<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink"><description><title-info><genre>comp_soft</genre><author><first-name>Michel</first-name><last-name>Anders</last-name></author><book-title>Написание скриптов для Blender 2.49</book-title><annotation><p>Расширьте мощность и гибкость Блендера с помощью Питона: высокоуровневого, легкого для изучения скриптового языка</p></annotation><date/><coverpage><image l:href="#cover"/></coverpage><lang>ru</lang><src-lang>en</src-lang><translator><nickname>Striver</nickname></translator></title-info><document-info><author><nickname>grey_bear</nickname></author><program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6, fb2cut 2.5.4, fb2cut 2.6.2</program-used><date value="2015-08-08">08 August 2015</date><id>8EC119E5-0A6D-4C4A-A7AB-C688D1B6AA4F</id><version>1.0</version><history><p>1.0 — создание файла</p></history></document-info></description><body><section><title><p>Написание скриптов для Blender 2.49</p></title><empty-line/><image l:href="#cover"/><empty-line/><empty-line/><cite><p>Расширьте мощность и гибкость Блендера с помощью Питона: высокоуровневого, легкого для изучения скриптового языка</p></cite><empty-line/><p>Credits</p><p>• Author Michel Anders</p><p>• Reviewer Pang Lih-Hern </p><p>• Acquisition Editor Sarah Cullington</p><p>• Development Editor Mehul Shetty</p><p>• Technical Editor Namita Sahni</p><p>• Indexers Hemangini Bari, Rekha Nair</p><p>• Editorial Team Leader Akshara Aware</p><p>• Project Team Leader Lata Basantani</p><p>• Project Coordinator Shubhanjan Chatterjee</p><p>• Proofreader Jeff Orloff </p><p>• Graphics Geetanjali Sawant</p><p>• Production Coordinator Melwyn D'sa </p><p>• Cover Work Melwyn D'sa </p><empty-line/></section><section><title><p>Об авторе</p></title><p>Michel Anders, После завершения его исследований химии и физики, где он тратил больше времени на компьютерное моделирование, чем на реальные эксперименты, он понял что его реальные интересы лежат в области IT и технологий Internet. Он работал как IT менеджер для нескольких различных компаний, включая провайдера Internet и больницу.</p><p>К настоящему времени он управляет R&amp;D отделом в Aia Software, ведущим разработчиком программного обеспечения композиции документа (?? document composition software). Он счастливо живет на небольшой, преобразованной ферме со своим партнером, 3 кошками, и 12 козлами.</p><p>Он использует Блендер с версии 2.32, хотя он первым признаёт, что его искусство в лучшем случае наивно. Он любит помогать людям с Блендером и вопросам, связанным с Питоном и к нему можно обращаться, на blenderartists.org он известен как "varkenvarken". </p><p>Сначала, я хотел бы благодарить всех замечательных людей в Packt Publishing. Без их помощи эта книга не была бы написана. Также, я хотел бы поблагодарить своего партнера и моих коллег по работе, мирящихся с моими бесконечными переговорами о Блендере. Наконец, я хотел бы поблагодарить всех тех людей в сообществе Блендера, которые вместе сделали Блендер таким замечательным приложением.</p><empty-line/></section><section><title><p>Предисловие</p></title><section><p>Блендер несомненно является наиболее мощным и разносторонним 3D-пакетом, доступным с открытыми исходными текстами. Его функциональность близка к профессиональным пакетам, или даже превосходит многие из них. Встроенный в Блендер интерпретатор языка Питон играет важную роль в наращивании этой мощности и позволяет расширять функциональность ешё дальше. Тем не менее, освоение написания скриптов языка и знакомство со многими возможностями, которые предлагает Блендер через свой Питон-API может быть непростым предприятием.</p><p>Эта книга покажет, как получить максимум от Блендера, показывая практические решения многих реальных проблем. Каждый пример является полностью рабочим скриптом, который объясняется шаг за шагом самым подробным образом.</p><subtitle>Что эта книга охватывает</subtitle><p><emphasis>Глава 1, Расширение Блендера с помощью Питона</emphasis>, дает вам обзор того, что может и что не может быть выполнено с помощью Питона в Блендер. Это покажет Вам как установить полный дистрибутив Питона, и как использовать встроенный редактор. Вы также узнаете как записывать и запускать простой скрипт на Питоне, и как внедрить его в систему меню Блендера.</p><p><emphasis>Глава 2, Создание и Редактирование Объектов</emphasis>, вводит объекты и меши, и Вы увидите как манипулировать ими программно. В частности, Вы узнаете как создавать конфигурируемые меш-объекты, разрабатывать графический интерфейс пользователя, и как добиться, чтобы ваш скрипт сохранил настроенные пользователем опции, чтобы впоследствии использовать их многократно. Вы также узнаете как выбираться вершины и грани в меше, делать один объект родителем другого, и как создавать группы. Наконец, эта глава показывает как запускать Блендер с командной строки, рендерить в фоне, и как обрабатывать параметры командной строки.</p><p><emphasis>Глава 3, Группы Вершин и Материалы</emphasis>, расскажет Вам о множественном использовании групп вершин и о том, какими разносторонними они могут быть. Вы узнаете как задавать группы вершин и как назначать вершины в группу. Вы также узнаете, как Вы можете использовать эти группы вершин для модификаторов и арматур. Вы также посмотрите на приложение различных материалов на разные грани, и на то, как назначать цвета вершинам.</p><p><emphasis>Глава 4, Pydrivers и Ограничения</emphasis>, показывает, как Вы можете соединить встроенные Ограничения с объектами Блендера и как задавать сложные связи между анимированными свойствами, используя так называемые pydrivers. Вы также определите новые сложные ограничения, которые могут быть использованы также, как и встроенные Ограничения. В частности, Вы увидите, как управлять одним IPO из другого посредством выражения на Питоне, как работать с некоторыми ограничениями, встроенными в pydrivers, и как ограничивать движение объектов и костей, добавляя Ограничения. Эта глава научит Вас, как писать ограничение на Питоне, которое привяжет объект к ближайшей вершине на другом объекте.</p><p><emphasis>Глава 5, Действия на изменении кадров</emphasis>, фокусируется на написании скриптов, которые могут использоваться, чтобы действовать на определенных событиях. Вы можете изучить скриптовые связи и пространственные операторы (You can learn what script links and space handlers) - и как они могут быть использованы для выполнения мероприятий по изменению каждого кадра в анимации. Вы также увидите как ассоциируется дополнительная информация с объектом, как использовать скриптовые связи, чтобы воспроизводить появление или исчезновение объекта, изменяя формат или изменяя прозрачность, и как реализовать схему, связывающую различные меши с объектом в каждом кадре. Наконец, Вы можете изучить способы увеличить функциональность 3D-вида.</p><p><emphasis>Глава 6, Ключи Формы, IPOs, и Poses</emphasis>, открывает, что есть ещё множество кривых IPO, которые могут оказаться полезными в анимированных сценах. Хотя кривые IPO были введены в Главе 4, здесь Вы узнаете, как определять IPO для всех типов объектов, связанных ключей формы с мешем, и как задавать кривые IPO для этих ключей формы. Вы также взглянете на позирование арматуры и объединение поз в действия.</p><p><emphasis>Глава 7, Создание заказных Шейдеров и Текстур с помощью Pynodes</emphasis>, вводит Pynodes и вы узнаете, как они позволяют определять совершенно новые текстуры и материалы. Вы узнаете как писать Pynodes, которые создают простые цветовые узоры, Pynodes, которые создают узоры с нормалями, а также Вы узнаете как анимировать Pynodes. Эта глава также объясняет Pynodes, которые производят материалы, зависимые от высоты и наклона, и даже создают шейдеры, которые реагируют на угол падающего света.</p><p><emphasis>Глава 8, Рендеринг и обработка изображения</emphasis>, переходит к процессу рендеринга в целом. Вы можете автоматизировать этот процесс, объединять различными способами результирующие изображения, и даже превращать Блендер в специализированный веб-сервер. В частности, Вы узнаете как автоматизировать процесс рендеринга, создавать многочисленные виды для продукта презентации, и создавать рекламные щиты из сложных объектов. Вы узнаете о путях расширения Блендера с помощью некоторых внешних библиотек манипулирования изображеними, включая результаты рендера.</p><p><emphasis>Глава 9, Расширение ваших инструментов</emphasis>, - меньше о рендеринге и больше об облегчении жизни при использовании Блендера изо дня в день, расширением его функциональности. В этой главе Вы узнаете как каталогизировать и архивировать активы, такие как карты изображений, публиковать отрендеренные изображения   автоматически   через   FTP,   расширять функциональность встроенного редактора посредством поиска регулярными выражениями, ускорять вычисления используя Psyco - компилятор «на лету», и добавлять управление версиями к вашим скриптам с помощью Subversion.</p><p><emphasis>Приложение А, Ссылки и Ресурсы</emphasis>, дает Вам список большинства ресурсов, использованных в этой книге вместе с некоторой обычно полезной информацией.</p><p><emphasis>Приложение B, Частые Западни</emphasis>, освещает некоторые общие вопросы, которые появляются более часто, чем другие, что делать с некоторыми ошибками.</p><p><emphasis>Приложение C, Будущие Разработки</emphasis>, является заключительным приложением, которое пробует показать что предвидится в будущем, и как это может затронуть Вас, поскольку и Блендер и Питон постоянно развиваются далее.</p><empty-line/><subtitle>Что Вам нужно для этой книги</subtitle><p>Все примеры в книге используют Блендер 2.49 (доступный на сайте <a l:href="http://www.blender.org/">www.blender.org</a>) и встроенный язык Питон 2.6.x. Многие примеры допускают, что у вас есть полный дистрибутив Питона (<a l:href="http://www.python.org/">www.python.org</a>). В Главе 1, Расширение Блендера с помощью Питона, Вам рассказывается как установить полный дистрибутив, если Вы его ещё не имеете. Блендер и Питон - платформонезависимые, и все примеры должны работать одинаково хорошо в Windows, Linux, и Mac. Несколько дополнительных модулей могут также использоваться, и инструкции по их загрузке предусмотрены, где это необходимо. Все примеры могут быть загружены с веб-сайта издателя (<a l:href="http://www.packtpub.com/">http://www.packtpub.com</a>).</p><subtitle>Для кого эта книга</subtitle><p>Эта книга предназначена для пользователей, довольных Блендером, как инструментом моделирования и рендеринга, и которые хотят расширить свои навыки использованием скриптов Блендера для автоматизации трудоемких задач и достижения результатов, в противном случае невозможных. Опыт в Блендере имеет важное значение, а также небольшой опыт в программировании на Питоне.</p><subtitle>Соглашения</subtitle><p>В этой книге Вы найдете множество стилей текста, которые определяют различные типы информации. Вот некоторые примеры этих стилей, и объяснения их значений.</p><p>Кодовые слова в тексте показаны следующим образом: "файл на Питоне с мешевыми строительными блоками называется <code>mymesh.py</code>, так что первая часть нашего кода содержит следующий оператор <code>import</code>."</p><p>Блок кода вставляется следующим образом:</p><p><code>def event(evt, val):</code></p><p><code>    if evt == Draw.ESCKEY:</code></p><p><code>       Draw.Exit() # exit when user presses ESC</code></p><p><code>    return</code></p><p>Когда мы хотим привлечь ваше внимание к конкретной части блока кода, важные строки или пункты показываются жирным шрифтом:</p><p><code><strong>def error(text):</strong></code></p><p><code>   Draw.Register(lambda:msg(text), event, button_event)</code></p><p>Любая командная строка ввода или вывода пишется следующим образом:</p><p><strong><emphasis>blender -P /full/path/to/barchart.py</emphasis></strong></p><p>Новые условия и важные слова показываются жирным шрифтом. Слова, которые Вы видите на экране в меню или в диалогах, например, появляются в тексте подобно этому: "Затем мы можем применить эту группу вершин к параметру плотности на дополнительной панели контекста частиц, чтобы управлять эмиссией."</p><empty-line/><p><image l:href="#1"/>Предупреждения или важные примечания появляются в блоке, подобном этому.</p><empty-line/><p><image l:href="#2"/>Подсказки и хитрости появляются вот так.</p><subtitle>Обратная связь с читателем</subtitle><p>Обратная связь с нашими читателеми всегда приветствуется. Сообщите то, что Вы думаете об этой книге - что Вам понравилось или может быть не понравилось. Обратная связь с Читателем важна для нас, чтобы разрабатывать издания, от которых Вы действительно получите максимальную отдачу.</p><p>Для общей обратной связи, просто пошлите эл.почту на <a l:href="mailto:feedback@packtpub.com">feedback@packtpub.com</a>, и упомяните название книги в теме вашего сообщения.</p><p>Если есть книга, которая Вам нужна, и Вы хотели бы увидеть, как мы её опубликовали, пожалуйста пошлите нам заметку в SUGGEST A TITLE (Предлагаем издание) в <a l:href="http://www.packtpub.com/">www.packtpub.com</a> или эл.почте <a l:href="mailto:suggest@packtpub.com">suggest@packtpub.com</a>.</p><p>Если существует тема, в которой вы являетесь экспертом и Вы заинтересованы в написании или содействии написанию книги об этом, смотрите наше руководство автора по адресу <a l:href="http://www.packtpub.com/authors">www.packtpub.com/authors</a>.</p><subtitle>Поддержка покупателей</subtitle><p>Теперь, когда Вы - гордый владелец книги Packt, у нас есть множество вещей Вам в помощь, чтобы Вы могли получить максимум от вашего приобретения.</p><p><image l:href="#2"/><strong>Загрузка примеров кода для книги</strong></p><p>Посетите <a l:href="https://www.packtpub.com//sites/default/files/downloads/0400_Code.zip">https://www.packtpub.com//sites/default/files/downloads/0400_Code.zip</a>,  чтобы непосредственно загрузить код примера. Загружаемые   файлы содержат инструкции о том, как их использовать.</p><subtitle>Опечатки</subtitle><p>Хотя мы заботились о гарантировании точности нашего содержимого, ошибки случаются. Если Вы найдёте ошибку в одной из наших книг - может быть ошибку в тексте или в коде, мы будем благодарны, если Вы сообщите нам об этом. Сделав так, Вы можете оградить других читателей от расстройства и поможете нам улучшить последующие версии этой книги. Если Вы найдёте любые опечатки, пожалуйста сообщите о них, посетив <a l:href="http://www.packtpub.com/support">http://www.packtpub.com/support</a>, выбрав вашу книгу, нажмите на ссылку <strong>let us know</strong>, и введите детали ваших опечаток. Как только ваши опечатки будут проверены, ваше сообщение будет принято и опечатки будут загружены на наш веб-сайт или добавлены к любому списку существующих опечаток, в секции Errata этого издания. Любые существующие опечатки можно увидеть, выбрав ваше издание в <a l:href="http://www.packtpub.com/support">http://www.packtpub.com/support</a>.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>1 </p><p>Расширение Блендера с помощью Питона</p></title><section><p>Прежде, чем мы начнём разработку скриптов в Блендере, мы во всяком случае, должны удостовериться, что у нас есть все необходимые инструменты. После этого мы должны познакомиться этими инструментами, чтобы мы могли с уверенностью использовать их. В этой главе, мы посмотрим на:</p><p>• Что можно и чего нельзя выполнить с помощью Питона в Блендере</p><p>• Как установить полный дистрибутив Питона</p><p>• Как использовать встроенный редактор</p><p>• Как запускать скрипты на Питоне</p><p>• Как изучать встроенные модули</p><p>• Как писать простой скрипт, который добавляет объект в сцену Блендера</p><p>• Как регистрировать скрипт в меню скриптов Блендера</p><p>• Как документировать ваш скрипт в дружественном к пользователю виде</p><p>• Как распространять скрипт</p><p>С таким количеством пунктов кажется нужно очень много изучить, но к счастью, кривая обучения не такая уж крутая, как она могла бы показаться. Давайте просто по-быстрому наберём несколько строк на Питоне, чтобы разместить простой объект в нашей сцене Блендера, просто, чтобы показать что мы можем, перед тем, как мы уйдём с головой в более глубокие воды.</p><p>1. Запустите Блендер с пустой сценой</p><empty-line/><image l:href="#3"/><empty-line/><empty-line/><p>2. Откройте интерактивную консоль Питона (посмотрите на скриншот вверху, чтобы увидеть, где её найти).</p><p>3. Наберите следующие строки (заканчивайте каждую с помощью Enter/Return).</p><p><code>mesh = Mesh.Primitives.Monkey()</code></p><p><code>Scene.GetCurrent().objects.new(mesh,'Suzanne')</code></p><p><code>Window.RedrawAll()</code></p><p>Вуаля! Это - все, что нужно для добавления в сцену Сюзанны, знаменитого талисмана Блендера.</p><empty-line/><image l:href="#4"/><empty-line/></section><section><title><p>API Блендера</p></title><p>Почти всё в Блендере доступно из скриптов Питона, но есть некоторые исключения и ограничения. В этом разделе мы проиллюстрируем, что это в точности означает, и какие заметные возможности не доступны через Питон (например, динамика жидкостей).</p><p>API Блендера состоит из трех основных областей интереса:</p><p>• Доступ к объектам Блендера и их свойствам, например объект Camera (Камера) и его свойство angle (угол) или объект Scene (Сцена) и его свойство objects (объекты)</p><p>• Доступ к операциям для выполнения, например добавление новой Камеры или рендеринг изображения</p><p>• Доступ к графическому интерфейсу пользователя, используя простое построение из блоков или взаимодействие с системой событий Блендера</p><p>Есть также несколько утилит, которые не попали ни в одну из этих категорий, так как они касаются абстракций, не имеющих прямого отношения к объектам Блендера, видимым конечному пользователю, например функции, манипулирующие векторами и матрицами.</p><empty-line/><subtitle><strong>Много энергии</strong></subtitle><p>В совокупности это означает, что мы можем достичь многого из скриптов на Питоне. Мы можем:</p><p>• Создавать новый объект Блендера любого типа, включая камеры, лампы, меши, и даже сцены</p><p>• Взаимодействовать с пользователем с помощью графического интерфейса</p><p>• Автоматизировать общие задачи в Блендере, такие как, рендеринг</p><p>• Автоматизировать задачи поддержки вне Блендера, как, например, очистка каталогов</p><p>• Манипулировать любым свойством объекта Блендера, на который можно воздействовать с помощью API</p><p>Это последнее утверждение показывает одну из текущих слабостей API Блендера: любое свойство объекта, который разработчики добавляют Блендер в коде на С, должна предусматриваться отдельно в API на Питоне. Нет автоматического преобразования из внутренних структур в доступного на Питоне интерфейса, а это означает, что усилия должны дублироваться и это может привести к пропущенной функциональности. Например, в Блендере 2.49 невозможно задавать моделирование жидкостей из скриптов. Хотя возможно настроить систему частиц, нет возможности установить поведенческие характеристики системы частиц boids.</p><p>Другая проблема API Питона 2.49  - то, что многие из действий пользователя, которые можно выбрать для выполнения над объектом, не имеют эквивалента в API. Настройка простых параметров, как например, угла камеры или выполнение вращения любого объекта является легким и даже, например, применение модификатора subsurface к мешу - просто несколько строк кода, но обыкновенные действия, особенно над меш объектами, как например, подразделение выбранных рёбер или выдавливание граней, отсутствуют в API и должны быть осуществлены разработчиком скрипта.</p><p>Эти проблемы заставили разработчиков Блендера полностью переработать API Питона Блендера для версии 2.5, уделяя особое внимание паритету (то есть, все возможное в Блендере должно быть возможно, используя API Питона). Это означает, что во многих ситуациях, должно быть значительно легче будет получить те же результаты в Блендере 2.5.</p><p>Наконец, Питон используется в большем количестве мест, чем просто в автономных скриптах: PyDrivers и PyConstraints позволяют нам управлять путём, которым ведут себя объекты Блендера, и мы столкнемся с ними в последующих главах. Питон также позволяет нам писать заказные текстуры и шейдеры как часть системы нодов, что мы увидим в <emphasis>Главе 7, Создание заказных шейдеров и текстур</emphasis>.</p><p>Также, важно иметь в виду, что Питон предлагает нам значительно больше, чем просто инструменты (уже впечатляющие), для автоматизации всех видов задач в Блендере. Питон является общим языком программирования с включенной расширенной библиотекой, так что мы не обязаны прибегать ко внешним инструментам для общесистемных задач, таких, как например, копирование файлов или архивации каталога. Даже сетевые задачи могут быть весьма легко реализованы, что доказывает множество предоставляемых рендер-ферм.</p><empty-line/><subtitle><strong>Некоторые батарейки включены</strong></subtitle><p>Когда мы устанавливаем Блендер, интерпертатор Питона уже является частью приложения.  Это означает, что нет необходимости устанавливать Питон как отдельное приложение. Но Питон это больше, чем просто интерпретатор. Питон поставляется с огромным набором модулей, которые обеспечивают массу функциональности. В нём доступно что-нибудь от  манипуляции файлами до работы с XML и более, и лучше всего то, что эти модули являются стандартной частью языка. Они так же хорошо функционируют, как сам интерпретатор Питона и (с некоторыми исключениями), имеются на любой платформе, на которой работает Питон.</p><p>Обратная сторона этого - конечно, что этот набор модулей довольно большой (40MB или около того), так что разработчики Блендера решили распространять только чистый минимум, в первую очередь математический модуль. Это имеет смысл, если Вы хотите держать размер Блендера приемлемым для загрузки. Многие разработчики на Питоне пришли к зависимости от стандартного дистрибутива, потому что при этом не приходится изобретать колесо, и это экономит огромное количество времени, не говоря уже, что это не простая задача - разработать и протестировать полноценную XML-библиотеку только потому, что вам нужно уметь читать простые XML-файлы. Вот почему теперь более или менее единодушно считается, что хорошо бы устанавливать полный дистрибутив Питона. К счастью, установка так же легка, как и установка самого Блендера, даже для конечных пользователей, так как бинарные инсталляторы предусмотрены для многих платформ, как например, Windows и Mac, а также в 64-битовых версиях. (Распространение для Linux предусмотрено в виде исходного кода с инструкциями о том как его компилировать, но множество дистрибутивов Linux или уже автоматически предоставляют Питон, или впоследствии установить его очень легко из пакетного репозитория). </p><empty-line/><subtitle><strong>Проверьте наличие полного дистрибутива Питона</strong></subtitle><p>Есть шанс того, что у вас уже есть полный дистрибутив Питона в вашей системе. Вы можете проверить это, запустив Блендер и проверив консольное окно (термин консоли относится либо к DOS-окну, которое появится параллельно в Windows или окно X-терминала, если Вы запускаете Блендер в других системах), чтобы увидеть, отображает ли оно следующий текст:</p><p><code>Compiled with Python version 2.6.2.</code></p><p><code>Checking for installed Python... got it!</code></p><p>Если это так, тогда Вы ничего не должны делать, и можете сразу перейти к разделу Интерактивная консоль Питона. Если появляется следующее сообщение, тогда Вы должны предпринять некоторые действия:</p><p><code>Compiled with Python version 2.6.2.</code></p><p><code>Checking for installed Python... No installed Python </code></p><p><code>found.</code></p><p><code>      Only built-in modules are available.  Some scripts </code></p><p><code>may not run.</code></p><p><code>      Continuing happily.</code></p><empty-line/><subtitle><strong>Инсталлирование полного дистрибутива Питон</strong></subtitle><p>Шаги для полной установки Питона для Windows или Mac - следующие:</p><p>1. Загрузите подходящий инсталлятор со страницы <a l:href="http://www.python.org/download/">http://www.python.org/download/</a>. На момент написания, самая последняя стабильная 2.6 версия - это 2.6.2 (использованная в Блендере 2.49). Это обычно хорошая мысль - устанавливать самую последнюю стабильную версию, так как она будет содержать самые последние исправления. Убедитесь, тем не менее, что вы используете ту же мажорную версию, как и та, с которой скомпилирован Блендер. Будет правильным использовать версию 2.6.3, когда она будет выпущена, если Блендер скомпилирован с версией 2.6.2. Но если Вы используете более старую версию Блендера, который скомпилирован с Питоном 2.5.4, Вы должны установить самую последнюю 2.5.x версию Питона (или обновиться до Блендера 2.49, если есть возможность).</p><p>2. Запустите инсталлятор: В Windows он предложит Вам выбрать, куда установить Питон. Вы можете выбрать что-нибудь, что вам нравится, но если Вы выбираете заданное по умолчанию, Блендер почти несомненно найдёт установленные здесь модули без необходимости настраивать переменную <emphasis>PYTHONPATH</emphasis>. (смотри ниже)</p><p>3. (Пере) запустите Блендер. Консоль Блендера должна показать текст:</p><p><code>Compiled with Python version 2.6.2.</code></p><p><code>Checking for installed Python... got it!</code></p><p>Если этого не произойдёт, вероятно, необходимо настроить переменную PYTHONPATH. Посмотрите вики Блендера для более подробной информации:  <a l:href="http://wiki.blender.org/index.php/Doc:Manual/Extensions/Python">http://wiki.blender.org/index.php/Doc:Manual/Extensions/Python</a></p><p>На Ubuntu Linux первый шаг не нужен, и установку можно провести посредством использования встроенного пакетного менеджера:</p><p><code>sudo apt-get update</code></p><p><code>sudo apt-get install python2.6</code></p><p>Другие дистрибутивы могут использовать другую пакетную систему, так что Вам нужно посмотреть документацию об этом. </p><empty-line/><subtitle><strong>Интерактивная консоль Питона</strong></subtitle><p>Чтобы увидеть, где Блендер действительно ищет модули, Вы можете посмотреть на переменную Питона <code>sys.path</code>. Чтобы сделать это, Вы должны запустить интерактивную консоль Питона в Блендере. Заметьте, что при этом используется другая и, возможно, здесь вы запутаетесь с понятиями консоли, - DOSBox или окно терминала, которое стартует одновременно с основным окном Блендера, и где появляются различные информационные сообщения также называется <strong>консолью</strong>! Интерактивная консоль Питона, которую мы хотим использовать, запускается в <strong>окне скриптов</strong>:</p><empty-line/><image l:href="#3"/><empty-line/><empty-line/><p>Как только интерактивная консоль Питона стартует, наберите следующие команды:</p><p><code>import sys</code></p><p><code>print sys.path</code></p><p>Заметьте, что в интерактивной консоли Питона не видно никаких подсказок (если только при этом не ожидается отступ, например в цикле for), но всё, что Вы набираете, будет отличаться цветом (белый на черном по умолчанию) от того, что возвращается (это будет синий или черный). Две предыдущие команды дадут нам доступ к модулю Питона <code>sys</code>, который содержит различные переменные с системной информацией. Переменная <code>sys.path</code>, которую мы печатаем, содержит все каталоги, в которых будет вестись поиск, когда мы попытаемся импортировать модуль. (Заметьте, что импортирование <code>sys</code> всегда будет работать, поскольку sys - встроенный модуль.) Результат будет чем-то, аналогичным этому:</p><p><code>['C:\\Program Files\\Blender Foundation\\Blender', </code></p><p><code>'C:\\Program Files\\Blender </code></p><p><code>Foundation\\Blender\\python26.zip', 'C:\\Python26\\Lib', </code></p><p><code>'C:\\Python26\\DLLs',  </code></p><p><code>'C:\\Python26\\Lib\\lib-tk', 'C:\\Program Files\\Blender </code></p><p><code>Foundation\\Blender',  </code></p><p><code>'C:\\Python26', 'C:\\Python26\\lib\\site-packages',  </code></p><p><code>'C:\\Python26\\lib\\site-packages\\PIL',  </code></p><p><code>'C:\\PROGRA~1\\BLENDE~1\\Blender',  </code></p><p><code>'C:\\Documents and Settings\\Michel\\Application </code></p><p><code>Data\\Blender  Foundation\\Blender\\.blender\\scripts', </code></p><p><code>'C:\\Documents and  Settings\\Michel\\Application </code></p><p><code>Data\\Blender </code></p><p><code>Foundation\\Blender\\.blender\\scripts\\bpymodules']</code></p><p>Если ваш каталог установки Питона не присутствует в этом списке, тогда Вы должны настроить переменную PYTHONPATH перед запуском Блендера.</p><empty-line/></section><section><title><p>Изучение встроенных модулей, функция help()</p></title><p>Интерактивная консоль Питона является также хорошей платформой для изучения встроенных модулей. Поскольку Питон поставляется оснащенным двумя очень полезными функциями, help() и dir(), у вас есть мгновенный доступ к большому количеству информации, содержащейся в модулях Блендера (и Питона), как к большой документации, предусмотренной в виде части кода.</p><p>Для людей, не знакомых с этими функциями, вот два коротких примера, оба работают из интерактивной консоли Питона. Для того, чтобы получить информацию о специфическом объекте или функции, наберите:</p><p><code>help(Blender.Lamp.Get)</code></p><p>Информация будет выведена в этой же консоли:</p><p><code>Help on built-in function Get in module Blender.Lamp:</code></p><p><code>Lamp.Get (name = None):</code></p><p><code>        Return the Lamp Data with the given name,</code></p><p><code>        None if not found, or Return a list with all</code></p><p><code>         Lamp Data objects in the current scene,</code></p><p><code>         if no argument was given.</code></p><p>Перевод:</p><p><code>Помощь по встроенной функции Get в модуле Blender.Lamp:</code></p><p><code>Lamp.Get (name = None):</code></p><p><code>Возвращает Данные лампы Lamp с именем name, None </code></p><p><code>если не она обнаружена, или возвращает список со </code></p><p><code>всеми объектами данных ламп в текущей сцене, если </code></p><p><code>вызвана без аргумента.</code></p><p>Функция help() показывает связанную строку документирования функций, классов, или модулей. В предыдущем примере показана информация, предоставленная вместе с методом или функцией Get() класса Lamp. Строка документирования является первой строкой  в определении функции, класса, или модуля. Когда вы определяете ваши собственные функции, было бы хорошо, если бы вы делали также. Это может выглядеть примерно так:</p><p><code>def square(x):</code></p><p><code>   """</code></p><p><code>   calculate the square of x. </code></p><p><code>   (вычисление квадрата x.)</code></p><p><code>   """</code></p><p><code>   return x*x</code></p><p>Мы можем теперь применить функцию помощи к нашей вновь определённой функции подобно тому, как мы делали прежде:</p><p><code>help(square)</code></p><p>На выходе появится:</p><p><code>Help on function square in module __main__:</code></p><p><code>square(x)</code></p><p><code>    calculate the square of x.</code></p><p>В программах, которые мы разработаем, мы будем использовать этот метод документирования, где это уместно.</p><empty-line/><subtitle><strong>Изучение встроенных функций, функция dir()</strong></subtitle><p>Функция dir() выводит список все членов объекта. Этот объект может быть экземпляром, но также классом или модулем. Например, мы можем применить её к модулю Blender.Lamp:</p><p><code>dir(Blender.Lamp)</code></p><p>На выходе будет список всех членов модуля Blender.Lamp. Вы можете заметить функцию Get(), с которой мы столкнулись с ранее:</p><p><code>['ENERGY', 'Falloffs', 'Get', 'Modes', 'New', 'OFFSET', </code></p><p><code>'RGB', 'SIZE', 'SPOTSIZE', 'Types', '__doc__', </code></p><p><code>'__name__', '__package__', 'get']</code></p><p>Как только Вы выясните, что входит в состав класса или модуля, Вы можете затем выяснить наличие любой дополнительной информации помощи, применяя функцию help().</p><p>Конечно обе функции, как dir() так и help() - наиболее полезны, когда у вас уже есть какие-то мысли, где искать информацию. Но если это так, то они на самом деле могут быть очень удобными инструментами.</p><empty-line/></section><section><title><p>Знакомство со встроенным редактором</p></title><p>Вполне возможно использовать любой редактор (который вам нравится), чтобы писать скрипты на Питоне, а затем импортировать скрипты как текстовые файлы, но встроенного текстового редактора Блендера, вероятно, будет достаточно для всех потребностей программирования. Он представляет такие удобства, как, например, подсветка синтаксиса, нумерация строк и автоматический отступ, и дает Вам возможность запускать скрипты непосредственно из редактора. Способность запускать скрипт непосредственно из редактора даёт определенные блага при отладке из-за обратной связи, которую вы получите при возникновении ошибок. Вы не только получите информационное сообщение, но также ошибочная строка будет выделена в редакторе.</p><p>Более того, редактор поставляется с большим количеством плагинов, например, автоматическое дополнение или просмотр документации, которые очень удобны для программистов. И, конечно, можно написать дополнительные плагины самостоятельно.</p><p>Вы можете выбрать встроенный редактор, выбрав <strong>Text Editor</strong> из меню окон:</p><empty-line/><image l:href="#5"/><empty-line/><empty-line/><p>Когда Вы его запустите, вам будет предоставлена почти пустая область, за исключением полосы кнопок внизу:</p><empty-line/><image l:href="#6"/><empty-line/><empty-line/><p>Мы можем выбрать по умолчанию пустой текстовый буфер TX:Text или создать новый пустой текст, выбрав ADD NEW из выпадающего меню, появляющегося при щелчке на кнопку Меню.</p><p>Имя по-умолчанию для этого нового текста будет <emphasis>TX:Text.001</emphasis>, но Вы можете изменить его на что-то более значимое, щелкнув по имени, и исправив его. Заметьте, что если Вы хотели бы сохранить этот текст во внешний файл (с помощью <strong>Text</strong> | <strong>Save As...</strong>) имя текста станет отличаться от имени файла (хотя обычно было бы хорошей идеей держать имена одинаковыми, чтобы избегнуть неразберихи). Не обязательно сохранять тексты как внешние файлы; тексты являются объектами Блендера, которые сохраняются вместе со всей остальной информацией, когда Вы сохраняете ваш .blend файл.</p><p>Внешние файлы можно открыть как тексты, выбрав <strong>OPEN NEW</strong> из выпадающего <strong>Меню</strong> вместо <strong>ADD NEW</strong>. Если по некоторой причине внешний файл и связанный текст рассинхронизируются, когда запущен Блендер, отобразится кнопка рассинхронизации. Если по ней щелкнуть, отобразится множество опций для решения проблемы.</p><p>Как только новый или существующий текст будет выбран, зона меню внизу экрана немного изменится за счет дополнительных опций:</p><empty-line/><image l:href="#7"/><empty-line/><empty-line/><p>Меню текстового файла Text дает доступ к опциям, позволяющим открывать или сохранять файл, или запускать скрипт в редакторе. Оно также представляет множество шаблонных скриптов, которые можно использовать как основу для ваших собственных скриптов. Если Вы выберите один из этих шаблонов, будет создан новый текстовый буфер с копией выбранного шаблона.</p><p>Меню Редактирования  <strong>Edit</strong> содержит функциональность вырезать-и-вставить, а также опции поиска и замены текста или быстрого перепрыгивания (jump) на выбранный номер строки.</p><p>Меню Форматирования <strong>Format</strong> имеет опции вставки и удаления отступов выбранного текста, а также опции для преобразования интервала. Последняя опция может быть очень полезной, когда интерпретатор Питона жалуется на неожиданные уровни отступа, хотя вам кажется, что в вашем файле нет никаких ошибок. Если это случилось, Вы, возможно, в какой-то момент смешали табуляцию и пробелы, что спутало Питон (поскольку они отличаются, как считает интерпретатор) и возможным выходом будет преобразовать выбранный текст сначала в пробелы, а затем обратно в табуляцию. (<emphasis>Во всех книжках и руководствах по Питону настоятельно рекомендуют использовать для отступов НЕ табуляцию, а 4 пробела — дополнение пер.</emphasis>) Этот способ можно использовать снова, если когда-нибудь опять произойдёт смешение пробелов и табуляции.</p><empty-line/><subtitle><strong>Пример с редактором</strong></subtitle><p>Для того, чтобы привыкнуть к редактору, создайте новый текстовый буфер, выбрав <strong>Text | New</strong> и наберите следующие строки примера:</p><p><code>import sys</code></p><p><code>print sys.path</code></p><p>Большинство клавиш на клавиатуре ведут себя привычным образом, включая <emphasis>Delete</emphasis>, <emphasis>Backspace</emphasis>, и <emphasis>Enter</emphasis>. Клавиатурные сокращения для вырезания, вставки, и копирования отображены в меню Редактирования как <emphasis>Alt + X, Alt + V,и Alt + C</emphasis> соответственно, но эквиваленты с клавишей <emphasis>Ctrl: Ctrl + X, Ctrl + V, и Ctrl + C</emphasis> (что привычно для пользователей Windows) работают так же хорошо. Полную карту клавиш можно посмотреть в Блендер-вики, <a l:href="http://wiki.blender.org/index.php/Doc:Manual/Extensions/Python/Text_editor">http://wiki.blender.org/index.php/Doc:Manual/Extensions/Python/Text_editor</a></p><p>Выбирать части текста можно щелчком и перетаскиванием мыши, но Вы можете также выбрать текст, перемещая текстовый курсор при нажатой клавише <emphasis>Shift</emphasis>.</p><p>Текст по умолчанию будет неокрашенным, но чтение скриптов можно сильно упростить для глаз, включив подсветку синтаксиса. Щелчок на небольшой кнопке <strong>AB</strong> переключает это (текст будет черно-белым при выключенной кнопке, и окрашенным при включенной.) Подобно многим аспектам Блендера, цвета текста можно модифицировать по желанию пользователя в секции <strong>themes</strong> (темы) окна <strong>Пользовательских настроек</strong>.</p><p>Другая возможность, которую очень удобно включить, особенно при отладке скриптов - нумерация строк. (Возможно, Вы способны написать безупречный код с первого раза, но, к несчастью, ваш покорный слуга не настолько гениален.) Каждое сообщение Питона об ошибке, которое будет показано, будет иметь имя файла и номер строки, и ошибочная строка будет выделена. Но строки вызывающих функций, если такие имеются, не будут выделены, хотя номера их строк будут показаны в сообщении об ошибке, так что наличие номеров строк включенными позволит вам быстро найти вызывающий контекст проблемного места. Нумерация строк включается щелчком по кнопке с <strong>линиями</strong>.</p><p>Запускается скрипт посредством нажатия <emphasis>Alt + P</emphasis>. Ничто не отобразится в редакторе, если программа не столкнётся с ошибкой, но результат будет показан на консоли (то есть, в DOSBox'е или X-терминале, с которым стартует Блендер, не в интерактивной консоли Питона, с которой мы столкнулись ранее).</p><empty-line/></section><section><title><p>Первые шаги: Hello world</p></title><p>Традиция требует, чтобы все книги о программировании имели пример "hello world", и почему мы станем обижать людей? Мы осуществим и запустим скрипт, создающий, как иллюстрирующий пример, простой объект, и покажем как интегрировать этот скрипт в меню Блендера. Мы также покажем как, документировать его и сделать запись в справочной системе. Наконец, мы потратим несколько слов на аргументы за и против распространения скриптов в виде <emphasis>.blend</emphasis>-файлов, или в виде скриптов, которые пользователь сам должен устанавливать в <emphasis>каталог со скриптами</emphasis>.</p><p>Давайте напишем немного кода! Вы можете набрать следующие строки непосредственно в интерактивную консоль Питона, или Вы можете набрать новый текст в текстовом редакторе Блендера, и затем нажать Alt + P, чтобы запустить скрипт. Это - короткий скрипт, но мы пройдем через него довольно подробно, так как он отобразит множество ключевых аспектов API Питона в Блендере.</p><p><code>#!BPY</code></p><p><code><strong>import Blender</strong></code></p><p><code>from Blender import Scene, Text3d, Window</code></p><p><code>hello = Text3d.New("HelloWorld")</code></p><p><code>hello.setText("Hello World!")</code></p><p><code>scn = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>ob = scn.objects.new(hello)</code></p><p><code>Window.RedrawAll()</code></p><p>Первая строка идентифицирует этот скрипт как скрипт Блендера. Она необязательна для запуска скрипта, но если мы хотим быть способными сделать этот скрипт частью структуры меню Блендера, нам она нужна, так что лучше мы будем привыкать к этому сразу.</p><p>Вы найдете вторую строку (которая выделена) фактически в любом скрипте Блендера, поскольку она дает нам доступ к классам и функциям API Питона в Блендере. Подобно ей, третья строка дает нам доступ к специфическим подмодулям модуля Blender, которые нам нужны в этом скрипте. Конечно, мы могли бы иметь доступ к ним как к членам модуля Blender  (например, <emphasis>Blender.Scene</emphasis>), но явный импорт немного уменьшит количество программного текста и повысит удобочитаемость.</p><p>Следующие две строки сначала создают объект <emphasis>Text3d</emphasis> и назначают его переменной <code>hello</code>. Объект Text3d будет иметь в Блендере имя HelloWorld, так что пользователи могут ссылаться на этот объект по этому имени. Также это имя, которое будет видно в окне Outliner, и в левом нижнем углу, если выбрать объект. Если там уже существует объект того же самого типа с этим именем, Блендер добавит цифровой суффикс к имени, чтобы сделать его уникальным. Например, <emphasis>HelloWorld</emphasis> мог бы стать <emphasis>HelloWord.001</emphasis>, если мы запустим этот скрипт дважды.</p><p>По умолчанию, вновь созданный объект <emphasis>Text3d</emphasis> будет содержать текст <strong>Text</strong>, так что мы изменяем его на Hello World! с помощью метода <emphasis>setText().</emphasis></p><p>Вновь созданный в Блендере объект не видим по умолчанию, мы должны соединить его со Сценой, так что несколько следующих строк извлекают ссылку на текущую сцену и добавляют объект <emphasis>Text3d</emphasis> в неё. Объект <emphasis>Text3d</emphasis> не добавляется непосредственно к сцене, но метод <emphasis>scene.objects.new()</emphasis> вставляет объект <emphasis>Text3d</emphasis> в общий (generic) объект Блендера и возвращает ссылку на последний. Общий объект Блендера хранит информацию, общую для всех объектов, такую как позиция, в то время как объект <emphasis>Text3d</emphasis> хранит специфическую информацию, как, например, шрифт текста.</p><p>Наконец, мы сообщаем оконному менеджеру обновить все окна, это обновление нужно из-за добавления нового объекта.</p><empty-line/><subtitle><strong>Внедрение скрипта в меню Блендера</strong></subtitle><p>Ваш собственный скрипт не должен быть гражданином второго сорта. Его можно сделать частью Блендера наравне с любым из скриптов, которые поставляются с Блендером. Его можно добавить к меню Add (добавить) в заголовке наверху окна 3D-вида. </p><p><image l:href="#1"/>На самом деле меню <strong>Add</strong> присутствует в заголовке внизу окна пользовательских настроек, но так как это окно расположено выше окна 3D-вида, и по умолчанию минимизировано именно до заголовка, оно выглядит так, как будто оно является заголовком сверху окна 3D-вида. Множество пользователей так привыкли к этому, что они видят его как часть окна 3D-вида. </p><p>Он может предоставить информацию системе помощи Блендера также, как любой другой скрипт. Следующие несколько строк кода делают это возможным:</p><p><code>"""</code></p><p><code>Name: 'HelloWorld'</code></p><p><code>Blender: 249</code></p><p><code>Group: 'AddMesh'</code></p><p><code>Tip: 'Create a Hello World text object'</code></p><p><code>"""</code></p><p><image l:href="#1"/>Мы запускаем скрипт с автономным строковым объектом, фактически состоящим из нескольких строк. Каждая   строка   начинается   с   метки, сопровождаемой двоеточием и значением. Двоеточие должно следовать за меткой немедленно. Там не должно быть никаких промежуточных пробелов, в противном случае наш скрипт не появится ни в каком меню. Метки в начале каждой строки служат следующим целям:</p><p>• <emphasis>Name</emphasis> (строка) определяет имя скриптов так, как они появятся в меню</p><p>• <emphasis>Blender</emphasis> (число) определяет минимально необходимую версию Блендера для использования скрипта</p><p>• <emphasis>Group</emphasis> (строка) - подменю в меню скриптов, под которым этот скрипт должен быть сгруппирован</p><p>Если наши скрипты должны появиться в меню <strong>Add | Mesh</strong> в окне 3D-вида (также доступного по нажатию Пробела), этот параметр должен быть <emphasis>AddMesh</emphasis>. Если было бы нужно другое подменю в меню скриптов, то тут могло бы быть, например, <emphasis>Wizards</emphasis> или <emphasis>Object</emphasis>. Кроме необходимых меток, могут быть добавлены следующие дополнительные метки:</p><p>• <emphasis>Version</emphasis> (строка) - версия скрипта в любом предпочитаемом вами формате.</p><p>• <emphasis>Tip</emphasis> (строка) — информация, показываемая в подсказке, появляющейся над пунктом меню в меню <strong>Скриптов</strong>. Если скрипт принадлежит группе <emphasis>AddMesh</emphasis>, никаких подсказок показываться не будет, даже если мы определим её здесь.</p><empty-line/><image l:href="#8"/><empty-line/><empty-line/><subtitle><strong> Внедрение скрипта в систему помощи Блендера</strong></subtitle><p>Блендер имеет встроенную систему подсказки, которая доступна в меню Help наверху экрана. Оно дает доступ к онлайн-ресурсам и к информации о зарегистрированных скриптах через пункт Scripts Help Browser (браузер помощи по скриптам). Если его выбрать, появятся выпадающие меню для каждой группы, где Вы можете выбрать скрипт и посмотреть его информацию помощи.</p><p>Если мы хотим ввести наш скрипт во встроенную систему помощи, нам нужно определить несколько дополнительных глобальных переменных:</p><p><code>__author__    = "Michel Anders (varkenvarken)"</code></p><p><code>__version__   = "1.00 2009/08/01"</code></p><p><code>__copyright__ = "(c) 2009"</code></p><p><code>__url__       = ["author's site, </code></p><p><code><a l:href="http://www.swineworld.org/">http://www.swineworld.org</a>"]</code></p><p><code>__doc__       = """</code></p><p><code>A simple script to add a Blender Text object to a scene. </code></p><p><code>It takes no parameters and initializes the object to </code></p><p><code>contain the text 'Hello World'</code></p><p><code>"""</code></p><p><emphasis>Перевод строки __doc__:</emphasis> Простой скрипт для добавления текстового объекта Блендера в сцену. Он не принимает никаких параметров и инициализирует объект, содержащий текст 'Hello World'</p><p>Эти переменные не требуют разъяснений, за исключением переменной <code>__url__,</code> - она  принимает список строк, где каждая строка состоит из короткого описания, запятой, и ссылки. В результате экран помощи будет выглядеть похожим на это:</p><empty-line/><image l:href="#9"/><empty-line/><empty-line/><p>Теперь все, что нам осталось сделать, это проверить его и поместить этот скрипт в нужном месте. Мы можем протестировать скрипт, нажав <emphasis>Alt + P</emphasis>. Если не столкнулись ни с какими ошибками, результатом будет наш объект <emphasis>Hello World Text3d</emphasis>, добавленный к сцене, но скрипт не будет пока добавлен в меню <strong>Add</strong>.</p><p>Если скрипт должен быть добавлен к меню <strong>Add</strong>, он должен находиться в каталоге скриптов Блендера. Для того, чтобы сделать это, сначала сохраните скрипт, находящийся в текстовом буфере, в файл со значимым именем. Затем, убедитесь, что этот файл расположен в каталоге скриптов Блендера. Этот каталог называется <emphasis>scripts</emphasis> и является подкаталогом в <emphasis>.blender</emphasis>, каталоге конфигурации Блендера. Он расположен в каталоге установки Блендера или (на Windows) в каталоге <emphasis>Application Data</emphasis>. Простейший способ найти свой - просто посмотреть снова на переменную <emphasis>sys.path</emphasis>, чтобы увидеть, куда указывает каталог, заканчивающийся на <emphasis>.blender\scripts</emphasis>.</p><p>Скрипты, расположенные в каталоге скриптов Блендера, автоматически будут выполнены при запуске, так что наш скрипт hello world будет доступен в любое время, когда мы запустим Блендер. Если мы хотим, чтобы Блендер пересмотрел каталог скриптов (чтобы нам не пришлось перезапускать Блендер для появления нашего нового дополнения), мы можем выбрать <strong>Scripts | Update Menus</strong> в интерактивной консоли.</p><empty-line/></section><section><title><p>Не запутайтесь, оставайтесь объективным</p></title><p>Как Вы могли обратить внимание, слово <strong>объект</strong> используется в двух различных (возможно, запутанно) случаях. В Блендере почти все называется Object. Лампа (Lamp), например - Object, но точно так же им являются Куб (Cube) или Камера (Camera). Объекты - вещи, которыми может манипулировать пользователь, и они имеют, например, позицию и вращение.</p><p>Фактически, всё несколько более структурировано (или усложнено, как говорят некоторые): любой объект Блендера содержит ссылку на более специфический объект, называемый <strong>блок данных (data block)</strong>. Когда Вы добавляете объект <emphasis>Куб</emphasis> в пустую сцену, у вас будет общий (generic) объект в некоторой позиции. Этот объект будет назван <emphasis>Cube</emphasis> и будет содержать ссылку на другой объект, Меш (Mesh). Это <emphasis>Меш</emphasis>-объект также будет назван по умолчанию Cube, но это - нормально, так как пространства имён объектов различного типа раздельны.</p><p>Это разделение свойств на общие для всех объектов (как например, позиция) и специфические свойства в единственном типе объекта (например, энергия <emphasis>Лампы</emphasis> или вершины <emphasis>Меша</emphasis>) - логичный способ упорядочить наборы свойств. Это также позволяет экземпляру иметь множество копий объекта, не поглощая много памяти; мы можем иметь более, чем один объект, указывающий на один и тот же объект <emphasis>Меша</emphasis>, например. (Способ создать <strong>связанный дубликат</strong> - использовать <emphasis>Alt + D</emphasis>.) Следующая диаграмма может помочь понять эту концепцию:</p><empty-line/><image l:href="#10"/><empty-line/><empty-line/><p>Другой путь использования слова <strong>объект</strong> - в понимании Питона. Здесь мы подразумеваем экземпляр класса. API Блендера объектно-ориентированное и почти каждая возможная часть структурных данных представлена экземпляром объекта класса. Даже довольно абстрактные понятия, как например, <strong>Действие (Action)</strong> или <strong>IPO</strong> (абстрактное в смысле, что у них нет позиции где-нибудь на вашей сцене), определены как классы.</p><p>На какое значение слова объект мы ссылаемся в данный момент, в понимании Блендера или Питона, в этой книге по большей части будет очевидным из контекста, если иметь в виду это различие. Но если нет, мы будем стремиться писать - в понимании Блендера как <emphasis>Объект (Object)</emphasis> или в понимании Питона <emphasis>объект (object)</emphasis> или <emphasis>экземпляр объекта (object instance).</emphasis></p><p><emphasis>По-моему, автор сам ввёл лишнюю путаницу в терминологию, называя блоки данных типа Mesh или Lamp объектами. Проще было бы сразу вводить различные термины и применять их всё время: Объекты, Блоки данных, Экземпляры классов. - недоумение пер.</emphasis></p><empty-line/></section><section><title><p>Добавление различных типов объектов из скрипта</p></title><p>Добавление других типов объектов, во многих случаях, так же просто, как добавление нашего текстового объекта. Если мы хотим, чтобы наша сцена была заполнена таким образом, чтобы её можно было отрендерить, то мы должны добавить камеру и лампу, чтобы делать вещи видимыми. Добавление камеры на ту же сцену можно сделать подобно этому (предположим, что у нас все еще есть ссылка на нашу активную сцену в переменной scn):</p><p><code>from Blender import Camera</code></p><p><code>cam = Camera.New()  # создаёт новый блок данных камеры</code></p><p><code>ob = scn.objects.new(cam)# добавляет новый объект</code></p><p><code>                         # камеры</code></p><p><code>scn.setCurrentCamera(ob) # делает эту камеру активной</code></p><p>Заметьте, что объект Камеры снова отличается от фактических данных камеры. Объект <emphasis>Camera</emphasis> содержит данные, специфичные для камеры, например, угол обзора, а объект Блендера содержит данные, общие для всех объектов, особенно позицию (местоположение) и вращение. Мы позже снова столкнемся с камерами, и увидим как мы можем указать им и установить угол обзора.</p><p>Лампы абсолютно также следуют за этим образцом:</p><p><code>from Blender import Lamp</code></p><p><code>lamp = Lamp.New()            # создаёт новую лампу</code></p><p><code>ob = scn.objects.new(lamp)</code></p><p>Снова, объект <emphasis>Lamp</emphasis> содержит данные, специфичные для лампы, как например, тип (например, spot или area) или энергия, в то время как объект Блендера инкапсулирует заданные ему позицию и вращение.</p><p>Этот образец аналогичен для объекта Меша, но ситуация здесь тонко отличается, поскольку меш - это конгломерат вершин, рёбер, и граней среди других свойств.</p><empty-line/><subtitle><strong>Добавление меш-объекта</strong></subtitle><p>Подобно <emphasis>Лампе</emphasis> или <emphasis>Камере, Меш</emphasis> является объектом Блендера, который изолирует другой объект, в данном случае, объект <emphasis>Blender.Mesh</emphasis>. Но в отличие от объектов <emphasis>Blender.Lamp</emphasis> или <emphasis>Blender.Camera</emphasis>, на этом всё не заканчивается. Объект <emphasis>Blender.Mesh</emphasis> сам может содержать множество других объектов. Эти объекты — вершины (vertices), рёбра (edges) и грани (faces). Каждый из них может иметь множество связанных свойств. Они могут быть выбраны или спрятаны, и могут иметь поверхностную нормаль или ассоциированную UV-текстуру. </p><p>За исключением всех связанных свойств, единичная вершина является в основном точкой в 3D-пространстве. В объекте <emphasis>Blender.Mesh</emphasis> любое количество вершин организовано в списке объектов <emphasis>Blender.Mesh.MVert</emphasis>. В полученном меш-объекте <emphasis>me</emphasis> этот список может быть доступен как <emphasis>me.verts</emphasis>. <strong>Ребро</strong> является линией, соединяющей две вершины в Блендере и представлено объектом <emphasis>Blender.Mesh.MEdge</emphasis>. Его основные свойства - это <emphasis>v1</emphasis> и <emphasis>v2</emphasis>, которые являются ссылками на объекты <emphasis>MVert</emphasis>. Список рёбер в Меш-объекте может быть доступен как <emphasis>me.edges</emphasis>.</p><p>Объект грани <emphasis>MFace</emphasis> похож на ребро, в основном это список ссылок на вершины, которые определяют его. Если у нас есть <emphasis>MFace</emphasis>-объект face, этот список может быть доступен как <emphasis>face.verts</emphasis>.</p><empty-line/><image l:href="#11"/><empty-line/><empty-line/><p>Эта путаница объектов, содержащих другие объекты, может вызвать неразбериху, так что держите предыдущую диаграмму в уме, и давайте посмотрим на некоторый пример кода, чтобы разъяснить это. Мы определим куб. Куб состоит из восьми вершин, связанных двенадцатью рёбрами. Восемь вершин также определяют шесть сторон (или граней) куба.(<emphasis>corners переводится как углы, sides — стороны — прим. пер.</emphasis>)</p><p><code>from Blender import Mesh,Scene</code></p><p><code>corners=[ (-1,-1,-1), (1,-1,-1), (1,1,-1), (-1,1,-1), </code></p><p><code>          (-1,-1, 1), (1,-1, 1), (1,1, 1), (-1,1,1) ]</code></p><p><code>sides= [ (0,1,2,3), (4,5,6,7), (0,1,5,4), (1,2,6,5),  </code></p><p><code>         (2,3,7,6), (3,0,4,7) ]</code></p><p><code><strong>me = Mesh.New('Cube')</strong></code></p><p><code>me.verts.extend(corners)</code></p><p><code>me.faces.extend(sides)</code></p><p><code>scn = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>ob = scn.objects.new(me, 'Cube')</code></p><p><code><strong>Window.RedrawAll()</strong></code></p><p>Мы начинаем с определения списка углов. Каждый из восьми углов представлен кортежем трех чисел - это координаты x, y, и z. Затем мы определяем список кортежей, задающих грани куба. Стороны куба являются квадратами, так что каждый кортеж содержит четыре целых - каждое целое является индексом в списке углов. Важно получить эти индексы в правильном порядке: если мы захотим указать первую сторону как (0,1,3,2), мы получим грань, искривленную, как галстук-бабочка.</p><p>Теперь мы можем определить Меш-объект и назвать его <emphasis>Cube</emphasis> (выделенная часть в предыдущем коде). Как отмечено раньше, вершины Меш-объекта доступны как список с именем <emphasis>verts</emphasis>. Он имеет метод <emphasis>extend()</emphasis>, который может взять список кортежей, представляющих   позиции   вершин,   чтобы   определить дополнительные объекты <emphasis>MVert</emphasis> в нашем Меше.</p><p>Точно так же мы можем добавить дополнительные грани к списку граней faces Меш-объекта, вызывая его метод <emphasis>extend()</emphasis> со списком кортежей. Поскольку все рёбра куба являются рёбрами граней, нет необходимости добавлять какие-либо рёбра отдельно. Это произойдёт автоматически, когда мы применяем <emphasis>extend()</emphasis> к списку граней.</p><p>Меш-объект, который мы определили, теперь можно вставить в объект Блендера, который может быть добавлен к активной сцене. Заметьте, что вполне допустимо иметь Меш-объект и Объект Блендера с одинаковым именем (<emphasis>Cube</emphasis> в данном случае), поскольку различные типы объектов в Блендере имеют отдельные пространства имён. В графическом интерфейсе пользователя Блендера имена всегда имеют двухбуквенный префикс, чтобы различать их. (например, LA для лампы, ME для меша, или OB для объекта Блендера)</p><p>При создании Меш-объекта много внимания нужно уделять всем добавляемым вершинам, рёбрам и граням, и правильно их нумеровать. Это только вершина айсберга при создании мешей. <emphasis>В Главе 2, Создание и Редактирование Объектов</emphasis>, мы увидим, что прячется под водой.</p><empty-line/><subtitle><strong>Распространение скриптов</strong></subtitle><p>В предыдущих секциях мы видели, что для того, чтобы внедрить наш скрипт в систему меню и систему помощи Блендера, мы должны расположить скрипт в каталоге  <emphasis>.blender\scripts</emphasis>. Полностью интегрированный скрипт может быть большим преимуществом, но этот метод имеет очевидный недостаток: человек, который хочет использовать этот скрипт должен разместить его в правильном каталоге. Это может быть проблемой, если этот человек не знает, где расположен этот каталог или не имеет разрешения устанавливать скрипты в этом каталоге. Эту последнюю проблему можно преодолеть, настроив альтернативный каталог скриптов в <emphasis>Пользовательских Настройках</emphasis>, но не каждый может быть настолько технически подкованным.</p><p>Жизнеспособной альтернативой этому может быть распространение скриптов в виде текста внутри <emphasis>.blend</emphasis> файла. <emphasis>.blend</emphasis> файл может быть сохранен со скриптом, ясно видимым в главном окне, и одна из первых строк комментария скрипта, вероятно, может выглядеть так <emphasis>“Press ALT-P to start this script"</emphasis> (нажмите ALT-P для запуска скрипта). Этим способом скрипт сможет  использовать любой, кто знает, как открывать <emphasis>.blend</emphasis> файл. </p><p>Дополнительным преимуществом является то, что при этом можно легко упаковать дополнительные ресурсы в тот же .blend файл. Например, скрипт может использовать определенные материалы или текстуры, или Вы можете захотеть включить образец результата вашего скрипта. Единственная вещь, которая очень трудна - распространять таким образом модули Питона. Вы можете использовать оператор import, чтобы получить доступ к другим текстовым файлам, но это может вызвать проблемы (смотри <emphasis>Приложение B</emphasis>). Если у вас есть много кода и он организован в модулях, Вам и вашим пользователям, вероятно, будет лучше, если Вы станете распространять всё в виде ZIP-файла с ясными инструкциями, куда нужно распаковывать этот ZIP-файл.</p><p>Для Pynodes (или динамических нодов, смотри <emphasis>Главу 7</emphasis>) у вас нет выбора. <strong>Pynodes</strong> могут ссылаться только на код Питона, содержащийся в текстах внутри <emphasis>.blend</emphasis> файла. На самом деле это не является ограничением, так как эти Pynodes - неотъемлемая часть материала, а материалы Блендера могут распространяться только внутри <emphasis>.blend</emphasis> файла. Когда эти материалы привязаны или добавлены к связанным с ними нодами, то любые тексты, ассоциированные с Pynodes, привязываются или добавляются также, полностью скрываясь от конечного пользователя через материал, который на самом деле создаётся.</p><empty-line/><subtitle><strong>API Блендера</strong></subtitle><p>При разработке программ на Питоне в Блендере важно понимать, какие функции обеспечивается API, а тем более, какие нет. API, в основном, даёт доступ ко всем данным и предоставляет функции для манипуляции этими данными. К тому же, API обеспечивает разработчика функциями для рисования на экране и для взаимодействия с интерфейсом пользователя и оконной системой. Что API Блендера не предоставляет - это объектно-специфическую функциональность, кроме присваивания простых свойств, особенно недостаёт всех функций, манипулирующих мешами на уровне вершин, рёбер и граней, кроме как добавления или удаления их.</p><p>Это означает, что очень высокоуровневые или сложные задачи, как например, добавление модификатора subsurface на объект Меша или отображение диалога выбора файлов, так же просто, как написание одной строки кода, тогда как важнейшие и, видимо, простые функции, такие как подразбиение (subdividing) ребра или выбор рёберного цикла не доступны. Это не означает, что эти задачи нельзя выполнить, но мы должны программировать их самостоятельно. Так много примеров в этой книге ссылается на модуль, называемый <emphasis>Tools</emphasis>, который мы разработаем в следующих главах, и который будет содержать полезные инструменты от выдавливания граней до замыкания циклов. Где это необходимо и интересно, мы осветим код этого модуля, но, главным образом, он предназначен иметь запас всего того кода, который мог бы увести нас от наших целей.</p><p>Следующие разделы дают короткий и очень поверхностный обзор того, что доступно в API Блендера. Множество модулей и утилит будут занимать важное место в следующих главах, когда мы будем разрабатывать практические примеры. Этот обзор предназначен в качестве средства, которое поможет вам начать работу, если вы хотите узнать о некоторых функциональных возможностях и не знаете, где искать в первую очередь. Это далеко не полный список документации по API Блендера. Для этого, проверьте наиболее последнюю версию документации онлайн-API. Вы можете найти ссылку в <emphasis>Приложении A Ссылки и Ресурсы</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle><strong>Модуль Blender</strong></subtitle><p>Модуль Blender служит в качестве контейнера для большинства других модулей и обеспечивает функциональность доступа к системной информации и выполнению общих задач.</p><p>Например, такая информация, как версия Блендер, которую вы используете, может быть извлечена с помощью функции <emphasis>Get():</emphasis></p><p><code>import Blender</code></p><p><code>version = Blender.Get('version')</code></p><p>Включение всех внешних связанных файлов в <emphasis>.blend</emphasis> файл (в Блендере называемое <strong>упаковкой</strong>) или сохранение вашего текущего сеанса Блендера в <emphasis>.blend</emphasis> файл - другие примеры функциональности, выполняемой в модуле Блендера верхнего уровня:</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>Blender.PackAll()</code></p><p><code>Blender.Save('myfile.blend')</code></p><empty-line/><subtitle><strong>Объекты Блендера</strong></subtitle><p>Каждый тип объекта Блендера (<emphasis>Object, Mesh, Armature, Lamp, Scene</emphasis> и так далее), имеют связанный с ним модуль, который является подмодулем модуля <emphasis>Blender</emphasis> верхнего уровня. Каждый модуль поставляет функции для создания новых объектов и поиска объектов данного типа по имени. Каждый модуль имеет также определённый класс с тем же именем, который осуществляет функциональность, связанную с объектом Блендера.</p><p>Заметьте, что в Блендере есть сущности, не только непосредственно видимые на вашей сцене, как например, меши, лампы, или камеры - объекты, но также материалы, текстуры, системы частиц, и даже IPO, действия (Actions), миры, и сцены.</p><p>Множество других видов данных в Блендере - не являются Объектами в понимании Блендера (Вы не можете добавить их из другого <emphasis>.blend</emphasis> файла или перемещать их по вашей сцене), но это объекты в понимании Питона. Например, вершины, рёбра, и грани внутри меша выполнены в виде классов: <emphasis>Blender.Mesh.MVert</emphasis>, <emphasis>Blender.Mesh.MEdge</emphasis>, и <emphasis>Blender.Mesh.MFace</emphasis> соответственно.</p><p>Множество модулей также имеют свои собственные подмодули; например Модуль <emphasis>Blender.Scene</emphasis> предоставляет доступ к контексту рендера посредством модуля <emphasis>Blender.Scene.Render</emphasis>. Между прочим, этот модуль определяет класс <emphasis>RenderData</emphasis>, который позволяет Вам рендерить неподвижное изображение или анимацию.</p><p>Таким образом, с тем, что мы теперь знаем, можно нарисовать два немного различных родословных дерева объектов Блендера. </p><empty-line/><image l:href="#12"/><empty-line/><empty-line/><p>Первая иллюстрация показывает, какой тип объектов Блендера может содержаться внутри или ссылался на другой объект Блендера, в ней мы ограничимся менее абстрактными объектами:</p><p>Конечно, диаграмма выше сильно упрощена, так как мы пропустили некоторые менее важные объекты, и так как она иллюстрирует только единственный тип отношений. Конечно, существует намного больше типов отношений в сцене, такие как, например, отношения родитель-ребенок или ограничения (constraints).</p><p>Мы можем сопоставить предшествующую диаграмму со следующей, которая показывает в каком модуле какой тип объекта (класс) определён:</p><empty-line/><image l:href="#13"/><empty-line/><empty-line/><p>Различия весьма заметны, и их важно иметь в виду, особенно при поиске конкретной информации, содержащейся в документации Blender API. Не ожидайте, что найдёте информацию об объекте <emphasis>Curve</emphasis> (Кривая) в документации о модуле <emphasis>Blender.Object</emphasis>, поскольку кривая в Блендере является специфическим объектом Блендера; класс <emphasis>Curve</emphasis> определён и документирован в Модуле <emphasis>Blender.Curve</emphasis>. В целом можно ожидать, что документация класса находится в модуле тем же названием.</p><empty-line/><subtitle><strong>Модуль bpy</strong></subtitle><p>Кроме модуля Blender, есть другой модуль верхнего уровня, с именем <emphasis>bpy</emphasis>, который обеспечивает унифицированный путь доступа к данным. Он считается экспериментальным, но он стабилен и может быть использован как более интуитивный путь доступа к объектам. Например, если мы хотим иметь доступ к объекту с именем <emphasis>MyObject</emphasis>, обычным образом мы должны действовать приблизительно так:</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>ob = Blender.Object.Get(name='MyObject')</code></p><p>С модулем bpy мы можем перефразировать это так:</p><p><code>import bpy</code></p><p><code>ob = bpy.data.objects['MyObject']</code></p><p>Так же, чтобы получить доступ к активному объекту сцены, мы могли бы написать это:</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>scene = Blender.Scene.GetCurrent()</code></p><p>Что можно записать альтернативным способом:</p><p><code>import bpy</code></p><p><code>scene = bpy.data.scenes.active</code></p><p>Что из них предпочитать - дело вкуса. Модуль bpy будет единственным способом доступа к данным в ожидаемом Блендере 2.5, но изменения в Блендере 2.5 проникают глубже, чем просто такой способ доступа к данным, так не обманитесь поверхностным сходством имени модулей!</p><empty-line/><subtitle><strong>Рисование на экране</strong></subtitle><p>Доступ к системе окон Блендера предоставлен модулем <emphasis>Blender.Draw</emphasis>. Здесь Вы найдёте классы и функции для определения кнопок и управляющих меню, и пути взаимодействия с пользователем. Типы графических элементов, которые Вы можете отобразить, используя модуль  <emphasis>Draw</emphasis>, ограничены обычно используемыми, и модификации невозможны.</p><p>Более передовые функции предоставлены в модуле <emphasis>Blender.BGL</emphasis>, который дает Вам доступ фактически ко всем функциям и константам OpenGL, позволяющим Вам рисовать на экране почти всё, что угодно, и позволить взаимодействовать с пользователем множеством различных способов.</p><empty-line/><subtitle><strong>Утилиты</strong></subtitle><p>Наконец, есть множество модулей, включающих различную функциональность, которые не подходят для любой из предыдущих категорий:</p><p>• <emphasis>Blender.Library</emphasis>: Блендер позволяет Вам добавлять (то есть, импортировать) или связывать (link) объекты из другого <emphasis>.blend</emphasis> файла. Можно посмотреть на это по-другому - <emphasis>.blend</emphasis> файл может действовать как библиотека, где Вы можете сохранять ваши активы. И поскольку почти всё является объектом в Блендере, почти любой актив может быть сохранен в такой библиотеке, будь это модели, лампы, текстуры, или даже полные сцены. Модуль <emphasis>Blender.Library</emphasis> предоставляет авторам скриптов средства получить доступ к этим библиотекам.</p><p>• <emphasis>Blender.Mathutils</emphasis> и Blender.Geometry: Эти модули содержат, кроме прочего, классы <emphasis>Векторов (Vector)</emphasis> и <emphasis>Матриц (Matrix)</emphasis> со связанными с ними функциями, для применения всех видов векторной алгебры к объектам Блендера. С функциями, приведенными в этих модулях, Вы будете способны вращать или сдвигать координаты ваших объектов или вычислять угол между двумя векторами. Предусмотрено намного больше удобных функций, и они, часто неожиданно, будут появляться в примерах в этой книге. Не беспокойтесь, мы приведём объяснения, где это будет необходимо, для людей, находящихся не в своей тарелке от векторной математики.</p><p>• <emphasis>Blender.Noise</emphasis>: Шум (Noise) используется в генерации всех (очевидно) случайных образцах, которые формируют основу многих процедурных текстур в Блендере.  Этот модуль дает доступ к тем же программам, которые обеспечивают шум для этих текстур. Это может быть полезным не только в генерации ваших собственных текстур, но можно, например, использовать при произвольном размещении объектов, или осуществлении немного шаткого пути камеры, чтобы добавить реализма к вашей анимации.</p><p>• <emphasis>Blender.Registry</emphasis>: данные в скриптах, неважно, локальные или глобальные, не сохраняются при выходе из скрипта. Это может быть очень неудобным, например, если Вы хотите сохранить пользовательские настройки для вашего заказного скрипта. Модуль <emphasis>Blender.Registry</emphasis> обеспечивает способ сохранять и извлекать постоянные данные. Тем не менее, он не обеспечивает никаких средств сохранения этих данных на диске, так что это постоянство действует только в течение сеанса Блендера.</p><p><code>• Blender.Sys: По словам документации этого модуля:</code></p><p><code>This module provides a minimal set of helper functions and </code></p><p><code>data. Its purpose is to avoid the need for the standard </code></p><p><code>Python module os in special os.path, though it is only </code></p><p><code>meant for the simplest cases.</code></p><p>Перевод:</p><p>Этот модуль обеспечивает минимальный набор вспомогательных функций и данных. Его цель в том, чтобы избегнуть потребности в стандартном модуле Питона os и его подмодуле <emphasis>os.path</emphasis>, но все же, он предназначен только для самых простых случаев. Как мы аргументировали раньше, обычно рекомендуется устанавливать полный дистрибутив Питона, который, кроме прочего, включает модули <emphasis>os</emphasis> и <emphasis>os.path</emphasis>, они дадут Вам доступ к более широкому диапазону функциональности. Следовательно, мы не используем модуль <emphasis>Blender.sys</emphasis> в этой книге.</p><p>• <emphasis>Blender.Types</emphasis>: Этот модуль предоставляет константы, которые могут быть использованы для проверки типа объектов. Встроенная функция Питона <emphasis>type()</emphasis>, возвращает тип своего аргумента. Это позволяет очень легко проверить объект данного типа по сравнению с одной из констант в этом модуле. Если мы хотим убедиться что некий объект - это объект Curve , мы можем, например, сделать это так:</p><p><code>…</code></p><p><code>if type(someobject) == Blender.Types.CurveType :</code></p><p><code>   … сделать что-то, доступное только для объектов Curve …</code></p><empty-line/></section><section><title><p><strong>Итог</strong></p></title><p>В этой главе, мы увидели как расширять Блендер с помощью полного дистрибутива Питона и познакомились со встроенным редактором. Это позволило нам написать скрипт, хотя и простой, полностью интегрировать его в меню скриптов Блендера и систему помощи. Мы охватили множество моментов, а именно:</p><p>• Что возможно и не возможно выполнить с помощью Питона в Блендере</p><p>• Как проинсталлировать дистрибутив Питона</p><p>• Как использовать встроенный редактор</p><p>• Как запускать скрипт на Питоне</p><p>• Как изучать встроенные модули</p><p>• Как написать простой скрипт, который добавляет объект в сцену</p><p>• Как зарегистрировать скрипт в меню скриптов Блендера</p><p>• Как документировать ваш скрипт дружественным к пользователю способом</p><p>• Как распространять скрипт</p><p>В следующей главе мы сделаем шаг в направлении создания и редактирования сложных объектов, а также  графического интерфейса пользователя.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>2 </p><p>Создание и редактирование объектов</p></title><section><p>В некотором смысле, меши - наиболее важный тип объектов в 3D-приложении. Они лежат в основе большинства видимых объектов и являются сырьём, которое может быть оснащено (rigged) и анимировано в дальнейшем. В этой главе речь идет о создании мешей и способах манипулировать меш-объектом, как целиком, так и его индивидуальными сущностями, из которых он состоит - вершинами, рёбрами и гранями.</p><empty-line/><image l:href="#14"/><empty-line/><p>В этой главе вы изучите:</p><p>• Как создавать конфигурируемые меш-объекты</p><p>• Как разрабатывать графический интерфейс пользователя</p><p>• Как заставить ваш скрипт сохранять выбранные пользователем настройки для последующего многократного использования</p><p>• Как выбирать вершины и грани в меше</p><p>• Как сделать один объект родителем другого</p><p>• Как создавать группы</p><p>• Как модифицировать меши</p><p>• Как запускать Блендер с командной строки и рендерить в фоновом режиме</p><p>• Как обрабатывать параметры командной строки</p><empty-line/></section><section><title><p>Creepy crawlies (ползучий ужас) - графический интерфейс пользователя для конфигурирования объектов</p></title><p>Иллюстрирование примером создания единственной копии одноразового объекта Блендера (подобно сделанному нами в примере "hello world" в Главе 1, Расширение Блендера с помощью Питона), может быть хорошим упражнением по программированию, но скрипт создания объекта действительно вступает в свои права, когда встроенных методов, таких, как например, копирование объектов, или модификаторов, как например, модификатор array - не достаточно.</p><p>Хороший пример - такой, где мы хотим создать один или много вариантов объекта, и эти варианты должны легко конфигурироваться конечным пользователем. Например, гайки и болты бывают различных форм и размеров, так что в Блендер включен скрипт для их создания. В Сети доступно намного больше скриптов, создающих что-нибудь от механических механизмов до лестниц, от деревьев до церковных куполов.</p><p>В этом разделе мы покажем, как построить маленькое приложение, которое может создать все виды жуко-подобных существ и поставляется с простым, но эффективным интерфейсом, настраивающим множество параметров. Это приложение также сохраняет пользовательские настройки для более позднего повторного использования.</p><empty-line/><subtitle><strong>Создание интерфейса пользователя</strong></subtitle><p>Проектирование, строительство, и тестирование графического пользовательского интерфейса могут быть пугающими задачами, но API Блендера предоставляет нам инструменты, позволяющие сделать это намного легче. Модуль <emphasis>Blender.Draw</emphasis>  обеспечивает простые, но часто используемые и легко конфигурируемые компоненты для быстрого определения пользовательского интерфейса. Модуль <emphasis>Blender.BGL</emphasis> дает доступ ко всем гайкам и болтам, чтобы проектировать графический пользовательский интерфейс на пустом месте. Мы будем главным образом использовать первый, потому что в нём есть почти все, в чём мы нуждаемся, но мы также дадим пример последнего, чтобы сформировать простое сообщение об ошибке. Наш главный пользовательский интерфейс будет похож на это:</p><empty-line/><image l:href="#15"/><empty-line/><p>Когда мы вызываем наш скрипт из Меню <strong>Add</strong> (обычно доступно на панели меню сверху экрана или по нажатию Пробела в окне 3D-вида), появится меню как на иллюстрации, и пользователь может подбирать параметры по его или её вкусу. По нажатии кнопки <strong>OK</strong>, скрипт создаст насекомо-подобный меш. Из появившегося меню также можно выйти, нажав <emphasis>Esc</emphasis>, тогда скрипт завершится, не не создавая меш.</p><empty-line/><subtitle><strong>Создание жуков — требует некоторой сборки</strong></subtitle><p>Наша миссия в том, чтобы строить простые существа из небольших образцов строительных блоков, которые могут сцепляться вместе. Схема нашего скрипта такая:</p><p>1. Импортировать строительные блоки для наших существ.</p><p>2. Отобразить пользовательский интерфейс</p><p>3. Собрать меш существа из строительных блоков так, как определил пользователь.</p><p>4. Вставить меш как объект в сцену.</p><p>Мы пройдём через скрипт постепенно, показывая важные части в подробностях. (Полный скрипт доступен как creepycrawlies.py.) Первый шаг включает создание частей тела, которые пригодны для сборки вместе. Это означает, что мы должны смоделировать эти части в Блендере, определяя подходящее соединение и отмечая это соединение как группу вершин. Затем мы экспортируем эти меши в виде кода на Питоне, используя скрипт, с которым мы столкнёмся снова в следующей главе, поскольку она имеет дело с группами вершин.</p><p>Сейчас мы используем этот сгенерированный код на Питоне просто как модуль, содержащий несколько списков вершин, определяющих каждую часть тела. Мы должны убедиться, что этот модуль находится где-нибудь в пути поиска Питона, например, .blender\scripts\bpymodules будет логичным выбором, или это может быть альтернативный пользовательский каталог скриптов. Файл на Питоне с мешевыми строительными блоками называется mymesh.py, так что первая часть нашего кода содержит следующий оператор <emphasis>import</emphasis>:</p><p><code>import mymesh</code></p><empty-line/><subtitle><strong>Создание пользовательского интерфейса</strong></subtitle><p>При рисовании простого интерфейса пользователя материалом будет использование <emphasis>Draw.Create</emphasis>() для создания необходимых кнопок, и сборка и инициализация этих кнопок с <emphasis>Draw.PupBlock()</emphasis></p><p>Это несколько ограниченно по сравнению со вполне оперившимися библиотеками, доступными для некоторых языков программирования, но очень легко для использования. Основная идея в том, чтобы создать интерактивные объекты, такие, как например, кнопки, затем собрать их в окне диалога, чтобы показать пользователю. В то же самое время, окно диалога  задаёт некоторые ограничения на величины, которые кнопка может порождать. Диалог или выпадающее меню будет показываться в позиции курсора. Блендер способен воспроизводить более сложный интерфейс пользователя, но пока мы придерживаемся основ.</p><p>Хотя <emphasis>Draw.Create()</emphasis> может воспроизвести кнопки-переключатели, а также кнопки ввода строк, для нашего приложения нам нужны только кнопки ввода для целых величин и величин с плавающей точкой. Тип переменной (например величина с плавающей точкой или целое), определяется типом значения по умолчанию, передаваемого в <emphasis>Draw.Create()</emphasis>. Кнопка <strong>OK</strong> будет автоматически отображена функцией <emphasis>Draw.PupBlock()</emphasis>. Эта функция берет список кортежей как аргумент, где каждый кортеж определяет кнопку для отображения. Каждый кортеж состоит из текста, отображаемого на кнопке, объекта кнопки, созданного функцией  <emphasis>Draw.Create()</emphasis>, допустимых минимума и максимума величины, и текста подсказки (tooltip), появляющегося при наведении курсора на кнопку.</p><p><code>Draw = Blender.Draw</code></p><p><code>THORAXSEGMENTS = Draw.Create(3) # Сегментов в торсе</code></p><p><code>TAILSEGMENTS = Draw.Create(5)   # Сегментов в хвосте</code></p><p><code>LEGSEGMENTS = Draw.Create(2)    # Сегментов торса с</code></p><p><code>   # ногами</code></p><p><code>WINGSEGMENTS = Draw.Create(2)   # Сегментов торса с</code></p><p><code>                                # крыльями</code></p><p><code>EYESIZE = Draw.Create(1.0)      # Размер глаз</code></p><p><code>TAILTAPER = Draw.Create(0.9)    # Конусность каждого </code></p><p><code>сегмента хвоста</code></p><p><code>if not Draw.PupBlock('Add CreepyCrawly', [</code></p><p><code>('Thorax segments:' , THORAXSEGMENTS, 2, 50, </code></p><p><code>   'Number of thorax segments'),</code></p><p><code>('Tail segments:' , TAILSEGMENTS, 0, 50, 'Number of tail </code></p><p><code>segments'),</code></p><p><code>('Leg segments:' , LEGSEGMENTS, 2, 10,  </code></p><p><code>  'Number of thorax segments with legs'),</code></p><p><code>('Wing segments:' , WINGSEGMENTS, 0, 10,  </code></p><p><code>  'Number of thorax segments with wings'),</code></p><p><code>('Eye size:' , EYESIZE, 0.1,10, 'Size of the eyes'),</code></p><p><code>('Tail taper:' , TAILTAPER, 0.1,10,  </code></p><p><code>   'Taper fraction of each tail segment'),]):</code></p><p><code>   return</code></p><p>Как Вы можете видеть, мы ограничиваем возможные величины наших кнопок ввода в разумном диапазоне (вплоть до 50 для сегментов торса и хвоста), чтобы исключить нежелательные результаты (огромные величины могут обрушить вашу систему, если память или процессорная мощность скудны).</p><empty-line/><subtitle><strong>Запоминание выбора</strong></subtitle><p>Было бы очень удобно, если бы мы могли запоминать выбор пользователя, чтобы можно было выставить последние настройки, когда скрипт заработает снова, но в Блендере каждый скрипт запускается изолированно, и вся информация внутри скрипта теряется, как только он завершится. Следовательно, нам нужен некоторый механизм, сохраняющий информацию в постоянном режиме. С этой целью, API Блендера имеет модуль Registry (Реестра), который позволяет нам сохранять величины в памяти (а также на диске), индексируемые произвольным ключом.</p><p>Наш код инициализации GUI изменится немного по своей сути, если мы хотим добавить эту функциональность, но мы покажем код, извлекающий запомненные значения (если они существуют), и сопроводим код, сохраняющий выборы пользователя:</p><p><code><strong>reg = Blender.Registry.GetKey('CreepyCrawlies',True)</strong></code></p><p><code>try:</code></p><p><code>   nthorax=reg['ThoraxSegments']</code></p><p><code>except:</code></p><p><code>   nthorax=3</code></p><p><code>try:</code></p><p><code>   ntail=reg['TailSegments']</code></p><p><code>except:</code></p><p><code>   ntail=5</code></p><p><code>... &lt;подобный код для остальных параметров&gt; …</code></p><p><code>Draw = Blender.Draw</code></p><p><code>THORAXSEGMENTS = Draw.Create(nthorax)</code></p><p><code>TAILSEGMENTS = Draw.Create(ntail)</code></p><p><code>LEGSEGMENTS = Draw.Create(nleg)</code></p><p><code>WINGSEGMENTS = Draw.Create(nwing)</code></p><p><code>EYESIZE = Draw.Create(eye)</code></p><p><code>TAILTAPER = Draw.Create(taper)</code></p><p><code>if not Draw.PupBlock('Add CreepyCrawly', [\</code></p><p><code>... &lt;идентичный код, как в предыдущем примере&gt; …</code></p><p><code>return</code></p><p><code>reg={'ThoraxSegments':THORAXSEGMENTS.val, </code></p><p><code>     'TailSegments' :TAILSEGMENTS.val, </code></p><p><code>     'LegSegments' :LEGSEGMENTS.val, </code></p><p><code>     'WingSegments' :WINGSEGMENTS.val, </code></p><p><code>     'EyeSize' :EYESIZE.val, </code></p><p><code>     'TailTaper':TAILTAPER.val}</code></p><p><code><strong>Blender.Registry.SetKey('CreepyCrawlies',reg,True)</strong></code></p><p>Фактические чтение и запись нашего ключа в реестре выделены. Аргумент <emphasis>True</emphasis> (Истина) указывает, что мы хотим извлечь наши данные с диска, если они не доступны в памяти, или записать их на диск также при сохранении, чтобы наш скрипт мог иметь доступ к этой сохраненной информации, даже если мы останавливали Блендер и перезапустили его позже. Фактически получаемый или записываемый ключ реестра - это словарь, который может содержать любые данные, которые нам нужны. Конечно, к настоящему времени ключа реестра может еще не существовать, в этом случае мы получим значение <emphasis>None</emphasis> (Ничто) - об этой ситуации заботится оператор <emphasis>try … except …</emphasis> .</p><empty-line/><subtitle><strong>Вся мощь графики Блендера </strong></subtitle><p>Всплывающий диалог достаточен для многих применений, но если он не соответствует вашим требованиям, модуль Блендера Draw имеет множество строительных блоков для создания интерфейса пользователя, но эти строительные блоки требуют больше усилий, чтобы склеить их вместе в рабочем приложении.</p><p>Мы используем это построение из блоков, чтобы создать всплывающее сообщение об ошибке. Это всплывающее окно просто показывает сообщение на тревожном цветном фоне, но хорошо иллюстрирует, как действия пользователя (например, нажатия клавиш или кнопок мыши) связаны с графическими элементами.</p><p><code>from Blender import Window,Draw,BGL</code></p><p><code>def event(evt, val):</code></p><p><code>    if evt == Draw.ESCKEY:</code></p><p><code>       Draw.Exit() # exit when user presses ESC</code></p><p><code>    return</code></p><p><code>def button_event(evt):</code></p><p><code>    if evt == 1:</code></p><p><code>       Draw.Exit() </code></p><p><code>    return</code></p><p><code>def msg(text):</code></p><p><code>    w = Draw.GetStringWidth(text)+20</code></p><p><code>    wb= Draw.GetStringWidth('Ok')+8</code></p><p><code>    BGL.glClearColor(0.6, 0.6, 0.6, 1.0)</code></p><p><code>    BGL.glClear(BGL.GL_COLOR_BUFFER_BIT)</code></p><p><code>    BGL.glColor3f(0.75, 0.75, 0.75)</code></p><p><code>    BGL.glRecti(3,30,w+wb,3)</code></p><p><code>    Draw.Button("Ok",1,4,4,wb,28)</code></p><p><code>    Draw.Label(text,4+wb,4,w,28)</code></p><p><code><strong>def error(text):</strong></code></p><p><code>   Draw.Register(lambda:msg(text), event, button_event)</code></p><p>В функции <emphasis>error()</emphasis> все начинается и заканчивается для пользователя; она сообщает Блендеру что рисовать, куда посылать события, такие, как щелчки по кнопке, куда послать нажатую клавишу, и начинает взаимодействие. Лямбда-функция необходима как функция, которую мы передаем в <emphasis>Draw.Register()</emphasis>, которая рисует, но не принимает аргументов, в то время как мы хотим передавать разные аргументы text каждый раз, когда мы вызываем <emphasis>error()</emphasis>. Функция <emphasis>lambda</emphasis> по существу определяет новую функцию без аргументов, но с вложенным текстом.</p><p>Функция <emphasis>msg()</emphasis> отвечает за отрисовку всех элементов на экране. Она рисует цветной фон с помощью функции <emphasis>BGL.glRecti()</emphasis>, сообщение с текстом для отображения (с <emphasis>Draw.Label()</emphasis>), и кнопку OK, которой назначается событие номер 1 (с <emphasis>Draw.Button()</emphasis>). Когда пользователь щелкает по кнопке OK, этот номер события посылается в обработчик событий (event handler) - функцию <emphasis>button_event()</emphasis>, которую мы передали в <emphasis>Draw.Register()</emphasis>. Все, что обработчик событий делает, когда он вызывается с этим номером события 1 - завершает функцию <emphasis>Draw.Register()</emphasis> вызовом <emphasis>Draw.Exit()</emphasis>, так что наша функция <emphasis>error()</emphasis> может завершиться.</p><empty-line/><subtitle><strong>Создание меш-объекта</strong></subtitle><p>Как только мы извлекли наши списки координат вершин и индексов граней из модуля mymesh, нам нужен некоторый способ для создания нового меш-объекта в нашей сцене и добавления объектов MVert и MFace в этот меш. Это можно осуществить, например, так:</p><p><code>me=Blender.Mesh.New('Bug')</code></p><p><code>me.verts.extend(verts)</code></p><p><code>me.faces.extend(faces)</code></p><p><code><strong>scn=Blender.Scene.GetCurrent()</strong></code></p><p><code>ob=scn.objects.new(me,'Bug')</code></p><p><code>scn.objects.active=ob</code></p><p><code>me.remDoubles(0.001)</code></p><p><code>me.recalcNormals()</code></p><p>Первая строка создает новый меш-объект с именем <emphasis>Bug</emphasis> (Жук). Он не будет содержать никаких вершин, рёбер или граней, не будет вставлен в объект Блендера, и не будет подключен пока ни к какой Сцене. Если имя меша уже существует, к нему будет добавлен уникальный цифровой суффикс (например, <emphasis>Bug.001</emphasis>).</p><p>Следующие две строки действительно создают геометрию в меше. Атрибут <emphasis>verts</emphasis> – это место, куда ссылается наш список объектов <emphasis>MVert</emphasis>. У него есть метод <emphasis>extend()</emphasis>, который принимает список кортежей, каждый из которых содержит координаты x, y, и z создаваемых вершин. Точно так же метод <emphasis>extend()</emphasis> атрибута <emphasis>faces</emphasis> принимает список кортежей, каждый из которых содержит три или больше индексов, указывающих на вершины, которые вместе определяют грань. Порядок здесь важен: нам нужно сначала добавить новые вершины; в противном случае вновь созданные грани не смогут ссылаться на них. Нет необходимости определять какие-либо рёбра, так как добавление граней также неявно создаст рёбра, которые ещё не присутствуют.</p><p>Меш по своей сути еще не является объектом, которым может манипулировать пользователь, так что в следующих нескольких строках (выделено), мы извлекаем текущую сцену и добавляем в неё новый объект. Аргументы функции <emphasis>new()</emphasis> - меш-объект, который мы создали ранее, и имя, которое мы хотим дать объекту. Имя, даваемое объекту, может быть таким же, как и данное мешу, так как имена мешей и имена объектов существуют в различных пространствах имён. Как и с мешем, существующее имя будет сделано уникальным посредством добавления суффикса. Если имя опущено, новый объект получит в качестве имени по-умолчанию тип своего аргумента (<emphasis>Mesh</emphasis> в нашем случае).</p><p>Вновь созданный объект будет выбран, но не активен, так что мы исправим это, присвоив наш объект в <emphasis>scene.objects.active</emphasis>.</p><p>Когда мы собираем наш меш из различных наборов вершин, результат не может быть таким же чистым, как бы нам хотелось, и, следовательно, последние два действия позволяют убедиться, что у нас нет никаких пар вершин, которые занимают почти одинаковую позицию в пространстве, и что все нормали граней единообразно указывают наружу.</p><empty-line/></section><section><title><p>Преобразование топологии меша</p></title><p>Создание существа из строительных блоков требует, чтобы мы применяли дублирование, масштабирование, и отражение к этим строительным блокам прежде, чем мы склеим их вместе. В Блендере 2.49, это означает, что мы должны определить некоторые вспомогательные функции (утилиты), чтобы выполнить эти действия, так как они не присутствуют в API. Мы определяем эти вспомогательные функции в модуле <strong>Tools</strong> (инструменты), но мы осветим некоторые из них здесь, так как они покажут несколько интересных методов.</p><p>Некоторые действия, как например, масштабирование вокруг средней точки или перемещение вершин просты, но присоединение группы вершин к другой сложнее, так как мы хотели бы предотвратить скрещивание рёбер друг с другом и сохранить грани плоскими и недеформированными. Мы не можем просто соединить два набора вершин (или краевых цикла) вместе. Но пробуя различные отправные точки в рёберном цикле, и проверяя, если такой выбор минимизирует расстояние между всеми парами вершин, мы обеспечиваем, чтобы не было никаких рёберных пересечений, и искажения были минимальными (хотя мы не можем полностью предотвратить искажения граней, если рёберные циклы очень разнородные по форме).</p><empty-line/><subtitle><strong>Схема кода сшивания рёберных циклов</strong></subtitle><p>В функции, которая создает новые грани, мы должны выполнить следующие шаги:</p><p>1. Удостовериться, что оба рёберных цикла цикла имеют одинаковую и ненулевую длину.</p><p>2. Для каждого ребра в цикле 1:</p><p>1. Найти ребро в цикле 2, которое ближе всего.</p><p>2. Создать грань, соединяющую эти два ребра.</p><p>Функция, которая осуществляет эту довольно сложную на вид схему:</p><p><code>def bridge_edgeloops(e1,e2,verts):</code></p><p><code>    e1 = e1[:]</code></p><p><code>    e2 = e2[:]</code></p><p><code>    faces=[]</code></p><p><code>    if len(e1) == len(e2) and len(e1) &gt; 0 :</code></p><p>Функция принимает аргументы: два списка рёбер и список вершин. Рёбра представлены в виде кортежей двух целых (индексы в списке вершин <emphasis>verts</emphasis>), а вершины - в виде кортежей координат x, y, и z.</p><p>Первая вещь, которую мы сделаем - создадим копии двух рёберных списков, поскольку мы не хотим испортить списки в их оригинальном контексте. Список граней, который мы будем строить, инициализируется в пустой список, и мы проверяем разумность и равенство длин обоих рёберных списков. Если это подтверждается, мы приступаем к следующему куску:</p><p><code>for a in e1:</code></p><p><code>    distance = None  # расстояние</code></p><p><code>    best = None      # лучший</code></p><p><code>    enot = []        # отвергнутые рёбра</code></p><p>Мы повторяем по каждому ребру в первом списке, ссылаясь на это ребро через a. параметр <emphasis>distance</emphasis> содержит расстояние до ближайшего ребра во втором рёберном списке, а <emphasis>best</emphasis> будет ссылкой на это ребро. <emphasis>enot</emphasis> - список, который копит все рёбра из второго списка, которые находятся на большем расстоянии, чем наилучшее.</p><p>В конце каждой итерации, <emphasis>enot</emphasis> будет содержать все рёбра из второго списка минус одно - которое мы считаем ближайшим. Затем мы переназначаем <emphasis>enot</emphasis> на второй список, таким образом второй список уменьшается на одно ребро с каждой итерацией. Мы заканчиваем, как только второй список рёбер будет исчерпан:</p><p><code>while len(e2):</code></p><p><code>    b = e2.pop(0)</code></p><p>Текущее ребро из второго списка, которое мы рассматриваем, называется <emphasis>b</emphasis>. Для наших целей, мы определяем расстояние между a и b как сумму расстояний между соответствующими вершинами в <emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis>. Также мы проверяем, не окажется ли короче сумма расстояний до перевёрнутых вершин <emphasis>b</emphasis>. Если получилась такая ситуация, мы меняем вершины в ребре <emphasis>b</emphasis>. Это может казаться сложным способом действий, но суммированием двух расстояний мы гарантируем, что рёбра, которые сравнительно коллинеарны (параллельны) - привилегированы, тем самым уменьшая число неплоских граней, которые будут созданы. Проверяя, не приведёт ли перевёрнутый второй край к более короткому расстоянию, мы предотвращаем образование   искорёженного   в   виде   галстука-бабочки четырёхугольника, как проиллюстрировано на следующем рисунке:</p><empty-line/><image l:href="#16"/><empty-line/><p>Реализация будет выглядеть похоже на предшествующий рисунок, где выделенные вектора - псевдонимы на объект <emphasis>Mathutil.Vector</emphasis>, преобразующий наши кортежи с координатами x, y, и z в соответствующие векторы, которые мы можем вычитать, складывать, и получать их длину. </p><p>Сначала мы вычисляем расстояние:</p><p><code>    d1 = (vec(verts[a[0]]) - vec(verts[b[0]])).length + \</code></p><p><code>    (vec(verts[a[1]]) – vec(verts[b[1]])).length</code></p><p>Затем мы проверяем с перевёрнутым ребром b, будет ли в результате расстояние короче:</p><p><code>    d2 = (vec(verts[a[0]]) - vec(verts[b[1]])).length + \</code></p><p><code>    (vec(verts[a[1]]) - vec(verts[b[0]])).length</code></p><p><code>    if d2&lt;d1 :</code></p><p><code>        b =(b[1],b[0])</code></p><p><code>        d1 = d2</code></p><p>Если рассчитанное расстояние не самое короткое, мы откладываем ребро для следующей итерации, если оно не первое, с которым мы столкнулись:</p><p><code>    if distance == None or d1&lt;distance :</code></p><p><code>        if best != None:</code></p><p><code>            enot.append(best)</code></p><p><code>        best = b</code></p><p><code>        distance = d1</code></p><p><code>    else:</code></p><p><code>        enot.append(b)</code></p><p><emphasis>Список отклонённых рёбер становится новым e2, затем мы заполняем список граней новой парой рёбер, и переходим к новой итерации по первому списку рёбер (a) – доп. пер.</emphasis></p><p><code>e2 = enot</code></p><p><code>faces.append((a,best))</code></p><p>Наконец, мы преобразуем наш список граней, состоящий из кортежей двух рёбер, в список кортежей из четырех индексов:</p><p><code>return [(a[0],b[0],b[1],a[1]) for a,b in faces]</code></p><p>Есть много больше в этом скрипте, и мы вновь будем рассматривать <emphasis>creepycrawlies.py</emphasis> в следующей главе, где мы добавим модификаторы, группы вершин и арматуру к нашей модели. Иллюстрация показывает образцы бестиария, которые могут быть созданы скриптом.</p><empty-line/><image l:href="#17"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Ослепите вашего босса - гистограммы в стиле Блендер</p></title><p>Чтобы доказать, что Блендер адаптируется ко многим задачам помимо интерактивного создания 3D-графики, мы покажем Вам, как импортировать внешние данные (электронная таблица в формате CSV) и автоматизировать задачу создания и рендеринга представленной в 3D гистограммы.</p><empty-line/><image l:href="#18"/><empty-line/><p>Идея в том, чтобы запустить Блендер с аргументами, указывающими ему запустить скрипт, который читает <emphasis>.csv</emphasis> файл, рендерит изображение и сохраняет это изображение по окончании. Чтобы это было возможным, нам нужен способ вызывать Блендер с правильными параметрами. Мы дойдём скоро до этого скрипта, но сначала давайте увидим, как передавать параметры в Блендер, чтобы он запускал скрипт на Питоне:</p><p><code><strong>blender -P /full/path/to/barchart.py</strong></code></p><p>Также возможно вместо этого запустить скрипт из текстового буфера внутри<emphasis> .blend</emphasis> файла по имени этого текстового буфера. Обратите внимание на порядок параметров в этому случае - сначала ставится имя <emphasis>.blend</emphasis> файла: </p><p><code><strong>blender barchart.blend -P barchart.py</strong></code></p><p>В противоположность тому, что описано в документации API, в Питоне мы можем просто получить доступ к аргументам командной строки следующим образом:</p><p><code>import sys</code></p><p><code>print sys.argv</code></p><p>Последний фрагмент выведет все аргументы, включая имя программы Блендера первым. Наш скрипт должен пропускать любые аргументы, предназначенные для самого Блендера при использовании этого списка. Любые аргументы, предполагаемые только для нашего скрипта, которые не должны быть интерпретированы самим Блендером, должны находится после <strong>аргумента конца-опций</strong> (end-of-options), двойного минуса (--).</p><p>Наконец, мы не хотим, чтобы Блендер появлялся и показывал графический интерфейс пользователя. Вместо этого, мы укажем ему работать в фоне и выйти по завершении. Это делается посредством прохождения опции -b. Задав всё это вместе, командная строка будет выглядеть похожей на это:</p><p><code><strong>blender -b barchart.blend -P barchart.py –- data.csv</strong></code></p><p>Если Блендер работает в фоновом режиме, Вы <strong>должны</strong> определить <emphasis>.blend</emphasis> файл, в противном случае Блендер разрушится. Если мы должны определить <emphasis>.blend</emphasis> файл, мы так же хорошо можем использовать внутренний текст для нашего скрипта на Питоне, иначе нам пришлось бы держать два файла одновременно вместо одного.</p><empty-line/><subtitle><strong>Скрипт построения гистограммы</strong></subtitle><p>Здесь мы покажем важные части кода кусками (полный файл доступен как barchart.blend, который включает barchart.py как вложенный текст). Мы начинаем с создания нового объекта Мира и установки цветов его зенита и горизонта целиком в нейтральный белый (выделенная часть следующего кода):</p><p><code>if __name__ == '__main__':</code></p><p><code>    w=World.New('BarWorld')</code></p><p><code><strong>w.setHor([1,1,1])</strong></code></p><p><code><strong>w.setZen([1,1,1])</strong></code></p><p>Затем, мы извлекаем последний аргумент, переданный в Блендер и проверяем является ли расширение файла тем же самым <emphasis>.csv</emphasis>. Реальный промышленный код должен, конечно, иметь более серьёзную проверку на ошибки:</p><p><code>csv = sys.argv[-1]</code></p><p><code>if csv.endswith('.csv'):</code></p><p>Если у него правильное расширение, мы создаём новую Сцену с именем BarScene и присваиваем её атрибут world к нашему вновь созданному миру (Это было вдохновлено более сложным сценарием <emphasis>jessethemid</emphasis> на   Blender   Artists <a l:href="http://blenderartists.org/forum/showthread.php?t=79285">http://blenderartists.org/forum/showthread.php?t=79285</a>).   Фоновый режим не загружает никакого .blend файла по-умолчанию, так что сцена по-умолчанию не будет содержать никаких объектов. Тем не менее, просто, чтобы убедиться, мы создаем новую пустую сцену со значимым именем, которое будет содержать наши объекты:</p><p><code>sc=Scene.New('BarScene')</code></p><p><code>sc.world=w</code></p><p><code>sc.makeCurrent()</code></p><p>Затем, мы передаем имя файла в функцию, которая добавляет объекты <emphasis>barchart</emphasis> (гистограммы) на текущую сцену и возвращает центр диаграммы, чтобы наша функция <emphasis>addcamera()</emphasis> могла использовать его, чтобы направить туда камеру. Мы также добавляем лампу, чтобы сделать рендер возможным (в противном случае наш рендер будет весь черный).</p><p><code>center = barchart(sys.argv[-1])</code></p><p><code>addcamera(center)</code></p><p><code>addlamp()</code></p><p>Рендеринг самый простой (мы столкнемся с более сложными примерами в <emphasis>Главе 8, Рендеринг и Обработка Изображения</emphasis>). Мы извлекаем контекст рендеринга, который хранит всю информацию о рендеринге, например, номер кадра, какой выходной формат, размер изображения, и так далее. И, поскольку большинство атрибутов по умолчанию разумны, мы установим только выходной формат на PNG и запустим рендер.</p><p><code>context=sc.getRenderingContext()</code></p><p><code>context.setImageType(Scene.Render.PNG)</code></p><p><code>context.render()</code></p><p>Наконец, мы устанавливаем выходной каталог в пустую строку, чтобы сделать наш вывод в текущий каталог (каталог, в котором мы были, когда вызывали Блендер) и сохраняем наше визуализированное изображение. Изображение будет иметь то же базовое имя, как у <emphasis>.csv</emphasis>-файла, который мы приняли как первый аргумент, но будет иметь расширение <emphasis>.png</emphasis>. Мы проверили, что имя файла заканчивается на <emphasis>.csv</emphasis>, так что вполне безопасно тупо удалить последние четыре символа из имени файла и добавить <emphasis>.png</emphasis></p><p><code>context.setRenderPath('')</code></p><p><code>context.saveRenderedImage(csv[:-4]+'.png')</code></p><p>Добавление лампы не значительно отличается от добавления любого другого объекта и очень подобно примеру "hello world". Мы создаём новый объект <emphasis>Lamp</emphasis>, добавляем его к текущей сцене и устанавливаем его позицию. Объект <emphasis>Lamp</emphasis> имеет, конечно, много настраиваемых параметров, но мы в этом примере довольствуемся не-направленной лампой по-умолчанию. Выделенный код показывает типичную идиому Питона: <emphasis>loc</emphasis> - кортеж из трех величин, но <emphasis>setLocation()</emphasis> принимает три отдельных аргумента, так что мы указываем, что хотим распаковать кортеж на отдельные значения с помощью * нотации:</p><p><code>def addlamp(loc=(0.0,0.0,10.0)):</code></p><p><code>    sc = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>    la = Lamp.New('Lamp')</code></p><p><code>    ob = sc.objects.new(la)</code></p><p><code><strong>ob.setLocation(*loc)</strong></code></p><p>Добавление камеры будет чуть-чуть сложнее, так как мы должны направить её на нашу гистограмму и убедиться, что угол обзора достаточно широкий, чтобы все видеть. Мы определяем здесь перспективную камеру и устанавливаем довольно широкий угол. Поскольку камера по-умолчанию уже сориентирована вдоль оси z, мы не должны задавать никакого вращения, только установим позицию в 12 единиц от центра вдоль оси z, как выделено на второй снизу строке следующего кода:</p><p><code>def addcamera(center):</code></p><p><code>    sc = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>    ca = Camera.New('persp','Camera')</code></p><p><code>    ca.angle=75.0</code></p><p><code>    ob = sc.objects.new(ca)</code></p><p><code><strong>ob.setLocation(center[0],center[1],center[2]+12.0)</strong></code></p><p><code>    sc.objects.camera=ob</code></p><p>Сама функция barchart не такая уж большая неожиданность. Мы открываем файл с полученным именем и используем стандартный модуль <emphasis>csv</emphasis> из Питона, чтобы читать данные из файла. Мы загружаем все заголовки столбцов в <emphasis>xlabel</emphasis>, а остальные данные в <emphasis>rows</emphasis> (строки).</p><p><code>from csv import DictReader</code></p><p><code>def barchart(filename): </code></p><p><code>    csv = open(filename)</code></p><p><code>    data = DictReader(csv)</code></p><p><code>    xlabel = data.fieldnames[0]</code></p><p><code>    rows = [d for d in data]</code></p><p>Для того, чтобы масштабировать нашу гистограмму до разумных величин, мы должны определить пределы данных. Первый столбец каждой записи содержит значение по x (или метку), так что мы исключаем его из нашего вычисления. Так как каждая величина загружена в виде строки, мы должны преобразовать её в величину с плавающей точкой для сравнений.</p><p><code>maximum = max([float(r[n]) for n in data.fieldnames[1:]  </code></p><p><code>               for r in rows])</code></p><p><code>minimum = min([float(r[n]) for n in data.fieldnames[1:]  </code></p><p><code>               for r in rows])</code></p><p>Чтобы фактически создать столбики, мы проходим по всем строкам. Поскольку значение по x может быть текстовой меткой (как название месяца, например), мы сохраняем отдельно цифровое значение x для того, чтобы позиционировать столбики. Само значение <emphasis>x</emphasis> добавляется к сцене в виде объекта <emphasis>Text3d</emphasis> функцией <emphasis>label()</emphasis>, поскольку значения y визуализируются соответственно масштабированными объектами  Cube (Куб), добавляемыми функцией <emphasis>bar()</emphasis>. Функции <emphasis>label()</emphasis> и <emphasis>bar()</emphasis> не показаны здесь.</p><p><code>for x,row in enumerate(rows):</code></p><p><code>    lastx=x</code></p><p><code>    label(row[xlabel],(x,10,0))</code></p><p><code>    for y,ylabel in enumerate(data.fieldnames[1:]):</code></p><p><code>        bar(10.0*(float(row[ylabel])-minimum)/maximum,</code></p><p><code>(x,0,y+1))</code></p><p><code>x = lastx+1</code></p><p>Наконец, мы подписываем каждый столбец (то есть, каждый набор данных) своим собственным заголовком столбца как label. Мы сохранили число значений по x, так что мы можем вернуть центр нашей гистограммы деля его на два (y-компонент установлен на 5.0, так как мы масштабировали все значения по y, чтобы они лежали в пределах диапазона от 0 до 10).</p><p><code>for y,ylabel in enumerate(data.fieldnames[1:]):</code></p><p><code>    label(ylabel,(x,0,y+0.5),'x')</code></p><p><code>return (lastx/2.0,5.0,0.0)</code></p><empty-line/><p><strong><image l:href="#2"/>Хитрость в Windows: SendTo (Отправить)</strong></p><p>Как только у вас будет ваш .blend файл, содержащий корректный скрипт Питона и вы поймёте, как правильно вызвать его из командной строки, Вы можете интегрировать его более тесно с Windows XP, создав программу <emphasis>SendTo</emphasis>. Программа <emphasis>SendTo</emphasis> (в нашем случае .BAT-файл) - любая программа, которая принимает единственное имя файла как аргумент и что-либо делает с этим файлом. Он должен находиться в каталоге <emphasis>SendTo</emphasis>, который может быть расположен на разных местах в зависимости от вашей конфигурации системы. Его просто найти, щелкнув по кнопке <strong>Пуск</strong>, выбрав <strong>Выполнить...</strong>, и набрав <strong>sendto</strong> вместо команды. Откроется искомый каталог. В этот каталог Вы можете поместить <emphasis>.BAT</emphasis>-файл, в нашем случае он называется <emphasis>BarChart.BAT</emphasis>, и он будет содержать единственную команду: </p><p><code>/полный/путь/к/blender.exe /путь/к/barchart.blend -P barchart.py -- %1 </code></p><p>(заметьте знак процента). Теперь мы можем просто щелкать правой кнопкой мыши по любому .csv-файлу, с которым мы сталкиваемся, и затем выбирать BarChart.BAT в меню Отправить, и вуаля, .png файл появится рядом с нашим .csv.</p><empty-line/></section><section><title><p>Таинственные грани - выбор и редактирование граней в мешах</p></title><p>Блендер уже предоставляет множество вариантов для выбора и манипулирования гранями, рёбрами и вершинами меша, или через встроенные методы, или через скрипты расширения Питона. Но если Вы хотите выбрать некоторые элементы, основываясь на ваших уникальных требованиях, этот раздел покажет, как это осуществить. Мы построим несколько небольших скриптов, которые иллюстрируют, как получить доступ к граням, рёбрам и вершинам, и как работать с различными свойствами этих объектов.</p><empty-line/></section><section><title><p>Выбор искривлённых (не-планарных) четырёхугольников</p></title><p><strong>Искривлённые четырёхугольники</strong> (Warped quads), также известные как <strong>"а-ля галстук-бабочка"</strong> (bow-tie quads), иногда формируюся случайно при спутанном порядке вершин во время создания грани. В менее экстремальных случаях они могут быть созданы при перемещении одной вершины плоского четырёхугольника. Эта небольшая иллюстрация показывает, как они могут выглядеть в 3D-виде:</p><empty-line/><image l:href="#19"/><empty-line/><p>В 3D-виде, искривлённая грань справа не кажется необычной, но на рендере она не покажет однородного затенения:</p><empty-line/><image l:href="#20"/><empty-line/><p>Оба объекта являются плоскостями (plane) и состоят из единственной грани с четырьмя вершинами. Тот, что слева - четырёхугольник галстук-бабочка. Его правый край перевёрнут на полные 180 градусов, в результате появляется безобразный черный треугольник, где мы видим обратную сторону искривленной грани. Плоскость справа не показывает никакого заметного искажения в 3D-виде, хотя его правая верхняя вершина перемещена на значительное расстояние вдоль оси z (по линии нашего взгляда). При рендере, тем не менее, искажение правой плоскости ясно видимо. Видимое искажение немного искривленного четырёхугольника можно преодолеть, включив атрибут <emphasis>smooth</emphasis> у грани, который интерполирует вершинные нормали вдоль грани, тогда вид результата будет плавнее. Немного искривленные четырёхугольники почти неизбежны при моделировании или деформации меша арматурой, а могут ли они привести к видимым проблемам, зависит от ситуации. Часто бывает полезно, если вы можете найти и выбрать их, чтобы вынести ваше собственное решение.</p><p>Искривлённый четырёхугольник можно идентифицировать, проверяя, что независимые нормали треугольников, которые формируют четырёхугольник, указывают в одинаковом направлении. Плоский четырёхугольник будет иметь нормали треугольников, направленные в одном и том же направлении, как показано на следующей картинке:</p><empty-line/><image l:href="#21"/><empty-line/><p>В то время как в искривлённом четырёхугольнике эти нормали не параллельны:</p><empty-line/><image l:href="#22"/><empty-line/><p>Эти нормали треугольников - не то же самое, что вершинные нормали: те определены как среднее всех нормалей граней, использующих вершину, так что мы должны вычислить самостоятельно эти нормали треугольников. Это можно сделать посредством вычисления векторного произведения рёберных векторов, то есть, векторов, определенных двумя вершинами в конце каждого ребра. В показанных у нас примерах есть левый треугольник, его нормаль формируется взятием векторного произведения рёберных векторов 1&#x2192;0 и 1&#x2192; 2, и треугольник справа, для него вычисляем векторное произведение рёберных векторов 2&#x2192;1 и 2&#x2192;3.</p><p>Не имеет значения, просматриваем мы наши рёбра по часовой стрелке или против часовой стрелки, но мы должны быть осторожными, чтобы последовательно упорядочивать рёбра при расчете векторных произведений, поскольку знак может поменяться. Как только у нас будут наши нормали треугольников, мы можем проверить, указывают ли они в одном и том же направлении, удостоверившись, что все компоненты (х, у, и z) одного вектора масштабированы одинаково по сравнению с соответствующими компонентами второго вектора. Тем не менее, чтобы дать нам отчасти большую гибкость, мы хотели бы вычислять угол между нормалями треугольников и выбирать грань, только если этот угол превышает некоторый минимум. Нам не нужно самим разрабатывать такую функцию, поскольку модуль <emphasis>Blender.Mathutils</emphasis> предоставляет функцию <emphasis>AngleBetweenVecs()</emphasis>.</p><p>Возможно построить четыре различных треугольника в четырёхугольнике, но не нужно сравнивать их все - нормалей любых двух треугольников будет достаточно, поскольку перемещение одной вершины в четырёхугольнике изменит нормали трёх из четырех возможных треугольников.</p><empty-line/><subtitle><strong>Схема и код выбора искривлённых граней</strong></subtitle><p>Вооружившись всей этой информацией, набросаем схему для нашего инструмента, она будет выглядеть так:</p><p>1. Показать всплывающий диалог для ввода минимального угла.</p><p>2. Проверить, что активный объект - это меш, и он в режиме </p><p>редактирования.</p><p>3. Включить режим выбора граней</p><p>4. Для всех граней проверить, является ли она четырёхугольником, и если так:</p><p>• Вычислить нормаль треугольника, определенного вершинами 0, 1, и 2</p><p>• Вычислить нормаль треугольника, определенного вершинами 1, 2, и 3</p><p>• Вычислить угол между нормалями</p><p>• Если угол &gt; минимального угла, выбрать грань Это транслируется в следующий код для фактического обнаружения и выбора (полный скрипт предоставлен как </p><p><code>warpselect.py):</code></p><p><code>def warpselect(me,maxangle=5.0):</code></p><p><code>    for face in me.faces:</code></p><p><code>        if len(face.verts) == 4:</code></p><p><code>            n1 = (face.verts[0].co - \</code></p><p><code>                  face.verts[1].co ).cross(  </code></p><p><code>                  face.verts[2].co - face.verts[1].co )</code></p><p><code>            n2 = ( face.verts[1].co - \</code></p><p><code>                  face.verts[2].co ).cross(  </code></p><p><code>                  face.verts[3].co - face.verts[2].co )</code></p><p><code>            a = AngleBetweenVecs(n1,n2)</code></p><p><code>            if a &gt; maxangle :</code></p><p><code>                face.sel = 1</code></p><p>Как Вы можете видеть, наша схема почти взаимно-однозначно соответствует коду. Заметьте, что <emphasis>AngleBetweenVecs()</emphasis> возвращает угол в градусах, так что мы можем непосредственно сравнить его с maxangle, который тоже выражен в градусах. Также, нет необходимости самостоятельно выполнять само векторное произведение двух векторов, так как класс <emphasis>Vector</emphasis> в Блендере хорошо снабжен всеми видами операторов. Прежде, чем мы сможем вызвать эту функцию, мы должны позаботиться о важной детали: для того, чтобы выбирать грани, должен быть включен режим выбора граней. Это можно сделать следующим образом:</p><p><code>selectmode = Blender.Mesh.Mode()</code></p><p><code>Blender.Mesh.Mode(selectmode | </code></p><p><code>Blender.Mesh.SelectModes.FACE)</code></p><p>Чтобы проиллюстрировать малоизвестный факт о том, что режимы выбора <strong>не</strong> являются взаимоисключающими, мы установили режим <emphasis>выбора граней</emphasis> дополнительно к любому уже выбранному режиму двоичным объединением величин или оператором (|). В конце скрипта мы восстанавливаем режим, который был активен.</p><empty-line/></section><section><title><p>Выбор слишком острых граней</p></title><p>Существует много инструментов для выбора граней, с которыми в некоторых случаях громоздко работать. Блендер имеет встроенные инструменты, чтобы выбирать грани, которые имеют слишком маленькую площадь или которые имеют слишком короткий периметр. Тем не менее, этого недостаточно для выбора граней с рёбрами, которые формируют углы острее, чем некоторый предел. В некоторых задачах моделирования было бы очень удобно иметь возможность выбирать такие грани, так как они обычно трудны для манипуляций и могут вызывать безобразные артефакты при применении модификатора subsurface или при деформации меша. </p><p><image l:href="#1"/>Заметьте, что встроенный в Блендер инструмент <emphasis>выбора острых рёбер</emphasis> (sharp edges) (<emphasis>Ctrl + Alt + Shift + S</emphasis>) делает нечто другое, несмотря на свое название; он выбирает те рёбра, которые используются точно двумя гранями, и угол контакта между ними меньше, чем некоторая минимальная величина, или, другими словами, выбираются рёбра между гранями, которые сравнительно плоские.</p><p>Мы уже видели, что модуль Блендера <emphasis>Mathutils</emphasis> имеет функцию, вычисляющую угол, так что наш код является очень кратким, так как реальную работу делает единственная функция, показанная ниже. (Полный скрипт предоставлен как <emphasis>sharpfaces.py</emphasis>.)</p><p><code>def sharpfaces(me,minimum_angle):</code></p><p><code>   for face in me.faces:</code></p><p><code>      n = len(face.verts)</code></p><p><code>      edges = [face.verts[(i+1)%n].co - face.verts[i].co  </code></p><p><code>               for i in range(n)]</code></p><p><code>      for i in range(n):</code></p><p><code><strong>a = AngleBetweenVecs(-edges[i],edges[(i+1)%n])</strong></code></p><p><code>         if a &lt; minimum_angle :</code></p><p><code>            face.sel = 1</code></p><p><code>            break</code></p><p>Заметьте, что мы не делаем различий между треугольными гранями и четырёхугольными, так как и те и другие могут иметь края, соединённые острым углом. Выделенная часть в предыдущем коде показывает одну тонкую деталь: всякий раз, когда мы вычисляем угол между нашими двумя рёберными векторами, мы инвертируем один из них, потому что для вычисления правильного угла оба вектора должны порождаться в одной вершине, а мы вычислили их все, последовательно указывая от одной вершины на другую. </p><p>Различие проиллюстрировано на следующем рисунке:</p><empty-line/><image l:href="#23"/><empty-line/></section><section><title><p>Выбор вершин со множеством рёбер</p></title><p>В идеале меш должен содержать грани, которые состоят из только четырех вершин (эти грани обычно именуются  <strong>quads</strong> — четырёхугольники), и у них должны быть относительно одинаковые размеры. Такая конфигурация оптимальна при деформации меша, что часто бывает необходимо в анимации. Конечно, нет ничего действительно ужасного в трехсторонних гранях (<strong>tris</strong>), но в общих чертах  лучше избегать их, поскольку небольшие треугольные грани всё портят при применении модификатора subsurface, заставляя его показывать неприглядную рябь.</p><empty-line/><image l:href="#24"/><empty-line/><p>Но даже когда у вас есть меш, состоящий только из четырёхугольников, некоторые вершины являются центром более, чем четырех рёбер. Эти вершины иногда называют <strong>полюсами</strong>, отсюда и название скриптов в следующих разделах. Если количество рёбер чрезмерное, скажем шесть или больше (как показано в предыдущем скриншоте), такой участок может стать трудным для деформации, и трудным для манипуляций разработчиком модели. В большом и сложном меше эти вершины может быть сложно находить и, следовательно, нам нужно средство выбора таких вершин.</p><empty-line/><subtitle><strong>Выбор полюсов </strong></subtitle><p>Для того чтобы выбрать вершины с определённого числа шагов, мы можем выполнить следующие шаги:</p><p>1. Независимо проверить, что активный объект - это меш.</p><p>2. Независимо убедиться, что мы - в режиме объектов.</p><p>3. Показать всплывающее меню для ввода минимального количества рёбер.</p><p>4. Для каждой вершины:</p><p>• Итерация по всем рёбрам, подсчет вхождений вершины</p><p>• Если счет - больше или равен минимуму, выбрать вершину</p><p>Этот метод - прямой и простой. Функция, которая ответственна за фактическую работу, показана ниже (полный скрипт называется <emphasis>poleselect1.py</emphasis>). Она близко следует нашей схеме. Фактический выбор вершин осуществляется путем присвоения атрибуту вершины <emphasis>sel</emphasis>. Заметим также, что атрибуты <emphasis>v1</emphasis> и <emphasis>v2</emphasis> объекта ребра не являются индексами в атрибуте verts нашего меша, а ссылаются на объекты <emphasis>MVert</emphasis>. Вот почему нам нужно извлекать атрибуты <emphasis>index</emphasis> для сравнения.</p><p><code>def poleselect1(me,n=5):</code></p><p><code><strong>for v in me.verts:</strong></code></p><p><code>      n_edges=0</code></p><p><code>      for e in me.edges:</code></p><p><code>         if e.v1.index == v.index or</code></p><p><code>                    e.v2.index == v.index:</code></p><p><code>            n_edges+=1</code></p><p><code>            if n_edges &gt;= n:</code></p><p><code>               v.sel = 1</code></p><p><code>               break</code></p><empty-line/><subtitle><strong>Выбор полюсов, ещё раз</strong></subtitle><p>Вы вероятно обратили внимание, что мы повторяли обход списка рёбер по новой для каждой вершины (выделено в предыдущем коде). Это может быть дорого с точки зрения производительности и эта стоимость даже усложнена необходимостью сравнивать индексы, которые нужно извлекать снова и снова. Возможно ли написать более эффективный код, который, тем не менее, останется удобочитаемым? Да, если мы будем следовать этой стратегии:</p><p>1. Независимо проверить, что активный объект - это меш.</p><p>2. Независимо убедиться, что мы - в режиме объектов.</p><p>3. Показать всплывающее меню для ввода минимального количества рёбер.</p><p>4. Инициализировать словарь, проиндексированный индексом вершин, который будет содержать счетчики рёбер.</p><p>5. Повторять цикл по всем рёбрам (обновлять счет для обеих вершин, на которые ссылается ребро).</p><p>6. Повторять цикл по всем элементам словаря (если счет - больше или равен минимуму, выбираем вершину).</p><p>Используя эту стратегию, мы просто выполняем две, возможно длительных, итерации ценой памяти, требуемой на хранение словаря (ничто не бесплатно). Увеличение скорости незначительно для небольших мешей, но может быть серьёзным (Я отмечал 1,000-кратное повышение скорости у небольшого меша в 3,000 вершин) для больших мешей, и они - именно тот тип мешей, где кому-нибудь может понадобиться средство, подобное этому.</p><p>Наша переделанная функция выбора показана ниже (полный скрипт называется <emphasis>poleselect.py</emphasis>). Сначала отметьте оператор <emphasis>import</emphasis>. Словарь, который мы будем использовать, называется <strong>словарь со значением по-умолчанию</strong> (default dictionary) и предоставляется модулем Питона collections. словарь по-умолчанию является словарем, который инициализирует отсутствующие элементы при первой ссылке на них. Так как мы хотим увеличивать на 1 значение счетчика каждой вершины, на которую ссылается ребро, мы должны были бы или инициализировать наш словарь нулевыми величинами для каждой вершины в меше заблаговременно, или проверять каждый раз, проиндексирована ли уже вершина, для которой мы хотим увеличить счет, и если нет, инициализировать его. Словарь по умолчанию позволяет забыть о необходимости инициализировать все заранее, и является очень удобочитаемой идиомой.</p><p>Мы создаем наш словарь, вызывая функцию <emphasis>defaultdictionary() </emphasis>(функция, возвращающая новый объект, поведение которого настраивается некоторым аргументом, передаваемым в функцию, называется фабрикой в объектно-ориентированных кругах) с аргументом int. Аргумент должен быть функцией, не принимающей никаких аргументов. Встроенная функция <emphasis>int()</emphasis>, которую мы здесь используем, возвращает целую величину, равную нулю, когда вызывается без аргументов. Каждый раз, когда мы обращаемся к нашему словарю по несуществующему ключу, создаётся новый элемент, и его значением будет результат, возвращённый нашей функцией <emphasis>int()</emphasis>, то есть нуль. Существенные строки - те две, где мы увеличиваем счетчик рёбер (выделенная часть следующего кода). Мы могли бы написать это выражение немного другим способом, для иллюстрации, почему нам нужен словарь со значением по-умолчанию:</p><p><code>edgecount[edge.v1.index] = edgecount[edge.v1.index] + 1</code></p><p>Элемент словаря, на который мы ссылаемся с правой стороны выражения, не будет еще существовать всякий раз, когда мы ссылаемся на индекс вершины, с которой мы сталкиваемся впервые. Конечно, мы могли бы проверить это заранее, но это сделало бы код в целом гораздо менее читабельным.</p><p>from collections import defaultdict</p><p>def poleselect(me,n=5):</p><p>   n_edges = defaultdict(int)</p><p>   for e in me.edges:</p><p>      n_edges[e.v1.index]+=1</p><p>      n_edges[e.v2.index]+=1</p><p>   for v in (v for v,c in n_edges.items() if c&gt;=n ):</p><p>      me.verts[v].sel=1</p><empty-line/></section><section><title><p>Определение объема меша</p></title><p>Хотя Блендер не является на самом деле программой САПР (CAD), множество людей используют его для САПР-подобных задач, как например, архитектурная визуализация. Блендер способен импортировать множество типов файлов, включая файлы основных САПР-программ, так что включение технических моделей, сделанных с точными размерами, никогда не было проблемой.</p><p>Эти САПР-программы часто предлагают все типы инструментальных средств для измерения размеров вашей модели (её частей), тогда как Блендер, по своей природе, обеспечивает лишь очень малую часть этих инструментов.  Возможно узнать размер и позицию объекта, нажав клавишу <emphasis>N</emphasis> в окне 3D-вида. В режиме <emphasis>редактирования</emphasis> Вы можете включить отображение длин рёбер, углов между рёбрами, и площадей граней (смотри панель <strong>Mesh tools more</strong> в контексте редактирования (<emphasis>F9</emphasis>) окна Кнопок), но это почти всё, что можно выяснить.</p><p>Питон может преодолеть эти ограничения в ситуациях, когда нам нужны какие-либо специфические измерения, но мы не можем экспортировать нашу модель в САПР-программу. Практическим примером является вычисление объема меша. В настоящее время, множество компаний предлагают возможность восстановить вашу цифровую модель в виде объекта реального мира посредством методов 3D-печати. Я должен сказать, что это - особенное чувство, когда держишь пластиковую или даже металлическую копию вашей Блендер-модели в своих руках, это действительно добавляет целое новое измерение к 3D.</p><p>Сейчас основным компонентом цены 3D-печати модели является суммарный объём материала, который будет использован. Часто будет возможно разработать вашу модель как полый объект, который тратит меньше материала при производстве, но это очень неудобно - отправлять промежуточные версии вашей модели снова и снова, чтобы программное обеспечение изготовителя вычисляло объем и давало Вам ценовое предложение. Так что мы хотим иметь скрипт, который может вычислить объем меша достаточно точно.</p><p>Общий метод вычисления объема меша иногда именуется <strong>Формула Surveyor's</strong> (землемера), так как он связан со способом землемеров для вычисления объема холма или горы триангуляцией их поверхности.</p><p>Основная мысль в том, чтобы разбить триангулированный меш на множество колонн, которые имеют основание на плоскости xy.</p><p>Площадь поверхности треугольника проецируется на плоскость xy, умножается на среднюю координату z трех вершин - это даёт объем такой колонны. Суммирование по всем этим объемам даст в результате объем полного меша (смотри следующий рисунок).</p><empty-line/><image l:href="#25"/><empty-line/><p>Есть пара вещей, которые должны быть приняты во внимание. Во-первых, меш может оказаться расширенным вниз от плоскости xy. Если мы создаем колонну от грани, которая лежит ниже плоскости xy, произведение спроецированной площади и средней координаты z будет отрицательным числом, так что мы должны вычесть эту величину, чтобы получить объем.</p><empty-line/><image l:href="#26"/><empty-line/><p>Во-вторых, меш может лежать полностью или частично выше плоскости xy. Если мы взглянем на пример на рисунке сверху, мы увидим что объект имеет два треугольника, которые дают вклад в объем объекта, верхний и нижний (вертикальные треугольники имеют нулевую спроецированную площадь, так что они не дают никакого вклада). Так как обе верхняя и нижняя грани лежат выше плоскости xy, мы должны вычесть объем колонны, создаваемой от нижней грани из объёма, созданного верхней гранью. Если объект будет полностью ниже плоскости xy, он будет с другой стороны, и мы должны будем вычесть объем верхней колонны из объема нижней колонны.</p><p>Мы можем сказать, что действие, которое нужно выполнить, определяется направлением нормалей наших треугольников. Если, например, треугольник - выше плоскости xy, но его нормаль указывает вниз (она имеет отрицательный z-компонент), тогда мы должны вычесть рассчитанный объем. Следовательно важно, чтобы все нормали единообразно указывали наружу (в режиме <emphasis>редактирования</emphasis> выберите все грани и нажмите <emphasis>Ctrl + N</emphasis>).</p><p>Если мы принимаем во внимание все четыре возможности (нормаль грани направлена вверх или вниз, грань выше или ниже плоскости xy), мы можем написать следующую схему для нашей функции:</p><p>1. Убедиться, что у всех граней нормали единообразно указывают наружу.</p><p>2. Для всех граней</p><p>• Вычислить z-компоненту вектора нормали грани Nz</p><p>• Вычислить произведение P среднего числа z-координат и площади спроецированной поверхности.</p><p>• Если Nz положительно: прибавить P</p><p>• Если Nz отрицательно: вычесть P</p><p>Этот отличный алгоритм работает для простых объектов без отверстий так же, как и для объектов, содержащих отверстия (например, тор), или даже полых (то есть, содержащих объект, полностью заключенный в другом объекте), примеры приведены на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#27"/><empty-line/><p>Поскольку мы допускаем, что произведение площади и координаты z может быть отрицательным, мы должны проверять только на направления нормали грани, чтобы охватить все ситуации.</p><p><image l:href="#1"/>Заметьте, что для меша необходимо быть закрытым и быть многогранником (manifold): Там не должно быть никаких отсутствующих граней, а также не должно быть никаких рёбер, которые не разделяют ровно двух граней, таких, как внутренние грани.</p><empty-line/><image l:href="#28"/><empty-line/><p>Важная часть кода показана здесь (полный скрипт называется volume.py):</p><p><code>def meshvolume(me):</code></p><p><code>   volume = 0.0</code></p><p><code>   for f in me.faces:</code></p><p><code><strong>xy_area = Mathutils.TriangleArea(vec(f.v[0].co[:2]),</strong></code></p><p><code><strong>                vec(f.v[1].co[:2]),vec(f.v[2].co[:2]))</strong></code></p><p><code>      Nz = f.no[2]</code></p><p><code>      avg_z = sum([f.v[i].co[2] for i in range(3)])/3.0</code></p><p><code>      partial_volume = avg_z * xy_area </code></p><p><code>      if Nz &lt; 0: volume -= partial_volume</code></p><p><code>      if Nz &gt; 0: volume += partial_volume</code></p><p><code>   return volume</code></p><p>Выделенный код показывает, как мы вычисляем площадь треугольника, спроектированного на плоскость xy. <emphasis>TriangleArea()</emphasis> вычислит область двумерного треугольника, если ему передать двух-мерные точки (точки на плоскости xy). Итак, мы не передаем полные координатные векторов вершин, но усекаем их (то есть, мы отбрасываем координату z) до двух-компонентных векторов.</p><p>После прогона скрипта из текстового редактора или из меню <strong>Scripts</strong> в режиме объектов, появляется сообщение, показывающее объем в единицах Блендера. Прежде, чем выполнять скрипт, убедитесь, что все модификаторы применены, масштабирование и вращение применено (Ctrl + A в режиме объектов), меш полностью триангулирован (<emphasis>Ctrl + T</emphasis> в режиме <emphasis>редактирования</emphasis>), и, что меш является закрытым многогранником (manifold), проверив на non-manifold рёбра (<emphasis>Ctrl + Alt + Shift +M</emphasis> в режиме <emphasis>выбора рёбер</emphasis>). <strong>Рёбра manifold</strong> являются рёбрами, которые используются в точности двумя гранями. Также убедитесь, что все нормали указывают в правильном направлении. Применение модификаторов необходимо сделать, чтобы меш стал закрытым  (если это - модификатор зеркальности mirror) и, чтобы сделать вычисление объема точным (если это - модификатор subsurface).</p><empty-line/></section><section><title><p>Определение центра масс меша</p></title><p>При печати трехмерного объекта в пластмассе или металле, возможно, всплывёт невинный на вид вопрос, как только мы создадим нашу первую игрушку, основанную на созданном нами меше; где его центр масс? Если наша модель имеет ноги, и мы не хотим, чтобы она неожиданно упала, лучше бы центр масс находился где-нибудь над её ногами, и, по возможности внизу, чтобы она держалась стабильно. Схематически это показано на картинке:</p><empty-line/><image l:href="#29"/><empty-line/><p>Как только мы узнали, как определять объем меша, мы можем взять оттуда и по-новой использовать многие концепции для разработки скрипта, определяющего центр масс. Нам необходимо знать два дополнительных момента для вычисления позиции центра масс:</p><p>• Центры массы проецированных объемов мы построим при расчете объема меша</p><p>• Как складывать рассчитанные центры масс всех этих индивидуальных объемов</p><p>Все это допускает, что твердые части нашего меша имеют однородную плотность. Меш может иметь любую форму или даже быть полым, но для твердых частей принимается, что их плотность однородна. Это разумное предположение для материалов, осаждаемых 3D-принтерами.</p><p>Первый вопрос заключает в себе немного геометрии: спроецированный объем - по существу треугольная колонна (или треугольная призма), закрытая, возможно, наклонной треугольной гранью. Расчет центра масс можно сделать следующим образом: координаты x и y центра масс являются координатами x и y центра спроецированного треугольника на плоскость xy - это просто среднее арифметическое координат x и y соответственно трех точек задающих треугольную грань. Координата z центра масс - это половина средней высоты нашей спроецированной колонны. Это - среднее арифметическое z-координат трех точек треугольной грани, поделенное на два.</p><p><emphasis>К сожалению, такой простой расчет средних значений координат не даст точного положения центра масс, в отличие от расчета объёма в предыдущем разделе. Этот вопрос заключает в себе <strong>не «немного геометрии», а много матана</strong>. Точный расчет включает в себя, как минимум, вычисление двойного интеграла по площади спроецированного треугольника (для расчета ЦМ произвольного трёхмерного тела необходим тройной интеграл). Формулы расчета координат ЦМ есть, например, в этой книге: </emphasis><a l:href="http://www.toroid.ru/zaporojecGI.html"><emphasis>http://www.toroid.ru/zaporojecGI.html</emphasis></a><emphasis>, стр. 281, пример расчета для похожей призмы (правда, с квадратным основанием) на стр. 285. Совпадение результатов применяемого автором метода с точным возможно только в случае горизонтальности треугольной грани, в остальных случаях будет присутствовать погрешность. Конечно, если площадь треугольника мала, а высота столба много больше любой из сторон этого треугольника (обычная ситуация в высокополигональном меше), то погрешность будет небольшой, однако она всё равно во много раз больше, чем погрешности, обсуждаемые в следующем разделе.  — наглая отсебятина переводчика.</emphasis></p><p>Второй вопрос заключен главным образом в здравом смысле: даны две массы m1 и m2 с их центрами масс в v1 и v2 соответственно, их комбинированный центр масс является средне взвешенным. То есть, центр масс - пропорционально ближе к центру масс тяжелого компонента.  </p><p><image l:href="#1"/>Конечно, это у нас теперь здравый смысл, но кто-то вроде Архимеда должен был увидеть, где здесь действительно здравый смысл. После нахождения этого 'закона рычагов' (как он назвал это), он не кричал "эврика!" и не бегал голым, так что потребовалось отчасти больше времени для привлечения внимания.</p><empty-line/><p>Давайте поместим всю эту информацию в рецепт, которому мы можем последовать:</p><p>1. Убедиться, что у всех граней нормали единообразно указывают наружу.</p><p>2. Для всех граней:</p><p>• Вычислить z-компоненту вектора нормали грани Nz</p><p>• Вычислить произведение P среднего числа z-координат и площади спроецированной поверхности.</p><p>• Вычислить ЦМ(x, y, z) с x, y, как среднее от спроецированных координат x, y,  и z как (среднее число z-координат грани)/2</p><p>• Если Nz положителен: прибавить P, умноженное на  ЦМ</p><p>• Если Nz отрицателен: отнять P, умноженное на  ЦМ</p><p>Из схемы выше ясно, что расчет центра масс идет рука об руку с вычислением частичных объемов, так что имеет смысл переопределить функцию meshvolume() в следующую:</p><p><code>def meshvolume(me):</code></p><p><code>   volume = 0.0</code></p><p><code><strong>cm = vec((0,0,0))</strong></code></p><p><code>   for f in me.faces:</code></p><p><code>      xy_area = Mathutils.TriangleArea(vec(f.v[0].co[:2]), </code></p><p><code>                vec(f.v[1].co[:2]),vec(f.v[2].co[:2]))</code></p><p><code>      Nz = f.no[2]</code></p><p><code>      avg_z = sum([f.v[i].co[2] for i in range(3)])/3.0</code></p><p><code>      partial_volume = avg_z * xy_area </code></p><p><code>      if Nz &lt; 0: volume -= partial_volume</code></p><p><code>      if Nz &gt; 0: volume += partial_volume</code></p><p><code><strong>      avg_x = sum([f.v[i].co[0] for i in range(3)])/3.0</strong></code></p><p><code><strong>      avg_y = sum([f.v[i].co[1] for i in range(3)])/3.0</strong></code></p><p><code><strong>      centroid = vec((avg_x,avg_y,avg_z/2))</strong></code></p><p><code><strong>      if Nz &lt; 0: cm -= partial_volume * centroid</strong></code></p><p><code><strong>      if Nz &gt; 0: cm += partial_volume * centroid</strong></code></p><p><code>   return volume,cm/volume</code></p><p>Добавленные или изменённые строки выделены</p><empty-line/><subtitle><strong>Некоторые замечания о точности</strong></subtitle><p>Хотя большинство из нас - художники, а не инженеры, мы все еще можем спросить, насколько точным является число, которое мы вычисляем для нашего объема или центра масс меша. Есть два вопроса для рассмотрения - существенная точность и вычислительная точность нашего алгоритма.</p><p><strong>Существенная точность (Intrinsic accuracy)</strong> - это когда мы ссылаемся на рассмотрение того факта, что наша модель сделана из небольших многоугольников, которые аппроксимируют некоторую представляемую форму. При выполнении моделирования органических объектов это не имеет особого значения, если наша модель выглядит хорошо, она хорошая. Тем не менее, если мы пытаемся аппроксимировать некоторую идеальную форму, например сферу, полигональной моделью (скажем uv-сферой, или ico-сферой) найдется различие между рассчитанным объемом и известным объемом идеальной сферы. Мы можем улучшить эту аппроксимацию, увеличивая количество разбиений (или, что тоже самое, уменьшая размер полигонов), но мы никогда не сможем полностью устранить это различие, и используемый алгоритм для вычисления объема не сможет изменить это.</p><p><strong>Вычислительная точность (Computational accuracy)</strong> имеет несколько аспектов. Во-первых, есть точность чисел, при расчетах с ними. На большинстве платформ, на которых Блендер работает, вычисления выполняются с использованием чисел с плавающей точкой двойной точности. Это соответствует приблизительно 17 цифрам точности и мы ничего не можем сделать, чтобы улучшить это.  К счастью, это более чем достаточная точность для работы.</p><p>Затем есть точность нашего алгоритма. Если вы посмотрите на код, вы увидите, что мы складываем и умножаем потенциально огромное количество величин, а типичная модель с высоким разрешением может содержать более 100 тысяч граней или даже миллион. Для каждой грани мы вычисляем объем спроецированного столба, и все эти объемы складываются (или вычитаются) вместе. Проблема в том, что эти объемы могут значительно отличиться по величине, не только потому, что площади граней могут отличаться, но особенно потому, что площади проекций вблизи вертикальной плоскости очень малы по сравнению теми, что близки к горизонтальной плоскости.</p><p>Теперь, если мы складываем очень большое и очень маленькое число с ограниченной точностью вычислений, мы потеряем маленькое число. Например, если наша точность должна быть ограничена тремя значимыми цифрами, при сложении 0.001 и 0.0001 мы должны получить 0.001, теряя эффект от маленького числа. Реально наша точность намного лучше (около 17 цифр), но мы и складываем намного больше, чем два числа. Однако, если мы осуществляем функцию volume(), используя один из приведенных алгоритмов, разница никогда не вырастет более чем до 1 миллиона, так что пока мы не начнём заниматься ядерной физикой в Блендере, нет необходимости беспокоиться. (Для тех кто всё-таки беспокоится, альтернатива приведена в скрипте как функция volume2(). Тем не менее, проследите за тем, чтобы Вы знаете, что Вы делаете).</p><p><image l:href="#1"/>Питон способен работать с числами потенциально бесконечного размера и точности, но это значительно медленнее, чем выполнение нормальных вычислений с плавающей точкой. Функции и классы, предоставляемые в Mathutils, первоначально закодированы в C для скорости и ограничены числами с плавающей точкой двойной точности. Смотри <a l:href="http://code.activestate.com/recipes/393090/">http://code.activestate.com/recipes/393090/</a>, <a l:href="http://code.activestate.com/recipes/298339/">http://code.activestate.com/recipes/298339/</a> или Раздел 18.5 Поваренной книги Питона, 2-е издания, O'Reilly для некоторых других методов и математической подготовки.</p><empty-line/></section><section><title><p>Растущий подсолнечник - присвоение родителей и группирование объектов</p></title><p>Создание сложнособранных объектов автоматизируется достаточно легко, но мы хотели бы обеспечить конечного пользователя способами выбирать все эти связанные объекты, чтобы затем перемещать их вместе. Этот раздел показывает, как мы можем этого достичь, создавая группы и назначая родителей объектам. В результате в конце у Вас будет связка милых подсолнухов.</p><empty-line/><image l:href="#30"/><empty-line/><empty-line/><subtitle><strong>Группы</strong></subtitle><p>Группы разработаны, чтобы облегчить выбор или манипуляцию более, чем один объектом одновременно. Иногда такое поведение является частью большей схемы. Арматура, например - набор костей, но зато такие наборы имеют очень специфические отношения (у костей в арматуре точно определены отношения между собой).</p><p>Есть много ситуаций, где мы хотели бы идентифицировать связку объектов, как причастных друг к другу без специфических отношений. Блендер предоставляет два типа групп, чтобы помочь нам определить их свободные отношения: <strong>группы объектов</strong> (или просто группы) для именованных наборов объектов, и <strong>группы вершин</strong> для именованных наборов вершин внутри меш-объектов.</p><p>Группы объектов позволяют нам выбирать иначе не связанный набор объектов, которые мы добавили к группе (мы могли бы сгруппировать меш, арматуру, и несколько пустышек вместе, например). Групповое отношение отличается от отношений родитель-ребенок. Группы просто позволяют нам выбирать объекты, а объекты, имеющие родителей, перемещаются вслед за их родителем, если его перемещают. Функциональность определения и манипулирования группами предоставлена в модуле Group и его идентично названным классом (группа - это просто тоже тип объекта в Блендере, но он содержит список ссылок на другие объекты, но не на другие группы, к несчастью). Вы можете, например, добавить группу из внешнего .blend файла точно так же, как <emphasis>Лампу</emphasis> или <emphasis>Меш</emphasis>. Следующая таблица включает некоторые часто используемые операции с группами (смотри модуль <emphasis>Blender.Group</emphasis> в документации API Блендера для дополнительной функциональности):</p><p><strong>Операция</strong></p><p><code>group=Group.New(name='aGroupName')</code></p><p><strong>Действие</strong></p><p>Создаёт новую группу</p><empty-line/><p><strong>Операция</strong></p><p><code>group=Group.Get(name='aGroupName')</code></p><p><strong>Действие</strong></p><p>Получить ссылку на группу по имени</p><empty-line/><p>Группы вершин являются удобным путем идентифицировать группы связанных вершин (как, например, ухо или нога в модели игрушки), но они имеют свою область применения за рамками простого выбора. Их можно использовать для определения влияния деформаций костями или для идентификации по имени регионов эмиттеров для каждой из нескольких систем частиц. На группах вершин мы сфокусируемся в следующей главе.</p><empty-line/><subtitle><strong>Отношения родитель-потомок</strong></subtitle><p>Воспитание детей в реальной жизни может быть труднее в разы, но в Блендере это довольно легко, хотя он иногда удивляет разнообразием вариантов на выбор. Родителем объекта можно назначить другой объект, единственную кость в арматуре, или, одну или три вершины в меш-объекте. Следующая таблица показывает важные методы (Посмотрите Blender.Object в API Блендера для дополнительной функциональности):</p><p><strong>Оператор</strong></p><p><code>parent.makeParent([child1, child2, child3])</code></p><p><strong>Действие</strong></p><p>Присвоение родителя-объекта объектам child</p><empty-line/><p><strong>Оператор</strong></p><p><code>parentmesh.makeParentVertex([child1, child2,child3], vertexindex1)</code></p><p><strong>Действие</strong></p><p>Присвоение родителя-вершины объектам child</p><empty-line/><p><strong>Оператор</strong></p><p><code>parentmesh.makeParentVertex([child1, child2,child3],vertexindex1,vertexin dex2,vertexindex3)</code></p><p><strong>Действие</strong></p><p>Присвоение родителей - 3 вершин объектам child</p><empty-line/><empty-line/><subtitle><strong>Выращивание подсолнуха из семечка</strong></subtitle><p>Мы можем поместить всю эту информацию для эффективного использования, когда мы пишем скрипт, который будет создавать модель подсолнуха (Ван Гог, вероятно, снова отрезал бы себе другое ухо, если бы он увидел этот "подсолнух", но с другой стороны, это был другой способ смотреть в целом). Единственный подсолнух, который мы создадим, состоит из стебля и головки цветка.  Головка подсолнуха состоит из небольших цветков, которые станут семенами после оплодотворения, и обода с большими лепестками. (Я знаю, любой ботаник съежится от моего языка. Маленькие цветки называются "disc florets" но floret (цветочек) - просто "маленький цветок", не так ли? А те на краю - "ray florets".) Наша головка будет иметь семена и каждое семечко является отдельным меш-объектом, который будет потомком вершины нашего главного меша.</p><p>Мы хотим, чтобы наши семена не просто двигались вместе с нашей семенной головкой, а следовали за любым локальным изгибом и самостоятельно ориентировались перпендикулярно поверхности головки, так чтобы мы могли, например, искривить главный меш с помощью пропорционального редактирования, и все подключенные к нему семена следовали за ним. Для достижения этого мы используем трёх-вершинный вариант родителя.</p><p>При присвоении объекту родителя в виде трех различных вершин меша, этот объект последует за позицией этих вершин и ориентирует себя относительно нормали (смотри следующие иллюстрации):</p><empty-line/><image l:href="#31"/><empty-line/><p>Нам не нужно соединять все эти триплеты вершин, так как главный меш сам не рендерится (он будет полностью закрыт семенами). Все-же мы определим грань в каждом триплете вершин; в противном случае для разработчика модели будет трудно увидеть главный меш в режиме редактирования.</p><empty-line/><image l:href="#32"/><empty-line/><p>Лепестки являются отдельными объектами, главный меш будет их родителем как объект, так как они не должны следовать за кривизной меша головки, только за позицией и вращением. Головка, в свою очередь, будет потомком стебля, так что мы можем перемещать всю сборку, перемещая стебель.</p><p>Наконец, мы назначаем все индивидуальные объекты в единую группу. Таким образом, можно будет легко выбрать всё за один раз, и это позволит нам ссылаться или добавлять один или больше подсолнухов из внешнего файла как единую сущность.</p><empty-line/><subtitle><strong>Дублирование против связанной копии</strong></subtitle><p>Мы сказали, что все наши семена и лепестки - отдельные объекты, но имеет больше смысла сделать взамен него экземпляр (в Блендере называется <strong>создать связанную копию</strong>). Так как все семена и все лепестки, которые мы смоделировали, идентичны, мы можем ссылаться на те же самые меш-данные и просто изменять позицию, вращение, или масштаб объекта как нужно, сохраняя приличное количество памяти. При использовании Блендера интерактивно, мы можем создать экземпляр объекта, нажимая <emphasis>Alt + D</emphasis> (вместо <emphasis>Shift + D</emphasis> для обычной копии). В нашем скрипте, мы просто определяем новый объект и указываем его на тот же меш-объект, передавая ссылку на тот же меш при вызове <emphasis>Object.New()</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle><strong>Выращивание подсолнуха</strong></subtitle><p>Давайте посмотрим на основную часть скрипта, который создаёт подсолнух (полный скрипт доступен как sunflower.py). Первый шаг должен вычислить позицию семян:</p><p><code>def sunflower(scene,nseeds=100,npetals=50):</code></p><p><code>   pos = kernelpositions(nseeds)</code></p><p>Исходя из этих позиций мы создаем головку, у которой вершины и грани мы можем сделать родителем зёрен и собрать их в меш головки (выделенная часть следующего кода):</p><p><code>   headverts=pos2verts(pos)</code></p><p><code>   faces=[(v,v+1,v+2) for v in range(0,len(headverts),3)]</code></p><p><code><strong>   head=Tools.addmeshobject(scene,headverts,</strong></code></p><p><code><strong>                            faces,name='head')</strong></code></p><p>Следующий шаг должен создать базовый меш для зерна и создать объекты, которые ссылаются на этот меш (выделенная часть следующего кода):</p><p><code>   kernelverts,kernelfaces=kernel(radius=1.5,</code></p><p><code>                                  scale=(1.0,1.0,0.3))</code></p><p><code>   kernelmesh = Tools.newmesh(kernelverts,</code></p><p><code>                         kernelfaces,name='kernel')</code></p><p><code><strong>   kernels = [Tools.addmeshduplicate(scene,kernelmesh,</strong></code></p><p><code><strong>                                     name='kernel')</strong></code></p><p><code><strong>    for i in range(nseeds)]</strong></code></p><p>Каждому зерну затем назначается пригодная позиция и родитель - подходящие вершины в меше головки цветка (выделенная часть следующего кода):</p><p><code>   for i in range(nseeds):</code></p><p><code>      loc = Tools.center(head.data.verts[i*3:(i+1)*3])</code></p><p><code>      kernels[i].setLocation(loc)</code></p><p><code>      head.<strong>makeParentVertex</strong>([kernels[i]],</code></p><p><code>        tuple([v.index for v in </code></p><p><code>               head.data.verts[i*3:(i+1)*3]]))</code></p><p>Затем мы создаем меш лепестка и размещаем дубликаты этого меша вдоль обода головки цветка (выделенная часть следующего кода):</p><p><code>   petalverts,petalfaces=petal((2.0,1.0,1.0))</code></p><p><code>   petalmesh = </code></p><p><code>Tools.newmesh(petalverts,petalfaces,name='petal')</code></p><p><code>   r = sqrt(nseeds)</code></p><p><code>   petals = </code></p><p><code>[<strong>Tools.addmeshduplicate</strong>(scene,petalmesh,name='petal') </code></p><p><code>    for i in range(npetals)]</code></p><p>Каждый лепесток позиционируется, поворачивается вдоль обода и назначается потомком головки (выделенная часть следующего кода):</p><p><code>   for i,p in enumerate(petals):</code></p><p><code>      a=float(i)*2*pi/npetals</code></p><p><code>      p.setLocation(r*cos(a),r*sin(a),0)</code></p><p><code>      e=p.getEuler('localspace')</code></p><p><code>      e.z=a</code></p><p><code>      p.setEuler(e)</code></p><p><code>      head.<strong>makeParent</strong>(petals)</code></p><p>Наконец, мы создаём меш и объект стебля, и назначаем стебель родителем головки. Таким образом, весь цветок может перемещаться при перемещении стебля:</p><p><code>   # добавление стебля (stalk) (head назначается потомком </code></p><p><code>stalk)</code></p><p><code>   stalkverts,stalkfaces=stalk()</code></p><p><code>   stalkob = </code></p><p><code>Tools.addmeshobject(scene,stalkverts,stalkfaces, </code></p><p><code>                                 name='stalk')</code></p><p><code>   stalkob.makeParent([head])</code></p><p>Все, что осталось сделать - нужно сгруппировать зерна и лепестки в отдельных группах (выделено), и затем все части подсолнуха в целом группируются, чтобы было легко ссылаться на него:</p><p><code>   kernelgroup = <strong>Blender.Group.New</strong>('kernels')</code></p><p><code>   kernelgroup.objects=kernels</code></p><p><code>   petalgroup = <strong>Blender.Group.New</strong>('petals')</code></p><p><code>   petalgroup.objects=petals</code></p><p><code>   all = Blender.Group.New('sunflower')</code></p><p><code>   all.objects=sum([kernels,petals],[head,stalkob])</code></p><p>Функция <emphasis>addmeshduplicate()</emphasis>, используемая в коде, объявлена в модуле Tools следующим способом:</p><p><code>def addmeshduplicate(scn,me,name=None): </code></p><p><code>   ob=scn.objects.new(me)</code></p><p><code>   if name : ob.setName(name)</code></p><p><code><strong>scn.objects.active=ob</strong></code></p><p><code>   me.remDoubles(0.001)</code></p><p><code>   me.recalcNormals()</code></p><p><code>   for f in me.faces: f.smooth = 1</code></p><p><code>   me.update()</code></p><p><code>   Blender.Window.RedrawAll()</code></p><p><code>   return ob</code></p><p>Принимая сцену, меш, и имя (необязательное) для объекта, она добавляет новый объект в сцену. Меш-объект принимается как аргумент, и может использоваться снова и снова для создания новых объектов, которые ссылаются на этот же меш.</p><p>Вновь созданные объекты становятся автоматически выбранными, но не делаются активными, так что следующий шаг должен сделать вновь-созданный объект активным (выделено в предыдущем коде). Не необходимы, но, возможно, удобны пользователю следующие два действия: обеспечение того, чтобы все нормали граней были единообразно направлены наружу, и удаление всех вершин, которые слились слишком близко вместе. Эти последние два действия можно выполнить только в меше, который вставлен в объект.</p><p>Также, для удобства, мы установили атрибут <emphasis>smooth</emphasis> (плавно) для всех граней, чтобы получить более гладкие изображения при рендере. Наконец, мы обновляем (update) список отображения для этого меша и уведомляем всё окно Блендера, что имеется изменение.</p><empty-line/><p><strong><image l:href="#2"/>Небольшое отступление, или почему кролики связаны с подсолнухами.</strong></p><p>Одна из вещей, которую Вы можете заметить - то, что мы разместили семена в специфической спирали. Этот тип спирали, где последующие позиции вдоль спирали расположены идующими с так называемым Золотым сечением, называется <strong>спираль Ферма</strong> (Fermat's spiral). Такой спиралью получается естественным образом во многих семенных головках, когда цветочки или семена формируются в середине и выталкиваются наружу, в результате получается очень рациональная (плотная) упаковка.</p><p>Когда мы увидели, размещение семян также кажется, следует за обоими левым и правым поворотами кривых. Количество этих кривых обычно является парой из последовательности Фибоначчи [ 1 1 2 3 5 8 13 21 ] и отношение такой пары чисел стремится сойтись в Золотом сечении, когда они становятся больше. (В двух иллюстрациях нашей семенной головы внизу мы можем различить 13 спиралей против часовой стрелки и 21 спираль по часовой стрелке.) Фибоначчи изобрёл эту серию в попытке моделирования роста населения кроликов. Больше о подсолнухах (и, возможно, кроликах), можно   обнаружить   здесь: <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Sunflower">http://en.wikipedia.org/wiki/Sunflower</a>.</p><empty-line/><image l:href="#33"/><empty-line/><image l:href="#34"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p> Итог</p></title><p>В этой главе мы увидели, как создавать сложные объекты, и как сделать задачу конфигурирования этих объектов легкой для конечного пользователя, предоставив графический интерфейс, который помнит предыдущие настройки. Мы также увидели, что можно привлечь Блендер, как инструмент командной строки, для автоматизации часто выполняемых задач.</p><p>Мы также узнали, как создавать отношение родитель-потомок между объектами и сделали первый шаг в редактировании мешей. В подробностях, мы увидели как:</p><p>• Создать конфигурируемый меш-объект</p><p>• Разработать графический интерфейс пользователя </p><p>• Заставить ваш скрипт сохранять выборы пользователя для многократного использования впоследствии </p><p>• Выбирать вершины и грани в меше</p><p>• Делать родителем объекта другой объект </p><p>• Создавать группы</p><p>• Модифицировать меш</p><p>• Запускать Блендер с командной строки и рендерить в фоновом режиме</p><p>• Обрабатывать параметры командной строки</p><p>В следующей главе мы увидим, как можно назначать группы вершин и материалы нашим мешам.</p><empty-line/></section></section><section><title><p> 3</p><p>Группы вершин и материалы</p></title><section><p>Сложными мешами бывает трудно манипулировать, когда вершин очень много. В этой главе мы рассмотрим, как мы можем облегчить жизнь конечного пользователя, определяя группы вершины, чтобы пометить их наборы. Мы также изучим несколько видов использования групп вершин, включая их использование в арматурах и модификаторах, и мы взглянем на методы применения различных материалов к различным частям меша.</p><p>В этой главе мы изучим:</p><p>• Определение групп вершин</p><p>• Назначение вершин в группу</p><p>• Назначение материалов граням</p><p>• Назначение вершинных цветов вершинам</p><p>• Установка свойств рёбер</p><p>• Добавление модификаторов</p><p>• Покрытие костей кожей (оснастка меша)</p><empty-line/><image l:href="#35"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Группы вершин</p></title><p>Группы Вершин  (Vertex groups) являются способом организации наборов вершин в пределах меша. Меш может иметь любое количество групп вершин, и любая вершина в пределах меша может быть членом более, чем одной группы вершин, или может не принадлежать никакой группе вершин совсем.  Вновь созданный Меш-объект не содержит никаких определённых групп вершин.</p><p>В их основной форме, группы вершин являются ценным средством в идентификации определённых частей сложного меша. Назначая вершины в вершинные группы, разработчик модели в конечном счете обеспечивает людей, например, риггеров или текстурщиков, средствами для легкой идентификации и выбора частей модели, с которой они хотят работать.</p><p>Все же использование групп вершин идет гораздо дальше простой идентификации. Множество модификаторов мешей ограничивают своё влияние до определенной группы вершин, а арматуру можно сконфигурировать так, чтобы при деформации меша влияние каждой кости было привязано к единственной группе вершин. Мы увидим примеры этого позже.</p><p>Группа вершин является не просто набором вершин. С каждой вершиной в вершинной группе можно связать вес (weight, от нуля до единицы), который используется множеством модификаторов для более точной настройки их влияния. Вершина может иметь различные,  связанные с ней, веса в каждой вершинной группе, которой принадлежит.</p><p>Жуки, которых мы создаем с помощью creepycrawlies.py - отличный пример довольно сложного меша со многими отчётливыми частями, для которых было бы очень полезно определить группы вершин. Не только для того, чтобы упростить выбор части по имени, например головы (head), но также, чтобы облегчить себе жизнь, если мы хотим оснастить (rig) модель. Наши основные инструменты в создании групп вершин - методы Меш-объектов, перечисленные в следующей таблице:</p><empty-line/><p><strong>Метод:</strong></p><p><code>addVertGroup(group)</code></p><p><strong>Действие:</strong></p><p>Добавляет новую пустую группу вершин.</p><empty-line/><p><strong>Метод:</strong></p><p><code>assignVertsToGroup(group, vertices,weight,mode)</code></p><p><strong>Действие:</strong></p><p>Добавляет список индексов вершин к существующей группе вершин с данным весом.</p><p><strong>Замечание:</strong></p><p><emphasis>Mode</emphasis> (режим) определяет что делать, когда вершина уже является членом группы вершин. Смотри основной текст относительно деталей.</p><empty-line/><p><strong>Метод:</strong></p><p><code>getVertsFromGroup(group, weightsFlag=0,vertices)</code></p><p><strong>Действие:</strong></p><p>Возвращает список индексов вершин (по умолчанию) или список (индекс, вес) кортежей (если weightsFlag = 1).  Если список vertices определён, возвращаются только вершины, присутствующие в этом списке и в группе.</p><empty-line/><p><strong>Метод:</strong></p><p><code>removeVertsFromGroup(group, vertices)</code></p><p><strong>Действие:</strong></p><p>Удаляет список вершин  <emphasis>vertices</emphasis> из существующей группы вершины. Если список не определен, то удаляются все вершины.</p><empty-line/><p><strong>Метод:</strong></p><p><code>renameVertGroup(groupName, newName)</code></p><p><strong>Действие:</strong></p><p>Переименовывает группу вершин</p><empty-line/><p><strong>Метод:</strong></p><p><code>getVertGroupNames()</code></p><p><strong>Действие:</strong></p><p>Возвращает список всех имен групп вершин.</p><empty-line/><p><strong>Метод:</strong></p><p><code>removeVertGroup(group)</code></p><p><strong>Действие:</strong></p><p>Удаляет группу вершин</p><p><strong>Замечание:</strong></p><p>НЕ удаляет реальные вершины.</p><empty-line/><p>Важно понимать, что создание группы вершин и назначение вершин в неё - это два различных действия. Создание новой пустой группы вершин выполняется посредством вызова метода <emphasis>addVertGroup()</emphasis> вашего Меш-объекта. Он принимает единственную строку в качестве аргумента и она будет именем группы вершин. Если уже есть группа вершин с таким именем, к имени будет добавлен цифровой суффикс, чтобы предотвратить совпадение имён, например: <emphasis>TailSegment</emphasis> может стать <emphasis>TailSegment.001</emphasis>.</p><p>Добавление вершин в существующую группу вершин производится посредством вызова метода <emphasis>assignVertsToGroup() </emphasis>вашего меша. Этот метод принимает четыре обязательных аргумента - имя группы вершин, которой назначаются вершины, список индексов вершин, вес, и <emphasis>режим назначения</emphasis>. Если группа вершин не существует, или один из индексов вершины указывает на несуществующую вершину, вызывается исключение.</p><p>Вес должен быть величиной между 0.0 и 1.0; любой вес больше, чем 1.0 отсекается до 1.0. Вес меньший или равный 0.0 удалит вершину из группы вершин. Если Вы хотите назначить различный вес вершинам в одной и той же группе вершин, Вы должны назначать их в группу с помощью отдельных вызовов метода <emphasis>assignVertsToGroup().</emphasis></p><p>Режим назначения (mode) бывает трёх видов: <emphasis>ADD, REPLACE, и SUBTRACT</emphasis>. <emphasis>ADD</emphasis> добавит новые вершины к группе вершин и свяжет с ними нужный вес. Если какие-нибудь из вершин в списке уже присутствуют, вес к ним будет добавлен. <emphasis>REPLACE</emphasis> заменит вес, связанный с индексами в списке, если они входят в вершинную группу, или ничего не сделает в противном случае. <emphasis>SUBTRACT</emphasis> попытается вычесть вес у вершин в списке и снова ничего не сделает, если они не входят в группу вершин. Чаще всего при добавлении полностью новых групп вершин в меш Вы будете использовать режим <emphasis>ADD</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle><strong>Весомый вопрос</strong></subtitle><p>Для нашего первого примера мы добавим две новых группы вершин к существующему меш-объекту - одна будет содержать все вершины, которые имеют положительную x-координату, а другая будет содержать вершины с отрицательной x-координатой. Мы назовем эти группы Right и Left соответственно.</p><p>К тому же, мы дадим каждой вершине в этих группах вес в зависимости от их расстояния от центра объекта, с большим весом для вершин, которые находятся дальше от центра.</p><p><strong><emphasis>Схема кода: leftright.py</emphasis></strong></p><p>Схематически мы предпримем следующие шаги:</p><p>1. Получить активный объект.</p><p>2. Проверить, что это - меш и получить меш-данные.</p><p>3. Добавить две новых группы вершин к объекту -  Left и Right.</p><p>4. Для всех вершин в меше:</p><p>1. Посчитать вес</p><p>2. Если x-координата &gt; 0:</p><p>3. Добавить индекс вершины и вес в группу вершин right</p><p>4. Если x-координата &lt; 0:</p><p>5. Добавить индекс вершины и вес в группу вершин left</p><p>Для того, чтобы убедиться, что новая группа вершин пуста, мы проверяем, существует ли уже эта группа, и в этом случае удаляем из неё вершины. Эта проверка выделена в коде:</p><p><code>def leftright(me,maximum=1.0):</code></p><p><code>   center=vec(0,0,0)</code></p><p><code>   left =[]</code></p><p><code>   right=[]</code></p><p><code>   for v in me.verts:</code></p><p><code>      weight = (v.co-center).length/maximum</code></p><p><code>      if v.co.x &gt; 0.0 :</code></p><p><code>         right.append((v.index, weight))</code></p><p><code>      elif v.co.x &gt; 0.0 :</code></p><p><code>         left.append((v.index, weight))</code></p><p><code>   return left,right   </code></p><empty-line/><p><code>if __name__ == "__main__":</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code>      ob = Blender.Scene.GetCurrent().objects.active</code></p><p><code>      me = ob.getData(mesh=True)</code></p><empty-line/><p><code><strong>      vgroups = me.getVertGroupNames()</strong></code></p><p><code><strong>      if 'Left' in vgroups:</strong></code></p><p><code><strong>         me.removeVertsFromGroup('Left')</strong></code></p><p><code><strong>      else:</strong></code></p><p><code><strong>         me.addVertGroup('Left')</strong></code></p><p><code><strong>      if 'Right' in vgroups:</strong></code></p><p><code><strong>         me.removeVertsFromGroup('Right')</strong></code></p><p><code><strong>      else:</strong></code></p><p><code><strong>         me.addVertGroup('Right')</strong></code></p><empty-line/><p><code>      left,right = leftright(me,vec(ob.getSize()).length)</code></p><empty-line/><p><code>      for v,w in left:</code></p><p><code>         me.assignVertsToGroup('Left',[v], </code></p><p><code>                          w,Blender.Mesh.AssignModes.ADD)</code></p><p><code>      for v,w in right:</code></p><p><code>         me.assignVertsToGroup('Right',[v],w, </code></p><p><code>                          Blender.Mesh.AssignModes.ADD)</code></p><empty-line/><p><code>      Blender.Window.Redraw()</code></p><empty-line/><p><code>   except Exception as e:</code></p><p><code>      Blender.Draw.PupMenu('Error%t|'+str(e)[:80])</code></p><empty-line/><p>Полный скрипт доступен в файле <emphasis>leftright.py</emphasis>. Формуле, вычисляющей вес, возможно, нужно некоторое объяснение: для того, чтобы назначить максимальный вес 1.0 в точке, лежащей на наибольшем расстоянии от центра объекта, мы должны масштабировать максимально возможным расстоянием. Мы могли бы пройтись циклом по всем вершинам, чтобы сначала определить максимум, но здесь мы решаем аппроксимировать этот максимум корнем от суммы квадратов размеров. Это заведомо больше максимального расстояния, так что максимальный вес, назначаемый любой из вершин, вероятно, будет меньше чем 1.0. Тем не менее, получение размера - значительно быстрее, чем расчет точного максимума для больших мешей. Также заметьте, что мы вычисляем расстояние до центра (центр объекта в режиме просмотра вершин в меше - всегда в (0, 0, 0)).</p><p>Он может отличаться от того, что пользователь может воспринимать как центр меша. (Центр объекта отображается как розовая точка в Блендере и может быть изменён, чтобы лежать в средней позиции всех вершин, с помощью  Object | Transform | Center new.)</p><p>Результирующий вес для меша может выглядеть похожим на это:</p><empty-line/><image l:href="#36"/><empty-line/></section><section><title><p>Модификаторы</p></title><p>Модификаторы - это инструменты, которые изменяют меш не-разрушающим способом, и могут корректироваться интерактивно. Другие объекты также могут иметь модификаторы: 3d-текст, Метаболлы и Кривые, например. Эти объекты могут быть представлены как сетки, так что их тоже можно модифицировать. Всё же не все модификаторы могут быть связаны с этими объектами. При желании, эффекты модификаторов можно сделать постоянными, применив их (apply). Блендер обеспечивает целый ряд модификаторов от subsurface до всех видов деформирующих модификаторов. Таблица показывает список доступных модификаторов:</p><empty-line/><p>Модификатор Влияние групп вершин</p><p>displacement (смещение) да</p><p>curve (кривая) да</p><p>explode (взрыв) да</p><p>lattice (решетка) да</p><p>mask (маскирование) да</p><p>meshdeform (деформация мешем) да</p><p>shrinkwrap (усаживающаяся упаковка) да</p><p>simpledeform (простая деформация) да </p><p>smooth (смягчение) да</p><p>wave (волна) да</p><p>array (массив) нет</p><p>bevel (скос или фаска) нет</p><p>boolean (объединение/пересечение/вычитание объектов) нет</p><p>build (построение) нет</p><p>cast (бросать) нет</p><p>decimate (уменьшение количества вершин) нет</p><p>edgesplit (разделение рёбер) нет</p><p>mirror (зеркально) нет</p><p>subsurface (подразделение поверхности) нет</p><p>uvproject (UV-проецирование) нет</p><p>Particle system (Система частиц) да</p><p>Примечание:</p><p>На многие параметры можно воздействовать различными группами вершин</p><p>armature (арматура) да</p><p>Примечание:</p><p>Влияние каждой кости может быть ограничено единственной группой вершин</p><empty-line/><p>Много модификаторов возможно настроить так, чтобы ограничить их влияние  специфичной группой вершин, и есть несколько специальных модификаторов. Система частиц считается модификатором, хотя обычно системы частиц управляются через свой собственный набор инструментов. Также, связь с группами вершин у неё в некотором смысле обратная: вместо ограничивающего влияния на вершины в пределах группы вершин, веса вершин группы могут влиять на все типы параметров системы частицы, как например, плотность эмиссии и скорости частиц. Мы увидим пример этого в секции <emphasis>Полёт искр</emphasis>.</p><p>Модификаторы Арматуры также немного специфичны, так как они не ограничивают свое влияние единственной группой вершин. Тем не менее, их можно сконфигурировать так, чтобы ограничить влияние каждой отдельной кости на специфичную группу вершин, как мы изучим в секции <emphasis>Кости</emphasis>.</p><p>С точки зрения программиста на Питоне, список модификаторов является свойством объекта (то есть, <emphasis>НЕ</emphasis> меша, лежащего в его основе). Объекты, ссылающиеся на один и тот же меш, могут иметь различные модификаторы. Этот список содержит объекты <emphasis>Модификаторов</emphasis>, и их можно добавлять к нему и удалять из него, а отдельные модификаторы можно перемещать вверх или вниз по списку. Порядок модификаторов в некоторых случаях важен. Например, при добавлении модификатора subsurface после зеркального модификатора результат может выглядеть отличающимся от того, что получится при добавлении зеркального модификатора перед модификатором <emphasis>subsurface</emphasis>.</p><p>Объект модификатора имеет тип и имя (первоначально представленное типом, но оно может быть установлено во что-то более подходящее). Тип - один из типов в списке констант в <emphasis>Modifier.Types</emphasis>. Каждый объект модификатора может иметь множество настроек, которые индексируются ключами, определёнными в <emphasis>Modifier.Settings</emphasis>. Не все настройки подходят для всех типов.</p><p>Если у нас было два объекта, меш-объект с именем <emphasis>Target</emphasis> (Цель) и объект-решетка (lattice) с именем <emphasis>Deformer</emphasis>, и мы хотели бы ассоциировать объект <emphasis>Deformer</emphasis> как модификатор решетки на объект <emphasis>Target</emphasis>, следующий кусок кода поможет достичь эту цель:</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>from Blender import Modifier</code></p><p><code>target  = Blender.Object.Get('Target')</code></p><p><code>deformer= Blender.Object.Get('Deformer')</code></p><p><code>mod = target.modifiers.append(Modifier.Types.LATTICE)</code></p><p><code>mod[Modifier.Settings.OBJECT] = deformer</code></p><p><code>target.makeDisplayList()</code></p><p><code>Blender.Window.RedrawAll()</code></p><p>Если объект Target имел группу вершин с именем Right, состоящую из вершин в правой половине объекта, мы могли бы ограничить влияние модификатора, изменив атрибут VERTGROUP. Наш кусок кода должен измениться таким образом (дополнительная строка выделена):</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>from Blender import Modifier</code></p><p><code>target  = Blender.Object.Get('Target')</code></p><p><code>deformer= Blender.Object.Get('Deformer')</code></p><p><code>mod = target.modifiers.append(Modifier.Types.LATTICE)</code></p><p><code>mod[Modifier.Settings.OBJECT] = deformer</code></p><p><code><strong>mod[Modifier.Settings.VERTGROUP] = 'Right'</strong></code></p><p><code>target.makeDisplayList()</code></p><p><code>Blender.Window.RedrawAll()</code></p><empty-line/><image l:href="#37"/><empty-line/><empty-line/><subtitle><strong>Гравировка</strong></subtitle><p>Рассмотрим следующую проблему: дан некоторый текст, мы хотим отрендерить этот текст в виде утопленных бороздок на поверхности, подобно тому, как если бы они были выгравированы. Это не так уж просто, как кажется. Конечно, достаточно просто создать текстовый объект, но для того, чтобы манипулировать этим текстом, мы хотели бы преобразовать этот текстовый объект в меш. Интерфейс Блендера предлагает эту возможность в меню объектов, но как ни странно, API Блендера не предоставляет эквиалентной функции. Так, нашим первым барьером будет преобразование текстового объекта в меш.</p><p>Вторая проблема, которую мы должны решить - как выдавить набор вершин или рёбер на нужную глубину от поверхности. Опять же, в API Блендера нет функции для этого, так что мы должны добавить её к нашему пакету инструментов сами.</p><p>Последняя проблема более тонкая. Если нам каким-нибудь образом удалось создать несколько утопленных канавок, мы могли бы захотеть сделать краями чуть менее острыми, так как в действительности ничто не имеет абсолютно острых краёв. Существуют различные способы добиться этого, но многие из них включают добавление модификатора в наш меш. <strong>Модификатора скоса bevel</strong> может быть достаточно, чтобы убрать только острые края, но вполне вероятно, мы хотели бы добавить модификатор subsurface к нашему мешу целиком. Здесь у нас есть проблема: при заполнении промежутков между символами нашего текста, весьма вероятно, что мы столкнёмся со множеством узких треугольников. Эти треугольники испортят внешний вид результата нашего модификатора subsurface, как можно увидеть на следующем рисунке:</p><empty-line/><image l:href="#38"/><empty-line/><p>Две вещи могли бы помочь смягчить эту проблему. Одна - это добавить вес crease (складки) к рёбрам нашего выгравированного текста, этим самым взвешивая эти края сильнее, чем при расчете subsurface по умолчанию. Это может помочь, но может также отодвинуть нас от цели применения модификатора, так как это сделает эти края острыми. Следующий рисунок показывает результат: лучше, но все еще не выглядит идеально.</p><empty-line/><image l:href="#39"/><empty-line/><p>Другим подходом будет добавить дополнительный рёберный цикл ровно за пределами выгравированного текста. Это добавит кольцо четырёхугольных граней вокруг текста, заставляя subsurface вокруг текста вести себя намного лучше, как это можно увидеть ниже. В нашей конечной реализации мы применяем оба решения, но сначала мы примемся за каждую задачу поочередно.</p><empty-line/><image l:href="#40"/><empty-line/><p><strong><emphasis>Конвертация объекта Text3d в меш</emphasis></strong></p><p>Объект  Text3d базируется на кривой с несколькими дополнительными параметрами. Блок данных, на который он ссылается - объект Кривой Блендера (Curve), и как только мы узнаем, как получить доступ к индивидуальным частям кривой, которые составляют каждый символ в нашем тексте, мы можем преобразовать эти кривые в вершины и рёбра. Все соответствующие функциональные возможности могут быть найдены в модулях <emphasis>Blender.Curve</emphasis> и <emphasis>Blender.Geometry</emphasis>.</p><p><image l:href="#1"/>В Блендере, отношение между объектом <emphasis>Text3d</emphasis> и объектом <emphasis>Curve</emphasis> (Кривой) более тонкое и запутанное, чем описано в основном тексте. Объект  <emphasis>Text3d</emphasis> - специализированная версия объекта <emphasis>Curve</emphasis>, подобно подклассу на объектно-ориентированном языке. Тем не менее, в API Блендера объект Text3d не является подклассом <emphasis>Curve</emphasis>, как и нет у него дополнительных атрибутов, доступных на том же экземпляре объекта. Звучит запутанно? Так и есть. Как же тогда Вы извлечете все атрибуты? Весь фокус в том, что вы можете использовать имя объекта Text3d, чтобы получить доступ к связанному с ним объекту <emphasis>Curve</emphasis>, как показывает этот маленький пример: </p><p><code>txt = ob.getData()</code></p><p><code>curve = Blender.Curve.Get(txt.getName())</code></p><p>Теперь мы можем использовать txt, чтобы иметь доступ к Text3d-специфичной информации (например, txt.setText('foo')) и curve, чтобы иметь доступ к Curve-специфичной   информации   (например, curve.getNumCurves()).</p><empty-line/><p>Объект <emphasis>Curve</emphasis> Блендера состоят из множества объектов <emphasis>CurNurb</emphasis>, которые представляют сегменты кривой. Единственный текстовый символ обычно состоит из одного или двух сегментов кривой. Маленькая буква e, например, состоит из внешнего сегмента и небольшого внутреннего сегмента кривой. Объекты <emphasis>CurNurb</emphasis>, в свою очередь, состоят из множества <strong>узлов</strong> или <strong>управляющих точек</strong>, которые задают сегмент кривой. В случае объектов Text3d эти узлы всегда являются объектами <emphasis>BezTriple</emphasis>, и модуль Geometry Блендера предоставляет нам функцию <emphasis>BezierInterp()</emphasis>, которая возвращает список координат, интерполированных между двумя точками. Эти точки и направляющие кривой в этих точках (часто называемые <strong>handle</strong>, рукоять), можно взять из объектов <emphasis>BezTriple</emphasis>. Результирующий код выглядит так (полный код является частью нашего пакета разработчика в <emphasis>Tools.py</emphasis>) (<emphasis>Эта и последующие функции этого раздела, несмотря на заверения автора, отсутствуют в файле Tools.py, прилагаемом ко 2-й главе, найти их можно только в файле engrave.py — прим. пер.</emphasis>):</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>from Blender.Geometry import BezierInterp as interpolate</code></p><p><code>from Blender.Mathutils import Vector as vec</code></p><p><code>def curve2mesh(c):</code></p><p><code>   vlists=[]</code></p><p><code>   for cn in c:</code></p><p><code>      npoints = len(cn)</code></p><empty-line/><p><code>      points=[]</code></p><p><code>      first=True</code></p><p><code>      for segment in range(npoints-1):</code></p><p><code>         a=cn[segment].vec</code></p><p><code>         b=cn[segment+1].vec</code></p><p><code><strong>         lastpoints = interpolate(vec(a[1]),vec(a[2]),</strong></code></p><p><code><strong>                         vec(b[0]), vec(b[1]),6)</strong></code></p><p><code>         if first:</code></p><p><code>            first = False</code></p><p><code>            points.append(lastpoints[0])</code></p><p><code>            points.extend(lastpoints[1:])</code></p><p><code><strong>      if cn.isCyclic():</strong></code></p><p><code>         a=cn[-1].vec</code></p><p><code>         b=cn[0].vec</code></p><p><code>         lastpoints=interpolate(vec(a[1]), vec(a[2]),</code></p><p><code>                                vec(b[0]), vec(b[1]),6)</code></p><p><code>         points.extend(lastpoints[:-2])</code></p><empty-line/><p><code>      vlists.append(points)</code></p><empty-line/><p><code>   return vlists   </code></p><p>Выделенные строки показывают два важных аспекта. Первая показывает фактическую интерполяцию. Мы переименовали довольно неуклюжее имя функции <emphasis>BezierInterp()</emphasis> в <emphasis>interpolate()</emphasis>, и она принимает пять аргументов. Первые четыре берутся от двух объектов <emphasis>BezTriple</emphasis>, между которыми мы интерполируем. В каждом объекте <emphasis>BezTriple</emphasis> можно получить доступ к списку из трех векторов: входящая рукоять, позиция точки, и исходящая рукоять (смотри следующий рисунок). Мы передаем позицию первой точки и исходящей рукояти и позицию второй точки и входящей рукояти. Пятый аргумент является количеством точек, которые мы хотим получить на выходе функции <emphasis>interpolate()</emphasis>.</p><empty-line/><image l:href="#41"/><empty-line/><p>Вторая выделенная строка заботится о <strong>замкнутых кривых</strong> - кривых, в которых их первые и последние точки связаны. Это является случаем всех кривых, которые формируют символы в тексте. Функция возвращает список списков. Каждый список содержит все интерполированные точки (кортежи из x, y, z координат) для каждой кривой. Заметьте, что некоторые символы состоят из более, чем одной кривой. Например, небольшая буква e во многих шрифтах, или буква o состоит из двух кривых, одна задаёт внешнюю границу буквы и одна внутреннюю.  Объект <emphasis>Text3d</emphasis>, содержащий текст <emphasis>Foo</emphasis>, например, возвращает список из пяти списков - первый будет содержать вершины, определяющие большую букву <emphasis>F</emphasis>, а второй и третий будут содержать вершины для двух кривых, которые создают маленькую букву o, так же будет с четвертым и пятым.</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Выдавливание рёберного цикла</emphasis></strong></p><p><strong>Выдавливание (Extrusion)</strong> является процессом, где мы дублируем вершины (и, возможно,  соединяющие их рёбра) и перемещаем их в некотором направлении, после чего мы соединяем эти дубликаты вершин с их оригиналами новыми рёбрами, и заканчиваем операцию, создавая новую грань между старыми и новыми вершинами. Нам нужно это для того, чтобы утопить очертание нашего текста, чтобы создать бороздку с вертикальными стенками. Функция <emphasis>extrude_selected_edges()</emphasis> в <emphasis>Tools.py</emphasis> принимает меш и вектор как аргументы, и выдавит вершины на выбранных рёбрах в меше в направлении вектора, добавляя все необходимые новые рёбра и грани. Поскольку эта техника является расширением того, что мы уже видели раньше, код не показан здесь.</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Расширение (Expanding) рёберного цикла</emphasis></strong></p><p>Если у нас есть список рёбер, формирующих замкнутую кривую (или более одного), определяющий символ, мы хотели бы окружить эти рёбра дополнительным рёберным циклом, чтобы создать лучшее "выполнение" любого модификатора subsurface, который конечный пользователь может связать с нашим мешем. Это был бы довольно сложный процесс, если мы должны были бы вычислять это в 3D, но, к счастью, наши преобразованные символы имеют все свои вершины на плоскости xy (дело в том, что все символы в новых экземплярах Text3d объекта лежат на плоскости xy)..</p><empty-line/><image l:href="#42"/><empty-line/><p>Всего лишь два измерения - это вполне податливая проблема. Для каждой точки в нашем рёберном цикле мы определяем направление вершинной нормали. <strong>Вершинная нормаль</strong> является линией, разрезающей пополам угол между двумя рёбрами, которые делят рассматриваемую нами точку. Если два ребра коллинеарны (или почти так), мы берем за вершинную нормаль линию, перпендикулярную одному из рёбер. Позиция точки, создаваемой в новом рёберном цикле, будет где-нибудь на этой нормали. Для того, чтобы определиться, должны ли мы перемещать наружу или внутрь вдоль этой нормали, мы просто пробуем одно направление и проверяем новую позицию - находится ли она внутри границ нашего символа. Если это так, мы берём обратное направление.</p><p>Один вопрос по-прежнему нуждается в решении: символ может состоять из более, чем одной кривой. Если мы хотим сделать дополнительные рёберные циклы вокруг такого символа, такой рёберный цикл должен быть снаружи внешней границы символа, но внутри любой внутренней кривой. Другими словами, если мы создаем новый рёберный цикл, мы должны знать, лежит ли кривая внутри другой кривой. Если это так, то она не является внешней границей, и новый рёберный цикл должен быть создан лежащим внутри кривой. Следовательно, наша функция <emphasis>expand()</emphasis> (<emphasis>показанная в следующем куске кода, полный код является частью Tools.py. На самом деле эта и все вызываемые ею функции находятся в файле expand.py — прим. пер.</emphasis>), берет дополнительный опциональный аргумент <emphasis>plist</emphasis>, который является списком списков, содержащих объекты <emphasis>MVert</emphasis>, определяющие дополнительные полигоны, чтобы сверяться с ними. Если первая точка кривой, которую мы хотим расширить, лежит в пределах любой из этих дополнительных кривых, мы принимаем, что кривая, которую мы расширяем, является <strong>внутренней кривой</strong>. (Это будет неверным предположением, если внутренняя кривая будет пересекать внешнюю кривую в некоторой точке, но для кривых, определяющих символ в шрифте, такого никогда не происходит.)</p><p><code>def expand(me,loop,offset=0.05,plist=[]):</code></p><p><code><strong>   ov = [me.verts[i] for i in verts_from_edgeloop(loop)]</strong></code></p><empty-line/><p><code>   inside=False</code></p><p><code>   for polygon in plist:</code></p><p><code>      if in_polygon(loop[0].v1.co,polygon):</code></p><p><code>         inside=True</code></p><p><code>         break   # мы не имеем дел с несколькими </code></p><p><code>включениями</code></p><empty-line/><p><code>   n=len(ov)</code></p><p><code>   points=[]</code></p><p><code>   for i in range(n):</code></p><p><code>      va = (ov[i].co-ov[(i+1)%n].co).normalize()</code></p><p><code>      vb = (ov[i].co-ov[(i-1)%n].co).normalize()</code></p><p><code>      cosa=abs(vec(va).dot(vb))</code></p><p><code>      if cosa&gt;0.99999 :   # почти коллинеарны</code></p><p><code>         c = vec(va[1],va[0],va[2])</code></p><p><code>      else:</code></p><p><code>         c = va+vb</code></p><p><code>      l = offset/c.length</code></p><p><code>      p = ov[i].co+l*c</code></p><p><code>      if in_polygon(p,ov) != inside:</code></p><p><code>         p = ov[i].co-l*c</code></p><p><code>      print i,ov[i].co,va,vb,c,l,cosa,p</code></p><p><code>      points.append(p)</code></p><empty-line/><p><code>   return points</code></p><p>Выделенный код вызывает функцию (приведенную в <emphasis>Tools.py</emphasis>), которая принимает список рёбер, формирующих рёберный цикл, и возвращает отсортированный список вершин. Это необходимо, поскольку наша функция <emphasis>in_polygon()</emphasis> принимает список вершин, а не рёбер, и предполагает, что этот список отсортирован, то есть смежные вершины формируют рёбра, которые не пересекаются.</p><p>Чтобы определить, находится ли точка внутри замкнутого многоугольника, определяемого списком вершин, мы считаем количество рёбер, которые пересекаются линией (часто называемой <strong>лучом</strong>), которая начинается в данной точке и распространяется до бесконечности. Если количество пересекаемых рёбер нечетное, точка лежит внутри многоугольника; если четное, она лежит снаружи многоугольника. Следующий рисунок иллюстрирует концепцию:</p><empty-line/><image l:href="#42"/><empty-line/><p>Функция <emphasis>in_polygon()</emphasis>, показанная здесь - часть <emphasis>Tools.py</emphasis>. Она принимает точку (<emphasis>Вектор</emphasis>) и список вершин (объекты <emphasis>MVert</emphasis>) и возвращает или <emphasis>Истину</emphasis> или <emphasis>Ложь</emphasis>. Заметьте, что любая z-координата у точки или у вершины в многоугольнике игнорируются.</p><p><code>from Blender.Geometry import LineIntersect2D</code></p><p><code>from Blender.Mathutils import Vector as vec</code></p><p><code>def in_polygon(p,polygon):</code></p><p><code>   intersections = 0</code></p><p><code>   n = len(polygon)</code></p><p><code>   if n&lt;3 : return False</code></p><p><code>   for i in range(n):</code></p><p><code><strong>      if LineIntersect2D (p,vec(1.0,0.0,0.0),polygon[i].</strong></code></p><p><code><strong>co,polygon[(i+1)%n].co):</strong></code></p><p><code>         intersections+=1</code></p><p><code>   return intersections % 2 == 1</code></p><p>Трудная задача выполняется на выделенной строке функцией <emphasis>LineIntersect2D()</emphasis>, доступной в модуле <emphasis>Blender.Geometry</emphasis>. Действие <emphasis>деление по модулю</emphasis> (%) в операторе <emphasis>return</emphasis> - способ определить, нечетное ли количество пересечений.</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Собираем всё вместе: Engrave.py</emphasis></strong></p><p>Вооруженные   всеми   вспомогательными   функциями, разработанными в предыдущих секциях, мы можем сделать список шагов, которые мы должны предпринять для того, чтобы выгравировать текст:</p><p>1. Показать всплывающее меню для ввода строки, которую надо гравировать.</p><p>2. Проверить, что активный объект - меш, и выбраны грани.</p><p>3. Создать объект <emphasis>Text3d</emphasis>.</p><p>(<emphasis>на самом деле скрипт engrave.py требует, чтобы объект Text3d уже был создан и выбран как активный, так что первые 3 пункта не полностью соответствуют действительности — прим. пер.</emphasis>)</p><p>4. Преобразовать его в меш, с подходящими группами вершин.</p><p>5. Добавить дополнительные рёберные циклы к символам.</p><p>6. Выдавить оригинальные символы вниз.</p><p>7. Заполнить низ выдавленных символов.</p><p>8. Добавить "cartouche" (прямоугольник) вокруг текста.</p><p>9. Заполнить пространство между cartouche и символами.</p><p>10.Добавить модификатор subsurface.</p><p>11.Установить величину crease (складки) на рёбрах, содержащихся в группах вершин <emphasis>TextTop</emphasis> и <emphasis>TextBottom</emphasis>.</p><p>Наш окончательный скрипт следует за этой схемой почти в точности и использует инструменты, которые мы разработали раньше в этой главе. Мы покажем здесь наиболее важные секции (полный скрипт доступен как engrave.py). Мы начинаем с преобразования объекта Text3d (c в следующем коде) в список, содержащий список позиций вершин для каждого сегмента кривой в тексте, и мы добавляем новый пустой Меш-объект в сцену с несколькими пустыми группами вершин:</p><p><code>   vlist = curve2mesh(c)</code></p><empty-line/><p><code>   me = Blender.Mesh.New('Mesh')</code></p><p><code>   ob = Blender.Scene.GetCurrent().objects.new(me,'Mesh')</code></p><empty-line/><p><code>   me.addVertGroup('TextTop')</code></p><p><code>   me.addVertGroup('TextBottom')</code></p><p><code>   me.addVertGroup('Outline')</code></p><p>Следующий шаг должен добавить эти вершины в меш и создать соединяющие рёбра. Так как все сегменты кривой в символе замкнуты, мы должны позаботиться о добавлении дополнительного ребра, чтобы соединить мостом промежуток между последней и первой вершиной, как показано на выделенной строке. На всякий случай, мы удаляем любые задвоения, которые могут присутствовать в интерполированном сегменте кривой. Мы добавляем вершины к группе вершин TextTop и сохраняем ссылку на список новых рёбер для будущего использования.</p><p><code>   loop=[]</code></p><p><code>   for v in vlist:</code></p><p><code>      offset=len(me.verts)</code></p><p><code>      me.verts.extend(v)</code></p><p><code>      edgeoffset=len(me.edges)</code></p><p><code>      me.edges.extend([(i+offset,i+offset+1)  </code></p><p><code>                        for i in range(len(v)-1)])</code></p><p><code><strong>      me.edges.extend([(len(v)-1+offset,offset)])</strong></code></p><p><code>      me.remDoubles(0.001)</code></p><empty-line/><p><code>      me.assignVertsToGroup('TextTop',</code></p><p><code>                            range(offset,len(me.verts)), </code></p><p><code>                            1.0,</code></p><p><code>                            Blender.Mesh.AssignModes.ADD)</code></p><p><code>      loop.append([me.edges[i] for i in range(edgeoffset, </code></p><p><code>                  len(me.edges) )])</code></p><p>Для каждого рёберного цикла, который мы сохранили в предыдущей части, мы создаем новый, и немного больший, рёберный цикл вокруг него и добавляем эти новые вершины и рёбра к нашему мешу. Мы также хотим создать грани между этими рёберными циклами, и это действие начинается на выделенной строке: здесь мы используем встроенную функцию Питона <emphasis>zip()</emphasis>, чтобы получить пары рёбер двух рёберных циклов. Каждый рёберный цикл упорядочен вспомогательной функцией (доступной в <emphasis>Tools.py</emphasis>), которая сортирует рёбра, чтобы они лежали в порядке, в котором они соединены друг с другом. Для каждой пары рёбер мы создаем две возможных организации индексов вершин и вычисляем, какая из них формирует нескрученную грань. Это вычисление производится посредством функции <emphasis>least_warped()</emphasis> (код не показан), которая основана на сравнении периметров граней, заданных двумя различными порядками вершин. Нескрученная грань будет иметь самый короткий периметр, именно её мы затем добавляем к мешу.</p><p><code>   for l in range(len(loop)):</code></p><p><code>      points = expand.expand(me,loop[l],</code></p><p><code>                             0.02,loop[:l]+loop[l+1:])</code></p><p><code>      offset=len(me.verts)</code></p><p><code>      me.verts.extend(points)</code></p><p><code>      edgeoffset=len(me.edges)</code></p><p><code>      me.edges.extend([(i+offset,i+offset+1)  </code></p><p><code>                        for i in range(len(points)-1)])</code></p><p><code>      me.edges.extend([(len(points)-1+offset,offset)])</code></p><p><code>      eloop=[me.edges[i] for i in </code></p><p><code>range(edgeoffset,len(me.edges))]</code></p><p><code>      me.assignVertsToGroup('Outline', </code></p><p><code>                             range(offset,len(me.verts)),</code></p><p><code>                             1.0, </code></p><p><code>                             Blender.Mesh.AssignModes.ADD)</code></p><p><code>      faces=[]</code></p><p><code><strong>      for e1,e2 in zip( expand.ordered_edgeloop(loop[l]),</strong></code></p><p><code><strong>                        expand.ordered_edgeloop(eloop)):</strong></code></p><p><code>         f1=(e1.v1.index,e1.v2.index,</code></p><p><code>             e2.v2.index,e2.v1.index)</code></p><p><code>         f2=(e1.v2.index,e1.v1.index,</code></p><p><code>             e2.v2.index,e2.v1.index)</code></p><p><code>         faces.append(least_warped(me,f1,f2))</code></p><p><code>      me.faces.extend(faces)</code></p><p>Мы опустили код выдавливания рёберной петли символа, но следующие строки содержательны, так как они показывают, как заполняется рёберный цикл. Сначала мы выбираем все важные рёбра, используя две вспомогательные функции (это - выдавленные рёбра символов). Затем, мы вызываем метод <emphasis>fill()</emphasis>. Этот метод будет заполнять любой набор замкнутых рёберных циклов до тех пор, пока они лежат в одной плоскости. Он даже позаботится об отверстиях (подобно небольшому острову в букве <emphasis>e</emphasis>):</p><p><code>   deselect_all_edges(me)</code></p><p><code>   select_edges(me,'TextBottom')</code></p><p><code>   me.fill()</code></p><p>Дополнение cartouche - просто вопрос добавления прямоугольного рёберного цикла вокруг наших символов. Если этот рёберный цикл выбрать вместе с вершинами в группе вершин <emphasis>Outline</emphasis>, можно снова использовать метод <emphasis>fill()</emphasis> для заполнения этого cartouche. Это не показано здесь. Несколько заключительных штрихов: мы по возможности преобразуем треугольники в нашем меше в четырехугольники, используя метод <emphasis>triangleToQuad()</emphasis>, затем подразделяем меш. Мы также добавляем модификатор subsurface, устанавливаем атрибут сглаживания (<emphasis>smooth</emphasis>) на всех гранях и пересчитываем нормали всех граней, чтобы они согласованно указывали наружу.</p><p><code>   me.triangleToQuad()</code></p><p><code>   me.subdivide()</code></p><empty-line/><p><code>   mod = ob.modifiers.append(</code></p><p><code>                      Blender.Modifier.Types.SUBSURF)</code></p><p><code>   mod[Blender.Modifier.Settings.LEVELS]=2</code></p><empty-line/><p><code>   select_all_faces(me)</code></p><p><code>   set_smooth(me)</code></p><p><code>   select_all_edges(me)</code></p><p><code>   me.recalcNormals()</code></p><p><strong><image l:href="#1"/>Скрытый модификатор Захвата:</strong></p><p>Мы видели, что модификаторы, доступные в Блендере, можно добавлять к объекту в Питоне. Есть, тем не менее, один модификатор, который может быть добавлен, но создаётся впечатление, что он не имеет эквивалента в графическом интерфейсе Блендера. Это - так называемый <strong>модификатор Hook</strong> (Захват). Захват в Блендере - способ сделать родителем вершин объект (так что это противоположно vertex parenting, где мы родителем объекта назначаем вершины), и в приложении самостоятельно может быть доступно через меню <strong>Mesh | Vertex | Add Hook</strong> в режиме редактирования. После добавления он появится в списке модификаторов. С точки зрения программиста, модификатор Захвата никак не отличается из других модификаторов, но увы, ни его тип, ни параметры, не документированы в API.</p><empty-line/><p><emphasis>Добавление переводчика к разделу Гравировка:</emphasis></p><p><emphasis>К сожалению, опробованная мной программа engrave.py (с необходимым ей модулем expand.py), скачанная с сайта издательства, работала далеко не так красиво, как это описано в тексте. В очередной раз придётся набраться наглости и указать на недоработки автора.</emphasis></p><p><emphasis>1. Простая ошибка в программе: ближе к концу есть такие строки:</emphasis></p><p><code><emphasis>me.subdivide()</emphasis></code></p><p><code><emphasis>me.triangleToQuad()</emphasis></code></p><p><code><emphasis>me.subdivide()</emphasis></code></p><p><emphasis>перед преобразованием в четырёхугольники, и тем более, перед подразделением необходимо было выделить все вершины, а к этому моменту они выделены все, кроме основного контура букв. В результате, меш подразделяется на устрашающее количество лишних треугольников. Я заменил первое подразделение на выбор всех рёбер.</emphasis></p><p><code><emphasis>select_all_edges(me)</emphasis></code></p><p><code><emphasis>me.triangleToQuad()</emphasis></code></p><p><code><emphasis>me.subdivide()</emphasis></code></p><p><emphasis>2. Расширение или окантовка некоторых символов происходила внутрь, а не наружу, как положено, т.е. проверка на то, является ли контур внутренним, не всегда срабатывала правильно. На мой взгляд, проблема состоит в этой строке функции in_polygon() модуля expand:</emphasis></p><p><code><emphasis>if cross(p,vec(1.0,0.0,0.0),polygon[i].co,</emphasis></code></p><p><code><emphasis>               polygon[(i+1)%n].co):</emphasis></code></p><p><emphasis>Насколько я понял, второй конец проверяемого луча <strong>vec(1.0,0.0,0.0)</strong> взят произвольно, и это вызывает накладки в отдельных случаях. Для себя я просто поставил более удалённый вектор vec(1000.0,0.0,0.0), и программа в моём тестовом случае перестала ошибаться. В общем же случае программа должна сама по некоторому алгоритму вычислять этот вектор так, чтобы наверняка исключить возможность ошибок.</emphasis></p><p><emphasis>3. Самое страшное: заполнение пространства между буквами выполняется пресловутой функцией <strong>fill()</strong> (её аналог в интерфейсе Блендера - Shift-F), результатом которой и являются множество треугольников с очень острыми углами. С тем же успехом можно было сразу применить булеановское вычитание и не мучиться. Возможно, добавлением специальной функции красивого заполнения проблему можно решить, но, думаю, такая функция вряд-ли будет простой.</emphasis></p><empty-line/><subtitle><strong>Полет искр</strong></subtitle><p>Искры и все яркие эффекты подобного рода легко можно создать добавлением подходящей системы частиц к объекту. Множеством параметров систем частиц можно управлять с помощью весов в группе вершин, включая локальную плотность испускаемых частиц.</p><p>В этом примере мы хотели бы имитировать поведение электрического феномена, называемого "Огни святого Эльма". Это такой эффект, когда при определенных обстоятельствах, особенно в начале грозы, некоторые объекты начинают светиться. Это свечение называется  <strong>коронный   разряд</strong> (см.,   например, <a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B3%D0%BD%D0%B8_%D1%81%D0%B2%D1%8F%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%AD%D0%BB%D1%8C%D0%BC%D0%B0">http://ru.wikipedia.org/wiki/Огни_святого_Эльма</a>), и наиболее заметно на острых и выступающих частях более крупных структур, например, на радиоантеннах или громоотводах, где электрическое поле, которое вызывает этот эффект, наиболее сильное.</p><p>Для того, чтобы правдоподобно влиять на количество частиц, испускаемых мешем, нам нужно вычислять величину, называемую локальная кривизна, и хранить эту кривизну, нужным образом отмасштабированную, как вес в группе вершин. Затем, мы можем применить эту группу вершин к параметру плотности на <strong>дополнительной</strong> панели контекста частиц, чтобы управлять эмиссией.</p><p>Меш может иметь любую форму, и в большинстве случаев нет хорошей формулы, которая бы аппроксимировала его форму. Следовательно, мы аппроксимируем локальную кривизну неизбежно грубым способом (если нужна дополнительная информация и немного   тяжелой   математики,   смотрите <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Mean_curvature">http://en.wikipedia.org/wiki/Mean_curvature</a>),   вычисляя   среднюю рёберную кривизну всех связанных с вершиной рёбер для каждой вершины в меше. Здесь мы определяем <strong>рёберную кривизну</strong> как скалярное произведение нормализованной вершинной нормали и вектора ребра (то есть, вектор, формируемый от вершины к её соседке). Это произведение будет отрицательным, если ребро изгибается вниз относительно нормали, и положительным, если оно изгибается вверх. Мы обратим этот знак, так как нам более привычно понятие положительной кривизны для пиков, а не для впадин. По-другому можно посмотреть на это так: в областях положительной кривизны угол между вершинной нормалью и ребром, начинающемся в той же вершине, больше 90°.</p><p>Следующий рисунок иллюстрирует концепцию - он изображает серию вершин, связанных рёбрами. У каждой вершины показана связанная с ней вершинная нормаль (стрелками). Вершины, обозначенные как <strong>a</strong>, имеют положительную кривизну, те, что обозначены <strong>b</strong> - отрицательную кривизну. Две из показанных вершин помечены буквой <strong>c</strong>, они находятся в области нулевой кривизны - в этих местах поверхность плоская, и вершинная нормаль перпендикулярна рёбрам.</p><empty-line/><image l:href="#43"/><empty-line/><empty-line/><p><strong><emphasis>Расчет локальной кривизны</emphasis></strong></p><p>Функцию, которая вычисляет локальную кривизну для каждой вершины в меше, и возвращает список нормализованных весов, можно осуществить следующим образом:</p><p><code>from collections import defaultdict</code></p><p><code>def localcurvature(me,positive=False):</code></p><empty-line/><p><code>   end=defaultdict(list)</code></p><p><code>   for e in me.edges:</code></p><p><code>      end[e.v1.index].append(e.v2)</code></p><p><code>      end[e.v2.index].append(e.v1)</code></p><empty-line/><p><code><strong>   weights=[]</strong></code></p><p><code><strong>   for v1 in me.verts:</strong></code></p><p><code><strong>      dvdn = []</strong></code></p><p><code><strong>      for v2 in end[v1.index]:</strong></code></p><p><code><strong>         dv = v1.co-v2.co</strong></code></p><p><code><strong>         dvdn.append(dv.dot(v1.no.normalize()))</strong></code></p><p><code><strong>      weights.append((v1.index,sum(dvdn)/max(len(dvdn),</strong></code></p><p><code><strong>                      1.0)))</strong></code></p><empty-line/><p><code>   if positive:</code></p><p><code>      weights = [(v,max(0.0,w)) for v,w in weights]</code></p><empty-line/><p><code>   minimum = min(w for v,w in weights)</code></p><p><code>   maximum = max(w for v,w in weights)</code></p><p><code>   span = maximum - minimum</code></p><empty-line/><p><code>   if span &gt; 1e-9:</code></p><p><code>      return [(v,(w-minimum)/span) for v,w in weights]</code></p><p><code>   return weights</code></p><p>Функция <emphasis>localcurvature()</emphasis> принимает меш и один опциональный аргумент, и возвращает список кортежей с индексом вершины и её весом. Если дополнительный аргумент - <emphasis>Истина</emphasis>, любой рассчитанный отрицательный вес отвергается.</p><p>Сложная работа выполняется на выделенных строках. Здесь мы проходим циклом над всеми вершинами, и затем, во внутреннем цикле, проверяем каждое связанное с текущей вершиной ребро, чтобы извлечь вершину на другом конце из предварительно рассчитанного словаря. Затем мы вычисляем <emphasis>dv</emphasis> как рёберный вектор и добавляем скалярное произведение этого рёберного вектора и нормализованной вершинной нормали в список <emphasis>dvdn</emphasis>.</p><p><code>weights.append((v1.index,sum(dvdn)/max(len(dvdn),1.0)))</code></p><p>Предшествующая строка может выглядеть странно, но она добавляет кортеж, состоящий из индекса вершины и средней кривизны, где среднее число получается вычислением суммы всех величин кривизны по каждому ребру из списка, и деления её на количество величин в списке. Поскольку список может быть пустым (это случается, когда меш содержит не связанные вершины), мы предохраняемся от ошибки деления на 0, деля её на длину списка или на единицу, в зависимости от того, что больше. Таким образом, мы сохраняем наш код более удобочитаемый, избегая оператора <emphasis>if</emphasis>.</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Схема кода: curvature.py</emphasis></strong></p><p>С функцией <emphasis>localcurvature()</emphasis> в нашем расположении, сам скрипт вычисления кривизны становится совсем кратким (полный скрипт доступен как <emphasis>curvature.py</emphasis>):</p><p><code>if __name__ == "__main__":</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code>      choice = Blender.Draw.PupMenu("Normalization%t|Only </code></p><p><code>                                     positive|Full range")</code></p><p><code>      if choice&gt;0:</code></p><p><code>         ob = Blender.Scene.GetCurrent().objects.active</code></p><p><code>         me = ob.getData(mesh=True)</code></p><empty-line/><p><code>         try:</code></p><p><code><strong>            me.removeVertGroup('Curvature')</strong></code></p><p><code>         except AttributeError:</code></p><p><code>            pass</code></p><empty-line/><p><code><strong>         me.addVertGroup('Curvature')</strong></code></p><empty-line/><p><code>         for v,w in localcurvature(me,</code></p><p><code>                             positive=(choice==1)):</code></p><p><code><strong>            me.assignVertsToGroup('Curvature',[v],w,</strong></code></p><p><code><strong>                             Blender.Mesh.AssignModes.ADD)</strong></code></p><empty-line/><p><code>         Blender.Window.Redraw()</code></p><empty-line/><p><code>   except Exception as e:</code></p><p><code>      Blender.Draw.PupMenu('Error%t|'+str(e)[:80])</code></p><p>Выделенные строки показывают, что мы удаляем возможно существующую группу вершин <emphasis>Curvature</emphasis> из Меш-объекта внутри блока <emphasis>try</emphasis>, и отлавливаем исключение <emphasis>AttributeError</emphasis>, которое будет вызвано, если группа отсутствует. Затем, мы снова добавляем группу с тем же именем, так что она будет полностью пустая. Последняя выделенная строка показывает, как мы добавляем отдельно каждую вершину, поскольку любая вершина может иметь отличающийся от других вес.</p><empty-line/><image l:href="#44"/><empty-line/><p>Все действия окружены конструкцией  try … except , которая поймает любые исключения, и они появятся во всплывающем информационном сообщении, если произойдёт что-то необычное. Наиболее вероятно, это будет в ситуациях, когда пользователь забудет выбрать Меш-объект.</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Собираем всё это вместе: Огни святого Эльма</emphasis></strong></p><p>Иллюстрация испускания из заострённого стержня была сделана моделированием простого объекта стержня вручную, и, затем, вычислением кривизны с помощью <emphasis>curvature.py</emphasis>.</p><empty-line/><image l:href="#45"/><empty-line/><p>Затем, была добавлена система частиц и параметр плотности (<emphasis>density</emphasis>) в панели Extra был настроен на группу вершин Curvature. Стержню и системе частиц были даны отдельные материалы: простой серый и белое Хало соответственно. Частицы были симулированы для 250 кадров, и для иллюстрации представлен кадр 250.</p><empty-line/><image l:href="#46"/><empty-line/></section><section><title><p>Кости</p></title><p>Арматура может считаться основой анимации, поскольку деформирует меш управляемым способом, который можно задавать ключами в данных кадрах, необходима для аниматоров, чтобы придавать позы их персонажам удобно контролируемым способом.</p><p>Реализация арматуры Блендера обеспечивает риггера и аниматора подавляюще большим количеством возможностей, но в конце концов арматура в первую очередь набор связанных костей, где каждая кость деформирует часть меша. Перемещения этих костей друг относительно друга могут быть обусловлены несколькими различными ограничениями.</p><p>Хотя кости можно конфигурировать для работы так, чтобы они влияли через <strong>envelope</strong> (конверт), тем самым деформируя любую вершину целевого меша в пределах определенного радиуса, их можно также сконфигурировать, чтобы деформировать только те вершины, которые принадлежат группе вершин с именем, совпадающим с именем этой кости. Такая деформация в дальнейшем управляется весом вершины в группе вершин, давая нам возможность точной настройки влияния кости.</p><empty-line/><subtitle><strong>Тик-так</strong></subtitle><p>Чтобы проиллюстрировать основные возможности арматуры, мы создадим риг простой модели часов. Часы - это единый меш, состоящий из трех отдельных, не соединённых между собой субмешей - <emphasis>body</emphasis> (тело), <emphasis>little hand</emphasis> (маленькая рука), и <emphasis>big hand</emphasis> (большая рука). (<emphasis>Здесь автор, типа, пошутил. В английском языке стрелки часов почему-то называются «hand», что одновременно означает «ладонь» или «рука». Ну в статье стрелки и выполнили в виде реальных рук. Я долго не мог решить, как же лучше перевести эти little hand и big hand. - прим. пер.</emphasis>) Вершины каждой руки часов принадлежат двум отдельным вершинным группам - одна половина часовой руки (<emphasis>Arm</emphasis>), подключена к центру часов, и для конца руки (или ладони, <emphasis>Hand</emphasis>) отдельно. Эта настройка позволяет создать мультяшную анимацию наподобие карикатуры, где мы, например, можем сделать след конца руки фактическим движением.</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Схема кода: clock.py</emphasis></strong></p><p>Мы должны предпринять следующие шаги, чтобы оснастить наши часы предлагаемым способом:</p><p>1. Импортировать данные меша</p><p>2. Создать меш часов</p><p>3. Создать вершинные группы</p><p>4. Создать объект арматуры</p><p>5. Создать кости в составе арматуры.</p><p>6. Связать модификатор с арматурой</p><p>Перевод из схемы в код - почти один в один, только нужно повторить множество инструкций для каждой из костей (полный код доступен как clock.py):</p><p><code>me=Blender.Mesh.New('Clock')</code></p><p><code>me.verts.extend(clockmesh.Clock_verts)</code></p><p><code>me.faces.extend(clockmesh.Clock_faces)</code></p><p><code>scn=Blender.Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>ob=scn.objects.new(me)</code></p><p><code>scn.objects.active=ob</code></p><p><code>me.addVertGroup('BigHand')</code></p><p><code>me.assignVertsToGroup('BigHand', </code></p><p><code>        clockmesh.Clock_vertexgroup_BigHand, </code></p><p><code>        1.0, Blender.Mesh.AssignModes.ADD)</code></p><p><code>… &lt;аналогичный код для вершинных групп LittleHand,</code></p><p><code>   BigArm и LittleArm опущен&gt; …   </code></p><p><code>ar = Blender.Armature.New('ClockBones')</code></p><p><code><strong>ar.envelopes=False</strong></code></p><p><code><strong>ar.vertexGroups=False</strong></code></p><p><code>obbones = scn.objects.new(ar)</code></p><p><code>mod = ob.modifiers.append(Blender.Modifier.Types.ARMATURE</code></p><p><code>mod[Blender.Modifier.Settings.OBJECT]=obbones</code></p><p><code><strong>mod[Blender.Modifier.Settings.ENVELOPES]=False</strong></code></p><p><code><strong>mod[Blender.Modifier.Settings.VGROUPS]=True</strong></code></p><empty-line/><p><code><strong>ar.makeEditable()</strong></code></p><p><code>bigarm = Blender.Armature.Editbone()</code></p><p><code>bigarm.head = vec(0.0,0.0 ,0.57)</code></p><p><code>bigarm.tail = vec(0.0,0.75,0.57)</code></p><p><code>ar.bones['BigArm'] = bigarm</code></p><p><code>bighand = Blender.Armature.Editbone()</code></p><p><code>   bighand.head = bigarm.tail</code></p><p><code>bighand.tail = vec(0.0,1.50,0.57)</code></p><p><code>bighand.parent = bigarm</code></p><p><code>ar.bones['BigHand'] = bighand</code></p><p><code>… &lt;аналогичный код для маленькой руки опущен&gt; …</code></p><p><code>ar.update()</code></p><p><code>obbones.makeParent([ob])</code></p><p>Важные моменты выделены. Сначала, мы отключаем envelopes и свойства <emphasis>vertexGroups</emphasis> у объекта арматуры. Это может показаться странным, но эти свойства являются остатками от того времени, когда арматура не была модификатором, приложенным к мешу, а работала через родительское (parented) влияние на Меш-объект (по крайней мере, насколько Я могу судить, доступная документация немного невнятна в этом месте). Мы определяем, какое влияние использовать, устанавливая свойства в <emphasis>модификаторе арматуры</emphasis>.</p><p>После связывания арматурного модификатора с нашим Меш-объектом, мы создадим нашу арматуру кость за костью. Прежде, чем мы добавим какие-либо кости в арматуру, мы должны вызвать её метод <emphasis>makeEditable()</emphasis>. Заметьте, что этот <strong>режим редактирования для арматур</strong> отличен от режима редактирования для других объектов, которые можно задавать с помощью функции <emphasis>Blender.Window.editMode()</emphasis>! Как только мы закончим, мы возвращаемся в нормальный режим снова, вызывая метод <emphasis>update()</emphasis>.</p><p>Вы можете обратить внимание, что при создании нашей арматуры мы создём экземпляры объектов <emphasis>Editbone</emphasis>. Вне режима редактирования эти те же кости ссылаются на объекты типа Bone. Оба ссылаются на одну и ту же кость, но предлагают различную функциональность и атрибуты, подходящие для  режима <emphasis>редактирования </emphasis>или для <emphasis>режима объектов</emphasis>. Для того, чтобы снабдить нас тем же подходом, Блендер также предоставляет объекты PoseBone для манипуляции костями в <strong>режиме Позы</strong>.</p><p>Кости позиционируются в арматуре определением позиций их головы и хвоста (тупой и острый концы соответственно, в представлении кости как восьмиугольника). Для соединения костей не достаточно сделать позицию хвоста одной кости равной позиции головы другой. Для того, чтобы кость следовала за перемещениями другой кости, она должна быть дочерней к ней. Отношения родитель-потомок осуществляются установкой в атрибут <emphasis>parent</emphasis> потомка ссылки на объект родительской кости. В нашем примере, у нас каждая кость ладони является потомком своей соответствующей кости руки.</p><p>Кости в составе арматуры индексируются их именем. Если свойство модификатора арматуры <emphasis>VGROUPS</emphasis> установлено, имя кости должно быть идентично имени группы вершин, на которую она влияет.</p><p>Последняя строка кода нашего примера также важна; необходимо сделать арматуру родителем Меш-объекта. Это может показаться излишним в ситуациях, где арматура и меш остаются в одном и том же месте, и перемешаются только отдельные кости в арматуре; но если не сделать этого, это приведёт к неустойчивому отображению меша при интерактивном изменении позы (Вы должны переводить меш в режим редактирования и обратно, например, чтобы видеть эффект от позы на арматуре, который полностью непригоден для работы). Результат нашей оснастки будет выглядеть похожим на это (мы установили режим отображения арматуры в x-ray, чтобы сделать её видимой через меш):</p><empty-line/><image l:href="#47"/><empty-line/><p>Отрендеренный результат выглядит так:</p><empty-line/><image l:href="#48"/><empty-line/><p>Мы могли бы захотеть ограничить движение отдельных костей до точных вращений вокруг оси z, и это можно сделать добавлением ограничений (<emphasis>constraints</emphasis>). Мы столкнемся с ограничениями в следующем разделе.</p><empty-line/><subtitle><strong>Get a bit of backbone boy!</strong></subtitle><p>Всё, что мы узнали уже об остнастке, может быть применено также к  <emphasis>creepycrawlies.py</emphasis>. Если мы хотим расширить функциональность сгенерированной модели, мы можем соединить модификатор арматуры со сгенерированным мешем. Мы также создадим объект арматуры с подходящим набором костей.</p><p>Наша задача уже облегчена, потому что мы уже сгруппировали вершины частей тела в модуле mymesh, так что связывание их с группой вершин и соответствующей костью тривиально. Не таким тривиальным будет создание самих костей, так как их может быть много, и их нужно разместить и соединить правильным способом.</p><p>Давайте посмотрим на то, как могли бы быть осуществлены некоторые существенные элементы (полный код смотрите в creepycrawlies.py). Сначала мы должны создать арматуру и сделать её редактируемой для добавления костей:</p><p><code>   ar = Blender.Armature.New('BugBones')</code></p><p><code>   ar.autoIK = True</code></p><p><code>   obbones = scn.objects.new(ar)</code></p><p><code>   ar.makeEditable()</code></p><p>Мы можем также задать любые атрибуты, которые изменяют поведение арматуры или способ её отображения. Здесь мы просто включаем свойство autoIK, так как это сделает манипуляции хвостом нашего создания, возможно очень длинным, намного проще для аниматора.</p><p>Следующий шаг - это создание костей для каждого набора вершин. Список <emphasis>vgroup</emphasis> в следующем коде содержит кортежи (<emphasis>vg,vlist,parent,connected</emphasis>), где <emphasis>vg</emphasis> - имя группы вершин а <emphasis>vlist</emphasis> - список индексов вершин, принадлежащих этой группе. Каждая кость, которую мы создаем, может иметь родителя и может физически быть соединена с родителем. Эти условия задаются частями кортежа <emphasis>parent</emphasis> (родитель) и <emphasis>connected</emphasis> (соединён):</p><p><code>   for vg,vlist,parent,connected in vgroup:</code></p><empty-line/><p><code>      bone = Blender.Armature.Editbone()</code></p><p><code>      bb = bounding_box([verts[i] for i in vlist])</code></p><p>Для каждой кости, которую мы создаем, мы вычисляем габаритный ящик (bounding box) всех вершин в группе, на которые эта кость будет влиять. Дальше мы должны разместить кость. При способе, которым мы настраивали наше создание, все сегменты его тела вытягивались вдоль оси y, за исключением крыльев (wing) и ног (leg). Они вытягивались вдоль оси x. Мы сначала проверяем этот факт, и соответственно устанавливаем переменную <emphasis>axis</emphasis> (ось):</p><p><code>      axis=1</code></p><p><code>      if vg.startswith('wing') or vg.startswith('leg'):</code></p><p><code>         axis = 0</code></p><p>Кости в составе арматуры индексируются по имени и позиции концов костей, сохраненных в их атрибутах <emphasis>head</emphasis> (голова) и <emphasis>tail</emphasis> (конец) соответственно. Так, если у нас есть родительская кость, и мы хотим определить её среднее значение координаты y, мы можем вычислить это следующим способом:</p><empty-line/><p><code>      if parent != None : </code></p><p><code>         parenty = (ar.bones[parent].head[1] + </code></p><p><code>                    ar.bones[parent].tail[1])/2.0</code></p><p>Мы вычисляем эту позицию, поскольку такие части как, например, ноги и крылья имеют родительские кости (то есть, они перемещаются вместе с родительской костью), но не подсоединены головой к хвосту. Мы разместим эти кости, начиная в центре родительской кости, и для этого нам нужна позиция родителя по y. Кости сегментов, лежащих вдоль оси y, сами позиционируются вдоль оси y, и, таким образом, имеют нулевые координаты x и z. Координаты x и z ног и сегментов крыльев берутся из их габаритных ящиков. Если кость подсоединена (connected), мы просто устанавливаем позицию её головы в копию позиции хвоста родителя (выделено ниже).</p><p><image l:href="#1"/>Класс Блендера <emphasis>Vector</emphasis> предоставляет функцию <emphasis>copy()</emphasis>, но как ни странно, нет функции <emphasis>__copy__()</emphasis>, так что он не будет играть по правилам с функциями из модуля Питона <emphasis>copy</emphasis>.</p><p><code>      if connected:</code></p><p><code>         bone.head = <strong>ar.bones[parent].tail.copy()</strong></code></p><p><code>      else:</code></p><p><code>         if axis==1:</code></p><p><code>            bone.head=Blender.Mathutils.Vector(0,</code></p><p><code>                             bb[1][0],0)</code></p><p><code>         else:</code></p><p><code>            bone.head=Blender.Mathutils.Vector(bb[0][1],</code></p><p><code>                             parenty,bb[2][1])</code></p><p>Положение хвоста кости рассчитывается аналогичным образом:</p><p><code>      if axis==1:</code></p><p><code>         bone.tail=Blender.Mathutils.Vector(0,bb[1][1],0)</code></p><p><code>      else:</code></p><p><code>         bone.tail=Blender.Mathutils.Vector(bb[0][0],</code></p><p><code>                                       parenty, bb[2][0])</code></p><p>Последние шаги в создании кости - это добавление её к арматуре и установка специфичных для костей опций и всех родительских связей.</p><p><code>      ar.bones[vg] = bone</code></p><empty-line/><p><code>      if parent != None :</code></p><p><code>         bone.parent=ar.bones[parent]</code></p><p><code>      else:</code></p><p><code>         bone.clearParent()</code></p><empty-line/><p><code>      if connected:</code></p><p><code>         bone.options=Blender.Armature.CONNECTED</code></p><p>Заметьте, что в предыдущем коде важен порядок действий: атрибут <emphasis>parent</emphasis> может быть присвоен или очищен только у костей, которые добавлены к арматуре, а опция <emphasis>CONNECTED</emphasis> может быть установлена только у кости, имеющей родителя.</p><p>Кроме того, мы должны остерегаться здесь некоторой специфичности Блендера. Родитель может быть установлен у кости назначением в её атрибут <emphasis>parent</emphasis>. Если у него нет родителя, этот атрибут возвращает <emphasis>None</emphasis>. Тем не менее, мы не можем <emphasis>назначить None</emphasis> в этот атрибут, мы должны использовать функцию<emphasis> clearParent()</emphasis>, чтобы удалить родительские отношения.</p><empty-line/><image l:href="#49"/><empty-line/></section><section><title><p>Материалы</p></title><p>Материалы — это то, что дает объекту внешнее проявление. В Блендере, материалы чрезвычайно разносторонни, и из-за этого довольно сложны. Почти любым аспектом того, как ведёт себя луч света при отражении от объекта, можно управлять, и не только простыми параметрами, но также картами изображений и нодовыми сетями.</p><p>Вплоть до 16 материалов может быть связано с объектом и, в пределах объекта, индивидуальные его части могут ссылаться на один из этих 16 материалов. На объектах <emphasis>Text3d</emphasis>, каждый индивидуальный символ может ссылаться на различный материал, и для кривых это так же для каждой управляющей точки.</p><p>С точки зрения разработчика, назначение материала объектам - процесс из двух шагов. Сначала, мы должны определить новый материал, и затем мы должны назначить материал или материалы на объект. Первый шаг может быть опущен, если мы можем сослаться на уже существующие материалы.</p><p>Если у объекта, подобному мешу, уже определены грани, тогда мы все еще должны назначать материал для каждой грани. Вновь создаваемые грани будут иметь назначенным активный материал, если активный материал задан.</p><p>Небольшой кусок кода иллюстрирует, как мы можем назначать материалы на Меш-объект. Здесь мы назначаем материал с белым рассеянным цветом для всех граней с чётным номером, и с черным рассеянным цветом для всех граней с нечетным номером на Меш-объекте в переменной <emphasis>ob</emphasis>.</p><p><code>me=ob.getData(mesh=1)</code></p><p><code>mats=[ Blender.Material.New(), Blender.Material.New()]</code></p><p><code>mats[0].rgbCol=[1.0,1.0,1.0]</code></p><p><code>mats[1].rgbCol=[0.0,0.0,0.0]</code></p><empty-line/><p><code>ob.setMaterials(mats)</code></p><p><code><strong>ob.colbits=3</strong></code></p><p><code>for f in me.faces:</code></p><p><code>   if f.index%2 == 0 :</code></p><p><code>      f.mat=0</code></p><p><code>   else:</code></p><p><code>      f.mat=1</code></p><p>Выделенная строка  гарантирует, что индексы материалов, используемые для каждой грани, относятся к материалам, назначенным на объект. (Также возможно связать материалы с меш-данными, как мы увидим в следующей секции.)</p><empty-line/><subtitle><strong>Материалы Объекта против материалов ObData</strong></subtitle><p>В Блендере и Меш-объект и объект Блендера верхнего уровня, содержащий Меш-объект, могут иметь свой собственный список из 16 материалов. Это удобно, если нам нужно множество экземпляров копии одного и того же меша, но с приложенными различными материалами. Тем не менее, в некоторых ситуациях, мы можем захотеть приложить некоторые или все материалы к Мешу, а не к объекту. Это управляется атрибутом объекта <emphasis>colbits</emphasis>. Этот атрибут состоит из 16 битов, и каждый из них указывает использовать материал от Объекта или от Меша. Мы уже видели пример с этим атрибутом в предыдущей секции.</p><p>Объект Кривой (<emphasis>Curve</emphasis>) также может иметь собственный набор материалов, и выбор фактического материала подчиняется тем же правилам, что и для Меш-объекта. Метаболлы также имеют свой собственный набор материалов, и переключение между комплектами материалов производится так же, но в отличие от многих типов объектов, которые состоят из частей (смотри следующую секцию), нет способа соединять различные материалы с различными элементами в пределах Метаболла (это истиннно также и в графическом интерфейсе пользователя: кнопки на панели Links and Materials контекста Редактирования существуют, чтобы назначать индексы материалов индивидуальным элементам метаболла, но они не дают эффекта). Используется только первый слот списка материалов.</p><p>Заметьте, что объекты, которые не визуализируются сами, как например, арматуры и решетки, не имеют связанных материалов (таким образом, любые материалы, связанные с Объектом верхнего уровня, содержащим арматуру или решетку, будут проигнорированы). Некоторые объекты, которые не имеют связанных материалов, могут иметь связанные с ними текстуры. Объекты Мира и Лампы, например, можно связать с текстурами, чтобы управлять их цветами.</p><empty-line/><subtitle><strong>Назначение материалов частям Объекта</strong></subtitle><p>В пределах меша каждая грань может иметь собственный, связанный с ней материал. Этот материал идентифицируется своим индексом в списке материалов и сохраняется в атрибуте <emphasis>mat</emphasis>. В пределах объекта <emphasis>Text3d</emphasis>, каждый символ может иметь собственный материал, опять же идентифицируемый своим индексом в списке материалов. На этот раз, этот индекс не хранится непосредственно в атрибуте, но может быть установлен или извлечен методами accessor, которые принимают индекс символа в тексте в качестве аргумента.</p><p>Секциям внутри Кривой (объекты <emphasis>CurNurb</emphasis>), можно назначить индекс материала их методом <emphasis>setMatIndex()</emphasis>. Индекс мог быть извлечен из них соответствующим методом <emphasis>getMatIndex()</emphasis>. Заметьте, что связь материала с кривыми, которые состоят из единственной линии без настроенной выдавленной ширины или связанного объекта скоса, не будет иметь видимых эффектов, так как эти кривые не рендерятся.</p><p>Следующий кусок кода показывает как назначать различные материалы различным символам в пределах объекта <emphasis>Text3d</emphasis>. Сам код прост, но как Вы можете заметить, мы определяем список из трех материалов, но используем только один. Это расточительно, но необходимо, чтобы обойти специфику в функции <emphasis>setMaterial()</emphasis>. Её аргумент индекса материала должен быть смещён на один, например, индекс 2 имеет отношение ко второму материалу в списке, тем не менее, самый большой индекс может пройти не смещённым на единицу. Так если мы хотели бы использовать два материала, мы должны бы использовать индексы 1 и 2, чтобы иметь доступ к материалам 0 и 1, но фактический список материалов должен содержать три материала, в противном случае мы не сможем передать 2 в качестве аргумента в <emphasis>setMaterial()</emphasis>.</p><p><code>mats=[Material.New(),Material.New(),Material.New()]</code></p><p><code>mats[0].rgbCol=[1.0,1.0,1.0]</code></p><p><code>mats[1].rgbCol=[0.0,0.0,0.0]</code></p><p><code>mats[2].rgbCol=[1.0,0.0,0.0]</code></p><p><code>ob.setMaterials(mats)</code></p><p><code>ob.colbits=3</code></p><p><code>txt=ob.getData()</code></p><p><code>for i in range(len(txt.getText())):</code></p><p><code><strong>   txt.setMaterial(i,1+i%2)</strong></code></p><p>Выделенный код показывает коррекцию на 1. Полный код представлен как <emphasis>TextColors.py</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle><strong>Вершинные цвета против материалов граней</strong></subtitle><p>Один важный аспект работы с материалами, с которым мы пока не имели дела - <strong>цвета вершин</strong>. В мешах каждая вершина может иметь собственный цвет вершины. Цвет вершины отличается от материала, но будут ли цвета вершин вызывать какие-то видимые эффекты, контролируется флагами режима материала. Чтобы использовать любые цвета вершины в материале, должен быть установлен бит <emphasis>VColPaint</emphasis> вызовом метода <emphasis>setMode()</emphasis>. Когда используется этот режим, цвета вершин определяют диффузный (рассеянный) цвет материала, тогда как все обычные атрибуты материалов управляют способом, которым этот диффузный цвет будет рендериться. Обычное использование для цветов вершин - это <emphasis>запекание</emphasis> дорогих в вычислительном отношении эффектов, как например, ambient occlusion. Поскольку цвета вершин можно рендерить очень быстро, ambient occlusion может быть аппроксимирована этим способом, даже в настройке реального времени, как например, в игровом движке. (Аппроксимирована, поскольку при этом не будет такой же реакции на изменения в освещении.)</p><p>Цвета вершин сохраняются как объекты <emphasis>Mesh.MCol</emphasis> (основаны на кортежах RGBA) в атрибуте грани <emphasis>col</emphasis>.  Атрибут <emphasis>col</emphasis> является списком, содержащим ссылку на объект <emphasis>MCol</emphasis> для каждой вершины в грани. У такого размещения проявится смысл, когда Вы поймёте, что фактически материалы связаны с гранями, а не с вершинами. Когда цвета вершин различны, они линейно интерполируются через грань.</p><p>Присваивать атрибуту грани <emphasis>col</emphasis> возможно, если только у меша был установлен его атрибут <emphasis>vertexColors</emphasis> в Истину.</p><p>Следующий пример показывает, как мы можем установить цвета вершин меша. Мы выбираем градации серого в зависимости от координаты z вершин (выделено).</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>ob=Blender.Scene.getCurrent().objects.active</code></p><p><code>me=ob.getData(mesh=1)</code></p><p><code>me.vertexColors=True</code></p><p><code>for f in me.faces:</code></p><p><code>   for i,v in enumerate(f.verts):</code></p><p><code><strong>      g = int(max(0.0,min(1.0,v.co.z))*255)</strong></code></p><p><code>      f.col[i].r=g</code></p><p><code>      f.col[i].g=g</code></p><p><code>      f.col[i].b=g</code></p><p><code>mats=[Blender.Material.New()]</code></p><p><code>mats[0].setMode(Blender.Material.Modes['VCOL_PAINT'])</code></p><p><code>ob.setMaterials(mats)</code></p><p><code>ob.colbits=1</code></p><p><code>ob.makeDisplayList()</code></p><empty-line/><p><code>Blender.Window.RedrawAll()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>VertexColors.py</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle><strong>Добавление материалов в нашу гравюру</strong></subtitle><p>Как последний штрих в нашей деятельности с гравюрой, мы добавим два материала. Один индекс материала назначим вершинам на поверхности, и другой вершинам в выточенных канавках. Этим методом мы можем, например, создать проявление вновь созданной надписи на куске выветренного камня.</p><p>Так как мы ранее определили несколько удобных групп вершин, назначение индексов материала будет вопросом итерации над всеми гранями и назначения в каждую вершину грани подходящего индекса материала в зависимости от того, членом какой вершинной группы является вершина. Функция, показанная ниже, принимает чуть более общий подход, так как она принимает меш и список регулярных выражений, и назначает индекс материала на каждую грань в зависимости от принадлежности к группе вершин, которая имеет имя, соответствующее одному из регулярных выражений.</p><p>Эти функции делают очень легким назначение одинакового индекса материала во все группы вершин, которые имеют аналогичные имена, например все хвосты и сегменты грудной клетки меша, создаваемого <emphasis>creepycrawlies.py</emphasis> (они все имеют такие имена как, например, <emphasis>tail.0, tail.1</emphasis>, , и так далее).</p><p>Функция доступна в <emphasis>Tools.py</emphasis>. Она зависит от функции Питона <emphasis>re.search()</emphasis>, которая  сопоставляет регулярное выражение со строкой. Выделенная строка показывает, что мы вставляем строку регулярного выражения в так называемые якоря (^ и $). Этим путём регулярное выражение, такое как например, aaaa, сопоставится только с группой вершин с именем aaaa, а не с именем aaaa.0, так что мы сможем различить их, если мы хотим. Если же мы хотим соответствия всем именам групп вершин, которые начинаются с tail, мы могли бы, например, передать регулярное выражение <emphasis>tail.*</emphasis> .</p><p><image l:href="#1"/>Регулярные выражения являются чрезвычайно мощным способом сопоставления строк. Если Вы незнакомы с ними, Вы должны обратиться к документации   по   модулю   Питона  re (<a l:href="http://docs.python.org/library/re.html">http://docs.python.org/library/re.html</a>).  Можно начать, например, с <a l:href="http://wiki.intuit.ru/">http://wiki.intuit.ru</a>.</p><p>Другая вещь, которую нужно отметить в этой функции — использование операций с множествами. Они немного ускорят процесс, так как операции с множествами в Питоне чрезвычайно быстрые. Мы используем их здесь, чтобы проверять множество вершин (или, скорее, их индексов), которые составляют грань, на то, что все они входят в множество индексов вершин, находящихся в некоторой группе вершин. Мы заранее вычисляем оба множества индексов вершин, те, которые принадлежат группе вершин и индексы вершин каждой грани, и храним их в словарях для легкого доступа. Таким образом, мы создаем эти множества только однажды, для каждой группы вершин и для каждой грани соответственно, вместо воссоздания каждого множества всякий раз, когда мы сопоставляем регулярное выражение. Для больших мешей это потенциально сохранит много времени (за счет памяти).</p><p><code>import re</code></p><p><code>def matindex2vertgroups(me,matgroups):</code></p><p><code>   if len(matgroups)&gt;16 :</code></p><p><code>      raise ArgumentError("number of groups larger than </code></p><p><code>                     number  of materials possible (16)")</code></p><empty-line/><p><code>   groupnames = me.getVertGroupNames()</code></p><empty-line/><p><code>   vertexgroupset={}</code></p><p><code>   for name in groupnames:</code></p><p><code>      vertexgroupset[name]=set(me.getVertsFromGroup(name))</code></p><p><code>      print name,len(vertexgroupset[name])</code></p><empty-line/><p><code>   faceset={}</code></p><p><code>   for f in me.faces:</code></p><p><code>      faceset[f.index]=set([v.index for v in f.verts])</code></p><empty-line/><p><code>   for i,matgroup in enumerate(matgroups):</code></p><p><code>      for name in groupnames:</code></p><p><code><strong>         if re.search('^'+matgroup+'$',name):</strong></code></p><p><code>            for f,vset in faceset.items():</code></p><p><code>               if vset.issubset(vertexgroupset[name]) :</code></p><p><code>                  me.faces[f].mat = i</code></p><p><code>            break</code></p><empty-line/><image l:href="#50"/><empty-line/></section><section><title><p>Итог</p></title><p>В этой главе, мы видели как сделать жизнь легче для наших конечных пользователей, определяя вершинные группы у мешей, чтобы упростить выбор определенных характеристик. Мы также видели, как назначать материалы вершинам, и как создавать новые материалы, если нужно. Первые шаги были предприняты, чтобы оснастить (rig) меш. В частности, мы узнали:</p><p>• Как определять вершинные группы</p><p>• Как назначать вершины в вершинные группы</p><p>• Как назначать материалы граням</p><p>• Как назначать вершинам вершинные цвета</p><p>• Как устанавливать свойства рёбер</p><p>• Как добавлять модификатор</p><p>• Как покрывать кожей кости</p><p>Далее мы выйдем за пределы статики, и увидим как управлять перемещением объектов.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>4</p><p>PyDrivers и Constraints (Управляющие объекты и Ограничения)333</p></title><section><p><emphasis>Перевод: S.Lavik, Striver</emphasis></p><p>Проектируя сложные объекты с подвижными частями, мы хотели бы управлять перемещением этих частей относительно друг друга. Иногда, для достижения цели мы можем использовать физические движки, например, такие как Bullet physics, но часто этого не достаточно для точного воспроизведения анимации, физический движок  не всегда предоставляет необходимый контроль над сценой. Большую часть времени умное использование многократных <strong>ограничений</strong> будет вполне достаточным, но иногда взаимосвязи между объектами (другими словами хорошая анимация) не могут быть выражены с точки зрения простых <strong>ограничений</strong> и ключевой анимации. В таких случаях мы можем расширить возможности Блендера, определив собственные <strong>ограничения</strong> или <strong>отношения</strong> между анимируемыми объектами, используя Питон.</p><p>В этой главе мы увидим, как можно связать встроенные <strong>ограничения</strong> с объектами Блендера и как определить сложные <strong>отношения</strong> между анимированными объектами используя так называемые <strong>pydrivers</strong>. Мы также определим новые сложные <strong>ограничения</strong>, которые могут использоваться точно так же, как и встроенные ограничения. Мы пока не будем изучать такие определения, как ключевые кадры (key frames), поскольку мы столкнемся с ними в более поздних главах.</p><p>В этой главе мы узнаем:</p><p>• Как управлять одним <strong>IPO</strong> из другого в выражениях Питона</p><p>• Как работать с некоторыми ограничениями, присущими <strong>pydrivers</strong></p><p>• Как управлять движением объектов и костей, добавляя <strong>ограничения</strong></p><p>• Как написать <strong>ограничение</strong> в Питоне, которое привяжет один объект к ближайшей к нему вершине на другом объекте </p><p>Для начала давайте познакомимся с некоторыми определениями, чтобы получить ясное представление о том, с чем мы имеем дело.</p><empty-line/></section><section><title><p>Акцентируем внимание на свойствах анимации</p></title><p>Блендер универсален, но достаточно сложен. Прежде, чем мы сможем манипулировать анимацией объектов с помощью Питона, необходимо, чтобы мы разобрались с основными понятиями.</p><empty-line/><subtitle><strong>IPO</strong></subtitle><p>В Блендере почти любой объект может быть анимирован. Обычно это делается, с помощью фиксации некоторых параметров, таких как положение в пространстве некоего объекта в определенных ключевых кадрах и интерполяция этих параметров для остальных промежуточных кадров. В Блендере группы объектов, задействованные в анимации собираются в так называемые кривые IPO. Например, все пространственные параметры, такие как местоположение, вращение, и масштаб сгруппированы как тип объекта IPO и могут быть связаны со многими объектами Блендера: мешем, камерой, или лампой. Большинство свойств  материалов в Блендере также могут быть сгруппированы в соответствующем IPO. Получается, что ''Материальный'' тип IPO может быть связан с любым объектом, которому присвоен  материал. Аналогично, тип IPO Лампы должен быть связан с объектом Лампы.</p><p><strong><image l:href="#1"/>IPO</strong> это аббревиатура, но что она обозначает кажется немного неясным. Wiki Блендера заявляет, что она происходит от слова <strong>I</strong>nter<strong>PO</strong>lation, то есть от математической функции (<emphasis>почитайте Wiki там есть интересная информация на этот счет - прим. пер</emphasis>), но в Блендере мы столкнемся с интерполяцией как с объектом. И большую часть времени будем использовать  IPO как существительное, однако,  это обсуждение становится немного академическим.</p><p>Каждый IPO может быть связан с более чем одним объектом. Например, возможно анимировать вращение нескольких объектов, объединив их с одним объектом IPO. В Блендер API кривые IPO представлены объектами IPO. Объект IPO может быть связан с другим объектом посредством метода setIpo(). Следующая таблица дает краткий обзор типов IPO,  IPO-каналов, и список объектов с которыми они могут взаимодействовать. Обратитесь к API документации о модуле Blender.IPO за подробной информацией.</p><p>(<a l:href="http://www.blender.org/documentation/249PythonDoc/index.html">http://www.blender.org/documentation/249PythonDoc/index.html</a>).</p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>Object </emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>LocX, LocY, LocZ (перемещение) </p><p>RotX, RotY, RotZ (вращение) </p><p>ScaleX, ScaleY, ScaleZ (маштаб) </p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Все объекты Блендера, которые можно перемещать: Меш, Лампа, Камера и др.</p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>Pose</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>RotX, RotY, RotZ (вращение) </p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Кости (Bone) </p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>Material</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>R,G,B (рассеянный цвет) </p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Любые объекты, использующие материалы </p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>Texture</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>Contrast (контрастность)</p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Любые объекты, использующие текстуры, например: Меш, Лампа, Мир и др. </p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>Curve</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>Speed (скорость)</p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Кривые (Curve) </p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>Lamp</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>Energ (энергия) </p><p>R,G,B (цвет) </p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Лампы </p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>World</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>HorR,HorG,HorB (цвет горизонта) </p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Мир (World) </p><empty-line/><p><strong>Тип IPO </strong></p><p><emphasis>Constraint</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>Inf (влияние) </p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Ограничения</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Тип IPO </emphasis></strong></p><p><emphasis>Sequence</emphasis></p><p><strong>IPO каналы (некоторые примеры, см. полный список в API документации) </strong></p><p>Fac (фактор, например громкость звуковой дорожки) Обратитесь к API документации для Blender.IPO module за подробной информацией</p><p><strong>Соответствующие объекты в Блендере </strong></p><p>Последовательности</p><empty-line/><subtitle><strong>IPO-каналы и IPO-кривые</strong></subtitle><p>Кривые IPO, перечисленные в таблице, содержат целую коллекцию связанных между собой анимационных параметров. Каждый из этих параметров упоминается как канал. Примером <strong>канала</strong> IPO-объекта является <code>LocX</code> (x-компонент местоположения) и <code>RotY</code> (вращение вокруг оси Y). Каждый канал представлен объектом <code>IPOCurve</code>, который реализует необходимую функциональность для возвращения значений, интерполированных между ключевыми кадрами анимации.</p><p>Примером канала в IPO материала (Material) является <code>SpecB</code> – синий компонент зеркального цвета (specular color).</p><p>IPOCurve-объекты доступны как атрибуты приведенных в таблице IPO, например, <code>myipo.LocX</code> обратится к <code>LocX IPOCurve</code>, если <code>myipo</code> будет IPO - объектом.</p><p>Чтобы проиллюстрировать эти понятия предположим, что мы хотим анимировать движение простого куба вдоль оси X. Мы начнем движение с 1 кадра и закончим его в кадре номер 25. В Блендере выполним следующие шаги:</p><p>1. Добавьте простой Куб, выбрав в меню <strong>Add | Mesh | Cube</strong> и удостоверьтесь, что Вы находитесь в объектном режиме (object mode).</p><p>2. Перейдите к первому кадру анимации (чтобы выбрать необходимый кадр, просто введите число в виджет, показанный на скриншоте).</p><empty-line/><image l:href="#51"/><empty-line/><empty-line/><p>3. Добавьте ключевой кадр, выбрав <strong>Object | Insert keyframe | Loc</strong>. В окне редактора  IPO добавленный ключевой кадр расположения нашего куба в пространстве обнаружится как IPO типа <emphasis>Object</emphasis> (см. скриншот).</p><empty-line/><image l:href="#52"/><empty-line/><empty-line/><p>Текущий кадр отображается в виде зеленой вертикальной линии. Расположение IPO зафиксировано тремя  каналами (для положения куба вдоль оси X - <code>LocX</code>, вдоль осей Y и Z - <code>LocY</code> и <code>LocZ</code> соответственно). Каналы представлены в виде графиков различных цветов (они могут перекрывать друг на друга). Этими линиями можно управлять прямо в редакторе IPO Кривых, но пока мы только добавим второй ключевой кадр.</p><p>1. В окне Timeline выберите 25 кадр.</p><p>2. Выберите Куб и переместите его вправо вдоль оси X.</p><p>3. Добавьте второй ключевой кадр, выбрав <strong>Object | Insert keyframe | Loc</strong> (<emphasis>или просто нажав I - прим. пер.</emphasis>). Теперь мы видим что каждый из графов, представляющих три  IPO-канала (направления по осям X, Y, Z) получили вторые точки-пересечения с зеленой линией. Поскольку мы изменили местоположение куба только вдоль оси X, графы других каналов остались плоскими, но линия канала <code>LocX</code> изменилась вслед с изменением положения куба по оси  X.</p><empty-line/><image l:href="#53"/><empty-line/><empty-line/><p>Добавляя больше ключевых кадров, мы можем сделать любое движение настолько сложным, насколько нужно, но задача становиться более тяжелой, если мы например захотим заставить наш объект следовать по предварительно вычисленному точному пути. Позже в этой главе мы увидим, как можно управлять объектами IPOCurve, которые представляют  IPO-каналы с помощью программирования.</p><empty-line/><subtitle><strong>Ограничения</strong></subtitle><p><strong>Ограничения</strong> в Блендере связаны с объектами Блендера верхнего уровня или Bone-объектами и представлены в виде объекта <code>Constraint</code>. У Объектов Блендера и Bone-объектов есть атрибут <code>constraint</code>,   с   помощью   которого   осуществляется <strong>последовательность ограничений</strong>. Также выше перечисленные объекты имеют методы, для добавления, удаления, и изменения <strong>ограничений</strong> в этой последовательности.</p><p>Когда <strong>ограничение</strong> связано с объектом, результатом будет объединение параметров ограничений и расчетных параметров объекта. Атрибут <code>influence</code> (влияние) определяет, насколько сильно параметры <strong>ограничения</strong> будут влиять на объект анимации.</p><empty-line/></section><section><title><p><strong>Различия между управляющими объектами (drivers) и ограничениями</strong></p></title><p><strong>Управляющие объекты и ограничения</strong> похожи тем, что они влияют на изменение свойств пути (<emphasis>речь идет о параметрах анимации — прим. пер.</emphasis>), но в тоже время они очень разные: <strong>ограничения</strong> действуют непосредственно на объекты, в то время как <strong>управляющие объекты</strong> определяют то, как IPO-кривая будет изменяться относительно изменений других IPO-кривых в процессе анимации. <strong>Ограничения</strong> влияют только на пространственные свойства объекта, такие как положение, масштаб или вращение, а с помощью <strong>управляющих объектов</strong> любой кривой IPO можно управлять с помощью другой кривой IPO. Это означает, что даже параметры материалов, такие как цвет, или параметр лампы, такой как энергия, может управляться другим IPO. Однако есть ограничение: IPO-кривые, управляющие другими IPO-кривыми должны в настоящее время обладать специальными свойствами объекта, таким образом, Вы можете управлять цветом материала, вращая некоторый объект, но Вы не можете изменить цвет объекта энергией лампы. Кроме того, факт, что <strong>ограничения</strong> могут затронуть только пространственные свойства, означают, что нет никакого способа, которым Вы можете ограничить, например, рассеянный цвет (diffuse color) материала. Следующая таблица показывает некоторые <strong>ограничения</strong> и их соответствующее атрибуты. Обратитесь к документации API по модулю <code>Blender.Constraint</code> за подробной информацией.</p><empty-line/><p><strong>Типы Ограничений</strong></p><p>TrackTo </p><p><strong>Стандартные атрибуты </strong></p><p>Target (target object) </p><p>Track (axis to track) </p><empty-line/><p><strong>Типы Ограничений</strong></p><p>Floor </p><p><strong>Стандартные атрибуты </strong></p><p>Target (target object) </p><empty-line/><p><strong>Типы Ограничений</strong></p><p>StretchTo </p><p><strong>Стандартные атрибуты </strong></p><p>Target (target object) </p><empty-line/><p><strong>Типы Ограничений</strong></p><p>CopyLocation </p><p><strong>Стандартные атрибуты </strong></p><p>Copy (выбор   компонента(тов)   для копирования ) </p><empty-line/><p>Заметьте, что возможно анимировать влияние ограничения (параметр influence), когда с Объектом связано  IPO типа constraint.</p><empty-line/></section><section><title><p><strong> Программирование  ограничений</strong></p></title><p>Блендер имеет  много <strong>ограничений</strong>, которые Вы можете применить к объекту. Некоторые из них похожи на <strong>управляющие объекты</strong> (drivers), в том смысле, что они не ограничивают движение объекта, но могут копировать некоторые параметры, такие как вращение или расположение (location). С точки зрения разработчика, каждому объекту Блендера присущ атрибут <code>constraints</code>, который является последовательностью объектов ограничений. В эту последовательность можно добавлять элементы и удалять их из неё. Также можно менять порядок элементов.</p><empty-line/><p><strong>Метод</strong></p><p>append(<emphasis>type</emphasis>) </p><p><strong>Действие</strong></p><p>Добавляет новое ограничение к объекту и возвращает ограничение</p><p><strong>Пример</strong></p><p>ob.constraints.append( Constraint.Type.TRACKTO) </p><empty-line/><p><strong>Метод</strong></p><p>remove(<emphasis>constraint</emphasis>) </p><p><strong>Действие</strong></p><p>Удаляет ограничение с объекта </p><p><strong>Пример</strong></p><p>ob.constraints.remove( ob.constraints[0]) </p><empty-line/><p><strong>Метод</strong></p><p>moveUp(<emphasis>constraint</emphasis>) </p><p>moveDown(<emphasis>constraint</emphasis>) </p><p><strong>Действие</strong></p><p>Изменят позицию ограничения в списке ограничений </p><p><strong>Пример</strong></p><p>ob.constraints.moveDown( ob.constraints[0]) </p><empty-line/><p><strong>Метод</strong></p><p>[] </p><p><strong>Действие</strong></p><p>Доступ к атрибутам ограничений </p><p><strong>Пример</strong></p><p>Con = ob.constraints[0] </p><p>Con[Constraint.Settings. TARGET] = other </p><empty-line/><p>Новые <strong>Ограничения</strong> не становятся экземплярами объектов посредством конструктора, но посредством вызова метода <code>append()</code> атрибута  <code>constraints</code> вместе с переданным ему типом ограничения. на выходе <code>append()</code> мы получаем новое <strong>Ограничение</strong>, параметры настроек которого уже можно изменять.</p><empty-line/></section><section><title><p><strong> Программирование кривых IPO</strong></p></title><p>IPO-каналы управляются из скриптов так же, как и <strong>ограничения</strong>, но они по своей сути более разнообразны, чем <strong>ограничения</strong>, поскольку существует много различных типов IPO-каналов, и некоторые из них, особенно текстурные каналы и ключи формы, нуждаются в специальной обработке. Про них существует отдельная глава (Глава 6: Ключи формы, IPO, и Позы), но различные варианты использования Питона для IPO - каналов будут показаны ниже.</p><empty-line/></section><section><title><p><strong> Управляющие объекты (PyDrivers)</strong></p></title><p>Есть много случаев, где мы хотели бы изменять некоторые свойства, относительно  других свойств анимируемых объектов, но не всегда возможно зафиксировать эти «взаимоотношения», управляя одним IPO-каналом через другой. Так происходит потому, что такое отношение не всегда оказывается простой линейной зависимостью, например, движение поршня управляется круговым движением. Другой случай когда отношение не постоянно, например, свет, включающийся только тогда, когда выключатель находится в определенном положении.</p><p>В этих случаях отношения между объектами могут быть определены Питон-выражением или так называемым <code><strong>pydriver</strong></code>. <strong>Управляющий объект</strong> принимает IPO-канал другого объекта как входной параметр и возвращает результат, управляющий IPO-каналом на текущем объекте. Поскольку эти выражения на Питоне имеют доступ к полному API Блендера, взаимоотношения могут быть действительно очень сложными.</p><empty-line/></section><section><title><p><strong> Ограничения на Питоне (PyConstraints)</strong></p></title><p>Там, где <strong>управляющие объекты</strong> могут использоваться, чтобы обходить пределы  встроенных возможностей Блендера по управлению IPO-каналами, <strong>PyConstraints</strong> позволяют нам преодолеть трудности в ситуациях, где встроенные <strong>ограничения</strong> не достаточны. Например, невозможно ограничить положение одного объекта на поверхности другого, если в нем есть отверстия. Встроенные <strong>ограничения</strong> предлагают способы ограничивать расположение объекта не ниже чем расположен другой объект (ограничение <code>floor</code>). Но если мы хотели бы, чтобы была возможность изменять позицию объекта ниже поверхности другого объекта в местах, где есть отверстия, мы должны запрограммировать такое ограничение самостоятельно. Как мы увидим, PyConstraints позволяют нам сделать точно это.</p><p>Поскольку все вступительные замечания позади, мы наконец снова можем вернуться к программированию в следующем абзаце.</p><empty-line/></section><section><title><p> Установка времени - один управляет всеми</p></title><p>Как использовать часы, если невозможно установить время удобным способом? Вместо перемещения каждой стрелки часов отдельно, мы хотели бы поворачивать единственную кнопку, чтобы перемещать обе стрелки — большую (минутную) и маленькую (часовую), причем (очевидно) часовая стрелка должна перемещаться в двенадцать раз медленнее минутной.</p><p>Поэтому, мы должны определить объект-кнопку (которую мы скорее всего не будем визуализировать), для управления вращением костей в стрелках часов.</p><p>Чтобы настроить ведомые каналы, выполним шаги:</p><p>1. В окне 3D View, выберите объект <code>bighand</code> (большая стрелка).</p><p>2. В окне редактора IPO-Кривых удостоверьтесь что выбран тип IPO – object. Справа вы увидите список IPO-каналов. Выберите RotZ, щелкнув на нем левой кнопкой мышки.</p><empty-line/><image l:href="#54"/><empty-line/><empty-line/><p>3. Выберите <strong>Curve | Transform Properties</strong>. В появившемся окне нажмите на кнопку Add Driver.</p><empty-line/><image l:href="#55"/><empty-line/><empty-line/><p>4. Не закрывая  Transform Properties, выберите Curve | Insert 1:1 mapping и затем щелкните по Default one-to-one mapping. В редакторе IPO появится прямая светло-голубая линия.</p><empty-line/><image l:href="#56"/><empty-line/><empty-line/><p>5. В окне Transform Properties, нажмите на изображение светло-зеленого питона. Изображение станет темно-зеленым, и теперь возможно редактировать выражение <strong>pydriver</strong> в смежной текстовой области. Введите туда следующий код:</p><p><code><strong>ob('Knob').RotZ</strong>*(360/(2*m.pi))/10</code></p><p>Вот и все! Теперь, если вращать кнопку вокруг оси Z, большая стрелка следует примеру. Все же <strong>pydriver</strong>-выражение действительно нуждается в некотором разъяснении. Выделенная часть является движком (driver) - канал объекта (object channel), обеспечивающий входные данные для управления IPO-каналом. <code>ob('Knob')</code> является укороченной записью (стенографией), позволенной в <strong>pydriver</strong>-выражениях для Блендера. <code>Object.Get('Knob')</code> и атрибут <code>RotZ</code> дают нам вращение вокруг оси Z. Это вращение задано в радианах, тогда как результат <strong>pydriver</strong>-выражения для канала вращения (RotZ) должен быть в градусах, поэтому мы умножаем на 360 и делим на удвоенное число пи (m.pi = 3.14). Наконец, мы делим полученное число в градусах на десять, потому что по некоторой неясной причине, Блендер не принимает градусы, не поделенные на 10! (Заметьте, что это "делить на десять" действительно нужно только для каналов вращения по осям, но не для любого из других каналов!)</p><p><strong><image l:href="#1"/>1-on-1 mappings</strong></p><p>Вы можете задаться вопросом, почему мы должны были сначала вставить кривую 1:1. Отношение между ведомым каналом и его <strong>управляющим объектом</strong> содержит еще один слой и это - кривая, транслирующая значение на выходе <strong>управляющего объекта</strong> (pydriver) в финальное значение. Эту кривую можно изменять вручную, но обычно мы делаем всю точною настройку в нашем <strong>pydriver</strong> и просто вставляем кривую 1-к-1. Такой вариант работы настолько распространен, что Блендер обеспечивает специальный интерфейс для этой ситуации, так как весьма утомительно создавать необходимые кривые снова и снова для каждого управляемого канала.</p><empty-line/><p>Конечно, мы, возможно, достигли бы того же самого результата, ведя вращение напрямую через канал вращения объекта <code>knob</code>, или даже с помощью копии <strong>ограничения</strong> вращения. Это спасло бы нас от странных проблем преобразования, но цель этого абзаца показать основы.</p><p>Часовая стрелка из примера, - вот где использование <strong>pydriver</strong> действительно является правильным решением. (Хотя, изменяя непосредственно IPO-кривую, мы могли бы изменить темп изменения управляющего канала, но это было бы не столь же ясно, как простое выражение, и почти невозможно для более сложных отношений между объектами). Мы повторяем список действий, показанных ранее, но теперь для маленькой (часовой) стрелки и введем следующее <strong>pydriver</strong>-выражение:</p><p><code>ob('Knob').RotZ*(360/(2*m.pi))/10/12</code></p><p>Поскольку часовая стрелка в двенадцать раз медленней, чем минутная, мы используем то же самое pydriver-выражение что и для минутной стрелки, но разделим результат на двенадцать. Теперь, когда мы вращаем объект <code>knob</code> (кнопку) по ее оси Z, минутная стрелка будет следовать как и раньше, а часовая соответственно в 12 раз медленнее. Вместо того, чтобы вручную вращать кнопку, также возможно анимировать вращение кнопки, для анимации обеих стрелок часов. Полный результат доступен как  <code>clock-pydriver.blend</code>, изображение часов с кнопкой, показано на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#57"/><empty-line/><empty-line/><subtitle><strong>Сокращения</strong></subtitle><p>В пределах <strong>pydriver</strong>-выражений можно использовать некоторые полезные сокращения, чтобы экономить на печатании. В пошаговом примере мы уже использовали сокращение <code>ob('&lt;name&gt;')</code> — это обращение к объектам Блендера по имени, аналогично, возможно получить доступ к Меш-объектам и материалам посредством <code>me('&lt;name&gt;')</code> и <code>ma('&lt;name&gt;')</code> соответственно. Кроме того, модуль <code>blender</code> доступен как <code>b</code>,  модуль <code>Blender.Noise</code> как <code>n</code>, и модуль Питона  <code>math</code> как <code>m</code>. Он позволяет выражениям использовать тригонометрические функции, такие как синус, например. Этих возможностей достаточно, чтобы покрыть много проблем, но их все равно не хватит если мы захотим, например, импортировать внешние модули. Есть путь избежать этих трудностей, мы его  увидим в следующем абзаце.</p><empty-line/><p><strong><emphasis>Преодоление ограничений: pydrivers.py</emphasis></strong></p><p>Поле ввода для <strong>pydrivers</strong> ограничено 125 символами, и даже при том, что сокращения позволяют получить доступ к модулю Питона <code>math</code> и к некоторым из модулей Блендера, с помощью сокращённых выражений, предоставленного места достаточно мало. Кроме того, поскольку <strong>pydrivers</strong> должны быть <strong>выражениями</strong> Питона, весьма трудно отлаживать их (например, потому что Вы не можете вставить функцию print) или добавить нечто похожее на функциональность <code>if/then</code>. Последний пример до некоторой степени может быть преодолен хитрыми уловками, основанными на том факте, что Истина (<code>True</code>) и Ложь (<code>False</code>) в Питоне преобразуются в, соответственно, 1 и 0 внутри числового выражения, таким образом утверждение:</p><p><code>if a&gt;b: </code></p><p><code>    c=14 </code></p><p><code>else: </code></p><p><code>    c=109 </code></p><p>эквивалентно: </p><p><code>c = (a&gt;b)*14 + (a&lt;=b)*109</code></p><p>Однако чувствуется неуклюжесть выражения, ведь мы оцениваем условие дважды. К счастью, и проблему пространства и ограничение единственного выражения можно преодолеть при использовании текстового блока с именем <code>pydrivers.py</code>. Если такой текстовый блок присутствует, его содержание доступно в виде модуля с именем p. Так, например, если мы определяем функцию <code>clamp()</code> (зажим) в <code>pydrivers.py</code> таким образом:</p><p><code>def clamp(a,low,high):</code></p><p><code>    if a&lt;low : a=low</code></p><p><code>    if a&gt;high: a=high</code></p><p><code>    return a</code></p><p>Мы можем вызвать эту функцию в нашем pydriver-выражении как <code>p.clamp (a, 14,109).</code></p><p>Мы будем использовать  <code>pydrivers.py</code> в следующих примерах, не только потому, что это позволит применять более сложные выражения, но также и потому что ширина <strong>pydriver</strong> области еще меньше чем ее длина, что делает такое выражение очень трудным к прочтению, поскольку Вы должны постоянно пользоваться прокруткой для доступа ко всем частям выражения.</p><empty-line/></section><section><title><p>Внутреннее сгорание — корреляция сложных изменений</p></title><p>Предположим, что мы хотим продемонстрировать, как работает четырехтактный двигатель внутреннего сгорания. У такого двигателя есть множество движущихся частей, и многие из них связаны сложным образом.</p><p>Чтобы увидеть отношения между частями двигателя, будет полезно взглянуть на следующую иллюстрацию. На скриншоте перечислены названия, которые мы будем использовать, когда обратимся к различным частям мотора. (Я не автомобильный инженер и не механик, таким образом названия, возможно, не точны, но по крайней мере мы будем говорить об одних вещах. За дополнительной информацией Вы можете обратиться сюда <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Four-stroke_cycle">http://en.wikipedia.org/wiki/Four-stroke_cycle</a>.)</p><empty-line/><image l:href="#58"/><empty-line/><empty-line/><p><emphasis>camshaft – распределительный вал</emphasis></p><p><emphasis>outlet valve – выпускной клапан</emphasis></p><p><emphasis>inlet valve – впускной клапан</emphasis></p><p><emphasis>cylinder – цилиндр</emphasis></p><p><emphasis>piston – поршень</emphasis></p><p><emphasis>connecting rod – шатун</emphasis></p><p><emphasis>drive shaft  – ведущий или коленчатый вал </emphasis></p><empty-line/><p>Прежде, чем мы начнем формировать части, чтобы использовать их вращение и положение, для управления другими частями, нужно условиться: в реальности поршни в цилиндрах двигаются за счет расширения воспламененного топлива, они толкают ведущий вал (или коленчатый вал) с соединенным маховым колесом и  распределительным валом (или в нашем случае с некоторыми механизмами, которые не показаны здесь), движение возвращается к распределительному валу, который управляет движением выпускных и впускных клапанов. Очевидно, что мы не можем следовать этой концепции непосредственно, поскольку нет никакого топлива как объекта, который  стимулирует двигаться другие объекты, таким образом имеет смысл полностью изменить цепь отношений. В нашей установке маховое колесо будет вращать ведущий вал и различные механизмы, а ведущий вал, в свою очередь, будет вести большинство других объектов, включая поршень и его шатун. Мы будем также управлять энергией лампы, помещенной в наконечник свечи зажигания, вращая ведущий вал.</p><p>Ведущий вал просто будет следовать за вращением махового колеса, как более медленный механизм (это можно осуществить с помощью <strong>ограничения</strong><emphasis>copy rotation</emphasis> объекта, но здесь мы всё хотим осуществить через <strong>pydrivers</strong>). Соответствующий <strong>pydrivers</strong> для канала <code>RotX</code> будет похож на это:</p><p><code>ob('Flywheel').RotX/(2*m.pi)*36</code></p><p>Это может выглядеть неуклюжим, но необходимо помнить - вращения сохраняются в радианах, в то время как <strong>pydriver</strong>-выражения должны возвращать вращение в градусах, поделенных на 10.</p><p>Высшая передача и оба распределительных вала будут также следовать за вращением махового колеса, но со скоростью, уменьшенной в два раза и с противоположным направлением вращения:</p><p><code>m.degrees(ob('Flywheel').RotX*-0.5)/10.0</code></p><p>Чтобы проиллюстрировать, как получить доступ к функциям в математическом модуле Питона <code>math</code>, мы не стали преобразовывать в градусы самостоятельно, а  воспользовались функцией <code>degrees()</code>, поставляемой с  модулем <code>math</code>. </p><p>Мы смоделировали распределительный вал с кулачком, указывающим точно вниз. Если мы хотим управлять вращением по оси X распределительного вала на входе посредством вращения ведущего вала, мы должны принять во внимание, что он двигается на половинной скорости. Кроме того, его задержки вращения немного отстают, чтобы соответствовать циклу воспламенения цилиндра, поскольку он открывает входной клапан на начальном движении вниз и закрывает клапан как раз перед искрой воспламенения:</p><p><code>ob('DriveShaftPart').RotX/(2*m.pi)*18+9</code></p><empty-line/><image l:href="#59"/><empty-line/><empty-line/><p>Выражение для распределительного вала на выходе почти идентично за исключением времени запаздывания (здесь 24, но настройка этого двигателя не совсем соответствует реальной механике):</p><p><code>ob('DriveShaftPart').RotX/(2*m.pi)*18+24</code></p><empty-line/><p>Движение поршня ограничено только по вертикали, но его точное движение более сложно для вычисления. Нас интересует длина отрезка <strong>Q</strong> — смотрите предыдущий рисунок — и расстояние между центром ведущего вала и точкой, где шатун (<strong>L</strong> на диаграмме) соединяется с поршнем. Поскольку длина шатуна постоянна, изменение <strong>Q</strong> будет функцией от угла поворота &#x3B1; ведущего вала. Расстояние от центра ведущего вала, до точки, где шатун связан с ведущим валом, фиксировано. Мы назовем это расстояние R. Теперь у нас есть треугольник со сторонами <strong>Q</strong>, <strong>L</strong>, и <strong>R</strong> и известен угол <strong>&#x3B1;</strong>. Поскольку три из этих данных (L, R, и &#x3B1;) известны, мы можем вычислить  Q, при использовании теоремы косинусов (<a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%B8%D0%BD%D1%83%D1%81%D0%BE%D0%B2">http://ru.wikipedia.org/wiki/Теорема_косинусов</a>).   Поэтому   мы определяем функцию <code>q()</code> в файле <code>pydrivers.py</code>, которая возвращает длину Q, при заданных <strong>L</strong>, <strong>R</strong>, и <strong>&#x3B1;</strong>:</p><p><code> def q(l,r,a): return r*cos(a)+sqrt(l**2-(r*sin(a))**2)</code></p><p>Выражение для канала поршня <code>LocZ</code> просто обращается к этой функции с соответствующими значениями аргументов:</p><p><code>p.q(1.542,0.655,ob('DriveShaftPart').RotX)</code></p><p>Точные значения для <strong>L</strong> и <strong>R</strong> были взяты из меша, используя координаты соответствующих вершин шатуна и ведущего вала в окне <code>Transform Properties</code>. (кнопка N в окне 3D-вида)</p><p>Для самого шатуна можно использовать то же выражение для <code>LocZ</code>-канала, но нужно так тщательно сделать соединение поршня и шатуна, чтобы они точно совпадали. </p><p>Однако, движение шатуна не ограничено только перемещением по оси Z, так как он вращается вокруг оси X с центром в точке, соединяющей шатун с поршнем. Угол вращения (<strong>&#x3B3;</strong> на диаграмме) можно вывести из значений <strong>L, R, и &#x3B1;</strong>:</p><p><code>def topa(l,r,a):</code></p><p><code>    Q=q(l,r,a)</code></p><p><code>    ac=acos((Q**2+l**2-r**2)/(2*Q*l))</code></p><p><code>    if a%(2*pi)&gt;pi : ac = -ac</code></p><p><code>    return -ac</code></p><p><strong>Pydriver</strong> выражение для RotX будет выглядеть вот так:</p><p><code>m.degrees(p.topa(1.542,0.655,ob('DriveShaftPart').RotX))/1 0.0</code></p><p>Впускной и выпускной клапаны управляются вращением их соответствующих распределительных валов. Очертание кулачка очень сложно, так что здесь мы используем не фактическую форму его контура, а аппроксимируем ее, она выглядит достаточно хорошо (то есть, открытый клапан в функции еще оживленное движение в правильном моменте). Следующая картинка показывает движение клапана как функцию от угла вращения:</p><empty-line/><image l:href="#60"/><empty-line/><empty-line/><p>Наконец, в <code>pydrivers.py</code> мы определяем функцию <code>spike()</code>, которая принимает угол поворота распределительного вала как аргумент и возвращает значение между <code>0.0</code> и <code>1.0</code> которое резко возрастает в районе нулевого угла:</p><p><code>def spike(angle):</code></p><p><code>    t = (cos(angle)+1.0)/2.0</code></p><p><code>    return t**4</code></p><p>Сейчас клапан движется линейно, но линия, по которой он следует, наклонена на 10 градусов (вперед для впускного клапана, назад для выпускного клапана), теперь нам придется управлять двумя каналами, LocZ и LocY, каждый нужно умножить  на правильное значение для создания наклонного движения. Поэтому мы определим две функции в <code>pydrivers.py</code>:</p><p><code>def valveZ(angle,tilt,travel,offset):</code></p><p><code>    return cos(radians(tilt))*spike(angle)*travel+offset</code></p><p><code>def valveY(angle,tilt,travel,offset):</code></p><p><code>    return sin(radians(tilt))*spike(angle)*travel+offset</code></p><p>Обе функции возвращают расстояние в зависимости от угла поворота управляющего  объекта. <code>Tilt</code> (наклон) - наклон клапана (в градусах), <code>travel</code> — максимальная длина пути, по которому проходит клапан вдоль наклонной линии, а <code>offset</code> (компенсация) - значение, которое позволяет регулировать позицию клапана. Соответствующие <strong>pydriver</strong>-выражения для <code>LocZ</code> и <code>LocY</code>-каналов впускного клапана:</p><p><code>p.valveZ(ob('CamInlet').RotX+m.pi,-10.0,-0.1,6.55)</code></p><p>и</p><p><code>p.valveY(ob('CamInlet').RotX+m.pi,-10.0,-0.1,-0.03)</code></p><p>(Выражения для выпускного клапана аналогичны, но с положительным углом <code>tilt.</code>)</p><p>До сих пор, все IPO-каналы были каналами объекта, такими как расположение и вращение. Но также возможно управлять другими каналами, ведь нам нужно изменять энергию лампы, помещенной в свечу зажигания. В <code>pydrivers.py</code> мы для начала определим вспомогательную функцию  <code>topi()</code>, которая, в качестве аргументов, кроме угла вращения движущегося объекта принимает угол <code>h</code> (в радианах) и интенсивность <code>i. topi()</code> возвращает эту интенсивность, если угол двигающегося объекта находится между <code>0</code> и <code>h</code>, и ноль, если угол выйдет за  пределы этого ряда. Поскольку угол на входе функции, возможно больше, чем 2*pi (когда двигающийся объект пройдет больше чем полный круг), мы исправляем это выделенной операцией деления по модулю:</p><p><code>def topi(a,h,i): </code></p><p><code>    m = a%(2*pi) </code></p><p><code>    r=0.0 </code></p><p><code>    if m&lt;h: r=i </code></p><p><code>    return r </code></p><p><strong>pydriver</strong>-выражение для канала энергии (называемый "Energ" в редакторе Кривых IPO), может быть выражено следующим образом:</p><p><code>    p.topi(ob('DriveShaftPart').RotX/2+m.pi,0.3,0.5) </code></p><p>Как видно, это выражение запустит «огонь» в свече зажигания при первых 17 градусах (0.3 радиан), установив энергию для этого цикла в 0.5 .</p><empty-line/><subtitle><strong>Больше мощности — комбинирование нескольких цилиндров в двигателе</strong></subtitle><p>Как только мы смоделировали один цилиндр и позаботились о управлении движением отдельных частей, нашим следующим шагом будет дублирование цилиндров, для создания мотора как на вводной иллюстрации этой главы. В принципе мы можем просто выделить все и продублировать, нажав  <emphasis>Shift + D</emphasis>, отрегулировав время срабатывания каждого IPO-канала. </p><p>Но есть препятствие. Если мы используем <emphasis>Shift + D</emphasis>, вместо <emphasis>Alt + D</emphasis> мы получим одинаковые копии мешей объектов, вместо того чтобы просто воспользоваться ссылкой на первый объект. К тому же, мы ожидаем, что скопировали и остальные атрибуты объекта, такие как материалы, текстуры и IPO. Блендер, по-умолчанию, не дублирует вышеперечисленные категории, копируя только сам объект. Это получится неуклюже, так как изменение IPO первого поршня, к примеру, затронуло бы все остальные. </p><p>Мы могли бы сделать остальные копии уникальными впоследствии (нажав на поле количества пользователей этих кривых IPO, например, и подтвердив своё согласие со всплывающим вопросом <strong>make single user?)</strong>, но было бы слишком утомительным повторять это для каждой копии отдельно.  </p><empty-line/><image l:href="#61"/><empty-line/><empty-line/><p>Лучшим способом будет изменить настройки копирования объектов (<strong>Duplicate with object</strong>) в панели <strong>Edit Methods</strong>, как показано на скриншоте выше. Таким образом, кривые IPO, связанные с объектом, будут превращены в уникальные копии при дублировании объекта. </p><p>Результат нашей работы, четырехцилиндровый двигатель, передающий движение от ведущего вала к поршням доступен как engine001.blend. Изображение анимации доступной по адресу <a l:href="http://vimeo.com/7170769">http://vimeo.com/7170769</a>, показано на следующем скриншоте.</p><empty-line/><image l:href="#62"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Добавление простых ограничений</p></title><p><strong>Ограничения</strong> (Constraints) могут быть применены к объектам и костям. В обоих случаях <strong>ограничение</strong> добавляется вызовом метода <code>append()</code> атрибута <emphasis>constraints</emphasis>. Наш следующий пример покажет, как мы можем ограничить движение стрелок часов из <emphasis>rigged clock</emphasis> (Глава 3, Группы вершин и материалы) для вращения вокруг оси <code>Z</code>. Код, определяющий функции для достижения поставленной задачи начинается с двух определений <code>import</code>, которые уменьшат длину кода:</p><p><code>from Blender.Constraint import Type </code></p><p><code>from Blender.Constraint import Settings </code></p><p>Функция принимает два аргумента: <code>obbones</code>, ссылка на объект Блендера, данные которого являются арматурой (то есть, не объект арматуры непосредственно) и  <code>bone</code>, название кости, которую мы будем ограничивать. Важно понимать, что <strong>ограничение</strong>, которое мы связываем с костью, является не свойством арматуры, а позой объекта, содержащего арматуру.  Множество объектов могут обращаться к одной и той же  арматуре, и все позы будут связаны с объектами, таким образом различные объекты, обращающиеся к той же самой арматуре, смогут принимать различные позы. </p><p>Итак, стартуя, функция сначала получает позу, а затем ссылку на кость, которую мы хотим ограничить. Выделенная строка показывает, как привязать <strong>ограничение</strong> (это аналогично тому, как если бы мы связывали <strong>ограничение</strong> с объектом Блендера вместо кости):</p><p><code>def zrotonly(obbones,bone):</code></p><p><code>    poseob = obbones.getPose()</code></p><p><code>    bigarmpose = poseob.bones[bone]</code></p><p><code>    c=bigarmpose.constraints.append(Type.LIMITROT)</code></p><p><code>     c[Settings.LIMIT]=Settings.LIMIT_XROT|</code></p><p><code>                          Settings.LIMIT_YROT</code></p><p><code>    c[Settings.XMIN]=0.0</code></p><p><code>    c[Settings.XMAX]=0.0</code></p><p><code>    c[Settings.YMIN]=0.0</code></p><p><code>    c[Settings.YMAX]=0.0</code></p><p><code>    poseob.update()</code></p><p>Вновь присоединенное <strong>ограничение</strong> сохраняется в переменную <code>c</code> и в последующих  строках видно, что различные атрибуты <strong>ограничения</strong>, становятся доступны подобно словарю. Сначала мы настраиваем атрибут <code>LIMIT</code> (это битовая маска), для ограничения вращения по осям <code>X</code> и <code>Y</code>. Далее, мы устанавливаем минимальное и максимальное значение вращения вокруг этих осей равным <code>0.0</code>, таким образом мы останавливаем любое движение. Например, в риггинге реалистичного скелета животного этими значениями можно задать пределы величин вращения к значениям, сопоставимыми с реальными соединениями между костями. И в конце, чтобы сделать изменения pose (позы) видимыми, мы обращаемся к методу <code>update()</code>.</p><empty-line/></section><section><title><p>Определяем сложные ограничения</p></title><p>Там, где <strong>pydrivers</strong> предоставляют нам возможность управлять изменением одной IPO-кривой посредством изменения другой, <strong>PyConstraints</strong> (<strong>питон-ограничения</strong>) предоставляют нам способы задавать пределы изменения свойств объекта.</p><p>Конечно, в Блендер встроено много простых ограничений, таких как мы видели в предыдущем разделе, и часто комбинации простых ограничений достаточно для того, что нам нужно. Но если нам необходимо, чтобы наши объекты перемещались с места на место свободно в пределах не прямоугольной области, а например, для упрощения размещения светофоров и телефонных будок по сетке улиц. Как мы можем достичь этого? Введите pyconstraints.</p><p>PyConstraints - Питон-скрипты, которые присутствуют как текстовые блоки в текстовом редакторе Блендера и должны начинаться со строки комментария, идентифицирующей их как ограничение:</p><p><code>#BPYCONSTRAINT</code></p><p><strong>Ограничение</strong> на Питоне должно содержать три функции с именами <code>doConstraint()</code>, <code>doTarget()</code>, и <code>getSettings()</code>. Первые двe вызываются в любое время, когда мы двигаем или цель, или <strong>ограничиваемый</strong> объект, а последняя функция вызывается тогда, когда пользователь щелкает по кнопке <strong>Options</strong>, которая появляется, как только пользователь выбрал <strong>pyconstraint</strong>. Следующий скриншот показывает окно <strong>Ограничений</strong>, как только был выбран pyconstraint.</p><empty-line/><image l:href="#63"/><empty-line/><empty-line/><p>Самый легкий путь понять, что эти функции делают — посмотреть встроенный шаблон <strong>ограничения</strong>, который мы можем использовать в качестве основы, чтобы написать наши собственные ограничения. Он доступен в текстовом редакторе по меню <strong>Text | Script Templates | Script Constraint</strong>. При выборе этого меню будет создан новый текстовый блок, который можно выбрать в выпадающем списке внизу окна текстового редактора.</p><empty-line/><subtitle><strong>Шаблон ограничения в Блендере</strong></subtitle><p>Шаблон  <strong>ограничения</strong> содержит также много полезных комментариев, но здесь мы перечислим, по большей части голые функции. Кроме того, шаблон создает окно с фиктивными свойствами. Мы столкнемся со свойствами в следующей части, так что наш пример функции <code>getSettings()</code> здесь будет почти пуст. Как показано, функции будут осуществлять  функциональное ограничение, однако, ничего фактически не будет ограничено. Расположение, вращение, и масштаб <strong>ограничиваемого</strong> объекта останутся без изменений. </p><p><code>def doConstraint(obmatrix, targetmatrices, idprop): </code></p><p><code>    # Выделить компоненты преобразования для быстрого</code></p><p><code>    # доступа. </code></p><p><code>    obloc = obmatrix.translationPart() # перемещение </code></p><p><code>    obrot = obmatrix.toEuler()         # вращение </code></p><p><code>    obsca = obmatrix.scalePart()       # масштабирование</code></p><p><code>    # код, который реально меняет положение, вращение и </code></p><p><code>    # масштабирование, расположен здесь   </code></p><p><code>    # Конвертация обратно в матрицы положения, вращения,</code></p><p><code>    # масштаба, </code></p><p><code>    mtxloc = Mathutils.TranslationMatrix(obloc) </code></p><p><code>    mtxrot = obrot.toMatrix().resize4x4() </code></p><p><code>    mtxsca = Mathutils.Matrix([obsca[0],0,0,0], </code></p><p><code>[0,obsca[1],0,0],</code></p><p><code>               [0,0,obsca[2],0], [0,0,0,1]) </code></p><p><code>    # Рекомбинация отдельных элементов в матрицу</code></p><p><code>    # преобразования.</code></p><p><code>    outputmatrix = mtxsca * mtxrot * mtxloc </code></p><p><code>    # Возвращаем новую матрицу. </code></p><p><code>    return outputmatrix </code></p><p>В функцию  <code>doConstraint()</code> передаётся матрица преобразований <strong>ограничиваемого</strong> объекта и список матриц преобразования для каждого целевого объекта. Она также получает словарь свойств <strong>ограничения</strong>, к которым можно получить доступ по имени.</p><p>Первая вещь, которую мы делаем, - выделяем отдельные компоненты матрицы преобразования — перемещение, вращение, и масштаб <strong>ограничиваемого</strong> объекта. Частью перемещения будет вектор положения <code>x, y, z</code>, частью масштаба будет вектор масштабирующих коэффициентов вдоль осей <code>x, y, z</code>. Часть вращения будет представлена вектором Эйлера с вращением вокруг трех основных осей. (углы Эйлера очень упрощают работу с вращениями в трехмерном пространстве, но по началу являются довольно трудными для понимания. В википедии есть материал на эту тему <a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D0%B3%D0%BB%D1%8B_%D0%AD%D0%B9%D0%BB%D0%B5%D1%80%D0%B0">http://ru.wikipedia.org/wiki/Углы_Эйлера</a>, но пока что легче думать о углах Эйлера как о вращении вокруг осей <code>x, y, z</code>. <emphasis>Углы Эйлера трудны? Вот от кватернионов реально мозг взрывается! - возмущение пер.</emphasis>) Мы можем разделить любую матрицу преобразования целевого объекта так, как нам нужно, и затем изменить компоненты матрицы преобразования <strong>ограничиваемого</strong> объекта по своему усмотрению.</p><p>Функция, показанная здесь, не делает ничего, но преобразует различные компоненты преобразования обратно в матрицы, используя методы API (где это доступно), и затем рекомбинирует их, используя матричное умножение в единственную матрицу, которая впоследствии возвращается.</p><p>Функция <code>doTarget()</code> вызывается до вызова <code>doConstraint()</code> и даёт нам возможность манипулировать целевой матрицей прежде, чем она будет передана в <code>doConstraint()</code>. Аргументы - целевой объект, под-цель (или Кость или группа вершин для целевой арматуры или меша соответственно), целевая матрица, и свойства ограничения. В следующем разделе мы используем эту возможность для сохранения ссылки на целевой объект в свойствах, чтобы <code>doConstraint()</code> могла иметь доступ к этой информации. Если мы не хотим ничего изменять, то достаточно возвратить целевую матрицу, как показано в следующем коде:</p><p><code>def doTarget(target_object, subtarget_bone, target_matrix,</code></p><p><code>             id_properties_of_constraint): </code></p><p><code>    return target_matrix</code></p><p>Точно также, если нет необходимости предлагать пользователю возможность   определять   дополнительные   свойства, <code>getSettings()</code>, может иметь просто оператор <code>return</code> (возврат). Если мы хотим показать всплывающее меню, <code>getSettings()</code> - то место, где это нужно сделать. Мы также увидим такой пример в следующем разделе. Следующий код будет корректной реализацией "ничегонеделания":</p><p><code>def getSettings(idprop): </code></p><p><code>    return</code></p><empty-line/><subtitle><strong>Вы тоже находите меня притягательным?</strong></subtitle><p>Когда Луна и Земля вращаются вокруг друг друга, каждая из них чувствует гравитационное притяжение другой. На земле это приводит к приливам и отливам, но твердые тела Земли и Луны также исказятся, хотя этот эффект небольшой. Теперь известно намного больше о приливах и отливах, чем только притяжение (<a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D0%B2_%D0%B8_%D0%BE%D1%82%D0%BB%D0%B8%D0%B2">http://ru.wikipedia.org/wiki/Прилив_и_отлив</a>), но мы можем показать гравитационные искажения в гипертрофированном виде с применением ограничений.</p><p>Один из способов сделать это - использовать <strong>ограничение</strong><code>TrackTo</code>, чтобы ориентировать ось нашего ограничиваемого объекта к притягивающему объекту и добавить второе <strong>ограничение</strong>, которое масштабирует <strong>ограничиваемый</strong> объект вдоль этой оси. Величина масштаба будет обратно зависима от расстояния между <strong>ограничиваемым</strong> объектом и целевым объектом. Эффект проиллюстрирован на следующем скриншоте, где эффект <strong>ограничения</strong><code>TrackTo</code> объединен со скриптовым <strong>ограничением</strong><code>moon_constraint.py</code>.</p><empty-line/><image l:href="#64"/><empty-line/><empty-line/><p>Мы должны написать это зависимое от расстояния масштабирование самостоятельно. Если мы возьмём шаблон ограничения, предоставляемый Блендером, мы можем оставить функции <code>doTarget()</code> и <code>getSettings()</code> как есть, но мы должны написать подходящую <code>doConstraint()</code> (полный код доступен как <code>moon_constraint.py</code>):</p><p><code>def doConstraint(obmatrix, targetmatrices, idprop): </code></p><p><code>    obloc = obmatrix.translationPart() # Положение </code></p><p><code>    obrot = obmatrix.toEuler()         # Вращение </code></p><p><code>    obsca = obmatrix.scalePart()       # Масштаб</code></p><empty-line/><p><code><strong>    tloc = targetmatrices[0].translationPart() </strong></code></p><p><code><strong>    d = abs((obloc-tloc).length) </strong></code></p><p><code><strong>    d = max(0.01,d) </strong></code></p><p><code><strong>    f = 1.0+1.0/d </strong></code></p><p><code><strong>    obsca[1]*=f </strong></code></p><empty-line/><p><code>    mtxloc = Mathutils.TranslationMatrix(obloc) </code></p><p><code>    mtxrot = obrot.toMatrix().resize4x4() </code></p><p><code>    mtxsca = Mathutils.Matrix([obsca[0],0,0,0], </code></p><p><code>             [0,obsca[1],0,0],[0,0,obsca[2],0], [0,0,0,1]) </code></p><p><code>    outputmatrix = mtxsca * mtxrot * mtxloc </code></p><p><code>    return outputmatrix</code></p><p>Мы пропустили все строки, имеющие отношение к свойствам, так как мы не используем никаких настраиваемых пользователем свойств для этого <strong>ограничения</strong>. Выделенные строки показывают, что мы должны делать для вычисления зависимого от расстояния масштабирования.</p><p>В первой строке получаем позицию нашей цели. Затем   мы   вычисляем   расстояние   между ограничиваемым объектом и целью и определяем предел его минимума (чуть-чуть больше нуля), чтобы предотвратить деление на нуль в следующей выделенной строке. Используемая здесь формула отнюдь не является аппроксимацией какого-либо гравитационного влияния, но ведет себя достаточно хорошо   для   наших   целей;   коэффициент масштабирования будет близок к <emphasis>1.0</emphasis>, если <code>d</code> очень большое, и гладко возрастает при уменьшении расстояния <code>d</code>. Последняя выделенная строка показывает, что мы изменяем масштаб только по оси y, то есть по оси, которую мы ориентируем на целевой объект с помощью ограничения <code>TrackTo</code>.</p><p><strong><emphasis><image l:href="#1"/>Циклическая зависимость:</emphasis></strong></p><p>Если оба объекта имеют сравнимую массу, гравитационное искажение должно быть сравнимого размера на обоих объектах. У нас может появиться искушение добавить  <strong>ограничения</strong><code>TrackTo</code> и <code>moon_constraint.py</code> к обоим объектам, чтобы видеть эффект воздействия их друг на друга, но, к несчастью, это не будет работать, поскольку это создаст циклическую зависимость, и Блендер запротестует.</p><empty-line/><subtitle><strong>Привязка к вершинам меша</strong></subtitle><p>Это похоже на режим "snap to vertex" (привязка к вершине), который доступен в Блендере из меню <strong>Object | Transform | Snap</strong> (информацию   о   привязках   смотрите   тут: <a l:href="http://wiki.blender.org/index.php/Doc:Manual/Modelling/Meshes/Snap_to">http://wiki.blender.org/index.php/Doc:Manual/Modelling/Meshes/Snap_to</a>_ Mesh), за исключением того, что эффект не постоянный (объект вернётся в свою изначальную позицию, как только <strong>ограничение</strong> будет удалено) и силу <strong>ограничения</strong> можно регулировать (даже анимировать), изменяя движок Influence (Влияние).</p><p>В <strong>ограничениях</strong>, которые мы до сих пор разрабатывали, нам нужна была только позиция целевого объекта для вычисления эффектов на <strong>ограничиваемом</strong> объекте. Эту позицию было легко применять в функции <code>doConstraint()</code>, так как матрицы целей принимались в качестве аргументов. Теперь мы все же встречаем другой вызов: если мы хотим привязать к вершине, мы должны иметь доступ к данным меша целевого объекта, но целевой объект не передаётся в функцию <code>doConstraint()</code>.</p><p>Путь в обход этого препятствия - аргумент <code>idprop</code>, который передаётся в  <code>doConstraint()</code>. Перед тем, как вызвать <code>doConstraint()</code>, Блендер сначала вызывает <code>doTarget()</code> для каждого целевого объекта. Эта функция передаётся в виде ссылки на целевой объект и в свойства <strong>ограничения</strong>. Это позволяет нам включать ссылку на целевой объект в эти свойства, и поскольку эти свойства передаются в <code>doConstraint()</code>, это обеспечивает нас средствами для передачи необходимой информации в <code>doConstraint()</code> для получения <emphasis>Меш</emphasis>-данных. Есть мелочь, которую мы всё-же рассмотрим здесь: свойствами в Блендере могут быть только числа или строки, так что мы не можем на самом деле хранить ссылку на объект, но должны удовольствоваться его именем. Поскольку имя является уникальным, и функция Блендера <code>Object.Get()</code> предоставляет способ извлекать объект по имени, это - не проблема.</p><p>Код для функций <code>doConstraint()</code> и <code>doTarget()</code> будет выглядеть так (полный код находится в <code>zoning_constraint.py</code>):</p><p><code>def doConstraint(obmatrix, targetmatrices, idprop): </code></p><p><code>    obloc = obmatrix.translationPart().resize3D() </code></p><p><code>    obrot = obmatrix.toEuler() </code></p><p><code>    obsca = obmatrix.scalePart() </code></p><p><code>    # Получаем целевой меш </code></p><p><code><strong>    to = Blender.Object.Get(idprop['target_object']) </strong></code></p><p><code>    me = to.getData(mesh=1) </code></p><p><code>    # получаем местоположение целевого объекта</code></p><p><code>    tloc = targetmatrices[0].translationPart().resize3D() </code></p><empty-line/><p><code>    # ищем ближайшую вершину на целевом объекте </code></p><p><code>    smallest = 1000000.0 </code></p><p><code>    delta_ob=tloc-obloc </code></p><p><code>    for v in me.verts: </code></p><p><code>        d = (v.co+delta_ob).length </code></p><p><code>        if d &lt; smallest: </code></p><p><code>            smallest=d </code></p><p><code>            sv=v </code></p><p><code>    obloc = sv.co + tloc </code></p><p><code>    # восстанавливаем матрицу объекта</code></p><p><code>    mtxrot = obrot.toMatrix().resize4x4() </code></p><p><code>    mtxloc = Mathutils.TranslationMatrix(obloc) </code></p><p><code>    mtxsca = Mathutils.Matrix([obsca[0],0,0,0],</code></p><p><code>                              [0,obsca[1],0,0], </code></p><p><code>                              [0,0,obsca[2],0],</code></p><p><code>                              [0,0,0,1]) </code></p><p><code>    outputmatrix = mtxsca * mtxrot * mtxloc </code></p><p><code>    return outputmatrix </code></p><p><code>def doTarget(target_object, subtarget_bone, target_matrix,</code></p><p><code>             id_prop_of_constr): </code></p><p><code><strong>   id_props_of_constr['target_object']=target_object.name </strong></code></p><p><code>   return target_matrix</code></p><p>Выделенные строки показывают, как мы передаем имя целевого объекта в doConstraint(). В doConstraint() мы сначала извлекаем целевой меш. Это может вызвать исключение, например, если целевой объект не является мешем, но оно будет поймано Блендером самостоятельно. Тогда  ограничение не станет воздействовать, ошибка будет показана в консоли, но Блендер продолжит нормальную работу.</p><p>Как только у нас будут меш-данные целевого объекта, мы извлекаем позицию целевого объекта. Нам нужно это, поскольку все координаты вершин считаются относительно неё. Затем мы сравниваем позицию <strong>ограничиваемого</strong> объекта с позициями всех вершин целевого меша и запоминаем ближайшую, чтобы вычислить позицию <strong>ограничиваемого</strong> объекта. Наконец, мы восстанавливаем матрицу преобразований <strong>ограничиваемого</strong> объекта, объединяя различные компоненты преобразований, как и раньше.</p><empty-line/><subtitle><strong>Выравнивание вдоль вершинной нормали</strong></subtitle><p>Теперь, когда мы смогли привязать объект к ближайшей вершине в целевом меше, мы можем видеть, что что-то пропустили: объект не сориентирован в правильном направлении. Это не всегда является проблемой, например, деревья обычно направлены вверх, но во многих ситуациях было бы неплохо, если бы мы смогли сориентировать  ограничиваемый объект перпендикулярно поверхности. Это делается также для всех практических целей, как ориентация ограничиваемого объекта вдоль вершинной нормали той вершины, к которой мы сделали привязку.</p><p>Следовательно, после обнаружения ближайшей вершины, мы определяем угол между вершинной нормалью и осью z (то есть, мы произвольно определяем направление Z как 'вверх'), затем вращаем <strong>ограничиваемый</strong> объект на тот же самый угол вокруг оси, перпендикулярной как вершинной нормали, так и оси z. Это сориентирует <strong>ограничиваемый</strong> объект вдоль этой вершинной нормали. Если <strong>ограничиваемый</strong> объект был вручную повёрнут до добавления  <strong>ограничения</strong>, эти предыдущие вращения будут потеряны. Если это - не то, что нам нужно, мы можем применить все вращения перед добавлением <strong>ограничения</strong>.</p><p>Для того, чтобы осуществить эту возможность выравнивания, наш код изменится (<code>zoning_constraint.py</code> уже содержит эти изменения): <code>doConstraint()</code> должно вычислять поворотную часть матрицы преобразования. Мы должны вычислить угол вращения, ось вращения, и затем новую матрицу вращения. Выделенная часть следующего кода показывает, что основные инструменты для этих вычислений уже предусмотрены модулем <code>Mathutils</code>:</p><p><code>vnormal = sv.no </code></p><p><code>if idprop['NormalAlign'] : </code></p><p><code>    zunit=Mathutils.Vector(0,0,1) </code></p><p><code><strong>    a=Mathutils.AngleBetweenVecs(vnormal,zunit) </strong></code></p><p><code><strong>    rotaxis=zunit.cross(vnormal) </strong></code></p><p><code><strong>    rotmatrix=Mathutils.RotationMatrix(a,4,"r",rotaxis) </strong></code></p><p><code>    mtxrot = rotmatrix </code></p><p><code>else: </code></p><p><code>    mtxrot = obrot.toMatrix().resize4x4()</code></p><p>В предыдущем коде мы можем видеть, что мы сделали выравнивание зависимым от свойства <code>NormalAlign</code>. Только если оно задано, мы вычисляем необходимое преобразование. Следовательно, нам нужно адаптировать также функцию <code>getSettings()</code>, поскольку пользователю нужен способ выбирать, нужно ему выравнивание или нет:</p><p><code>def getSettings(idprop): </code></p><p><code>    if not idprop.has_key('NormalAlign'):</code></p><p><code>       idprop['NormalAlign'] = True</code></p><empty-line/><p><code>    align = Draw.Create(idprop['NormalAlign'])</code></p><empty-line/><p><code>    block = [] </code></p><p><code>    block.append("Additional restrictions: ") </code></p><p><code>    block.append(("Alignment: ",align,</code></p><p><code>                  "Align along vertex normal")) </code></p><p><code>    retval = Draw.PupBlock("Zoning Constraint", block) </code></p><p><code>    if (retval): </code></p><p><code>        idprop['NormalAlign']= align.val </code></p><p>Как показано, свойство <code>NormalAlign</code> по умолчанию будет установлено в <code>True</code> (Истина). Опция затем будет представлена как простое выпадающее меню с кнопкой-переключателем. Если пользователь щелкает за пределами меню или нажимает клавишу <emphasis>Esc</emphasis>,  <code>PupBlock()</code> вернёт значение None, мы не будем изменять свойство <code>NormalAlign</code>. В противном случае, оно будет установлено в соответствии со значением кнопки-переключателя.</p><p>Эффекты показаны на иллюстрациях. Первая показывает небольшую ёлку с <strong>ограничением</strong> привязки к вершине простой подразделенной плоскости земли. Она привязана в точную позицию вершины, но ось z указывает ровно вверх вдоль глобальной оси z. Скриншот показывает ёлку с <strong>ограничением</strong> к вершине в скалистом пейзаже.</p><empty-line/><image l:href="#65"/><empty-line/><empty-line/><p>Если мы включим свойство <code>NormalAlign</code>, мы увидим, что модель дерева больше не указывает ровно вверх, но что ось z выровнена вдоль направления вершинной нормали той вершины, к которой она привязана. Следующий скриншот показывает елку с <strong>ограничением</strong> к вершине и выравниванием вдоль вершинной нормали.</p><empty-line/><image l:href="#66"/><empty-line/><empty-line/><p>Также возможно <strong>ограничить</strong> вершины, к которым модель может быть привязана, ещё дальше, например, именно к вершинам, принадлежащим к группе вершин. В следующей иллюстрации наша модель не сможет переместиться за пределы группы вершин, которая показана белым. Как это может быть выполнено, показано в следующем разделе.</p><empty-line/><image l:href="#67"/><empty-line/><empty-line/><subtitle><strong>Привязка к вершинам в вершинной группе</strong></subtitle><p>Что, если мы хотим определить конкретно те вершины, к которым мы можем привязать объект? Это можно достигнуть, определив группу вершин, и, затем, рассматривая только вершины из этой группы в качестве кандидатов, к которым можно привязывать. Код необходимый для этого, увеличится всего на несколько строк, и важная часть <code>doConstraint()</code> будет выглядеть примерно так (выделенный код показывает дополнительные строки, имеющие дело с проверкой на принадлежность к группе вершин):</p><p><code># получаем целевой меш </code></p><p><code>to = Blender.Object.Get(idprop['target_object']) </code></p><p><code>me = to.getData(mesh=1) </code></p><p><code># получаем положение целевого меша </code></p><p><code>tloc = targetmatrices[0].translationPart().resize3D() </code></p><p><code># ищем ближайшую вершину в целевом объекте</code></p><p><code>smallest = 1000000.0 </code></p><p><code>delta_ob=tloc-obloc </code></p><p><code>try: </code></p><p><code>    verts = me.getVertsFromGroup(idprop['VertexGroup']) </code></p><p><code>    for vi in verts: </code></p><p><code>        d = (me.verts[vi].co+delta_ob).length </code></p><p><code>        if d &lt; smallest : </code></p><p><code>            smallest = d </code></p><p><code>            si = vi </code></p><p><code>        obloc = me.verts[si].co+tloc </code></p><p><code>        vnormal = me.verts[si].no </code></p><p><code>except AttributeError: </code></p><p><code>    for v in me.verts: </code></p><p><code>        d = (v.co+delta_ob).length </code></p><p><code>        if d &lt; smallest: </code></p><p><code>            smallest=d </code></p><p><code>            sv=v </code></p><p><code>    obloc = sv.co + tloc </code></p><p><code>    vnormal = sv.no </code></p><empty-line/><p><emphasis>Автор здесь нарушил одно из важнейших правил качественного программирования, которое гласит «Нет дублированию кода!» Текст после try желательно переписать, например, так:</emphasis></p><p><code>try: </code></p><p><code>    verts = me.getVertsFromGroup(idprop['VertexGroup']) </code></p><p><code>except AttributeError: </code></p><p><code>    verts = range(len(me.verts))</code></p><p><code>for vi in verts: </code></p><p><code>    d = (me.verts[vi].co+delta_ob).length </code></p><p><code>    if d &lt; smallest : </code></p><p><code>        smallest = d </code></p><p><code>        si = vi </code></p><p><code>    obloc = me.verts[si].co+tloc </code></p><p><code>    vnormal = me.verts[si].no </code></p><p><emphasis>–</emphasis></p><p><emphasis>Примечание занудного и наглого переводчика Striver'а</emphasis></p><empty-line/><p>Конструкция <code>try/except</code> гарантирует, что если свойство <code>VertexGroup</code> ссылается на несуществующую группу вершин, мы получим шанс проверить все вершины. Конечно, нам теперь нужен способ для пользователя, позволяющий выбирать группу вершин, так что функцию <code>getSettings()</code> нужно тоже адаптировать. Мы довольствуемся простым полем ввода строки, где можно набрать имя группы вершин. Нет проверки на существование группы, и если мы не хотим ограничиваться привязкой к группе вершин, тогда мы можем или оставить это поле ввода пустым, или занести имя несуществующей группы. Не слишком изящно, но это работает (дополнительные строки выделены):</p><p><code>def getSettings(idprop): </code></p><p><code><strong>    if not idprop.has_key('VertexGroup'):</strong></code></p><p><code><strong>       idprop['VertexGroup'] = 'Zone' </strong></code></p><p><code>    if not idprop.has_key('NormalAlign'):</code></p><p><code>       idprop['NormalAlign'] = True </code></p><p><code><strong>    vgroup = Draw.Create(idprop['VertexGroup']) </strong></code></p><p><code>    align = Draw.Create(idprop['NormalAlign']) </code></p><p><code>    block = [] </code></p><p><code>    block.append("Additional restrictions: ") </code></p><p><code><strong>    block.append(("Vertex Group: ",vgroup,0,30,"Vertex</strong></code></p><p><code><strong>                   Group to restrict location to")) </strong></code></p><p><code>    block.append(("Alignment: ",align,</code></p><p><code>                  "Align along vertex normal")) </code></p><p><code>    retval = Draw.PupBlock("Zoning Constraint", block)</code></p><empty-line/><p><code>    if (retval): </code></p><p><code><strong>        idprop['VertexGroup']= vgroup.val </strong></code></p><p><code>        idprop['NormalAlign']= align.val </code></p><p>Следующий скриншот показывает, как может выглядеть поле ввода для группы вершин:</p><empty-line/><image l:href="#68"/><empty-line/><p><image l:href="#1"/>Заметьте, что скриптовое <strong>ограничение</strong> также обеспечивает пользователя полем ввода строки VG, которая может ссылаться на группу вершин, но это отличается от поля ввода группы вершин, которую мы показываем пользователю во всплывающих <strong>Опциях</strong>. Это поле VG будет изменять способ <emphasis>рассматривания</emphasis><strong>ограничением</strong> цели. Если здесь задаётся корректная группа вершин, целевая матрица передаваемая в <code>doConstraint()</code>, будет усреднённой позицией вершин в вершинной группе.</p><empty-line/></section><section><title><p>Итог</p></title><p>В этой главе мы увидели как различные свойства анимации могут связываться вместе, и как мы можем ограничивать пространственные свойства объектов сложными <strong>ограничениями</strong>. Мы узнали как:</p><p>• Управлять одним <strong>IPO</strong> из другого посредством выражения на Питоне</p><p>• Обходить некоторые ограничения, присущие <strong>управляющим объектам</strong></p><p>• Ограничивать движение объектов и костей, добавляя <strong>ограничения (constraints)</strong></p><p>• Писать <strong>ограничение</strong> на Питоне, которое привязывает объект к ближайшей вершине на другом объекте</p><p>Затем мы взглянем на то, как выполнять некоторое действие всякий раз, когда мы передвигаемся по кадрам в нашей анимации.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>5</p><p>Действия при изменениях кадров</p></title><section><p>Кроме тех многих мест, с которыми мы столкнулись, где Питон может быть использован в Блендере, мы теперь посмотрим на скрипты, которые можно использовать для действия при определенных событиях. В этот тип скриптов входят две изюминки - <strong>скриптсвязи</strong> и <strong>обработчики пространства</strong>. </p><p><strong>Скриптсвязи (Script links)</strong> являются скриптами, которые могут быть ассоциированы с объектами Блендера (<emphasis>Меши</emphasis>, <emphasis>Камеры</emphasis>, и так далее, а также <emphasis>Сцены</emphasis> и объекты <emphasis>Мира</emphasis>), и их можно настроить так, чтобы они автоматически срабатывали в следующих случаях:</p><p>• Сразу перед рендером кадра</p><p>• Сразу после рендера кадра</p><p>• Когда кадр сменяется</p><p>• Когда объект скорректирован </p><p>• Когда данные объекта скорректированы</p><p>Объекты Сцены можно связать с ассоциированными с ними скриптами, которые могут вызываться в двух дополнительных случаях:</p><p>• При загрузке <emphasis>.blend</emphasis> файла</p><p>• При сохранении <emphasis>.blend</emphasis> файла</p><p><strong>Обработчики пространства (Space handlers)</strong> являются скриптами на Питоне, которые вызываются всякий раз, когда окно 3D-вида перерисовывается или обнаружено действие клавиатуры или мыши. Их основным применением является расширение возможностей интерфейса пользователя Блендера.</p><p>В этой главе вы узнаете:</p><p>• Что такое скриптсвязи и обработчики пространства </p><p>• Как осуществлять деятельность при каждом изменении кадров в анимации</p><p>• Как ассоциировать дополнительную информацию с объектом</p><p>• Как сделать, чтобы объект появлялся или исчезал, изменяя его слой или прозрачность</p><p>• Как осуществить схему, при которой с объектом в каждом кадре связывается различные меши</p><p>• Как прибавить функциональности 3D-виду</p><empty-line/></section><section><title><p>Анимация видимости объектов</p></title><p>Часто текущей задачей в создании анимации является желание заставить объект исчезать или тускнеть в определенном кадре, либо ради самого эффекта, или чтобы заменить объект другим для достижения некоего драматического воздействия (как например, взрыв или превращение кролика в мяч).</p><p>Существует много способов создавать эти эффекты, и большинство из них конкретно не связаны со скриптсвязями, реагирующими на изменения кадра (многие могут также просто быть ключами анимации). Тем не менее, мы посмотрим на два метода, которые можно легко приспособить ко всем ситуациям такого рода, даже к тем, которые не легко осуществить ключами. Например, нам требуется несколько специфическое поведение параметра, которое легко можно сформулировать в выражении, но неудобно ловить в IPO.</p><empty-line/><subtitle>Потускнение материала</subtitle><p>Нашим первым примером будет изменение <strong>диффузного цвета</strong> материала. Это будет подобно простому изменению прозрачности (transparency), но на иллюстрациях такие изменения легче увидеть с диффузным цветом.</p><p>Нашей целью является выцветание диффузного цвета от черного к белому и обратно, в течении двухсекундного периода. Мы, следовательно, определяем функцию <emphasis>setcolor()</emphasis>, которая принимает материал и изменяет его диффузный цвет (атрибут <emphasis>rgbColor</emphasis>). Предполагается, что частота 25 кадров в секунду и, следовательно, первая строка получает номер текущего кадра и выполняет <emphasis>деление по модулю</emphasis>, чтобы определить, какая часть текущей целой секунды пройдена.</p><p>Выделенная строка в следующем куске кода определяет, в четной или нечетной секунде мы находимся. Если мы в четной секунде, мы наращиваем диффузный цвет до белого, так что мы просто сохраняем нашу вычисленную долю. Если мы в нечетной секунде, мы затемняем диффузный цвет до черного, так что мы вычитаем долю из максимально возможного значения (25). Наконец, мы масштабируем нашу величину в пределы между 0 и 1 и назначаем её во все три цветовых компонента для получения оттенка серого:</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>def setcolor(mat):</code></p><p><code>   s = Blender.Get('curframe')%25</code></p><p><code><strong>   if int(Blender.Get('curframe')/25.0)%2 == 0:</strong></code></p><p><code>      c = s</code></p><p><code>   else:</code></p><p><code>      c = 25-s</code></p><p><code>   c /= 25.0</code></p><p><code>   mat.rgbCol = [c,c,c]</code></p><empty-line/><p><code>if Blender.bylink and Blender.event == 'FrameChanged':</code></p><p><code>   setcolor(Blender.link)</code></p><p>Скрипт заканчивается важной проверкой: <emphasis>Blender.bylink</emphasis> будет <emphasis>Истиной</emphasis> (True), только в том случае, если этот скрипт был вызван как script handler, и в этом случае <emphasis>Blender.event</emphasis> содержит тип события. Мы хотим действовать только при изменении кадра, так что мы проверяем здесь наличие этого события. Если эти условия удовлетворены, мы передаем <emphasis>Blender.link</emphasis> в нашу функцию <emphasis>setcolor()</emphasis>, так как там содержится объект, с которым наш <emphasis>связанный скрипт</emphasis> ассоциирован - в нашем случае это будет объект <emphasis>Material</emphasis> (Материал). (Этот скрипт доступен как  <emphasis>MaterialScriptLink.py</emphasis> в файле <emphasis>scriptlinks.blend</emphasis>.)</p><p>Следующим пунктом в нашем списке нужно соединить скрипт с объектом, чей материал мы хотим изменить. Следовательно, мы выбираем объект, и в <strong>Окне Кнопок</strong> выбираем <strong>панель Script</strong>. В панели <strong>Scriptlinks</strong> (Скриптсвязи), мы включаем скриптсвязи (кнопка <emphasis>Enable Script Links</emphasis>) и выбираем кнопку <strong>MaterialScriptLinks</strong>. (Если нет кнопки <strong>MaterialScriptLinks</strong>, тогда выбранному объекту не был назначен материал. Убедитесь в том, что он есть.) Там должна теперь появиться надпись <strong>Select Script link</strong> с кнопкой <strong>New</strong> (Новый). Щелкните на <strong>New</strong>, появится выпадающий список с доступными скриптами (файлы в текстовом редакторе). В нашем случае мы выбираем <emphasis>MaterialScriptLink.py</emphasis>, и на этом всё. Мы можем теперь протестировать нашу скриптсвязь, изменяя кадр в 3D-виде (с помощью клавиш стрелок). Цвет нашего объекта должен изменяться при изменении номера кадра. (Если у цвета не видно изменений, проверьте тип отображения в 3D-виде, должно быть solid или shaded.)</p><empty-line/><image l:href="#69"/><empty-line/><subtitle>Изменение слоев</subtitle><p>Если мы хотим изменить <strong>видимость</strong> объекта, изменение назначенного слоя (слоёв) - более распространённая и мощная техника, чем изменения свойств материала. Изменение назначенного слоя имеет, например, преимущество в том, что мы можем сделать объект полностью невидимым для ламп, которые сконфигурированы на освещение только определенных слоёв, и множество аспектов анимации (например, отклонение частиц воздействием полей) также могут быть ограничены определенными слоями. Также, изменение слоев не ограничено объектами со связанными с ними материалами. Вы можете точно так же легко изменить слой для <emphasis>Лампы</emphasis> или <emphasis>Камеры</emphasis>.</p><p>В нашем следующем примере мы хотим назначить объекту слой 1, если количество пройденных секунд - четное, и слой 2, если время в секундах нечетное. Скрипт, осуществляющий это, очень подобен нашему скрипту, изменяющему материал. Реальная работа производится посредством функции <emphasis>setlayer()</emphasis>. Первая строка вычисляет слой, в котором объект должен находиться в текущем кадре, а следующая строка (выделенная) назначает список индексов слоя (состоящий из единственного слоя в данном случае) атрибуту layers объекта. Последние две строки функции <emphasis>setlayer()</emphasis> гарантируют, что изменение слоя действительно станет видимым в Блендере.</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>def setlayer(ob):</code></p><p><code>   layer = 1+int(Blender.Get('curframe')/25.0)%2</code></p><p><code><strong>   ob.layers = [ layer ]</strong></code></p><p><code>   ob.makeDisplayList()</code></p><p><code>   Blender.Window.RedrawAll()</code></p><p><code>if Blender.bylink and Blender.event == 'FrameChanged':</code></p><p><code>   setlayer(Blender.link)</code></p><p>Как и в нашем предыдущем скрипте, последние строки нашего скрипта проверяют, что он был вызван как скриптсвязь и по событию изменения кадров, и если это так, передают связанный объект в функцию <emphasis>setlayer()</emphasis>. (Скрипт доступен как <emphasis>OddEvenScriptlink.py</emphasis> в файле <emphasis>scriptlinks.blend</emphasis>.)</p><p>Все, что осталось сделать, это назначить скрипт как скриптсвязь (<emphasis>scriptlink</emphasis>) выбранному объекту. Снова, это выполняется в <strong>Окне Кнопок | панель Script</strong>, щелкая по кнопке <strong>Enabling Script Links</strong> в панели <strong>Scriptlinks</strong> (если это необходимо, она могла все ещё быть выбранной после нашего предыдущего примера. Это глобальный выбор, то есть, включено или выключено для всех объектов).  На этот раз мы выбираем <emphasis>скриптсвязи объекта</emphasis> вместо <emphasis>скриптсвязей материала</emphasis> и щелкаем на <strong>New</strong>, чтобы выбрать <emphasis>OddEvenScriptlink.py</emphasis> из выпадающего списка.</p><empty-line/></section><section><title><p>Обратный отсчет - анимация таймера с помощью скриптсвязи</p></title><p>Одна из возможностей использовать скриптсвязи, которые действуют при изменении кадров - возможность модифицировать текущий меш, или с помощью изменения вершин Меш-объекта, или посредством ассоцииации с объектом Блендера полностью другого меша. Это невозможно при использовании IPO, так как они ограничены ключами формы, которые интерполируются между предопределёнными формами с той же топологией меша (то же число вершин, соединенных таким же образом). Это истинно также для объектов кривых и текста.</p><p>Одним из применений этой техники будет создание объекта счетчика, который отобразит время в секундах с тех пор, как началась анимация. Это выполнено изменением текста объекта <emphasis>Text3d</emphasis> с помощью его метода <emphasis>setText()</emphasis>. Функция <emphasis>setcounter()</emphasis> в следующем коде делает как раз это вместе с необходимыми действиями, чтобы скорректировать отображение в Блендере. (Скрипт доступен как <emphasis>CounterScriptLink.py</emphasis> в файле <emphasis>scriptlinks.blend</emphasis>.)</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>objectname='Counter'</code></p><p><code>scriptname='CounterScriptLink.py'</code></p><p><code>def setcounter(counterob):</code></p><p><code>   seconds = int(Blender.Get('curframe')/25.0)+1</code></p><p><code>   counterob.getData().setText(str(seconds))</code></p><p><code>   counterob.makeDisplayList()</code></p><p><code>   Blender.Window.RedrawAll()</code></p><p><code><strong>if Blender.bylink:</strong></code></p><p><code>   setcounter(Blender.link)</code></p><p><code>else:</code></p><p><code>   countertxt    = Blender.Text3d.New(objectname)</code></p><p><code>   scn           = Blender.Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>   counterob     = scn.objects.new(countertxt)</code></p><p><code>   setcounter(counterob)</code></p><empty-line/><p><code><strong>   counterob.clearScriptLinks([scriptname])</strong></code></p><p><code><strong>   counterob.addScriptLink(scriptname,'FrameChanged')</strong></code></p><p>Этот скрипт может быть ассоцирован в виде скриптсвязи с любым объектом Text3d, как показано прежде. Тем не менее, если запустить его с помощью Alt + P из текстового редактора, он создаст новый объект Text3d и присоединит себя к этому объекту как связанный скрипт. Выделенная строка показывает такую же простую проверку на его наличие, как в предыдущих скриптах, но в данном случае мы выполняем также некоторое действие в случае, если скрипт не был вызван как скриптсвязь (после else). Последние две выделенных строки показывают, как мы соединяем скрипт с вновь созданным объектом. Сначала, мы удаляем (clear) любую скриптсвязь с тем же именем, которая, возможно, была связана раньше. Это делается, чтобы предотвратить связывание этой же скриптсвязи более одного раза, что допустимо, но едва ли полезно. Затем, мы добавляем скрипт как скриптсвязь, которая будет вызываться, когда происходит изменение кадра (FrameChanged). Скриншот показывает 3D-вид с кадром из анимации вместе с окном Кнопок (слева вверху), который содержит список ассоциаций скриптсвязей с объектом.</p><p><image l:href="#1"/>Заметьте, что хотя возможно соединить скриптсвязь с объектом Блендера из скрипта на Питоне, скриптсвязи для него должны быть включены вручную, чтобы действительно работать! (Во вкладке ScriptLinks). В API Питона Блендера нет функциональности, позволяющей сделать это из скрипта.</p><empty-line/><image l:href="#70"/><empty-line/></section><section><title><p>Я буду следить за вами</p></title><p>Иногда, при работе с сложным объектом, трудно следить за важной деталью, так как она может быть загорожена другими частями геометрии. В такой ситуации, было бы неплохо подсвечивать определенные вершины, чтобы они каким-то образом оставались видимыми, независимо от ориентации и режима <emphasis>редактирования</emphasis>.</p><p><strong>Обработчики пространства</strong>  (Space handlers) предоставляют нам способ выполнять действия всякий раз, когда окно 3D-вида перерисовывается, или когда обнаружено действие клавиатуры или мыши. Эти действия также могут включать рисование в области 3D-вида, так что мы сможем добавить <strong>подсвечивание</strong> (<emphasis>Highlight</emphasis>) в любом месте, где нам нравится.</p><p>Как нам определить, какие вершины мы хотели бы подсветить? Блендер уже предоставляет нам унифицированный способ группировать наборы вершин в виде вершинных групп, так что всё, что мы должны сделать, это позволить пользователю указать, какую группу вершин он хотел бы подсветить. Затем мы сохраним имя этой выбранной группы вершин как свойство объекта (object property). Свойства объектов предназначены для использования в игровом движке, но нет причин, почему мы не можем использовать их в качестве средства постоянно хранить нашу выбранную группу вершин.</p><p>И так, снова у нас есть скрипт, который будет вызываться двумя способами: как обработчик пространства (то есть, всякий раз, когда окно 3D-вида перерисовывается, чтобы выделить наши вершины), или при запуске его из текстового редактора с помощью <emphasis>Alt + P</emphasis>, чтобы подсказать пользователю выбрать группу вершин для подсвечивания.</p><empty-line/><subtitle>Схема программы: AuraSpaceHandler.py</subtitle><p>Следующая схема показывает, какие шаги мы предпримем в каждой ситуации:</p><p>1. Получить активный объект и меш.</p><p>2. Если запущено автономно:</p><p>&#x25E6; Получить список групп вершин</p><p>&#x25E6; Предложить на выбор</p><p>&#x25E6; Сохранить выбор как свойство объекта</p><p>3. Иначе:</p><p>&#x25E6; Получить свойство, которое содержит группу вершин</p><p>&#x25E6; Получить список координат вершин</p><p>&#x25E6; Для каждой вершины:</p><p>&#x25AA; нарисовать маленький диск</p><p>Результирующий код доступен как <emphasis>AuraSpaceHandler.py</emphasis> в файле <emphasis>scriptlinks.blend</emphasis>:</p><p><code># SPACEHANDLER.VIEW3D.DRAW</code></p><p>Он начинается со строки комментария, которая является существенной, так как она сигнализирует Блендеру, что это - скрипт обработчика пространства, который может быть связан с 3D-видом (в настоящее время никакую другую область нельзя связать с обработчиком пространства) и должен быть вызван по событию обновления изображения <emphasis>redraw</emphasis>.</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>from Blender import *</code></p><p><code>scn = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>ob  = scn.objects.active</code></p><p><code>if ob.type == 'Mesh':</code></p><p><code>   me = ob.getData(mesh = True)</code></p><p><code><strong>   if Blender.bylink:</strong></code></p><p><code>      p=ob.getProperty('Highlight')</code></p><p><code>      vlist = me.getVertsFromGroup(p.getData())</code></p><p><code>      matrix = ob.matrix</code></p><p><code>      drawAuras([me.verts[vi].co*matrix for vi in vlist],</code></p><p><code>                 p.getData())</code></p><p><code><strong>   else:</strong></code></p><p><code>      groups = ['Select vertexgroup to highlight%t']</code></p><p><code>      groups.extend(me.getVertGroupNames())</code></p><p><code>      result = Draw.PupMenu( '|'.join(groups) )</code></p><p><code>      if result&gt;0:</code></p><p><code>         try:</code></p><p><code>            p=ob.getProperty('Highlight')</code></p><p><code>            p.setData(groups[result])</code></p><p><code>         except:</code></p><p><code>            ob.addProperty('Highlight',groups[result])</code></p><p>Далее скрипт приступает к извлечению активного объекта из текущей сцены и получает меш объекта, если его тип - <emphasis>Mesh</emphasis>. На выделенной строке мы проверяем, запущен ли скрипт как обработчик пространства, и если это так, мы выбираем свойство с именем <emphasis>Highlight</emphasis> (подсветка). Данные этого свойства является именем группы вершин, которую мы хотим подсветить. Мы продолжаем, получая список всех вершин в этой вершинной группе и получая матрицу объекта. Нам она нужна, поскольку позиции вершин загружены относительно матрицы объекта. Затем, мы создаем список позиций вершин и передаем его вместе с именем группы вершин в функцию <emphasis>drawAuras()</emphasis>, которая позаботится о фактическом рисовании.</p><p>Вторая выделенная строка показывает начало кода, который будет выполняться, если мы запускаем скрипт из текстового редактора. Он создаёт строку, состоящую из имен всех групп вершин, связанных с активным объектом, разделенных символами трубы (|) и с добавленным подходящим названием. Эта строка передаётся в функцию<emphasis> PupMenu()</emphasis>, которая отобразит меню, и возвратит выбор пользователя, либо -1, если ничего не было выбрано.</p><p>Если была выбрана группа вершин, мы пытаемся извлечь свойство <emphasis>Highlight</emphasis>. Если это получается, мы записываем в данные этого свойства имя выбранной группы вершин. Если свойство еще не существовало, мы добавляем новое с именем <emphasis>Highlight</emphasis> и в качестве данных также присваиваем имя выбранной группы вершин.</p><p>Затем мы должны убедиться, что скриптсвязи включены (<strong>окно Кнопок | панель Scripts | Scriptlinks</strong>. Щелкните на <strong>Enable Script Links</strong>, если это еще не было сделано). Обратите внимание, что Блендеру все равно, имеем ли мы дело с обработчиками пространства или скриптсвязями, поскольку они включаются одинаково. </p><p>Последним шагом в использовании нашего обработчика пространства будет ассоциация его с 3D-видом. Чтобы сделать это, включите галочку <emphasis>Draw: AuraSpaceHandler.py</emphasis> в меню View <strong>- Space Handler Scripts</strong> окна 3D-вида.</p><empty-line/><image l:href="#71"/><empty-line/><subtitle>Использование тем</subtitle><p>Код, который мы еще не видели, имеет дело с фактическим рисованием подсветки и именем группы вершин, чтобы идентифицировать то, что мы выделяем. Он начинается с определения цвета, который мы используем для подсветки, и текста, извлекая их из текущей темы. Таким образом пользователь может настраивать эти цвета удобным способом из окна <strong>Пользовательских настроек</strong>:</p><p><code>theme     = Window.Theme.Get()[0]</code></p><p><code>textcolor = [float(v)/255 for v in theme.get( </code></p><p><code>             Window.Types.VIEW3D ).text_hi[:3]]</code></p><p><code>color     = [float(v)/255 for v in </code></p><p><code>             theme.get(Window.Types.VIEW3D).active[:3]]</code></p><p>В первой строке извлекается список <strong>тем</strong>, которые присутствуют. Первая из них является активной темой. Из этой темы мы извлекаем пространство <emphasis>VIEW3D</emphasis>, и его атрибут <emphasis>text_hi</emphasis> является списком из четырех целых, представляющим цвет RGBA. Мы удаляем из списка альфа-компоненту и преобразуем его в список трех чисел с плавающей точкой (floats) в дипазоне [0, 1], которые мы используем как цвет нашего текста. Таким же образом мы создаем цвет подсветки из атрибута <emphasis>active</emphasis>.</p><p>Нашей следующей проблемой будет нарисовать подсветку в форме диска в специфическом месте. Так как размер диска совсем небольшой (его можно скорректировать изменением переменной size), мы можем аппроксимировать его достаточно хорошо формой восьмиугольника. Мы загружаем список координат x и y такого восьмиугольника в список <emphasis>diskvertices</emphasis>:</p><p><code>size=0.2</code></p><p><code>diskvertices=[( 0.0, 1.0),( 0.7, 0.7), </code></p><p><code>              ( 1.0, 0.0),( 0.7,-0.7), </code></p><p><code>              ( 0.0,-1.0),(-0.7,-0.7), </code></p><p><code>              (-1.0, 0.0),(-0.7, 0.7)]</code></p><empty-line/><p><code>def drawDisk(loc):</code></p><p><code><strong>BGL.glBegin</strong>(BGL.GL_POLYGON)</code></p><p><code>   for x,y in diskvertices:</code></p><p><code><strong>BGL.glVertex3f</strong>(loc[0]+x*size,loc[1]+y*size,loc[2])</code></p><p><code><strong>BGL.glEnd</strong>()</code></p><p>Само рисование восьмиугольника сильно зависит от функций, предоставляемых модулем Блендера BGL (выделено в предыдущем коде). Мы начинаем с установки режима рисования многоугольника, затем добавляем вершину для каждого кортежа в списке <emphasis>diskvertices</emphasis>. Позиция, переданная в функцию <emphasis>drawDisk()</emphasis>, будет центром, а вершины будут целиком лежать в круге с радиусом, равным размеру <emphasis>size</emphasis>. Когда мы вызываем функцию <emphasis>glEnd()</emphasis>, будет нарисован многоугольник, заполненный внутри текущим цветом.</p><p>Вы можете спросить, каким образом эти функции рисования знают, как перевести местоположение в 3D в координаты на экране, и тут есть действительно больше, чем кажется на первый взгляд, как мы увидим в следующей части кода. Необходимая функция, вызываемая для сообщения графической системе, как преобразовать 3D-координаты в координаты экрана, не включена в функцию <emphasis>drawDisk()</emphasis> (в предшествующем куске кода). Дело в том, что вычисление этой информации отдельно для каждого диска должно привести к лишней потере в производительности, так как эта информация одинаковая для каждого диска, который мы рисуем.</p><p>Следовательно, мы определяем функцию <emphasis>drawAuras()</emphasis>, которая принимает список <emphasis>locations</emphasis> (позиции) и аргумент <emphasis>groupname</emphasis> (имя группы, строкового типа). Она вычислит параметры преобразования, вызовет drawDisk() для каждой позиции в списке, и, затем, добавит имя группы как на-экранную этикетку приблизительно справа от центра подсветки. Модуль Блендера Window предоставляет нам функцию  <emphasis>GetPerspMatrix()</emphasis>, которая извлекает матрицу для правильного преобразования точки в пространстве 3D в точку на экране. Эта матрица размером 4x4 является объектом Питона, который должен быть преобразован в единственный список чисел с плавающей точкой, чтобы его могла использовать графическая система. Выделенные строки в следующем коде заботятся об этом. Следующие три строки сбрасывают режим проецирования и сообщают графической системе использовать нашу должным образом преобразованную перспективную матрицу для вычисления экранных координат. Заметьте, что изменение этих режимов проецирования и других настроек графики не влияет на то, как сам Блендер рисует объекты на экране, так как эти настройки сохраняются перед вызовом нашего скрипта обработчика и восстанавливаются впоследствии:</p><p><code>def drawAuras(locations,groupname):</code></p><p><code>   viewMatrix = Window.GetPerspMatrix()</code></p><p><code><strong>   viewBuff = [viewMatrix[i][j] for i in xrange(4)  </strong></code></p><p><code><strong>               for j in xrange(4)]</strong></code></p><p><code><strong>   viewBuff = BGL.Buffer(BGL.GL_FLOAT, 16, viewBuff)</strong></code></p><p><code>   BGL.glLoadIdentity()</code></p><p><code>   BGL.glMatrixMode(BGL.GL_PROJECTION)</code></p><p><code>   BGL.glLoadMatrixf(viewBuff)</code></p><p><code>   BGL.glColor3f(*color)</code></p><p><code>   for loc in locations:</code></p><p><code>      drawDisk(loc)</code></p><p><code>   n=len(locations)</code></p><p><code>   if n&gt;0:</code></p><p><code>      BGL.glColor3f(*textcolor)</code></p><p><code>      x=sum([l[0] for l in locations])/n</code></p><p><code>      y=sum([l[1] for l in locations])/n</code></p><p><code>      z=sum([l[2] for l in locations])/n</code></p><p><code>      BGL.glRasterPos3f(x+2*size,y,z)</code></p><p><code>      Draw.Text(groupname,'small')</code></p><p>По окончании предварительных вычислений мы можем установить цвет, которым мы рисуем наши диски с помощью функции <emphasis>glColor3f()</emphasis>. Так как мы сохранили цвет в виде списка трех чисел с плавающей точкой, а функция <emphasis>glColor3f()</emphasis> принимает три отдельных аргумента, мы распаковываем этот список с помощью оператора звездочки. Затем, мы вызываем <emphasis>drawDisk()</emphasis> для каждого элемента в списке <emphasis>locations</emphasis>.</p><p><strong><image l:href="#1"/>OpenGL функции Блендера: </strong></p><p>Документация по модулю Блендера BGL включает множество функций из библиотеки <strong>OpenGL</strong>. Многие из этих функций включены в большом количестве вариантов, которые выполняют одно и то же действие, но принимают свои аргументы различными   способами.   Например, <emphasis>BGL.glRasterPos3f()</emphasis> тесно   связана   с <emphasis>BGL.glRasterPos3fv()</emphasis>, которая принимает список трех чисел с плавающей точкой единичной точности вместо трех отдельных аргументов. За подробностями обратитесь к документации по API модулей <emphasis>Blender.BGL</emphasis> и <emphasis>Blender.Draw</emphasis> и к справочнику по OpenGL на <a l:href="http://www.opengl.org/sdk/docs/man/">http://www.opengl.org/sdk/docs/man/</a>.</p><p>Если число подсветок, которые мы нарисовали, не нулевое, мы задаём цвет рисования в <emphasis>textcolor</emphasis> и затем вычисляем средние координаты всех подсвечиваемых вершин. Затем мы используем функцию <emphasis>glRasterPos3f()</emphasis>, чтобы установить стартовую позицию текста, который мы хотим отобразить в этих усреднённых координатах с небольшим пространством, добавленным к x-координате, чтобы немного сместить текст вправо. Затем функция Блендера <emphasis>Draw.Text()</emphasis> отобразит имя группы небольшим шрифтом в выбранной позиции.</p><empty-line/></section><section><title><p>Снова о мешах — создание отпечатков</p></title><p>Хотя <strong>мягкие тела (softbody)</strong> и имитаторы <strong>ткани (cloth)</strong>, которые доступны в Блендере, во многих ситуациях делают свою работу отлично, иногда Вам может понадобиться иметь больше управления над процессом деформации меша, или Вы захотите сымитировать какое-либо специфическое поведение, которое совсем не охвачено встроенными системами симуляции Блендера. Это упражнение показывает, как вычислять деформацию меша, которого коснулся, но не порвал другой меш. Оно не сможет быть физически точным. Мы стремимся к тому, чтобы получить вероятные результаты для твердых вещей, касающихся легко деформируемой или клейкой поверхности, например, палец, продавливающий масло, или колесо, едущее по мягкой обочине.</p><p>На рисунке ниже приведены несколько возможных отпечатков. Дорожки созданы анимированием катящейся автомобильной шины по подразделенной плоскости:</p><empty-line/><image l:href="#72"/><empty-line/><p>В следующей части мы обратимся к объекту, меш которого будет деформироваться в качестве исходного, и к объекту или объектам, делающим деформацию в качестве цели. В некотором смысле, это очень похоже на ограничение (constraint) и мы могли бы осуществить эти деформации как pycontraints. Тем не менее, это не будет исполнимым, поскольку ограничения оцениваются всякий раз, когда исходный меш или цели двигаются; этим самым вызывается интерфейс пользователя, что приведёт к мучительным остановкам, так как расчет пересечений и результирующей деформации мешей требует интенсивных вычислений. Следовательно, мы выбираем метод, где мы вычисляем и кешируем результаты всякий раз, когда сменяется кадр.</p><p>Наш скрипт предоставит несколько функций, он должен:</p><p>• Вычислить и кешировать деформации при каждом изменении кадра</p><p>• Изменить координаты вершин, когда присутствует кешированная информация </p><p>А при автономном запуске, скрипт должен:</p><p>• Сохранять и восстанавливать первоначальный меш</p><p>• Подсказывать пользователю возможные цели</p><p>• Ассоциировать себя как скриптсвязь с исходным объектом</p><p>• Возможно, удалять себя как скриптсвязь</p><p>Важное соображение в проектировании скрипта - как мы будем сохранять или кешировать оригинальный меш и промежуточные, деформированные меши. Поскольку мы не изменяем топологию меша (то есть, то, как вершины соединены друг с другом), а только координаты вершин, будет достаточно хранить только эти координаты. Это оставляет нас с вопросом: где сохранять эту информацию.</p><p>Если мы не хотим писать наше собственное устойчивое решение для сохранений, у нас есть два выбора:</p><p>• Использовать реестр Блендера</p><p>• Ассоциировать данные с исходным объектом в виде свойства</p><p><strong>Реестр (registry)</strong> Блендера легко использовать, но мы должны иметь какой-то метод ассоциации данных с объектом, поскольку, возможно, пользователь захочет соединить больше, чем один объект с вычислителем отпечатков. Мы могли бы использовать имя объекта как ключ, но если пользователь захочет изменить это имя, мы потеряем ссылку на сохранённую информацию, в то время как функциональность скриптсвязи должна там все еще оставаться. Тогда пользователь сам должен стать ответственным за удаление сохранённых данных, если имя объекта было изменено.</p><p>Ассоциация всех данных в виде <strong>свойства (property)</strong> избавит от страданий, вызванных переименованиями, и данные будут очищаться при удалении объекта, но типы данных, которые можно сохранять в свойствах, ограничены целым, действительным с плавающей точкой, или строкой. Существуют способы преобразования произвольных данных в строки, используя стандартный модуль Питона <emphasis>pickle</emphasis>, но, к несчастью, такому сценарию препятствуют две проблемы:</p><p>• Координаты вершин в Блендере - экземпляры объекта Vector, а они не поддерживают протокол pickle</p><p>• Размер строкового <strong>свойства</strong> ограничен 127 символами, и этого слишком мало, чтобы сохранить даже один кадр с координатами вершин для меша средних размеров</p><p>Несмотря на недостатки использования реестра, мы будем использовать его для разработки двух функций - одну для сохранения координат вершин для данного номера кадра, и одну для извлечения этих данных и применения их к вершинам меша. Сначала мы определяем вспомогательную функцию  <emphasis>ckey()</emphasis>, которая возвращает ключ для использования с функциями реестра, исходя из имени объекта, чьи данные меша мы хотим кешировать:</p><p><code>def ckey(ob):</code></p><p><code>   return meshcache+ob.name</code></p><empty-line/><p><strong><image l:href="#1"/>Не все реестры - одно и то же</strong></p><p>Не перепутайте реестр Блендера с реестром Windows. Оба предназначены для аналогичных целей - обеспечить устойчивую память для всех типов данных, но это разные объекты. Фактические данные в реестре Блендера, которые записаны на диск, по умолчанию находятся в каталоге <emphasis>.blender/scripts/bpydata/config/</emphasis>, и это местоположение может быть изменено заданием параметра <emphasis>datadir</emphasis> с помощью <emphasis>Blender.Set()</emphasis>.</p><p>Наша функция <emphasis>storemesh()</emphasis> принимает в качестве аргументов объект и номер кадра. Первым действием нужно извлечь координаты вершин из данных меша, связанных с объектом. Затем она извлекает все данные, сохранённые в реестре Блендера для объекта, с которым мы имеем дело, и мы передаем дополнительный параметр <emphasis>True</emphasis> (Истина), указывающий, что если нет данных в памяти, <emphasis>GetKey()</emphasis> должна проверить их наличие на диске. Если совсем нет никаких данных, сохранённых для нашего объекта, <emphasis>GetKey()</emphasis> возвращает <emphasis>None</emphasis>, и в этом случае мы инициализируем наш кеш пустым словарём.</p><p>Впоследствии, мы сохраняем координаты нашего меша в этом словаре, проиндексированном номером кадра (выделено в следующем куске кода). Мы преобразуем этот номер кадра из целого в строку, которую нужно использовать в качестве фактического ключа, поскольку функция Блендера <emphasis>SetKey()</emphasis> принимает ключи строкового типа при сохранении данных реестра на диск, и вызовет исключение, если она сталкивается с целым. Последняя строка снова вызывает <emphasis>SetKey()</emphasis> с дополнительным аргументом <emphasis>True</emphasis>, чтобы указать, что мы хотим сохранять данные также на диск.</p><p><code>def storemesh(ob,frame):</code></p><p><code>   coords = [(v.co.x,v.co.y,v.co.z) for v in</code></p><p><code>             ob.getData().verts]</code></p><p><code>   d=Blender.Registry.GetKey(ckey(ob),True)</code></p><p><code>   if d == None: d={}</code></p><p><code><strong>   d[str(frame)]=coords</strong></code></p><p><code>   Blender.Registry.SetKey(ckey(ob),d,True)</code></p><p>Функция <emphasis>retrievemesh()</emphasis> принимает в качестве аргументов объект и номер кадра. Если она находит кешированные данные для данного объекта и кадра, она назначает загруженные координаты вершинам в меше. Сначала мы определим два новых исключения, означающие некоторые специфические ошибочные состояния, с которыми <emphasis>retrievemesh()</emphasis> может столкнуться:</p><p><code>class NoSuchProperty(RuntimeError): pass;</code></p><p><code>class NoFrameCached(RuntimeError): pass;</code></p><p><emphasis>retrievemesh()</emphasis> вызовет исключение <emphasis>NoSuchProperty</emphasis>, если объект не имеет связанных кешированных данных меша, и исключение <emphasis>NoFrameCached</emphasis> если данные присутствуют, но не для указанного кадра. Выделенная строка в следующем коде заслуживает некоторого внимания. Мы выбираем связанные данные меша у объекта с <emphasis>mesh=True</emphasis>. Это даст завёрнутый (wrapped) меш, а не копию, так что любые данные вершин, к которым мы получаем доступ, или изменяем, ссылаются на фактические данные. Также, мы сталкиваемся со встроенный функцией Питона <emphasis>zip()</emphasis>, которая принимает два списка и возвращает список, состоящий из кортежей двух элементов, по одному из каждого списка. Это эффективно позволяет просматривать два списка параллельно. В нашем случае, эти списки - список вершин и список координат и мы просто преобразуем эти координаты в векторы и назначаем их в атрибут co каждой вершины:</p><p><code>def retrievemesh(ob,frame):</code></p><p><code>   d=Blender.Registry.GetKey(ckey(ob),True)</code></p><p><code>   if d == None:</code></p><p><code>      raise NoSuchProperty("no property %s for object %s"</code></p><p><code>            %(meshcache,ob.name))</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code>      coords = d[str(frame)]</code></p><p><code>   except KeyError:</code></p><p><code>      raise NoFrameCached(("frame %d not cached on" + </code></p><p><code>                          "object %s") %(frame,ob.name))</code></p><p><code><strong>   for v,c in zip(ob.getData(mesh=True).verts,coords):</strong></code></p><p><code>      v.co = Blender.Mathutils.Vector(c)</code></p><p>Чтобы завершить наш набор функций кеша, мы определяем функцию <emphasis>clearcache()</emphasis>, которая пытается удалять данные в реестре, связанные с нашим объектом. Конструкция <emphasis>try … except …</emphasis> обеспечивает, чтобы при отсутствии сохранённых данных, действие было молча проигнорировано:</p><p><code>def clearcache(ob):</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code>      Blender.Registry.RemoveKey(ckey(ob))</code></p><p><code>   except:</code></p><p><code>      pass</code></p><empty-line/><subtitle>Пользовательский интерфейс</subtitle><p>Наш скрипт будет использоваться не только как скриптсвязь, связанная с объектом, но он также будет использоваться автономно (по нажатию <emphasis>Alt + P</emphasis> в текстовом редакторе, например), чтобы обеспечить пользователя средствами для идентификации цели, которая создаст отпечаток, чтобы очищать кеш, и, чтобы ассоциировать скриптсвязь с активным объектом. При использовании таким образом, он обеспечивает конечного пользователя несколькими управляющими меню, показанными на скриншотах. Первый показывает возможные действия:</p><empty-line/><image l:href="#73"/><empty-line/><p>Второй скриншот показывает всплывающее меню с предложением выбрать объект из списка <emphasis>Меш</emphasis>-объектов, из которого пользователь может выбрать, чем создавать отпечаток:</p><empty-line/><image l:href="#74"/><empty-line/><p>Мы сначала определяем вспомогательную функцию, которая будет использована выпадающим меню, обеспечивающим пользователя выбором <emphasis>Меш</emphasis>-объектов, для использования в качестве цели при создании отпечатка. <emphasis>getmeshobjects()</emphasis> принимает аргумент scene и возвращает список имен всех <emphasis>Меш</emphasis>-объектов. Как показано на скриншоте, список объектов-целей включает в том числе исходный объект. Хотя это законно, но вряд ли очень полезно:</p><p><code>def getmeshobjects(scene):</code></p><p><code>   return [ob.name for ob in scene.objects if</code></p><p><code>           ob.type=='Mesh']</code></p><p>Само меню осуществляется функцией  <emphasis>targetmenu()</emphasis>, определенной следующим образом:</p><p><code>def targetmenu(ob):</code></p><p><code>   meshobjects=getmeshobjects(Blender.Scene.GetCurrent())</code></p><p><code>   menu='Select target%t|'+ "|".join(meshobjects)</code></p><p><code>   ret = Blender.Draw.PupMenu(menu)</code></p><p><code><strong>   if ret&gt;0:</strong></code></p><p><code>      try:</code></p><p><code>         p = ob.getProperty(impresstarget)</code></p><p><code>         p.setData(meshobjects[ret-1])</code></p><p><code>      except:</code></p><p><code>         ob.addProperty(impresstarget,meshobjects[ret-1])</code></p><p>Она выбирает список из всех Меш-объектов в сцене и представляет этот список на выбор пользователю, используя функцию Блендера <emphasis>Draw.PupMenu()</emphasis>. Если пользователь выбирает один из пунктов меню (возвращённая величина будет больше нуля, смотри выделенную строку предыдущего кода), будет загружено имя этого Меш-объекта  как свойство, связанное с нашим объектом. Константа <emphasis>impresstarget</emphasis> определяется в другом месте в качестве имени для свойства. Сначала, программа независимо проверяет, есть ли там уже такое свойство, связанное с объектом, вызывая метод <emphasis>getProperty()</emphasis>, и присваивает данные свойству, если есть. Если метод <emphasis>getProperty()</emphasis> вызывает исключение, поскольку свойство еще не существует, тогда мы добавляем новое свойство к объекту и назначаем ему данные с помощью единственного вызова <emphasis>addProperty()</emphasis>.</p><p>Основной интерфейс пользователя определяется на верхнем уровне скрипта. Он проверяет, что не был запущен как скриптсвязь, затем предоставляет пользователю несколько действий на выбор:</p><p><code>if not Blender.bylink:</code></p><p><code>   ret = Blender.Draw.PupMenu('Impress scriptlink%t|'+</code></p><p><code>                              'Add/Replace scriptlink|'+</code></p><p><code>                              'Clear cache|Remove ' +  </code></p><p><code>                              'all|New Target')</code></p><p><code>   active = Blender.Scene.GetCurrent().objects.active</code></p><p><code>   if ret &gt; 0:</code></p><p><code><strong>      clearcache(active)</strong></code></p><p><code>   if ret== 1:</code></p><p><code>      active.clearScriptLinks([scriptname])</code></p><p><code>      active.addScriptLink(scriptname,'FrameChanged')</code></p><p><code>      targetmenu(active)</code></p><p><code>   elif ret== 2:</code></p><p><code>      pass</code></p><p><code>   elif ret== 3:</code></p><p><code>      active.removeProperty(meshcache)</code></p><p><code>      active.clearScriptLinks([scriptname])</code></p><p><code>   elif ret== 4:</code></p><p><code>      targetmenu(active)</code></p><p>Любой правильный выбор очистит кеш (выделено), и в последующих проверках выполняются необходимые действия, связанные каждым индивидуальным выбором:  <strong>Add/Replace scriptlink</strong> удалит скриптсвязь, если она уже присутствует, чтобы предотвратить появление дубликатов и, затем, добавит её к активному объекту. Затем будет представлено меню целей, чтобы выбрать Меш-объект для использования при создании отпечатка. Так как мы уже очистили кеш, то второй выбор, <strong>Clear cache</strong>, не делает ничего специфического, так что здесь у нас просто оператор <emphasis>pass</emphasis> (пропустить). <strong>Remove All</strong> попытается удалить кеш и отсоединить себя как скриптсвязь, и, наконец, меню <strong>New target</strong> представит меню выбора целей, чтобы дать возможность пользователю выбрать новый целевой объект, не удаляя никаких кешированных результатов.</p><p>Если скрипт выполняется как скриптсвязь, мы сначала проверяем, что мы действуем при событии <emphasis>FrameChanged</emphasis>, затем пытаемся извлечь любые сохраненные координаты вершин для текущего кадра (выделено в следующем коде). Если нет ранее загруженных данных, мы должны вычислить эффекты от целевого объекта для этого кадра. Следовательно, мы  получаем список целевых объектов для рассматриваемого объекта, вызывая вспомогательную функцию <emphasis>gettargetobjects()</emphasis> (на данный момент будет возвращен список только из одного объекта), и для каждого объекта мы вычисляем эффект для нашего меша с помощью вызова <emphasis>impress()</emphasis>. Затем, мы сохраняем эти, возможно изменённые, координаты вершин и корректируем дисплейный список, чтобы графический интерфейс пользователя Блендера знал, как отображать наш измененный меш:</p><p><code>elif Blender.event == 'FrameChanged':</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code><strong>      retrievemesh(Blender.link,Blender.Get('curframe'))</strong></code></p><p><code>   except Exception as e: # мы ловим что-нибудь</code></p><p><code>      objects = gettargetobjects(Blender.link)</code></p><p><code>      for ob in objects:</code></p><p><code>         impress(Blender.link,ob)</code></p><p><code>      storemesh(Blender.link,Blender.Get('curframe'))</code></p><p><code>   Blender.link.makeDisplayList()</code></p><p>Теперь нам осталось фактическое вычисление отпечатка целевого объекта в нашем меше.</p><empty-line/><subtitle>Вычисление отпечатка</subtitle><p>Определение эффекта создания отпечатка от целевого объекта будем достигать следующим образом:</p><p>Для каждой вершины в меше, получающем отпечаток:</p><p>1. Определить, расположена ли она внутри целевого объекта, и если это так:</p><p>2. Установить позицию вершины в позицию ближайшей вершины на объекте, создающем отпечаток</p><p>Здесь есть несколько важных вопросов. Позиция вершины в меше сохранена относительно матрицы преобразования объекта. Другими словами, если мы хотим сравнить координаты вершин в двух разных мешах, мы должны преобразовать каждую вершину матрицами преобразования их соответствующих объектов перед выполнением любого сравнения.</p><p>Также, объект <emphasis>Blender.Mesh</emphasis> имеет метод <emphasis>pointInside()</emphasis>, который возвращает Истину, если данная точка находится внутри меша. Тем не менее, он будет работать только в надежно закрытых мешах, так что пользователь должен проверить, что объекты, которые создают отпечатки на самом деле закрыты. (Они могут иметь внутренние пузыри, но их поверхности не должны содержать рёбер, которые не примыкают в точности к 2 граням. Эти так называемые non-manifold рёбра можно выбрать в режиме выбора рёбер с помощью <strong>Select | Non Manifold</strong> в 3D-виде или нажав <emphasis>Ctrl + Shift + Alt + M</emphasis>.)</p><p>Наконец, перемещение вершин к ближайшей вершине на целевом объекте может быть совсем неточным, если целевой меш довольно грубый. Производительность разумная, тем не менее, было бы хорошо иметь для сравнения несколько точек, так как наш алгоритм - довольно неумелый, поскольку сначала определяет точку внутри меша, и затем отдельно вычисляет ближайшую вершину, дублируя множество вычислений. Тем не менее, так как производительность приемлема даже для мешей, состоящих из сотен точек, мы будем придерживаться нашего подхода, поскольку он сохраняет нашу программу простой и спасает нас от необходимости писать и тестировать очень сложный код.</p><p>Реализация начинается с функции, возвращающей расстояние до ближайшей вершины к данной точке pt и её координаты:</p><p><code>def closest(me,pt):</code></p><p><code>   min = None</code></p><p><code>   vm = None</code></p><p><code>   for v in me.verts:</code></p><p><code>      d=(v.co-pt).length</code></p><p><code>      if min == None or d&lt;min:</code></p><p><code>         min = d</code></p><p><code>         vm = v.co</code></p><p><code>   return min,vm</code></p><p>Функция <emphasis>impress()</emphasis> принимает исходный и целевой объект как аргументы и модифицирует меш-данные исходного объекта, если целевой меш делает отпечаток. Первая вещь, которую она делает - извлечение матриц преобразования объектов. Как указано ранее, они будут нужны для преобразования координат вершин, чтобы их можно было сравнивать. Мы также извлекаем обратную матрицу исходного объекта. Она будет нужна, чтобы преобразовать координаты в пространство исходного объекта.</p><p>Выделенная строка извлекает завёрнутые (wrapped) меш-данные исходного объекта. Нам нужны завёрнутые данные, поскольку нам может понадобиться изменить координаты некоторых вершин. Следующие две строки извлекают копии меш-данных. Нам нужны эти копии, чтобы преобразование, которое мы выполним, не повлияло на фактические меш-данные. Вместо копирования мы могли бы пропустить аргумент <emphasis>mesh=True</emphasis>, что должно было бы дать нам ссылку на объект <emphasis>Nmesh</emphasis> вместо объекта <emphasis>Mesh</emphasis>. Тем не менее, объекты <emphasis>Nmesh</emphasis> не завернуты и обозначены как устаревшие. Также, у них отсутствует метод <emphasis>pointInside()</emphasis>, который нам нужен, так что мы выбираем самостоятельное копирование мешей.</p><p>Затем, мы преобразуем эти копии мешей соответствующими их объектам матрицами преобразования. Использование метода этих мешей <emphasis>transform()</emphasis> спасает нас от цикла по каждой вершине и самостоятельного умножения координат вершин на матрицу преобразования, и этот метод, наверное, несколько быстрее, так как <emphasis>transform()</emphasis> полностью выполнен на языке C:</p><p><code>from copy import copy</code></p><p><code>def impress(source,target):</code></p><p><code>   srcmat=source.getMatrix()</code></p><p><code>   srcinv=source.getInverseMatrix()</code></p><p><code>   tgtmat=target.getMatrix()</code></p><p><code><strong>   orgsrc=source.getData(mesh=True)</strong></code></p><p><code>   mesrc=copy(source.getData(mesh=True))</code></p><p><code>   metgt=copy(target.getData(mesh=True))</code></p><empty-line/><p><code>   mesrc.transform(srcmat)</code></p><p><code>   metgt.transform(tgtmat)</code></p><empty-line/><p><code>   for v in mesrc.verts:</code></p><p><code>      if metgt.pointInside(v.co):</code></p><p><code>         d,pt = closest(metgt,v.co)</code></p><p><code>         orgsrc.verts[v.index].co=pt*srcinv</code></p><p>Последняя часть функции <emphasis>impress()</emphasis> - это цикл по всем вершинам в преобразованном исходном меше и проверка на нахождение вершины внутри (преобразованного) целевого меша. Если это так, функция определяет, какая вершина в целевом меше ближайшая, и устанавливает задетую вершину в оригинальном меше в эти координаты.</p><p>Этот оригинальный меш не преобразован, так что мы должны преобразовать эту ближайшую точку в пространство исходного объекта, умножая координаты на обратную матрицу преобразования. Поскольку вычисления преобразования являются дорогостоящими, модификация преобразованного меша и преобразование всего меша обратно в конечном счете может взять деликатное время. Содержание ссылки на не преобразованный меш и просто преобразование обратно отдельных точек может, следовательно, оказаться предпочтительным, если только сравнительно немного вершин попали в отпечаток. Полный скрипт доступен как <emphasis>ImpressScriptLink.py</emphasis> в файле  <emphasis>scriptlinks.blend</emphasis>. Следующая иллюстрация показывает возможный результат. Здесь мы создали небольшую анимацию шара (icosphere), прокатив его по грязи (подразделенная плоскость) и погружая в неё.</p><empty-line/><image l:href="#75"/><empty-line/><p>При работе со скриптом важно иметь в виду, что когда отпечаток вычисляется, ни одна из вершин меша, который получает отпечаток, не должна быть расположена внутри цели раньше, чем она сдвинется. Если это случилось, то, возможно, вершина будет сметена вслед за перемещением цели, исказив исходный меш вдоль пути. Например, чтобы сделать иллюстрацию колесного следа в грязи, мы анимируем катящееся колесо вдоль пути, рассчитывая отпечатки, которые оно делает в каждом кадре. В первом кадре, который мы анимируем, мы должны убедиться, что колесо не касается плоскости земли, иначе она может быть искажена, поскольку, если вершина плоскости земли оказалась внутри колеса и близко ко внутреннему ободу, она будет перемещена на ближайшую вершину на этом ободе. Если колесо катится медленно, эта вершина останется близко к этому внутреннему ободу, и тем самым фактически будет клеиться к этому движущемуся внутреннему ободу, разрывая в процессе плоскость земли. Тот же разрушительный процесс может произойти, если целевой объект очень маленький по сравнению с исходным мешем или перемещается очень быстро. В этих обстоятельствах, вершина может проникнуть в целевой объект так быстро, что ближайшая вершина не будет находиться на ведущей поверхности, создающей отпечаток, но окажется где-нибудь в другом месте цели, и в результате вершины будут притянуты ко внешней стороне вместо проталкивания внутрь. В иллюстрации катящейся шины трактора, мы тщательно спозиционировали шину в первом кадре, чтобы она находилась строго справа от подразделенной плоскости перед ключевым кадром, начинающим катящееся движение влево. Показанное изображение взято из кадра 171 без какого-либо сглаживания или применённых материалов к плоскости.</p><empty-line/><image l:href="#76"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Итог</p></title><p>В этой главе мы узнали как привязывать изменения к развитию кадров анимации и как обращаться к информации о состоянии объекта. Мы также видели как сменять слои, например, чтобы объект на рендере стал невидимым. В подробностях, мы увидели:</p><p>• Что такое скриптсвязи и обработчики пространства</p><p>• Как выполнять действия при каждом изменении кадров в анимации</p><p>• Как ассоциировать дополнительную информацию с объектом</p><p>• Как заставить объект появляться или исчезать изменением слоя или изменением прозрачности</p><p>• Как осуществить схему, соединяющую разные меши с объектом в каждом кадре</p><p>• Как расширить функциональность 3D-вида Далее: добавление ключей формы и кривых IPO.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>6</p><p>Ключи формы, кривые IPO, и Позы</p></title><section><p>Мы уже сталкивались с кривыми IPO в <emphasis>Главе 4, Pydrivers and Constraints</emphasis>, когда мы обсуждали Pydrivers, но с <strong>IPO</strong> можно делать гораздо больше, чем просто управлять одним IPO посредством другого. Например, API Блендера обеспечивает нас средствами для создания IPO из ничего, что позволяет определить движение, которое не легко воссоздать, устанавливая ключевые кадры вручную. Кроме того, некоторые типы кривых IPO имеют отчасти отличающееся поведение по сравнению с теми, с которыми мы до сих пор сталкивались. <strong>Ключи Формы и Позы</strong> - примеры (наборов) кривых IPO, которые отличаются от, например, IPO позиции. Мы столкнемся как с ключами формы, так и Позами позже в этой главе, но мы начнём с рассмотрения того, как мы можем определять IPO из ничего.</p><p>В этой главе мы изучим, как:</p><p>• определять кривые IPO</p><p>• определять ключи формы у меша </p><p>• определять IPO для этих ключей формы</p><p>• позировать арматуры</p><p>• группировать изменения поз в действия</p><empty-line/></section><section><title><p>Обидчивый субъект - определение IPO из ничего</p></title><p>Множество путей движения объектов трудно моделировать вручную, например, когда мы хотим, чтобы объект следовал в точности по математической кривой, или если мы хотим скоординировать перемещение многочисленных объектов по некоторому пути, что не легко выполнить копированием кривых IPO или определением Управляющих объектов IPO (drivers).</p><p>Представьте себе следующий сценарий: мы хотим произвести взаимообмен позиций некоторых объектов в течении определённого времени плавным путём без того, чтобы объекты проходили сквозь друг друга в середине, и даже не касались друг друга. Наверное, это можно выполнить настройкой ключей вручную, но в тоже время довольно обременительно, особенно если нам может понадобиться повторить это для нескольких наборов объектов. Скрипт, который мы разработаем, заботится о всех этих деталях и может быть применим к любым двум объектам.</p><empty-line/><subtitle>Схема программы: orbit.py</subtitle><p>Скрипт <emphasis>orbit.py</emphasis>, который мы разработаем, будет предпринимать следующие шаги:</p><p>1. Определение точки середины пути между выбранными объектами.</p><p>2. Определение протяженности выбранных объектов.</p><p>3. Определение IPO для объекта один.</p><p>4. Определение IPO для объекта два.</p><p>Определение точки середины пути между выбранными объектами будет достаточно легко: мы просто возьмем среднее позиций обоих объектов. Определение протяженности выбранных объектов будет всё-таки некоторым вызовом. Объект может иметь неправильную форму, и определение кратчайшего расстояния с учётом любого возможного поворота объектов на пути трудно для вычисления. К счастью, мы можем сделать разумное приближение, так как каждый объект имеет связанный с ним <strong>габаритный ящик (bounding box).</strong></p><p>Этот   габаритный   ящик   является   прямоугольным параллелепипедом, который просто включает в себя все точки объекта. Если взять половину диагонали в качестве протяженности (размера) объекта, то легко видеть, что это расстояние может быть гораздо больше того, насколько близко мы можем быть к другому объекту, не касаясь его, в зависимости от точной формы объекта. Но это гарантирует, что мы никогда не окажемся слишком близко. Этот габаритный ящик легко получить из объектного метода <emphasis>getBoundBox()</emphasis> в виде списка из восьми векторов, каждый из которых представляет один из углов габаритного ящика. Понятие проиллюстрировано на следующем рисунке, где показаны габаритные ящики двух сфер:</p><empty-line/><image l:href="#77"/><empty-line/><p>Длина диагонали габаритного ящика может быть вычислена определением как максимального так и минимального значений для каждой из координат x, y, и z. Компоненты вектора, представляющего эту диагональ, являются разницами между этими максимумом и минимумом. Длина диагонали впоследствии получается взятием квадратного корня суммы квадратов компонент x, y, и z. Функция <emphasis>diagonal()</emphasis> довольно кратко реализована, так как она использует много встроенных функций Питона. Она принимает список векторов в виде аргумента, а затем проходит циклом по каждой из компонент (выделено. Компоненты x, y, и z объекта <emphasis>Vector</emphasis> в Блендере могут быть доступны по индексам 0, 1, и 2 соответственно):</p><p><code>def diagonal(bb):</code></p><p><code>   maxco=[]</code></p><p><code>   minco=[]</code></p><p><code><strong>   for i in range(3):</strong></code></p><p><code>      maxco.append(max(b[i] for b in bb))</code></p><p><code>      minco.append(min(b[i] for b in bb))</code></p><p><code>   return sqrt(sum((a-b)**2 for a,b in zip(maxco,minco)))</code></p><p>Она определяет пределы для каждой компоненты, используя встроенные функции <emphasis>max()</emphasis> и <emphasis>min()</emphasis>. В конце она возвращает длину, спаривая каждый минимум и максимум с помощью функции <emphasis>zip()</emphasis>.</p><p>Следующим шагом нужно проверить, что мы имеем в точности два выбранных объекта, и если это не так, сообщить пользователю, отображая всплывающее меню (выделено в следующем куске кода). Если у нас есть два выбранных объекта, мы извлекаем их позиции и габаритные ящики. Затем мы вычисляем максимальное расстояние <emphasis>w</emphasis>, на которое каждый объект должен отклониться от своего пути, оно должно быть половиной минимального расстояния между ними, что эквивалентно четверти суммы длин диагоналей этих объектов:</p><p><code>obs=Blender.Scene.GetCurrent().objects.selected</code></p><p><code>if len(obs)!=2:</code></p><p><code><strong>   Draw.PupMenu('Please select 2 objects%t|Ok')</strong></code></p><p><code>else:</code></p><p><code>   loc0 = obs[0].getLocation()</code></p><p><code>   loc1 = obs[1].getLocation()</code></p><empty-line/><p><code>   bb0 = obs[0].getBoundBox()</code></p><p><code>   bb1 = obs[1].getBoundBox()</code></p><empty-line/><p><code>   w = (diagonal(bb0)+diagonal(bb1))/4.0</code></p><p>Прежде, чем мы сможем вычислить траектории обоих объектов, мы сначала создадим два новых и пустых объекта кривых IPO:</p><p><code>   ipo0 = Ipo.New('Object','ObjectIpo0')</code></p><p><code>   ipo1 = Ipo.New('Object','ObjectIpo1')</code></p><p>Мы произвольно выбираем начальный и конечный кадры нашей операции обмена в 1 и 30 соответственно, но скрипт легко может быть адаптирован для того, чтобы пользователь вводил эти величины. Мы итерируем по каждой отдельной кривой IPO для IPO местоположения и создаем первую точку (или ключевой кадр) и этим самым фактически назначается кортеж (номер кадра, значение) на кривую (выделенные строки следующего кода). Последующие точки могут быть добавлены к этим кривым по индексу - их номеру кадра присвоением значения, как это сделано для кадра 30 в следующем коде:</p><p><code>   for i,icu in enumerate((Ipo.OB_LOCX,</code></p><p><code>                          Ipo.OB_LOCY,Ipo.OB_LOCZ)):</code></p><p><code><strong>      ipo0[icu]=(1,loc0[i])</strong></code></p><p><code>      ipo0[icu][30]=loc1[i]</code></p><empty-line/><p><code><strong>      ipo1[icu]=(1,loc1[i])</strong></code></p><p><code>      ipo1[icu][30]=loc0[i]</code></p><p><code>      ipo0[icu].interpolation = </code></p><p><code>IpoCurve.InterpTypes.BEZIER</code></p><p><code>      ipo1[icu].interpolation = </code></p><p><code>IpoCurve.InterpTypes.BEZIER</code></p><p>Заметьте, что ключ позиции первого объекта в кадре 1 является текущей позицией, а ключ позиции в кадре 30 - позиция второго объекта. Для другого объекта всё с точностью до наоборот. Мы установили режимы интерполяции этих кривых на "Bezier", чтобы получить плавное движение. У нас теперь есть две кривые IPO, которые делают взаимообмен позиций двух объектов, но расчёт пока таков, что они будут двигаться сквозь друг друга.</p><p>Следовательно, нашим следующим шагом нужно добавить ключ в кадре 15 со скорректированной компонентой z. Ранее мы вычислили w, чтобы запомнить половину расстояния, на которое нужно сдвинуться каждому с пути другого. Здесь мы добавляем это расстояние к компоненте z в середине пути для первого объекта и вычитаем его для другого:</p><p><code>   mid_z = (loc0[2]+loc1[2])/2.0</code></p><p><code>   ipo0[Ipo.OB_LOCZ][15] = mid_z + w</code></p><p><code>   ipo1[Ipo.OB_LOCZ][15] = mid_z - w</code></p><p>Наконец, мы добавляем новые кривые IPO к нашим объектам:</p><p><code>   obs[0].setIpo(ipo0)</code></p><p><code>   obs[1].setIpo(ipo1)</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>swap2.py</emphasis> в файле <emphasis>orbit.blend</emphasis>. Результирующие пути двух объектов схематически отображены на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#78"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Много проглотил - определение поз</p></title><p>Часто мультяшные персонажи, как кажется, имеют трудности, пытаясь поглощать свою пищу, и даже когда они наслаждаются своим обедом, скорее всего будут вынуждены пропускать его через слишком узкую глотку, чтобы он проходил удобно без всяких видимых изменений формы.</p><p>Трудно анимировать проглатывание или любое другое <strong>перистальтическое движение</strong>, используя ключи формы, так как это не общая форма меша, которая изменяется однородным способом: мы хотим двигать вдоль него локализованную деформацию. Один из способов сделать это - соединить арматуру, состоящую из линейной цепи костей с мешем, который мы хотим деформировать (показано на иллюстрации) и анимировать масштаб каждой индивидуальной кости во времени. Этим путём мы можем значительно расширить возможность управлять перемещением 'куска' внутри. Например, возможно сделать перемещение работающим слегка с перебоями, как будто он перемещается от кости к кости, чтобы имитировать поглощение чего-то что жесткого.</p><empty-line/><image l:href="#79"/><empty-line/><empty-line/><p><emphasis><emphasis>(ПЕРИСТАЛЬТИКА (peristalsis) - волнообразные сокращения, распространяющиеся вдоль некоторых полых органов в теле человека. Эти сокращения возникают самопроизвольно и характерны для таких полых органов, которые снабжены круговыми и продольными мышцами (например, обычно они наблюдаются в кишечнике). Перистальтика усиливается благодаря растяжению стенок полого органа. Как только стенки органа растягиваются, происходит сокращение круговых мышц. Перед их растяжением происходит расслабление круговых мышц и сокращение продольных, благодаря чему содержимое органа (чаще всего, кишечника) продвигается в дистальном направлении. - с сайта </emphasis><a l:href="http://vocabulary.ru/"><emphasis>http://vocabulary.ru</emphasis></a><emphasis>— пожелание приятного аппетита от переводчика &#x263A;)</emphasis></emphasis></p><p>Для того, чтобы синхронизировать масштабирование индивидуальных костей таким образом, чтобы оно следовало по цепочке от родителя к ребенку, мы должны отсортировать наши кости, поскольку атрибут <emphasis>bones</emphasis> объекта <emphasis>Pose</emphasis>, который мы получаем, вызвав <emphasis>getPose()</emphasis> в арматуре, является словарём. Цикл по ключам или значениям этого словаря будет возвращать эти величины в произвольном порядке.</p><p>Следовательно, мы определяем функцию <emphasis>sort_by_parent()</emphasis>, которая принимает список костей Позы <emphasis>pbones</emphasis> и возвращает список строк, каждая из которых является именем кости Позы. Список будет отсортирован так, чтобы родитель был первым пунктом, со следующими за ним его детьми. Очевидно, что такая функция не будет возвращать значимый список для арматур, которые имеют кости с более чем одним ребенком, но для нашей линейной цепи костей это работает прекрасно.</p><p>В следующем коде, мы используем список имен bones, чтобы хранить имена костей Позы в правильном порядке.  <strong>Мы выталкиваем (pop) кость из списка костей Позы pbones и добавляем её имя достаточно долго, пока она ещё не добавлена (выделено).</strong><emphasis>(Я не cмог адекватно перевести это предложение, потому что здесь логика и программы и текста, как мне кажется, дают сбой, подробнее смотрите ниже — прим. пер.) </emphasis>Мы сравниваем имена вместо объектов костей Позы, поскольку текущая реализация костей Позы надежно не поддерживает оператора in:</p><p><code>def sort_by_parent(pbones):</code></p><p><code>   bones=[]</code></p><p><code>   if len(pbones)&lt;1 : return bones</code></p><p><code>   bone = pbones.pop(0)</code></p><p><code><strong>   while(not bone.name in bones):</strong></code></p><p><code>      bones.append(bone.name)</code></p><p>Затем, мы получаем родителя кости, которую мы только что добавили к нашему списку, и настолько долго, насколько мы можем просматривать цепь родителей, мы включаем такого родителя (или, точнее, его имя) в наш список перед текущим элементом (выделено ниже). Если цепь не может следовать дальше, мы выталкиваем новую кость Позы. Когда больше нет костей, метод <emphasis>pop()</emphasis> вызовет исключение <emphasis>IndexError</emphasis>, и мы выходим из нашего цикла <emphasis>while</emphasis>:</p><p><code>      parent = bone.parent</code></p><p><code>      while(parent):</code></p><p><code>         if not parent.name in bones:</code></p><p><code><strong>            bones.insert(bones.index(bone.name),</strong></code></p><p><code><strong>                         parent.name)</strong></code></p><p><code>         bone = parent</code></p><p><code>         parent = parent.parent</code></p><p><code>      try:</code></p><p><code>         bone = pbones.pop(0)</code></p><p><code>      except IndexError:</code></p><p><code>         break</code></p><p><code>   return bones</code></p><empty-line/><p><emphasis>Чем дольше я пытался разобраться с логикой этой функции, чтобы адекватно перевести два предыдущих абзаца, тем сильнее мне это не нравилось, ибо логики я не наблюдал. Тогда я немного потестировал эту функцию в файле peristaltic.blend, и убедился, что она правильно работает не во всех случаях. Цепочка костей в файле по направлению от родительских к дочерним выглядит так: ['Bone', 'Bone.001', 'Bone.002', 'Bone.003', 'Bone.004', 'Bone.005']. Если на вход функции список pbones приходит в таком порядке: ["Bone.001", "Bone.002", "Bone.003", "Bone.004", "Bone.005", "Bone"], то результат получается таким, каким надо, но если на вход придёт, например, список ["Bone.002", "Bone.001", "Bone.003", "Bone.004", "Bone.005", "Bone"] (первые два элемента поменяны местами), то на выходе будет всего 3 кости: ['Bone', 'Bone.001', 'Bone.002']. Вот мой исправленный вариант функции:</emphasis></p><p><code><emphasis>def sort_by_parent(pbones):</emphasis></code></p><p><code><emphasis>    bones=[]</emphasis></code></p><p><code><emphasis><strong>while True</strong>:  # Бесконечный цикл гарантирует перебор </emphasis></code></p><p><code><emphasis>                 # всех костей из входного списка</emphasis></code></p><p><code><emphasis>        try:</emphasis></code></p><p><code><emphasis>           bone = pbones.pop(0)</emphasis></code></p><p><code><emphasis>        except IndexError:</emphasis></code></p><p><code><emphasis>           break # Единственное условие выхода из цикла</emphasis></code></p><p><code><emphasis><strong>        if not bone.name in bones:</strong></emphasis></code></p><p><code><emphasis>            bones.append(bone.name)</emphasis></code></p><p><code><emphasis>            parent = bone.parent</emphasis></code></p><p><code><emphasis>            while(parent):</emphasis></code></p><p><code><emphasis>               if not parent.name in bones:</emphasis></code></p><p><code><emphasis>                  bones.insert(bones.index(bone.name),</emphasis></code></p><p><code><emphasis>                               parent.name)</emphasis></code></p><p><code><emphasis>               bone = parent</emphasis></code></p><p><code><emphasis>               parent = parent.parent</emphasis></code></p><p><code><emphasis>    return bones</emphasis></code></p><p><emphasis>- Добавление переводчика.</emphasis></p><empty-line/><p>Следующий шаг - это определение самого скрипта. Сначала, мы получаем активный объект в текущей сцене и проверяем, что это - на самом деле арматура. Если нет, мы предупреждаем об этом пользователя с помощью всплывающего сообщения (выделенная часть следующего кода), в противном случае мы продолжаем и получаем связанные с арматурой данные методом <emphasis>getData()</emphasis>:</p><p><code>scn = Blender.Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>arm = scn.objects.active</code></p><p><code>if arm.getType()!='Armature':</code></p><p><code><strong>   Blender.Draw.PupMenu("Selected object is not an " +</strong></code></p><p><code><strong>                        "Armature%t|Ok")</strong></code></p><p><code>else:</code></p><p><code>   adata = arm.getData()</code></p><p>Затем, мы делаем арматуру редактируемой и убеждаемся, что у каждой кости задана опция <emphasis>HINGE</emphasis> (выделено). Преобразование списка опций в множество (set) и обратно в список после добавления опций <emphasis>HINGE</emphasis> является способом удостовериться, что эта опция появится в списке только один раз.</p><p><code>   adata.makeEditable()</code></p><p><code>   for ebone in adata.bones.values():</code></p><p><code><strong>      ebone.options = </strong></code></p><p><code><strong>        list(set(ebone.options)|</strong></code></p><p><code><strong>             set([Blender.Armature.HINGE]))</strong></code></p><p><code>   adata.update()</code></p><p>Поза связана с объектом арматуры, а не со своими данными, так что мы получаем её из объекта <emphasis>arm</emphasis>, используя метод <emphasis>getPose()</emphasis>. Позы кости очень похожи на обычные IPO, но они должны быть связаны с <strong>действием (action)</strong>, которое группирует эти позы. При работе с Блендером интерактивно действие создаётся автоматически, как только мы вставим ключевой кадр в позу, но в скрипте мы должны явно создать действие, если оно ещё не присутствует (выделено):</p><p><code>   pose = arm.getPose()</code></p><p><code>   action = arm.getAction()</code></p><p><code><strong>   if not action:</strong></code></p><p><code>      action = Blender.Armature.NLA.NewAction()</code></p><p><code>      action.setActive(arm)</code></p><p>Следующим шагом нужно отсортировать кости Позы в порядке цепи от родительских к дочерним, используя нашу ранее определенную функцию. Всё, что осталось сделать, это двигаться по временной шкале через десять кадров за 1 шаг и задавать ключи для масштаба каждой кости на каждом шаге, увеличивая масштаб, если номер кости в последовательности соответствует нашему шагу и восстанавливая его, если нет. Одна из результирующих кривых IPO показана на скриншоте. Заметьте, что нашей предварительной установкой атрибута <emphasis>HINGE</emphasis> в каждой кости, мы предотвратили распространение масштабирования на детей кости:</p><p><code>   bones = sort_by_parent(pose.bones.values())</code></p><empty-line/><p><code>   for frame in range(1,161,10):</code></p><p><code>      index = int(frame/21)-1</code></p><p><code>      n = len(bones)</code></p><p><code>      for i,bone in enumerate(bones):</code></p><p><code>         if i == index :</code></p><p><code>            size = 1.3</code></p><p><code>         else :</code></p><p><code>            size = 1.0</code></p><p><code>         pose.bones[bone].size=Vector(size,size,size)</code></p><p><code>         pose.bones[bone].insertKey(arm,frame, </code></p><p><code>                          Blender.Object.Pose.SIZE)</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>peristaltic.py</emphasis> в файле <emphasis>peristaltic.blend</emphasis>.</p><empty-line/><image l:href="#80"/><empty-line/><subtitle>Применение peristaltic.py к арматуре</subtitle><p>Чтобы использовать этот скрипт, Вы должны запустить его с выбранным объектом арматуры. Рецепт, чтобы продемонстрировать его применение, будет заключаться в следующем:</p><p>1. Добавьте арматуру к сцене</p><p>2. Перейдите в режим <emphasis>редактирования</emphasis>, и выдавите любое число костей из конца первой кости.</p><p>3.  Перейдите в  объектный режим и добавьте меш, отцентрированный в позиции арматуры. Любой меш будет работать, но в нашей иллюстрации, мы используем цилиндр со множеством подразбиений.</p><p>4. Выберите меш, затем с Shift'ом выберите арматуру. Теперь как арматура, так и Меш-объект выбраны, но в то же время арматура является активным объектом.</p><p>5. Нажмите <emphasis>Ctrl + P</emphasis> и выберите <strong>armature</strong>. В появившемся после этого меню, выберите <strong>Create from bone heat</strong>. Это создаст группу вершин в меше для каждой кости в арматуре. Эти группы вершин будут использованы для деформации меша, когда мы ассоциируем арматуру с мешем в качестве модификатора.</p><p>6. Выберите меш и добавьте модификатор armature. Наберите имя арматуры в поле <strong>Ob</strong>: и убедитесь, что выбран переключатель <strong>Vert</strong>. <strong>Group</strong>, а <strong>Envelopes</strong> - нет.</p><p>7. Выберите арматуру и запустите <emphasis>peristaltic.py</emphasis>. В результате будет анимированный Меш-объект, имеющий сходство с прохождением куска через узкую гибкую трубу. Несколько кадров показаны на иллюстрации:</p><empty-line/><image l:href="#81"/><empty-line/><p>Водосточные трубы являются, конечно, не единственным полым по форме объектом для анимации этим путём, как показано на следующей иллюстрации:</p><empty-line/><image l:href="#82"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Get down с ритмом - синхронизация ключей формы со звуком</p></title><p><emphasis>(Словосочетание Get Down имеет такое количество самых разнообразных значений, что я не рискнул выбирать из них и оставляю без перевода — прим. пер.)</emphasis></p><p>Многочисленные рок-видео сегодня часто показывают анимацию диффузора динамика, вибрирующего в такт со звуком музыки. И хотя возможности для манипуляций со звуком в API Блендера довольно малы, но мы увидим, что этого эффекта несложно достигнуть.</p><p>Анимация, которую мы создадим, зависит главным образом от манипуляции <strong>ключами формы (shape keys)</strong>. Ключи Формы можно представлять как искажения базового меша. Меш может иметь много таких искажений и каждому из них даётся определённое имя. Интересно то, что Блендер предоставляет нам возможность интерполяции между базовой формой и любой из искаженных форм непрерывным способом, позволено даже смешивать вклады от разных форм.</p><p>Вот, например, один из способов анимировать наш диффузор динамика, нужно смоделировать основную, неискаженную форму диффузора; добавить ключ формы к этому базовому мешу; и исказить его, чтобы появилось сходство с диффузором, который вытолкнут наружу. После этого мы сможем смешивать между собой эти "вытолкнутую" и базовую формы в зависимости от громкости звука.</p><p>Анимирование установкой ключевых кадров в Блендере означает создание кривых IPO и манипуляция ими, как мы уже видели раньше. На самом деле, кривые IPO Shape или Key очень похожи на другие типы IPO и управляются практически так же. Основное различие между, например, IPO Объекта и IPO Формы - в том, что индивидуальные кривые IPO Формы проиндексированы не некоторой встроенной числовой константой (как например, <emphasis>Ipo.OB_LOCX</emphasis> для Объектов), а строкой, поскольку пользователь может определить любое количество именованных форм.</p><p>Также,  IPO Формы доступны не через Объект, а через лежащий в его основе <emphasis>Меш-объект</emphasis> (или <emphasis>Решетку</emphasis>, или <emphasis>Кривую</emphasis>, так как они тоже могут иметь ключи формы).</p><empty-line/><subtitle>Манипуляция звуковыми файлами</subtitle><p>Так что теперь, когда мы знаем, как анимировать формы, нашей следующей целью будет выяснить, как добавить какой-либо звук к нашему мешу, или, вернее, определить для каждого кадра, насколько искаженную форму должно быть видно.</p><p>Как упомянуто в предыдущем разделе, API Блендера не обеспечивает большого количества инструментов для работы со звуковыми файлами, в основном модуль <emphasis>Sound</emphasis> обеспечивает нас способом загрузки и воспроизведения звуковых файлов, но на этом и всё. Нет способа получить доступ к индивидуальным точкам  волны, закодированным в файле.</p><p>К счастью, в стандартный дистрибутив Питона включен модуль wave, который обеспечивает нас средствами для чтения файлов в обыкновенном формате <emphasis>.wav</emphasis>. Хотя он поддерживает только несжатый формат, этого будет достаточно, так как этот формат является очень распространённым, и большинство инструментов работы со звуком, как например, <strong>Audacity</strong>, могут преобразовывать в этот формат. С этим модулем мы можем открыть .wav-файл, определить частоту сэмплов и длительность звукового клипа, и получить индивидуальные сэмплы. Как мы увидим в объяснении следующего кода, мы все еще должны преобразовывать эти сэмплы в величины, которые мы можем использовать как значения ключей для наших ключей формы, но тяжелую работу уже сделали для нас.</p><empty-line/><p><strong>Схема кода: Sound.py</strong></p><p>Вооружившись знаниями о том, как создавать кривые IPO и получать доступ к .wav-файлам, мы можем наметить следующую схему программы:</p><p>1. Определить, имеет ли активный объект пригодные заданные формы, и предложить выбрать их них.</p><p>2. Позволить пользователю выбрать .wav-файл.</p><p>3. Определить количество звуковых сэмплов в секунду в файле (частота дискретизации).</p><p>4. Вычислить количество необходимых кадров анимации, основываясь на длительности звукового файла и показателе количества видеокадров в секунду.</p><p>5. Затем, для каждого кадра анимации:</p><p>&#x25E6; Усреднить звуковые сэмплы, проходящие в этом кадре</p><p>&#x25E6; Установить величину смешивания выбранной кривой IPO этому среднему (нормализованному) числу </p><p>Полный код доступен как <emphasis>Sound.py</emphasis> в файле <emphasis>sound000.blend</emphasis> и объясняется следующим образом:</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>from Blender import Scene,Window,Draw</code></p><p><code>from Blender.Scene import Render</code></p><empty-line/><p><code>import struct</code></p><p><code>import wave</code></p><p>Мы начинаем, импортируя необходимые модули, включая модуль Питона wave, чтобы иметь доступ к нашему .wav-файлу и модуль <emphasis>struct</emphasis>, который предоставляет функции для манипулирования двоичными данными, которые мы получим из .wav-файла.</p><p>Затем, мы определяем вспомогательную функцию, показывающую всплывающее меню в середине нашего экрана. Она ведёт себя просто подобно стандартной функции <emphasis>PupMenu()</emphasis> из модуля <emphasis>Draw</emphasis>, но устанавливает курсор в позицию середины экрана с помощью функций <emphasis>GetScreenSize()</emphasis> и <emphasis>SetMouseCoords()</emphasis> из модуля Блендера <emphasis>Window</emphasis>:</p><p><code>def popup(msg):</code></p><p><code>   (w,h)=Window.GetScreenSize()</code></p><p><code>   Window.SetMouseCoords(w/2,h/2)</code></p><p><code>   return Draw.PupMenu(msg)</code></p><p>Основная часть работы будет осуществляться функцией <emphasis>sound2active()</emphasis>. Она принимает два аргумента - имя .wav-файла, для использования и имя ключа формы для анимации, основанной на информации из .wav-файла. Сначала, мы пытаемся создавать объект <emphasis>WaveReader</emphasis>, вызывая функцию <emphasis>open()</emphasis> модуля <emphasis>wave</emphasis> (выделено). Если это не удаётся, мы показываем ошибку во всплывающем окне и выходим:</p><p><code>def sound2active(filename,shapekey='Pop out'):</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code><strong>      wr = wave.open(filename,'rb')</strong></code></p><p><code>   except wave.Error,e:</code></p><p><code>      return popup(str(e)+'%t|Ok')</code></p><p>Затем мы делаем некоторые разумные проверки: мы сначала проверяем, является ли .wav-файл <emphasis>МОНО</emphasis> файлом. Если Вы хотите использовать стерео файл, преобразуйте его сначала в моно, например   с   помощью   свободного   пакета   Audacity (<a l:href="http://audacity.sourceforge.net/">http://audacity.sourceforge.net/</a>). Затем мы проверяем, имеем ли мы дело с несжатым .wav-файлом, поскольку модуль wave не может работать с другими типами. (большинство .wav-файлов являются несжатыми, но если нужно, Audacity также может их преобразовать), и мы проверяем, что сэмплы 16-битовые. Если любая из этих проверок терпит неудачу, мы выводим соответствующее сообщение об ошибке:</p><p><code>   c = wr.getnchannels()</code></p><p><code>   if c!=1 : return popup('Only mono files are '+</code></p><p><code>                          'supported%t|Ok')</code></p><p><code>   t = wr.getcomptype()</code></p><p><code>   w = wr.getsampwidth()</code></p><p><code>   if t!='NONE' or w!=2 : </code></p><p><code>     return popup('Only 16-bit, uncompresses files '+</code></p><p><code>                  'are supported%t|Ok')</code></p><p>Теперь, когда мы можем работать с файлом, мы получаем его <strong>частоту дискретизации</strong> (frame rate, количество аудио сэмплов в секунду) и общее число байт (как ни странно, используя неуклюже названную функцию <emphasis>getnframes()</emphasis> из модуля <emphasis>wave</emphasis>). Затем, мы считываем все эти байты и сохраняем их в переменной <emphasis>b</emphasis>.</p><p><code>   fr= wr.getframerate()</code></p><p><code>   n = wr.getnframes()</code></p><empty-line/><p><code>   b = wr.readframes(n)</code></p><p>Наша следующая задача в том, чтобы получить контекст рендера у текущей сцены, чтобы извлечь количество видеокадров в секунду. Время в секундах нашей проигрываемой анимации будет определено длиной нашего аудио сэмпла, которое мы можем вычислить, разделив общее число аудио кадров в .wav-файле на количество аудио кадров в секунду (выделено в следующей части кода). Затем мы определяем константу <emphasis>sampleratio</emphasis> - количество аудио кадров в течение видео кадра:</p><p><code>   scn         = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>   context     = scn.getRenderingContext()</code></p><p><code><strong>   seconds     = float(n)/fr</strong></code></p><p><code>   sampleratio = fr/float(context.framesPerSec())</code></p><p>Как упомянуто раньше, модуль <emphasis>wave</emphasis> дает нам доступ ко множеству свойств .wav-файла и к сырым (raw) аудио сэмплам, но не предоставляет никаких функций для преобразования этих сырых сэмплов в удобные для использования целые величины. Следовательно, нам нужно сделать это самостоятельно. К счастью, это не так уж трудно, как это может показаться. Поскольку мы знаем, что 16-битовые аудио сэмплы представлены как 2-х байтовое целое в формате "меньший-в-конце" ("little-endian"), мы можем использовать функцию <emphasis>unpack()</emphasis> из модуля Питона <emphasis>struct</emphasis>, чтобы эффективно преобразовывать список байтов в список целых, передавая подходящую спецификацию формата. <emphasis>(Вы можете прочитать больше о .wav-файлах здесь  </emphasis><a l:href="https://ccrma.stanford.edu/courses/422/"><emphasis>https://ccrma.stanford.edu/courses/422/</emphasis></a><emphasis> проекты/WaveFormat/,  на русском здесь:  </emphasis><a l:href="http://www.fpga/"><emphasis>http://www.fpga</emphasis></a><emphasis>-cpld.ru/wave.html, работа с модулем struct описана здесь: </emphasis><a l:href="http://world/"><emphasis>http://world</emphasis></a><emphasis>-python.org/article/tutorialmodules/32-modul-struct.html — прим. пер.)</emphasis></p><p><code>   samples  = struct.unpack('&lt;%dh'%n,b)</code></p><p>Теперь мы можем начать анимацию ключей формы. Мы получаем стартовый кадр из контекста рендера и вычисляем конечный кадр, умножая время в секундах в .wav-файле на частоту видеокадров. Заметьте, что он может оказаться  дальше или ближе, чем конечный кадр, который мы можем получить из контекста рендера. Последний определяет конечный кадр, который будет отрендерен, когда пользователь нажмёт на кнопку <strong>Anim</strong>, но мы будем анимировать движение нашего активного объекта независимо от этой величины.</p><p>Затем для каждого кадра мы вычисляем от стартового кадра до последнего кадра (исключительно) среднее значение аудио сэмплов, которые попадают на каждый видеокадр суммированием этих аудио сэмплов (находятся в списке <emphasis>samples</emphasis>) и деля на количество этих аудио сэмплов за видеокадр (выделено в следующем куске кода).</p><p>Мы задаём выбранный ключ формы в величину в дипазоне [0:1], так что мы должны нормализовать рассчитанные средние числа, определяя минимальную и максимальную величины, и вычислить масштаб:</p><p><code>   staframe = context.startFrame()</code></p><p><code>   endframe = int(staframe +</code></p><p><code>                  seconds*context.framesPerSec())</code></p><empty-line/><p><code>   popout=[]</code></p><p><code>   for i in range(staframe,endframe):</code></p><p><code><strong>      popout.append(sum(samples[int( </strong></code></p><p><code><strong>      (i-1)*sampleratio):int(i*sampleratio)])/sampleratio)</strong></code></p><p><code>   minvalue = min(popout)</code></p><p><code>   maxvalue = max(popout)</code></p><p><code>   scale = 1.0/(maxvalue-minvalue)</code></p><p>Наконец, мы получаем активный объект в текущей сцене и получаем его IPO Формы (выделено). Мы заканчиваем, устанавливая величину ключа формы для каждого кадра в рассматриваемом нами диапазоне в масштабированное среднее аудио сэмплов:</p><p><code>   ob=Blender.Scene.GetCurrent().objects.active</code></p><empty-line/><p><code><strong>   ipo = ob.getData().getKey().getIpo()</strong></code></p><empty-line/><p><code>   for i,frame in enumerate(range(staframe,endframe)):</code></p><p><code>      ipo[shapekey][frame]=(popout[i]-minvalue)*scale</code></p><p>Остальной скрипт теперь довольно прост. Он выбирает активный объект, затем пытается извлечь список имен ключей формы из него (выделено в следующей части). Это действие может потерпеть неудачу (следовательно, применяется <emphasis> try … except</emphasis>), если, например, активный объект - не меш или он не имеет связанных ключей формы, в этом случае мы предупреждаем пользователя с помощью всплывающего сообщения:</p><p><code>if __name__ == "__main__":</code></p><p><code>   ob=Blender.Scene.GetCurrent().objects.active</code></p><empty-line/><p><code>   try:</code></p><p><code><strong>      shapekeys = ob.getData().getKey(</strong></code></p><p><code><strong>                  ).getIpo().curveConsts</strong></code></p><p><code>      key = popup(('Select a shape key%t|'+</code></p><p><code>                  '|').join(shapekeys))</code></p><p><code>      if key&gt;0:</code></p><p><code><strong>          Window.FileSelector (lambda f:sound2active(f,</strong></code></p><p><code><strong>            shapekeys[key-1]), </strong></code></p><p><code><strong>           "Select a .wav file",</strong></code></p><p><code><strong>           Blender.Get('soundsdir'))</strong></code></p><p><code>   except:</code></p><p><code>      popup('Not a mesh or no shapekeys defined%t|Ok')</code></p><p>Если мы смогли извлечь список ключей формы, мы предоставляем пользователю всплывающее меню для выбора из этого списка. Если пользователь выбирает один из пунктов, переменная <emphasis>key</emphasis> будет положительной и мы предоставляем пользователю диалог выбора файлов (выделено). В этот диалог передаётся  <emphasis>lambda</emphasis>-функция, которая будет вызвана, если пользователь выберет файл, с передачей имени этого выбранного файла в качестве аргумента. В нашем случае мы создаём эту lambda-функцию, чтобы вызвать функцию  <emphasis>sound2active()</emphasis>, определённую ранее с этим именем файла и выбранным ключом формы.</p><p>Начальный каталог, который будет представлен пользователю в выборе файлов, определяется последним аргументом в функции <emphasis>FileSelector()</emphasis>. Мы задали его параметром Блендера <emphasis>soundsdir</emphasis>. Это обычно <emphasis>//</emphasis> (то есть, относительный путь, указывающий на тот же каталог, где находится .blend-файл, с которым пользователь работает), но может быть установлен в окне Пользовательских настроек (секция <strong>File Paths</strong>) на нечто другое.</p><empty-line/><subtitle>Анимация меша .wav-файлом: последовательность действий</subtitle><p>Теперь, когда у нас есть наш скрипт Sounds.py, мы можем применить его следующим образом:</p><p>1. Выбрать Меш-объект</p><p>2. Добавить ключ формы "<emphasis>Basis</emphasis>" к нему (<strong>окно Кнопок, контекст редактирования, панель Shapes</strong>). Он будет соответствовать наименее искаженной форме меша.</p><p>3. Добавить второй ключ формы и дать ему значимое имя.</p><p>4. Отредактировать этот меш, чтобы он представлял наиболее искаженную форму.</p><p>5. В режиме объектов, запустить <emphasis>Sound.py</emphasis> из текстового редактора, нажимая <emphasis>Alt + P</emphasis>.</p><p>6.  Выбрать имя ключа формы, определенное раньше (не "Basis"), из выпадающего меню.</p><p>7.  Выбрать .wav-файл для выполнения.</p><p>Результатом будет объект с кривой IPO для выбранного ключа формы, который будет колебаться согласно ритму звука, как показано на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#83"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Итог</p></title><p>В этой главе мы увидели как соединять ключи формы с мешем и как добавлять кривые IPO, чтобы анимировать переходы между этими ключами формы. Подробнее, мы узнали как:</p><p>• определять кривые IPO</p><p>• определять ключи формы на меше</p><p>• определять кривые IPO для этих ключей формы</p><p>• позировать арматуры</p><p>• группировать изменения поз в действия</p><p>В следующей главе мы должны узнать, как создавать заказные текстуры и шейдеры.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>7</p><p>Создание заказных шейдеров и текстур с помощью Pynodes</p></title><section><p>Иногда говорят, что, хотя Блендер имеет мощную и разностороннюю систему для определения материалов, ему недостает соответствующего шейдерного языка, чтобы определять полностью новые <strong>шейдеры</strong>, например, для создания материалов, которые реагируют на свет новыми способами. Тем не менее, это не совсем так.</p><p>Блендер не имеет компилируемого шейдерного языка, но он имеет мощную <strong>нодовую</strong> (узловую) систему для комбинирования текстур и материалов, и эти ноды могут быть скриптами на Питоне (Pynodes). Это позволяет определять полностью новые текстуры и материалы.</p><p>В этой главе мы изучим:</p><p>• Как писать Pynodes, которые создают простые цветные узоры</p><p>• Как писать Pynodes, которые производят узоры с нормалями</p><p>• Как писать анимированные Pynodes</p><p>• Как писать материалы, зависимые от высоты и наклона </p><p>• Как создавать шейдеры, которые реагируют на угол падающего света</p><p>Для того, чтобы немного проиллюстрировать эту силу, мы начнём с рассмотрения скрипта, который создает регулярные цветные узоры, созданные из треугольников, прямоугольников, или шестиугольников.</p><empty-line/><image l:href="#84"/><empty-line/><empty-line/><p><strong><image l:href="#1"/>Материалы, шейдеры, и текстуры</strong> - термины, которые часто используются как синонимы, хотя между ними есть разница в значении. Для наших целей мы попытаемся придерживаться следующих определений:  <strong>текстура</strong> является основным строительным блоком, например, цветной или нормальный узор или просто некоторая функция, которая возвращает значение в зависимости от позиции на поверхности. <strong>Шейдер</strong> принимает на вход любое количество текстур или просто базовый цвет и возвращает цвет, основанный на влиянии падающего света и, возможно, направления вида. <strong>Материал</strong> — это набор текстур, шейдеров, и всех типов свойств, которые могут быть приложены к объекту. Pynodes могут быть текстурами, а также шейдерами.</p><empty-line/></section><section><title><p>Основы</p></title><p>Когда мы разрабатываем Pynode, мы в основном разрабатываем нечто, что предоставляет функцию, которая вызывается для каждого пикселя на экране, который должен быть затенен (shaded) этим нодом (или даже неоднократно, если включен <strong>oversampling</strong>). Эта функция получает, кроме прочего, координаты x, y, и z точки на затеняемом объекте, которая соответствует пикселю на экране, который мы к настоящему времени вычисляем. Затем функция должна вернуть что-то полезное, такое как цвет, значение интенсивности, или что-то чуть менее интуитивное, например, нормаль.</p><p>В окне редактора Нодов Блендера каждый нод материала, включая Pynode, представлен прямоугольником, который имеет входы слева и выходы справа. Эти входы и выходы, часто называемые  <strong>сокетами</strong>, представлены небольшими цветными кругами (смотрите следующий скриншот). Эти сокеты можно использовать для связи нодов вместе; щелкая по выходному сокету одного нода и перетаскивая мышь ко входному сокету другого нода, эти ноды будут связаны. Так, комбинируя требуемым образом множество различных нодов, можно создать очень сложные и мощные шейдеры.</p><empty-line/><subtitle>От нодов к Pynodes</subtitle><p>Сила системы Нодов Блендера проистекает не только из её многочисленных встроенных типов нодов, и множества способов, которыми эти ноды могут быть связаны, но также из того, что мы можем написать новые ноды на Питоне, которые можно связывать так же, как обычные ноды.</p><p>Для Pynodes нужен способ получать доступ к информации, передаваемой входными сокетами и способ посылать рассчитанные результаты в выходные сокеты. Понятие нода и сокетов структурировано в соответствии с объектно-ориентированной моделью. Давайте бросим первый взгляд на небольшой пример кода, чтобы доказать, что это не страшно  (ветераны объектно-ориентированного программирования: поглядите в другую сторону или  смотрите сквозь пальцы, чтобы просто разобраться с определением класса из следующего примера):</p><p><code>from Blender import Node</code></p><p><code>class MyNode(Node.Scripted):</code></p><p><code>   def __init__(self, sockets):</code></p><p><code><strong>      sockets.input  = [Node.Socket('Coords',</strong></code></p><p><code><strong>                           val= 3*[1.0])]</strong></code></p><p><code>      sockets.output = [Node.Socket('Color', </code></p><p><code>                           val = 4*[1.0])]</code></p><p><code>   def __call__(self):</code></p><p><code>      x,y,z = self.input.Coords</code></p><p><code>      self.output.Color = [abs(x),abs(y),abs(z),1.0]</code></p><p>Прежде чем мы посмотрим на этот код подробно, попробуем его в Блендере, чтобы посмотреть, как он работает на практике:</p><p>1. Откройте новый файл в текстовом редакторе и дайте ему значимое имя.</p><p>2. Скопируйте код примера.</p><p>3. Создайте простую сцену, например, простую UV-сферу в начале координат с парой ламп и камерой.</p><p>4. Назначьте Нодовый материал сфере как обычно.</p><p>5. Наконец, добавьте <emphasis>динамический</emphasis> (<emphasis>Dinamic</emphasis>) нод в Нодовом редакторе (<strong>Add | Dynamic</strong>) и выберите имя файла, который Вы отредактировали, щелчком на кнопке выбора динамического нода и выбрав файл из списка.</p><p>Результирующая сеть нодов (часто называемая <strong>макаронами (noodle)</strong>), может выглядеть похоже на это:</p><empty-line/><image l:href="#85"/><empty-line/><p>Если Вы рендерите сферу, результатом будет красочный шар, похожий на виджет выбора цвета.</p><p>Теперь вернёмся к коду.</p><p>На первой строке мы импортируем модуль <emphasis>Node</emphasis> из Блендера, поскольку мы создаём новый тип нода, но основное его поведение уже определено в модуле <emphasis>Node</emphasis>.</p><p>Затем мы определяем класс <emphasis>MyNode</emphasis>, подкласс <emphasis>Node.Scripted</emphasis>, который будет вести себя просто подобно ноду Scripted, за исключением тех частей, которые мы переопределим.</p><p>Затем, мы определяем функцию <emphasis>__init__()</emphasis>, которая будет вызваться первый раз при создании этого типа Pynode в редакторе нодов, или всякий раз, когда мы щелкаем на кнопку <strong>Update</strong>. Когда это случается, Блендер передаёт два аргумента в эту функцию: <emphasis>self</emphasis>, ссылку на нод, который мы используем, и <emphasis>sockets</emphasis>, ссылку на объект, которая будет указывать на наши списки входных и выходных сокетов. С их помощью ноды в редакторе нодов получают данные на вход или посылают их дальше.</p><p>На выделенной строке мы определяем список определений входных сокетов; в нашем случае только один с названием <emphasis>Coords</emphasis>. Это   -  векторный   вход,   поскольку инициализируется списком трех чисел с плавающей точкой, который определяет значение по умолчанию, если этот входной сокет не подключен к другому ноду. Векторные сокеты представлены как синие круги в нодовом редакторе.</p><p>Другие типы входного сокета также возможны и этот тип определяется величиной аргумента <emphasis>val</emphasis>. Выходные сокеты определяются так же. Список трех чисел с плавающей точкой определяет векторный сокет, список четырех чисел - цветовой сокет (с красным, зеленым, синим, и альфа компонентом), а сокет, представляющий простое значение, как, например, интенсивность, инициализируется единственным числом. Заметьте, что мы не можем отличать входы, которые должны заполняться пользователем от тех, что должны быть подключены к другому ноду. Мы используем входные сокеты для них обоих и должны подтверждать их предполагаемое использование. К настоящему времени, нет средства добавлять кнопки или другие управляющие элементы на Pynode.</p><p>Нашему примеру Pynode нужен также выход, так что мы определяем список, состоящий из единственного выходного сокета называемого Color. У него есть четыре величины с плавающей точкой по-умолчанию, определяющих красную, зеленую, синюю, и альфа величины соответственно.</p><p>Затем мы определяем функцию <emphasis>__call__()</emphasis>, которая вызывается всякий раз при затенении пикселя. Она не принимает никаких аргументов, но self - это ссылка на текущий нод, которая используется в следующих строках для получения доступа к входному и выходному сокетам.</p><p>В теле функции<emphasis> __call__()</emphasis> мы извлекаем три компонента из входного сокета с названием <emphasis>Coords</emphasis> и назначаем их переменным, которые легко запомнить. Наконец, мы создаем новый четырехкомпонентный список, который представляет наш рассчитанный цвет и назначаем его выходному сокету с названием <emphasis>Color</emphasis>.</p><p>Это - основа для определения простых текстур, но существует больше информации, пригодной для нода (как мы увидим в следующих разделах), так что мы сможем разработать несколько красивых продвинутых эффектов. В следующем разделе мы создадим чуть более сложный нод, который формируется на тех же принципах, что мы видели раньше, но создаёт более полезные узоры.</p><empty-line/></section><section><title><p>Регулярное заполнение</p></title><p>Текстура шахматной доски является, возможно, самой простой текстурой, которую Вы можете себе представить и, следовательно, часто используется в качестве примера при программировании текстур. Поскольку Блендер уже имеет встроенную клетчатую текстуру (начиная с версии 2.49, в текстурном контексте окна нодов), мы хотим пройти на один шаг дальше и создать текстурный нод, который отображает не только текстуру шахматной доски, но может <strong>заполнять (tilings)</strong> также треугольниками и шестиугольниками. </p><p><code>from Blender import Node,Noise,Scene</code></p><p><code>from math import sqrt,sin,cos,pi,exp,floor</code></p><p><code>from Blender.Mathutils import Vector as vec</code></p><p><code># создаёт регулярное заполнение для использования в </code></p><p><code>качестве цветовой карты</code></p><p><code>class Tilings(Node.Scripted):</code></p><p><code>   def __init__(self, sockets):</code></p><p><code>      sockets.input = [Node.Socket('type' , </code></p><p><code>                       val= 2.0, min = 1.0, max = 3.0),</code></p><p><code>                       Node.Socket('scale' ,</code></p><p><code>                       val= 2.0, min = 0.1, max = 10.0),</code></p><p><code>                       Node.Socket('color1', </code></p><p><code>                          val= [1.0,0.0,0.0,1.0]),</code></p><p><code>                       Node.Socket('color2', </code></p><p><code>                          val= [0.0,1.0,0.0,1.0]),</code></p><p><code>                       Node.Socket('color3', </code></p><p><code>                          val= [0.0,0.0,1.0,1.0]),</code></p><p><code>                       Node.Socket('Coords', </code></p><p><code>                          val= 3*[1.0])]</code></p><p><code>      sockets.output = [Node.Socket('Color', </code></p><p><code>                                    val = 4*[1.0])]</code></p><p>Первые несколько строк начинают определение наших входных и выходных сокетов. Выход в любом случае будет просто цветом, но набор входных сокетов у нас более разнообразный.  Мы определяем три различных входных цвета, поскольку при заполнении шестиугольниками нужно три цвета, чтобы дать каждому шестиугольнику цвет, отличимый от своего соседа.</p><p>Мы также определяем вход <emphasis>Coords</emphasis>. Этот входной сокет может перехватывать любой выход сокета геометрии. Таким образом у нас есть множество возможностей отобразить нашу цветную текстуру на объект, который мы текстурируем. Сокет <emphasis>Scale</emphasis> определяется также, чтобы управлять размером нашей текстуры.</p><p>Наконец, мы определяем сокет <emphasis>Type</emphasis>, чтобы выбирать узор, который мы хотим генерировать. Так как API для Pynode не обеспечивает выпадающих меню или любого другого простого управляющего элемента для выбора, мы делаем сокет с одиночным значением и произвольно выбираем величины, представляющие наш выбор: <emphasis>1.0</emphasis> для треугольников, <emphasis>2.0</emphasis> для шахматного поля, и <emphasis>3.0</emphasis> для шестиугольников.</p><p>Мы заканчиваем нашу функцию <emphasis>__init__()</emphasis> определением множества констант и словаря распределений цвета, который мы будем использовать при генерации шестиугольной текстуры.</p><p><code>      self.cos45 = cos(pi/4)</code></p><p><code>      self.sin45 = sin(pi/4)</code></p><p><code>      self.stretch = 1/sqrt(3.0)</code></p><p><code>      self.cmap = { (0,0):None,(0,1):2,   (0,2):0, </code></p><p><code>                    (1,0):0,   (1,1):1,   (1,2):None, </code></p><p><code>                    (2,0):2,   (2,1):None,(2,2):1 }</code></p><p>Следующим шагом будет определение функции <emphasis>__call__():</emphasis></p><p><code>   def __call__(self):</code></p><empty-line/><p><code>      tex_coord = self.input.Coords</code></p><p><code>      # мы игнорируем любую z-координату</code></p><p><code>      x = tex_coord[0]*self.input.scale </code></p><p><code>      y = tex_coord[1]*self.input.scale</code></p><empty-line/><p><code>      c1 = self.input.color1</code></p><p><code>      c2 = self.input.color2</code></p><p><code>      c3 = self.input.color3</code></p><empty-line/><p><code>      col= c1</code></p><p>Функция <emphasis>__call__()</emphasis> начинается с определения нескольких сокращений для входных величин и умножения координатного входа на выбранный масштаб, чтобы растянуть или уменьшить сгенерированный узор. Следующий шаг должен установить тип желательного узора и вызвать подходящую функцию для вычисления выходного цвета для данных координат. Результирующий цвет назначается в наш единственный выходной сокет:</p><p><code>      if self.input.type&lt;= 1.0:</code></p><p><code>         col = self.triangle(x,y,c1,c2)</code></p><p><code>      elif self.input.type &lt;= 2.0:</code></p><p><code>         col = self.checker(x,y,c1,c2)</code></p><p><code>      else:</code></p><p><code>         col = self.hexagon(x,y,c1,c2,c3)</code></p><empty-line/><p><code>      self.output.Color = col</code></p><p>Все различные функции генерации узоров очень похожи; они берут координаты <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>y</emphasis> и два или три цвета в качестве аргументов и возвращают единственный цвет. Так как это функции-члены класса, они также принимают дополнительный первый аргумент <emphasis>self</emphasis>.</p><p><code>   def checker(self,x,y,c1,c2):</code></p><p><code>      if int(floor(x%2)) &#xEE;nt(floor(y%2)):</code></p><p><code>         return c1</code></p><p><code>      return c2</code></p><p>Функция <emphasis>checker</emphasis> проверяет, в какой строке и колонке мы находимся, и если номер строки и номер колонки - оба нечетные или четные (что устанавливает оператор <emphasis>исключающее или</emphasis>), она возвращает один цвет, если нет, то возвращает другой цвет.</p><p><code>   def triangle(self,x,y,c1,c2):</code></p><p><code>      y *= self.stretch</code></p><p><code>      x,y = self.cos45*x - self.sin45*y, </code></p><p><code>            self.sin45*x + self.cos45*y</code></p><p><code>      if int(floor(x%2)) &#xEE;nt(floor(y%2)) ^ \</code></p><p><code><strong>int(y%2&gt;x%2)</strong> : return c1</code></p><p><code>      return c2</code></p><p>Функция <emphasis>triangle</emphasis> сначала одновременно вращает как x, так и y координаты на угол 45 градусов (превращение квадратов в вертикальные ромбы). Затем она определяет цвет, основываясь на номерах строки и колонки в точности подобно функции <emphasis>checker</emphasis>, но с уловкой: третье условие (выделено) проверяет, слева ли мы от диагонали, пересекающей квадрат, и поскольку мы вращали нашу сетку, на самом деле мы проверяем действительно ли координаты выше горизонтальной линии, делящей наш ромб. Это может звучать немного сложным, но Вы можете посмотреть на следующую иллюстрацию, чтобы понять идею:</p><empty-line/><image l:href="#86"/><empty-line/><p><code>   def hexagon(self,x,y,c1,c2,c3):</code></p><p><code>      y *= self.stretch</code></p><p><code>      x,y = self.cos45*x - self.sin45*y, </code></p><p><code>            self.sin45*x + self.cos45*y</code></p><p><code>      xf = int(floor(x%3))</code></p><p><code>      yf = int(floor(y%3))</code></p><p><code>      top = int((y%1)&gt;(x%1))</code></p><p><code><strong>      c = self.cmap[(xf,yf)]</strong></code></p><p><code>      if c == None:</code></p><p><code>         if top :</code></p><p><code>            c = self.cmap[(xf,(yf+1)%3)]</code></p><p><code>         else :</code></p><p><code>            c = self.cmap[(xf,(yf+2)%3)]</code></p><p><code>      return (c1,c2,c3)[c]</code></p><p>Функция  <emphasis>hexagon</emphasis> (шестиугольник) во многих отношениях похожа на функцию <emphasis>triangle</emphasis> (в конце концов шестиугольник - шесть треугольников,   склеенных   вместе). Следовательно, в ней применяется та же хитрость с вращением, но, вместо выбора цвета с использованием простой формулы, здесь   всё   несколько   сложнее,   и, следовательно, мы используем цветовую карту (выделено в предыдущем фрагменте кода). В основном, мы делим экран на горизонтальные и вертикальные полосы, и выбираем цвет, основываясь на том, в какую полосу мы попали.</p><p>Последняя часть магии - на последней строке нашего скрипта:</p><p><code>__node__ = Tilings</code></p><p>В текущей реализации Pynodes, Блендеру нужно это присвоение, чтобы идентифицировать класс в качестве нода. Наш нод появится в выпадающем меню скриптовых нодов как <strong>Tilings</strong>. Полный код доступен как <emphasis>tilings.py</emphasis> в файле <emphasis>tilings.blend</emphasis> вместе с примером нодовой сети. Некоторые возможные узоры показаны на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#87"/><empty-line/><p>Соответствующая нодовая сеть показана на следующем скриншоте. Заметьте, что мы не подключили никаких нодов к цветовым входам, но можно создать даже более сложные узоры, если мы это сделаем.</p><empty-line/><image l:href="#88"/><empty-line/><subtitle>Anti-aliasing</subtitle><p>Если вы посмотрите внимательно на диагональные границы шестиугольного или треугольного узора, вы должны обратить внимание на некоторые артефакты наподобие лестницы, даже если <emphasis>oversampling</emphasis> был установлен на большое значение.</p><p>Сам Блендер достаточно умён, чтобы прилагать выбранный уровень <strong>anti-aliasing</strong>, например, к границам объектов, но в большинстве случаев текстуры на поверхности должны самостоятельно заботиться о наложении anti-aliasing. Встроенные текстуры Блендера, конечно, разработаны именно таким образом, но наши собственные текстуры, произведенные с помощью Pynodes, должны заниматься этим явно.</p><p>Существуют многочисленные математические методы, позволяющие уменьшить aliasing в сгенерированных текстурах, но большинство из них не так просто осуществить, или они требуют специфических знаний о способе генерации узора. К счастью, Блендер предоставляет нам опцию <strong>Full OSA </strong> (<strong>окно Кнопок | контекст Затенения | кнопки Материала | панель Links and pipeline</strong>). Если мы включим эту опцию, Блендер будет вынужден производить oversample с каждым пикселем в нашей текстуре в количестве, выбранном в кнопках рендера. Это дорогой вариант, но он позволит отделаться от эффектов aliasing без необходимости осуществлять специфические параметры фильтрации в нашем текстурном Pynode.</p><empty-line/><subtitle>Индексирование текстуры вектором</subtitle><p>На нашем плиточном узоре мы ограничили цвета в минимальное число, которое нужно для различения каждой из соседних плиток. Но возможно ли нам назначать произвольные цвета, основанные на некоторой шумовой текстуре? Таким образом мы могли бы раскрасить рыбью чешую общим произвольным узором, раскрашивая каждую отдельную чешуйку однотонно.</p><p>Мы не можем просто подключить цветную текстуру к цветовым входам, так как это приведёт, может быть, к интересной модели, но каждая плитка не будет иметь однородной окраски. Решением будет модифицировать наш Pynode, чтобы производить уникальный вектор, который станет однородным в пределах любой данной плитки. Этот вектор затем может быть подключен к любой шумовой текстуре, которая принимает вектор на входе, так же, как делают все текстуры Блендера. Этот вектор используется нодом текстуры шума, чтобы указывать на единственную точку в произвольной текстуре, и таким способом мы можем произвести произвольно окрашенные, но однородные элементы.</p><p>Чтобы обеспечить такую функциональность, мы модифицируем наш код, удалив цветовые входы, и заменяя цветовой выход векторным выходом (не показано). Код в функции <emphasis>__call__()</emphasis> теперь должен будет производить вектор вместо цвета. Здесь мы покажем модифицированную функцию triangle (полный код доступен как <emphasis>tilingsv.py</emphasis> в файле <emphasis>tilingsv.blend</emphasis>):</p><p><code>def triangle(self,x,y):</code></p><p><code>      y *= self.stretch</code></p><p><code>      x,y = self.cos45*x - self.sin45*y, </code></p><p><code>            self.sin45*x + self.cos45*y</code></p><p><code>      if int(floor(x%2)) &#xEE;nt(floor(y%2)) ^ \</code></p><p><code>         int(y%2&gt;x%2) :</code></p><p><code><strong>return [floor(x),floor(y),0.0]</strong></code></p><p><code>      return [floor(x)+0.5,floor(y),0.0]</code></p><p>Логика в основном та же, но, как показано на выделенной строке, мы возвращаем вектор, который зависит от позиции. Тем не менее, из-за операции <emphasis>floor()</emphasis>, он постоянен в пределах треугольника. Заметьте, что для альтернативного треугольника мы добавляем незначительное смещение; не имеет значения какое именно смещение мы выберем до тех пор, пока оно постоянно и производит вектор, отличающийся от других треугольников.</p><p>Результаты показывают произвольный узор из треугольников, которые следуют за большими корреляциями шума оставляя каждый индивидуальный треугольник с однородным цветом. Образец справа имеет больший размер шума в использованной текстуре cloud:</p><empty-line/><image l:href="#89"/><empty-line/><p>Возможная настройка нодов показана на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#90"/><empty-line/><subtitle>Свежий бриз - текстуры с нормалями</subtitle><p>Текстура может иметь больше, чем просто геометрический вход. Если Вам нужна текстура, изменяющая свое поведение в зависимости от другой текстуры, этого не получится достигнуть простой настройкой нодов, которую Вы можете обеспечить дополнительными входными сокетами. Мы разработаем Pynode, генерирующий карту нормалей, которая имитирует небольшие пятна <strong>всплесков (wavelets)</strong> в пруду во время почти безветренного дня.</p><p>Места, где эти пятна появляются, определяются дополнительным входным сокетом, который может быть связан с почти любой текстурой шума. Мы дадим этому входному сокету имя <emphasis>amplitude</emphasis> (амплитуда), поскольку мы используем его, чтобы перемножать с нашими рассчитанными <strong>нормалями</strong>. Таким образом, наши всплески будут исчезать везде, где наша шумовая текстура будет нулевой.</p><p>Длина волн ряби управляется еще одним входом с названием <emphasis>wavelength</emphasis>, и наш нод <emphasis>Ripples</emphasis> (Пульсации) будет также иметь входной сокет для координат.</p><p>Четвертый и последний вход, называемый <emphasis>direction</emphasis> - вектор, который контролирует ориентацию наших элементарных волн. Может быть установлено вручную пользователем, но при желании, может быть соединён с нодом normal, который предоставляет простой способ манипулировать направлением с помощью мыши.</p><p>Окончательная настройка нодов, которая объединяет все это, показана на скриншоте редактора нодов:</p><empty-line/><image l:href="#91"/><empty-line/><p>Скрипт для нода прост; после нескольких необходимых операций импорта мы определим многочисленные входные сокеты и наш единственный выходной сокет.</p><p><code>from Blender import Node</code></p><p><code>from math import cos</code></p><p><code>from Blender.Mathutils import Vector as vec</code></p><p><code>class Ripples(Node.Scripted):</code></p><p><code>   def __init__(self, sockets):</code></p><p><code>      sockets.input = [</code></p><p><code>         Node.Socket('amplitude' , val= 1.0,  </code></p><p><code>                      min = 0.001, max = 1.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('wavelength', val= 1.0,  </code></p><p><code>                      min = 0.01, max = 1000.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('direction' , val= [1.0,0.0,0.0]),</code></p><p><code>         Node.Socket('Coords'    , val= 3*[1.0])]</code></p><p><code>      sockets.output = [Node.Socket('Normal', </code></p><p><code>                        val = [0.0,0.0,1.0])]</code></p><empty-line/><p><code><strong>   def __call__(self):</strong></code></p><empty-line/><p><code>      norm = vec(0.0,0.0,1.0)</code></p><empty-line/><p><code>      p = vec(self.input.Coords)</code></p><p><code>      d = vec(self.input.direction)</code></p><p><code>      x = p.dot(d)*self.input.wavelength</code></p><p><code>      norm.x=-self.input.amplitude*cos(x)</code></p><empty-line/><p><code>      n = norm.normalize()</code></p><empty-line/><p><code>      self.output.Normal = n*.01</code></p><empty-line/><p><code>__node__ = Ripples</code></p><p>Снова, вся реальная работа выполняется в функции <emphasis>__call__()</emphasis> (выделено в предыдущем куске коде). Мы сначала определяем сокращения <emphasis>p</emphasis> и <emphasis>d</emphasis> для векторов координат и направления соответственно. Наши элементарные волны - функции синуса и позиция на этой синусоиде определяется проекцией позиции на вектора направления. Эта проекция вычисляется скалярным произведением - операция предоставлена методом <emphasis>dot()</emphasis> объекта <emphasis>Vector</emphasis>.</p><empty-line/><image l:href="#92"/><empty-line/><p>Затем, проекция умножается на длину волны. Если бы мы вычислили синус, у нас была бы высота нашей волны. Но нас, тем не менее, интересует не высота, а нормаль. Нормаль всегда направлена вверх и перемещается вместе с нашей сунусоидальной волной (смотри следующую диаграмму). Можно показать, что эта нормаль - вектор с z-компонентой 1.0 и x-компонентой, равной отрицательной производной функции синуса, то есть, минус косинус. Скрипт (<emphasis>ripples.py</emphasis>) и пример настройки нодов доступны как файл <emphasis>ripples.blend</emphasis>.</p><empty-line/><image l:href="#93"/><empty-line/><p>В нодовой сети, которую мы показывали раньше, Вы могли обратить внимание, что вместо связи нода геометрии непосредственно с нашим нодом ripples, мы добавили второй нод текстуры, и скомбинировали этот нод с вводом геометрии сложив с масштабированным выходом normal текстурного нода. Мы могли бы смешать с некоторым шумом в ноде ripples непосредственно, но этим способом мы даем значительно больше управления пользователю над типом и количеством шума, который он хочет добавить (если хочет). Это - обычная модель: ноды должны разрабатываться по возможности простыми, чтобы облегчить их использование многократно с различными настройками.</p><p>Эти пульсации не были предназначены быть анимированными, но в следующем разделе мы разработаем нод, который это сможет.</p><empty-line/><image l:href="#94"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Капли - анимированные Pynodes</p></title><p>Множество узоров не являются статическими, а изменяются во времени. Одним из примеров являются пульсации, сформированные каплями, падающими в пруд. Блендер представляет параметры времени рендера, такие как, например, стартовый кадр, частота кадров, и текущий кадр, так что у нас есть много зацепок, чтобы сделать наши Pynodes зависимыми от времени. Мы увидим как использовать эти зацепки в скрипте, который генерирует рисунок капель. Узор, который изменяется достоверно, имеет сходство с расширяющимися волнами, вызванными каплями, падающими в пруд. На пути мы также приобретём несколько полезных хитростей, чтобы ускорить вычисления, сохраняя результаты дорогих вычислений в самом Pynode, чтобы позже многократно их использовать.</p><empty-line/><subtitle>Параметры времени рендера</subtitle><p>Наиболее важные параметры рендера при работе с изменяющимися во времени вещами - текущий номер кадра и частота кадров (количество кадров в секунду). Эти параметры предусмотрены сгруппированными вместе, в виде контекста рендера в модуле <emphasis>Scene</emphasis>, большинство через вызовы функций, некоторые как переменные:</p><p><code>scn               = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>context           = scn.getRenderingContext()</code></p><p><code>current_frame     = context.currentFrame() #Текущий кадр</code></p><p><code>start_frame       = context.startFrame()   #Начальный кадр</code></p><p><code>end_frame         = context.endFrame()     #Конечный кадр</code></p><p><code>frames_per_second = context.fps            #Частота</code></p><p><code>                                           #кадров, fps</code></p><p>Теперь, с этой информацией, мы можем вычислить время, или абсолютное, или относительно стартового кадра:</p><p><code>absolute_time = current_frame/<strong>float</strong>(frames_per_second)</code></p><p><code>relative_time = (current_frame-start_frame)/ \ </code></p><p><code>                 float(frames_per_second)</code></p><p>Заметьте преобразование во <emphasis>float</emphasis> (число с плавающей точкой) в знаменателе (выделено). Этим способом мы гарантируем, чтобы деление рассматривалось как операция с плавающей точкой. Не строго необходимо, поскольку fps возвращается с типом плавающей точки, но множество людей считают частоту кадров как некоторую целую величину, например, 25 или 30. Тем не менее, так бывает не всегда (например, кодировка NTSC использует дробную частоту кадров), так что мы лучше сделаем это явно. Также заметьте, что мы не можем покончить с этим делением, в противном случае, когда люди захотят изменить своё решение о выбранной частоте кадров, скорость анимации должна измениться.</p><empty-line/><subtitle>Всё, что выглядит хорошо — это хорошо</subtitle><p>Точно имитировать то, как выглядят пульсации, вызванные падением капелек, может показаться трудным, но это просто, хотя и немного запутано. Читатели, интересующиеся базовой математикой, могут   проверить   какие-нибудь   ссылки   (например, <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Wave">http://en.wikipedia.org/wiki/Wave</a>). Нашей целью, тем не менее, не является моделирование реального мира с максимально возможной точностью, а обеспечение художника текстурой, которая выглядит хорошо и управляется так, чтобы текстуру можно было применить даже в нереалистичных ситуациях.</p><p>Так, вместо определения скорости, с которой двигается волна в зависимости от чего-нибудь, например, вязкости воды, мы делаем скорость в виде регулируемого входа в наш Pynode. То же самое для высоты и ширины волн, и показателя, с которым высота волн уменьшается по мере расширения. В основном, мы аппроксимируем наш небольшой пакет пульсаций, его расхождение наружу из точки падения капельки, функцией косинуса, умноженной на экспоненциальную функцию и показатель торможения.  Это снова может показаться опасным погружением в математику, но может легко быть визуализировано:</p><empty-line/><image l:href="#95"/><empty-line/><p>Для того, чтобы вычислить высоту в любой позиции x, y на нашей текстуре, вышеуказанное можно осуществить следующим образом:</p><p><code>position_of_maximum=speed*time</code></p><p><code>damping = 1.0/(1.0+dampf*position_of_maximum)</code></p><p><code>distance = sqrt((x-dropx)**2+(y-dropy)**2)</code></p><p><code>height = damping*a*exp(-(distance-</code></p><p><code>position_of_maximum)**2/c)* \ </code></p><p><code>         cos(freq*(distance-position_of_maximum))</code></p><p>Здесь, <emphasis>dropx</emphasis> и <emphasis>dropy</emphasis> - позиция ударившей капли, <emphasis>a</emphasis> - наш регулируемый параметр высоты.</p><p>Эффекты от многих брошенных капель в разное время и в разных позициях можно просто вычислить суммированием результирующих высот.</p><empty-line/><subtitle>Хранение   дорогостоящих   результатов   для многократного использования</subtitle><p>Единственная капля - это, конечно, не дождь, так что мы хотели бы видеть сложенные эффекты от множества случайных капель. Следовательно, мы должны выбирать произвольные позиции и время ударов для стольких капелек, сколько мы хотели бы сымитировать.</p><p>Мы должны были бы делать это каждый раз при вызове метода <emphasis>__call__()</emphasis> (то есть, для каждого видимого пикселя в нашей текстуре). Тем не менее, это было бы огромными тратами процессорных сил, поскольку вычисление множества случайных чисел и получение и возврат памяти для, возможно, многих капель дорого.</p><p>К счастью, мы можем сохранить эти результаты в качестве экземпляров переменных нашего Pynode. Конечно, мы должны быть достаточно осторожными, чтобы проверять, что никакие входные параметры не были изменены между вызовами <emphasis>__call__ ()</emphasis> и предпринять соответствующие меры, если они изменились. Общая картина будет выглядеть следующим образом:</p><p><code>class MyNode(Node.Scripted):</code></p><empty-line/><p><code>   def __init__(self, sockets):</code></p><p><code>      sockets.input   = [Node.Socket('InputParam', </code></p><p><code>                         val = 1.0)]</code></p><p><code>      sockets.output  = [Node.Socket('OutputVal' , </code></p><p><code>                         val = 1.0)]</code></p><p><code>      self.InputParam = None</code></p><p><code>      self.Result     = None</code></p><p><code>   def __call__(self):</code></p><p><code>      if self.InputParam == None or \</code></p><p><code>         self.InputParam != self.input.InputParam :</code></p><p><code>         self.InputParam = self.input.InputParam</code></p><p><code>         self.Result     = интенсивные_вычисления ...</code></p><p><code>      self.output.OutputVal = другие_вычисления …</code></p><p>Этот образец работает, только если входной параметр изменяется редко, например, только если его изменяет пользователь. Если вход изменяется с каждым пикселем, поскольку входной сокет подключен к выходу другого нода - схема с запоминанием, наоборот, будет дороже по времени вместо какой-либо экономии.</p><empty-line/><subtitle>Вычисление нормалей</subtitle><p>Нашей целью будет сгенерировать волновой узор, который можно использовать в качестве нормали. Так что нам нужен некий способ получить нормаль из рассчитанных высот. Блендер не предоставляет нам такого преобразующего нода для материалов, так что мы должны разработать схему самостоятельно.</p><p><image l:href="#1"/>В противовес нодам материалов, ноды текстур Блендера обеспечивают преобразующую функцию, называемую 'Value to Normal' (величина в нормаль), которая доступна в нодовом редакторе текстур из меню <strong>Add|Convertor|Value to Normal</strong>.</p><p>Теперь, как и в случае ряби, мы могли бы, в принципе, вычислить также точную нормаль для нашей капли дождя, но, вместо движения по математическому пути, мы снова применяем метод, используемый многими встроенными текстурами шума для вычисления нормалей, который работает независимо от основной функции.</p><p>Пока мы можем оценивать функцию в трех точках: <emphasis>f(x,y),f(x+nabla,y)</emphasis>, и <emphasis>f(x,y+nabla)</emphasis>, мы можем оценить направление нормали в x,y, изучая наклон нашей функции в направлениях x и y. Нормаль поверхности будет вектором,  перпендикулярным к плоскости, определенной этими двумя наклонами. Мы можем взять любую малую величину для <emphasis>nabla</emphasis>, чтобы попробовать с ней, и если это не будет выглядеть хорошо, мы можем её уменьшить.</p><empty-line/><subtitle>Собираем всё это вместе</subtitle><p>Взяв все эти идеи из предыдущих параграфов, мы можем приготовить следующую программу для нашего Pynode Raindrops (с опущенными операторами <emphasis>import</emphasis>):</p><p><code>class Raindrops(Node.Scripted):</code></p><p><code>   def __init__(self, sockets):</code></p><p><code>      sockets.input = [</code></p><p><code>         Node.Socket('Drops_per_second'  ,</code></p><p><code>                     val = 5.0, min = 0.01, max = 100.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('a',val=5.0,min=0.01,max=100.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('c',val=0.04,min=0.001,max=10.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('speed',val=1.0,min=0.001, max=10.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('freq',val=25.0,min=0.1, max=100.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('dampf',val=1.0,min=0.01, max=100.0),</code></p><p><code>         Node.Socket('Coords', val = 3*[1.0])]</code></p><p><code>      sockets.output = [</code></p><p><code>              Node.Socket('Height', val = 1.0),</code></p><p><code>              Node.Socket('Normal', val = 3 *[0.0])]</code></p><p><code>      self.drops_per_second = None</code></p><p><code>      self.ndrops = None</code></p><p>Код инициализации определяет множество входных сокетов помимо координатного. <emphasis>Drops_per_second</emphasis> (капель в секунду) должен быть самочитаемым. a и c - общая высота и ширина пульсаций, двигающихся наружу из точки удара. <emphasis>speed</emphasis> и <emphasis>freq</emphasis> определяют, как быстро наши пульсации двигаются и насколько близко волны друг к другу. То, как быстро высота волн уменьшается во время пути наружу, определяет <emphasis>dampf</emphasis>.</p><p>Мы также определяем два выходных сокета: <emphasis>Height</emphasis> будет содержать рассчитанную высоту и <emphasis>Normal</emphasis> будет содержать соответствующую нормаль в этой же точке. <emphasis>Normal</emphasis> - это то, что Вы должны обычно использовать для получения поверхностного эффекта распространения, но рассчитанная высота может быть полезной, например, чтобы смягчить величину отражательной способности поверхности.</p><p>Инициализация заканчивается с определением некоторых переменных экземпляра, которые будут использованы, чтобы определить, нужно ли нам вычислять позицию падения капли заново, как мы увидим в определении функции <emphasis>__call__()</emphasis>.</p><p>Определение функции <emphasis>__call__()</emphasis> начинается с инициализации множества локальных переменных. Одно примечательное место - то, где мы установили произвольное семя, используемое функциями модуля <emphasis>Noise</emphasis> (выделено в следующем коде). Таким образом, мы убеждаемся, что всякий раз, когда мы пересчитываем точки удара, мы получаем повторяемые результаты, что если мы установили бы количество капель в секунду сначала на десять, а позже на двадцать, и, затем ввернулись к десяти, сгенерированный узор будет тем же. Если Вы хотели бы изменить это, Вы могли бы добавить дополнительный входной сокет, который нужно использовать как вход для функции <emphasis>setRandomSeed()</emphasis>:</p><p><code>   def __call__(self):</code></p><empty-line/><p><code>      twopi = 2*pi</code></p><empty-line/><p><code>      col = [0,0,0,1]</code></p><p><code>      nor = [0,0,1]</code></p><p><code>      tex_coord = self.input.Coords</code></p><p><code>      x = tex_coord[0] </code></p><p><code>      y = tex_coord[1]</code></p><empty-line/><p><code>      a = self.input.a</code></p><p><code>      c = self.input.c</code></p><p><code><strong>      Noise.setRandomSeed(42)</strong></code></p><empty-line/><p><code>      scn               = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>      context           = scn.getRenderingContext()</code></p><p><code>      current_frame     = context.currentFrame()</code></p><p><code>      start_frame       = context.startFrame()</code></p><p><code>      end_frame         = context.endFrame()</code></p><p><code>      frames_per_second = context.fps</code></p><p><code>      time = current_frame/float(frames_per_second)</code></p><p>Следующим шагом нужно определить, должны ли мы вычислять позиции точек удара капель заново. Это необходимо, только если величина входного сокета  <emphasis>drops_per_second</emphasis> была изменена пользователем (Вы могли бы соединить этот вход с некоторым другим нодом, который будет изменять эту величину на каждом пикселе, но это плохая идея), или когда стартовый или конечный кадр анимации изменились, как эти влияния количества капель мы должны вычислять. Этот тест выполняется на выделенной строке следующего кода сравнением вновь полученных величин с сохранёнными в переменных экземпляра:</p><p><code>      drops_per_second = self.input.Drops_per_second</code></p><p><code>      # вычисление числа капель для генерации</code></p><p><code>      # в период анимации</code></p><p><code>      ndrops = 1 + int(drops_per_second * \</code></p><p><code>               (float(end_frame) – start_frame+ 1)/ \</code></p><p><code>               frames_per_second )</code></p><empty-line/><p><code><strong>      if self.drops_per_second != drops_per_second \</strong></code></p><p><code><strong>      or self.ndrops != ndrops:</strong></code></p><p><code>         self.drop = [ (Noise.random(), Noise.random(),</code></p><p><code>            Noise.random() + 0.5) for i in range(ndrops)]</code></p><p><code>         self.drops_per_second = drops_per_second</code></p><p><code>         self.ndrops = ndrops</code></p><p>Если мы должны вычислить позиции капель заново, мы назначаем список кортежей в переменную экземпляра <emphasis>self.drop</emphasis>, каждый из которых состоит из координат x и y позиции капли и случайного размера капли, от которой будет зависеть высота волн.</p><p>Строк оставшейся части полностью выполняются всякий раз при вызове <emphasis>__call__()</emphasis>, но выделенная строка показывает значимую оптимизацию. Поскольку капли, которые еще не упали в текущем кадре, не привносят изменений высоты, мы исключаем их из вычисления:</p><p><code>      speed=self.input.speed</code></p><p><code>      freq=self.input.freq</code></p><p><code>      dampf=self.input.dampf</code></p><empty-line/><p><code>      height = 0.0</code></p><p><code>      height_dx = 0.0</code></p><p><code>      height_dy = 0.0</code></p><p><code>      nabla = 0.01</code></p><p><code><strong>      for i in range(1+int(drops_per_second*time)):</strong></code></p><p><code>         dropx,dropy,dropsize = self.drop[i]</code></p><p><code>         position_of_maximum=speed*time- \</code></p><p><code>            i/float(drops_per_second)</code></p><p><code>         damping = 1.0/(1.0+dampf*position_of_maximum)</code></p><p><code>         distance = sqrt((x-dropx)**2+(y-dropy)**2)</code></p><p><code>         height += damping*a*dropsize* \</code></p><p><code>            exp(-(distance-position_of_maximum)**2/c)* \</code></p><p><code>            cos(freq*(distance-position_of_maximum))</code></p><p><code>         distance_dx = sqrt((x+nabla-dropx)**2+ \</code></p><p><code>                            (y-dropy)**2)</code></p><p><code>         height_dx += damping*a*dropsize* \</code></p><p><code>            exp(-(distance_dx-position_of_maximum)**2/c) \ </code></p><p><code>            * cos(freq*(distance_dx-position_of_maximum))</code></p><p><code>         distance_dy = sqrt((x-dropx)**2+ \</code></p><p><code>                            (y+nabla-dropy)**2)</code></p><p><code>         height_dy += damping*a*dropsize* \</code></p><p><code>            exp(-(distance_dy-position_of_maximum)**2/c) \</code></p><p><code>            *cos(freq*(distance_dy-position_of_maximum))</code></p><p>В предыдущем коде мы действительно вычисляем высоту в трех различных позициях, чтобы получить возможность аппроксимировать нормаль (как объяснено раньше). Эти величины используются в следующих строках, чтобы определить x и y компоненты нормали (z компонента установлена в единицу). Сама рассчитанная высота делится на количество капель (таким образом, средняя высота не изменится при изменении количества капель) и на общий коэффициент масштабирования a, который может быть задан пользователем прежде, чем будет подсоединён выходной сокет (выделено):</p><p><code>      nor[0]=height-height_dx</code></p><p><code>      nor[1]=height-height_dy</code></p><empty-line/><p><code><strong>      height /= ndrops * a</strong></code></p><p><code>      self.output.Height = height</code></p><empty-line/><p><code>      N = (vec(self.shi.surfaceNormal)+0.2 * \</code></p><p><code>           vec(nor)).normalize()</code></p><p><code>      self.output.Normal= N</code></p><empty-line/><p><code>__node__ = Raindrops</code></p><p>Рассчитанная нормаль затем добавляется к поверхностной нормали того пикселя, который мы вычисляем, таким образом, волны будут все еще хорошо выглядеть на искривленной поверхности, и нормируется перед назначением её в выходной сокет. Последняя строка как обычно определяет значимое имя для этого Pynode. Полный код и пример настройки нодов доступны как <emphasis>raindrops.py</emphasis> в файле <emphasis>raindrops.blend</emphasis>. Пример кадра из анимации показан на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#96"/><empty-line/><p>Пример нодовой сети показан на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#97"/><empty-line/></section><section><title><p>Грозовой перевал — материал, зависимый от наклона</p></title><p>В Блендере очень просто генерировать фрактальную местность (просто добавьте плоскость, перейдите в режим редактирования, выберите всё, затем несколько раз подразделите фрактально W &gt; 3). Если Вы хотите чего-то большего, Вам в помощь существует несколько отлично разработанных скриптов (посмотрите, например, <a l:href="http://sites.google.com/site/androcto/Home/python">http://sites.google.com/site/androcto/Home/python</a>-scripts/ANTLandscape_104b_249.py). Но как Вы наложите текстуры на такую местность? В этом примере мы изучим метод, выбирающий между различными входами материала, основываясь на величине угла наклона поверхности, которую мы затеняем. Это позволит нам создать эффект, при котором очень крутые откосы обычно лишены зелени, даже если они оказались ниже линии деревьев. В комбинации с высото-зависимым материалом мы сможем затенить гористую местность достаточно убедительно.</p><empty-line/><p><strong><image l:href="#1"/>Уменьшение времени вычислений: </strong></p><p>Pynodes в вычислительном отношении затратны, так как они вызываются для каждого видимого пикселя. Умное программирование может иногда уменьшить количество необходимых вычислений, но если требуется дальнейшее ускорение, может помочь <emphasis>компилятор-на-лету</emphasis>  (<emphasis>just-in-time compiler</emphasis>).  <strong>psyco</strong> является таким компилятором и, мы столкнемся с ним в последней главе, где мы будем применять его на Pynodes и посмотрим, имеет ли он какой-либо заметный эффект.</p><empty-line/><subtitle>Определение уклона</subtitle><p>Уклон может быть определен как угол между плоскостью пола и касательной к поверхности в интересующей нас точке.</p><empty-line/><image l:href="#98"/><empty-line/><p>Поскольку мы принимаем нашу (воображаемую) плоскость пола вытянутой горизонтально вдоль осей x и y, этот угол полностью определяется z-компонентой нормали к поверхности в этой же точке. Теперь мы можем вычислить этот угол точно (это arcsin(z/&#x221A;x2+y2) ), но, как художникам, нам, возможно, в любом случае захочется иметь некоторое дополнительное управление, таким образом мы просто берем нормализованную z-компоненту нормали к поверхности и изменяем эту выходную интенсивность с помощью любого нода color ramp, который нам нравится. В пределах Pynode, нормаль поверхности   является   легко   доступным   вектором: <emphasis>self.input.shi.surfaceNormal</emphasis>. Однако есть препятствие...</p><empty-line/><subtitle>Мировое пространство против пространства камеры</subtitle><p>Нормаль поверхности, которую мы имеем в распоряжении, определена в пространстве камеры. Это означает, что, например, когда нормаль поверхности указывает прямо в камеру, она определена как (0, 0,-1). В данный момент мы хотим определить нашу нормаль поверхности в мировом пространстве. Нормаль, которая указывает прямо вверх, например, должна иметь величину (0,0,1) независимо от позиции или наклона камеры (в конце концов, растительность на горном склоне обычно не изменяется с изменением угла камеры). К счастью, мы можем провести преобразование из  <strong>пространства камеры</strong> в  <strong>мировое пространство</strong>, взяв матрицу камеры мирового пространства и умножив нормаль поверхности на вращающую часть этой матрицы. Результирующий код выглядит похожим на это:</p><p><code>class Slope(Node.Scripted):</code></p><p><code>   def __init__(self, sockets):</code></p><p><code>      sockets.output = [Node.Socket('SlopeX', val = 1.0), </code></p><p><code>                        Node.Socket('SlopeY', val = 1.0), </code></p><p><code>                        Node.Socket('SlopeZ', val = 1.0),]</code></p><p><code>      self.offset =  vec([1,1,1])</code></p><p><code>      self.scale =  0.5</code></p><p>Заметьте, что код инициализации не определяет входных сокетов. Мы получим нормаль поверхности в позиции пикселя, который мы затеняем, из входа shader (выделено в следующей части кода). Мы определяем три отдельных выходных сокета для x, y, и z компонент наклона для удобства использования в нодовой сети.  Так как мы, по большей части, используем именно z-компоненту наклона, то если мы будем иметь её доступной в отдельном сокете, нам не придётся использовать для её извлечения из вектора дополнительный нод обработки вектора.</p><p><code>   def __call__(self):</code></p><empty-line/><p><code>      scn=Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>      cam=scn.objects.camera</code></p><p><code>      rot=cam.getMatrix('worldspace').rotationPart(</code></p><p><code>                             ).resize4x4();</code></p><p><code>      N = vec(<strong>self.shi.surfaceNormal</strong>).normalize(</code></p><p><code>                             ).resize4D() * rot</code></p><p><code>      N = (N + self.offset ) * self.scale</code></p><p><code>      self.output.SlopeX=N[0]</code></p><p><code>      self.output.SlopeY=N[1]</code></p><p><code>      self.output.SlopeZ=N[2]</code></p><empty-line/><p><code>__node__ = Slope</code></p><p>Преобразование из пространства камеры в мировое пространство делается в строке, которая ссылается на нормаль поверхности  (выделено). Ориентация зависит только от вращения, следовательно, мы извлекаем вращающую часть матрицы преобразования камеры до того, как мы умножим нормаль поверхности на неё. Так как нормализованный результат может указывать вниз, мы заставляем z-компоненту находиться в дипазоне [0, 1], прибавляя 1 и умножая на 0.5. Полный код доступен как <emphasis>slope.py</emphasis> в файле <emphasis>slope.blend</emphasis>.</p><p>Есть одна важная вещь, о которой нужно отдавать себе отчет: нормаль поверхности, которую мы здесь используем, не интерполируется, и, следовательно, она одинаковая везде вдоль поверхности единственной грани, даже если был установлен атрибут грани  <emphasis>smooth</emphasis>. Это не должно быть проблемой в тонко подразделенном ландшафте, где вход наклона не используется непосредственно, тем не менее, это отличается от того, что Вы могли ожидать. В текущей реализации Pynodes это ограничение трудно, если не совсем невозможно, преодолеть.</p><p>Следующая иллюстрация показывает возможный пример.</p><empty-line/><image l:href="#99"/><empty-line/><p>Эффекты, показанные выше, были реализованы объединением различных материалов в нодовой сети, показанной на следующем скриншоте. Эта настройка также доступна в <emphasis>slope.blend</emphasis>. Два нижних материала смешивались с использованием нашего наклоно-зависимого нода, и результирующий материал смешивается с верхним материалом, основанным на Pynode, который вычисляет высоту.</p><empty-line/><image l:href="#100"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Мыльные пузыри — шейдер, зависимый от точки зрения</p></title><p>У некоторых материалов вид меняется в зависимости от угла, под которым мы на них смотрим. Перья птиц, некоторые причудливые автомобильные краски, нефтяные разливы на воде, и мыльные пузыри - вот несколько примеров. Этот феномен изменения цветов известен как радужность (iridescence). Если мы хотим осуществить нечто подобное, нам нужен доступ к вектору вида и нормали поверхности. В нашем шейдере мыльного пузыря мы увидим один из способов сделать это.</p><p><emphasis>Сначала немного математики</emphasis>: Почему это мыльные пузыри показывают все эти различные цвета? Мыльные пузыри - это в основном искривлённые водяные плёнки (с небольшим количеством мыла), и свет отражается от поверхности раздела между воздухом и водой. Следовательно, падающий луч частично отражается, когда он попадает на внешнюю поверхность пузыря, и отражается снова, когда он достигает внутренней поверхности. Следовательно, отраженный свет, который попадает в глаз — является суммой света, прошедшего различные расстояния; часть его прошла дополнительное расстояние в две толщины мыльного пузыря.</p><p>Теперь учтём, что свет ведет себя подобно волне, а волны, которые интерферируют, могут или ослаблять или усиливать друг друга в зависимости от их фазы, и поэтому, два световых луча, прошедшие расстояния, разница которых не кратна в точности их длине волны, гасят друг друга. В результате, белый свет (континуум, совокупность цветов), отраженный мыльным пузырём с толщиной, равной половине длины волны некоторого специфического цвета, покажет только этот единственный цвет, поскольку все остальные цвета подавлены, так как они "не соответствуют" должным образом толщине между внутренней и внешней поверхностью. (Существует гораздо больше информации о мыльных пузырях. Для большей и более   точной   информации   вот   ссылка: <a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D1%8B%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%83%D0%B7%D1%8B%D1%80%D0%B8">http://ru.wikipedia.org/wiki/Мыльные_пузыри</a>.)</p><empty-line/><image l:href="#101"/><empty-line/><p>Теперь мы знаем, что расстояние пройденное между двумя отражающими поверхностями, определяет цвет, который мы воспринимаем, мы можем также понять, почему цвет будет варьироваться в мыльном пузыре. Первым фактором является кривизна пузыря. Пройденное расстояние будет зависеть от угла между падающим светом и поверхностью: чем меньше угол, тем более длинное расстояние свет должен пройти между поверхностями. Угол падения изменяется, так как поверхность кривая, и таким образом, изменяется расстояние, и, следовательно, цвет. Второй причиной изменения цвета является неравномерность поверхности: незначительные изменения из-за тяжести или вихри, вызванные воздушными течениями или перепадами температур, также вызывают различия в цвете.</p><p>Вся эта информация переводится в удивительно короткую часть кода (полный код доступен как  <emphasis>irridescence.py</emphasis> в файле <emphasis>irridescence.blend</emphasis> вместе с примером нодовой сети).</p><p>Наряду с координатами, у нас есть ещё два входных сокета — один для толщины водяной плёнки и один для вариаций. Вариации будут добавляться к толщине и этот сокет может быть присоединён к текстурному ноду, чтобы генерировать вихри и тому подобное. У нас есть единственный выходной сокет для рассчитанного расстояния: class Iridescence(Node.Scripted):</p><p><code>   def __init__(self, sockets):</code></p><p><code>      sockets.input = [ </code></p><p><code>         Node.Socket('Coords', val= 3*[1.0]), </code></p><p><code>         Node.Socket('Thickness', val=275.0, </code></p><p><code>                      min=100.0, max=1000.0), </code></p><p><code>         Node.Socket('Variation', val=0.5, min=0.0, </code></p><p><code>                      max=1.0)]</code></p><p><code>      sockets.output = [Node.Socket('Distance', </code></p><p><code>                        val=0.5, min=0.0, max=1.0)]</code></p><p>Вычисления отраженного цвета начинается с получением списка всех ламп на сцене, так как мы хотим вычислить угол падающих световых лучей. Сейчас, мы принимаем во внимание вклад только первой лампы, которую мы нашли. Тем не менее, более полная реализация должна рассматривать все лампы, и может быть, даже их цвет. Для наших вычислений мы должны убедиться, что нормаль поверхности <emphasis>N</emphasis> и вектор падения света <emphasis>L</emphasis> находятся в одном и том же пространстве. Так как предоставляемая нормаль поверхности будет в пространстве камеры, мы должны трансформировать этот вектор матрицей преобразования камеры, как мы это делали для нашего наклоно-зависимого шейдера (выделено в следующем куске кода):</p><p><code>   def __call__(self):</code></p><empty-line/><p><code>      P = vec(self.input.Coords)</code></p><p><code>      scn=Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>      lamps = [ob for ob in scn.objects if </code></p><p><code>               ob.type == 'Lamp']</code></p><empty-line/><p><code>      lamp = lamps[0]</code></p><empty-line/><p><code>      cam=scn.objects.camera</code></p><p><code>      rot=cam.getMatrix('worldspace').rotationPart(</code></p><p><code>                                       ).resize4x4();</code></p><p><code><strong>      N = vec(self.shi.surfaceNormal).normalize(</strong></code></p><p><code><strong>                                       ).resize4D() * rot</strong></code></p><empty-line/><p><code>      N = N.negate().resize3D()</code></p><p><code>      L = vec(lamp.getLocation('worldspace'))</code></p><p><code>      I = (P – L).normalize()</code></p><p>Затем, мы вычисляем угол между нормалью поверхности и вектором падения (VecT - псевдоним для функции <emphasis>Mathutils.angleBetweenVecs()</emphasis>), и используем этот угол падения, чтобы вычислить угол между нормалью поверхности <emphasis>внутри</emphasis> водяной плёнки, так как он определяет расстояние прохождения света. Мы используем <strong>закон Снелла</strong> для его вычисления, а для   показателя преломления водной плёнки возьмём 1.31. Расчет расстояния после этого - вопрос простой тригонометрии (выделено ниже):</p><p><code>      angle = VecT(I,N)</code></p><empty-line/><p><code>      angle_in = pi*angle/180</code></p><p><code>      sin_in = sin(angle_in)</code></p><p><code>      sin_out = sin_in/1.31</code></p><p><code>      angle_out = asin(sin_out)</code></p><empty-line/><p><code>      thickness = self.input.Thickness + \</code></p><p><code>                  self.input.Variation</code></p><p><code>      distance = 2.0 * (thickness / cos (angle_out))</code></p><p>Рассчитанное расстояние равняется длине волны цвета, который мы воспримем. Тем не менее, Блендер работает не с длинами волн, а с цветами RGB, так что нам всё еще нужно преобразовать эту длину волны в кортеж (R, G, B), который представляет тот же цвет. Это можно было бы сделать посредством применения некоей спектральной формулы (смотрите, например, здесь: <a l:href="http://www.philiplaven.com/p19.html">http://www.philiplaven.com/p19.html</a>), но, может   быть,   будет   даже   более универсальным вариантом масштабировать это рассчитанное расстояние, и использовать его как вход для цветовой полосы (color band). Таким образом мы можем воспроизвести   не-физически   точную радужность (если захотим):</p><p><code>      self.output.Distance = distance</code></p><p>Чтобы использовать этот Pynode, нужно иметь в виду некоторые моменты. Сначала, убедитесь, что рассчитанный цвет влияет только на цвет specular материала мыльного пузыря, в противном случае всё покажется вымытым.</p><p>Кроме того, важно добавлять некоторое изменение к толщине слоя, так как никакой реальный мыльный пузырь не имеет точной однородной толщины. Выбор текстуры шума может привести к очень различному виду. В следующем примере нодовой сети мы добавили на вход немного шумовой текстуры wood, чтобы получать вихревые полосы, часто обнаруживаемые на мыльных плёнках.</p><p>Наконец, сделайте материал мыльной плёнки очень прозрачным, но с высокой отражательной способностью (specular). Экспериментируйте с величинами, чтобы добиваться точного эффекта, и примите во внимание настройку освещения. Пример, показанный на иллюстрации – пробный, чтобы получить некий результат в черно-белом представлении, и, следовательно, не реалистичен, но сеть в файле примера <emphasis>iridescence.blend</emphasis> настроена производить красочный приятный результат при рендере.</p><empty-line/><image l:href="#102"/><empty-line/><p>Использование color ramp и текстуры шума показано на предыдущем скриншоте, куда мы добавили несколько нодов деления, чтобы масштабировать наше расстояние в дипазон в пределах [0,1], который можно использовать как вход для color ramp:</p><empty-line/><image l:href="#103"/><empty-line/></section><section><title><p>Итог</p></title><p>В этой главе мы увидели, что отсутствие компилируемого шейдерного языка в Блендере не препятствует использованию в нём cпроектированных заказных узоров и шейдеров. Pynodes - встроенная часть нодовой системы Блендера, и мы увидели как использовать их для создания эффектов, от простых цветных узоров до довольно сложных анимированных волн. В частности, мы узнали:</p><p>• Как писать Pynodes, которые создают простые цветные узоры</p><p>• Как писать Pynodes, которые производят узоры с нормалями</p><p>• Как писать анимированные Pynodes</p><p>• Как писать материалы, зависимые от высоты и наклона </p><p>• Как создавать шейдеры, которые реагируют на угол падающего света</p><p>В следующей главе мы посмотрим на автоматизацию процесса рендера в целом.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>8</p><p>Рендеринг (визуализация) и обработка изображений</p></title><section><p>В предшествующих главах мы рассматривали в основном аспекты скриптования индивидуальных компонентов, составляющих сцену Блендера, такие как, например, меши, лампы, материалы, и так далее. В этой главе мы взглянем на процесс визуализации в целом. Мы будем автоматизировать процесс рендера, объединять различными способами результирующие изображения, и даже превратим Блендер в специализированный веб-сервер.</p><p>В этой главе Вы узнаете как:</p><p>• Автоматизировать процесс рендера</p><p>• Создавать множество видов для презентации продукта</p><p>• Создавать билборды из сложных объектов</p><p>• Манипулировать изображениями, в том числе результатами рендера, используя библиотеку обработки изображений Python Imaging Library (PIL)</p><p>• Построить сервер, который создает изображения по-требованию, которые могут быть использованы как вопросы в CAPTCHA</p><empty-line/></section><section><title><p>Различные виды - комбинирование множества направлений камеры</p></title><p>Теперь Вы можете ожидать, что визуализация также может быть автоматизирована, и Вы совершенно правы. API Питона Блендера обеспечивает доступ почти ко всем параметрам процесса рендера, и позволяет Вам рендерить индивидуальные кадры так же, как анимацию. Это позволяет автоматизировать многие задачи, которые было бы скучно делать руками.</p><p>Предположим, что Вы создали объект, и хотите создать единственное изображение, которое показывает его с различных углов. Вы могли бы отрендерить их отдельно и объединить во внешнем приложении, но мы напишем скрипт, который не только рендерит эти виды, но также объединяет их в единственном изображении, используя возможности манипуляции изображениями Блендера и внешний модуль, называемый PIL. Эффект, которого мы пытаемся достигнуть, изображен на иллюстрации Сюзанны, показывающей её со всех наилучших сторон.</p><empty-line/><image l:href="#104"/><empty-line/><p>Блендер является отличным средством, которое предоставляет Вам возможность не только моделировать, анимировать и настраивать рендер, но имеет также функциональность, необходимую для композиции. Одна из областей, которая не слишком выделяется, это "манипуляция изображениями". Блендер, конечно же, имеет окно редактора UV/Image, но оно разработано очень специфически для манипулирования UV-раскладками и для просмотра изображений, а не для работы с ними. Редактор нодов также способен на изощрённую обработку изображений, но у него нет документированного API, так что его нельзя сконфигурировать из скрипта.</p><p>Конечно, Блендер не может делать всё, и, несомненно, он не пытается конкурировать с графическими пакетами, такими как <strong>GIMP</strong> (<a l:href="http://www.gimp.org/">www.gimp.org</a>), но некоторые встроенные функции обработки изображений были бы кстати. (Каждым изображением можно управлять на уровне пикселей, но это довольно медленный процесс для больших изображений, и нам по-прежнему придётся осуществлять высокоуровневую функциональность, такую, как например, альфа-смешивание или поворот изображений).</p><p>К счастью, мы из Питона можем иметь доступ к любому изображению, сгенерированному Блендером, а в Питоне довольно просто добавить дополнительные пакеты, которые обеспечивают нужную функциональность, и использовать их из наших скриптов. Единственным недостатком является то, что любой скрипт, который использует эти дополнительные библиотеки, не будет автоматически переносимым, так что пользователи должны будут сами удостовериться, что у них имеются нужные библиотеки.</p><p><strong>Python Imaging Library</strong> (PIL), библиотека, которую мы будем использовать, свободно доступна и просто устанавливается. Следовательно, это не должно стать проблемой для среднего пользователя. Тем не менее, возможно осуществить функциональность простой вставки (мы увидим ниже), просто используя модуль <emphasis>Image</emphasis> Блендера, мы предоставим её в полном коде минималистского модуля <emphasis>pim</emphasis>, в котором будет только необходимый минимум, чтобы иметь возможность использовать наш пример без необходимости устанавливать PIL. Эта независимость имеет цену: наша функция <emphasis>paste()</emphasis> - почти в 40 раз медленнее, чем такая же из PIL, и результирующее изображение может сохраняться только в формате TARGA (<emphasis>.tga</emphasis>). Но вы, наверное, и не заметите этого, так как Блендер может просто отлично отображать TARGA файлы. Полный код оснащен некоторой хитростью, позволяющей использовать модуль PIL (в случае, если он доступен), и наш заменяющий модуль в противном случае. (Это не показано в книге.)</p><empty-line/><p><strong><image l:href="#1"/>The Python Imaging Library (PIL) (Библиотека Питона формирования изображений)</strong></p><p>PIL - это пакет с открытыми исходными текстами, свободно доступный на сайте <a l:href="http://www.pythonware.com/">http://www.pythonware.com/</a> products/pil/index.htm. Он состоит из множества модулей Питона и основной библиотеки, который поставляется для Windows в скомпилированном виде (и его очень легко скомпилировать для Linux, или даже он может быть уже доступен в дистрибутиве). Просто следуйте за инструкциями на сайте, чтобы установить его (но не забывайте использовать правильную версию питона при установке PIL; если у Вас установлено более одной версии Питона, используйте для установки ту же, что использует Блендер).</p><empty-line/><subtitle>Схема кода - combine.py</subtitle><p>Какие шаги мы должны предпринять, чтобы создать наше комбинированное изображение? Нам понадобится:</p><p>1. Создать камеры, если нужно.</p><p>2. Настроить и откадрировать камеры на предмет.</p><p>3. Отрендерить виды со всех камер</p><p>4. Объединить рендеренные изображения в единственную картинку.</p><p>Код начинается с импорта всех необходимых модулей. Из пакета PIL нам нужен модуль Image, но мы импортируем его под другим именем (pim), чтобы предотвратить столкновение с именем модуля Image Блендера, который мы также используем:</p><p><code>from PIL import Image as pim</code></p><p><code>import Blender</code></p><p><code>from Blender import Camera, Scene, Image, Object, </code></p><p><code>Mathutils, Window</code></p><p><code>import bpy</code></p><p><code>import os</code></p><p>Первая функция-утилита, с которой мы столкнёмся, это - <emphasis>paste()</emphasis>. Эта функция объединяет четыре изображения в одно. Изображения передаются как имена файлов, а результат сохраняется как <emphasis>result.png</emphasis>, если не задано другое имя файла. Мы принимаем все четыре изображения, чтобы иметь одинаковые размеры, которые мы определяем, открывая первый файл, как изображение PIL и анализируя атрибут размера <emphasis>size</emphasis> (выделено в следующем коде). Изображения будут разделены и разграничены небольшой линией с однотонным цветом. Её ширина и цвет жестко кодируется в переменных <emphasis>edge</emphasis> и <emphasis>edgecolor</emphasis>, хотя Вы могли бы решить передавать их как аргументы:</p><p><code>def paste(top,right,front,free,output="result.png"):</code></p><p><code>   im = pim.open(top)</code></p><p><code>   w,h= im.size</code></p><p><code>   edge=4</code></p><p><code>   edgecolor=(0.0,0.0,0.0)</code></p><p>Затем, мы создаем пустое изображение, достаточно большое, чтобы вместить все четыре входных изображения с соответствующими границами. Мы не рисуем никаких границ специально, а просто определяем новое изображение с однотонным цветом, на которое будем вставлять все четыре изображения с подходящим смещением:</p><p><code>   comp = pim.new(im.mode,(w*2+3*edge,h*2+3*edge),</code></p><p><code>                  edgecolor)</code></p><p>Мы уже открыли верхнее изображение, так что всё, что мы должны сделать - вставить его в верхнем левом квадранте нашего комбинированного изображения, сдвинув его как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях на ширину границы:</p><p><code>   comp.paste(im,(edge,edge))</code></p><p>Вставка трёх остальных изображений следует за той же схемой: открыть изображение и вставить его в правильной позиции. Наконец, комбинированное изображение сохраняется (выделено). Тип сохраняемого файла определяется его расширением (например, <emphasis>png</emphasis>), но его можно было бы переопределить, передав аргумент формата методу <emphasis>save()</emphasis>. Заметьте, что не было никакой причины определять формат для входных файлов, так как тип изображения функция <emphasis>open()</emphasis> определяет по их содержанию.</p><p><code>   im = pim.open(right)</code></p><p><code>   comp.paste(im,(w+2*edge,edge))</code></p><p><code>   im = pim.open(front)</code></p><p><code>   comp.paste(im,(edge,h+2*edge))</code></p><p><code>   im = pim.open(free)</code></p><p><code>   comp.paste(im,(w+2*edge,h+2*edge))</code></p><p><code><strong>   comp.save(output)</strong></code></p><p>Наша следующая функция рендерит вид из конкретной камеры и сохраняет результат в файл. Камера для рендера передаётся как имя Объекта Блендера (то есть, это не имя основного объекта <emphasis>Camera</emphasis>). Первая строка извлекает объект <emphasis>Camera</emphasis> и текущую сцену и делает камеру текущей в сцене - той которая будет рендерить (выделено ниже). Функция <emphasis>setCurrentCamera()</emphasis> принимает Объект Блендера, а не объект Камеры, и именно по этой причине мы передаём имя объекта.</p><p><code>def render(camera):</code></p><p><code>   cam = Object.Get(camera)</code></p><p><code>   scn = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>   scn.setCurrentCamera(cam)</code></p><p><code>   context = scn.getRenderingContext()</code></p><p>Так как нам может понадобиться использовать эту функцию в <strong>фоновом процессе</strong>, мы используем метод <emphasis>renderAnim()</emphasis> контекста рендера, а не метод <emphasis>render()</emphasis>. Дело в том, что метод <emphasis>render()</emphasis> не может быть использован в фоновом процессе. Следовательно, мы устанавливаем в значение текущего кадра как начальный, так и конечный кадры, чтобы гарантировать, что функция <emphasis>renderAnim()</emphasis> отрендерит единственный кадр. Мы также устанавливаем <emphasis>displayMode </emphasis>на 0, чтобы предотвратить появление дополнительного окна рендера (выделено в следующем куске кода):</p><p><code>   frame = context.currentFrame()</code></p><p><code>   context.endFrame(frame)</code></p><p><code>   context.startFrame(frame)</code></p><p><code><strong>   context.displayMode=0</strong></code></p><p><code>   context.renderAnim()</code></p><p>Метод <emphasis>renderAnim()</emphasis> рендерит кадры в файлы, так что наша следующая задача в том, чтобы извлечь имя файла того кадра, который мы только что визуализировали. Точный формат имени файла может задаваться пользователем в окне <strong>Пользовательских настроек</strong>, но явный вызов функции <emphasis>getFrameFilename()</emphasis> даёт нам уверенность, что мы получим правильное имя:</p><p><code>   filename= context.getFrameFilename()</code></p><p>Так как номер кадра будет одинаковым для вида каждой камеры, что мы рендерим, мы должны переименовать этот файл, в противном случае он будет переписан. Следовательно, мы создаём новое подходящее имя, состоящее из пути к кадру, который мы только что рендерили, и имени камеры. Мы используем переносимые функции обработки пути из питонового модуля <emphasis>os.path</emphasis>, так, чтобы всё работало одинаково хорошо как под Windows, так и под Linux, например.</p><p>Так как наш скрипт, возможно, уже использовался, мы пытаемся удалять любой существующий файл с тем же именем, поскольку переименование файла на существующее имя потерпит неудачу под Windows. Конечно, файла пока могло и не быть  -  в этой ситуации нас защищает блок <emphasis>try</emphasis>. Наконец, наша функция возвращает имя вновь созданного файла:</p><p><code>   camera = os.path.join(os.path.dirname(filename),camera)</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code>      os.remove(camera)</code></p><p><code>   except:</code></p><p><code>      pass</code></p><p><code>   os.rename(filename,camera)</code></p><p><code>   return camera</code></p><p>Следующая важная задача - кадрировать вид камеры, то есть, так выбрать подходящий <strong>угол</strong> для всех камер, чтобы подогнать предмет под доступную область на изображении оптимальным образом. Мы хотим, чтобы угол камеры был  одинаковым для всех камер, чтобы предоставить зрителю последовательную перспективу со всех углов просмотра. Конечно, это можно сделать вручную, но это скучно, так что мы определим функцию, которая будет работать за нас.</p><p>Способ, которым мы это сделаем - это взять <strong>габаритный ящик</strong> (bounding box) нашего предмета и определить угол зрения камеры, исходя из того, что этот габаритный ящик должен просто заполнить наш вид. Поскольку мы можем вычислить расстояние от камеры до центра габаритного ящика, угол зрения должен быть таким же, как и острый угол треугольника, формируемого габаритным ящиком и расстоянием до камеры.</p><empty-line/><image l:href="#105"/><empty-line/><p>Мы вычисляем этот угол для всех камер и затем настраиваем угол для каждой камеры в самый широкий из вычисленных, чтобы предотвратить нежелательное отсечение нашего предмета. Заметьте, что этот алгоритм может потерпеть неудачу, если камеры находятся слишком близко к предмету (или, что то же самое, если предмет слишком большой), в этом случае некоторое отсечение может произойти.</p><p>Код содержит много трудной математики, так что мы начнём, импортируя необходимые функции:</p><p><code>from math import asin,tan,pi,radians</code></p><p>Сама функция принимает список имен объектов Блендера (камер) и габаритный ящик (список векторов, по одному для каждого угла габаритного ящика). Она начинается с определения минимального и максимального размеров габаритного ящика для всех трех осей, затем вычисляются ширины. Мы допускаем, что наш предмет отцентрирован в начале координат. Переменная maxw содержит самую большую ширину из всех осей.</p><p><code>def frame(cameras,bb):</code></p><p><code>   maxx = max(v.x for v in bb)</code></p><p><code>   maxy = max(v.y for v in bb)</code></p><p><code>   maxz = max(v.z for v in bb)</code></p><p><code>   minx = min(v.x for v in bb)</code></p><p><code>   miny = min(v.y for v in bb)</code></p><p><code>   minz = min(v.z for v in bb)</code></p><p><code>   wx=maxx-minx</code></p><p><code>   wy=maxy-miny</code></p><p><code>   wz=maxz-minz</code></p><p><code>   m=Mathutils.Vector((wx/2.0,wy/2.0,wz/2.0))</code></p><p><code>   maxw=max((wx,wy,wz))/2.0</code></p><p>Затем, мы получаем глобальные координаты для каждого объекта <emphasis>Camera</emphasis>, чтобы вычислить расстояние <emphasis>d</emphasis> до средней точки габаритного ящика (выделено в следующем коде). Мы сохраняем частное от максимальной ширины и расстояния:</p><p><code>   sins=[]</code></p><p><code>   for cam in cameras:</code></p><p><code>      p=Mathutils.Vector(Object.Get(cam).getLocation(</code></p><p><code>                                          'worldspace'))</code></p><p><code><strong>      d=(p-m).length</strong></code></p><p><code>      sins.append(maxw/d)</code></p><p>Мы вычисляем наибольшее из этих частных (так как оно соответствует самому широкому углу), определяем угол через арксинус, и заканчиваем, устанавливая атрибут <emphasis>lens</emphasis> (линза) объекта Камеры. Соотношение между углом просмотра камеры и величиной атрибута lens в Блендере - сложное и плохо документированное (<emphasis>lens</emphasis> содержит аппроксимацию фокусного расстояния идеальной линзы). Показанная формула взята из исходного кода Блендера (выделено).</p><p><code>   maxsin=max(sins)</code></p><p><code>   angle=asin(maxsin)</code></p><p><code>   for cam in cameras:</code></p><p><code>      Object.Get(cam).getData().lens = <strong>16.0/tan(angle)</strong></code></p><p>Другая удобная функция - та, которая создаёт четыре камеры и устанавливает их на сцену размещенными должным образом вокруг начала координат. Функция в принципе простая, но немного усложнена, поскольку она пытается заново использовать существующие камеры с тем же именем, чтобы предотвратить нежелательное размножение камер, если скрипт будет работать неоднократно. Словарь cameras индексируется по имени и содержит список позиций, поворотов, и величин <emphasis>lens</emphasis>:</p><p><code>def createcams():</code></p><p><code>   cameras = {</code></p><p><code>      'Top'  : (( 0.0,  0.0,10.0),( 0.0,0.0, 0.0),35.0), </code></p><p><code>      'Right': ((10.0,  0.0, 0.0),(90.0,0.0,90.0),35.0),</code></p><p><code>      'Front': (( 0.0,-10.0, 0.0),(90.0,0.0, 0.0),35.0), </code></p><p><code>      'Free' : (( 5.8, -5.8, 5.8),(54.7,0.0,45.0),35.0)}</code></p><empty-line/><p><emphasis>Я это уже вроде упоминал, но скажу здесь ещё раз. Категорически не рекомендуется вставлять числа (да и строки тоже) в текст программы. Расстояние 10.0 взято совершенно произвольно. А вдруг размер объекта окажется больше? Откуда взялось 5.8, человеку, незнакомому с математикой, вообще будет непонятно, хотя в данном случае это просто длина ребра куба, длина диагонали которого равна 10.0 (sqrt((10.0**2)/3.0)&#x2248;5.8). Правильным было бы объявить в начале программы константу, равную 10.0, а расстояние для камеры 'Free' вычислять из неё. Тогда для работы с объектом больших или меньших размеров потребовалось бы изменить значение всего одной константы. - дополнение переводчика.</emphasis></p><empty-line/><p>Для каждой камеры в словаре cameras мы проверяем, существует ли она уже как объект Блендера. Если это так, мы проверяем, имеет ли этот объект Блендера связанный с ним объект Камеры. Если последнее не является истиной, мы создаем перспективную камеру с тем же именем, как объект верхнего уровня (выделено), и ассоциируем его с объектом верхнего уровня посредством  метода <emphasis>link()</emphasis>:</p><p><code>   for cam in cameras:</code></p><p><code>      try:</code></p><p><code>         ob = Object.Get(cam)</code></p><p><code>         camob = ob.getData()</code></p><p><code>         if camob == None:</code></p><p><code>            camob = Camera.New('persp',cam)</code></p><p><code>            ob.link(camob)</code></p><p>Если там ещё не было объекта верхнего уровня, мы создаем его и связываем с ним новый объект перспективной Камеры:</p><p><code>      except ValueError:</code></p><p><code>         ob = Object.New('Camera',cam)</code></p><p><code>         Scene.GetCurrent().link(ob)</code></p><p><code>         camob = Camera.New('persp',cam)</code></p><p><code>         ob.link(camob)</code></p><p>Мы выставляем позицию, поворот, и атрибут <emphasis>lens</emphasis>. Заметьте, что углы поворота выражаются в радианах, так что мы преобразуем их из более понятных градусов, которые мы использовали в нашей таблице (выделено). Мы заканчиваем, вызывая функцию <emphasis>Redraw()</emphasis> (обновление изображения), чтобы изменения появились в интерфейсе пользователя:</p><p><code>      ob.setLocation(cameras[cam][0])</code></p><p><code>      ob.setEuler(<strong>[radians(a) for a in cameras[cam][1]]</strong>)</code></p><p><code>      camob.lens=cameras[cam][2]</code></p><p><code>      Blender.Redraw()</code></p><p>Наконец, мы определяем метод <emphasis>run()</emphasis>, который связывает все компоненты вместе. Он определяет активный объект, затем проходит циклом по списку имен камер, чтобы отрендерить каждый вид и добавить результирующее имя файла в список (выделено):</p><p><code>def run():</code></p><p><code>   ob = Scene.GetCurrent().objects.active</code></p><p><code>   cameras = ('Top','Right','Front','Free')</code></p><p><code>   frame(cameras,ob.getBoundBox())</code></p><p><code>   files = []</code></p><p><code>   for cam in cameras:</code></p><p><code><strong>      files.append(render(cam))</strong></code></p><p>Мы поместим скомбинированное изображение в тот же каталог, что и отдельные виды, и назовём его <emphasis>result.png</emphasis>:</p><p><code>   outfile = os.path.join(os.path.dirname(</code></p><p><code>                        files[0]),'result.png')</code></p><p>Мы затем называем нашу функцию <emphasis>paste()</emphasis>, передавая список имён файлов компонентов, развёрнутый в индивидуальные аргументы оператором звездочка  (*), и, последний штрих, загружаем файл результата как изображение Блендера и показываем его в окне редактора изображений (выделено ниже). Функция  <emphasis>reload</emphasis> (перегрузка) необходима чтобы удостовериться, что предыдущее изображение с тем же самым именем будет обновлено:</p><p><code>   paste(*files, output=outfile)</code></p><p><code>   im=Image.Load(outfile)</code></p><p><code><strong>   bpy.data.images.active = im</strong></code></p><p><code>   im.reload()</code></p><p><code>   Window.RedrawAll()</code></p><p>Функция <emphasis>run()</emphasis> умышленно не создаёт никаких камер, поскольку пользователь может захотеть сделать это сам. Сам окончательный скрипт заботится о создании камер, но это можно изменить довольно легко, достаточно закомментировать строку. После проверки, если скрипт работает автономно, он просто создает камеры и вызывает метод <emphasis>run</emphasis>:</p><p><code>if __name__ == "__main__":</code></p><p><code>   createcams()</code></p><p><code>   run()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>combine.py</emphasis> в файле <emphasis>combine.blend</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle>Рабочий процесс - как продемонстрировать вашу модель</subtitle><p>Скрипт можно использовать следующим образом:</p><p>1. Поместите ваш предмет в начало координат (позиция (0, 0, 0)).</p><p>2. Создайте подходящие условия освещения.</p><p>3. Запустите combine.py.</p><p>Скрипт можно загрузить в текстовый редактор, чтобы запустить его с помощью <emphasis>Alt + P</emphasis>, но Вы также можете поместить его в каталог scripts Блендера, чтобы сделать его доступным из меню <strong>Scripts | Render</strong>.</p><empty-line/></section><section><title><p>Now, strip — создание киноленты из анимации</p></title><p>Монтаж нескольких камер для разных точек зрения в одном изображении - просто один из примеров, где многочисленные изображения могут быть эффективно объединены в единственное. Другой пример - когда мы хотели бы показать кадры из анимации, в то время как у нас нет доступа к к средствам для воспроизведения анимации. В таких ситуациях мы хотели бы показать что-то похожее на киноленту, где мы объединяем небольшие изображения, например, каждого десятого кадра, на единственном листе.  Пример показан на следующей иллюстрации.</p><p>Хотя тут больше изображений для объединения, чем при нескольких видах камер, код для создания такой киноплёнки довольно похож.</p><empty-line/><image l:href="#106"/><empty-line/><p>Первой функцией, которую мы разрабатываем, будет <emphasis>strip()</emphasis> (лента), которая берет список имён файлов изображений для объединения, и необязательное имя, которое будет дано комбинированному изображению. Третий дополнительный аргумент - <emphasis>cols</emphasis>,  количество колонок в комбинированном изображении. По умолчанию он равен четырём, но для длинных последовательностей может быть более естественным печатать их на горизональной бумаге, и использовать здесь большую величину. Функция возвращает объект <emphasis>Image</emphasis> Блендера, содержащий комбинированное изображение.</p><p>Мы снова используем модуль <emphasis>pim</emphasis>, который будет или псевдонимом для модуля PIL, если он доступен, или ссылкой на нашу собственную реализацию, если PIL не доступен. Важные отличия от нашего предыдущего кода комбинирования изображений выделены. Первая выделенная часть показывает, как вычислять размер комбинированного изображения, исходя из количества строк и колонок плюс количество пикселей, необходимое для цветных окантовок вокруг изображений. Вторая выделенная строка показывает, где мы вставляем картинки в целевое изображение:</p><p><code>def strip(files,name='Strip',cols=4):</code></p><p><code>   rows = int(len(files)/cols)</code></p><p><code>   if len(files)%int(cols) : rows += 1</code></p><empty-line/><p><code>   im = pim.open(files.pop(0))</code></p><p><code>   w,h= im.size</code></p><p><code>   edge=2</code></p><p><code>   edgecolor=(0.0,0.0,0.0)</code></p><empty-line/><p><code>   comp =  pim.new(im.mode, </code></p><p><code><strong>                   (w*cols+(cols+1)*edge,</strong></code></p><p><code><strong>                   h*rows+(rows+1)*edge),</strong></code></p><p><code>                   edgecolor)</code></p><empty-line/><p><code>   for y in range(rows):</code></p><p><code>      for x in range(cols):</code></p><p><code><strong>         comp.paste(im,(edge+x*(w+edge),edge+y*(h+edge)))</strong></code></p><p><code>         if len(files)&gt;0:</code></p><p><code>            im = pim.open(files.pop(0))</code></p><p><code>         else:</code></p><p><code>            comp.save(name,format='png')</code></p><p><code>            return Image.Load(name)</code></p><p>Функция  <emphasis>render()</emphasis>, которую мы определяем, принимает количество пропускаемых кадров в виде аргумента и рендерит любое количество кадров между начальным и конечным кадрами. Эти начальный и конечный кадры могут быть заданы пользователем в панели кнопок рендера. Эти кнопки рендера также содержат величину шага, но эта величина не доступна в API Питона. Это означает, что наша функция будет несколько избыточнее, чем нам хотелось бы, так как мы должны создать цикл, который рендерит каждый отдельный кадр (выделено в следующем коде) вместо прямого вызова  <emphasis>renderAnim()</emphasis>. Следовательно, мы должны манипулировать атрибутами <emphasis>startFrame</emphasis> и <emphasis>endFrame</emphasis> контекста рендера (как и раньше), но мы будем осторожными и восстановим эти атрибуты перед возвратом списка имён файлов отрендеренных картинок. Если бы мы не нуждались в каком-либо программном контроле значения величины пропуска, мы могли бы просто заменить вызов <emphasis>render()</emphasis> вызовом <emphasis>renderAnim()</emphasis>:</p><p><code>def render(skip=10):</code></p><p><code>   context = Scene.GetCurrent().getRenderingContext()</code></p><p><code>   filenames = []</code></p><p><code>   e = context.endFrame()</code></p><p><code>   s = context.startFrame()</code></p><p><code>   context.displayMode=0</code></p><p><code><strong>   for frame in range(s,e+1,skip):</strong></code></p><p><code>      context.currentFrame(frame)</code></p><p><code>      context.startFrame(frame)</code></p><p><code>      context.endFrame(frame)</code></p><p><code>      context.renderAnim()</code></p><p><code>      filenames.append(context.getFrameFilename())</code></p><p><code>   context.startFrame(s)</code></p><p><code>   context.endFrame(e)</code></p><p><code>   return filenames</code></p><p>После определения этих функций сам скрипт теперь просто вызывает <emphasis>render()</emphasis>, чтобы создавать изображения, и <emphasis>strip()</emphasis>, чтобы объединить их. Результирующее изображение Блендера перезагружается (reload) для его обновления на экране, если изображение с таким именем уже присутствовало, затем все окна перерисовываются (выделено):</p><p><code>def run():</code></p><p><code>   files = render()</code></p><p><code>   im=strip(files)</code></p><p><code>   bpy.data.images.active = im</code></p><p><code>   im.reload()</code></p><p><code><strong>   Window.RedrawAll()</strong></code></p><p><code>if __name__ == "__main__":</code></p><p><code>   run()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>strip.py</emphasis> в файле <emphasis>combine.blend</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle>Рабочий процесс — использование strip.py</subtitle><p>Создать ленту анимационных кадров можно следующим образом:</p><p>1. Создать вашу анимацию. <emphasis>(Ага, это, конечно самый простой пункт ;) -прим. пер.)</emphasis></p><p>2. Запустить strip.py из текстового редактора.</p><p>3. Комбинированное изображение появится в окне редактора UV/image.</p><p>4. Сохранить изображение с именем по вашему выбору.</p><empty-line/></section><section><title><p>Рендер билбордов</p></title><p><emphasis>Слово <strong>Billboard</strong> дословно переводится как «доска для объявлений» или «рекламный щит», что конечно же мало подходит для нашего случая. В разработке  игр billboards  часто применяются, и к сожалению, адекватного перевода для этого нигде нет, везде используется эта уродливая транскрипция «<strong>билборд</strong>». Придётся и мне ей пользоваться - сожаление переводчика.</emphasis></p><p>Реализм в сценах часто обеспечивается массой деталей, особенно на естественных объектах. Тем не менее, такой реализм даётся небесплатно, так как детализированные модели часто содержат много граней, и эти грани поглощают память и увеличивают время рендера. Реалистичная модель дерева может содержать больше полмиллиона граней, так что лес из них будет почти невозможно отрендерить, и, тем более,  если этот лес является частью пейзажа в игре, идущей в быстром темпе.</p><p>Блендер поставляется со множеством инструментов, позволяющих уменьшить количество необходимой памяти при рендере множества копий объекта; различные Меш-объекты могут ссылаться на одни и те же данные меша, как, например, при <strong>DupliVerts</strong>. (Объекты-потомки, которые копируются в позицию каждой вершины   родительского   объекта.   Смотри <a l:href="http://www.is.svitonline.com/sailor/doc/man/specmod/dupliverts.htm">http://www.is.svitonline.com/sailor/doc/man/specmod/dupliverts.htm</a> более подробно.) Дублирование объектов в системах частиц также позволяет нам создавать множество экземпляров того же самого объекта без действительного дублирования всех данных. Эти методы могут предотвратить потери огромного количества памяти, но детализированные объекты все еще могут требовать процессорных мощностей для рендера, поскольку их детали все еще должны быть отрендерены.</p><p><strong>Билборды</strong> являются методом, используемым для наложения изображения сложного объекта на простой объект, такой, как например, одиночная квадратная грань, и размножения этого простого объекта столько раз, сколько нужно. Изображение должно иметь подходящую прозрачность, в противном случае каждый объект будет закрывать другие не так, как требуется. За исключением этого момента, такая техника очень проста и может значительно уменьшить время рендера, и она даёт довольно реалистичные результаты для объектов, установленных на средних расстояниях или дальше. Системы частиц Блендера могут использовать билборды или как простые квадраты с наложенными изображениями, или накладывать изображение на простой объект и использовать его, как объект дублирования. Последнее также относится и к объектам duplivert.</p><p>Хитрость в том, что нужно сгенерировать изображение с подходящим освещением, чтобы использовать его как изображение, которое можно приложить к квадрату. На самом деле мы хотим создать два изображения: одно снятое с передней стороны, одно справа и построить объект, состоящий из двух квадратных граней, перпендикулярных друг другу с наложенными двумя изображениями. Такой объект даст нам несколько больше свободы в последствии при размещении камеры на нашей сцене, так как он не обязательно должен быть виден точно с одной стороны. Это хорошо работает только для объектов с приблизительно цилиндрической симметрией, как например, деревья или многоэтажки, но зато это очень эффективно.</p><p>Рабочий процесс для создания таких объектов достаточно сложен, так что его желательно автоматизировать:</p><p>1. Спозиционировать две камеры, спереди и справа от детального объекта.</p><p>2. Откадрировать обе камеры, чтобы они захватывали весь объект с одинаковым углом.</p><p>3. Отрендерить прозрачные изображения с premultiplied (заранее перемноженным) альфа-каналом и без неба.</p><p>4. Создать простой объект из двух перпендикулярных квадратов.</p><p>5. Наложить каждое отрендеренное изображение на квадрат.</p><p>6. Скрыть детальный объект от рендера.</p><p>7. Необязательно, скопировать простой объект в систему частиц (пользователю может не понадобиться автоматизировать эту часть, если он захочет расставить простые объекты вручную).</p><p>"Premultiplication", упомянутое в третьем шаге, возможно, требует некоторого пояснения. Очевидно, отрендеренные изображения нашего сложного объекта не должны показывать никакого фонового неба, так как их скопированные клоны могут позиционироваться где угодно, и могут показывать различные части неба через свои прозрачные части. Как мы увидим, это достаточно просто сделать, но когда мы просто рендерим прозрачное изображение и перекрываем им позже некоторый фон, изображение может иметь некрасивые бросающиеся в глаза края.</p><p>Способ избежать этого - отрегулировать отрендеренные цвета, перемножив их с величиной альфы и контекст рендера имеет необходимые атрибуты, чтобы включить такой режим. Мы не должны забывать отмечать изображения, рендеренные как "premultiplied", при использовании их в качестве текстур, в противном случае они будут выглядеть слишком тёмными. Различие проиллюстрировано на следующем скриншоте, где мы скомпоновали и расширили правильно premultiplied левую половину и отрендеренную с небом правую половину. У ствола дерева справа проявляется светлый край. (Посмотрите отличную книгу Роджера Викса  "Foundation Blender Compositing", если нужна дополнительная информация.)</p><empty-line/><image l:href="#107"/><empty-line/><p>Буковое дерево (использованное на этой и последующих иллюстрациях) - это высокодетальная модель (свыше 30,000 граней), созданная Yorik van Havre с помощью свободного пакета моделирования растений <strong>ngPlant</strong>. (Смотри его вебсайт для большего количества   отличных   примеров:  <a l:href="http://yorik.uncreated.net/">http://yorik.uncreated.net/</a> greenhouse.html). Далее первый набор изображений показывает буковое дерево спереди и результирующий рендер передней грани билборда слева. (немного темнее из-за premultiplication).</p><empty-line/><image l:href="#108"/><empty-line/><image l:href="#109"/><empty-line/><p>Следующий набор скриншотов показывает то же буковое дерево, отрендеренное справа вместе с рендером правой грани билборда слева. Как может быть заметно, исполнение конечно, не идеально с этой точки зрения, но это крупный план, а разумный трехмерный аспект сохраняется.</p><empty-line/><image l:href="#110"/><empty-line/><image l:href="#111"/><empty-line/><p>Чтобы показать, как устроена конструкция билбордов, следующий скриншот показывает две грани с наложенными отрендеренными изображениями. Прозрачность умышленно уменьшена, чтобы было видно отдельные грани.</p><empty-line/><image l:href="#112"/><empty-line/><p>Нашей первой проблемой будут некоторые ранее используемые функции, которые мы писали для презентации модели с несколькими видами. Эти функции находятся в текстовом буфере с именем <emphasis>combine.py</emphasis>, и мы не сохраняли его во внешний файл. Мы создадим наш скрипт <emphasis>cardboard.py</emphasis> как новый текстовый буфер в том же <emphasis>.blend</emphasis> файле, где и <emphasis>combine.py</emphasis>, и хотим ссылаться на последний так же, как на внешний модуль. Блендер позволяет это делать, так как он ищет модуль в текущих текстовых буферах, если он не может найти внешний файл.</p><p>Поскольку внутренние текстовые буферы не имеют информации о том, когда они последний раз изменялись, мы должны убедиться, что загружена самая последняя версия. Об этом позаботится функция <emphasis>reload()</emphasis>. Если мы её не выполним, Блендер не сможет обнаружить возможных изменений в <emphasis>combine.py</emphasis>, что могло бы провести нас к использованию его более старой скомпилированной версии:</p><p><code>import combine</code></p><p><code>reload(combine)</code></p><p>Мы не будем использовать заново функцию <emphasis>render()</emphasis> из <emphasis>combine.py</emphasis>, поскольку сейчас у нас другие требования для рендеренных изображений, которые мы наложим на билборды. Как уже объяснялось, мы должны убедиться, что мы не получим никаких светлых краёв в местах с частичной прозрачностью, так что мы заранее включаем <emphasis>premultiply</emphasis> в альфа-канале (выделено). Мы восстанавливаем  контекст рендера в 'рендер неба' (rendering the sky) обратно до возврата из этой функции, поскольку легко забыть установить его обратно вручную, и Вы можете потратить время на удивление, куда подевалось ваше небо:</p><p><code>def render(camera):</code></p><p><code>   cam = Object.Get(camera)</code></p><p><code>   scn = Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>   scn.setCurrentCamera(cam)</code></p><p><code>   context = scn.getRenderingContext()</code></p><p><code>   frame = context.currentFrame()</code></p><p><code>   context.endFrame(frame)</code></p><p><code>   context.startFrame(frame)</code></p><p><code>   context.displayMode=0</code></p><p><code><strong>   context.enablePremultiply()</strong></code></p><p><code>   context.renderAnim()</code></p><p><code>   filename= context.getFrameFilename()</code></p><p><code>   camera = os.path.join(os.path.dirname(filename),camera)</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code>      os.remove(camera) # удаление, в противном случае</code></p><p><code>                        # переименование</code></p><p><code>                        # потерпит неудачу в windows</code></p><p><code>   except:</code></p><p><code>      pass</code></p><p><code>   os.rename(filename,camera)</code></p><empty-line/><p><code>   context.enableSky()</code></p><p><code>   return camera</code></p><p>Каждое отрендеренное изображение должно быть преобразовано в подходящий материал, чтобы наложить его на квадрат с UV-отображением. Функция <emphasis>imagemat()</emphasis> будет делать это просто; она принимает объект Блендера Image в качестве аргумента и возвращает объект Материала. Этот материал будет сделан полностью прозрачным (выделено), но эта прозрачность и цвет модифицируются текстурой, которую мы назначаем в первый текстурный канал (вторая выделенная строка). Тип текстур установлен в <emphasis>Image</emphasis> и, поскольку мы визуализировали эти изображения с <emphasis>premultiplied</emphasis> альфа-каналом, мы используем метод <emphasis>setImageFlags()</emphasis>, чтобы указать, что мы хотим использовать этот альфа-канал, и устанавливаем атрибут <emphasis>premul</emphasis> изображения в Истину:</p><p><code>def imagemat(image):</code></p><p><code>   mat = Material.New()</code></p><p><code><strong>   mat.setAlpha(0.0)</strong></code></p><p><code>   mat.setMode(mat.getMode()|Material.Modes.ZTRANSP)</code></p><p><code>   tex = Texture.New()</code></p><p><code>   tex.setType('Image')</code></p><p><code>   tex.image = image</code></p><p><code>   tex.setImageFlags('UseAlpha')</code></p><p><code>   image.premul=True</code></p><p><code><strong>   mat.setTexture(0,tex,Texture.TexCo.UV, </strong></code></p><p><code><strong>                  Texture.MapTo.COL|Texture.MapTo.ALPHA)</strong></code></p><p><code>   return mat</code></p><p>Каждая грань, к которой мы применяем материал, должна иметь UV-раскладку. В нашем случае, это будет самой простой из возможных раскладок, так как квадратная грань будет отображена так, чтобы в точности соответствовать прямоугольному изображению. Это часто называют <strong>сбросом отображения</strong>, и следовательно, функция, которую мы определим, называется <emphasis>reset()</emphasis>. Она принимает объект Блендера <emphasis>MFace</emphasis>, который мы считаем четырёхугольником, и присваивает его атрибуту <emphasis>uv</emphasis> список 2D-векторов, по одному для каждой вершины. Эти векторы размещают каждую из вершин в углах изображения:</p><p><code>def reset(face):</code></p><p><code>   face.uv=[vec(0.0,0.0),vec(1.0,0.0),</code></p><p><code>            vec(1.0,1.0),vec(0.0,1.0)]</code></p><p>Функция <emphasis>cardboard()</emphasis> заботится о создании фактического Меш-объекта из двух объектов  <emphasis>Image</emphasis>, переданных как аргументы. Она начинается с создания двух квадратных граней, которые пересекают друг друга вдоль оси z. Следующий шаг должен добавить UV-слой (выделено) и сделать его активным:</p><p><code>def cardboard(left,right):</code></p><p><code>   mesh = Mesh.New('Cardboard')</code></p><p><code>   verts=[(0.0,0.0,0.0),(1.0,0.0,0.0),</code></p><p><code>          (1.0,0.0,1.0),(0.0,0.0,1.0),</code></p><p><code>          (0.5,-0.5,0.0),(0.5,0.5,0.0),</code></p><p><code>          (0.5,0.5,1.0),(0.5,-0.5,1.0)]</code></p><p><code>   faces=[(0,1,2,3),(4,5,6,7)]</code></p><p><code>   mesh.verts.extend(verts)</code></p><p><code>   mesh.faces.extend(faces)</code></p><empty-line/><p><code><strong>   mesh.addUVLayer('Reset')</strong></code></p><p><code>   mesh.activeUVLayer='Reset'</code></p><p>Затем мы создаем подходящие материалы из обоих изображений, и назначаем эти материалы в атрибут меша <emphasis>materials</emphasis>. Далее, мы сбрасываем (reset) UV-координаты обеих граней, и назначаем им материалы (выделено). Мы обновляем (update) меш, чтобы сделать изменения видимыми до возврата из функции:</p><p><code>   mesh.materials=[imagemat(left),imagemat(right)]</code></p><empty-line/><p><code>   reset(mesh.faces[0])</code></p><p><code>   reset(mesh.faces[1])</code></p><p><code><strong>   mesh.faces[0].mat=0</strong></code></p><p><code><strong>   mesh.faces[1].mat=1</strong></code></p><empty-line/><p><code>   mesh.update()</code></p><p><code>   return mesh</code></p><p>Чтобы заменить меш дублированием объекта системой частиц, мы строим утилиту <emphasis>setmesh()</emphasis>. Она принимает имя объекта со связанной системой частиц и Меш-объект как аргументы. Она находит Объект по имени, и извлекает первую систему частиц (выделено в следующем куске кода). Объект дублирования находится в атрибуте <emphasis>duplicateObject</emphasis>. Заметьте, что этот атрибут <emphasis>только для чтения</emphasis>, так что к настоящему времени нет возможности поменять объект из Питона. Но мы можем заменить данные объекта и, мы это делаем посредством передачи Меш-объекта в метод <emphasis>link()</emphasis>. Оба объекта, эмиттер и объект дублирования системой частиц изменятся, так что мы удостоверимся, что изменения станут видимыми, вызывая метод <emphasis>makeDisplayList()</emphasis> для них обоих перед запуском обновления изображения (redraw) всех окон Блендера:</p><p><code>def setmesh(obname,mesh):</code></p><p><code>   ob = Object.Get(obname)</code></p><p><code><strong>   ps = ob.getParticleSystems()[0]</strong></code></p><p><code>   dup = ps.duplicateObject</code></p><p><code>   dup.link(mesh)</code></p><p><code>   ob.makeDisplayList()</code></p><p><code>   dup.makeDisplayList()</code></p><p><code>   Window.RedrawAll()</code></p><p>Функция <emphasis>run()</emphasis> включает всю работу, которую нужно сделать, чтобы преобразовать активный объект в набор билбордов, и назначить его в систему частиц. Сначала мы извлекаем ссылку на активный объект, и убеждаемся, что он будет видимым при рендере:</p><p><code>def run():</code></p><p><code>   act_ob = Scene.GetCurrent().objects.active</code></p><p><code>   act_ob.restrictRender = False</code></p><p>Следующим шагом нужно сделать остальные объекты на сцене невидимыми до того, как мы отрендерим билборды. Некоторые из них, возможно, уже были сделаны невидимыми пользователем, следовательно, мы должны запомнить эти состояния, чтобы мы могли восстановить их позже. Также мы не изменяем состояние ламп или камер, так как сделав их невидимыми, мы останемся с полностью черными изображениями (выделено):</p><p><code>   renderstate = {}</code></p><p><code>   for ob in Scene.GetCurrent().objects:</code></p><p><code>      renderstate[ob.getName()] = ob.restrictRender</code></p><p><code><strong>      if not ob.getType() in ('Camera','Lamp' ):</strong></code></p><p><code>         ob.restrictRender = True</code></p><p><code>   act_ob.restrictRender = False</code></p><p>Как только всё настроено, чтобы рендерить только активный объект, мы рендерим переднее и правое изображения с должным образом откадрированными камерами, просто подобно тому, как мы это делали в скрипте <emphasis>combine.py</emphasis>. Фактически, здесь мы заново используем функцию <emphasis>frame()</emphasis> (выделено):</p><p><code>   cameras = ('Front','Right')</code></p><p><code><strong>   combine.frame(cameras,act_ob.getBoundBox())</strong></code></p><p><code>   images={}</code></p><p><code>   for cam in cameras:</code></p><p><code>      im=Image.Load(render(cam))</code></p><p><code>      im.reload()</code></p><p><code>      images[cam]=im</code></p><p><code>   bpy.data.images.active = im</code></p><p><code>   Window.RedrawAll()</code></p><p>Затем мы восстанавливаем предыдущую видимость всех объектов на сцене прежде, чем мы создадим новый меш из двух изображений. Мы заканчиваем, делая активный объект невидимым для рендера и заменяя меш объекта дублирования в определенной системе частиц нашим новым мешем:</p><p><code>   for ob in Scene.GetCurrent().objects:</code></p><p><code>      ob.restrictRender = renderstate[ob.getName()]</code></p><empty-line/><p><code>   mesh = cardboard(images['Front'],images['Right'])</code></p><p><code>   act_ob.restrictRender = True</code></p><p><code>   setmesh('CardboardP',mesh)</code></p><p>Последние строки кода создают камеры, необходимые для рендера билбордов (если эти камеры в данный момент отсутствуют), вызывая функцию <emphasis>createcams()</emphasis> из модуля combine до вызова <emphasis>run()</emphasis>:</p><p><code>if __name__ == "__main__":</code></p><p><code>   combine.createcams()</code></p><p><code>   run()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>cardboard.py</emphasis> в файле <emphasis>combine.blend</emphasis>.</p><empty-line/><subtitle>Рабочий процесс - использование cardboard.py</subtitle><p>Допустим, что у вас есть высокополигональный объект, и что Вы хотели бы преобразовать его в набор билбордов, тогда работа могла бы выглядеть примерно так:</p><p>1. Создать объект с именем <emphasis>CardboardP</emphasis>.</p><p>2. Назначить систему частиц на этот объект.</p><p>3. Создать временный куб.</p><p>4. Назначить временный куб дублированным объектом в первой системе частиц  объекта  <emphasis>CarboardP</emphasis>.</p><p>5. Выбрать (сделать активным) объект, который будет отрендерен как набор билбордов.</p><p>6. Запустить <emphasis>cardboard.py</emphasis>.</p><p>7. Выбрать первоначальную камеру и отрендерить сцену.</p><p>Конечно, скрипт можно изменить, чтобы пропустить автоматизированную замену меша объектов дублирования, если это нужно. Например, если мы хотели бы использовать объекты dupliverts вместо частиц, мы должны просто сгенерировать cardboard объект и назначить свой меш на объект дублирования. Если мы используем систему частиц, мы, вероятно, не хотим, чтобы все размноженные объекты были ориентированы точно в одном и том же направлении. Мы могли бы, следовательно, сделать их вращение случайным, пример настройки для этого показан на следующем скриншоте:</p><empty-line/><image l:href="#113"/><empty-line/><p>Следующий скриншот иллюстрирует применение билбордов, созданных из модели дерева, и использованных в системе частиц:</p><empty-line/><image l:href="#114"/><empty-line/><empty-line/></section><section><title><p>Генерация вопросов CAPTCHA</p></title><p>Во многих ситуациях, как например, блогах, форумах, и онлайн-опросах (можно назвать ещё несколько), операторы вебсайтов хотят избежать автоматизированных почтовых отправлений от спамботов, но не хотят напрягать посетителей-людей регистрацией с аутентификацией. В таких ситуациях, которые стали обычными, посетителю предлагают так называемый вопрос CAPTCHA (<a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/CAPTCHA">http://ru.wikipedia.org/wiki/CAPTCHA</a>). <strong>Вопрос CAPTCHA</strong> (или просто <strong>Captcha</strong>) в самой своей простой форме - изображение, которое должно быть трудным для компьютерного распознавания, но простым для расшифровки человеком, обычно это искаженное или смазанное слово или число.</p><p>Конечно, никакой из методов не является   абсолютно   надёжным,   и несомненно, вопросы Captcha не лишены недостатков, они не будут устойчивыми при доступных   больших   компьютерных мощностях, но они все еще остаются весьма эффективными. Хотя в настоящее время считается, что способы с простым размытием и окраской — задачи решенные, компьютерам все еще требуется серьёзное время на разделение индивидуальных символов в слове, когда они слегка перекрывают друг друга, в то время как для людей это не проблема.</p><p>Учитывая эти аргументы, это может быть отличным применением рендеринга текста в 3D, так как, предположительно, трехмерное представление слов при подходящих условиях освещения (то есть, резкие тени) даже труднее для интерпретации, чем двумерный текст.  Наша задача тогда заключается в разработке сервера, который будет отвечать на запросы, чтобы сделать трехмерное изображение какого-нибудь текста.</p><p>Мы разработаем наш сервер как веб-сервер, который будет реагировать на запросы, адресованные ему как URL'ы в форме <emphasis>http:&lt;hostname&gt;:&lt;port&gt;/captcha?text=&lt;sometext&gt;</emphasis>,   и   который возвращает PNG-изображение - 3D-представление этого текста. Таким образом, будет легко внедрить этот сервер в архитектуру, в которой некоторое программное обеспечение, например блог, может легко использовать эту функциональность, просто подключаясь к нашему серверу через <emphasis>HTTP</emphasis>. Пример сгенерированного вопроса показан на иллюстрации:</p><empty-line/><image l:href="#115"/><empty-line/><subtitle>Разработка сервера  CAPTCHA</subtitle><p>При использовании модулей, доступных в полном дистрибутиве Питона, задача создания сервера <emphasis>HTTP</emphasis> становится не такой уж пугающей, как может показаться. Наш сервер Captcha будет основан на классах, предоставленных модулем Питона <emphasis>BaseHTTPServer</emphasis>, так что мы начинаем с импорта этого модуля вместе с несколькими дополнительными модулями-утилитами:</p><p><code>import BaseHTTPServer</code></p><p><code>import re</code></p><p><code>import os</code></p><p><code>import shutil</code></p><p>Модуль <emphasis>BaseHTTPServer</emphasis> определяет два класса, которые вместе включают полную реализацию сервера <emphasis>HTTP</emphasis>. Класс <emphasis>BaseHTTPServer</emphasis> реализует основной сервер, который будет слушать поступающие HTTP-запросы на некотором сетевом порту, и мы используем этот класс, как есть.</p><p>При получении корректного HTTP-запроса <emphasis>BaseHTTPServer</emphasis> пошлет этот запрос обработчику запросов. Наша реализация такого обработчика запросов, основанная на <emphasis>BaseHTTPRequestHandler</emphasis>, довольно скудна, так как ожидается, что всё, что он будет делать - запрашивать поля <emphasis>GET</emphasis> и <emphasis>HEAD</emphasis> в форме <emphasis>captcha?text=abcd</emphasis>. Следовательно, всё мы должны сделать - переписать методы <emphasis>do_GET()</emphasis> и <emphasis>do_HEAD()</emphasis> базового класса.</p><p>От запроса <emphasis>HEAD</emphasis> ожидается возвращение только заголовков запрошенного объекта, а не содержимого, чтобы сохранять время, за которое содержимое не изменится со времени последнего запроса (что-то, что может быть определено проверкой заголовка<emphasis> Last-Modified</emphasis>). Мы игнорируем такую аккуратность; мы возвращаем заголовки именно тогда, когда мы получаем запрос <emphasis>HEAD</emphasis>, но мы, тем не менее, будем генерировать полностью новое изображение. Это в некоторой степени расточительно, но зато код будет простым. Если важна производительность, можно разработать другую реализацию.</p><p>Наша реализация начинается с определения метода <emphasis>do_GET()</emphasis>, который просто вызывает метод <emphasis>do_HEAD()</emphasis>, который будет генерировать вопрос Captcha и возвращать заголовки клиенту. <emphasis>do_GET()</emphasis>, впоследствии, копирует содержание файлового объекта, возвращённого методом <emphasis>do_HEAD()</emphasis> в выходной файл, такой как объект обработчика запроса (выделено), который в свою очередь возвращает это содержимое клиенту (например, браузеру):</p><p><code>class CaptchaRequestHandler(</code></p><p><code>         BaseHTTPServer.BaseHTTPRequestHandler):</code></p><p><code>   def do_GET(self):</code></p><p><code>      f=self.do_HEAD()</code></p><p><code><strong>      shutil.copyfileobj(f,self.wfile)</strong></code></p><p><code>      f.close()</code></p><p>Метод <emphasis>do_HEAD()</emphasis> сначала определяет, получили ли мы правильный запрос (то есть, URI в форме <emphasis>captcha?text=abcd</emphasis>), вызывая метод <emphasis>gettext()</emphasis> (выделено, определяется позже в коде). Если URI некорректен, метод <emphasis>gettext()</emphasis>, возвращает <emphasis>None</emphasis> и тогда <emphasis>do_HEAD()</emphasis> возвращает клиенту ошибку <strong>File not found</strong> (Файл не найден), вызывая метод <emphasis>send_error()</emphasis> базового класса:</p><p><code>   def do_HEAD(self):</code></p><p><code><strong>      text=self.gettext()</strong></code></p><p><code>      if text==None:</code></p><p><code>            self.send_error(404, "File not found")</code></p><p><code>            return None</code></p><p>Если был запрошен корректный URI, фактическое изображение генерируется методом <emphasis>captcha()</emphasis>, который возвращает имя файла сгенерированного изображения. Если этот метод терпит неудачу по любой причине, клиенту возвращается <strong>Internal server error</strong> (Внутренняя ошибка сервера):</p><p><code>      try:</code></p><p><code>            filename = self.captcha(text)</code></p><p><code>      except:</code></p><p><code>            self.send_error(500, "Internal server error")</code></p><p><code>            return None</code></p><p>Если все прошло хорошо, мы открываем файл изображения, отсылаем клиенту ответ <strong>200</strong> (показывающий успешную операцию), и возвращаем заголовок <emphasis>Content-type</emphasis>, устанавливающий, что мы возвращаем <emphasis>png</emphasis>-изображение. Затем мы используем функцию <emphasis>fstat()</emphasis> с номером <emphasis>handle</emphasis> открытого файла в качестве аргумента, чтобы извлечь длину сгенерированного изображения и вернуть её как заголовок  <emphasis>Content-Length</emphasis> (выделено), сопроводив временем модификации и пустой строкой, означающей конец заголовков перед возвратом открытого файлового объекта <emphasis>f</emphasis>:</p><p><code>      f = open(filename,'rb')</code></p><p><code>      self.send_response(200)</code></p><p><code>      self.send_header("Content-type", 'image/png')</code></p><p><code><strong>      fs = os.fstat(f.fileno())</strong></code></p><p><code><strong>      self.send_header("Content-Length", str(fs[6]))</strong></code></p><p><code>      self.send_header("Last-Modified", </code></p><p><code>                self.date_time_string(fs.st_mtime))</code></p><p><code>      self.end_headers()</code></p><p><code>      return f</code></p><p>Метод <emphasis>gettext()</emphasis> проверяет, что запрос, передаваемый нашему обработчику запросов в переменной пути - правильный URI, сверяя его с регулярным выражением. Функция <emphasis>match()</emphasis> из модуля Питона re возвращает <emphasis>MatchObject</emphasis> (объект сопоставления), если регулярное выражение соответствует параметру, и <emphasis>None</emphasis>, если нет. Если есть соответствие, мы возвращаем содержание первой группы объекта сопоставления (символы, которые соответствуют выражению между круглыми скобками в регулярном выражении, в нашем случае значение текстового аргумента), в противном случае мы возвращаем <emphasis>None</emphasis>:</p><p><code>   def gettext(self):</code></p><p><code>      match = re.match(r'^.*/captcha\?text=(.*)$',</code></p><p><code>                       self.path)</code></p><p><code>      if match != None:</code></p><p><code>         return match.group(1)</code></p><empty-line/><p><code>      return None</code></p><p>Теперь мы добрались до задачи, специфичной для Блендера - сгенерировать рендеренный в 3D текст, который будет возвращён в виде png изображения. Метод <emphasis>captcha()</emphasis> принимает текст для рендера как аргумент, и возвращает имя файла сгенерированного изображения. Мы допускаем, что освещение и камера в .blend файле, в котором мы запускаем <emphasis>captcha.py</emphasis>, настроены правильно, чтобы удобочитаемо отображать наш текст. Следовательно, метод <emphasis>captcha()</emphasis> просто настраивает правильным образом объект <emphasis>Text3d</emphasis> и рендерит его.</p><p>Первая задача состоит в том, чтобы определить текущую сцену и проверить, присутствует ли объект с именем Text, который можно использовать заново (выделено). Заметьте, что вполне допустимо иметь другие объекты на сцене, чтобы ещё более затемнить отображение:</p><p><code>   def captcha(self,text):</code></p><p><code>      import Blender</code></p><p><code>      scn = Blender.Scene.GetCurrent()</code></p><p><code>      text_ob = None</code></p><p><code>      for ob in scn.objects:</code></p><p><code>         if ob.name == 'Text' :</code></p><p><code>            text_ob = ob.getData()</code></p><p><code>            break</code></p><p>Если не нашлось никакого ранее используемого объекта Text3d, создаём новый :</p><p><code>      if text_ob == None:</code></p><p><code>         text_ob = Blender.Text3d.New('Text')</code></p><p><code>         ob=scn.objects.new(text_ob)</code></p><p><code>         ob.setName('Text')</code></p><p>Следующий шаг - установить текст объекта Text3d в значение аргумента, переданного в метод <emphasis>captcha()</emphasis>, и сделать его трёхмерным, настроив глубину выдавливания. Мы также изменяем ширину символов и сокращаем расстояние между ними, чтобы ухудшить разделение. Добавление небольшого скоса (bevel) смягчит контуры символов, что может добавить трудностей для робота, различающего символы, если настроено искусное освещение (выделено). Мы могли бы решить использовать другой шрифт для нашего текста, который ещё труднее для чтения ботом, и здесь как раз место для установки такого шрифта (смотри следующий информационный блок).</p><empty-line/><p><strong><image l:href="#1"/>Чего-то не хватает</strong></p><p>Документация API Блендера имеет небольшой пропуск: как будто не существует способа настроить другой шрифт для объекта Text3d. Тем не менее, есть недокументированный метод <emphasis>setFont()</emphasis>, который принимает объект <emphasis>Font</emphasis> в качестве аргумента. Код, выполняющий изменение шрифта должен выглядеть похожим на это:</p><p><code>fancyfont=Text3d.Load('/usr/share/fonts/ttf/myfont.ttf') </code></p><p><code>text_ob.setFont(fancyfont)</code></p><p>Тем не менее, мы решили не включать этот код, частично потому что он недокументирован, но по большей части потому, что доступные шрифты существенно отличаются от системы к системе. Если у Вас есть подходящий доступный шрифт, во что бы то ни стало используйте его. Скрипт, пишущий шрифтами, которые, например, напоминают почерк, могут поднять планку сложности для компьютера ещё выше .</p><empty-line/><p>Последним  шагом нужно обновить дисплейный список Блендера для этого объекта, чтобы наши изменения были отрендерены:</p><p><code>      text_ob.setText(text)</code></p><p><code>      text_ob.setExtrudeDepth(0.3)</code></p><p><code>      text_ob.setWidth(1.003)</code></p><p><code>      text_ob.setSpacing(0.8)</code></p><p><code><strong>      text_ob.setExtrudeBevelDepth(0.01)</strong></code></p><p><code>      ob.makeDisplayList()</code></p><p>Как только наш объект Text3d будет на месте, нашей следующей задачей станет отрендерить его изображение в файл. Сначала мы извлекаем контекст рендера из текущей сцены и устанавливаем displayMode в 0, чтобы предотвратить появление дополнительного окна рендера:</p><p><code>      context = scn.getRenderingContext()</code></p><p><code>      context.displayMode=0</code></p><p>Затем, мы устанавливаем размер изображения и указываем, что нам нужен формат <emphasis>png</emphasis>. Включением RGBA и установкой альфа-режима в 2 мы гарантируем, что там не будет видно никакого неба, и что наше изображение будет иметь хороший прозрачный фон:</p><p><code>      context.imageSizeX(160)</code></p><p><code>      context.imageSizeY(120)</code></p><p><code>      context.setImageType(Blender.Scene.Render.PNG)</code></p><p><code>      context.enableRGBAColor()</code></p><p><code>      context.alphaMode=2</code></p><p>Даже если мы рендерим простое неподвижное изображение, мы используем метод <emphasis>renderAnim()</emphasis> контекста рендера, поскольку иначе результаты рендерятся не в файл, а только в буфер. Следовательно, мы устанавливаем начальный и конечный кадры анимации в 1 (точно так же, как и текущий кадр), чтобы удостовериться, что мы генерируем простой одиночный кадр. Затем мы используем метод <emphasis>getFrameFilename()</emphasis>, чтобы получить имя файла (с полным путём) отрендеренного кадра (выделено). Далее мы одновременно сохраняем это имя файла и возвращаем его как результат:</p><p><code>      context.currentFrame(1)</code></p><p><code>      context.sFrame=1</code></p><p><code>      context.eFrame=1</code></p><p><code>      context.renderAnim()</code></p><p><code><strong>      self.result=context.getFrameFilename()</strong></code></p><p><code>      return self.result</code></p><p>Последняя часть скрипта определяет функцию <emphasis>run()</emphasis>, чтобы запустить сервер Captcha, и вызывает эту функцию, если скрипт выполняется автономно (то есть, если он не был импортирован как модуль). Определив функцию <emphasis>run()</emphasis> таким образом, мы можем изолировать часто используемые параметры сервера по умолчанию, как например, номер порта, который прослушивается (выделено), но допустимо повторное использование модуля, если потребовалась другая настройка:</p><p><code>def run(HandlerClass = CaptchaRequestHandler,</code></p><p><code>      ServerClass = BaseHTTPServer.HTTPServer,</code></p><p><code>      protocol="HTTP/1.1"):</code></p><p><code><strong>      port = 8080</strong></code></p><p><code>      server_address = ('', port)</code></p><p><code>      HandlerClass.protocol_version = protocol</code></p><p><code>      httpd = ServerClass(server_address, HandlerClass)</code></p><p><code>      httpd.serve_forever()</code></p><p><code>if __name__ == '__main__':</code></p><p><code>      run()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>captcha.py</emphasis> в файле <emphasis>captcha.blend</emphasis>, и сервер можно запустить несколькими путями: из текстового редактора (с <emphasis>Alt + P</emphasis>), из меню <strong>Scripts | render | captcha</strong>, или запустив Блендер в фоновом режиме из командной строки. Чтобы остановить сервер снова, необходимо завершить Блендер. Обычно это можно сделать посредством нажатия <strong>Ctrl + C</strong> в консоли или в окне DOSbox.</p><empty-line/><p><strong><image l:href="#1"/>Предупреждение</strong></p><p>Заметьте, что этот сервер реагирует на чьи угодно запросы, а это далеко небезопасно. Как минимум он должен быть запущен через межсетевой экран, который ограничивает доступ к нему только для сервера, которому требуются вопросы Captcha. Прежде чем запускать его в любом месте, которое может быть доступно из Интернета, вы должны тщательно подумать о безопасности вашей сети!</p><empty-line/></section><section><title><p>Итог</p></title><p>В этой главе мы автоматизировали процесс рендера и узнали, как выполнять множество операций с изображениями без потребности во внешнем графическом редакторе. Мы изучили:</p><p>• Автоматизацию процесса рендера</p><p>• Создание множества видов для презентации продукта</p><p>• Создание билбордов из сложных объектов</p><p>• Манипуляцию изображениями, в том числе результатами рендера, используя библиотеку обработки изображений Python Imaging Library (PIL)</p><p>• Построение сервера, создающего изображения по-требованию, которые могут быть использованы как вопросы CAPTCHA</p><p>В последней главе мы взглянем на некоторые служебные задачи.</p><empty-line/></section></section><section><title><p>9</p><p>Расширение вашего инструментария</p></title><section><p>В этой главе мы будем меньше говорить о процессе рендера, и больше о том, как сделать жизнь легче для повседневного использования Блендера, расширяя его функциональность. Мы будем использовать некоторые внешние библиотеки, которые нужно будет установить, и в определенный момент скрипты Питона, возможно, станут немного труднее для чтения начинающими. Также, с точки зрения художника, это глава может быть не настолько визуально приятной, так как работу этих скриптов не представишь в виде симпатичных иллюстраций. Тем не менее, эти скрипты на самом деле добавляют полезную функциональность, особенно для разработчика скриптов, так что, пожалуйста, продолжайте читать.</p><empty-line/><image l:href="#116"/><empty-line/><p>В этой главе Вы узнаете как:</p><p>• Построить список активов, например, карты изображений, и заархивировать их</p><p>• Публиковать отрендеренное изображение автоматически через FTP</p><p>• Расширить функциональность встроенного редактора поиском с регулярными выражениями</p><p>• Ускорить вычисления, используя Psyco - компилятор-на-лету</p><p>• Добавить управление версиями к вашим скриптам с помощью Subversion </p><empty-line/></section><section><title><p>В Сеть и дальше - публикация готового рендера на FTP</p></title><p>Мы можем сохранить отрендеренное изображение в любое место, видимое в файловой системе, но не все платформы дают возможность сделать удалённый FTP-сервер доступным через локальный каталог. Этот скрипт предлагает нам простую опцию, позволяющую загружать отрендеренное изображение на удалённый FTP-сервер, и запоминает имя сервера, имя пользователя, и (необязательно) пароль, чтобы позже использовать их снова.</p><p><strong>File Transfer Protocol</strong> (FTP) (Протокол передачи файлов), который мы будем использовать, несколько сложнее, чем, например, протокол HTTP, так как он использует больше одной связи. К счастью для нас, все сложности FTP-клиента хорошо изолированы в стандартном модуле Питона <emphasis>ftplib</emphasis>. Мы не только импортируем класс FTP этого модуля, но также множество других стандартных модулей Питона, особенно для обработки путей файлов (<emphasis>os.path</emphasis>) и для чтения файлов стандарта <emphasis>.netrc</emphasis> (который позволит нам сохранять пароли за пределами нашего скрипта, если нам нужны пароли для регистрации на FTP-сервере). Мы обсудим каждый модуль, когда понадобится.</p><p><code>from ftplib import FTP</code></p><p><code>import os.path</code></p><p><code>import re</code></p><p><code>import netrc</code></p><p><code>import tempfile</code></p><p><code>from Blender import Image,Registry,Draw</code></p><p>Питон изначально является почти платформонезависимым, но, конечно, иногда встречаются сложности, которые не полностью охвачены. Например, мы хотим использовать имена пользователя и пароли, сохраненные в файле <emphasis>.netrc</emphasis>, который обычно используется программами FTP (и другими), и FTP-клиент ожидает, что этот файл будет находиться в домашнем каталоге пользователя, который он надеется найти в переменной окружения <emphasis>HOME</emphasis>. На Windows, тем не менее, понятие домашнего каталога не так хорошо определено, и существуют различные схемы для сохранения данных, которые ограничиваются единственным пользователем; не каждая реализация Питона справляется с этим одинаковым образом.</p><p>Следовательно, мы определяем небольшую функцию-утилиту, которая проверяет наличие переменной <emphasis>HOME</emphasis> в окружении (она всегда есть на Unix-подобных операционных системах, и на некоторых версиях Windows). Если таковой нет, она проверяет наличие переменной <emphasis>USERPROFILE</emphasis> (присутствует в большинстве версий Windows, включая XP, где она обычно указывает на каталог <emphasis>C:\Documents и Settings\&lt;имя пользователя&gt;</emphasis>). Если она присутствует, функция устанавливает переменную HOME в значение, содержащееся в этой переменной <emphasis>USERPROFILE</emphasis>:</p><p><code>def sethome():</code></p><p><code>   from os import environ</code></p><p><code>   if not 'HOME' in environ:</code></p><p><code>      if 'USERPROFILE'in environ:</code></p><p><code>         environ['HOME'] = environ['USERPROFILE']</code></p><p>Наша следующая задача в том, чтобы выяснить, на какой FTP-сервер пользователь хочет загрузить результат рендера. Мы запоминаем это в ключе реестра Блендера, чтобы не надоедать пользователю с приглашением всякий раз, когда он хочет отправить свой рендер. Функция <emphasis>getftphost()</emphasis> принимает аргумент reuse (повторное использование), который может быть использован для очистки этого ключа, если он установлен в <emphasis>False</emphasis> (для обеспечения возможности выбора другого FTP-сервера), но переписать интерфейс пользователя, чтобы предлагать ему такую возможность, мы оставляем в качестве упражнения читателю.</p><p>Фактический код начинает с поиска ключа реестра (с диска, если необходимо, следовательно, по умолчанию аргумент <emphasis>True</emphasis>, выделено). Если там нет ключа, или он не содержит имя сервера, мы запрашиваем у пользователя имя FTP-сервера посредством всплывающего окна. Если пользователь его не вводит, мы заканчиваем, возбуждая исключение. В противном случае, мы сохраняем имя хоста - сначала создаём словарь, если он ещё не существует, и сохраняем этот словарь в реестр Блендера. Наконец, мы возвращаем сохранённое имя хоста.</p><p><code>def getftphost(reuse=True):</code></p><p><code>   dictname = 'ftp'</code></p><p><code>   if reuse == False:</code></p><p><code>      Registry.RemoveKey(dictname)</code></p><empty-line/><p><code><strong>   d = Registry.GetKey(dictname,True)</strong></code></p><p><code>   if d == None or not 'host' in d:</code></p><p><code>      host = Draw.PupStrInput("Ftp hostname:", "", 45)</code></p><p><code>      if host == None or len(host) == 0 :</code></p><p><code>         raise Exception("no hostname specified")</code></p><p><code>      if d == None :</code></p><p><code>         d ={}</code></p><p><code>      d['host'] = host</code></p><p><code>      Registry.SetKey(dictname,d,True)</code></p><p><code>   return d['host']</code></p><p>Нам нужна другая вспомогательная функция, чтобы убедиться, что на диск в качестве изображения Блендера сохранено последнее отрендеренное изображение, которое присутствует как изображение с именем  <emphasis>Render Result</emphasis>, но это изображение не пишется на диск автоматически. Функция <emphasis>imagefilename()</emphasis> принимает изображение Блендера как аргумент, и, во-первых, проверяет, существует ли корректное имя файла, связанное с ним (выделено). Если нет, она создает имя файла из имени изображения, добавляя расширение <emphasis>.tga</emphasis> (изображения можно сохранять только как файлы TARGA). Затем создаётся полный путь из этого имени файла и пути к временному каталогу. Теперь, когда у нас есть корректное имя файла, мы его сохраняем, вызывая метод <emphasis>save()</emphasis>, и возвращая имя файла:</p><p><code>def imagefilename(im):</code></p><p><code><strong>   filename = im.getFilename()</strong></code></p><p><code><strong>   if filename == None or len(filename) == 0:</strong></code></p><p><code>      filename = im.getName()+'.tga'</code></p><p><code>      filename = os.path.join(tempfile.gettempdir(),</code></p><p><code>                              filename)</code></p><p><code>      im.setFilename(filename)</code></p><p><code>   im.save()</code></p><p><code>   return filename</code></p><p>Когда мы загружаем файл на FTP-сервер, мы хотим убедиться, что мы не перезапишем существующий файл. Если мы обнаружим, что файл с данным именем уже существует, мы хотели бы иметь функцию, которая создаёт новое имя файла предсказуемым способом, похожим на то, как ведёт себя Блендер при создании имён для объектов Блендера. Мы хотели бы сохранять расширение файла, так что мы не можем просто прилепить к имени цифровой суффикс. Функция <emphasis>nextfile()</emphasis>, следовательно, сначала разделяет имя пути и часть с расширением. Она использует функции <emphasis>split()</emphasis> и <emphasis>splitext()</emphasis> из модуля <emphasis>os.path</emphasis>, чтобы оставить нам чистое имя.</p><p>Если имя уже заканчивается на суффикс, состоящий из точки и некоторого числа (например, .42), мы хотели бы увеличить это число. Это именно то, что выполняет довольно пугающая выделенная строка. Функция <emphasis>sub()</emphasis> модуля Питона re принимает регулярное выражение как первый аргумент (мы используем здесь сырую строку, так что нам не надо экранировать обратную косую черту), и проверяет, соответствует ли это регулярное выражение своему третьему аргументу (<emphasis>name</emphasis>, в данном случае). Регулярное выражение, используемое здесь, <emphasis>(\.(\d+)$)</emphasis> совпадает с точкой, за которой следуют одна или более десятичных цифр, но только, если эти цифры являются последними символами. Если есть соответствие образцу, он заменяется вторым аргументом функции <emphasis>sub()</emphasis>. В нашем случае, замена - это не простая строка, а лямбда-функция (то есть, безымянная), в которую мы передаём объект сопоставления, и ожидаем, что она вернёт строку.</p><p>Мы окружили часть цифр нашего регулярного выражения круглыми скобками, теперь мы можем просто извлечь эти цифры (без первоначальной точки), вызвав метод <emphasis>group()</emphasis> объекта сопоставления. Мы передаем ему 1 в качестве аргумента, так как первые открывающие скобки обозначают первую группу (группа 0 является всем образцом целиком). Мы преобразуем эту строку цифр в целое, используя встроенную функцию <emphasis>int()</emphasis>, добавляем к ней 1, и преобразуем её обратно в строку с функцией <emphasis>str()</emphasis>. До того, как этот результат автоматически будет возвращён из лямбда-функции, мы снова добавляем точку, чтобы соответствовать нашему желаемому образцу.</p><p>Мы завершаем проверкой, отличается ли результирующее имя от оригинального.  Если они совпадают, значит оригинальное имя не соответствовало нашему образцу, и мы просто добавляем .1 к имени. Наконец, мы восстанавливаем полное имя файла, добавляя расширение, и вызывая функцию <emphasis>join()</emphasis> из модуля <emphasis>os.path</emphasis>, чтобы добавить путь платформо-независимым способом:</p><p><code>def nextfile(filename):</code></p><p><code>   (path,base) = os.path.split(filename)</code></p><p><code>   (name,ext) = os.path.splitext(base)</code></p><p><code><strong>   new = re.sub(r'\.(\d+)$',</strong></code></p><p><code><strong>                lambda m:'.'+ str(1+int(m.group(1))),</strong></code></p><p><code><strong>                name)</strong></code></p><p><code>   if new == name :</code></p><p><code>      new = name + '.1'</code></p><p><code>   return os.path.join(path,new+ext)</code></p><p>Теперь мы полностью готовы заняться реальной работой загрузки файла на FTP-сервер. Сначала мы удостоверимся, что наше окружение имеет переменную <emphasis>HOME</emphasis>, вызывая функцию <emphasis>sethome()</emphasis>. Затем, мы извлекаем имя хоста FTP-сервера, на который мы хотим загрузить (вполне законно, между прочим, ввести IP-адрес вместо имени хоста):</p><p><code>if __name__ == "__main__":</code></p><p><code>   sethome()</code></p><p><code>   host = getftphost()</code></p><p>Далее, мы извлекаем данные учётной записи пользователя для выбранного хоста из файла .netrc, если он присутствует (выделено). Это может закончиться неудачей по различным причинам (могло не быть .netrc-файла, или данные хоста отсутствуют в файле); в этом случае будет возбуждено исключение. Если это случится, мы сообщаем об этом пользователю и требуем имя пользователя и пароль с помощью всплывающего окна:</p><p><code>   try:</code></p><p><code><strong>      (user,acct,password) = \</strong></code></p><p><code><strong>              netrc.netrc().authenticators(host)</strong></code></p><p><code>   except:</code></p><p><code>      acct=None</code></p><p><code>      user = Draw.PupStrInput(</code></p><p><code>             'No .netrc file found, enter username:',</code></p><p><code>             "",75)</code></p><p><code>      password = Draw.PupStrInput('Enter password:',"",75)</code></p><p>Отрендеренное изображение было сохранено как объект Блендера <emphasis>Image</emphasis> с именем <emphasis>Render Result</emphasis>. Следующая вещь, которую мы делаем - извлекаем ссылку на это изображение и убеждаемся, что оно сохранено на диск. Функция <emphasis>imagefilename()</emphasis>, которую мы определили раньше, возвращает имя файла загруженного изображения. </p><p>Следующим шагом нужно подключиться к FTP-серверу, используя имя хоста и данные учётной записи, которые мы извлекли раньше (выделено). Как только связь будет установлена, мы извлекаем список имён файлов с помощью метода <emphasis>nlst()</emphasis>:</p><p><code>   im = Image.Get('Render Result')</code></p><p><code>   filename = imagefilename(im)</code></p><empty-line/><p><code>   ftp = FTP(host,user,password,acct)</code></p><p><code>   files = <a l:href="ftp://ftp.nlst/">ftp.nlst</a>()</code></p><p><emphasis>Хм, автор так аккуратно обрабатывает ситуации отсутствия  файла .netrc, имени с паролем в нём, сохранённости рендеренного изображения, а о работоспособности FTP-сервера вообще не упоминает. По-моему, ситуацию отсутствия связи, а также неверности логина или пароля тоже необходимо обрабатывать через  try/except. - прим. пер.</emphasis></p><p>Поскольку мы хотим убедиться, что мы не перезаписываем никаких файлов на FTP-сервере, мы удаляем путь из имени файла нашего загруженного изображения с помощью функции <emphasis>basename()</emphasis> и сравниваем результат со списком имён файлов, извлеченным с сервера (выделено). Если имя файла уже присутствует, мы генерируем новое имя функцией <emphasis>nextfile()</emphasis> и снова проверяем, и продолжаем проверять, пока у нас, наконец, не появится имя файла, которое в данный момент отсутствует на FTP-сервере.</p><p><code>   dstfilename = os.path.basename(filename)</code></p><p><code><strong>   while dstfilename in files:</strong></code></p><p><code>      dstfilename = nextfile(dstfilename)</code></p><p>Затем, мы выгружаем наш файл изображения, вызывая метод <emphasis>storbinary()</emphasis>. Этот метод принимает имя целевого файла с префиксом <emphasis>STOR</emphasis>, как первый аргумент, и открытый файловый дескриптор как второй аргумент. Мы предоставляем последний, вызывая встроенную функцию Питона <emphasis>open()</emphasis> с именем нашего файла изображения в качестве единственного аргумента. (Если нужна дополнительная информация о довольно диковинном поведении модуля <emphasis>ftplib</emphasis>, ссылка на его документацию: <a l:href="http://docs.python.org/library/ftplib.html">http://docs.python.org/library/ftplib.html</a>.) Мы грациозно заканчиваем связь в FTP-сервером, вызывая метод <emphasis>quit()</emphasis>, и сообщаем пользователю о завершении задачи, показывая сообщение с упоминанием имени целевого файла, так как оно может отличаться от ожидаемого, если существует файл с аналогичным именем:</p><p><code><a l:href="ftp://ftp.storbinary('stor/">ftp.storbinary('STOR</a> '+dstfilename,open(filename))</code></p><empty-line/><p><code><a l:href="ftp://ftp.quit/">ftp.quit</a>()</code></p><empty-line/><p><code>   Draw.PupMenu('Render result stored as "%s"%s|Ok'</code></p><p><code>                 %(dstfilename,'%t'))</code></p><p>Полный код доступен как <a l:href="ftp://ftp.py/"><emphasis>ftp.py</emphasis></a> в файле <a l:href="ftp://ftp.blend/"><emphasis>ftp.blend</emphasis></a>. Его можно запустить из текстового редактора, но в общем случае, несомненно, значительно удобнее поместить <a l:href="ftp://ftp.py/"><emphasis>ftp.py</emphasis></a> в каталог скриптов Блендера. Скрипт сконфигурирован так, чтобы он был доступен в меню <strong>Файл | Экспорт</strong> (File | Export).</p><empty-line/></section><section><title><p>Весенняя уборка - архивация неиспользуемых изображений</p></title><p>Через некоторое время у любого долгоживущего проекта набирается много хлама. Например, изображения текстур, которые Вы пытались применить, но они были отвергнуты в пользу более подходящих. Этот скрипт поможет нам найти все файлы в выбранном каталоге, на которые нет ссылок в нашем .blend файле, и упаковать их в ZIP-архив.</p><p>Мы позаботимся о том, чтобы не переносить никаких .blend файлов в ZIP-архив (в конце концов, мы, как правило, хотим быть в состоянии рендерить), ни самого ZIP-архива (для предотвращения бесконечной рекурсии). Любой файл, который мы архивируем, мы затем попытаемся удалить, и если удаление файла оставляет пустой каталог, мы удалим также этот каталог, если он не является тем каталогом, где находится наш <emphasis>.blend</emphasis> файл. </p><p>Функции работы с файлами предоставляются модулями Питона <emphasis>os</emphasis> и <emphasis>os.path</emphasis>, а ZIP-файлами, которые могут использоваться как в Windows так и на открытых платформах, можно манипулировать с помощью модуля <emphasis>zipfile</emphasis>. ZIP-файл, в который мы перемещаем неиспользованные файлы, мы назовём <emphasis>Attic.zip</emphasis>:</p><p><code>import Blender</code></p><p><code>from os import walk,remove,rmdir,removedirs</code></p><p><code>import os.path</code></p><p><code>from zipfile import ZipFile</code></p><p><code>zipname = 'Attic.zip'</code></p><p>Первой задачей будет сгенерировать список всех файлов в каталоге, где находится наш <emphasis>.blend</emphasis>-файл. Функция <emphasis>listfiles()</emphasis> использует функцию <emphasis>walk()</emphasis> из модуля Питона <emphasis>os</emphasis>, чтобы рекурсивно обойти дерево каталогов и построить список файлов при обходе.</p><p>По умолчанию, функция <emphasis>walk()</emphasis> проходит по дереву каталогов первой глубины, что позволяет нам изменять список каталогов на лету. Эта возможность используется здесь, чтобы удалить любые каталоги, которые начинаются с точки (выделено). Это не необходимо для текущего и родительского каталогов (они представлены посредством <emphasis>..</emphasis> и <emphasis>.</emphasis> соответственно), поскольку <emphasis>walk()</emphasis> уже фильтрует их, но это позволяет нам, например, также отфильтровать любые <emphasis>.svn</emphasis> каталоги, которые могут нам встретиться.</p><p>Строка, содержащая оператор <emphasis>yield</emphasis>, возвращает как результат один файл за один раз, так что наша функция может быть использована как итератор. (Для дополнительной информации об итераторах,   смотрите   online-документацию   по   адресу <a l:href="http://docs.python.org/reference/simple_stmts.html#yield">http://docs.python.org/reference/simple_stmts.html#yield</a>) Мы соединяем соответствующее имя файла и путь, чтобы сформировать полное имя, и нормализуем его (то есть, удаляем двойные разделители пути и тому подобное); хотя нормализация здесь не строго необходима, поскольку <emphasis>walk()</emphasis> должна возвращать любые пути в нормализованной форме:</p><p><code>def listfiles(dir):</code></p><p><code>   for root,dirs,files in walk(dir):</code></p><p><code>      for file in files:</code></p><p><code>         if not file.startswith('.'):</code></p><p><code>            yield os.path.normpath(</code></p><p><code>                 os.path.join(root, file))</code></p><p><code>      for d in dirs:</code></p><p><code><strong>         if d.startswith('.'):</strong></code></p><p><code>            dirs.remove(d)</code></p><p>Прежде, чем мы сможем сравнить список файлов, которые используются нашим  <emphasis>.blend</emphasis>-файлом со списком файлов, присутствующих в каталоге, мы убеждаемся, что любой упакованный файл распакован на свое первоначальное местоположение. Не строго необходимо, но позволяет удостовериться, что мы не перемещаем в архив никаких файлов, которые непосредственно не используются, но имеют копию в <emphasis>.blend</emphasis>-файле:</p><p><code>def run():</code></p><p><code>   Blender.UnpackAll(Blender.UnpackModes.USE_ORIGINAL)</code></p><p>Функция <emphasis>GetPaths()</emphasis> из модуля Blender выдаёт список всех файлов, используемых <emphasis>.blend</emphasis>-файлом (за исключением самого этого .blend-файла). Мы передаем ей аргумент  <emphasis>absolute</emphasis> установленным в Истину, чтобы извлекать имена файлов с полным путём вместо относительных путей от текущего каталога для того, чтобы сравнить их должным образом со списком, произведённым функцией <emphasis>listfiles()</emphasis>.</p><p>Снова мы также нормализуем эти имена файлов. Выделенная строка показывает, как мы извлекаем абсолютный путь текущего каталога, передавая условное обозначение для текущего каталога Блендера ( <emphasis>//</emphasis> ) в функцию <emphasis>expandpath()</emphasis>:</p><p><code>   files = [os.path.normpath(f) for f in </code></p><p><code>             Blender.GetPaths(absolute=True)]</code></p><p><code><strong>   currentdir = Blender.sys.expandpath('//')</strong></code></p><p>Затем мы создаём объект <emphasis>ZipFile</emphasis> в режиме <emphasis>write</emphasis> (записи). Это отбросит любой существующий архив с тем же именем, и позволит нам добавлять файлы в архив. Полное имя архива строится соединением текущего каталога Блендера и имени, которое мы хотим использовать для архива. Использование функции <emphasis>join()</emphasis> из модуля <emphasis>os.path</emphasis> обеспечивает нам создание полного имени платформо-независимым образом. Мы установили аргумент <emphasis>debug</emphasis> (отладка) объекта <emphasis>ZipFile</emphasis> в значение 3, чтобы сообщать о чём-либо необычном на консоль при создании архива:</p><p><code>   zip = ZipFile(os.path.join(currentdir,zipname),'w')</code></p><p><code>   zip.debug = 3</code></p><p>В переменную <emphasis>removefiles</emphasis> (удаление файлов) записываются имена файлов, которые мы хотим удалить после того, как мы создали архив. Мы можем безопасно удалить файлы и каталоги только после того, как мы создали архив, иначе может оказаться, что мы ссылаемся на каталоги, которые больше не существуют.</p><p>Архив создаётся проходом цикла по списку всех файлов в текущем каталоге Блендера и сравниванием их со списком файлов, использованных нашим <emphasis>.blend</emphasis>-файлом. Любой файл с таким расширением, как например, <emphasis>.blend</emphasis> или <emphasis>.blend1</emphasis> пропускается (выделено), как и сам архив. Файлы добавляются к ZIP-файлу использованием метода <emphasis>write()</emphasis>, который принимает в качестве параметра имя файла с путём относительно архива (и, следовательно, текущего каталога). Этот путь удобнее для распаковки архива в новом месте. Любые ссылки на файлы за пределами текущего дерева каталогов не затрагиваются функцией <emphasis>relpath()</emphasis>. Любой файл, который мы добавляем к архиву, помечается для удаления добавлением его к списку <emphasis>removefiles</emphasis>. Наконец, мы закрываем архив - важный шаг, поскольку, если его опустить, мы можем остаться с запорченным архивом:</p><p><code>   removefiles = []</code></p><p><code>   for f in listfiles(currentdir):</code></p><p><code><strong>      if not (f in files </strong></code></p><p><code><strong>            or os.path.splitext(f)[1].startswith('.blend') </strong></code></p><p><code><strong>            or os.path.basename(f) == zipname):</strong></code></p><p><code>         rf = os.path.relpath(f,currentdir)</code></p><p><code>         zip.write(rf)</code></p><p><code>         removefiles.append(f)</code></p><empty-line/><p><code>   zip.close()</code></p><p>Последней задачей будет удаление файлов, которые мы переместили в архив. Функция <emphasis>remove()</emphasis> из модуля Питона <emphasis>os</emphasis> выполнит это, но мы также хотим удалить любой каталог, который остался пустым после удаления файлов. Следовательно, для каждого файла, который мы удаляем, нам надо определить имя его каталога. Мы также удостоверяемся, этот каталог не указывает на текущий каталог, потому что мы хотим быть абсолютно уверены, что мы не удаляем его, так как это место, где находятся наши .blend-файлы. Хотя это маловероятный сценарий, что можно открыть .blend-файл в Блендере и удалить сам этот .blend файл, что могло бы оставить каталог пустым. Если мы удалим этот каталог, любое последующее (авто) сохранение должно потерпеть неудачу. Функция <emphasis>relpath()</emphasis> возвращает точку, если каталог, переданный как первый аргумент, указывает на тот же каталог, что и каталог, переданный как второй аргумент. (Функция <emphasis> samefile()</emphasis> является более надежной и прямой, но не доступна в Windows.)</p><p>Если мы убедились, что мы не ссылаемся на текущий каталог, мы используем функцию <emphasis>removedirs()</emphasis>, чтобы удалить каталог. Если каталог не пуст, произойдёт ошибка с исключением <emphasis>OSError</emphasis> (то есть, файл, который мы удалили, был не последним файлом в каталоге), которую мы игнорируем. Функция removedirs() также удалит все родительские каталоги, ведущие к каталогу только тогда, когда они пустые, и это как раз то, что нам нужно:</p><p><code>   for f in removefiles:</code></p><p><code>      remove(f)</code></p><p><code>      d = os.path.dirname(f)</code></p><p><code>      if os.path.relpath(d,currentdir) != '.':</code></p><p><code>         try:</code></p><p><code>            removedirs(d)</code></p><p><code>         except OSError:</code></p><p><code>            pass</code></p><empty-line/><p><code>if __name__ == '__main__':</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>zip.py</emphasis> в файле <emphasis>attic.blend</emphasis>.</p><empty-line/></section><section><title><p>Расширение редактора - поиск с регулярными выражениями</p></title><p><strong>Редактор</strong> уже обеспечивает функциональность базового поиска и замены, но если Вы пользовались другими редакторами, Вы могли пропустить возможность поиска с использованием <strong>регулярных выражений</strong>. Этот плугин обеспечивает такую функциональность.</p><p>Регулярные выражения очень мощны и множество программистов любят их универсальность (и множество других ненавидят их ужасную неудобочитаемость). Любите Вы или ненавидите их, они очень выразительные: сопоставление любого десятичного числа можно просто выразить как, например, \d+ (одна или более цифр). Если Вы ищете слово, которое пишется по буквам по-разному в Британском или Американском вариантах английского, как например, colour/color, Вы можете делать сопоставление с любым из них с помощью выражения <emphasis>colou?r</emphasis> (color с необязательным <emphasis>u</emphasis>).</p><p>Следующий код покажет, что встроенный редактор Блендера может быть оснащён этим полезным средством поиска просто с помощью нескольких строк кода. Представленный скрипт должен быть установлен в каталоге скриптов Блендера, и его можно будет затем вызывать из меню текстового редактора как <strong>Text | Text Plugins | Regular Expression Search</strong>, или комбинацией горячих клавиш <emphasis>Alt + Ctrl + R</emphasis>. При этом появится небольшое всплывающее поле ввода, где пользователь может ввести регулярное выражение (там будет запомнено последнее введенное регулярное выражение), и если пользователь щелкнет по кнопке OK или нажмёт Enter, курсор будет установлен в первом из мест, которые соответствуют регулярному выражению, с выделением сопоставленного выражения.</p><empty-line/><image l:href="#117"/><empty-line/><p>Чтобы зарегистрировать скрипт в качестве текстового плугина с назначенной горячей клавишей, первые строки скрипта состоят из привычных заголовков, дополненных пунктом <emphasis>Shortcut</emphasis>: (выделено ниже):</p><p><code>#!BPY</code></p><p><code>"""</code></p><p><code>Name: 'Regular Expression Search'</code></p><p><code>Blender: 249</code></p><p><code>Group: 'TextPlugin'</code></p><p><code><strong>Shortcut: 'Ctrl+Alt+R'</strong></code></p><p><code>Tooltip: 'Find text matching a regular expression'</code></p><p><code>"""</code></p><p>Следующим шагом нужно импортировать необходимые модули. Питон предоставляет нам стандартный модуль re, который хорошо документирован (онлайн документации достаточно даже для пользователей-новичков, незнакомых с регулярными выражениями. <emphasis>По-русски   почитать   можно,   например,   здесь: </emphasis><a l:href="http://www.intuit.ru/department/pl/python/6/4.html"><emphasis>http://www.intuit.ru/department/pl/python/6/4.html</emphasis></a><emphasis> — прим. пер.</emphasis>), и мы импортируем модуль Блендера bpy. В этой книге мы не часто используем этот модуль, так как он помечен, как экспериментальный, но в этом случае мы нуждаемся в нём, чтобы узнать, какой текстовый буфер является активным:</p><p><code>from Blender import Draw,Text,Registry</code></p><p><code>import bpy</code></p><p><code>import re</code></p><p>Для того, чтобы сигнализировать о любых ошибках, как например, ошибочное регулярное выражение, или о том, что не нашлось ни одного сопоставления, мы определяем простую функцию <emphasis>popup()</emphasis>:</p><p><code>def popup(msg):</code></p><p><code>   Draw.PupMenu(msg+'%t|Ok')</code></p><p><code>   return</code></p><p>Поскольку мы хотим помнить последнее регулярное выражение, которое ввёл пользователь, мы используем реестр Блендера и, следовательно, мы определяем ключ для использования:</p><p><code>keyname = 'regex'</code></p><p>Функция <emphasis>run()</emphasis> связывает всю функциональность вместе; она извлекает активный текстовый буфер и завершается, если его не нашлось:</p><p><code>def run():</code></p><empty-line/><p><code>   txt = bpy.data.texts.active</code></p><p><code>   if not txt: return</code></p><p>Далее, она извлекает позицию курсора внутри этого буфера:</p><p><code>   row,col = txt.getCursorPos()</code></p><p>Прежде, чем показать пользователю всплывающее окно для ввода регулярного выражения, мы проверяем, есть ли уже сохраненное ранее выражение в реестре. Мы просто извлекаем его, и если это терпит неудачу, мы ставим выражением по-умолчанию пустую строку (выделено). Заметьте, что мы не передаем никаких дополнительных параметров в функцию <emphasis>GetKey()</emphasis>, поскольку мы хотим сохранить любую информацию на диск в этом случае. Если пользователь вводит пустую строку, мы просто делаем возврат без поиска:</p><p><code>   d=Registry.GetKey(keyname)</code></p><p><code>   try:</code></p><p><code>      default = d['regex']</code></p><p><code>   except:</code></p><p><code>      default = ''</code></p><p><code>   pattern = Draw.PupStrInput('Regex: ',default,40)</code></p><p><code>   if pattern == None or len(pattern) == 0 : return</code></p><p>Мы компилируем регулярное выражение, чтобы убедиться, что оно корректно, и если это терпит неудачу, мы показываем сообщение и выходим:</p><p><code>   try:</code></p><p><code>      po = re.compile(pattern)</code></p><p><code>   except:</code></p><p><code>      popup('Illegal expression')</code></p><p><code>      return</code></p><p>Теперь, когда мы уверены, что регулярное выражение - верное, мы проходим по всем строкам текстового буфера, начиная со строки, на которой находится курсор (выделено). С каждой строкой мы сопоставляем наше скомпилированное регулярное выражение (или с частью строки после курсора, если это первая строка).</p><p><code>   first = True</code></p><p><code><strong>   for string in txt.asLines(row):</strong></code></p><p><code>      if first :</code></p><p><code>         string = string[col:]</code></p><p><code>      mo = re.search(po,string)</code></p><p>Если есть сопоставление, мы отмечаем его начало в пределах строки и его длину (должным образом исправленную, если это строка первая) и устанавливаем позицию курсора на текущую строку и в начало сопоставления (выделено). Мы также устанавливаем "позицию выделения" в позицию сопоставления плюс длина сопоставления, таким образом наше сопоставление будет выделено, и затем делаем возврат. Если нет сопоставления в пределах строки, мы увеличиваем индекс строки <emphasis>row</emphasis> и продолжаем цикл.</p><p>Если ничего не остается для перебора, мы сигнализируем пользователю, что мы не нашли ни одного сопоставления. В любом случае, мы сохраняем регулярное выражение в реестре для использования заново:</p><p><code>      if mo != None :</code></p><p><code>         i = mo.start()</code></p><p><code>         l = mo.end()-i</code></p><p><code>         if first :</code></p><p><code>            i += col</code></p><p><code><strong>         txt.setCursorPos(row,i)</strong></code></p><p><code>         txt.setSelectPos(row,i+l)</code></p><p><code>         break</code></p><p><code>      row += 1</code></p><p><code>      first = False</code></p><empty-line/><p><code>   else :</code></p><p><code>      popup('No match')</code></p><p><code>   Registry.SetKey(keyname,{'regex':pattern})</code></p><p><code>if __name__ == '__main__':</code></p><p><code>   run()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>regex.py</emphasis> в файле <emphasis>regex.blend</emphasis>, но может быть размещён в каталоге скриптов Блендер с подходящим именем, как например, <emphasis>textplugin_regex.py</emphasis>.</p><empty-line/></section><section><title><p>Расширение редактора - взаимодействие с Subversion</p></title><p>При активной разработке скриптов может оказаться сложно следить за изменениями или возвращаться к предыдущим версиям. Это не уникально для написания скриптов Питона в Блендере, поэтому системы <strong>управления версиями</strong> развиваются уже много лет. Одна из хорошо известных, и широко используемых - это <strong>Subversion</strong> (<a l:href="http://subversion.tigris.org/">http://subversion.tigris.org</a>). В этом разделе мы показываем, как может быть дополнен редактор, чтобы отправлять или обновлять текстовые файлы из хранилища.</p><p>Взаимодействие с хранилищем Subversion не предусмотрено встроенными модулями Питона, так что мы должны получить эту библиотеку где-нибудь   еще.   Секция загрузок   сайта <a l:href="http://pysvn.tigris.org/">http://pysvn.tigris.org</a> содержит и исходные коды и бинарные дистрибутивы для многих платформ. Не забудьте получить правильную версию, так как поддерживаемая версия Subversion и версия Питона могут отличаться. Скрипт, который мы разрабатывали здесь, протестирован на Subversion 1.6.x и Питоне 2.6.x, но должен также работать с более ранними версиями Subversion.</p><p>Мы осуществим функциональность отправления (commit) текстового файла в хранилище и обновления (update) файла (то есть, получение самой последней исправленной версии из хранилища). Если мы пытаемся отправить файл, который пока не является частью хранилища, мы добавляем его, но мы не будем разрабатывать инструменты для создания хранилища или проверки рабочей копии. Такие инструменты, как, например, <strong>TortoiseSVN</strong> в Windows (<a l:href="http://tortoisesvn.tigris.org/">http://tortoisesvn.tigris.org/</a>) или множество инструментов для открытых платформ значительно лучше это делают. Мы просто принимаем подтверждённый (<emphasis>checked-out</emphasis>) рабочий каталог, где мы храним наши текстовые файлы Блендера. (Этот рабочий каталог может отличаться от вашего каталога проекта Блендера.)</p><empty-line/><subtitle>Отправка (commit) файла в хранилище</subtitle><p>Отправка текстового буфера в хранилище - процесс из двух шагов. Сначала мы должны сохранить содержимое текстового буфера в файл, и затем мы отправляем этот файл в хранилище. Мы должны проверить, имеет ли текстовый блок связанное с ним имя файла, и предложить пользователю сначала сохранить файл, если такого файла пока ещё нет. Пользователь должен сохранить файл в подтверждённый каталог для того, чтобы отправить файл в хранилище.</p><p>Так же как и расширение, позволившее нам производить поиск с помощью регулярных выражений, этот скрипт начинается с подходящего заголовка, чтобы идентифицировать его как плугин текстового редактора, и чтобы назначить клавиатурное сокращение. Мы определяем мнемосхему<emphasis> Ctrl + Alt + C</emphasis> для отправки (выделено), так же как мы определим <emphasis>Ctrl + Alt + U</emphasis> для обновления в своем сопровождающем скрипте. Мы также импортируем необходимые модули, особенно модуль <emphasis>pysvn</emphasis>:</p><p><code>#!BPY</code></p><p><code>"""</code></p><p><code>Name: 'SVNCommit'</code></p><p><code>Blender: 249</code></p><p><code>Group: 'TextPlugin'</code></p><p><code><strong>Shortcut: 'Ctrl+Alt+C'</strong></code></p><p><code>Tooltip: 'Commit current textbuffer to svn'</code></p><p><code>"""</code></p><p><code>from Blender import Draw,Text,Registry</code></p><p><code>import bpy</code></p><p><code>import pysvn</code></p><p><code>def popup(msg):</code></p><p><code>   Draw.PupMenu(msg+'%t|Ok')</code></p><p><code>   return</code></p><p>Функция <emphasis>run()</emphasis> сначала пытается получить активный текстовый буфер и возвращается без брюзжания, если там его нет. Затем она проверяет, существует ли имя файла, определённое для этого текстового буфера (выделено). Если нет, она напоминает пользователю, что надо сначала сохранить файл (таким образом, определяя имя файла и располагая файл в подтвержденном каталоге), и возвращается.</p><p><code>def run():</code></p><empty-line/><p><code>   txt = bpy.data.texts.active</code></p><p><code>   if not txt: return</code></p><empty-line/><p><code>   fn = txt.getFilename()</code></p><p><code><strong>   if fn == None or len(fn) == 0:</strong></code></p><p><code>      popup('No filename defined: save it first')</code></p><p><code>      return</code></p><p>Следующим шагом нужно создать объект клиента <emphasis>pysvn</emphasis>, который позволит нам взаимодействовать с хранилищем. Метод <emphasis>info()</emphasis> извлекает информацию о статусе файла в хранилище (выделено). Если нет никакой информации, значит файл пока не был добавлен к хранилищу - ситуация, которую мы исправляем, вызывая метод <emphasis>add()</emphasis>:</p><p><code>   svn = pysvn.Client()</code></p><p><code><strong>   info = svn.info(fn)</strong></code></p><p><code>   if info == None:</code></p><p><code>      popup('not yet added to repository, '+ \</code></p><p><code>            'will do that now')</code></p><p><code>      svn.add(fn)</code></p><p>Затем, мы сводим текущее содержимое текстового буфера, соединяя все строки в нём в единственный блок данных, и записываем его в файловый объект, который мы открыли для файла, связанного с буфером:</p><p><code>   file=open(fn,'wb')</code></p><p><code>   file.write('\n'.join(txt.asLines()))</code></p><p><code>   file.close()</code></p><p>Этот файл будет отправлен в хранилище с помощью метода <emphasis>checkin()</emphasis>, которому мы передаем довольно неинформативное сообщение отправки. Было бы хорошей идеей предложить пользователю создать более заметное сообщение. Наконец, мы сообщаем пользователю результат отправки.</p><empty-line/><p><image l:href="#1"/>Заметьте, что номера версии в Subversion (Subversion revision) связаны не с файлом, а с хранилищем, так что это число может отличаться больше, чем на единицу от предыдущего переданного файла, если за это время была совершена передача других файлов.</p><p><code>   version = svn.checkin(fn,'Blender commit')</code></p><p><code>   popup('updated to rev. '+str(version))</code></p><empty-line/><p><code>if __name__ == '__main__':</code></p><p><code>   run()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>textplugin_commit</emphasis> в файле <emphasis>svn.blend</emphasis>, но должен быть установлен в каталоге скриптов Блендера.</p><empty-line/><subtitle> Обновление (updating) файла из хранилища</subtitle><p>Основная цель хранилища - возможность сотрудничать, что означает, что другие пользователи могут изменить файлы, с которыми мы работаем, и мы должны быть в состоянии получить эти совершенные изменения. Это называется обновление (updating) файла и означает, что мы копируем самую последнюю версию, которая находится в хранилище в наш рабочий каталог.</p><p>Кроме проверки, сохранен ли текстовый буфер, и добавлен ли уже файл к хранилищу, мы должны также проверить, является ли наша текущая версия - новой или измененной по сравнению с версией в хранилище. Если это так, мы предлагаем пользователю выбор: отвергнуть эти изменения и вернуться к версии в хранилище, или подтвердить и отправить версию, находящуюся в текстовом буфере. (Третий вариант, объединение различий, у нас не предусмотрен; хотя Subversion, несомненно, способно сделать это, по крайней мере для текстовых файлов, но лучше это предоставить более универсальным инструментам, таким как TortoiseSVN.)</p><p>Первая часть скрипта очень похожа на скрипт отправки. Основное различие - это другое клавиатурное сокращение:</p><p><code>#!BPY</code></p><p><code>"""</code></p><p><code>Name: 'SVNUpdate'</code></p><p><code>Blender: 249</code></p><p><code>Group: 'TextPlugin'</code></p><p><code>Shortcut: 'Ctrl+Alt+U'</code></p><p><code>Tooltip: 'Update current textbuffer from svn'</code></p><p><code>"""</code></p><p><code>from Blender import Draw,Text,Registry</code></p><p><code>import bpy</code></p><p><code>import re</code></p><p><code>import pysvn</code></p><p><code>def popup(msg):</code></p><p><code>   Draw.PupMenu(msg+'%t|Ok')</code></p><p><code>   return</code></p><p>Функция <emphasis>run()</emphasis> тоже начинается почти также, она извлекает активный текстовый буфер (если он есть) и проверяет, имеет  ли текстовый буфер связанное имя файла (выделено). Она также проверяет, было ли имя файла уже добавлено к хранилищу, и если нет, исправляет это, вызывая метод <emphasis>add()</emphasis>, и сообщает об этом пользователю посредством всплывающего окна:</p><p><code>def run():</code></p><empty-line/><p><code>   txt = bpy.data.texts.active</code></p><p><code>   if not txt: return</code></p><empty-line/><p><code>   fn = txt.getFilename()</code></p><p><code><strong>   if fn == None or len(fn) == 0:</strong></code></p><p><code>      popup('No filename defined: save it first')</code></p><p><code>      return</code></p><p><code>   svn = pysvn.Client()</code></p><p><code>   info = svn.info(fn)</code></p><p><code>   if info == None:</code></p><p><code>      popup('not yet added to repository, '+ \</code></p><p><code>            'will do that now')</code></p><p><code>      svn.add(fn)</code></p><p>После сохранения содержимого текстового буфера в связанный с ним файл, функция вызывает метод <emphasis>status()</emphasis>, чтобы убедиться, что файл, который мы сохранили (и, следовательно, содержание текстового буфера), изменён по сравнению с версией в хранилище (выделено). В метод <emphasis>status()</emphasis> можно также передавать список имён файлов, и он всегда возвращает список результатов, даже когда мы передали ему простое одиночное имя файла - поэтому применяется индекс <emphasis>[0]</emphasis>. Если наш текстовый буфер изменён, мы сообщаем об этом пользователю, и предлагаем выбор: или отвергнуть изменения и извлечь версию, сохранённую в хранилище, или отправить текущую версию. Также возможно отменить оба действия, щелкнув за пределами меню, в этом случае <emphasis>PupMenu()</emphasis> возвращает -1:</p><p><code>   file=open(fn,'wb')</code></p><p><code>   file.write('\n'.join(txt.asLines()))</code></p><p><code>   file.close()</code></p><empty-line/><p><code><strong>   if svn.status(fn)[0].text_status == </strong></code></p><p><code><strong>pysvn.wc_status_kind.modified:</strong></code></p><p><code>      c=Draw.PupMenu('file probably newer than '+ \</code></p><p><code>         'version in repository%t|Commit|Discard changes')</code></p><p><code>      if c==1:</code></p><p><code>         svn.checkin(fn,'Blender')</code></p><p><code>         return</code></p><p><code>      elif c==2:</code></p><p><code>         svn.revert(fn)</code></p><p>После извлечения версии из хранилища мы обновляем содержание нашего текстового буфера:</p><p><code>   txt.clear()</code></p><p><code>   file=open(fn)</code></p><p><code>   txt.write(file.read())</code></p><p><code>   file.close()</code></p><p>Наконец, мы сообщаем пользователю с помощью всплывающего окна, какой номер версии содержится в текстовом буфере, снова вызывая метод <emphasis>status()</emphasis> и получая значение поля <emphasis>commit_revision</emphasis>:</p><p><code>   popup('updated to rev. ' </code></p><p><code>          +str(svn.status(fn)[0].entry.commit_revision))</code></p><empty-line/><p><code>if __name__ == '__main__':</code></p><p><code>   run()</code></p><p>Полный код доступен как <emphasis>textplugin_svnupdate</emphasis> в файле <emphasis>svn.blend</emphasis>, и, подобно сопряженному с ним скриптом для отправки, он должен быть размещён в каталоге скриптов Блендера.</p><empty-line/><subtitle>Работа с хранилищем</subtitle><p>Хотя полный урок по работе с Subversion выходит за рамки этой книги, вероятно, будет полезным набросать схему рабочего процесса для проекта Блендера, в котором скриптовые компоненты пишутся через систему контроля версий.</p><p>Важно понимать, что сам проект Блендера не должен находиться под управлением системы контроля версий. Мы можем организовать наш проект Блендера любым способом, который имеет смысл, и расположить каталог <emphasis>scripts</emphasis> в его пределах, он и будет находиться под управлением системы контроля версиями.</p><p>Скажем, что мы создали хранилище для скриптов на сетевом устройстве хранения, и создали каталог проекта Блендера на нашей локальной машине. Для того, чтобы перевести наши скрипты под управление версиями, мы должны выполнить следующие шаги:</p><p>1. Подтвердить (Check out) хранилище скриптов внутри нашего каталога проекта Блендера (это называется <strong>рабочая копия </strong>хранилища).</p><p>2. Создать скрипт в нашем <emphasis>.blend</emphasis> файле во встроенном редакторе.</p><p>3. Сохранить этот скрипт в рабочую копию.</p><p>4. Каждый раз, когда мы что-то изменяем, мы нажимаем <emphasis>Ctrl + Alt + C</emphasis>, чтобы отправить наши изменения.</p><p>5. Каждый раз, когда мы начинаем работать с нашим скриптом снова, мы нажимаем сначала <emphasis>Ctrl + Alt + U</emphasis>, чтобы сразу увидеть, не изменил ли кто-нибудь еще что-нибудь.</p><p>Обратите внимание, что ничто не мешает включить все активы, такие как текстуры или <emphasis>.blend</emphasis> файлы, чтобы они выступали в роли библиотек под контролем версий, но нам понадобится использовать отдельный клиент для фиксации изменений. Это будет интересным упражнением, создать несколько скриптов, которые отправляют или обновляют все файлы в текущем каталоге Блендера.</p><empty-line/></section><section><title><p>The need for speed (жажда скорости) — использование Psyco</p></title><p>Питон является интерпретируемым языком: все инструкции в скрипте интерпретируются и выполняются снова и снова, когда они встречаются. Это может звучать неэффективным, но для разработчиков программ преимущество возможности быстро разработать и протестировать программу может перевесить недостаток медленного выполнения программы. И интерпретация может быть неэффективной но, это не идентично тому, что она всегда медленная. Питон является очень высокоуровневым языком, в котором единственный языковой элемент может быть эквивалентом множества низкоуровневых инструкций. Кроме того, с учетом современного аппаратного обеспечения,  даже медленный скрипт может закончить работу быстрее, чем пользователь ожидает результат.</p><p>Тем не менее, существуют ситуации, где любое увеличение скорости весьма приветствуется. Из всех примеров, которые мы видели в этой книге, Pynodes, вероятно, наиболее интенсивные в вычислительном отношении, так как инструкции выполняются над каждым видимым пикселем в текстуре или шейдере, и часто даже много больше времени уходит на пиксель, если принять во внимание oversampling. Экономия нескольких миллисекунд от скрипта, который тратит меньше секунды на выполнение, не даст слишком многого, но экономия 20% времени рендера составит существенную экономию времени при рендере 500 кадров.</p><p><strong>Ввод Psyco</strong>: Psyco - расширение Питона, которое пытается ускорять выполнение скрипта, компилируя часто используемые части скрипта в машинные инструкции, и сохраняя их для многократного использования. Этот процесс часто называется <strong>компиляция-на-лету</strong> (just-in-time compilation, JIT), и она родственна JIT-компиляторам на других языках, таких как Java. (Они аналогичны по концепции, но совершенно отличаются в реализации из-за того, что в Питоне динамическая типизация. Это никак не затрагивает разработчиков скриптов на Питоне.)  Важно то, что Psyco может быть использовано в любом скрипте без каких-либо изменений в коде, за исключением добавления нескольких строк.</p><p>Psyco доступен как бинарный пакет для Windows, и может быть скомпилирован из исходных кодов на других платформах. Полные инструкции доступны на вебсайте Psyco: <a l:href="http://psyco.sourceforge.net/">http://psyco.sourceforge.net/</a>.</p><p>Проверьте, что Вы устанавливаете версию, которая подходит вашей версии Питона, поскольку, хотя сайт указывает, что версия, скомпилированная для Питона 2.5 должна работать также для 2.6, она все еще может потерпеть неудачу, поэтому лучше использовать версию, специально скомпилированную для 2.6. </p><p><emphasis>На сайте </emphasis><a l:href="http://psyco.sourceforge.net/"><emphasis>http://psyco.sourceforge.net/</emphasis></a><emphasis> я не смог найти бинарной версии Psyco для Питона 2.6 под Windows (в Линуксе-то его легко самостоятельно скомпилировать). Но Гугл помог — такая версия обнаружилась   здесь: </emphasis><a l:href="http://www.voidspace.org.uk/python/modules.shtml#psyco"><emphasis>http://www.voidspace.org.uk/python/modules.shtml#psyco</emphasis></a><emphasis>.   Вполне рабочая. Ввиду фактического умирания проекта Psyco (в википедии написано, что его преемником является PyPy – странная штука «Питон-на-Питоне», в данный момент не слишком работоспособная), сомневаюсь, что он когда-нибудь заработает для 3-го Питона, и, соответственно, для новых версий Блендера. - прим. пер.</emphasis></p><p>Итак, какое увеличение скорости мы могли бы ожидать? Это трудно оценить, но достаточно легко измерить!  Просто рендерите кадр и отмечайте время, которое потребовалось, затем импортируйте psyco в ваш код, рендерите снова и отмечайте различие. Если оно значимое, оставляйте в коде, в противном случае, Вы можете снова его удалить.</p><p>На следующей таблице указаны некоторые результаты для тестовой сцены, приведенной в psyco.blend, но ваши данные могут отличаться. Также заметьте, что тестовая сцена является довольно оптимистическим сценарием, так как большая часть оказалась покрыта текстурой, генерируемой Pynode. Если бы её было меньше, прирост в скорости бы уменьшился, но это дает оценку того, что возможно с Psyco. Показатель в два раза для важного кода легко достижим. В следующей таблице перечислены некоторые иллюстрирующие примеры времени расчёта:</p><p><strong>Время в секундах </strong></p><p>Нетбук </p><p><strong>Без Psyco </strong>52.7 </p><p><strong>С Psyco </strong>26.3 </p><empty-line/><p>Стационарный компьютер </p><p><strong>Без Psyco </strong>14.01 </p><p><strong>С Psyco </strong>6.98 </p><empty-line/><subtitle>Включение Psyco</subtitle><p>Следующий код показывает дополнительные строки, которые нужны для включения psyco в нашем ранее встречавшемся Pynode raindrops (капли дождя). Изменения указаны жирным шрифтом.</p><p><code>&lt;... все остальные строки остаются прежними ...&gt;</code></p><p><code>__node__ = Raindrops</code></p><p><code><strong>try:</strong></code></p><p><code><strong>   import psyco</strong></code></p><p><code><strong>   psyco.bind(Raindrops.__call__)</strong></code></p><p><code><strong>   print 'Psyco configured'</strong></code></p><p><code><strong>except ImportError:</strong></code></p><p><code><strong>   print 'Psycho not configured, continuing'</strong></code></p><p><code><strong>   pass   </strong></code></p><p>Так что, по сути, было добавлено только несколько строк после определения Pynode. Убедитесь, что вы щелкнули на кнопке Update (обновить) на Pynode, иначе код не будет перекомпилирован, и изменения не будут видны.</p><p>Предшествующий код просто пытается импортировать модуль psyco. Если это терпит неудачу (по любой причине), в консоли выводится информационное сообщение, но, тем не менее, код будет работать правильно. Если он импортируется, мы указываем Psyco оптимизировать метод <emphasis>__call__()</emphasis>, вызывая функцию <emphasis>bind()</emphasis> со ссылкой на этот метод <emphasis>__call__</emphasis>  в качестве аргумента, и сообщаем пользователю в консоли, что мы успешно сконфигурировали Psyco.</p><empty-line/></section><section><title><p>Итог</p></title><p>В этой главе мы смотрели за пределы 3D и рендера, и увидели как сделать жизнь счастливее для разработчика на Питоне и художника, предоставляя некоторые скрипты, помогающие в нескольких общих служебных задачах, расширяя функциональность встроенного редактора поиском с регулярными выражениями и системой управления версиями, и показали как экономить ценное время рендера в некоторых ситуациях, используя Psyco. В частности, мы узнали:</p><p>• Как построить список активов, таких как карты изображений, и заархивировать их</p><p>• Как опубликовать отрендеренные изображения автоматически через FTP</p><p>• Как расширить функциональность встроенного редактора поиском с регулярными выражениями</p><p>• Как ускорить вычисления, используя Psyco - компилятор-на-лету</p><p>• Как добавить управление версиями к вашим скриптам с помощью Subversion</p></section></section></body><binary id="cover" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="1" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="2" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="3" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="4" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAEaAWIDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAUGAwQHAQII/8QAUhAAAAUCAgMKCQYMBQIHAAAAAAECAwQFEQYSEyExBxQiIzJBQlFSYRVDYnFygYKRkiQzU6Gi0ggWNDVEY3OTsbLBwiWDo9HhZeJGZHSEs8Pw/8QAGQEBAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAIBAwQF/8QAJxEBAAICAwABAwMFAAAAAAAAAAECERIDITFBBCJREzIzQlJx0fD/2gAMAwEAAhEDEQA/APgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB4RGbtiIzG0UGQetbrbBdlXCX8IYGsAkypzX0UiR7ejT/APvWMpQv/JMe04s/6itBDgJk4f8A06N9sv7x8HD/AOnRv3iy/uF6CJAb6o8fnYkp/ZvZv7f7hiOPHLY7JR+0ZSf9w56jVAxl0CTOzbzCz6lKyH9oeORZCCutp1Ces27p+IJrMGGMAPVtAYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAzIAADQAB7YB4ADKywt5ZGWpBbVK5JecBiGdiIfjS0efkdpSeuw22Gm2vmmtJ5byP4I+8N6Ozs1OOOcpXSV6xWGviDDIys3aP2+FxivOsSMSnIQdzbuNqPCmqbu1HSj0iuQ+nn34jdpLClfsDv8AZG1hmWQoqR9FET1DajqbfZS604laFbDTrGfKOrnKNOMfOQ+ThkYk8gaMjFNQ5wtW0az0AjPkXE8pouoYlNjRWnqckyMtHYaR0tbaszDi2T60LNJi3KZGJTF+YOhUnmpRfONR5BfrUcL3lZQ1X7fQyI6/T0ifvC2vQ+4aMiCV+SJiuV5VtpnSFeMbbn6rkue77oxqS4ys0ONqSotpKKwlKhTs53JvMfWQ0bSmmjb0m+G0eJe4SfUfKT7JjJ4f7YGIAJyK8diLebnU6vi1eZf3h66g2lZVoMjLUONqzX0eAACQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAe8w8AAAZYsZ+QV2G3l5eVo0qMfbtPmsozOxJCf8swwzE/LXLaBhsPWQERuO8W256O0ZDQBvMUiW5rNsm1dk12V6k8oSMfDbrhEZrNS+wbfB9rpC4qYRkKJpdHdpzh8LQ8nN3mfZElHZO+j0WkychnopFqpOC5zhkbpautfJFig0OkU4/lsnMouijkgKZS6BMmPnxalGfMRahfsP4HSllCpiyZLqIHsS0+CVoTaWiPmMtYi3cZGozJK1CRdzwlCJvLGdSerbcVDEtFOG7ZxOZHWM1DxMvTJM1qK/fqFvkKjVykLSoi0hFtFVvqOIMP+BsQ7zP8lkfDpOYxZrEK1ulxTVTrp+djnlUJmjTCn0mJLLxjRGr0uSf12Hos5y3jIfJpMekAmGvk0j4NIyjE4tDaDWtRJSRXMzFj5UgrDGpI+flUnXGbQ231u/7DA+VTa8Y257GUBkU1fnGF1k+sYG6y02+lie0uMtSsubaj3iQtrARbsdPUNCVFSfMLApq/MNZ9nuAU6ZC1fNiM0sqKaD+cjo2tPcIvV2fZFvnxNQgJ8TWYsarK0S0m5EzklOtTR8su/vIejRUTkdZOIdMlJPgmXKIbzDu+trdnOwnkq70fdHC/BPwv0AAHAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAATuGsOv1RRaj0d/i7z7hoYfhnMnk1ouAg8y/K6iHdqbCg4WoXhSYRE7bUXlA1Blhdmk068w2ib7GRP8AAQ75wTz6MxTMb7ortRqx6V6xCMhV7S+NDLFurtNp7zGkLR/yqUrzj4pFNJrirF97zn0howpW+vGcj+IlycXotQrKcpmNT6TGb00xxCbdAZHsV0mnt2hxWyUWxXOKdUd+vL4JOaxmpOEqpNVpTMkt85r5hEQpu1HGcuUu5LNJ8xWEeU2rTl6tMfeg7CzwMO0OEV5chctwtqGyEizUqXA4LEWLGSXPJVYaKoxQKo7rs7/MNj8Xpre1p/4BdouOKUVmfDeHGvQdJQvVIlw6sxpG3YElH6lQDiBMOxnSz3SRbCMW7BlU4w2lLsLpiPCsOdDWthokvWukiHKFJkUuqmlSTSbZ2UMiBkx/GzuSy2ktJqLzmKxubv3pb8NR64rt7dxi7YiaKQwlZHfMm/qHOqUaqNipbbh5GJSDI/OPVE5QvQ+i2jxnjG9QyqMkEo1GREktZmMGF91plC3VqyIL6woVIkVicmQ4lRMlrQ3bURdYyYepSq/PU8+eip7XCWpWoj7xlxdjeJTWTplEyobRwdLzmJm2y0vUmIcJvIpxJKItl9ogH3mlLPKsjFBk4glyFmbjpqud73GeFVFmZEpy3rGZiBbKrTY0+MttSbGfOK7RqnvKQdGqf+RI/ggxJ02pqIiStF7jNiGkx6nCJeThbR0i2UNrJqHxohCYdqctMjwNUnbOeLc8kuiLFchQ0JLKbCBqbG2xC0P5BD1FJGMgUioNH1DQ1pPbawsc+ORkeoQshnKewdp6Z63W3Skt75RtLU4nmMy2K9YxjRiunHcJadhajT0TIxvvasikcNtacxK5rFz+ch5Obj1jLp68AAHIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdC3LaXp5cS+1xzP7JbP4DL+EdineZOwSPU0QmdyL86xz+jYJP1EOZ7qsQ8SboEWku30cuZlX6ObWOlSVO3O9zibi9R4pxVUjpdHWfyJnpvJ67dQ6ceB8KtMWp7c0z7ecWeppQhSYMVom2Y5JQgupI+6dDcccsQ5ikw6X4KmOQ9Npc1lZhO0xrO4ouse4whuQK61nK2ljIUXvMKa5lcT3gLnT6REaInnmm9GNfF9Rbo9D8IPptm/JmyPleseOStK00zfaNLdca/xSBT/FMMJ+IwHPJKa/WlG5UJrkOMetDTXBUZd/UNyi0Kl6ezVPVKc7b56RXvMSKGTdeQ2QvmE6MgiQq2sBViiPM/oCbeikbEGWaHdJBdXHcLq4Jjrp0OKcf5lvYORYpjIo2IELy2Q47o1e/UO9ex0LA+KXZ7/gqol8p5SF9FaRp7qFG0n+IMl6YrCZKItQgS2nCzx3yM+8thjqtaNqZT34/WVxxmMDk1Md3zTtGouG1wBWMY0Fc6NpW+A6g7pMWxUc4c9eUrJNVzITDNPZqTKiTYjF0vqOY4eqFShJ3rU4jp9S07Ba6XS6jXVZnWjh01PLcdOxGLH4FpNNZOTWJbTttehSesUXdCxq5LY8GQkFHho1JbI7GobNtmNrdBxjDiQPAlCIm4qdSnC2rMcteffkLzZcxjLHhyZ8hNiNXd1C84dwNIdaS64g8nUOcNUZmI6u6iv5hnaaWnlJMh053DUOMeRVjvz9RjG/QIRoIlIv5husijRZSmjsq5ixUiqEgizK1DTrFDVHSZslcQBOuMLMlGYZtUW7EtHTUo5TIi7Oo1pUXREdSqypNodRLRyEaknzLH3Q6volZDVdB7b7FDerdGi1SNpY5kTp69W1I7xOyH0qXcvnLjUfczH1ivb9lRD3pPK6i2K6xvFLzjul9SWs4i5sTuE0g8w+JDZGWwBTJbRtmNmlvFbep9NXE+n/ANw2Ky0RbBDrMyMjLaWwZ6qv2pTZqPaA+n3Ckk3OLY9qX6Zcv7w+R4ZrrbVYAAMAAAAAAAAAAAAAAAwHh7AHW9x6WRVGMVi4xgi+zb+ggqpC0O6rTHnvmtI98WsaG5/VN5S4n6tz7J6y/qLRuox95VSPVy/R5JSPZVyx0qyXzPI99On3iVw/L0TrQx1VolLKY1rafSlZesaTHFODm1v7rrpS4NJqBEXFrUz7Jlf/AOsVGC5ax9YtdXbKq0GTAR+UK4bPplrSKNTnjNtBK23sYCyIkWIjvsMT+6MyU2LDqheMjl8SdRip34G0T2HpBVOivUB8+NXw4h+V2PaG1kQdHMjqaEqHVcKJb4BGOIVB2VCk2NpwnI58NHS7xdcK46pZJbNMlvVtvqMSOzynCbZV5h+cN3asmzIZQ2vjVPpJPsncW7HO6rR6ZCUpdRZSZlsWsv4D85VTEz+McUnV1aXeLfzHRzK7Yqg6lRao7NlMR9alOKSRefnHdWai2qoyGMxcFJIH5/3KCN6vtzXvyWnEp5Z+zqT7Qv8Ah+rLkznZVz4w8w6zDVhxI21plOJMV86y7B5B6hJ1OSTqTKwqtTIzOxjj4xoV+pvzHVGa9orzNNVJkWMjUZmJk45rXciM9YumAsOnLmJWtvgjZkZ8FYQhUuIdWqvzLZXFRxFjytVirnRsLMIbaLxxbEF1q7xbPwgKu7AocPC9KV8qlbbcxdpQqWEcOSGmSpNEYU85tU9zrPrV3AM0enHve82dKlPc/GZU+ohux35cOP8AIptz+jfRpW/vCeqOF49Nj3fPTu899grb8aPsvoD7TQ7VGvIrLTZtlWGN7fry+azefm9FQ0KtSkvlpmDIyPqElFU3xlPqTaVodKxKVrQsQtTp1SoB74oSt9RPGQXOEr2O4Jhkq8+l6M5kMjIy5hK0WuOxFlnVmMfC5cOtR9I2WR3nLqEXJiLaXYz1dfWOedReJUalVyMeZBE6Ze4U+q0yZRXDuRuRzPUZcww0+ovRHNTpn1mLJExHFeZOPNaJxCitrHevJ3hCIp04jQVlXuN1yQjLyhEVtmPFdN+Cd0q15eoR51G6Laz7x3x0xmrD2Yj1iDWZXvcfc6WazGgt0z5xjUzQndKxNidWWQj0rkR/ZMbYiMN/nZRduM//ACKUJgi1EPHyfDp8AAYDmAAAAAAAAAAAAAAAD0gGxAeNmQ0Zeir/AH9kdVTNaxBhlDDp53WS0a0eTzp9X9RyEtol6BV5VPf0l3CLp+Un7wqsnq7YMn6Fh7DdT+djn8nv9H/2jcfKyxETGolaYalRniQ8jWl1suESusYyqEtmzM/990fX2RUxkWGlOkmWRiuY2gHRcUXIvklR+Utn5XTT7/5xIRHrOZkmJ2pssYnoh0ea7vZ5K88N/sOZef8AVq6QnApcaRfzD7cWtDiHEKMjTr1Cuw5TrC3YktvI42eRbXZUQmGZSVItYSJqos/jUyT0d1hqtoOzrLy8pSS60q7Y5tiuiLZdW3PhyobpdojQr6hbJDSjIlsrsobTVZxbH4tE19aOy4Wck+8BxOVhyI7ISWhfmLPmMzWfuFuw5ue1t5JPzG00Omp2PzOAoy7kbTHSozuOZp8TNea/YJSlXvE3StzCoVNzftWmypL3W8rMMkVeO9TGKc3hzD5OOsmst8STLhPK6k920WfDlOW0i56hc2MBU6mx2zaIrkPhiNHac0ZCxCSoyjQZ84g5kNSlW13HQEw0OkZpK4xqomkWRk2JFChU1ZHrLnHScHEiIyk1WLUPqLhu55jSRDanQVRIOZBayAcO3W5ipe6DNtf5O0TOcvUOp7kUNooUuoeMedyeyQo2M4yY+IVVNsrlJQSnP6/aGzgfGBUZculPW4xZOI8/OPHThmOW/Jn92vX49/28fDwafUW5LT3bELhj+SksybkOaVJ+yiMhv4nxAqZIUVxVpc3UVzH0oexrYoqS40LOlXCQ4Si9YFX9I0gzPmFGx1XG1vs09tXDMzUrzEMbM8yaRrFxKF8w1E8K1R3ejXGcsbUlrMa23NqRI/g7x+LxBiaaR71htEy3fkmrn+ERMiTnkuKM9SjMcbdWwtEVOISNghpLq2NgsVTeSbZCqVl6yrDIGjUKktLZ6x9U6Xp4xmK5WJKiJWsbOG31HGMzMd6WyhMPOXGspZmPH3CIa6nRcyJrC353/wDbP/8AxKE/zEIDBn5xfd7EdeX2lJT/ACmLAdhw5uoX8PAGVmLKk6o8Zxfoo4PxDeaw/U3Og0XtiNZnwwjAE4jDM8+nHP8AefdGJ/Dk9HRjn+8+6H6dvwYRADdkUioMlc4mryOF9XKGkZGR2MrGJxgAHhax6AAAAAAAD0eGZgAzAk6LVJcLn1eMY/uL7otUKo0+qs2Q62sz4Nj5SRQgLhutuJdcaf8ApudPcfWkdNj1fVwSa/InXGD6i2D4OVXYh6m23S6y2ipx8UVeEfyyI5Ja+nioNz3o5RC4YWx3hKe1o3izK7TS7GG+phXsRQ5kvS1NmG6UrxiOVmT/AL9Qh6dUm38q0OGq2o+4dqjqwg+V4c7V2OkOKbr1MTRsQuVei/kkj55jyu2MtNZ8kT0GaXaIWWky2NIg1mRjklHrbUhrgq1ix06pmRpuoSO74cmQiNJERC8U2ShxqzabkPztSK2prJZ4x1DA+I0maUOLvcBfKoWaOozLYQok1023jUk+cXGZUGnWlpSe1I51WJBokqSWy4qot1ANLrZnfWoWOMwRbRUcDZnlIPmIXYk69QXH0SUlsGrUSI2DI1kkZnHCb2imYkqSz0hpStVupNxKbOdYjmtRKlLZlneNyC8jr/iKDiNo2rvIev8ARvt8kXGu/K2XNK1xjmZSvXrFJk75gPcXra6aOUlXnIc6d01Rxfx7KnUMU1eHdL8Tfdudlez1CsVjG9dl3Yi002f1rq9ZeoXqoQ6PN8c5S3fQ0ifV0hDP4NYd1/jLS2vYWpWXzDrDqpFNQ7pt9S3XH5C+WL7gTDFRxTJLITsSl+PnOIs2kudKOsx7Fo+CqWZHUJkqsvF0C4lj7x/EJOoYsmz0piR2m48VBZUMNFYkl3EOuxh0TEeIqbS8OxsJYfMm4MfaZcLSH5RimJkGIWKg9rjgyvyyQMGefMsgyzCqVmZt1jLUp1jPhiqVmoFr4QDTrEvOskl1iVoj5NxyvYVA5JvSevWJyI/ZskkQqqFkW/dI1XXS5zGiUrvGrLlnfUYrMjoW58ZOTnIpmXHoNq/ZzZVf0HSGIFEppXlvNyHPOSvq5I4Lh2puMTLocEpXMRuE0ed36xMzleXVavjmnwsxRUIK3UYqM/dGkOL4DmUu4xxqr4kW4pZNLUoz6hGtSaq/bRR3lXE5lrticeyVKO7yvjElAxtINSflCtflXHE4rFZIjU5Cft6ImKc880pBvIcbt1kIm1mO/UvFC5WUn1EpJcwlpFOiVWObrTVpHQ4fK8xjleFHzkEmy72MdYosN9cBL6UXyi63wKhIiOxDPStOdnsqSrqMYBacWMk6/vzS6PPxLhdHNzK94qx7ezl4KkjneNQAAGAAAAAAAAAAAVy4RGMM2DT5h6SdT4sh/wClNFnPjTwvtDMACM8CxG21rhzKrBM05UkzMUpKfZXmL6wOnTlt6N+uz30HyidJB3+yJMAMqnJwq8wRvUia5JcLXoFoyqV3IPkn6I0YVZlsqyyiMjLpdlXeQvWzYIjENGTUU77a1VL7LtuZff5Q1vrYpVXu2njResM1gydTxo4/Ahm6r5M6bTxeI5KVK/oLzg55a3Uk82aHWzsaesxjHc4E2oeD99mbeiFcflHPm8WMudyTRo9PadXc1ZnVFzEI8qxDoslpiXBdb0nj9PmTm7x0itreDruBYuipJH12Fo5hRKHi2nQYzbEl1tm/aE+uuRXIS3oT7T+q/BPYJsKRu/N4pqWH2qbg7EBUepb4Qpa8+jzo6s/Q1jntRxFUYtPiR6y43NdZQSXJKXUttrWTZKWdlbFHaxF0ldQ290nFN5R8dfy+yOdVWvQJPGnV2Ih+MbdbXl9g0ErUO9eXXjimETHeVykVYn413TLgZcmflIudsohpUiO43wzFKqOIYjUd2Iy+3K0mXO/kyp1dFBcr2lCI8PM9BxaPRUOFpmPHWsU/qW6oxGXCM0q+oV6bTjU6VlmXqGiuvua+Nv6xqy8QuINKsil+jrHK/LERmXr+m+hvz8n6fD91v+/KUapyEa1quNtk2GOTYzFdVWFLTe40n6xa/DF1tExmHm5eK/FfS32ytj9SSgRE+sF2hVZ1fJBHdYq1UxPZRkR3G7OeIxlaatWiIj4YqdSq5uLMiVcVmXV5D6rZh5FNxasyzGxYWanvGZ5jEww+disKzDcsZEJaO5q2mLrImd8GktZjRflKznrGNTilJ1CLnvrbOxEZn3C9nNNs1NEJk3jdMj6usYITFWxPJMoyHEsX1mZbRv4JwFVq9ITJntuIj31EO54dwlFpkVLbbRt2LbYcXRQMK7m0ZnK5JIlH36x0yi4YpkdKU71bsXPkEo1ES3bUWobbLhNmRWF9kt2BR6OSCI47R9xpGd/D2H5TRk7To1y58g01VJLZf8DEdbvwSUKiEIufgiA0/vqnOuR+7ojom5nGVIoc+LM5aU2PzlsFPKoaQdAwNxVGq9Rd1EbaEe0JtXpbmWPlE1HlNHsNZCCkLKQ63MLY8yhz4izH9oZt02opSh5RnqUsxqNlliwmz5SIzRH+7SMt/Hgj0AAHMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAatQhE6TctmxSW/idb6vOnmFnwwpL7bMpLREaUXzW5QioDOmfLjMnSzdlJc4uFIp3B4prJwlcDs3Bro+57Mw14LNEh5ByXOUkx84hw1Q6ohbaX2jQo9RdQ4xPOXQ6to3TcJtfI/2EoximTF8cKi2GOlKwf4Mi6UzIyIuX0svnFNqlVi0SrwnUvm3vxZxnyvwVpNOpXsmK5V91GY1HcI39Xpjk1Rx8eJa+1Fi7G3O30h0rORN7oNUfVOdPPcjuORVesPNSlZ1mRXHRcSaSVJK/OKXiXDS5CFLb2jLUnUQrNZzbHL+sZ01Mz2OEKkqj1dh3IzHVbrMZzpFSbTnkytEXUOXcC1lVEW4TpXHwqrIza1FbzihTFKZcMkzDcPuGqp5xW1a/eHhWcL5Ir8dBa3S94hp2I0quTSzMVczMx4BHTdmVB+SZ3PUNLzjwe3MB9JVYxtsPERDRH0lRkMwJ+I8RnmuJiDmePUYqsF1SnCRsuY6vgPC8qc0lxtnPcdo7G5hTCkqpno0skdx0/DO5dR6fPbVVGzJ3g5LlwMw2cP0WbQi0psHsGTEuPMsRqNJbIlkachF2h0c3SKbSYEdGRtskmnuGtNYJJ8Ehs4akv1CMxKcRlJZDLWFNp5BDnq6K3KVk5hGyJF+cbNSeUazKwiVka7i8YRl8vOGq+sa9zuNgmVarDMxTnnXCsQ55XD6pxOOukRc46hXH/xewDFhfpTvDc7XC/4EHhOmQ6WTdUqmi0TXzbfbUOd7r+Pjky3nSftzEWk6I30VfEMk6tiKNSy+befSlfko8YfwizSHCdcU4RZSM7kQqWB6Y9f8Y6jcpMhCtAwfQb7Z/tObyRaxF5AAASAAAAAAAAAAAAAAAAAAAksPs6WXpDLUz/FXJASlIp+j0Te3t+lzF7I6PhClb7fsbQrFLiW0aOsx2HA8AmIGkPnAVjGm54xUacZkgsxDgGLcE4mhGZRHDt6GYfsvaQh6tDZdI9Ky18AD8G1DAOI6ko0S5b2jPaTewTOGMBRKBHNaWlaY9qj2j9HYoiRmVKJLZChVFhBEoyQNrA5jWoJJVmSkxHNtJUgyWQu1YjJNtRiqraNL1uYeyuPEKzilpuMya2EEk7DleIX5Lrp53Ty9Q6rjt1DMC9+YcdrEglOajHHkiFod7U4djHxcfbx8O4+L9RDgPAAT2HsNVrEExUakQHZCk8pVrIT51bCAQfMCSNR6iHeMLbkFKg2fxG74QeL9HjrUlj2l7V+zlHRKZT6dSWlN0enxKa0rlpYbtm9JR8JXrUDX5Xg0WrzXNHDpNQkr22ZjqXwevUNmThfE8ZvSycO1RlvtriOEn32H6rzKy5Scey+mYIccIrJcWRdRgxwDc7wG/UZaH5TuTX82ZWuP1nhDDMGFTSaaaK9vRFJkNtyW0ty2GH0J2aRF8nomWtPsjXfbmsl/hlTejfq3jU4n38ovtDc4MOnT6a46Xzq/jFYkYStUGqkUOLKcb5n0ZhRJWIcdwtsCTOa7cJzTJ93K+yIlO69IivaOeqRDX2XmlNnq7lDtuYdvRUqi3bfNPOxfRlYZvC0VwrSGn0edu45BD3bGr6pKVl3qIxLx92qkqLjzjmflEK2Qv7xUB39IP4Br70pv0jnsoMxTFbtOH0pvaKQiJ+71Rm1GltbJ+iVxOVuqM0xnbo1+vgpGeRIpdLLTzH2dXQvwRwx3dKxjiJRow/hyfLj9B40ZGf3h5UiPYwtjCsyL4krKKZG+giuaZzL2b8kvteYTszC3bpG6tHzOxmnDUfi22tYr+FsOPTpHh7FDXG7Y1PfR/qOl19lv4hO4ew3Q8PErwPCJDq02VKeUpyQr2+j7JJEtz69YjLfHpmalGpR3MwABIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8IXCgxNEy23by1+kf3RXqS1pprfFcWjhr9XN7Shdqa12yzdJQNWHDUI3ZCdV9Y67SWNDCS33CkYKg60qMucdCSVkERcxAx8qOxWEVVnLNKEi+qyLiArr+VpRCqigYoezOKFGqB3MxacQOmbihUZ6zuY6QxCVIuAoU2oXKSohcJ6+CYp1SV8pUYuqXOt2CXvZiG39Jnv7OX/AHHJXXc53H6VfwZQ8VRt/VzfZ6JxTbbbDmi2pIzUrUNmnYCwND41nC0Iz631uvfU4rKOfJK9X5pp8KVOkb2ixZEl3sMN6Q/qFxoG5Pi+oXOZBKkM2vnncBX7vl/ZH6GiITEj73iJRDZ+iip0TfwlwR9KMzPaZ+ccup8V/lzPDG5BRIKykVua5VjLZHbb0DXrVtV9kdIhsMRIrcaJHajRm+Q0ynKhPqGUBviNgeGQ9AY0AAAeWHoAA8Iz5jMh9KeeUnItWka5ORZEacvVYeD0gEfIoNAkq0krD9Gec7Xg9rN/KND8SMHu/wDhel6T0Vp+rPlE+Y8E7W/Ksz8IGJg7CMZzSIwtSM/lNGsvcszITESBAgl8hgU6H/6eIhCk370lmGYA2My8Nbjh8JxR+cx6ACkgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAWHqSuoiLnMZkWDC7B6DMZcsy9yeT9oXWisG7ILUIOksJaImyLklk9aeV9oXPDDBb5LUNlVnQ8MxCajkqwneYxqU1rRsZSG2fIMEtOSrgmKpiJ08qu4WSUq1yFRxE5YlkAoVbcutQrM8y1icq67rUK/OVtHWGISomVhTqmr5QoW6oqFMqavlJ+cdKpWHD/wCZEeXJcUr4WxtjVpP5jhf5q/8AUtf/AExs3McLz3lcvQABIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMwAAAYAAAaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAN7DzWlqWvYyg1evo/aGiJ/DDXFLd7ayb9SU/8AIyFQs0BkyNNxd8LGltzWKXHdyn5hO06Ybak2Mah16nOEcctZDO4Y/Kv4R+PMV0iHEg4UnHFk8tay5XmFaw3ur7qFGjMqrCjqbW3g8r3A1+u567IMUXEj1lGOQF+ErFPiahTpEf0mjFkhY4gYmhb/AILmdHV5QofFWdzLEFOVqG5NfzHe4iJjt+cdIwQiqmotGYps8/lKzFpqTh6NQqMpV3HBdXOFxilo6XTi64xH71KV/UZSHh/NMI0eTJGaTl7PASPRw5I7dJ9wAACQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAE/SXtFCje3/G1vqEAMumd0Oja+cb5GZeXNfaV/UFVVW9EpI2EVJLYoP4ypJ5bLxLafRykO8FST7xl8NXL5wEpLHNPKrLKoRmtLoE8PtZRaYWFINepLD9KfZI7a23BSYddcjuocQ5dSdveLPQcQ0wniNFRRSl/RONGpk/NbWkdPtt+6Bq1Lciqbsj81k78IU/DH4pU6Vvtoozji0kTZL5KtZnf3i2zMUx0slp8TtIRbZFSpTx+bNqSOeYtxEdUkt6Js40Vv5lk3M3tKPnNQkZHpebnGo+/ctojd+XIYn5XB2jY7IYqu/wAAVZzhvelqEvVn+AIuhfKK5CbLpSm+Vs5SR2qx0KpH8uf85p+HgjXLYPFr0yzV2juPR5sYbIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADwx6AMlry4MObk37FS+tCcpZtSiL09pCFk0B1o/8ACKi7+wm8JP70v7kixADcqLMm1akKy1anyYrP0pcY0rzLLgg3XGnEZkOZhe0uqbLgKcIz5i2CKquHKFUCzyqZHJw9rse7C/scH7IdfKsq8VXv0x74Tv0wkYCiH+bq9Ojft2UPJ/sUI6RgjFDJfJKxSJPpodbVl+FQamqQVPy8lYxqq1uUsQb2GcdtfosOQX6qW3wvMSrKGo9hrHni6Ln8lMxkv7ghOErUqnxXzmoSm5px1XclnrKOw4v2j4tv+cUf8SN0CZI0W840Vv8AWTUZfXZSvsjq+DqD4BpHg43m5Mlzhvv5MuZy3JL9WnmF7YPEuRHzj0AEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADwegADyxD0AAeWHoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD//Z</binary>
<binary id="5" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="6" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="7" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="8" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="9" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="10" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="11" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="12" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCALRAcsDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQACAwEBAAAAAAAAAAAAAAYBBwMEBQII/8QAXxAAAQMDAQIGCwsIBwUGAwkAAAECAwQFBhEHEhMUITF0shYXIjY3QVRWk5TSFSMyMzRRVWF2ldNCV2JxgZbR1AhSU5GSs7QkdYKDoSUmQ0ZkcjVzo0RjhaKxwcPE4v/EABYBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAv/EABoRAQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAABERICQSH/2gAMAwEAAhEDEQA/AN0bKtm+HXjZ9ZLxcbPxmtq6VJp5H1Uy70i/lfDKftS4Av8A5dh9Ym9s7GxPwVY10FpaGYIPtTbPvNuH1iX2zHal2febcPrEvtl7yDkHIgu1Ns9824PWJfbHal2febcPrEvtl4hkciD7U2z3zbh9Yl9sdqbZ75tw+sS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg+1Ns983IPWJfbHam2e+bkHrEvtl4ByIPtTbPfNyD1iX2x2ptnvm5B6xL7ZeAciD7U2z3zcg9Yl9sdqbZ75uQesS+2XgHIg02SbPNU/7tQ+sS+2apvWD4lDea6KG2bkbKmRGpxmXkTfX9M/SPjNJZF3w3LpcvXUC62IeCrHOgMK+STg2OcqKuia6JzkhsQ8FWOdBYU9bw6QvWBqOm3V4NJOZX+LXTxFGqsSzLPspx+kzKy0ePV1rqJFatmidIldFHv6d1O5+5wqN7pWKxObTUsL1tDxKzXJbfcbqsc0SMWpVKeRzKVH/AWd6N3Ydf01aagym2zXGgmrLLs/yXGtpr3MjbWWyldFScYVyb0r6lE4OWBE15X6qrfFvFS112xW45xaKrDK6+y5HceOUMkNPv0tY2WCOHgppeaJrHRrvb+ncr3OvjC3v+f4tZLlLb7jc3RTwMSWo3aeSVlMxeZ8zmNVIUX9NWi+7Q8Tslwdb6+6OWrZAyofBTwSVEiRP13ZNI2u7hd1eX6jWV0s1ws1+zGiuFFmksd6rHVlEll0kpatjoI4+Be7cXgVbwe53eiabqlhs5x11pze5q+2TU1PBjlpoaZ8qcL8Xw+/Hwv5ap73vfsIKC5ZzjlFR26rdcHVEd0j4WgZRwSVMlRHpvb7WRtc5U0VOXQ9Ow3i3Xy1w3S1VcdVRzpvRysXkXxKi/M7e5NDReN2HIrM7FrrcqXLqOlTH3W2dbTDvz0czalZPfI9FVGPaqcrU/IbvG19lFtbb8Zneluu1vWsr6iqdFc5myVL1e9VWV+nwFf8Lc/J10AuE5gEBoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0lkXfDcumTddTdppLIu+G5dMm66mRdbEfBTjXQGlkRuxHwU410BpZ+MDGijTk0Mg0PNrLrQUV2obXUTqyqr+E4uzT4W43ed/0PSInMPClg3/4h/kNLZAMcupkAAACaAAKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA1BhUAyaRyPvhufTJuupu40jkffFc+mTddTIutiPgqxroDS0Qi9iHgpxroDS0AAA0IjL/AAo4Mv8AvD/IaW6EBtAWtossxW9w2yvuFLQyVbJ2UEfCys4SLRi7nzch2Oz6TzMzP7p//wBGRbGCM7PJfMXMvUGe2fPZ1Vfm/wA09Th/FGC3BFJm1w8WznMfQ0qf/wA59Jmt0Xm2c5j/AIKNP/7AFmCL7M7x+bjLP76T8cz2XX/822T+movxzQswRnZZk682zbIP21lF+MG5RlDnIna4viIq861tFyf/AFgKW5V9LbqGetraiKmpoI1llllfusYxOdVXxExjm0LEsguEdvtl1c6rmidNTxT0k0C1Eac74+EYm+3626ni/wBJDTtatWpRyW33VoPdTTyXjUfCa/Vpznxtq3ON4AtLwa1/ZXR8V3fh7ndcNu/VwO/vGReWS6UF6o3VtrqW1NM2aWBZGoqe+RvdG9uip4nNVP2H3Q11NWT1UVM9zn0s3AzIrFbo/RF8fPyKnKfn+BlbZtl15zi3ZBdW19qyC4upaSKqc2mTW4vRYJIk5H7+vOvL743TmPUyzIckluVyslBUXOVtwzhLW7gavgZI6dLc2bgo5XfE772//mdpyqNMb/8AEdO41lLbqV9XX1UNLTRpq+aaRGMan1qq6IaLuFfmdhobnZJKy42e219wtlLBLNdWVlbbm1EzmTuSRUVUa5re4V/Mqqqa8xy7XLE237P8tt/ZRdqyn4KkqYrZVV8kk9OvD8Hvuer99Yn/ANR3JrGqoNG+0VFRFRdUB51opEoaCKlbJUyJGmm9UTvmev63v7pT0TQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAY1AyaRyPTsiufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iXgpxroLSzIzYj4Kca6C0swAANBoNPrA5QGn1jT6wAAAAAAAAAOjcaSmr6Kajq6eKogmY6OWKVu8x7Xc6KnjJvG9nmI47XMrrTanxVEcbooXyVEk3ARr+RFvuXgm/UzdLIAQ0+zjEmVTblR4/T8dgldUwo+aRIXVG8r0lexF0dJvKvdqjnJ4l5DoWDBOOWe902ZQ0VZJd7otwmp6Z8iwwOayNjNxy6O32pE1Vfoi6qbHM8gNSFHs/xGmst0s6WZktHduWvSeaSZ9R82897lcun5PL3Pi0M0ez/FaWzXS0Mtjp6S7MRle2qnknfUNRu6iOe9yvXRObl5CuU+QmvNsNpprLbIbZRPqFp4G6R8PO+aT9r3uVVPUACgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0swAANAAAAAAAAAAAAAAAAFYJjObvVWiSxcW4L/b7zBRS77dfe3tfrp9fIhTkXtQ+PxD7SU3+XKEi1BjxmQoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syfQABsAAAAAAAAAAAAAAABKwRe1H5RiP2lpepKWhFbUflGI/aWl6koWLZAEAAAAAAAAAAAg9qWf0+DSWpklBLXcbnRarg3InFKRHNbJUO+drFezk8e8BeA8a73u02dqPut2oLexU3kWpqGx6t1Ruqa/W5E/anznD2T46+4wUHu5buPyq5sVLxtnCPVrtHaN15dFRUXT5l+ZQPfB4luv8AYbnFNLbb5bq1lOu7O+nqmPbEvzOVF5DpRZpik1vrLhS5Haqmno2q6odFXRvSNPFvaO7nX6wKgEviWZ47k9nt1ztV0pZG10aPjgWdizNduI90bmoq6PaipvN508Z6D71bmOla+5UEaxSpDJv1DW7j1TeRq68ztOXQD2ATb84xCGko6qoya0QwVvySV9bGjKjl07hd7uuX5iia5HNRzVRUXmVAPoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSOR98Nz6ZN11N3Gkcj74bn0ybrqZF3sR8FONdBaWZGbEfBTjXQWlmT6AANgAAAAAAAAAAAAAAAJWDX22NldJTYzHbp4aapXIIODnmi4VjHbkmmrN5u9/ehsEi9qHx+IfaSl/wAuULD3L2k+eGPfcD/5gylq2keeGPfcEn8wWfjMgRfuXtJ88sf+4H/zA9y9pPnlj/3A/wDmC0AEX7l7SfPLH/uB/wDMD3L2k+eWP/cD/wCYLQARbbTtL3k1zPH1TXlT3Bf/ADBZN1RqI5dV05VPoADSuRWfI87zrMI7ZNaIbVBQ9j6uuFHNLv77OFmVu5Iz8p8bdeX4s3UYQDQeAQLk2Y4JJkdE6a4WWwXGlqUmaqpxumqqWFX918+656f+46c+PUVRsXvUnuT/ALZU5q575eB98cnuu2PXXn+L5P1H6HTnM+IzhK0TtLY6z5Jl3ufjdHcqZcVolkokpF4F6trJY9XRx/GIxjnO0Tl0bodLHqp922o0UVPfqbIYZMbuNPLU0VtbT02usOjGOb8LT5lVd3VPnP0HpqvKn1cxhdEXxDDX54wy/Y9SWHZXcpKmOnp7HC+3XqV8apxGp4lwfBzf1Hat05f0TgviUmWe67m0Us1quO0G1KiSRKnDw8Wgbvf+x27z/Mfo3dZypuJyrqvJzn1pyjDX59v7KXH9qGT+7d0tlgoauhporalTaWzxVNMkWj4YtU0RGyb29Gnwt9FNr7LLe617PbBQ8YuE8cFEyNi3CHgp93naj2fkuamjdCqc1qqirzofQ5AAGgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANI5H3w3Ppk3XU3caRyPvhufTJuupkXexHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAAAYQitqHyjEftLS9SUtUIvah8fiP2lpepKCLUAAAAAAAAAAAAAAAAjcBVVyvOUVVVEvUenL/6OnLIjMA77M6/31H/o6cCzAAAAAANAAAMaqBkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANI5H3w3Ppk3XU3caRyPvhufTJuupkXexHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAAAYQitqPyjEftLS9SUtUIrah8oxH7S0vUlBFr4jJjxGQAAAAAAAAAAAAxqZAGsMfyjHLBmmbU19vtttk0l2ilYypq2RuexaSBEciKvNqimzzgkpaaR29JTwvcvjcxFUCc7Y+z/z2x37xi9owu0bZ957Y794xe0UfEqPySn9Gn8DHEqTySn9G0Cd7Y2z/AM9sd+8YvaHbG2fee2O/eMXtFFxKk8kp/RtHEqTySn9G0Cd7YuAee2O/eMXtHfsWTWO/LKlkvFtufA6cLxSpbLua82uh6fEaTySn9Gn8D7hgjh14KGOPXn3WogHL4jQuS3i1rtQzOkybJszoaehZRrRwWWWt3WtdBvSLpAiprrovL/E30vMazqcbz+2Z3kV/x5cakpLy6mcqV8s6SRLFHuJ3LGaLrz/CM0n48PA87yCLBsVoHM7I8jvXG30avnbHvUcUnczTuY1yNcjHRI5Eb8N2nz6+pNtTqIKBkMuMTNvsd+jsdXb+MfFzSxOliex+mj2ObuLryaby/Ny9Oy7Oshx11svNnudDX36krblUVUdRE6ClqI66RskkcaN3lh3Xxxqi91ro7Xn5OzQ7OL7JVU15utxolu8+Tw3y4cFvcDGyKmdDHBFryu0Td7pdNeUo7VZtKmtVtv7cisK0F1tElLG2mpqlJ46paruYNyVWt03pEVq6t5NNeXmO1iWc1NfksuOXujt1LcFoePUy0FfxqKWNHox7VdutVHtVzO505d7kOhm+zmoyO55LO6up4/dBLZJb1khV7Y5qR8r/AH1uqb0bt9GqieLePTwrH71QXmS4XG04ramcXbDHBZ6feVXa9098ro2L+pqNINgJzAA0AAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAACVgitqPyjEftLS9SUtSL2ofKMR+0tL1JQsWqAAAByjlAAco5QAAAHSuVxoLdEktfW01Ixy6I6aVrE1/Wp3TUNqtduy7bNmUmSUlNcUsfE6G3UlbCksVO2SDhXyIxeTeervhf1WboG2YnMkYj43te1eZyLqin2iGoa+KLBLXRY7jWUw26jmuNSrI5aZ9fPF/4nFqWBnwmsd/W+LaedT7Qsxls9NT08lHUXJMvZYXVVXb5KZHwSU3CtldCrtWuRXt1RF5d3xa8k1MbxBpWS/bR2VuY2tL3a2vxSnZV8dS3fLkfBwrYnM3+400VFc1eX5k5jjuO0e7X29MorXXus0MFqpK57vcSe4LPJUx8I1i8FyMa1vP413uTmUnSt2qYNL0WZbQMjueNWekhgxua42aorbg6qoHOfA6CoZG7g45HIvd73c7/i5TrXbaNkFHWpcYb9Q3WCO9QUMtBQ2ad1IyKSpbDu8d+Dwqc6+LXk0HRjeYVADQwZAAAAAAAGiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAACVhDX22WjhuNLi9DUpNwM2RUzXcDO+F/wACTmexyOb+w2ChF7UPj8Q+0lL/AJcoWM9rbGtfjcg/eGu/FM9rXGv7bIP3hrvxSyXnMgRfa1xn+1yD94K38Uz2tcZ/tcg/eCt/FLPQARna1xn+1yD94K38UdrXGf7XIP3grfxSzAEX2tsZ/tcg/eCt/FOS34FYqCthrYZL06WB2/Hwt7rHsRfrYsu67/i1LAACFyTBH3LKJMnsOQXDHbrNC2mrJaZkcjaqNiqrEeyRqpq3edovP3Sl0ANZs2Z09BDbKmyXu4W680ElVI66bsc0lW+pc10yzNe1UdvKxi8mmm4iJo3kOWz7NrfQJGq3a61ciX5t9klqJGuc+oSDgnJrp8FfhaeLmTkNjajX6jOYmpN2IUr63Kqlamb/ALxwRwzpye9NbEsXc/sXxnjP2byUU1JUY1ld1sVRDbqe3zvjjim41HA3djc9JGOTfTV3dJpzmxgaVIWfDaS23q13NLjcauS32uS2otVNwr5mvkY/fe5U1V+rOf6yYbsig9yWWB2VXr3BpattZQULUhTi8rZ+Gb3e5vuRr+ZFX/8ARNNqhCYaJyaJrryc5kAoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAACVgi9qHyjEftLTdSUtCL2ofKMR+0tL1JQsWqBAgAAAAAAAAAAHiZFkdix5jJb7erfaYpHbrH1lQyJHr9W8oHtg6lJVwVdNHUU0rJ4ZG7zJI3atc350XxnbAAAAAAmAACgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkcj74bn0ybrqbuNI5H3w3Ppk3XUyLvYj4Kca6C0syM2I+CnGugtLMgAA2AAAAAAAAAAAAAAAAlYIDbDVsoIcYrJI55Gw5FTu3YYnSvX3uXmY3lUvyL2ofKMQ+0lL/lyhYLtFtOq/9i5b+7lZ7A7Ytp+hMt/d2s/DLXQafWoEV2xbV9C5b+7lZ7A7Ytq+hct/dys9gtQBFdsW1fQuW/u5WewZ7Ytq+hct/dys9gtABFrtEtH0Llv7u1f4Ygz+0vmZH7j5W3fX4TsfrET+/gy0/aNPrUD5RdWoqa8xqzEKCjvO2vPaq7MSsq7ZxKio2Td0lPTSQcK7dTxb73O1/wDlt+Y2oQma4Gl5vbMgs19uOO3lYeL1FXRu5aiHXVGPavcru6u3V5018ZkeJakocSzLG8ZxOuhdZ6y43Rauma9siU8iRcKsLdPi2o9d7d+s83Kc1y1tTdqWzV9PT1HZjR2eldLTb7IoZIIVdvfP3Ujl+cparZla4sYt1rsNwuFprrdVSVlNc0k4WoWaTXhXPV+u/v7y7yLzi27MbPQIiNqqudVvcN6kfO/fdJURsRurl8eumv7QPDmyXJsepcnxmvu77xfKdKVbNVywMY6bja8FFvMYm73EzX6687UQ8GpzLN6/sguNsrL9JUWe4T0NvoIbM2SkrFp3cGvDSaa6zPavwFTg95DaN3wy1XTMLNlFWsrq20rMsKb3cv3/AIO+nj3NV3fm1PDuWzGKqvFfLBkF3oLXdpeGu1sp5t2KsfpuuXXnj30REfubuugF5bp5Kqgp6mWnfTSSxo58L/hRqqcyndOONiMY1jU0RqIiJ9RyGgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSOR98Nz6ZN11N3Gkcj74bn0ybrqZF3sR8FONdBaWZGbEfBTjXQWlmQAAbAAAAAAAAAAAAAAAASsEXtR+UYh9paXqSloRe1H5RiH2lpepKFi1QBAgAAAAAAAAAAIoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANI5H3w3Ppk3XU3caRyPvhufTJuupkXexHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAABKwRe1D5RiH2kpf8ALlLQ19tgbcHQ4ylrfSx1nZFT8E6ojc9iLwcvOjXNX/qgWNg+MyRXFtqf03h/3TU/zBni21L6bw77pqf5gyLQEYlNtS+msO+6an+YM8W2pfTWHfdNT/MAWQI3i21L6aw77pqf5gcW2pfTWHfdNT/MAWQI3iu1H6cw77oqf5g5rXBtAZXQrdLvjc9GjtJW09tmjlcn1OWZzU/wmhWGvcUc5dumcNVyqiWu1aJrzfKTYXiNeXzCsmXOLllONZkyzvuVLT089PLamVLfed/dciq9qp8YoHjbUM9vFhulyhp73i9LxCDhobfNFNU1VV3G8qScGv8As7V5kcrXfOfdNmWY3+8Jb8ZgtFGx1ipLuk1ej5d3h+E3Y91jk113E5fFrzKffawvyuvUHZs5KTIkR95VtsYlRLNwCQvdFJve9Nc1re50Xd5d1U1KDEMFTH7m2tS4rUK2w0Vn3eC3dUp0enCc6/C3+bxac6mRLYvn+WV9FiOQXS3WyksuTTpTpRsV76mmesUsiP4RO5cirEqbunIip3SnXi2h5tBi3ZzW0NjZYKa5yUlVStSTjL4G1jqdZ43726it7l3Buby6L3TSptuBLS4riFkW5b/YzUw1DJeC04fg43s0VNeTXf18fMRuH7P8gvGNwWu8XqopLL7s1FZV2maj0kkaldJKxnCb3JG7RjtNNdNOVWqgG8AYRPGZNAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkcj74bn0ybrqbuNI5H3w3Ppk3XUyLvYj4Kca6C0syM2I+CnGugtLMgAA2AAAAAAAAAAAAAAAAlYIvah8oxH7S0vUlLQi9qPyjEPtLS9SULFqgAAAAAAAAAAAAAAAAGqAAAYUDIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAACVgjNp/x+IfaSm/y5SzNfbY7hS2qnxq411QkFNBkVM6V6pqiJuyBY2D4zJErtUwDXvkp/QyeyO2ngPnJT+hk9kzaLYET208A85IPQy+yO2ngHnJB6GX2R0LYKRPbTwDzkg9DL7I7aWAeckHoZfZHQtgRPbTwDzkg9FL7Jz2zaNhlzr4KC33yOepqH7kUbYn6uX/CaFevMSlkyR9bn9+xhaVGNtVJR1CTb+u/w/C8mni3eD/bqVfiNQVGR0eLba8qrbvQ3ptLXW23tp56a01FQx7o+H301jY7m3k/vAtL9neI2C4rQXnIKKjqGI1ZWSP+KR3M568zGr87tDz7jtNxe351JidbXxQzsokqllVdW8q/B5PHpymtstvFZdly+KKS90K3Ck0tNvoLFuvu7HUzffZpponePeYrV3ODSM9nCaiW0ZfhtRdaathircNpLZDI6kkVONNc1zo3aN97do78vTxkFPie0qx5TZ7ZcLRV2+NKq48Uliq5lY9q6yojWaJ3T3cHqjfmU97s0xbsk7Gvd6h92OE4Li3C8u/pvbmumm/u8u7zmo8fWeTF8Qx73OuHunY8xdJcIuJS+8tWWqVsmu73UejmrvpqnKnzne2fz01DYKDBMgxevrcip8hWednE3bqPWqWVK/ht3d3N1Udrrr/4ZBsrs6xHsh7HuyGg91eF4Di2+vxv9nrpu731c5VH5mtFskTHVwHIq7MvdZLm90lDQWiL3xzqx0nGo53RacH8F++r9U7pPqP0z4ieYAANgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAAJWCL2ntbw2JI5EVFySm5FT9CUtCL2orrUYj9paXqSgi0TxmQArHKZ5QNAAAAxymUQAAAAMacvMNNeRUMmOTUDOia66DRNddOUADGib29omvNqZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAAJWCL2ofH4h9pKX/LlLRCB2z19HbKfGK6vqoaWmiyKndJLNLwbGpwcnO4LF+CTXaRs+179sf+8Iv4jtkbPvPbH/vCL+IFYCUXaPs+89ce+8Iv4mO2Rs+89ce+8Iv4gVgJPtkbPvPXHvvCL+I7ZGz7z1x77wi/iBWAk+2Rs/8APbHvvCL+Jy0OeYXcq6Ggt+V2Wqq5nbsUENbG571+ZEReVQKZTXj9oFQ3bGuCy2pI6N1Kx8FfwuqvnVrn8Fu6aabjXrrr+QpsLxGls6s91nyfNrzb6GpfWW1lnuttXgl0mfTcOskcf9ZXMc+P9b1MinrNoM8W2K3YHS2xlRS1FO9amuWXTgZ0YsnB7unKu4iLz/lIerQ5/iNfeFs9FfqOeu33sZG166SOZrvtYvM5U0XkTXmNeWm231mRYPkk1tqkrLjUXe61zXRfEumpmpBFJ/VVrEij/WxSdoK273qmwh0vu464Ul+opLpaIbHxW32hNXNdH8Vr3O9pqkjuTeVe5A2riu0zFckor1Vw3KCmgtFRMyeWSRETgo3acNr/AFFPTtucYjcbZW3KjyKgkpaBm/VvWTd4Bvic9F5Wp9aoaeyGC4TWXLcbYy6R19HmHu3LTQ0bnvqLfxmN+9HvN3Jv625y68Hu6H1ldCzIMezS82ysyvJ6rsVmtq1EttZTxvSRySNijY2Jj5JG90vMunCfpAbctOZ2W8XxtHaLva6ynYyp4d7alUka+JWI5Gt3dHNTf7p29ycnPqfdiz3D75c/c60ZDR1tSrVcxkTlXhETxs/tE/8AbqSGX0FwosttPuLYONxUWH3NkFNwHvL5Nafcgd4u73dN3x8pKWKquNxyjZ3UMq8kubaWsclwR1k4lRW5Vo5G8DucE1yf1fhKiePnQSjb+zfIp8swu35BUUsdLJVo9Vijk30buvc3n/YU5A7BaaopNlFlp6qnkp5WpNrHIxWvb78/nReYvjQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAAAwhE7VGMfNiLXta5q5JS6oqap8CUtkIvagnv+IfaSl6koIrUoaLyOn9Gn8BxGi8kp/RodhOYx4wODiVH5HT+jQcSo/I4PRp/A7AA63E6PyOn9Gg4nR+R0/o0OyAOstHR+R0/o0DKWlY9HspYWuTmVI0RUOyNACAAAERE10RE15wAMaJva7qa82pnkGpGz1U/bgt1Ik0qU62CsldDvdwr0qKdEdp8+ir/eBZBEROZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAAAwhF7UPj8R+0lL1JS0QitqHx+IfaSl6koSLYABQcoADlHKAAAAAAAAAErBGVaJ267Vyf+W63/U0pZkbV+Gu1fZut/wBTSAizQABQAAAAAAAAAap84AAAAAAAAAAAAAAAAAAADSOR98Nz6ZN11N3Gkcj74bn0ybrqZF3sR8FONdBaWZGbEfBTjXQWlmQAAbAAAAAAAAAAAAAAAAGEIvah8fiH2kpupKWiEVtQ+PxD7SUvUlCeVqZMIZAAAKAAAAAAAAAAAvMa9yC52607ZLRPc6+loo3Y9WtR9RO2Nq/7RS/Pzmwjz7na7fcVYtdQUlUrPg8PCj9P7wOj2ZYh51WL7wi9odmOIedVi+8IvaOVMZxrzctPqUfsmexjGfNy0+pR+yZHD2ZYh51WL7wi9odmWIedVi9fi9o5VxnGvN20epR/wHYzjXm5afUY/ZA4+zPEPOqxfeEXtHJbskx65VnFLbfrXWz6b3BU9WyR2n6kUdi+Nebto9Rj/gclDY7NQ1PGKC00NLLppvwUzGO/vRDQ9Q1DtAyi/wBg2y2dErlXG4qKD3SpuT/7TUPgZNrz9w/gv+FXG3V5jXOW4XWZDlt54wxEtdwxX3LbULJ3TZ1me5OTn5NWrqZ9EeNnuTX9m1vGrZZLk+mtVPXR0tziRiKlVNPFLI2Jyr8HdZAjuT+1Q5MX2l3dtqv9fk2OzRMpL3LbaJsDmOknl4VrIqdEReV+q/D+CdazYTlq2bEay7wQrfGZOl5vyskardEgljTRfytG8EnIefeMMye42q/WX3DhnTslXI7c+oqWcWrU4dr+LSJ8ONyt3k5U0AsHbRqqgbdKe+4rcaG52+kS48TjlimdPRo7dfLG5rtHOZ+UzkXm3d7U97EspoMpkrZrMvGbbTyNihrmORYql27vOWNU+E1NUTe+feTxEJSWTIFbdJsf2fWzEquopUpKSpc+Bapr3uTfkduat4GPn3NdZFanIhSbMscr8N49i0ce/j9K9stolV+rmMfqr4F8a7r0c5FXxPRPEBfoADQAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAADCEVtQ+PxD7SUvUlLVCK2ofH4h9pKXqSgi2QBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAj9pFXVUUWPrS1EkHD5BRQyqz8tjpOVq/UuhYEVtT+T419paHrqZ9C1BjxGTQAAAAAAAAAAAAAAAAGkcj74bn0ybrqbuNI5Hp2RXPpk3XUyLvYj4Kca6C0syM2I+CnGugtLMgAA2AAAAAAAAAAAAAAAAMIRe0/wCPxH7S0vUlLRCL2ofH4j9paXqSgi1AQAAAAAAAAAAAAAAAABNAAFAAAAAAAACL2p/J8Z+0tD11LRSS2gWa63m2UKWdaNaygudPXsjq3OZHLwT97cVzWuVuvz7q/qM+hWJzqZUjONbUPoLD/veo/lxxrah9BYf971H8uBZgjONbUPoLEPveo/lzPGtqH0FiH3vUfy5oWQI1arah9BYh971H8uYbVbT95N6xYhu68ul3qP5cCyUksnz/AA7GK1tFkORW211TmJLwdRLuLwaqqI7/AKcxWpzqa4/pGtVNk1xdupvJV0Ka+PTjcJn0RXYzkFlyWiWvsFzguNIkrolmhdq3fbpqn/U9k0lfLvlN52jZTabe/KKaisawQUbbHxXRz3wtlfJLw/K7RXtajE5ERPrOpkuVZ5a5cVp7pc4bdVZVQQ0Vwj7l/uPUI9EdVM3dW6PSTcbqunCLF+kNTG8Ipo3SPYyRr3NXukReVP1nZNAVDLlj9Xthvtvv93bWUVGx8ayujeiv4kjmv+B+T4v/ANy9yC8XKnzPBKWGudHT3ClrZKyPRPfVjp2uaq/qVdR0rYITnPzha73mrsQwWomv1+rrnmUsbal1IsCcBBFTyS7kDZNEbI/RN56r4naeI2bsrflkVTeKK8wXf3LjWJ9rmu8kDqxd5HcIx/BKvIioioruXutPEOjGw0NIZH3xXPpk3XU3ehpHIu+G59Mm66gXexHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAAAYQi9p/x+I/aWl6kpaIQ21aRsUuIue5GtTJaXVVXRE7iUEXPjMnmLd7Xqv/atF6ywz7r2r6VovWWAekDzfdi1/StB6ywe7Fr+laD1lgHpA873Ytf0rQessMLeLX9K0HrLAPSB5vuva/pOi9ZYfcN1tkr0ZDX0kjnLo1GSo5VA75jXl01TX5jPiNE5BVS2P+kPW5U18nFoltlpuCK5dxIKtJWsdp+jOyL/ABqBvVVRFTlTl5hr9Zoa5XGSv/pA2bKJnyLbaN90tdK1vI17KanV0z/mX33eZ/yzkxXa7cq6ey3KoksslvvdZFF7l0sEvHKNky+9udL8B+7q3fTRNO60XueWaZreuv1hP1moMP2jXW/Zg20VNTj9BUurJ4J7DUMkhuFPExZGtlR7nbs29uNXRrUREfz8nL4WzTJMxsWzXHrrJHa5bJ7rOoJoJd9ap8cla+Lhkk3tEVHu+Bur3Kc6DUxv0AFUAAAAAAAAAAAAAAAAAAA8XKbHbsls0tnu8UktHLJHI9jXqxVWN7Xt5U/Sah7QAishwGyXq8vu8j7lRVk0HFqp9BXTU/GYU10ZJuOTXTeXRefl5zmXAsYWhr6F1tY6mr6CO3SRu5UZTRt0ZFH/AFGpqrtE/KXe5yvAEZLgNglvE9ylW4SPrKFtDcIHVTlgro0YrE4aPme7dcvdcinDZdmmM2uvoLg1LlW1duY+Kjlrq6SZ0ET2bixt1XkZu+IuQZwR1Vs/x2oxK34u6nnioLYsTqB8VQ9s9K+L4t7JNd5HJ852cWxe244lW+gkrJ6ute19VWVlQ6eedzU0RXudz7reZOZCoBoENI5F3w3Ppk3XU3caQyPviufTJuupkXmxHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAABKx4yC2wUVHcY8Xoa+kgq6ebIqdr4p4kkY5NyXnRS9Ivah8fiH2kpf8uULHd7X+Ca95WNfdcPsme1/gnmVjX3XD7JTgCY7AME8ysZ+6oPZMdgGCeZOM/dUHslQAJfsAwTzJxn7qg9kz2AYJ5lYz91QeyU4AmOwDBfMnGvuqD2TNFhGG0VdFWUWJWGlnidvxyw2+Jj2O+dFROQpgAIa/4HTXh+WcZql3Mio4aZzUZ8QsTXo17eXldq/e/YXIA19R7OqanXEEW4Sysx2Cpika9vy1Z4tyV71151VXO/Wpw4vgt/sy2u2MzSolxu1SotJRNp0bUcE34unkm3u7jamjfgI5UTunKbGBka0m2dXiuu9qmvGWuuVvtFzS5UbZbczjqva5VYx9RvaKxuuncsa5Wpo5yncg2fcHs7t+Ie6erKSvirOMcDyu3KvjG7prya/B1/b9RfgDKcwANAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkcj07Irn0ybrqbuNI5H3w3Ppk3XUyLvYj4Kca6C0syM2I+CnGugtLMgAA2AAAAAAAAAAAAAAAAlYIvaj8oxH7S0vUlLQitqPyjEPtLS9SULFsgAAAAAAAAAAAADxcsvsOO2WS6VML5WMmhi3Gc6rLKyNv/V6HtIRW2vTte1XTaD/AFkJagAATAABQMKZCgAeJf75ZrBBTzXe50dviqKllLE6ok3EfM9e5Yn1qcmQ3u049aZbtfLhT2+hgRFlqJ3o1jNVRE1VfrUD1weZbrpbrlPVw0NZDUSUUrYqhrHarG9WNeiL/wALmr+0zbrnRXHh1oamKpSnnfTz8G7Xg5WL3TF+toHpeMA60c0cqvSKWN/Bu3X6O5Wr8ygdkAAAAAAAAAAAAAAAAAADSOR98Nz6ZN11N3Gkcj74bn0ybrqZF3sR8FONdBaWZGbEfBTjXQWlmQAAbAAAAAAAAAAAAAAAAGEIrah8fiH2kpepKWqEVtQ+PxD7SUvUlCRbIAgCgAAAAAAAAUACB28VtJb9mtVVVtTHTwtrqHV7+ZP9riOym1XZyqIvZlaPToNtPg/ql5FTjtByKn/rIS0TlTX5zIje2rs4887P6wg7amznzzs/rCFny/OAIvtqbOPPOz+sIZ7amznTvzs/rCFmAI2l2l4BV1kFJTZdapaiokSKKNs6aucvMhZeIA0NXbfbNSZFQ4pYa5P9nuN/Sme5PhN3qSp3VT60ciO/4TXGf3qszXZLLb7oiuqLHYK+rvyL5dBwlLGxf+Y2aX/ltP0BeLPQXWe3TVsTpH22r45TKjlTdkSN7NeT9F7jx5MGxiWnyWB1t3W5M5Vu25I5OH1ZufP3Pc/N41VfGZ5EReLzHs9zGfIKhUbRX3G+Ge1fy6yhZqjf1vik0/5R4NqTJbbcrfhL1yeJtJZoLrcX2VIGS1FbVSzPlV8kvM1HtfyJz68vMbeyzE7DktLbKO80DKmG3VkVZSo5fgSx67v605ebxnXyjCLRkNwp7nVT3KjucEaxMrqCqfTzrEq6rGrmfCZr4lHI15DV7QLrXYVjl1v1fYpa2O6pcJoeBWpqIIJI+Cd3O+yOVWuYi6c28/6j2tiVnqKG+ZrULd7nWtbkU9PwdTIxUf7xTrwjtGt7rxFXZ8Jx21utb7dQOhdaIZoaFVmkduNmc10qu7runOViLqvKc9qxO12vKq/IqF9fFU3Fd6qg40/i8kmjW8Lweum/usamvzIMTVMADSgAAAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAADCEXtQ+PxD7SU3UlLRCK2ofH4h9pKXqSip5WwCAKAAAAAAAAAACK21eD+q6dQf6yAtSK21eD+q6dQf6yAtQAAAAAmgACgAAAGqeNUGvzcoADVAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0jkffDc+mTddTdxpHI++G59Mm66mRd7EfBTjXQWlmRmxHwU410FpZkAAGwAAAAAAAAAAAAAAABhCK2ofH4h9pKXqSlqhFbUPj8Q+0lL1JQnlbIAgCgAAAAAAAAAUCK21+D2q6bQf6yEtSC26Mnk2aVsdPPxeZ1ZQo2Xc3tz/a4eXTxnOuN5vvLptJrPuel9kgtgRPY1nH5yav7npf4Dsazj85NX9z0v8CC2BFdjWc/nKq/uel/gOxrOfzlVf3PS/wAtQRSY3nCKmu0qqVPm9x6X+BWwte2FjJHq9zU0V2mmq/OaGtP6RNJcbljFitdrulVbKutv1PDHUQTOYqO3JHNRdOdN5reQm9q2WVeUbGqOKx1NRRVdwttVX1r6aVzZKVlHE507Vcmip7+jItf0lNoZlj0mQPsO5U8AlrvENyXudd9I0cm59Wu8Sq7MeDdnDIrpux5JT1FPRsWHkoG1DXumROXukdK90niMiNvUtuqdpVBDfrblF3p1w+imSK0y1WrJXTTbz3Nge3n+dSxZd6m0VllwvA7RrW1VFJdpY73W1DOK0/CNb3e9vyK9Xv008WinNVYbldDlsF+xq+2eBW2KntM0VfbpJ0fwUkj0eislZprv6acpi5Ypm013tmWQXywx5JS08tBUr7nS8UnpZJGva3c4XfR7HNauu941An8NzHIKGz8WbRxPvV6zG4UTIaysXgqZWvke9u/p3SNbG5GI1O67nm1PmfafebbNX0tfJZGXeovz7PTpPUrDQ03AwNklmfO5O6ajXt5N1F313P0jzM0w672WKy2q4V8VwpKi9V93ra6e0SVdJG96asjkp41103nuVr1ciM3V111OfHbPesjki9yY7RRuxyfjNmuMFkkpaKp4eOSOpgfTyLrzbq76LzuT5lAvdl2bNyqovNsqXUElws8kSVE9uqOHpJ2yN1Y+N/7HIqeLT6y+TmJTErbkNuhqn5Bd6Osqp5UdHDR0iQU1LGiaIxvwnu151c5V+rQq0NAAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAAAwhFbUPj8Q+0lL1JS1QitqHx+IfaSl6koItkAQAAAAAAAAAAABFbavB/VdOoP8AWQFqRW2rwf1XTqD/AFkBagAAAAAAAAAAAGiAABoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0jkffDc+mTddTdxpHI++G59Mm66mRd7EfBTjXQWlmRmxHwU410FpZkAAGwAAAAAAAAAAAAAAABhCK2o/KMR+0tL1JS1Qi9qHx+I/aWl6koItQAAAAAAAAAAAAEVtr5dntVp5bQf62AtSQ2p264XPB62mttLJVVST00zIWORHSJHURyKia8mujFPjs0ufj2dZl/go/wCYMiyBHdmlz/N1mH+Cj/mB2aXP83WYf4KP+YNCxBGdml0/N1mH+Cj/AJgdml0/N1mH+Cj/AJgCzBGJmtyVUTtdZin/AAUn8wVsMjpIGyOjfGrk13XJyp+sDl5NdNU/vGn1mkoLjcLV/SDuddUXGodaKyvp7K6CWTWKKZ9E2eFzW+LVyPZ+t6fqPilud1uH9ICG6tuNUlpmt91oaSmSVeBXijoGul3Obe4WSZu98zWk0xvDlGv1n522JUNlvGI4xUV1kzWovElKypkrpZ65KSeVE4Te3ll3OVf2FfZtpNwflFls1zXF3uutQ+l4rbbtxiqoZmxSSK2VN3R/wFaunwV+cnSY20PGaxxPNsqv62y/Q41T9i90nc2lkjqVWrhp+63KmVmm5uO3OZHbzUe3n5Setu2plWy33nhcfdZayuZTMp23JfdJjHzcEyZ8Wm7zoiuj+E1q/sHRjeACLqmqA0oAAAAAAAAAAAAAAAAaRyPvhufTJuupu40jkffDc+mTddTIu9iPgpxroLSzIzYj4Kca6C0syAADYAAAAAAAAAAAAAAAAwhF7UPj8R+0tL1JS0Qi9p/x+I/aWl6koSLTxKZCAKAAAAAAAAGF5zI1TXTVNfmAAaprz84AGOUyNUAAAAAANcZJs7fd2ZgrbqsE99npaqilSHXiFRTsYkUmmvd6OY12nJ831nNbsCSgu2My09c1IbFaKm38GsXxz50i3pdde55YlVU5fhc/IbABnDUbjWGyWrZXb8Hnr3OWG1+58lXT6scncK3fZ8y8pK2HZvkEE+LUlxu1nZbsYqWvp6ejtixJVsSB8O9IqyO0eqP15OTn111TTbhgcmtZ4nhGU2B9ssMOS0/YtaqhzqWOOmXjc1P3W5TSv13Nxu/zo3ecjG83KfGM4VleOMt+PW7IbYzG7fMjoXe5mtasCP3kp1ertzTTueE3Vdu/pd0bPM6Dk1lOYAGgAAAAAAAAAAAAAAAANI5H3w3Ppk3XU3caRyPvhufTJuupkXexHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAABKwQG2CSeGHGJaamfUzNyKnWOFj0asi8HLyIruRP2l+Rm0/4/EPtJTf5coWM9leVa+DS++v0P4w7Ksr/NpfvX6D8YsvGZAi+yrK/wA2d9+8KD8Yz2U5X+bO++v0H4xZgCLXKcr/ADZ331+g/GHZTlf5s776/QfjFoAIvspyz82l9+8KD8Yy3KcrVyIuzS+omvKvuhQ8n/1izAHy1VVUVU0XTm+Y0XkFVLYv6Q9blTXycWhW2Wm4Irl3Egq0lax2n6M7Iv8AGpvUiL9gVNeX5ZxmqXcyKjgpnN3PiFia9GvRdeVdX737CCAuFc+r292XKJaiRbdSuuVrp0Te3HMp6bfnk0/K99c+P/lGcf2uXOvnst3Say1NBd6iKFLXSwzcco2zL729z/gSadzvpommq6LyctrRbOqaDsRRbhLKzHYamGRr28tas8W5K9/Lzqquf4+c4sUwa/2NLdaGZnUPx21zI6jpI6VGVXAs+Lp5Z95UkjamjfgI5yJ3TlIJvFL/AJfRYvmd1ud1stQlJf6mnhkrnSU8NPpKjVc5yvfpG3xRpy8um8eHmOeVt4wjO7HUXKguTocaWuhqqCmqKTuXOVjmbsirr8FNHov5Slrctl1RUvvdPHkfA2+tu7L7RRLS70lLXtex+8529pJEqt+LVvj5ziuOy2tvU95rr7lM1ZWXmyLZqh8FMkMUUKvV+sTEcunwl+Eruf8AYBzUuUZfZMmtdqyWlsjoLtb55bcyidJG6CWCNHrDI+Ryo7eaq6P0bpuryHlY9tKu82U2C2VV3x28wXhZYn+5cE6NppWxSSJuzOVWTN97c3k0+c9iv2b1l3uD5cryOe7QRWypttAxlM2J0Ec7dySV7uXhJlYmm9ojeVe55RZdn16ZWY5U3jLFuDcdnV9FBBQJBE9iwPh98TeXV6I/kVu61OXueXkCS2Nvetdsx3nuXWwXhV1X/wBTAb5NfYfs/XH6jGZfdLh/cOhq6PTgd3hknka/Xn5NNzTTl118RsFB5SsgA0AABgAAoAAAAAAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAAJWCL2o/KMQ+0tL1JS0Ivaj8oxH7S0vUlCxaoAgAAAAAAAAAAAAAAHIDybTd6S6Vdzp6XhN+21XFZ95und8Gx/J+x7T1gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAADCEXtQ+UYj9paXqSlohF7UPj8R+0tL1JQRagAAAAAAAAAAAAAAAi9nnfHnP8Av9P9HTFoRezzvjzn/f6f6OmLQz5AGAaGQYAGQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANI5H3w3Ppk3XU3caRyPvhufTJuupkXexHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAAAYQi9qHyjEftLS9SUtEIvah8oxH7S0vUlBFr4gPEAAAAAAAAAAAAAACL2d98Wdf7/T/R0xaGt6ax7QbVe77V2u5Ytxa6XDjiJVUs/CM97jiRurX6LyRp/eenwe1X6Qwv1Gq/FMi1BFcHtW+kML9RqvxTHB7VvpDCvUar8UC2CkVwW1b6Qwv1Gq/FCxbVvpDCvUar8UC0U1btYze94pl+LQ0aUbrLM2aa8pKzWRsCSQxI9i6ppuLMjl+pC6sCX5KFeyGa3S1u+vyGJ7I93xcj3Kuv7SXzbF5chza3sq6V0lmnsFxt9XIn5LpnQaJ+1rX/ANw9EeXtWzi949kmN2qw8WetTXU7ros0au3KSWdsLUbypo5znry/oKexetpOM2q5VdJUe6ToKCVsVfcIqRz6OjeuncyypyN+Emv9X8rQg6LFMzqMQguF+o+HyBMhtTZ04XmoaKdiJJz+P32bT/7w4KjFrjST5HZqrF8mvi3m51dTSLR32Wmt1RDUO3nNqN2VNzd1cjve11Tm11AvrXtBikzu/wCP1turKaltVPDUcdWB/BqxzZHPe93wWs977l2vdcp3LDtAst3ulLb0o71bn10ayUD7hb5IGVbUTeXcVyc+7y6LouniJa50WV2TLsqjsFoqFmvVhghs1c1Ukpqaqp4qjRJlcu83unx6Loup4FNimQXXJMTlW1ZXBHSx1UN0uF5uazScJLRyM3mRcKrNEk/Kaifk7vIBsS17R8duNwpKWBlybT1s/F6K4yUjmUdVL3XcxSu0R3wXaf1tO51POse0WCHGGVt9Soqq6ovVfbqSloKV0s8/A1ErG7rG/MyNHK7mI/BcYuUVFi+O3jDcmfW2aWBamqq76/3Lj4uvvc8LeFXhF7litZwbdNeXTQ45cNySljsN9qrXeJ20N2vnGqW01fAVSQ1lXwkc7N16a/Ft1ZrzSfUBsNdpeLR2SK7VU9ZTxvuHuY+nfSSJUQ1W6q8E+PTVHLpyfPqmnOdJ+1fFmR1bpIb42WhXW4U3uXNw1CzTe4Sdu73DNOVF5deXTXRdJ6lxa41T7TcaXFq+365ZT11Tx65vqqqWGKmkjSebhHrwbvgpuNVeTdKCXH7u697SaniHvd2pYYqJe59/3aVzNP8AEvjA2DS1EFVTx1FNIkkUjWvY9OZzXcyodk8DAKWpocFx+hrI1iqae2U0U0a87Htia1yf3op75oAAAAAAAAAAANI5H3w3Ppk3XU3caRyPvhufTJuupkXexHwU410FpZkZsR8FONdBaWZAABsAAAAAAAAAAAAAAABKwRW1H5RiP2lpepKWpF7UlRJ8RVVRE7JabqShYtQYTxmfEAA5QAAAAAftAGFX5k1MrzH5/wAtiw6fbjlTMuxu5XtEtNu4slHb6ipdGuk298Ui7uvJz8+n1KZG/wBF1MmhcOv+U4rjNls13vVrx9svGpaWK8o+uuPALO7i0HARvRy7sW7vP3l07lDv0e0TL73T4iyx2+1cfyBlwbJLKsvA076R7WcLu8jlYvddwvL3TeVOUumN18gPz9UXvJ6XFtpU+QVdpvVPQ3RsSUz6aWPefwdKmie+/E918H5/GWFTkGcXW+ZJ2JU1odSWKp4twNXvLLXzI1skjGu3kbEm7I1EVdeVPEhNG0EVquVE0VU5+XmGpo675hNiGRZxWxcXStuF9tlupeMqvAskkootXP05d1qNcvJ8xS7Ns0uF6yivx+uq7dc1gpWVcNdb6aSGNUVytdE9r3O3XpyLz8qORS6Y2aACgAAGiAAAAAGg0AAAAApgyAAAAAAAAAAAAGkcj74bn0ybrqbuNI5H3w3Ppk3XUyLvYj4Kca6C0syM2I+CnGugtLMgAA2AAAAAAAAAAAAAAAAlYNfbZ6GmuVLjdDWsV9PNkVM17UlVmvcSeNOU2CRm0/4/EPtJTdSULHyuy/Ctf/hdZ96VX4g7V+FfRdZ96VX4hagzymortW4T9F1v3rVfijtXYT9F1v3rVfilr+wDldRXauwn6MrfvWq/FHauwn6MrfvWq/FLXX6hr9Q5OkX2rsK+jKz71qvxTktuzzE6GugrqO31UdRTv34nOuNS9Gr8+6smiliDQE1bMe4lnF9ybjKvW60tLT8BuaJHwPCcuuvLrwn7NPHqUoAg77ht0kzJ2T49kLbTWT0DKCqSWhbUo6JkjntWPecm47WR2vOi9zq3k5eriOzlmPVGNysu9VV+4XunuLOmr5+OSpJq9fnbpp9f1GxgZ5GsL1s2rbh2WUTMhSG05K9KqeDiKOkhq0bC3hGP3/gaQp3CovPznPfNn1ymud5lsWVz2egv7myXWmZT78iSbrWPfTybycC58bUa7kdzbzd13KbIA5GuL1s3S4+7E7L1U09bWXKkuVFUNja51JNTRMYxV3td/Xc7rXn3lPbxKz5JRVtXXZHkaXSaaNkcUNPTcXp4UarlVzWauXfdvLq5XeJOTkKwGgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSOR98Nz6ZN11N3Gkcj74bn0ybrqZF3sR8FONdBaWZGbEfBTjXQWlmQAAbAAAAAAAAAAAAAAAASsEXtQ+PxD7SUv+XKWhB7XKmlo24tVVdRHTwx5HTK6SR+41Pe5edQsXnJrzmTwlzDEte+iyevxe0OzDE/Oiyevxe0B7oPC7L8S86LJ6/F7Q7L8S86LJ94Re0B7ugPD7L8S86LJ6/F7Q7MMS86LJ6/F7QHuA8LswxPznsnr8X8T6pslxuedkFPkFsmmkXdbGysY5zl+pNQPbANObd7fltC+kvNjzy72iGsutDb1o6eOJzGNllRj3pvJz91qBuLX6wapoc0biVJW2euXIcqdZpFW7XaKma9tNvd3urposisjXec1iOVqHt1W0TH4qqai0rJZ9KWSjZGxqrXMqF3YpKfl7tNd5F+bdXXkMi71BqyyZTl2TrmtsoLc60VlFVPpbXV18TeBidwMLk4Tg3q5zvfFfzaaacp42L3G423aTY7Va9oS5hBNDUtvkTpI5EpN1icFLvN+K1kVGbi8+/wDUXTG7QacyXae2upLXLYIbvT0lVkVDRQ3RaVFpaxq1TWSsY7XXRUa9NXI3XxKbiXnKMgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAAAdOvpKWvp301bSwVML00dHNGj2r+tFO4APF7FcX073LP6jF7I7FcX83LP6jF/A9rkGiAeN2K4v5t2b1GL+BjsVxbzbs3qMX8D2hqB4vYri3m3ZvUYv4DsVxbzbs3qMX8D2gB4q4ri/m3aPUo/ZFNjONwTsnp8ftkM0a7zZGUbGuav1Loe0ABEbW7Lcb5ZLVT22HhH019oaybukTdihma968v1NLcAaKu+F3WkyPKH02GOv0N6r1rqSs91HUscLnsRjo6hu+jlYjm72rGu1auh3rth2ULerdktrt1DTVGIMjprDQRdyyphWNralvj3GyN7iPeX3vd1XnNymUM4a1VS0+b2e9Zelis0Tn3WvbdbfV1L28XdpDDHJTyJrwjHuWF6I9GuTRzV+o6rbJk+TZvjl1nwmHFYrRVTVFZVy1cMklUySF8boGNhVd5jnPRyrJu/A+DqpuAaDkaItWL5xBiWMYM/H4EpMeu9C5Li2tZwdTTQVLXI9kfw0fwbUcqO0+Cum9qb3GiAAACwAAUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSOR98Nz6ZN11N3Gkcj74bn0ybrqZF3sR8FONdBaWZGbEfBTjXQWlmQAAbAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAATqXybs+kx5YmcCy0srt/wDK31mczT9XIURFReG+o+zMX+pkLVDIAAuAACgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABpHI++G59Mm66m7jSOR98Nz6ZN11Mi72I+CnGugtLMjNiPgpxroLSzIAANgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIqJU7eE/2Zi/1Mha+I1zdbrTWna5V1s8NZK1MdgTcpaSSokXWpl/Jjarj0V2i2fXltOV/u7WfhmRaaDQiu2NaPojKv3drPYHbGtH0RlX7u1nsDo5Wug0IrtjWj6Iyr93az2Au0a0fRGVfu7WewOjlbAjaTObbVVMNPHZ8oY+ZyNR0thqmMai+Nzlj0Rv1ll4jQxymfEfm7Y3asYrsZpJr5s1qauVa2sfPfZo4XQqiVMvdqvCcJyaafA8RX0mdZlHY7JnFXSW52N3arpokoWo7jNNDUvayGZZd7dequfGis3U03uddDPRjcQNNVufZu2z3vKWUVnhs9kvFTRz06pIs9VBDUcErmP13WLp+i7ecniPVw2fJqzbDmVJWXWkltVM2jcym4KTWPfjcrUb3e6mv5fJ3WniJo2gADYAAAAAAAAAAAAAAAAGkcj74bn0ybrqbuNI5H3w3Ppk3XUyLrYh4KMb6C0syH2JVNOzZVjbXTxNVKFuqK9ELHjdL5TD6RC6OfUzqdfjlJ5TD6RBxyk8ph9IhR2NTGpwccpPKYfSIOOUnlMPpEA59RqcHHKTymH0iDjlJ5TD6RAOfUanBxyk8ph9Ig45SeUw+kQDn1GpwccpPKYfSIOOUnlMPpEA59RqcHHKTymH0iDjlJ5TD6RAOfUanBxyk8ph9Ig45SeUw+kQDn1GpwccpPKYfSIOOUnlMPpEA59RqcHHKTymH0iDjlJ5TD6RAOfUanBxyk8ph9Ig45SeUw+kQDn1GpwccpPKYfSIOOUnlMPpEA59RqcHHKTymH0iDjlJ5TD6RAOfUanBxyk8ph9Ig45SeUw+kQDn1M6nX45SeUw+kQccpPKYfSIBhIo0n4ZI2JJu7u/u91p82p2Dg43SeUwekQcbpPKoPSIB2EB1uOUnlcPpEHHKTyuH0iAdlQh1uOUnlcPpEHHKTyuH0iAdkHX43SeVQekQcbpPKoPSIBP4Fi0WLYbT44+fjrYnTqsjmbu9wkr5NNNV5t/T9hKWvZlWwU1rsFdlElXi9prGVVHb0pN2bWKThII5Z97u2MXT8lFduN3nc+9svjdJ5TB6RBxuk8pg9IhkQ1Vs9SbBL9jHuo5vuxW1dW6fgvi+HqOF0015dObn5efkO9TYxcKLaNWZPbrrHFR3OKJlxopKffWR0SPRjmP1Tc+FypouuhV8bpPKYPSION0nlMHpENDsDU63HKTymH0iGeOUnlMPpEA59RqcHHKTymH0iDjlJ5TD6RAOfUanBxyk8ph9Ig45SeUw+kQDn1GpwccpPKYfSIOOUnlMPpEA59RqcHHKTymH0iDjlJ5TD6RAOfUanBxyk8ph9Ig45SeUw+kQDsamNTg45SeUw+kQccpPKYfSIBzrzmksi74bl0uXrqblWspNflMPpENMX2ogW+3FeGiX/bJvyk/ruMj8tN/wDE/wDmP/zHHUUAg+AAUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMpzAAZPlecAgGUAKMAAAAAAAAAAAAAAAAAAD6+Y8up+UP/WAQf/Z</binary>
<binary id="13" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="14" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="15" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="16" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="17" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="18" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="19" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAIjAvMDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQEBAAMBAQAAAAAAAAAAAAECAwQFBggH/8QAYBAAAQIDBQMFCAsNBgQDCAIDAQACAwQRBRIhIjEGMlETQUJS0hQWYXKRkpOyBxUjJDM0VGJxwtE1U1VWc3SBlJXB0+LwJUOho9ThNkSisUaCpAgmRWNlg4WzF3XD8fL/xAAZAQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAwECBAX/xAAmEQEAAgEDBQEAAgMBAAAAAAAAAQIyAxESEyExUVIiBEFCYZFi/9oADAMBAAIRAxEAPwD1878bi/lD6y49ELvOj33G/KH1l72wrKs21Nn3OhyNpRLXE7AkYBhzsFsF8SO2LcN0w8AOSaKX8b28EHzaq+il9lI8xCdNwLXsmLZzYDorpsviMaLkSGyI269jX3mmMw6Y1o287BeHLWHMP2nk7DixrrpyZgMhx4YqDDi3TDe1pINCHtN00PWuoPTjdVfvBfUyNhWfbslHjWG2PJRZaKGRRPTrXsc3kI8St4Q2NZQSzm5stCMzbq3ZGy8hP2ZJRza0KLGmolowyA90Onc0vyrHXojAA2t29eO68aOBoHyih1XvBszHELumYtaShWa9jHQp0iK6HEMR0RrQ1rYfKXr0CIMWDcd1m3vUzslNSFoTEhNQuQmJeI6FFbeDqPa66Rh85BxdjRUjBRzcRVyEDiUAYBc43wkH8p9UrYb4ViK3PAzdP6pQdeZQJdHWKgb4UA6tWlCNMUIHWKA0YI7RABTUqOb4UGuZRurlKfOKrRgcxQHaK8yy4eFKfOKCt1cjtFGt1zFUjwoKo3UpTwlGgY5kFRAPnFSnziuKx+5TpP7k6ShxBVoK7yEa5iu4UjyoWekVaaZipTNqsB2hWgFlwwOZUAdYrQ5yo7QpTNqq4YHMgqnSKUHWKlM2qA7QrSjhg7MgHzigdIYqnFZpjqrQU3igxKCkrD/JtW65gsywHc0LMfg2q3c2qDXMst3QgApqUAFBmKC0zBVSgrqlB1igN3Qh3gjQLozFQjHVBpQaJQdYoBhvIDtQrzLLhpmSnzigo0R2rVGjwquAqMxQVc5b4J3jv9Zy2B84rEsPcnZum/1ig0/eC0svGIxVA8JQG6I7UIB4VHDTMg1zKN1KU+cgGJzIBVUI8KU+cUBupRyAa5ioR4UGlG6lCBTeKNAxzFAdorVQj5yhHzigxB34/wCU+q1dCVzgtzx8x3/qtWyPCg1VQbxUp84oBjqgOGUrSjgLrsyUHWKBzlRwwKUzaqkYHFAQjMlPnFKY6oI7QrSy4YHMrTwoHSKqzTE4rVMN4oI05Qubj75h+I76q20YNzFcy33zDzf3bvqoOxOCg0ClMN4qtGAzIHSCqzdx1Vp84+VAbujFDvDFGjKMVCMQg1QIpREHedPvuL+UPrLybMteckZQsk/cnsnYE8x/J3rsSBfuXeanujt5vMF4s78bi/lD6y4A5Qg+nlNqmQ5aal4dkyTZZ8o6DBk7r3wXOfHgOiOeXvc/FkG7lOVwa5t12K9U+2p51twLWa4wJiWfDMqWtwg8m0Nhhta3g0NAq69epmqvXDVVB76FtM6UhxYNmWRZ8jAitc2LDY6M9sUuhRYdXX3l2URn3aU1zXsq8aR2hmpaymyAlZRwY+aeyPddyre6IHIvGtNAHabw6t5q9ONAtO3gg9zK7RR4VmQLMmLPgz0nBYGtgRxEDXEPiPa8lj2uLhy0UUvXaOrdvZl6ufnJiftOYtGcc2JMTMZ0aI4C7V7jUnCi5lRAe7TXzULvp81HahUoMtdhz+asRnZ4Hj8PmuW2rEX4SD4/1Sg3e+nzVWuw5/NVIwUagjju9lC76fNVd0UKA12H8qOdh/Kq3RR2iAT4T5qjXa9la5lGjEoI52H8qoPhPmo4YK8yCNdi7sqOdh/Kjd4qu0QS8PD5qrSKnD/pVOiy3eK1rRcMdfNUDh4fNVRRrnKVc5SovHD/AKVC4CvZVG8h0KrCkJeGGvmoCL38q1wUG8UEc4UOB81W8PD5qjhlK0gzUF3P5qOIocD5qvSKO0KBeHh81QOBPP5q0p0igjiKHD/BLwHHzVXaFVBm8Kjsqk/T5qhGYLSDnKO96wvybeit3he0/wClZlfisP8AJtV6QQWo8PmqNdlGvmrSy0ZQgB2YYf8ASrUeHzUG8EKAH5Rr5ql7MNfNRoyhKZggpd4T5qjXYfyrSg0QHO07KVHE+ajtQqgjXCn8qj3Yt7KBVwxagB30+RYlne5O8d/N85y6LnLfBu8d/rOQae7MPsVvaa+RHbwVQQO/qijnafYjNFX8yBe/qiB2LvsQlGalBHO/q6rX6fNRwV/QgwHYu181HO/q6tNGJRwQL2HP5qjXYu181aUaMSghdh/KrX6fNQ6KhBzguF+P4/V+a1dHEa/VXKDvx/yn1Wro7RBajifNWQ7MfsWlkDMUBzsruyqXeE+ajhlKFBAcefyI52DuygpUqkYFBLw8PmpUV5/IqAh3kEcRQ/YrUeHyI7Qq0QZvCp18it4U5/NU6RWuZBlhFG6+aslw7ph/k3dHxVtugXJ3xmH4jv3IOtcOfyIHYD7FScFkaDFBb2P+yXvG8inSGK1zII12UYKE5gjd0ITmCC+d5qKogs3Dd3ZG98xN88zePirk2G66PfETyN7K8qccO7I2PTPP4VwDhQYoOfJvr8YieRvZTk3fKYnkHZXS8L2qVCDm2G+6Pd3+RvZR0N+X3d/kb9i6Nc26MyhIwxQZ5N/39/kb9ijYb/v7/I37F0qOKNIpqgw+HEw93ieRvZULH/KIvkb2VtxbUYq3m9YIObYcSnw8TyN7KxGhxL8D3eJv8G9V3zV3aWU3liMWcpAzdP6pQLj/AJRF8jeyghv+URfI3srV5o6QWmuaRqg5OZEw92ieRvZTk3/KIvkb2Vt13DFW80dJBhrH0+HieRvZR0N/3+J5G9laaW03lXObTeQcyyJ8oiea3sqshvofdonkb2VolvWCNLccyDLocT79E8jeyoWRK/DxPNb2Vtxb1kq3rBBlsOJieXieRvZQsf8Af4nkb2VtpbjmUcW9ZBjk4nyiL5G9lVsOJj7vE8jeytVb1gqwsqcy0hnk4n3+L5G9lZEOJ8oi+RvZXW83rLNW9YKVc5TpnLPJxK/DxPI3sqGHEx93i+RvZXQFtdVHFgBzKijHJxMPfEXyN7KcnEvfDxPI3srpebhmClW3tUGXQ4l0+7xPI3spyb/lEXzW9lacWXTmS83rBBjk4l74eL5G9lV0OJQ+7xPI3srdWk6qOLKHMgxyb/lEXyN7KcnEvfGIvmt7K6Xm8QpUXtUGXQ4lHe7xPI3sqCHE+URfI3srbiyjsyVaOkEGeTiV+HieRvZULH/KIvmt7K6VFdUJb1gg4ysOIZaF7vF+DbzN7K3yUS98NE8jeykqW9yws3921bvNrqg5hj/lEXzW9lVsN9B7vF8jeyt1b1go1zaDMEGTDiXh7tE8jeypyb/v8XzW9ldKtrqpeaOkEGWw4l0e7xPI3soYcSvw8TyN7K0xzbozIS29vBBksiff4nkb2VGw4n36J5G9ldCW9YKAt4oMuhxMPd4nkb2VLkT7/E81vZW3FuGZKt6wQZbDiff4nkb2UeyJVvu8TyN7K0COKOLatzIMcm75TF8jfsXOWhvuH3d++/mb1nfNXkVHFc5Yt5M49N/P85yA6G/D3d/kb2U5N3ymL5G/YujiMEJHFBzbDf8Af3+Rv2I+E/D3d/kb9i20t6yrnNwzIOfJv+/v8jfsRkN9Xe7v8jfsXQlvWUa5tTmQZcyJ9/ieRvZUuP8AlEXyN7K6OLeKlW9YIIyHEx93ieRvZUdDiff4nkb2VoOZU5kcW8UGLj/lEXyN7KrGRMffEXyN7K1VvWCrS3HFBzdDiff4nkb2VRDfT4xF8jeytkt4oC3rBBwgw4l+P7vE3+Deq35q26HE+/xPI3spBLb8bMN/6rVtxb1ggwGRPv8AE81vZV5OJX4eJ5G9laq3rBARXVBh0OJdd7vE8jeyrciff4nmt7K04tuuzK1b1gg58nEvfDxPI3sqmHEuu93ieRvZWqtrvBHFtHZkE5OJ9/i+a3srPJxL3w8XyN7K3eb1glW11QYdDiUPu8XyN7KvJxPv8TyN+xacW0OZWrOsEHPk4lT7vE8jeyrycSnxiJ5reytVFTirVvWCDmyHEo33eL5G9lYdCid0w/d4vwbuZvzfmrsxzKNzLLnM7ph5v7t31UDk30PvmJ5rfsRsN9B7u/zW/Yt3hQ5h5UBFBig58m+98O/zW/Yhhv8AlMTzW/Yt1F7VW8OsPKg5thxLrfdonmj7E5N974aJ5o+xdAW0Gb/BCW3t7/BBjk3fKInmt7KLeHWCIO03TuyNrvn/ALriBgF1nL3dkbM3fP8A3XJtaBApimGKY15kzcQgN3Qh1CNvXRoo69hog0o3RSrvAjb1OZBX6hUrLq1CpvdYIDdFzjfCQfH+qVsV4rEWvKQfH+qUHU6KNQ3usFG3uIQV3RQoa5UN7rBAbSiO0QVpqo6qDXMo2lXJmpqFG3scUFcBRULJvJV3EIDd4quAoo29iqb1EDmUbW8Vc3EI0HHFa1pRKHipm6wUq5ylXOTpI7RMapjxVIUjyvBQbyZus1MbyA/dKqy69Q4hUXusEAHMUdWhUxvaquvUKClSuYpR3WCmN7VBXVulVR16jko7rBAO8FVnG8tZus1BiV+Kw/ybVekFJYHuWFp8G1XG8g1VRugQXqbwUF6gxCC9JCUxqmbiAgN3QhpeCNvXRioa11QaUGiubiFBVAdqFVl1cFau4hBG0oq7VqjaqurUIKKLnLfBnx3+s5bF7iFzlgeTOm+/1nINu5lRRZcDgtC9xCCt0UcdEF6nMo69hog0o3UpmpzI29U6IDlQsmqubrNQGjFyO0QVqcVDVBrmUbqVM1N5qNrjiEGnVogUdVTN1ggzC34/j/Vatu0XODevxvH+q1dHVQVQbxSruIUFaoK7dKpKjr112KG9xCCA4lV2hUxqqa3XIA1SuZBe4hMa6oDtCqsuvUOKubiEDpFWuCyK1OIVN6moQRpwCwfjMP8AJu+qtNDqDELJB7ph4/3bv3IOnMcEGgwUzUOIKNvUGAQUjHRU14LOauiG9xagrd0J0kbW61Qk3kGkUzdYIg7TZb3ZGx6bvWXFrm0GZdpv43G8d3rLgBlCChza6qkt4rPSC0gy0tujMhLcuZVugQ6hAJbxCjS3itKN0QRxbUYqkt4hHahUoMtLaarMVzb8DHp/VK23RYjD3SD4/wBUoNEt4hGlvFaOijUEcW5cVat4o7ooUBpbTeUcW11Wm6KO0QKt4hQFtTmWhooNXIIS3rK1bXeCHRVBlpbU5lSW9ZG7zkdogVbxCNLccycyN1K1q1bxUq3iFUClXOyVc5Srb28oS3HFUbxQ6FUhSPKVbxCVbe1WuCg3isEcW0OKtW8Qjt0q0WjNW11Rxbjir0ijtCgVbxClW3tVrnU6RQRxbQ5lat4hHbp1RBKtvaq1bxCHeCpQc5Vze5YWP921bvNrvLnKj3rC/JtWwMwQWraahRpbQYrVMFG7oQKtrvKEt4q9IIQgNLaDMoS2u8q0ZQh3wgVbxCgLaby0VG7qCOLcMytW8QjtQqgy0t6yOLatzKt0R2rUAFvELEs5vJux6b/WctjVYl/gneO/1nINuc3DFUlvELJGLVpBkFvFCW5cVWo7UIBLa6hRpbjitFRmpQQlvFWreIRyqDILanFCW8VW6lHIFW01CjS3HFaUbq5BHFvWVq3ijtFUHKC5t+Nm6f1Wro4t6y5wd+P4/wBVq6HRAq3iFKtrqtKAZigji2jsypLesEdulU6oMgtrvKuLaOzINSjhgUEq3rJVt7VUJ0kEcW0OKtW8QjtDqqgzVt44q1bTUJTMdVeZBlrm0GKw4t7pZj/du+qtt0CyR75Z+Td9VBvLTUIC2gxV5lG6BBKtrqhI4hXpIgAi63FSovaqgC63BABe0QK+EeREqiDtOXu7I2I33esuDb10LvOOb3ZGzDfd6y4Nc2gzILjVQ3uIVDhXVUltN4IMsvXWo69gjS26MyEty5kFzcQoLypLeIRpb1kENahU3uIUc5uGZUlvEII28sxa34OPT+qVoFtNViK5vKQM3T+q5B0de4hRt7irVtNQo0t6wQDXBXNxCEty4qEt4hBRVR1VWltNVHFtdUFzeBQXqlW83rBRpbU5kA3lc3gUJbXeVq3iEEbWpQ3kaW1OZUlvWQM3EI29U6JVvEI0txxWtXHipm4haq2uoWat4hSrnKVc5TNVDex0Vq2u8hLccVSFI8pmwzBBW8lW4YhKtvarAdeocVc1NQo4tocytW01C0TG9qjr1DilW3tVXFuOZAN7iFM17VWreIUq2uoQV16hxTNxCOLaOzJVvWCCZryubiFKtvbytW8QgxK3u5YWI+Dat41WJZze5YWb+7atVFdUFzU1CgvUGIVBbTUKAtoMwQXNVTNxCoLa7yhLeIQVt66NFDW8q1zaDMoS2u8gubiEF5Kt4hQFvWQHXqjRXN4FHFuGZUFvEIIKo6tQgLesji2ozIGbiFiWvcm7x3+s5dAW8QucuW8m7Hpv9ZyDo6uGiG9xChIwxWqt4hBltUdXBAW8UcW5cUFN6uoUbWpVJbXUKNLc2KAaq5usFCW9ZWreIQQVqUNUBbU5kJb1kFzU3go2tTirVtNQo0txzIDryVdxCri3rKVbxCDEGt+N4/1WrZvLEItvxsen9Vq2S2u8goveBTGq0C3rBZq29qgOvXXKm94FHFtHZlS5vWCCCtVXXqO0UBbXVVzm0dmQQXuITNVUFvWCVbXeQR16hxVzcQo4tocVbzesEExqcVc1NQpVtTirVtN4IDb1BiFh17ulmP8Adu+qttc2gzBc3Ob3SzN/du+qg3modEbeoFSRTeCNIoMyCZqpm4hKtrvK3h1gggrdamN5VpbdbmSrb28glHcWoreHgRB2m/jcbx3esuA3Qu85e7sjYjfd6y4NvUCB0gtKGtUN7iEBugQ6hRl661HXqtQaKjdEzcVG1QV2oVWXXqhU3uIQG6LEb4SD+U+qVoXliLe5SD4/1Sg6nRRqG9TVRt5BT0UKhvYKm9xCCt0UdogvUUdeQaCg1KUd4FBexQU6KrJvaK5vAgN3nI7RRt6rkdeogvMjd4pm4o0OqVrVRM3FTNxUq52SpnIN5HaFTNVDeoVSFI8qg3imbDFQVvLBXbpVCy69dKubiFodIo7QqZqquvUKBzp0imbiFM1UFduuTgjr1Cmbigh3gtLJrVXNxCDMr8Uhfk2q9ILMte7lhfk2q5ryDY0UbuhBepqFBeoMUF6QQpmqhvcQgN3Qod4KtDroUN68g0VG6Jj4FBeogrtQrzKOvVCZvAgDRHatUF5HXqhBRqsS3wTvHf6zlvNXVc5avJu8d/rOQbIxC0Vl17BU3uIQGo7VqjbyOvVCDRUZqUN7io29UoK5VZN5XNxCA3VyOUbeq7FDeQaUbzpmpqFG3sUFOiqy68lXcUGYPwkfx/qtW3aLnBvX43j/AFWrbryDSg3igveBQVqgrt0qlZdeulU3vAgDUodCoL1VXXqOQAnSUF7wK5qoDtDqqsuvUKubwIHSOqvMs5ryuanMgjdAsH4zD/Ju+qujQ66Fzde7pZ+Td9VB15lBoFKupqEbeoEFxvJipmqrm4hAbWmiGt5uCNvXW4qGt5BpFM3WCIO025vdkbMN93rLi1zaDMu038bjeO71lwbuhAvCuqtRTeClMw0WkGWlt0ZkJblzI3dCp1CAS3rBGub1lVG6II4twzK3m9YI7UK/oQZBb1liKW34Gbp/VK6N0WI3wkH8p9UoN1b1goCOK0dFGoBLcuZCW9YIeihQGltN5RxbXeVbojtEFq3rBZBbjmWgoNSghLa7yt5vWCHRXyIMtLauzKkt6yN3ijtECresjS3HMqdNFG6lGrVtd5SresFf0J+hTrnZKucpVtd5CW45k6SO0KpCkeSresFKtvbyv6EG8Vgji2hzK1bTeCO3SqtGatrvI4txzK9Io7QoF5vWCl5t7eC1z6KdI4BAcW0dmSresEduuRBKiuqt5vWCh3gtfoQYli3uWFm/u2qgtvbykr8Vhfk2q9MIKC2m8FAW0GYLQ00UG6EAFtd5CW9YIN4KkIIHNoMyhLa7yN3Qr0ggtW9YLILestFRuiCOLcMytW03gjtQqgyC2u8ji2rcyN01Vdq1ABb1lzli3k3Zum/1nLoNViW+Cd47/Wcg2S2jcytW9YLJ5sFo/QgyC3rI4ty5lWo7UIFW13gjS3NmQozUoIS2u8rebTeCOQIALanMoXN6yo1cjkFq2m8FlpbjmC1+hRupQHFvWUq2m8FToqg5Qi2/GzdP6rV0JbXeWIO/H8f6rVtyAC3rBSra7y0oN4oDi2jsyEt6wR26VT+hBkFtd5Vzm0dmTnKjt1yC1b1gl5td5Wih3kEcW0OZaq3rBR2hV8iDNW3jmWqtpvBTpFU6cyCNc2gzBc3Ob3SzN/du+qtt0CwfjLPybv3IN5aahGltBitUwUboEEq2uqtW8QnSVQRpbdbihIvBRoF3RCBeagtfCPIiqIOs2T3ZGxG+71lxbeoF2m/jcbx3esuI3QgzjXmWsaahTpBaQZbeuhDWoVboEOoQMeLVG1Wio3RAdeyoQ7io7mWkGW1osRq34Pj/AFSujdFiNW/A8f8AcUGqO4hGg8VoqBBHVwxVzcQjuZD+hAANFHVVacFHIFHcWo29itcyjdSgjr1EN7i1HUWuZBll7HFU1ojdSjtEDNxCNrVOZG7xWtXFTNxCqKVc5SrnLONVTeocQnSKO0KpCkeTNxapjeVQbxWCG9irm4hDzqhaM41R1665XpITgUEzU1CZry0NFOkghvUKC94Fo6FEGcby0K0Wa5gtAjHFBzlq9ywvEatY3liWPvOFj0GrdcwQXNTUKC9QKnQ6INAglHV1VN7iE50P6EAXroUzXlRujFTpoKb1CgvUQnXFAgOrgpQ4o7ULR01QZaDiq6uCN51DqMUAXqrMt8G7x3+sV0FVylj7m7x3+sUG3B2VWjscVHaNxWv0oIK01UdWjVW6arLub6UFINdVRWpVIWRqcUFNUzcQh+lP0owaTU4hHVQHE4o76UDNxCNqnNqgOJxQCShvcQhPhKHTVIHODW/G8f6oW3VWINeUjeP9ULbq0RqgOQVvK/pWelqgprQ/SrisnQ486o+lBMbyrq0cp0tVToUDNxCmNVfIjdUENaHFUA01CP0V5kGc1VTeolRVCRRAFaDRc33u6mabh/ctg4LDvjTPEP7kG6OpqEaHUGK0dOZRugQSjq6qm9xCdJD+hAbeutUNbyrdAh1QKORXFEHWba3uyNlG+71lxaG0GVanDH7sje5Q993TPW8VcWGPQe5M8/8A2QbIFdFaN6q51j1+Ch+f/KhMf71D9IfsQba1t0ZUc1tW5Vlhj3W+5Q/P/wBlHmPVvuUPz/5UG6N6oVaG03VzJj/eoXpD9iNMf71D8/8A2Qbo3qpQdVYvR/vUL0n8qXo/3qF6R3ZQdLreC5xfhIX5T6pT3fqM9J/KtCHMzESrIcH3PPdvnHo8PnINUao0N4LNY4w5KH557KNdH+9M9J/Kg24NwQhq5vdHy+5M9J/Krej/AHqH6Q9lBpobTdVc1vBYaY9PgofpP9kcY9Pgofn/AMqDd1vVCNa3HKVi9Hp8FC9IfsUaY+PuTPP/ANkHRzW9UpRvVC5udH+8s8//AGS9H+9QvSH7EHRrW5sqjmtpurDXR8fcofn/AOyOMenwUPz/AOVB0Ib1QjWtqcq53o/3qH6Q9lVpj4+5Q/SfyrWw6BreqFLreqFkOj/eofpD2UrHp8FC9IeypVzlKmcrRtdEc1tDlWCY9fgofpP5VSY9He5Q/SHsqijV1vVCXW3tFgmP96hekPZSse98FD9IeysHRzW0OVQNb1Vlzo9D7lD9J/KoDH+9QvSHsrR0DW3t1HNbddlWKx73wUP0n8qjnR7rvcofpP5UHQNbTdUo29osB0enwUL0h7KpMe98FC9Ieyg2Q2hypdb1VzLo9D7lD9J/KgdH+9QvSHsoNgNvbqpAxy8y5++PvbPSf7L19u24ywbNjT0+yGyFDwpymaIeiGimJQewlWgykI0O4OZbLReBXGVMbueDSEyjobT8J/Kt+7Xvg4fpP5UHQgUKANoMCud6PQ+5QvPPZRro9B7kz0n8qDdG3tFSAuZdHvfBM9J/Kl6P96hee7soOgDbgyqAC9ose74e5s9J/svdbOWN7ZiajTkfuWDC5NnubOUiOc+tMDdwyHpcErXlG7qK7vUUHVVo3qr63vYswf8Axic/Z4/iqd7Fmfhmc/Z4/irenZ105fJEBC1vAL63vXsz8Mzn6g3+Ktd61mfhmd/Z7f4q3p2OnZ8g0BUgYL6zvXsz8Mzn7Pb/ABUOy9mVH9szn7Pb/FWcLHTs+TDWgnALnBa0MOA33c3zivsu9azD/wDGZz9nt/irDdlbLDD/AGzObzv/AIe3rH/5qdOx07Pk4jQaKkCoX1h2Xsyv3ZnP1Bv8VaGy1l/hmc/UG/xVvTszp2fItAQgcF9YNl7M/DM5+z2/xUOy9mfhmc/Z7f4qzhZvTs+To3gFKDgvru9ezKfdmd/Z7f4qd69mfhmc/Z7f4qcLHTs+SLRwCXRwC+tOy9l/hid/Z7f4qo2Xsz8MTn7Pb/FThY6dnyIa2pyhHNHBfWjZey/wxO/s9v8AFUdsvZf4Ynf2e3+KnCx07Pk7o6oRrW44BfXd61l0+7E5+z2/xVBsvZf4ZnP2e3+KnCx07Pki1vVS63gF9Ydl7L/DE7+z2/xVTsvZlPuzOfs9v8VOFjp2fHQqVi4au/cFtwFdF9ZD2Vsyrv7ancT+D29X8qtHZey/w1OfqDf4qcLHTs+Sut6oUoK6L6/vXsv8NTn7Pb/FU717Lr92Zz9nt/ipwsdOz5KjeqpdHVX13exZn4ZnP2cP4qd7Fmfhmc/Zw/ip07HTl8kQL2ihDbhyr607L2Z+GZ39nD+KtwtkZKaDJWUtmKZqOLsDlJQQ4d46VIe6g/8AK5Onb0dOz5Cja6JRtVzrHa4tMOESDTB57KF0e98Ez0n8q5hN0IZdOCUasF0eh9yZ6T+VQOjU+CheeeytGqCuipAposVjV+Dh+k/lQmNT4OH6Q9lB0a0XRlWHNHdTMvQP7ka6NdHucP0n8q5vdH7qZ7nD3D/efR81B3IFNFGhtBgVi9HofcoXnnsqtMeg9yZ6T+VBqjb2hVIHBYLo974JnpP5VC6P96heeeyg20YDBKC9ostMe633Nnn/AOyXo94e5s8//ZB0w6g8iLlfmepA893ZRB5c58bjeO71l47dAu820d2RsvTd6y4NaKDD/FBecKkLNG13VSG9VBG6BU6hRrRdGH+KOaMMv+KCnRG6JdHVUa1vD/FAdqFSRRHAYYKUHBAGi8+xqd0nxF4LQLui86xgO6zh0EHe0JS+DEhtzDUcV6quBqvpa4r11oyIeDGggXuk3ig9U7mWqinhUcKYEJhwQVmiO0UaBTRRwHBBrmUbqUo2m6FAG1OCA5a5lkhvVVo3qhBG7xVdoo0Nq7Kjg2m6gqN1Kl1vVVa1tTlWtVEut6oUut6oUq52SrnJ0ijtCpdbU5Uc1tDlVIUjyqDUpdHVCl1t7dWATgVqv0LLgLpwWqDgtGOkdFTulKNvHBUgXTggtQs9JUAcEAF7dKCO3CtKO3SvB2htWRsKy4loWhHDIbBlb0nu6LWjnKBtBbEnYdmun594bAaKAA5nO5mtHOSvz7thtNP7VWty827k4QNyBBacsJteHOeJ1J/QB12nt+0tr7XDpo3GMr3PAbuwgdfp4k89OAACasnZ2QlJMd8JtK0Yxa+MySkXugQIbmE3TEimG4xQ6gLWscy6bwiOOVc8lOG+3+o2foeXHuEPxR/2XTpLyDZszBsaTtAOgxJaO1jQ+G+tyIW1uPGrCKOGYCt0lt5uZeP0l0nMbJzfo4o3QJQdXm4o0C6MqB0gqpQXtEoOqgo0avrdij/YtpfnMv6sdfJAYNX1mxI/sS0vzmX9WOuqZKU72e1Qoi5TEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERCgoXl2GP7bkPzlnrBeIF5lh/duQ/OWesF1pz+oU086v5koTmQgcFKC9oudklOhxVGiyQKHBUAcEanSKBAG3jgrRvVQG7oXN499M8R31V0aBdGCw8N7qZl/u3fVQdCcNQoNAlG00CANoMEE6QVJ+hKNvDBKN4BBGkXdUJF5uKrQ263BCBeGCBgiUbwHlRB1mq92RsBvu9Zcmk3Rgu038cjeO71lxbuhBKmuiY00arjeCpqgy0m6MFXE4YKN3Qjq4IKSeDUaTwRGIDq0GCmPBV2oVOiDLSaaLz7Fr3WcOgvB5l51jn30fEQe250IwVx4Ig9daUiXgxoLc3SbxXq8RUUX0vOvXWhKB5MSGKO5xxQerFaaKOrwVbWlCo4lAx4NRtccFcaKNOJQDXgmPBqEq4oI2uOCprwUacSqdEA14BGl2OCp0UbvFbDVqfApjwatCqilXOUq5ylTXRDWhwCdIo6tCqQpHkx4NTG9omKmN4rBXVu6K48Fl26fpV8q0TG8qa3Tgp0ijt0oGZMVpev2htWSsOzXz09Fuw24NaMXRHdFrRzlBNobVkLCsuJaFoRwyEwYAbz3dFrRzlfnzbLaaf2ntQzU265BblgQGnLDb+8nnOpP6ALtntHPbS2kZiYeYcBhIgQAcsNv73HndznwAAfN86D6sTVnS+wIlWypdaE7ajjGmYkHcgwYTeTZCic158aIYjefk4Bwpj8ySa641X01lWhIzeycXZyYg8nNNnGzdnTQAyuc25GgvJIyvaIbg43rjoNAAIsRw9BNSkeUmuSjQnsiMeAWOb4VzHnZXaZryjw/TkhMScxbNnWTG9sml8xBY6NLWXMzQaHUaaCGw3jRxwHHivH74JOppLWrTm/sma/hr3MKQHtBCm5mZEBsW6JdgFTHINHY9FmDhe53ZWh1H3OZrfBvFK+4dakzwitp713/AD6SDF5WBDiwtH0dnYWO/SHNvN/StDdaqVG7jV0gY10UN6uitcVedBG6NX1uxP3FtL85l/Vjr5IaBfW7Ej+xbS/OZf1Y62uSmnk9oiIsSEREaIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAhREFC8uw/u3IfnDPWC8MarzbD+7ch+cs9YLqmVVNPOr+Ym94ExvcyGiE5iuUw3qHRM3gQ6OVCDIrXmWs3gUG8VcEGG3ro0WXF3dTMB8G76q2KXQsP+NM8R31UG81NGqtLqDAK8yg0GqBjXmQ3uDU6QxKqCNvXW4KGt5VtaaqGt5qC0d1QiqIOs21vdkbAb7vWXANbQZV5E3e7sjYDfd6y4ZqBBKNroqA3gFnNXmWs3BqCANujBVwblwUF6jcEdewQWjeARobwTNwao2qDTg3LlCyQ3qhV9atUx4BAY1vALz7FDe6nZRuLwWVXnWMT3U7AbiD2yIiAiIg8C0ZJsSsWCMw1HFepIHOvpiMar19oyQeDFggB3OOKD1VG8GowNxwUzg6NRl7FBSG9VLreqobyubggNDanKjg2m6stvVctG9RBaNpoFGtbmyoC6mgRpNXIemrreqsXW00C1UqZqaBTpP7snGcrRt7dUcG0OVTNVHXqHBUUUBvVSjbxyqC9wTNeQUht04IA2mgUN6hwCov00GiCENvnKhDbpyqrwNobVkLDsuJaFoRwyEwYAbz3dFrRzlBdobVkLCsuJaFoRwyEwYAbz3dFrRzlfnvbPaOe2ltIzMw8w4DCRAgA5Ybf3uPO7n+gABtntHPbS2kZiYeYcBhIgQAcsNv73HndznwAAfNICIiDS+gZtXtEbClNn3W7ajrMlYnKSkp3Y/kZd5rVzGVoCb78R13cV89VVpzBG1nZ+sJRvvaFeFco1+hdSBXRYlq9zQvEH/ZaxqjLTy7yt1vAI1raDKpm4BG1oEFutruoWt4BSpqqb3AII1oo3BfW7FYWJaX5zL+rHXyQvXWr63Yk/2LaVflMv6sddV72d6c/p7VERcuBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBCiFZIoXmWH925D84Z6wXhheZYf3bkPzhnrBd0yqpp51fzAhvVCXW3tFTe4BMby5THNbQ4JRuOAR16hUzcAgtG10SjeAUxqrm4NQRrW3RgFhzW90sw6Dvqroyt0aLDi7ulniO+qg3dbwCNa2gyqVdTQI0mgQW62u6l1vAKVNUJdwCCgNutypRt7dUFbrUxvILdHgRSruDUQd5v45G8d3rLgN0LvONb3ZGyjfd6y4gNoMEEGq0pQV0Vo3qhBG7oVdzLIDaDBCG5coQaKjUIb1Qo0N6qDT6YLKrqYYJQdUeVAbRedY/xp3iLwW04LzrGA7qdlG4g9siIgIiICFEQeBPyd+saEKu5xxXqaEEr6Vq9fPSYfWNCFHc44oPVn6VahRwFTgUoOBQG0q7FHEU1UaBV2BVcBTQoGFFG6lWgpuhGtbmyhb/Z6aUwol0dUKADqhRrnZOucmF7VHUocUoL2hRwFDgVSFAEcUwvHFABwKUF44FaDtwqhR26V4O0NqyFhWXEtC0I4ZCYMAN57ui1o5ygbQ2rJWHZz56ei3YbcGtGLojui1o5yvz3tptHPbS2kZiYeYcBhIgQAcsNv73HndznwAATbPaOe2ltIzMw8w4DCRAgA5Ybf3uPO7n+gAD5tAREQEREBERB+tJWncsLxAt1F5c5UN7lhYHcC2AK6If6lcFW0oFKDqhRoFBgEFwqqaLNBXdCEDqhABwC+v2J+4lpfnMv6sdfIgVa1fWbEt/sW0sf+Zl/Vjra5KaeT2qIixMREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAQohWSKF5lh/duQ/OGesF4YXmWH925D84Z6wXdMqqaedX8yKyTmVIbXQJRt7QLlNHaFUI4NocEo3qhA51T+hZoK6KkNpuhBGnKFh3xlniO+qtNaKDKoWt7pZh0HfVQbFFW0oFKCm6FGgUGAQU0qmClBXdCpA6oQGkXW4oKXtUAF1uClBe0QawRTLwHlRB2nHe/I2U77vWXAOwGC7zfxyN47vWXEaBAvY6JX5pQaqoMg4NwVcd3KUG6FTzIJX5pUafAtKNQHHdypX5pVfzKIDT4F51jH307KdxeC1edY3xp3iIPbIiICIiAiIgEJzIiD19oSQeDFgjMNRxXqySDovpOZevtCTvkxYIAcdRxQera7E5ULvAoytXKnQIF75pRrsXZf8VeZQdJP7b6avfN/wAVmvzSqKIFKsfuyVc5QOxOCF2V2VBvFDulUhQvfNSvzVV4G0NsyVh2a+enol2GMGtG9Ed0WtHOVom0NsSViWc+enol2GMGtG9Ed0WtHOV+fNs9o57aW0jMTDzDgMJECADlht/e487uc+AABtntHPbS2kZiYeYcBhIgQAcsNv73Hndz/QAB80gIiICIiAiIgIiIP1nKn3rCy9Bq6Vx0XOU+KwvEaunOgE4bpRpwGX/FUo2lAghOOihPzStYVQoI04DBfWbE/cW08P8AmZf1Y6+TboF9bsT9xbT/ADmX9WOtrkpp+XtERFiYiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAhRCskULzLD+7ch+cM9YLwwvMsP7tyH5wz1gu6ZVU086v5gTjulWubQqkKdJcpjnZTgpX5pVdoVUGa46FWvzSg1VQRpyjKVzc73yzDoO+qtt3QsOHvlniO+qg2HCm6Ua7AZf8VSMFG0oEFJx0UqOqVcKqlBGnK3KoTmGVVu61OlqgVPBFaog6zbffkbA77uf5y4AYDtLvOO9+RsDvu9ZcAcBlQW7jz+VKeN5VL2Oit7wFBkDBvaVI3dfKjTg3KqTplQKeN5VGj6fOWq+AqNPzUBw3dfKl36fKjju4KV+aUFa36fKvOsZo7qdgdzivAYfAvPsY++nYHcQe2REQEREBERAREQEREHgWjJX/AHeHv9JrekvU0/q8vpV6+0ZK/wC6S+/0m9ZB6unjeVGjF32qVIwoUacXZU/s9NXf6qpd8byq1+apXwFSjOydc5Qtx/mVLcP5lL+fdXg7Q2xJWJZz56eiXYYwa0b0R3Ra0c5VVF2htaQsOy4toWhGMOEwYCmZ7ui1o5yvz3tdtHPbU2kZmYeYUBhIgQAcsNv73Hndz/QAA2z2jntpbSMxMPMOAwkQIAOWG397jzu5/oAA+aQEREBERAREQEREBERB+s5Ue9YWPQatkYrMo73rCy9Bq3XNogXcNHeVRowGvlVJ8BRpwGVBKY/7qkeN5VCcd1CfAUBowC+t2KH9i2n+cy/qx18k12AwX1uxJ/sW08P+Zl/VjrqmSmn5e1REXKYiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAhRCskULzLD+7ch+cM9YLwwvMsP7tyH5wz1gu6ZVU086v5iR9PlUu5ufyq3vAUvY6LlNHNwP2pTwHyqudgcqV+aUEpm5/KrTwO85K46JXDdKCMblGvlWXD3yzxHc/irTX5RgVzLvfLMvQd9VB1uinS8qjW4D7UveAqtOAyoJTH/dC3xvKlcd1WvgKCNGVuKEZhiq12VuVC7NuoFPGRS94yIO838cjeO71lwG6F3nAO7I2u+7pfOXFrRdHaQQDMFpZu5hr5ypb43nII3dCp5lGNyt7Srm6dpBSo1Snjecq1v9XkB50QKOBw+niqB/VUBui86yD75d4q8Boy/wC686xx75d4qD26IiAiIgIiICIiAiIgIiIPAtCTv1jQhV3OOK9UBSq+lGq9daUmHgxoQo7nHFB6waIqBjiP+pev2htmQsOzItoWhEMOEwYDpPd0WtHOVOs/uU4zsm0NsyVh2c+enol2GMGtGLojui1o5yvz5tntHPbS2kZiYeYcBhIgQAcsNv73Hndz/QAA2u2jntqbSMzMPMKAwkQIAOWG397jzu5/oAA+bVFEREQEREBERAREQEREBERB+tJWvcsLDoNWzquUq0dywtNxvSXQtFf90OzR0UboEoKc/lQNFBr5UOwd4IUui8NfKrQeHyoI3dC+u2J+4dp/nMv6sdfIt3QvrdifuHaf5zL+rHW0yhTT8vaIiLExERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBCiFZIoXmWH925D84Z6wXhheZYf3bkPzhnrBd0yqpp51fzIrNMytPp85SmP8AMuU+w7dKqjm5T9qt36fOQBqrzqUFf91aCvP5yDLd0LDh75Z4jvqrbWi6NfOWXNHdLPEd0vFQdOZQaBKYc/lRrRQa+VA6QVUui8NfKlB4fKgjd0KneCgblbp5VbuYaeVBUUw+d5yIE5Gid2Rvesbfd0mdbxlxZGiUHvSN5WdpebOU7sjeO71lwZoFypyr6cuWiVHvWN5zPtVMZ/yWN5zO0umF4KlDlX04MjRLo96RvKztKujPw96xvOZ2l0buhVxGVDlX05GNE+SxvOZ2kbGf8kjeVnaXbBRtEOVfTly8T5JF85naU5aJ8ki+cztLq/VbGid2cq/Lhy7/AJJF86H2l59iuLpx/uL4Xue8671m8CvFC86yPjX/AJF0znH9Q9siBEciIiAiIgIiICIiAiIgIi9dtNbVn7O2TEtK044ZCYKMY3GJFed1jG85P9ZUHrNtJ6RsKzotqTscQocPm67uZrG85/8A+uYr84bZ7Rz20tpGYmHmHAYSIEAHLDb+9x5zznwAAdNvtsLT2stl07MxOTgQ8stLg1bCZ+9x6R59MAAB8oSa6rJj98nMQiIi10IiICIiAiIgIiICIiAiIg/V0rGidywve0Xcb0m/auhjRK/Fovlb9qsrTuWF4jVskVWKcq/Lly0T5JG85naVbGiUHvSN5WdpdiBRZGiw3r8ufLRLw96RvKztJy0T5JG8rO0unSWqBDlHy48pF+SxfPZ2l9hsI+/Ytqe5xGUmZbep1Y/BfJii+u2J+4lp/nEv/wBo67p3nZsWiPEPaIiLERERGiIiAiIgIiICIiAiIg4SMraFuWhOQZC1ZSyX2fca1keByzo7nit90Mub7ldLmtc0gufDdoIbmxOVgT/tnYFm2kYPImclYUwWVrcMRrTSvPvJallWXabobrRsqRtEwa3DNQGxOTvb12o8AXm1W2ts6taJiJmEREWORERAREQEREBERAQohWSKF5lh/duQ/OGesF4YXmWH925D84Z6wXdMqqaedX8s5V9fisbzmdpQRn3visbzmdpdyp0lxuyePpydGfdPvWL5zO0hjP8AksbzmdpdHHKVUOVfTjy0SvxWN5zO0qI0SvxWP5zO0uuFTomFVjeVfTk2O+6Pesbzmdpc3xn90s96xdx3SZ4PnLyG0uhYd8ZZ4jvqoco9Jy0SnxSN5zO0q2NEoPekbys7S64UUGiG9flyMaJeHvSN5WdpDFifJI3lZ2l16SGiHKvy5CNEp8Vi+cztIY8T5LG85naXQUpqlBUYocq/Lly0T5HG85naRd0Q5V9Os2335G133dL5y4tGUdpdpt3vyNlO+71lxa7AZV0mlMw185UjwHzlm9m3VqvzSgy1oujtKubu6+co04DIq46ZUbuXfA7yqtb/AFeSvzSo13zUYrxp9qU/qqjzplSvzUFaMD9q82x2++neJxXhNOBwXnWMffTsvQQe2REQEREBERAREQEREBEXrtpras/Z2yYlpWnHDITBRjG4xIrzusY3nJ/rKgm01tWfs7ZMS0rTjiHCYKMY3GJFed1jBzk/1lX5h2+2wtPay2XT0y/koEPLLS4NWwmfvcekefTAAANvtsLT2stl09MxOSgQ8stLg1bCZ+9x6R59MAAB8pzoKoiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiD9aSrfesLxG860W4/7rEqT3LC8RvMt1NUFIw5/Ko0YD7VSTQ5So0mgyrNjcu5v91bvhPnKVx0Vr81y0RowC+s2JH9i2n+cy/qx18oDgF9ZsT9xbT/ADmX9WOuqZO6eXtURFynsIiI0REQEREBERAREQEREBERBeZREQEREBERAREQEREBCiFZIoXmWH925D84Z6wXhheZYf3bkPzhnrBd0yqpp51fzGngPnIG46HzkvGu6UDs26uU0e3A9pLv0+cq52U5ULvmlGpTHn85AMefzkrjuq1x3ShujWi6MD5yy5o7pZ4jul4qodhurJd75Zl6DvqoxumBxPnI0YD7UqabpRpwGCw3C3N/urTwnyqE46ISeqUNxrcrftQtzf7o0m61CcVot3xkUveMiDvNn35G8d3rLi3dC7TjffkbA77ul85cWtwHaQ7JjeC0s3cw185aLfG85Dsjd0I7mUa3KO0hbu6+ch2aKjULfG85Ro+nzkOw4aK0Ue0YfalP6qgoGC86xh76d4i8FrRQ/RxXnWM3307xOKD2yIiAiIgIiICIiAiL1201tWfs7ZMS0rTjhkJgoxjcYkV53WMbzk/1lQNpras/Z2yYlpWnHDITBRjG4xIrzusY3nJ/rKvzBt9thae1lsunpmJyUCHllpYGrYTP3uPSPPpgAAG322Fp7WWy6emYnJQIeWWlgathM/e49I8+mAAA+UOJQDqiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiD9ZynxWF4jV051zlR71heI3pLdMf90GijdAoW4HXzlGtwHaQaOqhUu5v5kLfp85BWnAL63Yn7iWn+cy/qx18k0YBfWbFD+xbT/OZf1Y66pkpp+XtURFymIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIUQrJFC8yw/u3IfnLPWC8MLzLD+7ch+cs9YLumVVNPOr+ZFTG8ULfG85QNx5/OXKfZXbpTFHNynXzku/T5yHY51edZu48/nK3cel5yHZGjKFh3xlniO+qujW5Rr5yw5vvlmu47peKh2dKYINAs0wOvnKtbgO0gvOoQpdzfzIW/T5yCtpdamF5GjK37VCM3+6DSKef5yIO04735GxO+7o/OXFrsBj/0rtOfHI3ju9ZcW7oQS9mGJ81aLvCfNWektoMNdlGP/AEoXbuJ81Vu6EdzIBdhq7zVAf6urRUagE4j7Erhz+RV9KhZqEBp/qi8+xj76d4i8FtKLzrGp3U7xEHtkREBERAREQEReu2mtqz9nbJiWlaccMhMFGMbjEivO6xjecn+sqBtNbVn7O2TEtK044ZCYKMY3GJFed1jG85P9ZV+YNvtsLT2stl09MxOSgQ8stLA1bCZ+9x6R59MAAA2+2wtPay2XT0zE5KBDyy0sDVsJn73HpHn0wAAHyhxKAdUREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREH6zlT71heI3ordc3+yxKU7lheI1dMKoBOHP5qNOAw/wClCUGgQK46f9KhP0+arXEKkoI04BfW7En+xbT/ADmX9WOvkW6BfXbE/cW0/wA5l/Vjra5Kafl7RERYmIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIUQrJFC8yw/u3IfnDPWC8MLzLD+7ch+cM9YLumVVNPOr+Yk/T5FA7Hn81aKnSK5THOF09lL3hPmqO3TotIMh2J7KodjqfNQalXnQZa4XRifNWHuHdTMeg7o+Ktt3QsO+NM8R31UHSuHP5qNOAw/wVOijTgECuOn/Slfp81K4oSgNOVv2KE5v9lW0utTC8gef5qKog6zg9+RsTvu9ZcWjKMy7TjvfkbXfdzfOXFrsB2UCmbVUjDUrN7Nz+RaLvp8iDLRlGZCNMxRpyt+xCd37EFI8JUaPCre+nyKNP8AVEFcDUYqXTxKpdi37EvCnS8iCNB4rz7GHvo49BeC04c/kXnWM7307Xc4IPbIiICIiAiL1201tWfs7ZMS0rTjhkJgoxjcYkV53WMbzk/1lQNpras/Z2yYlpWnHDITBRjG4xIrzusY3nJ/rKvzBt9thae1lsunpmJyUCHllpYGrYTP3uPSPPpgAAG322Fp7WWy6emYnJQIeWWlgathM/e49I8+mAAA+UOJQDqiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIP1nKg9ywvEbzrdDVZlXe9YXiN5lsux/2QLuGpRoNBmUJw6XkRpwGH+CC0x1Qg8SpXEYf9KEjw+RBWjAL63Yn7iWn+cy/qx18k05QvrNiT/Ytp/nMv6sdbXJTT8vaoiLExERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBCiFZIoXmWH925D84Z6wXhheZYf3bkPzhnrBd0yqpp51fzGmO8VAMxzJX6fIgdj/KuU1cMpzJT5xRzhdPZSv0+aggGOqoGO8VAcT2VQcefzUEa3KMVhzffTM3Qd9VbY7KNfNWXOHdTPEd0fFQboaalGjAZlKih181GuFBh/0oLTHVLvhKlcdP8EJHh81AaDdahBvKtdlb9iF2b/ZBLvjIlfGRB3nPjkbx3esuLd0LtOD35GzHfd6y4NGUZkDpLfMsXcdVoj5xQRu6EdzKNGAxQjTMUGio1CPnFQD5yA44hFSMRilMNSgNXnWN8bd4i8Fo8JXnWMPfRx6CD2yIiAiL1201tWfs7ZMS0rTjhkJgoxjcYkV53WMbzk/1lQNpras/Z2yYlpWnHDITBRjG4xIrzusY3nJ/rKvzBt9thae1lsunpmJyUCHllpYGrYTP3uPSPPpgAAG322Fp7WWy6emYnJQIeWWlgathM/e49I8+mAAA+UOJQDqiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiD9aSvxWH4jVvnXOVHvWF4jVumKDXMg0Cl3A4lGjAZkF6SFSmOqhHhKANF9dsT9xbTx/wCZl/Vjr5EDAL67Yof2LaeP/My/qx11XJTTye0REXKYiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAhRCskULzLD+7ch+cM9YLwwvMsP7tyH5wz1gu6ZVU086v5lVQbxUp84oBjquU1dulVRzcpzJQ9YoA1KqyBjqrT5xQRpyhYd8aZ4jvqrTW5RmWS330zN0HfVQdTooEIw1KNbgMyBz6KlSmOqU8JQG7oQ7wRoyjFQjMEGqBFKIg7TrvfkbXfd0fnLgx2A7K7zmM5G8d3rLg3dCC3sefyIXeN5FnpLaDLDlb2VXHd181Ru6FXcyBXxvNUB/q6tFRqA44tUqfnKu1CtEEYcOdedYx99HXcXgtXnWN8aPiIPbIi9dtNbVn7O2TFtO0o4ZCYKMY3GJFed1jBzk/1lQNpras/Z2yYlpWnHDITBRjG4xIrzusY3nJ/rKvzBt9thae1lsunZmJyUCHllpYGrYTP3uPSPPpgAAG322Fp7WWy6emYnJQIeWWlwathM/e49I8+mAAA+UOJqgHVERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERB+s5U+9YXiNW64rMr8Vh+I1b50AkUOvkRpwGH+CHQoNAgVx0/wUJ+nyK86pQZByjDgvrdij/Ytp4f8zL+rHXyQ0GC+u2J+4tp4f8AMy/qx11XJ3p5PaIiLlwIiLNwRETcERE3BERNwRETcERE3BERNwRETcERE3BERNwRETcERE3BCiFBQvMsP7tyH5wz1gvDC8yw/u3IfnLPWC7plVTTzq/mNcefzUa7H+VVQbxXKY52U9lK/T5qO3SiADieylcefzUGpSuKDLXZRr5qy53vpniO6PirTdAsu+NM8R31UG64c/kVacB9ip0UGgQK46f4ISPD5E51SgjTlGChOYKt3Qh3gged5qKog6zbffkbMd93rLiBgMy6TceH3ZGwi77v7p3W+heOIzKDLE9E5BsjHVWnziufLMrpF9E5XlofCL6J32INAZRmRwxGYrDYzLoyxPROVMZmGET0TkG6eEqNHhUMaHwi+hd9ijYzKbsT0TkG3DTFKeErm+MzLg/0RV5ZldIvonfYg0znxXn2L8aOboL13KQ/n+jcty8/LyEGPNvhTkXk2VZChQC58V3VaOc/1og9ltNbVn7O2TEtK04wZCYKMY3GJFed1jBzk/1lX5h292ztTay2nTs07kpaHVsrKtNWQmfvcek46ngAAPb7fTO3W1ltOnZnZ+2IUCHllpcScQthM8mLj0jz6YAAD5bvY2nr/wAO2v8AqUT7EHpkXue9nab8XbW/UonZTvZ2m/F21v1KJ2UHpkXuRsztJ+Ltr/qcT7E72NpPxdtf9TifYg9Mi9z3sbSfi7a/6m/sp3sbSfi7a/6nE+xB6ZF7nvY2k/F21/1OJ9id7G0n4u2v+pxOyg9Mi9z3sbSfi7a/6nE+xO9jaT8XrX/U4n2IPTIvc97G0n4u2v8AqUT7E72dpPxdtf8AUon2IPTIvc97O0f4u2v+pRPsTvZ2j/F21/1KJ9iD0yL3PeztJ+L1r/qUT7E72dpPxetf9SifYg9Mi9z3s7Sfi7a/6lE+xO9naT8XrX/Uon2IPTIvc97G0n4u2v8AqUT7E72NpPxdtf8AUonZQemRe472NpPxdtf9SifYr3sbSfi7a/6nE+xB6ZF7nvY2k/F21/1KJ2VO9jaT8XbX/Uon2IPTovc97G0n4u2v+pxPsTvY2k/F21/1KJ2UHpkXue9naTD/AN3rW/Uon2INmdowKnZ+1qV+RRPsQfpqUB7lh5h8G3/sulDXVcJaMwS7AWxKhg/u3LfLsro/0bkGyMDiUAwGZZ5eHTdi+hd9iNjw6DCJ6JyDVMdVSPCVjl4d7SJ6JycvC6sT0J+xBsboX1uxFfaS0/ziX/7R18dykP5/o3L7D2O3PmrOtSUlYb3xeUgvuNab10NigupwzDyhbp+d1NPJ7WngSgXne1Vqfg2d9AVPau1PwbO+gK2aT8nTv8vCReabKtT8Gz3oCntVan4NnfQFOnPyzhf5eEAgXmiyrU/Bs76Ap7VWnX7mzvoCnTn5OF/l4dPApTwLzfaq1PwbO+gKvtVan4OnfQFOnb03p3+XhUSi8w2Van4OnfQFPaq1PwbO+gcnTt6OF/l4QTFeb7VWn+DZ70BT2qtOv3NnvQFOnPyzhf5eFzIF5vtTan4NnvQFPaq1PwbPegKdOfk4X9PCReb7VWp+DZ30BV9qrU/Bs76BydOfRwv8vBReb7VWn+DZ30Dk9qrT/Bs76Ap059HC/wAvCReb7VWp+DZ30Dk9qrU/Bs76BydOfRwv8vCReb7VWp+DZ30Dk9qrT/Bs76Ap059HC/y8KngSngXmiyrU/Bs76Aq+1Nqfg2d9AU6c+m9O/wAvColF5ntVan4NnfQFPaq1PwbO+gct6dvk4X+XhU8CU8C832qtT8GzvoCntVan4NnfQFZ05+Tp3+XhLzbD+7Mh+cs9YJ7U2l+Dpz0JXezpCclbSgTk1Kx5eBBiMfEfEhlrWNa6pcScAKf9lunSYtG7qmnblG0P5Tdx3jqVQMRmXPl4ZxAjH/7TvsTl2VGWL6Jy4RbcMDirT5xXN0Zl12WL6Jypjw6nCN6J32INUx3kIw3ljlmXtInoijozKbsT0ZQbAwGKw5vvpmboH9yNjQ7owieiKw6PD7pZlibh/uj4EHYjA4lAMBmWOXh0OWL6F32I2PDoMInonIN0x1VLfCVjl4d7SJ6JynLwurE9CfsQdA3AYqEZtVlsZl1uWJ6IqGMy8MsT0RQdLvhRc+6If/zvRu+xEHlTfxyN47vWXBugXecb78jZjvu9ZcGtwGZA51UpjqhHzigN3QhOiyBgMVXDTFBoqAqEfOKNHhQHcy0subu5lbvzkEbposxj7pAw6f1StNaaarMZueDj0/qlB0JUBUIPWKNb4UFdzKrLm+FKGu8UAK86jW+FUtx1QVQKEfOKNb84oKVVlzfCgHzigvOoUDcd4qluGqChRuqgb4VWNx1TfY37w0QoEc35yl3DeUqz+5TrnIN4qHdQDMcUc3XFVUUapzlSnhSmbVBSqNFkt8KAYbxQXnQqAY6qloocUFGih1QDAZipTHVBeZAl3DVAMRmPkQTnC1xWSM2qoBpqg5yw95w8Og1dKZgucsD3LCx6DVsg3tUGsKFAcAs3cDigGAxQWuKtVkjHVC3woNNUIN6oqPoRrRTeRwx3lm+wtOLj5SoKf0SoWnrKsFOdAPMqsvbpmVDT1lsANFDqqG4byjm6ZijWq4rlLfBHx3+sVoA11WJVp5M5um/1ijHR2rVRojwcuKlDTVGKNEO8oG4byFuIzJ3dNKNSnzlGN1zJ3YpVWXDTMrT5ydxG86p0UY3XMq4fOW7yKoOdKfORoxOZZ3A6KqEYaqU+cncYg/CRsen9ULo7RYgjPGx6f1QtuGGqSxfsUGuqAeFQDNqjQrQOCy5uGqtPnLAGqjqEEHEHirTHVRw1xWsXmUpmKXfCl3McUaO0K0NFlzcDiqG4a8yBzo4YKUx1Rww1QBoFh3xpmPQP7loNwGKhaO6WY9A/uQdOZAcBioW4HFQDAYoNVxQlZIx1Qt+cUBugV6SjRgMyEZtUG6BFlEHabcO7I2I33esuILaDFdpuvdkbx3esuArQILeFdQrUcQs41WkGQW0GKpIwxCCt0Ia4IKSOIUBHFCjaoI4ioxWqjio4CoVIQQEU1XOKRfg49P6rl0AwXOKM8HDp/Vcg6Xm01CjS3iVUYgOLcuJSreKP6KEfQgAt4o4jio0KuCBUcQoCKnFaoOCg1OqCOIpqtEjiFDoqR9CDLSKnFUkcUaMSqQggLccUaW1OJVA+hRoxK09NBzaalZBbTVUDBAMOZRrP7lOucpUXtSjiKHEq4XtFHUocFVQBHEpUXtUFOCYXjggEihxSo4hDShVACDNRe1VcRddilBeRwF0oAIoMQlReOKoAopheKASKHFKioxCpAulTgglRe1VqKapQXtFaBBzliO5oWJ3AtEi9qsywHc0LDoBaIF4YILUUOIRpbQYlCMDgjaUGCBUXtSlRxCYXtEIHBAaW0bipVt7VUDAJ0kCo4hARTVWngUAFEEcRUYqgjiEIFQrQcEGQRjihIwxVaMClBggAtxxWIDm8mcTvv9Zy3T6FiAMh8d/rOQaeW4YlUFvFRw0Vp9CCNLaalHFuGJVAwRw0QKhRpbV2JWqKNGLkEcRxVqKahHAJQUQQEVOKOI4qgYlHDBAJHEKAjHFaooAMUEJFdVbw4hCEKDnBIvR8Tv8A1WrbiKnErMEZo3j/AFQtEY6IKCOKVF7VUAKEC8ghIunEqgimpQ6H6UwpoglRXUqktunEphXRRwwKC1HEJUXtSgA4Jhe0QHEUOJSooMQjqUOCAYDBAFK6pUcUGuiEBAaW4YlYc4d0sxPwbvqrQGiwR76Zh/du+qg6YUOKNLaDFWgpoo2lBggVF7UpUcUwvaIQOCACLrcVKi9qqALrcEoL2iBVvEeREwRB2m73dcbMN93rLg0OoMV3mnN7sjZhvu9ZcQ5t0ZkA1rqob3EJebXUK1bxCCNvXRijr2GKNLbozKuc3DFBM3WagvU1VLm8QjS3ighvVCuZHEVGKXm9ZAF6i5xr1+D4/wBVy6NIpqsRS2/BzdP6rkGs3EI2qtW9YI0t6yCOrgmbiFXFuXMlW9YIIA5DeVBbxCOLeIQM3gUF6pVq3iEaW1OKCG9RU3q8yOLaaoS3rBBBeqVTeRpbU4hCW8QgmbHEI29U4rQLesFGltTitPSi9TVQXqahUObTeUDm03goVzlOucpmqjr1DirVtd5HFtDmVYUQXuKZrxVBb1kqK6rRDeoUzeBUltDiEq3iEEzXkdeuuVq2uoRxbddmCBmw0UzXlatwxCVF7VBDeoVc1RohLbpxSrcMwQTNVXMlRXVLzesgxLXu5oXiBaN68sypb3NCzdALZLbwxQDeocQo29QYqktocwRpbQZkEzVTNxCtW3t5CW9YIIL10JmvKgto3MFKtvahAzeBBeoreb1ggLaahBDewVzeBHFuGKVbxaggvIb2CoLeIQluGIQQXuIWZevJnHpv9Zy2S3rBYl3NuHN03+s5Bp97DFM3EKuLcuZC5vEIILyjr2GK21zabyjy3DMgZqaqNvVdirebxRpbV2ZBHXlc1OZHFvEJebTUIIL1ShvKtLanEI4tpqgG94FBexVq3iEBbjiEEN5De8CpLeKhLeIQYgXr8bx/qhbcHLEEtvx83T+q1dHEcUDMpmvK3m9YICK6oIb104q5qaoS2hzIHN6yCZqob1DilW13lS5tDmQTN4EzVVBb1glW13ggjr1DirmoMQji2hzJVtBmCCZqq5kqK6peb1kBt7BYN7uln5N31Vprhhislze6WZv7t31UGs1DiEbeoEq2hzBVpbQZkEzVTN4FatvbyEt6wQQVutTG8qC263MlW3t5BKO4tRW8PAiDtOfHI3ju9ZccaDBdpy93ZGx6bvWXEXqDFA6Q1WlnGuqG9xQBuhR3Mq2t0YqGuXFBVBotY8VBWmqCOGIWiNFDXDFXHigjdFzi78Hx/quW8eKxGrfg49P6rkHVQfQpm4hVtaIDtRgqo6tW4pm4tQG6I7RBWmqjq8UF5uZGjVTNxCrb1Digjhgr5FDe4ob3EIDdSq7RRt7HFU3uKCqN1KG9jiEbeqU2bC0SiY8VM3EKdc5SpnJ0tEcMCmaqG9jiqQpHkooBmKubiExvII4ZSrRDeocUzcQglMxRwwKY3lXXqHFAopTMVc2OIUxvaoK4YFVQ3qHFBe4hBOkFpZN6uqC9xCDMt8VheI1a6QWZYO7lhY/3bVrNeQaAwWWjKFW3qahQXqNxQUbwVKgvVTNxCA0ZQoRmCrb10YqGtdUFp9CgGCubiEFUBwxCeRR17DFM3EIDdFXatUbXijq1GKC0XOW+Cd47/WcumauoXOWDuTd47/Wcg0RotlZdWgxTNXUIK3RHDEKNvKurUIKQssGJVN6uoRt7HFBHKqGqZuIQGjFyrkbexxUNUF5lGjEpmpqEZXFBXBAhqob3EIMwPhI/j/Vauh0XKBevxsen9Vq2b3FBryLIGYpm4hBWuqA4ZSqQjr112KZuIQQDEqnRymN5U1oUFUO8gvcQoa3tUBwwK15FDW67FM3EIJTMVeZManFM3EIDdAubh75h/kz9VdG3qDFYNe6WY/3bvqoN0wQDAKZuLVW3qDFApmCqmNdUzcWoDa00Q1vNwRt663FQ1vINIpm6wRB2nC3uyNj03esuILaDFdZwDuyNh03esuIAoEFvC8MUJGGKYXuZWg8CCAi63FQkYYo0ZQhGiDVRxUaRTVWijRggEircVajDFRwFQqaIMgigxWYxF+Dj0/quW20osRaX4Pj/AFXINVHEI0tpvLVBwUbpzIDi2rcyVHEI7VqH6EBpbTVRxFNVpuijtNUCraahQFuOK0NFBqUELm01Vq3iEdorzIMtLanFVxbTVG7xR2iCXm01VaW1OZOZG7xWS1bzccVLzeIWlFxXOUqZylRXVQubQ4q9JDoVSFI8lW8QoHNvarXBQbxQRzm3TirVvEI7dKqDNW11RxbQ4qjeKO0KAS3ipVt44rSg3igjnNunFW83ijt0qoMki8Fat4od4KoOcq5vcsLHoNVqL2qzK/FYX5Nq2BmCChzaaqAtIGK0o3QIFReGKhc3ir0ghQGubdGKhLbwxVbuhDvBAq3iFA5tNVpQDBBHFtRirVvEI7UKoMgtpqq4tq3FBojtWoDXNrqsS7m8k7N03+s5dFylvg3eO/1nINucMMVqreKyRi1aJQZBbxQublxVbojtWoBc3iFGObU4rRUYMSgji3irVvEI5UIMtc3NihLeKrdXI5Aq2moUaW1ditBRurkEJbxKoLeKFUIOUEtvx8en9Vq6Oc3isQt+P4/1WrbkCreIUBbeOK0oN46oI4tunFUlvEI7dKpQZBbU4quc2jsUGpQ6FBA5vFCW3tVQnSQRxbQ4q1bxCO0KqDNRU4qgtpqE6R1VOiCNc2gxXMub3SzH+7d9VbboFk/GYf5N31UGqtpr/gjS2gxWjoo3QIJVt7VWreP+Cc6EIDS263FCReGKjQLuiEC83BBa+EeRERB2nC7uuPpvn1lxbeIAwXadI7rjafCH1lygkC4cOZTvqdOlrek9bU6dLak/4tvaGw2nnIp5P6C5C/ji1V77z73RDSaIbuGLVP8AiV405+/1/wB7Ifw6xbS5x/l3/wCjb10KOvVCNLaDMji2rcy9D1LmUF5Kt4oCOKNHXsFTe4tRxbhilW8Qgjb3BYi3r8HD+8+qV0a5vFYiubfg5v7z6pQazcWo0HirVvEI0t4oIQeKtHcWqOLeKtRxCAK05lDVUEU1UcRxQXNxCgvY4q1HEICMcyCG9xVN7iEJHFCRxCCNvY4qmqjSKnFUkU1QQ3uIVbexxSresEaRU4o2GscVnNxC1eb1gpVvWCnXOUq5ymNVDexxCt4XtUJFDiqQpHlM3WCY3latwzBSoLtVgOvUOKuamoUcRQ4q1b1gtExqjr1DilRXVVxbQ4oGbiFM1dVajrBSorqgrr1DigvcQjiKHFLw6wQMb2qZqahQuAcMVQW9YIMSoPcsLH+7at41WJZw7lhZv7tq1eF7VBRepqFBeo3EKgtpvBQEUGYILjVTNxCoIqMUJHWCA29dGKhreVa4XRioSLwxQXNxCgvLVW8QoCKaoI69hirm4hHFtRirUcQgyLyOrUYo0jiq4ircUDNxC5y17k3Y9N/rOXQFvWC5y7hybsem/wBZyDo6tBipm4hCRhitVb1ggy2qOrUYoCOKOIq3MgpvV1Cja4rRLesFGkVOKCG8rmpqEJHFKjrBBBXHFDeRpGbMqS3igZqahRt7FWo6wRrhV2YIIaob3EKuLeKlR1ggxBrfjY9P6rVs14rEEi/Hx6f1WrbiOsgubiFM1Vqo6wWai9vIDr112KpvcQo4tuuzKkjrBBMb2qprQ4qAtrqqXNuuxQBe4hQ3qqgjrBCRe1QR1bpxVzcQo4ijsytR1ggmNTiqL1NQpUXjmVBFN4IDQ6gxC5m93Sz8m76q6Nc26MwXNxHdLM39276qDdX06KNv0GKAim8PIq0igzIGaqmb5qtRe3ilR1h5EBt661Q1qq1wutQnMglHcWorebxaiDtOAd1xvHPrLEFoNytOZbnA7uuPpvn1lxaXAA4LjWp1KWr7T1dPq0tT6ePHn5BsYDu6VbdNCOVbgtMtCRfEDIc7LOJNBSK3Fc3SEg+IXOkJYkmpJhjH/BabISTIzXQ5OWaQagiEMP8ApXm0tPV09Oun+dqz/t9LR0/4GjoVpHLlFf8Ay5QYUTl2RLjLnKRMt7c+f9LvrfTX2sOVizV/kRXkIZjxK3brWt6Tq+EtA4uc1ozOavHG6F7qyTEi2DasrKkNnfcI7aYOjSzL3KwxTE0JhxSN27Bc47oXqrTjO6P8nXnX23/p4kayJ6C6SE5LmVM/CEaWEd7WtLHOLQ8k7rag5jdy5t1SRsm0Jq1falsLk50GLfhxiINzk2uL6l9GijWmt7gvJtGJFtGXsCWkD3RMwZN0u9jQbwiOm4z2gYY5YjNOK9wy2JeQ28mp7lYTxBkY8vEjkNismZruMwnP0IeHx7xqd6/edqV08756dsa1ZKC+NMwGmAyI1gjwo8OLDcHB92jgS149zeAW3qOaWnFeGK40FeK+vsPahj4Lm2jaUWUmRPy0SX7mDpdkJrIM03DkWi5C5SKy+GUcREiFtSvbzm1VmsmrLbJzjIMrGtIvtjkmxc0O7Kw4lXPF57IroUVxFXF7S10TPgA/m4oOZeyjbO2tEgSsWHJiMIzoZbChRGPjgRBRhdCa6+0OLmAOIob7es297i2LWkrQsCyLMgxJCDBa6Xa33ONfli2FcjPfmLGNe/PSEwufvPo4UPsbI2isuzrXhW1GmBEEWBZ8r3JCY4x2GWiS7nvdUCHdIlX3aPLs7Khua6HzTdm7XiWnK2bAl4c3MzbjClhJzMOPDe5u82+wua1zW3XOqcoLS7BeoGK+wsics2yZvZqA+05ecgyNrPnpmLBhRAyGxzpegzsa9zhyLjp1dej8ezRAdzLVfAsuLsuCpLuCCt0Udoja0R1UFCjdSpm8Cra4oDtFVHVUzeBAbvFV2iNBx0UdVBeZG7xUx4BVtala1eYomPgUzcApVzlKucg3ih0KmNUN6h0VFIVBvFTNwCCt5YK7dKqjr1DombgFoDeKOGBUFbyrr1Dogqg3ihvY4BTG8gO3Sqjr1DombgEEO8FpYFby1mpoEGZX4pD/ACbVaZgsSt7uaFp8G1bxqg0NFG7oQXqaBBWg0QOkFSsmtUBd4EBu6FTvBRlbo0TGqDSg0Q18CjaoK7UKqOvYYJm4BBBoq7Vqgqj71W6INBc5Ye5u8d/rOWheroFmWrybvHf6zkGiMWrRWXVwVzHmCA3RHdFGgo6tQgpUZqUN6ugUbXFBXKhZN7wJmpoEFbq5HaKNvVOipveBBRoo3VyY00CMrigHRUKOvKZuAQZg78fx/qtW3aLEGt+Npv8A1WrTqoNBQbxQXvApjVBXbpVP6Fl1665M3gQUalR2hUxqq6t12iDSh3lAXcAoa3kGnaFUrDr1HK5vAgvSOqvMsY1VF6nMgN0CwfjMP8m76q6NBujRczXulmnwbvqoOp0UFKBKupoFAXUGCC4XgqsVdXRaq7gEEaMrVaC8o29daqa3kFxRSrkQdpsHuqN+UPOesuLcV+gsNTTyLx7Osu15zZ+zNoYm0dnSEC0GSz4UL2oiRiwzHJiGxzhMC9miBtbo44IP4LRVf3x1mzgNot79LMJkbQhSE1/YUb3OPEbBdDZTujGomIeIwzfNK82c2Zt+Xg47R2Uf/wAI/wD1KD86gYI7BwIX9wtWDa9kSsKemLSkJyF3RAlzChSD5cnlYwh1vmM/S/XdzUu4ar2ONaVQfn41BqCVWr9AYeBKUQfn1wxrVaO7qv0AR4UxQfn5u6sx9+B+U+q5foTyJTwIPz8Sst1X6CxRB+fnaq8y/QFUQfn5qq/QHPgqaoPz8VG6r9BFRB+fXaKr9Aog/Pw3ih0X6BRB+fwcFAcV+gceJXiW3OCzrGnrQEPlDKy7o1wml6ja0rzIP4WKKGlV+iLQ2YteQkos7PbZ2HKS0FjokWLHsVzIcNrW3nOc4zNA0DnK8h2xu0N4AbVWSDStRYb6H/1K5277uePfd+bjqod1fpLvO2hr/wAU2X+w3/6lO87aH8abL/Yb/wDUrp0/N7VBqV+kTsdtEP8AxTZf7Df/AKlO87aH8abL/Yb/APUoPzc5VfpDvO2hp/xTZf7Df/qUOx20I/8AFNl/sN/+pQfm4byHRfpHvO2hr/xTZf7Df/qU7ztovxpsv9hv/wBSg/OFVk71V+ke83aE/wDimy/2G/8A1KHY/aEGnfVZf7Df/qUH5uNLuKClNV+ke87aM/8Aiiy/2G//AFK8W0NmtopW6DtJZZr/APRH/wCpQfng0vBUUX969qLf/Dtl/sh/+oXizotOyJ2zmz05JTsOemHSwEGSMAwyIMSLeqYkS98HSmXXewuuD+FS4Pc8L8m1dF/eYgmJmfs+zZd0CBEn5gwGR4sExRCLYb4t4wwRe+DpvNpW9zUPTauyp3ZbZ+c2gt7baxZCzJJl+PHi2JEAaOYD3zVzjgA0VJJAFTgg/gai/r9h7TbO2y6XgyPstbId1TEfueHJzFnchNmLeuXDAiTQiNdewoWg+BfSTdgbQS5p3xWUT/8A0j/9Sg/PlVa4L+4yL5plvTVk2hFlpmJClYUyY0GA6CKPdFbdLHPfpyVb1cb27hj5MlJWlbFvztl2ZPScg2SloEd748k6YETlXRQAAIkO7TkvDW9zUxD+CN3UO8v0idjNo2AV2psoV0/sR+P/AKpO8/aIsvd89mH/APCP/wBUg/N5KlV/fo9i7QQopYdobLONPuK//UpszYO0Nt2R3e7aOx5Q90zEC42x4r/goz4Va90DW5XwVog/gLjirXBfpA7H7Sad9NlfsJ/+pXq7YkLZ2eiWe6etOz7Rhz00ZVrYMg6XMM8lEiX6mK8O+Du3aDerXChD+BDRH7wX98MSPEnZKzpN0Fk1PRnQYZigljaQ3xHOIGJo1jsMKm62829eHkTFizcvPwZKd24sCDNx6cnAiWWWufeddbdaZmpxwQfnwLlJg8m7x4nrFfpUbH7Rl10bUWV+wn/6leu2e2f2gtWTizB2gseDyc5NStPaeIa8jHiQr3xjn5OtOatMdUH5/cVa4L9H96G0H402Z+xH/wCpWu8/aH8abM/Yj/8AUoPzaNNVHc2K/SQ2O2h/Giy/2G//AFKHY7aH8aLL/Yb/APUoPzeeCyzUiq/SXeftFX/iiy/2G/8A1K4zuyW0MCXMXvnss0/+iP8A9Sg/OlVar+8+1Fv/AIcsv9kP/wBQo+zNpIcNz3WzZcYMF5sP2sfCv/Nv8s67XrXXU6pQfwZmpQ6L+82XPQLRsqUtCA14hTUBkZgeKEBwriviIW120E5JMnIPtVLwXyxmrkSVivdCh0qbzhFbeujnutQfz6uCy04r+3+x/J7S7TyNoTJtqxpHuOaEvT2riPv+5Mfe+MCm/SmOi9jNWFtNB2kkrHG0VjvMzKR5nlPad4ucm+E27Tujn5XX5vhwD+A4Jgv79b1gbRWXZ8OaO0Njxb87Kyt32oiCnLR2Qr3xjmv1pz0phqvYv2Ot9oP/AL0WUaf/AEN/+pQfmuEBykbD+8+qF0OlV+gNmLB2htrZqzbZ74bIgd3SkKY5L2piOuX2B12vdArStK0C9XOz0xZkjbb59sKbm7EdGbFMJphQ41IbYkMtqXEZIkO9vXXV1big/ilcFCV+j2bIW88X27UWQA7EA2G/D/1K9fYFg7RWrIRJobQ2PCLJyalbvtTENeRjvhXvjHSuVpzVpjqg/gACq/v0rYW00baSdsZ20Vjs7mlIEzyntO83uUfFbdp3RhTktee94MbbGz+0Nnz1ky3fFY8T2xmnS972piC5SBFi1+MY/B0phrXmog/gDdSoaUX9/wBprB2hsXZm0ra74LHj9wykWY5L2piNv3GF12vdBpWlK0K9gzY63yBE757KFeb2jf8A6lB+ca4KV8C/qtt7R2rLx4UlJiSEZ0achPjPgkw39zReSJDA4Ft85t403cd5eA3aDaMipmbHBOgMk/8AjIP5zVP0L+i98W0oqTHsnAVp3DE/jL7GxJ72xsKRtLk+TM1LMj3K1u3hWledB/CeKtMAv75YshbW0b7QfI2lZ9nw5Gb7kc2NIOmHRDyUOJfqIrA34S7dod2tcaDyZ6wZ6Rdyc5trYMtEdutjWW5lfLNIPzxzBYd8O3TdP7l+g7Yse3LAs72znrds6dhcvAg8hCs90Fx5WMyFeD+Wfpfru5qUqNRsAY4BB+fRRXBfoGwrBt+17Ds+1oduWTJwrQlYU2yEbJfEdCbEYHhhf3Q28RWl662vALzhsdtETQbV2aSdB7Ru/wBSg/N9Va4L+92hJWnYduSVmWnOyVo93S0ePDiQZJ0uYXJOhggh0R96vKjhS7z1w6oPz6N0ITmC/QY0UJNUH5/xRfoBEEcQYZINQQvnbRtuBKex3sex1obTQBDlrHfds+wos3Bd74h+6OiMgPHKClWsvYuDcHX6O9X7Elu917PMsOZxtixGCWmYXWa0XYcXeLrpDdfGXlttqzH7DbP2fE21FlTsqyRZM2e2Zl2BjoMWHyl5r4ZLYjLrnUrrDoQcQ4PTs2hgd27XH2/21iCLtVZ76960arhyNnDlHBkmCyMLtGsy1usyuv1f/YpGc7t2alY7Ji0pi891IlpSLpSZdmdvw3MhkcBkbUAHGtT/ACeBaFnd2bTn/wDkEnuzaGRmYR7pkvdYMOBJB0V1IeVzDCfQYV5MYGub7Se232Ug2bCgO22kp6NynwsWZhX6Y71xrRwG6g9Hbc1a0aTnIFpz1jzDYVsyPJw5KJefBrMNq1+Uf/7vL3Vo93dwxfazubuynuXdIdydfDdNV85tFb+z9qScGTsu1pObm49oysQwoMVrnvDYrHONBrQNP6AOGP1f0IPiottbTxJgSMi+Qj2idZd9nuZydN8vPLG6G4Y43qi7Wrb32UuIggs5Z9+KWi84YNJ8DamilBXlqARcrOU6TmitB/ifKuiD1W1kxaMjs5OzlktivnZOG2ZhwocLlHzLYTg90BraGrorWuh3qOLb94NcQvndotqpl0LaK07MnjEsqyNnos3fliyI2PMRGOiMLIjmvDHQ4cIOwDw5syxxF0BfcUxqvnoOx1lQNlrX2ZhiLAkrUhzMOMYJa11yMCLowpdZDIhw8MrIcMYhqD1FpeyJJyW2rtnYjrLidzzctZ8SA+0msno0aOIZa+FAA90hNMaHeffa5tIuU8mK+ZL7dQmycjM2lJNkWOsy0J20QYwiGSfJRIUKYh5R7pdfEiC8N7k8odew9nH2clTarrQlbVtWUbHjsmZuUgvhiFMRmNYwPLuT5VtGwoTbrYjWEMzNN6Je8KZ2G2fmvbDuiA9/dk8ycNGsF0t3oe78G+sa+3pd0zOnKuQe8smNOzFlSse0ZNsjOvgQ3TMsIzYggRHDMy+MpocK868oaqAGpPFNEHxDJ+2pXaoQrata07PESduyw7hgRLLjwzEuw4fKNbysOIWFo91iMBjHIIjciWf7IclP7Xe0LIlk556ZkIUNlotdPNiQBFL3RZenucI8jEuvvlxrCyi+QPZHY+WM7fNp2kbM7t7v9qjyBlu6eV5cRL1zl/hvdacpSuWlzKvJkdnoEjaD5mVtS1mS7o0aOyQ5Vgl4cWMXOivwYIj7znxHXXvc0F1WtbdZdD4aB7K7bJ2YsOZtZ9nRJx2zkpa1pPmp5krFjiIxxcJaHdIixawohue5irmCubD7RtuWvM7VzcjZlkQJuzbPmYcnPRzN3IzYr4UOLWHCLLr2NbGhlxL2nB91rqNveNK7FykjAkIFl2va1nw5azIFmTHIRGB07AghwY2I4tvNIL4ueEWOzuzaU8+Js/L+28S0pe07VluWmGTMxKQ4zRBjxWNhta9zrvK4NhQxdDw0huZrqvvB43sb2hblp2HNTVvQ5dkeHac9LMMGPyrS2FNRWAE3Gbt26MuLWtcaOc5rfpF63Z6yhY0nMyjJ2ZmYUeemJ1ojBnuTo0QxHsbdaKsvucc152O9ur2SD5q0otp2ptRMWJJWzMWRLycjLz8aNJQ4L40UxnxmNZ7qx7A1vIuccrnOc8Zm3XX/AEk7tJbkvOyFmy9Z+ZldpfamITycHu1rrNiTMMxMKMo58O+5gx5NxYzEQl9RbNhe2E4J2UtW0LGnbnJRJmRMO/Ghhxc1j2xGPY4NLjdN282rrpF997xJzYyRmJSThi07UgTUrO+2Pd8KKxszGmuRfB5WI67R2V+5duUa1l3kxyaD1UbbeFDc2fmoMaXhStl2vMT0vDLHjlJCNBhxmsvNBfjylx1YeG8KuFzFkeyCycs60yBY09OycSShwxZNqialXvnIxgQWujXGlhEQG+LhusLXC+TdXdmxkq61YEm6CZmxm2PaEtPOmHC/ORp2PCfENGXaH3KIXXQxreVZc5wz2jdm2xLNm5Kftu2LQfMxIMVsxHdCD4ESDE5WE6GxkNsIXYmbFhrQNdea0NAetta3NrJe09l5c2RZ8mZ62Xyto/2hyrXwmykSKOSdyVS3K44thuvwru4++vdbcf8ABFufmEb1CvF70xFNnPmdoLYmZmRtHu9keK+GXRHck+EWOFy41hhvLaMDOO+XOd5e2kKLE2OtmUhGLEiPkYzWMZnc9xBo0NQeb/7S1hQNpPYR2klpienoEKTs19ocnLRWsEd0CC6IxkS803od9rHFooSWtxwX8ns+U9knajZKxtiPYj24MOybIseDCtefmzdECZ3xKw5tjC8xGsiNBYxo5JsNgL7xIX9kndrdg7UsCNZVp7QWRHl5uUdLTUJ022j2Pbdc0484JC/j9qbJ2FstZVqQfYi9mJ9g92MeTZc1a0N8o2+Wt9zdcc+E4AOzi9ENG4jVB/fdtrVn5aNYdkyEYSsxbtoGzxOgBzpVolo8w97GHK592AWtvVaHODnNeGljvlNuLe2i2KsO3bPh7QzdrxnbK2tbMhPT0CAJiVjyjYLQ2kKGyG9hMdjgCyrSx9S8PAZ6vZfamUtHYmVkdv8AbLZcbSSUS/BtSxp0b+jY7eUYGw4t0uaWUMMhzgRceWLpNx9hp+yrWk7Y9kNtrxbUs2NZkSem5yTbHgS0YUiMgiGxsNldS64XOLWXi4Q2NAe/ndvbThRZiRtKw4tmTcCasZwhw5lsQmWn54S7BEc6GWtiC7EvtZfFMGRbxvw+NheyxZtobdt2bgusZzY1oTVmwYEO1mxLRbHlhF5R0aVu+5Qj3PEuvvuLr8LK2+bvylrx9lIcCAyQ2xh2rOR7TsrlJuftaHE7mk5GaE1DhudgXNF2K0PIfEc+MA95GLffSFpbD2fa0Sdldvw2VMxGmm2YLSgNlWR4znPiRMoESIS+JEddiPe0F+DRch3Atu+yBtfNexLb211k7OSclAjbOxbXsWdFoiI6HD5O+0zEJ0KjIwY4PENvKscWPaXtF0u977KttbV2b7H0GZsB9nSu0UaasyWby96NKNix5yDCe0uuBzoZ5S7eADruIoV8hDf7HzNmZ/Zl3shRIlkTNkxbHl5Qz0FsOSlYkPk7sO6wX3NaGhr43KOF3XM+97m2NodibWsaVsqc24lYrIEaTjumDNwxGixJaNDjNc4hobi+ECaAamlEHLa72SJyaszZd2yzmysSdtGz4triZht5aTlHzsKViS0QAnk5gxHuZQ/eZq64PhL31l7ex5y3paFEsiHL2RP2pN2RITPdRfMOmpbujlOVg3A2Gw9yRrrhEeTkq0Xjd+YMT2MibSPfRZ0M2haUraMTkpqG24+Wjw48NjcuEMxWRIjm9KJMR34F+Fs2d2DlLdbabNuJV8GBOzFoysg6al+5pWaj8pysZrg3lHOdy8YXYj3MHKuoBRl0NS3soWgyekdoZ+zYkns9F2StG34MGA5seLNQWOk3wy4EB0OOIcSLeZUw/dWXYr8xZ9D7Hm38rtZOWlIcts7GmpBsGK+NYVsC0JYw4vKhgMS4wiJeguqy7g1zDXGg+Kk5P2MYBMOPtkyek2WRMWJLyczasIwYEhGMH3BobQ5RCuiJXlXB1HvfdZd+g2e2m2Rsp8aJOeyKLbjRQGiNPzcBphtFbrWMgw4cIUqauuXnYBxIaxrQ/pQj4L1G0kb4D/zfuXo+/wC2Q/Gmx/1tn2r1lt7dbIO5Km0tlne0m4fg8KD1+1drWzAtODAkbU2bs+Dg6k5MXYsUc4Ipg36M2G8s7QzDo81su9/I1faLnjkY3Kwy0ykzSj6CuFOYLxZna3YWYiQoke2LCjPguvQnxIgc5juLTzFeFam0NjWvb+zsCzLUk5t7J+I9zYMUEgdzRR+9B9HBimFtnsoONoxR/wCkmF/JvZT26i7deyladn2dP2lKSGzsJ1nxJSPAlIsF0y6LHgTD7j2xW4sZcDjQ3HPwAeb39Mtqbl7PtfZ+fmojIMvL2g58WM8UbCaZeK28TzYkAeEhfC+zPDs21LVj7X7MbbWJOTxkZaTNlROTBitZHiOc4RHR4QaQ2M40OtzXMo/yeV9OaUynwtozSupE38P5ZtPtDb1n7TbPybYUa3JWyLSkbRkLMhS0GA0zBjxHlrWS0EBz4robWBxaSHRT1zX9e7ezz4dnxIkGLAlXvgBrI8aLcY0l1GuvXT/uv4P7EdgbLsteBtptttPY4tYfFbJbHh8jL8jEe6HFiXY0URIl3OBWjC7nIBb/AFPaPbfYyaoDb1jR4Jh+6e+WbubK5Zo0vSNrQa14tPZ62y40aZ2vnI8wZMx3WTJB5lIjnwnUiTIvCvHX9K+m2Ci3Nt7cbSt6zZLD6IkyvjtlrQsu0Ns7WjWPHlY0syzZRje53AtFIkfDBe3se2LO2e2ytOZtifl5CFMSMBkCJMRAxsRwiRnODanG6HtrwqOKui/Ptu2pLbYbPWFtxtVsrafsgT+0trxBCslloxmwbDkhHiQYcCE2C4UiReRdSK4AO5F2FQ4u/vH/ALPNtzkC29s9hYm0k3tTZlhRpWbsm2JqYbFixpWcg8syG5wrfLcc9c1cA0ANH8/2A2QsPZjaDbO2YnszWREj7TyUzCe2XlmwWS8zFico2OG8ua3CXUbhvar6H2BJHZP2KdnrQsIeyXYluSkzNd1QnCAJaIx5Y1jg5xivvCjGXQKUza3sA+/2snZ6DaUrDs+Ys6HFiTRFybmOT5TmuDKdb2vNgvDsuatOD7G0Scs61YNmdz2raT48WMaNud1zFBuPrnLMAKu0BFV4Fqba7GTE3WPbtjRiJi/DMSKzB3Rc3wrwNlNoNh7Q2OjWJblvWeB7YzcX47DvsvR4jrzerg7yO4OQf0C2ztRAm7atN1tQYVlMs+KZUXB7hEDGUc5vJXsCIp1NbzcMF8/tM+fdZ2yItGZhzMw604kQxGva+rXS8y6HVzWMByFuIaFynrU9iyalY8sJ/ZeEIsMs5VnIiIyvO13MfCvX23bGy8ePsvZmzc/Z8ZkvPvHJS8cPoO5o2bjqdfnIPYF4h7X7Jv4WjFP/AKWYXlttYbTRJuZkIceXM/DsqJKOMSCS9kCcdEiubdc5tWB2LTiDdBGYXvUW1OS9n2vs9PzcSHBl5efc+NGiDLCb3PFbeJ5sSAPCQuE5tfYViWhEjWNtBZ0/Z83FfEfKC0YIfLxXXnufCMRzW3HO3mXhQuBGrgg+nM5tPZc7IvmbTMxAizfc0XuuHA3Ik5Dhw7vItY5rjCc52NRl0C4y9tzFjbBTE9IsgPmpjaKJJQBHDnQ4b5u1nQBEc1paXBhih5aHNvBt282t4fNd+lh2vbMgbStWQkZCTiCai8tOwSZiKynJM9yinAOz4ilYbV12b2k2ImtkpqybWtuznw48/Nxg4TV10P3297IjHNIc17Tde1zSCHBrgRQOQeTtbtFaGyshtbJQNtLZtC1pHZuftCXbaliw2BsSDCa5sSBHhS8KDEa0xWB7DypJczcuvDvpLU27iyG0c5AhWMyNY1n2nJ2VOzZnC2YbMzIlyzk4PJlr4Y7qg1cYjTv0abovfDWlB2BtePNx7c9kqatSPNWNNWO6JHn5VghwJgsL7sOHDZDD28m2jwy86pvVAYG+0nZz2Ppm25i0XbcQBLzU1AnZyzhMwO55mag8nyUdxucq1zeRgYMiNaeSbea6r7wez2L23tuJOQZe3bOD5Se2htaypSfbGYIj4kvHm3w28i1oAhNgS5ZyhdfL2YsLTyh9PbvssTrrG2vkYHtPI25ZuzdpWnLMkrUhz0eTiSwa0sm4dy5Bih8RmQGI0lkUF1Gi9xsZ/se2VajZ6Ft42YbCtCZtOBKzM/DfBgzcw6JykVouhw9zjRYYZe5OjrxaX514Jsz2OIljusiN7JMw+QbZUxY0rA7rlQ2UkYzLr5dh5K8W5YLg55c8GAzNR0QPD+4mIdSvEtWL7xif+X/uvlu//Y+gB2ssfAUHvpn2rxrS9kDZA2dFA2lss7v/ADcPreMg47Uz0zJWb/Z0azZTlcndM7MXeTd81tDU73+647MWlacxIxvbOYsmf5IupFs+Lf5s17Lda7pYdbQL1cfbXY6PDMONb1kRGHCjpmHSnBePF2x2NlJB8KUt2zIMOC0uEOHFGJOOVoQeTsRTvOsX8wgf/ravnLH2Y2vtLYORlpayLXEhPWUyFHMvEs67NQHw933V98Bwd8130L6bZqVmJPZWzZSah8nHgyrIURta0LW0/cvO9j7b7ZWT2GsKUndpbLgx5ez4EF8N0y0OaWsDaEV8CDwfY8ibRWTG2hloOyVpxz7ZN5RgnZMcie5oGB924GuHHjUD2NoWjtI72RrJmjshaQe2zZxrIPdkmC9ofL1d8NTCo8vCpHLZfbnZeXtraeYi7RWVDhzVptiQnGaYOUAloDajHi2n6En9u9mI3shWPOM2kszkINmzsJ7zMsAa575cga89w+RBrbm0dpJmxJVkTZG0pdjLVkXBxnJM1PdUKg+G5yQPp8FCfoJi1dqHQnsGw9qAuYQ737JkDDX4av8AXGgPz+3W3ey05YkrLyu0VmRHNtOQe4NmWHKyahOJ15g2v6F7t/skbIdzRS3aiyjEcwgETTDjT6UHqPY4n9ppfYWwoEHY60ZqELOgXI8Odkw17bgoQDGr5V8xtFGm41l7fxZ6UiScwYkXlYER7HOZ7xhXalhLdKaEr6P2PtvtkpPYWwJWa2jsyBHgWdAhRIb5lrXMc2GAQRXwL5raedl7Qsnb20JSIyNLzN+JBjQxVsVrZSGy8Dz4scD4QUH9EhWrtSyDCb3iWqbrR/z8ljh+WXoNgbR2il7ImYbNj7Wjt9tJ195s3JihM1EJbjG5jh/2vDFe8lfZB2RMvCvbU2SH3BerNM1p9K9BsJt3s1K2LNQ5vaKzWPNqz8QXplgqHzUVwdrzg1/Sg6SNo7SM29tWaGyVpvius2UDoPdkneA5SYoT7t9I/Qm09obTR7Y2Xiu2OtOCWWm9zGmdkyYp7mjZRSNgaVOPBZkNu9lofsh2pNP2hstsCLZkmxru6WUq2LMEitfCPKrtPt5svGtnZeNB2kst8OXtR8SIRNMNxplY7anHAVNP0oOnsg2ntHMbB2/Bi7H2lLQzZ0e/FdOSZDBybqkgRl7uFa21TYUGGdhrVFAACZ2TP/8AmXoPZE2+2UmtgbflpbaOy4saNZ0wxrGzLCXEwyKDFe8Hsh7I8lDB2psm8y4TSaZjQgnn8CD+STndBtOSbMwTBjmLbF+ESKsPdoq00Lh5HFfyTb7bDZK2benpeZldpe5dm5T3zMWXybHSkd0y6BFmQ50UGIKRJaG1pwrfwFS539bmp6SdbMjMT89DgwYptWJCiRHtZf5SahxIbmudvVa6o4hfyPaT2JLLtK37bn5f2TJWSFrRHvmYV2HR4dFbEuOc2MOUbfa12I1aOcIP6D7H9rHaXYiyrYN4xI8mOWJGsVouvP0XgV/SdiP+CrE/MIH/AOtq/newcHZ3ZPZCS2cG01nTZlGvHK8qxt8ue52l403qar+jbHQIkDY+xocWG+G9slCa9jxRzSGCoIQefs5a5smy9qorWm8bXbn6LG9xwcx81exk49rw7JbMNaJKLHPvWERykSdi/wDzHObebD+ilBj4F6LZDaSw7EtraSWtW1JOUe60IcS5HjNYS3ueEK0cuVtW9szae0gme/yzhK8O7Ry0O7dyNu7rTre/luh7fbEwxsnaEKAaysG3ZWHLeBomJe83/wAsTlG+ClOZHYQ3eKV6vbHaTZm0tn4Fi2HaklMRBPyjmwYEVryGMjwy80bwDS4/NDivZxPg3+KUH8r9l20LHs3ZL2O7RtyyJO1oErsbNPhS8zBES9GrZzWNbUGjnFwZWhpeX8j2vg2JCizExZ8ns6IEd0lElmyslCZMyxdMwam81tcbsRuvW+hf1zbHZ3Yj2Q9iNiYdobeytgT1hyJbQPhP+Ehwg8Oa7dd7m3/qXyrfYT2AlJhj4Psxyxo6HFiUgS+el2I2tHY43UH6J29iiJtrYeNaWZO09JLLxgvW2ja1nbQbX2XHsifl5yFLSE0yK6DED7jnPguaHUOF644D6DwXskBEWI8eDAguizEVkFjBV73mjWjiSg2i/iFs+yFt9aVqzM5slJSEaw3vLZOLM78Vjct/XdcQXN+aQiD1+3xMjYca3JEmVtKRjUl5mDkewcKjUeA1C9xsFtjtFaFlCYnJ9kWLR2cy0IHe8DURB74bQ2v8pZ6CH2U74bW+Us9BD7KIgw3aO2Gxi5syxpGhECH2UO1NvVPv/wDymfYiIHfTb3y8+iZ9id9NvfL/APKZ9iIgd9VvfL/8pn2J31W98v8A8pn2IiB30298v/ymfYg2pt75f/lM+xEQO+m3vl/+Uz7E76be+X/5TPsREDvpt75f/lM+xO+m3vl3+Sz7ERBTtTbvy7/JZ2VO+m3vl3+SzsoiB30298v/AMpn2J30298v/wApn2IiB30298v/AMpn2J31W98v/wApn2IiB31W98u/yWdlTvqt6vx7/JZ2URBe+q3vl/8AlM+xO+m3Sfj3+Uz7ERB074LWP/Ms9BD7Kz3wWtX4wz0EPsoiC98Nr/KWegh9lTvhtb5Sz0EPsoiCjaG16fGWegh9lO+G1/lLPQQ+yiIHfDa/ylnoIfZTvhtf5Sz0EPsoiB3wWt8pZ6CH2Ve+C1vlDPQQ+yiIM98NrfKWegh9lXvhtf5Sz0EPsoiB3w2v8pZ6CH2U74bW+Us9BD7KIgd8Vr/KWegh9lcxtJbTXZZto+iCzsoiDodpbbdDo6dqOBhM+xUW/at34eH6CH2URBkbQ2sP+ZZ6CH2VobQ2tT4yz0EPsoiDA2ltqGTcnA2ut2CwfuVO0ttP35wOpxgsP7kRAG0NrfKWegh9lXvhtf5Sz0EPsoiCnaG1vlLPQQ+yp3w2tWvdLPQQ+yiIB2hte98ZZ6CH2VkbR2y19WzbQeIgs7KIg07aW23w6Onbw4GEz7FRb9qkD3xD9BD7KIgnfBavyhnoIfZTvhtYaTLPQQ+yiIHfDa3ylnoIfZTvhtf5Sz0EPsoiB3w2v8pZ6CH2U74bX+Us9BD7KIgnfDa3ylnoIfZV74bW+Us9BD7KIgnfBa3yiH6CH2Ve+G1/lLPQQ+yiIOffVb174/8A5LOytjaK1yMZiH+rw+yiINd8FrfKGegh9lO+C1vlDPQQ+yiIM98FrfKWegh9lO+C1vlLPQQ+yiIKLftWnxiH6CH2VW7SW0BdE4A3hyTKf9kRA74LW+Us9BD7Kh2gtb5Sz0EPsoiANoLW+Us9BD7KvfBa3yhnoIfZREEG0FrV+MM9BD7Kd8FrfKGegh9lEQDtFbDjCDpppAGFYLMP8EG0Fq4++IfoIfZREEO0NrAfGIf6vD7KnfTb174//lM+xEQU7R2y995021xPOYMM/VWhtDa16vdEP0EPsoiDDdo7YbGJbNMaeIgQx9VTvpt698f/AMpn2IiDft/ap1mIZ/8AsQ+ynt/av3+H6CH2URBjvltqHW5ONb9EGGPqoNqbe+X/AOUz7ERBrvot2nx7/KZ9i/mVvbUW9tHtxDsK2bRfNWY2Je7muNYwn3PUNAr+lEQffsa1rA1oAAwACIiD/9k=</binary>
<binary id="20" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="21" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="22" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="23" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAF4AV4DASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAIDAQEBAQAAAAAAAAAAAAYHAQQFAwgCCf/EAFcQAAAFAgMDBwcHBwUQAQUAAAABAgMEBQYHERITITEUIjhBUYW0FTJCVmGW1RcjVWJx09QIFiRScoGUQ3OCkZUlJjM0NkRTVIOSk6HDxNLwVzd0hKSl/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APssAPgYqGnXbf1x4u35aFGqNs0qn2udO2K5dHfluv8AKY5uHqNMpoi0mk8si3kZdm8LeAQzybill/ljZnurJ+IDHkzFL1xsz3Vk/EAE03AIX5OxT9crM91JPxAY8nYp+uVme6kn4gAmu4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk3FP1ys33Uk/EA8m4p+uVm+6kn4gAmm4Nwhfk3FL1zsz3Uk/EA8m4p+udme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4Nwhfk7FP1ysz3Uk/EA8nYp+uVme6kn4gAmm4BC/J2KfrlZnupJ+IDHk7FP1ysz3Uk/EAE1AQryZil642Z7qyfiAydMxSy/yxsz3Vk/EAE0AVDUbtv63MXbDtCs1G2arT7oOo7ZcSjvxHWOTRycLSapTpHqNRZ5luIj7d1vFwIAPgKXwm6TmN3cHgli6D4Cl8Juk5jd3B4JYC6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAak1bqIxqaQpxWXNQRpI1n2b9wDkXBUqozXaVTKVE2i5JrdkPuoPZNMIy1by9MzUkkl7TVv06VYtmXVSqtTpdWacXydwnYsskZNvMLzyTwIiWhRKSZF6JIV6Q5Miv/AJkWCu4r4nmo0rU9L2CFObHWrPZtpIs1IbLr/VQaht1WWdwW9Arln1WPO2chEhhUeQSmZbeRpW0oyPSZGlSss/NWSVZc3IBLgAuAxvzAZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFL4sdJvBHv/wSBdBcBS+LHSbwR7/8EgXQXAAMUvhL0nMbe4PBLF0GKXwl6TmNvcHglgLoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYyAuIyAHwEWZgIrdxwqsUxqVTKcbyo7aFGolS9Sm3FqPgezIlISXUal/qpy9LhmsypX5tsVCVFmzIrrhOw8jcYQksjczURpSeZpItXWfsHnWHk2tZrMS34jfKCbRBpcX0DePmtpP6peco/wBVKjAV3jelVZsvECoIzXT6DQp0SKlZZ65rjCtq4n9hCtkRl1uOl1D57/I9t3GWn3YhukOKoVIdSibKiVeOvYyW1KNG1bb3KUr5vLUk0+jmeRln9q2/Q2qLb8SlauUm038+64RGqQ6ozU46vtUtZqUftUY5WIcd2KdPuyG25yqimpx8m0Zqehry5Q1uI1HzUpdJJectlBdYDYoTDdCqkuEuc0iLU5yn4MY80rS6pKlvoR2pzSp3+kv0chKRwa3Sodw0VlCZikHtES4Utg8zQtJ6kLSfWWW4+1JmXWNqjVKLVIipEV01pbecYXqSaTStCjSojIyIy3kYDqEAFwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUxi10ncEu/wDwSBc4pjFvpO4Jd/8AgkC5wAxS+EvScxt7g8EsXQYpfCXpOY29weCWAugAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABH5V0UVqkVKrNVFmTGpjzjEo46tobbqFaVNmRemSt2njmJAY/nRbaMVpP5Rl3vYZRZT8l64JLk0jIuRn+kOLTt9XM08TLPeXo7wH3zRorbjh1iRTih1Scy0cpBr2im8knk3q4ZJ1K4bszM+scemq/OC+pNS406haoUTsXLUXz7v9Asmi+sbxD0nVW4abZUIqm3Tm7mnEiK0zFWpxg5SyyIy1ERm2nI1qz9FKh2rTpLFDoEWlRlKWiMnQbiuLq+K3D+spRmo/rGYDsAAAITYhqolXqFmOGaI8P8ASaTmfnQ3FHzE/wA0vUjLqRsu0bsxUC3auUrYG0VdnNMSHUnzEvaNDalF2r0obzLr0DzvuM6yiNdUBha5lENbqkt+e/FUXz7PtzIiWRda20CE/lCXBesHDddQw+tqJc7UpvauSP8AGNi155OJYy+c9mSt3HSYC4CUnVo1J1EW8s94/Y+NfyEbpuG7cUbxqtyViXU5i6aySlvrM9PznAi4EXsIfZQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApfFrpOYJd/wDgkC6BS+LXScwS7/8ABIF0EACl8Jek5jb3B4JYugxS+EvScxt7g8EsBdAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGWZGRjl0ylwaYycenRGYrSlGo0NNkgjUZ5qVkXpH2jqCOXxVHqbSCRT8lVec6mHTUGWfzy+CzT1pbIlOK+qhQDnUsvzhvWdWeMCjGqnwiPguR/nDv8AR3NF2GTv6wmZcByrbpUeh0KJSIZuLajNknW4vUtZ+ktSj4qUrNRn1mZjrAMDJAAAIXZqlUKrVOzFns2GD5ZSTPfnFcVzmk9uyXqL6qFtCaCJ39ElE3EuKAwtyfRHDkJQji+wZZPs+3UjeRfroQfUA9aTZluUy6ZdzwKYxEqs5nZTHo6dmUgtWZGtJbjUXblmJONKnzItQhR58B5EiLJaS6y6jelaFFmRl9pDdAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFL4tdJzBLv/AMEgXQQpfFrpOYJd/wDgkC6CADFL4S9JzG3uDwSxdBil8Jek5jb3B4JYC6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYGQABB6Gk7ivWZcCnNpTqQtdNp2lRmlb+Zcqd5qsjyUSWSzLNJtPdSx1L5qb1Po6Y8BxKavUXSh04j3mTyiM9en0iQlK3DLsQY3LdpMahUKFR4W2NiGylpCnXDcWoi9JSj3qUfE1HxMzMB2BgZAAAAAYyGTLMAAQyzM7fuOfZy8yi5qqFJNX+rrV860X806f7kOtEJmIrfUGUUViu0tC3apSFqkMNI4vo0mTrHZz0GeWe4lpbM/NHaolRh1ikw6tT3UyIcxhEiO8gyNK0LTmlRH9hgN8hkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUvi10nMEu//BIF0EKXxa6TmCXf/gkC6CADFL4S9JzG3uDwSxdBil8Jek5jb3B4JYC6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD4AIvftRlRafHgU1WmqVR7kcFRHvbcURmpzLsbQS3D/Yy6wGnbedw3pPuBW+n003KbTCMvOcJX6U9/vpJouzZOfrCaDmUGkxqLSY1Lhp0x4rSWmiM81aS4Zn1n7R0wGCGQAAAAAAAAAQW03DoFz1Ozcj5O4blTpJmr+RWv59os1ZnsnV59REh9pJeaJ0IpfcSSuLHqlNYW5VKW9yuMlsuc+RbnGOz5xs1pLPcStCj80BKwGjRajDrFIh1aA8TsSYyl5lZekhRZkf9Q3iAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUvi10nMEu//AASBdBCl8Wuk5gl3/wCCQLoIAMUvhL0nMbe4PBLF0GKXwl6TmNvcHglgLoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGBkAA+G8Qu28q7dk+51FqiQjcpVMz4HpV+kul+04kkfYz7RuX3UZcams02lvG3VKq9ySKok57LNKjW9/s0EteXWaST1jtUinRKVSYlMgtJZjRGktNITwSkiyIgG8XAYMhkAAAAAAAAAAAAD3lkYAAhdtGdAu6oWsvmwpRLqlKLsQpf6Q0X7Dq0r+x9JeiJoIzfcOZKpjVQpTJO1SlucsiN8NsZJNK2TP67alo9ilJP0R16JU4tXpMOpwVk5GlsJeaWXpJUWZGA3wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUvi10nMEu//AASBdBCl8Wuk5gl3/wCCQLoIAMUvhL0nMbe4PBLF0GKXwl6TmNvcHglgLoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABFL6qkqNGjUamPraqtYe5JFcQnPk5GRm4+Z5GRaGyUpOZZGvQk/OAa1tf3wXXPudW+JG102k59baVfpDxftupJH7LCT9ITQi3DQpUGLTIEWnwWUsRYrSWWW08EISWREX7hvkAEQAAAAAAAAAAAAAMGMgAGRGWWQhFube3rynWwZ/3PmmqpUs8/NzV+kMf0VmSy+q6f6gm4i+IFOmzKU1MpKEqq1Nd5XBI+brcSRkberqJxBrbP9vP0QEoAcqg1aNWaTFqkPWcaUwl9s1JyVkos8jT1Hv4DqgAAAAAAAAAAAAAAAAApfFrpOYJd/8AgkC6CFL4tdJzBLv/AMEgXQQAYpfCXpOY29weCWLoMUvhL0nMbe4PBLAXQAAAAAAAAAAAAAAAAAweYyAAZiC2m2qv3PU7xcz2DZuUykEaf5FC/n3U5p1FtXUZdZGhlpSfOG9f8uUmNGolLeWiq1lw47K0cY7eRm8/2cxBK057jWpsj4iQUyBDpsCNT4MdEeLFaSyw0gskoQksiIvYRANwuAwZDIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYAAhdstnQb0qNvaDTTp5rqVOMz3IcUf6Q1/vmThdu1X+oJoItftLm1ChpkUnIqxTn0TacauCnUZ5tqPI9KXEGtpSssyS4rLfkN+26tHr1EhVeIl5LEtlLyCcbNCyI+pST3pUXBRHwMsgHaAAAAAAAAAAAAAAAAFL4tdJzBLv/wSBdBCl8Wuk5gl3/4JAuggAxS+EvScxt7g8EsXQYpfCXpOY29weCWAugAAAAAAAAAAAAAAAAAARLEKfIUiFbdMeW3UKy4bJON+dGjpLN9/2ZJ5pH+u4gB4WoR1u4594LIzZ51PpRK/1ZCvnHS/nXS/ehtoxNC4DTgRI0GIzDhstsRmEE2y0gskoQRZERfuG4AEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACFUJt63r2m0TMyp1VNdRg5HzW3zP9Ja4btSjJ4t5mpTr3UgTURu+KTLqlG10zIqtAdKbTlKVpTtkcEGfUlZGpCvqrUAkhDA5Nt1Riu0aJWYZOIaktkrQ4nStB+khSepSVZpMuoyMdcAAAAAAAAAAAAAAUvi10nMEu/wDwSBdBCl8Wuk5gl3/4JAuggAxS+EvScxt7g8EsXQYpfCXpOY29weCWAugAAAAAAAAAAAAAAAAYP7RDbMSdardQvFwtcd8+RUoj6oqFc50v51zUr2oS0PTEKQ++mLbEF9aJlbNTS1NlmpiKnLlD3sySpKCV1LdQJLDjR4cZqLEZSywygkNoQWSUpIsiIiAbQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwQyAAIbST/N29ZtIzPkFZM50HPcluR/nDf9Lc6XaZu/qiZCO3zSJFWoSigKbbqkRxMunOL81EhG9Gf1Vb0H9VZjZtSrMVuhxqpHSpCJKdZtq85pfBbZ/WSolJP6xGA7AyAAAAAAAAAAAAKXxa6TmCXf8A4JAughS+LXScwS7/APBIF0EAGKXwl6TmNvcHgli6DFL4S9JzG3uDwSwF0AAAAAAAAAAAAAAbgELxKfdmqg2dAfW3LrZqTIW2rJceEjLbvblEotxpaJRb0reQfUAzZqTq9WqN4ukam5ZlFpeZcIaFbll/Oual6vSRsv1RMxrxo7EZhpiM2TbTaSQhKeBEXAhsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAhkAmrfvp+BtDbhV9S5cRJ+aiWkvn2y/bSW1Iu1LyhMxHL6pb1Woa2oSktVGOtMmnvq4NyUGRtkf1VHzVdqVKLrASMBxLVq7NcocapspW1tk/OMK4x3S5rjR/WQolJP2kY7YAAAAAAAAAACl8Wuk5gl3/AOCQLoIUvi10nMEu/wDwSBdBABil8Jek5jb3B4JYugxS+EvScxt7g8EsBdAAAAAAAAAAAAAD8qURFmeRF2iF2ahVVkzb0W4ayqBJapxHwTBbM9B8cvnFKW7mWXNU0lXmD0xGcXPKHZ0RxZSKwajkmgs1NwkZbZRdhqzQ0SvRN0j6hLWG0MsoabQlCEFklKSyIiAepAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMDJ8AABDIzjVvXmcJwjap1w6no31JqEZuIL9tBaySn0m3T6xMy4CNXvRna3bzsaLIONOZWiTAePVpaktnraUokqIzTqIiNOfOIzLrGzZ9car1uxKq2ythx4lJkR1rJS4zyFGh1lWW7U2tKkH7UgO4AAAAAAAAACl8Wuk5gl3/4JAughS+LXScwS7/8EgXQQAYpfCXpOY29weCWLoMUvhL0nMbe4PBLAXQAAAAAAMDIDgXdc1DtKhyK5cdRZp1OjpNTjzp5Fn1JLtUfURbzAd8eTriW0KccVpSks1H1EQpX8nrGhGLF43ZHgweTUeltxjgrdPN57Wp3WtfUXmoySXD9+RT3ENa6o5Bs2MZ6quajnGXoQUZbb/f1Ia9m1z6gH7sNC6nJn3g8RkVVNKYKT9GGjPZH/T1Kc9hOEXUJePJptDbaW206UpIiIi4ERD1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPgIVtfzdvE2dOmnXCanGDLg3NQjnlx/lWy1ElPpNLPisTUR+9qQ9W7degxXzjzSWh6G+SczZfQolNr/AGSURai9JOpPWAkADiWfW01624lT2amXlJNElhXnMPoPQ60r2pWSkn9g5lJvi2KnfdYs+JVmjr1INvlMJR5L0rbS5rQXppIlkRmXmnuPLmgJd1gAAAAACl8Wuk5gl3/4JAughS+LXScwS7/8EgXQQAYpfCXpOY29weCWLoMUvhL0nMbe4PBLAXQAAAAAAAqvHrDaysQLeZYu6bLhKbeQ1Dkty1J2bzq0oQWzM9CzUtSUkRlnzskmnMWoI1PaplZuaNTnJMnlNFcaqCmUFk2s1pdQ2Sz9LLJStPUZIPjpAUv+TtgZWsHL7rM5dxwqpb8unGjam0ph5t5LqTTqTqNOnRtN+fZwFt2IwqoPy7wkks3qulBRCVmWzgoz2Ccj4GrUp0+sjd0n5oxfZHV34dmNGaU1Y1KqJlxKCjLakX7alNtH1kl1SvREvbbS2SUoLJKdxF2EA9OoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADAAEL2n5uX5pLJNNuI/3Nz20f9VpP+8wfWsfG9+Yf4p35+Upclx2RTZ8XY1XZNVhz5hls2y2WpLivOy2ZlzM/wDmPt28qR5dob1NRJ5LIXk5Fe057J9CiW05/RWlKsuvLIatKkqu2xlpykUuXKZdiyNk5k7CkJNTbhJUXpIWR5H7CMB62BHumHa8OLeNShVKstoIpEiIybSFH9h8ft3Z9hCSDm0E6idGhLq6GkVE2EcqS2rNBOZFq0n2Z5jpAAAACl8Wuk5gl3/4JAughS+LXScwS7/8EgXQQAYpfCXpOY29weCWLoMUvhL0nMbe4PBLAXQAAAAAANWdLjw4ciXLcJplhtTjiz4JSRZmYgVOvewqRcqKVLqnkSt12I1WDjVE9ktxKkbNJb92pKWdOgj3ZCQXZKp0uowrWlRkzTrDT3KIxryyiISW0cMi3qLUptvIv9KQ+V/y27GrV540WpTLapEifVJdJNo1JI9CG0PLPUs+CCLWe8+37AH09YKFVI5V3yWnESKwaVR0Oo0rZhpzJhBkZEpJmRm6aVb0qdUnqExFXfk/WFdVhWeil3ReM64pJ5GTbitbMTLPmtLUW0UR7vOPLcWSU787RLgAZhmMZ/8AuQzmABvGM/8A3IZzAAGM/t/qGc/t/qAAD9wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADBDIxmX/pBn9v9QDO8AzDP7f6gAQzP83L61ZaabcR5K7G57aNx/7VpOX7TKetYmfEfPysbrCu6vXFhvX6kdtViBVH4kOTIWRsrfjPmTLyHOBLJSEL0qy380swFt0unrpt3VCcmRGTBqxNrNhajJ3laUqJSkme5RKbQ3zSyy2aj357pNmQgzC1XnaVMqDi1UmrQJbb7mlGrkshhZpeQWfnIUnat6utDmouKRKKVPh1WnRqlT5LUqJKbJ5h9lWpDqFFmlST6yMgHRAAMBS+LXScwS7/APBIF0EKXxa6TmCXf/gkC6CADFL4S9JzG3uDwSxdBil8Jek5jb3B4JYC6AAAADAAEZt2emtSZlURDbQRSHYcV70nGmlaVq38CN1K9PUpKUq6x51uzaNXZ5T50qttStmlrKDX5sJBpSajLNDDqEmfOPeZZj8UnDyxaNU2qpRrLtumVFlRqalw6Wyy6jMjSrJaUkZZpUZHv4GYxSsO7Do1SZqtFsm26XUWDNTUuHS2WXUZkaVZKSkjLNJmR+wzAa/yc24Z6SqV45+y86r+JGPk3t9XCfeWX6xXnVfxI2aVh5YdGqTNVotk23S6iwZqalw6Yyy6jMjSrJSUkZZpNRH7DMKVh5YdGqTNVotk23S6iyZqalw6Yyy6jMjSrJSUkZZpNRH7DMBrKw2twyMiqN455bj/ADzq34kfN+HGMuHNQuGXbt9v3Zb0+PJUw3OK8KsqI6RKy5/6Rm2f25l2mQ+maNh7YlCqjVWolkW1Taizq2UqJTGWnUakmlWS0pIyzIzI8uozFJYZ/kn2vTa5Irt7G3WX1vrdYpbHNhspUeaUq61mn9yfqmAt2FYVqT4rcuFWbskx3kktp1q9KqpC0nwMjKTkZe0bPyaW99I3l75Vb8SJVToUOnQ2oVPiMRIzKSQ0yw2SEIT2EktxENsBCvk2t/6QvP3zq34kPk1t76QvP3zq34kTUAEK+TW3vpC8/fKrfiRj5Nbe+kLz986t+JE2DIBCvk1t76QvP3yq34kPk1t76QvL3yq34kTUN4CFfJrb30heXvlVvxIfJrb30heXvlVvxImu8N4CFfJrb30heXvlVvxIfJrb30heXvlVvxImu8N4CFfJrb30heXvlVvxIfJrb30heXvlVvxImu8N4CFfJrb30heXvlVvxIfJrb30heXvlVvxImu8N4CFfJrb30heXvlVvxIfJrb30heXvlVvxImu8N4CFfJrb30heXvlVvxIfJrb30heXvlVvxImu8AEJ+TW3/pC8/fOrfiRn5Nreyz8oXn751b8SJqILjDaFbvW0pNHol31K2X3M/n4aSyXu4L4L0/sKT+8BFUpwucvxqxY12XZMuFxLilw415VVZsEgs1bVRSckH9Uz1ewS35Nrf8ApK8ffKrfih8u/k64RXxhx+UtTjueGs4SocrZVCP86xJ+bPca8s0q355HpVzf1eP1VRbaq0CqR5kvEG5aqw0as4ktinpbd1FlzjbjIXu481RcOzcA1yw3t/UWdSvH3yq34ofNNI/JKqVyYk3FXLtqjtKoj1Xluw46JCpM2Swp5ezU46s1ac06T1KNazzPVpPePp+jW1V4FUjzJeINy1Vho1EqJLYp6W3dRZc424yF7uPNUXDs3DFGtqq06qMTJF/3LU2kKMlRZTEAmnMyy37OMlZZedzVJ4dnNAbNkWrQLMoTFEt2EUSEyXNRrNZqPSSc1KPeZ6UpLj1EFrpp1GkP2zGkLccaJU5LamlJJDT7rhpJKstJklSVpySfNLTmRZpz1qNbVVp1UYmSb/uWqNIUZKiSo8BLTuZGW824yFll53NUnh2c0atJsmZFuWJW5993JWFxmnmUx5UeAhpaHcjMlbGMgz3pQrj5yewzIwnJcAAuAAKYxa6TmCXf/gkC5yFL4tdJzBLv/wAEgXQQAfAUxhN0nMbu4PBLFznwFMYTdJ3G7uDwSwFzgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGRdhAAAAAAAAAAAAAKYxa6TmCXf/gkC5yFL4tdJzBLv/wAEgXQQAfAUxhN0ncbu4PBLFznwFMYTdJ3G7uDwSwFpV+r0yhUt6qVipQabCZy2kmY+TLSNSiSnUtW4s1Gkv3jgfKxhZ/8AJdmf25G/8xNMi7AAQv5WcLM//qXZv9uxv/MPlZws/wDkuzP7djf+YmmRdgZF2AIVCxMw8lzGocS/LSlSJDiW2WmKyw4t1alZJSkiXmajPdkJqMZEXUQyAgeMN3S7QpVFfiyqTCKo1dEF6ZU0mbEZCmnV61ES0ek2kvOLzhoWTiKmoWnPrlXXEeiw60ilNTqdqONNNxxptDrZKPMk63iQZZq5yDyMx28Q7dq1xJoy6TU4tLlUmqJqDbsqGclpZk063pUhLrR/yueZK6hHKhhjLqdq3FAqNegSKrX6pFqMt06RlCM2FMZNnG2mo0KSwSVZu6j1HzstwCU3pedGtMzKqOOFlTZlSPQnUexik2bv78nE5BVr0olKqEyFNVJS5DTTlO6W8yLl0lcZnr6nEK1dhbxFLTwnRRq+ipzJ9MkxjRNQ7TIlK5NCSiSiMhSWmjcXsy/RtSizPUpxR7h+LgwfjPMV9q1JkW2U1RmkpZKNBI0xnYMpx8nCTqIlataU5bstGe/PIB3vlMtXbXE2T8tfkCSzEkm3HUravOq0oQ1l/hDNfM3ekRl1DenXjHp1qP3FVaPV6e0y+2xyZ9tvbrU4tCEaSJZkealpLj29gjzuE8dhicxSakUNKk01dONbO1OM/CWa0uLzP53Wo+f5qjzUerUrMuvUrdrtwQIdPuerU51hipsTXkwKctnbJYWh1pvnury+dQRqPfqTzci4gNNjEmjzXyhRqTXXKmUp6OdPKOnblsUoU4s+foShO0aLM1b1LIi3jsUm8qHVJdHjQnnnFViG/LimbRp5jKm0uJVnvSslOpLSf1uwQy4cHY8+4ZFfYk0iXLfmynzYrFHKZGJt9LOadGtKtaVMpUlZKLLMyy6x2CwwosyRba63TbbmxaNClxzp6KMhMQ3H1sq2jTZmom8tkosudnrPeQDtUe9KPVahTYURMs3aiia4wamTItMV1DTpmfVzlkRdo/dsXfR7jnPQ6Y46t1lrbLJSDLmbd9jMv6cZz/l2iJ0jCKhRzoDFTbplYp9FZqbTEGVTEKbVyuQh4jJJmaU6CRo3J35583gI/LwILQUWFVLeQz5OXBbN+3zW/BScmQ+S4jiXk7FaeUZEeSt7aT9gCwJN90VENuS0zNlqdqj9LYitM5vPyGHFocJBGeWRbNatRmRaSzHWtyvRLgpLsqOl5nZPrjyGH0aXmHUHkptaeo+HsMjIyMyMjEIquE7Ey340BdRiTJEOvy6wwVRgFJju8oU6a2n2jMtoWTyt5Gk9REr2CX2LQCt6hlAONQYitspw26NTeRRzzPjs9aud2nnvAfmlXrRKlCtuXGVINq40a6fm1vUWyN09RdXMSZjmyMSKNBVUUVin1elKg06RUspMYvno7BEbi0aTPhqLmnkreW4cS08ILftr803oEemRJ9EaW3LnRKahp6dqiqYNSlkeaTzVr36uGXtHCg4ISU09cI6vQmSK3Z9D28OibB6RypDaNvIXtVG64nZ5nvTqNR8MwE2cxHpEcpx1KmVqmFCpL1XWcmMnnxmtOtSNKjzMtRbhs0W/KbVJEiOmn1aK+iHy6OxIiqQ5Ljf6RouveZFpMyUWotRJHHxSsydUaDcE6nrXImKsyoUSPEQ1mp1bqCNKiPPjmgi0+3iPFeHFcq8Gequ3ShyY5QHqHAchQjjHGQ6RGt1fzitbhqS35uhJaOalOe4Om5iTRI0OqOzIFXiSaeqKS4TzKdu4mS/sGVoJKjSZKczLjuy52Q9jxBpCbfqdaciVRpNLnN0+ZEVH/SUSHDa0IJOelWe2b3krLnCFyMFXH4tcZVNt2nqqjVPbJinW6TUNHJJXKM3GTeM3tp5is1FzR2qPha/Dpa6Y7XITMB+tM1WRCpdK5JHTsTZUhplG0VsiU4wlazzVrUpXDMB1WMQ6I7TeV8hrCJq6oqkswVxSKS9KJG0U2Sc9JaUalajUSSJJ7xtUW96TVqpGpbDE9idI5URR5DBocbVGU2TqFlwJXzqDSe9KknmSshwLgwtYqrL63plOmSCr66zGbqFO5TFLUxsVNONGstfNNStRGk9Wk+rI0HCijyKjRpVepVrPx6a3OSdPi2+hmI4uQbGlwkLWvStKWNJnmerV1ZbwkEXEC2n0RnFy1Rmno86WTjydKUNwnSbfNR9WRqL9xjShYm0OpUeiVKBT6xLcrW3OFCZjFygyYPJ01pUZEjI8uJ+kQ4bGDkZpVrxvLGVLork43YLcPJuW3IkIfQ0fP5iEqbRqLfrIsuancNxGFsOTBt6l1lxmdAo06ZMU2cXJT63lrU3zzUakpTtD1EXnmlOeSSNJhJ2Lwo7uHyr7bJ86SmmKqRGbfzmwJvaHze3SXActGItC5JUX5bFShyIBRTfivRj2yuUrNuOSEpz1KcWk0kRHxLnaR6RbE2GCasN01EjzoC6Py02f1mDa2mjP256c/wB4iTOCjB0asxJs2hsFN5EtmNS6JyaA29FcNxLrkdTqydNfNQvenU2WndxASqHiNbiFmzUVTKRKTL5I/HqDRNKjq5O5JJa1ZmjQbTS1ayUaeaZZ5kY9arf9Op1oHdb9JrSqWlh2U6pMXJxuO2RntTQoyMkmktRF52XUI4eD1NqMOBErMO1ERI1XbqL0ak0AobMtKGHm0tup2itW97PM89ycst+Zd2VZMuRhdVrHera5DEunyqbElOtGt1lh1CkIJZ6/nVISZFmZlq0lnvM1AP3Ov1iGuDGVQLhOozkuusU1EZs5Ozay1uqTryShJrQnMz3qURENReKttrUjydErdXSumt1VSoUI17OKpS0GtWZlkaTbVmjzz9FKt+W9dVr1qZctOuO26tBp9Rixn4i0zYapLLzLqkL3pStBkolNpMj1frF6WZQumYfXXR7tlU22K6zCgptmLCkS51P5Tyl5UiY46tJJWjSslO6uJp5+WR5AJfWMRaDT1oU01Uamx5PRVHnoEZTqY0Neeh5zhuVpXkSdSskGeQxIxJt9qtOU9LFTcZanxaeqoIYJUXbyUNrZSSiMz3k83v05c7iONKwynwWFQrUuJFLhyKFGokspULlLmyYJaEONKSpGh3Q4tO8lJz0np5uR6SsFmW7ncqMKo0iPGObAkx3jo2qqRURWmW9k3L2vNSsmclczzXHC68wFxAAAAAACl8Wuk5gl3/4JAughS+LXScwS7/8ABIF0EAHwFM4S9J3G7uDwSxcx8BTOEvSdxu7g8EsBcwAAAAAAGMZDIAAAAAAAAAAAAAAAAAAZEGRdgAAAAZl2gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABgKYxa6TuCXf/gkC5kimcWek5gl3/4JAuYgGT4CmMJuk7jd3B4JYucxTGE3Scxu7g8EsBc4Dn1CdFgQn502Q1Gixm1OPvOrJKGkpLUpSlHuJJFvMxwqZiFYtT5V5MvW2Z/I4q5cnktVZd2DCMtbq8lc1CcyzUe4gEtARGmYhWLVOVeTL2tmfyOKuXJ5LVWXdgwjLW6vJXNQnMs1HuIKZiHY1UOSVKvW2agcSMuXJKLVmXNiwjLW6vJXNQnMs1HkRAJcBiLW/e1nXFPVBt67KDWZSWjdWzAqLUhaEEZFqNKFGZJzUks/rEJT1AIBjrUajScOZVQpbkhEpqbA0EwskrXnNYJSCNSiTzkmpO8/SHAm3nWGcTHXatTplu06Lakybsp8plbDq0vMaXD2Li95Eak9vOPLPMWNcFIp9ep/k6qR+URTdbeNvaKRmttaXEHmkyPctKT/AHDTrVqUCtSX5FXgHLekU52mOG44rI4rqiUtvSR5bzSXOy1buICukYqVxjyrT34CVT2DpiojztLlQkOImzOTc5l/JfzfHNJ872ZGN+4b8uuhx7ljS4NHnVGlu0huLsNo006c2TsclZqUZZdokbOHdqtOPuKgy5T8nkhSJEuoSH3nSiu7VgjWtZnzXOd7evMed+2HTLnplSi6dg9VZFPVOd1KPaNxZKXiTx3HlqLMu0BzpV8VSnIuGl1hVMZq9KRCXHkMMvOsvFLWptpJMp1OG5rQstCTVq5h5lq3R4sV66mE22/T0t1JNxoorivJc09SFwlSkvcl0bcs9OjTv/WzyE4Rh7a6aXMp6o06QmY+3JelP1GQ5LU60ZG0spBr2pGjSnTkossvaeeueGNocnWzyKoJW5PTUlyU1eYmSqUTRtbXbE6TmezUpOWrLeA47F/V2o2fasyLBgs1Ku1l+mKZe16G9nyhWvTuWlWmPnoVkadRkreQ5jWKNbfhW9GRTUNT6k1NkOuNQJc1DKI0lLOWzYI188zLeZkRb+O4lTukWTblHlwJEGnLJ2Cbpx1uyHXjQt0zN13NajNTqtSs3FZrMlGWeWZDzqFh2y9AgwkRZUREBby4bsSe8w+ztlGp0idQsnNK1bzTqyPJO7cWQRSm4tvHKUzWLbq8N/yGzUNizSZkhxDq3ZDZpWlDWpCPmCNKlkjUSsx4TsW57NPIo1KakVKXb1OqNPjEvLayZfKT0Z5bmm0R1LUrjpSr2Z2BAtejQnHnY8aQbz0JuA689LdeccYQpakpUpajMzzdc52ernHv4DVYsG0Y89ioMUdCJcekJorLu1Wam4ac8mizP6x87zt/EBXd6YtVmg0Wn1WPTYTKJlt+WGXX2pD6ZL2zJao6CaT82SSMjNbh8FEeXNULphvbeIy8eRKcbSsyLqzLMRtVkWyuGcNymG6ydH8iaVvOHphZZG0nfzdRecoslHkWZ81OW9SKGzTqnVagl6Q6qc40sm1nmhlDbaUJSgv3GfbmfsIBHKvWL0jYi062oTlB5HUIUyehx1h03G0MOxkaDyXkZnyjiReiOM1iHcDO0rUym0lFARc79ANLRr5UeUpUZt79Xz9OaMuGZ59QsWRR6eutRq24wpU+Ow9Had2iuY26bSnE5Z5bzYbP+j7Tzhtq4ZUWnT3qjUFPzpnlubVmkFJfTGS48+txtZsGrZm6hKtOvLP/AJZBxbPxNuWvvwpR2+8VPqdNdms7KlTW+SmTZuNJcfcQll3URZZoUneZZaiPMozZNbvGjUui3FOY/OGsXTQ3Z0H+6kk9L5MlINg2lHsiSstxG2hBNmSSyPPMW3btk0KgSNpSiqbDRZk3FOpyFxWEnxS2wpZtoLsIk7urIakDD+36E8qdQYa2ZkeO63TUyJbzrEM17zS0hSlJaQaiTmTZFuLLzeaAjVcxabRSp1ToMRFRgtN01ph/nLN2XOUk0I0tkpWlDS21qIkmpW0Ik7x5zsR7ph2ZXJZW45IqkGbAiU9UinyYEacqU+20RJJ9JLSaVLMj4l5p5840pkFp4cUimWE/a1QYYlomS3Zs1TKFMpXIcd2pqRkrUjQekkGR6kpQjfmQ6bNm0VNNcp76qrNackx5SlTKpIkK2jDhONZGtZqSSVpSeRbjy52eZgIFJxkeek1R6i0qPJpkO0p1aZdeUpK1yoyWFmyZdSSKShKvSSslp6szkEjE+lrqVHjREP7SXMSxNjzIj0V9htUaQ8h1LbiUmaVHHURK4CQ1azbZqi3UTKO0ZPQZcFwmlKaI2ZSkKkFkgy3rU2kzV5249+889ODh9a0Oox56Yk2RMjututPzapIkukaEOtoIlurUokEl93mebzzPLVvARrDvEWu3TVKUp6iSUUytRlSWlJpU1rkRaCWhLr7rZNOai3ZoMudlp1JPUO9f9y16kV+i0eht043p8WdJcVMStRITHQgyyJKi4msiHQt+y6JQJROUgqlHYSlSWonlOQcVhKuKW2dezQXYRJ5vVkNGt4dUivXZKuGsSKq4+5FTDYTFqkmJsWeLiM2XE5ks8jP7CAaMu9ay9Z9kVKAxT26ndKoqdnI1KaZ2kRx9WWRkZ5bJQhdaxpr9Mtpiouwqaw4umTZiFrjyHWpT0d11CmWzQWSMktEo1LP+UTu3GLItWx6XRIVIZUp+Y7RCdYp7r7y17BlRqyQklKNOom1bLXlq0llmP2iwbVRClQvJebMqC/TnkbZz/Fn3FOPNp53M1mszUacjPJO/mp0h+MSrpmW5h8q4YbLa5JvwmiJTK3STt5LTRnoRz15bTPSneeWXWIxDxOqZWXWK3Kp36RS6/GpimyivtrdQ87HTr5Osts2rTI3IMsz0kZZkZCfXBb9Kr1BVQ6ow67AUbStDT7jKyU0tK21JcQZLSpKkJPMjLgOUWH9rFRZtI5FKXGnSmpcpblQkLkPPNKQpCzkKc2uaTbRp5+7IBwK9icuROeg2fBcqs1qlVKSqG/FfjvplR0R1NMqbcSlRa+UJ4l1pyHhUMUkKn1cqZD1RYCaGWuUw6w6Zzpy47maVkR5ISkjL62YllGsS2qPWGqtT4crygg3jOVInPyXnNqTSV61urUpe5loi1GekkESciGbmse2LobqyK3TFSU1VmNGm5vOo2rcZ1brKeaosiStaz3ZZ578yAQhvFaoyWq65TqQyttE2nx6HtlqRyxMx42kPObtyDMtonLepBp9IxOE1eZQICXbveZcfde2ba6VAkOpVu60JJZp695nkP1UrOtyoNVJmRTSJFSaYak7N1aDNLBmbJoyP5tSFHqSpGkyMiPPcWW9QaJGosAoUWTUH0atZuTZzsp0z3F57qlHluLdw9gDtAAAAGAGApjFnpO4JfbX/AASBc5CmMWOk7gj9tf8ABIFzgB8BS+E/Scxs7g8EsXQfAxUNOtK/rcxdvy76NTrZqtPug6dsUS6w/EdY5NHNs9RJiukeo1Hlke4iLt3BbwweXYIYVTxSy/yOsz3qk/Dxjynil6nWZ71Sfh4CaHl2DJiF+U8UvU6zPeqT8PDynil6nWZ71Sfh4CaAYhXlPFL1Osz3qk/Dw8p4pep1me9Un4eA9cXKy5QsO63LjSVR6guG61TzR/hHJSkK2SGy9JZqyyIVjctQuu3Yl306n3BUX1QU0bayJc01ckbfcUmS4TikKUgtG/VpPTxy3CyjqGKSstVm2WZEeZf30yTy/wD54/XLcTVZ67Qs/fx/vnknn/8AogKxpNxXbHk0TyRXqLXWH7mbjR2G7nOekkKgSlLaeklHJRFqQhZFoWZZHzstJF6Ve/LppH90J6TckFfS6amBBfN8nSOmrU3EbWpDeolP6ecZFkZ+wWnFk3wnInbXtplOefzVddVv/hCHRbduFZEblKpSTzzyKorVv/4AClWqhfTdnzYEivu1KuIvEobrMZzkzktKm23HI8deg9mlKlKXqy3Ntq1GXOMWDg8/UqjY81qqSZS5rNVqUTW5JU6tpLcp1tKdpkRq0kRFn7BLtrXPoym8c/8AHl8f+EMG7XdJpKm05OfWU5f3QCk3rovGXbF3MuT5sSbY1tz2ZkoubyyoE2vYOl/sWkvf/ko7BLLzZcodlxINOrlaXWK7Lgx4+0mOOvkRvt7dTWrenS0bijPsSJPa9GlW9BfjQYcdxcmQuTJfkT3HHH3VERGpSja3nklKS7CSRdQ7RPVzcZ06nGf/AN8v7oBTc+uP0uj1CmzapMU2q8XaaxNnVxcBEZsohPEbkhKVKJPNNJFlvWpJZlmJtgNWKhWrBJ+ozyqDseozYiZJOm7tW2pLiG1a8i18xKOdkWrj1iXGusmRkdMphkZ5mRzl8f8AhDG1raSIiptNIuwpyy/6QDqAObtq79H03+OX90G1rv0fTf45f3QDpAObta59H07+OX90G1rv0dTv45f3QDpZAObta59H07+OX90G1rn0fTv45f3QDpAOdtq79H03+NX90MbWu/R9N/jl/dAOkA522rv0fTf41f3Qxta79H03+NX90A6WQDmk7Xfo+m/xy/uhnbV36Ppv8av7oB0QHN21d+j6b/HL+6DbV36Ppv8AGr+6AdIBzdrXP9Qp/wDHL+6A3a5/qFP/AI5f3QDpZEA5ZvVvqp9O/tBf3Q/Kn7hLzaXSz+2ouF/0QHWyLsGN3YOKuTdBebRqOf21Vwv+3Hmcq7eqh0P+13fwwDvgI/yq8eqg0H+2nvwo8nZN7ejb9BPv58v+1ASUBEFTcSU57K1LUX2a7mkJ/wCyMeJ1DFP1Osz3rk/DwEMxZ6TmCff/AIJAuguAqKo2lf1x4u2Hd9Zp9s0qBa51HbIiVh+W6/ymOTZaSVFaItJpLPM95GfZvt0uAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA//9k=</binary>
<binary id="24" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="25" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="26" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAHxAsQDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAQACAwEBAQAAAAAAAAAAAAYBBAUHCAIDCf/EAFkQAAEDAgMDBQoKBQgIAwkAAAABAgMEBQYREgchMRMXIjJCFBU2QVFXdpW10ggWMzdDUmFicbQjU3KBgiQ0NURVY5GhJidFdIOWotQJc5NGVGWSpLGys/D/xAAXAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAQID/8QAHBEBAQEBAAIDAAAAAAAAAAAAAAERAiEiMUFR/9oADAMBAAIRAxEAPwD2WAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUADUuFS2joKmse1zmwROkVE4qiJmcXg/EdqxZhm34ksdS2qttwhSankau/Jdyo5PE5HIrVTxKiopuYo8Hrn/ALnL/wDg48E/A02y/EPEiYZxJWuZhu6yo2NzlzbR1Crkj/sYvB37neJQP6EgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYUyFAHyioqZoqKn2E/j7ENJhPBl4xLXO/Q2yjkqlZnlrVqZo3965J+86i+BJj+pxrsvq6O5VHLXW1V8iVDlXNz453LMxy/vc9v8AHf4AAAAAAAAAABQAONv0Ms9juEEKapJKWVjG+VytXI8D4c+Cri6KqsT8a3ejw9TXOsWlRIc6iaCXk5Ht1omljUdyelF1rvc1Mj+hRK7R7VVXfBtwp7fp74xNSqt+rh3XC5JoM/s5SNv7gP1wTY3YUwnbMPrdK66pQwpC2qrXI6V7UXooqoiJuTJE+xPHxKU4rD12pbzYKC8Ue+nr6eOpi/ZexHJ/8Ac5UAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAF4AAeZP/ABB8WrZtlNDhSGTKpv8AWJyv+7w5Pd/18l/mdF/ANxd3g2yMsUk7kpb9Tup3tRFySZnTjcv+Dm/xn9BqmngnkYs0EcuS7tbEXL/Ei9j9JSphatkSmhR6YjvmTkYmaZXaqyAvQAAAAAAAAAAAAGEMqiKioqZovFDCGQIrZwveyrv+F3cLbcHTUiL/AO61Wc7P4WvWaJP/ACi13HXG0C4phfG9ivcUL51vEclmfBEqa55c+Wpk3rkiIqTt1Luby2arkauG48eVN4xNUfG2j5akuLIe909s10sGdJTy6I3o5krvleuq5fcTegHaIIhMUYgtyo7EmEq1sPbqrTJ3fF+OhEbP+5InfteXmcO4nsV+bKtlu1FWyQ/ziGOX9LB9j416THfY5EUDncjIAAAwBkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPnx+UKu487fC12e7OLpRP2ibQLniOkW229tLBBbZYWpULyjlaxuuJ3TV0nlRMt/icpLcJNeik8nAzmh5e+BJslnw1Z5sf3eGelq7zCsdtpJFzdDRuc16OeuSZvfpavDciIvayb6fLZjM619KRWxzwUrvSO/e1qotVIrY54KVvpHfva1UGlqAAAAAAAAAABjIIZAHB4hu7LXDGjY5KmqmkRlPSRL+knd4kb5ETiqr0UajlXcgxFd47ZBGjY5KmqmkRlPSxL+knd5G+RE4q5eijUcq7kPwsFllgnku91nSqvE7UY+RiZRwRpvSGJF4M8q8Xr0lyyajQ81fCz2h3PZ/3BbE7jqcWXPka59VxZboY52yRsga7+9j3uXr8nvTqozjfgo/CCxNf9o82F8YOZc33+d00FWzoLBKyBrdHJp0UYrYU6qN6SuVc9W7sv4Vew2q2tst1zslfRUN6t0axMWrRyRzxq7PS5zUVUVHKuXR8akD8Fb4PVVhbaJWYlxXd6GWuw5VOpGUdBrcjaiSmjkRz3ua3NEiqEyRue93HdkB68ThmcFiHC2HsQOjkvNopaqaH5GoczKeH9iROmz+FUOeQAQ/xaxHa1VcN4trXxN6lJemd3R5eRJVVs2f2ue/9ny5XEuIra5G4iwjXsib16y0P7vhVPKsaI2fP7GxO/Hy25hVREVV3IBwWHcT2K/tlWx3air3w/wA4hjl/SwfY+Nekx33XIinPEdj2DZ9pjq8ZusdM6NFWGqrahkEsHlcyVVRzPxRUIt98dQu04IxXie+RJ8lTTWie50v4d1aWOz+18z/Lku8DuUELs4xZiO91lwt+KsHVWGq6ljhmYj6plRFPHK6VrVa5nVd+hcrmO3t1Nz4l0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMKZAHx2kPOfwl9kW1TaXiu2VeHcQ2CmsVtY2SGhr5ZVRalHLnI+LknxvTLSnS3Zaky3rn6PBn7lXXSmyDDvwg7bi5tTtHxzYb1Y0gc3uaiiYyRJN2ld1Mzdx7R3UiGD6LrEgROx3wUrfSO/e1qotlIrY54KVvpHfva1UVpagAAAAAAAAAAcFiK7x2yGJqJJPVTyIyCliX9JO7yN8iJxVy9FGo5V3GljvGFlwba+7b3XUtKsqqymZPUxw8rJ4k1PVEanlcq5NTeqohK4dxdaEq3Xl8dyxFe54+TSS126eamii6yRxTaEiRvlc5UV6tz4IiNCwsFlkp55Lvcp0qLxUNRj5GfJwRoufIxIvBnlXi9ekuWTUbSbsvERLb/AI1r0TvdgJaNq8HXq6xQfxaYEmX9y6f3H33s2g1yfy3E9ntUee9lstbnyp/xZ3uav/pAWSqiIq7iFob/AGuxXrFlTf7wy2U3fhixvulTHDHp7gpfklcqfo89X8es/X4hU1Tl38xDiq9LnvSa7PpmO+x0VLyUbk+xW5HH7PMKYbteJ8XT2qy2amlivcaJJBGrpWp3DSuycq9V2bnLkm7JzV6yqoHI84eH5l02mK8X1y9VbXbJ54nf8bTySfveYS+Y4rf6LwKtIirufe7pHBu8qNp0nX9y6f3FqqGQIzvbtCuKZ1eLLTaI1+itlrWSVv8AxZ3q13/pIfLsAUdS1q3u/wCJ77Im93dF0fTsf+1FT8nGqfYrcvsLUATljwdhKyTrPaMNWuhqHLm6eGlY2V6+Vz8tTl/FSiyTLgZCgSVsRi7Ub4mjhZrb9Pn9NX/R9n9rtb07BWkhbFam1G+O18bNbfoMvpq/6Ttfs9nevbK8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJgAAoKROxzwTrfSO/e1qotlInY54J1vpHfva1UBbAIAAAAAAAAAITEEMc+27CfLRMkWPD94e1HJmiKlTbN6faXZF3r578Lejd5/M2wtAAAALwJbCKvW/wCMdTZmt78x6OUpkiRU7hpeo5PlW559Nd+epnBiFSvAkcHtb8Y8avRqIq3uLhOki/0fScWp8n+wu/tdsCuAAAAAAoAErSpLzlXhESq5PvTbv6ynJfK1ueUfFq9XU7tdBOypVElaHRO2tYh0pT8p3ktmvr8tly9dlnn0NHHTp3569XiK0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApFbHPBSt9I797Wqi1UitjngpW+kd+9rVQFqAAAAAAAAAAIu8/Phhj0bvH5m2FoRd4+e/DHo3ePzNsLQAAAC8CUwe5rsQ41RFiVW3yJF0Q6F/o+j6y9tfveTS3slWSuF+6PjDjFXpUKzvvHyWuoSRFTuCl6jU+Tbqz6K+PU7tgVQCcAAAAAAKBMWvl+dC+6u7OQ7zW7k9XyGfLVurT9/hq+zQU5H2pkLdqN+c1kCTLZbZrdyirMreXr9OpvVRnHSvFV1Z8ELAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApFbHPBSt9I797Wqi1UitjngpXekd+9rVQFqAAAAAAAAAAIy8fPfhf0bvP5m2Fn4iLvPz34X9G7z+ZthaIBjIyAAXgSWCOTTEWNtHcerv9HynIcpq1d7qPLldW7Xp09To6dPa1FavBSYwry3fzF3K926e/MfJcunQ09wUnyX93q1fx8oBTgAAAAAAAkaD5zL78putFu/qqN+mrvputJ+wvRZuVOu4riSoPnMvvyn9EW7+to76au+h60f7a9F+5E6jitTgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUitjngpXekd+9rVRaqRWxzwUrvSO/e1qoC1AAAAAAAAAAEXefnvwt6N3n8zbC0Qi7z89+F/Ru8/mbYWiAAAAJLB/ILiPGzoUhR/fyJJuTe5VV3e+k3vR3Vdp0pk3dkjV4qpWkvhTV8YsY5tkRO+8WWumbEn8xpeq5PlW/fdvz1M4MQCoAQAAAAAAEhbEibtPxA1roUlSy23VGkP6RE5euyVZO01d+TezkvlK9OBL2p8jtp18Y7uzk22a36dcucOfL1uelnifw1O7SaPIVAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABSK2OeCld6R372tVFqpFbHPBSu9I797WqgLUAAAAAAAAAARd5+fDDHo3ePzNsLQi7x89+GPRu8fmbYWgAALwAKSmD/AAmxnmv+2ov602X/AGfSdlPkv2F39vg9Cb2u7ZcJ7ObNXVlbLLc6qlckXclA3lFbM7qxyP6kS+PJyo7SiqjXZHnfZ78LaRcaV/fjB9HFRXm4snbyFWkclOvJRwpyjnIiTLpjbvXT/giaQ9rgjotoNjjkjgvaVWGql7skivMXc7VX6rZt8MjvsZI4rI5GyMR7FRzFTNHIuaKB+oGYAAACStXJ86uIlb3NyneW2a+vy+XL12nVn0NHHTp358pq8RWktQ8u3aPfNbqzkFtNv5PVH+gz5at1aX+N/DU3spyflKlOAAAAAAAMKDIAE7jDF+GMIUndeJr/AG+1Qu6ndM7WK/8AZau9f3HXuzzbrY9o2O/i3ge03G4UlLHy1wuszORp4mKnR0IvTc5XdFGua3g5fEB3IAAAMKoAyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApFbHPBSu9I797Wqi1UitjngpXekd+9rVQFqAAAAAAAAAAIu7fPjhn0avH5m2Fop1NtRxI7C21LDNxbZb3eZH2C7QsprVRPqZt9Tb11K1iKrWJlvd+CJmqoi6XxpbfHIuJ34yp6bx2m1YWvDI/wkqO5kll/h5JPErXAXVyxhb4blNaLVBVX27RLplo6BqOWBf76RypHDu3oj3Irk3tRxqrY8QX1c8T3haakX/ZVnmfFH+EtRk2WX+Hkm+JWuNS043wdaKNlDa7DiqhpI0yjgp8E3VjGfgiU2Ruc5WHf7Pxp/yZdv+2AhvhN7KJcYbGfi3hCjpaKe3VbK6jo4mthierGvasaImSJmj3ZfbkeNtnOwXaFi7GbbHLh+utcFLVpBdqqpj0MpE0teqZr1nLG9jkROOtvi3n9Al2lYe/s/Gf8AyZdv+2JHBGPrHT4ox5LLRYq0VOIIpWcnha5Pc1qWyhZk9rYFVi5tXouRFyyXLJzVUO2poWS0/ISsbJHlkrXtRUVCUm2f2KCR82HZa/C87vHaJkihVfrLTuR0Cu+8sef2mE2k4f8A7Pxn/wAmXb/thzlYe/s/Gf8AyZdv+2A+kXaFaPlI7NimmTxsVaCsRv4Lrikd++JBDtBscczaa+MrsMVTnaUjvMPc7HL5Gz74Xr9jHuPnnLw7/Z2Mv+Tbt/2x8T7RcM1EToZ7Ti+WNyZOY/Bl1VF/+mAs45WyMSRio5itzRyLmin6nTMk+BYJHzYeotoOF53f2PhS7RQL9rqd1MsDl+1WZ/aOcq+WdMnWu+4ngTjyeDrvQ1bW/srTvild/FCgFtQx067Vb8/k6flXWW2ZvSVVkc1J67JHM4NTe7Svazf5CwOstmuI24qxpfrjBar/AGtW2y3RupbzZFopmfpKxeu7pSJv4dVvFFVXOOzQAAABTBkAcBjOndW4WulG29T2RZKWREuMD0Y+lXL5RFXhkbGIrvRWij7rrptDFcjGMY1XySvXqsYxEVXuVeCJvOCpLTccQSw3DFVPyNExUfS2bNrkY5N7ZKlybpX/AHE6DHfrFRsiB/M3G1hxfHj59kvMtxut4qpmsp5p1ke+uR7so5WOfve1/ZXxn9FPg27MqXZfs+p7S5rJbvUIk9zqUTNXzLxYi+NjeCeXe7tFTfMIYcvOKbViavtcct2tKSJRVKt6UfKJk7f4/u59VeBUpwAAAD5MbzKnnn4Ul5v+B8XYI2jUF9u0Nio7kyivNujqJe5pondLWsSLoVdOtM1Tjo8hLcHocHnfG+ILvi74U2EcD2G73SjtdmpFu157jq3wpUNdk5jJEYqam7oty/rXHofMqX8fQABAABQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABSK2OeCld6R372tVFqpFbHPBSu9I797WqgLUAAAAAAAAAARd4ROe/C/o3efzNsLPT9qkbePnvwv6N3n8zbCzAxl+P+Iy/H/EGQMZJ5V/xIvZ6n+lu0bevhLD7Jt5akXs9T/S7aN6Sw+ybeBaZfiMgY/cAy/H/Ezl+P+IADIwqf/wBmZyGQEna8+dC/LvXOzW7+tov09b9DxZ+2u5/Vb8mpWEfanx869/Zrp1lZZrZmxIl5RGrPXZK5/Bybl0p2cneUsABhUMgAvAm77fm2+oZbbbTuuF3qGq6CkY/gi/SSu38lGnjcv4NRzlRpr3S91tzrpbPhXTLLE/RWXF6Z09Gv1U/Wy5Z9Bu5vbVubUdv2Kw0dnY7uflZaid2urqpnapqh/wBZzv8AJE6rU6LUam4DUs9gWO4pebzUpcrvvRJtOmOnZ444W9lvld1n8HLpRrW1AHjAAAAAAMHXXwiLHQYi2MYqtlykghi72zTxyzO0siliasjHqviRFah2IdbbatkGGdrVNbYcS1l1pe9r5HQOt8kbHLrREci62P3dFPIY65t+GpcdR/AJs1zrMP3naDepZKisub4bdSyyceQpo0Zmn+Tf+GepVOGwhh+04Xw9RYfsdL3Jb6GJIoIUcrtLU8aqu9V+1TmVOt61zkfSAIDKgACgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkVsc8FK70jv3taqLVSK2OeCld6R372tVAWoAAAAAAAAAAjLz892F/Ru8/mbYWZF3n578L+jd5/M2wtE4AAYQyB1r8IbGl/2e7NqvF+HbdRXCegmj7phqlfpSBztKuTSqb0crP3ajy1s9+FJjmvxxNb7VhWxOrsU3iB7kfy2lkiwU9MmXT4ZQNX96ntTGdkpcSYTu2H61v8nuVJJSSLlwR7Vbn+7PP9x4b+BFs/rF+ELcpLpTqxcItnSbNOrU6lhRv/7F/gA9/ou8BAAAAAAAS1t5fnJveaVfI96bfpzf+hz5atz0s8T+Gp3aTR9UqSQtiwptWxBpWk5bvNbNeWvl9PLV2nXn0NHHTp6WevV2TmMR3ehs1D3ZXzOY1XIxjGMV8kr16rGMbmrnLwREQDcq6qCkppamplZDDEiukkkdk1rU4qq+JCUWpumMEypH1dsw+vWqo84qqvT+67UUX3+u7sZJk933Q2254hfFXYpi5KjjyfT2fcqNcnVfUOToyyfcb0GL9dzWvSzRANO2UNFbKCGgt9LFS00DUZFFG3S1qeRENwADGRkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApFbHPBSu9I797Wqi1UitjngpXekd+9rVQFqAAAAAAAAAAIu8/Pfhf0bvP5m2FonAi7z89+F/Ru8/mbYWiAAAAOvtnFltlqxrtDrbeyDl6u/RrVJGxWq1VoaaTS5V4rnK5+7d+k8uZ2CTGEkm7/Yv5ZKzT37ZyXLyam6e4KT5NOyzVq3fW1L4wKcAAAABhDIJG6XmvuNzmtGGE5WSNVZWXJ/83onfVT9bL9xNze25NyKHEXK8SW7andaKmgq7jdKqzUHctGkbWRIndFbnIs/Zaiadebej0NOtz8jnLRYFjuKXm8VKXK7pmiTadMdOzxxwt7LfK7rP4OXSjWt4fBVmo7PtFxA2CNZamSz2x1RWz1XK1VS7uiuzdI3dlw3KjUbxa3osRE7BAGN4QyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFIrY54KV3pHfva1UWqkVsc8FK70jv3taqAtQAAAAAAAAABF3n578L+jd5/M2wtEIu8/Pfhf0bvP5m2FogAAAF4Elgjk/jFjbR3Hr7/R8pyHKatXe6jy5XVu16dPU6OnT2tRWrwJjCaz9/sX8ty+nv0zkuUh0Jp7gpOqvbbq1dLy5t7IFOAABq1dXBSU0tTUyshhiRXSSSOya1qcVVfEaWIbvRWej7rrptDFcjGMa1XySvXqsYxEVXuVeCJvODorbc8QvirsUxclRx5Pp7PucjXJ1X1Dk6Msn3G9Bi/Xc1r0D4WpumMEypH1dsw8vWqo84qqvT+67UUX3+u7saUye6qt1BRW23w0FvpYqWmgYjIoo26WsRPEiG4gUCStXznXxM1/oa2550iJ9PXfS9Z/7C7mcU66laSVrT/WffOP9DW3jVov09d9D1mftrufwTqKVoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABSK2OeCld6R372tVFqpFbHPBSu9I797WqgLUAAAAAAAAAARd5+e/C/o3efzNsLROBF3n578L+jd5/M2wtE4AAAAJPB0cTMRY1dG2FquvkSyaJdaq7vfR73J2HZZJp8iNd2isJPCWfxjxqq8O/cX9XbH/s+k8bflP23b+xwY0Cs8RM3u+st9Qy3Wym7vu1S3VT0kb+Df1krsv0UafWX8Go5dLT8Lne62510tmwrpllifydZcXpnT0a+RP1suWfQbub21bm1HcjYrDR2dju51llqJ3a6uqmdqmqH/Wc7/JG9VqdFqNTcBp2fD7o7k283ioS43feiTadEdOxeMcLey3yu6z+DlVqNa2oAAxvM+IACQtKwv2oX1WvgWbvNbNbeTVJmt5eu06l6qs46U4ouvPihXkva+X50b5r7s5DvNbuT1fzfPlq3Vp+/w1fZoKgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAApFbHPBSu9I797Wqi1UitjngpXekd+9rVQFqAAAAAAAAAAIu8/Pfhf0bvP5m2FonAi7z89+F/Ru8/mbYWicAABxGIrvRWij7rr5dDFcjGMaivllevVYxiIqvcviRN4G5WVUFLTS1FTMyGGJFdJI92lrGpxVV8R1rYJK/FF4xT3DWTUeH5rq1XzpVKlVVfyKlboibk1aaJUbnnve/VrZk2RFKOktdbiNY67EsawUbHpJS2hFR2hUXNHVLkVUlfll0E6DFzyV6o16fpgx0D8T43SPkNTb1DrSNitVF730nXz6zsst6bstKcUcBQWuhorZb4KG30sVLTQNRkUUbdLWp5EQ3gAAAAAACStDYm7WsQ6Vp+U7yWzX1+Wy5euyzz6Gjjp0789erxFaStMsnOXeMlqkYtqt39WTkvla3PKTi5erm3s9Be0pVAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFIrY54KV3pHfva1UWqkVsc8FK70jv3taqAtQAAAAAAAAABF3n58MMejd4/M2wtCLvOXPfhjf/wCzd4/M2w2LlfKy5V8tkwujX1ET+Tq7lIzOno1y4J+tl+4m5Mum5qq1HB+97vrLfOy3Wym7vu1S3VT0kb+Df1krsv0UafWX8Go5dLT4s+H1juTbzeKhLjdt6JNp0R07F4xwt7LfK7rP4OVWo1rdyxWGjs7XdzrLLUTu11dVM7VNUP8ArOd/kjeq1Oi1GpuOcALwJjCvLd/cXcr3bp78x8ly69DT3BSfJf3erV/HyhTKqIirnlkR+Cpaf4044ax9Ej+/cLpEhe5X5rbqPJZEduRyoiZad2SJ49QFiAAABgDIAAkLa1q7Vr47R0ks1t+nz+mrvo+z+12t6dgryRtisTatfG6+ktltv0GX01d9J2v2ezvXtlcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUitjngpXekd+9rVRaqRWxzwUrvSO/e1qoC1AAAAADCgyANWrq4KSmlqamVkMMSK6SSR2TWtTiqr4jRxFd6K0UfdddNoYrkYxjEV8sr16rI2Iiq9y+JE3nC0VqrsRujrsSxrDRse2SltCKjtCouaOqXIqpK/LLoJ0GLnlrVGvQI+tqarGO2KwthSvt1oWwXXkqpi8jNWw902/VyfaZG7oZSbnKmrTl0Xr2pbaChttBBQ26lipaaBqMiijbpaxqeJEJe85N224YREyyw1edyf7zbDlLjiW30tU+306S3G5sVmqgo8pJmI5dzn70SNv2vVqfaBRE7d8SUVDVPoYY6i4XFFcjKOjZyj9SN1I17upDqzTJZXMRc03mk204guzpFv1etuopFcxaG3VD9b+l0XLU9F7d3ZjRuW/pKc7QW+ioGPioaOCmY+V0snJMRqve5c3PcvacvFXLvXxqBwzbdiK7y8pd7lHb6JXQzR0NvjVsrVa1dcU07nLyrHOyXoMiXdpVXJnq+Ytn2C4qVKegwzb7WjUyY+2R9xSM6WrovgVjm9LfuVCs3ZeIbgJNtrxPQy8pQX9lwaj5nvp7nAm/U3oMZJFpWNrXfWbKuSr93LCYmuFBKyO/YbutHnyLOXoYH3Cnkke3NWt5FrpWo1UVFfJHG3hv3lduMZp5QOJsN8s9/o0rbJdaK50qyLEk9JUNmj1p1m6mqqZp4zl/sJ+94WsN3rlr7hb4lr0hdTw18KcjVwxrxSOoZlLHxXquTiaUdgvdtqWPsuKZZKd08SPpbvD3SjIGtycyOVixyrI7d+kmfNw4KBWgjvjLd7TCrsU4YqKSOOFZ6ittc3d9JHm/JGcGVCqidJy8ijGp2jn7Zdrdc4pJLdcKOtZG/Q9aedsmhfI7Lg77FA4akWTnJvC5TaO9Vu/rCLH8rW9WLi1eGb+1uTsKVZHW1GJtNvy5U3Kd5rZ+s5XTy9dlq8Sp1tKJvz16uKFiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUitjngpXekd+9rVRaqRWxzwUrvSO/e1qoC1AAAxkZABeBN32/Nt9Qy222ndcLvUNV0FIx/BF+kldv5KNPG5fwajnKjTWul7rbnXS2bCumWWJ+isuL0zp6NfIn62XLPoN3N7atzajuQsVho7Ox3c6yy1E7tdXVTO1TVD/rOd/kjeq1Oi1GpuA1LPYFjuKXm81KXK770SbTpjp2Lxjhb2W+V3WfwculGtbUAASOLcGsxDiW03xt+vFpmtsFRTubQOib3TFM+B743q9jlRqrTs6ml3HeallwTWWez0trt+N7/AE8NPC+NFZS0CKrnOV3Kr/JsuUTPLPqrlm5rnKrluQBJrh67q9HfH3Eu6SJ/83oODG5Ob/NuD+LvGi9VWpuC4ZvWefx/xQuXKcILfv1pk3+rdji3/q1lYAJJ2G70sD4vj9ibUrI2Nk5C36mK3rPT+S5anePNFTyI0+0w/deX5T49Yl08u+XRyNDlpdwj/m2ehvi36vKqlUAJFMM3rk1ZziYo1LByXKdzW7Vq16uUy7l068uhw06fFn0j9VsV07oSVuOcRKiztl5PuegyRreMX82z0r4+35HIVIAkIsM3psDY37Q8TSOSN7Fe6nt+aq5c0f8AzbLU3gni8qKfS4cvC5f6fYjzR0Kovc1v7CZO/q30nF329TQnRK0ASS4ZvyoqLtAxKqLyuadz2/g9Mm/1bsdZvlXra06Jw9w2dvuTuXq8ZYkjq2tjSKrhgt8czHM3a0e2mRyK5NzkXd5EadigCTwlhapstwraufE99vElRDHExtykie2nYxZVa1nJsY53yq5ufqc7S3pbisAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACkVsc8FK70jv3taqLVSK2OeCld6SX72tVAWoGZw+IbvRWij7rrptDFcjGMY1XySvXqsYxEVXuVeCJvA3quqgpKaWpqZWQwxIrpJJHZNa1OKqviJJam6Yv3Uj6u14fd1qqPOKqr0/uu1FF9/ru7GSaXu/ShtlzxDJFW4pi5KjjyfT2fcqNcnVfUOToyyfcb0GL9dzWvSyRANO2UNFbKCGgt9LFS00DUZFFG3S1qJ4kQ3QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABjNDJoXWhobrb6i23Kip62jqY1inp6iNHxyMXi1zV3KgG/vG8i+abZZ5s8G+o6b3BzT7LPNngz1HTe4BaAi+afZZ5s8Geo6b3BzT7LfNngz1HTe4BaAi+afZb5s8Geoqb3BzT7LfNngz1FTe4BaAi+afZb5s8Geoqb3BzT7LfNngz1FTe4BaAi+afZb5s8Geoqb3BzT7LfNngz1FTe4BaAi+afZb5s8Geoqb3BzT7LfNngz1FTe4BaAi+afZb5s8Geoqb3BzT7LfNngz1FTe4BaAi+afZb5s8Geoqb3BzT7LfNngz1FTe4BaAi+afZb5tMGeoqb3BzT7LfNpgz1FTe4BaGMyM5p9lvm0wZ6ipvcHNPst82mDPUVN7gFm7xL9pFbHXt+KdcmpufxlvvFf8A4tVmV2T7LUVP9WuDPUVN7h1fgbA+DL5bbnbbVs8wjNWxX67wVVyrLDA+OiY24TpHGmpn6R6R6ERibmoiZqnRRQ7fxBfI7XVQ0Nto3195qUXuWhY7LNvBZJF+iib43L+DUc5UavzaMPOjuUd5vNS243hc0SXLSylYv0cLc10J9Zc1c/g5VajWtn7Nsb2XWy3Mo0wFhusc3PVPV2qCSR7l4uVdG7Pf0W6WpwajUyOUTZRssy+bTBnqKm9wCz/wMkXzT7LfNpgz1FTe4OafZb5tMGeoqb3ALQEXzT7LfNpgz1FTe4OafZb5tMGeoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4OafZb5s8Geoqb3ALQEXzT7LfNngz1FTe4YXZRst82mDPUVN7gFqvA84bdPhF1OyXapBhmtw4y7WmS3R1XKMmWKdrnPkRcs82uTopkm78Ttvmm2W5fNrgz1FTe4eb9vfwZr/jHa1DLgSw4ew7h1lvhZLMxrKaJZdb1eqRRNzV2lW78t+7eB23gT4S+ybFqxQx35bLVP3chdmchl/Hvj/6juClqIamJs0ErJY3pqY9jkVrk+xTzJgf4GuB7UrZsWXe43+ZOMUX8lp/+lVev/wA6HoPB2E8OYQtSWvDNmorVRo7Pk6ePTqXyuXi532qoFCAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGpWVUFJTS1NTKyGGJFc+SR2TWtTiqr4kNHEV3orRRd1102hiuRjGMRXyyvXqsjYiKr3L4kTecLQ2y54ikircUxclRx5Pp7PuVGuTqvqHJ0ZZPuN6DF+u5rXoHw2quuL9PcUlTbcPOTpVcecdTXf+V2oov7zru7GSaZHfnsPpqakwPUUdJCyGCnxBe4Yo2Jk1jW3SqRET9yIXGXBSM2OeCld6S372tVgWuQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYUyABNXu+st87LbbKbu+7VLdVPSRv4N/WSuy/RRp9Zfwajl0tPwul7rbnXS2bCumWWJ+isuL0zp6NfIn62XLPoN3N7atzajt+xWGjs7HcgsstRO7XV1UztU1Q/6znf5InVanRajU3AadnsCx3FLzeKlLld96JNp0x07PHHC3st8rus/g5dKNa2pCAApFbHPBSt9JL97Wqi08hF7G/BSt9I797WqgLUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABNAAFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMKoGQDh8RXeitFH3XXTaGK5GMYxFfLK9eqyNiIqvcviRN4G9V1UFJTS1NTKyGGJFdJJI7JrWpxVV8RJLU3TF+6kfV2vD7utVR5xVVen912oovv8AXd2Mk0vd+lFbbniF8VdimLkqOPJ9PZ9yo1ydV9Q5OjLJ9xvQYv13Na9LNEA07ZQUVsoIaC30sVLTQNRkUUbdLWp5EQ3AAAAAEVsc8FK30jv3taqLTMi9jngpW+kd+9rVQFqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAxkgyQ6l2x7XJtmGILAy54Y5fDl1qEgqL02t0pRPV2/XFya57ul1kzyd5Bhva6/E+2a64Cw5h9K62WWNHXG9d3aWxP4aGx6FzXV0d7k6r18W/M8l8O2wEBoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGEMgk7pe66510tmwrplliforLi9M6ejXyJ+tlyz6Ddze2rc2o4P2vd9Zb6hlutlN3fdqluqnpI38G/rJXZfoo0+sv4NRy6WnxZ7AsdxS83ipS5XfeiTadMdOzxxwt7LfK7rP4OXSjWt3bFYaOzsd3OsstRO7XV1UztU1Q/wCs53+SN6rU6LUam45wAAAAAAAADGRFbG/BOu9JL97Wqi2InY34J13pHfva1UBbIAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABeAC8APPfwxMR0vxHp9nlLQtuOIsVVEdPQU+9ViRJG5zLlvTJckTyrnuVGuQnfge1XxGxRiLY9ielp7fiOmmSpimYjtNwi0t6rl62SdJOG53Dcp6HqMOYenxJDiOfD9rlvNO3TDcH0jFqI25KmTZMtSJ0nbs+0piswzhusv9LiGrw/a6i80uSQV8tKx1RGiZ5I2RU1JxXx+NRz6nXsoE4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYUZmQBq1dXBSU0tTUyshhiRXSSSOya1qcVVfEaOIrvRWij7rrptDFcjGMaivllevVZGxEVXuXxIm84SittzxC+KuxTFyVHHk+ns+5Ua5Oq+ocnRlk+43oMX67mtegfC1N0xfupH1drw+7rVUecVVXp/ddqKL7/Xd2Mk0vdVWygorZQQ0FvpYqWmgajIoom6WtTyIhuIABgyAAAAAAAAAGZE7G/BOu9JL97Wqi2InY34J13pJfva1UBbIAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGDIAAADCGQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYVDIALwJu+31tvqGW2207rhd6hqugpGP4Iv0krt/JRp43L+DUc5Uaa10vdbc66WzYV0yyxP0VlxemdPRr5E/Wy5Z9Bu5vbVubUdyFisNHZ2O7nWWWondrq6qZ2qaof8AWc7/ACRvVanRajU3AadnsCx3FLzeKlLld96JNp0x07PHHC3st8rus/g5dKNa2pAAAAAAAAAAAAAYMgApG7KKeamw3WxyxSRasQXmRGvTJcnXOpci/gqKip9ioWQRETxAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAalXVQUlNLU1MrIYYkV0kkjsmtanFVXxEo6pumMN1I+rteH161VHnFVV6f3Xaii+/13djSmT3c7fbXSXV9KyvifPT08qTcgrl5J729VXt4PyXejXZpqRHcWtOYRANO2UNFbKCGgt9LFS00DUZFFG3S1qJ4kQ3QAMZGQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9k=</binary>
<binary id="27" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="28" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="29" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="30" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAEdAXwDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAICAwEBAAAAAAAAAAAAAAUGBAcCAwgBCf/EAE4QAAAGAQIDBAYFCAYJAgcAAAABAgMEBQYREgcTIRQiMUEVMkJRUmEII2JxgRYkM3KCkZKhNFNjc6KxCSVDg5OjssHCRNEXVGTD0uHx/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APZYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD4YD6AAAAKdmWf4biUhhjJMgi1rz6TW024o9ykF4r0LwT81dBL292zDxafexiKU1HhrlNEg+jySb3lofzATRjreebZTvedQ2nXTVSiIho7GuJeWVsSjvM2XTSaC6VHQt+C0ttdYp9P1e7cpXNb3GlBr7pkat3gMrjDWQsj4n0NHco7bUxKqTZFCdVqw8+TrbaFrT4GaEmvTX4z/EN0kZGXiKh+X+H/la3iZZLC9N8zl9k3d8l6ak2Z+BL2+XrCn8EXDx6xyPCJElTtbXpRY1JqcNRsxXt2sf5JaUg9v2VpGto1ctfAiRdNp/1rJbXkxuafWdqJ7tbatffoSSAemriwg1FbIsrKW1EhxmzdfedVtQ2gvEzPyIQOHZxjGXsy5GN27Fk1EUlL5NEpLjZmWpbkLJKi18veKPxguk5RFwrG4h6Qr91NtL6+vBjkh3af661sl+8fMFYKPxzkPElLfPxfV5RFoSibk9zX7iWYDbMyfFhoJyTJYYQpW1KnXCQRn+IzfxHm2XVV/EG5sc2ymJHsYa1Ox6WLISamY0NCjb5qUn05jp9/f7lIIWzDcxXhn0d8StrFmRZ2MqJGi10Td9dLW4f1KdT/s9FGfkSTMBucBo7Dcq4gN8RqWnya2rLBq6RLUuJGh8ooJMoJZKQvduWnqSDNZeJp00Gws3zjHsPTF9NTFoXLXsYYYZW++5ppqaWmyNRpSXUzIugC3j55iBw/IajJ6GNfUM1M2ulEamXSI0mehmkyNJ9UmSiMtDLyE/5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfgNJ8dsqzCpyrHKSlulY/FsI8lxctuK08t59s0ElkjcJSU91Sl+Gp7QG0cwu2scxa1yOQy68xVw3pbjbRaqWltBqMiL8Bq2q4yWCOVJznF2qKnkkg0WkOz7SzEUrwTI1Qg20/bLUvu8Rg4dxJsor6sX4plDfgzyNqNeJLZGkbtS5ElvwZWade96h/IxCYlTIq/TPDS7NM5FYZJiKkd8pta5u5JkftbS3NK+bYC08RkejuMtbKcQ27CyGj7Cy8ZEZc2O449yy/XbeUr/dDAwOW3glwrCLVajw27e5dM+r/0Tzpf0Ff9mvxaV+sj3CnZSxkuLVdTSMQJ17RQLqHKpJevOlVW1XLcYe81s8pxwkL8S8Fe8bLv6uvuaeRV20VMuHKTscaUXQ0/P5fMBX8XpWrLhTDxi8a3NHXKrJKS8dqFKb1+/uCHxKzuJucRqXIDdcu8ax5yDMkqLVExpyQ1yJCVfbQgjP3K3e8XPG6pujoYdQ1Ifkoit7EvSF73XOpnqtXmfXxHTLyHG4cw40q+p2ZfQjbVLb3f5gIDiYjLo7SLPCo5y5qocmrfj79hm3JR0eJX9m6lCv1dRaK+tjQKCLTp+sYjQ24ZJ08UJRsMZLDzMlonYz7L7Z+C2l7kn+I5rUlCTUtRJJPrGZ6aAKDwrx3JK99yZlpaO1sFnH6kuYlW6GypSieP5r7n8BDt4hRMvcyCI5ijJJK2rJNPNn79PR7S3GV84i8z2tukX2lJFj/KbGlSOzoyKpU78HbW9f8AqHzJcjo8dru33dk1FY01QSTJanf1Ep6mA4W0FFZgs6BXJNDMOodajI11MiQwZJL+RCuYFzclVSZC8l4qaqpWYWOx3mtmh8tBPyT19pe00I/s0/bGBW8cMGnytppuIjJ9OZJhKSg/+42NAlQp8FmZAkNSY7qdW3Gz1SZfIBWiyinx7OrO6mfnM6FAZrqqC2WsiVIkKNxaG/cRk21qrwIvERTyJtDDteIeZfnuQSEJJ0mD38ps1fVQY5e7cZF9txWosddiVLEzSwy443OtprTbPNc68lCC00QXlroWp/IRvE524KxxhFLjjl29HsymIbUvlxkOtpPkqec9lKXFJX06ns6ALBjNs1wk4aUlNeIObldiT0pNbG6OSpbq1POpLToSEG5oaz6ESRxw3iXmM7PqLG8kpqGOm6RIW21AkuuPwyaRvM3DUnatPgjUtveUQhqykYpkTsty639I37rRqs7Z3uobaLvcppP+zZT5F5+J9Rg4VeVeIG7xAydmW7k+QINukoWEcyYzB13NNm37Cl+utZ6JLul5APSADyrmmTcQ3Kx/IL7Np9QpehQqihJstjqvUaIzI1yFmrp7j+Eej8IO3PDKU8i19LnAYOd/f7C5nh9rUBND6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABGAAA4qPTqXjoPINLnvFKct11GcT2LWJJWxNrpkGMTLLqT6tqb2EtKftczqQCezi6y6TxVyauYzS/pp8OUk4MRjabBRjQWxZNq7rhGZL3GfnqXkM6zzCJf4o7iXGhtmt5hF2HJYKTTGbeL9E4rx7O+SuvX6s/f5CPy/L4GT1DCOIlTOxa7idK/KqdrtMZlfz2/WIQrzQsjQfvHfwtv4eTVElpx2FJmQ3ew2BRFc6M6rb66D9pC095P7vIBlcPpPpaHPo75mO9ZQtI1np3mZJKTqh9vyNp5CiX+8vIc6LAUUmcRbqsuZia2NDeitVb585thLiknoytXVtJGgj2dSL2domqHEsdopkqdT1UaC5LbQ2+thBISok66dwunmYg+N9rJrcMaiwnXY8iyloipfR7Cdqlq/eSDL8QGTk3FPAcdsfRtpkLfaz6cqOwt9RK9ytiT0ExQZbjV3EemVVxFkMMl9buVsU3+sSvAaPw+opIcebJsIDUxBt8vV3x1/rEiGtcYiybBuK0o1smlOu1OmuvxANk8YM3jzYkPG8UtmXnZW5ybJhyEqUy0nu8vcXhrqKJSYPjB0b0iVFUc1xxPZnTP+JKh1X2N0lUfOomjbRHbTzUfCvb3tBE8/N36xl95hv0O3I2N/V7Vbi695QCRx/KMgwa9dZx2rVZsubu2Rzc1Qjb6ridPMSuY5zb51HZqnYR00Uu/IQTvM7T7k/d8hyobZNVXS7RrRt42+Xy/fu9kV+yftZ8rn4tU9Wm+fI5jfsl620BKKwjHY9Gy23EMrJxxTmpn3Vo2+qIeph1cicTC5JSDSrloQ4reSE/AQyUnZX0hord42vYQhjupEne0OPxDaOkjKaehtF2hO7Q1K+MgGZl0mmagtwJLkaI7AZ0bWRdVl8BiT+j1lDCbu3xxclplhxtp+Fzfbf6ktKP5GIXFaiG7M9IS225hMd/cvvkZ/aEZet1Mtzt1e2ywiQ4ruNH+gVu9kB6Wmz4UI0lNmxY2/1ea6STP947m3G3UEtp1LiT80nqQ80VWIVNq89cZRLkyi5aiKW+o1K3+yrU/IMeuJWB2CJkKU+cRhRJlsG59U80firT3/ADAegM4o/wApcZlUXb5EBuWaCdfYbJayQS0qMi16ddNBxx7HaLG2ZT8JlxUmQZvz58t43pMhWneW66rqf+Qm0qSpCXEK1SotSHRYwodjXSa+dHRIjSkG282vwWg/FJgNYY3llK/kbWXWMR7IMh3aY1jdeW9cCOf/AKqT7DDrpd7co+42pOgzMzts2skO3WaZfIoa9o96qmqlKjMsI+3ITotw/wBxfIXZqHjmJ4/JXFiwaSsjNm88bSSaQlJF1UoyGtMeyzH8onHlcyjt8yUfSlx+NE0gxCSruvyXHNGuer1vFXLLy1Abc+jT6fXgD8m6es1x5li7JqUWL6nZDcJSUbN5q73eMlrIldSStI20PM9/f8TLho37PI04jC8Ox0+1SkF73Zbpf9BNkLN9GW3yu6RkEyfaWlrjGrKKqbO0N190t3OU0vQlLZ9TaavPdp5gN5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYjLucuvp5s9uM5JXGjuPJabLVThpSZ7S+Z6CTGnLDj3hLM+TEh1uSW7cdxbLkqDX72N6T2qSSjUW/Q/hIwFBpuO/EmyiwrdioxF2JKSTiYxLkEoi19XnEak7v2Bj5hk2E5TM9P5DRZHgmUNt8tu5Yi9tiGXspeNnXmN/3iEmXkZDryVzg1c3Ll1iubIwe3fcNyZFsoDzMGYv43GXSRov7aDSY68QySLJt1Y/KOAzaIM3GijTkPsS2v61l0vXT9nxL3AMzhpksLIymRU2ECVa1rnImLhO8yO4XsPNGfsLL395PVKvAXavrYEF556HBiRnJBkbymGSQbqi81aeJjrhQ4rTzrrbSG3HP0i0pSSl/efmJBs/IBXuIuTniePdsZa7TKkvdmiI9nmfEfySNKyqvKs7N6fkeSul2H6+PHQ5sa5hertQXTX1havpHX7EZ+igxTZkS40xS5EdLm36tTem7d8XyFFPJX00zrBVL0R7VO9frbQHF2PkRsrrDluk0fRe/TcJCVjk/DpBKhWrsyM2XM5i+8n1eu7UdFdb3tjzLEqfmtQ9u89xpGPJvn/STvbvqokny9dICPiWmRPzZdm5WFJhOKLmLbTptPUWiRkSGK+DXw21SGFdX2HPIzHY3ltfCoUQochDzchxJymib0Lb8hCJ7XOu0RqCJzGlq2oU5/kQDrPG7uzQ7dtkhhqAotscleR+fzE3Gu26uifkIkmiesjIj06KIi8NBhTrqxgQOyvwSgOxXDN5tJ6qV1ERX29feWK+fGXEd5mxCXS7q+niQDscyPnWDL1XFejPOK01cLVG73l8hNwMZfumbCysLt5p/ld1aE6E6v4SGbkL1KhmJRlHjx1xGzW3JT5/IxWbDJ5UqnTWx613kMube0p6bz94DJg1r7q/RnbJjfMURKQS9CP5jJvMZoor3+rWlE5GSRSEmepEr4yGHS/lJPsY78Z6OzuMk7lt94k/EY6ssrcii2E1t6xaVMUehusp6OJ8iATNFBvb1Por0q1Eh/Hy+99ncoVTMqSzkV6q6bau8lKyOQbaE+ok+v8hY62wvmcekulTny9/J7Rztu1RpEfFVMnH6LnNF1R+k17y/sgN81fFDh6+lqNGymEs0oJO4yUSfD4tNP5i4MutvtpeYWl1lZaoWk9SUPOFlQUMWqZhOkRWLjijbc09nb1bEjwsy9rFcni0c6wbjU9lu17Q5tSw4lOu5OvqkrwAb9lxWJUdbElpt5pZbVtuJ3IUn3GXmIrK7+jxHGHrm6kFEr4LfRKE6an7LaGy8zEjXzIk9hMiHLjSGFdSWy6Sy/kOySw1Ib5bzTTqDVuNLiCURgNP1F5j2XNptctr7jJj53Mh43RMm5Cjl5drkK2NPL96eZyy9xi6y+J/EQ2ybqsXoMdhoLRopLrkx3T+7Z2Ib/iMdud5ZS40iLHl/ndhK+rr65nuuPfv6IQXtOH3UiqSPyQsdj3EDiHTsRtdXMbxqYuU8v7L77Orii+yhLf3mA2pwC4hXebs38a6YrXl1UpLCbGuJaY75mncbe1Rno4jpu0UfrF+O2C8BpKp4w8PaGqYq8cxLJmKyOna0iJRqaQRfZQvao/4Rs7DchqsooI19Ryu1V8ojNlzYpJntM0qSaVERkolEojLTyAT2g+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD4Q+gPmvUeecz4KXNfNk2fD60ZcZefW6qksiLYnmK3K5DyT1R19lZGX3Dj9JzF8rt8rrrP0Pa5Bi7UNLPYIKzc5ErmK1eXHT1cSaDIte9t2+r1GpWqjEGJzUV2OVROcPuMvKdhvfuVsUAtji10dwxU5fUSqOVL0SwqeyXZ3T+Bt5O5Cj+zu3fZFqraGkiTymsUte1KT4PJjIJf8AFpqKueH1FnCVX2x2s+Koy3xpFxLWyZ/qc3QX2C02yyhpstqENpQkvcRAIfPsm/Jqi5/J5syUvkQo/srV9r5ENPt4/c5icyfkGQmh2M3+btrdUXe+FJJ6ELZ9JEp8alpclhx3JLFZJV2xpH9UstN34K2jXacpblUzkeBWz0mv641Lb00SAmKaibg2jTUtPMd37lOuHroZCSyO8pbSbJclmww+xolKvA1qEDBYuMlegImy+RH3F0Luq2l4mY7siw+DGnPHHdKbFJZHzddTIBIIyaJWUTzUOYlyQ64SXkJLXVIwXGau3fbeZjLNCjLRPgaVe8StU3SVFLMVLr2FlK0aJ0y0U38xAzkEzMKJV2aNS0MnC66EAnMhTRSJBxI0dqNLhspbUWhJJ4yLqYxcfuamChyWqc0y4w0aWUM9VczyH1GM1btCpyXNcVaPyN7SVn0WWnvGNQ47X+kEc+Ef1a97qSLTfoA61WrGQNbJKSXLQf1p+BuamJq0jU0SsiVC47bM3cb6JPiR6eyfuEffJp1zX7SlJtmMp4yWkuqmzIQ1Or0y5+eSkzJS3lIShZ7TNBGA6kSYMi00fNazUXeM0akovIhcLCwh1NI3TSI8V1uaZOurQnvoMvAyHVfooHHGa+KwmJKgxUoUnXo8fv194xsbqa12wbnTW+c0wk1PblmfT3AMOpyilrFuE8+t5xRGls0I6mXzEWm/eUpon2nXWzdUZvEjUy18EiTmQa3thOVzbC4rjija0TqZF7jE3LnV9RjyK9+K3pYuE4pZJ6tEXtfcAwrbJWGIkODCe5kQ/wCmNn/3+YwqqhauJ0ZS1rjx2y5ikF6xF8WvvGMjG28isIzT6m1RkL759du34hnk3PxztlUzMTMQ53EL9kvnr7gEdf1Tu42GbZ2UTX9HkL7yVDNxvD4MlTcizdW9FQjR1xXUyL5CIp4kyzb5TT2xtZqRs2+t7/uFhtKmdQlyINwT0WVGTzY/rcn4m+oCNpSkYxZnPx6wU0pB66a9x5HwrSPSGKXTOS4vX5BH0JqcyTiUl7B+Zfv1HinJLHI03h43UplvSpSOWhDZb1K3e4exeGNE/jXDyhopO0noUNDTunx9TV/MwEla0OP2r7cm0pYFhIaRsaclx0OG2n3FqXQVy5sKqruG8fp4b0u3cPU62rjk46hH9Ysk6JbT81mkXTQlJ2n4aaCk1nDugo2ZSKOVf1faXue+qJdSWzdX71mlzr/IB2xuGXEXJJOk1yDidYfrPJe7XPMvsER8pH37l/qjdGEY1W4di0HHKgllChJMkG4ve4tSlGpS1q81KUozM/eY80ZPX4jClnHt72U7IX/spV/IceV9zZu6/wAh8wjH8n/LugfwiqyyAy3YNHYTZRvsQVROpupNDuvNUaSMkmRdDMupdNQ9dF4ABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAK/nmSQ8QxCzyWwbeci17CnnEtFqsyLyIWAYFs3CcrpCLFLKohoMnkvabDR57t3TQB58Xxo4izD5kfHsVrEK6pbkSH5S0l9o0bC1+4YV/mueZLCOvvYeDSoThdW36Z19JfPat4Z2Tw/ozofNbWQxKqWZ+rj1k+atf7pjcj/AACgX8iHGWX/AMO7jNLxwurce4pG+zq+yb6+S4n7++AsHDvG5GOrfWq9emRXj7kM29seN/darW4RfLcL0gQeNuT3qdhy0hsw5hl9ay05vSk/krzE0jwAa845z3iKnxtl/lM2bjjkj7aUafV/z/kK7j71PRUk45MFLqJGjJLUnctGvmLdxvwyXmGMNLqHuVdV6zfhueGp7eqNfmNG4xGyq1gbLV/rzeWaP8IC52U1iolMO1mk3mmZJbI+qPcYwma7KHcdlWjSlR47knRReJ6+8SdriR47MadiOJkINhBLcSrXr5joeyVaOxxKpan221K7QwnwWoBFw4Eqe02zZzXHy36IIuhdRZchqqdT5PUu1t6KylMglK6kpPmQipUXIUV7OQE0hhqU6ZIbUX6PQRdZves5ZzVJJ3buUnfpzNQGFZ3lhPcbScbVqOZtx3W1aaiexiBcWdlFTJt3I6H06rM1eon5iYlWFPHqIVA/Cjtk6nnKfItDbV94gJN61WnJhRm3XydRy+0JLVKCAfJOOohzXYjz7sppLijaUTndX8xNz6qkiU8JhpSitI31pr3eCDFRq7xRSkwHXlm0nolxSNTJR+QtyLaLX07vPYTLXKcJt81J7yEl5EAr51C7WZtXKVotW1wjLU1Fr16iYtqcqR6RGgWC3ob6CSe0/U6eqYh7HJqnHnjknIJbCS+rSpWiiM/eQ+07btjBW+y+4aZpmpJIPx+YCNrqlc5bu+QaEpXsabZVr195ix3WNwYceK4mQ5IcUwSZCN2mxXkYy7asrKmwYk0bvMUlhJSUGfUnPMxWXLVM7KXWVSeU6aea437JoT5feAkIWQR6SG/CKO4tRo2NOF6hH7jHRRxJtiylLT6TJStUt+Gpe0RizE5U1dA81YwW3FWik8tfibZl7Qr6LxigWqWaEyEq1QgklpoXkogEpOp4uLXJSqaYb7CiTzEkfRCj8UmX3ir3Mm0kWchyPuS8+vvKX1Qk/IZECHb3Fg2po1IXMVqlz4j8i0E/jLa4cx6JeJQh9pStTMum4vAz+QDD4XXkvC8wtZ9/TuTO3cplbrJJ3xUo16t+8laj0pVT4VrWsWNdITIiyEb2lp9oeY8oy8pdh2qwIiL9GhZetyy8NRsj6MdydlW5M008bkGPaJ7Ofslq0W/T9oBt4U/iJjeR3z0ZNTkKIEBBayYJodQUv7Kn2lpWgvuFwEBm95dUVN2ujxiVkElS9nJZdJOxPxH49PuSagEHism8wQyao8B4eRT67nY70hp5f3uGha1ftGJpzjNnEUzU7w/qpXxJiXZm4ZfZStpJH+8UiuvW7qUZZDxOx7DTUepxV0j6XkfZN6YTaPxJAvONcJ8BvnCN7iHb5WjxNpq3ZbaX+EUkK/mA2lw/yqvzHE4OSVTcluLLJZEh9vluIWham1oUXvJaTIWUR1DUVtFURaiohMwoEVBIZYaTolCfcRCRAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGm/pF4JlGdKpF0qYFhXQFuKmVE2W4w3KUe3YvukaVKRorQlkae8NyDUnGPiJd4rkEKhx2rgyZr8dUp6TNdUTUdrdsT3EnqszVu80+ADV8fBuI8JKW2uHLqEJLQkRbOJoX4b0iLuraViG2RmGOXmPsGvYT0lpt1Bn97K1iXu8lz7ICMrLMZ8Fkz15FMwiIj+PVbv+MQ9JjdPHt/SCq9cmdrr22U4uQ/8A8RZmoBeYSiU0SknqSi1IxnIMiLUz0Ii6jBiep0HfJI1RnWUlsNxBoJXwq2gNT5ZmmSXFo9XYy/2SuQ6ppMhsy+uV6pq3e77hizaKRiJxYZ6PoZjpUZoXqWvj4ik4zlkGBWlDm/Uz65ZsvsH0VzEHoYlSzGY4UnQu183dy/sAOdfZX02ctuCjU5SybVv6klR+4d7tC5jFvMhzDWlRqJRr08FGM2E89TMRnJjTjDpt81CTT4K94x0XtrcQZLb5Nq5pmZPqLVRaAOxzKXn57EOveRLgJTsNs/AnPMxm0FXQIOfPuXFJJTZttufCs/AY0vB41XWV0uI/zpDjann0pPTRR+BjAiMXl3K9EsR1HHIt5KJPraAOyfTkUxCHjJ5vYXLUftEJRssdjY6dfMikh2a7q04k+qdPP7hVY0W67WRrszRHZRtJoy12mLFa4876ChWL04nniJW9vTQ0pPqQDlTQozViZuttGlhZOm5t1JW3wHRc2MG/kSJDTLMeStZ6NeBKL4hXo9NYlLcW1bvNxnE9WT95+Qs07Fyq66utGpaHX3EGl5v4SAQrXDWFZ0c+zmpafeYcI0kpeilF56EOFY9KpWokWuZN5tCtG1OewR+QyMgv+UliJGUuOmMncvprvP5iTxSRHlJasHjQhBaOqI/AtAEGlqxO2fTJ3sKNerhF03a+AsbWPUasdU8+4SLNx41RzP29PFJn7hD5Jk8WbJXYTTbjupUpBOF4LLXoeg+r7bkC4vqMsaEhhJHpuLzWA5uNHLNlElalEwXLQj4RLWtVRxccYiSGtbMneY2pR900e4R1xS2GOW64y5PPNGi0a+Bl5Dsap7rLZT3NcaKQhhThEg+mpeJAMmrt4tVBlPKdS1JQn82I/FX3CruX0qXbMsSmjelSUnq74ePkY7KfG0qmJROkOS1GZJbJXsF5mLTllbRslDJhZN2LKNj5K6bvcaQEWfD30rRvyH5BE7G7/L+NPtbSFh4MXMPCnWsdNlpNVPk683Tvtvr6arV5pPul8hAZVkLqa+LCZUUXpueXr46DXR5LMtLKNjMEielTJ7TKFl636RJ6/wAgHuIvAYNva1dNDVMtrOJXRiPQ3pLpNoL7zMZ3gfvEfd1NXcwVwbmti2MRfizIbJSAFOscxoLHmNQE2FyR+CoNPLkIP9pKNBU7ehhTy5hcLchfcM+i0Yy825/HoWn8QuaK+6xtaHMUzC+qmEHomDIdKdDSn4Sbe1Ugv1FpEinipn9d+kqsevWUl3uW45CeX92u9Bn/AAgLN9H2uz2vqbH8ru2x4C30+ioVhKKRLYbJJbt6yNXQz8CNRmWh6jbYpvDfNqjOaVyzqiksrjvnGmRZTRtvRniIjNC0n8lJMjLUjI/vFyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFNz/C8GyZluwzOprn0wELNuXJXylMJPqrRwjSaS6e8XIxpT6S2G5ZljuPeh6xd3TRTeVYVaZaGeY6ezkumSzIlkjRfTX2gFHsJf0fW5iouN4K9mLiT0N9hTq4SD/vnl7D/AGNwptzjsbJphMljGM4dXJVqTVMyZzF/JUhRFt/YR+0LpEwXitKe5MbDK+saIujs+4aJBfssEsxWMlO0qFSYTWX43aXrPdKtp692XtV8Lj3OSlr9siAXqtShlhDLZHsQ2ltOp69BIJMVnEDu/QjJ5C5CVY/7XsiTJsvdpqLEg/ABqbipwRg5bbScgqZ3o2e+kzktrRuaeVt9b7JincO0V8bGa9aOqUFo58Xd8RtHi5dS2ExMZrniadsCW9IUXrIZT/7qFew2HjVRXT3J39KkNpZY3+ruAdNxmDNw84VjHLo3y2FoLcpSS8BF49CsuwTrIoZtxWl/5jtmV8aukpdI2zQ4j6pZH6wyCyo62MVc0RuRHF730aev7gFfnZBIh2xTXXuUT6+UlJ9SMvMzE+zkXoRLrsR9vta0fVGXhsPxIY8murraa3LVv5KtDSkkl3SI+piRymuppkp12kWmRHbaSlREXeR06gK5aZNXdobX2V9T60/XNtNal9+o+xLixspPpKuJ5DbbewkvdD6eQsWJ11HCZmSLR5TSCZ5LZqP2z8BGuqjVJpVNeabjbjUT2uqVfIB329bY0z7KrIvq5DaX0CK9MvWN84TR8vud9hfst/cMifkr1m841LPmsr6RE+0j7h34xinbbl6cb+jvZlJ3/q+qkBIwK2iYopbti4tL8pz81NfgS/n8hXHKdp140LSojI9CJJ6JUPt4Vg402w4aj5HXl6d78RmYNSXcmzNpb/PWtJutoUfqEReH3gJHJKek7DC7MpJzUR/zthfjp5GQ6KCdHiy0s8hb7qEly2yLr95iv5CzYk/LkoJSpBK0010NJai04eTVeqPOeWl1EZBKdWr4j9/yAVO/vrKMlyVYMuut8xW/7AnkZJGZx5Z1rhlKkL9dH/uOq7sq2yuHXopFHKY4r81P/sJoo1RHxh5mcXZHnFpcjdO7u+EBTa/I5vp0mmoZyZKFp6+qnd8xi5U3cOHKU9EdXK8f/wCC2422wudu7vTv6jjmeV1U6y523k6Eljf7K9vtANe4XwszTirHfukzmoUSKfIbcm8zvq9rZoXkN9cF+BtFgbyLewfK4uyLuPG2aG45/YLzP5n+4df0cb7tcy/oI7vNgwOS+1/Zqd3b0fgadf2huEB8FZ4jU2S29cwWMZMulksr3LRt0RKT8CnCSam/1iFm6Ch5HndtU5E9TScVOOw45y6+fKs2o8eb8krWW1Lnh9WpSVAIZ1dHAQSc2lcRqYtdFz4dkmdDR81GlveRfe2Qu1JwsxrJoLc/G+KWQWMRfg9HehyEfdryvEQkxvLm3krsMBySMky1J1omZSP+U4pX+EUu0r3Ydm7b0UTJsdyBJ6syoFPJbcdX7KHEbNjqT9ywHpPhtgVVgtdKh10uwlrmyO0y5cx7mPvO6Enco+heqRFoReQuoicXkWM7G6udbwzg2MiGy7Li+PIdUhJrRr9lRmX4CWAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAELld1BxvHbC+s1miHXxlyHzSWqiQktT0LzE0I+0gQ7OvkQJ8VqVFktqaeZeRuQtCuhkZeYDy/lWV5hneir+UrG6BWpopojykPOo/8Aqnknr+wjaXxaivQbbHICm6TH2ClPJ9SFUxVvrUr9VpJ/zG87rh5wYwGE5kttjlTEhxuqn5xrkkkz8CShw1d73EkhrjMc+yPNGVVOPMKwvE/U3JQTdjNb+Han+jtn/H9wCFoMsORla8Yco7mLKaRukdpbbQiL7icIlnsM/cfeF4b6CjRnaTGq1tlTtfUQEeBmpLKT+/XqpQs2P21dcV6bGpmMzYa1GlDrStSMy6GA159IWNZV7VXnFYnnej98aa3prqy57X7J/wCY0wfEGLMe5szds06NoIewCJKkmRpJRH5GXQxT5nCbh5OmnLl4xFJ0/JhxxpP8JK0AamxdPpauZmSlOGy4n6hBn6gv103STK+LVVGnNhsbXE+9wafzGXZ8OshnYvLaU3CJ9S69/TwZP1U/h4fgIRGaQ2W0957mmZfWf9SgGy2VW8mSiFEioTvWTROa9dD+Qx8lqrXH3pEePIScloiU4XVJOfIZ7N/ArkMWTMlpXM6sqSrXd7jHJ7I35sXnWcR5903NqZKUbkmo/IwGHS12QZLITEcjojIW3zDSk9yTMi8TGEqldkzjYnSeZGaPQ2kn0MyFhTkhUSnlQHmjlrRonU9NpH49BF2d2fZkTirHluERk6ptvuL+YCwqoYLOIRTiGXa+1KXsP+r2+JCu29yqOz6OLUnX9vfL2tPIYNfMm3p9v1NnZ3EF8P3CxZDjLtPNq5kt2RJcNvnd/wBXr5gMWni3lrIcItFciPztVl3zSXv+Y7jvDrYLjsM1pmPHog0ex7z1GSjITo40g4pk5NkaElPj3PPX5CLiRm8if7IltTKJDnK1T0018dAHVFfkW63UyCNG5O1TmvVZ/IT2V0jcOFB7PIPlSI5E6hB+ooviIRRV7uKuO1XLXITBXogj6rMVq+u5klDtg0p0nn3SIk+7T2TIBL0mJ2Vrd9oiO7+wNG60Sk68wva1GJldjZdhOTY/nDcf2Ge9/IW2suioqztcR78/Mk8ov+4plrlUFrtC5iUtr5ZqPTzAazj5pYw33ChuKWhXi3p/3CdldhbJbiRILhvKP1SI1mf3EPT/ANG7A4jeKUuWzCr1uHHf5TKK9KVfWf1jnruK29C8CIleA3LHgQ2D3MQ4zB/2TRJAav8Ao0YBPwjEpD943yra2dJ99o/WZQSe4g/n3lK/aG1/EfByPwARWQ5BRY7HalX1vFrI7rvJQ6+rRJr9wiLK6xXJK52rRPqrlqQna4yTiHUuJ9xp8DFhuoFdY1r9fbwmpUR9BodZeb3JWQ19HTCxNn0dl9EWaYWg/qTei9pn1Rff4usl/GXzAKSTk2AK0wq1XJrmz60No8pyMf2WHVarjn+9HyG5+FfEmkz1h9mOzIrriDt7fWS0bXmN3qqLyUg/JRGZCj1nCPDL6hYu+GuYWtZBfRrHSzLKbBIj/snt2h/IlFoLBw34VysVy/8AKS0yh27mlAXCbSmAiM0hK1oWatEqMzPuEXiA2sAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADSP0gcUzXIMnorKiqPT1ZCacI4K5rccmZKlJ2SO/0PajeXxFqK9XcH8omNnY5zk1bjVW19Y7HqHN7uwvW5kpwkkj9lH7Q9Hn4GPLXGvNZWR5be4vcWTVRi9C803Ij81KFWL3LQ4rnH48guYnRHt7evuAVfIvyVvLVcbh7RswqYlaP5FKaN+fYbf8A5Zx7U20f2vifsiyUPYKuCxDiMMxIrCCQhtOiUpIYOLUmV5me/FKsolQktDurVlxuMRf2DfRbv63RHzFXy/FsXvbh2ggzZ+RQ4MkkWtvKe0aceT4sRG0aISRH67mhq8iPzAbWjPpcSS0GRpPwMhlJUK/WOMR4yGmUNttNpSgiI9qUEXgRCZQvUiMjAYmSY7QZNGRFyGnj2LKFbkk+nvpPT2VeJCqTOCvDl6slQ4eP9mcdbNKJHaVrU0fy3KF/SodiVAPK+AY2VXAfTZNNvTYsl2OvXvbNitOg2nKsKGRQQ8djkTLzX1jh+ysa34uIvcAy+yNsjeord9yWw9y9eW4v10fvFAPPGWY3KJp117+s9UBtSNTwGJ78lUZCnlHpqfkLTaTKV+kh0SFJaltEp1R+ysz9kxoeBlGWU9a1YTK98q+wUo4jymj0WafHYevUXXBk+mKtuwlLNSFGoi+JZF5gJ5M6DXlrNW23s8NCA7+yuHuU6fOaX0bT/VJ+QteV1tK/i9XFZai9rYQrns+e3yFKgHXVDTjRu9mR6/fX/kAkcnwpMarg3SJjjL0wtHNvq9PIIlpCqVNOLWlCkJ1S2nxP3mMe2zWZLreXolUBpHca08C941Tm+THPnRY9WyZSUdFGXiZn4EA2fIvpdlcNnK+scf3b1+1t+YuZlTlgpwn0sNTXJHMjnp6/xJGkFs8QcEW1dZZSSW4ssuU2t4i6fdp95DslZ1Cmlzpr/h+jbb3AJPOmZDNaVnVGbcvmJbJtv29VabdvvHPh7whzvN7lKsiizaqoI9XZMtrkrcL4Ut+O7+RCM4Sx7bO+IdHSweeddGmpnSD0/QpQrd/+vxHt81GZ9TMwGPUV8OpqYlVXsJYiRGkssoT7KE+BDIAAAcJjLcmK7HfRuadQaFpP2iPoY5q6+A1tjkfNmbmwwyNlqZtrFM5VSzftaN2sP3NPI0W28jvIWkyc9k/ABHVVJAxexaw6zye+pKyW/rSXrcrmIaWo/wChyUu6o/UXoWpdNdSFjyDHuJmJt62dWWWVyOhTqZnbKSXxOxTPvf7pR/qiNsbuPYSH8XzCkOntHEaOVFhtU3LT8TC0919HzLqXyE1wvzKfhGS12LW9g/Pxme4USufkq3PV76urcdS/bbPwJSupK7vgApOA38KFxNqF4naPRpVhaMtWdM224hMtDndU44ypOja0F39+her3h7AHHYnXdoWvvIcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPwFYn4Vh9nfJvrHFaeVbINO2a/DQt0tvq6KMtegs4GA0Bxz4h2L9pO4dYe47CcYbQV1bp9aIhzqTLPlzVI66+yXzGtK9K3ZcfD8Jpjsp7SEmcWLtS3Eb+N9zwbL7+p+4xt/KOCL93ltrcwszsamFbyUyZcViM2pwlkhKFGh1XVGpIL2T0GRlljjXBfA2qXDaZkrqzWtqri+1Lke088vxUlHrLUf3dNxAND51hTci7Ri97fquLJg0SblMVXLrq5HRSIraPWcfc8TWvwR5FqL+xYsx4qnnnkMxmU99xatCSQpyX2qCuP0vNetLOdK1dUTW+VPmOety20+sZ+ReRbRj8RMLsF1MeHmZmzfXxk3VUjT25mripNPOmP7ejjundQnwI3C8T12hsyFKjzIrcmM8h5lxO9C0HqSk+8hmEfuFUiTYVVXoZVyYsSM1pvWrahCEl/LoQycRymmyWAubSvPPsNyFMKW40aCM06err4p6gJy1r6+2r3K+ygsTIzpaLaeRuSYp0bg5wyjS+1NYowtz4XXlrb/hUegu6Xeo7kK1AY8urqJtSmpsayDJgbNvZ3WdW/3eQ8uZVaHw9ya3xV+Do03IU/XOexyHe8hP4eH4D1fvIVbiJw9xrO4qW72Hq+yjaxKZPY838t3mXyMB5deziM1D7U5J1mH8HeHRjWM5rxJkyJNGRqKua/2rmwj3K9VKvV3f8A4jcNd9GLFWpRPTL62lRtf0JIQ2o/xG68ZoKXGqtFVRQG4UJHVLafE1fEZ+agHkBPCzjRIc7AdFMis+GrjiENfxaj0BwQ4JwcGR6WuXYdxevbNizb1RF/U3e1/aDayTM/Ex2pAYl1VVt3XOVtxBZmw3S0cZeTqlRDTtj9GPh8/O50SfcxY+uvIJ5KyL9o06jePTQcT0AVvBcKxjB61UHGq3syXFbnnFr3uOH81GLIAwStq07tVKU+N6SSx2k4m/60mtdN+nuAZ/gOqW2TzTjPNWwt1tSEvI8WzP2hWOLcJ2bgc91iRYsuQjampVXvcuQXKcStRo957CWMeBd2VIzAVlzrUyosiR6FymJ3I07f3myfb/2Lii/YP2fcAhsFtOIkagsDsGCzByheOFaRYzeyxjGk92/b6khtbe1aVFo4e7zNIy7hUDNaKFY0s96M7Hd7RWWcbuPxpKe7qe71fctB/aSoZV1NssTzGLxCpYzkk22+zXkJk+syHrrzCT7TrXVSfeWqfPUWjJ+HUTKEJz/hrcswJ1i12pxvvej7fcnuqcJPVKtPbT195GA5YpLreKePTcU4i47Bm3dOaCkEkiInSV+jmRz9dtKu94dSNJkPkbgPEbsoC3cyv5dXEmszUwZXJcUamlktCDe2Eo0EaS+109YQvDzFs+TxSosjt8T9AswYkpidI9INSCkJWlJIaQSD1UneW/VSU6aD0GXgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeXQaS414DmN5m1TkeMM1M3s9e9EcZnSlx+SpS0r5iDSheuuhkZfJI3aBgNQ8NuGcPCXH8qyidHsMjU0tT05RbY8Foi7yY5K9QtvrLPqf3dBp+XfHmV5Y57N1YYmnyavmq05dejcTalfDvPc4f6yfcPSXFejk5Lw7v6GCtCJlhXvRmFOa7NykmWitPIaZxLg5k2S2DJZ/DjU1DCWhS6eNIS+dipHgS1p6JY+x6yva0AVbGqeNdVFjxFyqv34LRNLfhxnuhXEhHqq2q9dndolCfbWr3DpwYpkChjlZrI5z26XNV4ETzqjWv8Acahsn6Sb0Za8Uw1pKURyfVaSGU9NGo6SQ0nT4eYtB/sDXdbUqzTLIWBR+ZyZhdouXGy70eCnx73sqcP6tP6xn5AMdjK7iyyioKsjNpx2S5IY7Y6XWapprVxTH9mg1ILme0o+6L2iYhtBrWoiSktTMz8CERxSkR18WnaysjtR6zFqhuCw210Q2499Y4kk+RkhDAjKKof4gZcxherqKmO2mdkDqPOPqXLjfe6ZHr9hKwFwrLKFZQmJ0GS3Iivo3tOtnqSy95DPbcIvE9NRR8dsWCp2uzpShrmvk22ktEoSTyySRF5dNBFWh2s7Ia/LUznW6aouWaXs5eo+++0tTql/qasEn7WoDaKXB2pX4CuyrVmNCkTH3iQ0w2pxZn4ESU6mK3w5tsl3SYeTu8yRJixrqAnbpyIkolG2z+xsNIDZSXB2pcIah+kDmM3GeHap1XLOPYPTGWGTL3a71fyRp+IuuL5HFyLH6+8iFsanRkPkn4DPXcn8DIyAWTtsQ5DkNl9o3mySt5jmFuSk/BRkMTLLZdLitpbssFIdhQnJDbZq0JSkIUehjX06nkplZbxMqWjcssenstzGkGZqk1nZGzfRt+Itean9T5i3WpM2+PSo7SyXFnw1pbWXtoW33VF+8Bk4VkjOQ1hyHYrtfaRT5djXvdHIrvmR/ElXrEvzJXyEFkOJqyHifXTIEz0XaP1L6a6wJOpMyoziVNtrL221tuvb0e0lJ+4crF+Qjhhg3FuvSZsFUR4WStEXU45ERE7/ALh0lfsLWOOe2rtTUQsogr1XQzWrY0pP9KwjVLyPxZW5+4BNYnkTtml+DbxvRmRVLhtWEBRabVaaE4jX12ll1Soc+Dh1DpX/AAcv2WplOaFz6lh0u6uC4r6xgv7l3w9yXEe4WnithLmWRoGW41onI6xBOQHCc2ImsaaqiuH8Dnkfke0/eNT0N4i34mYYisiWcK+iWuk6I/CW05GjqaWl9CyV029Ud7wM9NAEleVGScP5h1li3OvcfU7/AKvuGWlPPR2/ZZlpbSaunqk6XQ/a0MbJ+jpzE8P3mkRXo1ei0lej0OsKa+oNw1d1Kuuzea9PkNnmn3D7oAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA07xh4a5LlOVwsixu3roTyK9Ve+mawtwiRzt5LTofiWp9DFr4Y4DV4LQnCjuOzbGQonbGye/TTHSLTco/JJF0SnwSXQXcDAeLTuGyayPJphkSZlrPlPdfE+eptCPv0bQhJDefDrHHOG/B20ubJtteQyYL1naOJLUyc5ZqS0R+aW0klBfqiWLg1w//ACr/ACjXTOuySmnOSwuW6cVMg1bjcJjdy927rrp4i4ZhV+ncSt6VK+Sc+C9FJwi12cxBp10/EB5BhyEY/wAPoU18zcREq0OH8S3NhaF+0oxsjLsbcxDgJh9RJIynOXsGTPWZdVyXlqW9u/aVp+BDC4fcK81uL2pRmlK1UU1KpD0hCZSHjsZLXRGxJeqxqW/v9T6FoNk/SZgSpXCeTMhsOvOVEuLZm20Wq1NtPJN3Qvk3vP8AABpDJG1XCIWMo8b2yj1qv7txwub/AMsljYnHKEmBxIxefG0aKXTy4SyL3MracQX+NYrPA9iDmPE+tnwJBTK/Hm1THH2kGprtDrfLab1+Im1On9noNg/SgjNR8dpspW2ok0dhrJdTr9XHebU0tSvskpSFH+qQDy99KqYpWNU8fQ/6YpxX4I0/8xnfRUv+2YdNolr1crJJqbL3NOdS/wAW/wDeJHL61vOcSzm4rltzYWO0BbZTazUyck32X3EpV7WjTPX+8GiODma/kZlnbpHNcrpTfJmNt+tt8lF9xgPeHAJKXMizqG4W5tSoLqi95OMqQr+SBTaqArGbq3wYnucqomKOIWvqwXfrI5fspUaP2BePozV89+BeZjMhuw4t8cdVa27+kciNt9x1RezvNazIvh2izZ1w2qsquod72+xqbaIyqOmXCWklOMme7lrJaVEpOvXTQBB/R1S1IwO9p5bSHIsS/nx0tLSSkKbcUTu006abfrVFp7hr3JuH+a4u7Z43j+LvZPjk1l30Ty5CErgm5u1iPb3E/Up17qi3d0to3fw+xGDhNG5VQH5csn5C5T8mUZKcefcPvLVtJKfd0LyIW8gEBgVVLpMKo6ac7zZcCujxnnNdd60NpSZ6/eQni+Y+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOhphlrVLLbbZeJ7EkWo+uNIdQaVklST6GSi1Ix2kPoCmcRqeKXCvKKiJFYjsv08tsm2WkoT1ZX5EPybH7HTo7cqK4w6WrbqFIV9xkZD8gb2Auru51Y8WjkOQ5Hc1+JCzSf+QD9Qvo3WPpPgVhcgy6pp2Gv+GnZ/4jYo0Z9B6f276O9C35w35Mc/+MpZfyWQ3mAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPmg/LH6TFV6H4+ZlDLoR2bj5f73R3/zH6nj87fp9VpwuP70wy6WFbHfL9kja/wDtgN6f6OmxJ7hJd1quq4d2tZfqrZa0/mlQ9PDxn/o2LMt2bVCvE+xyEf8ANSr/AMR7MAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeKP9JNVbbbDr0i/TMSYiz/UUhaf+tQ9rmPM3+kRqUzODtZZkX1lfbt9fsuIWk/5kkBqH/R02BM8WLqvMyIpdMpz71IdR/wBlmPe5eA/Nr6EdgcP6RVE0g9Ey48phfz/N1r0/ibIfpKXgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA099L2oO4+j7lTRJM3IkdE1Hy5TqFK/wAJKG4RVuLMJmw4aZTCfLVt6mloV93KUA/NX6ONl6L47YXMLzt2WT/3quX/AOY/VJPmPyJ4fvriZtQyGj0W1axlJP7nCH67gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2Q==</binary>
<binary id="31" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="32" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="33" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAEIAWADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAICAwEAAAAAAAAAAAAAAAUGBAcBAgMI/8QAURAAAAYBAgMDCAYECgcHBQAAAAECAwQFBhESBxMhIjFBFDJCUVJhYnEVIzNygpEWQ4GhJDRTY5KisbLB0QhEc4PC0uElVJOjs8PwNkVVdOL/xAAVAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAf/EABURAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB/9oADAMBAAIRAxEAPwD7LAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHA5AAAAAAFTos+w65tV1NPkUCdOSa/qGl6ms0Ho5s6dvafft108QFsAQGV5FUYtQyby8lFFgRUb3XD6+OhEku9SlGZERFqZmZEQisE4gUWZPzY1Y1YxJkIkKkQ7CKqO+lC9diyQrvQe09FF6gF0AQGWZRQYrFZlX1rGgk+4TbJOL+seUfotoLU1q9xEMnHbmryCpatqawjz4L2vKfYXuSrQ9O/5gJYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIAEZkVuxS0NjcSiUbECK7JdJJddraTUf7iMBJirZrmFPiq69Nm5LU9OeNqMxFjreccNJGo+ie4iJPefrGu8Y4z2T0msVmGNxqWut1ttw5Uew8p5Lrv2TT5bE7N3dvLVO7pr4iQ47q8jssPmOn9TImvwdxeC3GDWj8+ToAvWIZPS5ZSIuKGaUmMpxbSuwaFtOIPRSFoPqlRH3kfUaTyy0zG0zbKpVZklnXy6WcmNVRGpCkwzJthC9Hmu5e9xZ6mfo6be4euH3LGD8RGXni5NJk7iYs9zwYn9zDp+pKy1Qo/a5YkMthHX8UMqMu6cuLML9rBNH/wCgAuhZirJOA9nlkMzhyDpZTjiEn2o0httZOI+aFpUX7BpTrimIYzkNewRfo0qLLQZd5RtEokp/a046LHjlxHqKriNh7ujbU+mlXkMj9MzYNuUn9ikoX/vR4VkJFriMSFNbPyeTWJYdR7ltkSgF5/0hNs9rDa4j3MybtuW4nwUhhlx0vyWSD/YInh9JTB4uVzf/AORqZTH7WltOJ/tX+Yg0XDVtj3D2vfeN2wrqyb5UvXqTzCkRXNfmreOzk1un4gYPeOHpHbs1wnvlIjrQX/mbAEnxEkR7njE6lREpeN16ENkZdEOyu2v9uxDX5mLVwDZYhVWUMoPag7119Wp9CNbLK1fvUZ/tGtsMlOXaLXMH2zQvIrJ2cxuToryXo3G1/wB0hAlfpt6m4YZgxEk+TWdveHV17hH2kvvR2Ukovup3r/AAg8rv7PNGb/LYGV31VAiG8VAiBK5Lexj/AFlSf1u9aVHtX02aD6AxW1dsMHpr2etptyXWsSn1eahJqaJaj9xdTHzvm0Jil4b2FXWtmlDcH6PiJ97hkyj++QvXGyXEVApeEVdJeJL8dDtmhrzirWi2ctR+jzV7Efd3gLTjHE/F8htYkKCdg2mebia+S/EU1Hm8styuUo+/skai1ItSLoNiF3DQeLwGpnEnD4DBE2mtKVYKR7KEMmwX75CRcOJfEWVSWDeM4tVt2+ROtc9SH3DbjQmddpOvLItep67UJ6q2q7tOobMAUDhRlltlVfaFeQY0Oyqp5wn/ACRZqYd+rQ6haN3aLVDqdSPxIX8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIwAAHVXQte/wCQ0pVce66Q4m0sMUtYeMvrNLNwSkuctG7aTrzKe222fgrrp4kQCV4m8QMlocrZxnGqmofeRXpsJD9jMcaSaVOKQTbaUEo93YV1Psp6d4lMHy2q4h19nSzYb0G0ipOPaVchxKtiVl3kafPaWWu1f9hiuceahp6DW8T6iWysqFpap3L7XlNc5tN3RRd+zal0vumXiKdZw5JyIORYzIah3sHRcCcXaZeaV5zTm37RpZfl2VJAYOP0jTdDPwjIDbslU611Erf3uNoPcyZ/NpTRjMkWdtfcMMgwe3kczKMahFbVMl0v4+xHWlxlwlfyqSb5S/8Aaa+mMZy9i5HnsXI2GUVVhNinXZHVm7qpmaynmMuF/KEtrmJJfiSUeoZ+W0JXsBCW5btfPjKNyBPY6Ox16aH95Bl0Ug+hkA9pkODeY7IjPs74s1klan6OqdydvvI9pp+6IyiyS7vMllMZBFNNzVVMOHOkfqpSiceNt9HuWlXaL0VapE5RxXINPDhOvE+5HjoZW4SdpLNKdNdPAZZJIj10LU+8BV+IWOScgpFFUutwrlpK0Rn1eghxCm3Wz+FaFmXz0FmYSTKEMt/ZoQSC/Lr/AGD10DQBX6bE66sya4yJk3eZZ8vc2vzWfb2ermH2j+IZeXUMTJKCTTy3HWW3iTo6yra4hSVEolNn6+glB2AeUdtqO02wwjYy0lKG0F3JSnuIV5OMvvZu9eTp3MgtfW10HwRIWhKHXlfFtQgk+7X1izEOxAKpxMns1WMIs5TEmRGiWUB6Q3HRucU2mW0oySXr6DOoGZkmfaZRbMJYvbt7mvtkvecZkujTCT+FOmunp7jE4oiMtNCMveOC6HqAg6PJmMbyHLs3msuy1RCiY1UQWi+ulydvlDjbZfFzG9VeBNqPwHlQQXqCosbu9lNv2sgnLC3mqPtOuaa7E/CgiJCE+oiGNj2I/RuS2t3KsXpq5cp5+KwotGofN05hoLXz1bUkavZLTTxHTiNMqkvUdDcz0QK2fJN+1kLXoSIMdPNdT7zcNLbX+8AbE4bPRuHfB93KctX5NMsXV3Fg35yydfV9XHSnxWlHKaIvaIR8TiXnUm9rZUuop6mlmWLEQq+RzFWCUOuEhLilkfLSrVRfV7VfeFdkv2Gf37GX39e9WQ4RbaOpdPtMlr0kvp7ucou4v1Ze/US2D1EzKOJrC1GbVJibnlDq/wDvVgts9jXyabXvV8S0eoBvvUgGq8q4sNxr1yixKjVkkyM5y58k5Pk8KGr2FPbVb3PgQSjL0tBbOH2RfpRisa4erlQJDjjrL0c3N6W3G1qQoiWXRRapPqQC0AA41AcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADDnS48KK7KlPtMMtINxxx1W1KUl3mZjMFP4s46rLeHV5jTbyWXrCIpppZ+aTnRSSP4TNJa+4BIY9lmNX7jjdLkFTaONFqtMOWh40l6z2mY0RMpDwHMXMVdWaqaepcmheWXRGpqU5DM/ab3bkF4tq+AQsaDXZC0UpTD1DkVM4TTpw3ORMrpJdFI1/k/Vrq24Qnra+XZ45MxLiqRKrtPKYGVVkVX8EeT2kuvtlrylpPrvT9Wfa10AeWPybnBZMl7G4/0lj8hZv2WPr68sj892J8R/yJ9D8NDEVw9sscTLtcYx6c6/CgOJkV6HSUlbUV7VXJWhXaStpZLb0P0SQM7A79d5SqXJXFfsIbvk8xyI4lTLyu9LjZl+rWRpcL5+4TCautTc/TKIDCbFbPIdlEn6xxv1GYDHsMeprC5rbiVCQuxq1kuLKIjJaOhEpOvpJ69wlu8wMyIvcKDbZtPckvljrEQojXQ5sztIX70Fqnp7zAX8DGqk8Q8lhKZmWEGJbVGujkivJSHUfFpr2xKZnxFqY9PNarkWC3n2DajPHFNKd6vN84BnXmavJlHEoq5uabZduQ6/tZ19Rad4qx8XZ0Cw5FhQw5adD7cCZ5ii9eorVBBvsmNmsrWTiV6Oyp30Ueverx+SReFYBjtTFVqXlb5o6rf9fuIBk4Hm17kloyX6MtM1zu7fM3uKSj8RloYsmQ5dT0xcqU+5Lk/91jo5jiPn6vxDV0fIMjwWkRBgz66Uy3v5EOW2pSySpWuxJkfcIekm31gp1VJUc157tyHNNylqV3q3dwDadXxKxqRJREnlNp3XVbWjnsctC1e9eugZFnDrE9UCggIs1J+1kKe2MoV7KTLzlDX1phOYTo2+8mMk0XUo7i+79iOg7Y7w1fnQ0OJtEsEo+iEMnoX9YBZGuJtpWTC/SjG+VXn0cmQ3VL5PxKQZdS+6NlQ5UebEamQ3kSIzyOY062epLT6yGlLzAL2uSZIvmnkn4Hvb/wCYW3gG9ITikyqeVqmtnOR2uvono5/aswGxhGW1BSWN1XW9jXMSptfvKK4715O7TcZF5pn0LtCT6BsBIhc6uf0dxKxukqjk5FZM2kvr2t8xXZbNR+olmkQ1M5YysSLBMWfmQ8cTvVbZGvc3Ku5LiuY+qOn9W2tR/an6PRHrFtmRmJbZsymGH2TWlex1slluT3H1HnbzItbWP2M51DEWM2bjrhnoSEl3mCoSdz6eFWYnh8CL9LTS5FVC0Plte28v4EJ7aj8ehd5jcdImg4YYHV1t3fQ4caOlLC5k59DPlD6tTUrrpqpatytC9ZjRXDjLjbjv5Xj1cq9zS4/g6VPEf0fTRU/ZsuPF6W3ataEama+nTaJZyvjolP5lnd39JWsdpRnMldmJAT4kw15rRfF2ln6wG9cayrHsgXIRRXEOyVGNKXyYdJRtmZdNxF3a+8T41HwCprZ6yvs4uGFw03KI8atira2uFCY38pxz+cWbiz08E7BtwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD7hx1AyAUXjZkdjifDazv6omfK45tEhx9BraYSt1CFPLIupkhKlL/CNb1ub8T6hxMqSuoy+GehuNk2VfKL3tK1NDhe49PmNsfpHhl6uRj/01SWL69zDsFM1txSvBSDRr+4ajyvDb3ADfmUrL1viSOvkLTfMm1ZH4tfyjJer7Rv0dSAdstlY/n9kdhhFgVZn8SN26uwLyVVi0ntHHcSrsrP1Op3bD8dDGJj9vBvKw5cE3G1NurjyYz6Nj0V9B6LacT3pWk+hjxchY9ltRFelMQbiGva9FdUeu0/aQrzk/hHekxyuqLSwsortgqRYG35QUmUt8jNCdqVEa9T106H1PuIB7U+P0lRLmTK2riwpE40qlKjo2JcUndtPb3F5x+AlQGBfWTFPTyLKQRqQynUkJ85avRIvxAI/iK89Fwa5fZNSVpiq0UXo9S1P8tRp9libltgxj1AXKiNkW9z0dni4r3eyXpD14hXFtYskzZT3jOW50hNuK5TKfZ2+Pq7XvFvxSpmYhWJkGw265JIvKOuh6+in5J6gJy1gVNBizsFoibixW/tHPE/SUY11QU87OrPy176qni+P/tp95/1R7cRLedfWsTHYnUnNu5Ce41K7tfu942BVTqSgoWamGXJQ33t+ktftK+8Axq579GZH0bDh6xvQQj0RWcyzR+XJ+iamPrYm5y+nb2K/xMcZ3e+SH5PHJ07Gf9ny/OR/19kZmMY2WORPpGR2rjv6+hu/Vl/xGA60XDtlmKVhlj/lct3uj8zzPvq8T/qiboretplOw5KfJo6PsHCb+r+6PJeQy7GAb01ooLTfn7/RFNtsknW//ZWLQHTLX6yTy/R+H1F71ALxkt5F86RJbjMe26rbr8i8RWYufVdEZsQTdsoh/BtWj7qjHfFuHrE8vLclsHZbhfqm3Ff1ln/gMrIKzF6dROM1Ec2mzSr7Hd2QELZcSI9h2V1j/L9neRisVuVLoMjK5xyM8wl5W2fDcfImnkeCtPBZe0N6wJNK3WpchLjmlSextZSXUU+0i1dlkLMSTBaUhZ+ebRabgEH+nGSWJ7o+WxK93v8AJ/IEEkvduX3/ANIWzAc/mT7H9HcqZZiWx/xZ2P8AZSkp79PUv3BZcOcWernT5bsF7w5P+RjUOSwZ2OTq58ppn5FJSuO54pUlXmmXhuAfUAx7OBCtK96vsYzUqI+nY606nclZeoy8RXMBz2pypKoyf4FZI74zp+eXrQfiQtwDHJiLChIbYJmPHjN6pQRJQhptP9iRVocvG7B2Nk/EeQzExpbpLxymI+a/bL17MxTSdVrQfoIIjLTtK7yFhyGngXdPJp7VDzsCUjY+hp021LT6tS7hj4/i9BSPqeqaxmM66hKVPaqceUnwLercoBLXWb8QckfKPjkdnDqsi6TZ7bb854v5tnXltfj3K+ETPCDIb2Tl+QUVpk68gagR4zi1uxmm3IjyzX9UZtJSStyUpX3dn9opUFu7zqa9XYW6cKviO+T2OQOl2EK9JMZP6x0va+zb942LDncMOE9d9CP3FTSqdWbziJMtKpMp0+95ev1i1H7QDZICCxXJKXKK8rHH7SHZQjWbfPju70pWnvSr1KL1CdAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQ2V1i7zFbekRJciqsIT0VL6POaNxBp3l7y11/YJlXQjMapzLibZVuUS6TH8TctzgpQcuQ9YIitpWtCXCQjsqUtW1ST7iLr3gNPxKaprlxMCzTFa6BbQW+XHM4SSjTiT+tiuadr17PtC7QskKLk1SrnYpmttWEehKiyzKfENPqJt09yPwLSLBbcTaK+qHaXiDw0vG697svqKMiwjfP6s+YXz2ENdTL6hxOP5TRZQvJcaM/4hJQtuzrmvx6HIbT6jLeXxgM+rqskg5i7a8iii1s4lfSEaCbqGjf70vsMr3E0pXplu0V53nd9vMeUJ5ibDalxnScYeQS21EXeR9w7vOtssqeeUSEITuMz8CAd0p1LUz0IVTiwSywSU+2hS/JH2ZLhJ9hCyNX+AoPE7N7C7bYo6hl2HFkK38zmbXXu1ojp4J16/sGbev5LNgEnIzikzGZUrlx9219SU/aOa/2AI/AGIWQcSinKLmw4TfPQR+b06I/fqY2Xk0hlxlTbhkWit/f4EKBwYpXnKWXOS4bCnHibJZfCQ75kl5qlslyHFOqIjaJR+9WgDrwdilOmXORv9XSPltft6q/dtIT13yec7NdT9XHbV2/hLqI/Da+bB4eNPwn+U67ufP2T9X90ScVpq5xmTUP/wAGdkM7Tc+02gKlgsd6fZvZlP7TMVxXk8f1q29n+gX9YXFpbluaHiSaEL81IxzYiVlc1QV3oI6n6XxKMTGNIciRkJNBOIR5qwEPnWJu2DEBv6S8mit/bo2dpY9o5VsOA1DoYfLRpoZ+2r2jPxDJbZ15TkWM044vX+iJegqmtGjPzNAFcpq2a1YSideNzyjb7SU7Rh5dfR6OUqoOqkynthGozTohOv8AaLZc2CIs1Drbf1aT6oIYGRX5vJQ2lh7mOF2CIgFDq7fJHGmWqzFTW0nqRk0s+o8rm+yYlpKXQFFWk+wrlLI9RsfHpdlGiojKVuPU1EoQUu0m/pPGZch8xjqpxYCIj8SHHEkzaR5ZaF36Er/lEDJvIEPL6jKFOlZVrEjlyIxl2mt/Tm7fWQ3HYSap2tNuU2zI5heY80n/ABGrXcHYt5DkmnfJtTfoGeiTV7j9H5gJibF4dXWSQZuLZXEobQneYhpDJttuK9ps1abVfIbj6+I+cZrr8RlVHmtSatx6Jd27VEXhoX6z5jYXAu3krhzsXlSnZn0WaHIzy17/AKhzXanXx0NKvzAbM0Fb4gVV7c0jcCjtWq3fIR5WtRLJTzPXc0S0dpO7p1T12kLLoACvQaa+cgxq+fl86NVRkbGquhZKripL1aoUbpl81kMZ5/FMMltR4VGwu2nHpFgV8VK5k1fzPr+NZ6F6xHZRmTR5K9isO0XRoabI51u5XPSjZUrubjtoI+Yv4j7Cfi7hY8OyfG8SivR8C4fZVcTJJ75FlbF5GuUv2nXnz3n+FvQvAgGx+D2PXdNW2s7IkQY9ncTzmvRIhdiP9WhBJUv9YvRBbl+Ji/jTNjxTy+vqplq5htMSYjSnXY6bhzftSWp6LNgkHoNp0do1b0lfaMJUlubGakISrvJLiSUWv5gJMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGq8/4bP3F89leM2iqe+cYSh9mSjmw5WzzeajvSoi6b0K/MWbinc2WPcO768qGyXOgw3H2jUg1pRoXVZpLqokkZq09w1dT5blU6qYnR86dsW3k7m5MaJGJpfr00QevX3gIaXY3VC441nOPSqJLfX6RSRv1yy9on0+Z8nUpE1GcRJitSmJBPMvJ3NuIURpWn1kY9nsgzp1o2yy1C0KLQ0v1TLhH+W0VfD8WdorabLZtVuQ5vbXXNR0swml+20gvM66dkuz17gFo0IkkREREKpxVkuR8RUlHmyJTDLv3DcLX+wWxPUR+RQIFpQzoNk5sjLZUanvZMu5f4e8BpyNCKZxWq4bumjfLUv7pEbg2BxM8j/RKdp+rZcGqsFmTUZ207M5ct0jUROebzkbOwvQ+7cQv+SNWVlGeivM8ppbajR8fZAOGFkxFwFlC3CSZSXVmQj85s4U7CJpsrI1HIaMyIvjHbgpHZmUNgw/+qf8z5l/0MSj+MFZwZVb9lzN2xfsaK6APKglG5h9LC8DjkLbUwGYjK5Diz3mI46yHWY+1Xc4nFR2Eo5ny8Ri1Uq0lNojrWRqMB7y5EF22ZQ6tpKjLQiM+8S82W1BrfJ0bE6nrqRit5JjbC34017eh5g+hJPvEnBqlyGFOvpVy1F4n3AMasgrmSTeUo9FluM/WMm/kHUR1qivERkjdoMYryPTuIr3knuUejJ+sg8mctZHbb3IUehgMWlaftUomO6HzOvTwEpex48WOhJ9fEx4suKo3yaYSS23Om32R0nMP2zbrhGpJabSATkZuJBh+UGRLUsuyZ9x+oUi6Vevm7KoYrMh1terjY9KZi2TGXCmzOc0yrRPr9wmGmJFO15ZDRtUrqvU/P8AWAoqsznMF5HklC7Ed9be5H9QxYuG9hA5DpNHzmjcUv6vz2d3tJHnYO/pA401Ywv4F6Zvd6BhX3Dx+oT9L4pP5TjfU2nHO0f3T/wMBLcSX4FtH8i6PH+qM/P3fCNXxmL3FLzpaPVPlKE75EfTatPon1L0fSFhxe9atMmro9sy01LKQrX2PNP8jGx8sx+sssVlNyyJDpFvjr9lz1AIXh9n9pIyROK5UyypyQjWtsWD2E+ZJ3bHC9rTzdPOGztvQfMFE9OO/o6vkm3LjWrHk5+xtc7ZfhLUfUOvrAdUGsjMkq7up9BAv5QmZLVXYrXy8osCVyjbrU8xlhz1PPfZtfiVu+EZWRUrV/TP1js+whtvHtW7Ed5Tq0+zr6lDMpUW1JXtVtLeu1Vez9lGh18RCEe/7LvAZlVwvvcijNOcRbJpLBOkpVJUdIziPYkOLTveL1pTsL5jcrSENtpbQkkpSRERF4ENFSHLtaTcfzjKEJ7zNMllBfubIS3ArJr25t75hFzIyLHIiWkRbB8mzUcnVXNaQ62kkupJJoPXroo9uoDcgAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOp6aH3DVtxw34Yx5T0uO+zi8x8/rnK+xKKSle0bWvKM/mgP9IaBkk6iqV08adPrI8/mW8CA4pMmUxy1pIkkX2iUrNKjR6W0uh6aDTFcrhQt021wsdiyNerE6AiK/r9x4kqATmTSHcPkGtjiRhGTwu/yebPYgzi+6aDNtf9BAz8WvouR1J2FexKZbJewylMbVbvh9ZfEke9VWVDSCdq6yvaT4LjsoI/zSJE/VpoA5SKxxPkORsJnrR5izbbd+4pxJGLMQqVxkFVPyZ/h/OhukcqPs53oqNTe7T8vH2gGukMFH4k05/qXSa/fqgbXvHYkWNzi7mOpjSOYV+QUVm1VzpHlK65JONT0dNWl+ZvLwc1SQ2HWFNyutalNPbN5bjR61J7yAVjF7Bqp4hWMKF0iT93Lb+920f4i4sTbmskOlMZbcbc+zWj+6YrecUD6aYr2CXKmQD+sL1p9r8JiyxL+HfY7En8rV0tCcR6SXC7wGdCjuWidz6DNsu8Z8I4ta92tiDLzdTBmyjxoG1GhFp1EIpo7OWa1IWovDQwHraXjTlgho3Odqfh4CVkWPOg8qIlWpF1IRrtBHiymnmGjJSy7WvgJrkxYNclSuryj6aAKSde5Z2KJrxq+pV9WkxdIklqDE1UaULMtS19Y8qhuInWY6WiD7i94xLtt6WRqQ2XLSrsmAwWn1T7QlL0SjXqYn7CQxErnWmtNxp7y8Bj1FY2llbzuhIR1V8xVMpN+TPZbhOr0UvR0i9kBNYrNiSHpBOrSaiV2T06K9Q9MkmrmSGYTPUyPpp+8e1DUapQnRom+/Uu8RWSuHGnpfgJ3PtK0SkvS9YCbjQmIcV2RLdS00232lK6EXvFPuMgmIONDhHzmXHO8vRT7XyE5kNh9I1RV0mMs0Sj2ONn3Cg1jsjB77yK1Tzq6Uf1Th+HxJ/wCIgFgyDAfpGL5fW/VWbRczp/rH/UV9rLZ7lG/HffPyyJ9o252Ur/6+0L+9kRV6XIq+pGX1bjfaGrOI1TN0O2ZY5KZPYP2t3xfeAWHBcWyp20xzOGHYbrM11L8hv+QaPsq7+/Ut3cN4mZajVHC7NniKoxS+YZTzI6W6uZH+yeSSfs3C8F/3htYB1We1ClaGeha6F4jXbebuXU5UaVaI4eQyPluybqtcVLc/2SCLko+ZrV90bG0B51LKFLdcS2gi1Uaj0IBHwYfAiwaYVkOfQMmW33JtL1smNfewg0NfmgbixaVjcqqaRicmpdrmS2ITXOIUy37iJHZL5DQc3MsG5pxnbWvnOn+ohN+Vun+BslGJThjjUqdxCrclp8Om45Wsc3yydIY8gemoU0aUs8nz1p3qQvVZJ27OyA+hAAu4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAETkdzU49USLi6sY0CDGTvdefXtSkhrC54u4xdtLiVOCZDk7Ky7Lj9aiNGX4+dKUg/6on+MGFT8sRTzKqXGZsKeUqTHamINUZ8zbUjas09pB9rVKyJW0y809elD+hOKLH2uBsyk+uNesq/vkgBB5DXpyZs208P8AGcUla/VzI9k4b7f7IxNF/wCZt+YlMbgTq2mjwbK3k2shtO1yU82SFr/IedivKaKI5PveH91Fht9XH25UR/Yn1ntdHOLZBXZLVosqtUhcZfmqejLaUf8AS875kAlRp7jLrVZ5T3cc/rzbQv8AoOel+wxuEaV4kwZFrk96XXnQW2HIxfzXL7X/ABgJg6qyuTsZls+w8ucnZuab2k2jTQtoxeHFw9jF3MxW26E45/B3PUrb/iQsfCW3gTsQbJX8ci/UOEf9VX5Ct8S6dq3mOKqzPytpnXYXer3AJy7uJbdsaWoXNiO9HHvRSoZmF4/Fj7/Jm+UhbnMUjvSZiF4cXseYn6CvtGLFrsfW/rvh++J9+w+jn3YiScc+52gHnm9ezLZY8nd2OpURkafESNO43EQby9TPaRGRl6hG1aHLNxtay2o39SPoaROWr0OLFNls0uHtMjMwELPs35EkvI06KNXU/AYOQP25RmybaJe89CWXoiUxyG0tTa1mRNEZma9Rl3D8Z1SIbOhp3d5AMHGIxEy2U1RqUkuuo9cnuW4yVpRsbQ0nUtT7xIoKNXQVOK+1MumvUVh+E1czTdfa5iS9/RQCOpOINZkDiqWAvWaj7Vs+mhesW6oqT3btNC01Mz/tFZt8Qra2Si+rIjcSa2RakgtDd9wnWraZIrdWoy2nDT20+v3AOlzfs1MZ1p1exJekXgMfG2fpBny9H67zNfZGJWVpTH/K5hamZ9loTs1w6ZgltdEmXaaAcZKcSHCbb6GZdfuiCyCbVZXjPkJJaN8i6dN3JdHNw7FRCK3t3uXGM09PvCQTWwYlsypjlNlJbSnseb7gGucFJ9+1+ip7/KOC5v5Z+KU96fw942hklPHscUnxuh7o+rf+07yFG4tRfoHJ6jIY/TXo7p7Rf5o/sEnXTrO1S5EhnpFV+s+94ANZMS3HaiFER/HI81go+ntG4nT95KH1Qrzj+Y+X0m7inENqcqCVsmsdcW7HPsqX/OI95btR9J09nDuKuLb1zyXokppLrSi8SMBmH36dwpdZiEimvpdkmTAyZEl3mJYyaKqabHwsuEtJNl+AxclK26q0M9C10IU+izKdlE9cDG8WedloUaTYs7KPCe+fJNSntvv2ALrD4gZFSpQ01w0qzja9oqm2Qgy95NrbQR/mLVh/FXG8kuPoPkWVRdEhThV9lH5bikJ7zQZGaHPwKUKYeMcVXNNMcxeMXx3bq/7scTOIYBlxZJU32T2tO03VuuOtQa1pbhOLUhbe5bzm0+iVn0JBANtABAAAAAAAAAAAAAAAAAAABgACHyW7gY9RTbq0U43DiMqddNKdytCLXQi8T9w0+riJxDu+1W1tdiNarzSntnKsD95oI0tN/Ltjb+TU9fkdDMo7VlbkOY2bTxIWaFbT9lRdUn7yMUMuD6m1ETOf5KTJdyFtQ1q0++pjUBruZjLFvORYZbaWeUSUr5iG7N7mRm1etEctrSf6IsDaUpTtSkkJSnRJEWhEOuQN4BjdsdPLy3Kbu62HpWQJDbsjX4ybQkmvxmkhXMXj5EVrMtbR56JCdRy4VM7ITI5P846/p1X7k9lPxALRoKTxJxi0nyGrzHXmvpaM3yzaX5sprv5aj8D9k/iF406Dofd36APm2LPt8ayV7yirl0/N282PI2q3tq9nT8W0bYxOE1Zl9JQ3eZv/AF/tCvZX5PfZ3LUwwU6t8jTFkO6dzyFK8z8+8RVXbXuCSfItHpVO65+X3fZP3ekAmeItCzLlaufUWRfZuF5r33v8xG45kNhS2jMfKIr6Ijn1flhFr/W8S/rCweWs5RKalw3uxH8PN7XvIT8tdhXV2q0JU0Xn7S1/cA63zTceY0uGvRS+qiI9NRh2dNMn1zyylGgjT1JPgMSis4Nq8qSa1LNCtO14Cx3FxFYYNqPolsi7Zl4gIbFIDjMdEJK1qR4mZ94xM5qJrMdt6tmGy/zdDM/ASlNkEFERT0U0rVqZe8hiOpnW0ltZ/Zke7RXiA7wYj01ttmS8vXbpqXXUTERmJWKJtzaZoLVOphBlRqyOpRoPm6dUn6Ih1KVbS1KdLVv0DLvUA9LGzctLRuKRIJRegR93vE3HYRFgrkPqLsF0IhXriiRBW3ZV3Mbltl13H0V7hkpanWTaSeWbWqdTJPiA9K25rkvOtmoieLqkiLv9Yi8mXb2vNVFiGsiT2D17vUOldReRZC5zHjfNxPY1LzfWLW+bFfWrdfcJBpLslr3+oBUMhdh2WCzq0y/hzbCexp2kOI6/4Cm4/YW07HmOSy869FdJhDno/BuGwsaYKdKkvaF1dNH7hR+HchqCxbx3+hE8jagvDbuIBN8Q6+fPxeTNnP8A10UiX8Pxf3hJcIGmHsRin+tb5iHPz84SWYSK88FtHNydzsVWwiPx2jVWH31nAZYh17S5UmTINDcZHe7r6gGTlTzDPFOy8We1/wCmQ2VwHS8jh+hLm7leXSfJ9f5Pf/zbhR4uA5Vf3vPsIH0Gw7/GZDriFK+6hBeJjdNRXxampjVcFvlxYrZNtJ9RAMrQzPTvEXkNBS3rDSLeqZlqa+wdcL65g/WhZdpB/dMd7+uctah6Ezazqpxem2VEVo8j/wCeyIPHXK2qZcjcSK+9a5Z6FdVdxNkRXPida5huMq/YpHxAJmqdzOgYNrHsxsHmknqiNdITNaL3buy7p7uYLzwoz+dkMubj+RwWK6/gNpkOFHWa40phZ6JdaM+qepGSm1dpKvWPOlwrD7+tascfym2mQnC7D8W0N9tXyNW4T+JYLQ4zYTrOtafdsJ5IRKmSnlOvLSjXYjU+iUp1Psp0AW8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcaDkAAxofiRe3V1xEm40nIXKOlrWGFyIUR3kypanUqPVbvehrw7HnKI+0N8CvXuH4pfS0SbvG6m0fQnah2XEbdUlPqI1FroA+eU3GDYio6+JOrY6/GLDTzX3PwI1Wsx63mZopaV67sMYyhmta01kvV3kxK17iSTykmoz9RFqNgX+X4ph9u9ieAYxXTL9H8YahMIjxYfpayHUp0L7harP1eIqCq2ytMi+nsttE3Vi3o5GaSW2HAV4kw2rXQy0Ltn2z9YCUrpBTIMaWTMhkpDZOE08jatGqe4y9YxsnecjY1ZymD2vMxHVoP1GSDEiXgXT8x1eQh5pbDqSW04lSVpPxIB89VFhJxy1huKNx2rlJIzPTpofnafEkbmsTx+yxzll5LOjPt79fOJQ1bk+K3OLIehfR827x5R6x346NzkZPsmguvT2iFWpLyfUq8iMphQ3P1cmOpjeXpbNfEBZW8emR3fpLFbDluEevKcVtUf4vS/aM93iPbss/RmS121ZdOa2nao/w+l+wWzAjq7lgnIimdUee3r2k/MhxmsGDFW0/EhE8fM2Ps+ipPyMBEUeWYa70lvORdf5Zg/7SHub1DY3JM1tk3ObPubNf+A5k0NRNi/8A023zPgZ2q/cIfFGMehX5mVWbU6I4nZzlr7Py3AL2/RwSi+UOx20veAzK5EaHE5z3LL1EK5kt/IVzHSZd7HooIeFPEuJsdtt55sln7PaAeWUJlXMhDFfI8kcI9VuF6vULHVNpgQGnnEGeidm4/X6x4VtOUJ3lPOpMjPdzNddTGZkNnDixlR0uJd7Pa08AEDf3yplghhKj5alEnlJ/tFiamRa9tbqtXFERbS0FVx5qGzDXaSDJppKjW44vwITrthUTsfRMjmTrDxHtPx+YCG8tes7nVj6rl+f/AMohWJllc5taVrtk55NHYVp7KFFp/iZiVxp9qprJs2bH/gze98nPh9EU7EZLrDNnaun9bKc6f0tT/vfuAXTCYdxWNvm7MbdJx0/wig4dAl2c2wbYc05rpm4fqLcobVZnR6vFlWb5lqiEb37dvZ/eNecKJRQnW1v6F5XJ2/kX+YCyZlUx4OCzTN9X1baUpUZ95megrnATyFjL3WLaFzZkmOp+qkew2notG31+Ool+N98lVbDoYJlzHXOe7/dJP5iO4VQVWHEGGtn7Gjhq5jv307CT/eMBvMgIcmWg6OuNtkRuOJQRnoW49AEA5kko8wPGI2Oz35i2edF1fjtFNSXncnmOJ3mnxLoZeocT8kKqf0yHHcloEkehvTa1Rsf+K0a0f1hJ5FS19zH8mtYpPISW9peu021ei424nqg/iSGN5tmGCwiZuylZjRtK1KWnT6RiteO9PdISXrTtX8KgFFtL/FquNY5NheX1VJbJJTpOwJiCZkqb7kPRy7Lu7ze7f7I+nsRnSbnFam2mw1wZU2EzIfir72FrQlSmz+6Z6fsEdjaMPyqvi5TTx6ie3LInGZzUdBrUX3tNSP59SFrIiIiIu4gAgHBEOQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAxGXzE+VSzmKyQUWY5GcQw8ZfZuGkySr9h9RJgA+YsKxviJT0sLG4/DiSmQwnbIlybWOmKpZ6b3OYRm4rcrcr7PXtGJ7JsLlVtO5b8QOIDGO1jZaqjUjWxxR+CSeXqtavchBGY27nWRxMTxOyyGala2YLCndiC7Tiu5KC96lGSS95jQ7qLa1sv03ziYRWDDerERZ6RKhB9/L/nPBTh9T8NCAQuH4dWP5GzmBU0iqZbQputjSJrkiYrX/WJS1mrtmXmtl2Ubj9IX8QEeyvLx5DWGUSrdnaanbeQ75NWNp9on1F9bp/NEoveMDh/Z391OsLKVZw59GRkzXSI8LydElaftXUEpRrU1u7KFK87aZgLf10FI4u4/LtauJbQY5SrCr3OeRkW7ylpfRaPveP7BeBwA+ZmSqVEc6mtF1cxvvjuLU0pHw+0QzKTObF1W2SlVibXpn/e1LvG/wCwpqWe4T9hUQZa0l1W+wlatPmNS5/ZYzZ2dTZYrZMsWJOphm1yjQhUbqfaT2e70T94CSp+KNJGj/wirsCd960OJGDLz+hcn+V+Tzdv+yT/AJixQsdj2RE3PIpJesm0jxyPEqin0l1tdGPzd7biCUr7xAIiXxOa8l5FXSPO6+Lj3/CW4RURrMclPV2R9EV/uPZ2fu95i71tRImfarS037DBDwlYydZPaOLNd5Ln2iHO12vmAgmW10VQ5EqUPWEnfvWZn2lK+XgJeoieUxvLrQ206dtxB+aj5jOk3+NY1F3PPsKe/wC7t9t3/p+0a4srW3zKYZOEqtqOZv6eb/8A2f8AVAZl/PezazagVROsVkX7Vf8AKfGr/hITNQ61OnN1UVtSIkVpJESi6aF4aj2x+AyRlBg/xRv7RzzlLV8R+sWDMbGrxnH+a5oUz/VWfaV/kArHFi1JiKzjME+ZLlbVu6fq07uwn8X/AAjNxTG4SorLL7HN8mb2b/bX5ylCq4zUXtxJeyJ+PzXnd3LW52Uq+L/BIu1ZcNYnRmd2xyn2/Pb9v7oCB4ycmDGh1EYz5zpc5xvX+j2fn/YIjh3hv6U4/Isrq2drYlet1lbcP7VC0frFLP8AMQrls/YWszJ7PUzPtMl4mr0Up9ySG3eG2J8nhm9WXbTzLtzzJD6C89G/zU/PRKQGseHeHzc6mPuzbZ5uPENJLk7C5rivQbT4F06qG+MaoqrHqtFdVxuU0lW81a6qUv2lH4mO+N1Ffj9U1W1sflso6mZ9VLV6SlH4mJEBxv8AWIHNsVg5dTHBn7Y/KdKREf2Es475easkn0P5H3pEhkEedLopsStnfR851o0sSuWThsr8FbT6GK1jEjPLCmKdEaqsnlVpeT3VUz/BbGI+XnGklHsebPzkfZ6pUnQB2xHHMdmWh4++9YcPssSWjTlTL211yn22WXtUbvaa0Jwt3eZdRbbXC+JNfGb8nKhyQvFbbi4Dx/gPe3/WSKtOl4/l0VdFaMH5VrvVWy2lMTY5+i4SFdtCi9tP5jYPCHJr9y+mYdkkwrB6PHblVk80EhciP0Q4TpF03oXoWpedvLoXUBIcFcbv6NN3MvYUesXZy0PNwY8nnoa2tpQbilEREbi9pbtPZIbLAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwAgssx+ryfHptBbx+dXzWjbfQSjSrTvIyMu5RK66inROC+Fuy25d39J35Ry1ZZtZanmGzL0za6NqV71JMbPMV3iDDuLDB7uBj8nyW1kQX2oT3dseU2okHr6PaMuoDTud5NK4hTHsXpX34mFRd0efKjp5arNaFbTjMH3kyWmi1l5/mp6bh429zVUD9dWmjdLlly4FbFjqXIeIi02oQnuSn1+akesDCuIiqivpKSjhY62002wuZPlJeOIlKdDNptoz5qjP2zIhm5XGrOGqU1OJplTs7ySPy0W00+e6001tS5IcUro2hG/ogkklS9E7QFexa/u7e7vIdpRtVMOtkJikfPTIdN/bqttez6stNxdC3drsiz9BDVsOmxPG+WUg40GGhxx+RLX1UpSty3Vr9JSj6mIvHctl3eWqq49FKjVxViZ6Zks+W4pK1mhv6nQ1Ele1ai10VtTrt66ALaXQxqni5gMcq16+xuE6mW05z5LCO1ua9NSEevx6DawGWpGRlqR9DAfO2MW+V1zCJOOW7EyI4WqSNRKSZfJZjyt8+yVhTZWr0ZJl2z0Y/wAhtudwvwqXKXMRXyYDzi97yYMpxhCj9ezuEnS4LilQmUmBVNOeVINt9UlanjWg+9JGfgA1XW5rmhp50Kvi6H+s5P8AmodjgcQMtV9fO8ka/wBpsT/RQMzIsbrMUzKoiQTeaqJ6FfUOOKU0h9Hop1693gJmVn1LQOuxn4z0p8u7YkiL8zAVePhjdXLZhz4Tz0z1ufZf/PmNlY7VR2G9VEklF9pqXQv+g1Zk3EqTLktyYUdEVRd3ONTp/kkRy8nyLIIBpXfMogL7yQ4lCVfhLr+YC55TmlFQynSouTKePdzOX9khftGKehMzILRM68lE866extvXbu9ns+Be4cYXiMXK71mHCYOVXR3EuWMlzzDT/Jp96hsy+4W46dJL/RyrVX27XbhuHJc7Die7zj00ASZ2VLjNQ3ItJJNNJLsJ07S/kQ0nxBvLPInpNl/FWGFGUdv2S1/eYkrTEs7K4Jy+o7KxLTsLjmh0vzI+gtWF8OradaRJOSQWodRGNLkeHzO2tfo79O4gFrxThpi9YmFZOR5MyWhtCyOY6TiWl7fBPcLx/gBkADnUR94q2TTTFUZRlWiWTOGiR9mt30SP94ws4tJtHh1re10diVIrmDk8p5ZpSpBH2+pfCZjrTZJHlz11k2KqtvCZRIOE64lXNZMujzK09l5r4093pEkBC0GbPPY1Cv8AK6ZyhiSlEyVh1XCJwlbFJWvzmFpWSkbXUpPVPQ1eErZQrCNbFlGIS2YuRRGyQ28v7Ccz53If9pHqX3o8AhWsbDclelWTrTuEXZ6XUSUjeiHJcNLaZGh9zS+yS093mr9YsOTcK7mh0f4aOsOQEnq5QznlIZL/APXf0NSPuHqj5AJ2G3g/GnGEO3dC25MgO8mQy+hTcqukkRG4hLhaKT80nootDE9hPD3HcPmSZtSVi9LlIQ25InTnZK9ie5KTWZ7S+Qq/B/F8hq82vb+2pI9MzYxIjHLRLS8t9xreZuL29C27theI24AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4IcgADqrp1010LuHylEzKt+kb7Lchtm5FxYWj0JivIjXKaQy6ptuG2z369nf7zc1H1eIxFJUos1WaayGU1R6qkckuYf4u8BpWBiq49dO4k8VEm1DqmfLIOPfbMxUITrzH0p6PSDPuT1JB6bdT6jBxNuylImZRdx/J7m7fOVJZV3x2+5lj8CCIj+I1Cycc5Eyzy/G8QacJuD9bcz0krTygmFNpaZP4TW5uV9whV2YdhxCuncVqyeYoIhl9P2zK+9Xf5GwrxWfTesvML3mAi7HJ7iwtYLGLwGnaz6aRXy7SR9k4ZNrW6iOXpqSSDI19CSrp17xdPERE9LUriQ5UU8ZEHGcNiHWRGGU7UKlPElbpl9xvYn5uLGJdHYW1o7iFFM8gllFXLs7Dz/AKPhkXnkX8qvuQXuUrwAWPUi94494hcBiHCwiijKddeWmA1qt1zepWpa9T/aOYOTV87M5uMRl75MCIiRKX6KNy9u33rLUvzAdc0xyJk1C7WyFGy9qS48lBdthwu5SfeNZHhnEVg+QSai3Lwkm/t/pEoug3So9pa9DL16gQDXOB8PpsG9+nMofiypTZaxozJ7m2j9rXxMWiTheHynlSZGL0631q3KcKORGaveJ4AHhXwokCMmNCisRWU9zbDZIL9w9wICUnds3FuItTLXqAAIzLrpGPY3PuVxXZRQ2uZyWi7bnaSnQvf2h60VpDuqmLbV7nMiSWyW2pRaKL1kZeBl3AM5SiM+hkenf1FUz2zyett8bRjjde8iwnKhyGZXZ5ylNqW02lfoqUbaiLXsmo06+AgWYt5TZlnGRVan7RiE9FkWdXr3Q3Gf4wwn+UQttzUvTJSvFJC1ZTCRkWKvMQH0mtaW5UF9CtNrzZpdZWR/eSQD3oLmDkVYuRGS6hSFKYmxJCNj0Z0vOZdR6Kh4YdjlNfVknhVeSHmLSpPy3G7Fsv4VEhr+z5LnnHy19gy7tmzd3iSua5/MKGp4wYKw61avwDVPp9C0smi6KZV6pDa95IX8O0+ndVCyapeKlzeqPfIpLRBG2f1b6eYpLL7DhecR7XO4/FJAMq5fmYqsse4nsxjZd+qTdcg01s9HsuK7mVmXehfT2TMbN/0dLB6w4bNbn1yYkOZIhV0k1GpMiI04ZNLSZ+cki7G7x2DY8iOzJaNt1pC0HpqlaSMj/YOzbbbSEtttpQlJaJSktCIB7aEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACqZrg+KZimK1kNFGnlFWpbRrT2kGrziJRddFeJePiJSBX1uP05Qqmujw4UVk+VHYQSEJIi10Ii7hLgZEZGRkRkYD5Ux3IXGMFqLWPHXc5FkanJkeDHPRcqU+s1mj3NtloSln5iEC35jjy8A4ITqhMlt3J8ultwZs0i7bsiUrY6ovgba37S8CQNp0ODYnQ3Uu6pscrIFjLNRvyGGCSte49ytT96uvTQVHjw26l/E57ldOmRIdmtclcZhbpsbo7qErUhBGZlqrT9oCnZbZfQVAhqvYOVZSFIhVUcu959fZQXyT1UfwoMc/ohFw3M4dNEW5KTEx0jly3PtJMl+Uta3F+9RoUoTfCuhk3mZHmtzWTIkGq3xaBmW0ptbhufbSjQfVPTRCNeum/1jnJJLj3E/J9xltYTDYR8uWa//dAVPK4a8vnxuHLS1E3aR35Fgtrz48RotSP8bu1Hy3jOwKWuwwfH5rmu96riqV8+Ukv8BZuCMePZM5PnjST2WLn0fDWXmuRopKTzC+by3/2EQo+GWLNRwfp7V4vqoVA0+v8ACwR/4AOlBOvZGZSraQ6f0HMdk1tdG9E1xdm979pm+X+6Elnsuwj4vJYqXuTZ2DrFfAc9h991LSVfh3mr9gzbyrk0nDvhP5f9TMTNbanf7aREeNaf/FUOs5jy3NcFri71XflSvusR3Xf7UpAY+HWEqwx5lc9vk2kRxcGxa8UyWVGhevz0JRfCaRCXVPKh5NZcSoj6tKp2LAtGVn9UuC42k1uaeCmlr36+zvFsuYBVHFLKo5dlm1RGtmi+JSOS7+9lB/jE/wAPquHfRczop7ZOxJ3KZeQfcpC4xJMvyIBRuKhbuH18tkyUbUJTxEXiSNHP+ESGSxv0fzcrGKol4zmP8NjHpoUWw5ZKUhPwvo3L/wBo2v1iKxZiydxybjWRJ/7UrTeppi/5U0Fo27+NpTa/xC6Y/jJcQ/8AR1xqpnPORpia2KuJMb86NJjkRNul+1H4iUYCOwt2NW8X6mWv/wC71r9WrXu3o/hCP6qXxCZTVN8L75det1xvFLR5btbJMj5Ve8o/4qtzubbNR7m9fej1DxqouV22Q4hAmY5ZwLevvmnrFfka/JWm2W1pdcQ79maF67U6Hu7Y+h58KNOhOwpkViVHdLa40+2S0LL1Gk+hkA1b/o6cll/MKyJIbdht2qZKCQepMuPMoW4j9q9XP94LzPwvFZ1/HyCVjtU9cRj3MznIqDeT7yURCQx7H6egr/IKaqgVsXea+TEYJpGvr0LxEuAF3AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABkR95AAAZdNBqzO+F7+Q5DJsIWUy6mPZMNtWUePFbU5I2dNyXVdWl7Oxu69CT4jaYAImlpq6lx+JRVUREaviMEwywnzUoJOhEPn+m4f5dKqqrhzZ0UtuDGkoj2lmbiPJ3YLCzUjl9dVG62lCNu3s6q3D6WABr/jrR2N5w5lt0TBvW1e/HsK9ktPrHWHUr2Fr7SSUn8Qo/DFDmT8RYVsmtt4kGihPmpc2G4x/C39Ecst5FuNCCXu06dohvgNC9QDVHGjHL520oMnx6Eu0diqchWUJK0JW9Fd2nvQa+m5C20Hp4pNYk+DVbcxa+5sL2ocqpEywPydlxxKnPJ220IQpe0zIlGZLPT3jYgANXZxwuLIcgevqXJrHHJ8xDbVkcdCXUSkITtSravzHEp6JWXd4kYu+KU0LGqCDQ1qFJgQI6I8dKj1USUloWp+JiaABwWo5AAAcH3jkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAf/2Q==</binary>
<binary id="34" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="35" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="36" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="37" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="38" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="39" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="40" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="41" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="42" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCADXASADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAUHAQQGAwgC/8QATBAAAQMDAQIHCQsLAwUBAAAAAAECAwQFBhEHEhMhMUFRYYEIFiIyQnFygtIUFSMzUlVWYpSj0RckQ0RTV1iRkpWWJaHBNDaDscKi/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APssAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGNDOoU5+/Ktxq47GxV4N6I+tei+JF8n19N3zb4HQdo7SETE8V0/7bs32GL8B3qYr9GrL9hi/ACbQEJ3p4r9GbL9ii/Ax3p4p9GbL9ii/ACcBB96eKfRmy/YovwHenin0Zsv2KL8AJwEH3p4p9GbL9ii/Ad6eKfRmy/YovwAnAQfenin0Zsv2KL8B3p4r9GbL9ii/ACcBCd6mK/RmzfYY/ZHeniv0Zs32GP8AJswcxU26kx2RlxtVvp6KhRdK9kMTWas5pfB5dzj9Vzjp2rzaaAZBhDIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACmEMgalzrIbfQTVtQ5UiibvONOxUz44pKmpg4Ksqn8LO1Xb26q+K3Xqbohr1Ke77zwPLBR7r5GdM3KzX0U8LTraT6cgAAAANRqAA1AAAAAAAAAHm9qOY5rk1RU0UhbM5aSRbO53BrSNasGvlw839Pi9nWT2hDZBAqRx3KCPWro1VzV3dd6Py2dqJxdaNAmdQa1LNFVU8dTTyJJDK1HMenOimyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwoGSJu880FNwsC8JO74OKPyXudyfj5kJZVTTlOfoJPfa7++q+FS0qvho05nO5Hy/8AtidvygN2y0PvdboqXhFlc1N6SR3jSSKurnL1qvGSYAAr7bVnlNs8wKsvj04aul0pbbS7u86pqn+JHpz8ir6KOLBKGp4INq/dBe7nLw+M7PJOBiTXVlRdl43r/wCLwfWaBq49st2vV1no6y77b7/bbhUU7JaqljoY3JDI5NXMRd7j0Xi1N38jm1T+IXI/7cz2y9gBRP5Htqf8QuR/22P2x+R7an/ELkf9tj9svYAUV+Rzap/ENkX9tj9sz+Rzap/ENkX9tj9svQAUX+Rzap/ENkX9tj9sfkc2qfxDZF/bY/bL0AFE7KMlyXFNp1x2V7Q79Ne6qZiV2O3WoYjHVse78LHxeUxUdxdTuovZOQqjuksKqcixWmyOwt4LKMXm987XM3xpFj8J8Hmeif1Nadfs2y23ZvhVryu0PR1NcYGybuuqxvTiexetrkVF8wHUBU4tAFAgKCH3uvFRS/q1XvSwfUk/SM/+087yfTkIm90clZQq2KXgZ43pLDJ8h6ci+bmXqVT1slclwoWTPhWGRHKyWNV1Vj0XRUUCQTlMgAAAAAAAAAAAAAAAAAADwmlZFE+WV6MY1u85V5kAjciqZkZFb6J+7WVT91qpyxx+XJ2JydatJGmijp6eOCJqNYxqNRE6CKsTW1LpburZEfVKiR76caQt13P56q71idAAGHORE4wK17oPMq7EdnNT7xP3sjus0dus0TeNz6iV26ip6Ld53YSGxzB6bZ9g1Fj1O5Zp+Oor6rnqap/xknbomnUiFb7O5qrapt6rNobUV+IYkyW22JypxVNU9NJ5mp5vB19DrPoMAAAAAAAAAAAPy5uqHz9gsVTsl271mAxuVcUy1ktysrV5KWqYm9PC3zp4WnodZ9Bla90Lh1xzDZxUxWFN3ILbNHcbRKnE5lRE7eREXm3k3m9oFlJyIDhdiueUW0XAqLIKdeDq2a01ypV4nU1Uz4xipzcqKnUqHdACBqNbVfUqNdKS4KjJ1+RN5Dl9JPA7GE8pq11LDWUstNUMR8UrFY9q86KBtAh7PWfApR1Mi+7KdeClRfGd8l/rJ4X8+gmAAAAAAAAAAAAAAAAABAXnW5VUNmRVSJy8NV/WjR3gs8z1RfVapI3OrSko55tx8ixs3txqcbl6E6zVsNJLDS79Z4VdUaPqXpyI75KdTeQCYAAAqTukc2rMexqlxjHlWTKMpm97LYxq+FFv+C+f1EXi+srS13yIxqucuiJxqUVsltzNoe1O/bZKxFqrdTyutOKNd4iQR+DLUN9N+/ur6XUBaOzbE6DB8KtmL2uPdpaGFGK9W6Olf5cjutztXdp1CBOQAAAAAAAAAAAAAAFEfmOybb/wSaQ49tFl16GUl0Z/xNv/ANRe5wW2nBKPaHg1ZYJk4OuT84ttVz0tUzxJEXm6F6lU19geZVOY7OqSa7OVl/tj3W29Qubuujq4vBfqnNvcTvWAsUAAQF5YtJVpeWy7jIG7lUnkrDveN6njfz6SdToU83NRzVbImqKmip0kNYVdb6qayzaqxvh0T18qH5PnYvg+juATycpkAAAAAAAA5quzXD7fWT0Vwyqx0dVAuksNRcIo3x+kjnaoTlJURVUDJ4JGyRPajmvauqORedANkHM12c4dQ1k1HWZZYaWohduSQz3GJj439DmquqEpZbrQ3ehbW26uo62nc5WpLSzpKxVTl0cnEBJA5685Xjdmqfct3yC0W2oc3fbDWVscL1Tp0cpH12d4qy0VNZbcoslXwCtY57LhGscbna7u+5FXROJV8zVAkpdbtfuDbL+Y29+smnJLPzN9TxvSVvySfKgxrbfsrkvseL0OV0Ms8dPJNNVudwVKjmu4/hH7qOc5VVfB3juKLN8KrZ+Bo8xx6qlXxY4bnC9y9iOA6cELVZLj9LTvnqr3bqeFiaukkq40anbvFc513Qey7DrjQUdwv3u51aq/CWxG1TIGp5UisdxeZNXdQGp3S96utbR2zZdiqqt9zBVhe9v6rRN+Pld2cX9RZmEWG3YtjFBjdpZwdHbYG08bV5V08peteXtKr7npKvNL9f8AbRd4Viddl9wWGGTxqe3RO5U9ORNV9EspdoWCIqouaY0ipy/6pB7QHUg0qGtpa6kiqqOpgqoJWI+OWGRHse1edHJyp5iIrc0xGgrH0dwyqw0VRH8ZDUXGJj2edFcB0gIq0Xi13ikWqtFzorlCjt3haSdkrEXo1apq3fKMcs744r1kFrtkkrd5jaysjhV6dKbzgJ8EDZ8pxy8Pkis2QWu6SRN3ntpKyOZWp0ruuJ5OQAAAAAAAAAfPWZNqNlG3+jzKmRUxPNpW269JzUtd+hm7fb6j6FU5XafidFnGBXjFq5Eay4Uzo45P2UvLHJ6rtF7AOqaqKiKi6oqcSgqXubc5rcpxeqsORKseV4zN723eNy6ue5ngtmX091detri2gCkNkUE7ooaqj/6qnfvxt/aJ5TO1NdPrI0mQBq0NVDWUsdTTvR8UiatcnOhtHPwf6bfPcix8HS1z3TQ9U3ls9ZPD/rOgAAAAAYAhqrG8eqqh1RVWO21Mz/jJJaSNzn+ddCUiijiiZFCxsbGJo1rU4kQ9gBDT4zjtRUvqaiwWqaZ66vkfSMVzl6VVU4zdoKSloadKajpIKaFOSOGNGNTsQ3ABFXCxWa4SJLcLVQ1kjU0a+enZI5E6NVQjbjitjmtdTRQWe2QJKm94NFGqK9PFcqacenJ5lVDpwBWmL7LdmcdyTI7dhlnprjIx0cvAx/BIu94bOD8Tlb0HYw4xjUSo+LHbTE/pZRRp/wAHlKi269rUxovuWve1k31ZvFY/1uJi+aPrJ8CJdYrK5qo60W5U6Fpmfgcdl2xrZnlVyo7hecRoJKij+LWJnAtcnQ9rNEennLHCgUTsEWbA82yPY/c5pUooF98sY4bj4Sjkc7hI2uXl3H83Wpba4tjC8uO2hVXl/MYvZKx7p3GLtPbLRtBxRVTJcRqFraeNP1in4uGi9ZqJ59N3yixdnuTW7M8Qt2VWp+9SXGFJWovK1fKavW1dW+qBN0sMNLTsp6aFsUUabrGNTRGoR9TjthrJ3T1dkttRM7xpZaONz17d0mQBpW+30VBT8BRUkFJHrruQRoxNfMh43Oz2q4uZJcLXR1z400Ys8LHq1PWJMARlss9qtr3yW+1UdC+RNHrBCxiuTr3STAAAAAAAAAAHG7XMupsGwC75JUORJKamclKzlWSod4MTETn1eqIdkvIfPl+4fa73QFLaGqvejs/qGz13RVXPyI+vc9vpQDsO5uwepxLCPd99RZsqvb/d96qX/GPmf4W4voa7vnRxaYTkAAc2oIbIpKx8TKC3Peypq13Ekb+hZ5cnYi8X1laB5Uye+dzkrdeEipldDT/J3vLf1/I7F6SeNShp4aKjhpKdiMiiYjGInMiG2AAAAAAAAAAAAAAaVwpGVlHLSyOexsjdN5i6Ob1ovSaWPV1RPDLSV+6ldSv3JkTyk8l6dTk4+pdU5iaUgb01aKrhvLE+CYvB1yJzxcz/AFF4/RVwE8DDXNc1HNVFReNFGoGHJqUHsxq37Mtstz2R1bkisN6c+74s566Ize8KelRehq76tT8S/iq+6Pw2oyjC0utiRYcrx1/vjZahnj8KzwliT00TdT626BagOV2XZhbs9wa1ZVbJEWKsgaske8iuilRNHxu052u1Q6oAAAAAAAAAAAAUBVREVVXRAK629Z83Z7gFRd4IvdN0qHpS2um5eGqX8TE059ON3qntsNw12E7PaG21qrLeanWtu87nbzpqyXwpXKvP4XF2HCWpKLav3QNXd3fnmM4B+a0XPDUXR66vk6HcEjUT0t1xfQBAAB4TSshifLK5Gsa3eVV5kIewNmqql16n/Ts3KaP9nDrqna7xl9VPJF8V1wuMVkYqoxy8LWrpqnAfI9dfB8yPJ8ADCcpkAAAAAAAAAAAAAALyH4e1HNVrk1RU0VD9hUA5+zOZSSS2Byu1p2qtKvTC7k09DxP5dJ0CchB5DBNwTK+ijR1bS6viT9qnPGvpc31kaStLOyop4541RzXtRyKnQB7mFTUyFA+fsYoptkO3+rxyJytxLPJH1dqYq+BSXFib0sfVvp4vqN5j6BTkK72+4XVZvs7qKK1TLTXyhmZcLRUN4nR1UWrmIi829xt7T02E54zaFs+pb06L3PXwPWkuVP8Asalmm+3/AHRe0CwAAAAAAAAAAAKw7ojKa7H8CktmPqsmU3+VtrssbV0cs0vE56Lzbjd52vMqIWa56NRVXmKC2YSVW1nbLW7TpWqmN426W2Y61eSd68U0/wDx/T0AWRsbwmj2e7PLVitIm86miR1TMn6ad3HI/tXk6kQ7cAAadyq4aCjlq6h6pFGmrtONU8xuECutxvSw6otJb3tdI1F8ebla1fRTdf51ToA2LBROp6Z9RPqtVVuWaZeteROxuidhLAwBkAAAAAAAAAAAAAAAAxoZAA5+jX3rvnvauraOp1lpF5mv8uL/AO09foOgIu7wPqaJ7adyMqEVHRPXkRycaL5gJQEbZq1tfRsn3VZImrZY15Y3pyoSQAoO41EGynuh4l09x4ln6rwvNFBeGr46/J4VNPSd4XMX4cJtowim2hbOrnjM6JHNUM36WfnhnZxsf/P/APKqB3aKmnKCh8eyHuhrdZKGgrNlVqulTS07IZKt2SxMdO5rURXqmi8a6a9pJd+PdA/uXs3+UReyBcwKZ78u6C/cxZf8oi9kd+XdBfuYsv8AlEXsgXMNOspjvy7oP9y9m/yiL2R35d0F+5ey/wCUReyBc+nWCmO/Lugv3L2X/KIvZHfl3Qf7l7N/lEXsgendJ5fcLRjdHiGMqr8qyqoS30DWePFG742XrRrVTVevXmLBwbHbZiOK27GrPT8BRUELY40ROX5Tl+s5dXL1uK32U4XmNftTve1PaRbKS33KSmjt9otsVS2oSigRPDVHpzud/wC3/K4rqQAgAXk4wInIamanoUSmhWWpmekUDeZXryI76vOvUinrZaJtDRNhR2+5V3pZFTjlkXxnr5zSt8jrncZLj+pQK6GlT5btfDk/23U9bpJ4AgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIGo0tt9ZVaaQV72xTu6JeSNfW8TsYTxqV9LFW00tNOxHxSJo5q8imnYaiV1O6jqpuFrKX4Odd3TeXyXdrdFAlwAA0QAAAAAAAAAAAAAIa/1L04K307/AM4rFWNER2isZ5cnYnJ1qhKyOayN0j3I1rW7yqvMQdiatU+S6uThFql+Bf4qsi5k9bx+36rQJijp4aOmjpaeNscETUZGxE4kRDYCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABQACpxHP3zeoauK9wIvwbeBrGNTVXw8u9pzqxeP0VcdANE6AIBMvx35z+4k9kd+GO/OX3Ensk/og0AgO/DHfnL7mT2R34Y585fcyeyT4AgO/DHPnL7iT2R34Y585fcSeyT4AgO/DHPnL7iT2R34Y585fcSeyT4AgO/DHPnL7iT2R34Y585fcSeyT4AgO/DHPnH7mT2QuX4585fcSeyT4A5N1bT5LI23UUrn0KLrWqqObvR80XHy768v1UXpOrQyY5wMgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD//Z</binary>
<binary id="43" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="44" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="45" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="46" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="47" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="48" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="49" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="50" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="51" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="52" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="53" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="54" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="55" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="56" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="57" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="58" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="59" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="60" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="61" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="62" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="63" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="64" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAFvAzUDASIAAhEBAxEB/8QAHQAAAgIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAUEBgEDBwIICf/EAGUQAAAFAQMFBBIMCggEBgIDAQABAgMEBQYREgcTFCExFSIyQRYjM0JRUlNUVWFxdZGSk5W00hckNTZWYnJ0lKKy0SU0Q0SBgqGz0+IIJmNzdqOxwUVGZINlhIXC8PHh42akw/L/xAAaAQEAAwEBAQAAAAAAAAAAAAAAAQIDBAUG/8QALhEBAAIBAgQGAgMAAQUAAAAAAAECAxETEhQxUgQhIjJBUUKhBSOBYTNDU7HR/9oADAMBAAIRAxEAPwDp1GyY2EqEjNHYyyre9xGe47J/7Cv1mzOTGmZRoNiF2IpipkwiNEpmy7S2EYr8KVKu7Ws+IdCsxPh42agy+TsZ9CyQ63viV/8ALhyu2lJt9K/pIUm19Ndn8ikM42lNtVNKM5h5pylS+D8W4BfZORqwMeMbx2Zssq7/AMEZ+4KnsnFgGmc4VjrLL7lEZ+4X2uVqIpjU4dxudTUK5BNtRZmNgwozi7mm82nWvoAK27YvJtGO52yNkWz/ALSmx0f7AZsXk2lcxsjZF27qdNjr/wBg/qtMYntXKRm3S4LyS35fpGyBBjwYpMRmsJ8+rqh/G6ICtVCxWTSnw3pk+yVkokdnWt5+AwhCdm0zLtiKVnclK4zkpqz1in47ZEpbjcSIpKSM7rz1bL9QY5UbOS7V2HqNn4bzLDsom7lO33XJdQvi+SKzW8mUhSKjT6ZUSKFLp0aO03McUvAtuXnlGvCm7WQCznk9sCnbYay/mln1Qex7YH4DWZ81M+qE+T+x1pbP2jqFTq1o3aizIJxtsikOb/G7jSo0mVxXF8YX/Cey4/GAVJdjsmzUxmI/Y+xzL7yVKaaXTIxLcwleeEsOvi8I9cguTfSTg8h1l9MzWfNvcxjgYuFhu3vQCG29g7TVa2yrUxa3BjPU8o5Uptba/a6G8WexK51TmJWK7bhCOmZNLbtqkSjrcFM5UaLHzmlScT+akqeVnHNqc4noAL1GsXk4nxjeg2Mss6zfm843S2FcHhJ1FwumGJOT/JzGiuSZFj7LsstJxuOOUxkkpSW1Rnh1ENuTizsuzllU0We5HdkplyZRrYxYTS88pZcLXxntFlcZacjuMvsNvoWjAptxN6TLuAKRT7P5Iqg8hin0Sw0xxWoksRIjh/sIw09j2wHwKs15pY9QVih5NZ9InQXo79PjOsT6hMcWw2pBqRKbVmk3p6S9N/cEClZN7VxkxTK1ryXGyp+NzTnl79ttWlKuPpzNN3cAXCXYrJtEQhUmx9k2ErczaTcpMZJGroa07e0PcawGTiVGakxbHWZfZeTibWilsmky7uEUqlZOLXxaezFq1pGZjxToc1OdlOvY9GcWTit8nhnvRtszk9tZS36TJetJnHYS6eoiKU/gJDDbiXk4eDyy9IC4+x7k/vu5B7MeaGPVB7HuT8v+R7M+aGPVCewlkbS0O1E2r1a0b1RYeN82y0hzEvG8S0KUgyuK4hfivI77r/1gFMkWZyUsyWoL1mrFNzF8COuHGS6WLg7268xN9jyxF1/IHZi7o7js/cK3UMn1pTtpIrVKn0Y4syrs1JbshtRymkpThUwW9uNHS77ehbAye21XUScqlsGShuSmHJEePLk4DzedxXdKR40a9ewBePY7yf8AwGs15qZ9UBZO8n5leVhrNeamfVFObyeWzZsxKp6LVmmY/ToSCc09/fyGVuKdVi51DjeEtQu9gKPUKFZdmDUJ2lvNrcWbmkKd4S7yTiMkn9UBEfsJk5jxXZMmxtl2GWUmtxxymskhCS2qM8OohHpljcl9WSbtLstZCWhvUa48CM4RH27iD219KertkKvRG3EsKnQX4yXlEZpSa21JSeri1jlKck1fpkIqZQ7SNJh5xmQ5e4tlx9zRs04lRoTdhSrWj9oDo3sd2Cv12Gst5pZ9URysPk2Oc5B5DbMaUhGdNkqXGNRI6Yyw6iCFNgrSuVqNPbtc8nRlU6720/qzLKkSDw7FG4esIoGSq2rbTpvWlhNzTjxWM6UqUa5ZMuqW5nHD3ycZK2AOhHk8sEX/ACRZjzQx6gwdgLBF/wAj2Y80MeqFFmbE1eDU6HPq1ceqLNNhqYzRTHlcvVIxoUq/DekkatYvxkd53kfjAKg9Y3Ji09mXbL2Qaczanc25T4pKzaOGu7DwSG5uwOTh2I3LZshZdxhxGcQ6mlxzSpF1+Mjw8HthXlFsFLtXaBioNVp2mts0WVEuYeU24pTt2AuDzM7t8QR0TJva6FWae89ab8HxY7bWjty3EEV0XN5vBhuUjHrAW+NYTJ1LjNS4dj7KyIr6CW063S45pWk9hkZI/aNzGTnJ65JQyuxdmkY79e5bJ7C+SKDZfJ5bmnVumodqrTNMpy6cknETHuXJZj3OttI2XKc6dI7G04bZ524950oBG5kvyfIbU4uyVk0oTrM1UdkiL9gwWTOwSmm3WrIWTWhakkRlR2btfHsDOqP0+fCXGeJpxKuddZUtHimN1GeisFFhtEjUtPAbUlICunYXJcVVVTzo1hClp36o2gRs8W8zmI29qU/7D1S8nmSyrpNyj0exdRZTwjiQIryS/ShJhRVLAVNzKNUbR06pUiDCqbD6ZLZuK5fjiqbbUptSN6ZK58jLUPGT7JnU7FnGYh1GkzY6jpj0lxTr6HiWw3gczebSSXGz5wl39u8A6h2EyX1Fb6KfRLCTjZ2lFgRnjb+VhIx5esRkkYjy5D9HyfpajO5pxWiMcqX0jnSK7WsaLGWPrUWp16qVqpUOky6ktlBOUAlIzaGzVm04Vow8FV5ntFftHkXVVEWrWqutHOqlScnNNEftZwjWlTKnk4eaEnF4wC7nknsLcRlY+ypkfQozP3DTEyaZOpT8iLHspZJ6VFczchpujxzNlR60kve6jNOsV+r2CtfKrtdeZtsUNicmoFGc0p/PHny5ShxPASlriNFwTIyYWxRAmlGtRChLlVMpj0eLKlIQ6nQ0s35xScalErWAvLeTTJ05NkQm7M2OclRlJS8ymksmtrFwcRXarx7PJTYX4HWV8zM/cN2T+zcqiVyq1CoVRuoFUIdOZx41LczjDOBxSjPbeezuC4G/GI+GQClexVYL4G2Y8yseqD2KrB/A2zHmVj1RddIj9VQDSI/VUAKV7FNhPgdZXzMx9wHMlVhG04l2PsrhLWZ7jM7PALrn43VCGqXJb0V5GLhNmRAKVPye5I6VXU0ifBsJFmPsrktx3qUwheaRwl77i1GNlKybZLq1R92aLRbI1CnrQtTb7VDj4Vmm/UR4eiVwX5YrHuZSJsGDMn0mn0WO1nNLNo11HP77eINRXEzsvT2xabKTJlOsLEotZKhtT4sdTZIo7TjUU0J4OEj2HdtAVyNk0yeuukhdjbNIv2HuUyfF8kbl5M8n6EKWqyNk0oTtM6OyV37A/Jw2Fk50qxEq8qDPgaMsmVH/AGrClp8GoArTkzsEtttxqyFk3EuKSRGVIZ4+PYNB2FyXlVTo241hNNLUcbQI2eL8pzPb+zYH9MfhkUNhkmyucTzNpSBS6jk3qcvKRULSxq1T4NMmE8UnRnFZ5ecjZlLmFSLm19snCASzsxkdw6QbGT3C27m3XdFh7xfOp+qJp5PMmBUrdFVnLGJhZvOaUcCNmcHOqzl12E9l4qVeyY2kqthaLZ0k2Ehbkz47uegsvsqlEy242rHvNSt8LDWbHVOfZt+iO7hOk7RIcEmylSsGebfU4r9XDhwndfftAMKdk5ydVCEiZAs1Y2bGWo0ofjUiM40oyO47lEkb/YqsNr/qbZbVt/AjPyuk/wDiRWrNWJtdSnrNuTbSQKlHppPFKiLkvtsFnH842pObSWccJGrfiFT8mFsW5ZPzsoD7jKpzbjhafI5eyT6lmlSUp4eBWHbcAuPsU2FPVyGWXu6O4rN+3F0v/wAIY9iqwnwOsr5mY+4VGNk8tw2/RFO22vj09CUOkc+QWpuS45vdW/vbNKN9cOxE/GuLlhAKZ7FFhPgdZfzKx9wx7FFhfgdZfzKx6ouukxuqIGNIjdUbAUz2KLC/A6y3mVn1QexRYX4HWW8ys+qLppMbqiAaRG6ogBSF5LcnzaTW5ZKzBJLaZUhjV9QYqOT/ACRUyps0qpQ7DQ57zK5DUd6lNJUppPCVsu1C5y5MfRH7lmeNJp2DnuWCyDmUeZT6VMqNJg0NhnPOTNFNdRRJLFhaQZldmd9rIAwpWTfJnWKHuzRqFY+oQFIWpp5mixzQ5hMyO48PRIyFUTZ+wrSjI7A2T6HuWz6g6NY2RPplhmqXWSobE2O2tvN0hhbMXBeeA0oVsUZXX3doUqQbyZbh4T5pfzJQ8n+Rz5sNYjFHnLntatctLXtw1180FdmLDtle7k8s2zi4GcpkcsX+WNZ0WwhHhVYaypGerXTmePV0na1Bi6edJ1Bpf9szFS3M4+4vfHzqL+AjtCnW7sQ5X6nHnNVN6AtuObZEgj3y0le0e3nTHJXxefimJyfpzeNyRS+mK2v3H0sJUawZl7xrLGXapzPqjxuNk9+Allc18wj/AK3O8RKvFJl5N3ltx0wq1NiZqG2yeAj3zyOE9t23Goru3tG2r5NUTJDq4tVmw2XEtFmU3mkjShKHD/SSSGm/mj3X/TLe+sn6W2TTMncaWiE/YyyrchaDcS2dNYvNN91/M+2PEeDkykZ3MWHsavMuLYc9oNanU85wf2hBaixdVrq21PVGJnkRXI34qeAyWrFib6VwkpSF1RyZynpan2qxKucffdwqSabs4ojIzNPP73hfsFqeKvPXJKu/kn2W/S7lRrA34Tyf2Ov4ZloDOr/L4I0MQsmb6n0sWIse7mXDbWaKZHMiVdekuBxlf4BW5+T1UifMmN1J9hcl2W4SkoPOpQ+jASTVfrw7S7ogSMmMp5haCqOYeW9nVx2I5ojqTms3fgv/AE7Qr4i35XTzUx1v+l8Kj5O79H9j+yl92zcxnH8rmY8lRcnuv+pFk9Wo76fHwl3NQSUux64VSOoOT3XXjZjtrxsmpxDbbRt3IMzLWaiuIgoj5OlEw6w7Ulm2k42JKGCTn8yvHe70zplz2q7oGEZM35Srzcf+T9SuiaHk9NRJKw9lbz4jp0fF+jUIxx8mBVcqOdi7IlUDx3R9y2Me919J0u+7grCbF1Ri3DNTYYjtUxuY7Lzjl+PWxgSyjtdoNpNmapOtYVXk1HEyhlxiK22waVxMbeE1oVfw+2FvEZP+3daM9/y80nOZJMy49yM2MzbT2jrPQWNT3U+Z7RvKHkz3N3S5CLLLhmjEh5umx1JX3OV6xWY2TY4UGVFgVVRqdlokxnn0YVMLQjBiLBdvw7i2eqtMs4mh0mpEyw3DRGjPuMGt1ty+5S7+gSdgT4nTpctmyV9qw2Zs3k2r1JKowbF2VfZNakYmqYwpN5bdeAbpllclkaWUaXZOyTMg4y5ObOmxyMmkcJfB2F0RvyY0hVIsy1Sn81e04rmbakJcUrhK18Y05SrEotdHhoZqDtMdjqdaceaLfuR3U3OM9wx6uC82rGr0sPnSJnqItkMmMuLpESylj1sG0l3Obnx9SFbF8Hgn0RpVZrJSVQfhHZuxmkwo+kSUFT43KWuqL1bAqTkrcartRqMGfFXEkpdzbEphbiUYm8ObUhKkkportgd1KykufaubWXpFJdhS6QqmOxlxLsabsW+Vf1T9nbGzVAONkWTEOedMsdmC9rm5ufG4ak5zDweFh1l4R7Ok5GikRIx0SxWemZrR07mRd/neY8XP8QTryROtUM2t2Cdqap6ZjpOE5mCJthTLaduPg9vtDfHyYm3WaJLVWCzNJbgoPlPLvaucw4cOrCeLjLVzoCxosRk3ckuR27FWVU60hLjiNyWSNKVX3Hdd2jC6mUTJLUycOn0Cw8kmjwuKbp7BoI8Rldfd2hZqZEdatdUam4R5p6Eww1q55C1+sKQ3kqbj2VZoMepqS8c9Ul91STNtaFOLUabudMsZbAFhqNjcnEGOb0ux1kG2jJK99S2N6StnFeFblNyLtwY05ylWERHlGomXFU6MRKwncvnedPUfQPUJ0Cx9UplnigU2tx25zVJKAioPRDW8S0quzha9gRScli3qXFhHUo5GumP02YvQ7yNh51Lrjt2LU8ak802awDl6zmSdmc7Bds7YkpLUZUpbJU6LjQynhLUWHUntjxDoeSepw359Ns1Y1+PD5q41SmeV73Ob7V0uvuCM/ktjqrs+qItDUz0qnyoa0Omld6XsJERGSdaCuLZ0eISLFWMk0GzldpmfYfeqLXQUhDftbMt8K81X8YDdULL5KYFPZnzLMWMYjPmRNLXTGSzhnsJOrWZjTTaHkhlm0xDodipT8lGebbRT2Cxt4sF2zoibWLLP1Cm2dONMRGqVCkNSGjcbzjbi0owmSivLe8eoVKRkaccfddKtM6RKbfOU5ovAU+/nnHI2E+UmXBK8BaKrY7JbSmTdqVlbIxWy3uJyms6jvx9L2ru4MqsrkxTQyra7L2MTTFMk8mVuaxmzQfPYrrrh6tNZ6s1CPU2KRUY9PcqD7Ockpi3vKbJGFxKl37VdESEWUdiWfk0yJONt5+C3GTHdJS4EW5N3KWuLxgEPkRyX7ktVYrIWSXBeJBtPopjJoWSzIkmR3XXGZl4RuXYvJq3PZp7ljrHolvtrcZZVTGSW4lF2IyLDxXkNcezVQh5N4tljdZlvQmYzLay5VjS04hWLWe24hJtZZ+sTbV0e0VJqcGJIgMSGDRJjZxK0u4OJJpuuwH4QHhNhsmpG7/U+yl6eaX0yOeDu73UIibN5JnKy5RmLPWLcno1aOVMYxncm8yuwcQWUPJnMps2vzJFbbnKqcRUcmZEU1MmancaVLTi4y3t1/b7QYU6wqolskV45xaI3OeqaI5smTpPvMkhZKVxou3ye5+kAz9j2wPwGsz5qZ9UAs9x9AwAHEDIxYmBLdlQd2orjvDJqqvEk/wBGK4MSyYWe68r3nR/1hegAKP7GNnuvK950f9YK7SZPqHEiNPtza4S1zYrXuo7sW8hs+PpVGOlmElrM3uXFznZGHh7ukouAIvYws5cftyu+dH/WGPYws515XfOb/rC8lsBcAo3sYWc68rvnN/1hg8l9nOva75zf9YXsACiFkws515XPOj/rDPsYWc68rnnR/wBYXoACiHkvs513XPOr/rA9jCznXlc86P8ArC9gAc6q+TmgxqZJlNSq7nG2HFo/CbvCw90eaTk4oMqmRZLsuu5xxhCl3VN3aaS7Yu1oPcao/NXPsKBZr3v0/txGvsEAq3sYWcP88r/nN/7xj2L7N3/jde85v/eL2ABRvYws313XvOb/AKwweTCznXle85v+sLz+kHhAUb2MLN9eV7zm/wCsMexfZzryvec3/WF6GS7oCiexfZ7fe3a5vtv4Te+8B5L7Omk8Uyun/wCpu/eL2AuCYDmNnMn1EqVJjy3plexrTef4Vc6IZ+xjZvrmvec3/vDyxPvXh/I/3DzWM8c60iWWKfRCkexhZzr2v+dH/WB7F9m+vK/50f8AWF5uARdoaNVF9i+znXtf86P+sD2MLOde1/zo/wCsL3cMGAovsX2dv/Ha75zf9YHsX2d69rvnN/1hehkBRDyYWb26TXL+juq/6wWUnJ5Q5MutMuy62rR5qGW1FU3uDmGl9N0VqHTTCag+6tou+SPRI4CvexfZw/z2vec3/WGSyYWdL89r3nN/1heSGfCAoxZMrPdeV3zk96wz7GNnz/Pa75ze9YXjV2xj9JgKKeTCzp7Zte85vesMlkxs6X57XvOj/rC86gagFH9jGzvXtd86P+sD2MbO9e17zo/6wvOoYO4BzFzJ9QytPEpen2gNpcN+QZ7qObUraSRfXMNvYxs6e2XXvOr3rB7IL+vcHvXJ/esB4AonsYWd6+tB50e9YZ9jCzvX9oPOr3rC9DACjexjZ7r6v+dX/WGfYxs917X/ADq/6wvACAUb2MbPde1/zq/6wyWTKz3X1f8AOr/rC83DBgKN7F9ntum17V/4q/6wV2gye0OJoGanV7l81DCvwm5wVYr+MdOCG1xcsovfVr7KwCNGS+zqNk2u+c3/AFhlWTKgHsmV3zm/6wvIAFHPJjZ3r2v+dHvWHn2MbPde1/zo/wCsL0MXAKOWTGz3Xtf86P8ArDPsY2e69r/nR/1hdwAKP7GNnuvq/wCdXvWB7GVnuvq/51f+8XkADmtpsndDg2dqc1ioV4no8N51B7pu7SQoy4xPayZWdzSDVLr+LCV/4Wf2+MLDbj3mVzvbI/dqDdPAT3AFI9jGz3Xtf87PesD2MbPde2g87PesLyQyAovsY2e69r/nZ71gexjZ7r2v+dnvWF6GAFI9jGz3X1f86v8ArAPJjZ3bptf86P8ArC8DACjHkxs6f57X/Or/AKwx7GFnb/xyvedH/WF6GREeQ5hZvJ/RJtOcfdl12/SJDPuo5wUPrQX7CIVbLnZ6n2MsW1W6ZUq2w8mpQ2Fq3QWvlbj6EK1K26lcQ65Yv3EMrtRzpnpLoqmX+O1LslSozxYkLtHTCP6SgSaOdWBsZVqjMZlVquVxlMu8ypenK5QXxnE68XcDw6LY687rbxdX/wDKU/cLPRSIqxELXcT5Fq/u1D5qpVXhMRWGWbfHBzTJI0ZyKvG3rPC24pMbfK6ZQDvMCx9FqFPVMp9YkT0IVgWcWtLdShWo7jMu0ZH+kaZVlKcxH5rXdvZV3peCFn9HeRDfsZaJ6PU3ZxuV5a1SFlhS9fFj8HUWo9n6ofkw+xKme2HXtKk5xvOSce8S2rtb3nQiNBAKy9Nuv0qt+dXQcjFNvv0ut+dXRKq9Nkyo2OLUJMaSWtHLzS0r5Y0UOnyYqTdlT5MmQ5wyN81tp+SHCh45Gac5+cVzzksZKzFOQWqRXD/9SWN1rWZkyztUhUzO6fIgPIYwLwqzhoO7X3Rx5qyGWOh02M/Rqscuc7BRno+6Kcww8hCbkrz6tePfYrlCdEutHZil8c2uedVg5GKSV186uF/6ssVGfHyqHXZM+JMaJjSXG2Iz7jej5nRd44f5S/SPqhTCo+ViRSqYVaf9txqqzLK6Qziw5hZL2LuWjO5vUI4R0M7L0frqveclibS7CRZ5GbE2rkROYNdVd6VPxfjBHk2j2sjUBTdrycVNzp5lS30OYmriuXvdmvFtULkZznqBMYgm7nSktOONx3MDq0YU4koVftE6CEWT2Md5JqFRO4+KrO+LsEeXY+nRDcKXV6gxg1csqzhX728erMMVQ7aFUWGTg0kua3mpCHN7hw4eecxc8HNoTjSJTxv3O5qT8vfZm5O9CfJBGViKapsloqlXPArD7rvDceTyPikpTU6vchOL3XeERMh8lJgwdMIpLrTjnK8GeVnN8rfFwbkiy2genLdnbntk642+yvB092Le/pEJV5mxlJefJhuuVBTp87u459wQ25hWesa4s63VarHYS0ThvKra0p7msiGSnVau2hY3LjPMS2ndbmbzKGd9vh4/pGUQ7VQKnTmo7ciSqASGG1nz/EYCKhNnzNt1T9ojJwryM6w5cYd2Ys3S661IlMPVkkscaqw4ODxDhWerkGv22TaCguNPlHh09JG9TWm82aEGrAa79XCPpudHfqIbpWQq7MfViNkyLolnE3/VvC3mVbmrF0d5KyZtC4/epSzI7QKNV3FsG96wEJtSs9U6k0RJSozVWHsOvZrEquVCgyEwSp8DRFNTWn3T3OU1ypKt8ngEGdsXlvx6q3GiuSnNHjLQyj8phcJWH9gCuchlC1f1l19DkiV0w81Kx1PhPE2uTXTvTiIyqrgrMyLaKdgJ2hyW13EnG2V35QdKtCedqB6+ZtIT9oBUeRilK1nJriv/AFJZBdaCJZ+iRdKmz64ywScS3HKytKUl2zFuFUymUhutUJ2nustvofivoJDnBUrDvfrAFsZ6z0mM1Kiyq4+w7dm3G62o0rv2XHs/aH1nbPUm0GeKO9Wb2uqVVzpu4PnooS6A1S52UKLX7Os0g47USJTixwpGbwqzrmbUeK89eri6I+hsn1WhMU6ZVmZhsRTjpcblmSlJ4W93pa7jAPDycs3X6XVPPLo0nYBnP5rPVbgYr91nO1941VLKY3IYTHpVSgRJbZ+2XJEV5Uc/it3JvFkr1RM0pkQT16CTiLulziBn7YWrTjtoRqybs4b1T6wV3EdWduEObYyDGzOOdVzJy8yNqrO36hYEVdT/AC/TT5a2lu7OcBeHhYR7ry79GbzbbV0ZSs03wU3qT9wjBfdrxdETGioOWTo6lXqk2iv79OgDwA1Q6reAIyslZrsNE8UHIlZrsNE8UA7vCK2aVblRd7/xOD6U0PR2Ss32GieIE1sLN2fapse6lMF+E4JaiPrloBdC4xniCPkSs1r/AANE8UBWSs12GieKAeHeAJORGzXYaJ4oORGzXYaJ4oB1r6ANfQCTkRsz2GieKDkRsz2GieKAd6+gMlf0Aj5EbM9honig5EbM9honigJtduOjVBJ8cZz7JjzZzVQKakuKI19ggnrdmLPIo1QUmlRTwxnOL4pjFnrL2eXQKapVKja4jXF8QgFqIAR8iVmuw0TxQciVmuw0TxQD3WAI+RKzXYeJ4oxyJWa7DxPFAPTGAj5ErNdh4vijPIlZrsNF8UA7Myv2jBnek9YScidnL/ciL4oOROziSv3Ii+KCPhixpGmzsNP9n/uHZbLhS7H2Xs6qz0JW5EU+V9L2w55FLOGd+5ETxRnT2wzx+yD0hkwk5ErNdhonijydkrNdh4nijRqeX9sAR8iVmuw8TxRnkSs12HieKAdgvCTkSsz2GieKDkSsz2GieKAdmeoIrPGrdW0PfFHorAzyJ2b7DxfFCmiWas8dYtAW5Ue5E9si1H1swAuKSHowj5ErNdhonijHIlZrsPE8UA7Hogi5EbNdhofig5ErNdh4nigHhgII+RGzXYaH4oORGzXYaH4oB6Y8mEnIjZrsND8UHIlZrsND8UAPn/XuDqL3Lk8f9qwHl4pUizVn+TaIzuVHze5kg7sP9qwHXInZvsPF8UA7vAEnIlZnsNE8UHIlZnsNE8UA7AEfIlZrsND8UZ5ErNdhonigHd4wEnIlZrsNE8QZ5ErNdhonigHV4R2tMjXRrrvdRrj+KoZ5ErN9honiBNaizdn2XaQTdIi7+ptEe87SgF04xkIzsjZm/wBxonijPIjZnsNE8UA6AEhWSs12GieKM8iVmuw0TxQDoZK4I+RKzXYaJ4ozyJWa7DRPFAOwBJyJWZ7DRPFByJWa7DRPFAFsyvsfWy1+58j92oNmbyZSk79hCpWystZ1Nj60oqVF1U+Rdvf7NQaNWWs6plKjpMXYXOgHtx3AIjCQrJWbP/g8TxQciVmuw0TxQDy4YMjCQ7JWb7Dw/FByJWa7DRPFAPABJyJWa7DRPFGDslZrsNE8UA8GAk5ErNdhonigKyVmuw0TxQBYu86GZqO729M9JdFZy5GSbM0njw2jph//ANlAm2Os3Z92kZxykRb9NmFwP+pdCDLHQaNT6FR5UWnMtPckdM3yS/6pACCUt8jVchGszHo6nJI7zJHbPEr7xCv1n3TEefzJPdATnZ6HUqS6TThK4lYrv9R4ZebZfzrbUf4m1WH6w2WJgQ6hVzj1A8TWjrO/Hg32rjEe0sWlxJ+bpdS01HPFtwfp4wEjdFR9IM7oKLpBCoFPaqM4mnjzTaMS3jSeHel3Q1kWXTc7+FSa37mY3mLPJwY9t4CMVQ184DdAuPAN7Nn2Jb5ttzmopE2ylHPcsWj7xBVQ2k1KDHOc063MYxIfwf6l+qA3FUPkD1ugXHgHs7MJLSz08va3xPiX67j1DaVnoLqiJqe5yym6TzHFvueAR01DDrva/aBVRvPUbJeEbzszFelONpnaM2h9tpBYMWPE3iNW0a2bMNritPpqCSNZtEq9lR4CWA17oJuxYWcXdP1gaenhYGMX6fvC+r07c6fojj2d4KryuEMwDw6iZ8Im1fpV94CnoI7802R9G9X3hHr6INfRAPiqCC2E2XcxfeNTkthar1tNKPomavvCa8xm8A3OWylOEmWCI+K4zL7Q9ImNo2Nsa+lxesEoADw6gnjQyfh+8Y3RTtJLXhP7wkAAeHUSPXgbLxvvGEVLCRp5WV/dCTi1AMzvAOt0de1v9oHqg24RYm2Tu7YS3a77wEfEAcFLjkm4mGL+4r7xkpzKTvbajoPtEq77QTAAPTqZFvUk2aeO81feA6i2Wsm2TPtqV6wRAFdE6npVAj2E34y/vHrTnVayweMYQCVAuM3EnsMWRJppznUyAIuHtgAduuGLh6AAwEds/cuN30g+ktB6EVs/cuN3zg+lNAHZFrMF3cHouMHGA83dwF3cHoxjwAMXdwF3cGfADwAMXdwF3cGfAMgF1ofcKofNnfsKGLN+96mfM2vsEM2h9wqh82d+woYs373qb8za+wQBjcMYR6IADzd3AXdwevAMeAAEXcBd3BkgAMXDyvgj1drGFFvQR8EVibis5DL+z/3DsiK+4JLFGXI7CP8As/8AcOy2jOkemGeP2Q9mXcGLu4M+AHgGjUXdwYu7g9eAY8AAuGLh6vGLwAEtB917R98keiRw7CSge69o++SPRI4Bzd3AXH2h6AAxd2iBd2iGQAMXdogXdohkADF3aIYMu4PQDAIpHv7g965P71gO7gjf9/kHvXJ/esB8A83AuHq8YvAYu7gLu4M+AHgAYu7gLu4M+AHgAAR2s5tRe+jX2Vh6EVrObUXvo19lYB2Za+IF3cGfAMgMXAGTC+oz4dOjnJny2IjKdrjzhISX6TATjVePC7iLEoyIuiZjlNqcsUBjAizMQ6spZa3jNTTSPCnffoHPqpaO19oDU3U6otcVzaw3hbb/AGb4aRhtboO7V+2lnKId1QqrDS+kJJrV4CFXfyu2fLOaLDqcnpOUk2lXhV/sOSQ6Y02d5EZn29YZsxDPViIh018JU4oXC0GUh+oQZEFiirbiy4q2lm+u5xOO9OwhvbyqVQjwFQmLrrubCpJiJ4xtRGSQ7K+Gx/MM91a2MqVQz/LqHyvn8D2+DFjKvR77pVMnw/j4SWn6qhR0Q8QF0rEQvyGK/tg45dis/aqg1rVTqo1JV0DIyV4DD4fMtRoa2zQ62o0uI58tSki1WIynzabUGaTap3PRT1FO1JzV3T9r4w5PEfxd8deKkLVtxdXcSK4+IF3aIamXUOIStCyUlWsjLjG8ecs83atgLj6BD1rvBrAI7F+4f/nZnpDorGXb3s0f/EVM9JQLLYv3D/8AOzPSHRW8uvvYo/8AiKmekoAVO68zPtjw+gnE4T1D1zvbvGicsySSS1AMFFSWxxYwURviWoTbJUtisVTRJDq2kHHc36eLYNdcpsWlySYjVNmb02b4SAEcol29JxZYu2M6Kd2DPL3vbGaPBTU5bjbsg47TbSnVrJtSzIklfsLaJEqz0phWfI2nombQvOcDeucHlavkgIxRv+oWDRuPSF6hLKztau1M6t9dv0725Wv/AFEGowZlOXmprebdcLFhvvuLnTAbMyfVnN/w9YCZPqzm94OsQMR9EZxH0QE3RTP8q54RuxSyiJiHKWUdPBTeFd5jN5gJhxsR4lvKUro3g0QunV4oh4jGMRgJmhp6orwDJQ09UV4BDxGM4zASzhp6c/AMaIXVD8Ai4hjF2wEw4ieqH4oxoieqK8AiXgvAS9ET1Q/FBoieqH4oiX90F4CXoieqH4ozoieqH4oh390F/dATNET1Q/FGNET1Q/FES/ugv7oCXoieqH4AaInqh+KIl4LwEvRE9UV4BnQ09UPxRDvMF4CXohdOfijey2lBXFtC28Sqe4d60c7hASwAAA7cAAAAEdsz/BkbvnB9LaDwwhtn7mRu+UH0toA+ADiAAAAAAAAAAAAAAXWg9wp/zd37BjzZr3uUz5m19hI92g9wp/zd37BjzZr3u0z5m19hIBkAAAAAAAAAAAAA9gwYACCxPvag/wB3/uHqdphFYn3tQP7v/cPS2ilPbVlij0Q9gAAXagAAAABgAAD2BHZ/3WtH3yR6JHDwwjoHuvaPvkj0SOAeAAAAAAAAAAAAAMADAIpHv8g965H71gPQike/uD3rkfvWA9PYAwQyMDIAAAAAAAAACG1fNqN30a+ysPghtXzajd9GvsrAPuiNfGBSiIlKMyIi1mfQHC8r2VXPX0OxNSNyRskzmN8lPxUHxn20gLXb3KlRrNOyqbAUVQrDeooxcBDh7Ma/9uEOLVKrWgtPJN6vzHZF+tDecVmOFxI4IUUmClCSIkayFgisC9SWYcMkKK7YGsdnWQzEjmfEGcWGtR6kmOmsqNTTJHxDehgy4g0ap6i4htOJhLWQ2rYKc2dw2tb0bn0pRtEF19KeMdFbKmDKiTtEtt9ki3xkK0ufh4xGfqV3PDpx5+EPqtLZW3tIc7tQbThr1hjUqpekrjFQrtQJRKuG++z4Xbf6N1rt0aXJs1Mdcdm03fsmtZqxMK2eLwR2Yto+Sv6L1VeLK7IgtEjNyoDpLPhYbjSZfWH1sRax8/4zHFMkxDe3nEPZDIwQyOVMENivcM/n0z0l0VvLr72qP/iKm+lNiy2L9wj+fTPSXRWsuvvbo/8AiKmelNglUz2n3RrkN5xB9EbDuvPujRNcW2RE3tMB5Yaea5a1LzfObze73oDWcTXfnUhlZeitVl51hyqaK8jWlKm78ZeERa9CTTqgcREvSeM1Zs06+eMB4YalRzxR5KWl3EWJKrjIhtUqouJXnKi4alGk+aK53g+KNNNguTnlJStLbaEE444s7iSkuMx6OmSXjW5CLPsJIyS4W9xkkr1YSUA3G/VXFLJdScJKkqIuWK49vjDTIZlPqJb8rOuEnDjWu87h6OiVS5vlJ8sw4OWJ403l+wbY9AqshrGTd6ydJnN4yxYiRi6ICDoauqoBoaurIElNNqpRXZKGCzLSTUpWNJ6i2jZKoVUZzxk2S2m1HerOEXB1mAh6GrqyQaGrqyRMk0GpNSlsts57ChKzUhZYdZd0K8Si1XgN+iH1VINEPqqRpxK6YxjErpgEjQ1dWSDQ1dWSI959EF59EBI0NXVkg0NXVkiPefRBefRASNDV1ZINDV1ZIj3n0QXn0QEjQ1dWSDQ1dWSI959EF59EBI0NXVkg0NXVkiPefRBefRASNDV1ZINDV1ZIj3n0QXn0QEjRFdVSDQ1dVSI96uiC9XRASNEV1VIzoiuqpEa9XRGcSuiA3qhqPY8kSIzCWy1mSjEAzV0bhKp7i1KwGZXAJQAAAduAAAACK2fuZG75wfS2g9CK2XuZG75wfSmgD3iAAAAAAAAAAAAAAABdaA/wFP8Am7v2FDzZr3u0z5m19hI9V+/cKf8AN3fsGMWZL+rtM+ZtfYSAZAAAAAAAAAAAADBjJjABDYn3twf7v/cPC2hFYn3twf7v/cPS2jPH7KssXsh7AAA0agAAAAAAAAwkoHutaPvkj0SMHZhJQPda0ffJHokcA7AAAAAAAAAAAAAYAAEUj3+Qe9cj96wHvEEUj3+Qe9cj96wHvEAwMgAAAAAAAAAAAhtZzWjd9GvsrD4VDKXUm6PQ41Xf5hAmokvfJSlX+5kApWXi3T1JI7MUI/wlKbMpTjf5BpX/ALzHEKfD0dCEI2ntGlU2RWa1Nq9QM1PTH1O/JI/u/wBw3ioAlNgtXB1BjmoQIiE3kHsBKCIgDql0/FdsFghwEISRmRBNCmNMpvvG56uNILhDWtg5fzTRa7um+SEkye0fMnWz6YILSVg5UORFKXm89h3/AOkhXJE5WnyZd8GM2thtnMMYktpwG5evuqx/sIbRIsM+oX8+YUSZ/wAYKZNTv54guk1AumE1zaszZ+f2wtmVC7ngpk1HUFEypERneY3rlQZVGoqLnxU67Vf7URarVSLnjFXbTUrR1uNRaJFemzpbhNstNFed/b6CS54axkTEPpH+hPSZb9StFasyui8rhR9XDc4bn/t8f4o+qiFMyRWQYsNYOm2aZMnXYzZHJfJN2eeVrWrwmLmQ8rxGTjyTZpHRkgAAMwisX7hH8+mekuis5dfe3R/8RUz0psWaxfuEfz6Z6S6Kxl297dH/AMRU30psSKrq/aNT7Dj58r2kNvHqEqCW+WXGAhMQ50d9D8d8mXUHelaFmRkPCqdOWtS3DQvEd6jNZ6w8cdhQ4EmbMU2xGjJW6884u5KEJRed4plLypWIn2eXUS0hl3G6lFOW08t9WBGcvuQSt6be+v2AHkNioxHCdjrwruJKr+CpJcRkJZyKtcZMZlkv7NvgYuFg1b0IWco9k3TocdljPPViRGYNtttz2qp5rOIxr2X3cXCDKs2hYi2l5HaXRptZqLcdMyS3GNKCjx1KwpWrOGnfceDaAlX1jER6QztTd/228KRsz9dN/O6QznTcz5/EUXShYu39gWmpLrtXhIRFQpxxzMSMDiUqwKNs7t/c5vd5d0R6K2th1PMfhVBPPSXorEcoj5OKdbNJrI04cSeEnb0QEuK7WGYS6cl5vMKNaMO0zJW3/Qh7dfrKiVnZDbnD1bCvXvT/ANCCqmW/sRNlaFglMzFzZENllcCQSnXGOaXauL//AKGJdvrH6PIVDkR5z0WSxHkRyxtKSTz+aSfLCLjAOSfrJPZzPtZxxvN4+ew+AKzpb9+tTd/dEOoZSbAxqfImNVI5CY5trWSID3BW7mSWW933LN7cV4uKFQVIJRM6jIj36FpV4D3wCtbmSei34TGdzJPTNeExaMETrdHhMZJuJ1ujwmAq+5croteEeTpcv+z8IfyM1n+VNZvg/G4xrMAk3LkfEBuXI+IJ9WkyqfS35UanOzlMkZnFQ4SVKLntuEVayGUyzlbajLWTtMU+bBMFI3+M3eZYloxEjFh2L3wB1uXI+IDcuR8QK7VW5i0OqzoRU6bNKlxSm1Z1lF6ITBme/UfP7OcxD3SModmqm7NZbkaPLYkPsNtrbcufzBGajbXhuO5J8z4QBjuXI+IDcuT8ULKRlMshPahNnWIzEyVGQ+ppZlgavTjuUu67Ugrxvh2+s3OrVMpkF6e/umy4/Gf3NkJbU2jDvrzQWo8XC4OrbrATNy5HxAblyfijzXbTQKTY6Tah1qU5CZazmHMqQ6rfYbs2siX+wIKXlXsnOrRUw5Esi0JMjO6OrhKMkaOlJa1OEa0lmyT0QFh3LkfEBuXJ+KIZZQrIE224itN4XE40mplR4Sxk1e5vOVb4ruWYBMpFsLOT6y5SIVTS7KaN1OZTHdSlOaXhduWpOFdxq51QDG5knooBuZJ6KA84wAEe5knooBuZJ6KA8MABJuXJPYpA9swXoysSzSfcDi7tXCPN1JIBEAAADqW4T/wirnlGvUBuE/8ACKueUa9QPAAEe4D/AMIq55Vr1AmtXR3WqexfXKw5+EIe15HXLfxBdQhtl7lx++UL0lsB73Bfv98Nb8q36gNwX/hDW/Kt+oHYACTcF/4Q1vyrfqA3Bf8AhDW/Kt+oHYNYBJuC/wDCGt+Vb9QG4L/whrflW/UDvWDWASbgv/CGt+Vb9QY3Bf8AhDW/Kt+oHmsGsBVa3RXG6NOc5IK1+Lr/ACyOlP4gKHRXF0WAvkgrRXxm9jyOkL4gc2j979Q+bO/YUCznvepvzNr7CQETcGR8I655Vr1AbgyPhHXPKteoHgACPcGR8Ia55Vr1BncF/wCENb8q36gdgAJNwX/hDW/Kt+oDcF/4Q1vyrfqB2AAjKgv3++Gt+Vb9QZ3DfK/+sNa8q36gdcY8q2H3AR8KZZGhvqs7D/rDWi5XxOt9H5Ac7hP3e+Gt+Va9QebF67OQ/wC7/wBw84xTH7YUx+yCbcF/4Q1zyrXqA3BkfCGueVa9QPCALtCTcF/4Q1vyrfqA3Bf+ENb8q36gdgAI9wn/AIRVzyjXqDO4Uj4RVzyjXqB2AAj3Af8AhFXPKteoE9Bozx1W0Bbu1feVBBc0Rr9rMfEF0MJKD7rWi75I9EjgMbgyPhDXPKteoDcF/wCEVc8q16gefpBd2wCPcGR8Iq55Vr1AbgyPhFXPKteoHgACPcGR8Iq55Vr1AbgyPhFXPKteoHgACPcF/wCEVc8q16gNwZHwhrnlWvUDwACkv0h7k2hlyQVe/c2Rrxt381Z+IHW4D/wirnlWvUHl4i5PIOr/AIXI/esB8AR7hP8AwirnlGvUBuE/8Iq55Rr1A8AAR7gv/CGt+Va9QG4L/wAIa35Vv1A81g1gEe4L/wAIa35Vv1Abgv8AwhrflWvUDzWDWAR7hv8AwjrnlGvUHNP6RUeZScmEk01KZKRKlMx3G5K0qSpKj7Se0OyHtHKf6UcN6XkofW0d+iy2XzR05JVrLwGYtCYfPlKNs2yDuO6RXCnUmotrQRpD1icm4hVCxMSCI+EJrU8kc8KoiWgueGFTk9MYC2PVa4rsQXyKoo+eFaenFfwjER2cXTAHj9Sc41CC/UTv1qII35x9MF0qddzwaiwSKkV2tRBdIqSS54VuVUiTtUFE2sISfCFtRY5tVuLhiv1Os7eWCrVSvlsvGmytBtdbaqFSrKUOZV3jVrTHbPAi/qi9iO6pSSF4ujRmoVh6Q4UVrEt1R3ISnWaj7g+yv6L+RCbZClrtRaN56JaKe3hS20tPtVpVx3ay4Z88Gf8AR4/o/wBKyfxWK7XG2qjak98bpleiJq4CNdyvl7R34rrgtlTXyIyoT/wirflWvUHrcJ/4RVvyrXqB2AZIiCPcJ/4RVvyrXqDJUJ+/3w1vyrXqB2AEqVZCjOO0VSyr9YR7emakuI65d6KBX8stNci0CkOKrFSllyQU3eOrRd+Mo6CBeLE+4a/n0z0l0VjLrqszRv8AEdM9JQAqpbSEqFw1CLxiVC4agGmv0durw51JqHLIM9lDTyMeHEnjT+thFbm5MrJvynn2KM1BJwri0F7M87m1J3nRSq4+0kX2JGNac6syIu2fBGw4rLiryWm/oEfCAUeJYSzcaXBqMemnn4brLjftrlONtvNtqUnnlXar+gJ1Xs1Aq1VRVJjMpmchCWjkw5eZcdbSq8kLMj3yQ/qEqjUxjPVOsQIBdPLlIYTiu7YkU44NSjaZTpDM6K5iwOMOJcSvfcRkApDlgLIrbktlSFYH0ONk2ckzQylx3OrJssV6MS98eHjBVcn9DnGapME3DdmOTlIKbvVPng4Rf9tPgF5fahRoz0mU6iO0yRqW44dyUpLaoz4hBqtRoFOjx5k6uQKc1KvzLkiUhnO3XX3Y9R3Xl4QFfi2UpMGslWWYBnKz78n8Z3rbj+p1SUbN99YLYOTqytPNbUWlGo3M2ajORwMy/nWkl+uL7DOnToiJdPmJmR3OA8y6S0LLtKK8jG7RG+iYCiO2As4uA5C3JNLC4eiYdI2Iz+f6bqmsWdJOoQyks44REkixuYnFdsz6IaaE106hjQmunUAg3yeol5VIMUjqReVSJ2gtdFQxoLXRUAXlnuW578ph59PbHoFWcZgKJK2lqPAajv1EQUU60dLqOPc+TGm5vh6NLQ5h7t2wA0dSTjakK1kojQfcMVaBk7srFXAXDpRtKhGyaG84rNOGzzJS08akYt7i4IsO6jN92jr19seFVOKxtbcYvczet3mm94Pyt6AVWgsbZ6u1Ep1ThqW8ppLMkml5tMxtPBQ8SeaILoGI52CoTM2TUKezo0p45Ckc80wt4rluIRsJeHVeGsm1FIgmyU15lp53lbZSJCUY+d3t/C4SRjkpoOkOwikQ87GK+RH01vEjDwsSeLhAEtIyY2So5wFxYDr7zEdtg85+WuRmzcdRxndxiXTbEUGnvUxyOdRPcvGmHjlqPMtq/Ip6DOzlfB1bA0hWggTY2lQFJksHwXmnUrbP9ZI27rRut3fKgIsqz9Pk2dKz8tEp+nm3m1Z99TjiyxYta1awvq9hbL1GQUqRTGmJaUnm34nKFNrN1LpuEadi84WK/aLVTltTUKMkmk0ncZGJugt9EBQ1ZOrIqbio3OPDHTgMiX+MlnM5c9q5Zyzf6+e1hjT7LUGDU26lFiE3KackuIWa9RHIcxveFQtOhNcXOjJQy4td4pM6LVrqgDJbBNOKyTiU7/Wm/aM6G30TF+qqAAan6zZRpuap20FLaTBcS3NSuWi5hfOpc6AZpiNKIlJNRkesjIBCPuiPO5mnuhlIiJQhRkfEF00rmkd0BCAAADtwAAAARWy9y43fOD6U0HoRWz9y43fOD6U0AekAAAAAAAAAAAAAAAC+0XuFUPmzv2FDzZv3vUz5m19ghm0XuFUPmzv2FDFmve9TPmbX2CAMgAAAAAAAAAAAxxgVwT7gD2gVwT7ghHwQ2LP+rkL+7/3Dwi1hFYv3uQv7v/cPdgrSPTCmP2Q9gAAXaAAAAAAAAAJKB7r2j75I9Ejh2YSUH3XtH3yR6JHAOwAAYAAAH6AAAH6AAAAAAET/AL+oPeuT+9YD0In/AH9Qe9cn96wHoAAAAgAAAEjBgv7Yh1CUzHSSnV3X6kpTrUo+gRcZiOZzXn5UNLBxms3yuXelR5wy6TtCmgYmpN9xqK8+2KZbhZVKnRY8VhiR+Em2XG5TSjacK5V6e2QsTFPbIozkszkzWEb15SCSr9m9IRbVly2jd9GvsrFx8Z5VrHVnJtXlIkIaOhTpC1QJLRKuJOLmK+lWXihJErLa/wApwvjD7xtFRabX6NKo9XhtTIMpGB5lxN5KIfLuVb+jTVIcmTUsm0zPNuHvKM/vczq5x9xX2g6rTOrnKar8cYXVfjivWgshlPs64tqtWHrTOBWA3Y7CpLKj7S2iURipOWkzZcsNxBbL1JUW+6GztBwmjortTb6oYhv1NvpxzyRahovzgjPoCGu0SnlXNJUs+gkr+IRorovsurJ6cKpdXTsxhBTIFsa2d9JsxW6gg1YMUSC67v8ApdSdoulByA5aa862ZWVfgMKPfPTHW2sJfJUol/sEaJ0Umq1tovywTOSplSktMQ21yHXOA2lJmpY+oaN/RFapdnpNbtpXdLdjxHHzgw28KUKIr987fr/QkfTmTvJxYmwlOS3ZWz8enY0ka3MRuOK7q13mNB8dZIP6K9rLUpZq1szes7S3DIzjnvZq9evemm5H6fFH2Zk1sHZiwFAbotmaeUVouavGSc8+rpnFERYjFu2kMiqNRcV2wYHoFwiIAAABIAAAARWL9wv/ADsz0l0VrLt72KP/AIjpnpSBZbF+4X/nZnpLorWXb3s0f/EVM9KQAqZbRKg8NRiLxiTC4agDFMKJU6e7DltGTUjFjQTnxedMIrJ2FgUasO1J+e9KcbxIYbvVvG+mPouC1Un8V/WEwBVMp9mEWvsFV7PNohFLlsGmK7LbxIZcvK5Z6j2axSmcm1oYlGqcGmVaCw5LqxPtJJ51DceJcnE223h5W5iSrYRjr53DGoBxlWTW3i6RGgz7TQqthob1JkHMkyjwPKWu59ssPLFXKSV6+l8GxzJTW3cmEuxdUqNJq85LzB0+oTsS82jE2pSFYk8r3qbiwcQ7FcC8BzGwlhLS2dtoqVIrrG46UyyRGakPYn866laMaD5WjMlvd4Ok3dsbxGqc2PToDkyWbpMN8M2oy3z8VCTV9UB7uGLgks7biyFdNG5NfiyEvcyadScd17bdgQ6STXwVcG/YN67V2RSrCVqKNeZmV26DO0tvPgGowYXzbRWcgafptcpzW5yFOTLpbZqaSnhGaMWLVq50SKRV6LVUtFT6pElm/H0hjMPIWa27+FwtgCtZR6cur0mVTEvPsHMiLYJ1rajFxjlDli7X7kQosTkegHEcSTiKeT7LUjlam731JTfqVvh3au1VVKSp1brTTCGTdddcO5KCLaZmKieVWy6WHJbldQySEIcvchPpUaVqwoUSTbvUk1asREZAOdpyfWuTUIUxy1TzjsQqaREuQ9vszi0i8vj4kiIWTS1WgRo8ubGk6BV2p7Cn5TylYWyWTiVr6O/6HEOspyj2fVRVVgq5DOE2y4+6q/lqG0LucVmuaHr1cEbmrcU56llUDq0ePCU5gS5Lvi33bebYTAcotbk9tLaJ6NMkPURl1yEqHKLl/te59LiXY+LguYUjfRbAVSJaZ6rKKE+wSpyopukrPSDkEkktyd7vmywjp9at5SKMbhVK0lMjOxuHjfSakKc4OJN9+1SR6o1vqRWX5EKm1eHNdYcW06hCt8lSNq8PCMtfC4PxgFJyZ0CsWcsoiiVZNPd0d1bje55OYcK1KXh14RaMy9xNq8QWPdaX0U+AZ3XmdEvAA02UQ4luTjI9qbryu6IdmRhTupJ+J4oN1JXxPFAM1aiPtpV/oKJXoVXlTkTaFaSVTilsaPUGlmakoR07HSPfG1kLPupI+J4o2brTemT4oztXVMToxZsmmPabeddbjx20IckLU4o/jGZ7TDa7XtChVUknswF+gNYzmeYbcMrjWV40rGiJ83GLXZMrSVW3kq2LLNl0rbkoXEhPR3NHmo6tK1b5wudNI7K0Sib1kRH2tgkGRDF5lsARJR8oWZlxBLOO9pHdD6YRnFc1cQQziuaR3QEMAAAO3AAAABFbL3Ljd84PpTQehFbP3Ljd84PpTQB6QC4wEAuMAAAAAAAAAAAAAvtF7hVD5s79hQ8Wb971M+ZtfYIerRe4NQ+bO/YUMWb971M+ZtfYIAyAAAAAAAAAAAjUAD2AAewSEFiPe1C/u/8AcPOMIrEe9qD/AHf+4fFtFK+yGWGPRD0AABbVqAAAJAAAAAYSUH3XtH3yb9Ejh2ElB917R98m/RI4B2AAAAAAAAAAAAAYvGQCJ/39Qe9cn96wHoRP+/qD3rk/vWA4UZJIzM7i6J86A2GoeDUIZzGNJSwlL6zUnGTiGjNu75WwaSalyontozj7/fIZWfB6F/qhwjbLntMk6SL33Gk4lMta3PANLTst92O617WaNvfsrRyxKj2ceEMktIIzMkIvVtO7aPYCDChxYrWbb5brx79eJWLo6xPK/tDAyAAjtZzajd9GvsqD0IrWc2ovfRr7KwDsy1jNwyC8B5URGWsiMugYR1Oylmao1mKlZ6lTWcWLNSITTib+jcpJh6MgKn7GuTn4AWU8zx/UGYFgLDwJaZcGxdm4j6eC4zS2ULL9JELWABEiQ48VBNx2Wmmy5xCCIhJwp6A9AAI7cF/Uuul/4dI/dKDhoiwJ1cQUW595dd73yP3Sg3b4CfkgPZEMgAAAAAAAAAAAAAARWL9wv/OzPSXRWsu3vZo/+IqZ6UgWWxfuF/52Z6S6K1l297NH/wARUz0pACpltEmHw1CMW0SIfDMA+pn4svuiaIVM/Fl/KEzoAMJIul8Uh6O7iLwjhNrYWV+baS01RplCqRUydFl02HHbqDCd4ljCy8lu+8l51G34/aGy0dSyj2ZmPPxEyYUR04ROyc0xKfxJgKzmFtw+rpTfcA7iQyQ5FZmZlklTKRUZSjOAZ0s5kV2nsIziHGPba1K4beBfEQ6PYzddVm4p19x9dRMl58347bK+GrDehs8Jb24AxecS1rUfPXDS5IbW0tCVOpxJNOJJayvK4aq05o0dDmdzeBf+w4NXYFr6HaSry7NbrKZddaREc09LyEYmHFOcrcO5W/zfc50WqytfRb6dkks3Em0CSq0loXToRxziErDvdHWpWrVqx4t/dds4wjtfkdjvU2LTrNyGLyiuxZcqe2ngPPZ/Ob1rfOc7i1CHV63lTKl7opqLVMJiDAclNZmMu91xSkyMOLnm08FIix7T5WqlTYj8JSsBvSsTztPY5YTb/KW1J51JoTtIQar2eSeye6FYnaZOfOqompdzzSVrQclGFzNuXcWFNyRa7K2dhUd2I5GkOvOx6UmnYVxW270EvOX3pK/ha7rxyWpHbA6damNNjVCtqerCtx8MpthDTStjuJtZGpKOpDpWSszhUKJCW9UXH40flrkxzE+vlm+M9vCEzBF0y3sCPU4T9JqSTOJNhrYeQR7UqxavrDm87JZTKjHNM+0FWlutR4sWMt1DREyyw4lzBdh14jTr7o6FlChrqkZ6mNvOxFyISkJkI3imTPFhWShwxymZRpuaqFeYnmlMqPGmwIspPLIyW1Y30qSrhLdVfcWu4Var23k+oaKDJopVB44siHKjX5lrGjPO5xZpVh1JSrndh9oRa1k0oVXoUalSq9UEsMNPtEyyy02k85g3+bLVjLBt47xiwRVslQiqMc4MfRXrop4Xt/n+V4nFGa84aOc2C43pvAV2p5PLMz4FdZdluHIrL0Z12Upls3WsxgwpQeHUR5kr+72hmh2EoFLtGzXoc95yY3IlvmrNNov0i69GpJbxN29LiFiuLoAuSAYaSx1UxnSmOqmF2oY1dAAy0lnqv7QaSz1X9oW6gXEAZaSz1X9oNJZ6r+0LdQNQBkclm7mpizUs/wAGxf7shScSOgQulK9zYv8AdkAmAGCHoBGm/irncCGdzFHdD6d+KudwIJ3Mkd0BDAAADtwAk0+0fwfjecS9QGn2j+D8bziXqAHYR219zInfOD6U0M6daP4PxfOP8gTWtlV5cCNnKLHRdUIV34Q/6pr+zAXMtpjISadaO/3vxfOP8gDnWj+D8Xzj/IAdgCXTrR/B+L5x/kGNPtH8H4vnH/8AWAdgCTT7RfB+L5x/kBp9ovg/F84/yAHYAk0+0Xwfi+cf5AadaP4PxfOP8gCVX7jodRL/AKZz7JjFm9VnqYX/AEbX2CCiuTrQnR5xLoEZJaM5r3QLpT+IPNnp1oSoVPJFAjKLRGv+IXc4XxAFrIASadaL4PxvOP8AIDTrRfB+N5x/kAOwBHp9pPg/F84/yA0+0nwfi+cf5ADstoyEGmWi7BRvOH8g0SavW4yMcikQmkXbV1Ii/wDYKx5iyEfbAewc8m5SYMR5TLjMJx5HCSzMWu79JNjSnKrDVekqei8yu5q5/DG1cOS3SCZha7E+9eF8g/8AUw9HIaHlL3Mhx6c7RTNLbN5vaQfDv2XYA4RlRgm1nHWI7Gv8rJWn/wDyEV8LlrSNYZYpjhiHSACp0200+pNY4ECnyC+LUi9QTym2iMryoUYy74fyDO1ZhqfACTT7SfB+L5x/kBp9pPg/F84/yCQ7AEmnWj+D0bzj/IDTrR/B+N5x/kAOz2BJZ/VVrR39kkeiRwafaLsBG84fyBPRJtcKsWgw0SMs9Obxe37rj0Zj4gC5kQAk060XYCN5x/kBp9ovg/F84/yAHYAk0+0Xwfi+cf5AafaLsBF84/yAHYAk3QtF2AjecP5Bok1euMGRO0aC2auDjqV1/wBQBYDPVtHk1JLaZdEVPTrWv6Uy1Z6NFze8YfXPJSflYMHOj2lms6a3OVQopyUM5rObp7e3hwXfsAD8xUi2lMdp5Nvpcp8hOPHclJZxk79naDxMI3DlImuHJZkas0ot6lPQ7YrMiZXytlCLcRjObmv6tPK7mrXxA7KfaTsBE84/yCsyGzDTTDCGGWybbQnClJbCIbC/VCbT7RfB6N5x/kBp9ovg9G84/wAgsHIyQSadaP4PxfOP8gNOtH8H4vnH+QA8AEmn2i+D8Xzj/IDT7RfB+L5x/kAOwhtbfnaN31a+yseznWju978Xzj/IEVqJ1fxUa+hsX7pt/n/aV8QBdz2jIR6faO/3vRvOP8gyU+0fwfjecS9QA7AEmn2i+D8Xzj/IDT7RfB+L5x/kAOwBJp9ovg/F84/yA0+0Xwfi+cf5ADsASafaP4PxvOP8gNPtH8H43nH+QAW595lc72yP3ag5RwE9wU+2c2uHZSsk7RIzbZwH8a9Pvw8rV8QNG5tocKbqFFMsPZH/APWAfEAJNOtFd734vnH+QY060fwfi+cf5ADwASafaP4PxfOP8gNPtF8H4vnH+QA7AEmn2i+D8Xzj/IDT7RfB+L5x/kAOwBJp9ovg/F84/wAgNOtHf734vnH+QB4sZ7iH89mekuitZdfexR/8R0z0psMLIza4VE5VRIznt6Z+fXfnLvxBW8sD9ZVQaRplKZjNckVM35S8f50jiwgFPPCRD4ahGLaJMPhqAPaZ+LL7omdAQ6X+LL7omgI1UnNU6nPz3WpDjbPOMtKW4f6CFes5lCsfX81oVVabORdo6ZpEwp+5Zp5WS7se/Th1C1DmbGRyzjJMR2Z9R0cibKW3cn2y2h5T7WNXOYVq/J8IB0JciPIYckxZsaRml5ta2HM5c5z6LiLb/wDFCu2ittZ+gOlEq1QOI6tgnUXoxHITiuwNnz7mI+AdxhyzEmNUmXGQ67KckuPuN4ySjhqvze94iFFtjYB+1kpiTUG6g27Ab/B5R5DadDfxJVpJdMe9Twt6LQyk1yhWsl0KNCVCiMu6SSsaJDeK64Jp1q7Xw6Yqe7ZyhFGQhtWe0blbmPZgVfvhLtVZy0NZTES3TjUbRXGbjiE373uhfKsla6RRYNKVTWyZhuOLQedbPhfrcQtoy1n5Wur2hptIs+zUanHW6ybSDd0OETuDEnpS2F3RvoFbpVao0Sq04/akq42s7FShVxkeu79ArtrLFVO0NmUUSWcyPGS5nFm04zy408FtV/CINIFFtG3CjolJlT1pJRLfXmUKV0u9ThIOoYVyt0iiQWp9SS3HhLeS0qQtkiQ0ajuJSzu3qe2Y2UStU6tUtNUpVzsRw3M26qOlJOJTzyeik+IyFVtVk9ZtJIKTUKOvPvISzNU3Ku0iOSr8yssW9T3N8J9BsxV6DQW6FGjy3WY28jZ+S3iQxi3rfbwEJ6J4liq1SixYkqoO432Y7WNzCwlxVxcSUnxhbZy1FmrRPSE0OWxUG4zaFuvMR21NkayxJTiw7btZlxCLVKDIrURuBWKXpDLebXvnLt8ntpUNFkbMS7M0ZVLp9Ok5hUt6UZGtHCcUZq/1FTVaDOI4nEbKXCLFrNtJFwhXXrcUCJaWLZqWxLRUZC1GxjpxGhRFtuXdcae2PdQokypUd6lVOjokxXzvcST2A1eAwhp1gKjS7TOWkhyKk3jbbYXDUbBpJhCd7HbUrWkhOqNXRGMy9fylrnfyKR7dVAabW4thokpIzM82nYSRGojMxpqQcuNmMWHD2978UMHm0PsradLElacJ8Wq4Z2bVVen2ysbLXFbamQybkQG6qhyS0lr2stzNkvEfx1BvDqNn5imCh1Clys+ayazLqVZ7Bw830+HnrtnbHOqpkgicjUylQavLNZwo1LhOyCSrRYbUgn8zq4W+TzQxb7JWRRZ+YmWmqzJDsmRKlTs9g9tPP4SzitW9NOHepTrMGhjVX40BEqQ+wRMR047246Vruuv1FtCqhWts3XXHU0KU1UENNtrW8202pq9ab7r+j2hMtHFqsuQ+iGTzaFRrkSG83iSrDxJMVay1gpFlGJkShwZbUR7A4cdyQlXLcNynNt96xZlY8tBbCy1n3Gmq5OagZ5lx5tbrTZIUSOEV+HhdAuMKrZ2vepVNpk+nQGDKW2pzBNjYVYcO93u0b7VWWnV+NDhVCnOG1FmMTm8C2+E0q8vuGi1tna/WSZzULUS1LIsaOP8ASLMtS+Vam1bFFVWFUmzyoJLS3nEYVXuH+TuIz3/aHSKU9pFMgvLIkm9HQsklsLUOe1Oz1pqpS4dP5H4ZJiowMONyN8npufuxDodLZOLSoUVzmzUdCVJ4y1CtmmL5SQGAAq2Rpv4q53Ahm8xR3Q/nF7Vc7gQTuZI7oCGAAAHbgAAADCK2fuZG75wfSmg9CK2nuZG75wvSmgD0AAAAAAAAAAAAAAAF1ovcKofNnfsKHmzfvepnzNr7BD1aH3CqHzZ37ChizfvepnzNr7BAGRAAKnb22dMslTkvyzzsl7VHjJPfun0O0AsMl9qOyt991LbaCvUpR3EQ51abKvTYUh2FRGHKnKQVxP8A5tf8ouF+qOVWjtJaG1q76jIQzF/JwWOZ/rH+U/WHumwWyLYNaUrbqHlTthayuHc/N0BnqcHG39fhCA1TEHtJbh9MZXifGj3BlFauK4ehi9KhfHpyL77tfcEtMBPQDBtjXeJCWy2XDsi6pQdPLoDwunpPakj/AEB+lkugMlGv4h0VuroqkmltqO/BrIboNTtNSFXwKtJwFrzbizcR4DFkOHfxCK/TTwmNeDFk98HFPwYUPKid5R7QQ81/1DCMSf0leOiwKlDnMZ+JJZfa4ltrJRGQ4jNpms9QRsKqVDm6fSnlR5ZJw4ryUSu6ShwZ/wCGpknXEtXJPy+mbwFtHOsnNvmbQOt0yoGUSqbEIPZISW1aD/2HRCHg5cN8duGzSLavYSUEvwvaPvkj0SOHfEElB91rR98keiRxVJ0QDHlRkSbzMiC5VRb0hyKxfIkIax4CIyI/1+CIiNAyxdoQp81EWM4+SVv5va2yWJfgEdgqhL0d15bkEyxZxhCkuJV0L1Yf9BOjxI7CTJppKDUrEoy41dEWEX8Jrna80mEpj/vk59ke4kFqPGaZNx+RmzvS5IXnF+ExOwgw6xXUZIhm4ugMFtGRPUIn/f3B71yP3rAensCKR7/IPeuR+9YD0xICAMEMgAAAAAAAAA9gQ2r5pRO+rX2Vh8ewIbV80onfVr7KwD4AAAAAAAAAAAAAAAEtuveVXe90j90oN2+ZJ+SQT2695Vd73SP3Sg4b5kXySAewAAAAAAAAAAAAAAARWJ9xD+fTPSXRWsuuuzNH/wARUz0pAstifcQ/n0z0l0VrLr72qR/iOmelIAVPjEmFwzEbjEmFwzAPaVzBXyhNWpKEmpaiSktpmdxEntiDSuYK188E2VOzsq1dhZ1EivZh182zNSjMkLwuJVgXdzqrrgD8pkTM5zS4+bc5mvOp36ul/aQkEZHsMjM8X6ieMchtpYiv1diFPo9naLQ6nHQ42hxqYl5hgl5vhNqawOX4e0YjxbM5SZNqLQVFuZoXt2cUd6TKVgktKjZtlpDCdSEZzf49pAOzmR3alXFxkMXHs2DjNPsVlEj0VEOoVBqoxSqpSDpW6LjGeYUxdg0kivK53llwlyrE28ctVUqgqrHKpkhD2CNuiqNck2koQyq4r0XOa86nfAOtGMDLScLKEq1GSSI9d/EM3EAxtGtTiUmWBbKSM1Ibvdu33xfANpbRzTK5Tp9fpCotFkMRKxTam3NhOvcFK0nr8KHFArwuioebUW9djKM+Z3PEe9Sr/TFqAtWG9SlMFdywzN3YjDwh88U/JtV6XKccpVWi6DAzLEGDnVtLkRTcU5IbccTrQo3MKsRcWoN3bJ2kmUyVGrdoVT1rs45CaIpDiUlLNbu/WXP3JWhGvoEJ1WdyziCNgsccs9s5bzTe87/qPJy2CfSwcmMTrnM053WocOs3ZeuxbaUas1GfHltUt5xSXdJVraOMlpDSGdiMHR54NLQ0KoScpUS0dFKDDbzjBz5bjpOqebQSt4lpaN4fbQoQOwXldfeWrbvwXlsvLtb8fOdm7P5Q5NmFaRPVCW9CYblRZE9xSnnEvG4bl/5I8G8uLFi54N7JWftrCwlW7Qt1CWdONiFUNNcRucrf4TzWx41Y0cPoAO535mPnr2j4X5T6oiFVWj2EX6VXDmWTCn2goNFqjNpKoqY6Zt5rl+d2I37l/O3nxDNpo5VthKkvR3Lj5Y2slcfyDIB1JiYy5rMyK5ClmvncI959nqsXV/bF+U4Kv04hS6fObebchvrNaHGc2u9Oo9Vw5FDyX10o0Bl2v09CkvIYnO3nvoMbNqiJSnpiU3r+WYD6U/S1q+ONedjcuMnGMyzzXlyeV9Ni/Qq8cMpdmLbKpqmHbQqjIN6CclOnqXphMqVpD+JXMc6n8kWoQLU2AtA6ivt0+pRDgVVctTUVyWtk2ycZZaZdcV+UuzaiwH0wD6DelsNMk87JitNHqJTj6SvGwjIyvSbBkeG487tTh50cqyg0x6tWNpUNhiLKnU91DrDpTDawLS1gzmttRL7hpFUgUu3K7RRWE1hd8Vql3T23cyy2ttTmkE3HTvFXpwo13XAPoFZquMyNu4vjgQa79rd/yx870+zFvc++qbXEvU1x5tx+loqDjSZWE134X9qC3yNnQFkg021EfKKmuPVpRU0rva2l35trMYdHUlXD3++znCAdZdqTCFrSZlveO8eEVRhetKiMt7sPntgpdbkx5qHWSkpaziumMQbHR00pmJCb0ds3ZKd4xiw8JPTXgOkzr9FcMyCGdzJHdFhqN2jOESiFfncxSXxgEIAAAO3AAAABHbP3Mjd84XpTQeBFbM/wZG75wvSmgD0BgAAAAAAAAAAAAAAXWh9xJ/zZ37BjzZ33uUz5o19gh6tD7iT/AJs79hQRzbQQ7PWAaq00+VRoTCs2XCWeFNyS7p6gC/KjbeHYuj6jKVUZH4ox03xz+KkfO65E2q1hyr1N83ZsxxTi1mez4iegXxR5qlVm2otFKrNSMzckGrNt4+Yt86j9UMILFwBhTmLtodREXBfHTcZBtEIriG1ZE1hBBlFbvIRobWK4OYcUzuG9bKNTSD6A3paO/YGbFPPoDacBSddw665FS5DerYN7TN43LjqQMtXkY6aTqJDEUj4hJKmJcTeZAiLK/WHUVTeDiHJmyzVMKrU6QRJLCQqNYpZ7/UOry0NKQWohVa9HRcu4h1eD8Za3psrNXGazBUhWJJmlTasRGW0j6I6Rkdty5ULrNVuQtU5r8XkGvEchHSmfTp+yKxaGNqM0jn1bjpNzFiNKkneRl0R2+M8LXxFNZRW2kvsBxxDbSnFrJKEFeZmewhWrPTjcrlXJhh6TGkVBJ59u7No9qx9vGEWR2vxrTWYKpvP56pMlolQI3FYcSeCrBs1p1i22eIiqtoyIiIt0keixx8lem3eat0hMM3mFsVJbcolLvwpThSSeIrgzJKSLUREM3AERIwAZAJGNYyAAjQAAAMSEUj3+Qe9cj96wHphFI9/kHvXI/esB6ACAAAAAAAAAAAAPYENq+aUTvq19lYfGENrOaUTvq19lYB8XGDjAAAAAAAAAAAAAAAltz7yq73ukfulBu3zNPySCi3XvKrne6R+6UG7fM0/JIB7AAgAAAAAAAAAAAAAEVifcQ/n0z0l0VrLr72qR/iOmelIFlsV7iH8+mekuis5dfezSP8RUz0pACqcYkwuGoRi2iTC4agEzOGjgGae4IlQmnDN12ZNbixUYd++/hSnF2+6YkiqZVKOdorP1CglKOJpKIzmezCnMObcbXxbOCAss2W5BhuSpstuNGb5o88vA2juqM9Q0wKxHmuuNxpzEk2yTjzDmLDiK8r+heWscYeyTIepVRjLqzikz4zrbrhx5HLFnJS82rhcSd4GtWyfzXrRrqtIq509pTjRtNaGpSUITFOOeJRHr1qJX7O2A64b0kzw55RmeG4sR/KSM4pxkpWfIyLaeNWocboOTaRTa9Sam7XXJBwGYrKUZhabiZazZkR67yXtuEKNknfgUtcBitOliZilLa0V/DMcYeWsyXrv35KSWrnQHb89IMyLOqMzw3FiLX0BHOtNFPapx1ONpznAi5/lmH4qL8Q5exYV5VrqfaPdFbLMfRsEZDDidGzV+JKNe+JXbD2tUypTrbUO0LEuKxEpOcImtDUa3krTc4RL/APwAuT9XaZqLFPerVOZlv8yiuSrn19xGK8ajtLTzOUR12mXwub+3E8q+Xr3mvpvkjmlQsPPqdbXVZtdikct+E9LQ3TnL0lEfWtGaVfzxKuC2PktUptDe7R+1o6WILm56teGZpHLdfLN9vAHXt3YujNT91UvRHDuQ42vEhZp+MR8Q18kULr1PgUKTS7LKj2fcp26x56RVH6jIc0ZzBiWZ3tpR2hjkSl9lj+hrAXfkjh9fH4TByRxOvj8JikFZSb2WP6GsZ5E5vZU/oawF1O0kTr4/CYOSSJ18f7RSTspN7LH9DWMcik3ssf0NwBeOSSJ1/wDaGOSOIX59+xQpHIpL7KK+huAOykvsor6G4Au6bTxTURFN1n21BqTz+maKqQrGSkJVr2Yj4xzJuyshLiVbrlqMj/Fli3tuyE1CU8d/tmYT7Z5tzpU+qAsFTlR6WwTlUrkKntmebJb7+aSfPYdZ9BIGH2prjrcSrxpS220rcSlwlHhUnEhVxHsMuCKplGo7FqYkRtDqUPxHTfjvmTxKadwGlKk4FJuuvvuVtFWVk7fXadm0T9rM7WWlU49LKItLl7DSm3E3EZle6aiHNro6Jh2BMWYZanXju+Ker/5vvFHko8lRHgkKO7oX/F7Y4UzkeejoaI7YuxzSTKHtHYcvfJOMnlK3/DW27h1X3Ye2Og5M6GVj6PLiyam7VZcmRnFSVtqRvCbShCMJFzqE6z7ZhxI4VxYZlLjoVppb74qhFKbDVKNgq9AN5a1Mm3pnCcRwm9t+MugNcee0hlCbi3h37FfcOVv5NJKaraeoUu1jcZ20ZyykEqGfK0OqxJwKv3qk7FXcINDR2U481BEWkJuPoGPBx5be/Ocou4RjiVYyf1WFZuLAoEpwpiqi5nZqDXhjxZLSUSU4V+On42+HXorsZLUSlxW1JQlLTbKTxa208alBMs4SlLMyURrMxGmczR8obCPWeoapvMkH8YdGmiiEYAGASO3AAAABFbL3Ljd84PpTQehHbP3Ljd84PpTQB4DjAXGAAAAAAAAAAAAAAutAf4DnH/0zv2FDgOXa1Gfi0CyMbihMTpvi7xP2j8A7/WkpOkTiVrI4zhH4pj4zeqW7tcmVVCnzbecSTOc4SW0lclP6pFd+gA1pTe9RqD6OjWFNOIiV3A7j3agE+O2GcJGsgsjXke0OYOsyD5D6kxjcMriF0o9NvSRqSK5Z4ixJvF+pqSzZXGL6jyiClJbB4ehXlsDK64ZMiMtgbkwKzOiJSR6gmfuQrUQtFXuJBio1By5R6x6WDNpHmzmPN6bl4T2iazUCK7fCruyjI9o1HPUXPDr4K5I80LmuokaeEEtTnEd++IJVVE7tagumzr79+NMOCtZEWuOpVeKNXMKjMWSpykqI9YqtVdIzPWO3iZveSm0J2Yyi03l+ahz3dEktfFVwHP0Hh/aPp+z/ALr2i74o9FYHxPX1uNrUad6d+pQ+t8jNaK0VnJdZzhLXKkMLc319y9DjYi8N48L+VxecXaY1+AAF48tqAAAAAAAABgxkABE/7+oHeuT+9YD0IZHv7gd65P71gPgAAAAAAAAAAAAAENrObUbvo19lYfBFazm1F76NfZWAeFtGTAAwAAAAAAAAAAwAMAltz7yq73ukfulBu3zJPySCe3Rf1Lrve6R+6UHDZcrTr50gHsgAIAAAAAAAAAAAAABFYrVRDLb7emekuitZdNdm6MWsv6x03Yf/AFKBZbFXKohnf+fTPSXRWcuhYbN0YyP/AJjpvpKAFUu1iRCLfqEfjEmFw1AJTziIlOkTVkZ5lC13dG4hFshaKBaakNzYpmy8aSN6K+WF1kzTiLGXEJTqG5VPfhubHkLR4SEWzFGpdFhlGp7WE0oQhxa9bi7klwj49oDZaeuUyzNMKo1p82WFOoYQTaDWtxxR3EhCbtZjymv0BUSK/Lq0KnlKaN9tqY6lh3AXPGheEyLUNdtKCzaehPUl1RsNE4ly8oaJBlh57AslEKorJVRTjpZaqk7VTNypeeJL65DJmtV5KcLlfNOc6UBa2rVWeefcbaqcRTbUXSnJWfbzBNZzBfjxXbR5Ta+zRVSFAcr1KNyfnNFNqSlecwXXl2j17BVrT5LKXUaFOplPlJpi5FHZpBJQ2ZsJZbeJeM0Fzx3kV94kUrJrRqfLgVFmY8dQhz35mdzTWBedwkpvBhwpTvEnvMOsrwF9uLtjN3dHnF8rxAGr5fiAPWsA8madu/8AEMF6fj+IA936tg8/oMYJWvYvxTHq+/nV+KYDTNfjQ4b8uW+0www2bjjjiiSlKSK8zMwipls6BKhFUnJRwIecSlD9QLR238RFdgUq5KryK8N6zTYdZo8mj1BvOQpiHI0pBXpNTZ6j1inTcnKJtPh0yXaKfJ3NXdBcfaZcKO1mjawGk0XL3h3Xr6AC1nWaDugiDu3TdKcwmiNpTeeXi4OFGK87xDl2ysjEZjvSbR0tDciUmIgylNnywz2bRXkZK7KRpMeQhuYaohU/MnwsGh4s3v8Abrxb4R4WSiiRqYqKT8k1pqTNQjXx282wpBLIkki7N3Kx6+4A6GSb9ZKIyHsi1DwV1xFhPUXSjYSiu2H4AGMJF0PAMjF+vYfgGFH8VXigM3doZUcBCXpM54mSa1nv0pTm8PC1jObfPnHvJKCmu0pVUZciTIJy4qzQa0LxYV4enLjR0xDKZWrVIptUoNdp51KiTjltEdxrRm9XyuNPCEs5NGJ+ZDVUCJ2KSTcbzjeJCOmWni4O0JWqUliXLlwaK5Ffm4Uys0q5C1J2bzYR9sRK5ZSFW5JSZ1Elk+Sc04bTims831J3Bw0fFVvRnxteFY2HYUlhqTDmFJjOINaXW1kZGStg93F0CEOmx3UlcULMskhtDbbaMKcPSkQm5ty/ma/FMaxLG0KXVMpVlqbMmwJi5rU6LISxoWjHn5Kj1YmEbVp8At5XHrIjLuiiVvJg3Va2/aN+u1RNZTJQcCWpGuE0X5IkX3KT2zHQFtOElJGlZoItZ4T1honRoeQRNn3RBm8xR3RPeWlTZkQgTb80jujRVCAAADrW7dN68PyavVGN3KZ14fk1eqGWE+irwjFx9FXhALt3KV10rySvuCe19VgLp0XC8Z/hKFxH1012hasPbMJbYEW5kbUXulC9JaASN3aZeftw/Jq+4YOu0zrw/Jq+4MySd56zGTSfRMAs3dpnXivJn9wN3aZ14ryZ/cGeE+iYMJ9sAs3dpnXivJn9wN3aZ14ryZ/cGdx9sFx9sAs3dpnXivJn9wDrtM68V5M/uDO4+2PJpPtgEVZrFOOjTbpR/iy/yaulPtD4vsqotBja+cIfcVax7iztZfizn2THwjZZ49Cj/IIBfIKtd4bx17BXID+8I7w4jPayAOorlxhxBeuMhW2XhPjSbjAX6iSiSpOsXmkVFGEiMyHH4U7AZb4PodZNBFcsB1pEppRX4iGqTObbSdyyHOUWgcItS/2iPKr7h8/+0TWI1FprNTvvIlCpVCZeo9YXTKwpZHvwmk1BRnwx1VmFDF+UfREJ2UfRC52YZ88Irss+mHXXKgzcmH0wgypl5HvguelH0wgSZfxh0UyIb5Um+/WEVSkFr1j1KlhDVJfbHVFgqrD92+H0d/RQqsCLk2lFKdNCzqrt2oz/ACbQ+WqvLv3pj6z/AKJkSRHyZuFKjqbN2oKebxc8hbLSkn4DHD/IT/VVNOrqW7lM67V5NX3AKuU3rtXk1fcGOH5Qzd8oeK0Lt3KZ14fk1fcMbuUzrtXk1fcGV3ygXfKALd3Kb12ryavuBu5Teu1eTV9wZYflAw/KALd3Kb12ryavuGd3KZ12fk1fcGOH5QwZH0VAKrIrVN5NYZ6WfubI/Jq6qx2g53dpfXSvJK+4R3klycwtX/DJH71gOsPbMAt3cpnXh+TV6oN26b14fkz9UMSI+ioesJ9FXhALN3aZ14ryZ/cDd2mdeK8mf3BncfbBcfbALN3aZ14ryZ/cDd2mdeK8mf3BncfbGMJ9EwC3dql9eK8kr1QmtTV6ZnaQelH7ptc4roK7QteHtmEdrUlnKPq/4o19lYCWdcpt/wCOH5NX3A3cpvXh+TV9wYXHftV4R6wn0VeEAs3dpnXh+TV9wN3aZ14ryZ/cGJEfbHrCfRMAs3dpnXivJn9wN3aZ14ryZ/cGeE+2C4+2AW7uU3rw/Jq9UY3cpvXh+TV9wZmk+irwjyZH0VeEBVLa1mmnY2uFn/8Ah0j8mrqSu0HSa1TSQn2xzpc4r7hHtuV1jK5rP3OkfulBwnglrPYQJ0QN3aX14ryavuGN3aX14ryavuDEiPomC4+irwggu3dpfXivJq+4G7tM68V5M/uDG4+irwj1hPomAWbu0zrxXkz+4G7tM68V5M/uDO4+2C4+2AWbu0zrxXkz+4ZKuUy/8cV5M/uDK4+2C479pgKrY6qQWqIZOPkXt6ZzquuXe0K3luqUJ6zlGS2/efJHTOdV1yjtC52Lu3DUZ6/b0zi/6l0VrLpdyN0Y9n9Y6Z6SgBU+MSIfNFCPxiTDLfqAShUsqU2sU+ylSkUFuQuokbGZJhnOK5q3j1fIxC5NN404r7h5fgsvctd5r0+NaQHD65bnKU7Z2rphUZqC+qK45GeixX883gmJZwqSrnjQeMME2ptjQbSz4UiJIq1NvjMaScV17NnobjinG8PCvdSkh186bFu1tOfSHPWHnc6LxNLu+cuAOR0LKBbOo2jo0OXZeNEiSWozj6lxnSVc40a1mkz3p3OXJu26xDi5RcoJ0I5M2xsNEiXHjSGCaivkljOvOIXnCPfHgIyVcnXrHadzYt5EZLvL+2c9YZOmxugvyzgDlfJvajkvh0PcGLuc43GzszNuJz2NJ43GlH0txalhnX6xUI2UyzsNh+doc1t9E1vR8cdG95UrHdxn8YdA3MilviQu8/8AqFj1uZGLUSV3H/1CwHG6zaq1Dtrm1UhFXREz8NuLGVT15qQ2t5aJKnDu3uEkkZbP9QoRa3KEUCbIJmek3GULmqXTVfg5xc3NqSxq13METh7btvBvHedzYxH+U8ssG5sbWW/17eXLAcrpdYr79jEvyDqTrzdVksR3NHUiQ9FQZ5pxafjdHDhGrdeu9SqfkljrRUuIX5Nfl1jO5UTqa/LrAckKrVw/yNU8ksBVWvdSqnkljqkpimRjuc0jyjn3iOW5B6yXI8o594DmJ1St33ZqqeSWMnVK8Rczqnkljp34IPjkX/3jn3jF9FvuWqR5Rz7wHMSqtd6jU/JLHoqrXeo1PySx03FQumk+Vc+8ZxULZik+Uc+8BzJqqVrOpvaqt15fkVjohTlO1moXX5tEptCbuDqbTsG89wjK8sZ/rvesPB7hEexfjvesASZXZ1oIlCinQ6gqLjfPSibQvOuNk2tWFC0oXhcvItqdf6BWadbO3TNqULRTJ7lEkppccmZ8VWlMm7HVnFYm94kzXhx37B1BhMR8vazjplx8tWQktwScO5CHr0/26/WGPDo14tXHW8q2UhbbbpWJYWlaGycNmBKRmHXSc5W5i55taW8aupqF9ycWotBaOkyZ9bou5GB82GmXEKSpWFJY1Kv6KzVg+LcLOuClBXuNvFdr5uv1hrzLPQc8ssNNTXR7hSr47ZHzpjjLtt8oMOvWm0+mVN2HBm1DcNDdOV7dUhWFDLqrtTWHWm7hdMOwFBilwcflXB60ZriNd396sIoTdyt7Kba+BZ1utTrNQV45SoLbUbOktb2bSqPhbVr4e8cHU0OSlwWG5JNJfUlCXSj8El89gv4hqkUmnTSb02EmUUVzGxpBqVgXzrhKPgqG/RGf7TOf3y1CeA42hOy68aZ1+bRd0RLcYNBCJNvwI7o1mWOiEAAAS7cAAAAENs/cyN3zg+ltB8EVs/cyN3zg+ltAHpABxAAAAAAAAAAAAAAQK3cdDnkrYcd0j7mEx8P2no52ZthNpCSNuMnNvRU67sytBLSev5Rp7qFD7etAd1En/N3fsKHBv6RNhpFRsLRrZ0iOZzKRT0NyWy5+LhSrungPEfyVLAcop0reFqDqLII7hQaRUcaC34sUSWdxawFtbe7YksvdsVxiZfxiU3JPogLEiVce0SG5pkW0VpMo+iNhSj6YBZN0VFz5jQ7UDV+UMIVSz6I0OSwDx6afTmYjKnJ4zMJHJZ9ER3ZZ9MLVtMB85N18IR3ZurhCvuTT6oIz08+qDauWFD52Z8YL5Uw+iEr09XVAulT1dVHTXJCDWZNK7aK/U5pGe0wvnVM7uaiv1CpmZ80HTXKhNWp2S4ptm9x9aiQ2Ra71qPUQ+/MlNNKj0R+kJQaCgnGYNJ8Skwo9/wDqPl/+h1Y7d+2Eq0tQj52mUfmWcbxIclK4P6UFr/XQPrmz/utaPvkj0WOOHxuXW8UWqfAAAca4AAAAAAAAAAABE/7+oPeuR+9YD0IpHv8AIPeuR+9YD0AAAAAAAAAAAAAHtCG1fNqL31a+ysPj2hDavm1F76NfZWAfAAAAAAAAAAAAAAAAkt17yq73ukfulBw3zNPcIKLde8qud7pH7pQbt8zT8kgHsACAAAAAAAAAAAAAAQ2K9xD+fTPSXRWsuvvapH+I6b6U2LNYr3DP59M9JdFZy6+9qkf4jpvpTYCqcYkwuGoRi2iVC4agG6ZDbqNLkwVvSY+fThJ+M6bbjfbSotgr9krH1KFV3alU7QT5RNLVojCJa82v4zpGes/ii4QEpzfBEgiT0oCm5UYc6p2UNmDunn25TLxaDzR0yPgLI1Ivb6KUqxCnExlOagsE9CkRFooatFRTHEKbTO392lG5ed3MuCOx4S8ILiAcatOnKBQ6RUapFkTahKRZtnBIUhKllMVITnGyQRbMA20ylZRJNqaHUKi9XdyY8+Wg2ykNIkLjKbRmlSk8zPf49aecHX8KT1YRnCnoGA0EkxnCN2EIpVq6HGtQ1Zg1yn6o6lC1NMRjWTRLMyQazPgX3AG+EYwiCdprME4pvklomNLmZMtPb1udIWvWY0RrW2cchx5cisQKe3JxGymbJbZUrCvArUaumANcJgwmFcG1ll5zkxqJX6a4qJJ0N258tT5nvGy6JqPUQd3FdsAU/KQzUX6PLYpDujzpEFxEZ1WxD3EY5Q3DtNBoUBiBTLQ05bebRVHDkIfkvmTSsLjBrcUWHOcI1YdQ73VX4LEd6dOJlqHFj43HHOAhO+xuYu1hCCLa7JzOTmWazZ114uM5JFzucV9TX3AHLGyyoaVEkTZKizRU7E3Gw5lzFiz/AGwuYp+UWTHbVPkVxkma3HNxyK6lD0iNhcS5hb2YS3uq8dl5LLBPRtO3YoZNE7m7tJO/ErliU9NrTr7g2xrS2AnVFmFBqlElypJ3NojvkpTx4M7cn9Gv5IDkOUGFa6tT48ilsVKKhcE2I7aJmHRpZPIVnnbj1lgSrphoaodr0WnmT5W6shtKZzjxtz+VzEuE3o6W038ruwq6A7lKn2ah1KPTpUmA1Mka24pa3VFfdeZcRdsL+SqwOYluFWrO4I5pW+vPlhSlTmBKi7V+q/pgFEyUxKvDs9I3ZROjyH5a3tGfXibZvSnetXmZ4e6LYGTNpbDSJESNGqdCfemLUlhCF3rVgXgVqu1XK1CBSLcWEqMBE/dCFFYXLciIJ8jSt1xCjIyQXPbO1tAN7N8xf+USRotWxVZ5nT4M/cxl3Dp0i/lqGsKsWY6VZ4U7RpkW0sfAl6G3U6e9MOU3HVGaWWcQpbmBClEpXBNeoabR2+sJT6XU6hJrNLmnAQpclqKRvPYG1JbVvb+JeoxSY1TE6N1m2apTYb1Kl1LdGC2ZIgPurNUnNlfvXTPhGR377j19AWQrrgqkVeydPgRanNmw4bMpRJiOGZpN88JqwpLjPCWwYi2tsjKU0mNX6W8p1bTaCQ/eZqdLE0WznyJV3cERXRNramuEZJJjXPdwsOcRl3QjlVlEE2kvLeWb2zNJWvD3egNFXJrcWbta/buoVen0yvFZtM5rdCmIqKs7PUn8owjpOm32+Hdmk8rTdenUWo+IR6S6p5xRKVfcV4Y4e0AjPFylQWTeZI7obyCLMKCidzJHdAQwAAA7cAAAAYQ2z9zI3fKD6W0HwRWzL8GRu+cH0toA94gA6IAAAAAAAAAAAAAC60HuJP8Amrv2DHmz6UuWapyFkRpVCbIyPjLAQ92h9xJ/zV37BjxZs/6vUz5m19hID4my2WEnZNrVLWd7tFqMhTlOdwYSRvr80roGm/V0wRU6o8q5oPuq1ln6Vaiiv0atw2pkF8jJbbiCPCfOqTq1KTxGPh7Kzk3tLkqmqOWk51BcPDEqLaFYS328S/zqHPqq4gE1idee0MWZuraKBCq6VXb8NWKkm7hgLemYZmPRyj6Iq6KgR7FjaU3VrWAsRyu2NLkrXtCI52vUoeFzj6IBy9K1bRDckmfGFbs0rtohPTrj4YBm/Nu4xBfn9sKZU7VwwplVC6/fiNNA7k1Ey54KZdUuPhhDPqZkR8sFdnVY77iWZjalg/qVT/tQxye2YqtvbVQbOURJtyZKjxOLLmLSeaOKCrJhYm02UW0bVHs5T1vGpRZ+StKsxGSfPOKIjwkP0LyGZJKDkwoq4sNapdSfSRzJqiTes+kRqvSguIhpbNFWcVW2wtlqRYuy8SzVDZJmDEI8CT4RmozUpSu2ajM/0iVZ/wB1rR98UeiRw7CSg+69o++SPRI45mh2AAAAAAAAAAAAAwAAIpHv7g965H71gPT2BFI9/kHvXI/esB7xAAAAAAAAAAAAAAwhtXzai99WvsrD4IbV81ovfVr7KwD4uMAAAAAAAAAAAAAAAEtuveVXO90j90oN2+Zp+SQT2695Vd73SP3Sg4b5mnuEA9gAAAAAAAAAAAAAAAisV7hn8+mekuis5dfe1R/8R030psWaxXuIfz6Z6S6Kzl197VI/xHTfSmwFU4xIh8NQj8YkwuGoA4p/MxJ4hGgcyEgBkx5PaMg4wB+kBAGqU84xGefbiOSXCK9DKFklSldAj4IDcKfaqw0G0tp6VV6nUH1tU51DzcZKEkeNB3lc4RZwi6JYgoo2V+hSyjHUKdU6NGkuqjsuvkgyNROqZViNF13LCwhhOyoWPhvy465MxbsRb6XTajKMizHNt90Ec+XF2wHqz+Tyn0mZSFoqcp+LQnHlUmO4hvDHS8lROINXCXwuMI5+SSO67Ep8WuSo9Ibpc2nSUG2lTryJUgnnE4+dTqu4z7YsCspdjzmqp7NQN+YUfSENtovxlms9m0n1TN77BtEyiWuiVuwTdrqZT6gpl6KchqG+hLT67tpazwfpxXANdOsazSn6kmj1F+JFn1JFRUyaUrNDhXE4RKUV9zhJSSu5vRaAls7aWm1qn0WpsxpUZFcgHNjIWgzwkSU71a0nhSe/PnuIOivAKrUQN1ID9McjnIgy4S2JSCXhM0qxEor9paj4hUnsnFnX8bb1m3HWFupdU0qceE1Jj6Mnnupb0WW1lTbo8CTV5TptxobDkl4m9ppK8z/0HPpmVeDAYJdSpFbiOrjx5bSFqQWNl5xLSVEd/EtSSX0LwDo8mtHZbMzo9T0s3EOHN3UPO4m21Mt4V38EkKw3D1S8nVKoqY6qFQtCXEkpmxknKUptMgmcyS1Jxb7e8V5Be3lMpa7JSrTpZq+bjMSXXGsG+JLL2Bacey+/g74bvZJo0agR6xVJb8RmQtaUmhWcJvDhvNZlwS323WAcu2cmPVpqtzIri6u23mDkQ5Gaxx8RHm1ov1leFjeS2zbaVIboEok5tDDRHUFcpaQ+T6EI16iJwr/0jRaLKbQqOc7OHWJjtPcaRLOHHVvFPYM3yzZrxpMerMZQ6XW6u9SSXUIc1EmSy23IThzuYMiXd8bXwdoCc/k2pbuE3aTNLDOXUSunl+MKcxqc24uGngjfAsXBgyocmPSJJKhTJE+Mk5x4WpD+POqIsWw8Z6v2hwT8jrmR5QGekdcyPKAKkzkostEmInt0CYb6HCWg90FHhPP54uPqmsSn8mln5EFcJ+gyVNONSWVkVQMr0SHSddLbxrK8WPPSOuZHlBnPSOuZHlAFZrOT9U5+nOMvVRjRammoOKOfiUs0sKawpPFvOFfeXQu7Y8UvJtEpdqqPXYcDMRaNTlQYETHepJqNWJxa8W/O5art6V2cWLQT8jrmR5QZz8jrmR5QB7qDNTejOXQnc5/eIFbn2TdqL7UuoUFTjrfM7pBF42vWLDnZHXMjygxnJHXMjygDZZiJLiZzSomj8FCN+Sg74wspTrinVk44tXGV5hnxgNUm7MKCeddmkd0OJXMFBNOuzSO6AhgAAB23WMiIVQgl+exfKpAc+EZfjsXyqQEsIrZ66bG75wfSmgxOoQCPXNi+VSE1r5sVVMjYZkY/wlB/Kp66aAWQuMZETT4Nx+3Y23qqRjT4N347G8qkBMAImnwevY3lUg0+D17G8qkBLAImnwevY3lUg0+D17G8qkBL1gETT4PXsbyqQafB69jeVSA1WgI9wqh82c+yY8WcI+R6mH/0bX2CGiuT4SqLOSibG1x3PypdKYLOzoSaDTkqmxyuiNflC6QgDriC2uUmm1umvUyrwY86E+nC7HfbJaFl2yPaN+nwevY3lUg0+D17G8qkB8k5X/6MtXgPvVjJi9pjLjhmdGfWkswnDvs28te+18Sh88SKnOptQdp1WYkU6aydzkaS3gcL9HGP0906FxTI3lkit2ysxYm1sZUS09LpFUQRXIVKSlxxF+3AfCR+qA/PVis8eMSSrGrhjuttv6Jln1MGuxdt5EN0zM81VXm3WsWre4kEk0/WHGrX5C8rFmHjTHpLdo2i/K0V5Ui7btTeSi2dABAOqfHGDqnxxT6jT7YwmHZdTs5VoEVvhrfhupTwuNR9sJDrrxalJURgOhSKpr5oIMiqfHFFcq76z3qFGN1PZrFalFGpcCXNeuvNqM0pxd3ySK8BYpdXLCfLAimVjfHcu8XezGQ3KhaJftezEqA0eA89U/aqMKuO9e27juvuHXLA/wBEGSqWT1vLX09qH1KjScbp91a27i8UwHytJluvrJKbzv4i13jv+RT+i7bK2BoqVqCdszRTuNJrbSuQ/r1pJF96O6ofYNg8mWS6w0SIii0WiJks3GiZKQ05KNRc9nD139y4dBTOgERXTYpf9xICr5PMn9krAUx2nWTpDdPZewm6ZGaluGRXXqUesxcyIRNPg9eRvKpBp8HryN5VICWYSUH3WtH3yR6JHE/ToXXsbyhBRQZ0EqraD27H31RR+ULrVgBY7wCHp8Hr2N5VIzp8Hr2N5VICXeC8RNPg9exvKpBp8Hr2N5VICXeC8RNPg9exvKpBp8Hr2N5VICXeARNPg9exvKpAU+D17G8qkAtke/yD3rk/vWA813kK1ImROTaEvTI+Hc2SXNU9VYDs58M9ZTI9396n7wEsAiboQr9UyP5VIyc+D15H8qkBKBrETT4PXsbyqQafB69jeVSAl6waxE0+D17G8qkGnwevY3lUgJZ7AhtZzSjd9GvsqDPT4HXkXyqQktTLhm5SDKXG1VRr8qnpVALNxAERM+FcRHMi+VSMafBv1zIvH+VSAmAETT4PXsbyqRjT4PXsbyqQEwAh6fB68jeVSDT4PXkbyqQEwAiafB68jeVSMafB69j+WSAg2495ld73SP3Sg3b5knuCvW2nwzsdXE6XH9zpH5QupKDZM+HhSWlx/KEAnawCKc+D17G8qkedPg9exvKpATACJp8Hr2N5VIDnwevY3lUgJYBE0+D17G8qkY0+D15G8qkBMAImnwevY3lUjOnwevY3lUgFtij/AAGrX+fTPSXRV8uhX2Zo9x/8x03j/wCpQHtjJ0FNFUSp0ZKtOmajcLrl0V3LXLiP2co7bElhxfJHTNSXC65QArXGJEPhqEfjEmFw1AHNP5kfyhvMR6fzI/lCR0QGhTzib8TbZFeZFicw33DymSaiThS0d/SuEoUvKhQKpaGgPQaWaodUh1BioUyYptw0oeQojPEZa8JliLejnzWSat059aqVPcZjQtHRTIylSEFmzczkptxSCvSl1ZJVvP1gHdlSHEpNSmiIi2mbmrCQNNQZNlezy3gctTvu4OPw7AWlkQNDrFYqE0+R1+nEWdfzJSnFvGlxSfyiENuJQRnrGuy+T219MtZSqjUZRSoFMk5xBmb+dNCoiWc2hvgElCtZALpJyf2FfcZS9Z6HjSajbLTnEmo89ntmPXv9Y1WsybUevQUQo6XaYRuynZElpy9x3Sfxgseq7Hz3EEdpLIWgl5SabaqlqbgsMqY0gs27nn0tmreqTgw89vDvK4VazFkMqC6G8c2pnGdfjttrjSXZT2P20pw1ucSXMG8K4B1mBYqy1PmJmQ6ASJRJwk6chR4yzWavUngmrN6r7hLboNJp1mkWciQHY1ITHNCY5zXk4Wz2toXfeRdxQ5hZSwuUGjyEafaN+qYojkYnHXZWehb57CplOxWpxu/H1MPcmVm7SWUgzmq7PmVJx5hs08skSEkpCFEtzflvTXzwCyUWJQqNFhxKRSZTTEJnMRWd03VEhCrr03KVrPUeG/g8QsFOnaUpSc1gu7d451aahuVuVDfcanJze0ip5q3vxLy1GLjZknikOE6zKaJthPN21J57/wDADNq0x3I6o8plt5iRHU26hwiwqQrFeRikrshYoozjTtJSvCTRY35jqltobVibS2rFibSlWskkd3aFxttS0VWG7AeiqkxJcdbDpEjESiViSf8AoONs5J7UR40ebUJMeqVWPMZuKWy4qOqK20pppteq/GV5r+WAvzVAsedJdgN0c1QJTThPtIlumiRnFYnDXv8AWtSrt/wi6I1VCxdjqgwzEn0RyXFZStLSXp8hTiScSknE48d9x4dnEF1hrI2soiqeqrE08Tcd9DmjtvJ3y38aMKN6RkSOEeHELlocu/8AFJHkzAKnaDZp+HOgu0g1x6itpc1GeWROKaJKW1YtpGjCnCZbLgQ6JZqBJanQqWpMxp995p9b7jisT5FnV75WtS8IaaHM6yk+TUMaHL6xk+SUA26aXSF4AaaXSENWhy+s5XklA0OZ1nK8koBu00upkA5pdTIadDl9ZyfJKBocvrOT5JQDbppdIQyU0ukIadDl9ZyvJKBocvrOT5JQDdpqekPwDBzC6T9g1aHL60keSUDQ5fWkjyRh5nkb2dezshze/k/9w6v1BHZaK608/nW3G/1cIdgNcrmBhNO5kjuhzK5gYTTuZI7oCGAAAHWSoFC7CU36I39wDoFCL/glN+iI+4NDGeIApOz9BP8A4JTfojf3BNa+h0ZFMjYaNTS/CUIvxVHXTXaFvCK2d25kXvnB9KaAbys/Qdf4Epn0NH3AKz9Bu9xKb9DR6obXAAKuR+g9hKb9DR6oOR+g9hKb9DR6oagAKuR+g9hKb9DR6oOR+g9hKb9DR6oagAKuR+g9hKb9DR6oOR+g9hKb9DR6oagAVuu0OiJos40UmnldGc/N0dKfaBZ6iURVBpyl0qnnfEa/N0dIXaDO0HuFUNX5s59kx5s373qZq/M2vsEA88j9A7CU76Gj7gbgUDsLTvoaPuDUABXuBQewlN+ho+4Y3AoN/uJTfoiPuDUABXyP0HsJTfoaPuAVBoSeDRacXciI+4NAAFMiz9Cfbzb1GpzqD2oXFbMvBcFkiwFh5DucfsXZp5XTLpbJn4cItIwWwwFBsXYyyCqFGe5FbPpNaTxHuYyWLfHt3osLFlbMR1441nKPHX0zUFpJ/ZHixPvZh/IP/Uw+IZY49MSxxz6ILtwaIZa6PTj/APKo+4Y5H6F2Fpv0RH3BqAatik7PUHjotN+iI+4ZKz9C7C036Ij7g1AAVbgUDsLTvoaPuBuBQewtO+ho+4NQAFfI/QOwdM+iI+4JKDQ6MdWr5bjQbk1FBfizd34qwLeYSUD3WtF3yR6JHAbis/QewlN+ho+4HI/QewlN+ho+4NQAFPI/QewlN+ho+4Z5H6D2Epv0NH3BqDWAVcj9B7CU36Gj7gcj9B7CU36Gj7g11g1gFXI/QewtN+ho+4Y3AoPYSm/Q0fcG2sACoP0Oicm8JvcWm4dzZB/iiOqsdoOjs/Qr7iolNu+aI+4R5Hv8gl/4XJ/esB5xkAVnZ6gkeqiU275mj7gcj9B7CU36Gj1Q1BcAVcj9B7B036Gj7gcj9B7B036Gj7g1AAVcj9B7B036Gj7gcj9B7CU36Gj7g1AAVFZ+hdhab9ER9wS2ooVES5SCKjU0r6o0X4qjpVfFFvuCK1nNKN30a+yoBJKz9Du10am/RG/uGOR+hX66LTfojf3BrxAAKuR+g9hKb9DR6oOR+g9g6b9DR6oagAKuR+g9hKb9DR6oOR+g9hKb9DR6oagAKtwKB2Fp30NH3A3AoHYWnfQ0fcGoAFStrRKQVj64oqTTy/B0j81R1Iw3TRKOaUnuTTvoqBqtz7y64Wr3OkfulBu3zNPcALuR+g9hKb9DR6oOR+g9hKb9DR6oakAAq5H6D2Epv0NHqg5H6D2Epv0NHqhqAAq5H6D2Epv0NHqg5H6D2Epv0NHqhqAAq5H6D2Epv0NHqg5H6Df7iU36Gj1Q1AAqNjaNR1UVRqpMFStOmazjp65d7QreWulUuPZ2juMU6G2vkipmtLCeuUdoXWxOuhq1fn0z0l0VnLmRFZmj3F/zHTPSUAKoW0SYXDMRuMSIfDUAdQOZ/rDZqz7nNOd4F3QIa4HM/wBYapLL+kHmfi/lEp53/wDApK0a/KViLqjnjpBiLqjnjpEA0zi/N/rpGMM7rf66RSN5r6DHG31Vzx0hVaS09Hs+1EVVJUgnJshMaGy02pxx90yM8KUpI9dxDZgn9bnd8tIUWrs1yRxoiJRTYsmBJTKhTIkom3468JpI0r275KrjEaX/ACPJsp9v7IzmmXW7QIZz6s023IczbpvEvNqbNB6yMl6hiHb+yc59cenVVMg2ahue+aD5m9rvxGfFvVaxR5GRmmPSW8ciqaCcJcWX7aTnZqlvk84t5fPYjK4yuIOpmTOkS0SylInuR3KmurJiLkoJgpDiFNuYSw8BSVnqFmazOW0sq7TzqaLRxNCbkZg38+V2PDwPAkSIlqbNyJUSAVXaN6c2lcdsnE4lp3xpUXiil0nJbRoBMG4uqyXWpUSQlyVJQs/ayFIZRweARKVqHuiZL6PSZdIl09VTSukkSWS0tFzhEa9TisOJZb9WrERBol0k3T2E84f/AHEjwdyuEpw/+4kLzRO4opF/3EgvmJ1KYIv+4kV/uhf0GJmV3NHPHSMqWRJPljmzp0hYZyepo8qkCtJNPMkeVSH9kHpMUOYkJ5Y5t6chkz28sc8cgqRpRILlaNvVUjZfJMj5WjyqRH9h6TAjLp3PHIF5dO545BdfJ6RHlkgvldI35ZIn+yT0Ftrrc2csk621XJk1hS4zssijxjduaaw5xZ3J1XY0+ESJlsLMRUT1vVdoip0TS5iSf37bfRw3Xn4AitjYaj2slNSK5GU86zEejM3Powtpdw4lt6jucLCWFXFefRCyDkns9Feny0lNNyotSWn1uzGTVc+zgcWS7sWNZa+FwhKiyUW3tlapCRKRW22SXG0vNOPpJxtm7FiWnndWu4T3LXWZREhSU1yOtE78WvXebp4sJ4f1hVXcmtAfp1Tp70SWuPU4sWPIPSEktOjoSltSD50yw38YjP5M6AmDDhZyotpiSVyWnmZbLb6lrWlbhqcJF5a0p4OHYHUW+ztsrPWgmSINMqKXZkZbiHoxqucTgWbalXdDGVweb3oueVIUWh2No1HrEarQku6THVNUhTslKvxp0nHL9nGWrui1lpJleTKD/wC6QhdPxl06/HSMYy6dzx0iBgn9bF5QgZudf+Ll5RIjXKehOf8A75zncGzjMiHsQMzLzzfKufTz5cG+8TuMa42UvErmBhNO5kjuhzK5gYTTuZI7ouqhgAAB24AAAAIbZ+5kbvlB9LaD4IbZ+5kbvnB9LaAPgA4gAAAAAAAAAAAAAF1oPcKf83d+wY82a97lM+ZtfYSPVoPcGf8AN3fsKHmzXvdpnzNr7CQDMgAAAAAAAAAAADGOIZAYCv2J97UH+7/3D0toR2J97cH+7/3D0tozpPpqyxR6IegAANGoAAAAAAYMBkwkoHutaPvkj0SMHZhJQPda0ffJHokYA7AAAAAAAAAAAAAABgEUj3+Qe9cj96wHoRSPf5B71yP3rAe8QAAAgAAAAAAAAAAIbV82ovfRr7Kw+PiCG1fNqL31a+ysA+AAAAAAAAAAAAAAABJbn3lV3vdI/dKDlvmafkkE9uveVXe90j90oN2+Zp+SQD2AAAAAAAAAAAAAAACGxV+4h/PpnpLoreXX3s0j/EVN9KbFlsV7hn8+mekuitZdfezSP8R030psBU+MSYfDUI3GJMPhqAOYB8quFfyqVar2fsLPq9C/HkG2eMmc7mGyWnG9m+ewI313aDeJIzeoxIOXHMrjJRkfRAcQtnlDrlJp1LnUa3Sa7CWp8n3W6Yy3JXdm83m23G7juxbCuM84HkjLDmrQVKjuUFKkU6TMYVm1uqeNEdhLpPqRhuuUo8FxGRkOp6cjUWcXq2ai1DxF0KKqQqPGbYN9ecdNtOHOr6dfTK7YDlVPyxvuUtD0ijRoKlVXc12c6+vRm0aNn23VElGLf4sFw3VHK7UodpqvTFWcYaiQGnzKU9KWnetsk6TqkEg1Ztd2HepxDqZzWsOE1K27LgHOaM7zUs/0ANkdRuMNuHeWNJKu7pDYI5TGLiLfA0xg9hqASAXCNpbHQWM6Wx0FgN4i1I1pK9t0mlrQtCV8LAdxYVD1pjHQWNT7sV3mpH/9gOBxcqmUmWzBbQypS5xt0ZJZlu9E5pbWlL2XYVoU5cWzeCywMtNTqEF9+HZZs3knCTh05zeuSXlIU06eDhow3quHUiKAV1zTmo7+GraPSU08r7mVlf0HFAONWpytWxs+7aemyGGjebeltwJRJ5XHU3CZWlpKcHLjNbijLGLNlLtbaGkZNKVXKfU4sSoOnFXJzjaSWtJtGpaE3pUSDM+iXEL/AHQbrs0u7oGtQwRQL+YuX9txVwDlLOWiWlNGgHSNPekRac6rOLzMp/SHFNuYW20XJUjDjGmNl2lnJXFOhNIhm42aJzjziWWm1urRe6jBiSZKb+sOrpg0dE56U3AZRJduzr5FepV2xJnx3a/CN18MyMjQ5ce3fKAUCJlUqErKK1ZVNnGlsqcbRpWlKJSmls5030IuuUjFq2jo5zD6d3ygjGimEq82l4rrr8SgGimEd5tGfjAJOmLuMicX4wgVmUfKzNxWoj57uDabdOv1R3PCY8uxqU8W/juau2YiYFFpdQtG9XnmZ2d0MvyebTvOFhUld+/vHQqQeOkRnenxn9dQh7n0XrVXjGJjDkZlhuK0R5tv/wCxImlcD9AilMZ+OPRS2T6YQJFwLjEc5LfxxjSW/jCRsk35kwmmne0j5QYvySU3cQXTeYoPtgIYAAAduAAAACK2fuZG75wfS2g9CK2fuZG75wfS2gD3iAAgAAADGCAZAMawAMgGBkAvtB7hT/m7v2DGuzXvdpnzNr7CR7tB7hT/AJu79gx5s173aZ8za+wkAzAAAAAMAAZAMAAZAewAOIAgsT724P8Ad/7h6W0IbE+9qD/d/wC4fFtGdPZVni9kPQAAMaNAAYAAyC4AwAyYR0D3XtH3yR6JHDwwkoHutaPvkj0SMAdgAAwAAYvMADIBi8F4DIDAQACKR7/IPeuR+9YD0IpHv8g965H71gPQAAAAAAYAAyAYGSABhDavm1F76tfZWHwQ2s5tRe+jX2VgHwAAAABgADIBgADIAAAJbde8qud7pH7pQbt8zT8kgnt17yq73ukfulBw1zJPcIB7AAYMwGQDGsGsBkAwABkAwMgEVivcM/n0z0l0VnLr72aR/iOm+lNizWK9wz+fTPSXRWcuvvao/wDiOm+lNgKpxiTC4ahG4xJhcNQCUKxlRtHJsvZKo1aGllUhk2MBOFeW/dabP9izFnGqVHhyCzi0uKLepuMiNOoBx+s5aaxyO1V+n2cONIbhOvwnX5xKQom5iYzijRh4jO+7/wCxPRlNqVDtLLoVomkLJvMNlIJ4k5l1UNb67+mvNFyR03c6Bddm13bOZo9UC6dT1netpw79Z3to2p/VAc3oWV9qr2hp9KYs7LNExiI8uQctF0c5LWcI8N9yyLZef7BDhZbnHqach6zsxp15iG9CRp5GhxMh1TRY14bm7jTx7e0OpFTaeRtmTSiNHAuS3iSntahncyCZLLNncvVwG9SehwQFERlWWq2MOzh0R41q0ZL76JaVJYU9fdg1ctIrtqQwr9q5NJyg2eo26kU49WbfxMLLC4SkJvQrF8fFdwRa9y6diQo218r1J3qNX7AHS6epZqcStS+dM0oMy/YA5naDKjMatW3BokqE/Aakwm8zi5dUNIccQtTaudzSkhMxljtEmJMXm4Cs7FS8W9V+DL5ei4X+nwlyznR2VNLp2pRNKvbvMjwoxa9tx3DO5lNK+5pXLeab1vX8rogKBTLe1ibZZM9TrRPN1STB0hBXJfzRmWcQnnb7h55OKp16XiJF7dodJfIifZWptPM2brkl0bhp5GrP9ZH4iQFK5OKr179RIOTiq9efUSLsdmrO9ZfUIY5GrO9ZfUIBS+Tiq9efUSDk4qvXn1Ei6cjVnusvqEDkas91l9QgFL5Oat159RIxyc1brz6iRduRqzvWX1CGORqzvWX1CAUwrc1hTiUnLK4zIuZpF9ankuqzTvczTEpCEfEuSV/7REVZqg3ldEPxCEtNOgMku7O797EvZvldEAsys2orVBpMOVRnWFyHZCm33HlNmpDCUKWakIWtKVmRJPe4iFWhZXJfJQ3EXCXUqI+dKaTPbPMutKkMGslZgyxHiMtnEOiyG4j9yXm88joOIIyHomWepK8VPO8EYcDbcj4cxiZf0Ghk12akNoeJtTa2qilfNSezSVkaN4tTjOC7ixi9ZNLcJtrS5tTYguxojT5MNqcVebiibSpfiuKzf6gY6PD6gfT8xb4XTDehtKE4UKUkugREQpwq8SXHkpVFaI3F7xKeLoDjbmWudFr1po9UajRIlEkT81m0HiqKWFYSZa4kLTivcM/FHVWmm20anH/2DBx2FbWDO/opb4XTC8U0TuxPRRSyzm1QUVyp2clRoZPPRSUUpLhG8lhLjKEkZbHcWAulVsvHRG5MldKS5LYciuPJQpbGPOYHFXXov48IS1KhUOophplxyMoUpMtlLe8Rnk8BSkpuJV3bIMzzZ9HnehwiFoocTxtIaZ3MUF2xvLUQ0TuZI7o1YoYAABLs+1YVVyrM02XFacvxyDMkeMlP/vIBwZJJ936l4rH8IVujMvVetzyl1KWrcqYTbF6GeNhO+5nt36hhkyTWYiPlyZrzWIrHulfi2BJbH3Nj98YPpTQ37ny7vfDU/Jx/4QrVoSN6I0TFp35V06GV3tdVx6Q1wrm96Y36Ovh1XsuMF+sLNzZvZ+p+Tj/wh53Nm3+79T8nH/hAGoAs3Nm9n6n5OP8AwgHTpvZ+p+Tj/wAIAzAFZU6Z2fqniR/4QzubM7P1TxI/8IAzAFe50zs/VPEj/wAIZ3Omdn6n4kf+EAzaL3AqHzV37CgWb971N+ZtfYSFtegzSo078O1H8XXzkfpT/shmz0CYdDp91dqRFozfOR+kL+yAWMAVlTZnwgqniR/4QzubM+EFT8SP/CAMwBXudM7P1Tycf+EDc6Z2fqniR/4QBoALNzZnZ+qeJH/hA3Nmdn6p4kf+EAZ3kMBXubM7P1TxI/8ACBubM7P1TxI/8IBEsR72IfyD/wBQ9FTsjBlnZyFdW6g3yviQxdtP+zDkqbL+EFU8SP8AwhnjjSkMsXsg2AFm5szs/U/Ej/whjc6Z2fqniR/4Q0amgAr3Omdn6p4kf+EM7mzOz9U8SP8AwgDMAV7mzPhBVPEj/wAIG5sz4QVTxI/8IA0PYElB91rR98keiRxv3Nl/CCqeIx/CCig06XuraD8O1L3QRzkfrZj+yAWojGQrOmzOz9T8nH/hA3Omdn6p5OP/AAgDQwEFm503s9U/Ej/wgbnTez9T8nH/AIQBmZAIgs3Om9n6n5OP/CBudN7PVPxI/wDCAMwBZudN7PVPxI/8IYOmzez1U8nH/hAIr3v9g97JP71gPhT5EKZybQ07t1C/c2QePAxfzVjVzMPCpsu73wVPxI/8IA0AFm5sz4QVPxI/8IY3NmfCCqeJH/hAGgAs3Nmdn6p4kf8AhDG50zs/VPEj/wAIA0AFe50zs/VPEj/whnc2Z2fqniR/4QBmEVreaUXvq19lYk7my/hBU/Ej/wAIJLUwpeOkX1yonfUmiLeMb3UvXzIBbwBVudN7P1Tycf8AhDO50zs/VPJx/wCEAaACvc6Z2fqniR/4QzubM7P1PxI/8IAzAFm5szs/VPEj/wAIG5szs/VPEj/wgDMAV7mzPhBVPEj/AMIZ3NmfCCp+JH/hANFufeXXe9sj92oN2eZp7gqttYMwrIVu+tVBd1Of1Ghi5XK1f2YbFTJ1ybq9VLrukj/wgDe4FwV7mzOz1T8SP/CGdzZnZ6p+JH/hAGYDCzc6b2eqfiR/4QxubM7PVTxI/wDCANABXudN7P1TxI/8IG50zs/VPEj/AMIA0AFm5szs/VPEj/whjc6Zf7v1TxI/8IBFsZ7iH89mekuitZdTLkYo/wDiOl+lNhtY+nyzpDl1ZqKC02ZzrHXLv9kK1loYkMUGk56qTJRckFM3jiGcP4yjpUJMAi4z1cYznM3rxXA16xGqBHgIwG7T0dWV9YZKei7U8r6wk2M3N3ZVurmdG0deLO7OIR68ujLlfgdh5pBcLGq5J9C4BjTy6or6wN0C6or6w8UFiJIlPpl3HdHWbSFO4CUvVcRmH7FIoD6GyvzT1zGczclPKcWLHhxcRb3EAR6ejqyvrA09HV1fWDpuz1ILAb0/Ne127s24nXvlJzm+4t6IVOp9IJVOJ6SZ52/SHc43hRfi3vRSAg6ejp1fWGdPb6df1hup1Lgv1OUy9IcaiNnq5YjOL3xF8kxvRS6IbMgjnOk6jSM3yxGHebL/AJQCDp6b784r9ozpyeqK/aJVoKZTIdGScR/OvaQV684lWJvBtIi4rxuepkLddq9TOgON7zl6Vb7NX/vAEDT0dWV9YGno6sr6wcRaPQNKa/CBO9UzjqeoqViTd0DEU6LS/bft5zleHNrziMK97fff3QEDdBPVV/tBp6eqr+sFgADPT09VX9YGnp6qv6wWAAM9PR1Vf1gaenqrn1gsGbwDLT09Vc+sMlPR1Vz6wWXgvAMzqCOqr+sMboJ6s59YLAAGm6CequfWAdQR1Vz6wVgAMtPT1ZfhMGnp6sv9oWgEBmU9PVl/WBp6erL/AGhYASGRzknsdX+0e0uk+m4lmYVEfbLwiVAPf6zASwAuAA7MZFhwikzKFamNV58yg1mnRmJriXFNyYKnTSokJRtJaelIP+SWjF+d/wCWoHJRRS1aV+y4Z3xVv1UjSLRbToUU6n25RKaXPtDRnmC5o21TFtmfcPOncCuUOm0yntqYS5e7PgoXjcNWNWlNb87z1r+NtDcrS0YvztIV2jrdMlU9ptqUSlJmxXdnOtvoWf7EmLRMVa2yW+f/AIuZDHGEvJPRdpTPqKGDtPRb/wAc+ooTEqngAj5J6N159RQzyT0Xrz6ihIdgCPkoovXn+WoZ5J6N15/lqAOyAEnJPRuvP8tQOSijdef5agEm0XuBULutnfsKGbOXcj9N+aNfYIKKvaClSKTOYblEa3I60JK7aZpMhmkV+lx6TBjuyblojtpUV3GSSAWcASck9G66+ooYO09G66+ooA8AEnJPRuvP8tQOSijdefUUAdgCTkoo3Xn1FA5KKN15/lqAOzGD2foCTkpofXheABWpoZndphXnq2CIka7F67LwL+k/3D0VGzNepMSixozsoiWhJldd2w1K01E68SKU8qxDPH/04PBi4JuSmidep8A8namh9ep8AvE6tDu4Zu7YSclNE68LwA5KaJ16nwCQ71g1hHyU0Tr1IOSmidepAPD2BJQPda0ffJHokcB2pol2qYnwBTRq7So1Vra3pREUqW2+2fRLR2kf6oMBcQXBEVqaJ14XgHrkoonXheKYB2AIztTROvC8AyVqaL14XgAOwBJyUUTrwvFByUUTrwvAYB2AJDtTRevC8A8nami9d/VAD/v7hdDcuT+9YD0U52u0521kWemRyhuA+ys7ueUtoy+yYbclVE68SAdgCLkqoh/nn1RnkmoZ69N+qYB4Mce0JeSiiXapheAY5KqJf+Ol4ADwBhJyU0Tr1IOSmh9ep8AB2EVrOaUbvq19lY9clVE68SE9oa7Tn3qbmpV+YqDbrmrgpuP7wFzvBeER2qonXheAHJVROvC8AB6DUEnJRRT/ADv9gxyS0U/zz6hgHmoYv1hJyT0UvzwvEMB2qopatL+qAeACPkponXf7AclNEv8Axv8AYA9W495ddu7GyP3ag2TwE9wVK1lepkuzdUixX847IhPtIRdwlG2dwZN2noyW0IVK1pSRGdwB+MGYSclVE68/YMclVE68/YAeEMhHyVUTrz9gxyV0Trz6oB6AI+Sei9efUUM8k9F68LxFAHYAj5J6L159RQCtPRuvP8tQDFjTPcU7z/PZnpLorOXci5GaPq/5ipnpKAwsvXqXEpjrT8i5ZTJK9nOqfWtP7FEK1lotBTJdCocZl3lr1paYTZdNdJQZ/sIAo4zGXEktNxleMbVH3R67gSNOiNdIQNFZ6QbTv6IxefbEDUcVjqY8HFYv5mYkFeM3CR5eazmbzjq1/KUZ73oDGhx+pj2DWBo86LG6mPOixupDZrGNYDyqLGMuZjWcSP0g3EYyA0aJG6mMHEj9TEgADXokfqf1xg4kfqf1xs1g8AGjXojHU/rg0RjpPrjZ4AeADRr0Vjqf+YDRWOp/5g2XA8IGjXorHU/8wGisdT/zBsuB4QNGvRWOp/5gNFY6n/mDZcD9AGjXorHU/wDMBorHU/8AMGy4H6ANGvRGOk/zAaIx0n+YNngB4ANGvRGOk/zAaKx1P642eAAGjXorHUi8YZJttrWlFw2axg9mwBm8AAAGsCdDpTMubNS0ptuOq4pBYU71SePi4QpD+U+mHNjFpFGzJwKq44Wfb5s2+zm1cz51ClXdEMbL24psqI1NWUqK5vryPWpG9TsMr+lEWQ/TXX2nSrcxObh1CLdhPWmU624Z8Hizdx9NfxXDafDZfpjv4o62Xul1WHW7PFVorcVbefwY2EpcTiw9G4umCspJzo2N6CUQ0mveb3EacREStQhqtdCNpLLU5bjhFdifJaud7gWlaOkMm9n1E0242rmaFdUTfxCOVyz8J3sf2k1SpOQXEJ0U1trK5LmNJJM+gNlGqSqkyco4+ZbLgLxkrH2yEJy0dn3WVMuuqcbUVxpUydxkPR2ooRn+MveRMRsZI/E38XzZm21f5GrPv1k4hymYqkqlESySbbONKXHNe3ASr7hVfZYoTVamM1Bk4dMiuvttVK9S9IU0baFYEJTr37ho29vtCxzrQ0CbT3oUm91l9pTLqVtqMloUVxkf6BXtzcmZwGaWdLI4saG5FjR73d42pRPLLFf09yu6EeHyT8G/j+05eUuw6Kc3UHaq+iOpTmFRxla1NLJDiflEpSf0a+0LJQ6tBrlPOo0p1T0I3nWUPGgyJam1mhRl2ry2iophZPn24kR2Al5iEt1bBLzqsyp1Jpc2nvryDaiViy1KpUSlUwlRoTDeaZaJCjJKf07ROzk+Dfwz0sfzFKjQ35OackuNNqczCOErCm/CXyhQ7P5WKNLoRz600inOHIzDcZp05Dy1mg1qSpGEjTcSdvbFmnV+gPtOR3n3VtOoU24nNqLElSdZCrnRsmLTB086URqOQl8yzj+POliQSsd9+ze8LYI5e8ddf9OYxR1skwsqNmXI86U66pENE5mLCdSlSly85HJ8lYLiNG9PYY3yMpVnHrM1at0XTKsxTIipLqmI60t60JWTeNWw7lfqiKdMycnAOmnBLAbjcs08uvxNpJCFX333kje8LYPaabk5bckOMU5La5MbRHrlPXPM4MFyyv3ysO9v6AtsX+I1OYwT+S50qYmfT4s1LD7JSGyWTTyLlp3t+shotRV41DoM6uTkuqYgRXHVFzxkRcQW0+rWco9Pi0+JijNR20oYZ5YrD0N8eIbZdoaDKiPxZRm6y+g0LQptRk4Rlcd/dIV2cnbJv4p6WVORlLk0ubEp9ZstJgzZJQ3W2SmpkFo8leHOYkFwkOfkxPXlQsomajHOvjuMYkrzTmdU9nlM5rBh240K13iGxQMmEeCUBuimlMq6WTZuvGa0MYsO+vvTh50sQ8qszk8bkYFQn3I5RURmYxpwtR0pWbhEgyucvzilKvUtW24TsZY61OYwfF1jo9tbNViTGjUqTJmvSoypqEsQ3DwM4zRiXeW936TISbA2katbZiNWmYciIh/FvXk77Uo06lcewJCiWFRPgT2ac83LgN5qO8TjmJCceO7hb7fb7fYtYnWacshZ2nHEojKosU8Ug0HnF8JW+Um897r4hGzf5iYN/FPSXSIJvooklUGPCdmJSZttySwoWrAWBLi9pFeOV2YyqWqqdmqI0xk+p9o7RSmXnn0U+SllDLKXcJOrxpPDnMKsKb+dF0ptr6c0hS2nb21ElRqNtWK/AkUZFmrGQmKpyJVKt2TfqeI5TlNlKwrxHr3i0KJP6twnYyR8E58UdbOm21tMxQ6lQ6LR7OMVys1h5xMaMtxEdJobRiWtazSZai4toqdnssVj587DU6G7SWdFackOk3nsw85JeiqacwI4JLb4ew8QxWJVm7Q0WDTrXLO0CoTuebmPpUw8a8OHFeySLju1argscp2THOwVtWejtnBbabjqxvGaEtLNxve34FXLUpWtJ6zER4bL9SjmMHd+ljouWDJ5JNiNUX2GZzsk45NFEUvNqKSphs3HMG9xrSN9Yyo2Tj0hqq0uhzKnEXVmqYl1uASEOrU+plRtmpJYsKk7NV4qlHpeT2nHEeVT9KmRCzqJbhuJcXy03r14MJK5Yozuu4xJKHk4TFmRSoiCiVR9Mh5vPyMKnErzhLSWLeHj329u1hy+X6lPMYO79LLlHyiUCxlToEar0m6FVtIW9NIkpKA21g3627r1c14uCFlnsstl51nUVOtURVFcN+Wk4mj6U6TEfDnXl5tG9JONI3TarZmfOiVOZTSkSKUw42y6rEeZS5dnN6rbeSEcZ7Ajq8DJjUWFs1ChRXG1yJE5Rk5IQedkYc6re86vjRwfiieXyV6xP/s5nw89LrHVMqdi4tZhQ4zDEmIuW7HmzsxhajE3GVIUq/Bv94STuLpu1re2IthZK2caQ/Z9TbxRybNxDsDNKSS04kHrLjLWKIULJw9Xd2NwYZVHDix3vXXqZzSuV8Dgag0svUbGWZZVEoUbQ40g04EEt5V6Up3nDxXag2Mk9PP/AE3sf26Vm4Zp1R45H2mk/cElXJhMpwktNkWrY2nodwIyt1SzO5LyL+2hfqiDNtTEfluGl9i7e7UueqGzk/5OYx9xjR57sglFKo642bvzeLNKxp6bVsHinkZuRtWq9v8A2FdYrlKaN7QlxGz/ALNDie7zglJtZRiua0h3OEjN35tXDwp/YLbGX4qb+GOtpK8quUVTdoZlkrIxGHX4jN8+W2Sccd5SlYW8LiLr7k3mr+0CrJBlWqVXyisWLtHFhYSp7zf4onPOSW8DmI1I1JbWjPartvHrIS8ocWm2mlLqlPrMqn1Q2WWG3CZSpp1olmrfJwEd9y1lwue/QN2TuDZOyinagy67NrMptKJtQkJVvzUlClJbQRESE3to6PBIcNfCeNnxU2yV1o3jxXh9qscXmulUklnHY5QCJrR1XSN7hxYuDh2jfR0oVUEE6ls8N+rhJ2GKwupwX5TT17WdvwY99wc4V/OCTT7U0VMm5p528nE84fbHZy959rDfxR1tJLa3KocGuTmoLFCp1Mh1ncHTahT35qpEwkpN1KW2lN5pKFKuxmZ38QumT+0iLTUmpuSaImm1SnTpNOqEFDmdbYdbw60uYSxYkmlXHtFFTS7It2wtDalio1pmdXorkGYSHUkhF6CRiSWa4REktfa54T7BLs3YeypWcoUiW5FQbhtqmHnFpNZ4layQm/WK7GSfiTmMPd+pXSlSS3eOO9TyNppxObkb3C5vVYt7zuETW6hMcMyKyit7LzK9be9bwkec/bs/aKU3WqW3NKWk2m1FzVZZzf6tXF0BITVrKsPOmUNBuvSFOL3iuFxidi8+03sf2tMqUUulSM5SExDRJzba+VnnEpVwyw7NghUl+DDU9Onk0bLbauaIvTtTru/SEUWv2bgRDiwCOM0bq5DxYFHeo77+IeY9paE4lTLyzcbNpaHW82q40ndfxBy+X6N/F3Ss0aozySl2NS48mK4oyLNpS2afbC0EezXcgiM+4JdKmsVdxlx6kFDeJSycjuNt4uC0f+ixTOSk4B4I1YZJkm0m0UmM4pZIw9Etqbujvhmm2kpFOVEM6hnX3D0hxzNucuW5c0atm9LZq6AmMGXtn/Tex9x1SreUB2i1mr1OnJhRqbaB2hJShonnJDyXEtowJSnXjNZXECn5RbE1KVHiU5LkmS+TyjZTSzxsJZdzThu73e3L1cYpT9HyXOS5cp2gJN+rrU6+spMn2y8pZLNZliuI8SSVfcWsh6XTcmiWIsc6G0tunlci52QRpz3LDvVfevEvfKxX6w2Ms/E/6b+KelljLKjY6oJh8jzKKg45WolJltLYJlUc5CVKQ5rK5abkHsMdCJqGRkRxo+r+yT9w45RYWTakKSqDQIzJofjSUnnJC7nWSUmOrfqVwEqwl2hbuTenXXm4jxV/cIjBkjrEnMYvi65OtwtHV7Wj8E/ySRUqnNOEybrVMTOd51jeIxfrnvSEV229N0dRZxvgnzq/VCmVWIkplTL6o7rSi1pWSj/9gcvkn7N/HP56n+fKREaPQiiuGvme9xI19MQUVSFPmsNs00nTd/sN6rCX/wBiJFtBSoyWWk4WozWpRJSq9JF0NQmUS1dLZVnied2q5w+0E+Hyz8TH6N/DHWzfYin1eBVHn6vAdaZd5m25y1WFKS32LjO/4otkh8t0Yn4LK7ln5DuCtvW2pzktl8n0klslkacK99wfi9sYettTlvtupfSnBfqwr1/VDYydpvY+6VjffJU+PhpV6TNZmnMXXagSZCdMjXUrld6sR5m/i1CvuW3inIYcORgNJKvPAo7973AHbSG480opF6UXmacCiv1fJCMFo+LHMUn8zW0r5GwzmoeYIl3X5rDfqEmkOJ3LaJyDnFER/kb79ZitVa2VNkoSh9wkIJV5XJUf+w3U621OYiobaexkazSR4FFd9UOXv9ScxSfzWKnvI0cyVTVY86si9r/HMeoLhZhWKmqxZ5z83+OoVqNbensRzbW4g1mtasVznTH2hmBbaC2jCbqFGpxxV9zmrWrtBsW+pOYp3rFTniKGal0tZKzzhF7W/tFDMJwjjmtVMVzZZfi/FjMVyJbWntMYDdQpSluK1k5q3yu0Mw7aQWU795B3urVdc50x9oNi31JzFO8kygG8XL2VGwWkO3pLe3Ekcfj5SqfMtK1Bh1uLKp0mbojC/bCXVrwly1KjK4yUZo1cJI63W6vRq00tLc+5xC3ievbc57pdXQHLaNkhsJTJcB1uvVX2nI0iIwt9SkIf3m+w5r+zRz3OkJ5fL9G9j7pdRsqbxlJJxSzO5N2JWLjFuoj0SGbr8wmjbzCvyeLYouIUyn1Sk0rO6RLMzkYcGBtW933cDWmWyopGZNSE8/tbX0qe18URHh8nbP8Aqd/FPSyyMVjTozT0GAwllxzBrjNlvsWHCXT/AKLhz3Ka8qQ9Zh/C0X9aoLdzZb3erUnEntHhvDuTWaDNkFUNOeImm8Ga5Zgw+C8VGqWoRWrZQ3E3RqRTH0OtkTd+cfwYb8PEgm1GXTCZwXn2wjex90rod+vZtBr7QUnaSjauXn5FQzySUbq6vIqEbGT6k5jF3GoAp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwLwp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwLwp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwAp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwLwp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwAp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwAp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwAp5I6N1wryKgckdG64V5FQbGT6k5jF3mwNYU8kdG6uryJg5I6N1dXkTDYv9Scxj7zYAU8kdG6uryJg5I6N1dXkTDYv9Scxj7zYGsKeSOjdXV5EwckdG6uryJhsX+pOYx95sAKeSOjdXV5EwckdG6uryJhsX+pOYx95sDwhTyR0bq6vImDkjo3V1eRMNi/1JzGPvNga+2FPJHRurq8iYOSOjdXV5Ew2L/UnMY+82vIF5BTyR0jq5+SUM8kdI6ufklCeXt/yczj7zW8wBTyQ0frg/JKAHK5O2xzOLvf/Z</binary>
<binary id="65" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="66" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="67" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="68" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="69" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="70" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="71" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="72" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="73" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="74" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="75" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="76" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAE9AjMDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAEFAQEBAAAAAAAAAAAAAAMCBAUGBwEICf/EAFMQAAAFAgIFBwgFBwoEBgMAAAABAgMEBREGEgcTITEyFCIjQUJRUhUzYWJxcoGRJENTgpKhorHBwtHSCBY0RFRjc4Oy4SVFk6MXNWTi8PF04/L/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A+ywAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB4Q9Aa5i3FuHMKxDk1+sxYCC4UuOXWr2ILnKAbHcB874h/lPUePUSZoWG5FRiFxPvP6g1e6nKf5Rn8NfyicA1FtCaiU+jPq3k+znR+NFwHaQFnTZcSpU9ifBkIfjSEE404jcpJ7jIXgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPDHoAADX8V4uoGFo5ya9VYkFsk5kk470i/dRvMcVxj/KUjNkpjB9FckLP+tT+Y391Bc752AfQb7jTDZuPOJbQW01KOxDmGONO+B8OE8xHmHWJrezVQuekj7jXu/DcfK+M8d4sxUt1WIq7KkMHt5MSsrJfcLmjUVVGNc2kOEbhpukgHY8bafMdV03WaW63QYR8JRdr3xdV+zlHJpsh2TKclzJLj7qyu44+vOtXxMWUSqMvNOJdMm3mjyqQYolLJ5JEkBWUhCJfJ3DykpOZs/EKnJGziFE0o01LZSI1shZr9pKhgY8eWy+ppcl9DF7pVxEQDtOC9OGPcO0qDR4b8Z2nw0khDbzCT5vhzcQ+hcIfygcA1antHVaidFmq2LjSEKNKT/xCLLb0j4iJuoocU8h1iS2ScxI4TX/ALjX5eMTjvaoohZT4rq3kA/S1GkvR+pJH/PSglf/ANa3+8B+bBYwpn2Mj5JAB+q4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPB6B7hgsR4moWHIhyq5U40Jsk5rOL5x+xO8wGdEL7jbLZuPOJbQW9SjsQ4HjX+ULHaN1nCdKVIPsyph5EfBvi/QOLYxx3izFKjVXKw68wf9WSeVj8BAPpvGumnBWHSWxHn+V5ZbmIXPSn3l8JDiWL9PGN63dimm1QYv9x0jq/vn+yOU9Jqzd1fMT4twtzeik+RSjtnTmLsgJZ01+ZJW/KkPypCuNx1ZqUfxMWFQddjwVyTLM2niLwpGUc1aC6haPOtOIW1lzIXxp8SQGnY3oxvpZqlLlGRHl1ke+ZXvI/cMdFgyPKUR9692+Zn7OXqUNmk0+Dr22mdbGj/iyi0NMxmO9qZl3PSX5yAFzLgQX0Zn4tn18SkHxekWEqHLjqQuBKdUhBcCj2i7gvVtxpRlHZfNJc0i2GMcxidlEg49Tj6hwjMjc7PsAXJvVQozbhONvEtdjzntSYiqFWnwJeWVCI2bEZrbO5DJRatRZKtVymOalbivYTTqSzJYU0sz1R9RHtAWMSrwZRkSHMt+/YJZlHp9QTdbZOfnCxPDDTCbN5iLsqXvSJYdHmMHmi1BN+0le5QCP+alK/szf/UMBc+Ua2WzyDFP/NL94AP1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHg9AAAYbEWI6Jh9gn6zUmITZ8OtXY1+6W8xyHFen+K20prClKckO7tfN5iC9iC5yvyAO5OLQ2nMtaUl3qOw51jHTJgzDxLYam+VZ6FZVR4XPyn3GvhL5j5uxXjLFGJlGquVV5bf2BHkb/AX7Q1lRoabzLWlJH3gOpYw05YvrF2aVq6DFPh1PPeP7/8ACQ5bOkPzZi5cp92RIc8468rMtXxFbaEra1iVpUkW8h7IAspNQhxnijvvWcPcSR4t+K1zlbL9ahU9FiVOmSI0qzcjPmZeTxtmMDIwvLTO+i1Nua4SO32k9wDZm5Dchk7c9GXKNZqtKg1TI5UXZRPtHZtSOo+8UsO1JnWE5E1rfbydGppXsEUjEBRSbRPgyNcrYtKS3F3gKjplQYYQcSsnJa7SXfONl+EUtSayxOTnjlISRc5LXG4n1fSJqdW6ZMXqjc1Lvhd5oyiGorpXIkZu8BqasUWOxw87edXPNeVWX2d4ylNrtKn7GXkksuJC02UQuJ9Biyb9GjMNf/mfqKg2/rXWvU4vkA2corD/AApt7BiKthiLUSzPEu/iTxCxq8SpNPl5Jekt/nC+iV6pU9OqxBT3dYfmVoRlSoBYu4RpiGMjhOFbtq4hPBpGJYbDkun1JqbGb/qr68p5fQZjOM1HlTOwsi/DmzGKygG+XTITk7WYBikYgQltpMyDIbkL+rbRrb+6ZbxfpYclbTRkL0psoX8GmRIKNTFYQ0nisQu8oDElTUlsNxfzAZSwAP0TAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeEPQGIr9epNCZN+q1BiIgtvSKsavYXX8AGW6zEbi0oQalqJJF1mdhxfF+nSMzrGcL085jnVKknkb/BxH+QclxXjjE+JT1dXqjq2uphs8jXyLf8AeAfQ2LdLWEKAS2im+UJRfVROfl95W4hx7GGmzFdTuzSdXRY3qdI8r75/skOamkiO5kRD3Jm25rAIKjOfkPcqqMx2S+vidfezGr7xiNBJd2kYomU1FRd8nPnZKukI8w1ViozKRPdp0ph1xcdfnsitWpPeRgNvUSUkLB+DBq7xxppuEjJzMnZV3jGxMR02Rr80lCXEc5TR8WX3Rd8uhOEyZOIXyjzfO4wGINrEMNh2IwcaSRbsnNUpPxFmxV5bBlrqROKR9cg7KUn0kQ2JaEmfNNaD9UxLk17iVyOmcRwqVv8AmAxRVenLl8kcWTTxt61BOp1d/Rt6xa+V6I4ptzlbd1/iSoZ6txk1am+T5saM60XCvV2cR7FDn1Ywg6yThsO6y27PzVAN5ShtwlHmUWb0i0qVM5a0hDj+dCeHN2RzlisV+KXIVqkxT3EtwZKmYlr9OWSKq1y2Me5xICrEGEJm+Ge3wLGPp384oZ6p5p3ZwdpKh0eLV6XKItRKz/ASuojOdggGsxsRTIhfT4bklv8AOSMpAq7Uti8rk0b7NGu1isvp5ouzJaP6OTZ5/wC55qhGVAjuPa1xvIfhTsIBStaV7GS+JCrkDkpJJkqNaO4xlWYzTCbNtkkVkkBYxoMeKmzLaUkJcvo2C5y9e8UmV/QAgyjw0ic0ik0gIbAJbAA/QkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHhj0AABiq9WqRRmSkVSoxobZX2uO2M/YXWOZYo01QGSNnDtPcmufbyejb+XEf5oDsK1ElJmZ2IaHizShhegZ2SleUJhbmIp58vvK3EOCYmxliXESrVSqOrZ+wbPI38i/aGuZE3v1gOj4u0x4mqWsapTbdJa9TpHvn1fdHN6jJlT5i5UyU9Kec43XFmsz+Jil49W2azPYW8W0S80jcS70PUAhmTI0Vtbj7qENoK6lKVYiFtJOXUKQh+kHG6djPGcVzm1dw5/JwtiKuVeUVWmGtLD6sm3m2v3DouFokWk0BukvPas4+bIf6AGhO1CuPU5wn20FMj9MjLsS7l3pUXUYz2EMSN1WDzdh+DtJULmqUGPIS9MZmuxKt4+JqT6yy7J+6NIk4UxUxTzOObRGbm9tznITm6u8gHTPrNYzxiR6Ys2dW6y24j2c4cyiwdJZSeRMPa2zedvhUl7494ikY4xTSZLrNcpLducjJZScikgOjuxKPLNtUqmMuLb7WW6lCGTTcPX1eqdjR+NtCPENbo+N6TLTfW8mk+B7/5tGepVbgVRu2tJl3NlyK7/AFTAatiekzSjm/BxE7b+z8KveQoYCPiqrQzJl17Wdjn8Sh1KVTmz8+3ca/VMD0iU9yrk34LpAYGJpB+mJiz6U62R/XN3V+QbvFUzUI2vjG3Ia7yGnVTCDvnYznB2RbxsFTnXidTXlRS7ZN5s2YBucqnRX02URGXhVuGJn0eKpGRorn4U8IyVKotUaY1Umq8o/vlxLK+POF3R6ZIiGtUyTy9R8OZGUkewiAWFNhw220JRh+GhZcSlFbMMjydgy6SEz93YL/Iktw8Mj7gFkwwllGVJbBJlE9vQPMoCA0inKJzTsFOUBDlFJp2ifKKcoCHKKbCfKKcu0BFYBLYAH38AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPCHoDH1ar0ykxuU1OazDa8TqrAMgPFKSlJqUokkXWZjlGJNMUFq7NCgrlr/tD3Mb/AA8R/kHMMTYwxHiFWSfUjKP/AGZjms/IuL7wDuOJdJWF6HnaXM5bJT9VF59vae4hy3FGl3EMy7NJbbprR/5jivie4c+1e25hlAeT5Uqc+qRLkvPvK3rdWalH7Rbi4yCJ2PI+rcR94BSlo1GKyaSneME/VfJ860p31VjKKlJcY5Qhy7H2nUAs69HRNi8iW6thD3NUtpPOSQ1p+Himgk61DZOVFb4Hu1l9g2gltOc5tS1KTvMSeUJLRZEOKUlW8gHPoFeqT8t1urQXmiUWdDm4vYdtwy1MrUVcVbptqu2qzrRfpK+8bI6Wuj6nUMqSZ3vayiHjMWnsympEmmJfbIsjiD2awgGHq1UpsCe0zKmNINxGdl4jSltSd+8XsaSh1GfYtHiIxznSPgBtVSequHlKNn+xOGrMXqpMarTJ2KsPHtYmRoh9TiM6UK/UA7wgkKQl2O4W3aSkDE4jojNehuR5VnEL+6r5jnNGxhW4Tazjr5i1ZlovvGZo2k2A9KyVaIdOP8SfmAxNX0bajpqa67rS7D3OSoa7IplehPm2/Fdj24Vot+od6YfjSYyXmnmXWlpulSXCMRvNRklc1kfqgOaUjEWNIcdrVwjqbXpRmy+3KM3R8Zk90VXgqpDvrl0aviNpi1CTGPVw0t5fDkEzpTJ/NkoayeHVgMbFmHMa1kNaHkeJJbBI1Gfvuye6MvEjEwyTSSIkluLuElgFo004ne4ZiRRCUyHhpAQZdg8sJsuweWAQWFOXaJ7CnLtAQ5RTlE+UU5QEOUU5RPlFNgEGUeZRPlFNgEFgEtgAfeoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAZBcgAAFjVqrT6VHORUZjMVrxOqsQ55iHSzT2btUOK5Nc8b3Rt/xGA6gdiLaZENPxLpBw1RCW2qbyuSn6mMWZXz3Di+JsYYjritXPqJlH+xY6Nv/f7w1/KA33EGljEFR1jNJabprXj8458+EaDPkypspUqbJeffV23HMxj3KPMoCLLsFJpE+UeGRFv2AIcgiJTJPE05zTMXjqUITmXtGg4xxlDptZo9nS1a5TkaU37UbFfisA3g7I4BaG5x+7lGCZxBy+Zqourb7XiVlHsyabbeeQ5kZTxK6kgNX0g67yg20USTJ1jPn2edltuuQ1il43lUWiVGlVOM/wCcUuOerVle9X1R1JtKV25pLLuExRoT5atbKS9WwDiVL0oz4ijRMhkbJ9RK5xDIv6UjbdbNunsvNq61K2kN+naOsKvPKe8mIzr32PYMbL0YYbNpSW4JoNRcebaQDHUXSTTZTmSTHcin4zO6Ru1LrNKqaEpRJSR99945pN0ZqZacTClmrLtQSxiHaPWqS0SpseQyotiVo4TAd0ci2SedKVl3kYxz9JjyGVEaM1+ocIYn40w8rlrT0g4vpupv/Yb7g3SfEmG1Dq30aT4/q/mAyreC6RCfcdjNahx5OVfO5qhYKwRTZZO8sdKNILgeR2vaQ3KPIbqlUXAgrbkSUNa5SUKuZI71GJmqZrP6TzF9poBz3CBU1mpeSjm1KK4Xm3G4fMX8xuvkp1zWaufI9TXMt5fzRmYtOjsHdKSv7Bc5QGOiQibaInLGsu0QuconyinKAt8o8yi4yinKAgsKbCfKPMoCAy2CnKLjLsFOUBBlFBltFxlFJpAQGkU5ROadgpygIcopyiaw8y7QEJkKTITGQ8NICCwCWwAPusAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgAWNTqcGmsa+fLZjNeJ1VgF8PDPv2DmmItKEBi7dDhrmudTrx5Wy/aUOf4gxbiCuGaJk1xCOppksrZfLi+IDr+IccYZo90OTOUyC+qjHnV+4hzvEOlKtzLs0lpumtePzjn8JDRTQZnY9/ePMgCqbKlTH1SJch2Q8ret1RqMxb5TEthVlAW+X0D3KJco8sAhsGUTZPVFMuI2+wptalpvuUg7GQDxLSj6rDHYuoTlWoLjcOW7GmsmTkZZLsWct2b0DDM4m5FJdpFSl/SYduf9q2fm12/N94hlomJW5F1x4q3GfHf9QDGUWqOVKkkbyVtPpLVPNK+rWneQ4/pCwJWPLDlSh3qbS+etvzakK9A6vKOUmruzKe00knMudHi9YXaHjWhK1EkzPfYB88SKniuC+1MTHmRHWv7sSf+IuMXGtQ5JS/fZz4qD/ZH0JqIErzrJJ+ApYo0KLN1zcdk1+DVpAcmOl4xwxgh3Es2c9HdQ40bcDstJUfa/Fu7IooWlC//AJpC/wAyO5+odpxDHhVrDNSozra0OS2dWlw03SkyO6f0Dl7+imAyW3/sr/UAy9A0j0l93Vy0qUye5xRXUX7hulOkQak1radLaeSe3Lm5xDisvAlWpjy1NEU2DbYlOxSf3iajOP01tRMKdZfI9hbjIB2WWhCc2sbsaRj2jUZK5xZVbrjlzuP8VNVwmJbB1Jlzo0MNt5V5vR3jpMlqe25GhJZZbqUmLyhuM+7lyehZkR5QEC0mb2sfLXJ8K07Bq9dwLh6rSeXUqD5PmfWI+qX8Or7oxdQTpb/nA207Dajs34OZye3pPiMdToUN9mKkpjSEumRGZoXmQXuqAapgbB1RpC3JD1Xduv8Aq0bo20/e4jG+OFrCSauIusTZRSaQEFtgpsJrbB5lAQ5RTbaJ7CnLtAQ5RTlE5pFOUBDlFJpE2UeGkBDlFOUTW2DywCDKKTTtE9hSZbQEBp2CnKJzTsFOUBBlHmXaJ8ooNO0BDlFJpE9htmCtHuIcTqbcjsHFhL3zHysn4F2wGl2AfRTOgnDiWkk7UqitZFzlEaCuf4QAdcAAAAAAAAAAAAAAAeABD0D2bxhplfgxHjYQTkl1PGlksxpAZkeGLCnVGHPQaoryVGXEncpPtIZAAABoukbGv825EFhmK3Jdfutefst//f6AG9AOcUnSzRnzJE5h6MrvLnENupWJaJU0kcOosLUfUZ2MBmbDy4JMj2kZH7B7cgABZVSpQaZGORPlsx2fE4qxDn2IdLNLi3aokVyc59o5zGy/aMB00z2DVK/jbDtE6Jyok7I+xYPWK/cQ4pibGGI64o0S6ipMc/qGeYj8m/4jXklYwHUq/pNq0vO1TmW4LZ7l8bn7hpE6S/OeN6U+6+6e9bi8yjETfOQSy6xUSd4CIkj2wlyjzKAjMh4aRLYMoCHKPMomyjywCI023ik1NkdjMgnnIZjm823nIi4O0ocu0nV12LQKfXqc+4RsSW330X4m821BgOrnSG5Ja0pTiD9UY433E3Q9tcLf7wuoFcpSCT9LbXrEkacpXGLq0vVVXWNWkR3O0zzsoDlWmKm1flEer0ll12SxmQtCEZs7J/wmNIpeN8QUuO68xGR0fnG3G1Zh9FrajON61fX4hbLpMJ1BklCDv4SAcBn6WajOebXKgwUpTs5pOF+sWkbSVUYclxPJGdQ7t2G5+8dvqGBaJMvnhtq94hr1R0U0J8+bFQj3QGJpmlelzSIpFKdZP7RhzN+aMzJ0osQY30KAVWa9K8p/PqGrztErbBqVDkrzFuSreNEr8Gr4clGl2G+aL8Si2AOz4J0j07Ec84D0dNOlHwtqXclewb7q1bntpegfKcXklYUR6k0Pl8DHTcHaQa3Q4zUGaxytlvo23HHFZvjcB018mCeNCRbzKTT30a2REbfT9oRbRDhZ9/E0pxinx3HZSU6x0rc1Ke+4v5bVRiOckcQ40r2bAFpTNHWJ6vUmZ1MOFQ4ZcbikdKtPqjyVgSJScX+WzqEya7q9XflHM97Z+gZVNPqGzXyzW36FnlGTazoa1HYAQedZ1Z9Ij84MuwS5B7lAQ22Dy20TZdg8ygIDTsFOUXBp2Cg0gIco8ybRNlDKAtzSKconMhTlAQZR5lE2UU5QENhTYT5RTlAQmQpMhOZCk0gILCk0ibKJIkSRLkoiw470mQ4dkNtJuagFmaRksO4dq+IpxQqPDckKPiVayEe8rqHU8D6HHnbTMTu6tvqhMq5333P4R2Sk06FS4aIcCM1Gjo4W202IgHNsD6IaNSNVKxAXlSdvyW6FHw6/iOpoQlCSShJJSW4iIVgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA17Hq5rWD6rIgHaRHirfR6xoLNk+NrDmuCdIGGsTEywo/Jk7ccdzgcP1FDsUomVRnUyDImjQZOX3ZbbR8MYlpNRw1UHIrsd8omuM40ku2nNzFZvYA+t3YadcbmZxt8uFxB2MhkYFYmMFqqg1yhovrmeL4p/hHzho/0v1aj6mBVz8pQu8/Oo91XWO8YarlIxJDKXRZrchvtJ3KR7SAbDT8UUGWeVqpMIX4HlatXyMcB0o1p+oYyqEwtsVtepYWXhR3fG467V8N06q35S1ld8ZcQ0Sq4BqcQzOITjzXVqf1oAcybkptxCZmY40d0LMvYYz1RwtOa/pdLM/8NtTav4Rg5FLW15p9TfqPN5fygM/Rsa4hpv8ARqk6SfCo7kNnPSnVn45oekcicPZrWmSWOYLjTmL52lZfEW0haOybGA3RSJNamlqqqiqSHTykT8jK5/3Ba1Kk1CmOZKjCkRVdzjaiIaoiWpC0rTvI73H01Q6wmqUSHLWkn2346VZDK6eHbsAcEsPbDudSwvhiqF01FbZd+0idF+TcNaqWi5pwjXSKv7GpLP7ZfuAaDTDztm2fZF1l2jNngbENObPWwDd9dk85DErQtLmRaFIPuMrAIcoZRLYLAIregMoksMRWqxyB8mkN65ZpzIT2lAMnlEDMqN5Sfg36dm2bm+IeUybrbaxveNf0hQ5kOS1iSm/0mIeR9HZdZ9JeqA2WWvYZD5+0tMHSak9rr+TakwpnxalzeO10qpoqccpBbDPiT4TFjXaDT60xyapRGJDGa5IWnMA4fg7SVApVGiQZzTjzrR6vWeqndzvYNz/8RMLy0/8ADpjrUn12eITVXQ7hd+/J4ao596VjX5ehSOg/o02QnussBe1PHhsRdfDfp8uU35yO45qlLT6ozuGcXQsRUPXsvs0mol5tuQ4n/wBtyHOq5oerdiNiXrMm4YQsDYxgHqeRnKa7/wCEB2io6Q49LjEVUpbsWoN5dYj6p5HaNC+/rSSsvhF7RMbYbrKllTpxKPuc5qi9pdQ4dW01yHHaZqqXjaLg1hfm3GJqENtwim0kzYl+g+cA+qmyQ4WYyI094t5dLjSPqW1H3KTccKwbpQrdJtBqzPKi9Tmq+W4x2/C+IaRiKKT1LmNrdQXTMGeRxHtSe0Bha1gygVIryITbb5bnGSyLL4jSq5hp2MsmWYXlBkj6TpMqkDps2T0zjh9jhFhP8hVE2orJVR3h5Qvh+6QDLYHxNQaDFJliBUTVa3J42X85wzsNgVUSqPTO05uPrNyEvazL7TykMXHplCO3k6mnTG2+wa1Kv6xmLwkW3AIEskjg3CsyuJLdwZQEJpFJkJ8opsAhyinLtE9hTYBDbYKbCc0inKAhsKbCbKKTTtAQmQpyie2wU2AQ5RTlE9h5YBBlFOUT2FJkAgyDwk7bDZsJYPrmJlkUFk0xu3Jc5raf3/dHacGaO6Jh4kPqbKbPLe+6WxJ+qXUA5Vg7RbW66ZS6gXk2D6/nF+xP8Q7ZhXClFw0wTVKikgz43l85xz3ldY2AisViAAAeEY9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAeD0AELziGmzccUSUpK5mfUJuoa/KM5sk7GfJWnP+sr9yQGMrb8ipnvNqL9W34/WX/CMBV6MxOhrhy2G5Edd8zbqcxGQ3VaCMrWFjIjZjAfNuN9EsyFedhvWyWv7KviL3e8aJh+tVegVRD0KQ/Cltnzj3K+JD69ehjS8d6PaPiZo1yEFGlJ4JDJWVf1i6wFvo70vQKsRQsRJSxKtYpLfCv2kOjsYgw4/wCYr0I/eXYfJ9fwpXcH1hHK2tbDM+ZIb4VF6e4bGxMKxAPplD8N4uhqENf+cQpfgcoQZLjRpCfRlUPnNqURbSUpPsOwu2anJR5uQ8n2OmA7Y/hqnKMzXRG/SZMl+oa9VsB4bmqM36cttXq5iGkQsR1hnzVSko/zTMZiJjXEKbF5TeP2pJQCOTotoN+hl1Br75KGWpdIr+HqXqIFfh8jazWKbH4PVzEYrax5WVWJbkV/3o5DEY9rEuozm3XejbNlORCOFICJGldUGVqK7RzMmtmtjL/OymN/w5imiV1rPSp7bxlxNmdll8ByiPGdkMXacIz8Fub8jFpOw2hJ3XTzZd+0juapX8ID6GZkX70kNT0zzI7OGIysqVyH3cjKzKxpSXENawfi/wAmGzAr1Sd1W4pT7fOR75lv94YjTFXm6vXY0eGsnY0dokNLTuUo95gMXTHXZMUnHW0tmSrbOsXWQYuRU4MFhppx8kmmzRZ+bdV8v6RdPeUIBE9K6No185H7wF4UYzPMY0fSHRqjOntP01w234zesZUrhNwz4T9XZ+Ub2cnPGzJErLsVtps3Sb4efn7QDj9A0hxEwm5EiK4bzT2rkRuFTS0ntIxsSsaU2qFqWmba3N0a+cMxj3BuD69EdlsQ2qVVF8cqCgrO92dHWOBVLCmOqDIN5llElps+jfZXlc/AoB1piVBorN9Zq2z+8kTliWGf/MYqPvWHz7WMU40L6JUUz9X/AIfN/wBIxsDHExktqj1i/G3mSoB9TM1eAthT63iS0jicvmbT7TIZR1CENtrWpJof4DI9iviPl2jYsQbxym2mzI95IPVuI9bYLikV+sR4MiJFqDyabI87AcVmZV6Ul2D9KMoD6VW0i9lELaRAZcLmjk2j7HlbOolDrc9mRGyZta4XSe7fd+sdejzabIiIkR5TTiVFtsrcAxFTorD7LrEhlDrTqcqkqTcjIc0xDojMpHLKFUXW+LoHuc38O4drSstXzrKb7xS400tu6DuXcA+bJODJyT5HUy1Mss2rNfCv3VCzajV2kyiJbr0R1g8zbhcR+xfaHfZNKfr0jVNQjkGXX2fmMXFo8hco4co1OtxnLJzc/I4XcYDZcFYTra8OxZuKFsx5Mks7bF8q9X1Zy7xd+Tip6jjakuT9gxVTIao5E4ajNZcSjPiGQPbv2gLck7Ay7BNlHmUBDlHmUS5R5l2gIsuwU5RMadgpygIco8NO0TZRTl2gIcuwU5dony7BTlAQmQpMhOZCkyAQ5dgpttE+XYKLAIco8yi4ZZddNLbbalurOyEJK5mY6Ng/RbLl6qXiF3k7X9lR5z4n1AOd0ekz6tM5JTYq5Lh9SS/SvsjrWDdE8CGaZeIHOWSPsCPoi9veOgUekQKTDKLTorcZsupKf0n2hkgFuyy0w0lphtLbaSsSUlYiFwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPB6QAAC1nzYsFk35clphpPEparWAXRjAT8R0aC8yibNTGbf2NSHdjKj8OfhI/aMDU8ewZktNJoGskyZBqb19rNtet6RlVQoj1MVTJcduRCW3q3GVlclEAkqNdjOI5JTJrLshzeba76tPiFLDiGWybbslJFaxDlVYwTX8FTXsQ4GUc2m/1mlGe1Ber4v9Q2LBmMqVieMRRXNVORseirOykfvSA3ptxKxUpNxi2pG3YLxmRfYYCtbCTLaIFRr9QvkmlRXA7dQDDSabHkNKZfbS60rYpC03IxiXcE4ZX/AMmZ+GwbolhBilyKkwHPZGAMNL/qTzfuumYsXtHNCPzcmc18jHS1Qs3a+YjVTnD3ZPmA5gvR1Dt0VaeR77ItnMAy0HZqtRTL1kKIdSdprvWRCBylv23JsA5o3gmuNmWR2I/7r4mxBherMx4bkxttsrZDynmHTo1ObiJObO4S4UDBV+Yueq/1ZcKQGlQ4a6ak1NbL7xbT1LcI1qPNcZx9BmkyPaQxElBElSAGu1BN1pMyGt1pyS2T643n0c5ClDa6gnmpMa1VfrvdAcpr9Aq2IJCJXL3nXWVEaGyPmoUk/APqlfk6uYZU4a08oUwS9XfrIuckfPb9Gq9Tq7cPDktuNOkIVsXzdaouyR9R7xqNUYxthqS8xOZqkQ/8QwHc25/J1nGUgiSjYW0TKfaXxOtH94cVwviqb/zaYf32c3O9pJGPxljuuQJDJ0V9qUTfG3q1flAd7QTD24s3pHq4aF9eb0D53oWm+rRpP0+lNOl9ZqF878J/oHUsF6YsHVSpulUXnmYjrXR9H5l3tJV6pgNomUSDJTZ2GwfvIGIfwTR3DMyprB+6gbFT6tRaxKdTTpzMiP8AULQ5+aYyD8Vxk7ku5AOUztGlCce1nINWvxo5o0DHOCDo95dOddNrwL53yMfR6kNrLpUXFpLpceQ2ptTSFIV1ZQHx/HrEdU3pHHYxavV5XC/OvuCe1KbdKRT3nW3kHdC0OGRpHe8XaJsP1ZC3WoqIrx9pKRrmENF02hVwnqs/El030/tAMBgHSxIN8qViBp18t3KI6TWr7yP4R2NmvMLgt6t9KdZwZy53yMbbh+s4ZpEDU0ooMdX2jLJEv9AkfXSqx0SUFIP7R4rfIBrFPcr02MbDNR1LJ91icF9hDDFJw9DkRocI0OPL1siSt43HXl961KGYiRSjdGRF7wnARGgeGQmMh4aAEJp2DzKJco8ygIso8y7RJlDKAhyjzKJcopygIso8yiXKPMu0BFbYKbbRLl2CnLtARWFAmt6Bl8P4dqldcJNPjmpBecdVzUJ+IDArIzOyi2jbML4Bq9cUT7qTgwj4XHCsavdSOj4W0fUmkkT0u06b418KfYQ3awDX8M4VpGH2yKDHJTvafd5zh/EbAAAA86x6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAXIW0uSzFZN195tpBb1LVYiGlYg0hU+nXZp0Rya74/Nt/PrAb8ZkRXMyGu1vF1Co5GiXNQp/7Fo8yzHJa7i3ENYM0PytRG+xjlkL+Ia6YDfq9pOqTxrapsVuEjqWvnr/cNHnzptQe106W9JWfW4q4gHoCuK8/ElNyYrptPNndCi6h0nCGN2Zv0Kp6qLK+07L37jHM8oy2GIbUqc4679Wjh9oDspLMrKSdushomO9HcOsSjruH326LiJCs5SG+ah0/T4T9O0V02qzKWepfN2VE/Epn2d5Da4kliXFRJjOk40srpUXWA5fQMeyKdUvIWPI6qRV2tz2r6F/8A+fhGypxpQkLyrfeI/wDCMZnF1Bo+K6byGuRTdO3RP5sy2T7yP9Q4rirDuJMHSSiz2pNbohn0NRjIzuMl3KL9QDr0fHNAQdjlrL2tKGSYxphsyudRSXtaUOEK5Q0SVJQ442orpUSD2ipp937Jf4TAd7PG+HS/ryj9jZig8cUK/NffP2NDh6HzvtUYmRJ7lGA7cxjWhPP6rWuN+utPNGwpUSiJSTuR7jHzryn0l8htuCsYSKUfI5N3YB9Z8TXs/hAdfzH3CaOjNtMWdNmszI7UiK8l1lzhWXWQmrMhLEfUpPpFAMPiCachRsJ82ncfeNfcRlGRdSZi3ebNRZS3nuAYeYk0quRXuOf6QMd4Zwe+uLUpBTKiaMx0+Lz1p9Dh7kfEeaatIK6Qh3DWGphKq5l9Plo3RP7tH954vCPneTCeWs1y0G6o95nzjMBn6zpqrqldBhuDGavszvLcVl9pCaj6UKfV5BRKvD8mOucxHP1ja1d1+o/eGq+S0H5leT1RHMoJyGVofjNvJVuNHERgOivT3KZUo9TaPnxn0u/hUO7Y+qOH26ITk+Omap5F47fvEPlWg1OXKpDtOqCzclxHNW4s960dRmOh0cqlWo8ZNzdXq0l7lgGcpFDw/Mhx5bsLVcoZJa0fV5vQK5+BcE1GOcSeeVs+BwiyuI9hjOU2E3CpzEE+ebKcuYVONIWfOAfNWP8ARFWaZMfqNDqDFVg9Ws5j33k7sw0F2kTKXZ2TDeYWe/MW8fZcmnoWXNIYWoUdiS2tt5lC0LTlWSk3IyAfKkasTILyH4bq2XE7lJPcOn4f0pYk/m0Rao5lQckauOjs6ouNxSuouoVY00Tntfw89q++O5w/dMapRZr+HL0WfSuSu/VmfEA75grGcSpvNU6payDOXwIe4XfcXwn7vEN0dbfY6QtqB8lRanXGKu3JhuHIQy/rVsq5yUkW8dWi6WKzESXJYcGSTnYcvxAOnT57CCypShx492XeNfnsz5HOcYcSR7s+4Y+j17ElTPXmmM1fsRWDyo+JqG50EpTvSy3HHP8ASAxVGw6Wx99FjGyR4jbKSSlOwXhp+QosZGAjNI8yiXKGUBFYgsKzSPMoCM0inKJco8ygI8opyiXKPMoCI0ik0iU0jw0gIjSKTSJjSPCbUpRJSRmZ9RAILegTU+BMnv6iBGdkPH2Up/WN3w1o8mzCJ+ruLgsn9URdIf8ACOlUilU+lMcnp8VDDfaMi2q9pgNIwpo3aayyMQOa13eUZHAn2n2h0KLGjxY6I8VlDLSCslCE2IiFwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOFzpUqavWS5Dj7niWdxarQhxOVZXIT5QygMPLgLaLO1zk/lFn6DKxjY7C2lwUO85JZVflAYUUiZ5lxk7OJsYi6gFJbxl8LOuN693+9y/hGIF7hie05D1V+k1q/0gNsS81J68ohjnNgyNdDM7Fxt9lft/iGMUo+o7C6ZnfVyPxANxo9ZjVAtWfQPp42VnZXtLvIZmOtSUqSlVsw5tJbQs8zalksuFaVWMhDVcX41p0e0ClU6rEXjd1Dn+nKA6yhd9li+QmTY96U/Ih83r09YvhyFsStGtRQtHFZ0zsJi/lD1wvOaNax8L/uAfR6Wo5ltYZP2tJFSI0Iz2xY5/wCSQ+d2f5R8wvO6O64kvQkXTP8AKTYLzuBMQJ9jYDv/ACGm/wBii/8ATIaXpXbpEemMRkU5jlDq8yVpSRZMv/2NBjfylqMo7O4PxCjv6C4xdX0l0LF9SKQ0ciGexDbUhlaVfuAbZo5qT9Oq1mjPky/PI4k+0b9MkKkv60+oafgimGTPK3iMtYNsAUH3jVNJOJiwnhxUlsr1SaWrgl4C7Tp+7fm+sNvaaJ54kGrKRFdZ93iHCNIFbPEOJZM02vo5Hq4yPC0W78XEA5k9AakLU6a3CcUdzNXWYiKmyUHdJIWQ3BVPYd2WyH6BGqlulzWlGZekBqJxkmdnmDSXoISIgIPYyrL7w2lcVxJWfaL4kKU0+O7sSVj9ADm1ZZdhYlv1S4uX7xDMYA0vs4aUxHfoRPcmkq6XWc5ae0lSe0PNJ0Pkr1Lkk5tzK/Qoc4rGGa8ywc4qe642ac/RlcgHf8e6QY9Ry1CiMsplR9urL6Op5PhMME45g4jdXGI1My2/OMOpyuJ+HX8B89cvbqVOis682ZbW/wD2MRvVWtwKkzOR51v6wuar8QD6+LOW7cKybQvdvHEMKab9RqmK9TnP/wApHO+ZDrtFxBQa5ATMg1GMpte6694C4lwhpOL8K0KrpWmotZyLaVt43vylBbv9IQoYObU2zetGitoX4lc4wGhVnCEytVmHUaTSKfDkMt6iQ++tzpkeskt5jYoujmnlIZeOJzOtGc9XmG001VRd415PhcbIz5q35ygGPpVKaiMWaIiF+SSTw7BLlHmUBRlDKK8oZQFBpFJpEth5lAR5RSaRKZDzKAisGUSZdgWARZR5lEmUeGQCI0ik0jK0qi1GrOkinx9aXaXuQn2mOjYbwNAp9nZ9pz/rJ5ifgA0LDuEqnWnCWy2mNE63nC/QXWOnYcwtS6G2SmWdbJ633Cur4eEbAlJJIiSRERdRD0AIgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHCiAiFdgsAoMtoWFRkPLAKHm0uJyKK6T3jAz4xxXbFzknuGw3IRusJkp1JkSr8Nt4DWT3DXYzimWucRp6VatvtHYMN4PKF9NrPSufVsdlHrL/cMhXqDS6rDVHnRyX4Fp2Gg/QA5PT67qyJDxZkn1jMtvtPNEttWZJ9Qw+LsF1WiHyqIXLYXjLiT7SGv0+outHnZct6DAb7FnrZVZRcwZNt1iUjM2rndw0+HVWpZZVHlV3C7S+tlRLbPKA2pEdBbMtxMiK34C+QxUWrOKK5pIXzVSUo+EgF+1DZ+zL5CduExe+qTf2C2Zn37IvWZiT7ICRqnxzvdpH4RkaNSYz05oiZRsO/CQtmpSTPcNkwkba5DjngRcBcVzImShCCIiSm2wY69rj2bKS7IcXferYLVx9KSM77iAY/F8x2HhOa8152X9Eb9VJ+cP8I5Fq/EkdC0nP8ATU2nEexhnXL/AMRz/wBo1DJ4kgMWcFlXoHnIHS80dxmOSJPhOwqTGWncdwGHJp21ltXIVpgRnC4CI/VGabbSR2Um4mbhMOKuRW90BxTTPE1UumxWneNwhty6c02yloyvkSkYHGbPlLSvTaaR61qP9IX8P/obzZDmxQDkmMNGtOqRuS4P0KUrdbzaj9JDQFUWsQ57dIq7CmdYrVsSDPM2s+64+lXYaT4SFhOo8WS0tDrZZC4jPcA4i3ovxVU7FGphe1chFh0DCuhvSQzyQ4EykRCa84Tjub80bNHqzdJ6Jn6RkF7AxPiaW/8ARZRwm/7lBfpUAlfwjiCGz9L5M4529SMhSKFquleGWpbtTd/pzus+7lGQt4QELMdDWwhNlHpkQqtcBRlDKJbDzKAjyhlEmUeZQFGUeZRJlDKAjyjzKJco8NICI0inKJ7DZcP4JqEzppf0Jr/uL+HUA1aJFelPEyw2466e5CE3Mbzh7Ad7PVt3/IR+sxt9Go9OpLBNQ2Mh9pd+cr2mMqAtocaPEjojxWUMtIKyUoKxEQuQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHDzIemQ9CwCkUisxSZAKVDG4henx6DPkUt9bE5lk3WHEbyWnaX6BkVChaUrbUhRXSpOUwFOD9KEKeSY2KOiU6RFylvhv8A3iR0fKw+2TrC0OsqK6VoO5GPm2sYSq1JNSoNqjDvf/1CE+72/hzhVgzHFYw87raZIN6KXnYrvmvw9kwH0QpokkZJK5DRcXaP6fVSdl00uRTe76tfwGyYNxpQcTsE3GfKLOTxRHD2/dPrGeejAPmGtwKpQpnJqlHXHWXbt0a/dMXVOrZJSSJF1pLcox9A1mkRqnEVFqcRuSwZbllu/cOO440ZVCnqVNw8pUyNvOKrzjful2gFUWewraTpDLRpjKi84Q5VGnKaVlXmI+4xlYtR3c8y+IDqEaU2fbIZCO+k9mYhzSLPVs6Q/mMlHqC/tTAdKjOEZ2uQ3LCpE3Spki5cNhxqHUnbl0hjoeHpzpYWkHnPnGQC7UsrHcxCpROGhF+JREMcp5eznGKo6zOU0Rq7YDBY2kIlYtnrb4G3DZL7hGn9QxKCFc5xC6lLvv16/wDUKkkQAlkz3HcTIaUW8VIQXUYumk2IBS2glb0it9EeNEdfXsyFcXLKL9VhoOnzErVCwg5HZdtJk8xJEA5HSqy9KxlVK601yltZmz4ebm6vkN7gYiZn0yQ402/HdY8Z84cwgmdJoKFFvNGdfiUoa5Hk1RgzfJR6xzMtzO52jAd+LETfIr/X8OUYqZOnztzZ+7uSOV4XxU1OrcSFMmnGz5uPhzJTsSr0H3juGC5PL2rGy2237wCxodBkSVkt9JkN0p1KZYQRGLthsm+aSSIXCSLcAITYTJIeJSK0kA8sKiIVWHtgFNgyivKPcoCPKGUSZQygI7BlEliFxAp82oSCZhMa0y4ttiIBZZRlqJh+oVg7NtG0x9svh+HiG4ULCEKLZ2f07vg7H+42pJEkrJIiLuIBgsPYXp9ILWpST0n7RZbvYXUNhAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHFLEKRXYU2AUqFBitQoUYChRCNRiRwxA4YCN1Q1vE+HadV0LeW2UabvRJY5rh+99p964zzqhZvLuRgOQv8ppzmulGokNHsmNcP3vAOqaPtMcuFqoOKv8AiETc3L+tR7e8a3Q6f5RxUxAdK7WuUbxdSUFtMZPEmBIUyQ7Lo3/DJK8ylo+oWr3Or7oDvdMnU6swCqVImNzI6t5pPaXtGAxRWGaewZFbWj5yh1fE+A6lriN+nuL+8y98dx/6hsrekY6g5rZ1FjuL70OKSAy9TcOdL18qFFcV6zBF+gW5RYClXXSIKvdI0mPI+K8PvKu/TZcc/VdJQyTFWwu//W5rF/ExcgFoiFSFFz6WtH+G8Yrbp1Htcm57XxuMqwVBePoqwyd/tEGkXbVKZcO7M+C4n/FsAxLMGmEV+XyGyLxtDd6LMoycJ2h1pue845uQ2rq3jntSYelyXWbOtQS4+yp3/wDWMtQFMMpJtKUtISViSXUA2Q3jMrilTpXJVxaqkJ2pIW63zO5XAYKfIbRU5KFFdKF7xcxXUq4XCMazi2Y5ArSXEleK+nafriqDUGFFznDQA3OMtRcad4yUdSDsVhq8KY6SbkrXEMxHnxtVrJC9TbvAZiU/GgwXZUhSUtoK9zHyziyvM4yx09NkP2pEE+j9f/8Ar9Q2PTdpFfqCncN0JWtZ824bfbV4EjS6NheU0wTcsya1nHtzKAXuJ3qFMp+qhOydb8U/6hqFKwliOrzNTyg2IX2iEdJ8rjqtJwRBeaQsjvYb7QaBEhoSkuogGhaPtGbVEMjWRHrO24WZSh1imU2NCLo2xO0ztF601sAeIQdxOhIqSgSpSApSkVpSKkpFaUgKMoqyivKKsoCOw9sK8o9JNztYzARCtll51wm22zWs9yUbTMZ6j4blzDJ14uTRvX858CG7UmkQKYi0VnKo+JZ7zAatQsGOOkT1TPIX2Xa+JjdIcOPDZSzFaQ02ncSSFyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADi5igxIYoMBQYjMSGIlAI1mLdYnWIHAFu8Yx8oXzospIDAxanDoFZkzJbLv0lGpujsc65/isQ2mDWKdVf6BLaf9B8XyGvVWKw75xBK9o02rUVhiZnivPxleJtVjAdYmxY8yMqNLYQ+0riQ4WYjGjT9HjCZZuUarOQmD+qeb19vYd7kNXRjbENCYKSuZy6Ne2peLn/j/ANh1ShVI6lEJ82SauV7Eq4DRn8G1+J5p2nzfm0r9Yt34lbh7ZlGlEjvZMnf9I6cohQZAOXNYjpDD3J35qIznhfLVH+cNggTo7ljZkJc9iri9xvQ6TVKUtuoU+NKI073WyM7944ZijBMejNLmUOpzYCk9jNmR8tgD6Cx3iCFS47MuU6V346dWi/OUoabguuOSsRrckvbH9yOykfOjeKKtUXSRVJDkzUpJCDW4rYXzG30WqS4clp9lxRLSZWO+4B9TOSEpLYLR2QpV7DEUaS7JhMuOHdSk3MUyn13AW2KGG6jT9RfbvI+4xoTdQlUx1cWStKUJ8e4xuNReWkrJ2DW6stKyMnGkr9oC4axdS4qc7jmqc7kKuNUxnj+o1KObLR8iil91xaf1CynvII87Mdlo/Qm41gqUVf5Ut+S4003xNoLj9pgLOgum/JOW1rUGg+hR+0OhYboMyoGTsk3fdF3o+w7Tjaau2Or0yDGjNFq2yAW2HqUcVlKDGxMRzT1CuOhOYztuF42RZSARtoO4um2wQkhcILYAoSgSJQKyIhIkgEaUirKK0kKrAKLD3KK7DasJ0KFJZKVJTrr9hW4BgqPR5tTctHRZsjspwy2ENyo+G4lO6U/pMnxr7PsIZxptDaEttpJCUlYiIhIAEXoAAACAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAf//Z</binary>
<binary id="77" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="78" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="79" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="80" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="81" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="82" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="83" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="84" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="85" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="86" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="87" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="88" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="89" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="90" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="91" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="92" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="93" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="94" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="95" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="96" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="97" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="98" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="99" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAGSAsoDASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAABAUCAwYAAQcI/8QAVBAAAQMCBAIHBQMIBgcHAwQDAQACAwQRBRITISIxBhQjMkFCUTNSYWJxFXKCJDRDgZGSobEHU6KywdElc5PC4fDxFjVEY9Li8lSDoxc2RmV0s8P/xAAXAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAwEC/8QAFxEBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAERMf/aAAwDAQACEQMRAD8A+us2VodZVFRLkBQeF683CGa7dENNwgrcFTMinhDTDdAM5c1Tc1QIsUFuayrdKuedlS4ILM6k1yoF1IXQGRPRkLwlbDZExSWQMtiFEqqOS6s5oPFJrrKDlAkoL869BQ4JVjSgsuuUMy66DnqlwVh3USEFAGy6yu09lHKgrAXeKtsoHmgjyUmlRJC9aQgIiVqHY5WtcUE111xXlkHq4myiTZUTSkIJzT7JfUVG66aZL6iX4oJTTIV86onn+KFdLfxQFGZc6fZBOlVT6hAeKjdT1rpQZ91JlQboGua4Q1U24KhFP8VOSQOagT1Y5pTU3uU7qxzSmpbugWvUCN1bKN9lAt2QeBXwqoDZWwtIcgItwoWZpujmN2Vc0YQAOGyreiZRZU5boKGu3RMG6gyL4Iqmi35ILoGI2GK5C9pKe9tkyggDfBBCCBFNisrY2tCvawFAO2G6KhhsFdHDsrMtggotupsXWN1YxpPggIp0dELoamjPomELOSCyNlwrWMspxgAclPZB4NgqZm3KuJC8NigAnbsgpmFMZgh5G3CBa5u6qfsjJIxuhphZAK8oeQ3Kvl5Idx3QRuoOsvSCvC1BW9VvVpYV45qAV7FANRL2qsDdBARXKtEdgpDZRlksEEJdlTmsozTId0qAphCszoFklyrc6D6QSoOKiHKDigmHboqF17IDMr4ZLID3bhUSNXrZbqdw5AO5qrLUU5qqc2yChzVDKriCvCEFJauDVYGlelqCsBTZdcGFWxsQWwolrtkOwWVo5IJHdeWXLxB7ZdZefrXIJfrXoUF7dBK69Va8MlvFBbfZQJF1QZVDV35oCHuACHdILrnPuFS5B6HlTa4qgFWMcgKjRDSEBq2UmzFAfdRL7IczbKp0xugJfIhKiVc+XZA1MyCueYeqXVE2/NV1M5F90rqKkg80BM0l/FDukPqhJKv4qh1WPVAeZbqmRxQ4nHqp6gIQcZLLmy780PMT4KkyFqBm2e3irmVG3NJhOrWz7c0DCeQOHNAzC5UXTX8VEyIBjERuVS8c0ZNI2yCe4ZkHMbur27KthFla0goLWuUni4VbOaIaAQgCfHe6rESPdHdeti+CAaKG45I2lp9+Stpqf4JjBCGt5IPIY2saNlbqBVyusLBVAlAY110ZT72S+BMaUHZAwhYCxc9iup29mvXtQB5D6K6GM+isDVdE1BOFtkXEVS1qujagIHJco7gLkElyib+q839UFc4ACCmfZF1B2S2dxQeOddBVBN1bmN1VLuEAkrtlQOavlBVQaUHrW3U9Nexg3VxCAVzQoOjui3RKJjQAPjKiIkxMF1F0NkC+VuUIOYlM5oroSaEIFc11QQUwmiVBiQVRAq7KfipsjsrMoQbwKDjupqp6DwuXrH7qs3XM5oDI3FERvQcSua6yAsOBCi4XVLZFYx10HFqgW7q+yiQEFRC5rVZlC6wCDmsCkALqLn2ChqboCBay5UiRTEgQTuuCgD8VNBxXWUSvbhB6uCiSvEE3cuaGlJ9VY4lUyIKDIVweom11447ILM68JVObdc59ggtzWUHSWKoMqi59wgv1VzZEKHbq1pQGCTZeOcFU3Zq5yDyaRL6mQAoqoGyWVRIcgDqpbhJquQgo6pmCUVkoQDTz28UMaj4qmqk3QhlQMutn1RENUT4pFrbomGbZA81g4KmV10FHPurtS4QSzKQeVQSbqbUFuZdnsoquQ2KDqiS3ihHS7qdQ7ZCu5oCo5UTFIljHWKIik3QMmPV8TkDA66Ja6yA0FWt3QjHbBXskAQHQuACuM1mpW2oXpqCQgKlluotlQZlJUmuJQM6eTkmtJLsEjpnWTSldsED+nl4F6+S6Chk4bKwSILw5XwkJeJN1fDKgYtOytY8eqB1dl62UoGIdfxXt/ig2SqwSoLyVwVbXXXt0Fc97JfMd0yduEBVAAoA3kKBN1JwUbIIFgKiYgpONlwcgiGhqkN16d16xqDwtK8yq/KolqCvkq5TsrJBZDylBRM5BzFETFDubcoB3C5UcgROku0kAzG3Knpq5sW6s00GsKrIuVYVGyCGVc1qnZR9UEgbKOpuoEqI5oL2PRERQbSiYCgKDlyhyXGTZBIlRc5VPlsqzJdBY5yrc5eF91U5yC0SKxrkICpatkB7XfFTDkA2ZWskugKuvfBVNcvcyCa9uoNN1I8kHGypkCmVFwQDuYqZLhEuQ8yCklVSyWXsrrBA1EqCx0y9ZMgHSL1kiBndTYgopFOqq9ClfLzPJo+KBzTRufBqs3aO98FQS1MehOGGKmvW33/R+5m8xQGORdVrZI/8AnK5ALUzcCUVUvNFVEnAlVQ9ABVu2SeqdumtWdkoqdygW1LkI4o6doQrmhAPfdXRPVYAJVjQAgKiKIY5BNkAVrJLoDA8L3UQuZek7ICNVeOcSgzJYq1kqDyYkqpwKItdQc1BQbqyFeWVjGoCYHWKKa4INgsrWkoDM3DsoGUgqtr1CUoLRMQrGy3S/V3VsMlygPablFRDZCwb2RTXWQEx7I+mfYJWySyJil2QOYZPirdXdKoZjyV7ZCUB4kVscm6BEqmyXdAybKrWPBS9kiIikQHNKkHbqqN1wpjmgKiNwrFXDyVh2QQ3shqhuZE3uouZdAtfHZVOFkwmjQro90Abwoi6KfEoCPdBBguiGM2UoogiGxWCCsxbKtzLIzLsqpGoAJgEHUI+du6DmbcoAni64Rokx3XoiQDiJS0US2NWiJAEIbL3SKOES90UDMrxSIXoCCs81xGymWr3Kgoy7ri3ZX5VxagoYN1e3kohtlK9kHuY2VbnL0leOtZBxcq3uUtlTMbFBwfuoSSKpz7FVOkQWmUqszFDOl3UdRAe2UoiGQpcJFdHNZA0ZIrA+6WtnV8U10BoKldDtkUw66C1eOcFw3CreDdBCZyFmKIlKEmdsgDqHWS+okRlSUuqCgrzL1nNU3RNFHqzR03AXvflZ4boCYOSlQTUtXjkdB7QR8b/veAVeKF9BFMZ2OY6JpzNOxuEt6CRSl/W/Uuze9yQfUKCcMmZxHJy/Wh+mNJmhjq22Jj2P0Kqp2kkNzEbB26Z1EWvTuikN2uFrIPn82zDul9QNreKb1sOhNJC8HMx1ktqRbkUCioCW1A3TSoKW1HNAvmishXs3TCbdDvagCy2UXFXzWAQrig4uV0JVAVgdZASSok7KsP2XA3KDid1JpXpAsogICoCpOF1XCrrXQVZVNrVLKrGNQQ5L1pXrwvGtQSad105U2t2uqpygpe7ZShdYqpy9YQgZ08qKEl0qifYIuF90BrXK6J1kG1ytY+yA5slkRFKlrXlTZKgcNmBCm2S5Sxk3xVzJfigaMeLc1fC5K2S/FEwzIG0L7FHQybJPDKjIpUDNjrqwBAxSboljygtAXhXfrXl/igg9qocEUdwqnNQDObdc2JXhqmGhBCOOyva0AKIXvhzQeqqQbKd1CQoA5wg3t3R04QrggpDd1awKJC4GyCxSuFTmXmYoLtS69zKkuAXmcIHIXtwolRLkFi64VWZehyCd16orroPSoOKkeSregi5y8LtlBxUSUFoKqm5qTSq5igGl2QznWurZ3boR7uaCD32KiZQq5HbqFwgLEqmJEIxyuYQgJZIioXoOOyIjKA6OTZXMkQbCrWlAaJNlxeChcxXocg6UoaZ29lZKUDXzNgZqPdYIKq6ZscL3vcGtas9h2LwYnVVEEbBmhDXDfmD4pR0ox2SoDmxbQt5rH9EMWqabpPnbE7JJE4O+nl/ig+oliGbWSw4m3qn/AIct/eO6zc+N18s9o5fu8CYYJiY+2RcyaZ9pwZneg/ig+rdIMLp+kOHwsdPJAGu1DIzzN9xA4JglJSvdFTvkLmvzZH+RvomWGGGkYKSsrYtxnj4HN4T5VQDxXY/P/Vu9Qgasax1THtYWyhGBwLgLgZRZLXTOic17hayZUzNXI5r22dyQZjphAA+OrBIa/hd9Vl6ncEC2x2X0DpDSPlopIHi/iz6hfPJjuQUCypBQc8ZKdzUkujq6VRp/cOVAPjBQLHRXVMseyZviACEmCBVNGhjFumMzdkM4IBHNsoK97bleaSCoFWMXadlNrUE2C64tsrYm3VmkghGLK9o2XNiKJiiNuSCjL8FNosrjFvyXukgoIXrGq1zV6xqCJGyFnabowjdVzNuEC17VBt7op0d1HSsb2QRbdERHZU5bFWsGyAuIkqwmxVMJspSuQW6uy9bIg3PKkyXZAbrWVkVR8UvzFSY6yB3BNcIyF6S00tkwp5eSBtC9GQvS2F1wjIHIGULkU14Sxkllc2VAxa6/ipIaFyIB2Qe3XKK6yD3b1XqjZcgkuJ+Kj+tQcSgsBXjrFQC4nZBTMh3BFPF1S5qAd6rcVe8KpwQVErsy59lAoPXOKhmXOUED9Qv8UeKCXqUkv6T/AAS43BsdkHoKkHKm67MgvDlIFUBym0oLVxXgK8JQRLVEtVq8sgjlQtSUbfZJsbl6tFwE60xyR/VBVO5BzuTXD6SOrbpGXdg4PvehSjGPyCo6vUbS2uGt3QX4XQ1FbUEQnKGm75PdanHSfBYKPD4p6JtsoyyfEHzLujHYwdp7STv/AF9E8qPyqmqKf4OzNQYBpFrDmrIz+1U6ZDyPG6vY231QFQuRUVkJEEUNmoLs26nqbIbMvNRATqqd0Bq7rzr9NFVsp5JY8775W+NkB8ptusL0nxTrNc+Jp7GNX9Lek8VLAaWE9o9ZEVJkoWucd5vFBXMJa5/V4oxm9PRqFkjdhofGJruHeI/kj6WRtFA+rae0tz+CDwCndW1E2IVTuxDrtB8zvRBZRRVEMTKypJaXi8bTzPxKZ4BBTzYnTMnc5jnuzSn+ShO8y1Je/cDe6tw6RoxCG+xvzQbjFqx8UbWF2UHgiPuj0Wl6J0klTSta2QmOMdoD5XfBfOK6sMs0cbnX0zZh9Vu+h+MxU8DKaqkDC1t2yD0+KDV4lSaOHs7Lwz/iWZwXGyKGYeMUn83LST4hRYph1QaOVlRNTtL9BsrXOd9F8ygxOOKrlLgRS1bc/uu+LT90oPqEOKwVdE6Oqhc2RvmOwB8Fh8XwyWHEjNYGnfxNHi53iCiKDpC7pHjglY1rKKMZQ1u2d3gStHiVI2roMjhxDu22sgT4diYlw7QrLSe+z3mr5timPUJx/wCyaHWl/KdP5RxcXxNgtPisNbRMbFJfZx5Ru/ez91fKeh9pukJra2bVkDvb+bve74lB9Cxmmloqt9PKO73He83ylLnNWv6VQ6+G0lbz2cw/dvwOWXc1AvmZshnRpoY7hUvgN0CwxcSnpWCLdFZVP2QD6QJUxDsuJN1dFuEHkMViiWxArom3KJZGUFbYx6IiKL4KxsW6KZEAEAZi35KL2WCYaYQlS210AThuuaN1J2yi3mgkW7XUCLq9rbheOjsgFEW64womy4tNkAT4V4GWRLwq3NN0EG7L2TkpWXjhcIKCuaplq4MsgnbZcAvWi6ujjugnTtTCnabqinjsEdTtF0BcA2RcSpibsiYW7oLWgq5gXkbVc1qC2E7oockPG2xVwOyCV111Fdf4oPV7uo3XEhB6vCo5gvbhB6SuuvF6LIPHhVPCtcVEoB3NVL2otwVDwgEeCoK+RqocCg8G69yLmtKnYoNrRTHKA2Q27yrxbDm1w14Tab+aAFUIyHQ2MR4bo6KodGQBMN0Gala+KR0cjC1zTYgqOZOukUWrF1mLmxv7wSDMgva5WNcgtWOOPt5GMZ8yhTYxQT1wpY3yG3efl4Qgarl2IRyxQPlomGoLTs07kpacSilp7UstpZM3PvMd43CBxQbVGfwDT/6U2npaWaBkkXZv9R/NJMFM0VPHEd8nAeD+SvndUxVDJGnIz3D/AC91BGtj6qJDJvp5ivnhx84l0ijbqxxxiGR1vdavo9RVwnUB1NNn7yyVTRUcWLGsENLFFbbgDZHOPqgc0xZHQRZYXU0juTSMoPxWfqcOfPiElXI5rmMNgC64v6oiHFHPijppp2zys2Dg24yo/BAKieUOa7SOwN8o+qA6CLIJJWSPcPG6JgmIbe4t6r2IMZM8GTM082oOqLoJHkWAPdaUCvEIPyuQtHM3UGR7bjdMJmRS1UWd+TNwn/BTq6Xqr9hcFALDEvTsrjwsv4pVjdcyhon1Txd/JovxOPlFkBZchG1lNLI5kcsUrmcw1/JZrFelFccIjoaM2rJjpy2ZZ1vdK0vQPBsHpzHHiVTlrZhYWfZt/dKCMsmmHyO+85YzEcRAmlq79o/+y1fYMU6N4VK2aJrp49Txiflsvz5/SRh1ZhGOu6PxyGR0pL2P9YvByBLPibqyv1IwSL5WtWwgpabq9zJwMF/lsEnw59VFakoAGZ8tzp8WVOK3tIOoRycHi7zOCDNz1WqbX43zcDFqaGPTo9PyM8vvLPfY+jXx4jVmmjpo/JnzO+Ce0VX1n2UX5P3X+85BbWjSpHzuNsxs0IPDpzql36Rgs1UdIawSviiYSMh4Qh4nOZJcHmED6lJkrQX8WXf9aeySt6sWO2cN7rK4dO+J+dvET3kzr6h0lNEb29Sge9DJzRVL5gbamYS/Mz0Uf6RcTgmNKGh4P+6ElwPFooZjqxSVEHk+X4rb9AcJ6J9JqgjF4SKz9F2ju78qBZ0EgdR0TCRmfKc5F/2L6LSSmSIFxPFuFm6fDRR4jLSOYW6W0d/EeB/YtdgMWvhz9SzdM2v8EA7oRMJIXRakVuPzZr/BfIcS6FfZ/SKQ4XTzTQ1EupGPL72Vzl9jmj05yBy9VisRmq/tOKWjmltfI8Z+64fBA6qP9KxVcDoIaTO3s6ePyemZ3ib+KwDm2JuvoOGwxfa8sM50zIM7PL8VkMbpeq4zURfi/U7iQLWxFc6LZEsapadwgVTRIKaLdOpovghJYN0CsRG6IhjRIgv4K+KnQQghRsMPwU6enR0ECAZsHwVumjdGw5L3SQBaaFqYuab6KFqYdigRyR7rmxI91PdSjp90AsMSlJHsjtCyiYroFwiUtPZHaFl4YdkC18W6qfGmjodlQ6JAuyqsjdHSRgId4AKCkhetCmQubzQWMjCsY1exi6Ihjug6IFF04K5kQsioI0BFMy9kdFFsqKdlijoxsg8azdWNaV60bqwIPdl6CoAr0IJE2Cg59lzzsqJHILTKvNS/ihHPsubIgMDr+Klf4oZr1zpUF7pLBREyFdLdRMiA3VuvNRBiVTD7hARqKD3XVeZeXug9duvMl16N1YwIK2x/BT01c0BT2QKYsUa5spkfaOJ9m28SU4glifRR1EsrnOtct+Cx+CvFVWDUyhj3uLW/RNdaTq9VDGQXtAIPwQNIsSdJNlzAtJNgfAJdVTx000odJkFs7T8qTU1Y6PU1eF5H7Lqied1bSO65djhG61vdCBZjuKMllY/UtmNmMc3uj1umXRuRsV3uAc5/IITD+jVNLCzE6yqlmp7jKzyhFzvhpayN7WBsJfvlHh8EGsoauWjliZM9pZIwlo5begTGaLD8TySOjjEzdyWmzj6C6yGO1TJKKKpjEnZHM0+tvBFQVcbacvZKMzmgt+Pqg0VVW0GHwxxS1MbTJma1xd/EpPhmK9YxSe8jn07RlbxbvPqFm8Zq+sydXq4o8r+ON9tjdW4bljkc1gyltgPqg3NdSPq6aKamkaJAQQQ3dw8QshWz1Gv1d7QwWcSHm2Up9R1krHCFl9xmB+Pol+LxxY1NGx99ZtyyQN2D/dd8EGVnrZYcQjo9uz/e+C2WAOfVRMfnyZfaD1WDoKGsgxmphxIHruVuabyuu7ndbbDWGijyudf4oG9RJpxNyvJu65A8EHiE+aMPbxWKkJZGRySTOY05dgErM0ctJKBMQ5m5CC6eZ2g9+aQuGwF9gQmLa1tZh7LScTRttz9VmMaraWhwdlXNOW8Qvbkcy8o8RiZTRzxSF8MjQduQJ8ED3Eq6joommpqWMz90k8wvn2L4tNjNUJYWP04TwXO3PvITplAXVxrn1Ez4gMuieTPgr+jM1HJURsZC67zu0nbK3wQPcA6PRU9HJWzhorHuzxyX5H3WrmVVzNBUulbI4i72nibb4rQRNa9pq2Mbog2jZfe3qkeP4DUT4vFVYfMyGhfbWLnb3QaqmxeWDDYjVPfKHtDWm/GR8yX9LMIpukVEKgOpo6ljcrJ2t8PdKMbg7BhrqaIvcQzMy54nfEfBAYDJJTyXDniEnLLA5u9/UIMdjPR3E8AwiSt1YjHw9zvNb8Uihl7CSul9pJ/ZavtlUKWthmoZheKRjm6Z5WPqviHSSGqoK+WlfDUaUBy6ohOnl9boAcQkMpjZGdrc02ZNDTUsbGG2RuZx9SkEMjRUmRx4A29lRU1zpW3vYeA9QguNTqYi8+5/NyK1eK9ksprAveeZ3RkDmtA9z/BA2p5w8tY7h9VXitX1ioEV7xx8vqha+YUtM1w3kk7qVtrMpJfyQaESkRsay13EN/Utr0cqA17Zae7XNIyuaN7tXz+gl61Jnp4nNDAHEOPgtdg8boQ4szNtyAPqg+u4iWVFTSVOa0rGWft4eqnhMphqJAb/ACe65DYRVyQtpqoyDsw3I48SKxHGoKwxVkv51IXM7PK1sMf+OYlA2q7Gx23byWPqqCcdJ9E7CWN0kfaN933vwp/r+yivHfyebhKFxmHrkAIijFVT5uH5fEIBMV1xTUdcf9pp8fD5vVBdLaPW0sWpN6eSFrX/ACuTTENKWmEvXOsaeVlsjuLh57ojCYpI6eSkPaRHM39vggwuRSsmeK4WaGf34PL/AJIC3wQVObdVOp7oqy7KgE6urI4sqIyleWN0HMFkTE26pa1GU7dkBEMd2LnREK6HZqm61kALmWQ84Rs9r7IaQC6AQRKTYgp7XUswQQMWyiIbohlir44wUAnV14YEwESiY0C10KGnhTgxKiaFAjnjQzo03mhQzoUCx0dl40WRjoV42FBXELo2mYoRQ2PJHQR28EE44+SLii2XsMd/BFRssg8gjsim7BRbYBdmCCTn2UDKoSFUucgKMqrdMqNVQc9ATr7IeeXdVGSypkkQWukuvWSboF0y5s26BoJLhRcULFOFbnug9LlXmN1PwUSEEs2y9BUQFIAoLGc1a1Us5ohoNkHreaubaypAKk26CxSUbrroPnmCzuNZFSNu10cLwH/Eq6DEZ2PeGyghwAJ+LUrwysjpcarGG5DczWX9VfTUr5qKleeF+odT9qBjPKHU5mJbrPkzWvyASv7Rmmq3MjLTzNvl9EHDh1XN0ilpquR8cTHFwIPNqbVlLTxP65hsd2RMsL+YjmgqZiZpKR2eVpjJ7JoOxKvrayCodS09O6+s27nE+Y+H6lma4tqJmm2V1wDGdgD6p90epKYxvFXKx5pCZQxu178rlAbJUsGFdUkY/Uju1ridzb1VPRiVs1Qaeqe/RHdLeYQWJzRw1cJlzxw1A3B3H7V0NDJT4g5kdWx2YB9mu4h8EDqpmjie+TM54J7KOQXtbwTHCcKZV0LGvmla8dpM4M3vfYJdBWxNmNm9ZqHuvE3L3HFN6WvqaXEaQvEmR7THPEDyePEfBA0qs1BikENpJXubZtvX4pHLXTUM8jSzIS52YOPev4pzjTNKqNc6VosBw5rnN8F8+6VYk+WWpponNznKWOv+1BqBidFjEMcolEsz+4I3tdlcOZ/CnWHxakAjqzHx34fMvmfQvDzh0kdZG20T7xtDWcTiDda2V0umKV080jqhhlY7PbiB7t0DPppG+COI0YtEG7uus1PJVtw1znEBz9iR6IuvrJBHJE/PcHuuPJU08ba9sdpeFxtlQYfppiBrq6KgpXySU1HwOPvOb5kJgmPfZk7qWYPfRy8Vvcd6oLGbRYrVMBy2ne3+0lRyPZ3/AN5BuOlOMwfZPVIauKTreVvvfUqzoZtPq+n4XZQF8+Goau0kbOBfQuj0WjTxxfpJI/vZHIN0KgfYcE2h7Wp+byu7v9pNGzRGaojljjjyfofK34JN1TrfReKKI9pFDf5u9soCaIVschMl9Fuff4oHYmqpZ/yWWPg7nGrtbwMUV/673XfFZ2onOGYxrD5f3Sq8ZrZTX9cgN4Tl14+7ld8EGgfPDUsey2Uj8P60HiTesNlgtz2edPhc3LyKHpKjrMdQ+wbb9f6kXDiTmUTInN7FzjY/F3ig+I9LMKqsGxSWnlB0z7F/lc1J8/dX3jGqHDcToLVdHLIyTML/AMnNXyLpF0Uq8GxeOPV6zDPmax/mZbmx/wAUAcFxHnPLLdX0sjXUMhPJo/gpCmqaqnbS0bXVEjnkGMDw+iW4+KvDYIoSJIpZNT929v8ABALiOJSSVXyDha34KrX1sqVudxK6ldxoPoHRkBkMe8QbJxOB9B4LX4bikmpI+JsbmuLSIwvnVJXQwQQgl9wAeW11pcKq3Ps+OTiBytAbtc8kH0kYprNA7XU/q/d4V1HVdlwf/FZWmqwJgIZHySslMmceXME9wyZhgDZTaaQghp8XAoNBXTyxQUFZC3uvyj4I2kxN84kuNxz/AFrNVNXK3DY4w+5u4AejkJhuMmOKPJvK4Oa76t5INfU10U1JNG8gytHBb4HZEUmMRQxtzNvq7X9CsLT4qxoLnnc8IPzOXk1YRT5TKQIwCfgfBBvJJ21OcT7tPh6NSyehe2zojqMdyICAEpNNHLq+GX/FEYFi8MUxw+sm0396H5vgg8MBEm8ar0yn1bpS0dx5O79EqsEA2X4KJbuiS0LgwEoKWNRUDdlzIwr2MsgmNgvHleqL0FL+apmG6tk5qJ3QBO5rjyVksdlWQUFsBR0CBhaboyG4CAkWsolcF5vdB1lXIy6sJXvNAuliVD4UzexVOjQLDCo6KYSuDJYogLukdZoVk0RildG7mEADYt+SJijVumrGNQTiaAFaFFo2UgNkHPdsqXyWXSushJnlBe6W/iqy+6HzqBlN0FxlsomdDSy2CHdMgMdMq3SXQutdcZEHrnbrzOq8116gtZKQUVHPsl7eauBsgYiVcXoVr7L3UQFCRSEiDMoXaqA9km6IZLslkUtyiGSIDhKF62UITOptKArMvbqoFSug+RQfpcROn2lU5/8Aki4Kyqv7Lv8ACz7rUpxSPRhjppJe/wD3vBE4dLKAKqsm24g/3uVmW/YgbPxKMV5mc0NlnhbEGgbCyrp8RYZTTmV+axDm353VcMUdXHIGNYZadt2ho3P0SOLNHVRlzpQXuJseYQG9IuyrR/zlv4LZ9A4Yfs2qim5yB3HkzZo8uyx00nWdtPzZs3xWh6O1k1JTaPZ6UmYf5tugBx7Tr8MZaT83zWSXo/NiPX48RiiuI+B/y+G6c1pfR6lvHhS+gm6pXSw6MulUBv7yA2nqpqbFGTBt7kva4nukprQx1kuJPqjVktGWzXnYO8UjbqCKIniPsnMcNw4G91o8CcKimndMC0Ndt4INPPHT1eHVEsjcpLRmLT4jmVlMZgwrBa5tY6Rj2mETROB83oiqnF3Q0E1JlLWPaWtkA2OZfO+kGKuxCWGm0mvEDjCGjxtyQafoD0giZjJZUNL5cl2X7rQRyt6rR4/EXUsc2m/KyezS0eBF7WXznCBr1QmkGnMKiDYcLe8c1v3V9XxSomnwCWCGHSl4uDT7mV3dQZSo63MY6uLU+Pmb9VXhs5hn7WK8eu7J5eHnsVbTSOYHMa/hc25Pxd3gjoYoIcGM8fhz5eqD4/0nqTPi1c/u2ne7+0lAq+0f/uovpHLFJXVlTTvvG+Zzm/QlV4LRySjrEgtDew+YoGvR6kNVPmmh1I38Pu8K2mHYhFV9ZeBbT0x8uUILorRyGirr+SHsPdzfE/rTfo9QQQ01WfamP2nacPtO6g0Va80mCWjeS1sTW2HMOHgs86WSbED1kBrpYgCL7sKd1FRC5ukRmbETsOTnXWbxCCeetc5rrOYC+T1PoEGmxMOqqWiLX8UbHQvB8R4FU0+GyTUdXSOlyycL47c3bbrxs7ZMOiksS1x4j6bIilkbT5KrMczhlt6BAJg35hKN+s5HfvN/9SNw/Vmoai/tGZXNTXD4KP7PmrKUX082X3d23Wcp+sQnr1EfySWRupH5cvu/tQaSiiaJ2wuc90eUEEHk8jn+pDVOC0lfRvbUtc8mficXd7ZNOjNSxtRLSyttza67d7kbWRVRSGGjfEZSXNvns39pQZ7D8LpaapdSYdStjY6NwG3aX+8sn006NQY5hh0eyxel8O7dvulbFpl66+WEx7O+7mN1VUQzTYhLWaVMPcZ73Cg/NdRFJBUvinjeyZjsr2Ebgrym9rlX1P8Api6P/kEXSOCC0rMrKsDzN/RvK+a4Xk1wXPy3cB+1Ax1dQD4f2vvLQ9F79Rl7KPy5/wBZ7yzk/aVB9mPc911lp+i47CUHUk6wy3zfVBoMDqXUuIVbDMyzoGi58XNT6te+WaGQDTadMm3hdZGCKWWfq1JDJJ1fK2/mdtcrU08vWsMEniG/d5IGlRI2Wmp6t+s0cbiPmcs5ishoMYpy6Q6ds1vT1WiFXO7B5WEMcxpy3ty35rM9IYXulbLOC4NAAdbvAoKsZrAcQiNPcxAAmw+PNNM0EsbWyve0tvd1ubfBJ6eKLO6m182ZoaSPC6ZYcHSy6bw9xDdm+oQaHo/Wh1JNRzHKQOD4XSXptC+GKnro2udGeBxHlP8AxTyijglqxNTTxukjha7TI532RlLDHW0VXQ1LGuimcS0+jggG6MYxNJTignL3z6YDd+Ydy/YmtLI7tqeRo1IHhjt+XxWOayTCsRytcOsxNs0+oTGmrZGdJdRzs0FbFuT4SBBqWBTACDM1lJsxQGAKfgqYpLhTvdBPZeKO65BF6rN1cq3WQRe26r01aLKYsgoY2xRMewUcoXvJBYuUF10E1yhdcgm5QK5CY3XdRwyep9zl95yC7BcMGJ4xLMa3taf2EHm+8meLwjRjqtKS/cPu5gvnfR7FKkVzKqOW0y+p1FdhtZ0bi0jFq1D/AMWb/wB1/dQIyBZROy59wbLx7gAgmXKJcg66pbR0c9W/uxRlyVdFcZlxilkMsbWyR+75kD0lCzSR3tqR3+8lHSzF/sqDRiP5RJ3Plb6rH0+JSioExMk9jx8e7kG+c6yqdLZeMxGmxSJtXTvvm7w9FWUEZ3Id7l7M5Uucg9BVrHoIyWXmuQgYgi6taAQl0chJ5ouF6AjTXFq8zldmQSzLwuUXKs3QWly8zKsLigJhdui40BBzRzDYILrqbXocOVsW6A2G1lZcKqPkpIPi/VJJjFpnVkny5Gebe0YVuL0ZZT9VMttObfzcO4CopDaqw2eHftG/gv8A+lHdKZhNi9TpGSOmjyvLP4AICejEnVJYp4nsbJMHCPMbggorHoo6euGbtHMiDpHNbyKzGB1WriDxmFqdwZCCdgAtMKinrauoAeM7rN5cygqhpqPqMUkUpLny3L+YA9ETUVVLDh7KbTIp9Q5pOW58UPXYdV1VbSspJY4G3JMY2acq8xWOkpYIftFz2tbxbbteSglNDGKU1lK8TNaM2VxvsPFUTlk0NOS5uYNIF9hd3gs30grXNxV3UWyxdmABezLJhhzpKsyMmswgNIPMNKBzTQzTSyCqBjm08jSTtmA7yYUFYx9PBJrWyHSlbewNvFK3TVz2PZVysPZNfcDcDldeVtO9tMMrsucWa4DbMgOxqendRzGje50cRLiL953gAs/Q4DS4hNTZZHU7gLykO5u8VdK11FBGx82YxDUIA2eRzR3RuZssFNpR2Lw8OJG5c7dA56PYZ9ndlEInRcXb+bN9U7qaybqxkHyu7nFtz/glmHkYbQyykyaeg5jGd7tM3/FA4fid66SGb2jO/wDu7hBZJlaRLGzie0tDP8Pqst06xmWjwjqdKJdSr4M/d+u3qtRXU1VHFGYo/dPc8qxv9IVqqg62ZQJY57fw5oMEIzJ2Z8zsrWrU4BVSwyxtMIqcnc+TwH81naCGWafVj/R/Pl4jyTbCNbX9I43t/E64ug2uH1BhqHQwaQ06dslR+pv+aH6P1oMUu+xPc9+b1P6kiGJSww1J/rNSFnBxO9EfglIYqEXij1PbM9510GqpauMPfSlwD73aBvt4quGKerxaNukWCVzru9QFTgUZgxSomfFZpu5ufwa47p7UtHX3VdLJangLob+Ada6AFztMil3MEe4/WmkkBgpG5bPp82bf6IPDZqb7KL6pwfLrWNuWVPcOouu0EgadQcwwIDehs0DsBdT27U/1nvfM76JF0rpBhmFRUkPq4m0mZuYOuf5rzo3PV0PSOTCKuKS1RD3P+fgtB/SLhlJV4aKuDsi8du7zZfeQIcCr5aupgrIXjVbLlF3bG/dBWmxWSTqD5RIGyN3eAV8x6L1jqerdSvmDgHBzSG+a+y2+F4m6q6SyU9Q1ug6xN29434ggWYfTVNLLDUSP0oKrNx2vl/6oygxOXeGrii1OLNIxnomdWYodak/JtMbx+ZumfBZiCLVdtL7zsnvFB1Vkq+s4XXS9hVQuil+h5L4i/DJaPEanDpNMSUkjs3+C+39IoIYZ6Wrhl/R9pnf3v+LUBjNFg9YKaWWGJ92bz5O0zfVB8q+zayGnkOh2XDnm7zlquisIEQqTH5Ghnm4jsFpMdoKCDA4KOnmllm/8R93N3rfRqp6PwQzYjVyiHsaHLPG/I3ytP+KBZNPV4bPJSxc+tSPP3dxuj6espZcP/JdPj42H5trtSLGKgMxOprJDxz8Lfdyl1z/EI/BoTFhwpJO5MczfdzF1j/BqDVYc4z4fJKxspDdiy3eHIlEVVG6vw0QxyMuy4s7mNkNgVboxODPZCTI4+jXbqmsEhxQ1dJIRG4ZXNv4jxQZWq/IqmOmZtMx1i4+JB2T2nrDTSU9U0XOo6x+vggOlFG+aSKvAy7XNvG2yaVUVKMNDgXAZWFu3N5QMaOqdSYi3FdHNnY5mQDYk806o5nS08YYNPPdwv6pLh7+t4LDle2OWFwDyfA3WnoaRsozNLHhrzkAPK3NBn+kFE8TtqnDNKxrg8A87qsQyxtgFQHNBINx9Nkz6WyQGoi0IzqnNnAPgEsmElRh08dpBNGM0W/oEDGGq1IWdn/y1XRTrIzYzSi0MWrk4ndzhzeKvwnEamWcGWXsu7wfBBs6eXZENmF9yvmX9IWN4jAaWkwitk/Ksz2vYzK7KPLdTwCtqcbpqqsnrjIYso9p8pLrjl5UH04OupgfFZ/AsSEtPpkycDsvvJxDKJYmPbfiQEEqBXq8QVkkLwOK5wKjYoL2OupjdUtuApNJQWLlBcgndcSGi5NgFG6x39JmKGCGlw4Gxq++e7mjHgg00+I0kWTfv8TfM5zed1i/6TMfjnhoMNo5T2h1j/IKmCaWOR8QPkbZ/vNIU6annqGBklPG/dtpHtvy+ZBXTnqbYjMZI5bZ8nl56aMm6QywYHUmL2lO3g+9a4QWJEyVNVRGDlH+T+Z3eOZJsfmy4BW1UUXZz/wBl2w/wQfS8O6X0WL4aKthAm0+0Z7rmrPjp5TSV+iYqd8d7d/it8F8ZNW5kgEcr43fVX1FTmiGZjS/30H0/+krpRRuw6TCaGaWWSSZrX+7l5myr/ozrKyE9lDtH2z5D7vIs/ECvnvR86s7C6PU8rb+X4r6FgM01HFU1b449GOlc1kefhfYc+WyDPf0mdIBUdL5TSexZlYz9X/uKFwatj6s+Z8c2TVDSSfg7dZyvPWat8jvM5xP61r8GpqV+Ew0LZoZZHSb2Pm9EDXoPPJDij6ZzssbyJDf9VitO2qZI6RvJ8bnBwv6LCzQ1dJicUTHabhHmJ9W35ImorJqSoocXvt7Gf5ttkGvlk2QUsm69bOyeMPbt6t8Q5DyIJmW64OuqVNqAqEklGw3QcI3R9OLlATGLhSyqbGcK9tZBXZeFoXFy8zIOyr0MuuupgoPWNAVwdtZVs3UgN0Frd1fFsqWBEMGyC9twpqC9ug+R4dFrzxsidpacLTyve/f/ALKT9KKuYV8gGnaeZvB72yZwSyUE35Se04v4pGYaqbF7mXrPeyeXI3a5KA/DqOXRE2rEI+L18fH+CIZVR0GKDUyafe+8hWPsTBF7NvI/RWTwAmKWLUMn3Dl+KDT4/SVNXDRVlLNIykkFpDfe/ogcSgrGUkcVPO2oLHAcTb5bIzQkqcMiphVvZEwXDRtYoOGd8dDI0u7+YODTZ31QIa/UlqZDUubKGEZMrbfVQGIvhuHN4SQdlbSRte5phGYulcO0ffh8UN0n3DKSHIxwOUABBpqWcHozXYkYrycMMHvZs1ytLPD9pYJFNpC+n3PNmDVi6eIw4NTYdLfV9s//AHArKDpLVUE8bamPsr2f72VAFjNYQaaK0fZntveameF1ENO2kllNzFO6b7uZpy/uhV9IIqM12vJ+U0xe1/B7vgUvwKi1oJTCdTUrM/vcPLKg3WHxNxLCmtnEcdQ+VrpQBvkveyqxrCWECqsWF3CwtG7hdDdFKuauxOvphUDLG7IJMu5uea0xqS2jkpi9sxYHNilt3HA7FAograibo6+oiaNSB3ftvu6xukWPYNRY1AyOZjmGRuozJtd9+8muEGso8OmjMmUVZL5Lj4ofEGMmnpcsrtKDMM7dtvRBgX4ZS4Nk7WSpp3zNd3PAc1PBwKwywjsn8Uz/AN7/ACWrxmkhxCnqjVWFMIM4f3XZlh8AmqLVELHML6t1nylu2TMgaYlRTeyhh7Li0/3bZk6wbSioKW+54fvNt4PSarlk1XU7ARHG1rY7d6w8U46OQmLEJAf6nx4m5boLcR121Bmic8QP7zQeQur8Uq3U2HsFPK6anf3m33ammM4a1tQJaaRgjtZ7SUnxWnhp6V93N1WklzAdsqAZtVJ1UR+Thc1y12B4pN1d/VfyaSPn5uELGUHsmdnx95bDorCJpjSS9lJbP/mgPrpaZ09LjUEkYMc37GjZHdMKmoigp5qZ0craiFzJvjdZysl1aVtBTMDnU8zhKBzsfFD/AGnVgR0L8r4mzgMJ8qBNPEykqoapjd2kNk+6eX8Vq4pm3dOQ3PG4SMLTuTyKz+JCSLEss8IMTjkNuWU73Vhn0mdVDQXtN45Adi3wQPMSxmGWHrRmiiPpna1vplVXR7WlqNaISaXz+f1svmtNR4jiGNCqmlNQ/U4B3mt4ttl9TxbE6OCshhGpEQG8u7vsUEsfigroWab3McdiSORtZKI6KonwKvpM2fqjQ+MfHkmpqRLTsLHNkDrh1h45t1VQVcVPWSG3DIXMlv8AwQZ3rlX+Qgwxafekf+pAS1rqeaWCAZQ2qjiePVhu8/zTmooYwalgj/J37j/BZ+uvM2OdoAkdUNe4eoIDQgRYtUMnx2su8dWEpcwenFda3ADBO7quUvdI4Oi+BycRH6wvltbOevySMcSySd1x8F9L6FzCWE1gGR7XFv0LmcIH7UDMieCsw6GH9Ixt4/l5OT7GJoeu2Glycz3UsdWDq8Zt2seVmp/NXOMN6YnS7SH9J7wQLmRzVE8tFGPdy/4oXEHTPMuEmLvQ8H4eSMhqnU+OumjtaLLf4+qp6UnNXyYlR75O/wDL+r9aD3ozXyROa2NjCC5okPjZw3C1WF1krnB8Ujsrza7V88wzEqanrI3HeUnJIwcrHuu/Utr0bvHDVQRPtK5wLWnkLeP60DLpZyimhMXsHfwO4KQ9H62UwS31N837w8qJ6RVscuH9UEXAM2sf8LrNdBTM3HDBP2ok9mNTh7tygE6V1ceGz09JNLTRSSdsz3dM+hSyHpAKWHVpqqP9/iTH+lDCPtXBuu0IlvS5n/h88f8AivkFLE6olYyI5i7kg20Fc7FekRrDfYdn2nrtm/jdbnofMKeqpobdlLG8nzN4IXf3sywfRdu8I8bu1P8AVnylbHDphDWze1hFENMfdeS07fNZA+6L1tLVa5B7N9tP5ef91abAsQkqYmCSWPPG3i97P6rE9G6KCiwaOk1+1vf8LuJv91NsOrOpYxTS6WrTVGZn7f8Aig3AkzeCmEAx9vOr2S3HqgIJUPFeErkHvipX2UF7dBJe7KG683QT58l8h6d1wrOmFTFe8VOzRH+P9pfQ+kHSWgwFjBVamrIHOZDD8viV8geS+jmnkiMsrpNZ/B3Y+V7/AHkGuw7Sn0tI9xltH+Vv2p8yTSFNT8Y6vM3u/H/osV0O2057S21svf8AMm2KTGoxYHVIjcTwIB8axjR6TnrUto2Zs/y3uFjcbxjWw2ShFxlfbPfhLb3umH9Ib/8ASjRqRv1rzjJ3mtdsB/ZWVqOWZAEJeP1VusTv5kG7hOYImms6yBhBNpwWabJzB0ln/wCz/wBhf+fwT+ZsfixIJm8ADVZwMk+61BOZ+SR0beH3k2pgYYI46mUhnfFu78EjpBrVL3Hi9VpnbUGGxyycoMv8SQgZYHXVs94Ju1043dpJxP7u7boqopTLhXVpYpdOeFpj/VtmQPQ2US4hUyGLj0c38FpJjFFakd+jgkfD+s7fwQWYXPTCjZC195GMDSPU+quISrB5qSLFYp3R8AnySD4HkEyxieHD8Q6rJqb5vusbewug9a3dXsbsosbfkiYoxbcgILKdqZUrUNTxA7jkmFNGgsaF5MLBXhiqnbsgEeoXVjm7r0MQRarWBeBoAUmoJsCuaqmBWhBY0qxqqBsph2yC3OvMypzL3Og+EYLNLXUccrj8uYv+KL3hnqRfeTK75snjsjKaiomVFxBaGLL+6xvtP2lLTP1zGzWdlpDtvm4XcKC+idYiib7RvM/VamgpJNCoqY5fZ8LHfNZY7D5ZcR6T6vZDgc/v5ezAuti2OpsNIs03975kEZKxogc5zCH2sXX5pbS17DVNjfLnke2zWuZ4BTxWTqdOXCNzpcxLWHlZdBgorqmlqqSUsqybmx2uR3QgS4k2dldqsiYNwQIhsg531FRWufVNyPjIdlPj6LTimZFRTukaHvieS+MmxLgfBZyCGepxSQuYTcEkDe3ogc4NLLLEJTqSa5P7vp/FQraKHr9fDfK5rxuUxpqTQoIqYamq/K35ufNL+ksTomsqpnZTO4m48UE8NY2XC3wE3AcQULhjKmGo6rA4NZJKJTK42a1red0TgVPLPRVYp95IwHC6a0FHwx1dL+j4j8rrWQOcAkdhUcTKpsIqKx5le5nunkEPL0hvWubM1ouC0NAsOHkSkmNYvT0bYHhomnDABpnmSlEDsWxGcVc8TaeEcIa7mfVBqK7E29TicZAKotuwNdwmx5KjDDJVGd5u6nsQ599mO5leQYdh8xbIQGk7bu2CIlEdDRSRU0sczSCXtYeQ8UGa6UYhPKPsuid2P6Q/yYkeDVD4KaSWVzgxpvYt2kN+QTfF6QSw3i5Sf3/UoF9JRmmraObvRZHR+a+byoPMJxBwqIBKC2SS7zK/yj3VqMFrJYqiz/ad575rd33V8/fJJVVE0kZuItoz3bl3+WVbbBzo4PeaLtez+VzmlBrKethIlpKuXtc+3m4kKHZZGgsZ71knw+ufPiP2iIWF0Zy3PmGVFYkOzAo5rRywa8k+pm/SDs2fvIJYuzrgLgWQW4bptS9hTRTa3fDt/m/5CAdpGrqoSezhlH3sqKr6P7OnFLeWWLnfyujO9vqgOwujb9uwVQks2qsD8dl7NS0kFdUQy2cH3cD4g3sqaLJVQxaUjx1Ql0JbyPuhM8TpGCiie6xmJ2J5kHchAmhoxPNlnkFmXsHHmOSh9niYzULMjCAWskB/dR+JVWHudHLFGWARiMg+JHMoTFHwtFDBQgZ5OK993DmgBwaiFHiB63qalPC5+3ltYfzXbznWOmdTNoe9sr8TB7Wthh7LTtL2nFm5hqGw6HWw+5kl9t2D/m5oGtCZqSZl4mta52ZoPxbuk1ZUT61TBGM1y1zSPFzd/wCKLxmtc6KFz2OacmUfeG38kBh0ZMwc5xFr3v8AHuH9qB7hLmYlHGxsTY2lpBB4eSxXSCnnwvDqyXeW/GOzy8OYEXW5w86M8fVIezfl/e9Uu6W6NZTmj0pI5GZuD3b+iD4iyIlz+Nndcea32E1xwykFEBeWV+T3nezAzLMdXFFV9TnbL2Zd5/2OTJnWvtCExTdm+7/d4UH0QUktJQROq49ORmXPD5W+K7E9Kr0t4xHnzMR01ZSYl0VA0e2sWZ8/obA/wWamo6zRqKW5jkp3x8CBt0hwfqdPE4GTTP72XxQWDgziMDT8zJvmjPqtDeLEaXqh09o+/wDh/wCCVQSijMohi09SC1/L8UGY6QUsdE90LYw2Rsze0Hi1P+jz5xEXvkc0uYG5id7eiFxHNVUYppMhkieLu9WH/JU08krznna/SYBct9PB360A+M9JMKpIZWiru67tt1dgofVwRYtKZKWribdrOZc75l8tGriuOfAVH95y+tMlpIMZqBLNHxt/Dtb/ADQN8Gnqa6NzainiZNGSJG90OzL5x0p6KR4diN6QdWjqC7J8jvh95bzB/wAko+tX1aapPf8AMyzuSNx6FksUkBGaSFolDhzN/FBjMGwf7OgiLvaVD2sbwegRHSyhnhhqa3teq3Zy91t7J5otfRGOV92loII5j4j4ql8YkklifxNPdB8zfVARTaU1JEdLT1Bn0fNlDQF5BNo0PtY7Rvbb5XZrqdNKAKmKXU5bckNo6sHVdX3v3T/0QPMFxS88kUxvx8HutafD9q0ccm118yxSuNBgtRUQ6mrHlyZGZsyWYRjPSnEIf9IzSxUwy6bMmXM4+J8xQfZ2uVrXLM9GsXEsMcNUQTwuT5rgNyQB8SgJJXIaGaKX2RjP68yuQSupNexreJwH1Kqc4NBc42A3K+N9Ouk78YrzFE4igjmtFED3v/MKCfTXF2Yp0lmk5xM7OJvvD1SuDE52QywiOPKdkmJ1zdh+CnO5kFP3hcoNj0d6VYdR0EuEYvABHJ7OePvD6hEYhDJFT02JCrjli4u28uW9gV85qZ3zR38zVH7WrxhsmHNqHilkddzLoL8cqo6qukqYzweT6NQdR3EPrZo1J8nBxIBnA58o3umdNC2KG7+ZQQAY4W7yLLnSRgFATSt1ZGA8hvdRmJGrI7Ycmq5z4aeJsd+Id4oGtmEj8g5IGvR+mIhYTF38xb+zKjamT/RUcksvs+/730/ijmfmwiEPa2a1nlzNDdx/FU9J8MlhoaWUCS08P9ooIdDjLFUVO/PT/dv/AMVup5qS4mPteGH5dPezlgOip0q58h98t/ureTwZqenqRv8AkxagV4jDC3EpDB+kqMn4S1v+KliFP+f4pPXXlk/3fLk/ClkFZap/K9T2jfwW2ReIYk2mppBpCUNfJn+7zQENxSWjp5KuljEtPu9nzN5lqyPSbHq/FcRzSzmkhjy9XgEnr73xVdO6kigluSKUlu2pmdly7OSmomB1KaKGTs83H5XNug+p/wBFmNa0P2PWHte/HJ7/AKtX0OJlgvz90Wxk0VRHNpR6g7nlc36L6x0b6Y0uKacUxkik93/JBrO7uVkukfTLDqOC0P5TLn7ndblHN1/RL8a6WifFq/DhiXVqVj2w5/f9+33l84xis63iEp1bxsOlD7rYwg+jYV02iqqjRkpJBuBqDu7p9LilQZdOKhefnc8Bq+R4fLojrX3f3b7BfT+hv5TSmGfeaOn14/dyud3f2OQE0GLS1eKSUElLpjRa7P3m5r8k7DFi8MrtF8sJn6pu79H5myd39i2rSCAYjdrtwUHoCmAvOSi6SyC0mwUMyodKvA4lAQ91gq9T4ql8irzoEeJ0GFU+BzGXY/6zN/8Abavks8uji1RLyEnB93dNazppS1bGtP5PHfbzN+8lGJzQ1UjXwdvIeXlb9UDfCqOSSonxIHTiaMjXe9ZP8KmrqWn6p7UNOcP93MheiphlbYxRxiPgZ5nZinEEIh/NNQ1L58/f4Wt9CgWzTulxBsEry9jdnN8w+CfUNc6SJ7YWMZxARuGzmgeqXtp4hXmokjY8SvuDm4mP9UyqaW9dC1z9Jsh2sLcXqgVYvUTRYhNTG2WWMOeTyPxVOAZ2zSCGMHUFnAegROMMBfNDKS6qYBZ7RsWhJMJrqinJJZ3SX3Btw+KB/EKj/tGKWV7tomuYPuji3+qz/TDSp5KejEjgWSFzt/F29loIqukjkmxSSRxliiexwLtvUWWLp62pxZrqwMfI8PJu61yUGqwxrzRyazjqPALWB3FvsDdUYZXmlqp6KZ0pjeczLHa/JwP1VbJTAyd4jlfMGMe33QwbG6rqmxy4ix2TK17L5s2wd8EAlbGXSOjdTsILiYyPQpjSXN43Rlgyhg38Qp01IZnRsmL2OaBuR6LqiECVjxIOElz7lBGbFJI6zLJbTh2f9EZFPpYfHSxaenKHZ/LxX9UgMwiillljjkEjOPzOc7/5JzNaXD4tWUVEfZs91yBLBMc2jLp+09z0QeNzTGoqtUaV8vzfDK39isxcg1sjWtOePulET0ZrKD866uf0M3lze6gz2GUWvT6QvqyVDmyeXhbt/ithyp7f1cDWft5f2VlqeetwoxUVbD1aXrHH8b/H0Wvw/SrIJNWLTl4uDu+A4kFVEaQzfZxc6JrxlzDymyY4jUNbUYaJiIpBmZ5vZNcMjf1yKvodhhrMf6pDp34c9391p5rsfwkjHTQ3i1X8Ef4bk/xKDsYrDJj8nVdMdb078HE67U9wOv60KiF36OF2T6LFddtiWrPOJZYs0epH7vdC0+DUcxp5Zrx9zPweZvig0PRWip6bjfLwFwNr7C6edLKVzcELyAzq87XtA5EELOYLPTRzClmuG5maZvs8FvMp9iuM0/VK2ibIJWvDdS++QW5hBmMNr4jD1pzCHxWBjA2zA/5KnpeeFuJUcWWNrg4f7yngc0/2lNhksLbVQD4p8vC13hdLqiWWorJsIxFjog6IXIO2YO3cP1ICBiujgdXWEdlLlf8A+3+ymdDJTnCKGpi4dXNwe67a3+KT4XUUMFNL0dxQXF7io+VV4xiWoA2CKOKGJ+b8Q5IPcWqWz1kednAy7vo4eH61dhha3ETG5nYz0+U/A+CUUGpPigbI68czS9nxLeRTeC8tSyWA8Lo3X+BP+SAuGaKC+tfS/wA280BiVbDWUNEdKTVjOQ/6vyFGV8AlEVtzYZfqkeCyx1NY7DqqExOjdYj1QLOkMEM1R7GTeHvw95vqlmFMgpn1Aqt4IW5WHxPecf5LbdMcJkop4OK0GW+3i1Y/FY4YGCQ7uvkcfC/dP95BocBr4JYYhJD+SVMDc/e4HG/F+1PBWCWusO1ks6F//qWMwu8RpIRpaMfG/tO+0Xz/AMXLTzTQ0k4rIRseQ82b30F9PJoiRkzMzbnh9UHVTRRYVT1n6NhyZPlH/VNca7ampqzRtqBv3XW5pXBoz0Jo5RJpyM/k5BSf+9qecGOSmqIO76N9P4JJU6ujVAVdhOx2nN3Wu8N1ozF1SCWk0vZ6f3soCRaW9TSdnLF32fJIfKgQYPg+iTNV/wDy8R/JGYpL28en/VNyt90JrT0etXRCXU0+01v1N/8AUlddS7yH/nK1A3wuq/0cIr9xxyrSUkz5ITVtGcMYA4HvFp8fosn0MozWY/F2V4vP+zkt9Phoqqiah09HI3PD948mIBBGRqywQB4ZbOz0afFqG2mvaHTk8nmbm+C8wt5jfNG6QunYc8P1PC5iqgvm/JTvHJnP6/LZB2IdjhQBi0ic2fOz9f8AiuFBmpYTBNer4uz1MvBl9o5d01n1aNmrNFaRoiZNkzOa4uRnR4aElTWz7nWkp/acOl/xQAQ2w6nsbGX+1mXtTKMSw41YHaRxu+9qfBJn4lKcemim07Uncf7vgAi+i9aIoZYnRDSkPBx8WYoFeAV0cFVrGM93Syebl/mmXS92L4vQRVdGZRS0+bUgjLsznHz/ABTOek6PFxqDCTPyJCGfiNNQMMdKDGfEoFHQzEqyGYRtmkYxu5adi4L6FRY1eVrXO4SN83gvn0Fp5BNSxlxjfxtOxylP5aeaOhL4xeVjtm+JQOP6SMX6h0W7I9rV9kz7vj/ZXxKpf2i+q9I8Hmxfo9TR7muG9vccW92y+Su1GVD2VEZa9hykHbdBfQ20xm5eq6vy6AB5X5qLDlDR4ei8qHNJaHd30QVbmIgN3QE40jl8UXrOabNtshKlxqJC5vfQeQDUO/lWkwrBqarh7SP+33lnqYfxW+/o9ozWan9XHl+9vf8AsoAKTophxxGEVU1T1a7dblm73JbfHv6OsCinbaaWliPLjzN+DkBPT9SdVf8A+Sz93Kf/APo1Psbr9fC6KczX0tRjB826DHdO/wCj2bCmxT4TUS1u3aR6fF95iwtFR1lRUbwkW792ZcvqvsOEVrpcV4iY45w3gz+UNOyE6YUzRQQ4oIBLDk9oPe8GvQIOiQ1Kynlml7MS8d/dLT/vLQ4PT/aED29kZaaMvEfl7rglUsAhqQ6midLA8NL4g7ym/wDiEzwKt0MT63CIhIdCO3vtc4Nyu+HEgztDhppamn1YrXnH4r7LX4jCcIoIopb8E7c/3T/1TTpTgUEFXDSQc+E/vSeX91WdIoOs9H5LiXVd/lsUHynp9KI5HNjky6mbOEnwrF3RNZDVackbHD72UtTPpywz0dPVvjtK+4cFmoBmG6AinJkns57nAnxUsQjMe4uAgmOLZmgHe6fwnPTWexh+qBHCOOwcb35prhzqls4e2RxyN4bFD1EsEbwAxrS4+itpNUw5mgCyAetDwSXPNy7e/qpww2ZE0kgm9ySozHUmyu5DiP1R0EMk8xDHMGUX4kDDB6PsJJZe0j7zv2Ere9A6xnVqGkbMIp7Tuc5veAuQB/FKMOo/9ARaUXacTzwd/ba36gvej7BR9IoJDIwwzNOWIc+bR/NAw6TB8tc58TI8kUmqAe9dwaSf2hTwzH6Wkxaoqjqx9Y2ycWXIPMB8qLxCiMXSGtopNnRCQkO9Ggn/AAWO6NCsq6pgpIesyXLuPiblQfWxMDG14kBa4XBQs8wWcocbjpZ48Lq9TU7vY91rvQptM4oCNUKTZEFmVjSgKJuvFFpUkH506hJTVklLUyR8H9pMaClzuH9RfM76DvICWcy1T38zmu5ybdVlHV2SS8nt/lcoNZUTUYnBggjpBp9yOPuuy7/wXUNXfPvJwd/3vokHWsQxCHUEsgjD833v+WhOcKlpepSRf+I7yByyWjdODOw6VrEtG7SPMpnExNVNDo31AZfTdew+qQvr7SaFKx00zfAcgPimNLE+nYTPI18zTezRsMyBlosNFU1RF5g2/NZ+ljfEWSyFr43FxJI7pKcUuJQwFzZmWDhlPxCWgulqZqRkLxC5xyF+3PkUBlRhFPPSudeRrnjnfYoGlwx1JDHSwtIdEAXEDnvcpsyqqjTQvMUJhNtSw7nqpUNS2erko6Tk9rnFx9DyQMmQ0tTGyPKQ2WHjcG8Qv4LNSUZ6z1WU6em7b1ciKrFqqkxigioyHh4ykHxPgnM2GdepRXl7XTZzI5obs0fFBWNoY/P5c7kJisMRh1BJ9/8AWvaPr4hPZagfbyHha5F6GlQasu+pwP4O56WQZH7NkhqnsEbZxE3Pxnu3VFfWHrsgpD2XC57MndctHiGFv6rJVwvedVmXfzWWWpYpdI3j95zUHPmLozK5ouzvH1TKmmidTNiDbs9oPvDkqZqCqMVPQim7SSJv7Ctb0f6O0tJEwTvD527Ov3dkHz7piJmyxyVlxM0CQX5kH0Wg6HQ1U1BTVcvf4uPzJn00wfr0ZqnRXmi4Yz7w8EJ0FrNFxo6uKPtIdHJ83w+KB3QuFDi1O7DfayDt+DupDi+OSh1bWVJ7WSAiMs72Yu2bm+iProtGqFJEZRIyTycTlkelssRxaohb2kbJj82ZyCjAqI1ztI9jFfUkkPu/5uX2Tos0FsQOlFDax7P5Rka1fOsMoJosMmmG2TS+Zvjf9i2vQ5wdSmjE8urQx5ZO077u9mQGYlhRhibPFCdBoJz+ljsP2JQ6kqIK+QRte6OVgBB8WncJ90OrqzFHSU9UWiN+YNae6VPGoZcNe6oc4ywC0LSPCyBXR1FRI57A1oLAL7clnel0MsM5xDVzkEN25bhN31TmMdUZHESsdE5w7oF+G/xSXpAKuaOahpmAxvcxkhd4D1CCye1Xh4m/S8Of3cu6pmAko7anH3kZ0ew3VacIq9pLZ45PmHlQBbNFiBfL5Db5so5oFlNVyUU9IXi+SbO0/L7q1NNPDntA3KJxmb8t0hnwyaZ88B9rHd8fxaPFX0Oq6kp5CbWad/gP8kGkLT1+GK/pl+qWy0DoMbfVZg6Vve+KhLXx3HyZZGf3inGJw1Ewjlp6e7JfP65v+iA/pDK2bo9BVGHW0u8Pl8ViH9FM00xinl3GpTv/ALjXLWGstg0uGH2vueZn/wAkhoetU1QAdSSM/wBlqBPh1BoOig1hpdXbqe9ql13IzEC5tDHUAZBCXM39bWTXHcJioqkVHsojm0/Lwua1zbfrChTRxvw6viqAHzEZor929+JB0MskmEUrXylzY3ta8+O4uERPQHDJBkeCef8ABV4OGzYW+OOLtCwbn32GwQ1TXa1RqyOJAivb9SDyonImqopYusy1YbkekNBLbELS+zfmz/5/hK0ModnbWMjIia3J+8szioAmFSx+UNda33UDGnhmgE01YdvP73yOQJmFTCWefJlQ9dWSTNi8Mm3Pm30VODU7q6qZSN21Rd3yjzINf/RpLFRwySkR/lE9snmyrU9KYZoKnrEPteH9I5vCG8Cz8DG4ZTxZfZRzWb8xy8K0XSmsM/R4VcOnfTzv95AA5tsRpMUo29lIPykF/wAp4m/ralFSf9Im0UlNHP8AJ5lZgM9dMOu4ptSaen5s2XyyLjFLNyMcg4rP7ub0cgX49R1VXhbxHFxxkP7HzOzb2/UmMUWq1tJGbRvz34/KFTFPJDVRxyyZo5LtMrvB/wAUPq0tJp4jDeXt5A+H3tvT0QZ3pRqtnllpB2b5msL/AJb2Cqp5pW1HZR7PhzZfdd6JvicME2qeUsnb28vDYNb/AGlnqKUhp9pJLJUu/C4oH+GVrJ36bOL1+ihjmlHEai+Yci34Jd0dJZUMii4Ju+3624mftTPFacNc6R3HDLKC36W7n7UCShxKop3OfASXjmfgtPTYjVVuHiaz3zFluHYk+VZPFofsyg61qFssjw1kbebWjlf6p/0XkqaqDWgY4xCzsvIu+iDe0lYKR4MrC+TSaHP9VhP6WcCg+0ftag/S/nFP5tv0jWr6BURGFwfG0PjAbYHxWAx3pJmxXLBQRE3tr1EnD9WtQYt1JVxUMdXJSTsgcLCV7LAofztz+VfaJoIazDhFVaXHG1s0E3d/CsF0h6G1dHBLWUcoli/q/wBI2P8A9qDFmLVfmBy22VT4hC4xtN3HfMmBYDuOSoxFraeMW3LuRQCwszTZvKFs+guJHDq+IQze0qsz2d3hDOX8Vj4Tlhkd4LTdBopD0mwiKbs/yr/BB9AqiDXyzavaHLt5fBeVkOjgkMnniqBK78RQ3TLSFTHJFHbOf3rL2klM+H1oml7ltmd7Lv8A3UEMT7EQuHfyCRv7yc9HjFW00uBVkX5wy8Z971Cy3SLEYaECO4M9uBrUrwfpPiAxamJjiitNkv8AKbD/AAQatmEHCqoiqexlM2wdMXeUX/xKFp6/A6Ksw+eati6pTG/mdns3g/t7pBjuL1/STHDR6/5JF3Ix7rfPZZfHqn8q6t3MnDwoPsDul1Djzpepj8qip/zjTy+Zob/FaWGWLEsLN9W9msZ+7ZfHeg0MuhLVf+Rn/Dey+hYfiYHR+m7aTUjzfhcDtsgwfTWCrgjp8OI7S7n7/QJN9gGaCIdb0pZONnB2eUepWr6ZUNbihix2GeWqPCw0/wAvyKJlk6tHIYdKeMfeynKAgzx6D47DQfaUQpqmLv8AA/M7THNwQMb821vKvrPR7EtfAaZtL+U9UhcD7rudmrI9OuieI0k/XcJhkqKaXjyMZmcx3jsgwRaX1xJ7rfBHguEdmXbYIOJp6zkcLPzbhXzOLdvE7c0A7Lme7nXu7dOcPhlZTurywllzsPQJLlL5LRMcTbwC19U9kOD07GlrWtjyvF/EoH/RWYmDSll7M8Mfm8N13SaOBtPR1LYu1Emjcfsa39rVV0G0Jm003a7CVntPMfdQ1bAXYc6x/SNzwebNlcGoHHSetra3Am9IztLpup5Pe7uVt/7Sq6K1mjh/6KIyBvH5lnekM8sUGG4TLLKNCFuePPmje7fjTbAo4pdOlJjHDmeg9EVT1+R2rfe7VrWS60Ecnq1Z7FKrBsLhn/K9Sp7ujF3nfBAYH0rjFZJFXyMjj733UGwyqFTUQUtNJU1ErY4o25nOKQQ4zPjOt9jS01PHT5c+sx2Z/wDuhZXpjWdI58Kp/tSI08XFnhjZlbmB8UG1wHpfQYpUPhhinjYG3vJZaETQW/OI/wDaL4hgcstDGNI9/if91a8VU9h+UD+CDBdGafXxLflHmn+/l5N/EU/xMQ9Ylno5faZds+ZuZ1g5B4aPsrDoq2YSxTVP/wDq/wDcva/ERPtDDFTRcLvmc4eKC2nrNE/+XxcH0FkWKvX0oaOHT8z3+ZzvH9SWUdP12XJ+FPcIHU6+OEj2mX8PogYUNLFQU+VnFK4HMSp08sTKerdPdku2n8SjK+PTjDNMmQnMT8EpxWYauQkWaQfoUHR00shzvBsU3DY4sO7GR0kpuSbcrJLLWStLKdstrgXPxT6V0ohiZEGguOb6jxQAiSqipWvjyvieSZMm1gjYauERPMcQaHgW9QhnQCkLKtjZ3wuBaQ7Zp+KJoqmkjp7NjiEsRDrg8/ggErxSy1NBiEU1MDHtp+bd2zitY2YUw0vXu2fwuWR6pLNWSVXVe5xs91FYLVg10dJKDZwJu7kLfFBoJZmxlkH6Mk2t6uU6nNSNa240pADJf0dw7IfGdDDaWOWR7cgIc3MfX0WW6QdJaWeCWjbRy3ky8efi/UPmQH1PSvRvhuqNJ+bJwNzcv5OS6DD5Jd5Jefl8u6y9fHVioiZLFH2e7rv9fBbDo8KurweSrkO+s0Rw5MrWu9EBdPQSxTvjjl4w1vzNamkkzISHMe95MvMoGn2nNLVS2kn9tx/pOaIp6Orm7URRxxe/n8vi5BOYVc7MrJWPBl5FJYKOkBlOj2sb3ectdqLZYXSvomgvs7rcjWNEvNoPik2NYXNRVEswHZP7/mc3i7yBBPLVRTyYhK9gmy8dx4rLQWfiGSjjD3ufcFw2JPNaDGYa6sha6HM6mv4D+al0Xo2xCpNrPA4b+CBvDh8ppOKVzDbtB5SgcCfU4PVYhBUOIdUizJwdshW5gihZhNGwva9jm2e617EpD0hwhktLE6RxEObd7fQeCDQ9EJhUYW7gEZbZrHu9Tum01XRyYS2lxLKZaq7WuHgViOiuKOfC6ngidLTNcSXfHwWxdCMSwnIYo2Ogfv6jxQZmmoG05qXzTOcyN9+Hx8EvqTIyuZJFe7gC4OHMBXunqaOCZronuYZLZj45jsoV76uop46vgErXZWNtzHJAFrTfbEZ1fdaz3dyrDqw4vLC7SMsj9aF/youohim0qul5+X9XggKfRmxDWJlqdPMz8XPKgfYxADh9NWCHSlZsWTd3L4pVQ0sRhkpjJ3N2fdPdTerrGF9JhYaXNliBYfT4IPEKSWjxJ2+dj2hrfh6hAlroX09U9kjPKNk2dXTDofJmeWSMILD7rRtZV9IyJqamro5AS5nF94CxCPoYqOpwSrFU4NDmsBHzckCCKtkmxWN05vNUwlt/UAWV5nngqIGZ7ZHZPw8wqMfw7q0eHSNlyTUpLXH1bdV5Ja19LIH2OZwf9WhA9raubEaIRSgOpaKRrnH1BS4U8upXPY7tB2kYv5eS7BZTUUssTJCWi7Jb/XZXxjPVxkubkLS12/MICOg9KyelqKTMWyhhLfvE7pRj9LUYbjmSojJjeOYHpyWjwyJmGV8UjcoErm2cDzBVnSqqpqmV0UhtPFO17dvKeaBIyWaHC2mmnfke+wvvYeCWdIY431DYWR5S6V13nbMbr2rrnRgxXIiDnhtx8dkwxaBtThEL3TAysIcyw+KDAVIMNSICCXHa3oAm3RWdjsYkjlAvNbc7bhUdIYRHiHXzFmcdi36JdTzGkrYpgS3LK1xHoDzQfRKoiamq9aSN3VpGSCLxLB4/xTCnrXxYNh2RzGyGUxuHvs5Bp/UgaF96DEq10DdKSJjQ7ndnIH+SpM9NR4rhdNVMlkiL8zQ0c3bb/QIL8S+0MlfWvkiZSwERsphzO3/FUYdDMYGyR5TI1xBhHgwjZGYriFNJhLzA0yEufIRbvND8tlKipfs6loa0zOEkh7UDcHfhH6kCycsla9phew8i1w3v6oaF81NQzwMa9wcOG3Np8CVrMbw/IWScJkcc+b4eISPF8kEME8RDJGuySC/ejPr8QgzmPHUwkEmLrD8zWPz5fDcJSMTowIm2NXNbsOr+9m7qD6TUNfDU3rJj1XUcafT7uUpl0PpxEYq6YDzOj8uZAVQUroXteA6CoNnFgO5J+KL6RSYpT0Ylc1sbS6z323unNNTUlPWNdK9r5QS6RpOzbckn6ZYiZoqincXbx5mNttcIMDi1dI6XPNLndbhBX0HofjFLBh8cTo3Z7BshB3K+YRZanEIc4Lm5uIfBbzo7FHDgksoY18wcX6ZOwHgg0eM4zVuFRYkCb+CzmH0enURYtMaaWOOdvB3czudk2bLfFXxTiTqxDcnld9U9wfB4YR20VNUxaznxv8uX4+hQFYDN9oY328u2m79H5Q4c/upm+F9OJRHYhrsncSHBdWXGZaVso0xmz2f3ufCtANasqJBJFpR8P3vp/BBhOkfQ+KGE1FJF1aPnk7zcxWMnwCrl7WWWSwzeTN+wr7TiMWgJaPEqUv8AfPea5pWKxWnrcCvtLiGEVP8A4iPvR5vX/NBipsPo9ERawp5I/nzIrBqykw3FosRM2rpzcH3bFJ8RpaWKvvST9ZiPyZXN+BVDxxXe+30CDWdIOllJiLpI6SGp9pweXLcbr0dI5+qSyjSw+K2nqd67tuEfurHiOGCHrDX53+jtl1Xib6ijp6UxMYyHM7h8XO8UHVNcZJ+O0uYXJPNUzNbs5skoJFw0nZDU8JkdfPYXV9PTVFZU6VO2R++RtkGz/o+lpQ973StbK42DTscoSnpZh9PHik9VEbxOkLtj5j4q2Lor0ko5mNbA1w5h4fy28Utxcy8OseJgIc0Ha6DR9FcYho4GxaDqjPwv9Q0+C2MTmRVtM+KGpMDuJzWx3sV8y6NSZsTgbkzB8rM1vAeK+rYfPVU9bG7NlbM42AOzQOV/qgeupMIdQMpskd33zX2cSN90sxPqLi2UwZA8ZHgcmt5bpliLaKtpqareWipgdYGLzj1cganDmhxcyR72zANDT3ST6oBsHiFCySKKMMgkJLHNOyaRYtpYfHBeSaRrhkc4XP60pNSMPvS1roWXB0WudzIUMSp62mqaGXXdE2bdgAvv8UCjpl0ZkxeaXHcIhkFdH7ektlzfOPisM7CsUEzOt0tRHnzZeDK5y+tYZiQfNxvzzSEjMpYrhhlhp6iSbO5oPCgwGEUcsGGsZBHJFVyODpAPMw8gmFXQGSjqcJfJGahzhZ99j6BHPkZQ10pLJWQsis1x5i3JqQRNimxHPTSvfI453EnYA8kBvReaHD8PhmJi1X1m9P3s+XbhWqxGKMVskrHsjZL2kbeQDT4LM4PDSS4hGSOzfmb/AA2cFrIJYjSvqamFkjmNLI/EuA8UHzbpA5s+KTMjnbIxvA13MfVUNrKplRFFqyZ5sv8Aa5lOukGHxNpDUCJkMwcXG2xcD4LP0dN+V9ckk7vdy+VBrelEOES4RFisR6vVju+69uXYfhWJzySnPp5SUdiMjGCzCS5y7AdQ1rNLv52+nC5BqOgp6pS1VGI8kk8Je155Ny+B/atK+up4qXDg+AESe0vH5vByz3RuDW67WkyyaUbXx/PwuDv7qbUtFDX4LDDyN3dp5eH3f3kC3EsHwmsqDNSUhpf9T3Xeu3hmQGhSDbJN/s3LXshAD8v6ON0M36/Oh+qTf/XyIPmON1UtVWySSfgZ5Wt8AEHpvL2tAvm5fBG/235URh1PeQud5u78yA3BaMxTxERfO8zcLfUXWkEtJrRVdV+USxvdradvwJVr9UOmT+T8LflUqCWETy1Xaaj/AN3fxQNjV1MuTrMlh5pfMhDB1zVqxLHL5GeVrvFWzDWhkEXtdH8OU8l5jc9PhVU3qct4aajdCX52tbruj4kCkipuyS2fI0Iunr45dPtD2Pf/AGpP0n6SaszxhUPVo3iO/md3VRg+MWhEU1Jvrc+7m+qDadIqrq01FEN4pMv4Sozy9rtFT/uZW2WfxTGqnWG0cnl+VqoPSCpt7OB+RBtsGxGkpKeWKrqo/Lk2/a1LsWxmjpJ89PGyRwuN+TSsvR4zUyxSR2Gm+7svzeYqs5pXsjBvfnZBPEqutxCq1qmZ8jjYNueFo8MoRdRRigo6WqfKwvmOZ+TmGt8Fbgv2RHXSfaOrpxwSW4P0nglmP6ggZJG4CJ7S0DxBzEILZniqionuiFRK9xe4u55SdmraUkFm4bBRQ9rJUOq5afU7nla1ZbB5WxOp6eRrAwZCXHnZjSSt10EmocVqo9D2ovqdY9xuZ380DmfDMN05DKzLq3zvHMkq3qdHTUGhRAaUVKW8fO6W4hiIzxvpxaGFziHHkbKmhqKjE2zVkrCSRl4dhYoH2EB2JYbSzMcXS0MjTI71C8rohJFWUmqNU5jG4+IPgoRT1PRyikoY42udKy7XeoKXzOq62ZwYyxc1ojf8yBZTwOgw7q07WRzO5AcnH0Q9Xg1ZA+7aVwc5vkOxBWlx3DLuY8SscYiC+3IICDGXyyGAEkjYO8EEKCKppKOORt9N21uYupwwvkp3teyYZXcYPKx8QiaunldhszqadhjiaS9t/MVR0axCZ4jdX05s+7ZADyaEGY6RzS9HpHzUkGWCbZ4HMPPhf0XYDj807esR1DYH24WXuD63X0DGuilFiGBSF8pfE9nC/wAQR8F8jnwZ+FYhHTOY5wBtC4Gw+8UG7w6tZUWp6qJpa8Eb7gu8CFOHsKOQGIOka/hB55jyFvRIsPe4iN0lxOx17cgfmCYzz2lJqHuY1ws4+Nx43QB0ExGIdntFxfvfFeYjSdSrqqOH/wAWGzM+WTkVZ0piywRuZJ8UnGOzTGpkq4Y+5YfK61iQg0uGSOloMPxKpjDJYXFh+h8UX0gdG+IBjy27bg/Eciquj9GZ8MFLN+acTcnFl7vvLqeT7Rx/KOToGs/D6IAGRx9SkqMtw1tzGfAnZ38VfSNbPgtTTFtnvDS13oQm1VhDoZ305FiS17T6gj/NLYWupnVDXN4W3z/Dw/mgE6SSCbD4iIw4tAufUjmg6RpdRSOYA1+cSD68j/BB4pPNnF3EMcNh/NN8Mjbp0khF2mJxf9CNkAtDDHRTPldLaOZm9vW6JtTx1UdLI03eSQQqMJZFUyT0ctrU7g5nxaiKxzKfE6W7TnJsPrdAfVM/JqcNFxE4BpPwKVdOSQ7rNO4ieJzBIPRp5p5I5k7WWJ1CclvC5KVdKGOjlqHVDGlhHH9OSBC21RDI972gtF7/AK06ppb0McdQzNHYgSW/YklFTynD3U8tg9xABHiLhOo6f/SGG4O6Zx1XlzgNrNA2QZvGdN7ZGHch37LFZzGXxFjZA8jJlDx6rTyU7psXxLDsgMzJ3ZBzvxJBiNCQxpmIaX8D2jwcEG76LEVHRWVsby59g473BGYWH6rLqesfXTSEtibVMeWB/g0OPh9Ut/o1mdSUjm6OrnaYmi/MAk3/AIqvo7C5mJPOdgqHyvJY47lv/IQEF8kFVOdM9cIjjhh8AzNZx/xWt1IqnD3Uzad0Ioy0Qu5h7vErOYrKyPE3YiJGGpyFsY9B/wBSn2HVNU/D6WOGaBtnNcWnvWLrOKAnF4Or1jBPIJIJoQ64d3H+gVFZFhlVQtZTwh07HACS+xd8fgpYv1eormUrrOmc4g2OwYOTgiMGhEUwiELWgg8/VBiKqp3yloMT+LcZnZkDfrWLUx0Y7R5Wv5Na1vqmuIQ9ZdLpcw92X9vJLhFUR1ns/Lx5kBWITGpxCOrihjEbu57zo/An9isxjqdfhF/GbNxzM4crlTtFJqSyvz5nZHKcjoqylNLSRU3Jje/m4kGCwmiikxYiml04+L8PonOMz6MjRQ/o6QMk4OIu+Px2QEILXstJHse228w2TfCtGsxMa0PbSH7vD7oQOsVdq0rTp9rGB+HhGyIp55ZcPtm7LI2XnxZrppPhNDM2SathNIKn97M3nw/hQVPhtKcPk6nESY67/wDHty/Ygr6OfkuIyTCW/B/PZaulMsOISb31Gfuen7qyRgOHYv7Xq2p/z/imlOZaQyVcplPdz+7tz3QNumUNRWWOveIU/tPq7zLP9dmNRknh1odNsen5eLy5eXlT6orDWYfHoyx9o/jZ5mNCx7zVMxgZiwQPJLbmwJDkGO6YdG5sJxGSak1JaJ2+3FofX4JUaeLJdkkl/iF9AxKr0aiRr2O1Y3hjXEWblIultT9nmhjl6pHTybfocvF4boMeYo6kXczM35tkLV4dJ+jzvZ/FP8bhjockoF+X4Urq6zssjO+5AsHYfX+S2X9HzZPzuWQaTJv7fP8AsrDbk5l9H6KkRYDoyxReZ/u+qDTVc8OYwsffa/CVg+k1HA1j5GREF0hBPr8UZBXw0uMSMa0yMADC0Sb2Pirq6CStlaGRyNazuNG9ygT9HmspKsPsXA3HCN1s24xNVwlwhc05cod6AckmfQSUUoimZYxsBa61rl3im2D0zaiF1RAGyBuz7HYEcwg02DTyjo6JXiO8ouHW3afdPxXs9eyXC3sZG6N7QHkg90hA0kraOimppn2LXF7g/lvyuvcLbFNJKSLF3e32cAgy/TSI1+Gsqm7mE23O4v4rPSY5jLoooXV0pji2ZvuF9CxnDWzU0gjbaOQEOH8lhKnBZYJNMSfGxG6CqLFcRzfn0/7yeQdMMU0aeKql6xGxrfv5Qs0+BsEhzvU2RtljOVyDX4jj2HVtNJFq6ep7byuypNhLhCY7RxSR7cepxNbcbH9mZI5LamTze6q+qQe9J929kGknxgUlRtpHvcn5fFSm6QasMfayU/v+ZJfsbVh1aemk+Tj7yFqb0maPT7vvIGmKYpU1/OWTQZ3PLm+KXiryEBV8el31Po/FHLjMHWT2GbM/6NGZAyrqTS1Jfzin4fldy5IvDOpWi1tu8/8AJ8rXZcvmd+tSrLT1EcDdWUcL3+V2UepQ76LVgpTRbSycDI4+L/koDsLrx9n4hTiGWXJltv3LOJc5avo+4VoqoqQ2lpspjjPu5bLG4b1On06uthl0/wBI/h8rjy/WtBhdEJYevU9Rt7SPtOYyszN/Dmcg01TpQV3W6WLs3jdnzFvJLDi7b+xk/wBk1Mq6XWph+jz5cn8415nqv6sfuoPkUPaTcHJ7srfurQUNJqjVp9MaHdvw8PIJHhvZxan/ADZF1mKkQaQjjHm4t3IPagkz2Mfc4u55Qr6dw1+q9pqMy/undZ+Wsk56j8vuoPUqL9Y1JOP5kH0/D6zCImmWrrI6ewz8XelcO423o1YPFaqSvqKiTVfp3dkzKqLdgN7qucgPFkHlJC2WTPINmbn4ouKZstRfJwt7qG1bcAFh4qcQts080Bc87e63dVlrZckQHLcqsREMc/47I2A00UDpJAS6yCz2cfuqzDgJQ6WU3J5ZEFnNQWCNnAnE3VMP6sBLJq5OTPM7ne6CNVmgxFtFA9uepy5vkshsQmjFdHSHT6uJvvZm/wDVH4YJajEHVtQ+IPjDsu3eQNRHFLHq+4fcQFTw0mj+d9pP+Hh+C0FJP/2awSWaiEpmruzp59PNkbl47fVY2n1Zp4pe02m9zvfBa2mmhmqKUVmrpR+Hdbm8EDbBi+enDq6OWmaI3kgcxc7J30epg7Caaame80zrtLj3iMyRdfppcSqHzaghYzIwX7xutjhDo48EijpbxlrcrW/U3QA9Mo3x08boy91mZmmUcrHdUMmdWUkemTqBou5psLph0gqqapwkslkmE8exLhtY81l6GvgfUMoYBqt1A1z72AIG6BzC6rbikz6oMdDcZ783A7XCsdh8FDkcyJzzrHIW+nPdX4pBK/EiIckjXRN4vA2TPo88Oe2hrLNeHFzT6tIQZatxecQy0VPJmFi5zPeJQ1DXVVHiUVJXF0EUjBpOPIOPgVDFsLZSV1TV6j2u1HEN9QFKiqosRiYahuqGOvZ3NrvBBucanhGCRWMmqB5O7mPqsZrUc1FL9pRe7Y93i+BV2L1hiwrSl+7+EJNiEVJV4DSnfbh++4+CBn9gXm14ayTSjf8Av/Khp4tU6faZP7qc4BVRVeGx0wOSYdm23gg56Z9ESL3z+byoA8YoZp8BZT0xdmZxB2bct9Flammkmwl0kOdz75XC++y2sdWyEMmLY5ANiAlVWaaixXNA2N1HWftY5BoujVdHNhFDDC89WeOJ/mbfm1ZjAq6ub0orIaLekiPtJO6xxdwJRVV2KYRPUUdK9uhJezfM2/Jyv6C4tAHTz103/h/wnKg+m1tXLUiGskawzsFiGvby8f8Aol+JM1yXtH6Hi+YpBgeKYZiGGzVTGOhmbNnALhbL4/iT+h4KUxaspyP/ALLm8B+iDItp5aiVzRuAw5flKLwjTMBo775Mj/8An7qyjK+tw+qrYG3yZnAtPiLrU4BG6WGlmj5TEFp9dtwg9wYCkxJ1K5vE6Mwvf6ub3SrcRpXnGo584uMpt9Fb0i/Isfiphl1Hwh/0XYjx1EUrHgtOxHiLoCo421L4wZQ2VzuEfMERVGlqmOgncLTRSxEfEDcJGJ445ixkzc0ZBzX7p5quKb8q1xIC50+u1voHbEIA8XDqOhgkDy18eVod6+CZ4FWGaopqszdtC3KT8FR0ui+0aZ8lGQY4rCRvoUu6GyaFQesC49mB6nmgoxWRkHSMVpeRLJma13qCUkxwvc+aKWQi8mYH67IvpNHLFiL4pH3c25b8t90NUMNXGH3Dg0Df1QOeh1WJOj1XTSuJliqOx3sbu2VeGiKlxupLQGHLkjZzuRzN0r6PzGKuqGSRGzHBzcp7wATispHQubUsjGSrdqte7ys8R9UFearrukdPpMD2Mc3WzeDSbkLd9HDE6vnpnQRt6sbtY3m2/J11jOj8Y0qysc9wc9xZsNrBtgL+q1/Q6obFBNiE5yTCONgJ5PF7AFAlxR8X2/O17jdxyMHO78wK1FRA6DGKeSmlJnjizPA2AJBssZ0hka3FHTEhzxUhxI2BJG9ls6eaF2LNMj9n08Vy3fcXQLcWo4aaeolL7azBJHbwNt/4pJEXTQNkY0vA2dt4p70kfqTwx2AfpFoPIEXS/o1VClqK/DqpjdF8IfE61+9dBk+lUphYynsWukBN1nYpRDlY2qkYQRcDkvoNRQxYpTTGpeyN3hm5/hXzl9MY66dr2ONidj8EG16NRx1lBI+pZG0xPBa/xdxeP4VKfD6emxSUU9TE6VpbICW+Ga5shehtTFJHKZSI5HTl5ZbaxbYBA43JPSV7M0rrC0brc8p3KDb6s01D7W+fL83Fa6adFYorW1ReR3E491qz+HTSx0sktJDIwW9/ic0NHJW0dWGuoq7MQyE5XRIAOkVXVxYzH1rSlEcnG1ne8QjsQ04pqWITGSKTK/v/ALVbjMMBxN787NN4zXt4f/JDTwy9S09WLVjZ2HzN9AgeGro5cO7GSMSRjRfk87gbn+axGLQvbDAGyPc58ri1wNmtDt1pKaVopRDFbrPaVP4r7tS7EJaSeglld5PYw93tCgU4hM+pqWU7ZWO06fLIQLXdlVWLQCSmhAdU53c4rc3+CjPSUrIRLESJT+HibYbppXjRbTBzpc8FrSer280CDQ1aeokOpIx7nDfu81iK2OSGeaCXvRusvqVPpGeUdU7nH8uw3BWa6YYPrQdciEfBwye9l/RlBiwOMLU9H8RlIkadOzOL7zvqsyW2dummFR9ltHJqPLf2INb9nRRnNo7nKe5+xFU89VBUSGlipjJwtZ5mtcfH8Kkaq8ETXuySEtaX+jQN/wCaWVVWDiUZjbpucA5kfo4Hh/bZAzxiYyMfVzvAJFmuHebcXsf1rPU1fPQw9cpppI97XZycee62mH4fT9Jq2pw3NHTxNis15POQHl+xZ+vwerwmgdRVlOGObNla8cr35/sQaakgrZ6cVonZdzbuA5t4eSeUMFW2j6wWxtfGMz3erfRL8NMDIpaASBs0pEsXqeHcJpisjjhTotNzdt8vh9UC04iNSSUQbHyjkXX5pFiMscPaTwP1H7lwGxF+SJppppWiExnO3dtvNumbJaaXDRHPGRKDwm23NB83rmmuqNTKx+/6IcSc/wDZvEurawMee3svM1FdIGCl0nxZ+084PJeYbUu/rT7rkGInYYZSXOu88LlXFqPexrW3cTYLQ9J8HlimkrO1txeThzfApFBEYu0P/u+qDY4e1kdOyDUzvb7MN3SrpTS6cMksepwP7u3CmPQ/TNd7LezcnAXcVwCf3UfjUNGYpYZdXrN//tu+qD51NK4RZVZhIEk2TUIz7KzEqbTlmj912XM3uuRnRYOdXZGMDnG9v3XIDMMbMKuaqbNISG2MZ71nC3+K0ENDVRU0la2SOBtGwabT3iQL/wCKAqIRBQxe1BqC2EyanedtaxTFgdNqU8ExlOp/Vty5s3ezIA8afEcQfFHRRCLPJCfn4e8WppQQmFkcBi0uzzw/NG+6C6SwCXUm2EsT8kg1Mzs24c5G09YeyE00cvYRsf7zWj2bPwoNNhOjFhNOZpezyaPf8wCDM5v7YfvozD4oTh/VJYojHna/v9z1VZwylv7I/wCyKD5dUbkQjcm11URrVUhOzR/gq3SEVV27kFXjl8TzQBYgxseWMIWclwaz3VdWkmrsTyQuoHSP+CC6GYhhBVhIyfEoQkZmAeKIaM0zR4IJjvE+vL4phDH59PyqVHFHq6h4/K1PMK0up1lTpRyR93N7pagUyts7JbbwXjWueMoAV1QQ+Ulm6nC1mdgIt6oKqW0crHnkr7S1uKSVVLDKwR8TPe+qpm7WZgZ3CcrSmnR41dJNWtibUuzjSvCzNZAyq62hhwOkFGNGaOPtfM5+a55/iWdfDJPRS6ZbFkc0jfveOy0uJinkwMVkUNpeIHuu4i7zN5hJaSClMLhMXRZGuLb+ObaOyBv0fw3WgNWDEyOKlbNNwd3xVWE2q8XZJVn2eab5XuPcC8wk1kLT1U0+nIGsk0X+XL6JdBDVzYj1kReLc/Hl4UDjDaeOqxAU00r4dWUXB5C5WwqoZKY0bYJJXQRznM4eI8Fk3UUQlIiMzZGHMCfH0Tejqas4c5+pKWEEAHlcINeMMjxKB8cjXx5nZGvB57XSJ2D0+F08UbI7Sdbu8vHe23Tro5V1PVaN7o2Tuac2nGdzsr+lA/J4XT5zM1zpXR23aMqBPSVr5sUfT0UfBYi3PhTMimgrzO2R7J6YN0g7lbxQ/RqopsHngne1t6nhJcPA8iUDilffG5o2yNq35HBwaOR8EFPT+eeembLTuiFyWyW5i6zfRSKRuIOfI19gQW3971WvweTCMWq3UFQwl0jGufY+YK3HsNhpC6SmjeNM2afggT9MIaY0b6kS/f8AvFBUmeOnNGYusvgcXx/ByYVEMQnE2tJLTVbG9g/zeKlCLVmppW9zyoAsMe2lwyU1N6Wq1szr+CpqJohVTMzvvoZr+XiTOcRTam3af3r/AAS6czCaZk0TQNDLe23CgWYfLMKlwcXEj4bXTOWi61G6K2V5F2kDkUhmneQ0wvLC03LvVH0OKudxE5ZP4EIDoIaauw468IMsVPpycHcc1yx7qXDqSdwzSZH9zyty+4tMKyl6xUjSj1KiHN91yj9kUk8sks0dNybtl71kCDBM+nAIqkaV19C6Kz6P5LWnfuM+eM9xZE4NFGWdRj0PM33XJjT3vEd9WP8Ad28CgRdL4zT49XyEWDiTl9duaddAq50+AmFw7eCQSx/Fl90p6SSyVeJ9rFz4v1K7otrYfBLMNTgfkf8A6vZA3xuZmI4lHWtc0SRnTcfTeypkqyzFHtYGhzTlJPLMFGlbDNi1RFaxfTvcG+rgb3SY1DnTTSm2fWYcvqSd0B2IUj5ap8MZDXVFNqF/hmBuowTiSGCQNDXyC5TirjHUBIBaVjgY2/8AluKzeNvfBTU08DAI2Zg34m6BpRflNGe149YNehq3/RtTUWik5tl/CqOj1ZfrsJ0tU5X/AIfFNb0ksFTHNztpM+8N2IMxj8wqJ6iQ2a4udcJfRv0pG9ochykBXYi4fabnTsLTIwusl9OXAEutzs1AzwWrjixF+ZmZz47AX9DdameKDF+j1HFBKGPZMZI2HnYjl9FiwwCuhmAs5oJNvot10YpoKqGnrWMDZojnbv3wNiLIItiNPEaSGPK+GoY+Q24XO5nb0Wgp2iTEo4pHgUdTCBI1u2VwJcCFmoK6nm6RVNM4vbGwZT6mQ+F04wmrpWyZJM76gEAWPcA4bWQKMSoy576onc8QHoW2utT0PhhlpusCUSbAtF9wfQpLO5kWsHgmMz2i+j7Jz0RojSU9Y0xu1muLrjcFBl+lFfUxdIJILZ4YpcuYb7mxKd1lBDXUcstNK2OOzRmGx38Er6WwwCvZZ+Rpc4PaNjc23KZYW+GPAzM1hc5zg17OdhfhKATF2uZhgnijDnR2t6gDmsNi8LDNJXgytjqBYA+BX0SKogfTzUEzLzPJcPp8FlMaoXQ4o11Qx7qYANYPBpPqgXdHZ4Y8FrqXiL2zMJldzLSmfSOkbVcTGM5xaby7kCLm/wCpKqnDX0lA6Wo0g9zxGGtd3xzb/BX0GIuqcXhbM0Rx5mZovT/kINP0eNhJSRaZz5fwuIVT5DGZwYhnecw9EX0ftoE2iGhPJ97LfxUIIo/tGWIxRyR+295uUoD6iGGZtK4vfoO4ibeX/gp00VO1hdJnL2HLe/NET6WgI4v3M/D+pK6uTTeMos9xta6Cc2GtlcKiN2TI7ceoWO6QdcixGPR0+r5Xe2+96LZxSua0tzOIKT4/Q9Zi6xHwPHe+ZAAad9dTGncGxSvtmk9630TmajFWIhKdOQfu5gkcEj6e2p73Cngl6wNS7Pl9UF9Lh8c0D6aRxjkdmu7zlDswMCaRj5dRjthf1t4pPWdIqbrAZTyPfVA5SD4LRUupJC1785cQHH1QfMOlODVNDiunJC4REDK8Dh5ovBoWRyCnbFa5O5OxX0mup4qqIMdFz5h3is3XYXTU8gLGPafQHZAPTni7KKLjhdF73Dbw+8kOPDSrhKJfX7zGhaoy0NBTySSRR8AzZvMsUe3qdWWXQ1D+61BuugdfT0zIC6GNxfJ7UnncWWjqHxYziElBUQss0ZmgG4JG3NZHFRTNwzCY6CSKUwSAv0+8/wCC1Ur6KhkpYIGtY6peHHe+Uu8LoJ19DapEo0h2O3vZbKzt8u8mcN4WqmGcQYtT9c/R6nHn4Wx8yk9FiMtU+plDmZNZzmRjys8EB9fSkZJYqXT9/wD4JPUYpLFCRGNSR/8AZT2jxei9lUyP+RA19M2Wba3HyfF/igpwejrccoKh1mtiY4OF+brc17JgtU/DXVFOwWDN2nmSCjsCc+hZE2cFj2XflHIjxRk+J0zYnuDzuCQLIMRj2NPfSDChGdFzsz2nwICzM0Ek08didgLppX081bicswfbPJew9E7w6gprRve4EMGUt9fVBf0Fo4oZ95e0fl4983jdg/Cg+mMwkr6mKGKSz3/i9LJsYtrjUj8o+XKkWIQ1c1TIfDRb+8PFBnMfGpN2Qk7jf+qOwDDeqYf9tnU4M37vhb8SKraS8Iv/AGe9womeekiwfqkvaS93v91vgLd1BmZ6szTbyyWYb2W66LTPGHyaZAk/tb7/AOCw8sXaX9d0ZFKcgAJ322QM8bljmxSSQeXK3N7zlMYfLTSXfJJr973uaqwmkfLLnPcbyW3w+iZLR5f0hGyAnD6anZhVIyU+1p8zr94yN7xP1uEQKuQD2/8A+RLcP/JIY4auXtY5Hdt5cp+CegU1vZD+0g+E07XCpLneiIB4iqWSXFypPdlbtzKAKdxc+R6HhFrO+KJnsA4eqEAdmDfUoLGNDosx8OSKoIzI4O8VQWlrA0eHNMMNFjdAwgi6zL1aEfe/3k7qKT7HwiMVUWSWr8M/djVHR2HLE+sMsYjeSz3nfqCr6UVZmxieoveO2RnDl4WoAQHyG0bOJ3dXtbpxVelHJvwtzfNbdW0EulTyVlo7dxnPik8P3e8qNL85q6v+pzs+ZxNkHkJ7eMiP2ffh96w3ctT0UqX0xMs9RJFpU7pYgBzLswB/eKx2HgyzOA8fe+K1FFVPp55qeZ0ZELBGLjwG4H7xCALE3Tw1McUxi1Se5kzZOFUNlndh9ToyxaRk0/xfKqsYvRujuKhss13OfL8fEfX/AARWGQTRCIy20qLNO/tPN91A0EUNDPDRj22leTvZfG/8FZh8sMUMtSIpDUyZXeHD8Eswd8ctRVYjXyjM++Vr9zd3NMui8OlQVOISGI9vt7yAyOkrqjEKeLhErneKtx2Sqp6aahYwEh1wfC5RUYaKXPmk65ckOb4XVWIFhw6J5eXva4MffmSgs6L4jV0MUDpsmm3w+K0HSGuldWUdS5gkjJs0jfZyRUOk+AxlhD4swLSOd+RTajNTHSRWfGHtytY07oJdI6uWKd7BI8k5bOAV+EsvFPVOjsZxlJPipVFI2IulrXZptjbwV9RUwNiLGNuPCyDPYjTNoamKsZDlkYQcw5ELcNqm4vgbAMrA4Xus/PHG6INe0ubzsUzwYslpbNyxxNJGUHeyDOzROqMOhjY9sc9M6zrCx2VcdaayYVETeJuzvUphi9LarlqIpHB8l3EEWWYZUyU9VccNza4QahuBl7XzRySFszml2U8gluJRPdJUiOVjQ1jhG4c0dLielh2lJM0SEANDTYm6yL5cQbVZYwSQ1ziHckEqDD5OrzNlDCGcV/FCT07erXY+5BvZGU08s9PKA7LNawI5K2uo6aLqrmVIdeO8rR4FApprF1yRnB2TN1O2Q6jSRJ3Xj0QEOV1TI6Bocdjp28PVPhSl2Ga4kLZA8EOt/AoFzc0RLXP5ckR1mSOHUjEnB3/u+KXPmhiIc95fp975kTrCMaupJwubkHeagHgomVdVPG1+WpPHF6ZUfgMFRA6ognFmyscx7D5neVy6gFPU6TIDozNc7K70zb5Vb0iklgkbM0kyw2D7eJ9UFFMHGeiriQySikEUjvBzDs8JZiWHNhqpYYwbCcgk+AO7StF0ffDVzywSxB0dSzV+AdyVXSOJrsQkJfxmNjrjk4N5IJ1NZL9nUw/SaGT+KzuIxTVnRrSpIu0jOf5vimk7i3Bo578UZtb6qWBSBtcyIiPSla5rr/EIMfHDKKmmqWR7sYRIR6+CeU87JZY5Hz87RuaELDI6nmqKTIAXAtN/eBQ+HU2WWWR7yHsAJb8boGPSKioamkpy14fMYi0rJVbpS+CMR8TQA4eoC1eN0jGUoqaUnLccN9wCs9HI11ZxjZrXC6AXrmhMzz5XDM1b3o/TRTU1PSwmx05Dz+tv4rAVccfVnyCTdxWw6LTfk1NVgx6kYdn+f1CBNQ9hiUd5u01/7PitRXzUkNeKuki+/wDdS+voxNU01YIe0kOX7ri6ynicWpNOPusYgIbWXxB8OrJz1mfrW1pQ9wqGNltYBpHq529189gj05o/fZwuX0TAYHPk4W53Sw7H7vigyvSGATYtHUg2fKcrj6ubsj+j21Bokaued18/Dl32sP1rsbgkp6mJrW5jFLmH61bS26wJTL7TUyeXi8Cgs6QCjENLVxacdTrty+bLbaxXdKKCHqgrtcacubs/45mo+sipZQ+m7PIONL8c0qrCrD2kfEP1c0GRFPAYBCZjLVSnPHfu8HeQtRBo41r8o2Paxnu94J7PM77LhkY2IzMa6Plu3MbpbiELnYg2CRpa2eXNuNgbc0BuH6tJBVESyVN38fB5eW/608r4bYRSuA0pZOD8KSYdJnp6x4e/I636S4s48kzq5HdQiMr36LiAPEWaeSAvViq6WTShj/J5mwv4+Jt/MEhxCb9HHHtxb+bZPsGrG1dPVRSiKLT/AItKV4xFSQx0sQjvHIXb+7dAqw+smpXWPs2Fv7pCb1E+nNpS7xf5+BS6ajk69JVdnnjmbkHl+qMqDHNv2TGazfla1vjdAkOnrydYj2v3Uz1aXQj6t7Pyv8yXYwKmI6giBEmZz/5GyC61JHp01Np9pwt82VrfFA7poKBztfSYJL7OCctl5Web2SBsbWUzWRuzZTzTOlJEN3bEjmgZtcGMDnvD7Kqohoq4cLtKTkChXxvy2F7KsHK0tB4roMv03o8R6wBDSS9Wj87OLO74pXBBTCaImQjTdl7Qd5x8F9Mpy2Zm5AkHO6AxXDRJDJGBHP8AKGf4oMdh9XMMejFUKbb3Pd+i141Z4BNJDfTzW8vIrPVODywGSeOGSo7Frcn6TY8/ij8AxLPTywul7/Hpl/c9UA3SmrOiI9Vj5JO97zWtSGmrJ6Yl0L8pJsVbjNR1ysM/6Hy/RAPQMBV1Mjrl6shqp9SxkKDwfJJiHV6iTsN83qjJ6SqpjqAalP4S/wCaBhDi9bl03SgsbuLhGQ4vJI4NdEx1vEbJG4PDQDbMfRHUNM4tLnc/VA4L6WVt5aURu94FSgkigk45BpD9qqEenDmduELUPaW3tdAbLW00pBY/MDzFkLUVFLfK6dzD6AIcBz2ZYWXe7YWS7EoZIXCOVx1bbgi38UBVcxlQwNpqmzvHM66XyYdPBxSMzN98DMqKCFxebPYzMd7FbDCcYpcMrKegFK6XOOJ4Gb+CDGVMDb92T9aKw0MZtk/atf0xwaKP/SVHRmOI9/g4Wu9Vn6Tgk1GMZnb3UDWma1sbI27nmUfDVyxiwASuBxjG291aHSGzr80DjVjr+z0u0H4cyvyVo2ySf7RySiSojz9p3/8AdVvXq3/6iX/aIPlwJtZeTSnOPgoROLhdVVB/iUHrnF0m/qvHtJkzDwXtrOup5TpbeLkE6eEzSW8AjGgmQZeZc0AKVO0QxSeqnQPETJp395jbj8SDQzziHD4sPEMWozvnzN/5ck1VxyAHjz8K9qK4uihz8mNsqYJNaeHfLlOZAxxmSSiooMKkY6I2zcvE7Jdic1x1Xg8rXO97KE36d1MX2nBURSMmG3LlssqZHmqfJ5kDPBh+VNHgfe+Cf0FLNPHHTDSYb3Zx5csY3KR0X6On1LRv9qfgtJ0WlpTPUjVjOn7CbJl4fX+CAHH5mCpjk1G62rnluMzAflUyIWQiqE9nPNy0ssD9V3SGCSsqHRN0wwgO3fYA/BK6+CV1K112CJ7hG0XvdyA+bR6vFL1So7SZ3H5ct+Sc3jpoI+qx9n3/AMSzojMsIijMunHw/Lm8Uy67nfZnBkHDlQPcExDLQSyySnWsbBDwV9PLjj4Kgu4WgloHikWFDWqJWyyvGYZmj4Jzh2YxmamgLp5BZ8hHIBA6xOZrw+elzMMjACSOSa4SL4US9wkMXnO26U0TaucMhEbXgXcT8ETO6VuFSslBjbfZo8UF9XVzzRxsyvzuAuUHjU1ThjbsY7Na7XHkiKFzonuY+KR1yHMv7qcsoaHE6yR9Y97qVkVmM+ZAF0fr4q/QdUnM8kBwVtZLBQ1c01G92RhOdhKR1VPJ0exCKVxIax9y34eC9c+SXPirQXU8xLXnwBQPKSt14stRGXSN5E8yEpxCCJs72RsGd7r/AEVhmfDEJo7ubYjMqpatskDbws1XH2gO90C7pDI+ZzAyDNOwDKRsAQroC+np/wAulaZnHMTbkD4K+Gnu8SXJcfVC4rHUCUP03EEWvbYoK8scVTdjgATuE2wXCKeeaYTNcJjGch8EgkaZI2Mc1zTfcp7guImAGnLHkiwDzzsg6ChoqBgbmAkzWfLbf6LQT0LKjC53U8jC5oBye8k+Lupp4AG8Je8Aot4z0EtPTvfHK0DiHmQYTpCCK+SGMafufdPh+FLdWYS6Tn9kPFfR8VwKCakyVL/yuAbvWFxag0A59RJu3uOQC4PWv6/G8ONycxHhdq0VfWzzNi6wxrS67A8cnW8CshSx6LCQ7NYixTiKodUPaxt812lwdyzN8QgaYHO1uJxAk2uWu+XZWdIakE0pceKJzmE+o5oPCbPlq3g8Tt/1qrFyJ6cFvldmH18UDKCn6xSStB4H7tBQc9QaSqp2MEe2Uu/apUWJU8UPtPwt3SutqopcU1dKTxQdi7bTOqd2ue7U/XdQfPG0Pe85XvA/aSrsQrY5mHsCGFhDT8QlNRK+R0YNhwg/5IH0rdala6EOdNIzIW+A+KT4phUlOWuDHcIuXepRFPiVTFFkaQ2123VFfiVU6nDDMHDkB6lAmdC7SaPUcSa9HKq2D1cX6SE5h93zJaZHbD1G6Iw+C0b/AJuFqDZYfWAzaptpaHvtbxEjkgKyWPXvqcH8EsijYW7le6WU8KBkKuDtuNaPo7i8EEPGZPd7v8VjgE6oGRsbw/rQOMZxaCdvZ6nu9z+KB+0ItH2UkknC78TUFWbu4fZ+K9gy57+myBvFitxqdV7S3Hx5eH4pd1x+Rj4hp5RZwvfMvHvbmz+my6p/NvvIBhO/TcS8ASvBAt6eKpllllnBe9znt5Eq79F3GKj9J83mUxdSSzxNs2QgXV880ssWUyuO6oHIhoV1gIgCd00e0zJGtkzk2IVFQ+O8Y49kSC7I4IWUG2yCALhKQX7FSc8MabFRbFldd29l0paBZLQLXzxsaZHHgb/aVXR2k61qV0nn/kkWLVpmqMjT2Q/tLRYN1rCcJ/KdOxfH5/XmqA2jiqDU5G7xgb/BOaaBjg2nJzEnc+itw6GNr3tYxwkeL7q3DGNBkc97WFxsCUHOiOeS8mWw2BSx7ryb80ZPFOajTe64ftcIeSB0Uhicy5B2KC7Rc61QGWf6o2mnka0NLBI70JV0EbX0hBL849UI+4BNt0C3pjNqQR1Q1IpI5f7yyIqrTSSdnnyubm81nLU9Ioy/B6gnxs790rDGwdfMg9qZIiw2FvvpfrAu2vsp1sodI2MCwHMqgWmqNvZj9SB/0XaLS1MoL4iQzbmN1uH04joWPGznSEMHwKH/AKP8Pp/sHE6SqjaxzWsLXHkSRfmnuHxGKspWTRZoGMvk8HW+KBBXYGyKrc18cjHDwC9gwgPfYSTNHpfZOOkNd/pJ1U5r9NxsOFEUwEkLJQGnNyF0GZquEuprk5UAY3lxBAACfYxRSMkbUNaBm52QkETJYJJGljw0XIvugHpSS55pmZWNFtS/igMWilgpH1Mry9s3Cxx9VdUQ4hPT5cPh0QQCWF6oqGGWigpMQmDdMuIbn8yBHUSS0sMQik7Qs/QvzZlu/wCjeCnixGqdXiU1ccbdKM93wB/vLB08IkxGmpetamedrfwrf9A8UZPjGJwMDXhjzI0TM3yt9Cg11RWBk0sFXFEaWTgyfVfPMbwn7PxGSCP83HsvotVTxROZHMx7pHVTnTPjybBvxK8mw8VeGSam8jM2T5UGMilMbwHckxhlYG7j6IOvhdFM9sjLOadlBpefpZT0M2dpu9T2UISNHM7ZDdfov/q6dB82h2CrlcC6ykXdldRZEXNzqgnBGLkuO3grmP8AM7a3IKDhaJr/ABPgrIIzJKLoCdS9N3FaIvyN8mp3Gtz8HxXsMfa6f4nfhXV2rFBJ7TSkf8HcQGyAeoPG5vu7Jz0WpI5ZZKmpkZp2ydzNmd3lnnO8vin/AEYq7NjpdTsoxJM/5neFigS9IJyasQjZrDyQcQdLJtyClU3q699U/YEnZdBIY5M7RtcIDjKHHLqHNlzEDYD4LRYRXU1Jh0lTmAkkblbG3dpt4lY8kSyyv5DmjsNZI+nezeSMNysJ2aC71QaWOrjr4QZnsblaGyyZbmwKpqZQalsTY7xZzOy8e1rWBVEED+qvw+ncZDKG6jm7geu6KdRRufx1eoZIhGwRvPDb1QGVEVOMGjqTHkEcJeXMdsXnwWcoa7PHJKHOe4OGxHh4rTVTw3onLA8ARNkLGloG5WdpsJqIqTI8MO17g72QN8Ga6eraYIzcNvmI8FsqGkiEEmSQxltnZfisfgszxBoNmZqtIv4cK19KWsgZuCXC5N0HsNXUxtkg4I4Ts8jvOUZ6kxvpSyImxLtj3ihsQDppL00pYHg5n22FlayMyS0zYs5AbuTy28UDPEXtL6OOncXVe9gDtdG4VVTQVzGucwNjbmlOXzJFh9YIa+OslY+R7nB0Zy7AJ9ilFo4e+WRwe+scX3Y7kPRAH/SC7rEcc5lbK2IZnNJ5NKDwNxqej8zITGXNs5rSNkxmoXVmBgud2kTCyUOZbg+qy3RKs0IKmi1G5gXFrSfBAybNrvfC1uWRmzmt2sh8Vj6rNpiX3W5vmK9gNJ9sSx9rwQNb991vFGOFJLBTSnT833s3LkghTTvjiYHsu0eKM1WVMZDSb+ASl1VJpPja21lPDKh05y7NI5oPZ4xHmZIAQUM8xZAWAtLeRR88bnEtLcx9UBNIImOLgBZATLX6dEKm0hDOL5tvFMaLEqXEI+s0EjHBveDUvwOITOnpZ5faNLY/K1fM8Mmmo5GyQzSxSBx4795od4oPs9diss8LhE0B7WWcJPErE1+JQvdoOjjdNvnHgkdV0oq5oxG6qYws2IZzKX09WW1AqBHqsJ483NA/bSHRbNABESeJgQ9JK+Ooyd14Pj4hMaLEaKctazLFI4bskU66jZrtka5sMjd7jcEIPaKqjimk04v93mN0rqZJHF9/O5E6L4ptOZlr8l08fdt4lBCAZWqE0ZdKHBW8o3O9eS8peJ4Ljs1ToEqgc7WA93mvAOMt+CtLWukc53NVRNfd3wKDyoFos3ja1kuOZztgmlVCSwTZ/DkgXg52uHPxTBU4NLPimOHxdk0c83NBiMFyaUwvE3IbZeaYIFzTJkGwaVYQRshRHJ1j1F0yAfI/hZYNCCDYy2RrRyaU2gABcR6IQR3I338URTPvmATBTOcr2jw5q6l9kXH1VdUWh9irac3iykWanBZI5ro2tHIFDVs13kN3FlbmyxljdygJzsQTvdZB64t0iGDdeQNeZA42XU8XA517q15DeSQXwNFn/Veus2QfAKunNxdeOdxuB8FtBObsdlUeIbqLiWsYqzIQw+qaJEtj7yQ9IKxvs4zeXzfUIytrY6OkNXPz8G+85ZSpqD7R5vJzd9SqAqjgE1fFC2MloN3fVqOixKoYZNSMFkr9gW+6huj8rozNUNjkLnx7fAuWhxFtPSQxkxzGRkG4y+ZyAtuLuOExVYhlZ3h2fdb9VqMOmE7aaKaGSnl0854O63wWcw3Vh6OXdOMOpPj53K7ovi9DT4hiPXq6arlqI+y4MrMrXIGs0tpu5/mro5KaoD3ZH5sqVQSiqOoD38zvw3R8YpqdznZ32yoCc0gYYomkkLmCQuF2fUL2tqA2NrKWQaviVxndG1hdbUI3PggBxmMTUkkQ22Lf2lfMamPLfi5FfU5u0HtGP95rl856R0xpK6eNndacw+65AgqXZpXhoGUjZF4c2OMgOBzFDzWFtgCj8Mhp2yl1ZI5vDcIN9GftOGoZhjcuo5msOQAK0mCVOnqQSHajjc2532CxuDtnpqdjmSh8crmufvYiycYVW/kklxl15XEyje49EBOMYgZpDxudHJYiw5IenqWNymN7m8w+ypp5m1EMliBlAtZQBfn2y5fgg0Zr+t09rR+GTg4neCS9H8ObRVNTPWPAcJrt91Vw1WlWbansXcD+7m+KzktVidTXhsrnBoNz7qDY2ERuKrUkPf2zN23WN6UU75601F36N7XG1lr6frNDQXtGbuy8XeSmqaxxs6nmkjf3mmPkgydBG2nroXyyOLg67HnwR2HzTYdj1TYx/lGbz5UF0hpX08AlZFOyEv2szkmNNhut1CqEXWSeJ/bZUGzwzrHZHWi7On/rOH0QEOIGgnqNWqYyN9kTi8EmE4BJWVQqY5GZWPZrDLz/AOKS41SXpKaX2mo3Vb5eFBoZ6T7awqSaIflDO4s5ODRfnPY5W3kv4LV4BLpNEckvZ2a38RRWMYZSYlAaTEIesx+Qu4crvgUHybGMcMn5PEew/vJP17/yFvp+geHfo5KqP8Qcgf8A9Pv/AO0f/s0GEcLykOV5N8rGo7F6S3Vqweznh/8AycimHRXD9SfrFVF5czP80CuloqiqltDE93zeCPiw2WJ0kWX9a19TE7U2jADe7ZDilAEmZ9h6oM4LgSGlhj7PnrM9TYIGolNUanJFaOOHN2L+HNt4J/OBoSdVlk1dZr2f1bt/FIcUkjbBWRauaV04tZmWzcri7+JKBW53aZkdDXSRYbpxj/q5LQ2YwXDXWz5b5OG6aQ4fUiNrpGZbezCASGOSQ28f7oVtbSyU2ePuXtm/4KzRnhn4m5rq7qk1WL+0yfXN9LIABFpxP7PnlT9tJFFhMUUstN7/AHzmcksVxWMvkGjxZPLmR1HL7SWXtP4boH+F9XnikZCQ1wAsbbmyJpoq37SY9sLXWFxHG0AWtzKXUdmujlDrOtc2TWnxqWnbK4yMtctvaxsgGrCI8OjjjMQkLznFtsxKExCaoiqoAx2pmuJLC9hZBTVT56pgjDcjJc2TNsSntPhc8zxUT6UbiBazvVBnqU9SqW1Qc54ceRPJq3IcyaJj2PDSWiw9Fl8Ww18VRpAgxEjK4BMKCsJldHIWhotlt4oH9LEcxjIz8PGBy3UhFL1i8YOjkLD8EHQzh9RkY4tLuacUlSyz6aVjiDyI9UF0sDRUxU04cGZQOz5Nsi6mrdVUDDStLmMcSBl3zBUYtMyKQ1dPI9kZBGUi9lLorEytpjJI2VuR2ZoY636ygZYNizMbwqXDqrLDMxhDw3Yk/FfLpWy4bO4Obye4XtuQvpWJQwYLHPXtkYOtNOVmXizBYjplJI/DaeugivnI1T428UFWHxRSzdc1pe47z5eLwutFRdTkZT1c0wkzxjJx8WZZ3o/22Hyx9nHlGzEpxvHxh+E4dhsMUfXY2Fz5PM1xv/mglX1k9KwYg+rHHKcsVuIpR/2lxjXklpZdNndy5B3UkmZLM3ikeXet1ZANEFjuSDU4b0qxES/lMbKofup43E8CxI9rNU0p4fbM4XLBU5JjIPcV/PuoPoeMzNiw6WvoyJNAOczTkzcOVfJ4q4xg52EtKbFxjEgpppI/K/fvB3vJVUUcgZZpu70QVmVhcCzZp8EbSSGJhB7pQEEAL2/BFXEUm/EPRAZn8UxocZlpjGKmR5g/e03eqX5Y5Gdi66CrxJGyzhdB9LGpPCJRYxnvN90tS6t9oknQ/HtIx0dXLp5MuSb6eUp9jBj628xs595qCjJ2APohi7LTyOHNGhzOr38QlmIzsgi57uU6OY7NKyO5JI3TOWhfGwEbjLdIsInac1Q941L2C0MNV2GZ7uYsQuwnqS6SZrb2ACqyi1rhHGmbUySmFpBYLkIJsRIsOaYIC+bK3mjacPybchzVDG5ZOEXV7nPEJaNrndaLrjNmHJF05BkaA7nzQNJJaNzcuY+CPpiSLGOzrIOfKGvcPMUVQlrY7kblBz2DwSN0dBla1ocEFdbHnka4bKcZMjmRN2aOZVlVkIBHghWzNiLt+fJTHssgiBub7pa6TNLISD8EbP2jRZ4BVIheTuQUE6FoDSXXN107bvu1hXsEjIScx5L2WozPu07JgsiJyZbfrUmx5nNaPBcxo07B91BjpIsx5geKyiOIE5+FVeH3e8uqJQ92yXY/W9Sw6zO+/hatgz3SOv61W2i9nD/ad5iggC5uUckMWkm/oitTTpx6lUD/AKP1YpMJkl7TT1uP3uScdbOJTU0colt772ZXZQs/NSHD4BHLL3Yb5O7lcfFbtxZP0Ow6Ginh65EP6vKeLvcSBH0pJxMYTBrxCGLN3Pl/ml9NABJdrMtm5dzeyHxesAfRQ6VQJac5jrf4JvNK2KY5WR5g2/Cb3cgLpRHRwSvbKdJzLXA3V9TV6sceUyb890BQYhDUzR0ssb3PcbykDZjU5dBEWN08m/LdB1O90sLXZrZTuPFHmUyyRh7CY7eHNC0VHNKSGkW8SndDSNijs4Fz/AoKIqbbgik4+6sD0jPXMVlMfdaNI/hX0mfU6lJDqSR/+b5mt8bIGLDsCw3DjWmOIn48TtkHyr7MmiOrVCSPTy7eb1uqaupkqJ3yGT5W/dCf4lVVVU6qrzJIBJ5j5vos3LJJqv8A3WuQbGldFDBHXmVwpXDgbzsfipw1slLiAw+IasNtSTw5+iS4XWOp8OfQuYC2fvHn+xNq6Snkq6KSHusiGcnY3b6oNHQwiWHUil08/E9efZvbe14O7wq3o7RE4D1uS/aT7ZHh2a/wV2IRSwjtIraczfXi9UE4qHTieS1k4HCCZEjxCiq6OhvJLqScWTg8p+KOnr+Bpa97SOIsCHOKTmLd/wDigMweQyYJGZH8V9yTunUcURpmOEj3ejsyy1JiFLGQJKcBp52dstA6phbQiSIjfugIFmKwxYpPJSyyWj7rP+CjS9G6yphkpoYoxQ0TC3X82+6hzqb5+6m0NeTQGjkl04zxfM1BXjEzavBg0mQ9s0eV3dS7GJo2YhSsjjvHLT5T8NlS6iOCU+Hk0U0oZK55vJm4fK4K3G4mVdNJWtfpNidlb+xBLDvzLl4tyTZ+H9a29MXuoBpEHP8A3lhRJFFgEQ1T2n/llvEtL0Tw2uiEhM1P1H7mVzr73QF4lRMhpc0ptL5rJRum+JOfNVdkbRea6F6vN77P9og+Z9H6SLEujMkOl2tPM6b8PMhE0RMQcZdg7uoboG98dRWxsLONgvm+N0Dis1Vg2KT05yVHueZrmuQaA1giyyGazG95LMQxuiMRY1xqneo7qU4vi32hRxxRxvj4szkm5cKA6qxKocC1gETfAN5J90N6N/aTut4vqdWHz5XTu/yWcw3JJWR6kfYi2ZvvL6bhMtgANPO/iA7rcqBwKGmZR9RZCxlIO7EGWAWdxno1Uxfm35VH83NPoqw6r9iz3kf1t80Xp8yD5lU0EkUkfWYiLjYAblG4bA4O4WENB5Abha6uayY3cRmHw5oIyQxxPayzX+FwgRYrhFLNSudNGQ5x2tzP1Wf+zjCHteHCIfHcLQ4tWtipHGWUNd4DxKy8lXLPcBwynwQNYYH7PB7qNxbR0IqQD8pf/j4rNConhPBI9qeYPFIZX1kkmpO/vO+CDQYBg9NTwxyGOMz+Zya1VIGs4hzQ1Nfq0R9GpjEWTsjzyc0CeelMkPV7fj91IJoeqgMkfklDrizfBbzSz+zd3VViWH0stO3WYxsrdw6/j6IM1DmtfKQ7mjsIqvyxoMnB6ZkDUQVsVU9j4nGEi4nB2PwXQxzxPY4xWc35UD6oqY3z28AVpsLqRCGdYizeVywzJnOcHOZYkp7jWK0uF4VFU1tVqajmtzBvj8UHdMpm1FE5ziMrCQBfmscMS1sPbTvbdti23onGL2xHDouqy3zOuPigX4RHDQiRjryNF3j0QCYl/ozo3FVmRji6+TL4P8v+K+fPc+SV8sry97jck+q0fTar6zWUdKOUdP8A2kmyDJZBS2RwZZeuedPMpCO7bqidxAyILYZt7AkI2nkICVwEZt0wEoiZdzLoCS8OG4VFTK1jeDn6IeWsPda3n4qkB0klhJz8UF9LbOS7xXsxaZPou05InhrlUTlksfFBJkjmh2XxKHl4iXX4grg03JXrY2OD83eQUjiZsmMWNVolh1pNdkbctpNwQPil8OUOynkrxC3NcnhQaqvxGCGmY5hBLm5mj0JWbne+eTc8RKpqKgXa1pJI5j0CqmMsT43nYjiCB5SZpRkDRkb4oyCHIAb38LJPhU1TFSmqliOnIdk3pHOmhbOBweiDTwxCEMaGnLkBNkvxajMUzpYWENcLmy0NCdajjy2F2C915PE9z5BduQi26DJ00PaOU+PUtncpY4JaGj1KUSHU4c39Wk+G4kac/lEeoz+LUDcdjI3ndHwcRuqmy01Qxsrcm6OghNuHJugHqGuMozclffkArp47ADmVW2Mg3IQDVMrg6xOwQhOo7miK1zmvOVt0JDI4yZSyywXuuOa9IaITZikbE3c5V1GcRkN5JgDc4F9rgKUz7AWksgHutKb3uiIXah3bstBnWJNMlsllATSOjOeSQ/RV5rssGWXrXgDKg9z23PJZHpFiRrsQLm+zj2Z/6k16R1+lCymppO0m5/K1ZeBuoQxv0H3VgIgLTEXO5jki6KPrNZT0w5+b6d5AzlrKsQN8OaPweVkNZK9zM1ojb4LRpup1WI18QH5R2OR/3uf7E0p8PpMCGrVR6kkY5TScLnJT0WnpOvSmqnki043Pz97i92yFxSq61fcn3UCbFZnV1RUSiPd52+iMfVPkjgDb5xEM/wBVV3fvIrB9L7Rj1ZMg7ub3UGi6JUraeldM9rxUPdmPDzb4J3LG13eS/GMRiFdhnU5ezjGTv8K8qMQ9hqe0mzN+V2UoG9O/LHla548b3XrcUdDZrJHuf8Qk0Mlr3cbJnTw08jI3OuXcxYoCWVc9RcyTEE8xZQrWwT0xhkcHMcd1Fr4zJI9p0gNrEqzgdESP5IMf0uFXU1tQH7APbp2Zw6fLZJdKLR/KdP3e+tzimn1Tq+my7/7KxVZgplPZyZMvFxckF2B6UdbGNPrHPg+K15wcUk1U+VwyFjWgNN+MrFU0VVQVscr4r/3eFfQJ5Keeko5XvdHPNI15j9SgIpjPSYLDFBLJDovJ2GXjKqxasJgraoxHVZlYzvOzu8VdUinqJ5dOaVr898l8wzN+C8x2kqqChjll09+NBnppzPUmlzgOaiGQNsNR9lOmw1klP16pYWyu91BzVsArW07X5QOeZAU0AeCnETq24bFD1UcmZnH91NcRphTU8UoyXKAbD5SS8vBG/JExBktW4veRCdvig4pWl4DXi+Xuol0UgohVN5XsT4IHtdq4xBUYcIvzfT0z8x8CjPswBtVRzaWoI4/JwrOYPW1kNfHF+j8+f+Cv6ziVU6ppRH1nXOV+RnFl+qA7FcPrYHYPBPo6RLvea3Ll4VpKiCro8Oiq9YeX8DQUobX12LYjhrZqLalDh+UMb5W95H4hFWTCppJpuy4T7v4UC6njqZppCDcSPdk95XaEn9QqYKybBqimlpaSmljkzO34Xb+nlTH7c/8A6+X99iD4/wBD/wA+n/1Q/vITpZ+dxfdK5cgRqt/NcuQGYT7YfV391bel/wC/aMfM1cuQbOfnWf60Kio7rly5AC32z/ol9Z7RcuQYbpB+fSISm7q5cg9P5xGtNgfcXLkGrg9mrqTvlcuQPKX81i+qjjAGT9S5cgUz/m6XP7hXLkCo/nqB6ck/ZlFv7y5cg9/o/c44Ru4/tWk/8FiS5cg+cY1/31N92P8AuoI81y5BGTyoE+1XLkHg9oEc72QXLkA3nKIo+ZXLkDCp9k1K/FcuQXN5qNP7crlyCgc0Sz2YXLkEsR/PKf6BR6RfnNP90rlyBlJ/3FD+pMcH9j+tcuQP8Hkk6u/jd+1MLlcuQUVHcP3Hr58PYj6rlyBz0e860dHyXLkF8vsz9VN/sD9Fy5ToA8XoUd9cuSi2b9Gq5vZPXLlQJp+anTLlyAk+dUNXLkGZxj/vaX7qEw725+i5cgpm/P5PoiWfm1R99q5cgngBOnU7pj/7Vy5BKHvP+i6X87b91cuQNsQ79D/rSiMS50X3X/3ly5AdS/mkf4Uzi9rIuXIBJvaNTmp/7sb91cuQJ8R9ofupP+lP0XLkBdPvG5M6D8/ov9S9cuQd0We/UqeN3snePzLT9K+0weLU4+y8265cgBk/7hg/1a+f/wD8gl+oXLkH0Gvjj/7TRDI3mPD4ITpH+bS/eXLkCLD/AGrfo5avD/8A9tz/AHmrlyAIfnX/ANpEYcSDsfMuXIGlCTeq3/5utDifdj/1P+C5cgQY7+bUv+rS1cuQf//Z</binary>
<binary id="100" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="101" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="102" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="103" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="104" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAFVAcYDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAQACAwEBAQAAAAAAAAAAAAcFBgEECAMCCf/EAF4QAAAFAQMEBhYHBgIHBwUAAAABAgMEBQYHERITITEIIjJBV4EUFhcYIzdCUVJhYmZ0dZKWpbKz0dLjFTNxcoKRoSRDU6KxwZPCJTREVGNz8CYng4Sj4eJVVpSVw//EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwCj3IXNXX1u5+ydUq1iqXLmyqUy68+4lRqcUpOJmekbwVwVznB7Rf8ADV7x2Njl0iLEeJI3qEKIAmXMDub4PqL/AIaveHMDub4PqL/hq+IU0AEz5gdzfB7RfIV7xxzA7m+D2jeQr3imgAmXMDub4PaN5CveHMDub4PaN5CveKaACZcwO5vg9o3kK94cwO5vg9o3kK94poAJlzA7m+D2jeQr3hzA7m+D2jeQr3imgAmXMDub4PaN5CveHMDub4PaN5CveKaACZcwO5vg9o3kK94cwO5vg9o3kK94poAJlzA7m+D2jeQr3hzA7m+D2jeQr3imgAmXMDub4PaN5CveHMDub4PaN5CveKaACZcwO5vg9o3kK94cwO5vg9o3kK94poAJlzA7m+D2jeQr3hzA7m+D2jeQr3imgAmXMDub4PaN5CveHMDub4PaN5CveKaACZcwO5vg9o3kK94cwO5vg+o3kK94po4MB57srcxdhKvYt1TH7F0xcKCzTTisGlWS1ltuGvDTv5JfkN45glzeHS8ov+Gr3jsWJ6d143gtI9k+KKQCZcwO5vg+ov8Ahq94cwO5vg+ov+Gr4hTQATPmB3N8HtF8hXvHHMDub4PaL5CveKYOQEy5gVzfB7RfIV7w5gVzfB7RfIV7xTQATLmBXN8HtF8hXvDmBXN8HtF8hXvFNABMuYFc3we0XyFe8OYFc3we0XyFe8U0AEy5gVzfB7RfIV7w5gVzfB7RfIV7xTQATLmBXN8HtF8hXvDmBXN8HtF8hXvFNABMuYFc3we0XyFe8OYFc3we0XyFe8U0AEy5gVzfB7RfIV7w5gVzfB7RfIV7xTQATLmBXN8HtF8hXvDmBXN8HtF8hXvFNABMuYFc3we0XyFe8OYFc3we0XyFe8U0AEy5gVzfB7RfIV7w5gVzfB7RfIV7xTQATLmBXN8HtF8hXvDmBXN8HtG8hXvFNABKJNwtzrOH/d9Rzx7lXvAUiqdRxgA0rY5dImw3iSN6gohCebHIv+4mw3iSN6goYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABvgAAAAAAAAAAAAYAYCc2K6eF43gtI9k+KMQnViunheN4LSPZPiigAAAAAAAAA4MByAAAAAAADW7W2rpFmoxLnP5x9xOLMZrbOu/dLr9sTasXg2sqqv9HNN0dgt/wCtcVxntf0AW0MS6482z1V2f/r9dqb/AP5laU/kkYpylyEaUVCeSuvyU58QD1OA8uM2gtrR0oOBaWeSEblt1WeSXl4jZKNfnMgG0xbClZ1vHTNgbXJ7Ztq/ymAv4DDWctBSLQ076Qos9ibH7JtWJpPrGW8YzIAAAAAAAAAAAAAAx9U3LfGA5qepvjABpexx6RFh/Ekb1BQiE82OPSIsP4kjeoKIQAABiQAAAAAAAAANFvGvNs9YiMZTHyk1BxOLMNo8Vn21dgnulAN5UeAn9tL17F2WWtiVUuTphao0Is6svvHoSnjMh5vt7evbK1inGXZx0+As9ESIeCcnu161DRQFotRshbTSn1JoFMh02P1K3ujO/CNCn3lW9nKM37VVQsrWTT2aT5KRq28ADPR7Z2xjrymLV1tH/nnPeNls/fTeBRzyVVVFUa7Ge3ln+acDE8HB6wHpWx+yEo0vBi0tOkUp3+Mz0dn8t0X6iwUSsUqtxSlUqoxprKtS2XCVh9nWHgsd6h1qq0KoFPos+RBkFqU0vAlfeLfAe+wHnm7a/czNqBbjaY6CqTG5/GgtX2pF7hTIs2I3LhyG5DDhYoW2rElF2gHbAAAAAAAAAAA9QAeoBObEdO68XwSj+yfFF3hOrEdO68XwSj+yfFF3gHIAAAAAAAZkWsBqd6lRk0qwFWnRFm2+22kkrLWnKWScf1AduXa2zcaVyK9W4KHi3RKcwSn7Vahm2nEuJJSFEpJ6jLUY805tpUHIyCwNOjDeH0uvvUTYupt2UtM6pNHkyP2Gcte1iZR4ZpXc49V1OID0wQ0O8i20Oy8bkdgylVWRoYYLqO7X2vWH2vSt3TrFUZLrqyfqEgjTBjJP61e8Z9yWJY9oQSmKqFTqDlWqzvJEyWeWt3rdyXcgMxAZkz5rk+e4uRKdVlLcUer7eskZ5ptKSyR0WNp0NoZ6nU5ats4A6WZNRbkfF6H2htCYJEncjqy2CSeoBptQiYkegahaCAk0HikUmopQRHoIarW0IU2Z4AJ5QrR1+xdZKo0d82lke3bx6E8nsVpHq+7C3dKtzRCmw1ExKaLCXGWe2aV/cusY8lWgZSeJkRnxD52JtPUbJ2ii1ynqMlMH0VH8VHVIUA93jgYuzdag2gocSsU14no0lBLQohlSAAAAAAAAAAAdCp6m+MAqepvjABpWxx6RFh/Ekb1BRCE72OPSIsP4kjeoKIQAPM9tb87W0y1VUplNptLbiwpbkZCH2151eQrDKVpHpgT22V09jLUynJs6A5GnuHi5KiLza1/eLA0n+QCZWf2SqiwatFZrTvuQHv8AIv4hU7H3q2FtQSEU+vMMS1f7JLPMvcSVa+LEQa8i4G0tEJUyzTn07D1m3hkyUfh6vi/IQaok6y8628Sm3E4pNKiwMjAf0uI8QPQQ8B3f7IS2liVcjvSfpimt6DjTco+JC9afVFJtLsmXLVWbfpNAokilypSMhyQqQS82g9eSZJ1mA3a+S+v6Nees/Y19tyajFEiZuktdyjrn2+pHnWQ/IlSXJM2Q7JfdPKcdcVitZ9sx10Fk6iH2AAAAAAAAAAABwOcQLSAJQahQLsLb2gsbKLkVapVPc+vguH0NXdI/hmNQiMEreGwU2EA9dWRtLS7T0luo0t8loUWC21aHGlb6VJ3jGeHluxNcm2PflVSG0clJNqN+Jl5Odw/uMFbXZcynoxx7KUEoL6ywORMczpo+6gtH5gPVterdGoMNUys1WHT2E61yHiQX6iT2j2RdjIOcZo8WfWXSVkpUhGaaV+JW2/lHkGq2prFp6kdTrtRfqUpR6VSD0I7lJb34RQLr7s7SW0lJcix1xaeX1kh3apIBS03/AFuqpKJmk2fpaMvUjBbqv6kLtdvVq5V7OIkWhiR4s9KzStLGOQeG+WIxNgbtaJZKnFHipJyQr66Tk4OL7WO8XaIbywy2w2TbRZKC1F1gH2AwA9QCdWI6d94vgtI9k+KLvCdWI6d94vgtI9k+KLvAAAAAAAADUr3Iap12Noo7e7OA4svwllf2G2jBWsqNPpNAlSapl8j5JtHkJyjVllhhgA862OfbrVIZcaWlSzTgZJ644tNYt6S2pMqMh9lZYmlQ1ex0iZQqsll5BMNKM8gi62I9F2TVAtFSVQX20lKbTi2s+qAQ16i1KTNRKqLkuW+ltLTbj7ynDSgtRaRs9KosteBJRkigQ7P52dmhsUOyRo3TmSA0qkUZLRlggzMbtRKJlkS3E4JGZg0aLH06DMZJKUoTkp0EAxcikRjaMkJ2xENItHGVGcMj1ChzJsaI2anV4ENLrk2nzXjwWWsBM63KzZjF5tomc9UD6H/B6rjGcvEp5Umqxm0vNOtudG0f0GiWlqDsvoTP1gDa7KVmiTqz9CnBZbzurFtI0y+eyTNFqRTITJtMu7pGG1x7Q61ibNTYduaVWJczcOfUdyejSKpslmWHrMMPl/AAfHYmWkddYqllHTxbYwmR+5JR4LT5WB8Zj0APG+x1muRL3KRkHtZKXY6y65G2av6pSPZAAAAAAAAAAADoVPU3xgFT1N8YANL2OPSIsP4kjeoKGQnexx6RFh/Ekb1BRCAAAAATu9G6aylvoqvpOMUSoYYNz46cHUn2+zL7RRAAfzqvo2Pt5Fl1OyI8A67TCPEpNOQpasO7a1p/mGu3cwlR6UaVkaVKXgZHrLAf03MiMsDLEjHh2+FuO3eraUo0dthvk09ohOTgeSnFX54gNXHI4wHIAAAAAAAAAABhoH2iN4rHxTpMZKnNYmAytMj44GNwpUMyItqMNZ+KpxxKCLE8RWLPWWkvxErzR6usA16DEPOkRlowwMeaLYXLW6k3iy4dlaFMqMR5Wcbdbb6EhKlblatSR7Il0FyFlKMtQoFg2kN2dbyUZJm4rHt6QEPuT2NUGhMsVa2zzNSnkkj5DaxzSD6xme6HoqMwzGYQxHaQyyhJJQhBYERDskAAQAAABgBgJ1Yjp33i+C0j2T4ou8J1Yjp33i+C0j2T4ou8AAAAAAAAJxflJzVJozB7h2pJyuJtYo40q9izlRtHZVUGlLZROaeRIjKe3GUWjBR/YZgPPNqko5KhrR1Kzx/QbjY6pLirQZL/AFE1qL8vkxcOox3IsuM7mn2XCwUhY2SjTENoQZqAVJm0brEwnCXlDZI1t8SLLaxEUeq6ku4ZRDuRqviREbgC08ujJ62y/MdeZbA1oPNkRCVtVLHUeI+qp+Kd1gAzdobQuvmZqcMhpc+sLNw+imQ5qkk1IVthqsyRioyxAZep1M342Ut7KUlJjA0uc25OWZllHqH4cYnymlNw2jWtRGQwFAjVKFaNMaWWClrPEgFOoDzZSmUnu1OFgOzfhVXHLOtsGsiPEkEOnRmiOsI3ktbYzGoXr1Yps9uK2s1IQeUYBcQTjl7FnSb6iQav5Fj2sPI+xepzlQvQal/u4EZ14/vHtC9YeuAAAAAAAAAAAHQqepvjAKnqb4wAaVscekRYfxJG9QUQhO9jj0iLD+JI3qCiEAAAAAAADjAeJL6WlsXr2lQvqpxueUlJj24PJWyopnIF5hzyLa1CI24f3knkH+iSASvRgOB+TUBGA/YDgDAcgAAAABawH7joM1DN01rSMfDa0jPUxnSQCi3X0cplQbyixwMejoERqLGbaQhJEksNQgd3Esqe6l4xSptslm2RNaDAbRaJpp6lPZSCPJIfKyKciiNJ6ylf1GmN2klTEOMLXiStGA3+ks5imsN9ZIDugAAAAAABgBgJ1Yjp33i+C0j2T4ou8J1Yjp33i+C0j2T4ou8AAAAAAAAAAeggHk7ZKLaj3syFtIyMYbJu90vbafJyRqMOr5LGGWQz+yScbqV4U+bS5DExtplpp3NKyshaU6SPtiPnUTRtTUZAN4OrGt/HL/UZOLVyLDSQmDdTS4rBDh4jJRprpFujAU9irkRYkZfmO0irpMtKiEvTPkJ1GrAfRNUfLqjAUqRPQ8k8FEMazHVKkYIPHSNI+l5RFoUP21aCpMbZhQCmy6hAo7OZflR2T7peGUMRBlsVarMPRIb37PjkpQ3lJXj1WVv6hjqPayhQI+dXS8/K6tbmBqUr7Qq94UyQ0bUJkoqDLURANktDWmKNT3cDJyU5/wBZIlr0h2ZKcfc0mtWJj8yX35TpuuuGaj3xtd11iqlbS0bNOhoNuI2aVzpJloaR1vtVvALhsULNnTrOzbQvFg5VXiQz/wApvHT+JWP5C4jo0qDGplPjwIbZNx47aW20FqSRah3gAAAAAAAAAAHQqepvjAKnqb4wAaVscekRYfxJG9QUQhO9jj0iLD+JI3qCiEAAAAAAAAIHsw6W2dAolY/eMylx+Jacr/IL4I1suFITdrFx3X0o1k+Q4A8oZe20kPqS9A6zhljiPmp7JIB30rIfolF1jGNRILHdEPqmT2wHdygyh10vD9G6A++UPswnKMdNKx3oigGThN6RsNKbwMhgoayLWRDOU95KSLSA3KiqyCLrDOOSMGtBjVKY/oxyhsUCPImkSW04gNhsUzyVPaNWP1ycBZ8NBENAolDOjO0lTmt51OIoJAAAAAAAAAYAYCdWI6d94vgtI9k+KLvCdWI6d94vgtI9k+KLvAAAAAAAADrS0uLjuEwrBzJMknhq0DsgA8nZ2mv16RDOFyLKYSceWwZbY3G1aTPtjpTbvaDW38Ft5pxzq0bUVS+6h0yPWKVX2GGmp0lxUZ95vaqeSRaMevk9cYqzkfOVOOkkY4qIBH6pc+igP4tOOul2axiXqIbO6SPWl6JwmKKxFdbLE0kIRW4zC8ckiIBO1U4iLSY+LlPQR6Blak81HUZGZDDPVZGkk4APycHDqh+TjZPVDlhcuc5kQozshXYtNqWf6DaKNdteDWXEHFsxUEoV+9fbzKf/AFMkBp6k4aEqyhyhGksT0nqIXGzWxztDJUS69V4NPZ32mCN9X9kitWOuesTZp9EtmncnzEbl+aecNP3U6Ep4iAefbtrorSWuW1LeaOmUlRYnKeQeWsu4Qe6+3UPU9j7MUWylIbplEhIjspIjUrWtxXZKPfMZ0h+wABwQ5AAAAAAAAAAAdCp6m+MAqepvjABpexx6RFh/Ekb1BQyE82OPSIsP4kjeoKGQAAAAAAAA84bMqt7aiWdbPeVPd9mj/OPR48q7Leky027iVI0nyNKgk00vey0GeJfqQCFuKHXcWW+O0tlWGrAY2c24kjw0gPjKezekjHUTVMk8DVgMTVahyMZ51CiLrjD/AElGkK0SSbPtgN6j1JJmWCzP7R3m5hHrUJyU1xt0sJCHPsMZSPWCQRZw1pAbsiUnK3Q7rMwiLdF+Y0Q66zjtVqUf2D4SK+8RbQkkXbMBTG6o2nqjGSgVhGJdEEPVahZa3R2YdqX3XUtsmZmYD0ZTKu1inFwhvVCtMUdos1gYgVkvpKQlC1tmZGKvZylzHmiPNnqAWSHa92qQoerOw3CWZirNOEttKyPElFjiI3dtRGWVOu1M802aNH/sK9BaNmIw0rdIbIgHbAAAAAAADADATqxHTvvF8FpHsnxRd4TqxHTvvF8FpHsnxRd4AAAAAAAAAABKNkKr9ns+e8UxZfmg/cMbYTD6YiH1jIZLZEpyaNRHetUcP5F+4YexDmTLYX1sAHavklk7OzZHuRA7Z1s4p4EekWm8jF2a8s94ee58E67eHSKGX+2zmGFfYpZJUAr101x8S0FHi2ltk9KyZiM8xAY2uSk9SlnuttuskhZaTdPdzTMDjWQpSldk83nz/wDUxG4stNsNIZaQTaEFglJaiIdgB04MKJBZzEKIxFb7BlskF+g7hagAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB0Knqb4wCp6m+MAGl7HHpD2H8SRvUFDITzY49Iew/iSN6goZAAAAAAAADXbZWTo9rKI7SavHzjSts2stC2l9mk+uNiAB4+vBuZtXZg3pURj6XpiNJSGC6Iku7b3X5YiXvRm16Fp0j+iJkRlgZYkNNtndxZK1eK6vSGjkHo5JY6E95Ra+MB4Fq1n2ZKMM2NdVYhlcv6vWPWlttj3WoeckWVnt1FotzGkHm3S/FuT/AEEmrNlrQ0J4jrFDqUQ+uqMrJ8rUAh9ubJP0Q2X2CPMut/zJGCiuv6niHoe2cd60dMpFJpcFyU9Gyl9AZNW7ydro+6PzY/Y13g19/OSac1RWf409WQryCxMBBpTi2U7UtYxqmZk1egjHrO02xMtcUTPQKrR5z7ZfVEa2jP7DMsBN5V1NrbNqwrdl6lF0/WZlS0H+NOgBMaVZBcjAnluHj2ItV0l0CKiolJbbPHfdHVo1LfW+0zHhyH3MSIkttGZmYvt31jrWvxyzNMdp7X8SX0JP5boBkaZYaw9moxHMklMkl+5bR/fEdqPJeqb/ACHZ+k6D1Ggtz9qt4bnRruaW1gurPOVF7f6hvyRucGLGhMExFjtMNp1IbRkkXEA1Kx9j3oWE2tP8lSj+rb6ln3mN4LUAAAAAAAAAAYAYCdWI6d94vgtI9k+KLvCdWI6d94vgtI9k+KLvAAAAAAAAAAAJfskNrYmC9vN1RrHjSsv7jT7Hu4G05iKvefRHbRWHq9IYJJvvMGcfH+KnbI/UiECsHWDUycaQeaeZ6G4he1UjJ1kA2y2x51Ti8rRkCWXKUj6cv/pxH9XTTXLP/wAMtH8yiFBtTNYKC45lakDL7FqypwoNQtjOYzUqsOZETHdFHT1X4j/oQC6gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADoVPU3xgFT1N8YANL2OPSHsP4kjeoKGQnmxx6Q9h/Ekb1BQyAAAAAAAAAAAcEOQAAH5WlKiwWglF1jLEfoAHybZZQeKGW0n1ySRD69sA04gA/I/QAPi2w02eKG0JPuUkQ+wAAAAAAAAAAAAAAAAGAGAnViOnfeL4LSPZPii7wnViOnfeL4LSPZPii7wAAAAAAAAAAAJbeDdPErNZcr1EqKqVVHfrkkxnGJCuust4+6FSABD6Tc3VJcpK7V1qM5AI8VRYLaui9ytZ7ws8dhphhDDLaW20FkpSksCIusOyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOhU9TfGAVPU3xgA0nY4mXMGsR4kjeoKKQgNxdlrfSrorKSqbefJp8FyksGxEKixXMynJ3OWosVfaY3flOvM4YZvm/C9wCj4hiJxym3l8MUzzfhe4OU28zhimeb0L3AKOHGJxynXl8MczzehfCHKbeXwxzfN+F8ICj8YCc8pt5fDHN83oXwjg7HXl8Mc3zfhfCAo/GAnHKbeXwxzPN+F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKdeXwxzPN6F8Icp15fDHM83oXwgKOOD1Cc8p15fDHM83oXwgdjbyzLpxzfN+F8IDmxJkd9142H+60j2T4ow8/WRstb129u20Vm82THlMRabn5X0NFUcjFDuTinJwThgerrjeuU28zhjmeb0L4QFHxDETjlNvM4Ypnm9C9wcpt5nDFM83oXuAUcMBOCsdeXwxzfN6F8I55Tby+GOZ5vQvhAUYBODsdeXwxzfN6F8Icp15fDHM83oXwgKOAnHKbeXwxzPN+F8Icpt5fDHM834XwgKPxgJxym3l8MczzfhfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8ICjgJxynXl8MczzehfCHKdeXwxzPN6F8IDeaj1HGA0B6yN45HpvimebsL4QAdnY5dImw3iSP6gognexy6RNhvEkb1BRCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMAPUAnViunheN4LSPZviiidWJ6eF43gtI9k+KKAAAAAAAAAAAAAAAAABoANA4MyIByGgcfaQAOQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAY+qblvjAKpuW+MAGl7HHpEWH8SRvUFDLUJ5scekRYfxJG9QUMgHIAAAAAAAA4MByADW7cWtpFjqIuqVh8m0YYNNY7d1fYpSA2QzwGo128GxNEVk1K01PZc/hJczjnkoxUPMd5F71q7WyTiMPnS6cvVFiLwUv769/1RPUFvFowAerajsgrCRnDRFbq0/um42QX85pGHd2SVCTuLM1JX2vIIeZpf7O7pcQvKTlZSR8c92wHpxvZKUf/AO16j/8AkIGRg7ImzTv+tUOss/dQhX+Yh5Taf2wyUZ8sNID2FR73bE1MyP6WOEfYSmVo/m3I3Sm1CDUWSegzYsps9S2HSWk+Mh4XZqaUGWLeKeviKDY+dMiOpk0592OvqlIcyfzAetAGg2Gtt9IkUOrZtuT1D25bX7jG/FpLEAAAAAAAAAAAA9QAYCdWI6d94vgtI9k+KLvCc2I6d94vglH9k+KNvAAAAAAAAAAAAGAHqATW8y9miWHqkWmyosmZLeRluoYUksyjsjx/oPjau+ixlHoLFQhTjqsiUjLjxI+lwy7v+H+LAx552TqFv35zHkTSOKxFZQtJHlZSsjcdoaSjJ3tACnWovrt1WXTTFqDdGin+7ho6Jk/8xW2/oNCm1mszHM7JrNSkOdk5LWf9x0QAZCPXa5HWlbFaqjSk6jRNcL/MNlpd7N4tPV0O00h/tSUk8X6jShwYC32c2RNdYMm69RocxG+5FUbS/JPEhX7C3p2PtUpEeHUeR569BRJRZDqj7neVxGY8Y6RyRGR4kZkZajIB/QnHRiA8o3YXzVahvtU20rrlVpurPLPKeZT9vVl3I9P0iowqtT49QpslEmJIRltuoPElEA7xDkAAAAAAAAAAAAY+qblvjAc1PU3xgA0rY49Iiw/iSN6gohCd7HHpEWH8SRvUFEIAAAAAAAAAMYa0ddpdnac5UazMbhxmyxNbh4EfaLrmAwt5Nt6VYiiKnTlG7IcM0xoyT2zqu12uuY8g23tVWbX1l2r1NRmvHJbbQe0ZT2BDsXk2omWztXLrstTqGVnkR2N5pvqS9/dDUZU5pjQW24wHaM0o1aBxnkdfSMUch97tEP0gllv4mA71QQT0YzTuiGvJm4KNJ6DSeGAzcZ/IVgv8hrVsYj0Z7kyKRmlW6It4B3m56TWWOgxkoL6pbmCNDad0J/AemzJKWGyPFR6T6wpNGhFGioaVvltzAdhayRoMZmz1onYLxFjtRrtQVlKMmx0sXSLa44gPQll65CmNkTLhJP7RXbHWvxzVOqDuO8h//KfxDxXSq+/AdwJakinWSt027kMPvGhZnoMtRfaA9kEYDRLu7XQqlTm4kmS0iS2RE3lHgSy7Rje8QAAAAAAAAPUAGAnNiOndeL4JR/ZPii7wnViOnfeL4JR/ZPijbwAAAAAAAA4McgACW7IC8MrGWX5HguEVZn4pjYHpZTvucW92xudr7UUiylFeq9ZkkxGaLAi6pxfYpLfMeHbzrZS7YWpl1mcsyJ48mM1joYaLUn39sBi3H1PuKecWalLPEzM8TMx+0rIYdmRpHfZdxIB3iUP2kjUY67SsoxkYrZHgA/LTBmOy3Dyt4d2MwRmWgZSLDxItADEsU7HqR226Xj1I2SLT8epGTYpuJbkBpaqMZ7w2+6m2lRsJV1MSzdkUCWsiksp3Uc/4yP7p3x3U00j3h15lIbcIwHqOFIYmRWpUV5LzLqSW2tB4pUk9RkY7QhFxtpH6XUeVSc/+yyD/AGBw/wByrfR9it7uhdwABwQ5AAAAAAAB0Knqb4wHFU3LfGADTNjj0iLD+JI3qChkJ5scekRYfxJG9QUMgAAAB1JspiHEelSHUNNMoUta1ngSUp1mZiF2o2S1Gp05cWjUVypNNnpkOv5lKvulkmY72zAr0ilWGjUyM6bf0k8rPYdU2gsTTxmaR4GkV2qTak4mJuSAe8LMbJOzMx3M16lzKSnedR+0IL72Ttv5RF70LVSLW2vl1F6Qp2HnFIgljoQzlbXBPdboRKkTai0aTd17432C8mRCadLfQA609x9xzIbPJIYuU8xCXkk2b8k9aU6S/wDYbAbWjEYCG3nHFkvXlLUf25QDrtFVZbuUlsmUdinSflKH6flToH1rTiOx6pKhs7KCbQSSIdattNO0qRn9ptDUSsMcDSAxtNmsVSLyQ3rJWStPYmMkgicazbhYjU7IdCrElktTkZt1X3tQ20gH5ahx2Ty0JIjH6ccWe1SegfrK0DrVJeYhvvF1LSlfygMPJrLPJTjMZZLyDyTMj6rrDJ0qn1eW90Nx+IvqNSv0Gu2CiMnJjmfUM57/AMQ98UOnuZEojAdSo06fCjY2ioJuxP8A6jTy3H30DHLgrYSmZAkk/DXuXEf9aR6pumn2fn2OlQK/HYdN1JsLMy3bWH/yHmqx0Qs9W6cnokRuQtDXlANyuqtXPpkxLT7SJ7Ba23dBfnvD01SraR34RZiFLlPZvLJvH6tPduqwIv6jy7ZOnZpXGKMiHaSskVn7OtmpxBZbi1n0JvK1KV+RgLAi3sIzJMmVSI7nYcmKV+pIwG0wJpS2kOJSRErTiSsUmXXI98eNL0LvryadZmo12mVyLLKA2p91huO5lZKd1kKPdYDadhPebUK9T6lRqusz5CJL7Znvdl+ZAPWIAR4kRlvgAB1wHBagE6sR077xfBKP7J8UbeE6sR077xfBaR7J8UXeAAAAADAAE1vwvEOwVIi8iwkS6hOWpLKXVYNpSWGUo+vrLQIJPvsvKmKPJrceGg95iGgsONWIuGySsku0dhVzIRY1Kj5UllP8RGG3T+WniHkCLMNbubc2gDZLVJq9eiHW67aB5+VrQqY7ue5Tjq/CJPOqhEZt4lr17obPat11xjBwzWQlb7yGpjjCz1qy0H1jAbhT5ROHrGcjvYlgNKozxkekxscZ/VpAbJBPEhm4eGgaxCkkREM9TnsoyAbNAbxwGwU9ojMiwGCpisckbTS28TIBl6fF1aBmGImjUPlSm8TIZomySgBjjYJI6rzGJ6hk1FirAftEbK3gGp1SA8hRLZ6G62eWyvqkqLUYv1hazyw2Yh1HEjcUjIkJ7F0tChKZcPQNquRfw+l6djobeQ8j8RYH6gCnAAAAAAAAAAx9U3LfGA5qepvjABpWxx6RFh/Ekb1BRCE72OPSIsP4kjeoKIQAAAAgOzNpapljaXUkkeTFkuNr7WWjR+qB4Rs3+xV1+E/vniP6pWoosG0VAnUWobeNMZU0osNR9kXWMh/PS/q6S0dj7TKPkcyUX1Tre4ko7JPb7IgGGcyF6hk7LTmydXTnD2/1jX+YaPSK4ZdAmkbTpdntR86xUVR58d5p40kSsUKSeBpAVzExi3ovI03k1r6tf1vc9sfuhVJNThJd2udSWS4Rbxjv69AD459JFlY5Se5PExh69UTUw4ykshvq8vdL7WAyrsWPjlZvJV3J4EOumI2g8pLesBibMwpTWfmSUZp57BKW+xQnH3jOkQIThtT0YhqAfsh8n0EpCkK0kacDH7xH6SWIDT6TnqTJRGdI84g8llfUut9YbhDqJYliwr7o/KoilliTeJD5ohJJWhjEwG9x7SuxqYcOnYrmqLBlBbku7PuR1qLBapsBENos4tZ4uO9kYxNK6A3kIyEH3IzVPWbjpYANkpJsRGDkvHkkjdF1hutmanLhUp2Ywebcf3ZicW4+jabZknKjOwlmttbDHZKytyrt9UKUg6BDu4pb0u0FMiqeazkgn5CUmgB1rWXozm7H1FqoknkduK4aj6+1MSPYNUR9SqnUtRS3m4zXEe2C1FGn3jPFQrLJkFQm3P8ASNckNqZinh+7aytK8R6euRsHEslZ+K3GhFGYYbJEVDxdESXVOL7agFOLQki6xDkDIAAcDkDATmxHTvvF8Eo/snxRt4TmxHTvvF8Eo/snxRt4AAAAAAAH4WhK0qQssUqLAy7Q/n/fTTDsdepWqG003yFyRlxUdi0sssk/hyh/QMeJdlTSH03k1nKLorublx3O1m0/CogE0rBck083C6wlNbbNNRyu2KJZmWbpuw3twtGUjueuOrU7Pk8/q257kB0rHUE6thLddzUbc90tQp1CshTZRYcjIQ3/ADDGQIjcCAzFaLaNlgQ26xlWaI806A121dhJ9KY5PpmckNI3bXVp+6MPQpprNBHiRlrHoSItqUxgZEZCa3gWEcanLqtBLNrVpdZItq5/8gH6oy8cNOkbpSdJpxE2s5LfaNLUlrJWKFRpCTJJb4DcaeokFjvjsPSjNRJSesYhmQWQWTuhl7O056ozktIxM1HpAZegUx2avFCTPDfGXkU/kdWbVuhu9DpbFIp+TkkayLbGNYrTyVyFrTqxAalWF5ppfWIfi4ipNO27rcTH/YkL/nwHFZSbySZLWsQ6krvVoF5tdfsmqn01qU2mI5ImN53aIVukJ1a8QHuHQRaQHkx5FZfPPWvvEtFOd322pSo7fEhvJSPgTlkGfrZNZd7tc91X9wHrrEB5ssZVKM9KJNCtjV4T3Yqmqea8hWV/UWGhV2pQ57NMtFmlKkf6pPY+qe7R9ZQDcgAAHQqepvjAKnqb4wAaVscekRYfxJG9QUMtQnuxx6RFh/Ekb1BQyAAAAAYW0tn6RaSnqp1agR5kVZHlJcRiZHhrSfUmM0ADy3eVsYGXcZFl3mZZf7tMLBZfdWWv8QiVrtj9a6CeCrJ1E+6jt55P5oxH9EQAfzfsfdVedCqX7FZKvOs/8SM4lH6jc7Q2EtvQYRTarZmoR4/VOEjOEj72RlYD3aPytJKSaVERkesB/OspKSxI9ZdcEyU4j1tejcdZq1ZOzKUy1RqqvTnmEdCeV3aP7kPJVvbJ2isfVnKbVopx3knig9aXUdmg98gH0S62ZDqS5DaFYYjE0mdnHTbx2/VJH6h0Q58hc+fIfLK1IbVk4JAd7ktGUWkZGLkuJIyGrQLLVDklw6hUTcioXtEI2uV2zFZsvYz6PS60cwpUaRHbkxV9UlJ9QfbSYDWHZrTBZJbYdNyeSjxLaj61mzVSaqLpOEaGzPQrqjFfueuCkVVlms2nJ2BTzyVoY/fvJ/8A5l/MAlFFiVeszUQ6XClTJC9y2w2azP8AIb0zY+8OgPNSzsDVJ2QW4wJSePNqHrKy9maHZmnlBoVNjwWC3m06T+09ZjNgPFNJsXIrlSKTayxVrZLmO0ZREcIi/ErUKzZ27UjaScS7unRla0u1iWbpl+AhfQwIBqdCsXEhLbfqLpT3m/q2zaShhr7jZaCG2FqAAAAAAAwAwE5sP077xfBKP7J8UbeE5sP077xfBKP7J8UbeAAAAAAAAEov6u7VbeJGm0l1pqsQiMmycLBLqD6lSt7tcYq4YEA/mlV6BXbJWxOh1ynmzLadVn+xyVEe2Srqi3IzaVEf2j05sqbHfSdn2rWQmP2ul7SRo3cc/hP+pjy+ej7QH7eeMmzSegi3x0mXyJw3GnsDIfG0qJDlDkIjZWdMtGH3h86LZ2ftGzUjJItRHtgFHsbbA05uLK3YozMlqUz9okRWfmJjZuUw4vRtH0fWI4t8duz1em0ZbbEt03I38b+x9YBulaoTKnM42WJjqQ0OR15KhslLnRqizlNOJViO1yuuyMXmmjV9gD4URKn3ElhoFlu3iw4cZb6zInT64m9BpLkVxOUWkbtEdNpkk45J74DZq3VjWSmmjI0741GqSiQnFRjmdLJCTNKsSGhWzrT6jRCin0VQDp2itW0w6omjyu5QJ/JtfnqiZNkbKsdaxvlNiNUhL02XS0vOut6X3T3GVulJEutlaSytWtMzCs1T8HW+hyOiZ3HujX1wG3055twsTby1dcxlYZckOZCzSkvsHRosU48TKeLHR1h1qpU2YSTWtRNJ65mAwd88dNBs8q1FJPMT4TrSzcLq+iYKbP8AMXewdaOv3foNzdEROx3P4Y8kWztHLvCqMaxlnUHJacdSt+QR7UsB6yu4oik0yPRmtZNlnO4b64Cx09w3YUdxWlTjaVHxkO2PkhtKG0pRgWSWBD6gMfVNy3xgFU3LfGADS9jj0iLD+JI3qCiFqE72OPSIsP4kjeoKIQAAAAAAAAAAAAAAGNVvCsXQrbURdMrMdOOBmzJTocjq7JJ7xjahpV8tZVQbrrRVJtzIdRDW2yrfzi9on9TAeCk0yPDrE5ll8pDLcpbbbyUmROElWGJYjv5xyN3aPVHEGOlCSHZW0kB8PpDOaENry+6TgKjdo+uWiPGPWlOBCaJaSN1u/mLgzWnCPcKwMBeLtbE0ydWXa1VM09yEtKGInYK7NfX7kWYtBYEWBCZXazWfp1xv/fGP5i/6MU4AAwAAAAAAAAAAAAAwAwE5sP077xfBKP7J8UbeE5sP077xfBKP7J8UbeAAAAAAAAAAAdOpxI9Rp8iBKaJxiQ2bbiT1GkywMh4Lt5SXrM2uqVAfLbQ5CkJV2SOoPycB/QAeBtldPn1C9CsVs3G4Z0xxNOjxib+vSlW6X2zxVp7HABgi2/dDKUp/9pGpWRqxVIlR3GX2JBac26jAzT1xs/IyW/q3zQsBX7Pqbm0NvOYGtvamrrjRrzGGKdPpkpn/AGh7kd5vqXUjFwbQVqIWazqFt/8AXYj7oIpk5FRqz/Jclr6lOGCGvsIBxTjmUWopKI4eZcPH7osVgrXTIC0qQsjyywPHqhNGuju4mQ2ejtmpaGo6VKcWeCEpLEzMBWZc9uYjk1JZCjLFSU6CGEk15GUbLKc671KUFlGNosbYp56ASrQtuNtHuI2Xkq/Hh6o3mkUOlUnKKmwWIpK3RoRpPjAS6j2WtPXTyn2jpsY/3j6clziR8Q+Vtbn5j8Yn7J1p2PPw6Iidtm3vsURZSBaQAeMa7dZbJ2TyPXIVUa/4hGbqPKTlEOvR7nHKeefiz3ozvg6vcPawYdsB48fuotjUugs2nrua/wCC2v3Drwti/NnH/pudXqh/z5GR/UeyyIi1ERAAil3VxlHs0wTcdmLBbLd5gst1f2rMVmlUyDS2MzCZzaeqPWpX2mMkAAA4IcgOhU9TfGAVPU3xgA0rY49Iiw/iSN6gohCd7HHpEWH8SRvUFEIAAAAAAAAAAAAAABEdl7Uzi2AgU5s9NQqCcv7jaVL9bJFuPUPNuzDlZybZmB2CJD6+PIT/AGMBAUJwIfvJIcpLQOTIwH5MiGas45kPEMPkjIUZeS8Avl2dQwqlPcx1Op/m2ov5Dy1YuVmnEOdslD0+0pLjaHU9URAPsAAAAAAAAAAAAAAYAYCc2H6d94vglH9k+KNvCc2H6d94vglH9k+KNvAAAAAAAAAAAA807MGlwGZ9EqbURCJUpLyH3Ep0rJGRk4+UoelhBdmFCNyiUCf1Lcp1k/xIyv8AIAi9NnWblUSlxVIJM6M4a0rzeRhq6obrHp9MlMtuFFj/AIkCQx05EhKu2KnZCXjGSk+sAzDlnKa4zt4LC/vNEPvYmwNBr1rG4b0A246ELdezLxoykl/8jIZmL0RobHdSWbto53UJfrtgMxFubsIw5l8gy3O5cmOGX9RtlDs9RKMjN0qlRYiS30I2356xmQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdCp6m+MAqepvjABpWxx6RFh/Ekb1BRCE72OPSIsP4kjeoKIQAAAAAAAAAAAAAADyhsrpOdvMYZL9xTmy8pazHq8eU9lVTXot5DExSTJmXARml9dSMojL+n5gJEOpLnQojjaJUxhhTm4Ja8MR2xod5NCqEioR6pBYckklsyWhPUgNvcrFJbLotThp+11IyVOcLOE4RkZa0mInHp9SrP7JGpzyTItssy0EK/S4pQqfGiEvKzLSW8o9/AgFSsdKSai06d4erqA4T1EhPb62EH+g8T2VqRsTGiM8dOrtD2pZVpUezVOZc3aYyMfyAZUAAAAAAAAAAAAAAwAwE5sP077xfBKP7J8UbeE5sR077xfBKP7J8UbeAAAAAAAAAAABot9Fl3bXWBm0yN/rrRlJi9txGO1/Ek1J/EN6A8MNQD+eTSiXiaT0JPA+0fVEN3sjJ1DetkNcfVXJ8u2927JrmvHnqlRuomK31t9i5/USiz01cdTaZLDsV7q2HCyVJV1ld0AttGcy20DPWSWuNbSmLR1bqmz40mNLstNJbadI3WgdFtHSsP96QoBZwHG+OQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHQqepvjAKnqb4wAaVscukTYbxJG9QUQhO9jl0ibDeJI3qCiAAAAAAAAAAAAAAAMLaiz9HtJBKBXKezNjZWUSXE6Uq65HvDNAAjNX2PFjpJLXTZ1VgLPcpzxOoLiUWP6jWJOxvmYfstrWlf86CZf0WPRoAPNTexwrGPRbTwy+5FUf+YZikbHClkr/S1ppsguwYjE1+p5QvoAJ5ZO6Gw1mpiJkOmuSZLelt2W5nDQfXItCf0FDLQWBAAAAAAAAAAAAAAAAAYAYCdWK6eF43gtI9k+KKJ1Ynp4XjeC0j2T4ooAAAAAAAAAAAAAADTLcXc2VteWdq8AkzMnBMuN0N0uPf4xuYAIiVyc6myMaLaf9m7CVF2xfiI9P5DfLG2O+gzKVMmcnTCTgnaZCEfYNyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdCp6m+MAqepvjAB5Puz2RSrKXZWboxWQ5LKFTmW879JZGWRF1s0eH5jYeexI9PKD6Y+SAAOeex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAAGs2c2QpxbxbY1hFkcfpBindC+kfq822vqs1pxxGy89n3gemPkAABz2PeD6Y+SOeex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAA57HvB9MfJDnse8H0x8kAAOex7wfTHyQ57HvB9MfJAADnse8H0x8kOex7wfTHyQAB8XtlaWJf9gj/wD3HyQAAH//2Q==</binary>
<binary id="105" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="106" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="107" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAEcAYMDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAIDAQEBAQAAAAAAAAAAAAQFAwYHAgEICf/EAEAQAAICAQMDAwIEAggEBAcAAAABAgMEBQYREiExBxNBIlEUIzJhJEIIFRYzUnGBsTRTkaElQ3PBNTZiY3Ki8P/EABsBAQADAQEBAQAAAAAAAAAAAAACAwQBBQYH/8QAMBEBAAIBAwMDBAAFBAMAAAAAAAECAwQREgUhMRMiQRQyUWEGFUJScSNicoGRscH/2gAMAwEAAhEDEQA/AOF6/ua9bcdON2hZ2bNk9Gc3RsPEStyYrIn57mgaxjX5NccHHrfS/sXGzdi5McuFs7Zw47vufMajBhjSWpy4793n2rTjxs7vHNot6qsaak+O3BoW/thWWQnrGdPiqPdIt9q0zq1dSdnTjUf3kmyN6i7lyt0Z9WhaRByxuemco+D5vSYr4M8Tjn/lP4hjxcqTNY8OVQ0PUtahKOmVWSrj25SO1/0ffT2rSlZqmU/z4x5ki22zgYu29DlRGuHUo/VJop79/Y+i6ZlV493Xfc3FJfBZr+p6zX6ecOjjtvEb/mFls1steEHqB7er61KNU4uVc+Eih3hCem6TXj0RTtsXch6fHVJxlrcoSlFvqaMGbrEtXyYqdT6l2iizFgvjtWZnetfP+XKRx2r8td3brFOBpVOnyl9UUdW9BcnRadClfkXR96cXwuTQd37Sx/wEcjK73z8IzbP0t6Ti1ydslLz08mnWYtPqtHNecxvPfb5TmaWpEVjwpt4Y/wDWPqNkWOPFEJ8o2SebgLSbZVd51x4PWp04uTmSyIribXDKinSMiyrJoo/VZ4J1yYssVp44xDvfjvMtEztZyLZSnVXxFkHTt1ZmnZPPt/Qn3LXW9A1HSpOF0OU/hFRi7a1HUc6uNFE+iclzyj6PDGG9OU7bNcTh+23l0HB3Diarpv4iyEk+O/YgabNy1Jui1KEn4Z0zZOw8TE0iFOXTH6o9+xqPqZsuGj9WdgZka4rv0pnzeLVafJqbYcdtt/HzDHGWvqcYhm0Dbebm64py+/k2n1IphpO3Z+1W3kKPdmo+iG5sjUtReLl3qM0+E2zpe/MeOTtvMd7i+lPiRh1WbNp+qRit47I5LTF6Rd+Q8m+Vl0nL7ninj3Uespx9+XH+JnirjrP0T4ew23F4lUuPsYL/ANXDMunyXR/oeb0nJP8AcxV+5on7UvC/Lgkvkg53H4uM38MsqenoXH2KvPfNvf7nInaXZ8Nj1D1Cso0+OBiLiEUYdo4N27NXjbmP6EaXqME7+IrhI330pzIYt/MnxFFOrwzgwTOGO7zMuLHWvtde07T8XAsx489+Yr/Qt/UTTpZG34xr7w4bX+Rzbe288fDztOVMu0px6uH/ACnU8XNp1jb0bqbFOtw7cHzGvxZ8dK6m8d6sOWuTjSbOcahti7O2zGzDfRkwXKic61XTcnUtNur1CPRm474TOoR1nJ0zP/Df+Xyav6yrNcfx2AvyrV+Zwj6Hp2bV8prqf+m7Da3LjZxyqftOS455JWiZCxNUpyH2UWQJc8nw9xqdS0bCdW47s+P5lFse0yfu/OwKMKmOdU7It/S34ia5sDc2NgY19OqfmUwj9L+5Sbv1+3W74RhFQxYv6I/JhjTb6n1FU13tybTk4uFq2n1wd0bqUvplz9UTXb8TVNr5UMvGnzRN9pvyUODn5OFarceclJfv9P8A0JGra3malTCrInzGL78eGbp7rvnd1Da++cLUaoY2fJU3/DZL3fu27B0idGBJW/ujiXLUuU+68MlLOy51Oud0muPkpjS09TnCr0677uwenO48fUMmiy++NVlb5kmzUvWbVKNS3a3TJOuPlo0jHutqk5U2Srl90+DzOc7puds3KT8tshTR4sWb1q+XfTiJ5J+g6vl6HqSzcNrlff5Njv39n5+Qvxsa/Zb4nD/6TSD4aeNZneYTdXxrcGemZFWDkx6prxycvmv4qS/csNtZUcTUqXc37c+z7lvre3cyWpK/BqVtL7/Qc7b7TIxbO0iGbkWrOg1U/Lkux1L020KjEzZRpyIyj/Lw/BrEM7TtM0+Gn5l1bts7SlH4IWiZGqbf15KqyyzFufMLPKSM2v5ehbgryTHGXX9yYdNCThLrul44Pu3d316LTZg/i4+9L9cOSkw77crI9+y1tKPPc5rnaRqOq7pyLoSsx6oy/Xz5PnNJ0ymrryzd2PDpqZKzFvDr73bW2/yoAp6ds5HtR/Nn4B3+TdPPp8aDoGmwqjGdseqUX5aLu/UJ4WNdfGHaMfgkOjiqONVBcy+TWN5ZmVhe3ptMOqVr6WeRg9TUZ+/j/wCKI/1J7qf+1OdqWPbhYfVW759LaOybF0LF0jQK7JQUsmUeXNrvyc00jSasXVMLHVK93lSl2Om731uvQtsws4UXGJHq2WtsmPBjjtaf/KrNa1ommPzCn3rrnt1PDxuZymvqaOUZX0Z8ZSqnNzn37G1emev4OrZt89VlFuX6eS53bqG1NNwrba+idzX0/wCZo03LR5raSlJmfylSOFoiPluezsXEydtLHtcV1Q7pnOb56Zg7xljQsg1U2+OTU9P39qVWPe6FLo4aj3KfZmmanr+r36pZOakpNvv8HNJ0TNhtlvnvtWf/AG0Vw2pvks6FmahPVtQds3+TB/Sn4LWWTiuEG+lOKOZa/umvBduFUumcflGtW7uz5do2S44NmHod81Y37RHh36e/Hevy7HdkYspNqUV3+5XapubA0it2q5OxLt3Oe7fyNW1eEuix9K/cpNx4uZRlTWTKUlz9zXpek0rkmtrb7O103eK2b1tvX8zdO4IVWxUo9XdM7LCjC0rFU/YrjKMfsfmLbGuX6BmfiKoczNm1D1N1PMx5QlW1yuOSPVejZtRlrTDO1ITy4ZtflDqGp+pdGnysjPul2RyHf+8cnXclxqunGpvxyaxqWo5OdY52S45+CLFd+X3N+g6Jp9HbnWO63Hh4TylYaBqmTpGesrHslFp9+Gdrr3ZHUfTfKsycle50+Oe5wN89XBJry8mOLZixtkqn5jybdV03HqbRk+YlLJhrk90os3zJt/LPkf1Lg+eQuzNq5tGnyXRH/I9ahzFJxMOm9qIt/YlX8SUTDH3br/6XzCucaeZkPPtUuJL7lnkYqjjpr7FLl9ocfZikxMuz7UPLfJ7wsjJlkVVqfC5iYre6PmHxDJqn1fMTVXwotCx3ZfKzV+ltuMElH/I7H/Ru1h5mPkaLk3cyr5cE35RxrdkPb1uxfydKJGxNdv23r+PqNU2o8vrXPlFOr08Z8M1n5VZMfOOMukepK1KvWMmODFrpl3N/2Xpn47auMs1c9Ufq5Ngx9Ewdd2VbuGMFKyceWadVuG3F02GJjrhQlwzwNVny6nD6Wm80tuy5Mu9OFPhwz1G0j+pdz5OJWvoU24mtm7ereYs3cCth+pR5kaSfT4t+MbtlfteQASSAAAAAAAAAAAJ+Pq2o0Ve1XlWKH25IAAkTt9yc5XOUpPw2zsHpXk4OobYsxcxxnfUvocvg4137PgutD1S/Bxp4+Kpe9a+El8lWek5acUMlItXjLquu63haNpk/w90L8qXaNUe7KzaN+u6rlK/Oo9jFT5aa4bJPp3se2mD1jXcedlti6q1J8m4ZVtWPVxOpQ+0UeLn1mHR0mMPeWe2amG0YoeP63uXZRfYFJJ53L4gDyvWqo5XWtm6dHqTnXfGdrXEUjXM7SNa1PVadZm/bpjLlc/Y5RhRz43Rt65c1vnubxl751e3R4YMn0QjHhNHpW6fbT25Ye8z53/C+NLx+3s6rt+/T1n/iMi+Epwj3OeetG5Z61qdWkYc+utPjhGraPq+fXRdZK2fM/DZ0T0w2jh5Se4NWkptd0mZPp8WhzTqss77do/yhXFGK3OzVtB2buGzGeVj0W19Ue0uDTN04WpYGofh9RnYp8+PufqnT9xrJtjh4uPGGLWuz6fJo2XpODrG/IahrFcXhUz7rghoeuWm9py022jf9/pH66szvZxyq1/hsemVFkItccyjxyZsHX9Y0X3dP09Jq59j9J+o2lbG1fTManQYUV2RilwuOeTg+7tAv0XVqZqKffszbour4NZHvpNZn4loxZq5YmIajnaLq8urIyKJvq788FPZGVUuiUeGjtF+pOyqr3qY+yvPYw6loG19ZxZzxbYwyunnj9zTg6txrE5a7R+u5jzWm3dp/pjqWNj5U8a9qHX4bLvfmgTy8f8TiS5479jn+p4mRpWoyqfMZQf0S+5smhb2uxsf8NmV+5HxyyzUae/ONRh7/AKRvjty5w1KONc8r2FBuxvjg3JbStr2677a+Jtc8GPRsnT8nckchKKfPg6Tq0o26aun9PHhFev1+XHalYjbdzNmmkdnBbq3XJwl2aMfxwWe46vaz2uOCsST5PYpfnWJa4nd4PSfY8gkB9j5Ph6j5A2TDjxixM8nx0mHF/wCGSMty+mJiny0LG9fwsX+xrubFyskXuTZ04cF+xT2LqmzuPs5KqtTRHk+LE/sTcpJEGX6zTVVZsW5/zsTT83/mV9Brnhmw6/8A/ANM/wBTXSfwi/XXolrcc30hycdTXuVRfKb/AGOAbr3FqGBr2Vjw/R1Pgv8A0G3GsHJydJybXGvIg+Fyaf6h+3Zui90S6oRk0ebodF9PqLTXxeWbHStb2lruZlW5V8rrnzJkcA9JpAAAAAAAAAAAAAAAAejpXotttaprazc5fk1/3f8A+RzVeUdc9NN4aXhZNODavaf/AOpTqZmMUzCvLz4zxdZ1W515saf5F9MSh3Hh+/mVzb7R8k3V5zepQsb+iX1RPl1F2UnJP4Pzm2XJGSKw8jjblzQllYiXHQCC8fK5f0IF21vwk4vOxycowrsk35UUbBsHamRuTVY12xtqoj56ux+mfSf0g0XSdNV2s41eRbL/ABLk3vK2Xtqql1YONXizf80VwS1f8aYpi2LTVmfjl8NGXqOKY23fmHdeysWUatK0yMnkJ8dvk3nYewdw6dpPGVCc48doM2zdm3FtzNp1PHirlF8uXkvMb1Dw7MCNcVGORxxwzycvWM2q01aV90T5n53ZMufLePa5JrGsx0WcsZ1+1Pxy0bL6f6Vja3ouXdOcJ2zT4XJ59R8HTda0jKyb4QrvrXKaXk4htvde5dCy7qcBTlT1NLubsWgzdR01px+zJG26dYm200jeF/qmBk6LvKePO6Sg5du/ZGxbu0yjWdudVMlK+C/VyaBrG6L78id+q0SVr/mK7I33OjFnThufDXfue79Fq81aWr91du/xLTXBNbbeErTcyOTRLDyLUpQ7eSz0zRaaZLKhdw+eX3OYW5Ns5/ia7XGbfLJFWv6nVDpVza448ns30Fp7UnaJXZNPaYX/AKmZ2Dk3Vwx4r3K+0mjS20+6fdmS+6y6crLXzKRh47eD0sGGMNIxx8NFItFdpZce2yi6NlbaknzybzpW/VRgLGyaeuSXHJoXLaPndHM+nxZ42vDk0ifKbq+a87KdnHCISPnfkdi2IisbQm+ABgD6vJ8AGz4PfHi38krIjzKuK+SJiy/gok6Pf25MxT3lpx+H3MjzBR+yK6cfktMru/8AQrrVxyhWNoS27qnK8sr3+plhk/qZXy8s04/DNZsOs/8Ayxpv/wDfymumy5v17RwX56Js1p+SyPCLLTbOmanXJxkvDT4EpSuk22+TEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA9ErT7vwubTfFfomnwQwB+p9Nrs1XR8bPXwonqr3O8IcmiehO8/4b+zua+U/7vk6bfZjYNTeRZ+s+E6jpYwaneI2h5OaOF95ULxczn9AJ39odP8A8QOfXx/Y7z/2oOjeu9/FWK6J8J8dTR0fSvUTDzYVyyrvblP7/ByP030PS9b1ivGuxoRri+U+PJsXrJo+DoeNXDGj7PUuFJHiavQ9Py6+uDFSa2nvvDLnxYOXGXWsXdOhVy68/Lqtrl2SbNN9U9k5O5FVqu030SXdJfJwfSXHH1SlalqNtlCkpcdR+pNgepeyZ4ONpteXCi2EVH6n5Ia/pmo6ZkrqNDM3t89vbt+4dx4LYe23ZyLceHurC0CWJqOnWd1w7EjnuFW6U4tPqT5fPk/WW5N/7Vop9vOVeRVLs32aOH+sa2c8aGrbayoe9J8yqizX0TqWTNWIy4JpNp8x43/f4X1vaJ4RPZzPdVX9YadJVw5nFeTmFkJVzlF9uH3OpV6nR0xnkQ6VJd0jQd1Kp6nOdEWqn+x9z02bViazDfit32VSs/KlH7mMcA9ZofAAAAAAAAAAAPqR8PqYGytfwUOCQpcVQ7mOlJ6dFsxVSlJ8fYw/d5aIWd75qiyvyHy2SrpP8PEi2x+nuRrG0pq3Kq9yfUVl0eLGi0yLOHwiBauZcmvGzWheUr3tnSku7ps5ZrZsug/XtvUqPno6ka0WogAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAN+9FMaGVvOqLfPT4O1eoO39Rzej25+3UvJ+f/TbU3pW7cPI56Iykkz9FepWqZf9SY9+HJyjbFPsfM9a9SMkTX5YtTHvq0yGg0dC5yV/1BVReV0rmb/6gp/l2rQ9K7enp1+ztRhl2cRqi/KNj3nmaRvHacZRnGeRBdu5R7g23uneChj1zddUn9TZqu5dva56cW48bbpX485LqPmMWmwaqcdozR68fj5ZaxFsszNUnbPpNqWv2+7bP26Yvj/Q1b1o2bHZd1VmDkz91eWmfpL0313Bu2z71UkrnDnp5Pz1/SM1HLy8pqyP5bl5N3Qup6vVdQtjvO1a9tkdPkz21E0vHZzmG6tTtoVGTdKVf3bLHCtVuO25vpf3Zn2Nt7+1GIsLHx+q5fzHreG0tQ2jfXC+TcZfB9ffJgi3pRMRb8PQmccX4xDHCcVOMLVzXz5Nrq0zQszSvZlGCnJdmzSqsmu1KvrXUl4PupTyqsH8RRY+Y/CZTOG87TE7OzW022qodc0y3Ss50yfMfuVZN1XUMnUL073yyEe1Tfbu11+14ABIAAAAAAAAAgEBsuPN/gYpEjCgultoh4nP4WJY464gY7fpohksivaSImQvp7E2X1LghXfKK4jdNUX/AN4eKej3fr4PeSuLOSJemnymaqKbLjaS/wDG51PxOuRSZkVDJsgv5Ztf9y82m+vcCmvitlJmP+Nuf3sl/uXKmAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPqAzV2zrdcoPplB8po6K/VTNe2VpLw17ta/vDm0hAjfHTJtyjwbbrKzW9SnNy99rl+AVQJ7j+g+2Nw6ZqGJGeJbW4rsuGQ/Ubb2LuPamZXfP3LoQcq0j89W61DYut0afjZM512SS7s/S+xbdMs0SrUszMjJWwXVGT+5+LarQR0uaZMEzMWnes7d5fOTp74b+pZ+RdK1DWNI1qOmSzHTW7elpvjhcmL1p1P3L8fBqvjkQUU3JPnubF/ShwtNwN2rL0i5OFr5+l+Ditlll1vXZOUn92+T9Q6fjrqK49TEbbx42+XrabHW1ecu7f0VoV/j8vqX1pFX/AEidUb3A8bniK8FD6G7tW29y8ZHDpu7Mw+r+bbr257snFxLLKYvlSiuTFGhvHVZzXj27dkIptqpvZonu2OxdL8Ftix1KyhwjU51S+CrjRcrko1Ti+O6aNm29q1caPw1rUZp+T3dRa0RE0jdrtO+/FrObi24tvRZFojtfPybzq1GLqWM1W17qRpORTOi+Vc13TLMGb1I7p1tyYQAWJAAAAAAAAB9Xk+HpAbHQuKIEvqUYKRGxeJY8DLc49KhyYrS0JkZfRyiFe/PBLplHo45+CJbx0yaIynEqfKbc+ki3KbXDT4JeQ+LlySMqzHWMlwuo017KN3rZjUdVl1Phyqkl/qVOTFwyLq5LvGTX/ckYOR7Op03Q7L6UyXu6iFOrTlDsrOJf9i5WpAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAG8bn0fX8vIepXUXKqHdTfwVdW7dxU4ssarVLlVHt08+Dp/rbvDAjif2e0mhKlfY4meb03J9Rp65L02j4j9M2lm2SnLJDLmZmRlxj+ItnZKP80pctkRBj5PTrER4aUzAi551Si+luSR+uvTLaenx0GieVjV3ddac5SR+P6Jzqujamm4yTR3/aPrFhx2ytNyOabqq+lS+58t/FWk1uq01aaX892HWUtaeVVx6yYG09K0q+3Dw643tNcpH5ostbulKK6V1c9ja977sytZvsrV7lV1djUfD555bPQ6Hocuj00UzWm1v2t0uO9Kb2S8TUbse7rUm+fJ51HJjk29aXEvkicdw0kv3PW4xvvDTx2eQASAAAAAAAAAALyBsWK5LGgkSFU5LqbMeDH8qKZmy3KEY8eDBy3lf/SyYtUnJp/Jiya/Zn0vwyfjfWoNGLVq+pJ/Yjz77JcZ47qDOa6+UQ72unnkl3rv3I1yjxwbKs6PBuDi/wBy83mmsjEs/wAdCZUSSlSvumXm7fzNN02356Oktca0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAlahlXZV7uvl1WPyyKejyIiIjYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA+pdz4fUwNnxXxXWkZM2T9psxYTXtVv8AYy3QnOiZj22nZp39m6Tpr/hlJnrUW5VxaIOn3ONbrl8FhclZVCMe5VaONtyvuq17J7W8EK992WeqUSps5fyVOS+eUjXSd1duzH4jymbFuH69uafZ9n/7GuJPlJGy61FvauI18SLlTVwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIBAbHjt+zW4k5SarafyQ8Bc40TNc33Rjt5aEdJ+61Hy2XmnUSUYysXYqMGHNsZS+5ssmvbUY/Yry27bJ0j5a9uZ9+UazkdptI2rXavcj0ryUV+BOP1Mt09uyvLDzj4yVXXLyXeornaFb/wANnBTqUk+j4RcZPM9lyf2t/wDcurbuqtHZqYALUQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAvIPS8oDaMJKNFaX2PmU2vB5xOWoNPskZMj9DZjnffuv+HvEr/hk38sscVTcufhIg4NylVCHzyXGNBQh3fkpyRET3WY/CBn1pThx8lZqL4+n7FvlpfT3KjUuOvp57kse8I3QOnnuWuXzVsySXh3Ir4pdPcsdQ77Ncfvamaad1ctRABeqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAF7pNk5UNy+CblfVQmiFpKccXmXyTclpURRktvEr48PGnqddq7NolZOfNWKEWScCEZUQlx8EW+hTyFJfcr3rae6z7YR5ZsnZxL4KnNzJTvcuSZqDjGziJUZCfWXY6wqtZYRyIOrz3aLXVOa9p1RfmU00ax3S55Nj3PJ/1PpvT+l8c/8AQuiuyuZ3auACaIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB9fg+H1AbNiVOOJXAkahH6K/2PuIl7dXJl1WP0QZ583mZaOPtlnwIv8ACcEbJt9qNnC5bJdFka8D9+CNTKM1JzjyhE+Uv7VHanKTbTIORVLnlJmzZ08WMOelEN+xOPZItreYQtWFFXTJtJo2bUOMjZ0bvmmcUiqvSjZwl2ZZzXTsbIT/AOav9y6J5KphqYALUQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD7HyEeqlzIDacZv2qu5O1LpnCuJX48kpVQJmV5jz9zz7bbtX9KTCmDxVFsyY9cFXKPSYG+FHuWEEoUKf3RVadkoU+vYtUMbldmUNamo/Sy03Hmq3iuDKiF0qrIxZrpSyrIy3Pmpv5TLLUeYbPrivE7I8kDJSVXX+5Yah9Wy4y/8AuR4LcaqzVAAWogAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA+y8mbE75CML8kjT1zkoW7VGwQko5FfV4M2dbGV0OH2TI2Z/K4+TJClvHUpeTBHZo3WHUnVyecjLf4dVnhcrERFyZr2v3Obbu77K7J8PkrLf1ljmvvwiBFJ2dzVRXPdYSXViNssZ99lTT/wCZH/cgP+4aRNi+vZV37WL/AHO0ndCzVwAWogAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA9cEvSlzkoix8E3Rv+KOXn2pVWrblPhk+H6IRIX/mEuPL6X9jDK2GeX900QMtfQywrfK4ZFyl3n9iNUpUmV3sZBfaXP7lhkx/MZgjiSsg2mbKq7Jk4/wvUvkncKGyb+P+av8AcgVWc0up/BPrTnsnK/axf7nMblmqgAuVgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA9w+STpz/iEyLHtyS9NXNvJy3gr9y5pXMuokyXFkTFRxGHLPvuqVyMctEJtD6eWRbfqc+PkzTtiqmY8ZRePO1kJlNU5jcZqv5MM1JLsZsxr8T1v7GTHjynKS7F8TspnvKPg0SUm2vJb6J+Zoeo4vz0yZhfTGEml8GXbLb/AKx/9KTETNpdtHZqnwfADSpAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB6XksNIjz1Mr1+otNEX0TIX7QlX7llj1ys5i/BkWPzZwn3Rkr+mL4MeLOTyn3MPNfsyvFlKvjnyebYSxqnW/DJ8W0kRdXfNfP7CLd3dlDlt2WQjH7FtKhRwE0u/BAxoqU1JruXV6Swv9C+ZV1Vq70S5JW0+PxGdD4dMiLX/AHDJW0f+My//AE5E8ZZqL8s+HqXl/wCZ5L1IAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/2Q==</binary>
<binary id="108" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAFGATsDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAIDAQEBAQAAAAAAAAAAAAYHBAUIAwECCf/EAEwQAAAFAwIEBAMFBgMHAQUJAAECAwQFAAYSERMHISIxFCMyQUJRYRUkM0NSCBZTYnGBY5GhNHJzgpKxwdEXJTWDokRUZZOjsrPD8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwDsulKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClK1sxJtIuNWkXigkbo6Ccwc9OrSg2VK1kM9RlYxrIttwqDlEqyeZcTYmDUNQrZ0ClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCoZd99W3br9GPlH5UXqwiQpSpmU2xH0ifDUSlGpmNcu/tZEXiZBKUTWeGbjiu8DbKbyzGBIdr3DQKCcx3GhsWQFio2GQXI+8E5MgdMiRD7eQbYiYc9R17mq3GDwrpgi7x2wUIBsRHtXELFR4UqcQCUei1dpIvm5nQ+c3V3CmNtmT1DcEmQf0q+OE8kxuK2pBtEzrpUwAO1qJVkM9rEpv+HoYupOXMtBc7V60dFUM3cpLFT5HEhgEAH5VVnGy5mMFw5n4c0om1klsiMw0+I5sw/0qp77OtbUK7hnEm6jBVbgKgtExR1Pnvbpk8gAx/h0+XbnUR4jTklejKNRdzL1z45RVkm6MkUh+Ri4mEpeZehRTUO9BfX7O14Cpw2RbXFLpuZFgXAEyDqptgXUpMe4mKXvU0uq/YyDtD94NAW3EN1u2E+KqnUBdNP6jXP8AcUhENLDiI1lbZnEc8U2X52yhWySChS6eWYup8TGKUw/Sqyu+43qr9vAyC5zBFDoi4TxKihomUpgMb9FB1Zws4oHveXBBJqZADoGEAInmRPEwczH/AJg9PKrYqqOCEcjbMCDRcoomdgkqmOhjFHIvTgbAof2q19Q01oFK8W7lFwURSUIcPmU2tYj+RZMUVFXThNMCFE4lE4a6B/eg2NKrO6bwSfQ8KtA7yrWZf+HFT0dJQETY8/fHTWrMoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoPyPbvXPP7RTWQc3FBZgCCmh1E1f/s7g6Z8kym9+RMhH/SrouWRJHslFxc7IoJmcD0ZalL35f3CuaeN93u1bTj4ddaKkZQZHxIJtAXzbkJ5xTG+FP/0oMdSDiWMzE3I7g2adq+t+CSeHiD7XUoVP4kwMbnj3qRBIlYW7FQlnQghOnMLkjdFguRqm1E2RU8j6EKUUvnXvCXNHSsSpJzkZkW2zmzbMMiGROp1bSif8P3E/yr0tviIgd44MQPAA0a+NfNk8dE0SpZYf8+PKgx+KMXNRUMjLspsJAU1Wcag1Fhn4Y/UA/wC8n1cqqaXNLwoAf7PU8OskdlqonmG9ubhl0sTD+o1XHBXAdKDliuUWJvHbT1yZZzokY6h/KSTL7ZFDmf6BVcXTAOrpj2ZoZMUiRCxxGFbNtpmmUxcTJpqENloPYvzGg3lvuJk0GzKwnG6rBqiU6qosAwcHyNt4lNoJVCZF108yq/tqNfSkm++0ZkjdaOXMVaTVU7E28csTaGMIhzMHOtvccS+Wt18hBpu4pGM8Go7RdOUyI6qFy8nLq/Fx5h/OA1pyjcbQ7y8ZqzRQEGxG4JKpGRRcZGLzUHmBgwKYxKDqSxb5ezErHRDYhHkeAGR8eqpoo42yF88pf0ifljUqvKZ+x49zoBk11EFBSUBQpSiYpcv+oPlpzqk+FsquyZN5FxbXi5QqviBAE8zrprG8sxS4YpmKU3LT+9b6+L0bu7tifDt127hBztrJSGJEztlOlQpim/SUuX9aCtOHF/T1rRsk+FFwZ7IrlcC6fJn5gQuRWuJvSIEN1CHapLEXMfilEyEkxmxYGY/eXiDpgZVqJCm3NCqfTE2n+92r8wJbfnnjphH+MIg033Csmq6I63Fh9OId+XfLsAVVEYKkdbU1Do3Wzimgy60U/cuFBwctFES4lxDkbE39/MoOkuFzhnKrsyuyhHiiuddjGLqoqijkTsChTZGDmJ/7/wB6ugP61yk1kpCKudmyKgHg2iSDhpK7RgREhi7am305GKcptOWutdSt1SKJlMU5TG0DXEdQ1oMilKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUEB4luJZnLQqjEFRbHdFKvtqmAdA1H0h3re2dN/vBF+OK2FAoKCkYu4BtDl5HD+xgEPrpW7cIJLkEixCnKPcDBrrUetQrSMB9BpEKl4Rc6qRPmkqYVCiH9BExf+Wgk4V80rUW9LElmBXKSR0Da6HII6gA/IB963FApWIKyXjfC6+bhn/y61jv5aPYoGWdOATKQwJm+hqCnOOfEttal3soeaUNHx7xoskA7RVSucy8lOQCIETMXQxeWWdU1ad3oH4TOoV/NtUZZd7tFW2g12DJm3FcjDkboNhqfXT61aH7Skna8qVqmEzAvSM01gfNPElI6BE3SZQhu+BR76cq5LiYe1pG6kmCCT9628cdNs3SHBY+WW2UvcP00F1uHUgwmYmHJCPUbbiWu2sKL8pySO4VPJw5MPwh7f8mmleydywreYlLTZwiEoku6RA7YFeZyKeZlkX8ZM3UPNTl8qhVjgKVxntq1rrlUERSFIXMgl4oif6ibZS6/ygAhVkjbTSzbWiLpAUIy6Ism2o+fplKyMQTmKG4RP8PXLPnzoIrckPJQkka6nrcXjaODaVK+TKRNI24YpFCj36en5fT2r88HHMiVR/dLt0aPV8Ms4YOElS7Lghsi7nVqVMxDGL6wq35+PiLvgEYpRtF+NVBIztJgoIA4IUC6qlN6VunrJy5bdQC0U7cfXi1io0jjw5WopNmkqqUPiKbdMn8afTlQWfBLqGs9VxKv0xjGuT5J/KoqH3SfEZRQpvM5GN06aVB7lZOLtu4AbqlfJ+ABy1SSTMQcDfhmKVQNS6F7D2+tSm529uEttJ7caItECRR2CShVvIZj044kTMGX9tOXeqQsBpZhr3l4SXSudJaIREiC55DoVImb4kc/LTAexNRDT1c6CyFjLwMq8hWqEt4100MoisqmbDxPSobc+FNMmP8A+pVeyviD3fJuZR0u4VH8ZukqYdhxt9KZffE/sPapCM5DwtvyUpLmn0/tCLFSPbvmphQXOYuJSpm90/r71FbMmUImxnEjPzSIv5iQRcBFpMN914ZMuJjaG/DJiXQmv8OgkEbAmVnnbxvar5WJR+5v1EpHwr3axyyKX9RMS9NYTy3m0hcTd63WlBIiISKjRmCZVW+8rtnMPw76hS86zrLulk0eHh4u2XM6k8UFVs5WSO8HeNjiRP25FL0n/wASt07g77ut2dgtHK228f4qGEFSmOBOrbMc3sQnb560GFecdPzF9Q8GAEZSBXJUkFE1VBMYD9QmLt9KRR1Doy5V03w5tFtaEWoxbHMcFTAocRHXq0DWqz4eJm+07bykQGLiltpuLsCkUeOjNil8v9X5mlX0HbnQfaUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK17ySZNOTp0iifHLE5wAdK2FYEhGx78uDxi2cF/xEwNQQCY4nxbF26jk2yzp0muUiJkym0XLjqcS8u5PcPf2Ea087LR0zcrKSRjpAjj7O3W3mlJ4ltkU3T8RFCmNy/1qyJSDjF4h00KwTImqHZAoFPr7aD7D9arFWxXdvNnE+4fy7wqSgnHFUqi0cl7igYxNTBppkA99BoMuzLjcxMUiyZEXnAeqKvGzkiWw22TmFTQBHIQMUBwENe4Vv7xuo0c2gZpHQrVbU65dzIRyT6PSPUUDmDKqikp2645s8tySVRi1VVyDas+op91cGx6CLlTMO3rl0j2zrR8d302E3AOJJPOThUXAuGxVfIJ4rFPbT7Cfp9FBuzcY51PimlGvv3cSBqCjZ8JVTEWwUSIomcpch6SnNobX+tSdpIMlZpi3knsqYqQpOgUK23EHK22VPzDFDIym2U3vpVdS37mGiyXVBW2qecesDJERTySdIOEy4imoJTajqn1cv71mW6a15SeQjrdRUiHBCqqRBiGVR8OtsZHyR/UTExdNdBFRP3oI5xWsgL0uH7GNIxUCzF0s9i1Qi1wUIgp8Bk/Vic3WblpVQ8TIEeG3E/93I908cM0SpKZbRkD5qE6S4+ouhudXmyZN4W5YuUm3j2dlmQ/Zxmr4yniXbYxVFk1kE9NdOnrARHQU+f6agPHqKPcnEhVSOQKKnhkRFT7Q3Ft1Y3lqKG/L9Pp15UGr4OuJJgRd82axbIypiqC+VUMsIHL6TKKa6Y65chqyOODN4NvN5dw0ibldrijuqamRaJtNoxi7YEMmOQKcwy/81T/AIW6LbvF67SkVY0p124GUap6p5Kdk1Pgz8z3reWuwk5q6E2hIGVmm7YCnVyMomHqNt5KekvLqKFBdFjXfOwkGvH8UitmCvgyPWKxw3ETo4YiGifUmmI8zCHIKiV63ZaMM3GZbP8A/wB6yMUkkk5j8Vt8DG80xVPhMRPEmI1C4W1ptlBKHlBfuI1ZVRjFgRYopH6Tbin6ujpw9qreafyA+Cai22QjvEsg0xJuek3mexTD8VBasTcsFLxazY865ZQzVLwaLBZLUVBxMYomx5l1x99a3vChuxh20s5lXUQq+aj4hqBvXKshKYqrc3sXQS9B9O9VhYrUXDqGcW8QF7ieJ+DZIv3yG2OP8P8Am06A1qYOrOelm0X01DRrF67Yn8M2O6MdHL4k9zsmoB8ukw60Fl8RGMXEW4UjJyq6taa8Hoi3eJClFFKYu4G2bzTGwLiHfTzO1RZGCThrii/sl1HtVZFE7lsJlTJHTQ9RWpim1HrImXTUeVR5hDzrkjy2vAoguR9o1auBTW12/M3xW7kPooUnIe9bu5LZkIZ3AuHZlX8mLFwcwC2NiyxKUqYHN8ZxP8+/tQSOIEkY3YzFuTikURVVbyNrMuKhTepQvIqeReWmnKtbDz0snGXGS20THO9UOaedKqmFnpsGTUwU+EyZByx761jXbb0mxK7b29EpC7OxaiIsiFODco7xVE08/SQeoxNededvt5ozmSa2psNmEFoMg4dD+IsYvmGUL3U1AuIYBp5lBKbKnZFGYbW8Zf7JLGCzMk7VUzB3tp47am5oPp5gAdq6lYPGUi0I6ZrpOETBkVRM2pTB865xcq3odMsi34eNn2+fwqbtRz5B0Sl8lf1apmz+I/MK3Fi3a/sqRLbkgwlPBthDxyrkxCItv4hyFLzMXLsAe1B0GOuleKxiETMocdClDUR+QVUHF7iExiSRisa/EyD6QKyUcpuDbRDerHEv/eoeTjQY90SsTNtpVyyetSERSTSL8RdSlTT9SueWmQe3OguuxbsirqK8Wh1yrtUFAIVUptSqcu4fL+lSuoZwyt1a2oTw7kE91VTIEEQ8lqT4Uk/5SgPf3qZ0ClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUCg0qs75vSQt584bGArzzdEgQVIXAFCeWC2psiDn6dA66Ct/2mUH9tzcG4jo4pLWeAshJgkXc89T0mFM3IifT1GLp6+dUeDyRUhZOScHGXZM1kWUm1AhhEAKXIu8mb1aJ5AQ+vl7dWHxGuFa7rqhn8yaMQilTgy0ckHNNocC7hVi99wV00zEEBDUFKsp5bXDThneT65iNnBH8mx0cCt5jEwrK7ZAMOPl6n6NfkbnQVgVzDtGkVP2/4IqKyfKTVTMt4ZupkUhEy/xMS6HNrrpS5Jq3WTxiITaF0md/dmLZENvRLIqihyqa7vw9Yn9qrO+Ju4EZlzGqWotY6a4iDhsCu8m0VyyUOVM3MqZy/wBjfDWTw/shiQy17Tl3t5JhBqEybEyIVbcyKBlFDGKKem3zDQPQFB++MaLePiySNvDPITgDt+JMtvkXRWMbyk1CfB6uitVBJsznlLVYIxhJCSYE3nTsRbFYYp7hjJqF5Grbpt0IU0chc8iL1uskLkvq+77xuRkym/E6U9MwrSWaJVZY8uwEFFVFBTBQyZTHXIUxt0xf+Uun9KCzIaLs4bUVjJhgZxLPkikOmsptEciGOyZETBkplingBi6c+1YSsKVnFotb4GQUm2om2UY93kiJt3bEg7fqUwU5d/L/AMq/duqHb3XCMlRUVePUQdPHLtIVQIgAgBERA/ZM2of0qRzlsOBcnvmDcuIuTjJBon4Bwqm9QQDEptVPcyof9sKCHXE7YoryjUrg0KxKltgVVicq2Zci/iHP1qYenDSqbOC6+b9gvl5opj5m8UmRen1/ychqbXvxJmFrimGanhiIvXSThu58Kl+MXnuFMX061Grcj85hZgwQV3lxRFNsKpTmdnNiVQyZvT6qCecDrGbroLXJLzMe9UbNknLWLScm8UzKUek5sSY8vhLrU2bXg+C6Jc0gDxy3dlcsnAGa6o734gnTU5AmbzMv/l16sPDWmjKx4W1LMSroEZP3bBLfM4yIYqnn/CUhsTVAZiRt9xaa0NDSLor1obmk79DvEpsVSqF9XSYpcKD3tNFeWnGrpufyIxsV8sIu/CiQhMTKFTN3A3UXDT+HVwzM7CyPD5u8jo9+sV0n9oeEakSXF3l+aruamzx55ad65ybRzqdk4+1WUeuE7Iv/AA4yCLo22ZsbHIopjoUuJk+fPtVmsoK7LGkwg28uiNyg6OcZNRMuijLEpTAXc6cDYmoJC0jr0UtWenUkmTdU59GLZVYpy7aYYlV6dMjEIXT8PUajXCtyqrbx7ctxqupIILpDIysml5bhIekpdw3Mqhci4ECpm7hnTp4tHPHyDOKaOSCmwKn1tA2NwwKKFP1aGMUDm79WgV+eFsxDx43Y0aP25otsDlyfcU+9IKFKXqJuahlh8Wn5dBnDbt2JeOth3xCwag1VN/suBt0C6mIoUnLE5TamENOaf1qurmuWB8Ug9h3RzOAa7JlPDbhDCXLq9Q7RR9GGn6Bqw72nEJO1opjPyKKAvgEEDNepRAqYclFT5YqAY/uHcKqq1oIEmsMKYavolVdOSbbmBHORsimyPyUNrzL8woMG4ln763ixfi1RXIsZ14FyJkdtIU8lMU/i0xMBtfepp+zg9hZS8Fb4u4j9eQJtmiUU0siIEWMonu4/73IB1/MqC2kqzVPMLywRriVNuIg1UAp/D64plMoY2nWJjfAPLvV/cCuD92RzZ+e/ZAqgOGqLNmDVTzk26RegpVC/h6dqDo7UMQGvtYrdIqKJUiCbAoAAAYdR0+VZVApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlArlv9oyUjVbqMi9F/CHI6BFOScoJC2MsUpR/wB9IxydJFef4ddSVAprhXYU1cSs/L22g8kFV03B1VFVBAVEwApDY5Y8gD5UHK8Q9LblwfZQMFDt0nOrkVTfaZ0Vi5YLlUxDc2z+v5VYZngcVOFs/KzLNYsjDYAGhDBqQvqxDumr6jD9cBCv1+0CTitbcslPQDhui2ePxRBqnJaog2Kkbo2TgmUpulRQTAP96p9pCXe2mEFG6b8s1Jxn2lIMCibQG2Ri5uv06k7BzHSgj7iHmFDgzK5eyz0kgZkik+dGW5G9Si2ICTXzOXmfmVMZPh1CJQisWMo4irjbrGF4w2jLNHOnmJlL76Ex58u9bGRg0LHt6UNNgZNc2DqMdM+lFcPSTp9RTCc3M3fp00rfuXLE8FAs3AsjJPXC2qD7yV01tg3pEvUpyMXLPtQV0d67vO6PHTS4IokLiHIqJtoCcttMvwp9Ohe+n9a/LVRc1vOdu3WUm7drN2Z0nCZd/RuUxulPTNMp+kSgFaiRey7GSewK6ijV6UQWI5XSyROJPwgAe+gFAQ109qncGRyv4e+hbogsk2MH3FIy34i5QUcY9ykA+5QSC34BlLlsa7GbVNBZ01cpnSW3Uw5JmTTQyL8urIw6BVhN7fKSwjvIa5ZSEaSgiBkEthRqzUx28jqGDJRPp91P6V43nNR9oW83Yy8w+fwK5VzPhRRMRbUyXlJFx6UfMNkUNdaoGyeKroluOYtu3MKToRxBuoXxKaoCntqqG9KhenQS/KgrfibaUnZ9+JQ80ZIwJmJ98atsU3CI44mTL8QY1JCWVdKCkBDQ6KzxGeVcC1V2ykXO2TMXIpf4YCXn3r24n8QJC5LTio1OMAZhk+8Y7dIJFIVQ3Vt7aZS9JcDc+fetzw1kU734oQT9FGfbkh2qJ3ardNMgNzpp4qF3NQKmkJCmx156/OguZnHObJZsYiQc3INpOEttAU23ij7mJcMhJqKZR/SHKonxQteNdXEykGolCGIVI6LBo1URHzMipm9Ibinl5CTuFbi5b54cWtAS0IZ3dE6gRVVNIzYfuwLHyNtply+H9fbWordc5LrtYcsKmdCDg1UyMJJIN56hly3E1DfjKZm0OHag0cbdDawbLkIhu0iRkAFZMsq3TXZvUtwoJqComqAgY3V9NKnfCSdtu9YJBW9JUWbVP7ueM9nhEClUExh59BlO2mnyqur9tybk1lhmEUFzGktt6rup+Ncn3C47heyh8FOez2CsWzYOGtF0Rw4uJJZBRA3jkVlNk4YjiYhv1EDHuFBP3ttXtedw3BccDrHqHROUGv8A94Q6ig2LmGmPpy+pfpUNtW813rZNimyiYIUcUpGTVUNuCriYpscfVmXpEBq8OJEjIw79a7I+TWYxDxNls480F0SgXIqOPMpiZGHAf8SucXrh+1O+uqOjAmCPjLMlHMg1yJuj6lyo6Y8if5UE+mpNtd7u1LKtmPlJZpGuUnr8iTpIhyY5FTKU2GhgJkY3/epTJyLP92XtvM5iJVkSDtoqsgykYx+BTbhlNNSi3/xUvaohayFrRL1q/tuEn5ZwuwRZyLlsmZqiAjkVQyZk/wANPXpEw8v01mcWeE9yeJRukZlirExYKiyi11TbiAJ4+UBg5qan+vOggcFLzC79Q1vSDcXCDsyazdRpmd2Pq1MXHRTry/8A8Ndm8H5q6plKQCbRU0SOTbcLJ4mObbLkGJeWPVqXQa5c4OFt1hKvow5VxcTJTndCs0MQjNb8RPZUT6jdeIcv9a6l4BQzeFtACJgyMJxxMu3VUEp8dQxxPzDT/wA0FlhSvyUwCGpRAQ+YV+qBSgUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUHtQYD2QasgILlYqeZsSAI8zDWWmYDEy9jBrVR/tBXVGwEXDpu/Et3bpcTtnpOSbbDTPI3wiYhjAXp5jWkuniKERYCCfixlHx2uerUdlQ6A+Xnt/7/AHIA0F4sHJXbVNcCiTMNcR7hWVXL/BviIW141Fs+fLyUcQhkSvVDdZgAxzAbEdRAAD51c1kcQIK7kG68Ym/Ki4JqRZVHFMxg9RCm10MIfTWg38zJwjPbbzMhGtgX12yO1yE3NO+IG76ah/nXM3EyLu6z7wC+YMzG5oGTc+YshzBBrl5KSinMpigYxudWhxntV1eEqwbxp4lX7MbuBUaSMT4rczKAAKRvbtiOvLQ/OqYsSTvaRuJ/aMpa04LFoJHDCLYjsMSN9v8ADOp6Spn+n89BECXc4k7rXYtA2Y905cE8M3UMdA5lE9xZPnzxA5eoA5B3CtfIePNdsIwciqgydiUIpum5UXODdNPNQxcOSgKHyJ7D9Kn0zw+lyLyv2yMAmmktq5RSXBNNuQU/SVPkYwBlh8/rX4YR3Du2eHb5NTKcMD9NxAETclIu2d/pRU9RSgcvM/8A1UEHvJ+jHIMn8k0NMzmvh22ofjNilMX8PnjiU3x6aVo0rtn2Ee+hUvFboOi6pI8zKN91MxSJl99cR1/tU34j3JCXY6PJyCb6PflaGbqh45IqK44mN5hkygKZD98tfzKj0OS104theU4KQQqrraVaNU1fEdP4m2p2w0NpyGgvniA9Ozt6ynV0vE4xMVvDuoRUSCj2ySOdL1dGOo8/9KpGx39tXrxNZ2oHgGuTdZMJBi1Mij4kyuQbaZR02xNiXXvWtv8AfWtczeAa2qJ2ZHbtVmo9eEFdyORjbZTGJqcuuWIB8lKlvBXhVal133Ns2TsVGcc02lU2roybtg83PWXsYxPL09+ffSg8rv4ZzBCywNXCKFxwySwv0HSRQ8S1y3N9BTtyLyEvyqDWLdgHhk4+Gk3BJaRlCpO4cEigycIlxMmqopkH8wY1cnEmzoa0JZnGN72nhXMBwFzKvjdPlZGIVbvtiX1l7VREfFiRSXWasGS6sW1ScagfQgkOuVEqhQT74nNoIUEpKLW9Jz7IGYYAVu2OtIOCpGRRbkbJmMJlE/zFNcqm7nizGQNgSzy3biTdi6ftm0WimiQjlgiZAvWUp9RMcuPuOlVyW1fDwsozbN3B3rpQGb+VaK7KLdytkt4VRPuoTBPq+VVq8IdMyBPs0UUQE4fCBhP09RTd+5S6a0FvtncLN3HFXVuSq7ht5gwzdUpPAKF/EcAoYfSY5c9Pbc0rFl49lMX47j3Ll5NKLpgKko2TMqjumMUu0YwcikS3MRMGv4dRqHPbpWHgVkl15sXPWRJUpHCBCmLvJmLjoppt9PmANS3hfKQz80jGXggcIoI9zHsHLNt57ZZyukomIJ91DiYuvblQWNAyz4ou4GVdtm8EgirExbRgsVIm6XLISlV698fry8yqy4uryhbFfNG5TLRbOZIMYpuF3G7YyamhS7fLATFN1+9SeCt5O1pNpOWOqg5mQRECOJsmuRjJGEVdSG8v8PufT5DUbuq9nlxIRkLb7Ju4mRYnhTHikvLcJYk9Kf8AE0y+nvQRGE4tXJHRCEDCrrMtVSKeJT/GHEvoy+JMf01fkhfN0wcLBaixUfEKROVatgMUqGZMil2d3FToMYw6AH9KpaweGsyyevZh66Y/ZkH/APE/zhaLAbEWyhP4nq0x1AfnV6W03aIxCV/QsKWeKH3F4gsmVsuUxTbZnQlNrt4Fy/MCgjDqXFBzb8hDvwdi1RXTHVoZNZNYUzKJ5fX2DUdNKnUK2nYnhlBb0iZu9UZbrp06zOTZE5TKFT2/iPiXHkPLcqPSsyvejiSaMGKCbJdZBkK6ThJUdlMpvP3C+w9Ov0qaXi6BrchY1GdIa3IuOTTFom6MjzwxRLudueWQl1DUKC+LbaIsIRq1QWIokVMBSEnowH04/TTSs1u4QXARRVIpiOhsR10GqPh+LyczCvE0HsZHPY0NDuRP5IhkUvR9PlVicMhUdRi0uaTO9B4fmU6OApGLyEPr/Wgm4UpSgUr5rX2gUpSgUpSgUpSgUpSgVgyj1szbmXdHEiRQ6jAGunOs6qC46W5O3JPJieKcPI1qoUUnDZRRv4Ypi88ueiw5k/T0Z0Go/axaw7q1U7mKncMgmon9nnLHrkIiGhjbZ1iHDIxAVN8P96rRFd/djOPnAjniSzcEzLPlU1CbZulNMpRKA7nxegO1Y99yMW0agUqkad2YgFdA2bKnV8MXpWaoj/EE+Wqof560v+2iWk2gGdnKTkPcb1QxxRPIG0SYImKGR01DCOQnLkTDTlQZ01b5iNVE4nYds15TR06bAuBEFjdRTaqdRf0du/erQtWHEt2LQa7xgdSJiUVnLnw+hm50zYlxMmYCpKHx8wO/l1y/H8W70eXAvGKmZz6u6t4dVymY+YmN3TKcf8gqRBdV2y9zQTuaj9kTMVUhdAntovEupFNyomU2gqFN7aUHTkFcBJKdlZBwksVdKPO1UabZvMOic26cynoyFMuRA+VUTxsXuiXvH90oCUjF4srne3o51s+IIU24mgOJh8wmRvb/ALViyr9JjNmK+uxJxJCG+xUknJ48zj1eYVRPpN1J4dfOta3k/wBxIEVWMaxSFZYgrG8dvqbRscsuWmgHy9GgiFBW3EKdfXBcRJyTuJ6SdM7MVUXIDoiBcS47he5i7ZeWldHPoK2ottbVuI3CqrHSSar8knIOUgIAogYygaKEAxdzL3U5hUd4wTrG4bUttC6CLQNluw8Uwfs0UzviOkyGKUop8sQP6/8AzVUyk24vOHyvZy4cJt3O0WTRS++6bZsUzB2OQf6hzoNndEJLzcJHTMKLFr9oLiltAOCOymJil9XLAC+rX+HUduQlxpO0knIShWRdpumdUCrMgExerZVL5eA4l00rK4bzEM0RfxaM2+LkoQjFsq0KgZXX0iY+YlJ9e+v0qz+MDsi8MW2bicN3z08eiq0cRDYpN9bcLiktiYSaEKp6iBQVhCxj90Zu1Jo3ekdbjRy1TN5axfSbb75KG+L2q3bRttLhbLvgnVxlbruBIBauSqj4kHJTeYUgD1mOJlCm110HbqrIaTcwSjcHMP5TQQT3dTfdBPkZPcW7ZHA2Bg5VYdszcg84iSV2uZtVkPRi2FLcO2STSKUypVlC9h6vQGo0E34kSdpNryjx4lfaEquzaB4xo7bZk6kjfglRNomprj7iI7lUFbqsdH3feM1CHWQt1LdBFoYhdVG25vFIb9Ohip/3qf8AHyEfHLE3BHO15Z1Jujt5B46VMjobbKZPJPsjqn79qrVnb0RL3WvDsxEGCIEFd82y0U6evp+L4udBv+FUjIqNJOVfudpi+kCSB0RT8tA4GNop8/Qbp0/Rzr7xRiriYXg8iFoxHQm2mBEUvEo80x0x/wATqyN71aHDyBs64TLw1kt038g3hTvWwv2piMtQNtl8sxuowfPn+JW5t2/W7+7ly3Kq2bGhipA5S2Ult14UmhcSlOIKH09gHlQUxPcPHEBYTyZd20qlNN1S4vyKnMJwExikIJPSU4AUTHEfasu07bupggWQtiRcNHskAoSAJwxjuY86ZvwwN8WZTa9tasy6bzs9wzirafmaLu9/xZ2aaOwm8cmMYCoKH+ExTm5/l+XUquFO4nK5X8pMR9ppmiiOHIMsVHhDGNkouosJcSfLAg6iHY1BQdi2tc0m3fxcRBLsvtZstrKvhMdZcpTGMZA3bb3Nsw1spqDDhu0brxKwQb4GG27fArmt5xTbagmLqCZvLwDDtuV7XNdy0FMeAYuVEG4Nj+AXI0FsR4dTpzyU19ZC9OvvWzdpOJCx3y006j5Ukkkj94FvqPmG8kOkPKMTb9AcqCrOG8+rbcsaZRiPt4RdasmoulchUKbcKdUSaCpp/wB6nZHTqasgk0Vs/ipS6LgWTfFYPzIprgYyYLGUA3Tz8z6VEbcFW25+VQAQF2CW3+UcCGxy8svb4vYdfLqxuBEyLi2nMi7KDmKZP9tNqKXWKihTGUKmoX09BTCX/SgnaTG3GM9Dz8ZMmBbxxmK7hUCkIzOVA22Upi6EAvSbq0qK8ZdyLkN2Zj8oycRwaybRPyVHKmRi74cj66ZdgDl2rXNbldwnEFNOXjAZ+LVSFPxD4z1NumoYpfMTHpKoCZeRu9SdO7reuSSPFpQi8s0I3KGvrfpN+rbOVbMQPpuFyL7B70GwtGy7xuqxRcPIhsxXKwMmxlEXwOUSf4gtj/Fj2Grf4NW7c0PFslJaQMYqgKmVTAmBchxxNgPp9Jv+uufLVuNeyVni8ZcDVEoDuKFfyR+s2Jk0zKF9OX8naujbFuld7ZLy6ZB0AppFU8sCGKICAm7APsPTjQWPSqV4Z8Q0Zm7VkXNzqqtG5CsSIuSJl33GXThjzMfkbKrBvW5I+BijqLyINnCnNEoE3FVOfYpPf5UElKIcuffkFegVQkVeEivcDN8uYV0nQ73h1XCm6ihliO0gkTTUvY3V1VexB3USmDUAENfrQetKUoFKUoFKUoFKUoFBClB+lBBYzh7aTKWeSIw7MxnSu4BBSKUif6sQ+o8zfWuev2mTxD+5bpcNbRhnk3ERYMX0g/fnTXJuJmOmZBDspoU3r0rrw2VU1xatVq6kBuaZgm75Bgqi4EQf+F1OiYu3kYxdMeo3QI6UHHFjcOb1JM2fJxlqP1THUK8OLbLcO2FRPQ5i/l8jew11DdFgrw9oMrYC2DSTOJTWQbSoeGOouVcTDobc0MmYPiMFbvhrORze4bjkHrgSSplDJskX34x0ymNkQDfF1m16PbCpbeN0uYiHWWXjPEmF4Vq6BIf9iKcnQuYunUTLHX5UHIUtbk9JzCFsLNiKLJyiWjZxsCsGhSmNubQ6GTxL7BrWxfNXN3XjKxyBYkrN6w8Qk12tEdUkts3y1MBy66/l1H+B8zM2vMhLOWCTaCaPXTOUW2yiodwomJfxMMsQHHT61JRcN5i4TLFuti3hHblZ6wRRalWlG5ulNQDGOUOk/UJ/nQaichWaLBu9nIdp9pOWu4UBWK5SwDFPkoXpMbHnyHunXpw5tAkkOEbuslHaR1FnKCvobYmNkmXnioORSFNpoAc6scbfQu6KZW7LONgzRiXZO1Du3N1GEyIl1Qw/R2EM9KpS/iPLWuX7DeyJnW028Md01cl+8IqGxyRx9JQxww019etBruLEVblpumK9nFlkhRUVbyIvFOveN5iJSm/TtGKIHDvULiZSQXOBSOnyqweYKjfrXA3pLj7+k2nfSpNLjeUg7dkkGr2aKKaLdH7qY4KFTLimYwAGm5h7661uixshNxCrQYTw90H5pl2k0HOyBfVmGm4XApvlrQYc+qMguxYKMpEYsAIp4p6jtAoImNkot/MPtrVnx9kPXMShIKKAyWRaLKOWzg3NUMTGWKCfMC+UoYwcvy/nXlw+e3Bco/Z0ndbeFgz7Ka0aqiYpPKTNtpmH9J/iARCp9ITluQ1rSNzooxLFcwfZcUoknuLcst0TbnSXUcgANO5k6Cu7lbwspb7CGtu5ZYWgrETdpP8A/ZdU08kzGN/IU2J+X1qGvLblrcuJKGLJFZrO0vuyoDmyeIqfiGTU+LQTdI/4dfqDhpNl9oIREguvFrpJSSYCl+PgYyZjZdy6HKYhvpW7glYuVbMGzGMbMpwUtpRg8cpkIo4yLjsKahiVT9PzzGg3vCZtNQ1rrXHak28XTbC5YSDUU+5CbZcETE6kzY9een+dfIxyV5xVumZkY1iEXHsDKpoh5xSLIppplKmb8w3SYDn963jfhfecBDrScUoEcU3MWjY3mNHeJi5KbhhAUxH4w9q13D9xDM3YBFrITt0O1vDOHLtPwpUzuOkSYm6TJ9OeWneg1/EUk5NN4CK+yQLCtFVX2DUpXJW+4YxkzGVL8IkNrz/8Vsmt238jbb1feipaJtxRUGTWORMiLnIxSlUHQvIpCKak+YVb7iZSZR0yiItTJs3xEI2PjeaieRNs+SgnAqyY5cijoNVL+85G0kNuRC6sosLEwoH8LsfeW4+WQUzaZCQieP8A1hQet9x7jiHacS/jU12JwaneGaSkngZLbKXbMUp0g3Wxyp8hJWntvhdcqCaCrFh4yUKr96I6IZNNBsYvS5Kplib1csP+arZu2ccLR8LNIRcBGOFEAbCAOvPcE3SlMkmgnzP1exlArTXfJyru7EItZBygqY5AT8Rtppx6BjFTMYqnYx9S6D/pQQi3eG91wsxLtVbeiXonRFMftVuUhRAyhcDoKB+YBDcjc/lyrc3Q3t+27ai+GULLMbdQdbT8zpyGfjVCm6iGU/WPpAtSd9dHCmNZs5AZRR7LRGcI3UdOjvW6Z/0lU/UOPI/MAqqeKzaWcoN2USALoO1fEtXSznZ28TG3FMTG0KXzNA+fegwr4mxdN049K1PsU8gkkBCtkzC2cEKY22BS+pMwY+rXn11roOSnAs2UioQEUDA2/wBnBQpFF8T9XsPWO36R7hXvBSit18Q0op8uCQNQKCrhJTFt0EKUuenPITAGunucau61oqGs61HDls0iFWjV4QHcgj94FlkVNQq+PPJPA2PflQbngfbbqUdO7kuJk0dRDuKbJB4oDFW8UH4xVkz+nEeQactutTxZbTVsy7wlqQy6h5oTbIMHZdDnT+ExT9O3gY3QGnNNOrMtmehU4aZaW23RaRSLTxCcqmqXZUUUAxjKF/5vpUBeXfbrCVQh5leKUOwYfaIGUdKrAwES4qAU5S65GL/fU1BBOF0DPm4uKt4NrFgLRRFy6dOkt5NI6mJjKdI4lU+AhA/3jVbL6z4WIvBlNTko4eSjkf8AY0fMWfnKfLqN7FJl6A0CsC1rhhyIbEEwd25AkSVdLLKCYuTkvUYqimW76Me1T22JO2lXR3duFRMuCpPtUU+ZwyL5Zx15iUTFLz+VBvIqOYuG6Tle3mbIyeO0ntJ5kKBsi9QdvnpUooHMKUClKUClKUClKUClKUClKDQRq97oZ2qzTdvE1FSHy6E+Zx0DXpL71Xt6XjCXRYqzd6D1GPfE3EgZp7qpxKYuKYl0+P4eVWnNxiUpHLs1BwMokchFQDqTExRLkH+dceTal2WBc69tQa9yTdwiJwRwj9lNdY2XmJlPruFx5mOQeVB72rxTaxt3/Z0y1YsQZLeW7FRU7oCGKYv3fLoLpiUg6cqnl035bzSPnzPZWCRVlXDY7d9HrGekea7aeS6enlqEBMoY9veqBvOx+K8g5WiZVpCIPVQOq5FskUi4H6lMVDfXv37VXItlY12kEm2SRWIKTciTbUoL/wCLva6ZB6RoLtv63ScOLU89iCkm4YpDMbDvVM7k6psDmKfUuXV8hAB99a1ll8PbhUIW4yF8RcI9B2iWXWbLpTUx0EqZyF9RB796xrEui1kzt306xFs1Byq2cpoLaovC49Ce2b1mIb4g/wA6mTx5xFtywjTiLkEYlKU8xzFiUjpNsY2QEEpwyTTxLp3/AEUGNNzt6QQs/ErN2DWNfEcyqMYHW32/wyJrGOJlgExusoh3TqNcSr2gb2jIqYApV3yyZwXUTRMQkWZM6i26ip7Zl5HIcB/lr9XP9s39aMNMtxXZSU48PGtwHINxFNPdMY6mGJwA6epdB/Mrx4X8P9Hq37zwyycFHOzNnWQmSB2O3kYqm3/MXl7D21oLFtefZylu+PdEjCxsKgiePSTUKmYzkfJTdJp9jF6ssh7CnUXuCyZpjcyATFyMUJVwJiMZJw6z6MerJQfSUS5ew/AFWLLsZaPuuIXmGIN7dYo/ZiLkrgnikEDdJci9kja8gN7h8hqL8Q17NYDHuLaayD9ZpvCo6N5zlNZHHLcKoXqTAherlpQexoyPsuWBvHG3DO9nxSaSRikcFx8w2KnIxsuxACozeltSLYi7qaLq1lE1vCKKtsAaHTxLuGT9JVE8eRNa9yzc05bKAMcjOLvMHrPwzku4CxjeZuG+FPD08v8A1qfXZbSwWe3h52eQlXsjo6jLfdP9kSuCmKU+2p8eG5poblQUdaLxWNaMn+2rOC0AU1PFPyskcETGxTU+JRPLL6/Wp2afu+8Hdjykxblpt49k6VbtztZBJJeT0SKUUk8+6gZFx09xCozdVnN5G4ZUkNAwTAGaiKTcJiTQIdRL1nMXq2lMzcinAK3U6Vtwy4TA+gp+0jTq00i5SasHaTp0xRMkoXb3Cm1H4eZAD+9BYfEBIs5YBCcQIRzayDTFSPfGdiLpgl+hdQO6h8fRz0Db151R/DK5oqVuIsRI7qLCWQBkU3UbYVRFMya6nxKHMTL35CarJ4SQ1yBZ5mqk3++kXcD5J1LFaqmfCxR/Myy10UOT2HzOntVOcZo+27YuBEbShZ2P8IYogrKpmAnp+EpigJTjjqOdB0Ha1jW7H3U6vlm9ftHzqZVXRaN5AqKLjzRTTLzD8Mcssx/tUCvWBgoy4VrruKQcqmk596zOePAUfDlT/LBRQuhjCbviHb61lR13ykulHw+8yeyT9qCbV2k1KgZLcKVQxjCfn6ci+1S6/bduS/0mKTp+s2CEaeNhmgF3/GY4lXcbyfPkYxQDlp8qCDWq5j7di0bhjV3zkQEVFym8/wAlE3mYlUJl6+/y68a1jaTuSagJjiWa6Rt58wXRYtY8yK/hlAVMYyfq15gU2RQq0LYsZcLaR35tu9WdKo+GceAMicCKK5KEOZM5+odvvrr868AlJJJxecAVBu4YSUg2TZymZVgTdAmUwGxU6dtExS5gIf3oKIvtrJ2vc4W3cEag9bOFmb4Psx15LtQieAGJ/XIw/wBal/F1G3Hz5hGubgehIMmJGKsTEoZ6Lkx3CKKagBMTibnz1x+vKTXraTRk4iJiYh305NApuvZVKQIdBwqVM24mTuJdDl6AAOVQI81YikulcSsZOtjM0VhVcyChiffepRJNPAvpHq9u/M3eg9oyKj4xnCPYhyKjldzos0K1UVFM6ZjFMVJTkJjnIp08tPrU4NbUbbdrSryOm7sIZRtuSC7dRRgUdUy8kSAbA5CB74D+HVWObke3nLPk3ckVrMvCN5Equ7gYFSp9aaZue3uFUL78tvtV3w60HbdqIC5kl211L4EB88HxRjgnt722VQwl6zFLr2/rQVrct037bNvjZ0NDOysXJzOEpHw+w5emMkHUsT4NC5Yl+Q1oLAuEyccszcwMrcsaRPR03aqG8hTLEqig46F1ObkX3+KpLxKY3lIyCSbyUQmGz853W8VNQqbZVT+MoXXrw5FJuDUf4bcUJyMkbdhY+Wt234optwyKMfmkZwkVQqaixvUooI4j+J+igsWBt1nOzbt1NC7iR8CEeW2mCgI59RS6rqYaFzLiYdE+VdWWlbjaHIc6JCoi6RS8SiHVqKYFITq+QELppVI3jeSLi/4aSiCPkHslAguciLLbV28i6ipl+Job9A6hXRrAB8Gh94FcmIYrG5mUD5jQZgBX7CmlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKANat0yauToO3LVuuo3MY7Ux0wExDmAS5FHuGpREK2lKCv71sULsUSXeuClFJQqxECgYhTnAvTumAdTgGvb01R3GKyn/AP7Orkg4RmR9LOh2kdGmbp3tuU1OjbLyMBf6fmcqtDihLSltzXj1rpGLZCoRU5V2pgR288MRVL2N+kvvW2tu9bekzIEjVW0rMC0FV14AQ2Q+IuSnw649P+tB/P2RhycPZdk6lEWppVJU5XkM5KVRZrpjoJi449WXLn7VO7hvqzZHMPFXIxBWLMo5RbCntuFsck9z9RyHx5/27VIP2i7TsgXGcOguvMTMiYU1hkDYJZK+YQqZi9Wp1PVrp8q1AcLi2VGBckjFOpN/FTIIhFmTIsmmkKAqFVMJTYm1Nj0jQYUreCEtbMOsr45uKTncMAtyotn+RimMptlHX8vHvzqdfs8/arCLnrrcIOWjF1m4PFGTOLVRbfLgcpctTJhlpoet/M2I0u62bZKrCxcbNxyqJnzvwJgZKAYphEu3y/l6vavZzfNrQEWQ7V3d81IMxVSUjhbJJlP/ABNwxA029OoPl/WgzpCNvyWdM2k0iVgg5fJK+K8Vvk0yyApQT/DMPwFHmPz5VrUFLpt682kBNXXD+BdJC1aqtY8inY3mbpjdSKh0ukefKpUreb1lLtpd5GW2LGSapud9q1MuiUqfwHcYgBVFDqFw0DvVb3ewuF3fHjitnyaYyBiKpOdtEEFnHq2TaZrFApfpzUoJ/KMI9uk2gGrZisKa5GHjI9oVD7sn6m2RzekcfMUEe31qJ3m/cueLUrPx0zbYNyouCtAeJZmX5YqYm5lx6fVyqxiyDWPdeEbRhWqLODP5SrrzkHShi+Wbq16si8iEHXcqC3O9nIu17ifS1nRJxjxRANkENU1ROntlKU5MjbfYQ01oKT4g2fcyp2h3UVb59VSoNkmDcxRU6enbMn+IWoSeEiGzUV5JuiiYP4cmXPX+Yug12Ba1myDR+e45AWP7xNzmTYQjdXAm2ubHVQ36uZuRKrv9orhbYVvtXiUI6ZIyJWpBWBy2XU5iY2pklCmx3PLxwEO1BTXA+evWJu8rqy3akeOCviluyGyUuQmUL6TY99KsLinHq3rP+Lk5Ne4hWaqpxq6OWihzF3SGNj0F0D4ah7Va4rfPFw84zXj7fUYK4bYYk0WKYviRKGuJxIbQdedSt3dsNFgwiLejlwZKMFUlUBUU/UUyauGuhVAEvrBOgkPD4pGkcWHM/B4aMSIKqLpQpEpAxilMYhVPUXQ5SgH/AA6tB1xAtyzmCE2K0ss4dl2ko/dVWOl1GNliXmmmTIwYa1ouEzez5K3P3im1hdvCKgVRY6RU1SaGxKOmg69Xr+Y8+XapLcJbhjSvJGZirYZwI7uchKI7ihETG3EygUvpJ0/ne/0oIVwvuubcXBIrwrdY0VMIKKgd22KQm8moYyi5MOXIpjZajrr6q83N6XCvahWcOmqZfwyYGdZlzR3DGMY5U8Q6UydOegjpW6sO3LbneIcI/tu4VkUVmD0BbJk8KGRtFE9lPQSppgBtBEOf+tSVrGsTMiNZcxW85GNXSawbXhTuOrbJtqZDkTPb5hoA/wClBVyFvSlycOIX7cllUGcd4p0x8Mn1ixTyKfQSAmJDgbmUp1OfXVfXhEidVlFvJBlIOJiMbvWrkHO0iCSflppH15JmEhdNRAB+tWyaFhbZfR6sgafesRjz/agJGKsi33FcjYplDUupza6H/wA6j3DeDtO476k1IhUWUc5VWbmBw5LvEckLqUCm9O0sHPUA/wDFBXrLhi8WBZNSPZxRoxQ5nqqomOfpMnp8gKTqDQSd9ysEq963E9We3KaMeMWiuIkeplRRTx5BpiAbaQmULnp396tzjIrJSFxYs3CLNV/HolFij2brBkJd3H8QuJuXtph+mqT4juG8YePt+Nu4ZQBbGJKk2fJbrGNkomU3PLq9woJNIzzqEtwtsDDMYtugr4OSQjJlUqquhslTqI5eYUfYS/2q/wD9mPhDBoRZZ5ZZq7UTdJrIJHaiQ7cQIOgCBvYwHKbX3CuZE1nl0xKsS2TGZZx4a+L8Kmi6EifX5Y+ohdPau4/2blrgkOGcZIXPFHjXiSHhkSa/jtiAXaUMH6seVBPJKBZSD1m6cAIi1NkQoenWt1oGmmlA7UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFaa4ZRKLinbxUiqoot1FgTRDVU+Ia6E+tbka175k1ekKR03SXKQ2RQULqADoIf+aDiBF1K3jfcgVzcdwfZIpjo9kGqbpFv0qe3oUJpjl/61gWrwu4hWzIkuuOTMqmKpUvtBq321fMNt9SKnIyY5dWoaBXan7l234hquSKbNhalMVJJsTaREB/UQOQ16XrCpzEEszWct2QnMQ26qiVQgYjqHSPKg/mXxAb3e2X8PN+IdJtV1thVZPRbEom6vnh8Qe1SKQvO6bbZrRlzQ7R8vJNWyoFfJiciaJUylKZNLLDMSJ8ziGtdMftE8OINHhQuqqu5uW4VnZEmLxw8DJBVTHcAv8Ah4F9Hyrk+4Zxdxbb613TfxD5KSRBibdMsdAiZVCGImb4k+rpoJITjPOyLN62lzpggth92ST6G4J47ZSl1DEgD8BNOdR+RI+n2a1wRizp66b8lnQJHRMnobPLp6fQXX20qbcP7fbWfCRMjINvtCSu1PwiUY5j9pyzSMYxfEIKqkOQwa4gPl/mcqtu6bPZ26W1bDiL0dx0cxKoM+AAkzRxHqIZzzT1zN0+46dqCmuG87dUDNo2pEm2nTto+ycrP95s6MKRsTaenoIXQPrVmwD2fkuDCMOeRhxbshO3VUTV+96Gy21Dd9s/uQwj/vVWVm2PcTKYfS59WkYgv4N6o46G4AZX0pHV06ceopqnXFNtbdgOG7xjHyzFxLOObmTdpKEfo4m80pEx05ZFDQ2lB++G93OV3r0sztJjDpF8a6HHaR0L6VFClExlNS6//QFXDFzj/wDdpKdtOMaulZ0yOqQqmUNriXc2zKdJSYlNnkPeqbsJWNk1jqN37ApW5xcKuPL3ZJUxdtRuYqmmwfDscAH+WpS3jz27w7RsySQl4hkMh4lEzB+mttEOoXE2WmiuBy6D7/8Aegxbuv6Tj+IMSpeZV2TR42VUzRUKsLfFc3SiYp9Da+WUQHQA+Q1G7nNNueIiTuZBnEMDJHbQzVJUpdn8wq4pn8s2ZuYiQOftW+XtiUg7manLxKsp5JLlUBKSciQy4GKTyyGSU1xIJcvwvfnTgzbj+4uFBYZieHNeEO8FXV0qZRwqimr6QL+T+jUQ50FfRfEWWgX5YA8WjDtFXf8A7ydAz18R+XtqLD+WIV53glOzF1yjJ8xjzt44DvXpmBABECbm2XAxeahcTFPiH+VXTHoJ3Gu6mBRmglUkfAqlmWhN3xSfqXMnjjj/AEHTSqhNbMS+kzOZdmu8JHiKrncHwrY22mTyMU+wnP06jyoNzwxvQbcWBNup5KxEQVK5Lr4tH05GKb4RIbQwhzq97mQto9uLkRcsfBJNDOWxn7rVlhuFNoodTr7+35Y1zQyvG246XUn5FJ8ymkpBFMpcTYNE+k3SoQ+gFDbNoHP8OrPTJOJz7481BsXVs3WGbGZBRRQ5lVC+XkUpR2z4G56AQPrQV8a6zovXynDxKKVSUf5pD4FP19JcEk1NQTKJy+vTnW0SuCdeHI6mTRces6H7+kBNXSpy+YmU3w7aZi6e1e94cLYVFim3tYWaZxW81FyqYzdUyfQK4G9SZv5Q1TU+AanFl2RbcatKFio9/IrkQV8RGSuKPiEViYr7Bk+rp7G/4lBEuJd1MXF6Eh3cHOw786qCjVA6hklxy6jJpm9KiYn6tOdbS7XLxtDycNDQSwPmDkzZZUWpEGzRUximMoiYvqMJTa+yn1qWy8pER9kszW0ZF1DqCirbbY5VW6rZQuOaW6JRMXzNvoHDXtrVUTnF5kpxEhPGwwt127gW09DOmOBhclLjvJp66FN8AZqDp8vegw7c4jQ1tORhlolwVwkdZJd4k5NqmQTFKJliqagJQIY2ntr3qIzdnPTzbRnAWu2CEWbLP2ZlJQm4/bdQAfcObTcJ74VKUCsotpLz5CA+jUk1hk0xRU3l1QXTKciimYZFATctNNU/atJYl1RFmOGUy/sPxXjCvDx7l+TVAET9JdtPmUperTnyoL4/Z74Qx0haTC5nkus8jHjBZJs0ADIiBTKm6jc9TdBShpXSFvw8fBRiUdFoii1TDpJkI6f51Tll8WisLHgSKWkuxEjdu2ciCey1bnEC+WTsOQk6wKBKvEhgMQpuwCGuPyoPalK+DQfaUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK+V9oNApWjdyibSRRaOUlSAv0pLaeWY/6Nf1j7fOtjIPEGbffdHFMn9NaCOv7uas51xFKsngnTwApiE13B010Cqg/a9lXbmBjLcQlmjNm+E6j5NZvvKKFLoJBKTIFDaCGvSFZ/EZB3JTB5KJhpDNQCkBaQd7CKhDdKiZS8jKenmGfaudbz4jyEOoKEnasG5mkDaJSGG4dMyaZcgxL6ekxdB7gKetBG49OLg7WGISaq3ZKC3PIvmboypGUQbbMHWlkAbwfFr/StEzRhmBm5j6JM3qv5ifQh5ZTdRij0mHuAfKrWLdtqzl2QK0VGsnEbdREQm0XDXBRu5R6R1UEwEUE4GyrGnrWtC3JZoDaAlVixTpd3IN1DbxCAonkmBUzhibb+Y96CKylyuncjC2xbFxGjoaMMKiSyzoqyTBb8TcTN6kye39ajkHckkRyaWYovlVxQ8xUXRlN1ymJepbL1Jh6tK8rwasHUb9tQz7Yil1yR3mFwHp6/OAvI5urXX/DrXxCr21bgKgyPqo1c6iptlWJtqYl6y9tensNBeFwzt1RcFH3cvpCyb1orGz71smV0Vxlj4dNMhhxRUFD4gH+1VI7lXctcLt5MopuUWmByr6lPmUpdsqhzmN7hz/mGpfNyYSttN2dlSDdoXxSzgx1Mhcq9PWo4OfpJoQugFTJ+Weq9tKbZWnNDMJxoThmo80HSYpJiXpxUUKU2WvV86C8OBi1vEiZ+KftBYXMVLeimzpFN59obhVOkiOPtt/l9u9byzuMov7hfWxcFvxRnyrkoLgY5nKKa3llFTqNptp4+n2GoIym3fhF7seryLF/NJLKJAjksdqQuRcE1MsgKOXb2Cqei7plWd8IXQk7VF63XBUFBJkHSHIgh2HlyoOmI227eugVgStNRneMQ7WTcrQ0WdEjcxj5F3MtQPqT+/mcq/UfwddNCv7thZSdibkinJ3Rl3ImzceYbbSUAu2ZQp8fWGmtTO3OKTn901r8f2xqzfJbgrIOjBq53Cpppih6jFKJek+tSu6lFG7d9Ow5mRX02gimqUU1XWnlfxAJ7kL78g70FNDf52V4oLPF34DJJ/aLwNFVmyJ8f0qlBVL4g7iABWg4lTNpSIoXlBLnKm2HwLtmo1EMAUMZRM/VqXI+P9q23EZkmTho2mJOYLKTjhwAEceJUB03ImJuhMClAVMSJ6dfeohxAg7gQjSYrSbIXksZ02Sehj5JgwR/+YYhczANB7pxk5emiAkbMJHqVF9IdJBMn0ppJl5FMb1ZcqvSy3C9l2w8uE0oDSPQSQO/SbZL7e2XzBJ7iTLtqPLLSqlsYXMjEMmwyTGeEqRFHO6mUxwEyihcS5fz+oo8/lUW4lXjdkLb8vbT83TJCQFfuJW22j+IXEpfTqb2Ggux+zZy8qe/2j5tMsBR1izyjzLrxKooXTTFNTFMwYf61puGnERxIXjF2Y48PvTgqPGu6mb14rYgZQvUXM6eI/SucrDnlSrBbngWsgQVN3V0ImANsqg7ZcfSUTG71nOHaIqlQtwzg7hETKORDHfIf0YoLF5mIplrppyoOzJd2H2UtMvVPspkCe3cEc4OVcrIhT9QkLn5eRi8uX8Ouen9mw8hcb+djrhilomRFZVIXbg/jW7Ypi66m79YmMQw9wrNezV+tIo7pu8m5Y8mIRxnCSWrsCFKmmoZdEv4g/D18/Mq7Wbi1gjRtuQatfFPHAJqNfCZqKYh5bfIpfLzMUxilHt2oKtRasCWg4txCOMqRXacqsWSmyylGxlE9sqaigiYxszZZj/Qarg37ir3PEW85ayINysvDOcXWZG7kzlQwlKmTltkOb2rpPjGrGyNtPUU38E2kmDBNq1jylMdZqsJkymL5PXgPSQS+1cn8WrjkpuQZJxMaDEWp/DrqoJYHeuCaFFUwdyl5dID2CgvVO6LahLrexD9TKIaODKg/VEv3Rym3LommY2uQiboAntVm2RxpQexyTV/BuyLg3KDXJUomcj8OmXPr0+Vcn8JYCVvjiCSOuKDkpYREm6KTZNEpETY5HUwL6sTdPOu1eGHByx+HzxZ7CMnajpXkCzpwZQyZQ1wAodg0AdO2VBKrZNdqjrOfbsmqAoEEE0D5CCunV/apRSvnvQfaUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQYr5s2etFGjtAiyChcTkMGoCFQa8W0zEeFC3ZB4qZXUCNXKim0mBepQ5lxAwlDT56/wAtWGNRS7FII2w0mXIgoqA+HbpqGFVU3L0pB6/+nlr9aChr/veViWgIItYoQcCcGrpzMlVXxyLmYinfmHccP4YVSfFXhgwLb7yUhTLs0iOdVfFLFFRwsXHM23l0fia6BrV2cUk07ZcEnmMKwfyySoJxtsKppHVZNvUY5NvUQ1wAw+ruHYveilOMLx9dp3URBMk1zgds3Zqtcwb7htTFT/obn8xoI/YNvSyJ0HiEiW32caqZX7bHISk6dDci+o3Vyra39KnuF3nERJl2+0YFi7ZyHE2JclyplNpliXLnWZd1vp2mvGR7JgcJJdgkZ2dZVMAQFbI2OeXmEEqZtOXb3rRRMs9Ui2UlLJpN7fRdLJHTBwb7wfHnuKcx/wAg7cqDS3JFTadvRQJPheQrzmxAQ06/5S4hkfQumtYwW+v+74LrJIIiLoibkoE3l0MscVDGy9J9ztW4u+5pqS8CSfj1EWjP7uicquHhBNkp07foMOWpuXb4a0FxJRMPMA/tZ6ZdFNNFQyb4nUQ6hctv/E075UHg+WfMB+ynbrwgtDmUbnbpFSVTyNiYDYgA6iHtrWRaZQlJA33hF1JKuPEKbwGANE8j9KnsIiX5V1rCcJrbAlsSTgoza0nHNXUi43EFTl1MU275pdRSEpsP92oHxxmLTiou5o22IyzZJg0VIySMdHJ2mqbJRQSbfTiX05DQVzHvrh/dxcEbQ0YOWJwcLNm5UvFdRstTG5lLn3EOfl1XEUzcPI1RBNq3KokoJxdiriIYhzIAdh5c63LS6CNrWQhvAGdGFUqn3kTmIuT04mLn6fkIaDVmcKeGv2lbUtc0nIwjePjkHCrVJVTJmi5yNtkOp8XV9REAoLf4RWcECxhwd3EquibIWz0kqgVi4b9JVCEL6imH0f8AmpvxNkoSGiYlWWjZdBm1lSgltKmwzT9O2XLIyYY6BroH0rnSw7/Vtq3HqcjCLpQjNz4llsolWWF/iVTbOor1bWZTG6f86sXhxxUi56ZZTt9BslepaZLbfhWwJ/iYkzUV3Dib6UEevx+1u9nLMzMG0m9jXWwUgOfDLHWNlgmmZPpKfT6aCPKqykLimolptzZXEZMs1CaHFVUp0zFKX8Q2o4nHqHl/Eqz77Nw4SgDltCKGDK5lRaNRApTlkBy6nCm4bMCE+ofWqbeyL2RO5jrp3knhRKT7UcKGHMhzF3BUN2P0duVBK7VuGPYzCLyet5i9FTaFqm5EyaK62Pl+WmGXI6nfsPXWtvG27knXaNyXBCSsLEyDo4Pn+2Z0gu5MZTbBMpdOnqxL9e9eVtOGkPMPn6bZeQgGbXcBy4apqLLtzbaZjE3fSYMuVen/ALZ5VtCHYu45CSBQwpGQWKdNNIgGAxDYJGBLe0H8TDWgjcpbhLdZyiNynbtHu1usxQdFFYeopRQUTTMO3qT4R7VK+FvDi8pFjFyULaxdyWTE6LsXZsk0i9JlDFN088umq3mXjFt41iNvpNjHc7qQqq6rIfqTMbQNwtT7h/dk5wu8OhLMxloRcqTxRgDsqxG5ssk1On8BUBL/AHoLKTuG5CxcvB2QsirOs48U5V2goZkVMhUymE+zy3FMS4FMH8SoVwqYyn2iMyjNS0q7RNq3QTExFNwyfSoipzyMAGMHLtUxHinYF2Ak0mFV4Z8unu/b4Il31MTGybqkTEREgm7AKn6KxGtyrxssvKxgxSpXaSSUU/imGCxw/DU3EziIorfP/iUG4evpiFuxwkaQUOtIomUdoMVNzw6ymJjbofE5IGOv/PjWVw7gXV3cN7th1SRSBmwLHRkIlEqLt4jj6dv1Yh9R/QH1q1OE8Hbc/GFh2LUAZpbK0qK+Pjnq2OOS2P4Yf1Hcq0wtSFSkWb9m1Bk4ZE2kTN+jVP8AQb9Qf1oOWf2QVJpo9aRrZZ6qgoTMr9aTMdiuQFepIiJdQKtgb3512bVcxfDK34W8392QhnsdIPxTFZJufBDQvqEEu3UPMdasYO1ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlArXiyaC+B4KCQugJtAsJA3AJr21+VbClBQnFThHPunhEbXXIq1mJhRaUcqESK6YoK/imRVENwRD2KFYFg8Dj25xFezLFqwZtmj9sq1XMcF1nKJUsDk5h5RvVr88q6KpoHyoOc784OSt8caUHk0rpbbVsZUNEi4CGgppJFL+snrEw/8tSV7wQiJmUl0ZhZNW21FGi0VGtgOiVsokQQOY4AOJsjG19quelBzM9/ZMs1SBYsiS7tu/SKIuHxW5VDrm+WJtSlJ/L/AK1X81+yRc7WYQcR0nETkVrtqJulVGp9opsi5CAD8PLlXbIhVYXxNy6DqQaLALCKRRPuKqOSk3B8vqMp+WmGXt1j1dqCmnl2zfD6URin83BSz0rMiWiChSskk26hsUnChtTlxKpoHuNVNeaduvEjLwlxIbX2Yq9WSBqXN+6XOY5kC4lAeXp96uCIsdknwxnZRkqwkZu6GTkn2mKamymADhqUqmopht7uhj8x8sNag9p2U7giy9+IwrB/bpnWy6h3Lkp3SbdNDqEDY4HV6imyKPIfegjPCHg65uri4wg7hK/TTjGBHso2elAh00R020g/qcf8qvtpwdUFrN2m0FFOLJ4QkUm9V8S1wRcmUyMmXTzByNl8x71M+EFxRk1ojCvAdbaRFN1Uu86UbdREyOTj1FUKcptNdeVWY4bgJFQRAWqqgabieP8A1UHKN1pQPCu2IyFuqYJdcoZ06HZKGBk8i9OJj6iTEMQx/wBK54Uxn73jG8kAwCTvEWqjnLuY2JTGMXTTr5/Ku2uKnBRhfH2GiSRBm0jQWTVAUinUMKxTbh81AHI4mx7h9a5X/aAXkbYkYyEmPAGfMocYgGyseCvhGxikMUUVD/iqdSgbv/mg/Nu2/axbTnXhnyzhq/VWYx7hy3Q3jiXExjbhjaJ9fb51obPtrA6x5iU2ox59yOoq2MoJ1imy20x9Xp7fWq2YPEGoplMoZYiggKv+GYo9Ilrue1OHVv3bw9ta8WLVkV+AmEZJskch1EcjlTMolyKVTq1HQOQ+nlQV9+z/AMMmzi/JaEcv3yLdo1wBym5Ln+Xp0m1Dn7k0rScdf2f5mJ4mJp202cziE8YXAJiX7yAlxFx1+jX3D/ifSuprRsxxb1zSEsxboiD45AeeYXNfpL5nYMdPiD4qswedBykr+yPBDeyjgZE6tuqoAJwdKGO7SU0EuKfTgYnYdR5hUltD9mKyoR0dZwdaWTHXEjgDaal02hPz68dNcfTXRFKDmW4eBdqRbWKbz0a2fP5B8DdzJNQBmVuQSqDmHMCgfXQC8qj1y2Xb1kXlEwb5czSABTVJ0COq3iTJrdSihee3oXUdff6V1FKRgPtMl1C4j0FHqL/cB71hT1rsZg6aiqrlqomZMxDtT4GDDXTnoPzoKr4PsTmPIEckMUXbzcYus8txmKfSqisXq0OoYvv3q9ilxKAD7B7860tstnDGLJHqEKCbfRMhwOJjH09x1KFb6gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVjOEEHBRKugmqX5HKA1k0oIjKWXDPEjJJtU0U1V91wmBehbUwioAh6evXqqES9lXDJXG/XbKlgE3iREkgSU3kCE3dFMU8Q846RfVp5dXLSg0Vr2/GW9H+CiG5W6XceXMxsdNTfOt7SlB5mABDmFct/tlQEHGWbJTB1Y40zJqCoXxbYyqpESkKUxUMfRkYCZHHkGQfOuqKoz9sy32ElwWl5tdVVB1EIidFRM+O4VQxSCkb5kMIlHT3MQtB/OJsAb3MA0yLy/vX9fIZog0imTVskRJIiBClIQuhSl07AHyr+QpeRBN9Q/wC9f1+hf/hLLqz+7p9Xz5UGwpSlAr4NfaUClKUAa+BX2lApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAGqL/bhf8Agv2e5NDT/b3rVsP/AOaCn/8AXV6Vzx+36rtcDUg//Fkf/wCNWg4GOgh4lsgH5hi//UIV/XliTaZIJ98Uyl/yAK/kJbawhcMaoIel2l/+8K/sFQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKi9+Wfbl8wRoO6IxN+xE4KAQxhKYhw9JimAQEB51KKUFKxX7NfBuNfldo2sqoYg6kTWfLHIUf6CarqClKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKD/9k=</binary>
<binary id="109" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="110" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="111" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="112" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="113" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="114" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="115" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="116" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="117" content-type="image/jpeg">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</binary>
</FictionBook>