PDA

Zobacz pełną wersję : Nikon D7200 - wymiana na coś nowego / luty 2025/



M62
13-02-2025, 09:15
Dzień Dobry Wszystkim! Od pewnego czasu chodzi mi po głowie wymiana mojego D7200 na coś nowszego. Użytkuje go od 2019 po przejściu z D90 i zwyczajnie, chciałbym czegoś więcej. Głównie interesuje mnie możliwość fotografowania na wyższym ISO, kiedy zachodzi taka potrzeba. Moje kadry mówiąc w uproszczeniu - pociągi :-).

Od pewnego czasu przeglądam forum, czytam różne opinie, pozyskuje wiedzę w kwestii bezluster, bo dlugo się tym w ogóle nie interesowałem i dochodzę do wniosku, że ciężko jest podjąć jakąkolwiek decyzję. Z chęcią wymieniłbym body na klasę wyższego D500, ale już go nie produkują i tutaj rodzi się zagwozdka- co dalej. Myślałem o d7500, że względu na lepszą matrycę i używaniu szkieł F. Tutaj myślałem też o przyszłości i być może wymianie na inny lub kupno nowego 18-140, którego posiadam. Fajne szkło, ale przy przesłonach rzędu 5.6 i niżej, potrafi mydlić, a przy trudniejszych warunkach z celnością również bywa różnie. Może wymienić go na 24-120..? Drugie szkło, które mam to klasyczny 70-300, lecz ten po zakupieniu 18-140 jest uzywany może w 1 %.

Z drugiej strony są bezlustra, ale oferta jest...kiepska, mówię tutaj o APSC, bo przy tym chce pozostać (koszta). Ostanio na rynek wszedł Z50II i to na nim się skupiłem, w sumie spodobał mi się, nowy procesor i podobno autofocus, który jaki by nie byl w bezlustrze - jest klasę lepszy niż w lustrzankach...? Są też jednak minusy - bateria, która podobno trzyma jedynie do około 250 zdjęć i pytanie jak z obiektywami, czy te kity sprzedawane z body są coś warte czy trzeba inwestować w nowe, inne, lepsze, droższe, jak do pełnej klatki z klasy "Z"? . Brałem też pod uwagę pracę na adapterze FTZ, żeby pracować na starych szkłach.

Czy jesteście w stanie mi coś doradzić? Kolega z branży miał podobny problem i przesiadł się na Canona R7, faktycznie nawet w stosunku do Z50II wypada lepiej, ale z drugiej strony jest droższy, a jego kitowe obiektywy są takie sobie. Trzeba doinwestować w lepsze szkła kolejne tysiące.
Dziękuję za odpowiedź.

MstrG
13-02-2025, 11:34
Pomimo lat matryca D7200 nie jest zła, może warto zacząć od kupna jasnego obiektywu?
Jakie najczęściej są parametry Twoich zdjęć? Jakie ISO, ogniskowa i przysłona?

LeonardZelig
13-02-2025, 11:50
Wyższe ISO w dobie odszumiania w Lightroomie to nie jest problem. Edytujesz zdjęcia?

M62
13-02-2025, 12:04
Z LR nie korzystam, jedynie PS, ale słyszałem, że LR potrafi wiele zdziałać. ISO na którym pracuję oscyluje w maksymalnej wartości 500, czasem dla ponurego dnia posuwam się do 640, ale chciałbym móc że spokojną głową docierać do maks 1600. Ogniskowa na jakiej pracuje to zasadniczo prawie cały zakres obiektywu 18-140, ale najczęściej 50-100/140. Najgorsze w tym szkle jest mydlenie przy niskiej przesłonie, gdy korzystam z AF, przy punktowym wybieraniu ostrości jest najczęściej ok. W pogodne dni staram się robić na przesłonach od 8 wzwyż do 11, ale gdy jest ciemnio, a potrzebuje szybkiej migawki, trzeba się ratować niską przesłoną, stąd też przydała by się praca na wyższym ISO. Może faktycznie zainwestować w inne szkło tylko jakie? Chciałbym cos o podobnym zakresie ogniskowej.

MstrG
13-02-2025, 12:16
Zdjęcia robisz w RAWach czy JPGach?
ISO 500 czy 640 to nie jest jakieś wysokie ISO.
Czy zmiana obiektywu coś wniesie? Skoro korzystasz z przysłon 8 i więcej (jak rozumiem po to, aby cały pociąg zmieścił się w GO), ogniskowa pasuje to za dużo nie zyskasz. To tylko moje skromne zdanie.
Miałem zaproponować Tamrona 35-150 mm f/2.8-4 Di VC OSD, bo zakres by Ci podpasował. Tylko nie wiem czy on coś zmieni. Nie fotografuję pociągów, więc ja tylko mogę sobie gdybać. Może ktoś zaznajomiony z tematem się wypowie z perspektywy praktyka.

LeonardZelig
13-02-2025, 12:24
ISO 1600 było wartością graniczną dla matryc CCD a Ty masz w aparacie w miarę współczesnego CMOSa. Więc obawiam się, że problem nie tkwi w Twoim aparacie a w nieumiejętnym edytowaniu materiału. Albo cierpisz na chorobę pt. oglądam zdjęcia na ekranie w powiększeniu 1:1.

Keszelski
13-02-2025, 13:04
Miałem D7200, to świetny aparat. Żałuję, że sprzedałem (z uwagi na możliwości z długim tele).
Do niego miałem m.in. N16-80/2,8-4. Polecam dokupić ten obiektyw do pary z D7200.
A IS0 1600 na tym aparacie to żaden problem. Zwłaszcza gdy zdjęcia są robione w RAW, a potem LR.

grissley
13-02-2025, 13:35
Mi się też wydaje, że do pociągów to zmiana sprzętu niewiele wniesie (no chyba, że parcie na nowy gadżet - to co innego ;) ).
Jeśli nie korzystasz z LR, to może zainwestuj w Topaz Photo AI - podpina się jako jeden z filtrów w Photoshopie. Usunie szum i wyostrzy, efekty potrafią zadziwić. Kosztuje tyle, co kiepski obiektyw, a co chwile jest też jakaś promka.


PS
A tutaj na giełdzie akurat wisi też D500, z tego co widzę.

M62
13-02-2025, 14:36
Robię w RAWach, stosunkowo niedawno, bo z rok, może więcej, uczę się jeszcze ich obróbki, aczkolwiek właśnie docierają do mnie pogłosy, że w LR można o wiele więcej zdziałać w kwestii szumów niż w PSie, może to by też wiele wniosło, tylko trzeba by wykupić abonament :). To nie to, że oczekuje cudów, ale jak na moje przy pewnych warunkach, być może robiąc innym sprzętem nie trzeba by tego odszumiać. Ponizej dla przykladu zdjecie zrobione już przy zmroku. Nie powiem, sporo udalo sie wyciągnać, rozjaśniajać, zabierając ciutkę
z cienia, ale lekko widać to mydełko. AF wybór punktowy, ISO 1000, 1/200 f 4.5 . 86077

- - - - kolejny post - - - - - -


Zdjęcia robisz w RAWach czy JPGach?
ISO 500 czy 640 to nie jest jakieś wysokie ISO.
Czy zmiana obiektywu coś wniesie? Skoro korzystasz z przysłon 8 i więcej (jak rozumiem po to, aby cały pociąg zmieścił się w GO), ogniskowa pasuje to za dużo nie zyskasz. To tylko moje skromne zdanie.
Miałem zaproponować Tamrona 35-150 mm f/2.8-4 Di VC OSD, bo zakres by Ci podpasował. Tylko nie wiem czy on coś zmieni. Nie fotografuję pociągów, więc ja tylko mogę sobie gdybać. Może ktoś zaznajomiony z tematem się wypowie z perspektywy praktyka.

Może ma lepszy AF od Nikkora 18-140? 18-140 w stosunku do np. 70-300 pracuje wolniej przy szybkiej zmianie ogniskowej z np. 140 do 35-50 i potrzebie ostrzenia. Przynajmniej ten mój :-)

grissley
13-02-2025, 14:49
Faktycznie jakiś nieostry ten fiacik. Możesz wrzucić gdzieś w pełnej rozdzielczości? Coś bym sprawdził.
BTW f/4.5 na pociąg to chyba nieoptymalne jest...

gniady
13-02-2025, 14:50
Nie wiem jak szybko jechał ten pociąg, ale jak na 1/200s zdjęcie jest całkiem ostre.

M62
13-02-2025, 15:12
Faktycznie jakiś nieostry ten fiacik. Możesz wrzucić gdzieś w pełnej rozdzielczości? Coś bym sprawdził.
BTW f/4.5 na pociąg to chyba nieoptymalne jest...

Optymalne na tyle, żeby zrobić zdjęcie :D. Taki parametr był możliwy, do uzyskania, wiec z takiego skorzystałem ;-). Ostrość na czoło Fiata, które jest ostre, więc pasuje, polegajac na auto AF pewnie by tak nie było.

Proszę, oryginał :-)

https://flic.kr/p/2qwS2nN

- - - - kolejny post - - - - - -

Akurat dość wolno, ale pomogło też punktowe wybieranie ostrości. Tutaj bardziej mi chodzi o szum przy ISO.

grissley
13-02-2025, 16:13
https://flic.kr/p/2qwS2nN

https://forum.nikoniarze.pl/image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABDAAAADDCAYAAAB 03eGyAAAgAElEQVR4Xuy9fZRWxZ3v 3uatwYaGxQB0QBBUF5EwJhoNFHj8WQcOEZjOFE8GcZ4x4zjWWf G8YJCsrQ3KzjNN/GCfnLpdrnMl4 ziD5pCJjguuk2uMMSFRxwRbA6gQBJRXEWhopHnr51bVfquqXbV r7/3s5 nn5buzekW6965d9dn1 q3f71elwcHBMuECARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAgSEkUCq VEt9egoAxhF8HrwYBEAABEAABEAABEAABEAABEAABEBAEIGCgI oAACIAACIAACIAACIAACIAACIAACNQ9AQgYdf JkEEQAAEQAAEQAAEQAAEQAAEQAAEQAAEIGKgDIAACIAACIAACI AACIAACIAACIAACdU8AAkbdfyJkEARAAARAAARAAARAAARAAAR AAARAAAIG6gAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgEDdE4CAUfefC BkEARAAARAAARAAARAAARAAARAAARCAgIE6AAIgAAIgAAIgAAI gAAIgAAIgAAIgUPcEIGDU/SdCBkEABEAABEAABEAABEAABEAABEAABCBgoA6AAAiAAAiAAAi AAAiAAAiAAAiAAAjUPQEIGHX/iZBBEAABEAABEAABEAABEAABEAABEAABCBioAyAAAiAAAiAAAi AAAiAAAiAAAiAAAnVPAAJG3X8iZBAEQAAEQAAEQAAEQAAEQAAE QAAEQAACBupA1Qn0HztGR48epaP9x j48eNULpfFO3nlGz16NI3rGEvjxo2jjrFjq54XvAAEQAAEQAAE QAAEQAAEQAAEQKAxCUDAaMzvVve55iLF4OAgcfHigw8O0MHDh nokaN06vSpUMBoK7XRiBEjmHjRQRPGj6eJE88RIsawYcOEuIEL BEAABEAABEAABEAABEAABEAABAICrnViiS1Cve3ytFfvSpq1uJ vm9gzSs1 xPfQE3dS2gijxnrQvxH31SICLFx8dH6C333mH9u7bTydPnqQxY 8bQeZMn0fDhw0WWz5w5Qx8c JBZZvRTW1sbnTtxIl0yfy6NYVYZ/N/pLq8uraWZ1LVhKz24UH9KrWu9K2fR4jXLaMPWByl2q/WFvbRy1mJas2wDbY2/wPJUyjrO28s3L6Gt9saSDkOr3JWif3nipjZasbkr4zduFYC1LW fvUztp8evttOF7kzK0tyx5PEQ33X2IaMVMevazWZ7T7t2xn2Z9 t5/mVppOBVkIHhXMnh9OPY9NJfMQWlCZC8grkgABEAABEAABEACBW hMYIgGj1sXE 2pN4BCzuNj5/i7avXuPcBHh4sTEc86hUaNGhtYV3Erj5KlTwkJjP/s5wtxMzps8mWbMmEZnT5iQLstP3ERtq4iWMglj7dweGowJAUUI GOmyot6VRsDwhJFuY77zvLMFnoGA0QIfeQiK2FACxhDwwStBAA RAAARAAARAoE4IQMCokw/RTNngcS52791L297dLqwtLpg6VbiHDGeuIYf7jtApJlpw8YK7i nQwcaPE/nfw0CF6f9duYalx4YUz6fzzpoj4GMlXJABsmL KFnfPZUY9z2q7lhAwmqluEQSMpvqcdVMYCBh18ymQERAAARAAA RAAARBIIjBEAoZhd9pfmGwLcjtTNwEPXAX8G/S/85147pXSw6yJV6wNy7xUd1MR90V/p9h7iIQJeniLzTUBFctGYN8HH9DO996jvXv308WzZ9F5U6YwwW JQiBo7dr5PAwMDQsDg4saUSZPo4zOm08iRI2kP /vbW7bS5Enn0vRp08T/J17yYnaBzXUpo4AhLDrmU9fcburmdUDUj W0Wnch0err0q4u2twtu04F7xUVktmH NfSwEpEq8/MhsQTX3xRJmwIzLok0dXKu3/jMu/9/LHofkebYfeqdZ0XN 4mk9we DtW0fyuudTtAaOu77L//ubmuEtP0EZDkcmdv0CwCHDEOcdrSOBCEn5Dfovczi0iiHAvMop g0TueeHgbrdjo/3tiB3VN7qfufR2 i8RHtPLre2njog7a/Hy/9y1WTKH56/ZS9wFDTWbPy64VSto0nLq OY0enC4/56UfpjWfvX8fe//kCTR4X2Sx5LkgnA4fnHnDFNp62xj/35XlUc5N4B7Ss2iAVoTvU/NtciHR87c0dNvwy6eUx/A7ITYM0DLBx BO4YsRUhNi30FzMdHuWXqD9810FxL1m/DvKaUT5GNFO63p8b63qGqc95X9wiXF 53 LbXvKOpJlG7chcQr41pq991K4EKC0RcEQAAEQAAEQKB1CdSHgO GLCvJCTfVj9xc64eIvWHgFiz6xEvOECWmh4i289HvkhVXchN/8zFrHIrJ1K5Cp5Nzy4r1du j0qdP0qcsv48eN0K7du2nL1m0isCcP2kkssgp3GeEV8CImclxw/lT2uzK9 trvqG1Ym7DamD3rwkSw6oLT5o6RQ8Dg9Uiqa SLCmEMDH0BLIkZcfFAEsBi9VzPs6EM4hmDGBCSCQQPXWhzt5lY rAjDwt7dHgIRQmpn5P1usyaGiLRIE3CS2rSfH6aE LFHIsEjSdQJBZcwbZ8RBaKoqa643XnEYjYUK1iXE4gZoRARLEx N4oNUlX 5m9p6BpRFq5dWsEBl98bu0Rfy0iJ4fiRgeOlI7/cX6hSKGPnzqDfGUIgI3nTZEwowsY3jMUiTNa/mKCRyA0yGKPYMPEahEjQlvMGywpXO8kPw0uv8XElAMJ3yQUQaJ 7IsFD/13wb4MgI8pzOmSiChi eKGIXRAwMOKCAAiAAAiAAAi0LoG6EDDUhU38Y5h3RrVFkmmhpy 3InDuslp1ZBAXM1kDe P1GEdfi7LMn0Py5c4R7yPYdO5mFxT6awmJcTJ58Lg1rG0YfHjx IBz48SFOnTKbzmYAxlgX53Lj5LfqQ/e7ccyfSwgWXJLw4vuD0vi9bHCnBPPMIGLpgoAbxNNVX793bYtY P6iLeJViYF/7J9M0Lb3ebIXf8jVTtIUGsUAJpGr5DzNpBTcvY7gxip84nJrrw G1x9gcs1Rdn1D96oLy5NFgR67rxnNstWERb3BUUwURbtfprBAj oQECzpqAvinHk0VEJjsEnTYjwM4mkoO/80ctBK4/NMlz4wnFb5QS0FFwpEG3UxbwwaqnHRhShRNF0w0vIRFF95NiYO mYSn4HeBQGFmIOONeIyn33OLG0kQ8u6DgJFtRMLdIAACIAACIA ACzUSgDgQM16LNvjOqLCRj5unxRYtsjm7awbUKHKa0m6kWFFyW 1367gXgQzxnTpwn3kB3MnWT79p107KOPaN6ci2kqi2/Bj0/lFhj79n8ghIsJE8aL00fe3b5DiB38WNXLP7HYnjOjZYKpLuURM PgBOXIsDVnAeNNoXRCPzWAK4ukSMCSXDoNrkxmG6YSUdG0mEF1 4CNR47BC 5re4VCjtwRKsVPs 6axl/PILK40F5pNfXEIDg2QWRDVOLkFDg207GUJdDHviwJpFssuGnFD cQoH/1XrqhCRakGb94aWqiRGWRTcpC/h8eTTVPaNYkCRgJObP7BLC T71CeYe0xOcNKIv3u2LebOriqX8msiR/E18MYIMJ5eYhC6t3HHLHZVuYDEyc Jp2iZbgIS3QcAoeMhCciAAAiAAAiAAAg1EoG4EDPuRqvGYAArf wEw8jYAhHtRjD0Sm99GCzvQFzYu8BvrWNcuqLmBs3fYuEzB20K nTp2jRpQto0rnnUnt7eyw/PLhnWgFDj92gJKYs/htLwBALWt aIyyT4s6iY0sQMOQgAPJjcnoJMWHStQfbaSuymKRbe6Rp02QWi vz2m3QEcyoBg/cEoUuLJ5YknQZThIBhS0NfaKtf2HM9SC9gBK4VUioZBAz3EZ5R uvkEjAFLPxS5vUQWFqwO3H2cbvPLv4oJn15sidOhNUbMGkGPbc FjS0yThQabBUQKSw6ec1mMyClgiDauxSkhyQ0o/NvE4czyhIkY0t88eBAwajaY4UUgAAIgAAIgAAJ1R6BuBAzdX16 aJjsXF Le1AKG/A1U//0FKYL41d0XrMMMpbHAGDlqFB3rP0a79 wR1hj82NSzzhqXUsBIsNqJWWY0noAhf9JARDAF1/Tuy2aBkVhdAjHDFzicLldewxNCg0lQCF1Afkz0JebbMzcMRuqO N2EuFy uLVhrVDKzgGGoM0GfsWE rVLyF6dUsYBhiHsRvCWNaGB0e8hkgRFYOCRYYCTk0VRv8gkYUa wHW10M072H1ZtHiX78vUlEfMHPXFFEwNDQJYWnoC7mjZzSCDiZ LDB8kcjkspPCAkMvdyBYBMFW4y41arwUCBh1OOghSyAAAiAAAi AAAjUjUAcChnsxY45BoS3ccgkYwYJoDS3jcRPeNAdMFAu5NcvY aRQP0sKafZrGfZErBgZ3IRnJRAseG4OfTMLFCx60k7uR8BgYBw 8eEjEwLr1kvhlCYmBLPXhl0QLGQqOLgi0Ghrqwd7uQmAqcHCPG JGD41gVKDAqb2KG UanrFs5qe7ALGJ6ouJmWLiVau1Y94jZNm64oBoZedqPw4eedZX Ati BocqMJ6WSIgRF3IXHEPbC4VigCQcExMDLn0VAxMwsYtqNK9bL5 rOey5r/5vIneCSo I 5WQYqLjixgmMWZQCAIAnQWHQNDObkkh4AhZEAprocxZokSBwMW GI07OiLnIAACIAACIAAClRKoAwGDz968E0TkuBTq7m/8RIXY7nAKAcO0o6wvkmIBAFPs Fb6EZrt W3bt9P7u3bTyZOn6FOfuEycNMJPIXln6x/EKSQTzzmbhg0bRn19R jEyZMiVgY/hYSLGvwUkuEjhtPHzj fZn58hmnZ5FnkhCdKxG9Rv2HxAkbMCiA8hUQ CSRPDAyDlYCz/pkFjNBVSnIXccehiL/f3R4SBAzZXSvmBpOiTVftFJKozsRPLLG3RuspJNopHKo4YI57o b8ldgpJbLFvP4VEPiY17SkkefKo5zmzgMH1Yv0UEt CQglqGliWsKNno1NBgqNE9RNeDBYY8mkukktJyCkWfDNIO98pJ NkEDHcQ15hFjiW/pB8N22wDCcoDAiAAAiAAAiAAAgYCVRMwzO73QRwJw6JHOorSy6 cec0KPXaH9PYWAwVON /XHY1vo8RWSjmxErYoT4KeL7Nj5nhAxZs38uDhhpDxYFker7nzv fTrNYmGU2ZGppVIbi4cxkS5k97SPaqe9 /bR21u20pQpk2jaxz5Gk1msjNgVW9QavoAiiFVBwPAqEs1ibgde PWfCRc8yWrPCt QRZjppBAx m3/8L09DnJ6i13N MnBwjKipttkEjCgP/HhIc5syxKIwxNtIbg9JAkYUlNTchhxtOsaZ9QpdXbS5W3ZHiTM JLFZ62FkV/ERcrzsJjm/V7k9xqon8RHRMJvstEy562AI8OhHDYAHgu2WY wnpiE5eFYJjWYMsxxao0tGpvNbdMIGWvX4oFjTUHLwyyEFleZT LkUfAEJ9Ui/8gCzBB jFBJxA1nCdyqIyIuOAxjjZ 9xCtlWNJ6LEybuigzc/3kyJGxL6JJp7kdiGJBJOgvDIDk0uRKkzBAsPcnvBbEAABEAABE ACBViBQvIDRCtRQxkQC3Kpiz569tO3d7ey Mk2deh6zujiHhg8fLqwuTp8 LQSMtrY26ugYy28Rp5ZwdxL N255MXXKFBrNTiVpmAsn1TTMp1IW4RXFvXGd6FFtJFjIVpsw0g cBEAABEAABEAABEKgvAhAw6ut7NE1u o4cYW4je j993fRKBawk8e04KePjBw5gtqY5QW/BsuDws1k/wcf0IEDB9gxq8eF2DHtgvPFMar1eflWC4oLizuOS32WpdVzlWS 9orExBbi0HQtaBaxx14uE41er8H4kCQIgAAIgAAIgAAIgAAL1Q AACRj18hSbNw4kTJ mdLVvofSZkDAwMCIuKcyeeQ6NGjhQl5pYaHxz4kI4fP86EjZE0 ZfIkuviii2jM6HZhnVG/V9zNw qiUL FaOmcZYl9EYCKH3eqx2OoLlLdxYRIdUGp7tuROgiAAAiAAAiAA AiAAAgMPQEIGEP/DZo2BzxgZ/ xY3To0GHhInK4r49OMYuLM2fOiDLzQJ4jmEXGWePGiRNI GkkHWPHCvHCVTGbFhoKBgIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgYCTgWie W2CKURSjABQL5CZw4cYKO9vdT35GjNMCsLU77AsZwJmC0M6uMc SwOxriOjsaKeZEfB54EARAAARAAARAAARAAARAAARDIQQACRg5 oeKTJCbz OhGzGFGuOXOIHY/S5AVH8UAABEAABEAABEAABEAABECgfglAwKjfb4Oc1YIAi81BL 75IpZdeInr5ZfHfidd11xHxAKMLF1J5 nSiGTOIFi3yfocLBEAABEAABEAABEAABEAABECgagQgYFQNLRK uWwLcuuLJJ6nU0 OJFkVdXNxggkb50ks9UYP/GxcIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgEAhBCBgFIIRiTQEASZclP7u74 j4j 4iEhSgvZ3oyiu9H3b8q7h6e737udjBLTayXFzIYGmVr7nGEzTg hpKFHu4FARAAARAAARAAARAAARAAgZAABAxUhtYg8PTTVLr3Xq K9e9XychcQWWDgsS6SLi5gcCGDpVN6 20i/sPTTCtu8PS5qHHxxVS 9lrPBYX/4AIBEAABEAABEAABEAABEAABEEgkAAEDFaS5CXCh4a67iJ57Ti 0ns4Yof tbxbp5cCGDBQAtvfIKEf/hwUB1wcREO7D64MJGZyeVr7jCi6nBrUBwgQAIgAAIgAAIgAAIg AAIgAAICAIQMFARmpcAFxOWLFFFhGoIF0kEt2/3goSqoXIPStt7Lx5i4nvtVG6IaCgKHZGOJuEAABEAABEAABEAA BEACBpiAAAaMpPiMKESPAxYvrr49iXbBFf/mhh4juvHNoYfFYGtwyg fvnXc8QSOt 0mQc26pceONUVwNbsGBCwRAAARAAARAAARAAARAAASanEAuAeO wLQBik8NC8RqDwIif/YzG/tmfUamvT2T4zIIFdOwf/oHOzJ5dtwVo27mT M/w116j0pEj3v/v20fDtmxx5vn05ZfTmU9 kk7Pny/Kyn9wgQAIgAAIgAAIgAAIgAAIgECzEZgwYUJikUqDg4PlZis0y tPEBLi7BncbCU4LYdYK5Rde8GJKNOrFLTaYlYZwQ HWGmncUPiJJ7zswZGu3GoDFwiAAAiAAAiAAAiAAAiAAAg0MIFc FhgNXF5kvckJlC67zHPR4FcziBem78UtoFhQ0tJPf rF1eBxNtJcPCgoi6chRI3gqNg0z EeEAABEAABEAABEAABEAABEKgDAhAw6uAjNH0WghgPzHKAu0WE 1y9 ES86D1g5ebIRiTidI4j3wC0qdKsCflTqrbd6z/KF q9/3diWF2krBrfI4DE13njDs9DIElPDt9QQp58sXBidfoK4Gmnp47 5mJMDbVJoThNKUPThlKM29uAcEQAAEQAAEQAAEQCCRAAQMVJBi CARWAS 95Lk4BMEqi0ndnkogZHCLAm6J8OST4t7yv/wL0e23V/vt9Zs t0LhglEgavB/54ldw0UizpifhnLxxVTm4hIXmbAoq99v30w5s4lxrK2Xduwwl5 T/3maVxEWJNC5YtWRoEmOD9xsE3TITG2PiLb9/xgzvBxcIgAAIgAAIgAAINDEBCBhN/HGrVjR/d7LELShOnPDcGPhCo14utrgu797dGtYXWZjzxRu31HjlFSL 7fKKGvo7TWIGX5Rxiw7DVb722uRcJy3ospQX9xZDwFVPmDBW6u 1Nfhf/u01Aq5XYWQyNxkwlOI7ZlHvefrl1m UKLbPkv0PAbMx6gFyDAAiAAAiAQBMQgIDRBB xJkVglg2lv/97T6xIe8kLUX/RWp4 PdcuoRBLgouLJsHOrEk44UeMrluXNpetfR/fqfZ/xI62vHudxRVlqClC9DB/AZf4MNTfbajezy0b KI 7eVY5BuT4acgBfF4TDfUozVIWh62 7hLmnxxCy5uMcKu0AUQliKVUsbzIAACIAACINDSBCBgtPTnT1F 4fvrFHXe4A0XySSkXDj7/eS9AZJbFQYpsJN7y8MNUuv/ 6BZugfHDH7a2C0mlTOXn YkuvpghrDcCAYnfg93zIkm3dlo2USHJmkeOi6PTC9yfGpFq0Ob 0vHMLKv946PBPPK6QzS2mnttnIDqysaN8zTXeuMHrAC4QAAEQA AEQAAEQSCAAAQPVw06AB8Xk4kVwJCm/M5h0BhYV/P z7mYWxZz7wX/jG0Qsn0oe/XyWDx4s6k1IJwsBm WGHsRVT9MU1NX23iyWQFny3uz3JrkSuMrORUpuQZVwOd2DsPvu olzbvye1I5NYwnP39tvxAKeBJVeluedjyS23RCclIaZHpUTxPA iAAAiAAAg0HQEIGE33SQsqEJvYlpYsiYQBfqrHAw IyWW9XEJc8YN2ijzxHVf 8/jjRPfcQ VHHqmXrCIfIAACINBaBGRRIxBDAmuRtJYh3Dqjq0v057hAAARA AARAAARAgBOAgIF6ECfAfLNLl10W7bJx15B//dfoCNN6YcaEitJdd3m5Yb7XIo/cQgQXCIAACIBA/RPgcUC4m Krr3qWdDZXmDvv9NwCcYEACIAACIAACLQ8AQgYLV8F4gBKt97q TSYDYYAHxORB7HCBAAiAAAiAQLUI8KCn3FqDCxrcvUUSNIQF4M qV1Xoz0gUBEAABEAABEGgQAhAwGuRD1Syb3Ppi6lTvdTwY5qZN uU4NqVl 8SIQAAEQAIHmJPDoo1S6996wbMIKg1lj4AIBEAABEAABEGhdAh AwWvfbm0sun iBOBKoHSAAAiAAAkNIQARqfvBBiBhD A3wahAAARAAARCoJwLFCxi9K2nW4m7aZijlzK4NtPXBhXVR/t6Vs2jxmmW0YeuDVPUcPXETta3YTF0btlKdFN/6DUpXXeUdmcmu8q9/7R1tl/rqpZWzFlO36eNLaSztGaRnv/IE3dS2gkj8d oXtM6Nos5wPM9SXeDx2/Xc4HtVIX iTXbPTS5zUe/N2SafuKmNVmzuqk2/Ya3tXjtbs6wW/anfpuf20KBoqLV8d7rm7tUbr9Px pb4c/yeb16y1f9bcWWo3jhSXB6JWF876/f03VqMdek Wea7RKwjHpzZv8rcrZHFZsIFAiAAAiAAAiDQegSqJmCEC52Qqb dgXbs0mAgPLezqTTwN5cq5WKo5Idl9hEd/3 ZQIpwZ9L75ZqNwBQEjEV9RC3XnN0p5gy5gpHwsy20QMNLSKnJx 63qnLmC47q/x39PUy9g9teSXl0dxeawP0S0vh g5RcTgR63yoM24QAAEQAAEQAAEWo5ADQUMxjbNZLNGnwAChgG0 fKoHC5YmgqZVdEHAyI0PAoYZXVFccoqK9bEYLG5x666fEDDcjK pxR3HfuD7qbDGMSjNnEvHjWdlVHhwsJlGkAgIgAAIgAAIg0FAE aitgMDTGyZTudjJTMtE2LTQMvxPpkmfdEYgTPcvW0IrQn2Gm4s JhEjBkU2T FU0uL I9a6VvLOc1 LXIX3ATe2/XXOrurn8XEhEsjQVNE5NDvrvFdrkqu9IIGD1EK5hlTvAig4WOy lz9jvb8 RY/4Q1LI9eEKtUp71Xae/X6wd 9aj51ze2mbl5oU/0RyfguJAJPVOHiJvIGtx2doVIfE94pw9Ta5NKuLtrc3U12F5J4 PmJ51fNBhjbJXEi6ujaz9hJY/0jfTeYiu9bo/YfJyitnm1TqHvtW4rtpLiT2fsO0 Df8TuR/DS0TLmbBwrWHlq1ZEbljKfXEvLjV 6ZcdcV3EYnwszJvZmW2uZDkradL9XQtLdk5NkidsbMvZu8QdWO B74KTxNjLj/5tdabqOMLb/iqaL/p70bjNboPB9 5ZRmtWRO6Watpp6oE5j9G4pbdJNT/O pKn36hswHA Xbr eu90Ej5GQcBw8sINIAACIAACINCMBGouYMTMxP1JUmzSRYGIEX c1CCZe0YRPndCHk85wIeNP5MI0/YmpFAPDS1Oa4PkTZzYDDeN2xMUXg1uMX54wb EEPO3Ce iqWemyy8QRdmJyuHs30ZQpFWbGLWCslSf5OjuxjuffRRcf1lp9 3f1VhxeHRVrIqulUp06F4oX1vaJAnrjlcqUK7pMWZTEWwWIzXF yKFZcoe1hvY2JNih31WN2PRJmwXiuWEIY09ffaREfp24btNqnM ugVGLK/xth4wz9omdd72/Nn7jZhQGvQHMZE2iHcSLTr1/EZ9kS5gBM8ktRObcCLVlaA Sf1kuMjV tIw/kaueiotrJPagXNsiOp73GVR6rosLiRcpLEzDsQL3pT82EWGMSE uYHAxVhPd9F7UNCbE r409SDoH7OOWynqS55 o8LRIs3jSowmCBhpkOEeEAABEAABEGg6AjUXMMKdZbGDallMKR NO/R5vl2vzTDb7DILYKTuYwcRTCwaoTciUiafFtUUVW8wxG1RRw1w eLx1pIlyP1ejwYSqdfbaXs0LiX/CE3AKGGh9D42f5Li6TaPPf5byQF2w0XPgXWKdiQSg1BmldF0z3 6Ty0eu99PJVhqrgSWn008tMXWIqQkPSdvcRlC6nwdaY2GWsnJn 5RcNMkiy5vUZuzTRrrniaOpOk3jP0O25vfNpdW VYkKhtzfk39jCoixC28lGdS1BWvb9bT0UVaTTxJU0910UlUUz/Ys1XASDM2VChgyMJfUEdD6xpzndbbk0nAMMf8kRqZQQgJ20j4/hT1IE39i5VL/MIYVFquL6yDdAfUrfU4xoJLCwuMgYECx6haFwLvAwEQAAEQAAE QqJTAEAsYtoWPYREWWEvwSduXiFZx9xD/d2KyJVlTGONbJAkYtkWlNWaHzU3AEpgy7aK10q9ZyfNPP02lW2/1UrjvPio/9FAlqfnPugUM9RSSlItv04IozK3dwtR45AwAACAASURBVCA2QS 0Tjne67s3qQJeAuKERZ9xt9nmRiH93nZCg5oLs3tCLH6Nlr9wp 97mEiO9xOYSZItLoyzwUwknchneNJ9242qTljqmiAKp g21T DPP3Wb5zbl1X29z0hwD9EWt4GAYRWpHPkLQ/T6IoKZv16vTQKGdlqO1m aBUWXJVC6sSFVXCWLBYZ ikv6bxu4iWfCkDExvFpEBYUC1x8ucxcvfS aeqLxSdJpau3yhguEhKgosXS5YQMaG92DGqyvlG8iAAAiAAAiA AAoUTqLmAkcaqQd9F9iap3qRx epZ9CX6MW1dvpr9bqPYxWQrFFo1P3L1yCdgGI6sNE3Ew9AWnov Lm/KxijbBwzZhLfxz5k w9O1vE/EfdhUT/4KnVISAYTsJxWambVmAi/WBdARm4XVKMos3fYZgpzlRfFFW fFjVBNM4cWTkn9/ZF0SfYcoWkCSO5Ptm2mLM0M59HgBiptM4GogMuq//011JzivgCGHpJHRC7c00U9IsTuCGxxt0rbIU/Jo 5amfkMIWLyreopuk/ssqR/zTv/MKWCYjoRWBAytfhrqis2yyWQholp/VE/AiB znM5KS2mCuQUMa80K3UpMFhjOo6ELFTBSjltS3BZrAOuY4KXHE RoiN8jnnvPEdW55wS92tHf5hReI2tvzD3h4EgRAAARAAARAoGE J1FzAUCfDybts0e5TtHi67Sm gynvXMq7md53yCdgGIJsyhNNf0dK3/1WJ/2Na4EhdrfYRJFf5U2biObMKaBSFyFgaK5AzlyltITwxRW 2CimTrl2lP2MFylgGHfYXfkIFiUZBSB9EegoRyBmeLFtdJcdmU XU7lJZAKSywJArSc42WbEFhmGX/sdEX2LWYz/2gAirMRFoWBEfcgoYMdclxkAuQ4q6koq/LrCksBSqhgVGODZYreSkOpBbwHAHXi5SwFBFsxT1INHCJqp/2SwwDIKIQOnqN5wdc74bdPFi0SJPvBg/Pl96eAoEQAAEQAAEQKDhCdRWwLDtIGu yCazYE/4WEpL2aYY38EM4mesYbu525g/eY90KkFmASONL7FxQeNP6kKz Zz 9nVQjaoTHK0yAcPmq23dQQzXxZKlRcg2npei61TSQi1xx9r0/VMsDI0cnLEFhMInnXoRf3n2GBjmChyJldzyIHCZiO71XEmiXV2 z1UNSDAybWCOLFjnbZFExMHhxfd5zlxJtns sxx5cGMYhmCnH8hFoUixcjSJCcgwM3c3Oe5UWhyJ3DIxkCwyj2 5SznlY/Bkaie4ZNGNHaZX4BQw6e6rWJREsXU9 WZtwK0pVPzkkRA4PV0PhVa0tCiBd1MDNAFkAABEAABECg/gjUUMDQg8GFMzJxKoP9FBL1PvnYydBkXQsEl1nACCZ5SaeQ JPF2Kkkwso4Ifp/GINgiMxvU9a56hxPV6GAEX4XiW GHVf7KSTVqVOmU0hii/LCLTDkE1kkNwFfVDMF43MFQY2dZCIdDWs hcTwnZXvpAW/9FZr4VHDQZphe67oFBLDUc3 u4biFBKvpkXfJYonEOxo6/1CDgEjTD hH9IZyMel6gJs5lNIHAJGLFhzxMN0VHXYZfl5ThwbMvQHkfVcG saGU0gMLnGVCBjbYicwySJUujzqImC87ZqOLg/42 uLSUx09hspx5pUt/GYTHfcEbmNwPIiFTbcBAIgAAIgAAKtQKBqAoYpcoF1shou8n3k psj0BgEhdjyi/3geAUMsM0Tk9SjnseBlih8/1y16aMP8VfETRnR//6651N3tNkceygpXjy4kAQ816KN09GEiMFugVemhguuUl7LuN66 5ahQpYBjqLG9jqzYuVo6ejcWmcB3z6DUG7yjaoEl2ddHmbimWR KwcerlZpAvpCGIjlw3zaZV05GvQboVbRdAO9aCgCZYpYcs1BRL N2SaVusfS7ZrbTd3ybnaafoPXCv04YMORpR7qNAvXhHvCsA1xw VSvB6a6IostIjtLWZk3szKHVnLZg3jK5Yo aw8tW7OCdCuIWJN2jQ1pBIyQP/sPUTeW02p2ClGiBYY8lkhjgj6GVSJgzPXblFdv8whZPlnXuCUx lMc0WzDd4Bvk6jcqHcT27qXSD35A9CBzswouiBeVUsXzIAACIA ACINBUBIoXMJoKTwsV5uGHqXT//V6BCzuFpIX4oaggAAIZCKQ8sSNDig1za0rRpWHKU0RGH3 cSj/6URiHKUySB xctw4xL4pgjDRAAARAAARAoEkIQMBokg9ZcTHY8XSlqVMjk92V K6n8wAMVJ4sEQAAEWpuAt5NP4ckdnIbtlJeWIAUBI/rMPM7FvfcSbd8e//R8DPrWt3DaSEs0ChQSBEAABEAABNITgICRnlXT31n6xjfiprt8 AnnLLU1fdhQQBECgegR0NzAlblD1XlufKUPAEN9FPro7/FBTphDdfjuV//IviWbMqM/vh1yBAAiAAAiAAAgMKQEIGEOKv/5eHhMxeBb5kXVMxCh/ ctEN95Yf5lGjkAABEAABBqDAI9zcdddqrsIj3MBsbwxvh9yCQI gAAIgAAJDTAACxhB/gLp8PTfr5dYYr78ezx7fFfvTP6Xyn/85Ed8twwUCnMCLL3ocWJ0p9fV5//3KK5FLUlpKc YQTZ6s3F2 4orIjJyLaWyxgwsEQKABCbB QpwuwkSM8ELMpQb8kMgyCIAACIAACAwdAQgYQ8e /t/Mj7Lr6SFi/x 72ts9U18WSZ/4ohNXbQgMDBC9/HL0rrfeotK fbF3lxcuLCbwHd8tffttNX3 72ABEggXtSm9 S28/uliGv/3xReH95f5fwf38LrLggPiAgEQqB2BmMsIEyPLjzwixhFcIAACI AACIAACIJCWAASMtKRa T4W4JOLGKW//3t18RwwYW4l5a99DbEyiqojnPVLL0UWMEykUHYsi3oP0vEIcDG DixrBf48aRWX2E4ocXPiASIfaAgLZCfDgnLw/40ejyoE6 ekiP/wh2lV2ongCBEAABEAABFqeAASMlq8CGQHwHf9udqTAk0/G3QP4Qu/OO6m8YgUmphmxEresePTR EQ/azq1vj9w6eD/z60 2KVYf1x3Xboc6ZYlwVPM2qR04oT3L25pwsWc4OLCmsnNKd0b89 0ll0dyd1EsPNKWOV8O8BQI1DeBQLTg1num9sldRvgJV4FoWN lQe5AAARAAARAAATqjAAEjDr7IA2THb54DBbcsj9zUAC wxZYZfDFLS47gccfp9J3vmM SjB4SnaT4BN/HheiRpdijRC8s56tEvgCSt7tleNycDFEdsHh/83Fk2pcgWUHj9nR2Unla6/13HoQw6MatBsvTZtllVxf5VL94hfpysjrHbcgki5FYOO/L6IeBqIjF7XfeccTK/gPHxtMFw/UyYULBIJO9x1xFwiAAAiAAAiAgJEABAxUjMoJMGsMESuDBf80X sEJJvw4Vuy6eYhsptX8b2wHv/yFL4j/x2K38uqZOgVp8VUKFouy1UeRYkewgGRBccsXXeS5q3BhA2Jf6s 9Vsxu1RXlYN/QM9PaaFN4gKWpv5lbQM86DPv/7lVHoS7mlVZvAgEQAAEQAAEmpkABIxm/rq1LhtblIs4GcyiwBizgYsXsphR6/wN5fv4riQ/3YXHtuCBL2VXiCBfXLh46CFM9IfyO6V9t2zlwev9jh3ek8Eitp JFa7CQ1AORyqexyHE70uYZ90UEuCjBA9Tyk3J0q5xKvh0Yh8Ir RAtUBhAAARAAARAAgWoQgIBRDapIU8TIKP3bv3knmJhM9PlOc7 Az16wxA3i5A uUpNM6uGn1t76FIKjN2G4CoYPH8jhyxHNfscX7yFN 2RUg6eQVnrbptJY872yEZyTGocUEt6rh7m4m8bAWZbL1c9y1SL uMblv8niTXLVtMGDmODE Di22yi1XW iiLZ9zCYvp0zz2K/zf/wQUCIAACIAACIAACVSQAAaOKcJE0I8AnxzwK/Y9 ZD6ONZiU8yNZm8XMmPuE86j7PNCpzR/cdxkQcUJgWt2aTSVYcPIFJo8hwBeVtdz9lxfDfhDWcOFcz0fNy gt11r8oVhRZF O2mqcLBVLAVv5ImcU0MbbbeubWmq0MpQYBEAABEAABEGgyArkE jMO2RVmTwUFxiiVQ6uujEWvX0sif/IRG/OxnxsTPzJ5NJ5cvp5O33kqD06YVm4Eqp8bLNJoF4xz25puxN/EFz6mlS nkF79Ipz/zGe YTlwgYCHQtnMn8Z/gGrF ffjfw37/e JtiYuDw197reoMBydNokEep0O6Tl9 eSxQZFEZ4ZYqchviZTW1qbzv4/0K/ FlGDz3XDqzYIEQJPj/4wIBEAABEAABEAABEKhvAhMmTEjMYGlwcLBc30VA7hqSADflDi wzbO4V3DLh5pupfNtt9X0sKxP0Svff78X 0C8WcV9YljALE1wgUDUCuuWGfpKFfoJFLS09qlZoS8KB9URgVR JYSxRx8katy4L3gQAIgAAIgAAIgAAIKARyWWCAIQgUSiA4kYMH ALX5pwfR7K 5xjuGr15OM GBOe 6Sw1ayhdQd97pHSMLn/BCqwoSqxIBX0RU4kXwVw1lzAi9qHoMCT92RJnFYBDtrJ6P9q3S Z0OyIAACIAACIAACINBqBCBgtNoXr/fy8vgRXMjgR7ImBdvjMST4qR2f/7wX9b7WF/e9Z 4i9OCD0ZvZDm 5q4to5cpa5wbvA4HqE0hrtaEHjdRyZo0fId HWBLV/554AwiAAAiAAAiAAAg0IAEIGA340Vomy3zBxC0ceABQfnqD7Qo WO9zlhJmLi4j41TAX55YifHH26qteQFI5kj8TVMo//GF9u7q0TMVBQUEABEAABEAABEAABEAABJqRAASMZvyqzVgmHji WmbmXfvpT8f pj0KUj/bjVhtZg2cGsQOSdp ZxUX5gQeakTrKBAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAJ1QwACRt18CmQkE wHum8 tM156yRM0ZGuITAlVcDOz Cg/9NDQuLBUkG08CgIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAKNSAACRiN NeQ5ToDFpBBuJkzIKO3YQfTKK14AQnYaQyFX4KbCXUUuvZSIu6 vMmVNI0kgEBEAABEAABEAABEAABEAABEDATQAChpsR7mh0Aib3 D370aW vsWTlhQu9GBrBNRRBQhudOfIPAiAAAiAAAiAAAiAAAiAAAgUTg IBRMFAkBwIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgUDwBCBjFM0WKIAA CIAACIAACIAACIAACIAACIAACBROAgFEwUCQHAiAAAiAAAiAAA iAAAiAAAiAAAiBQPAEIGMUzRYogAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI gAAIFE4CAUTBQJAcCIAACIAACIAACIAACIAACIAACIFA8gaoJG E/c1EYr1qoZXtozSM9 RfrdEzdR2wqinsFnSf518cVEijUn8Mvd1NbDjjaVr/kTaPC CTXPSuEvNJUtfMlw6vrmNHpwOv/FIbrp7kOkNQOaecMU2nrbmMKzhQRBoCICO/bTrO/20zY5kYkdtOF7k4idy1ODy2svtGImPftZot6ndtLi19uT36 3RVd /TLO9d8hF0q87/nT/q/kdlyDouMVIJCRQFBfE8cTv30sNdT3jK jJx7eRiv2Bf3BR7Ty63tpzaKhGstSjq1a/2DmoKXVLPOUrB8Y91efQO9KmrW4m bqa6Hqv7nYN4hybKRVprWbWNdFs97Yuo96aeWsxdQtTTTi92jZ FWlupq4NW nB2kxGiuWF1KpCoAoChl85qYs2bH0wmvj6DZfVQNqKGliVj1kv iXoTK5IW8jxn3oSnm2q5IKolEX8SJE9 xGJpgJaFgkaW/GyidY/1UufNy2n2ltX0zKZ 48Md826m5VdPItq/nlY/s4nUuzpoHnue/7nyaz tX/0MmbMhvWfTOnps/S7tdefT1XcvoXnst5vWPUa9nX6eK88UUiiKgGWhIxYtG9up57G pNRCZMwoYsTy7 hj/7weI9IWM12cND8up/zsJ8/71rH32LaS7l/Aa7tVxuQmcf/Xd5P8plox4duc0unn51SQ3UzWNqP0U9bmVdETf0UcL/TYq/82Vj6S/61yqkvcWTjQYZ2dOPE1zl3iin3pFC/PiBYwhBp9mbBX9w loHqL/WxTBY7Q53FTQ/51UzmiMFmOsY zzOwdlfIz1Ddo4Ho7vBeNW2m3HvFj/o5bFMI/Q8qmWQ NScN4bOrmmEDCeoJvYzvNaWhrffNaFhpjwYFgf oKHXcQI3jczpYBhr3/W afWdvV2KcYyafKb2C5F29hJ0wqbe0s13tU/uP6uz0 0tt9o8/PiBQzRQNfQMoNS1rtyFi3unguLi4bugV2ZT9iZSdj9dKVa7383 LvTEhIlZGOVY/Lk6Eq9D7QyFAW/CQdG/awLMFzU6rw4Xb7YFWZQdTG5q8mkyvkTUXzJZSGWZ0Gd8aez2bA KGMc8pLSzUBZ2pjCl3mLXFv1gY9EkLAn9C0WkSMYLJhjaJ0Nt2 LM1KMcvPhxMeXSTx2zaTHQNxRc HO59eGn0L7QJOkUVptbQCkW3p/AG2mIi3Xf73L 0ZTrRxgEwWR1l5qRYYWZ8u H7n2OqLlZNVLnqfYRQqnWl7ZdHHaOfYp/cFYszukzYZ Ni4nvq0TQlj31EBTr0di39TNIZ7cwkpX/rcQi HacHGn ntjAsjFeS7KR5tdAFDsa7QBQxfnJjbQ4OSqb2wxif/d5b1obhns7bp7X/wyJo/nYBhmzsHol1MfHC0y9hcm7R2qlTMYKOvyM1D/wW yBKKK7G5hbv/cLZ9UTZv47SYjc/qttriBYwspj6yC4lmdiQXW1Hm/A4gtD5aqjYWZnic3TypuoxbLPWsC55oV5SD4uawq/bslRZT6qLGg2manKjpiNsUU1Dv7xsXddDm5z0z XARo5vOZzUhtSyaxORoz7jsbjMJO6KiXIZFkXPyFKuFrKNafYg ul3d Xe/V0oh37P7uszwZMtR 7MzWW5dgnuybcxm0R YK1iO5R4k2Q4rLVGzX1 CiYhISMrmQxDJp6i/YTcGO7Yp2WtPTry7oLLu5aVxY1MmSN4FgKqJicRFbIHiNWCzud zKLtH6SLTBMaZjTjYqery0Hu0odHSwP/ZIYyhOOLa6CfifYWUqZTyxkqtbYw8U3c8NdERPKeZtmpkZLDPW d5Uh1l4pbJPFMe6K8n33mmtU1uZ 6rS4kKcZprQ0GczjhAnNlv S 5nbfco tln5AEyfMwq3lWflLGsZKczuXWqkuFIhmFokHpjHcNa7zv782Y Xmsv7FbORoWKAYRVn1eFSJN43d80Qjx0tjwUwsY8XUMKWsdbpW wiuZ3zaXubu6uIS3ulbUU 724R3O/cK6jDLn3053JrOh/TF8ybEZ7lhJshzpzqACxub1mmWq1LzohP8wA699WpHEhMc5hvb FqFxtrOzqYjfI01QLY1G6j3030xmntGVu79H5P5L0mQQTg XxtAi2XTTMTx8r4ZqE3TEvio2ETU82nu 17ywvVorRqA1gBCRcvYFBg7sOalMtdJDEGhsHUKOaGot9jUACz CCoFAEUS0sTH5Y8ecyuRRIhQREgxMTIJGv5iiULT0CBtbXJkuy Dq4t5Z8ogqPBhJkX8i SJUIqOLGUlVNXYjMqrcWfZX5RpnX08OxnflbI8uC0/gWhB43IXCczSo3YUPav/TnIjM4h8cVezbBYYxtIazcQlgeaLp8RCSdmRtuy4Ot1IUpqKJk 2Qbu7sVV1ILGm6LLKyt2WpDR6IW2 5Fk6eiBo3k8VCJn8bzPpkVD9H01NS7BiRDm9vjxL9 B6iL2n1PdbuYmNgMIZHfUHYxsMxXbdQSjFOhwJmlG4kkui/S qHUoytNhcTpX wWVm5N2Hibdo19ln Li1aDhgEDq dmd27xHfWxuFciw9nP Yqm2XjAuJlvEmnEjAM65jY2sfixmF04dAEDuc6yt0TGa3pbdb3 zjWY2XKD9UJCENnM15GXfDNVDAzTWBu1CZMY4W6XJg9s4/gYCAg3d1Kv04VEm8e72rlv9aFvjihfyilgGL6rse03zvy8CgKG kM18HykZmM1fyhzE09RAjGZGSocgVXjE2XD3QlW8Q9m98d8T25 FN8Eldm0XAME5W9F3lBJPScFfJz2gWVxfD5M9LxV/oySKO9V75Qzh2W007o/5urhqfIo0JmxrXIslXX68qZrP2QOmW7zb577snRFWsmkjaQkDf leW3xQU3W6wXtuUgi3NaGzJaM8TaWaUChiUGhixQmNp2TgHDuc gXnA3mptJEY6IeA8PiCuba3Q0sOoI IEtbNrmfBe8TAkvYsUhtOUM 3XlHk8xDQBbYSHMBE 4jNDG0bIgEO/PiXBHrjOOf3rbyCxhKP2GKvWOcF8iEUoytVRUw7NZHavQneeyz jOthO7qcDhl2em1CYXzh4r/ZFM8isXKZN0TkR0yWlvH3y64w/l dwkieWt/gz6QRMIxCgL7IN611vHvWLFPjDHouGJGFhnsd5WZcqIBhiYGhW GU4RZBorLUv8k3zTle79GK3qZepzUjpTEwbA0OeLzvm62FbWkh 9z3BrEu9S3WH0uUaSqwt/2tb2G2d XiUBQ/rcumuIbAZls8AwVmibOKE22tBfaqbZn8rdNHFHsQT0aOHark7s lAFdaEixsyNn2OoOYtptse20pPR/Z 917tJqMJ33OwZ982LA7wjPT/BjtX7UPKaelk7f3w1iTr1eYFHeReqxOvx8YFFTbCsrNjV9hzN sk4U9I6/2dBGU8ai4E9HwmZlAoYnmurm51reChQw3HU4HkciEDSCSVZMBM kgDMS/eZ62zFIxvNPkL z9zl UZchnOqGn2BrcCqnJY8kCJQgtr/NHaT4PHs0mqYrFkU0ckBf8O82xm5JPIUkxTpvanklocAoY5q8b F2EMAbSLsMAwjdHOsc 1UKpAwOA4clg7BG2cLYPMwb6lwIbGoIVh/Bz2fnnuEX4el tbK7RSfQKY8RQSq6uHwV3DJo4oi/906yjXlylMwAjKp4cC0EWcNAKGUzArRsBQxkHTfNaZD5luSmsH U6wqQ58TzC8CgcO2keFq65jauG1Obv1RcwpHLoSmDo36QcxWNr YCarjihx2V3Fa1zKGT1KUJnaoMVbYgT83ZZgV9cWFEz1S00xMQ pcSJjLr7iE9cYo79STMIiXXcDQjzkN8u1298gSO8BP1TU5S z8skwI3DsruXdtMwUMNavAWNQ0SP8QCIKaRVRmAUMTFoVoMU1b XGlCSJoYFAFFs3jhm8LLAQ5rJmAE1k2qBZI MShOwMhvTZVkgRGcrOJxltryhNeMQYONE59M/UWDtIs6yKZ1wc4FiHXDveOH9fqe4gjw5S rJ/IERVXbY34LDMV9q0ABg SxVQg3NRQwjPVBHvsOGOPjRG2vAgFDPkEhswUGy7jRHVQukHsu YbbIbJyd3Jo15zQWGHocP7G4X DF9gsDZFYmYFjnvC63fx9UIQKGTbzwy69YktSJgOEt/DXBzxjkNs0pJHksMNS4GsoGYcw627SBotV0S9tvlPl5TQUM0ht vzALDcgSrYJ7PPSQQM5zxOGrWg7Xyi9QFv3mBksMCw X3fh8LOOiLHOq59W5f1 SvleP5SgSMjAsBl4qa3W/eX8aYfHWtoMyTmEbpIFu5tSriQOhmZarzbgsMo1hZkAuJTbwI3 bhsHzEQZXIG8bS3L7N4oe OqNnyJ0XsPIB0sSXUp/O2ZU XiMfAMJdNasuzt6TPZ8Z C20uHQHVmi8SFHgQ7FXnscCYt43xg9dKMV9c4w9/tcWlqt4tMBQBY3oVg3im3mGVxz4yBgOULSeGLAaG6AK0k0j0Ku hqw0YmEDBiLTmNgGFcrJtdSJSAmRVZYKTrc0Ix03iiZIYgnlbx gr1BtzrRsmZdyznbpak po BYRQvgraj o6FObYft5oxBoatbAW4oFnjhhiOd89WS6p/d ECRtJxOF7FlI5Y1QSM5GNWkwO9xCLfSuyUY3yqz7S135A4QdJ2 bTLEwDDt AZxMpL867eFO8cmCwybBUWKKOT8K9v8bMO/acECed/MTX1jbjNSlUnohK2L/lyTB6b rmNB6uUoyM5AQjyfCZMS4yTHbDXinDC1diuqbekdMV9MFlHZLD DMLllBzI1KXEjs4oUFobGsJlHG7UaWtMjfJB0/mvQx42065ekeSqJ527KfiKndGk3S5bylzyfEyuo0Z90d0RMYht NMZom4jLuPTA/GKGkcsrV1V5wYS8DtaEPALmyG8ayKciGxlMFkIRJZYHrfoJBjV E3jbYqxz9RfyL/LdwrJOtoye4ly5GE8kK57fhHlw3zqgixyMlMS9dhVMS0wCa9ZL Ear00bqLtUUAobxRI7Ygt8kFqSJgZF/HSWzNK/VUhyjyhNJEi9sH6xqFhhm8U5vqya3EWvdcgopXntZt2U2LZHPK k1xCol JHnUZ8ymLa4YOgmbI8oxyix7jTI/L1zASKqcMSHBcIyqcmSqXkNi0XP5KTvy cEGK40UHUbddXINnaHAf94QRdyws6PvzIbBPzXhoVs6FSR2Tyw QmOTDb42a7kO2RWDXA3uavonjvHgvnxIHU8CyWLp2P3bnjm9nF APDGXgrdx1LmpTE3UVgWpobdE0ftAoBMZGuAgsMuS1ILiWRq1a 2GBjxU0xSIEta/DwfnZrijFXDX2WYcJjruz1f1kXLpuhY06xppqCg3mJcfMWFSn0 Sp/cxtnw2ymQoM7chfiBWRwP3EEPgaNltw3b6jyxK6mOX xSSeADd2DhdlIARCBGusVUfb3NvmOgf2jRGpxj7dHPtmMm3lob TtSNPBTSYlWv58No1SXExtHz5LiuRf73FxSTNQi5PERr5mTTrk VgMQOlI1TC2X5K1g3RkahiDUDpEwbmO4HmIIwAAIABJREFUcgO 2bjbreY8JD34oAD3mheuVaQQMf3NNX RHSVs23xztMvNculr13uiqIhqqF3PO6ULibvseq8axnCpewBAA DGcYs9/GxIlQwPgu/Z77d0lhK T6rJgM6eZFsWCd8VgZcB9x9Q7F/910ooEXm4K7c6iXcmLJfHbe/D523nwYu4LfqwYC5Qsebia7QvJt198X3hNOchJ2VPXAn87jX73 8p1nk6KexxE5iMaA3H4Xm6lRUH3gWVYvFCTRFUK7wWzs7Z 0kEpNPrjONCvOIx/MRMPnHx9pCPgEjcOHqDuLUEA 2OY42fvcQ2U4cSrZW0oMDq0W2xq9JHVxUDwZqQqoF4JKD2um3W 3zTbdYJUZAtnlCV2nKQR6t5uLtPcecTu7D5GqP7qfj4Y2ibiYL d6fAlpvaijF2sH iazMblUNh3x5SKjdMFChg846nGVq1PM4 /Wl9imafIX8Q8RqcYR4FbxlX303yUaQQTwKdqaTuOwm6O76Yb9D b9fxIJ7eoi3IhSEfWjlMQTxheWX4AonuEZHIoMfx42uYVRsXs9 NEgnssAoZoGDexI0eDKBfs/h6iFSu00x6d66jk pVoLa8d3CCv 2LxCZXXGE6qDP4uCxid24lefplKb79NxH/27vXuev11osOHzRlftIho/Bjq23eAdl75Bbrkf9xBxH njIGRH0jULrU2raRuGZerOb/V2l2sf3C2S3fbT3XyUSXdT4HPVknAKDCHSKrFCOQIjNlshFK5c jRuoXOdVd 4xUXOm5hAorl2E5c7ddFynI6QOm3cCAJDRaDJx jKseY8EanyFyMFjYDRJaURKT39NJW6u4V4Ucg1Zw6Vu7qIbr dqL29kCSbIZFGmp9DwGiGGtdUZYCAwT9n8y6MUh4b1VR1GoVpW gJYyCR8Wiximrbeo2BNPEYX8HEhXBYAMWsSJveMfIcfZH1zVe9 nVhWlW28levFF92uuu46Ofbib odPpMmdI737kywz N/Hjye68Uaiiy m8hVXeP8kr3u5ryjsaan0PAaMpK2MiFgoDhfb3G6kjS1rjmFWb SEsB9zUagkXYsaskeXGpJGqPYHmHKMr5wgulTPMmYLBRaWhXei 5eHH99Z4IEVwzZhDdcguVP/UpoilTPFcQLjqEV0L9e stKj31FBH/Yf dePE0edrsp3zppUTMYqPZhY1Gm59DwMjZT AxEAABEAABEAABEAABEAABEACBAgnwOBfc8iKIccEEhfIjj3gu H0VczKKj9IMfEDHXlEwXFzW4iLJwIZWZ1YYQUZjlB67aE4CAUX vmeCMIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgIBEoPSNbxA9 GD0Gy5evPCCGnizKGI88Ce38GA/pb4 ol/8gmhgIHusDS5k FYa5WnTvLy2rCtKUR8nOR0IGLXhjLeAAAiAAAiAAAiAAAiAAAi AQH0RCBbySbniC/JqBLzk7 YWF6 8QvTv/66KB yd5R/ 0BMHan1xYYO7nfDTTriwwd1OAouQNHnhrDgzLmZ0dlKZWW2E7i 7cioP/4MpNAAJGbnR4EARAAARAAARAAARAAARAAAQagABfgHOx4NVXPa Fg 3bvJ88VLNDlZ/mCfdQod2rBEag8P7Z4FPfdR WHHnKnVcs7AusMxqy0YwcRF114GeQ4HZXkR3ZHYQJH aKLRMyPmgg48rfgdeTECa8kvb32I2qDsl57LZWZSCPEmhqJMxA wKqloeBYEQAAEQAAEQAAEQAAEQAAEhpKAvAANFtg8P3yhzUUK1 4kcQ5l3 d38iNMHHvAW7o10cb6cO1/wc4uNInlzC5TbbqMyEwqEFQcXCkyXrQ7I93JhQj6Otsh8yu8JA qxyK5prrvFihRRowQMBo5EaB/IKAiAAAiAAAiAAAiAAAiDQOgR8awnhzsAvvkAOLv43bhmQ9 KL4yCGw TJ8VR4bAjdwqASyw39Dfz9/LQPfrIIt BoptgRgduJLChxqw39e2UVEbiVA fEBYs07j9560bRz/nfV5zswgWNCtxoIGAU/XGQHgiAAAiAAAiAAAiAAAiAAAhkJcAXt x0DOHmwU7LKMw9geeD74pzCwe I37jjRUtIGPFyiqk1MjVICv urjft6QocaHqmWeKrQOmAgbxTfg3mT5d3CGsPYIrdlytlAivo wSed23z3MJShsvhNfFr32NiLkLZb0gYGQlhvtBAARAAARAAARA AARAAARAoFIC/oJPuB7w3fnnnsueomkByq0pguCXpngV2d CJ4aKALd4YfWi9M47ZlErsKDh ZNECP5PJXionP8kV5SiyhkEQn3pJa9e2 KtcAscfkxuBusbCBhFfSSkAwIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAJcmODB EN94w76D7u9eJ8LiC1IuRFxxBZX57jj/dy0Wn/iC9UmAWeiUrroqqlN/8zdUZj8NcfE2wd1pAkFDd01auZLK3/pWqlgZEDAa4osjkyAAAiAAAiAAAiAAAiAAAnVNgMUkKN17L9GT T bLJhcnmHtHGPhwKI4QzZdzPFUrAmzhL0QM7m7E6kv54MFavbnY 93CrkvvvV0 iYbExyv/6r9GRs5Y3QsAo9lMgtYDAL3dTW48WVGj BBq8b0LzMdqxn2Z99zStemwqfUUp3SG66e5DtFYr8cwbptDW28 ZIv9Xua1ZOzfflm6tEoh730za5VBM7aMP3JhE7vbwGl9cOaMVM evaz7OSup3bS4tfbk9 v59nUdvS yFIm8b7nT/vlHE5d35xGD3quoLhAoO4IBPU1Pp5IWfXr/lK/TVVSiCce3kYr9gX9wUe08ut7ac0ifSyr5A0Zn9XadSIHlrSaf/ldGH8zksftSQT4wvLWW9MfTRq4dvCTGnhgQz9GRV1Dts55Wa7T tEvtHnP/hHbprAOPP 4JZXfe6blfNOrFLUr 9m Jvv3tqAQ8Nsa6dYkxWiBgNOoHr N8exMr0hYA3oSnm2q5IKoFpKCTbaceXcAQnfwALUtcCHnPbw5F Df3fSWXYROse66XOm5fT1ZPU zate4x6O2 m5cof9tP61c/Qpn713o550n3719PqZzZRcIvytyrg3L9 NT3Tt5DuXjJPSr3SfNq5VKEIzZGkZaEjJv0bDXW7KqXOKmCY28 5aWcSIlcvcD3l91vCwDev/TipurA5vWkePrd/lP9JB87T2Ke6XGqGpjfH2GyZB59PVdy8huYUUgV99B9H5V99NS jOUXmLuT4iUNDrm0c3Lr6agKzK37SJyjjQ4gWCcnTnxNM1d4ol 6hUtAIoXMIb4G jt2hcyKbY54OczWDDFxMtix98s7VbcS1erY1 Nx1/WgtkcYj2xDkZp /a wTw2e5SDvq6Fx1EJvHeurAz5 LE/fc452uwWMU7DtM/ 1/Hafpf3QePfAnLJgmt7RouCthzpumXYp7TkfrA/3fgkex7TJAbBvHyNXuXH8nrV1oY2Hhn1jkp48W6vMCZz6JFVWe f8jzE68vCGYuap69OchE43y9wNJxa4w77vBOVeEXtyx54QXrkb EQMApkj6Q4gYSdGX SMbeA3aC6YK2oyIZFnvg7xYUNKfPGhVKK53gSrkVFfGFknqxE2 fH 3hcIGn5n2JmwsKnkO4Qd6fnaJM4yqcqUT76I7O1UFlSV5LXZnx VCBZkspLIIapVSyiZgpGk7xnLF iFTGVPuMOsTCSFe9EWihfg3Xx94AoRX5zslQUJrc4Z7xGKiTxU HKiUdSzOhrQeLGb0/0dOIL8i8SV3fQrswUmk5Wvn5oP4vnT/ArPzibZf//Ut7hhNtHKAixly7BUOtv4K5bdottqSdXE3ASNOH2Eqnjr/ Aoa18kDES2y3gcipjH21HX DOQQXSmXxMkvf4LHxy94pjeOtOv7yHfG77vKwsDgVwgyeW1QEV 6PPgRPnvGnapb BMFntr/Rxurh2Kc0a/U2B2LzYb4thG4iNhe52qbYZQ3sososMRQp9YyNlPndFz8XnI3p G9flJDcZ0FiOjtGRJJAImiBgQMIqsWEiLEci64PE7tAMePG4Gu mrPXmkxpS5qvLtMnaCajrhNMSf3/r5xUQdtft4zkw93pdKYoevf1u/IeX5/TAeU3dvgVtEJ7xmX6DZjXjiayqxlwKjABgpqB3V0MBuKaZoFhn hmJ/t13GJDTEP44mrntPguqvY7OSf8mdcmLI/t3sStP5SnfEsQL5/98sTHy0gB axBR9s07d08qTAXL6ibzBWsR3KPEm2NFJep2K6vwUVFvSebgGH KXzrLCa19WSyl0riw6CJiXFSU66H33zu1dqm2O5PImEJ4XH2IL pesH7w2ZNihEdASdl2VHeGk/sSwy2p6Z6suZGrQN4R1fQXzuooJ5bxNs0F1STut6emPCRiqu5Q 0Fkr59qyv/F whX/X5H7qtrqQpBing3a2wstT4KomXD u7Jfc1xzuW6ksG6OCBGNsD5ubRC4w3t8LG3914TJxHPPaTp829 tVu/PXZiLbZRx39/RRtUqTtGyK 5kVQa46/JW4C75vBC/HillvUniC1gOGaz/L2dpTm3zCcup/nrtpSm1FEBvZ7cY9k8cBzVI05b6p2aZnbapt2hbVLabzbxSyE4 vNis9ggi/HOdmmarzrmsGJ8fm0CLZdNHlOMlcGmX0dHB/X3yxshKebvxk2K5LmFUYRNkc Khz8eQ b666MgpVwM5JYYPHitdEHAqJg0EtAJhBMfp/ 8bs4tddqh JBiYmQSNGImpUHa2uTIdl8GVxfzoskwADFQqp ubZfXLQKZzE8jk 2JxoUSM9lQdoP172Y3abUthFgKWqeYymxc6gAPmMxoi8pnLTra Jmn 0YLG5S4S7GZG7Sh6Vv d5EZmmLjFXc0qFTDc7UZ8LqMJa9xSyimGuCYp4mVm0UKuNsoEy ZKm1fQ1XIvIVhr5TLj19u/sT/S6b8x7ay5katEtRPVzND0lxY4R7 bt7VGiH99D9CUW10a2wIi1O4P7he46FrbxcEzXx64U43S4aIr6 mEgk0X X0A Fix2v3EGMKWMMDKmtX/ITOYYHh1Tc Gta5JjrQNQfLOx7RnEhqdn4K7qlYJNgIfU9E3chSTU3CNPZJAk g0pMtOP4K6wtmhcGv8q9/HT8SMpWAYdhQiLVRixuHcWzTBI5qzXnTtEubyKHku7h26VXRwE 3ZNC92bQ74bpJGVy9/Xmycr7rGPU04SdxwCNqUNK4fiM/lnf2HY14d669Moqw0p6m6ZWUKEQMCRi1mGi34DmX3xi9/bEc2wfct8mNPOzHSY03og0CC6Vq4q RnNNUgE31U80LHH2BkEccycMQDobkWYq5ON2GnVwuAEZnTWRZa aRZpss9/Rt8/qxBTRD7T5L0F26atyPquLL/PGnBWtm4y Z9rbchozWBx5cgUxFMURhYLXQKMIQaGxWXLJWCkWbS4TTS1iYx lkmGcnCgfUvXBTYpnYf7 cVeW6D63CGM0I/cTcOcdjTAPAbl kuYCJtxHaGJo2RAJGOaxRanrxvHPvNkQjV1px2lmGSjHqTDF3j HOC/Txlgfbldq6MQaGuhCKu8DkXSjFx9 gjt/c2SvFt4nHrpH7DFW8r X4K7/rgDEGhlof7X1DoptMC46/YtfYPxa1vHu3F/dCvtLMLY2LfH3 mt7t0ZuLR5sLRlewNPmSymEaG42bIHq7rKqAkWNerAl5YeSqMC 6cu13O3hK3XE6zcRFYQnrvjMfKShwTYvOEDPlc2EfPJMTo8t6b 7AZTszGdH7fK21QQU4a5YwlhkMeWYRcEjDwzBzyTgYDkfyqeii YdZhNtc0cdLGq8FyeYvFtN40yTFZtQkNL/3afgWujIsNR7c06gnBMDc2fm bLLkyp5YkJmqw3nu/zS5dxtMXWExeXTNaBlqMYtdatuPSRbLZnajGHxkjAhspuvV2qB wT6SY/GjT bEZ80pYCQO4pKolxQIN1bXcwsY0aQj 85I3H9fre7JAkYQI8M2CUsj9LRU8yqosPJYskAJQuubl/Pg0Wwiyk8WCgUMW/uQFxY7zbGbkk8hSS9gKPE4TAuaVAKGHiQ8CGqqBeKVTjEqTMAw jImmODGxtq09p/Yf7gWIHqhbqUYZxl 3y5qcclLf4BpfXX8vqCHUUTKlmTPDxVZ5cDCes4xCgd3VI8OYq 7Sn6s154xaVXvHj4qghsH0RFhjOuaqhjZniSfi/Y4GsWBB897w4v4DB6eSzloxbU7v7D5FPvjEoxd3xNlgoFmg8jx t31ZqhLmIwtyzhnsUuCBhVo46EYwSkuBH8GFFbUDDV/y3FxEjZgWVvFbvDo7xTT8JgQXYBQz/mNMi361i24L4sAoa6wKqtgGGqkdEO8eV0yOCf7 rIRJoFW2AUl880O8dop4kEAkFQc mKTs3hT6eYTGnCorDGmqYtrrR00sSgiOfdLm4axQueQDUEjDBj 9p0Mb4Gj7bzkFjDyWmAEzyWddJKyHdkCgWY1XUWTTEXAujDgAs S64d7xw/qCSfGP11/jCZXLX1ZP5FHGuVAQyO9CUoyAEQkVYSnkRZAQbtSFUtUFDN3M3 I814wXFji EChMwsoy/sUVeksjg6Buc7Tplv5GqtjfGTaW2Ni j3Gd/m3Iguff7VAKGtoFgnM mGHMDZAYBoxpzXus82NEuRTaHVMCIx4XLMi/OL2DIp37U0AJDjpVlsbRwbjo4237B7ZUfTXzVVUTslB9xrVxJ5 QcegIBRMGYkl0hAXVwUZoFh3LExu5Co7houV410nzO/gJEziFgepdlWFKkjYraklmPdCo6BIeUltSlarny23gQqXY3Ndp c68c9ngZHObLUACwyLdZZVvAgnlfFdIZeAkqfuBkehGsULnpea xsBII16ITJmtswzVyMik1pOdbNW7Ye 2WfPxINirzmOBMdkmQWzB5LBuiBYT8Zgw9WKBYRMc5UWQJ8JwN xPTpZnTx05wsQQaDJKyWWDEBAyp3czeohxPrubKEw9rMf7qRzg r VBORHH3De7 L32/0bCNUM743r1UmjrV 81113lBB/UrjYCRaj5bmYChbkBkp2 c89pOzzMIKKpFNXt/EUE888yLbc9kmW/WLAaGMnGOxbNzxcAQR6AaAvLHn0vRbodiTH/6aSrdemsIofy731Fp8eLEylsaHBwsZ6/eeKJlCSROkLRdmwwxMEw7vkGcjCT/ m3hzrHJ2sG2W uYwGgf19iZWwYqPa ZBoKECZSaJVMHlBAXw /U2Colxykk62jL7CUkm7e6Ag7KeU3becqKcPp8tp4Ja65 xzGpMllEZbPAMFsaBa4kUWycbAKG2YIrLrAkihcCWHp/4jx1Vzf3jLtIKakafNJd9Zj9fR07cEKOaO4MCuZyG5HzZDO9je 9cWWPaJJxklKvO4iHVNJvx8NrDcJrJDh9Zxt1HprNf6m3b1tbl BUQFMTCSxmnj7nMOFxKjxRcrqmsjwdRfFDb Gl04UkT4l0QP52kHhjq/f31l46/5RKI0fUOKRY7zOPQma8QFCRjp5rN2y2Q9ppo6/lVxzmuyxIy1y4RYdJKQWFi7VKqYfV6su11mmm/mPIVk3ZbZtESdOLNTgTqVUwCtLcQgIDj7D OcwMTENd8wn3hSi9Zcuv9 oocf9l51Hzv27vvfh4BRC/Ct847A/M0QTM g0OqTijD4pyY8dEungsTuiQUCk0zwrFHT/S9iCP5lc22xfUPbxEmP5O6pzAPR8a3S4kkPWpqskHudjt3XPUG s2CQdvRQz XafI110PbYH8Swgn05FvujSNG561kV bIFRgQXGxnjQPW5kG7lqZRMwggWRHBTQfHpC3F9e/1K6/65rMSSeNyxa4j6laptyB/X0JwdSO00MlJezymVL0z7x20TzogmXJWq5e6c2ZyFa/LFYHQ3cQwyBoxNPITEIeNlPIYkHx42N0yZhJJeAYRArNPdUU9V IEjwrH3/jbSRZqDSdblD78dckYKTrG9yLnFTup03WhkMXEh5skO0Qx67UF hjyPNE0n7VssumbgqHLWHLA26LmvLY SXHH1ufBuTcydbr55sWxeBJKDIxJfKAXmwqeKxj7t8FVUm0zdr fRwqq70QIiZT510VSPgZFi3jxkY/rLL3uuJPy6806if/onCBiFVSokFBLQA/WJP8gnF0islBNL5rPz5vex8 bD2BX8RjUQKO8MuZnsiphiG5mMhveEi6aEwJx64E/n8a/qh05a7ChlY4/FTmIRSWmBTi2c5LcmH1dq3x3RTUhjpxWEQY28tyUFICyiuts6w iLy6fTjK6IAzZSGyT8 1hbyCRjqSSEcGjfjHkcbv8uOQbQcmexy4RDoE9uuHkBY/Vh6jBu1z9KOWzZ Z3MALr3uRm1I9nnVE1RjUESBMfl9SfEpclRArY0rKRhPEbL1J2 rcDXMQzxQLnRxFwCMmiwND20yyBJRcLEzxnpSxi/UDXZPZuBye2OWOKRUbpwsUMMT31/or89ga1RT7Iq2o8VdvD8nt1m7yvYlYqL2ajL8xASNt35BikdOK 42/p7LOJ2PGPrhgYhugY7HtrAe619inmvOF8NsFKWGkXLM0VRCt6N JewKs55U7XLVG23qHYZ9AEJVkNyHBnTvNc5L9bafsbT DKPZzYXDmc feE0OG7FdPqJ0z1kCMd0HtCTB8rlF3PTop//PBEdXEgy1yw8UBmBhBNGKku4uZ52mog3V3Gzl8alxmdPEU AgE4gi7tUS9LLcDpCS/JBoRuTAMZfx3drzfG3NI9FOXrrLcGmfPAg0fjxQ16/U20EDHkuC8oA2mVBIBOSGcoxnQXxFAIGc9cS109 QsROJbFdEDCqXx3wBoUABIy0FQKLpzrtZNN QNzX AQwYUr4hq25iGn8So0SpCGA8Rfjr06gdNddRI8/7gkY/KjHhMVVmjqW7R7fYkGx4C0mUH22fAzt3WiX1eQ/9GN66dvfJuI//OICIbfCYC5bpgsCRjXrAtI2EICAkb5a5DxDOv0LGvROcGnQD9e Q2U5252rIIhWSaXApBCMSqVsCGGfMn6aFuTDxQogY/LrnHio/8khta6/uGsLebnIPq22mav22Fq5/VUZdL2O6OI2EnUoirvZ2otWrjWIhBIwqVwgkDwIgAAIgAAIgAA IgAAIg0MAE5JNI2MKqvI1Fu5gypYELhKyDQB0SYHFmStdfT/T661Hm/uZviFatUjILAaMOvx2yBAIgAAIgAAIgAAIgAAIgUD8ElN1hdtR j aGH6idzyAkINAsBLmLccQfRc89FJdKOVoWA0SwfG UAARAAARAAARAAARAAARCoDgG2K1y67DIvbW6F8cILRFdeWZ13 IVUQaGECpVKJ6K//mujhhyMK3/8 ERcy2AUBo4UrB4oOAiAAAiAAAiAAAiAAAiCQjkDp3nuJHn3Uu3 nGDCr/7nd1cSJJutzjLhBoDAJCwODXgw8Sff3r3n/zmBjvvitctyBgNMZ3RC5BAARAAARAAARAAARAAASGkgA/7nHJEqIXX/Rycd11VF63zltc4QIBECiEQChg8NStXwBCD63veIVq6EgFEIZS QCAiAAAiAAAiAAAiAAAiDQ/AR4QE/uSsL X1xDcSpJ81NGCVuYgCJg8ICeixd7NHjgXGaFAQuMFq4cKDoIgA AIgAAIgAAIgAAIgEBGAswCQ5yW4F/lBx4QO8O4QAAEKiegCBg8uT/ 4yio529 AwGjcsRIAQRAAARAAARAAARAAARAoKUIsFgYIiZGIGI88oiwxs AFAiBQGYGYgCHHwmDBPGGBURlfPA0CIAACIAACIAACIAACINCC BEr336 elHD77VTmQsb48S1IA0UGgWIIxAQMHnPmc5/zEr/zTggYxWBGKiAAAiAAAiAAAiAAAiAAAq1GoHTXXVGQQV545qdf/uEPiW68sdVQoLwgUAiBmIBx DDRhAle2osWQcAohHLLJPIRrfz6Xuo kFzgpStm0rOfPUQ33X2ISPx37QH1PrWTFj8/nHoem0pfqfrrtbL cje19VCN3l31wuEFzUJgx36a9d1 2iaXZ2IHbfjeJFpYkzKq7US00dfb07/fz//cWJ i9UuWMnl9wmm/pMOp65vT6MHpNSk4XgICmQkE9XXmDVNo621jzM LsWaAvDE38yuUB554eBut2Bf0B16bWrMo4d2Vvc75tNpeyVxGv/xBYmYOXr zNrhp/gQavM fBDtzgRtAIAOBhx m0je QcROKQkvtlMsYmPwwIO4QAAEUhOICRj8SS5gcCEDx6im5ogbjQ S8icFm4wSrlQQMDU5qAWMTrXuslzpvXk5XT1LT2LTuMertvJmW a3/gv1 /K7j3fLr67iU0T3500zp6LLqBzr/6blqi3FBMVbbmQ3u/8rbzr6a7WWb2r19Nz/QtFP Nq0YELAsdsWjZ2F4jsa0SASMSKdRFiv/7ycGiRP 3x1cXNLMInEn1VbQD8up1eO1fT6uf2UT9/i865uVoxwVUC7WNkrEvQDsuAHSVkvDqKNHMiadp7hKTQBEtzIs XMKpUqLTJiv7qdCQymvov4z3SM Jd hwlac6iZ04fn/fT tXP0KaoYdPNy68mZeh2jb8p oa0iKz3ae/w7uugefI8Q8mn9jctYdH/7ZwmldU b6k4782QADstQcTEePnlqDT8eNX77qNyVxfcSprhG6MMNSFgFD DmziV66y3xfsTAqMlnaNaXQMAwftmUAoZLpNAXPmIisakzFC3E 4qNvXjSx8CcunYFoISYpferEpeKq6E/imGwSTN5i YjNA/V8eGn0LayOuFJxEZswASFUkGnnMcuEvlIw QUMeTdWWazpixieRWGpMUDLQgsLUxlT7jCLNtVHC3WhkL8nWAT 4wpxHh0/u11NfIFrobZLd4WzHlWIWWXP0DYR2XADmqiYRiGxL5w8w64F42 V//9Ke4UQbByhulZQ9a6oFRvbni3vCLELCXEjHAAAgAElEQVSqfVi ae LCpchjzvFZbVN mUxEvn OvuGwphKPolim9uBInr84Kk wMxpEOaZwR9X29nXMAppABNkgi3xvjOd7zd4uBiMTHK3/qWF STixq4QAAErASMAgaPgcFjYbALAgYqTwUE0ggYzNynx2a abLS0CcmwT2mdEgxDZUXNsHkr uG09Qdmo3rO81JacsmpgbXGcUMNYcLiXFh5E1wdrHdko4Ots0z Td659f7GZiWSRYX6O9NusHGHWPrim9atpkOXyxYgDnHBJIqIsu xk2Y1bksQWdPIkChOgCtpelkfNk31zCvnam0jL4KKi7gznFDAC QWJFO63p6VcWa2Y3FE2ciAkaXsnTuLDYREavXvdSH2un/dIiJr5b6QsW4Q6mux3Hvwt7ZvUhulze7U0SVnwRRe0rfFEjsBZ BO87SgIbk3tBKaAXzxIy5JPI6znw5l8TbRFi3w3HP7H7hWV/5RWNuV12T 6nb6kKSYqzW2mngqiZcYK7sl9zXXO5bacQJi4WnJk6YhdsU1qG x9mVot9q45xp/3X1DvJrxZ16bsFyxorT3Sd7zpvfIKceft4353u93svlIP8kWGO It2IRI0ysw8UKIGEzMUC4eH4O7lTD3ElwgAAJmAkYB46tfDWPN QMBAzamAgFvAWEvSZCVmBppiUuSbgMrpRLuxUdqBuW3g1x7eI/nDx83lAxPcpDwaJlP Qo1C15nsAoZpshOZqk/0Jg6ygGERCaLJCMWf4V WL1SShAJtIVPp5EivTHbrDEyAKmh4mR N2ozLXSTeJtK0t0C8kHeC9TYZmHMHcXHSCAhEUvv74imxCJLfY V6gaG3WsuPqdCOxCnP xJ61z4V9zyguJHaXEt Kw9mONV8y/0ur7SifCbecN9ciB 04cxMr/IGofo6mp/R4UnwMepTox2wj90tam4i1u9h4RaSPhfHxUrdQSjFWhwJm1MdE Ion O0c/5HIhsYiSnnVF4EZis7JyW53F27FLwIj6BMXtUxp/D1jdzSwWXp4aIdzRAqvKNO6Xrk0Lg0xinDsE6dzc2au5kISdUv LcovAW0cAJbt9O4qSSp59WCzFjBpUfeojollsauHDIOghUhwAE jOpwRaqCgFvAUONj2KwrZP9e8z1rZYsHw4RMX0DFF0 m/NpNy7sDn3rjRMlRDqeJqmkXVq5ShsmQxcwzmqyQwULDFzCSzEn FHIm7pviOvYo5fLyaK5Oa0BnYEIvDMPkyLor0 AFoWVUjoAfF4y KBwj0BYw87U0PyBkLupnDAkNuS4YgntUUMGyLfPn36qLEsoiRR YsDZvNu96JD9b/PHttGNV9HO65aMyssYVlgI80FTLiP0MTQsiES9cxjsiLWGYPh mMa2233gvrmFzAiYZ hSBO7wkZMsejSrDaqKmCYx2ddjI LirqFpDz Xk6H9E2JcIy0WS9KQkEQ10p35Yix0 J0iL niHEhuaaKR6T5xsRYDAz/pYmWl4U1g ZKiJm C4sM3wQ LBw7UUFYZODEkub63ihNRQSMAsZf/AXRo0y9ZxcsMCrC2 oPuwUM9RSS/AKGKoQYdoO0SZltd1dd8KTYVZI/sW4iHy7yMlpgOAf 2goY3jwqXWDNIOifHJ/D 11cxHDt8rr 3uqtq3rl112i5MWBqU2725ucV/vpAVkFDO29NRYw7NYU0YJDvaeaAoZopTnNti3xLlgwYLTj6rWy SlOWRYcFyqlavF0cpfk8xgurE4pVkikmDM IvODfaT4lK/kUkhRjpUkYMQkNtjxKwGLWkvqmRTUFjITxWQl6a4h9o7ttRUJA BQJGICikcrn03VDlvNliYUmBPNV4W6qAYx nXRsxlbaAJn6eWWIIIYMF/FSu667zYmSw/8cFAq1OwChgrFpF9O1vQ8Bo9cpReflbQcDQFntCtBjlHScbnnz Q2AJGHgsM9QQRLTiZqFiWxZxc6VzBxiqvoEjBRSAQ5TQxLqtgq Me/ELEvpmmLK99iK60LScy6YsgFjHidrp2AkdcCI3hOFRjNFh9ox6 7mUsu/x60m/MC0XIBYN9yzlNDbhHasqJpfT6hc/rL5iHFV9M9vgaEEFM0jYFiOS7bykI9CLsKFxChgxNuGN26SHyT bspgPx7gKBAz5xBCnBYaphhoCjiq3qX/X wa7gJFijK9lg2nEdz35pHfsKnMxUS5miSEsMphlBi4QaFUCEDB a9cvXpNyNJmDksAAx7hZV6EKSxwLD6TtfmxgY5oWPYSLjLCOro BAwatJKXS9Rd17zWWAYTzCoyIUkiMVhyb0vuFQziGesrhuPJwz y5wkEzI/LcqzqUMTAMIsXPMdox65WMfR/V2O0RILCqj17adV5LDDmbWPCwLmhaJDCusF2CkfdWGCksq6oYh BPw9hlXsTL4557/K1VDAxTzXW6qIVj8QzaLgKJmy7dFQUCRmG9BD xpLubaO9eNUkWG0PEyGCxMnCBQKsRgIDRal 8puUtRsAw7fZGMS/yLajMAfr0tNxmscYFkmXXOnSXccXAcC7uTRMD9 kFrijo5onNOhbJfgk7FDW4UpxCEjNlNeQthTgBF5IaNVbLjmbw dpNbVTYLDHOwvMCVJDqJJKsLicbHVI4qHqPqnPQbhAD3SQPudh yvFewZ0UyjVuoF90sI/mc4JlVJ1xjcF 24Ri0y1Wv0McwTGIbTTHb4SHhEsN4mbG3dEUsmDJbriIGROFYX 5UKSpgxycN/7ohPDdKst4zwgx/jsFjAmGUVBV Bc1xi4f/062jJ7CV0txfZNDLRtnFukFFossbLgQpKquVZ 08CAOK1ECBny0as8ZXZaibDIYKeX4AKBViGAIJ6t8qWHpJyVCh h64LAgOjorTIUm7VlOIUmM0xELQia5lIQnnGR0IXH6spt3NjyT 1c7wfPfYCR/Oc iLqCQWM3otBoZrYsZzkmaBWESOkUbQrgzHF8Z2O/MJhjafdX6UYhQotAoCRrCQ0RZekXuX9/XNpxQNp57HptJXbBXEdYKPsQ5rpuZ6m2TPONtxARXWfvpPkDja cQGYq5pEbPEduIdIJ2tlOf1HFh yn0KSYqwuSsBgVJ0xMDh5fWw2Wp/oQYndJ5CYY824XEhEw1ZODPEsDPt8FxMx4olA233z/OPRDX1D5RUq7i6i9zeq64shX1omrGO5cyOm8tK0ZAr86NW/ zuiv/1bIi5qBFd7O9F991G5q4to/PiWRINCtxYBCBit9b1rXNpKBQyeXdVUnC92uInsCuKxJvjOSr4 FVWA50bNogFY8f9rjIk/8xC/cFhj8Lj0oYZjHjcFRcFkFDFfQTLtpphJEjAynf8j sizv2U8rSFOF9Ejn8Xy4xQkEAEtDutB7TP7xljaRzQKD59IUGH QcbfzuIdKtqdLGwIiV3WpJor07ViYvJbUdG8Sc2Avdx5XaA31u Iv9cHyVQZvAKZzuu5MMnubooPvRox5VgrvazcesBw1iYGC/CH/dYRuOnDUmbBf7Y2DW5n7r32U4hSTFWFyhg2MZd4TYjX1qfFll7 yTdp7mjyCUuWj2gOau0HyAyfyTH am1TDZ5ZVI1yt2sl7hV7bVI 0pzGZD78uajytGg6zJ1EWGMwqwzlYuKFCPTJxAxcINDMBCBgNP PXRdkal4DTBLxxi5Yq5yl2t1Olg5tAoIoEEs21q/jehkka7bhhPhUymoFAq4/PTlR5T0RyJowbdAIswKcI9MkCfioXi4sh4mOwOBm4QKAZCRgFj M99LjyGGMeoNuNXR5kagkDrLo4w WmICopM mbhSbEmWhkS2nErf/1mL3vrjs8pviyEyxSQCr6FHblauv/ cPEWpn7llZ6Qwf4fFwg0EwEIGM30NVGWJiPgNlFvsgKL4pjNc5 uxpChTMxBAfTV/RXBphtqNMtgJtOb47K4R4OJmVMU7nnvOs8hggoZy4cSSKkJH0k NBwChgfPzj4bHDsMAYiq Cd4IACIAACIAACIAACIAACIBAVgLMpUQIGczFRLl4oE8eIwOBP rMSxf11RiBRwGAn8kDAqLMPhuyAAAiAAAiAAAiAAAiAAAiAgJU AP6Xk0Uep9J3vqEev8kCf/LQSHuiTn16CCwQakIBRwCiVvJLMmQMBowG/KbIMAiAAAiAAAiAAAiAAAiDQ6gT40avBiSXy0atsl1rEx7j99l YnhPI3IIGYgMGtjbgLCb uuw4CRgN U2QZBEAABEAABEAABEAABEAABDwC/OhV7lby OMqkUWLPCGDLfpwgUCjEIgJGCSMRPIeHXnXdCwGiUD4l8ggAIg AAIgAAIgAAIgAAIgICVwFtveULG00 rt9x4I5UfeICICRq4QKDeCcQEDC7MffWrXrb/5m8gYNT7B0T QAAEQAAEQAAEQAAEQAAEQCA1AbZjLYSMl19WH2G710LIYC4muE CgXgnEBIyvf53owQe97K5eDQGjXj8c8gUCIAACIAACIAACIAAC IAACuQkwS4zS/ferJ5bw4J78xBIe7BMnluRGiwerRyAmYHzxi5FV0W9 AwGjeuiRMgiAAAiAAAiAAAiAAAiAAAgMIYGkE0v4sav33IMTS4 bw8 DVcQIxAYMH8AyODT50CAIGKg0IgAAIgAAIgAAIgAAIgAAINDUB 24kl3Arjr/6Kyn/ 53AtaeoK0DiFUwQM7gb16U97mb/ySiJYYDTOh0ROQQAEQAAEQAAEQAAEQAAEQKAiArYTS7hrCY R8Zd/STRnTkWvwMMgUAkBRcBYvpzoySe95L73PaKVK2GBUQlcPAsCIA ACIAACIAACIAACIAACDUeAmeSXvvOd NGrvCBcwLjlFip/ cs4uaThPmzjZzgUMJ57juiP/9grEBfY3n1XWAmVBgcHy41fTJQABEAABEAABEAABEAABEAABEA gEwEuZPzgB0SPPkrE42Xo14wZRPwY1mnTPBN Lm7gFJNMiHFzNgKhgLF4MdHrr3sPf//7IvgsvyBgZOOJu0EABEAABEAABEAABEAABECguQgw1xJuql/q6YkWjbYS8t1wLmYsWkTU2Unla6/1TjTh/8YFAhUSEAIGO0GH Okj/OL1isW EFYYEDAqpIvHQQAEQAAEQAAEQAAEQAAEQKCZCPATH/gRrGnEDL3c3GKD/7BFZ/miizyLjeuuayY6KEuVCQgBQ7aMlPhEtTcMECo8ofAMmDAAiAAA iAAAiAAAiAAAiAQEMS4G4l/CQIZspf2rnTs87g/za5myQVkAsZ/GfhQs9igqc6sNXCCgESg984xqfbFhg3IHBAxUGRAAARAAARAAA RAAARAAARAAgfQEuJUG/2FiRunIEU/U4G4ob72VPg3fUgOiRnpkrXBn6bLLIjcmzfqClx8CRivUApQRB EAABEAABEAABEAABEAABGpBgIsY7KfU20v0yiueqMHFjjQXFzV YfI3yNddEcTbSPId7moMAd1269VavLNxKR7O gIDRHJ8ZpQABEAABEAABEAABEAABEACB iUQuKJwi4033vB22NNYawQBQ5nbSfmKK7x4Gn4wx/otLHKWiwCrI8L6IqgXBusLCBi5yOIhEAABEAABEAABEAABEAAB EACBigjkFTX4zjwTMsqf pQnaOBY14o Q708XLr3Xu84X37xU274ySOGCy4k9fLFkA8QAAEQAAEQAAEQAA EQAAEQaGUChw97cTVeesmLq/Hii24a3O2ECxqf/zwEDTet ryDfefS9dd7eeMWNtx1hAd9hYBRn98LuQIBEAABEAABEAABEAA BEAABEDAQ8IWM0quveoIGFzmSrsBCgwsaN94IpPVOQHcd d73iFautOYaFhj1/kGRPxAAARAAARAAARAAARAAARAAAY8Aj5HAd wDQcMVIJSJGCIoKBczuLiBq74IPPwwle6/38uTJXCnnGGjgHHWmDY6MWYCjR89nBaNPkKfnzKT/mjp9TT7v9xAH1yykO54Zgut/3/W0fRf/Iz/zRtO/sDjoz6Ww6d/JEKrcPow2vvk/v/GEHHRj84ecZRKp6bQ4dPt9O6IzfS1Sg6aPG0P4DW k/tr1FV33iEzTlkivp5McW0seY/9JvSyNp xv/QWevfZxW/Pn/QU9u2E3//G8vUue7vbT77DH0hXkX059cczUdWXotff fX6Ttz/2cLvvgbfqLL19MvxqcSS /8xGdeuN3dON159J1C bRyM7zaM2 o7Shdzv1791Dp/oP0PnKCLB8vUxkic6jyL/set19JY5kO1YVcfPf3EWvr0p5fQwVI7vb3pdXrv6cfoi9MvoLv u QJd 2e306byQnr uV46/t47dMGwd n4/l/ROXOvotePTKD/ W v0oL9b9HhtgE6eOYEdRz8gP7rxWdR25Wfpt6zZ9GLPS/QzRdPpasun0EzL59DF1z6OTr65nbqGDaSLrzqCnrxp7 k0ZNH0pSLptCYMePpyJ4yvbbpbfr5z/8/eu2HPXT05DCaf lF9OVl19NXVtxO9z37S/qXH/0bTXjtV7RgzHC647/9J1r0R9fQZppE5R176We/fY9fpb9LEPf0XHymPo5DGi0TRIC2 YRfsPD9D2XQdpz/6DNHFwLC2YPplOs3I NfpjRP/xO5q65x065/QB2juhnZZ95moa2T6BXtt kDZu20tjju6i8W0f0eixw nUyTYa/KifRg0nmnTeeTSpfQTRSMZ1dInaO8bS OMjaNTgSDo5bAR9MHiGxpTaaN9HZertO0NXXDiR2s6covf3HKT et/bQx0aNomODB2j81A76P//sv9NvT4ykV9/bRZu2baEPjxyjjm1b6dwje2jqWYN0wdWX0xkaR0f3HqMj23bRy RH9dHLwFJ04U6L 0jB2vk6JzjtrHM2bOpnmzJ5OIyZ0UP ZQdr34VE68sExOnr0EJ0a6Kfh7P1jGf9Dh/rp6IlBmvixC mdHTtp1 49VD51gj61aBZdOHsWDRtWon27d9OZM2fYsdcDVC6XmXVTOx0/dYr6PxqgEydOUduIEXT8eInVqjYa1lam/v5 6jz3HBrZMY4GTg3S7j376NQxxqp8hs4e206fmD2B5liIZ1nks/fX49tR0fpHEj2ml0 2g6cvoYbdz8Dp01Zix95opP0oftJXp78/u0f/s GksnaWzbcRo9vERnTziLLp43k2j4MDo5MJoO94 kbac/pBNHPqLykaM08tRxmj3vfDo0cJTGTJhIV332Rnr1ld/Q3DkzaN7cObRjx0F67eXf0/s7t1D7qAH63PWfpp3bD9Chvo9o3IRxNHvuLNr6h320/Z29dKbvFB0e2MPKRNR51lg6un8szZw2kSaMG0eDg0QHj73HuB2 lgx8epJFtJ mm//IFmnTOuawuj6ERo9vppz//OfWfOElnykQ7tm6jQcbsgukT6dJPzaMFn/g0/fI3/0Fb3tpGp/uP05kjfdQ rI0mTTqXps6cRr/63as0bnQHTezopP172Xc4zZ6deh7NnnUhjT3rLNq1Zw8d7DtCp REj6eL5l9Kmjb l93e8x/hNpZMnT9OH /row0Mf0KnSbho7aix9gvU7N9zwebpkzuW05vnniMaNoSs 8xn6f//5J/TmKy/QBwc oOGdH6crP3kZ7Wbp/P6d1 mDUXto8smJdM7oMdQ5vp3OYuXev6ufjrH pMS 91kThtG4znF0gn3HPe99SJ 9ZCp9NOlC v3gBFq/40P6k3PLdPvST9Gl136afvPbvTSC8Tp4Zjj97sN2 uf//pwlEHaNpZw goazOb399Ls2aNp1mzz2HMzlDfRx2svZ1Np9tO07// t/pUxMX03Wf Swt uPL6OBZHXTBqLNZWx6gnl zb/ns/6IRAwdFPSltf5fv96hH7z8Vn0j5vepBmPP0lf 69T6KzLLqFXhs2lPX2j6A/PP0MDb2ykacPOo4vvvZFmnTeHPvpDH/3vn/yIPnMb6xsP7aeJ /fTX/3VV2nr5Bn041S6sffZbadr5EJ/e8RaPGHqNJ88 mEbtYX3eQ6NjpEbTrrLOpPPwjOv3Rfjp32GG69dMTaOfkxbRp5 3HawfJ4Dmvbn2D1dual82nYrAX05uAI2nn6JO3a8i7tWP08XXT eaOof20bHS6fpMycG6O7PL6R5N32ePph/BT39oxfowvGjaNH8i2ga 9YD 9 hD947Rb/e3Ec/eLmXdr34D3Ql67duv 4/0bU330IjpnXQa6yfW7v 99T3q folitvoMULFtEp1k dbDuL3j/ EfX3fUiTDn5IB8ecRRPPP5/OnTiJ9hw Q7u2b2J9Wj/NvaCD9h4fT/tOjmP19AV6dvXf0p8u ypd9bn/TMNGjaYXn/spbX3l19R3QSed88mFtPSsOfT Wzvp5MSxRNPH0a8f/Sf69Nx5rI5dwca7i2n7wUE6a8RY2r9jG/3jPz5Cr/9uOy1ccA7d uXP0KeX3EWHDx2jA3sO0EesHU6f9nGaMe1jNFgepG07ttPp8km aMX0aHRs4SU/9ZB1NYH3xJ5mf6JxLF9MH7 6k9uGjaMfuA7Rjz/v0ny87jz4qn6Cfv/IG/e9n19MnvvBlOtj7OnUe 5CWr7iJ9p06Ru3se7WfHk0fDBC9uYWNHh3j6dpFl9GFl11Ab/xhC/22dxO9u303fWzmFfSHw /Th/37acbZ59F1cxfQuGGj6MPDB2nb/j/Q2eedTf3/f3tnFhvXdd7xP2eGMxxyuAz3ZUiKFKmhRVMbtcTaGO22Yzt2AK O24RhG0taPhh8Kv/U1QF8KPxR9KdoUSSDLbWM1SGOrsRRTq2VZtCjapLiI z7k7Pva/xlq5CHFTTbdCNF3AGKGM3fuPed3vnPO9/3PufcEApibcaK60ILQnAcxxCtEUT7Tqiy0NmfiHbcxGiMCG/sJw2nYUZ2wD7i0xoOb5lc/y3NpYhnJGJYJidCvvbEnMhjOxbE9EoAux7w xzdTodMvWZiGs0yNZqoWN/r/rk9KT z Dnj0t6mJIuJvVwhFKcl/KOMwOp8yru6exX s3DXXnh6KXXXeTQLqnv1Y5Fgn5CKmUsR0R9tjKp5W1L1cKDNbF SPpaz2fTPVs0/rxRfYvMr8VzpPHTHktldLR9r5WHZaybZqpOrxHZ8Py3wTCQ/W3ifAXXs qxXs6Q 1BnUmZK2t/QUaZdd097XyfFehpcp8uKLp6xAu6Rca5fym5ym7CuRtM3FJVhs e2xrLPyD9bS4Da5kG6nPl7UBfkmX oGkZXZWKkt6TlN9sDpWvY/RUdSzL4 zPBG 17D/jvNV dXqT0dfXH2WXj4t/1fnVH63 i4UCiHg90NPnzfOmEKv1yM7J4fn5kH0d7QUNDIvX4Sp/U/IctAhWSGF6MdN7tqD4IFDmN7Zijn6qV6XAz6PB5rSYmRyXM9mK UuZ7/6uDvq3dgRp0ja7G5P9E/T3tSitK4WDvqeWY1OWGpMydbB73XBwHIzp9Kiy1GJkYgoeP33T aAwGtx76tv1o3rUdhwvNCHx FVc4/k0V5GNT6wnsLW Fd/QaBr/ X4xN PD0weOYHx7EFxfPQc8Yz6kzYtIbhY3xioXjYvOObTCw/L1f0rejr1xbZkZOVhyzM4PwRvxwBYKMnQKY4lhcu2ULcsjJT99 aS24ulxMurw BaAb0BcWo2WRFaYkFHh5/6MAuTI P4uKFP2FydAzFjJMb6uiH0O8YGh6A3WmDy OEm/GMRm9knLQfu1v3wlRBH5Bxn8M2D8/4JKqoB7R/dh2zEcYSe57F26/9CNqAE3d7OtF58zNMzM2jaFMDLI1bqTcYceTVnyDr3qqafzxyA O9cuLyq2S4rYBQQjEmjhTVXi6O1euxrewG6lhZM11ShN68Iv/poCIN/OI qvqt446kCFO0 CG/hZoy5MzA71Ifxvttwjw7AxIw c2InorpNuD3iwYWO3 Lk5r04tKMF5ZuK0T47iikaS2XFZuxs2gv3zCwu2UOYGu2BZfgC Wn78Oq73zKPz2m1YvJNw0EhObKnCqycPoPD1N/Huv/8R1z/8PbZOdePv/ 55nDe24OIXNKzfncEbLzWg5fB xMqtuD4VhL/jS3jn/Rhm5fyh7xrq2ACMUS1CehO21pcivvcQbAkTxi53wWCIwRfy0Ci 9qNdHUKstxJHnj2Dby8 hz9CE9//tHIJdN3Eg347jp0qRXbsHV8a0eO8/LkN75SwcISd8bHI5Xhee3UKH9lAbRkqt PBfz2JvqRmVhRoYi7TYfeAZmH2hZCC25Xgbxrqn4PQ52BknYDI UIZ9Bn52B5/A4A8Mvvsb5z25j1j5Lh9aMn/78TXwwbEP7xWvQXPqUwUcEf/3yIZx86Th81dswOTSNszcn8MmNblT0/x7uMBDwUFRhUPijl49iYtaFvkHyn5pEWdyAtu1NKN62DRfMVnT 98fQ3u1CTnAGU7owntnZDGtDEwJ6Mz6 eAPwO5CIB Fi8B hWpGTiKAiPxNbGiuQsFNQYKPx8jNtlgYF4QiKGeiZKyqRMBfBN eFnY3JpoL hAe5bDi0eEyMu AZm8RczAlTdSHeOP4CWZvQOziGkZtdFAbCKPS5UGNKoK6uAOHK YjagONwTHgTprCdyY xRE4iyE/PSduPsePLZwTWwUb/w3EnoC3MxPjeLzts9CNqDiMYYSEeCiPk8MCuBIRiB3ROEJ6JlH QTYQJ0UOPxopLBjqa6E0WigIx6437kmO2N2uG7aUTDCzlf52qz zEHu4GDuqKMUPJzsIFVxnUoSIJjRwUVCI8Zz6eBT5VHysVTmob WqEtqAEt7vvUo4hSwYfRjZkI/Pb1dMDHQemlqYnYMuIo793CPPjs0kRKB5wUBzIQaO1Fjv27MTo hI3Xi8HL64 4Z8jZjbDDSbEkhP1trQgxEEzos1Fd24RhCkJNmy2wWhvZuWXg0/OXMNjfTWI bGdw5XGFKcqEYMg2YDfFk8HhKYoas0xmZAYAAAluSURBVNAx0B mnWJiZHUQBhZNc/SZY62oZ 7Pj93owMPIVORjZAXo4ENiwf99TqK6oQlFREUzsoMcoIM5Q3Ji YmsYdli3KAKy4NB8NDGSf2NaKOwxepyamESX/BPsFKjIcmLJRwvYxMDkOLZ1TA vWw0HGmKVHnslEAceMkvIyFBaXYM7pQv/QCJqaW CYo6Bhm2U96DDHwH6Kv3c4p5HBkXfXrkZUW2pQUVKD5q3bMMtr XUaaHitiZ5RChZfYXhsGAPsN rKSxFxeOByzCCY64ApZmbbNCDHpGM9ZcM1H4bfG HgHIMxO5q0E1Y9/M4Q3vrJTvgqa3BhNIIzv/4CP99ZjVdfOYkGCrC/ uMIKnKm2UZiGLCFcfqfTqOQgqE5KwR/OISw0UxB14zyPD2CPh8cGjP8dPRcbgcGuj5Hfjwf1idb0Pr0IW xhf1qaU4RetoV/udKJ4GfnkOkYhzESRlbEgOf/9m/QyQDx086vcGzoLn74WgucxZX4pCsO26278E12wxCapXhCIfPEU yhufBJT9ig OP0/ePb5p9BIkaqKbXdP6xGcc9tx/srn6PzdJ4hN9EI3M4qKcj0aD1sx2O1FHh1Xgy4TI8EM2GwBlNP uWhtK8IM3nsPpr/tw41IHMm7142BZFcx7tkJTVoIIWUXtdoyyyp2eAMo8gzjYug1a UxEDWQN2VuTCYq3BPIPmWxTohq9/juO7m7G9mfdFZuXAHZmHP06RotuGf/jn09Dc Qh7LMU4euQYrKeOI8a8X 8eQ3t7B3aZQhQD6lBiqUBucRZMCQoldKBCFPqMPje pqCXW5CNGv4 nkGRjnVfSuG8qroEXRNudHQP407HNdh7L2P/iRfRRKfAnG1EYN6Jsd5BtA/14I5/HjvYX bGdbCUViAvLx/vn/kAW2srcfLoQRwkNc6bFR1DNibn4SH/zXbzB1tRd7923Gs391AtUNx CnTc5OjPH682h5wopK2nim3gCPz88xwIGy8koE2f98/OlF6AJzsNTXo5KOQGR Hgl6nLNuOi50Toge RXsX3qG8evffIREdSn0MzN4ssiM13/2GubCbmTRrrRsJwM2Dzq 7ISlrBBPH9uP2s316GZ7usk 8 7AGDZZKtHf10/BeRKFnKw4fPQEm2gYtmkK2pz0UG0lTMdtZHSafWkIWl0WRV4dT NlARbGJn8Xhi2Qgr5jl8CoPOAvZ/LK4OBPZrMeAI8AJhhAnEGgX/M5FEdbOPjS7II/VTBGUzmGCdRUgmzx9Fq9pYoiU4HWUw7uWe/4YfP8QQdiaAd09XMsF6esVMJYj/q2C4SUnelQEjGTw/YDhPShgrJbf5cSKjRYwVmWezO6Dwp8q21p5W61FZYAzWvdD3EU h7b2fJdhyU4E5BYx1GGQyq0va X0BQ53g3nf3RbQ0RWOt06t ZT1p0fUX//PAz5V8sxECRrIulhExkvaXLHSacrgoF9 tU1T1r7h9FwEjlZ10ASNTCRg8d5SCfErAiDK2U0JGJv1f9Vm6/SUFDX4Q4THqfYQCdpDjTJwTHur/5PGMa/QMpFWew4w5PB4v vr6UOF0YPPoIAquXULOVcZKLteK1ewvK8fE9h2YbH4SVznxFsk vgKWkFM3VFvp5U5hzzWKePkKYk5EBJwUKZV/GTMyNjVLEmESCflsBJ03nGdjPKnGAsUEGJ26VaUUZKyU46Wbwa 6Ghz1xIn7aGcUc yzAX88PGACJCuaTliV2otxQyRnBjqOMmdD76rqOjGBobh4b AmcZEeKEnM/j40ScEUV1VfTrtZgZnsA TmAU59EX54TTrY6rKCgtokik4QQD4xlPmBNyjC2y9ciiD62JRM mTvmuYvj4nFXU5ZuSby5HDhQsJjtGWSjOCnJgeGRrCXY75B36w D/X1mxBnOb7qusWJBB9jJn8yxuFMNRrrtjIurUeEE60akxFasjGG Yyg3xHHjdhdCxnI0H/wxnjm6GwVZCU7c3MXNq5eS5UowzsspKsWxmzdw6rf/mayfYU7KvUtf6cyHH63aLDNY4Wu17fW0azlGCAgBISAEhIAQEA JCQAgIASEgBITAo0VAbdn6MVfctrcvPEND7X6yUlK7X6idTU6d WniV9P0RUHXy0kvf1AdXa6 HuQgY31 VyJmFgBAQAkJACAgBISAEhIAQEAJC4FEioEQM9Xfu3MJOJ6sl9 dyMtjZ5fsZG1t/0NPDOO8D7739z1ldeAU6fXtdVRMBYFyY5SAgIASEgBISAEBACQ kAICAEhIAT ogio1RgpMUO9qtUaK6WCggUhIyVoqO1bJa2fgHr46nvvAb/85eJVMOrBndeuLWyfuo4kAsY6IMkhQkAICAEhIASEgBAQAkJAC AgBIfAXTkCtDkgXNFbb4UQJGOmChhI4JD1I4OzZBeFCcU1Pite 77666ZepyOEXAECMTAkJACAgBISAEhIAQEAJCQAgIASGwlMC9L VuTt5uoAPzebhnLglIrCdRzM7ZvX9gO9HHeslVxUreIKOFCMUx PaqWFumXkF78AuAvpwyYRMB6WmBwvBISAEBACQkAICAEhIASEg BAQAo8fgfQHgqqHUK6VlKChhIzHRdRQTM6cWRAvlj4sVa1Yees t4M03v5VwkUItAsZaRiffCwEhIASEgBAQAkJACAgBISAEhIAQW EogtbuJel3t Rnpv0uJGlYr0MRt4dXOJ t8/sMjVwGpB6KmdnhZLoOqfG /vbDqYgOSCBgbAFFOIQSEgBAQAkJACAgBISAEhIAQEAKPMQG14k DtaqKC s7OhffqmRrrSepWipSYUVb2zS0oj9pzNVLlU4LFaitQlCDz4os LwoUSMDYwiYCxgTDlVEJACAgBISAEhIAQEAJCQAgIASEgBJIEl IChVmaowF8F/er9as/RWIpNCRjqFhQlbihhQ4kB6rMNFgUWXVblWT23QuUztapkPXlPf 6ipEip1UlImBI2xICQkAICAEhIASEgBAQAkJACAgBIfD/QUCJA pPiQNqpYba6WS9t58slz8lcHyXlRopweJhy/5n2lZWBIyHrSg5XggIASEgBISAEBACQkAICAEhIASEwEYSUCKG EhPUao3e3gVhQ71/VJISLNTzO9raFl7/TLusiIDxqBiE5EMICAEhIASEgBAQAkJACAgBISAEhEA6AbVaI3 UrirqtQ93OodK3XTmxHF11u0f6bSmpW1ZSz ZI3cryCNTM/wEplf3io6OrJgAAAABJRU5ErkJggg==86080

M62
13-02-2025, 19:47
Chyba już działa :-)

Celeborn
13-02-2025, 19:53
Ja tutaj widzę słabej jakości szkoło które na boku kadru jest dramatycznie słabe.

MstrG
13-02-2025, 20:09
No coś faktycznie jest nie tak. Tylko czy to wina obiektywu? Nie wiem. Zupełnie brakuje detali na krzakach i drzewach.
To zdjęcie było jakoś obrabiane?

grissley
13-02-2025, 20:14
Chyba już działa :smile: Pobieranie tak. Ale max rozmiar to nadal tylko 1.6MPx, czyli taki sam, jak tutaj na forum ;)

M62
13-02-2025, 21:50
No coś faktycznie jest nie tak. Tylko czy to wina obiektywu? Nie wiem. Zupełnie brakuje detali na krzakach i drzewach.
To zdjęcie było jakoś obrabiane?

Było, delikatnie odszumione, wyostrzone i kosmetyka.

BambusZMikronezji
21-02-2025, 14:01
Robię w RAWach, stosunkowo niedawno, bo z rok, może więcej, uczę się jeszcze ich obróbki, aczkolwiek właśnie docierają do mnie pogłosy, że w LR można o wiele więcej zdziałać w kwestii szumów niż w PSie, może to by też wiele wniosło, tylko trzeba by wykupić abonament :). To nie to, że oczekuje cudów, ale jak na moje przy pewnych warunkach, być może robiąc innym sprzętem nie trzeba by tego odszumiać. Ponizej dla przykladu zdjecie zrobione już przy zmroku. Nie powiem, sporo udalo sie wyciągnać, rozjaśniajać, zabierając ciutkę
z cienia, ale lekko widać to mydełko. AF wybór punktowy, ISO 1000, 1/200 f 4.5 . 86077

- - - - kolejny post - - - - - -



Może ma lepszy AF od Nikkora 18-140? 18-140 w stosunku do np. 70-300 pracuje wolniej przy szybkiej zmianie ogniskowej z np. 140 do 35-50 i potrzebie ostrzenia. Przynajmniej ten mój :-)

LR odszumia ale nie robi tego dobrze. Dużo. Bardzo dużo lepszym odszumiatorem jest dxo. Jak pierwszy raz odszumilem plik dxo to mi szczęka opadała.

MstrG
21-02-2025, 14:09
Było, delikatnie odszumione, wyostrzone i kosmetyka.

Masz jeszcze plik przed obróbką jeśli to był jpg? Jeśli to był RAW to go wrzuć tutaj jak możesz.