├── LICENSE ├── README.md ├── data └── models │ ├── paths │ └── roc.png │ ├── registry │ ├── fpr-tpr-thres.pkl │ ├── model_def.json │ ├── model_weights.h5 │ ├── roc.png │ └── sample_scores.json │ └── urls │ ├── fpr-tpr-thres.pkl │ ├── model_def.json │ ├── model_weights.h5 │ ├── roc.png │ └── sample_scores.json └── src ├── build_model.py ├── example_model_client.py ├── model_server.py ├── modeling ├── __init__.py ├── __init__.pyc ├── features.py ├── features.pyc └── models.py └── util ├── __init__.py ├── db.py └── helper.py /LICENSE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Copyright (c) 2016, Invincea Labs, LLC 2 | All rights reserved. 3 | 4 | Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, 5 | are permitted provided that the following conditions are met: 6 | 7 | 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, 8 | this list of conditions and the following disclaimer. 9 | 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, 10 | this list of conditions and the following disclaimer in the documentation 11 | and/or other materials provided with the distribution. 12 | 3. Neither the name of the copyright holder nor the names of its contributors 13 | may be used to endorse or promote products derived from this 14 | software without specific prior written permission. 15 | 16 | THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" 17 | AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, 18 | THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR 19 | PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS 20 | BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR 21 | CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF 22 | SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS 23 | INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN 24 | CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) 25 | ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE 26 | POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. 27 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # eXpose Deep Neural Network 2 | 3 | Attribution: Invincea Labs, josh.saxe@invincea.com 4 | 5 | This project uses [keras](http://keras.io "keras") to implement a character-level convolutional neural network binary classifier designed to do well at cybersecurity detection problems, specifically problems that involve determining whether short, tweet-length character strings (e.g. file paths, URLs) are malicious or not. The model takes raw character sequences as its input and outputs a 0-1 suspiciousness score. Specific problems I have tested the model on are: 6 | 7 | 1. Detecting malicious URLs based on the URL character string (i.e. the model looks at the URL itself, not the contents of the web page the URL points to). I have found that given at least 1 million training examples balanced between benign and malicious URLs, the model can achieve a > 90% detection rate at a 0.1% false positive rate on this task. 8 | 9 | 2. Detecting malicious Windows file paths. The model achieves something in the ballpark of 80% detection rate at a 0.1% false positive rate on this task, using on the order of a million training examples balanced between malicious and benign examples. 10 | 11 | 3. Detecting malicious Windows registry key paths. The model achieves something in the ballpark of a 60% detection rate at a 0.1% false positive rate on this task, using on the order of a million training examples balanced between malicious and benign examples. 12 | 13 | ## Basic usage 14 | 15 | eXpose uses [zerorpc](http://www.zerorpc.io/ "ZeroRPC") to host the neural network models as RPC services. From the top level project directory, you can run the eXpose model in three different modes: URL detection mode, path detection mode, and registry key path detection mode, as follows: 16 | 17 | `python model_server.py ../data/urls` 18 | 19 | `python model_server.py ../data/paths` 20 | 21 | `python model_server.py ../data/registry` 22 | 23 | These commands start a model RPC server and load in trained neural network weights from the data directory such that the neural network will know how to perform detection on the object of interest. An example client for the model servers is provided in `src/example_model_client.py` for your convenience. This script tests the URL detection functionality of eXpose. You can run this test as follows: 24 | 25 | `python src/model_server.py data/models/urls/` 26 | 27 | `python src/example_model_client.py` 28 | 29 | This should generate the following output: 30 | 31 | `[['facebook.com', 0.0016783798346295953], 32 | ['paypal.com-confirm-your-paypal-account.spectragroup-inc.com/', 33 | 0.991065502166748], 34 | ['paypal.com-confirm-your-paypal-account.josh_made_this_up.com/', 35 | 0.9811802506446838], 36 | ['paypal.com', 0.2289438247680664]]` 37 | 38 | ## Dependencies (install these with pip) 39 | 40 | * keras 41 | * h5py 42 | * nltk 43 | * matplotlib 44 | * scipy 45 | * numpy 46 | * sklearn 47 | * sqlite3 48 | * zerorpc 49 | * peewee 50 | 51 | ## Training new models 52 | 53 | To train a new model you must create a sqlite3 database using the `util/db.py` `makedb()` function. You then can train a model using the `build_model.py` script provided in the release. A few things to note about populating the SQLite schema with your data: 54 | * The schema is kept intentionally general, with two basic objects: a `String` and an `Entity`, with a one to many relationship from `Entity` to `String`. 55 | * The idea is that, say, in the case of URLs, the domain prefix to the URL (e.g. `www.microsoft.com`) is distinct from the complete URL string (e.g. `www.microsoft.com/support`). 56 | * The motivation for this schema is that we may wish to ensure that strings from the same `Entity` do not wind up in both the training and test set when validating our model (you can make sure validation splits the data in this way by turning on `entity` mode in the `build_model.py` flags) -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/paths/roc.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/data/models/paths/roc.png -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/registry/fpr-tpr-thres.pkl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | (cnumpy.core.multiarray 2 | _reconstruct 3 | p1 4 | (cnumpy 5 | ndarray 6 | p2 7 | (I0 8 | tS'b' 9 | tRp3 10 | (I1 11 | (I2669 12 | tcnumpy 13 | dtype 14 | p4 15 | (S'f8' 16 | I0 17 | I1 18 | tRp5 19 | (I3 20 | S'<' 21 | NNNI-1 22 | I-1 23 | I0 24 | tbI00 25 | S'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bQ?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\\?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0_?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?\xf8*\x9f_\xce]c?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?&F9\x0b\x84 e?Ta\xd3\xb69\xe3f?Ta\xd3\xb69\xe3f?Ta\xd3\xb69\xe3f?Ta\xd3\xb69\xe3f?Ta\xd3\xb69\xe3f?Ta\xd3\xb69\xe3f?Ta\xd3\xb69\xe3f?\x82|mb\xef\xa5h?\x82|mb\xef\xa5h?\x82|mb\xef\xa5h?\x82|mb\xef\xa5h?\x82|mb\xef\xa5h?\x82|mb\xef\xa5h?\x82|mb\xef\xa5h?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hj?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+l?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+l?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+l?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+l?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+l?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+l?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?\x0b\xce;e\x10\xeem?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0o?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?3\x028\xde\xbd\xb9p?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9bq?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?a\x1d\xd2\x89s|r?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\xf8*\x9f_\xce]s?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?\x8f8l5)?t?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?&F9\x0b\x84 u?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?\xbdS\x06\xe1\xde\x01v?Ta\xd3\xb69\xe3v?Ta\xd3\xb69\xe3v?Ta\xd3\xb69\xe3v?Ta\xd3\xb69\xe3v?Ta\xd3\xb69\xe3v?Ta\xd3\xb69\xe3v?Ta\xd3\xb69\xe3v?Ta\xd3\xb69\xe3v?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4w?\x82|mb\xef\xa5x?\x82|mb\xef\xa5x?\x82|mb\xef\xa5x?\x82|mb\xef\xa5x?\x82|mb\xef\xa5x?\x82|mb\xef\xa5x?\x82|mb\xef\xa5x?\x82|mb\xef\xa5x?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\x19\x8a:8J\x87y?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?\xaf\x97\x07\x0e\xa5hz?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?F\xa5\xd4\xe3\xffI{?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+|?t\xc0n\x8f\xb5\x0c}?t\xc0n\x8f\xb5\x0c}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\x0b\xce;e\x10\xee}?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?\xa2\xdb\x08;k\xcf~?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x7f?h{Qs\x10I\x80?h{Qs\x10I\x80?h{Qs\x10I\x80?h{Qs\x10I\x80?3\x028\xde\xbd\xb9\x80?3\x028\xde\xbd\xb9\x80?3\x028\xde\xbd\xb9\x80?3\x028\xde\xbd\xb9\x80?\xff\x88\x1eIk*\x81?\xff\x88\x1eIk*\x81?\xff\x88\x1eIk*\x81?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x81?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x81?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x81?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x81?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x81?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x81?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?a\x1d\xd2\x89s|\x82?-\xa4\xb8\xf4 \xed\x82?-\xa4\xb8\xf4 \xed\x82?\xf8*\x9f_\xce]\x83?\xf8*\x9f_\xce]\x83?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\x83?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\x83?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\x83?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\x83?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\x83?\x8f8l5)?\x84?\x8f8l5)?\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x84?&F9\x0b\x84 \x85?&F9\x0b\x84 \x85?&F9\x0b\x84 \x85?&F9\x0b\x84 \x85?&F9\x0b\x84 \x85?&F9\x0b\x84 \x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x85?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x86?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x86?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x86?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x86?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x86?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?\x88\xda\xecK\x8cr\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?Ta\xd3\xb69\xe3\x86?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x87?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4\x87?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4\x87?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4\x87?\xb6\xf5\x86\xf7A5\x88?\xb6\xf5\x86\xf7A5\x88?\xb6\xf5\x86\xf7A5\x88?\xb6\xf5\x86\xf7A5\x88?\x82|mb\xef\xa5\x88?\x82|mb\xef\xa5\x88?\x82|mb\xef\xa5\x88?\x82|mb\xef\xa5\x88?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?M\x03T\xcd\x9c\x16\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\x19\x8a:8J\x87\x89?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x89?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x89?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x89?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x89?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x89?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x89?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x8a?{\x1e\xeexR\xd9\x8a?{\x1e\xeexR\xd9\x8a?{\x1e\xeexR\xd9\x8a?{\x1e\xeexR\xd9\x8a?{\x1e\xeexR\xd9\x8a?{\x1e\xeexR\xd9\x8a?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x8b?\x12,\xbbN\xad\xba\x8b?\x12,\xbbN\xad\xba\x8b?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x8c?\xa99\x88$\x08\x9c\x8c?\xa99\x88$\x08\x9c\x8c?t\xc0n\x8f\xb5\x0c\x8d?t\xc0n\x8f\xb5\x0c\x8d?@GU\xfab}\x8d?@GU\xfab}\x8d?\x0b\xce;e\x10\xee\x8d?\x0b\xce;e\x10\xee\x8d?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xd7T"\xd0\xbd^\x8e?\xa2\xdb\x08;k\xcf\x8e?\xa2\xdb\x08;k\xcf\x8e?mb\xef\xa5\x18@\x8f?mb\xef\xa5\x18@\x8f?mb\xef\xa5\x18@\x8f?mb\xef\xa5\x18@\x8f?mb\xef\xa5\x18@\x8f?mb\xef\xa5\x18@\x8f?mb\xef\xa5\x18@\x8f?mb\xef\xa5\x18@\x8f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x8f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x8f?\x028\xde\xbd\xb9\x10\x90?\x028\xde\xbd\xb9\x10\x90?\x028\xde\xbd\xb9\x10\x90?\x028\xde\xbd\xb9\x10\x90?h{Qs\x10I\x90?h{Qs\x10I\x90?h{Qs\x10I\x90?h{Qs\x10I\x90?h{Qs\x10I\x90?h{Qs\x10I\x90?h{Qs\x10I\x90?\xce\xbe\xc4(g\x81\x90?\xce\xbe\xc4(g\x81\x90?3\x028\xde\xbd\xb9\x90?3\x028\xde\xbd\xb9\x90?3\x028\xde\xbd\xb9\x90?3\x028\xde\xbd\xb9\x90?3\x028\xde\xbd\xb9\x90?3\x028\xde\xbd\xb9\x90?\x99E\xab\x93\x14\xf2\x90?\x99E\xab\x93\x14\xf2\x90?\x99E\xab\x93\x14\xf2\x90?\x99E\xab\x93\x14\xf2\x90?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?\xff\x88\x1eIk*\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?e\xcc\x91\xfe\xc1b\x91?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x91?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x91?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x91?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x91?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x91?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\x91?0Sxio\xd3\x91?0Sxio\xd3\x91?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x92?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\x92?\xfb\xd9^\xd4\x1cD\x92?\xfb\xd9^\xd4\x1cD\x92?a\x1d\xd2\x89s|\x92?a\x1d\xd2\x89s|\x92?a\x1d\xd2\x89s|\x92?a\x1d\xd2\x89s|\x92?\xc7`E?\xca\xb4\x92?\xc7`E?\xca\xb4\x92?-\xa4\xb8\xf4 \xed\x92?-\xa4\xb8\xf4 \xed\x92?\xf8*\x9f_\xce]\x93?\xf8*\x9f_\xce]\x93?^n\x12\x15%\x96\x93?^n\x12\x15%\x96\x93?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\x93?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\x93?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\x94?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\x94?\x8f8l5)?\x94?\x8f8l5)?\x94?\x8f8l5)?\x94?\x8f8l5)?\x94?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x94?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\x94?\xc0\x02\xc6U-\xe8\x94?\xc0\x02\xc6U-\xe8\x94?&F9\x0b\x84 \x95?&F9\x0b\x84 \x95?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\x95?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\x95?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\x95?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\x95?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\x95?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\x95?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x95?\xf1\xcc\x1fv1\x91\x95?W\x10\x93+\x88\xc9\x95?W\x10\x93+\x88\xc9\x95?W\x10\x93+\x88\xc9\x95?W\x10\x93+\x88\xc9\x95?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x96?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\x96?#\x97y\x965:\x96?#\x97y\x965:\x96?\x88\xda\xecK\x8cr\x96?\x88\xda\xecK\x8cr\x96?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\x96?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\x96?Ta\xd3\xb69\xe3\x96?Ta\xd3\xb69\xe3\x96?\xba\xa4Fl\x90\x1b\x97?\xba\xa4Fl\x90\x1b\x97?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x97?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\x97?\x85+-\xd7=\x8c\x97?\x85+-\xd7=\x8c\x97?\x85+-\xd7=\x8c\x97?\x85+-\xd7=\x8c\x97?\x85+-\xd7=\x8c\x97?\x85+-\xd7=\x8c\x97?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4\x97?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4\x97?P\xb2\x13B\xeb\xfc\x97?P\xb2\x13B\xeb\xfc\x97?\x1c9\xfa\xac\x98m\x98?\x1c9\xfa\xac\x98m\x98?\x82|mb\xef\xa5\x98?\x82|mb\xef\xa5\x98?\xe7\xbf\xe0\x17F\xde\x98?\xe7\xbf\xe0\x17F\xde\x98?M\x03T\xcd\x9c\x16\x99?M\x03T\xcd\x9c\x16\x99?\xb3F\xc7\x82\xf3N\x99?\xb3F\xc7\x82\xf3N\x99?\x19\x8a:8J\x87\x99?\x19\x8a:8J\x87\x99?~\xcd\xad\xed\xa0\xbf\x99?~\xcd\xad\xed\xa0\xbf\x99?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x99?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\x99?JT\x94XN0\x9a?JT\x94XN0\x9a?JT\x94XN0\x9a?JT\x94XN0\x9a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x9a?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\x9a?\x15\xdbz\xc3\xfb\xa0\x9a?\x15\xdbz\xc3\xfb\xa0\x9a?{\x1e\xeexR\xd9\x9a?{\x1e\xeexR\xd9\x9a?\xe1aa.\xa9\x11\x9b?\xe1aa.\xa9\x11\x9b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x9b?F\xa5\xd4\xe3\xffI\x9b?\xac\xe8G\x99V\x82\x9b?\xac\xe8G\x99V\x82\x9b?\x12,\xbbN\xad\xba\x9b?\x12,\xbbN\xad\xba\x9b?xo.\x04\x04\xf3\x9b?xo.\x04\x04\xf3\x9b?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x9c?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\x9c?C\xf6\x14o\xb1c\x9c?C\xf6\x14o\xb1c\x9c?\x0e}\xfb\xd9^\xd4\x9c?\x0e}\xfb\xd9^\xd4\x9c?t\xc0n\x8f\xb5\x0c\x9d?t\xc0n\x8f\xb5\x0c\x9d?\xda\x03\xe2D\x0cE\x9d?\xda\x03\xe2D\x0cE\x9d?@GU\xfab}\x9d?@GU\xfab}\x9d?\xa5\x8a\xc8\xaf\xb9\xb5\x9d?\xa5\x8a\xc8\xaf\xb9\xb5\x9d?q\x11\xaf\x1ag&\x9e?q\x11\xaf\x1ag&\x9e?\xd7T"\xd0\xbd^\x9e?\xd7T"\xd0\xbd^\x9e?<\x98\x95\x85\x14\x97\x9e?<\x98\x95\x85\x14\x97\x9e?\xa2\xdb\x08;k\xcf\x9e?\xa2\xdb\x08;k\xcf\x9e?\x08\x1f|\xf0\xc1\x07\x9f?\x08\x1f|\xf0\xc1\x07\x9f?mb\xef\xa5\x18@\x9f?mb\xef\xa5\x18@\x9f?\xd3\xa5b[ox\x9f?\xd3\xa5b[ox\x9f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x9f?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\x9f?\x9f,I\xc6\x1c\xe9\x9f?\x9f,I\xc6\x1c\xe9\x9f?\xb5\xd9\x97\x18\xe5,\xa0?\xb5\xd9\x97\x18\xe5,\xa0?\x1b\x1d\x0b\xce;e\xa0?\x1b\x1d\x0b\xce;e\xa0?\xce\xbe\xc4(g\x81\xa0?\xce\xbe\xc4(g\x81\xa0?\x81`~\x83\x92\x9d\xa0?\x81`~\x83\x92\x9d\xa0?3\x028\xde\xbd\xb9\xa0?3\x028\xde\xbd\xb9\xa0?\xe6\xa3\xf18\xe9\xd5\xa0?\xe6\xa3\xf18\xe9\xd5\xa0?\x99E\xab\x93\x14\xf2\xa0?\x99E\xab\x93\x14\xf2\xa0?L\xe7d\xee?\x0e\xa1?L\xe7d\xee?\x0e\xa1?\xff\x88\x1eIk*\xa1?\xff\x88\x1eIk*\xa1?\xb2*\xd8\xa3\x96F\xa1?\xb2*\xd8\xa3\x96F\xa1?e\xcc\x91\xfe\xc1b\xa1?e\xcc\x91\xfe\xc1b\xa1?\x17nKY\xed~\xa1?\x17nKY\xed~\xa1?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\xa1?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\xa1?}\xb1\xbe\x0eD\xb7\xa1?}\xb1\xbe\x0eD\xb7\xa1?0Sxio\xd3\xa1?0Sxio\xd3\xa1?\xe3\xf41\xc4\x9a\xef\xa1?\xe3\xf41\xc4\x9a\xef\xa1?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\xa2?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\xa2?I8\xa5y\xf1\'\xa2?I8\xa5y\xf1\'\xa2?\xfb\xd9^\xd4\x1cD\xa2?\xfb\xd9^\xd4\x1cD\xa2?a\x1d\xd2\x89s|\xa2?a\x1d\xd2\x89s|\xa2?\x14\xbf\x8b\xe4\x9e\x98\xa2?\x14\xbf\x8b\xe4\x9e\x98\xa2?\xc7`E?\xca\xb4\xa2?\xc7`E?\xca\xb4\xa2?z\x02\xff\x99\xf5\xd0\xa2?z\x02\xff\x99\xf5\xd0\xa2?-\xa4\xb8\xf4 \xed\xa2?-\xa4\xb8\xf4 \xed\xa2?\xe0ErOL\t\xa3?\xe0ErOL\t\xa3?\x92\xe7+\xaaw%\xa3?\x92\xe7+\xaaw%\xa3?E\x89\xe5\x04\xa3A\xa3?E\x89\xe5\x04\xa3A\xa3?\xf8*\x9f_\xce]\xa3?\xf8*\x9f_\xce]\xa3?\xab\xccX\xba\xf9y\xa3?\xab\xccX\xba\xf9y\xa3?^n\x12\x15%\x96\xa3?^n\x12\x15%\x96\xa3?\x11\x10\xccoP\xb2\xa3?\x11\x10\xccoP\xb2\xa3?vS?%\xa7\xea\xa3?vS?%\xa7\xea\xa3?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\xa4?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\xa4?\xdc\x96\xb2\xda\xfd"\xa4?\xdc\x96\xb2\xda\xfd"\xa4?\x8f8l5)?\xa4?\x8f8l5)?\xa4?B\xda%\x90T[\xa4?B\xda%\x90T[\xa4?\xf5{\xdf\xea\x7fw\xa4?\xf5{\xdf\xea\x7fw\xa4?\xa8\x1d\x99E\xab\x93\xa4?\xa8\x1d\x99E\xab\x93\xa4?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\xa4?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\xa4?\ra\x0c\xfb\x01\xcc\xa4?\ra\x0c\xfb\x01\xcc\xa4?\xc0\x02\xc6U-\xe8\xa4?\xc0\x02\xc6U-\xe8\xa4?s\xa4\x7f\xb0X\x04\xa5?s\xa4\x7f\xb0X\x04\xa5?&F9\x0b\x84 \xa5?&F9\x0b\x84 \xa5?\xd9\xe7\xf2e\xaf<\xa5?\xd9\xe7\xf2e\xaf<\xa5?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\xa5?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\xa5??+f\x1b\x06u\xa5??+f\x1b\x06u\xa5?\xf1\xcc\x1fv1\x91\xa5?\xf1\xcc\x1fv1\x91\xa5?\xa4n\xd9\xd0\\\xad\xa5?\xa4n\xd9\xd0\\\xad\xa5?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\xa6?\xbdS\x06\xe1\xde\x01\xa6?#\x97y\x965:\xa6?#\x97y\x965:\xa6?\xd583\xf1`V\xa6?\xd583\xf1`V\xa6?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\xa6?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\xa6?Ta\xd3\xb69\xe3\xa6?Ta\xd3\xb69\xe3\xa6?\x07\x03\x8d\x11e\xff\xa6?\x07\x03\x8d\x11e\xff\xa6?\xba\xa4Fl\x90\x1b\xa7?\xba\xa4Fl\x90\x1b\xa7?lF\x00\xc7\xbb7\xa7?lF\x00\xc7\xbb7\xa7?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\xa7?\x1f\xe8\xb9!\xe7S\xa7?\xd2\x89s|\x12p\xa7?\xd2\x89s|\x12p\xa7?8\xcd\xe61i\xa8\xa7?8\xcd\xe61i\xa8\xa7?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4\xa7?\xebn\xa0\x8c\x94\xc4\xa7?\xb6\xf5\x86\xf7A5\xa8?\xb6\xf5\x86\xf7A5\xa8?i\x97@RmQ\xa8?i\x97@RmQ\xa8?\x1c9\xfa\xac\x98m\xa8?\x1c9\xfa\xac\x98m\xa8?\xcf\xda\xb3\x07\xc4\x89\xa8?\xcf\xda\xb3\x07\xc4\x89\xa8?4\x1e\'\xbd\x1a\xc2\xa8?4\x1e\'\xbd\x1a\xc2\xa8?\xe7\xbf\xe0\x17F\xde\xa8?\xe7\xbf\xe0\x17F\xde\xa8?\x9aa\x9arq\xfa\xa8?\x9aa\x9arq\xfa\xa8?M\x03T\xcd\x9c\x16\xa9?M\x03T\xcd\x9c\x16\xa9?\x00\xa5\r(\xc82\xa9?\x00\xa5\r(\xc82\xa9?\xb3F\xc7\x82\xf3N\xa9?\xb3F\xc7\x82\xf3N\xa9?f\xe8\x80\xdd\x1ek\xa9?f\xe8\x80\xdd\x1ek\xa9?\x19\x8a:8J\x87\xa9?\x19\x8a:8J\x87\xa9?\xcb+\xf4\x92u\xa3\xa9?\xcb+\xf4\x92u\xa3\xa9?~\xcd\xad\xed\xa0\xbf\xa9?~\xcd\xad\xed\xa0\xbf\xa9?1ogH\xcc\xdb\xa9?1ogH\xcc\xdb\xa9?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\xa9?\xe4\x10!\xa3\xf7\xf7\xa9?\x97\xb2\xda\xfd"\x14\xaa?\x97\xb2\xda\xfd"\x14\xaa?JT\x94XN0\xaa?JT\x94XN0\xaa?\xfd\xf5M\xb3yL\xaa?\xfd\xf5M\xb3yL\xaa?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\xaa?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\xaa?b9\xc1h\xd0\x84\xaa?b9\xc1h\xd0\x84\xaa?\x15\xdbz\xc3\xfb\xa0\xaa?\x15\xdbz\xc3\xfb\xa0\xaa?\xc8|4\x1e\'\xbd\xaa?\xc8|4\x1e\'\xbd\xaa?{\x1e\xeexR\xd9\xaa?{\x1e\xeexR\xd9\xaa?\xe1aa.\xa9\x11\xab?\xe1aa.\xa9\x11\xab?\x94\x03\x1b\x89\xd4-\xab?\x94\x03\x1b\x89\xd4-\xab?F\xa5\xd4\xe3\xffI\xab?F\xa5\xd4\xe3\xffI\xab?\xf9F\x8e>+f\xab?\xf9F\x8e>+f\xab?\xac\xe8G\x99V\x82\xab?\xac\xe8G\x99V\x82\xab?_\x8a\x01\xf4\x81\x9e\xab?_\x8a\x01\xf4\x81\x9e\xab?\x12,\xbbN\xad\xba\xab?\x12,\xbbN\xad\xba\xab?xo.\x04\x04\xf3\xab?xo.\x04\x04\xf3\xab?*\x11\xe8^/\x0f\xac?*\x11\xe8^/\x0f\xac?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\xac?\xdd\xb2\xa1\xb9Z+\xac?\x90T[\x14\x86G\xac?\x90T[\x14\x86G\xac?C\xf6\x14o\xb1c\xac?C\xf6\x14o\xb1c\xac?\xf6\x97\xce\xc9\xdc\x7f\xac?\xf6\x97\xce\xc9\xdc\x7f\xac?\xa99\x88$\x08\x9c\xac?\xa99\x88$\x08\x9c\xac?\\\xdbA\x7f3\xb8\xac?\\\xdbA\x7f3\xb8\xac?\x0e}\xfb\xd9^\xd4\xac?\x0e}\xfb\xd9^\xd4\xac?t\xc0n\x8f\xb5\x0c\xad?t\xc0n\x8f\xb5\x0c\xad?\'b(\xea\xe0(\xad?\'b(\xea\xe0(\xad?\xda\x03\xe2D\x0cE\xad?\xda\x03\xe2D\x0cE\xad?@GU\xfab}\xad?@GU\xfab}\xad?\xf3\xe8\x0eU\x8e\x99\xad?\xf3\xe8\x0eU\x8e\x99\xad?\xa5\x8a\xc8\xaf\xb9\xb5\xad?\xa5\x8a\xc8\xaf\xb9\xb5\xad?X,\x82\n\xe5\xd1\xad?X,\x82\n\xe5\xd1\xad?\x0b\xce;e\x10\xee\xad?\x0b\xce;e\x10\xee\xad?\xbeo\xf5\xbf;\n\xae?\xbeo\xf5\xbf;\n\xae?q\x11\xaf\x1ag&\xae?q\x11\xaf\x1ag&\xae?$\xb3hu\x92B\xae?$\xb3hu\x92B\xae?\xd7T"\xd0\xbd^\xae?\xd7T"\xd0\xbd^\xae?\xef9O\xe0?\xb3\xae?\xef9O\xe0?\xb3\xae?\xa2\xdb\x08;k\xcf\xae?\xa2\xdb\x08;k\xcf\xae?\xbb\xc05K\xed#\xaf?\xbb\xc05K\xed#\xaf?mb\xef\xa5\x18@\xaf?mb\xef\xa5\x18@\xaf? \x04\xa9\x00D\\\xaf? \x04\xa9\x00D\\\xaf?\xd3\xa5b[ox\xaf?\xd3\xa5b[ox\xaf?\x86G\x1c\xb6\x9a\x94\xaf?\x86G\x1c\xb6\x9a\x94\xaf?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\xaf?9\xe9\xd5\x10\xc6\xb0\xaf?\xec\x8a\x8fk\xf1\xcc\xaf?\xec\x8a\x8fk\xf1\xcc\xaf?\x9f,I\xc6\x1c\xe9\xaf?\x9f,I\xc6\x1c\xe9\xaf?\x028\xde\xbd\xb9\x10\xb0?\x028\xde\xbd\xb9\x10\xb0?\xdc\x08;k\xcf\x1e\xb0?\xdc\x08;k\xcf\x1e\xb0?\x8e\xaa\xf4\xc5\xfa:\xb0?\x8e\xaa\xf4\xc5\xfa:\xb0?h{Qs\x10I\xb0?h{Qs\x10I\xb0?AL\xae &W\xb0?AL\xae &W\xb0?\x1b\x1d\x0b\xce;e\xb0?\x1b\x1d\x0b\xce;e\xb0?\xce\xbe\xc4(g\x81\xb0?\xce\xbe\xc4(g\x81\xb0?\x81`~\x83\x92\x9d\xb0?\x81`~\x83\x92\x9d\xb0?Z1\xdb0\xa8\xab\xb0?Z1\xdb0\xa8\xab\xb0?3\x028\xde\xbd\xb9\xb0?3\x028\xde\xbd\xb9\xb0?\xe6\xa3\xf18\xe9\xd5\xb0?\xe6\xa3\xf18\xe9\xd5\xb0?\xc0tN\xe6\xfe\xe3\xb0?\xc0tN\xe6\xfe\xe3\xb0?\x99E\xab\x93\x14\xf2\xb0?\x99E\xab\x93\x14\xf2\xb0?%\xb8\xc1\x9bU\x1c\xb1?%\xb8\xc1\x9bU\x1c\xb1?\xff\x88\x1eIk*\xb1?\xff\x88\x1eIk*\xb1?\xd8Y{\xf6\x808\xb1?\xd8Y{\xf6\x808\xb1?\xb2*\xd8\xa3\x96F\xb1?\xb2*\xd8\xa3\x96F\xb1?\x8b\xfb4Q\xacT\xb1?\x8b\xfb4Q\xacT\xb1?e\xcc\x91\xfe\xc1b\xb1?e\xcc\x91\xfe\xc1b\xb1?>\x9d\xee\xab\xd7p\xb1?>\x9d\xee\xab\xd7p\xb1?\x17nKY\xed~\xb1?\x17nKY\xed~\xb1?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\xb1?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\xb1?\xa4\xe0aa.\xa9\xb1?\xa4\xe0aa.\xa9\xb1?\t$\xd5\x16\x85\xe1\xb1?\t$\xd5\x16\x85\xe1\xb1?\xe3\xf41\xc4\x9a\xef\xb1?\xe3\xf41\xc4\x9a\xef\xb1?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\xb2?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\xb2?ogH\xcc\xdb\x19\xb2?ogH\xcc\xdb\x19\xb2?I8\xa5y\xf1\'\xb2?I8\xa5y\xf1\'\xb2?\xfb\xd9^\xd4\x1cD\xb2?\xfb\xd9^\xd4\x1cD\xb2?\xd5\xaa\xbb\x812R\xb2?\xd5\xaa\xbb\x812R\xb2?\xae{\x18/H`\xb2?\xae{\x18/H`\xb2?a\x1d\xd2\x89s|\xb2?a\x1d\xd2\x89s|\xb2?;\xee.7\x89\x8a\xb2?;\xee.7\x89\x8a\xb2?\x14\xbf\x8b\xe4\x9e\x98\xb2?\x14\xbf\x8b\xe4\x9e\x98\xb2?\xee\x8f\xe8\x91\xb4\xa6\xb2?\xee\x8f\xe8\x91\xb4\xa6\xb2?\xa01\xa2\xec\xdf\xc2\xb2?\xa01\xa2\xec\xdf\xc2\xb2?S\xd3[G\x0b\xdf\xb2?S\xd3[G\x0b\xdf\xb2?\x06u\x15\xa26\xfb\xb2?\x06u\x15\xa26\xfb\xb2?\xe0ErOL\t\xb3?\xe0ErOL\t\xb3?\xb9\x16\xcf\xfca\x17\xb3?\xb9\x16\xcf\xfca\x17\xb3?\x92\xe7+\xaaw%\xb3?\x92\xe7+\xaaw%\xb3?l\xb8\x88W\x8d3\xb3?l\xb8\x88W\x8d3\xb3?\x1fZB\xb2\xb8O\xb3?\x1fZB\xb2\xb8O\xb3?\xf8*\x9f_\xce]\xb3?\xf8*\x9f_\xce]\xb3?\xd2\xfb\xfb\x0c\xe4k\xb3?\xd2\xfb\xfb\x0c\xe4k\xb3?\x84\x9d\xb5g\x0f\x88\xb3?\x84\x9d\xb5g\x0f\x88\xb3?^n\x12\x15%\x96\xb3?^n\x12\x15%\x96\xb3?7?o\xc2:\xa4\xb3?7?o\xc2:\xa4\xb3?\x11\x10\xccoP\xb2\xb3?\x11\x10\xccoP\xb2\xb3?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\xb3?\xc4\xb1\x85\xca{\xce\xb3?\x9d\x82\xe2w\x91\xdc\xb3?\x9d\x82\xe2w\x91\xdc\xb3?P$\x9c\xd2\xbc\xf8\xb3?P$\x9c\xd2\xbc\xf8\xb3?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\xb4?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\xb4?\xdc\x96\xb2\xda\xfd"\xb4?\xdc\x96\xb2\xda\xfd"\xb4?\xb6g\x0f\x88\x131\xb4?\xb6g\x0f\x88\x131\xb4?\x8f8l5)?\xb4?\x8f8l5)?\xb4?B\xda%\x90T[\xb4?B\xda%\x90T[\xb4?\xf5{\xdf\xea\x7fw\xb4?\xf5{\xdf\xea\x7fw\xb4?\xceL<\x98\x95\x85\xb4?\xceL<\x98\x95\x85\xb4?\xa8\x1d\x99E\xab\x93\xb4?\xa8\x1d\x99E\xab\x93\xb4?\x81\xee\xf5\xf2\xc0\xa1\xb4?\x81\xee\xf5\xf2\xc0\xa1\xb4?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\xb4?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\xb4?\ra\x0c\xfb\x01\xcc\xb4?\ra\x0c\xfb\x01\xcc\xb4?\xe71i\xa8\x17\xda\xb4?\xe71i\xa8\x17\xda\xb4?\xc0\x02\xc6U-\xe8\xb4?\xc0\x02\xc6U-\xe8\xb4?\x9a\xd3"\x03C\xf6\xb4?\x9a\xd3"\x03C\xf6\xb4?s\xa4\x7f\xb0X\x04\xb5?s\xa4\x7f\xb0X\x04\xb5?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\xb5?\x8c\x89\xac\xc0\xdaX\xb5?eZ\tn\xf0f\xb5?eZ\tn\xf0f\xb5?\x18\xfc\xc2\xc8\x1b\x83\xb5?\x18\xfc\xc2\xc8\x1b\x83\xb5?\xf1\xcc\x1fv1\x91\xb5?\xf1\xcc\x1fv1\x91\xb5?\xcb\x9d|#G\x9f\xb5?\xcb\x9d|#G\x9f\xb5?\xa4n\xd9\xd0\\\xad\xb5?\xa4n\xd9\xd0\\\xad\xb5?~?6~r\xbb\xb5?~?6~r\xbb\xb5?W\x10\x93+\x88\xc9\xb5?W\x10\x93+\x88\xc9\xb5?\xe3\x82\xa93\xc9\xf3\xb5?\xe3\x82\xa93\xc9\xf3\xb5?p\xf5\xbf;\n\x1e\xb6?p\xf5\xbf;\n\x1e\xb6?I\xc6\x1c\xe9\x1f,\xb6?I\xc6\x1c\xe9\x1f,\xb6?\xd583\xf1`V\xb6?\xd583\xf1`V\xb6?\x88\xda\xecK\x8cr\xb6?\x88\xda\xecK\x8cr\xb6?b\xabI\xf9\xa1\x80\xb6?b\xabI\xf9\xa1\x80\xb6?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\xb6?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\xb6?\xa1\xbf\x19\\\x0e\xc7\xb6?\xa1\xbf\x19\\\x0e\xc7\xb6?Ta\xd3\xb69\xe3\xb6?Ta\xd3\xb69\xe3\xb6?\x07\x03\x8d\x11e\xff\xb6?\x07\x03\x8d\x11e\xff\xb6?\xe0\xd3\xe9\xbez\r\xb7?\xe0\xd3\xe9\xbez\r\xb7?\xba\xa4Fl\x90\x1b\xb7?\xba\xa4Fl\x90\x1b\xb7?\x93u\xa3\x19\xa6)\xb7?\x93u\xa3\x19\xa6)\xb7?lF\x00\xc7\xbb7\xb7?lF\x00\xc7\xbb7\xb7?\xd2\x89s|\x12p\xb7?\xd2\x89s|\x12p\xb7?\xacZ\xd0)(~\xb7?\xacZ\xd0)(~\xb7?^\xfc\x89\x84S\x9a\xb7?^\xfc\x89\x84S\x9a\xb7?w\xe1\xb6\x94\xd5\xee\xb7?w\xe1\xb6\x94\xd5\xee\xb7?\x03T\xcd\x9c\x16\x19\xb8?\x03T\xcd\x9c\x16\x19\xb8?\xdd$*J,\'\xb8?\xdd$*J,\'\xb8?Bh\x9d\xff\x82_\xb8?Bh\x9d\xff\x82_\xb8?\xf5\tWZ\xae{\xb8?\xf5\tWZ\xae{\xb8?\xcf\xda\xb3\x07\xc4\x89\xb8?\xcf\xda\xb3\x07\xc4\x89\xb8?\x82|mb\xef\xa5\xb8?\x82|mb\xef\xa5\xb8?4\x1e\'\xbd\x1a\xc2\xb8?4\x1e\'\xbd\x1a\xc2\xb8?\x0e\xef\x83j0\xd0\xb8?\x0e\xef\x83j0\xd0\xb8?\xe7\xbf\xe0\x17F\xde\xb8?\xe7\xbf\xe0\x17F\xde\xb8?\'\xd4\xb0z\xb2$\xb9?\'\xd4\xb0z\xb2$\xb9?\xb3F\xc7\x82\xf3N\xb9?\xb3F\xc7\x82\xf3N\xb9?\x8c\x17$0\t]\xb9?\x8c\x17$0\t]\xb9?f\xe8\x80\xdd\x1ek\xb9?f\xe8\x80\xdd\x1ek\xb9??\xb9\xdd\x8a4y\xb9??\xb9\xdd\x8a4y\xb9?\x19\x8a:8J\x87\xb9?\x19\x8a:8J\x87\xb9?\xcb+\xf4\x92u\xa3\xb9?\xcb+\xf4\x92u\xa3\xb9?~\xcd\xad\xed\xa0\xbf\xb9?~\xcd\xad\xed\xa0\xbf\xb9?X\x9e\n\x9b\xb6\xcd\xb9?X\x9e\n\x9b\xb6\xcd\xb9?1ogH\xcc\xdb\xb9?1ogH\xcc\xdb\xb9?\x0b@\xc4\xf5\xe1\xe9\xb9?\x0b@\xc4\xf5\xe1\xe9\xb9?\xbd\xe1}P\r\x06\xba?\xbd\xe1}P\r\x06\xba?\x97\xb2\xda\xfd"\x14\xba?\x97\xb2\xda\xfd"\x14\xba?\xfd\xf5M\xb3yL\xba?\xfd\xf5M\xb3yL\xba?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\xba?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\xba?\x89hd\xbb\xbav\xba?\x89hd\xbb\xbav\xba?b9\xc1h\xd0\x84\xba?b9\xc1h\xd0\x84\xba?<\n\x1e\x16\xe6\x92\xba?<\n\x1e\x16\xe6\x92\xba?\x15\xdbz\xc3\xfb\xa0\xba?\x15\xdbz\xc3\xfb\xa0\xba?\xef\xab\xd7p\x11\xaf\xba?\xef\xab\xd7p\x11\xaf\xba?{\x1e\xeexR\xd9\xba?{\x1e\xeexR\xd9\xba?\xe1aa.\xa9\x11\xbb?\xe1aa.\xa9\x11\xbb? v1\x91\x15X\xbb? v1\x91\x15X\xbb?\xf9F\x8e>+f\xbb?\xf9F\x8e>+f\xbb?\xac\xe8G\x99V\x82\xbb?\xac\xe8G\x99V\x82\xbb?\x86\xb9\xa4Fl\x90\xbb?\x86\xb9\xa4Fl\x90\xbb?8[^\xa1\x97\xac\xbb?8[^\xa1\x97\xac\xbb?Q@\x8b\xb1\x19\x01\xbc?Q@\x8b\xb1\x19\x01\xbc?*\x11\xe8^/\x0f\xbc?*\x11\xe8^/\x0f\xbc?\x04\xe2D\x0cE\x1d\xbc?\x04\xe2D\x0cE\x1d\xbc?\x90T[\x14\x86G\xbc?\x90T[\x14\x86G\xbc?\xf6\x97\xce\xc9\xdc\x7f\xbc?\xf6\x97\xce\xc9\xdc\x7f\xbc?\xcfh+w\xf2\x8d\xbc?\xcfh+w\xf2\x8d\xbc?\x82\n\xe5\xd1\x1d\xaa\xbc?\x82\n\xe5\xd1\x1d\xaa\xbc?\\\xdbA\x7f3\xb8\xbc?\\\xdbA\x7f3\xb8\xbc?5\xac\x9e,I\xc6\xbc?5\xac\x9e,I\xc6\xbc?\xe8MX\x87t\xe2\xbc?\xe8MX\x87t\xe2\xbc?\xc1\x1e\xb54\x8a\xf0\xbc?\xc1\x1e\xb54\x8a\xf0\xbc?\x9b\xef\x11\xe2\x9f\xfe\xbc?\x9b\xef\x11\xe2\x9f\xfe\xbc?\xda\x03\xe2D\x0cE\xbd?\xda\x03\xe2D\x0cE\xbd?@GU\xfab}\xbd?@GU\xfab}\xbd?\x19\x18\xb2\xa7x\x8b\xbd?\x19\x18\xb2\xa7x\x8b\xbd?\xf3\xe8\x0eU\x8e\x99\xbd?\xf3\xe8\x0eU\x8e\x99\xbd?\xcc\xb9k\x02\xa4\xa7\xbd?\xcc\xb9k\x02\xa4\xa7\xbd?\xa5\x8a\xc8\xaf\xb9\xb5\xbd?\xa5\x8a\xc8\xaf\xb9\xb5\xbd?\x7f[%]\xcf\xc3\xbd?\x7f[%]\xcf\xc3\xbd?2\xfd\xde\xb7\xfa\xdf\xbd?2\xfd\xde\xb7\xfa\xdf\xbd?\xbeo\xf5\xbf;\n\xbe?\xbeo\xf5\xbf;\n\xbe?\x97@RmQ\x18\xbe?\x97@RmQ\x18\xbe?$\xb3hu\x92B\xbe?$\xb3hu\x92B\xbe?\xd7T"\xd0\xbd^\xbe?\xd7T"\xd0\xbd^\xbe?c\xc78\xd8\xfe\x88\xbe?c\xc78\xd8\xfe\x88\xbe?<\x98\x95\x85\x14\x97\xbe?<\x98\x95\x85\x14\x97\xbe?\xef9O\xe0?\xb3\xbe?\xef9O\xe0?\xb3\xbe?\xa2\xdb\x08;k\xcf\xbe?\xa2\xdb\x08;k\xcf\xbe?\xe1\xef\xd8\x9d\xd7\x15\xbf?\xe1\xef\xd8\x9d\xd7\x15\xbf?\xbb\xc05K\xed#\xbf?\xbb\xc05K\xed#\xbf? \x04\xa9\x00D\\\xbf? \x04\xa9\x00D\\\xbf?\xfa\xd4\x05\xaeYj\xbf?\xfa\xd4\x05\xaeYj\xbf?\xadv\xbf\x08\x85\x86\xbf?\xadv\xbf\x08\x85\x86\xbf?\xec\x8a\x8fk\xf1\xcc\xbf?\xec\x8a\x8fk\xf1\xcc\xbf?\xc5[\xec\x18\x07\xdb\xbf?\xc5[\xec\x18\x07\xdb\xbf?x\xfd\xa5s2\xf7\xbf?x\xfd\xa5s2\xf7\xbf?\x95\xcf/\xe7\xae\t\xc0?\x95\xcf/\xe7\xae\t\xc0?Hq\xe9A\xda%\xc0?Hq\xe9A\xda%\xc0?"BF\xef\xef3\xc0?"BF\xef\xef3\xc0?\x8e\xaa\xf4\xc5\xfa:\xc0?\x8e\xaa\xf4\xc5\xfa:\xc0?\x1b\x1d\x0b\xce;e\xc0?\x1b\x1d\x0b\xce;e\xc0?\x88\x85\xb9\xa4Fl\xc0?\x88\x85\xb9\xa4Fl\xc0?aV\x16R\\z\xc0?aV\x16R\\z\xc0?\x14\xf8\xcf\xac\x87\x96\xc0?\x14\xf8\xcf\xac\x87\x96\xc0?\x81`~\x83\x92\x9d\xc0?\x81`~\x83\x92\x9d\xc0?\xa0j\xe6\xb4\xc8\xc0\xc0?\xa0j\xe6\xb4\xc8\xc0\xc0?\r\xd3\x94\x8b\xd3\xc7\xc0?\r\xd3\x94\x8b\xd3\xc7\xc0?\xe6\xa3\xf18\xe9\xd5\xc0?\xe6\xa3\xf18\xe9\xd5\xc0?S\x0c\xa0\x0f\xf4\xdc\xc0?S\x0c\xa0\x0f\xf4\xdc\xc0?\xb9O\x13\xc5J\x15\xc1?\xb9O\x13\xc5J\x15\xc1?\xb2*\xd8\xa3\x96F\xc1?\xb2*\xd8\xa3\x96F\xc1?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\xc1?\xca\x0f\x05\xb4\x18\x9b\xc1?7x\xb3\x8a#\xa2\xc1?7x\xb3\x8a#\xa2\xc1?\xa4\xe0aa.\xa9\xc1?\xa4\xe0aa.\xa9\xc1?\xc3\xea\xc9\x92d\xcc\xc1?\xc3\xea\xc9\x92d\xcc\xc1?v\x8c\x83\xed\x8f\xe8\xc1?v\x8c\x83\xed\x8f\xe8\xc1?P]\xe0\x9a\xa5\xf6\xc1?P]\xe0\x9a\xa5\xf6\xc1?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\xc2?\x96\x96\xeb\x1e\xc6\x0b\xc2?\xb5\xa0SP\xfc.\xc2?\xb5\xa0SP\xfc.\xc2?\xa7V\xdd\r\x94\x91\xc2?\xa7V\xdd\r\x94\x91\xc2?\xa01\xa2\xec\xdf\xc2\xc2?\xa01\xa2\xec\xdf\xc2\xc2?\xe7j\xadp\x00\xd8\xc2?\xe7j\xadp\x00\xd8\xc2?-\xa4\xb8\xf4 \xed\xc2?-\xa4\xb8\xf4 \xed\xc2?\xe0ErOL\t\xc3?\xe0ErOL\t\xc3?L\xae &W\x10\xc3?L\xae &W\x10\xc3?&\x7f}\xd3l\x1e\xc3?&\x7f}\xd3l\x1e\xc3?\xd9 7.\x98:\xc3?\xd9 7.\x98:\xc3?\xb2\xf1\x93\xdb\xadH\xc3?\xb2\xf1\x93\xdb\xadH\xc3?\x8b\xc2\xf0\x88\xc3V\xc3?\x8b\xc2\xf0\x88\xc3V\xc3?>d\xaa\xe3\xeer\xc3?>d\xaa\xe3\xeer\xc3?\x185\x07\x91\x04\x81\xc3?\x185\x07\x91\x04\x81\xc3?\x11\x10\xccoP\xb2\xc3?\x11\x10\xccoP\xb2\xc3?\x9d\x82\xe2w\x91\xdc\xc3?\x9d\x82\xe2w\x91\xdc\xc3?\n\xeb\x90N\x9c\xe3\xc3?\n\xeb\x90N\x9c\xe3\xc3?P$\x9c\xd2\xbc\xf8\xc3?P$\x9c\xd2\xbc\xf8\xc3?\xdc\x96\xb2\xda\xfd"\xc4?\xdc\x96\xb2\xda\xfd"\xc4?\xfc\xa0\x1a\x0c4F\xc4?\xfc\xa0\x1a\x0c4F\xc4?\xafB\xd4f_b\xc4?\xafB\xd4f_b\xc4?\x88\x131\x14up\xc4?\x88\x131\x14up\xc4?;\xb5\xean\xa0\x8c\xc4?;\xb5\xean\xa0\x8c\xc4?\x81\xee\xf5\xf2\xc0\xa1\xc4?\x81\xee\xf5\xf2\xc0\xa1\xc4?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\xc4?[\xbfR\xa0\xd6\xaf\xc4?z\xc9\xba\xd1\x0c\xd3\xc4?z\xc9\xba\xd1\x0c\xd3\xc4?T\x9a\x17\x7f"\xe1\xc4?T\x9a\x17\x7f"\xe1\xc4?\x9a\xd3"\x03C\xf6\xc4?\x9a\xd3"\x03C\xf6\xc4?\x06<\xd1\xd9M\xfd\xc4?\x06<\xd1\xd9M\xfd\xc4?\xb2\xb8O\x13\xc5J\xc5?\xb2\xb8O\x13\xc5J\xc5?\x1f!\xfe\xe9\xcfQ\xc5?\x1f!\xfe\xe9\xcfQ\xc5?\xab\x93\x14\xf2\x10|\xc5?\xab\x93\x14\xf2\x10|\xc5?\xf1\xcc\x1fv1\x91\xc5?\xf1\xcc\x1fv1\x91\xc5?\xcb\x9d|#G\x9f\xc5?\xcb\x9d|#G\x9f\xc5?\xea\xa7\xe4T}\xc2\xc5?\xea\xa7\xe4T}\xc2\xc5?*\xbc\xb4\xb7\xe9\x08\xc6?*\xbc\xb4\xb7\xe9\x08\xc6?\xfcg\xd6CKH\xc6?\xfcg\xd6CKH\xc6?\xd583\xf1`V\xc6?\xd583\xf1`V\xc6?\x1cr>u\x81k\xc6?\x1cr>u\x81k\xc6?\xf5B\x9b"\x97y\xc6?\xf5B\x9b"\x97y\xc6?\x15M\x03T\xcd\x9c\xc6?\x15M\x03T\xcd\x9c\xc6?\x81\xb5\xb1*\xd8\xa3\xc6?\x81\xb5\xb1*\xd8\xa3\xc6?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\xc6?\xee\x1d`\x01\xe3\xaa\xc6?\x9a\x9a\xde:Z\xf8\xc6?\x9a\x9a\xde:Z\xf8\xc6?sk;\xe8o\x06\xc7?sk;\xe8o\x06\xc7?\xe0\xd3\xe9\xbez\r\xc7?\xe0\xd3\xe9\xbez\r\xc7?\xf9\xb8\x16\xcf\xfca\xc7?\xf9\xb8\x16\xcf\xfca\xc7?\xf2\x93\xdb\xadH\x93\xc7?\xf2\x93\xdb\xadH\x93\xc7?8\xcd\xe61i\xa8\xc7?8\xcd\xe61i\xa8\xc7?\xa55\x95\x08t\xaf\xc7?\xa55\x95\x08t\xaf\xc7?\xaf\xd0K\xd6\x8df\xc8?\xaf\xd0K\xd6\x8df\xc8?\xf5\tWZ\xae{\xc8?\xf5\tWZ\xae{\xc8?;Cb\xde\xce\x90\xc8?;Cb\xde\xce\x90\xc8?\xa8\xab\x10\xb5\xd9\x97\xc8?\xa8\xab\x10\xb5\xd9\x97\xc8?\x82|mb\xef\xa5\xc8?\x82|mb\xef\xa5\xc8?{W2A;\xd7\xc8?{W2A;\xd7\xc8?\x8c\x17$0\t]\xc9?\x8c\x17$0\t]\xc9??\xb9\xdd\x8a4y\xc9??\xb9\xdd\x8a4y\xc9?\x19\x8a:8J\x87\xc9?\x19\x8a:8J\x87\xc9?\xbd\xe1}P\r\x06\xca?\xbd\xe1}P\r\x06\xca?\x89hd\xbb\xbav\xca?\x89hd\xbb\xbav\xca?[\x14\x86G\x1c\xb6\xca?[\x14\x86G\x1c\xb6\xca?m\xd4w6\xea;\xcb?m\xd4w6\xea;\xcb?\xda<&\r\xf5B\xcb?\xda<&\r\xf5B\xcb?F\xa5\xd4\xe3\xffI\xcb?F\xa5\xd4\xe3\xffI\xcb?Xe\xc6\xd2\xcd\xcf\xcb?Xe\xc6\xd2\xcd\xcf\xcb?\x9e\x9e\xd1V\xee\xe4\xcb?\x9e\x9e\xd1V\xee\xe4\xcb?*\x11\xe8^/\x0f\xcc?*\x11\xe8^/\x0f\xcc?\x97y\x965:\x16\xcc?\x97y\x965:\x16\xcc?#\xec\xac={@\xcc?#\xec\xac={@\xcc?C\xf6\x14o\xb1c\xcc?C\xf6\x14o\xb1c\xcc?\xc1\x1e\xb54\x8a\xf0\xcc?\xc1\x1e\xb54\x8a\xf0\xcc?\x003\x85\x97\xf66\xcd?\x003\x85\x97\xf66\xcd?@GU\xfab}\xcd?@GU\xfab}\xcd?Q\x07G\xe90\x03\xce?Q\x07G\xe90\x03\xce?C\xbd\xd0\xa6\xc8e\xce?C\xbd\xd0\xa6\xc8e\xce?\x08\x1f|\xf0\xc1\x07\xcf?\x08\x1f|\xf0\xc1\x07\xcf?\xe1\xef\xd8\x9d\xd7\x15\xcf?\xe1\xef\xd8\x9d\xd7\x15\xcf?\xbb\xc05K\xed#\xcf?\xbb\xc05K\xed#\xcf?mb\xef\xa5\x18@\xcf?mb\xef\xa5\x18@\xcf?Hq\xe9A\xda%\xd0?Hq\xe9A\xda%\xd0?\xb5\xd9\x97\x18\xe5,\xd0?\xb5\xd9\x97\x18\xe5,\xd0?\x14\xf8\xcf\xac\x87\x96\xd0?\x14\xf8\xcf\xac\x87\x96\xd0?\x90e2\x9c-\xaf\xd0?\x90e2\x9c-\xaf\xd0?\x1d\xd8H\xa4n\xd9\xd0?\x1d\xd8H\xa4n\xd9\xd0?S\x0c\xa0\x0f\xf4\xdc\xd0?S\x0c\xa0\x0f\xf4\xdc\xd0?c\x11T(\x8f\xee\xd0?c\x11T(\x8f\xee\xd0?\x16\xb3\r\x83\xba\n\xd1?\x16\xb3\r\x83\xba\n\xd1?{\xf6\x808\x11C\xd1?{\xf6\x808\x11C\xd1?\x08i\x97@Rm\xd1?\x08i\x97@Rm\xd1?\xa4\xe0aa.\xa9\xd1?\xa4\xe0aa.\xa9\xd1?G}g\xa3\xbe\xb3\xd1?G}g\xa3\xbe\xb3\xd1?@X,\x82\n\xe5\xd1?@X,\x82\n\xe5\xd1?\x02\xff\x99\xf5\xd0\x12\xd2?\x02\xff\x99\xf5\xd0\x12\xd2?$\xc4?\xfd9\xaa\xd2?$\xc4?\xfd9\xaa\xd2?Z\xf8\x96h\xbf\xad\xd2?Z\xf8\x96h\xbf\xad\xd2?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\xd4?)\xf5\xf8\x7f\xd2\x06\xd4?\x1b\xab\x82=ji\xd4?\x1b\xab\x82=ji\xd4?\x06<\xd1\xd9M\xfd\xd4?\x06<\xd1\xd9M\xfd\xd4?\xa2\xb3\x9b\xfa)9\xd5?\xa2\xb3\x9b\xfa)9\xd5?u_\xbd\x86\x8bx\xd5?u_\xbd\x86\x8bx\xd5?\x85dq\x9f&\x8a\xd5?\x85dq\x9f&\x8a\xd5?\xcdX\xba\xf9y\x13\xd6?\xcdX\xba\xf9y\x13\xd6?\xaf\t\x90\x9evd\xd6?\xaf\t\x90\x9evd\xd6?\xc9\xa9\xfa\x84+-\xd7?\xc9\xa9\xfa\x84+-\xd7?lF\x00\xc7\xbb7\xd7?lF\x00\xc7\xbb7\xd7?\xb3\x7f\x0bK\xdcL\xd7?\xb3\x7f\x0bK\xdcL\xd7?\x18\xc3~\x003\x85\xd7?\x18\xc3~\x003\x85\xd7?\xb3F\xc7\x82\xf3N\xd9?\xb3F\xc7\x82\xf3N\xd9?\x9c\x1c\xd8H\xa4n\xd9?\x9c\x1c\xd8H\xa4n\xd9?\x97\xb2\xda\xfd"\x14\xda?\x97\xb2\xda\xfd"\x14\xda?\x8d\xde\xdfg _\xdb?\x8d\xde\xdfg _\xdb?\xc3\x127\xd3\xa5b\xdb?\xc3\x127\xd3\xa5b\xdb?\xd4\xd2(\xc2s\xe8\xdb?\xd4\xd2(\xc2s\xe8\xdb?\xe1\xef\xd8\x9d\xd7\x15\xdf?\xe1\xef\xd8\x9d\xd7\x15\xdf?0\t]\x19\xdfm\xdf?\x9dq\x0b\xf0\xe9t\xdf?\xa7\x8f!\xd6|\x8f\xe0?\xa7\x8f!\xd6|\x8f\xe0?\xe235\xbdu\xb4\xe0?\xe235\xbdu\xb4\xe0?Hw\xa8r\xcc\xec\xe0?Hw\xa8r\xcc\xec\xe0?%\xb8\xc1\x9bU\x1c\xe1?%\xb8\xc1\x9bU\x1c\xe1?\x9b\x00\xe9iGf\xe1?\x9b\x00\xe9iGf\xe1?\xf5\xaed\x82v\xae\xe1?,\xe3\xbb\xed\xfb\xb1\xe1?j\xfdJ\x81Z\xbf\xe2?j\xfdJ\x81Z\xbf\xe2?J\xf9\xa1\x80\x16c\xe3?J\xf9\xa1\x80\x16c\xe3?\x9b\x8e`\xd9uj\xe5?\xd2\xc2\xb7D\xfbm\xe5?(\x01w\xe1\xb6\x94\xe5?C\x9b"\x97y\x96\xe5?\xf9\xb2W\x9e\n\x9b\xe6?0\xe7\xae\t\x90\x9e\xe6?8\xcd\xe61i\xa8\xe7?n\x01>\x9d\xee\xab\xe7?Y\x92\x8c9\xd2?\xe8?\x90\xc6\xe3\xa4WC\xe8?\t\x85\x86\x1f\xafu\xe9??\xb9\xdd\x8a4y\xe9?O\xbe\x91\xa3\xcf\x8a\xe9?\x85\xf2\xe8\x0eU\x8e\xe9?\xb9q\xc1\xd4\x99\xe4\xe9?\xef\xa5\x18@\x1f\xe8\xe9?At\x1bag\xed\xe9?*J,\'\x18\r\xea?a~\x83\x92\x9d\x10\xea?yc\xb0\xa2\x1fe\xea?\xaf\x97\x07\x0e\xa5h\xea?\x99m\x18\xd4U\x88\xea?\xcf\xa1o?\xdb\x8b\xea?0u&y\xbe\xa2\xea?g\xa9}\xe4C\xa6\xea?\xa1M\x91\xcb<\xcb\xea?\xd8\x81\xe86\xc2\xce\xea?\xc1W\xf9\xfcr\xee\xea?\x13&\xfc\x1d\xbb\xf3\xea?\xaf\x9d\xc6>\x97/\xeb?\xe5\xd1\x1d\xaa\x1c3\xeb?\xda<&\r\xf5B\xeb?\x10q}xzF\xeb?+\x0b).=H\xeb?b?\x80\x99\xc2K\xeb?\xac\xe8G\x99V\x82\xeb?\xfe\xb6J\xba\x9e\x87\xeb?z$\xad\xa9D\xa0\xeb?\xcc\xf2\xaf\xca\x8c\xa5\xeb?\xa5\xc3\x0cx\xa2\xb3\xeb?\xdb\xf7c\xe3\'\xb7\xeb?\x7f\x94i%\xb8\xc1\xeb?\xb5\xc8\xc0\x90=\xc5\xeb?A;\xd7\x98~\xef\xeb?xo.\x04\x04\xf3\xeb?\xb7\x83\xfefp9\xec?\xed\xb7U\xd2\xf5<\xec?\xab\xee\x06\xcaHI\xec?\xe2"^5\xceL\xec?\x95\xc4\x17\x90\xf9h\xec?\xcb\xf8n\xfb~l\xec?\x1c\xc7q\x1c\xc7q\xec?n\x95t=\x0fw\xec?\xc0cw^W|\xec?Gf\xd1\xea$\x85\xec?~\x9a(V\xaa\x88\xec?\xdfm\xdf\x8f\x8d\x9f\xec?\x15\xa26\xfb\x12\xa3\xec?\xd4\xd8\xe7\xf2e\xaf\xec?\n\r?^\xeb\xb2\xec?wu\xed4\xf6\xb9\xec?\xad\xa9D\xa0{\xbd\xec?\xd8H\xa4n\xd9\xd0\xec?\x0e}\xfb\xd9^\xd4\xec?\x8b\xea]\xc9\x04\xed\xec?\xf8R\x0c\xa0\x0f\xf4\xec?Y&\xc3\xd9\xf2\n\xed?\x8fZ\x1aEx\x0e\xed?\xab\xf4\xc5\xfa:\x10\xed?\xe1(\x1df\xc0\x13\xed?\x9f_\xce]\x13 \xed?\x0c\xc8|4\x1e\'\xed?\xbfi6\x8fIC\xed?\xf5\x9d\x8d\xfa\xceF\xed? =\xed\xc8,Z\xed?VqD4\xb2]\xed?\xd3\xde\xa6#Xv\xed?\t\x13\xfe\x8e\xddy\xed?k\xe6\xb4\xc8\xc0\x90\xed?\xa1\x1a\x0c4F\x94\xed?_Q\xbd+\x99\xa0\xed?\x96\x85\x14\x97\x1e\xa4\xed?\x02\xee\xc2m)\xab\xed?9"\x1a\xd9\xae\xae\xed?\x8a\xf0\x1c\xfa\xf6\xb3\xed?\xdc\xbe\x1f\x1b?\xb9\xed?\x12\xf3v\x86\xc4\xbc\xed?d\xc1y\xa7\x0c\xc2\xed?\xb5\x8f|\xc8T\xc7\xed?s\xc6-\xc0\xa7\xd3\xed?\xaa\xfa\x84+-\xd7\xed?\xe0.\xdc\x96\xb2\xda\xed?\x17c3\x028\xde\xed?M\x97\x8am\xbd\xe1\xed?\x83\xcb\xe1\xd8B\xe5\xed?\xba\xff8D\xc8\xe8\xed?\xf03\x90\xafM\xec\xed?A\x02\x93\xd0\x95\xf1\xed?\xaejA\xa7\xa0\xf8\xed?l\xa1\xf2\x9e\xf3\x04\xee?\x10>\xf8\xe0\x83\x0f\xee?FrOL\t\x13\xee?\xb3\xda\xfd"\x14\x1a\xee?\x04\xa9\x00D\\\x1f\xee?\xa7E\x06\x86\xec)\xee?\x14\xae\xb4\\\xf70\xee?J\xe2\x0b\xc8|4\xee?\x81\x16c3\x028\xee?\xd2\xe4eTJ=\xee?\t\x19\xbd\xbf\xcf@\xee??M\x14+UD\xee?\x90\x1b\x17L\x9dI\xee?\x18\x1eq\xd8jR\xee?\x85\x86\x1f\xafuY\xee?\xa0 \xcbd8[\xee?\xf2\xee\xcd\x85\x80`\xee?(#%\xf1\x05d\xee?z\xf1\'\x12Ni\xee?\xb0%\x7f}\xd3l\xee?\x02\xf4\x81\x9e\x1br\xee?n\\0u&y\xee?\xc0*3\x96n~\xee?-\x93\xe1ly\x85\xee?~a\xe4\x8d\xc1\x8a\xee?\xb4\x95;\xf9F\x8e\xee?!\xfe\xe9\xcfQ\x95\xee?s\xcc\xec\xf0\x99\x9a\xee?\xc4\x9a\xef\x11\xe2\x9f\xee?1\x03\x9e\xe8\xec\xa6\xee?g7\xf5Sr\xaa\xee?\x9ekL\xbf\xf7\xad\xee?\xef9O\xe0?\xb3\xee?\x92\xd6T"\xd0\xbd\xee?\xff>\x03\xf9\xda\xc4\xee?\xf4\xa9\x0b\\\xb3\xd4\xee?\x0fD\xb7\x11v\xd6\xee?`\x12\xba2\xbe\xdb\xee?\xcdzh\t\xc9\xe2\xee?\x1fIk*\x11\xe8\xee?:\xe3\x16\xe0\xd3\xe9\xee?\x8b\xb1\x19\x01\x1c\xef\xee?\xc2\xe5pl\xa1\xf2\xee?.N\x1fC\xac\xf9\xee?e\x82v\xae1\xfd\xee?\x08\x1f|\xf0\xc1\x07\xef?t\x87*\xc7\xcc\x0e\xef?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?' 26 | tbg1 27 | (g2 28 | (I0 29 | tS'b' 30 | tRp6 31 | (I1 32 | (I2669 33 | tg5 34 | I00 35 | S'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x7f}\x9c\xf4\x01O\xd8?/\x82)\xdf1\x07\xd9?\xd4\xe5\xaf>\xb9\xb6\xd9?\x9c\x86\x11\xe1<6\xda?\xb2\xe8h\xf2^\xa8\xda?\xf9\xa2\xb3n\xf9\t\xdb?\xa8\x87\xf6]Xa\xdb?B*,7f\xa7\xdb?\x85je\x16-\xf2\xdb?\xa3\xa0\x95f%1\xdc?,{\xcf\xc6\xb5|\xdc?\t>\xf4\x83\xb9\xac\xdc?\xf0\xa1\x1f\xcce\xe5\xdc?\x86\xcaC\x08\xa0\x14\xdd?\xaa\'iFmE\xdd?\xd4\xab\x83r\x0fh\xdd?\x02\xaa\xaf;\x85\xa1\xdd?}i\xd1s\x99\xcd\xdd?\x85]\xf4\xad@\xfb\xdd?<\x16\x10\xdcu\x1f\xde?\x1f\x00*\x87NA\xde?\xbcOC\xb1]b\xde?\xcaj[\xd9\xd9\x81\xde?m\xe1i\xf1\xbd\x94\xde?\xe4&z\x8c\xfe\xa9\xde?\xab\xa7\x913\xb1\xc8\xde?\xcb\x8a\xa5\xd4\xaa\xe2\xde?\xcf\x04\xb7q~\xf9\xde?\x8d\xe4\xc7\x8d\x88\x0f\xdf?\xbd\x8f\xd7\xa7\xff#\xdf?\x8b7\xe4<\x874\xdf?\xaa\x1a\xf8\xdd\x80N\xdf?L\x91\x06\xf6da\xdf?\nq\x17\x12ow\xdf?\xd8\x18$\xa7\xf6\x87\xdf?\xedZ1\xbdG\x99\xdf?\xaa:B\xd9Q\xaf\xdf?!\x80Rt\x92\xc4\xdf?\xc3\xf6`\x8cv\xd7\xdf?\x1f\xd3n#\x91\xe9\xdf?\xb5s\xc0 \x97\x00\xe0?!\x18\xca0/\r\xe0?\xef\xbf\xd6\xc5\xb6\x1d\xe0?\x02E[\r\x9e#\xe0?03\xe2X\xab,\xe0?\xc8\x08\xea\xe5\xe66\xe0?\xb1\x19\xf9~\x94J\xe0?\x0b9~GEQ\xe0?\xab\xf2\x03\x91\xbfX\xe0?\x17\x97\r\xa1We\xe0?q\xb6\x92i\x08l\xe0?\x84;\x17\xb1\xefq\xe0?$\xf5\x9c\xfaiy\xe0?\xe8\xfb\xa2\x04I\x81\xe0?\xfa\x80\'L0\x87\xe0?0S,T|\x8d\xe0? \x8b0\xdb\xfe\x92\xe0?*,7f\xa7\x9b\xe0?\x1ad;\xed)\xa1\xe0?\x97\xd0@v?\xa8\xe0?Z\xd7F\x80\x1e\xb0\xe0?\x0bY\xc8B\x16\xb2\xe0?\x16\xfa\xce\xcd\xbe\xba\xe0?\xd9\x00\xd5\xd7\x9d\xc2\xe0?\xc0T[\xa2\xe1\xca\xe0?\xb0\x8c_)d\xd0\xe0?\x1c1i9\xfc\xdc\xe0?\xe8\x1b\xed\xff\x19\xe2\xe0?\xd7S\xf1\x86\x9c\xe7\xe0?T\xc0\xf6\x0f\xb2\xee\xe0?\x8a\x92\xfb\x17\xfe\xf4\xe0?30\xff\x1d\xb7\xf9\xe0?\xb0\x9c\x04\xa7\xcc\x00\xe1?\xcb\x05\x07\xab\xf2\x03\xe1?7\xaa\x10\xbb\x8a\x10\xe1?v`\x93\x7f\x15\x14\xe1?\xd8c\x96\x04\x05\x18\xe1?\x80\x01\x9a\n\xbe\x1c\xe1?\x9bj\x9c\x0e\xe4\x1f\xe1? \xbb\x1fT8$\xe1?3@\xa4\x9b\x1f*\xe1?\x95C\xa7 \x0f.\xe1?a.+\xe7,3\xe1?\n\xcc.\xed\xe57\xe1?\xbbM\xb0\xaf\xdd9\xe1?@\x9e3\xf51>\xe1?7\xba\xb58\xf3@\xe1?/\xd67|\xb4C\xe1?n\x8c\xba@?G\xe1?\x89\xf5\xbcDeJ\xe1?\xc7\xab?\t\xf0M\xe1?\x93\x96\xc3\xcf\rS\xe1?\xf5\x99\xc6T\xfdV\xe1?\xa6\x1bH\x17\xf5X\xe1?\x08\x1fK\x9c\xe4\\\xe1?\xff:\xcd\xdf\xa5_\xe1?\xd4\t\xcfb\x02b\xe1?\xefr\xd1f(e\xe1?\xbb]U-Fj\xe1?@\xae\xd8r\x9an\xe1?/\xe6\xdc\xf9\x1ct\xe1?n\x9c_\xbe\xa7w\xe1?\x89\x05b\xc2\xcdz\xe1?\x0eV\xe5\x07"\x7f\xe1?!\xdbiO\t\x85\xe1?\x83\xdel\xd4\xf8\x88\xe1?W\xadnWU\x8b\xe1?r\x16q[{\x8e\xe1?\xb0\xcc\xf3\x1f\x06\x92\xe1?|\xb7w\xe6#\x97\xe1?\x98 z\xeaI\x9a\xe1?\xd6\xd6\xfc\xae\xd4\x9d\xe1?[\'\x80\xf4(\xa2\xe1?\xc5\x0e\x016W\xa3\xe1?v\x90\x82\xf8N\xa5\xe1?\xd8\x93\x85}>\xa9\xe1?\xd0\xaf\x07\xc1\xff\xab\xe1?2\xb3\nF\xef\xaf\xe1?\xbf\xe7\x0bH\x82\xb1\xe1?\xaf\x1f\x10\xcf\x04\xb7\xe1?\xa6;\x92\x12\xc6\xb9\xe1?#\xa8\x97\x9b\xdb\xc0\xe1?\xd4)\x19^\xd3\xc2\xe1?\x12\xe0\x9b"^\xc6\xe1?\x02\x18\xa0\xa9\xe0\xcb\xe1?\xaa\xb5\xa3\xaf\x99\xd0\xe1?\xe9k&t$\xd4\xe1?\xe1\x87\xa8\xb7\xe5\xd6\xe1?\x92\t*z\xdd\xd8\xe1?\xd0\xbf\xac>h\xdc\xe1?\xa4\x8e\xae\xc1\xc4\xde\xe1?2\xc3\xaf\xc3W\xe0\xe1?\xf5\xc9\xb5\xcd6\xe8\xe1?{\x1a9\x13\x8b\xec\xe1?r6\xbbVL\xef\xe1?\xef\xa2\xc0\xdfa\xf6\xe1?\xe7\xbeB##\xf9\xe1?u\xf3C%\xb6\xfa\xe1?%u\xc5\xe7\xad\xfc\xe1?d+H\xac8\x00\xe2?\x15\xad\xc9n0\x02\xe2?\xe9{\xcb\xf1\x8c\x04\xe2?\x04\xe5\xcd\xf5\xb2\x07\xe2?\xf4\x1c\xd2|5\r\xe2?\x06\xa2V\xc4\x1c\x13\xe2?!\x0bY\xc8B\x16\xe2?\xf6\xd9ZK\x9f\x18\xe2?X\xdd]\xd0\x8e\x1c\xe2?\xe5\x11_\xd2!\x1e\xe2?O\xf9\xdf\x13P\x1f\xe2?\xdd-\xe1\x15\xe3 \xe2?\xd4IcY\xa4#\xe2?\xa9\x18e\xdc\x00&\xe2?\xa04\xe7\x1f\xc2(\xe2?\x028\xea\xa4\xb1,\xe2?d;\xed)\xa10\xe2?8\n\xef\xac\xfd2\xe2?\xa3\xf1o\xee+4\xe2?w\xc0qq\x886\xe2?\xe1\xa7\xf2\xb2\xb67\xe2?\x04\xf5rs\x1b8\xe2?\xb5v\xf45\x13:\xe2?C\xab\xf57\xa6;\xe2?\xa5\xae\xf8\xbc\x95?\xe2?V0z\x7f\x8dA\xe2?ML\xfc\xc2ND\xe2?q\x99|\x83\xb3D\xe2?\xb73}\x04}E\xe2?=\x84\x00J\xd1I\xe2?\xca\xb8\x01LdK\xe2?\xc2\xd4\x83\x8f%N\xe2?\xf8\xa6\x88\x97qT\xe2??A\x89\x18;U\xe2?\xa1D\x8c\x9d*Y\xe2?.y\x8d\x9f\xbdZ\xe2?\xdf\xfa\x0eb\xb5\\\xe2?\xb3\xc9\x10\xe5\x11_\xe2?\x15\xcd\x13j\x01c\xe2?\x7f\xb4\x94\xab/d\xe2?\r\xe9\x95\xad\xc2e\xe2?T\x83\x96.\x8cf\xe2?K\x9f\x18rMi\xe2?\xb6\x86\x99\xb3{j\xe2?C\xbb\x9a\xb5\x0el\xe2?\xad\xa2\x1b\xf7\x85\xe2?\xa98\xaf\xd7\xd1\x86\xe2?\xf0\xd2\xafX\x9b\x87\xe2?}\x07\xb1Z.\x89\xe2?\xbc\xbd3\x1f\xb9\x8c\xe2?m?\xb5\xe1\xb0\x8e\xe2?d[7%r\x91\xe2?\x80\xc49)\x98\x94\xe2?0F\xbb\xeb\x8f\x96\xe2?\x9b-<-\xbe\x97\xe2?o\xfc=\xb0\x1a\x9a\xe2?\xb6\x96>1\xe4\x9a\xe2?\xd9\xe3\xbe\xf1H\x9b\xe2?g\x18\xc0\xf3\xdb\x9c\xe2?;\xe7\xc1v8\x9f\xe2?\x82\x81\xc2\xf7\x01\xa0\xe2?\xechC90\xa1\xe2?\xc07E\xbc\x8c\xa3\xe2?\x07\xd2E=V\xa4\xe2?\xff\xed\xc7\x80\x17\xa7\xe2?i\xd5H\xc2E\xa8\xe2?\x1aW\xca\x84=\xaa\xe2?\x11sL\xc8\xfe\xac\xe2?svOM\xee\xb0\xe2?\x97\xc3\xcf\rS\xb1\xe2?k\x92\xd1\x90\xaf\xb3\xe2?\x1c\x14SS\xa7\xb5\xe2?\xf0\xe2T\xd6\x03\xb8\xe2?Z\xca\xd5\x172\xb9\xe2?u3\xd8\x1bX\xbc\xe2?J\x02\xda\x9e\xb4\xbe\xe2?\xd76\xdb\xa0G\xc0\xe2?\x88\xb8\\c?\xc2\xe2?\xcfR]\xe4\x08\xc3\xe2?\\\x87^\xe6\x9b\xc4\xe2?w\xf0`\xea\xc1\xc7\xe2?\xbe\x8aak\x8b\xc8\xe2?o\x0c\xe3-\x83\xca\xe2?\xb6\xa6\xe3\xaeL\xcb\xe2? \x8ed\xf0z\xcc\xe2?\xf4\\fs\xd7\xce\xe2?\x82\x91guj\xd0\xe2?\x9d\xfaiy\x90\xd3\xe2?*/k{#\xd5\xe2?\xdb\xb0\xec=\x1b\xd7\xe2?\xb0\x7f\xee\xc0w\xd9\xe2?\xf6\x19\xefAA\xda\xe2?X\x1d\xf2\xc60\xde\xe2?-\xec\xf3I\x8d\xe0\xe2?\xdemu\x0c\x85\xe2\xe2?\xd5\x89\xf7OF\xe5\xe2?\xaaX\xf9\xd2\xa2\xe7\xe2?~\'\xfbU\xff\xe9\xe2?\xa1t{\x16d\xea\xe2?\x0b\\\xfcW\x92\xeb\xe2?/\xa9|\x18\xf7\xeb\xe2?vC}\x99\xc0\xec\xe2?\x99\x90\xfdY%\xed\xe2?m_\xff\xdc\x81\xef\xe2?\x1e\xe1\x80\x9fy\xf1\xe2?\xac\x15\x82\xa1\x0c\xf3\xe2?]\x97\x03d\x04\xf5\xe2?\xa31\x04\xe5\xcd\xf5\xe2?\xc7~\x84\xa52\xf6\xe2?T\xb3\x85\xa7\xc5\xf7\xe2?L\xcf\x07\xeb\x86\xfa\xe2?\xd9\x03\t\xed\x19\xfc\xe2?D\xeb\x89.H\xfd\xe2?\xd1\x1f\x8b0\xdb\xfe\xe2?\x18\xba\x8b\xb1\xa4\xff\xe2?\x82\xa1\x0c\xf3\xd2\x00\xe3?\xc9;\rt\x9c\x01\xe3?3#\x8e\xb5\xca\x02\xe3?\xc1W\x8f\xb7]\x04\xe3?\xdc\xc0\x91\xbb\x83\x07\xe3?\xff\r\x12|\xe8\x07\xe3?F\xa8\x12\xfd\xb1\x08\xe3?F\xa8\x12\xfd\xb1\x08\xe3?\xf7)\x94\xbf\xa9\n\xe3?\x84^\x95\xc1<\x0c\xe3?5\xe0\x16\x844\x0e\xe3?\x9f\xc7\x97\xc5b\x0f\xe3?t\x96\x99H\xbf\x11\xe3?\xde}\x1a\x8a\xed\x12\xe3?k\xb2\x1b\x8c\x80\x14\xe3?\x8f\xff\x9bL\xe5\x14\xe3?\xf9\xe6\x1c\x8e\x13\x16\xe3?\x86\x1b\x1e\x90\xa6\x17\xe3?\xcd\xb5\x1e\x11p\x18\xe3?~7\xa0\xd3g\x1a\xe3?\xc5\xd1\xa0T1\x1b\xe3?R\x06\xa2V\xc4\x1c\xe3?\x91\xbc$\x1bO \xe3?e\x8b&\x9e\xab"\xe3?\x88\xd8\xa6^\x10#\xe3?\xcfr\xa7\xdf\xd9#\xe3?9Z(!\x08%\xe3?\xea\xdb\xa9\xe3\xff&\xe3?x\x10\xab\xe5\x92(\xe3?\xe2\xf7+\'\xc1)\xe3?)\x92,\xa8\x8a*\xe3?\xb6\xc6-\xaa\x1d,\xe3?\xfd`.+\xe7,\xe3?\xd1/0\xaeC/\xe3?_d1\xb0\xd60\xe3?333333\xe3?\x9d\x1a\xb4ta4\xe3?N\x9c57Y6\xe3?\xb8\x83\xb6x\x877\xe3?\x1a\x87\xb9\xfdv;\xe3?\xa8\xbb\xba\xff\t=\xe3?\xefU\xbb\x80\xd3=\xe3?\xc3$\xbd\x030@\xe3?\x97\xf3\xbe\x86\x8cB\xe3?\xde\x8d\xbf\x07VC\xe3?k\xc2\xc0\t\xe9D\xe3?\x8f\x0fA\xcaME\xe3?@\x91\xc2\x8cEG\xe3?\xaaxC\xcesH\xe3?~GEQ\xd0J\xe3?\xe8.\xc6\x92\xfeK\xe3?/\xc9\xc6\x13\xc8L\xe3?\x03\x98\xc8\x96$O\xe3?\x91\xcc\xc9\x98\xb7P\xe3?\xfb\xb3J\xda\xe5Q\xe3?\xcf\x82L]BT\xe3?:j\xcd\x9epU\xe3?]\xb7M_\xd5U\xe3?\xeb\xebNahW\xe3?x Pc\xfbX\xe3?\x9bm\xd0#`Y\xe3?p<\xd2\xa6\xbc[\xe3?\xb6\xd6\xd2\'\x86\\\xe3?!\xbeSi\xb4]\xe3?\xd2?\xd5+\xac_\xe3?\xf5\x8cU\xec\x10`\xe3?_t\xd6-?a\xe3?\x82\xc1V\xee\xa3a\xe3?\x9e*Y\xf2\xc9d\xe3?N\xac\xda\xb4\xc1f\xe3?#{\xdc7\x1ei\xe3?\xb0\xaf\xdd9\xb1j\xe3?\xd4\xfc]\xfa\x15k\xe3?\x1a\x97^{\xdfk\xe3?\x85~\xdf\xbc\rm\xe3?\xa8\xcb_}rm\xe3?\x12\xb3\xe0\xbe\xa0n\xe3?YM\xe1?jo\xe3?|\x9aa\x00\xcfo\xe3?\xc34b\x81\x98p\xe3?Qic\x83+r\xe3?\x97\x03d\x04\xf5r\xe3?H\x85\xe5\xc6\xect\xe3?\xb2lf\x08\x1bv\xe3?\xf9\x06g\x89\xe4v\xe3?\x87;h\x8bwx\xe3?\xce\xd5h\x0cAy\xe3?\xe9>k\x10g|\xe3?\x0c\x8c\xeb\xd0\xcb|\xe3?S&\xecQ\x95}\xe3?\xe0Z\xedS(\x7f\xe3?\'\xf5\xed\xd4\xf1\x7f\xe3?B^\xf0\xd8\x17\x83\xe3?\x89\xf8\xf0Y\xe1\x83\xe3?:zr\x1c\xd9\x85\xe3?U\xe3t \xff\x88\xe3?x0\xf5\xe0c\x89\xe3?\xe2\x17v"\x92\x8a\xe3?)\xb2v\xa3[\x8b\xe3?\xda3\xf8eS\x8d\xe3?!\xce\xf8\xe6\x1c\x8e\xe3?\xf5\x9c\xfaiy\x90\xe3?\x19\xeaz*\xde\x90\xe3?\xed\xb8|\xad:\x93\xe3?z\xed}\xaf\xcd\x94\xe3?\xe5\xd4\xfe\xf0\xfb\x95\xe3?\x08"\x7f\xb1`\x96\xe3?r\t\x00\xf3\x8e\x97\xe3?\x00>\x01\xf5!\x99\xe3?\xb1\xbf\x82\xb7\x19\x9b\xe3?\xf7Y\x838\xe3\x9b\xe3?aA\x04z\x11\x9d\xe3?\xa8\xdb\x04\xfb\xda\x9d\xe3?6\x10\x06\xfdm\x9f\xe3?\xe7\x91\x87\xbfe\xa1\xe3?\n\xdf\x07\x80\xca\xa1\xe3?\xbb`\x89B\xc2\xa3\xe3?H\x95\x8aDU\xa5\xe3?\xb3|\x0b\x86\x83\xa6\xe3?\xf9\x16\x0c\x07M\xa7\xe3?\x87K\r\t\xe0\xa8\xe3?8\xcd\x8e\xcb\xd7\xaa\xe3?[\x1a\x0f\x8c<\xab\xe3?\x0c\x9c\x90N4\xad\xe3?S6\x91\xcf\xfd\xad\xe3?\xbd\x1d\x12\x11,\xaf\xe3?\x04\xb8\x12\x92\xf5\xaf\xe3?\'\x05\x93RZ\xb0\xe3?Bn\x95V\x80\xb3\xe3?\x17=\x97\xd9\xdc\xb5\xe3?\xa4q\x98\xdbo\xb7\xe3?\xeb\x0b\x99\\9\xb8\xe3?\x0eY\x19\x1d\x9e\xb8\xe3?2\xa6\x99\xdd\x02\xb9\xe3?\xbf\xda\x9a\xdf\x95\xba\xe3?)\xc2\x1b!\xc4\xbb\xe3?\xdaC\x9d\xe3\xbb\xbd\xe3?hx\x9e\xe5N\xbf\xe3?\xf5\xac\x9f\xe7\xe1\xc0\xe3?\x04)7\x15\xcd\xe3?\xcc8*9\xa8\xce\xe3?6 \xabz\xd6\xcf\xe3?Ym+;;\xd0\xe3?t\xd6-?a\xd3\xe3?\x98#\xae\xff\xc5\xd3\xe3?%X\xaf\x01Y\xd5\xe3?l\xf2\xaf\x82"\xd6\xe3?\xfa&\xb1\x84\xb5\xd7\xe3?d\x0e2\xc6\xe3\xd8\xe3?\xf1B3\xc8v\xda\xe3?\xc6\x115K\xd3\xdc\xe3?\x9a\xe06\xce/\xdf\xe3?\'\x158\xd0\xc2\xe0\xe3?\xfc\xe39S\x1f\xe3\xe3?\x89\x18;U\xb2\xe4\xe3?\xf3\xff\xbb\x96\xe0\xe5\xe3?:\x9a\xbc\x17\xaa\xe6\xe3?\x0ei\xbe\x9a\x06\xe9\xe3?U\x03\xbf\x1b\xd0\xe9\xe3?\x06\x85@\xde\xc7\xeb\xe3?M\x1fA_\x91\xec\xe3?\xdaSBa$\xee\xe3?\x8b\xd5\xc3#\x1c\xf0\xe3?\xd2o\xc4\xa4\xe5\xf0\xe3?\x00\xe4?Y}\xd0\xb8\xa3\x00\xe4?\xc4dQ\xfa\xd1\x01\xe4?\xe7\xb1\xd1\xba6\x02\xe4?u\xe6\xd2\xbc\xc9\x03\xe4?\xdf\xcdS\xfe\xf7\x04\xe4?%hT\x7f\xc1\x05\xe4?l\x02U\x00\x8b\x06\xe4?\xd6\xe9\xd5A\xb9\x07\xe4?\x87kW\x04\xb1\t\xe4?\xce\x05X\x85z\n\xe4?\xe9nZ\x89\xa0\r\xe4?0\t[\nj\x0e\xe4?\x92\x0c^\x8fY\x12\xe4?\xb5Y\xdeO\xbe\x12\xe4?\xfc\xf3\xde\xd0\x87\x13\xe4?\xd0\xc2\xe0S\xe4\x15\xe4?\xf4\x0fa\x14I\x16\xe4?\x81Db\x16\xdc\x17\xe4?\xa5\x91\xe2\xd6@\x18\xe4?\x0fyc\x18o\x19\xe4?2\xc6\xe3\xd8\xd3\x19\xe4?y`\xe4Y\x9d\x1a\xe4?M/\xe6\xdc\xf9\x1c\xe4?\x94\xc9\xe6]\xc3\x1d\xe4?\xfe\xb0g\x9f\xf1\x1e\xe4?EKh \xbb\x1f\xe4?\xd2\x7fi"N!\xe4?\xe4?Tf\x80H7?\xe4?\x9a\x00\x81\xc9\x00@\xe4?\xe1\x9a\x81J\xca@\xe4?(5\x82\xcb\x93A\xe4?\xb5i\x83\xcd&C\xe4?\xfc\x03\x84N\xf0C\xe4?C\x9e\x84\xcf\xb9D\xe4?\xad\x85\x05\x11\xe8E\xe4?\xf4\x1f\x06\x92\xb1F\xe4?\x81T\x07\x94DH\xe4?\xa5\xa1\x87T\xa9H\xe4?2\xd6\x88V\x14\xce\xe4?\xea\xae\xee\x7fB\xcf\xe4?1I\xef\x00\x0c\xd0\xe4?T\x96o\xc1p\xd0\xe4?\xbe}\xf0\x02\x9f\xd1\xe4?\x05\x18\xf1\x83h\xd2\xe4?(eqD\xcd\xd2\xe4?\x93L\xf2\x85\xfb\xd3\xe4?\xb6\x99rF`\xd4\xe4? \x81\xf3\x87\x8e\xd5\xe4?\xae\xb5\xf4\x89!\xd7\xe4?\xd1\x02uJ\x86\xd7\xe4?\x18\x9du\xcbO\xd8\xe4?\x82\x84\xf6\x0c~\xd9\xe4?\xa5\xd1v\xcd\xe2\xd9\xe4?\xeckwN\xac\xda\xe4?VS\xf8\x8f\xda\xdb\xe4?z\xa0xP?\xdc\xe4?\xc0:y\xd1\x08\xdd\xe4?\xe4\x87\xf9\x91m\xdd\xe4?+"\xfa\x127\xde\xe4?Noz\xd3\x9b\xde\xe4?\x95\t{Te\xdf\xe4?\xdb\xa3{\xd5.\xe0\xe4?">|V\xf8\xe0\xe4?\xd3\xbf\xfd\x18\xf0\xe2\xe4?\x1aZ\xfe\x99\xb9\xe3\xe4?\x84A\x7f\xdb\xe7\xe4\xe4?\xa7\x8e\xff\x9bL\xe5\xe4?\x12v\x80\xddz\xe6\xe4?X\x10\x81^D\xe7\xe4?\t\x92\x02!<\xe9\xe4?P,\x03\xa2\x05\xea\xe4?sy\x83bj\xea\xe4?\x01\xae\x84d\xfd\xeb\xe4?k\x95\x05\xa6+\xed\xe4?\xb2/\x06\'\xf5\xed\xe4?\xd5|\x86\xe7Y\xee\xe4??d\x07)\x88\xef\xe4?\x86\xfe\x07\xaaQ\xf0\xe4?\x143\t\xac\xe4\xf1\xe4?Z\xcd\t-\xae\xf2\xe4?~\x1a\x8a\xed\x12\xf3\xe4?\xc5\xb4\x8an\xdc\xf3\xe4?\xe8\x01\x0b/A\xf4\xe4?v6\x0c1\xd4\xf5\xe4?\x99\x83\x8c\xf18\xf6\xe4?mR\x8et\x95\xf8\xe4?\xb4\xec\x8e\xf5^\xf9\xe4?en\x10\xb8V\xfb\xe4?\xac\x08\x119 \xfc\xe4?\xcfU\x91\xf9\x84\xfc\xe4?9=\x12;\xb3\xfd\xe4?]\x8a\x92\xfb\x17\xfe\xe4?\xea\xbe\x93\xfd\xaa\xff\xe4?\x9b@\x15\xc0\xa2\x01\xe5?\xe2\xda\x15Al\x02\xe5?\x05(\x96\x01\xd1\x02\xe5?o\x0f\x17C\xff\x03\xe5?\xb6\xa9\x17\xc4\xc8\x04\xe5?\xfdC\x18E\x92\x05\xe5?g+\x99\x86\xc0\x06\xe5?\xd1\x12\x1a\xc8\xee\x07\xe5?\x18\xad\x1aI\xb8\x08\xe5?_G\x1b\xca\x81\t\xe5?\xc9.\x9c\x0b\xb0\n\xe5?\x10\xc9\x9c\x8cy\x0b\xe5?Vc\x9d\rC\x0c\xe5?\x9d\xfd\x9d\x8e\x0c\r\xe5?\x07\xe5\x1e\xd0:\x0e\xe5?N\x7f\x1fQ\x04\x0f\xe5?q\xcc\x9f\x11i\x0f\xe5?\xb8f\xa0\x922\x10\xe5?\xdc\xb3 S\x97\x10\xe5?\xb0\x82"\xd6\xf3\x12\xe5?\xd3\xcf\xa2\x96X\x13\xe5?\x84Q$YP\x15\xe5?\xee8\xa5\x9a~\x16\xe5?|m\xa6\x9c\x11\x18\xe5?\t\xa2\xa7\x9e\xa4\x19\xe5?-\xef\'_\t\x1a\xe5?\x97\xd6\xa8\xa07\x1b\xe5?\xba#)a\x9c\x1b\xe5?\x01\xbe)\xe2e\x1c\xe5?HX*c/\x1d\xe5?\x8f\xf2*\xe4\xf8\x1d\xe5?\xf9\xd9\xab%\'\x1f\xe5?\x86\x0e\xad\'\xba \xe5?\xf1\xf5-i\xe8!\xe5?[\xdd\xae\xaa\x16#\xe5?~*/k{#\xe5?\xe8\x11\xb0\xac\xa9$\xe5?/\xac\xb0-s%\xe5?\x99\x931o\xa1&\xe5?\x03{\xb2\xb0\xcf\'\xe5?\'\xc82q4(\xe5?\x91\xaf\xb3\xb2b)\xe5?\xfb\x964\xf4\x90*\xe5?\x89\xcb5\xf6#,\xe5?\xac\x18\xb6\xb6\x88,\xe5?\xf3\xb2\xb67R-\xe5?9M\xb7\xb8\x1b.\xe5?\xc7\x81\xb8\xba\xae/\xe5?\x0e\x1c\xb9;x0\xe5?x\x03:}\xa61\xe5?\xbf\x9d:\xfeo2\xe5?\x058;\x7f93\xe5?)\x85\xbb?\x9e3\xe5?\xda\x06=\x02\x965\xe5? \xa1=\x83_6\xe5?\x8b\x88\xbe\xc4\x8d7\xe5?\x18\xbd\xbf\xc6 9\xe5?\xec\x8b\xc1I};\xe5?3&\xc2\xcaF<\xe5?z\xc0\xc2K\x10=\xe5?\xc1Z\xc3\xcc\xd9=\xe5?\x08\xf5\xc3M\xa3>\xe5?r\xdcD\x8f\xd1?\xe5?\xdc\xc3\xc5\xd0\xff@\xe5?i\xf8\xc6\xd2\x92B\xe5?\xd4\xdfG\x14\xc1C\xe5?\xa8\xaeI\x97\x1dF\xe5?5\xe3J\x99\xb0G\xe5?Y0\xcbY\x15H\xe5?\xc3\x17L\x9bCI\xe5?\n\xb2L\x1c\rJ\xe5?%\x1bO 3M\xe5?l\xb5O\xa1\xfcM\xe5?\xb2OP"\xc6N\xe5?\xf9\xe9P\xa3\x8fO\xe5?@\x84Q$YP\xe5?\x87\x1eR\xa5"Q\xe5?\xcd\xb8R&\xecQ\xe5?~:\xd4\xe8\xe3S\xe5?\xe8!U*\x12U\xe5?\x0co\xd5\xeavU\xe5?\x99\xa3\xd6\xec\tW\xe5?\xb4\x0c\xd9\xf0/Z\xe5?BA\xda\xf2\xc2[\xe5?e\x8eZ\xb3\'\\\xe5?\xf3\xc2[\xb5\xba]\xe5?\x80\xf7\\\xb7M_\xe5?\xc7\x91]8\x17`\xe5?\xeb\xde\xdd\xf8{`\xe5?U\xc6^:\xaaa\xe5?x\x13\xdf\xfa\x0eb\xe5?\xbf\xad\xdf{\xd8b\xe5?\xe2\xfa_<=c\xe5?p/a>\xd0d\xe5?\xda\x16\xe2\x7f\xfee\xe5?D\xfeb\xc1,g\xe5?gK\xe3\x81\x91g\xe5?\xae\xe5\xe3\x02[h\xe5?\xf5\x7f\xe4\x83$i\xe5?_ge\xc5Rj\xe5?z\xd0g\xc9xm\xe5?\x08\x05i\xcb\x0bo\xe5?O\x9fiL\xd5o\xe5?\xb9\x86\xea\x8d\x03q\xe5?\xff \xeb\x0e\xcdq\xe5?F\xbb\xeb\x8f\x96r\xe5?\x8dU\xec\x10`s\xe5?\xd4\xef\xec\x91)t\xe5?>\xd7m\xd3Wu\xe5?\x85qnT!v\xe5?|\x8d\xf0\x97\xe2x\xe5?\xe6tq\xd9\x10z\xe5?\x97\xf6\xf2\x9b\x08|\xe5?\xde\x90\xf3\x1c\xd2|\xe5?\x02\xdes\xdd6}\xe5?Hxt^\x00~\xe5?l\xc5\xf4\x1ee~\xe5?\xd6\xacu`\x93\x7f\xe5?\x1dGv\xe1\\\x80\xe5?\xf1\x15xd\xb9\x82\xe5?8\xb0x\xe5\x82\x83\xe5?~JyfL\x84\xe5?\xc5\xe4y\xe7\x15\x85\xe5?\x0c\x7fzh\xdf\x85\xe5?vf\xfb\xa9\r\x87\xe5?\xbd\x00\xfc*\xd7\x87\xe5?\'\xe8|l\x05\x89\xe5?n\x82}\xed\xce\x89\xe5?\xb5\x1c~n\x98\x8a\xe5?\xfb\xb6~\xefa\x8b\xe5?\xac8\x00\xb2Y\x8d\xe5?\xf3\xd2\x003#\x8e\xe5?:m\x01\xb4\xec\x8e\xe5?\x81\x07\x025\xb6\x8f\xe5?2\x89\x83\xf7\xad\x91\xe5?\x9cp\x049\xdc\x92\xe5?\xbf\xbd\x84\xf9@\x93\xe5?\x06X\x85z\n\x94\xe5?p?\x06\xbc8\x95\xe5?\xb7\xd9\x06=\x02\x96\xe5?!\xc1\x87~0\x97\xe5?D\x0e\x08?\x95\x97\xe5?\xae\xf5\x88\x80\xc3\x98\xe5?\xf5\x8f\x89\x01\x8d\x99\xe5?\x19\xdd\t\xc2\xf1\x99\xe5?<*\x8a\x82V\x9a\xe5?\xc9^\x8b\x84\xe9\x9b\xe5?W\x93\x8c\x86|\x9d\xe5?\xe5\xc7\x8d\x88\x0f\x9f\xe5?r\xfc\x8e\x8a\xa2\xa0\xe5?#~\x10M\x9a\xa2\xe5?\x1b\x9a\x92\x90[\xa5\xe5?a4\x93\x11%\xa6\xe5?6\x03\x95\x94\x81\xa8\xe5?\x02\xee\x18[\x9f\xad\xe5?\x8f"\x1a]2\xaf\xe5?\x15s\x9d\xa2\x86\xb3\xe5?\x7fZ\x1e\xe4\xb4\xb4\xe5?\xc5\xf4\x1ee~\xb5\xe5?0\xdc\x9f\xa6\xac\xb6\xe5?\xbd\x10\xa1\xa8?\xb8\xe5?\xe0]!i\xa4\xb8\xe5?\'\xf8!\xeam\xb9\xe5?\xfc\xc6#m\xca\xbb\xe5?\xd0\x95%\xf0&\xbe\xe5?\xf3\xe2\xa5\xb0\x8b\xbe\xe5?:}\xa61U\xbf\xe5?]\xca&\xf2\xb9\xbf\xe5?\xa4d\'s\x83\xc0\xe5?\xc8\xb1\xa73\xe8\xc0\xe5?2\x99(u\x16\xc2\xe5?\x9c\x80\xa9\xb6D\xc3\xe5?)\xb5\xaa\xb8\xd7\xc4\xe5?\x94\x9c+\xfa\x05\xc6\xe5?\xb7\xe9\xab\xbaj\xc6\xe5?!\xd1,\xfc\x98\xc7\xe5?\xd2R\xae\xbe\x90\xc9\xe5?\x19\xed\xae?Z\xca\xe5?\x83\xd4/\x81\x88\xcb\xe5?\xcan0\x02R\xcc\xe5?\xed\xbb\xb0\xc2\xb6\xcc\xe5?W\xa31\x04\xe5\xcd\xe5?,r3\x87A\xd0\xe5?\xb9\xa64\x89\xd4\xd1\xe5?\x8du6\x0c1\xd4\xe5?\xb1\xc2\xb6\xcc\x95\xd4\xe5?>\xf7\xb7\xce(\xd6\xe5?\x85\x91\xb8O\xf2\xd6\xe5?\xcc+\xb9\xd0\xbb\xd7\xe5?\xefx9\x91 \xd8\xe5?\xc3G;\x14}\xda\xe5?\xe7\x94\xbb\xd4\xe1\xda\xe5?./\xbcU\xab\xdb\xe5?Q|<\x16\x10\xdc\xe5?\x98\x16=\x97\xd9\xdc\xe5?\xd6\xcc\xbf[d\xe0\xe5?\x1dg\xc0\xdc-\xe1\xe5?\x87NA\x1e\\\xe2\xe5?\xce\xe8A\x9f%\xe3\xe5?\x15\x83B \xef\xe3\xe5?\xa2\xb7C"\x82\xe5\xe5?\xc6\x04\xc4\xe2\xe6\xe5\xe5?\x0c\x9f\xc4c\xb0\xe6\xe5?0\xecD$\x15\xe7\xe5?w\x86E\xa5\xde\xe7\xe5?\x9a\xd3\xc5eC\xe8\xe5?\xe1m\xc6\xe6\x0c\xe9\xe5?\x04\xbbF\xa7q\xe9\xe5?KUG(;\xea\xe5?\x92\xefG\xa9\x04\xeb\xe5?\xd8\x89H*\xce\xeb\xe5?\xfc\xd6\xc8\xea2\xec\xe5?\xfc\xd6\xc8\xea2\xec\xe5?\xadXJ\xad*\xee\xe5?\x17@\xcb\xeeX\xef\xe5?^\xda\xcbo"\xf0\xe5?\xc8\xc1L\xb1P\xf1\xe5?\x0f\\M2\x1a\xf2\xe5?2\xa9\xcd\xf2~\xf2\xe5?\xbf\xdd\xce\xf4\x11\xf4\xe5?\xe3*O\xb5v\xf4\xe5?*\xc5O6@\xf5\xe5?\xb7\xf9P8\xd3\xf6\xe5?E.R:f\xf8\xe5?\x8b\xc8R\xbb/\xf9\xe5?\xd2bS<\xf9\xf9\xe5?\xf6\xaf\xd3\xfc]\xfa\xe5?\x07]L\x91\x06\xe6?\xcc;^N$\x08\xe6?\xef\x88\xde\x0e\x89\x08\xe6?6#\xdf\x8fR\t\xe6?Zp_P\xb7\t\xe6?\xe7\xa4`RJ\x0b\xe6?\n\xf2\xe0\x12\xaf\x0b\xe6?Q\x8c\xe1\x93x\x0c\xe6?\xbbsb\xd5\xa6\r\xe6?\x02\x0ecVp\x0e\xe6?\x90BdX\x03\x10\xe6?\xb3\x8f\xe4\x18h\x10\xe6?\xfa)\xe5\x991\x11\xe6?8\xe0g^\xbc\x14\xe6?\x7fzh\xdf\x85\x15\xe6?\xa2\xc7\xe8\x9f\xea\x15\xe6?\xe9a\xe9 \xb4\x16\xe6?(\x18l\xe5>\x1a\xe6?n\xb2lf\x08\x1b\xe6?\x92\xff\xec&m\x1b\xe6?f\xce\xee\xa9\xc9\x1d\xe6?\xadh\xef*\x93\x1e\xe6?\xf4\x02\xf0\xab\\\x1f\xe6?^\xeap\xed\x8a \xe6?\xa5\x84qnT!\xe6?\xeb\x1er\xef\x1d"\xe6?2\xb9rp\xe7"\xe6?U\x06\xf30L#\xe6?\xe3:\xf42\xdf$\xe6?*\xd5\xf4\xb3\xa8%\xe6?\xb7\t\xf6\xb5;\'\xe6?\xfe\xa3\xf66\x05(\xe6?E>\xf7\xb7\xce(\xe6?`\xa7\xf9\xbb\xf4+\xe6?\xa7A\xfa<\xbe,\xe6?\xe5\xf7|\x01I0\xe6?,\x92}\x82\x121\xe6?O\xdf\xfdBw1\xe6?\xdd\x13\xffD\n3\xe6?G\xfb\x7f\x8684\xe6?\x8e\x95\x80\x07\x025\xe6?\x1b\xca\x81\t\x956\xe6?\xa9\xfe\x82\x0b(8\xe6?\x13\xe6\x03MV9\xe6?\xe7\xb4\x05\xd0\xb2;\xe6?Q\x9c\x86\x11\xe1<\xe6?\xdf\xd0\x87\x13t>\xe6?&k\x88\x94=?\xe6?l\x05\x89\x15\x07@\xe6?\xb3\x9f\x89\x96\xd0@\xe6?\x1d\x87\n\xd8\xfeA\xe6?\x88n\x8b\x19-C\xe6?\xce\x08\x8c\x9a\xf6C\xe6?\xf2U\x0c[[D\xe6?\\=\x8d\x9c\x89E\xe6?0\x0c\x8f\x1f\xe6G\xe6?\xbe@\x90!yI\xe6?Ku\x91#\x0cK\xe6?Ku\x91#\x0cK\xe6?f\xde\x93\'2N\xe6?\xf4\x12\x95)\xc5O\xe6?\x81G\x96+XQ\xe6?\x0f|\x97-\xebR\xe6?*\xe5\x991\x11V\xe6?q\x7f\x9a\xb2\xdaV\xe6?\x94\xcc\x1as?W\xe6?\xdbf\x1b\xf4\x08X\xe6?h\x9b\x1c\xf6\x9bY\xe6?\xaf5\x1dweZ\xe6?=j\x1ey\xf8[\xe6?\xca\x9e\x1f{\x8b]\xe6?\tU\xa2?\x16a\xe6?s<#\x81Db\xe6?\xba\xd6#\x02\x0ec\xe6?\x00q$\x83\xd7c\xe6?\xd5?&\x064f\xe6?bt\'\x08\xc7g\xe6?\xcc[\xa8I\xf5h\xe6?Z\x90\xa9K\x88j\xe6?}\xdd)\x0c\xedj\xe6?\xa1*\xaa\xccQk\xe6?\x0b\x12+\x0e\x80l\xe6?R\xac+\x8fIm\xe6?\xbc\x93\xac\xd0wn\xe6?\xdf\xe0,\x91\xdcn\xe6?\xb3\xaf.\x149q\xe6?\xf2e\xb1\xd8\xc3t\xe6?9\x00\xb2Y\x8du\xe6?\\M2\x1a\xf2u\xe6?\xa3\xe72\x9b\xbbv\xe6?\xc64\xb3[ w\xe6?Ti\xb4]\xb3x\xe6?\x9b\x03\xb5\xde|y\xe6?\xe1\x9d\xb5_Fz\xe6?f\xee8\xa5\x9a~\xe6?\xad\x889&d\x7f\xe6?\xf4":\xa7-\x80\xe6?;\xbd:(\xf7\x80\xe6?\x82W;\xa9\xc0\x81\xe6?\xec>\xbc\xea\xee\x82\xe6?ys\xbd\xec\x81\x84\xe6?\xc0\r\xbemK\x85\xe6?\xb8)@\xb1\x0c\x88\xe6?\xfe\xc3@2\xd6\x88\xe6?\xafE\xc2\xf4\xcd\x8a\xe6?\xafE\xc2\xf4\xcd\x8a\xe6?\xf6\xdf\xc2u\x97\x8b\xe6?=z\xc3\xf6`\x8c\xe6?\xca\xae\xc4\xf8\xf3\x8d\xe6?X\xe3\xc5\xfa\x86\x8f\xe6?\xe6\x17\xc7\xfc\x19\x91\xe6?sL\xc8\xfe\xac\x92\xe6?\xba\xe6\xc8\x7fv\x93\xe6?\x01\x81\xc9\x00@\x94\xe6?\x8e\xb5\xca\x02\xd3\x95\xe6?\xb2\x02K\xc37\x96\xe6??7L\xc5\xca\x97\xe6?b\x84\xcc\x85/\x98\xe6?\xcdkM\xc7]\x99\xe6?\xf0\xb8\xcd\x87\xc2\x99\xe6?7S\xce\x08\x8c\x9a\xe6?~\xed\xce\x89U\x9b\xe6?\xc4\x87\xcf\n\x1f\x9c\xe6?\xe8\xd4O\xcb\x83\x9c\xe6?.oPLM\x9d\xe6?\xbc\xa3QN\xe0\x9e\xe6?\x03>R\xcf\xa9\x9f\xe6?m%\xd3\x10\xd8\xa0\xe6?\xfaY\xd4\x12k\xa2\xe6?\xf2uVV,\xa5\xe6?9\x10W\xd7\xf5\xa5\xe6?TyY\xdb\x1b\xa9\xe6?TyY\xdb\x1b\xa9\xe6?\xe1\xadZ\xdd\xae\xaa\xe6?\x05\xfb\xda\x9d\x13\xab\xe6?\xfd\x16]\xe1\xd4\xad\xe6?\x8aK^\xe3g\xaf\xe6?\xd1\xe5^d1\xb0\xe6?\x18\x80_\xe5\xfa\xb0\xe6?\xc9\x01\xe1\xa7\xf2\xb2\xe6?\x0f\x9c\xe1(\xbc\xb3\xe6?V6\xe2\xa9\x85\xb4\xe6?\x9d\xd0\xe2*O\xb5\xe6?\x95\xecdn\x10\xb8\xe6?\xdb\x86e\xef\xd9\xb8\xe6?"!fp\xa3\xb9\xe6?\x8c\x08\xe7\xb1\xd1\xba\xe6?=\x8aht\xc9\xbc\xe6?\x84$i\xf5\x92\xbd\xe6?\xa7q\xe9\xb5\xf7\xbd\xe6?5\xa6\xea\xb7\x8a\xbf\xe6?\xc2\xda\xeb\xb9\x1d\xc1\xe6?\tu\xec:\xe7\xc1\xe6?s\\m|\x15\xc3\xe6?\x01\x91n~\xa8\xc4\xe6?kx\xef\xbf\xd6\xc5\xe6?\xb2\x12\xf0@\xa0\xc6\xe6?c\x94q\x03\x98\xc8\xe6?\xa9.r\x84a\xc9\xe6?~\xfds\x07\xbe\xcb\xe6?\xc4\x97t\x88\x87\xcc\xe6?\x0b2u\tQ\xcd\xe6?R\xccu\x8a\x1a\xce\xe6?J\xe8\xf7\xcd\xdb\xd0\xe6?\x1e\xb7\xf9P8\xd3\xe6?\xf2\x85\xfb\xd3\x94\xd5\xe6?9 \xfcT^\xd6\xe6?\x80\xba\xfc\xd5\'\xd7\xe6?\xc7T\xfdV\xf1\xd7\xe6?1<~\x98\x1f\xd9\xe6?x\xd6~\x19\xe9\xd9\xe6?\xbep\x7f\x9a\xb2\xda\xe6?\x05\x0b\x80\x1b|\xdb\xe6?(X\x00\xdc\xe0\xdb\xe6?(X\x00\xdc\xe0\xdb\xe6?\xd1\xf5\x03\xe2\x99\xe0\xe6?\x18\x90\x04cc\xe1\xe6?\xc9\x11\x86%[\xe3\xe6?3\xf9\x06g\x89\xe4\xe6?\xc0-\x08i\x1c\xe6\xe6?\x07\xc8\x08\xea\xe5\xe6\xe6?\xa7\x81\x8e3`\xee\xe6?\xa7\x81\x8e3`\xee\xe6?\xee\x1b\x8f\xb4)\xef\xe6?5\xb6\x8f5\xf3\xef\xe6?|P\x90\xb6\xbc\xf0\xe6?\xc3\xea\x907\x86\xf1\xe6?-\xd2\x11y\xb4\xf2\xe6?\x97\xb9\x92\xba\xe2\xf3\xe6?$\xee\x93\xbcu\xf5\xe6?k\x88\x94=?\xf6\xe6?\x8f\xd5\x14\xfe\xa3\xf6\xe6?\xd5o\x15\x7fm\xf7\xe6?\xf9\xbc\x95?\xd2\xf7\xe6??W\x96\xc0\x9b\xf8\xe6?\x86\xf1\x96Ae\xf9\xe6?\xcd\x8b\x97\xc2.\xfa\xe6?7s\x18\x04]\xfb\xe6?~\r\x19\x85&\xfc\xe6?\xe8\xf4\x99\xc6T\xfd\xe6?v)\x9b\xc8\xe7\xfe\xe6?\x99v\x1b\x89L\xff\xe6?\xe0\x10\x1c\n\x16\x00\xe7?mE\x1d\x0c\xa9\x01\xe7?\xfby\x1e\x0e<\x03\xe7?\xc7d\xa2\xd4Y\x08\xe7?\x0e\xff\xa2U#\t\xe7?L\xb5%\x1a\xae\x0c\xe7?\x93O&\x9bw\r\xe7?\xda\xe9&\x1cA\x0e\xe7? \x84\'\x9d\n\x0f\xe7?\xae\xb8(\x9f\x9d\x10\xe7?;\xed)\xa10\x12\xe7?\x82\x87*"\xfa\x12\xe7?VV,\xa5V\x15\xe7?z\xa3\xace\xbb\x15\xe7?\x07\xd8\xadgN\x17\xe7?+%.(\xb3\x17\xe7?r\xbf.\xa9|\x18\xe7?\xb8Y/*F\x19\xe7?\xff\xf3/\xab\x0f\x1a\xe7?"A\xb0kt\x1a\xe7?i\xdb\xb0\xec=\x1b\xe7?\x84D\xb3\xf0c\x1e\xe7?\xee+42\x92\x1f\xe7?5\xc64\xb3[ \xe7?5\xc64\xb3[ \xe7?\x9f\xad\xb5\xf4\x89!\xe7?\xe6G\xb6uS"\xe7?P/7\xb7\x81#\xe7?t|\xb7w\xe6#\xe7?\xd5\x7f\xba\xfc\xd5\'\xe7?\x1c\x1a\xbb}\x9f(\xe7?\x86\x01<\xbf\xcd)\xe7?\x86\x01<\xbf\xcd)\xe7?R\xec\xbf\x85\xeb.\xe7?mU\xc2\x89\x112\xe7?\x91\xa2BJv2\xe7?L\xc5\xca\x97\x16=\xe7?\x93_\xcb\x18\xe0=\xe7?\xfdFLZ\x0e?\xe7?g.\xcd\x9b<@\xe7?\xa6\xe4O`\xc7C\xe7?\xa6\xe4O`\xc7C\xe7?\xc91\xd0 ,D\xe7?\x10\xcc\xd0\xa1\xf5D\xe7?3\x19QbZE\xe7?z\xb3Q\xe3#F\xe7?\x9d\x00\xd2\xa3\x88F\xe7?\xe4\x9a\xd2$RG\xe7?\x08\xe8R\xe5\xb6G\xe7?r\xcf\xd3&\xe5H\xe7?\x84TXn\xccN\xe7?\xcb\xeeX\xef\x95O\xe7?\x12\x89Yp_P\xe7?Y#Z\xf1(Q\xe7?\xa0\xbdZr\xf2Q\xe7?\xe6W[\xf3\xbbR\xe7?%\x0e\xde\xb7FV\xe7?l\xa8\xde8\x10W\xe7?\xb2B\xdf\xb9\xd9W\xe7?@w\xe0\xbblY\xe7?c\xc4`|\xd1Y\xe7?\xaa^a\xfd\x9aZ\xe7?\xcd\xab\xe1\xbd\xffZ\xe7?[\xe0\xe2\xbf\x92\\\xe7?~-c\x80\xf7\\\xe7?\x0cbd\x82\x8a^\xe7?\x0cbd\x82\x8a^\xe7?\xbd\xe3\xe5D\x82`\xe7?\x04~\xe6\xc5Ka\xe7?neg\x07zb\xe7?\xb4\xffg\x88Cc\xe7?\x80\xea\xebNah\xe7?\xc7\x84\xec\xcf*i\xe7?1lm\x11Yj\xe7?x\x06n\x92"k\xe7?\xbf\xa0n\x13\xeck\xe7?\x06;o\x94\xb5l\xe7?)\x88\xefT\x1am\xe7?)\x88\xefT\x1am\xe7?\xda\tq\x17\x12o\xe7?\xda\tq\x17\x12o\xe7?D\xf1\xf1X@p\xe7?\x8b\x8b\xf2\xd9\tq\xe7?\xd2%\xf3Z\xd3q\xe7?3)\xf6\xdf\xc2u\xe7?z\xc3\xf6`\x8cv\xe7?O\x92\xf8\xe3\xe8x\xe7?O\x92\xf8\xe3\xe8x\xe7?\x95,\xf9d\xb2y\xe7?\x95,\xf9d\xb2y\xe7?\xdc\xc6\xf9\xe5{z\xe7?#a\xfafE{\xe7?\xb0\x95\xfbh\xd8|\xe7?>\xca\xfcjk~\xe7?l\xb8\x83\xb6x\x87\xe7?\xb3R\x847B\x88\xe7?\xd6\x9f\x04\xf8\xa6\x88\xe7?@\x87\x859\xd5\x89\xe7?c\xd4\x05\xfa9\x8a\xe7?\xaan\x06{\x03\x8b\xe7?\x14V\x87\xbc1\x8c\xe7?[\xf0\x87=\xfb\x8c\xe7?~=\x08\xfe_\x8d\xe7?\xe9$\x89?\x8e\x8e\xe7?\x0cr\t\x00\xf3\x8e\xe7?\x9a\xa6\n\x02\x86\x90\xe7?\x04\x8e\x8bC\xb4\x91\xe7?J(\x8c\xc4}\x92\xe7?nu\x0c\x85\xe2\x92\xe7?\xb5\x0f\r\x06\xac\x93\xe7?\xfb\xa9\r\x87u\x94\xe7?BD\x0e\x08?\x95\xe7?\x9cc\x93\xd0\xef\x9b\xe7?\xe2\xfd\x93Q\xb9\x9c\xe7?\xfef\x96U\xdf\x9f\xe7?hN\x17\x97\r\xa1\xe7?<\x1d\x19\x1aj\xa3\xe7?\x83\xb7\x19\x9b3\xa4\xe7?49\x9b]+\xa6\xe7?\x9e \x1c\x9fY\xa7\xe7?\xe5\xba\x1c #\xa8\xe7?\x96<\x9e\xe2\x1a\xaa\xe7?#q\x9f\xe4\xad\xab\xe7?\x1b\x8d!(o\xae\xe7?a\'"\xa98\xaf\xe7?}\x90$\xad^\xb2\xe7?\xc3*%.(\xb3\xe7?[\x00-\xbbc\xbd\xe7?\xa2\x9a-<-\xbe\xe7?\xc5\xe7\xad\xfc\x91\xbe\xe7?\x0c\x82\xae}[\xbf\xe7?\xb5\x1f\xb2\x83\x14\xc4\xe7?\xfc\xb9\xb2\x04\xde\xc4\xe7?:p5\xc9h\xc8\xe7?\x81\n6J2\xc9\xe7?\xf5\x92\xbd\x16\t\xd3\xe7?<-\xbe\x97\xd2\xd3\xe7?`z>X7\xd4\xe7?\xa6\x14?\xd9\x00\xd5\xe7?O\xb2B\xdf\xb9\xd9\xe7?\x96LC`\x83\xda\xe7?#\x81Db\x16\xdc\xe7?#\x81Db\x16\xdc\xe7?j\x1bE\xe3\xdf\xdc\xe7?\xb1\xb5Ed\xa9\xdd\xe7?>\xeaFf<\xdf\xe7?\x85\x84G\xe7\x05\xe0\xe7?\xc4:\xca\xab\x90\xe3\xe7?\xc4:\xca\xab\x90\xe3\xe7?%>\xcd0\x80\xe7\xe7?l\xd8\xcd\xb1I\xe8\xe7?\xab\x8ePv\xd4\xeb\xe7?\xf1(Q\xf7\x9d\xec\xe7?\x0c\x92S\xfb\xc3\xef\xe7?\x9a\xc6T\xfdV\xf1\xe7?KH\xd6\xbfN\xf3\xe7?\x92\xe2\xd6@\x18\xf4\xe7?\x1f\x17\xd8B\xab\xf5\xe7?f\xb1\xd8\xc3t\xf6\xe7?\xc8\xb4\xdbHd\xfa\xe7?\x0fO\xdc\xc9-\xfb\xe7?*\xb8\xde\xcdS\xfe\xe7?pR\xdfN\x1d\xff\xe7?\xb7\xec\xdf\xcf\xe6\xff\xe7?\xfe\x86\xe0P\xb0\x00\xe8?`\x8a\xe3\xd5\x9f\x04\xe8?\xa7$\xe4Vi\x05\xe8?\xb1\xc5\xea\xe1\x11\x0e\xe8?\xf8_\xebb\xdb\x0e\xe8?Zc\xee\xe7\xca\x12\xe8?\xa0\xfd\xeeh\x94\x13\xe8?\xc4Jo)\xf9\x13\xe8?\n\xe5o\xaa\xc2\x14\xe8?\x905\xf3\xef\x16\x19\xe8?\xd6\xcf\xf3p\xe0\x19\xe8?\xce\xebu\xb4\xa1\x1c\xe8?\x15\x86v5k\x1d\xe8?\\ w\xb64\x1e\xe8?\xa2\xbaw7\xfe\x1e\xe8?\xd9\x8c|?J%\xe8?\x1f\'}\xc0\x13&\xe8?\xd0\xa8\xfe\x82\x0b(\xe8?\x17C\xff\x03\xd5(\xe8?"\xe4\x05\x8f}1\xe8?h~\x06\x10G2\xe8?`\x9a\x88S\x085\xe8?\x83\xe7\x08\x14m5\xe8?\t8\x8cY\xc19\xe8?\x96l\x8d[T;\xe8?\xb1\xd5\x8f_z>\xe8?\xf8o\x90\xe0C?\xe8?\xe7\xa7\x94g\xc6D\xe8?\xe7\xa7\x94g\xc6D\xe8?9\xe3\x9bs8N\xe8?\x7f}\x9c\xf4\x01O\xe8?(\x1b\xa0\xfa\xbaS\xe8?o\xb5\xa0{\x84T\xe8?;\xa0$B\xa2Y\xe8?\x81:%\xc3kZ\xe8?yV\xa7\x06-]\xe8?\xe3=(H[^\xe8?\x8c\xdb+N\x14c\xe8?\xd3u,\xcf\xddc\xe8?\xca\x91\xae\x12\x9ff\xe8?\xca\x91\xae\x12\x9ff\xe8?\x11,\xaf\x93hg\xe8?\xdd\x163Z\x86l\xe8?$\xb13\xdbOm\xe8?kK4\\\x19n\xe8?\xb1\xe54\xdd\xe2n\xe8?\x03!<\xe9Tx\xe8?I\xbb\xedz{\xb8\xe8?3\xdc\xf0\x804\xbd\xe8?yv\xf1\x01\xfe\xbd\xe8?\x8c\xfbuI\xe5\xc3\xe8?\xd3\x95v\xca\xae\xc4\xe8?5\x99yO\x9e\xc8\xe8?5\x99yO\x9e\xc8\xe8?X\xe6\xf9\x0f\x03\xc9\xe8?\x9f\x80\xfa\x90\xcc\xc9\xe8?\x9f\x80\xfa\x90\xcc\xc9\xe8?g\x01\x128\x7f\xe8\xe8?\xae\x9b\x12\xb9H\xe9\xe8?\xecQ\x95}\xd3\xec\xe8?\xecQ\x95}\xd3\xec\xe8?V9\x16\xbf\x01\xee\xe8?\x9d\xd3\x16@\xcb\xee\xe8?\xc0 \x97\x000\xef\xe8?\xc0 \x97\x000\xef\xe8?NU\x98\x02\xc3\xf0\xe8?\x95\xef\x98\x83\x8c\xf1\xe8?\xff\xd6\x19\xc5\xba\xf2\xe8?Fq\x1aF\x84\xf3\xe8?i\xbe\x9a\x06\xe9\xf3\xe8?\xf7\xf2\x9b\x08|\xf5\xe8?\xba\xf9\xa1\x12[\xfd\xe8?H.\xa3\x14\xee\xfe\xe8?\xaa1\xa6\x99\xdd\x02\xe9?\xaa1\xa6\x99\xdd\x02\xe9?eT.\xe7}\r\xe9?\xac\xee.hG\x0e\xe9?\x80\xbd0\xeb\xa3\x10\xe9?\xc7W1lm\x11\xe9?\x0e\xf21\xed6\x12\xe9?T\x8c2n\x00\x13\xe9?\xeca:\xfb;\x1d\xe9?\xeca:\xfb;\x1d\xe9?>\x9dA\x07\xae&\xe9?\xcb\xd1B\tA(\xe9?\x12lC\x8a\n)\xe9?Y\x06D\x0b\xd4)\xe9?-\xd5E\x8e0,\xe9?-\xd5E\x8e0,\xe9?7vL\x19\xd94\xe9?~\x10M\x9a\xa25\xe9?\x9b6\xd8l2D\xe9?\xe2\xd0\xd8\xed\xfbD\xe9?p\x05\xda\xef\x8eF\xe9?\xb6\x9f\xdapXG\xe9?<\xf0]\xb6\xacK\xe9?\x82\x8a^7vL\xe9?\xd4\xc5eC\xe8U\xe9?\x1a`f\xc4\xb1V\xe9?\xef.hG\x0eY\xe9?\xef.hG\x0eY\xe9?\xa0\xb0\xe9\t\x06[\xe9?\xe6J\xea\x8a\xcf[\xe9?Q2k\xcc\xfd\\\xe9?\x97\xcckM\xc7]\xe9?\x01\xb4\xec\x8e\xf5^\xe9?\x01\xb4\xec\x8e\xf5^\xe9?\xb25nQ\xed`\xe9?\xf9\xcfn\xd2\xb6a\xe9?\xa2mr\xd8of\xe9?\xe8\x07sY9g\xe9?\'\xbe\xf5\x1d\xc4j\xe9?nX\xf6\x9e\x8dk\xe9?h1\x01\xb1\xb8y\xe9?h1\x01\xb1\xb8y\xe9?\xd2\x18\x82\xf2\xe6z\xe9?\xd2\x18\x82\xf2\xe6z\xe9?\x18\xb3\x82s\xb0{\xe9?j\xee\x89\x7f"\x85\xe9?\xb0\x88\x8a\x00\xec\x85\xe9?\x87\x14\x15R\xb2\x93\xe9?\xce\xae\x15\xd3{\x94\xe9?nh\x9b\x1c\xf6\x9b\xe9?\xfb\x9c\x9c\x1e\x89\x9d\xe9?<\x10\xa8\xb1}\xac\xe9?\x83\xaa\xa82G\xad\xe9?\xcaD\xa9\xb3\x10\xae\xe9?\x10\xdf\xa94\xda\xae\xe9?\xde\x86\xb6\xc9a\xbf\xe9?\xde\x86\xb6\xc9a\xbf\xe9?0\xc2\xbd\xd5\xd3\xc8\xe9?0\xc2\xbd\xd5\xd3\xc8\xe9?2\x7fF\xa4=\xd4\xe9?2\x7fF\xa4=\xd4\xe9?\xda\x1cJ\xaa\xf6\xd8\xe9?\xda\x1cJ\xaa\xf6\xd8\xe9?\xc1p\xd0t:\xe1\xe9?\xc1p\xd0t:\xe1\xe9?\x08\x0b\xd1\xf5\x03\xe2\xe9?O\xa5\xd1v\xcd\xe2\xe9?\xb9\x8cR\xb8\xfb\xe3\xe9?\x00\'S9\xc5\xe4\xe9?\x13\xac\xd7\x80\xac\xea\xe9?YF\xd8\x01v\xeb\xe9?0\xd2bS<\xf9\xe9?wlc\xd4\x05\xfa\xe9?\x1b\xa0\xfa\xbaS\x18\xea?\x1b\xa0\xfa\xbaS\x18\xea?ZV}\x7f\xde\x1b\xea?ZV}\x7f\xde\x1b\xea?}\xa3\xfd?C\x1c\xea?\xc4=\xfe\xc0\x0c\x1d\xea?8\xc6\x85\x8d\xe3&\xea?\x7f`\x86\x0e\xad\'\xea?KK\n\xd5\xca,\xea?\x92\xe5\nV\x94-\xea?\x1f\x1a\x0cX\'/\xea?\x1f\x1a\x0cX\'/\xea?2\x9f\x90\x9f\x0e5\xea?2\x9f\x90\x9f\x0e5\xea?\x9c\x86\x11\xe1<6\xea?*\xbb\x12\xe3\xcf7\xea?\xdb<\x94\xa5\xc79\xea?\xdb<\x94\xa5\xc79\xea?hq\x95\xa7Z;\xea?`\x8d\x17\xeb\x1b>\xea?\xa7\'\x18l\xe5>\xea?\xcat\x98,J?\xea?\x11\x0f\x99\xad\x13@\xea?.5$\x80\xa3N\xea?.5$\x80\xa3N\xea?\x02\x04&\x03\x00Q\xea?\x02\x04&\x03\x00Q\xea?\xce\xee\xa9\xc9\x1dV\xea?\x15\x89\xaaJ\xe7V\xea?\xad^\xb2\xd7"a\xea?\xf4\xf8\xb2X\xeca\xea?}\xc3G;\x14}\xea?}\xc3G;\x14}\xea?\x88dN\xc6\xbc\x85\xea?\xcf\xfeNG\x86\x86\xea?\xf2K\xcf\x07\xeb\x86\xea?\xf2K\xcf\x07\xeb\x86\xea?\xadnWU\x8b\x91\xea?\xf4\x08X\xd6T\x92\xea?ED_\xe2\xc6\x9b\xea?\x8c\xde_c\x90\x9c\xea?\x11/\xe3\xa8\xe4\xa0\xea?X\xc9\xe3)\xae\xa1\xea?\xba\xcc\xe6\xae\x9d\xa5\xea?\x01g\xe7/g\xa6\xea?\r\xc5v\x89y\xba\xea?T_w\nC\xbb\xea?i\xa1\x84 \x94\xcc\xea?\xb0;\x85\xa1]\xcd\xea?\xee\xf1\x07f\xe8\xd0\xea?5\x8c\x08\xe7\xb1\xd1\xea?\x1c\xe0\x8e\xb1\xf5\xd9\xea?\x1c\xe0\x8e\xb1\xf5\xd9\xea?\xf0\xae\x904R\xdc\xea?7I\x91\xb5\x1b\xdd\xea? Z\xa0N\xc9\xf0\xea?g\xf4\xa0\xcf\x92\xf1\xea?\x82]\xa3\xd3\xb8\xf4\xea?\xc9\xf7\xa3T\x82\xf5\xea?R\xc287\xaa\x10\xeb?\x99\\9\xb8s\x11\xeb?m+;;\xd0\x13\xeb?m+;;\xd0\x13\xeb?\xfb_<=c\x15\xeb?B\xfa<\xbe,\x16\xeb?\xf7\xf5\xcf\x1d\xf8.\xeb?>\x90\xd0\x9e\xc1/\xeb?\x97\xafUgr6\xeb?\x97\xafUgr6\xeb?\xc5\x9d\xdc\xb2\x7f?\xeb?\xc5\x9d\xdc\xb2\x7f?\xeb?\x1e\xbda{0F\xeb?\x1e\xbda{0F\xeb?U\x8ff\x83|L\xeb?U\x8ff\x83|L\xeb?\x8bak\x8b\xc8R\xeb?\x18\x96l\x8d[T\xeb?eg\x07zbw\xeb?eg\x07zbw\xeb?\x18\xa6\x11\x0b\xc4\x84\xeb?\x18\xa6\x11\x0b\xc4\x84\xeb?<\xf3\x91\xcb(\x85\xeb?<\xf3\x91\xcb(\x85\xeb?\xc9\'\x93\xcd\xbb\x86\xeb?\xc9\'\x93\xcd\xbb\x86\xeb?\xb0{\x19\x98\xff\x8e\xeb?\xb0{\x19\x98\xff\x8e\xeb?\xc5\xbd&\xaeP\xa0\xeb?\xc5\xbd&\xaeP\xa0\xeb?\x9a\x8c(1\xad\xa2\xeb?\x9a\x8c(1\xad\xa2\xeb?\xe0&)\xb2v\xa3\xeb?\'\xc1)3@\xa4\xeb?\xa0\xc3\xc2\x9c\xea\xc4\xeb?\xa0\xc3\xc2\x9c\xea\xc4\xeb?[\xe6J\xea\x8a\xcf\xeb?[\xe6J\xea\x8a\xcf\xeb?\xd8RPs\xa0\xd6\xeb?\xd8RPs\xa0\xd6\xeb?\xad!R\xf6\xfc\xd8\xeb?\xad!R\xf6\xfc\xd8\xeb?\x19\xc6[\x06\x95\xe5\xeb?``\\\x87^\xe6\xeb?\xcaG\xdd\xc8\x8c\xe7\xeb?\x11\xe2\xddIV\xe8\xeb?\x85je\x16-\xf2\xeb?\x85je\x16-\xf2\xeb?8\xa9o\xa7\x8e\xff\xeb?8\xa9o\xa7\x8e\xff\xeb?\x7fCp(X\x00\xec?\xc6\xddp\xa9!\x01\xec?\xd2;\x00\x034\x15\xec?\xd2;\x00\x034\x15\xec?8\xb9\x14%\xf7/\xec?8\xb9\x14%\xf7/\xec?\xd7\xc5\xb6\x1dp\\\xec?\xd7\xc5\xb6\x1dp\\\xec?\xa3\xb0:\xe4\x8da\xec?\xa3\xb0:\xe4\x8da\xec?o\x9b\xbe\xaa\xabf\xec?o\x9b\xbe\xaa\xabf\xec?\x92\xe8>k\x10g\xec?\x92\xe8>k\x10g\xec?\x9fF\xce\xc4"{\xec?\x9fF\xce\xc4"{\xec?\x96bP\x08\xe4}\xec?\x96bP\x08\xe4}\xec?\xf4\xfb\xe6mh\x9b\xec?;\x96\xe7\xee1\x9c\xec?\xd3k\xef{m\xa6\xec?\x1a\x06\xf0\xfc6\xa7\xec?,\x8btD\x1e\xad\xec?,\x8btD\x1e\xad\xec?Zy\xfb\x8f+\xb6\xec?Zy\xfb\x8f+\xb6\xec?\x80\x83\x04\x1f\xfa\xc1\xec?\x80\x83\x04\x1f\xfa\xc1\xec?\xa3\xd0\x84\xdf^\xc2\xec?\xa3\xd0\x84\xdf^\xc2\xec?\xf6\xc8\x14\xba:\xd7\xec?\xf6\xc8\x14\xba:\xd7\xec?\xcb\x97\x16=\x97\xd9\xec?\xcb\x97\x16=\x97\xd9\xec?5\x7f\x97~\xc5\xda\xec?5\x7f\x97~\xc5\xda\xec?\xd58\x1d\xc8?\xe2\xec?\xd58\x1d\xc8?\xe2\xec?\x86\xba\x9e\x8a7\xe4\xec?\x86\xba\x9e\x8a7\xe4\xec?e*\xa7\x98<\xef\xec?e*\xa7\x98<\xef\xec?\x88w\'Y\xa1\xef\xec?\x88w\'Y\xa1\xef\xec?\xf7\xd8\xb97\xa3\x07\xed?=s\xba\xb8l\x08\xed?\xb2\xfbA\x85C\x12\xed?\xb2\xfbA\x85C\x12\xed?\xcddD\x89i\x15\xed?\xcddD\x89i\x15\xed?9\tN\x99\x01"\xed?9\tN\x99\x01"\xed?i\xb4]\xb3x6\xed?i\xb4]\xb3x6\xed?\x8d\x01\xdes\xdd6\xed?\x8d\x01\xdes\xdd6\xed?-\xbbc\xbdW>\xed?-\xbbc\xbdW>\xed?P\x08\xe4}\xbc>\xed?P\x08\xe4}\xbc>\xed?\xa2C\xeb\x89.H\xed?\xa2C\xeb\x89.H\xed?/x\xec\x8b\xc1I\xed?/x\xec\x8b\xc1I\xed?B\xfdp\xd3\xa8O\xed?B\xfdp\xd3\xa8O\xed?15uZ+U\xed?15uZ+U\xed?\xd2\xee\xfa\xa3\xa5\\\xed?\xd2\xee\xfa\xa3\xa5\\\xed?\xff\xdc\x81\xef\xb2e\xed?\xff\xdc\x81\xef\xb2e\xed?\xef\x14\x86v5k\xed?\xef\x14\x86v5k\xed?\xc3\xe3\x87\xf9\x91m\xed?\xc3\xe3\x87\xf9\x91m\xed?\n~\x88z[n\xed?\n~\x88z[n\xed?-\xcb\x08;\xc0n\xed?-\xcb\x08;\xc0n\xed?l\x81\x8b\xffJr\xed?l\x81\x8b\xffJr\xed?\xd6h\x0cAys\xed?\xd6h\x0cAys\xed?\xa2S\x90\x07\x97x\xed?\xa2S\x90\x07\x97x\xed?:)\x98\x94\xd2\x82\xed?:)\x98\x94\xd2\x82\xed?D\xca\x9e\x1f{\x8b\xed?D\xca\x9e\x1f{\x8b\xed?F\x87\'\xee\xe4\x96\xed?F\x87\'\xee\xe4\x96\xed?\xef$+\xf4\x9d\x9b\xed?\xef$+\xf4\x9d\x9b\xed?l\x910}\xb3\xa2\xed?l\x910}\xb3\xa2\xed?\x1d\x13\xb2?\xab\xa4\xed?\x1d\x13\xb2?\xab\xa4\xed?\x87\xfa2\x81\xd9\xa5\xed?\x87\xfa2\x81\xd9\xa5\xed?S\xe5\xb6G\xf7\xaa\xed?S\xe5\xb6G\xf7\xaa\xed?nN\xb9K\x1d\xae\xed?nN\xb9K\x1d\xae\xed?\xca*\xc7\xe27\xc0\xed?\xca*\xc7\xe27\xc0\xed?#JL\xab\xe8\xc6\xed?#JL\xab\xe8\xc6\xed?K\x11\xde\x08!\xde\xed?K\x11\xde\x08!\xde\xed?\x92\xab\xde\x89\xea\xde\xed?\x92\xab\xde\x89\xea\xde\xed?\xad\x14\xe1\x8d\x10\xe2\xed?\xad\x14\xe1\x8d\x10\xe2\xed?\x064fV\xc1\xe8\xed?\x064fV\xc1\xe8\xed?h7i\xdb\xb0\xec\xed?h7i\xdb\xb0\xec\xed?\x9e\tn\xe3\xfc\xf2\xed?\x9e\tn\xe3\xfc\xf2\xed?,>o\xe5\x8f\xf4\xed?,>o\xe5\x8f\xf4\xed?r\xd8ofY\xf5\xed?r\xd8ofY\xf5\xed?\x96%\xf0&\xbe\xf5\xed?\x96%\xf0&\xbe\xf5\xed?\x90\xfe\xfa8\xe9\x03\xee?\x90\xfe\xfa8\xe9\x03\xee?\x15O~~=\x08\xee?\x15O~~=\x08\xee?K!\x83\x86\x89\x0e\xee?K!\x83\x86\x89\x0e\xee?\x0f(\x89\x90h\x16\xee?\x0f(\x89\x90h\x16\xee?\xb7\xc5\x8c\x96!\x1b\xee?\xb7\xc5\x8c\x96!\x1b\xee?\xd2.\x8f\x9aG\x1e\xee?\xd2.\x8f\x9aG\x1e\xee?\x83\xb0\x10]? \xee?\x83\xb0\x10]? \xee?42\x92\x1f7"\xee?42\x92\x1f7"\xee?\xe5\xb3\x13\xe2.$\xee?\xe5\xb3\x13\xe2.$\xee?Z<\x9b\xae\x05.\xee?Z<\x9b\xae\x05.\xee?\x0b\xbe\x1cq\xfd/\xee?\x0b\xbe\x1cq\xfd/\xee?.\x0b\x9d1b0\xee?.\x0b\x9d1b0\xee?QX\x1d\xf2\xc60\xee?QX\x1d\xf2\xc60\xee?\x8a\xe7\xaa\xc8|B\xee?\x8a\xe7\xaa\xc8|B\xee?q;1\x93\xc0J\xee?q;1\x93\xc0J\xee?\x8c\xa43\x97\xe6M\xee?\x8c\xa43\x97\xe6M\xee?\xaf\xf1\xb3WKN\xee?\xaf\xf1\xb3WKN\xee?\xc2v8\x9f2T\xee?\xc2v8\x9f2T\xee?\x00-\xbbc\xbdW\xee?\x00-\xbbc\xbdW\xee?\x13\xb2?\xab\xa4]\xee?\x13\xb2?\xab\xa4]\xee?u\xb5B0\x94a\xee?u\xb5B0\x94a\xee?\x88:\xc7w{g\xee?\x88:\xc7w{g\xee?\x15o\xc8y\x0ei\xee?\x15o\xc8y\x0ei\xee?\xe1YL@,n\xee?\xe1YL@,n\xee?o\x8eMB\xbfo\xee?o\x8eMB\xbfo\xee?\xec\xfaR\xcb\xd4v\xee?\xec\xfaR\xcb\xd4v\xee?2\x95SL\x9ew\xee?2\x95SL\x9ew\xee?V\xe2\xd3\x0c\x03x\xee?V\xe2\xd3\x0c\x03x\xee?{\xec\xdc\x9b\xd1\x83\xee?{\xec\xdc\x9b\xd1\x83\xee?\x9f9]\\6\x84\xee?\x9f9]\\6\x84\xee?s\x08_\xdf\x92\x86\xee?s\x08_\xdf\x92\x86\xee?\xd5\x0bbd\x82\x8a\xee?\xd5\x0bbd\x82\x8a\xee?\x1c\xa6b\xe5K\x8b\xee?\x1c\xa6b\xe5K\x8b\xee?b@cf\x15\x8c\xee?b@cf\x15\x8c\xee?\xcd\'\xe4\xa7C\x8d\xee?\xcd\'\xe4\xa7C\x8d\xee?\xc4Cf\xeb\x04\x90\xee?\xc4Cf\xeb\x04\x90\xee?\x03\xfa\xe8\xaf\x8f\x93\xee?\x03\xfa\xe8\xaf\x8f\x93\xee?\xab\x97\xec\xb5H\x98\xee?\xab\x97\xec\xb5H\x98\xee?9\xcc\xed\xb7\xdb\x99\xee?9\xcc\xed\xb7\xdb\x99\xee?T5\xf0\xbb\x01\x9d\xee?T5\xf0\xbb\x01\x9d\xee?(\x04\xf2>^\x9f\xee?(\x04\xf2>^\x9f\xee?\x8a\x07\xf5\xc3M\xa3\xee?\x8a\x07\xf5\xc3M\xa3\xee?\xec\n\xf8H=\xa7\xee?\xec\n\xf8H=\xa7\xee?\x0fXx\t\xa2\xa7\xee?\x0fXx\t\xa2\xa7\xee?3\xa5\xf8\xc9\x06\xa8\xee?3\xa5\xf8\xc9\x06\xa8\xee?\x94\xa8\xfbN\xf6\xab\xee?\x94\xa8\xfbN\xf6\xab\xee?\x84\xe0\xff\xd5x\xb1\xee?\x84\xe0\xff\xd5x\xb1\xee?5b\x81\x98p\xb3\xee?5b\x81\x98p\xb3\xee?X\xaf\x01Y\xd5\xb3\xee?X\xaf\x01Y\xd5\xb3\xee?|\xfc\x81\x19:\xb4\xee?|\xfc\x81\x19:\xb4\xee?P\xcb\x83\x9c\x96\xb6\xee?P\xcb\x83\x9c\x96\xb6\xee?$\x9a\x85\x1f\xf3\xb8\xee?$\x9a\x85\x1f\xf3\xb8\xee?k4\x86\xa0\xbc\xb9\xee?k4\x86\xa0\xbc\xb9\xee?\xd5\x1b\x07\xe2\xea\xba\xee?\xd5\x1b\x07\xe2\xea\xba\xee?\xf8h\x87\xa2O\xbb\xee?\xf8h\x87\xa2O\xbb\xee?7\x1f\ng\xda\xbe\xee?7\x1f\ng\xda\xbe\xee?\xe8\xa0\x8b)\xd2\xc0\xee?\xe8\xa0\x8b)\xd2\xc0\xee?\x03\n\x8e-\xf8\xc3\xee?\x03\n\x8e-\xf8\xc3\xee?\xb4\x8b\x0f\xf0\xef\xc5\xee?\xb4\x8b\x0f\xf0\xef\xc5\xee?\x1es\x901\x1e\xc7\xee?\x1es\x901\x1e\xc7\xee?1\xf8\x14y\x05\xcd\xee?1\xf8\x14y\x05\xcd\xee?w\x92\x15\xfa\xce\xcd\xee?w\x92\x15\xfa\xce\xcd\xee?o\xae\x97=\x90\xd0\xee?o\xae\x97=\x90\xd0\xee?\xfd\xe2\x98?#\xd2\xee?\xfd\xe2\x98?#\xd2\xee?\x8a\x17\x9aA\xb6\xd3\xee?\x8a\x17\x9aA\xb6\xd3\xee?\xd1\xb1\x9a\xc2\x7f\xd4\xee?\xd1\xb1\x9a\xc2\x7f\xd4\xee?;\x99\x1b\x04\xae\xd5\xee?;\x99\x1b\x04\xae\xd5\xee?\xa5\x80\x9cE\xdc\xd6\xee?\xa5\x80\x9cE\xdc\xd6\xee?3\xb5\x9dGo\xd8\xee?3\xb5\x9dGo\xd8\xee?zO\x9e\xc88\xd9\xee?zO\x9e\xc88\xd9\xee?N\x1e\xa0K\x95\xdb\xee?N\x1e\xa0K\x95\xdb\xee?qk \x0c\xfa\xdb\xee?qk \x0c\xfa\xdb\xee?\xb0!\xa3\xd0\x84\xdf\xee?\xb0!\xa3\xd0\x84\xdf\xee?\xcb\x8a\xa5\xd4\xaa\xe2\xee?\xcb\x8a\xa5\xd4\xaa\xe2\xee?-\x8e\xa8Y\x9a\xe6\xee?-\x8e\xa8Y\x9a\xe6\xee?\xba\xc2\xa9[-\xe8\xee?\xba\xc2\xa9[-\xe8\xee?\x01]\xaa\xdc\xf6\xe8\xee?\x01]\xaa\xdc\xf6\xe8\xee?\x86\xad-"K\xed\xee?\x86\xad-"K\xed\xee?\xcdG.\xa3\x14\xee\xee?\xcdG.\xa3\x14\xee\xee?\x14\xe2.$\xde\xee\xee?\x14\xe2.$\xde\xee\xee?~\xc9\xafe\x0c\xf0\xee?~\xc9\xafe\x0c\xf0\xee?\xa1\x160&q\xf0\xee?\xa1\x160&q\xf0\xee?\xe8\xb00\xa7:\xf1\xee?\xe8\xb00\xa7:\xf1\xee?\xe0\xcc\xb2\xea\xfb\xf3\xee?\xe0\xcc\xb2\xea\xfb\xf3\xee?\x91N4\xad\xf3\xf5\xee?\x91N4\xad\xf3\xf5\xee?\xd7\xe84.\xbd\xf6\xee?\xd7\xe84.\xbd\xf6\xee?e\x1d60P\xf8\xee?e\x1d60P\xf8\xee?\x16\x9f\xb7\xf2G\xfa\xee?\x16\x9f\xb7\xf2G\xfa\xee?]9\xb8s\x11\xfb\xee?]9\xb8s\x11\xfb\xee?\x80\x8684v\xfb\xee?\x80\x8684v\xfb\xee?Lq\xbc\xfa\x93\x00\xef?Lq\xbc\xfa\x93\x00\xef?\xfd\xf2=\xbd\x8b\x02\xef?\xfd\xf2=\xbd\x8b\x02\xef?D\x8d>>U\x03\xef?D\x8d>>U\x03\xef?\x8a\'?\xbf\x1e\x04\xef?\x8a\'?\xbf\x1e\x04\xef?\xf5\x0e\xc0\x00M\x05\xef?\xf5\x0e\xc0\x00M\x05\xef?\x82C\xc1\x02\xe0\x06\xef?\x82C\xc1\x02\xe0\x06\xef?V\x12\xc3\x85<\t\xef?V\x12\xc3\x85<\t\xef?\x9d\xac\xc3\x06\x06\n\xef?\x9d\xac\xc3\x06\x06\n\xef?\xc1\xf9C\xc7j\n\xef?\xc1\xf9C\xc7j\n\xef?q{\xc5\x89b\x0c\xef?q{\xc5\x89b\x0c\xef?\xdcbF\xcb\x90\r\xef?\xdcbF\xcb\x90\r\xef?\x1a\x19\xc9\x8f\x1b\x11\xef?\x1a\x19\xc9\x8f\x1b\x11\xef?\xcb\x9aJR\x13\x13\xef?\xcb\x9aJR\x13\x13\xef?\x125K\xd3\xdc\x13\xef?\x125K\xd3\xdc\x13\xef?Y\xcfKT\xa6\x14\xef?Y\xcfKT\xa6\x14\xef?\x9fiL\xd5o\x15\xef?\x9fiL\xd5o\x15\xef?\xe6\x03MV9\x16\xef?\xe6\x03MV9\x16\xef?t8NX\xcc\x17\xef?t8NX\xcc\x17\xef?\xba\xd2N\xd9\x95\x18\xef?\xba\xd2N\xd9\x95\x18\xef?%\xba\xcf\x1a\xc4\x19\xef?%\xba\xcf\x1a\xc4\x19\xef?H\x07P\xdb(\x1a\xef?H\x07P\xdb(\x1a\xef?\x1c\xd6Q^\x85\x1c\xef?\x1c\xd6Q^\x85\x1c\xef?\xcdW\xd3 }\x1e\xef?\xcdW\xd3 }\x1e\xef?\x14\xf2\xd3\xa1F\x1f\xef?\x14\xf2\xd3\xa1F\x1f\xef?~\xd9T\xe3t \xef?~\xd9T\xe3t \xef?\xa1&\xd5\xa3\xd9 \xef?\xa1&\xd5\xa3\xd9 \xef?\xe8\xc0\xd5$\xa3!\xef?\xe8\xc0\xd5$\xa3!\xef?R\xa8Vf\xd1"\xef?R\xa8Vf\xd1"\xef?\xbd\x8f\xd7\xa7\xff#\xef?\xbd\x8f\xd7\xa7\xff#\xef?J\xc4\xd8\xa9\x92%\xef?J\xc4\xd8\xa9\x92%\xef?\xd8\xf8\xd9\xab%\'\xef?\xd8\xf8\xd9\xab%\'\xef?\x88z[n\x1d)\xef?\x88z[n\x1d)\xef?9\xfc\xdc0\x15+\xef?9\xfc\xdc0\x15+\xef?\x0e\xcb\xde\xb3q-\xef?\x0e\xcb\xde\xb3q-\xef?1\x18_t\xd6-\xef?1\x18_t\xd6-\xef?\xfd\x02\xe3:\xf42\xef?\xfd\x02\xe3:\xf42\xef? Pc\xfbX3\xef? Pc\xfbX3\xef?D\x9d\xe3\xbb\xbd3\xef?D\x9d\xe3\xbb\xbd3\xef?\xd1\xd1\xe4\xbdP5\xef?\xd1\xd1\xe4\xbdP5\xef?\xf5\x1ee~\xb55\xef?\xf5\x1ee~\xb55\xef?_\x06\xe6\xbf\xe36\xef?_\x06\xe6\xbf\xe36\xef?\x82Sf\x80H7\xef?\x82Sf\x80H7\xef?3\xd5\xe7B@9\xef?3\xd5\xe7B@9\xef?zo\xe8\xc3\t:\xef?zo\xe8\xc3\t:\xef?\x9d\xbch\x84n:\xef?\x9d\xbch\x84n:\xef?\xc1\t\xe9D\xd3:\xef?\xc1\t\xe9D\xd3:\xef?\x08\xa4\xe9\xc5\x9c;\xef?\x08\xa4\xe9\xc5\x9c;\xef?\xff\xbfk\t^>\xef?\xff\xbfk\t^>\xef?#\r\xec\xc9\xc2>\xef?#\r\xec\xc9\xc2>\xef?i\xa7\xecJ\x8c?\xef?i\xa7\xecJ\x8c?\xef?\xd4\x8em\x8c\xba@\xef?\xd4\x8em\x8c\xba@\xef?\xf7\xdb\xedL\x1fA\xef?\xf7\xdb\xedL\x1fA\xef?a\xc3n\x8eMB\xef?a\xc3n\x8eMB\xef?Y\xdf\xf0\xd1\x0eE\xef?Y\xdf\xf0\xd1\x0eE\xef?\xa0y\xf1R\xd8E\xef?\xa0y\xf1R\xd8E\xef?\nar\x94\x06G\xef?\nar\x94\x06G\xef?P\xfbr\x15\xd0G\xef?P\xfbr\x15\xd0G\xef?\xde/t\x17cI\xef?\xde/t\x17cI\xef?%\xcat\x98,J\xef?%\xcat\x98,J\xef?\x8f\xb1\xf5\xd9ZK\xef?\x8f\xb1\xf5\xd9ZK\xef?\xaa\x1a\xf8\xdd\x80N\xef?\xaa\x1a\xf8\xdd\x80N\xef?7O\xf9\xdf\x13P\xef?7O\xf9\xdf\x13P\xef?\xa26z!BQ\xef?\xa26z!BQ\xef?\xe8\xd0z\xa2\x0bR\xef?\xe8\xd0z\xa2\x0bR\xef?v\x05|\xa4\x9eS\xef?v\x05|\xa4\x9eS\xef?\xe0\xec\xfc\xe5\xccT\xef?\xe0\xec\xfc\xe5\xccT\xef?\x03:}\xa61U\xef?\x03:}\xa61U\xef?e=\x80+!Y\xef?e=\x80+!Y\xef?\x89\x8a\x00\xec\x85Y\xef?\x89\x8a\x00\xec\x85Y\xef?\xac\xd7\x80\xac\xeaY\xef?\xac\xd7\x80\xac\xeaY\xef?\x16\xbf\x01\xee\x18[\xef?\x16\xbf\x01\xee\x18[\xef?\x80\xa6\x82/G\\\xef?\x80\xa6\x82/G\\\xef?Uu\x84\xb2\xa3^\xef?Uu\x84\xb2\xa3^\xef?x\xc2\x04s\x08_\xef?x\xc2\x04s\x08_\xef?\xbf\\\x05\xf4\xd1_\xef?\xbf\\\x05\xf4\xd1_\xef?\xe2\xa9\x85\xb46`\xef?\xe2\xa9\x85\xb46`\xef?\xb7x\x877\x93b\xef?\xb7x\x877\x93b\xef?\xda\xc5\x07\xf8\xf7b\xef?\xda\xc5\x07\xf8\xf7b\xef?!`\x08y\xc1c\xef?!`\x08y\xc1c\xef?\xf5.\n\xfc\x1df\xef?\xf5.\n\xfc\x1df\xef?<\xc9\n}\xe7f\xef?<\xc9\n}\xe7f\xef?_\x16\x8b=Lg\xef?_\x16\x8b=Lg\xef?\xc9\xfd\x0b\x7fzh\xef?\xc9\xfd\x0b\x7fzh\xef?3\xe5\x8c\xc0\xa8i\xef?3\xe5\x8c\xc0\xa8i\xef?z\x7f\x8dArj\xef?z\x7f\x8dArj\xef?\x9e\xcc\r\x02\xd7j\xef?\x9e\xcc\r\x02\xd7j\xef?+\x01\x0f\x04jl\xef?+\x01\x0f\x04jl\xef?NN\x8f\xc4\xcel\xef?NN\x8f\xc4\xcel\xef?\xdc\x82\x90\xc6an\xef?\xdc\x82\x90\xc6an\xef?#\x1d\x91G+o\xef?#\x1d\x91G+o\xef?\xb0Q\x92I\xbep\xef?\xb0Q\x92I\xbep\xef?\x1a9\x13\x8b\xecq\xef?\x1a9\x13\x8b\xecq\xef?a\xd3\x13\x0c\xb6r\xef?a\xd3\x13\x0c\xb6r\xef?\xa8m\x14\x8d\x7fs\xef?\xa8m\x14\x8d\x7fs\xef?\xa0\x89\x96\xd0@v\xef?\xa0\x89\x96\xd0@v\xef?\nq\x17\x12ow\xef?\nq\x17\x12ow\xef?-\xbe\x97\xd2\xd3w\xef?-\xbe\x97\xd2\xd3w\xef?Q\x0b\x18\x938x\xef?Q\x0b\x18\x938x\xef?\x97\xa5\x18\x14\x02y\xef?\x97\xa5\x18\x14\x02y\xef?\xbb\xf2\x98\xd4fy\xef?\xbb\xf2\x98\xd4fy\xef?\xde?\x19\x95\xcby\xef?\xde?\x19\x95\xcby\xef?H\'\x9a\xd6\xf9z\xef?H\'\x9a\xd6\xf9z\xef?\xb2\x0e\x1b\x18(|\xef?\xb2\x0e\x1b\x18(|\xef?@C\x1c\x1a\xbb}\xef?@C\x1c\x1a\xbb}\xef?\x87\xdd\x1c\x9b\x84~\xef?\x87\xdd\x1c\x9b\x84~\xef?\xaa*\x9d[\xe9~\xef?\xaa*\x9d[\xe9~\xef?\xcew\x1d\x1cN\x7f\xef?\xcew\x1d\x1cN\x7f\xef?8_\x9e]|\x80\xef?8_\x9e]|\x80\xef?~\xf9\x9e\xdeE\x81\xef?~\xf9\x9e\xdeE\x81\xef?\xc5\x93\x9f_\x0f\x82\xef?\xc5\x93\x9f_\x0f\x82\xef?\x0c.\xa0\xe0\xd8\x82\xef?\x0c.\xa0\xe0\xd8\x82\xef?\x9ab\xa1\xe2k\x84\xef?\x9ab\xa1\xe2k\x84\xef?\xbd\xaf!\xa3\xd0\x84\xef?\xbd\xaf!\xa3\xd0\x84\xef?\x04J"$\x9a\x85\xef?\x04J"$\x9a\x85\xef?J\xe4"\xa5c\x86\xef?J\xe4"\xa5c\x86\xef?n1\xa3e\xc8\x86\xef?n1\xa3e\xc8\x86\xef?\x91~#&-\x87\xef?\x91~#&-\x87\xef?\xb5\xcb\xa3\xe6\x91\x87\xef?\xb5\xcb\xa3\xe6\x91\x87\xef?\x1f\xb3$(\xc0\x88\xef?\x1f\xb3$(\xc0\x88\xef?fM%\xa9\x89\x89\xef?fM%\xa9\x89\x89\xef?\x89\x9a\xa5i\xee\x89\xef?\x89\x9a\xa5i\xee\x89\xef?\x0e\xeb(\xafB\x8e\xef?\x0e\xeb(\xafB\x8e\xef?U\x85)0\x0c\x8f\xef?U\x85)0\x0c\x8f\xef?)T+\xb3h\x91\xef?)T+\xb3h\x91\xef?M\xa1\xabs\xcd\x91\xef?M\xa1\xabs\xcd\x91\xef?p\xee+42\x92\xef?p\xee+42\x92\xef?\xda\xd5\xacu`\x93\xef?\xda\xd5\xacu`\x93\xef?D\xbd-\xb7\x8e\x94\xef?D\xbd-\xb7\x8e\x94\xef?h\n\xaew\xf3\x94\xef?h\n\xaew\xf3\x94\xef?\x8bW.8X\x95\xef?\x8bW.8X\x95\xef?\x19\x8c/:\xeb\x96\xef?\x19\x8c/:\xeb\x96\xef?<\xd9\xaf\xfaO\x97\xef?<\xd9\xaf\xfaO\x97\xef?_&0\xbb\xb4\x97\xef?_&0\xbb\xb4\x97\xef?\x83s\xb0{\x19\x98\xef?\x83s\xb0{\x19\x98\xef?\xa6\xc00<~\x98\xef?\xa6\xc00<~\x98\xef?\x10\xa8\xb1}\xac\x99\xef?\x10\xa8\xb1}\xac\x99\xef?4\xf51>\x11\x9a\xef?4\xf51>\x11\x9a\xef?WB\xb2\xfeu\x9a\xef?WB\xb2\xfeu\x9a\xef?z\x8f2\xbf\xda\x9a\xef?z\x8f2\xbf\xda\x9a\xef?\xc1)3@\xa4\x9b\xef?\xc1)3@\xa4\x9b\xef?+\x11\xb4\x81\xd2\x9c\xef?+\x11\xb4\x81\xd2\x9c\xef?r\xab\xb4\x02\x9c\x9d\xef?r\xab\xb4\x02\x9c\x9d\xef?\xb9E\xb5\x83e\x9e\xef?\xb9E\xb5\x83e\x9e\xef?\xdc\x925D\xca\x9e\xef?\xdc\x925D\xca\x9e\xef?#-6\xc5\x93\x9f\xef?#-6\xc5\x93\x9f\xef?Fz\xb6\x85\xf8\x9f\xef?Fz\xb6\x85\xf8\x9f\xef?\xb1a7\xc7&\xa1\xef?\xb1a7\xc7&\xa1\xef?\xd4\xae\xb7\x87\x8b\xa1\xef?\xd4\xae\xb7\x87\x8b\xa1\xef?\x1bI\xb8\x08U\xa2\xef?\x1bI\xb8\x08U\xa2\xef?a\xe3\xb8\x89\x1e\xa3\xef?a\xe3\xb8\x89\x1e\xa3\xef?\x8509J\x83\xa3\xef?\x8509J\x83\xa3\xef?\xef\x17\xba\x8b\xb1\xa4\xef?\xef\x17\xba\x8b\xb1\xa4\xef?\x12e:L\x16\xa5\xef?\x12e:L\x16\xa5\xef?Y\xff:\xcd\xdf\xa5\xef?Y\xff:\xcd\xdf\xa5\xef?\xa0\x99;N\xa9\xa6\xef?\xa0\x99;N\xa9\xa6\xef?\xe73<\xcfr\xa7\xef?\xe73<\xcfr\xa7\xef?Q\x1b\xbd\x10\xa1\xa8\xef?Q\x1b\xbd\x10\xa1\xa8\xef?th=\xd1\x05\xa9\xef?th=\xd1\x05\xa9\xef?\x98\xb5\xbd\x91j\xa9\xef?\x98\xb5\xbd\x91j\xa9\xef?\xdeO\xbe\x124\xaa\xef?\xdeO\xbe\x124\xaa\xef?\x02\x9d>\xd3\x98\xaa\xef?\x02\x9d>\xd3\x98\xaa\xef?%\xea\xbe\x93\xfd\xaa\xef?%\xea\xbe\x93\xfd\xaa\xef?I7?Tb\xab\xef?I7?Tb\xab\xef?\x8f\xd1?\xd5+\xac\xef?\x8f\xd1?\xd5+\xac\xef?\xb3\x1e\xc0\x95\x90\xac\xef?\xb3\x1e\xc0\x95\x90\xac\xef?\xd6k@V\xf5\xac\xef?\xd6k@V\xf5\xac\xef?\xf9\xb8\xc0\x16Z\xad\xef?\xf9\xb8\xc0\x16Z\xad\xef?\x1d\x06A\xd7\xbe\xad\xef?\x1d\x06A\xd7\xbe\xad\xef?\x87\xed\xc1\x18\xed\xae\xef?\x87\xed\xc1\x18\xed\xae\xef?\xaa:B\xd9Q\xaf\xef?\xaa:B\xd9Q\xaf\xef?\xf1\xd4BZ\x1b\xb0\xef?\xf1\xd4BZ\x1b\xb0\xef?8oC\xdb\xe4\xb0\xef?8oC\xdb\xe4\xb0\xef?[\xbc\xc3\x9bI\xb1\xef?[\xbc\xc3\x9bI\xb1\xef?\xa2V\xc4\x1c\x13\xb2\xef?\xa2V\xc4\x1c\x13\xb2\xef?\xe9\xf0\xc4\x9d\xdc\xb2\xef?\xe9\xf0\xc4\x9d\xdc\xb2\xef?\x0c>E^A\xb3\xef?\x0c>E^A\xb3\xef?0\x8b\xc5\x1e\xa6\xb3\xef?0\x8b\xc5\x1e\xa6\xb3\xef?S\xd8E\xdf\n\xb4\xef?S\xd8E\xdf\n\xb4\xef?v%\xc6\x9fo\xb4\xef?v%\xc6\x9fo\xb4\xef?\x9arF`\xd4\xb4\xef?\x9arF`\xd4\xb4\xef?\xe0\x0cG\xe1\x9d\xb5\xef?\xe0\x0cG\xe1\x9d\xb5\xef?\'\xa7Gbg\xb6\xef?\'\xa7Gbg\xb6\xef?K\xf4\xc7"\xcc\xb6\xef?K\xf4\xc7"\xcc\xb6\xef?\x91\x8e\xc8\xa3\x95\xb7\xef?\x91\x8e\xc8\xa3\x95\xb7\xef?\xb5\xdbHd\xfa\xb7\xef?\xb5\xdbHd\xfa\xb7\xef?\xd8(\xc9$_\xb8\xef?\xd8(\xc9$_\xb8\xef?\x1f\xc3\xc9\xa5(\xb9\xef?\x1f\xc3\xc9\xa5(\xb9\xef?\x89\xaaJ\xe7V\xba\xef?\x89\xaaJ\xe7V\xba\xef?\xac\xf7\xca\xa7\xbb\xba\xef?\xac\xf7\xca\xa7\xbb\xba\xef?\xd0DKh \xbb\xef?\xd0DKh \xbb\xef?\xf3\x91\xcb(\x85\xbb\xef?\xf3\x91\xcb(\x85\xbb\xef?:,\xcc\xa9N\xbc\xef?:,\xcc\xa9N\xbc\xef?\x81\xc6\xcc*\x18\xbd\xef?\x81\xc6\xcc*\x18\xbd\xef?\xa4\x13M\xeb|\xbd\xef?\xa4\x13M\xeb|\xbd\xef?2HN\xed\x0f\xbf\xef?2HN\xed\x0f\xbf\xef?\x9c/\xcf.>\xc0\xef?\x9c/\xcf.>\xc0\xef?\xbf|O\xef\xa2\xc0\xef?\xbf|O\xef\xa2\xc0\xef?\xe3\xc9\xcf\xaf\x07\xc1\xef?\xe3\xc9\xcf\xaf\x07\xc1\xef?)d\xd00\xd1\xc1\xef?)d\xd00\xd1\xc1\xef?M\xb1P\xf15\xc2\xef?M\xb1P\xf15\xc2\xef?p\xfe\xd0\xb1\x9a\xc2\xef?p\xfe\xd0\xb1\x9a\xc2\xef?\x94KQr\xff\xc2\xef?\x94KQr\xff\xc2\xef?\xb7\x98\xd12d\xc3\xef?\xb7\x98\xd12d\xc3\xef?\xda\xe5Q\xf3\xc8\xc3\xef?\xda\xe5Q\xf3\xc8\xc3\xef?h\x1aS\xf5[\xc5\xef?h\x1aS\xf5[\xc5\xef?\x8bg\xd3\xb5\xc0\xc5\xef?\x8bg\xd3\xb5\xc0\xc5\xef?\xaf\xb4Sv%\xc6\xef?\xaf\xb4Sv%\xc6\xef?\xd2\x01\xd46\x8a\xc6\xef?\xd2\x01\xd46\x8a\xc6\xef?\xf5NT\xf7\xee\xc6\xef?\xf5NT\xf7\xee\xc6\xef?<\xe9Tx\xb8\xc7\xef?<\xe9Tx\xb8\xc7\xef?`6\xd58\x1d\xc8\xef?`6\xd58\x1d\xc8\xef?\x83\x83U\xf9\x81\xc8\xef?\x83\x83U\xf9\x81\xc8\xef?\xa6\xd0\xd5\xb9\xe6\xc8\xef?\xa6\xd0\xd5\xb9\xe6\xc8\xef?\x10\xb8V\xfb\x14\xca\xef?\x10\xb8V\xfb\x14\xca\xef?4\x05\xd7\xbby\xca\xef?4\x05\xd7\xbby\xca\xef?WRW|\xde\xca\xef?WRW|\xde\xca\xef?{\x9f\xd7\xd6\xcc\xef?\x08\xd4\xd8>\xd6\xcc\xef?,!Y\xff:\xcd\xef?,!Y\xff:\xcd\xef?On\xd9\xbf\x9f\xcd\xef?On\xd9\xbf\x9f\xcd\xef?r\xbbY\x80\x04\xce\xef?r\xbbY\x80\x04\xce\xef?\x96\x08\xda@i\xce\xef?\x96\x08\xda@i\xce\xef?\xdc\xa2\xda\xc12\xcf\xef?\xdc\xa2\xda\xc12\xcf\xef?\x00\xf0Z\x82\x97\xcf\xef?\x00\xf0Z\x82\x97\xcf\xef?#=\xdbB\xfc\xcf\xef?#=\xdbB\xfc\xcf\xef?G\x8a[\x03a\xd0\xef?G\x8a[\x03a\xd0\xef?\x8d$\\\x84*\xd1\xef?\x8d$\\\x84*\xd1\xef?\xd4\xbe\\\x05\xf4\xd1\xef?\xd4\xbe\\\x05\xf4\xd1\xef?\xf7\x0b\xdd\xc5X\xd2\xef?\xf7\x0b\xdd\xc5X\xd2\xef?b\xf3]\x07\x87\xd3\xef?b\xf3]\x07\x87\xd3\xef?\x85@\xde\xc7\xeb\xd3\xef?\x85@\xde\xc7\xeb\xd3\xef?\xcc\xda\xdeH\xb5\xd4\xef?\xcc\xda\xdeH\xb5\xd4\xef?\xef\'_\t\x1a\xd5\xef?\xef\'_\t\x1a\xd5\xef?\x13u\xdf\xc9~\xd5\xef?\x13u\xdf\xc9~\xd5\xef?6\xc2_\x8a\xe3\xd5\xef?6\xc2_\x8a\xe3\xd5\xef?Y\x0f\xe0JH\xd6\xef?Y\x0f\xe0JH\xd6\xef?}\\`\x0b\xad\xd6\xef?}\\`\x0b\xad\xd6\xef?\xa0\xa9\xe0\xcb\x11\xd7\xef?\xa0\xa9\xe0\xcb\x11\xd7\xef?\xc3\xf6`\x8cv\xd7\xef?\xc3\xf6`\x8cv\xd7\xef?\n\x91a\r@\xd8\xef?\n\x91a\r@\xd8\xef?tx\xe2Nn\xd9\xef?tx\xe2Nn\xd9\xef?\x98\xc5b\x0f\xd3\xd9\xef?\x98\xc5b\x0f\xd3\xd9\xef?\x02\xad\xe3P\x01\xdb\xef?\x02\xad\xe3P\x01\xdb\xef?%\xfac\x11f\xdb\xef?%\xfac\x11f\xdb\xef?IG\xe4\xd1\xca\xdb\xef?IG\xe4\xd1\xca\xdb\xef?\x8f\xe1\xe4R\x94\xdc\xef?\x8f\xe1\xe4R\x94\xdc\xef?\xb3.e\x13\xf9\xdc\xef?\xb3.e\x13\xf9\xdc\xef?\xfa\xc8e\x94\xc2\xdd\xef?\xfa\xc8e\x94\xc2\xdd\xef?@cf\x15\x8c\xde\xef?@cf\x15\x8c\xde\xef?d\xb0\xe6\xd5\xf0\xde\xef?d\xb0\xe6\xd5\xf0\xde\xef?\xabJ\xe7V\xba\xdf\xef?\xabJ\xe7V\xba\xdf\xef?\xce\x97g\x17\x1f\xe0\xef?\xce\x97g\x17\x1f\xe0\xef?\x152h\x98\xe8\xe0\xef?\x152h\x98\xe8\xe0\xef?[\xcch\x19\xb2\xe1\xef?[\xcch\x19\xb2\xe1\xef?\x7f\x19\xe9\xd9\x16\xe2\xef?\x7f\x19\xe9\xd9\x16\xe2\xef?\xe9\x00j\x1bE\xe3\xef?\xe9\x00j\x1bE\xe3\xef?\x0cN\xea\xdb\xa9\xe3\xef?\x0cN\xea\xdb\xa9\xe3\xef?w5k\x1d\xd8\xe4\xef?w5k\x1d\xd8\xe4\xef?\x9a\x82\xeb\xdd<\xe5\xef?\x9a\x82\xeb\xdd<\xe5\xef?\xbd\xcfk\x9e\xa1\xe5\xef?\xbd\xcfk\x9e\xa1\xe5\xef?\xe1\x1c\xec^\x06\xe6\xef?\xe1\x1c\xec^\x06\xe6\xef?\x04jl\x1fk\xe6\xef?\x04jl\x1fk\xe6\xef?nQ\xed`\x99\xe7\xef?nQ\xed`\x99\xe7\xef?\x92\x9em!\xfe\xe7\xef?\x92\x9em!\xfe\xe7\xef?\xb5\xeb\xed\xe1b\xe8\xef?\xb5\xeb\xed\xe1b\xe8\xef?\xd88n\xa2\xc7\xe8\xef?\xd88n\xa2\xc7\xe8\xef?\xfc\x85\xeeb,\xe9\xef?\xfc\x85\xeeb,\xe9\xef?\x1f\xd3n#\x91\xe9\xef?\x1f\xd3n#\x91\xe9\xef?C \xef\xe3\xf5\xe9\xef?C \xef\xe3\xf5\xe9\xef?fmo\xa4Z\xea\xef?fmo\xa4Z\xea\xef?\x89\xba\xefd\xbf\xea\xef?\x89\xba\xefd\xbf\xea\xef?\xad\x07p%$\xeb\xef?\xad\x07p%$\xeb\xef?\xd0T\xf0\xe5\x88\xeb\xef?\xd0T\xf0\xe5\x88\xeb\xef?\xf3\xa1p\xa6\xed\xeb\xef?\xf3\xa1p\xa6\xed\xeb\xef?\x17\xef\xf0fR\xec\xef?\x17\xef\xf0fR\xec\xef?^\x89\xf1\xe7\x1b\xed\xef?^\x89\xf1\xe7\x1b\xed\xef?\x81\xd6q\xa8\x80\xed\xef?\x81\xd6q\xa8\x80\xed\xef?\xa4#\xf2h\xe5\xed\xef?\xa4#\xf2h\xe5\xed\xef?\xc8pr)J\xee\xef?\xc8pr)J\xee\xef?\xeb\xbd\xf2\xe9\xae\xee\xef?\xeb\xbd\xf2\xe9\xae\xee\xef?\x0f\x0bs\xaa\x13\xef\xef?\x0f\x0bs\xaa\x13\xef\xef?2X\xf3jx\xef\xef?2X\xf3jx\xef\xef?U\xa5s+\xdd\xef\xef?U\xa5s+\xdd\xef\xef?y\xf2\xf3\xebA\xf0\xef?y\xf2\xf3\xebA\xf0\xef?\x9c?t\xac\xa6\xf0\xef?\x9c?t\xac\xa6\xf0\xef?\xbf\x8c\xf4l\x0b\xf1\xef?\xbf\x8c\xf4l\x0b\xf1\xef?\x06\'\xf5\xed\xd4\xf1\xef?\x06\'\xf5\xed\xd4\xf1\xef?*tu\xae9\xf2\xef?*tu\xae9\xf2\xef?M\xc1\xf5n\x9e\xf2\xef?M\xc1\xf5n\x9e\xf2\xef?p\x0ev/\x03\xf3\xef?p\x0ev/\x03\xf3\xef?\x94[\xf6\xefg\xf3\xef?\x94[\xf6\xefg\xf3\xef?\xb7\xa8v\xb0\xcc\xf3\xef?\xb7\xa8v\xb0\xcc\xf3\xef?\xda\xf5\xf6p1\xf4\xef?\xda\xf5\xf6p1\xf4\xef?\xfeBw1\x96\xf4\xef?\xfeBw1\x96\xf4\xef?!\x90\xf7\xf1\xfa\xf4\xef?!\x90\xf7\xf1\xfa\xf4\xef?E\xddw\xb2_\xf5\xef?E\xddw\xb2_\xf5\xef?h*\xf8r\xc4\xf5\xef?h*\xf8r\xc4\xf5\xef?\x8bwx3)\xf6\xef?\x8bwx3)\xf6\xef?\xaf\xc4\xf8\xf3\x8d\xf6\xef?\xaf\xc4\xf8\xf3\x8d\xf6\xef?\xd2\x11y\xb4\xf2\xf6\xef?\xd2\x11y\xb4\xf2\xf6\xef?\xf6^\xf9tW\xf7\xef?\xf6^\xf9tW\xf7\xef?\x19\xacy5\xbc\xf7\xef?\x19\xacy5\xbc\xf7\xef?<\xf9\xf9\xf5 \xf8\xef?<\xf9\xf9\xf5 \xf8\xef?`Fz\xb6\x85\xf8\xef?`Fz\xb6\x85\xf8\xef?\x83\x93\xfav\xea\xf8\xef?\x83\x93\xfav\xea\xf8\xef?\xa6\xe0z7O\xf9\xef?\xa6\xe0z7O\xf9\xef?\xca-\xfb\xf7\xb3\xf9\xef?\xca-\xfb\xf7\xb3\xf9\xef?\xedz{\xb8\x18\xfa\xef?\xedz{\xb8\x18\xfa\xef?\x11\xc8\xfbx}\xfa\xef?\x11\xc8\xfbx}\xfa\xef?4\x15|9\xe2\xfa\xef?4\x15|9\xe2\xfa\xef?Wb\xfc\xf9F\xfb\xef?Wb\xfc\xf9F\xfb\xef?{\xaf|\xba\xab\xfb\xef?{\xaf|\xba\xab\xfb\xef?\x9e\xfc\xfcz\x10\xfc\xef?\x9e\xfc\xfcz\x10\xfc\xef?\xc2I};u\xfc\xef?\xc2I};u\xfc\xef?\xe5\x96\xfd\xfb\xd9\xfc\xef?\xe5\x96\xfd\xfb\xd9\xfc\xef?\xe5\x96\xfd\xfb\xd9\xfc\xef?\xe5\x96\xfd\xfb\xd9\xfc\xef?\x08\xe4}\xbc>\xfd\xef?\x08\xe4}\xbc>\xfd\xef?,1\xfe|\xa3\xfd\xef?,1\xfe|\xa3\xfd\xef?O~~=\x08\xfe\xef?O~~=\x08\xfe\xef?r\xcb\xfe\xfdl\xfe\xef?r\xcb\xfe\xfdl\xfe\xef?\x96\x18\x7f\xbe\xd1\xfe\xef?\x96\x18\x7f\xbe\xd1\xfe\xef?\x96\x18\x7f\xbe\xd1\xfe\xef?\x96\x18\x7f\xbe\xd1\xfe\xef?\xb9e\xff~6\xff\xef?\xb9e\xff~6\xff\xef?\xdd\xb2\x7f?\x9b\xff\xef?\xdd\xb2\x7f?\x9b\xff\xef?\xdd\xb2\x7f?\x9b\xff\xef?\xdd\xb2\x7f?\x9b\xff\xef?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?' 36 | tbg1 37 | (g2 38 | (I0 39 | tS'b' 40 | tRp7 41 | (I1 42 | (I2669 43 | tg4 44 | (S'f4' 45 | I0 46 | I1 47 | tRp8 48 | (I3 49 | S'<' 50 | NNNI-1 51 | I-1 52 | I0 53 | tbI00 54 | S'\x00\x00\x00@\x00\x00\x80?\xfa\xff\x7f?\xf8\xff\x7f?\xf6\xff\x7f?\xf4\xff\x7f?\xf2\xff\x7f?\xf0\xff\x7f?\xee\xff\x7f?\xec\xff\x7f?\xea\xff\x7f?\xe8\xff\x7f?\xe6\xff\x7f?\xe4\xff\x7f?\xe2\xff\x7f?\xe0\xff\x7f?\xde\xff\x7f?\xdc\xff\x7f?\xda\xff\x7f?\xd8\xff\x7f?\xd6\xff\x7f?\xd4\xff\x7f?\xd2\xff\x7f?\xd0\xff\x7f?\xce\xff\x7f?\xcc\xff\x7f?\xca\xff\x7f?\xc8\xff\x7f?\xc6\xff\x7f?\xc4\xff\x7f?\xc2\xff\x7f?\xc0\xff\x7f?\xbe\xff\x7f?\xbc\xff\x7f?\xba\xff\x7f?\xb8\xff\x7f?\xb6\xff\x7f?\xb4\xff\x7f?\xb2\xff\x7f?\xb0\xff\x7f?\xae\xff\x7f?\xac\xff\x7f?\xaa\xff\x7f?\xa6\xff\x7f?\xa4\xff\x7f?\xa2\xff\x7f?\xa0\xff\x7f?\x9c\xff\x7f?\x9a\xff\x7f?\x98\xff\x7f?\x94\xff\x7f?\x92\xff\x7f?\x90\xff\x7f?\x8e\xff\x7f?\x8c\xff\x7f?\x8a\xff\x7f?\x88\xff\x7f?\x86\xff\x7f?\x84\xff\x7f?\x82\xff\x7f?\x80\xff\x7f?~\xff\x7f?|\xff\x7f?z\xff\x7f?x\xff\x7f?v\xff\x7f?t\xff\x7f?p\xff\x7f?n\xff\x7f?l\xff\x7f?j\xff\x7f?h\xff\x7f?f\xff\x7f?b\xff\x7f?`\xff\x7f?\\\xff\x7f?Z\xff\x7f?X\xff\x7f?V\xff\x7f?T\xff\x7f?R\xff\x7f?P\xff\x7f?N\xff\x7f?L\xff\x7f?J\xff\x7f?H\xff\x7f?F\xff\x7f?D\xff\x7f?B\xff\x7f?@\xff\x7f?>\xff\x7f?<\xff\x7f?:\xff\x7f?8\xff\x7f?6\xff\x7f?4\xff\x7f?2\xff\x7f?0\xff\x7f?.\xff\x7f?,\xff\x7f?*\xff\x7f?(\xff\x7f?&\xff\x7f?$\xff\x7f?"\xff\x7f? \xff\x7f?\x1e\xff\x7f?\x1c\xff\x7f?\x1a\xff\x7f?\x18\xff\x7f?\x16\xff\x7f?\x14\xff\x7f?\x12\xff\x7f?\x10\xff\x7f?\x0e\xff\x7f?\x0c\xff\x7f?\n\xff\x7f?\x08\xff\x7f?\x06\xff\x7f?\x04\xff\x7f?\x02\xff\x7f?\x00\xff\x7f?\xfe\xfe\x7f?\xfc\xfe\x7f?\xfa\xfe\x7f?\xf6\xfe\x7f?\xf2\xfe\x7f?\xf0\xfe\x7f?\xee\xfe\x7f?\xec\xfe\x7f?\xea\xfe\x7f?\xe8\xfe\x7f?\xe6\xfe\x7f?\xe2\xfe\x7f?\xe0\xfe\x7f?\xde\xfe\x7f?\xda\xfe\x7f?\xd8\xfe\x7f?\xd6\xfe\x7f?\xd4\xfe\x7f?\xd2\xfe\x7f?\xd0\xfe\x7f?\xce\xfe\x7f?\xcc\xfe\x7f?\xc8\xfe\x7f?\xc2\xfe\x7f?\xc0\xfe\x7f?\xbe\xfe\x7f?\xba\xfe\x7f?\xb8\xfe\x7f?\xb6\xfe\x7f?\xb4\xfe\x7f?\xb2\xfe\x7f?\xb0\xfe\x7f?\xae\xfe\x7f?\xaa\xfe\x7f?\xa8\xfe\x7f?\xa6\xfe\x7f?\xa4\xfe\x7f?\xa2\xfe\x7f?\xa0\xfe\x7f?\x9e\xfe\x7f?\x9c\xfe\x7f?\x9a\xfe\x7f?\x98\xfe\x7f?\x96\xfe\x7f?\x94\xfe\x7f?\x92\xfe\x7f?\x90\xfe\x7f?\x8e\xfe\x7f?\x8c\xfe\x7f?\x8a\xfe\x7f?\x86\xfe\x7f?\x84\xfe\x7f?\x82\xfe\x7f?\x80\xfe\x7f?~\xfe\x7f?|\xfe\x7f?z\xfe\x7f?x\xfe\x7f?v\xfe\x7f?t\xfe\x7f?r\xfe\x7f?p\xfe\x7f?n\xfe\x7f?l\xfe\x7f?h\xfe\x7f?f\xfe\x7f?d\xfe\x7f?`\xfe\x7f?^\xfe\x7f?\\\xfe\x7f?Z\xfe\x7f?X\xfe\x7f?V\xfe\x7f?T\xfe\x7f?R\xfe\x7f?P\xfe\x7f?N\xfe\x7f?L\xfe\x7f?J\xfe\x7f?H\xfe\x7f?D\xfe\x7f?B\xfe\x7f?@\xfe\x7f?>\xfe\x7f?<\xfe\x7f?:\xfe\x7f?8\xfe\x7f?4\xfe\x7f?2\xfe\x7f?0\xfe\x7f?.\xfe\x7f?,\xfe\x7f?*\xfe\x7f?(\xfe\x7f?&\xfe\x7f?$\xfe\x7f? \xfe\x7f?\x1e\xfe\x7f?\x1c\xfe\x7f?\x1a\xfe\x7f?\x18\xfe\x7f?\x16\xfe\x7f?\x12\xfe\x7f?\x10\xfe\x7f?\x0e\xfe\x7f?\x0c\xfe\x7f?\n\xfe\x7f?\x08\xfe\x7f?\x06\xfe\x7f?\x04\xfe\x7f?\x02\xfe\x7f?\x00\xfe\x7f?\xfe\xfd\x7f?\xfc\xfd\x7f?\xfa\xfd\x7f?\xf6\xfd\x7f?\xf4\xfd\x7f?\xf2\xfd\x7f?\xee\xfd\x7f?\xec\xfd\x7f?\xe6\xfd\x7f?\xe4\xfd\x7f?\xe2\xfd\x7f?\xe0\xfd\x7f?\xde\xfd\x7f?\xda\xfd\x7f?\xd8\xfd\x7f?\xd6\xfd\x7f?\xd4\xfd\x7f?\xd2\xfd\x7f?\xd0\xfd\x7f?\xce\xfd\x7f?\xcc\xfd\x7f?\xc8\xfd\x7f?\xc6\xfd\x7f?\xc2\xfd\x7f?\xc0\xfd\x7f?\xbe\xfd\x7f?\xbc\xfd\x7f?\xb8\xfd\x7f?\xb6\xfd\x7f?\xb4\xfd\x7f?\xb2\xfd\x7f?\xb0\xfd\x7f?\xae\xfd\x7f?\xac\xfd\x7f?\xaa\xfd\x7f?\xa8\xfd\x7f?\xa6\xfd\x7f?\xa4\xfd\x7f?\xa2\xfd\x7f?\xa0\xfd\x7f?\x9c\xfd\x7f?\x9a\xfd\x7f?\x98\xfd\x7f?\x96\xfd\x7f?\x94\xfd\x7f?\x92\xfd\x7f?\x90\xfd\x7f?\x8e\xfd\x7f?\x8c\xfd\x7f?\x8a\xfd\x7f?\x88\xfd\x7f?\x80\xfd\x7f?|\xfd\x7f?x\xfd\x7f?p\xfd\x7f?n\xfd\x7f?l\xfd\x7f?j\xfd\x7f?h\xfd\x7f?d\xfd\x7f?b\xfd\x7f?`\xfd\x7f?^\xfd\x7f?Z\xfd\x7f?V\xfd\x7f?T\xfd\x7f?R\xfd\x7f?P\xfd\x7f?N\xfd\x7f?L\xfd\x7f?H\xfd\x7f?D\xfd\x7f?@\xfd\x7f?>\xfd\x7f?:\xfd\x7f?8\xfd\x7f?6\xfd\x7f?4\xfd\x7f?2\xfd\x7f?0\xfd\x7f?*\xfd\x7f?(\xfd\x7f?&\xfd\x7f?"\xfd\x7f? \xfd\x7f?\x1c\xfd\x7f?\x1a\xfd\x7f?\x18\xfd\x7f?\x16\xfd\x7f?\x12\xfd\x7f?\x10\xfd\x7f?\x0e\xfd\x7f?\n\xfd\x7f?\x06\xfd\x7f?\x04\xfd\x7f?\x02\xfd\x7f?\x00\xfd\x7f?\xfe\xfc\x7f?\xfc\xfc\x7f?\xf8\xfc\x7f?\xf6\xfc\x7f?\xf2\xfc\x7f?\xf0\xfc\x7f?\xee\xfc\x7f?\xec\xfc\x7f?\xea\xfc\x7f?\xe6\xfc\x7f?\xe4\xfc\x7f?\xe2\xfc\x7f?\xe0\xfc\x7f?\xde\xfc\x7f?\xdc\xfc\x7f?\xda\xfc\x7f?\xd8\xfc\x7f?\xd6\xfc\x7f?\xd4\xfc\x7f?\xd2\xfc\x7f?\xd0\xfc\x7f?\xcc\xfc\x7f?\xca\xfc\x7f?\xc8\xfc\x7f?\xc4\xfc\x7f?\xc2\xfc\x7f?\xc0\xfc\x7f?\xbe\xfc\x7f?\xbc\xfc\x7f?\xb4\xfc\x7f?\xb2\xfc\x7f?\xb0\xfc\x7f?\xae\xfc\x7f?\xac\xfc\x7f?\xa8\xfc\x7f?\xa6\xfc\x7f?\xa4\xfc\x7f?\xa0\xfc\x7f?\x9e\xfc\x7f?\x9c\xfc\x7f?\x9a\xfc\x7f?\x98\xfc\x7f?\x96\xfc\x7f?\x94\xfc\x7f?\x92\xfc\x7f?\x90\xfc\x7f?\x8e\xfc\x7f?\x8c\xfc\x7f?\x8a\xfc\x7f?\x88\xfc\x7f?\x86\xfc\x7f?\x84\xfc\x7f?\x82\xfc\x7f?\x80\xfc\x7f?~\xfc\x7f?|\xfc\x7f?x\xfc\x7f?v\xfc\x7f?t\xfc\x7f?r\xfc\x7f?p\xfc\x7f?n\xfc\x7f?f\xfc\x7f?^\xfc\x7f?\\\xfc\x7f?X\xfc\x7f?V\xfc\x7f?R\xfc\x7f?N\xfc\x7f?L\xfc\x7f?J\xfc\x7f?F\xfc\x7f?D\xfc\x7f?B\xfc\x7f?@\xfc\x7f?>\xfc\x7f?<\xfc\x7f?:\xfc\x7f?8\xfc\x7f?6\xfc\x7f?4\xfc\x7f?2\xfc\x7f?0\xfc\x7f?,\xfc\x7f?*\xfc\x7f?(\xfc\x7f?$\xfc\x7f?"\xfc\x7f?\x1e\xfc\x7f?\x1c\xfc\x7f?\x1a\xfc\x7f?\x18\xfc\x7f?\x16\xfc\x7f?\x12\xfc\x7f?\x10\xfc\x7f?\x0e\xfc\x7f?\x0c\xfc\x7f?\x08\xfc\x7f?\x06\xfc\x7f?\x04\xfc\x7f?\x00\xfc\x7f?\xfe\xfb\x7f?\xfc\xfb\x7f?\xf6\xfb\x7f?\xf4\xfb\x7f?\xf2\xfb\x7f?\xee\xfb\x7f?\xec\xfb\x7f?\xe6\xfb\x7f?\xe4\xfb\x7f?\xe2\xfb\x7f?\xe0\xfb\x7f?\xda\xfb\x7f?\xd6\xfb\x7f?\xd4\xfb\x7f?\xd0\xfb\x7f?\xcc\xfb\x7f?\xca\xfb\x7f?\xc6\xfb\x7f?\xc4\xfb\x7f?\xc2\xfb\x7f?\xc0\xfb\x7f?\xbe\xfb\x7f?\xba\xfb\x7f?\xb8\xfb\x7f?\xb6\xfb\x7f?\xb2\xfb\x7f?\xb0\xfb\x7f?\xae\xfb\x7f?\xac\xfb\x7f?\xa8\xfb\x7f?\xa6\xfb\x7f?\xa2\xfb\x7f?\x9e\xfb\x7f?\x9c\xfb\x7f?\x98\xfb\x7f?\x96\xfb\x7f?\x94\xfb\x7f?\x92\xfb\x7f?\x90\xfb\x7f?\x8e\xfb\x7f?\x8c\xfb\x7f?\x88\xfb\x7f?\x86\xfb\x7f?\x84\xfb\x7f?\x82\xfb\x7f?|\xfb\x7f?z\xfb\x7f?r\xfb\x7f?h\xfb\x7f?f\xfb\x7f?d\xfb\x7f?b\xfb\x7f?`\xfb\x7f?^\xfb\x7f?\\\xfb\x7f?Z\xfb\x7f?P\xfb\x7f?L\xfb\x7f?J\xfb\x7f?H\xfb\x7f?D\xfb\x7f?@\xfb\x7f?>\xfb\x7f?8\xfb\x7f?6\xfb\x7f?4\xfb\x7f?0\xfb\x7f?*\xfb\x7f?(\xfb\x7f?&\xfb\x7f?"\xfb\x7f? \xfb\x7f?\x1e\xfb\x7f?\x1c\xfb\x7f?\x18\xfb\x7f?\x16\xfb\x7f?\x14\xfb\x7f?\x12\xfb\x7f?\x10\xfb\x7f?\x0e\xfb\x7f?\n\xfb\x7f?\x04\xfb\x7f?\x02\xfb\x7f?\x00\xfb\x7f?\xf2\xfa\x7f?\xf0\xfa\x7f?\xee\xfa\x7f?\xec\xfa\x7f?\xea\xfa\x7f?\xe6\xfa\x7f?\xe2\xfa\x7f?\xde\xfa\x7f?\xd4\xfa\x7f?\xc6\xfa\x7f?\xc4\xfa\x7f?\xc0\xfa\x7f?\xbe\xfa\x7f?\xbc\xfa\x7f?\xb6\xfa\x7f?\xb2\xfa\x7f?\xb0\xfa\x7f?\xa8\xfa\x7f?\xa6\xfa\x7f?\xa4\xfa\x7f?\xa0\xfa\x7f?\x9c\xfa\x7f?\x9a\xfa\x7f?\x96\xfa\x7f?\x92\xfa\x7f?\x90\xfa\x7f?\x8e\xfa\x7f?\x8c\xfa\x7f?\x8a\xfa\x7f?\x84\xfa\x7f?v\xfa\x7f?n\xfa\x7f?l\xfa\x7f?j\xfa\x7f?d\xfa\x7f?b\xfa\x7f?\\\xfa\x7f?Z\xfa\x7f?X\xfa\x7f?P\xfa\x7f?N\xfa\x7f?L\xfa\x7f?H\xfa\x7f?F\xfa\x7f?B\xfa\x7f?@\xfa\x7f?<\xfa\x7f?6\xfa\x7f?4\xfa\x7f?2\xfa\x7f?0\xfa\x7f?,\xfa\x7f?*\xfa\x7f?&\xfa\x7f?$\xfa\x7f?"\xfa\x7f? \xfa\x7f?\x1a\xfa\x7f?\x18\xfa\x7f?\x12\xfa\x7f?\x10\xfa\x7f?\x0c\xfa\x7f?\x08\xfa\x7f?\x06\xfa\x7f?\x02\xfa\x7f?\xfe\xf9\x7f?\xfc\xf9\x7f?\xf8\xf9\x7f?\xf6\xf9\x7f?\xf4\xf9\x7f?\xea\xf9\x7f?\xe6\xf9\x7f?\xe2\xf9\x7f?\xde\xf9\x7f?\xdc\xf9\x7f?\xda\xf9\x7f?\xd2\xf9\x7f?\xd0\xf9\x7f?\xce\xf9\x7f?\xca\xf9\x7f?\xc8\xf9\x7f?\xc6\xf9\x7f?\xc2\xf9\x7f?\xc0\xf9\x7f?\xbc\xf9\x7f?\xba\xf9\x7f?\xb6\xf9\x7f?\xb4\xf9\x7f?\xb2\xf9\x7f?\xac\xf9\x7f?\xa6\xf9\x7f?\xa4\xf9\x7f?\x96\xf9\x7f?\x92\xf9\x7f?\x8e\xf9\x7f?\x8a\xf9\x7f?x\xf9\x7f?v\xf9\x7f?l\xf9\x7f?h\xf9\x7f?^\xf9\x7f?X\xf9\x7f?V\xf9\x7f?T\xf9\x7f?R\xf9\x7f?H\xf9\x7f?B\xf9\x7f?>\xf9\x7f?<\xf9\x7f?:\xf9\x7f?8\xf9\x7f?4\xf9\x7f?2\xf9\x7f?0\xf9\x7f?.\xf9\x7f?,\xf9\x7f?$\xf9\x7f?"\xf9\x7f? \xf9\x7f?\x1e\xf9\x7f?\x1a\xf9\x7f?\x18\xf9\x7f?\x16\xf9\x7f?\x12\xf9\x7f?\x10\xf9\x7f?\x0c\xf9\x7f?\x08\xf9\x7f?\x02\xf9\x7f?\x00\xf9\x7f?\xf8\xf8\x7f?\xf4\xf8\x7f?\xe6\xf8\x7f?\xe4\xf8\x7f?\xe2\xf8\x7f?\xe0\xf8\x7f?\xde\xf8\x7f?\xd4\xf8\x7f?\xd2\xf8\x7f?\xd0\xf8\x7f?\xce\xf8\x7f?\xca\xf8\x7f?\xc8\xf8\x7f?\xc4\xf8\x7f?\xc2\xf8\x7f?\xbe\xf8\x7f?\xbc\xf8\x7f?\xba\xf8\x7f?\xb6\xf8\x7f?\xb4\xf8\x7f?\xb2\xf8\x7f?\xb0\xf8\x7f?\xaa\xf8\x7f?\xa8\xf8\x7f?\xa0\xf8\x7f?\x9e\xf8\x7f?\x8e\xf8\x7f?\x8c\xf8\x7f?\x8a\xf8\x7f?\x88\xf8\x7f?\x86\xf8\x7f?\x80\xf8\x7f?t\xf8\x7f?r\xf8\x7f?p\xf8\x7f?n\xf8\x7f?f\xf8\x7f?d\xf8\x7f?Z\xf8\x7f?R\xf8\x7f?J\xf8\x7f?H\xf8\x7f?F\xf8\x7f?@\xf8\x7f?<\xf8\x7f?8\xf8\x7f?6\xf8\x7f?4\xf8\x7f?2\xf8\x7f?.\xf8\x7f?,\xf8\x7f?$\xf8\x7f?"\xf8\x7f? \xf8\x7f?\x1e\xf8\x7f?\x1a\xf8\x7f?\x12\xf8\x7f?\n\xf8\x7f?\x04\xf8\x7f?\x00\xf8\x7f?\xf8\xf7\x7f?\xf4\xf7\x7f?\xf2\xf7\x7f?\xe8\xf7\x7f?\xe6\xf7\x7f?\xdc\xf7\x7f?\xda\xf7\x7f?\xd8\xf7\x7f?\xd6\xf7\x7f?\xd4\xf7\x7f?\xc8\xf7\x7f?\xc6\xf7\x7f?\xc2\xf7\x7f?\xbc\xf7\x7f?\xb0\xf7\x7f?\xa8\xf7\x7f?\xa2\xf7\x7f?\x9e\xf7\x7f?\x98\xf7\x7f?\x92\xf7\x7f?\x8c\xf7\x7f?\x8a\xf7\x7f?\x86\xf7\x7f?\x84\xf7\x7f?\x80\xf7\x7f?|\xf7\x7f?x\xf7\x7f?v\xf7\x7f?r\xf7\x7f?\\\xf7\x7f?T\xf7\x7f?P\xf7\x7f?L\xf7\x7f?H\xf7\x7f?:\xf7\x7f?0\xf7\x7f?*\xf7\x7f?(\xf7\x7f?&\xf7\x7f?"\xf7\x7f?\x1e\xf7\x7f?\x1c\xf7\x7f?\x18\xf7\x7f?\x10\xf7\x7f?\n\xf7\x7f?\x06\xf7\x7f?\xfe\xf6\x7f?\xfc\xf6\x7f?\xf0\xf6\x7f?\xee\xf6\x7f?\xe0\xf6\x7f?\xde\xf6\x7f?\xdc\xf6\x7f?\xda\xf6\x7f?\xb4\xf6\x7f?\xae\xf6\x7f?\xaa\xf6\x7f?\xa4\xf6\x7f?\xa2\xf6\x7f?\xa0\xf6\x7f?\x9e\xf6\x7f?\x9a\xf6\x7f?\x98\xf6\x7f?\x96\xf6\x7f?\x92\xf6\x7f?\x86\xf6\x7f?~\xf6\x7f?z\xf6\x7f?x\xf6\x7f?v\xf6\x7f?p\xf6\x7f?h\xf6\x7f?H\xf6\x7f?D\xf6\x7f?>\xf6\x7f?<\xf6\x7f?8\xf6\x7f?6\xf6\x7f?.\xf6\x7f?,\xf6\x7f?&\xf6\x7f?\x1e\xf6\x7f?\x06\xf6\x7f?\x04\xf6\x7f?\xfa\xf5\x7f?\xf6\xf5\x7f?\xf4\xf5\x7f?\xf2\xf5\x7f?\xf0\xf5\x7f?\xec\xf5\x7f?\xea\xf5\x7f?\xd4\xf5\x7f?\xd2\xf5\x7f?\xcc\xf5\x7f?\xca\xf5\x7f?\xc2\xf5\x7f?\xc0\xf5\x7f?\xbe\xf5\x7f?\xbc\xf5\x7f?\xba\xf5\x7f?\xb0\xf5\x7f?\xae\xf5\x7f?\x90\xf5\x7f?\x8e\xf5\x7f?\x8a\xf5\x7f?\x86\xf5\x7f?l\xf5\x7f?j\xf5\x7f?f\xf5\x7f?b\xf5\x7f?N\xf5\x7f?H\xf5\x7f?B\xf5\x7f?@\xf5\x7f?>\xf5\x7f?<\xf5\x7f?:\xf5\x7f?6\xf5\x7f?,\xf5\x7f? \xf5\x7f?\x1a\xf5\x7f?\x0c\xf5\x7f?\n\xf5\x7f?\xf4\xf4\x7f?\xf2\xf4\x7f?\xec\xf4\x7f?\xc8\xf4\x7f?\xc0\xf4\x7f?\x9c\xf4\x7f?\x9a\xf4\x7f?\x96\xf4\x7f?\x92\xf4\x7f?\x8e\xf4\x7f?\x8c\xf4\x7f?\x88\xf4\x7f?v\xf4\x7f?p\xf4\x7f?l\xf4\x7f?j\xf4\x7f?h\xf4\x7f?f\xf4\x7f?d\xf4\x7f?b\xf4\x7f?V\xf4\x7f?J\xf4\x7f?H\xf4\x7f?F\xf4\x7f?B\xf4\x7f?2\xf4\x7f?$\xf4\x7f?\x16\xf4\x7f?\x12\xf4\x7f?\x0c\xf4\x7f?\n\xf4\x7f?\xfa\xf3\x7f?\xe4\xf3\x7f?\xce\xf3\x7f?\xca\xf3\x7f?\xc8\xf3\x7f?\xc4\xf3\x7f?\xc2\xf3\x7f?\xbe\xf3\x7f?\xa6\xf3\x7f?\xa2\xf3\x7f?\xa0\xf3\x7f?\x9c\xf3\x7f?\x9a\xf3\x7f?t\xf3\x7f?r\xf3\x7f?d\xf3\x7f?b\xf3\x7f?V\xf3\x7f?P\xf3\x7f?L\xf3\x7f?B\xf3\x7f?@\xf3\x7f?>\xf3\x7f?:\xf3\x7f?4\xf3\x7f?2\xf3\x7f?.\xf3\x7f?\x1e\xf3\x7f?\x14\xf3\x7f?\x12\xf3\x7f?\x0e\xf3\x7f?\xfe\xf2\x7f?\xfa\xf2\x7f?\xf6\xf2\x7f?\xe2\xf2\x7f?\xde\xf2\x7f?\xda\xf2\x7f?\xca\xf2\x7f?\xc8\xf2\x7f?\xba\xf2\x7f?\xaa\xf2\x7f?\xa4\xf2\x7f?\x9a\xf2\x7f?\x98\xf2\x7f?\x96\xf2\x7f?\x8e\xf2\x7f?\x8c\xf2\x7f?\x88\xf2\x7f?\x84\xf2\x7f?t\xf2\x7f?r\xf2\x7f?n\xf2\x7f?h\xf2\x7f?R\xf2\x7f?P\xf2\x7f?4\xf2\x7f?0\xf2\x7f?*\xf2\x7f?$\xf2\x7f?"\xf2\x7f?\x16\xf2\x7f?\x14\xf2\x7f?\x0c\xf2\x7f?\x06\xf2\x7f?\xf6\xf1\x7f?\xf0\xf1\x7f?\xe6\xf1\x7f?\xe2\xf1\x7f?\xb4\xf1\x7f?\xb2\xf1\x7f?\xac\xf1\x7f?\xa6\xf1\x7f?\x8e\xf1\x7f?\x86\xf1\x7f?\x80\xf1\x7f?x\xf1\x7f?t\xf1\x7f?r\xf1\x7f?f\xf1\x7f?^\xf1\x7f?Z\xf1\x7f?R\xf1\x7f?H\xf1\x7f?D\xf1\x7f?0\xf1\x7f?,\xf1\x7f?$\xf1\x7f? \xf1\x7f?\xff\xf0\x7f?\xdf\xf0\x7f?\xa7\xf0\x7f?\x9d\xf0\x7f?\x99\xf0\x7f?\x93\xf0\x7f?\x7f\xf0\x7f?}\xf0\x7f?k\xf0\x7f?W\xf0\x7f?K\xf0\x7f?C\xf0\x7f?9\xf0\x7f?3\xf0\x7f?+\xf0\x7f?)\xf0\x7f?#\xf0\x7f?!\xf0\x7f?\x1b\xf0\x7f?\x17\xf0\x7f?\x11\xf0\x7f?\r\xf0\x7f?\xfb\xef\x7f?\xef\xef\x7f?\xe3\xef\x7f?\xe1\xef\x7f?\xcd\xef\x7f?\xc7\xef\x7f?\xb3\xef\x7f?\xab\xef\x7f?\x89\xef\x7f?\x83\xef\x7f?{\xef\x7f?s\xef\x7f?o\xef\x7f?m\xef\x7f?[\xef\x7f?W\xef\x7f?/\xef\x7f?+\xef\x7f?\'\xef\x7f?!\xef\x7f?\x03\xef\x7f?\xf7\xee\x7f?\xe5\xee\x7f?\xdb\xee\x7f?\xcf\xee\x7f?\xc9\xee\x7f?\xbb\xee\x7f?\xb3\xee\x7f?\xaf\xee\x7f?\xa5\xee\x7f?\x9d\xee\x7f?i\xee\x7f?e\xee\x7f?a\xee\x7f?Y\xee\x7f?U\xee\x7f?Q\xee\x7f?K\xee\x7f?I\xee\x7f?\xf1\xed\x7f?\xef\xed\x7f?\xe1\xed\x7f?\xdd\xed\x7f?\xd7\xed\x7f?\xd3\xed\x7f?\xc1\xed\x7f?\xbf\xed\x7f?\x99\xed\x7f?\x97\xed\x7f?\x87\xed\x7f?\x7f\xed\x7f?}\xed\x7f?m\xed\x7f?g\xed\x7f?S\xed\x7f?M\xed\x7f?A\xed\x7f??\xed\x7f?-\xed\x7f?%\xed\x7f?\x1f\xed\x7f?\x1b\xed\x7f?\x17\xed\x7f?\x0f\xed\x7f?\t\xed\x7f?\xff\xec\x7f?\xf5\xec\x7f?\xf3\xec\x7f?\xeb\xec\x7f?\xe9\xec\x7f?\xd3\xec\x7f?\xcf\xec\x7f?\xad\xec\x7f?\x9d\xec\x7f?\x7f\xec\x7f?}\xec\x7f?Y\xec\x7f?W\xec\x7f?C\xec\x7f??\xec\x7f?)\xec\x7f?\x17\xec\x7f?\x03\xec\x7f?\xef\xeb\x7f?\xd5\xeb\x7f?\xd3\xeb\x7f?\xc5\xeb\x7f?\xbf\xeb\x7f?\x93\xeb\x7f?\x91\xeb\x7f?\x8d\xeb\x7f?\x89\xeb\x7f?i\xeb\x7f?]\xeb\x7f?U\xeb\x7f?G\xeb\x7f?#\xeb\x7f?\x1d\xeb\x7f?\x19\xeb\x7f?\xff\xea\x7f?\xfd\xea\x7f?\xf9\xea\x7f?\xdb\xea\x7f?\xd7\xea\x7f?\xb3\xea\x7f?\xb1\xea\x7f?\x9f\xea\x7f?\x9d\xea\x7f?_\xea\x7f?Y\xea\x7f?4\xea\x7f?(\xea\x7f?$\xea\x7f?\x18\xea\x7f?\x08\xea\x7f?\x06\xea\x7f?\xf8\xe9\x7f?\xf2\xe9\x7f?\xf0\xe9\x7f?\xea\xe9\x7f?\xb8\xe9\x7f?\xb4\xe9\x7f?\x9e\xe9\x7f?\x9c\xe9\x7f?\x80\xe9\x7f?|\xe9\x7f? \xe9\x7f?\x14\xe9\x7f?\n\xe9\x7f?\x06\xe9\x7f?\xf0\xe8\x7f?\xda\xe8\x7f?\xc6\xe8\x7f?\xc2\xe8\x7f?\xa2\xe8\x7f?\x94\xe8\x7f?\x8c\xe8\x7f?\x82\xe8\x7f?~\xe8\x7f?|\xe8\x7f?d\xe8\x7f?Z\xe8\x7f?>\xe8\x7f?<\xe8\x7f?$\xe8\x7f? \xe8\x7f?\x1e\xe8\x7f?\x1a\xe8\x7f?\n\xe8\x7f?\xfa\xe7\x7f?\xae\xe7\x7f?\xa4\xe7\x7f?j\xe7\x7f?h\xe7\x7f?V\xe7\x7f?R\xe7\x7f?8\xe7\x7f?*\xe7\x7f?\x14\xe7\x7f?\x0c\xe7\x7f?\x06\xe7\x7f?\xfc\xe6\x7f?\xf2\xe6\x7f?\xee\xe6\x7f?\xe0\xe6\x7f?\xda\xe6\x7f?\xd6\xe6\x7f?\xce\xe6\x7f?x\xe6\x7f?p\xe6\x7f?R\xe6\x7f?P\xe6\x7f?>\xe6\x7f?2\xe6\x7f? \xe6\x7f?\x16\xe6\x7f?\xe0\xe5\x7f?\xde\xe5\x7f?\xa4\xe5\x7f?\xa0\xe5\x7f?h\xe5\x7f?N\xe5\x7f?L\xe5\x7f?{\xe4\x7f?y\xe4\x7f?o\xe4\x7f?k\xe4\x7f?C\xe4\x7f?/\xe4\x7f?)\xe4\x7f?%\xe4\x7f?!\xe4\x7f?\x17\xe4\x7f?\x15\xe4\x7f?\x13\xe4\x7f?\x01\xe4\x7f?\xfb\xe3\x7f?\x91\xe3\x7f?\x7f\xe3\x7f?o\xe3\x7f?m\xe3\x7f?S\xe3\x7f?I\xe3\x7f?\xfd\xe2\x7f?\xfb\xe2\x7f?\xf7\xe2\x7f?\xe5\xe2\x7f?\xe3\xe2\x7f?\xdd\xe2\x7f?\xd7\xe2\x7f?\xb3\xe2\x7f?\xb1\xe2\x7f?\xab\xe2\x7f?\xa3\xe2\x7f?}\xe2\x7f?y\xe2\x7f?W\xe2\x7f?U\xe2\x7f?\xd3\xe1\x7f?\xcf\xe1\x7f?\xc1\xe1\x7f?\xbf\xe1\x7f?\xb1\xe1\x7f?\xa7\xe1\x7f?\xa3\xe1\x7f?\xa1\xe1\x7f?\x81\xe1\x7f?{\xe1\x7f?o\xe1\x7f?k\xe1\x7f?g\xe1\x7f?\xfb\xe0\x7f?\xed\xe0\x7f?\xc9\xe0\x7f?\xc2\xe0\x7f?\xb8\xe0\x7f?\xb6\xe0\x7f?\xa4\xe0\x7f?\xa0\xe0\x7f?\x90\xe0\x7f?~\xe0\x7f?\xc0\xdf\x7f?\xbc\xdf\x7f?\xae\xdf\x7f?\xa2\xdf\x7f?\x96\xdf\x7f?\x94\xdf\x7f?\x80\xdf\x7f?~\xdf\x7f?z\xdf\x7f?v\xdf\x7f?t\xdf\x7f?j\xdf\x7f?F\xdf\x7f?8\xdf\x7f?"\xdf\x7f?\x1e\xdf\x7f?\x10\xdf\x7f?\x06\xdf\x7f?t\xde\x7f?p\xde\x7f?\x1e\xde\x7f?\x18\xde\x7f?\xf4\xdd\x7f?\xf0\xdd\x7f?\xc0\xdd\x7f?\xbe\xdd\x7f?\xb4\xdd\x7f?\x9a\xdd\x7f?\x86\xdd\x7f?@\xdd\x7f?(\xdd\x7f?\xe9\xdc\x7f?\xe1\xdc\x7f?\x13\xdc\x7f?\x07\xdc\x7f?\x05\xdc\x7f?\xf9\xdb\x7f?\x9d\xdb\x7f?\x9b\xdb\x7f?Q\xdb\x7f?M\xdb\x7f?M\xda\x7f?K\xda\x7f?E\xda\x7f?)\xda\x7f?\x84\xd9\x7f?r\xd9\x7f?X\xd9\x7f?T\xd9\x7f?,\xd9\x7f?(\xd9\x7f?\xfc\xd8\x7f?\xfa\xd8\x7f?\x9e\xd8\x7f?\x90\xd8\x7f?\x06\xd8\x7f?\xf0\xd7\x7f?\xa4\xd7\x7f?\xa2\xd7\x7f?D\xd7\x7f?\x12\xd7\x7f?\xd6\xd6\x7f?\xc0\xd6\x7f?\xa2\xd6\x7f?\xa0\xd6\x7f?1\xd6\x7f?+\xd6\x7f?\xf1\xd5\x7f?\xeb\xd5\x7f?\xdb\xd5\x7f?\xbb\xd5\x7f?7\xd5\x7f?#\xd5\x7f?E\xd4\x7f?;\xd4\x7f?\x99\xd3\x7f?\x82\xd3\x7f?\x80\xd3\x7f?x\xd3\x7f?\x1e\xd3\x7f?\x14\xd3\x7f?\xc8\xd2\x7f?\xb2\xd2\x7f?\xa4\xd2\x7f?\x9e\xd2\x7f?\x02\xd2\x7f?\x00\xd2\x7f?\xa8\xd1\x7f?\xa4\xd1\x7f?\xac\xd0\x7f?\x9f\xd0\x7f?e\xd0\x7f?[\xd0\x7f?\xf5\xcf\x7f?\xc9\xcf\x7f?+\xcf\x7f?\'\xcf\x7f?_\xce\x7f?Q\xce\x7f?p\xcd\x7f?Z\xcd\x7f?\xc6\xcc\x7f?\xc0\xcc\x7f?\x1a\xcc\x7f?\x10\xcc\x7f?\xbd\xcb\x7f?\xab\xcb\x7f?\x15\xcb\x7f?\xfd\xca\x7f?\xc1\xca\x7f?\xbd\xca\x7f?\xb9\xca\x7f?O\xca\x7f?M\xca\x7f?#\xca\x7f?\x11\xca\x7f?\x16\xc9\x7f?\x10\xc9\x7f?\xd8\xc8\x7f?\xc8\xc8\x7f?\xc0\xc8\x7f?\xbc\xc8\x7f?~\xc8\x7f?j\xc8\x7f?\xe0\xc7\x7f?\xdc\xc7\x7f?\xa4\xc7\x7f?\x9a\xc7\x7f?\x80\xc7\x7f?~\xc7\x7f?r\xc7\x7f?f\xc7\x7f?B\xc7\x7f?\x1a\xc7\x7f?\xb6\xc4\x7f?\xac\xc4\x7f?\xee\xc2\x7f?\xe0\xc2\x7f?\xb7\xc2\x7f?\x95\xc2\x7f?A\xc2\x7f?9\xc2\x7f?\x19\xc2\x7f?\xeb\xc1\x7f?\x8d\xc1\x7f?\x87\xc1\x7f?\x0b\xc1\x7f?\x07\xc1\x7f?:\xc0\x7f?6\xc0\x7f?\xd8\xbf\x7f?\xd6\xbf\x7f?\xb8\xbf\x7f?n\xbf\x7f?L\xbf\x7f?\x91\xba\x7f?\x8b\xba\x7f?\xbf\xb9\x7f?\xa9\xb9\x7f?\x81\xb9\x7f?{\xb9\x7f?w\xb9\x7f?q\xb9\x7f?Q\xb9\x7f?E\xb9\x7f?\x0c\xb9\x7f?\xfc\xb8\x7f?\xf6\xb8\x7f?\xcc\xb8\x7f?\xce\xb7\x7f?\xa8\xb7\x7f?\xc3\xb6\x7f?\xbd\xb6\x7f?\x06\xb5\x7f?\xf2\xb4\x7f?\x8c\xb4\x7f?z\xb4\x7f?>\xb4\x7f?4\xb4\x7f?&\xb2\x7f?\x0c\xb2\x7f?\x8f\xb0\x7f?\x83\xb0\x7f?a\xb0\x7f?Q\xb0\x7f?\xfb\xaf\x7f?\xe7\xaf\x7f?$\xae\x7f?"\xae\x7f? \xab\x7f?\x1e\xab\x7f?\xd2\xaa\x7f?\xbc\xaa\x7f?/\xaa\x7f?\x1f\xaa\x7f?\x81\xa7\x7f?{\xa7\x7f?=\xa7\x7f?;\xa7\x7f?\xdd\xa6\x7f?\xc5\xa6\x7f?_\xa6\x7f?9\xa6\x7f?\x14\xa6\x7f?\x10\xa6\x7f?\x9e\xa5\x7f?\x9c\xa5\x7f?\x81\xa4\x7f?s\xa4\x7f?g\xa3\x7f?N\xa3\x7f?r\xa0\x7f?`\xa0\x7f?0\xa0\x7f?\x1a\xa0\x7f?\n\xa0\x7f?\x8f\x9e\x7f?}\x9e\x7f?\xeb\x9b\x7f?\xd9\x9b\x7f?\x15\x9a\x7f?\xc9\x99\x7f?\x06\x96\x7f?\xe8\x95\x7f?d\x95\x7f?1\x95\x7f?\x00\x91\x7f?\xf6\x90\x7f?\xe2\x8e\x7f?\xe0\x8e\x7f?\x03\x8c\x7f?\xf7\x8b\x7f?\xc4\x8a\x7f?\xb0\x8a\x7f?4\x88\x7f?\xc8\x87\x7f?\xbc\x87\x7f?\xb7\x87\x7f?i\x87\x7f?S\x87\x7f?]\x85\x7f?\x13\x85\x7f?\'\x81\x7f?\xb7\x80\x7f?jv\x7f?&v\x7f?\xb7u\x7f?\x9bu\x7f?\x81u\x7f?su\x7f?)r\x7f?\xdbq\x7f?\xe9o\x7f?\xa6o\x7f?\xa7n\x7f?\x9bn\x7f?"l\x7f?\x16l\x7f?pk\x7f?\'k\x7f?\xf6i\x7f?\xd6i\x7f?)i\x7f?Vh\x7f?Ph\x7f?Jh\x7f?\x7f?\xaa>\x7f?|<\x7f?V<\x7f?\xc40\x7f?\xba0\x7f?\xf9\'\x7f?\xd3\'\x7f?\xe4%\x7f?\xd6%\x7f?\x8c \x7f?\x1e \x7f?\xbb\x1e\x7f?\xab\x1e\x7f?\xc4\x0e\x7f?\xa0\x0e\x7f?\xd0\x0b\x7f?\xb8\x0b\x7f?\xeb\xfa~?\xcf\xfa~?\xe1\xf7~?\xc2\xf7~?\xb2\xf6~?\xa6\xf6~?\x90\xe1~?\x8e\xe1~?\xa1\xdb~?4\xdb~?0\xd6~?\xb9\xd5~?f\xce~?5\xce~?&\xc7~?\x1c\xc7~?\xc1\xc1~?\xc2\xc0~?;\xa6~?\xd4\xa3~?C\x97~?\t\x97~?p\x95~?\xac\x94~?\xa5\x93~?\xfb\x92~?\x16\x89~?\x10\x89~?\xd5x~?!x~?4u~?.u~?Fs~?\xf3r~?\x1dS~?\x18R~?\tE~?\x00E~?\xbd<~?E<~?\xb64~? 4~?0\'~?\xac&~?\xbb%~?\x9a%~?\xb7\x19~?T\x19~?\xdb\n~?Q\n~?\xf8\x08~?\xe7\x06~?\x17\xe9}?h\xe8}?\xf2\xc6}?\xdb\xc6}?)~}?\x81}}?\xd2y}?\xa0v}?:j}?\x80h}?6g}?2g}?\x1a:}?=9}?\xb35}?K5}?\xd1\xee|?\x9b\xee|?\xac\xd7|?=\xd7|?L\xcb|?\xec\xca|?\x9b\xb9|?A\xb7|?\xd1\x9c|?\xbd\x9a|?\xb5\x9a|?\xab\x9a|?\xcem|?#m|?a`|?\x0c`|?\xc3]|?s]|?\xbaK|?nK|?\xc6G|?\xb8G|?\x0c+|?i*|?U*|?\x83\x1f|?\x0c\xc9{?/\xc5{?%\xa1{?\xf6\x9f{?\x97\x94{?\xce\x93{?\x87m{?\xf4k{?\xa3\x13{?c\x13{?\x0f\x13{?\x92\x11{?\xd4\xfcz?\xf1\xfbz?\xa0\xf8z?\xd2\xf7z?\xaf\xc7z?\x9c\xc6z?\x82\xc2z?\xdd\xc1z?m\x9fz?\xc1\x93z?\xd6\x80z?\x8a~z?\xc4Qz?\xc0Qz?\x14\'z?7"z?\xa1\xf9y?#\xf8y?\x16\xf0y?\x8f\xefy?\x0c\xeby?&\xe8y?\xa1\xe4y?\x90\xe4y?}\xd6y?\xeb\xd2y?\xfc\xcay?w\xcay?:\xb9y?f\xb7y?\xdbgy?\xafgy?\x9f1y?\xd8,y?\xb0\xebx?,\xe4x?"\xbbx?f\xb9x?n\x8bx?\xb8\x87x?\xc9}x?isx?]ox?>ox?\xa3Ox?+Ox?\x93Hx?#Fx?\xad\xbdw?$\xbdw?#~w?(ww?\xa2\xbev?G\xbev?\x1d\xb0v?\xee\xadv?k\x9fv?\xa6\x9av?+\\v?EWv?\xd9\tf?A\xf5e?n\xeae?o\xbfe?\x1a\xbce?\xe7\x87e?\xc2se?\xd54e?\x96\x14e?\xc4\x0be??\x06e?\x02\xf1d?\x01\xa0d?\xa0\x9ad?R\x81d?\xed\xd7c?P\xd5c?\x87rc?Mec?c\x7fb?zMb?\x8f\xfca?b\xe0a?\xf8\xa2a?c\x96a?\'\xa2`?U~`?#M`?\xc7H`?$y_?!=_?\x11\x10_?%\x0e_?\x1c\xd8^?T\xce^?=\xc3^?\xbd\xba^?E\xab^?u\x93^?\xac\x8d^?[o^?\xa1R^?\xa4$^??\xe1]?\x14\xdb]?\xb9\x87]?Fw]?\x0bs]?\xb3m]?\x9a5]?\t)]?\x05\xca\\?m\xc9\\?\x06\xe3[?\xe0\xd5[?\xe6\xaf[?\x9c\xa3[?\xfa\x98[?\xb3\x91[?\xf4\xabZ?\xf5\xa8Z?\x84\x8aZ?xIZ?\xc87Z?\xae5Z?\xfdbY?\x13YY?\xdcWY?3>Y?\xc0\x07Y?\xab\xf5X?\xb6ZX?\x9fVX?\x04\xe1W?-\xcfW?\x87gW?$FW?$\x1fW?\xb8\nW?\xdf\xbeV?\x1c\xafV?}\x99V?\xbe\x96V?\xb8{V?\x98qV?\xadnU?6kU?\xcc\xafT?\xac\xaeT??`T?\xca"T?x\x10T?\xa8\x07T?#\xcaS?\xa4\xc7S?\xaarS?\xcdKS?L\xceR?\xccnR?\x17dR?%\x06R?g\x03R?\x19\xefQ?\xf7fQ?\xb6_Q?J\x1fQ?\x11\x19Q?\x03\x10P?s\x0bP?N\xcaO?m\xa0O?\xc3gO?\xf6^O?\xfe\x18O?\xbb\xffN?\x0c\xefN?\xbf\xebN?\xfd\xd9N?i\xb4N?\x94\x05N?]\xbfM?\xa9\x8cM?\x08HM?\x06\xbdL?.\xb3L?\xef\xa5L?\xbe{L?\x1a L?{\x14L?\x01\xc9K?5\x97K?\xe5tK?QIK?\x8a\x1bK?\x1c\x0cK?\x0f\xd2J?L\xcaJ?\xd8iJ?iPJ?\xaa7J?T\x17J?E\x8aI?h\x89I?V\x0cI?5\x8bH?\xa1cH?0_H?\xff\xe2G?n\xd6G?q@G?I6G?\x83\xe1F?\x90\xc9F?\xc2\xb4F?\xf7\x8bF?8GE?h,E?a\x17E?A\x07E?\xea\x05E?\xe7sD?\xfe\xb5C?_\xa7C?n\\C?\xd0gB?\x93\x06B?\x91\xe2A?\xcd\xccA??\xabA?\xae)A?)&A?m\xb7@?\xf9\xa9@?Nc@?GL@?\xb5\x15@?\xc9\x06@?\'\x03@?\x85\xfd??\x98\n??y\xb1>?\x91\x9d>?\x9d\x93>?4\x7f>?=|>?\xe97>?:!>?\xc3\x19>?\x84\xfe=?\xd8\x7f=?\xc5B=?+\x81\x8e/?\xe2e/?>\xfa.?\x86P.?\xda\xcd-?\x80\xb7-?\xa5\x9e-?\x13k,?\x97],?m\xaa+?\xfdI+?\xf1\xba*?\xeas*?je)?\x1d;)?\xe5\xcb(?\xd5\xaf(?\x9a\x91(?\x9aC(?\x9e\xbc\'?\xaf\xa6\'?\xfeD\'?\xd3v%?\r\xdc$?\x03\xa2$?\xb7T$?3\xd3#?(\xa8#?]p#?\xdbc#?L&#?\xc5o"?\x9a\xe2!?\x12&!?\xad\n!?\xae\x8a ?\xe72\x1f?B\xef\x1e?\xcd\x91\x1e?D\x9e\x1d?\xe9/\x1d?\xe2\xb4\x1c?\xb4\xb0\x1c?\xd2o\x1b?\xd3\xf7\x19?\x1c[\x19?xA\x19?W1\x19?\xd8)\x19?/\t\x19?\x7f\xc5\x17?]b\x17?*\x85\x16?!g\x16?xL\x16?\xddD\x16?7\xab\x15?\xc0D\x15?&;\x15?\xa1\xee\x14?\x8d\xe1\x14?\x98\x8b\x13?\x03\x89\x13?\xdaG\x13?\xc5/\x13?\xc4\x13\x13?\x80m\x12?PN\x12?\x7fD\x12?\xb1(\x11?\x8e\x86\x10?\xb4k\x10?\xb7_\x0f?B\xc7\x0e?\xd3f\x0e?s\x0f\x0e?\t\x05\x0e?\x82\x17\r?\x8ag\x0c?\xc2\x0f\x0c?+\xdb\x0b?y\r\x0b?C\x07\x0b?>l\n?\x05W\n?%P\n?\x89*\n?\xf2\x0e\n?\xdc\xb1\t?\xc1\x87\t?1\x87\t?\x89\xf8\x08?\xfa\xb5\x07?\x89\x97\x07?\xcb\xe2\x06?\x9c\xd1\x06?4\xc6\x06?\x8f\xbf\x03?|\xb7\x03?y\xdc\x02?Dz\x02?el\x01?\xac9\x01?\xef6\x01?\xf5\xf8\x00?\x14\xf6\xff>\x02\x06\xfe>\xb3\x16\xfd>\xd9\x9d\xfc>\xb9Y\xfb>\xf1C\xfb>\xc6\x11\xfb>\xb2\xbe\xfa>n\xba\xfa>\xc03\xf9>J\x0e\xf6>\xc0\xfe\xf5>~\x9e\xf5>\xe6%\xf5>X\xf1\xf4>5\xb8\xf4>\xe5\x91\xf4>\xf5L\xf4>\x9b\xfd\xf3>j\x10\xf3>\xdb\xdc\xf0>F\r\xf0>+\xb5\xef>\x1e`\xef>y\xbd\xee>|\x9b\xee>\xd2}\xee>Yq\xed>X\x0c\xec>\xf1\x04\xeb>\xa9\x82\xe9>>\xa2\xe8>a$\xe8>`\xc0\xe7>U\x90\xe6>\xc7\xd6\xe5>\x90\xbf\xe5>\xb3\xc5\xe4>\xec\x9b\xe4>\xe5\xc6\xe2>\x88\xd6\xe1>\xf2\xb4\xdd>\xd9\xb2\xdc>,{\xdc>4#\xdc>\x03\x98\xdb>r\x9e\xda>T\xf7\xd7>\x81\xb2\xd6>N?\xd4>_#\xd4>\xfc\x19\xd3>\x87\xfa\xd1>\xae\xf5\xd0>\x041\xd0>\x13\xff\xcf>"\x0e\xcf>\xc0\xb3\xce>\xae\xa0\xcd>\x12\x02\xcb>\x90\xf2\xc9>\x1f\xb2\xc9>Q3\xc9>\xa4 \xc9>O\xea\xc8>\xa1f\xc7>S|\xc6>\xfa\r\xc5>\x1b\xbb\xc3>$S\xc3>\xa5\'\xc3>\x1a\xc1\xc2>\xb4\x92\xc2>\xa3\\\xc2>5?\xc1>6*\xc1>\x08\xfc\xc0>T\x8a\xc0>\xe0z\xc0>\xe1\xe5\xbf>\xcb\xae\xbf>\x12\xdf\xbc>i\xd2\xbc>\x96%\xbc>\xd3\x13\xbc>0\x9c\xba>t\x96\xb9>@\x06\xb8>F\xde\xb7>\x1c\x17\xb7>\x8b\xa4\xb6>\x9d\x08\xb6>\xf7p\xb5>\x9a-\xb4>V\xee\xb3>?\x88\xb2>\x95\xf9\xb1>\xa4/\xb0>O\xc8\xaf>\x9f\xb7\xaf>\x03:\xaf>\xd8\x9b\xac>\xe8^\xac>|\xa6\xab>x\x92\xaa>&v\xaa>iX\xaa>J\xd5\xa9>\x05q\xa9>S^\xa9>#\x0f\xa9>\x85l\xa8>*F\xa7>\x91\xf8\xa6>zH\xa6>a\xb3\xa4>\x16\xad\xa3>G;\xa3>\x0b\xe1\xa2>[\xb3\xa2>i\x98\xa2>x:\xa1>YI\xa0>Q;\xa0>DS\x9f>\x02\xb8\x9e>\xfbl\x9e>(=\x9c>\xadO\x9b>r\x90\x9a>d\x1a\x9a>\x15n\x98>[\x18\x98>)\r\x98>\xef\x82\x96>\xf0\xb7\x95>\xd7\xb3\x95>\xfcb\x95>\xb0d\x94>q\xb5\x91>F\xe7\x90>\xc6P\x8e>k3\x8e>F\xfd\x88>\xdb\xb2\x88>*&\x88>\x13\x13\x87>{\x05\x87>\x8b\xea\x86> \xa1\x85>\xcdt\x85>^\xd0\x83>O\x8f\x83>Q\xe5\x82>\x01\xd7\x82>\t7\x82>g6\x82>\x8e\xd5\x80>\xca6\x7f>j\xdfu>\xaf\xedt>\x84\x82q>\x80gq>\xcdYm>\x8dYm>>gg>\xa6\xf1e>\x9c\xa0c>\x1era>t\x07a>\xb1\xde`>S\n_>\x02\x87]>b;[>{\xafZ>M\xf7Y>\xa9WY>.;V>\xde\xebU>\x1f\xc6S>\x98\xf7R>\xff,R>\x8c\xf1P>\xa0yL>OsL>XoH>\xe61H>{\x1cH>\xc8\xb2G>\xde\xffF>\x8a\xeeF>\xf9\xb8B>\x8c\xaaB>/]?>5\xf8>>r%>>\x87\n>>\xde\xbf=>0\xed<> O;>\x0e\xff:>\xb0&9>\x87\x1f9>\\\x9b6>\xe6|6>\x16\x165>t~4>\xbd\xa90>\xe8s/>\xa0\xf6,>Nt+>\xfar+>%y*>\x1b\x9c#>}\xc4!>\x1e\x95!>\xd9M!>\xb4\xab\x1e>#\x1e\x1e>O\x93\x1c>\x93O\x1c>\xfd\x03\x1c>\x9b\xf8\x1b>\xb1\xb1\x19>\x0f\x15\x19>6Z\x14>$N\x14>\xfa\xa8\x11>\x91\x9d\x11>\xf8\x13\x11>\xaf\x11\x11>\xd8`\x0f>\x8a`\x0f>P\xfd\x0c>E\xbd\x0c>\xcb<\t>P\xac\x08>{)\x07>.\x8d\x06>\x81\xcf\x05>5X\x05>\xe9\x1e\x00>&\x8c\xff=2\xbb\xfe=\x04\x05\xfe=$+\xfa=B\xa4\xf7=~\r\xed=\xd9\x8f\xec=:\xa9\xe5=\x1eW\xe5=p\xc7\xe3=\x92T\xe3=l&\xe3=M\xd0\xe2=\xedi\xd3=b\xc8\xd1=\xb9@\xd0=\x17\xfa\xcf=\xf1z\xce=\xdcU\xcd=$!\xcd=\x9dh\xcc=G\xf3\xcb=\xff\x86\xcb=U\xfe\xc8=\xa4\xfa\xc5=\xee\xb9\xbd=/%\xbc=\xf8@\xba=\xf3+\xb9=\x18\xd8\xb8=\xc4\x8e\xb8=\x08\x1d\xaa=\x98\xc1\xa9=\xae\xf1\x9d=UQ\x9d=\xf7%\x9a=:\xb3\x99=\xbb\x83\x8f=\x81\xb5\x8e=K\x9e\x8e=){\x8e=\xb4d\x8e=\x8e\x9f\x8d=2^\x85=\x97Z\x85=\xe6\xdf\x83=QW\x83=\x00\xec\x80=\xa9\xdd\x80=\x1e\xbc\x80=J\xb3\x80=k\xc1|=\x13)|=\xe0Pv=\xc7\xbdu=\x9fMk=e&k=\x7f\xdfb=\xedca=\xde\xd0Y=\xcb\x90Y=+\xceO=\xeduO=\x1d\'E=9\xfaD=8(6=_+5=^\xed4=\n\xd24=\x02\xf73=\xe6\xe52=\x15$1=\xf5\x021=/\x08 =\xfd\x02 =\xa8!\x1f=\n\xe2\x1c=4\xf8\x0e=\xeb_\x0e=7\xb4\n=\xd3\xa6\n=AF\x05=\x8a\xe4\x04=\xa7\xb2\x04=\x0fw\x03=\x1bC\x02=\x8b\xb6\x01=t\xe6\xfd<\x06R\xfd<\xa2\x0e\xf2<\x17\xce\xf1<;\xea\xec\xbc\\<\xdcQ\\<\x90\xddF<\x95\xcbF<\x80\xa6E<\xcfqE<\x1c\xf1B<\x88\xc2B<\x91\x96=<\x9a\xfa<\x8172cb7\xc9q`7_\x97X7\x15iW7i\xaeQ7\xd4\xe2O7\xe3\xc0@7\x7f\xf0;7QW(7\x811!7l{\x127\xf9\x00\x127\x8a\xa7\x1078\\\x107\xe1\x17\t7\xbc\x1f\x087\xa3\x7f\xea6\x01r\xe96\x8ev\xd56\x85Y\xd36\xa5(\xb96\x88\x1d\xb76\xefB\xa36\xc9\xff\xa16(\xf3\x996\x17C\x956\xb9\x7f\x8d6L\x91\x8c6\x10\x15\x8a6!\xdc\x866\xf6\xcb\x8466\xbc\x806Jx\x7f6#\x02h6\xd1je67\x8d]6\x13\x91Z61\xdcN6\x953H6\xcb/E6E\x9f@6u.86\x11\x1d16\x11\xa8$6\x84\x8f\x1d6\x08n\x186E\xbd\x156!\x95\x106\xb2\xa1\x036`}\x016\xd0>\x006\xae\x19\xfa5\xf41\xf25\x85\xff\xe15D\xa5\xdf5\x9a\xea\xd95\t\xca\xc25"\x04\xbf5\xcf\xd5\xbb5>|\xb65\xa1^\xb15\xa16\xae5\xeb#\xa45\xf2\xc9\xa05\xf7I\x925\xf6\xd3\x8e5\x84q\x835\xa2\x93\x7f5\xac6w5Afl5\x1c\xb0U5\x08\x05G5\xa9\xf6;5\xe4\x17$5\x0f\xc8\x1e5\x19)\x195\xc6\xbd\x125\x06\x8c\xf24c@\xd84\xc1\xa9\xd04\xdfY\xbe4#\xf7\xa64\xef\x05\x984\xf7X\x8c4\x04\xfa|4A\x8bc4\x13\xe2G4\t\x80-4\x01g\x0e4z{\xe33\x00\x00\x00\x00' 55 | tbt. -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/registry/model_def.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"loss": "binary_crossentropy", "optimizer": {"beta_1": 0.8999999761581421, "epsilon": 1e-08, "beta_2": 0.9990000128746033, "lr": 0.0010000000474974513, "name": "Adam"}, "class_name": "Model", "loss_weights": null, "keras_version": "1.0.5", "config": {"layers": [{"class_name": "InputLayer", "config": {"batch_input_shape": [null, 100], "name": "main_input", "input_dtype": "int32"}, "inbound_nodes": [], "name": "main_input"}, {"class_name": "Embedding", "config": {"trainable": true, "name": "embedding_1", "activity_regularizer": null, "W_constraint": null, "init": "uniform", "input_dtype": "int32", "mask_zero": false, "input_dim": 100, "batch_input_shape": [null, 100], "W_regularizer": null, "dropout": 0, "output_dim": 32, "input_length": 100}, "inbound_nodes": [[["main_input", 0, 0]]], "name": "embedding_1"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_1", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 2, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_1", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_1"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_1"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_2", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 3, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_2", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_2"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_2"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_3", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 4, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_3", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_3"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_3"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_4", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 5, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_4", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_4"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_4"}, {"class_name": "Merge", "config": {"name": "merge_1", "concat_axis": -1, "mode_type": "raw", "dot_axes": [-1, -1], "mode": "concat", "output_shape": null, "output_shape_type": "raw"}, "inbound_nodes": [[["sequential_1", 1, 0], ["sequential_2", 1, 0], ["sequential_3", 1, 0], ["sequential_4", 1, 0]]], "name": "merge_1"}, {"class_name": "Dense", "config": {"W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "dense_1", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "init": "glorot_uniform", "bias": true, "input_dim": null, "b_regularizer": null, "W_regularizer": null, "activation": "relu", "output_dim": 1024}, "inbound_nodes": [[["merge_1", 0, 0]]], "name": "dense_1"}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_5"}, "inbound_nodes": [[["dense_1", 0, 0]]], "name": "dropout_5"}, {"class_name": "Dense", "config": {"W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "dense_2", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "init": "glorot_uniform", "bias": true, "input_dim": null, "b_regularizer": null, "W_regularizer": null, "activation": "relu", "output_dim": 1024}, "inbound_nodes": [[["dropout_5", 0, 0]]], "name": "dense_2"}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_6"}, "inbound_nodes": [[["dense_2", 0, 0]]], "name": "dropout_6"}, {"class_name": "Dense", "config": {"W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "dense_3", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "init": "glorot_uniform", "bias": true, "input_dim": null, "b_regularizer": null, "W_regularizer": null, "activation": "sigmoid", "output_dim": 1}, "inbound_nodes": [[["dropout_6", 0, 0]]], "name": "dense_3"}], "input_layers": [["main_input", 0, 0]], "output_layers": [["dense_3", 0, 0]], "name": "model_1"}, "sample_weight_mode": null} -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/registry/model_weights.h5: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/data/models/registry/model_weights.h5 -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/registry/roc.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/data/models/registry/roc.png -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/urls/model_def.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | {"loss": "binary_crossentropy", "optimizer": {"beta_1": 0.8999999761581421, "epsilon": 1e-08, "beta_2": 0.9990000128746033, "lr": 0.0010000000474974513, "name": "Adam"}, "class_name": "Model", "loss_weights": null, "keras_version": "1.0.5", "config": {"layers": [{"class_name": "InputLayer", "config": {"batch_input_shape": [null, 100], "name": "main_input", "input_dtype": "int32"}, "inbound_nodes": [], "name": "main_input"}, {"class_name": "Embedding", "config": {"trainable": true, "name": "embedding_1", "activity_regularizer": null, "W_constraint": null, "init": "uniform", "input_dtype": "int32", "mask_zero": false, "input_dim": 100, "batch_input_shape": [null, 100], "W_regularizer": null, "dropout": 0, "output_dim": 32, "input_length": 100}, "inbound_nodes": [[["main_input", 0, 0]]], "name": "embedding_1"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_1", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 2, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_1", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_1"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_1"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_2", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 3, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_2", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_2"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_2"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_3", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 4, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_3", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_3"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_3"}, {"class_name": "Sequential", "config": [{"class_name": "Convolution1D", "config": {"input_length": null, "W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "convolution1d_4", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "filter_length": 5, "b_regularizer": null, "init": "uniform", "bias": true, "nb_filter": 256, "activation": "relu", "input_dtype": "float32", "subsample_length": 1, "batch_input_shape": [null, 100, 32], "W_regularizer": null, "input_dim": null, "border_mode": "same"}}, {"class_name": "Lambda", "config": {"function": "c\u0001\u0000\u0000\u0000\u0001\u0000\u0000\u0000\u0004\u0000\u0000\u0000C\u0000\u0000\u0000s\u0013\u0000\u0000\u0000t\u0000\u0000j\u0001\u0000|\u0000\u0000d\u0001\u0000d\u0002\u0000\u0083\u0001\u0001S(\u0003\u0000\u0000\u0000Nt\u0004\u0000\u0000\u0000axisi\u0001\u0000\u0000\u0000(\u0002\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000Kt\u0003\u0000\u0000\u0000sum(\u0001\u0000\u0000\u0000t\u0001\u0000\u0000\u0000X(\u0000\u0000\u0000\u0000(\u0000\u0000\u0000\u0000s,\u0000\u0000\u0000/home/jsaxe/research_code/modeling/models.pyt\u0006\u0000\u0000\u0000sum_1d\u0016\u0000\u0000\u0000s\u0002\u0000\u0000\u0000\u0000\u0001", "name": "lambda_4", "trainable": true, "function_type": "lambda", "arguments": {}, "output_shape": [256], "output_shape_type": "raw"}}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_4"}}], "inbound_nodes": [[["embedding_1", 0, 0]]], "name": "sequential_4"}, {"class_name": "Merge", "config": {"name": "merge_1", "concat_axis": -1, "mode_type": "raw", "dot_axes": [-1, -1], "mode": "concat", "output_shape": null, "output_shape_type": "raw"}, "inbound_nodes": [[["sequential_1", 1, 0], ["sequential_2", 1, 0], ["sequential_3", 1, 0], ["sequential_4", 1, 0]]], "name": "merge_1"}, {"class_name": "Dense", "config": {"W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "dense_1", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "init": "glorot_uniform", "bias": true, "input_dim": null, "b_regularizer": null, "W_regularizer": null, "activation": "relu", "output_dim": 1024}, "inbound_nodes": [[["merge_1", 0, 0]]], "name": "dense_1"}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_5"}, "inbound_nodes": [[["dense_1", 0, 0]]], "name": "dropout_5"}, {"class_name": "Dense", "config": {"W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "dense_2", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "init": "glorot_uniform", "bias": true, "input_dim": null, "b_regularizer": null, "W_regularizer": null, "activation": "relu", "output_dim": 1024}, "inbound_nodes": [[["dropout_5", 0, 0]]], "name": "dense_2"}, {"class_name": "Dropout", "config": {"p": 0.5, "trainable": true, "name": "dropout_6"}, "inbound_nodes": [[["dense_2", 0, 0]]], "name": "dropout_6"}, {"class_name": "Dense", "config": {"W_constraint": null, "b_constraint": null, "name": "dense_3", "activity_regularizer": null, "trainable": true, "init": "glorot_uniform", "bias": true, "input_dim": null, "b_regularizer": null, "W_regularizer": null, "activation": "sigmoid", "output_dim": 1}, "inbound_nodes": [[["dropout_6", 0, 0]]], "name": "dense_3"}], "input_layers": [["main_input", 0, 0]], "output_layers": [["dense_3", 0, 0]], "name": "model_1"}, "sample_weight_mode": null} -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/urls/model_weights.h5: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/data/models/urls/model_weights.h5 -------------------------------------------------------------------------------- /data/models/urls/roc.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/data/models/urls/roc.png -------------------------------------------------------------------------------- /src/build_model.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/python 2 | 3 | import argparse 4 | import sqlite3 5 | import numpy as np 6 | import random 7 | import os 8 | import datetime 9 | import cPickle 10 | import json 11 | from sklearn.metrics import roc_curve, auc 12 | from modeling import features 13 | from modeling import models 14 | import matplotlib 15 | matplotlib.use('Agg') 16 | from matplotlib import pyplot as plt 17 | from collections import defaultdict as ddict 18 | 19 | RESULTS_BASE = "results" 20 | 21 | args = argparse.ArgumentParser() 22 | args.add_argument("dbfile",help="Database file to target") 23 | args.add_argument("--max_samples",help="Maximum number of samples to randomly sample from database",type=int,default=2000000) 24 | args.add_argument("--split_method",help="Method by which to split train / test: {entity,unique}",default="unique") 25 | args.add_argument("--model",help="Model to use: {convnet,rf,mlp}",default="mlp") 26 | args.add_argument("--split_ratio",help="Split ratio",default=0.8,type=float) 27 | args.add_argument("--val_dbfile",help="Validation database",default=None) 28 | args.add_argument("--max_val_samples",help="Maximum validation samples",default=10000) 29 | args.add_argument("--results_dir",help="Name of results directory",default=None) 30 | args = args.parse_args() 31 | 32 | def get_training_data(dbfile,V_dbfile=None): 33 | """ 34 | This function gets training data from a database returns training and test data 35 | Args: 36 | dbfile: the base SQLite db file with the training data 37 | V_dbfile: an optional held out validation SQLite db file 38 | """ 39 | db = sqlite3.connect(dbfile) 40 | cursor = db.cursor() 41 | if V_dbfile: 42 | V_db = sqlite3.connect(V_dbfile) 43 | V_cursor = V_db.cursor() 44 | split_method = args.split_method 45 | query = "" 46 | if split_method == 'entity': 47 | cursor.execute(""" 48 | select raw, entity_id, label 49 | from string 50 | join entity on entity_id = entity.id 51 | join uniquestring on uniquestring_id = uniquestring.id 52 | """) 53 | data = list(cursor.fetchall())[:args.max_samples] 54 | entity_strings = ddict(list) 55 | for raw, eid, label in data: 56 | if len(entity_strings[(eid,label)]) < 100: 57 | entity_strings[(eid,label)].append(raw) 58 | entity_strings = entity_strings.items() 59 | random.shuffle(entity_strings) 60 | datalen = len(entity_strings) 61 | splitidx = int(args.split_ratio * datalen) 62 | 63 | train_strings,test_strings=entity_strings[:splitidx],entity_strings[splitidx:] 64 | train_X = [] 65 | train_y = [] 66 | test_X = [] 67 | test_y = [] 68 | 69 | for (eid,label),strings in train_strings: 70 | for string in strings: 71 | train_X.append(string) 72 | train_y.append(int(label)) 73 | 74 | for (eid,label),strings in test_strings: 75 | for string in strings: 76 | test_X.append(string) 77 | test_y.append(int(label)) 78 | 79 | return train_X,test_X,train_y,test_y 80 | elif split_method == 'unique': 81 | def get_unique_data(target_cursor,max_samples,skipset=None): 82 | target_cursor.execute(""" 83 | select raw, p_malware 84 | from uniquestring 85 | """) 86 | strings = [] 87 | labels = [] 88 | rows = list(target_cursor.fetchall()) 89 | random.shuffle(rows) 90 | 91 | for string, p_malware in rows: 92 | string = string.lower() 93 | if skipset and string in skipset: 94 | print "SKIPPING:",string 95 | continue 96 | if p_malware == 1.0: 97 | labels.append(1) 98 | elif p_malware < 1.0: 99 | labels.append(0) 100 | strings.append(string) 101 | if len(strings) == max_samples: 102 | break 103 | return strings,labels 104 | strings,labels = get_unique_data(cursor,args.max_samples) 105 | val_skipset = set(strings) 106 | 107 | if V_dbfile: 108 | V_vec,V_labels = get_unique_data(V_cursor,args.max_val_samples,val_skipset) 109 | 110 | datalen = len(labels) 111 | splitidx = int(args.split_ratio * datalen) 112 | train_strings,test_strings=strings[:splitidx],strings[splitidx:] 113 | train_labels,test_labels=labels[:splitidx],labels[splitidx:] 114 | 115 | if V_dbfile: 116 | return train_strings,test_strings,train_labels,test_labels,V_vec,V_labels 117 | else: 118 | return train_strings,test_strings,train_labels,test_labels 119 | 120 | def get_features(samples): 121 | """ 122 | Get features to feed the model. If the model is random forest or mlp, these are n-grams. Otherwise it's a matrix 123 | representation of the raw string 124 | 125 | Args: 126 | samples: a list of lists of integer character values 127 | 128 | Returns: 129 | model, scores for test data 130 | OR 131 | model, scores for test data, scores for validation data 132 | """ 133 | if args.model in ('rf','mlp'): 134 | feats = features.parallel_extract(samples,features.ngrams_extract) 135 | else: 136 | feats = features.parallel_extract(samples,features.sequence) 137 | return np.array(feats) 138 | 139 | def fit_model(X_train,y_train,X_test,V_vec=None): 140 | """ 141 | Fit the model to data 142 | 143 | Args: 144 | X_train: the observation matrix for training 145 | y_train: the label vector 146 | X_test: what we'll predict on 147 | Returns: 148 | The scores for X_test 149 | """ 150 | if args.model == 'rf': 151 | rf = models.randomforest() 152 | rf.fit(X_train,y_train) 153 | probas = rf.predict_proba(X_test)[:,-1] 154 | if V_vec != None: 155 | V_probas = rf.predict_proba(V_vec)[:,-1] 156 | return rf,probas,V_probas 157 | else: 158 | return rf,probas 159 | elif args.model in ('mlp','convnet'): 160 | if args.model == 'mlp': 161 | model = models.mlp_model() 162 | elif args.model == 'convnet': 163 | model = models.bag_of_convs_model() 164 | early_stop = models.EarlyStopping(patience=10) 165 | val_split = int(0.95*len(X_train)) 166 | final_X_train,final_y_train = X_train[:val_split],y_train[:val_split] 167 | X_val,y_val = X_train[val_split:],y_train[val_split:] 168 | print "Fitting model" 169 | model.fit(final_X_train,final_y_train,batch_size=1024, 170 | nb_epoch=200, 171 | callbacks=[early_stop], 172 | validation_data=(X_val,y_val)) 173 | print "Predicting probability" 174 | probas = model.predict(X_test) 175 | if V_vec != None: 176 | V_probas = model.predict(V_vec) 177 | return model,probas,V_probas 178 | else: 179 | return model,probas 180 | 181 | def get_experiment_string(): 182 | """ 183 | Get a string that uniquely identifies and helpfully describes this particular experimental run. We'll use this 184 | string as the name of the directory where we'll store model weights and the test results 185 | 186 | Returns: 187 | Experiment descriptor string 188 | """ 189 | d = str(datetime.datetime.utcnow()) 190 | d = d.replace(" ","T") 191 | d = d + "_" 192 | for k,v in args.__dict__.items(): 193 | d+=".{0}-{1}".format(str(k),str(v)) 194 | return d 195 | 196 | def evaluate_model(model,y_pred,y_test,test_strings,V_probas=None,V_labels=None): 197 | """ 198 | Compute a ROC curve for the experimental run and store the result in the results directory 199 | 200 | Args: 201 | model: the model to be evaluated 202 | y_pred: the scores for the test data 203 | y_test: the labels for the test data 204 | test_strings: the input strings for the test data 205 | V_probas: the predictions for the validation set 206 | V_labels: the ground truth for the validation set 207 | """ 208 | fpr,tpr,thres = roc_curve(y_test,y_pred) 209 | plt.plot(fpr,tpr,'r-',label="Test set") 210 | if V_labels != None: 211 | fpr,tpr,thres = roc_curve(V_labels,V_probas) 212 | plt.plot(fpr,tpr,'b-',label="Validation set") 213 | plt.legend() 214 | plt.xlabel("False positive rate") 215 | plt.ylabel("True positive rate") 216 | plt.title("ROC curve") 217 | plt.xlim([0,1]) 218 | plt.ylim([0,1]) 219 | os.chdir(RESULTS_BASE) 220 | if not args.results_dir: 221 | subdir = get_experiment_string() 222 | else: 223 | subdir = args.results_dir 224 | os.mkdir(subdir) 225 | os.chdir(subdir) 226 | plt.savefig("roc.png") 227 | sample_scores = [] 228 | for spred,struth,sstring in zip(y_pred,y_test,test_strings)[:5000]: 229 | try: 230 | spred = spred[0] 231 | except: 232 | pass 233 | print spred,struth,sstring 234 | sample_scores.append({ 235 | 'pred':float(spred), 236 | 'truth':int(struth), 237 | 'string':str(sstring) 238 | }) 239 | json.dump(sample_scores,open("sample_scores.json","w+"),indent=2) 240 | 241 | try: 242 | model_json = model.to_json() 243 | model.save_weights("model_weights.h5") 244 | ofile = open("model_def.json","w+") 245 | ofile.write(model_json) 246 | ofile.close() 247 | except: 248 | cPickle.dump(model,open("model.pkl","w+"),2) 249 | 250 | cPickle.dump((fpr,tpr,thres), 251 | open("fpr-tpr-thres.pkl","w+")) 252 | 253 | if not args.val_dbfile: 254 | X_train,X_test,y_train,y_test = get_training_data(args.dbfile) 255 | X_train = get_features(X_train) 256 | test_strings = np.array(X_test) 257 | X_test = get_features(X_test) 258 | y_train = np.array(y_train) 259 | y_test = np.array(y_test) 260 | 261 | print "Array lengths", len(X_train),len(X_test),len(y_train),len(y_test) 262 | model, probas = fit_model(X_train,y_train,X_test) 263 | print "Evaluating model" 264 | evaluate_model(model,probas,y_test,test_strings) 265 | else: 266 | X_train,X_test,y_train,y_test,V_vec,V_labels = get_training_data( 267 | args.dbfile, 268 | args.val_dbfile 269 | ) 270 | X_train = get_features(X_train) 271 | V_vec = get_features(V_vec) 272 | V_labels = np.array(V_labels) 273 | test_strings = np.array(X_test) 274 | X_test = get_features(X_test) 275 | y_train = np.array(y_train) 276 | y_test = np.array(y_test) 277 | 278 | print "Array lengths", len(X_train),len(X_test),len(y_train),len(y_test) 279 | model, probas, V_probas = fit_model(X_train,y_train,X_test,V_vec) 280 | print "Evaluating model" 281 | evaluate_model(model,probas,y_test,test_strings,V_probas,V_labels) 282 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/example_model_client.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Example client for model_server.py 3 | """ 4 | import zerorpc 5 | import pprint 6 | 7 | c = zerorpc.Client() 8 | c.connect("tcp://127.0.0.1:4242") 9 | pprint.pprint( c.score( 10 | ["facebook.com", 11 | "paypal.com-confirm-your-paypal-account.spectragroup-inc.com/", 12 | "paypal.com-confirm-your-paypal-account.josh_made_this_up.com/", 13 | "paypal.com"] 14 | ) ) 15 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/model_server.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/python 2 | 3 | """ 4 | This script is a simple example of how you can deploy the eXpose models in a client server setup. We deserialize a user-specified model and then serve it up to the user using the ZeroRPC RPC framework. 5 | """ 6 | 7 | import zerorpc 8 | import argparse 9 | import os 10 | import numpy 11 | from modeling import features 12 | from keras.models import model_from_json 13 | 14 | parser = argparse.ArgumentParser() 15 | parser.add_argument("model_dir",help="Directory with model files") 16 | parser.add_argument("--model_type",help="Type of model (convnet,mlp)",default="convnet") 17 | args = parser.parse_args() 18 | 19 | print "Loading models" 20 | if args.model_type in ('convnet','mlp'): 21 | model = model_from_json(open(os.path.join( 22 | args.model_dir, 23 | "model_def.json" 24 | )).read()) 25 | model.load_weights( 26 | os.path.join( 27 | args.model_dir, 28 | 'model_weights.h5', 29 | ) 30 | ) 31 | model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') 32 | else: 33 | model = cPickle.load(open( 34 | os.path.join(args.model_dir,'model.pkl') 35 | )) 36 | print "... done!" 37 | 38 | class ModelServer(object): 39 | def create_input(self,strings): 40 | """ 41 | Extract features / character encodings from raw data. 42 | If we're using the random forest or MLP models we get character n-grams. 43 | If we're using the convnet we get letter ordinal arrays. 44 | """ 45 | fvecs = [] 46 | for string in strings: 47 | if args.model_type in ('rf','mlp'): 48 | fvecs.append(features.ngrams_extract(string)) 49 | elif args.model_type == 'convnet': 50 | fvecs.append(features.sequence(string)) 51 | else: 52 | raise Exception("unknown model type") 53 | return numpy.array(fvecs) 54 | 55 | def score(self, strings): 56 | """ 57 | Score a list of strings, returning a list [[string,score],...] 58 | """ 59 | input_data = self.create_input(strings) 60 | if args.model_type == 'rf': 61 | result = list(model.predict_probas(input_data)[:,-1]) 62 | elif args.model_type in ('mlp','convnet'): 63 | result = list(model.predict(input_data).ravel()) 64 | result = map(float,result) 65 | result = zip(strings,result) 66 | return result 67 | 68 | # set up the server and bind to port 4242 69 | s = zerorpc.Server(ModelServer()) 70 | s.bind("tcp://0.0.0.0:4242") 71 | s.run() 72 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/modeling/__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/src/modeling/__init__.py -------------------------------------------------------------------------------- /src/modeling/__init__.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/src/modeling/__init__.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /src/modeling/features.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/python 2 | 3 | from numpy import * 4 | from nltk import ngrams 5 | from string import printable 6 | from multiprocessing import Pool 7 | import random 8 | SAMPLE_RATE = 0.001 9 | 10 | def ngrams_extract(string): 11 | if random.random() < SAMPLE_RATE: 12 | print '[*]',string 13 | l = list 14 | grams = l(ngrams(string,2)) + l(ngrams(string,3)) + l(ngrams(string,4)) + l(ngrams(string,5)) 15 | SIZE = 1024 16 | vec = zeros((SIZE,)) 17 | for t in grams: 18 | vec[hash(t)%SIZE]+=1 19 | return log(vec+1.0) 20 | 21 | def sequence(string,maxlen=100): 22 | tokens = [] 23 | for c in string: 24 | if not c in printable: 25 | continue 26 | tokens.append(printable.index(c)) 27 | tokens = tokens[-maxlen:] 28 | if len(tokens) < maxlen: 29 | tokens = [0]*(maxlen-len(tokens))+tokens 30 | return tokens 31 | 32 | def parallel_extract(strings,func): 33 | pool = Pool() 34 | feats = pool.map(func,strings) 35 | feats = array(feats) 36 | pool.close() 37 | return feats 38 | 39 | def extract_split(strings,y,splitidx): 40 | splitidx = splitidx * len(y) 41 | splitidx = int(splitidx) 42 | strings = parallel_extract(strings,func) 43 | X_train,X_test = strings[:splitidx],strings[splitidx:] 44 | y_train,y_test = y[:splitidx],strings[splitidx:] 45 | return (X_train,X_test),(y_train,y_test) 46 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/modeling/features.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/src/modeling/features.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /src/modeling/models.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/python 2 | 3 | from keras.preprocessing import sequence 4 | from keras.models import Sequential, Model 5 | from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, TimeDistributedDense, Flatten, Lambda, Merge 6 | from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU, SimpleRNN 7 | from keras.layers.convolutional import Convolution1D, MaxPooling1D 8 | from keras.layers.normalization import BatchNormalization 9 | from keras.layers.advanced_activations import PReLU 10 | from keras.regularizers import l2, activity_l2, l1, activity_l1 11 | from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, merge 12 | from keras.models import Model 13 | from keras.datasets import imdb 14 | from keras.callbacks import ModelCheckpoint 15 | from keras import backend as K 16 | from keras.regularizers import l2, activity_l2, l1, activity_l1 17 | from keras.callbacks import EarlyStopping 18 | from collections import defaultdict as ddict 19 | from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF 20 | from numpy import * 21 | 22 | def sum_1d(X): 23 | return K.sum(X, axis=1) 24 | 25 | def getconvmodel(filter_length,nb_filter): 26 | model = Sequential() 27 | model.add(Convolution1D(nb_filter=nb_filter, 28 | input_shape=(100,32), 29 | filter_length=filter_length, 30 | border_mode='same', 31 | activation='relu', 32 | subsample_length=1)) 33 | model.add(Lambda(sum_1d, output_shape=(nb_filter,))) 34 | #model.add(BatchNormalization(mode=0)) 35 | model.add(Dropout(0.5)) 36 | return model 37 | 38 | def mlp_model(optimizer="adam"): 39 | main_input = Input(shape=(1024,), dtype='float32', name='main_input') 40 | 41 | middle = Dense(1024,activation='relu')(main_input) 42 | middle = Dropout(0.5)(middle) 43 | middle = BatchNormalization()(middle) 44 | 45 | middle = Dense(1024,activation='relu')(main_input) 46 | middle = Dropout(0.5)(middle) 47 | middle = BatchNormalization()(middle) 48 | 49 | output = Dense(1,activation='sigmoid')(middle) 50 | 51 | model = Model(input=main_input,output=output) 52 | model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer) 53 | return model 54 | 55 | def bag_of_convs_model(optimizer="adam",compile=True): 56 | main_input = Input(shape=(100,), dtype='int32', name='main_input') 57 | embedding = Embedding(output_dim=32, input_dim=100, input_length=100, 58 | dropout=0)(main_input) 59 | 60 | conv1 = getconvmodel(2,256)(embedding) 61 | conv2 = getconvmodel(3,256)(embedding) 62 | conv3 = getconvmodel(4,256)(embedding) 63 | conv4 = getconvmodel(5,256)(embedding) 64 | 65 | merged = merge([conv1,conv2,conv3,conv4],mode="concat") 66 | 67 | middle = Dense(1024,activation='relu')(merged) 68 | middle = Dropout(0.5)(middle) 69 | 70 | middle = Dense(1024,activation='relu')(middle) 71 | middle = Dropout(0.5)(middle) 72 | 73 | output = Dense(1,activation='sigmoid')(middle) 74 | 75 | model = Model(input=main_input,output=output) 76 | if compile: 77 | model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer) 78 | return model 79 | 80 | def randomforest(): 81 | rf = RF(256,verbose=True,n_jobs=50) 82 | return rf 83 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/util/__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/joshsaxe/eXposeDeepNeuralNetwork/f5db4f8eb92bb1402e7019a2710c638723c80c35/src/util/__init__.py -------------------------------------------------------------------------------- /src/util/db.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/python 2 | 3 | from peewee import * 4 | from playhouse.sqlite_ext import SqliteExtDatabase 5 | 6 | def makedb(dbfile): 7 | db = SqliteExtDatabase(dbfile) 8 | db.connect() 9 | 10 | global BaseModel 11 | class BaseModel(Model): 12 | class Meta: 13 | database = db 14 | 15 | global UniqueString 16 | class UniqueString(BaseModel): 17 | raw = CharField(index=True) 18 | count = IntegerField() 19 | malware_count = IntegerField() 20 | p_malware = FloatField(index=True) 21 | 22 | global Entity 23 | class Entity(BaseModel): 24 | name = CharField(index=True) 25 | label = FloatField() 26 | 27 | global String 28 | class String(BaseModel): 29 | uniquestring = ForeignKeyField(UniqueString,index=True) 30 | entity = ForeignKeyField(Entity,index=True) 31 | source = CharField(index=True,null=True) 32 | 33 | # create database 34 | db.create_tables([Entity,String,UniqueString]) 35 | 36 | return db 37 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/util/helper.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | import sys 3 | import argparse 4 | import pprint 5 | import datetime 6 | import time 7 | 8 | def daystrings(starttime,days): 9 | timestr = lambda t: datetime.datetime.fromtimestamp(t).strftime('%Y-%m-%dT00:00:00') 10 | curtime = starttime 11 | strings = [] 12 | for i in range(days): 13 | curtime+=86400 14 | day = timestr(curtime).split("T")[0] 15 | strings.append(day) 16 | return strings 17 | --------------------------------------------------------------------------------