdLBSsMwGAfwigePO3h2fQTB64Q+iew5VCTzKRQUPPoI MkJXD0IPgi8wZwYKFebWlh46aJu/ydplq0nraTkkH/nlyxc+YqF5DKzdYX4gpqljxuJJTHOv4Vq5 X+BfzPwE3LknRkxoiIJdehpKnlEGfGR15Ptl5ow+ApOeZ7x2TO+A9/E2jk4IitfzY4BSCrg1PBp6 WH65N8A1pc+kjoV8wdwVvchk5tUG07/IJxsMBA4V+j7y7ilBmncdgSHAL0RLXm4Pt1oXZBNWIjKt ryk8gRFpQm9gLWQYm9CROFA7kb2O9lIQtspcWtUgqIIOSozbMkPz50o5BE7N+PmW90QmMWso21dh rM7YbLUwiVG5tVgjDx/Wx9SPDzfY11EV6+uYKBwxDXOFZzpC1fzptD1Izwza8FvVtA01DWNX+AuI lhnHEljAlQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image429.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJgAAAA1AQAAAACVOx+8AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAExSURBVDjLpdMxTsMwFAZgSwyMPUJOgRgYeoQegCOwgJDagcHcICdA DBygbBGKIk+FMQdgSKUMHdOKwZEcv58X18URjZBRPTlf3rOt34nA8RAnWivDczvdm6G7gMobHkbs asSuR+wm0u7j9qWxffGXtWyps7WYeNNSYeFsh/JQyKadtWg8Efc2zrqfsDq2UlB/lileE9AZLGSx 0s6QYF6BPrlVFm9aWMmWEr9CxVvIvPD2Yb3dIlcTYRRbfTCFvATbo8HOkvaWfUHwRRkYrtsme7MQ uuI6HXqzojeuayxt2N5nCssniDplq6hbAGl2KbF88Vkpgu6zW8iQn4R0Nh9kz9PesotgljtrnpSz YAYbn2iwrTg/srU3zjHyLgdW/fc7GNhz5HqnWBp1lrF/8PeItW+oIa5kbhg+5AAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image430.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAK0AAAA1AQAAAAAb4VbAAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAE5SURBVDjLrdQ/TsMwFAZwM/UGbCh34ALhRoyNGHBv0CP0CIxphdpk y8jIgKBFlcpUTAZwkWN/POdPEwt3sFRv/unl5Xt2FAbfOrBz8dcANj3LantkM2Aj/Tz2c+rn5yD+ CElS+ZMMpvSzJhYdT1jc8i/xU8cFOv4mfuh4i8zH5bH3nvjWcs4hD8ANRzWCfDXyUqBKmCCuuHnh 0ClUbn52I6g5E3bKWCvqkEFr8ylJ5mxvc0eqZ5s7Ye+Wpy0bGEFZTULVFxKFUqLlNU2DpjcEVW/i hiVybpmq132TN9lUZ1SdKUXPrq7vYVbjmu044LqkZleLJfGUhkya24G2sbRaOuetaVfzo8P0Pm55 kTpMUVDQFHfcYYFZvVPuXeYs8vGk5TLwg3A5C6o+wXFQ77NwFBDwxK/g/wrkP5RZWDzvi17MAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image431.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADcAAAAdCAMAAAA5MgQkAAAAwFBMVEUEAgSEgoTEwsREQkSkoqTk 4uRkYmQsKiyUkpTU0tS0srT08vR0cnRUUlQMDgyMiozMysysqqzs6uxsamw8Ojycmpzc2ty8urz8 +vx8enxcWlxMSkwUFhQMCgyEhoTExsSkpqTk5uRkZmQ0MjSUlpTU1tS0trT09vR0dnRUVlQUEhSM jozMzsysrqzs7uxsbmw8Pjycnpzc3ty8vrz8/vx8fnxcXlxMTkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAHxbiaAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAZtJREFUOE+d lNl2gjAQhkGRstkQUEFtWayCrUKrjvX936yThCDqOS3NXOBJmG/+2VADNdPUMOBcuAdT/18Azhnf sIsUOLrNrJMCZ0TGZaDA7aawUOGsKfij/nplDNjPyKmKwqho5pT90MjUXeTW2ldEKa0Or7N+3B7W EZsf1SwO+AF7FLWb190AcV4HOWbGbVTgg76zPBmYSMfjeLidzCfdYlfhZbwKpQNKAUwLsS+Vdm7u SVRCCEG30hwMCrnkAg9T0lPBoeKc/+ItlBi7dvEQ22jsFrmrET+1cGbNXmdPvKbgE92Rs494cHX9 TFhhRtblxKAFVxPWE6HHOMr0WmN6TgbVxsD8SXrlal2OIPHh9LYB72bLzRCcXQjJkhIeWerVelv2 TOctwYbdmoWBqFV6IPcf8yybJIF9EnufAYvtHefPCRTLJAtkIhqU43VUOIVzMoets/2wOnYA9DCT 42d98Z5fPri9mncid8dV970G1xi/YxB3PcUcgs0fzMNrwYXtgvblBZeSvv7ST3ADRU5V77zs3dUm UdX/+R/U+CUU0AGJ/wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image432.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADcAAAAdCAMAAAA5MgQkAAAAwFBMVEUEAgSEgoTEwsREQkSkoqTk 4uRkYmQsKiyUkpTU0tS0srT08vR0cnRUUlQMDgyMiozMysysqqzs6uxsamw8Ojycmpzc2ty8urz8 +vx8enxMSkxcWlwUFhQMCgyEhoTExsSkpqTk5uRkZmQ0MjSUlpTU1tS0trT09vR0dnQUEhSMjozM zsysrqzs7uxsbmw8Pjycnpzc3ty8vrz8/vx8fnxMTkxcXlwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAh08/hAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAZhJREFUOE+d lNl2gjAQhkGBAmIhQWWxRbAKFqFFRn3/R2sWQlHPaTFzASdhvvlnUwXkTJHDgHH+EQz1uQCM065Q BhIcOqRmK8FpgXaZSHDlEtYynLkET39WL7CrPNcqlNrFWDRqyRx2yneAEKqa99VIrokDOj+kmAzw MH3k9SyrhwHCrMZZ2N3oOQBuTJvNHSmJcDzNp4dFtBgWu/Uv860vHMwA1sk14vtSKefu3g0K8AEP K81AQ5AJDjuge07JOaIYsTe5hYLErmfkEFrE2DqhQd7uBkDHHQfpC6sJfxF3wlkncpip6tmlhWnp kOOD5nq1S3vC9SiHqF5vVM9OodprJH+qJ7haFSNIPGg/9uDcbLnhg136kMTIZZEFV6t92SuVtWRJ 2n1jpI2AzMIBsf8kz6JLEuhP4uhR//XhjvMiF/I4SbFIRIFivgtyO7dbY9o7Ww+rY2FAzUqMn/bF eX37ZPZu3IncHbfD7wr8xvgbg3DoyeeA9/8wD5855/cLOpbn3MYd6y/8ODeR5GT1zvHornaJyv7P /wCNZSAS7IqpmQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image433.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZsAAADYCAMAAAAK/b68AAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAJbdJREFUeF7t XQlD4joQLvdNkUOgHAUEOURAbhHI//9X70tLS4G2dGpRfEvcXV1Jj2TyzUzmisAe7V5nQLjXF3u8 F3vQ5n4XwYM2D9rc7wzc75s9cPOgzf3OwP2+2QM3d02b4leuHxl/FuT7fct/882Am9A6u01usqXX f3MG7nfUoE05P2b5OksNCcBZlBkL9PmwcsX7HdwffzNOmzhj2QULgDaFr8Nw5BVaUbQc3Cwrs1R0 hc+3BUOnYup90SG0Qsp5Z3QthJx1L4QKKYddcUNab1ywKDh7Dd4Lr5xzu0RAmz5o01Jps+se7lMX JtFodGp517G/wppCCrCZJAydOoLgb/r2jr9GwbTPYed6Pu2wJ398eO70vvTevumUcvNnTK+7puGm wAJVmYUqh7tIQjDw8maNG9ZMs5EQZizmZ6kjdUCbPeU9ZL+2GK5fNYhc76P32G0InRmtNwt9Um7e HRBkxcmNQZtPTHE8xXItmW12Om2G9s/PZVl8mOyyTYxFjiQEbXyU9x77HUsrWXJORsZqGJPzRuvN yiHnt2YsIlF6G/uCNvKYsTFoiykO13TaJK9Qe5SI15dlNq8wQ8cHbi7p8C3cGG6n42YgtK5Qu/wx 7HfyS3SbdvSu/wZuPkk87Vu4MRDhOaDjxn+FNpWJUJPzwieT59CnD+2WuJH+qLyJDL7B0wyX6uxJ Eqx1NLW/2BNybIm/bHBCm5vJm8EflTeV7+hpZmSVhKsS7Mm3YrlnyPK0sgdV2uKGetrfxc0VyW0J Kwtb50BwjsT6v4Ybmry5AW6uyZsjteXjunh/4OYCBZHv7G9c8jSzy2qP/c0lba5KByumZsHTJAJP M9y6cEPc/JN2ATOyDQRX2kXon8ANTd54tb/RyeRATzMjaeqBm4tp6Uoe62kuabP7J3BDtKc513jP 6OqtvHnoaZfcxHPcDK7vPc142i3tafdjFyDKG+9x40rzCzRu57/5q3YBz3HjUt683FDe3A9uiPLG 1SrnXMlbeZO7oZ72Z3HjtV1gIJSmgwHiAWgNts6b2aHvx+9JlDfe46b9VK5pUTeOCRS4IW4edoED GVzKG+w9/wHc/E15c0u/51/FTSXusV3gDvc3D3mj87Rnx0LG0PGWuHnoaTptSMF3Gnn+DbvAr8sb V5rfLf03fxY3XtuhB4Ir3MAOPaLwQkpc5/3YBYj7G+/taa6ycbC/qVNoQ4mHfuDme/ubf8MuQJQ3 94ObRx7BGePw3A49EFzxtFvqaY/9jc7TXNHmES9g4vf02g4tCWmKTNf6PuTN5azdIM7GlQ792N/8 AG4GNHuy9kaI5fi2HXqGXI6RlmtyHKr8Z/c3rnbxtn7PJY2nlZPVvswQc/ttPa0wl7+E5uXT/+n9 zfjpNaaZsyWeZ2vXxLH66ZcvJOJbSHheTkYMehqJpuOWSb5neu9rmORB3Q9ufmF/89R+TWq7esle h5abmaDisK7kW+0s5tcP8bQIMsgbWhLsOr0/b81lphG9+K1vn1/ujeny9kuHlvlM603Nk/bAnhYp JZjMqznwNhCqdoMPZT76JV7TYIVU3DlMaFOodcVSEfImS+CF47xAasfE0msPoWU+03qzn7envbQj RY2lMUko+Zp7y1iOEbw7fc0WUYWIyYI24iRApI04EXrV4VmrVieCkI8Kmbm/Oqwm1U+T2XBWEJzT hoYEWu9fwE0iM4nmtdEj3zNQe7fkIXtk2BeTXNCwp4kApWoJZria7BCfRtEFQBsfUuBPv15mk4/6 MBYV2s/I8NQ+w/MmBNrQkEDr/ZP1BQ78oTjc5WLBQ2EOyX6O9yhiI7YVOf6eXiOnMA0QraIBop4G 2lyQstKel4ooKfEVF4T1wsC7xAyBNjQk0HpTceOBXaDrh+rlPwDnyv6mjvTblUobxj6CMlvkV6wT 5Lm4FP+NgpuzVhcEMExej+K9LQjTms5m0dk5T6MhgdabKm882N/IWSiu2UNVpyu4ecL0JUpi9+3r jTGfsGJya52NlrkOTfHfmOAGZQt0S57oawjCFk9QGok2NCTQev8CblisGssOFRnCoAvY7u9f8l9s OWet59ik+ZThpjexEEMtHGLemglumkJGq3eEu0b6JY4ipa3uBjfE/Y0HuGFsX5W0RSqZ7cwN3GdQ 2gZz3WiAlaPB/YGe+JhoT7vEjZg/2yBVYtru9M/ixoP9zQnfHwjHogHnEoH/X07BHBDnK4JXKdIb 0Z52iZu+IGilqAy3DUhNma0ougBNgtB6U+WN935PB7pw+SJemphHcImbqbA1WQq7oFDdvQqC89pY NAlC602VN17j5oq8MYMS/x1iOSh26AvczARey/CyjfeK/cBYftLqFdTf05BA603d3/wKbi6nh1jP 5gI3T8LcyCIND+DbHRSdctpoSKD1/m3cDIQnp9Ng7Eesy3GOm1nU5rFNQQiWxw7fioYEWm+qvPFE TzOMWxI+HM7CSbdvyhuf0LaefOjQE8dcjYYEWm8qbjywC5xM8oDAPwwXurGnGS5P2+1cAbJP7hNl 75qib7N6aEig9abKG+9xYzRlOYZQrkG12RjVwWKvYeOh0fc31UaspvkyrN6MhgRa79/HDTnXk08T 4qEp8Tln8qZp65jT7QLiEl6iK9ihIYHW+/fljSvcQBegxOec6WmtjN2MG+zQuaAwidmWiKQhgdab ihuv9zcD4d0xIzN0hF2AaOs0bocKBkva5dONNptiOiOUtHrJZi9KQ8I7yZFOlTfe72/sbTaX86FU H4QdmiL5zPw3lkvi1J6WqAoZ1UywCs8urwlQXoPVKGCHRdf5PgtvdoN4aHt5swupkTAv/uQHiBIa Dqt+GMJg66QM08x/Y0mbczv0Zxs2iLccexeOtVz1i2lcikibn48XYJHZy06LPZLs/VhhIdPmsiFS 8oe59PdXy6kFrkU8NJE2Dsx2hwm/sEOL++iiKDWnQZM4qh2JS9E44C/gJpCBVURj/wPBTheowTlQ 54UJd3WZPTVEtj3sVMHTKHE2mG59i/sVsJU2im9tnm0Z2jS+3U5bGaE9Nf5W+Tk77E0JhStoKKPK GxJ7NbKNYz2bUC9V6xxxY7egP/C4Vf7Qd5REyNQgUeOrF/uba7XyjQ838rQrnlaFNqT24lyZoaGM ihsP7AJl46xK0Le4z968PSEoQB6qMcuhBvQlnxCdrPF/2AWu1WM/o03s8P9x28xxc9Y53vSdt5HQ 9rXzzbMPpKHAK747bSkKI8bBJyRdwIs8gtB6+ayvNUnoJZNVKz06BkVZTioW+5pinSwmVrIE/MBH QIzl0OBZF+Ki/VSa+z1reKDoez2/FoY9Am2IugBRT/MAN6hLd4zOQ53bzmJmNVt9hFvIc756IiV9 yX22Za5DU3AD1euwBBHhaeLvPCGWebyAT+DvscXZPTJcsHoZcQDYRLO2Ij5RF/iFeIHISk6vD3xM EjRmYzYefmye2K7VxvI2r9Avha1GGJXYQRuivDk8Jmfq7zx5tnl82kaYZ9abtpAfDuf5+Xw43dT3 nVw/LAgUeUPjaUTceGQXWGQORkR7O3Qx6Os2h4Xoqi/0tkEci/cpDPNRMBG6nnagzf66v/mcp30t 0lJrjbUQSZrqCM0rep+B8ETcEOWNB3aBRHgm+7VTCCR7m817NNoLTOss0qyP0oizYLnmE58KOm5U HTrS61093MtIGzG1yXMWjAYIp831t0ZbenKmSBdo0/fzuIkMhUZPs9EPBDtrFRTaCAup7OykucXN hwMV4miH7m91dRpmtcRbPj/NZtNBIQolrvmaTRqU7cZwubh+bg4RN0R5QyO8YT4N9TrHqY6+eK/Y BfgNfCbCG3ZoorxR7S2V6PXUGhU3cifbO8AkGi7nIm9TYZJWGHFAUyxkcVaGvNFbplVeAdo2jbj3 /HncnLz7wFYXsBwmMTdK19PKDrw+nDaR0YEwGf9TQF1I45wmV2o4ZUx7M+hpofdmlZs6eMvMl3bE J+KGKG88sAucTPgVeWNFHMTZUAxZmG41sdPmBF79Uei8PnAr/2VkHO9Wy/S0Tc1hf1OsLbX0q8b2 c2z12rfFjQf7mzPcmBh3bfmC8iF4GiXfk2KHXo1UCESnMUsFLJTpHTRnOGAPZJIj/UFQvbSd3jFT 7kbEDVHeeI8bt7Sh1PPQ/DdPV/eJ40+Vma3TtprXpxBUXafAjWF/I++Wa+XyRjWzLl/Knr+GG1fx aWDzRDs0N/HkcL6ufeOpOFxfjl2L4egLc/FAm1ObjfiZjeIOvXJ/cmkNI+Lm1+WNq1gOLFeinobu T40rThwlppM3B1iuCxuOCwTvXtjTuvs1T5Orlz4DZ5KH5iWl2qE9sgvoq/fa/sZimcPWScQNus+N GTeXN5bLCjvLVx3FqsuxKtfIzO1pxSA0lQEH4OnujcjTiPLGi/2NcVpc6mmYEiJuGouyfSmDxJZT prTnIsR5TuGpvNFHVhDaquARtjUDdog87df3N/Z2AQvcIM6GopVwd1l6zvOsLVtNAc0r9jKU3CgR BgpTH0Eu/FzzqdTRc8JhqqXZOony5k5wg/0NUU9DjLPNSaIyz/gU2oqniEKbGIhu7b8JSPyuYL9a FyJP+5u4AStxsMPXQaK6ma0znlYt/vlBllLyPT+gLtv51gKSqpJnVUWbyNOI8obCSU74h/H8G1HS Nw8u5Q3iBSgIBm3aAqoJWLQd39NnNGWeUl+gCKLa+2+KdZU6U6453BY3ntgFPuE9PDSXehpwQ9TT LBLV+GsohoCkvi2l8DQejHVtSopPirmgEa4wYiwHUd54gpv4kQ24xM2MnEdg6e/sQmdGGYjjZpNE GwBYaF3bqI5TCPkAdV59NF2AKG+uLRJLPcjA03JTHTbYBEj7EcFzeLg/dGhiPHTSIvajz3XdhjHw lyJvoHA3toL/qr9uHFM5mxII6bj9grypd5iu86N+WjkWujq28+HQ69mYKgLyrs81qehJ/CJF3vDN 0CwsbAx7GIuZ7yLqHW2yvwYyw/VE3HhgF4hsxVxb/J68gfmXcjaLBRS+5spiTp7am0k8jdsF5Jaj l4mo1Fk7MAgdJocobyjakYWeFiotfLpy41LeYLmS/Dfm5RwG2URoIlTPLM4k2ih2gWLeiQUOdS2n ylqoXrWGH2bu53Hz7m9FdauISz0N9jQKbngK5yWvGQex13y+qHtIlDd87xmIZuxsDvqjA0nFAzd5 1UKO7UUPUd54gBu8zyKqGevd48Z5YgBjbw2zjedXFGpT6+I+VHnDlU753VF05y489nEPgjDxORE7 P48bDAXVN78nb4h11WHZujRfViBtgmstEv64gkk8DfLGEVXU23O7QFEN/xg6yNcjyhtP9jcGJLvE DbZ8BB26AgX2gjYz7kbL6tWfXNLGwg5twatUu0AAFUHRrp9JQcSNF/sb44u7lDfQoQn2tE/MxDlt chP88lU2mUQX8ka9izy6FmCl2dMWinu1N7qydyDKmzvBDa32A1+nZ7RZcNKYq3pu5I1KHP/WjNYG 8uv2NLGpuHfWPE/Suv1N3IA2zutAQRM4o40cw68yFndwL2/k6pWla7BDFzcKY9MrUZpR6M/KG+d6 Wl/wR091aF6Jq2GVeESizam8menGbHMwnNih31Ujm6Ga4vlFIVIO+Q3ypF35PSm1VMdJYdEzljcc P2NOSpYbEtfyBlP73rNVv079N/KeM1ahbRnN8um8xh6eHfFmf3NcIC71NOw9HeMmJFRXUUP3Ig+y KFl7XdzLGwwrlrEjzrn/pqJqbNN3c6Xgb+IGrMSxvBlEa7KhPvSKz8eZCe2EmZB42sX+ZqSnSJiw tQu/p6xuRYWoqZHtb+IGbhPHuKm88RAA7aAb0Y+pGNopryTaXO5v4nPrLb+J37MrcYVxnzEL7fn8 k/KGpkNz2hxgVuGRTnFbg8l35A2wUilZx4yYxgs88XCuTWN5aV+g6dBe5EmfYN2lvKHX6FJhVuMs 5EqU+7fkjUIcSzOsebzAMMxkvmT24zM2SONp3fuxCziUN285rEfgBmUMGCvznc61C0k8zcyeVqki ubS7M9lWmsfZfAp5NUGkdZa48Bu4qRS+G2eDeAGH8kYp3K6k1NQZCnY7sPWQaGNqT4uUWsyHTPuL Zo6bcWewTylRWGcqwc/jRkZxbF0tQZ60LJ+UTLczYuifObYLLISSqNCmkWwvOWqiV7Nmvylv+DtG 5su2WW5+oBXh8EXjFQrG4lgUxVWgOovsKi8qdDYv77VdJ9TplJvNpv/H63Ise0EhqUljaCnRdp4W foKhQU9zZoeWFOnCYweflY1e7HowBUneII8g3Lw4tO0Derr0PNovR/XXwSb8+jqQ+NemJawHre10 usUxVclhfrLuTSYZvBcWDV83h6b+2MA3UuiHB3YBuTaGO0XblQ+EUaccuma/vcAS7NBO4tNkGGe4 eFHjOjHe7Lm4NUEpiacBwDdstjGj56/uiV1AhCFJ05Vc6mmwCzjBWiIj9PgqONBm66hKA4k2AHBm ctGiGSFjAAL8nPiN1nhvIz0bUfw3Omkce/BP1esJfjtv6g5CAeaVFJTm0n/jUN7MGrx4lHKkDVr4 Wtaa+kpUebOTITVOG+pVfRWir766Uk2q3KmJ424BMiQj+JspdC3uQ5+hQmeRes/lkH6NI6ymxUol pYZ6gJKhl9TXrIB4UwptPMFNpNzWs2dc4gbqkRM9LXbIBInwNek0MIckb/AiZvP3ieDqS/appZ2e cSN5nU0tld6BsIq2rSKOaT5Vb3CDfYZuQnGJG9ihndBmq06cyHd2jr2CJJ5GihewSNcWe0d9bLYP cXvfmte7IN0byqHjEZ5LKkPMrcg+9OIJLnEDXcBB/bSOCs+ikpHmOBeNRBvS2rbADQuf+ElkJXYe uzIMksLTvLALlBulY0KgS9xAF7i2vQdRpsohN2+KD0vJnHXUqPLG+fxZ4OaiFgG4AmfBCCZyGmXI B+YFbr7i1aOvzyVuHMmbrpI7EFE3dY5hw7yQN+aLwAo3F70DPCukBa+1fW7P6XVe4Obkji5x4yg+ 7ZkHDCoMTaIcPUjiaSSZYIWbS0omDhU+nGPSG9ycvIlL3DjRBeR8fsx4tmDmg3QMMYk2nsgbE5RV FPuaMC+Ijvgw7+SBXeD0WS5xA9pclze+GusCNXBbkab75+WN2fSPYXVECFsv6Tj/xZP9jfFVbogb vpS4GgDGRqLNHcgbZYZ4CnwvBNNsylnu2J/CjUoarqqRoEAi5I3kjUIcHPwmrGGbDc2FTeW6mvmX cCPPOGmU7GcSFEi0uZW84W/Nc0nVnLpOXlhfjW3/S7jhUdAHqUSabhLILGw2ljr0dSl5vFShjaAc 2CADO6bB24YHebG/+Sk9TXHBqw8j0YYEMiptnFiatAlCni93Ok0Uq8H4KZOxP9LxXvY3DvQ0XjBY 87+RoEAi5C3lDe6dSIE4UXUH2n3Wj+vNmSlvd4QbLeDMnH0wHlerB6GSoECizU3lDbcL5JA7pFcH ZYFtE4qbvDZzXt0LbkLX9jc4YlA4ZlyQppsEMipPI8kbxda5Q9iWHiv6tillBt130+LA94IbyHlb zs0TBbaiDikSbUggo9KGIm8Qi7Abi3KM2wfexsW3WVccy8VOG8ch8BgQfKl/1C/xzZP4NPlYCti9 XcCuzie3shuLDJKgQCLkjeUN93crFT0aEzipFe93CRKocekGn0wazk0IZ3LA4L8pZntBLdJXEkap j6ajBHDjDe11gTIfjXEVkaBAos1N5Y2qQztvzm3tp8Qx0ObpdVXrHdxJqGfTHKV1BcRCsF/8GrSx juXg+2nh5Axx0nSTQEblaUR54yt8NuvPvg1kTuOpUOggyKDwJGwKyfZnbFRvxge+GH7Tf+p0CohZ 9YA2XZzvkzyk/bi3p8Wt6KjmiPeNaiaJNiSQUWlDkTeGe9cAIe0wpr7wxuSjLNWmgTRGS9zgg/fg IebFvbyxWoEdDCOvx/GoL0GCAmmQN5Y3uv8GiqlWiaRlHplHGqMNbYpzLVvOJW6gu1iU7OGkKfnP 4E2CAok2N5U3Rr8nt0qrQ+6YO9xIY7ShzVRf9C5xAx3Z3IAx41rMYj6XT55Omm7SAqTyNKK8MZAB Q87Y1TknjdGaNs/Hc+xc4garyJRzr3jVrX7ofG9Gem/SAqTSxqW84XOJ7XTP5hw/0hgtaVNcz/Rz /tzjxixO/0u1b9YnZ8G1JCiQBvlT8gaTKaJ45cQ6uIM0RkvafEWjpeFhBbjHjYnCWMuANKi+FzjX yUlQINHmx+QNZrMIf5T/lFkb5pg0Rmuelnh5CRyUQPe4ueTc3eBHt35SetOVfklagFSe5l7eYCxf JURGjS32DqQlZadD65+5x82lHfqLV4CWlixyEZNOem/SAqTS5hvyBnOWwx7Uqp48aYyOaOMeN5fy ZtH4kCvtQk0tXW9sJCiQBvmD8oYPaAc11KKQCWmMjmjjHjcXOjTCIBul0v5tcpk2SIICiTY/KW/4 hKJw3MTcNEMaoyPauMfNmR16DFNNJrWLIKPnElGk6SYtQCpP+5a84TOKfOKeaR4RaYyOaOMeN2d5 qrzkFfdzYrIuUzpJ701agFTafE/e8CnFHjRoVmSaNEZHtHGPm1PaKLZnzomzwkXh2v+DPe04mZVG VTIr/UGCuyPaeIQbJd4pCfUSvkITdkyCAmkB/rS8QcZUfsUSmUsDAWmMjmjjHjdGqQIJCQsnL7qc FoImxWpI001agFSe9m15w3Lz1Zff5IR00hgd0cY9bgyce6EUuuLE+sqY2tlI701agFTafF/esGwQ W9DLSrKkMTqijXvcHHVo1c+p+NqaQs+sZDkJCqRB/vD+ho8xopwUduHGJ43REW3c40bXBbjbCY3H C4+D5qkfpOkmdf55eaOqasJF8UkS3B3RxiluZPVuWu0b2Ms1zp3AVhkbMkmWlxG2FUzLO5Cmm7QA qTzt+/IGsyAq54+cWT9IY7ShjawzHlvcRDZZtYByLtvO8kn/CA6ryikYKLmpjZJX3xSUUqmv2crE PHua9N6kBUiljQfyBiOdcQF7VqWNNEYb2jTX4uFTO9ys8lGpx5Pm5aS/kOWuTGmzCwQ4tUCQOuMB c6LiTRMGXRRVilTbk8hYD6bTgupW4hgqgvMYFNIgf0He8JlDhQ+14sixkeBuTZtIJqPRRhKmo9HI Nz7trP6vlnljiSjqEO2SIhPzcMjGNcUZVUa0+DlV2vBgOl4XxiyoDrWWSHnSlMTdX5E3nJOEztPb SXC3wU2grUUoDYRq+qlvcpw8pw23wUjQxzq8MlEcbCv7GlgoxiSlPAKpOccNaQFSeZon8sZsIdPy WGxoI/udnH8T4rRJgy4FnqsRR5TJSJjnlYAG7cB0E/LEUwikC3VQ2uf4L1iAc9qQFiCVNt7IGzPi kFixDW3G2yNurOuq9/mWZQnahPhq47E53ZrMwryMLFcAwi9PPt8+G1/ng9lsKz7IxgUpkR9o3NI1 LyYN8pfkjQlxSHC3oY24Ocob6zzGMqdCHDvgFI/L4bjh7TMpo2QvaKPJnrF8AGEO4jFhGlpNggKJ Nr8lby6JQxqjDW2Kc402dnparjRj41KznI+0X1gkCF62w98WJxSvjHDhlP5qmWGGvwZpukkLkMrT 7l/edNvHep02+b+D0mczswjumW+d7XEQxYRhu8Q3OryO1THITVsFAJR5I9GGtACptCHKm6vJ0cfx ksZog5uvZ20abe0CxU0muMzwgkGJ+pNCzZd6TNm2ctxAsXbaSFAgDfL/J2+Oc3rFnibKss+sThXH TcN5ASsSFEi0+f/JmyNtnNrTzhDCcZNxdkjmQ95c5S6G3ChjX5d2aOXcGOfFxUhQIIHslvIGPlzC wU2kMdrIG09wQ+Bpf1benBxCbr/+SWN0RJvv4OYfkDc2eQPnlCLB3RFtviFvBOcvTsI7aQFSedr9 728c62lWMOaHPxEKwpNoQ1qAVNoQ9zfORepxfy13i6ti1/kGgzELXcAdbkR+cmnj+rEPGmlJUCAR 8sb7G0Jyvz7GXGtbGlYpRxx6qqdh+m6op92R/8aVXUAWhwb9Th7DZoU/q66ogqlSE9kK0BqPu118 huYpbsbKecwW2bgmfJAEBRLIqDyNKG8IPK179IOMqwa8BSS2yq/EZLraUwoHfM6zrZVvXtrWskn/ VNkjeosbJSDN+aIyvPfVjRhn3M7PBMIexHmd4MSV0654piVqL+CsJn78RBfBqqFuF253HGR0tfFA cM1HJQ9BmxVuxlsgy1bBlbgudtecEBFUmQw/s9pQHFdTY5X1eYsbpR63841ZkcKmgBstR+EwPJ2e epqq/hvIG6UuID5RjoJaHUsA5d4jOxwC9c5b6L0W2u+TKID0dDjIqB5ejpbKiUXKqUXSJixNh8lt a5jEsUX5IXzrDS5TG7yGTR4HGV37GoKVaLRRcNM/aAO7KSty2oigEN50V5UZHGMv+DZM+tdKWJIl buzysi0XuWIXaCrjXtTeF6mPQmGBQcc+Yv06H7zyz2j/mg7v9zi5Ca646n4fVucB07BcDgabpfT8 Kg02r8/75WGCnpWP0Tkz3Uit6QZHPLUGUjY7aE2z0mAQbw2r+I6vaVy5YrBsIrNkPYxvMXPz+XA4 DBoOw2kYz4Ii+c9ddp5onEzBzcyAGxCG/+EOzQrCAUZhFhgyubpjkqI3WuKGwoF1WqmVrf9PTaEk /onybwpaDi0z96+r2Wy2ul5nJtEWfsIKUVrLr3yL+3zNcDY8qutudxm4kaUuU87SC7Tr6Uk63RPB 1ljtgz1Xn5MJFuC4kZr5EHsVrXGT3wycb/A14gA3/Dwyvan4x9D4H+8a+AqOc5qoN0bYUQOFstQf 1Kdl+GMnxuCeXnTSC+ar+SmfND6RmMLXcLa+lPyvTV9d2iunFalt3wx9FlKFUGFReKnhkKLdLJd7 Eyu53CwRKeqHHUFuqKxUOTmP/3DOaS+5S40nvkZYn8dZiKFYP9SPFZickqGjwYv8AblTxA+1WKzG 5I5sRRteH1Ap4UxrGMBPtGIlN3tLrHIJzFouMpslKjguNIFfJpSnJ95ygZeKOCsWeaSc3nDs4vXp o42X3lsedFnCoaXegqdFEBETcq7p0N/xn70CuHHaLGjj9PJHP+oMKPGvztqDNs7m6Td6PWjzG7Pu 7JkP2jibJ62XjAq3h59XotWlUEOUTjA9K13kWt+54+R40wdtDqdKjhMvY0xL5CNmc9yoKA391Sar hL9YBIGraX7FZZOTyR2nm9iq+vaI6Y9Ut1LJrD7WlWXxW7QxVraMaHtli3d9e1FWYa6sKo61kO1h rcoJ5V/4J7ffOzpwN8XzVcR4YxJMsFmpVMI3q5bL7LjVOAyDUHodKc7NJ1xsq3foVMdsBuT4EPKa aCljIDUvaVNRD6CWn9KfeKPIZh231MJnwwk2vjl+JO5Kik4OgzF/cymYn2IZ9id5Hs8rxxulY7F5 kyvqIIivh5tP1sGSkxOxszxFdV+qiFKHhXG6Zcv6NNjKWgnHK2bLLAnjXuEsD+rwNuJQ1ZPTrTHe +xCWPNBCzZ2Tx0PaFCbJHs9TW7aXa9QVHQiDbcPKmB73x9bVZo8bi597FdFvcz7p+EOUs3sWidbY J24fis7Y81ltSeNwEyjIJLd6KxbHPeMODt2dKcGOWTXD2Q8HR8ikSsXhCavS02cHk7wMsSFsqRZH 28j57GgED6NP6AUHWCkbJXuPbmXxkDbNEAvA3v2G8y264A5Y5JGM1ZwD4AshO83kmJxHAPWsZFJ9 wDDjsTirrVXr+gYGj6JWjtdkDaZ5PLYcj7A5ZmR3PPvAcrn6lOpa8fbGH0ImHmwmAe1Q7ctLxCjW Hz7eFxi3W3b1Uy9Ou47iT1PwsFjrq+jH6mhyk3ic4Cs93M1D2uCOlUmOpTK1FyyaJo9Ts6jLy5/d Ta9lEWTkZle2KuEYDMtW+djGWEdITuJYhBJWtnKNeTvwk+yOJUGbIoplXGthrA/cdvL8HE0xXGdH G5aLsEQvxZZ9tsVcVyyLYQO6b6wGLO5QkTAFgstDgj/uJrRJQ+rVYLQVloAF+JUvbzUzlQlOmB3P X5ji1FhF7exDgR78dbvSKDYHq3wFbU4ciKdPePexNwixbI3N4YkrqvLBrtVeWQq14J+RTzTKsgFM xNwWbNPGqJsplVkcPQs2tMlG2A6Y4SD8BNQrLk4l8BQ3KV5T9CtaG6canwGOmxhPyjFtcuAZx3z6 d2AjsKGvDuf8WE2Jz89yYBKR4BsbwXkh+y0ZRH3GtpgK0KYK3FR4yUP79hr/SsNKvwf3XQRlCRxR yS+yaJ0XVi6JPJHyFYDQco/OO8eeC6/gpuL2KTcFfcRkKLC1qkto83Ze0qZS4rn1iq+oGi5mgOR6 23oJfiFlimOmBeUrwlN7bVqgJxaDEQUvT1jg3baVYK2URh+8GlMrwQZQpPrDa6Rh9Wg0g5C6d5xl M5VYLBp44wLQqkmZZAaLAxrdLJ9Pxi1GV6uW/FxVKyTnEl8chWBJugrgy0d6SBsxqXjrFGEw9LEM agpsklawGbNcJsCm6LpEwk5zPbacDtm3KEqY4+SIffa+WGL9Lo8s4Vh8zfqFJN4hwVLrWsDJjk9U NG7Z34i2IXk20Z7t4XaVBZ/0Cp/pkI0PRfOSH76rujS1eUibRHTxUoNMD68/wxA2z0J6cF6kQn+7 VLA1GWAKgZs3+LwmdieGPEd78Aiy1CSa4cpoPcMn0bqJ6xgqZKBHOrNG4WMH7YVPsvyeUviftSXG wZ287eIhbVgzWfVjmGI9mOSj9TWSliE3cuEJ7j75na+nSMd+o48YLmWKuwmVL0QS1iDjn/NPlQtU d+TfbV7S5uCk1b2zivXk0VzPgKe0cf0WjwvNZuBBm/tdFw/aPGhzvzNwv2/2wM2DNvc7A/f7Zg/c PGhzvzNwv2/2wM390uY/XJeByHP5+fcAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image434.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA0AAAANAQAAAABakNnRAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAeSURBVBjTY/j/gwGCPv9geLuD4VMFiPxXwQAXByMAzqYXzqpMsicA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image435.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAwAAAAWAQAAAADcQ0C3AAAAAmJLR0QAAd2KE6QAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAOSURBVBjTY/j/gYEyBAB8/CqLgYbUwwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image436.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFcAAAA2AQAAAACaGzg+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADTSURBVCjPjdI9CsIwFAfwiIOTdHWyR+lN9AJCV7cIHsQjeADB4uQZ FNoIHQQ/mk5N7Udiin0vUSoaMvx4hH9eHiEKlyQ/XVkuwKmjIvDVV3cwp8aMPlLjTKDnI9FZt5x4 uY+ZeoOFPtZYWH2eLYsPLwghY6xLas7UlpXxXpqczctx47KiOIdyYOZTMHCsMg4OVYLeqSOaqaWr fdJd9Zg159ByDM5J/+u7Ou0a6+vRHC0dfnNa1wG/BK1LxiL0wXLEtuCaTWdryPEmwxXmB///pXc/ AQ2FKxRvjp/YAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image437.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABEAAAApAQAAAAD7P/+XAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABOSURBVBjTY/j/v4EBGf8B4n9Q/BeE5wNxfAPDr/sNDD/3NzD8BuLv QP53e1R9yPgBO6bYP3OgOceB+D0Eg8z/Xw/EIDPvQ/BHIP6GaS4AlVlex9haXvMAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image438.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGUAAAAyAQAAAABtjCgtAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEOSURBVCjPjdI9TsMwFAdwT11Rxw4oA4coUocchJGBgQm1kgeGIHEA DsCAxMAdUFS5W8cegCGVMjBaXXCFk/x5fn6pbBbwkvz04vdhRyFZR/V/DXfyOmBLsfuTatJC1MOT rjLd/pKNso60RBPlLOc0LO8/qN7ipEfuZbUDvm8oDet6bnB4NkEbVWiNB19zrMULCaIDGq1LUhl0 BLQ2JN7XVXi9oCxT48N8JdULFVkoqDOWC3qirgtSYYO22Sm1mVwm26lxXSqZdYzF6XgDqUo1yFeW 1WfycoBRDrtEe3WWaCNqsttM9ValNz0zUY7L12uJdSyJYUj1GfUe9TUJz+l5mgV9GhuVx9outvHn P/gDj9tOmn0wyC0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image439.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQoAAAA2AQAAAAAXf+oGAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAIfSURBVEjHxdXBbtowGAdweuLYR+BJ2j7CnmC77rTuNqS2IZP2ADwC L7A7m1gUOHHrtFMPmTFaDmxCwYsiapjjfPtsxyEhKZl2qSOIHf/0YSf/iA60tWnn+Uin2s4aiNte 5f8Jn+LEGQjVfz1PQvgVA6Q7HM1dSwIkbzTJOBMcCHYzicOJb4maZIYkbM/hiyIODgVtIFv2h4Nz CyLzniKPTPTBmSAhirCCcCShWcu1GA+dgIosCnHmQFa/e4wY8lE89J31aDrYkt05r1aRhtyLFXcS rLLHLbFGshGcOwKJRBIUJEYyNyTcxJx/QpI6SD4UO8IDV68JHsB8oOoCfpDwA+EFoVQTddGvkEgR qciYaRKppzrthOZ5qtMMNEld6AIM7YW8SqnJejD58qqVQFqO6rl8X81u95+qbNvXkkDlveg1kONE e+3kQn3tbborZJjfQaIXZNNtSaZ6fT0mEKhTatNdITzfjybSpvsEmWCiSHiSBCNMNymRUS92GWR3 7g+RkzXFdMsSof7GxXwM4DuHtSY23QX56jN3DHAJiygnNt2WyAefQVfCK6AzQ3Y63aJEAj9RK72G FRgCRXQtIV7KkLyL92GZRAfiLT7DC1he3WzwTU8MUc9jdiAv6QV7i1XusoWE4ywbQqi3UmSQ3T9F gqH3E9eSXWbfaoHKyRorMHP7RRsR9Z85Jo/5PuskgR3M1WiZ77OJnGrP+ZdVI38BuVidy/++hAAA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image440.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJEAAAA2AQAAAADvukbYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEdSURBVDjLndI7asQwEAZghRS+RCAHyCH2ICGwsEWO4FK+wR7FpbvI kCKlTxDEkiJFcGRwsuOgSBO/1uvMTLVT2PAxjDQ/UsgqU5daK9iHYJ7YV4IRiNUFYkrMGcQdMWuw MtwKbuULsyepj5u7wWdNLSJSg4hxlUsYv796ndWPkN/QVwqGpeprQ+YJfX1VguXMOnTMQNuVddNv sm670eczt/vBjrUxZ7sf7/Id0C4UX0c7LNaPDJO1AdyclEb/MBu6bLRGY7NbDJtheVj2bcP73Le2 cV5UV6BPdujATrvNq7SZCniyuXymIoL5Z9BnoN+GOX7Pc/apYMAs8XBNLFo45sSCA8fsU7A6tdSi y4s7eu5tnjyy+1XCe5EML7A/wji14bzlW2QAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image441.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHYAAAA2AQAAAAA6hFDQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEUSURBVDjLldO9SsRAEADg4BU2go/gW1wl+Cp2FoIgNhL2NoUP4CtY CSqoWCjcnpnyCgvtFff6CwabM+Rnx90LOjMrCDeQwLfDLJnZTYIi2mQlOyXdkV+2sFBAvrf4ZN6p Pke8emDW3heF4t4/L3l+bX7N3biBMKLIT46wOLRkaPyL2QZDsOsXPn/6a6N+l/lBZEyWsUH1Pp5Z PsRN5JK7VdpyN2bSu836BTM+FfN+TOX88wV56p/RAdn4bedn2a9P/NmYnPKAWG3r4FloYx2i8zWR p9yzZFPchzK6H/Y/Vw7fMuYvha/AnaLlrmuE2x1yt0C45PkPhJTX7+5J60bXwt3oDsiV646HGdkP jj5v1f/hr78Becnv+O0RHtMAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image442.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFQAAAApAQAAAACDrDNzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACGSURBVCjPY/gPBx8YiGH/4AdSDRD273wgtQ2qph5IfSfALkcR/8GP TU3KdiC7Zz6I/c/M+///x3n5YPFvt4Hyde+xs6FqHngC2fPm//8Lc/O//yjsHzD2n3qEONA7QPYD BjBgRheHe/1vAYL9h7iwwsP+x49g/92PYP++T5j9F4n9z554ewGYB6PZmGF5fQAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image443.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD4AAAA2AQAAAAC36ReEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACYSURBVCjPjdE9DsIwDAVgSx0YWRngJki5GT1Kj8AJoOo1UIORMhfY KiDE/NivKlSIZvqUWH6WQ6In0l9E4AokYDPADChHoPjIyg0p791k3RPNezU/EAD/6uOeuCPiG0Fu Ci+topJGwVJFOhBljCV4ILxxpomGthh+iKMzNGw4dainhl2p4K3iAiReGfb1WmuWi0Lhxn6cxAeA zpOtlq/9nwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image444.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAwAAAANAQAAAAC1UrLvAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAgSURBVBjTY/j/gQGI7hcwvPvA8PUDw28w+Q4sApECIwDJzBeqzkMj fAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image445.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA0AAAANAQAAAABakNnRAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAXSURBVBjTY/j/gwGI/oIRkPHAAoULQwDeeRilWbBQJAAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image446.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADsAAAAeCAMAAAClmpYEAAAAwFBMVEUMDgyMiozExsRUUlSsqqzk 5uRsbmycmpzU1tQsLixkYmS8urz09vR8fnw8PjyUkpTMzsxcWly0srTs7ux0dnSkoqTc3tw0NjRs amzEwsT8/vyEhoRERkSMjozMysxUVlSsrqzs6ux0cnScnpzc2txkZmS8vrz8+vyEgoSUlpTU0tRc Xly0trT08vR8enykpqTk4uQ8OjxMSkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAC+lXqdAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAVpJREFUSEut lGFzgjAMhmXFVudmB1InwbFRQNgARf7/j1tgniejSOF8+cIlfZqX5MIMpms2HYWHsjmVUkYKNxtJ HSluE526UhBObQX7Rsx1/nyXBXh1e3pQxu2E4nudAwRchS9aVUHVq+OhBUaMsXBRh3RYF46MG2HB yobgqJ/6bYuePz7dufWUNZmu55fKA5fMZ+aSZW3n4rwR3BQJqSKiZgOPQ5CBBQSqNsu8koUY2i1g r2br6Orsvwf4NNZudTLEF8i9b13Yrd9pKqfxznfctDtnbgBQOw4uLI+TnoGqwwnJ/xLYq2q5GcVG lnNlc7QRxKjvUVc0dc0UoDBQ9dfZpqbwcM0eQyg8lIksTzWFZpH1191Ga7l/6O5rVbz2ecTp9lEN z4VVZStVgWG2pHMZFtPY9ATJv4W6XDRcV+Akm5XraJiFkMp6ayexsFJ2Svmv056Zhufeu34B1TKx CFWEcfYAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image447.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAC4AAAAmAQAAAACTkZT3AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACBSURBVCjPfc7BDYMwDAVQc+qFHVgEiVEYo4cGMQor9A6UUcoIVL0A Nnx+iDggIXJ5chzHX+CPySUa+ANr6ny1aHMwlxjJ1AEvXpL6CvZ+CUZzcrcIiDz9A4PER3U3YDms ZKQK+iFfaBsCFk6McZX7MixPwt473Z90TqbAnO3jpz83udLJIGGhRfsAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image448.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACQAAAAmAQAAAACEswQ+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABmSURBVBjTY/gPBB8YMMnfYPIzEhtC/qoHkT/3g0WwkEfff2D4KL/5 O8icbb8RJI8tiFz3F0Y+YEewgeReEMlWDSK/g9X/BprwJ/4v0LTf88Em30e44Q/EnfZg8j5C9ieY /GWP5hcAypWtfa0/znAAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image449.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQUAAADSCAMAAAB0BCWAAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAPeRJREFUeF7t vQl3skCzLdwiIioC4oAiggPOOEbFgcj//1ffbtDEQOXE55x7v7XuOm+bOCAqFNXVNe5i0X9GFLH/ EAEU+A8VOBv8hwr/ocJTHPyHF/7DC//hhdfF8fcZ4Wr/exbR36nwyeb/a8jwGxW0fNDod/+3kOE3 KuRZ6crq7v8SMvxGBbMvzJxz7/8sFQI30lzNjfDouoG2cUFlbDKDwNxoeLFxNVMLAjcwv4c2fTwP +JPpyqzmzaK5Gc27pdyxOC3yYfKH6bTj1G+1am9wUnOfKsapkMOdusa/qu6FRViW9rY0tFuTU/7n if06I7ZMGDem0e2unuKRPKgtPGnVBnil1mrrx1vqVWit79Y1t3DU69VZWw5eWXeMHG7xo9RaGOWD UPZCJVzIoVW2G6JvlPeGZdnthni2w7IwtPf2+dAQw4Monp83OfSS521bOYsidvUEYbgV/XJ49vHp BW6NIX80+o0hvsQIbQVf5Nu+b/B7XZhI9pBTZc0ps8eDtC2/SQW9/9kYRtGK7Tk9+blL8aM0bKmn vrAGjZ3kDdycQafTaTea1fG80Ow0j4Xc/FLoFMbNoyA2x/Gt2fzsmtPKRz5/68olbTpa5iurj1Fv OjX5pb+Z00PLTZ6buH/cgq5edR8vNhre2ASatokqsyJOw+W8xB/BXhgb4UixrjDObl3b71HBLX3k +SLRYyviq4UmsdFeEBstP7tRk6vU4doqsVXbUvsu2wGxr0EdVSTUsruq+/eogL1WTAhwR8kGoUAc RBgSG6UU1eNdhiQV/DXxeXNLXQXzbFLXhjqqiPpaVXibCu7OcUGFT+qyUwccUie8JnjBPZCsS/OC TlEsECkq2DuSxXI/t25WlUh9Uy48P7liI+Kr/dQ3x7vYFC+oBGlc5X/OC9SMEDoUFdK8sGDs0zm9 zQvxjvSMIC8bOSNUghciUqxE/yAX6BkRvsMLrsjY7v4nFUankhstF05Q8CFXViy1tMa0IX+P5IXW /1AuBKR0LJLS0abmaRSWflx312esdm/9wQvLrbjtRoLcn8wYVso7uUaQv/e2XIiGpFwwqDUimFUo mUlKx/3gHbkwZudg/Zd0LIlj2V3p11nImBVFNZIXfOqAyRmxVqglLUsFN4quYFMolfH+X/dmG1R4 bn1sjiLzzPWFeDe+Z7J3NCk9X3E11N3gH+/gWDeB6UItjQeuK7MVnNnryOiOC2kiRwOmHw59duf6 wqTXPFabRz6a1SOe4M8rYyN/2rzgH0oR9KOmdy6Mx+PjuKYO1Jajrget08kJ2QR6ZkvieifXsxYt qeVsjft67QwFqzwcDo3Hn7EVDcH+epk8MUKmvG41jHizgK2PHbDBwNfgoSyLeGaUF+W9ZYXG3hAM C69mWyv0xEXZj1XQc7vPMP6QC5t27XzFdWG2POdUWDFxP1QOhmHbgjE8CPxHDYFvNBaGIQ3LLena Up1ca28pupPLqZZzajnQJyWurqprewtV83HLlTp46hTGZ6kwuDcL0DGbIOwRtK3iztv3+EPy8nlf mF2qr1tHPbxcOXLvuUN+Vf2sYP9eteKvP0fN3se0W+emxdTEDX9Ka8MNEFghXB/VljqnwuS/5oVV 32HzIL9utPo2u0RRlYF7Y031hfUihZoRabU0/iF6jfgpsB5HRK4RgUxpTZUZpS/QuqP9U1oU9S3o kFJz0zOirjPloHhyszhs82O9k7ojKR3JE6b0hcgmlFpolBRpTVLbLranhLihhe5PKpgHezNhTPpD LlQKVX0QaU+ZMybXCFI6krzQ8ojDFUheIKkQkBr0qr8kvpbmhR8r5afI9hPWZymCE5b1Z+0hc/kP /aI1USszyQuOSB3u+yslrR990PoCyWLGy4/tZustY0Y3fN+aig+ftinDt+UCySBD0uyh9QXSYvjF miI16Bde2DHZZ43SJpL+0ppSl25FzogFRQWSFyhrKgpJv+6VlAukfmSeKTuCNEojGytdMk58dRhy RleNP+TCW1SwKI2dvOzvak34WSm1iMdHQluPK5m0KSkyflNhzdi2xlf/KEpfm78idLRcsChdlZYL jAva1Eip9o93yYWH5v28TPICZelGD19IEZwgFT8T1k6vXH9RgZYL5NJO8oLDiOOl1wgb2lpmBO1E V/45aH3BJqkQkzy4y0yAp2QgxxflH7ws8Q/TcuF9fcGheIE+3EVKZMW/T/PCaktwGOlbi1xvHk1b Z7bPu/g6O1kc1BTB/+KFX2bE22vEnaTCl8B6vcT0GsGtqcyobqkZQfsXwlx3iNUx/o6AJezyp02Z +kXav0BKY1p3pGzKkGRdi14jKC3xF/8C6WUBCWAdc0aIuhM94SE15Rb7ixdGtH/hbV4ghcWepMLk /ZXyfTuiu2a6zhLy9GBOJlZJ62+/o7vBfu5Si+0nWoMleWHtxQT/OUgGWZAXjaYCqTVVyTXiVUt8 HEUHJ773kiV4c02MSa04YCndN8sLH+IMSrrFru4QQrVI+oANamknBSGtO5K8QMoFWj+qzCi5kLGm qnvWP/kwGtxbc72fyTAmhfEVOjRzfl6rLBWwrg6iitzeN5nhRvU+ZdlK5IygRACpO7ZIa+pEak1t KnBO0saFUxfcmDDkRotGAixoc7n1C+tGn1n36g3uZz6ku/wXFTaHMb5t7tnGsA9JXP8pFx48/y3I MH0SgZO4EpL3EZI1TU1DUDbZiBGYo7qZ7yIyCz/Y3kKYLZjWu8fRdLXsVZurbqWo7Y1pHR4WuFq4 WyvxalUvurOq7kqFeEvnou6OzVqr5OidJrxau0JnfD85j2jphPnqQp0seETVGXKPIes7Ay858/7p NIv9K4zpVzHRIL9Hhhfy4hxBwDvTF+0ZfI6BPkSE1ijD0QVfE/eB8bvtOfF8DQ27MRTDZKsoc98X d4AdhMN2ptjnctkS5cUCjjVDOcszUT43zp69V9hhr4QNUW7r8lkWt2d7K9qHgyxaxtbHF/sKfip2 ag0Noe8bw6uEIKwxXLTK8NLdcY5XXV3fDcm5O4hKf/myPIRUeXwacVO4EFi7wc950XY+SleIB2wo XzrV/MW59A5/8cKgIcD1nN96HyobVqKp3hp3xvA7VpuF2B2GZ8eeYHCPV/yCu8Pip729d1zB99X8 /Ozdup8VHnftBpJYNIvc+cXD89iEv6m7LkT8dRCANTTN3PAovha1MCPiuOsjCBtfKvNMrZR/Rejq fHmctRmTR9FwXbC3TC+Xek+mBYf+FY+Yg2ZXU4SjrSpDeTXJeMCatCOo0ANtXBBhZJh85EopUnJw RWpNz5Wrsgfbq58m1oThpsWFoVz4aX2lRVBmRpi541AMHHhaTO7PScmFx1QyUhwVbybNR3KNMODQ zA7OC5nxmzVF2pTwkS07ksi2Up1fdyORA2Ghu0l975+8gP3LL06QhxGW+hZyUXPOnJ3Tv0dF6Gib knTdmDQvUJZ15WALHq68fP3AQWgrdcv6htM8EEHR1t8et+iVcr/YlJTHjVwUSV6gQ2n/wAsZa2rT kZQ+C5s7nR1AA22whzzUGYwm1ybce+/wwuvlLOqUvkAe8LpBcDQ5TQQyoEgqITfSw/htTd0MobOS QqVvr8eHXG127gTR0jkzpqjVYmw7UckSf8qF1JlMSR9wmpa/ywVymliUWInSbBp/KS0X6l8a9AAT X1yUKuBfEyvjojJqyRAFpTo+m0R6Kf/8v1rWn30qZk0eMG1TUnLBJ6lA6o60XKh/adCIOm4TSXnx 2NnZY3UUVg91M7EECeviPV9T8Vsy0HYEyQvkZSdnBC0XyC/9y+NmbPXYKCnGC4LeF+6jLxmdeIio KMUbuSxH4aBFm90uWp5WUYWUC+RlW4vEGkEKC3KJ+WVGkGvE9GlprhVkvIEGUqwcGpcfRse4z711 1Iz4Wy4UdfusRVBBVzbz3G6fyu5SKeeYQ4WhaP8C6Sz+B17oPbQmlfFFXbvDQvBaTf/nmqiV48tC 8sKf8Yjx9uOsbWR2Hm/bQtR7zLqfQpNU88iVkhQWIZlu8YtcoPSjz0Q67hgcBWYJOkIbksb9KQGW XmI/U3Ih7crIWtbWaSxEN52VC4yV4H1Fdlfid9HidAqX/z5WSncTBJtoE78DkrtmtG5v+J4wClxY CTyzd2NGJ2Xjmu7maULkj6tiYAqtoLuE/QgjhIfoP/LNev5jYxmVz3y+mWRIxMkR82b1gsh9bF/y 17Gl2SyMq3c2OK6dO1KU+kPIQ8yF9VptzfYONt7Xkyvu9jNuPUqn9bmsTqxra7I+XYfDqyrYoe// aVNq56oxj1rCtd8+2s1oxETfF9t+w57pSMH1PVFXbH/bFkVdl5G6Kxq+ANNxXxaHMxYicWI4bCi2 2D6Xr/bZFw/bfrksWgueuSs22rann8OGP2sbiudtxYMYKjA2FYEbp+WZuNgnRunzD5ak0k5SJmBd Sntur+7Vu3NSkJFrQSngw8thOKpzV/tD6wDCxEP38banqrmSqCKr4r52nNI9NjlrJXXAWed1ZHhB m8n9sRs6hnzuwSLr9Sf4BdCY363xiNvaaQh3Z11YqetcqbCefxTN+k3Tyu1mfml2usHtEixhSfL8 GbelTANuUfIUCjCHxq1Ht+zAC4KnYC9k2iArPM7ZIVWxaRxRS4/V9vaxhjCA4Xh6xCvyhZVuLfQZ zHvjXjM3UV4U41TNMuGmKf9lU0atsCOPnb5VXGz3blTtU57wNRUddg7E8ZL5CwIpFxIl5NWsxssK qTsOGLcUMdrzaeF02ivtsxwK/XJ19bLIg7j8+xbZsI7b+IsX8MGiXYyT97mviI5HqO/blJTW9Ku+ sCkLs5/JNlMlZVm7ld3+QQJQYSs2bEktNSuBFpkzrjBmxuKW3Tb8y9eUuhwrRn11SPHC+7ksdHAZ a4S53W9/pnQvf8yITdA8PCY+JoOVc3rwzjxHIFNq7kYhmNl+gxdeabciV8pUrlDyATpmTea+kokG 0Bd6cm32fVp8VapCdwFbB/XVruYYkPts9vAk8qyrHyOYcYs6PSjlc7P9RypUdSpaSmYc/wMv/GZN lYwL3H2PMQ37p3yuf7raBrIO43GwpLbIScG8Q8abb5KBXVfIKhyZ0oS/YlO0bysk5cK7OfF0xjN3 BlrzlySGHD/bPrPvO3gNkqH4i9KI+9MpLwud6hB4WSpk0or/osKIzJcY/s/kAjmhuN/xUA2//Fwu vIeNUaFfvNWSOaA31HklGhn9dm2QykWJuYcO4FAzItBTU5KkQsfGsdwsCVSsyJQPmJSO78sFSqlF Lovz0bh/VS9WlL0D1xkYor+Fx4At8nzJ6sG57JjR0cbzjAQgg3kUh2RcyhQVRlsds9NiPNVxxSh9 YUjV5rwvF+jExNN9DifZgxfuDOz2afRZX+pq3jlX5ae9wWRYb/CkKn7L0C9iBG+nQGlp1xFFBQtF Z9yDe8Avr/qU4CXdp+/lvvKz4Uk2j4sZGyLJsFpmf/IJ9SDYbGps3a3Bk+g1Dhvk34KBkeB9gXe5 tHGhfI4PAbdVTPMjSfG+QVEtfszqgYmKwmDKCwuXZqVezE/N0Sw/qvdWzeUytk6aqzwe0+EFggqb xtiXomWjz037FZMWewl53UktYYtX0p1auoeaOnWNzepaMgw8b6kDX1+rUK9VS0WBHTRsaQil+yAj Vfs0OZ2MOGc7/ivLwvUZ21KQ1s1Nhz0KAXUPXhJrb2/b8B5DL+hvdV9h2y0kpDG0/RmT5dmw4Qu+ 4jEhbLeVw0zxxMb53BCHh7Z3YI3hwdoLw33ZKlsLYY9iw6G1141yGUnk/C62R2Cp+OmEXoIK1dlR r0dnSeXR1x7bPwoGH5WEPLVbbdso1VzXeKL3IAmRnXJHoT3P7XKdWmmc43ny3AQcVwWRp23zF4+4 Fg9kNVq95FVzVY+fHHt1U7saN7Ojn0YKF4XyvnPronbw4sE+2t5uqO0YVmFz8MRuU7sIcXI3DJMk vhXwctRi+4aYKQyTRAnndQF4RknHd+TCncnDe1W3eKlMVNUpuSBQYRXSZKDtCDLrM3ZaGB53nfWN pxq4UhB53o6GrD14EYhNeo2gXBHUyvHOSunmTt32uBe2+M+udGqNoHVHSk0kXS8kEaOFXwqhHZ2v OfVb+B4F7mVm8vyH8lb91q2+VwpaXzCJlSMTXqD1Be1LI1/1KTuCXiPIOCVZN5UOlGwquzWuOTsL Jb4evoyqWNvChZC6ykeKCnTowvS/5e/ze9+ZET+OYkVa1mRVKR2bIu2IHxnAy2qOx9j7ekh4AsZc VfhJGBzfkZwRbWpGUBzyLi/gd+E543KBpAKd4/Y2LzwW2uJIG1XXAtTjvr/uufusT9acc4Upq5yQ cmFKuqu7hIPC3KZcyuSMKOjeLUJOEBh3RUpHOmb9tlxI3MJTLP+xqSDMYybIeB3c3IyJkBRZ9idn RJcsoFk2+MX8OYJ2qryCooLZ8PT6bWYweLZ/ya+k0rPeXyMgVrRlIckyaktPGZQuPalbTN5NwSnZ RFeSFypkonyVmDxmugyJosJczG01rbfg5XbVf/Av/Fe8wD3T8QXRbr2jeNg/XKeH3ZT7rXlCS6TA y8ITYHjSi6ZNB312HiG7DFHHz3yiIsYD6ASbgr80g2I9351WcDMrx+5H3bzIhfrnqjqqflR7x88e 11d6x5XqFUf5z/GKv1qOe/XC+FjNbVP+J4oKxilE1WVP5rui8P7EawH5aAFiInna9h+bkjfikfNn zgl5Rsi2Uu/3FnKOHPU+sHVkIjnrhbKVfUGwFf+M0/oeDWvvy40h3IYNrJKztnzmmqAncoURZV4z VHptt21Z/gKlEL1hoy3C0PHbjYNvt9uCeCgvQkUsX30m7OGwhh/b4HWEsapoGMpM2jstq3U1gFeh 3svqHWpkmrsIKrhiuIXifogdgL2+WuP4G49b/KAim4wXC/68FaA7qvPmXe049+al1Gx2SvdmdT/j KmSzmRjHC8c59lZ5KILwk1zq9U+eE7XCXT5frSr7ym3EVUK3CMvR60FvxfDhrIZ++A1MATXRLQkI ccB3jThHwmQaJv/R557seLwsKkekK6ZHZpoTVNCwQBvLQmJMVsnsc7LGP51uH//2U1hACHhxmg1G FyRpFDIH9yUdRw3W7uDtFYhwSOXqJt8wpvQFUlhEzVQxMf/46pEO/UUdakYMhJVe6ibecloukPqC TQUvWw9hkWP+Q/0ykWlzzW8yFyh6xO0+y2yrxis/gmMe6U+J5sSp0U6HqEq4It7hBfy+KTz1ZjLj OBURfJxQOVWY9oMXho8KRneHCKhOYv+EsQMIqbenRPsxdXtepER8FJUoqIfEUZse1KKaOalfPG5f 7Hokc+rIykWBUugeCmXQjuPJ7nwGeWDSXhZU0Jg7kSlxGqATrhUF1CAthqhGKWhV4euoX0hBqZkZ x/pffscaVeVBA6vYFBUSB5S75/ny05LClAuekBMqCqUxtCT+PrxMEAlxJILUjzK5KPFZ07tS0iIj 7H6xpr5smqb+VvY5PwqbylcUcNXc1oznWXWxNCTpnjQWBxYGvYCYd9Fp2dzbHnMPaTFkKn4SKhCr AU2bjLCjNWgZ7r9RDL5C646k+/RRk/RzYvI1gq94Y/ekM+khIKmPL1vY67qqlZWDPXSqVt+IyU9T gUx1oHeltr4lF6az6+weeQ1u/9KVi6RcsFMl3DE5+IzgK154YMKX8p79+C2u+GQHhBw/NvEceqia TWpNjMhcGnpGdIiVKxNkoXihoH+IPWTFc5akeYEUb6ShKYRajSekMuNlXUh/fLqL400Az/nJSHhF rgbRKYWfEH/sIQG4NElG/GzAFY5YnXK1gD8gstlsfO8U70lRoaU428pBnPFajgv7AIxcjCSXKPFc 0S/6Fw4yx1/E/9Ni/dNcimWzXm3WV/llPn/sdbv1ZaU4tRFW3Fo6688/q71x7AVujs+taozfMQbI 2Xg8nycRWHjdHce5cwSPp36uOsrs60XsAYa+er/XFGUAgDieusFTKzhQHLT1ssgB49aTB3Zcbi1x DDmxnbsPhtYkl5t48qmVywli2EirGxQV/Kuy2OiTBlcex2x22B940kqD43nYHs9J8XUgyqHSoS2e G0CesxdGuLfKrA3tPQREXdko20ZZ8lmIPNwZT9L3Wk4LWr1kwT+8yEm638rBX41Dru0GPCOnbyAf RTRqEwmIc/GpJrf1zm53ctz9/bw5pxzQT8KQq+WdO0Dj5jnAxeF5rTBpPBDjxs1qAh2Hu6rg4cnu zl9Uq/z+WO0ZaXWDsiO8/rbBa1E5r3T6XV75EuvyMPjwyA0+LHXAmONbYA0ivSn2+ioxmya8hvtg z/b78KzAmcvV4dfxJRdupbzKAy+xxCBFboHSEn+RC9RKnSmp5r+U8YpRvFBRP+yyuo9dH8e0yh2f DXnAKbmAQgv4R+BRFjNpBc/U5E08FZSHxPApzzRNBTLH7hdBSihYGU8IrS+4tac8L1F10jTgUqr4 +oITzOe37KT9ZAS8ekpHpO/Ch/JUSEhYNNKZGZErJWlcZMpo3+YFyNEerl83hxDAgNIdXarmgAMj /Rg1doUXnVrpElbqcWvbXn9ZO3RSBKUrR2T6PGloZqAW+C+/yQsW227cAyu7EVkz7yoUpEhaa9Lg IvHP1LzmcJTTeR9ScR05TzK5PvWlZPCTToejF9U0lGNMhbRXjJwRc90Afhdbg5fJUlEtsY1+Dvf8 M7XjA4zQ0gTC+tPOK55hDCLga4xnvpvWptKSTpQqFtG1OiTbUJMnc1AkFYQdjLaOz8uT76zIgWmR cw05vwmQsBgE0U0+8txXXgbHXydwUNPzKUqe8rsiv9RXc9Swp/mg+9ldQq/o3m5QPeAR3C7iWCRy +MdN796D6sCVh+0JLqoLf3HhGwo7KBM9w0ccs7pTa4V57eLsckh97TSbh32hxHWKOIDsqK2BU6gV T2KvieROhIrXSPIEOhg0invOswdw/WFdViVkfToc/XU9e0df0LzKAoHIQEc+3J0hZTX0RWWIuHFD b3iy3la2TNnbnrzdbuX2dqvjCf50pre3M3nLXYezRuxdbbflfv8wxEO7ffYU5ZSzZm2U9T2GfJVq Q7ZtXKHnOJNcP6xJqITM5a5Wjms+OIX73PZrnV2zc1rnaus7TmJe49vPNrJdY8DZRLvoDJqXwPF6 q868UGuta4VdqVkbcIJVQ+PY6eRqhUvJmRdK89y9pNbe0prycq6NsrPcGWul04eyAcdg7CHEs1Gl mj8eRYe/WOEW3yW37cRc1fOr/E0zi3Ve2Xr+2Gi+oME5yDULqBlQZDebIydQXyizOBnZ9eVHgsSm 8dSxwXVfQ6XAZCOy5CgNOZN8B1XDnkEfpGZEl4MNtxrxPHX62YUu0maUXPC+5UIe4r/d4S4jO8V8 ldhsyt2ioNeLz1ZSHidNfml0otx4aczG5HzTpR/JVoGoQrDTCxcpFzZR6YCZzr+ErHUhgXm173L+ WA9IYpGvhmZlMOVCcXiUvy0rrf3UlQISq4wsmiARbemq1GzEix9UGgHmF1/T4CmvVaowjiy43TwT zc2QeeO+kvAQj2w8xvKMiJw+6bmvaUX57TM/glx4InqNoHFhKL9nREQ/n+gsX0f2Z1+ZKxVwIi/b Rk9mRAVqcUlCNkxChe/lywEfnDj7ay+YDosv5gzOVL4IPSMMCrrgH2ZE2uKgZ4Rj4SQcflRk4hoJ 0hwk0i5xFYjPIPzTGblBiZvOkoyK4DtkfOOJW8kwSWxTslqPdlySToeICiz7aWFDUqF2FtdR3ePp I6Tu9otc4N9dg8NIf9GbY9y4+nrO85I+col18hIybn7DOwQv0uKbV2m5QGeRvC1IM5CEFBU2jRUg VIcnbuyRvEAC8wYcRhSVTEwGN3xl3h8gFza8gEX41gwDVJ8kw732vwxJ82trYp7jH3/Au/iKu8UF S7HjCHB4ce7W98AHMHmS18jr4pVNPL0LBcYOL3EABizW6c0UjgAtMJV0bS9FhU+l6FUuzGdYyR05 twbSw3wwbkLvUiccd7826K+d3B3ZfKozv9fU07zkqIMaEm+gBMClAmu63LryNMBTayuvB/HiWHak hRCWJxxMYitJQEjl+P6+Fxq+YoSW7SvQIRa2D0gLO1wgXW9RHlrGdda4Wnuk7wH938bjYlEGqsVC HtbQJAD5fF9/5ZYDwAtsLE+ajuXgmYBsP2uxmHnOBPiv9t6XLKPhH7zDWUzDspDS8WSdUDwXMu5s ujM7HCr2aWJJvo9jEWwcqM3Qm8BS8NQWbKQflhErPiFtGSbiIDc5la+ttWVJqnRVW30gemBpaKwR 3o1bF2BIctLSQXV2qEMaO+qOE/gya37UnFOpV82Vpp1mvditaqulUg7MevGjVMPO+aBevNVRijT1 S9E0PdyJwZ1/U9MNitq0CC8hPIFmMewgnhuDwOLNGAc4MNNQHCQVLM/DxFvGaUK0dJTTblLXvcFp BDCY7xmdPIPB0KhN89rrdhrjOSBxaEigv4jONCTrDSh3uZ123pK5LIPKQoq0WLMlAb+1dF7QEgkH kH8plGXI/Svb5vgk/zHMdEJNIjPJNYL0p7xgNr58MemAosJorpfWJ3+JTamPi7eRKf9ARjoic30b MuQPvIxNrzfHakHYAUGGlfjH6Ipqeo0gQQF/WU6yXotMqcyfWhPJC5m8IL40wDp4JcLUjm1nbpdm eOGB7J3iEDJFjdYXyGx0km2o8Lqmp2OJv2jQnBVuXGtSqBh5BtYsNg9eC1anKlee/PwmyYj5OWhe CEg0HvoCk9CI9K6EXHDb76yUUSVEOdqHjAJjwDVlzyIyf1arfS76IlsEsy/ptOFIEFgyISszgohL AJnSlemyJ1oukD5wmm0IKI4vi+fr1EheMCbKPdIa8C9oSVQiczFfLWvubGZe0e0/qVAvs9l64aFn RxQ10mTnVPhlRlCpqwtS8JMRQpWs5Cd2db+v1+PEyHhEu+j3AJIJwab1/5SOG+41OSyjaayLbLQi Upik26YRH1OgP6nA9TgegcXfVER6H97k/zx6mGzl+FS8lJ1rfMjb4sXIeKcM9CHeWAjePWyA4odn rou+QVABY28f4kJxwyozUncAhMf7POfr0SAAj8KFw8Rz52CSIMbrCV48IQkZKCrsJh3u+rB4nPMq x8497uMrX6/D+Ikk9fe84VTLOuWkRYwiiX5RIgoKjP0ZKXpsa6DOQ+TlHwKTDV5LPhR827DPwhBa 1lDoe0Ng78cNAgxh1vZQax5OFsw3fFkQQts3FOVwmM289sFAYbooN2aJc6+9Pbd9URQWesNS4PqT t+2Z3Ebd+nY7EwGrJopt0T8PBX4vnuHlk72zLiOwKLZncA3KcAjiYbsFXN/PQeY7tuDR0pZnnqfr bFEo80zzewYQW6CCiu1Q/AY8lZ3V8p3dgBmrPBYL8ZIfQZPeduJOAN5wVUhaAMRAA7hdCoVZAU/j PgGJGy9+euFbn3vyrXzkhUX+kz9JnHrVz97U/MgXw5L2seLuvmU9X/3soo/Ah6ZZdzeYohtZ17x1 +VWfLs2eaQ5XnGtulS7/gnq9u6r2mnIaj5qiwqR/MDrCmbO0tv1DLgy2yECJrX0NM+LY2KrcpubY YQm1KbRgqmThN33hF1WICl2oJEB6maj7esumdHs35Jtp8bzO6oN861f1VR78/8ATDZizZmdYjjll gdnx8LJkzDf+8RmJ2UjrC1SaEB0nvVNxTtfKVrlsGukse1pfyKPTVDw0SveLtC8juALtsJHIdh6K MrAsVECY/Rdy2oFaI0gNmtYdSRhUEmslulPljVE5lf7Oj1RPc80v0dqn8IidBplhok7rMeBoffx4 AWV+fCOymJ7uNgj8zKKEPUwav5PkBRKRno4WWxQVKF4wM2Xpf2T68cmeHS92xP7pMus8wFTdZbv8 rU1ovDg0PX6xKcmiUBKgg+YFUolwv/JXv48ia72SVHA/Mb3NGuRK4kxMj287ovCkEmJYsR1RV2av OreGWF6WCmRxPC0zaelI6o7kRs3P6mJZ5EySCpNzexShOU89FvzUxXwI3h1LTsg02HDZ56sw7Osf zn4q5YuWAHSxeItssiAQUSGaQaiS++zvkx43+eOwcu8OvJkQ/BQVHisAtMT4lIMym2w0zjYb1IG9 Rpk3IuEz/5eVckJV5bjDp+Py9eDIGUFSIVNcSFFBNT7gZyoquOAak2IF9McIKtsCVNZiEwuEgrrm pcVmlWKdSaPVClSYB91isXvLd3u9aZ0tutXxZ6+6Qiz6eCwceZ+q5uyCNKskUA30pWQ0d3KnOZ83 xwXkb8Ux60ENOL+CXY035grzTq6V2xWaq/GxeT6V4NaMK1fWg9Ixt+7kjivFwpvNy6qZu8x3uTmQ iS5H1OXUejzzTd1dELeurQqnQamUQZOmqGDnWkK0iRNsAl0Ph49CFb9xbnioam6HCwaI3AO3nXVj ISEw2yij1xVS9UTW3ktwicIJCggngPRedUXdt/br2knKtcpGboIMuJMkGxPuvs05raSna3xTt+sc Ev3g1Z3w93DkeDGw99jI3+Wh6tZ6XRtUc/OSWP7uk3qvAYjJUZs9ZV/r9Aq73mrcqXUGhcJcLfR6 1Uapd+HpcM1qCdlx1fEJ8fDMakRRAdU4Aq7v3OW8YPFstiRDgf/x6LNrAkKGp7kIx0RRjD1tASyI fsZrRumOv0EEUDalSoKpk7m35MYNtUa8NSNq/oKh1FWP1wgq1MHXCBMR+Hh23pkEcnGtCbyRDn25 GfON04sE06GRHN92GvzSAZWSudltv/gd7UpcivSL7ogFf4rFIC7mmTCbm8O3JseiT/dxiiKP0h3/ we9Ie1lIQUhLR6LMOiudf9GaNg/hG6S7dMXbTXnJa8B5/B05naP6RQ0bxp7Z5Rqn3I+RRsmKP053 WyR1RzKbja7VIfUFd0hA9BzS2/7UHSmbUtvm6/AqYiLwMuhtH/JB+0W1oDrWZQBBEtL+T3VHWmui IHoyv/QHFYI+5XcMtp8jpg8G90W/L5WOZiwXaDWTyjT4F154O8jwS0JuwMuOUiOrT/63eAH5C0M2 iUskX00GSsGiOtYFT7P7x9H9Eo8gA9GkCChT1tTGzlrWmpLe9t/jhZnTn31gTei/4B7RaibVPumX qAwpF/7BjiBJQ608G/v/jFyQt6wVIKX/VVmmTQ6qmIruyEvzwi+5LJSvidQXSBi3jA7x54yg5AJK gPpdOODt1yWBlgv0jKCyXGl94ZcIHYULQ0rHoJGtftPiyo/XQVOhXgXP8CQ3Oh4BK0pGBK7xY3pp X/GI1++nCm7p/qN0zJqeEWTiOL1GZGQAlJtG2sQjqQCnGZwjQ0g7Oh4BBamM/q8/L4ibBlONiUFZ 1psDhT1PdzP6JexGzQgnKVNMDQrwNHNQJBWuyCoBgho37cn2zHUmTnMZjyRZPUYV1rkCVWHsDimf 7C8rZTNenH+OMjVN3HLiHOSRnufu2iGNL0lRIRCPSBzKxZ2s1zPkBz0+/pVgdGWXEQM8Q2JfxWEf oI4pUpwrHieJP2NBgW/HyBLxQGeV4jTfDXqyUx/1kFN8XHH0qiQscWweSri/oDX0rtYpddDheH4p 5RrDFUcxODbXQDTgoGC8mkqdcdQsHi56gYGY6IqDTJ7TtaxeBfuqWuuTBKOWIfu6JtkLJPXY+9C2 jb2v62l6U1RYtT+h4xYaG5x9jrX1Qzn+sZa0tq44hLuDxgwN1m+VPbF/aIgIHMm6bB/0fpIWLutb mT/wFPCz3uddpJNbG/+NLerPWF+ctWcN2zjbRrvREIUhngt93kJHAJayEApC8jzcN3RDCNE0Gghm PLcJKBPXsrJQDhOrZU1ahgWiPEDFVFG5F9RaTCcc5WldUNXWvOl18tXieGcWg1Euv6vdq/m1ek7H KCgqVEXjUImu8TLoMO6iiKNTuR1Syp1arol2l1gfeLPvcRJBSsJGjWGdB4/4i898r/o56hY107af AcLEPkeoUQv8AnKNOAAyApd4gBTmUUyDnBFkfQTdJZRKBaV80O7iHV6o6wepHaxjVexO1E3xJFai PR3ZtDKTfs6/lFzZ3ZBEpCejMnR/TDI29VrN+hQMmW2kdFy69ScILVUrw+OzBEQHgACzg8yFodp7 gDYUFWitie6DR1OBWE4y1e6/aE3jp05O1E25HGmLoIKdSe76bY2h8RfI9X5N5dLQwLFkZ0eS7zJJ FX/ojlTdFMdGYM+qhperTyaqU7xAuwfo4GO6k2Tye2S74wk5eXilWnq8py+8fCorF3I8QDskUBlI Nn1fLtDSwiHRaciIFVmIT7YYyoiVf+aFgLsX6dadVPfdPYnpRwVV6OBjh6wYIr2Rv5TbUbzwVk78 Cy9k5IKL1O4z2WaFxF94YvT8YMpf5ALlH8jRVaUU89P1EdR6lHGA/TMvbOBcaZbJqlISl4U6CxoJ mdx6IavNaV6gKwMIV/4/S8dOWl9AauM2IBvVkyKAzKMm9QW69OOXEnKKF9KNiRP2o6Cr/1kupCBM Njy/8+CSli1peC0oXqART8nSj1+wOMgZQYKXUBz2Xq3MyyT+AW1UUWOogBO9XtskyiXVoi/duCD5 PZIKv2D0kFQgVQsqWTiDqfSbXIhbaGC8QhtpnAbbBvIUyOZhVEl1RDahottvk2m9NDjbP8gFim0z XJulQiChb5MbsqvGS8heoY3inG/DARXIGUEyP4mfIJFJCST4/C+oVSQvvJ0IlsFUylJh0IbTqOMh 08+/A538pXM054X+aI2YFFnhSy6KMbR2epBtaeiC2X/Aa6Jr6KhVGXiaP0eWCsIOYAB+ySj7JXgu fyAVwZjcA2NkFQ2plGOyDNfhBgcmF59fcVEXr/+CAoxIDrJ845xeJPGinCfYKK0IhT3AeIczBsmb HOy9GHTC2w3pEPGLafejuCqM8/Xbwj4+0h6Q+NDhJfrNztGwL07nUioBahPZDwkIUPNmTwaD2vgV +QfwlGmFNEOFD7E66y5nebhBFLQxWDGLV+sj/1UdTJDxHObOzMq1fZTzI9nlhGwDZw0wTwAEWQ1U iKFSfu/cAbMpTFrq8CS1Dky9ouQL6Q33Fgq/eEWXNZl5nggs99BApq7vnUXf9s6Nsr4VhYZgWAuk By8MXheGfe12Lod0CEviaRGTmoXmUWunZp/jqvzklmQ7tJzwnEAX4XCxAdkR6DY16IgCwAiAQMp9 L/DH8L+ynrb7MlQo2UMhOoU7owO0rSLy9k5zuKwAaBrXx0nNAWuPj0pYnXdQ2A+0BGB6JrBA9avI 4YOQaTJGT+pqvt7NT+ujVr9uTruVyq17m3aL3SKv+dJaLRcXPQF/4tVcMfRPdLqjHQBcL0+0h5hp KZBKVHNR5ivPQMoOgdCaMo7xDBUgAls5iel5tKBDwuT3jODZnGjbEPAsedInSmIAD6iafdqlSgPv kPBDZDx/R6qZChE3zMjhrFzojDuz2xEejw33S72sEcj7Bl3rDJXXpPlGLgc5CuOH/HhElsvR+I4k KgMtSCm3VJg20Sh9ofRi8r103frgrMAbSvzCC2uO4Zge9xmx8ZfgIyVy6ZWS5IUaqTVR9n7G6fGX NZX0+4zHJc4AbfJ78igcfZOlQoHCh6QTVEjXyS+6IyUCCiTyAMkLbyCYxfEHvqDxls7fVNDOMWT8 nuf8vy8XSu/LBdJ1QuuO5O8XSBFC8sLfyAPds1iPgta5uhyKS6wRT17IxY1veJHU5R/kwu59uUBK C1oukMxE7zohfLIv0BgJ92ZnhOQjL20QHtYLCalsX3JhI4qc4YFODA2a1OMdmZgRJG7sP6wRtFwo UQkjvyjbRCL331UimviJNvSLQsPJ78Ti94zoJbAr5pkhr14lqiQRzCOoMH5fLpAX+Etf+CFkwTYx rEBy99BNY4cMj0diaDFKAX8HKcRAIQhQS8Trz+u9JbTSw58VxtVw5JkV8SiPim0EgVfsDhUIwaaQ 5eqrzxXwClvabdHgVUvPwBQvclode2VW4LvyXjpcfY0TfI8nNkie85xeKLto7DmuGkoTqbzz02nA e3+eOIIBoCgVe3CfhGhZtFZzamttCMANcCxZ4r2JAAsJ5PcyupUODWtS8uQYVQBKZXxX3u/L5asn L4BKYNnQT8uhJVmLllq2dkCJUqWz4FhlsS3YB/RVtSz9T7lwukpCZA1remBzy4/XfCDyOENeK4KP 8lYEfP0MvQF5URt/A3+6d8BdYy/qYR/gVY2htIt1WgdYm7WQWYMXZRfwWevcIGzzfF5gEXTUQm3e uVwcpDpX7WG1wxvTxjigF96BCN2h7gdEc5v5+ke38tmrAFi+V0WTgPsVnaWmJjcwcDe95UeVrlmy ATTAVVL+D3gCfvHNqDVxOZoY2CIwUZ4Yi4G/V8pyo29/Gl6j0GS8O/SK7cBPmnlgVf4YuGueGdwy EJ6OoS/jqDUPXGvRmgHqApt+8C6JsO6Q9Z+ktKjG0ig9mtRKSS8nVMLk3/6FyqRpSyvhHt0VG9rT Z7JGFL4K6uOlgtTjqZAmjTNPihV64VmRavGFWhTpNYJaf9/B7nIHceVHMj76MRWGX3UScYM4Ci6Q hv8jceZPlDFEKyFLL2Hin4NGyyf9jtRyNkn7Bv/SHR/6gvXVoybHdUeVCsySUJArqssn2WOBVkir ZP4fGaWg1UzKOvlnKoySGRH39Y7H7tcZQUJBknjSOVLjJ6vFl1QPxmhMhcFouUDp5Rlst7944SMd jHN56wcSxYlsBr/Ss/WMUYnUde/UPDF9akaQmLhoyU4MSgvJSEyCCh1eJNycNKMKIlDdTJNc/kt3 6mKSraermRwifHxA8gK5RpgPPLif50dedhr9lmo6ffobza7Xx8z/aIftDxHE7fKmU5nhUGQfvThq vz5B9rek4Y0dijamR/UsIJXl+Fvd+JcT/olVy3UJKzzvpM5RCeKUosC9/i0dr1VMUEn99O+8YLQH QA4tMTC5WgD9lKMinJQ4te0xkqdI/qnEoAn8z1zGqkOwGbMm1JViEECj+axXPqqr1erz2lj1oHzi 6W4Nr12nM+90BqX9rMSBSmPM8/ie/522KJZCE8yJCqQopIDhXyq3FFldW75tnZC05gPNAA/hcKYD +qrh24p9kIEtNVSQOOaFCKv20ZTIAygBul6eZ8g2kzMlPZkZcVM0OKTs6lWqok1oNAJc5Wxo5yzV ngHt/eoJIhuGcfSeHH345XiCA8MTaJIyPqOj2ybXMnXea+75oX5f1+P9+J46blxHfWx47rNt9z3P tpUGB+7yQwyb/2MA8IvTJLQXoSAJw9AWrpaqAuoVXUIxuAe2czyBiurJvNwL9VLu48PUqrWaWe+Y Wr6QzjrNUKFjrTz34zxqV+NSRldC1l0Y4keRfme0pFYoXENJtVonQ2o5FkrhpP1EAoI9MOvhDnYA ZuYgE44/WXdQQLjqVQud+MLz5/yP3/L1Zf1mjqANu5X68qOoAW4rVkF/DI69lnD4/+2RocLaD6W8 6i2UqUdhyPzfPp63v/838mD7S9f3REbwErC4QS7mZSIyUiNDhR4rj9ufcsPUqKrWn5/+0iIAoAeY ZFi13Gr58Tv8t9FdDUjKjzFFXdq9gj47q6hafuTGa7lLpDmf0aVViean566rVj5qrqKO8OmWhUeG Ir58tayEQrHo76O6vX/81vK+udv1rr3f5NrNotfm4A/uPW+C83P9UVEMta6jQMxe9S3prs+ulFq0 C7+Oeuqge/TPUSkFA/tS3KPMLkywBniG7HkpIbJps/lUYM9VBbCpR101y3Knp3M8YT52+jVS4cue sLAoPmNEF9av7NmhKPsVNNh5UL8i969OfzGSvYnkiclMdtXDmJV2/Ry+pxaVJw8kNbNh40vH6v7c HLb2i1McrTf6lUUuCjz9gqwgbVLhYL5T5Zht1IF9Ka2p+V3FfBXbKUmS3ypHVs6f0CjnNPQeoa4C 3NM7HN4ZEaXzEyP8Q965QqPt+EHgO48ugPBYFYNZPqqH9za61j0+Pmw1VuXaXsKiVO484+Fr4WAI 84U1vxheQUm4xrTLLda7IhH9znaVw+3xrd1ZJ2qUgTOqrvPjVnkTI0+UvOqwVZsz8baQB03ng2dw 9lq3N3nh9coHs4KXypa9sPWaNW5DZtS3Y/lx3WpQMfbsQ8g5h+38GcQ0mD863M8nVlodig9eQOnd 5MTOt/VasoeFZ9AXFftRVJ4v2GzZ6D0L3MJheyapRnjbG97l2XQxvNf14ipvBN280ll8Nb3Z16Od vKm0zOFNCFtByCeK2jopnoMUa1M7DZ3mhWsj0gVTFwQyp3AxIxD2PNf/WoMuhFXe2vt1TPVd6Mya wt7LeV+mzkZ0UFRYayyHQP0Sk3AGigzLq7a4ryrnieo8kjk67ZZ/WPiF9sAehPOHXlotD8No4LvL wlAN50+97sRmrVnfEsZtYf/U2G96/oID4oVxn8Oc80x6KqJopzl096uKlVcWnTG39Vy/0B225+0P lImozvWzjMkbGJUQE1zbj9SxGnjbw/WRbvtfU0FdnNJO/uasIPKU+Q4Cq9en+7EIuJqRHDZ28kHI PZKH6xM4aHwU2bVs4/osLp1MpIY89zry0OvarceeSPg3mryzTm4hNexnTndBnG1O7XGjUb7L8qMA pCpv9tbYuZdHNanW8f1HncMRzQONHrgoby86JV/gM5oDfjhSXW6dSpY1NQ48HNV1BjxbtbQuOZPj pSHK2wcM4X9NhbueaRp7Wve2ZyNnb3OoG0pIWREaC/cqYqbop/Jh+3QkAX6l6Je7xqx3Yk+bCqW4 Y1mXTJmp7qz/SO276/pFYlb1PPu4P7FuUIzNMKmdaK9MTWf3YMhiNSot8/r2o+hLmpZ7bm7ep9Y8 yvcnUW8VBc14hXfzbtSdRgXAdRamUbHKJwlEJteyF2t/bmjDwWxdfpDxv6ZC3Y6bWr+O/LIoScse Wn5/QEWP31na5aVmWFpRWJifdvlZTeVWo6NQCYCmYdaeZSzTXCUqDcDP1Vs0euojpnMPqk6uuEMO Tf7LBG3W3GkPvuT0AYCjY5yzl4N6vPi5RqeOO3k597uHwkk6ox+SMmDNp0r0l2VNftdvG7MH/E8f 777/+Q3xxS6p5aWo6PLyrm6+eDSrq1L+6Sz6kwrkoX0kYAOpsaMOwyGyfTVHIz6+JAEJVAJ7Cysm YWnesn2v8SufKbfYxl5F87gMCON5Fn9RIchU1/BP9ygjmsSkJQGbggxgEv9Sk8ordrkLODNIJJuP kLo0aT+cCVGQ8Yr9SQUSqqhHdq0kk+IXROYZDUMR6EQpoHu44IohxQUXn1v2ybj9xDriZ+8+ivZ5 WIp3P0F8iqfJbEoKj01UzO4xb1bzI4DErJbrdPD0LyoAwiwPP8AK6DIwC1HZtlvnSp9qPzdAelEN sZXd3BnAhB3AqGz7OQSaJte4nwnMyhMM3YnYHgr7hbpAlxBjLRnllnFt7ZlS5gaygLq27+EzD7CG j3GAEcvdBjZDzZkwQ8WZD9yLvm/73MrGVljcjxucCtjq2QqLC84Eaw9Y7bBsHdqoUUNtm4hvaAPn cHaWYejHQ07NyL+o0P1p83P3AXcTJL4BfpdsicfTYfB4xfQZSrHbvrxVGkz2bfwBBRJY2rFn4Oku 4I/J4IiP3y+e3gR0dwMQ5F4QJLSnWxuWszYWzh6+g+/hTCZwKBwLzkdzPG9q0w94dFaIWplaZRr7 lx4tspFHt8J1Q1QwjXv3FxU2vWqphvy5ai/2DHTrIzTLWRbNrlmvbDgIt2YiIvUyvnwEUFATxxTv zMOV1VgiUVOXmPj/P2/6iwr/fjjfTvuvz/JTB1pHMniSyJMW35r8wyTnqsBm+dyV7wavXRTUXxQJ pMdFWnET3XpucJzHpOW79TbRaBS540oUdB6oipH7WXHnu8itw94f319iTemz+ncqdKvHW1C6TD37 5WvNXrTy7+bOykfl2JaJx2p900q76AM1a6enwdwV7eXIu0QjcOX9qwlLCemkC1Y3Zf2jyxulxsNF K7zijHUurL1BjezjhO/AC7MgrWRWRau7h/qJjOXPD8ZGd7a9rdlzBVuw3IDp0+4BZgb7bviSpgFt WWf3et1yZ7OFKtYKsvztz3b3rNlASyOmt6y98kRVHemyNGD9prhV8ujmmCzxps8KwknOl51bT77y fDE+KrNDASXuc2+iXofXRwraajs2d+3PjS10R9vcAzi4yEv7c6x034trQ/UemSoFJOpLlrK2xG1B vJwT10AFleKGri9zRqu+uHtkWDD5+X/nhVW1fEfoezI5fJvqlca2sFV6x85+N9sZTydVZX6yetJ2 NdMda/9sVuSew6U/at/389Y6dJ4u8TzLo/9GZ3gsScIu9zjeEMaKtO2hun9X2o4exvWKiR9gm1tQ 6zte/vzQJoboXuKPvc6CDTtG92GcN9l5JLAwOAzO88b40TmYvMT/ToUor3zM2Dosvfpfao1jW5lF La8pr763F1CwnpOq8CkMr8JTb5jr0rU2UxtnZ7/+UiY0fyVtt3D1LSR/OkxsnDrz5NFdnl2Qe6E6 hUcI36wj4aiqm1FjXxpKLJmVWn8vTs6F86hxaExOn48ZsV8I3mxhoRNGe73vJB3r6fHfoIKRu+ui J88x276GZZu30wzupvm28xXYLR5q0Vj+sA5X7yydn6tTp11uqY0SyiyUauMJAQCEZ/siFw6fyuqQ B6wiH5vcDDA261lr718XO+nJ0K5yiY6yezpsVAl+iXjkWeu8te/CzlZn0rWcbNXOY5uVC/tuiw2F 1oTKunoe/79TwWFFYysO9caLUug2rp8DZh3YGF03vhJLr+2N68n5IZq4zuRZctV6135noIjzqDOr iNe4RUUUFQuOMZi1lKmoG2i/8uXSOKnuQl8hJ7kqwTOZHHLOP6wEtnb7Yv3efvZjGbG+Lenbznwm TnIzPaGt25ANS2zfoVQGOW/2XzmT/50Kq2rUhPtz8WDGB9k/4RrqHlj7orPnOoUaAmUqhA66Ider zyViJZWieh8E/Khyh2lyZqZ3rkctAJw012ZUd76ATvJF89SEXZ6PirtnmeGpNTXVjuvWTtVi+St/ reR0o85AM51ONHWeHSs+1Q/NhnEBY9PMpYEnvvkYz/6dCjGzgdL4/x5Q3kfFqFutR/Vv16154+4B d9PDZUztnXzyayMPGBB6xo8jpV64f++x+XOX/zYV3vnm/5f2+e/xwv9LZ/jOsf5/ibjJ3HHoyNoA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image450.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA0AAAARAQAAAAAuhBsxAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAnSURBVBjTY/j/gwGCvlcwHPvB8O0Hw9cfDJ+B3B8M72HoPkwNGAEA LHkgMJ0qEegAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image451.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA0AAAAOAQAAAADcBKt/AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAkSURBVBjTY/j/gwGOjlswPK9gePaD4ekPhsc/GD7/YPiOkAUAELgZ kFC82McAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image452.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAC4AAAApAQAAAABixyYiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABsSURBVCjPY/gPAn8YsFLf//8//6MGxNv+HSxYDaUeguWq//1heA6k /teAeSDqAwoPqA+o5PH//+cSIWbWg6l/uOyDUg8YgEAGr5L///vZwdT7+2DqOYR6DaHeQqh3KNT7 eAg1H1lf8338bgEA2sfiO5uvo+UAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image453.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACYAAAAtAQAAAADqgSTAAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABdSURBVCjPY/gPBH8YsJHvwWQ/Ept48jgOM9HJBwwMDDIE1Pxj/P4b yN79/i+IvP8PSNZDyH3+NUByv34Nw7//++rB5H8Y+ff/XiD5o/4uSOV/sPr/YBP+g03DbhcAnKDP iidhAnwAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image454.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAkAAAATAQAAAABqpxpAAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAcSURBVBjTY/jfwICMTjcwPG9geN/AcB+M/uNEABmLG9JNFCX7AAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image455.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABIAAAATAQAAAAC16WBfAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAnSURBVBjTY/j//wADHH8G4t8HGE4D8XMgfsd9gOE+kL7/EUkNbgwA b+cyYFpFNB4AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image456.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACEAAAAWAQAAAABm4MjXAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAA8SURBVBjTY/gPBA0MaGQDmNwGJr8DyT/bQeQ/bzB5G0Qeuw1nf/zj +biB4R1Y7wMw+R6JhIh/xGYLjAQATbleuNImp/0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image457.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACAAAAApAQAAAAB8DhaRAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABbSURBVBjTY/gPBAxoxA9+IPE7H8Stx0vUGdUz/LPduZ/h/9/fcALE /VdVDzTq938Y8RFq8gMGBn4GbFb+/7EfSHy3BxFgFkjsJ4j4Vw9Ssh8m8RlEfKn/j80UABEfkzkS ioPPAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image458.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACYAAAAwAQAAAABVyTWFAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAB+SURBVCjPY/gPBH8YsJD/7EHk3/tgEXTyA/t+IPm9vB4kUgcWr5EH kfX/kcg/KSDyd3ENiPxew/DPHkT+/w8W+f/nC9iu70jkY1Q3PGBgYJBBc9tHMPkOTP5DJz/Wgsh3 1SDyfRmYfAAiP4P1/oGYAHbzezD5HEy+wBECIBIA+eDZuQLIpr8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image459.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAB4AAAAuAQAAAAAXMZSiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABaSURBVBjTY/j///8fBjzEaRDxHES8RyWO/2H4awxU8uMskPh7F5P4 0YHP5AcMDDKYEruB2thrgQZ8+wck/oGIv5drgEQ/iLiPQfz41wfUBlL3/38t1AAstgEAdMqpr0dq x0oAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image460.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAB0AAAAVAQAAAACSu9jPAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAwSURBVBjTY/j///8PBmTigwSQ+HYDSPwDcqeBiJN1PxgO3AYS/xFE p00FA4ZePAQAkXtM+Rl1kmkAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image461.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABMAAAATAQAAAABaKwthAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAoSURBVBjTY/j//wEDHP8E4m8PGE7/e8DwHIjf8T5guP8LiD8gqcGN AcldNMfHoxCyAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image462.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACAAAAAmAQAAAACNWKREAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABCSURBVBjTY/gPBAw4iP0gwh7C+lUPJD6CWL8/yAMJMAtOACXkGXAa 9YCBgZ0Bn0Uw4uV8IHEsH0i8e49JHHFH1wEA++eMXkTpe5YAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image463.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAToAAAC/CAMAAABZluCxAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAN55JREFUeF7t fYeCqsoSYIuYUEFRxIw5K+qYA/3/f7XVTe4GOc69++6+fbfmnBklNkV1V65C2IPC2P/876dkDKDk Q/49IhoD/6Lu15TxL+r+Rd2vMfDrE/+lun9R92sM/PrEf6nuX9T9GgO/PvFfqvsXdb/GwK9P/Jfq /kXdrzHw6xP/b1Gdor5+fj2o/44T/wh1umIWjO+eZzZpzb8747/u6A+oM72HEbfLfc75ptfIh6ni 7VQ08vFKfztwkJ/5W/G/DhdfDphBXZHOMknaZaX75omxPsTa7nwtLtAQtmuXA26flla/ln/T+1y1 ObYaW6svL5tX+P5MXfuvndFupAuT1Zcj+a87nEGdVgFi+REzJ9QoVsr4esxPN6cunuZRycBXsVE/ 3FIjNMvty/RJq7fnvFmcVpr9zr6H8Xp0y+ytPSDxeRX7/3W4+HLA7ITdyBinVrifxQogI4Uu0v1Q wrjfhAnbemEJFbAlwb4t3Cd9Qfl56wJUWsNK5QxHocxshkUddglDf75/OaT/lsMZ1JnNHcbHC+5X AT1VxRQypWfjgfGcrFxHeZxHRaO+xXq+A9+Lat6aCxlsHBWsL2o9Q+mON0VdMGAf+f//OTCo66ER xsIZz844V8kf8Kt4U7pkmSPQ7ZYGezO30PG2pJANcgOQOMdnOKe3yI0UpVSUcB++/U8Ag7phZYQV wIu6xtroRzlLU9nM2+saNpuXolzHZVj1LKBNAHWMy3UDqw2Y5BsgtGXDgvla+J9AHMZh1HVu8ghf b1dFNXAWMJZtWIfaHjgtgXNewXIXr1Scq1MGq6smHgrYqAOyBEAfVnej1LxCpZf/AQiizqi2X3pp qzfNbRbYrAm4aJ0rt5aDhr4FU3RjqEs8A8YBYL0wbpQA1WtcnsAMvubH0kpI/Q9gjT5iiOqqVQNr aWWjKwruS2SOGrhoS3AABvxfqvBHqduEJQGlHbrYAJYxIrPUSOOcBoz2fwSitIka0BvurSMxQPBH cAXTtdyEKa0TKQWYLdn+PwZ/pMMGcWJeryC3Afy8Zl/iyz48+Dt44di9sMMwDEUx9auiGNhQdBiC AyZ8ugK43wN/yS6AJ/3NHZEu23Ce2qCVz4e+5YFs9S9W35J37pa+N/m8MSegTpFewiioFyj1fb5p r34O4nqrkfBoX1aX9s6S7TutXsJOemVn0kZtr4SR0BW6I3UU80+I29UeqyqcBWerq/Zq0u3Wb6XF abQq3cS6eLN/uiX4XW/mbzdng7uj2azfFmRjk27ZwxHuLvo3X8nvyT/VStGfPlILd23q/qQymX7m fpeX7oY2YYNhSEIdet3L6cApCpLGayV4DQHxMGr0dzCcaV/eSU3tPtSq2rl8Ppejfr+a0dvLaaU3 prvax9w8l5t39HWuj6pzoCHvhxCUrk8rncA2uvf5TNdqc/hgH3tsswco1yuQr/8kI56sgk9ZbnBT LAl1A0eocy9zRSwH7UoKQK7X693VioPFSn6RtWxbyvvIva7whn434QBcANbuwJIwLw62+9DLjDhC Bv3yM6jMgzJHT3mVPAF1V1cedq+kDA7MRTeBi+a2jTpg7ybvRif4e3pU160k5WKXiLodqMk2GKIr KYUGsa0Qs80nkL1LxB0FevgnKN+4t5OEOsdE4l31OmAHv7E1C+/p7uoedTUDm72LSIhQtLa68WFU 8obuvK7NuIMaHsn85CNxRKXKj3Dhlyrm+NJn5Gor7hmSJiyqhm+hIH/22Hu63FzIVffotoOHNJRc i1AhEnfD2IezurjXWIGRZjGyBR0OfJJpocjLpBdJqJOzCbjFatBWyx+sZb9H3TJ8GX6tY6jOJiFN GqAGlQzPpd60/wLsPbRoslouYK+A06MSOuIiFRkZaHgEIamRGNiipAl7SVrrjAnzoMyNpgwJwe4k qiMWzCAogwxzUZ7q6AGd9gA9QPs906fVhyWEJgf+Cc0CzOqHfZNeEQvNO/d2seUSuiFG06XeiH4r /kiT1zrhM9WdBe4WX6913ISNojo65mcWoZXRcwkl1xLRIMsgbwvzeeO6PeCc2gSpHH6H7tvK2cvi LyCZ6tqfCbfMr7JJqKs4VLctAwX9lHNmheXSMVRHnm+cRaeRL5zo2hHts0EpcTdAfQmMCD7o1UFz yuCmXFhrljya4dQpeHLgpGSqixRqgvdZBV4gNq7X3nZ76D8u7hzQeNUpacI6S0Arf8via6mZxXmW TcRSHRlYUUUTx2ZFx1lswDR2B6nMUKmH+wwp9UTkyz+mPt8ehLw0s+R9s3zVlUiK2yJbN4wH2bb1 xIPRtn2foOmB1eNUcSTUm+mcon09YanBHWDTT9Vxv22d8CsoEitA5R+ojpxZRSg0Szt9tL/Ta5oC EuCRCyGqg+36hC4Kxjx9udRvr6o2gjG0hOIPWFWjoUw8SR8hWXhsA5L01GjRJrcG1D1Sy0yv55Fi xNtJojpE56epmg0Jv6Yp1cfUWzDO+8oYf6Q6WPvrw0oztLqPJXQkeQZrtFHgT0tgH7pTQoeW3G4/ 5GmZiISHPl6+QGJtxwn842hxL3BdOUmnMV67hzBAqEJJBYwNzKDOL5f+vB1JlhNbMCir+LU09r1X H4vOhG0Nbka3nVknUR1w2HUdLUMEIyM0BVug7QfXeHWjMwFuPPdOKVcLEvmSHsWQnX5LnLAfdRqY pcoexM+63GNR5iLqe20C21xdhTWugzcb1MOTbv9BVOF3M2sOBHCUlT47XDXgsMYFbUJCTlFAL9Hh m9yEhfvp9UFAVnjvnUViEuP2UMS/MGF/sps9qP6lx8cYmTSv6yVRnUyJrFTokRWp35xj4dXSKBpK 9/5mNTFx19ZxCD1HvbIenY/aPh9S4IwVspcCWOvoAbr98IZiEPMaro3O4DI3qNmjNiJmDwJLlbPL wY65nl50YMd8roOBBb7m9OLPuLetuTY57axJ9TTYYLQz/ANTDPyFT8vzdjt9EF0bNbR7vdGXL0GQ 5Qv82NsaF/Vr4QT36ROPNrfHOZciYqNLZLWSPkmnBwoeDY6SIDxKw131lhpK/WHKqqaq1erhcKgW DofswCocCvcJQu3U4QAb7H9gqqqXyafCS2ynrJk4Oawah4P0ahNz2rEkluqP+rErihOURwvH1lYf LMSQ1e1GDHebUh6BNe4kSROpvSq94BILsbkvjURikdvvb+pIzS+OJzAMwid1JIgj9XiED9TMU4JN 6qPdz0+yBFWBH+nRbkjdhr3lyBtnEqmOTthOuXjoKhoxabkMVVoZi2cXKOfV1QrTspZ+djq9de2t vc9a51wrrju5J/nR6jXyN72FBa41p5vgp9ZFhRcIw/CxPXmuc7mrngN4EtIhpKbrmX1+DPa0otp4 tizX2Fa+PcN2NzC5gSMF7HVgfSNkCpRvGiCVKVf4C7/gCtQmJ4PjDnbaAB+eY/g1VLMtz40Qkuvc I/2/aZ6JJ6Hu4uqPfcf2UHIMJeD1X3RFUDkT1jodYgds6C3qvtippLH5Qpbpamr8YO8Ibr1ug/LZ 8uUhgdELnSsn2ut2QeFR6Y1QHu4cBKP9mdNEyD8fUKfkQEoEB78NP85Lqzuog6+1swI7EuS6uW+t GQ+Qow0YdOBGCr0UGjsQCQ2UK94Iqlo+Iyqq5JYslPeJHNYTHo3WC2QQXmNNoLptnrtFPOp6ixWo Ib6tzBlvN2yeA2mZ3RB+sByRMR0oPvK2knV0ZLn0Saxto60hxGTQt+2PSx91xo3V0sgB5USqk51R FKUbEqVpUOmyx+ZqEzGvEW7BMfF41F3oNOFMDiQUKgQJVFcOEZVK7X9z5AbfdTZoE6tethxjvhW4 ZcGb/4FBbBOpztUm7gtpa0SiZ2UrYvGoU9hdsaibV05ksnhrnXvit1RnG508sIiSNUKeWQ6klBjU KaPGZU+PSwXp+hXhIy9XuOdintPa/BCH+4cILCnKUuhf5Ruq60g7Imhe+kZY5/6W6mqv8FvOokKZ MAAPVgPeikgoE7h3Z0CV7mGQ0AsRinwi1a2PIIYwA2GQK0R6PbyDvlrrsNGElXE3etxC+t+3VLdl KMJoo4EYxGYPBSwl3lA7I2K1HSKiVISMbUrQvOcc/nmtU3oP0E2lSN7s3e9vXetwrgSvXM7m9NCi +i3V8ZQ+QpPgGy93V5z5FE+7tBCBLoK6wqy3GYjCYuCj5SQD0nhpk+ib+Ps4rDFrbIjGaCtiAfiW 6tILhjVdmyiEqrNqZBEzW1JtJ/49g2bsequTUJcwxKKOTHdrcekZfdayxV4iSa6rsY/xwTfRutAR enKde69vqS5Hpn0QlihzDi52hI+0UdDjYfYJvdtwBCtmI+wJLHB8ZVuJlOvWwyas/YYCl9klmTqx FLTIsogFg/c3cp19OmfU/5bq3oze3AHvF6DKF5SrhCAksEJ5IAUcdxrIMdWwbcYcsSLWOcoatQU1 eeCyTQipTIAuO73Cx+u8ceaPFbHfUh37uhqIGHdmPt1NiXh8lTy6yx2DHNcYofGdEbpTrN9P4xzU BrhB0MjXUJOpjptNDOp4k2Ai6jgJ+Ett4ofmongwR1TOAz7rIsghiJdDdx1GO/lBDYuxCNZYRsEF hPRugLggS5WT1jqc4P3/BdX95bUuvIQbqpPng2WX7g72UwGvIMgsdFkhYoaarOD3Ykyemhtj776h lloI61quIhY/axO8/xGG6P/rVFcOmVeVG3BMG2SHrYLx3oYVOhgtXh8yJmzwBkQumyEcnGmqhg3p rO00CkOiC9tI0CZ+QXWcIvYthy3XQ4/pW82wZauovpLbRpuUjwMM8aPbMfhXeogzMLTDZLd1dXOj DEEGUVZ47jE45ErRAcDucb+gur9sOdmKij/MTsgFXRqQr77RaYuQW5Hr2bq88tSKm88+kK3KBuAd 0kfw2Y50urbAHWTxVhHYlegRw5zkEL5j7ns28ZctJ/OgXLcBg3wAkZMBGJU8+8CzKx8HFHfGHZb5 m5DtWymJWNeQSoy6ATBeoVlZpi7sjoBucWm7cmKe5OhzzEknzO3IWJLWOg51vFzH8uDw69oG5Lo1 Chjv4LAiOpmYuMwIpKUiVsSmSbILBt1DzUWWMoZIKHYWTklWhwdpipjUAHIXYkBODJxoB18qf5Xv J6whsIjh17rPsmQ6gLoGOCNDoOW75tY26B2yRN7rbF6F0xt3QjgorKa3JV4HKcooBbWxn1XmAKHt HzyKycKJ+tk8cCX5lmFIoDrjxHpZOapLEMMDlP5EAU5oD+OAhnTC6hdHVpsitGBXtkO1CG7Zfsgq 3g+Yc8wMQkCtnyBZm0iYsJD99SXqcDYUJwrj46nuc2ZTbeM91JuN6YZVrY/yQHVK1xHdtgtwOrJj 7O9ylbrybMOa580qRXTJTpmBaUT+PN1wyK0TiWM1ynLvH5n+Xod117rC8dHBrc1IDkZd0ysn+Sbq 3lMZ69A8pGeDojXCP9RIA5BGYrlFkpJDAFy+SmQ7CFbxp40Tu1S0RNQsJSr3f4C66PgzdyARhug/ ZBPFffq0M261rsxN2AQx/EpjciiWeMTBVrNemQrOGzfXkEyKl6wIDDHUpkgn6EHy3sN6T+xSECrS 3JqaZEZSkr8R/LAJkGA5iXC6JaHOketWbYgTM3oQPsF5cV6R9nFvoGuPqx+jzY0aoqZgQKLkEM8K hRUCGURi00PO2/lUtQgVSztApuapKHH4kePcbu4JSVbioKDgnJOEOnvCGqXitQsuo5OFicM/BEKU 4uMfUXRF4g6xWkbAGzk7ZOQYQAxhHwqd6RNLifayDWo1pNofcvuTK0GX7aTwDyBHOdJCx7cjRWnv kKCg8IeoszWY9BH3geR/6h2Ik7CskJlW+Jx17d1zyUomzgjOapYaTQ7oZDibns1uUBToEztowZnG EAoqEETlwOHgymLaZ/kIjk4M/jcSnYnfCCdjcrCdIQRRdpBBjNtgB3+p2tS2fptQcgKQ6C5UMe/c lSXNSYyfGQzsEqqBRjvxPaE15PNlZwxXce8s5C3AsTGroKxXRzkiMp8ZTTKbSKC6iFyq+AlrNslM lOn83LR7leFTOQFRuxy2eLSK9RtoUgleuKKz1o255DLn6UCb0MVuAW2C4twUdf05aK+3BeTy0RaS XkgK8OGIkMuvUSd9nrDf+GFx+TWGiWJnCPX6UvokGySu1ZXrViiVPnQqP3j0WSByqa6KHE8NS51E JO4MkBqeEFN0dKev6xGTHHZC7PNhRlKOC/f07pUcS7z6bDn5JtLJeJWrsLz5HjEnC9YVTqCwCbjx AbGjzyl9ipOXVmrGzOgyiB3XBWTqhKHqc5W+HdE+HxCpziBhKCl0CjKSZ5uimf6CsDBINgYwYQOJ Erua5tWQ2zTkUYGQMi7tOL3V09tnt0oSi2nWKY1cPGvkO/0AibHn1BehidP9nBDYTiqve2RMikNc LtVtIZ780IQ9XWmtaetx+aembcfps6YXIbLu2UlPp9vcujd+N9Nj+JRB4rPzHp+nZZLynClrTvbz dLoTM1sSJbgrT1NTrZWZbrflc2/bAhN5uWVVl5mt1IWEaAuyfdHLsgT0SB26YFgZQvgjxDRa1UO1 PZBGsL8kW432Pr95nUgo46sw6+a7zXz+Vdq3S/kjiWncTET4x2Qd5/e3fP44GNQX++6oDnGLKiQv C131tq+P1E23KwCoJyi3wUDsWreCaEqghBTaNzfe1IGTXarLPrBOQokhQhaeoHDpdxvSrdSXGjdx Jh/kS9VKpQ6FYXU2SA1Twwsa9A+FZa+VStGs58zQyX5OWa9maoBGqRuShvKhYFmpcm/a2vbKBxEJ 2ymQwVYS7OxoDTQuSADStM62t0ToXeuc3xrERKblgVaGA+B9aNq2/DOmicUQHPtOz3Pp9Ly8zc1K JK3YDqf1E5HtT5QUjZJswm9SKMINTCFfPTn+m7Wus21PADPyUSdX8MGluk3V2FDnqTth4SgFJgkO ZDaT3QrNdtBRrGBVlnpELHl70U/uvWp1Gl0HIcyu7AHWp7q7ssq0tpkNNZ4kGAph81qY3YQkPtvO IvILPojEJaImxPlhr+JPGmgFFp+Ete5JddhWjFAHu7anW56IHbZ0F4R1BcK+/THMYcb6l4EQKS+p J0LUZy6VbDlJsBJ/Z68jZQ9NkfMd2m/HmONr7wwZw1j9XNlEJ9YaZeKVDuTeN4TrUFVOf1VYJtez s6Ts13cHVpJCAT9i3Y2Bx4mRTn9gOYnxw9rxpzCXvrbX4QaX6s/iMsnQRe65jRPqYFCpU5XQJegq AXnEQfABHWHoVBkcozyoLSPkVzfotN1oiz+I6kz2/rPPVdyWLetxqttC0y8M7Bbraf/WI9YhcS4p FC81HTyjRgNx6w1EGxs21Sl9wpN+AhEXPv0mxxInaxP+c4FIA5MJZEcCA0c056KO/g7fxIutoxCe kkWo2Yb1D5UwPD8sGBn8aE/3IllY0XaNoSs7Gl0vjIQuG1N4SJDYk3PE/ozqlPlwJYgIMt/wQ0xN ez2P53231tHRc1UueKpjTSlh1F3BqnGNjyKaZ1q+PWg84KqJ6KtKITtAnr0q7I5UbBctpeyP4NRm +HAMPJfZJqmcg5ewIgFS9KV4oH+91hkPlqZ43wQbtRAen941+bxN7xDjgWYBZ5UdxRkCg6QLzhR/ Wy6o0D2oqywiRZq5ygfUKc+ytVoZ8FzGQ8imioFbBVH3vW+CGnyCwFPdZ9Rdb7rRjHXlgarqOhPJ TXRxYTL3A63C46R0lxWcsnq9Aop1MoedRiZnmMX+40T8vKhkJsh1TzZMMHmt67PWOJ7quLCG0MM/ m8Y7FHgY3Ns57fVQZuK7EvY1j0fodamcfHMU4dZB6XrdBPabHMHOlvAxnkQVHgLSROGS2oLTN8HF 4hu7vfEnpRJPWDmVpTqj/tltrt+UNooz6KgwQcP5sNmQTUShMl8fwaT3QQoxE6I59RKzsAM3Ma7b vgDRBTAxO6mt52lKoLrv2YTCV0lgiMwQPltO9JI5jaNLEwoK4HvI49IZiAE8GweiZ1gL9Arwgefi FTZQ/WQSUZdxJqw5fJCSPwuBm00JVPe9XGd2uRJOrOyVIBLPPzlUyJLMqJctz/zkzVJZTqGgRa6K QgnxSr6SmOj0lPQxMQABGYsrq8guqDAMzucSXnMjCDvJ+79iaYpd68xuAtXVgwsVwwPIVzaB/Yhs zc4iDIDCrgAVFgKUe6VWMB+GKAF1Bli1gBuQF/UTV1+Ko5HwUL+fsMaIq37FUJ1R+qzDKm6lQA5r nSM1qTtRnd7uNLrB9usQnVwpZJeCOJ5K0MWsh5En8YkX/t16uxHM0YFwyYQRzownIZb4ueCM3Ekl YtiMBj4ObfQZddd9ZKwgDHxlV2KyE9gDMAUWCp4e31lAjPzvfNA4YDmU6ZyVG3BWF7pHfwO2BECb 1f0zbYJ7vf4L/TpwwnwlUV2S5USpxOivY8c76Cti7ji7KPsKRp5Q9V+zS3vYUBz44RjwtZNfeEGN 7iHGtg+heaBRrYmQO0xEXQLVfR9zopRY0YOT6xI8YrlBTMyC4AQZ86nEaxAdgtxpR7+kgu6LZcgU c272JmJQ2VsvGzBJb5IXV9ZJjK9LsNe9vzCw22/vygUncUw8IXBiy0RBuFShuQ/PZH2S/SLam4G5 A7X0CVyQb8UxFoOALaa8xx07qQCAKJ8qGtxQGT648I3lJHBn/+NXHLa4Axuw4caDv9tg7Fayrwyv TXwOErNQJId9VlyvalARcx5eHYTWR6fk4VUIaLhbFJiCxHEwtaf49lEHWbEG4dsld6m5gltimhRz khRL/FXgxFREE8NQ7QGkTyNw7uxGS4h1Yt7KiNVyw/tL4Yhpd+fMk83Cadr2/mJlESAqN1ANCvv6 W+WAdkcVzAIabi1SJc9BWXlhv7NOvV1Xr48ACUaSVcJad/6qRExRgFeVtWmqu+xA2M3LUnhdz40q jBwQhAtHLtCaz7mZte5N38QweJoXua/kJ55WYU58fexKXg+4wUGNT/lyW8sOXPnJPzey/lfXOjeI IfCU8cLJT54U10pR0WO+IUJ/b5Cvm3x83UfhpIEilSTRT4mFmJPAeDRkU2kqsLD5oeDgSfIOrvlm gOsttcUZkHrDpsMXxVcVPfPvd2J8QALVrb+xnMw3ZDWyhIJ1MBoQXpfCNa2T118NcKIHKUxgTfDB nZBqE+Xo6wfkstBap1X2dpHb3MQ/JJC7EYgJINk99NDicgOhslh5d47h6iWdF7FdqI9MHZMuEJ8h gcN+50ysVoDqrPxLahBNlpZPTN2MUeUmhnyqH4Nwc0j155g39k7QbhRc695o4ioNNeTF9wcTEAR/ iTNEkuSYhmAxiNCjc9PohRvTpIlptz59yDiXmDeRQHW1LwInQAwn1gYa6aTsNUsy5501tIzpZhmq ++iHzaBpnTd+n4Omj4AOu0SQO+GC5YkbwSwlc+Pr/uu6WDTEffa+zLs0teyG7rY8Gj/1a71Pqsj9 Nap7/nnKSW8kV4g0PKNq965Zul7e9RIUrOTCsD9FdRqv/ZM36ocfwpfrOugU3NV1WUko7aUzoelR AOv3FLDbIW5eLwspjUIGqTRK919ziOvO8RWZGVT+ffmw10Kf2M1ce93VyOWh/R9sCYjEypxs+KRN FJFl8MlVSmjUPur0FrmeB+D8t48M56kV0YLQGEmyhggeaokNpA2+g/racIDWwnALltbkCZuQ/vGV XEdHbZxcgTflRAL7cp2+kYgm2f0gEm9Rz+SoTgr7CWJrOoEp3U6VZZKtIKc9vXyhwUMzjBVF3Tzw egpe7Mp7tQGNJV/qghQzt8PIPkCCUtT5hsPS25heEzr31j7VWZZOBI9PHNYsmArrSvoJxNmQWzgc dh0RuXixjUlsRmaKuBQajqWYuJtD7K9l2w+V/k2rLgxj2CdFzK9cHguLRW4hCh9g/g25/x7VGWp1 R0pofnpdsPvK3NMQhTDfsFfwTj4i0kixDSKcL/jhxcaCvgvhAQavsWzr4KjresrH2bVBeO5VOAtG B+1TyH+AbtVQoOwi/BCA3/CPlNQj8M5Y0jflsGysW5zRyTXXGpcB1ew3DSjXZ8etkb/2Z/v2tdNB 79yKuTnEuhEgDTeGUADQHRLU+ivnWpvnfJ6+oWHuB0pE2jUhSVwl/JmqaFPWNFWdZlqppQbhc9tl C68zG1RZQiBjA6pBQsXt9tLaz5xSkaSxC9SH3EE9y0Z/heAAVYLvDYgVfAntlCqs2i9hZrWFlSSt 2iOostiW2vDrcRlM2oKwOdYFErgovko36dZdtene7AyqJ/6iaiKLOo/qpnu7wtRor0qkDGT9JkLv lolAgiZJHcjTSKxAx4kHGrUl6PBCBtHOtqVKs924kNGSDVJbXb0qUltAcBH4NpMkUhNSsitDtq0j 2FCO2ZsIZTQbq3ajvwePDE5b/dUAvYZHWguyP0GlNmrbZSF3qcxSlhsVUMisXb3St6ttws+q0tjJ MryP3Lyl5Z4deH21+bzcgbdKQddLs7luKsbVIOGKV4iphdCTwJxVvl7r8IqdR95aB14L6grZQLAD acMCYbukYxAtTQrdV3QoWLqpm0buNg8FIYS7y8CU0QS8nhCbehR0RHBYuzF+a4ibzdpz8I28/rNF UL9u7kpMd6onBEUS5/WASf6aqMMmrHXsugO3ScrWIQUfQ+BRnZpensh7iXdgmiSSOhyYpvMoKqvm KGwvD96vPBg5HHZ9IdnY7j4IxHY9ij9GyL+sbVJKAXhzNsjIkzns3+6HxTO2+opHdZoEuYqE6mK9 /8oEhOpwqYZsSOileDivqm6GUxTdDdG9Cne4QkhnN8iE5UAIz8CvVqYcS8SRlkWrUNH0YO3GaPpO 8MP+ouKEE3jv3457O9+8rneocp190bN6tTX+aABNi8iW6UGesQtC71rnDOUF2T42tOqQjg2gj8LB y4GKoTH3+eYx7EskTdgdG3PCvZ3417UjDxR6XZuICvQRBvbQ06UX1JZU41RhYKDOgZ2BXdRuXZfc QL6rGAqa+ieojuvn8+dUV6Ru56Dvt8i5JgnVdSmdxIPMF+ugBxtdUPPsT3vi8jEsMbC6pPco4Oj5 J6iOL9bBxWXHrXUHWko3QHW66CcvOZgyWrXt5yzfnAUSSXQmre7WDLxOHii1FexmPi7c0cRfCP4R qovlsO4QYxeJLC1qEqA6sNeytKWhwjsy9M1F7XSARLCcx+ShvexkADCwCyjPrphgcPZwOYdWtp8h IeZEJ6XwwpC01tmZiQH447XOaFLl3ae6d4Ujnjc4Gz6tddsJEtJGVZjEuMEhSIAYH5Rb6jbg45Bb KO/yZLtB9ydIiDmxG6eHIBF1rHDyx2tdzp5mENXp3HDDFdS4NuFdlmPXOihH0SSYORfAehwd9KPD egcCckUdF09iKHWb3HSXd4uXzLmlgkVEgr3uyvai+8hhi2egUa6m0x9THRicKNW5qON5BFSbACuH p5lzNAG2NzpLMinwstJmHTwYG5TWBsQVUObTLvwuDsmmzqRsHbYD4ifU1SpdqDLFFyaK1cyY56ra WZx60w41NCdQbz0MF5o/Ej9hDRJtA0Dy0xtcJTbnWiDBTTRqndlFVh4GpJJRJHrEEmqNGRvO8Rc7 YQ1VrkF9br4IG8tQ1QhrEQzWuNnOH5roBLAM5NnYT92z5TLodx8B50DQ+hRQB2UWY5yW1+7gQe8B xQN5q6tyo87reSLqwPfzEfhOnvGou8yn4Afk0+vYW0jR91w7z+HqsFVOGtZttrmNWOuMKqr4HI1W RcgtfH4ZfkaQ7xxFTKCW0RDATmLl1ANhUtEYGiWgjo+F+8AmzDqoPvIMbGrkvbnArXWlaLnu4CQR 6nZ2YUyBGNgRkWnaA8YakAVgrQP4CQVTBJ8f5qwzBihCFoE7cOnMQ4HcUcjjFnXmID6LMB51yol4 iPsi2AEJ6t7AnDvn7ZrjsDGKWNZpAXltRljO4XJZl/HyqCsMKq0gCpxaHGXE81D7+eYVdLGXhV6e K1gzX0Femc53UGNQk1SS8gvUmXbJN/dlZOq3DAY3e5YTHWMove7Y0OwSXDvGYpobeK1qWV8TFDAp hesrkbWOAPgOyUvkQcnvkV3L+KcSDtGmx3YHpp7om0gqScm7m2OproXKZKY5L0PZp3dHaGrVVTgi 81uQBp9p7louaHLVmim3aZScMCQ4hcm+An9En9H0vQowWkz1/mvzZ+h4z34Q21uUVlrIJZo6uVK4 zBviK+HEoi4zokWpnZcxneBsA+L/+pirBZiNXF+nbjNUYwZvoB2u1HHdVPywd6YynL5iTfpErnMA KkGbEVSnQ4yFjCSKcW3hWaACR1p5z0gaSbdg4UtiE1xmTaI2YRvFgHULIBxAuRD1BpUNguOPpjqc dubWFXJxmcz/eTDGENqt+USmR+oMgbpDKyaYycYDFbs1dFTIl7Easbje0eBDXik5LeYxPEQLXO5q EuqctW5UU4jPD0JyX8I0Ewqjj5br6FPQx2rqhkCKevigut2J7AN8b+NaDJXgdM8IFLtWVlFFtexL TFHTUfe5nEDa1+9z3m5SB1k+PiQJdfZapws49cBzDD0nOTZxjKJ0EtjjUkQOS2Ebghayg/jOi/st H+6t6FxCCyqgWTR0ebP3Mhw9WRNv9l2PqGoG3xWxrSxFbg0NHZLEJr5Y65zr2lecd8/1qiZmbzXe FcE5mMkJZS+y8Br2VoWfiL4WV8ldoVe0X0wLvRyLb8aj05IVxAlmhwvMQS4M30hvGuaK5dyhQ5Lk uhJHIX9GdbBSd3ZdTQbbBCfXRQlEoDa51rNrMzUKkID5YCVoh+o6UriPbOC5mMp+4NBh6M6THSEJ kjKLjoqk0LJJtQkwN3MsyLtNklzHmyWTUOe/jKMdvckZZ6Io3ax7znLzFOwUZ+y4bAKb6iCKMzbs Z8rsAWZqhCiG1peyQUakkyxp2xuqTKZTvyfYTUm/vEjgPAnMUbzkn4Q672XQMlQEdaztM/J1KT6X 8z1XcHaWmJnCQOW6s8jv8A7TQlVqYfMslOQJK5kzYckZtSbtj2oc0D4gTuh2Z9xiHdVDVnh/KEnF Ab+nOr6PGFthKGqRePqSAJQx9QarP/J8dUq6xlebHxKSz6yd0pBRPWhO113WSjDxc7RtrPcm8qtj u74J6Ap/i75T0lr3F6jOfT/dAAmQiEreogfbGo4CCx/PAaHgwVdFIGzCACKJm0fktuyEhU1BvwOh upDA20YjstB1FmjlLopzb4prebRUWMqPeYzgYd9THW8l9rVBk5qBohaJEc09pXD0fAbXUUiecw9Q bgXOxRp+NF+b8LdPg/NRz4cdB2AoIBuA87gkpvvB4JCBFsXI/wNU9/J9M9YjB7iTIzxaYt19yLSf 7lXNRzICMHt8zvehVmIOoMe944UlVMf4XMZ19CCEV8g7nF4PZDLWImfs389hubXO70xl1jsNUM4i xPCiL/JDGTyXAGlpOA6uK5SUhHR2UR66wFP05qPhmWG8yzdQnU7igzInLhKTkS6Ld5MZCZ08EKgI oyRNeqFPCDTodUMFi7X5hGWPiYETnMD78ibsYWU2wbEqz3QScxiA+QPJ9pZ5DY1u5WcOEtyqHehU /QxCpzgsp9+QfNlaZxqhNtQQFCe3N10pWxKy0HlZaFrZ0Ui1/2UhTm43g04UDUj9FCHGDhpVzyrH Cw2wu1xm8KufbVikSeIDKimuunk06u/UweModDfHV7fU7a5UYYEmo9FxJIy869728FE6qpvNsQSh gcIif1uUbk27wuKieeNlp0ThhDXqe02IzXpdIMaxfvNiRxk6/yBOcgDRglkSfnisoNFgZLUfpwWa 9TKHAvS+DvzbVaGY3yvfP1hMG+rqrnXfWcv77k7iO2evDKmhqUHpTPg9TQ1btIhiaykP0MmC2MPG QKJRivA/VZULLe2eAdySXJSjtdvVoXSlXJkBxgnW4VfhPC00YGfqnNGci5bPqgAff2rjdG2cK5d/ 9J+03uvModE0/bnqvDE8CXW7ULVJoGm/+2CxdiJ8a1diJ6LxchM5e2h0JQG9abdYODNLfvIDzYxO XQwcWWZ9wd6+Xt1eGhwjPnN12HsDDc1sD5o9LuWk10RUTHZhl2B0+gWHZfWmtp8yZNSJ4BvRe6Uk OgOaoY4BXobOXoyKA1MuCGpa+j7uqKWQbNPiF0MdAjjhEnxUA73WfAZ0B2+uvEgxpVFgZ6fhlKaz b3uJjmvxxvSdXDcFztdnX0YwQpYyeb4yvAKRmBTM5gkrG2N8CylF3mhqiNSciKhHyOAwQq7zjgCt FbX0m+3r5aGYRfkq7LxWmkvO4ALeHtmu4kYeI6E6wDdUp6gk9o/jn1yELF+ky4QWEhQs8Irpi2Ml LteJoj6igsgXqANPDrRxovk70UA68zzSOD9AEy6wArJ1kV2rFVCXUOD+G6r7WeXhXoHu584tWIWS T6tfOwGu5h7SQs18WBF3H9ATS5OpTuPkghCWchBkfOFiqHy61CQ0mNWvS3CbcfprBzjNjp77t8p1 RbL+c+0IOTLkKb3sMHKlDpbHiAqcMNDrzotd+qtUB1eDhjw3UnE1DgolNChALxVIt+COAl4iTkGd SbISf0N1mDKE3kAYqUFpn7Ph8xP24IbDkXEWuf5psPF9QlnFedBkqnOdibGoMW/9SjRtO6cYUAWv NDXOe7RxY5+8ixktSLO44x07m5i7fbPWGSLBmCaCZBXU+bhECr5Fl2z7QkGMv66hvDrnZYHBBgwl EZmmzKg/sQl6qC7idRY17QjsSDCaswXqvnP9AXpwgXJkxs8+ZQmSS/JBZPFyXY3mZ6VYDsutCTuu f2jabt0IGFxtsBKwpdlP1TmGKCR5wiasdQ6nAUFtEjtrddEwIStP/emRtBUOu0UJpJg4Lm0fzaek fEAdzb5dsks0v9ZxscBPk94MspfAyMQlHEwrzZBHLVmu+wOqI7YXRfb5JYscGm9VJAXwW2+vnHHw IDAYfG50w1NlkjbB6bDhxmJwd67hb6dC/VJPKLcKrgCWqC7oGJ7BAXtQzGxLRp3jGSrOouYjuaqz oBZh2p4OT+j4ZrEsuT9RDPlDBYhv1jr7OTgi4+xaHIc921GEB9QkSzJLdX2WjOeJYb7hch4R+HXD H4H/wMwbRbiwvRd4lSuocq9BJZm7EroStAY0b0iIDRL4isPaqHMYjzETABHXKS//cHJdioaHuXbc xKUs8QDM+SZY7AXn/FhFSOCE30B2nLLcI+iRRzpWBK9DjE46TPm4GMbvqc6ZsEYje3nhYkngUcdR nQrWdbO1d7oI+RSx3jk58OEn/zs4bCjjUoOUT4mRQUj4hge5KhRGAeytsO4Tmc3+itmQTSAw0u+p bmlz2GsTV0sQdbPkZzBHdX3gL2k0cQbvUoQBzTUiLSB/QHVRVuIg/hnfBO5AF5RXaEKyxayLQJvo +LygrDu73e47Bhg87xEW+F9Qne2NWpZIY98cNNuTL5DyHRw3R3VkDTHTrr/BiSW+g0Oek0bpZXJ8 ki4zIZPZhO+HdU4dQ3b2IqB3KV4KqHvtddXuejyQ7vRxAhRAmsJx7pLvqa5lC0GzNmkk1oOFwLpB RrcZeDiW6goQ7DbHVdfPTolq+0CTuGiZZOFEg/IqHyEqcnRdLaGK5LQ8A/sNZzfBufvKxt6JGFUC kr3ROqGFzOi731Od091M3XYmBpbh8WV1ngsNg6U6qIOGfq5OpCBIWxtd333qQhqRacpS3Wf1H5YT PpWGXKIHpVDAakLec0QSNTlinbWRVz/kQqKEAY19UD8kv3yjTdjjP9MCIcpE766KWAKDJSetMFS3 HqB92k4moQBu1mHeio7DcQ7gCSKMu8S+fnGmTpw7gLCyaLTW+i04UQKXV3oyGOChQv5gUwzStnEH e8sj4Dv7Pr5OoxzHgAoMMBGJqTdJrqORwGfXYgedirJ6mErZqZdMdVF+2NBVPl2id4E+UIPJQIvV s5TqCqLv4KBTWNS7E6dGz0X5F3kTztjuzmTRlXGexg7xOiyUKPBhh0hh/ofjJS6uBs90AlH9HRyW L34UGJJRoxxhIGwJFUSCotkNAG6roERojE8gOjtr9OvrgNi7JxgUbQbJOWaDax0E2hPl68eumwnR H3n5yXsFwqNPprpEoxNEjsYhxd5+Ld/aQHyVozWOQZ8xu83ozN1kNZfQQFDQQMwZESO8Uefiy5J0 2EKi+h9Y6yDXjdb03kAJPhPqVd0guFJJ6kDyd1BdPiFQGMICFaO4Ii3c9rstqWXEAch1Rq9NsVc/ bP0q7WAKJaYWY8Ol5Cahznf2OzeT2QyEANWZ8I7Ag5aG+q6tCRJbZIiJmIlhfoFnS1zrImyCDGps 6dLIlVUwSgxKWX7u2sKJsb73KdO9jbLWj02hb9LG9QpmZgaSUHdgvR07NsQkyGHfpD29Ppnk9L3o eKASjcAdyH/8DH/AYWOC5rzr+i/w2pMFgj6hcdjm/KkZcOso65bapHwjLwACU9UlLPIKU8QLrpyE Oo0NsbmwzmCX6qoNoOrBDzYhDx9u5U6KRKqLKOXIYPIP1roPwg+9WHhBVXoXgbCFQd2auvQXjjoy e/bKZwOot4rIxVR+Qh2hBu6Nc/Z0m+qgD18WryrjK8Qp0N7oLiRS3R+0KEnWYTmjOTdhWUai1LQd nZp5Qbhsrya0zwwDMGZqYAEAI6hy+wJ1xioP1Zo4/TF6reuMwJ8nQ9VzmAulkL0skeoi6hEyD5G4 1rnZj/HzPpqNK7leKzuCsB8I/MmXdv3Wdluk/dccMIrLBhQVQKWL8VUC+/l2h6qoLdY3wRmFCdXN 64NqEQQTtIFqhuHXk0h1ER26GBQkrnUKnxfGXOKTomwo91QDYp9sGORPO8sCJAK8n+ZbG5U2+7ph flE2wXhlfio6LrA+EM53CGsdNG69gFdpATzpxUZuJlLdH6x1n6u8B0szxNGd6UbBxBLmpW3UytDp dgTzxoMBfBlM5h3lmgtktTnXiF3rnvtcr25iV5vwbsnZmPp1qAEIlahJcazaa8GuOiYUIP8Iz6in ciKz7Ga4S9krJxj9YZ1PO9UGO2N93nuXaz3oxhyEauXSAq9oYVk99CF4LwAXiBwj1QIXg2wDXM6j DWlbFIa6WJps+ASrWNRBWbkl+LrKlbUeNpTcOuVzcAvp2gpwgyqHmT2SSMPmICxRi7Rwnp63vfR2 Cz2Gy9r2Pi2nYE5MU9Cm2WpXdlYfehW7sBodLtn8Yp/fL27NPAQGNpsLtgcz15PZCSG8NUVRJGfC /wr9t7d/1W9o0LwtKptbs9vd2D/CEX5Lq+5RkKCI4CxLg+92fYjMY2C7Lj/1HherFYs6cHNIoL6N SyNRDArSb7U9UoPi4VtVj/1jljZq7kPzZq9Tc+hTFXo093rlggadrnstrQedmnukCTP8wOdp+U0/ 0rbN5Q4cVOtty0W9s4U6ljkaHWiXtIz5gZKDTgghdGe+QuFB2OD+Jn8Vw1QU+Kd8DpX/PD3YvbGo K8lrKqsaUIExYcp9d8d/9Oi4J6FNq0ndU8C5N0AF3kA5XtiORd1hcYtPqPpPPb4xBzohbegx7UUf lP7tIdAnJsuHMYeP106owgM5oPcqgJAOkaUNQTKhRSobadlf4rRg9Af1n7VwqvfW+0B/Rwtm+iI+ FSZeJO4lSeg4vfvsMO8oECil43RbruFpltUB05dUGhch51qHfvUdPEwdOPOH9mjfofJm6ecqCV3j Z0PLqgZgKmXVp3ISBdyZCCucEausD9oorURzVhr0npX7Fst12U/oINdRhminn7rXTUE8HOoH9D72 A7VEOymUKZ7J24mEJEXsA33Nm6dwXjpzbLGSLjcnM/x4FZRn6bxgbI1veQD7GguolQvNJXqC5mjb gatA7IqR2/fy6Uz+elw/drWw/nxF2ylSWsdpxXiUnhNjxTsra8erWMv3mu97842N5nkZatqDiyI6 t1AVWpktelpveyuibJBglnWsRiY30zH+BdRBCU1e2PEf3OwO5moqJWERkiuWVexV9XIPybRNXXqK xeIzN9FTETELegUo9TDL7eePMxaeKmb6bZoF3O6Zp/myi8tzqY0X+R1LImp1WZrO8L6WajaXSolk 4IegXDGv+Z66K1bAESGVx81ZIDdF2d9xLSKUwLnCX0CdPDXZLJngsAzQO2b524++f93x6Gd8Yh4L KgFDtGyJBAVlh7ieDSew0nXqBIpjY2iJnS7U4Jm2sRTy18MR0yzeVvAR7GDvegdCRrjiR9LmJafF 9s3sdF794RGzReqto1EUcFucgOQPfS8NRSH9px1I7/WaXQ2pE2Wd/z3qrs1aevDJOruTzPZl0bmO NbVWxzIXEAUlxBqNLVT3r5UMc4r5NGfDuFRx+Vjpp474kYWSEKF0RLJUiUU8bqagi8iTxhoYXECa 0oBMp9SeWHuaLaFvhtoHkujsFi7ATlIKyBAJ4VuBtB5QnLLUTmRslst1xmgcrX5Ay/w96sYLoxxR tdQnPKGcPWBSX3c4gsIBfHWa8kifgMfjiiUa3iPwvMygumndbPSxWD5ui2wd9CFhG7nuBhoUUGP2 m7VIG/jeBXGuubW0uwAIKDD1idKVuXFapot3eIFDODJj1gM6+6uPT9RXcRULm1Tb3IMdKmBf+T3q QNeYfYr61l/GJq3ne+lad5u1egzRGdtaV+sddSuFx4KOx7kqV/8mfXmppnZI9fHsdZRMQXKDzd23 UyMepJoGXoMCemRwY8PZ1H5K9R8s3Rp4V68/YaGDNI0QFFaQrz2/10tATKkaNl9SsJZURynYS2Ov dFzVM2d1N/Kak8HW36Nu2MzQ1Mk4mMummhUOuVI9hVsq2yzVeEhLyKMpQSBBmmRLlez60EHoyX0T awLQkwk8AL8brHhTJBG75xHoOu+UXMblHWdSwwXYpBAhl4r14X5KZCYa9IZeAy2DOv186JfkebqD q3soGFobtlZql1zGgd+jTk9Z0UEk7qUhNkUDdwvNEo7ryuqNJDCk+LfxH9+jtH6e4G1R1rV3D5D/ DHV//z3q/uPP8c/cMBdblOBf1CW8kR4rEP0NE/afIYL/h+76fwCor7aUb5NPDQAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image464.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG8AAAAuAQAAAAAOunoEAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADcSURBVCjPrdKrDsIwFAbgOiRvMAQei5zhWfAoBAknPAEawzvwANsk AoFAIkZA4CAQAoOt56enu9EERWhS8eXv7bRV+Gys/sqVy6PL8xdGLv2Ky8+UZ8CLhKQNsz5wkZTp KekJSJNmmVqa9CrsVHwK55ZbIEgnpCehynqEBeClkoa2IjJ95HLAfgJPyPmx2M/LL6hjh1nLcKeU Z3rDpHAH4+tcuxGVKwcFbflJYyy1c3Eb+g6KIevk5HxcSb2JcFvXnEY4dGvGER7Dn5jwlLBvVy/o 7guM3fcN/vSv3qcqVO/ctqV3AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image465.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGIAAAAyAQAAAACPUDNUAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAENSURBVCjPjdKxbsIwEAZgVx2Y+gx9CB4gW1+HJ6isbmw8Ao/AyuKG oWomlJXF9dChQkIxFUOMiHO9OzuST+qAF9+n/2Q7dhQUY6ful782uR40ZtFn3WrUMAlQbVwUOj1t eq47ko+b1NpqTVnrWO6ddog+y2BnE7yZA8Q5HCo+y3YPEPbg0smM9btX60hnNTMWOy1nAX4KDbo3 tkWtSWMFh6WHsHQ1rfKMLXSapBXWLE1qoGd98U18Y0Wfv2L9ilsKQlHoBiqPB1QvMi/khOpU6STN GJNGXJSUOiNcCgX1iPNxnXRmfS7K1+w6If+fIm/fnaaswvnjZVJd7HcVim9CKRt0mYHIsgI+xF3/ 4B9YSEstfT13GQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image466.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAkAAAATAQAAAABqpxpAAAAAAmJLR0QAAd2KE6QAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAAOSURBVBjTY/jfwEAWAgAvPxxuT7h2uwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image467.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGUAAAAyAQAAAABtjCgtAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD/SURBVCjPjdKxasMwEAbge4OQsUPw0Cfo1G5+mA7dCoWCRhf6AHmA DoEMHbMXU5QtYx6ggwvZKzJJVLb/nE5ykKZEkz5O0p1OImTD0fXqX9J0xM6R35zV8spJA/wFPcNE Geto/EMXZY2jYQMt8v7Hkbs7611qed0D/098jOjxXuP4oYO2VCmFN99K7IAVC0lHdErVrDrIAUpp luzrG6xv+ZS59qyx5nwhowgVVyayQUuuumJVJmhXdOlQyBYyPU3jgdJdp1i8nWxgNbnGtMqIhkI+ NTDKYp/pl2aZtkld8Zq5Ppv8pW90ktTZfietRGWs1Feu+SIXhiu0jC25+AdP/55Rme7CyBkAAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image468.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAA0AAAAMAQAAAACRzAp0AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAATSURBVBjTY/j/gwGCHligkzAEAHbBFPhBsKy2AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image469.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAB4AAAAYAQAAAADFEnASAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABQSURBVBjTY/j///8fBiTiA4MMw//vINZ7NEIOKPH+fg3D//vnQcR6 ELEOKHF/2x+Gz/vL/jC83l/6h+EvmNj38w/DvxprIFEP0luPageQAAB9Q1MHpMed5AAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image470.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEQAAAAcCAMAAADvEOkaAAAAwFBMVEUkIiSUkpTMysxcXlysrqzk 5uR8enw8PjykoqTc2txsbmy8vrz09vSEhoRMTkw0MjScmpzU0tRkZmS0trTs7uyEgoRERkSsqqzk 4uR0dnTExsT8/vyMjoxUVlQ8OjwsLiyUlpTMzsxkYmS0srTs6ux8fnykpqTc3tx0cnTEwsT8+vyM ioxUUlQ0NjScnpzU1tRsamy8urz08vRMSkwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAD/0ugAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAbdJREFUSEut lItygjAQRU2EVBQtsVgMa20o0QasPOL//1sTLA4jWLR0M8MwyXLYe9llBP8Qo4cY67Qz/TFIIYZD Yq+77qqSWXyfqP0EnKwj1UDwyr0PEmjCvoNiIPNE0CCN8zbJdV6o2Nf7qtC++lK18jREyPS4zMYe ESDqBBpFWN97o4wxNAG7+ippZK68rd1ApkCS9RSYA0nt/oGsmK4sL4BEOYFZ4+3oFmQVrRkQx02u +kCjSe7s3KShAJWfEXUpgIpTVX6W+sh4cohPm2wbHT1YUKDrxgPZM37ifOucBNj07L7P3OR9viQJ 8LEHYyZ/IHgnlPJdpWBHy6lWdQlVhQ9S+DvJq+2Aa/10XnLgZAl+YfaqPilrmV8WS+NzcjPUaxhu oDDGOLrf8CkpLAkkWPhMHmrI5RuiGaFZuy1thPFKVBATeJMHdAICeXQSmba5nh27QK1Cqo39h/by Rjw2gDchQjIyZElby0lzZ9hKW57c1P3bQZ8nvATFusa/Ce2DWG8AhdVTXx8EnzI4NEeni9cHCVFg oXBgJeEcvC88EKJnBAZDPOnDrPl3+Isnd/VNn7F3Qb4BtAnG5c3Xt6wAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image471.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFUAAAAYAQAAAACjSIxFAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACKSURBVCjPY/gPBz8YCLE/MFTA2e+RxNHZz5HY1///P2APZN/5+IPh 9///3+uB7Hu/kdjVSOzdSOzbPxi+/uAHsX/vA7GBxgHZj/e9/sHw9gf/+6L7lrb7PgPZ9f/vV+rd rdsHNPPe//8N1vly/2qqwe7Zvzvv3v/6/zD23XqoX/ZvVOe0J8a/QDYASNHrgLfHPwkAAAAASUVO RK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image472.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEkAAAAmAQAAAACgqov+AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACQSURBVCjPldAxDoMwDAXQcJqegYljdapgY+yBOlAmThFRyQNjRldy nTSkTgwSA830ZP1Ytk3IrzP/8NNOdyENj2sODKTEwnZRUi/0gVDIgVxpRrPwfemb4BuE+G1N8rzY SJeILOPsST8+b4kvY6q1ilp1mrVCX8OYd+M0JEAkJVpbludD0iFR6ZSbZiOcPfUXQ29Ulm9pFbgA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image473.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAB4AAAAWAQAAAAD/GBFiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABESURBVBjTY/j///8fBiTiAYMMw//3IBaYuA8i7lQAidvba4BcELEf QZTXMDwGEb/rvtcw/K0Fiv2tsPjD8K8e1VAYAQDyN0nF8lvSfQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image474.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAH4AAAA8AQAAAACIyDNCAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEySURBVDjLldHBSgMxEADQlR56qYg/4Pol9hP8g3rw6C9o9+CH+Ade BD20bHoQvAirJ9FCp+KhiIs5SNWS3YyTdd1MpkJp2JDlMUlmMhGGo4jWg4WEeQB3MZ4EcAk4CCBF BkUbsY+z+wbKKwdj8FsUwfRQwFKEhGHyrAL4/RhQfOIh5tV+yfJn1V9LRtiIRvf/LQ0sJMwFxCWD DzpVGwavNB0oBy815NuIu5069YzmG5VynjMYU4XpX3HZDb25wsIDdeBIodlr4BRtJ0HjI1S1OJhS kRsc/BkOdvgtLvHhMcF31KryaN7D1IkFD7QCYgGfWoAOwW7pvM2hVPoJ7L4HA3oC9oDBo06Bd99M oA+8lSX03h842G5vM+OAeCa778ZtIuBChTAaqBUReC3PWLplHfgBxISBrULjenAAAAAASUVORK5C YIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image475.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGEAAAA8AQAAAABebeknAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADvSURBVDjLndKxbsIwEAZgVwyZqjwCb0LepB0ZGbNh2LrRkY236IRA PAEDAxISOSQGFgojoNj+SUKSO0sgAZ78yXc+n20FMXrqdTktZaVMIGX/6rxzCExqpR1gzJHZbIr3 1PTE53QRS8senKdizYRepFHhnby72rJ2wJq1yJoHFfWiUr9Bec5RrmXMSkG60gAn910rxr8d1Qow sxyZVSm0UeqDVeXBDnKdVSPfE+4rypTe6pU9nJ5XU+pwlDr62gdSKzIsSshMK11oQvxGjrrEt+uS w1LcdetzLhR5PzLfb+j9z7YW6sf64Rp+vDy8rCuOcbEOdvYMdgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image476.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACYAAAAmAQAAAACARtQDAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABKSURBVBjTY/gPBH8YcJEf2EHk93KwSD2U/AEmv9cAScb/NWCRGrgI iPxn//+HDQN+kx8wMDDIEFCDSh4Ek9vBZDUGuRtMHsemFwCBR6wEBD6/eAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image477.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADUAAAApAQAAAAC9iVw9AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABrSURBVCjPY/gPBj8YcNE/+P9/kAfSv/P/f7sPEq///+8/XpoRQ/zj 5B8M/+z//8k9CzH3/V1U+i1U/PNlqL330eh+hHseMICABQMhdwMJcQj97zmU/g6lYfL2UPo8lP6O pq4cSvcTsAdEAwDs1wk4/04gYQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image478.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACEAAAAqAQAAAAAVWA8BAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABwSURBVBjTY/gPBA0MmOSPH//fNzB8L68/DxSpr1/fwPDvP4j8878+ HyhS9+89mGQHkrUglf+r64Hkhw/pIPb/72Bz3mM1GUI+YGBgxy37JxlE/nsPJu8jkfYNIHL/NrDI dwT5HkT+KYbYi0w+xu0GADezrDjqX4yHAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image479.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABkAAAASAQAAAACGVUgNAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABASURBVBjTY/j//38DA4S4DyN+9LM3MDy7876B4f1eIHF/730gsc++ geFuLFD2sQ2Q9f/3eRABlP3/Rx5mAAoBALDFNz09N/IYAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image480.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAmAQAAAAB1uF+zAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABjSURBVCjPY/gPAg8YsFLfYbx/9h9B1N/77+HUdyB1/AHDcyD1G8h7 YHv/L0QQlQLKPf7/z/I42My/EKN/47LvAQMQ4JCDU/PswdT9ejB1HkJdh1C3Uai7EOpePbKG/noc RgMAqeDOp2n41IwAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image481.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAmAQAAAAB1uF+zAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABcSURBVCjPY/gPAg8YsFLfYbx/9h9B1N/77+HUdyB1/AHDcyD1G8h7 YHv/L0QQlQLKPf7/z/Y4DhtQqQcMQEBI5Tx7MHW/Hkydh1DXIdRtFOouhLpXj6yhvx6H0QCwAs6x Iw3vtwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image482.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACoAAAAmAQAAAACaejSNAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABgSURBVCjPY/gPAgcYsFLfYbx/9h9B1N/77+HUdyB1/ADDcyD1G8g7 UHv/L0QQlQLKPf7/z/o4DhtQqQcMDAyMRKn8/3+ePZi6Xw+mzkOo6xDqNgp1F0Ldq0fW0F+PbiYA jaHKEJs3nLYAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image483.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARcAAAA2AQAAAADFL+BeAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAJCSURBVEjHxdVNjtMwFAfwIhaz5AbkIGjaI3AB4AhUbKiAUiPNAXqD 4QZsKxQFiw3dUSEWXYTGFV1kpGriqaKpWxz78Ww3X03bmRV44Xz99PLs/Ku24M6hW//ecDsrd6s+ Hh4yx+pcPQK48U6bZRdgzU4bTsxDZybDeAw/FwDbFV5+O2g4Exx8ge1JvPTJIROzlMMbNJkxkhZm gA+z93ZxS3bL9R8BQr2rmz480DKw5pqtuZY9NL4xrFYHnEki0X0sR1SocAwgDhr+THxK5LTzQS39 G680SRtbJDtzKSaJjLFOik3zso7dOdczjwRPpEAj0YR1o+3a1ThacP4KzcaYC1ozyr3LfA1GgOI5 bhKgEc5kuImb88JQao2JAylMmQ1rusya0KxWtxZNkxGNUfHw/MJ9d7EfBdnMhph37jaQ1eLryb08 n92vzu09+klxrpbuNMyl3Wdysk7UMPqJmdM88ji+FGbobozBt8XyyMPut2Nz0XM3fGe2eeRrRuTd WFNE/rAZ2UMPI+aPj5mpPYw6GHm/Yj56K8JB98lvpM5MKUZeVgyjCWEAA/iFIXEmj3xhJpQTbKMN EabKmTzyuVFTyuFMwQtgmCprVjbyomJCmpr8vYQYr6aueQp5Op2ZBRlH83q1xU8QlyYsTRB9hqcw 77xN9KwwHuzi7Mxzds67WKevI1WYan5wmrEgNmagv6tiM/dMOAyusB/d1j8UNIc1S6xhl6CaAWsY 2XxRw6zh+phJYQM2BnP4etycHP/jP+6k+QvFvdJa5MfS7gAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image484.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASgAAAAxAQAAAABB0glTAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAH+SURBVEjHtdWxbtswEAZgAR28pW+QPkjb6E36CAGKDh0Sgwm6tw9Q oB27dsvApkTRwVOmDA1gMDSgoUNiKoYR0AFN/j2JVE3JFuwMuUUn4xN1OurkDLtE9pTKZ60Y9Kjd 1nqEMvHMJWpRPADqxddazQoUo9tjBkrwMVFG0rVfSlYrLSH5mAtQgvcsUa4E3uhwRy/huCJFCUyi CntJaprXldRKcCFqJVbKzS/gr29VnTsJy8WREJSgTJR3cvL6erqmJnlHYbkXlZXG8J/2x8DSWqqj 0KxlJEp+boWgBCKtK1V1JzhVX3ciUcVvaqDaD884KfBrdPWKCUowSDqRRtgT1ZySYvOiR5WrXfWs VD0q2W3H1Lqya5exb5+2K8s+m63qxDBus0n7PX9uT9rnuMtJbV0LbAdF/eJU16J1h4OXa+rdiJ6x czHHhtWz/w1M1TIOR9PhqBbxl1FQNg5HE1HFKSBzFo5hODoKrKnhT1RiBxWH47GqrA7NN8QE5eNw JGo/Xx4P6TFnmNkyKBeHY6X0VFnOGcwh9HyMv7ETot2JslLfqS5SNx+CWsThaCk3ZDQPh7i/QVDd yB6UVJ6KV17DjtHdsKg8qXotUvccm4PUuTriwj9z2urTfjVU1eYqq6Ftn6KvW1BVJ/rVwV5evU7q 7i11tVcJbI8n/bfaGP8AB7V83nc5VKgAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image485.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADYAAAA2AQAAAACkPldwAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACLSURBVCjPY/gPBn8YiKWf2UPom/ch9N37qPxH9qSZh0FD9f+bD6Un 2CeY//3D8Of3vbe7f+4B0nf//v0Lom///ftUBkz/uwnk/7D+++8uSPw3Jn1jDcOfj39//H06h+HP /79ACDTv/7//v8H0//rvEBpsHyH6CZR+CqU/QukfUPp7PXn0D/RwwE4DAJjhZuZofOKJAAAAAElF TkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image486.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADgAAAAyAQAAAAAhZiXVAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACySURBVCjPddAxDsIwDABASwxMfUOfkicxMla8gKcwMmbM2JERpA5d qqaIIakaxyS2xYKa5WTHih0DyYF9/eokRi8msccTOzU3qUPWTk1fNV7qrYuivvdzgSMbaWRTF9hs +L6lNgP3u+aZdeTZQX2rkXzH89X4BbRpPtDMeU+OfRKxtroO1FUxZNqygRSQPqUvniMcqvdFlXnx oY5qqS8PQSxDG92XZVcVL+pOHMsX//b9BZZxPXoNCDpFAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image487.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGIAAAAqAQAAAABg1bOiAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADRSURBVCjPpdIxCgIxEAXQwBZ2rhfwLHukLS0Uxxt4BI9gt6URGw8h OAs2doNYRFg338zsCiIIiqny+DCZTOLwsrbuF+0yn3ZxNDZVB05qq6NpzaKag1S56dZrxSHpHuH/ Ub60mjOymgIVqDshQHuBj9ZLA+0T3H51v/ugU+10FVg4l71n30+pQczOw7RrF7x1V2B6KAkyrUQz kCcPmYRgKklV9sqJWNU8M0Ytprogy6TPPuqCWGwKj304ha4zr7MI6MVpYGk80kmiPhn4t1/wogda auBILwDrUQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image488.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADoAAAAmAQAAAAC91LVlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACASURBVCjPY/gPAQcYiGF8YP//78cfION7+f8/36tBUvX/fwE5UEYm hPHtexqYwfjuex5E5EE5lPHvO4Jx/wDDP3uggR/fw6z4jsH4jY3xgAEErHGrQTXnx9///8FWfK/8 //8+mFEK9devr1DG37cwkbtQxncHGKMWnQEyEG9AAQD9Fw8/9nlpwAAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image489.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAmAQAAAAB1uF+zAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABaSURBVCjPY/gPAg8Y8FEP+MHUu/dg6t9/GPURQr0DU4z/ILwPyIL/ 371/wPCn/v+Hcohhv1Gov+jUAwYGBltscqj6vkOo90jubIZQ+WDq33cs1P9yCNWPy5sAi8LUpBE3 LcEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image490.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACsAAAAmAQAAAAB1uF+zAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABYSURBVCjPY/gPAg8YCFAM9WCqHEJ9Bwr+gFDf68HU/xp2sGA9siCI eg8UtP//+DvEsN8o1F906gEDA4MtNjlUfVDD3iM5sBlC5YOpf9+xUP/LIVQ/Lm8CAKty0PlgD3iK AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image491.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADgAAAAmAQAAAAC5IWVYAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABySURBVCjPhdBfCoAgDAdg3zp2eI4O0CEMfOwQIgY9CopI+LBgpQ76 R7WXjzH2Y4xhLfbn2iLMERlIjNoXrTZkX1S62x0aoUXpOQmHsuaMhnL9zfRwYrnSy/y8HwAx57qI KLO23r+QoKgXVcdJuBrg4w8b2nH4JxCtGtcAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image492.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEYAAAAmAQAAAABRodBzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACcSURBVCjPY/gPBX8YiGX9qav4///78ed/GH7v/V7///nu+0DZ3UDW 9d37gawtYJY/kFVcXv9/+25zIKu8vIK/fHf5H4Z/34FizCDWXxDrO4j1ezuYVfaH4YfFD5DJ/TVw 2/ZgYd3BynrAAAaMd/CqQzPv8W8gAbbt7uf///+BfXn3Ncy/r+Gs77fhYrthrLuNcNZvTNZjOAt3 SAIAJFMy8BOvZzEAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image493.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEYAAAAmAQAAAABRodBzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACOSURBVCjPY/gPBX8YiGX9+Pvx///v/c//MHyvfPf///Py+0DZWiDr evn+Pwz//oJZ/n8Y/oBY28vNwbIf5MvLy6HqmOGs70issj8MH36ATe6vgdu2BwvrDlbWAwYwYL6D Vx2aeY9/AwmwbXc/////D+zLu69h/n0NZ32/DRfbDWPdbYSzfmOyHsNZuEMSABVFN2/y7sa3AAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image494.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEYAAAAmAQAAAABRodBzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACXSURBVCjPY/gPBX8YiGX9+Ff4//97+fN/GL7Xvvv//9z7/UDZaiBr 3fv6Pwz/voBY7+b/YfjzOe///7x3+UDZ8rwPcu/evQez/v9jg7H+v0Nivf3D8OHHR5DJcgjbarCw 9mBlPWAAA+Y9eNWhmff4+////8C23X3+//9fCOs6zL+v4azv2+Fi5TDWXWY46zsm6zGchTskAfeK NlU5cbM4AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image495.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGkAAAA5AQAAAAAddzhgAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADnSURBVDjLndI9CsIwFAfwioOT9AgepQcRi+ABHN2MN/AIDh7A0c0W HBw7KoqN4KCg9CmCKYTmWT8w76mIGMjw4yV5/4Q4SEfH+Zcnzp3l1kWjLRdNxJalFIyBwKjPOAwo w0nwpcoYezgWpFE+CQHR/HJBxbl5r4YviztOPgTdG/GjBpxAmV5zWirx4Pq+VnRZyDrPXGU0S8sj YkaYIOqa5Qrx0LhxlUcvAH+NFyaEqVM83rW5Uj+TKE748JKqwngGXqU0LuxLllkAc2mpJcSUMxhR xrJNmEk/mZKTPb8c0b69r5/hd14AunTW/c4/Qg8AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image496.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADkAAAApAQAAAACntbyzAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABtSURBVCjPY/gPAQ0MeBg/+IEkiPE7////bWCp+v//v+NgVMNFfvCj SRUDGT3zGxj+Wf///zgvHyjyG2hB3Xt0BljqI5Axbz7UGf/+ozP+1CO58AEDCDDi9QWRjA/1UMZb mMg93Ix3MMZHYq0AAMZDHawZKKyrAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image497.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKEAAAApAQAAAAB1yXSuAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEZSURBVDjLrdKxTsMwEAZgSxkYeYSOPAQDj8TYgcFI7PQBOmRkZGTo EBADDxGgrTowoQwVJFLiO+6/c0qaEIkiLDmxPtnnO9uOf2iX7n+VEubV2UBz5vdsEGHJHDQC2SKj nTa2SFq6Pzfslr/u6yZGoKSrL724psH0WUabk6iUrE2vmat83o9A+C1GtfGPlRQiNKs8NJ9nqPgO yRbSP7nxzG83S+gttJT+YdVkBfS41XVXUwxr6VvTSfmtcnBRWXR1lN47506Z3LZy2qZjc4dxTfs5 sOZQtBq6Wra1UXun0DpeD7OPZYy9HcJmVxg/4NNMVAOu/RygZ1d71RqHrRteaC7ZwRqQ0xSw0Lim hKc3AzxpDv6Xb/1P+gXTdRW0YZhYrQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image498.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQUAAAAmAQAAAADlorMQAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAGqSURBVDjLzZKxTsMwEIaDGBgQ6shGnqQNL1KVd0BIpQIMEyNPgPoK bAhFwgNDR8YOxU2lDAyBplIFjurEx90lTUqBVkgMeHHy35ff/53jwJqVOP+GCAB6AEOvi6+iLAQL BFZ8gOsAq7Yiup89kGgO4UePglDeasKqp2AlMaortZqAdGcdAas9dpkYEJG2ipZQxe5z4so+0sQa dVQ844EMQwmkil5PQEJTt7kjfQBGgJcfaIfC9yXo9hfCSpUxoYRvCiL18kwUcwJWRibGp7Qu+joo PGRFzCCTekqE9UX8vES0a0gk2zLKxpuo3oq+CTaQGDl70qG1JeDc6UDiqiyGkdO48XzznQcAJmUP iUnZYzkHEZyDiaIXt+p2IuAufKBuU/ewdynzicHCPNAoK4TAoB9NPbGApm5AldCgxoUkg1jzwYmj T0CDjbtUUdP8cwH6GNXi5nSHToj5TlU0v3N9VN3+bEZ7i4moJGZvFZG9037P7now17PXBY8x7U0m Ir/0UBWhDzCwfalxjosyx/4CccZJ2UOZkjj9DZHwLF0mwpLAiVX/+pr1J8QH9IqArD3nSF8AAAAA SUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image499.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIUAAAAmAQAAAADCKWXRAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADnSURBVCjPrdJLCsIwEAbgSM8hHkNXXsEreAQX4hRfOUKP4DHqzmPo plboogvBjeAEpRknkZDxgQsxBAa+/EwnNIpellF/k5KMTYkwq4OsCBeoqYYyZmjGsoWNkLGXQRR7 Bk05dIUgjDoAEKVBziRSbk5QSg5eJkEyGqXGTZgx236Pb2HDBTZUN4V5FnxIE6Rk2b1JmUrZJyxr dVDtg/Kr5TPrD5lPfcTXq37vZR7eRhlLmqhCFu22UTh3Z0UdsixTV4tt/DvXq6tHIc3FVcxF5uQz EAWH2vVJhCx9Z/wmxo9RCfnpRd0BBGJML9uvre0AAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image500.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEUAAAAxAQAAAACkRVlTAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACYSURBVCjPpdGxCgIxDAbggA9yj+iom4MPcK90m/gQ4ia42OHARmob /zS2vYPzFkOGrwk0kJB8g2lRhwzHlKzkmaIpMIWhE2RkGi9XQb6ZPNrINJUzyR5Km6JWg/hc9Lyp GNP9Q5WnVllX9boXiVvQqUrmGkij+9H9U8eqbVHya5Jdlr5725p9B40m7DSY4nT37R7tRqu3/ADH 0ZbbMon2TwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image501.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFYAAAAxAQAAAABo3GO4AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAC4SURBVCjPrdJBCsIwEAXQ8QQ9glfxMO5duOiihS48gBcS7M5TqAX3 ZlEhQib5Jp02TYWqCwcCjzAJQ34IsZhmXfXUTG7YNkwWOF6DLZOplyuFJoNjas8XleOu4ErS1nmH U8FWFb1V9CG4MYtoZTAxr0ebbeX9dCcNLnSw79V+GjEqv6RHZuMHOsv4M74lxrtrkso+9PzTu8Sb 0U5/N3Jxt7WHvHm8v6R2oM/FRHc5StlpvmnuP/yTF7hC8zmNOBohAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image502.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFcAAAAmAQAAAACZzTqlAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACrSURBVCjPjc+xDcJADAXQ66iAEZiE3CSRmACJKhXnCRgBZoABIBsw AZdjgjgdRRJ/AkeSQ4CIqyfLsr8VuhI1zA4ovYvRAbMNkOmduiVLYQNsnVEg7zhr5k0uuSbENnqa HYm9ZA9jyou5td7MVI1fdkxo+6nzFr06m6i5FTV7QAxp86QO9We2X/mvqq3JwH/fXRF1Lk+Bj73r dW8pg34SzO9175S+Orz1J9sdelBwlNbIS0EAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image503.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJwAAAAqAQMAAAB85aBmAAAABlBMVEUEAgT8/vxJvsdeAAAAAWJL R0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAAHT223pQAAARJJREFUOMuV0sFKxDAQBuC8gY/gK3hb BBdfSVBIQWrWN/K4EEq85bgP4GHxvKzpskgWps04jW2SpvHgUAr5GML8YRguq2V/YB+PJiBEtAEt uqkJAprNWncvK8TK1QF3UkpoAB2vu4B7AI89f3YJWgnbnvApohpQ1Qj8UYgUu/tmYzmfI6oG21WO okHMOx3WGZ5A314oTHXBEd+FonRqTCiQwt0wQ9jTwY5IOVpmqCs8yIRHwlgDblv2qXNUD+woU6yu CN+YkYqFuvadHoudyzt1hvquopgZ0oQBT1NM+gh/5/w6Tzi+ksdDAb9LCB+lTjnHvb/zdfgny+AR 5riLGHfJxOH7ZD9Dxf0sbnJx5xf1D/wB22L5eSz/YhIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image504.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFEAAAAmAQAAAACU00riAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACfSURBVCjPjc8xDsIwDAXQSB16CzhKj9QtZsLd2OAIHKFssOUIGZlQ kBgYGNLNEzGBpqmRiqinJ+tL/lacp1Hz7PiZ3JUn3jL7nW0UASAgWzAxgx+3gNFrQjDc6n12reve m8PCa9+bTCgHe8N575JDtbIVxlvLdwf0jEMf48JEt1/9rypNMfffb99o9OUufB79EKaj2IPIF8I0 bXnrT7cXRwJgira6EXkAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image505.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJIAAAAqAQAAAABwmT87AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAEESURBVDjLpdIxTgMxEAVQdym5AHANGkKOREeoMDfgApyBXADH21Gm hshxoq2DlWqJrPHH2XVm19kVIOHCkp++rJnRCPROIf5ngV8V257Ns/n1TRmugPlkzFZtlaElMF4F NkfekEFQBrK1qrEPmdsKpN41m23Mq6XWXQuXxf3FiWEOnObw0LVC2i9fPlOs+Vpq7KAL4aSNPVmq y9X4xCQaLAjas8XcNlo4juRgqhCb0rajO+ZMx15HtTljH0U6ZynnhnO9/95y2y3OY2+5wQW2J5fM UrSmvukiWZpLbbO+zQbM3vbtxWVWv+5Gh1tmNnW/WsU1t/viuTViI7b9j3s6tM9/sm/8JdoaFdS1 3wAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image506.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWwAAADKCAMAAAC2c4rMAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAK9lJREFUeF7t XYdi4jyzFaGHYggthICTkF4gFVLR+7/VnVGxJFu2ZYdkd//7KbsJ2CqjmaNjlZFMKKU+/Mjf8AED vyCu4v3oj4ip/uhRrCl4hMRM7UX95NVINfQLcQUnJoq/SXj1g9+aQuTFmMSJ6ueZWoNQeE55t54s yZCJdciBACKAZiBbQp1fZN8ckK1HSoCvsG0OWROaS/7cEqwXn2lOk9uQHUBd4dOC1ERqSYDvP4Ps XGZItLoF2ZJJUMEBsqPYjuWIQJv2gjlpWRtLfnzmT5mLKraGbJERV7UMFjjGqzJgpkTOtjSWnHX4 VrI4MyVmmtO2EWQrLIeQHcZ2jDSyXVhpXtpM/M0p81a5O7EauSwRb6YwZ2tYNpEdySJREDsxMzD/ E5yd0lhyosTaG+Fq1kmE0sZTCFCJZBe+GeBdZOrTdTGnxFvFdQyXpYmWk7gksnlyT/0JidE77rbM Ikxb6KzBDVW9oHTEk4Sj4qXjcSGnyNtNZtNraglpxoi5j8gGZcyv8O/NYjWbzTbtRZFdXW9AXy8z dovSq56u0JG/XuPVj+ISPo6mQq1Kub3N883XoDvbLDaL5wlL+jFbUjrevHADNB62jNF8GrAoNj2j VGvYI3Bke6vyHTDFde+w+n5b3S3PBqiOBenRUXOy8zR9eGh9HIDGVCjUDlbXlF48HDwv9g9WZOUp EZn57ht+eUhPp09k0vp8b8C10ZCs6dPOpDk6e6jP6aKcU+TtJotq1iH/dHNYYwjOHvkLSg++QPGL PdD9xwlgkNJOg1YKdHr70et90Bts9iqP/SJ9HNK9RrlK9+f0bfyuZIRIfptc3+x9AC9dEI8upwd4 dwkfD1/o8cFNrwdt5uDvRLaLIh3sYYsiObtRAl18QIwZKJtSwmDceaKPC/qyDx8bw/aFxr2UXhbp 3mzexGj70Cro6ZMyBV68n1QJNhpUNq0SNN4IkF0q080O3m8PpzlF3m6ysG6dcncxiCUORzb1Hitf lFThCyKb+mR0ALwNyt6Z0ZeaJoDMgpYeh+f0rISJ91FtHcbzIsDF+6cPpuwqKhs+AsxR769ndHYo u385Zd5qiwgp100kJ4tEIwlkd28nVz5D9mYX60KqV0CznQl9a1OgXn3YLvK4bIEqByX8xpBdA2Xr tC2RvURzAsiPR5Ar2PKKtsUTN6fEW05matcxczeTRGLx3ohPborlbh+4Y3pYgofj8hm6Gn6XDKv0 ttDXehpBer+Dyi6fYuLaCyJZRzb1H8iq0fR9OlqQgkdvDiHGaEM261G/ewufc0r7A+kM9bqK5WiT cDREtk9fCr7fbU13AYOTD8D3rIsmaFQbHvxeG4gVGcyuz7EreAjMM7se9ujkBDSr/TSqN34XHrqY iU93Efv8o9dY5hT1Z5LpUjuX4GqUUDyGbNQE/nrBHh+ErzHHniUEnM0TDdAqGGa2x91YoH3Qkpmx PNNFdYiSnolbDK2ObgliFONiKI5sqVcAKwbxR5rBanyR5I4reWAwdmARHOLL/LIIabWzS3Wyx1GV y5DW3SxGTIlsqXOp+lgZNGgz9aFekvXIInH1uQqZIaprlnHxAhVnySiDXfSoJrJtmQTa1ZsAV7JQ oK0FRI31lyM7k/6yGEaLqzg7xfRSuQrZBrDjG77WFDIgO2d1nEsQwmuQyVJiJsuoyK7IDhp2pJyw FcJCqxYQb5Bwpu4xc1ZbtUmzvTpml8Uw30c2J+CASJIowiB5R+Tl4mzHvA2CE3XIqjxHm4SjuSE7 eAxKBa8HbPKkOFMYTH0CGQbKKe5WkzHZszxKgtKzGkc0HzfOXq7X65En2h6mLO5g97A4vjlGiT24 vea3rQHuLwtvcGvNYqaHxjw9TjjG6CVzGu9llDkNJAitorgDwAXZ9HqnDWGmo6CM45XjBh0uKW1e 420Y3tgNTvsH7fYOIUe1+8VmM8O4aeHxJC1G9P6qnz3NafYkkOIwrqZpgHdC9qccJwZcSq9Q2Q9P dAjIhqntxADT4nQ5eW8S0j+Y4zJCapiLoWxqRD0CTA5kDe2sCVh8mJjLF5yQvSOWCzV+YyPxQoOe w5TIK8x8xBuVTwhiKBabNUI+n2DhIAhgK/2L+DoNr+KYHU6MxWNqT7tlig6iEgZq4/WSotiqYih3 mPlRLLJ0QzYoWypacD0snFW9Rn0Ksyh8Pjsh3M+DqqwHJ4TUrr/YRKJmO5GrvMiUrVda5q4UEn60 +f4quXXbBIR2qeolk1simvr/dWR3y7RboI06Sobz2Ul0JZHNa1Hs3hNC2my5OBQC7WdGNpSfC9nc eGnIDon528hGIaeeECIN2TVAttbe6bIxLBHyrPNyFNmm9VKQDeIwZAeqE/nZGoeuOTdkh4H068gO RIZ6ZkM2S+mN9wg5bRkL9hoxZEQ21zFT9kVodU6pNtr2HDk70gB/H9lSdhAlDdnI2eGqUjq57pOj ylJHY9Cks3E254LR+/Vnb3NE2EJ+0FL0FhXRGvalUjk7aqQ/iuzk3ogf9EYilX0pgWeKFvJxNsvg 6XEfngSElFslZloOdjWlYHuqALJ5xCTOjloIun5JT6iEezl7IwZg0pCNnG2VD/yjetD4pw+iyjqy M3H25hG6lHtXV92jNX1mnhJK0VoTjCguHdk21f1RZOfgbFXt9nWxNHnjQ508yIZk811ytCiimxGd IbofZe6KJFjmUS4TaotHtgXXyPR/MbJtnK3wtouuO+RcjixZxZGz2YcwLAU/iEEI++YDqtsejFFR c97FBSzi19jshYyrCDwzsu1K/YuRrUaQVphMDzePfvGWkGttIC97IyF94VeJVnnr5ZUcMuL3Ax00 XsnZUraUIAv6YUE2vxuHbKvAfzWy4QEZx9lQVXCzpLMNpXd9UDf2BE1kK+XyipvIZrCusYkb8JEI RpB0VCKfASUJFXuVSlR3yZwdRxZ/FNmpcyOo7NQweCbkXfgDufazl8+kKYeiCtnQDQRta62AlT2C WSdTfSn97FiJ/2HOVg15cEv6fAaKc7YICqMmsmF6vEkEuUMcxtlSmxclEkzYCPIfWWYFk5Ad/xD8 o8j+Vm9Ex48/gGHlGVz5cpr1u+oQXJGQNjF0ANpmXljCZmA5K7K5RW2cndAS/2pkm3Mj8YiBmn8c ELKaMGUHyNY/yov4dwxDGI0YFGcz3V28SmyLNGvL5HUE2cp0Cd27/w1kY1UnFdIZlhHeikYUPWgP zDF51XCt90Z4whEhNwK06GNIB3vgR2v82Dh7/fll2NkG8L8a2Un97CjO6c0rQlYPCuTq04Ccwhct OXK2nhsMcGAfCobeJm7CPYRs8CstMWZKan3+76/U6LjLPTcSx4vjEsF9JnWYwVtUmX5l7QNkL5sE 1y30BhBp3TMCbrm00cZFaZv6LHMj1+TWVwaNke/byLZIo0Zen5GVGiU7CJR7biQOQHR+S46OvZvX eYVNFUWRvbwFXZvJTc5mvN0kDf+hYGxkM/UXRvYVacYYRi/r25xtMae4BH8sa5A6spN7IykjSCt6 pi/1V3ICtIvTHFzd/Eco3jsM4zrK2Qjqy6M23xUYh2xeusx5DLiOQbN++fvIjsoUSEG/iWyxBplM hAbdQj/bqzfpweKQ78jUTYufx0S0tRBnh5+AsNchUXkmst8IbpBIF3MLyI7YlNsbfzkhOx5A5hqk A3TYoIZONit60eSLOQrZ+O2F9PUVegFPmw72CGxii5fMmM9+c8N1/rkRGvhn61WSTVaCyoZs3vaY ORhnR2yllAr97HS4hJGt56d/3sA2NoLbfMJZRjkbkvU6+wmUra/U0Dfka5ef7/dGBIwtsItBtlQA /MXeiBU/QnY2EZUpaHMjVTYZGCB72HnvnGAHOhL0uRF1s46Ek8bZGL1MnpeOMob6mC4G4nF0ZBvg 0gtGZAvsaqAPYsQhW9qDcXamoCl7Tgx6gHW0d1KQOWuZ8rmRSFjuXNqcJkQ8QSPwbXlKnL2wts/Z o01lAtOW2MHSOFsI2XhHKpwMz2G4JfZBWh+w3ETZOVubG/lokqG2CN+9vavVLLqGguw6aJDneDtz ZS9KpcoJcd+duX1kf7XorLrwGMY4sjFwYMM2dvA8o+ce7D9HZVsHaFCPKvcRvDdWdeOrru4YU6zn 5IjZlAXvk7CNyNGwjHHc2yMqdTgVt89JZUWiXcl4ObeObFAV3UyG9AP7TjvtCYQPvMZC74GOoQbF M47A17cPuA1DvRAPeefnHNkDvJ8hfJQfVIqP6oaQ3XWVp79okxPxMZThzbu9hKf9ZlzxcNIE1uvw uEzaF87yfcCZCO48rcdM4OyzFjx3Jwjqk51CYVMIfIJpr868WP1Nu4rKPD3A26HRMyQrD2bMNpcV uJ3p3/uunuChUIHF8+4Gs3gnna49r9mt/fpxmxwWYoq/ZXnCqkUpJlOr1OwohTxBerGGeyM+bUEf o0I/UF87x2bWvS6bt5hVIQIE6TIcgvbZC12xHuG9k5uwXkQv/LCakQ7nooL4a6lrnMuwX7qP0wxn nkNyhWI6h+1zdvH6pVL9qnexmyp7I1Kby/G4vvyqjq8GjMxj5kYW7QrvDyesQdqbIx/UQFB9n6d9 cgYaGRDWhoOAH0UeqjcS5rMrYtA5T85+D334c834WiXSMreLt3XOpt60BUcBFNnDCEeQpu3BV2BW ptPWEq/HzY3IDkL23kjgyhConI5ecVnxlJ0cobrdmlzYG1HGMewx1I+MEMlZSlTb3VFfRQ5lbt6Q 37YxNxJifa2gMLKZ4lUXI27Wz/eBPyBurrmRQM3SyhcF0rwmxn4WwX1cxTiC5CGEbB88SZ41rPCP 7Dd0/e5I0zOTWHPR89w+spXcNmTr9UrwYuVV2gayMaM6IbdLTRVKaUx7McimE9jOg0aS+uKfBLKn pL8JjblszUPWl/3dCrItHRpeSBTZgbh4O3k+ezuczXSzS0jk7JN0zv48pmf6yIYBgMOgfUdKF964 6/ELmprtbM2vbgXZXAojcKVGOVuKy+7HrdQIBG0N2dVOvy9nRQJZ1Yc4ZPc6g1Uf19oDXQZQuSb7 OH3YM86rEuQUVYa8sh1kh+lOViQfsgMEbYezKUyKvPhLWWNFCkKJirNDLXTULPWrz6dBm1DIvuu8 8kVgejbk4BaKTsL11pAdwbYTsu29ESE8/NkSZ391bAPydGQz8wxwPksqU6j0jtwHFhitxnKK3NLA TZRvC9lhbPNS8iA7aIxb4+zLDoxXG6DwM71fnMrZXMPLfkD3Upl35BmX36UFWjPWd2J3fwnZIbPm RjYzkhB9G8jGCWfs2/mV9p2xTOOIbEguAYlyQSgSMlkY1d2MU0HNqpUX2eZKDcexbta8yA7YDyu2 Dc726f49n+27hemcO7UiEAgcy9miPqUj8xjeTzKTKzWyxsUhjlzXV8qB0IrxLfVGlI64lgU2M/dG jNRb4WxY42WkS89O2hU6JXxnCJNQfojrjYj7ZcLmIDE+/j8AXUc7cXDONB0XW6G5IFmE+Jsd2cJm xhqkqoC0dT5kG6m3xNlD/jB7OvRopb7eIbjdVaqOlRc3NxII8yqaBjPPNeo6jGxpiDMcHcfzdmZk S0Dos34q+8CUuTg7lHoryL5AxhbPANTEp8S2M7KhQwLQFi3hgLA5QrUspoO3+7lUDSaEapYq5QEa NlNgOSuylVnzINu0GShjG5x9ro8dUfpDMmRTikFN0jgbJow7bBZL4hrSCr8RUzt0WcU+5q8hW8GF VSeFs81+tgYFgcTv90boxZHYNyByh5w/CRunuCObTjpiruqa4zrmMAuYnCoHuVqAnQnZBtXFIFsa NjuydUCw1Fvh7EoI2JgvaJstnIsS0zgb9PfOV9APcH6bAcGK7C72SeJxnWkEyY0mTWfn7IAcnThb nxsxkMAl3gJnVzuvlvofkpLmphA766dEqnbgoF6ua4HsRATbUM3bQ5IpQmjjGuQXY5EtbM8KdB9B htiPi/t9zj63OnWAe2WJMwn+BJwdrwlagXyEriWynRWnsnXujUjMOiMbDePM2SEsbAnZdHIP53SH dYhaviWngdOfRHYcHvH6Ba4/MA75DWSzMtyQDQJJmYTfiNFAeONgIZjPtugD7+dfgxSirmzAZoU1 SR9PnMaPgrOTWjil4CAiOOQvRDbXJke2VL2EDvuOv2RvJIKpbyObF1klp0sbsPEef0oyy/MRZnJ4 JOwtAzKivZ+dlonz6jpXEBMujbNHEOtmiq5fgUeUhA0VTkbFHmYlkB3FlJAaODsJb5Z0mkcU3I0F NtihvMN7gIBsNk+V8AO330lNzqpKZGeTjKdKs4a8L40qMRDfGxlDA20cn6HPh0S2TOSPH8aANf/l ga2/cmRbwhaQjfmS/jKqRlact/KXh2JgGOPrp4v1ThZV5qcppXVWm1G5H0C23x7R8wN23Ljy9eOt QjjpjFbwWSE7RiHU/5bLMKUtYGyrLSl9Ay9D0DbboseQnRjeka8rYoaExcxNI2lF8fvuyKaLke+N 2Pl90iNKJgZfP3Q/mw0XbNZzn5NKVCEifg1dXjMF4xDFW/aSG1sY8IJ3uLbTTkR8Z3NPo5oWL9U+ 1mJ/ANkUkA2dJeZ+tvsGIfBSovM6zENC7W5Y/56W2uW3t7HmLBBQOzfB5QyTZwntCuTIQxl2cI2D b0YmZ028PoYY5OHsbbyTWMLgnexj9PL90SCIuDPOIpWIO8YNf04hA7Jna1AUvmsCfGqnX9OpeKcg fAdvywKgtd7zGEpKx3B3avELlsiuf0F62w8ks4Wv7gJjsyR3r+TLTCpymg525/xG8emWHMzvdtkX EYwkxaenYomseuzioLPH48HvXV6G/hMjknb5y/U9XcwgXAccfvEjyPXOgBaGzDcVPC+0AIl77z1a aNE6nmCj0Uj4yc4Lg5cxOeFAi1RU26m/CHPetISxMi/wdjmBRlp7nztqjH6gaCk3jbhUSHQPuA5Y iO+NMIPwaGK3mM4OgGuuQogh9tREBZDIRvdi60+czEHXz4eNoxMjKS8TSm1p00Xo9YQHAchayUii vrN+QU6HQ4yqMTdiA0iKKt3mRkQmbshWCsLeiKQfoWD4qgwn9tRE9SmMkbCnJsYGoGyR/cW+9jq+ QNHwAXWthTq51WBqSEtp93movx/tHU6l4hWK9kbsAplXnTqMOjIlBpKRLWpjRTa/h/mwd4vZQiqy dSTqGahBzUb30pM6hGRLYDBdBbBGGdrtpdX2gBwutNhVtk6PITLFmoJpkSqmnRryyJy+i+xwponI BsES+9k2KHH/bLTERWffMxXAhfeOIxtrrvBcqCDoZqwEyhW3K/fQP8cYYWS74NppPltlhEVKYf40 su3YFsj2aQEd1SOIgddswRPU1Aylz+xcKE3doiFUxKBRxa/KVhBCthOuXeazQ2JIWRPms4PahDk7 E7JBmyn7IKNwQmQzTXnkNARsfv0puoHHX272gnOhJN9gpbmuzVABcvpBZIcV9Pcg24ZtydnHuDsx jGDeLsMmgvmq9f5RBFJc1+HIE7HbAGnEyrSJGE/rjRiJ/yrO5pwWUqg8/WwvuudRqCeiDZzPPlbt VJrw3YJrSPvOtzCwPTUhA6XzdkpvJAqOvwnZUWwLZM/JScQO1CsMLUdEQzzQwfnbCYwK+FYQluvQ hmu4M2GrkWyydNvIDsHgV5ENNXPYu25BNqhhh1g29TXO2PbiSMA1yCotHByI/ZoY4dyOa7hzQF5+ BtlRdAi7Q3F/vjfCpTMDQ/boC0/UirZqeGULrllEfnjrrl2KrHw635FT3VGiqjLW3j6yIxj4VWSn 9bOldEZrZso+JUR7P45WC/lCVrNigGxYYj98q+94jBxo7ygW1wzawDZb52wbNP4+ZJvYRmWP+7R8 uLRIfycObA5RD1upuQN/ywd+bsHTUQ3mz+IedzBDAudBbRvZFnb7CWSzPGP4yoGzUUqVmo0gi/2X s1cEaSg09soV23SuvlKDuCa10OsrQvm8w56mLSPbZlleMx62ydkmOoX64I/5SvY4rOmpUdnLEunY /MD84ldxGc/Zol49cp9w7hnKUIVjiraLbAuuOYQkkLY1ghQPuVDT5mZ1XoOUqRmyH8jGgmtrhdhF xtkQljfgqzo/qtlPJdHSv5N5e5v9bDuKfg7ZIWwLC7giW6WGc0z8Dp43FN8MInfk6jqcnb18OrpM wTWUNSG3uKfGeDLH21K7Yx9BxiT9QWRHZYfqOHI2xwATDpDdZSdpZQjCbwR2Oh191oCvQ4a35FQh bGSjBTfbWkeQsU9iVisetsvZAspS/MzIllKBsu/hjDi3uotYym9kh+yzZ2NaclqqoXe8iuZoWhuy Y5N+F9kcfQKEUArOZ2tqDgmfgbOlhuBsDX5EXJYgORt3uPMz+FPDACa6tWhpxpH3LciOT8rrlB/Z LK3IAP/IlRpZYlDJHMjm2X6N92vLVGSGaih0cE0KXTwCxgHZcHwuOMFGxE4zUhTZCSmyIJspNbwG KVQt0RxCtik+pM/A2cKM8+fMwJb+2bt4/Oppx4WzwUeDqLUaV1xbVmqSkv40soOWmQvZmHpCOu51 F3zGOHt6wrbLTDoI7bQsYKKqD2u/WGAgchqq8X4Y2YlpXJHNMrEjW7dXmLNVCxYVdu5nB1LXSfK2 T0v1mBfrHbzsqtOBIfuQ6Af5x2pj9kZ2FtyzIc0y2pMowtnfRzadLEF6tpkttLoO+hdVGTG//zBn S3qRdXR/wYQA6Xq/42WovajrEDb+vj4frj/BY67a2RcvPEhUxBBetNV8u3c/rJJVKbL0kwRtN2Rf wfJfa9zFgRjzYtVa2rJerntwaXTIjwdlMz/affF1Ik4fzsjZeD4Re11ttrCczcnrukz67MzsL/5e yJQwpGs48/kwzSUzlMtPIHt2Acf2VZljJe+GBY9tcBm+QjV3Z8xjJAbZk/YbP+Yg6z5I/5K9YyZj 8G+PYDtTdVAesLdmffJz0pIDPB5Xnb2UGatIFj+AbPRiFSdW6u9dx6K5y7DfemrBb/t71+EyHMZc /8L7WQ9RfCCP1tNdkxX3aXrpzO9LyzRdo3vgunYU7IFKjc8jRDwEt8DZi5FE9t7Jcfe4Ww+gDceD wlms1c+HXXb+52kF7h6/WWYZCmwkdzmE287/ug/35PHAOTrPuPuwQ8jwQUsFF9ooVuK/2+7xQ42c 6+nSBe3CthxTvUlGcuNsRPZs1MI9sTvDBoYgz8lmiWqcNArMC/31Cu+as8cAaOpjJPhQK7PkjuGp SXrlY8fIItoEDrTsDm+MRBPwbDWvRPM8eGo0qs+kla20kPdhck8GFYTKwBA/N7Lehd0Vbea+qL/z gFlqUmngiZWUO2XLrXm6uaEE7+HCYztwa5mOdH6C13ho52c7Ne3BKxzSEG7dRfLppaRmSaZspTJD +AnOFsWDbrWT4ZVMYz5hDLcjI0h+ebLXPmGtIbY3YmuM/gkc/m7uFgvzk9bl5aCBLkjR8pL7uljD FB1Ky7icjR/h/UJqzovDNDn8QG9EK1Tu8A26I6ZEsf1slBr+x81nh6rEc3/CnYqIbFWYEc/QBVfL gDx7ED8COHiDIfSZpOqUClXOzNePto5gn6UIPFbSE48N17fO2UGhEWSbEsUgW2klbgTJYugwhRJH pSMgHeNkeEvFdEOASvseZKOdNyI1d8NdLVOQDZuDlPvmv4tsUc0kZGtNlun+mI1n5CnDUk0ato1L kMBrkgPAtQ3ZPqxAqHNWY5Htw5ueAv/Nfx7ZcZwtsK/D1LtnXh8Gss1GGzR3nhrmB7kvt/VtHv7l UbDFxEZMcs5vrO2yNnhKs7L6+HdythOyA8Thh+YRe6SayNbQrziB1x0OHpbbPaKcDelgCV0qKQHZ cH4dlMsi/PPITuRsXkMBpzOGsAiyI8wu48NuA7FKZOVsyOmcnAdK1JsQN0Ewmz0ljxiN/zeMK22l /f2nkS0qB2d4ssNa4Ksbsi9W+tvAbMiGrCrMgzLArLItlhrsPIA3dfK5r38e2SmcLetP/T35tpgQ Z+u9FqU58FnQt2moM6IMMArnYFPJMoZapxld4qbv/z/IhqGceAOM0c/mzTpo2gHlfJVCZ/Jbdhhg 5FbED0nRiWYsHLj+LyA7lbM5T1aPLqUXkwXZ4UdjgZRwX4z6sfSzGYD5lu80ZMOYCObB//8g+x33 dHAcRzk7eGzxD5NH9hJUPdg5O2gRWlQrsintXLLFHd0sujHV5796BOnE2bDNRS2YWJGtdRRuLsUL ZzVtxHB2oGQVVend2AfZI4dS0SE7hr7++72RCfqCSUK2IztA6ZDgWMUR2VFsW5EN0XYD/wk7ouXV vxrZLpw9udffYxWDbK7emyH5tBw9EMfZcN7OI13eapueYpANM2b3clN7IrT/aWRDzfx7PCcjgFws snvz+d2R/VCMOM4GyC4qJ/qxAhqyjUcsdFyEp2Uass37iZaRnSn8m+SfHTTr8Hy2+RRJnfVLnRsB dZgeUHHIXpJ7Qu5xm0eouvA1ibNJn16oFyXEIhuIhMfKxNnJluGPAR6SvFiDQvPOZzvNjaAUC3Nf mLWfzaQ5Gt2i53U44L14ZI/6reO9kXqVaQxnQyZw4ChrAkn6C3tEpVjmt5GdytmLsJNHHLKn4PEU xTUzAz/XzxoGoMAuOEtJbItIkCxy3sgIl+gDkFlzC/n6JeOaZyUzzI1sTaR4jyguSdpKzQxxraHJ 3s+GGFdkvzBaWnTByokZQcroYyKxzaXCED1vZMxeXwZ345Vo+Pql4JrnI3NL42yWmZ2zA6PZ1yBl hRLXIGmvB3NA4LxkatCO7B2yw1w8onrAi2n9bDj+ZR/0KEti4lnO9ZNT2wlaNHojW0S2Xx+CW5/J 2SBGFd5cDUtY5/yd3N9A9gs4rpNbYTbFpbZZv7NT9QqPsCZckA07K8ltsCOB5xA+lQHzafJpwkRk G80wGdzuyKYvbVRnGNkfG28DYs9G7A2/Vl8/1VTFKcMWkSBr8tYicEqIagU8WmSlhnrvpG/Oheja wDTpJ1aCtoG3GT5ECO+DxMujU3OCKyr4TyG7XNhAP39n4a3Xay9AHveIwsD8VfZf4O7aM/us7DZP UZvifVvwOjdrMlhGbrWusMAgeD6s6r5W/bhs2PXReeJtvOl3kbe1fCuWJN5kn0Ql0qWp6LhPxnUW zoac0LNy77ANgbmasSBOrIRnPFtMOt3F2+Y+cx3Zl9d43xJmm84RuZ1F7+ye6NcWG9jGXhnGZCIv r5opEbAKB4T0tfKerVK9k/vErNhcrAxb5GzoekKj0c9ixVYovViv+NF+trdTc1kEsuPeTj26JbsT zDAczLdTw1EYnw4uqU6Ov+O+XLnBMmOSFPienLhgdHuSIkoVOPZGGl91cOPQThlm6b36y4P35B13 50zaDL0RHfC0eK9VCnUe6B04W8XcXJLkV5nwusTPjRj6gKP7rzxZlloWMzmwQNh5q+HHgrj0U5x9 NzbPz5YqAMfrdrlRhtNuQUHyxMqobALZ2rSRADz8WcPcHWYeaJWrmz0rNV+/mz1SCxZ149os00xs P9tMBUeJ8peAQDlB1y8wszBMITpdrgTV99SkATtDP1tkFUI2v6omOdOQbYwgmTIhzI/Iu3AfCAyg I1sUfVzjIEsJkGtqP1tm4anXUsQgG+Toh7EdCGCMINMYm9dI1it5BCmApk6GN8ArMZmtn82l3iW1 0HYGJlII2U/vpGM/ECrUD8akjsiGYqC7yTdIBYQQmFnqdMKXJ1RQNddGkGkYEDVy42yRmRXZqqA0 ZEdm/ZbjS3IidvLLbLiqRcB+dmv//hUc3IMXvyZXzJmzWTYDQja43qmPIE2Q0hvRpORlrXjNRL+G 7ECMLJwN+vy4KpHLYLO0qoxENlQLlX12Oif3yFXpFWJGckc2RJ/AkwCG/knH8E9qBrYtyHbANZf+ N5EdmvVrkPuu7hDNZVbIhk9fsGfksPMZPdUvrn5ZOJsXVyaXG8rGx7L8sFGrlzpvaxEFsl1AwPOX pXyDs3Mi26djT9OZHdmtwS3pd0PnsMbXLiuysfa9Drk2hicRQwJvN4Ntaxqd8N6IY/htZFtWarRG GSBL4+zeCZ99dg2YnWM/W2XpH5CjYL+lzZC0dFBhs6KabvEjQ7Ybrv88sg1UhJGNFYH9Ys/Ch8St TtmRzfTXq8G7EhIM2rmhZFdE4IKwwN6q4Rp+G9mWlZokZH81yWU9Q3UEzpz72ZqaFm3y+AVFTZc2 qNLP2uslYRtghThcbOc+pjSPrMyf4GyD8UxkwwwnvGtt9ytyPHYywnMiG9TW6o5v/cWeZwWqX59d zEvkGpWlCR1xZUhC+W8j27q6rj1wmKzC+ot7cmDsFnNqrrk4mxEChLdTsc09bFBe9EWffPLOvrz/ v4BsqE7xkdRwqlbfLebC2vmRDSkLn3s0tGWWq5mBEv7B9ga2uVaGf42zeTUMPgEV78HbGj2sUngN MhXekFMezsZBzWKP1k/KpM0ncXXTsq8YrvqkCWtlGrJtFG9HBc+Uhz/H2UKCQOVLWLTawQlyuBFe g0xDN6tRptbN7YzKxpnHm2KTHA3BidUITEIO7zKBrbAy/Gv9bG5sDdnr+ivpB/XJiuzcnC0xB1Mx uBrE1SlNK5WLkXqad9w/NYLkOjY4ZPJKOt3ghMrf5Wyp00GJ3PJD5VOCnM9OixdYTtov2W9EZPfN WT+bR5SCFJRx805IYanJnhXZaLnMnA0iaKvrKFD5lTQX4vQRTUDJdAZn600gieV4PB7+JGeDDB8P xw/1CoGNcfBFNd/f4GysfbjH7I+BTNr2I3OV9tVKjQO2VTNO82LdDrJt/WwhepmcgF/qYdi1PSuy c3A2U0LU/cwvw6NyFT47RdfYn1mpCYCYbT5bNUowZet1snuJLih6S/yN3giHkXU+u9UnrKcXCv8I smM5e/nWJGTfctJZVmRn5mxhcZv7GUJgdUSag2UReieb4DAOBQhFPiZZG4jRuzR/nrPBKRUIEo5Y M2HNWmzWESTWJks/W4I2dqWm2ibk1B+e1+FFOSKkI1vF0BrF38DZMCUBK4zsNcGWkBnZoGsHXz+l twDZcR0JerFoXsAau67qSG8kBGULbLj+XZHNIttX17/B2bDCCKo+ZxvVoz/ZOZvl4TyCVNZNnL/z /dl7AT3HeXBBtgXbv43sKGfjGKaS8FKCXMh2nflU1rW6DKvbRfBYGZZ39r48qW5+L5azuU1CRO6M bDjZBs8p/RayxYmVRnfD2z1nx0rG/OTgbHdk66zFz4hKDoeEvHaNaZO4frbgJjO7DMju3hRhLdBh BKk3M2VgXu59pqPmMEUOZLv4Z4eRJ7p+sTbn4t91O4Rcf6gxVyKywxDSGShlT02FraMKL9Y4oZK8 WLHs7K8Cn+PRjVmDkxermWmS34gWc1l47GstIHg4hCQMHmL69QzIHtIR1GHnpF6vx1Ps/nm9jrsH wmXgFfzfaUPyTGF4nSk6j/zpkOYJ8Rn8Y3MjCf9QehYB3EBVQt1pjUcQP0H9DcoUSsCb6cgGOzYO n5vPB+04hp02m897w2PjNi+Yq/ugCckz/TQhx6w//Y5Dkt2hEUrn5ne3b4e6cjWMWdTObSEtkjLr d1e+yky4Qs2ylKxskDt+6iuXojnnSAKZBDMn4vFqoQ9T79IgabN+cNpqHFUnXRf1UkY12ls0pdEC 5Ze0gnMlkhXnmQvySyuJJxK6lR9jLoqM9Uo4Ijs3zGSRQSvTmpstUx0dFqTY5TATGdpIENyqjbSK BorWU1svBjhTMV2RnW5zewxepEK2AEZ8dpqMrsjWDMkLUphLb3W5kB30AkIGk7U12UNrDvyG00pN mtkt97MiW7Y0JWBKU9Drp9s1XdaIolxKUhQCsWUCLaFGMXoVJAC4VGmc/T1kGzVPzirWYM7JsiE7 g2hhRQatFJ6VX9On6VfcbjhVxs8im1n/CSf1UJIPL9QNj6qWi+Oht4yHnYT0CkhsQ0fYpziehl1+ LiDlD7pGw2cvh/FwaOgQMAm4luA2oA9IJgrvV97IcQERawZ7lj+JbNgePKHlxQu9mRVS3+3IhPW7 3c2XX9g06AAOnndrVdS7vaBXsymdzx6gji6JoKTxVdfHBN4xFOaWpjV78d9mLfo0O0bsMJPBet5R lRZRt+PV3XF73l54hdUC349RXa2W/kO7/dJdLfA9HPDzk5wNY+7hU50Wboa0iu+OSQ5MnCUdzLsT Orwp0IfomVv2DDaV0eCFrqpDWnR9u49ffQZbQoJyvQFv0XAKH7DDeTqmm8mQNvTdzIRPqcFLg71C adls9ya1t9aSVk+nb4fzxvOsuChNhJZ/EtlAH8dPY9q9WdEqvPErDT+syrMhnX3Q1U2X7Y5PS4L3 W/PuutyCVCsKe+qdkgBdfRQfwPehV67fuHoAt4ez5V2ZHoOyJwAdKRoFJ24WJke03qQnYJISvp+q Be9/Bzt8HsPUfR3PsAN7/BSyGYtNCj5MGnYbgGy18T0eRih/7611XKVDwM7YDdnF9+nBfHBHFx+g uywvblpMwDpvD9CMnIBN3y9GhWKZFlDZ6l2VPj0SA8oPQq+EsnG1uFVjyj7sgjfK/BybAnb9XNCT Jw7ouk492OZemLT9RsIr0FXmWOu71lXDX0F1um4bIEcvg90vQFy7usKZWTdJsSCWYPDWc0X2bOQt gBRFCwrK6ZEzb3QIK6lT0lvt9/oH1OsUaH01+hzPdpde6ZzOao1m9wXJ6seQDXkP24trelcp0ot2 F4GeHvzCAg4E6YKbTPHc/SVMsPesPGzQydB9G85NWybAwpyCN5vBy9bgle/VodaA/Idx/cJfwNTo y7hev6pfjelkXKbFFvUeINoIvo/H3TJlRx/8HLLB9qMRdMo80DP8d/sZYWfR9+BXzPpkXDbYP5B9 BIei/JFM4JyKzcXy2uhPBjTUqIu5aUF+CS7ih58bQTqB5X8lElrAJfwosh3h7IDEvzwnR/F+krNd jP3/Ks5/yP7FdvUfsn+xbf2H7P+Q/Ytw+8Wi/kP2f8j+Rbj9YlH/PSB/Udn/B7zxU7hINjbzAAAA AElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image507.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMkAAAA2AQAAAABFeYBkAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAFaSURBVDjLvdSxTsMwEAbgVB1YYUQIMjL2CVBehTeo6ISAxn0DBgY2 ujFVSCxlQMjdOiEeoAIjAWKhWCFD09b2cXFKsNvegoAbnESfLnF+OwmAqlbwM+ox79qlgUddl6be XUb/RmNGkvK7Eoc0PFFpaDooms73SVrn9oCjqc7RdUER0mA55aOwFLmk8LU5fAhLpu3ShCnsGtcK OlvdNI9RnsNaCJPdnR7PNuribaUVKN19UEMOr7YxHd5g17Qubq9yiiHWX5mnWhckOVIWQ8OhDLai ZPu4lpMy0HEI48I5mLsZXWhT/SYVIsmSsMvuOtsFHuVdKggqC9RpLjyrb2d4xBoZzNY3xTOTR1cL kYABK7NK3fXCzAxQJGbrbiqSz1FZTSEoYlySdFAnaW9E0qFPzx6duPTi0alLiUf95WSiS+l9Ke/O HuXyniIhSJKcJIC/pcQj8g/g1e/TJ+Q4GjntV6GlAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image508.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFAAAAAyAQAAAADjVmFRAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAD7SURBVCjPhdE7TgNBDAZgdymoKBESW1JyhD0CF+AOVGhLhxNwhEgU HAEhUQwFUkqOEESKFASWaBOMNMn82N5kpkFhqk+W168l5Ef/cgZEwwwkQGcUZ9xyiTPnErS6HjlX oA4PxwlInUVD3OBrcAX6RogR0tyD3rhaaDLfsneTO+ZJ31iOgnNItTz2HCNzirDjQnO3/NF5Dk/q oFyzj2ZMNTZKtroVbBzf7aasOS5sCyd4JX0DsjI5ypmpHMrq+6fUH+RFjKIl0DpbjHZ8ogqYN/Dd lB+ST/1eOC30hMS6ET69BUed57nJ7Gc4L7w4yKz/jF7maDpd874//wt7ir42CN+oIwAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image509.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANMAAABKAQAAAAAJFVz/AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAAIISURBVEjHtdQxT9tAFAdwRxmY2qgbqANDP0SHDv4I/SQQdUrViD74 ACgfIRtrxYKQIuqKJWM/AKrOIgMs1RGgPUf23b93z46T4jsLIbjBsvzTs9+9984RgiuNnteSFouf ELeg26AVWNR23nV3ZvNVZTr9cLC0kwvhnkx2l/Z7Usd9E9I9IaLKdF5bjy1b2tFnPcd2ZWOhOANK 2LYSvarLA5u8tPVGnOfXuMzzzXa2MglnIFCzfwqCS288vS2rAKEf2ffHWrHhrj/of0sjt2LsR1EX WbS22uOaE4Fqo02zuzTOFn7jOG0th+lev7bf0vtcOjO+re0OGF70CXJ4othOt0qLXZxtjm2PHKic jfIuG7H1yVm/stO3HFfw99AjEs642EbkrsudszpOIJWlFR/nxnZ551diLY2J4yqr9iGvx2UuD03f /5QSAZu9l8raHCb+HieYqhnniZtoQ6sBG4+KmwqF0jJcrZtwO8qhykaQWjdpuICyTDLGuq2a0JGJ PV/m8t1UNnq0JwRG3KemUSIx5QaKpn3pY8a/l6RpnxTmgVmioULWYroc047P8pY45TcTH1cn1Te7 dn8iZLYuiSuu9pitp5uyhfaeTeMS1X7TsKOuD72W2TMKfea1G7a98L+gaLHAO69s46GF1xQGNqHD sHlrBty32J+DsN09Me5vS9wljYJWrxexfwJiMUDZ996GAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image510.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF4AAAAwAQAAAACwV/DpAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAADCSURBVCjPjdK9CsIwFAXggkNHZycfw0HF13FzcHBooS+m6ORLWKng rnVqIc09JvdGmxCwBgL5OCF/Nwn61iW/UfFYCY4MLSgYxKA6BZlBbtE1O9ADWFhoO+8J7CMoh1KQ 1dMeQRJgazBZCWgOnMvKJcocQ0egkUCmZQovky95gULJdXjpjY+xoDU4FWvlHsQmu6xObEsFQdKD Zn7S/IfW3wcRbj4uPg7D0KZf8a0CcP+gc/twscghjwoclj74FMMf6Q3Z+RUxnXpdYwAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image511.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAACUAAAAmAQAAAABrcW8AAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABCSURBVBjTY/gPBD8YcJP3weR8JDYxZD+maY8sQOT3CoYD9f9/AUX+ MPz9AWODxeFqcLjkIJjcDiarMcjdYPI4Nr0AGhuyhcmw8KQAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image512.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFoAAAAwAQAAAAC5vFCTAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACjSURBVCjPY/iPAAcYyOQ02P//wQzj7N7///duGOc3EO8ngnP/QD0x yub//78nBcr5eP//f+nieqhzgJzf33Fy4Mr6////8wXZC9+xcMTBnMf/7wM5/85D5d6DOPdhCtE4 j2zsoZzfBxi+1+1HcH79Q+L8/YcqwwAB1mh6HtnII9nzH9nS/++RnANyLxjcJxxZH+qROG+RZe4R x3mHzPlIdnIBACqLFTDSTtPpAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image513.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAB4AAAAjCAMAAAC0CkrjAAAAwFBMVEUEAgSEgoTEwsREQkTk4uSk oqRkYmQkIiTU0tT08vR0cnQ0MjSUkpS0srRUUlQcGhzMyszs6uysqqxsamwsKizc2tz8+vx8enw8 OjycmpwMDgyMioxMTky8urxcWlwEBgSEhoTExsRERkTk5uSkpqRkZmQkJiTU1tT09vR0dnQ0NjSU lpRUVlQcHhzMzszs7uysrqxsbmwsLizc3tz8/vx8fnw8Pjycnpy8vrwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAACxgRPuAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAAZNJREFUOE+l U2tXgkAQhVxMHiq+FkHRElA8aaRes///y5odWNLS7JzmA1y4c+exM2vgVzP+QhdxS7kdpHZO7BKx Og9O+xQYPcHJnOZukBEsPZk2GwjbEKbE2E+MlXBz5appf7E8CWDYByzYhoCVA4uJpsXGfUhQTOkn iD6wLs7q4EGDYDjk3wWplQmj0LmP71+0Vp/R19WqN678qIK3xxy0Vj+qUhSdNlxV5v6BHr3mcsbJ M7MujWWq+zPrPH+jMVHyyjyfwcVITtVJA35cut2d2ChzdtfMyV5YXdg3jDq7G/y8mx/4Qi2Tmrd7 uvJw5wQDbtlqw8sCZ73OZGJyk6SWjVnuRx3gjfZhahVRXwwFDhO1Tip4hya/Mmx/S9gDohipAGjj KroJtIzcOpaZo/Js/ZmmVfANuhSb6Q9+yfmqVM+W5joAtpou1XJOu69z0/ctdYdyk43Ti9xyS/WR Oty7TMS8DnLdnb4q4FWlSSl5w3tLHnIOyRdoEFaVlzHpjjka0bvfVh8XZ96qsitXi13/N9BPja6w ZQOL1SIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image514.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADUAAAApAQAAAAC9iVw9AAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAABxSURBVCjPY/gPBj8YCNE/+P//YQfSv/P//90OEq///38/Ml2Oxq8/ UA+m0///33ESIr/t2Q+Gf+b//4u/A/K/////HUp/A4r/f/z//8+XUPveo9HHEe54wAACFgTdi4du htL5EPrfd+w0yMVgup8IcwFAYgjmr4AYRgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image515.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEgAAAArAQAAAADz9vMeAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACZSURBVCjPY/gPAwzEsn4wA8l/QAGG37tBrHdA1vftQNbftyB19SBF 9zFYD+xBrH9gI/bjYP39UKn+/3+dN9COqj3r//+TfQzU+2sXUOPv12DW+v//f10Hsj7IANX9PA53 1X04a/57rG5+wAAB9Xj99hzO+g5nQcyThqn79xjO+o7JgniZAeofKOs+jPX3PSbrB5z1W55w2AMA eJBnzceJs1cAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image516.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEYAAAArAQAAAADtP8OtAAAAAmJLR0QAAKqNIzIAAAAMY21QUEpD bXAwNzEyAAAAB09tt6UAAACeSURBVCjPY/gPBX8YiGX9YP7//x8DiPV7N5D1DsT6vv3//79vwerq gYruY7Ae2INZ/0BG7Eew/qKI/f0n/v9/QUU80I7a4///Se3VB+r9ff3//19784GsX+thrJ/9//9/ kFAHuWo/3H32YNYerG5+wAAGjPj9NgfOugNngc37Zw5T9/c4nPUek/UPYV49nLUfxvp9H5P1Ec76 Zk847AG6FmS8TkMmjQAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image517.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAAGWCAMAAACTsg23AAAAwFBMVEUMDgyMioxMTkzExsQsLiys qqxsbmzk5uQcHhycmpxcXlzU1tQ8Pjy8urx8fnz09vQUFhSUkpRUVlTMzsw0NjS0srR0dnTs7uwk JiSkoqRkZmTc3txERkTEwsSEhoT8/vwUEhSMjoxUUlTMysw0MjSsrqx0cnTs6uwkIiScnpxkYmTc 2txEQkS8vryEgoT8+vwcGhyUlpRcWlzU0tQ8Ojy0trR8enz08vQsKiykpqRsamzk4uRMSkwAAAAA AAAAAAD137LmAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAqNFJREFUeF7t vQ1josqyLnwNGznEQS5xIQcZ7NewlKMM9jUMcpT8/9/1PoWZRKkyJr33ztnr7OmZlZVRmv6qrq6u j6f+j/pdfs/AP2EG/s8/4Z2/X/l7BtRvwvpNBP+UGfhNWJ+aVv2pp/+dH/5NWJ9a/VHxqcf/jR/+ TVifW/z8c4//+z79m7A+vvY6UclvwvrgfP0mLGGirkhSra30byHrN2F9cAb4Y+O9XHXym119fE5/ cyw+V4crhPWbW32crn7rsYS5CqfCh81vsvoEWanfhCXMVrkVPmwd/1MT++/+8O+jkFNAOvh3p4p/ wPi/jLC0r5pf/W2ubf5fx42O8qZ5ffwfMEz2Cj2iPsjHm7261uIo+30gfnA1voqwRmW2HoXdskzm x5HYu8advfCKxT6dTIMPDsHkMccKU6XyFnU7CrsoVXXllToP/6nUbjKSf9U6X0VYjW4HKqJZyOsC qwMG1hWQGlFbR3Ftkt9huVF2rlJjaI26ZaSnL/VHqKvPVEqvL3idZKpCD/j42b1AUZWXtugp18YP J9ZFrXO04/u/+iOvU9c9Ki9UqCMV4a05uLCG7EUNNDrydYQ2HDyctEonEX4pctXQszrvWsjRHx8/ mk5x4efUQfoQP17ngZ6Jmgivw0cN3ts97UeYPHojFfwbb+3+HeV5jjc79C887+T0WdO9QWlMNDrl +Pgdh0STd/P/ReWrCAtzDA7U1svRyEpj3/fSeeMu833uhs48Ku34pCMKrNP/QFjbpUonu9S37LIp d3VxqP3AaapyokZWUKSDurDrbnm2td04Vpwsg8FCjepDoeLDYFIGcbWMo0XilGGpinJdWYdDkR7U jpZptUNNu1Trp0jNq1E2SbN3JryYEB3Sir5ostqhHpRNXSzaw3H7EI0DZT0242V7l7vz1UovLdeO nqxtuy7HyfJB3dv5fbRbRna4a7x5ahW1jQEq70nPy8YKXX1YDFZ6WKt038TLwC/iw7TZoEfuTq+i kb221T5etl4ZgNXns8H9IXGXO12W42i1sO+cbTBc+Wk5cPI1BlR5+yTKvL1fe7N860bHKNj6d3k9 2EuXkn8WnX0dYU1wzFUjd7COdbBTTbNR2zj7rtxDs1fL9n5JI2zt0558IaxCbbO4VrNKDwo9CPLH PHDazSRQYa7uWr2Lu6dn1TBzR9v1YdZuym1TPTnHdtXoca1BrkMdVOqYznU20rGtrDB6IuKwQ/wY tIrk9MDOLCvF8YfN3xWnGL38ASOwG5WNRy+ENbFO/YtWyba118qeozMD23pqDkdlT9I7tXb11B6r 6DEfTjbJqJ2Fo02+mfj7Yu6FMVjxZI4e52oGa3Y+bPYTUHdQxwM1rt2j3k2V5Rwjv0oXalVGKtg6 U42nn5uBpby98jbgSpu0GSaVN0y3qvIHWTNVu1CtYjcPJrpo5+10csBg2l07sGIQOja0ZY8esdt2 638WFQnv/TrCKhY4Ispw55YqG+JEWKnFPnxS66Weq9Tbd4TlvTBrNwbH8sDyB9nKU2NPLRK1XdXf kvtGLdYkW+snR+2CpYdfj+7Q2vtah7bypjOlHiP74djVL/fhUR8dNXAf6O2HUGXzak5t4FelVifC GhyaqMFRob2aiueV2a8CGSz0VTDo+zTkq2TvuIFKF9VBeQd/N5hMVTzINsr2VBzcK3+Tz6xVaSfb snoqHjJ/WG1qd60Og2qu9I8WbBJH8VNxP9qGamfHsQrjaOyO9n6YbP3GswYgrIHlTker5luuHp1F quypap/Q7WGhBmVcbJcYpB5Y+UrFltoNSDz1R+2gGhLx68S1SEjdbUH62bCYRvr4gFn9svJ1hFVO tVp54TgNmtpq2+heT2f5nQ7s9tg8JFOcDc3BGhU5LeIcTHtlRyM1tux5M8jVvlCrtbqPxmWzLr7b lq8eE+WWWEmlH51gMA1G0XLQHKpj4QyioT30FUjVXqqhv3CjRTFzrVYtbJU++wOSR3bEgtaVsqY+ UeB5mUwmVnoqL0K8Ox+dGNVrafdY23acl0U6j9xikqyqowrW+kmv3WiXT9NJ3Mzy/XqfPrnpTG3S 9qimh2oT2RWRsrt2Ah/8e6hW2WTQ2Pl64B/apNpMpvlTtSnDkbdV9+12uXP1TAdhvlP7EnTYlnSC HsvCW8/rh+QxrvW+TGaQGJuD87T2oqwCaT7F3qh2qkFz79bYU2qsYUpYNbvA3fnl/0LCKmxfTdx0 qay0UHXbLP0wzXdNvbT2ZWiD3ahkAN5QkJRVe0ovM/xaFiqrIAl7jbIqHercyxyVxBA/cBqmFlnv /HWZNvnA1uG0qFThTfI285eNWhbKylTYNOmkUHmAQxbtVqkqSdTOEvwo1nhx7rtY47dSpMS8Xv6c Pm7CPsdqRhp+Dk3VEM/KVQbh3FJVG6X64I5ypSetagpI8EXWJknqp61TNlmhCvQ3IWqtKqLUJNWW o9pRo8IgytVI6zbDcEeTiu6rRdGqSdWkPkRNrVN02PE6Sl/ZldZlnukodFSatKlexwnE9LoodlkV T6JlpSsVFaqhuXKawm9zXfiFaunHV5Wv41jvjIh4yN9fXJy1nystLW912TpI+KqaTXi711OKDIyO m/gT0o9+oE1xURYvPJeGc0U397mJ+Qc8/S9BWP+AceAVxPQMyqVmys9Uubq/psjir297PCD7eNWz l1WyYk8cTR6T9u286LT/icE0/KOr/C8irH/I1DQTXfk2rgBQMX2l2ucf0vl/pZf8JqzL1YBgBAks UMVs87DvjpbfxWgGfhPW2bSRuExaLlwM2gPUuEYz+rtSNwO/CeuNEHQ90wm4VAtxvvBw5fpdzGfg N2Gdz93ehizuuWHZbp2Z9/skNKer3xzrYu6S77iexYu4LCbKfc96+HfM+L9J1d8c62KhocX6Xf4h M/CbsP4h0/j7Jf0Z+E1Yv2ninzIDvwnrnzKtv1/6m7B+08A/ZQZ+E9Y/ZVp/v/Q3Yf2mgX/KDJwT 1skLCQWxC+8VOFxG5HOJQlERcN6kYAT8famEb/EE/vjNr4+62IZfBYEBZ4XcN/EX7+v+oESOk7d5 hBAwauisoIXuhRcfdv84NUYvoe9/1ereSv177dqpC5dv7b3t9CUiD9ADhCqI3+Zdh/FudBa9dPDf aU5OtU7V4OPswNGZd/bUYRpd7qDfmt7S/fviWVSnOWDVczTyqw20iRbxb+pK15vXoZ9GQd3oHur+ 8as75H99/l565FQTb+iWo/sXLQvC8HqLwMeDjmNC0Mp5SMobYTXLFE65pVfWaZmWJf5xraTZKE3L 2D4sXbeuQ7uGT+8yrL3DS4U0s7IJvHurpK3KbFRaeNv5u+j7l79w07StEm5+h0Mc23XcFTsM66Vn ZWn3mtdnsywtkizDy94+677Ev1Ob6qNuXaPjL5+G9tJOvRC+xt1o6tc+9Opf/rPE+9LU6ppPPfyg X06dQDl1KLUwttEETp9FlVqp5+HxKrMqC//H9/QnTbupqc8G8DoS/IL3TKxJGsKN0Wnbyqrw7vPv LaxESD24/LB75tQd9BHrgP+VmMSiSIoWjvpV9aunp+6enqdH08oqQw8DOk1YvzWLaqZZhX4URTbC YLB+VlKVo7Y6XwTeHZodONsiaiBtE7j2vpQ3woLfJe1snwjvtMNP/+d/X6riidy75GynZ89ZK/7x yqh+vUtkvR27fOWZV7kzvexafarOOkDtUxTY+TD+Kbz/90sxAxTZdypvhJVdun5/aJ6aU7TW//pC sRa/ywdmoHr1YXsjrMkpVvRTJfr3sKfVYVVTWM/vcmsG4L/POFZlEMHx78GxvEdEI2MLUQByd0s4 BSd3EcwUjOgjHpnimiHB5j5FSCPMInE0RHeEJDsUvpwu/k04HsJLOGEZcKz834JjHcc0WTpE6F84 3tbetFGHWZN6Q8yiXhweknQZ2CpbbhbVfT4k1LZ8Hs50Fe7n0X79B/y6gu//gl7pt7iPyfeWQFiT 3xzrylQ+UDSfqm2FCG4EnbZzBHG5ZZgPaBZbf5svdHMHIIatrRfNhsJ2dJbQ/+y4nRXfwLHKfxdg pEyQsTIDwvr3kLG2CDkGSEms7K1ax8oZeuMifonYQqTeNt8j6hXAG2NbzzzCM8FR2IKwmngHXvUE wqr/XQgrlW6FBoT17yFj5RsPkC7WyrEztR2oydY5evPie0xADtWk3USDMFnnnprazfdmR3AjdTHZ F4doMSju05/YxOn9C5qIyfHyV6oj3QorA3np30PGUrldw2U5DREpiuDFzK2bKlQVAeQ0gzp0LWVN dGuBnJzQJ9ia0byqdstUQW+Y5B2ODosF/CtRyyf6+gY29qZuqCafeMHLo/8eHOvWvIBxXZbuA/bp rdf8b/heUjdkBrfCfw8Z63/Din/RGFr/V0NvHGtkQFi/OdYXLdhfpZkODaMrZ5p3A+H9N8f6q6z4 F/VT1LwbcKzo38RW+EXL8tdvBnBKjGOZyFj/JrfCv/6Cf9UIKJC8fxQaeTcYqCg+MsYXh8OPPPrP eObSF4j/q+/rRs6JJy85MiWeHAk7oyJ58QkvOz1NyMYnX8jTM29PwhrZuScCDvmy9stg6cVdvfOv uwp4gFyEOjdE8sXs/Cfx6K++UH/w6osBnNz8mqZzmup6AZjll9HIM3H6vnNtPFVt0EDX/uQfZCuM YniRlZblpXBqs+GeR55xKfzIyPmLfpalDfevKptMvNcPT7/9eqJ7zrNC2/OA62d59IISr4ObIL2j e0+awWFuMqoquLK1nSfda+3Oq+7lA3jzpVbtkZcefN+sdEk/XzpiWTV+L8qimsAnDu5sFrXT6wb5 xIX0spc3vr6698ur39+L25u3Pjn4wdsNPe5889LaCzElNfnU0fsu3th5AoZrqlFVmB7Mz2kcp6cm WQ0/Qbgr9pqF618cLGt4LuI/G9P4a+TdL928dC+C+mwCJGhMRgHPTUyJW4dhuKSJIT+/FD6Ul55+ 5NRH3pE0XZ416l5kxZgdDw+Kk4DPPUxf6dF6wZdy4gGKEc8CsZVxrMSA+zQe+fCSWy050uI/OMGe HFtf/pCr7mkDvX7hhL1nTvXhh/vii9vtHdqPtOde/GQnbfc77dNfrrMX7Zza6/wL4HRLFaOmtXpd aSL4HnQOxScn3pd3XzxVLPHPKxzrlT/0uWRz6VPzehx0zwkv6z7Pzyv1GRNeIdTz/SSkOTi1z5jZ 6wf9/tUnPnLypXznNOi++vX9L/GZ9+PKIUEPSrbC5BOocr9ebXIr9A0uCaq4XKwPnX+NCbieyYiQ E+Fqh64nJojeuYVfHe0FNX5oFoigyqvv+5WSgL9KX8/ucsWHl96RCUdha7AO1/VYBRBl5aKvorg0 wFS/Ut5cXnsPjAbza5Wudy7bHq419I5mLtpdWx/YCa+U9unpmsPMO9RYdQC8UkEaDbn44zmAva/M eH2t4+FhfY2dXKfGoqR0MXL5lHcD8IuvvefqrbB1cziXiEVf3an596uQVG/6kct3+lm7JauvVKJr w9e5A1D+K5WuCwRLAlmXl/sax9JhH8j7rf51wso6Nx2xONeIp6lyQE1/krD8R+S+uEapV2dvnI/I Y0Mskj9WcvVN368O9Or+Rn+v4Qe/w5iHV93hEv/qXJODilia62euf5XPXz+gCmQpuEZYV3nF8PEq M7t6qvmP3tWeO+8A+C6ubRb/cI0O9qvDtSnXL0k42JAb+NPeXWvqUxwLeUeurepViWTQecWJxb9+ 4h+vEtY1joUW0mvM/CrHgo/CVTeW/NqaOl6+urY+75xq2XcGnv0yK1crVd9awP5f4Y1dAg+xIMvA NY51VfgY/e3qmK7LWMiE8OPaFrM+FUwxvapfv8qx4AY3uCLH6OvRQNcJK7vqz9Re3d3vcCzkPLqy CFep0Z6N/3btxHtPpI6vDfdqpXSoMoJtlso7HMu+ukp6eWVHNMPo/hoJX+VYcI91ryZ0lDjWdbeZ 6dUIlasy1mSntlfYzztH4ewqx7p6K0QiiU8L79Dm2VfZ3LXl0U2xuSpSX6W4Kj9c2xJXxSXkbiqv nXjXeWNz9RKj/JfUV4xSkUrqauqCdy7v0faVL/VfKd0KR1c5SXFKYCmU63coKBqvMWYk8bjytuNV 7pNcG8oigBf6JzunobS9dmy8w+b0VaXCVebT7pdXW4quHlBVWl2boncI67pEqd/Ulr1hF96bL3Hv K51d64NfXo8MeTtZ3rwbru6ga2uAz9/R+lzVHKi3m0N/LJQWUi79BBCvT72n7kuvvu76kK4rQ96Z hndkrOu1jBImXVdsvNM9VZs4Rr+Z/d57de876VZoonsz8sd6O4c/3uPcQHurrt8S3mm4vLZR3yMs k2hWIxJ+50LyTv9sE8IqDCZCSTKWybYz8m64yrHemZrGIG3VO8LcvwLHuq7Pe4+EDXAQkETvqkz0 TlNdgrLPFpFjGeQ4MuNYBvvHKB+aCfPRnsFGNWH27xlari+nGcd6yYv8OSq5Kue995pUUDeYcCwj y5oJxzIhLKOzxojNmUydMpKxjCZcHQw4ljbiWCJhGQgKZhzLYJjN18lYBieAGccyyXxhRliuwRmh jAhLkrFMboW+QcjYmQX847xZX9Nfv/cKAz8gpUycrRsjyceke9pkwhVy236+GEi1sndDvoAbXZIk TeMkbdvCHS5pk6KgfO7nf4tkRM5k5KOWesuA0P8yQPZlFh4bTU7PksNZhX9S/V51/NN+8WcjJzzy TJtMAGiXIlGvVaQp3jECSN4JRY8cBKk+PqkrdAl96v7ZVTxVP/0kzDpC1svQAfw5eaelQefIRx6C eBXcBkcYUIZRte2ofWnlpaW3t6WDFzC/XgsXreF1EzSFP3hXW0zCeednh4GM4GAHXMSL3qFn5/0l 78UCXfJOleB9mGCmUHeSjDBewAK+ONf9qgY3x9LylnCkXIaHARz3aGrgj1dYaA8TiFS/yE6MfmDq yNHvsjmaiAFc+8Tx0BTDNxEOingKK5glGEGLkWBGd78mAvh+k6oEYN8EE3zy+yMUQfwFlCP8ByeJ B39GqjiyXEHGcgK4M+LrYtTmTuODKOCAN2rht9kvbeca5zhJlq5bDKlzgZy8PdWSV1+Tt23jFAAv 7JdDdumA16C+gzUCMU7IpbJyfrkJdh62XamQu1m3hYMVgR/ppTNh15kWTSUvvRjB2ZY+i+Ed2Pnz kbsgOQgS3Cd8/fBT//Ig7LsL5kvuhii4FJKP4AnylN5ZHE5eg6dy8jR8709X1VnmJ09DchzufCFP HsWC+2HeOULSn1F8GhtcI2kk3X9dDerJL49k1vThZSKkPnWVT190Hs/0H32Se68TcQKGpT9vI0OP CHqUwEwbAnB6wYB9cSkEf3xTkJoICkh0+/nypvb/eF2jo9BIj2Ui+RgJ70bqBoLp+ny5qnl/71UT A2FT1GOZ3GSNZEmTWyFysn+6GF3wmmt2tfea/zrCMppwddXR710J1YSwpFuhNsAG+7pboQFhKROT jjJRfuXXnVneUcWaMFSjCVfhdfva1f5pk1uMSl/vn29Hoclm+DLNuwnHUlet3e9sVCPllxHHMtJj GU240Ziuu828qyAVfN5zgxB7ow103bfqepe/zFb4L655N5pwIy5sRliSHisyCKYw4XLXvRve2Qq5 wVFoJGNpE3nEjGOZKL+MJtyMY12P0nlnnd78KN6OQpOLl9EGMvFucAwIy2ijXvcPf4/sr4d/vSNj mdw/jSbcyM3DjGNJhGWyGYyOfJNbYWtg0jHaqP5Vp8Z3COu9EIer1d7x/X9HJDBRN5ix7mvBFO/e zj1BeP+XlrEcA8Iy26hG6gajW+EXciwDk44ZxyqlW6FBhLIJlzOSsb7MH8uIY5nolpWRgdFE2Wjm oPNOJPQ7POsf5TZjdOS/Nf5xnaeJukGbqKR0bbC7jYT35mo09jvTYjThysTHzIxjSZkpTNypv0zG MuJYJgpSI45lJGMZcazcRG3pmxy6vsmF5Ow0OstXKB+FL4em7NHT30AvoVgjsnETzinSNSDioqf3 5bfCTumvKb6+q1BwG4BAWBU9X+B5nzCgHcFuwONMfMLI1A5+OJ1Ld8tU0poL73mN4ThkOis6pxWH zYWgea+WeHVBGAxZJwVzD/KGRxdFlO4vp6j8Cpf9nOC/e0XgWAW9Pyfvqe7qXNC0XBZBN1e4EFoL iNoOfDFUC68SVolvSz3BRGiKHYYPhaNSQT8lad5lfyygPNFaeAdR69KTsaqYMCZ0tX9M9NoLonYe uqoMd5e6AnYr1PZxqn3b3qnJvF6qZThnXebC+2j+NFJ2GUz0uNxGk4PNThZ+GdLeaqjzdRY01nwU aLXksef8gNKH+UaN4mSgaztbIKUOV/BwGauJ5zNVxtVKuUGK8M7iG6PGhrOEcLzSiWsFmO5q7sfu HVOy8CNCx6utmqwna3WoPVd5NZFMn7CItM+LXsZPynKTfRRu53d5MN93yTfOi2AYsPYPud5hXUfH 1fNytH3mKvVSck2WfN6LnZqjujVWC4kJX24gvY+KPcYQKXvibdVyHc7UMZ+qanjRZa5599XAB9rD Ng3G/rSdqoISHV0Urm7QKrQKxAwf2we1Ga1a/4k5pnIZS6udBgUGYbzSY+2N+xMO9ifhHMR6bqtV OnfzmToIkeyS8K5dtbLU0BqM23vlLzeMo0ZSDHKsA08N0njXrgCA5LJHRBkLUeeVWo1WtjONVipj kycKm7HaAwYB7KKJMQsFu9cKyhqtggTrGhPcS4DcZx5nNqIHqXRnBsdZY3SBq2JpHi43UH6n/Rkd Lrmr6o1Kj9HjsNLPUfPjYgEFPVZlq/FYBePk5zYpnlX+2CesgrPdPNCjZ9U+6uFjqp8y9dBfOkl9 k2Ey92q38O8eE3UXzpk7ti/E3h9ctZ3r6SD/Nm2a7ylWsVccPsMaSEnTrX+M8z9A8Wkz5uenEGjr 2WowB+pF840yi6kl41jSrdD11NhVw7r9tmqso3LY5AkToQOwimlDMAgH4hhrdoBqQTIaLZR9T39V tYUcseLykaRuEO/MtgtejnY9FUoBx5cbCLxD3xPfyO/Weh7v53r3R612c/cS/0fQvJc/J/lweR/6 0z8tNR7ML1kc3igQlrNxVXAYb1T4Y6qyYfiDyUvCrbC6K/JxtvEa9znwN5qjW3T7t1eyH20elM9p svhRJ0/6wI6NVpgb64+imdc/ncnie1CNvWe2bQUZS42+T/KB95S2ux84P5BFpV8kmOr6Z1Nsy+c2 cb951VFhFfqnmmCmSp6zxvW+VciLh3nLB2zUjQD4UDzben7YgKiQVUhFp3R7F0VSkIoyVhZj8UBY gYxKdCljRQ86OnY9zJDtKtm0tev8iFS+v5xUSfOOo0ZPnvXOzp61cjZst4wEQZHwi/JVOhqoH55q wIh6RdS8xzjYi4Ha2f5dsvHVfZ8aRZyDA1q39grc9BtO35yRfStx8z3YTbxVmyz5s3LXPxntRRIu SYwFs1Zqh5a0EpTCIhjOGLy6DtRDVdwlY5UxxA5RJbVDSynmrAPj8ri8J2I3hOhzi1O96YSIFhTW KxLaTC7pVZqDM29Tq907gXQv7B357iSMm4Me5eVIaSS79bbRtNFVbwaZHkuPnACdDTIcAs5Ka4vH C3GONWprbDc0UuydaaWSAROx+GUIDeGypktH1QskGVx7FqMIjszS1EWMHKqIzXPtaq8Dq2YyK78V FkHoKW2tNRi+RfM/5EchF6DSBL6emHIVxqPAX+058CA/Vpw0gTYhcRuFHGQLbY+WbA9yxUayrmFh SA7YVjGRr7C4XHjXaWsn6B7OfQt7OrR4S+rDHEvlVq68GBdn0Q2wd0nxgVjTDBKPTtoc/+kKtZt+ TYZD0dgejvgEO7wJUUHyZOCElVKdvFM5lIXSAtKAz5i5DqntTidSdLdmzgcbxkd8j66BXS6PDM/r lNvD+VGoJxj1Sas76cx7pzy/54Ufhb5HOo0OFhTj1cAkZtTIpbnIQyu6614BnYNPDfdbYmNqMupa 9/aOZQtMo+F3uZT4UULvp9Fkb6qFt/YkI7SJglS6pNzEoTXxbkgMfHqug6ywqX/7wMi7QTwK32mk +0o8Cm9VuooL915FI3drgbBudQ7fL18vAWdoMwaW1C+zFX6Zd4MkvN+cUEl4v1kJV+fPFzPjkUEo Mg6Pz/cOot4r7/v7onSMTFcmHqQnnfcni4lrsi/cCm82215FaXynqpGt0MzcbTJ5jYn/kJLUDY7M sfz3pvWqpZIk6Q7tiukAIPnxz+jJl0fpy6b793kRzunu9SfR5QpaechFh67p7kdnaNK8K28hl6/t E3vXJ4FEGA59zHd3RIbfqMNMpkYawXjE45O7RjrTVmc2ynlrwtW9e76rGaFJaKdZEfRYUSdsUvc6 2PRIsm3R2y5LJ8l1U07fSbLwUuJYItrMqO5sRu2ON0PjYd5gOhyGqrFtKL6Gw61CWDBVvyhcxsqO c63SGBcV7eGK494zBQ4/AtrBrFBZeMC8eBiOLaTz5nhj1RgKmzIF8VR7nEQj0iP0CsM50N5sqpu1 ffBVODuoZsE1h1weaeLjULWLcIpp20PTMF9x88eSTam1gmlracc62d5ZuDMFjNXwDabDzUDlMVIK J4OnQnsDAW+TrYEO9/c6j9N55G0fQqUHT1zFy7WA2QqYwOEBV8j0rlGVu4RVrFfe9vKZjCURVrTV Lk1JtBF2gkRYftFuVAxFelXk1T4aqwHrMrcVttEsqeZqflALUjMJik0+oVGzjpujKmBkoUtPuGEk ojzW50gvclyV17HeYWt19qd+4ZA/uMg3S5i2wnyNba4HnLNzjoUXj/UgVHuoQ2axqF32Y8aQGjVt 7DUsTqB+29/S4HpF4tz+Ua1r2I8abXt+qwZMuyR6kMb+zlY7oHEXG+UJdizhMGrU2EKXsIfb50bt x+qJjeDDtsJqoLwFDW4r3Egxy4LHvQPdeazGqIV8RwNVM1YiyFiNpxdTFR7TB6tV8d2W7WVJ42zn 7XelH4u7GlwuY+pwqId5n+F2Ym9VuvVXYAn7uaCJEZBZ2pCS168HxYy4wVogLGFPeqAq7JVdM1mD sDZPrC9agOpoPRUMSK3q7/Lmwdds5SQ336xUW1ctoGLuDqKaK16FnZoGMFMp2P3B6FR97CxxF0WS cvJYlQ9q8qAi4HFXP8ec34t6LIljeXNoOenMO36QYyk12PjZ0dpA7Bg00Ad31S+KIGOF34piU23H g2313Or8yLoiuM3kj2ucMuGzfWzAE1KBsNa8z+mPwtlUUxD76BjdF9V3RsJCJe97m8yyIU60NVpx P8KxsKt+JvkxfF7GBeyM2JhztnJQu/aL96NINtnMVfnTQM2D8K7/gGQecZ+j6pg9ljDmQMftc68+ yQThfctgtXgENXb66gXXFAs+79ZPz9+E26PK733lb/+T6+tFD1KJsMCx6o5jTUlEZEUU3iEh5ZOZ VsVCwc0k7qqflze1/9ung4VyqufJIFV02nMjQCR47cBvQrXzHSjXgyFDICwJFgq2dL+5J4E1bmHo ZZZrJQjvqk4hfVNSHI3D0xUkdUlzMEaXvadmEdw9Yukclj9D86MQTHap/OQRcx3B2tKMmTFEzKUD Lwq/moFMEzQiaQmlmGsX7x7BopV0rNRhFictOf/T6ZXPUpU/aDVYFn9jyliJsEQ3yGbhB2UTwbgs H4VceI+aQa58F+rmGMuxzQcsroRzrLyxIRFDjlkP/GmS5CX3H2CrGTkFVm600EAdP9RYQk72nEby HHpqXaYqGbUlSKQlZnJZWCW/yiGSUg+LpEI3g48QVp4mEMicQUfBsapHNtPXa9wGLosuIq9V2gbv cdIMcgY/1PjVPSpyWGYa+LwVeZbBKShle5DLWJGXgKydoIBgcIj9sEC7/c5wy3XihBluwKDB9icE zwCA9IxpvH5ypscSb4UFzBjZ1tdBInIsJmNFcYgpbKmflG2zsLgllctYMck6ZMvXy3ACBx1uNOEc K62h4m9IzQ9sLfxY95cJDiFsM5DFCLdsNEbZk3Q24duFsTnfJVT4AuPP6AqqUq4Vytl+b8gO1Dlb oi1HeSE3tGh2FOq66x4eHZGdptMG9ArXY+U20Hs0GVpSC3agQxxznwgmYzUx4Q2Rg7oVwnHRE9Do BewGz0YrXZ4JB79pweKkRI51XfN+PaudSfDZu3GFfC67qTWxNylyKf50kY7CWy8xMn9wjnWrmW5F P/AQYz5GPu9GClIxrtDApGMUyvGmnf34JEky1s3aRvDmgQE1RpKv2q3uSbfCW3WUkfHILMDShBqV 5DZjshmMCMskEtrIRmaEQm3CsUSPo1tEcjXDzXsVWyOOZQSYxK98t0aE70WcdxOOZYIcYeLdYGQj u0ZY3XHLRbLTvF1DGL5yRp8OasFg2zG+kwhHkhavfjWC8b2WrgasMjH6nAoEPVb3/FnHWKNX4+C6 J08/+Bx+PJeO09mSdEkOh7wIJh1yCdeU3LVLzNoiuKhfOMeaQLunKkr/mIWOqgKujeUcK3f3uarK MoFjEHFtizfEVVLFApdsy7OR/osiAcIV35Y8i0M532EwVqmz1XTlK4dHlXElgF9PA90ES3j6JXHl r7djpuUX7vMW0jzqsoR0Uy88HS/mTEfBFcV6ua9Vs+y8D9eZWi72TL/D9Vh+CNsWLrprPQrGUG5M yLntsgj2z2qwoAiKZePsVliwA/3olQ9nptBBtMMto0izZ36vEU06VTlTy9gfOHq1U8h1tuDqhv5V TFvFXTsa5HurmrfjvE6mzFtACLByBmu1yZfHYuHPl6p54h4GjGPppDjm+bMeWukG1pPiIJh5ua2w aBGk8KSOAAYujk2y5cwhYjMMKN2NrmfqZ5Qf4U1b5ROmIG1AdL3S5rMm26j7IqoBVjvJoZ/rFe6r 6rewyYRT9YwYwe+2zhIP6r1eYUdh4zQr6t7zpGngel5N+Zi4myR8N4+Z/6ceh1lbfG9a4R4uYpCK MhaZdE7bRmRZkoyFe+rxoMY7hVR41kAduIJUYNu2v9grex8ssX4KAXlsQoUTH06t+3GYkolmDlUs V/pIqQInuvm+tKP2+zJUJdTbrAgyFnBhnG9L8uNN1mq64zdh6c4KdVL+HRrOwbEmnm+zAUhoM02p nOel2xT33VIf2KaUHP2Qc7n6AW/0phgSgfMM3pKtcFSr/McAStDGg+XowCV1yR+rgWP30yLuNMV+ +szdrWUZSzTpQK3dRSk0ggFCthUGMPptnJlNUXH2QpXMpCPYCr3HPLtLFivEMFLkRcwUWYIU0z7i CPivB9hmkmDe5kvefe7ZC7M8Inj/Lx51/wMHb3NkfESSsQ4/4D3xf0nvGI6aH9WWbRXpajF4jpT7 /0L1PZ0Qs58yjZmEmhxC6W7/X/RMD8CsNBzZe0WQsfT4XqvFfyWq9rcYmB/4nGPxj9zvuTr8B+Z6 9D1svjUHxuYkFUr6o1LW/6HhT1BTb1n8ihJlLImwwHJORmgYh6Ui6LFytJ6GyEa6Q1xuIPizCLkX fRybnn1XwhUCyTBHXKkqLV2FAMEJmE7hPYbbxdMDWzrBZqIHrj+Y/GFVboqzA0E+H+FYepAmbvaz UM1Ut08qQiDRZRHBbe8n6Tz7s4WDyZOlCp4RXXTRnIbFIv1GLAHMtOArIhnj/ac8XWA4q+2fsCVX XCQQw5W2y2zR/g07OJ0hDJcyiF8WUTe3C/R28gMmu46V+pzhf1jGasYqXvowZSeCT5wkY6E9inuC exBlG88HasssDBLaTIh71WivDgFCpxOvU9xfFM6xIEUf9INOKXpyriD68LBm6YIXZqMnxACHczUc 5b6QVZZXalTYIlBqU6sUUvwwhztAv3fMptcUTuAfVvopCtbN0FEkqPaKz20mDQyY4VAN0zyqcHQK nl+CP5YPHuXChSWP8hkcpATAB67HapL8ENlTfT/JoxTiR0tWxh5hcSVBBGtTs0EgYORmFlI2TLhn mojdIKpILHjeHbbVbLCSroVcxmqDcgJbBjVJAeJpzYUjZoTWMbwJ9cSGyQu/qdVxyI2v7DUhRdyk oTdRTiebpnyUXFxCfg4cMPVS+9RQHAghGuxWiAjSCSLvyTcnxd2pWPIbFL8V5vDegn0FCcCb2EYr BBFykyXobu4OXqjLmPQ4AqISd5spdl4FRz+PKDfEhVzQa3IZqx2sYTMld0ybQk8Lm7uu+Ywh+AFZ dG1cWsPZCqgP8Bhg5cMcq9N16AmSXYiKEsEfKycFTsdXux9CNa7HolCxN89kX6gjyFjdU+Sf3LUj FYH5dNqlvg7noi4PsTupa147JTRnhPPecJeIXkvCmISU1fraPL9Vvw0UxgclHYVvy3ptykXNu6Dl e6l/demMNO8mKU+MNO98G16bj7PPYwOTjkniNOierk7r9W4KKBG3x2QExtoY6MtPjgencsu74f1u mxGWwdIZad5N8j8qyUvq1tqJXlK3KhnBoRm1ZGQrNDKsK3LP6BPWb1thNyNGtkITu5oRZJ7JIplh kBqZ/QGrI3As8ShEwD49isRp0g4UZKw2BEPKyK9tRC5cQuZGLmM5Npx8clIktpA9nZj3RLgVrqG5 zly43dVuPFHZW+DRa0fXTAHRupBx63gOsXMEoTUdc4rglSawmfhxDK+4EVobcegjyVa4XKWqHR6P lbMfN6pd8hNWOKCqORzpBuPxKB/vMYsNubZdFkGaq7eJyrfbrZMvdlikhiuGuFVS27NQOfPBtlA1 ObpuuXuGgAvXDshuhHxziL6ASmk756a36vU0OjsKpUNVuwm53cF5nWt8aMhMj5Xb7lFN9s7e948k nS65ZyeP0gnjRweX8umk3VXrJj48fuBWWHgbW8W77ZOz2w3jbD56YiIL0y/qSfgUAa8DkGM27mn5 ga+c4pVS775pD+EsBcbEJA/LR3Zf4hJgk2Uz7dnWDLk7pwc9c0JmneErpyce4gUCe+N5o/Ee/qcc kIJr3qN0vYGbo/0w8lJoA9sBhzjgJBxl2Uany/QhU/sVSGVyz3YY51jo3gP8VBcJoA3zaRLW9QPj NifXxp6MJRFWMVZhp3HTYrCvKGNhVz8XQdOpGxKoZfpF8nlfRs23YlshImkIv8aSXZgkGYscR1VF kUtBm94XQ0ZYkhw+oWDYRT7ZALg0nQlHmBBMoQgaVK11NlvSFZRD0Em9c+gynm/xvNXmPxBN1F8E Dj+CCildcynKLB/DeMS9dqWWOjCZzgknX8BwAZVIr0h+FHmHAIooy7hTn6dM1yTcP6HPcPwnuE/C 632OJSrY/u+cUvuEJR7f4VaV1LJ2RV82ibBgIlR7UulC895kHEzqzH31dQLKI3yo/7+lAvgoNO8q Zvol4VaY3JOTLMUH5tDubX7yK4EgLqUdlCXhB6b3ua4QpdJfBOyIfolhRlAAHdQF4megaGInrBRE vkW8gSI7U/Gc+o/e6Huf7iVQkJp2x4S2lTcBdiAF1V4WYZH8FSk3EQOGQ37Ufi95iJPg+aXn1D1y j3c7wooZOUoOOuWmSZ/D+1Gwcp5gmsXB3S+EM9wnLFEZQyadztg3IgsIK1JcYfGzcNwF+g2OlS4C GHh65e3m8PpF87RGNN2PaFGpGUIJuJpaCi0/4HTusL8AG9buZpv+yimBYzWwjwPHGHCnnUkAeKf9 IlBjQ2HMFB6CCBUEHwkGJ0E81Y8YOCnFNKAV8yW3q0mE1cwwdLKUOpVqIVL86PdOuhW2MPspEg2d TMEQUbGYMckIrY9oaQ75OaYzWgBMlGA5mtkhBATfCvjDAOttXDbjSpKxROwGZw64sW5064+5zeDJ aRIP1BPMGAiPSw8/WD1JjxUfwNru48MaJh2/4ipSSY8VgUZCHGZ62yIGT/3BWM1bguK39SG/pYFD RL+AcrvgFCGpG8KRimAtoXuFaicnjeR54b3TERyHFMEboRGYgJo9O9YQ/ckLYNAirFdb5m208idM juAcC50B5lxCmKAZcnBvFDAH+4WH2APlt1UOiTeIjlWjScTYhgjhD0MH7G4YFUWfl4KpRrwViiYd LztE3sDxMiGwT7IVtjb4K64PEH0IvBQeWWyYgkkn9Rp/6wUFzCehWm0/gmSX2mRJhxlI5ZifauHx /cOZDxLIawBTAZ8srmCqOnA8Go4wnK9TLAzBCoe7TPsDN6BT55KwmHjabgF+p0bgCocYk91yfw06 kHulsS0AZQB/Vy1W4wGBWXCbKauU2AQHl0GAGOyCQIUhWZAuC4c2bAFmSOFNxDACxDDucfHtd4Yd GzoucWdfh2tsfaIGIZhK9Me6YpfobrBNImobJFAQh57sLNZ8Z5/6zo3QDslHJ3B/IpSWn7rCvYvS ALyZczQXsQRd55lhihoTTnfNYQxevQE1Aa0gVzzbKoLk8zr4E4IMq4Jh8o382j3dVeegO0KUDnjj y8t1h78jRFQJXsbNr0rUNbTGOyhAn526R5PQPS4N6sMBq6c+S684fWHi8y5BDAoTf/HRl2neteQX ebN3JgpSo9AeI827UX4gI0w9kWOJ199bU2oScWOSpMnIVgjE3M8Xk0pGaXEE39/bvTXSvH9hsnHJ VmiEZWeCzvdlUTo2V+ncXjrSX3y2GFl5zZIEi4Lwrf5ya8KtGldc7W5WkzJTXIEubF+EF/k45BzL 75TxGnmaCN4x4iEtAqLfi92I8CkI/jjhcXACx6o6LQrFllte01lo+oWzRv9koIKxKVsCgL5MuQcs hwHMYTGCwJP5PmFYa0ECFKZusiUZugjRM/LFStdMpBaM0DmlotApxOaMQBwEFzPh6j4ivZqPwH8n LTM/97g2RHFrfLXFfDVrCJSjNUT4CceoE6ScxqZ3Z5jtjNSxFrDD+0Xyx5I5Vuh1gAUqeeBvoVb6 MrMOB1Dy5W6rw1261XXAFeL8VljuYCtodtBDFMEIOXhO3tDnhRPWyJ5BE3uASqGdL/Ik7gxIl4W8 /i9LZW8SpeORzr35XqVuDK1Ir7Ap1qkNr+cWI7KQRAlhBNxCwaUI7YWwd3gBPOyRlwIgKR2c+kXh bA4tAUZrBGTDMk42ejfiOn5B3eDtALRjxZ62d/HTyLYFcD6Qd79t8h233FBrb23hgsqnSsBuyA6P hXIWgyYJkaAGbpJTkNdlkTxIRRmrQTaRTmuwhO+2ULjdD479kR5iPyA7EUEL8SAMHuMAw0LWpb5o AP+o7l2e8oAL72BstvJoaAjGw/VixE0DXJ2MFSgAzUcD0XSoCF7bkndD6OgZRgQtxZMvpSbyJfv9 QUekIx2XalXZR26dEdJrYaNEGiCAyh7m4wh61cskROiweIk56HzTMWxNrgI1D3GQbFuhH8HYqiYz 9DFGiCajewmWA36nBGiI2B5A6x0F9bLk6CdyrHaoHCKPLIHRRSiCjAWzU/mYzv322xHdRfKBfhFs he1Wt9/rQbT87i305M8p0x0IThz+vlKbOFgrb4jcJRp5LfpFkLGKuWp/ZEP4GneIj0Joj0CN5UqX jyWpOFuMRkgPIkkR85UKHpZP+SxR29iJH7laSAh892C8C4d7pb9/i/TzpGVKXwnRD/GV2rsnZeeS 1Es8/EsS3oMhjtrhVEXhXQi7BU9gJ1nrJjCIeUPQQzP1VPTzkZOjKGNJmmAwHcRwqFFYIFvWRzgW xIk/RoBROwbR9ifWLv3GXD/4ea6Su7W18QcrF2m5vHxPFS+LELmnd8fo2W/JRohN3gwQVdErgrHA ebDrFRgCOgbmI6X6EIIR26eQkgnNkWGFOAJXFUvWmfaumi7UcLCq1B4mAoQ+9ork6Od0nhMznOyb PXyC5sw1RLLgTcja5gOrCgCrMk9jRyFlxKGNSGByBcxUwv6XNEntHdHIlKLcf8CH6JlH6Uh6LJFj NSs1QfVqMfhDvI9INzxozxfKXe+85BlrtybJ96JIeqw0gCViMoSyfrzcWwWbUFF7u2uQsW2DyQyh C9en9FDnxRXUDZlbIR8izQicl5AmjRUptKeuQRch0thh8cSERpJZYlDBWrKz18h0CNVvyzwBtFSp i2t1m0WtKHPmmHFhiWOpbpwwRVEbUo5jMV+hTelVKOtgl8jAYdYEQcYC/dGz5DyntnpfNtyK9mEZ C8G4h6Kg163YutGaMBmrSYtl48+zgw6DzG28isMscWIsrbqF7S5Ok301QMDURyKhMw84Y6WLhg6e 54/ClE3NacIvSpmBXbpWWOB5LJpwavCAVWAR1w0CaFzHm8cguwPfYZqluY1iwAbqYOlqJ1guIT9y u6WQANZOQ7+IMa5RnMY6An5ev3AZq7XLVFcHyvADQTVazSlbW68wL80msEttbZGEyF6XkQ5sLlAJ R2Fp2blep5muamAuhoHFxdqP3wop63JEhllZJ8RkLF2T6KDJL4fSlFTsln0CkrssGfFqXeP5nH4j 41ev8AmNutdQKmhKId1YQv+QRqtXisrHJxiS39lppL3COVbS4ebjhw/LMCrRKy6LEHhwsgOREELG pojnaJIchrvEVp1NjOxGUiQnPwq750/DQce00wrWN34Uks6kq9mQZaz70SvCUUhJoFSGVWoLaq7h ItZnNe/SApz6YaJ5N6ljpHnnd2g2ffwDE593o4gW8VZ4q4NGhhYz/a2JtU69ea68uSabad7Z/e3W 1ECOFSj9Vi0jW6ERYZloqcX0zreGJML636okhdjfqoOzgDPZ25WYbHyzCh6Qcul8ma1Qck2+1Wkj jvWWJuHW68++FxN+3qhvZE+W0GZu9tMorZw2gRPVghBzs3tKyqVjlFDNxFZogkFqRFgAcft8cQ0q GSXyMjqgRE/0W4P0BdvLrTqCR9TNKnhAArc1wsQ0kZeEQK2bfTaKNTYCtzWJhOY+ezcHBNmZX2Nv 1zI7Ck0wSEVtyM0OSvkKfY4wd/M9Yh6EW7VMGMnXyVjXMEjfG5URHzGTsQQgjlvzDRlL33yGPeAb yVhvPq9vwrvRUWjCsQQ8tJvjNjoK4db9+SLBAN56i1E20q+7FRqdRb6RjCXpscTkKbem1ETGmhjc JI04lhj/cWtEJhzLCI7bTMZiJsdb48H3RsmxGyOOJdkKfclWeKvbJhzLpI4RxzIR5pQUsHprFozy hhvJWGLszK3uGfmqNoKD262GZJz3L9NjfZkHqZC69/bUwIXq04Xn0vnAK4xkLKMk3EaKJDOOJaHN GDVvwn3e/KI/MP0vjxhxLMkf62aTRnosE2b/dTIWD/+6OQsw2BjJWFJcoRnHMtCiGwVTSK50t6ZH gDG4VQWWXIMRmWneTZLVGHEsI+HdjLA+7I91ayFMOJYRYZkEWBkdhSa2QgqZ/XT5OhnLSN2AJMcG 5RPeDe+/3UReMtK8m3AsI1uhya3QUHg30C4ZcSwjwjIyd4s471+mxzLhckYylolKygjRLzJRon+d jNUISepvciMjEhYzUxjpsUwMyl/m3WCi4r+a/eu9lTDSsn2hHssERtfIeCTmKzSypJogIAuZKW7u HyOOZdKQGccyOai1iXXG6IDyTaJczfRYsj9WBFiJrkRN1DRN5Pu/Pjh9/Kv4UVeavMm9BBDw+LX7 D3V8/PV1fnrg9UON9/j4/FRK5/zr7lnUpOLr7n9R7uT52zvogcKm90d+0/Xotf7ZLwRFjzr0vyZ3 HLzCCYDOk3ddo5edvRAtoLT0jNP7KncL6e1XWkQv8e682p1e3jXWNe7kLX6iGfll1CFnSd2l/2jS aHSnfp4XvPvtjTQphUfDOY0G3e8aw2/ddKE2e0H3svale6jUzQtVQlWq0r0J03E+O6cOJNQSfXua IXo3/UK9xArRO+gl/fLmqfRmK0S6sDosUcJlOsmySZVVXrUsrZQ+uygAA7Lor2VlwTLEL2mdWalX 23a4zEK7RoDxyxNpiLcBubMM6zj0yhJ/y3IQ/voatbpfPS+OYzuOl/UhRrZs21vW8EnHV6d28Nce Z+hJmmb1skzrXx14/Zregf7gydRK7doLMZRweXRTr6wmL42cvu/+4r+69JZLL1yGHmrgb9a1h79T jOWt3fd+x1M00jSt13v0rJsQelVoL8PlEj/C7G0mzl+UZhN6boC6VlaVRTEp2lFWdG/oDw0PZp6N t+EPxnXYlinempZemnqYe4zAo19LzA6WQ+45Mu3Qu1PU82pUoO551HfqfTc7Zer1G/YWL3XCGvPu hTQ2WmUvW9qHgx1ifk9rdPGXYKVO5dyDlJgB/ntDz0FAORV8dvH37ODq3wpx0UGl/sn2wqpeXiLa F08VCU5HvCtFvw6brjs3T87TAxLw2s2qBAD62WIECqJMjkLfxNCieez27RG+57FxfQH+R/VYRpp3 k1UwshXyDKu3F8FMeDfxkjKSsYxyARi1JN4KfZNLqYl3g8mt0OhCfzBxmzFSkBoJ7yY6CiMlQEMQ Hp8tRi2JeiyOcP6BvpjopACf8OlidNiYOH4B2vvTnQMM/ufrmEU4GfERbaJuQLJXgyJp3o00OCaa dyFs8OYQjFwBjEw6SEDx6cIDVj/yCpMcUmZ85Hb2L95fszFJMpaRBseEY40Mls4opMVIQbow4FhG vTvLO/MRMjw9Y+SPpQXshptN8nyFN6vggX8cxzLwBRgZOGQYcazawLVKBSL4yfuTahZ4YGKMN+NY QhrOm1RiZHGSZSyT+5AJxyIQvs8Wo/0jwNrcbtdExjIie1UaKDbMZCyj+6fJPfwfyLEM/Nd/gU/e XuS3J4wMa0bC+8KEY5mEwZzt7o/PhBnHMiEsM+H9f1TGIhCPzxbfZP+EBg3JGThudNfIteoM5+Dj s2HkJWXEUCUkrtv9lPCxzG6FBjLW5KtkLCmh+825MfFnNlo59XW3QhPh3cwILeXS+bJbYWYQWGSU jtRIxpLQ2m5Ro5mga2JxEpANb3UORjLPv/1Q/wkzwvrH3QoNZKwTjvbnyg2tihbf5t28FQrisyC8 X75dwMeSJECamO5RKRlL1933vHr8K/MqIvr9Gvy1HDNSTuhu5K8DE+bv/aOQqkuTLiXCVOKtsAGc HfXhICSnw8e9W2GJlK4I8Bgcgc61PIbqsIIrUNWzgVqMY+X7PZZggZxqBXAIo+2MUQSPNfYXHYom oUQWdavHRySj7RXOsYr9GNOhKcVtsVaOK6DzceE9Xa3wfLtTyfxYKqfmliIuY+lwMwbA+L2NRuJY aSHfr+ZKgBKpB30XaSYdO/aULyQW5nDcfowEhfli06qkRn6mSMieKWAHru8Dlc8xg/VxNdX2FOmF e0XQmGX3gHaMkVCy8ZBduZyizX5JaCt15c27QZaxFllJkQJtKEHmAd/tQsbKgnxKa5Agx2EST+AL MvoOPMfNZfNdZtSLUoxAgNU6jPJxvh+11ZhhtnMk2KjwkGwwf3BVBTDpwrZWHyGsZAtCtJDtVLtA NV6p74wzcD1WkQ8B+7geqirPHqOx065eZ+9lFIKMlftHOEllT2owUZuR3gtop0zdoJP8cRQV6UwN LLVpNcBx2XIzn70mqY6qbeudWhXRMWpWArQp07zrNjrCvwrIqlVS7UdpvmKoj8L9s2ifqiZD99ZL PazKPCA87d7avtLDOWEJ7NefNQ2h6i7u5fPrkmPNgbbZjQuJFT3ktkTFPbZfL9sk8Ct5hwo1xv6x pyoAUaXsyi9JMcj72Hi7GJjcHTj/gG066VYI1wonXeUqzVxl/bR5eI1wFDaAAco6uHs9zJ8bRQlX L4rUu4Tuscgt8ZQBjhvJq9mQ9Zvv0ut3DSFZFR5VOnoKWeL6xRGski0tTeL4Pxr1mKmY35+lk7rL 1Nilg++QREuOUy0seIeSizNy46kxBtRhBF+WD8tY0ZOvCb+38X6I4UCXtkIkLXVpBvPZAKlBnkAi DfIHtL085Rbv8ujOQhPfM3dA+fPaZ7YvhbnRs4H28nWs/7D2GGHaJYK9KMKtsHi24BJ8jAqrATvY /3+cxgVbofUzy8uI8LSzWm0X7fc+YUkrZxMO+f4e+VWz7+lpWnpFuBWWz4XS06my95NvE7XghCU4 6OgFcsv6xzVySDt/FMoVjMeCHmuNhBDNjOaMEC40j6aUNGZLAH/r7Vi59wUlPe4yoFyWDpy0Kzc4 VrPx/afu4ZqlYadPLzkWCGve0YTzE8RIqT7JRaZPWIK6Qdd0XIaDw17tIGakjMdKt8J2095Pv91l GxXdIWMopxGJY9mryf3gP935ZvZHWgb1T78/NZKtcD2vN0//XdNmBez+rrdRrkBd7WkmsBJVDVRy SrzOCIu1DUoEATabSE1s5D7eChxLcl+/J7zZJ63TA2DMKTVOr4jaEEpH3Nw3Kie2M+HmW0nHrylJ dbNxkNAFEyelLypex3RLxtoXo0AnColXRBXlpYy1DNS0RSZGHS2A4zsJtTXKkcC2l0s2YxwL6Ut2 SPtYW6DFPbZXxULWeS5Hv8nXgDHez5t7JxkgNy5fJm6E9tUkbjLrrvCdbNoEU1r4XuHpLPJm6emo mjXFocBJ2mzZ1UKQjidOXORJsvNVs8ASLvipISQEzf1wAu93F40MsE+2nM3xfIUIUFjnTZPgQOsq 7T4oYx3gsO7AUStcQh1REsL1ZRE4lq+WFi66lB/NrZVntxz/9g0R+4ywAumK63ihk98Xu6Ws+r7k WDoOU7WKKxfGlHiRquI4XiEB9vZyzbnbzNr1Gr1dgOA820ayIW5F45r3SdDRDW4CE0pxmwi+dvxW uKw7RHbk7lWwPubugY+KKUj1wiYpQOMGtRpvfRyKjCVw74YoAJxgNcDFr8mIG9gcEl0hi9Zl8V2v Qg57YN7rDlzD5mPit8JijURh6RIva0o61NyPyFj5HJXqmOYZFfPVdMVq8VuhHwDivXXhTqfTEY7E 6YoT/ic077QQWX5NGdP3x0JPk9EJoJwqnpzY6bezMmHqhi4n7qkJVBUz6nIx4e2t1/Q3gttMby17 PaMO3FKQClWw5aVPGf31PmCw/rcq4HuzRJhGtkIuU3fr+n7Egah5v+rdICHZv0wC926QyOJyxqSk Arfm9OtshSbZM81shSZhj0K+wltTRyKgAd0b+VH8A70bmIxye5xf5kFqZNIxqWS0ctr2b89V/wmj nNDKxIPUzI9C9G4wSVpr4o/FNe+3J/jrOJaJP7ORB6mmRDKfLY6U2enWS4xOaiNf1TMz1a1bocpe ztqKKy0wIO7znpN2w3JHqrER9lMIt18uY/k2FINJjDtNg2xBzZIjvghzEwJ7L18jDDCnXLelADjK mU9+gCJwsi6RP2m7y1QlLBM/CtuALk64i6hkDf0kpUPqFZ7yRHvTA1LjQiZGXtaRcjweiiZwrElg IWPbABOYwdDRptx4LBihywHUnAmmoLEw4HCHC1uvcCO09qDbhyIED2pcGE5y/2UROJazxvUq6vI5 dfZeXAD6ReZY0q3wgKhiEtmCVGTcjGMhFexzq0t7BQXyMNahB+1gr3AZy3IfShW6sLSk/51re71i SUI5x2rLYIzEX6tjM27Xh8refWcd5IQ18e4neez9CFs3hm1RyHHI/bG0ZT1Nqjr9MdLLtFI+t34I UTpIgva9QczyD10P2lkzrVLkkLwsXF3ve9ldk5XxnU7Ddt+Mk5gpKbiMFSF9K7RX0APuD5NVtHDn TAnId2VjpdCT2ajkDyZQYW9H/d4hmzenz/B7rjyYHpTeQMXW/sE13R/WvOtNE5FJZxeIdCV6QXYX drondRS0ZKpByW3Goz7WoOzvDiWGZVp0nyVuwzar8Wj01D6pnJIWHpl6SQqmqCjR1YDuyUCxnXBj l5JkLAu6OTXP2kcy3tUcF1LKaZl3EvMwQh7YffgAVWm/e6JgFtKlax8NYSv07lT+2F9cKTSW3LZz KG33q2qH2kKKcoEpELRRA7oNyBJ2FBy2RBmLjAVb/JcsYuWXcBroFyl1r+iPFd1rH1r05kfZKZL5 i7icUB9Bg1uQRntPhGWzk4MSk/VK8YjPbFCw/4NuAynn5txQ0QxphZHh70c1edbKQdbbXhFopKKc ooqOOwcEbwmEJchY3h0qAUlTF8RKQz4REs77jpJoF2sNFezc3hzyP/rXHImwbKjC4UehN4Uaeo9p +dwfkuDM4u/nyLMJe6z/A9OgNLeZcu0yFgh5c3PkjL1bBuPi+4QSUV8WScZaI3O8P45U4cBjI1V7 pjc6SxJ8Q8aCSUc/Rqq9U6NvbOHQEyGuMH/EgrfYoDpG5wvOLrl3AxgytPPOk43JwZo33IVcWoUK tqYIJJgdZkgu/5YT4XWCBI7lb7G1O05qY59LhCWoG/w9tskpfnsLKYbrOkXp+OkAgHWtkD59VeZ2 0HPxIA0tn9DmPoTQk8MfQj2NnHDIjEcSH2lBu2Q2Wy7vt0i6zl0itBDj3jwVKh8r/ez7j/FRVax7 Ukv5HaTNfePvd8936XH+J7GQy/Km9L1hK8QBk2AzNPe6gT3uQxxLHSjFJ8nf+VblI0rPeFkEwqJH wQswq0hgrbMuF+RFkY5CFTS6Il86fzVSuFuwSpKtsFigT9C16RW4kERYEgygZ6u0AoSS8pe+xLGE GKJGQ3gJR06+drvswkgN3R+SlJNrnerUAXcsKRNxtGenu+joN86Vg435VETIeh9zNsJx3rGUuOzQ pM8m+lhsVMKED1GPFXhKjxvteceZk3k/uAH0zWZy61ZY2XHlbHIg14j4BDzDamDHTTsPLZUuwqS5 X82YSFIyJhYf7ETvbKxa+61SwWa/6BMxD2LPBnWlVpvVUDu4h6YP+xlbOh5XGB7spp2thkuVU7fC B66GY26nercsdXYcTzMroMMVeatv00i+P2QqvNs8Jc0OF+N8yU3knM3pgY07zGa+KppDXMBKxe+f HICuGCNjL+TwRtWLuIbcxIUTjtWYbG1Uyo6NqnZ2quogZo5KnGNF426F7kiS6TKuz3lAkwS8JnuQ KnAPjTPlSmgN12MVuGDAY42AwsFMnLbLe3tRJkzGysnboqJp1I2vgAzG6nCe4Leokzv4SRadxmnZ 7lacY+UQ3WG5/kVOxIT6hXMsSlELbDRqjh4X6ghwLvSU7t5PpirJ6CSo652upaj7Kbv+cnUDfPbQ KbpdnHLp8hGBAbJRnjIX0w9qSZ0SDV8ULmPpigjplFq4K0JTH/du6N5AXZfLvzZ2A9ezXB3I6xcm cflGKJtG4Ajv+rxfG5wRgr+R5v0sQ/ktGevGSpho3vlReHu5jTTvJtYZZaJ5zwVvq5tjMgrtMTJC G+UcMbIVXiEsLnDcnB0TfCwTwjKyxpnQyFny2ZuDf32gEZxibtY2GpKRrdAIaP0fSFiyrTDpxM4o lVGtBO8GirrQJDRZ0Bo0HhfwUm5I6byVIzq8yVPM50fY2Vb4tWLVEie0A8VpYUPmjVJeiX+ku4Y6 uJuavFaczO8TALe9NBBvYZmBC1IG4RWVmEAipNcaBbjsFKT3nXhozmLOV3BqYm07Ia50Obqts84p i7tWCd4N1ZJMOp2rhENzMGIToV3WUoa7hRp1FxXIaJFwtxCOwnyJkTRwuUL3NAbGNUnqbUznjn78 EoLGgTSL1uPZjLRvrHAZKxs/j1T+PVNWMJvqdPvMKKsidcRFGW3vQuVvsO8P3sJR9v0HGmriwVQV i1HgL2abu8YdQefQK9114KIUu4dQebUbqmI+8JU14NcEwQ4UPiCwoYpH+bKzNQlxJXZfCm1i71vo bJ39JD06j/7am0CL2Sts7nAXfC7zQTJw0p3z1CysA7uAco5V7OJnZ+K2COAKoUDXgYAjMeh3r3Dt 70W1a6Fz8Z9SfXCh5ekVLgI2wfg59Rfp3EkH042y7JJfCt5OsDPCEpGhphWsOnR/cATnWgmVTqsA G21lKWw58pbnvugVU1zAGRmfLVyVHMk7HD9ZkYJ512prqyn8YyfrcKtiZmCU7OaT0j/6sFJRhFnb qeF7RTo/vcxZKQvvJ2klw9j6iyDFsMfrw0K52/SHc59/a9QdUzhwD1JooQbrPeJJvKMDetQNU0pz GQtTPE/nrpp62ZCmW1om5htMD4bzgxpDgT6AobyzRVwWruBpIrWbY6LXCLdTs2hTqQfGu0VboYQM pWF2REwRCo4boQgyVrtAc1Pi4g52acEtLRMWaqSaOdgNSCo8KoQkthJh8QtxbKv7Uu2xqwdV/aQP jM8JURvNIC8ewRwba3Wv3cf1nr1WANUabaNyTr0i9/U2gQtCv0geMLvEe3YWK3X/X5V6tiPw8F4R wr/UYXQAfzuqu/9u1Q8v+aPfPVHGcmG48Pf2cODG/nM9ZwslWHmgIM0Xq2jsJu0SHUuhsu8VyQ6k 4sx70jFCNrDICMl8YspY0btBAvAh2x3Z8ZS/5SuLj4VbYfsIZnCkySdfjPaBmdYygbAWT+B0rjps VS0SlhA2rNLnaJOq8Vo1CG/e1fdsr/KjEMNYtQ9ddAoiHsHvZkzslvyZV9NsrkYbWFue86m3YQ1p BLn1CzmWLMM7OwmmzzpxKaylVwR8rJYiY73juo2HGz2KB8wILd0KITdGQfh98pD7dwjuyaB+vyxa gBi3EG+3Dn/U83iD2XPumXVWQn0lCW+7hmcDNJs+fFEQrNYrH+ZYalipWSdUc30zvVPSY6WYeDou oLLEEPlB3A+5p/foma/Wa1XMVBx09ol+kRA0tk1gI/5XpUQd7RMTE6SjMB/6Kz8hG1zoLHYKL+gV SUdRDJqpKkmnsMjj+I55wCjuvo5bBaatmqnFXt1hYw/4xZHHFZ4E5tFR70L1B3blloc4cAs4goMx zelAz0awXD8pn3bNRRGyJCHIlSpt4aCzIenP42Z/wdLSnebJLFfAzoOh3L/vk7CM6Cdi2WXLMtT7 VrncBEWtcH+stMUVQ0Pcxc7eIjKfq7+5jGUhUwPmHgS5yCDpTcgxoFfY9W0UeyncN6zuJIT0s+ZG E86xUguMPwztkZ7jaG/3Hh3bl4XLWHGJMcTeOoe4SudZwFrizqDN49NwqRFrpqqht29059TWKyzB Vb7ZT5e6RTa8bODt/EaIjOIcK7mHhUqPcK56uwlCrpF7ot8QdykcPUyHtq46RmtPmnXKj2WfvabZ jwdrncNBskab+QTpKfiYXufz1q1QFTgIY0sljDi7l3IZi3wfla7gAGmlE2UJLG3EdkdFMfW67MJB UbvgqZ80I6yTIiMneieG/GqmORsr51hJp4EgguuIjvxV+4VzrBHZphQUKPmkE3FhdeoXLmPBLoVg cHouR3WfcVN8wSR+v21hoeouqjDenyw0vSLEFaKSbrqrd0tj4gYz5a/7w9QwtSHlUfdyWOAmFZ8H LmNpZHdpVYFaVUlTS5TRL7KMJdyRThV5s79eaKJ5n4jmbN7Ji09MQloEGetGK7TcEg3cqKYP/u0X 95+QsBtuvsVI8+4jbPbTxSidhRylY4IXbGIrrESXwVuE1VfFfGCmZDf9GxWN7EDk+/rpYgS8ZjJ3 RpkojSxOsoxlgnBuwrG4jPWBNTGBGP46jiXcCm+OSZvAcZtxLJNkNmbgtvKtUNK8n9wqcODLe1LQ YznEd+kk1vS+nOu2BcLK6fyJ0ITOSYIR4q65SSSf4IRuOlGJPEd4O+T81y+dKEa2oxziVSdp9J/g HEuTNUtXv0YE8ZEVLmM55JI9SSGVNZ0ZyWEGCC5jKZ8OgByIRLDr0A2hZZUEn/duHtoW4y9Qu/Mm 6hXBVtiCXepJRqBOJACRm1O/knQrREvoIGTGguZekGs/LmMB9Y7mJQtwAxYKvxWGx8dKDexB4bjL AN7JR6btLJjwXq6+u8oLglAPvz/jVj9mSnSOq9iON0M1mXoAhtgCr6mOKZDgsgi3wu2drZaHbegM gDBk3a/uWF+YjKWX22eg6KTjzD94B11tH9kG5HqsKBj/rJzjCk6W4RC33TDgS8eOwiYePxftZgVF 4AE6NviqMiLhbjPJYIqRbKbfimr6XDXBihz0Lwv3x8LwHyPrafWHlaxxPT6k/KbLjdCNe3yABmkZ RsUu3Gq9HQpGX/FWyDcVzAUT6H2gSa9b5hVNvWcylm8pYOX90SxCoAlO01bDF7i/3n0ShYOx82ez KScAdPEDoAVtOGGxOcYt7alYHNVzQ2osZy+opDjHwqXmAQ7lhzkc/oYp3PC4ioVxLNzt0pn+rseH MIBmyVdkk+4VxrHgFkjGSBWMHDi9q3TFqL6D47gs4NuLAGE6cduSUzJsEKxwD1I4Uq5S+PkNwIcJ E1ENWDXOscDetmQkWzT7iX+0Ntih/aZ42Ab45zRQAzK+HdWT7wmQXx+XsTScdx8wM+EPl+uJ0BdJ xoImcXF3IHQnAkjk6CcTAbimGerDj4B44zbSVsCwuKTIAxVE7U+EIIVPm8geqwNjjZKMBcQj+2dH B4SwVnDQL+lWmK3V4LutYF/cuSonBNPLImneu4GT1//2W6ye5gK6kGT+JDw+QMI525+eujsQ/k6P 9qRIaOKGLZTieadhD9kjPrP647EdDT8GjpN+qJ8Vj2gQEeXXdfJzGarqTyjAy3uukr5yKxRkLE0m HdI/3v8hiBaSHqsLrqruNn41S+9goeCwqULgjgJ8ZHRHEVKQTstiR+bUyyKsQlViDf4gC/t+5+7V koW0SLdCRO/m9z9IC0OH4IEbQIVboQ/F+uTpzt8elLtWyTM36gu2wpbe36EXJU/Oz6T9yU4oAW2m i09KiQ4Qp/bdr7/3GZ0Exz2ijUqOLwUAWRUFDPaK5I/VDR/of99y/ewMbA4mJ0bpxNrd5/exCv5G t9MBgRxelo/LWPetAsCcGoxcmB55ETjWpAXom4ZBTVswAI74Kgh6LAd6znk7RxPwYBqMn3/2aVyT hHpZCIh87Ub/jd61QTUmW1CvCBwLSj09zaewJ9Nq+D3kLqovcKxJrvInQJ0eMKOgxIlgK2Qb4QST fpKs1g4CtO763EfSY3Wq2BNs4y5/9Btm9hNckyO6opxMuaM9Jp1NFIVE9qcmovNHY/ibFoulIsBB 90ounCvYdABcdLdLt/0TnezAAC/Lx22FXlgcdOiPrQTxSLxwPZZ3mGTNJlnHKlqDPAacJ3CIwWyQ hflqksLMO6fLl8ulCybpttulXR0G0SZPE+CADZIFY7icY6UB3GZmI8/Nt0sYdzIB/pJzLHvthWgG gGhwlWqKVghf4zLWfoeQmRy0XiGtt3LjhDnbCTCArl1bCCOFF1GKIQUeF2Mi5lnRDkJAmGcQeIo8 y3z3cMKWOy/cJT/fL4EmR8CJyCIOtHDBs4rntNUx8rAXQyfIgnm0irKk5rdu2R9LEt4VAuJ1YAGH AJyBF34rXNuQE1pCRiaVg+JogkIMaxnHB53X0K6fUlxH7NjVne/meWlrD1bcDCMB5iCYFvlp9grn WN4B+OkOrvKt58E/RrID8Vuh5+HduYWjzIGtKSv5/Y7LWP6EekausG1nLM04I+GVGnSqUBE11IXH CijA/CjMaw97gTQNE5jDGswKW24eqO2EHsaZ05KSYaZhxzTYEbsv52DZQBwMgV+RAnFQsAJfyVd4 XfN+RYlFE8ZnWaK/i88gG32+CNgNN1/yZZp3yS/lZu+01d8rN6uQdfMDD/UfMcoJbZRcRYnYDSaZ +kw074nsKPHujBmlg/k6zfvagEaMUKuMQhyMzH5GOn4ZH8skG7KJrRAORJ8u2iQj4JdxLGWCocZP 9w/MihnHYqfaB1oyigc602ve8nn/5dqg5b5c5VgdBiq3LtBbTnE/UrnSCB7VNecJp0/kNrqvrnMs NNSJjILcKNwKu26dgpmpTR7WLIHzdWILhU+/FNZ/JDJg5fT46zTwlgQMmDeE2C5G+7Xy28sFMJwz WFlCv+gCqS+LxLGEd/dqiaAgoowFQDqaIseD+5lQuIxVrUhzNaLspmGmfLiF9QvnWMn0iOPRWbb6 AFz74rh56DfGOVYzoJRBvm1pvcCOjDfc5MQ5VjEGjotykVzlEO6iKF5yZwGuea+nGwDdb8cwZyAL klrPmAaSE5a/Xm2ASzCE1SImpfaIozlxfEm9HA+BEfQEsKDOs9USQtGYjJUPNqQCBw76BJ5+yLfE 3ddPN6LzkgdDylZlQ2NWIKartkld2nuE+5TCqx6VoFWFApC+3fJb4Zubxy2Otc4c9FQPohGGywvj WL6XrBaw+2HNCTjf33CtLyMsnRX1Dz/ZJ2QXPfpZXbB4Je7oVxXOY+FvifttFzB4T7jJiXEsPckR WjaxWx39BBza2lZHxj35rdBqoD48gID1nO66Lgdv0EzGygt13AGrjcgD2rlKiBjgHCsv/JWt16TM Iri6TAi44TJWkUf3lYYrvlo17XBURUgG1iu8Upv72Fz5bIcAOgR//lDAu+oTFqPG1sqfgHW3oNxY FNcwYdrG81R5tzxIkToMW6+58wXEPHRF9HlfICqlVN4jYjxhjmbUKKXK0DM9hVIDXSb9hMPMUKKM tWjWGw9buEtmVPC7piRjRXtlPyB91HG61nsoPFlLkj8WHP4Hz2u1fEAIgvVECc4uS5enrl+2yLvz DYaWFihh91spF52wU+O0mT1iSGT/fFwLACXSrXDRIoK01MCZegSnXzJWIwpmceFnMAwc5ziRhsc1 UzWJlRCQmSJbVZPt1qqdIB6iX8SjUPLH0ncw6YBN7uMJkkt9gGPhkWVb3Tn7eBG0qAlg2H5pBRkr y/Rz5WIJDsDG7EDReksnQJUntbqPkx8taYOhuIeav1ckGYugaR1kGLL+tlXeQ/bAuifJWPRZ/phs FznScqkxU/FrAUgzJ1Zd3AG0bgU4uSJl0ydBLRP+lsoIizVW+R/NDkrxyyLh7AGit0yQuWS7s9CI oFuQKiWhDpPdQn9vlw+q+E/O7qX7Z7NrRhMnUGXkuoibIrGiV95yMJ5zLElBiphORGVgtK4QOiPq sXDSlWOVDhG3CmM4D4ORhHeY0qOZ8p8Rvf2ApRsw7Rg/Cju4vI2lxvZLai2ellHgWE6344tDs8rv PKhJCan1sggca9Tpa8MK3DcAJ4kYYUm+v6e94SaE4ugjTdNzX8miBXvy6QCAsEuE9V0RkNplkTLc YEjb8QNimSNYTBF8xFZbqoTGx9tvPypkd3sops4T49xShlXE8w32s2/pcPDtztrPsTf7+/8t0Oym jJUi7BSGumYrmKgl74bKA2bVKvfCdKwBLL3gMhY/CpNlAfGiyIFCqGFeQ/JT1uMl27u7UTqyXWAm w0FF+VHksise51hVmBR+AvDp6LGBSdnf8fOTy1i2a1l65Hh+OW92ReJw1OfGZQQwt5dW642QBWmC I2rlkaR6WQSTTmxBciwcuOYsYddZZSlzOeJ8JA+QYgnXCogcbRD5y5TfjQQZax7CmuAHA71Pi23x 2PBgfgE1OSzhGJlb+yZvtwMd5eSd0BsTxvtSbslYOvVyvbF8AXOD3sBlrGAFvGoESiGvFG6FsJL1 J1Qw6dir6V6P3GURuYRi9wta/qzTXJuYHqdAHrApjjeIEXANY0i/cI4Vr6aBHrh4tLZTrTOBR/Nb YTCYh9olJp/BTBjyC5TgUeBsB9tJPkAGTfhI4nxacnGJE1YzH4yrYkwQkiGktubAlXec+VTbwQBM KkHqJPiDtsi3xK7HvFKGShDHRvApsTHgzOYYAYI/1nQPj0oV0fs7aGZkKesT1pvl7RbH6mpKgUin V17TY3XUhFmVyuiK5p20NtdSAGnB5njxbka++FbIwtfVkZ59fZlJMIUYji4P/u1To2gFo3wRRpWM dPxnY7olY92YHhPNeyVoBm+tgiIn68+WLzPp+FdQ8N/tsBE+1vu55a+0Z6auN7FKnvljnhHWmgv5 N5cSzlefLrjNfb6Y5Bm6ruJ/p33yYvhs8U3yLQn4WLfb5W4zt+vAGcFgVxqxuTPg7zPCIpHos6Uw MChL2RVutnuCWf9cMdqpRgZGk0guI88QI471hdm/xESYZK/4bDExKEeS3/atht9ywt568u17IzHB 5PyUsHBud9PEM8RoSF3+mc8Ws5ZEOO6lAfcx4lgmhJX4n50ZQ+clI44lJKS/3V0TXzaj5TaS5ozY PVSnv8Z9dhQSpvxniwnHcsQIxRstj97xYrhW1UhMMOFYSsJQuzmVJhzLyP3OiLCMJk+/qS3OCEtA OL05OUYcy0R45wA0N/tm5m5pxLGMCMvkRm3mJWVy8zHjWG8TcU5YJkehgVxmxLFMVsHo3DDhWP/i MpYRxzKaPPUWpXd+FJoQlkEd7qZ/m/l0MN2fLUabzohjmQDHiJ4ht4ZodCs0IiyjyZOPQiQ9+nQx kbGMCIvB332gq0ZKHxOOdRZD8IFu/XrEaEgGcjCiuwxuPmIk9K3RyXqsf2nCoowEny2noNFPFiOO ZQILp75MbFQmClKjyTuLeTk/Cq0oQpIr3/fztxJFOf5QHiv/9b+z763SeX2WfqPH8XDz9umvTxqq jpdoPzlEZw3IvzpI0eXgXVGb5w5e1tbF+YNtgmxfLb54a+fiPYBPdNp8FKJDudNEr091Fegvvs9R n97Qe0mdvtc5epWTR0XbUNeKtmijfOQUg6536HLrJEmbJEVSjAr888qr0Cl8s4TzJ35Bti9M+6mP 1yrg3Y6D97aTQ4KxtUWCeelKNwT8o8Wfa6Vd0mjxDKaN5u00ZnyEf9LkSsUplpgjevb126hBPzsi 8Jt+FXyFldVnKspzzfvOm1RWiBTZXlijePQ3Tes0TNPy4g99eypu0D3aPY5adko1slGxfPkwXNpx DHTY0La9sPQ8vKe0t3izUELUP4QH/LRrLzx4dlpOMiTGQHBlfdgeftUIDwicdO11GNt1+Kuds9fZ 4WGNNu24jueI8/WWlUUjKV/6GNZox1sHdh3bQMQJ7RD/fivhYHf+z143PYwPUaUVEsAURVUBlLfO UvRvTL0L7dqO7UUQBLslXorXSm/CJKR4Cx7f2uhd7VVlWRWTrMYM49VXCga7jIPFbrsJdgd3jU6/ PIjflvbBq2MPP7r38hJu0Rn0MN4FBxt+/kv0NESvY/zTDuuX5b6st4z3cYz0jl1D4TJcxm4cenZ4 IoSLdmg+y6WXlpjjN/+hc471jowFt/ezP2+nC7w1PlD06ZmXV7QmeiyO3XC7Xd9AaBRS0dxuyOis USZDMsPZM7H6X5m80xqKBV+cde/v1WMZrF3OvZVvr52JpGt0sTGSscw070Lw2a2JMLr4GNkK/977 5wc51rUBw1Xs08XICG2ibjBSxVxz4npvmCI+1s15MdG8G8Unf6G64c0j95xjGVyiTNQNRgpSE8Iy 4lgEZ/LpIkBd3X6Hia3QSPMuQRvd7J7Rrjwj4XOO9SF56bJHRhzrq0w6RuauzGAWvpBjmYgRQjrF m3QloM3crqNkD1Ij7waD/W12FBoIJEYcKzNwdzTCbjDSvLccx+72elM806eL2aH75qDzPyFjmXAs k6PQiJubHIVfx7GMLj5mHMvEuUnLMpaB3c9ExjKaHBPCMuNYBjzYkGMZOMUazZ1msXMf4F9mLb3F Ff+dRmgTGctIeDdRNxjJWIQL8NnydRzL6Cj8OnysKzKWwV414lgczuH2Spq4zfyrcywDsdGMsExS npjdP2UZy+Ao/DKOhWDMTxcjGcvE3fHrOJaRgvTrONYVGeuL9FhGp/fXcSyDo/DrZCwjTyAjzm3G sWQZy+AovMKx3r3ecqDnM150qukz7iSoqflDvVpGMpbHZ6FjlvSjQ9gTxiZxLJLMO9y8Lt/kS6qr iw6+p3lvCIRL85Sbgs87IfIJKINnTQmcu+tZF3Z+bamM1A2f0WOV3bUTiGgcxQSf92Ssqss26y/3 ZOVGzWwLDIKqS3j7VgRI6QBZ75M5oACr+oSRwAir6gskjb0KgK8yA5rCcTbUOcNqk6J0nPV4BJwH StjbBCrZzwEg2CseEwiy/axS6XSnnfVqCez2PcfCYZp3/zDbRE0wWygkkQa0hC0gGzImrOvBwM/j caiyp82dg+RT7Azhyx3FwMpIgiEeteeWigZcwduwvZLvVoS5hkrWAkgsg/mUYbcIuVyXCxspkrdI J10CYiPbssStyMb+Sqc3jdBlh1UT1jlPsY3PLzlWO20GGGBRNI9Az1/FjZUP42gQXSLVcDlhUoye 4Vq0raO9DzCwtYDXzdQNRRJtJk1T71XRVivVHHkEswB/53iPfutgQnX44OdJzrMOMFuhb2mk6Yn8 Y5NH7QYuawOO3vUGsvJCpnml92v4Wj1Fg1rNsn3UPDEhsSBWc16aKlrF8Oh6JG+prZ8KuKs8XwQh +rVJMzmqgnI1aQ5kqSREv2ZTJU321IwaAMeMcptp9HkOjLZqH9JRZW20DfAcP8mByNcrsoyFBAdC aTsonTGgD6XY80uOFS5UfcI3HGc6XdJ0x6G9U/EFLpGoeV+BDWR+9YgU9qPH0GIdkWSsHXZi50mc wRFnx5FjJNmiQR4uDTDGakLojTkH7OwSBfZKhTlouz7FQPDiR5gEvatc0gMvmuMBw0eqKw7fJWQW VIcuRw3moloq+5EnzhDlU0qs0qxVuqG9P+fqZ1HG2mE5I+BEqpKY1ZotrlgJuwTgPtE2V1MkthGS IogyViiKrUUHM4ZVAG3xcsmxkOck7BhcVKvMqdFjYE67LlLenNeUbjYjcIHqR+0/evY0WI04Vpxw K4xgqdAzSs1EsLxzTveSjDUhYvyeOWWzAmF5HL1LctCu8W4b6aqQ/AEUBiDO/kZlHAtTQHf8wlPe xnvOdtPqB1MuCKGSPoVPtcQRCRvd53Cikg6wS9KUoYv+HvBpW64xl+ah6MCI0EgXYSRkxZFIuEsA ldR6FnXgcEJmxDcZ5uwo5LkyaP5OHAv582a3ORbgu+zucbhzD8Z33xyFDKM2krHd4lg4blArvEdm 0fsaiGjBBSW+vLG/nB3n8JFCKqI2Ce+pV4RNB9BZlNj1hvs/QVQur1Rzvl10lQLrlDNWZSzpFZIN scbJo727piQlAByLDjv5svDsrorSuPrUATAgFIthBwrL3WEiU9Z7YGDiuNhzwhLmofPI6zA7J8Tp Sy58SFesBGPyAQu3b9QKxyDHlz0zHt20FRaYxkofIP7Q2vfLJcdKtmpXRY0OJwT95i40Eso4zrzZ XqyfkKUlbRNUywiVbqG9PZCD+w0xzXuzzIoRnOsB7NaBam/5USjIFqVTNJFOJ6pJ7gEPyhNuKn4r tNJ24ufRIW8PxciJmo5DXBSOj6XjZZlFgyXe5g/wfH45BV1tpLDsvSa1kiQPR6McoHVY8hY58HpF uPgcisqZhInVFDkl35lx/1xhHnbVpKhsVPI8gmwTQJ05m/OzwnEaL8n9OEu2GsvMVukMUf6mSSfD vW4e+mnKFw6D7t0KM0hH9rxYxDF2UFE148G2VGlPZOKEFc5jN1+6AFfLsR8wq1zOYTJWvggWbbYm xmDTNc3lchnfqenaPTR2x5oJAlTKnMhlrHi3LhsbkIbVwl03mV2xHcbxBn3cBasWvvdtTudNjqRG rHDhPQgWVQGneWRAwvM2x4ZXnLBGu10QhYMg1kvKU6Vjro3kyq9sHizy5SJwtRsEnhIyDCgB0W8/ 2FbpdrDQuV06egeA+H5p3u4AZ4RVX1WQ5tg5Er8Cn+/VIV7JJr5X1bniU9QpfbquCm3djpXila7p seShvEzS9VngpPHrE6PAPaMYXCPtkpGC9KZFl6fNwAn+5qBzRliZgaOEcMNj12rGzk2CKUzcLY0m tDCJPDBB71JGOCcmjn7aJK7QCH5EkRR2KmeEJeVqvr5LT9+Y2K5M6lwFO32vg0a2Qi5B3ZoDfG/i vs5lrA805Bhs/nO15QeaeHlEyOX6gcpditg+YWWCXvLWu0y8QU3qGLlbGnEso2yKgpbt3fO2m9YP BHezl1y14L3XnG9yRBjZCtXk44T1cjQUXDaWOZZ/IJRm3Lu0vUAWdosnJBU4Vk352juOmcaFSkl9 3yucJ6RzuOk60KxELkw0Pr9BIX1K/y2+Tap2C3cDBzlC/MV2yw6+CdtebYAbZ4TcGTA1Ib/5OmAa KY7doNPpHvmWQrwsGbi6CW2uJOSquckCprAWztFIBYDrfMQx0Lnk4y9hAlITqNo0sD61Ra/oFc2n Mx80eDac4DYQJipJOSMUZCyfMm+NSrrFkX2ipNTMl+XMCfqmjGWdksPH9yLz4twnS7dHrVcDwJSX ++XSa1kae16nSr3nVg/QRL7Mcm3VLCE9B+xs0uQJmcK+w744GR6Qmv4j+puqsu99PYeWbNDay9b2 uI2MyVhIDRLf60FReu29Xk3yZMuUbIrJWM0yhzVuFe1SvRwhxYGVH9m9kN1H/LSYxciKvUbA/gAT OOAXca7HQrj9Y57tfCTTXuxUXraUFO2y+Jyocyg3l3UzzKfLdJWPm5ibdLg0l3/PVOXm80QdAFeU e9x8fGaCOJexxKMwOtloCr7WMscihbFWcZdCI26OiWKWVM6xsMeGEwVzlzqsSNOgubpBkmLWodIr Yh9k10Em6n4RZSwo96qDcjYqQXMCBr4kY2EBVioa5z9Ksp60zEQmylhlXExVuPefYbRGFntkZ+kV Cf3Sc0tkkcLkAY562yUPuyyi5LPIg1DBjH9KGX5SUZ8XCd9jiORbFjKgDYZlmG0EjZ50KwR/Xx/U zs42mPCAUgH2in7TCNzkWPlJz1yIqXSUJC8loHWXdMbOQm0H/lN/RkVjAQCtLax0Y39Hd3fcSCbZ CmH/IMW7yh9AVEL2EknGcmCPyQ6qPaIWjh2euU26wsC1Y6iae1X/F2o35EjQK1Lv4tzbqhTm6+BB 7+f5I6slufHbzmCvDnsVPS7V93DAdjNPPYjhr9WgUrBXeKSu10KSQ0Hih+XXneYPtfrxpNq7tkR+ rB4JC/dPqHqXx3wQbwfroW7q72yvyGgzsvD+QlijD3OshgyRMBDCEucpP0yRy6rXZSFKhyQxIiz8 RM3oiZ0bgs97Be1aQ4SlQ3TO5RxL0GNpki6zWLXYpGhOiHhr+T7Ee6Cjj/btIv2B08nj1hmBn8J4 542VTc+OWx0uKavZZRFUczBkrLcdz5kco42K/kRvL4rkWoXGF54avnCsVjBtcU2mAsdSmfcIbfFx rEYpMuzdbkntYdUKvafJQ6SeSL/MKskJBAQvKDSWw6oMj7CiW3VWOMfC0kF15hI/djuNOLuSCFyu auEJl2LXaJXQNuA5lrmkO8r8SPnwRtHKwQh3H5GxNDxZOsLS+6Z0lS+YMrgeK0+dCEYPK6zusYKw DvCNwbVsqRWN8qHvegD+IcuyQPdM8w7jne8XWxVnvnZsPaxyCBWXhTNhCGZOk7oKMpaHPYlsV9xU xGUsdU/053pqVowecbZAQOi3xDeYWtHajHYdgxxpzaUG+Sjk9yFqqx34am5jBwlGCUmPtdwucOOg jJ05/tOWwADYwqTH8X6kUuI7sOs4LtJZ9Qs7N/LheOUhz22hlgdwfz3grJtv73K4xZ11iXN6ZMPb iW85XOIY57PB+ZHhNm38uPb8yhYcLRjHavbzLfz17BT+cB4SiWZcalTcpDPc72uV1p6ykBATvSOv isvCcfaKwRqmdMoApsIY/o5ryFu3mU+OtLs6w9pkazj5R4KCV2L39zDKTrBNkq2XQdTi9HqWA+NM xkJCxSulwV1WTp/EuQ9Auc6pv7/liAeykWvgvYEIfRxtEIy1IyjvuRTzUgeuMzk1IvSPb280hEc7 v9xrBgKZb794S1MvubJBTjRLc/naMWEaFHOKRW5y8kh+7V3ndHxZrmLAvD3KmxLB+fBY96TkNE2f i85s6Fo3bxFNhMBp/DdB8vxWeNVWeI3gvlLzLq3n9X513xj5vMt8+0ZLRpr32+ZP3qqRMcGoktHk 6Tdx/vxW+K+sef+ySOiJidHExJKpTCLajIwJX1dJRpsxMukIN7wbu9vIvsgFklutEMM2YMEn/f9n ixHHMkHENeIjRvNgVOkMBvC2Hut0V5U8++m04WYoypqpT06XEBBLniBIqjPCeV9gpjU5gkcjrnLm 21uT2NUShkeRQcKoyN5wWYSdGpE4DP82lQa7UpdI2dwvwvYib8Z8QooKDXG35bc5wZKpKeNr4VlQ uHT+5IXQEj/dC4wht/BoMaEv+WEpOcUiD2vu7tymmUAG1wK5Sh6kpDp3d3GuJnCragRcAaFSd+eb pOiV1e2+gt0t/DfFxjlhiXu17vQMlb0SvC1FGcuFRnVdLHEl9B51ut4wR17puv7kq3BZjbU+hhhw PmeaFz7HLQwMo1U+LUJvNNZ5wH2ThU3nYTR2mO31zt3ui/BAjuyXhecN1lvoa48FXXQPM+UtW+Rr 7hXOsZpnhEo95GOg1rpINX54izJ4rcrdZvyHJXKT5+OkCJ0AWpQfuMpcFmFIGTyfszi8d+beZAq1 r2C/4Zx7BO2iFazvEh3biT/MkRm+VwTe2P7pqNFx9b1KXGjt9YGDqF7hWKKM1XSE4Ss9lO5RAvdJ YOV60tFRR+EDNFo5U4BJ2vptRFFAiNdYL8kcxM0Sgm4beuDqpzMYQSXzlBy4AU8JYcMOVBrbbU4G p5K8lFZszoVbITm5PwLfGIf4lAwhR6Y7EGSsLZRlP62AHt1EHo9FFK+SUJ8Xf0aDFmaE2UhnPDBK 4iOkI4bnqNpvM2gPB3wVJRkLaq+ukr2FMuTPxGW1pErQqmLOYkSZIf2yYO0+v0reFN5fNO9KhqMQ uE8SKP2jip6ayiHDNcdIFur4sFQPMTUW6VOXG71j7FGQYubYZfP/StVmpx+yaooQq/6m4yy4hSbc +UZWBL3GRvF3jPlM+PZOYfjJ/jNQzSjfq2ngP7BHhN6NofNZ/h+SFJxA3bvBmLfEd+oYAR6Dv2UU GXL0kmbMh8R719zTeywPenrS7gueIZK6vrOxpiEy3/+EJvA/LqJdummUZCxkd8chhYHlg1x/XyJ0 tVfOQmNvy1gvR9lEUFuIMhaF9VjubpYF8c8KQhabPoFjafIxGXt/NOoAw/LA2rA7gcyxGnv6HCWD 8A90LmCTI2y6FjTVxt+gIc0p8kvAhawEwsIUhLtvkzoO7grHTZ/ZkITegUZ0HHzDUkBB+hipH4zN Cf5YYHO+fXzSiPAdLhfhHYtOE4bUmUvJypHWd2DbFDfWX25m0wPbpuXsgpSWA5VufzJx6QrHwkyA uTXTPayn1V1/s5z5UdzmWCc7LWnuhCJzLPCDgZXYiz8tyU1SqKM735olrEcuKdARA9JvS7AVDiwF I+EDRB9ET4NIGDEKm44Ia9sm3+B/AbUCfPk/yLGajbIH1WHwHeQRU1DQZRE41t5WMJZM1+SnoI8j 4fyU2Vw2VffeoYZQZ8c/PmLB62KsYe9Xd1WLI2LxIRlLD0GNnUQAm0L7oMY80Ey4UlPM1ymix9k2 FH3en73mzc5yk2O1qD3wvOEAhhpeJLsfjjHdicDNTNl7BHX0qgl1ojvss5bCPgfYdBp7vF8EKWYD SXeVBYmeLLVehzwTkcSxcG4s3RHYIk7C9Gm8ZRYn4Va4xBQENuUJjUD6rSCKCr3bB9rfI/govpse 89ECBvkP7BXAUeRHK2ijGMagF7ZyUU26FSJ8lOz9yo69Gn5E3LQlVHJIcPDQhrvOwH8yl82DJM09 0BUc26ossEKBlzJOeObVc5Njkf1jNGoKCiEWCIvrsSgm9MVOAO/OluOmS0GX0CacbCV0hZWsR4Ka miw/wB7AzkO9igdliZp32h3ty6neOE7X5kURhPeGnjohv4D0+/uEPhaYT2ePcTSMVNRc94peEY5C ck3ohnSyl/CmJAsePdU92dmruh+XRZKxukfxX0uKHoA3fKgSPUbWnIqC9FTCK50dRjc5Fp+Q809M /NdN6nydz7uRgtQEvUuwFb4/1x3tCOLSzVpfV+kKYZmYdL5K825i/zBSHlcmS2ekeTepZDQkI3W9 WaU3crjpmvzvxrEq8ci/wRWMbIUmbO7rmI9RS2eH0U0Z6+WgF45umuwrMYLIaMjlg1+Lcz2uECf3 ldunKMV0LzxB3+Hsp2P/slzddCdkPqi2W4fVmjAx9kViRB2KCD+59/SKwHxOvj+QSk7aaGH+BNPQ aUQkNpKgKghhwpA6eRZoVS9zIVyxBDb3WkknNBfCal3ljSRsappt6EnZjIscS46Etjr/8zyeiQYf QV4K6f6/HU9xZaNBwmu2v97cvmgN0dHWLvRkAvexgus6BRkrugcJRDbcHgoAMKWeyxQ4wqbzSCtX UArn/OjnxxVpfi6LILwjYgZXqIlO7O0UvrQ1F1oFb7E7jLKBL2juWsAtgVqKrQKnm4jiE5LZGN50 5aKxg8ePDKmAxUilNM0W7IQOR0OTBLNihkrLLdCmBrNG2+WOjUnw/GrJ+JJuXLV83MxwD1+wPfgZ jtV2gFdawZNXKAL3sbAMiIQJANeE3rZD7pos3CSPmBLo7Jo98BtV891hTXGeoPcpfIvJKgzNSj5U L3FqZzWFTTeCgamgraLLWYTbJ6IYe0XgWESNpLzCtA4dau0DvVNTW+kppFZggyHaplrx3cRhjGhI mmJz3EDPYMzfsTkXhkSa94Rw606xFB/DCWuOPuYNleBF3gC0EVhTvSK1BMJqFlDLjRzgCn3PO/Xh RfnMrfCXSSfki02cTJivLvzogAMAyHRNazMykjTvUJAOVnXZfPc19H1Pgmsyv6/DVug9Wms9H3tp dKciFq4g6W+gIJ26UB4XnZt3w+3JAsey5qD1lNDdtKuDMame+2yOMzGY/YAkt80BhOYu82THOZaA 3YAh6e0zoiR/Im5OKQ5QIjkqYFPmgx+pelyucfGgbvaKVAk0kg+eQcMjgOVtFAKK+jTCR0n2keb4 THwKerPgzmZr8hmO9QL2po9imM5VzTspO+c5gj0DBoF6xVZ4zNrvTuAe7pV+4kQs3AphK1yMm+Nu kzk/8iB2Nx/YdMlK6Wen+m7t0ifMKoxl/SII77AVFmM/hOIXDjT3WfSdkZGkRD+owxxxX8BxCuLd ZMP0xJJRYk6r6Tzm/uJvxCE/FHh0shWOxvh/BUeHBSesK8wHZyfWNPuZ+sd0zoIRJcGsC7mwoC7W iByoHh8Y7/6MuuEXx/JF4DXJu4GsAwVZuQBkPFh9e+xTiQDFQyad4UghILLZg78+cMIS7l3Y3gGY +Hw1UjMLFRmRnBkYfpEPTDo+FuLozec/0RAXLSTHqXSu2jH008oHJ11NJO8Gzk+3NkxwcNMA/uqg DLZ/PLFHoD3tF7Kr4/RsAq8AjXA2KIlLDcmnhPg40xokH3BuLxFWt5qaNn2MpXJmTCQQQmNPhjcV NATziLDkIYvKlDmWHEyR733lZVGSiBorgfsUgI89xSUj8gZnIrOsCcTo3xcqDBycnQn8DfQzv/IL PAHSW7VN3KoMknmjKR6xVyRb4UYru+48NTBLFNrWL0ISF2+ldZBlpRMs7SJ1cw5DLfUO3hDjal0l u9EAEwIka9YSEcRl2S6V4xUTiDz51kd+cbZXhCHlz5EaeZWDYK4RaAQcsl8EztfMcpWVwITLYCqE MyLn3AKMkb9JlAP4QNh0gBJxHIVsys8qnakb5IwRDS5BXty6gskEAxA5FvZmd+PpwPFOV/TzImSS xboRLjxAC7tmONqEpHmHe6ZygGsB0GQIc9z2Km3vDsqVfCA7pEYpobYgkFRwt9RwmmzjAwDdC4GK BH5KR6ru0PzQO/zkTFjQJngAHQkoV9cETiHhgcMGSBY8jCYHsge5naKmhFLIvQx9oJ22AGtX6QG9 y/nxCRQIRqA6mFDkF/YDTaATCheqNxXATcLie/r8ExOsqzMw8Pdffv6tiebdSHlspNs2UaIrCbvh 1oQYDckoJ7TRPMjBFCY5bkzsfkbjNIG/M1IeC26nt1b7elzhuzVzfhTebMloSP/TWexNMNxMONZZ wpWbE/n6gODdcLOy0aYz4glGHIuFwt8ckGHgEcfe/UBL15Bi360q59IxIZJ3OdaVHfmRcZKkdVGu JsL8ZZ4RnEyEW+HbO7vOaY7QKuG59PrCOsfRu+jd+K+71/Eb4+l91xD9utfzNro61zjWycwk4c3S 50IkB33sU6WuolBMziKonV/7fSZjyRu8eFHAVPxaQzPH74qnB6EgrcpYt8MVMhxdFkHGyuckTgPn PRse4T064jcFWG56pUFKopMZI3vAvdfh4V/CgIouJyQUj9UWF+5oOGWvFUwZa7pWazigF+S4Xt0z v07BkumvDsqPgT/nHzy6Ra759HGO1QDYUIdAah89Pd3hNkK5Ty6LwE9HGAjSR2GWl2PIzhG0AWzC X5f71zfF1Icv/maisikpHpo5oy8B7bQBcqJ2od1RKal7d0N2eb8iY4kxwPmx23H+gGNW4eOI18kI SQsAewg8sNdF1jIViSBjRY/k3zfcA4wRIEEVd+2Xtjc0Rbg5oV4IUzLSFLBtJ2neyZtWr2z4q40T Vb5hsb5WFgirw1eaIB1Xg7loam645lCR0LW48NaLhsiCoeaI75kx319BQar3cJR3KuQya1u4ARdo sr+buFNPtMGd2Ic9p03JQ5LDRoFjMbLxYQNqNCo1EeZB1dCa9VvCPb3/0TMS6CRLGLjmUBZXIZ89 OUmTjCH+ohUrkIBJKIJcRhCAzWieAvQHf2GI7VeTZCzk/IFxgSzElq2eaq5yFqQYGyGIj6GH5DZI gLQPeJSbwLEov4auYvBZUjXsAW/WL1cc5fN2jy6ChUQbnm5JCVGiXdYWYCKttoRCl1ymE+oaFW6F CCXBjNHlv3URvUZApJdFcgadEVFAfVA+rXyVjBbs6JVkj44ZUpqCBlFwo6p7x0WRzi9aJUWRODUU gMEjV37JaDOyuEYGIgr/PXk59ItwEkNVr1N/7vkbz8VWP+U7PC8S7DgCi6ocGm4w2La4K1bc6YBL KliF5WN13CnfnUUP2Y5hDgoyVgN17yQ/4ECsHrH5q2em/pJDe5oyQkAEgVAh9gYuDr0ixRDRRrS/ +9XGWh28NuDYgcJFtyOsNXHVg6XrZvoR74YuSsdfoTk9DvI0EpKrCDIWjaRBOkU1eZ5EVtRF+lwU SZojwtK0NpSKS1fPfGnflF/neizRg9TvDETudvZTUEFKMhaMi81q/gO2k2qKlrnVxBfGCcLaufcI Qopc2g4ps/sJHAurEO9Pj64KWBgZdKBwqjUIth7MH+lRmIMglrC5kTlWuxr/CdI4ZdvkUoxwtQBA Kgrwlv32KdmOf+AY6RWBsGKqpMES9Q7i6eAPbhrmvNzvuE1nRGh25X77ty725mInCxPejaQDdnPj bLX/b8a6pdtxF1fowH5ddzGBE3YYnd18zglLFM8pUAj+cHkIPsuLILxHYG1NDtm1wzVrubwkcWbE 2Pr5Ar4ccAoDEB5P9ybotgNAic78Om7b1tLbkcOMmRLHgmGtiVAT2YYqf5SHH9mpdKIjgR3sAtiy yDrF+IjimONqi7jdwoHnlyY2pBcC2imXCl3IWL4+RKrC1DX5hknHwl7R9xCXooQcNoCYof1u9S8J C+gOveIjyLp1ilLlOW4yuv2QNEcJ4CBJgExDrHGkJ4zVnAF/nxOWaA1scBqTgJDIoj3/dNSxOJhn umyggrOAIGM1iIEmcRCyJ1Y6tXmODsF8QBDSFrDN0ynqtThu+rPXcPnT74LYEKe6toHdPgYoRr9I 9y7y1FMenJF2hZoAJ5EVQcsG81uzJQNSl6oTmOGsksDmQIOJS/B6CEZECbnkw4X3Bp4GaQwUelyV ukqMioTbUg5bdR1DLF3HJNGd4bP/6qagKPa3FVAiKBUUCEsPYj4RZ4a1c8LiwtivVlhff30h+VZd ffilksSxLjUwwhuuOYi/PcorSfZDThS9T4x021e1bO81d0WPJUMnvrxI2Cs3RwSMnFtLIrzjSku6 c0g+KQ95LRlt5qs070a2QhPddiTwlpvLYKSuJz776XLN5/29Fxn1zsiGdhWU8r3uXSEs8bB7f75M 9LNG4zSJg/k6jsWVsx8gM6MoHZO9onFOfroYEdanj8Kr3TIxAxnZCk041hn2ycfn1chWWJpwLBO7 uhHHOuMjn5gHLs3driwTlgmNGnEsDvJ3u8sm21vIIXO7ISMZy6R3SsgJfbN7JuIKLn0338sf+IDN 9F9NxpL0WDdHbsSxJM3brZaMeIKJ74UABHmrb1fjON+vaCTxm7CZc1Ctj90Krx+F12+SV+t8xLuB VTbhCUYT+nUcy0hs5Dq029RoNCQjwpJdk01eZSJjGd0KTXiCkc+ekYxl4t9qlJZVM+vhbbo6GR8/ W4w4d6e6PJWbJp33O2RGWPqzozTz0TQS3o22d+fW/tliwoSN5PCvqyQDrxlxLAMVhZGMZcKxjCbU aKca3QpN2JzRkIzULka8UeZYX0VYRknVTba3EcfKTa7ZJr0zgvwyIiyjvWI0eY3o3WBEWKJ98f1D wTfgckYCidGEttzAePuMKwwOd8WdYm839K639bXqRjRiRsKijIUMlr4P4zri7ZoIafa6v/ikoQ8v LUP4AH/wt112/zv/i2+aPI98H/Wptn55a/dmMjIhW+Kv6q/1To28/EECMSen0kQoDX7mTYmMhqfO UJ3uWyr0XAR0j+7T1/9evgcuDD1A78AbfLyJukTP/qr6Up+eeHl105Z44vX9H/vFsUZtDkwkKvST fs/hBZqgtMnLYC5eRT2qk8aJcqfJI8wW+tbN9mmImMDX8XUjoC9penKsESYR60OD6qakmxbU7yag m/FuAc4KzUM3YlQ5rerr9/SSy7k7vSbPEyt/nRSsXM+d/rRUjJLPBNRzn3e39NKyTCdFNsmqoqom o1GGn1aapla1tDKrTNsJ/mfhqe7JsrS3L7+9/Ju+KT3Pq8ssy+o0w6N192C9PNh2HB4OpRWP04tK VPWlOtWlx0O8oa7DNC3TrBh59tLeHtIsw1Np919dL+0QT9RhWHuuTc+9fke/U+26PgzqEK/LMmuU lhVGNarwkjJNJynVXIZLL1zarhvHrh2WXohmy2U8p+509T9avHCwiL3QXcZhaK9DFPS4XsbrIAgW sUudvCxhahVVvV9mmCmvSlPPKkZVWVYT9Bzd7wZ4KmEc1ugovbgs8ctujJ6GB8RIx7aHFBtYG+Qg weBD1KJpOP256H9oj0/v8paY19TDqGn0du0tMVDbo+q9+cP8rLdeePC613loHZNVW1h7LOkLBWDN kgoDGWF+8WdUTDKrfvO8OiMsclLt/nC+DoLF1uh2PG0Wot/THwdOGr0/feb266W0kah+AycosVLX cvdmoZykmF/1+AOXbzx9f5Y977zClWOraxgBFjCsffpgM7kUykfhaRxiIbaRU/5asBThAfpMnh+f u+z06vfXg17V6ShO9PBr9Ynjnf50KwXOSdyt++BEGgSp/FJuRunIg/z1qRDh/34F+tZIivFvv7f/ hJFsYSSYCfget7v7ZcYEo3lo/k5V7DnHMrgPmRCWtj7NEQz1WDd3qrD6Zzfm27Tx6wkTe7IYjHir SZMLlll6PSN93ln62XMFqQFhmexvI++GL0vuZ7S9TVRSRhddI7uA0ZCMWvrHmXRMrCZm/lgGjilG N2ajVRB83m/xHkMmbLD5JQC3270z4lhn1tn/ARnLSEFqpPQxERMcEwnQRFz6Oo5FeHGfLiZnURdz yIV3Exr9Mk8Fx8AFRhsRFo9hvb0oJmRvJGOZrJGhz7sJbzy7f55zLB6zdnNKv05eMiASs51qMAtG ecONOJYRH/FNhmQkY13hWAaHgBHHMgk9SAycvU+qmE8WE6lRUcTWp4uJgdGod0ZioxFvPLu0nnMs A+Zn5FtlIpGYHIVGwruR86/JiIw4lpGjwtf5Y10hLAOO+WU3vNxExuJxr7fZipHbqQkPNpOxDKYB uVNuD5s9YcSxZH8sk1PVSMYyCe8UwIxvzpY2WQUjwjIS3k3YnBHHMiIsE2pQZ+r6v1PzbiRjmeip jQjLJJ7utk+sYDe4Ji51IfLdD59vg3f3l9AIvcFIbDQiLCOOFcn+WKLw7tfdnOi4w8Lrl56MpbPT WhLQhBcg0CILoUOxehlreAiwhgumrheVyoMdoAgantm85dwHsA3amwPQzJkHutrOCU79oggTCtcg 1diLQrU7F7hQNc/aIYjHFR6t5kD0i3bA+KhKfo8QCAuj1/YRiEcWUBz0pIMmvyyCU+wSh1YEOO5m WZe6mHMwOeGiS88jcxQRL6at4EmxurwHvZJT5pBJt+DIlqp3LtM/C/fPhpC4WwwkD0EMKWX97RVZ xpJp1CewPWCCADNeJKyL1VyOrA5EB1ArbTq6K0qvneqo7M07PzjyJwso5d73ZuS691Hj8pAB4VYY LJCct0VmaM8b6fQQ3mPYF0WIpyN8wrY4POi2nVpq4w86PJ7zIrjSVXcAjsmRFcQHwFBq+ysmswgw DIMdghiaTVpM1aLylooyVl2WihsTkMUesIG5CgdqEyHdD4MxkpJtUM4LAnPSLvwN8wzgM73i89tx RJUouTuwFyOVe9x8K+GE/Yl1WR6BN+PNBip0sQD9yXvb/ue2Qlnd0MG4gVQ46A4+vpSxmqnf3BOl dYmoVFwhk9Uwc4+93SqIukhfgjLADPih2h74TAiEZXXwTGGoN10qjoKBtUl6LAIcw2hQAQzjybUZ IxFkLOeJ6hAoExLVgBMh/1KvCMxn3e0wm2AKwwNyf/GMETJIYYfuNrnz6ICgRGqXRTrVCJzPmQLo 6pRG50PIhooyf7Xg9rpC9QUHOxUTalOOo6brk0OZlUqmRpBthVdO1RPeUh50FNMvlzIWgBj9DrL0 QIuslzoeNE+e791dLp+Ef0eHc0M4Tl6qn1OO6CcQVtqlUQOYVL7Y+LSGrHOCG0U3hSSYtg9IjPgf wNLsFQFV1enyitHxHBQqnUVHppwXRuQSYTW1AmTkcj3N1JZFYApsrkNroy6u/h8RCUdmkiTAjkaA nbixBwAGrgEy1ivCXtFTLBMy4ihH4byN3GfG5qQcGEA7VafcShUxIX5+yrl0rmh1TxwLkyo5oVzK WNFKUwokLHIHwOlABrK+49+E03VWBJiVLjtRtzyxdjZY9f7k0NHeKx5xrFNG+mmFRHq0+hdFMul0 YI80Iu3uVVB9Z8xH0Ca2xLEaOp4pA1JlIQ9Nrwgcy+2mwFc7cKx6X6oVOw+EEHuXSBZdtLz6JxKZ cMYteUnRkNopgB+V+uGoiGdGFBZWrzDXSQB4vsEf1NGYMR+pEiXZ7LLBdd1weLDy2a68bdJZJSef UvHm09NjDfJ2S67QIZgJuc13WIz+ib7finA5J8JCTlgNADWgJzctOwMEjuWBJ1RF55gNYL5MgA4U NO9zTKjjO4A4t7zmu4pxhFwW4bBxHrVKihw15x0fEaB3aUtcFkhv2hoVSbGP3DaNowWm5bIIl2OX PDBxS4hj5GwsJtTkZZGU6L84FkQ/IpeSSYAS84Egp5IBTsJsY2F5M9o2F0UK2yCOFRHH6rxcY85p 5LRycuCTBoJ4GuRjji5H/ejFCCbLZZtD2ge+Z3sc4wAgRuP2r16C9xIAssvnKXBZU/TWc2s2o9Kt MMZRP5hnyZhS8ab86iOExjUYTbnaDxo7BJa8fbBZLYEnFBDJwrWNTe1iOJrxq1PSol6BvN7A5x1w 9yEqZQRQ3CuCjAWCghADJFYb9+rFdsB4gnRXIzxtB1fiIpwkvm1xbaiAE+ZQStaq2762n2+FbMRC SxFlZas2jdrug4NGUlA2pDNw+Nt6LHJvhhwjTCeRbk+5TYmy24jSc8MXGr9T22wlBBxqcCs/p2Ot 6yzls+5voHeUndcSlEtKHzyLnqGdrgmhppGmyMTs977mnS9aNyESBsxrjAKNSUoKL+l8u4X51Qiy BPMJFyQfQvOj1WwndIwLXZTBbU0s50a2QhNvUCMF6ZVUH3wWzz4xmQUpgcC7jXRfmmjejXpnhGzY 8BPg9pBkBamJMePLbIWC8H5znEb+WEaVzEw6XDC7OSQjfbhZJRN7mCxjmXhXmBAj3ZU+XZCN+dPF yB/LqJIJsoRRJLQZxzLwhxIzi95cgSsZVsUEAqecp3S2Sse+lC01wYMdg8lwTOcWu28I90vdkthD Z0MLoS1f8nuXwLEI51pPKmBJL8lwxK9QmosJPgXDRyQSjZC+NA2XbM4FNXVLmAAt9Y4CjHLBwZ2b /TS92cEFsglx423WggpS0GMRCneUQRhPyMNLc928wHwaZO1VyQSbtcggqWac0wiVfLoG0vNFbE+Q a5UzT0kVS/fYzs3Ex9w7VcZOy8/osZJTzvaI3586cuPEmD5ijC6UKsvsUObLhO4fl4Xv7/wuQ66s YtdUy8lOe+53tt5c3aDHSIPkOmsvX8QPMMc9sa4Ip1oLNZtjIye9Lg+V3h22HzGa1I8YzARJflT2 hIwIbcA4Lrcl6FWg/G2+TttR9hzlxZTZBQS3U//JBg3mu2S0bLe+Xgv3eTYx2naCpirbuXZTaw5r 2JpBY3BHBWhAFpGXIlv1brw5+uGc0lBdFs4bdWi5fnIg9WEwS/VgeM/Uy/JReCVm7aQg7XK48SJw LJ+S70Dl7w91sgLI/4JNqWDWh0lnOVZxuGsVJSuzmVJK4FglEl4hERTNCYyLxZSxOelUA+eAsmhV laecaCEblqBuyB+QWrvBePxqrJaxmjISFsD5kL2+WCG5ARohU4sgCxOX7hWkzPC20GKBm66q3SnB ykXhzAcJiOLlwFHD0dQtdpNjlxnrViU04q6RVG4D9pOR/ZqrDriQk63UOtzXaluMTg4JHkOEkTnW FQ+czqSDhDxbfqb1bYXdeHyy3EETDH11fr+e+gNmqhQkEhwXsH3YC5huhyAQZFbvbyCunkES9fSo HCjpkbfMadaMRq5o3rcp7CtN+Ix2dJeo4qII6gbYCpuN7/9oIz1Wa9RmOWSEC946Vt5YWVDaU9b7 6MhZuxA+jUx5wVjZ8yBRY/tpyS1bnI/sAkxbsNArK//bSo2+I3cSmzvG5ty1isdDW92DJ1K2ceRQ u10JeabCATjvPM2Od7RAgknnjdRu67E6jnXYq4WU/kvwx+rShbUrlYOwnvxB+I1p+WSOFewwo+20 ekZeQC6pC67JMEJb90S/yoZJLtzAUNajkVH/k85eAu5IGSMtnNYFV9cLskU7g71E+5s62H2rwEzG LOmQbCtMQVgrpTt25vHDRnKJsNUCaR6DxUTtlzPV/vRvMh/krLPn+Tx7zkf2NxvseM6zoLEtB3vT eluMrWcIBrTv0++MOXLeONiqelBMsycwYBunYMvjmT4jYylkZMS8IM0W8zDB54KM1SU4pKNwpUeg xYrlTury5fQKOBb6GmPFwIekZLeCa3IZI30VHR2UICdcf9/0yeiKKwCSnVLuQUofFXNJV7h3keVy 7+Suky5/JDAkjRn3FEbkxjDb6XitK4fwm5DVrF+Ey/HCVqBG10NOnWN7zJvO+n1e+KlSDtQO26SG ESjP4DyT09huVYLxdgfmYoP1nnJDgkX2SZhNTbhH5h3cX0iycqC0t/kV64q6QRSj9FOmyoXeVtx7 oCMsxhT8J4ysfPKVZyONTx7yE1TI4zCF1DqYxNhAntbj/ZBxOUHGCiC/eMs1nNu6o+nA5VqeAdjf FFhj+Ja5A1zwmh1naYICJUH2tZHtYe41UnoBNInRiBClswYnyGxP1Zvx3qltgacJhDXD5rUPofZj XCrTgc2GxPmIPqRw2muBnb8LqyX4I+f2vJI/QCVdkDcJzXlZcOh97gStB6MdTDCxo7zRBNYVfofB ar9Ozc1IaD1C1rIUDvlc1MRLpExeSPaJuyj6nOAXqZY0ySDGBrff7vmJxdMlJ8Itmp7NqU5HHtw8 I3Asn27wJEhHXROozHYqF+Y648Xb64UhCYd7Zy8hDQWZtnxJVyMYoTuDDJ2cHbqGw+7TEr5H56vR 9Qm2NDF3uMCEaWo6Qw5ZaBrunkNaDz41JByTMccjw7Fk+/oMx+JTf/6Jkc+7CYSGkUmH8ff3B9N9 axSuYALZbpSZwkyJLt/o358MI1DKK94NBgpaI1uhSTCFSfiXkRLdKPLAxOwnJBu/TfdGsTNGUa5G LX3Kg/Td0X6ZrdCIYzEx9vbKIZDjAw/1HzHybjDJpWPEsUxAzJRRS5+J0nnxjgCYKgkN/SLFFZJ4 0HQXP6rB5QTJrA/Hu9NlMCJpoeFzLhBWRNeCzoP0rcWL/vn83qBI2On8eFqckz5Zn3pFsphSJRpR nqBj0lsFwrJITVYTlfpFpOlf/SJIrSSV6k5SIAEo4Ue5ZCukx32qSN2kX/pF0nx3HjCv0mK3WpdF aokWqRPnBFzbrrYcsCrTaDOk5dHb1YypBelzdp3QZXpQowP5kDaPuV6GFGh0WbioayFCzA/LuHHi Ge7Oax4Hwx39RiHUV/EkyOD6G2srXDO1ihClU3q2X+zCqV56MAp4W+4gzm2FeY2s2gfvsNRBMAzy wKJQjMvCb4UevIuh2B6USO+c4Cq14X683BJYp4dJtM2QoVxDexkvAzblwq0wy2xVHEJEwO1mjq4H Yzbf0lUSupp0WeIWCX/Vxi0DRo8CNVhQ0rfrsMbVHYmPVbvvCO28nF2pb94KoVDpaFHz6zwRFlM3 FIEaWPtMHR2onfMqUJTK/sYy+JumGiwDtUOO5tGDmvDk2IrbCveT5gjFzWQ4cdU+HOb+Q3/fcRmr GKtDGG7QuaFu4Aqp1oxGuPCOjNjb9risKDoiLbJ7NWWVuC1hlTfD6Ge2yyIoOFAKLkAzcHj/6Lfj 4g+odlQB59Gn0GOqQy75WAsVWPZWzXANRVgCfrDecRkLOslFNh5oxNrMC1X8UFvWPe5PPNmqQRXv 1V4HDiwrun7mhPV2pT4jLE3xiLycIrOg8BCYrOAJX89VuoUZJ0hzZ2EhzLAXSUGr06eAZqP1w26j MqinoSqqnh5YWzw8ZQPirb81erNbQ/e8R4AVo2B22KQz2JH9h1miHj3KyX7SgF3bdC+fw9ZUe86f Q+oTtGbjZ66QYEehxgjuqsn/28LjOkXUgA8f5X5hvYPdSM/84G8hDrTsoJI/pnzlGAF4C6iu/bsh 6Q8oz3jBWSM/Vg5zZa/yb4hBUbAkqOm9zamRHd6HlSqD6Ltba0RirfKkAO+4PnnnhCU7XHYBNFCq IAhNKOw+hM2TDdtp+Wwt29UBZheoxnuF1YkQa3o32tQD7KCCGCTMUr3CM24+ZGozWQ8OT+Ao9aCa eT+YrM5UkDCsZA+q/hO2lm39R6NGP5kdlbM5Iqy6Wf8BuoXZT3s/KKbusrARaYTgPY6y7c8JjGE7 BC2smRJdMQ9tIqxhYz3dRWG5WEX57ifbKlzygbMBlPX2HzBaOHeQP7w/2O1Dl30CHaDGvQr+C6OH 7VNVf/DYPt5SDJPOVq3/w9NPjTpOyuaB6/jfLKJnhKVIQcnLC8dKRW8t7rhdzVUNGkw3zXT15zHd qgOjSMax9KaBAUjlFCKFTQextYv2PC+cY8Heh53TTG3EBIC2/JBb45heoziqcpsNmv8s4XFDBE9G jcvChffDQMXZvCq++yrNVDVUz4xtcM2cWyHC6km5R2+oMpqBLZtcrnk/Os0YEYJPc3u+uWunWfqd 9Y41TTPshovmTzDUgvYjBWRcFk2c7KKEK3WI7bD4GVHglzNtHlkYHJf4w6Gq3cqdPEfDSB/T1fD/ 8VV6k3MvjsJ++11ncMgk2A5yJDS/4fkDB/I0/LBQdV7p/WjLdObCMtQTAnqIQVFpDV81Ut5fFr6B IL/AIQt19KLYQT62+VHNFWa7IkzSobMtVH5otNVy6xJvCP5RBz1YtwutD41KhjmgH3qF67FGLnbi uF6WepstnUkKh8R+4YS1DLO0uW9dzMXEVoPdhDFuvtz+OnHzcBqN81FbjPzK4X6IPqE7XJRmXMRN vGhg1h1A9L9vAmZX57DkzbRZVOFWjZvYancwDpzAF86LrCBVjGN2dbwKIbNaX9Ge8ot2W7aAOujO 7AKmpQOXSLiHuPZgAqJorWw/3+mQ31GUEAI8wUHRHVw5TBJaCP1RsGj1Z7RGhRTpBTuVQ+gx0ULS 3zQkm2ewLXbXzFzQLQhOpS09SyPVCKFuedze6cteSbEJ25B2Imk3Um7rFDQHkYcZTqH7D9ctLniC bVbzi7ljY7I9yoZHHjOZzaUgYcKLDDAsO9BDY1s++ihUEm2FRspOE6wrE2BFIyWfSTiQkZraxEil TAwQRj7vnGMxiuYfXJ3wbjv0WeBLfZljGRGWic7ZhBhvw1YJk2WydEaadxMlulFMiZE+3I+v0MF7 9GUSWnPFu+GK8P4+dZvEp5gESxkRlkk4kBFPMGnIKK5Qjla/wYAaroG4zbKMsFhNOBYXCLrOCRyr 2x70o1P803+9IolDl4+8xui+fszVDS8WiVNr8pYU1vuyO1LINZey36wY13a+4GHmQ37xHQcoctcs ltLUoXunsZB0SGkie0XiWKeVwaNXZkHEIL1ZyShrj+yPJR+FDVSzKBPPFRWkwn0oK1VynD0kSXYY qark24XnI428OteD1XAZTVfHQtlAfegVzrH8FH5wu6cHODR64Js2u/t2YC+94pSezmcPz3i/O0E0 wI670vHLBnI0qnq6P2pvT9e0Ey7XReGE1dpwsBw/Pq4cdzXUJ4yzXuGCmVMuWz17ekBIBbwJl3sO vCb4HCBnIEg4LYCNZ6PvfswGLUS0VR6ugQ1uMpMa1pmWu/5L/lhtFyxXoBE9AgbUUrgTyML7CRSy Xyi4QelHKD6kb9m2g1fmzsuLfAwojWIFsIoFU+HyrbqtRgPfat0DIPr2SVR+hGOtbf/YjNpyegJN WsItt1+4bhvxAMu8cvYj1Qwt9RyR7/ZlEaJT5ioY5RGivqKIwBuhKOwXfrjvKn/lO7pcwkEQNoKR 0DthGtp24Rf5Lk2Xatjm0YTjDXLTy0K5qXILWP2aduirjHCjbg0pgUnHUqQIeqiWe5V/Zzp04XYc DXIYm2xQiV7DNXjR7BhF5G/qsNt6rJOCdDaVAwuZIJ4NlId9nQc+TElPdkCwh73CuBypnB8wHxQw 0sA2/IPHbXC1ytFSM2web5Lfkd82FJecsPo7BbFiFp7zQ61baAbnG9rjl4XzhJ3b3ckt7EYH52Q+ 4jYIrvJ9ytUjHt4Rm0f4F4JLWGHiabTxEbQBZbgOLLWCrjFkSmkuAUIbHS/KWZloKHDviqiafcA6 A/YeB/YeIDP74wHdHPLjms+DjS28HhH+0W6RKwSDdbB+FyV58+w/JyzB9otqJ8Jq/0RQi1DYtjuM VYrItrpUg239UHeBcr3CliF/0AiuUjl1q0yh0Bqy0AN+FD4iLA4K9IG2h+3mIC4d41glbIXgHZmn ljnUkO0fD33SE3YqrGk1iMolDdhzlIwsFg7E7Q/6W6QeEGJMITAUSC0RFtOy5Y9A2mwI8xIRamOw A/ij95kP41gxoubm23Xx7KwC60eV+QRidVnOcsu/fBGQeXVop49R9CeicV8cDS5qcWkOkZKpO5/X Q+cxdMf546Rmtg7oTX+V2xyrsxX6u+hRPgr7Y4eJAYEjCtjHwF9agH/Ba6FX2Fb1Z00Dk05NprHO 1t3ZJi4KJ6xVqrB7JtiwrnKnFB3KyqhPNuBYKQ6/ASDKxt8e/XF+ZLW4HgscC4dN1A1/Nwn3mx9M vueS5j6B2U+FNHc0QwTl2C/MsZ+mAbtwOVIQH44TGBNYHcFWGKjDep+qe09V7qBcbf/GrDM8Bncd IOAGcX1P1qC4R5MCx+ItwTa3jMcw/ceIXPzeFOGUH4VvYs+5rVA2QsOkA9XzUS9Z4CkNm8tYW9/1 lENt5kETwQzAjKKCcJFVa/g14CpEFduIu7jxW6EXF+iROwI3iOIagGB86RjHQswjvH9yiibUgQfU vPoDMlYxcHCi4bjVSe4BNnzCD2o+IsuGm5TGhacN6mWuqjvNusfv2YFV1VCeA/wbcfzAhePegVwC dAaR64QuwvlVFCAkM+liSS8Kr1Ss8iDfrZtte9+GCHYCGjSrxHhjgdjSDBGJi2qVNCsfB0x/3yoZ KvKKghRXgWSrs1I2UXMdZOrh7pCjp5rUhhWg6fqF7++ohnGlQ+1KIPQcBA8dQRGcLQHvRjeTjMSE lIOiq4qNvCAecvJGrVpVHfigBD1WRUYT6qDbId8JNzPB553CsMh/vohjIBpmkEr6RbBslYDJ7xRI KW1yYcYlsHAgBmoPdrSTjUiw3wg6igxsUdu4FVo2+h7Bdtovwig9wjhx4QybHQBb33B4ZuXIwrts K3xpke+47gs5Kuysl0I9k5gWMwXpFeUbm8WzD4x02yb2h9tTJ3TTKNTDSCV1VWPWUe8Vamhl4Z15 V7y3AC/fmVjJTGJajAhL2FM3h2SkeTcZkRIc7m/2zigVulElo3n4lHfD+4M1ISyTXFmC5v3mKghH 4e06X8exbhsgeG+N9pfRkIwqmZh0rizJVTvvFWZJrzHZ39dn9J2Grprw3qkjxdNdPi4d7vzMPQWy kFHm1XrSm8J39+SVQ9zoVLvBfOTJMIsrlDXvos+7hpcPSltxBT59zrlP24nrE/gS1YTdU/DziMtY uiRMuQ40ryARHq7lvcI5lu4sGLnnKPuYImHCKYPGReGElSCyh6AG/WJ1TAB/FHbLf16EnVpQHqEG onEO64lOPeYwLFhMc4/E48G41XYJGCO/5LptTlh+hmnIV3sdLTtgIX6JEWSsEd1HquNa1ePxQlcc vOt0HbgsI7pxpnvytvYcveTYYqJfGoXiRzAewbEeFwYht9oZCZ/rsUQZC3mG0Kd87HMANeoru9o0 QQ71HhQ/8M1DgJOFhFn9wjnWokKozaTDW1pAx+a865v48rpw6exVssDNsEj3OikWXcabi8LYqR/k bqmWNVAY28W9HuCe3q/Dt3e1gFdsg6QUeoesXPBuhla9V/iI3FEOTTHmHug0ixrhLaxzHNFPB8nk oCzsuzhQj3BW5dPALdrOrlkUOgPIZOqFY+1kFHx0Wbhqrl3k20QvLSiloaJoLSFegM9DExRzBzfC TDUxDIySHUiOhFZylE5n6wNGYiLYTMCZiBjOC1Si9aDdABizvItV8zRJ2JTymBbg5d07G7phtsDj 8Ysx4z6cY60sNUyG4AsUeIofDVK49QqjegDeWePiHjgn2HWr5Ek5H4C/I5Qyy91NCM+v2OffS66/ 4SMC8R0j93uMWERADC1XWMN+YRwLCa6affMAQ1X2Dcpiv/qVbeatJg9Og9Es2LV3nRa6IjbH2TTX UcC6urYzUnlPKfkCtjM3xjM91nKggkM+g1oypPweivfuij/WFT1Wp3l37opMtOmw2YnHqhwuBpPH VhePy8mmemRqPra/EaWjn9d32THM2+qgCiUQFguneSzULPxRDaDiXJBeu5dXhaarc6A9L+FMWVN3 nH0HA8kK7BaHDBoXhcsW4L62/WgtV7AoOEMV/98PaOYamD4RxJL8yEbP2TherSuut2SOtMCQa4Y4 BlF3iiRNE71n5yeHbEcGP8T6FYA8hbYYG2YNX4pe4T57YNv1wa+edvqHtQJ5NVzO4fNAdiDXt58R mRA8Yz8Lssc14b2/Dl0HT7bCosQIhMKYAkyDZTC3uyi/0QIuJjxdDZOxCIhxA4zEcBbsn+6q4/wP luKGc6xZplZAYmyAxNXc4dznLKGfNgNazhlipWD726/JTaoCVC3T13MZC5mT1ssfsPACJRX+Guvw BzsKudQ4y/UG2zpEqIK1KVawazL7DNuT0UxHZFh126wMfxSzFcLU+jTC+MgC1hlYIPw54L6oiRzz cpuwbLWG+SEaAKwQ8XAdANLNlqB0Jz+SnEylZADmCG/XOJacmxthVpQGvR2IZMe4Tw5w1hIhvLtR 2xRVu9KY214RLGuj1h0NdRok1nwVVSnA3vqMhHGs0Ha20bFo537ju7lTJ5yymK0Qee+WHiZlkFV2 UsAMgkjzXuGyRbmFaDav8GPg22U6VPcfsBWGXnXQmUPOH4j8i2FyYSIBkwD1Nhkhs02Taqz6Q563 sBf2p4FNTLVQu6KJiCudUMx5YAfnWOVUD4rGdzI9awC72DocXIzPA6zAHZMhob3FfaCDerwsn+JY OAkqsFdugOjeyQzKsEagZTucwJsDfGQZci8v7vPeerhdemH561Z4OvjPi3ArDGGRKA5Z7gSpo8LV nnNUbhYYUb7ftTdS7hAwrYnNr6zCrTAFmF9kgyvR9VDHQvYvQfOeIqpnYWMz5mQusQnBvVf4jDpp qtstYmdym8DeFQ8GkawziJ3xFvR6yMjNmoOvSxc8D8mw4gA399ROm8lxzm06XOLXh7JUXgD5Ig7R O30k8fbqKp3fCmWORVVBo1cKYwovehuq0dUSFDJS8Aw9i1W4Wt7TDF4zMCihc10br30SxnVNj9U1 cm1EJpo5KWXY2/CvzLikknrtGNWOhEkUPEhPruPdXCCqTfCBljxIad58AhE/ZewSMlx9imO9s9r4 ysRKZlLHSPNuFKXDpJj3J6D71sT6qTjazO2WjPThPmctH2iJX1FuV7ri884RTm+/ysikY2AbNrJl mATPGNnIjDiWSSUjfbjRkIxaumYrvMJ/3yOvK6LXuxT5ZRzrpuuF0E0jnmAyIiNmb9Q7KcnhTZaR Cyrd25X+cZHQJoRlwuWMOBYPUb85NWL29pu1TJiPEWEZMR+jSkLGhpvTcA6EcO5BCvfITxcTMcaI sEyCLgXh/eYAjXiCkYxlwuaMAACMCMsIPVqWsZQQdnlzHYSEMDfrcBXFzSoSKMjtSiZUb7QKZhzL QNQ0Cnw3ohGjlq7IWABh+XThUP+3X/FlHOt/oYxlIvlwn/fbawQvhg881H/kH8ixTJiCiVxmJGMJ 6EI3Z8voNvRlHMuInxoNyYgarxBWFyrwyWJCJCbChRFhmVC9mYxlIJ0a+Tsa8RGjIRkpv848vy7C vwwOfRPH7S87Ck2EOSPx2ASYyehWaCT5GA3JSDA7a+mcsEx80U2QoUw41lnE2sd5qomC1OgIMKHg 9006VwZphN5lNCSjSv6bCHhOWPEkl0rkNM7L51HU+A3+vj1WFkIVJ3dyPNM6EX3ZVW6iPGqayG+0 73vt68e88ktTp/+1UZQ7LeAxnMp18NZfX7ZOm+Bz/Jd37+IlQs08bZF6C63iL/6FHryOI3fQPwc9 RBuXlYvl27+pEqpi+L8q4t/4zEeKCmq8SIqiqJxoZFdJMcLrqpeXOUUxKkbVaCTNTvd+zKmd0PSg AXTR735iki5K1ypeeeoA5rRJPB+l6Tr/Xjn1GD8x6KioG/w81aAfWESaj35BLzStD/1BSyUt1eXf mwr0M8/pc8KywrB+K+nLr1kWTryw9moki08zzFVVTLzaK09fxxd1uo88L8SHI6907e4dISp6WRbH VpamYZl68cGjT8/aev2H5+Gr00vwX2mnlheu3SXSza/x0tNj+J8bAtMiDnZ27CFTglTSLEUXswlW HgtcpZnnZZaFt3bvz7zQKlNkzVjWyG9xUcLDr38iPtOzsizNJi/V8AHemNYpqGk0qooKL64mnoVf SnQKT2Ggp95Xk6qq4OcxKoTOeV5ZFVkdZtSfLKvQR3SS+pldDgbtIVmFh0mAs0+JESxrGwOzCgv/ ksf9a/awCFgwz06XWYXFSFMrDTEh+Lj0MrwxfZnnt+7Bs7lMU/QZvQIWbxzTUpVp+fqTqluYxMyq qENZ1U4mGda0+4x+Zpn1Fvh6TlgfP2P+nidvkv3f8/Lfdf+eGaCl+fUfvQeOD+d/NOVeBGvtmCv4 G/ga/ePtT5du8aV8PWH9PSP/XfcvMwO/Cesvs1R/rY7+Jqy/1nr9ZXr7m7D+Mkv11+rob8L6a63X X6a3vwnrL7NUf62O/iasv9Z6/WV6+5uw/jJL9dfq6G/C+mut11+mt78J6y+zVH+tjv4mrL/Wev1l evv/A2TQiZQ79KSDAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image518.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAAFsCAMAAAAnuzfIAAAAwFBMVEUMCgyEhoTExsRMSkykpqQs Kizk5uRsamyUlpTU1tRcWly0trQ8OjwcGhz09vR8enyMjozMzsxUUlSsrqw0MjTs7ux0cnScnpzc 3txkYmS8vrxEQkQkIiQUEhT8/vyEgoSMiozMysxMTkysqqwsLizs6uxsbmycmpzc2txcXly8urw8 PjwcHhz8+vx8fnyUkpTU0tRUVlS0srQ0NjT08vR0dnSkoqTk4uRkZmTEwsRERkQkJiQUFhQAAAAA AAAAAAAYIvtlAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAApKJJREFUeF7t vQtjm8qSLnpEGCTMOkiYQcLknJYIG4FZ0xJmMJjc8/9/1/0KnMSiSpbde0/2PFbFcRyZpt/V1fX4 6n+pv+ivEfgPGIH/9R/wzr9e+dcIqL8W1l+L4D9kBP5aWP8hw/rXS/9aWH+tgf+QEfi1sFqnj3un 7/M8x3f84+CnH9RG9D/nzWfj/9sob6MouniUikR5FPl+64M0vo9/ozevm555pQhvof85KDRWgboc +rfHVzz+HFPLUFuLR1+bFU2vJ6If6G1vGzy+Gz0ay8dTy/GK8dPxCy3Xr81rHbQWr25zVDD2hyp6 fePYT2pLX7t1Xda1G9RBGtSuG8cxPsnjvnxbc1mWbunOvkq3d+syxjc3clyMbVzWeE352qLZyPz6 r1ui+tJFa50eTWvxn3F+8II8d9Oa/hdH8YDqavzFn+krLmko29anTr22zhHa9baZeAVa16OHdW1V ARZDTC/Dq3wnx/D4GJSfI+zwPk6f4E/d0kr9tbCy5nwuumLleU3T2bum8qrGe6WkHvB/r6nwbaKm SvDceZUmWYG/vz7PvDBLqqLImqqphuTXn19vG4t71vRBk6SpVXkDfRZUVdNk3pCFTZhV+PK6cwMK i/OusrMaA5hWU11NHWMKJ0L3y2GoqHk/Wzy1sTtv7Cqkl4T4TdM19PsGDcdX5v1o3FClFt5SB1VQ l26aDk3au2mVNF7mNSH1O2u6rrLQ0GAY0hAtyjxUR29paFzwyp+UupggRtYwDC563GBQqdzgpt4w vuBXSf5ThakuSzQqcFP0PajRpqkHYydCtIRmawh+1vdaOVYxtgGNS1p7PyZNaNbFR+6AyagGrHe3 TvvW0Q69F6/CWqNhTjFAP2f/ysuoRDJcLCydGHDE2n2nkFaXfwze/x9b5Efz/mNr+R/39mi+sPTn h6CuP1/mv2QJjfPE/y/Z8t/faKe54Fj++N9PUvA/ZWF1dlnsPjk4l49HBvv276rwn1bYyS4WVlsZ tKQuDQr9FyxiH5VqUxW5uRrvJeBeOle6zKkvkRO1ys+xcPxWqxZXlfHTNsKFpY2UGnmdv/0fMlRK 5d5MxjLYUu/KWP8FF9C1Jt+NmzBfBfs6PCzD+q5X8Z0zJFsLH3fFSxeF6Uq3ibVW+yR9oYe9+pj6 hfXY2uc1DoP+j/C/0Xi825V87OnPW6FvIrz/TzkKv43y6LlQuwdl71W7rf32VG/dDS24uj3U50bt bV3nW3VIuuW4CtUmVkm+V6dmleL/d87/mIU1nn0/F1Y7bspP0v+Uo3C5oIE5HdSwVNlatcf0OT0M 4EzE5S11CBad2nU6cJZqsQ+e6eFAb3s1RCedf/kW0MLqPzm2/2Ufj0YW9WthGQnv/0MEB/c+bcu+ fokyS+3WKj9Gz81z+/jcoP9OpbbNsNCFW/f9Uq1tfAMb8/RLPQz5i96EBfG7B5Px/S+5uPJ/hLqB 9uL/BMrDCmsoT8B24lpFVdpHg99mdMZ1g5ucdWnlKvXzwS+j1tXKL2q3agIdpbmrhxiPxfTs/wia 6bHU4H++2+W4OP9nEw3beA+8IIOb0H+XYYzoRvPGpJOOd+fPUW6io/hcFX89/V9tBNrLo1BZfNvd 7NJ0nP5Ff43AmxGIxkP/lxE6hS7vszQtzr/orxF4MwLt7Cg04VjT4vyL/hqBNyOQzzmWyVH4l4z1 15qaj8D8KDThWJNZSGk4oODv+OPfPdDji368DT/jzfS/qY7X/yj4nb1W+uszseZPt+e1G1Tnj/rG Bmg9uv7BDRAGQHK6A5EHI/7gX7TmtW3kKChTDofEsd142qfX+LA4vktkfHx97c8KqCmoFE6K5N9I r8TLpmaNVZPDIj76UfDn+5WGH+NNwiteXzO96PWV9DNaAHfNH+0Quzl92M9vhQYyVr4nl7MqSeD3 19hNU6zgKVjACY3+ZNlmc16tktDOdqNn2usf+9ePP39qktry4FPX2FmSFCF8BIud3cHvzN5VeH0V buBYmIAG/CdN4HTX19YQDCl9FCRJaqU1WvGmFvKEWx12TVF03WpXZF2Bn+zMLrom/NUaLxwSuBrC nRPubCne5yZeYdXp5J/4i+BRN1RJ6qGeFG5+XZfZXWdXiQ2XvWpHLoXe9Hg1wB3w2tcAb8UwqRrb w1NDl22Kt3W8qW7qaVqnLmqlhtA/Ew3Nbgi7sKIGNCG+MGIWXpcO9FIMQz0EVW9hYN6+ewjt4Wqz fjUXL7LqgF4HJ9lycDPywkxLN+jTuh/9KZPXhgidHKrGSod02F3aCo1uhVEDz9ccq5i2EO1d2s4/ fI7hUQz/1tHH+a3TcFSVgivu6J88ejvjRXgT+AN2CX6OaJP4unKmf8cvOBGMXI1o2kJU/S9n5x8+ zymUmLSJ4T9NvIY8psc/b2j0rtajlzLxE/wQZ68781d9VKV/wftefQTpn7EhKuxfG/cexx5LTQ0e H0vt8b9Xvog90LunX/98qh9eez7W+/Nd83p/js5YXNVG0vDkZfyGfjb1nW7ONO/KRI9ldCtMDBRm yuTOqlpSeX+WciPbi2fSqfqdS/Xr2uOtny5d8rl//eAvr9tI3vEUc6/K3e11ifwfImNddYkow6tb xLp65r5j0x6udaQ8PV81WPbXfuOf11cXwqvcKM1ce7za9OsLq/l21UMwmERUicqrIu/1m3jxstxe W1rlVZdMuymuOl6k10Y9aqqr63uubrjKE/T+6sxd3d35OjpfM+cz/vpzYM+rqwN9lZ/GefNwrVR9 bZs66aa4VugdjjV8uboch2u/iar86uaur+7LenWV+VzlWHqIgsPVhXptKKJ7dbrq2HJ1TWxK/+Ha Josu3Wauy1j5n1eZz9XdHZ5VYV/pZHV1dpLu6sJ6587qbK+Vcq87X/Sf75Mqy+NV35erHKt8OF7t b3BNW6MfR8O1SJOaSKbsqjfhdY71tO+uNvDq4QJ/2NO1sZj5vMN36Fpzr/uoTYZsgcAQstOV3zVX Oe9w3a38HRlruMqUr0us+vHqFFzlWK3nv1yd7ndkrPPoUSrRcE2cqx/647XfvSNjqetLxL16FFb/ d/QfE+nqObHYl1e59zSAv0w6yVWO/XR1n161FXY7tbt2rl1fwdXGgGO119lSet0rNn24dtZc5cLp +vy387UGNteF93Z/rar02pZIziq9xoffsXbUV5unrvr69ifn69XrylUZS8fh1e0CB7WLhXVVPFZP V/XrVzlWulaba3vk+sJKrgo+12+F/RDH1ybuHZf89qoQc13G0v728xwrd9yrd7/hmvDeP6vg2r58 h2N112+ZV2+F5Z06XJVArp8T/uH6WX0ZTKHeuaxdl0euLjmEMl/b3MnVMzfbX2fK1/hpt91e3adX t+lgD9e58PWrmhquitRXOdawuF7o+lFdDVdf+I6MlfpXx6+82t+qa6726rpkW1/n0JMv1RvvBgNb 4VWOBd+3q629LrxPgVOyOGLQOnWVY+l3ok9/px7reljmpT727ZC8J2NdHT4VG7ncX2c212tScxkr MJi6dxbW9ZqNdIlGXexNFKTOOxzreqfekbGuF7JM1OFmHiWlUXTCVRnrnXWlnJlJ57roc/0tRh6k 1/VY7zS3Mlj26qoe671x+Y0c6/pV7Z0GmnGs0ij6zGiq8stIaCNboZEH6VVZ+73pvn61eKdUasIR 3tG8v1OVEccyWljv6bGuNzB4D77lajGjhTULsTeyFRodhUanmpGt0Aiz5DdyLKOFb3YU9ga+KxSL +95mv/K7uYxl5I9l4ppstEaMVmNgIliYcSwjwTEwiZ4zOwpjkyWi+uvXzHfko5mMZTLfU6TPJ8lI IjRp3fVb4T9exvp9R6EZx4pNlohyPu0niZGdH4VVWAHLDXh/E+Bf35dx7cZlfA0UkB4azr3r9jHh vqVpQmiFE2IhoSriowDvIMDH0SELjmLjq+OO4POAQRiXACPEL+B3FddANoQDltPnVg03O7iL1QGw FGv6H72sXw3AZUT5Vwi/wLKsFF+B65RWEMA9Da+bN7X0ugGeaYQrCPe0NK2rFHh9b/sTwWEMLQOI I/o7giP2brjC/0snrmMC9xvcIB2sIbGSwWoaoBgOSZhlWVWFAPsbvGoYArgjWvUipObQF3zlfn4H rqRVOmkd1/gcv6DfoUmDRa6KVtoV8KN7+zyQBQN0ivpSxpgNPIOXjU51+Ftb1NXmjCLkUAiQQCvB 58AyRBcra7Cs2sX7qdBY4PXV4zuyhj5+W9evn/EevASghxk6RR6Ory1N3cIKyMOPWjDrGkYcxTA4 qPj1l+MgwRWxmwnvXgWnwREBEC+jdQGAQJ33/TsIg653BsBiGhE8J7o8lh0fpxkZQoIyJKdOgBXi H6yRkVx7mP7FF+EQ0mIJBixGjGPl0TKC9yJehjfR0pq+3NVUKMYyppb1WI2Ti7CePGhbWhSzppad B9RPeEMG+AbYUKz01/b9eHDaCPBUHH1ufe2UUZl0Pta61n0eAVwUG8DBS+q8dsin8RUsFTip5JRI 7oMEDJpH2i5fWzS168ef0XcQbr3UwulPjiVbT9vJDz0CCb38Q09i2LHa4dOK1//6M/oKR7nVlWVe pr1DuwF/sP1HJ8ZpPOav+/H/Or76q/GR0fuR0FnpTdQ4+uOnwDEl72f+1rHMBIv6+svSqdEc8AFv 9D74pSA1kbGMhPfShCubtE79RhnL6ChMTG6tZkfhdZe998QCgAV8nuIZxzKRYow8SEsTOdLEv9VM xup/nwfpYLKwzIR3o/udTk0W1j9Cj2UkvJuo+I20bGYLy0jpq4w4VmWysMz0WEYLSxmJ/HPNu8mF 3uhqbnSHNeGnZgvLaLMoI3WD0VFoxrGMdrMy4ljlTMYy0W0bnfe9CX81krGMcOH+s3MsozFXRoOu jIwk5VzGMogzMdo9ZhzLoHVmHMuIC5txrMEEdNpsYdVmmneTe9Y/Qsaa3Js/SUYK0t/IsUysCWYy 1vD7NO9G42cmvLv/gFvhBJD7STI67s1kLCOOYLSwjGQsy2RhmR3VRuoGXZlILcPokPr36bGMOmk2 ByY6CiM9ltlRY3YrNFr4JldJZbSbtWWysBjHMpBiJoDcT5LRzff36bGMNouhjGXiy2I05ka+K/Bu MJGxyrnPuwFPMJoEo4VlJCOY3Qp/nwdpYuR9YQQdZTR+qjThWPUs/MvEg9TIpGO0sMxkLBOO8J/9 VuibdMoM+0IbrWH3Q5HQ+XRAapknXsgj+hVdgrLKTEDCP4At9MVdV7AV/oyiGOvxBZgKQUZo6Vmk 1ZtOYiDGsCNZ4FhjTQS/MkV7CDWVwk0XyXKoBriEkGZHgoQQZKxo7DVGQztoKfBqWPsA4T2nH4P4 2six4kuSFLjO+Bh1aOyZ0CthY/qjloqy/bTw1tLIE8Qak/AxfYMGgl+KUzWP0pFkrGC1pFi/NgzE u9IFxxoGj9oBBwwAijUQMXcUkJgvtKouECQ4a4SZH9twcxeo1Rbw/MgtyfrIB6b3kkDp4hQQnr/y w3rHRkGQw6sBbdodKxVkiMjeVTum3xE8SL2mwOA0R+Wu0pOqDs2JtY+Hd5fhgDtz++Soc7Aoo0O9 Z27nAnYDsmNiAXYr1LZ+aQHxxZiG5jNReTtcA6o7oMlnuap3A49J5CH2uktXWI9rwD3sHjy1Gs5c YOajnttkh8rXKDmsVdmlPHi9/4jPe+m3W7yjadRJWndv7Vb5QdEoxA+qs9UBve9D2kfevQoKtXgz qFyPVQzRXllQ/bulfkwPoXpmwUq80KbOT2oy4+57ZRdqw5YjX1jhSS1KB7dovY2Gs/+geCQ7L9Qe tbVSefGs9o1aB4tFjCmcEedYp1TvfZXe5e1XtW7SB/XAVgSHMUKk6spT0XKv4Ce20Eu3YaGWPrtK Ri96OKmoe1LtCeN8XvhLtse4e711VptGuYjKRP4DhWQtPe8Vl8wOg4/0L8ldq9rdVmEtPrOVP3f0 uyJj+QV20KFSB8lZ9C3HSjYjXMNwVM02/YZ1nX45aZUiF9Y5U/s3Ci9ulHzp1TbOvoxx0Pvy2Kk9 WyP81Lhz9H2b3BHzOMfqfFAZg1rhhoHDSh3C/n7pYyDztbo7ZeyscVhccPCgnCdd1Vu1PqtF5/z7 moeVcR3KNldrp3SAI7K5xx6+f+ACCw9PBshAc1BBSLl7alt1f67YFvPZJzUtCj24d8q+H2zVfxXa xzlWcSbGWK8Oql5+76Ovfv6NjQXnWI89WEzkLiNVl8/I70JDMqMPat4t2iDbSi0kQS5/wz2bHSXG or/e8+I5v6+Ro28Refmj3jbq+U31jPlo4EssLRVRuhk4raQv1RPT1bC94/+Zq3vszzXWAfJsxS/V lq0I7giAHYIcXup0jtcKG936N47787ZP05BVWIRfPC941OVjcz/o7d/4Uc051j5S62EXLWs1fEF2 Hftfx0RPF+SybnaFqhZpWRGfOteqv//KDgrkTZyRhfY9JlXwxd8Xatmozb/y05JzrNVOFYsmXiAV o+r2avF8/s4ayEZdf8vVQ+pFLxFcSJeYquQLG4uPRelE4414NaiTdDV+yxKGvSowHmN+rMVKbXD4 9vtm+fx/vFWo9m+WJZ8D4lh4fQ/kRIq/jwaO2MH3zkvvv2CLlViyZxRuAw6KwzkWRhPHmcoPzlr1 22iff2GCBbcmlEdVn7L9+m+W0t6TOlXpV3bUCBzLVcfgbP/rBrnmnrJkof5gW9Nlmndro+zzav3t z161QEg55QuGvdFm88r7BxU8D+f1v6QHW60A+Fr+yXgP51ghhIficPz6BzhgjrraF46cwbWHL7Fe NMv1v2TNfkvjUd2xofgQxwr2TZgPcb3rD5JK46080q5yOCoP0TpfDele7dM+HwbV9veRW+jFm43H L3hZ2G9UGVm1tlOvVu2ZK5f5aV9VgPC0ehdci5Dh/IxvUy4u1Yd807p9kELUChvnQR3YHbDnEBn7 ssD6g/yjHKzhfeFyJBi+sIYspZnaOv4yOiTp2t+yXvHZbg/5oVZ6B0ZaZUof3YqxVEFBugsIDsS5 U+mh3eVZ56w/IGPlh56uEwV4pIUMVHoQYFL4qGdhXSi/py0dYxQisNU5zf2xRE1RurMz7YWqFm7G eOGFB2mPNQG2FdMMD16qmg2NpA4haF1oAjkoiG4wL+eux2n/jEUiXHwlzXEKtI2so73ZQOaRUC8E 54u6K1XVYTSiCsUTjyN2TJz8gtqGWIsGFxmP8UpAfBLUDZNoDn8Vh7qfClBqAgSMM3o80IobMOu4 ILMlwo9CLArSbWmMQk/zFAgeUALwmjPeZAFDMNhgWr2kHhPWxNBgCDTxebpFSN7Aswyr7/loXtXJ M3mES5bjDF2MjpGC1EhzbORsGV/HUmIr7tcHRrZCLmO9U8OPXxkl71ZGQddmfrtzRD8TaxzXvH/A BmCi4jfTHJu5i10HQn1n2j0TbASzhWUSyznywM+TyZpgaDMmPMHIpHMdH+udnpu0Thl5Gfe/kWOZ zHZr4mvzWznWPyISWtDH3+RZVwGG39tR0t65WZMURHSz0Pub5ZoLiACs6pMEMRqOXo1crGqJjdxs n8SGR3MR/Z0ED0F0EaoarUdIuzLZgUSS5O5fz1L+AqHYHHhN5Am5DZMJKJBdRYVJcCHCIwE3SXde q8qK6xIFn7NhBGMLkf32hKVqCdCFvHV+Mq7QLtLNYQej05pbJASTThpSf7Je+ZTP2dvz+6fAEeKQ jFX1CjeRjnQGG67T4zJW1MBOFWxxqxtC0hAkHIlJEHzKylW+vc+hc7FcFR4WjH8KnaqzDCGzj42q 14dtkHvjXeOShKpSQPH3h4dSFV8fH/xoLfh5CaM+IP9DuqCxDiydn9cc0G2emUKM0kl7647WdEpq NE6cJcRbvcLd9R4arf6L42/yBdN/cUS/JCNtVPmvQRtUAG0fBFxXvne6pITKsbzPnTp6qBCRLugS mTiSrjXu2PE3T+m7DPcaASN+UsO8Jf2cA+dab5akFQcMaXnPDWQZk7EOQ77Vudrn6bPadOosKJg5 G4n2GqaquICBwO7Xeuir9bw1nGPptd8UKi+3wO3zV/2hbEkbcEm8qmCjnlNHdxsV5DU0KUcB25Ov CUAdnCGwHVvVgddELakuZzTLYn8NjlsXxO5IhyMQ3z3Q4a4WyjqdobE85NAgQyU5I76wjiXUPVF6 hz1DSzXnOmrhfvLg6GWUx7ATQhlDs/bMjil+K9ycSUGarqEu3lOUUsvZHNe8B1soU7FB12prq4Xn D2e+sBjH0i+5guXODxSQVZOX9HE0YdxiI95B7bDHkNB885LSLSJkwgY/JeoXVUK3P64d56wwmkdW F+dYRTei2nq08WELvrC6/Wgm01voR0fvYSesVH0/OlbX/ESapzy5IvqU49BjYCUSVNsAeN/35Qp4 0urshHvFsduZ7kN/d9TRSiMy5JxRkbSwmIzlg0G9IDX8Aj3ToT/q7W9vbhimDqt4tJGP+RjOJ77h 2FRiezj3ZQAN+gssQrukFXIjMBlLP0dq26vhexkty81+s27vGf/kbATjVqyVj1NN//EFRgh9YLyH j3lItkysDFLSN5laHcrv7IASbIWhAmPsv9JZe8IgvjWO/BgUdnq395GCL8luqQ7HFoygfeJiy7Qz f/m8y3GFfjDKZ1cWFmcJ2G/FetU93Q/H7N7OYFNlu5vJWBo2v+VunRGKevTkwuDCFzG3WsEI/Zis V19RiFDFtCAjcoYKe/7+vLa/PutpYbXf2BRwBSnOsn59Xj//LUDxdfaw+fLIGgj5cEbI1gM7tAJj yN2HAMyBJ3ThbCRbqQ69T++gYj5ij6UcEZp3KnhRKTiWgmVMrXKl64oLLryqXTcmD3Ehe/RUy4Ez b5KSL0k/5foZzlvHEla7A45BGOjnNLHUN6jJUuSZHvI+wrx9mGNBPlpVbrrdRmn60NQLdWJiP2eN 8MXYO+nwlaa66GWOxVq3svq9dnpsm7oGJErVT451b4lv7gYNivN4iVNmyiDDhU++sPytDnfKweQl BzAi7R+4RoLfCrsqRvs0CdLg2jDNnBkr5GzEXZMniWoLtbVaWEw7LoYLusN9u8tU69utwoATm+On rlDVRq3d1nfBclY0RyfBJbtiQ7qvHZKqut569ZLiQzHPYi/qLb3ladsif4nLrU80LcKtMGyIOYak y+gcBSipD9hrIRvTlWQdt1kCppxiT8yJ86O8SUbxKsqPp21av5xw8MyIM1RtNySO2bDHLbFWbAGs UbAVJqPlKILxruuooUKgKRzs5qs6GSDbJpjjnOY58zhHEK5qAN5SiZ06Ku083DDojL+5W1QJGSk9 03BQf/Qg+AsIVSVwxuzOFWoAm4MrinAXZxwLlrAmbjsKiMyqRiFhKZ+qfJ5hVVLRjEkUczRU1nQI GshXF+HX53952v4aHmEFjyof2mvIgzkllpyToMf6+RQaKRcSVD6/dDxUk5SYS1KQ/nJ7vqbxuZ4g 6EdPPqZcIpfuCYX+WkZASet7U/klAkiP/tY/B1pKkChkJKABnBymaVAkNP+PZ7G/aipURlE6v1Hz Lqhm2JJlbM4kCNcsEtrIgMdvrTe7hAeMcH7Nwr8+xLFutNkIH+t6Zop3ajOK0jGyFf7GKB0jA56R GU29k2H1nVE3AYpRU+6gvy8S2sgYxy9QH9hyRrZCI+8Goz79To71LgTAtUPRKChcX8+y886UlR+5 FapwQ6KXbnDjEEhgy8goCncdkpBduEnhJ1ZQkLF6REa2oyyuUxUh3Ty7jQgyVorgJId8vsoDhMAy 5A5FAsfq4YaAKwLEK5ucpHZcsBSOd5+E1QFOru2G3MkH6EnnxGUs7QVwDN9SpA5E//Zw2rMbnsCx ImSP0hDgKdIMJRt+vxM6lUONqjuKQLFCulQjOGJOPTe9DGEMH19Yj+AaCEX685pd8PQYdnVJ5AVH Tm2qzjDggcAl5gpSkSdYSUEakqE6iRpSzpbbhXtGInhcudoVDHHp6cwWFvfHSrM0xCTfo7lQ9g2L 4o7pc3nrBs9CoeQxV0O2RCRQzjUHXOVTbuAKWzfQUQz2Xet2qye2hAUEnXO5SvMmO6phKL5gnWR8 urmtMKvcA8KO0D7nj1wB0veFsRouY0WbfJPnDZlXaJ47l/bAJfFOwUpVVFFqQx2yaRd+XQsWUM6x +lW7jytr8QCv82TfrrINs66M/nyXlFVWk9v2fW7tonWUdjXXOc4Xluh7gwhB0vKBn2x9iWMxA1iD mCCMSJohaAYlRmvljLgeC4ZuqgVGxhyxGFr5Z1YZl7Gee5+i20aJrVKrQiEQYUZ8cyOYh5oESy9m jQI7l2y2ua0QPrikH4pw/cetXHvfBLOfzWyFzzlMTmNyBx+WBdznYQqZEedYw4E0qspFG8n8d1Iw 18yI++TX2IxYFGC1iIA7QB0VcOcwl3EsBOktsH7zh/6b9r9jFEPWLc0DVh+c9oSr4MGCxrcIF+no Fn5J8cdkrNdxLgUtB8aaWSngQo21Ea1dVe6h1a7umBFV8Vvhfa6O4G6YvCqmHTBwrRs7P2ks7nqV UN52+6A6RJkhIuCSuIxFgYErFcCOB88GPCyYTLhPeXVSDnTtY15EcnEYnritEDq7S2ofW1KFV9By UhQS9hrvFOdYsGXCytQitIf2CcJveLAfz1+UIZjiHrbSDdmQsMPcO67IKtmZj6C8HfqBZJxfkvzf Ib/QNr0kn7EF9IpsVWrnw/K0OcO6w6O3pry2NzTvkHnGs2KMnuHEj0K01T4pvbgjlkCL6oGHEDA7 AUw6L6nK75vh7H3DmGIjzInxUwpEwjGjX7DrIhxtWXrPh4Gte/gY4Ijxl1jDznfs0JRrtrmMBQ+D noy8WP9+RuNQcjsGHHEuCRGxIxsmveOY+1iIEOEcCwurwNYqYPpD5nXo+sunuZjDF34Dkw6MOCXC v2KKdx1fMSMufyB2Cu5GEQKv6wyOGyrg1iOOj9U++nROIOewDtP7AALamnuQjJzv1q2wx9zhsVjS noKPshVQPSMqAr8gduBSU3kGXx7Qsg70EqvNy9zd+YsLQZfLjEJMrpuTUAD9L5YwViO295y4OILw lwWedYl7FI3KuW3+Nd3e21ehnoY8DVaRTnLS5Y4duyQuxG5qhJjhRMMc3GH0WsEAyjlWekBALXYK Hs5wFEKqY54efOHnSwoEx1DDMDDaqCZ42QvigBlegWMCHSKN9DOZ//lts+VeeC89egWNOTmYgWdZ mnvoMI4lrZ3m4bTON+FwXCBcnJPgG3SoVxoZNFK18zzdFxUXsriMFXRpo7zaRgvIAD1Bwl2SgN2A LB6wpSU63xEGQs8OI0wm2035GUbxrOocnZWdXy8XayaHCyiFRbPK6wLVbb4el3lxEuwYCMaeUZ81 rl8gWgnRpDiaLMHdSbgVrrxCVx4ZgsjEC1AGbqfiL6qKzK83FQLnCrtRmS20DzfUGWk7a9T5eNrr nJwffRKJ54/wGKG0ytL+abEeVJn5qizgqMam6iMcC5lEgDJh5a6MwyqpG7AE3IrMVjA0+dXkHHFB AqIf5f+0pghpshMIa1jQUThYhzWiq3RNiDNSPiFBjxVBsRFQTQOyLiDwUbBB8p2r4emT09JukewH 2CyCsogL76NNph13K7n+Su6/gua9BWvpx4TLMQlKPdfySLivsAH546PwLFS5NBSSSQzMijKaTMYj yZ/ZF+zSuaMiZBdCqhnqGVn72MKau82IUtQ411dNUUZaYKPwr9+neTdTkCIo8vNklgH2ahb39xpg NH6+CXaxSj/CsW4MllGGVZNMBWYRbkZwokZ9gh/J59eVWeiMEaCwskzC01qzNTy/Fcry+bvjZWSM M4rtNIpwM2qema1QkPBurzQjW6EQqX27JjFk+WYx38ik8zGOhSOVyJEX/GTIvqDRUWb0uaOj+4c/ zNtHBHFpBPIb7ycRvjvCHVSwC9C7W/JzjmLIF5KDjiBjEQSdniQXyeWDmiHodMmPxaHA+hyXPJHR CDIWhaP2CQZOx2QGEdKHBFyD7xM4H0mPk0cLUtLNB1hY+Jo0om5CgzgC9AlCjQCun0PK9BEKBOCA Kdaeyl+QcCucZpWmajQS5VJVo6rghh4rXb2Q4qAv7kTIV0HGamDosvYIgUmyXaKyO37z5Udh7gHy L1s8xXr78rQL7o5fmd2PY0fEsC5Avf/oqu0WKFn2wBH9OMdqCwBIZXvyrm/Iiy3gcRtc864AreKU 5zWU4M2+U92uIT3HJRXcCOWlYVtkT4Gqz2dtFUdeiLsc6G4o9LDB8CFsJlUASWGzLbRvZxV9XaxJ u7aGzhPqKUYCNt8OYC1hAaf1ZHUPC+OZMHtmC4tPXp00ZVQ8b+FYiJUxeNzzHHe9y4Ul2gp77S9J CSOqACQPUuCunRtHl3fqOHhb3FW4yodzrHOFCCuApxWqV4WF7cBDCHjrTiWAbSJyEW+xSIBGsuAB LUzN1i3UHmZeqDxtGv224YYBhwM+bVW1A0znMY8fcTHfngVHb+5Buu3bI9gjqZZwJYc6kLRZlyTo sTYwy+Qqhlq0XqZqJSheJjCXtwSgqgaqP/3gwPSEJdnw9SDIqHamthT5uQVrPLtqwfclQALZAn1x 4j2Y6hY3sPYhhxIYwHIzgvb0kmPJMlZLqkHo8EXhlLMEhKntMFlQkIZ/EBpdwg9Lrm4AshVGcdR1 +ifwkfoDq1F/cRQ2mmpoORUaloxRiXlBvHn7TJ2gS6wz9aVCl5KSqy05BilMOqR5bwvdFt8LVf7t kR8AITPpPMGkgw/DWlkPZMHPWfMEt07SvMMylRcqjg+W/1TtuZ6NLfzsZdQOA1Arrj2shdE5fEZc j4XgCYqAAxYUjGnAib3jSFcte1H7olsEoqgCPYs27RPi9tgEj8HKNzXvKh17prdcr42P+dWcjMEn KNERa3MPo74+fGdCAvPQ19+wsCzlk2P5aJPccFUSczkDop+GuTCiuy3CXVGvzUELGceCZQvggjrT wVLtngHGRYavS+IyDKyKPUwmYxI4584vD3/wmUMMyGxRP0TqIVf92JUXDCLp9mbEE2GeYNpFN6pY F86zh+jdjGxjF8Q179l2jPFFaPcmXMNZIJQUzGwaMMgnGzybJMfvdPQC93FGETNvgmFEWFgjKm+K 4LZF8pW9OPmQP9aE6IftIAQ4SPGe6CFMhDScJwtoqzg42AbjSFb7gaIsR7VgQ01e86sClxHgG/Lc 6tFUgbADmJJw6Mwnl+0mLPozItEd5WxhKe+Ox39hN2p+nYfJBKHC0SRFnf2913+lWi+IAvYvaT/o Y+tPEPwFLKGCKjFg/gSIfUE34Irl79df77D6AX46n23Wqf4Fsp9yAjiaZc+IRkw4wwdiKGtxgVA2 Ncmuo4GcIxsIsRwvPTiWb6H/E6AWfInmNO2lG7bC8hB28eDlpSvqyrjw7q/LVRk/h01+ysoXXNq4 Kx3fp3WBuO1uNyCih0xd+A8jLmOVHdBfV2cK4iUBp4g5DizXY0X7/hx5B+TD3lc0mqPnzSUJt65z 0g35abMf3A6gveEecsmcRkiIC3K7Aa4Um13X2riAp8/2hj0SMHFJn8siRqA2qcVgnVkNMEXPSFAu ZcPOrR86MnMDaxIeH3z8uDjXFsGmDZ+7jVPVQNhAI7mWn0fpZI210wc7q+ttt4tVzl0yVTxTkIq6 2TyBx2BaOJ2crkeIUEdIFTwMOxuRflnbLgQPw5hLKC50W5sDjvwRxFzc3LzXPWDeU8vCViQbRi5E cgt6LIKxqzrgDsC3FdtO1cyqIOC8K5gJ86HsdTvqGXshB/cYqX5JDky1dVy22oINqE8G7kDec0Mb 4iPBP2xy2MV9XgsxEBLwGjAQo74fTTlkEhNsOpKzKgRwdxhSPcI1ptLljWNKA5lQ553dxeiQpacD Y0blfGHxqeOFZp8YmXS4z9nNerATDdS3gvPFB2oyU5ASWuWnySivudGYmyn5dSesm5u9nCAy3+ix DKauNUloNF0HPkm/UfNuZCATRPPbPYxNqjIyJ4hxhTcbqEeE18/Sh2SsGy+VVLM320GH16fJKErH zFZoslnoSvZ5kgXXG+8x6pRZXKGGZ8znqZ/rsUTvBsmb4lddgow1Zmd6l1IeTnMZaO0LvFMwSYx2 oJ92GSmNlLS56d0TjN1YnI+cJGPRY5q8ZTTZPV4TV110EuqqOY2WFfIMQXw3qhMEn0Aw8v5MsDRF QnPPEqlTPw0/Y9IkX5hJCdFvBBqkvxPqheDDIpihfgZok4cOTE58qidY5xu3wnyFBCREpEcT3sHV nwEE43yzTVR9QPoda80DDwQZK2kAfncAPksLraVuuOJAALf1yR0u3UDz6xMIRrbk2hvBVlgBks/d Q6/Uh8BKS7rzB/RYCLHZ5e0K7vt+l3XAsSD36RmhAzNyugx932LtAHQn9w8ZNyfUXHivOhh+E9xX +3CHwfWXTPMidCq1uxwQWS1gY6BqcDMB8l7wwc7ISQ9IRqraUBKkFo7eM/J5MEVuwwnbWUDvbkNd 1toEMD+jD3mQ1n37hZi83osKUs6x8qVeDW5vfcuraAGXbZdH93CsLm+n187QbvbKh/d6eEaukHlr YYeZT2WjF+C60A5SriBkKiCN8CXxzQ3f8E3qaiQx2Zf1Rt/pt7lYpsICx1rnQ+GWahkg7dceh3LI legVWwCrQcOKAGAaWJvswl2qB7YLYQCYEfL7ACoJqTCg2GuRCSmlrC63OgU9G1B0IkBXYTCO0XOv oZmd0ajdvSDkPgL+nAdj6YuHNEGqQQ6ZGQlROvuUjBUI2qi2ahllDbn231hY16SYEesxECCX8HHE pE/Uh/RrgPGiGyxsOwKiZ83WCNga8u2MruSwECDR2YZZWvitELr6JTRDSJSgdrQOp8juCxJ83jeU zkk5h+jFb5ft46ZgshG/FTr3yMflwyDgIOYJ0Du+4HzFb4XgNUvENuxUuMVK0d/IYjgjfhQi0VRz VkAK0sBOewx6l5vieKfSR8oSQWFBzhfAoyJ26RtbRtyRosuIXZXQe3VfigDqhke2hn3mmuw/RD44 4wJG62/nkMKQOHRp+SEZa1J3uXXNNaz4nOtUkACM7FbQXU7ReyueFodzLOxlQqvKyMI7qGBZIt51 vg3YdoKHwhJt87BMR358vsfcX5IIOHiAl0FTY5cDujOVkjQx4R2GQpq1OKNYJ1jKnfsTWyNMeCdb 5gsSMBYIVRgO8L74/7jad0py+5Yw1cAPRDyhOpz672nSvnCXA26cQ5QY7P134B3F3xDQeQq+MuUH 10pjXaC2ANssevoaRVl7zwpxjtU++MSjyMO/+LdGwabGgQAne8KtKB1/TO9hrx/+EERuwVYIjwbv iAWHSZ4UZY9MyBq9fy7oOSHLzwinf8SwOTVh010SV9+CtyHoffQKGjmWeubMh21cDCX5UCB55ouC 88Ha/ZPNLfcpR8odxMto+DshKx1lGyvhQDMjhLbP6OQSKirBlWqkAEtP+k/ORljlDSAQkRqRGHbp vaTL07/wKB32GgpYnThWeHb+jDD63GeDQAIuKYP1YadgQ1Jbd7Mc9qf/x44JgWMtW5/QEHuEZfZ/ xOCniCCd0Yf0WHnmlnkZo618LPE+zrFa2AqrNuz7tswiB3fKDauYH/dVB/zB0suhBkcCO7AuLofz TDRJ1p+QNqaHTQDRgnCQs9lpzzmWC1Ti3rWxsrZ1em4f6WSbkSRjuVkIT6kmrRfRARCHKW8fPwqr LsaiOBOfgosaIsQ5Xjg36UR7/wCQbIrC1YhT0/qBsRHhVniI7Uq1EMdgpoVNrD1wba3FliNsWwAG RgZNhH5CqNMtD3MVsBsOFoXO4Yy3t9jXVRhzRL4pb+wNjhUszueIjJoOv92hNJexVA0zcrM87J3z elE4OwFdji8sXSF0CQCwHS4JgLeQYgwEg02Kz4oDpe/qEtVnnBEinIRxlho1NQfUlJOjXzImyr0k QfOeA+TE3Xcd0iLCqmbhFZxjcT1WSeYikm1GrmoJKesR9Ma2O+U8jpF8VE+iKHf0EzrVUrhYRN7R FsZbl4IOIGAcCycKaghwCe0rYLdj+bPLD+dYQLWGZSonZ54B8+hXgmL4Y5HQ1LlRYyHSzdQPUoCP hAF20ScpKMgS/cGutev18/eV1D+0OPOFZQa8ZmJOqMXd+nd16lphQd1wox6aeL7WXgtdjduivfAR jjW+5/pbjOxW/z1thSYLnyfCvD3ZZgZQRSnCP00cu+Ejr0j/EbZCriC9XTWXI2+XMTNCG5nVJM37 7QYKUbi3C5Ums23Uqdes7LebdPHEdY713os+fhRef4tRJ7kc+YH+GgVcGpnVDL0buG/i7V7VJgvL qFNwwr7dHPaEgI/1gbdM4tzf6d1gIiRw4f0DrTVaWEbr3oxjZSYT55owfKNOTX7VnyVB8/6BV0wy 9JtbocGeGz3OP0tmR+FN27bQDCMM0t/IscxQk02WiJKw329OnJmMhYTb/xyOxZXAN3uIe7SJcGy0 uc04lpGjn2CFuj0URp0CBsrtN/Oj8Oqt8L2XTdqiW5r395tjdCs0W1gGboiSHuv28BpyLJOFb5S6 10zGotTlnyZDGWt2FJpIMUa7x+i4F3LA3x4no+aZcSyjW6HRwjLqlFlO7X+QjGXAE4w41pjn7rPE 3WY+8IbfKWMZjJ6arGqfJKNO/U4Za4o0e3MUGgyN5EF6c5yM1A1GoFpGm9vsKDTiWEbpIow6ZaYH NNNj1aM490bdYHDvMuJYRtYFoygdIww1s6PQCJvJ6FZo1CllxPF9oOR8nhjHqtuobSMf6IHAD9R+ 6/s6iqI8x7c50ZM+knQB8gfWwBa/pk9AEQohYZhP/8zIn16SkxkTj09FxlJU11iISkROlDuok54Y qx4fbasY/46PR1TD6+/GZ1qphVRR1FeRkzv4om85/pkext+xj/iieult7fgZvagtbX/2ShSlesZq 8LNUne4weheE6lt0ZSxGL8YPYzvGlrx+nGIkpkEZ3zs2lRr5i9rXQtOv6bdR2bT4YSpzWaX4v7FT Tu65U7VjZWM/pvbk/dimcZDm5ds+pHrGiqZf/pwwPQ6mQMDOJ2Ski6MwrKqmQTAnUejZSDWYWKk1 pFY6+xqGqumStEm87LkakmRI06GpvIwKNl7ohZXdhF6VXNKPFwW7LsBb8WZ8Ug9V2Hn4SkPPyxq8 C+CpSVMBHBSVWvSd3m6lRYgSdW1V+H1qwYEFtb42jLXv9RdJ1R08OHZnjUff4MmQJBa9LsELMsAt ZehmMyRVktYuIl/duqJXeftg1l+EZqIQvqHFeDpJ5wOClu3Di0J4HRrbpNWAblJxdKWpmrBpMjSn wssqvGW3+llVgoEcfx+OFYx9qtDFAc1GY/FLCz/RCNkHGmwawITeca33Pz4PMHpD0yyK0Esa9Jya QvNl0TAjO2LYhBgcfDVj7y++kgPaXlWph/mg6UipbVVnJ16Tob2sdmqv12xmMhYwHkYCHg5lDBy/ XeeD5DAEjlUpSmj4Sj9KTqxqZF1vv3485s5UKmM9r+xNgoAdy709Ct9r10WL3zk1qMoflV520+wo /M8uYxnFZV65FdLAvXNCzmUsE/HYSMYqTVQqgrfV7dPf6AJlJrwbpTQzSiJopscyiss01LzPOJbJ wjK6FRoN5w9+ens1vXnC6AJllNxT3c6wKrTcSHg36tRv1WPNFpYrBqy+P5FGiTA5os4HVovRrcZo c5txLI7o94FOGS0sIzZshjptpiCdEo39UjcYcSyTcHS40H+ezOCkTbwHzDiWbWLSMcJ5N+RYBlpK xI98fqIQoTXnWCZ6LBPvBgEr+Hb7jfRYRptb9u6/1UIjOG4jeBQzPZaZjGXkSDHnWEa2QjHw/sYk GC0sI+HdaHOb3QoRr/95MtO8m9iBDGUsE47PONaI1PhJMkKbMfPHMmjdb/VuMGnff3aOZeRup+Yc y0SSlNDlbq5No1vhb5SxTORGZaZuMDHHG6l4lJEey4hvqGCmeTe5rBl1MjY5NX6fjGWWS8foKDTa YkZXXbNboVlVTHg3uNcYCTFGGWRSE59yo+aZJUEyQvT7nf5YJrtZmwRLqml+f6kbeoOp0yNA7CfJ MZE+SxPXWqMd55vcdF8Fi0+OhICPdfsNZsolo92spMyMN1vozHzeJ9zuTxLBz7+lj7hZGAEkxsLm eVOZXK/EsW62UHJCurSNSZHhghz+PhgijVopYJDeNoSOyZgu6aqJ9edjkgR9W78kIPrNahaGc2Ic vziWePf1m8WIKBSdz2IzLheWtibQFUIQUMjJqsMdoPNjwot7QwJWcF2hADkAJpv9GYCAvC6hdZaH xdbQu/MkVrvDgsXGC3osNyQwdCoUpTFyfXD2JHCsqIFs7myh2HX3mzYqkIZmTpOvyMUeCwHLpAuM cntaYlhKBs2kpJGg9GIjIFuyBmY4FZ8vIh7hEIdAYCiRt+Q1RfmRcq1ckqDjSUO8nFKkAK4nBpAa b5/PQdj9FKCdlKG8LYDuk1c0BzOaY5BOYLfz9qTtI30+BCNgJSPCI/9F1Son8JHhEAGX/7RD5Sly eAyz0KOeA1AdopOjzsgz1q2KZ2B6cYGABw3Xnd63Y36VHJiUeZMjAdOMOMfKtz5AxpD2HfAjLmDi 6yeONsbZyL4GLkp+jym3AWx+flbfmPlrMum/pdAmRD8Ar6nKImTQ7oGNHkdNbrc+kn5TApM2xG5R ewaGg0bPZ0JvW2+l2iUa5R+B8hb3lJDokvjGrA/qlI6AiCr9V6Qo6/lQaO7ot7ICwEB9QS6XPlur w+DwZOPuDLshvqK/L0hLdqZEbJz0JVjLGiB7GGDkYQew0JSD6pz3TzNgRX7tKgCU141QTRMLAhLh nLh7OPJc7UMsYoz+btxZBds8XMZCahD7QDBlgLpCOmkkLOD4kmyDAbPRf/Epj1T78L1S9b+fOcci vJdL2qYKQEQ2OEL3Bby0AkrlnFLGY5G0vtqoHFuk+rJB04DbxnYL01GUD4CURLqjCIuONhpQSFkp LmN1yOvRqQpV9QllWmo5J+RruF36lKRpQVo73GlfYlqc8zU8OwqBGSVRa49DX2GRCnSZJgMc/xnr AuNJybiIyeZAIiy31NlfxK28SBY0QdmBwLqkhcWDhh+wsFZIE6Tar3UHFhTRRFwS51jgNhnw7w5K 31s2kAcb4HzOiPuKIO+OBvgUsCmxub866vl/8z3YsIWFwcBBW9DK6O/r2HVQ3Yw4Bmm1GxH9MNs6 B2TmVHzWKVY5IBTd+xGdM+0z4BWqTsAsYh8VI1QkMpuphMCjVPj1A+C2SNKkkddqT3x+eVD7RXvP WHU5X1gyT/qhWVtJv55xrGegN2KAF6kCatXIsQAsBf68vZi9kh2Fh4xAYGnzKIeWo8Cx+I4DuCQm Dhwr/1P7WPZCMjUuYwHJMluoHimXgHlIe4WwTy/JZxwretTR3cixQOfaK4a/seXIZSwMxhqi3yjD eMPh5fH/saoCDuG6URV6NPJuIJGOJ+l8YbFC9R0y12FhReq0vv/XWvlnLrZwlRk4FiBVk4OK79b/ 8ogSzzyzDzt1wa5aoMKNHMt5bP0h/MbqmiP6cXg5FNZJnfdtDDjv+f1v6u5lFp/OBvIpHj2rraMy GhOgoMLPtLuonEsWA3CSAa9KCwtg3sCLFI5Ctk+RYwmo0MTmtnWEzhIu5nwOmK0L6eFwSseAUlwG +gihBJl/ZiRc548lHdMvCbL8ICNzcVCcfXuMI3hFvkcezJ3SQGl2dJ5y5siH3AFqcjVyrFZTph1C mpy3j6uF1jlOXILT1hoiqhpmsge9gIdGAUp4WyuPkks6jw3g+UeZ54KEoTiVLgkfuUJARIFp5RCk QFmkl/y6FeaSNqzcHk51sI7PHG56bMKljAXY71otPYwmlsEGo+OAk3v7WUpV4S6UhVhPNuFpA70Q YqgADs8ZZjPeCtHN3kaKJJ60kS5+bFpSG91uAFftrrJAFzxpF9DGWKGyswFBj+Ra7hlYulGHnMFz 4ih/ukrQlzADcuN4V845vqSgxxoyjISFvHrdCTpCDUY+J5+fc3ED+ahdjYIPuicpawV1Q0Jgwg0u QNjOsY+gAr6G+ZFfdoCMjh5SZJKCMUTj6s9oqurNwrpuuELSvSvqnxkfI9UNFK1T0gJqMcnHjn9Z t5BBZkxwoCnLxPiskGVCgpIa20TfpKwU9DsxiQMKICjoNS23IDj6t5VLwmBII3xTZSZlphhHjUbi Si50ZeS1KyZpumifNIaSLpYyU2jK1DHqzqQuBrNbYXnVq+u6+k1AP5WSYFwuLEktyNf97JPaxDRs 5I9llHhqhBL/NPFb4QdeYbawBAzS23WZ+bzPEf2m/IWfpMzAn9komdqE7f1JMrIVtmYYpCYLi98K P9BBI4+S34noN4cxmm6JnySTvGM8TfwHKuUXqA8UMrIVjrk4P01GiHnifelW1WYcywiJxcxtZh7+ 1Ys8IUXqZaJIdOEUDmFN96OWcpBW4+nF77klZwkRoW1TUq22QWlrw+XICTz8gsoQ7JLUEM6GFILN 6iOQ6FEIvQup7CKS4pUO2AU0Ei5iHoRjH5nb9eoBd7a9oA6hds8opQsPyV6aJNE0450SFla0w6Uv p5eNTgE+B0wT2HDekYKTLlIkv0Znfk1QqTCkNgZsZC/kOqIr3gPJbEogVJp0yyXiR+JiNak539J0 Af0lvEcSM4+95DsJ+eWG3sXJQ2cuqUg7XBn+bFVg3zXK33DVNpexosJFaqw9rpFJ8aXsuw7pQmbE kav7Asnr1WGPFNvJXaHiDhM/Iy5j+ZvyDOPRAxLZN082FgtP3SvIWOekyVT/NYBaLvvueOkG6sgZ cQWpt4txY91iF5GJCtkKntkA8075Bxe5ixqy/uyhCHAO3L+A+7zrU48EAvV3LN/sC5bJ8MIFUg6Y gSmF5WcNdY1+RCM3LmxJM/L5e2wvQw6RJ0zvot/o7Ly5Zyq9yUP4jduMdATA1l7QLWnUOgvEkgY7 Typ9URp2K2RHG9RByBvOF1a2Uvtm1GNB8RPjrrBgbeHCO9gUHoPmHSqYAeofnrVNuBUOR9WdFVJG 4M5arynnByO+sGDSyTHVGAMMBxRuqoWBZ0Y8XyGyFyFLxKjhfO7VaaNWo2XhLfGFlSJJE5L1kAEP qktoMPl25iF38QvlL2ofwMDdeyog4EJytDvk7ttnk1YaCuoSmdqo1gviBi+9bJGgjBSkyBxD+nra PDOaHD1+LaxrwjupR4b7GnlrBGJJzNOlcu6Uj7wuKtrG/h/Dia8RdhRCib6DdYbaaJFRU6/YNuBz AJPO+jwVUtWg6j3fO1zG2qzJpBOPUzwM0Zdhz3YMFyziB+XD7ExGhUkbFQgpT0STTq1gOBktCcWD WrAMN9wAaheU6I107qSBb7+na6bI4p3yXlT6TfkPdOASLy0fuQcUDzSYkjShFqhhQ4X0O87X+Srm t0JYWUkZjYUFTrCixFpcRJl7kMay0DpCRtsndT5JC4txLJhaY3QOOS2VPh2je+Uxoz6XsWArRM4Z SkQFHwJscYs3hdsKt7Yi1wnacfmYsJFrqbk4UqwpCUxPU4wFNDyqhDWvZZFHyBTmQ20OqzIkOcgl bcjdeigJ2SUh3wzyNBX0NpLJsuGebSie/QvsCnZyYgoKDhXBo6qf5rPNO4WTM8VmfgHHCr5RIyhz 3ow42h1OIozYaKBdYWHBqeRpXohfQJ3jz4XlkbMBOXDMaS68y9jQpUuYHThqQt5YvJEtrPZBJUhx Ri4ccCLIHzV5ElwSvxXSUegpHAM0cxnSgHFvN86xMhyFSDKEQu3g0yHqseXIZSxrq+BK4aJNuvaJ /3PTMD9q9GPuYqphaIKFy4/8JueaPboTXBISWsJGCgeCV9tnQJmXLolfdeuFguvEOGZYWP0XjUU9 I94pPJNtpqMQZkNQyTkqtwx4BSWHpDxJlNMP6c08NsM8pMFftyWMRgdkMUIitPL1wLhs4eTo8eso FB078+NmEdQn3TVyRCZbWCrzOjiA3ZcKfmQ4CTzKXztbWEy13Z6Ds68o1yYgc9p8uxFkLPYavWrw IuxvvTis7Pwg3MuEC1TnQUNSIYnifg1PnaJpuJMMZ5cDmao0HO+qx8Oy3j2sn7GSL4mn7s0zuuIT x2q3kMtqIY5HuOp2VREhbybJ4ZhnQAyx25zQqcGDPjHGmKsEMkjlCfY3fhT6nUdHGXGsLVZX1xT8 gsyNEE2DG2j+5Kq8qPBbjAujyffvxsLSAN3SPpZPLjqQSvfRnoQkeLb1YwQsT6cqOeT6dOf0UbDG LWisk21urqOY7ECYYjyPBgqeiIIeS/coQGnAnT7G95jbdCSt6phhG1UBIg7ZkAGpxkZTgOMebVoj bxstSMKtWsAgpZF7tYbR4hVqkpRzU6HXkpHkkykoE3x6jsZPj92L2GZRU9rwS6IR812SdGj4eRkY h+fC+1XFoNC7H5UJ0gZvy+wTI593M13ilbvsu03kMtbNHuEBlmH1I4WMMlOYhdhLtsybTZQW1s1C ajo6fnEsoxxnsjPN+5UbmXS4nHu7h2aJsnLufvmBqowSCJihJhtZBiio4NMUGYGCTOLcr4XF/e8+ 0BCj8C/BfeBmVUZzYGQrFJJ73mydIccSZKzbVRl1SpED/afpH8SxxPmOk1GfXQ5ijLvg3aB6nL3j rc4fDdRctBA4lk8moLFQjuq0ICRMGawvKII3j3JQUpfYjr4gzUnJSEvIEznps8e8p8ph4pLEsVxM i7ZQS4kMqzrxeKcE1OSY/C8pOiayUNznzosSzntbY9TGnvX45gtRZY4gbVIFOZnF6jETrRDJJ9gy HcreSoYjPWWQ5BEsrWCMoekdpbOeujdKZzPKZhxLjJ7Mz/t7MuMdl18FHTpuBcy7IctWPbQvkKaL EEPQ0wXnkgR/rK6B9qrYQHMcIuApRnL0OfGg4facdKo+Vx2UdNAib6w1u6FIt8Jm5ec7JGn2GjIp ZPxaG/GjsArhXXlOV3G5cbZ92cGCNCeOQRp08HFtrMbTh/5Uq+o7X40CG+6Sc9uuoHNpCih4VvWo B7sgIVJ7V9tleyhXeti4L1o1Oz7d2BDz9+zQviCrkHO8gSJLpX+wuRQ4VpIVLiJEoM5eI6+8Wgpm ycl58s2tUDJC576icD1cOAQHfRTneizoHNdjKBJMofhuc4dczrGg/n0eVANd50NMiiXJNZnxUwT3 7WO41x/db370kiwRGcfGjt1qrKPaNXajHupj2z7qjq8QxMrNX+M/RP0WuqVscV6pA1opuFpwjgWT w7F/aftls1TNGl6XfLa5Iz90easQfsbb/rnIH/z7csf2s8NGAlE61QKu/JvEPkKPyMcBHeIKXPi8 L61nC0q6pxSqjaj7xhrIOb6/9t1zsFWbdHfUj77K2LqH0+xsYV27d51Hsc9fgG9yuowrxO/TB1Xe j+YFKKofAjeAi/+M+MKCUz807wPsyd/aFsYT2NbmxFu3xFbbwMf4Ifua62/ePSwZ80Ki5j3bHyy1 rp569a387sHneEYcu6d/gXUQlr5sC+v1HoEYnDeqhmveexjTHuGKnj1B/4V/hYXFjhoMQ7NAuvt9 GP/7KVbhv3D3dR7kVMGk8wjbXdapr4+lerFtbjzm7dsMMJU+5eq+9v7A5A4lKVgviY9f/aLy580G Cln9/Q6tFyJYXi/Ib26Fskz96lg6CHubfC3myw3WUNiryFb4UmLOw5hzH37mrhGhsFHxmWJnWpj8 BLcUziSWmTodYFl8GJpN+AXqywXjWHzHHWDSWSMH+3Nqn6rv1Z0+czbHrkLuUkXLA+J7XvQ+/IqT cs3sQGoKAX9LFAsHg1H71G6qB+JYfGdyR/T9hhaWpU6Idv0bfOyf/+BHGGuf/YAoHRjuVjt9+POg H6P+D7aI+VF9wMIqEBXyLShfvjrDIfnKLo58DSMaKN/CEtTt1eFvOAan4NFLmtbwG+8GcWEhxGQs tpKcavDieQ/yRwpFIo51gkmjWW7/D9tzXMYqdmoNeYmi/SLyIxA4Flc3QPpY1LDGISBIU8Bw9MKV 6EyP5T2rris8HIVQ2K+wYnpuMmHbvX30+5cAJXEsBbQ+cgr7uCQ+cSdE7/ZH30XIY/6EYA+JY7Gj GgE2qwx+G9t6OyRf8zu9QPFL4kd1/QCDm71Qh+RsR3864OI8qJnDLHWh2g5HVz/2D9F5a+2f/43x Dg5umCPQ+gThbxMWq/xPBGQJMtY0FG84luSSG61XRVDaqkUkk0CC5v0QdANG0VHDuYQ0DuPSvBy3 Ffan/DlXGUw6m8oDYsEd1/hyjhUVwVlVRQ2xv97hapjx9nOzWnuKN7nblTCXlIi+27seF475WJ2r osK5BmOLA7tHVXlc8cplrKAYbJieMRo+/qqeh+ULEQ7+qdzn9TlewX7Xn6I7F8fbjBCANqdVeu7b RXpW2Qm+L5ld8+OFozr3K4xC0lkQ6IIGMyUIgQKA9CFdNe06P/jZvsf2ogsX41gjk30jvEsLC4lv hig/tb5gE6Li/FLVEqpFnoEdWuM5yT3pBHVDQCmVmwN4D9nGcpuzR0FBWlJQIwzWCnGPP7QHl50U nS1Rk9VE8CJFobzhfogSBilZFNsAIWCAboBJil/Mlcc/64nZ1xjlnrZwLmC8CthCOR0kNYYV0WOw HgmwmoI6RBNYeY5OqZSOkFpIjCoAw/UUxj7gYG0z2iiaD7owFFFGm8TGckiJM1XCjW8aijcK0qvh ChJsz+sMMuFd4muzz4yU6EYmHSOfd0PNO9eQ3B4KE3ROJXCs2zUpIxx6M8j7iXn/WlhGMNSXAasf 6CAeMbIVGq1GIyW1GaKrWS6dK+fAu+NotvCNoCzNAKTnMpZRuB8/Cm8vLiPmYxSlYxRXaJZA4Pfl KxQ077fH/J/JsWTcQp88MshHguQlToKtkKJkfzmJCMGukhH6h8sHVUWBtuyqIASnTX4bk2/K6ADC CokeMPToT2OTcCWRLK+jfwd9Q94+Ks8HQuBYo0lrsnlgTEYzyIwk/Mbx/VP7IGhF3NtGOp+gx/5R iAxq9N8ZCRzLpyOLPIgwgOQRxDslcazxubFT1xAL5xxLPKHaYn2kAQmbsyRECOFfQdZB2wb3zvTl Zekgux0rJ5h0kOJQaQ+RLsXdl4f85d//YPpmHkyhKxTKbcDSFdtnuGKvge0yIwHU2QI2gp/hitB9 u3/wvQdBAcnVLmkHxBE7K3T6cniCwv+ZzwHnWH2H9qUhYqy0XbXRruEwS4KM5TUewsXoAuRCQj7c fWN1CRwV3nctDFu4LtYwuKjzIxeXuYzl75pE9RlFgVgVPEIfP6KLhc0Nh9QwSvCdC5w3QUc1l7HE IwCW2i30Ov09VHZ8NHErmG9DaLDCVbyETsUt+2f3qENySr8gfuaWeyD+2AWQl5C0ceHX/orpkvj5 icv82l8lwBsr2/pZJQJeJhfe4Yx8tmApfHDqvj7hvgalz4xy3tGHPD20MAbtwH/O9QgIOCdBAekB zmYZpXCGxoxDMb5m127Oseo9kMzCnTo6DhQwiC9s2HRzjtU/AC2pOal9Gh1xI7NWAkcN2a0VKqit cxqi5RgP1PYON75xjgUfd7sDWM++b59pH0thTnOOxW1Q0+B1tPy3Rx44Q79k/rZYgv29DQdq7LT4 0H5tI7gBX1LPVDP2GVE6iEXa4jfkL6vOTI9dMtXMAjBGZ8RYEawTLNGdYCXnajbY7arTjlS3uC9D A9by5cgjjaNH33+EyXWAQ3l7Atrn6Fh+SQA0nRHsPqfmyfe/9N+blQb2TgM93SU5TIkOjXazwEgc msN6BI2hi/0lcbceAl5bAqKtOGePYHjpHd8tr26db9+0atRiBUXxElr7AttLCFjmQ4EILGeLRu7O 4R1phjrmJw8NxkyPNUKecfLHKPr437kVg54lfdUFAVqufSgQ6IbnG3CGLvjiz4eTVTSGIR0z9Yxm HjCS7YHtuZ5p4vDwZv1cUwwYghEh/jxyVjNG77ylDAEty0My8l/AEinrKwuC4Ksxh2PCHSBEEWOl LDBg505wVGDvQQDiofvi62/hU7s/5ffhlsUVco6wWqvkuLfVrngMA4Tt6gM34LFzDgvLeYCdJVs8 dyNS6ogXeUk8xB61FGeYFpfFndvBzBpyk44wFF91+7Czgbd5XtUIZQaQHaN5lA5MdQLpMbS+fc7v xV/v5gsrf9D5E0L3EKdGfCdKuUDSswWQQWe8OmQafc2J9Vdcc8xblxUIaAGmH+J7AGBIpdihy0XA Coz/BH8ZrOLJmLBhRw3PpQbLp3+H2UO0qwIKtOpZnNSPXGpvB3DRqLW1jdoXWKCde92698yewE81 b6+8AlEeG/uxVzBAjNFtl8TPd4Tm1Fv4hpw3MF9vMHY5ePGMKlY5eYesAL32YC19im5TsNjOiA8F kA2jE0KCugXw4bClERfIF9Zoc3xjK5Q4lraH0sqt9kkXbL9Rca6Efq6Hlb/0MXkODUpESGqXJFig niEfWID1Ayo0jQncl+bUc1nj3B4i70A2I5hCtdvyCCfFINGBWll4ZaFhYISMpmDsYgZG4UJyqODO snXPgPQjVOiSwyMqjpo8LBC+iJzsZ73tE8y24GHCR6Jd60UCU8tzDukFjaR1PCPhqruICy/aRuce EVyHOO4nvJcL4hyrPPinvLEhMC2DfoEgDsBJs4XFWPM+HlYwGB5qLORDoDoWhIs9NjLvNwtL8l9o z5tDGm1bOIQJvoJYWFz2zRBgUVPQV4q/zsBNHYKnWgKxB8sDPSMnHZ3xo6bnDNNKAahdjZDywJbr BMRxwZRZhpBr6P6pyBe0ExajAAoFnHeEVzVkbSKpqMz8K9v04uMBfdcDTuPewzcpA4KgOQiolgrt a7uxkXwkBOVcXsEyVdNIpHA5HTiQMeLCuMEmJST+AY5afZPk2G/cV8lnooQqC3gR0tV6urp6AgbA PPvXO/p7GRCERpFfNiYlz4/xkPIsOML98qceS7R144VSITa7fJ/y1100T9JImaUU4Rzrdutg3uMP /WrflaEwMicoDhf+gfYJqJmTA/mkx7ryhjnHMtI4myicZWHuRj+NLGRGa8QXuMTtSTDJnaaMbHFG BlBllFPbaPxYvkIjG5mJiYyLS7fnDf4SH3iIywj8zLr5GikI92YhQca6XUbkWDeLmXEso7hCs4U1 BwXhl7WbfZRkrNuFrinM3i1p1DopiOhm+65m2H53kUoc69pZ8bMJRhxLMoBenu9SFwVko5sjocww SOcylqzHGo6jTB9D8SYRvxVqAvJrR8gBytYjAMcIkkUeQhFVksBWnzxV2twE2fMbdBlCWq2ppEXw Zu3AVEk+chfNKCcgvyBDoXQDWS/BzWZGIkohhPe8wdv6I4IwFndMGypxrIFAwkOU9NdIBCNlnhJG IqZY+JQcnS3A6bSEsz0jgWONtwNysEQpT0WZzWGMhESiA2wyKhltPfBsCzcdU9dKHAuIUTjCSdCn iDzNcbdYTmhh6jBbVQ/jGJQGPgIeBOIy1jnF5f/U455cwVkrHBDJNCPOfPx9vyidTb/3/cIu1X2/ Zwrdnr0mP7SbfNi0C7/NEBiSc70Gbi7M4vQcr9K4cNat30HT0NsFc/QWtummIl2IA2foBvF5fdxx YyHnWM25PakiSPeq9hDBF/wrU3UKMpZ/cA5BfEb7dAgr3ioGrtGMuIyl9/mu6bd6U8In/IQsQQD0 mhPPYu9u2n3b2OUJu/PPvN01BzboQiK0XYpIjUO/AbDe/VrpDc8Ppij+8kLdIGpAJ/1LAO2gYCAT boXtg5/fIRbLO8UPgP25z/MlM+kw5gMsv26H5CDraiD76f2Kbx4umGHIzzvAG+6H9BGr7sR0tdhP TI+FIKJqD9Xgskqpps0IpnZJXMZq76P2DoFj6WO7fSBny1rwcGVMgoIVkmXkP/jFC/h3KwRLco4F uKqmgxJ9naQPUPy+QBk7Hz7OseC6Xz/DLHbeKAvqxvMd3I3nxP1X4fN+6mAeeIgja4xeWXGOxfhl dKfLAzTRwIIKTghVA2Yho3lO6Gv3LsIvyu/dRjCQYdXN9Vjxk4ruyKSzPi+zF+fB91neMc6xyKSz 2QKhDzEqfxSq/n+cI8Rs5+LhA3k0rFeqfzwjU9MzV6KzkGWYdKz1BuFfmarvO7A0AIuyo5Adn1+1 /oY8UBYQ5ShZVSRYITjHQnjSofuOjD3Qxf6JQ/EP7h7Cvf+RWq/awOS0CdG+XX2v8j/8WXO4jDU8 44gGJuVh7eSwsegv/8p1jpxjARRrvXjJYSusfIpeEexoAqLfi4pOOLx2J/DtTn2xF2B4M5rgWN94 kMq2QnfcimX4KLjNC5r3/E7lX5BXazhB579FeBZY2KxiLszBOtNsYM/BGlE9wAOTr0zBwy3XK2zR FXSBKIdzEAu6ZJubR6cB/M46ITLiGTwOeWvActmC5YJFdK/9+zF4j/b1GBjBZo7rsfaBWnt3fkuB qlAotjy5lpAIc7eASefgKeTMg5YfgXTcLsk5FjHTNWJvz4vD5u5PJKdcsNAjIYs9YoFOBfLCLbPn 7g8cIimff8684UiRbxFUVWz39tOXEtPLGfEcbQaRIQLVaeuQM13Po23oaS5jbfP6GdV3Nnjzvjn2 MVvSXI9Vws4Fjy91AvuIG/1Nn5mlgEuA9UYtYpzTC6hv404/tiU/rBkrR8uKDAaWF+wqcE49JVu9 IEHGOrrlCWaqLtOOtnOtHW7T5xzL3ulnZNuEDBMpiEvtFy5jcZfHfo+UZjjktwBucBp9bLkBlMtY cCDpsgAbMmjzw1adhpzbnDjHGjqE2R2q9phbwz1GgQZ/PhQc7W7rAyx9jb1fp1uEXfejlfGSpkvU L44laop8+NCF/Ze2FaJQqDjXY6U2PB7geabzBaxxdcZD84WKiqbw/Q6eavZqQBqqkNzVLkko1CBn JqC4LaRlDcjMwIHUhVtN5XWoCTFm2aaK1MHmUTqCHivOgFxXYRG7R3Qu6QTEPM6xYG3ClcLz8nyd oTvxPRfnhFth49ka5qkBVnm0rw45AJlwK6yrEHCeYwo/jDkCtDj8EJexAEgOe242RkQB+rEVjDPC UCQhjG47D/F2CvF2w07QFsw5lqxeIgRSBTvhFZ2MoHkfXZPJk3l0xhXgSPipNiIAwssYkVyj9Wh8 xSVJoR60V8g/dkKnEQpJeqypJkJ/wQ+RI9h8BFCon+7Wk0FDGAxBj/Xz2SldleCkLYUZjJmqqFNj 04SqJD3W+NhP1jG6a8+Ic6zJl1mCi/lZ1OfG7DE/0zhdI02ezZcEEy7oF8e6jrJ1LbkWipto3o3M foLlmneJfSIkfL9ZylDdzFVHN2uC5Hr7GfaEmeb9Rz7TT1UoqBs+UH7KV/VGeDfBQ/tttkIjA6OR 5t1M3WxkKxS8/29PnJmtUOBYt6tqTcLT1BRu/EbG+l0Ly8jsZ2aENrEnm9kKJ+XNJ8koWNJsYQlx 2LcbKxyFtwsppLy5WFi95I916z0mcZBmtkJZGfJ++7iC9FZ/8PurtsJ3yxpxLNfkKBRCjz7QKzOO xS+KH6hqN1tYRoeNBGNwq27RdnSzkKgMuVFK47L0afqNMpZRpDFPcPCRLhrJWGaC7T+EYxnJWCas 0egoFIzQtyfBTMaaTPqfJCMZyyi8WxlxLDPmOBfejRiJ0a3Q5FQz8jBRlAvls2QmYwkotLcrNsuw agJer4xkLAnc9nav5sBrV8K/3n+RCccyYj7cVni7h8o3Owo/8Gb2yKS8+STJqAY3XmImvCeCwulm a418P9XkMPLmVmiCFm/EsUycQY3cTrUQ9XBzNM04lpHPuxHHMstMYSZjXUW2em8U5wvL6FZowrEE zfvN2TZDhTKTsVhA2O3WSXGFHyhlBPCTG7XP6Cg0kz8AQnDBsYw0uiYcy+iuYSQBGipIDa6SZj7v gQnvNponM+HdbGHB3/DyKJT4nhS+9XYrmiys/n3tjTytsu/FDa6ggbZIsEhTqNIH18tVdYP2fR8W P9D47YJoYb1+0EZE+H7xFGspGWGxsF4L0b+/Wvrr4Xk16EPOhXfWnPGDiyqJY92azNcCY0tGMmOO QOa5WFjRoitAWYckeV5jVY0XhlWSNBY+ALgO/5PZXfgMdJ5itQsb/BxmNh7CszaAie3V5nz2woYX q7otEGwv/6CUZ2f0GbLgZaFNDcFLigJg+l5me/h8+VoorCorzYYhsQZqZ5imSYW2Sn+8cO0lXtVU YYbcEiPt3jTILrpqV1RuYqVB4KZJGVjJEAz2c5h16IltB1lToS+NvevsMLTxt6pCL0kGD+NyQdVQ 7IbXT1IrxVedpmWVWMnrk6hoh7Hd2XApGEcTn6PQ3qJC1eB5aGaH0YJfQ2N5HoYD3xoPlb2hofGG yi62WYdZyrIdFRhfNmvN9M7BsjCYFXW4Cav9rmrCpOkAZts1Hr4w4PK0jnPueS6atltj5GktoN4h S5BnvMnYQKMRaHqYFfZ5szl3WTiBqb8xQgPECZQj+x+IvjtIVYgMfdMHnJzcibo673uHnvjxl4o5 Tg+Ke/zIKXLt9sr78HHfIiVg1OZjS/D3tTl5DIzdH4QWgSO8tgtP/3iGvbXPWmTx8/FGPfGRy670 aGmf+3mLOvEMnsRbW6dBxaggb/Gb8d2vFRAH+smw8MPbLzUEPz54w25+PD2N4pveIMHiyLGAhTW9 Bp4dPkDW8BcN+dWf6LIW4phtX/kRGvZzptDrWWOmN469+dHhtnHRpfEjKntlRsePUbrFkFFqxrIb Z2ochddB4DNKn2AgsQ5oyp0+Ws3AbY1MeCZHoZFewyic1kzzbmJgVGa2QpNbl5nW0kh4N6tqSmXy Rt1g0kuTW+GIf/BZMoLeNRLezWyFqYnm3ShFpJkey0jzbia8MxnL5BprwrGMWKNZH3+fP5aZ5t1k i5llp7SMFKRGSn5kf5vJWJ/lInjehGMZeTcYLSwje7IAsfKBgbFMNO+uifeAkeVaAWX082RkI1Gb 2cIyMgwZcSwTZxEj5ZehjPX5GYD3tskaKbnr7+26jaRNI1dfZaQzV/ZsYRkxEhOOZQTDYDScRpp3 IzanjEA3eHbP2+sK+Vo/8BB7JBXhzW68yUyPhXRDf7/wbsSxZBiI9ztpNJw8xP4Dc2K2sIxshaUJ mzM7nxgK8QdGQpndCouZgtTosDHhWEY2czPJggdPfWA8OYzdBwqlJmskNjoKTexABHr4eTK7gM6P Qgm+7WZbTDiWEUsw2zwm697MdUnInHFz8AzxsUwYvhJzxd9qodmgz7N/tb8rmIKjh9/qIH5vdsnm iXk/UJWRyqc3Yj4ma4TjvH+gT2a7xUiwfc2w90tB6v8uPVZrook1Un6Z3YWMXJcCE5WU0fneGh2F Aj7W7fVo1L7XQf+1sFqTPWdy1pgtLBN+qjoTtaARx0qNFpYJxzJbWEYylpHy8FW3+WthyTJWvxsZ mRYgoejzmYyVT+kuWjrRc6CNAaYG3/QlJHfLh1NbhKMzygF9rHIOj4VsTGyDRTUK5cFrIYdwtufE j0IdwA0tD2jB5ZBnS8ESI5jVUjjP6wQ4D8ke2y8VkL9rzu9dgiIPah8Q1tCelhbfuBK2IZDdVD8A BpAAGNLzhm0oYfgiwtWLgQbpNwDLFr0OhU71pI13LR/4ruSa5/F0WhLHCjDDrQvMhREqQsV8686T NMnRKenwje47WW2LB9glx8oX8ZlgEc7lIY83SNmsHEKFyi7BWXIeTFFYSGaOUmjltlBDeM/h4znH 6void7rojELLTmXVE38vz3nVIalWW/QrFAKeljchaVwS51hehiTghWV7ftU9qWrVHhlWJF9YyNN8 AKJhCuyv8N6Pjv4DW3ucI+hzvInzzjnrILvzkGZizxCJhIV17ouhXbRF3g9boE3thKnineo7gOYk Wd0hEciXXpULIdUDZwHdcA6AU3hWbnaH8c6/8g01aTbecKwr12zCw2yfdc1SDFHxy4WF7D1ADKN0 J52NxHKLWFl3DuB4LqG1+Mjkz0hNbm0Ucn24hJEl5SVggwUYIziA7dTKVsHZVr5KOFwb094AI284 JZ1CHqQSWZ6WTj5mzbsgLmM99npZPuoSCIx+ow7IocQi2Eqmtiw8tQ/WOdKhUUaE6Gv/zB7hOun0 pJrCRvvQ3TSFw93AORabyngLNLlwgxRgYFaJyrZ0VMw7xTgLMLueK2SSWmKTdACJs7kjJOdY0Yuq N4AdPKB92JN+8sDPiXn2rysIEPUaTeqR9ElE9LucuRXAv8CmAIlmr0/IclOVDry+UveSY/GIS2SQ 6Z/3AFJbty4AxNSA/Ogz4g65K/CDIzp4WEelR8yKZy9RjLsjd5TzgLxXxSov7UI9+prjfrHNTWB8 T8gbRsmaNsCGelRrtrBSNt3LUu03x1a9OCpDupjzv3E+whcWQMW8w7NHaWr6PR3yK8a7heFbYgOv wLQPSh9T9bQCZiRjw2xhLZDosfuWK6T4oYw91csdW4+cow4Pql8iRd55RWB3Ki1f+MKaH4VXolP0 EZPmPCpA9Ql0KWOhunFhFSpbbxMgJZ6HP4eqCwnU7hf5jME2WFhrgrQE2N72BdlIicteElc3IKNZ djg36rzvmuPSh5qYbzlKl3bJje4wMMivct4UyfNzDiTLZ2brYOKI/2euHr3lmJyp/44z2/6TMZ+A fYLEZHt72aolsKe+Ae/q9JXNLQ+m6M7IgwYcyxMG4LRFdZjy+UiwJQyYwnRJCwu4fM1jdO+3aPBN NgyM1JX9lCuIOsBgxOMEPX1JnGNhYTmESokpRqpB59T8yRv4QY6lKAWlfvaBGCfQ5VGYrdUCq6Z6 VoVt20CY2yz+tvL26z8vTP9cYeacsE8TYIp29uYLrcKQHwBsvyO7TpcgT+TZSrKXF+0DA49RMZ/L HOC2h6FQp8w+3N8729zB7M2IiyMvNXDvHv2KOC+5seEsmBPdCS6JZIH8EEd01p6tYKuW7P7BI6GR nLOwkbKR4PUofRDlq5kvLPYRYAqbYgCiH8YIidC2pXpha5jbCnEULoN9rbH2VUgqDEqbOltYjAVE zzgKswWwGnEdWedZ8S8clZIJ78KOp555LVJmDdV4c2B0ybH0CnOWdRDuCr8/jKCW5AA9Q4XQXN4r 0lWpD/UCfQSkcTU0PhtOLryHVua3q5RkAyCA708bntuJC+9IcNv7q7RAIdSUNARbPiN+gao7r1Jd 1rX9qkJ6oho443Oq2fDkq6FSdRemugsq3T7Xe/aIkB27GJDGdYehG+A0D+GHX7qEq5o37CLVQRwL PICTpAUXzNR4D76gKEMtdZYkqqqbKOoGHjYuVFWkRdCeyw2yT4134xdBeJ+5JssK0pzQ8nBvzmXr +EyP5dca1wXV4o6tcpdYCOHm6UvGLKkbSGDOx7QBeN4VTPGC2ync2QnRb2RUWue9cPO12XDqEh9F 1L4RLa/kqQCU4BPXUw+AUqhzCnaRhkJAmxmB9YCYpx36wRcygAtpuHVMQIMYujKgNrINRmocvr+n DOUARByxDUmPwnYLb3RLVeWUqgCzphPBoUzQY42KoRxx1TEwPakufk4wGUvkWGMDr7tcCLbCMeP7 e9RyldSNEjSrJgpItTMxvRpp3s28G0w808ziCo183v8xmnfhhLo930aadxOcODOzFU6Iz9O0FT9J ZsEUJuYEM8twYrLF/jGad35Z+8DYmng3GFUUmVg/FLsVfqBLZvba2sQgJhyFtxtotrCM7FT/GI4l A3rpetr0V8KIJdRkKkBiRUSbRJAsJDcKOqpHnOARlDfmPEPgWJre7ZOgUJK4KMX5slvh1LIRZpnE JRH1V5gDh5wiXchjMcVW5zVvH78VqojuqVQyIpmRzCBzEtBmNAmzI950PwqDKcspIkmbNYbapwom mK5x5C9JQJsZa6FHXwGaOUKzxLEmcY4KTZIjXxhzdYMWXV7rxcM4ayfZIZZzrLhD7gaE2yIZ7D2A wPcPPAsS1xSmGQ6tsMtUf/g+qHB7z4ZT8MhHmLKvs8pW/eYOdxPKUDEnbv4aCly0PFy1ywWA13uv 48ZCLmP1XYG7U7WK+/Pxq18WwYkNJxfe813qQVcTDnr3/JjrfbJmWYwF7AZEKfvaxs3f2t8n6rR8 omwYFyRssTDd5f4uLVS6uIOOwtrxfMl8LyBLVaX6blWr7gWZT5z9iZUSOFZqwxqZQBedPH9LlC62 fF1AjQ964zYjmnSgax4vlJTpQyDOsfZ1vo2WutpoXa5VqTyWZIKb59tnrKoYhoLE18gWFqsVU7tx AF/nDKNYtVIrHEIDVINnAc+NyVjRUXlnmO+eyaDcqG1ccpUU51jHIDpGW3/YY1Pvg1UFNdh8LDjH ghp2n5/6/AWM9WTDcLFkG4pUhJdU71WB4HfosXplLWG9R/6IGXF1PfKFe0UFNSCAO5GUIuXLHiPE pM0mVMv+FLRrMNV9oZAigRHnWEiG3mQD0mdgI0FZincIu3m2sK4I73nhU9kxGR4nxrHap1Z/a5C1 Cop6ZGaA8Qpzfkl8YaGl8TN09ivM8shCeL4D7jhtQ/O+huZ9s0euJTD0jlUExZ+oee8w5RvkKY/a F18/c13i/BPSvD/A7JRD865svT+pE0NE5bfCY60O4dpXa7ShgEkOG5wtIzYvHQzjhzWsjFi5JdmN pu3/lvhsw9qUPneego2RtKoPi7NQFTuI94Na76AdvccsZYmyv/Hx4xwrPcIYsMvGXYxENcMDy5T0 w9D7BrtBRnDM78beT94zjBjHypHv6lt2JCOQOsBoq7kXP3eBbBYw6TwfYCtU/ssJ8ghPYMmduHYw q51gK8TCarewkEsLi8lY1lI5L+eQLE/65aChsP+grfDB3o/mUtgE43V4z0aDL6wlDLvhXivYWmM8 Hn7nOv6U3QqRB83brAdiiSNUTs4tJvwotGGEfsbOR643lUTRH7n7B1tGnA0vLbVf0cJCnh/Kkhbd s1ONr+FqCxsm0m/BqqPGiyYs+XOidHFvj8JrrsmTICC4SNHHXMY65v4xQI4tGsZTLjk8cWEO59Gw z86qQCtzLCySRWfE9Vg1OBYAbhRMyipaaxymfN0zGasn74YKJhN0ql/ol6hl6RSFRFl3vf+C5JLJ CZ5cVImQu5EvLIhl+36dRy+QCXwFt4Uv/OBjUzlskEQKPVqnk0oaynvGsRg7QjbJZgfjFny3+l61 D5GGCXBGr3ewN58WltqmmK0lUvb44xSzizfnWEiNiMy0yGCHZIrj+nF5lst5iL0svAd5E2s4WeHM kYjLWFkDS8G+bKy2h8XCswOGAypcPxd9YUX7aBO3ORybdhvu/CUkSVjFuzZe5Cvd9xSgR+ZvtnnY Obfqs8Ap2gKIK32titTijr58czfUJ5io4vLBBo/Mp8i5C+LCe9nFO3hcWI1/2HV1vNYLppHgCQT8 fb7py1W+wcglSJskXGsFdcPK7fIcTlm6OeA47KqY7zFuzCjh9aXCCiqPXZikbZ2z5I5CBljslcIq kdu2hajltUNe8cvPPMReDi0f4CxNOWGF3L8yx9Ip7BE5Uov1O7iQNh33OvM5nEsP3yPlwgVyaHCn B5ITC6byhdxZA+a3h89tMOL0wpzHiGvecwJZiOF7OhBEvQb6ECskeZCmMJckseqzBkc7KQLYwuIW kZ40IbAhtkCQ6pUrTIHLr1Q9mUxKXEyHysOYCA6ugua9JaWEA1OURRnRUOfIgS5I6FQAgV7Dr7Xd dYXrZ1y8l6KI+gT2nxpurtluV+mwEkxi3Syu8J0onStKLLTcRPNuFLVhFkxBjqKfJiNdohHOu2tk gzCLhDYZCTPN+2F+KzTBhTLRvBvFmZn10UzzbmL9MLIVwt3z82SmDkdGx8+TWVVzfCyjjAy/j2MZ 7VNBRLk9vEYcywgfywy7wcR4pMwWlpEdbY42c82DdDoHr5yGAscasxu+h6OqheaOz/+sQ6hMsulP bjM/apNaKHCsMR8ll0HerDdBHPGpAOWM9K9xMwEfa2zaWN3YNCGnpYTdMDZt7BT9IGTPlFAsfthZ pl4IKUElA+g4UWPPrs2wxLEuh1lon5rfCmXRJ12P/ufeVlLnSjJWFFa9iqvG1+dR1TyJcm9JkMPj Bmr/FIYCZ/+QqvTI1eER1/HWFCBlVZWKF1RoveXcnnOsuMKJPwB0KN5sYxU873khzrHyBsl33Sbz 8zOp2ezneZeg32LCe9RQ6t4UAXG7LbRRQ8XPPYFjJXRLauBDF5yWjupT5O+dkQCoYCXwjASKraJw FIjWGZf5eaf8oXIR+QVfSP8MqQjxSmxrCvJHH0Inl9qowIaewMpsLr1vZsK7rHmP/Gf0tE31WlBs S3qsVQCN7D7ysrgM4GWcPzHOLTj6rXO7gn/yIRjq7Anm4TW7z/NLdgS9V5AitKcs2+FB1/qEOZ8R 41h64Wch0qcc3DrKljqNKFxqRtxWuAj6PVT0XpFHGmu4vucLi7vNwNyx9lcOHHhLfVfhan9gI1Fy n9IDDcIOt/rAL7bq4FdMicIDi6H6y6oBsSixQvSAv/ZLvvJ5p5BH+qQXNXDONeaofFRLplHi5g69 iFZDeW43PoJYlHrod5wHIG026K2tkA8XPtFj3Ck0x6JinslYepvDXfVBxeQLvYh0jGCQGXE9FgYi eM4KVWAU4bQNpfNU5xviRmh4oGeHXTj69Ufkje5dBgNRYcax6kdVr0NMOali6XlktJ8T29w+whxf 0i0NPl4JRQqZdmaUsDWydtVhWPv+C3jiIkXkErTqM+K3QkTp2AViv2BvUfGhP051XhDnWA2i5wC3 TXaW4YBQP9g+2InNOdYpVcdmiZ0Swfdd5X9Wk/7pLXGOhVEYVuBVmFWsYXVccEd5NfmzvY2EFuWo nmxJmGvOk+ljJmON3Qph0rnTCoC0tY9gkBnxWyGCE/r1ekMmHUUBw+lXxmBbdtRgnrItNMC0c0gN pnAEz0k06Syh2T6AUY1u6hQ1OSMmY7WPvnrYHaY+QaFK/86JK0jJpNPstd5GMJlQPNeKmeM5x0Lg FmyF1hST0qcvKmbckUubiC5L11DcYotRINd6NfAGcsHxwVLL1UKrJ0chZkx5/5erijkUF83UAoOO 6M/sBDXb/4bVbk6TQuwNx7pyBUD4HejKdZpxLH/Z+g8JONaReF37uP7jcT4LfGQQmxKsYftDqGBr 0eOIXJsRPwoR1YOsAJkqQjg84WlHUCYyn3fiWM9wmtl3qAmFcqGQxLH0cVirZAstqT9GWTLieqy9 qzb1CUPQkonqMBmsLkngWHAz6E6JwtqKelXDCPjCRoKdqA28G8hYAZMOOJbSbsF5N+dYqOLYPOv2 DhFqlnI2w5/8YGanVIWZ2hTgqI2C8VSd0z+5vYP5Y4l6rFZDmkTkhyV56Esy1nmID3qLWHRllYDg z7dsI/DIWL32mwYGw72lLaQQaBH6Ph9OwYMDbjNlelCF0w+Oo8o6osCNS2Kad4gVYeOu1KmMBieH Cr7likMujuyt+KC2+S5pNy74XP8hjtV0EQx/cXBQXuBE5YHsfzMSZKyFWiD8Vp/a0oqc9jlqeCAc U7xEp7aoERgOdTAmHhLxht9dBRmr0c/6uYa3kloiZnWp1syhjQLQLgkx60WGyPaFo+yTau99hFvO iS8svg8JtDWGl5+bZVNC1jlxPZbTJLBfDJYuDzsK4/W4ox9/E+wXLexqFS5cm3NLl6I5CVg4NflA BaWrhk2W+cVhw3k5j54CNofWlVWr5tytdNcJ7kB8c0cZDDlBkyp3fz6UyuUuca+um29b7ac93KNq LN1z1qGRAiiIoHm3sI91BRNNcUAof53CgDKfWz58JTkoDWQzopA7LdjwhSRNflPVKm6wDDSCi/Uq 5X4oAlps5Xnax1UB/i5gi8imwlk+C1jlvio/uiSoYF5/JemxRs3NdSuQ8pkh8FVfQ07DlwqtX2Mq 6CgmTc87FUHXwbfutQp+VSXosW6nN7qdbFxoKOdYU39GDdM1+odF6bzRs/1QCM7qdASn3EvloaQy m5C/b94K3+kifmWieTcC4jKCAaTD4fNkpHk3w3k3sRWaAYMadcoMNZmhzfwuW6E2GU6z3O2/z1Zo lJnCCDXZkGOZGEDNDLQTeOAbdYMJWrCJEdoXYm5v8hVfuL7dLGQWsGq0uW8fhUJrpaPwZqd+YxZ7 I+h/Vc30WHI8Xbvq6MDPERogkaCFiAEToFNcXSjePoIvEjOa9EyE0AHkrpbgAHM4SLnnM3zcLklz ZIGWtN09Icw5dInU9NOMuM5Pu3CtckYsQGKcrgBJIfljkVda4vmqtdF2Z79hApNwQJVQQWho+CFX Yw/7Hb9JCBwht7CD+hS+YvHYnZAd5gLHcsitrMSNhOCxQFR8RkKnSmpWAHWmpsCxckLRviDBV0mn aFZLboPEbiPJsXieQEDO7lqWR7LSlcOLeIDxjTrscDUPU7j/9tCQVJvu7gNa4M7KAHTlblzlfdG4 sG3u2cxxXULndHV79lelqr6hiZ3AcbmrZ1biWnOOAHKf4aKsG9zX5sSxG5oMZqqV1RQIgsGcJRW/ mPGFVW/ak64GF9d56CIBU4gVPZ84pjrUAKgJ8i46tGpBd/34Kxs9YQmvoAmB0QmXcJtu//4Lb98V RL+qSXfQGuAmmhRc1ykYobNyV+tdCVCVNZ63mi98N2czn3cJDGNc/tMhRJ6NnDjHAkjnNli2OXzJ F9jmquWmIOarqF9aZ+s+A2FIkT4RG4+r3WKwisvttEYYHYKe4CtPlVWCDVoxjtXe+fGScB+xRqCk rtfCCctVPrAPPtQPPplyoE9v7w5cYOFyLnS3Z+vgKMTskfVhu+AXCT5xwRqIRAgLWVTAOCRYVtQ3 I86xyq2qT1j1wKzrEWqgg4IvLN4pKJZPydFViBs9EJ8TEg/x9uVHlRwQcweT0wCDpFYZX1jkmvtW xrqSj9p5GFmVi/GRFtZ8YshMtd49KB8LBAsLC5Ib9Rk4Qr9U7bLYq+pRRWM80Y5rJBjHQsxY/YJo EWxSIFmq52LB7cm7+bQASio6IBigWI+mQh1+4X5ebHNr4F1uEQpDqI800Tlt1hk5bC5hTus8rHaU IHtpv75nMgE/CmHUSk6I5IQ5jqyYacsXFpexCBBxjZHYnQCMiNOltT/CsdCo/Q6wc0AeHO25iEuZ k2ArPKj+tCkoSoeU/Ar2CEaT69cv4f0aZgGARYlO3IxNrIWdJHe9Wod3ygfe2LixJ7evC2LnvbNU 0UtxUgnWCOGu6Q13ZinnH6XgWNsdbFZrReBm60h/YaIFCyGghbWGkcpevEZWWXxkOHL1E6DMqqPK X/S4sGBU5rZMthXApgoPsV8PE8fCCPLwKia47taqOgNADewEoarlyf7KnEo4x8LsBqcCu2VDHAu2 jsfT7TEnGNF9dwKUJWya1D73K5tLASpyoeL9AVHCo70bLPWeH0j8KJS9V5F0npgIINUE4jIWRmXv POTkuUEcS4BI5qwRFvb+uadTQEV0FNZCXYxjtXt4XNRrAqLLEf0FZEaAMs5o6uMbgq9BvUbIEoKO ppA9oX0cbeY5QaDYXURDiWmAtpTn6HGYCFohSCpflMDAmziC4l5SfOIQPF6ETYfALJWsYPEevrEQ ES5j4XzKMkTDISwWCwvxEUfmRyEcRzZ8PMqti9jm1/bxKCJ+K8yXwFj24HaE9o3jJzi9TGh3bzmW dNhVCSSifY2U6LS6GHGOVa4syAcIK8LpRjYGwaWYhyIhJzugPQeIRP1XsIRMKOSy+hMLF87GxV0t Bm5pjQsAax6/FQ5eWKou3QF9nQQzTwDD4sJ738GGURXQBuvlAIhEdG5OPOWJnyFbRdkkOJb2icrP FFM0I0k4TrrW3+HqAwQLepqLc8KtEE56cPSjG2GNZULg6awq3s+2GEIVZDRBALHMvVJw9OPelau0 K6Nzv9Oqe8DdxxVieybEpDcLS9TfjBhxUd+S86u0sLjwOwLZjehrVEayBgkVuWiMpm89xWNJa1iA GP2J6DcaJ1rhdsEX1ui3O2KkUKGc3zUhFXLOTV7JhOg39WfEWZmRcFebjEejJ/SVQhJi3jhoNDUE 6SKRoMeasA2plqu2J6lTNKSjbwFUCLBs8soE/BGfBAWHLuCkrkkl4Ne524wRLpRRcAplq/g0cY71 gVdM7tefJCPwu0gwgN6s1ygKxlDzbmLcMkoLz3LpXLkVvj86Rgpnpjm4OQN4QOItN8uRM/enyUjz bpZWziQK5nfaCoUY4NvDOccgFTALbr/EiGMZzVxvEhhnxrFMzGo98yC7PXiG+QqNAuGMgFXNwAPn bjMyxxqTGhHJrjMCxxplHTjRTR4g4w8zgu/VnEgmGxH6qNBoNpjT6Fl6SSM43/gNBXUs1CSALJBQ QQDD1x1uJEQ/ahC5Mo+gxi23mMDPkPeJfKmA0jEBCGqmL4GYIqSrIvPKJGNRGwGTNSdJxhpzXFHJ Ecsv/ohbLKEZkvj8QyL2RxHykiTgVyo04UHjcB3xB+fEOZZ0DJfNBNmjn2TAP3Y/KndJhkguO1A9 8n3UmwkF6YK4EGNliK8KG3g+VlBJVat7bpkc0akvyEtxse0CIMxZBMZV3HMN35Se+C2lQxjD4gST 3+hsCX3MB5pXEoZ6M9gDElNgUQ3QZ7E5YDXlNgCuUs8KlX7EzTBMuQ+PdCtMd5Fvpxg0atqQ4rY8 I0HGaoKib4FBAhAReDIHjRBpNrkcvKW2w92ztj0LJqqdo8Ph/BHrUTJk8FP1gIhoA1Srqg58WXyQ Y6lkLFpuRV4v6rHW+XNewuf9hDACBfifOXE8zKUT7yOopHaj2y+WF3d4ZRJ/i9xVO6ADwYOdMi3l KuU1MY6lj229KEc9Vk8LKxQ0ZlzdsLX0g/PQUp4qUpASaNKcYsaxAE92qjc94SRBj2UdkIGArUbG sWBZLDJkpoAeC87d7dp3mQKXy1jwLm5WCfKQDHDoRxOdaMsayNkwlPsnd1vD/Xmv0x3CzHZsLDjE Tw5lYwhMSoDioKR7hPGDDcUHZaxodKB2YObke1vSvB+hebfvNIIqJh2MoIGc/CreEHJytS9IpEGa 99FWOCa1uCQGokkxYy8UqgPfawDnoS1cLciEd2je2xPWL8wJFGc2YkzOiTPUp57iDtDGSfM+VXdJ PWPdB4B7egjRgUoVljVoxceMKZf95pr3AzTviwTIQtQ092FMDHVJnGM1J+jokQDtfEDytNHw9MiY D+8UDIT7DianuxRjcYcQomrUeF7MCzttUkzSHlWtQiAhHr17FX1hh+HHOBZsLBgPpMJD5iCBGMci W+HBfoSF/dVW6HIpge0eBCG22zNshTC4jCYdArOb0Zjn4i3BGFMuEUoHI964QzVbr4gimR9QiNSL 9giTwjheCyuEgW5W02grhL4yQsDRyLGEqHCepAm2rF2D7QUjLyXaQvYlPnGMY61OWFiIn4GXEkw6 KfAH4e0xm21mCMQucfenMfMa7FztlBhqPlpsRMlWuEJyq0fvrJxv+THcsoXPhXf0oXqGMaggLEBA mMJ5hc3Ux2QsHIKwsvub4rtgbpQ41j5Qz+W2hflvMukIgi5bWO2Ddo4YE4g9I8dCFAJnCf58gGGv PcOuAOMpGfEUInUYMY7VPup6CV4Ay9po0qmEo5BvbrihvPRLjURLVzkWDz7rQrV3F06L7IGwxSG8 E3bNeRcYx4JlPQuxqk7wHkATESTLsYGZVBPApLOCBamzELiKJuYAF55XxW+FsL2th3XePuD4RS3a uePiHPsEgXrVGdLfetg6+qHVLeLo5vQxjpU68OYmJwEBMBVv5OF0QwFT3C6FtKsB62oVAweK4yad BdAH1NqBu0f+BLTsDqmQ5sS1ql2ZlYCWgwTvgJU0Z8Icm9EEh/mWOreq/KIFO+mJzQFgkREXR5LM 7YDOjAuJuoMslY/H9SXxm1h87pFctQrQleOArZlPuFFvScqwmq/6uMjhSQhGgrDrhs2toMc6A9Ev KsjOkkAM9DwY1ebEO1UWzgrof0ACPbkhHLJ4oJlwa0V6x50FTzMwropEDw5dzMFtZT1WTSYuiqMe 8fYZCXqsGn3wyQVcwzEnKToGFSlA6rQVtAkxxS+VEOmGHUIi58RNw/7oB+pi7ZBDfBoSAt6MuB6r HdCykm7xPTWM56/EZ7ynNXAGxvREo9nJFxIICMmlewLWo881ucb2Y8br2cLi+yenRNI12U0I+bYV 1A0Soh8FfOVUKKeESJL/vdQpTJQO4H7YIw5MzI4t3FpLmvEUMzWCIY45Eub0MY41lpLAaqbXGWne jZLVGBXiHEvaHbPPhOxft0uRb/WnyShYwUzzLmSmuN1co/axLPa/z1ZopHknzeSniaOkf+AV3B/r A4V4vsIPFDKyFZqlq6oECfRmCyMjk84nONb1FhhxLCGrzM0+KiMDI/PHul2PlMThA6UCMVD8RkEj jmDGsYQUkLd7ZbaGP6jHer96I1uhUSd5aM/tgVFC5MntUkaoimaRXHLo0/tNNPNu4DjvtwfCzJb5 T/RuMBJijM5PI+8Go3U/5gf7LP2n51gm3hf/RBnLyNJuNN1G6R+FO9/tFeOYeH4ZyVhGCAXXQrDe 75hR+/6JHMvogmdU6PfdCnOjhWXCEYQcHbfXPU9X9YEykvfFB4r982QswWBzu73MpHO7CMLITA4o I47lCq4qN1toxBHMZKwJAuaTZNS+fyLHMhKXBHem28M0BYx8koyaR35XnyYjGcuMYxndxI3a98+U sUz8r43ualNQ7ifJyOcd+G+fJyOOYAaPYsSGjdqnWPiXyU410mMZiUtGC8voABAimm6vGaOBMOII rcmhK2RYvd0nQxlrgkG+HQn9bgPM9FgmHMtk2QvpFD8wnEab22ggjDiCUSFlpscyuVxMCTLfLqzB zV/JcV5/KPOo76Pxf22UR7nTR/g3//n7FuGsPwq9+fe1eNS2eLz1W/z7440o3Hox/ffXJ8Ib5h85 +RDnOZIM0rtaeuVU79vaHceJ89ihpxxqopO33c8uzV+IN+V4Db2hjaKxV2Mb0cuw/Pmw0+PHHjUT xbVbAhQ0qOmrd2rU9rMbkfVzIOLSLd3pC3/wxI++973j4F1o5o/31x0a8HbcaITRAbRtPqy/RitO qNbXv7kTY0rQRnoLiooUASa3KvPeLV9bTN0aH3aE2cPwYkQweK3v2jTZGFAaH59GXdN37YOEmjDw WCf+HOcduQW9kaoE2TNGapKy9ryB/tdYQTVUTZekaVU12fR7r9qcgXbKCE9Q4Too07ouSyANp69v pDd5B/we7xIKXv2oag6o0xqGwA2GIMY7Uy9pvKaqftbfZFm2yjYAXg2QtS8LUUG1fO3S/L1NVVZu WsduWllNMAwpGpikeNVgVR7VNI1DRQPR/BgNuMC4Q9Y0CKYGLuzgoQJU0XgDPbta/WgIuvyDgjq1 hvJH37OiaXZnAIb9HL3d6UehBnWhqiFpiqYaBguNSei9ry3BFMDPfHy4yg5ZUnX4f4b6k2aTDamF howjK1GTDEOYHHZIR0vNxUuqrPOGc4ifspSNDBK1uPUwNEPt9s228jBXaFBqJYAFHrAW8L9kwFKQ pr0LkyrMstGqeysS+sbRYSRaGJ1qRlGuctaDG30yun8aDYSRLU6b3D+V0fku+Ith7PT45zpxGcvg bm4kWhiZdIyM0Ea3QiOrpNFAGAnvZrdCoxuJmTjHoCJNGInRRjWyzhhxLBNQZ7PNbTQQ/+kXlpHw PgXq/TNuhUY3FCM+YoK9a7iwTPRYkUmGVd/EeGQU5m7o3TChxf6XkbGMHP2MOJbRoWvEsXoTRzoz fyyT48hQjzWdLbfwsW4IujxO8wOKIjPVtokHqZGC1EgVazQQvclRY4Z4bzTmZjLWVNXfybGMQMeN BEkjPmK0sIykOaOBMLoVmiF1GF11jWTAVyX/3yljGZnajZzKjayonomt0EiaMxoIAUf9NsM3qsko oMFQxpo0G38nxzI68I3YspEixog3GnEso4H4fYVe057eXrYXT5hxrCkg6O+UsYy2j5G6waiQ0VEY myBxGQ2EI2Dd3Jx7o9VoaCs08clX8+xfRoh+RqKF0Q3F6Cg0WlhG2IFGA9GLeBg3lpaZP5bRSPyj OJaB04HRRjU7Cg1aZ+YsYnToGg2Ekfu6UU3K6Hw3ulx8mGO9e82f8+XXmOkJK/jH1mM4MXyN/Hpk xNoTDiNBCfArpyVVJWWPFOJ/fXp2bOZYp9A7YWGN7x6/jZkfBQhpCTWZevETNVniQxJHGEftvTGX 0KHHBo3VXTvGr6kB351dM+b4MZ/3dvMyOpalS1EemG2fvhohQJwKsG8l4cqlyBIfpzP4Bs6xdILs iXmT+coBtIfvIWXTnHih3PUiwHcDnryuPOXDds8KceE9p1y1aJpG3qtU+3DBYIW4YUBXSECM5pUq qJA7oBsKNn8CH0kqC8nJB1flaePrxXHJJBYJG4Gy4qZolbaaXjXbJcsqpLnmvQTQiYK7hfITAFgk Dy8ceE24iVtAvPcTLIMceav06rRmdgCBo+YhsATiDGkUGkL8jHhm5g/6vEdtSF3zE0c8ii5FC31o Ad4D1HvHA6ALQhkwOAd/39qXoyMkEPDKjdqXXqbP+mA1G//+J7v7Me+80KG3Cp9gf/qDOrvhQt+x QlyyOJfuwQe6XtXvAG9j7whMbUacY4WZv9WLoD5RFvVV+U3t2RrmMhZw7zatbUUnANBZO51G49Bc UMQQiZAwbJXGO3/bNk2/0U08AlpekM+8G/wVcu8gm/kix75+bku34pBT/CgMPKQg2gXAjDn0WYV1 smVQmy2zU+lNf67dMxK8ZQkgjVwhXdVrQNBtPdaInFZ+2YtM83Kj1g+EFYZkXEhC0gC5arcr1UPy oAgs6w1x5vPQAx/oqJyXcK/sovwDmHtzQhbES2qXfn6XrJW17NDNs/udshrNiOmxkLrEP3qAzVsA IetcWU+Y/jnxawJgiJ6HZRs9Imd7edd+XyCxxbw1bI0AMWeV7ZGyKgAuH7EQnlWIyzAWoT4CZHLv IS/XEryJQ+hw7wZkoB/2WLa2hyoI0nPKWnhBXDlXWGpbPeZ6WyMFDxAmeao0xXWx9QLtyzIgfqHk sl2DUzJiR6F8WdN34xnYbkXgtUvRwloqF2sIS6R9XoGXnNaOeqzug/pyYbEDqgVi4dbbAowOiaUA Gvf8v7lfN2td/qTyL0gZlj6ekQLspLb/xgvhNLkkwIdqalpy3Gdqt1N3f+OMmPPGY6lO4Z1uH3ZL FT+p5v8y7DvFZaw9cO82wL3bDsACRHoyhy9hDtAP+LRqA/DE58OLo5ZYrPzQ5RzLxu5abyrV2M+A pYQUIWCh8N2yHtSWcPlGRD/gtQmYnnzhAw2uXKGq0wHIxc/Wt/LIJaSPyVhgVkCOBeUCPiIl1Hs7 ccFSWUD+6l8oBRVyKBUIcX8q4+R0OREsElovkSQL+e/ylw75BwvX3n1n+4BNNw4x5+jRmBLHKuqs +8aYKouE9tdtuxw5FhKjFVngLTgiLp8DJNDZesc2fxiOgNCN9+W/MxmQy1gAbV1Ve0ftMSo5OIIg N/KFhUluzgdb7UMwcUi3JWfdmu2f8IhUXJmnigbYbs/IWcWzPSLX3HxEAYx6bADMeUTOR0pzKEAt c+aIzFHpeYU8XLuHCFneAG57z4+Juc+7yLF8nYcqR54WWadxKVr4ax9sMtLraNgA5rCLm8Q/IBcm DoS3xCvaB9HaX0ZWASjjQ1Cc9RMbB17oEKc7vddeQimzSmD+8pSKPE/Kpo4PyBtWNMgwtuj3Gfg5 OzXY+sxCf61PtbVC8rrQw9F2YvuUy1hI5rnyMyuCABgNEF9GkOBL4hwB/V8lYAvrfjPQ0HX8bsE5 FiSNzko36pxnHhqqKo6ALvgCheA77b50Dv6zrtC+MbvkjL+z872HqOJlhJq8Lp0toIIF1OSJBdyS sYYOz52r9EBo+JxmG7UGFDo2aJk1AHxsAJDYDITSNzuQuIzlFLarrA4RaSGyDLcrghCcES/UN4AB rBNg2KUetmkhACRyVCjHhldpGuIq6TWp6ncDF0cc1lNdhS6eRbKxMkN18LRnj0g5uZpatRXyM/cJ Yr8lpwRhsw4Z7tUZ9aezIGIJMozgmpw21CqgSrY7QkWUECuEm3jmIQ2djavhYCNddc5R8iVbYebZ Oi8A7NnTlGWFzVf+xBxv2gp9PAQNzhX9yFy0IIUK8jDQP6NKZcxhMKdr6bXGBA60b6RSgknnth5L cPSbkpP9aN+Y1mtGgo5/7MsvvZdQSDK0jMqyn9+EgXg384M4dDQ4gqPfTxXWVT2WNOYkXo4DQAMv 6c4ERwpNdomIOMWY02JMJjKjf4g/lpEa2AxtxkTzzoR3YXb5wPw2W6GRycQwmMJk+Mzc6z/Isd6f CiMTmZGt0MgO9Ps8SI0Ggmco/8DCb81ck412Cz/nPtBAwte9LWPdeJEZxzLZPUZ+nUY+71zG+sBo Gg2Ekc+eGccy2pdGHFWxYAqRkeikm45ROa3bTLTwYcAgMYCCoVrK2elQwlQ9084JFZV4ThOMdJvQ bTrmsXN8YWlCKm4J79ohpGzV863MOZa2sKFaulI4CQqVwrVLsNeWhFztQpLOExiDom6KyXxLgoxV Qm7XJeT2MYOa3zRMHhE4VkTQ3Q5pg3sCbkph6pqRcD7lZJjqqT+Eha6GFR8JYcxjWgElahmzq2qL 51cTZEBdokERNc0d2ZlggwR0+YxjSXGFbbkYMfYT2e9/tlGzfrwlhKWXqKzftX2FPFbanmleuIxl VUjw0QXhANTQg4sLG+cRfMs1AayDdhumbdECCGto+L2VcyyEYEOB5azc1nYOuLry1PKCI0DQOLAC DVDtr5zCw+xx7G3OseIiOqthgMmkgckEsPKwhM6IJ/OGGWzT5xmUqfWQ2kjjYrNJ4XYW4Lvsyr5w zjpt4kLpsOMLi495X5WdqixMbFGjQH8686su72cYrKLIRnqIoUpg1yp5Kp1XzcbNWyF4AoYjFRJe 0ShdihbQsw1Q0EdQOGythQpD5HJYtsVc6cN3D1LQH+Ol3x+Riz0r+gdhiTOOhSQJ/RpZSIa9ByW/ HS8FN2QesHrMoxeofKodUsUvKmctQLdwjrWt1DLYRvmjtYU2RS8llQ/PcOOpTXpw1KlE4pK9OhV8 3fOjJj2rzoZ15rl+LvXar3g2C8X1WEgW4xVho87BJlZHpzoJneJjvkrVsUR6lFO/QQIRtRfSBvL2 YX66Bhqw5/7o5A+6TZAyaU4flLH0WOPh7J04F5lr3mHSIatTDOPMAcYW+wDb1WNyH54uR50xH9hc oQUmkw7yDFXn83FFtqtLYoVyJN55QS3xEiad7LBaw1IzJ8ax2rX21zvSvB8yDJHKvnCXCG6E3sIE F37T/hHpAEtYkhbIfTcjzrEWZNKB4eNoPatoofr1AyvEOVaGLCmHE+XlQk6+oxOfkXhsfhQydoT8 Z9YCdhav28I0meTdPRe6OcOHJXLb7LXewxCB3FXZHdfX84VF7dssLOThOmp9jPocNhO2sOZH4ZXL Wkj5nU5kmxFWFrcVwjiALRqdOhihN8gX+NjA4HBpK2QVUQ66xwqlXjYL5a2QoeiOaUjZdCPlV3u0 9yrYUm651aZUj6wQk1CQEU6foDlOTgubUmzRJpgTHwfYCo8NbIUvzVKlNBwcjTlic4kcWecOydfW 6VY5ZGjFepkRN+nAfuBtYMXDwoKVkbLNMB0/x8eCoXQ4wM6ys2F7IAOjxdeI0CnKlbdQ/j48YHNC yEIv5+1j8g9t/AXY/KJDwrZlUiRf+Gn5MRmLUspBdwa+eZAW1uVGhVsDEiqq9qjrA3JKZVDb61OM 1F6XCdX4eb8N9DY/+uUeZ0bhnWHdZ/PE+cgprxcwwlVdgEIpOROw4wh+QzNaO/kaAlOYIe8XzXQr pINi3H3jqWO+dYJ9u0X6V7wRhoWbHAvpLA9R57Z75OJCGkyIqawxPascR01Rdbbaus8uznpsUu5Z w4YmfYYh0uuw3M+uokKO4M7GpItigOFomTvrHouFDOQNY4V84WPJdlmRYDEsI2dp7df/hxszp0vA LRlraJAnaJH0e8oZxGmmvgnTBhlMYV3wkKwP/n29jTx+5yG9nHG+e2o7RfLHqnHVqkSpTc2tXfxW CPc+uMINuHbtkB83RiF21vBbYdpYKSxrWet3dQWBny45M+IXnbyrKhLLelhqvbY8T3ffC+K3wjas B5iA0HfLyvqoo2xXMyr5mBap3UZF3SAXaICrjKBL5jIW+lP57c4dlNthHO1GML/xMS/DMoR1Kg3U zg37PKT0U/PdwtawPsTnvN64hQJ8E/alYGpVlJvqth6rJaU9sKYlh1gUn4sWUCxoCG8ldrQmC3AP NqfnuTAFnUpPvSKVrSbRGdherJOCHmt0MKZHNTkMt4L+SdBjjWnNyS7RYgHlEhazoG6gxNqT9YOq kzJsC3qs0ZV59IRG85AU/SPCOwaLKqBvZGGthQuJYNLR9O5x0CiVeimZdYUxH3Omx/imsXx9ztzx NsGQSsaMlEyYlEYNLWQTpdhRaKIQN4pFMqnIDKrDTPPOVwAfvfknRpp3xyjE3kjzbjTmvQloiZ4s 9P+UuEJJYXZr7owMjEY5r4wCzYw07ziLPk/cH+sj7zAaPrNgCqiQLxeWyaI22qgmFRlFPfL0zh+Z A6PwLyPWzYX3D7TPqCaz4ctNkjBqtrBkc9KU1koDD1U6ISTRgvjRKJSMjhWCO4Z03v94XjsklAih XEIhEig0xS3r0d4kFEq4jDK2jARHPcpko1vLJUk1kUA/yotjytPRt+eSpLynVCgfjU14XhJSXeFC NDbt5xAKUdkSb+xJpqX+kEPLNBq3O+X/FBx/ehHNOyWAftH0jHM6iZy8JpWMj9y6FbarL9R76/7p K7/VoCPsht82NpxIs8xSAfmPqYZH+3KOlXtdinvQCteuYoPGLrgnNS8ESFdXwd3SUdWAdMiq4K5q XPNeNh0KNasWGgfq2OIj2afzDHrtNIEPop2S1sW+1MvROHLWHWVDqHovTCDrIqeP98iVSwFXC1QZ ZXbewdEvQ4bsYctrEnDeh6poW3h2qj6Dbi5YIq/2nPjwtR4CNcoEKR2Dxoav6gMX+HIhNg5BZtrL XMTp2Y4KHzaspg/LWDENva/bxcc4FtJ3H/pV3R6h5IZSy9/wNcLP+4XVrtsX6KWgooYePeeuv8Kp ts/rNRygm7N1UkWo/DOviUfTnfp+iXCxwk7hZ2ypfP8RPdbCQxb7Y14uYyh7TyoqhOlm+iY4aS/6 Q9weo61vYfyhD5wTN0K7pMfCClk6J3hr6whuzbd5o/usuhDexRh32IGwLwXLOmfD3aCP7dYpNwjU gxHJLy+VjfJuiRdQMXoZrB4LqPXAirlnt/qojIWQU6KEa8LEjUoK59Uyh7ngqKxHJLL+APPR8Mx/ Ic37Q3FQDRTBDWc+DBE3utPRUwdrxgvUwdDAl0Ih5ugH3a1+QfBFNWrescVtvrCE6DRo3sMnHX2H vjm9b9MAESMz4qwbA7HfwFa1RpROj5WYcGNcyThWV8AQdkLJbIshATPho8d5IzqfnM8Y9+KIoJRA xdycLKSVO0LzjliUaIwtgf0hEMQGphMvzjByLGq1sB50/h2hR5ynfVTGUuvHcQxlZ0zRRHbePEZq myGi5X4oSRU/I24rxMI62mQrPJxgi2oCWPNuFsrvVX4/hX9hNvZe3/GamB4LcVj+Equ3WiP8q+sS ZyUwVCY4PDpYWF90/q17Ue5dOIT37BE+EIjDWpzB5rfJ87iwuj9H2eMtQQ86I0xccwAnPXTPrVr2 Kv3OZo7XFBZq2GA1blYwTT5YqvzOj1jOu/H2LayM/hpjjugjtebxSjxt7Bocdb2O1Tl8UP5dpIrv bCT05Kd/S8YCCx/jviI5YJVv1BVOgAFWrmdEFw5re3P/lUm6/Lx/QGBrDZPaEo4K3a453/EoHebz jpCg8gizZLVoUKjoNvf37NhgMhYCzfLH9AB7bdeBLRSbL0/shOfNWyZqWS/beFu+qOQwbJb/yqab 8xH415zLU+6vS7A5so9v2f7v2a0L4V+7EPbk5/ToILgWy5HZP/mQZ2tyiWgUzGi9WmO4Ey7X8vxF sJq91GvlbDEcFOurcczMKGctXpH3xR5hlvWLzskUv2DtEziWpF5yXaBrdgEiORgPoQ/49qkPEbxS GoTXFj3idMY2zzkWqyiz4Rt0SptG7Z0zegOfFlaIbY2sAjjCqg9Lf5MXeKVQiIfYI7VGiJj3s9tv og1NHFcl8aNwKMoVLE4hDKY15FaKyJ0TH4h+1SP6tgnAGcsu8MuIh/a4HC3hkBd9becQezwMidMK Qje3Hu6dLnfPcOLysvIMKKyBn2pCp0IUOBDsxQbmIJ0L7XPYrRDhXwcIKi1E4dLqYIcQUjR87FZY k/Ia0VhXMCwFPVYJ2VxbKewlo9VVOIX5YPkDGFKe4IrpVlSIFAkz4oW0hSXYkvPo6DwpeZDyheWT 82ifQHsdjHeIeWgaPhKMR6mFOCXybW1Hi59wMRO0SzG9iJxHW6vGJUowtNTsTq1iWhQpRgND6Led oFMThnzsv0terjUMdc04hDMSQsIs1BIBGUUhMY1yC8GSNTmJXtBAMW3ZiJFSaacYXXcv6cMylsip fnxopHA28r82KmSkeTeCoTcaCC5jvTvY0y+NajJDCpOgoH004ZfGUNIUMEc/E4W4kRrYpCIz1XEg ufrcmjyjdIpGJggg3nyejIbcENzWxJbJgddMzElG28ekIrPUCkYZbox4o9FAGC0so5rM9qUZzvsH 0WZeTTJXQmyljfqTPV7zErjKsUYby5U9LBR645dypaSUL+K9Ssa6pZro5jCGJpODjjQWEh/5VehK p6TwqvHR94ZQGvLRJeenWUs8n7gy/jazNAv/mnQ8t7AbdPFIShEdCqYZ+cB3ATwAhL4SuAXQaIQP H/G/BvpCCUcuNAnGHV9v7rgykfMRPwXEXj5krYornOvFCxeFOcdC+JejHEDsqRqXPH0+8muCwLEG POtXMAaVFDbTCdaZlttrAyAcaCqZJ3akhkeuAxDCq0oLl8cUtioVeDGwe6BhnZHAsfoKCrGUjC1V Y0EpdeS3QgHRr8YVxvdwrcsz3E6zNe+BwLFyAofooa3WA43hSTgs2cISGYmfD6SDQaTDN2nN841a 04U0KSIgwLhJB+sV13XyioaMnrcCIMDkcMx1oJmZE89FB2i5tdpH1tlfkPt61JxYIS5j2VW/8Pd+ l/lntQh8Z8PFHAHRr1DHdmX1J72IMByRw+MiuIdJcAayYZhADXh2AO/Wl0uSey+IcwQ83Q3lSp9y r8kPbdCeWPsE8+wCygn3rPa95wFqLGjPfMw5GqvVtBjzBKg7q75L8sT7xm54Qr7ClbNxyx3gA0MY aKMh+cJdtqaItdv+WKN9vvxT0BKJHMsuVLeC1nlfrX0H2kchDE7weYdKsFpG+g7xVeUztoTgos/W NSwe22SpnDsK10AhHs+g+FEIaLIjohv6NRAwG0wa1wEKci4MisfsKfcfhjuVf/dVz3kj5yMd4hdt hG8dgmeEYWAgOOvmHAGa1OqwAj6WjdCGF5SA3fAmx0J/kn1RwGCKmEyE0Kj4I1bTc4Ixf47aF2xP fCkhAIy3D6h4TVZkals/A2iMzJK8qo9xLKj6MWdAd/pfHFkIH/MD/0D2lW2tDjsgJP7hq+NHONY2 VvvV0VePMMaR+WPJI7m45v0LQlJgBxph/RAHpIWaGMdqgTS2hW0tf1ohVAcavqePOF8g8mVffM/1 FxgyqE9nDvEWsa0AQ9PqvMrVGViZ0YOvdvdM9uEcYXcC2OAB/v/Zw4jop6eskm+JDznwNa31aaVW BVS+hOiHWIA58YhqxCDud0tff4fplMa85eHdvH0IiKoOixTuJ999MukoHlD7YQxSn/DMglXz75Lv jbxRVwgkPCQ051rF35gUw4UYLMRTdmz1U3VUMRZV/8gqY4X0Xe5v0xeyAz2PcbIlB7flHOuUA8IO hoznHWLGYBSAhXhOnKGuK8QV3uf+EphrPRky1txbiH0CIMrCg43lBD19ThC6QDKdrxFmKwRHSFYb GCAymPIgniLa4DbHQn+aBdbxroEV7wTQK8E/L2Ri1yFV62bp+1uY0XoaPi6YcY5VbGBKQaTd3v7i aywsbk2E+9J4ttyyFSJzuYfYAwg9sMRy4gc+YpMRaYMALn/vANROaY6iyWWsDqib7TbI9/5REx53 1LHdzfGxVkMMqOV86BCUBZOabnmsMZexVkO0gEOPl5FxApu75SYd3rxqB2+URYpo+b2DsylSDRep mcYM0UrnKKzyA9xZ4KTgA+DwtowFUXM1QCJbO6sK8lZU8sANPuTOUtsp2dDyrMn3AFUYpZdL4mEl cEc7tes6LiCiInYsil4x+t+UEyK192rj7XBU56c4XivfERwlWRZ7Ub1UZjDm4E2dAFEpyljwuktx IYQVo0ystreFjcAr8jPEfJQhjCZk/0PMFF/EXB8ehbjqxAHgRGrPUq4tFeIxmFndA+IdaO3Iza7q IvjIrZDgKAF5hxHr4RzXdwSiMSMBOCbFnbSt4HLaD1br20Ih4dYFtHatqwHgfF5a+vvDjlsG+Y05 qMAvh9TFJQ8Wq/PhwH2B+I1EexjzuIJRJgXsfbxf8ShcoX1dUrR9ARfGMqvcaLvhwOTc0U9WL/3Q q0gHoSRjTRkpfgLZSQ7N1xRFv7QxAm8UCv3KL/EjMGteTtC8/0oVgXZO7skzkpp3U/n1LtTVFR9o MYPpL20USkkaqas6/nfbKJgTJpjCUQMGqJ8xhGx+VHNlwmukGRVCTFuUC/PLUveaaJyN1MAmFZml rzJKqGtkGDACvzPSbBsNuTLKEWnUPh6wamLCMzJcmVRkZpPA6fB5MmqeoFW5XbORZttoyM2M0Ebt 467JJjvVaPuYVGRmRQ1MFpYRQzVK5GXEEYyGXHBNvr3ulVH2Lz2mU7p5K9TeYbzM1EI2HnwsHPg5 CTYlZkfXuPamCFD5gBBTIluFruEiplPIpuGCeyUIfMQF/EQbkOdXVUNu5cKngvPQnFxEgGsX748g xcPiwu0JAIOYU4yTRKeQUxxK75SRrmhGUuok8Evt4krhByiUnLkiUOAIOe2FnrYeYQEC85oLPlw7 mwOPQrnkaZbC76pHOMpHxpzQ/8Y58glFUICEkGRATeG8hE6gCEpRCTLqB/2xtFuQgtRqHO65ShIc u6LkiPqI0oKU/rU3OOGBa5c4S6htPJ9V0Fh25Sopg+6rPx8azuaGBJE2u74Jcc9eBWVz5l7GgD6f EUBOyIaxC3QXbZzU23I9Fr9/Bl0PGLkkAapN3HVRUH9nnJAjKpRn/4AQK+DndGijXw1fWSHOsfSq PZS9DR0FGnpuw+CeXfD4kKMrOzfukDskaeq1TsopS80F8eGrwxIupwEsjJ2LmLaa58UScumoMD37 TufZiA2xAVP4XfA6/pgHKdYOjQdiQBZSOlB+4IfQp4TAFDpB6d8vsbKntHRviTMfsIBjsMx9Mi/A 2Kg0x/QTPNGddovUPf0SaVag5IPqnWtV2VzCX/sBnt7lZjgrWEEUULbYHLDXwKSzTB6d9iV9UDHF HGy4gpQpqXbAFfLOMDvVW39M0sQNtoKeCAvYhrUUxpaagikQ/ThvHh9yRKQ1KySdWlUAuoOOFNzx AxwLfXipAVO4BuAU/MfJODAnfh4NG3Xw4M697rcRYexB38x490exG07ktN4d1VryeufbB2mW7D0s cqNJB3Y1n0Nv8t0Dw9h+BSPtD5OO4KjE2FwL7fwRoUD50w4mDdgkhAzLzLuhRTzQ1iYIOxi5gHsK Iznf3Ox0hG1lW9xH+lsIa8JXZJko2CRwSyAQ/WBjydWqeVLUVgU3jBkJmm0EEG02AF7bPU1JmrgP LK+po4RCB+TSOcN6R9ENFRctBWsHwRQ+6XYJqykY8tjEGfEbCcLTBnsPLEAbUTpkHpNck8fBuaV5 h0WT2J0uQpjmOPE1DdNCMQYwhchNBJNOzY0SAvNx1cmG3eoeCwUKXeVyyYcV8h8iva1ghH6EWQDG a0khwdQNSNiDSC7YME62DcQrqBU/UJPaWurYPUT+MnmBtUm0fmgmSsIws2uQz2+BTHtApFMRHz/B VoiFVeB4wMKCJRTxxnzi+GwjH1azQHUrwpfErEuaLm64IHN8cw9UxKYgM1qEZcKYIxNRwYa9DiVf YDUlI7SAxvpBGWu0yZAWzePB1GgH51gwXHU1vFi2+T4Ck0VRftawyTzjrOm3ZbR0ENm8g+6N+9IJ iTBrZ48YsOCMQkBUzAF+zQ5dfhSm7Qk8HFiDB7VB/K+gguQMFZnCts62jPf+1k+QK8tp2SLhMhbO 2nPepYibe84h12EbcyM0E6BGREN05ljvA30irSXnjdx4hP5XHhAK+3PgL32I1rxXFmsxEP0AUxjF BxgKYTVtH/lRyNdwg06FsDLu+wefUoYBvJcdhZMx+xbHqm2Afx12iDIRvSD5ga9XMJXEG0DgDciH 5L6cp1vlW+IcyzlbHmKtYZkoms5PXw5Ix3azUJ/hHjQMlOEW3nHDdg1o1xnhtjgjrHlLZQ2wHos0 0972TFARt5rXntEdt4DPbYWEtf12T9kmL0kI3AkRdeTs0ITaa6J+u+Dwl8KtcOdlAOeDi2C5qwZ/ fToxW6YEx5142gdcuCoLRNxtt8/cpMPHvM9wAa9CZGqyrR3uktxZQIhGajfxvrVWiIZrQli3BNxS 1QII4nJhieolTegn2KBXnGsltBniRxO8HC72fUzoeZckVDSBstBqAhigznN+QAnapZ+IfmST8HNH MPtxYeMX2gwKtXHPzxqpJmrPT0Q/LaR2EtQNk8nk1dpE1g+2uQU9libkF58MJahEO4LJRMpMMcEa juNOZ66QOon7SU5nMwHhaDIk5kIWLMGc0JNHO6V7UKTd0IIB1J8QO29xLDYYlx8YBacYqbaNCpmZ dGSz6PsjIXgZ3hg6/NpIsy0pnG5XJciStwtJ4V83S+mJm9/yeb/xHiM1sJFq20hdbxT+ZbSEjTLc mGneuYL05mTjoihdvW6Vk7ytbpX5IXb/nRzLyHBlNHNmhQTs1ZsjI5waN8uIiuubpYw4lhl+oxEa a29iEXsFOL/t8/7u8JhxLJPdY8TmjI5CI0cAI2RQI45l5EdhxrEEeISbm+VHKtm/k2P9J5exLJMt Z7SEf5+MZVSTiv3bS4I94ZgEkkeTle+/t4xl5DZjlBnR6IAy4lhG0tw1UJf3V1tusi9f/Tz+To71 n1zGMjoKhXv37d1udEAZyVhSTujb7TMSUc1krMnw/99bxpqyJ3ySjBaWmaOfmEbm1kXcBCPbTMb6 J94K/5PLWEbqBiOVjxBif3s9G3Eso0PXLLGHgI91u1Ovh9jfKWMZHYVG0rFRISO0GQGj7PZwmh2F RhzLRPAxc03+R3Esbke5OaBG6gYjRZFRod8nYxnlljfjWEa5dIzOdyOO9XqIzWSsuV1Pg95bXRPH ev8ZVv4G85ErNNK8f5JjTTVzR4AfPaDRkGl0h6QgKjLXRa3f+r72fzwqDiANrJAT+uZWRhJ3/sxU E83EtfJXoD7fr+4fxLHKJCitehjcKgzDxsOfpkqSpLKHsBnwH/pk9sfLVk3Y2BVy+SGTcZc1mQd7 eeNR8WaVNcWu23lwAynw/UdZD4kuf/0Pn4b03ybLUDwMi8yq8K2zEnpLleC/qHmgQkmCn5AwEHZ1 oGbW+KHxLl70q4qwWBWrTeft9zs0KbOLrsHbqVF4a1dl4YDP7AZVho3ldZWXoO5qSMJkSMNDN9Y9 tZf+RdbMXReGXlXReMhU2ekwWMMQpEOdun3dO2WcJsOQJANGZEjgFnHZVrymaXbhDuP3Wk3jZcWq yXa7zEOJpkFYrTTmYcE6PU7TgCHbeTaGLLMraxy2EHV61RAmVXJeZbaHRrA/yN+YuuiZ1yRelaZ1 YP2caW+1oueHwMqaOg3qIKjx6zTo3TyK3ABzgE8uvvo+il/T0r/hWICWxDaL2jb/SZHGvqMPYDGX iX7htD7+QcEIz/16snfy3kEOnhzf8P3NW2dvgw0fD+Ex/NM7VF+U08vonegC/Yuv11ePZYkjvGkm b1oPivHKCG+g5o9vmaqhmvKI2jb+hHeP31Al8RrUO9b8prU5GjN2Cyzo3S9iUnjgJxcAExmfb39V //O1EX2uyecBLfxB4zhNY4VfzNrxqyjrLr2M6m4j1EVtfTuJrwPYU6/5QFHnXrs3/rZ3L6ZqbErr 1HXpliX9tZC9HjsIK3D85JJc+LLUrwz/7cK6zYb/euKvEfjgCPy1sD44UH899rkR+GthfW68/nr6 gyPw18L64ED99djnRuD/Byo9rp43nCUCAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image519.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAAF+CAMAAABppZRYAAAAwFBMVEUEBgSEhoRERkTExsQkJiSk pqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwc HhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8fnz8/vwMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwcGhycmpxcWlzc 2tw8Ojy8urx8enz8+vwUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQkIiSkoqRkYmTk4uREQkTEwsSE goQAAAAXhOKvAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAyE5JREFUeF7s /YF6o8iSNYr+ao3MkdmIo2IkRqZRHhWDGEyjvJiNGESh93+ssyJlu2yxkFXUntv3u99EVbvLEglJ kkRGxopY8X/U/8r/jsD/wAj8n/+Bc/7vKf93BNT/Tqz/nQT/IyPwvxPrN4ZV699o/P/nTT9MLL+M omgaTfG3Mz+nkROv4nw67cIwxFdBlr1+nQVeid/sJPC162cZ/v1ZglJOgBNNu872Ll/bNs6Dv5H8 Grw1sd+udrlm72fkOeEsd/JplK/iuAq7rpNOXH6W07zq8jw3v8jvtt3izHKW9xOVXtTanRdN8/By kPRB/ptm3sp5PV+HM/Lrf/i8qz4MzdSpZk0zi+NZ3EUhepY76NTnGyjtrMwyOW/oYfw6z8oy+cfH ++yqVV7htvB1HuZxvKrQzQ99CZ0ossu2zS4DZf5kUXB9mquhQ1fyWTV1wgh3Zi4YYXCCaVfar7+/ PWJp6DkyrtOuwtWrOO/QHxniywwQybvXIY66sAtaL2jLFv2JMKofOovfprn9+sJ8mFj5t853a//j n8RKkqSu27LEI5PpgC+T2rfqJMCtZnabtSIrzJXPfzLLnCYJMhtDe/kSA5ThRLg//CbNg8BrWjnl rT91nfjoRIKToTcW/idH13ajzQUsfIs/r6eo/QQfXa7980/itqXdXhr6dZTK7Ug/sqyVz25f/+e3 dVB9HJ7Eqmu3NuL7ZqD6J8IBrrSpuxZH1bWWFleHXZqam8GdmAH/eESQ41dXu/pnQ1yxf5rr0/pJ W33ukrRCH9jtvnYA44tBRl+a7u04GXMzyG/tLneh8UNO9uls5rlU/Yml4ngZjVLQdjaqmVJuN7Kh SpyxLa23W//lE9ThLzd5axAEY5sm4x6JXG5aj72oN/aB/nwuH20svBtVUX7VmS7Xqvp8VPZlo4GT am+slZKMnh7+6MmscecjxW9HNlT1dGxLNfXHNi3fFrRfPsH7c/k4sULM8GS2/GKWbI4qSr1PVxw9 sdzR4z1eYyWj9Y4e3VKNn1j++InVjdZY5VhNwTWWYzrSxs3N+VpN1LV2zj7Ps/unuR6/QozWWEl+ f/8+H6nD0RorG7221OOXwmi0xvLGPlBFNVb+OsOD9EojfRrf5mljXT2a0RpLd2Mf1d+hsdzxGqsd /Qb54yfW37IUvtm+n22stwnTLoenVr4t0uuJNXaC62j0xBqtsf4WG8saPbF+w8Yar7HK0QqWaqz4 w5qc7c4Di3tzVqert2i8xpqOnlijd4W/MbHGa6xs9MT6DY013sb6F+8KP04smPFNSheq4qCy/efF 0Bq7idBjVd3PtfyXDabxKuB3bKzRE2t8d1U+2sb6F2us2dUuIplPyALvukr5nxXNaI3ljle5ozXW eMfQb9hY2bVZevf7ML67+vp53n1N9S/WWFVve5rEQwviv8bdoMvRS+FoG2u8CvgNP1aQ3P9UPx85 vruqGe1uiMa7G4jnXTfQRdfSbs5fr3P22H78xlI4WmONN1p+w4+VjXbY/UZ32fO8b35HXz/zgRO9 79Y/7gr5DMfU+soSGr0U6vE38HdorPF+rPJv0Fh6vMb6F9tY4nlnkhWT27ZQcENjBbc8Cu6tRxV9 3kx87tltP1Zww6S5abQk4Y1buW1jtbc2YeUNOzov5je2m/6NDulpeGPC6tUNO8MOb/nHhjWWa+Ok WUbWtsvzoRpraGIpVS7nt3T5DY0VzNb7YfWr88EeKt2d58Mtb2OFpxv67KbREjY3/PI3bayouLUH K4eHT6fp4jh8o7e6m8+Sh+HJo53h77JUFzfWoXBQkbQnXyV5PRs6NfVjrW4Ye9NiM6y1bthYidaL 4bfq1r0rZd2Ai29pLN0u4uEndctoaR9uIXO3bKz6Oby18ZvetLHiW+/BDc1SrbPDjbf2xsSapSrd DjeNh9XkJFGTSk2GZiXTWF+sydkkHXLG3LSx6vTGS3XTajncGO9bGqt1z7cm1o25o/PnG1rylh9r 9RI+3zixd0ud6cONb2+C0C//vDGbbynYbF1Pbkys1fDE2iVq36nJkGJPVq/T9aPx/pXfIzrP+QVv 7grfYwrJC+LehO6nz8ML5Q2NVafTxxsvcnIzbMY6Dr8Gt2yseaGaG2t+eWvn7xU39mq3FGy5Ojzc UM2bG6f1qqdbqnDYnwuNhYl1HmpMl8LqS09ttEvZgnhLY/m2uqGxboLQuhh+HDc0ll5F325MrNtx KPXmRm9vxGOFB1Uthx/kTdguvfV61Tfeg52jfgzbGXV1w3hX3e7GtHOGzwqNlVZqMTRV3gEzDkIP XzNbxn1z4YbGCg6z3bBevbW4tKsbFu8XEaS7W4vojSflxfkN7MW9FXCTVumNHVp0Q2Pp+a0JcFNj zaJm+FG5t1x99U34f3hiJWtbueGwA/X9tf3aj3Xd83a2vPY+3dBYNRI0btz7jZdKJ7eWj9u7wptP 6sbEcpObttBNp2wyvG4rdVNj3ert7QhSt77Rth7t6lPxoOmGYHel9PCT8d9evo8T69au8OPkaNPi 83sdjI0ZuulquaGq4S8ZHa73O9ENN6fArf56ox2kv9HdW36sm4OrVqOBgncL9uPE6m68rp/9aVla fLS1xkfdfW3WDYzAeNxu/JS8rXduPqrfiCC9ub+5edFLRPAYueUmvn2+d7fbJxvrhiHo7T9bSuW8 +Dmrx0+s0ZEd43G78SrgdybW6LCZ25vYW0+ZYr/3TTPnKxBv8DRUY1W3XHyfVJScN1u+W6vjU2ZG BzmOj42qR+OTqh/+cd9zUioYHR/0t0Q3dGOjCjikE98wBBIy6aK0uWit8RqrGmt73EQZb1tn4+NA hzGvrybY+AjS8ckUv6GxfgOEZsb70F4AS3U7pztQu1jJhBs/sUZHz47XWL9hY43PThivsfzx78H4 6IZutIJt3/wfH22sAY2V7eG8chO+I7JTTK3fWArH2pe3/IZfmJdjt7BKjX4N1HiN9bfEY41/g6w3 MO3TxOI2lt+eTzd8NOWuCUfv/ccb76Onx/hw6N8IIh+vsX5jKfwKoht+AUebvop63gdtrMdbqJPS 7WQx1sEzWluPjz//jdTiWwFit9Xk36Kx4rFPRd0K8/piPXgz++/QWMq6AUhdjPeboMStnng3VOHN OxhvY9Wjdzy/QYbwGxprtB9Lr8YO7m/4VajGGtqizR+/cMSON95vov43nTSjqT1+Q2PdQvy+0Fij reHfyNK5CULf7O/ozbqyWNiM2eH1xdpbt2I5f29X+GVAxcAA/AYB0pcGoX4XwGKvIhRVrpPgh/wV Kj/8BeOUMFd9FOX6IsIb5ZoDzbEKRE+fDpNfLue5Wq4+H4WWYrxfznElr+f+9JX05q1Hyp1dNFbv wmhiyLrM5T924e1IBY/m2zXNYW/XeutC75RyGVdupmUTa5M6TuU4q/m8wv8rZzNfLtNVnk7C48R8 UFVOXMRyECjfwioqvdLD37zZ5pfvcYQXRk4HAj35bQU+QA88gfgPh5XlFCf49CffzhxQ4XX2qiur zs48kLkJqZxcyVzOyfNNE8ebxlz0/U9c7PabmRxUOSE61eA05A/4+jboxGvbarVaVU1TPBXLYp5u lpt4BcbCD+1e/5mD8O8iuA3D/Qcp2zJsDg0I7nInDp0cDVfzpolx+jB/4wg0baZCi9iFebXCfcgH XViFzeZymlfJ8VsFKkD8XDXzdN5gpHAvq+rntc2ppvEMY4sPhRexex9kudXXI6uqizfxLE1n8Rz/ ORVOtFrhxHmcnjaXA99P+uHOoih0Xru0yjdxJWP53r3puQFznxOn6WY2ezssBC+h4zghevHxVuTf Eb7rvEzo/ho2seJSqPOSpG3f/g/ePrC5gcQPbHPmm8TCBxeCPT9oX+keE3v2+r3Q0bVWC4LEQA7C NAGfn1AByn8gALyc5YPE2YWQ7/IXPHWunOlyiYv4uKB13dBq7cZ0BP/5+PmxwcfT+zVavn9pGljZ ymrbAL18vZNen8wrb/7+/JfRGNrx315V01MA/eb3dz0hjX7qldfvNHj0tF2+nvLnuUUVCDMe6ADl nl/v9v37y1lr0Aj6tfk32Ao/ymvfhFwPj0cY96An37snxyexuXP0+e1+Ll2VH+Z23k6hX8/8fhhA aHNxeSiml6+tZBrIsbioUdQfx+l1MALG6Lca6wb/G2ysenReIeHk+rTQyCr3uoZcrz7xh2lz+a6+ fFKLO+6SHm5Wyd5xZFd4uag59OdyhuXkSob9WMYFeLnmdSPzOwEnXk9v/ncr/oXaWK9Xkf9pmSku 80HSLJ0BG8v0MrvlN+o7SLNXTwhi9RITmyxZYF7R2+GE14/A9UxytLVC5EY2BeFfBhM0mV/z20B7 XI9mFhqg1+7QUzsKVOLBzVc6PdqRvms1qMxOwM4lQtTu6mSVA4S1ptfvmd5c99aezeSgbNUEqmtS S1nHYwJ/seRIfZLertDNOwF6a2c2VfYqhm2vz7Xqqle76GfjuocHl45BO0Ffq1wn75QVO5GqFsvr zumeMRl0JmK3zPNEYa3UNdZJ/N70NkIMZvEuo+TlldL5KlTtLCYbVp6lc0NjNeurofr4a09jRSv7 LAds0O9ltilVhWfiFsve7rLnx4ojT3y35zDfq0m9zFX0CEApe7wepF54pL+rG2w+7J2elHZa73Qa eEt9SpbX4W69XWE9qSWWPznrZqbCRqui0FtlTXovpHutsXD6EhG++pi0i/p7stopJ6iVXvRfwp7G qsJ6i4d87txjcvA9hMuH/1Z73/DB1Tj3KFPbVO0wD/ODmjtNrI7tZJ6c/Mh/vk4g6Xlk9NKtMBr1 0fUm3UE1szxXa0+1zz3tTzRWcFY7PIRsgf/FK3VO5o5FstZ+WWO1N1Lf+pDOLlKS9OUcalWeVLxN TphSFckDe+N6extNvfb9PQa8OFRxdlbdWSVP8pJV19v1XnhkPlFz4FTVXFXNMlZF+FC735PHfHP9 lHuubGevIniAuycVPbUvXq2qR7yVx6bnY+vRxLVrVT/Xyn2p1WNymoBTbL/P1OwU9rRMT2MtWrXH US9TdZw9ave7n+Xf/eTHqueD7bndqg2mBEZooeL1EYlYTYybFL1zHaXcm1jIFbPxGNsnVe9B+Dk9 zHOFfKZoc4/GqgpV4SXqFiostjOVRrmMUk84P9YNjYUJOyw9jYVhm2AqPewm6XSr4mO6mJ2Vtfur 9ypXV/o72eOmoSrqfz6q2VZFD8pfY2JlT9fxTPW1CkvnKkbq1vSkm/muU2l4rJI/3Ol/9DJgehoL 15HMgvaxXe1np+m+VQ//nrh/ZPPrd6nn4uhOyn/CHezn5Q/X/i/JmKn+rBeb9vu1E/ZaY2HOqyc8 z90xeC6fV9k/2qn/Z6Ka/9PDOHo2VlEo3Ksqn9vlYXb0nzbq2z/lwRXXT68HTmRLJfpBP0+9U3ay l4tuYT2vpn7Tw7mJxsI1nQlG6SWZL7tDcvTUww9iZP2yxgpuJXX0bKxtq9ZYl54t/b2YYGJNZuoZ 07vqqb3rF7Tea/8J/Z1N17v8rMKJSkSBqfl1up9//X7GhTKWWDQ9TZG9Mpm63eyomvzb9WTuBfrF R9XJ6YNuHzepWmLL3uzxWiffr2Z9L4OnPankBQfpoFmobfZNrp+Wi04doFI+SU9jPbTqKC9LuXpQ dTQ5xM+n/3sZFOU/rrVHfa2rm7nayM233nOoyu5HMquWMBdgVV5JT2O1YI+VJ5B450L52UOk2u4l OGz/fL5uSmysVapAuQfTszx1KsE6tLJTknv2vnJ/inm/obHaG+mN/bCZosNCrtV+qvbhXs02m5k6 YCGfXo+36mn+bQvdWKt9kD3UB1XEysJSqFV0bUD0lkI0KyLZXtlLhaUBi7BeZjUMg+ukrJ4KyI7Q b7LFgV2Yb3GWSawW9cHqmRB+L5l13TqNMOb457b+pkH767uxWhXq0NNY19MjjqyDELFrWA0qWQTa sv+ZVWt16N3o9YthF2pbym40l3m8qdQhTF60E/q9vcZ1NrBbuE3nijm5g1/aNJ932B0Wb76n9/lF NBbU3Tms0a4UpYrVs8jwXvWXwjd77ePEuhVBGv15A9bpaawEJTPUrms31UrlVVEnRT7RcdHP+e5F N7TV3NLrrKxAJR85sO3b51Z1Re9O3R57gFeFCo8WxAJKezG0u5Q1qFbpdb/7ocleNVPdg64FeoWT EiYjjKS2666BCN1zNyR5pdtTUEvSWFc1Vls4cLGHeW+7ZF3PtDpHSn4RKol8skzOmZ7UGr7g60fV R6Ai3Gi8VYkkcE2h4LLVLKoPk21vE9hdaVzcU6XshdYRbjSRHkVmvvfT7BgjgIdrweatZZst7dqc MTxQjXUrgnQoHsuMQ9+PVaPrbWnozXWGaZ4AFLRIpYS+zhWXEDiGjX/HJDcJUmDJPz4J4QOQo4ML EmHyk0ybflIWAd/EAwXPhmkg/76co3dNUupBjnlDEM3x/Uam2/2Lyumti5L5eSXdR7iIHwtd1K8a 8HJN5lDC57wyxUBgnenJm1BGPxmYV6K8y12ye6U21s2Y908XvvqFB/oNjPGntj19Yr51b13s9bvR 8ec8iJyhcb1e8Pi3gcf6qfXARe+4z/HxWDxG4a4bHQxN/vKZcuP9ho11cwjGe97Hw+j3JkH2Oj4+ JPM3IkjHX3R8y3dVesf0vTpkPAcpjSC95Xm/PbFG59zeIAm4PRx6NJH3b6S9jI53VeNjdX6ju/Y9 upQO8/hkCovFvN/CCiPnxvpENZafi/ELK8ufTm1Vc7JErrGizq0RduD6qwvWwhQw4x5IZrPc9cWZ qitotKwHysjZeICTZ+it7ASxtTjzwDygGaCRwCIZLGc9xcSb7raMQonqncDBvm1aYdtnADMvYkNM u6sjhN9bFaxzV0CxIKfhXpR3r+xgwNr4oRyY7268YcsU1VhWhA4GU7kUKFUteFeJZG9+wzsTVqP5 4YbrndpY4RksRC3YadKn03d/08G31ReqsdpiqcsiXmRV9SSuQOaIUz2UESfvFoeXJErhDLfTxrXP 7Zq8s1QFdEX9ABc6fJabFmQqnnGe9YTZddlEn3PlYOe9i7ytRigN3Ig9YWmn9blOZ/7JfyjVBh4h Z5X1EFGcp48V4sNZ5x3U1obvrv2eqWybTPpWP/ZAZKJOZ/UWHtFkqdUZzp8ypMGLTGPpXZvH7c4t bOVgTrXZ4nrXLHfdvnl37pxY2MI/DltgAzYWWIjATQKvVLmrzmrFWH7obc3NyuousUGEjylxxGN6 LQNVeHxxsswsYdpR02fjxL8WqjxwDUys8jwN9gouu7pgykOxvMIUDuC1agH2vQClweu8Ym8y0zve SWVr/6/y0Kp2odRTBu9Zv7t0YgEhe/aPMzhzgBWqTaEKFlBbkpsA3lfEJ1yqVRU6uqWvu+oMzP1Z 4Nbzt6ABzGfZ1gR1UEaG4O3luNePpfwb7GB8V9ilKj450iz2nAeVE3ea4tmKRjtG0sXKUVNArGRi 9WAIcwyOV2WhVbA7aXX4o+eNFhVAg8hP/8xUq+dd/Uc7fYBvlZonLJnCe3HnJ2VhYp02LtQHEOl+ b00c6LW430souua/5PU/KvevRAmiei20uw8zvOfWf0pgAGYISJvSno8TX2W6fzq8BIvZYaPhHRQk p25eWHdZvUL3pUwW4ZOO58tdd8Rb+EQ1FlsKb27R+DJ+6TnXWNZ3e5KqE4I7EChwjtcMbRzI1Dvg 4QsxJRDBaLv5q4e+w6DhlG2S9V8/iYN/0rnNA+PYo0ZLuzns3W38DNgwPBbQluSZKJ5aHHmg0hWN lTjNC+wdylhF9U7WPez0fPNnrYKj0oAKn8hD5t1d5c9q5nyHXobGmqyMhu5JS25C5+G3tq4qvOUX iLAgg6uMIXUtZTg/qDx66I4dABUs/WwJCtjEusU2Y7Hp+XbpgYTVTQdQC0h4JFMqeSbqdShTb5YB JYEbEFZCW8X/IIsLZ5tpDaIJ/zIQCwvL7wvpNVUB56V6zPL8GT11zwleBZeM7EANEUSgmIklwT5Y CWngGifVThY+fNl4SDZ0z9GrGU3lwK4wzdWTxh3KxEK4zoQNbsBuAnFj6OkGQ4qYJji1GjqH6GZA Sy2J9iDktjvgWBFb8wNmY93IJov2s/MwpsM0Vl1lsU4mybxWM0EP+hC6PAq2Ea0b4EHAc5Q6PCzQ T7F+esLZZhyMVd7mbr2rApVNSgl5uhZqY3m7SDh4AZ35Fe6zZYsSesueVCkmvYMVpZYQQ4X7JZKw J1XnLaZwjBbOd0Q0rmJmKNHuamGzi+cIdEv+CJWbIi6LCNNYairRjFPp6blR/q4Xj2TO47Fn7cui VcN4aQuQWm0cygmIaLGL3AlCZwj1Jw/p9SRUY3USz9SW0BlygzXXeMzG0qUYBxI+i+h7Ma/Yo+J5 hYLqlGKz2nJNP2MtuQpIjE9D8lekjeGt6wmnlcbV0EWBWcy/zI+eJEyjXJAjAZ204Cy8vC/trmvW TKE8NLyHBPKS72nBbTMklz7jZw+5vvSc8ryb7pqBEcAu4Xu5X14K6XC9fTje8z7a5Tg+E3p8op4a z2T2G8Wv6dJ683G8fTm6krta0aXwnotmbwFlHzUWBy3vON14UhAEX4+T8Yx+v+HKHg0jqXrYjvji /sd3d3xdZBWO7i7NKxzNMfIbGmv0xOLuhjtm6Xjw7TcIp/4O7obxOb1q9PuubJb+1d14ygOL8eVB Uo2ljZkjNtJV2cyPD5/6sVzT0lhmxiJggR4DNlaA69VtDdwGZZFqigVRFQCMBCZhAg+HzsSAoO9Y Px5LehdINFULdEVHwC9dQYT6Qo13XwKhShOkZlKpfGoSMosefm90UnJ7Xi1Y5rDjSj0wwJHpTyA5 UPKAekIfi5ZqnrXYrWJj8ceiaF7hDUTY2n2j0NDrxGKOptnD3rV2z40q10d4Dfb0DqjrbHZK4Q4q 4RFZY4+hqSub21irfax0ipoL2/33ub8LmVOX2ljO8/ovL0MKMdKiCjhKbVanRfdys3D79To52G1R zlUx6ybqPJWUjp4EZG1xC38y1c1eOikAo/7GnFEJU81ht2qUU0i8fShxxWcW3+sy66ycZfAfO7I1 DJ5rBL3SyGD+WDLkl0wy+I7n4j+qqWuVaqwbrEi1znpxuT9Hj2kszOpdZdX+HroO6SuaE4vwV6Pe KIStL0uVYtBTyqFEX8dyh5EWnAMbmDjr1vqRzGaqsSRGuF5a9QLARbcJd6qXNYa71depH+a9/SPZ tstUHbPjstyqUzhj08MiEyvaKyB+SJqE2lqg09NvFL4mQIH+lrjP0BpYsawczq92y5zPEoTcE9T8 OnvRFuOShGdR7zQwhcW5eGdAXvZ3cfVHeCzaO7GNfvumf+6l41Y3CkINUUU28KLV8GHXQji+pvYg 3xV6kTqjPFUk6ShIiSrIHVA/Vjt5zhBkDAWppNzD84kN7cCu0G7Ug68fEXbebmdNP5nKTCzcR092 /4Ykqgo6R/8DSFT+37TwiYRJX0v2vQZ6pJZTRMwCkimtXry7tKCsS99K/Uei8iUiKuCwTDzkQPWF tpzM1WG13yBpJEpQvQRqlrRUTGOVz8o6qe0L9KCHhcTzj2xiRczGuhkcdWBQ32un+K7QFIKKYCIE Py5gKRGuJKsnFZy7ky0TK3pSKbn0AD8WStpgsLAYScj/5i8WLjBgvM89jaXhZYWJtZshL5E0pUXw 9PzwXfTrwgnSHzM1Xf7JVqCW3X3u7DEh4pe66Bbndtl9Z3ERlD28261etLJeomrjPLbz/PzEJhbz nSVF92KvE/3kTKJnPJvoB5sedCY0q+VCVSeABCi0YjVBL8dN+lC+WUWfNNbNLZrkcw1ITbdoEmd2 GZYcrzKvFzUAT87ltQCMDLAiO6n2D6IpuG/E2NcS0I/07+5Qv5Cx1dQaxkqogC0cg62OluVZpWxZ YtcEmHNcrgDM2JMqeKmfk47FF5nUhZ7otXw8aePZ/sWON38CauzJwHuQimLsqrKZ/+nkmwUQ7L7Q a6ryqHDZczebvYi22rL3gJPb6kOePah9roK5quP4L2ZMUj/WLRsrS5B7PiTU4IlnYZcUTtj6fgeN JelffWFh9jqrkWnjNhgXmZE7b8pscNbZrGxtFbU21EPqI+TGPTBHH4vkUi00XBR7yKP2UKwvtdG+ LzRw8OCdO4RFzPEWlBO1m+XsRl2mPRQwnKyK5K1EAjeGiO416LgFqdYrW7Z09QHPBeYam1jsiflI mek2mbw3RevnXp/oBN/wyhTlCun5NVLLL+U3l2xwKaRDx+3S4XZzC6GmBs+sSaN20zR1J+aZ5rXT mMbSlWz2QYIg5B4YuY5GIV8n55teygZ8KmCflv13IHGSPeG7cLODznAlLZmfNa/hTLVkHckuXALL MngaNIXZsEsnPRFgBpQp8viNX6VlaoebhBLDN71EnEojfnq6jpjoP+mpuIFeKVh6faM1Jg2OZHUY 3YvzhKb7WG8228elcDRX7nhC0PGeuPFk/uNr0Us+3jgZjyONr9AyHpxQFVWw99w65W4Y7XkfD9yN puQaSJq7497HvwXjrwlf7R09o4f8BqQzGpxQiA0ZKTT9a/QLOf7dGJ3KyANj7xoNamPd1XK0Slfj Qejf0FjjVbNYE+OEa6yxmn64FFef2+5zf/muUAwOpYEEGZCDV3tkNtbl3K5YERJrwzOEB94CUwJT LI8LjCT/6snAThQQkhWIxYGYEjejOyo6sQx6JPEn2rfkovSavPqX6WQCOxRMmgCTaEu+jkiAz+VS Zpj4RfnEeqUslCAhfyhUx2LuhhvGOzYe1AF+GXu6umhwiOmZkHqtTjO1eqYx89xhsgfO4Mad7nZI m9E70KL0hW8mVit4lMW+DBG63DnUrUxf5HABpEPYoqbTFMtWiOyGvlCVDi+Uik6Lv3I1bYA2PBx6 3C0yW5kKSEMQy9nbpeqOu0fAUHSE6FLoNeFM6e2+dPf770sVGw6xa6FvkNXk8BIIC7ZGhDEe6yNr 6jDXUtWJ6QWmuWi/e868gsVf/oSNP/mxbihAXdyo0c7fjY0DtBI7cGtl1bq0KLTEbKyk1HtQxkXY YSHTBkHo9H2k0fIJwMWtjZyXFbbT3g60LGS82flqQy3YPjXuAfgKcgxoshvVWOJHgao6WJJspltV Ml+2gMY9eWyRXwPgCgQTGvHQ1H1O0zDgmEgeFLhBoDvUDNt/NpfxupNrzkMFwsFYPPUpJlYyQ45e X9hCkgDS2UFVIG/K1ynuWJISesJtLOa7eW0aTW9wRfLVRTJmhBkk+o7wdUa1iq8HbKx02j0K5qdA 6VT9YA5pWiXCzcC99lRrsFuBNGYDMiMGcDIbS5+/ISrZnm/qF5AKKQ9eRKaxyAC1f60EGkHVq+Mi lTtmk/l1g351yvxPEGim32UiCuIuvGZ94Rrrz6JU3V446TSS7Cyqdug6gnhk5BMadF6oR6cgnyEX ZQsJ8Bx/q0qBN8HqJW4g1l1uYxnrgorXgRZxULiNJXlraotm9RFLW/ydnZ3bWCCZmk/qZ6yAIDNC 1g1b0VjyaNSuChcFpR68o57sgAxPyOoyYGPZj3We7Ao1iTdHuysf2HgzjbVC5ijGOg3VH2X5BwJ2 6IJGbSz7CRyTyhI4GWpHgeySqQBmB+jDn6IuhNhKslxbqrHoOpLtQ1DRhfLCgeOqw2O9+7EsmtXR LgOZBzOsidl31rNf3RWm6/1/0hlqhoLv4I0LWh8wbJa8WkcGknB4MmoFq4PSCcxSBmiqL8x4322/ /1k+++4RmEx2iFOT7NuTgc1SkS2X3/GkrUMXNZN/Mv8As7GcgwJwrREvAAAcPH1TUbQ9kUiva9Gn +ihLEiq36wK6MKTwNdVY87z6E0Ma4fZES1pg9CPnl9iYnrgRDLJODGZorNnh8J9sweRBJ+05zs/r /yyBisiZK4bEZm+3f2dosnYj48bnwm0sxI+4SbLSbVLm2KAJM3FPqOd9Nc0y7+Bugi6drpKopQ50 pj1cjTibZYmJeE7COFkiSYiMN5tYgSfsCwZ6jswSTI13ds36HODVl+zaeCPEBRvqArLYpwd73viO h5gJBHKhvclduxbqbpis2oWuIrg/QNcmyoOpHb6O1IJOmEud5UYtyi3LFxIB9nUJjYX8Ol0mNH75 V+OxsCDdcLfx1QU5SXaKDKcV6COSSUyTApiN1e6P6wjIjA3Sy0mqZ+BQJ8J3hVmJSBJAHa2wqPMZ SVkf2sK83oggrk3+MIxwItSPVYPE70KhVsr3NOeK+7HqyjObX4BP0hy87fdOLN3h9h0JwTf0WRkd Ir6OmMylXFSOYVzRFKmmfmvfjIzMA0m9argTlWsstslkN3v92R0l5Qf4vv4Gfqzx3tzf8LyDo3Ck jK80PB4PUZwP7547MCz9Ip+wwvEOUpnLY2Q22sU7PmNmvEN6NDTxG1Xsxyeq/MYbBFqVkdKyQL/R iMX4fJDN2Ik1kO5+x3D8LVjh+CydXmWKO27xcsgd68jQuYbKzn99bY8a76M1Ft1/fN0LrNR3TKzX QkhXp7tRRvcL9fkVViirNs2EHig8+g6SmI7SVBuVMQfpJd1brnUh45XmPUnYZvp15kjzy81y450N hOHPff9iAHLj77vp7c+m9PmWb76DT7vCGw7SYEsKlryd2mXUL6gApFUIXuxsgfJDmveVvhp63qpg vwchGYq2qGkck9lHc/yCAnRPdYmqJfP1HmU5hJ2rJwMrRIetuxTb05Mjqpbk9HFSz3t52uOFLDYo IbK3VB4vmVuG21idUIevutqdwYxPHMqj8E7q+fFGqofjUdeTRVavn+FgrQ07xrVQG6uOwZpmb9FT CdrT6QP1jhTsfQdC5gMHwRajwuisFuL27olHl8IbGqsKX5mY2Tx1SSaJmttVE5zUooyDA6ov9CpE mBPR7YdG7QO783elyTN6tijWwcqUw0H6oHZ2uVRlEjc6kOIv/YklqR09qSXRpYBLpcSeEs6DHRtw amMJtKiS40a1Ctvf5wzcZH1hfqwLhT/yMFQz14h2DQEzkJYsgjTKkBAkGYytJ1AlSrzc+wahd9+Q eAlKLdX95bsJL2WDN7s/bo/1vEEw77lUxVa5Zb1m7sXybSrcqbHcPc+yuVxeE1dC/ey2a+t7OIem j5ANgSoVRPhiPjEbYXhoUPVELbYs+JQTdIA+Bdw0hshvhn0YJQ+iGks7HdyTQgvUvFQKbI9z5sii Gmv5J3IZQ4F2NbgdJo9C0dUTthS6LzNHRd9QbWBRqocKBDeMs22AvmAaq/iHiQuYu9UzjaigxmT5 HSW/EJoLNs1IUGT4Z4gUbOV+WqYZHH0oLCOPBRAUA0Qk5tfIx4nFL3I5zo2/3dgpELPf/ZGAzjD8 f0RpCLQEniwiK7ib+mL46RCxb2in6j9ZLoXiFM9ZpbAwrUGsJxqN5nFSFkEbbHWArQWusB5jsMVR ylW+u0keIy/MoG308xKamZbwYCkRyV/t5jxbu6cYvFqH3YOl4L7ryXv17s/fxBi4+og5kiAHcx08 snGk3W3+Q8K9X1JVuQ+YPptvLnkANNev/eezsl98FIm6sIFRnJdihTZP63i9sOjsIWGv8oskVS4d IEqWLD6ISCEizL19aeRSgpHKHaTdkTn96SJaYx1DZixSKaeyzNT0ZWC+s3R7+GcpCSwQOwUB0on5 cwdYU1D8ebf/E08JRduWZUFKF1Gq5uSbTvZpqjYT2HaL1R5qi6xAA8UZDKiCniqkRO+Qg8ngFdbd aF7+CQ2RTexD8Q9Zeg9sGZVp25OJ/bQEtTOWHjOxuNkYsF3hDY2FWq3cAX65PMs9SKPg7D+rA94N CUYDrE4k5xPLGNFQOQEe0j7yWNYci5b3w6TVy87HqgZOQF27QP77Qjm5/FIgNCF81LKuhDT6jNlY Os9muApidLJWsKTIwP/XQhG/nRfNLUBXeXR2kf0yQ2BKX3yKeEh0XJlMsdyfAwW0TfLlesI0VrVV z6WrgxzRgacMvFwbthAxWkKklZe4NUlWbfFYpl2vPpB0gILQNzRWvaWUgm/3whjF6xzhYpuqcmf7 w8JVawqxItWKiFjOxuNcYj8ZbWhoPyv8kx/TnV/nCPQT+6KNgSfdObFgj0Gj5li3Z7IM+Nw7wFSA nhujqp0ClMXLHzRUrdFkCr/CrjCKcaMhblF3qFZMJhYFemTyN/JITPBKhQK+RGh3K/AOVhuzE6vc NmXlmIAlsscyrTCeUoJZZTPl7s40cZs6SG/ZWLdLsKAEU18uDHASOAsHiL4EDF8Lt7E+VC3COXiE 8XAZDeNuuSHj4+xHe5B5uN7tbr5+e1fMO79j3l15Dl+MkBp+LF+1FHPayEfjHY6BAOHMvp9YVoI/ llVb8qtI7csHfpL4iV8nIPv4KLWHD2q3ri8fJzXOIAfKv2r5D5/XtTmnObX8/3LWqsNXCc4qP30c gnNIA3PFy3Xf/pUktleWZVBmcmJ/VppWn0Va1rXb+q75F750XY1+mV69Hu422eXUIhnEtks7s9s2 sBB6jqtZ8mHWBllm+dqyMoxJkgX4026iwDZfvko0jaZdF5o/HSrpeZGdlV3nRd3UK70PB9r5pvTK IMhem9tZgLTaEueEmB/ogY278yJvGkXyQWJlZrCzyjW9fJW2bc3YSS+DrEQbO0PAvdwf/ms/9i5r prgr3zfnzwJbvpT7k9bJ64XltjK7zMrASoJAxrcsM8vahPXb4Mr4eGX79swvDxZ/Xs/0PpLoUIm7 kNDd3sSym2kXYbAiEI6uVvk06mTkzCfTab7Kq6rr8OEU9MLe2+fm2yjFwWWbea8f42gcm4eXpm9/ 81UVxiv5g29z83mZbrwoyvMpng/+eijtnn0+9c8T4Hzy/CDoQ14dNyv849MFzK94pCW6gh+mZ23Q tl754UYib+f8bIZRwwW7spQpEkWe/F+eN2ZRFqAppht+BnaEZxG0cYTHIF++/pFXAA9YHi/+w6SR v3jyMinx759HWhnqtyS6fm0dYNbhoh8OwBmiEnMTH8p50LLNIpxzGuWFF328pp1dnomZlTJoMnKX O4+i8kPnsrLIw6mZpmb6IBTJk3G4/L18dPlZymmmEZ6uvCXyz7M8lsuhXlZO0bESZ8IAdbmDA/qj LkOX4SlO36kJPmqs27vCW4obvu5xEjLf+F2nulVc8YulcCxy9RvRDb+RsErDje4aIlr2466WzeiL lszzfsvGgnl6Y/L0bCzsyOQOJIXLoGeGG7ju17PsqPFubCxpaojulM9iTrhrVRpKI20BnhoAwuiU bGWDbZmIo9ZSLWcm50YLuD51GCPmLsQGzpeSTX3haachgu4y4fjOpuaHXP1aBhJWwUKdyFtpVyDJ tnk1hV6FVXkiWOmwKUJLLQQNtamk1RPOhyAU1mZMXWzmXZ7TRW2sWxrL3bBuvvWoN7HCqVDiuakT q1wC/WKn8JNi1YOXLrVjr8Q9YtqXj5gfjXgsHToT6IcVGGrCMIRXGmQTKMoho9CTGYFE2+YIf0ET wicC/1kQpxKN3hNeR2P1TU0355PyYuS6pc0LA4MoZ0ySpq2bHxaqSxFLHacord4XruumceLGzXPm HybPhb3BOYgwnrjoUHwrS4EXimxT1ZNgx55AwWCSZVfkykMFLLU65MCjWIkjRaMbbmksE8c6KNdL YbeQAi+yfT9Ux9p6BgZQzOOD/nb9uCK6FIrnvZYKOuKJQ1A5E7orDBD8fUz0o4d0kgflHiiqPiNL IfhH4WjM1dHPEV4M9WpQpWuheqxdHaCY9TPUaj5F7IDD/CpU76RLbJklOBge9GO3LhKWYUdb2gcU lKvVaiOlJbxauywlQjNQFKj3AWtBGKFSeHvcwLXK8FS2FKImCwK/ZUxbqTSECzNlx5dCiq+Y0W1/ 5MUN08S+Ug3owQ5Y7G6u0uUp0N9WexVP3O99jqwBBykmZf38OrGeG6nP0RPqeZd0lWd4sKOTizmm Ucr+3pZqGQrp4KR6iJFFCnIcqrHIRNWdJZVK2h2mCKAkaDxmn1C9Y08k13LZqP1S7Vf+n5R7keq6 485UJRd3kytLQzLBj2sZCDyz0TJZWsmfifXU7BXFzOlrFf8DIBs8uSDFE8q2knq831e9T1jh8MSa LdSBht1f7ua6lieAyh0UDdL60nm1C3/4x3B9UMv/6PVlGCt0ZdCRc5b8VXsoY3TfxJIEu9XO+6bj 1W6vNCvTBhcofUOqH/oYgN7qUduoP8KtAsaa4mxj4fAzobBnqJz2F2wsBcZG1f1wrfPqH3a7o0xm TGPpb60PqjXjjDQZ6rSCluYFBITA0z0ulNMAfCqcZ5Z6SZfC/PgXgpIMSXEGrZFgOe3L+6p3566w OgzkU15OfZ1BgAqNkvPWCOElwBlMyeTRrgrr369feY4VTvBSgRsP50XpwJfafSGagkbLmwQ7XZg3 awq1TTUWrSkK6MjfRepo77X/AL8A9SEyGKlsin9OJQsDEmwR6EH9swO8fKHExEigm1ACrloGXVFd h4KDx8Q1zFpLzBPGyTwUQVobO1fKCmqkRCPujZkLMbFQ/L3anVW9ddFcYAoFOgMysd6U053RDXrb ot7UoFwXrUkmVqrDzi0CMDB6YEVwkbJTHZJTz8aiu8ItNJv/B3RACQ2UrgygfC3Uf25/x223qHqk JTikpmsLZ27NUcvKjgH2NXDqWIslXQwGqtjjpXtKzwG8f4E+bM8MZrSIyaaXs1y3qw4qLkMsRlEA b+wLtbHyjT3TxzOoT4U8ONw3d+e5GQ0XlWCXqx3M6pojdSxsRh/s2Ur5eITTLm8BkdICMHQpvLUr BPPc8LzqLYVgQGylflmLd9zUOzYF8KRO85VQd4NGPCXqVYrGkpoGnLyBaqwAe0WTuWUI+nzuyGEs kFYENn3Vig7ARlXDJyrv9bUM0MRpcH5AabRiELQtJboDlNiXFt4NVxhMtLlaRkMpua4TSj74YfEG 4UbhDWZbDZdmjQivTQTniDIENwM+JMRY9sWXh+ViTEtpLqwrROhSeNuPdWNeKV5miy5En0/DQehb l3r7bjziR+lF77nkENPEHW3/jir2v5E1Ikwl4yRjS+F4z/u18X53p7jxfk/z8VyA4yfW+GuO97yP b+nesF2+GOHdaECEG+80+OKep0yjG+5p+HdoLFHk4+QWwe/tM46fHuOpImvqD7jrzikh8l0tqca6 GZrME6JeL0bzyiVQ5pLXJE+SrsgoQ866K9cCgv76FU+oGqbF9XFdGFkI1eHVoZjnHTU3pZG5JNAS UyGqL1RjWUKza0K9a9kaXnhMroXaWCZryxRDMYTEl6tfC7expHJmbQiQzU1eoK8rcXlSHkAZA7D5 rRhYcoq+LFlkGCKfcFHzQKX6JheqsYJhjaWfnv5gDo/Xs5tbvJKkcWw1e0iVjsFn3uxphQyHeROD 2EmSpx3Y18ARBJ68GdPp1MaK9lqV2z22PIu9reKQpfIo5m6wl6BaqlMhyAHsV6dLycfoCY09nR3W YCRbg4+syStVzVZsV5gw412139xsgsBr+wCmmW4jyW79iUUfSvOISy0l+WIGmNFfMrvfjTHl+udD Kme53Htq/3B6UFMBzvpiMo+uBASC+zTZHaAHcwm2rxfsRQjeHuhHd8ONbG6daXHmDQnbQ81jeGmt eqIdADt2pGkhIcOefy2HstzjHQZpRYCJ9WDVDJWiGsvCOCUKXmmncVGZghd4Yi2x+3go443atjZc 6NCREzaZaeUfrZaiHp/aZQxE6NyY0urXQo13N39CABqqjDvPQISQRskyoQzrx7UEwvUG0rbMlHcx Dikijkumh2z4kP7kKEvZhQJHHWvJIkhRJtCbobvrzN/IbPSeLdKUhibfLpR6a901bP9X8tCpB1T8 RhUvR+qeq5xpvIy8yfCHuoLnYPASeHi/Z+pEFkxq77hPaKfhcwhPe4WKPJTLbKCmepHspirNzw2q pQAtYREVvKCjJI2haLhG7uekC/6JMOy+UGqPskUlLSkQob8hd+Mll2oiPaFE3sHxCf4bFGSzflSp mz/mNESfUYjFJw9aWRv0ATUmpJYXkQE67o0osjSx9o82crtpQiDN0rnJP2FRprrXTjGTBO/CKQCR nwa2K+X4UjbBmUXin1wXOgqAv0rgMlxtox9k3lKNVYsH1n8U3boEA2l0YIAwZ7ixkd7XQsU9WIIg ZRSY4Vk65Q8oAUSSn2J1DuvtvzNdxyZWe55iMpkyVpt/pADby+9kiAaIvCvEM2QvXbRWk/OyQL4a UU7M03Te6BeQYj5jcH0BGHntLBp9r4zTHpoCd3tIGuuJWZO/rrEkrXpQAvKWgjRZUJmlh8plE5RM omb6e37jh1PrU5Ig/KXBs73krWwYISjVHiZVVbXSCkSsmGLs3nlLeBzxBpynR19/TxRP+x6IeUf0 khRhWsRqnayzjpVaYu9sstv9OxIRgejNzvW/4wRgBiTTg6lOrGaSphk5HmJutqjoyIok0szcwjEZ njJEJhGbZZxdsn37IpR00l383JTrxX+yNf+dw+ROGwsAK9WZbxqLTCyEeW+UnVRudK4PrlNIYdue tMw6mIdQ7QboMxyTAY2roPCKjyU0SZDmPRXSNVcSYPrCwj3abb4KyiIoVCN1iyarinWMLb+1E8XK e2iKLEijJTLmO2aLDrBcHa1ku0m97lhDv2cMlwFxPLmFKYKtVWjlid4Gsy44JBSDYVp3OtFnwAQl bk9sG/cbO/2AJ3gRKBDUdUkblPLCUvPslzXWbaYi6iCd5rWeC6FHB0wzPa+ZHYCSl+QlDaE+TF5T C06ZhIfXcb2DSZOL6ZDL7BmgeGEcI1kzQwsPrBcaZW2TLqfxkfSaOZCTDIHgrrKxv9c51cwDE6vF 3YVYmqNVgPJHdINWs/N14sHMZU1PBGexGWg8wAyboaaU04ixJFrZv9SVvhbOQYql1TtPdu70AjBe akRdya9rLHb9989GR1eLgTFOBkzwO042nkVwIBP6jmuOZ7nilSnuuCQI0O85ih4zfoiMCSbyaSm8 kUR/u4+jIZ1y9M2Pf8jj/efj8wrHEz5Sd8NdM+Y3GP3GE6+VLP1rPCshy4S+6+apH+uuluOnx/iW IfWN39Pd8UNLKzvfc8nfYfQbz0H67mS/W2PdzC+mdSPfk2R4KrMZHERBEfmQNS10d2wtH2DXk/ye D8dTHOpG6esLZx2CUfr5RNJNmtJikBUDx7gmYkb+6wnNZzZXMWjMa2EodqPUeL+cXy5n4DI+REPR DdKK9fHDZ7SaibmMSaAyF+Wp7fDaXOTjxLplCOQVjZ1/PQsDocFMEMARBXglBtQxPbOwbEU1VuKI kyoTV0sVaX9GkWq6FEbYDFi54yH+DeaprmjMEPWAZeKo6BbY0dmV5a7OWzb2zLyu58dTXW/2jXCP b5TmrDp0KYwOR60btPR2D1hBshUzpIdqo+cq3C1cXS3geo8oMQa3sbzDBp5VMB+qBMGjNq20BJ8t m3leVyfNtlLJCmGUU9mS9YUG+t3wvOs//fkNDymzsZqVD0BmDbKMhfrDKpPTm1n3sTdUY23LaAHn MHC/A+b/vLvQMV0JY37xzmqenUv3xVLguVOx+Hr6QjVW/Q1+fiGnCXbI2EnUgRl/7JpgeJf6FwCf dhMXpeUlLrovdGJptbB0bW0Rzha86JZzcfLoBuu5AjBztrVfF6qG755ck9pYtZhPCRAGpD/BH1sz n6wpltEXyV9C+v2znmzqtT5ac0ZdaMI6rzXWLUPg+UxZ3l7PwkDofaSekfYC1sc/EQKPxywoQm96 kF2hfkzqk1tilnRPnafhZWX4NdNYiH9uUqDPoHBCWqH/UtE9J99Lo6/BC9yF2zkULcL1qfuIg/qp ODdRg+sfR4zqikKqA3GgMvND6aR/VosjTYnwmbvB9wpM/FYMZeh86/SNOYIpa3JwAnMgPHyguSmf LKUfGR5CNZb7zTGppct69R00R7sjLWr4qxpLZf91o0gTLccA/lTk2gk95uH/g8HpBPjoCfNj1U+u ++Dl1kItivq7A4XNXHHMQQpnfTxPz9l3FLXogBW6D0xnUW+UfpB5H5/c59aB3uE8ejzmvZWghMM3 +JD/HQqWVphBoDXTY/lfGJizeOqnnXrxIlbije4KUU4KF+3+witQoLeqkx/XMmBjOcAxsr8aa1aL cxTvExGmsdC7CdAMcCaq078BBP4HrTNIw2Zuaax1eWG85MI01rpUWJKgscJd/g+86kuGADA/lvtY Jw+r4/HfQtR1WizXiXoiyo7t7ZoGmcjA+XDL0FjxUVUst5g6abRQHyPBJ3iuheSSZ05Rd12dy3us n+pdU+I+eRDIQKBfKg6eA8Llp0pjsNgLxFrWh8lfMh1N4b6J6NYdQxnpxghWIB5GVJTrw38vhzQW i8dCvZ/siDcECNQ0fgEv3onlfvyqxqofNahyB4XZWPFMCgCdc4W1+AVgImW49thidY5CVFxMjhpR SueycVCZsi/Mp1Qe9FJeYqxIMCLao4sCYn3hNhY0lhUEoUqjbK5n3ZRZpuya7rKpOrACzWBd+Xt3 wMaiGiurK6sOUMaqLKJOL1FVSqboldCWWsiWAx/JMq1fuWBaYvfJK6xmAZBNXzDaGmuK+51rLGII 1Os62vizzNbHPFknD/7s7ok1wKNq7rRznBtOHObH0lNsvzTSiuumCnVTUcoLuisEsQZeKqFiBn8O 8ljo2kV3hTZSbPCo0N8IC2+WC/1cT+iu0EfActkA5ahz2wUpID2IaSxsYasgmeFKqJyEKwPEI8Js LO0AN2odnDRsmpWrO4c95IFdISrvNSDYA0VFAhpguvulWTqlMQhNArrGE0lQbZgIjSDNwCBQngtE n8WAPYBiMYvzVzUWusGe0VufaJbO5yIGvDnVWF/7WWTm0BGR8RpWrJdvxoNB41uOz9K5i9GP3vJv eN7prvCrcTXf84nFHAL3nY5vl75uOzCxvm74G1xV44Gw8Vk6NIrjjrvEgsX2PHe1/I0sHTEoxokQ JBm52/N+8zqjidfGQzrjcbsbnvcvBnM4geOrpzBeY93wvH9xUROyNU5G185S7xnId8dj3ezhNdvM 3bfTfhHdoAfPxEHoy/HDreTbGxpLGt7AroZRRuHvfbUWaMYMj1F4zyIaoIiT3g5EkL6Py417vcVo 9taeN79JkX3z4b57vO/VWG1HMwleL0JtLE88jRL5087Q/Y5OIcpiDrO/VvEBWQ0hNtRIDGFOPGpj wVzH8/Vgg0v50JpGQ/OaFhaKOqPGKWoldShw7lI6MsXDoeGOTU7rh8ovHnCzCQWgqMbKF3ClJOt1 bRWAJaYP5zPZH9GlsC2EBV/tfN0c4XlPgW8QoeQK4lFtl6jUnR73O9dZ08BgSoCuNhgV5+wh2u+Q KdcEwPfknWznTo2l1xYvWXw5M8MKu11y0OoIR14oJYsX1FtBTdMmts9BVz/EYANZoCbAme1rmcZK tnqemZIWai7ZK490h8b9WHBIdwiTT5aZhQr2exrOwzUWcqHAwrDMrXq2hAudbp6ZixCuz91SrTB2 kWX/VUc2BXVooF9koRqFyh6TLHKf8iToWPC2ksIGPXG3wAqT+UrnPqJJ2wBB4H2hTvVpl2g/g391 GjioIEBLWihaVu4GVpj8oX0JEx4QZmNNNuopQungV3K+S2Gfa6HV+E6lkrJnyJjZqTnwRiHL7Amz sZBoNiumxwDPtpI0YF4YittYyKRAPHgRw5/1UvLsr4GICpMpJmXshaZqd6bF4QaGFqSWi2eZw1p8 wC1DgwasM8SBZp7ZvAm4Y9PlAPGwfemknBSqWuBHjM1aSzdswo3Uk91J9KJBAiQXwby/PflVrFC/ hB5KeA0Je5XhGn2olPiWJeeGZ2IpVo0PWKH4oFGRcPrsg+4t+c5unmkszKaq2E26lxaJo4MTi9tY SFcRZ26zmWc/DGDAJjPd/KIZnhQmhf9cqMdpB962/gtEn58WL1IkPkrDsDhnB3E/lvXiKMeFzx5e QlzuxJYDWtIRxOOYWNIcMANuZyKMYj2ZUOzRE1RuJ8vHFP8AtkHEfpuSn5ZClon72riNF5wL1HzP 1AdYS1F3cCOZHcMTi77JgBgBsHjw/kb5N3S/A7NoT5iNBZxutdtO1R5kXMMai8W8Iw8qkARI0MV1 oiRpcMOAB8xoLFPMBoEoYE5llaF4BOllb44nVEtuqake1JMBd0O1z9a7fyK7TerpgLWKKCdaeW+y e5LcKYSPqNKEq5yYqTQQcFDiThPQJJqtiGRR9eXX/Vg1NaFfz8w876hCiT6IxjJJWeCsI0JtrMIB RWQeCk9dNUfCr2Ry9YRprPagCg9o4Ra1Wc3Eoi8VZ4iHjkRcyDmB4Y7rghaYCE93EDMyWSB/OsmE ILdllUep3kFOQ5hk9aq2ZkFpAb9j16QTC2bZHPQUTzbApyBDbQJw2/WF1WOv6xWsfZ1hZDbYpNR6 yRzNzI+F6D7h/9YrF9lBSH2XykF94SD0jZh3ywSTDAnDCnUlkWAplqQMibOqoNER1EuD8rKtvyvA 3JghAyafUDCJ+rEixKCAfxTqGNMLdg813mlAdyLHRgh+0QBLBhhq+/xyMh5gfMDEQutpJTQKccf2 sCbn6FriZhfWE3hduzOKS6mQRepcbJpryWPjSshd5CbuymzOycIoc4WwllQreS2RUwREiD5Wmk22 wXa53cCObAqh1jUAek8o28yt6IbbRZpozPslIhmvkpYIYR6fzJeIn0HNcgLOc8P9WHJJIbm7uLLM j57c8P7xBu9nGJ2M9DtFmujL8UVHTY+pjXW5l/fmA+ehWKFp9fNh8KYm41DkXj8WfUTvH3Ks8HYb 821CF+o7Gg5jhV82Hq4b9lVTHo/1VSv5njoN7mk4EMl1V1Ouse5p+v8zWOHoV3l8WtT49K/xiN/o 2/wNxG88ZdsNjfXV5OIa66tW8v0v21i3Tzr6VR7/Jo/HCkEQNVLGX/MGlDywGr118Saj3+22v6Gx qLl3z6j9oo3lV7gFm2+K5HL0VfbgMHJNeBLKcgZx5ZBh4F4aG5iMluikqYOlUovXpCdUY7WgmTap 9W4n4V+udLsnNGkuABjULnfgM+iWEaxpSrNIr5kghBNZOgKNoNApMm/Wbv+a9AXS2Jch0C3XSOsX KIrWoqcj1M5BOa4sB1eeg6wqoony1N1QN9KyQ4WAIEcUlzWZMC/qgI0lFIESp1HiDdMxHcdf1Fjl v4OAZUN5yM0gMs+7t2sn2P1vKpTUQcTufMPKAHBmgsqDg+YhB7u9+9hh+0GeFLWx6rMv6gjwWRNN cYrwDzaxmI1VL+pJVDbTfak3qM1ZShZMXyg+WT+GqKZl/4XZ/LRRoTOF56EnXO9gNiaP6jh1jvWf CdKRWG9pZYo4WxxRXQG7lBwbWW+bMHY9OrHaAPtlN8edHILZRqGsJLsot7Gm/8QFUQ0ir6w5SitT /f2LGkuSOeAHpOSAMojsVd7N1HO3d6O1/4wIchBnMDcNzUF5mGoU34JDO/mzPCThE90WskuGhdrM lQec8ODXD/C3PLApyfxYqAQlkbb1RHUPBtCVOlH3aclX+AdF6Lud6DkUPOsLt5RAKOT+Ve2S6E9U KG/WlCGettQqOqmjqIw1eDGBGy6JO8NFbQEiNpDkp1BlJ/zVTzI5+0InVhv+CRbAzVIBVj35swN1 VPyixtJIP3sBtRj1iaFf7FXGxDjG37T10Dw1goQ1zOdIvTSYxXBXikN7+X856nieA/LsCXtfmo2K z35QbTRSIh7baUIrnzGnD4qzSFE3U7bhB1xv2rAhXgu3sY6ys22Rdmobdz8NjOAaSxbc6v/GRDz+ l60ei4LF9g/YWHlo/RVt4SVtvqkzaniR90DH7LVy0V0dfY+jvUKKYD1/YQcxM1R7yUsNiqidwvN5 ifTskdmqHNKhgJaMrnCRAVE21a2YMPWxFawQJY+Oy43cOq/xxtwNGuSWoG3FxLJ21V8ZLsomNM0r bNRsWxSPL+W6dvfx6fzfbEFjowZ3tERvGBeXDdjPeEnv1FjipZdEvYfjHxgm6xfyCkF06O+mP7xo vvrh/5EoVqKFW6EAVaZPqMkGnTQvAfdLxbJrqSl6APsRB2bLcq9KwQl5vUJy+81x/p/OfLP4ngAT esIBBty4ll/1YyE3aV65CIPhwmyspoDeWdTVMp6oeaxsmiFMIZ1DmADwPjtCT7uvULHJZDhdCVOS 9lmlYeaBh3jeZlsdODSXkRmd7UJiGwS0hzsanGadz2YWj7NH2Ezd2KjMnoCeEvkfbIi43gEDMaD9 c7Up1PcW8CSipPrTg4VaJQ4qqO/9AEWTVFwDPGOMjzWb4iZlEvc41QsXubVaU3JyBk5YUf6PqC2L ZyRgg2VSKylMc+fEGtRYFooAJk086M1ku0I/RWDFNE39+lwBR5ecrL7wPU8qpc+OMDKXq7QOzowH kce8rwyhZbVSwUr0Uo1Ywb7MGOaSr7BplfDH2XKqk8MO+rYvdFdYQ2N1DzvEvknaqeJBOdxSkmKh zSx2rR1yuNslDUShI3ReHwqs27GVHBDsqWNKWE5Dk7sGHZxvAJVFcewGZ068xgNADAcpEM22qYJ6 B4CHiEejG4aXQgFZTOEjLtT4cGUjK+z/roXW1DId8EhfuFvQSHjyB65LL/laihqtbzDccPKntx2C ueSv3Obg0R+/uOGNknu9oFB0fGk8lq6l5rb8ZzhfLpQz1+KzDGNTO+BSWUGiqTllzMDbcbkAWpmH Sq/5M/vtE6QT+8kHsVoUwQqC1kqsJEGhCB+B3e7HA/BZ7aJcQV07GVr6UM/4HQUM5Ef980jfx7e1 X2uNFvgYv+oaZ4MkpdY4+yeRq+HagVz+9dpyfXyY4aPXo30nk27JkQk+bBP8dvnKR6cs6/qk5isc gi8mU9wWztTi9zbDHZrf5Lurjnz8tbUzO5hNy9LzvKi0MwstweQpv0RlGSSmA0YyHJnZdumVWXDp Ff5MK7nxzxJ4Ae4IfZDr46/lv53i43FlZeH2Lr3DkZY8j0+C27CQait3Edi4HcvGJ3JC+HvQq2vx ccHWyjKcBeXDLkP8fkbTDqfYeHJJGUwzaj2pE/n68oXMAshlatTx28L0cWLpNHbepaoq+J6KZZFW s8qJ03ST5l2IvNU3qcJq3nR52IVhfoYyjqsqx1/5oMORuVOZI/N406QQkHzGTrVq5JdZGuaxHNet dtMwvxz48cpV3BRFOp8VDfyqjhObM6TzZbrZvB6dLwtkis7SppjlTbqRU+fVCj8rp4vyODZ3cnVi J1/hi/n+UBTFfJPO42q1KXCH+G1WzKpLGy5I8SzLLK2mThWvVisMjoNb2ZhfVnJRXOpytQrzDNF0 URfjKPmwqnDEZpdfn1gGzHyZ4lYxzLNGfr0+qtodN9KxCmUvnHhZNA2G8fNoreIGo3W5D3RMeoMB K+bpeoIndyVVHq+aebPESfJZs0MrDN3bGfGsMMo4zenczONZI7815jY+PB15ptMqneWXZlUogy2P XX7LUUXhIp8m1peIMFklxEX10eCR381nPTGZLK+Cf5mDrMHVlyn3j5+Nr4E3vjDUeHxyPOI3kAn9 1fDImoXqHCNlROrl67Od8onF5sM9feMGj6zCF666QUlo0OqltJM0kh+1zzKy3l28n879s2KRsdPo 1XkpO1N3KBG73lyY1nfit1lim+BKELlvsuBArtUXbmNJppgvxTddsXy42cJbmou0snOVeKakZd3V NJnC3KIvo5OgSBOWNLnytQzsQGRkTPyUmGYX/sJr6djEGqbZtVCEGKwx5ESXj+irvJp1yprJ7qxE sK/hyOoJzbfTK6k6ckAXA5QwifYH1FLoCdVYXe7odonaI8LDgK3/jDne6HYmn6WIhn5EQfpCOtpS 1yq9zaoBHcI53Afgipdt0xPzvHO9gwpWKn05q/awQrBt0LCNM9V13QIh22B8sBG9XqLA8eN34pSg 1b/KCfo3Oy6+13p7miaPz3+y50I1Vn6EC9leF6ihcX5OdEor+EiRASOflkJeh0ymKdzuICQcnFjM wZMfAEdtS4AVegnyqJzmYvD0r8ZF6ZIlRl0DPWh9xTBRprFAqYXUsdp6qQOpaEOr9xiOtJ6gkraT XvjGYnEgdke26WG36a71dJ386e67eK9OibLpxOJ6ZyK3WG+l6s+LXQOcIUKxQluVT2D0aoGHInUG ylaYMa+F8mNlCMyvLZ0gOwC+DvCnbJhfhWksbFqBh6AuFLLHUP+G++vUwFI4OHMkQy+gyWuDGqtI 1WHzLUme9XQKFy/ALaaxmGsctYrAjTcX/54pBGSzNA6msZBiFqKTNcqNLZqpeplRLk22FMIdDRbS 3TdoGynsVNpSXqsnTGNZa9U+q91faPn45KlgCoduXwawQvFdr2Klvz1P1eGBgl4DNlZ2Tl6QQ4EM SHlNTJGXaxmoV+jLuMJj1z08YyXWW2ar8KXQzpHw8SgT0QMDqpTj6Yvz9kA/G+96aGa9QNW2wxOL GR/LBkjOd99/DPMWgJTNAD9g5OSKSAdENqSZWMJrqKj7j2mseKumIF2LpuqUIVfppV4y1jnwHPYE U7JEB9tHX+GfSdqCcLIv7DYxKtazcl4etdr8uVS7dn93LXpDXqriP+A9/udOvYTtN6KzBjxgjoW4 CKlJZXInaaEjzeKUoIzlzgyWsRWCPkqnx4Nsqz/RqhQjAWnBSEFmnv2QTawbpQxGaKz5DnjMU9I+ Nfv1f+UDGosuhcBIkP4laRjK1MRbspeKaawpVpWJiS8H1rgPn5XFJhYrxgelaDJqkegHjWUtl38x IIxprHqPyWw/q2cnPtc/smXxFzPPuN7ZGeW2TGZn9x/lM2pTEluS67oSkVh7F0v/ZWLRQkecKjKR OWGZqmhiKiBjnsjArhBsb2jlK98MDrU0wKd8kftsLCXmM2DLIWERpNnB2upNDtNF29BYOUsOVNSv HG4A+iEpGYr6Ga/XlCY0Mo2liyQt203Z+c0s2emJLcmZPWEaS52DTWR1AbwfUHsQuhRSrDDtNqH/ 3G69bl+LZUb5uDnL1QFhTVGLqKhj/WQ1hY+4tZ5QjZXvphVSkSs8xWd5MiwsgtfSiYop8iqRn17P LCx4GCX2TGl0AygErLoUxlXQq7uhT5ks8jeX1X1+rFrqQpYr2gnpGI0gtcEA4EqYoqrRmShlrXnM eydM/Q5GzdQQytiq9DO4+uPAtAg2BYQ2q3UHtrzEhJH2hNahTqaZsgrp7IUvhdWM5ZtfV8iOM/kR hbJwW8zs5xNrGmFopFxlhHBZPe0Y8E2L/uYbxE/qKbRNMsPotGzzy2vpdE0DihbQACJqFRc2+osM kSwUV1LHaNWmUppJqBorWsZKSSiskTttLHr5nx+ODgYfz1fH/Vhf9NN8zdHTe1qOvk11u3jtrWuP r2L/G4x+MzbF7xkhBW7P/sQaXy5qtEt6vEf6NzzvVAPeM2yjb/N38gqHgiu/7LAejWoMVKb48oo4 gGusQT/WV6ccJAT9quH493G8xhoP6Yy+TW5LfjU45vvxeUwD7oZ7rjo+r5BqLFrK4J5+cH4fk898 O4Na8aXQNPoCDOIa6wYd3/uNsF3hBcP52VkJDOkL11iWORbtTY9d5gDjbpXLBcyFL41kwK7lBlYI 5oXL0Tz4hXOQvh97wc3YJV8jadkIvA3R64X7h/yijdWCMMdaoiTAgNAR72Al+6uqdlOhjZuu2Q6N a6wO5YraWezrw8MJdn/FfC1UY9kVNt8eruZszyj9W2/YuNES7RL2Vs8fxEJAUlY+Y65s/v50aYHS IbOqzs5PKGC0SRkwQ+tf1RItnyPGT6/EN5rQGc9fvQbDoncPnrKl5u/5WVwz11IzT222FI/qHH6D 6mEC3olndhC9UT3bYoO/crDAOttOJdQJ9JPL7KPxPqw76z9KlFmuKJeS3A/beYZb1MCZRNNdULYv tl6ZlL+73sd4k+zdhTWdJ54Pp0PywHy8TGOh6D2eUAb3RJYEyMJyTO3xa2HPL1mrONa+eDZsgCRP ZcNqWlA/1loDvEKdcmW7cGctI3GH94TvflF5A9HF89wp1FPgDxRpoo6mGYZEts2osoTCv34mnInX Qv1YthvBz73BFEHeFQKoOJzC+M6CrH7uUPRj4VuVqEopINYX434V+bQrZPjK5TDBCg1XDxdG8Q9I 54hcQgsuadS1zn4AZu0L1VjrXG27k/ZPrtQD0XlKy0yRAc+3Kl+oxMwJuLBQ54lt/ZmNNZ0oKZSC sgNJCdK19Bsg6b4wGytbq+zZ/muzwW0mWyk8xsrT8CgOeN43WzjOkCl3iHdryurJc6jFm1t9lxwE kyvjShmTa6n540yAOpuCP1IVB2PEnugAC8EkbP+aNWr1csaT4Rxa7y6TTxoLkdAD8k2uH/K0D/mG PMCdJOc8+sk3hO5jFUyODBGiu0I4kyfzZwAWrrAnesHFZXklTGPNDKQDvQVJWzf2WXaCYkshyNYE JT+uVejCw2l9Z1WPqB8L89E+ATp6xrOalhpZuSwtijEX4qVHnZSDihfIsTlMnjtaaonbWAJoKr1G XoTBJuiTufjHexJBp5iCP/EPOLG2dBXiFGI+yAOL/wBRVL3FqXm29Lur/LPnfWheGY1lMePh0oJV WE2hsWaPCYA0bTDN+nivXxnIxina6xbg3cZRp4cf/0kcBMzGwntcbS8aCwk33v7w38w6c4j3L4Ku w/TVx2B//vNUn9o1m8zMj2WB7PUB83JzUBZs0GdLP5L7pFyr4qSvzmo2Lxq1d6DoDOR+JTTz8oI/ qQ7PV6ZxQh3BBm3uSSIqAmmUEBM/AhXbFw7pQGFHTfTDxVSAZcZ3ju9K/T4Hqf4GZoMmAKUCF+Z5 nx78Rb3r8sJNp5kV1MHdcUqrJlmoSekgT/gAYMovmK5jGss/uzCdkcqFmAFoV9cCZHjfqOlFm4Kf OZhhYwjL9OTNWJgS3aMUZZr7+2TSRYd4pZGzzp4nL1573CD3ut210bld6OUmkRWmN7Go122GYKQw AEBRf8/AeNityJJBJ9Z03oGlG3lqrmc1Cco7zdkzZRqr3jidVS0B4wa1VCpaUKf9+xB9nFhqkHE+ OURqtj/ynG0MBcoF9aVDZpILVKrcL45ZfGDEhQPuhgqeX7+BV+1ChBcxT1/A9GcrpS898D2qi/lJ b8gAL9eCYkmgX6xE2UwRA9ZQSgOPvd21RCVm+FE1M5CQCBVxX3iFVeSpqUxS3TpkDiG8kT0qrrEk 5zqd4z5bxCk4hx3KwvbEZRBcvJvIghajLCsuV6Y8QIZ9mp13E1shVQF875jsGrwiRMDmfJFPE2u0 ZxlFtwbk/X1gLwacONRs+8L5ZS41vi68N+g1GbqJt8/fmVu/OrD3/XgesPGglxIwcJx8UbyDP0tz KZpXOMBjfkffAvYq39HuVSXdc+T1MePRN74RuqcP42Gk8QgDL5ZyT2/VeH6sOXMN3XXN96p6/xqN ZVN38x09GY8V/obGGo0VjtdY43Ntxk9JNx2tsXgV+zueJ8cKx/N6SqJKX25ozLeD7xw2ciZuDg/w 2X7qG4LkiNwDBvGJ9bMqk+kmfZqca/WSxiyNhofqrqVQztOTgQjSy3G44OWa9L7/xVjhcA3AeleC 2QclhQYkY47IEp5I7aByaS18Ot5hQkaPv8kdwr/8ChZkcTrBYRAyK7Rl7r92ZTimcSGxbstHs6u+ FqlM0JMW+T1+cQL9SyEecM0D/Zg3sWxkDxUsUEYHDBduLGWpekL1axsj5u747fvGP6NI00CZcv4C idlfC79EArDNRUoxm1g0fm4q2916Zav0ASlJKKjMXgTqo4r3DTCgs63aXYESxacT2zhTrPB1K0X6 aP2RK7+cDwa9I0qu/6jW9bZtZh4cS+JraWYsdoJqrLKwjnUR2rt65S2XKI+Dedl/VGwsixbx8dE3 HN/ACRYFyI3qC9NY+mhhU+aVfyBlf4I56YEQrC8R24keE0ngaFBsyJodAQyJX/e+3k7Kcoe6zsum bb0/QXpIfZXclmzEjwXsTvlwBKE21IFMeU2JMjtkTNXnEqV39RNKD1FvA/VRZWH2gtz16g/tReu8 XkUpi1ul0Q1KSjFzMdWwpJwBF8ae2SzUdr6OXJDzodZD9p2769ijQlbUoTr6NTIb1C4KvrVsYrH6 2oBXpmtVP+A2JKkCSoDdENNYCLtun/ACS5IBuLHaiPkqTQmZawHjkvVDRxHyGhTIoQBjsyIibHr4 39xanKlCqyT1g3iCHAeDjOddKpyptafAPAMXa0+ou0FSitR2aeFewX5ofaceFNWQ1wotCnmZkY6A cmX4Bw0/4hqLITOX/u5xyvqBZnTI1wxgLubqvHsqNaYHlmztPbOQeaqxkKp6Xn5z9V8gxwXj1an7 Th4oWwq7vYpelCvQM/4JPf+N2X5MY4VPKvkDCBKcuO0fFeofIWigL2w/CWQh+dN2/GcXJbwmwp3G ao4xSCf5y3Vxi5m8+DYuLGAlmbgU8TMTy6SbgBnLeanXJLzBpS3LFyC/1Qz4ld7o5ak1xceuhVe6 0Bu86QEURAA1idIwLmnJNdYwLbJEr6ipEMhRYdHaG2T3LU+eaKyJPCXhMe0JZ3+aqW38VMvrjIiZ 81wdCL5ik2Er10JkVq/fJpZCbb6+UI31oIITosTFigwX1rGQ+kc9iciC46Pl8+xw/g/0p312955C 7bGeMEsJ91dDS87wZOscDymnCcHgSSNymVgyBEK51jnsmj61MEHjJ4v1g6Vgvxx2asdSVQYgHVzK NZ7nBnBsSJcgrrGGY7rNUpgw/MzcNUoM9QRPeVGaekvqDHIw5EOTdYnnoBTqWE+8DHYEjIH4qISg 7FrYo3K3agUDU1YlLInCdscWb2pjLeq40VVrIYkig1vaR83Evry/jh+/2mUY5tr+kdQ1aCLTOGBP ilpKhScPB9uENgWtkAp55iX15Auw+boySUdT9gLReCzlYSk8Rnpex6GVhQf1Tg/z8Z5ozHs3BYsG yn3iHcjQKcrGrfI3f/xnSGfIxtIHB2k2tPyQ6Q+jigR9MHiPmxXyT4C+ORNatZP6sdxZFSJpFLEb NUwHvamk9G9vYrEBj3JQdwdrTPPVVuv5ey7Sp8Z0V1gihTd/Oh/LDiF78k6yoaATK2hidK8uAAzj RfdjuozQ6Aa/wpbMl7DE0xqWi/A39IXvmw0PgLxvNSqdIb+HNMRmnH0agV8i26wya388VWpW0a0j wwq90/YYhQ/bMxKLAHpziHvAjzVcYAIgizZ8LFx4DSk53oTrIgBWJ8wjMVAp5mfUrJlRlI6buhvM oVoQIfkxwOo37McyLXlNKHPf725lPgqmsxyO4tENn98Xc/WeDAVvfzyWtcOGkS6Fxn31c2T43VLu Bi2PUTpZ3yA9/FUba3BKXb4AbjtOxnukTU3SUUI11l1nohrrrpY8Huuepne6kMmpQPwxVkbwY71e SmLDjXxeCqlWuaN3o9NXxg+bTY3aO/qquMa6pyUSTEcK11j3nOwuzzs90cBidc9FeczDPS3f08w/ TSxE6oyT0WER47FCE1g7SsZrrPtaskEcr7HGj9BvTKx/tcYC3wMXbez2ZDDexGMNWym+HIHypJaS rxmtk8o1Vgu/h3ZgVnaosgoONYbBZExjueLCtGA+l4fDrrZMteaeUI3lS2SgL1V7PHEDJsgT6kvI BgDk1IjCEkwm38AdoakhRjVWvcKbXO9QdQQbUQAltF4SH6F85SKSCxzttZTQCFMWG8UnlpSZD5YY PAcs8yrmhUuoxtKIbqtDGO6uRL3VPD3znb/gk8YaDOBJ/pBFYD/obmB+iuQQnLXThCibYBdZ15R7 PLVr4Tzvm2yC/Uq+aZsVyjbs2iPxZlCNtck2nr9rt3WXzp6SKP/BbD+qdw42imd3PzChY2TxJKwo Mh4gwwonKHaUOd1fVjxPQLy2pPFv1BtVeEA0ZwJ15d9w3e7+rICq8QpEQaNGQwYXa773GcNNQmPe Nw+4VP6SJnn3fep3BX2mVGNlKCQ1LWYPQbb6owOaQuMS3yu5f5pYN/xYGK7yQKm2ZK7QkvJHJAsc I/8F6Eq8gb/iSBYv+j6i6NA+XPs+HhO21MVM7cj+hmms7Ki6CTJQQM0FPn70i2rJS+34zxIg1wZl HlAM3n7CrR4Ex+4Lu80EYJDUo1mUKGCyjeO1oRO9FgrpvNT+0T1J+DTc99itUdIlOkIPNiLrnzdS 0QGh8vlf2ZFclKOMU2GmU6WMjtTN5pGW3MZ6kSgteMAAlVlgE0Nhq74Ie4yRTxPrBlYYIVUASTAD wmwsOO0Ok4dWP6R71MebbNUD8atQCwLlnSbpd4N3qKWfntSCcJkxz3t1UtETAKEUuLuwtYXig++J pKlcC1ID20clDJV1/pzqPyJU/+kLg0QF0vkLLLGFmp/cU3OabR7IpGQRpEDt4ANPlo+Akp7kYuHd WQEvif7h2/8NDMjgGXukztw3mYUEU4500EAQGr2n1LBUY10SgiSBozz6q/MrHHt13ffqDJ+XwsFd IfCv3XKP5EguTNWhQMxhdwow2A8oLgn2un8QC4W+j6iic54B7wDKCHI+laZ/keVF8p2vBWjbdA02 M3FEi59fS9BNTxiU3C0UIAIXGgvq42x918GfZHpMyZKcPKkM1F+wyXSV/shQA+8HCb/0CSKXPGp/ j6vsOtUKTFjTaAQ6Qk+W/pak0z8wBtBY3nL+g00sgh++so21YnwaY9DG+tYXrrFMDakGd6f3G3Br 5gzbfHcP3+d5V0dHZdMdy7c1vWKQDjJuz+HEqZ8Qc4ByQLwfLnvVUIpr0S6j5KACJLFhBBjWURIL ot7qvICWn1RKqNsGKBRZgDGAaxQ7BF8srocN/jFIWD6zR0w2fbaQJNt5Eu6H+JVFpaSG3rVQzbyz 0UvgoWDyghpxQ1fQkvtaVu4RdlWFxeipVM1Bgip64nMQGm3QG2RyIU0ebWj+NZ9Ywr5bm4SaMkaP KQ82ir5e5HNo8qDGMqVsy8GlMGB7qDje6GSJ3VZVoVxbBoYDIixHVqcwattNVbr7LQyXdsNeKmND XUuXgz0zDYHHVBhVJ6drO9UB0xivYv2QqekOL52dUto/2VH1pAT2ZD0/PCIdCSqn3aF+b18u6UZX 0sZVoLdC19UCEy5OO0Y0S3ubxIDLwtQBOQZKwdaHkEUhc6rIEiv1eTFJk8X2YRPM30HjT31jqZfI jcVeMhIVEWLioeQIeyw0xV4ZcJ/KJYDV/GCS0eB7U2FJrBww1dctbcxv3hQRQktdJzgHRx1owVZT t0hLsJFcDSV7WGehBokIv4zUztDoLNQH9ejx0GRcU6Oe0GtQMm9JKTFNb02hA417dH2KmXFswlxF rmnKUl2KLl0Lp+IQNKf2scNAn/XlZvtC54w2Q4QrSWv8lB89eSdb+OwgHZxY9PI/P6Qa64s2l69D 2r07mlKNdUc7OKpYBNJdLcdzco1HGMa3/A1GP8ZBetcI/fQPfN4VDi6FX5yVa6w7ujL+5gO6nbnj kigCec9R7Jj38qG/fILxmOj4luPpzi6VZkfJOzPpZ+P9b9BYUK2jZLzGGo6w/qojf4fGGp/qys2M r+7RfJ9S0+aeppS7YTiZQgtrnQ4G5zHVWHWJRpbwPWQyYV22nvObd6VwkVjKxgZIKO8zt7FsCXLM xHBIELmeI2++L1RjabE6XTEELU/muqm3dC1UY4F+GMurlAJpEcmlc+o0oLtCLXZ+ZuLLfUS0BRF7 ybjGaqWTIZiEWsGefOKZk20mmwmWkAeUUNpaACqLEVANMMkY2kGhsNYt/sXLdv5M9LovusFsCMol ZdSW3lMbq5nu3CB1wKeUb1DCZSlEzj1hNpZOu5nymmgG9x/2PEfvyHzlNPkoRG2mNBJSA7jvm8lZ yLmuJWMD3uSokWLDn2LFHdyx1g+2Xr6XaP94yqaLZ8hG+sN2d/ZEl/EL2+VTS6nKnZWqdnCOIi9J lXOPed2o2V820xShkGng76ydpypKukTNjCy1NyrtEPKdRpsySFvK7UG5rzKUQ7dmyAFzGnksT3SX zzXWAN8WhhFMThoZZUPCNBac/nNUGkf1EXj/QVJCQ07ozaN49taZeBrZNoeZav/UqKzTk5bAPCha bE+8nUA69hI9NgXp+3qH7Arrk0ZmoAYeDBaTB5DFs0tSbnn3wQ0k1+ZYwa+zE3CXAYpU7zwk/hqb 3kJZj1A7C1QQIs+KptgfO/VQb9BbUIddQAMi1MYCLr+2n2r3YfqEevbLDYXLBrivkLmEIUXRA4Ux viQy9GSAbWbQxhI/VvXIqsSYUzONhXsuzosOCT4vUjftpZtTjUVUSjMDKIN8qBfbVJvZ/sWikJmN VT6q5BuSovJJnUnGqpqzh3ypEPBZrAe8gi5oENUZJEar1l8yzxzL0gHcZxz2uwTV0VH/JzHkh9fC NFYNLz2IUjcgizzliwRVZUxmwXXPWBQHRubUWcVLO33RqwdAjWQUeWUKeOr2+bdSn1CrzHoAYRyS qfqyozbWAlNJo4bepcgCMmWJvGMwn5bC4TAcKR6o3Oehicc0FsKy52cUW9qvHjGxDql6Jr5yamPN YzWXiYX3WK7bPIMUsCfMxoqA2z0id8UpZqsDXOe+1A/sSUQeX3uSUloadFyHqdrPtqsf7CWinFxr XaOMVlcqUPiCHlNtGdLBbCwkfbgAM7M/NUqfnIonTCyiS2kOtUwsPOAVFrQZqAQlV7Av1MZCWtve m+6aE/LjspO7q6TgWU9obR6TEKSWgpeLW5tmXg7YWDydTC5r6lQNJGbgC6axkKWzXE1WyN88oZ7P vECaJLkFZmPFQBa7s4dKgHJdJK8wal+mseqjiibREqM9jdeIJBHAlEwsorGgroAraEQawKV9CKLo hXWWaSx99KMHVWKygpRsC23VMuOP509arQQIFH6Btb8BPy7jiaORXNtQS/KkEIe1qN9j8aWQpZ4v K5Nxep75T8pBRmNJ+X+5xjITS5LrxHgH7EUH90333Ge8q4cCbNFAlwaE7grnZaGzebfCgtTY7TZB KldPqI0Fpggw0xZCrIkapO2+XZKW1I+Vi/G+zISZ1sGbyPlXmcZScYWW9TMK6qRTWXmpJ4dGcqE2 axa87B9CleapQuEkZtRSG8ubNV4yCx3VbqfLut3kDDW2WLBi2XSOmq+wwbOEKsKj0QF0NWhTPBCp sgRjEk4FWO/skc7ZPUjFrKxEqcLNRopoYqyIcBtrOEsHUZd6OuzcyNhFtGzZxfWjJdwkqGhHKJ9u IhifVDzWwuiWeAya4Q7SDI2Mm+NSKxn/9UW0S19as+uX64qvg6NXLJLrgj0lFngA6gxYIY/SHoB0 0NISxKqWoeKoF6drqtFbg1gZpEzTGDCXjy06WZvZBBcSr+sM5ctsHh9pyS3ireBRAfbnvnP3fRpL Sm6L+K1PB0muz0U+fEyfFSbWPSx8RGMNQTpvKVyfnrCkdL1dH3zKF/nZy58dNclf1z19uxdMrPfv tFvXtUlr+niLwAx7Uvt+HSFlE/97Fdd18W+/dhGV4EoL0xkAdwD9cJT8rV9PpKwcF0L+lPn7JjiP aW0gyrce4MPL2V5HXhyk7uspzXf4a47FUfiX8BCZm72I9A+XF9H121L46V4ur5xgjO+X/Hnrbx9x 1uT+4+t/8s4Q/2kpbNJq08zTtIljp4qr8FXyCvEJaZquqk2ch7NVGTcrp/rwJ9xsujDvqnSDBMiq WjmrzTJNZ5vYcfDr5cBqs9kti3kag6lzVa1wDD5cVcfdzKuc3ByCqgdvZ3XCsMtxeQDpmyptcPF0 ns7i1SauZjF6mKbLfXg5+HLgW1dRp7yMnQ4tnXwT4ri4QWcd6e/rKbtiN8XXzRy3NE8blFlbrfI8 zFfxbLOSM8dO7rzf+/uZo2kUbTZeFIVxjDLfkHjTyN2af+MsOU4C6TocOI2meYQhaZowz9FDJ95h ZHF7q7B6720+jTp8i/6tMFDoAZaYOJ3hdwz/23W71a4LL6cM81kMaVYVroTL45q4KXPV93NKL6fR Kl41M2e1CB38I22mOPfPIQq7ECM9a+JqhQdrBhNHmbHHaFe4rfnmaYlm87QoNsV89ulRy4g7jdyE Y57WKm9283QTx5eH4cAFcpFPE2uV4R2UKe+jZkHiv75grsZrYj6G4EXAv+VfH0SXNua6HPT2Ydta r2d5P6xt26DFEZdjrNfPZ5lV16+ffTwlLiqnxB958eU9xIvo4uK4SiK/lXOEPpgOXdTA6185AAfK b3i3TaffOmVOiXcc5ol0VtSKj3XIvO74zuiPy3XMK/7ptBd9UppRMy+8aSZL7uUT+e2twx9f47dP hcr8TXG8n/it7esXLq4vy6o58P2gAP64D+r0rWum5x/O+NrgvUP4MlnJc8Mt9W5GtKeoOozQ5Y5f x0h0KvqQ1IWNz60kkEd29azl11bavX1u4aj27XnWFTwv/Yk1OuvnfyK6YaB+0Ntje18K71HQn45h fqy3BeL1WQ+UPeJmxc/wPDPlXNYhHqNwKWN1+wYGMhLfWw03HwD4L/0zXcUP3pzW5bhroN/ht/ui G1zjFpsOxpvQXWEmsf45+CWsFbaTG0oMxG/ei23lOuD4rgtcNyjY3VPj3QqRopQhYdnawc2S5PRN oZvbVlgfPAHvNFhYbE6NTYuK2htYJAF27f4ELvsW5gR5Ajwbycl9t9jDWPQk9JzS8hmu/p64jjBh 1IXrL5/E1gRuRg5inlq3QzFXmHz4EWF0sDKz+ZK+6Z2PXwbC0IjK8Si+KG7QjEKb7+DNZwcphX/k 5HvcniPkF1zYrjBZ1NusStsDgncbp+4oXw5lYs927tmaheLkAXejyr69LTkfL041VpFUMdLpJqWV wKM8zyLmU6LxWIvEaVCwaOmpAvvYY2joXK6FJnwfEhxb/0B8cQKwYbJMmLeSaqxJC1Qzs17aet7i SRmWvp7QXJvUkeJKzsnNygSshQlNzKM51FWFiG9LyGtzIJPxDLdKLso0VlLows47/4D8OvBNho3L uvse1PxpYr2nWPSaACtMTuGgv4EthSjmMS+2oXpGNXkJajYB/NdCfS1NA1IsKDikf4ljFtAHG3CC 84DiKjjONirGW9xZ+sE35H696cE878BFjmD0SnfdEQH8zSNPkiVjibphGdgXDfkXIiTi7zPm7WPu huTZrSWjZ5m0Lw940iVFzKi74QT/uW97higVrP7dnM1JGnADt+bJOs4j7f9AVAZQqC27Kot0RhKj s5mUahKj33vrmfN18Ik1DEKjME73VD5RvYmbY4gFmDnzvWRybQxcohYsDY1m/jWYGmekBwC3BvgG dcmceGzAJaHqAdPS3iGRZKLhNnwhzjOpw34tKL2j97ul6g7F2ftWqhM0UF/Y+4OsAhcXMhj7Amrk 8G8UKyQfCjiJjCqTV5oDx+YV3lh+D3JN1BkLCOaUFFKIbMNfeC01e1pg7TzH37zqOH2sz2fv0T6y OTkjS1feIPUyXuPCi8p6Dl8ypCOQt5buCoe5INI5kF0lVfKoMBMCkE44AVHsMX7WCfJsEkb4SF1x DvjLludQPYDaVyBSPrHY9HjS9UHc33gL67UGTCo5r9fCrBZoRfeIAjXVFvEYhzieovpYXxhWCGwl +e5e+CHdva6W1b8TLckGCDlBLjTqxaV4gHlGGf3oIorYi0N4PP9jAuczkq/PJ1bGikc3IAXJeXAB bB5V8KjK7okpWKZhurno1Nx5TOrZ8jw9Aw1iE+vt5u+0saCxEFYSs4AhOTu7e3fvFmFXuId6a0Wi b2nlRDaX27PCar6pkd4rqadK1om+jmHvyzzwCtCWbkCt3c6Qs4oyk3e23NrevD7qNIwQSZJtq0sK 6ZXQCNJiikFWp1BSFDaqmCjA533twUKOmi4qdNNlKGDlCxcDeEH7Qs3+1czUjjxnel4hJ811WFNq ZuQbPJBF5KbWQxKh3zldf1mWDlTzDGMupplKM2sN0I1NLKqxht0NBU6SV4PFyGmApC31aGV7BQoG N1vmFNKhl+xmEYADKaa0hMZqjyzojtoeVgUwSPZ2ZYqCZG5+P7teHYGIxK6wYlWVjdRCugGkJU/q CjtRPZ9ioMF9kcQ5s0RrinlhD2vtip3dzqV8WknjKKnG0p6J/PR0OykkwIcCihzSibCta2fA17Ic 6FNmwmV7Qp/KVFgmZAh0iVuEv5aZvhwrRFLekMj1aR9MgwE3jXwljcTTw8t3K27WmS6by/38cdUz zkxwgSsG78J8cYOravBqlzPeFfNOr87rpN7u5+VbTq5wT0vNLeIv7tGcmYe5GLrEnw+F3iiPxxoN EY1PJRntkx1fS2c8V9X4Ik0uVdf3TI+/JZli9FNRfFc4HI/1xRCMT34bzR1nUWaCux4Vs87uaXif xqJnGv/m0V3hXb39jSyd0U9lYGINuxu+uJPxtHOj3412aCPx5aBLlYBxwjXWPctvzWKkv1qzTSfH a2aepfPzzulSdvl69FP5meh1p4NULO+4gF+aCycYkIwqG7ai28H7HxZsY/Rzhn88sSW1eSLYp24H CzE9HAhKQkuB1CGu1Er4VwkDo/Zo0B2dWHUIs7/t5AYlFyc/sw1DQAIOVVKhdmybw7DtuhBUxUtm qFIbqw6xRCTgm0p2Z4mCFGqdntD71B6G1UNpGGVLhhsjSIE5ROOxSlPsAbhO5Kzcel6k7JlSjWXh efoIhcD9ydZG0yK0A5535hWUW3X38LynjQA7d2t695zsPDttJ2oeObldzX6wEWfvhruziiREiWS1 m+apP4+fSMA/5ciLs3AGSq15qSq4C3YlpTGhLbfRtHHPtXAuLpAREVIeBcrdcM6mW3Xwi7wrkADT BkeWGUSXwrmNMOoE1b69uHvoMMgM8aMt4xkcKVm9sJCXNO9UhzImfalZDorTWDvEnb547ne9m2dx tGbQJptYdVEDI1vGJ2zzf0BJhNQ7wuOxhiEdJM5ABsvYMY2FrK98iUSs/fTZbaWC2QPbpbBbAJtW sdyFiPp/rH3x17AQY7YrFB6zA+iIwp14GzUqeLHkN1b1HOlf/hqsQPFBlbNGRc/UgqMESAs3+Ya4 /HCC2iwIXle0jDEbIKS3+aDPlNwX5SKFqZvTjESmURa21CxRIPLZAqRABglb1uh+8uwhCUF7UMg/ Voa5dMKUCXWQFqbSCbLV9BQu6yDaumQ2c1KQ4V1hI7rKGkz/YjZWhcHeI7tgj3JpPjCxesf8HuwW 4I1ttusO3uEXV0+QQ8rAIFbyBEkF7hGZMsjgQdqNWsQ+CwZnJJPw99XrQsjE/KSD9Wax/A3FNBao IusnkBaG++qphrLzv7F8LTZA1l/aBe2ZyXaJEOSf0PAG6rMHEoRnW31353gXUH6MJlPQ5VeydKaR O+nU9P8R7zHNvKROIIAgDir4RLEq60Xrlv6WzeZfjW4AfAflNxg2w15I4FfhbudgYiHbD97/nBpo bCMazwEGI3HsoXtya2gsoFR9ofW0nnW9naUKK4zgI3VTMP95RxZ0uJX9PTL8VosmXQglYsYmM9NY cNcnf8hLBP7T5gesu5xVdaR5hX+4Ui7J5L40mV4XL3fXRwMWIRqryIFCxROkf7FnTB0VYEnerxbx XxO97P7CElLQZ8oMFIwr4gpQcS6Zg0owL1KaLP6LNpZq5DWkVUfNI2evVb1WhQPY72ghQWqibCnU 1Bd2C9lWzctVA0xo3Za4F5pzS43anT+FZafg8m/N4wUY35eA2R77oCwwGTe5VZ7Pyod1TFpyGyuY nvVRS7Ej5ELDN800Fk2mKGwJ6xGNJTo5Kxcs5YzaWEWeHBC/mgeom7UE0yTVWHQ/CRDkWJfet1Xy oubbgcxLxajusp2aO4i4UW5ZvkzdMn9mEMOvhs0sMQIsqf119OmusEs3Wm+wkEfpzM9/LE4M7qT7 DwR9Q92AFjubI0UJM+VOjQUyeWjAagaG+OgJ6SSUl53H74A0HbzWMVjpJTcqRqQhEepuAPWgD6aJ WGsPNouz4SyCNORhhdeqhmqW9QXCuQDZVtGNZ5nehNCPnRQ4KynfI8Um3JUwCCoEUCJkHjtLZtZB LTHDayZ8J7l54SRey6UIFDfeh/1il+JHbLDNZ9yPJelJrnQRcE5ttaaq57VQj4lhqDMR5QYIoteV gox9Mex/0hq5L0MdZrVZL7DTz3wxfquc0c+MC/p58WfxlLMBXj7TQi48LHxoL7WvpJW0lpj7vnAP 2M/6TNJTfp+KRpAK7eCXrjeOFY72i/0NnneacHzzEb19SSMO72o5HtIZP0DjW3I09a4bHR/z/ov8 WF/1ZjxiMXouj0f8plz9f3WP+N5jJtsd7bgReldDar7e13K8z55rrLuu+svRDbfPOv61Go1KjaeK 5JnQ9wwbXwrvaTkeSh4/tH+PxjJhi5A72WZsmEoWK8xwOQs1BFwBZrIpjIAIb7rLovUGUKlaLhdg 8usItTyxDSHPrqWJKZIEX3vSWbRBeVdmQ9BkCh0hMqnGHbo5yp66Hs2U5/FYIbCNxJTZaT3Xjyl5 ON0Vuh1a1g5y8yuhipOIsL5wG6tEywiMKyij6ip/Js17widWhhG1Vuitu0Erhy961MbyhZjREnBP cDqfcftjM0EnFucNlB7vVyBeszh5Gr6mr9U8K1qrQDUhp0OCwZRXH6BLYZota28DKyoOUeNZVYzG iLob8mnuAB8ALLkSz1n3wJBq6klIIyRCpVbalqvzWjW2RDf3xGZ7u3kEMo9du5vCda4RnkhLLdGw mdjLYxWgsEuXFyfVbTK2H+Eb7lU0q8PsERGN/4CjtFsyRxb1vE9juETzBowe5SZ2u2qHgit9YRNV b5LGB1lbhajGZatiy3BcXsvAxKKbbGkb4vk+2XB3cmE2ln9CLQ5Q+5y7oyV1HhjfIyJMybvWblHj AS7ZY3jK3LXrw6XdvyyteLxNUANgpxAJXR9kqwS4sS8smULvffchWl8qzSwS+Jb2ZNgsdv+LxH32 nqQUxgsQcFe5B/KoqBG6blEQQ8YFevXYosLzmow/bYki28Ii1GEm4mXHnaKkRk9odEMBvzOu4thq ArckxpVSFyLloieAM5xUC+3tNEUcNagEaQkHqrF4pq9cQmCO1X8PRqpQrPAFGWO7mTpP9r5+9tWa et4pVjhR0wM4Dc8bhI+fQTZjStxcCYNYpXrXDoAWStPUBskqGWrOIkh9lGc6zfcqQiYXdOGxcU1F oithdaiFl+/76gX0ePEpl9lIS7/WZMqAeE2ydI6y0PsbScc4Eq8s1VjPU2GWVBWessnigNuyLzQZ WCCdHOk2SIPcgVNUkl5JU1ZVLwZT4l6tHlEq5PytBUgpdcR6wiNIh2mMhMKs2v3B7SRuY3kYbKmY dC7WtfuCN5M2ZkshMGTnADrPc4z5uI0XzT+IpmCVYlyotgWUpA2ABhpLuVLYsicsukFSsU4b1HgC xIhY+zqMWcAAqzhWP/j6MQdp4QPAtOUEkT7smhTxe/E1WMwMgRmMEET2rwm+Qm2s01SdIsMrbSaW piVFaJYO9KPouLWo8rloCxrayrAOGCWgO1W+VFTLN0B3OoZ68RT74dLO0Figy6O11uTBcfBehyBO Vlt73YLic2BiMY2FHNBZXCEIpT2W/iFzYgG1roXWDz1byR5xOsgAE42lIxezqyd0G37MkgnqBYKF F2QoaLVhGBrTWAjOQX79WsdpeFDA00rQkvSvSfXO0hYoRyaWFH0FG++BaEnassj1wm0jF1eSiQWy EnKjNB4LBADC6GdL9Abq6GBbxYYINlRPsqUyvK7Y28AHYk0uv13Lu6L4XKSJbUtMUxSYUpOpYXBg Qg2B3CkSVSAruWukFNDz3XAnsL5ZredA/Ow0xrjVjM7QZ7dlVygdG3eo2JGBLzV9PE7IsLG4COVt gCBVeeNOT5NDokEpSoT67O0C4V9diu1VsUl18bgAYW1/MjOzv01nAFBh5DiP53OWpBe45Ero0Fox 4J/j4bACb3ismqeJTJZroVk6foOWIIPyEYmBC3870A0ZI67VqV3VyGPK1KoDeX+eyQzrCccKWT2+ S1MpJYRIiYF5NZClE8gaLvx4kkGs+faU+rG0lAAwbHOJeYfJ7EAsI+sMygZg1++iCXCdGvQ65CDu Wk3kUFAo1K3pNr1TqrFULS2FU0+qQ/mtXL0n3Bt1AWbQ0cTC0NYM1B0YWmH0A0MRzHZEJKI5u0+e pSPlnTLJNktABogRCtjg7ojqVG7gCruiwOWvN0tulNcrHC7dOzSjXj8fH/M+2kE6vkb7jfSvL26z ZIELX7S5fD0emhg/tL+RTDE6XWvIjzVknH81eOPdw6MhnfETazwYxIz3r4bm8n3NlsK7mo4f2r9l YnEba7TGGv9Cjk8MYjbWXY+Kulbvakk9CXe15OS29zQdP7RfZencuDo8oSPlnU7kcxV7tlSbK8jK 7JpaS1QoFZMWYMbYWK1YD/g/EZ7KmOHGLDEEWvh/DIdyTwZsLGPvyL5FTmFKGfWEayzpoylDpWVQ bcoqxm0sDw66C6W0ixiwqYBQPeEaSzKrDfuwmC5oyQaIaywZFyW3iIpJsGEpZMI1VgLDu45kafLg JRdoiMiMjfhr1Uw0MAU8eWXT+G3Ru3NXKI6GJuLlU+RRMk1f5fNAb5xCdlwe4rLptKQ2VgXqCn9T bpQH2lugM4z5he8Kp9NIzaJZ66ZZDA8xEmf6Qm0skOGGKi4BUzhCadZNSWKQojYWuGZjNSvneNSg qeo2L8y9Q/XONHIqlZZNmx3bh2Ra0KIFtGU2Q3x1/SKRk3ByRE3AvP10YgUrMGU2u2+oCr3cWfbu gVLcMKxQO5FwraUxoEJgqtUaAfB94VXsh5dCcIzYExUPZVOw18pHls4c0efn7BDAQ8TJiAA5kSd/ VM0Gge/7cm2jfrhWjAfM0Epdy8FKFgg47TZI1Um7zdJnzmGqsfaWfyjB6LVTiPYFN5lmBEgZC7jZ Jv6DFN+Aw3+H1oAbMPzXQvXOwvKPwRaV2Kcv9QnqJ5FcpmuhEwsFf1D2RxC2BMAKalogPrknLgOg igjR8ghqBqEPbgZVlxjCYHxV1wJymU2FzTiwlCTApPLZq/cz1fVOjQXPO1h2pizaXzrA7j6S2kyT GSqdIM0Jg23SnHrCisR2mMJHjNa2efAVKnpA6ZHZRx5yvXDVboYnfEBlj91Z/bVmtgKzsRLg3Kcl Xv4Hgy8+VQrpfj3xyK5QIJ2X1RowEuLk5cWjIfU0KeCh1hMAUBjV4z9kaQNBMrlP4tzSzwBmWgXU S3tAc0DKJ2XHepOZhYKDLnsNHx2qfnRHSRrzkWXYEwoGIe0hX+rWmbmSeIJsNco5MsLzrtJqT7Wf TCxyDwLpHED1uJ2sa2F75LVXGMEN4IJqgYl1jo81StWo6T8JzMimhyDP5wZZK1u8zMtdXfxgj4rm 93xz9VMB/GsPjlqpTrliJQDZUlg/1u4TsnTaw7yZP/pIEGb2CSUQQ5Gm83IrwPdmL6qV5m3TuAio GeDkE0dVm/yx9XfT7wSZoXYd0gj3qO2Su7jeGUjqe9X5T7OLlXVAclpYhMEmxTJQY2LlNFzl/Xne r7EwffZD0Q/MxkLKV546c7WL9gBahiAd5m4IgI00DZZCe58BLEHoP5m3dCncJ1hcCnH1Yyn0Nl3w J3nK1MY6Jv7BQ48B6Zi3BxXI+kJtrEPSntoHoDles/gOl78wtfeEGqEYlwVI5mYz9Pa7d6lD2xMa x3aI9LFW4OEsm7kQJdKUM4amKqTyS8UxmVcK2fm0Vg24ycgtdJUAbfH+2Tq4lkCNlEvg3QP2eVc4 uMvE+jKQRWJGgpoQTTS3UW8JEFMl1Oqnu6Mb1C6YWdYcxnu36lZ13s7MOHwWnymjLpKaUO0scOcg DamQTk4eFbWxUJahQylkbGqsPUbVpnqeBkuEKyTKNN1cwlh2arVuYP30hA5Q1MSRKqKmLtft2Y8f dkvyPFlcBBjiJI7JMB4ksBOyDV3y2T2UMZxxu6LJkwK05NOnjRAo94SxPtSpD4hOEMIGhOdu69MN JU9Y5QWG5LLCje4Pehv4rlALr26LlUFjq4ZwTgq/MRrVy3a4lR0/oszrXPwOPaGInwGPTPxpIqhQ KdhDT7gfS95dV0pPGPI98oTxKbOxXqtJCdSBmjdAS2jOGfdGSWEoHaCjFkbe7ihAySnbpLemNLMk M2nUXSLCXRwgNgFLPNLbOvhiWhRoIW25o6I1kB5AM42rJ9GAu+HNNL3Tj8U6/uGz8e5hZrx/cbHL 1+Mjusd73svRaRjjB+g3uACZ8X7X2Kqh0llft+ZL4bDG+uKM493DoyEdrrG+vvObVJFfNM+GImi/ vOx4xG/8xBqfpTNQLOXLu8QBv+rH+h/TWKNJBP8WjUUtr3vG+zc0FvXH33PN8dCVosxa91zzZ6j5 p6XQI76b14VHzBwWwfb6NcVYJSpEQknE9hhqvaERjCbnVlr6aKktl9wTJ30V6EmZ1j4aoXIYackH XAKDDBhkhMahqICGlCWC5siVDMrh0oRvrtItE+QjoyT3yXOieUtznyaM0eBX9LkNjNCbpYw6XwjR 54nblBDZZJibdG+58EBePNdYg6zA3hnwQVa91wy7flz0hcwq1L9F/TukKKG+bLaigWEV2yuWFfaB K5SY8FHwDzw9zDvMi/7myBKwHSz0nRANdIt7eWpUK5wGESrxqBbBgX7xzPpF6/dk8wbFIVabxFo+ HVARuhFGr/sGaIbsJafaWCpboCy65bCXjJJMuqgTCDoR3F0H8pS6eGHOEZfSba0Ar6nNVOnJ4eGs Y4dWwKJAm1d12moWHiBYJ1DTS5nwa+EO0sGETLBHoIBRnVMvvryvzE48WOUEuStFWTioUL2uQxaa l5O9IsJuq7Q7I4GkyN0DXmtAJT2hEd1gd0cNITfaZGAkCl2aHsdZPc+enlhgIgLTDDxEYLakocls LCeZu7dOdTSBgt63zl6znCJqY53t+oRKVNXOsOIkPCmAMsSnjkKcKkAZ8HpJVQeEY5PJzB4KUJmD D1+3YO0oFTo3XtKeUO9iqjadVZd7d1lnR6wjzGc/UMX+BjdBskHVKBRB4sImFlCSer1JUZBjEajn HKAHwzs94nPFA46e5iDJmq0zgwTF5N2jW2Ikn2yjI54RWoOc7/DCPLrMqHWRtiHJFChIoc+yqlH1 ahEFqAEbrcEF5ku5sMJ3v6F4yZ0aCxwxz8h/RNZZCpVTrFE16c6WGJddBOeZhIzD668kAbWvJZnG QrmBY/dawS6tJ+BOZGXOmMZqUuXgBfd3yd51F6BdpUYMz9K5kUI+tfC4LRZmIDfEwo0smVjLVO0O wKeemhMIDcndSxrBtSB7K3oqNkCigQTjPa6xqvWERhtNgC0iK6leo4YPisWonL0JbD8pDGhPhbnD WtyULkWvWEvBnI6gihSIUUyJ9N+YWqdYoaScbYBPApawXup97r+ItXYl1MYSoBCh650qDKOf2tL4 DxbviroziHJvZM61oKfb588sp49pLBQnQTkl8dWf4xJ5orFULusJT1gdnlgoKY+R82iMBU7Os3Rq awtYdj47eMjlRE0gmi5E3m/oxukZkRSH6uipY6LonoLaWOcA1Y62SLMDNLPCiOktsd6p8Q6CvAVU BypL1SYPE5WD+hIwk22PtNPsSSM0wkWoU1ME/ySmNDVCD637UB6UKY24sw4olEbWXxoieECRpkQ0 Fsr4xOivzO7+lGS9BTEW1J0hpaywVNY2jW5gGgscehWYME3YmhTVUWfms+dsM4MTq4tRrQWAx9B2 m9pYm3JV6a21q6tZMMcEMb25Fuqn3gZOl2yTpc6lZdXZxFqgNlbuIE19l4U57IA4sQLOn8028PEK nNZFi8GW8ket1bIFjfrOqsqD9WHH02QXVu3q4NLJzLbNYRVVamnHNtzYOdSBZuFBVGNFswDTCZaW PlibrG4zmt/DPuyaBIZiKnMOPOBKN3Q/zzQWcmqRr9ZZkoOxAYV47bAtN2ebGbSx8gazAhVbmfKT qVIzO9EV0CADiYTusPK2wJfIxJrSB9gBpMiETLzLk3pZoMRcT6iNpb0StyzZSS1QoQyliIhQ7aEj AEeJcIq4lcAr9E657+xCJ1KCbjlGSG9Oozm5H6s0LcFZuJKRjUxc57VQYEaXuE/UKZTYU7AwzDh0 Rd25ngBkK2gsLSNPay4Dnn7zSXzsTYnMr2kKZSHJTIlzqbx+Lb+osdgpPn6WjEYPKHn1V5eT78dH dI+HCcZ7+/+OmPfxnncF2syRMqCxNlE3jbpoGnpRaWcRAn3x+/vPqVdOS/NrVOLfHtjykZeW2Vnp zL2PR0670LOjPJp20zAPu8i2s8tfad2FoTTMrCDL7CB2AruLIpwty4I2CAIchz+ZN8V1zKU6NMFJ 8jDPHQdxwDgBPg7DojRHluaw9z6i44F0Pbp83HXeNMJVy7LEGaVDiAcu8O1bkw6CwIY8lOugkRdN bRwV4c4y7zIE7+eOqjO+Bm4boQZFvkKnpG9dvFpVDk5zOfTDmOFs5TRr7SjCNUuvi9oM7Tz06O0g 86+8Qhc6RGFfxhp/MSKeh07iSUTO8vVWzLOIopVTycddlzsYXDPGnx7S60nQGr3FueSRlVCGNgbg w6OMYjkNeo+rlraNIcPjkSPMh5Pcy2wvK7OsTeSJfPibJUnSIvkysOQx4UsLHxix5HHM3oy9T553 O6wT328TKyo9PIrErz//wWIeIE0Sfy6ia1fXWYl5UsGP+/4nSTIMqeX7teVDf+Lfb+KhZYAT49hE t7jZLF3ZWYJT+a12XXyU4EOZBe3lOvjT+okdYaZhUPEt+o+brYOoSy+nta/7WGsfN/H6KWZwGdSt h2Nxysun2afO1r6foD/v94oDWvziau1Ktz798VL48s0faZT4ch/4hwzt5d+9P8i313KWIHfx04WH HTf78zDzTzSWy0svXv9cBvjyWzv93ECuJVcN7AQPS9rRC+MMdiwtcWiNh3N9M+i0nCWz8CrJeJux zC79se0ixFPAN3aE1+H96V3+gekkj8xK8CDLctpVzqvk8rsYbkY+Tay76vExHZlQrOMebcpz2e9o OR4oHY/bUabtO/r6W3mFozMSx9cNAwHFXXfFbCyqsQaNd7eCyaZp8rg5OTVbtCNBXIIylwJqRsRJ g6/opx4+tSRSt0QAhzZpTtdCd4Wqhd2uMxjBCTL6dR7juj3hNpZwB7oSqNuGaOnhR19oBKlGsSO4 2mTvLrFN0w3bjmh2my4qrMIKxg6jkqod2Hrf3Vvh5atzvM7xDsU/LGrichvLk+hQYRHoGvGqtpQc h7qHaw/kX6XcnQEqeTzWe2D2fRor745wthgmJyp069JEM0fNs507nU1jtSlN6ZZrYQ5SpGHFtl9Y Z9eLyxSJJEwf0l2hF8JpUGWryN2g6rHfPTAPB9VYlYMovqadRW4DN0czR7BxX6jGavLpUm2yDeKE UYp+tQhYLDiNXK+m3kwVVuO5HRydq3l7N8rYOdFczbKqs4pqPUP4OXsqdA8bVRJUdlypIA8fMxDq UTPdhMRfibtKZnVUSQ2qBbRohjrpRLiDdEhjAcmWKOfJYAQHCxpChfbgDBqjeXWO9CPQJalt3RPZ Ml9LslDdVhykDsj14fqDh5ncJwvtOAdaosiDAulNIApTUwZ1MNwO2V56gUyK8gzCpomz2mc0r5BB S+sEDtITSPyNm3L10rJwaKSy9gX8g6duYYAScAU2J1opgcZjbTONhIBL+Q0g7i1FRKjGQmroOhEH qYYja2qdaFwENTNQeGYDbQdwU7z+Su/YOqLembo+h83QsHQzIhm0xm7QqcBsLOtF6h6BjOy4ttQp flAWcICeMAepQDrPgHQ2Me4bkA48zH1hXCqGxyyG83y/26jZFpjhvbidL8Rr8QK8fEA70kI9fyPv rGLuBneHcji4Jjpt/PwPqDlGXgPionJPvv6BnCKBdI6Ysi+07p7L4E4hAoxRougHAjGgQSxa/Ytp LFBiqudXSEc1ujiGNEOOaSygZA28slI7zUwE5s39QP35eWINrnWupLnvBucde61kYi1Qimt5BjT8 JBOLVUwCK1VPZGLt5ylA6FMrE4tqLLYUasC6i9UBGVxLgNBQBHOWsDqE2+1XRwDlFdhxZ+1qz/QO C012UZ7siOzpbK/kn8HmmeGTLNcGVJHuy+ysQlgZ3R86mz0wPJhahKiWd8qfVIIRdfCg79dYApk/ 2xdIB6RrYI1kRRKpxtrGKl2CzA4TQTSWSzkmVcjdDYMTq5XgOV4jVeYFTSU5WtEOTLOFd47cB5ks 7FlJdNC11Fge5kgdP3rnUIOZj2ssthQus/oATLPcAIJDJJdJYemfnq3oi8yfYGXJU+Azy2xZJX8Q 9UpJQc6ZdawfNKA0iYtASTyh9rwWYVjoyTkLlmAv3GDNrpFzOlNApe/r7SRKFvXB7YDOCGKHwSVC bayiRO1MlQKflugEaCGa58bG1sGxnSFKMxpLA9Yh8p4b+dmPNTSx5usCAWFrZgqbk9OJBZpqLGN4 o7w0RGpVTrdLdK8Yh7GlCzBrBylIstWBhUFRz3tbIY6q6pDEtUL9CW9lcmeuhcZG2Q1CDvPOqd14 6iBdL2QxJ5QUxN4gpgzxdj7yLlsYaZSXj06sIK5Aa73KtZcC15kWyNy7s7dt44D9OwSkZyq/RCwE jMedBTOxah9AafmwO3t1EbEVjW6M3Fm50qulBEYsABYlwkXaF87oFw2tdX4r2ZSGgI4Kr6Utocxm V2pJshJn9ONOCMndMpWazAtCr8tTlC6hybiuVBSC75D19ga73ltLw67TF4++WSZi2/RR1LrQ7PWF vnmXWG+pJgU2hcGWdMdkLmdCk81/pjbVtXBk8zJCiGWEZxf/oIR+mmbp1ABwg0w8MqXoX3pNxbFC qSAxSmh0w11noqHJ97QcTys2HivkeYX39JbuCu9p+DtcgBSEvuei453PAzZWO9aBTuta33MLIKK6 6zBy0Ohctd/wvFPe03tugC6F9zQc4CC9p2k9FOT0deOcuhK+bmd4xS/yycYajYebEIxR4o2Oixg9 scbn+NH6PXfdNo1cv6vl+N5ybOKui47O9hzgIOUlIqUrEgKog8F5zG0skxeF2J1XS4m2Tpibxlgs 2saPGhDNQKYRJaU3ZR7FjDDEyzwse8DGkjx1k/MuBk/CkjwU+CCIBILk2BJZKblUnAuQh82YCgAe DJZMjBo3w9V7wnuboLdaqAThWJKgLDa2A4x+8lAk78wV87aWQe4LDZsxRu/FpjP5X3SKcgcpp0LE CcpmIXRmj0OKiZoQSOLK1cZJ3WQD5jpP+AL6QiM1PUSOCs9G7WMvCe8hpRtlGitZlTl4JlYlSptv fLtZMw8HtbFsJ1qpMKpsaVmj2jDTpC3bnk4b1CtwcoRiWuCjLzdHFr9N/edl6MHhPt1kbbyD89hB NZ2+0N628RR1IjoBKPNn7LozSQC5FrpvzuIpRsgBj8nZnnRWE23ZnFyx6ZZ3G0S6CyKxOWbw+tMp yVPsB9F7cInvkZKZMlBG7odCYdsgWVgLNXOamXoI1glSwfoSMbNukZRb5JvtVqjUBC57ZGSwlmRE UHMAxcYTq0DIeoWaxfrlbcn/cAKqA8CRdwjWujzYIEBa6YIpD0k/6AtSt/bt0ZUgebSSkSIjTneF y0wfxHcmZX9ONmKx2W3ymhbS2wcX8EoNp38BMjBiT1ETfC7R8k9WsvV/1PNKKtKwt5bRsHTI6HFM gP5U4mtdRqozlGJ/w8YyxbYETqfCuO9rZFQ9wP0dL3YY+tWzFhq4njCNBf6/5DsmsdMcQiGBQuYq EaaxMAt31UK5J2EDhdedEpVSrBAMqWtAOv4WJWM26PQL9WORpVAjTW8bIgfpu1ZLmRqUuIvZWC5m /TOSCgGjKnen3eLPu/1YjyB8jFGJ6glVAxdqt1VzkpFDbSxh9HPOGn7n+T9RbuyspIx8TxikAz8u cNROYIJnqAi5byKcxuhGvJFYApKFwkWT4HL3VOsToLB4USCXLUYy2DN5lQ2h8pUk8pg2UqwFIPQ2 R0401VjkBQf+s0Omnl6nYGDE85JSnD2hOuAR6BumpH9E/ic43xS0F+kYA6ExwIcO8Apc9cIfxcOD aBoTJtYTivcIlGyw+FIKS10L7e1LpPbIJ6yP8ST+w07O0RPZXFMbC4x+R2Rx6UXd7f9Ikm30jSWJ MT8WvPVIOQaNJ2SLRqhKR4TzvA9XXjDcAtwlJmd3mdNg0fr7QAjrkE1yKtc1LR5oDPwrAaCVHaYL VayKlSyFFTNtfubcfmiN8jCHYFFbO+SAAWPhDAzUakGi2TrbI4kLHK4CIdUNeciUAGlSuicALCjg ZzQWvybd220zd4tZ5ZzB+iA3oVlBWNpbgHXbBKO0s5viB8Y+ZJhozRQg0r9A0ewnB+8RJJ549RiM RBdRMK5tYkkVhyCpaEhjvdkQn9wNg8Z7tK1mdbwSY5EK9WNFgq/syk1dTjKEKoQCl/bEBI5dS9pV aJkt/XaDeqBqTsmaGcWz3eBKKFwqxVIr3942rI7uALueV6nKw2YwTWY6iiVYsCd0Yk2LHLSvOdB0 jZTv7hAvyRpBr1nG3RSzuErsSZNaUU6vyWkxGoAAXbWSHSGWsoSWKNFsYtkxtEeDTAR9DPACJQ2L 51Es+g85XyhEBQgXxcZAwVajChYRDunQCqLSOhPmt7CjrBVGY7HHYIq++8ISESGOR1fUFUodpFpW hloCKmwHcZ0IOCDCqzZj668leLAGBtWGlK+Oe4Yy2cDLht9HvSX/QtJ5LdwGRTLvZQGs4QGxO5op yf0x0lLbkhqH6tCWpLuRa9JhS2SNvyBWCOukuAziYTU5nzFqI5zUBzAzwAU4xOgnDwSzdYUEOVXz miKcFGQ051Q91mX/ugiwEf3qs+Hiil+0HO95Hz0+v1FLZzwA5Q7GZX41tL/B6Mc978MO0q+e1XCE 4BctmY315X2bA0Z73sc/qtHIxG8gflzX3TNE7mhI5zewQp5XOGhjfXUf46GwdvSUHF1R6m/RWKNv c3xvKR33V0/y8v14Rj/ONjP8RhpqPOpqNR3hUJiJ0DA0cPIPqTPbF2Ms9ESONQjChbmOXphqrJ9M d7Rqr7kQt7FM98wP2fwm1EnDx+fCV4g+XnpMLSWuJS+xNm/joukA3WD0u7AIsvG73Ccz3i/PwlxT gm0o5SFqTONGemJaGhke2wF+rMEUcnv5vFLlltV6MVei+rp1YiT7V7FCHpin/PC9MNTHLtOlMMnB rDfFLtLNsT1sq5htXZiNpXOYzlaElLOudFyFquVEqA6osT3BHgWchYj2w2aJMvrRRwWqQgFJwMsH lmuVzHNEaPYfCruDJAT2NM1BrhHBVxEdD4jE7gn12ftI00Ggn9OqfC1ogASj9yRhS6HlYIQyCcHU 8dQtl08U/qTxWJ6gJCbctVtpf3E8sYnL47HgnuCS6eCEt3k39HpQKKywgwOijDdTp4E/7tx6zMdL J9a5nRZw8Gw7gXTqIgC5UF+YxoodPXF3ib3xEZocq5KG7FIdsIzcQz1xuyVCMqXiESVBoxoLwb7r +lhHKaoVFCGcrCyck26bN0FykI42KsAri9Tk9zTiD3dLWxbTeusfXeSAGXAhOTK0jL7tKUKT3aNv o6/Ya2fa+kaWA2pjeY2UtUCMPvzASNhEDWvmKeI21i1IB6HJyeDSy+5BP6FsCxCLeDf31Ml50hiJ /vSgWQZ7N3lstnCMAs85VC8uMsn6LZmNtc0Q6C/+c1TS6EAISvm8qBcc+UCLCskUpwouN4SvU88Q zXsBZrYPn1XyDHdbXNTfl8ycYrepUYJqjdyvDmlFAhcqSr9FJ9ZTpg7gSBSXM6K+6wwZSURjMS8N ElseogXSXMqXSKLWa0r4yB50MVObmXjecVUpC+POiGZW3MZqh2MOxbMU/RgMXSbOFhdv7lNhIB3k 2qy+c0hHSklcSwJ+vD8AyoSzxRTx/n+4cqqeMI2FoPPzDIx+D8C9gRUOJBkw+AOUnosNSCbXkh00 V/qB6QD24tWY9McVClK9ICMJ7/P8vxlGwha0+oQpean+JdWlpCAkW7jJAEktuAXQZ0lEnL24XUaz kYZ6u85BbHleLtQRzk4aNExtLGTpxIB0dgrUXDKxytvexTsD/S4rlvCoUqH8WIukPkaYWOk8VA/d gwut3xcGX7tH1zo6B1U0KJy29Z5rCl8zG+sMzlIk6CTncCLF6O7XWOoBkx8BFdkxBFaIqUGr8FAb a9u6J9QrbIW9MI2dTfafzFJiPqVjUh88QKKIUZBCli4rpYMoODJqT5k+ZgdVCnC3S2bHP/5ikCuz gXaJe8wWGKE5cq/3iofD0Zh3aCwEQ2BiwViQpNx3V+in/nEbazB0vZx3eZ24Id3C4cQ0ji0Oo1ht 27QNC+AO54CWO6W7mnOZz/TZ3wXRBi1TMMvcaWN1cQ2FE0QrtJ5lCs+bCLWx4pWN9KYMbApFPU/A YcQMCGoqxLMIGWN207lnf+7PtrAnyfvDTrfqEAO2a2eeSmStjyjWTpfCKoZ5tSlzry5b4WJo7tWv wJ5QehbPokrWSRza8lz7vaU2FsgLlq3CG4upjIJWNIjjg3fxk8YanFj5YTfXMyQrDWkstkYCAxJG Pwxph7jCulqxLTwN8kw6gFXZCtO4wwavntEyy9SPJdyBSQd+vBYJVapcMkcFZ/QLQWdRY/eKwl8Z aNvprVKNpR082jrEMlZWqAkd56wpz9IBkINYVRgZQYGOmtyXnnAXYS7XdEpsQoF5XSJCe0ILCGgP g+nn6G2GCV1tdzTvlDKFeCjYq6ArQPsAckaLB31yG2t0so3m1Iqf7pWXMrBGew5He97H5/eM97yP j3nnMOzQG/7x899IpnCoG0+msJH3f/S7MbArpC61e26CRYbd0+43QLTRWCHF7u/q7G9ghaNxO2pj 3dXb8T57NbrC0UBe4XgUjZXkvOvu/f/vayyXhT3d1dnxGmt8rs34jETKLXXXff4sGX7f4R+O+mU/ 1hdXoBRwBqMYKObzrlWHIQmjcH/+uO7BDaxQGg1fV1P1eums+TF4rwMgyVVL1p5rjwuMdGNhwde8 rJzpqAFm5D/eZep5vzWiP++bevG+mAKXr6dvi+h9xntdPIgu5/TWcj7GB60jBKK1FaxLUJmDk5vu T6kJgWNdmN+45BSZ0qDMY7OP2lg2uqgj7HQSYa4LkFbSF7rn0RG2vH6HSKO2nCp/vmdrF9VYdYXy TokDBjMU1IVl+8ACjOlaAMAqA3EhrGlLSiWJXdwXOrF0hzJJWVz5Oj0VaP3AfGeUylpPsaupcym3 5c+1Lh7oRp8mrFpg/gbFImrwFBtQJVq2mdNXwonXBqlEQff7XYIGB7NLmas2d9ozCgjMOmzOFvUm l2DQntD9AkjyCr3VhWPP1bZehXDZ9IXZWF7jFrrx0GyJsgUK1SKYsM5WK/iS5lm5dOeobQ5632cy J6nGiiv3oOdZN0dtKZRNAssemx5snq46kBaefWCilqQDhByAoi3jZK2XiZeiQvGT3Vol8yDToUVl BhDb2PCQKOcRAZoV89n/zGf+cCst6LSCqGoLXcVIN4kqNq8GMqFvFbU9JK5NyR7NtZnGOthAD45q ukXxgSM41Gj9EbpdOrX6CYiFUwBG24HpToH3qidMY81zwHV7X4t7FWAjjbLn2P3aA3i00PURHkAU lefeSqqxUEVqnT/V9R7XjM/qccEmFrWxEM6/j1BL5wEESNAgvLd0gKBPD+BrS54w+wWy08yvQrFC 9HY/PaLKkQ46IcLj0SWs6MQshecYeJUAxijT/cS9I1xj3eDZDUCxqYVyigtLRAO+cmzAELlOkcQ1 f3AVK9tCSSafav09nqh8iZp4aYEEmj1R2MzGgqd+0yDL7ASsUOotMVJPqAbyru0DtWyeUJwJldbA M4mi4eRGqcZ6xqNCS/19eYZfSOmUMWtRGwsZMwsAhdE3IEh4c1AFi+k6trvB0BbVowJ1m/IFWaEl Tygm+k3S3FD258n2EhBM1ieeT0D8f1skUxTIQ1piIu/c1ak8sZ5x4rXhAhNw8ruH+Xe2JMlgUNfQ AhoLuTbTAyiVFrNnkHyS7tIkv73vPoAkrypQ82U3g8ba36mxliHIwfa1XkB7YB38BY21LwFCr0Fx hXwspM/xjCSqsZBytp4+u2iJjCTxgOOp91d8Nk9RZ+kEjTU9IV8NQ2MYRe9ruS7VARCjEMMGEgiG 0imkJTNc0NsTilH5h3h7/L9g1Fk/WPwYq22zBNbVgMIUhemyRqjbsB725X0X9zlLhwW2mImDCohg uIdCGBDmqo2r5AzOy5mDlKGDf45Q1Ksv/FWO7IN71PMQuVi7et5RzI/ZWKjUWdSTDDUaJ66zwvCx Aae7wriBUbezYA4iRsFLwpYlKFCNtXKSrYL1ARtLyibVtAgevc1NmCxhQ0rEmjCBIvWUDRCbkvHK XHPq6C4LrMRphaniWnhvp/5OHS0MbB19R2CiKaLXE6bTgcihoFSoz65CXgxyE2O2Y+Ax7+0QZV/+ sJOClNQuHdRYvqAb0Qy7sxV6kswQ1XbnC2lJy1JwhxVgC6uhu1FmY5lAP2xE0bqCiR6AVrcvnK8u BmDROthPokSLyh+OKODbf1QM0HdnsrerwKORg9i+21LeA2pjgRweNfMq7AoDYS/u6GvA95MVBqgF 22G2Ph7b6OHIuBv4HjafolxuJXmlNQoQzjq24eZACqrPKCuWqlqIodTNlAZRrd5G/LO7YTjZ5gt3 FA05vETB4gGhTOwleJc8ZQ6QuThS/jPh0Dxml/qxfgZBm+vyXlMkzFzkwpHH3mHT8wE/1nsj+Qd3 S3E/1vs1zSX5dbmb82eYMBvUy2c3vG7v4dAD9eMHPH0ypOaByH88fZmnf/G658Ndf/9mfFrH+DSM 0VihO1gd76s7He95H49pjK8bNr63mrsSvhoe+X4gYXWQvfarc45O6xg/bqOxQk0LoXx1h8M64J6W 43G70YEBAxrrnt7+RpbOv5rRb/TE4ojFPXc/XmON7ux4HTAeKxwfFzG+t+PjPwaydAaXQrCYw5M0 ReX0AaFmSwS9iOqqEsCDukclPYYHKnnYPycSHJVJtNJUUrp7Qm2sVup+lljrkik81haNKeDrdol3 zQQrJZKh30qZqJ7weCwU7EU8FsK5LMGfKpYRwZlEdQlkTWqzoqO4nJeza3IQ2oMtk+RAy/yZjE3J HNS8tzY4/LQMbXjG0NpTtr3hmdCWLc42IT6MYPtHdJMyFPNOYxjRccRkPmsdb4YiSOk2onOQl7PM Nl62axEpnE9ZYDN1D6OuZKoKv4isTTLR+QoltfvCNFYWowKI05Xwqybw5gpFVl8og8l0ZaHUUhnG ct2sndWC3l0L1QGVA0qdjV2twPk2L/1owXw21MbKoxLuEWsVJQWSbvI598fg8fckjD0UKUocR7V/ 4WnzWt20t/m03KjUjnNtg2DL3iQSFH0t9NVrY7/QXudtUGVlYuloS12r7wDi55j3G0nZR78DRjMg NEha+NYQgB7u4pk6hij2zu6BcgGurXoN1+pqLpBOfrA06gr1NRb5bBbCMYyqSVsk6qFqksT898Vl NtYxUsduoZOHaKmcDcqWnYm24w5SJDaUj25yCM+G8pCGLnJ3naXFQdpNVoWa59UzpjZ5DZjWXZT6 wXtAnL1ScPx3J8oOSzXW0dILMC6Ja1VP1RlgG+MCZIFFKYqN5/NAHzQS6yAJc2Op99KDn90NPNzU nGYGfpFvg0shi8fCbFggXj9a7JASkT6B349MBVrYBr7zR3AB5sUkVssl+HKYM5tpLKSLFdVeqwdA OoIV0pfKZd6oR1C2AZip95sNrovMQkZCygJRpOTXqTmh5SVLR0u9pb6uIyMnnJJPcF9P1yk0bKq+ /ZMGNbNVQoo0IRtJat8B8FpuHcZpx14DHyDQc1ggQQ40cQXeJYXkm57QzC6hVtwA09xa5foBzDzg IiPy7lf+7Hlnr8yltalZjpQ9LtTaA8a6BhQ23abIDkwfan0kE4stheACdNcAZZxiicD/OVgcj8QS YDYWpnAaHl29qM7CwOhTjaVR1LMnSELersCR9wD21nBW5GpJxo09KtGmx/yk/cMGlG0AF7oXcnqK 28HdfgIOND1gVqWxFe/Z8FKVDn+qMPq1aACNhaUBM6Q/mRn/oKScwWvuQ9e13/0FuEwJqx1lncPY bmLUkgMoBD5O+K5ZzS0N3+lFPk2s4SrtLeoZQ8sPuiOYg3QT1mfEooA7Ga+Gd7ABlvSFl+MrrWNy xGADRti1Ow81kPotmcaqKtgs56A+A/EIZ8AKSTvwRpF+gB32AFrcANy4Ko5CLMEMJGHUgmnnLuqt 5S2xMEnFI//uwlCTMtlhUKoY9b+29rJReOo94Yx+oXusz77k9UDVzhsFor7+xGKGTZH5WzwUFM+S wnBImAcBck8oFyDSeA/TIkOMkNDbDpT/0u8+wk8TizI+ymWD9W7X5hPZEXB5d198+Lpu4kiVKcrA zlaVaucO8+vTkO4kBT+eXSF4I944eFLUOKV+rAqbwaRCRFoZIzPIB7RMhG1PdQyG6mCDDV6ew+8s 1H5kwNkduA14FNpKWmJel/OQgiTMxeELVmU3GKAYOL21C8Hz3BPqQa432IC2MwyQPoWo8Eap6egy 4sdIPY5iB8XOhCGuQUgTEbYN1yuQrlkxClfGkYWyhRndyYHr7yKfJtYgF5N2wR5XX1cB/jAMLGzm Qrziu680LAkFb1y63TXwj+GpEU7+mh5D/VgGPDKoioF0KMPNrfJO79el+BN/8d4LQ0ms8KXeUn96 8LJH5nL4cblN+dETnhRw4amRlobLn8IrVDNfCHVazEjTUddi11Soct0XV/onlZ2E0rJ+n0GfD+TR DXVV+yL4Wft17eJ/ifxq1kHpAcA3OQIfuC5u6VXwBYKH5YP3j+QbOUeCY300f0ft3tq8NYX/73JK c+HXK+PkiKUwH7uuqchlBDP1ckyNDggibj699BPXNpe/4IP6ckIc+XpWFAKr/cSyEstP/Ko1d2Ba o+3blc1dy83VvitXkHPixPK7fIVP2vwyIFeCMydmnOQPus6OqHAATvR2Mbn865FvHZVZCfDwtUO4 nAy71ghlwo33LimtElz39T7fH5R8cOmwb+WvncLQuJdPcVUzaDIX5Xd5sB8hytdx1ghNfntAb4N/ hWTS+YiJwCeWRm5uNI2ibhqVOWDwaDqVX6fRatWFRnJ8FUVlFrRtaVme+XSaZe0k9xAgm3fR5TAR OVL+dlUTVw6arpo4zn9+f/lXtelCc2ApJ448+WkjmhuuLDlB1cyaVR5Wph1OjwM71I9omlm+m5mr 5zg8KnF1ZC9bWYSD8PHbtS89iPIqn6ITq6qqQFIEpt68aUDV6zhyytduvh4qffDKoIyyACG/bVQm mVd6OAgf2vkukn9e/e0wWE5+GThcqArJIeEZ94fzXL7qoqzNzDC/n6yTW8Yq3Hnd5RnYXmdnmdet dhjTXi9N0wrD/eEUuE876Dob7UoZx3BpThThPgJkdnuZh6tOLw8Sz7FzunzWyMjmILaGNCs8pYuc q8th+G6Tv/0zQnccDKFTOXgk6FMUBp3jOKvNrJvGK4wn/mzedN2dSyHeJfmLP5803+VjaNfcqHHR AD//vh95UQ14k6GFPh4g/05KCur//PDy5lxO+/M1wT876/LxVYcu3SSa/OdHyOO9vLhGxf2C+NR1 c30Cdkrm6Otdm3RIAIiB6I4v+63ZJuVyjbdhe3syopFF/70Oc537b0MOtfb2yGT1gGo2Ih/iVyl6 mCSt5dfW5XP/PQ3jsx9r0EH6GqYx+BhoWsfF+JA21O4wI8PNOjNdxDpTMmF/gdFPiY11iUYxp6Ad pmnbxiD82WP62BJq6RpGP0ONJz3mxIXcrjNlPk0fhweIx0WY5/FOx8eDaG5YhIYx0VxTRqknA1gh HcyrxjyvcBARrpsT0jp87AYGxCIdRNrWFFTzoGwoV3jtQhRA6gudWO4UGVVZXviqQ52nOqZJHBQr tEFFrz2wL2QhgEqsgay/LNpIr6qpskLkqWVhjF0h9ejR2Ci/WsWqXYEwHQuFTopnWvmHGe9uDvqE wJEB6rBr9LbMm0F99m6I0ElQCQKkRCyjEKWT+6QesNoBPaKFQD9dCVtbKBlrfaFbjQz8FBhbS9mT EJGnyzPzkHK2mZrdmVw2s/Rj6ZpSMVzYrhBPde2f23CD6kwHe1bVzF1Jn1XjJAskUwH5PqtJuYpd VveI7QoFnExmUb1zd3V0BkQi5Hw9YRoLyWKLZNMGB3cpMbdS34a8BcwHgXDkQ30O2kl9xO4d2wNa bJy5G1YeHH3bOk8BNk5CfTEnroXGRTQVfFFnH9Nfv7RC2LQje38KX6dTJAKcE3sODf0wRRbYgrSk WCHYeM5BHgK8TVD5KykT5kIeim64YUOAbucwrLGYHwsP9eCA6moPZ/YuRU0RKbh+LdyxXCKjShzL qGqz3An7GsvSIdMc1JKNA/xngVSM5IAaPLReGdNYqNpz3uxrd4/SC+1ZWTRthMJjixL1e+DtX8Oh DaABtUDIukbj7AFNnPKjChYYoDTVj+DoIpOZYYVANhcdspDQy+dMIu1ZkSYaOIIiTXsPhFwLLDGb DFlQBxYawF4DIIRpvAvUASpSkjf0u53+sdO/zDZjdbiV6JG9U3Le9/qHHy6Ct+iwetTWqQCevkSu jYAB18JMCCGs2zcL1R62S7U7INp+RxQPzStMQWeIqklHYCv1BDxxKZkgNBQDmXrn5XdXfwNGGWBu UfCKw7pgEUyh4F7J+VTGZgLji9DfE/WITMR2P8f7gAU0ZXRedIDgbn9YnQwwA0gHKF5K1nxm2GiU J5SUM0kzAUB1ihUKUfaEI3QxOHSRLrWGJ1hIP6HBiAzYWCxTzLTWCPjBvECxGC7vKfsfvgbgdpqu XeidHYYeGaFnYqLR1+qA7KbyBKOjQo28ZhuhflL/sszGEo0VQhEsvDXo/FCsCjhEX5gFscWCFi5q cBAiLmIzkIpFM8XRvV259/01CkMJOR8tkUYjKqDBpVF0QHTDRApM3l2FRxJWy2d5AyRZE6lYOzKb qZVxSPQJGitBibSpK0AhwwppPBYY/eYzGVs8xQV2eZxCbIDRbwgL9Fd25s9inQ7tXt5DnT88xigF o+AZPrB2rSdJM0PeEdH0zGyZxQjrWGZNmByQSI5AJaY/aDxWgS7GjtAACiI0AeMyeR9ZKEZXACRs Oi/F9EducYC4gb7wCKciW6JlVKHwWAPLw2bMaxR9W63ArjcBF6AF+K5tA4tZw9TGWjWIcAOjX6fc 76A838KkvLO3sxxMj9s22rhVZreIEWLLCLWxpkjNT2YhTDTUWS0RlEVVzADbzJDx3qbF0tIxhcHM +Sk9yRQ7CLAKYr+D6k7a1KrqCdVYIIa3wJaBcY5A66djMOURjcW2EjaKJekOed6JcG2UtF4hj+ju cHN1CHUTCN+rhZ3hnY8KfIW1ckM4x1rsZcvJnL19lARNd3gMrdxm2dlIk2XJgQOxpx0qOtXSsp5D mXd0gOjC7VawWiQ9MJsUO1w0pDF2NHi7W9lgV8xbXYjh0/IQKs42M8Ar+T7CemAhHJhYP4+WhgPZ TUNBqR8vRa87OuZ9fET3ADHQ4Kh8GIA7KA/5acbn99yIef85oHRoteGf7CsBfCKePp7IdzkcEdoX +ex5H84r/GLw3rkg7hjkT4eMT6YYXUtnfG2r32D0u8tnT58mjdu/Z5jH93ZgYt1z0QFSkEGaoq/O 6Q27jm83HV/c6u/QWMM8+F8M0Hg+0PH5PX9Llg7XWOPnOCf9pgr18yMYn3D3VV6hXJwrek6Yao69 3WP+qN6Tg29MrgFevsE+/jzVjQH6osfjn+bPONCvFErv+wFGvyGsUK/OocomW5a6Ys79XmP6w5W0 2JR1h2DVSxIX83XxUlzahic/mWL3ZjtoKflVfaEayxJzXbKq/AgGqE2ruvL0rymC7uopuBtQQ3eI XY9G2Op8VqIlCo4KngTSCPYwhhj9wMAguwwhIqxTWr6b21g26IKSEG+I3GI72THfM433BaMfqI86 dDQxGRM225XzEcpk71bCSZGlYvGbwrI9eaeN/5ylM+RuAH3iH21ZrUByxUWoB68lmvlnVdggnUEp IquLsSvvC30hQb44ATYzX9UFijt1jc0AFmZjZam7rPM8gLshcZDCJWWF+sL2PN3MPetN6aHHdRGC 1Ivd5wCjn39U87ZLwcNSdAMt6W3mJaqHnP0mbyd62/rtme3g+QDl6OguAQ0hxinLnAz+pZ7wlhHy t3ZBXKnsu5gvRxZITZOu2iY5uwiSSvESvWQq5BTBA/xYN0zMA7aXGfddoH+svgEgnQdkNmSLGTwn zcKjvHz0hYQzdY3spnKxAqSzOeM8xLXKNBbSxTadkNZ1e6SwdPiNABbUNAWkc6j2br0G5xKq0XGu Ku55B8rRPWh/j2YxCkTRBA56m3vktaEmTHgAWd4ZHS2Zf5q2PIHNy9urYBvjFcL7moh79VqYJwe1 52uBdIAs1EIvae/YI6Xu3HkFF/85MYjVJE8eeOwpt7H0YHoXnCYyfQY982xXCG1xaL6hEA7yjDa7 tQ12Q3L37JQYtwNo55LFGal6R7i24cTvSUmcW7u5mjWAwyYzFD5azIEnM8yPESGecjWZIGfjAcRr cJVSl+xlEK4F2ZZF+qDdB1RKyoHfgT+qLy7ZbwuN317SidbFUq12eNIMJNFM555spG2h1NLxDN5D qHMkjvSF5bVLSbbv8ZPyH13JxrOSFQ3jQBh+/z4rtdsi/Qt1T1RTp/tuzbyL7+VHPi2FP3MseqcN xB25GQxviIlK2SCdEER+7gLZdunu4CiWoU93hUhm2oVH7Z82Z9B6Llegm+3fKKt2I7XoYgBC59Ua NJt4WCic1BdmEAKO3TUY6gUySFGg6VKO61o0c8eAjW7pCDkf8q7Bsoeyh6wl8wwdbbUA5h2cVrhN dNRek4u6bGJJ2lZ3cpMjCDWBt6uGeQMp6wMc7U/hSddIvpRSaYeHv1hTlj6PHM8NUqDVEmE3mUKR tB3TzZzGaNh/0bbIpqAK9zKKbFcYFZJRNS13qO6WRkBZUSuvJxTQAnp8dCeBV9R7UD9iiWG2aUZ0 HcJsNhlSVhZ10do7gP8A/vvCYIIpOmsBXDkCpkW8j0/ZS6lrNZ+DCxC5OUtQYa5WSqN+IZmSjDpp VUE3Htp8g6sKzF4zE7dmk3k2c9cwy0ASvQA4iuWXvQYU1EjDGtVJkxLzGBMriyaMb1mY1XrSIUal 3HS4Sw0tgrJQKDLXFx7d4NJqSGhdTyZY2MrhlZL6sVYxAv1S1GVB5hyiLPAbmVg0+q8B+1/bYAJU TY7sJmTO36exlJS0deMQuVErbNPCGXV4N+TR61zY2gU8KmPkqLQIDukLzXvRwjqIliDKa2DQ1iwt V7n0NnME3dkNlFmH3LMOoVLsmmzQ3QZoHZgLa5VjgEB+SBoC1WLjvcEGtJsDQfaf5My85BhDU1Hq F1QRaR7pw2TSqU1IC2EO2FijgQfqx/pJ5CchbJquowOEdfLoTeT6JQeMjRvTWK9ZX7IYXRKk2Jus wPXPhhyf/azEzY4ACsk/lpbyjpvL0UtSS+lyrGmE+9WJnKInnJnOxFAbkIzfopyGU49dKsDjx43M AE68ZnLUJP0ryYBqmt/6MqCxRpfEAQPnOBlP/0QrCt7VidGddQc3L19dd3ypJRoJ+dXlzPfj0bLf gHQAyF/ks/HOwcc7boMZ73c0kzj6uw4jB9mjnzJzut3VC07mdU/TwRzzLxuPhyYG64x8eU01upib et9Pfp5YQzbWl13hkM6XzX7ntaLVjO+4Ija3zLy+p+V96V/sTLS28T2X/I037zewwtEKRhseuL7G GrSxPCmskVHuZnMaFkGKfBdYwBEma+3hH5bHlkv+QiYIWNVTCTcSiKalYBC1sdwSV2qltZDz1Qhz IkK9Jq101gatgysztqWRXHx6CNRh+ArdKZRoTcn8qdMAYViIqpLbTMJAuRXtFzdCM4kBM7yHQjKR IAuqLxwrzNBIS+n42ta4TxqWQh2kypcsZ1McXOy6hD5y9e6o+EwKMhQ2k1Txt7bbtlJ9hQqLIG1T xIGGuVOp1CqsNs7uprprVyC4j6egEinaom3nJfMqMRvLj/2mzlZtqnKUlVYbi2WvKLYrzBqknyDJ OlXzspjiLHPyGlAqzancpjMVghobnFHhDzZG1F3ndbjNooy7egmimzCfMOSK2greCjWhm8yBC82C Xwm7XzaxmKtl6pSxWuGayvtRqyAFNNSXmnlq6xhR7tkqRz7eM7LWlq0EvvdkwMa6Ybwvu/ybtR2a WMznGAtd3Lr1t6DVStPlDNlD/Y7QcQN6sLXXdbJGAPpsjrj1LfESMo2FWjarDnvh/XQBjKVcKgTN 9yUlc6ZAXfQK4dxbVEopzzOkzZDBpZ53eKDOIQrSP6EgFXykBinpCbXO4MFZgHcwW8P9DtY2Ve/I 8PJSS6Haw50abFH2Z1bU32leA9VYh9ZdBHuNhDMXpEk7OAyJU8JtSEeaGXLUhMaoVgDZumdKs6gb vhTeCPQDs83TX8y5YwaRZULPkfiSoizWcY5x20p+FbkHunVBrsAE5Z389QQT67hz4DTpPyumseAP rjaHAAV4TL0lkPOxF/L95j+cFBX/DltUtFkjscHaHnZIOyNvARsfZK1Mmm+u/gM+Q5TFqU/sRaa4 HVypC0xF64QsnTmwJ2oU0Xgs+M+PgI+SR6Bl8Vp5zwy5YqeTsk7P8DiD0c/FGzDA6Ec9tYhvaZot Rgj3CwW5/5PGRbw7tz4b78NE1UGrrNmCVtSTB8CsIJAtbjfPvnsAMJNODqHakX0czarE/S5zgDL7 YiuQDtZSNrHI2dJCOSsg/TsAafVDg5oeDHZIifF+BHdguvfVAS2yyQ6koMSvTF2OwAp31XPtPgOY AaQzoLHYUwAO9BAtlL3HtdBz7bFNBbXrUKtsjepf7QIItMChtdTiuRbWW1FTDwC+QUwn/8RAU0Y/ Bj1CTTUNUuuQeg0lreMXFgCi3wmQ7rOxVIvVI93oP4fcVczdkG+AGhxs+5CtVeFgaWFVB6nG2mAR TY5Wdg5A65cD+5dCPtfCNBaGLC1BzreAzZIdgPk1zM5gEwsXOWa7LDkiMSqfIe6mIBgar9qJRbRe 2m1Rr8ETp4Tlkzxk5lUpPP+sD26eItwAjy2jvk7q5jw79d7fu9EMGJagVrohapIqwEmQHJIHhYGq MbGKRj2QKU/tkzRWB28S1GAv3XqqmagXtn7JjsDIfRrLWix3NsZ9sKYDczcAA0B0YAzKBjAIab8J KcTAXuWkAd6H1PpWxaBD8IucTY+M7fgqu9PJzItQhwileKuOwfTU3aAblCAKBAzCbgP1lmSD17eU WGfrmTD6reIMLeH/yRA/QFoyOKt1sDsLBZipEFyYH+asEhfVkm0DHgWQJwEtgwFfNii8RCYzCznM VuCVr6Z4KMl3IFHznOGTdDInDRj9otUUT3EP03+bbcgb9BNNvYpuIP2Tj4QHDfRfb7OxfxTbFf4E SLQAM4ZapSfcsXzBY/AWXloyHaBsBssblOMDyw3rsab1CH5iMoYLkF6Suxx/4kDDLQc4Y6R7b43A EUR1HY2Re79FIfMbAIO4H8uUZTLXlKF1KR8Pj7OvZfbK0qWF6Rj8U+xxvm//Pk+s0VghnVgDs/TT x+MRi/GQDi2RcU9nb1Sg/aL5eP/5+AEaH/M+3p37M6j5Thvrq2Efnf5Fq9h/dTXzPbYT4+Q38go5 CH1HN8bn2vhs+b3jigObzLtajsfZfkasfdZYo0Ho0ZDOeHQ2GPR9fDV4ozXWb+gAZmN91U/z/fj8 uL+jt0M21qAfC95swTlkfaZCJ1YiUVpiY7uSPO5nrDWvQeRLgQNpqQUH8lkJIsPd2xMXJYgu9M4B vLGuKXvQE/r6WBJJFEA96MxcklmE3GqxBOrw0NKNYPb5dL5zHSDwiiu01rV4GnxqhPKWLRq5BphB EBfwJHabvLfSUre4VG3qpFBGaq5fwQz5ar/i/6ql9+m+b9Du2xUmTvMticISW00uzMay4hYV4UEp iyLLO9+aRbRIEzPBQUbeKCcCvXuTFVa9AndFX8SMvBZdWY1rdcAe8ixHOWxLArR7wuIj2wYZM6Cu 3ag429h1jLpJ/YbUxopmqByQTwW5yuCjyBkXEY+N8iKvUbN2ZtebFqweKA9DhFpnUYUo9zgDj/6m Lfw63LOhpRMLlLrYgJZz0OihJep4sdlMJ3NdeY7QHXqgz0+QV/PEEDr3verHp4n1k4/t6g4xn9Jc 6o8MqTSmsYCebfNt6Z+RvTWbgwWNcQtSGwvci2dvkiQn8PSsCoSuM5aehExJOIRWOXxXC2+CqikZ Mg1Y+sp7lOOHu5whKQoVEkCYtFX2EhUx4EvrCTVq5zm6d2j1Agw104PyWRUNhAiSV3Juq322dbMt yjvBo5QgDp1MZuYBQ5z9Pji6wRKYF1jbVMC2jrzoh+2u26Mut8hGagoNrIEIDWjEm4PQ5ECqfRyQ BQkHNFsOONuMupFdXFnzhdz+/RqrWaHrJyRHAXTo9shWQP2ovo5hqR4THDuHk/cJDvRoDb80tF7/ KZOJFYNtar4FeDR/gFtZKjUxLcDUK9KvNoWkCgjF1X45VzhVv7NsEQXYlhao9yNlpaxHFGmiKxrD NBB0LqWWkhd4Z6W+DU3goBpLaOIaZATtNxOFMmkmYr4nNCwReQf7EGjZeYeyY4f5w4rhk5Td4oAV oBBSOwySDL2eu+SiPIJ0UGMh6AXZvsX0aSi4joHQs0rNC9AfbpHJFS5QwQw1X/p3z9YqVKRKm0WN qlpQAgvMR7CC9oS5wWcHNW1QEG6Xwv99xJNuGYhGs3QaABZIRV5WqEYHV6WKyfJLs3QwsYr02VfP mBstsMIHpgToThSo2746qeR5tlQgiQPzFBFq75xAFYmKY/4BCVDI81Gbb0TZ0eBc5G89T9eq3mJi het1pV4IfEMzoQF6IYkPWKGF5QQdFSO2Lzxs5md9zOsWcAKi6xG9dTmWEq8hETna5fUCaiNukFrJ FjTqpgEyssvOdrJI1qpKgf0zjlrmHgYnbZxjFh7KZeufQSQKWKkvrLNYM7fTAorAOtb2HIxxDdnH 0ekBdXOwCqz49Vo7kh1IVxfGIthEGoxryXQHWwHlnXh1RaqxigrEensfWIgQ6sIEZ8mMdGjPpbtG UlCw9YDvxzvANL/AQbrrilYSViVMhSciDESQDmos97wEou2zfOfLc2NKAG//DHWPnKlq8jRxU48F Y1Abq54jIcRLkf2yyVeJTqesJX0h86hy6xRZK16KCLhZTmPnWGfdBrhRVoSVqirkzlRS36qvXpmJ WW+6SgVSqWkV431NvjMdTHWAtUGV4GiFed7kAPvKx7sN6XbexWgJ7sACaFk5Kxm8RT1gXhNFuByS fHAKNztkjCaOptgnhZWCHh37DcEXy0nDgkQGIkiHbazaQulMom7fxp5DOpLIYfAYqbvp0tphA5CO HGtaZrIxFh9CT6iDRwvhfG2iHKWNwS96MtzZC1KCH7zsESfL+JmM9F5bqn9NGjfyXt7JwCvmR/82 qQfsZ0vUW6qpO2agin0ibgIbk98AQYnHRojfZyD+P0xLpcHN2KLkCRtbHo91w8ZiJ/nwGdVYX7Qx X4/P0hnfcnRnqY11z12C459NmnuajvfZ/wb/4Oje/gyz+OxuGM2S9zdgheNTZkZ3dvz0oIvLPfOK c5De1XJ8MsV4zsOhpXA0S95oJTAeK+SF/O4Z8vGdvRFhe/vCfHG5p7PjcbvxE2v8CzRkvA/6sXwp PWEMGC5UCZhiiZaYSybYgpsQzOwErIJGoJ64tHTfS6N/vHhCQ2OlvKMxkKS1FluiL8OdTSROzdR5 lJydngzYHsJeU4opBFscQMvd7gYVwG2qhTXHlZHi0UE8LsKXsZF0IleMUJsxQwzYWLW4NSUTujal BWl8EK2jcRnWn/E69HEORDcM21jRBB6aGc2zMcNPN1ozb6lB8bUC4LFrdTWluR8U8Qu7jZqieh92 Z2kLGnDGJAjPGnnydlz7SEJRXoQsnXiKEh19YZ2tN2WhQckHV+V0U6rcYpAOtbGyBmGcXlehcEM0 L1HcfcKwJma1tCGQq9jbIB7TK5IBSIfaWK0TyqgCXonttPZSWqacaizbwfY1z0HivZrOMbMmjNmD lmN3c4BBbQVWDQ9lrHwnZCGCP+ma7raxYmEXAVXV/RoLD2nr7DoX4ANSHBywzZDWdCmsNups71p/ HyxUNUdCBPOAtcRZC4cQ/FgoDlXuEv8oGB4DtJjGAjBycCYlkJKDLpcgFESV5v68ZdMDuR5nG8kv B0A6jiAlh3urYSBX8xgAXjlPAenMwBTHxpZqrEmHHJmF9s7I3kolv4fFQ9PohkkL7+BClQVgJFTH abcM86JLIRQEKiQE7QGFVirUx6SPcyC64cauECpkB5iVEmwOaKwN0gKLh+D/be9cdxPXgQAsjoUi TkQjFAWUooBYi41yojSiUYgoct//sc43Dnemu7S/cSgUxx6Px2bseG7LQcvJ+5aTd0ys7pJ6aMDJ +6jAhuWV02Wz5eQdUHdJ856JWNENFxxzboj6MxWRjmaqp3EsmtylCCww4hCzmWLJmfZdilTBTLZc TAhP9kpkl/0W6UKhjJU2VDVK4/+CcfBBMHkqqeIn3RKaOCfTbMqRKtWIxrPkhOk+BZpR1EdX/4O0 O5hOsO9ZIEtWJ5amGSBmVsUgwpsfbsdGGI5pFi5n+54bjqXJFT3K4a8GaxnxmaMmjQkgKyxEpPOW TBHp4LerUKQHqqGvyBXX+GF6XTOxpvwkAXWX9spSiBzG7PBK9jnCY90LXsmwn7tPGrLECtwNEaRN Kqj+liLSUXhdrXV/ym93hH3PbyRI5RsmZwzZPa/TnBcgYPwQt5RTPFzKxNJD2WnnWEysbQaiMrGG GCJZbUOh8bruPYreiWCVbzcyJYfZm2Zroy4jEgypwBHXhH66T45WP5Ql46uJ9YenwtQmOHH7jqzQ yNI5cN20F+lQW6GR2gdG5zNezfNFwNJWtGg3KOfgmnYDNqPDCra6DVdBPkBQ2Gr7Oo1jEd7pzaya 6IXwPXFRrpZa8E11iWDSL/KFGL/8XrYbt8AZoTKxNB4wKbsBHt7chqVw0OpyTd2t9KeJtvv/aluw ZiPe0c0JdCPZ/eyFrUm4YoORrtPVr3flWUNdRujWwi5wYRpiVVfgAUG12z4JiB7bY9UJOmldEX/l VVmVFUYbO1yWO7bgqU33s0mpeepSdTvyHXogdkesmJ1pgwjPy/X9WM2058l12Ub7lNhHaCzhHMyp Ih2NY3UFUZaIl4RGhiPMams0vxjqxMpHbGPLFrfYadvO6o09qSRd4FxrHKsc8VyHmU2OWT8n1vtX pZf6ORaaWGi5VdTcmXVUEfAwUnYZ2mMzoVkNZv27GBUFMbMRSeP9/kTjkmWaDzEnivGpGUChWnUw dDbOv9HHUlU+xC5DfnEzVSjj0VKPhjoR6Yg78FpUSfeqpFHXIM2lJXF7WstzuLgIUSaWxgQiUVP1 Jxxi8lKrYY++QpYmAtkKzL8U6ah7rKV/gM/BsxbNVe9r47Gl8Cw86iVIquc1/eQ9kKddL77CWKZ0 jTaHdG15Px5iLpYTVqrH+35iqc9ojQRpFyXZXAKiSl+VQfmKY8lYnourdTV4KsdSC95m6g7rHqnq j3J+lK44lurYTgsoRUGk8MRuj2riuUv8dxqXYO6cRV0TijL+RfbxhsqxqO2r/zH1OyWM07x92l+T xKc/QPy5ZdDPD2W7kwXoNceKK2vW1hh5OWfWSYm2rnE+5/AeOphp3DTG8lE2xjS82TSxvpJ/UdNV w8qu+bQmWa+TyrjsDIMydt7YsiybMm4FkM36duYuJKpbKbD65uQf147HSct5mBPAAr9tx1nshlS8 Qk2q2RB4zZx3f8+4JHaucoLUEaDFj+YBNFlZta7Q16XAqckqGUsVuuWvJvZVM0fRLOOO/xsboNCt bOyytJUiYNc3mnGb0rwcCzIgoOUuSZrGhsAs5xDtQCgpZfZSz9PN7I1twiprwhMtbTYUHDIXgqJQ Sko2GX5PrTR5MTImi2PrMslv+lvrxsTxeeSkbBzTG7k7po9HfH3TDuVqsriVJLtBbH1bF/BDGzJm xsT0oZyD4BEZT2Z6RiJo42lPez2xOFjtull/zbou4jp9P+STxZ0+138cMg61fH7ezfIgp67/Qvzt vMsv7/tK8rOXD38j7z8jXj3A85XPcklBnoNSj5l8v0PsWEMg1ef64AL0q9Yv4bMGXTcnyABAOn7s cf/p2Y+8HS4pIpkkunLRgpiQ9pcvcqjNatcT86J7nqWdC+Uzwdu3fAlOIPhm6hNGUOCySN+GJ4kU O2DTD8wN3Y+goeD1HU/VfixkvG7q+bH2vfF/872UvESyC7p50PF+5Kk3E+uvrPZZ4EmBhyjwnFgP kelZ6LsUeE6s71LsWf4hCjwn1kNkehb6LgX+B51HLQIvieq0AAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image520.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAAFeCAMAAABuCZFuAAAAwFBMVEUMCgyEhoTExsRMSkykpqQs Kizk5uRsamyUlpTU1tRcWly0trQ8OjwcGhz09vR8enyMjozMzsxUUlSsrqw0MjTs7ux0cnScnpzc 3txkYmS8vrxEQkQkIiQUEhT8/vyEgoSMiozMysxMTkysqqwsLizs6uxsbmycmpzc2txcXly8urw8 PjwcHhz8+vx8fnyUkpTU0tRUVlS0srQ0NjT08vR0dnSkoqTk4uRkZmTEwsRERkQkJiQUFhQAAAAA AAAAAAAYIvtlAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAwTtJREFUeF7s /Ytio0iTJgx/wmokRA0SViMhPJsSphGYmhSYQiD87v1f1/9EynaJSLCKd6Z7e//tqCqXLZPkOTIy Dk/8f+If+mcE/oQR+P/+hHf+88p/RkD8s7D+WQR/ygj8s7D+lGH956X/LKz/i9eA/Bu3/Z+F9Tee nHtNM5p7T/yf+/0/C+v/3NiPrFnKWw5VeZWovJGv+Asf/2dh/YWD/d+rqgrjm5VVuUIWf+Oz8J+F 9d+b7b+ydOvc1NbEQlR/Ze0j6/pnYY0csL/y8WV+W1ts3/4U/p1XFRr6z8L6K1fKyLry5W2BJr39 6ZZ7jXztX/L4PwvrLxnmf6+S6MTLvQtVHTH+33v3n13qn4X1Z4/wf+P90z0rbP9o8YkMg787v/rn KPxvTPufX5RzrGoSmVTr/wUM6+8jY0kx4u7sVDdPjyj356+FX69BOs5Hy/EdeqRTsul+Fie3P8sP tiVRXFZ/Myb2NzkKm9pa+aXS91X5Zts/Pf7muPPpV/46W/prNZLVfDYfmsykc4369Sn/S55Ml43f qpWVVq2/dNep6lqHwqz7c7W83URm9r4YizxI6yCA/uFvRH+ThVWZ1UVCl4yBM7JmgAf5YXFWRoxY ms9CPSWDLBzcqtPpLw008cqP3a9qxhdMmawqCU6Abxx19qAa8AX86r11NKsePSqFAzU4PUE/4WNH /aC+UR+9vwK10OfvfKp5Va8Uwi7w3ANe7Zb4JSodbnTzhBI/f29ev3XKsnIu1LS/E/1NFhaG/4z5 ywy7Wqe2KayiLKqtyAJn6wSZDMJADVqVvA+ruZDCK9ugqt0oFa2dh83EKdsqcYwSpYhVOeVhY1du IprUsOW8MiKRp3VoHqppJCdNOBdJiGlKjOboxVmdyUM9m3oXU5QnEQW1NCN7763wSJk4Sz8O3EjU tVVYRmng7cl8f6jmRi6NYO625/BgBbvDix8bdSLaYlVWwXouCqtuK6udVsvY3TuTsDlJo5xf2ZD5 6PnUmepEa+8RzNrZeG0WlcXw8kh/VMIMy4+VrdalU4QXT4QdxcTfYYH9fRbWxhGV7W/cnXRnOB7y wJuJy0ou5Xob282LGs3g42yg/Z6u/WP44hRHJ3XmgfUgX3PxWJUnZ9rMsH2n03WSTczXKvWi3DlU 5SZ15TaNF2Jam09Vu3eeif2dovjoLGNvYR6TZtE87sXrUrTOK7iiuRGJBZZyqI4oKDZWUotmKdId 2nKqndc2aJ7TFS3cg1iZxmt1mMwNLEtX7IO6LJayEXW4ToxlvKiyDT4sZ2Jvba+WY/MhnFYyjMMz ra4X4jfL0DXaMBVg3e9/1H/eJxvz/1XF03RyXViyoLNPRimaKery77CYbtvw91lYF4xtmy2NZ4xw ZYrakMuijsRG2JEMw6MazfmHHNE8YjbadmnshJhVMSaweXb3W3F2jJVowzMYwN7I1tZORHkjyqW/ cdyXlRTTwtuJbN++eOGyONEUT3J75i0czOoqECvD3rTJSmbpiyka8yySoA7DZTqTeDZp663AipY7 tHSSiTxbN8eCVnw7EbkZHkV4WpKg5ItJeCAWi164dYCjcuFPj+IwMebCXByvfYjRctFaxpp4jbMj 8fKwboM2SEUVumEYuq5buK7lWmljNddzLv4vmUSpYlQf1K5EjhN/r26Lfyf62ywsb+eI9lxdmk3s HbxCJoHzaE4T8Vqty/BU0WSKFCYOU41x+oBdmps7cxlXey8U8zb+o8np6XZVbKojlkySZVNjKarX VESJ2FTrSZ2DAzULUe+cnWl8dw6kyt5k8uLMMufgHdZOXmTro31KL95j4ftgTZNmNWlP4uzV82pa zadCbgqLDC37qZcYL/5rep6VRXuS+zR88aIseY2MKqg2dvRgZw21K3u2Le/RyXZiM69OTp3n17Mu /Y6ORE7W0s0vfqDVplblJ8nQDbIrBe710+Z3MZl3hbBoEr+Gwn35O60p1Za/zcJqlqnwVlme+llo pmvRttVUZK1TF9mpWYXqALEwJ62aFxwvIl3aB9+KgrSYYhVBxqrLeBlMd+YhoMmr1qt9hFJGJcqt XMVhLWsnKPxNa7Qi8ppIlDSRkQXBzawznF+TFhc0Lw0jJ2mzcir9uoqCtgqiqjZlgJOnhXrSy1yH Flbugh+1berka2llcp26jwYEsu0hriN3mzv1oXFtsCQRHZoq8Yq1jKwmijMxxVO0sA5gMm1lxwnW lJnTl31Hbi+sKv6gd8E8/u40c7fzVFw3ODzbjh7ib7HI/jYL6+a6w+9FvWz+4yGmLHTkzztltJWi Wb/v9p+coGNyu5mEzRg5Zck0AUJkH1yDmvuLV7S4KETzIa1jgdySWr9dqha/+N6/wdL6Gy2s//HR KCMhwo975N23yxqC+q+SDLSH0+kXioKv3vu+gD71nddnpSGN86a7kBz286+29v/Ec///vLD+T4zn /1idEDPD+NTVIni4fvzfQv8srL/pTPkkVOLyEa/2uO0qmn4DC/6/hf5ZWH/DmZKekEqrYKciXdWT dynMqt9Pzb9hk7Um/bOw/oazVK0SQf7s5NrXGMbfTkf1K0P2z8L6lVH6q5+pdqRZSV3Pr5ImH7rG /tWtGlXfPwtr1HD9VQ/bb7GQk8m+Lkpxvmo2HCnN9P8e5vXPwvqr1sq4ej4szZ+lqiZ2multANi4 F/7VT/+zsP7qEf9v1Nek754y/413/FVF/1lYf9VI/z9Wzz8L6/+xCf+ruvvPwvqrRvr/sXr+WVj/ j034X9XdfxbWXzXS/4/V88/C+n9swv+q7v5tFhbQn96JouRUqByF2+GLirqr6Ct9Tj84FM6ifgGi L+oxVfz6dZjUmyr6U8GfXLmUq7/qB6JYfdWpcrTPYpQwYxS4lok9+OV9PhT3FBh49cfH1IIKb1Ct ur6yojo0Up/Rw32/pFL4F5toz/Ud9NP1HQMFhttVOVQcY6UGTH2l5tHYq9a+t/Xjf7zow/+CFpYM 0iu1WWZndmm3pW23+H/oz3b9xS9ZoTIwMrtWH66jtY0/6zLaRutpktRRVG8Tom0Nb+8sUNSmVoOg rrBIG7Mx06Zp/NQv2rRJrTQs7NJIyyhYr+vIjuC0m61tIwvKZFrbto3CLf5d3/NO9NY2VC8OjKCw CjdFBUWJQDx6WdlmRgifUqO129AIh/+WSd9vjSxrWwP/UEUW2q3x8wWIHPrqfT1VJRnagc8xFp+/ vXnh59vUL+nLNhiqwgiyMkC/QjQMLw3e3zfNRrZpfUABA3NXRuu6XE/XZR2VESZuGq2vr1YNcQuj KK6vhou/IlpYXkkrEHTddFje7/8+XWO735hJOvCbvo8rL7Zq9ov3vU01vW+ldzZFHActSoEq1sez VQgghZjjqQ6DMuLPHxW7+/lXfUv2EMXLPl/qfxFl1XtaxGP8S+kNZj321Ok6Hf9C6WvA6wgajsEc eEmz+viFqoqG/fr/YJS/++6bSAsLjtjjqB3pIdtFdvqFukZPezGyRSIechcdmqtmcGENlIgHnaeG JmW4E07/mHUDdn4+I72BAuFQtPTQ8P1cWKwFAxWAJ7z/RnGsq3s/I79cTwLNZKUe+p9aWFZEsZ89 ZA5MezkUNICIiT5K9xSv00fkPdBDTj0bWEDmULx+wCFh3l/rd1DTbmZ99jLUpoHZssqBAiriVaf2 cnnq94gYGCYzydb9wzTUCTfrXxnwBb/hWF7v9MZeermJTLiteHDh97dODBwjzdlL+ue34REQ7y8O LwM1FL0wr3DujQZKfIYwdF8oTevSP1vNwNB7BwoQ7CH/8xTp/tIdZExhP1attR/iJwMcqzGrQz9r GqghWopFf4EBjtXsRTawbz6qII5VDcgb1nFgGgcW/sDTOGv7d/t6L1b9290ccEFqKGy4jwYnyxvg J83QUWgODIY/wMlCdyC6vRkYeYQeDnRi4CCY1fbAaTsIbmsNAKUMLCz/OYr6q6BIzh6yX4SPwOI+ +lgb6igkNK8eShcDIzDQvuGF1T8pdS26YIifLxjgJ6JhuD6fBQaXetF7zEMUGFg/8nAN5tdoQMZy Xf8apK0XGBLem5eBNvUPq/e92Q50u3EGhjwaqKEdkLEO/zVQYOAojC/hFrHoffQBgaM41hB/GD2N A/0c4FhRLlb9LGhAAhKDHMseGDFvyPsyHvqFnPULNAMLK1o+/+cVsITT0FEIT/aBJfdxoeq+CWgC 8rH3MJThACdzDgO/GNh/dhJSXHbf7hhgfWY7GxB3P9pEC8sZWlhA3uil/yEZqwCeQf8hieD0/n4O yVjrftfKJjMHPJi8/qMQ+GXT/jVq9nNdWRWEEdI3J/2niGyqcMAPtO0XFI9+Sog0OskhxMgh+UcM cCxgD+wHttOAoCgAnNM/RcY7F1ULa0DeyF4G+MD/kIwlsvWAomNI0HGH5Niyv6XR/jDvH4ABjpUm 7cCsDywswibpH+GBU6TK7SFZfEDGakpCCuijdGByw6FUKEH/9aCygwHJoBlgrvGQYkB+KOO+Et4V 7Fgf/Q/JWMOR6OYAxxrgoMCwGusMPii8D1UxrMcaKDGoAhrsxNhhFdZYBemQjDUI0zl0AxnsQ1eP NbDnBkv/T3GswQqssWruaCxO4pAUN9ikYkDdMFhg4EI1PCUEXzKKZCdVxa8U7T9svyg5pMcaLOL8 Csca3lojp3G0OaQZawvIRrZo8FY4vE7GrvW/gGOV7/LMr6wp9cxonjh8AxmoE5AT1998Jbz/j/Hs 8SadsbC02dg8WKONRuP7MKDHGl4Ff0OONZrtyg/75b+1sPrvxcMjNppjjS4w9p46eBMe7MTohfVv cKzRbHfk2Tl0KxyeudEylvywc/9bC2vsUT16UkabxY2xHGtIdze8sMaezqPFk/Eylj32KBxr5BXm aBiS26Nw9CCP5lhjT7Zq7CwWY4fYG8L8HlpZ1dg+xANo9cPsYXQnxl66RA+Y29fymQd803GU3fpj RWbz4ROofA7NCp6R9B38I8300//w09EwaL7yhdTcGuM0wUv9JobjXtH4APc0w8KHh1jhWgW5rCly 4S6m8FwLt7An+B3+gPApMLDxnEueZIaxtu0oKtfkw+a266xsDXih2asSTxtUBoWopHpNkX58+/lq PBXCM9CeT8r1Gp6HeBW+4g30j/4O/dluOr8q4fVWrus6mq7znNwO63melGW+3eZwYJziTfUMPo0j HCJL+4Bi5Rp/vm7Jz3eiwFAF9A545qGVcLAs0cu6nkf1cvvrDcJolGWyg3NmlAFpN4PbIHwHw8C2 4YVJ2LuFkcHbzw46w7b+UHwpW+E0DclX08egX90Ar3/UF/IT5N6OObwuB10RCfKX/RrrhNw06S98 PEGGcvWETyf9UT6fbeCG736s5Mqaw100TX20CqDBDXxJ4fXpp0WKRXZdN4WF7+kH/I8f6xZ+oVSE Sn285+ODn++l7+ipoljXtGxRMoVPaWGZcFTFJsK/IXK3zNsRvr9xY+LrdceYDf7H9yD6MI7dXP33 q4T6p5ZvxgVe4f9aSbP9or3EE1QT6X/6Fu0yo+JXm4MiVHh9VBsVY4bRxjbFDOBHjKEaa/oWPp/o 8Cc1txwrHstSB/yABnmmN/ZkG3R+GqpitGvkoK1wqIbR0sZoOfHTlelXzx45Vo08WoobcngabmFH 3TAkW8sh15J04DaiUOh6SLvkyQyu0cqbzyc7pcVFb62ASWDJQIIFwY5RaUKodis0gZcuXLTHIftG pflraZr3KgGGKPmBxVtIU07GfdQ040a6hBClMmY4WSOqkruQaX2ooqmHxBIUY2B7wrE1x2KtE2Xi CwN40dImfNNWMw1qvszGthDuxBYyPy8D0U65EVjTvBd1K5o5GIu6zfkZN2Ck3Agt29aRBrGlhmBY Qz5M8tbnPe43z5u1MWApGrgVhlnb76CnrdzwtJIwyyUCvvk2UK2nrEO8gAwwAGWQYcrDhfAO1pwt ba4Ccso6FFFYunKZ5oacWwkroC2sNsEFKHkR1bTczQH8zz1P9CatW6C+wwHEW7pOdWq2jH80XHgv 1piP9QwI4G1xAqS8zf0DeCfMbeKn6/q5SstNglIh8y37nMSPvexFURqX9nPQ7A+v27ZOKZHCLXGT qrMuLelm8PKLH01R5M2BsQbk3OhSU09lU1/2QpbTVmxT7tPrfKwlZSvsP6nWkTj02yb7TU7y5CHT 0q9wLHnCAoRjwyXdeOYG6SMyNmR8txdnU8hj5c1kZV/k+iByZmDhKuV26YlqJouN891ZBXh9wgpw n/fmlQYhnFFKpvYSH0XKHCli9gJ/Rzfx9Qm4/1jl7U6UzC2SK63lkTSmyE8inz2xKR+Qr4JNO+/E AcDv2A9LMBQ/E4DivnSnQ0bgMreUYJhAES3pOj63Ys/W7jXd4U9qN+pQIts04N2SLWDquw+k7AVy poahQcKgTSPSV1FRQpEbkr8gY00Csex3uunXGiHNkuwHIufrxMkfD2Lmi329kM4CeUQpc8ktcfYQ zx+D6lU4L17hbcS8Fgfmtsk3ezN/cNFtcyGS3yMqMMUKuCWuYqmiF7zSAD8BYnuLBRYznyEedCOD 2QRzuBfVj3a/xf/Xsj+JK61lOLk4ylVxU1aX4DWsnu+w3WJCCSucbSXicyheouq1e7RI7vbpR0+k FKlxAsZLsd94ai3f0JqpYOPyBZaqdgN2gMww06OXM/845GboUjRDN+XExQH6kFVvTcw64dwurAF/ rH0mDv1miX49t3eSmHnWEPUj3+1gkov4aIr99kXI1/okCuarqmvei6NJWWzsefZczLdixRaW3iJj 477S6jCWrx62Ima+Q7r/hETiLywoyj1B/1N+sc5a122F2KxYr80zqsH/SGrSoR7N+wQCDRZWHBkP sojW3Fle78QWskiLZSLrV5HWGfPG6zFCF5iwlO5iZY1Uju3v7MTRvYtSOsuJDa18IafhK9PW+boy bonTMqGmIzqgreeP3WHqyFhVv2QUlWLSH0XTb9SSy8pjs/E+0j0WmnmMNEYz64zjrcBRyHxV9euE rKul422KOvk9w1G4YtOst6hKqpkoNpjI4wGSAk+P1eg9Q+4R4joSk+EtRXi/SchNgPWKPlfHYiZq 5hPXo3kv03cfWGR7gizARVu9E4YtTAgBlHIOX+DK3SXdbQYjDadZPEuJVASCCrqkm1SVBpSuIEq6 aqiaW0r17aScdSktQ0Vch3tqOh8aBiVj9S8sM0/zfoefASN5aRT96mkeYldMAa1ZHIq9IFUgjndc Zr5kD0ZmpDih8CySfckqt3J2ivAW2ZkRizKNXGffJFmP8F6xG2+4bSk14QJTuJzMURe/UXGu6x4C CCwJHN7tOsrgs8ivB3xhpaeMLqokWFmQ5+Bcx5k764Q8TG0ZLiantIVOEkW1SeY+70nteubL8hSJ BrKSNGo+fXyYym1RIWMjzDDVBTst1uLMkNSou9C2QSvDLAiFHRiNcFounndkrEpPGqve1gxph4Zs hcXAi/jCitUNKkV/kOKKNAK8HOdYqcpLm6rbM6az0vY2/yBVTUyxC2MLRauPaLfPUeIylqf8hWNL SuQMJBRsTQPC9oxUgUEqlXNDRbVQLH4rlAqZVhK4Ac03pWJlxDvhIgrHDLHgTUpNqKdQ/fTW/HiP jwJVU2C9OWi+1G3a3LsI/YUWh3iVQ+imepMsZius1NgEKJHSkCKhHyN5eysc1FdpXX//YKxbjzfW lPnnezdwjjXU1c/PR0fMj3YMEGNdNORQWNhgZ8Y72o51b+zIWJ/n4t3RfX9grOPQeO+GsRbfsS0S 3oCT9+AQDHl/Dxb4C7wbPpSRvzpvgt8K7xYc7crb0WPJgbjjwWrHbi39VninR+M51li3GbNfKTzc Lm9sAeh6RtLYg4CMEONotKPtYAjJUL1dGasv/GsQTgSvHOIPLDPaZ+WxPsYfQ6Kq0c52ncV9xnWo Z7WjXW/RZ/tVSb0Gzc5W0dr03h9EWmY2aZrpTzakZPLxxUNmXQ9x7d3B1jmWSa46uOUJVZXQ8tVr nagUrDveG6sCXMrSj0KgWVEnkIgdqPBCKuHvlrTQAKDHC6ehzMDX7vKVqnMskg2vmEA0sF/LWJ9K rZs2mIG6mspTn1Z+YGt52YBU73GLk7+4SPM0S4W7XlvCzqbMkqBxrAA3HdxtCxHBmuBMy63THTHd zHbCHQopxqvTcjOXW2PKpl27CVu7JS54u0Q45wTd3r0wRbrJVYXBDL2qoexz9kejusweT90maSYd f3OCQgPGGRd+LNBPrblllY+ec76kwqlDJ51f0JuCX1RlxkZBJtCUiTqLzcXsYQ7zETfIcM27mJ5b 2BUvF6jtaI0EHC5ACyHxjzNo+ZawAUwxJUa+5E24tRX2yVj7plB6mUMfQx/gWIkV855cxzpmChgg vXkijqe5nHnprHoQNSunad4j2t5kdmmqWeUuxIKpofhSb1TwXnGpvKKy1+mT2DMOxWuo5nSDjOgy lcMQllYG6zhnQB5pPJT1DrpIYiYl24L8FJGUfTimwEikHd6YoT5U3LQOYxwmAF8qzKDQsUG0SGiy pYo11EvAPNyGnp42k3MsiybGE2kk5Bmt86ZMeSdCdu2SCd0KTS/3rKiiXsNM3qGujKULgdVFxG+0 GO0+F8J+GUtePBqzHvKY/lbOXkl2tszqDyke4tmJjBC3xDlWc5nBTmoeMHexIarnfc0YEPdpLV6O lTAbBbqSNHIxmbKdxWuoNs+2qDaPEDdLtaMi1iTNpHN4NER6RoFgpox+CRPz+K1QJotEVIfXVuxS cQ4224Q7j/DdUT8uhfFEMyChldufI3bh0IzQwWZhVm9RjhNQrqR3euLHDedY6VJBKtFlESYdUVjM oiO4glTu32ipQbYpZjN0uNK8GzomHV0uhf0k/kGTF/U5OPRzLA9q201v4KgmYznlE8SSxRyZ3dNv jvkvduz0wNPMN07r7LEjy6dY2P/FW6XpqeRqj2zyJzQnxjoJ/sVtU7oUVzxioNYzKWC7xObtZv5W dldG7iu4qDI9r8iQwjmQLmNVL1gZ6dHJNu2z+2Rmb0yi0WWsS7BemrtaxJuNs0itZza6ul/cIbce vDkMLiE1V7XwlvTwSyAYiYoSt2JhGWExY/tPF95TNUy0YgjQxX1gJ0FXj/Wxyn62wdtJT3EsZXzg 1C9jyU1FTKuHKl0bcsBSTx+l066OYtm8snnvuRUm6ez0g5wn8jI9+E9s8+o5/Zxlej79BjtxliHf vfmdOTP21FDT5l05Ijrh/5Bz6h6VyZZUr8TeUnyBE02XTH3k1rS/Ya/zynP1LMUrNx9o7D4so5Wo wUaqiwMGsWN16PhY1RRm1xgIQ7UaoJqtRE3GUnYZg5jQ1hT24fiNrZMekw608/KglMMQSkWNEb6l jh7rc5XdPJGbYS7RrO0YGasw+9GoHObTBsDdKK4k4Lsg+TbOI0TybvM0CShGCGtVbaa4ra1N5Is/ MSYL80KHvBim2MrDoSNxRLkLuee2CWYf8axm7cDzFofHlphQwiVrfhSmFkIT4ZnryqAhR78D2+uC b/Y4jA3p+w3gWOI8FomRckwYxrFw/mVmeozr0DMhBW0jkyFXcM27LBBL4Gx8+Ll5Eyl8F4azLmky VpNCRqpJr69QQXwuY3HhvbJMRMm2WE0IhoBJwOOgD/dkLPhctjIGzuK07ygc0GN5GZkefoFj+afa F+0KrzHJRICYiDu3wmKtNqDRyBpWMwmoYsbjlVnihtpICTCwSSn/XTjuc+0BG/MmgegcJqTRC+GN ollLINh3a2hI4inWmJeMoG4cTX3BeaIXwYTVlGiXNLEIq1YDi+O2woRknzSzhFFCYyWDli92Drxm k60vtmnpgreliQZzxDXvhU3iGA2VzEgK15ydubohTsh3y8KzrQ3OFWnwIx091ucq42tCaUV6aKye u+Lnyqf26jrdv6DH6rZCUwxSV0fRaK96XBrG0Wgl73iPdB8LdBTpR+Gd4uF4k877G8m74XOVsVoG daRjVcTVEBLqULdGT4pynR9Do2sYbz3ou09/2cSxBg2drd4bgdHYKe74hfW+6dXCGmutGMuxnLFG rdFxQ+TzMopGmy9HR+mMLjCaY2kK0rsjoJxExtBojvU51deFNdLmNHpr6dfOr3s3etrD0QtrLHjM AGz758hpp9IAi/tiqHsOgq8npgcq8meBvqJaFM69RdYH3vRlm+SH6owWVq+MZShxuan7/AyGONYQ YqyjuYNtt16FnCeetLHmfETUdEmD2/URpeO12HAFjBYym/CTT4O7SmsDYiwCpux6GiA4i4+GtnTj /amSGUnk0E/A5Y1vtoa7/rhwKG/WJQ0T3DWDDK7pHdIKeMtzLJEkRHgEoJedZ3RdvyVtWGMIyClq iPdnyJCwV3Sf1xmCB19Cc0pNd0s0p+Vt1rwbPFxZHLoBp2hSlR/5uGr3SlHAplGoIw53CYmbxUCb hmSs0mixp2W0hrpYowEZKwvSvjtkD0t0k1q2k2Rh1UZwkEbJUca5xReRbC4UWOFZtOWrl2brV8bT +ZKu1lkh9ul0WdXlYS8a0up1SLdGRqGcIrTFk2fojfI0Y2oobiuUAezPq9Sb4TL5o/EeRM50cQ03 kBbw9Fvb8hRvE2dXBa3N4Zb5QdDsTWEu47kVWuudlKsPvI2PjmhROuYe6pV9HE2FDX2ccHZckc6P Qo8ckuURNod9tTZihJmxYXL50mxXGMmaXN6rF2iALnzC7+mxJKxsUNtSLFQPjPkAxzqbkgeyXdvp cO/L43W1rmIAwz5jjfAX8mm3FuAipyWFCoiAzIYnpiDlHKtdYFPNpgpJgEJJNUB9zRr5tHcEENjh iA4FqblEhEGXn2hqqcdl5Tx44uJ67SWUb1vuXq15kJ5hdD9nIlpnLy75fGuuxnwUdmAO0Ixv0Wt5 lLVm+tOcB5aIiLUWwt+ZC+hfZDbXfN7ZfsznxKJWGVmfKe5AOym48N48+uCEQCUGDlRCBm8unt/T Y1Xnj4gbLSSYmGCvDFi9VKIfy1q7drabHXYULKsLu3poxJofClp0aPuyEvH3F1omZ8xJtWWnCL8V SoMMIb/NUEBOUNWet1jjWM3hVR6WHpTbmEv3KKpz92jTRKb4MBPLg/nmthL+4sX/4htQczmt7Ne4 3HjLWsz+oObMeZvYQeA/GWeAjYgp3gx90ksUsbXOh7V6cpMJ4kHil/rR2GWprwVTMHBp58UowTax sLCZKOvHngWEaEbo+rV9SUWIhVWINQSY+kuf9x4Zqzoi4I9Gtvda3o+fBy43YCvs8aE9olWwwlqH 6AGO3QvGcXXcAzTIiB7R7/iFXE7uylgivgh7/QCOVRDXOmlHoS47nihC4K2CK4xIaXbY2dlTwINQ 9hg+nn87ehP3gd3MNbcZTEMLe9xbHKxzZCmINSsF41jtiyhegZQN2yVCih0wd5i9b0kyfCwfmP67 8kU0l/wktpvl8eEHY+xMxqrApI6xyEOBhEBk9TTBGzrEhffDXMwRwXQU5ixaYItvuSGrexT2XNqO sanwy3v1QwO31oPv6J4a1M5PpIifjYaU7Ck+taL5sNnC13NlyFJeipiC2CBbQ7phHEu/Nni1fBAt ok5rki/1o5DdCsmeDA5CEVbYvXLphIwDcddkhC1QIDLi983msTXh+sMEGm61hlaQLmVZLfaR2CGG SPN0YzIWom2bo7sReSaNypEnS5AIf0Ny3R0FCXlvj1DrMgf32eZxeqBz4Za4gnTvywl2UkFn/5Qm gkMX8KMw2ogoUQHjZTDDNtePwo/tNaTHoryO1Smen3gwO7VzwJ8vLdt+X3WHef3jromV3kI8lri4 OGW7ZgPAOVZR4kYUbY3amQa2LC6rPTvbuYxlRPDC3QIZSkg6Nb0dd3Hnh20xsQtYNJQ5FisktLkb nhb1TzYgx1A8BKa/2r7nrOjnFNwSg1Mj1Az1kO9Xl7iMBVCrUGRBJKPz4VRZOV2nOguL+wIZUdvC 1gLbX13WeH3LRWvNVhhRSpgtOhG2mUynFKDWIa7Hcg50+12ryxYaJ5f8hlJ9tHFQjxWjLCAm/LRH nhpKMEJl+gjspjsiymZMQrhDJULNd5s7mFdwtEUBbPgG3rrwpeV4fNqt8FqAGLuqWvn43hJfJ9Kk lqj1rTyANb9hzYNUJan9+dr7BX4GfOmRXKpp2mVbOUrjn4MMvu+hZp2FpekfVRWqYb1eJkIz6Sjj iuoEeRxz72oyhvL5pJFUMWyKtCC2X7QV8re+/zxWgcuFgYHX/vy4P4PiF8VGw7aPVsE2Yy00o8N6 xmveuf7h7rgOJPAYLheO1SN3OdZYxfjoYI+xoKoDsdnDAzCkmh0sMdpWODpMcHQg4t8xrlDTY91b u924wrEmnbHhaaMjK4fSRg126y/gWP263+GBHh05NZ5jMeH93qTj5jDWVvjfNEJzIZBa6DiqnZpw Qh8OeV/I/pMdxojry26IhAY6qCtKX6y55/TEKUOGuYp7KAVITXYt1jmWAzANdc3yKP+Xirzq1K/z eEh6Kruhj7tXpeVq0lmc6UoF/BdPUUpqcqJ+FCJEQ7hK2o/hVKynMNANGhRhpjAF1HXQY8Pbc9lu SHglSAdJfm7avVNfWEosxuA4hETgaJ0o9Bh2dMKhdlGsn+MTisEtddUNHMCL6oJ9Bv9Zm0vPIh/w vjAjGMJ6iSe8klHpAd8MaC2b5c7JbIr9uCWNYzW1JdsTAhG8WYhondcnZj/ROFZRN060X7jC2yws 6GdwE+8uLH5/NeeuMA67A9QAgNrL9hzpSxPKgHYrii1MAtn8ASgyb5oKlsu9Zu3LeDqDrBZiALfr kt+o+K1QJnTpiaBT24bglwaPIBFaypOIBtpCPAH55Fr5gntHazKWTYcVtFfOoVmFTp0SJOUtadYB L0GJ6KWG3hn3+f1mx9R9n17o6lbYw1L3fkwO5ojv4SowFBjIDjgPgWTUu7C4jJXTuQKXd2E68cG/ CCAZdYgnE/aWFBUhsguiTwKKKoWJuUOcY/mId4Nn9XQmprRtV1on9CgdsB14GL94Fyl3ZA9j7uK8 ALnXggp6M5lil9zVkAdTyL0KOAcjS0mpvyuhouoS1+KoeIMYqiPAEa5SV8sQKPlJMyXFuVO/AuoU WjWweH58cw/Slt4pjZPnPTl5ZufabHP4ILmkeBBluINNAJggIdsd8mPDqoWlcyzAGF7R+bw+H73+ y4WEdmMgaXzQXW/pdxsIO4gEokmJmidRfXO6C4txsHpHLgfCBZ9Sul7JsxByjjWZqQJBCZ3LUsr8 kZvSOQOK3uwVGmkeHLAfRNOkfLPzAvNNibgcc4X1V1BEj9ZzvhKNx3aFsGOkV99PorUofmc2I7KC dgfhxzoHuK2/FC8AfaxRiptcGceSz2UO3X48c6TbUPTNdSnfED9qZtMkE1aFnic/bIohXbFYI86x 7O/BVvqbR6gRS3VNvrqA/6RPRxZaWILHFZPpuhITYu7WUw9STL+MJXEaDCwsthfziwecxStmHiIe T/WaRUJxGWufxc8utL2kG6eFpWGuco61C02gtV494c44k5wZGwA+7YdJtYONBU7j2YSQ85pnJoTx Ai9TsVgjZBqGkPgZy1azkvKVCB5yOIHbL6pH33tMm/0PzkaZjGU8VPUlS+xF/BKIVbIzzafufuMB q82j9F+zSfDklsn6EQh9Ex7+xfRE1a7yH41DCwNpOHuW51wgWLdD3G1mtY9n2N0hrJYlbb2KI6h1 oCKBlsdWtpALz7lGJ2lR1/hs4FaIYNpN77VDrrsVICINedBhsiAWgS8eB2GtmIPWyiIcUYsOHxUe POcOXJxjYZr3CKKhdXX1IoAXTYf4tK8mol5ewcERkkgF2DHCC+xrQTjLsKBASsYRdOGRDlzxVcLn h168dzBOZ+Ps2Q9s1JmMZT2KZleedr8FeSYmxTkWl263uY2XYFOX2WH/WxQcNj8gLMAnolsFO2oc sgGFh8lbnb6I8xwIyLBHd4irG/LVFSYQ6ncKANdGCXau9/KKYyFamlMZFAcnqmLT7lGRDdxas6kW 0fT+WvI6u6Fm1tSRKJ4w7xQQK10eCKXh7a2abWzXri0lgTjEPJpUSz9oz/2VE00DoyrTwIuzlF8f tFjrTTovwlONEbNyR4Y+VwLzAmaS1l7otoWMXKTWleTY0126THivVmkd+oWbiTbxE+dgaw5JPEpn 6ZJTGJZuurVWGCk/VxvlkzRHvyRTYLQUdVrBVNza/IbCheNorQrkDhBho9aZNxwpkWverU2zTZFb hhwbSKBLmCQK+9z7WlYyVt1tMLVc4oInN4WtOXfSLwf8sWQ4pApm0gMsBeA7BUQOQWI950896c9D nFHlFk4aMsdg6QCi2q0wwOYsIzjvbcGOq/y+B2kDCbwI4DuvsP4CTaWrqaU8q4LKAM13CcffcbmZ TbtGOnC5RC4hvD3FAMpMu1Bot0IVtOeghEmR3gpDr7OwNMW2RQFhkqrAF18LF1N29g5ZSkKATqmi QC4AXbDfF3y7WPAeAMgnHiNlBuG1dqmjeRe4+/fSYPgXZ/v9xX9+qp+1X5cYjbf352veR9uARuv2 x2ve+/SPXw7saES/0QpS59a7QTAR6N4yEfbYYKvBxO0DVf0NNe/jw7/GohKO17yPhoocTDY+NOW6 z/udxdG1FXLwqHsra/TCH505sw+V66tW/fkca3Q012gWN+SNNNjvHs37nZkbcksZLDbaVlh93HmU 8M5k63vrSvCA/bsFeozQ3I+l8w7d0e/TQaW/XI+t8OPB/gI9064cX5SQ0VekpwAEiAoeeFffEc32 1WMrRA3KT+UKT6jhH+qi67td7To2Dh/mnoVFDjlXjyGqgEvWfdd5PKy9+GdFhW5KoR58DpA2Up/A Qmph9cQJytC61tf2BK+3POjn2hJpAMaplzQrmIXApoaUDOGebp0cW0qTsSQBndswh1glAgYauD12 SeNYDh3XNfAIiwyO1GbCB0+XgDLcMKotQvVMgjFAsEu3Bq2AF7Uye9k9mmm9BRLFdsoK6K7JWRun 5+XR91YUZpUSjEOHtGlwy8Y8H85ZeppsrIJg9Dqk2/aBcSHXEWRrZKuUzaTmWiYtV02DnAZta6PD DWBEhMtV9ZZ2wwhax4vKQJSXzVn6AVe5Vh+KZbWwenLj2G2qdGU8f4vqGVcKvXe3LD2uN3j/Dd+L LVaGU+M15pyuLtY3NincpENu2aIBQo23dIKNqB612w0f8wkK+G3l+CdZ5kBU49cTjQFtaYFTKROA jhjiN7bd+VEoJxYsvZ65dE4NYrSOAvkyOqT57W8h1yJnbWJWznQqUs1Co8lYpPZqCm8eIsXmIXWr NSn+bkiL0gmxOKonKALgsz9vtzPxxLrNRRIf8yAXElBzEr7ygNak6JNbsrjCcIqFk0zkaxWk7q7Z ONmpW6B7FPacVAtTkPlZtn22wr7IHbwfij9kXuojthedZ0RDNG/I0BW8wThjttzQxtlDsADqR/Z8 kOYzzD9Ig8WvpZxjRTMkBChhhEWGGw9Dhgg9Nu1MPVd8L1sRLMAYV0uIkI2L5FbddcJk8eDSknt0 mDsPjvOyPgqDTbuWBOE5pFfEmHwJDn5eEdJLh7ge63mqblWkW2oIhorMNLfEHXPFooZ/9OYybZCe KDmZTystKpBtyOWcoAKXQC+0XNhIXWzaLl1DU39S8RAiRcgbrIro+hrZiipSRt7QJ9ys4ljIy8jI +X41zxQVBflwQsaLPtphMfaYrPEo41jZQ3hZSw8BV7LZTWQrFJO4Ib7b96fw0ZewA8mFbXyTYsbn hMtYx7nxCLvMIqpeDIqo4BVomIHzS/pang/+g/Xstq9NIPkW4evkmMTPGIZp4X1D0jNYipFIsUMm U5BOZx6AbUWIe4m5SOT3xmb5jfgouU/NkkDzaBJx9uALY8ua5v0tRuKn5o+dyBOyIxz+xaP+GMeq XptsIczvO8p9sRBIvA0DVXchsfmcv4Svobj8J+262qwWRvDUFbO6MpZ+C5U4bAD7WR23jyyYjeod WFjIC3XNf6cR24sIsEKHEDtDrkYba5Z/Y8cI93nfGwKBR3gW+Qr3Z8Ubu8Q5FmJDN5hBfwYr+hIq Yn1hMY6FOObtElbFUwLb+251nPAmcSaKjFloUnWAsOBUR+TFC9gxwgtEB5FhnSiVHvAiYSgF6GWH GF/HSvWBzafMvIprcZMyF97JRjYzz95ibyP8K7fz4g8mi/KFBXDPY7yML9t2svzDTia7H6wOgKt1 KN+CFYbbGrZdJK5DcOCSWOkNeR/WfsWxeo7CVQh0Qg+66A1p7hmRJN1DyCnEs0e9P8U075Tva+lI mIwqmCukmXJGp00KHDoQAkUwYB6tEQXJekucYyEfGxx/HOLkDbny3DURwzlsG7WraunPgXUKYU7B 794Q51jtwUNAOyUYTcJ2Dlk/4VZrdnYi6WcN0QpbyKsKWOWMhktZjK97s9hAcjESWwtMn2s0LNsX B0qEpQRR+Y9evfSW8QHnocNlUW6nAvbdKn524D0Tu29VhXhads3j47qGD08GyFU4smTEkWPtjtNZ WD1YDHFUFnKHyyZED40GOFYFA2PvitPiTyJ7GhcbHO31QWn9+d1Ci6FZ4wSJtq0D107ydFxyxpiy nVZlCMyakz0qJuWsXPGVqF3yMhtmHxvBflUEMUK3n2oFWhISKLVTtUbJeMr1oVqBogQOYYqWI7LO gZ+VlmqLT0O6xuCk9F4LmAyHzUbzfWLLwFzjnUYE068VwSJXa2IMF969EvJkQWAreBr1+NwwbDF1 g8TMST+nOFBKXBdrZ90nQPb1Vtjjnkdalmu6rV9eWP0KICquJ9/CkHwRplRx4UBpTr5QfWm3l3sF 9FjrLxVrKj3mOBpdQLgY8jE0GtdMn4d71emKZ7VUPtaLPmZMQVrAi1ynxr1+ht+pX79/MeN19vlj TzH9I7NMf+05870dlqrgvXLPudZmNj7+a3z1h/7SF19Rk5W+b5pNgyY2jWfiW/ypgHSP3B+q2ZXn xbFXefDXUJW4yfX1adHQS9O0iRvXTwvXDf3Ygis3XmX5VmqlqZ+mlmUZc/zA/nY/YD8Zh4ECeOHN b9Ki8K2icPFZErhFGBYhfgrREHzF//iucNEgF6j4ZoquovEAu7XQlybBz2hc2pjUslQ1F03V2vn5 CRB1u7+mplRmE/sxhqdDaox9e4uBUAPWt0D4pJqxZ334jF/dZqZlltldQopK+/phWSKiuJxO8b+9 xndleTrg46hkJYZ/LE+/9jC9W9VYLz9ehhyQRtpmQbbO1vm8zMo8SfJklWyTeV1HqyTP81Wez5fH PI+ibR0FWY0M9FGURNNpW6/bsLYjlA6stkWqZysIkU2zjOxsu7nWgK5fu4j+om9RiR5mJQoUBXmH FK1bYNpB2UH99+sUTIaepRe66m/YGoWRFQGqpGGto/WVoIEs12iV+gH/oQdZ0BZYaEEZ0jIBvrOV FitXtc0tUrzrk26/Z03IqVucsKbdNjPa7gqIknqb58tjEqnpt6P3GbnOkEatjZkC6PBnjpGrSWfA u2GIUbb8fnKPo1497n6dnLFIss1YszhgNsZRNdam/GmO/eV6xo6S6EH0+7qysTZbMXpcnY7w3meb /AgD10LH0fSBW+E1YL6PdCEO98FrBlAlPCH3S4d6XE7Ib4vWf0W5TzXDXI+MRVYzkgVUnLoW/qVl iaOj8+qLpUx/Ko7qljRkpdCAsI0QMNzXcGVxAn6fiMmF7pYKA/qEmBaDqRKbahcdDSXMp7Rc1Bp6 Fn7s7IWSw3FXITIcI0AFz4WhAwublqqXTRDACsjgSe+l8HrlydUhTcaqKPLOpIngAXXXcl09Vo9H aDWdKraU7XiQEj4cuhXWKiSmh/TkXKVVJUAUk3PS9e53rJwO5FgXMpwCqk5OFiVuuhxRg2uIhY+g hXa6zcQ6Q1xPfHnhKljGgKzF5jmX8xJBHnvyfQ848hNf6+ls9mCkiVGLPCon8lQcOBQTs7uZSBCW Vyt3Dk9mBOjUU8qm1CG2DJzNBmm5Uih62/3igCRNlOjnljg+ljwcZy8yfiInyuPSaXcz+vaWGAeR 280RKUguJoykcLt0ttcAiRtK2dFRvD1+i4rNcynLI8LqkIuFHXZMj6UfhcjQTQ7TDce1UZUOcCxE KQFtqY/4XgTqk6gTwvPZIvDL1eLjYnYrdKAyouCOnYe4G8qfsGXLXUVh3ZCHLDrOzqlmziUu4c6u Kd40RD8pawtWRVSUTQgci8AGb4kXcKDflQgrO8cv0/BY/R7z5DDcgQuvm7qIQFhZyV7s5G7tcsMc GyXkmwZcjLerEPgGLSyUIWz7cSM0LvKUZ20JP1tKLwcWRIFHt8SOQpxKKTY38CIB3RStYKhRvqE3 xPVYwGTZWi7SqsFjDgGPsuUL6zPR21XG0vwrBGyFR9j9rAWQnDQa4Fgwry37TTpsL8Y/srUDaNDt RrQY3fLxjGnqzCIbwnIHV/GLK/Zt+7KryplomVGLezomsyyQBOQYb9/gl50/MtV+D6CcPIjlVOy3 wpgIhNnJl+5u009nBA4iEmgZWL8hkKv+rw/h4qMfOswyakB6wyiJv8NeVPwOU2mXdCcTwM5WSGOG gwpe/h73w+1BuwaLFhMsrOSBNOLhidWgx+0Rj0CQGVBF10f0PWFclGve37NXqfSB4Qr6NYIk7ezo joxFaSy6JB9iimYDqbOK0QDHAkul/Fw9xPYiAGpPmwZwhiu4wuBxub/jGXDaeosg2xhPEAL2q/VS s59w3+xdaT7604n9JJtHrC9wrzuKdCjzkIssEvtctGhMsiqBNNhZ61rPEFkP/NRN659/b0U2o7Z1 Cnw4kHx+6IJHA+I0qQ7fcuGfeUIkXZ3YYGEghBYvIOCqGOdhh3oyrFLANxYvhnSBDiecUeswRhTu sPIRghhsDodazPlJoCkUVfQSWS3l2msib8luTfdshRTYe7X0St29Y0jGAh/d9Kve2V5EJFT6iiiB R0Tx4Sh8D6K6GTSuXIT8MofzCwwKtHmBVwcTa4d4xO4mEHD08vKJWCIOHI8GbIR0BpSnNKwnRHzS /FUnJm5oBSjq+xBilHZN8GbuxET15CfpvszIhAnEwFWRb71v3sbMntgW1AwglIiVQrSUvl4fJS0R JqLw8Rg4Fqh2YaDAqukQD+8WLvWVUhWKZmYibxICXjukX4rIhqFgJ3CXKParP1gg4l1bYbZulsDy aBqcQRoNcCxjSj4hfcQ4VjxrAFwAWRFrfwEnEj/kFhm2Pot9PPVlA+Q8A/5xcm+Rf9YtcRfa7GCu YlnkUl7SYFUFDc/qpGneAZYomtzCkbOGwUzyBKt6CsUQp4abwDVuP20P1bFI+ErkgjCdH2YOoWZ6 MHPnEMAQ2CUtSoeyt8VIUhjs4d5YNAGbdT3hx4FcFGel8KMQHQ747UBo1/8psZ4lJHTYwOAcp4V/ 6fj52KVB3gbVugZ6IMoyKSruOPr14baT4+UmMvZ9QtNQgpFiCJFNs4LVmZTKJAf0R+S841ooDR+r gAOXQ8FJa0K7j3muUaGhoriQGyvSBfhlKJ1avx5wq1hMa9vPUIWB7F+ephfTOJZKAK4C0cgxy9Og 9Hm+4qsuI1bo/hS3RfPSJS5jqVxcDSyqRlRH0oWzZ5e0o1BFY8UwE1ZTapfCqumQZtpTAbooIBSg ITwjWQFN3UBCVz05rJ18fiArNA3xLXWF96E4waLfbU8YYxWkY5PveD1x/b2s8OPD0WFKo9GrRsdG fB4KXzb89pdjR+kzOPSXaxgLgAcXrV9+9/XBrhF6KDfOkF12dEqkscl39BDWO/0bvbBGR/2NLuDx o/DuFI1NqjY+SdNozfv46KePXg96N3w1DOHYdTx2L46Gihwd/zaaAY0vMBa+86+IKxxpuxvPsT73 n1pYY7cKl7Xv7sWxO+WLfGT9XDQdm1fP67dGXt/eG/7F14lTwdqlDF4eyScq6KojbXD9hPSuYV/v 4V+6q9JYvq7jmsnPFJNX8YoLWUMy8KDL0GiO5XXiCvsYinG182gpp9RCHJCx0kLXtKoOsgrkdnWI nASJZYADUIrgkHMXNq4cWK0ObpMD9cvPoIuJuUYZsVTdWbUOq0PsHw4OckHRw1qOFH4rjI+zWVlt Cc+lXJZieibDzlfrpDmeX8Nmj5CsNgcaTFlCzdgtwNa6d17ucGUCXGAxmbUyQBwYW4p8lPLZDBdJ d4Xxm0HvuMZ1r0N8+8nkfMalLV46Th0hZUKlIJ9uiQvv6/3pBPQw2DRSRIr5xxmPMOMylnlYAfkn VKA0cCpMU47W8WkhvXIsXbsORBRKWgMwOYc1Dj8W/QurTTwt4O9amFUQ12l9huv+d7Oa+qYsrVBB Zf0kPmS+26xaw4x23rlyd47c8TnR4P1dfwlHon3rGTE5V69ZBZrfXhOaWzuOM2QK24KzhHHBNGWa rTB2Vo0np4l4ba2LdVEpQzorkV1Aqgbul0Bs2iNCJXyRhZNwkw47OCqjKZHt5LSDUytMxP6WM0Vt YYVxikAugI0Vz8h475w1iYWpGxx080D2auw8GOPghbZnpnTOQoqgORReTcil/vfQQ84wrtr+WPxD MhYSy2wwe9kCMKwaDdwVYKCa9EtfOktUSuG9Xzyr7O88hYKjXcUdcv2Wk/hNSFhllUrvlvRLHmmN rub/IBFpy4GPem6FFDUL7wD3VeFdZndc2ElTi0MNUGH191WBQKj0kS0sXcZKPNkGNBOeMrhwM5M+ SnAEaJF7JV1g2ttX3oeeW6GRCTeYVdXzZO5Ez0i20SUdPDYLxPyReKuC2XN4hKs+0/Igw2fE7MXI HOnCpIoQqFvqHoU9MhbU7mSeOW/qF5r5LnEP8/ffIkoHyIN9pFXgnPDWeA7Xmc0ZBTjMkq5ThmEK 094iVVyIuEIYIbqkOWvDsRyWzgcsXzmNIVBx+0GlLV0K0K1e8EXmlOTnwORc/VZIGUji54PwFr+b 1SVKeFyhditsVvCwyaglihHUfHdoo1SdkMSeoN1kgqxODj+de1DOwabL6gUhlf+Ri12SvrGVpUcm 01KLdxgmlW1IRT7ekj7T8M4Q8WwvDISDeI9FwLdTB3itR8Y6W2IG+Rb/gCPIaYhjFSpiuYe0ClrI DFJJcRIsi0diIkcNfwmwzeC6T35Phwu2132OpSy2U5hZ4MuUnSa/c6cWrVfK5cdT6a9WkDdoId+S fiukaALytDgVOcwHBSzY3QLafaIMETu1+474b9JL6v5Y2hUHozTdH2GJvK7zirEsXfPuI8Rst/zP 3F/ioMLcAfyxQ5p/1DVbJ2EeKo6lnQR6IxXAtZxas9XTRjb2mR+Ft+C2fTJWXcojPN5goQPkIqeB uwLSTmoW+2tR7TYCI5uTWZ7pAKAacJYcMkBLcEi2IrOMfYTpnNGzDVdCaxwrxWFTke2sMKrGaVwe 4qrBjlSwnzhVM5emR1FmmtyrcSz/RPdBmHRmgQ8XGyRf7FLFN4dDgHzSXko3KloH8Idc8NVEXZgv pRfuHBPmXgl/cg5uq6FdJ+CElf8cIyp7aZcryhjWIc2kAwA8oM8TqP0SC0vFW3dIk6aBcYBxjW3Z +DPMWkxWp87+uydjOVPEfc2iODd61DEDHKvK3IHromYFw2oKL6dNEazIs0I7+rX4E9pT280JaZsJ ea6Cy1GXGt5Kyj5eB630NidiJSq46ZY02JEULK3NEStWHohDKFjczohppwQ2XEmo580U7DTVOOCn nf/jLdfTtwlFdFglTrLSAuD5KDmq0UBOb0+wAUUrbu+U/GIlFUw7Rd6vgcsst5pNV1tYCKhzVnQa eGRW415tPWyVFIbRWt0ucZRXGsf4ZOyDeixyTaYTVle34PMhBemgqr7HqQs6Fzze5/lMSo6eN/1U 0lzBgG6pPyMStf2m1G2B/kw36rX9nbijedcLjTfpDOux+tv1VSaZ/hKjgdf6pem+NfE+uF0F6ZBi fGidjLYg6Q5fbGGwH3tyvn5dwOIc6evHyRh874l7HOteeY1j3SvwF2jex6ZtG2YhQ535vG0P6bG+ HAXuCX13yMYmB9JkrHs1NKM17/2ursP1jLcV9gQLfN2NsQaQnsQPd8ZpKAnSYLGB+/8vDNO/ZSvU Mqzcm/exefJGx/j2JGD+uk3NWP+J8bbCsUx0PMfqU15/2e2BJEjDZUabdD4xdgZlLFPdWRzEeeqG S+6v+dGwWINzfv8Nd6pHwA2uIwQyUGSQHDUTkaZTnm7JBcsKr15cle43xNhDvM3JcUv5/UCxHFJ2 2g5poQ7JnJDAXNJCA1nARGAIK8CuB9V2u7Ka/DCJnUDBQ3BMcy5jyel2a1T1duvji1LBcmUcl7HK eWI7yZyyJRSpSOdzpIW6JY2vZ8k2Amr51haFTXofLXaJxPRbKrYoAAdCKbMtMn9kHFlRM0IDOx85 jUMSbVzA4Pglv60xGUtfO2lS0P05WB6eNZ83OKr1rvEm8qEB6iPGsarTabMT7n4ly7P/Kg27ZeuC y1jWob5MEbCNyD/4yQtN8aelvmkP21dXbFVuq+9xPAUiV7ddXPOeHqYw/QQ0sg4ymBTtghXgHCuM 2k1olMHFTFqCsDKQJ6W7dFl0BRD6D0ljt3vLTAlZKX7jo8hE3SrfnmbpYbuLhB05MtomDDyGG6Ep z9ImzoPD0jrES7T/lccrMCaBjOHlTh69eeSX5WMcG5STpUNcmm7Pp0d3PS+Ooprvi6YuH9g97vNS pDhWD6PJSwEdKd2QVtjDjPRrqXoA4Emn/vuiLmO1a4nQBZE8ejtnFjsw03y5F6HrrEKV4U4ZpxAq 2CUotTnl0qbYpCoAHhyK33NhxyNpvIMBSxoHcq/lcKq6jEWqXRHnclc5L46ZcUCfT3iMnw2rSa1E UFeYryrUAk90GUtlmqq94grbpGJjbkhqfrHCp25GBaLjEmRYUblbbkkX3o21WLQ4PqCCBVPXgEz4 WYL1kMv82CAuErZ99J+gI2+py7FSPMEIQQUq2gO6He13Oou9PoIC4MJ9pLvNQNHbXnbSefnuS6RB Y9iPuowFg8vyHCFMLCJGwMPfBM/hpoJuHmsgORUO5feRPIxAtxV6uZgvol2cmoiLFZZajjeky1gI uoEmy66+O/LJD5Ejp1vg02r2+bFH80yKVA+xHsCk5PcH7XIuyaYPbfryWB9pEnlcoa6UoYFxkHPx sTmd4hQRlV3SQ95xsFn/ovPCQQo4SWB1HdI17xbs4m+vcIeYP9M2KblPR1fzrh+FYD3XHbXt4UF6 bvPrwrIFjx9+b6UWuHjV8S7dOFlsKmDoMWA0XY8Fde0CfyMR0ezQ7uqQzrGQdRIJIV+zU/aWIHWq JmNpwjvy1pwQGTFZ1i+IpZTLE1tYmqJY8Z+kqt6kfK03c4R0dUjXYyldM1zYocKcmcv6mUySt6Rx LBVDg56/GgJqbskT3ej+WCYZXg3y5ogeyv328symXVtYyN4lo+w7lrhCx26fsX5vSb8VAnMrzR/o gChx0Gp64U/ZVR2FyArDKY8EYUZr9in13IC/JmKbBrwbtKOwVrLxtFktxZM5Mz0Gx6npsWhQ92ta uojZxcLiRyFiX7pUwRsCB8gSaNzfc4qNYJPIEULxTsQDH8R8HbbHDcYjZCKSxrGU5Y6g9k5FfI5b m3L43ZKmx5IIMhKVimOKV9JoX7hAqvF1sitJHDmnUhwgkPM+SkR9dCmipVsTK3CP0m3PAN7rkHYr tGvIehRMh8OZ1hS30BAsRYccnP9723nGCOEm7mlcp6vHggmOU5xDoEZv+k5CXAi05+mDah7y1K/v z2k6ZdjS/Qng87INIKTduuQubDz9EE1gejBqKSfwYpJH3gCNY1Gu2yKBBAFGWsWXnNtPNJGJgkOd JKO7HdIPTTN+8dQWlmLblGnJqiO6G3Eoee0oVJFR5JEYtCotshb3r0XpkBBHWyZehVhDqpZb0vRY n0tXFom6d/LobI1j0UpLsii1Loe9UUy1YAZNFU6+PvYhnEugWnnxJqecWbfUdfTr87mixZhFguPA qJeEA+pIFeDUR5rmHf1xENGFMVMhWtxZQZOxgGNA5lX6Qt8pMMBb0mQsZSqK1XshjwOSjZXQ1snV SvSxw1VsV3fENE/jz19rKSbUb4Y175XW/OurdBmLWq/Mf8o4xZukezeoZ5WaiD97/Vk7OdQ70RxZ oceV5l6tu2Co9UBpHVNMHMbVZ4ed33FNprTnfTSU/asnt3n/Cz4+He3N3Wcr/KqKnlvh1y0arUgf XeDfsBXqou6Xnei5FX7d6aFk3sOlKDHhKOrKWBpE6J13jQ62GhulM9pWqMlY90ZjvCJ9LPCafiu8 16axo6TLWPdqGK15Hx028xlLMKTH+rKJoxfWaCuYluLxzpD9DTmWMzr8azRf13x77i0snmH13vPC GMuxPm1rQ7fCd7y9ngxSaEw4ZGjr8Y5Rbdc8jUwCkKPz+Ses320nNRkLeHsAf1LOi+qQ59dYTcZC AbgGQhcl1ZVXK6BxrNQwGuEpOxZ8tWLDYBcerUDYrn1hUYGQdBnBlAmYn9mRPzrm0I0+JpsRbCjw c9RuVLqfLQog6gJffLpQ8pNSl7GU2okgwoEeaCJinsbqlrjNVqoChI8oC3q7w0VRDRRUKnmcCtCj 6kuH/I/7wtUIrR/u1VZdXePDVkU7dGngViiBwqo9qz5ge1FuXh+fnVN9avxJvXfkmSvytCidxeYB iZQzxKAcocfKSuUge0Pck9jdbZ5Dt4RPa7iEqnPa5nydsPtHA7y9fbx14QLsQgWWzC4P3X5z42K6 mTzZYe2eZN0CsC1ecux5rnl3log0quZWUpXJZQ/r0SNz7+TTIJfBpBRJCyfrgJKlnLgeXfPHAiDh HH1N/HQxe9sWy3DD5o57N0xt6Jtj+MjLbYhq/C2/fXGO5e8zgIEdcDVsj4vYWR+50ajpLKweGWud EJKRsHfiTWdDA0chQuYO/fdCbgVLZXiofoM6o15QkgOkQOkSl7Fwx5s28OwErluyFNVF2KwE51go MDcXnryAb9VWMRMGD87iNmVc55HKQxzKhpDO4BfK7CdaTgMyziD1yqZ8kXJRJZovA+dY3ncvb6Ep SwJ4Xr5ip2sxNEzDIX/E0zycIQIvVpguQBpko8QzXT+2/h55T2xk/RDzJnkRr4yzcxnrmCEGiDR4 7QlGL+oOIw6xF73SfJGSuhKJhcsqf+On18gQxwK61BziavygaflR9YDm/TAVHMvnvZ26jDV3xfF1 DcDMI2oJtL2oyVgI/9psBYy36BQwFhsWHNJohqfmIN9SigTBqV+8ifh+cNZKrjZiVa+WZNIRiHzo kJ7TwN+LGQC11s+F+G5mZ6D7dUi7FdbfMKZA9COVHJrb7Pl5zkdp/QeCKcCC9t7+AaPU3uProvxj EocIyUJfK2V54Zovrm4If5CSFqG2+RIDO92tt+xo4xzLe56hJQpBzKRntZXwGUugFlYPx4LdTy2S 7b+Y9VY93+9qhLSTyHXUR5pO2UM0bPs7uMj2N6gNVazdLem2QgQHupv2LRTTE+KChcnC2XRbISwh 2d74jpwhb6WYlPOXbg06LBpcFLx98Ghf/OoBLiQ82FqPyce5n57aJ7Ml4EDoYVknNFCQdvbo5QHW CaA7sQjjF+4JyGWsYvG9AbLplJC7Lk4Px+JKmfTym4td52Nwgkh4K25l0vCx/OV37B8E0x3OIlpO ttWCmQ+4jCWT3zHDar7SJ8g95dtYWyG4DwGklnv/N+42hIXV7xyJ46AvuyGtRH6cZrloXpyHbXmK fwcj1hcWFwqBhgdPeETXrRGrvIABu7tO9FshofLKiMKZKZ9kPOO4zJqOFxB4aOiLRATQKRCfGRY+ 6tH1WHuSTEuqgVLFXtH0bogfhelOHCfQhQM0D/pBkvk5B2KjVL2IwyxYChzQMDF6eoCrhpr8IrJX 6xXmDBXIlefOb0x4ZsK7nMkI0ZB4Ft3Y1vlazBkboZiUW6pP1Tekk1UtV7huGtxcxwjdo0CxVuay yqxsVmmJs7BY+zXvfm5yW9N7o7QKYFNsnuPDOjrGCPKNyHZ6S5oeS0k8McKhRI1RWxU8MFbjWHTY SH+KqB4TGn7Z8nusxrGUEc/EpaBdpTBMTrlkrblDIDgdoVMw5FRtLYFOyE9vjvGFuDVkmcqtudPO p7VnFIQr2iGOmjwrosQBBGAMtz1MsALKvCUNNXnTFgeZFwgCwzEt1suGYCZviQvvewOrgxD9HHQ6 DveEmdghbuOJZibma7rBZbtp/So1uZHoM5bgehT2qHwL5NSt4fq27vFuaHqOR3qPTzfdPtI4FkUy FWRjbSkdX8ilUD2ukFpBcPqixZaoNMfFa+DlDZnE4Qinn/JbXY1BHdIwjT3amynVUJCbk3aP1qHn 8awywpKBA/ZFFOqQ5o9VkbNshQQCSL/iIiGmZvnn01CtwUQ9cBlC9UMVfDtro4T0a+Q6gWpMpXcg z9YOARCgS5QrtyJBqqIV4mu2RC2ez6CmwNFTkidpFWmuvJ/hUlfhXfduUPVfbW06fd4p+3+tfzpa pzw2hkYX3u807RN57le7MNqkMz7lydhRGm2fEGNjD8ZjN/738LF44u27k9OjKPuyzBf4WP3ldOH9 Tpt04f1egbEmnfFAjqM172MtqmJ0lM5QcpvBwfq84wzdCr8c5rRfeB8uMxb7cvRe1I7Ce2tdg569 W2BA9zs8xGPjgMZH6diaw8OdXmhH4b1eD6SKGC7WtRWONeWN5g+auoGNCB8gPa7wUwp8Tx7FDm+u zoRsgs7/fK121n9mW/8cI5X4iZ5TuHvKT+eWdBZH8oqn2iX73BIqLjgq0D+kQ/6wY2mzo02DcmOh f1fi8d86X1cJqX62XGuW5smrnJCuBcjRSOu1jpnwOa7KMUkb1/veDaEKIJJBn5UG8F69hIR6/b/g LLio6/SKy2cdYFMoCW78lrgeyykjWBwIRcvfksjv8gKa5n0L8IJihdznFeD2ZLkk2KRb0jgWUhya cX6scaG6WKJQ1XQKcFV9Mj3J8PSIe4xLYF+eSk1yQw73UK+nuWnmF6B1zSNi+RraCpexyjpPnfqI ioGKD039mTVBsxVmdW7AY5iUAdCxOPWUe9VzPXkxrQ0MDmlJA1wmwh3X+/CjsJrWEUYIebnDCFMY Zgic6lDXg7THNdk6VGRHWAMan1+8Mbv9atBiJSkvfQ+5rPpna30R8rkB/BzMq3vLY/divhebZzGB by6UnMvEeRMGz71D6vUOtTuxS8Nq/YL8YlvckZwl0zJ9At2/F4v/EPnUauKH2KyiXMwycwj46b1A uhAvvivTJ5nOsGhlhmRKHap4/MoP5AlrKqRbQr4MRCUVz/xw5RbVb1CmIqsqXGZh2BFNzXEuNL6+ 8IGq1Dhw2a9OF0HgP+wWyDnW0UKS9cY5e4Isw9VU80DUTDpHmPhib1WLnWmcAbjDrXFd4b1nYa0S kUBcneRipQtUA95Pc+Ri6VdEcFPCZhZhVI8NrA9HU36PxaUb7KDZCp/rGrduKHKiZ6Q+20058AoH BTEfpkgQp0pgfEHc+Zn7dzqPpynNAoK4JKAzomcVEnVDHveeft2Ty7m3Ecc9vMyLdMUmUfNuOG5U MrxDZb0huC62FJDnLXGOdZ6RUZiQhBoo+oxXnsFEux4cXmqMI6Unz9ylQCgQ30785EheSdvTZICo wxJKXzQITs6xrKcpWXJgqjmd7WI9EzDDdqiLNqNcJrpEtkLok8tFOmM7D88NeD8tE92cfH0rj2fz /njDp6R6rZJXuZ+kT92zUI/x/d9oTEOG5Jc/quZbs2IqVS3EfvufpPUJ8FoFviU5y9Yseel/0dsp TKR5hhPFyxM3/fFlEP1BAxO4zlMavKW2d2a6Mkfz2/9xQgGKa1n9ZsjIO3G9FJex4m/AjZPnCyzi pBuVKyp/Q9J22Kz+eMJMJt+8okyPDswzyzvAa9UT+XBED16yixFHINccvlFzgj/8bxz76dtaVP9a SH/hwtLdXVgdfKyeZJl7mGfoWhOWb7oya+AoRMBq3e/dxoyRcm/sMEjgWCAATLYRy1fksPtOs0+/ Z8gjhMCecv6MJE0my83FOVa4cr81oqHlqpI7ulxDyjmWeW6eEmSUoRbB1rYKt0Mj9j6O7qT5Bmw+ RJ4CN/dhuln+xiw0FWPe8d55hDkSLKXehk/mcfmdZUTkt0Jn7xFypUC2PuJYWFmEw9pZWOznk7Uh U9cyss8vv7VwBYFtqkPsVihX5omW7CScwwhNdfCoW76w2kP2A0c+4qcPxWUJIFKknOwurI5JR6m0 uwQD9t6nvK7wNdJogGPBjEtZgnqI6bHkk2lBhAHHqqqKeAk/Fbg3d7EQiD1tYFzdl9VTvDMt7gXD +hcdEbSYrn2g28LjSGYBT27MOVb6IFaHKg8Ms6qAibQJTTbtDkvA3G6qcxEeIPNOkM/KkQ7mv0Oc Y8WXCngS8yyL5wc5o8hFjWN1D9Pq0YmOAPIjRymsl9h02enMa5CLBq1GAR9+ezsJvACKY7slfhTO mmLjxFVpFmdZrxFywm+yXMZCksEFVksxFwunwHRQ9FR3YX10SumxesK/hI0gqHwudaQ6ep6HFb2/ OwNoby9xdUOWRKGoNsAEXsEAIS1uNeP3HbnOYDJJ9yakdLgtFDVXIXMcNURhtjArbhCPiWtMvDxv GCvVYmiyyK6KJUDhsxWWEIAyWJs01VoGmMXoMEmkEymZmIt9muY9RIZUYw/s+WqtXLFgM2ObmS0D o8y8dE9mFkJhtw8aoh8/bI2oTb29ujET7800jy+ux4IRMjYTSiRtYLzCpaYhUaqBG4q3WSlrsou2 U8ycqSkou7fCnhB7pQTy9AuhqmRQHTmksNP8cq4qGXJu7V2IhHbYpeuYKw0T/c9/rcdG0GNfED+o hlry+QqVWWsMybEaVcHvzndr00bpXgm7T+H2VSE9a9Kn4ovmQJ+9rvCeuk3lIT+555lgh6bfqD9+ Y6X0H/1w/dT0EUiGH8Icj8WmacYoE8cV/uEv/fM89aJY/b5BwRh/TdOmFzUAqMfbFKnv8Vb6jt7o 41Uo9kFm5P/84Ve+s5Jfeer9GarIPaArTWGFhWu5ReFbaIZFH+D7wi1Sy0/pW9d107Rw3SI0tvhq 4TPLMgp8TS03LIq2DcMgDF2ktG8DIwsyBKO6QWi4rRuuQqNNLSvEPxBeiTK3f1O8PET9KI5X4Qtg a+g7VIaf8B9aZcWNH2PwY3y56SENvBn726ZJQZYa7gatbQoMJzIzFHgv/VVf6JXv3yVh0xSFWRRp ijFP6SXqTXjB9YdbohpLJFX4nBQ2xOzx628/g+TVUZjmUzd0o9YIo3ILTeE8SVbbPM/rfIWv+byu 5/UUH9ZJXef5NpnsyvnWjsrSXtthkLlhBhitrDTAu4sC/iA29JnzclrXSbSuawCt7vGCeZKv5jm9 8f3vPMeP9MO8TpIIr7M/qCwhf3bo5nfdX1x/Kusz+7i0P4v8LPv+DH0wPZagdRmt8Q//X3+y8Q/f o2f49voR/uGRrKxP5boNi/dVhFnHzGMJ4ItaBCEIS4SI1gjm1JjQlNJj/eSG1yrxdmrFeh1Navr/ +gP9d22R+osu3naDeoc/y7Vq5Rq/pQeujVcN7tL7K9frzba0s3X23l96Nb05yK51sIGiH/eHm0lh U6KNK/3+ip0AuspYulv71+fIWC7PBN97HBvyx/1HOk/ojsN3XtADMvR1CTm2SSqN5SjiSSXvFh47 DUJ31blTRztWAKi6t8L+u5yqtG/NDQIzDrjf6A5fzXvw+/WY1gPaNeSnVKmV0BiLSqZc7tWcWhzy xbpeCipyyHLYCGoylrQ+ajApUUrMhXdNFo8NFPDId9fCP2lweVSz5EnSeciWUAlpuigfTZc074aC uuka8CVUwWjKsHdDPQkEqMMFFLwI/4pl2Gpe9LxONZApNLMqSi7WZGrNCF2pLDIOblzqxqcJWUzz 3hNbU1xVJzgW9EU9cCuUWR8oPBXXrGCrFV7rA7PEgPrPWnK8PcCsdYdw0u4xK/O9sE5wSN9GyBnW IS68m/vgXPmHR7AZA3ds74XDGHH/TmdpkCv2dCbCUwCH/IRfIwG33q3x1ADXzZ7UogWqBpQbCbsq 84BV5+QjzsidzIFuAjgmZ6NZNPgonWxo6IsLdAb2jBxiCbH/lrQrDsK/amFuNpZP4V/BYvbE2CxX N0Q2/J7N5cZs6vbgFXmAJDkd0jTv+xL6fxhHq+1pAURNDmfzM3X2VcbqYXgmZhz60aXY8znByu73 CAn3gofvvbeS78XHwN0hlu0PZDt5xX5Epme2esvuwjKfYMkTMeIVcO0uxcKnAINb4hwrfBQ78Cxg XrX0pEy456CmvvyNAkHiPaKtjuLR0b36udKoeRDHWIWKHV354n1r4Izf3QxMyRt/k3n0npwb+SxE pFk0GH+R3ypY4kgz6CtQtwIW8u7C4uC2jy40qZSIHp4aCaX448nYuLrhJbWPgtJZJHvyeQ/FkZ3f nGMdEA7opVCqQi+IQDy5Gzw61MLqw22vVLAjwoLIssNowNEvQUQJN49fS/K9uH1KCvB4IK5VBBIp udWdI8XKy0sk4XgLrwoyziTf5szgwjmW8/oCAcSBb+5lvwWD33IJSbPknb7XyCYXwIj7hKSF4YZj lmlH4QVGZPPwNpVIv/PoRf/iaFfcu0Hk39bSmS8wnA5UmHqeF22UgOUGVDAgoprLB0RgpBjf7tLl eqzpDzgBJK+kPPYIvUsL1+D6xPUPOLnXu6VYHRGWBmsL/n7JsfzvSOa4X86JEwU4Na7Gkxti6oYe jlUpre3kLJCRj9OA+2WOMDjGSd5Lalawp99jMzIfYIbfQbUSv/LAwpIpXIxvR2GHGc6oZnEQ5tMT ExY0Gav+HTrheLd3vjcGkP201Diaa3IIs1lm2whynfxOoxsx66pm+oueiKenOxNuDY9ecfnGBBTN 3mlcFuhVBZjF6oyXlzrHYp1qXmGeF/GCogJe460/4SYdzob9xR8QauQOpzZlwRJkku4Qx24wZz9o ZRxDc7aezYuL/cBKaDLW6j8j+Wy1bwAgJSgxLdKGyVh9C0u5poDdYbn8IsdCcCV8VPqIc6xjsXoB cB4sy86F1q/PfFR4pKO/qR7zaLKjyUNGpHO8h3m2d6O8f5hNqieMkT9zgBX4hLAQzrG4SQchZYu9 vX/5PdwmMcyMwuGmP3YFg83riQS93Jv5cmHuBE6JDnGfMlg6CR4AIcqYe4QEXb0ubonHi++EsuQp TXqdHiYPhKN3Q1qUzsyrKd7ShqQyB090eC49HrcsZ05OrUYMkExxqjktN19qbjMT/3cT8dUXU1Bs pOC5r35Bxoqxs8KwWZqUvYfRQGBBvIpXusWaynIZa2EUL7JqHpCF9xmidUxJ8DrEcKPThQc/HoqY 9hqgvl2KjHk38Ba1s2oPZSCwAFalj/Hlwj7S2rKV+RpTsG14BG6idzaNlOuc+SXP2pinImxdQ2RT I5Ezi0sBvEA187ZRajQh4MoIz1yXGriM9dJM92aWriXUssScaAg6C4vdneWscDeencL/RyXq09EY mfCOAu0Eub8w2lVNce85vxbyhbXdVJcqKZu9tw7SDOCrnCXd51hxbor1BKFKfYJ9vw8DMlv1XC9p KDjHatYUCkW3mgbRkm2m7rC3xBUuLmEywpiOWYR42awDdvPWTDpGa8FpgjhPC3uW5DYvOLWxGn11 ASKw0hYJxto17wm/FYoUeI9pqe73KBlr4DGacTF24TVLwYRpSWOqY5ppo5QZMk4gSKUqH61Q2ocb 0m6FsZ15MiGvL+QYQz26azI7bL2wkHKNAXJInePofnn69oJ+xcmyxjsQSiTAQTnP6eixhhJbVP38 B77EnIfd+XmsU70Ym/Z+dIt0j/Q7XdBkrHtDMDofUF/ayC8r+Sr7V3/B0fhY44MpOv5YQ9m8hmzK o+HwxkbMjQ5YGd0ijQHdWyejwwRH5wMa3enxAWajEf1Gh3/dvxV+NdCj+cPYiDkxNg/d6DBB7pF+ b11RPspxNDo2sjcg/as6dR+Qey0cHVf4J3GsoXaO5g9DHGuIJQrNz+f65IezjdawnoQkPwuw79SP uq3wp9TmUE305ZZ0+8nPQCh6TotD0GMjVQ2fXVZRZh3SRom1gRfQj8Kf71TiFe+Dnsr2Gur22Qqt SX8CxzKv2aze/+uOwBDHSpG2oJe4jGXWFCZgkoTsE96OlkqapwINSmTkEC1kdjmFrTYhlKZb4rYA CQ8LwEVDSk5rEvd9UknekqbHstdz0zlvANdFHnxpwkOnNGiXyF7J8PX10QU0VoHoqdU9PVaZTeHh uXjFBW9dAlhlymPlOF837MR3Nptj5h83sxB4iexCoaEmG1FtycnmmMjpFJks1ls+HZxjWWVpoelz ZDCBAkS2GlAHvCo7hIxtUAtPoXMOz7hXNxFXpd2/FbrQgYFSpjtR1QxwrHiv8GB6iO/F2TRciEIF Jx0WSOO254GKTN0Qw3G4hokQnZ9APWWtXXbh4dFc7quYFWKFZ5clvKD9M7e+cje8+BsAEGOj2YfZ XG4qhOw8d/txdYf/SaT4spq02RdtVb8QshLTqHIZy/sG9+rYMleFiI8AbIsbGB46xEZJfpfbSdw2 eVCEzcmsbY/lSOE5oeVbYW28stkeAGB1au0aHenWwGWsXbw+Ot/FAdGU0CJn82rJCnD4uWTjPDmH eTGTbvoSe/uY57i5L2NJUonTxPe4NwxwrHUuyv5QVr4X9zN7Ky6kcihqMkCk3L2CcSznCSzOevFN KMQB9rp90FCJuE//Uzmv7Bnuz8krVNwzTQfNOZZc7ImJyoOApfhgRA8wSXZIczB/Oswd7DHSo1on YAZW35j6kiEryN1hSu4NB8dpocNC1hoOwsn5+m6pWA6lukM10EWyEE9NxkKAGXHypEHkYr4EDt6J hwIwS9hkuQ7lwxY9p+mGtYZHX3AZK/juwiC8a0kP7jrBGebx7jDd51gVTGBESNOl0QDHQpROxm0z 17KcY3l/fBP+9/AYmdhjOBNfuf6Co4i4/2siVrNiURzn5XPlFBSAfEtai6L/lQHIsX2OxesPGX8v TszWpF3yrP9FWm5oao+mmCRi8RubA+2SF/1v0rGqQPHIkrN19L0roWgyVvrHiYYC7hBmeUDMW/iD 260Yu/D/N81aQXu1tIFzKhjenib2mb89Ya0jyVj45l72F2C2MtMt51jVN5g8iv/C2DiYbqRgOzC+ rMlYm/+NpDsP1NX1awVwQqAr9k/EoHeDMuKB+mKbBzjWNiG8vT7ie3Fa7zYI4gqfD+fZ78i1mnGT DotwrQ7G7zbMRZM9csS94FwPaY5uiN8K/Unwe0p7PIjs5aV4FDFFLd2QZJEJ1cZ6g2IbsH7w5pgE UbBieaO4jOXPrd9x0ibYdxQ94xQc+pkXqE4N1TBv5OnwBttUOGc2IA1bepk+Y2Eoi05SSWRrnHUF DS0P7d7agf9TIGXRPlgUsMrWiRawal0m1cF6qgXxkXMoznxhMduhkSdPooxmMHxUmyg7IRCMTcRd PRYtYfKX1yBY8aIBjlXA96Lfz5JzrF3q/UCMujFrjJziFlUmv1tiClLYEg/7dilzG6HW+7SSCCHq LizGwUoY5kr4Gu3TXes8mTuvYQPAOVbzRDicJMVEB29ZzeyKRS46rGeIekeIJw4GYUwboL0XHLac szhzIXFCxbAvVfEcvgfVksuj3Fb4Jtc7QWnMIFpTLqWYeOrt5mCOOc6jB8xksSe1NmACom1Fwf+3 xDgW8o+2RwTVJQflZTLN9Zh8Jv4f9uIxPvsxDU4Zmhsx/TKusE/z3ryEAvKP/9qzVIZuhb1egdQx LmMFS/hGtzlgJQgHIjtk7NzRNO/wQkfWt2kJEwdyhiVz3iguvMsaz1b1GgknV7jkFVvgz3WIh8Ri G04b5DiGEGTjLmnVhHX31SziZkdBUIaQ+83sIH1uZAKeCru8t2t48VzD6WArrLQ+a3qsrEanG9Kf UXa3KuIpCvR48RzZJSuyu1IOXCe6eytEkEKK03xdwbhIQBrarZAfhelyu8WQ1pmzn2M3hdM16+R9 GUtCkxMHUnJ/WBqXQT3WUHSRpqFRWRY+kk1p+RB60lSpN6sv5L+luUDrcFcfz16heTiexnvM8+3K YZubq3Q096quW66ukdP1WINau/dmaKPECuhN4p+wbmoVapp39cTPnmvjqilIVSYRmr0r2qMmgN+/ Fao5ZIP9MQ/jNe9DK67LFX7+NFZFPDoj0p+vSP8LbIVjMw6NR/Tj6oah+fr8/D7H+uoV/2Oa98FK xhq1PvMv3u35+wOaB+m9gqNzLv0FtsKxSK265v1er4c03oPlfo1jDRUfz7F6dBZf9mk0x9K9Eb8e s9HgtuO9G0YjhI71ARlvjRw7rHpalnsr8T7Hehd8LKYDVy8e4ljOkLFZkx4Myn9FIEPwBMKlR5sD zrHMDPYPX9k0fFvCIYh1UINiSBXMN17jERKXk/EaNJEJ1gkpfLrbWyiVJnOWhVhTfLW4GcgMukV/ n0NkSE7sQqHrsSJ0uiADE7zc8AXZxrqkafsiXPtSuuFA5q883iL0ikvOEcRwcwpG5lJeYCPiMpOm x4J+TJgEbu7Ds8wrbW6j1bzMLIL4ppxhwGvDl4D7N93nWNYDyUVWnj/owYIDHEtuU9IS9xDfi8kB 7uvLcAIFbvKKu0XIcRbZ1qp25j7yNz7yn0d1I1cuEOg7pHka75plapz8SxVGL63YuNtTtwBfJ86u 2c/Nlb9Ji1W690qt39yBK4Y7shnl6cyfZsiBlWr3Tk2P9RqfonDeIPOFvMBZNX67h+j3kuZJuvQB KZlN42pa7phSRtNj7dpyHx/9Q2md/JkVHq4hfDfEOdbBTSbmpMnDYuWfmmBVPzIVCAfUz2qoWYxp gBzlpC5I58DD61BzV48llcEB/8494V/90NSItELqlz7ie3FzSi/yu1UDmghe2hjqJbc9dNtb/WiS dfoN6amKl1jETwIamE49nGOlP8xTU77GFGoEZvdQlkwHzXd79cOdlwiCmh4AC3bGmJmsAHc59b6n S29ji1MCrrITE6a8pN3MlvI3hOPNIzGdQDdaCyfkykhun5BvwXa6XUHL5AP8ETfh5qX7RodlsZcP 0yDJdiK4HHKRTyZQkLK54xzrsi4TpIUxjghsqElhxsI1hM0s60h6dc5mpoNxRbYlAasRPzruepBK WEOIZI9NZ1jz3jId3nu1/IhM/5h5IvvPFUJ8rYXYrCTxrq+2VvkfeOD0L3RrE52q727MwnQ0gL7V fwRYfXCqx6zjZPsv3i7tztb+771YL+L58YQsNJDY6EC5Ja6qFzlqmCAjDNRGWQkvECSQ6hbQ9Fjo w/bFO5xMCzu+kBQA2CHO193/wEJ/9Fb71dneYNYNtvu0PriwAbnf4vJ5u4hP5xkWFmPsnGOl/zqJ 9tnLdgmCCjBEygZ4S1x4f1nJ5QSq842JnIDQkSqgt1v6BRnrPU1aH+TVgIwFVw3E5f0Kx7L2PyiU 9JuVbaMn31xOvzMWzLaWLCdPrtyeH7xdId7C8JA/sP4w4b2ql29enL/AklWdzyJYIaVbh7gEJKeH 3wIRGbtsWYj9VDjczq/BouarJ7NKArTcU7uUR75pNdTTb66Mgod2Mt09psfp85GJSNy7IUqeMjlt H9fgEy/wLtISw/BbYZn/qKG4nW1EHbzZM9gKWcgI51jZHOMStZuVkwRkr9WcU0hUu6X0En13YbVE PCFxLMANDoWkD9oK5XVhIbpApwF/TYRNY231Ed+Ll9b63XwQ81kxnZDFLWOmTGF3VfHwYTkt26NY TIGNusd4cjQ8DtsO2+hLhHOZznMLZghRUlzUDfHdjuOVIqEAUQyLJ5KlKtPvVwXas9hhNZfIC2go fV/GXEx5DYBhzrHtwo1osdHNrHxkXjDcPlE9iy1sqP5GTjLiD1pUixYH9CYKbLiKIGoBOjtfa2F/ PErnFSCzZPWDZGyBJ8aUqKpDWkyJKI/yGJOtCI2iXnNkts5R2OfzLp9TYc+b2X6v23QGOJacpxxD 9r2VXMY6JNammhkEDxoj1j6lHHDdDnVlLGfmJlkzC1dNegpyxym5kKdBim7wbHFy88qmWJ0VgJXY OuEn3SmDnchH5JR5oLi8a1zM7UrkItMhy02ntaU8Lhbnar/iVzQuY8lDtnVlqMADAPYAczQXXvko 7W0kObPQJIA+bOX+fKDo5hvSeOKyjgDFALMOvJEQAnbAT13iHCsvp8BvVv6WJIVzaGmYHNlqli7y u7UlkqlJoM4D8YH3moxiioY5FmBd0sQPKXqK05AeS6rsWT2kaWhCuIE6CnRFwkaV6i6x7LIhC3wQ XxFRYL/Vooc0GatSz+LFKZW8YtR01wmvU9VAH1bEpLWO6OAxSLtdqQsOZU5veESebisUKCDfOTHV o3VaGyXCglHAwx460liUrPzrPhC8jrLBqe4iaTpfWNwm65MHANWgeq65VyPBdPcNNPpXSAbklRNV oMXtsQQCPbGD9EKVn6OHRmve+ZD0v/bm07FJXzQ91r0aRmfr0X3e71QxusD4KJ3xJp2xiuqSe2De G9euHkuFN46g0ZY5TRd4r7KxKmKNY92rYLQlbzSk6Hi9+NhYptF9GG8r5E4h94b1Z8ipOgpVEsgR NDp1Fo+NuFvXaFvhWJPOaEve6HXCneTv9nk0xxrdh/G2QpWBcwyxzBRfRDb3nYa9/OE9YEp3aUG7 tMyrKl/WT1cYrRItZFfJACSWOMpvg4tAOgjy9Qn4kUjK0KXSYt1ST+YsB+8nT55GCSJ3U21JiEzA lcYXJV8V/NDQjYt497vHD3Xf5PKOHldIbfBIXFIyiXI1+roP1/Avqkelo5XXUftJ2kFw7SVkq6sX jCb29XOsiorp4Wv0BrawejhWqnzeq4Sw5Dj1cax4rRAJmkjdeBhxF3aTkmtF56NoJhvAd0UqLckt 8eQ7WUZSF6BA0m2ZUG4udqPiSx0pA6ZAdasBfrqFaqKcbu/osYDnllty1U7iYk45sCQl3bol7Qq2 DXIZzpFla32wT7jywVG+Qxo/8Unl3L7RtO8n0E4Afa9L/FYYv4YirjEB8G6McEXn8HS6NVKFAoSP 8KRLWgDv5TzAjB8EMQGtQYdVpfPNCagjGggVoV90CM6mYno8nZzDcgMLU8qNRl3hXaUGYVQhNxcW VhNzNR4+7eNYc7ci4KNVKjUwLt3eum+dmefLU+ybclHYc8HddNlKRCokew+33plA9NesOKXmrLu5 eIusk0hKwB1ReASefGlg6ehOOxN84wuWbfUEIwjgq149UZBZ55Y4i0PYCFaVjQL7vfkqv6cldxzm mncFfxcDAwjRaMgvJh1ljb0hLmPJpQ3uU0H9jvCZ+HyQ0Dl1mqRpOI7gAs58BhUINl7zoh0EPPuX JFdc4FEKcE+EUpRcjy60SxQiFWSKtAZOWgHMRm6ZohoW7fcWKhmr6XPsecfUKnrsgj13MAlNNZoG cy8lgOMUds8JMhddUnE1WOYInBMwnnWI6Tig7wxfZYtkcZtaTOaPjgRm2y3xFgGJMJqsXwGg6s4e 4dT8/cC2HucnGFPASx4fScsJNLzG5aGY3Jd5PhfREgvksPV/Q7aT8l/c512/d8JYJLxHT8QhuC72 Lc8DpfmAKOW27QrE25xq6xvBsHbXOh9npMkSQXoS2XdY6fcLlQ3plrR1goPDf7ITOjYPnspe16WI H/CmYlFKK4jfGSEzX1ImsStdhXfNlogP3xfWFpGMnHo4lgSAGpXINi7L5EWFGRaSA6S6XSDab2DV 5lpABZszRTdT6WQXUTwaRrirjEX5Zj858q0rofAWITAiOm7q5g07t75gOn/XFlaX5UU7StXTfqeh tUNnnh7IdfyG+BUMuX2iTTor39r49EcpwhekbPqyAA5AzBKCFuTUSs5OOUu+Od0Smh6LlNsyf5aI S1rm1fIP7oaveRsh21eY+IsYmSoX88u6+YOxXS5hwPQDPF9vf4KMCObCY7mweLggqPKQCYROi2oi rbbBsdsh84NHqYX1mcj39pnd+zs3ugCmi8qwEMcAe0V5E2xFI+V59ZMkmAjC9wSAhh14468ixY5v ibn5FBdhbMrJ8fcAzurP1cVDAqPO8x4zy6/Pok7ACfFqmP0QOjVnxwjnJ0gDZcy8pfMWAZ0aGdzy hxem5mbnDtwlCL4we4EvhPXNe5E5r0HbrRQ+48Eto149PsDCOOGhSRrHulpN9hWi/fb+3GjvRS6K 5RxJQi+/rQ8HBKxi4sDfO6RlsSdRVwUHKmWqoVl6tdu54lgWRenCJB4tj78xQ1b3KPz86XbyX1Os YtnE3OMGz/QtrNJGJiHgpVVkUeAELMIOJdv0JE2vtLwayRvCvQk+3CEubuQmgT1SXrkYIep1aTOn Fo9dMap9kzTG3pw3RlMYYuHCtNdd21w+OfhJWx3jSWadsgQrYHonSsfJfQDDNoAw3MPHyjkXiN7s 1qDxkzPu7rFCLiD80ZQyF3/ZaQGriZc2U2nVyHm9qmMWzaXrsY40LBWuOMdmkmYTk2NiUMKnDgEV PV6aZZDuAzvFLuHXQq1AiCR6QsXVE5xzZXFvvW6y8T5NegysTCM3I4LJ56RHrIBlh8gxhHamfcpd g11PJJKryRqge/4hX6WitfnlQ3OmvHqbIgrXJS7c8knTDmeflP1tAGy+LYnMJY/O0u5sHh3XFqKh CoSaYfBgpumQpj0wsfghwqLnZPXyMp6bS5OxJKX7ipHFTIW4VLodi3dawqvTnFJWjwK/qlrcK9jS ZRMjFYYHpZNKCTkw5PlHhXYUkg25Qc9xz0b2upCQVzqkcayWzLrUpGsMgBYJ4H+wkOtROKDHUrE+ PTTo/z1UwBipgR2N6DfahX20vnN8gdEGlz/f513LYt8/vz8/HWsBEdUHC7kurH6P0MFaR4e4kJP0 KBoLATi6Rf+GrXBUB3QP0vvFx3Z6dB9EXwDDl+0aawEB+3t/35cca6hOzZvy3qCNXlhjzWbjwwTH 8pPRhrnRLG48BunYPmi5ue/N23jj4qd26q/hWEMgp4MdG7t573MsJpZ+aWfjkgY1U/Jg8vcAYrz3 asXicu9QJHTfy6/j8EWnewsN9GHAdYlq0GRxVa9myPk5LWO9TCCldjhWjx7LI60ZqO8G2Bu82a7p ZgdUuB67pbawMhy+zXQqZXSk+yqyMHeJixvlEfqEgrL2zo6z1Dqr5DI3VG27oyPnG+TeWR4hlp7P kJkr7v+hRbjUF7hPTi8kbWYknGqIfuy+4B0u0EaGyKkR13CHm7wumIlCi9Kpl6QTySjbLFloNpsZ WwIc5327mciKQAadyMYorTfcR5UjcNUz2BqydSKb5WIris2CuxIy4V1mewykVVLg2wZehFKL9uJC mbc/e0C3oOsBIVFYANLoUvNR5ZVj9QB/NN+v18GSwfnQZ323QrtsKJtMacRnfctoqCP7JRxi4/Uk DcIHS8gN0wHxzYvsoa+RuXQOlInyguSsmsGFRQEiBepj6qbZYxU2gAvyFALLLXF+YgUNstz4IVIz 5DQ2/oKtdX5hCS3kPqimsPWu7OqIapDuqENaZgrLW5RiSwpEb3YQoY984N0SjGPFrblbQ12yMuql eHWaKOYXVbaw0iA+rqyZnB+QIvatac2IG1yYejAGXkztLB2YVNe4zTsHLSBLi74oTgdkE4H+ceYl SbH3ErZ0zA9p+qp571lY4pqV3S81P2iwpZ7DHfYK0rxPCpjQ2CRieWtwmxNhfodRDkNFudambFJ6 xI1kimgFyuZQkas4vzdLmJwZKQssKXK8I6xA3JmypwtAPSLg/WwB77Eq4LmpeiCKc6A9vvgCJsAX bMLojnERrZkiJgl5DZ02IoM1INi6pAuW5LstEhk+ZQmiaZjurm8asjkAq2CbgsIaTfJUBrcb4s4A OBzXALlqT9UDLLz1TEsOrgvvJC4ncyEf7dqYn8SaWYE+PWmHZSyy/GGAZQ+UWt9RCD51hOpou6w4 2hdeo3GsFohMb631BO/eyGn8gqt8deCVKezplE5QZYoJKVHOLUkWYgcuTDxMZSgODPkWHtgA6PKJ g7hhebiI0z58tkJny53keQ43+E5gi01fCbIMW0pyfacuY8E/Mt/7SPcSw+x+TarTnXbO6h3olkQB 3e/5vxDlaoLPdajnVrhqmjdrhcCRlJof8C2u3QplWUUHpXmfvjqzLawa3So0dUP6iCElk0Pxv2GS XHgJs1v7HY7VmyZOnR72Zf9DV3L16bGAVDvDwpJlwOzD1FKNY7UwCjRrymsEBexycvnBhkBT6RSp yGH/QzHou1W6u+7C0sIxyIVdgaXhnI8fsYy7Q6bf2VADSuwq5MPc73fnt8euEk9jcVKpOoF4OIvF whQus3b28BNwJGRdrI/L88PvQLjVUijpkQHUJAhw7bYkuyKHp9O5LqWc8UOc4pRQT3za7T6HiqtY cSBT2JoyS0waxHrCgtshTXiX2TMWViLkPEOOqtadMblPBQwQDdsKcbZJGRslsKY59V1H4AC0V1BU PAxKLSz+DlpYEK1S+OU7XtquHtju5SF2oRHHFjKRhYJSLjnaMeIkapY/SQYuQhzWjen4Wdw4APhl fjaaR3pmxKkjkSutnuB0jhFwz2yFDD7PK/3U9+ImEvW0wenMI/C0SGjHsMwmOzlJ5jVzyBc8bki7 FcrQ8EyF6IeJhDwnLbbFtTig1oAvEiUv9erU9/2o4cEtdHG4JcNG/vo9YhcrBxACsJuQ1emWdAWp CSEfAb1ITbrGMVOwwCHR5VgEzMGpOraCnJgk2J6+sPQbaryFo9++lVafkp2yJneoRniyBaBza3ba EAYA9yZkm9fbH+D61FKGKjI7JrVm/Xi/w35U4i8PeytcHnIkKUVWL7gHcqMSE3zjzWFiVytYXWSt oIe19EQs1Va4OSyb8ABxuIpwd9JFML50GzSpRegU3aMIcE9XVjIJCE2C3wydaU1etrLc8pTtvIZ4 eZhE0oXBtkXjUtxCuSsPE96rA9XgoknFARDW8VS75HH9RDkhn1LEocl6C7QSX8te/slCFMfS44Tw IVxPHaAB9hHH41TPkGsydlhvCW21VfAZJvg5p+pDDBxS6XzsN8UZu6QL753fa360/Unp0QUajr4+ j89i33cj+lJpxPnJTTOoSdrI9jfpC63UgKWMSlxLaT3nR2GlotEcGidye+7hLx+3pOvCCj2NKq/y 4hgfV/rv4jX9ghE9F1OpHgpb/jAeoyera4GPQjG+w/dxVab0HVqAH0DXR+IqNmP8xRf1Of73zOsT cGPA5yaeV5/Sx/hPlcE/fH4tSCVVWQ/5Xb0K31X0GL0f/6sX4wu+UZXQ4/SN+kUzb66/f+/JtQOq 0+qTj1+8vxMlo+tH7wVUT6+/pH6Z17aY16JUuYfDlf67/kBlqV2qde9DpNr5s3oPCohr6esrriND Xz5Gib6jVtM/9cdOrx1S43qdLTSGukHD1NCn1w5T52m8Evc6Yh+jpJ5WZVQRfbLdjq0Qziuh0fe3 /1Oj3be9jw9+WOe/+jyeC40gPNih1VouwmXDIGsDfDXasDXg+l5m9rosM6NFUhM7DMo2xLdZecRn WZm1rW1nWdiWpV22KGK0BX67DrISf0v8tVs8Y7QtdcHArw28GV+N1s6MkkrZeI+9jjK7LdfRGmWj zMWb7WiZ4Rd4ioqFePPneKGN+MD+/AjNDPC69hDiUVWF+pWLLwH9HBRWuAYOMF6XoZFobEANMIxT hq6jB6iDWtniBzyP6tARPhMuxsle0udtFmRhgGYHGfwybDRY/Smp+bd/MHTr/RZfIzyeoVqqEs2i N7nU0GyNdmfrdYnxxmtKKrxJ1nbbBkamnv2Fv3XnVhj3uSb3HoLvH/Z5nH71/BUreATBBWcckcJn FI1tkeBi4t3aNG3jvRLF2E6P9RkRyOoxjnhu7ruluzJWn6Pf5yt6wnyk5rfz84DuDf9CCt0uKXjf n+Oojagmbtzc/VFUE8wkB69T8WUiJv0oV1irlmgX2/fgdxUvRm3TYq004GnamxWFf1Hkl6NtBd0f i26+0lRyCb5QfFaXdFshPXttCB7W+tGjx/oQl2Lch0WshTH35hetyMSCUYJMrTXpC+8GNYVauEZX QdqnxyKtBnXouOmJsibFHV8qa3j943kcHvqy5sK7f3ixEBWD/O8WEmBU04xfPZnCRQZ7glBDxmYo UQ4imGsAb+yO5UxP0CsVkxo2uQm0TGLP/BW5HsupzzsHN0KjaqZhItyIJ5nnSiNnupngtm1MKvvw MJXJfqE5MzLzpb3aSHNq5Bg7qLPC1YIPrKbHihFIgEMJuA1IqpLlF3ZQ6HosD/EGJpJ5W7vNQ2lt 18xvXzdoxEunma9msjhOXoJmTcrnDunqhoR0HhjNwrYdgDLxlfAZ8DWoeXfIdotLMeLTNJLXlHPd JmRyiU+3hooZYOQyDYwnYT9pJOw/1QKmhC3lB+oQS4QJJgK9qFPDVmHuTnDl9qGm65ACcflJuG2e pYc5BFRmBYAU/2qgunmAG3BjsYf+EjIB/u0DqHs/fP7fy3CjEfY34rIWULqnwn0Eg0u48zOXL6CP klNbJFNE423BghQa6S1pOhT70QGS3batYJmSlhbroHPdAOhvFGUG5qYwKQnQ6KsanPbo4XZ3bBHQ mzQYAIpQuyXd5x3WbVHsTASlZbX1oDClbunT3WDYHytXjdo+kFmLkezhWCdfnHDVPJWCtE2MtBgy SXkZFJIYbFQnABsyY6G2eRu8tEgR1BZCUxx823P2sHV4lS2sio+0x9NEND63n+i7PYU7xHOJEMet SLYXV7AgEhg/WA02VPrfVeKOlGwtyEHYIV23H5ZitRfRSQYl9HawZbEXcluhZc0E0DTrVblTwWgp U+5rNRTmDItVxXV6S7EA8Bo7PfiwFumKzqUEekxEDSAXCdI1dhcWY/ReCGUtRjPOkLRk4T0fSMN/ S10Zq9eDFGECRM1jjxCq5feAuTdWqaPaWQEwWW1hcWnffMXQut8wXDCzhQuXMMxuSXMcMt6KwjaP VWBtZ7La/Iur8rVpj8jsFeJ4E1ur2sZ8JepWqezJimZwD0hf6tcsO5YIUesQU5Di2PzuyPwJky1J 2+NxGUyXgLI3v1lOL1u72UJV7z/yLcs4VrNuXj0EXEanzdpfoMPc8s5rSKfeKwZaxe2ta4RGTL9/ bdAwy5gihVVYKeAu7Z39jWvemV2rjJPEWTurJgKe7yPQPnkffpljXSNKOPF1it8jJuJMPK4xeH5H fOhqYfcpnWVwB6E0fKJxCSz0lrQwAHCRcL/8o0wmix/pJCjfmG5OQ56+nsg1bCLwmFpOnrhxUUdh 367XsNYjLRKcbcBPeGDzVpMrz/F05fyBxDs0fZoOusd/AjhqMnyMV4fXJ0ygobl0dEXhcL//PYKJ OJnCSWgP0YGHtfAawuXkd6xYtbDIolrVPBKP8cR0P/mOTKyK+1OBGL3vEsPQkLPT21O4W/5+QuPh v7RP3xgXuc+x5AlyYCitWE8mBMOoLrwDMXoi6TLHPeSopfxWWHkFAJ0R2SKEMkVOOUfjmzM2KWtm TAa/eibOdcN8mSQAzm/JaczIi1Mf/j2t0kRM2Fbku90p4tKslhRlFs8LwGlQTOYtcZtNbDWRLDfx uYkmWeLNt/UdzMAKTg0I31c2RbjNpCZPi6t7kMJxwjyZSdzOvcRr1zw2qcdki+NPvpIbHtliKTat S/q9c+/FqwzGOBcbD0IpF4+55t2pJitcHpeFs/eiFnHQB3bYsoXVE6UjYVUPl9UBe16nHidaaWA7 bDPR8M5Q6YINejaHkDkntH4HmIxSORZ0iLs6lmp5SzqV4a5flYjr6hLjobhoIuivBG6gKBQf4OZY Db9z2qKGFNDdBFWHWhxWAc/sHa9JwdDCuBhtt3aVbJM7ccrVmrbdle00Pkpqndb9sRBSpuLYwqIR ds3T5PZ41VOYGOWapsuZvPb8lvQ4oBR21LpGkjG0xtE1IPqtsCCbDXrS2OhvZnP75acfy9c+7wPh XzrgzkfrB1R8yi9qDPU7Z3/xBu0kulPb+AwmXMa6153xMTRjHf3//BruAmppxsL7HOvLcWMHz70x 7pGx7hQZHc/Wc0/9sorxMTRjF9bosJ7h7TrQk3+jhiFOMTRWowMRf5FjDdXXA3j75TRqmvd7S3Fs PJumeb9XwXiO1Wtt+KKa8Xh7YznWn1+DYPrEe6OKsJiuo9/Yk2pszG7Ro43/spFDHGvQJ0RTN3AR if/cn5tr2FrX4/NOr7wWIA8S3rQBnviFPXBsMOVADdeG9I7U2HkT4zlW1wjdEwkNbYVqoKff/CGz 9gyPdX3QzXjcAj7kvo9Xfz1cp6S9x5rztbAjnWMRw3DbWOYXH3nDNAhDrlmL4fnnnZZLN94DuauJ ONCTjmksUaK1yaYQwpk9O7JQB6n5vOPm5UUlmh9BKWeuOZKLJgFVJ6j/wwxKoxB5Uqzlhg+ipnmf zAo0HeNXTOgroBw6pPVBni62nM8QpWA9UjDaml+2tRoO59SJluRqeZyIdK9h5mnzENJ8CboqOZAN 0pab5u/LWNVCWRz8HgMNVDDafQPunQ1lV2sRpaUf5NrCkq9Q4NZGaq3bhzbemxN2z9UwSMMFku+s yLAaQR29brjDOFeAECAhLi4nK04nOdJzcOinHn/x16oCJhGg8Y+ITVv7vIvc90CengRUDBs3Rmou uTQDbtLhoUwh8EyQnDz3qykc8htzyW0+nJ+kAepMoePFhRJrqnrRbIWMDRd24aWF+bwWa5fM7y9c fcl5YuHGsvILoAuujdRpm+0LeyM/OaAtIY0qJYgPv0l3FU+YXYopSPuwG1aqyLFHZdXr4HmAYzLY IPJBIcMVp89kYx+/cBEEs70O1KqEHWXOfJO5/qRpVx6WutLAuhQOxCx5QrMFqM0nKdQx9cVqxs2r PeAxuSdf66SRbg7EqIUW6sDdF4z2RSynwCI0HjdO/IKcZMzozNdNvgByYS6mif9IGJZSi2zg/GRF AacVGpLu0A/PWN0LMFst1NAfyuoRmnrHyHmAGa9h/kJCkOfCDLAhdoA0IV3iHKt9hlbQC6HvMo2d IPA5FsT1C5p3xPthFp9CfiZQzT1nNfS9hBG5BT6crqrnfjlF3K6h4X4AW4Vx95CIOdNzs7PdCcVe rh+tWYRMMROJ3C84JDqktYiA3USLLdtg/To/2Kwjmre7DCpbAKMr+P/mwo9L4O3GG8aABLsJ+61J mWj8HUVc72FIiH90jzY9lUXxCt97ioqJKRiteOBGaA2DtH0OsbBwDsSnI9KFaZBdGsppAdw4pLGH 2/f0wQlixP99PUqyoLWbI41ONSeVc8utcZxjyRBrPBRJLEN5oWxpKzZMv3ArVHByxrNwuSMBfazL WEtf7DFScDyBvwInhpOE1GSLV0y8ccEaTSkIJSFN8Q0xPVa4OPwxRzbBEqw6ffAAHfjKKtH0WMqw QaC/MliIsj2yAeASkPG8+bGq8vZ7uD8//4bRlpxlsTRByXn2HzUgqCjYzdn4CxE/dJdqj5apXMOR A2ZlhX8I8GE2TPqowp3IU6mcZF7sVg8QB26ppwbSuF/32Kl4fPn99zveDQg9BFNzFiS8HUyY4/jE aSIJwn+ty+QtWZ/z3yKMKz+e78tYAnkUpQMw4ZQHkxLH0sUopJk9qSxYWs47Ynzs2mm1+w0cxQoA DLiyak8CmvgOaRyrXYSw9WcEMJDL3K7IunxLmgsbLawYJwjOkFxczJhFm2vYDU1xKcwF4PliK3+p PMmbzD06EBlHOROTGhjy1hQA0BnbG1yKk15lm9Ze5lblxBHiEfRIaCbWVRJwc3D/QVxLlVV+OKOD /YY0nhg7YYuEyGbjePEUAQJLDnHB562SLXkq1ibCv9ZVE6DfbB64YUvEeRW2i7IJs29YhhYPr/rE FRrUvEskPXVfZQZUR40B9XGs2E4tcprp9UI2NSHOaMUECbOazQmJRpMpD2TWoOcEGEZZr6swAbxH nJA1qLuwGA81keNPFGC6doSbhpGX3OCigceQAbSOSLhza1FPtAAlTaFRJcgohw1RI+hNmDb/vZZh 9VBirbdliIh2xLpGCbeG8FF1zpQO2seh306UTzGHW+G3QhRwgZpyOLf+UglH2snGwzVxC0JsWeaL 4oQRP2xOPEyQqwSiidrBU/oykRKpqtk8fFrnhv2x4JIsIRJTrgaNevUh5DI8EP7VCxlIObzkNfxL Y4B9Oo6rI6zaU7r/M2+RVCFK9Og1oxcfANmfAO+TZ2hnfW+Bq/JK1aTpjQa0TPQwvfzqO90hTcZS z5FruHID1kgPziZ92rXXfc/3yMZqbD6bREF5XdI8dVT41yfp1cAj+kpf2go1pd/HG8fqiMdCBupg mf0D9fPTsS0a0Hd+Uc09FSwv+udb8vpAf74ep7GjNBqy82f+vmGO9VUTx+qIh0BOB+sYbYQe2yJ+ K7y3cHt1d18W+jcseToT+7qGfuvBF2XGjpLQVCL3xin9cIb52rth6DVjV/5ojjV6YY1tUZ/b/tez 2KvQ+6LIn2/J+/N54uiEZD/dkwY5lryelnHWZ6Lpk7Gq69W2B2a6B5a5UrlAVcYsCE2NJilrwrtF 4jp0ijKE0aVJEu7NoLWIMLIR9GleQUrCKzTMDWkyVpAAAWYNE4UC/g21FmiA3jWAklzKu+bCwhFu 67s+7yX8nlIaTou8FnXgcp2fWDBfUUMKOod9rmTSeaI0oBdV4S+44aEGbl3TRkmizgLNosy1VIpb aHSOVRXSoYbGZIloGu635n+M8yDHquhahbv9/ghlHqce/tBEKY1sU1tk2WGkcSwbKSOqOamS3Sdc vpdcG8kriCNcTps8lWa5RJqcQ/7Gjg1ewE+mTrqqL1lIBYDzweH9eaCRmSSNc2rOyMSCWKDpyud4 e9wdO4wyGeT+2QvQ5Wq71TJTcM17U9qxVZvnOChTaOKcV/4A74O3KpwqT/OqXaXwBA5I53RLOlb9 CrPdUIqe7IC5r97ueNULb55KK6ufMZhnuJCWmjuUNtHBGnt7vquabfJSWcsVhzHyP249w0fhNdfS h2tvt0s9ZzVicyhXwdymv9rCYrvZp9gy5M/CjWq9oEhJns+M75QIZkKBZFhUAl7ayBfCLiS8RStC RYMqAJdauROnQ3FibeIsbw5kFvloYq17sN8ms5gCGW+JD/oGYRRQyeTRMlRu5iEzOGj8ZII2I7N8 nWOc9qVsuYVGs2cAOkaUZzEvywvStuxNsjh0FxYbhJPaLTB1mwviP+2Zm3T4KB1gSMZKQA98qKjb o3YX5vMQItIRBOALipPD96RCuaVPJ9Rh4V2lngJte3yT+zTvsLrAngA7G9CTtIXF1lqcP9VAunqy RNhQUxPuVsMrSOcPlv8cLF3EdNEijbg9khdo95SbQyV9AfJe84Mnx9NkrCIHGOr2P/FyEwCL1Svt 4g7xo9Bd7uTq6O1zGP6WGN6E6xI5Q0rzRRUBunOS76vT2owjrufmUTrfjX1YJ6I+icWj58DuwpwP uIxlfmthvKSnkoV9gVP+9I6tsHkLgayErSrN1M3F7oCcYV3iwzo7bDG7lpphSvmhZwT5WOvXhdXn LnXNECRMlv5IfdgjY4EH7TEr3iGDrVVbWJrDV0Pmiehc5P4zUBDXPMUYOaB3KTpg805hJC0Jm2/F NV96iyaok9xxJBSkfvLGx1h3OcUElvu3WMRYWGkNOOQu6TXsfeSQfDAQZwQsw4bz0B491nYtovAl qObGc7GcLpSx5oYYP2kXon1BYG808aaLiQMOyqJuOU+EWdh/lfTUORHL5XL6wjMWsj60F4G/BBEw j/av/pMnn5gNiDVJ7kwPAVUN4UWaZCwJ+MRav3AUXhcWORxp1MOx4Om/Uq0KezJn9twKKdI8TorD 6ndiPhPGUXWQgWJbHJF8kJ7FQtGAUfUWwVVI4fwhjELOTOsbM4fowdzh2puJY6Jigfa2/MHWru5M SZZIZFg9BQLA2to49dzZMjKCkHI7W0m73HE1N+tDuhPmDIaiOQDn5I9qhaMQ3bkhDlOWvsDlB+Ff Jplek3lW7jjgN69hJpqzMNHRdr1/SI+pODJxX+NYSNuGXtvYpmrGtoMb/MqxdEcXHNW1QIouRF73 LKweGauZppEElCMQqvUCXI/VlkjbBMgdshZdZBP6FBPd2bzdl8gEaIYib6PCijIseD3YmrXIW1GE TgHrfnQ87J1oGvKlyDiWPESBdJYuQr9SsM9shVxm3SYx60V8sC0pKa1ReoioSfzo1HDeJ1mBC7DC q1Xd3WreDewVc6AHyXlRSyNvDqjKYP5YDh+1JEIcXYUQMG+fzfGyGgdjd1jZOpi2gVUs8j3mIcxF uyq4FKPh7efpwcmawGsO2y2SaGp5nT+91tTCApyvTtjxMVAP+tZVr3qD7qsBYrm6u+r6Xs6xUpin cKNXA5kCfpYsoR3iOcdgq8ahhtUTU0nAPvD2citYSMZEMuQ0gMjCVHLboobfbWHWgUCHkffURVrz g+Wbl9BzrxA1CtVFtwFpt0KaVdXw6wLS+qAZ3kIMfkU9V8ieKTfa6pr3lKxkHmZAqtximuVE4+uQ tSvTp+GkefPvmS8pDxmuc3iNCTAxzIZmi/uECRrmWNSwvkVCYzLWd3q05n20xndsi8TYsJ7R1o3x cUA9frk9G/7nR3++bn90ep/3KE608cqx+o7Cr/o0Vs89WvNOUZqjaGyLlNv2KBo77X++XvzP1+3/ G5r3D16kFlY1OkpHY4Ffz9FojoUzdRyNtoL1YpB9VedYnvhv8JORozqeJ44epbGdFkzG0jVPn0Os nCo49fKHdxbQxwl6ONbHIPbLGyyJ9O2xrApqrdJbRC4gV1w+tIg7sF0DTbqkHG0+cO0qklQ6pEcm QUABGOy7qwoA1rvUw0/QHGDCwh2pD7agzy+XXGZUF66tYVX08ETqMCm/KWIez3MBuX+UaESdXx1W asQV5LFXUPpMmjIovFe4RYPcGiY0jXoWsmxtknclIFL15zWO5UxtDNXKBYx57VT7yYxdH3gSaVyk MEjmxanmU9woSlIEdkhrkUHgDZRvqwLEe3ja8V5oNuWQaigzL05ebBFsTi9sVjguu1NncTG7ID/D CnmL1keeaEHnJ0FoNufTJfMPazJ7LbmCVLd3BjESfyHpRruk+z3fCzpPzNapU9uH2F++QkmWcr9c XTYO29hZrxMnLiOMaMnxtDQZy56dFhUEd6zfMPDjiFSXHaLoIEXXo5BPE62QpWJjl3TNzS34tEfe CLaC7FPQcKw0z2ntVihJ4Sv8Z8DzOFle+TGHqOFHYUHaAlk+SHjg71yVZ6xLfC9SVI4kj+0KvtxO KjMoAm+Jw9Pgro1fk0LfqeCMDcRprN8O8RoI/Q/sBwr36UlUsRYPovETenkMLMN4OxMvgHPk7uKa QJMRhtgjDC4ehff73M9Yx1GdYspK4AyeYimfvYblJqd5Y32iUYrgL2sjKdne9ZO7w1og8ZpcIUxH OcsDpJy54f+s4bqw+oT3RC2s1WvdE4Da6tJADgUpdKkHoPOd+axrSafL59BFFNE0TF+FSbFsPIs9 JcG+pUsEfmJZl6p6Pq8x2q9cuOcq4kVWOs5skYn6BQgy78ad2zcyjiVfo9qUrzaphpCgC5f7OxEu 5mtLORJjrEfkGAGR0rCzdFlcYfVs1Bg2wHWlb4CoM4u5FlfYHVXnyS6d6nUSyGYGY+ThwG80Go7q Uzk3y4UIYJ+QB3lakn6tQ2yUnEc7qpDCK5uc1iLfFosLP6P1o6mYxgvgdcYvoeIfHIzoswa1sPSw YHx4DUrzvj1it3DqkbFgWkQYl3AvKTLaceIy1nnvPxSB3IaIIzWREDHl6kuWcMR8quxFascL5Hn8 FynlEu5ywVoU7rwD3lm8VrPafMRCUY4qt8RMf81bVc/CjYfGVzOKrvsELP8oxGrYLinroLBxFkD7 Tjkc2TjxaS9fqvwEVR8ZVP9Yy6k3uWMgBbJpvhHt77TB15tqZ7qLbhWcJwaP1XTmvWQnDE7YikVh fWMLRR+l/NSg24k7cxcUvMfnQZ/ousGhEb+ULzEs8IhhZ8P6WUAtLNkjFgFCj341sY49UTo9Vypw LAV02hQq8KpL3BiJoIvVZDN5ulgL4eOQ4pluBPyKbgnpu8QlOi5/m7rL5neKMtPsbF2ttbFU70Uw 4CwQy3kPahcTmfwdgrhsWPiJfx49JIXk+4nt9vpA6H/K9GzQTko1zTvTNiJRZoECcH6KautbOjs9 ccccxh7CC7i5uzcfaCxqEz1mRmi+dFFA4p3mDvYPcGnE9HIxjtWAbY1Rkg3wm6sCVkZRsUgjXY9V rYA9KszjOhGAXZOkve3Qp5B0XVh9Pq441KD1fWyCX1tYRu6QsIRh7jlXecAq4mdzt4oPpVxCbIQc pM1i1+MM+MoIqpfxo9e+OicDCQ65aw7bWsDmC2vPimE4yp1DE24pnOaWOFatXBbFqjrF0CebgOpT oa5syLrySQz0PyQ4ojWFZJAyijjeHucn1bKBSGOiwHRSHRspyUrenZRuDXjISMIXpJWFbjxEbtaK ebrxaG5nk4ZzYCrUwHoIomaa+4Ct+LKGkw+8Q2ljMCsYmNIm5VoejWNlcFrKPaOGjTGrq8BsmFDU 1bz3LiwEwTeLyk3sHl1ln3qjgJE8AY5gj0imu09c80whZD5FPCLsA3wWIYJ1yCxD4uqQgCIgLCKb CN8pXEPjQ0prcsRlIRukBc/AA1/u3KZsRjgcU5SyEgp+dTWNAO+zZWMWVHxmkEjk0eLrRLuzNVQg Jn+LTBmcgNLXJd6HZo32I6uJCGHBROA4sB86pMMEZLanwPza0wFSa5TckUQR74mBVGuDgBhtqoY1 ifNhG+NybRfQTdpNjqtRh7q3wiElsYT9rDdSZ9AlfUCdrSBTOvT5oHYRUY/BRj2OxmredXTte/WN rkH3HrpTxdgaepOwfVnH2BoGNO9qzvqn+lPbN3wUftVCPZ706zHrdZ/4qgjnWPdmfbT1sg+f9+tK xmqt/w29OGcPd3r959fw37UV9t4Kv5z3kUMw2lY4emGN3otj0S5Hm83+fFvh6Gkb3Yf/RoH3W2H/ gTS4tsZyLLPPL+erlavl+r3Hssbyk/EgiGON0P8GPxlrK+y7zH85UKNHabSt8LPA8FEYKHNT1ZIA zKkP0U+5MRFado/03ijVxU+q8vncB8g0pF8A+yCwiSvrP2GW3ssUWzznEI6fASR2LyH/0w5xf6xg WweyJIwvHxjh1pZitTrEu4ACNhQHBrTFVMoyuGjNCsjtfm87NdK8xCWy4jiaB7sGO4IbBK5fKr18 aEOC12Qw3ocygULc2+KOWkDQlwVPiabVMN0jK5WcICdOej7JeBrdu+Rlc+Q0ED66mqrLlOZ7yA8C K0+gFnYA9J1FayQC0FzImR6rJ0WvVFlI5Mpfk62DUc9Cbup47qCBtXnQUUQa9g7jkDy24nLGdTF7 tuVLdWCjzBaWzNpyI6oHSl4cL8PGPWsKl+7hLMt2mptp+1g5IdYvkmGe2VJkXUDC7fVSpsFCWlYG bKkk1pBaujVUUbaPqgbpDPK8eqyqDdfUcyO0UxZT6BooSsxBz+VeU+PwJiG31hKedYUo1tBSZIbF nFr1pZsBfMvNQkeu4Zy7ys1nvpvYKGUBkOAyQmSxoWKDVfXeRRVr/dWpEktW83q5jfOG7/Cu5r2X ayMbC27Hr5hOrBdGPXkqgZqYg+8A1mera961ZOIY4IrSoKNLMIH+bm3ZRZdzrGt0FSwhwNLawoKi /V6XsRSu6cFsduoYbvi868DwLfjJVVW8rwDLOWEX0x4lNKYJ6QyiZxd78KpPviFHU4mI0gLDOlKU CzTcHAuvz7sBzswbBL5N0JpiEitUrdsa9HtnEIjLDD65z8DrnD603HO4Z5SaZlFAZWDCDmfsNLVP j0tHjsgLtV7teIp8VqwI41gM3k41Hno2DPRDC2OHtrB6bIVJAP99LJNLNdet1pxjXTNZRcqoiNGO /oNbN3QZC4kyCDIwezb3Z+Ht+JhqLZJkyaug+PI3xBp03b7WK7Lk1dSkeCp2qQpmuyVNPmmwOpwN dtHrv7DCsOK7pJsznJX0fAtps5DiEL0/8WHVapA4A8x8JneuONSIP2A2DZ0fyBmSqkSIo4n3UKQ/ /MaFNq2GCkBwLwFcPxoMknQfuTeCLlhOQ++7TTYWJxeYc55pqStjCfJh4VSqSqzDBLybU49JZ94q 8FFZtzs9YFV3ugeSk5jSjFvI/jLNv7PjU+NIHh2mFOpYRjgQARvJmqQDNdG+uHJWhB1LzXCvneYN bW9vZ2F8K3ExhILKvCFdCX310JBBfUBr9IWlmTOAtDbfbn6Eh+jyaJJPBCOtBgB1gQ7mpgCzxtGs cEJ/UqUFUBXqsJgTF1l6wfTEp06rAQDRCO1NTmphgf9y/wFNYSmRMOlBuHhxCLt1K2p2LetyLNGX 7ZIWFrG8Q48zZ8+tsExErlaHFmBHn3E5DZtXeXjAowXcayE44qfGsVriHyqG1kLkJsIX+aRwBQg5 ZTSxQx/Dj4nide6sk1Lth7pBXiqngtnhzN6o7XaV6g/JLcHaHryehaXdemAmhFD2FnvNEoCE+lGo rfVI3YNaSEziVM1Tj6FXSm0HJ0gFhOhpACo4Wwm28vy1YIkpMEV5EJjq68ICr+6SjqGRi2anQHAR +RXNlfhzS0zGKnvUqJA0zZ0pAb2nUw/HguTXgp1I2adR0iQcFY++vchquZpE1TIkbI1b0jgWIdTJ cymkj7a2a81ZgUt9ErdAgNudiiIiEULPiKSFCUKx5UxhP2kBiWdVdXDPDS8mX44pAmnCFcI25V6T LCns55aqmj7w6cgkOE1dYuAjJyHLpAl65k1xbfYjQsK+Jc2k44AvN6fIhb8FvIzcg5aJly9dcsST 0xBbwEIIYpZpYqE20VO0YR0gbRv5C8VbnjqX+WNRNieNgJpH8Va9Gq5e9QbeASiS3uc1jqUQ9giX D3gl9JWX0jiWeoBcYumbSocZ7GuR9DykvNV8jK897U3moSKn4D1MdfAB6R2jK74gsS4ddO+O277u 2ds7qirFuEIw7Ml90bPnr+CFqtM6aKB26fo0zlANju7ArY3SVaWEr9cmqSizW+p6N/QehX2N/vis b5C/el7JL79MaOwnx8JacoCWWElgP+J/+nv9T/3oOEBlVf+XDf2g/tFX+kw9V9GX92euv77+Q9Ql la0AAxvDXTSuPK9S3+B/PIFfVPiIHsTT+FE6gY9PnIqexx+NtI8a2zR/PoU1rn64fqTegk+uf9X3 QLy1Gw+LWlVNX6+E2qkj9CN6hu5cP6GmxyU+UEUcesv7yzwPdeDH69efddInmUWNxxPvFVBd+HOt 4uegYYzfaXzIyceGVApSpEo3wtQwQvxt8bVtbUBL4YcQP9CH759ff4u/B/vm09AtCnyGf9fH3x+6 Pnr9up6x19Dnt3/pSaqwLTPLbd0wrxu/SVPXDYoCTQnUn6zN7HJtZ+on/GjjHwKjM3wf7NfXZ/AH 8cOZeroNW7xCffv5y4/vsk2dldk0KqMkSexp2a6jdj1tsxp+F2Vm2KGVlVFERY02KCPUOamziF46 reug3NoI2LSpNaAywreR+vaGyv0aHyvCo2GYZfQtvmZlEAZrAPomSHKYrKkByTYqy+Rc13UUrfHt ukR3Qjg24KuVBkGWQZ2FphuFG6auVVhhgP+DpdFadrsuyyza1usyqfG+aYSX1KgSr6mnEdpADb02 IzpFmFi8NCssNwVZYZHijxWqAcNfDKYd2NHUNvAa0HKLrpc0Mx9z+XN6P2fXxZxj/n3fatzPjAPX hdVir2A/3vyhfXD7c/f7zO88e330iwJwdeIv+/yg+43aktJxoeRT3xGeNv0hvquOg+tHdC68f3d9 IAQbZ8++c0h1fOp/+uFzOVdVdaoPCVtkHOl64jvle2p4r/takB87441GXOz72aCbAXo/ExQzCxri bWxhfPz4sUau/xNnR4GPUbourLEmobFp5cwv4st6R/uerVCTgPqtlwNePFQlz6l0bYYqoL5osmL/ GJECQEVD6VX1z6IaeHrY0Tqu1aAeGe6DvrA+W4IzE124hmndUH8NvTNw/XDswvhZ4Lqwem5yxUTd t6usbwb6dq9/vXlZ2nUKH3Jbobk/LV1/vwfUxR6aZSfnwRT8Vpid9ktZT/YrhIpt1lUUaR6kjJ9M J6c5HNKjqorOUE3pmDl8JUb7yUriKIzJGuSk8yNXwbIxcvLJOXIi6CXMw0sqgiXPnMXddlFgWcs1 rvbeFrfncI9SXeKzgGPXFy6A4b3pCc96IVuLDldoBAFQWQy45KYvu8fW2GxeWAkuvLctcO0bqJKb OcDXdCR5bWHEa+izK5V7zcchEdrcNZDpsfSFCZzJJak2tobL0Xb6F3KRO3Pc64vE0aLZ9IWV2tnM KGx7g4w0s1wUId/dnGMVpn+o3LideEW8NbZn8ciUyjyJdBq3efwGY4hTkboM+en55u2+QLoxMnPt RD61XsSiTb2WB5HwCJc0rgPEW+3bqkJAkyUpP06HmD+4TON1bUPbl8GUtfPdasrVl9xW+CyiHOr9 uVVV0zlyoHM9Olc3yEdnuo9nYhvFTXWw0rhZsoXFMmMj21m+FfFRQnfXvgAn8ZHvV55p/pRZj6K6 YNOFCHNCjA9PDtfVY/W73RDyj9x58ooO2KEejgWEsISi1OY9tooeuBtBYXsmqS3Xudhc+MLXbYXK lV6Fzmxl+K3mSmfdp9VunIc5WQSR/esa79Dtgn6atmK2tyvvKSFPiIqHa+hcPZfLlciR0UkNR8Cq 6MnhOo3zHGvcf6DoUCBl3WnSbDltELSQ4EoNaJt8z5FSNM37bDNNkWEqQhgJ8rxAzXbPVng8QEN6 1btCpV415H7RIZ796/ASQKqBg0n8gibtgQvKhBzOsfo8gQi9qnqpHFhEOPUcj6iMzNbuwlz12Ap1 7SHp4lUeEiSYckpKgHdLuoxFsFuSkEgJdG3yH1xJpLVIAnSt/U+0SO5QoOXeEDCh8k4lnkj/E8/Z /0VmilCL+uPCO5Rz7cK4HETzjNGVvAU6knx1EMWLsTyIyX/SyxU62C1pPu+/Hcm2TfGwiy0MhsRU bkn3ef9jIRAmGCHSCOchhvYearLqb6X4mmWIUF5xZ29Iy/717Qm/Raxu+RK+uNEs3rOFxWyFfdpy U0XMIzvkQudYPT7v8JeCZwP2lj3TdfV6tATxHklci3z/9Vyg/bZCZTuLWkQv2CyHmw4yhGfNvUWJ hEzYT1ptZWsamvQg5Nx/W/v7FJbLSrvTaWNkw9zpF5TrLEXQlQZ9rft3Gpi2OL00bRL8DtFGc+vn /lgrc7HFCQAYUmHtqhMi4LrbT8vWc4pfDxkANSHDJBBLNKYrPsGyr2unWjUP0TW/WAW/suPhO2I8 v1xYa3sGtoFQ2zkgLI8iWj+yeI27MhbJZo2DFJKhZphEzT1qa0RtzlPS+iqbBSMNu6Eib6cC26Up nBiXFwWndkMax8poBxKMhJwA2m+vyVi6nS3FbEBkgloR+ZgCjYtq10h46lVHzCKy0B1aM/CZPKK5 f1NDYEgvRVz5pXDhJNadFJ1jKfhbBKwmB3hPFOuGw82xPlQzES39PVZ7JTGAc1dtxBvit0LvyXGX 3q5KALVH/Q00AynrE2KapwjyOyJxbZv6ThXvuacvH6WX1EP2PLgvBXsVIddq8eIfB8HgrfC0Webx Y2FubT3+tPeubsOUFeFQ17T86KLJRSKL1gl8VKvZeVPHZ1w1uqRxLFJwqPw3xPziVTsYgfvxHvIt gDZQIo4fZ5iGgagfhXTFaoOskjUsYeUGLpjdJnGO5ZEPAQXiRaUhnT360X1eu7MpAD5i0F4NaIp8 AwTar2uAvhKJy8h8mcHmFdsWmwkN0Q860Qb5xXDOwmcEvdFOe96HgLxSCaWiXJ7pjsbziwme6Tab B/BGIZvtvF1XUlXTofsyFqkfgWHRH/7Vq+kHDxpSuvTCMqsGQbWGL5ru8Z4ei+rqUL8390/9Jn++ R8aiR64mSe1h+mCsSucr9eVADXwh/NQLqxbdV5Bqyjc+Snyg7xXQEmEqS6Syi9IXvTizFQ7FuAzV O9aEFHP3yt6pu/nw3sLSyo+O0hlr7hwdsKKHn9/r9Ng+jI/SGd1pLYv9vT50I6FH78YeD9Iva9T8 fO617zO18L0HP34/lp+Mj9IZG+EiAag8jsb2YbxJp8el/Osm8lvh3Q79wq3wq3eM5lh/evjX2Bb9 +RkRRTB2YY3lWKMRPt89au+ujp8PjOZYn/PwbivUVVUeyYAgDQSaPuzjWPJ65ZBtj7DvceE9RtyQ zEhr0qjgfy7xK/zpG4K/IS7oNZokS4BGwaDPMAP4bo9JmV+orBzEanztEOBdqFw84qugjgoSOVA4 GPEaGjjfySxHPwKCt2i5wUFyt9zYID86vFyugSoVawFp2r3TC+mi6VCTGtTQA8fNRJXYgLOsrKGi T5HgGEFmXFH0iRD63rfKwq2pgoMq8Bhh14Gl7I664TouMdQWJiX+0n3KPnni0K1QltGLukpeegD9 RI9rADJpJ+iHN0WOLm1LkLflLTUb85gayW4pnBcSv4pvbHdfMTR/Ul26l6q0H2xhTdfSzWv4pneI 7/Z9U8+lMUcSkNpcOeGU0rt3iN939q29FCFArKDaJ7QhaK+/rKE6V/sM0HYz5I+Odwi4UsnZbomZ qeTJoyxDeLkbzBeVnV3uaN4RGYHQJzFFSwICcUMWsy7xe6fcxDl0sNPaSQ/A/wtq0ud0iB2Fzr7K 11hPNmAoYVkrVwceL8Y5VlSuASA2WfreZrPbClsLYeMcS7uWwUGwULYsPZgEH/b4EmQH5cRfrgRQ pjjxXD7ht+qI3VPtpKTBrtpXtrdU9rwbOix9UuOtJ2J5hYkEMGd3YbEeXNYEiSYjgaRCeQsYFcqj dEucY13mBq1+wKc19hlaDT3qr8vVnUeLAlthVqkfkW/IPnF9pzScToXy1YAhqoGhELREpmrgTHVJ sxW64CVUoFBRFCpb2i3xo1C+BeupWEK/Rp0ulwVBZHWIcSz5nAI45gqTE9MBFXMbEL8VvkyRiEWN LCajQAQUn+kuanK/8G6o86vm3aEPe6QBGI3IpJMtRHbitSFpDvvo/DspdSh4h+LxDI/DZXKO5X1X s1CmIjyTdVgtglviR136n9RuKK1XFKK0McWJab64uTP9QTwqwn4sYrAGXS3M+7z+D4yvQyrFxx9A Q46eWAWS+x6E/wGQp1RFLTRkKwzv4GOJ8F8JCqA1+/0UWqY1nwkNl7n9D7Q8Xb5JQM3NcySJo+x9 t8RdwLP/IkBCOpQqFWa85o7+nGO5P/YIOXiBShUuKTg8sQW79AkefT0K+24L7/hOvRyr5/6ChUWR iDIJT7ofMkfPlesdAcgR30Q5oHE+sR5xBWk6fcZbY6WPI2BcDRgVQd/dhbZ9whZMH52tLabTpSk2 Q+Ek78XCLawbMPulWb1FQrJr1Epn6XZrkNM5GTjDZ2nVM6R1Unm0OsQHNds+Fdl0i1x6ktS9lYYB zO+dRv2Q2nXyaMFGPzMEz+Wp4+WV299JbD24+zk2LGIMOZvmC6udv5HJYw/Glr9i8vg5QIbcDpmn 36nZFHNpge/oo9TN/tW3sOS7kUXbJ1RRD8dCt4E0ADIRssupYrvZvojXUvg0VfMtwuZPv7FrozJU 3tA5rN6A6Kc+saGw13LdMddDZwEzKZ5dV2UuDinyCd0BtxNHGb6hwLRAIPzbNYCzS6zPCILa05m/ kvupoExhPtfVsQIIKt8um3L+zRIq361+x2EFvI1Ijim1BogSK+AEcBGD67HgJpSR705mwmNkYmED 7pjA8Dnt164BV1gllyTJpgJP1O0TXObZNAFZoUPMJzEznWMx4Z3vd5TNT3ldLS1RH7Vlghfra8ep G6SyjeBD0uOSy/NUFbv0YNnLGuFKB2Uepi1/S5K9pExCBPBN8q2XU84lHciR89DaDkJkeMYajApA E84Nfu7wAkkdRDIzCKLWw5lTcIBQ3mc5CbaptQYKb7BvEyepNYdRbmxMWgLpqJaiPOaHeHVa3UGH kId2DeaM1qR5iusagBzYIDFcZnlCyEB8QPKFapVh3+Ya5P5nYt3ri+ShWBfNGogNheFiWCnavEv8 lnbKipPMfGyBmIAktPzGLDNFX/iX3wBCEH4thG2oUZ/GhdIgNLi49mnrNY1Lg62Qwq8fM6hi2RjH VXGsHaI8U4DiRDayT5tC5/d6nBK8uFXolDIzqWClDmldSKmG64YhY8XdAhLyN6J7qAI62ChDRZc0 o+k1ugqlGuhY4qbhNyatSajhvTUO/nd4k3QELpXujF57jUjT+qCF2aEGSbF0sbKg624snGPBvRbC Hi1oj060RgN7YMI712/oS6n7yZ+uI+5FMv2qVWNtAeOx6sb2+XrgjaHRuv0+TOIvKxzfJE1dcKdD bGGNVfWP1RHrmfXutC++E+2pFR8dQzO2C6Nthb1uHl92e2yTxmvetYQ/99Y91/bde/5n6PH1VviZ e/xuwesDY/eWlgv0Xj3+2IU1mp+ML6DLlV/3gsc+3OvzaIvteFuhOZaJ9scyfdGTT554XVh9K/l6 wL/nnWKv6t1b7yd0H/PU8X2vs/RxqGux3R6XsRS6B5Jt4Qu1i8OL61KiipOnrF9xA/HH0+5gWheo gERA8rWrqqYOaQVIEo4bkrJI+qn0JvFZ9CFJegAquTbJvN8ktd+vHafB0mQsJrxDvULvtNQg4Uus 1aDNsxr468vR2h7Bks+mMuJ8uvPofjNMj9Vz9rbLHWksitOjpm/p902ylCkMN9E1H1C0hA2BSlEl KhtOY3NSh6ynXPPOnK/d7RoGppCwQMgPOHzlNyQuJWYB0iPLzJXp7vXBgNVC06iylRNEdSnny+Me 3peESvXIXQm5Xnzb7n3/9fUbFCWU6yV/4fZQDu0WZQe3ury+bdOXxfcwzLeD3pfvC3qdJS6QBnPP gcufKBCl3F3qGsfaZvtMrjKo3EVygWk10mDHusMMwPmVD2jCuVOcl6+NGXFsFs3j28+2yKUWwDXd Ak5dhaB5tv0Yx9JzLEtLBkB9wn8EInh392KfrJTW0l0KykHFiOuImwexCZwJsaX9XjhHmVFsxQ15 7C56mMsZcPTxhFM+Se+g7UVue9j5GVqCbiML4daDao0roTkDWmTFUZhkGK+g8pKCUPo6xApUC5Gv 4VRdp8JE0reQJ/6Gga87i86jnB6w4csUgaS1M9niDV/WIJ+QZMJciLOFbAt7WDydDXsjW2jOm2Mf qm9iAj/285lwAHmAFeNY1UUktvEKR2mAQcyrSeqd2d2W3wovgbVwXpHFPExkbpS2XDKfcqbH4ioX 1WEKhwE1J31h9chYQD0qMfER5p+UdF/vLflwQrDnawD7GnKFwfwEiKwOOWzlhN9yS+zK2hcFEoZ5 xzfOT/gIrJ+mnvlYECescomEOghV6hCXscoHcoUg1Kdq4uCbgGtAeJ+Xz+RwVeVITm5PRbtDAilW A+PC+TOl+ZNzzJ25EuH31b0Ymvmj7ciXcys2rlhlO0/AMnVLWu6LwxsijS5olyygrz7C3MCmnctY k13mVI8nGpo0pzg/VoMm9uULgFHOtmWTz0WWX6E7+4d12KQj3hFxYZ/TqEfGggoXyKrCm7mEEcpI 07iUsJsdk+YhJcTS9igoC9MtVYxjOZPf2+q1sh8t20QKJVhS2Kxxfyzv5Slez5wThX7ZSCQZPgyF k7xXW11+4Amywnrk/V3NuOqd97n4QTrUthSRfyBDgIZ3xXer+fqIRofk7Y+0Lc7+X4NRxO9Nap5f HWH8nhNE5MGIcpd1WrMVpm/fAIv17QUiQHKpoHa/Z9Jpvl0QaKLMHnbhwMufh3PzcCz59A3W8/91 QoamZrKyj/GGAWpyjkV7lNG76Gf2rKu++wsA6iIyash0ot/o+N6yls23FgCym5y8J5B5KyX7yw15 7OyujfDJ3Am5WG82v6mAHcbSOMc6VYcNnDpC2A3I9uBoljzOgA5+jcXdol55okXrEHDgLTEWh6Cp BTj0NBaT2bc3EpXPbAC5hWYmNicUoIaDseRh9sRr6PI8eZKbPfIsPadzAFdSZDuzQnMZq3qRm5N5 kY/b6ebhj+KcUr7NDjGOVZ3kYuoe4jeYL3MHHEvOmLDOh7V2NzMnsR5qqLePiPIIeCLMbupeHm9G jSmmbShbr5jzvFn0yx6O1SQw6pBTggIyZ8T3Vvso5nY2kTgNEkQSL2OOPeexxTnfehsnDwCJK+NX rwl9bkBh3g1yUxiraukj4EYBklQ4RLvEuwCQb4A4Y8aFtzDhWKel/+Ey1sVE6JevDFJw62iBC8Rq YE2qdg1yZSo/jwJ8cb9tuB2L1eAczWlevFRbq6hNGFC8mnFpbiv0FmmYNI9mTi4LSxFsqZ4OMRkr vnhAappJ+P8Qlmbi6nkj2UK7+M0rgsbgBCJCZWXkIsmntH49CntkrPIwieQmiiZ7blzF8316rAbZ vyBeawmu6f3a/aWEH5DcUh7VCO0zcTR0iZw4b6kqcTB7Nd07gUac5hr6JleQejZsD3GJ0yamCb8a d25JczldF/CIVA6k8FQMp1omPt7nlCx/pjrOsJ/KXNcesElpbOwGZSGjVFvw29SkOFYAuchwAQ4h ioW0SLUE6xouczOF12qxVk6euMsbGhg2v/2nBpqUkSsJhZZVkeZyyqP6wynyQwB/DNHrNBf6ccZu hUOa92tuc53G6oh1q9ZPVUhvBfwo7G/Gzaejfd7HdmG85v1Pr2G8glS//d8ZWA2vSpmCnY9Sul2Y cayxauixz+v51u90SPkzjqGx2X1GGw9G68UFT3t/tztj7Rn/xsL6XBJ3G3N9YLSl7DOI/3oUjjVC j92M2v3lXr+0mPx7Bca26C9gQHruizudGNuH0RbYXgvLl40afRAwzTvz07k3i6O3++i9NT4PXa8Z /osDdyzT1fvMX87PBa2GPoei26Ee2yTKu9GlezWM924YayBlMlbPXjFruiHhOkWpQzj17a2qUNei ytdQVHAo85OtCCBbh/AFbeoatjNAJnSr4HoszwawXRPgci/n5KHq8sOfb60mQwAU8N2AToo4tmpK 3rcd4l2IW+DUoSGQewEiIiykFf66QFFiXi3bwLVzA8nXw92lS7yJVgYoeZW/V7i4KODCeqcGk9JM x4DEqMIWgwrktm4BfVRL6HcbSsLh0o0r0u7nXMYyfaTnghMdplldOTWHT22UkAebsj4gEAZ3Cowt XxzMbabnKM3CCdly/HYz1RdWz95ytoj8IsCvijKV8Z3EbIXxwlsG7bY5NlkwO8ljkzC3Wy68Jwdn 5x1iAxErgOBAKgXeIX592Rf2ptk7yRRp2jdFbK6YzUhjQCsz3DjzOIIK4aESYV7tGQ9kfW5Wcj71 T1UOj8jDBKky+MrlMhbSiUV5PKmQPQKVAOOL6714k6qDN916K2/eZCsHOGVbviy45BqfHaSZaF7Q 8JbwiPaaCYRxrCZ3kGQpBOxW4wJDTnjPXGfLJ7rNXguEROLAc5FiqQo2fFh/xdGvglYWpIPr9cp0 CE5C1hORXYShOzNrSE5/uCsfCUzIeosQote1gri7IQ5PFT1YU+hP5MI5ILLAWmiJuvnWmmwCA9nl w2P8FOQYaS3akxWAv7jYFWfRoPFYUtBnTJgFlxWwTyLYwCw6h0onNkW+0lyTGccydphzGL6iQ/FC DgiEYPklTzQWIr7AZT/Zug/wRq+1dH0c0W+9ILOrgHlfQPUJZfqJ18AWFuKpjJkgjTtxXLDEvWYM 0CQM+DGfiE04yp9eAz77VFxdhXfmZH9tD3zFQdWxz7tBP3rhkU2e/OnCDHSrtSZj1f9rK+YzD2FK BJ2XUthSd2HxHi5+eHJhg5nACB3PdwHfW3xrOb+/iPTZB2pi9F84c6odN/RzZ4XdunkON8q2hESS WPSwhnWI3dniR78+Any0Rh7FSySfw4R7ybNjIH61wh0gP6Pj6tQCryzSLF+sSfEiNXbTKT14/iMW s2zLkJX4qDYPhYuxVwuLUPr0Gpj/tP/YTGfXZ6uzISzAnbJ50I6m9FT5TxkerpAjRTha3nuGNtPn j6VCuymeq8e7oSeMnkw6NFRtNlHa6A5xaUBG899TJ7efSH4gXMPvTBzgsVHG+vAqzUidztEa0IET plTmHGsdAiEytTcRAL5gQBOAU+uSJj0khx1C+GBekktPTMBNWeCQZivMZhHiFoGiJo1FDMviM9tt PNSxsffJdCWiCfKKTWBZvcexhG9vcqRtq1d+mT8CFE4wO7duKyw3EClIBlW4onoNDNGP4BcB4kzP yui12WwfJ9y7QfMBm+XuTJS7K1ygrLWg248CV47V41koLQAgUTVmT4x9T1QPoFoj5YNd0Y5hxKUB 91UFjGcT+OU4onoVNmsgiYa3NM/EE157AL8WRjw9w2XlS34iZjF8JsimjMysJCXCC+HrAmTREBOR 4XA+eXSqc9ccbfOaE2EsYfPDy+fOJnWUifGGtKt6tarSJaoBil4SKpP9nSZVB6dYitqvS/Hs7ZFC sXsw6Xdtb4YbBBiuqMjSudZkEu1WSLE2VwxSSHRGu+ARZvotzd1i7/lnHLpUyuGQ2kzG6tHIRudJ 7mzsIuoD+Ug1SRWrBJnnDcS/a7cj1K/JWMsWaaR8ZLfanvdbOS9xfeuyOGZ4Kw5IjyeRp7maAP1P 5ja/jvARyLYZnsOn1aQtK2NNKcA6xAvIAmvZsEsENr1g+a61lM28gEcf2AjQaqdujJC8jN+GeYGK Lhg2LoNVElA0l5qZW9KaRKcvUq4IKy9KkU4tZufSboUVqYljctC0EFwvI25H15JhOWQzNhHAb0Tq 9qM8h26JCwzTDPf3JED2WhPgq0WrCeDMCN2j3wAiJS7HVk+iLVTcw7GUn/F7SCnfirqtUOHB0Q6v kLGoxwymhX9dk02pAvR2TabU+MlPy1p/u/qVRqqWK2Ad7wRXIl8PDRI0lBO3DrzSr1xU771Ww2v4 okm0BrUa+u0ZKh/F+xdew+e03/6C+vs+zZpmiatMCoWbql6DebsGjXXo8+wb9nnXVsfNBxQ0OoZG 64i5HutuZWO11uM1770XnK/aNRo+b2wf9EiCe8M02lY42qTDEP3GamRx6o0iWdIaH0Fez1X0y+Jj 7WyjjQfjbYW9bP3LlThSza3Bjtwd4NFROmONATyXztiVTPHYY2i8SUdXsn5d39jdPp5j/f1q0H1G 7s3J2HkWY7Nx/VRcvR+FPQzlQy7TZQHonjSOJa/CsSRNiYq+7pAkK0mHqEKHDuxKPczljYrZOyTB UAhCJo0VZLTm9cW3VgX5UvhX3D/UUEFd3yVN8QWbEQjtlyEe1h2GtLwRBJqnEg3ECAiCvHzPSb6h lnsttQaWoyqzeaJcvQ8kSpJA40CjKkO+m7XtGq/xcisiCVxpmAF63SXOsWLaLUgzWAmLOqPDI2ge GtcI1I/pIuCDLjHX5J6VHE4er+p6DVSeOsv76AW4t8CDLbLmMnWVj/Itack5UjjzNvvy7Pg12TfI 469DPErHrV/2yGuF0LIoh6O8qLk9hPET2W6fs6qcv2KQS+gA15ozJS8QzR+hSzMfkYF5iTt0xpzw Na/Zap08NzB1NriZICwGZhrNytTdLQi5eXC9pXmyoKUAmNhsBqNIhzhPdHMgBUb+FM57SHITb3ds w2pJmrL8W9wkOTlKT8hl/8jNkRxOwjgglGWzeQy91QJmVd16xzlWeIa3M6LGYOiFHqtaPWtBcl09 Vs9tIRbxgoYqnvTYCrVbJlLAzzGHSQD4vG0FLVJ3yKSNbXdLEpfV9lnMKiB3HqWW30ADj0InZs4y rhCqQsg78YqHOugyFnJ/4FlMCFJzQH8Np/EOsQLgy+4FXAFQkXOaDjLtsAJMiUQvd86Y6+aIV7c8 30Cf3Wubx9+dQ+GdsS/RI66N7OlDhexSSeZdE39ZTAfTI2OtTEzsKUC2FwxQuuILS1eEl8SlKJC+ eI+P/LLTaDVw/Nbkv2tuaEqVf/ItfQqW767JbN7Vowo3sEq1VOjURc6xYMeCslocVogHOhWCzP2d daTF7OKJ6nXmkrv/xX3JOJBarMlY5rZCVyg8ae1LN+TaRV0CCkn+R6YGs1mSYvUK3vWTegoQYtfM kdvFqU8trBdYV/ZLcPCc5GkqLlOuqedxhagaqTgmAC6rkgeaD4NfULQaXFvUNdA3qzmFz2pZGBzt htMStpBIYukjJYkZKyflW9JOJpWKilD4nQj7ZsqMDT3BDV4g4me7BoSh0rxrID8MeK33AqM2UFYk fGPhU+0onPhIQIMmnoqNER4MHCjdhcU5lgpMir7l8skUs/K5Khmqqn4rLCoyrGI9wpu7jLaPTKLR nZ/IKIxIfWQ4fo3hxU6Iy7ek33cK6dXtG80FzKMICWKk3bzhvp7PEUiDbl+aWRU/M4lGCySIfWA+ X2hskPBGhTDeaVLx4CJvpg0TmY9I0vjCrJf6lSj8AWaCNCz19vTsT6Yz7JAOabdC4xGNBqAWTMJg cZG2sDRdXPFkF7P4cIKZ20GpCz85GMfq8yC9iq/5+eFBCxOAvMdajGm7RhOkmH0HgHJsYUGh3aVT A/O+871B6tCN9SokoRXfkMaxAFwg97GzgAEIq/0w+4Ntxv47G/re5ucfxTQCrF+3AX0F4sPkB40t csXqWHWaWgpTUh/ElKwgkYkg5SVbKNpKRMtd5MAkARTxegha5UtXU5mWWbvCUUhNwu8aNqw92kHg ztI1qjwtnop8/8Dt4rosDVcniZSW2BzwIAB7ZKRFVyAtIyLGrdk1ZxjCSJlk+Wnmvh6FPVogd4r8 sjWuYdgzGnEYdpEmcSkpjysZgHTPRqEtrCOgD4/xJG4TayvzMGVnNV9YIfKyO9naWMtDQoHzKrvV LfEeIBH8/6+9q21xFAbCXCiCFLwNi7fipxskGITCULIb8v//2D2TtLZNxFWW+2as1ppMzDyOiTXz 0rvTJINB+xuuGDymj9YJEOEIBd4uZiD8WzXxEeI5ZTef+zuOAT30yfMJqiTngXKcchfFw3AK/tN/ MA9RbaZQ9Msf+0JFjRu7s7MB82TsczciuTtu19ursZ+jBElTIoRiR/SScrtCajFr4CFO1ls0Zyxk PX94t1Ww7k8Ff4Gi3dCawh1+nLWQlARr4fZVX1AWhOXcgleUhaEwWjTddSKL9/ziC/SVw4vYVyvZ BDx+NVMeYS25sX2kOogOJQJhmesknkGKcIL5yEaBfBNIrpXMM5VukXKWiaKPS3e5JPOpooPKOiDH ShyKY+rMRPVXLsx0C+0GBNSN9Roowi5FScv/qIpKYzxDJTa3VBhz5UPhRQhgSilOI6L7v8JgLOux nJjHxRBZOtq7A98sZUxfRgkHbWTipcE7bxqLF0s/tNLx+VCYNyj/XbrMWKfYrfMOXd99abf3qqVw eaun1P+9SUWf9x0EN9dU3xV75O+1snnMIqceS7OvSZFmUop6xTX1sEoM79N56q+I+heCUkHybtsT TN5RnJQm1lXtPWOF9bC3zJ1GTo0OQKG2O8Ev+ODBjymEqQ89ZuzhfxQb1WMNUpeioNAHcGc7qq1F sJKuVuxRTVrmmmTnuSlpX32d76cqMxePfOwlGKanViy0gHr0ecIMOBGY9ACONddYFAMqirzMfCzx MC1ng0bfiZk18E019aOAuFpnlvsuWN8QI23RNoyBnbfWSp1oNtQVwAIWEnlgflPaCg84baDO1nWN a4uvpY/FUTs/lCXBwmx4g8iB8mmh1eCg2tC22DOmldVh/3UxUjhSOIfZ8cY1mE/HglqadDRuZyJj iNrWgBfNljvjO+RViLPeYXWtnKKKVKgDG4RFxSfVtW3ZWOxR2W6CLe0AxzcQH/CAiWckVs67ljVf nYRsaswPeUDLEtJNvPrGGdzSlnE3aKzyHVeRKpFnRv8RdxeTCB/SPDbeBGt753iUPBDYgsAhWFtQ OsrsRuAQrN2QHQRbEDgEawtKR5ndCByCtRuyg2ALAodgbUHpKLMbgX8INB5cIXoOWQAAAABJRU5E rkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image521.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAACsCAMAAACQJCLIAAAAwFBMVEUMCgyEhoRMSkzExsQsKiyk pqRsamzk5uQcGhyUlpRcWlzU1tQ8Ojy0trR8enz09vQUEhSMjoxUUlTMzsw0MjSsrqx0cnTs7uwk IiScnpxkYmTc3txEQkS8vryEgoT8/vwMDgyMioxMTkzMyswsLiysqqxsbmzs6uwcHhycmpxcXlzc 2tw8Pjy8urx8fnz8+vwUFhSUkpRUVlTU0tQ0NjS0srR0dnT08vQkJiSkoqRkZmTk4uRERkTEwsQA AAAAAAAUFKXXAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAXD1JREFUeF7t fQ17o7qS5jhcm3Vom3W4NtcmWONwMENorHW4mCE0//9v7VvC6ZgSxEc7p3fvM9vVffokNkJSqVQq 1ee/id/wGwO/AAP/9gve+fuVvzEgfhPWbyL4JRj4TVi/BK2/X/qbsH7TwC/BwG/C+lNolS7+SNd1 ZaX+w89Sdi3p//hA/aWnBt5HT6vv8M+f6u4vfEhW165paBgrBnA7BozoYyJ/Yad4VUdYsm0jC3+t KMuKILIK/GhF9KcIiqbJMieiL7tH6G/Z0m9luHDyPFrk+Lz7ss3XkRXm9O3Px9Xn4ccH9CLPwQPU xGoXoRXlURTmVmu168Uip7ZeZNW5F4X4qMgsB8/i6SJzCqfxiqJosqLgHURl3r0wXFhlXJaqxxbT ikr0QL31xoNP8Hb2kRpogVZqLug8wgu6abVh2K7rNm/D7r/IC1snyLysCSKnyaI8z/EEvgqjLCDs 0V+gputhEYaLPMzzRViWDr6lL72iBWbp2c+hhUAeJl8EgVUUeXjFNobQRoty3eaWlS/w57OFlUfd Q7f/dr9+LFVIQw/DAqNbtOv1fjsta+qG1qzFSoVxnjcO8Fl4/fd4EYba2AsLJBFFnmcVjfPzvXqv 6hMgPWxtRVIdYfmxW/nqj+tWblVdf/Hxk0sUj4+6r69/5NahH5MkwT9V4v/8Ah/5Ff3X/1Nl5UcH 9MXn29Sj9Cb6GK8DdC3zAA+pAdHD6iP8SAPB/29H+DGiqRoRxoLx2GoU9Ga00kejmrjogQ9T9fI5 F9W++0O7Omhps1//0O4noA3vumpzdn/w68c7rOizdfc0PfvxLb0VXO52DNlUEnLA/Gjcn9/QbBKb PvlEkBprkN+idWg6/u14XZmkakk/nkzoa3Sn0MrQQe+vXJE3HdJpuIMI6/WKXxqg6SdhJQtDPlgm Zg38yOx5EVWGDUxHJCzTHooOY38eiuzPP6ueNF4G3zLsoVqPNBg9Dz1TNF2XuuNYST7UnxtmiyJX 25FD2fG7Pw3+yKJkhT/8Dmvk8zYc6XMxTOrVtB7BTDTcg5+eRxoE3kjXxci2LJzhBtlkKwe/ScqR Hpp2ZHYjhBXvT8NjGiOsYLEYG+zg+gsZLoLhwfYJa3AYVWBvKmcQB6b8YWQvFnV1HsbxGMc670dw PzKitt1vRkh3mH4c5zAdbpCMMCC5GhnTCMeSeTPC78c4lnceXl0xchC4pbVKBydRxcNz24TFYfgb ZxhNKytbjqCpI/YrxxrZKtVyZEamHGtkL57W4jJ8SI7wE9FOzDiWEPbrcIto7DTPRrZiNsIeinhk TUY4VvV6GOH3I1iSb3kzPIdq9CiMh3dBNXJyrN7jkaMgGCQs+WyL2TAHT/4MYfmnYX4iYsOjcGQv ziwxGZ7qmATUjiyiGOWhRW3EsYS/G0FxNDzSJrPGCGuExVXn95HNPnx+eS/F6/DOT8ZE17GDYEzW rZ4fRla6Gf58N6+eRgirG9OVY41ICaMca0SiGeEmEOKGETNrxX54Gcf4yShhjY2oGhYShRjjiSKc DU+jGEbkfH98HqagMRlLiOUwBxrBUnwS7W74ZBvjWO2IkD7Gsc7FceQ8HyEsv66fh0+zPyFjQQ2x HKHj3PBWOMKx5rHYDS/KGMcKx47CEY4lrbGRjt4Kk+0wYXnF8OLa8YgUNyJj4XY/HUbrCJbsjRhh iqOX7e3IrMcuUa9NMDKJYEQYEucR8el6U+04ljvCtJvZyADzkUvbGMsa2YvJNh/ZWqMy1rBQKsQI x5puJmPXg+GpQYs5MudRBuSMSMQjDdp6jNjHboXrckT0GJOxqrHr5VgDKLlHSGBkIdx2UJGA9c96 eqwR1IgxJYbxUTh21kJDNwjGWqYRjkUKXKMeqmRkRMJYLTXWoBrrYVSPNYYlY/XgaINRW1MxjD45 xsjEVd131byPUfgYB/qLboWjMpkYvbONNTEl9XEZa6yHxlTfOS5jjXQxrE4cR5IYvxWONDJuIEZk rPFB9TTvlali/C/SY40P76/iWH9hD/7InX+0C2MW99cxoFGRxHShRTbKmkb68G6PQt+UY5nyh1Gd 8hgGRu9sfx3HMrx/CGdENz1OWKYN/hU5lvFC9IR3f+QiNIqz2HBVjK1g/4IcyzE+Ck0bGBPWqB5r bOGMeaIYkbHGT4K+umFEiTja/NfLWIbXzrFb4RdSnGkP5kehKcfyxwyhY7MwFpmMrdbC2AjdvxWO 3R1HhfdfzbGMObDp4SzGzNyjpJiZMiDPtEE1rCm7yx2+EO/ZV+Ycy/joiLrdcdVjlfA8gluVnxRe 4XV/Hc9JKtvFhwTKS4v8cRS4h+L6ExywbNuGB1SDf+kN18fJVytR/lGqtRO7Hz//fIb/kDgfXRde Vrcfv2Aoie2Ru6FT/PzMsRM4F6kR2+o9crtwfg4dk4DnmhdF1wHhQYyle/DnCPPg5pebef98y+0P i0WZn895uRj5s47KaZx7XrlWT4ShF0bOOb7OaFHeNlu0YRk5NJkC3zeuTz8pjLfbTO89WsdxvI7X 8PvLQ/UcTY/+cYqwzpysCIuogC8mXungX/ylt5NHJL2sN+JFfMBMMBz6bw2IV9N4+vEI/BI/l78b yCI/TBdhFLV4NwYIFBfwbiwyG/8GVZK32niL6a1Jx03JB5T+OtkNwMEx6z5vMxurncGxUf3qLUty 6qS/eZuXZY5RxvBxvL4E7ohwdyyBhs55M4rWB3iFXluM/nDTdzCFL+tPaIIsCwK/wv8+AM6XDbmW fnTgHdrPL+Fs6sD5s736jkbk2unB17LXcwrH1c8PevO+xUH3Mzkghq3aLYMALzzsK/IqJMA2A/KD eHEd8E0TPAXI8ITq0QFJ4Mlrh1F8M8PrZwVwXsCrFHQEWkQLfI6lAD3hp3DbZJXb2H7jkkMj+TSS +2WG/oGxj5HfdO+UNAdiBT7t06IIGhr4ddjYu2zqib/O6KXYl0n3HTrO4F3bOeBiTBxXzboTADqO VY25Go3ewUyN0KbXzn9BPZaxWsq4gfEyGMtYxg3MFYpXW/24o1/ldXKUnw3oXnU9VqWekj4awbGW EyS/FUobz1VB4wvXgRBdadoSfrRX5BHot+TRUkF0KTR9jD4iUrmTQtknHV9j4Z8e6MID9NsJGUET GHUkvPGZdK/fChvSbBF6FttGTustE5F0PVaAV0oHb1debpIrxmhmfZC2qMIyRxfkzCMz1kK/FfoK OXg+oEe9kDEATcaS6zoRtvJTbzwpIs2qrTnGObi4BYQb38M/tjbkq0n1yrH064isy1daPbk9DLAz bRmDWJ2tCKZYi9iquRTK9VhZvWvF+X337tbRvhF1W7t9jHLhPTo/utUqqT3RbG2RxUduhNKF98e1 qF5bIWMY7ot0c2FrpvFE99GT2/lT4M+bSRMtDy+My+p0MoOWpgKWmkVeNXW+YWPSOJbc5UKuIimq Ha3klrss6Bxr8S4Wh+1DJuYLKdw5mvZAZ0BwOlzkATwVNrjoJ/GWUaJ2KywWiyo5++dE5GtXIE6E 45XvPzfdZ056fqqCebZqRKy5XVxnfeVYuq1QVqIkT4p80Opb86PwGPnwO5BHX26ijSi4qVzjWKJd wBDpxXBcLM+Ls1iye6nOT2q/BdI24giilaLg91iN1IsdJrWkAIhqKxsp3xkb5T1IZ2Nh0udpmYr1 GTM/sEXRLnlZWgvXg0PZfKPQgb3fA40SrU0uDnN65oBHmzWn9YTv72Y9A5aqlajJMe6iaRs1BtRM D+LSiEkkSvjBxiln0wn3KVtOKrFNRbrIZj4tX7VjTRy240uMP3HFZpHGYnIWjeZj1ONYyaCPQUij cPaPA6oFrseSM1AUOCOcYHbhk7DfGHvQNO/ulNb54LWPItycVjS5Hmj8xElF8SbyzeIpPAAFB+7m yTmWE+yB2j1xHeUnX80ZxjhPLGzlczjPypmYnnCWEHHdAqeTIMHiFckhFE36Ahxl3KOJc6zCxrMP 7QR7Yo8jLgrQSw98tlukldG6hbF4SPex/y0/MQmAc6wqgIftsqZtWoJjZfsHdpxr/ljZ4UkAUel8 ssz39sYVE747GNqK5Ss9cUgm+2HC6nEsf0hBWl09ErYDLmBr1n01qwQRVrhZ/JCrNOUMMuDCu/+I t5Kf42Y7O+zPYqs28idoHKvByRSXp/32LDZY8tMjWxTGsaqzPcNje5pD/ANEbHFhgPWA0+AdDZpc uJNyh59SzhMZx5Jna3lp9t5uhS6wfcWCy32MEquT9XhojiKDsyY41jSOnxgWOccqw+gNQz9l1Q83 eF7vRMnwymWsuj0/Vva8/ZEojoXTli3sgB5rb8HJf7sFM30HX5TLPilKTTYV5E4Pg2CybB/jAY51 nfX1KBzgWLK4MsGGb10MWNO8z5rqnZ6XZ2zDasPpqNDO2gC++BZNO3nDkS1ODAO6gtTCQlezZHoW Zxy69obtJMaxQN3Pr5WYqMPlEEGCZ4TIrzvJKv22wclGrw1ebSFxRvSBeTfIvHzd2XX8RHwnhxwK RtqHqK95l3X8cgFhJa9SrBLR1qdnpprnfD0/XP4eCXsi3MeqemxnomE+zZxjFeGBiJVO8o6wIuau ZOsyz9YJU3GwJiXY+963+dGmG6GjWPhKho52rsB8hmc9KmOJ86ouk5WMsuvtsNdesxWm66gWMTqa E3fQ5DKbTdBp6P5xovHFuWgOCQkdt8D4iYx8UA6iT0QysVM7yjQHdP1WSEfhMcetFutVnEu+7roU t7fcSzqH7HcG74m0OejC+5qWae5U5ykOUT3MZa3dekDh8zLHDlnSSR7xo0C3qJIIU6OXtA6nYhVN GRfVGVALmirW2B3nM+YR5mz7cWtksowjMIO8Flnq1MLKSyaEuewN0HiWbjar55FIUhwCERd6RNhd 3K63Qv0oxIaMHVm7xWBIW8oZgLTySk4ySQSuX0E1n/c2p81aYNoJodjRwlC4jNVa6LEinpBEuBXy a/SQB2kAWo0akazB/aJ1GDIc6zyxcRPooxuhorNsjcUNeMHQKxElXdj4AYI/A0uz0CCyWAakN1BB VS4XXnUfEIm1U+qeAqzUjfgLB9RSCG1WnJMMUFGE1eiBZo10aJpVhvH7tHRcnyEkJ80WzsMZlOGJ UCGhmaaOWNwSlks0PgQjH4uphnZqPebo+H8Q42tsoiLCM4KCi//3WjemWuTI1PnJ2AfE2LuhMjUK mweMX2d9TQoyFi48huzScFV+vT+WsZo7M7X4Gmutr+bYewT7+b0xloyHNBawOj5G41wHRadj/SAs zjPvYMPUbYbLWHeRbex7YOyu6ZgSlrFngDFhGWPJeEhjUTrj62F8dFyNIlfCUlolBh8+/0P5Iq6W xtsW3ampnOy79Cu3MLwXVRP1jxZfMO42ozJTudp4dY6lxk3/qECBbng3MMCxrs91QooGGnuQCR7s 5D6KF05I0rqFiJ87kqxM1AAZXmhI9M8tDGAJiHEpvKMieUwTNQbcq+hZGhKyBNFPbEgDcYWwv3VX Znq0M8z1JqEh4zYxGLrhYRg912QR6oTVTmaqv2QxIL2UXCsk8wV9lCzKEFpxSMB9sLn+IXpfiWy5 R5qcd1y/4MTB58MHFL+DxVYnt1qe3qfV+chVyBrHKh9wQcoWkPQjS8r0nccJaRyr/lGLw8vTRU5f Edqcz7Rl5yJTCLtSNCdN5HnnYTYTtooax5o+rUVbIv3GZDZbiebEG+gyVrvwJbxGhBXPofOcQYHZ A41juUjVkZ13tbCnEKLPszemPdDPzhqXrpRUfgvcUT3tVqin/ckWGERykP5hV8vi5fnvbPv0NO+i 1AhLOkIFYlYwCOmgyVhx7dP9/Oy5G/vge5qxgi2rLCE7N+5mjXvIm98uxZ4pWDjHaiLat/mxgpU1 LYVb3FNzV2sYHoK9L6qLXJcyKHgOC86xkgVcvLykXYmE1L02/usDXxQ7xROTNHmFhZSmronqnGPZ kGTdS5W8VrYEOerpFRp+OY+hMQm3YlO8Nv4MfGXJ7g8aA1phELZodiJtq6VfSIvF92qEdcaqSRAJ lHfA6BImHUa7/HoeLAkvi1eJpHMPgRNUG25675Rz11SR8cBRqLoS2307cDKUnNo2rTjaQoDJ7adv 0t2x93Emn7x24wODd2FrW4qcYYATVvhE/CdTBocUA9JcDTjHap5g/NpsI9FuRAgtnnbycY5VvClS 2kKlGmB5XDXAW+DsIVm+FaJ4TiMR7o5SxA+kgr8FzrGC2WMDVaf7DZPAtfrwxE2DWg9PC+QgKGGk +dGIpwK+F4wn2oxbRG85kbe/d4+YPNZjzaidy1jVc0qKxxaPJXshYa15Qatb4DLWZo5PIm9P2Lng kEqYyeQj/PJKWOSYoYFH1HNs2yc2HaII1r14tMUGj9d7+6HYbJ0nRveaxtc9g0kXP3C8lU9V8VbB 8tRfFI1fHFM3d2FjEw7l4FhynqjLWIeNfHLiyfokIvS154k4NEqTE+jQ5QEd1zCxcdsGeHd33bkB vFde/k47dA/0Vq/sqqzJWGK9FKvD4nslEiLC4oltWb7s63f5Wp5zcVpvT+13KOu/M1U992U+H+QM QoXlyVefNrlc8Q3OaLl9F3tgvobRK8HWricRmb96c+yP0f+enTdJ6JLlJ6NTRimJb6FnKxQWIwR6 MlFcaWYLGDg4aBxrVqgdIqP4AY46B35Q2crAcAvKZFIrGoFiHFut/7V+GWlW2X71jMMiJvHK5zxR vxVWK/sE6xIcIkKc6Rqh6LdCQi3sBwDwX5xZbMQDSqPaTa3wWV5tDTFbdk+jxAruBskBvJe075g+ Q6zNLGspXD9Wq1gcS9GcSS5ZMfZQsR5XtUj3IsGny4Rst5r5gPcAzDgkI8wc4ljQ3mqGYbYQyZus Ztvj4Y8aLmtEc8RO+oTVid8fHEs/7pDZ1HEjCDSuZjUDm2EzEvW0WklS4K6wJzQDDTyD+r3Dm36K S1G0Fq6Y4pCGZNMHfhTClTbDNQq+Wy6ykNlNM7JRfr4lCJDP6hI1Z6RimkIoS3gWPc6xnMYCxU4s Ie1qnoiEsxONYzkRekjXzqvbZiWypjYtpn8LnLDayAPasrmL0xwdFHaJn26hYXTTbES89tIGdxz7 lEAFD3e0HnCOVczFtijObS7rdYFtsuXqRr4OcumUi6poainQGVaOxIwecBnrVDjYrs3M9uMMavuM n4Siz7Fa/Sisl5dYXgqBPMCsL/y65p+5i7IQs1ydsFK3AvFbYTRZVLDvR1Juc9BVxu0tmsK3rhUp Y+1IYLVS7vKmZVbITxBImilYawC7opNqqT44x1rvSR6BPx0cYbAL4ezHps0loGyFkcsSRsoaFFKt OV2Jgom1LdykOvOJxDfNXJM/NIHBikspPMyhAneQq1rDOiecCNiM94e5dMntVLPHCO12nmDZmrQF hTc4QztTUw/40dHUMRAjS9G+bzaB8LQrS8+7QWCZB4GUFGwfqucwHAZkKlPusIOgaWiUMoQ6VSY2 vQtjn/cvNO/0dl0Z9+s177r/9Bh6rp9zfnLncTq67j7Sf2DY8e6rl2gKxXtp4fsca4ywxrrUZCz1 4Ah14hvtIn0PIeYK3wG++mUnxpp3Y8NcZGpc1PjJPSwZByJyGeteBzgcxhd1uPGf41hmhDU+TC49 3J2QccDqv6CtkB+FdydtbCs0ttAY80TzKJ0+xxrUY32BiAGTzpdoM96LAxtFPy9vu/x/YivEkH6e 6UK7/7SD1sgvpmHs3cBvhXdJd8DR72eb4YH9FzmWrnkX9lYlNGzO54Gs5LHG5Qt1+ZQRPKuqVvMD 0vdiBmG8PbQiSPGqds4PMk3GgqYXlxbkwguViluLbNBDYnAFa1fnhXBUWFbAe9BkLLd1RJDDvJ5j WDLe84uvbiuET1uSwwgRXQ5SIGjX7S8sXUtuwdot937VQrUTHmCJyDRvaY4luT2fPaHUYeSi6sM2 1X8jD+uppuk5gHcbhbCBIhaTFTOVcUc/edosQ7ndLCCOhxGcFXE97AM/OoDSNdQYJNw18Hwollpo QIe3q7pBtxUiG/metEztec61/Pg05psx2makASrD7CLnGcJu+qBxrAVm4NZpIazypaoWmpO8FnW0 wngDKD4qj5LPxty2qOfbS4GsOD0sZbRA5Iml+eRqMhaFue0c6I4c71X6WclDHTQZaw491SEIjkhA fUwRP7Jn9ktO/FYRbKpVgWjktnmM7L3k1jLOsap5PYtFSbrgCzA6Cci1/ha0i2ruweoTA0GpU+xl HaYsXIqfnYij3MZO1vxI1gfx1rT2kqsPuCvvKkXi/LCGurlFpQVZbrmlvS9jDRihpbjmO220qKMB f81LKDYJ1GWBOMWvojqyzctvIxlMDojlUlwkxo8fgRs/scY3SgpdjtioOwM4R/GkpR/nHCu/KI8J 2r24G9uvWgkMzrHqZSDFLJ2Cl0B9R9GxbHNwjlUem8p99CncSkxr8RJzpzbiMn1opmLmVrA1iW0L 5/2a2QYHZCzQXkPa5nou7EeRMWLXjQFyC4MLYsYQ7Ebr0SliP2FAKDvTImyC6CWiMgUt30769byE GlcuRPMGrlW8atESfRlr0KRzvdVcszz0BqgZoWE/IB3s6Sxn4VvbvDLC4hxrciiXbjV9wJ5XVsIu 2u4GOMd6LCeT5rmYYCnqiVhdLJ52l8tY72mtdNVAG2LttjNnx3QhvE7A03a1EcE/iD2kikcQv+4t ClPZHM/WrtpPlSYVokT+v7gJWdfJTK3qKNx/YsVLkabXgIfPPgZ83mEjDkh5DMKC0dOf0Wb5BP1W 6MDE4WDis9ymcYHM+g00tZPyHSAd1ul/EIVplU90GQvBraLeinS3gFUmI0+QHvQ51nrgUlldlZBk peSguc2AVRFhJYf4uyzqMw//4mc7KgfsMBkKQKjImpPxgBW2UfyjdJ9y2B+eyCZXTRYUDNefDxOJ XiLxZgkV15bsGgSYnRnjZUo32M3lQ1MvnnHaqNz4zQMzuHD2MMvEBQdVjUA07NLk4H1nHOoaVvA5 THmW1VJWjxX5ls9T4nM90DkWuROpAMewFsVF2CwmRg+dnoI6SIdu11OMK+MGDZ3Fka2PNNrRun5A LIxGeNr1XF3ws28NFoDOZwS5Di7E1dFv4FYIFTEc80H/WrgKXqR5kJ5y0Vl+1rR+5L3RRxlzm9nn KpZUmRBr+m7CBd0+NcuNjRjVoyzIv2hb1amYs5OKcyzEbG4cOHrRMKYNAqJg1+kBPwrhUrUJ3twp HTwH0qnD5aY/BzYpCLH0HCJvMq9KEP/Ni/DgMsBwjukuGxBKEUiJ0FI0/RJLYCPgDg1Rxzol+aJk hFJxjXSFW4SwlBMW3XG0O5bucroPUHAJggW23mOTwBTCxqwlXssV4jcZNkaK+SDMnE2yuyVdhfcB Bel8tV67CFMqNSJGM41jBXW+IHchB4YUqUKoe8DltAbBRkijgRQc63Ytm23IRUDtMpLmlkC6JCeZ 4hZf1QXPwc9lrAbZrIDdBkwLkWbV3OMVKjLGX5watsK6jAt7C9wVdcslJL7bkzpED2BL/mYPl78p JtKftMaxSEmDyqF+MptcSpFreRI0jqW4Q0juPAfw9rbkwVFafv6A8BjCiaeiNZDkMdYDjWORcBvO TpfGnnqlXJ1PXCbRUsKgNkFTwiMoOTlpVR7WXPnfPwoHbIXI+FSJBoI/JxL6fa2paGzYwOAMpJ7W m2i3QtprlN4EtzlgAVFaDLSjXTnNkjyu8rbrJXI1PZZy5nXxqE2tlKduD3R1w7UHNKDQLDTtg56p 5WqN6iryokYua6BxLPUAhYC5CQ1Oa6DJWIp/KDds9azmmuxyvKkeqFXHefiIEDvHZ6WeVy1o1nqW e9xo+oCRuyokqkJEswSBMFABZT851ljsgjay61t0wlI4Gxh195GxTvmvtBUOj4pzrNGxf3xhHBKj cax7XRhjyTW1FRrPAW6+90bNvr8yietROKAg/fJ9w4Q13sTY+Pl/qvD981igeFYjMLYV6rfCO/0Z a941jnVvQsZhPeYFBJR76CfHGmc2g2M1xVkzdAP4Cgu/3lY47ooxMi7j3a6H2N8jLE3te6eBlrrt HmEZz0HY/zWONaBuQNYGNcyBgHnIWJruj1L50ZlHjQJ2UcdLuOLbbig4QoUO0chtXlmDcyxk/8Ob HXhVBVQg6hoVeYNHLmNVVgsRLrFs5AzE0BLtdsM170lLR5fEBamgeH6PglF6oHmkx/DD8vM1aWXo vy5Txg2UDElBPV1LFSePfF00cc4zNY6VBHCQysi9Vxm0tSwa/FYokVPXF416O/DrXuWdzzFpXDcI yaJB25jEvkSlTOyBVvLExrOSIt2QyhTsSKVIuIUrosc9SMPDI10xovlCT+yg3wqrdAplpyimixRW My0FEPduiJ6O3/D8DLKk/Yw0AG8qxd0NcBlrO5u9wi17GTTp4VHaKSKc+sBvheVu9tyI1SyS2+jc JNtmxbQHnGNNl/uXSm5bKItWjwf//MQ1f3y358fJU1Mul7B4ZUhsAyUsJyxGadvN8sFfttAcJXBJ pzgV1kALOdm9foudOQKMtvE0RfqUbbfXf0LFVjXarJ4ib+HhfKiebHEuVkwxriXUmiUby101sM6c 4aKcrp5oFW+Bc6w6hukrRjoz6+Hxj7WwcO/uwzX2ZjSYQibCI3XceZUMFGHU/LFWC0kqFJg3jsVS BjwvXMCOQlxyEHBTQE8qSgStkGtlHzSOhRSR8H9WNyOyyWX8bOUcKxH+HCntVLxcudputfp6fCtK YUOLSkERUpzRg80tWbqMBW9spRivrIkPazpPY8gFUTDQUjy1OV5MxXvtOSddzrFwM1016al6lO/r 9uLuxILpsXhyJgznnACxCJiKTnb14Ne8AUO0/z1ZRvFWQOPsnOliSNGFPWBokj+aNIVe+1ziPrhv Gp4nEadKJ1V9CO9sO6vvkNcGOoEnLXkePtXcZqCGPoJ2jxFU4i++u2Pv0/2xIHU1DdwIIgcBPofv nE50GQv6tGgGpTV2Opi2ZgXX/bGQCC/c7dx8J8LlAWYg1gUS6zKoQ/GjXOH8cim4iYirB7p80pJ+ F6mVIv+QSE8rJanLC+tctH8QOaU4oYtcIyxNxqr2wv7naybav59kftHSnOkFyaBrR3bXfdTYcHOY fue5IvW4wj8WAkq4dN7pYUXLZ/2RJe0DFfXDVszPKoNocBCbWaeCvoE+xxowQkPRjw2AjKrfmdac XqJxrLfOVlgs8x9JfIhheenTPTPAKKXw1F6u7Th4wIlRvbJjQ/eIBbdGMioYEVRm35r3oPtjqQ0B i9xhsbxU+1Ad7DegZ+w5VMVO5HixIpgYUVo90G9UdAy4B1ns1z/ycp7i6O2BTlhnHz4BL5gqEq/V 7RoZ2Hqg3wqxOar0Gar6yx8R4thU5sgb0DTvtOGKVftSbH2E9kQnPiSN66bLBxeGKRxt4FhDaiFK NXULxStyS57hvKRcTB6t5Jmt3LX47pVjDQWlJkrsqevmRb8yaoRNYZUKr2AQ2O2cofqa18okken8 4TU7n/8ggzrSr/VAC0htyFZN9qVrzmqKMLwFm5+myrohKJqnQjSXyDjT9rnUiZMwge/BE8QNRBrB asEsMrrWmmq3ZhPY5crH0imn31gDDUkJVmNnWyBduBRY09U3tia6Hgs2ozh1f2TvlvU920mP4ZWS b/dBRdnAsyMu35bytdpy4yIToZJHcUqjrTjEnS+Lnr+vYIu/sVcbWKPojD2BmSwEotl7cL3zfRyF ulInPKxrt27yfaWiXllrhfobKA7JHHHzwiarQ8CTa4uKM0ysImBL9Daz3Nzm7hWatxRigsU0bxEB Nk3DxlO2i1uAU1QfKA9lSfc7pJDDPUYrTXst2PjZaIE5bUvwCDoJs5JSU/Z74KTr0aS6FHhzzDq5 yDtIIoeTeZlh6ipJdMOj/jWO5e9hzjj6S/9Q4+F5NGVo17wb1O07UT4NdSuWBSX4uwWN617y1BLz EMdBBqN1eor5pYjH7SwtuKNMEkjF5M4TLas9I52rF9oHx9IJq7BgMoM/j6eyy3M60qRtB86dOHeI wFVavz64nBCRGZ9QQP9mlZxqNaY1gwtpgAtYnlzUyEkSvYKxnpkaU4ooCa/KzedrElWj3X9oOSKw fhpbslDZSG9B51g0zc7Mov7hs9aSgqiqwEoYVAy5w8EN6Lml6THKqSgj6BykntGP8cguKU1njYLp yI04V9a9YAsMoiKDIDI9IHBYi/XjtkIYIRE1TdYqpYciBVAfmK1wSHgfCpq6vkSvYEBf6BUpPvr0 TVV/xjE012pmbJZf/Npo5s47bY211lqe1HuDM9a8a6qzuz0M2Qq/bGSceK3PsUzznOlpCWh0tCGH wTiTnHHUn/Gy26aEZay11oM576y7sa3QeEjGDcwLYfY9SDWGdgcFpsnqBhPJf9WHMccyJixNxvrL d/s1U9S9935+b86x+HF+ry9jLAlemeJeD9AfqUc+FKS6jPURPKxnA0azAS7vqvepp/V8e8oBtgc/ LwTDbE7PBdO9H0AONHoPNlfAKIPJdVD4n3YB0ZwlST6RSgxSPjbqp1vQdrtL8pXy4vFhCEJBRtZA iytUDb5g7DrH+nSUIcRqbjMVP9k63x0tVeDPgQ1kJSQUdTkA0XQgUyIXkrqX078dgjiaKD8FYPxW 6Kyg7cRkys5lsA86x2qVntmP4fyW5THfSQkjLLnOcX8hx9vina7Q/kQN9xM4x3JiJDqXVPKjbbd+ Vb9r10x+kT7nU1RImQXC3SC1FOoqMgzYTPDN4kWMKxiS5vkX8m8suSsh3+1Binz2wRlVXuQKyXZQ FYLpsfhRWJwxB1gn4KhIqWwiXgMBNwaG5rokv3AqL+Egd0V95Mng+JCqdRFLOPoB28h+hBxfXB2h 6bFWi3MhgncMJd9sUS1Mc1vhF7FiTRmzI7gch5T2Z/2g1EA3cPdWmFUWqaRqKKj0a6EmY+XnLrMU ng5WQcOc/gWXseDI+w4VDe7bSFUHkpg+M8LiHGuVuohwALayi4gnsOLyaBIuvG+X4rWJJDRqhQdj 3l4gwrAHXHifbN0ncLllJGqYlIuT2DMFDS9IEl+Q40mi2BZcO5XlKGb2E24MOCB7FXJ8PGF3UAGB hMqZ9ECzFT6QlshGARYbITdJoZzMb4EzoMVSXOwqJralIoD2/DKu2QqfJHxGa5CKDx2Fe/G1lePC +6woD2INy1eEqj2ZW2uM/RpN+RFXOHQrpIxJiOYSVFWIgcVHjFSPFxAw9KSrFew5ZN65BX4rTH7k 2IvAAwCq2iLk6a44x8ofqFQNkkRGr8KCxiXgojffi8H3M+l0ork4P0GzfBIxM6DwHqLvMDDBpVeK LQxMqMKCSLv+HDhPfCajJbLBifDxKMujShx4C9wYEHy7RCJAkTGlW6SgEE5YnGO9pAiJ8ZDOcXZS mWB5aRw+6eQFGbLs1x0OdRV7AF0WI11+lGxeYynnTyX8qx8zCYsZj40I2I5fHqeF/QAfAdSCOqTB wzvnOlePqi9kLBQ2wKjKd/eRUxHWi390tBT9ITflrpyfba3qFDfpzP8duzwnyrWeHZn7PF5Mk7He /wBmEXchZzklAzzzIk2ajLX8nzRGSvQZPHnzi1BREjeg9bD5Bw7H7DtQn7xEiPrj9lg94effwBWq J1rBfYqInSXjopr5cvK31l37KFpImnehGVR1P9v8f65EZKcr8RDlP6Bg06K5OJ2U/yA2u0U4KYrj AV/3OJYI/0m7IXgBcstXJCZsEarTR5NkpPmPdxE/Bq+LzsIoz2w3iatD9lcmnU4IKdpH1hdRA2di iNLBdsTT4VMlPa3EI78VZvMCBhBFWGJerx83/4P5EnB+Mi3rB3As4ikB7AhCcj8bru/Ma+ubf01R lafTJUXm9THm9X+fl+E3TJQcIsQixLF25hyLScrTtPmGE03VZmxTnM6PTKLhHOs8LZ6L0+Hv4NNU C1FLSqjJWPYy+xadNs/fCiQHRTQa5e3qAZexwpUaEkklqkgT4asHnMX57/JNbQw6ANCqQTrYPnCf 97n3VNeItT1MYnFAUwnHjh5c42zGCctewGGMvHF4ZSB6jcaxsEEmlTrbadUpLKoHFRPeYRZAXCEC BXFvg1htF89sUTg/2ZfIfoz8eXgrvI1QIZjy4t0C1x7AmPXWRAvbQVhE28D8wAvFchlrmYKFJO7C E4EfN8nSVYnYboDXoZmSkOH7iLXObMo/DteFPnCONU8rOvFnWO0Llr/SCkFyGat4FZeplKh2tln4 mypvudMlF5kgtO49N6EifmqDUIqI/jowFuc/VYetWyRraTfUSs/FyHze5a5aXOAgNq2xDEvH9Rve xV3CatM4FnAUG0zjMpC3tY6oXKyKnr66Pd8uCjNBybSFMJMj0XlaU6YLyctUco7VlHTbIB/PCqaH LC64foRvXneNVMD16lzKMx2HBXlK9oBLadUCYQDrNkNKCfLd8FQZqVvghjlYWBpk4sbL11R6TC9c pzm15iq6BbYvSemiK+SL7IN2K4zXlE0S+rBqXTbJab/htM5+lyFUHFFJ1igVUHc/rrCA6Koy+rUx rs1SS0Sg+bxHMTL6xVMcymWNa8tBi++6lgX4iCsc0GPRpOGXgUHqoOuxqJwDNhQ9PZDzTde8A2FK BzKoJoOsww6qoZf2hqUZodnAtWnolb2HJnrzmXGNeeOUXboe61PbN7gMvqYgHXzscxJ6gzuT1oMp VNkR0qiNFPDIO2n+4ygMfN+v8F8HVYVf8Cexbz68fpdUiV+Fa9+2EzvxE9+3E/wAsJMAv9FLPl/0 8b7g3H2W+OqNeE79Rz9XfqJ+TZIM/6e3I/Mt6hGqBl0P9H3lqsFU+AQPXN/7+b8Kih6YpxV4VhRU 1NSHWzbeS09rTSqvddUQOsg8pyio/fUd3Q8WvY7+aeO4rA9523peW5b4yiu8z79NhCKEi9aiTz8/ d6axg9/xojJui0h9QV0AfcDCDWReEeBMrRpvK68fAyX4gyd/DpEmcTtt9USWu/QU/trX7z4e6eaL 1lkUFVlRwLwc0FxSDCGLfn6LeXdDxsCKDv/dykPdq4ZSRTRUel6tEw0HP+MHWv0OvfQP/b8bujvt eNTHrTCP2sJRSFR/nQhj8fDBz09ufgACz6c8Xrdli0/hBIGiHPkCqEeKpchqh9qE++7NOfSomCOe y9Hy+mQb4sd2kdP/Iqv7b5p66vkcv7Rti8iIDKuERfps1htaFNdAYaigzUMMIsxb1HUsUZidxkQj 7TdYb7HIPz8sssxxCjxZhNQbBuhFIbXF6/BJ5HmNFWeF02AYhZM52Q1EQYOPPCfDS24giOPAKRwr ypEt+aOFE1mNwurNcKhZgUej9aToPo4w5RDIQttBdOIRDA3ITLMC2+jzfd1WUC+nhphJZNGEnKjN LeClPNNsOkSrfz4m4hQKUfQxUV5HivTrtPu0GxS9jl5LS76O11hybKh12S7KBb5UDbxrSdMPPdbI UTjGKP8b2Ao1Tdi9Q8E4OlRLDnevB2MjtLHpzzi3pNTSU9+bxLXU7RcKUrs7LN0h3akuvF9PXBWj rUxPPdBkLKnsXmSaUsHsWkC7pmXqgr9t1O91aFyaL5Omx6pwUXYDVEt11Y1Z8pBerYcA7t1+FqCA aAG3ZbAmttk0wgrIJyQj312Ky4JvMpMLtWtPRvKxupYElPNQG5KWiUwSXhp6lgqmVpqgrLuIUexD hX8ojA3yK1fBaro4nxJSJcqBmJolGVs6qSVK9zEal/5Rvl+VZpW5FuceF96blDR5wp3y5F1EMRrH ckuYNoCwbX5GheuaWUM0k45/jk5wWqT72hwGwLKkAIlb4LfCMFVe1qgYURewbokpj7XieixnZe2R w+l95673sIRVWo503sMijZbQXe031X51WTXL9I1HFrErWH62l2I9bWFqggah2W93rAHnWNMUfuXn fDFFnn44vTcqheUtBOzuDE/9vZ2t2r3YEkqn+0faIjfA1VLO2TlJb4G6Tu0K+cAWbQyyuQWeQ8Od Zaco2GZYDG+KCus1VxRpHprTfB7JKZK0JTUqSUN1wF1O+xzr6gF/OwYJSyN+h2lgz02ZICyus0HY G6pGCBQ/m+QXnxLK9YArSGGYeczsE7YHjIwigTKXWcE4PzmfE1hlYPBELXeEqyQrrvDlt8LpRj6i niBy6FUC1qODZj3gTi37vT2Dzd6Da7Koc9xsJ4wB8Xj26cy/oDQOZVbqNNw86o87fO4vqMHyvkD5 iDNWg4ozMOBHYfAg34v6WB1RMKx6o2Awtv30JIPiWCGohdz1F0H1LixmDOBZk/1vySk61DCkNmQR XnOtj16D4K2ZxzAVTmpEjB1DynPG0NTnWAOEJST59YpDPrAoutvMBQmvQGyTVKzOO4cq8PS3Fneb eX0NxWG5XsDOtvPbHVVC+5JjBd9AhS/xyioeYC50HdDX15tX/qBoGEGhs6CV8EeuCofdgMcQUn1H 2sdraiwqQZRoAats94tXxMD430jnqWxyNo8g4W6+7vMDzKJ/g27bOh7F+jVauf0hYRf04f0HjHjf HzLxPaOaYRRz1d+vjImK3VsmdpHAagRbEb2Lhlm+tKw/8z9KcYKFfnqYoNJdsXljWJJ8Q6bfQFVQ kE42U7FcveZix+Jk7nIsWEqJK0xaoi0ODu8PpLuHDjabwXgPrdkPhjKfWWzE9O97FBZLSOF+SMG/ Alaci3OsavKtRIGg7Nk9l5N9vq6fGAa45r06/53yzR1AItZzAieHEyMU3kOSfsMgqXIf8izjH4p8 6AF3fmrq1yU4IuLsOo5FMRs94Hqs4PwDq314JmrYRzC0zdiQNBkrf0Z9sfn3M/ToMWpBFX9neivO sWT5Am+OVfTsoxbQFLwUeUt7oF0P4uOTjxP3JT8WgvIYwvjeA03GCh7fZLNrX9PiWDy07cX6xs4z xrGGJPRkKWEunaIOo0ZYmowF74buMXAfDE8LHmdkHabiuV2i+g4wFdTN7Oro8NkPl4BWbfZiIzgL HgHJsckPxz/YZr1WjP35hnTrohBbV/5qGyFvKQxcPeA9zBY+SqpRvdQu014XzXYD/AqGCNgXf9Nm sA4rjnW9Z3+24ML7pk1+VK8JFbkTeQYzN2w1PeD8BELfS1tPXVq7JRH7nNEul7EgkBDLgWWUZIxk JkgAvAWeshOBijPYUL0Zrd4Si6GClG/AZcI78lxe4B2UPcFCEb3gklCzHsRdjgW1VgvngKDWCzwN yFjeAcHOiJZMKBAqo/y7PdD8sU5yE+Rps/SjDPeSCSTUfgPOT7bbAH5DMA7jhCb24PF49oLxULjd QSIFiVRts3btvX1mJhreQ5062A5kHUaBYBUvyOfASDk6F2c4EVhgO2SNRVwwA4v1WM7hGbhfRFNc QmBIAcbY4coloOyYLJ14GSBjNOTxapHxDH2cY7WrCjGxNqLvwgwJ9+cOCoH214GxvGRTAEU26ttF q2Ze5cWVLH42kuy0kq8BPL0kcp2jDh04XMDFPlXcFDB+K8zIsAofz2woSlrXY0VxQvil8K+ER8/i hOHSgUdmMwttwhoDcWMuLHB+IiPyOCMeoHyB9Uwtmgt7QekvcVOXU0qlk3CMkQWO07LEc/gMaSuu l+n+onArEyk0usIEdK3XDVm8gAByCuAxisD2qAQYagWzEWg5eTy6y0ZUxgz/d2NtJTQ7VgCNhHKv bilQU2rJY/R8NmQdVPkZAixdofWgHYUNLRUlV3OpxtvAUt/lWN2kqcsBGI7SUZqNQdB93seevH5u HKWj6bHudADH0ntPsO+NI1w0wrrXoXkwBd+Pf3kPuh7rXhd9jmWaQO9fT/OuxZ/eQ4Ax6RqruVFH 3gy4BHS3tfGkjeeg6bHujqlvK9RLV379gmGONd7G5xfpe+MzXnbjaC7jADPdf+LOJH59Rj/jSRtz XXOOFXeapi88SFW6vRHgHOsqYCCs++pSwRSkPEoHT+HJLqHfYDfasneBST8TDWsRTtpeVOFfnyFZ mnVDryaIgXSp9gQsFl0g2C3ou52ekNRFAntR4vAGWj5NhSVobTspTvcYsrnTXH+Wel5mh3uIdrml sQpSNdXzMvOz01cTJnvcVXalZjegE5aaJXVzTczMVloo7ednkSZdOrLPXakb5CLRgRGWP4UYDiEw 36Li1rquZMmKm2syVg7rTLOHHjXcHEkI5KW9uT9WMqXApJa6aeAeKOHo2Qd+K5Q1dAAelYHyV3ty kntkTFPzllrhgfQd+ZhEiW6mMc+Mr3Es6DBgZTquRXU4OiJ95DoWjWNNcHFcT5HZfz2D7qPSCI/L WPZhB+RTMjiBWkXV6h0J3Htgs0uec0ZYXIAy8wgVO0KjFfKq05xjJZM3qCb8OJfBHhoEVSaYERbD c7yBo/sal7oqJtfiRvMl7BOWdkEhurdUOJPDQ7now6yvUDnkAWH10jSz4AjH0BBeu717qstWCRn+ VlZSQbcUiRWmFsM/vQecycOb9Zhkyo6zQHSdisDpARsRaakv2ca2N6KFi2rjIJEM64Fv3nYukJA/ 7VL0wPsWGrweaDF5iGGDkgE7NkfpACl9UvvdglZHwUKD99aZALdoduAaWK0ObRv4iBVDpXlQfE03 wxnb5BxLjrR34KAl9LCVs5dLpBrsD4l7NyDaBoW8Kc1TAiu64GmS0JgZvu3I3a2R/OhYwrCGEIyj Zu675mv5KkqHLOogsIvLFxHD6C8sjDioBSV/2GK2fhT2++oiENd3C6wyFmKxYK0WqlQkMl9lFtL6 9VeRkQGqyp1blN9z4Fu69+1nC3fwLxugPlpdI5j0mMQPKoyCguduweGK8i6lHVSq39exj9ivnMUV aPJJAzoPZo+BaN8og6GKRr0FTRCFIliU31Og1Yaj/AuKzfcbDJSpPFhdGr9WkRQ7B1DBUFuaFfQN yOgLao/9Hayw/S4G3GZWRfTqoca6gD5xOb/6f36+Vk+tiISdz9N503xH4ML5VfPgvqb0/cof66Is mCgrpI1e5TP7BAkbGIVhnk7OczZbxI/Zzln29IVy6vZeAssBhiXfSBs+LWTu0gl0C/xUgGV1Pp2h +FmzrpZ2vBHgyP0GTEG6RHRSPV06Lz7CYUBDmv6y4AyD8lZhNFXxKFdLVOsJmflST5SklLQ5GaOo IkkMTX8PtKszkUj1/h1TDV8q5MJFjEB/DpzWVbZpRVjwJIA4yhWkCZexBEldvqrIlSbg1j4Cu3to 1axzKPyFWpaPa+E/TqoHu+RhdZq+QIJHTP8NesnJv6MOVl38YFre6134SliDadXlhs6nQY7F9hZc NIjlSA+xaTI4rODXs+sf/yyxGoXtYR1tbKgMuUWP+38w9sCNWqtCnNpNJZ/y5fI/0/qk2YC41noC r4y1aBa0+AV4kdLX30LBT1PFsZC4Ch4ByWw9oSDXHmi7napsAT8HrF1LSwmzap+w+CoSi7t4UyLY aQGWPmXmEJu7oKigC0VYKnhNS3el1WXwVVavBH5CkE3gNJKwLMOaz7tEHAX02mQiTE4o5qkFO2ol QooA5vbin62X5n+3d4FAqc4eXKNWroR1lbhun4CPcywQh+LriXG1vO2rElHT0ENX5GGTIQ2dyBlD YeXFEoTtwbcKolYUN15V2coV4QY4x0LChpVYlcEJ3nunpDkiF2K/AbezFSsJGbY6ZCjaQSeuVq9I 5eO7BQeEtE7b3N0E4bza+Fr4Fz93MkTZwqc9FMgv2MA5nJdQ0zhWBJI6ls1eNn5ZBUtUQGVzYIdp tUbxU+Go5JsHWKNriw1BSydRBwUc5QOsdQyGPAmQHL2/OdgL5DxeOJCs9q2LmrKowYZcBH3gHKtt /QbC5abGiN4i+P/w/BD9EPsBt5loC3sIkskmmjWW9kSfTN1yDXcN1MwCl0+IOXEezY9CxCiFIjrj 9jWZbWi3U3XFHmHxZQ8Rr1bFapwYl7fmh4BWn72NYaprMaCUbl+V5o/FpX1IV8jDPSE2F6MCjKNZ mbTdXmAbWWdw5hi2tkrPSsgvqgL0irtgmCCDIdl1uiyTN9AwjhXNNvCsKihDPZLtV/vDkmGFBw5F p/PZXdTEtsgClpQkO/W4Bdu/2WqFWNUIc4X/HlQmsXaLY2dZslkhncR8EbvVebFGbLZK738LV6Hr Cz0WPd0pXHSgPXELpDWBAYmmwabSPSX1rKT49AtNmbF1w9buWMMj//lpoJHanQbGWmuNsO50oN0K 7z0/JLx/3cY45g2pxvkbaYFJQdYF7mnLTfsZMJ6D9MsR9oX37lGuKesRHq+XfA9nxnEFxg3Mtdam hjlT84QwLmVlHOqoJdS6tw7C1Nj3kan9SlimzQcuxl8OUSJtkxGYcyxNs3WnP8eUTow5lqlBVWj+ nfdQZjwk4wZioETq16Mip5gbjqUxvK9baxLNHRTItXsPSf3vv2RAQ0R6b0RaG6pv/xVoDUZ2Oz03 EPuNT405lqpkbALGpj+e4+va2Re7XstnfW98fVvhUDBFqQRqmXMPOXoz51ieYnkIEGlQnQtBTlnI NLKc8K0URzGdRg2lAbDbkBEe51hujWtds6KU/TYk8oVWfYePSMZUYgCRv6IJMSBVyrYHBSOsZAsX 0CDHDCrI4qKgxPI90JWL7Vq4IfSK1nKGjUmmph7oHAs6HmsPpXtBKZ8aLbu2zrFUn3konAkUn1nI yw9rxgClx3LhbF+sEBdRUMavHmjhX4Jk03ABCZwSYVc5JdLogVbJEkpHUZCEboVAk54+O+30WuPC exWUpMjJnFYVsOkD4w/rGM6U8JyNiqO/T+IVrBZQGd+AnPbfUXklLEX5m5Cxt9mjWgrPcqYlt2tg aGt8pKjLsDBV0WrlQthRmARIvVJtC1vuk8XZnbg8pQ+3RjYN6tzPclSmch+h7kbtcE553ERcvZ+Q wtBfNq1ErR4Zc9uXxrGS2QK3NQScNNmmQgIcGDJ7oLPpGKqGCnFobQOH4JkL9V+fTviVTCyhD0Q5 oKpMNieklOexETxjDhRqSBi3FEimSZV9Vh7yMfWALxxI6T8rayWX3rpOZvDt5OoJca1b/SFjDR2F yE2o4MTMLfiI8Qek4MQUSAF/hK4m2KFEWb/ulC5juRBxmle6VSCo7Yf0WRIuXcZSRmOo63aqvLW2 BrrUh+y1+XMsvDeRPKw3Ys1QUGhaa8QBHo6kH0O1O5S9p2CzW+DeUjJCXbhNIHZAE/KdWhF0bD3g HMu1lL3Sg1IBs5+uulRDN6BN2suhUm0P9Fhx9hF0w2KTNJEpmk/E+qgcM0AuQnIjtNaghWq3ec5x agTQLL1KShbV4wjc7BTEbxW8/efpMkSuObKfMLiazr66FcLcRqBX7tL0WAiZIZPOa+w+In1e9Bg+ yn7NNF3dQKRuq9CcciGeC4dlktMIx6cwo+wl8n9ke+ytCa91pznJuU8ww2fvtXwosgeQADf9Bdw/ wn3AyfaM9G4U4gHrQZcW7hP4slsOWPqLLRDXCxGyWSRLxtk5x1rYU9KJ0MaARRVlPGKu22cakMoC JWXBltYBhq/vhYpUuQEuY9kJBo29QeyctHcxCgP1gOviqtYHZaT/C8wZ5fGgedciQqGZ7xGahXAK 8NHJdoJdNURY257wPngrdNQZKIecABl/gD0HRmjoYRZvKIKBsLO2mPWQpClIUf+yEA0RVoI94U33 LDhioBAWITWeZE+ioayJOK56oMsnGYJuUNtHBO3qVCJmmXMs7VaI3HzzkJI4g7AQQFtzwmIsbnJ4 +RagQOMMOsxMlJvNfzBVGuNY8rR/foB8paTPZQGOxU82vjnOx/3frM3xAfGLJDtlucowfQOcAU32 78/NxhZIc5oRfiSvoMQV1/Xr7G+tsw0RtEgcawfjImjyBiRTsebvk/+oRRw9lbJu/+5A2O2PCKru now1bCtMK6gwI1tlROoDk7FOeTVT2k4q8udTTG3U34z6US1WMLaQUTZEzhwhEdbWA13cSJCOGxp3 MascOhAoGugWeAPI6yuobeFGAJV1Ely6bIA3wNUNeDYWjw1VbkPEfLAUJ6bm5sI7ksJuIGMlR8iy gSXdACakHnCOhQaINgmRI8EVpZ3BMYcxTT6Hxqqfg6hdbiSyPsBi1pDr2i1wjuUn53eKL94HjeXS gYgij/0GbHMgX9SOdtArKJGijWy2bljIPqEl0eIZLMMiz4QSxlXO1sH+7qkbojkCadJtsZtT7DwD xh+aehqJRwiAmEdGuQI9dgvkR2EwIQcxD1HEh81pL32triXnWOUeF9c1JcqOtrHdrDQnOa55j/aw Tkz3CDtpKHVnW5d9DCGbR39O5Qq2KC+GY46cAHUx99/6qGd30wpiWlWuG4juJOjzSCk9wQVKQIn9 BJmlU0rFQb6ObHPw60EXjo1ak7PjZiUC5NLrg66WikqILrAV7Wf7ujpN2RwHVPUV/BRrOPqpEEwn 1sK/NEmUjO5FDJk8JN1kPXPZmPrqhgGOpQpKV5lEFi6NrjR1g08X9KArBkELyJtwjiWRBQZLgWfd ivyA+eg04dxFpdhrDjlyv9Ucjbn1EsYoakBz6JRMmqexOituQfnxKu6sWmhuvcMpgEYyEtKLx/VY nZ+1Zi4bV965lN9V15YNq9bIDqcSzVD9cDZH7RpJ338a7pRv+S0M+ryrVEFdKgvdXbovvJtq3oeM DwP09znEmI+YT5n9/v+l5t140sYWGl3xdWcdzKN0Vr2jUPO6udNfYKgjlsaEpfm83aNEU5OOluX0 TgfCOH+nsebd2N5pPCRjVb3k6oZ7WGLC+1C081evGDJCf9mlsUlHEzfuzMjUeinMw780cePOkIxt hcYcy5gBGdsKtWwzdwnreqv6woM06/JBZJqWn8QDxh+u5dQLPOtaEN59CsK+AfJn7UMDh6EucppK e3blOm9A27xJiDQMFBeSbCH2y+mWqXQ1W2EV0oUGNVwlDaiiTN490DhWNgflSEouUgI5zpaLI7oH 6RaFMuAfDzkcQwpPvAeNYxXbHAMhtC4w/GzNFc86x3IRi5+QZtjCsOy6u8l/gla6FykJXTdUI0et kkCrOKBzrAQFdFs4NSVhiyKuImBimcvvPCAIRDcEuKP6VOA+w2WnD32TzkAhTD9Xbuv+WjniMWD8 wdtSIS8YtRDYMy/ShX8OqFrMJ2hHoXdG9gqqGI+rHlYm5RkJtc1LtYujElm+2hpaP+fMKVXjWBYK RgmJKjHnIF1Uh4ZbF7XsECUR1hz07mznSfDe7Ji6UnMwz3GZP68ceInD6FJZZH7pgRZ8ucZd9uDA fT2bxlV2SPaMULRJBxR4sYLyqo5xNSxTXvZdk7Gs2JVlSemR/LfEr2uk1uqBxuIKaAeacDIX5bl+ Q/13vjkqZtcS7haW1/CQSvuMYCC31syR1xpoX2neoVwkyFT0Chtgn2NtWgkHZgmzzhHKYWc2PwkU gLklLGYrFHSjR/YmiRxkoHuelUk32WQzRagqtqj0xYV7h2s8NKEMSShat3aQfOuxXoqYKRe5Hssj 04yyFyxhjcy+Je93dEDOG5B+mFFMmjK6+FzK4xzLe2xF8kO6jxU0LGI+VyEYt6Dp4tQQCP+vtr/D 5XnCFelsiBlKLOGK17xLae0b3LkRNdYDLaHWq1KlKc2sf6YxMah4VOkB0nV1xI5A4qrXpiXrex/6 SUFUdlMGkrxuAVpBFiKJHhIlNO/ktI7/dvl3P3ut31mKLMk56uIRqnYbtsL3/bwW36awPPVxzGQs P33CjDyqTaXsZxvOHrgeS04fzsKx93Hy7Ns/4leNsLTUbuWPWDzkpymc9l9gXf1PLuVx+URauyVC 3p6x2BNavz2LB9H0WDJHHbKHwv+RNPtHgZgKXq1Hc/R/LE+dShz6SOCY59PUaqCtlhH5fyCFoZco DTjPvMrnkD9aiH9Cli88Gy7kj5AzIO7S3XxHWlSRft/C4R2xfvbhgUsM/YDVQc37FIm1APGT+l9/ 3fu7E5MmW2F7yr/JdbraydXivWdgHfDHQkZDaN7lc5N8Cx9ci2x0N6CLGwFUcRKeECJ5pM4VLr5s IN+ySfS6x1mLUmHnkseL6bdCGEN2bkPmNRDKefmDq7m5NIHCnFUxRQ9dMKzNkwzyXHB4ZAP/8pQM WfMIG5ZX8+STxgm1OcNZCAE06jhwvrFJ83pASE07g4EClsuTN8OYAn6QcbeZ81nsYSNRxsVDUuxE xMK/uGCJ6nkHNEjeGiw4bIWaCVYsOsnx4yjkciR9J/cdH+MMmJDYJyzUYkV9KsAWfh1yg+k4/QKE uvAuIIOTSQcls57yN3g39Lm8fkGSCDdGokV0sqZlvLpW/yStAe/LcxPHL2CMcon1QI63PiXqaUeq 2n1MXDqaUd3gKHbsXKi46AwZHAHfPmqGrRR341YmvSa0Oi1PtMfJX83jLI5PGsu+TZHGDny9gR0P 4hbjojxXPb5H0j8HWQ/r+ClF5nKgrAdcP4EQNzr9qwPsRVDtI9gYh8gtcCmuxdYgmeLQoDzlK7aa FrLWPwoH9FhF6+UwhTUWrAQasDtYWxcoixiIqMZM4K2A+1tfCuRG6CT2QCcBWGKcgtUf2vZO7GZb Il6tzBe2W0cLpNvTIlz4rbBNqXKm2GMD5xiQu+BkwTlWvUIUcFmvy2o/DRGTFyFyrL8oTKDJD0h0 AFMT1n1/RhzflFn+BOdY9Rk13SvEF8kDWXMSHputmRv8SzNB8T2sNapAWFVt8QCzhk0qmzSpO99M VliGVVNt9idmIPUZC6uW7TnJS7rVEka3LU+kqm3wvTP1vBBxItEWoWL14lqT6RNTd/NjJaQx8BZJ TtnnOGgepLjaz1tJS6GqYCmLzS0w30c3J11ARhbFAlp/aalAyxvgE2rIx6LBXpQeqhRLnpBY92lV w1c5VMjcJMgi1AfOsRolDpDexCP9R6LVF+ORC8rKpLL0kRlLZpr9xGJXrMomMwv1ojwctKIJek1o NWsqbEAFBKTCWQ84YSFQGPbOVmUuAA2jWAyzLmq3wgoVA5qCMEQ2L6nVPNDdl4DXRpWOc5DWwdNd j+9yLDWDMUvYkIf5EAF+oOG/g+bdOCRGd9vlxM1+N9a8J/rp/HUXxpp34yGxHKSDwvsXYzTWcxuH f/1yzbtxajddG3mHTnJTVb2x5t1mDOnOgEhxffeR/gPGQ2JZkwerXX4xhnsxMVpTlT/LAIx3ivGI yFPLCPRAhDvNPdPNYT5pUzox5liuKZYYxxoynP0sGcpPduCTc6xrWluf8gijkBJ0/uwOphMW1fmh g73LJMdh4FaY+TJo4Afj490+ZIk+6DyU6hR1c4ALieS2Cl2gwUvhgI+LjkTeC6ijuWqP73Y3apEv yCbpkMR0qYkCPMAMDfCwyrBMqZOTgNeN0nMa26id7NAtMkAD1aoHXGRCAV4gCIlNIJTRsxm/7GvW g6CFSUf5IzWQLPUKq5p3AyooYsLKdYl8kjpB8xb6MtaAqV/Wu04xrBw2+Yz66oZqq/JbNFOUhm4X sIjFU5ZOv+RTbKFIq6aUG+MlgkKAK3j1YAkEci1ml4dArGa5u1q+shfCwbQPFSw02WGBF7fwPVtb 99w1ESwVIJefqld8WFerJbSkPeC7vXjfPMfJFhkPpxaSliWoBt4Hns+mfT1+Q5p+KPjS6OzY70uo cPt0wu7f1W6HbFqHJ+TWqdMpNAncLKUN6XXzkDeTtxDRHajqlK7PjGlytFaz2Qs5vSP7Xw1UtUsU aOgB926Ql9nDSWSvm8pexUh2Me+Sj91A/1Y4IHAgRZ0irCrlKZPwIeMPsBwgFIiq6bxbG7d5RBI6 5jHOORay0ON5unSr1E/KJnILWlwhfJdxk6gmXVUneJ6yFlodGtKg1hM5QyQfrmFHUOXXPSTwFZe7 RD7ZT850hS2pZa/iJh5KpgW10aZ4rPwnZAPi/ISrG8ARoBJEqRMEkXgzeO5xB08+aUxzjuu8P0uO lfvUHkXGCsNoTFSKLfgIyiy8VzAWPjSqRsUNcH2n7YsYXskwqc0y8Y5bJxknb4F7N0CZh1wgZzyF SKy3poACjEGfYw3Gm3fpXwuP6czoQybRHEPxjsN4txD79DVx36ePwuqv49Vh9WMQ/sOirpyHEJYe SQ63KhClR1hs85aPFnnCQt1VvKtgOW5o4kdh9BRtpf2M6gmPKKHrPaG009c9TDaLWr54iGOLv1EF HsErrOnyCXJQwZq3374ECczD1yiCz170pCCU7A1TTZ7c5O2aWeurSeOMIuV0cqgekDJx+iCTZ7c3 CX1INmmo46R6TsRDtX1I2XmuS3FyVblttKK1O4VULI0TlkY5yLFzeUF853fk64xeURWqD32ONeic dCaTTpZnAwGrbBmRZY2is9Yz56GZHxYP1aUkxf8NMI6FNHinCTKQwgCYKF6sERbj4QcEOqAHpdxO 8Wqb2RY1I/QeuILS9m9h9b1qX6pluVcJTD+Bs4cdyKpFieFn13n9hm4CfqfTb1Qo4w7b+D4vD+nL z/CUzx60NwikjxPIFYhQgjP2ncVOwgGxryC+vMhEDWNZdarnvOaSJryX2N/VEZk6D/kPGTwiKqg/ aY42UWxFbdVHRL94cIWIvrNZ6x6kCY26QAjp5D/oZTFDK7sVDrtTQujAsXv5h367YRwLmWxh+sNe IS2xJD+PClaeHmH1BRAUD2qOKTLJwXIPQ9gAYTGOhUKIMFZ3pd6g8ZVUdbQHPO8BDPXT6XbrvDRv 0gWP67wdbgmL9YAyaSdU6oFh+NFFDtWKq2yhb2RdCvCDA6r2gQoRICEm/CjUOJZPFmIUUoLMqw5q vtl1fkJlFuk+gR4wdbljinR9SOSDRCZJaN4n4uhe7pz/2A6FqA8zyH4ip2d5XUvdg5TsGGiWofbQ 3zCBTl66gbscy3fsUsKqg8BmjlBNxsrT5ETxhz454ziEvpLxVJYyUF6acJot5aRNkgjYWvHhcX4S LV2cplSbKyzaBlYXHuLCj8Jmn2Dy8HkSq7bA27Wib1oPBzhtwRdLYo+UtXtJa06JnD1Qlclo7mFv ICoNkY7cpKN5kLZ05VG+Mi1WRyuIqHMsH+417T6HV2BBSWtRM60PGhP18HJULseqFZCsZxmSCPe3 HzfPdameQ8zBRqqOIqHwoVvQPUjPuAk7yI8G9vHotChJzsbEboW6QiRJ4a8cQTirBtQxXGtk4dZ3 Qt5HuoUSM1Fej7fAL+9NCX8xizLJ7clDdcrTHGmbV2Ugp0LHFmi02U5r1oOmbsimeKJFUp1qAQcu m5lXBoL0HZgnElU9KUfuhumUpzzX2APpVRBTCAzRalTMaXagvnFD7IQqIVfE3DQc6XkDyAQcr6al dGHH6upB9UAbEmklrCnpMsgs1ay13NLcZwwJyGnsMBiR4UibM4iZCO8GKMgtWMJtVtalhdBCDa+M Y/Hddn2VXja8+2JI806TGoWhEq5fPD4gbnz1NC0TOyXuPI4GpupLY631v6DPu7HFxDxK5ypNX91m TO0bQ3puRtr9lR3Invvl0hsroY1RZtyDsdb610fpGA/J2D7xX43SMQ1ZMV7GX86xjEdkzLGMQ2J+ PccyZqLGfN08SqcfYv9XcCziQMS1VMAuZ18jhDWcCo9OtgEnMEQAQQ7oDBBaXtzhvfj5fo2fDnMs dfarO7pmadLYQ0XhycqYRf9IzbihcSz3wxoykgJwQMvUZ+tdBPUnaEMi1OjI/2yg5wxUEeLqP23C 1MzV4go1RPaHJPpROgMcS65RGIiW+Lhktg18yPlDqzx0qhxebBmyGYhoTf6eN8AUpHJ7OIB0rFYi V90Esi/FdN2C5o91nD1Z3tMMGesDxLo4mrTPIx2Ty2nXulPKVUd5KvLjPXdNa7k/OkE9L8R0tqyq 9GrQ+hwUZw/F6+WltFMYsLwYMmw5pbTZt8A5lr3Nket7i3vOfAOXY+FxPRZPx42C5xC2u5sdsmYj yyAT3zkTRRYG5OY/Lz0U14U+w92/M9la4+vl9oxs+8ccmf2QwjBf8qyEFd/gETJxuzXl86eCNeXr DJWNetCPhB7gWFXmqLWIPG4DI2rr3y7yuU/v35byaJ/s6B3JXZAe7xYYx6pyew1FE7QHeWuj4k3w zKzofPMGhX/O7MTfVwFKPVcnqdRBN8ArwDuRvETpwcV1uvheJJ6EM3ifdBnKvMbfOJvGnqFUxnHr OPKJSfecPTQIKmj2nnzNLm7z3s6gxez34DF9BRQNj+4+a1a4gSGzv1xxI2zD5oSyUcjsrmqqRN8j YWn2Ez4kWHA2gecuoE2E1g/lqYhF3gJ3JE4exLLNbLjyTlL5iljPCxsCvxW6j+4yThzkARTuaywW RUau3LfQT2M0KGMhJR5gg3R9GjDKh4KU9I8oITBZ7yp3t90hjuYrwsJ3Zyt5iohmgU4/J4vQLegS kNL4OmcUErJc2IuQzKqPMm6MgCO3CGE0Eo21pIlQfeyve7BTVRQIY0qVbzpTQusylr2ndH7L6ZP0 X+odt2IJFGvvQfFj27qI1XjHCYADw4pYxRNws34DKEXPJxUZELRQOD+U/O6vMdEXhB+Sf3+nSDw8 MayyGkggjn/OyVNO7uXix4ImzctAaRzrqZ5DjWMDo6XywNcqx/QJa1DGWinNqAw1s73GsZBeaYeJ nC/+a7uJnR/ZWzbvq/q1qN/qjOKAETwbBMzwuY/snP1l12SsnLBeR+63LH6Hkrhhq6IdI8LBnt38 J4ymEn7/wucBaLpAg8Dm/cr6J1Q0cxxqCfnv34J+BcPiTY/Bg3NJ85fqPT8w6wYnLLH/W+Ei1uix EckEbipdLZ4b4IQVvQTLvSKs2j96zo9qD+vXLWi5G+b/IGJuIVeQLllkFDvV201cj1X+B7EokgZn f5C6iDsLuHwd2n+nDT6bo7APVVURB64B7R+Fw7fC904zNRBYyDgWDBTEcqqyfJJumG4QdzTrR0do 6oZ2KlCIhTTue5TGSf/JMsPqHGuLfe6eZfLdrd4XR0G1/3qLwqIxYGKJkFlqunOO9T+xg7VwEb2H PdKoBnMsI4kycsEkpgHvS0or3SzepLQxDwnS6g+JR+ls4+i7/VpJFP2EHSA+bf5gZyXCSvpQLF5a cltqdoc/jvlONDBd30LGeGI49xDmqGpudLaZNePjXMZKUhtnbAJOWJdbxKV7XLFdMUp0VxaZE7M3 1D55QtQfLBsMriHw43os5KyqkyrBPWPA+5PJWHCC2eFR8CwQcTXBumQs06tWowVuB8gGtyVZE2ms bFVg7gZ0fyyaQYinToW9hCGiZjPWboXVnupayZlfJYhAbluut9Z6UAbfCmHvi7zx/DTqyjV+gsax HGKaEsY2UVBdKs3gUrALyWEuntxDQSVrsUukH7FigiQUMKBUxi0sz1W1y6u3hCw2PSwxyoRfFcqF xg3CvmDrRkw0z0/Hb4XeTCzXfpxl7iaWT36U++yi5jPvgGZHVeiww12/WUJ+VeXuetBXNzi65t1J rUCsT/aem4/oNYzyq3QdCZSZpbgUm0whGSsj9+Gw+nMIKifAlJLCoVoTAPVs+yjjenGV5Jgi7Jsa N1Cn1IpIcp5NvgXNtqVmtZ1sJsj/+HUPFNtSweBZXS6zvNgtNas1Z/rkaySR9hAShwvi0kRRbkar 1ogmTHLssc5KpqXs0ThWRhlAW6JaEaPeZnytEP9zHryKfVUjnX06oysnkmn4+yk3Ammkm67hlTm7 XKpmCvfWyXnPRRJO63We+m3d0ospdf6c2RZ/Rld+cCzdVqjS7MHfVs+2h3dy/kD6ExjzCQNKdYSm fRjWY2lZ8342+kIvrgak67EGTTpf5Nv7izTvasp8tt3vnoZU9eDI00RpfBXZo9qkdcec3t1f1xLq GbB/djG4znDz5HPDRVNlS+xAn8y1jtuVsArGU4cx9fnpQK2tL9YQ7YxTBppa8nTh/c4cjDXvxmpu PRL6zpA0jnVvGfRc9Xda8OvBvQ6EViX+bos+YUF3YwTGNqeBauZfdmjMT359A2PDnCp5YAJdVWoD yJQYYQDG68ZlrPt9pZ2UduVYKhLEAIwtc8bhX6Ycy5ywjHsw3HyoOGKAUXq0q0ptAJT93QiMOVai HYX3+iNVzSdhmR6FxpT/yzmWceUsY0r8F+RYninHMsaSlh/rHl2hyHmPsAxJ35hjGbvNmPKTf0EZ yzQKmDJhmYGmgr3XXC97f6eFOce6xm98HIWGbN6YY2lxhfcmNODd8GUTYwZk3OD/AsfiDtr36MS4 OLCx24y58K687j9lLEPCMuZYvOLBPZQZ39kCU2HAuAdjfyxzjmU6B+NbofG6JZoC9N7KXbN0/Pfh WNwKdg8B/4Icy1gC4v4T9+as6R/vNvCNCYtMbzccy/RWaHpS/XKONZDR72usGXMsYz2WMccylhON ZSxzjqU5jdyjxWtyuA8FKfevuNPceIDIlmcExss+oLK9Q1ime+PXy1ha2sV7KNN1+/dEV2O+bhqj grQDtxwLcWJGUJkSMrK/GQHP1nu3sVYI814LY9I1lrGMG5hvDkPReDC66ktEuaa38w+XhSvHMr0t uNxZ6d4ymgZTDFad+qoTZCk3g18vYxmzOOMhJYYSjLmMZR6lc/W8+yAsQ8KsTGU6UwWpy50l71GN cjA1AWOOZSxjGTcwFjCGK919gQVjSdR4g7PcDaZ7xZhjXbN//+mV16pK3mup5ce62+CXy1i/nmMZ V/8y1j9qHqT30Moy+pluX2OOZXorNN4pxpvXdMrCXGttLAGZ0rrxkMx5InPDv0tXnGMZCv/GHOuX ExZK0JqBKZMWxqT7L8ixzOdgeKuDX3dPj2V6H6lMhXdzGcuMTPQSSffamxOWKQMylrHMmajpkIzv zuYK0j5hJXWV2P4gJPg08e3ETtRPCf4mdnZubLv7hAHc5PG4n+BrO6k+vnSnGV5ALQaaDHRb2aUN Z/Xbb6qmiDwvypyiaArn57cYDF7bJM7B8prGbzKbOr1pmuAXDKmJIs+JsiDAOBp6wqklDUj9sX2b vnYaJJwFIvAaB88kAbWlMVR24RXhPPO8YuBvEYVIXVqWpdWWkWdFHRSJFXfjr5qfzdC8+9Zu1IsJ H4kddFipnNT9mDGhEd/QnyCKLC/C5Bu7IgQSKETavlNWfoPHfuJZQyX6xsy6Pq0oi+YNpo+1S/B/ NXt6Vw/NtNroXX2a+MHZprXkq3ZF28f/umnQQtjV1X36eiuUeZ4vqGv9LyEqbMt8XeKnFt8v8jyO p2tU4WitgcfxWRu1QHNcWtS2e+eiLRf4aJ3ng53oH7a3Q1G/eE4bFVbRomIj/n60aNscI1nH8boN qeP2ptPrdKwoR4swbKO8tahl1zi0MA80XWOkeAve26I9fYlZ4kf88zm/DFDQPwPgoBQE6K3wMgf/ tuiJAF19tPduGnkYTIvCjvgOo2jDRZtjVNfJhj/xQLPAN4syj8swpMHhhVYU4qN80YbAY9uWqAOD Z37ieHj1MpoExoN30AzxhnWMGa8JaWWpMHvbEBujbRcZOsaoqAF6KctFf4HwaUhvAe7W+SLOLQwn R2LgMl7E1xD4K2HdOzd+f/8bA2YY+E1YZvj6/fSfxMBvwvqTiPr9mBkGfhOWGb5+P/0nMfCbsP4k on4/ZoaB/w0s1veL/wOfKgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image522.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAGWCAMAAABhOCXjAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAvbxJREFUeF7s vQljgky2LQooKKgYUFFRIU6oqDjPA///X721C000IuX5ut+93e+dSmIcEJGiqvaw9lpC+L/tP+oM CP9RR/O/BxP+b4f8h10E/9sh/9sh/2Fn4D/scP7ZCHGLO9Zm7r39h32t/97D+UcdstO+BNZq6V6P /ZbznU6zY0qmucSvv9V1/Hqeo+tB4ARBWz4c6vg7HGT8FLrdbipXapzwm6lSx7L+Lc6K+O/+957L f8uR/6MO2QiTrWIbhuPgbNMNfnHqdSXQ7aWmLdEp1DrlcmeS76XT6fJ6ve4Nv2rZr6/vr695dpid D3GTnWep4ck5ns+m5+jnTvXf8r3+a3fyjzrkIFw++sLsanfpBw3X/6y4c4vVIgZEpjHINHKZ0irV TXX7fbkio43aqrgU+h/t+v+zG/2jDpGF7j89IZdTwjvVcZj5lv9Hu/6Z4VS9cOn3M7c3ZwbVXbX4 P9rTf8jG/7BDSv/w8FPDbigbsuxco5mpOlLlfu6+M10Jq//DDvk5jrbUEbJpMXrsHqXevLb/x5fN P/x2/463/aMOGQmDf/bZxbIVhnWnN98eG2wPJV8Rzq37zla1QfHr8M92jV6QCpgdbz0SqtKusfun u/q/+L5/1CGO8A9ng3qanSM9/fuNZ/uHHpiMZu9GiI5xNFOTTrHr3ycs2nvFCTP1PsZhcZD6h5fP /5VuiemQ+1X2/ni2/7RD1lu2Uyf9+xnFrBxOJakfri6Hln0sfsUv6o0hFp+DME44Se7ysUPkfqPX WdZWpa9sPl3/v3Ju/9GH/qMRovX+dNrTw/cd2v2Klgur+Xus7rowFaSjsCgLk7SQr77pEDmP3Urf SSPTfbKYxZHmhKFaqs9z4SUdTZD/De1f65DpxHKOyiB0SmHmAIevX8GcovysCXQC3NnMrc6iU6FI t//nhw6Z9DtaGC7krOKesvNLthB72pQlZqzs+n1n42WFJrRSK3Wh0y+2yynak0yfaf73DJF/0iHu +n6FB83qKZcKG/lBWIBT9/0tVHDalcdTavU6nT3OOPVNT41e0dn7F7Z9HITuZFSmPqhm0Y+ScM3G GnCz8iIMV4KXdI3vFOp3f95cw3II5cqQdcjIxI32//EOSUcnOAy39NXD0OjgZlbM+9WMixP9cP2j E+xiNRNN/Y35zZ9c4nJHF3RbhVnoNiu1Kd7dHWI6awrbYWyHlGiyqwtPY+9v51Q1fHjoFuGE4n+7 kMaC1d+MMHHtep85sknd/X/qtX8yQmbD471DmnC/w/AY9UtHZ/8uveLv0f+MCjzVz95e6DyMoVk+ ZZqz8Ch8d8PGUPDjO+RAb9UebIGY87PbPD6plQ6Cpuxzxt44mBPqov+O9k86pCjgqmPNEbLf5UbY NNgjM+qQau3BzHTLaoguY028z3TWgzdeNBunXm2fbn8Nl+n80K/FenM6VoLi/Pp4Tt3xYFd9f6JL szBnBbnQyeum/l8UH+N2iNuipZLNAve2E6IOoMWgcjCq4TpyJW4jhDqkJdmihfUknKXnnWYQjvvY i0fTeVyryvKu9K0c29WmEj9CpCAMu19Ps1nDtjWp+GaPv08fo6vkv6ZxOyQ0aSWt3ycp+mJF4bY4 h3rkVzSjNfM2Qgb7atjQ9WOHjYOlXmxkckMYtCEtHW7p0ip1U5fuoDqo0i/C71WKuavCtN+Y7YNs 3HS/G2LdV9MzvB9x+p+T+3OZZNQRwvu5WXVQKmUy1UxxhjjmzEU0M5S2FNr8r+mPD3Lqcg/nYfl4 nQ2Eu3O9jTrEjEJItxGS2j9etz6NEyNfnCxYhww6k8mkiZ+zdF6vm/nefr9P79P5SVb4EnqldP8r buEuZTELmvRhgSDcLIqMWvfvTuTJUZABWFQLV22pb69bveIsdLvjB56/b9oddMp/TeOPkEx6HA7S 1/XvklkS7mvAbUxY0fi5PaqX3bBUXpfT1BWhRKNnoYWSHio0Zd1SjPBO4KLgURFh2R3GSaO0KmU2 5Utsh3Szu7A6xBHsykbhtiBU5b4YY82ywYBYP5Ka1WqRgv2DRvcnfPmf3y/8DgkVI5TPxs9CDt/r p0Pk6HKuRw6fOWL/PDsMM6P6oU6RdpetL3JZzvZD/WkNKR5s87qxovfcWltbfcUt6tWhjLGByWzz bhl6OtPF4n/+iX93hB90CHxdRCEKv9GH7t8kUrHMHA1yQtAQl3poFeqWmZb13FB8dFAaa0Hb5rO9 Z1u1PY7tkFCeZ8vl3iAMvvSkhEr0uf3ht4WFJpPotfyndtkHHXLab9JjFZ7yvV1eEoatx7BeKeqX 5zbDw8L8d7NdTxDsWVh82raYvuS+41Mt1dJsVnLdvGQ/flTsWTW+g8J5uCikH/v/P/X8vxzXBx2C gMakkf36dS4K/zBhWKz99Oqs06tUmnsW3Pht/bRbEuC2v22lPbc74M9nTX2qnr/2/zSL9n+18z7p kKugh1aWrvGoHYR/+FWVnyjvtVzEjs63YON9x6YWlr6TohwGi7kkttLX3FSdmhP+l+JXPukQWjMk rNT39o9T6qnv+5DQKW6b+o5CLveWy3bDUvwactukyHe5t1+0nuWiTNh/YfukQ0KsCr2HsMXon46Q sH4fWpl82uxlt+iVh2b4cMffrCEfn1orT5uuHuNpH7/3P2HDjzoEB2pi2rq36z9cQx6/b/Ggt/9m jcihTh4hH5yxmZ3H+m9R/Pm/sn3aIY36b+rbEZw+gyBuDvK00C0BiIiIBWA3u10ERLwhERG8ANaU uYLkq919wsTz9C+PEMQwa+n9+h+ucv/3+/DTDnk80lQ6ApIK31/Ct0BYxO/vb0IjzodfwCXiiW/6 HX5/7dO9PYCLQJpOyvQ/Xe71ymdTWppANy4tX9MAeNx6AW4durH9fKKV9dn5KqYaz3PhZ2/7z9jq 3iE7sieLZNoW+fnn3SVXotYo5jA+SvhNUcRwUyi1Kv0pgRBZUwPHMAhsKo6A7wXYFIjfrQ2oKf2Y +F2iW6R8GX1FeFP81cpDBCH/f91uHXIxj0Z40vJBmDnjJmxtnzzo/1dPEWFN0eiGEKf/r37Wf/7O bx1ip0Jl3J4WO5nACBV57JeUZ7CBW/xXv8ss8dL/mWOw7GDhQejxb/uNobNNwtnst++Qt8UShXcg qIiQO+2AtVvgHW9FLJ6tZrMB1VAgOo/QPG1URMMt2xWh76uDIoL4yAqw5AB+BhnAUgdoCIDShtic 3o9lMvoI9jF0Q/uho4quLcJ2RBfZ/7BFHeJK1bDdQphIn3rTUBU39XB6Q2Xe9qcKHV13FJqA8N/Z OqIutp1buYETWLavbx3HUbZbet1XPNsDFh64eCU4EjLF8zrZ49FeAhyP5h99NM1Sjscj/hStc7Yl hOUBnG82EZo3J9LSPio2XlKwkYUNjlrHtr3AU6ytb3Y6iqJ0JHtrXWUE2xX/bHYUx9ja6d5SmRzN 8/ksUcM+jhbeYFl4i3lUlnbnay9pR1M7Ns+djnSWmp1jR8KBBOJ1pJtavint82ep3JtI5WgXpiTl mx3bbJ7LkoaSi3Pv3JGaUm9dZi/jzcD6487Sa0o4LFNStoFt2Xizphxtz7OOR2trbcWrqFi6dgwc 37O1ZectPjPqkKK3C8VLX5EnlZa0WQYpxS085xCOQnoxUkcjVVWN60gN2ka7XldHThtPLFQ1kL4C Y6EuRJVtVB/hRxSxAX5U2s6o+4J4MPBfrddH/ZYs92X5cgFm55JK4V/qkiroggos/CqFByX85i54 oZQ7AdYzxuNUQ9w3qo3cIIMLly5bXMIZZKNwW6KnBrDy+l8lusgzuQZevV3Z2AaXOb2O/9VSNoUN sO3PMChiUzYoqDoFgKVlBzmBXdHdsYFIP3TpY+DtaEv62ExvMWN32Siiz2Nvp5scsmP4vJ0lRUc3 yJxSqQa+Zat1qeBMHFqt+mhUV/V0PNopvCWoZkox1Cvhql07hCV5HYQHq/ngmqPLbAFeW0I7JEKm 6I3yF895LmWTF/QpgeUSG+VNktuuzDManpMEcXtz11xU0fWOy3l3NNpT2uFhq9sa4leKeXlQqq5T xYsrGZj82n875Pnx3w8qcIEdB8rAJrZVLfl0ppq8Dmlw9gAEBvLLya3NO5ehm+cCwrk7eYsUu3VI Q7GX+5KWd8LqUWqHrqJPnrMJZyG5Q1JN3unmj6ET52SlkgcpzjP/dBe5I6TO7ZDwzB0h3J1s77CE v1fH3Q9xwy5wZnRSmTUzVp+znm6e0yEX7tVb505qq3QxeULinqpqmnf9F9e8Lercbo/S0oltxDtU 6w7cedch1BMJH+FOhGSgAH+EtLiTWpUToi1xR+Guxzvd4VPNQtw3LiRPBfSWtwvAz/4qvJ1Y79BJ n4ZOzpwOyZ1583uK2yG5YfIa0uWOQl6X4qozeV1W0XhbfAAVvjzhm2P6ffEE+ntd1HlDEFnDRKBz uOJevQ1uRLxRSz4V/C7dcacsd/kAq4z91pdHCFr8eeFjt1e8nRDkOLbdR0iKJep2yHy4KVo+un8y qdxFnXv986/e6j55hJS4I6Q44V3drs/rkBbvXAJj/s5m/TnFKd4aIj/n5n775tYhI+lIH5IyrbBu dtphv6k9rzodzqLOn04I0JjQGpmQtySPeRNzOOvwTnfIBUl8sIZ47y7vn+/HHWZvN4g6ZNepzpRq OMqEytSe7ZZFZXN6/vam4M/gyDLKBcp5EAyNHlUpugM42mUN6DM9w5xbFt+hcA5zcQnXuXNXw0zI MHGvjZ5GtdtqOL69DI85ChGxd6PEoDjDjk8dYnugmBIc6ehTougSwHaIMM2Ai8ynXHKosQWLQ+He T0hqUCzCpT6du8zF3g0GO3LNaWPC07Hn6IvM+iY5+3dH/r4x+254A/24RyWE14/dk5+OHxwPYmC4 2RXZs5ldwcSucWg4PhZnezGZ3i4yUYdUTTe0xuEVvw7WCmWmTzBWHpsmCMNaNruvDYfD2rC2bwIA um+We/u81Czva7WskMazvXyPQlLrfH5ybk4Q6VmvO2YewZ/0upkW1lK+1gNuNI2/h599eYJ9CUie CMPoaTS8RzOljnbOLzWl0/HssmR3vpsdTTubZ80MPLGN4L2lXC1vuzyXJwg3LSXFE87boz3p5RX7 PJlIpuLrPkJM3nVpLxFYu9pmR2iapmZqYJxYe9tOR/NNv2l2tObZNO2tZ3rK5AvBJmkirfPNpmaW mx1pqZ2RMNAs3fLaV+PQOpTTnmXieDr5tG97eN/VCURdb291OUBc66Aa/pdoHCojTw9MH9tZlkc/ inLUEJyzfKk5fDenRR2SQS+gmqmipyayqKrSxT88e6PwQ8zSOIXUR66Ra6wohMSu9kG1MTghZXg6 pFOrBj2TSRUoGIW/VEYF+Kp3yJ3YVdjKlsbRBYWwT/T/9oNLqzjY+26qRpGo6Od2YUexI7o6cQmW zhm6ptl1TFd1dNEW3Yw1ue52rYlgDvIld7ZqsafxAhumGDtR0pKFX6vrBiKxBDV1sQu65HEfaG82 ICnyG1bOdFEjloXLm8Vw2cZsvGKXzEtTcLFGg58mCPYRFOdln4LnsUUDuED80LGyKBpO2GAwbl1S pRWQ5oVN6rHM8unKjzqk4SHgi+k3M21Ow9KijAIO+TnaOxHe2WnR7uK86MNQChwzextqq3wxYQmh OpLGmsb2+5aJXwjdwLrmDdevtMrH9S7UJzbhFt801+StMh8s6sbzuYn5qFyHuiWhNVi5V0y7rSHn U0PqVk+tzHmcG7fMhT1znuI1GCHJB3GRXj6gFOEiWuuoIwaJhjEF7KqJXYbLJd7+KQJcmjmLOL7x /Kuonoth8N5Qcu1/Q4fIXPqPAVCZiW2wTOyQsGAfU8qh6KNctWT6qVDV/5SL80ZI9/V0t2+Y7Nsn J8eZ3LURVnvJZm9Vevsti2ebrMKzkOnAWizW31+fXLO3xPPpUDjWTj7bWJQtzgipLt98l7sfgpmv BLOUdhO3K+4IiTF728+DimPU9hDXTDKMSw3UlsQkEqNTczWPFK3ThMwScaaoQPrWcgSnn92BAq5G 4AEg6Y6mR89VfH8UfeGBEf3PJXvAtEk7CF22m1ncFUSkN8VgJhv9N+ec3lntYKu49mnohDdCYmJZ ufm38XDAyW6f22uHgyRPXWuHVa2L8tC41kpn2jRCJkLuSB3SfHB5dIKf5n58zsgPKX2b4hnzvCoo KvGvUNfc5rkObd96F/tjm4p6uCIsbLH8GuCr6un8KJwBWGMcmSW1ih1OLryMf6VDMEISDzGMi2X1 h0KNsf641cale0oMa7j5tHb+qcyKOVS/Hg6W3fh8R3U9DYEFQDGKkDmiTGj2uHLDaXiMy0fBxbHq AvwH0wWJu0YU0wxu+YYmncbk8Lk6ClvzXXjKa6+XuV6YNTqlME+GWJPCH4vY0LC7/dc6JMwLySHn 2FhWVawJc+sUGkPTN6frwhXZ5XdsJRXNt5MwWQhXVJel2A5p5NEZIrAybv67io5DfjOal1hjdV2Z nzdadN7RG2id6CudmC2RukdHJRohh8QY/EYOW9liah83uc3o3aK7pH166G5XeTiW36MK3zz9QY0h 2wnC78kjZBwf7S2qeyFdDMhCq/YWzfStzu3hwB7uJqZXA3SI3VrP3JS8UFf0rkGVECZoRGoSlo7F cDr8buiYIZ4maI06pJuFq0MZ89A6533fho9w0WvRwqKweWd7j4evaYQUEjtENcLuUBee4aoZT1ma UflXYMzI6GzQ1069SVsE8f30cYfkOX7IWwtopglAXqxS1d3Dkt2H97v0FdO3jnpdBipiVO/Xp/V5 m+7hBwVx/UJr1a3IlRE756jAVsOi3pXCviRaNqteVGqdCRmPufnSU5xQ1o7bRr47mBS6/mOyYUmn pZuWyx3ljOe1eiPVAgi/mr6d0P6EPqHYbBSjs5mnEXKxw6IR1I0nKMLpik+jVhexCKHgiO5nCgdZ pqquQb9+MCgu2zDXs2oHAR+b3r14U8dl/YsdshYeSqiiw3pqjVc/5PZ6Sihva2ZzVCwbHTBjsm9d EhcLQzVEQHj0w0EUr1d1JB6Cb+XqOJaHyUvxLNszVN23b1ZRiKloRx0i/kRaEUEasIn4YA6Hx9yu YKxSaXnmo043xYZQFOI2yfwq9VCvDk8b9cT3+hO3m6fTl1uz3OjGDivwKtGaZdy0/HDTrB9GrOfv rbpxo7sjMWx8Gw0QS8Gf9sSr8wT2TEn5zAzuvkUzonudnWKztcYburtPraz8T236366IHq9ep6wM vj7aBYguQk0U96Jl6UFCieDbbIaNbx5ghASVSegcS91oHcrU6y22N10QvuY1IjkF0jgLBpz5NwvU BwxWYVKI4ZLGxMROp+Ect3ZkVx0xu2VuCBJvr5cjR3ZNqeaK9heY9vi1K2q4q3U3vQmGwU98uZBe TzrRZS9f3Ulxy2Y9WQGjSFxRWPvNyHnTIQjkPFUgwcriLers6z42Beg7NFHoX+mczJrssk1o1fIb x3CC9evQnLk2Sqza+cVtIlER3mOn0O1eMqUTwFvj0nqUOzVyuRT75AhtaVCZlmU65a1Og0MdIwg2 O5HT0ZTDYo+ZpqdxtVG8ptnp7FCh71UJW+e6+nwmG/dltNAPd3Msqv4EgM9Dazyj95WulVQhgiVs jjN7Gpne8llfx8727afB93tWfjqkbsI3LwZmKzzZyuxSrn3nH98y4XTI4NWLzpxrCMfmBSsifHDP 94GdCXA2wjuJ1u+xVHsIkMd1GIvo2etFtlYK5eeQDtt8V2mxc7LKKBfXaLN++Glup3lQvlfiImTV 0ir7BHe51hlNlzD3QXvg0JDpRoO8gjqu3LoSFiZX4zlEMrr78BcVpeEwsRr4bpLdZivHvdntmYvp Udprh4o8CMcgroqNGalvLvB7h1zyK6UfOkZ7UvUWCytcH1vbh5JMjJBkLFJsbKYkmpqDuXJF1Roz 6T5btRjgzXnh8qumZwqM1xBWZUxzKzZVq9VfXyw2zw5dvBchsBZHwFBZ7/y0opNfIhh0OwGLaL5z C2od47FRkQ+jVNihhX8WXQyzfW29x7T/6hviBEVt2gaxDQ0AffqS8FrBlMwP3LV1BZC0GkqbMAeb 7rU5b3BA9w5pj8KC4noAMKrN6szMTCrPTDtwDFnSJ7O65ZcaCKojyRM9GlS7zfv9XSO3ej4j0dG4 0v3qr7DZ9fWIdr2iRmfmHXZwdsZJqLxeGEb2RDNFKT3cWhRbjgXOHm7GgBFTypMzi79nrNrM5Gjq bL142D/ntf8Q+X6xltzVyv1Jfs7IJvntD/BWRKmvqvsuDXzvEJyelhIqm9A3moXBuQrY8WOectYT 5sgi5cu18mRS7gGN3JuUJ5Jt9vLr/X7S7GXBAw/WkjL+QCget4r9jpALo2N4DifTM9V0kbl1bztk iQ6JqVcwD+w750qBFXxjVTHjXKbGrSPizNBfYD0dhRZdTqn3+YZHIPo2tlbLvc+bz4Njml+fm811 et3bv2NffegQpHlz9nHYbfhNcL24u87DIlwcCiOX5WwpqbND9obh+AmVTInL4qxUPlE2lKWeBrHU Ae75PtWmmIksvqxqu/TOpuuYRZ9i2uwNQMfuLKN0mhhs9fXI6L2LBtA2Ix653E9k8vlcPh5P6+Fa fV0KaUs3iI2MuEiFURYaaeB3EeN7hxgjMsXh3vSw9O7SdO68hzM2S3M42Qe8jAysrPuaNGDT5/bJ 7qNvX93/HSHP52T2hqj/qlf6PRoVyD9bKLdLZMgy/pAVvHT8LDIOk1qLy8H17lB/96q+AUrcOyRn 9s2mMRBB3dYaqcvwEIi9R+OBZ/a+je//HIJ7vp+KIqvOOj5eqtu9ZOqD3o5hAn9HSGP2eF5YUjOm UTlvgTihdMsSNsXRJH6z6J0LXjkoH2waFriok7ehqp/DfwfM+jF7W0Hr4IT1RTUcLNrVsNrWHy8l rpV1n3nfX1ju7whhi/pSng2Q2KaEN2wnpWNag16V8bkqsCjx3FNn0DveXbs6znGVQvf61qbZTnkH ZKadyG885J8D52O7wso7UNXv1cdNTFbeZGCfHEOchXeN64cgc8pp5n1IFMkAzuVR4tlReko4ao4K oQGbppgv2uSxmEZG8xxDsoqHzKh1+ZnaqM4rrm2xgDDmze01oGlXT8o2y7wpi4+gD7moqwihkNgq b6a9D0Mn/44R0vk5FXWzUpkcYNItNXe5CRuSZpzpKi/PNlnZPWQz085skR7r8nXsdcflu7n8Dga3 ysuFpjytwGs2QASRWycNApXXIcX8m3jB7/mFPcppTxmZ2G3f7ePDDgGjbnLopIgaLE57WDRyWysV Wg1KvTnqVFmPa7R27JDWc77m83rYV8LUMUwZh4wz+GXKfosYaR01OVw6Ya6qr+1jOfFIuVZWka/x 88EI4e7k3T4+75BkT52/hoRwl5+adwqdK3ogCGqjNS2TLOt+Ii2DuhJerPCi109wiMX7nJVo/7gO GbuIsN5imu+uDu6UVSRvJ7nxRwgf0/0vjhAkqJJHyC4mm/nnW/1OWdEL4JetX8KrsPSz+yoRxv9W N7WssBWEl2s7o4NY/r72fGCQIibMaX3elDXzuR3Crf54CEu8O5x/dYTwYlm7JnfmZfmal1Y8yeNM LsxgoSg27yshKCWqjXDXqLo4Od37CXI13koZXpPHMT69/ibK+nNgH3zKnwrlmG/laknOKb0BU3Js +3DK4o8Qfu1SlOdLaL/x4PiNZtxim9BIHsfY74HHxMjHNn5gZYXca6fxxnT+0yFTdrjd12E94UR7 P5hOnjzBuFM++wk/xnfIB9fu9Sef+K7juSPkg27nryHhuwztz2G9gWH+5tRFBY55Zo1Um1vRXslY eZ76B/6tzZtOuNUd3G/5kOB91yGHl6j/ny2ZC/EUbnzZ1bvp5mFDLnnq4A249z5CKt7UHiP/bLfD 7VYGd/JzY7isiNeAgOD0B9T3HR2OZ6uQEInqQmgzBjT/fcTIS9wlkrBEEMLIRZCRZLwhrHaEQOi4 U51M8Y/VhuAZ3LIQJpDpdwouO3d7jiJ0xDaCm/DkKZ5v+7613fp2r7z1lUDxiOLjuL2KwTFoq4vr 0dPbI90JFDDTrm1NubYXYP1wnKsDSIVx3TogvlAcbUKsH8u576E6gbg/ooZ9/7YOTSEXkD3czg/j eYjg7/SdgYFnL7g+j1Np/AaEcO8QOAVOvaGEJ9/VcjFVjRNhrUlnFFFoPihEllLHXHaIB2QyMTtS B6UgwvJogxnkqPvSUkLJhAUhVuncUZYdbIA3dcyvobTugUzkjGIOCfUj5WYTjCDncrOcX+fNJd4m 1NZSp4xqjQ7oRqSOsgXWwbI2YhAYuiWqi55mgJMjMDanVosIOwo4ke31D3fXjcXr9m8IXEhtnt1/ p7Ng9RKGX8MvaIoylq95D0Rf3wL0Redf5Z4wTH/X9nNhPq/Na9l9ljGB4R3xba8cg85cbJcWVPIR LLUOSFckv4NvbNma3QGSxvKu1pfvjNpXPAeqla3lKMT2ohA9VWA5bUP1zPQbWop7h2CIXQ8Dc5yS KMrr/zWIMEKsGRGNELEHlSZlMjtKtJwo3zKo5sandYrdK1ZXObpDZCSZDLRusTkEbzOD8Wm5XeUy XeS1bi0DQn68CFqS3U4OKsXZqWdNkfGaFVcFiuWj5InF+Kk8g3RaEBqhy45VYURzCom37NIWcrNR q4aBTTUZrNEdGtFUv0F3aUTjTW0xpLRBtGtiNMElTvuhUiy2RbWcojdQXRX9G9N+T9EDvEPb44ul OlShQlQmlJsD9oVydJldBnUz7KujGEQqsDuZE2M8aaS6pcYYhCcIBOG2u2pVpsdoLP1t9w7ZwktT kZjMT1C946VfkgYTIRnxzQ/exKQIfw7GmdhrHWo82TLJFo1qc1R0xTQnDrKSpqzvvQEGHd+iOebU GlR4tt4sMQylr7GbHLfYMVR4iI53yZ2fBFUpDAhMNyXzeGa+WNEdIdl+eWMhPV4F77LIQNrqbnhK ry6AkgJF1e3lXC829Ba3qLvpn1g4cIxvsgx1KS+NgZEyreaeu6hTWO1t84h6OPMWhPbzPoUX5X9n zP2AHCx5KYlhBd5byQEQ7G/TOB0SP0IaeerZIIrFve8QetXNXwxhRUET0ipZxX7lWCvrPkJafnZ4 qseOkFZ6Wg3Ksx0Q56svBl9LcMaTRwhTeMj4sQP48ZxxbfwQmOe49uOHnFrFViMcY5Z2c93Xzztz pqz48GZpDqkLT4joAp1E7GNrXhWh6IqCMrrKG8CgvbbYy46FwQj+le8Jx3Zs6qgKQ/aUjfJtCqXK qwlwvWRvx6IOWfGq0PExvExx6MRfFB966kC/J0NJ479GNztwm/NbNDxI2gOEQRDWKoUoF6ZcWqZZ /LRDmgyMoJPjqglfARW4xbVpVA1R+qbRX79H9OO2RPXr+8YAGAmlXPd3HmPjRI/7NeI/5tMOWXKm rPiC/NJ8qgl3t99JWIVOeZxWhzokGiGrfNwIYTVPfxpVi8IOYIn0nCnUsrEo/YYWoffH5T0ui8sN NPe8q1snJY8QlpJ8WyD4u8MjL0ITIrEQ1z7tEIk3QmKD1iVi9sUyQh5l4hrSpGWGGLPBo0Aj5E2H xHxLF7VwYbF2I6Nrp28Fan++a+Y4J8topsl1dIixChcvV8fsHn56XKlO7p8d+TRCBnwry+F2yJuw w6cdwpuywtgkcknQxntcu5t8Xmo4dOYu1d3pdb4QGTHNBiPkaod9fN148jhwp742srK6wi3YM3qb 7R6UsYYonbDfDmd5SSln/9qlP1K6D6U0VefvQGUj5AMr6yeJ83b28+KnzU875MypD3E7cXN3CRnV 1hfWN3mSCQOcuUF5mO69mLSN+d5aaplizVN7rbAoAeUeu97EmS6MALF+NzniK5+qGKSzdQrSTOAF qIcEvqRSkZ8md7RUWEl73XB32OR+kgAElf97Pn0aHKf35cD37a/cymklPrjy0yErT8TwnG5xHXX1 l/HmNjl16jMpbv8oXMJMhIBlF1PSlr5d5GejEUfoAHjUBhGQiJ5+DE7Fc7ZJGvW5zsQgt/nnh0Jh 9J4408WFNQCd0K3qL1G2F18b2NqPVseye/qSRCNvsPI25+GEtfeG2Rv0v6RVtWnqve/fS/dvkhNS uwy89q7I/Lf7WHFIYnvjOt47pOq1tCAsiqo2Lmoj8+XsNrkjJG4EMglbN6+HRMJAgOhqvX5gGYmq AYpbCnYhHJbu5aUy6OH3whx8uVLnnN7nm6AviX6aTf88yTNXJtZ0mcAcsAUBwK70JCzEp31aWlMD pUalPlKbbYMELR7CuQyfhMSxVQpJbq41v622RXfwinfw2aL+phj4oQM8boc8AwV/3nrvkC7w98ew tAqDetX/gyqkjX1hOyA2XBa9YT+DiBaI8eMAGyltiiCFJgIS4iC57X9Wn+HeRQ53jsuq+DJH7Xin /4pCxwgi0U4Igpppyi5FxzBqGqsxsaWwBmb5S4s5EX/YtqMPAYcqjo4CItVeIxWtIbmtwirZYtqm 3fhztVVZTRs8mVwIYpEwFzksY7NX9l8rDW0Tka9MM1MkHQiKeN3YhCKFPmJOiYLdv1hqN/44fqEC z6/fO6SAQBagHotQH4Xp2o0N42HTjjAHyc5kXZ7gmjYZ6XM+XQbpczlfXto9yxZ6monApjlZauk7 vcnv+6u4poI35Y+/Wz0rsb9+kdiLyoRzLkX9IG260Z1q6nL49cwqqJ4bGW1nCw5n+TgZyfp1tLjW ne1W30Imd0DfFr471mETY2U3pOjCIB1U5RhT3xLW5mTy1Vkufe3oWJZ27vna1tJAm+0fbQvIMHB5 b5fB2lS3lgf+IAV8QQj5ggjouN16iPoqnuMdwa1Nsowx7d4ho3ZIScWW0YO48sn6C19HtNcJbwFP uqrp6qZxwXh7KHlRhfAki6riGmHVrs+tCujv9gnNNB21VpfUsyVwpI99y9aAGEyct2ViaWL4OKCH L6Wo008NBHF/jmAEgnTDWDig4T7IR0k+OMYCU2f9qlkaSjhcVFKFBvAvcqhjX1VWnNtG3dU4pozP XmNorJonLIUsEE3fGX8sw8MesDDxoHgUQZ2VQ5wX1NwIAp+6xASUGudal9IFvN2tQ0WKN4x/ElRB uGGGh2VcF2Gbeb+PjYc6caXk8CZWGP3Rei+Wy1+Qmn42uHycmVNzbdpmPBKtHVfmQCUl1R6w+Su/ TJEXan3kXf6MR5etDNWw8hpcKQyPSrMRVpbhuLet21/UIQ4O1oph0fOpNr3IqtATm8NdQ67JHVL0 RQUKpZlDp1paishRPTcucpEP1Qv1p7NfDJ09UyV+aDZOuJsqpI+H+Bh5rHHPyv9L632+g+jQPdtN FFjP3yBFnkole9rErC2Zep/O8AwLiOV533Rpbcq5o9bNTt3p84XGqho/WNR1Xr46frjfud/p2mlV QaVZGsFOzbReLwBeTj2EFcNpxp9I7OIPs7Ib3oBCb5cSMW7KmrBrEXRk1APvMYX0SmkCTowk4C+l YWWB1pDqZAgsJqoa088XMuuQKh/zxAeIPZdc/5y7R8dw8Hdc/J5h7ggJY73opy76m6sYPUMpnLz/ FSXB3oaujZgp65mI/T0eZIW4voYlK7FDTvmzOYwocKI1aFzAsHlszKEs+q9X7J+rMSlwF226iEfs /XYIs8yLUeX3S+N3iM+NN4/+eOh/nLhcKjWJcIc/I+TvtBPr/oJo67e9HyG5vD2kC251FoO3OSp3 Koo5Lym3BNFrColxUYHJyR864Gv8tPzTIVNvi25fictV5aq/BC6KcyE5nvxbHxXbofQkp0Owxc1D +YmUVv5ciLGXXflxlX4/Qkpf5x7NVl2QXiYH/hJzS0xYns/XHPJHyF+r43be7h1ysneoWGjUQYQp lkYv0UwUfapgamUIIPZzM0+ZCUzsjzOJgh400hkXZGQasyhvFCvBzeLGpXDvMdkPdydQWOKsY36g eeLGqY4OgeEcVQFH9DK3hlLh1/aUU38/QoClyvTIJRcvyeiAUElC/zbZCOFWf3DSo9jHIBsvTnDv EJTNVW3wrIVUP/da1A4o6XxfbgLvYmvgVl3aFmA+8HcIDARHEayr87R/3HpbTVqCktW26fnz0qTg h2R2bO8s+bXvcvnxu9Zto2xYVuBlMltftFKNCpGPoVmo6becjjMLBlZgPfhPcfMAC7//tPcjhKJp MsBpKWPAMYAIMfi2TRSI65zWYwpPAHfD4GVMkYohzSI/DH8hJhkKQtClG12ydFHOCLnFrjO4TsJX 7ED96ZB2uANx40JVMDr017gUgHKowr1pDTUg5QOoC8O73EIpCHsUI2DMDQM0qCL40WWxD7hEOYgX bfMH+XHHfchLhWBHgGdQLHp9q5O7qd2bNSuE3oNesRt+JvMAqxfjsO3Lx/n1/QiZ0qj3joicjjkI +cTs6zJtnjvnr/wSICwN4lVowRb/vK1Nale4Y1gKHpXLW1NZLqF85WkIz3lLpp2lHH3LVJStd7Sz gv/DpPDY/fcOSfWJ0hCvHJCQeE0q8Bd1flb/b6kkLiOdjJ6uV1SLRvd6Dm8jZOMtwoIcHg7O2CqG D2nCdoy35a4fz+/7EcKsq0w5t9JLsTnF35OSGMCREIF1i2aDAIs3xFdUK864ghnkkoBcoWeBz4tR KrBrlKm9EUINl+x4nJsAiiekX0O4OIh7h2S84kUpVUqjziK0Y8Ysz1P/NY3ejvZXQlxEty5e2Aja 251vKeJBua0R4KOqLEJZdsZgs3xANvCnrBQnl7cLS1430RN5E8K8f6sog/8mufTw1RnXx5uWk4Sv 6yDu6nroEPAIWSe1vQPTTlS1/Nz+HSOETRpPrVUIcwXwjRRAEl7OzQqMxwEN5YKlS9i6TAcVUKD/ ojOIV/HlyH5xWXiJX2xWsgacOlwvaY2ZsKQOt8Y2fM+1vHO+BYJ+xTO6PDDKYd1hzm5843rqPzW2 b3eRQBmND6aPRqQ55oz/PhU7QoaPAQCukArFtDktMQxFMqgI9yehVtjuRy/RwOhT3fYQAoQz3Ish baENPk3hNjn1IaHNdQz5VRW8eIMac+3unjJn/BFC1lZyeyVhedi+yXB2/BFCnJwxrZUXhBsc5Jln 6mfbTzukw6kxDLn1UR9MJxT9TmpxHFNFAgBFOV6M8RaSq8wPoocsLXh7cLc2WTL51h6yhlEKMXoX ImbMkYr8qRnbA+2MqPgHe5o1+SWdN3rBP1+m0RGEyf3CrcePoU87xOd1CF8G6IMRwnHZRjEG624+ n0Aeo9dDnndtloV1vrxGecM6jzoHab08r9d4pql1yh2fNCe0Tm2p+f65o5lmsyw1oXmBmpCJ1MlP pOYkDU3V8rwGrqPevsfUxtPZXq8GzfFePv8FPiTic5xCr+JwmcKcz02R5Zi2Ci25Py2lppfCtDVt 4Xd1GQTH06XbyLVy0JJYtUrjC0RGr0NBOKYg/nlpTft14i2MaZ92yFLIQwDX0S3QVi5GxkhdGFdj AZH7w3VUX6iHUc8HfWv9ukDeGmnzw0hEU0HsCenVEfJCh3rdro1kA3qti0PdABUp7kGKlLatUwYJ 5TNBvgmC0nZbNQ6qs7hCr/VQrxBFpii226LaVpeg9xMDGw9B34jqDPzp2/lvHQcVdUDanZpQA1PU ulzGKU331jij+TLOKn7Sc3RWGprh5fJ6DYVbrdlbp6EpsoZ/oUFYRNP2ZbgYkAu5Quhja6PIR4NY L5Xy+Pg1rXbb0LNn0ehXjAWOgw6tLYqWbrQNcUE3+BUrUk20UN1yxFEqir1dOGeUpnytbWe7wIlR rKWfjr/6Pu0QSWiCvVUN9K3YBh1qnYRw8SfLhFqg7FvWVsUFnpNRsSQf5Dp4RtWR4RxQnrJwxINs tO3vtjw61B1VrrcPBwMCuQ5UYbHtAbK5V6joiuk1vosoLuqyesV+1UPhsJHrowouugLqKkpHjRJw 3VWuMYZsCRn11Fa53GCwakDXZFCtd26FHFEEh01b9C+6S/MWm7J+HtEl+uM8365X3kpGoRPuoq7+ WUPgenyjKOqhvQHqf9ohEx6UdMmruwi5QlnJrDH4LiNuGg50A5zGFz+4e0Pvd/RBMczz6Z6BODX/ J0RWiHeH7h3i9olHciZjyRm0IlLPx8b3Q7gFER8s6nc/5N2p+OXsfbfFGxjQw+ZdLtTiBVDw8mEf lBxfH+yT2SgtZF+upUNyh7St1BZiAY5dD7X24TURxPVDjjyGhDD1hiju9/veYllvL01+kqGfSBFO O+abvSIXdPjBCHk41EsTa/nrHMeZsq4geckVRYDydtIYU+3rCNnCjih1LynInOdKCBtiIs+MSZSM gaoGpko6URFmiwrvbmiMqMCW5MrCqcTuwQmk2DwFfnCPFeKyeCi2ANHVDbqBXeIlgrVUM4BvsF0P ZorjsohmtHrQJ0EIne4B/ZjJjFvdQUXKwYjpNkpYbErdUwYrTuk0Pg2KmVVq3F2B29eQTo1W6ZTL NFqNUyNzoh/2i72A8he1k8FhFz3G7W2dogWL3cXHnKq78eSCz6Xvzo6DfkixHcfDTgFeK151lB5C CG42BtO2oLt4hNfoJ9c95RqIt77R3rtNWe61GFpd198Br2OvAej82ybC/tzMUzRd66CCFvfO6fwZ 8XgJYQ/oqEnfa9P3qS73DNEzs3z2PHMJTQTbt1GcSwhFs/ctmaa/PSpHCLB5YBPXLH959M1Oh0L4 2GJZ25uQYGM4piVwTtYSMCYd21vW0dY7iphujhxUPBu6GkDxTFYXrUw/wMYobW7VHYirqcr3VnUQ WFX0rQHkD2xBw7iKlrFSDfD/6TA7jj3QnItXemmhGuoCzLiqbhmOs6irbdHQt0GtIzoiyOkCqqFV kGjY4gsGDjIBlr4Aq6Msb78kPVAU1BwfDQvfxD4eJf/aVpZb0ZPMq2F7enPvOLZSacMGzDZN+6h1 JP149hH8xS6byEuc5/Gu461DitaMyAemojOBRTI4/k1RYg0Z3T0u5i/hl5WtMugh3TELuLrZYxg4 gGYxgBL9m1GVKn53LZNgfrjuWdCe7uAew/7hIS7W6swW8UZ6hWGd7gW4+CwaVjCU4mJZz1dOi1so 0PiTSH6dH7ev5smfKWMWcULjwKJ3R2YcPb55qEgp4XS74SUvfFGlKjmYzNUk/5U5oFgeEtcQV9+F bJ5rMdZ05SX+xl1DeKhDxL65yylvjYjNGD6dUX7o5B3HyO9uxDj019OnfLCG0AoxuwrC+m2CnuOp G4bsbfRU37qG00CWYkYIJ8/2Bjv88EXesXv8bsLrkDoX7MQPLg64l4UYj/F8+CZ8ztFwFIT9vFBL OGA53ob/MXu7LbdQn/UR796pzisKcSIskPimQXdPlLOl+LYeQ4+RQnK3bDsGJCUtaYjSUzTk6O/U ocksGuLsl16K9kA7wj4gxkJ1/DSkcX2xqer2ATTmAZNC0T+t75jXIhQrsvw7WlVxg/kP/yudQabU OMFVzDSoYL9EazFWZNwZp06pbuPU0jKnUguvRy1araO1mxX5Z4q6AV3WQQY4UJRL3DajLWAjYMe0 0WnSWpUAEB2fMqVLCeETxgdwKLQ2hZa6QQClsArOJqIGRreEVy6XAmMMSMEk6qZa0EW5TAtdK9ns fRqSrw+whoAR3cxDUxVRn4l0hjApAkCSpHU0+0zyLMOeaSGhLtmKggw7lvZlZ2l2FL+pkRbIElnN s9CUNKzTQCh7C19TlpIGauwOMpxkC4BOw9zXzCVIOCzgmG3L7lhHxCtsD7KmwfHaD5SgmQYzBYIF huVsFVV1NCOTWljK0lrourqwbEs0v5bgtxCPkrlcQoSVWFC2iF1QjMVTrCPuLIe6pRy3lr61rvgz AJgG5Noy8IwuYhnfBvmyfkSeVdGBlb5FaBAwwvq+1R3waaDpWeAJPCRssSsPBwDbA7tme2zjaEVx hCiikPY9wyBSDfto0wZ0B1lrnICtjfMyj/dhP/fUg2IK2jdOoV+ZtlKpg3xJ0eJMth2t1TtJnDFD NDOAVUfXIyXdU7iKKP+eW2Ua1Va5BHsyVzoNSo1qozQYN3KXUpSlZ8v+uKoouxPtokpvorTnHcuN 9R+jhdZBMhloEaXVMQINRH+3liMlAnqJrbLR73PLxZNEPGwETunXtz3txIVMRWKrpIXvoJi8zeZf 6pDZnoPLIgUcThtzya95VtSbFMLD574jPfrd5MTPh8SlyZ47ZElo07fttETGnGvMvaHH/nCEuL0k BTU6NIe7FGa4lXn6mzTb/avHMEz8OSsN7meMCb6e2HimBd5sJwCZBwsoZ7cO8V7Gwwe/sT9+OsRg 5PhFVdyFG+fFEscawuEI4dcBN+KF3B6OkZegemMpPuwhTk7x+eyfuOFHPugwtN8as+5oKHwBBnDg DsRV/JVx75BpUHQwMTpYh1yj9MpXyUWdXLkjpMGdvbkdwskoIjDKHSGkVJ7c3mnfPLzrLXTrIgkC U4HgZ+Pe0NLdOwSEz4BBuJ2MG8xi1Cn50V4ofnMaf37/0RJ8syf+CBlweXreaIA/fOKBuxq+w+fv HOjHR7ML30PlTFn9BnBQQHGqO4iRVwm3/9y4njp/ytq9oez6/aAtx2mTuSMkWqfIWWJ7JYMMkR2y yVhcAyGYBlPTIQEUojEjV4iJ3DNHB25NcRca0JRjiFBWz0oQOAqFUqSTnB+KiUK7nYV26FW2Ce1t tlORorUG4Q6hVfBWYg+0EXYThVKjN8yoVhR26WBlxAem7yPkkAFSEGuIcSzPiiQ38NyA7V37SGNS chOZTNvbKki56o7aRlqX0RfuO4aD3GSAqkfnatTbuhUEVwOshpAmbGMr52oNPZFoDqmJjh8gRysu RAfegaKR2a+L+bJjIR3a1m2vbdS3yIpeiRFPvzrHwNMXi3MZ/IrqAqWUltfWt5ChbF1EZRuUVORI PdAsWsu5DXdgKVFUUj8YW89pO56jH0GuJ4JoEX/HbwdJ5A08DnyOs/UWBjkgtnI14GIg5nm0yust KBuRwAUpn4OIoqeIUIrxvOtVN7xjoTQ9qDXN0MXA8o7MLSEMqdepIY44X+sjfDq8rvw3eP4so0Ku jeMcRd3zbF9BMj+vHD1NgxSREE8p9FOF2woNuYSLB4zIcbQ9eeFIafDoF7yRyJWPDBGZ8yty6yOU t/aU1gHJ/goyt5RCJ/lOYyRXNviPV5Fnl4M9ZXWR+sVP5UApYPVQoaw6doxUbauV0iaFS6rAErat y6pA/4gRLzWdwr9N5U6ONkZpNsLijUxuTK41gpPI4CK4DqcnB3+8Os2P4fY0yJ2G306KTyzKCQnK COrpzk5Shg0JdrlCE4pd3BQcpwuYRkFoeYgHsM0j5DRd3TRkWOwBAxCDCvMzxRYi7ChenqGmThCk KXk/9CFFd8NyyRiptCtgsmkkMZApGysE0U7FL/v3DtkZ7TYYI8bW0XPz2/ZfO5u/hsSC3J6GGZ8e fvSG7fm+m7j6wOeRXOWuIQOuafFO++bhk4K/CyZmq+HTc3xV9kE8C9qP2eue3BlmqlwL1Bat1ksO l2tleVx3qkgVQYktWTSbU47G9ryDRHFyI5Xa5Mb3dh5oAdiuWrCtHgWq8VSGa/ZWj9E696d96hjy uN9jmGX/ftROiT2Ch81GnATsq5Ld38/4UUd7e86LkAbkdAgHHYZ3B4+GGBxzgTFJPDZ+WOKN0flh h3D11EM+VqPq865N3gjZcDx5jBASrk9sRVQ4JLcDp34E73505itzYagJf+cwoq5Ibm+2+O2QUQQG rfgr0Hfqf46av4bwAw5Vj3eyuCOEa/byP4PfIRWuR/VQQdjFYg6f+sVkOnEJg97wBP50CPIElPRL aVC3KSxeqBy4awj0znnX5l2O/O12vBGSXGNOuy3yRwh3JXsn1/Vw2Perb6ejtGAFIonK/o+nwKdl fKNT8tMhUA1oIVw1VQZ+eKgU/gQr+SMk4C7qVa5jyB0h3Gwfv0P4ei0yd2K8T1n9tFAjPIgqLP7i rvjGXDVeRu2nQzbdMIU5a7xPK2Cj/PobmeJ76twRsrN5szdvhPATtOGC9xn8fDh/HEaMtyVkoRDW QCs08z+g9ts44htzb0p5f6esBhshRiOn9b0cFNSeGn+E8NeQ2d+F6WXqIrbFpPZBhwRJHK+0bz7q kG/LhSo6ZCEIP8qMrwfND6q9OZCfDkHy51BvFI9V1wcM8i+Klquwwy/MDosoGExuCTVW7I0NbqSW hK0Qv4p8aIpSkStNshYIKJGrjPL38wmxLvKuKZHP0v83pxuYAfK+3Y1NvnT0PvZ/hkpo+PCsvJi1 naEXsJhfociEOAEjqGJgJ0QGCCeHZHx1tYZAQRRUOAENzt6GRP0YiftVKXUqbQ7LbOzp+OmQwVF1 plooe861KBoPzJzROWwKmjwCyxSiIIC+I5eLyEf000bRQH0knzvAqdPTaCgzoHCJelDl1oEiJXWV dDryC7rfL2AblRoe9ekuPUL0xFGV8kHuq/gYlQJkAMYfqN6B/h3kygJRp7LRBrpe7IP7CjGb9qId oFRh21YDtRA4i1FpU5gobR2RLqYL0aaaZRHhJsSTdETFrKO+UfWh3QaF2NYSDSeoIxwW4KPaxlUP 2vpCv4KdSvpGXbN+pTDV0cOecN8yAeoj2B9y4ralBD2UFpxt1GOIimefbf+I2pSmpnn2UjuKbcsR LS97tGz8R0RPF69UxYGYFtL7hL1DVt1elpv7WAj9r9lbvAwGyIisIPVcvLx03lmYnzVpnZeaJgpe 8MOCjOwHcERfs3tpum8RflBBBDEwRB9RNUQPbV1HULFttLcs8BfgRFhewEKSQAg6iD8i9Ihw5MFq m/u6PG3JiG+N8F3bVKkgy5Cgx8/0UpEro329gugWCMAQ4cohuJXLtVJdQoTgsgTGExi8SY4CWFFs NQpHsWBTJF5BManZsfv77M9GFH+6vSHcNCHp/NBYuJhu7srh7igrPFAgYJ/EbEjjLErlU3uzZD/M EO6r4gG9+qljKLFSvvvHxcw8Ktc2KZq8KYuXRKhy41Chz1tD+OpQPFA4FaYtZ5zZl+8YzqRYxohP O+RG1f3+MN6pH/++g++SXTgk9/zkUhgrMfJ01Ny6iVNitxe3X4LHS23Cdjjzr4xYDr5PO8SP4R98 +p78GCm/Q+L5rH8/JsNF7vKv//dsXPfPGT/LdQ2ewlSFvbAvkDRsBAQkTBImQsTcIZQVTV2MtaE6 LgNfz4oAgOajFBbwfQwgnxnT0l8clKZmLBPWpx1igwSTARNZ+g0/7GDoQfQbqhZ7RNMtTbjs/45y bUQAy0yVzHLAeFXBCkuHTbeUXKN/OFBCI14myGvAmImAWgTtx3dA9RpgXblxozHorqeXFKosqU2n 3VVqWihMK63TgOCBpQtWlv7aOYxGgLUj2VJpXZ026hlFrFaB2HauQL+jdC4tKRZSZ20stXgWlYuy GKgojxRhIiA7tlCD4bWN10eiqnuwBCbCESg6AP10JTiuv1EouFXSNdCRdiivFqgwHdojx7SRgNpe O0drAn6ewLnOobol2UDQnwMZazqghJJ0DCDgJW3N89LRm+tsLIHB5x2SjYiN85Om6QNzCGmvpt/E M9KEcIp+7wuUx2yTs9TsQe+rIzXT5U5zve/t02fL95t7Ae/FQ5Ri7vfpPZJmqGc4Nye1vA3m5Dz+ esA2SiZ2iX2YnSOrbpDAvQpGF9XZioHyjVOwbRsBcoioAlVhKcDIEtUWlZsaSHrJ1z1KHamCFLbY JgfrrV8nu01VK0wAqoubs9il+6wVSo3UaZAr5VIlCEjlGhlUk2RS+1JhBCAqkKiX3Cn1LSwJ64fr vQVTd5mC/Vs8LOmSyRB1cZTBRWaW2RG4ICkrhdVWy7ALOEps3V5iVzH9YEy5bnyJ0+cd4q+I2adV SV1QAoyrsVCgW8Z0nBqvStakS5THVCycKa26JUiDEcc6DQVmxeP4JyU2NNhT7IeZQpRkjrC6xW55 QN+BVTSQacN+bmYLM13yRc5a+sGUxYXpPxP4pUx5Ha3gqb1QvgHjS1yHyO1w1xA9Flj1aYf4HO53 4lPiND5mnOfe8uMRH3QIt4TwuUPaQ59hBLukFnPP2/FBPqHC7ZD46N+nHWJzuN/DCheAxudhiwii 3jd+cikMuOSobZ6yB1MR/2k5uH+ZcCaC3+r3FJc4uWa8+43E1MOe44NNn3eI5467rIKOZiCKPdyI zlkMYhYeLIpCMA+K/dLTmFKjZZ7NPTsJWeLoAa34NDfRbmhDQtcUq7NcOeOytZ7mLyz40epPtgot 8INqo4mJEO3EJnUqFcCMj4oDaljTAfEeH40LVgq27mPBoMWi210NICE4xpKfaqRSJ2tUvZUOUtEB C2hgr1Q9yB5mBrl9KfoEFBuscBCZ8FTB6tEpQYYxl0t14Y9uJKw4Ayw7jQZCI43xady9NDIpUDY0 MqtTboUaQrN/uYzHl1WuVCrlxqtUtzuagufzhNoE4NT7iFxIsfivzzvkO93L1mgxxs9kMuk002Cj gMon8cDjX3pOpYJ+BwJ1nTXWaqzMWOslFBASUzyqDEzpO9+hDSgKQbSAZ82UwCQPcc9mujc554f5 tVA+r5tEvgD2BWkC5kBfk8rnJWIRRw1lffYXhDU1ydcVDVAgHUWD7a1mA9aDYkGAXxA0EfPaFbAe Q4ecqg6KBR0hAtQEQBBURVFg0AY6qdbUlwrshK2CQgiqXtSW4tLXQfKGnaJtrW+NoEc6KzagZ9Ko 9GiizOKooFgQsq6AC82xB2V7xAaoMMBGvo3iwa0RAPqDV64AFtUUHJ5hoDgB0CWES8Dn4FhX0UFR gg/ME0Id89hE2Kcd4gueW4QqZ7QcRytzLnUrJKCLeIEKQlaO0KieUih2qZKQ5woXHqoTGoTdQaHu Bhc6qyhkv79vvu1xVxrmyPqNPoINMRpqbJyxmEQRDAp0N6FcwEsiTGTzBXQLbnYCWetoFGEkS/7+ 9Kz57CAY30L+tte7gbEiyuH7g/gp1ueWiYv/4gjhhEZ4kVqaVnmEFLt9cnCFbxaEejIFPY6CmyeY PXEhoqy5/II9756TFzt8DJ/yMF5q/NMRQo5hYvugQ3wOlVuYiUil37YbLRIuTcaaxLxl5oGSBAkV sxeL9pS8Zaw/0RikmDmqxdmaRDY21j3UzdF/bEt2NwqGWbkwvUr6J7vBLpPvMlgbQegaHgiVqiGG KpxcfBIDmxaLORPjOCqro9UNRXQokjulaCKg8vUMjsDsF1HRXhygPI6te7Qu3t6ErbqpVZdUBF7b px0SCOsRSr0NMNAgYi6OZAqbEzgRnD50b3TsqVDKvlrg/3EwpwdX/MFDRlhXB9p0i0LwbU270iNL 0x3FQ51aAGRp/YpK9Aij6usdwT8qW4SO8QYUqXuWo6MEHJM2qtJRn3bU0ygOszzzaElnZakTNRBN zjSfazZWrHR5/V1Or8vnGgh/IJDQ2SqskH4LbY+jD8QnituW6TIm+60FTlssC95VJ7pQiHzgSd9Z WEfpaGVR/1YP7GMwqUFlOt/BgmPpZjPQHAUuNkSft8fsMvC3utcGx6i11WgR8VBG5x+xOqGuDxV8 22wZnjFWSbujH7HIUl0bviHi4Z52PioSPOev2Dnn8w4ZgvUU7EVYjazjEmcAq+YRkXaQNgXOVhel 7BGRCdFyKAgBbp8oX2KwblPrbfxb1DzKl+CeTImSCsh+1MMKPXsDqILS6atdIX4hUDwhCA8bKXUB tLTehZ2CO91uIQ8SCcRQACEle4+hn3ExRhF22Ge4Cs0CXcJkl9HlfzPwKPrOvGXcUrE7MlEUj49M RYYXpbWKxhu7NbssChTWh8K+jnEYheKJsILdwU4zyyrzutkH3IHdLKJESG8KKZEakEsuPHPKya6k 90XmJ22E8R1fqP6QD4kWKbq9B/4fBhRkt5KnLF4+HHtNyHhG++ZReLv84Dp/6q7zqg3cDkOQVI+C 4BTjv/QHHio3IBCnZIJP+62gsgkfc1KOK9LvfnGeAp6nzmSmk5vPs4Cq++Q1JCQ96+Rm8dy+sM6F XbH6KFRCvZeNPnEhxB8s6pvYVfneIaCRIrJ8XZ4CdDItLv86vCJvhFx4ofGZS5bgbRFmjiFrUcCN /YYZZDWjZ5m/yGJet8IMtsxWlRSbOFh8jCYoCoRFwWHGBYOl81hh1RdsSccvAeDZOktPsWXeXVwp DE2LPDmkbMWlinOGl6esY2aw3CBrCE/wBFT9oIHXGBPNT0YdOfXcGhE7ciIj+h0qib/l27GI0/PV U0etpqapE6qN4QGgqpj2v4toc1D/Ph5v5GVih0BvkYiLKJPsAmzp/OUYvQpDor/zwbCNOPPR13QP /DCaFgRYMBXF2UpfGhZeH6unoitYaPCf1W/jH1Zi3Jra115SsMxBKC8vTc6IERM/PAS1KDJ9hoep Nb8R6SUmGoSuJx0TteZnm6S0LKztdmDZelo6ovAchDWKAj55XVU9B4x5FkLfOAp6g5lda8el3kEB PCLdOApLQ0Qc+4fPqpjmUQusSdZzjGNgXNutkqFaR5DEwMGj6vMAt9eWqM1rqLxBwT2eRfobX5J4 DY++D+OBNVtpf2kSPEB7Sxlr1ImACZ82QpCe8ufkbfrzJsraydywcHJQIq/ZMHVQFA9DwnJgXEjr bGKHHEZMa/Bwzm9DdIj6d+QHQjogcEOlcOjLlVR/VN/U6wWsvHhE9Hupdp7yEXjpQpwFpIDVLXVT pVapu2qlWiuKTUygWAelLHAtgEwhV23kKBN+u8KRFgcBQ7ZQOiGqnaMrmwVo2GrNsuEsrn2Mlls8 YOvvPadMSyS5jvinoHIjWmuxiBItBIWLI/OY+ZdQx9uG7CXa+rZmPs+CQNgIj4pat+2ews6/2ejb 0z+v3lfiv1XJj2+PPm+aaGUd5BCz1mwaFs0TFpMXrU9H4EScPwiAejynrQiTP7FxXcvQ5tae1jmI vrH4p9Qj5oiKSx484J1M4cPOUrGl7Pc1pBKAanbQ8Aa7ZVUZvyIiRIGzaPMACjiSZxLImO/JRRXy O0Th2VAxWhyPR5Kj2oJJdJm/b9VXoce/G/OhtfHcdvcOcVEteLK7Ld0oYagoLyw21xgJuadj+GCE aElaQrQzLqqQC1C4CywknMykEVLcIm51CXg1+WG1U+R02QcSO7nEEYLIHVwVgP3o4pi9zhzcEcLT JcBuIcmc3FyJM2UZvODLB2UqVNv6poEIvKbOQlGYcwz03atI7t9dckNm0IeNO4xPPfUrj7zjgynr VXv5zxHNeHlPj9elH1CujN4JSZzAjsjA05A65iyYxSbnyvkghhnGlyF+2iGiwCk3+wAIrb3h6/9R C3YZCUJC0/8NIwTiJHGtuJgLvegAFSDhknveNbkJWv4IiafB+bRDroI2GA+Q2GBeV5QPgd8FF4ga 4kry8pbjYwEc8trIWiU/jkxQVoisTckvjGI9kenKoj7uyctQOBUuIGAQCNtGOsyUO6HUSIR/YJ5c EQX7dIfFWNkL9PEMQBGl/honbUHMokQ1ClxzprFCsTQ4xOC5rVq5BnKIuVN7S7BTvAYMKiBFRcY9 ursgJ3iGSjUFz9b+t9CpjsEzhS1y3VxmjDtI7ACTklsBoDLOrcqVFXjfu9MSpSYPgLRM5RYxtiJJ ieeAA+n64pjouEGBOm3lxjv8SyEsR6jnQ1/UjXpr42TjgFmfdoiIuGe2VqulwW2f3+/LeeB5cAcp ROT3yuV0fgjJr0m5CQnp3rqzzvfKtXXHPpfP5bIpaYzrzKYAKPjV4ex1bCCJNNPxRFPRpU52DkcR 1GjLb4RqAQiSlkfPnOTN61XT4YteDfEKvPZCVGv+SAUOWMV98KzLdTEAEGgEMLABoWqQA1jWvgkK MgsUAvgFYwCl/BRggq6O6G1By64roj1ZgDRAxU7FoH0VG30QpKOKVjjrRmVDRAjO0ESUNx20HdCd wvF0oGUsLloHBu/GnhA/dYb4YMcyxEObIb5UJCwBEa/LIqr4N5A+FtW8Ji+weQUhaaDRUwVAlTeH Kx1sXcYGQI/rvbh579MOuQp+pkHxVFb9TpcpgfBZPoBdvW7FpDBHlAW/DSCWCKQ/XPN0uS/7BISm MAfiEBTZYEEOCnMcMvSWYqa8cSOkE4uuEiqQ+Xfw7Cjq6YY+/NVXD+txBuKXy7+CkIvtrEBK6vdm T7dI2ibNniR+zWlXLj9kPC/Rpx0iChwCqA8WdW4k1m1yXEe+2cufuut/VTPH5z+eoD0tQLEr6YRX uWDrcMHlNo0vZf+0Q668aC/fD3E7PBuJm6Ll85nzO+QPCHkXfAv289wBcqpV45xkR1UnfD+E66HG M1t83iEcT/0DP+Q97dftanSbHCsqUWKQ7YTfIc9WVgW1N3/J8jTKoetJ+Z9qmh864ddcinHz3o+n zulyReBwRXwwZXH1i7mCuh5X6IovLG88BFlXHWEv+39dLFiDKFxKkuj+IHTCV3IYxJ7RW4fM9CWG WMX3PLBl6f5rhG4rdHaNbq6aa9xM3Qhgf0LREkzhXXW26fws5/dVnYHz2cLOEqpVk4xWKM8zk4BZ wrRkM/s3SogUJy2s4yxLwv4oQMtyI7dwrattYCezCC6zmXHLEix0pdHOAH3Aos52N6Nnop1Eu7lF g90wknWnt1Sv34JfnOXrZQCjmQEeRYDtPt07g2EDb6S7eI59RtRwr7jmjhD+UI0nlr51SL0+s0oh 6F/TyIV4xeCFdROs2bVhdriH5buvEVZunR7ifq2Xpoe1dK8swARORzi66IdA7tgYb0mfh9l9fijM a1koxk9qeGlY3vcg+pSHRhTDzK/xN5kIaYDqe008R6kSCeg4akCW6SaAdsvJVw3weLxm2mcQ4Ss2 qPuRVkHxH/IjQOM3JXOYX0IMoDMBaH4JGD4YhptgFcYLS7ANd3zP9NZpEFwBbLBdZimO6EsCPnZp d5oa3mGCMdjL5rfL/HKPKkLICngaZKpsrdkksIV91JEAAfXVl08cWcj0WPrRtsHhjzwNyg9xTI69 VbeKaDXP1+Pxem33xaCuO1dAB0TnehVBFyZC0An4DmsSi4a+dYg1DhGAD8M6Zk5kg+UXJJIlLMGp SwYvTFakvnDhI7kBkP6t2mM2MjMMAvrww6CgqF1prKqoPIXgqNHoQigrVTo1Vg24WLlxl+HlmVwu oehbe+P2GHy+DNvJ7GIGJF0B2lBSFqsG0J2N0xh4TuTrSivI8uIwSnDfANOsjmeeM8t0qXYgkwNz cKmbWxE1MJxEoEgvyMGMGwsd3t7KRVVztg1Ji5S8XOp9lCXA34MMR2N1yZ1H1UaqUSq3GyVyBzON C14mqD8orEuArOL+fpPKAFQK128Kdi8UPlLpY2tDFNet1mZTafXPWr0wLdQLlc2mVagfWqlCv94H eoMwHnBbUHFqxsY+7h2SCRkpLq273jgm72zxrCy+tk3ItZG4a4jOs9M+CLJG7EujmvBWjPAmUH19 v2p+EsviMls0YgVubh0CfWjiXElRUA1Jh1fG4isP/d7iot/52pN8P+TfsKjXsahvekL6Pe2tFb3U 6L2FVHATN5+Ye/E8xrcOacthgGlqS4cCyIn3gszgok4+6BCuYzjjBRe5ewgThWzZea47M0uYL34X 6Z/V+n7nrpG5fOsLcxM36BCuH5KJha7cOiRjKwc3GCAhAg4PJP1fDnfLGyF8s5fLmA7kFmcE8KlP oZrEaZVhVrBj6y3/dsiGaanEtU9GCHfKigd33f0Q5KSq926YxQxVm7eGfOCpc4Fy3DVE5KKuLN6F 2e0JPCr99s2kKeYpxfnTKcUUOBWA5kutwt26Gg6Swzx8s3en0OX/t33qqSu8EfKGqPnx87ihE/fM WbT54jec4GIVOdoObwyJ9+XFw5Lav/uR8tlvghOvUc53vF2zWpSSC8Xjiw0ePzqeW+DTDgl4SbRP kIu8JZk7qT2DYVgU+HFWwX1wccKNpO8dOZV355CIZcLBdS6crzo5lwRj/3U+aT/kGOJt+LfFKMNd N+wPq9UeMLpwK8MWGKtmTTWUOrNiXlzu5GEPwSTmd5LnSXClGdW0sBw43qsSHgnPkGtM3Df0CdgK 6XEGSUZuqRDLhf9ph4hCDRkHEA8D+03cwMCPb9HgHoGiGA/aWs26qm3dWMhIR2BTYMawJdDgurcN UKgNRuOhqcBVYmkL6LGKDr3fQYJDF6N9bZW5Zik62GDgClIFk483ob4JSmhtBxosW6PcDIBsU4Cg x6GAkdgyLYDa9TaeBDzNW1pWbaLlfSDlQc7MKrvQtCXSMJJnm+W58P2Vzvf8s4+cCxzKznnZsbHd eQkpORwcIPD2+SxleziUo65IvS8p/90BoA+QwLWQP3q17JKcSMS/NKsGZVug/zwH2EHQ0jR9FHPh fRbgdtB40Ya1s9+/nm0pvTQnvaatbSFgM5E8CT50kxJJtXhwy6cdEgg9nEk6mdsj/gcq1RmgM/Qt 6sVQPeCYQ5yYQAe9dfQ0yGVE2l6/GuCd0S1x5NTMALVeKEkAZzXeQ6B5S6yPdJK6oX3r+rctUs9B mpjA86BZhjcFFHylz8oFV6fOtgtC5QsJGcE3JPEYoPEoWxgBPceDqh/AY0XpVolSLvillCblXHYz cDCU1erMFSU8QzlD9g8vjZGMAX4PfiY9Rr3X8goMKaE/ccEb5QGcxFxltWuciqW9s+qNq7vNPDvG oCD86q1EBJjUSHqRsKugZYLmokeVk8iaYthQSoiwqPQfH4ZPpmGz+ZdGiMdbQz7IqTuJMig00P/y sv2d7Z1XgcU/m1hvrKyiOv+K2BaBQOO0n/W4mAm3EjZu7b9pJTFq+1mR0nylYTzX1eN++Yv6v7aG cK0svtkbwvtMbv8GK+uNasZ0L5i3T69zO+Qu9BPka/qEOnigHqgvx3K+EEqAN7QEgVt9/dAhj8vc wwkoxlIe/kxZWG+SGrdO/YMRwsUdchf1NneEXOMM4xOAPT/syAUu1yxjVKRqldzuLHiVvLyqzSN7 xPJDBSOkK3zzri0OQJIt/NS3L+2nQ7ZE3+QSx/jqGmN8cpkcPqgx5JIbcEeIwfVDtq+pbBe2lfLr CfLZmG9OdrWXSWW35hz6RgOAU2h8L20KvYbquseDKX9QhkLOzPsOqduqVgwbsMBbi8Lxteu4I6TC qw8htRjOlMUdIYl+SJWu4tepuwUwe+9h+MtcnpLrDUonDvfIjNBkxUbHGmZXLixk2856KvEs+JCf oIondLuPkG0urKfCbaMaIhdSeB0itqBtGJ/iqLKBKMVhVG9NC/1US96gCAFkNKVggtoDqkhINbqs PmWFcDbsFsCk8IDKWk75FIFPGNqE2T4Ms8UsEcY2BRMlPw0jUifCdjHkSVSmR/U75CFc+2FUo8Be Z0UKqBokNwDmvyOswpk9oj3g+ch7CFNnQdh2wISEnSDVhM1GFAVlr72Z20P1HvXI7B5PxViW6ZIe H9qNkBt0CBe8kEG4i2XYu3cIqDkKq9CHdYqZvvBa9WULkzZEElEsa9ukAA1NSGRmzpCVpBpaxeys v5YgKzApDQTL3taOML01qwPiA7tj2ihG7ZgQlDbJM0BWCaLTku9p5Q7RMIIS0szb3kTyv8pNkD8h VQTDf+kFVC0LfsbtFbyW+kI0Fvs8ynxheeNZ1NRCLAXizl5bXkA82j5/facVq5Y9LqWjsjwGFuWp yoCT7dNfwr4DLoklBFW2By1rKVdH8aEkQ8RPqKoF6yNYr0QY53UUsC7a6yaYvWG1gwRCHDZHbRXl qASkgognrkWDWDmHRwigwDRnKigj+SIDk9Wqq5u+PD0cCgcQRS2leqW/kVW5XjikKoX+pTCdwnSH hniqv8GmbaMTa6rdO+RaDSuXEBLFXr4a1yG+EAeJfbjGZJb/iupg6FrE9Xe/CG/PRAla+mGXN/2D QU7/KM1LAtODMpBbNHBocBDyEVU5P43Kxk1U0LIinhtyi40hbEjPFZrTfS5ELIsBxjAAZ8UA1LqI P2FJ/06xp+AsuIYER4EekdtBf43BCSxZxGwybmC0Z0pbK4UaI0o9TUv9Nap/CYIoy9N+K1W5XEjQ pl5TDEOtLw6gQVPb7XpFFeskIySqgMWNKiNA4RSpfVDhdAEoNwKsD63dJnyfgZwj3NZOL13L3mfD x5n83iH1DGkwiI0wmGRC9XVltH/NlPiF4AMrS+HZitxor58QQl1kz8NG+OCplCShJtMlUzmUCr+X Tp+7hoiPyC0rDgjDPVDUonHCzq67iwUI/xR9qnJQWWx0UW95/RfWXkKEvwON3/qH3yE3HoaEhZ2L 3NISJuZTKoUOD+6BwRnQhzHGCfIh3Eza9fdcltqTYcxSM5N419YH2u/uMhFKCs5ePQhPKZharRhr yBf+Av7+nNgL98L7IInAiwdr3CTDLVLrHnpCOd5GPnBg/KBy/00mysi8xwBM+NfWB1ZW6MVZnY+x rHpCtxN4iVS0bqgdQtZE+Jh7m0YXXoLxMjtzL6t3BQv3D0kaIdE2kUzn6SzU3uUEC1z7HIKO97ZL C/OYmf6DjCGJEHJarF/2aXARC+NwOARUpwy4DZgrJ/ly5wzUDAls24iZLsvZJaitpfyyk5eI95o1 gGUg2A3OEwVl0np2aVFIEuzdqBRGxBZ/BFRfONfRASYOaFDSHYQfwX5NXCeAlDsjGVLY4N4A39fI QAAS2nwISAJDQ/yXYOwAU9ZohPhjvQJ7HHznhVLHm077KCeYt7sEZWGskLi3Sl0a3UsOxGKl6zkF DAsF+CjGx6xnZmmQpYzrDFCvCnUqhePRAmEeN7EseRwI4YgLtuaPkKQOtQWT1NnRUOeAm0KqVcC/ fqHVn8ojEIRbazovANuDKPxGXkIae/QHTBIjic/6IKsBaSs4YxZEkAKJQgR3RZF43gFV8oMgC24W EJC16xT/JQHEK9hrHGKBR+0A4vjpM8q80XPBQtEBc6IXEfLGW1EzDoPc9DvfaZQSCLWIH3WCX63D 7jbP6x64TnFn/tUsS+VhhB0DKAxsaxSJhzluAsmFTcxa+rhcNvPS2V/apIaH4ntQv/pAXeFzNIDE rG3tDMoZpsi4xZGIOrhdIHMHGjWY4rgAA0OVlgeqohjVwZg6UheQFhTrfaPSpxg2yF7qRr+6TAyd cIYXd1Hnq264TV7RJ9dTd2Iuu9FTflwp94S5Qc7irUX3ML9G+EdkjpZwEqNCCjK3iVwBxAqlKkhX LyXAwi6t7bZbgJU7rReAq2oKywqqa8BBWwC2ChcXXWRGzcEVxhQZRyLqTra4MohVwDtioIPpSLfs dF5fLjWbeBHYhGHhcrHhxPnSZN376mUFqfQv1YcsBc4Q/KBDeJgSVOFyuiwmp54RHq2mIhxzDv1k n6t0XniECVbiiitnoLbjtDh1zugtUX4RMQMjaVEvPZwKN8auWAqcUMCIK0fkdrj5EImzhfWCqAyn EyZuG7XDUEjzyhD7XNWA3OOnVOeUEfnTXI1fY8ixSrHHpA7ZnM1DCF4WHYtV7sjg389N4o0QPvc7 3zSZ8Qp2jq8dEhS2d3umNBGy39wQEl9iavo0GZjNmLHAJ4FdcPFIYSx0MrKyXK+6W866TXkEy9S+ VP3fi+52NBNB65OOB5hODvKmOy1sLl3WSqUupGRWO2c5XnW7Y0B9cydgekFvB5g81W+yMjjKop7y K8bCE90wmj3w1N+fIeaeQb7AquVQ+Blx7DF0MNHr3XZz7M92Y2jfEgsQXsHfuKcMNQaub1hQB5bP o3FptatmKH5JbwK2eFdt7AbI+OJ48J5ZxQH8/nZc9/3eP4D9B4cCAfRppwhThvqeQApoVMqKI6LX qpMWOyhwAdFBZMa7IkoDTliITrvVCnHVhrvVgYXeNdhXbmTu3xkR1QHtmQ5vXI5zA6IO2SkzVypW JhWMRLqQX1JJ0KB6bN8CSOm/8fP19Y178/kXToaAv68sYGhfw+zXPIsnoy3ohm0JiMHtB//Y73wY 3cMNvfolRE/j0VcNuxhms9n5V3mNf2h4RLvGbtO14XCOElQ8oM/9yu738/k37nwNaS9f0cZDoPWH tewQm6WzdERsJ7Wv7x7KV/ECtqEPwP9y9AHRw3n2+7u2pw2z5R4ODd8LT+FOGrfZr+w6+41PvX8j +hL49vTthC8cwJy2R+wMD+lbRN/59m1v3+z+5b+/41bMqEOqIrIVxVU6XwOK5riL6ZCJ4IzBRVya tkDCB4MX9MA0OEoXCDnDAi6VllKrNIXYc6lbAQMQWIwrU2jjVCp9mURy+oVKZTS/0gP6uzcI6ESt rsoGHIqhh71HrS9vClN8zPQCYxsfRD8pSVyVclfByXVTrW5jnEPAv5RajVcDHaeh3gWfUP6aoy1L RD+P/43xqtHIdVd0nz0/zgUKypvHOET2HHEWlbCzaP9Ar5c2Je2Y67ZwCJcUU/jZFNghF/CgT5kH etCDAUsvshfgA9Cz/Wnl0CrhC4AhSa5IR/oq0dfZ3L8U/T8sVPbQuA7fl0Wj/pBovJEsWLszaxYz u+UFTvb037OGcIByDNvrDP/qLFcV4HIie4CLsA8P3EUd3GGc9kau6PFdcRb6816LsUQitzVkWZja p2IxlHtuqI1fUyeYsjhVpXyFndmf2soY4yU2y/ywHeVPi73tHyzoOC+UL2GGdSYfjs0/0AK3Q8I/ 2tAx/cdP/7ujl5Ua+7mFTkp2MNYu5qKDQM9Uew0ZuWuBk87+YIR0kgpb6TtxuU7o+m8gf/W4GubO wpcxo8OmXfALp/kHuuF3yJbrh6jcncTLmf/GsortsGGw/EHx1cjmjxD+95w1ecY7l7f09frf6UAw sP6BGgB1CBd9IHNRJx90CBdAEy64wcVibFnph8FFjBA51x2vVlgNwSKyQ6ghU8QNYH8nMuEaA+WI 9BsR6lIDkx8MTwLqoQDttCPIHkzAdY6AfcTcRyBYFtD7wd6y/Hh13UJG8PYsHlOunKUWo/x5MUQF OcX86BFl2cNZH4GSA1KUeNbwCZCwzTHMLpOwm+1IHOqWu6QBSDsMRwF4eylQHf3eGz2ih/iT4ULQ XQq0xDf3DvJ68zqernODi8XYGePDDinuhfmQTExqsDJrKP/s4SbN6E+AV91/wzyV1mkoF0HLaLhO 18r79bmHEtF0r7aekMZRTRj2JlIvnT+f03lTAoj2xnd57qBcEzJHnaawNst5CvThsWZ2UG25tVGz 6XkeyjRBelKboDATGFsKGIFSupMWvstSECwCU7f2EDXY6rXm1jM1f6kjYb4E9+QRyGPgjZE0Fxf2 sa1r105at9pt0VB1sG/rBBwOKPAMiLADWmgL4c1eeQswgKN0EMgGpzajvtx62tUItg64VaDJcN2b kD3QQYRyHSHVb4AiJbjW+9fFol2X29BcEitmBxFp8dpGNn4DkhVGydI26ggrivqogsBp0NkXY/rz 0w6ZCyM3JyOuCxN1TAlvcoiYg4YMOPCrrgJDjYiio6cZ6wmuYorgRTTr1WJuWGIuEY0WYu5BNeap eoLL2BiUSoR5rY5rhV0OAF2Ggt3heSqoJngKy7Hjvtl3XV2wiV0IiTTge5BiQdSQxl1o5cmF9Ass cMg8yupskKF3MqprVqBNpCwLJHbosGgDeioigCXQLUYyJdqLVwdPomyU8u6oEr0RwFLeHebyqgGT u5AW4QIAZDOVL5VNalopyGo/VZILl0JqA3VTVW74x1Qd9Z9Iy1cbJGcyBVhHDYB4qLcXcgoIiYUe yz7weYdwrKyAG8valXmLuvukSxBz+dgwe7Ub8wK0s+cipq17c1iIQ+HFy8IUd7W9cGcbrvUB8lPu x7j/ypS1++JZWXo8L9jDWS0u44bo42nnRruwqLvrWh4GXwZE4MsnUyfDuoK/2hZ+QKXvFoASdz3m HijqSvk7iXUDfqg1Gr8X2+DhursddHHO4Vj7IIe843YIL+vulnHtsqUWi3kt9hLkdwjfHOT7IVxy yE8W9eQRokvXYoiaCRggut1+uZQxQjj2JB86WS3zRgiPt3cjRLNeF1mPN17m2+Lzn+HwWvL9d6Rs uNy/H6gC/IspXGBGAMaC3TmFgHc4fRluRe6U9UE9BJfTaLdP9FRcEL+hmL8YzOOk5cfkjXwwucvc yf2DEeJzHcO/ivSv82O81OGd60QFyBoAmPKO4MqpFwwWpiyVzBJm/sBAgSMQkSpCtoM8CxTmGeQN RMhEuol0WSl1SuABOpxBlLJkKdU7hgAvsEfs+bCaHjDvALuJm98HZyE/Cls94Zs887+tDYdvRipV LGPLjiLK3UZImds7EK4jUhn25uj2tWW4RQ8fJKj4IyR+Ibp1CBx9gulTyfwVpONxHTKHL5E+w8mA hNq+2Wn24H8Ap9vp7WvQWjtna6jkU84SNGJR26fZige2GGB/IdJqk6bM0TaFMwmdnTXw8NugkAFL PxX2HeFnaEtI2zQ72MI8H7UOoL4mqZ9BTQcCZyTHhnQ1ZHaW32XtjMB2lkj+URGo2KSUBh+BdrPP +nZTmndsyV82l6Z5NsG/rzXP4P+HXpxkMp17z96We15HApOMcjRJJQBPKVDywd6AoiBFny1Axgbt +Sr2ZR2aapqNusg2NoJ0G7R0ARc1rmnAGPp90DYu+oc+kKMy4DFtFVFeQEnx05bV/FodVaaHdn0z nbbrBgTiVIgOoT7SIlVeAIktcxiTmb3HsjAssNjllLEcGpdw82Ix7eaC7MJsp9wOM9/Z7c1jAAFM Jqd5DC9LbDAMRYvsFGT/EPsekDoOybOq2coNmoOHiKkjdk+QAqDjgc7Bb6rbz8rAtDD0Dsx8cMpA TYeoZEAdMxiDA2ZFZJW9yorpEEe/LYgHYueg/dfOiLN3TXmcGpdSiCBkViuoEa5yyCHRoVRPJG+L gwt0IrhZgayUOGUuCOEjFE+4/QJzFwqp7tnLgXIUD06lygWOA6AiwPpDdGC0iVhmuoWJTBykl2kL ogNgvYF/gudLKVCdTkGCioPqWja+Bc4A9A0zF9IjAEoCBJkydgwxRBKv3cS6AbcRMlqEWzX0Jsts NSWHi5cOwZTFI1ngpiwzXGmz3TDZiyjtsZi/W2a2zBGyuYAp4nRJbir3q3ygdMvj/Mch6O8zhmEV 6oepSqWiCd1ZZw289Z/Gt7L4dKA8pVsUUybW4g8s4R08lI7WoqAhl7UR0Gtuh8RUY/w5HR/4Ifeq n4S+h6Tra/vxQzKhiEL4i4KltVR82a7xzfNDkoDp0e4a3BEiC/nZ2y+wyIIALSEHgGAK1mk+XJUf 9ZvyF3UeST3K3rgwZFdJWEPoNLQSPI2uwPPU+bDbVMLZZt1ASiqvsJJbb5pICpa48pncKkUwZfHN 3vfMTbfL5QPr+gMr618JnVS/eGuIz/2eKZ5juBKEV25BdgpmBoYH3DUo7Pw29+9gguFcnJRgUd9t XNbLf99x4B6ozL24P5iyuGJwiLvx0O8J0x2mLBMgaUaaAcYMXV9AXdFSfJSU4WEQBPq+GbTBikGg SmBvt4BX+xZYJ3R/CZUnHcDb4+TbPAJjiRIyWLGBjjIiPO1vt7YFfamtZlralwCBySV+0IDD1MB1 CLUr++gRl+sQhuq+iYg4eDdQTQfqDJv0FKESFVxJ7AqFdiCyAPMFmBNB0wgZYTzLNLA8RNEpWg/9 YevoTXpEjXiEpYwXISxFmlm0EW48HXs6Kuk8SurA24F1lcxrEhcmQS3Uv4FVESqVYJ7IIlIPeDIK 3+jWApuiAy1iIJWvsM+P0OA67ntAG+vHraZBQwtgUt/xQMuIe/gCHqxtbXlFrdr7NSShM+ilEjDH ONvIQxDUGH3C+DFgh0OaGSB2EKFnzwRKD3TA0VGcp6tAQqPaCyhjcKIzyPVBH5JOKH5Juxo1eTfA er0/KhSwiWPIwX4BFUrA2rG9aNQZTrleQeWN0JFBcJ+Sa46MAj2YqFOQHVK1aQ62L4xZqjq1O6tV qZAOppC2ghF9uYCFEeLZg9IFMfMcCB4huI0XcooCq7mbIcOageMvsH+xo8aq1QUkPnXp5iz9hM8A FAX0/aBZxG6IUHGFcDsZx4CfbKa9Nr4JigsBwCdhTMBq6tDJnBYO8pREMUf1gnasEMIcL46AMsEX msJoulzkUatQaBVQNFtPxWpefBh+R4dwIJo+dyVMcZWELnGMYXJa2N+DS0kKJCxoOONxYd0rSJIu wBHX7P1kyuIac/FVPx92CKZ3joHPV7ZMNd+bUNH5idkiBYSe9jPXJjFbjwje42IN4TR+0I2/hoSx xXJPH8xfqv6lNQRWFifz47+zj34Oc/WWMe++ycsIIYKr/K9H6poJuC2KZYXFRMp29jlRjVVS+7eA HBKUlW6fPUss+gyLI4IJrVq7cDB6tfYxZf3LI6QqcUfIH+LUUVr4egKRJ9Ug6kRO/0Gigj9CDC5w nZe4wZF8YGXFRhV+pizdtoPwWP46Z6CH+eKRlIRvzgjhQwYbsfxQj5dq6mmLMZSH/tQnJPkhItUO zs5cGBB/hBj8NYQLMQvr3MRkeEwye6GdMOs0ZPBTlIOw9VLTwh8hfMhggz9CHleZ0VwA0vi58YpC wWvK7RA+gq3PndRmPIgl/E8u/Cs+3XwfIQPTpYjZoJOdtEnz80+7CEJhthqzKO+9EWQDgV3GX7Lb nWVwMSCySo3+UQEC+wF+I9IJXq0RhIVWL2jgUgjGAsqPaCuxoYA1YVVCWebG2Bdgy1bAyd0fEdxe L01BW4H46O1nWm4j1n2olBCDJWjHZnq5XAqoN5M3lVEf1uahXnZgVcNsrhCn90KG0QlDmkha8HKl 36+oI2VLUV3gQSAOReFiCvESh3iDsdYBJdJYagCW4D7isikcV+lEcrKtXPfSSBGpOKK8rXWBCuEi PArTLibFq9t9wNNSmd31uIPE7GDVQtSa2F6AZgN+ZbAaQ8qKrOnupfSo7/pzvu8d0lDY/GsJUHgK Vy+19QUkIcrr8gPXfrrXBJN+Dwz4HZRSlu2vYdMzTSndye/PkpRGioQa/iFrMqG7S7Ded0CNjwaO /CWyJUvU8dpInixtVFsukcCYCOTPwXciBNge2QoFVXnw0W4/ig9+fA3SyGDDB9OKBp8Ir2yViHwF /iN8ru+zrSu6D1fT0zzFhxuK2swAdCoBikjhtTliOQ96Rz0A7aOjUM0vSoINEiG+0s70thiI+bVD H4knAQhDUedWb+u2g+eQOzkCc4XkyRz1xfGNVK8gTqzne+QAgvoRzrCyNOHoIilD6DMCnaHUNN2c ZN+XIwDFoYCMduCGR80YhamX+Q8j5AK0YFQpGf0Q1SZuUdNC0MJqs8+0J8AwQk8QHw+DHLJ0HXsA orzqLZd3T+VF+TyXFmOWNrzcPJU+ai1iteWlBCurSvvh1mAhAcedkHRuFeIHNYYqKjx+LnuWJY0y qLc8KlKt7vF9OQLeqV0tWxoaE69rFoIXDFYhWSQL7z9yucVyH/ohY8jRLuPdiSTLQSfz+AMSEr6V xe+QD9IuMn9RjwWG/1hZJ12V81622Qhb/iutCRZ1jpXFY8UgzZrfS+bvGrVglz758u7iS8i+83KP CW6fRR3CZY+HH8I1avmOIewfnjNT4XDD4P2xbu6jp75CpPTNObtwRwhXVzXs9uDoxLdGJH2caiJp IkCg7912SZ46M/M+sLL4gZE+Nx7MhVgCsc2tCwqtuEnlw9BJhdshGnfKGuffdshizjqr2wPCJ53g 8ifZ1kz6eHbmhk7q3CATj1mJPoY/QrhIztCLC//9dEhJZHNSpgXFaPklkIhl1gy2FMpVg1F9A8z1 SK4gcd9doXwQgdfWobdNpcZTGYiAOmi0qyeQfqUgaZrrgwNwU7hMK6lDmcKqsGDx182MoXGK8Gmp AMv1Ut6WD6vS7kAVnNOQqVaCAxnwZ6QBCSftugwQvdNkcJDNwIEDLBJxHQOEBN4pGBvIhEj9EPjs 8gbmJ4R0YIympqcLUAZAOzSAuZ65g9PAhRFitCljUs0gNboj1DYDZpNoUDV0ga+GqeLoIYp3Z7Dd YZvMyLDHJzL75CYnGxbz4AxkuRbcwiohUcwZinyx5eC0glBraxVooIfIAC1BtY44E6cTRIWq49Mq JQeIaIOcJSjHAfLuHTJeiCTV3C0flydfMf/GSVLgZjNN0mDSINOEXAdxfzg6uD/wHNjEHX9uglgN tCW2bxmFUcsBjgb5BdWC8Yc/pCuUyTfyCyAJP3rMgiRmb2QZKGEBl1yYKz0AfIZNTamLdUsj3mvL GBVSM3k1kos7KJ9ujcraboulXP1UvZQqB8eSV7vUYFcqbUAqlRqKbl3dDq+Ig7cgeEosbiAfQfEm ovgHwtQX1Erm0shpS0LHTOVi2OpWoYgEhybVAkXLtRCeECbvly5NZaxu6ydHxpVUyoC6RS1ldqnU LJdboIy0Kqcys/KliOt34LoNN8QvvJRD46BSJWl9ZBgt+bqQemq9LYMABYQu4EHXF8C7Wy0RtrYP yh5PVDR7H4cbuXdIOxc6yFyOW25H0cPpX7JhhE6Sy5+4xU/Iqaxnb9YGV97al8IQ/cFmAsYRGAtj I/T7u1ahEe4S2W1ys7gEZpWH2ebNmvpUVBf7eXwIcRirhvJDgpm5acKUJFD9vYiB9GNpox6PhB/L qgIW+bbNHEBKghgWi6d3JEV72YYf5NQ9bkxjw/VUQotXnfdBsW8YS3p77xCwm+lkXOyWJXUTTv8e dF/45ixjSy6T7WD/vj6kAvpQpZqKFZJ76BKus/MB6sThmj+MLyu5KTxGFSgr8fZBpLev7d4hqPNl GY3gEHr1cPTXV+V2yAeXZumtH0KuYBlG0iVRERhHx5Ve/cCF5vshbb6B9O8o9n0k7PztmHuHqIrY CYNUKduWes3CC8kLt0M+WENWkzdriAg6CqZccOGx70GvLLm5XAqocMohJ0A9L9/J5pPPsARmcmsn +SHupg4Vn+rFcoLMxnkx5tEhyZ46l1D07aJeorRH9IFcHSsl4WSqFHj/IJa14aY2+x842fwoP3/K +qExeuy3J8eQrtL4hg7hmC8mdw0pxTqGzvdv2iMVK7X4cETM+XvTjnSAH4wQkRs6rHATVGHArw/h d8hdnu/pC33oqXM6BIYq0VazejPc/tR8PNmupccyYNqKJimkPX4jJc8Zw8fjxOZkCXcwyNknUL3H ve7kFkglk9idTaZw4aJKd/qHIlyqRaHtGZ02FbJY5M2xAhVWQ3IrRyGUHV6nWnfCmlOFCisqoQ97 NcHjOKEpovt7zGrkOTw88+dCmhWXiZ66W0ABPpE4uJUYCwKe+oRUen0GYgOE7c47SvdtO6+Z3/uJ eVzm1+VmR/M7a5RkaOCOJIZSAMYYQ6n03UEFuW5pPtxKEL0jjdGELyicPcZK2NEgPkwOJ9uY/adN kA9BjQiyIJLm+dmmr/jLJZBnEsSJHd8HZ6YKIkza4utoQD34W0KNORWoSEukWiRC1Kn60WijNAQO LeSJ7fUQOo26QZpXmhKAXjMwDKhYoUZku9WO4lW7lns6AHWWbktHUdkGV7i14LYkwS0kOLwAeRJl CFJ7VK5QSgSpFEhzed7R9DUobqGyBFUtyjZfBh4waB+3dRS2iyKK4cG/CiEovIsY5y2lOY+lj7mP kJnlmO2w2LTDa1yqFx1yrRvqAn+Mc5TRjEa//RTqUur1vY7SB1CSgoceT+OJegWc8zKRR0ZbHoIv EVvDMS4QMafRdygNZaHEW64DN0Yl8EENJE5EbIqbUZ/gZgClpS4osCBM2yqTycszkEWwJCSVepDL zWjcKT9zLoAb7ASud1baTvUrLPYRpW5uHPF4phhYLvjUonQnkcwjWILYC2MWIxL64i5UdWhQFfE5 2By39Mdyg4NGA4nFQaabyjWNbgMhGUoGogKkOshBcznH8qMr2gJFMoaHnSCKQ+zyYLhg/yCijHKZ BtO7QtYQWhCv7d4hrSBcKWFuomTyCAW8NDiGCV4dDU2+gMNq+OSH1MHnipDQY0vxJAavCQsZCzd/ gILmu9AVboD+A9KhCt/KspKmLHinGcQULl4qbcekNvrCV3KHzM5cV6n7SNo9JRqGB4r8aEWJVYd9 6DI9wdRTKf/mfkDKzl3U6x/4IVzb+TH+EjMQ6CklaYSgWJg6pGAdtmH/1WHGoq4C5IpStAwk0W9V Z8j9b1YlCGKAerFVrlfHwNJSadqlCzHzUw7A2xWpz9GAXqVyu8Kc6tWgcN7NXVD2D4jPDHMRlNWB u2VaMClngko3CgkT3PbSvQDD0OoDV4BKOJSMjcdjyaDis24LMAPQxyGASvJ5jRPNGAgwA5nQ6BgE 2u0yWMS0RFJ6wFOcADtAZRmmD4hYeEoRZIhMv46ROlIIlwpYKVbLZqlZm8g36FkyApBrRaQ4WrB/ pw7/j035J4+EDZEPeb+gR8t9Yj4EDDgb1IRtlJYTVuI6ROhNQBRdniBBH3FGn4k3Ok+k0dQmAqjH J02zSc9MIMoCLukzZfSpgWdm0tR6Qh4c5U3JTBODDRZ/YBKWeWGIjc6m0mmax/wXUBBQ14DJYCIk ypALFClWIDOJKlIilA4czzMsnejLIc2xwC0oyVUIvlxBKa0ct1mJgd4JFmHhWSI3Nkh0kmpDDUXz LLE5tKyrYztb9QpgQ6A67UIB/4FsV7w2adEEk56+9U3P1nQ58JawGLzAbysEXUfdKKDlUH+ZAzyP pXkLwD+C2pYCdRqfykIJIw+ove84zbR39OpYwxVoYUYHYm2BslACENWojq3ly19J0d6BXdeACe8r M99YvsZYDsIXaF5Q4xzBEn4b7rOHuwm9fn9EFmX04J7TxyXUSiPjgP8XFBesN2RL4hIqCKhNZ0AH vFLQfi3M2MsrKYTE3sCJZdHuVYr2RnXX7Lqn9+FIKd0RHXaowzAmdVa6obWf0jNEPUprNsP6DDJN GdKVWLpzGHipLmYDlJ1iMR/nVtB4AjlVtejZeAtZArSms3pT1hqNRmp6gXAMLJlYbewfPyRzGIdS yQU0K04koc2L9vKZZcJurUjfHXDdMuNJY83qnH895z4vdJIUUmaylR8s6nzORb7rGHpcjpsPgHKx +c9Hx9D9PU9/l6ERyl+3KPJm1FEQKKCaHSoMGRntgNVztL8CAqVNiQ690trUQUO6mW6mIEs/QL6p dRhVDtbXotC/Uu2N1QdhKUxdlE9kpXQe4kJk7lbq2pp4+4Fsi9BtmwP+H2ADb+RFvwATWs6LXZjJ fdjWdVB/Yr8FlCjX+5VK63Ao25VNfZQGlb9hOHVxgbwUaZihyuRar+C+Wt8gUzWSzc5BVfFhLaQ6 WzDJNxsg7Cry9II/CE1hj7aPJQ0rJtapAZhYbzA9gsLlTuBww7rV6BTAzZZCVvJywSKYSZ0atJCm CFiHNe7UaJQsJZdaYeUaUPYS44YNFbLEMY66JSTGVqlYUNOHnvpB+CYJ3Ejm1oL/A8Yv0/R10pVA /ZBu+6iwgp8FyYmjdnQIuWbbKOYhXJuGeRcLwbEp5BkAzrd9H0+Q6+ebE7OTp3ziUbO9ay+NlKOH /VkkjeCIUE5wION0PahOHfyqOOmgkQWfM1hlD4Ar4vRhyY94Wxdy+diX26Py8QrxBVQOqbS+QF9B NQKjfhChhbyoQ+fLaUtNiEVBv7dNqlCQWCB5qOtVBKUZKo7wtRT9XEa2k5VeIdPHliMwoUUPIJXB 8HHzpicB9NfROnBwz8uzYmPRxAlBOhCrC/Ec9IaKjxVFV+AtwlO0gdvDqcE71mB+2+fX2fIwgbf3 jV32+3Rb4OSOmEZscuvOl99CFupjb5vKU+nxkvwQhjr5d4Bu+3yz16ZSRhZ9Yasfu2HL0o9pBZ60 qN1nZ9qG3gKrjvTNdrNqIpSUczIN4Zy8xY7fIW0Mj9/am7jdjV4wxX+2SiJfYtnE+JqLp73wHUOV H35PAohFn8b/mNBLIA7gXd2i0Mt1c+MTY/YDtztmxFWuS7ELClJkduDvW5HtjngcsaST1UL6SIQu vdnwXdBiZLF+MysNT/6Ju7GrDCPkTyDvfnndtsZXoCuRdsmuTyiBsOsTd2dAneAaXSL8SCHDe4QR rzOWv0hrD/CR0IDAPd1n2pRkSeH9QK2wi5mCi24oXhFnpAd4kayuG4/NbRv2D5HM30OLPXkjfgw/ 9vL6cA1RiVgdHOg3svRaNj38qs1r6doelDRgWB/uQY1Zy/YmzXx2Xsuv873eV3rSXO/LCDeW1+dJ mcKIX83luZzP58t5eCEdaEsiSOkj4gjSyvwk39H2X3kQY5oIH/oIQKIct0P680usSNqxg6JbP4sp G/pK3lHzTKxhDohjtuZRDSTTW5YnS0nxvibQqodWjmQvGccmdOXtCQhp4Oh0QHCjHJfpNDwdkNps FYQLj5ZogBrGuRqLhaOjXHgL96Y5DCSsctLyKNHBIZLZATkO+HTI14FDo2+9rGT5wHPT4sDqeLH0 4BUwZKK+GAFJY2uXe8oRsk7gyLleLag6Yf3akkwQrYvOSPePR+lf4VzEot5q3PnTwaC+2mUg+V7d UextB4b1XCu7GTS6pUILTnv3AoOoJR9aKVhCh4O8EGFafQMyLsI6goWE5w6QXjTqiyjsyP4Qj6ws m4XWocUewjgDweehPiX+eFDSXAr1Sil1PpRQShuF/VixA2x9uiHQFgZotZqbrEjfnqof2OiNtolU K2mYAMF13ULdjDFLReyzFHkk4kyKODKPww2YfgJ58jd4GO0IHxtFNIlWJ7Pc4LVTDm4F2O7Bn4PQ AO6c4I4MUNawylVavrZKQagS6LQSyh1Q/oDXmULPFJUSlQIko67JCjtFYJvYxFDsxiy7bWGP+SCh DRKQ1EQAh5wgvwp3ywszJWUMo0mHK4D8QSXNXU894evyMTZ1foQyccpyj9stNFfPbhWsV68weUMo J3fIe4xPFXXmQ/Jw+FW4Oo/ZNAlKmqEDnDW5Mc5b5ijhbDv86V/hwr9afIDwM4nn7YDuawhqdORN MT8P1W24eIWSXXmeejV2QiQhDGhtBDT4wtgq9Kfzwu2QpBpDWKIYIfwsAN/8+WCE8FEn9Tfh9x85 8NBNUNhBTOkQXtRwkJ9BdzRGRVUUvrGwEbMGKCrIVQfH2ugKomdSrgPIc+R8B/UF5OzA5dB29JHB Elhyf0GBxGYf7na9HtQWUUor+mlBn+PSJW6xQTWHCO1pdVLMzCBVypyI3gyTdg43KIADBRmCRigF KzUmBqMtu2DBOQBHDFYHCuoSefFlU97CsV/UrpTsgpAHqIoPG6S45BYUx+GRqyMQLaCYLWWZKRSz QQ6IosZVRIkzDXjWgACnTtAdR31dd6lE0WK6gSTKpbWB/4n7UG67bCrgYZCnHRXkZS3oiUARbwQe CgQPEFNQ66BLRowB7WBL/T50BakGDrFsCB3jo7GPC4jQED6QD6NCa5JErQExdahl7dYuCIALr+6A CLA1CsQ04tW4RU4CeNtE/7GEHJzlnwUJOt3wzjWQ8yFaC2/86JNjvka8Ft46fvLfkJ6cwPwhITlk dn0J4WEWCpb2veY6n54M55N0DxSBJDwIE+mMUjioboMvBdMoVbB5Q5hJQAxbcOvxUIPZAiluxAfg Gm/naxzeNmt6yPeK26sC3hFRR9hVAeWIoR8dUk1st9uLcw/GEMI9BpjA69BgQVwG+pSL+hQhF8Rb cG2V18R1AiOJUagQJQoAzHDe8T2Pjn41rk5Q02CdtcH4B8sMFhTFExjrCZx+/KeL9HwWRfj79HZS CKdQdOT0oxbPPptkNybKd8sXcmWKa7c9DUevMT6VlzGsvsISM5BZGT7QVaYI5PBovUfuBKuEQ9IB pr8FuvLIcyFPhv7o7s0Lpnfa73FZbp4FKWPWvz+rxQdTFt9T5yMXN9yFqGgmjZDU9tJZtHJpt++X zNfp74M15M/eiyhrFqzHNGOKy+Rg8ayshDItt8nyb/8OIuU6H0rK99QLXCuLQzVeUWRf2aGYpe63 Hy/j6Poa8Rb13f45xdulFO2zKdKtJWeBQULIs7K89+U47poy1B/oSBy4gCk+by8f0xpDJPrXrosv dn/w1N3tezz1gtchz1NWA2Dd3l+7L6Gk7Xas3A5hdYRvmszyIee4ytand/CFJT/gOgl4mNaQr3xa 9P8FvixV+K5cCLEDe0GuoGQKAoawhSjNDj1DCBYXshdIoYHUFY9XThar+TWXmhLdFBLphT4so9Io DSFnqpoqoI5qA+4o8m6hLwuNB5AFbAqVgyTJYtAO9KBdb0PbA/ocWG0DB1kRymwYqpq21faV1mCk PNoGTLpggaf7eKIN7BNlBrI24FXIE6Dci9IFoFbDGos96mI7IAovw5GaBoLviwOEkikhA81p7Kl+ cHAX9F4qIgi+VscHR41UhWEVLSjpEyVqkGdRR3mFrLg6jANwho2wmm/xfqftIIYPc0E0RgtvKW/6 BxImxuawCA+VjVwoVMBtAKIwMjMPqsS8gT/tw1gWhN7nkAL8xk1tyCQB9+t0dt2bQJ6lV5vk90OB 4lz7STZPGShhXl6vm+UakvDr9B6pd8q/14Q9u7NEwhzRJQ0WB6BlS+J3A8bMBn3ccA7e5bxkIpwF +B1Fs7DpWYOdhGIrswOaNh/nmNIcgQEFFeKuI9sGKShoA+Mp9ER2SdrfYDzWYQHBDFINdWTo+gjC zaS8YhhtaX1t44TIoFtDA6uxQerO8lVF4gVhJuw+3yObyYk+ie7YOM86VUKROYXtHD27xQOikQts c2mb4ClQkORBOgiyMHQRIKfeIwYD2H+4D1/hqIvg31MUJyDgoKRJ5jk9/Bc6BFPWmAVNKSDEVDpJ vQUpdso7F2EKNYbQM0J9nrtCnCS7YBYSFcczNvIo4NuqMRpwWqD+gDTuF4nCqw/hknJx9aY/iYu3 uZAql89x88GUlWhlXWxQJ+x0yhUPdPFlVR8J+fezN71SjRb1GRzzd1zHfCsr4kJOaEmhky0DpGvc KlyZa9QuuBbrB9zvU25SJX4ntynLNbuGE+pqAdLLuue9wL8PQnqWeKp2gJSgngDz1S/JXrH5tK6n 3tWH/OwYcI/kljRCLGbTeVwE24V7plR+h/DLUPgjJJHiD6GskzezdyFg3dAMfbmIRJ5jSBnDMWar /QM8ciM8VUSt0nFz5mMPcKO9SUFWjYUVuQROofy3oPXlGviAL+uDDuH2ezwL922EAB6XWe70Yuit Qu9r/hIyRYdkohwg+42+w+NKsKtVaLZ68gTtYfrRkM5xma3/pSmLFah8sIYUeFij8APp1Q86hOvu xOf/7x3SDsf2LnBD75TSZq+85VdBgLxyGqk+9gMlCBhAeVKjQF4PaAsb+AUyrhDVQpIPFgfMI0ko f+9Rw+47AUTp/K02J7TKFpS9BF0BZexiC5yHeEVECmYrjNbFuQz4DmwdmDRk5SKCKIKmoH6FgQqk kXo18ke1fehXoFYHE6fdN2ACqxBBrhsoCe/ZKiynoU0AE8dAzKkOKxRmbL+vGgeUiwNx4qh9sM7m ITAMeD3JDPdbq35hA+JWwhQBrlSg/Flhu0RejVJpB5jDMHtZUg28tosDeHoNA8d4zVqwXVXYblDP C4Bf8exAxPdoi5XCAVGufv1ql69kZOMzR84Cj2GeARIlH65iHRipArKG9WFCSVvXAmtZ6licmUUZ 4N6XSRTRXmCfKP/H2j3Ld0/29ZvojVq7cjgYagAjHHUHTgDCYcLV6DrieAtR1/0vKIGQc8A8BOj6 gXcYNiIMWXB0jQwkU89n1CIAQbUIdCpowPGjVw4gx6UzgpcOZR+3hQv4Ig7ooRSykoASA8lb2Kib sgY9iVE6oEJ/YgdWodRc2OD8In85bRVUUOtSiLm1yEMRGgJ3JeLRBelACXIXJA4NQjREifEVp5bU x9mn04dPXeBjofdcQXgZ4DEcSn0D/Fd6Ae28Ctyo1mqcKk03kKOAPDaCwzkgjAsV4JS9CRBLG0SD CUNW2gBXVgdhWgroL/hkOF7w99aSwNaK16mfr8gXhztJf02/XIVa0qI+wvhQeCsEP3QCTovkxiiY 3rQOCy7y+VsLPFMunHIX9Q+KfTc8AwXZzbhi9x91BLkBjHXh4oLupP+aDhMFphIY30B1LKxrXFxW 7i2Tw3233EU9KXTSYBdELJ/602G/qtX8/VYfMCtpXOKAAte6TpQ8omMqJpxSRHvZrIpBfCucAr92 CyGT0ngK3QIh39/3cxC+pIqFRgMM30gnIZQC0CTwlQAfoATh1MpCnb447lJN0qmK8gHQtFShoQMG RsAFgB5wj/asAZaWMZgY8TRqpjAdjHMXwDkzA6jgpEodCGxShio3TgFZAEwnwz4T6SFpdZ5A89JU S+PCpVEigR60VW68og2QfyKgM2DSg7o2QBVDhJq+IaCRBcNd2k+jBJ5Ex0c6jN7BnkX+6gaaZu9A NQU2MQ+QAM2B2iQFdplLg6jIgSltAGeKKgk6wKq6RHbqQjgHbEYENEhxoVpjjGQYCBhL1dN0UYsD CP8JnWCA/AFMRZcPElTnZdOcrNfr8lnLN7VJXkIUxFxC8walBZNzXlh3mpNevryu1dY1AIPAxogN mihA6IGpcZit1YZCbVjb1/I9qbNOr5GWwq4gXnWugZWRyhSkTm0uoWLBtCdA9JyhVHVuLoHgNEHM eEbqS+ko2X3Evwj0jQJYp4PSQFAUIYrF0P5IAmlfa4vQQGcUHrASAE+RlOhFkPGjBnGrLtPIsDGM Mv4pAfgYryCad3QLFXuIfFx1Y5ImLCjbhkFHIRUQsLds20g0YaUW23sPwrmLAFhRES9D0IrgQYaB o9WhDeBAiFdK6wE9yRj9UXaIYBpCc1QZQTsK1K3ZnCdS/BWO8CBaHVi+3Y79suVVYMmMKAZCWSbC 8eNfH2HE9AZPVPM5PEHFLaxkj8gY76UIkfLsrpii6AppRTOoP6HoWDLqBkfDs+HWZqA0YNtu+Lro +og+ilpsEdhtxlmwWQSVNH9AeLe3/sxLLR5eNWxxXYjwA5AD92NAC/B3ssTj+wgpbVtat2GfHLE4 yXVfyuJFIa78L2PD0o1ygi4/7p2LVSV7PCbuoo505tsWUdolZExu7yzxLIfwxM0thfyMYQww4c+h u4lU4/VNOBoVrmFu2+2pr8WIV6GcISQZYKJMDJ2KW3ao9BDWK1zUhLpEnXpUGo4HdBMBRtkNla/j uh+z6AobXvQeusuevz/BSsjZY0rc4iU2NtiG9/ZC+fH7khsxFwQ49r9j4vlEdHkA4rDBJw7g47Iu xHye3GLTjvcRYlTCurFSw4xeql29lzGLNWQewUjX5XkN0PtyfkJJj689Y+dF7dp3D6tAXlo3m711 mVAKVNlGJWwoV1uyh00BAumK37T9M/ANTeT8QdXbgWMJLD8q2jsdszaUQI8GeUFAG4DiVJa+ZZsa lgYPOAYF03NNwly+ddQ6Zv8tHLKtB5qz7RUZEGRCJCqU2KdtFIwD40mLAE388EyxLuDdmM7pzYtO um1cryhaQFqEhM4hhl7vL2S4pu06lqP6Qj42UQIO18mob6BMCHrmfr9PRSlU99BH6Uu/0u/ZC5RD FHLTTb1SwcJ+qdT7XeAWL/1pA/7apdsS8/gPyOIUPy0o/pUAXERhCTyf8QArfQvQxXxc3O3eIWIh HC26RpjyBh0XNNd/+vYK6j1YCvghRwzmj4feGLZzwC8Dn5OC8VRboFwb9VxQFER5162xO1TOiVbq z2WmY5hK5WCQ0X5Q2d2oNkqQFFw1Uo1q1TqjHAx2VxUseWRDQQTxxCTOqTYdFlJ16eyYxUO4ICgT /hSK0Z2JQTXhkoGCUegHZiDfAgOLNmabrfDaGFTUuYzRJFcSObISNAeRY6OUWqnL+LW78NphJoqT +gXAInkDZmvU4FdkIH+QlzvIm0K/1ZXhELbWioyio24utUEvXVCmAtRrpYAqJbmCwhU4k6pdAxxK 9IjXDjWF4hUMd7g4xCOSIQQY1jr+JFZn7d4hQD5Cw9IKK14xn5m+hHsQy3pcgar6t/D9ROL1AWFu FBBOanWfs4GToHQeTVlHrqBXihvLynBXmfgC2qeDR9X/m3abrkOXkPov7Yf73daX6hplUaWwnX5V pwNjz8PEeoCxu352mj/gy4pBCv05nBj80fMWjGPtTYuIaWwugpM/uZ+4Pl34wRrCXari2Qd+/JBi a+YgwkgX8enlSq7TBHV3Y0gA9UeE6H52ZrElpU/nrsofIbyMYZAA0IlmWZsL4eGbP1Swz2l6grkX vZX/MWFsdufRMYTl9KZRnb9Q1pA7DkSP8Ih5ZPIh3CWioABr4QgcKEOL8KKjw7QF9CQYBfoEnbxM sawxMgAsLJvhhtYQqi4mtQRWMsDoWaluAP9yg8WSSvsJ8X+qQkOAbQWlWbjH3fEYa0JGC8BccMqM aRVakWedu2ROly4tlS1yoS8p6dgFlAILLxxjSCgwGa8Cq9tkmghYK0ZmiREYQPaAnHkUYJLHPsZS SJq7OcQMuhqqO+m1xqWLZxsrHApbrqgSgf6qO1smbiGiv0elAzlZ9FVu1CmRgHbqOKNvtdvhK1Jp 0P1bEpsKFU7gtb/sA+zkfwZyoBHybS6XR416Zo8SzaWFok2PeHsQgFc8zRSaiLmTKBxJMCt2Pn/0 QflKAgcKiIHg5jd7AnnvjEwgj79OB+YV6vRNiCSkTWmdP5vrrzMkBM5LlO8jDhCxDkBJ4awt8S7g Vq19DfBVx1jocH8VUVUBRDCuQA6QHUYMA6DpGSomSn+AJCBtPVbuA4Za8u5RZopaf8ta1xRny3Ty 4O6j5j/i9Lk59kQloGtZPCIKAHxH1PVAoQ+kAeRzk92HTAOIiLJDYEGXQIWCIuls+lJ+AnPTBMcA RAABbOicj+tvDcrXSwn2IgAcR7PckXqoXkqnaxPPXO/T+332Ky7d/FmHhFhDyFuaAR0qKHGBtb/y aI/uMnO13fB0Azkw9ANzUIi6Anfh2UNOAeNT7TBgKfv59fSxYeTNwMtI8BDsaA3BFo8D/XXQt7gO wumNk337HvRdwEuJCiFc+aAIoKGC651CDqyQDgoR+II5s0oYEBaNiKQkaEBRDIMGDBFBj2Ozm78d Eh36PUjxZ+4SBVKSqCCsW46fPV1+YQZ/Ua/z1pAkuaLIZvl3LOoZboA+hJfAaSeuMRd6SfmQsNIh xQ5ZOmJFd0XcfWpXhE4Ijhgv60EdyRcQfFdC8vtBo3/F7PWY2bflLur8JZu/RcjXxk5xB2KoJ9Ez jTsnGFkn6YQi1fDycmJE4NixmMfW/EQji18p8+8YIUlTFusQvuRXjmuPftAhSXNndIHxret4yZX7 lDUViRMUWAdoH4Xii8eCnDpaGkpOU8g4IUV5qUzBmARbpgQqNfCuNMrXwiV1QsljAXWP8K9RLB1Z TOyH7I3SsBRVYdLtjpFM3KwtZndlBkXjzKjbqsyegSHFRKHgJYPufwrl1UPB1yqXPipekKFFEc4l 1Ud6Bh40mB3kfvmIfKl89mUVQNHFgRRRWQ0N8udIy1YKpzEEpsB/oYLKI7UCB9R4RYxPKQQ0Tg1k Vyj7wbIimZXfOCG5AWIZlmoBdQz+04tjbFXdNXLjne2ML6cuIgGncRe5mXFm1UpBvHVT6FKdzwpJ kn4Tfv5qhYLPFcQHQDQ1nVISGFU/rUq9e8mVLv1e3OX1wygnhjmPAs+InGQ6LzB1xLK+JhqCTKT9 hAJhWDBUf0I3FPD3tt5XDXaRCaMoD+uIWA8BDWU6VIhxwT6zm50mNKjw4AxSxuYaaMpjR4nYm6iZ S08MpC/iYEJRjLLc2qhERj4B2XeShSLmi5FTP+cNnHUAblWxMkVEg7AJlQNQweiWmonwhVq2kTqn 4i1kHwwHWg7AJBxkBDAWBRlMGmpl5OyvgAYjhkXAUkSzgGJYqLDc2iooOawrdm7VsH/coc9ZyH1G m0J3wegCwpQUaJ2CdR5QBtQBoZIMxdAj2bE8HCHCYSD5gAZAW6y3h1c5+hz6GFiEgF5QFTYyKwFk qVQVFmtcqvjeIYBiwbhAh1Q7YTvv/B3WgfCdkM5ma0iBZUtuJlEUxmX20s2UmrmZ9InV8zO7igWE b1vcY8LhKFrUYT78pkCeljLMqm9bk4VV+LLur4G6v7v8t0xZjSW+RnKLXe/uHYKcfEFxwaW20kJ1 WfuLAwaTwyxx7+6ZCxn8W0Lyuj+ulaUmLNklFl9QuIv6AKRcyW3Aj2XxhaxyPIsR613SlFW0rfNl oVmWScGgF4ppoE6KyR3Ct7L4lFpcrhP+WpoUXIm+QIZrjw74sSy+7VDiW1mJHRLOWplQkcNWhDj5 exHByuKMkEmcXMxTHxbLPKjGiwbA32tA5KaO+JdulXvpVvkpXP7H8IPK8Rbhk6eeezuYgTrh0cTy OyRW0P3xnHPrMUHV+bYxHcMPzN7dMXmsA8nPxWWFOrdi4YPgYvIISZ5WReErAwIQaox4mMxYCq7R AyLvRApXZjGQW/Y1St6yFR7LN04V/kg4mKIPsZ9EW9/YgNjmUYo3QjhEu6Ld/Cisve7E1abIIYeW irdg44fM7x8DoehxO4R7tsO3ZA8/B/Yu/vLw7WPnvQ9jWfBDJhOWws1ma/tyDzfD9bnXA7Cn12ue 8+vm9zzfPK9rk3MnP1kTgWmUxO2sQVPasc0mIoRC2ZQmNpjIiXAOkUDEAtkfQDQ+sr1nrTxEaRWK i0zflwAAsn3UnC8VcAJBcZUyu155D35RZQuqcbAYXHMjZGaB0dGvIP605+kOcnHZYQf1WVrHJGyO R7Rwdsdf0iPwhNPmepC1D3V6QNldAgcBvQNRLA9pYFD3gCJo66VR8wTycByX7pFSFotOggioHSBx 7CETTETi9RE4xMHtc3VQwk5xTa+NT/PJG8ADq1PDHsArjg/S8em2YgSIuqJRqBH+gm925nF6cR92 CLC9AL5RChfh6m4ut2pUcyWAyijfCg+wVMrlr1WKmYNn8LHdHgEEe0ltagtIlIE6vAK6Q7iWqC+k GkSE5pHRhU7xJeNIA4DskAG+gMc7BSga0ruA0hHFLmPjKVoWMXXhHniBM1VItxGVIQuND8blK9jB YZsMcGzkaSImj/2eCLoLlvJxDt4q8TVUS+scRfZSUf53gOg7GH2QFUASlyh/QTfc8nEDTNuKMgc4 UGKcSF3AxwCoHsjGu4jIL334h61LbjXF5nBg6fvl8FElMBRTjqHbUM+NHHxMUCtm6DumWo0T6ivx ErLExG2MVLGWZGUlz1jhVchyBrrNDbfxk4oVHoR/lJAPlNj1xl9t+X5I1Xm7lt5P05U7q3G1UN6s dx+PkHkmuc98rl6j2+SVm/V5DkAS+Z7JrAqR64dUubLuu22yRYmP4YuyfxBcjL28PuwQrCEcu5rv ItOintwKPNv9kOAhnNnoaXNz6oP3gqO3o9tZ3BHCJ3t4D3L4OQfQ5X5tD/mQKJPOzBPIYD43xLJ+ curxJ1XjXpp89RuZ5yLICZhCiXUFf8oqcusmikfuCOGrs34Qf9HjZuifDnH9OSXKRmWyClt/p0h4 6pxagQ9GCDdCf+DlQ9SEqVtlLi3fheabvUWup/IB52iDj5QIEjtENXeImlTTqTa5RX/TtPBDjskV IB+MkEmh0e0jAr45vOHwqPCiGnz+bv4I2dm44hLbjjuGPugQPmI1jOW2+xkh+CajdnjRwhwm8vHr CBHyeqKv/skI0aGuSvhT4c1I4K4hfO7VDxb1JW9CKmq8LvuAuPGDEaLH2TA/HWIdqNvh8FeBNKj/ RWbBD5kOxii9GZRWVG9D9nsDQr3kN4wZSWgnYEiXKP10ow2FevOJMlUZcHwCo1O+NDaViXAtdt+Y W3K8SpsLWjcy9i8lqwk/hgr1RpfxBZxwRANKkibwCVb9DXSRukcnR/LTqOqZTsegWIf/AQxpKQWf gGpwkABbdQjzCnAqy44REztgpuyISUIEzxVP+TGD6dwSbBFxBYF3SFu6CPTSzjU81DdBI4k9RTok tDcG+sEjOgezlc3CGuxMEGHqgKmUsLxcdJoyu2Nc7v6nQ66tENUASBmOz+7mxRyClQXozjlfPp97 5T1g1RLkQVBu06SEE2F6zK8aCnby4N0tpyXU46TTPXDENctSZ5Ku1YB6yWa/GNd5ILzjjzSqB38m i/TZJ+cR5+7qGjn00J1u1vQ2ynhFT0OJKNoC3jQg1aQ9be2zULHW0j0SKWOutY1nQT53tpWOifof aF0vLUJ2z308fURNqm8Qn6+NBJq0BNOvt2WwIdM/f507HZQSA42EauIl0N6kim2BUA6euIJXOr6U Fq3l+agvIUliAvhD/Hc2Ud5LvqlIALBtJVDwYX/AAmnL4Opv1cPVWIIC2Dfz+Q74XMr7mhBnM/50 iNgOwUVXMCHnUpUKfwvVRQGMcQRkIc7oKgssRYGqnzCTdg0J9ALMC7HgMs0aRo+L4pwo/rXL9Wiv 6rsOyayrcueYX5a7YXV9TcV2W5J8psZWUVQ0/GksfEaHe0t73Qo2o6haxFd3C7tFxRTurJofo2Yo +oqER4o4flmuLUqsFV0UbtBXY8k3eiE6E3SfbYG/sU+7YzAnOlMsoBa9TvR52CMYhOMoDH46JJdf Oqo5AzvPquqJoz9271XI/7WE/3zvI9cBiDz1wl/JUPewGJGFpAdhSoDdOzLDxTscQlI4WGMzMl/7 I77W8vHbFLlh6ZDPZPKB2Rv7bX79EEgYjlGWlold0IDL4pgmGrfsKEIKFYS/pY6OqZmFcAbAV0mA MZHJQ+KmUY8lIkuSYI46hEQhkxtfQCG+tOlpr3zClH+9QxK/BmoMOd/T5mZ1og6p05S1k0nyqDDy CQUWtRZqUroCLPNdzxWFs1mOW/iT1HGWrENAocNpH4wQQqgltwIvyBOe+H5ILLfdh6ETkacfEirc rE4E3ZpCVDeXlmrrQU5YO9q6OrCDKwTknE3YKgmYVXf7MIA/Mlq7r+ckyQ+J1hAuS+AHEiMzhUcO Gcrc0/1BLCu2Yv7DDrnyuN9Dk39p3taQRmgew8yxtJujgzoOsk6qkcs0B5l1n6asXdl10C+xxQv8 NaTN5frhj5DwV5333TjhM9h84hgmeurJQxQVVJxh/MGlydLuqjB29wxSlMvCYRdvDE6tr15ZmNMI qQ6rKiaEYi8mAz9KON1TZpfxRSE/WEMUXqlX+Fpj9vf8AeXGa4W4YfbxCOFZWTZ3Vp3lqUPqwng2 ZFZ1V8CyI959QWjC9FQBkVi5HKZ6q7BO6O6/TX1fJ3bbNCnaFW3yyQjhoTHCCi8uHX7gqceiTT/s EKBOxrvqasVKTeCMUkqdXFbIiMDnPEF0xzySE1o65ZAKYzlD6HmiupLUzlKX/mFzkdWhhqX8KjRm WeROWmJmLnih/3uV7LRp3s83v2A/i2VzHS3qXVSiAPBnb7dYaoLJ3ELCFNWURzsAMhHUSFd4X8iL +sBMsgwZFycRzjTe9e96vC3CFhcgX+JCiMPWvzRChHmt9gUVHSaqAwKN/HqfL/fS6fKkvAZRe/57 mK+h2AbynvkhKYGiModKoYmctNxc44k11TK4YT2N6oqvyqa2nc2FWif/mPeCoEV/ywB3J6ZmgtYA LRXj7ofAXb+lpUfgbSVuV0B3URK1UVGTDEolcB8t1iz+v+AuZUV+h9j8DuGe7gx/yooFpvzWGOqo 9wzDko1SBPfFhmWxrEZqjKGAJDpCNPTL9GiYTg08WskKI8Y5xpVxd+XJ8Y08VaBOmiyHjJmoqO9r 0Jud+2L7dt6js8+VfKkkxOej7AKwl5w2W3JPt83JjuJIuVNWlZ/lii0d+o1ldcqIjpDw6hXE4n/T 7/ycusI5E4i3PGDpKGRRLP9Fn6547PBJ8fmIH5A/ZcVz4D/1os9dQ/hlWAMfV15yi0XO/nTIctzo pUArF2bMMIOKreeGWBZOYVKzOLMqHEHgsR/bLv03htlN0E1i70zSZtVZMoXfIfG8YU9HpnGFVfkw uKrJOWFYRuMSpPcOccHqq7fCixUOIGpe/4sQ5I8QnTtnuutf1Vv6/u7LxMBl9k26MHVGj/OY9GEz 5T10+HvGieOMUHes0X+cuZ+HNKXOzJJL0y+9TpHDSEyDIoxkxdBUPassI0G0KkqDWfVuBqF+VscL eq5GZryqdtc5BPm7qC1hcKMTdMzxGErlCMgT/GiQKf1YmI9Xw88IQY7QK1DQjFAZL6AK4ly81FFu 0geuCkpqRB+42UAlfXVpIHEAiVhtAgwWVGvwMsjgu4VCgYytbiYlVy4bQLAuKbnmbQ4FLMCMA21E RIqjESgq+1PGhQ727xE0eMDJfugztnf8Gldje0XskejbiQTcrAXOsS23r74uLhZtlHJQ8yHgohx7 QypXKdeAVaMGSq3zsiMdtbOG4DsKYhkwj3RVhktLmXQ6kLuDFt5S2yqa5QF4p4/AJW8RT7z2PVGO mhO0FwDFGQjwgxSLClXUraiKFjTD1dTxyzcgDwsJPBu0WwHKPrBrFIuAw9MCd7mutPW5AoJz8QrF bx20XijrPYoOyF1MFB57HRTsmlI2Lv3z0yFQNUUda8lBWZv7ChW4Ct/gcc/vv1C93BzmJ8Ph5Fyb 5yedZt5cr/Eh5+w3aOAlyOScJ+k9ZAx7c1TwQC0WFcNQyjlDfX3ylYX+Oh6iDtr2wTIDCCPqf3wq //HBULbUl3MNfPA+zo8FOVxdIfJRgAOvbcAEDXRjQRmqhwqkigrE61KAmB4q0euV6aawmZbMMgje Vro/BoCvlFpBw2+1WqG4vXRyqydA+VbEcFc85bq9ehHEcSUIae9w9bLSWPbD4utEjD4w4bGygDli 5DR+XlsrPpX2sGEDpzGh0YubuIz1T4dMIb040+rbwES89PAX9SYKadTx71itGdHAlDBST6iub4Db Bpx1p8FuOcnRqKRh3KBxijqxaFtWrYZvPjiltzN6CgKAA4YKplacMVVB9jAsDKvhDqcoV1oRW954 lVvldpkTpgs6gzi97V53VcKHDVqNFTgEofHUTwFKWTqA+EVqosKtb4PYlAhNK4xM9CqDQZbR+EC4 2GgfDDAKyL0t9I3B6NOHXgHYfurgiCXSHyqNAzUpWGgrZU+FgLQKBQX1Kh5IvZgoElAMVTcwfPub 0Uib647nXFUvAJ0/cQq1A3DSQvFYvaKADsch1/cLud6GmvZmBGllMagbIoQe2iqyWSh+Bz2/qPTi OMh+HcPUtjHLZ4oxZFnoTGQMs8MamJeYGzJMD9NwQXpQ+cRvGhR+vWb2u2n29muwAObxJLQ/wek3 xCu0GftNp4UsbugJ5BPZ++it0qSWXrPnARkW4K3ke3u8db+GHwOGQE07I5WHDB8l67zml33UDbWu 2962MkKpGAlLgQ8W2k+YJyBfIEprxukLmlww5h4c+RAYkJRAyduC4XBH6IB0wE4+egUq8wv5gN4g BeroF105nZatSl/uQpdjk6qoMtgloTXRl1E82ABaFFdAKuWUsUtZ7cuFVGWDhDEEwoiGCf1dZ14x dMqzBrTQcJClAgTIQXGBqwTUtRuQ0YI3dopLqR4kLerRCvfW/qY1BOK3uGSBVi2Nq40MORhQxST1 WKSLATtHd7uonkfGEDX1Y2w4bozdAUvJIVUGEdpizyDtWpoVGA0goeeRbc41aK2ku+4qm8OsQYsm KADJdaG3/sDl8XD6xF0eNyMg2c1prsT1MpgCX2JL8QBL4ZhnMcLKinNmPgydYA1Z+kuIo0FwDQ0k Gw54J5Bk1jwIoFuaZUz29cCzoaByBTOyjpVSg8oZHkI5FhhyJLodf97xsTkWC5CWaSDioPXDh7At ia+TyLptfoMjm5Dx/hIDwobOG9FiID1OMHYCoE++fAv57UABiQUl0m0spRF8fonoCdF2pIda08TS 1ez4HkgvoAsHbLrnYX9ErIG96d58Cci70w6Cfhd1m6DpgAwLpN4cTwRjhxdsr0Gto3swE1DNijT8 EnO52TkivY6Fn74ssaJ1sh4dJI5PWi6lY3uLZbQDtL3mSajohPS835kTZxp4M5GN3x6cYAFmTAfl sfhGEMhVQO6xzMYpTnzYIRghINO+QpYX3NQiJgTxoC7AyoZiVXCGXw15I60rNFFA7pZ0TkhADozV gYM30CMwW6uLdN4gxm+IyaPItS6rAabyaPYg1m8YcMa8DiawQ6UrT1G3jEkC9dBUwAx6s24OPDAn MX2hsYRVBtXJO4hUg+AVY3Y8AC/tdg1UfmO7bGDhqe5OxRw4znYYpQi3NXZFgEtKRSz0pWrjrAI/ vxqAMQ1vh57vqnqixR5RiAFsVixmrr0JoW6YqzZWjUFxjLfvsB4C9c7gJ/Q7K5QHZAWfWN4ck8Qt uQ7IATOOYSgX0hDVJtgJEeyQtC5BX3a5DGjg0FBEUBqrcfHTDzsEI6S+2cCcSW0q4EzDwgeL9SCP 2sYIdeN0Ms3yCBXEIFcX2yNsU5HbI9wSxVoFBnIJukaFtV+qbNCwg2mr1J+usMEU8CA8piW2UmnP R5sCjriwwUyewm00t4MvHPMu1urRdojuxx09QAn6AnM8qM1pwT7U+4dOWT4YhyUo1xcGKGSctt5W IZckbsHvFujgdh2hxBmfo+63mNBH8rgLErlUZdGWceD0CfRZsL1hk/cCiCChtpoEMZl4MrPS8Z9J L8EYV48w0OskmnQFqzqIkRZY3GkzaFuSmOVhBElNfGWcGxRvX1LQaobhjxr7wubSTxXwDYmpLkju EFc+YJYuGiKly+oOUhZFyFrfMIbA9sKsXeehsr3OrzVTQ3iVpi4IJPo6zWJeubYFGRDI62Br01rs N9NNv2musSnkjTQN08nXsLnGmt+UytgH1bSDBXiCQY+iHiBxYD2fBRAyYkxjXgTmh+QoAaSxUbYO Qn+HJIf8IRZrUR2Byx+Ds95KodZcxemlivT83hD1q1l2tlBCAts/1LihPKU6FpZlOBcBWPQRhgSF YlqRwYtfh1G4avVBU284sKngQNQPGNpgW7zW0xrUk+g+iRzdWpvJILEGh0jLbvEP6kpoKN63UIa0 VHT2knPcYnIQrW8cI3QFjmIbWCSrfYW2JUp2QIAETXIFkuJaJxuX0vgdIQGmeVDkwXyD2SsVtEaY Wm8KtwUQnIt32/xNTdr2Yb2NLPDbmnxbHPGo0ybIDT19w8X8LNz0BrzAJd9Ynd8b97pEn8TPrX4g eack1+TjY7hhUBbwiG/sebrJNYuvW/x0yM4s7ny3qrlFq0hkN+IhbAGMe3vHBxlDrgEUcuG/3A7J JNR26AwXkxQPvn2XJN2kaBOLK4pXSnb7sI8BtwwF8LOkDgEofGbNBmDOBdRYLIV1GT67f48HtkE1 bqJ6zwTED6NzaXpH0LheHWMLuTLMEJZz3oOx1Vhg3ScNY9B9dYg5jAhcETvQt+DjtvdrGC8IdIAO DFuRqO6VhOjY1AxhOrhd823bcIzRCNppoG9dBLAAVMh1gNqCbg91JbsNMLvTVA4NW0zxKpvh4XqJ 1+YXYhfBeY9YBY4kWCygVRIsRKw2kNWDggXp1+HOqJ5XIDtBKZXRCPyhYOiA/we2FKRYVHm66YPX tWNhYWLhHGxSn/ZJ2BguBenfIQ8DeeJKu4xD7kOWmAlnEKkKbohrBR7IdErpGzW9qFTgcBAdfmvT WoF7FeyrLRTXgRmecnilixHHLP2bDxExNqhDCK7fPoVRNUnpZm+rggD7Cp4owjWgcRMhBIICSB1s H6BFpyk7yA9JFYSEi4lU3SZKVPYC/eAXHB96LX8lcWM83KJwU/dBxY61BgYyaRmTJdz5hsJx4Cjg VA8wf5O0iK7WoViIDw7A1juys5ikMZsrNghM4GFh7YD7Dc1qXBlXSMI4QacWCcbo8I7ZMcCoxbID mRgSV4HSi6oOTUi7oJHwnUOMKGQJ4hfLDtYpolXpNRGNuip0bAjiQN4YSihbsM07+OK6toVfvvze ijbpowBwCgMcqwMMcFxl8OstsY2F9QgT3jahqWwfO1hRYZiDtE6TwFOnwDrPQ3Ewm43FKfx0SHUb 7o6pPjrEL4ZGNwQlAvzEzG1oHnh16qHOn7JMHiJk96pw/DzJnhLWkGhLLoAe9PDcCSmi3kpq1TIP KVTt/WzxZzGhlRNw2+IsF6dB/7uow9ULlHbQpsKcqa2awLeiuPd2DheCIJ3hH0HeyMSMpC8gngiz so3hirDRplXfLPMI9EI+Bjl1pu6JyB9pn2O0wlJmdMqp/BIslZfUYAWVByrAjYpRMXgBYUe0AVzP WcSFCeYOAktW2ood4TFsdqpfbXVzhTIRK4GnstGYoQaXeJxyFOXOgc8SgbXcqdjOX7AFqmCpRBZC EyfosYNaiSD4+MX2u8GkQvBbig4gTkAJT/gVhLgFWhdniaIOXgHnMILjwtYkWnUgg59OK3e14xso yFPH8dP8dsjOuBZbg6Is00qzqtNyXuz3b4dhCIJPNp6/pAkIc7UFN/yokFo5+dZHX8nPO01J6yC0 i4y6TVoWMIqP4GgCoxMmo3PnbGazIMHUTB+l40i9YwPQRzZR2G6bZ6lznGB8Y8piuHUsP3CqEfol Pk3GE+7gWXBtftsezY+W5wx2bbW7QFQbR8L0InppuO+IdiEANjnDDIWfjQOFPoQnGhW4ylsRyhSg XxKHktqabhxrgTUPu6JCdwfy66ChxmxrHb2tkZYwASLobogwlj142Iujjyfg3osBFhfLG7W/ME1B bPROnokgBaL0iAnQAbFaeusLkYgtNOcVq60fUUqviAEO00YxvIPIAwITUhYQg5f2oWOoCl8c1d+2 yS6oKCV0N29/Po492dneL7v7VtH2txsCLb6XR2a7ysQN8tuHWAzDUbBvB/B+wjGJ7IEaxsIN0c7Y Khk8gG7dbYWYXkl7gCEHWMgNCSkML1Y3gnqX3H5FA5TlmvA88lMt8JhTEJz4ZRHsr6Z6GPGXUgsc ZhCqYtXsrf6lUAHxWgsWQguU8uKErv0/7cMO4eqp/wKsEs4ED4BQzHPwB4PO7O3uIzH2D5j1bC4J ssNdZarlmHP5dGhJh3rbMNZV+bBDFsJ3DrQEiMLQtI85unqicipWDETFQ9WwLbHAza3hGWoINbF/ p9UFxPX5ZbdSgJIAkSNAWA1LBP5DNRp09oUWoh/1xf7QIjMWduUhqpnCkoTFYAxuvhM4/sb1XqHb 2kxxdW3k6bRFQW3QNqewxIBkebnCobXzWJ0uiaPZ5zJ7xdKFPp3unfS7ZKP+CvkcRK5utWMIXWFV aqTHbMixERYF4FiYi2LkrByruuvGCTt+2CF9qOLVevlslriQ880yAFq1PbSL8iaoRLByrK20gBzH vpzer5EmWVPaMF1LgzIZ/yeoL4Kt15lnsYQcNbNpsnUCUVJiCaR8IQV4bV8yvzswI7Eq3biPEW91 2ooCeQFYowYcFUXQPBiyW0RWoMWMoC9iLEeljfCprQy/SWJpL5RrcyERNcV3DJXn5H/MoHyAP2Z8 0Bnm0+d0E4TKkgdRJOgEIp7yjcyw1VZh4cMxg+flSUD7SWnpDDXIyYS4lL+SQyfvpxq8chC+VrA/ 0NWYeynXSfMrqwdiUCyYKI6EmZYmW1aMx6iFI/JgPMm2cUMUWbFV7AFR8PyhXHb4QVyw4bYPRaLP 6C9xHWYSYTw8P3x2WnI7pPgIkEfNFbvoWRVV9P1mbiOdQUkZi/4ykASjUaZzM2ALElWZTcsxE/CH I4S/hnA5d1FeyCshmUkcQNSDcf9y/WTYPEUUIxcMLORfr0F8NaP1eLpnEc3WQ1Oz3wIX5FZc8taQ DyDE1bgc1ocdonIdQy5fIorfedVNXBLAasIIic4pZeGm6d4XGOrTtXj6lS3VHhXrW8INlHzzT3qw nr2WTKEnHxJXmt2aB3+Mlx7mr/sfdogsQK8IxK6IZ+EHHgYeSbZl2ooO8LO+0NudNBwEddGmsAWI V6FFC4fF0JFlRKQEiS1E6rNlHyJGfkczOx1ioiIhVsyuFE1hMS/nioQgOQ8LVT8adYQ14D6AibUN gA4p4y7kxbBdaLVGIhwhFXkSkMMig9FvFC4bFWMCCJUjsDUEra/OlTdR6TA8o7TIXSpqRw0bgMQ9 05bsyoDoQ6g3/cQhyWaix0YwtnsrLJDah7CvDq5Ziohd4S+LC2OPQNhCvlz66rRbmF4QMhsBIzOl VJIM0wWUwzaLT/9pH3bISBDMIwX/qTmQ+oUsH4UM4YohFxLoplaeI3KDklGI+Zia7mgdxKfAwasD lbDVfRvpiaCX1jUEGqNGxw+lXPpBTAi3JEcABQbFWoIXbKsbfaAWZKA4HBFRxasBDMdhU/+yNqnp pgLdKDDkAmQty4B1pJCZ0vUrpKiO2jpr0qXt1p5A1/dVi7587gtDQwZotWiH1xdDnIm+g0Th8R1F L72Eg9S4Inp2A1s+Tq7wLvFlkIYB0AIRMoS7KFOiwHVEw6XpESzF8smHRhDO1z1TW0q21pTycbbH hx1icKesG+duTJ//PMVVVuWyww8SkANwyNAV99Km9VPcrA/UwmIJvx/nNRCgisRwlttiMDGADnxs qfxuUFqywGqR9KypA4JaVwcOq97JjC+3/NDsYYTEf+VP1hAFnf8PRwiCi8Wkc43D/YNpifmsgLeG cCNECYBZ1Tn0MSrujmHz6dqn6z0HzGVqB4g3dQi7NqziNW+okydgeek7O5SGX7Tu75CstGi4lZGT WKeeYMP8MqyQD6GvxuGxPxwhfW6HfGBloRI9uXFHSHH77rKYrfPmHovDjchttv/tfDLT6XPJ9sYQ OttHNaoN9aptDIXGE39WSUD4RszvH331jobCx1xYbx5YhI/ti19ksuRC6HfWPx8h6BBOvPkDK4tb hsgfIVrMV2BnqEhCTCiVv/GGFVlBxQB5dDdcoGDoXArl9RbYzHBp++C+CWiEaCXi34rMocot4l76 RmBFnhqEMlssDJueXmXNNRlv2fXk69bPfAi9Gyus+nRB7uJK+x9HSHHDTPlqC0folmiwNu62xAcj hJ8PiSo4Ehp3hFTjwnHRJVtGh+CyvlXS7L6B38/lPRN1jM5crqrpqkuRDFTLbffCMnRwgt1ORqYi 0zxdasZt4krl0eWGTJUqbr1+tciVuXxlqRqVUH7TWuTbfLBC8ItMim339WQ8dEjxqAPZEFZ9CwqF enNSD511+TbL9IUvzgiR42y4589TeOVm/BHytkPCCnAxWIFvhRtFInZZYgoDMpaS7W7+V9/QFuyw hRNb6bg7U009s6OkSPT9Wl89WA/FshzmJjcwY8Rb90Gxe2hxAZKEXnhpDx0iOyFJuy8W4bQ+7rjj ya5SPdWifkCHnELy/1nUJJJ/ptg0IyNiNK5BE4HGFdJFETUTiZdRVogSR3gBomq5hr2d5aC2Dowb akMRuT5RdupyQTBQrrQA9KofhgA3tVXArAje1OofurDaU9PCCJmqPrROp2q6P63Ifao6BClz8TQu QM0E5QoLdbRFhwAe2BkqNLR3qHjfpaNZXCdHcPlbgmSTi+H0zDMclsxViVI+gLmzNoBQVjiqTB8u rwvpEGCOAyAuDKWocuZ3hIyR1ofM/LXeB2wXvlIFMG1CmclpY0WIMcC5CA2AX0RTAUKiqguVOSxw 0pJHyEEOU+gQsR+m2qCSZ4aEfMNyIbgIyqV9uTyZpLMEpKbYItDRgEyfmxAea2q1b6ScgLFOpyUK LJ4RWkyn100KN6b3E4JOp4U54bBr633v3CwD2MWU2DQb3qUmQZbE900BgE2NwVUBLkUqGxkiGP8j AyItSKsvjO23B7wCIBBivRQWM5sKtE2RP4JneVWyNQEea/7rTOtxBmvIPSHs0AiZ/MZLIqq16jOv 5E/l1RLOgbHwHwZzjvoIFYytdWtW6UXX/a8f0hAXgHvVVYiyQq/lUL90CwRh6Lb2I/wjgZM2cF/o E/lQORxUiAwiuQ9HRbcl4fw6QB5l8+Q+UxKHvE5q0bXQIdWwAa6k2wj5VpFKpYxrtwuhGdQXsPGB vxkGA1I9izKDSWNgsIAiaqWZeDorDaWkDywcBQl7CrFVaZyR7cNCjg+NO2UlqLfOwLONnYESj9pK kMNZHl3TqoftfWZ2eMhf2HHqrMYd+JzZS7IpPIkB682R1cNkfmju8zevxaXJPbl53CmLKnFe2sOU VUmFU1BbAJOVWpRgesP36dyPHVMWZ/9yHDfJ88e9cln9ORxuhxQTQkimQNjlVASDqIo4YfWaYfQq oSEg4v2AZ7fjQlzOz5Mnazn/Ux9YX0aC9kD33484VvLu6etEb0lqLFRaJc3Fzm/w+KFDStsBeP58 Y1tsyzuzC96qUTlzM7P6wjcnhVvhUT18QAwTixx7GkIJKVyF8ePcRkj0potNCJOgTIVQvy02Y/h0 rfKZND9QuFe4laPs+qta13XtoTz80ewt6IewsHRlCytJSrHGoap5N2sQI4Tj5xzIXkxu3NDJjscc ljSEFuCFiE3hin9KRmIlaJ+OPInR/Lahwi0h8biT2j3986R98ddT38WHlfl+SJ0/ZfEdw3SRM8gT RojMtEhTr/Py7s+Z4WcMDwkyJbcDxOXKaXyzt7qPTNgnruHnDnkauI8P+B1y4HcId4Qk5Z/YoSeN kLpA1tMqLk/9fOr4UGqDy/0VKn9r7P92D9+XDwc3XODTDPnYIVV9yQAZBS0oho0jFFLC8Y1AHGsI ZwR+MEJ43AI43xzvM8mVXxC5UMgtdYc6KxeXSHxdnMYdZjOJs+jS5cUZIW11ZcKWKgUNaxFao4Y2 qJZv1z06hGM0fDBCjjwYEN/K6r1P1MksfFXijhC3yQX5ODA2OY25n0mNrwURZm5c4W9HCGa9AAcL 3PvKCttgdlBnhRuo3hC+uzc8JQNV0g3jlWEYS8rtj3qo+Ly/hHv3Wi/yQVDwRa+Y8LkiWNwD2GFW pLfjVcA5T7XTDDgZ2mf0+/cbx2dOaTOwTwDc74aNc5He9OPg3HZ0+0z2OaANYnunN7Gb2136WqyF FrmF92dvz7HXmOfEvnEHiUW2ReRL3Te6fTae2uUv7Fn2lX92R84XYA8EC9m5lVvA9u0aYgBdRR1y CHPWDIFuBAPvYhu3CioQMTVRQrVEzdM6X56gPprKqs5gasoPheF+j8IolE7n1+v9uowy6l5+Pfz6 nvdQRJ3P59fz78mZXlyjigoBWGgj5f1zr7bO99YTbd2bz4dCdv6FkmiUWWEbvAx5pKdmfmvbLWot fxtVjwLCOplIaWENoqiyUIa/Tsd3Xi4ZgbKGu/hYfD4kmSYALn2nQRaFvfuT9RnRgfx50vQh577M d9hmk7w0nHeWy/wEpaPrDp6hojGIveMfvhAOFgd+Fmo+3qBB7GmSLzeX+GjsHxqmvo9dr8vl8l7A SaE3aus1kLMa+BKoAm1d3vfmYF6Yf33Nv4XIeNg+ZmQe1hAXFKFtrBujStjyZgh8AQt4B9eVsoy1 /f96m2e/wQj9/Q0Qw2/7RhgLP19f9A9fE+2b3UbP4/7XN2u4i5v5/Jses1fZpt9fc9qI3hxtiMe3 XbD30CZsu6hhY1xl9Aw2u+04et/tM6OtsrfN7x8THcztqKLdszwYptnH5flxUVe64TFXL8lXSo4p OTev/oyQcFAoyP0+gOoscIY6zkql1E0Ri8WqC+jqnwYhpsdnVim8p19hm0dvif5Dt/feLlN6nnSt ovfSLZgaoudWVUaGAfI6Cm8yJhiGw701hGgGYGwnpBhK5sGvjpsq+B/u9x+3jbnP9OYe9sU4wAYR 0pf06IrRrmLa01G82wglvlEDOLgIZprGqgR549ypOh7HmTCPHZI7+oa7Rrz6CLKPqdYBennHl2P6 O8//7+N/6Qw8+SHFDMjesDRmZtgnmK7/t/2fPwMf5tT/zx/Y/18/8X875D+s5/+3Q/4NHeLycKWx nzFoFMk/qcLGWv2GKj/tkLuHA+67/8k3yJBFBy8RUtT/k5brD8JBHfE7Otr/QZtRPBvFglNu6O9l pwN4exvjBIpkru7G/b1V0WiF1WC3u/p/SUM/OGZVacO5rMobNbwY3k+PfNYh3eXEL3Y7y4Zrf5nU rx+2dhp6B9N9pa2fuUKgD7vsNz2pZOtieOk0uWp8j4di1MNTTw6PlsmVufzzDVxrBzRB5dLyMvz6 qdt7N/oABctfOUMORW5V1ssZi6JhbQTgqlZY/UEEfdYhjpgp+1KpOhstqxo/8nb/cLdVLAwz+aGp h6W4hP67bm1kwlGa4klWaWZyY3S/eyFZg0O2UgjCnOZ+eM3cNkuhdkVruIQooDz2R00+rmY4xoue CSv/0wsAtQBmgHhY4MvdAWovK/fj/axDcHyeAEgIwZD5wgAP3wZgTbconYE44GsDPp6ECpjprG0G GqhHbibo930FmjmCA85Ohksw9ueUO93QPYPLB1JcfPWc23tzjozEuUMdAoDI/7RlGi3k4xz1ZFdw ehb/0w5p7bXaSPcQB5tyWbYfDu2SBkr5aGKqTSjXjPkqxuT/ae9qexOEgbDFiBlOiDJfKCpTI0wJ kolIMGr//7/ao4kzTBzXT5JIP5f2ek+vPXpPr8oOnDaGgz4JC9Gb/nmIcSo8Lmch0cheeyAR8Pc6 stLTdQtdTscAZFF4gpzXJlYt7EIMZ+u3PNhEC4mGvQTP6XXBEwN9S6J44AW6SvxPcpycxqBM65OJ 8fmsQAKQ5GBuddAOe6mwJS2kfTjUAjBJXKT0L37x4ipyKIJvMamfUrEsilfdjxKXWEG0aru+Fu1a 1m9IjAaI8bECbdxOFHfluPQJFKrHBUKqbld1dBm7avSDzUQJNh3NS4opsrexGiEu40yX5qr5N45e PIXskZHuWd/csxnVRXNSa90U88FgYt5djCN0qF/i8m8IYPrr24pHAySuDbk53c6Y0//iBVG9zFag cUydRuukPaSt50keMrUhxrwjYo2TndBLQ3Cv6+BVq5csbHIFHnMb1OzBNUUY4Wsj/wU1wpePq9AA cez50RD++acgw6ghdx2Sa2Yr4gL8ixUaIC+mlGcOtwLkmdrP6bsCpAKkZBoomTiVhVSAlEwDJRPn B0Son0y+/WiDAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image523.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASwAAADJCAMAAACuXf/CAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAL6BJREFUeF7t XQl3qsgSbnfjBq64g0uiURGyiRoj//9fva+aRRBUOu/NOXfmTeXeRKFpmqK6uvZm9r+QGAMscct/ G9r/IkuACP5F1r/IEsCAQNN/KetfZAlgQKDpv5TlIqtgPcbaX4Is9bWWeXzrP6uFqj4ez1+BLPVt nGa5x/f+27X4S5A1sFW2/duh4vGA/wpk4a7fn+XH9/7btUiOrObrwbAHBV0f6aOqPlgHHlX5pi/N DE37QWfXs+16+2+HiQQDTows3ewsP1L174beZ8f2pjCper0PJt2zbav514/TwLbXNSDrp2d9JGCY Ccb3RzVJiiy1xqpShn1LP/aEpeyRMch6a+3gjQFZOfZjs5XzbD3G2Msf9Zj/m8EkRVZzynb2cUg3 PQNZoKQuR4eB/z+ErD4b2VrWIafX83n8t5MdEuAzKbLUMdNVjbBkpwg3tj3tAlHjLnjXiA6k2Ug1 tQSSXYJB/alNkiIL9PSjOlhyKAvYkWx728Wqp9PxKc7LJg79g0EAWSOVjQOUlWZERjTvOGWNCZl8 mv5zITGyUixjzzmyPMraOwzK5VnrpW6zp38uoujJ7iHLQwa1U1dm3e4QftobMz3DAbPmYqZ65Acy tdrzPxtXUWSte+fJBOKnrf6sJ2/1c/0tVaCVTZEse11s4oMiKWBNzQ1+cVAK/IAtFf7huIoiy+iw zoh9SvbkTXr/7rCX75Ly9OYR0RlYdDD0Arz9v0F0Gp7ZBCtd5scsSGXOn8pGQdZdvHwr3od/ou73 6OVHkZVidTvLBqUWcaqzIy203h/1839xPo6y3refOaM4peePrHz/F0i59ZBxlLUrqLbE0nSJJ61z mer/HuIoiwR0SQtS1pSkdRcMS7Lon6UA8If+Ol8CHyzJ+aqgpXOGrnCbOVdQJ/xC+u135rSmA36f 1CLcvfvdP+ydvveX7rYINVgoA/eA/qF8FJRFIQCLywNfaCSKrK1j5Bxu6PfY/fKp+peUTKZpjGnF 5T67N/EBf4pmFr/xY3bpz36vMTPb3ReLe1NmSzqEhgAzm23ts0UcQQ/4WizK+71clLvUyVLumkXe zV5eLvfFbtfpc7/HB7oZ7qPx76ZzuOg14M3Q8Z2f/dI0s+ksmngNP0uboXOBzPabbulz2l/1+yX3 X2l5iE6kCLLWtcaOBKYJEVNh19jBRiWB5/vQYP3eYfyUG5UXlqKPU72CpcyqoAT6GX3zv8rTWFfW ij5TsvPxBx2qnsf4QTO84I+mpfRSr+Pz6Gf0rBTas0MhpyiLcnvdPXFCU3KDgTIqrJ0+cUax6GaW 0uzx3kf88EDLuXflX4lO7/xkWF9RiWC9hpIqGU779pckWap0oQc8q/rpydwBnEWQZag2d3QojS9c gi8GhPaTJzHgxJGFen3AyD47ApxONV0bT6JrjCz0hsSgamIulGESZPl3H0y8aStNQF0+nLS46Xxr 0JUATT58MItxRpkQCksRWa+giSmumxiPyx3dUFq4o5ZAXBdIt0QoqyRiMZVYzOu8iboM8y3bCdD7 LYu0tu1NzJRIbHXwx7PhMkVSOIk8vt2AryMxZJinVyS5RDJFWttqI6Z5LLLKYFchKFdBTQqMxRPV FcCSjI/axE3929dORaaK2vpJOgq0s0wxymrENI9BlnTQTqFRGDl+oI3FfmirWRHKklrcBJYUpiIe NGs5Stov2klFIcqyh7to5zHIUkaO9O6D9MMPPO2+ZuD0lYbAEG2T8ywJ/w1blbh/wwPJMqTyzzcX VgF0uBsSbhxeqeIM/Y9Amz1Tvwkho4m8CNueJ2Twhr8oNV9T5D/lB6wuq+i21NSyX1UXcuND9evr eVyr9Z4O49p2PD63n6q58XY7Pm9fzuc3fayx4/ZY0Ya1z26ta1aK/dWOoNNpbCCucknVhWH65Z2x Tum9xlvsdi+sm151drhtac/eO3Rhqu6e2+VXO7p606nlnh9CLlfbFdkySVOvr57jaAhDHM+SNJey 1BVjZLbiBwrnfJadJxrT5kW52JXNogzRtzJtTIebYb52HG4qGP1+CYG7tQkgwUxvd410Y5tPj8db 4HXn/gC143ENfPA8fqkBzdtarVNs7C4Ndtv8SyO/w1U4jYvo39a/HB/MGk7tUucEP7ipuaslaem1 6SakrIu4o77AGwiicklNGjKlqpUMCMGQeaFtSRBhA2AYSmby9rQw7B5XZ7hKM5w+z74TzpeiiGHa yCacgU6zopgnc5OUsi48q8aXZ2cFBF6kjWW3bsXHjAbKwiId0Pzczs7D7OlpOwFpOpAdZhtvbX0d Qu71w0pdEb5SbRgC2LKERFhbrcQstbHT8OLS+mKkUlh0oDof2VJPtSuxktNs3Ge7dX49d3DT6Wva 5xuoTJumzqtGqfH+yY9rrZoelnGDz2v5FtkkWPhq3MX8VRdKV8xFkH5NxLMK1cax6Y5jQXKvxA+U j6X2DDc8xYoOJFecRvJmzvgE3KRlrcg/LVf9A3cwfqVSu5aMY1r3mPqInZdislBznnBy86e2ujzU JylIxRj5OIaysMLztZ6gbEL/8g9wxXwYLzpIs2ZP5hPutbMvEpbeS8NxltNT8eD2p0rWqNfix6qz c0QPtoRkoUtoShIMKPuAMeDxBUZSBh/oqspXwxCcbrudy3rqpcVaq87Lc20KhGmnLmOydirO94O3 Y6rqxHSpaz11zs86LJufjEICVEG7Vh3uPVVh8viZLy0sCjQQgFKMSeOBbliN6l/D+6qxMaoPGZu+ DAqZZmZCspD2VDDKCCyhifpyeb3K4UQn+x+XQzqLsbjdfEDl3aP/JDgQpCw7nWwaBm/dLEZmevpx tGh7Mt6c5c9J1RqYxLjklw84+dsrTEBt2jb8GzTbechm2pAzNYDOPAel18TQ8YKVc6yPcn0krpAU lKzQNLTfE66Ggft/yBFqXCWzIxTqtDDu2WnWnKQZS5PpTS084WB3GOyzQCQnlzhJlZ3Ikwt8AL1j 4DBWwawuRSjLKoqYChEkJE5ZH3IEwfmktk/1kMezFiegzacp8MYHq47O09bLavxc9gls3W4AhWNI v9JVjLP69PUqF+HjjTVyZrhLMylYSzEXeiWG2zzgWU0totkPwyaJu4NVq7RA0m0Lvbp+cq0eanlH EldAADV6JmP574wWfaBtUbU3QUutf8MvESOsuIkmZq15gKxRlMH3S0lfJrVrpA6lbv1MK5FSej6f XevrLA8k7jxTLCEzterKFS1Cx2oJU7AaO98yLyI8yxJUd/oxLO4Bsg5RZO2S8SwXoydMfanZ0jOc Zk4s61mVZhDpwxaZxWuXLbEShEDP33w1X7KI51fxA4YTvWt1FXiT3hX3kdVsaRHpRMz22XBV4xbr H0AI7QqrucxKGdW14jQ0y0eYnWFGpB4k45bkXS0KIUtMKLX7MdrRfWSlWBRZn0K2z4FLzTOw+Aot MCc295nV4Lsb6mxhTvrsXb/MLqN/mg5vCZOzGLvAbaoRFR3SSZysodupunn9XtWu0DS8dFdOzYEI yajL2mURV43a9MtfFwtyxn5jbN73psAWvu+lf/oKE00hBi8olKrpGIvOA54lRYhXkkV8ezZiTHww 2l0GKcDoY4HzARPTdzwMiqBD4v3eFECohBTH3LkZ7QsRd8lBlGeVhHmWLUXkXnWZVM7iD9IM0UXh tVspSNagFqBx6SW7dN9iM80ff8t2N9GAwACsGFlK5agKMXhrH/P0d3D9C93w27ymRinOOH37phfZ 02ljGAcExp1YI4CORZpN+W0U14bUY11npvaujUpIfYGYp36S+KJrseLXjbEoYsY/yYxhzQ+moR4V HT4f64aB8faC2WP8uDSw230WktVhvUZgONQd2WXm5ewnrQIKK4YIE2gyuNG2Try92rqWM+4Qim2J iQ5SnIr1AFnfYLlhsJzAyaRwivPWcQvENCj16VnSoauat5wo7yw/sMdRid7izpQPQlN7qiYdBSFe THSIfcwHyFIiflw1zip2e9CNWKt6irSgYxBbzSLbWbp5OfTM5jMt6pKQLrEjIxaahlL77qy0xKwO sY/5UN2JrKBiQuk03mlebgBbIb2+WWJPTe5LcoHy8MzI8/tuOqyG/qKJK9RR+n7ogyBl2UPxwBBd i/CFk4AiDd3wlu3zsGTD8BQdf+VCz/uMaIGIjH5xANvNdJChWY4j6iYIUpYd95YfMvgIZXyKxDoY 85vhGE0oh1e2vhMLzkxJZtsr/m5bGZb1RIBZCFkIrL4b+qDsRZQjWy1FVqb7uTt4SzFWh3hX2I03 amRvW9XVDmON0JB6zLNKUHcZzMNhEFsL1W7WUymvx0E45Ob8v6WsfgwHfEBZz9HXtRHSDfv3ghP1 FtsHe/thrPXqE0COrXLLmr/i6aUrmU8Jrx0PKGuwFHKF2SthEw1lRl/TzEZIN8zfDU9DPAAL6Mm6 XIIN0L2hUdQydhWyoUFeWQk64zL8smdhGeYBZcXMkbuCR8L4rEAfVVmLTN2hkFA6vY/aV8hbF2lp 0LW+uh4tl7n4eWaljVnZTbvMrF9NjEG465j3GsTGQkzOskvi07AnX1OjmhVCVv8+stQXk/V9bNGK tS52HWmlw474LTluf9imI9NiEZqGzV2jHmOC8vEluhqWhO1Z9tq8toqrYRPUXVLGyXz/QYvCiflN MmTOy5mM24s/HSciFEcA4iwioEx8LOMDvOXhkJ6r9gsxs7J6Jdfw3h45LJaRFxoX83wbIdvbZmH3 okKR1VymXt2AO1FVCJjiITg4HKCssWJ40XQvXEwl55NRShCpVBYKOrHtlThlHSLue4sJmWhOjy10 beSuOIRT58kJypLlVfvAZyHgIyKOeVh2HRZGw7w3/zzURuwnt98wzqi+ATLQ7AFlDSLR42pWSIJP IpWBlJxY2rojKkln2GF2HuMvy0zrqDFPViD7jZFRTvE+2KsrxCJ0UNRDnLLW5rUf18gKJWomilZG yFuRJAh/eV+x96JccUX15k8xNj1g9okFq8/mjP4+BKWbpJXfzS+8O3aVB7MFIaD2PxwgGpzc8jR3 20qwb5ngOyNPbFiQVULz321bk6+DIMDLGmwzfUcoxSqO7CL3E7Rn/YayosY/YymiG96K5rp6ll4R QSNP9k/RJSZ4rFkjMA9KV8HmmKnwFjlwwendFyJodfgNZekRdcfNB05CVdQmobyvjN/3PWiDrkd6 Mh7lg1EWbXalrMB82Hg1c6M2oiSGifQYSywd5TeUVZWvzfyWWIG6YUJnf589q/ltwPSrzKHteKD2 w2twlbGSrZKgMWEVdkqCLVGe9S7O4EcoqnLNs4QyLOKSq+KoUsoyfcOCLojBJojnY1CH/NKGM6Rx FyHCGxn1jbUSBPVZWSnpbKB26ibGwP/I6hAx/llCaW7JE52+2HCxCQkB1aApdc02vniszrmI4QsD T2aCVBNB7479i8CQScRIJHnCYrL3dEqc51Vjpc8QadmvQd9IB7U5HChMHQXJ8oO1ZywaoHg9PEkW iVe17VIMtd6nLCzPEd1wn0QY8Id6SpycqSJzB/pywJ4JCroYeNS0F4/0zoZcWLCWvkXkjT0MmRQU SpPnG3qPKu2ZGfHjDoWE0lJMJtoNmoReAwjqB4N9QMxrsgrHUY7NnQmZYRda6T+sMRgTlnd3bohP w3VdjiwKQ6GKYi0BqaxtslTLkx74kzyxQNDfmZG+3N57ong54NNU5kFXTxwWFt0Y0+cddInHZ9kj pzDdiCawUScTccAXdffNuCefRXLea2xbDjPrEkQEH1ry2jY05pmxBkHz0cGrZHlrUMZSKABX7cYM /MFq+EVuz/UL6Wbr9M/b+wJBssmsDjRlkDo2mVjlKgpz6HpGGaAwBwo/BMEqUNGOmVMe5HvCTH3H is/rtT6YrZF1tljI2jMln3EUPLPj95jJ/PWh8x/tWTWQm8YLOswQdVmmXvjZS1Vp38ZVlj3ui5E5 51WFzvKPdIhqNAAMVA+xjSaVCruGB8hqQ4JH1g6tiSWGGptP6pqlrcFqgofX9a82sjQPvdxrr7ZC RmatPyTYDCvDyqb12aqgtgjUkSUV+ECK4h4lQJZulY99lxfu2JtUDKRb5JVG9kjHQJQ3aTD0AdVG TNnEB7O4lCtDdEph9PheQffDCiU3siWlccjyEr1QSwReZuebVmXT3bc2fCiVZZcPZ1jJsu403Rhu GlPkXa1Kq3y/VMryz1NqulmVKg2UDFn1p9llpTHtBpzjPs4e+g1JoiHHiTrX1BF72eJxivRA+CvL Gp5H1mBD2be6RTzQCZCubQHIm8TP+Sl76qFwG1WWwW+8ebeux6JM36n2By8GgkojvFCINmX7HlSZ ztv4SIkaLqQnqaczOn0BampnvBYCpKGtkNM5HqcOTaozsmGVVGphNXFnuvX2bfyGhE+kdjrQZ6Wv w+ic0quL6qDwsSgsPkDk9Lm63Z7r42/lNbMAFNDXoLoYxLkZHyArJ5NhgxwnkiaryJUuv7WOGX02 QoHlQaHw7aRoWrDpUmWRGJiKOM7K2qgGYeGte+g1QFfT99ppOEWu1PLs6IwDmVUu91AoCesCzftR doVw69jBBg8G9Xjv+ANkvfHFiShLMmVQFlSdtEjkn5rInuUN5huB/R+6ZX/weeiuw1aavu0gf1mU T3ZxzQXDSD50CabDe/Z+S9C7Iy46wLjrTEP8PhHPAp0ktCO4bDMuif3mW5WQulRnpW84yJhWcjkv lVpC+vWmt3hhp7o297XmjC/WGOMu2w+MbMT4FriTIpSeBxYt7r53ssK2ZKjpaQY3BYr5DYVal+Ee WTs8PmjAWmfrsIjisPwBb0baQ2LV58GjgzXFe9yyC4IjL0QSLYIRyV946N0ZEdk3x41XCeJgu0cd tJKJDu5o4yJ3blLWgDwwrzTrkBAbiImZFHvSCPyepPuGn2aXCWoXGWhG1j05XlDdscU90jArg6Y8 lxwQBnnEKYObFIQmrVXE24Dri3WtMQuki1tLmFGxDmswLjfZ3DWe/HhBlTSWA5XFNpiM3/GgFEWC KkETySqGBG+WYpE4+E/XRZUMXQ9SOcOdUDDbYg/CAqfOsM+LWJhj5q6rQaiqwzDDtEYVATVwmXG2 UluB9xtjjopasCpauG+xlGLbWCYsVRC4yzhQ7M85rO6FAkNEcsgQy/e1KLHtyNSQ5T9GAXoOloRV hVj+BILn1KmvUawg/cDMgI7qjKIl9bI9AP7s+c0IZqt4N3wr8uqFTTTq2z4Sa67uhWId7mRUR0nz i22nDDXOgIAfW0prsHgUnqdmMX2kDGHW5RIF/wRxoriSd9njkWmQzHKVaXpLyGqz042YNUUw31A4 HUXN7yMV3iWngGlSEAqq1L1VsERcvLzKjKY+fjw8lepTBuu80vfOAFdNqorguL6zvp59NULR1VCY siAzRwwbRlHA6ILwfpEUeQSzbbj9rKnNwY/aRE+txjR99kJptFxvPrGmPGyhgMBBLJtkiTWQtOIq 26+3KuENgstrglcdV53qgQQfDdRxC5gmuB3nN7JIrbWe45gG1FnriwKa3XQOxLhxgMpyYtM3bU5T 7tsEx79emmFdjbdb8XIeAlARXw2jflwxG7zhV41PME596b99lTDVgi79QpQGiZQwRf+Pr33W7bKd QTZ4UqyHV+6nshyfpCM6DcWqSfKns7rX0omkCclZleSTtgxcAAcOpCFUWTaCPhAfciBUNWYK51Jt BG4BwKFgAzlBy+aqfgA68clFiqCTNU5AfDANy9o18RqyCLKSmgrxsOXWfOgtJwVKoSZBByVuDgOq eUDyComlbLn+pu+oz9tkB1XqmOwUdhMMst2I3wAXC1OWuJylR+JXrEQBPt6bTh4nOFiyWU5z+E11 yeY9h/kglxacybW2I2SmZxarayKxtj3glQG+syxQy5iu/mLzmIAZUXUnHZNH84CyekFHMH+Q2HSp 2wwpcfLKkeURkcxl8jUmVxuzbIVJWSAhdOoZrkqs/yKzFQn5xdcfx6eZqXjSqzeKfJwcL7kBc7eH Gj6zEWfw24gEL5gVljSockYqTpXb10dLZlYgWva55WGAuEBfzizM2Up6d2oFFr0Y/e/ulSFLcVbL MCy0mIJYdzAnWAGXenJj8QKdClJWksg/RNm+VPZYSTII9ZD6JmJM6WHLXfZqK0cwqssiM2JaVYIg IWMxSHlpUFVklIWww2XaKxgIsQ9Yoh4kZ/oFLuEzsTAFAJNIyJEYZRnLRNmJKccC+ppGMK0nW5E3 h60wC/tyIJStykwIb67Y5UkNkPxDZDNj+4hvxhJ03w9jgmEDPGu0+3GCzSWqeuXwSI/lXl6TwPpG Xd2IjJCCbnqyhXLz9ZecOTFnQzICx6Ffg6s1sNHBGFtG6K4vwzd5tdk8pBJ2ohmkkpwgpDlAjXGR wxdkrUGnlROR82wLb4pzXdTqYF0H4UUIPnhArUTjG3HeGIZ44VlL5+jGwIq38PFOSFekyIpcUPoe gX07aAw4r88wKwfuq2YjmTrCZuW7IUfPeBtTbr5KvU8cZwH5l6LxWWL2rFh1p5wN1klHoRDHhntG emvAY9MmBwXXLceBkm1qvb6wC5y2ArTirAY+1CKu4GhO7t23bN8vkEgboUyJRak0ENhhJPJjwmMe BsHs+9hqycqsEUAWJCUnLOZnyVrG5W4UWMrYJx1R9vvLOIwiShuQPZUF1AujwYLFJeG8uLIkCVbt tu/rhrQRytSJErPaG0g86hk1byPx+EZcDv/Nl6R+xkxDtQxLun+JWnJruGRMFjTQwagFdMwd5SUX RGOGwQOaIS4fqCYiTUN86pVRQY0AiAql93XDHIaV9px16sYh8S27nrpiEryRjQlmO3S2e8ZtdQRA Cm+DOeiVKcY3bLxFdD1YmE5Gfj4YcPhDkywD2graRZV0iJgq4RRsW3QaNu7GOgxwLxTG362sOhxe KYdXPcXwLBHd0EAMcgRymyE0OokfN3SN8YCvN2bmUlPDbWzAwrdtUdBVlfHsXnDPAIeqk6gA7JKK 6IPUYnXveoi22jykIoquhv0Yi2tAdNBrJDq0WLXRrc9cvAa9vs6ojGIiycl9hFtbJ2ywGkpg5q/Z Is8B+94wvMrD0MGgvRiy4kdVI4+NfXZSpb4/g5ue74AtBM4EHdS4auMg1oEJGwZnhSKo7rxHyg6E /YZcKFW3M6yCHlrb0Xovm0dJcYGXDctAfN2mXIo2jWJbaIEb4AohOlkswCNn0jfb+IpNS10ZbeBU f22z/cXTpILqBnIFISnBZ2pmAwGAhSUL1uCTBNWdJAUS1XLICfIU2QpFMkUi/z4iJp4AKlEmBAVz gSRpxbIkJm15BCsZFT4/wKXcHRRHRSSJAeqseAlDhJHiVLRh/Vu+BgrDNrUAa4NFJ4BJRSzf0J4m qfl3oWMa4DhqpBWirPuZyd8VpkG5VzrMqXP0whdjiKIVyf6+qDDkCyM4sc8LI4EAqxUyPKQrEHwL +5evphgtP8AZF0fNmMEZEP38i91R3sgdFQIjK1IQ7eOum2DBDaGzlpfXdSYNcYCsnLatfLJ3Tk80 Ac0GR5JxChhjDNiadXtG4hZP6XTh0L0Ui3gNquDCooO48e/ZC0r0R6MWRXjWz929cSA1ZBXEzno7 lo5JchkyDeveG+u69ETFjrhwMfhR9kFJZkh9k3k+VMCnyvwceOTIXqwPoor0NEaVfGD8G7u5t5dX J7br0t28BqOr1d4OLXbyWNGZrX82bAjGpS6DVpZ2EZ7U9ZLtchQg5kGTwTUBeSFcXgqpBpjEDnQu ITdYTkRmBPY1iXG8P0AWnxghkB5GnAebK3dKT6h11jhgGvkmSRUb4BXZnFB3Dpf62zKZCohs7Wrl siOKZLLVALgBhAKRO2z6vnXMJ/tLqLzoNPyFw2IciQ8zhPbdGQWFoyu0c/8Dil54dGB805ziKTo6 24fEHOuT9RfvWZDc5rJXNZCFihlIGMNkDonbJK06WlbvErElanWICyy7T1nGJmL8Uz9FcqT1QBbE Fa5gLyYIckAY/pwkgem10QA0cuBB2FKJ9qzmIJnQKpu2Qc6ekLQOIczRCmzD9HOP/nLKMmB3uI49 UffJPYGkrNyKXfnm9RpCSHmD1YFPn5EWCayueivmK/MKiYNWcqY8sgfUT0gFHUCUdxBa81+GFSmf fvXyrriNKbwaVivR0kFpEaH051acBmRODU6avTcHMVT4Up3AfqSnRkdacYUm6cTIm0GUtdchxmY/ 4C4DaYVMSYOiayEzht7aeF0R/C6q0HlcfuxDBh+hDKEgopuiA9Y2DTwnQKVl+Gy4DQq8jLaNv4LB W//MyQ4qtSPRS92qDVcPPDkUCtENxYB+FV3r9MxDrZi1BDJJTMjEQ79hILSTD1+di5QH5TGpcUAu Z/hoAv7RKarqc3MMHj3WFq25VD5wDXvSEn1DkD/YcIYBwSFs5Rg7E0oRKOLIWoJeqd9EK6ciyVYS vcrE8H2jOiiqhLBW9ejyYd7dKLXocdqvuYbTq5tAC3KpfOYUHJaocobxRv7nCaG+GPJDgz75XE65 1CvIs+zE+xtehnl2RYfvRjpdMvgb0kRypBfxmyF8YwaiHN30KpiqRtMws4wv7vmdGm5cbNUYbZ9u N/i6mIcRVYV38VJ5yxk+aJfOI7aEk5ZorMMvatGM3bf5XJQ1J5lNrK7D6Mpe6b4GvPbPDJK2r/Kt t3uchzPsRtodwrcc4ll8cnw6ZT0RJ4K4BzA82QyZ3YGlFmGrrC1V/BEVHR45WS8E5X/qu3xivPNs SepcRHQYBe2bfq9YvsgPYRSvVr0U06XnsIkqNKaTty8XfCogF7cQf1PGZk1jpsHgE3ZS1FiX0IQs Ro6sa+4b87iBQ6W7ZuXYa7dOaLeF3QEdDQJK06fzV+XblNMvZzdmnvJFYGC7ZkoDpK/PLEdf+BHa qplfQLutTei699OIHPXkAMdxmkzPkOI3tMOd2zU+4gcVmSmjSprt2WRGBhvkehTfDhp2lcZxGCNO szX3jZk9nPTBwraIbQvop/B6VTDybxOD2werYcqRVwqjXtpJFa2CFfR3nc2m5WyhpoH6kUtImx2a AJl0jyH9lpnzjYOz6+Neo79d8CsfZBn5gNwohbxEZ6+swEke04A7tEyKsMUHOofMsM3cCfBGBh/2 9cEpJyyQ3+NECY8c5nyEpkndb96PLLs60rlOvsN3SsT/Wh05drnx6HtWxxe+CWW+06GPtZCDxEP/ A2TtLhL4jltr4PiUj7vatlNLvWIfR+QB5vQq/3mmX7lU/TypPjvbkevPdZRdo8+UF0i/aVNHDP3z NcVbjFNv7Qlts+mc3lZYCRs24hxtDklHzrvxbkjZg05i4dtXTWOf5+1TtTp6a6TnX7hlb9x7Oi9Z 9jzG1pQgr8Z2WntvvFPiYz81RpTgZ7qBCK/0O3ZaHJZK2HJyV3sv9TfDXWc6POLvdFp/q2Nr903p xdlpsoHPw0pc2NJDZDmaGOGp4dgBhRLKRxFF/AWEcIt7pB4X4Xllc+899y9bRgyyWBpg60s9sXlI A8fen2BYGRk8XjCKJs7h+QBZE+dhc93zokAbdgBOgfzIAIOI/6hf190miwAPqIiDt8fJG0rXLwHV D6yliHxDlgH2XsmzeUg4VVq0FNTZ0RDMsBBfDUdDx2Eh9cZfH+4jCqk7oytkkT3lQj6WEkYb7SLw CGYml7EAikkmVRfeIKOsZcSXFpGUHuwDB8827BCTolgwW+k6aQmd3qUsBFhHYh3sk8h27s/hKceV HK+GiJrZbniNfB96CZBlf5d7rpGmEfR1HVGPBvXwevqcLS9OIHQNE38PU9QUnIYJd84MjH7xHuUv 04hZ/g4xhGoGfkPrQ9Cj9yhqRi2ECoTYtUSpjBlP2lqXAqqXki4i7w3YgqLYCik+5SmwhVsLpdEk 3XQ7+OypQBiZe1yIwc8Cfk54nZeIOAnItIZ+Cj1Wss2ijB47kUHGaIBDXUogW1/1j+YnamRYG8dx e4EVO6NGeKI34V/0i5jSaDCbLZS61PQK08FcBVFoZrNTQDJ+Yt2QfWGXsHBNiZFeJEGsqQX8YFK3 Y8NXuJ/BiXG1ETBM+j1ZKK4stpbVQ3tWaP4T3oUo61IGbyYz2ncuFzQTSQgMMgIUcH68GvLWhRLb VSdVcHKEZTnbzxAoza9vyK1mAXER03aIuN5YVhMrKfcLyqpH7VHTRyVyghPg4r6H4eXaX4vH2YRS 9GoJkWUbZJMudbHsqVN28oMFU44gf7Qt5JOF09EoQCm6v+wdbvuL3J1xzAa22SAx3LkdnVr7lYhG l3rT7jXtVsHIhqoJdxJOQ/QLrJy5Io3ICNMzKa9pl2GsIfkCAp2dAlI+ULyqSOWvX1DWOcrg4/eR voG09Z2Kxvp82EcwTQCSMXh+AQwX7yaP/QKRnbzX1yR1cLVC6AQEuk3YbkD71wiUXPoFZUUzLGzB rOdb3h08pupHNrkIqyWmrAL3DXFTKNUw8INByK7VhSVrqOrI/wnFo00+cc34OkT25sz4BWVNo0U4 xFbDUPzUgzlrb5PyrMKe2xoc8xUc2Rcf0gi0dVi8YDVsyuF9kGpHbFZwkfIejeUXlHWM+v2EKMsq 3nBYxI41nRBZ6xNbNXc9WN+dWZwP1POB28jlgzmokYHb1N5JL028H9UvKKsRleCFdMOyUGZyJxGy 1B7wQcJsSzYd6VPJB3JNmnPZ3TQE/D5QnnFbK6fORV5IIwn8grLyMZQl4rCY3TTHxA04mVBaZbJD O1MwKFcMfAvI52seuMvZWfFCSAbf8RMz9nadjNCQxClrzWuyhSFpAWB+VXTLv3tvNZlumDNdX30j 3zfdJa9wks/Vtsu9pSWbOjYDBJnuXIVKrRCHU2lhiKt9GBmWMGVRPHBkNRuKqA2XSkRJSD+J6IDC OJLb17GKwMqKwb/xMBOvKChi6N16Rz97T+u2a3zcCCOBKhFRS6KjE6YseD1jeJaIdyda9fsuZT0Q HfSabXR9pq1W2rZUo1hdghks+C6D+HmBcLpxEIJMWGcDDHXqxGj02CcK7T5mXMKURcHkIbsj3U2o blE0x/oeshr3Gfyiu7HVi49X4oEu2JTA6fIL0SEOzZV1Yk3uPmNIR+fhcerKQSUyhfK7Istf617X 4xKmLIrAi8TOJ03k5XfPoD5YckjHJEQGrtbJJPXuBxepfEN4BWYawhEJWH5yI+JUgTqHfBBIwg1B 3lJrFVvrdYPNH6Qf/oKyYjbgEqq1lik6LzsZ3OdZmZkMDtDz+Y1RcRafFtlAv5iMHBc/GguhuoAG N3EMWhSXZI+98rATqiXfkWPdv5dx/oKyVpH6WWLTcBQ1S9/BW/pejOxiYdMUVP3rvSJPFBwxIT+F hI3apu6KiBxGROJt+KKo1Nj+1bosTGfara3ZZcd7us8vKKvDjOuHE6IssdXwxjabfAQquRz3wbXZ L/JEKRlzrjVj+ydv97UXrhCZTp4Egnez1wFyBVRwucPnf0FZ+ajVQYjBVy9lBhLMxPS9RWoLx6dj Z3BBrbiOC5Qv9UKeERfoJophB2HyU+91/rYzsM5HyPbpIoVFB/eLaOVO1J4lRFnth3Xag8N88B4s X2ZyaM3bZiLP3t89hV09vHmFlftw/pClhk9cZcrmkfoFiylbRosaOCMaCseU2rv/kmeVRSpC2VzI vg1qKmyP+uJEYxcQVdmU535i0hhGRX4CGS1k+XfqjSC/heVDNhsclJDjkY9frxsPUuhihpkObz/M UX7/icKdtO8LA1d3vL9z5PXwrLxjTx6ZcJ/CGOhuHWZ/mVkuF9Buf30VjjAnvHRc6bJobTrsFhUv of6CZ62iBQeFeNaX0MbYLzHFcu4Q2qfD7lWJfsNY5WEL+0GRsYNHA34WCI8liNbnHhXYiFiWC2cU t4lRf36xGpZM9Xq0QpT1lWxvKucealpoTw6rG8pCwYzyaH42RyIsWRgmJbaxbBibTRgcqlRdN2az LPiKimHzNg3mF5R1+i9Xw5xQdlFeiLLc3VEUgwrp41d76RdZGSC1LF/oYffLDmvptnLOT6ZUMWQK pXEaQjF/Swi8P6Wu9B9hyiqntWhggxBl9UQSqu2SEGUptJXMor/sPiNIkmYkqhd4/i8yirZ4byA4 ykeEUEWZndIBilAN38OgvHWv0g7Es8KQcRXdCkWIZ1UF/Cl48WKUtZNsNVde72VVd0K1yl3z2aEb p0rglISsNip615uDHw3ub6BLiZdFB51idzoN+BqFA0NUKyarSYiyeLB2Yri593tsD4rDaKT3JvYT d4hlcHZd3OtWuvwDQbQFwV7pTciNdDiaTN68/6iznO+VDfaL2rtwqiEpz4G43ZUeuO9jfPVClJXM UOyNuXHHbxbF1wJ7A1OpwOWzquocb1yvWXFU0HeaXI5d5um0GKx08hwyDbi9AQdiaV7M21C4Mhu2 F5CuexairGQuCO8W93TD6AP+8MRgqqJxeXzlgPrBF8636LXXOyDPGkGrfm+wzk8KPOs9FLoT7FhS RmdHGFXfo+vAg91+jeXeuB6lEGUld5vSbZwsgKQwcN0D+bA1t8NCW9WOWOm592E3N4hbZu8HVXlr IVU988j294tEJ0nOEj2HQIiyjomcWz5lCa2GVeShr6dN+zgMv9CDHErrKCP0T679IC6PzBDQKNTZ h9ptNY49/Y6J5hc7Zy7kZWQaClGWUGN7JeKRtasoozBj2e3welahBmDIGD5YYe5VTrsZilef2hyz P+T0hxRb/XZrMkfIWXy3X0uLxhYKUVY6psjR7WkWVyn7dmseCb2uOk8fgvW1dKuWzxXsejSFLZW1 HGlGLfRq9N2c973CO8E+1EtI4eXw/dVQiqlZJ0Is6lBoYonxrNF1oeD7zG4suxkcgRxvo8rxxzbb nD5SaPsgH4SjlbES/7eUJSaUCokOr0LBafZL1SjzsszhGG+p8JNLvWCnLkor20y3KVepLsVYbu5T 1lMMsoQoayPChaSlUOLWOVJw9h5pKbQjgVRP1abdOH1V0mtO0UVPYxLfzh37XUUGIMKzxGr0fjub uieFp3t7EkU6+fGXyCiPcxtneqPMR9mZiupnDLeNUpaa+/EZzatv/zF4UVqCTZLIfret4ToMkj1/ OZAxkeCK3s3NPeIulsyIu/jePdSrmFTeNoqsl9LC3YdIRUKEi5mfvl5y7aynTf3spHFRVtir9yn2 75HNd3cbnMeBzk4sO3Wa15xMsdSE/3md4BO+PdfPX7r+/KwDmh8fNQ0bBxKMfpy/HA6p1ye0CsCs rOs/5aqWmn2PrDVPjCw4CY0uDLAxYoGOA77B563ZyJoF9/z2sBpBloQonbRjxUL9Sq8AwLxmb9yc Gb5bwh8AJGImg+QtA/1FrZ4xlHXg5UodbaswcqPWPwKVJj+wW98Fgp8Dh52P+rh4fIscDR8IdFA3 O1fduV/xhz7xP/6P3tBe3S+Bo1eNnOZ6b9qfsgaIM57MLzNl7HxEuzj2GaGsMS9XerWIXWqYJuAl wSbDa3/K3euPkkj3daH8kkLc8iZyuzie5VDWlcq95ZQltLA7a0o4z+HR2K4y6h40NxJEWT26o9j5 Gzzr6hWPOAZjbWZit/t7t763GgaerLu1h1EDxN/70cVHHyPB536q6nVHmeEaVSv+wWCAZ+D/fXhg VvYvLs/+cg7B35AktCI8ejrvPCpK0Ed3+4ToVc1S/Tg9p1xL/s1ekyIr6bB+3a75Tq6V3PnwcsUv f93j5cJyS/sc2EbnKX8j3O+rh3L+X5Ibh/rHI2twpJD18rKqClZ9TIBLqbY9Ie3izOytHG9OLqi8 FP7MfU8/OuTL9Whd1jPqTC+XRz/KTIeA8MdQ1oiQRc7ScNp0Alw8bKIq9gK9phniiW9aQZxS+A7Q DlpSRbN0BATU2FcBNRG2VLzwj0GWTsiaMtSfjmyp+BAbjxtIqO5gyogRCadsBi7kmyy4UO3O1e8j Q2HslPIOEzX2tuEbHv8xyOKUlcaQzEjt68e4eNjiqURbrIOybjp9g5Q16LFj4cywyfh2ACyp2rHJ XUh/DLI4Za1AWdpfIM9ZbQQmZYmybgbXOZT1/EbLZnPRXVophu3rVwZKF6kYGg/b/mOQxSlrRDxL JN3lIUnxBurLLnU08gzIuuVfxe4mOWwn5VRzG0mdPYIerS+EinewSrKOsaNI8D8FWcaBdfBS872P yk33ejLMRFsBTQzhqB+fzc7NF7GepNpYKQ9pmAjV0WKdkXKpwSzVVtup2Tr1rLRTfxBlLTKjES3r Tdru+H8MUhX2Hfgf1NHDpF+JtmK/CX8KZf2P8fPb7srBshORTv5FlgBe/wOb9En1KSS4ugAAAABJ RU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image524.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAV4AAADtCAMAAADA3O1HAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAOsxJREFUeF7t HQeXqrzS3gURBWyw9rpi75r//6/ehF4SiHvd+513zp3d63UVQhgmk+mTQP/gFzGQ+MWx/w2N/qH3 V4ngH3r/ofdXMfCrg/+j3n/o/VUM/Org/6j3r6G3f+iEr6Wln3txqf3qJIKDawBI03T8vwUI/d0p /OB+8UxhyjoGnud1PISHep+J+hLuomyPXN7jd/MUx+Ume7hfANk45z5E+91tLR3zpyr8qRtfmQeM 1VdSEISk0C9ui1v4LZr/94VtcQ7vBaEv9F+niQTwEvrJfjKZFPArhz+RThwG9dRetAGkkzQBOJ0m C0m6tSepB4bUoN1eTHJraS1JE3z4iTvBO4mDkeFX2M7xpVr4H1wR/ysW563rNZttZuHFgPE4e23B 6xg+vJpHz+dwaGvbN0EQtgBwJ6oKY6ocDK6+OHgvbGHSMPHi9mXMNQm/L5j+eq3CRPFUTrkcd2sv 6guMEA961Qz+oD9A6e24Oe7vjw0Z/lZb8FLNVB6THlpmmvflOd+s8N8cn7+XK4s8QuXBUJbPerUO Zy+VebM5mSkzRVEu8E+ZfSW+EiZsurd1sfoUy3txKIrDoZhOp7/Tvep3ephO4z/hw3LegOl0KsOv DWcZ3uen8qsC0LgoBRis0h1dxTt8mJ92yksYEY9iwDBdbR4NaB6b2eoxm70WW+NxNTv+bgIKW/A7 z16brewc8Dxvjc2Dq9Xjs1fFczJgWe4A7Dswmc5USJ7z+eWwDN/uO/DRvSyK+bs1VZgtTA/+gNme zR8e/+RV3o9eLoUpM9NB824loTSKqHGFD1745Za6l5MHva5OaoXC5tSeV5PwKVeBl/yBGxU2hY3Q 6CG0LwC+ka7DIoEf+IVFcu4sh73j9iWVupdZZrXo9/BT+zHgBThNN1/1L6W20zrGCvtlGGMKexe0 VwC9L4wtqY3H2TemGKk5jF48dhs+La/S3TPPJx951Nyl+/DpSoCXtaoNj4Vs+pybwDGFSNTx5V5L Ss0KmVKxDLT+R7AsAZJRNtM5qb+9M2TnP5ipngygtwXUq6+ABhFKK/i7OSbnVxNeDNQ91hJGJ2A6 v8oCZmVliBDfhQdRnp0Ryj7gsSjwJg748nUyqo1y6T/CcLlkXIfXsvVLY1HEq+a3IPsT6uWTOszH w3urBx3lRwZ+ng2M3mwXEPDKwrsT4HTZbWNq5RbwssNvhwrG7ACOyc/g7jqZMypfGNCLL6CVt49a JvkHSOmY6MVw7qmD2aP4Rzwn6tE0MQreBX4NiHHRy++FQq66X+EP0TdgGja0B/yRxMIBB+jdr+pb C9NIShXh68QLjsQMRFZA5JCVMjwd/FgYoSOMavU048Ghw8oGF3OgnGzM6tXy7fQHT4w2lTFewO/C WcIodKhXTD1qt+aziz9EooHeJmYOyTFGL5Bs9VEyqPcGL5M6oFcYNYYoi4m5g4mWP4jozsIcPBPt lb5SItrn8HN7E0TMqXwgSpfMXNi9OQ7D4VdMYe9CAL1AfiMZ9i8Nj1PO8PC6xVM1qHe943muzWFx QeLgBUQsYMgvSUK9FJxQxljlRx0kX95docv6ZlE5pd7nbns/9Rp3X80hvWJsHh+F1vEHw/EcxqSH 9/KrDuKBIAGWBhWe8MJP4rGTicrhUZ5jSpVO8CAeeGvrVp8jrXOAB7FUAKsy8GsZ+O+70Nu0UPV9 miOhN59qZpXNjaB7vjsp3/HZHzEHNYBebQAKmymYlWeAL62Lh1Ux9W53Oq8hGZY/Wqigm5V6fVQe yedZGVVA8hQxsffqFpd491bUUycFz+xNEPGzD0JvkROXpcIJi5Wfgx9Rrwwbk496NWCDIGhhIW9/ AXwNDQ7BYfQmAXUATTBKLGAdl6rDrdZYIwSaH2YW6YYO6h78bXCJd0FTB5XM21vcPsR7nesOU8pW e3cWEcfPf0K98gtPwWsxG2BMdhoghmCOqq04bEaRMC87Wsz9mEZ7GXU49Gzdc5ghJKf5TBV1YGuS ByA9lDGriATibWuoX3t3+xCjCD7dWBlM7jNQfJP3LoFMATX44g56l9U0VhNAiMWsC7AgF+XJqIqk b9Icq7C1WdDCWjNgtqVNOvcf8F5zmHniTdUognrx/LnC5/Dbeo96tQPmCwHmkG9XgtLzra4ukERc tk0XvQ6e85dOPPVS6amVeE94j6ReuMryzmEi+gTM36Peq4JlbxlLWF7mABSLQUfT8TfSzrKWXTZL KPckzfBo05rYBHFoPYWzUFtB+wr/4/vJfhHXCW28aOrFZwm9jnVLP56TeWLrrYlpB2yPQVOwI/h5 rzFWdvHMtCvz+QV2G/2RRIto6lXbrZpUHwijRfVSseTlH95NsvCORBVHvXgSA8Pm+scwfwu9WUMi QHlDsvE7g/J7MC9kbyi74/NnfXyAQ0pEk9/R0AN0EH5v6xNaXsrpoVZ9oLSh7f0UdnRhIDwkC3o7 jfoPJJnQtbbsvBckgorJN/PGzXjQq0nD+nZaOzUnCJgCSFqJQl1Ebcd74b1sc46+53xXfCZOpyQS DXmsmkI9LKH9GO6ZN5gcC3rR9NJ4Z0VQZm4orkyQX9VXNZMe8yHmcP3KISGRHOdQEhsWnlxxu6dR bxF1KvUSaibUXBHtDYHh+kA9U6f+KbQy7PqACOpNLIjb0ugee1TcAXNm9PYa2/nBFFnyhuDoZQ5i raRr7W1rgjhQESzYkakXmIOagB1y8JoUkWjYL8UsOnbjphr9fQmr3WzwZFD0NHWK2o0/tqHNibs7 aZqw6rWBKbDkg5JDvlFdSOg2Lq4RZ2x+BlB4L0gON2yQTM1vWyTaAkP1z6gXrErMtjPDEhoDPbD2 abuvCjb6/QEkmXnv8XGcYt0Xo9egUA/1TntIk1Gp91IR58j4WolMvUV0rQzBvZbaprIoXdHN2Vex Af5PoIctx0zwHc8cdA7b77jKtfu2yu2bAjvvHScSo5uJgo4xv1AYSb2n5sSV+7xKROEcJAd5ijod lBK6R3S0ifZo2ib+AFTT4BwP34bSGQlN4y5KQ3SLPzZqIIHZxtmpFWUTuyhPRm+ud6+MktYxeG0R qddWK7RVdZdLVww+A9D8Y/Rqq3iqNC51jEXZWTWeVL8rXYj3EPd0nO/7zLw3eXAQtwwyB2c4jXev rO2IqxUEMwO0Vz4/GXC2dFkdMM+ZdmA5w2YsMEIBIiFrbvhaq715T98Ojiqwoveccd0Cw+DWRpyr ViIKNlmCzQGT1B9TL+iysVY3Y6Kx6M27+O/V/gi/fVbWrWLvmQVpNvQOiHJNi7zDf4B6wYjMpLzF ovfqUTezG1YMkWhMYDx5OvIcyEq9REm/SEZvk+AAi1vDoe/vFxZBKI73lrHf1YHk5Q+kX1bqlbwu LTbqRe13qPfoBh+8jVX3hGuGARdx1Cv4t7N2l//xjBip927ayy1gpF4cpReGOdn43WTXuqJu9sbw lGKot+cjXrA+VbCe/zNQ2ZhDzrd000FfG/HaeorMHMhb24fQK49MD0gUxFBvMrgjLxXi9qbFXQe+ V5nkus7FpyEYUXjExKvhrjKx4xWMGDIMcs+wPZW/dfxf0UXvcnvl7Tk2GTRVhvuBgNdYQ1c0er/D gRPjWEmONjOOySpkBDy6kDaWDyH4/5noXnMQj2eAbqG32ThcYMrjQqaOMV90mMM1UVk5LP1T6EVS rAAdiV7diP4MQH7xboyLNQAX+6zhQDGgzlOpt94Ao3DLIFJwzD/MOZ3A+JjR9UwWlbA6srWpV1dS KF+wVY8xk0zFQL9yJs62E0mMY5IJkTec3j+ANQt6U66R0bgERIIQqZffGEzZAv1hMgfuhIYFeaos p4Y1vujsHM8l4mr29geW+A9BrG1nHIF/WdCI07i5hsB3prlmYA5Nw3/pAdMmEmYO01or7Yoietek XrAAi7Oz3vj62uBnuXVvTmsmHFx/jDlAlGCMbROHYdGgSNnqq4UfBbOf4rc27RDc603JJozeTq12 eVzsfcDe2iQVpQuaoDS/2zsgjaKzdQi1r4TEWzf6QfTKI+8iCiNyTJZd8IF5Kua5OHv0kIRJLh69 V9sk60y0SRHMpomchpoFS2DQK6Vbu10SXwLEVOt1OKeM4/Vai/lWMCSGe3W/XNmeg+bASCCJnw7D 2kwrkXEKFKsHHrhPvT7v2PbIE+BnpC2Vi9VyeBza5AdzbwhT73kD+0J5Y+1Wend/L6f3SAX0HrQ6 WAuN6MlWqbhVBXsnTttxp80KTlNS46VWBvQibqVHHJal8t5yRDSrWOjB2qPCtUKyvK9j0avagpY7 Mo165Q1O8cEhkhhs3rsWUK+CFrA9LnEixdz3tIY1i9DG0QuaBanuMXwjajR6wkNIo/BetkiPQNar 0qh8TaxCO1ks9ertsMmSRr2dDfD/XsEy4Tq8d4t6B20H1GtEm7Zs9H5PNDSt2KFlTUZbOBuen4Xy meoboqbrpKPXzoCit2tJJXOpLbqHZluZYK7nQiz1momTfmhSBLP0Bgj3aqQGeagXtjbpwZfAiMlh m64Tk5lOTJqNhC1Q/lwzIiKce3QvNFmKRr3YOxwFHYXoVu+slJYuj5vfcPNixhL2rXHiqLeTIugr TYrWtiyAS/NhmydstaKcauSeo1RjsHrgjcMKi4R310zG9ReZDOdjIGfKcoOywV0pEZXVOLfwXCGI sd8bywNpzJ1P+awzcdRrWm8CcDQkG4JSPG+0Vymbm/P2kwEnMsot5KOo4dM8vNdMJjbhw9R7PuRl r4naewcU6uUFPu7pQvRLCDyRB+aN9D3DQIRiFEyJUrYZJkYqOFA28ilMsKkXv58OnIEc3uu/7oep FwmZDU0PpGSiXuPD7fJKkMC1dPCZNL88wp0aLTk8iJYAM0Q3rp6DLTkYqHYv0yIvwY9KDviS95Tt hA7SDxm95TUfTWp4mG1QgW2NtMDwmtfMEM17xzOiSYJOvd5LOQZJ//Up1Jv9qOSAL1meUewwWaKA kOwUGfxR3YDdtBMduxLNe7tkHZERveQQziLZ9Zr9sU2Vytz6IXXTPNRjccZ/ahrk3mug6A8YrErD go+FfJN8e2N3fUZSb5aSiNqk8l4f9Q6IRlK/WuGc8Gnei/H2sNgDRiBUeYBqCmko/fCcSMfrtQXl MV64UEXypa456bQ75xMsC4g78B5u+yCpeYIbjRgl6mmV0CqCFDUAMxIkjvfyuyDXN3C5Jcvu889T L9g4Jqp6Or3ULa5cIqjJbb94bVZzuV6v941rbEABC6NIBQ+VHtAiEWcoNmi9PZqV7BvrGfGdQbhf HOtaFPUKI8q+N2fa2uQHEb0U3tuKsBJSl3/cF8XCfgq1Ps5QfcNzaItoMcuOVkwGjxLXOdlcxPAP hCHnCAQ5+m4pU4MGGNFbJ1MvmfeaY34YNKLkQ1QrzpV0PV4yw35jEV2tkBqRQn9m0QUMHB29J2pY kmmyjWMOZzJzoFCv68T4JIrLBUKQF5F6QYBlyxfM7RozS7g303zDoHVtEqIzh86F6qNvMaGXwnvn ZLnX48T4JH77hHyuK3n98BUWxxji5ykzgQeKJdCsw07tghuVehf0uA7TbBBHvfKAyBwogtnvUC/k H4Uj/Snrhz9Ypr64x6s3TIkkRw1ZyR9McVij8t5ehHNpzoZe8tZGQy/Lth1344Tv90poEVJmcGcO dqpuMNl2LvR4V3tzw9nTRHhECIGmXvtD6nUtZr7r/hb1omQoKrVIlhDEOG+aO98S3tukiLCt58Xk CjTqzTYiVsqciffKKZ304P4y9SLtECQUgezyic+FdW6nXDuiaSYqNNpy/67J1HvORMmAjNRLZg4C eeStR+7VfsAE6KeIs8Aidn3V/pPeuKzaMH0DVCgampvmRIR5D+SREJmnY6bRxzGHKZl6KUoxJez3 E4hWA+yhyBIEHH3h84jDpQPpIF/w1zqJ9/YzK5x3RoeW4RSJQy9Fa+uTqffXeC8uPeO31bChV4y0 hWUTMTV8qnj340uYxT79myuUFDpFqqhmhZh49BJ5L8XX3v8NpdiikGHBd4P9OKcPnHauK5kccf7m mPIXWR92aFJfgOHhjNH7rPl5/WmO1EgVlZF6yYIOZd9WfxbExcY8VJ/pT2BAr5Q686sIJGy/yKZw Zz5aDjg+pt50LbC1JjcVJdK6wUa9U/LWRuG96i/Jvcb98g3vLQoMvBeXVcIFBClwbmTJjhzP8ZAF eCrsUrWgw0csCONIH5HpS49lDuT6IhSdySiX+mvQ23ikKBbemwIKdw1foXkJFVQtxARsLY4opX7P QvrDLi7NYWso7bHofYt6KeLwpxC+9kgPRmXWaNAgook/uG7ZwNEyBCujVUwax7qEbnndCBn3wnfQ XReaiVk+Kha9K550DxTmQLGyx+GB9XvbToCPN2pbxsA2j4p04XSLLY5Voi3dHbfT2FfWnFkX1gMU B5vnCHN+seglU2+fbK8yKoH/IqQhxMUCtioAZYVi/s2r8sFw1+hnLXLCuYMy4YJ3e40vyWTOLxa9 ZLUiSUbv7/JemO46Yy/TfjxzAIeXQpMbrl8rk675RvRAuUQ4aIo/xF+cDb3TFKygMFDUig+FntLJ iR/ZysWLgTmoNepBt74dPixQmTNMQ1sUMt+vYEz7y5M7TJurOb846j2H7L1GOCCFC1DsLB9kF2m7 GiIDc4gwx6Z3KGmrFEN6VqBeH8mqkgiEskTbgXzMKw69skW9neSijhlCfqHglaFSmAOTH/GPsP2y 2ANDiZDb5rZLTXTS5UqDa8pWiNfUAkDyCjJLhoncwB/0R3Mf+S6UNHaJWPQOzE1zvulnR1mo27nq HaHwb5KMx9/e2vBy7ZrZqwySQ0uCLh5FEno14bZxci07BUqlp/2lDidPL3vVR75lpuobZhGIOPSe rXAAXGJWraNvK8eKsof9+tYGMxY3BldjkHunEb0FJE8cVI7MSns1SDKB7TFRuPjWKjXszUe9ZgmT OPTylkUeV0+fH6ByyvKITfgUPP4F6oXwJwV7K+OZQ3rSolbpXGY8prQyziYJQbVmGRzTfupuWj6M GBZn5q7Fodfe2nBrheIISbVZZgRchYLHv0G94NjENvDYra15uqMlN+eJaFj7dFoS+Y4TtkynXbwR f3qXza5iFoGIQy+/MgVNzM6LKzQBKXBeAd4LNXSgq09w6n+FeiFtCbSXGMFMT5qZmU0iAef9Qdn7 Wkh4aLkGSG0083jiI9RAP3N4C71tcIVDW5Y6PMghpAb1R+1bfRAydPwd6kUt0PjbkQpi+WSrd9M+ oV+It+gNRsoiyH25L1dx4HcV186Ki20zASP1WkmvbZASWwPUBYkBh7wl4ea8Uf/WFf8O9ULXl0ep O4pwQh5zHtbaM9qeeeHcCHzy/PKRL7/z1mbgb3PXcMGcd8rIe60YM5wTJNRRF9A6hmJdNMHs9+Ve A015pYReVEOuznE+jstvVb/gmgzlXqa89lz94as7yS/yFftR6vGx79ZzZKPes2XS6QL1gmV6ALsp ntx/KTng+b92SzwjItxLhq3GC2XuanBiC0JlzNH3zCX3c6XiM5DxbaTaZkt/QZcoLsGIXis6/ZbK H0dN1Gz0VQWU9P9UcsDkO0rQil/0SgQlV8968q71po+4DSRVnDCr/CFgJDzftKUdMPLNnC6tGoED sZKDlXjFS0pqvmuiY6mN+RbFdvO3eC9sAF+ULaYvkX00nZedAq2ZuWN+aNmd5pYKVtW8wOd4ZJ2S ZS9YYEosRPRqbk13fmcvFIhpnzgbrEC2Oax/2d7ruesFMafhnqPPoMqZtt+9FRvpx+HFdHKnC6cg 8s9gtuCN3La0odCwAUen3qFTvQWduy4fkh+O9dQTpaMNXd2T+0tbG9yhZBXpgJ6R/Bn6Rho3/d2O qonFFznMYc9EElRXeIDmVzgqjwdfPl/BA7/Te4ejy70Sbutogq1W4Pd5VxZ0uUB1pFxK9gMPmfXZ nvRPjio9RsOO0O42lEthdrk06uvxtEiJBnPG33NFfUqmwLwCknLRUdU8U8LoNdr4Zo3erIywNrg0 iTmcPR583pJ7A4MaDUoN6EKvMUdPPP015tCZNRq1WWPHQZPc6rHVSi66ylehH50/icuhqrgmBQna JcAuSeHljQT56107kDkieThTFiSht5WBx2UBnyIGWbq8twLJQG27wp3015jDuj26FPyI4nvrTGKB l7+Z+kSG8oUSF/VUFjWiY+4MNRXgHpNFBh+Fe00zY4CEXm8+OP8go9elXlAYU/Z9/jXe26zlVpOm R1g170trVhLSOW9E3lEgSQ5Q0O5yN0F2e5rU+1QuUbGqoatRqbdauIuOyO5kxPvPd6kXcu74ke2u Ov0d6s23C7lDqYduuJlnAJrKLHWhl1OjZdjLymVj1w8KjGi2ZdRGDNm0njPNTFkC9T52yM1h1iu7 RY6bBPUgMwYFg8xDs2CbwtXkci/6wf17j0EU9/ADkB6KxgfwEfzgX/NrC9Li8Fl9Pqu94TM44L1Z 2Mzv7WN+WlaSuox7WuO21vgVm0HOudl+J56nMvTBxt26vT9TTVjh3t1T3Ljb6OMN//Avv69Myw24 ZLX6/Q0dt+EnC0mf0Pu8dS0+WvjNZoCboEPv82sW/sYfZefFK3RoB48INE4XBNwtvbhtFYvJ4jz5 SlF47xXC2raO+4kflOVpRwxumV65d9pwNrR1l5OMpu0GSPgffjH+gy7vi1JJyt2knPmlVDKh3Z4s 2jkoN9WGr63j8dfQ9x3/2p9YY3K5r69uTmpfHnDi7quRW5QWbRh6sajXH4t6aZGr7Pibsks96o9u adDtdlMPeDEhtapVjC8Gu1QXfuAU+PLxqK8SFXTe1OB60L8+yUH+ZzL5eqkvNQmt4Q/4/0xKmVyT RSEJ6FTxB30BMAkd0bfQIr3VhP/Gzeyx2Toex/CvOTbLSoeoN1277EqHhN3MKBz/Y9Csa9LhW4ob eKsyeMfpbJHpm3vlYEiUplyZq4DYawJQMG7WPpX7q0FGeYJBD6Rhjde9P9B6mYcT4BTor268MX5Q b3a4pCobcqKPsbWlV+dcREavFhJZJmT0iqnSWqg4BWe85TI8t+/IvdULjpOzgcG/yIRD+kHHWps3 vjWL6p5J1aI0TVvXyIEeA6LkWC0ktX0vzU+IPFu+6dB9vAUde3T6vEICgGTY1sg2B86py6X7q/bY 4/etaXYKgg6t3eyPf13uVRO2ZduqWdwLOxqMyWTdyosenLiJrF5EFe1Oh09oJRwGGcoOGhbfVHxs jns2hXqNAyQno4NCvXYQ1DORuVyUjK1m/rZgNsE11kwwLVJQmnVEpqlngdBUqE1SKU6OqzJcCRJf YVqHJsFYKMu+IztEUS9oMBbY9XsDD9Xhvb2eCBwPHq0Bv2vS4evQJ92Gk4VerUGRwspK256Wfc6e kJ2tLTx6BldIhh9WObU8GcIybzWzCuCC/GeOqlZAWKaTI0FRimkGyd+Ue/Wd13su2YlYzxpF3L9n gs0GuXBx7GnX45lIKzUlRPNqbVaz+iAGCkxHolky+EysvbdCdH/8B2Ek/MDXHEEy7KkYOFpy5LQx 8NHiPeOcY597b3iV/vZ6Pw/Vlikl0cmK0hH9boxI9JqtqGPRazniA0NR7Oa/aE4/d/32Kod6IWOT xhPlhs80/gqlWT0LPgaySLrmE+eG232Us1n2IDIZyIsjjY16vYW2PKe/yMYj7tcsZtog0NbO0+BX /KKJ2+eKN362HjysV/PHPoqZSyZU2EvaKI6YmmXPWI7a2lxEyuQEfgrvnbxjsmPaIayDtFKwz6PL HEDJoXoRzhWP4ywf2OqKX8E0PDn/DFVI5XMzR2eQcYQSE1ipnLHM4fAO7/01wazt+k+su3OZA3xQ oWZXng+2hYxPBVCjJggbsdYIrv/zxfBjmIBjwZhAa7PxXrI5nRLfK/0S9a7tAsHurfnQu6eHoecz luCW7/o3NqnmR3dZFTCVboOeOE6pu1SfZovfw4nIPMvWRuO9ZCYrvaPXMFGBcVCfkN/gQy8S6OmV ZTvS0cca+F2gifxxM2pg9p6f+V3Qy0zWI99pJC8/6Ua0iaEmxzKHtyQH6VdMOkVS+3g/etGDXjmg V8NMIH8zyMmC6SrYADalaKiLQ059fasg/Ox0xrX4bfAV+4ogEN0ssRyLXrL7jiL3nn6DOVSJHrCc f6l3NnSNxujWBrHfLpQzIR9XFbsFMN9dFr1kns7I2ObgAsfms9AlJuo9E60ctCid36DeZzBb2rzV AHpRMbT5uShRC3f94OG06U04F1Ovvg5mwXivo15LbdHUh16JTfTVzWYTn6XeX3BlLgvkTmCToD99 EK6+7yC4tPLmSjW/JC89mkfta4X6yFAfnIgneN+CpveyTzchxIWSeASfY6Jeb5yDZxiKeiYxBr9G MC3/V+tbheBPw8eEYp3KhVDknjMWv0q4m+51Q7SLTzXUM7xamhvux2Pfu596kch0j2dOZ6He9yQH lenSzMgFbpg4UEI3wl2+shHsIWvwb7BM55GQOBzvxr2HYGrmx8tbm7iTWJ72Uy8aX3iGGzDdy/HM wZYc9LSI56SZWgaFek9kVzbDdMiHCDmB1gHuFo4YMSpnkWGRwoptvzbKZArHTpGTkmMxjKWyYtzd NGOFUt2Npr4B6j0ztfLk18YjiuW9FvX0Ml2jXr3VBZ4mOXyWevmDepxRosYIPTzzVhheGMPlzBQ3 I81t0e3L2OL4/VjlktmhszSq+OOrFT+Ts7yHOePZyk6MlzlwMqZGgXHQ2YwEjEPv2bLBneBKC7CF WvHDFJvDh3nvMfFYpCgRtaa52g9jo7AeAbChNjVAkyp6uatB71STUrL1xCjWGkD54sxiymVTKE6b LVGnAXTeWdIGZTb08pa9Fwd2bkHhxtH/ABTq/bDWNoioWCgRuk+gErlJYQcvgaminurSyh+ko02r yVsuy6PF5Vv9cr7bGbFmAxPbnaDosghZ1cJPlBW9ls3hBlK70EZ7qzgKpeDAZ6lXqEVEK5smkwDc FaL0YKoUx9pskbyGiV67gx01X69l5po9XBaLK2OraEMIvT2n6gF5reBPZcgMBohjDravDSsMUFR/ stCNPSX5kvMAznys64RycOjXj/8m/RVlPSZsbTBklvREziNjS4Ds1Rt5xCGWd71lM7TKEQo9WHpg OWQlw/lRMcDIe21fWw4EwO1NzuzPhkH01VXX0s10NntA+qDkwDeijH+WwS90k7tU8JEDWRgxR9ea cEuQAtOB1EL19KB2r263HluGhJciJE7GACNzsOVeCVbdNjc5yEujKQEl8eqTzOEWVV8U9lmiHRrJ YemhaNh1sV2on5PIGauh2v5y5egoF/cQes/xuYOs1GvJvRNQtdWbNLooCexBodTS+SB6s4lI24nW pqgbIenhnMEM4wVqm7xaLisEgQMIJyT9qQkntCsfFr0nsbIZI/XaziAsOUw4pPFQyJyHXY7MxD7H e/MKPYgUr0uNWnE7qFw0b/0J2kIxWUhLSY3IbqNwfyeP3Ty0tYFZIjNsR5u2ZdP7Gbe1nS3ZKNdH HVz3C2QHI92fzNw/x3t3MexNo5aEnl580sN5JAmZthGIoz3FlkIURtLBFERt4tqYRYJNaaFsunoU +2VErx1jlu6mRm3cJrFsOPYo9Xs/xhzmUTKZQb1Ewcy44Wxt8HJvPZ/a3GozR90g9+edGoUxPNDK uImxYckB0tYT1VNoP/QOYO2WcdTrxJhNn7L2AC6kVYE3IDd82jerT1FvuRBbSpWO3qfCdT2xZN/d nCe6Z6qQzGXazc/Jz6O51rD5cZlg9vjODK+Rph3ZvEw8ej079MmZNaWa4YfQqxsFMSKBXBLaOCUn oKPHuHNLHLzbWXUTCtWBc6x4S/uSmHSd2p57AnNoZmolgtHYnbJsRnLGoddrkGy5XmNKkcOfdmEP YDLpRhbQcKydDHM1CaTcueRS770WKNPYJoWC+LtgdLDJrGzH++1J8rehZ0eAbC6/OPR6zem67oxH Qe9nJIdvSuyz924iqPc8UVyhTlsEfZbTDMGdM/QxI9NSZuc7kXgvJGLRLKXmLH9AvZ7bo+QUf4Q5 yJnomRvTsFyFZPrR1lBywgC+Hs6zHBPM7lNv4G/ajBXsWaIXkXpRj97w+A30UroNUqpPOyVWIhdO zJdtSgM832lWiBxlKNnqcX9+1EwLuQ8WYc7uWwwpSyaw0mPJvRq0SuTuaz2vOOZAcQZRtrZTNENi Qvo1TiYzRongvfjrppGFMq2UTgT9anoJK0Un11I8t2vObs0NkrS1wceefnmE+5oySg5dom5PqT5N rRvGhFjjoM6MqZAVXa0wL9UG1OQz9fOKFHnRdOVge2JuMWs5Y+tjHTMbUiRkEeBnZ7uMiPeWZ9Pa KNRL2dr+HL1aKlYmM25HN4OMqNCZZc+NOnqSTWT1kFcOokgsUF2TPG+QtEhRzyduwll4Gnc29L7X 6fXPJQeVMUYumvfC7WZnI4gNw/XBSEs3E1wiHVsHK0NKnA1yAxsAaH1yxCiret4c74e8lyb3/qm9 txcIW6RSZwzvBZpLQLkSeUTSIWDQajBD0IxL0M7azatEGEFnIs3384jY3O6Mcu97vNfOJ4lcuPQv 8xdKsYXQKdqJYpC0jtxndlDXe072vcExp6ByYYSlCIWDT6MZY+M8Fb3NiFj1PF1rO1ezToTRX+W9 WmoAt8MEMdT7BKO00JBTVHcS75Z+Mq+XxJSh9kWft4PHbiQqevWGXQmAwHupkoOYqa2cRUXhvT7m oGFLmgF/KPe+lGiS9NxFNO8dGmF/qVWD7NLA44j+HjnoiuUF6dDyxeshCVgFRXLAxO6JWw9gOG8y 9zDv5TPQ+Xlt69kU6vUJZqJTIvDPtLYmLUONQM98myo5dBb1jbGjDRNBM653ICBu759VbCWeJEb+ Rgzi5Y6GVL/7lNZhHZrb05jDEieJZBvWKqVRrzdOepewTVJ/ZO/tFNxKmLEMQqejV3xkrWr+HLVs Nx6/7jPV3GE1y5dcPxBnBBocnXoRR3UKLWlbW/kCdNG3a0ExaG3VxJfNqk9sscVE5J0jPcPBU85W YjxhqOIALQzN4NjrRj0wf1AEf9KhuklouGyFznuxakHby9NU9OIgYqdkZbzcOx3lFLv6j1kb7Wew iG+14RmY98Xye6/YSoyKRs0m7ZIsB3sU+qbW87FfaZolNBDiR71yBIuhNnxK05gDDwWbOw5TiZcc lmraKULzBzaHV2wXHh9qzrQ+bMJGbUtbHqMXfK7RDRdVL/udvxSSOt4e+CtV+2nnnqFEtVGpF59f cpiWllpClTseT9cLPsnhWbC3GbNEiAc0VkqueuoRs5xD2dq0nFssq4rFhlVkPNjDo0P0yK0Hq4lu JSJa6EZWCxGVenHvTTeNTK/UF1ACpx1Y9b4QvmrBxr6UK86LQpEUXReNMwbnmn8AfhF84vj788At SVA2FEAx3OHYM9Dd0/RGJS8foQR+C7p9Y38hF/WjU++064mw1LtLDZepCZChz95bdSpWSLfWsVl8 H718hVxdjP5MiOjtNDwVL9emTtUi595YI3872G8myDqCwKF7lHGhTTb4UKm3M/ImJelmwaggFL2x BHNbikM/khzkPVqwWNB9cyDx3rRyc6lgaudZlyKfXDJjUt/0QtnA9FK3EWU4F8nkS6Ne7VDi77JT JlDbEaOGfLy373BqjjWj2YuqZIFzRA8Wtmscg4vqBqDp62zbt22O8oie0gIjLIwWe9qAEPpnjX+L ziN2Kjz6pkNDr1yoKTNFsU3K+oPIW3zeCtVB709yK+TUgJR1GYPoMPUm7YJDxplnxyiOeuTIHOsC WhdjTw0m3Hsu34xkL2joqUDjnjU0t8OwUix+l/P3qs0S9C6ROfh6xOcdZeInjvh57t6ICJOmoJmH 6lc+kOxWWGZLgrntzISDkpGsB7OFcVS84LQWrU2WSOn4aZrNwT9r7UEU7CgtxBkzQr2X0Lv9KVQB eRfOfuYwTTXcwqbTPNJ9jkbcbYMO4owLWde9R+9nkDsYdT4po2NocqQ4czoqWZSVb33ji9yLBqnO yfzsB8zhXpilgpUWGHBt1Cx2QFSsxlz2J1ms2TuQJ/guPV9nE5HctSfFdMbsEexyohlMEYderWTy 3mutUqnsQYxMjTCpfc5b0XNLkzFg1TlENsqSWtD6CigPQS/5024tSLrEuX45dNCU4teAiuFq0/ew wmOIYeZG5b2Bsy3qlcDuDyLOdQT12XmQJikBqG/ntb2tT1jT88i9fM63qeEDxkFJVTBq1jj11nz3 WKzw0IJT2tBszdUTSkVzLyGcrygyMoedyXvbsH4gZqC6QksFZloke8vfdmVGJ1BEkPPZMemUR04R QPt4fRWSVNtY+gW6CMMaU35u1KjQAkq/JXSM0NvwYwtTvkiTHILUa56KO15xKdTMQDIdoHdOVsPf tve2PY2d3+ENIPdazGH8tQthrRX2evA07MlGHrS2msgVinWmCvh36mtTJpkOzmFoLu843oss6sU1 ekB92NaNlkHIp7W5l3wXvWt6jZYYZJsloaFkDaEUp94gaGBLp1qWb+SxYgieeaXe7FLiFqrAGarm YVQIddhJs1KvybZxt8HiAXIrkJG2UZz0vkUxpHG8yRyuP9vW8HxMe+++QbJnC0QbQfVCkK7TVvEB eSJtVjTqxYx3Fx1WWA3mbPTe473YblzExnwR93eA8tRQZHoRCjB6j3rTtZ/Xhplii1nxK6wag8J2 IUSYwpyF0bAXwOBScUUOgVwcGZweGL3e6BISDS8CbiEr6ieWOViSwwQsozgVfDgzLCRzsuTwFvUu lTd8a4FbGo6UHdcOSQzmQqNF5UuJlZ1paQ6X94W63iiWj6oRe8HRm83jrzsFv8HtyMgcFubWVoK9 OHdDLYteaLz3jSid6YUQVE8iDNJnQm4qJbw96zwH5WjSYTuJ9t4yn3zFF8+mpciGx6ohUshKdJWr V0P3TvTIyBwWphGsnpOzMwGlZs0eZvJFso3uDerVu4EyCayYNY4rvtA1VJ7XHUEjDraroo4HvXo3 UNCUfxCTqUz0IsFjxSAMzx98KDmyaW12xaVl96uWO7ZHle4IB1pQ5F6OWa3Q628Uaw3fzba7rZAN tFd6wqQ66Hmc7+GylOhcIZ1s8F7YTL/5SAro+Qy/rMxhYrnP+GEeyTgtAYQHulJMjwoKTK1tlqL4 IaQvmYNE9sJw9GzOs7pQTIbEt+uLxigsa01JvT+wYGac1KWIFtZNGJqLDVVGuTfnsZCrjuWTYjFj Zg6Sr9Txm0jmT5kinyPHN1GKENlXEGsG9vOZ8TVQ5NA84k5o2GKjF6nRURz5i2ftVk2hKFZygAIp DhQdRzBNKWbc2l7h8HB2FA8PuOUGoZYODNGjSVcOVRkuDXmla+TqjZ1wdW8HvSimRFzRk8NfNf0R seglh41R0Mso9/YD4XPsqIUjBSNjk5wRr6+iosqMy2QTIDLJl0k7mJBlTWK4CcbAWrwXvp9H59tp q/Ves4apmnJGLHq91OuhY7LkzsYctuTGXUxIFrsVMyaAmBGvkmP9fSNnQVqWalLWNb/7L7wvBB6R S72I6JhwT09vHEmcGb3E9U6h3glLgVkVV8z8Gegq9EcxTiWmDaZnGYYQi2uhMooK1toH+sB50JuP Fn7Bb2dHm7PyXvJ6pwlmDAVmT5sfx/k9K3Wb5kjxvflL+8UQ3a6tnNYt5Idcnvms8x70QnOvKIEH zLVJyzbBTL1E33qRwhxiqVcrzahugRiKlm+O/5pMvbtESTKLmEZB57Br1aLN4+WZV7pzeS8Mu4uq Q/LIJCeWRs68tRE1hZ9qbaB4/lTezSrexs+E3IrkprLIvey9hYbh/AVqN4wT0VRennlUyqvXzn73 9BENXaK1PrUtEysrc5iQqZfsreBiqDdfIXd4iqM4MJmkzGpZNoRzK1qU5kz+sb97RoGnZo0Semcd 7Q2n8jIHcDpGFALFJ9/MoI8jq2BGpl4yetfRFsbhrMTHY5JwBK8WTv4zQ7w3uuqZPaZcsahlWNjp UVOBLiT2Mmv6vURSdIUq2bTls6L3LcEsuvL/nFxHOh7h2dEjaAoPSg57heYq8wyvJ91dtTMi9zRw lsfNDr3O+kfWjbAeOpRnmMayrNRLFszIFrOopjYQessgVxCmna5YqRK+7/xyb94yJkTeOF+34vWM o+RHzCabrJlGxWyAT09JLfg8F87i7TXLqFaQNQWKYLamm3Q6ByOD9C3ghUV9klIEwjL2M4dzgx6B 51xxfxn4GIzORVZRxAqekcDh29rwaMNNJA/UyjBfKxAkVmsjK8VXMu+l98os1nbROdYkvPMjaV4Y EDUFzWfSKXPxgzdroeI3xYRZI5oG5UsFLh5CL5oTo/Z8o1iZabHoJVNviyz30phD+bGJCKCn3t4d dpEHWUyOKPZCHE7nSCQHhs1IIyNf2jQRxKcH4RQdNAmHtxiZA7kcOoU5kBthyaevEj09korcszCr JYURWYN+E71yl+QnBhvu4kvQogh4m+BShBC99kOI1j1ZqZfsgKBRL8nDmVZWPzAyyK9M5Yp7EZMf TGzBAQdn+fJwOKZLhNlatJVcVB5CWEYubtqjyPXIyntV4m6VpfBe0iU7dqXWN7a1/PqCwybphMVM vdrqsdtEsab8rhZJwI96ETJf/aBXRJSlF8LHzIHRnP4iqhVzMu/9UEOx5a2QirFM6GY3v3jgHx0t JsD1WjuU5WKT/Cz5duWxKgS0UYxeKRq9f8R7sxSTzk82sACKtOZDucWafZiZA5+aol3McNNFTVmk aHEBYwElays/lVUrh8cgHNzm3sqcEb1rIvU2yeidkKNLomlM0z10s5dGlS2D1Se2Gol1zc5k8+jG G+mgc/CZJpe3QK3ItwOG+nxakw++6on+m2zRtbb8XHDFlaSH92pOgKwVJWEOycu6NfZPmENutbKt Nfn+KpNj49SMvHdbyFV7vZ49P+pzbnY7z1qfJ35/NbQ2wnd8u0DNhKKjt1no7hRnlbu8V3t1FVv3 9zCHe66RsZfOD9pAQ6Fs8QGPWlu+UplSlpGjgis9XpFAYtfojs0C/ZHCXQprkpjSohuHhQ3NAHo1 EU9QK3bgrx/jEHQDXMGMr/V1wUqyybrhYdWDqAtWuxKOzDOi7k+GCN9F61o6KPXrG8Ixv4hHrz5Q yfRImo+8RHxf2SzCbqJWhLEo3aCw9ZbJUwnoxYka1Y09e9XZNGWwFJ+t2mhjF49H6PFgZxWf3uS9 YnOuFm6lTa2r9tgxYazVONOmxgkRch3lgfPNQa0RLMYWhV64BGbNYdiaPJWA3hQYiqoz+2496IUQ Yj5jrrarh3ohds3OKuZMGxMzlC6QES6p7ychIz7ahMGXz2xe69BUy+tDrbFu3jX7m6oSXT+peZOf zkqSbeaWpTKHLuCoObKHf3mot4zkmWl49fDeMVQ5v1pZxaeo7FsC0hl7yxHOPNcjqJ3PHn7qFcGX Kr9Sl0Jjx82rz/L9OKpSsrKdWcldJWnKAmrBLjI3p0kOegPYxtgJp3RLC+TBDVK2mtF72P0cxOuk FcmpvoleZjIPHSj727+b31eTxSvU+niNKi2H+H52Ca1zlUqrkVIoQIOF2BZX2jU1O9yK6Vdl37I2 J0vgCjOHM470c3NGXSPYctNBeyspRHDZPaRbOCV7Tj8PiH4TDbKne7Zz6iKVu0xulzpVXHrzIjov 35+p1RdD3Ge+leuOEif0bZWOS9Kol8fpo1mnRINLvUtAbXlmshnBjWTB1ZBuluOa+2voPftN4ybe dmm0aiQZlJJ30MzH8QZ3sO/GznYkW32yw9Qr4yKZxYy9ulzqFQG1PWvL86D3BnKc3WILulv8JZBT Ad6r7/ulwquV+RTluvcRKTn4b7cj2LZBjqoU48qAklNDwEVvuXBHxZkepN6k0jvaRX6gnd9fgnPd J/cuS5VLXeAWUvIN2Zlxqtn3E8ohSY2qFH831J1bOAjQq+vmDl/qzg9WeFDSDRPipVmmb9E6bn3z d4D321PO6bcdeczzvMbqStbdawaadGjEraEXVe5F6bYdkg5HFxu5W31giM7atW4F0AFvnuQWqjUs b1I0wKTUms+LW/iZt/CP+d98LvSFvqq+XtutsN2+hGTyJcyTSShrtC2aRxeLr+S22BLUfhLevF5J +E2+4I8+nGW9g2+Sr/XrtYY36rqxxocmk/3tdgvlka7XFr40Hg7/tubjZus6bjaPTQD8Au+brSL8 D9+14EB8UThwPu8LyRdcBC6JryZJJ5U7wStn/nCndao7mUinXO40ud0k7gTvcpOclMvd4AfDZAIv +O1iV7rl2rt6vV0qdU1tLtbXhuTzWZ7ygWfNL/P3cngdprfFbHYLtaDm2bHnJ5u9wk+r1cJvsi34 w3h3bcGBcLDQahXhDzjnmm1eW9dqNlvNjqshGDer1W/4V60eq9Wn8f+xOs660MK4FYqAcIw3wDW8 YFTOi/NtUmjNAaXmw8eHwFWF7bxlTm2Mx8bwDT/V7+9q75kepkVxKIriXizvxU65sxQ7nb24L8Nr eV9edpad/NT4kaf2/7LxF/wtWwiLRy/zIvp3YBgD/9D7q1TxD73/0PurGPjVwf9R78/RqyHN00aJ OM4/9P4MvXwu9TisGg1vxULCSP/QG4/eUP1XfEpTyDa62WOMZ/D/Eb3noBQej6EfHSFK3GQnyLnZ qE6MRAuWINF4HYrxOjoWm1rBPLP7Eun5ufROwJPeauMkvjF39U0q8pLjrgImDq3K3d6z3gigNsvf pxb7synOSqVcdV54dibEYg4Vyw2U/EbSspzT1pnG6KD4gqs/SL1qDq0TqVuoLlMEsnYZbtUabiqT VXTEt2cIfiZ1xMa0/JXiRgwB6c6ZPO4VwRVyqQqzdeJlGFa2YDxMbwhWTt3uOP3Iou7zekAdcXwY ij5C/yB6dxxqw/MkVwQl4pivLFFzkYVevdAdnXWViDrSGyK2jqbJTYfJA1Wx/2UB81swe1S4lQoG uCT4xZ4FQoCAZuUbaI0sOjxbOCbK31QEPvgcesuQDF0CO9E6MvbKd+889Lxu5ubg7tC6sRlxnjPV FRpCQXH5nfROjFkDtdDMmg34UUbaNToc9P6oOnEJnlO1jLl6sPcMvEC4f046GCT/OfS2MXohEUNg 6wiGJyZDjmp2soXgLq0bnVPk3pUmrTKJh4xdJ/yFNUgELgW8QUMcIOTGbPLfA8km620ocNp0nDfe J3MwLZX6qIcq+Rau4zT8NfRqPSALHIr4orZBChHNGZxYYIKE+mHairFUATy+9va79MDdqO2oABZi fKVQZ4ckzLyY0YvH3V8qML0jqee3njHDDs7KnVemeA2iY7APyeeoF50AvUBO8e3pvejQ6uIEopMN 9zQ7iMo39MDUG8yygwzjXyvoBt6U+lvoFUe4qMzYKV/uYw4m9eaVM3/RBUxVoZjfD6IXVl4KNqiY DrMBHMLzvgEz5JmDwYzz95cmcMOzUVKNCSZfKtcofGMxsP6WR+WaeoAvyKjgFgTeqj6Sn+WnFw3H I+AihX74IHrB0YbLMJboxWzCU9xnvlEbo5ec+kBD3bNyhbpMcnxgqT1Atn7jGpd0CljQIzq7zqka b57aXg9gO1RJBabP0Akax87eC6dJjVvhSjrQnVsDycaFD6K3XkQHoN64apZelPUKQEo5YA5yfCqT 97xr9wVcjr+8o8KgRU6DjhFxMgrgywPHwv4BLGBBIpl8Ya/hOnNgfmjnSiW8kkD0n/oaHH4QvYMi GiShRyU7F50b9eOhehtazkzPkv/mSCsSRzBqK+4FyzX/jmAGz32tQYyBXomWUdwZyLqsQtR/qlSV gsH/xsR47o5O/vIvuEqWr0jwB9ELCcX7yuXBjt2n0uP3U6RWxOeDtDWTWMO9VtT23Ybcm22bbUKL Zxo7gc9hWTXakwq5EQfhvMnogjM8xF1lR+Xx2ZiGGx9EL37uPE74ZIXm1+WS2QjardFoM2uqzUxB GQCpN1eVXFTJlvAklne05Lhj7AKxz+TTln5LPyMNKSyR8EH0smLVOU4TO2ceO6G9yRWxo5yXcAYG ZjzFDvnjA+S4oJX/Er0/vqv/nxP/ofdXn9U/9P5D769i4FcH/0e9/9D7qxj41cH/Ue+vovd/I8iT 6H9V5wIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image525.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASwAAADhCAMAAABFoniZAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAALaNJREFUeF7t XYmWgjqQjYiKqICIgorEXVxx35X//6upBFxA7JY2c+adN6+623aBGC6VSqW2IPc/+hgB9PGR/x3o /gdWDCb4D6z/wIqBQIxD/+Os/8CKgUCMQ//jrP/AioFAjEP/46z/wIqBQIxD/8BZTnIqx/iGf9Gh fwCrhprq7l8EweeX8gLWpfXLybh/SaLy59/wLzoyDJbOo9L7y3Ow7LirlLYf/C9CgF0Xkx8g+iA7 3jOHvOnQV/QzOIw8fEzewV7TtGHSHDxCkw75k2V5J+92+sD7AcpkTrlVqQM/OYecGwZroZTfC6Sc ZjTzjoiQMiTnyo1euZcql6ebcq9cLqeqw2y2SGhRXMAzK9uyZsWEdbVmhCzyc51VrG2/sr1e4flV 6qePafJLqJJWa6O0OFoCiUC1UW00qi3VJXcWl+II/i9HI1U9q/BiqYriSBThQ0Jw3lJc1o61Sj/d r6ThIV3pQ6t9aLXfr/QrlZGYPsJZaTiMNA3nQuvwr3ZuizVuwqmmeebMNgdti22TEsfBR7Qn8Dcx xlFgSV16Axz/np305xsnV2fFLJbru9Q8B++X96RfpEPwsK0QMCgiMwAIwCKAFbMAnAcgeTIETCmu 5UM1lSLPPNqUC5vSVGvAPaS0WpXq9M4OMnCPM/XMoD7O1Fd1nb6Ed0/wrJ4bj73D6VnAAJ1po3Ep TAuFaeNSNXsFaLaR7MAP5Q7vuM64Pq5nThnCOV47OvAREDzs9B2wF3AZ+QGmu7Puak+FdJizKnny bpInYADjWyoFq35w9fJ2W78hl2tOCVjpj4fAJwfuTJbTRmb0yXd+eIxsUqYJgzWbkHfPs8GRM9cG X+gSVNwU5/bRmucz5MWi4R4Qwa3AFiy5LX/Y908OG9T8wfHJwb8dg9VTFFgJDd7tCBlcnGla9uJa HDnqyLlmzZXnWfIi0VwjiTxJVn77klify0uWnDVYsgRLpIMqzFlD3nFdyyQfpQkjrwQQbUnUdk3J xcaVXn1S8jSHDmuwmHKWyhAsdxTJWUMevqNNGWdLmAprVdfN5lXXnLmyDc+fqMNSLMDkylTVzdRi sfUvB0dyFq7OUx2Hp5wjncmjSbhpA5xlubJyCLRZArCmi8B8+U0HZZHlMNRZDkNXXL0OwwzfRPNz 3ehQsJbkUSVctjljM+HKQoizau6qiThWg0cesWqJ9HvAOd/cueC5WKSaekhmlVLCyh3Y9CMPrCUB K8Vhc+FinuqidyqJbgvZKMhuf+8hW7B0pjJLjFRKd0LJlfkLBUskj2cyAy5E97xwnX0QrM5IniAB sZrx2YLFeDaMBMvhN67LWRSsNjw4GlG0sks3nwDOoqrDg7PS2fO4lzSOf+em5zPlpcymIdrKQHQY thYls6D5SdF1i3kMz7aEs3I8WTNLfReG4M4IDUN1AjPBAaEEk27JZ2ZzBQFrRK6BEeFllMzyBPrJ JuPQJJrBgXPLOVc6unkrYzaDBomczQMv1BDaM7mJDluwRIZguZEC3nVFMgSLArCMBM8cmAS5hZuo uCmhKcAIfabVvgAvqwixUWkYcxZTAf+Gs0ZUAlX9u1wExWAnkyW1eyqF+adEp0u3JzSYcLvcZjoM mYIlUmUqpDqsGmtvdezzMAD1nkB1oIeug6Lsr8ixXRvqbSaywb+YSAFf1tS7HebXi/Y5C6+Duuqv 5705gK0Gz9TqEKnB3znqowvueJyV8XTYr0lWmQ5DtssdYt/7Kj7L56wMKP0siO0wHDCdDdVo1SHG ZfuctROSMU56fyhbpZTpQhq3vwbL5yx5T62pX5M8Yml1YKqUupGzYawr9jnL0Yi69T2xXRsytcG7 b/SsGBd9mw27vRgnvT90J8pM2vEayTCVWd9zlq9nufng+vqvVyyzBYvNssK/mDfLnRiX6nOW2/4K LHz7RsazIcuFtDuK0uBjQAUOC98VNqIWnT8Svo89xjKLKWfVvp8N/f40GKkOTG3wbDX49NecVfLB yn41DO8cuWNlcvUEPFPX0/dgrbzljjv8f7A2/H4Y+mAlt3+UV8HTGKsO/zDOus2GBc1hgdY/2erw /TD0NXh31WWyTtkx9RtmfLZncRshlOH7YehZSt0BuM8YEFulVFeZsLt/XZWvZ8OOPxs61Bb/Nf2T 9SwGGrzP6VgD99n39E/W4I9fc9Ztbei2mUyHbIch4ygaVjIrV+8bLKKX2Q5Dtho8g2HoBZyWJxw6 S9/LeLZgsdXgv19IlzyfQMNGisWhb1bTFHS2YP3TOMvTs7JIqdgZN9Xsfynj2YLFlrMYWUpXwsjC E/BJX9CXBlO2YDHmrO9nQ+IhF4lmeiR2hxqNvfk7MV4bMrVnMeCsM3ZPBgm4SZAhWG+m/o4Ue5nF 1FLKwAa/xIOWQNaFBbrw6WtfsRZje9Y/jbNE9+qFG2XWBLL6/CuT6U6Vv+LM4Mn/OL9hzZ0iGqGE 2zQWgPtqQmTLWUzd9/jMQoNvI5vCVKPG0p6XPPVHYrvcGbA0/uHvYx1AKT3wMwpNi+Zk6MY341Bn aoNnylmMPNI0AQO0b7o4xF2K2R9Jbn/Dl+EvZQsWg9lQdR0/jwBPHToaabbiH2lg0jYYEVOrQ8wo msy19pJEPl7eQ+MxR/MMqs0vzA86s8QW0pUByzBJ3I6jwY8NZd0ML5VLZ4z3fjLKmEZX1ptf2Ez1 s8yIqyhYTANwYwl40cy4JSMUbprL453go5P1VIhvhJZ+ZjkMmQbgYjOG6qCTsNGBHQqHPJ1xZk75 E1LpPHdYn6Z1/o0YD0OWnCWbESl0767S2YOVvdIN3fkB5+ZoGj7QjqfYbxSaRv0n0pkKeMazYQyw IEFnzaNwSMPgjO9gue0FQSgTyt+Mg9rAlOMc/suxjGfDGNHK+hIpXWMeMljppnuZ3zjJ8lw9kHf+ V2LMWWytDjE4S1IuO1dONIMK+sB0C8KNG6YafZYgCel/I7acxXQ2fJcVFnmhec/3bHoeihsBZw33 uoOhuIaDd92LK+/cZLOBoezG7ReKu9ACL6QsB1T/oNU+PCIvT97TU2lVynVK03WjlOxcNuVU70eC UiNBgiIkG6g6krwkk50blQrQWqdDCoZcGkn4u1wa01KyUJ5CFZFNoQAPDfh4WiBnNeDjTqEA1Ux6 PfLt1R5UOYEKJ4tWa7FIWAlrZtD0pI9KQslzL6hoZuMAWF2rrYxG0jEtVaS0ofVrqjhq5qGEzI3g 6fEIFWW26doZKr+M4C8NRWBqUAlGVeE/LQmTTtf6NamyrRn9baVSIUVaEtcYP1DTpVLZSuTcB22P XmuE+pUZKUgDB1WgNA087XsVaujTSkWC4jjkOVSJ6SekCny1lZjNEolrK5FNFBeWtci29lTn/gis m65pocDqbWDuLF6XSQWX3c5ZmPBPx8c1lHMJExQokv3SLje4XysUsVVKdabTRQylNKd4aQEz5Sah 6Ev97PZpQRFKOZ4iWW7SdOI/ENN8eUj7DYyCP/Tn6ZQ4a8NM05sHz8F1sm7izkPk4zw9aCf8NQmY LS8wzZGOY/zDXVpIpRHStELTV8VLLBdp6Z8/0IBjyAtQ14Fha5iLzL6PvsgUWuxyVjMU8hRSjApd mZydohWQ3lNm9OZzpqs5ly2fijGUUreqQDm2behehThL31MjzkChuvxbOryrkzdoM+QFMNEwbM3h 4oDlnqoFyjfPFOAseashz18h/riYlrV3Nq8M01g9nSVY+BxDg49mkwBnLRBCnvbeU36aD2foneO6 NGHICy7TiiHyJIbMigYr4LuqAFiIqm76/IdAwEYTvavnxpaz2KoOZqxhGAWX/uwVXeVRd+3ZUtM/ WOKH4uRdbFKGqRrJdG3oTL4Ga+fbgUtbCwqXOSW57FkAG6HKIgGgZf5d1dgchE6wI6Z2VyeO8e+d zKLYFJo8v6aJ8xnP8PyjcXmgvKuee2JqVma6HpDNyJp/cW6tbwduT1xse4bBhmd4ThgUxTDJMrzT Ud7l6teZWkp1psXGzpE1/+KA5fvbhykICfGijXxL/PiFe/Bgao26BNHy/F31hpP5zx2GcTT4aAhv tQXq1f2aMA3Uq6l616s+G77kTnar5kVrUycfWvt3kLDVuZm2hrmvOcsP1TuDztD1lzD6gUJRnmep 18epb66jPFcZrjwwgaSgAfHpNrCNAmWrwX+vOviFGBqpXI7zTTWlJjUp4jVqDcqJI9euFBt6gJXk tzVUMkyt5jrTCrjm90rpI13eUhyPR0aewyKBJuJ20Ri8G3JPDHV/ypazmFYMcVQalvCRpTTq0uA9 L7zYITDlaU1ToBJEeQP1Ufx0HqYWKLBM+rfvTedjvY3jLaSj2vbAsiaD0vKRRMfRGKTqZB2HqWjr TC1QLlP/Nl5SFvies+p8c649dKfqniDo5lDs0OUxS0OwyzRCFbcZgeVmqs+44LWnn6qxQ7XqLAMb 3V2N3jQ25EBcDBPOgrmv+tyvrGeCSaK4tY8yTMuDMeUs53s9617RsPisDux4z7uh3mT+pze3xFSD Zxra7Uy+Xhvew4tbgeVeixjxUp1U3P1mVpM/Dxy66gySzlIC4u8X0vc83Wog3m/Hw8uUPeEfPsWP mOvP+fK7bdN3mT99D9MIVYdjwFngVpVzq90mH6gZkoAB6PDdXszwo78OHOcsFBdGWEIyXRs65tdr Q6pnWU1hf0YB1pK1DWhfVt40YpWH/GtE1RXBWuQYrobN1FLKwAZPA9dH7ZWiIA/5GxXPbqrgTpPN WGHxnT9aSi0w+mT4sB+cqRfSYSCzYDeasSC0hWxpkn8OGZE1L4a52Hxn6IsSYrk/Gv9WylxAL4qK fqQaDBvC569t8A6nu0s1IQEyOh+I+Mt6kW147dcUCXQZr1KRgae5v3n6xrxRsRKqtyfQg5jG5Dj5 r8GCXYVKtj/+LgHjqOOr8Y2IRc9pgpR1YNT6V/gCVv2jeJw2rViP16F9bdjOht/7DR3T4u/WBct4 vrUFegXgFduHZbyjGT2nFMVa9bA9q/9JfGodeWWwZ94mZ3diOxt+z1l4rSTuAVqOGRhy3tY97mAf 3siojDoDOkZfaByqSzQQPqkGfotD2ZKtqJ6IKWcxmA3xhF9Yd597DvJY5fvdLXl5iG4ZhYrFH9Ee oUoUXGGltCV8onlc/dDN4L0ikXbRtyTyPv32JgOZ5bSXiH/oN1vl3H3EdhT9MLejFxB4I2ePltVZ 5N4E9SBnybzkBi3SkZeUmNP2O2Hp+E/TswCsZ+9Dim9cngSXX1NzYARygetUyEX6rEP2rANa7by4 1x8pY5OBrufDayu2ltL811E0jmk8u+IL3dJB8LNToP91z0sNwW3PAzFJXfu7ZkRNxVu9RZja4ExH q7k5xc8M+gmuwnwt9QUhfCTTqHoGwxBrgSIhSTuvNB9RfVjy9YPaLZtM7vXcDVmbAFgR1TofnDUG ZkmB5/oy/zmI0MOwXlG51x3LmOZrMADL0bT7xQxVYi6domdWS3gstevSeXJ8FdNJCGYmWkMjLPbJ Aav7mC4vXL2r9applP5zVc9/nMx6rAjLgjqvpU6QEPUU9mEZHm810EI+iKMqGZa6bWF9ykdZkFd3 C1Qr6RaQoijzpvbbRs30bkSVo2Ia6+DkY+QbRssM2bNMk+6C/rxAhtKvoPlTz0XV2wL2iPKJ29sH 1EQI1kmvlLvNhg5oFk7yJLuJz3Y/qkZFfDENZnNYCHhfKp26SKtCfEMW2We0fyxldlq1X860Rtby tioCiEqtbIcg+EK5m1abuxkrKmRnyt/JCm2eRM9gG1P6/bYMN87StXV9poC3aGp3wHH/ZIBIzpvL 2iLj4rMW0LYiAbhzVu/mLUqHjVSR5+G0t7QKEtP4rDgZFm9uruNtGOweiHZFdp6+KMWULfFP6560 F2YKVonfTQr3eouJm/6hR6Hw0plT5NawTN33+PthKE/oiMuM78vilNFsXurKvfcOZ/tDajX/dR/l e9nTrfz70Hs64hBZNJytzPo+TNKhgTj1Z2cBxkVllUS3tAEsjX07IEyJXiGW93Qr1VyPGSZhRW5V xhSsOLk7by7QW4tvQznkaWFweLLJN25hEKmADhbR5K1Uc/Vd0Gl0N5x+JCMyBcvhvlYdqFPbMcIV XUfdXav5WH0Mb+7A39C6cZYVxxYNURXRFWWZ1lZmwFnOBMBqoHBlI8zl5TTZq9un/m0lnfo5DskH a1dxYomsXjQjsp0NY3IWTHZhoqqa1H15X+/X3ZqvvcOHeJTIema8FPJqIkWTr8Fffjom4sxENCOy 9Ui3Y1kddtxrn2SIAEij6BBq+UmzyoHO7gntVDOcWUbe9RUEKrNO22tMkSVFiix3wDKYLW5WmPI6 5zimM+z2+KjFRmqpn82bHtq450CBIet1E95Ok3iT5VO1m5hJW0MpD7xxuGtEcPMLa9XfZLcwtcHH lFm9CBuvM9FrSzcdlTGna0tpzvlonWyEbiE1ub0WdlZIqJZpte25opgTU4M90hWbu4JSMvsosqTw JmiOqdUhpgavRtgJQIPvgXszSsa0DNQtdW+8Vbdm0q3aSMa0g2WjdG2q1rR0L9OgpXZwfdHIjvim VumqUV7HMGuBhSKS2Ar4WPmGmXlEYSwZljsTLzQ1TNwot7dO+0eeV/Vu9MTH4L7TM3PslUi/6Vmk LdzZogo+/16Ny5HeLDqZGv/cZRwna9WQ3UxYhDjmwOUj1W0Lpv+6UdS75/ulpPf34XdAtccVLpQ5 b1MW9IuA+7jrQn+z3P+6OBy/mzuZ2uDdGHUdYN/ytDswwjY2mA0xT6IaMN0cGP7IE4zxto/BXdFQ DoO9qWNHhh+809qOQ57KDhRFX48hJBxC0DJtJHXqJ13WdXnKDXT4IQ+nk74SYA5FfO+0WuVWUIGl nsusSp0S/EIFFfII/0udXMvKwf9VvZ4be7VaoAEo3KLrKzUDJV3g5/G72+n6jpR78X+9Uh30Da8K DD2W1oGpQ7kX7zuALo2eFkODn0KZrNWtVNZ9yOH1WW1ORsvlUhTJnwhVVcSRKHbn3NI8m2fbNjUk mJxpmpPzuYu6Z3hmns+qqkHRJDiCm8wRDyea7TbXbmsCvEUPMDmuLS5FlVtyCjKgKksNGictky/y n6Xh5XEkdlXyESUo3wI/yyXHjcSzOhEmJnduc6TJM3eGX2izzS1Hy1vtl6UK76qqOhLN85LWhIGD z9C99oh8if9dYq0yStdsKhk/C+0+g8mg9JL75piNXjNVL5VKqzH5q8ONreu7tOTQO6TL+MidJt0x sA0QLqAWpu9DPRa8QBDFM1XSskOKs+jAcfiyJCxIngEj3oZ8TkUVMAS9UyJkS37cO/oMQxEh2CQc 16E10pDHzbTdMAEnAadRjiLMRYh+PVBIBuMYSukBLRrTIjr2go04ptxQPPnuPFovPik+Y6MinydE 8JBxWX02Oefy++E+4FK8rQ1DHd0Y3dscUkpkr8WAcjx+W56EqT0rjsyqgPdg3kRCN2g6l83diaaD rVTE+eIbWwElcSX0ZbN7Apy6EMDxJOThrC1qAgoPEf48Gz4D5kjNIc6UpoWpis4iEh0nWdhsvK6A c+0NMS29GacC7q6U0+UUubQAkXg44mDPCbZl+qqpFLrVOXvrinyuNC+IfRebz0im+TZqNR4m+7ul NPQ19foMzW1NW2vavDTd5/mJss8jz7uReBuV9H9rgy8o4aAqanUAWkANkIbnXt2+DIu6sZ0i5Wi3 SIE752LdlYYFGL3Ka/SIjbxZSp+x0qtVt7jVU3u+ThxFFTV/cHOl9qyHJMJaOPvWtM80Eyh2Ieqp EnYPy6Bn0duLBlD5ggBnRVhDMzxqTW20FghXZYzbMrkukOgQKJ1xt929yqyLOLf92s1kLMMyW2mT L8wZwjUtqFN3F2DVAEcyjaKJvY90QQlriDeHRR9CoxIkmzfSged2IBZJvQW5QO0675qWhoIKEDVi It6Pyg4NQ5ziBHEj+wjsuC65Gyvvhm1hEK6sPKfu3yx2SMiRExrOX7yMVfOPfM9lHpYPN84iYKnQ /XIRAIsg0V53rVsZEezVddjw/fxivUk7ckFFI3obOs+OLyd15q3nuyM/R416c7s86fLbyNUWfMjU 6uCKsexZIB+SYSj8agduvQwlVSAo4RSNlbubILVuo6PHJakmuDMG3araNP2Ih7LRJIum2xavBIZF Ih82a+HlPiQHcBmf0ucMccK9EtthGGu5E8kxzvmuSmx/yg8ooHxT2c/R2ZsPiHUZHPvDbPbgny9b aF1w7yFHeLE3IpbQuNaNMIpi5xypazGNg3e/3yvMafvjxLGCKRZBaE9tWNWg3gQhr4ClexCWt2z9 25F1EZlZzwqEU9191om8Oxbya4QHPl0lcxHBp0yz7/Ey5jB87T4x0RDa7MO1cZ+OlWtoXxDKnIbW HGr6kcXoNfWiw6H9JZOrFyZCwhuvEZRt1qJgHOe9DTmeia2JhgFneWCB1ZjPC+/CEq5NPn8cuQPN MMq5ETJX1bGune0IFjmgebM57z6t9l7hymlQO/aVsDW3cPDtDMsUOncUw+oQfZ+dMx2GZcEUZ1J0 1BkeKSnQwwAa2UkJS1OFETniRiC3Xq3BOdS6IuWXcG5nqySimCvX9dJr7sQ0odwVaeOfWR2iwZL9 MKvQPX0+uC+QwT71hutyskbV2nFPcnSyrwb2HMovzO1c80u0RH8n5BPvtXHi1eToSPMAzky9O3HW hm/67XPWu6uC97PKTWnEudYSFdOo293N+CwoGdV5OEOwiGxUdTMVtK9G8c79a7C07PLBJT39rGB7 KZQeMdazqIf9G84iiU4/0soX/LiRXvNi6wyum72wBgNos9vu71EgBm1sIm5MRXtmNt+3yJO3JKVq UeGT+uiJuf5pAh5zP5vIZYjOBhpc812pASteva9OS03tiNAa7bcjTjhu7nb5opKe3h1IetEWru9v RL2NL5NDO0IVKxiT27TI1p5V+1rA32SWK+vyqbR5CcO+CoDFaVGtFfCNSRxV4coINcBXKIOUb/Lq kALemJQfSim8lqv7eT9s5bg1MhKWHMpKymRzb/c++Pq3GYJpFA272dB126ipNP0qpU9Swx6CN54X 79wDH6XFJDgiQN3vKbDpxcbYI2G/TI5NokkErQ44lVe8CdsL4n2iRmPaazjuSbK11gv/JQsXOjHv Rs6PIiLehzV2MquUrU5TQW8g9KWV1yU+HVh9SxBaekr0bVV36yYsCNtQeWu1Vco0Hq0U9uM21Oa5 0Bid3roP5Wze9gbIM21o+h7bfTi/H4bEb3inUjjxVjYOhWXQUJH1zaInU9i4uILy4M9WLrWJO7Qn Q+eRjnJvNJduJkTlJ2NLo2ZPsgH2mlYTm/RIZ7vD6/dbI9+WO/TaNk+ZKPSNw4tfP/WohTQjEaak aC7QBK5VL2p7Lqpm20C+IPMSGocBRtKL+f3xHkOy24GhXoFY8grLAokMFtL4WXU4hmLWq03fJHO/ skJAs8JiFQAGLWK9pwoX3uSVqEwJuZtOIzvxTtjT1pNpoztbEURlbZTsziaOW+Bh6cCOvt+FDouP YUiXNA8aqChshW7MgxaqodI+ZYGxTK7pKU0dmqwYZiJ8kd16gleWPwYg4R5na7OVe+C1yxFUW7L/ 1Dz/1owaG8XvZRYe3Se6Y6Cufs7i+8dQAuDlpQJKR1G6eyPfBPbqE7/DmGplUjuqOhKeqko38Tyv vlyvPmwLZnfTONfTRIbpakaai2+dPzHhqnw9G2LxJlkvYM96sMRpvUfFbnBFXPLLvj466aj8HM0n kP4K7KVd665ngy9xzXV2AAERYTpdeaVdfn3/6bjdEqUlPzuP5EjXR3MK3PeU/lopdYntnGLUgKrm 4/uKzqpdEAqm3ZfsF3Pm0ITTZnlUXVtbwQQtbeUn22cSvC0YEZkAeCoqhvTO6E76UbekY43nrkkZ cndkAr05j0wpiAtf+nvOWt7EbodY0xsWZXpc5dobFCxkXrdfgxnTKmzLlnQrAhIX7d0abTf3HOmV nZ0j8RCxmBpk80o+++NwdPUD17TTQ7/+yKGIey9ri7hYuSyG4a3XJWpWrvfBc7Eb8ZduEwUKd59e 407x1ZjbCuGlq6ihptasQWbZDfvSvGyjvaA8PGFPV7eqGE3uQNjmPdVbptJUhzev2zmivlY8vBhw 1n3rDqdPx7Q8my2FdcY9pfjn7f1O/Etcf269rp+yfqDJykD7/hj3kdL3PRJQiX+f2R1URRB7EbBs VMFepn7GK9cVDSUvEVMaPpXO57hF9YJgVr6XWZ437ZmyiMbX5tbmI1UrFwyWoaAGrcA5WCKKq3oX AnXVgkOG8tCivRukRMFuLwJzGi5PsUuAnB+nP+AFsQ5O8no25pNWCbuZtHBOkZb/SN8PQ99++Pz9 1SZl/VpRJ95BSiUhnOJW2HuBdA/KGXNOMLjc7LBEa2/14uS8eUze9HmFfzJ9pedIJZrGoKrOhTQA F02+33BXqGiKscyOTy1No4Uc353wI4wMwPL02idaZaj5boUWF8OftUpCaAzKavPVc52zOQi53afc bf4qNCsgkdNIuKm5uFSpuklvpLu57jh/W0jp1TMyKiRuSX8qVuL158kGXz+kBWSMijPemDkH+/da Ea+4MQBrGWKQhF8dJGHmbzmHKztUx8qZeEWdwzDb6qW9FTRNdTOLrpIegqvRD5TzjqyrQr4CoQ/j 7iCPnsb4VVPMoaUOtZBCFYx1cJLFpbbXmmjPB4ty/MhPjw8ZgOV50+409LMwCvvBSfPsmI1mcAzq s+Q91iPYzxyPVHdX5IWs1Nc7S8AKoVFgRThIHbW9mJxwdtDAMbbW5fRLft7r5vC4k6jtkVkCQxr+ EKP7YZUYMaVv2g5yVsOPla/bsDbzulMOelOxe6m91agz5hwGCO5VL0a3BKbSNeJ5L7oB2vKvDnf6 jfoEnI+hq8WjZrc76j23HV2qQF4X3ZnY42eNeJo9A7ACMqsOhlF6aee7crm4S3n6ScH8cf7WFd+Z uOOQOIVYk4Z7Flo5F6cnEFn+IDmhCt3lrPCkmo7VeiqxFASuetc/d0s54hY7eWNtC6ciD9aOdqIw jlhWRTIGg2H4zFn30miSV8IOUEs/eVIbmyq4wn5k/8zy2jx6W/kUIA581LSmmmkjbWsPwztqZRoz lTfOldQNG9rwbnOco4nlKRRvLKX6NNUA4dHb98HwiJrCWu23UqVf69YzAOuZs3R/aXjwrVL6QAXW uNEFdcny70fSOXBhzD0xJVuwkxvYBWWwVQlzNwEWqjDhVfWo5R33knqEOpWMJpoLtlg9uffyvOHz 6PjT8/VJTeIRsjnxrNlC1xxtf0rdYzAMnzgr69d/7/i1/zo2qE33fmZGqJi7cdw7xAaT7NFAtFo6 QJNrI2XCa9LK1ffGHHXvycDPSxdSdiq1tzXRSpUIP42KRXQ+pURbMfvEAPue0hrsUQIhrqZhSoXB qpyV2pEVD/wWmHJWyd9L5r5ituZ+1T9yGyXjmF17VfXfk24plbq0EMF0V98T811Zs69Z007itFRa QXXBNc1ZhfDUUOAqrm+sUV7Ym8di9zBEJLjVaUgaAlU0PBE8vv3EeUt7vFpwAohS/HPn+nRy/8Yj 7UdaQivy2osh2nluVVDb99W2HyoymFEeKz4lLB4Wh8XM763fydV2uYWxBnXwWqhfs2megJxQtu4A y21brQ7w2Oo2tcRF62cjawFmksO+2TUM1Gx1CJPJ7WzNULq1as6JxuEBzw6DZ67sNn4wXTMYhneZ JXlqojzx7SI9BV22tC48cNWS6ij4yeACPmkknJ84rXQUU/gW2Jg05rm257yoN04k3fiy7SqTVh2X EmcBJRx/V+soDJLpq2Xu7bU6K0LcuVOv1rrgmCxeflMUcOOkT5R8pXebYiGrqpF74Fmh4vcbzrqv DXswrwAieOmLpZm9VIw5XG8ubYcUV3qFlfzpUUoRXBU1kXD53YdcaWfmN/uXXEsOYEkHOJlK0c3o uyqsticgwH8guV4o9jllXgET2zCVuqr7OeCwqXu3a3p9Wf57beFSdtQV8uks4cXz3Ow+lTpjILN8 j7Gumes0FK1beimFsiqU8GonO1NO8I8IXdn5KfIN98St51gY3HbKAbciEq7y7aTSXCiSF/W625qP UtNhFkw3Z2kKl/QTYiOo+lI6Ls+alucamysYzea1xcot7IUf9kDAY5hi7f1Z0kT3+LRdaoVqiF9x FoUCj8X+KF1ulmpexd7M2s+CrtlStElzN+fznKef7qoj6bZUfERU7WqzlmLf47QGCVtoEUODi8tp zT5X3VNyONI0MVuXQd5Ek+x74rA86KTIKDySwl1ojoojP5XlHdJYvxRVU0uNUofxrfU01Su+AosM MXkJRaAPfHco2VRD7AhEr8TVFk6+ExRlxG9FWiLxMCo+RFkwomoAcVqLG3fJCzAY+EPvlKi4Vtcq r1aptmIr6ht55FQovA+qoUmjkL1qfejw+pgovyTmBg8/olK2K3TVayHjwD5C8WbDXUuk6TLPRPSs Yn4Cd+ogmJ5N5oBA2uzwyvyhWN+Chv6B+on93C6vzXBOBMRpCZ5ZH6iHFKEGa8fykdzjTILbGxNJ HWXWc1uY9FN3Frh3D2+DvR1MkjTuos6jebHY3itzTZ2lOm8roeZakLZ4aiRGEyM/KsQDa8yj8z6c +Etmw9a5jaAgu2kTsYklZQOJ4UJk3aHHdZB7nrsHBd7ef43V0xca4oaUYZf8edNu5iskSJyegOup 43yZMrYJqTbZ2/yyuLk88xLuh24t9r9nkKLCQ+9k02dDsLV2JdsgzPOOsN5IVLexOIsDAY7PoRIO RGZBtBVkLM2ofSCj7jeHvHEM2wSj+nF52ecwshrypWY0zVau2s3ZPbc+Iwu6h6NoI6zzkmrzZ8gL 5kAi2els8jasce1JV3kLxCBZ3arafs5PxKuUk9/2vBJHZsl0FZNtBuXAEsaFtE5DWhwtw93ZN7lu /n1WW6DLkreP8hO9iS/GSWkNmdJpmyyQS4CWsQWjukdEAcH1niWueQNZqy2oMPP8sTiFhTHE+e8+ gMtrJgc75rXVfBtqFvaL5ZCwI0dUqF37QwG/g+FFBFJQRQE/bW4PourUSRat1RBcMp6m+zPROsJT mq4ToB/KVtTLW1KK0zAPmcY4a867lYsTQroMatUYXHDAeoow59WKYNtP9Xh/6xT5HGIQDhV1rUSI 21jDUKbRhwUUHGCVi7skFvY+gpuCmupn/pOO0c+mwSwapp8rXhVKnVRL8uyvpyzxhYFcuDXhXMZu QxDm6UKrovIKDNv+BBVyc/WQ/KCWtd/KhT/SvYie9OV7Fy0qKD/mLHL0NLRtfaUzoLnRQ1S8KBFl kN7czqqmCFKIM+DQWHuK6ylrN9aqGWoCdOBWSQBhiqLn1ImSIXcvmbm6zO9N8Y26F+5duuiWQ06F +yGJODJrJ5B7Og0VFgNVDbo3Tmi2PX+bBh+FWNTNix+5jlPJqaCsxYRFbF/hWYWb2xAtj0El/bDU 251PI3p8jcNZY1q26UVmAd5XTeB6TuqDOqRv+Oz+9u5RTP63Qx+f75LFtEm9G5Na31vB+ZTOfT4C f/0+i0bGfTgMG7TeaBUFdZdjwZWlavSa5tfvfzlAFiOmoTfNBLlgcLXXvUJLAkvhg/qs+kWabMWx OhRonYJhSHUQW9Nk8lIqXTaFJPyVy70yIfLYS2Wri9QQHlO9Q7UKj9VqsbgoAsHDodfrHVqL6pC+ yray2WGitd1LM+tqWVdCUhqoXyE/t4d0pZ+uHCvH2hFKn0BNlxuJI6ki9qWZNJtVjv1jGn4J8SM4 uV/ZXiXSpGXN4Mf7nZGn8LCVrgnytFi8WlICPrkTPU7qSxZpDFrsewGhH3LWlCoN1aYcuNO9NFwA uR64LPijfYQLgsalBHy/dCXXnmiRziZu/YVukDev0DmgmZWYXRfFbDa7yBYBzUPvkO0B2oD3ZlNu lBqXZOkyTZIiPclSMgmPDVpQZwU1XW5E6/kkGx24WXfalMsF+PNu3TDVK1ezi1R2WIU7uKhmi/QP bhP8wc8iuygmyMsHDatDrxeUCgXPQv4hWEkaU2TNnfij6190xodgudy82Hp2m/+LIPj8Uj4Fa1dD SBwGR+Hn3/IvOfJTsGCV/OlK61+CTMRlfA7WvxeDj6/sP7A+hurj2TBGi//iQ//fc5a8mhYK8Ht4 BBu8vd3/78GqdxVeaM7nkduXhWD7B4DlVI9kmZpZSMTAqG+sz8xikff/AlYuoNKQbM6ZWXBc1MYp wTPlnduvYaiQ+Lv8+AqsjnR85979/ZtvRwwmyICI2t4cCfBvoyg2+ov5wWsuQZb6WIU0ZHA25ZEq vhpkI3q2+HDH62/AgmgqXgmkg30O0ePIKlh/roK85HPuTMBDqLrfoTlwf6Kj4YDdTyliGbZNInkd 2ZcSaRHtZp92nsekAUyinvwKnPD8Rt+Ata6B7U/yIt//TlcwMBeapTZ0eIgyQ1irO0LM+vn3L3cM 4vrZkSxQqH62B4Nk46Ws4y9gVcA3sCy6K3O63q+hHCxcJBOwTOJzeNmFMS5sNSjjV2iuOHCzVdGp KMAttX/bSOXdd3iWJNkGSdUeuXvAvPFSijbi3JT5YJ8aBE+ZktvhS4lh0agcPIOyR99wlkqCsnTl KX4iLlDkeBEERqs54OBfFY0TBnZlWkvxL5SekLMcUvDZTLsGcNa0GRV1H2q7oD3AkqAGgJp2V3uZ 2PGD+sQ3YEHlUZCmxl/ZwO8xqZg74XAXOjlEJ7IPrSP8scmMMpSLO+gSuKK4mTsHzMrKB+bXy9q5 w2dBrPUy7TYMOE+mJSzZcNaIFGLwxMR3NAWJPodOgswawWgEAf239iqGs2o23B3JJZ9Y7hxG42YO HPIbTZ84i8yMwAXJLuGs+zZ7XgvfcJZKZN/XnAV9yhvOjsQyg43/SMD642yYg8z0UrOMd00yDPuY hFy8VleNQK7wlPBXBLD6ojvVgNn8DTPvZ3wDlkli0nBEkupvdzL4eeYM9Y5yBCCw8Ysg7nd+tbt4 zZAqL8Zagyw8naR6mP2dAO5xT+T/QoWnUIIE7AUBnFXwwAr6Eb8Ba0IEPP52GJYFEhdTIhuNJ9Du DNyaue819ttVBj/vHdNbFR1LK5JDZFZOkFT8qYB/jFUJwBrB3rk2WQp4hUJYcBbWiGMVB3b8jXd1 5OgF4kl8xJQAZCF9DaNR/+MwJM31IAayTqKZuBkWwH1XeClyHNHFDZFZ8EtoC7t9tmsQgQJgnWAX pmTa/wA++4Kz8J4oDbtg9bi4aGWaEzpdlUlZuxEad4Gzyr9twfbDl6QgwkCGYXgCjRR4vl55KZ8d cfIQhuHV8CqMJJDGI2NiEDFWgvLXhTXpnwfYN2B1Ky5uQDhhXICej88hTTTNdqJumxDnv8RVtO8i b1PPP1GPuPFFKK2xzkGtXaH5Uk4iqtUkzL41xZPyeuHSyE03BbogJ5rDg7G+AcvdCPxegHDYb8gx lS5nGqpbyiOa9J3iRj8l0fz2XXIRzA27WZoWY0lmkxSAj+gatdlS8MwvOAskcfXngPRPOimTW0jv nvzJ4f9rx9T3v1fL+Aqs/7We/x80PE3/frP+AyvGjfkPrP/AioFAjEP/46wYYP0PEM1THP7K/ToA AAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image526.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMgAAADDCAMAAADwQa5vAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAHjxJREFUeF7t PQd34jqzmG6KvaYbsL20EKoDBAgQ0P//V29UjCUXadn97jn33LciIQRs2aOpmkYG/UdG5j8CB/oL yL8Nk38x8i/DiP9fwUjpvwLIX6n1L2MR9BcjfzHyT63AX6n1T63s787LYcTdzxNm8TWjczp1Tg/X 1R6Ph6Zpowf+0R7wGMG/8IY1Gj1GO/gHv0d+8AvyD3yqadaI/UvPDA4in8PvSMMnw3EjGOQvPg1e wuE7cgXNsqyFvbD0CzzbNvzCY7EwufsNAbG/i3WEBg586Plos2IHHSsT5+7Unc2mDoM88eOYLdTr 910vk6kc8ftHeNTrbXIIfl34htcb53kKvOLnuIwdp3534Aqb3Kbu5HL4ZT04HE5mV4WrO3AL8FG7 XW/P2oVZYWaPtERAlgbyEFpu0fW7lm/bNZ8elbPkyNbguHq+vOyX+0kH+h3p6d2H7GPVycmAdPCN NLOeWX5cFk2UZZfIGXJAHnN0+WktqujwVUk40uzw+I8d0JUuk9lhq5l8CyX+5JC0Cp+AEFdD5mcX n7cb0rPrWzkgljn4kXnPNxFqZ3LxQ89vMGv6mO9kn5pb6SrcXO7kEJBSuYRQdoPMGgHE+aSr0ZRe CiHrvM98fmYw/oZv8bsy36SL2pXO7j2kgCRjxDt/FVbzWhWZQO/7JspN6SRNBY/oTu9L72QwK3T2 cUC6cuqYS2f35YDcRkkYsT9//ujNslV0zmu7QhXdWwwj/NEJdGAXG252nQGBh7R8nIzOf8Ij3uMs o7xSIml1j43x3Gvk0CpLTrYbdI6JAiO71sI3ht+YHOs/4orI/BMe8V05jyRLLaSB2NpuUfPb92Bl 35jcrCsAuWLWQm38tPqJlZA4zic5j0jx7WlyHuEZjNPs9W8PlT6rg/J6OLx7U5BDeOQUzP79jY/S q/DkffJLRE/vGnFy40AVBE9sFfyRHCML7gwOkE0NrrlrdTcz51iyxuygiR6bX3hjeML/rsgV+43t 90K88XlRerpA5rEjVVKLv7UnIAU3TwB0BxQRNzbt3ZYDkuU+X2T2tYwIeEkOiAIjctJaJQJye7QT 79iRA+J9c1pw8mPwlrkK06gwIjVRTDmDCZpBuR/ZyAGZtwhRtYkSPZff8pmLAEgpQUlyBwykhHuW KyHBDFQC4vAcFceZsyY8oVNKrP0sb0UeKREWSh0luYnyRlYpbeQSFWLa0XU5RixqkhWoBtm7BDPc kDMBukkxohB5gopTYqSdzDrBvRZrFBCsRxA6iQwC78jFEhpIMXI2fBlGXgRkJpsLDYkaQW2KEXsd PXggN55VPOLJLv4aj7SlgJhTygMLipH7lxm58kG+nTlI7YazK8dIimZPBl4OiLOmd1KlVyyVqRYK R1MOyETKgeeOHCMvMbscEK2i89fy8scoILyFGl+qpiisIwd0XSkgL/KIlNmXI2qSzNkVv6Ok0pTz iAIQ+cm5RM2eTFjAxninkTa89d0mINjMgO9HLZI/A0ROl6/pkZkMI7fWgNIp0yNoxHb6T8hzcYOY X5WclEe6cowIDKbUI8f4HiO8k02lS9F7YRip530Re8KqvcwjUksMNflV+DNArIdHmUJnGv32TuVw iBH5vmxSkBAuUhhqr2GkIMNI8eJphEcshhGvthHvzJFv+YVFjcE0l3v3hD2fEiMLCSBedmVSHqib 7C7GEQzU5RtMhdSSo1PYKikBsSNLzC9bd22eI1bfW8Td6EgVBVIAIl8FwZ5VAnJhe/ckWnYa6Ewx siIEhpmF2l7PoQBEvm2by0VeO2XPDhc/Bxvc8E4uCX7Q4FPtDZ0pDwQ8gpx8QGT0IMUG8ygVv4p9 8jFVIS7WrdgayHjkaqEuPUEPPFq3D9HacqRiCdWldoMCkHaa+N3km91dQCPBqtvpmt0bbhBzpwfi F3kt8XgFaW3+BJBjGmn1k7ZrdrrUmn91UYliZPfcGe5FBpXTDqpHjUyBwUpy8ZvKI5U7DvVExmUS eyt44z4Ejx61Ip6khQxxkziT75TlpHWTmyh1nmx5qbU0luMYj1jpUksHC5FhxHpixKau42AU/ggQ +R7gyIt2HpD++2IV1cxIAkgHqIgB4vjBnTs4XhQOBUY2MtsaDeSApDJ7EVavGFGmvruZz7v40e2e 4RcPeE1ejgvdefXEPqKHlLqT8gFeklPw02JE/rI32FR0wjP+eEEnNeEP/MAUzzPh2M0bfoOcTE8J XpLjzlYaRt7ggyggnnHSdxbEn3Ec2XVHrguxZtfSNN3V3iGI7H5bO80daRYcBcFkfWSVizsdHtZO x+9XKvBip+v4LXjWd3CIhmfUFzCrVenblqXpEHDWcQgagtALHU6Awyx4Mob6bsFO3ekW+QDe1y3N xdHyPe9OEEgLREgn6lAbYT974mhi3xzzW+3CiMxQwOlMrkckwh2ueZAzu57G7EX4wIhKPOuQBoiN I23Ub+VZ5vOoqyC2BDqOz1SQWHIQ9pMDYqcBcvysz6ZRDZXO7B28EaUY8XYhIJogto5yjCykCrEp t7UWaYAge9+PXXcXdfA8l7WCVR/DCEdabWGTWJD6RNFFqhAVvqRUjCTSkJUGiPeJRWccI7ky7/9V eFwldgNMPpGLXzuN2ZMBiRvE9LhuD+9qGUa4GNn8nbcF2lImQLpUjyjSR/Q08ZsIyC6yCX8edCcB BYaRuv9836vx87eltINGUkCa8n2ylsojSZCwyEf8I50k0SR426+8N0ruqESWXGrJmf01QHZppHUi vpqE+IfGIvQEdql/D3IMZK4NVWbS6CWMPNJIa08kJ8PIPSQtVOdd8goesdJta8zscueDxpOtcs+e Bsg8TyBkPMIpRLTiXfIKjIwkHgHYJ8tJS2AwJSBuCmk1aa5KifCjd+EwYn5x9BIDRBO4wronShj2 5l3O7NZL4tdIIa0F5QRqxvs2Bwhac5vEKGmdPwQ3qJxHJnJA9JcA2aYAsqV+9xK5LwEjqMK55I8R +WpkBHKxpMyuSLF6TSGmYaRCt36MRwSMuJy1dREBabeywiqPpKSl8LfueENNySMpGPHW1LynUssU MlAuOKmFjQUHiOn569lJAEQuteoKPcIv0u8CMmcJdjdK8kJ4fQDelWAUcn631Mw57YW+heyrEuoL IlUutTZyQKyXANHiyWT4Ju8VuupJcXSv1URmtzQ52rpVucI+cFc45qq3LjmjKPKIVI8oxO+FF4BK jLjJgCxYjgnT7CEt4ZttXLXTW9HQL87BKvhP7JAXJyGcJictBY+k7hDFK7L/UnhkyyxsihFfF263 uJz7DLRZ1CrsCFHGkcSzDLlWcvGbvrFKgsRNFr8NZuJSjPiWAMgjtLYKUUAmgsCVOJtgWoUZb71k ayVrdjPPtvKJGKmzDFW4lxgg4mIpSEseQ0x1ByWSlpWIkVUQPSgRkjctgUkGYSRRYTQqNLvcaHyN tJL3IziRk4w5cR/5usmvgh+65BVGo2I/IgfktT37KHHPrgURNmprmSKzo/XT5XCUqm5k/Qmzv6bZ rUTr9xq4BRiP0PyH56g8vWNt6Z0iOY8obK3XxO8okUeygZlzS8yyeATJtkjuuEIj+cZK4dd6yfpN 5BG/FuCpmxiLqbcCDMX0yCtS63/q10q0hkq1gLm71NPYFpgdzb8CPKqkltT5UJW7TBcvYSSRip0n 6ZxJ5gPvMiWAPcMsCozIQq0Q9P5N32+iHknECK4HoIMWSXlCARq8QdypeEQ3VpFr6HKMyD2NEozo 8UBZIkb6T5XbfRBuuIRhBXKrRmBRKfSI3GXKApSJCwxvSvTIMp6tnAjIU2ixOHuUtNAi2CQqPI07 6VZXkWsrpJIJZrw/jMvaJLPO+3x6cShGYoDkAt+WwtO4k8cQ5TySDkghoQBvl+B5uoV5GoxHooUe 3R4zKhWkdZFiRBEMTXc+ZNu+KEZhsZNIq/7MnPGoFwU1CadwY8iIVBF6k2aDqaRWKkaqayRUjZL7 SiItLdSCLF8rxo8VpvFVoTepKcZWKY3ZF2kpHJ0L2sbszdHCOR6h6nZTv0NNrZO73++5RhGe8XDu 9Wsul5vkcs1m8w6/k0nzAG80m5V1c5K7T+7u9oAHfNSc4AeMQ3U1gHErwWNUKMEfGDgITePYNM5N ItWHE4mDn83z+Wya8EN+yfDBJSPIWI7Z2z/szbLfjhCJbkMlcB2KftukiHgDT+3pCL/Er9qFht2e zeyrfSnYl0vhYtv476Xg/ljA64tdLBYK+F1rQQLUJARNQs84gA3h6c7Ict3H7gFv47g0OQLi3Q8X l1B3ahpEosF5oY1wXHuHB0THIRiubY3tiS8m4ns+HDr9Rq/2FtEIUJIYHV4rPMandp0dOQv5eWr+ K4KhbTlpEW3kQREe/AYDavJ8zwekdO30xDNkiLk9MM0lDkiOFr+QcT6R12F2UPDBml5FkYsil1qK uqa2JBN7GwvCJuQ0kgA7G6wWN8wOCj7o03D7LK5iw5MBzqiJYmscbhXpskIKVcSvJWh9csUEs67I ZUewWtyF4GrE51msQkaeHST42GDLvM/2OV2mwshLCcwJGOGZzKSk9cygey53rkdgU4WnRc1eGHuo FvQ2ADemvPYvNYOOx/nzdRwjJi5eD8aZGo1xHjn3CB+reEQkLQ3M3XEImyKBWZJlmgBKHCMDutZ0 sCYAzyzT8JMsUUkKHokk1TxOKHDz45O78pI5GY/EIbFjAvLIVySwUsF2VPxC/fLyFzBii7koQIhH yC8MBkthTaQUTLYS8ZsASCw7yOXr79NrHo8kSlKQZ2JH4kCgNFrc/lVBWq9hRI9YvzfU530bDJC7 GVuCAUnxuCjytTjr9wyA3/a8V0aV9/sSRnaiY8r9me3wmxYGSAKPeFMsHRUY4TiwCm7XWUPwv/9P eUSUWoevdeaTX3yTNgGISy1osYKZJFIQ1AYEhTwACHti5AbxC+fno+1wnq5zpF42gvXXeER0alp9 O5PhfY8mbvDC5/2GF7Owc6sgJNUYX3ljUxsfVgOTgvNcprMBttlquB5+1kIf7Vle9ZaeG58kHsSQ /iE7zDT4JTUfBJAkjDRx4hbHI151O/TPmc+Z9vFe7n3urYmHgo2V36EUDJYhAxH/pyjfS02XTYID RRw21W1DsCIZaekJjlXvC2QrpiUymo/1e+1z0MysZ3Z+cNjone/8p3FlpJW8d1c0VflDzb4Wttms mcyzfoRfjCVsJKmDzrfXXxV9gOz8h9H6mWdL0T1ey18kRpnghiIYkdezv8YjUc1+mAr2oaxRhg1J 2dj54OnTGstf605Qrs+FV+1O9r0zcFLiIKa8nl1mxsepK2pr6aKnxR8RHqmaCXS5Kq/QbIaq2R6f TyAk80IJQfv7h7g24Uxdea3ua6VJUYxcxbieRx1BdlLwwctfUF0r9jpChLvJ++9JTmM7+5msNv9J HvFbYkTDpO19gspQES/7IjIy44iNI5SwP6ipOyrvkwJjip4Pr5FWBCMH2qziOVj/rPgOkeDpa/1T HgYMtNSg0UvYgSkU4mu2VoRHWJrWE5Az7USTpEeQv8104mHbMy8sQl9/O7+/sT4x4eRyb/yLUks0 44uRuVntfBJGJrXalxN3Ytd5c4rzY3Yr+e/Wt6CkunIT5TXNLjr+vWFke8L4MY4R3/1yTeMtHh/Z 8MQmOGT7Q7PDZ6iqGg+9ptlFHrmxPmgc9glpxazf1RpLhfrUiiUwC5kyAiCjPtoKgKh45CUzXuQR O9r6j+mRY0SP6F/E3jOn45i7/chvZ4R4WKnR6H3yMk7RF+VFHhHcA8Vovo6Z1LrEXAaJpv0fMUCE tDjR1+/Xb1aZ2/wqNLtApMp8LQEjZj4aF2fWryCSq5+NQD9eMnGM8Bo1HqE89sI9okKPCAl2UUAI xfND8HNMog0EELO1gp4P807nfOyFzo9uOcYjVd7fkBB9qU6vgSdDgREn3WU66WffIhlzArO7sZAW a0rGHHT+cFnMv/N32ohFz6C/aDiSYsYghwPzWG5rCbamgJFcS5v0I74kwc08jnlyRYw088jPCB6e nViWCCAI7SweiSnlbo/iUWFrpfdF0YB8nUizRZ60zq2YbcikFsNIczq3xTrwWSZqRE14qeUm58Zf PgjV/HZ/LQNkUjvib+VJaxZtFgJ7Deo9Zzyi/ehFmKKeico5obolGSOwn8xfgVsVvUzT+6JocFHw WorMzonffjxc7NM2cTPCWdve4RZxyztjsXYXEm15zZ6a9zuvNeaITR6VP8H/6d2cSuAID7Iug6ML oU3iTePJV55B7pyY8Z33eM1i3W5FIkV1Xvym52v5lWkVydsbSjvVVFuRJV0ARmjUCzU/yeqLwyDv FeD5jVaUiMNZQQdhYaz4SIKVWncK/Qm/jrRXSdqQNkGKCi10KVrQExp+3Me49egUO1tN227d7UOD J/ipnSAuaYzd0TgzJnHKEXSWhif4xU2mi6fKO46OklGATtB2u31sz1gX5uNSmzj1HIn3Ph9NHCWe NJuDbWZdusHA4V/8RMuXWeUzBH03PPuJCvFsjKOL3j5CiBg/ut1vG87GoWQcT2ZjYFRX1VXT2vQ+ m1UahCY/EKK+467R7rZefkBYGxpBO9AGujCbaY02HnUIercL/W0BYr84Glxgz/DfAuqRIfS7092P d4j1WtCMG6qbcUkzjvrCkuKxdY0GL/8EQJrZ+E4mzBw7R6mOoHxEpFZ13YgHFvAH4NcSquDgUP7y emolMJn8mpfErLxUZj+/vxtGJ0K1YVbMTjCxGeF6W8xT1c9+CjWDE3sz9XkqFyhbXq3gG7dKQp5P MJvQiY/HiPlmnE5GREWFQcBxYtntCACZ9PLJ+CARKyHkASqCx4g8y9QzfA8Lr5Qh9EZUWr/P9J5S LzEDGADZlBeFMIIpXhXHEA1BlTR58SvPxPYMWJ9HOS0VqsonBagBCSJIi2ceo3CrlmmXbTRLWzbc 86HZ4w1RQfrLS5O8E6ZbvZcS9UpuJZ2Gv2NgAwqZH+HR+rIMarKeAAjhmgI2M4XOdMIuQoGRE6FY 50dy+cWNtxHUGGGAVPMR+57C4q8/MQzHtMJI4tZsh9ULYKLwBCGveqMYgZYJ02KSLGEdQOiNKAEJ MsdGSTILlYZlAl87TYySOLvZ48jc5PW/XGoFgKBBaxwxOPBFB6l6JIm8AkCGSe7Ze/6NWb9pqeHU ZcM3Yhf2I3KphbTg9s/7VlycHNI1ewIkrClONeIqJUcuyjrC4hcWJ038bgijrp6Z2UCFfNxWjhE0 Csn51Gv6jsiJgh2tJK073axFWgKR905l8CxQj1YSCZNjmOu/EpoMOd56UGCEr4tatIZrcO9z47U+ jTR25rei+Ujoll1jxUK7Bh3TxO+GUmS990RZTu5FEYhCKEutZL1Diw/EvtZKuk4WoT2Nrnm9V/Tx J3TR6mnMzvprea3nbl9oKKvAiFByZ4BzkM/nEcvdlaS1IXcQJI0G6+WNeuzOaMFlLg2QIKqkxzoB k6kUPCJgZNWqjDO89+NFjGALa54XZUa38hWIKSpYJqmkxcIeYdnVnHfZvYIRVNq5erkYyuHXeIRE U/h6aExIX/vndPBFKvidtIxqxiOwnw8cFxNeasnrEFG8dHswnD6R/1oHZtzWz5uGSuS+Mo0eZxtQ 0tqkAfJscl56Z8p/lRIfEbic/ZNQg+6578EG+DWM4L7x9eeOwnsbtqZrniFoLW89JtTYrYTN9IJW lAde/L7CIwGkTmtNCf11jIRaoL73ch+C0UUFi5OKkafkH7C8f6FwSqXZeWn7RFn3SgOOL2Oky5KR 4dzFFV2ehWBU7iS4TjgqoZqdjD71YQqeRi3N2KSnJJelQobL+xIu+zJGjKe92M5/Dcui0ZWUhcIB wgX1q2Vy1yKzxz1l3MkouQgSjihVvgpI8Fmq9cjFf2d0MweUDuyIxqB9UyaR6Pvzbvgs0yJBSYnf 8MnLwGXott+vx5f2I469aNHbKnwlRfUfhIwjnT69JyB8msWgHEv0VPBIKkZg/sHy4yUzfmNtyRKu +r1k5wNl9rTURaG9YX99L6EuzxYKqZVSTM+WSX8NENrd1HnPJkoQZmvlxLTXkM7JVjcYp8zP3v3A 56KomD35mmy+F3mE4qGZ5sqg4veOAVmRSmsHVMrgabHwPNL9ujQyU4fXI1uJ7xfm0qQiUSq1qlYk 9r+JFWJwSwwvqfjFanMzPu1975SFbNEwhYjHSOmjVMyUHeLUbuLCvdKhD7uduSnOyP1nSDEySXcH efvhqTMWdnuKJitM1OOARN9GlcEdSwZv+BRtQm68u/7KjFbY1jpmd9kJulbyNd+ofac5xX4fI13c UaohBGKFYHbC0oX8+FZAlZs+tGxUbWwCjhbTZQtF97jBkaS3NurYsK+8VgZLv5/s7cGkJcWIRLMP sFFVEdhB0WYcER7xclCs22mj8dz+cRrO9AWVdDAKfIUzfuN7iPOJ+gPkYjMDamV95zPRhYkPlpsN Eh6pQijHawjKTdFkhfoH/K8PACSH9t6jj2aVYaW2Z8QVqwxtZ35O4BpzVATEe8PJLZufphlqwVf/ pPCQBCO405+XFXS36rve6J69BbuNShd94/q/Wf+iTYNN6izq7ixlMl1kQhimD9ZJ7ufArJqTaZpw Sm1JSECTYMTJAiBi7l5TnvyF6H6k34DzuoNaaWsg3MRmHFBLrNbJm8J2dQ7WWwXof/tB+LyRpk4V PJKuEOuQ2eDBVwlyQ3CeJ+CY7hBdyIPX99fCflupZFfcHHpMU14/yk1zOO+uJyVUzA+6PioFmQ6x 6eWaXejsJhqNDrQ78cYiIPKkRES/8GmEI0vVLuo0zTvwMpqY7KYWsVwUbT/Skf09tgxA3vBWb4zW YuIqB45cjwiaQQTkgLXAWBDrByMHZanNCdSlkrDhrcRqUHFQEopPRwOoN/Wtvm/6yDdvGAp+2DFA jsQG7nZREZjEWKHCKd2UT2u3Rq8gZH6JgHhZd3ARczB8UpVquBC6pQ8DSlJdg7w8uaNH3x0Zp85y 3HmDR8e9Lt+KxeK1WITolwFjXDG2WwOCwiPo2ky+JriYX8C3+0LIU4Pw5/cOvlV3A7Wyx3Yd1/xO IIp6J7W/hwHEc685HNGF6CsL5+KQLiweq9edSYxGiNntU4Uhv9JAgiz87nt4Zh/PDw8c9yVR31sV xqFZhVBvziHhXojy4gHfCFxow/f7FiC0O8OxalzeS77AGNpIQ2sxXK07ImFdSwe4XfixNAtKdeEF Hrhs92Ft4VWf57/YxspPYOh/1Vs4dwEWD0g54ENye8od4r8KCMnN/AXk34apvxj5i5F/aAX+35CW NyFfZGGC7P6HlvLXpx3sQHOG9kzXyXEGkQIj9UZtuPS83Nc4W4t51+S34FXrxJYvgVX5/JbeX7zr 0mGGtygrsvsEW5QOp5wdN/bPm1/Walz0XQFIf+R7kKdfaEBPlDBU9Eu3068VazNw0o6v5934KndW RyY0p9lO9mxWlv0JGjT2sJ0ko43bjoZIGDd9LltUAcgbGF4dHe3k3YgSARvnYIeCrifPa9b8gmJ7 Js4wH5poP7EqqHn11zaaM6q2g0kGJpjPPuz7jTAlVgHIHrxt2wcUc333pQ6NOCge7Ab0vjeEjZO9 RK5iVyOeX4VEpH7O3q86neowZM5LkXVIXRvo0Lsv66NW6LaQA+JVgCRcDe2MjQur9MqATSAavaHW vvGWy39/yFP+IhMfYKO6zE1+fraWx/y4Fvjh2uXhN86W92rvXiWTq3xkauFmX4URuAGXThQ2B/sl eLrgkNFOqOd2i9fazEhM70mbKAcb52uzoZnnz870XoL2wWQU9tCeCL9oTK/7xmTvDHYh6yswgvfv 4K8igKR5f5NvZwJ+DLfojX20KxvgLxLcl4qlqMPGeZmDenB/iNsZfLN9h83c32ZWy8wq1eUADWqM fZRm/B4AqZCd1oHvvfELONlA/p9x8qDRyQPcJibXXVp9sm2A52ACHYrMKe52l2VbvQJLOfW/V9b8 +5adoypMz4aCtFxjNQJhPfCrtZfYFRzyn7nVuoCyt3l/XXE6Cb3U0gGC7ondWunzhvwaeCjQkDkR dBahN2sA4nAAKF/9MiAQjr4OrvVRNswlUS8oPSJXa7n6xJrWXNPN0py+Xx6nxvDqGQ2rWDwMC48G ox/9E75UqTS6mdku8rbN8hV8T88plbYW4K7fQasXtSGeH7ai0BwQK/aXh1evOuPuwm37yLk+v2F8 8NZfFp1MB5FV8XXLffyq+KV3gL9N6feGK//WOdmkpS8hnB8eyvWN489XYgQO/p01pdcIash+Yxks PmWFO98BR2bS+BVAfuM2/vyUoM15dKZuSrDuXwvIq0vxnwHk/wDJ7RzSdz4bwwAAAABJRU5ErkJg gk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/image527.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMgAAAC6CAMAAADcbPJmAAAAwFBMVEUEAgSEgoREQkTEwsQkIiSk oqRkYmTk4uQUEhSUkpRUUlTU0tQ0MjS0srR0cnT08vQMCgyMioxMSkzMyswsKiysqqxsamzs6uwc GhycmpxcWlzc2tw8Ojy8urx8enz8+vwEBgSEhoRERkTExsQkJiSkpqRkZmTk5uQUFhSUlpRUVlTU 1tQ0NjS0trR0dnT09vQMDgyMjoxMTkzMzswsLiysrqxsbmzs7uwcHhycnpxcXlzc3tw8Pjy8vrx8 fnz8/vz3pXxtAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAxjbVBQSkNtcDA3MTIAAAADSABzvAAAGqNJREFUeF7t XQeDqjyzhlVBRAErVtC1N9C162r+/7+6E4qGFkDPud97v/vmbDmrGPJkSjKTmYFB/yWN+S/Bgf4F 8k+j5L8U+Zcif2kG/j+xlined8udmBl2luKu17vvxB3+qg6rw2Emk9nhH9Dgr11mmNmJori78Tx8 8fwUvvF/8G+yTXlVVXlVNk/Tk9Xkkyw7P2XZNHUdvjwtlo4JKHJR+ozV+sq56fyXydcK3NEYDLZa 0dAeGltmjaOmaQNWkqQjfEObtNtcG77xj3Z7Ad8F+/cCXrkej+3jcd/g4HJOalwXC/yG1SZcA3rA 13DwGnwGvhbcUToeDW7R4I4NaJPj1gftBUQdijtRR+jG25dk3CtvhWpOK9QUgPItXUrjssF915qz 2fmrsa13zGPsZIVdANON9NO+iqdd1k2ZbCdZPZ3U6VSFb7cBYTsizy/5W0cEVuiVfmRvty8gg35f UX6Qvt8i3exkpqOWcyVvDVWf3oXChtlUhBv+U+Z7Oek721c2+XbrBvitduIquzS4JtU0V3uuNdQo IEJtLY77fOmstrOjTX7c2jvD4xvPj6gHqdtnRkbPeUtX70KtNtuMuNbORIjfd8/NNEi44btAdOkU CWSPkDkT21dUn2cfqq7ORPvSzsTzEb7ONZnmpOR2ZJzUTPmnqZzbrUUbfTPXFGPj3qYIDUgXWKOZ qeVgIF8X+NF1eEuU/EPT78aZ2UzuFstJssVqmcGXwvyYe2aQBkga8nn61SeRrKVZQA5NTO1fAX5w jhgvw8RZz2hZZlTuIGQ8acy3Rl995qkkEgDi0lzs7Y+bRrHWA4DwzUsTK60vDERa2JfyRviQ9F5b 6S9KR0deLLrkhOKmYFEqUXuftcxjtIx8ISTmx2d8wRfW0seCPZhOgLWeg+SlGTPzzqqZ2zPddSIY CL2vtXQpkrXK+4PQLXaaWLt+Y4pcHUoso4EADcZN5stHgt630h0TdIpGdXxba5nRWuuR/y5MOiiL Z7OCKdLFEo9ZiwYEOLBVZL59vF4t9Ef1BFRpvC/s0RRpc9adG/gXFvZp3lW/VCCmoaP6ivErEZEL ECoE2MS5RQLMvksoFKnY4+00ofM2UKRcM5NQxFborebZod/zhsMK017GjPCvLIgPZwGQRiYyZbRT XN6I0lr2IJ2VadpgCqCLPa1UU166ORSS9DZrUSiiy8697P0H/5xhuozo7lhz/fzlUGhYOzGn6dqm Rl0pym+vI/o1UmtFckEMRTS3R7EC2+N206N6lwXlYc1LeBu8D6TxBhCqsBObnuHmrqNKzTvmudL1 s9zrgg8o8seBEEtspg+ztKr4Jn9XzOPtW2grvy0j6B3WiqHIk8Z6pXhczQIbWpljHlFA3metduRe K1pGqDYgqT7McqFRWLhK49XhXJmYod1/ICPvAEkqI9ZYe0wlKN0l5idU5B9vUwQtHIvcnaAEzge6 1jIbvm1or98ODvrQr/guswbwv0yRl6kbwh/6U/26b/b69mbH0zLMl09f4rff11pUipzERwvz8pT1 bC15qvEasDkRWvdDpKqnrIwF3lST7e9QRM5uavk2QsPaN1cghDNmZT8GZ7rEsEGa3BlmxvhstA8o 0o6WkVN/jtaKimpAAXfni8eTcItCDn3LlAJIlv0rx+S9kvIBRa7R6tes9RAPCLIN3bYTnRYDJCAj +GOcElhOSsxUYvreVf4DikyiKSJnS0g+99CAOTOkuNoOuqgWIiNwqVkkp8L6LJ/XFszqT8kI4iis la8CkDWfHXHcjLBeOxHOB2dMtjvI304jx+J/vXHP9jdAdLKV3zZ1aUBUcBLK2cygCWz1RVCh87UV hLKwzeXGuXEd/kGrHywf/HA4vLd7w2G1uquK2AXf6WCn+42fqnNGOE2xD/ekwk/sajc7vft1I4Lj 3f6nm6bW0y3nO/6yHPCOEx7MHBoX4PcoK/sJtknmftfGU8mB9nJb50sQhAELnvYyy5YfLAtfrCFp 0kNqHI+NVePYkPA/ycA+eAP+wq70dpf5mhy1IzR49ToBVzu41yv5TaGxuC6u7cUVLqwVjuBghw/g xmFHe7shHS0H/gK6vbYn4NqHDo4SdsEfJcOA7uA3uOO/TS9UYmU/gY9UHt2Ov3BFgXCTxrCW5uvR 7d8s7l+HHLLjbzc7+RochVgNqPJYA6Xwf1QgGVAO/O/wg1fh/GTKd268KHbA+y52OsvqEA5gMuKt WoVzGXGYuVei7RG12QFffPUxgqH8EPsril8LrgwXdoymGraawGpJiNwHMkJZR5YbFckzsTwzdX5G rGg3uhdFC9tEWWQpM2E+6jrjnld8skXRKeuInJ2Uv0amqBRrTJcwvatvqF+bv1Y1OURmNeapqwbJ vau+jnSOYuoOC79lrWFmWEMglcYwZtMYSREkMqFz8JV18bFJfauB+dDj7JEME/AQ0oEgNmRX696X DfXNqxt3vWXHcVo28n2KjFifGW8CrgI6ayHJt8R6bv3tc0XYb5YYB8Dg8C4QfRFj6maCLtsqlbUQ 6+vRM7SqO2TvgDnF9kGySRzE4VjjKBLyqQwdiP9U0ttDA+8TAk0eFU0LyNsygq7pTV06RXS/g8k7 ajUfOg2iouHrHu9TxM/RCWz24BmiZ6wajbUQujChHveLpYPZoNmSVGj+OEXQgw4EFb9Dx/aDdXD5 7XUkoGMSUGQYc9BD01qA4RC6vqMOU46kyJCi0d1ZMf60jCB/j4H5DzhR7StYsBbDZUTPzuMZ7A0Z oW8a6esIHlAmXAXrwHNs6DrS6ScQHYk8v4C7JGCtmDNELYa14EQyYPZaEz5kevNQGSmH6wcvld5g LbqnMZ4isJ9/7XfJ0UyyDa/la78pj5gY/YGveoO16Nt49IilCJo8d4meWVXPoVsxjTmbf0VG4lgr fvpu/fDN4YXxr+wq6CvuGrr792F7Q0aoAQMQixJPEbEJ4SEhTe9is/rVzDo+eNdLMzmeIkffOptA 2GNYi7r7hQFNWxOp1Q8TBmxDkvppLV0sBOtNAiANn/WZAEgMa/koot/hIPHZ9DvbEMAwqPg8c84F ufPoeXGGFRwmLY0SAPGfbCcBEuOg87DWsqgo3+44OsJEGlojzYRHP+XmTed0/661nv1casRURDHZ 8Q2K0MMvPaylZ393nZr9gR7HvQYXvrwLhy14zSEqqVEm1jchXKK8kPxhLEkoQjjrQubHAwT7xlAZ +MXMTI6kXOSYsEPq+VxWyogvNzyu0204H3rvbfhO7RIAUelADHKEKl7E50UddVreLYTeDGNQQUCD Wdnw7Uj4JFaK35GfAMg05EyQmB3PWbmYB06RIIQt0B5hqgiAyPhs6Y3mP1pJACSGIlgpPRufBdYi PeDPd1S8bfc3AIK2m/iFKASo3yWWAMiJjFoMdln2jIMHrtqEHjovZmYokFM+TYDts4s3WEu9UrVh IAyjGzgZse6+DnrMEKYIrIq+HXkiRvNbAAkoMg05bSbuNfAq9GnbiooMNjPrj1JBNhB1YzkiUraH T0MkAHKCYD9KYz2M1BpFBgPNlYAwzK3z6u0m2usaeWO/3yIBEFWiAvFQ5KJEG3enTSBIO2cZKurG f/6egDoP34Y6AZCTFJRS4k6eM45GFo5kdhG+g7YVwUq2nG2cN7LUqQqF9QZFTjEUIVnL6G8UZfMb Oq5htpnnvO9sbVKI/SRLoBeP32/xByhCAtFFcQlfYXOoziSzM/Ku7w5FUCXJ7srbqd+RnwgIXUYS hipl8PZwrsjkeEqOMX8I3YlRJWXrI+LnQJJGL6gbiFudeHfodSdTSs/SHeUhkP5zFEGXJvfLeP0/ Y/eokk1iFHrg/GUZoXJD9ag1vQxxcPXuVPFnscVp4DfUb9w6klBGrJFJXm9D/bmRvOJD8TTNf0aU SEZM2h2SyojVx67v0Wj15xJ5D3d1R9+45fO2JgAiR4SIOjdJd8T840niqb+81bXfSwIf/AvYG0Bi FsRUFFl2+/nfl0eq/oxLGGe7+2xYfEEUTd4BsuhAru0U6RD3Aym2kLOpIwj8wZE/KqwwjzG8aiXc wozCNdMpxAbxkPEAASUQV8LLyMQRQ4fucStcat/itD3CIUT4s2bLUJdXo9Xq9TZ1pLfTLIut9Hst vSBAMFAZTTVjsBW2mmTIqM4KD0nTjuAY5H6lAcQFaZqkyegE8UNlg9WuVSSyED4EEUMZ1DHgV6Hb 7Y6KODxlyEwkAxJ9e6hXWR3bkAN8zipNmPltEjeQS6G5zzGeQEZ0GDjRIMnWbjjdFloZ9rtW5q37 OnmtlzF0+Sx1ltc8vtK6/KDpp9xdNeXhbKyKvv0LXYfNfYdBSYAcPUD8/QtpDv3vZ0XJv4z33lNG Wvl8P2vSx+5517LJiJYASCB5xtuDkGrnevoiU0czL0zzSe6cRm29ASQ6IstC5FcfMbOq7d1kZrjw /jK1MnOV2Sc4O3S7/wtAEhz4EeCkMuGZz7ys9Sq3/90wyTcqfwFIGhmB45RS4XXwPnyZJ0umeVox yfVWK72wx8hIStZi78PXWSdBEZGpwVHcV4jqC+fVOk39nnaW13DpPQzSQ6Lfic5bqYQdBwQ1nxEI RCiYWNg3mY2ztlPVpH1v1yZzR0JoLd1oZptYqVW8fiYnYz1KiFvpZATsiEHTHSgReMRL6vbx6+it BHQZ+zywBJAlM5i24ERA9jk7YihySSkjLaQqbo4jEXhkBa4Xo5KxgrNIAVKFFXcNB8kH/1nkhHpu m5K1qrCP59wDEIK1VLw2NpoJaGGDepky9t8ERcSZikpAkYLfd3ukusvn/iTdmIUE3hb7joOLAGLt sYdMYvLWfcQjgOwg2A1OvfTZRX6Y5Gg4quzVE9/71afr/iFYS17ge+69FiRlTp7mvnONhyInNKig 3gaS7UkK69/s9pKDGP8cDu8nWq8Or9Q1LTO+WwH/OOYfB/zjqG8I+oeQ/xt8P0vtQK0W2OTjwi3T FnOHWHJVXk9wQLn1peZOEIHOMkOi0g4t1P8QTZElUERa6IuFbqxIGphddlAW2AEE95P/WHgFdups 4YfFRXYMiNV3YvEhPL8xwXV1CgUol4P/WVVzCoXCor0orn4W3E++CeVzCovvrF1lB2L+24tvrsEt mNoVqvQsrA/gej0Q0X+cWFH+EOIP8f0Q6w//hVt9+bKffDIiLdTNrLZhRqTbhs5a94SsZe/09ZaA p/zC7EwI/K8CRex4f1ltL3GYf7u/xER7VtpxSikBXTtLvloVodTSsAqk70kUGQFtJRXQMFfisj1C vnW61jqEh/5EsffF3lrULI8cGS5pJ9/uQo6DQrt6WclBrQXHFA2rhEjZK3L+LCBvx/4lNkZp2ScJ KLfBOp0IqtDb9mIYESMR6JWiteRapd00tnCDstd4pseR3iNzo0MhORQxm3hlJqv5OKHV9YR+oVw0 a6FqZbEWcFz++pvUWuhBNXjSUsSx7DQclCUSLl+H7vqZHgvqzk4pWtitS3QrKcmDgxrGD7u3dAui i/uGz0TI4LyGI5aDZAdxhE1mDdxv6p5qQSVEj1pMKexLN7CjAfH/RMUr5MYt8Uyig7ie7xzPD0QN iVY3qHstv2EQI+zPtztgKfJEKlfPPRHlzl6GCO8wjrVCPhWoAOW9ppeOtW7PUJufLzQljuJKbgTF kkmiPl4OmID6jZpKnZbqAg6EdIZV6altSox4IuJQuGc/FShZFtviWCusA4nKWsN0QIiZrE1kgrUa Tx/oPUmNrjhhDwNCD78cJmGEV7fETOaUF3k8STHFYIxEYFz3aAsxkpp0ICnXEZK393siOoQ4FCwF wmiDY1vHrCOhrEU1rNbphH1NqM06maVNnqV1491ChJMydB1Jz1ofUAStiL2QRrBoj4mdnUzMOpKe IpmUMkLukXrMq1RNizyLDM+WIwdHuMT+EEWq6YDIZMCdyUTEAYrhqRoEkqEvNiqBNz4mHyGl1vLs 4+RZ1F6Xe/q+InSQP8/oDwBJ4UKHQVVJbTNtr56BnKInnjY2Gs2fr5oESMw6ks5C7JDh0Kr0SqkV vBOyJcQnjCj+7MgkQFhq8ahhSPQoZYOhNogtoXwFn5xpX93ybXq7K+re0Z9DkQQIvXqJmPxMA4/X E7MqF0y+72jai4+yEalZ7hzxvkjLJEDoJ+mdlEDIeDwZalg18vZ6u/azKDej7fH8YdVJgNApkhoI wTEn8DSpGzvu9+63p6b58FRMmya8U2nVpVASIHSKiOmCXT1xFPoErClwO1oUCdQbKtFsxT9PkVs6 IDIZfGs2ZIDwa4m1f/MELxlKdB2+6R+nSEx2n1+B6eQOVLeK3XYYrHn1YPCvPor2af95iqQEYs4J GTHtHHID5zjoph8zrgMXuf8hrWT8wc9lpJNuHbGJ4DSn/qWaB0uRD+tHckoRBDF61qOEQARqjFxK reUJP3APjHOw5QrNEtS7+xBCYVj+HIokFBHCc++cWeITuaFeRCDLwj1R/Rb18CzBjhIRf3oyvAiT ALlQKXILRLwH+YB4xXNq//xD7LNquKu0HiEmqi+r5XMgMWmKAa1FBk29+IztlyKyBKVwn4psae5X SwJEoJbzSguEDD94Sb48Cs0mg4HK+7N3yPbg/ckgSYDQV/a0QAbEsIjCOT0mPBEIlplZWNnNd7QW fa+Vch3xWIhkLIKm3CPyYYb+qoiYIqovM+sPUCSwR6IKu+dNT1GVWj8fVl0TPpCzln5v82e1JAES Q5F0ey2UIxdEogJQL19eryIS4B7Buo/vsNaWKuy3dPYI8hRYJCoAFYpwaOSai/75nyh+K/UdiuSo gcVpZYQMCCGrZA1mU70cFSGvV7KPh2cY/rDqJKw1pgNJdub3nGOPK4Oo2is2a0WlGXWrIZNnNmQc 2TtA/jBFCBuDpMj9sStnfoLlvewZ+Cmoe88zWt7Za9FlJOU6giRyXgmKZLD242ej8CPkLov2zA8h OjJnpl7ZYxZEegGCgN7EYehuIylimwPVmfdo3L1ynm+dmRXhjXiHtT7doqjDaumldD15F4TWcna/ VYY4xSJmoVxjfgrZF1u+o7UG9L1WLEVKs3x+/xxCKXyLgnDs1rzwVT+ElxJEZhXKYTafwT7vUKT8 qdaSI9OjCRmZQpBn9fEYwjoeqQflytOxEkORG2uQNrVN2i3dHold2VXxPt6yroxHUQRupEPB0stD bkXQBF+huSjpFCk1a1/BonH0gFg+LjJU3+cVprhy3QgTco32Vn/XVwoz++KBJoXI8Je68mP5YehA juDkvzD+I8McnSKxC6I4bRFVIMhaOR6tBUjVXd9ynJaUbKRcDrNnPB46kAWowKUbAvpUGTm6zR4L BGJbCY+zRA6RKOSpYuNcV2zCLYvRXkb1G5ePoMsIfjaPqPird4WX83Jx8rEyAlR+UUQYEfHvBEVu 2x/g0ZPrmzePzFfUaYYuMZWp7Mvp9u618POrhgE/5ecLogDW3yGnY+wrhowGeMmIyGyAtLLyDE7K 7BUuymO664qmL8veCwRTpBSIl/rcQtQWaKtsrP3+lSxnrBNCbTHTaVNCd4fEpnDuL3qmQ/lb2fCI Dd0ewUAO3kxt6OdzinAcZA7YAYZlMtnF/H1tOq64wBsG0n46fGV4RFZ2chFhCd01K40mefhO3zR2 Acg6LUUSCDsokcqlYh1Fj8mocXP1UrMGfmO6yew8lWCGxw3D5Fc/e6imwK6QeXM/QKWIngWd0bPq K5GNXt8yibDDk8qEs/VcPyhmTIS2yYSRLuA3eKVUcOXdGYKc2V67eWaGF4Zik3EztOha67ttngp5 ly1dMPQn6SRwmeqr1nTG/FpxTKc8oRTlAnCN03rYms0oorgK8cHq6z6Xq60aWsudBn9Ot1fY+W5x RKTSOrcQqFGmZmzYCEy0rO6z+wJWW+qMVEXEUzWq+LkLJoCxnmEYaNXr4kjOMH40G9l8pq7ZC1nF peODFeYtu1m/53OhJcAP3NiK9UsYj3MtAV6G71z9ksPf9QMu+98ajw/j+vy6beG/BIZ9JQu0mvhj 9Tp+PsCA0eqHXq+3vpYz97WdMGA1O30AHjELIeVWEzv8brj21ZhKYrOLcKfDoQT/6qX6pX4o1XPz VumSswFYoOCXBU/A4PAr8F1my/Aarv4P+bsPjTPsHIGj5k0WgL/gwbyGxEJmr/YwNNbQjo0Jrtxv NwnH90MZf0gkwA8OwKX84Vm8jbbPekgCJIzS/7jX/gXyTyPJvxT5lyJ/aQb+0awlFirHh8G1rQcv x7R/NJDMqDhimOa5mODg+D8FRGVPSL4cYJshixnvZoOYekguKzbCikkEyfMZkNJAAiNiuT0e0xaA HzOq/rNqLlDpvNkUKZ/uxvr/bFAfATmepQfMGOxKuTw1XDAwgadaHt2bem+DjKbIH53YszAx+LX9 FnpLru5O9aWw3RoLX920j4GIfXBB1me3PGw0a+nOrQqbJrrUoDblVIMEZHkT7acp2KdxJ2Z4lO7Z HghN7Rp2avkJRcY49aa3EWdgI2DbMkVjL0X0+AUgNw3C5GQwcKMaZ/sqTpuMZmRqul6F1Oiw9gkQ ARfzE/OZWQncy+mAoMwewaPg6xtVA08Rr0RTxLAt+M5G1K49MA+rEQWzPwKC6+R0Zjs4LzNHCRNd 3ckcr+ChCzNlY2ow4zvPoZp3viU7D6C6ubHXNYA+vIpPey78BMiuP9Z56bzDD/KCB96lasLXacTy 1ez2AS4vlTR/fd0YdhL/MK+WuR6wYcl9JLbvuk+AICG/GmVX1fyNKq6hALftO3Y7tRcGxCZiJ1CM jIB+m3NrALImgQBru+0jIEgUdoOvNQS9nPIhaX80Em0LJVw/b8Lh7GB5Fn2UtLCDMCEosD36Ajbb NWWVDGf5M0Cgl0KhBJmRp1m6dQQJxTr21jy+C+Dtkikygt+HVoLqVUoR4urFs6ySDzn8I0Dqd6T2 W2K+queSPKCCpFBrf8tf5GFXEpq9UmUfHXPd/UHmdofM0lC09a4IpZGBlv72EWtJTWnUlRHb3Dej nsEXxV5qBtXPsyY3RdIsS6uOcakDW0VFQBG9fwREL7eteLihryQ5TTiI99S1daQkh8yvpwezmKCk xUdAEg7408tk8lmAUZ39XwCikqHCXiDm87z4fwA8jbTv3iZhpwAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060 Content-Location: file:///C:/15195AE9/Osnovu_teorii_nadegnosti.files/filelist.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01C3E842.0C7BA060--