Keynote — CCN 2026 K&T on “Rethinking representational comparisons”

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.12%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22bibtexparser%3D%3D1.4.3%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22numpy%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22segno%3D%3D1.6.1%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.16%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(%0A%20%20%20%20width%3D%22full%22%2C%0A%20%20%20%20app_title%3D%22Keynote%20%E2%80%94%20CCN%202026%20K%26T%20on%20%E2%80%9CRethinking%20representational%20comparisons%E2%80%9D%22%2C%0A%20%20%20%20layout_file%3D%22data%3Aapplication%2Fjson%3Bbase64%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%22%2C%0A%20%20%20%20css_file%3D%22public%2Ftheme.css%22%2C%0A)%0A%0Awith%20app.setup(hide_code%3DTrue)%3A%0A%20%20%20%20import%20base64%0A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20segno%0A%0A%20%20%20%20%23%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%20%20%23%20font%20cache%20building%20is%20slow%2C%20so%20avoid%20if%20possible%0A%0A%20%20%20%20DEEP%2C%20PALE%2C%20ACCENT%2C%20ACCENT_DEEP%2C%20VIOLET%20%3D%20%22%2357068C%22%2C%20%22%23D8C2E8%22%2C%20%22%23F0A821%22%2C%20%22%239C6A0A%22%2C%20%22%2357068C%22%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20QR%20on%20the%20thank-you%20slide%20points%20at%20the%20session's%20materials%20site%2C%0A%20%20%20%20%23%20the%20same%20URL%20the%20README%20hands%20out.%0A%20%20%20%20MATERIALS_URL%20%3D%20%22https%3A%2F%2Feringrant.github.io%2Fccn-2026-kt-pCTEbEFz4wtChduA%2F%22%0A%0A%20%20%20%20AUTHORS%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Erin%20Grant%22%2C%20%22University%20of%20Alberta%22%2C%20%22https%3A%2F%2Feringrant.github.io%2F%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Lukas%20Braun%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Allen%20Institute%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22https%3A%2F%2Fwww.allenneuraldynamics.org%2Fpeople%2Flukas-braun%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Eleanor%20Holton%22%2C%20%22Princeton%20%E2%86%92%20Columbia%22%2C%20%22https%3A%2F%2Feleanorholton.github.io%2F%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Marvin%20Theiss%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22University%20of%20T%C3%BCbingen%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22https%3A%2F%2Funi-tuebingen.de%2Fen%2Ffakultaeten%2Fmathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet%2Ffachbereiche%2Finformatik%2Flehrstuehle%2Fneuronale-informationsverarbeitung%2Fpeople%2Fmembers%2F%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Labs%20that%20are%20hiring%3B%20the%20thank-you%20slide%20pins%20a%20pill%20to%20their%20card.%0A%20%20%20%20RECRUITING%20%3D%20%7B%22Erin%20Grant%22%2C%20%22Eleanor%20Holton%22%7D%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20three%20tutorials%20----------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Each%20tutorial%20carries%20its%20own%20session%20colour%2C%20in%20its%20deep%20variant%2C%20the%0A%20%20%20%20%23%20way%20the%20landing%20page%20colours%20a%20session.%20These%20are%20the%20tokens%20from%0A%20%20%20%20%23%20public%2Ftokens%2Fcolors.css%3B%20the%20cover%20cell%20publishes%20them%20to%20the%20theme%20as%0A%20%20%20%20%23%20--t1-deep%20...%20--t3-pale%20beside%20the%20session%20knobs%2C%20so%20the%20hexes%20live%0A%20%20%20%20%23%20here%20and%20neither%20the%20stylesheet%20nor%20a%20slide%20hardcodes%20a%20colour.%0A%20%20%20%20TUT_DEEP%20%3D%20(%22%232F5F96%22%2C%20%22%23BF5238%22%2C%20%22%232E7A55%22)%20%20%23%20blue%2C%20coral%2C%20green%0A%20%20%20%20TUT_PALE%20%3D%20(%22%23B2C6DE%22%2C%20%22%23EFC6BF%22%2C%20%22%23ADD8C0%22)%0A%20%20%20%20TUTORIALS%20%3D%20(%22Linear%20networks%22%2C%20%22Nonlinear%20networks%22%2C%20%22Representational%20pluralism%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Leader%20assignment%2C%20confirmed%20by%20Erin.%20Re-assigning%20a%20tutorial%0A%20%20%20%20%23%20means%20editing%20one%20name%20in%20LEADS%3B%20the%20affiliation%20and%20headshot%20follow.%0A%20%20%20%20LEADS%20%3D%20(%22Lukas%20Braun%22%2C%20%22Marvin%20Theiss%22%2C%20%22Eleanor%20Holton%22)%0A%0A%20%20%20%20AFFIL%20%3D%20%7B_name%3A%20_affil%20for%20_name%2C%20_affil%2C%20_url%20in%20AUTHORS%7D%0A%20%20%20%20%23%20Headshot%20files%20as%20paths%20under%20public%2F%2C%20so%20a%20photo%20carries%20the%20directory%0A%20%20%20%20%23%20it%20lives%20in%3A%20public%2Fauthors%20holds%20this%20session's%20four%2C%20public%2Fheadshots%0A%20%20%20%20%23%20the%20set%20the%20ICML%20deck%20ships.%20Both%20directories%20are%20published%2C%20so%20a%20card%0A%20%20%20%20%23%20can%20name%20a%20file%20in%20either%20without%20a%20copy%20of%20the%20image.%0A%20%20%20%20PHOTO%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Erin%20Grant%22%3A%20%22authors%2Ferin.jpg%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Lukas%20Braun%22%3A%20%22authors%2Flukas.jpg%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Eleanor%20Holton%22%3A%20%22authors%2Feleanor.jpg%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Marvin%20Theiss%22%3A%20%22authors%2Fmarvin.jpg%22%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20headshot_img(src%2C%20name)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20headshot%20image%2C%20from%20a%20photo%20path%20relative%20to%20public%2F.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cimg%20class%3D'headshot'%20src%3D'public%2F%22%20%2B%20src%20%2B%20%22'%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%20alt%3D'%22%20%2B%20name%20%2B%20%22'%20%2F%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20photo(name)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20leader's%20headshot%2C%20in%20the%20same%20treatment%20as%20the%20thanks%20slide.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20headshot_img(PHOTO%5Bname%5D%2C%20name)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20spine%20---------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Four%20claims%20the%20talk%20sets%20up%20and%20then%20takes%20apart.%20They%20are%20stated%0A%20%20%20%20%23%20whole%20where%20the%20task-optimization%20view%20is%20laid%20out%2C%20one%20is%20struck%0A%20%20%20%20%23%20through%20by%20each%20tutorial's%20takeaway%2C%20and%20the%20conclusions%20shows%20the%0A%20%20%20%20%23%20damage.%20A%20callback%20only%20reads%20if%20the%20words%20are%20identical%20every%20time%2C%0A%20%20%20%20%23%20so%20they%20are%20written%20once%2C%20here%2C%20and%20never%20retyped%20into%20a%20slide.%0A%20%20%20%20CLAIMS%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22function%2C%20on%20its%20own%2C%20determines%20representation%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22making%20the%20task%20harder%2C%20on%20its%20own%2C%20eliminates%20degeneracies%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22there%20is%20a%20single%20privileged%20geometry%20for%20any%20given%20task%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22representational%20comparison%20measures%20can%20resolve%20remaining%20questions%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20spine(struck%3D()%2C%20live%3DNone%2C%20note%3DNone%2C%20steps%3DFalse)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20four%20claims%2C%20with%20the%20numbered%20ones%20crossed%20out.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20struck%20%201-based%20numbers%20of%20the%20claims%20already%20knocked%20down.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20live%20%20%20%20the%20claim%20this%20slide%20knocks%20down%3B%20drawn%20in%20the%20session%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20colour%20so%20the%20audience%20sees%20which%20one%20just%20fell.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20note%20%20%20%20a%20short%20aside%20on%20the%20claim%20it%20names%2C%20as%20%7Bnumber%3A%20text%7D%20-%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20used%20once%2C%20to%20say%20the%20fourth%20claim%20went%20uncovered.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20steps%20%20%20hand%20the%20list%20to%20reveal%20one%20claim%20at%20a%20time%20instead%20of%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20whole%3A%20claim%20i%20arrives%20at%20fragment%20index%20i%20and%20stays%2C%20so%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20the%20list%20accumulates%20under%20the%20press.%20Off%20by%20default%2C%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20off%20it%20emits%20exactly%20the%20markup%20it%20always%20did%2C%20which%20is%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20what%20keeps%20the%20takeaways%20and%20the%20conclusions%20unchanged.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_struck%20%3D%20set(struck)%20%7C%20(%7Blive%7D%20if%20live%20else%20set())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_note%20%3D%20note%20or%20%7B%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_items%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20_claim%20in%20enumerate(CLAIMS%2C%201)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_classes%20%3D%20%22%20%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20c%20for%20c%20in%20(%22struck%22%20if%20_i%20in%20_struck%20else%20%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22live%22%20if%20_i%20%3D%3D%20live%20else%20%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22fragment%22%20if%20steps%20else%20%22%22)%20if%20c%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_aside%20%3D%20_note.get(_i)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_items%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cli%22%20%2B%20(%22%20class%3D'%22%20%2B%20_classes%20%2B%20%22'%22%20if%20_classes%20else%20%22%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%22%20data-fragment-index%3D'%22%20%2B%20str(_i)%20%2B%20%22'%22%20if%20steps%20else%20%22%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_claim%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%22%3Cspan%20class%3D'spine-note'%3E%22%20%2B%20_aside%20%2B%20%22%3C%2Fspan%3E%22%20if%20_aside%20else%20%22%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fli%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.Html(%22%3Col%20class%3D'spine'%3E%22%20%2B%20_items%20%2B%20%22%3C%2Fol%3E%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20acknowledgements%20slide%20---------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Two%20rows%20of%20portraits%2C%20no%20affiliations.%20The%20co-organizers%20are%20fixed%3B%0A%20%20%20%20%23%20the%20collaborators%20row%20is%20Erin's%20to%20fill%2C%20and%20adding%20a%20person%20is%20one%0A%20%20%20%20%23%20entry%20here%3A%20(%22Name%22%2C%20%22authors%2Ffile.jpg%22)%20or%20(%22Name%22%2C%0A%20%20%20%20%23%20%22headshots%2Ffile.jpg%22)%20-%20the%20photo%20path%20under%20public%2F%2C%20so%20either%0A%20%20%20%20%23%20directory%20can%20be%20named%20-%20or%20(%22Name%22%2C%20None)%20when%20there%20is%20no%20photo%20yet.%0A%20%20%20%20%23%20While%20the%20tuple%20is%20empty%20the%20slide%20draws%20dashed%20%22names%20to%20come%22%20slots%2C%0A%20%20%20%20%23%20so%20the%20row%20reads%20as%20unfinished.%0A%20%20%20%20CO_ORGANIZERS%20%3D%20(%22Lukas%20Braun%22%2C%20%22Marvin%20Theiss%22%2C%20%22Eleanor%20Holton%22)%0A%20%20%20%20COLLABORATORS%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Andrew%20M.%20Saxe%22%2C%20%22headshots%2Fandrew-saxe.jpg%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Felix%20A.%20Wichmann%22%2C%20%22headshots%2Ffelix-wichmann.jpg%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Christopher%20Summerfield%22%2C%20%22headshots%2Fchristopher-summerfield.png%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Jessica%20AF%20Thompson%22%2C%20%22headshots%2Fjessica-thompson.png%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Jan%20Grohn%22%2C%20%22headshots%2Fjan-grohn.jpg%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20ack_card(name%2C%20src%3DNone%2C%20affil%3DFalse)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20acknowledgement%20card%3A%20a%20headshot%20over%20a%20name.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20co-organizers%20carry%20their%20affiliation%3B%20the%20collaborators%20row%20does%0A%20%20%20%20%20%20%20%20not%2C%20so%20affil%20is%20opt-in%20per%20row%20rather%20than%20per%20person.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_src%20%3D%20src%20or%20PHOTO.get(name)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_img%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20headshot_img(_src%2C%20name)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_src%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%20%22%3Cdiv%20class%3D'headshot%20headshot-blank'%3E%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_affil%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-affil'%3E%22%20%2B%20AFFIL.get(name%2C%20%22%22)%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20affil%20and%20AFFIL.get(name)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-card'%3E%22%20%2B%20_img%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-name'%3E%22%20%2B%20name%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%20%2B%20_affil%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20tutorial_cards()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20three%20tutorial%20cards%2C%20as%20one%20markdown%20ordered%20list.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Every%20summary%20slide%20renders%20this%20same%20list%2C%20so%20the%20slides%20cannot%0A%20%20%20%20%20%20%20%20drift%20apart.%20Which%20card%20is%20spotlit%20is%20decided%20by%20the%20theme%2C%20from%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cell's%20name%20(see%20the%20agenda_tutorials%20block%20in%20public%2Ftheme.css).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22%5Cn%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%7Bi%7D.%20%7Bphoto(lead)%7D%7Btitle%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Cspan%20class%3D'tut-lead'%3E%7Blead%7D%3C%2Fspan%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Cspan%20class%3D'tut-affil'%3E%7BAFFIL%5Blead%5D%7D%3C%2Fspan%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20(title%2C%20lead)%20in%20enumerate(zip(TUTORIALS%2C%20LEADS)%2C%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20BuRd%20colour%20ramp%20---------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Tol's%20BuRd%20diverging%20ramp%2C%20twelve%20stops%2C%20interpolated%20between%20adjacent%0A%20%20%20%20%23%20stops.%20Every%20heatmap%20in%20the%20deck%20draws%20its%20fills%20from%20here%20%E2%80%94%20the%20RSA%0A%20%20%20%20%23%20pipeline%20diagram%20and%20the%20svd_demo%20template%20slide%20%E2%80%94%20so%20the%20two%20cannot%0A%20%20%20%20%23%20drift%20apart.%0A%20%20%20%20BURD%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%232166ac%22%2C%20%22%233a86bd%22%2C%20%22%2366a9cf%22%2C%20%22%239ccae1%22%2C%20%22%23cce2ef%22%2C%20%22%23e9f1f4%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%23f9ede6%22%2C%20%22%23fcd7c1%22%2C%20%22%23f5ae8d%22%2C%20%22%23e37f64%22%2C%20%22%23cc4c44%22%2C%20%22%23b2182b%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20burd(v%2C%20vmax)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20value%20in%20%5B-vmax%2C%20vmax%5D%20as%20a%20hex%20colour%20on%20the%20ramp.%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_rgb(stop)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20tuple(int(stop%5Bi%20%3A%20i%20%2B%202%5D%2C%2016)%20for%20i%20in%20(1%2C%203%2C%205))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_t%20%3D%20min(max(0.5%20%2B%200.5%20*%20(v%20%2F%20vmax%20if%20vmax%20else%200.0)%2C%200.0)%2C%201.0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_f%20%3D%20_t%20*%20(len(BURD)%20-%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_i%20%3D%20min(int(_f)%2C%20len(BURD)%20-%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_lo%2C%20_hi%20%3D%20_rgb(BURD%5B_i%5D)%2C%20_rgb(BURD%5B_i%20%2B%201%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22%23%2502x%2502x%2502x%22%20%25%20tuple(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20round(_lo%5B_k%5D%20%2B%20(_hi%5B_k%5D%20-%20_lo%5B_k%5D)%20*%20(_f%20-%20_i))%20for%20_k%20in%20range(3)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20tutorial%201%3A%20the%20semantic%20hierarchy%20task%20--------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Lukas's%20tutorial%20runs%20on%20one%20small%20dataset%20and%20three%20slides%20draw%20from%20it%2C%0A%20%20%20%20%23%20so%20it%20is%20built%20once%20here%20rather%20than%20three%20times%20over.%20The%20code%20is%20the%0A%20%20%20%20%23%20tutorial's%20own%2C%20with%20two%20substitutions%2C%20both%20forced%20by%20where%20this%20deck%0A%20%20%20%20%23%20runs%20--%20a%20Pyodide%20kernel%20in%20the%20browser%2C%20with%20no%20filesystem%20and%20no%0A%20%20%20%20%23%20package%20it%20has%20not%20been%20told%20to%20fetch%3A%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20%20%20scipy's%20ortho_group.rvs%20is%20a%20QR%20factorisation%20of%20a%20Gaussian%20matrix.%0A%20%20%20%20%23%20%20%20Same%20Haar-distributed%20orthogonal%20matrix%2C%20provided%20the%20columns%20are%0A%20%20%20%20%23%20%20%20sign-corrected%20against%20R's%20diagonal%20--%20without%20that%20correction%20numpy's%0A%20%20%20%20%23%20%20%20QR%20is%20not%20uniform%20on%20O(n)%2C%20because%20the%20factorisation%20is%20only%20unique%20up%0A%20%20%20%20%23%20%20%20to%20the%20signs.%20It%20saves%20fetching%20scipy%2C%20the%20largest%20wheel%20Pyodide%20has.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20%20%20Every%20figure%20is%20drawn%20as%20SVG%20rather%20than%20through%20matplotlib%2C%20which%20this%0A%20%20%20%20%23%20%20%20deck%20deliberately%20does%20not%20import%3A%20building%20its%20font%20cache%20costs%20more%0A%20%20%20%20%23%20%20%20at%20boot%20than%20the%20rest%20of%20the%20deck%20put%20together.%20The%20heatmaps%20take%20their%0A%20%20%20%20%23%20%20%20fills%20from%20burd()%2C%20the%20same%20ramp%20the%20RSA%20pipeline%20uses%2C%20so%20the%20deck's%0A%20%20%20%20%23%20%20%20matrices%20cannot%20drift%20apart.%0A%20%20%20%20OBJECTS%20%3D%20(%22cat%22%2C%20%22dog%22%2C%20%22emu%22%2C%20%22owl%22%2C%20%22ash%22%2C%20%22oak%22%2C%20%22pea%22%2C%20%22yam%22)%0A%20%20%20%20CATEGORIES%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22alive%22%2C%20%22animal%22%2C%20%22plant%22%2C%20%22mammal%22%2C%20%22bird%22%2C%20%22tree%22%2C%20%22vegetable%22%2C%0A%20%20%20%20)%20%2B%20OBJECTS%0A%20%20%20%20OWL%20%3D%20OBJECTS.index(%22owl%22)%0A%20%20%20%20NI%2C%20NH%20%3D%2012%2C%2015%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20haar(rng%2C%20n%2C%20k%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20Haar-random%20orthogonal%20n%20by%20n%20matrix%2C%20first%20k%20columns.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_q%2C%20_r%20%3D%20np.linalg.qr(rng.standard_normal((n%2C%20n)))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_q%20%3D%20_q%20*%20np.sign(np.diag(_r))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_q%20if%20k%20is%20None%20else%20_q%5B%3A%2C%20%3Ak%5D%0A%0A%0A%20%20%20%20_rng%20%3D%20np.random.default_rng(1)%0A%20%20%20%20_scale%20%3D%20_rng.uniform(-1.0%2C%201.0%2C%20(1%2C%208))%0A%20%20%20%20TASK_X%20%3D%20haar(_rng%2C%20NI%2C%208)%20*%20_scale%0A%20%20%20%20%23%20One%20row%20per%20category%2C%20one%20column%20per%20object%3A%20the%20seven%20class%20labels%2C%0A%20%20%20%20%23%20then%20one%20label%20per%20object.%20Centred%20over%20the%20objects%2C%20as%20the%20tutorial%0A%20%20%20%20%23%20centres%20it%2C%20so%20the%20targets%20carry%20no%20mean%20offset%20into%20the%20regression.%0A%20%20%20%20TASK_Y%20%3D%20np.asarray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dtype%3Dfloat%2C%0A%20%20%20%20).T%0A%20%20%20%20TASK_Y%20%3D%20TASK_Y%20-%20TASK_Y.mean(axis%3D1%2C%20keepdims%3DTrue)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20task_representations()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20three%20hidden%20layers%2C%20as%20(name%2C%20H).%20Same%20map%2C%20three%20geometries.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20names%20are%20the%20ones%20the%20slides%20show%2C%20and%20they%20name%20what%20each%20layer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gives%20rather%20than%20how%20it%20is%20built%3A%20random%20draws%20W1%20and%20lets%20the%20readout%0A%20%20%20%20%20%20%20%20clean%20up%20after%20it%3B%20task-specific%20is%20the%20balanced%20construction%2C%20which%0A%20%20%20%20%20%20%20%20splits%20the%20task's%20own%20singular%20values%20evenly%20between%20the%20two%20layers%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20so%20hands%20back%20the%20taxonomy's%20blocks%3B%20orthogonal%20is%20the%20whitened%20one%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20which%20undoes%20the%20input%20covariance%20and%20leaves%20every%20object%20the%20same%0A%20%20%20%20%20%20%20%20distance%20from%20every%20other.%20All%20three%20realise%20the%20same%20input-output%20map%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20which%20is%20the%20point.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_r%20%3D%20np.random.default_rng(1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w1%20%3D%20_r.uniform(-1.0%2C%201.0%2C%20(NH%2C%20NI))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out.append((%22random%22%2C%20_w1%20%40%20TASK_X))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_q%20%3D%20haar(_r%2C%20NH%2C%208)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_%2C%20_%2C%20_ct%20%3D%20np.linalg.svd(TASK_X%2C%20full_matrices%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_m%2C%20_n%2C%20_ot%20%3D%20np.linalg.svd(TASK_Y%20%40%20_ct.T%20%40%20_ct%2C%20full_matrices%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w1%20%3D%20_q%20%40%20np.diag(np.sqrt(_n))%20%40%20_ot%20%40%20np.linalg.pinv(TASK_X)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out.append((%22task-specific%22%2C%20_w1%20%40%20TASK_X))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_q%20%3D%20haar(_r%2C%20NH%2C%208)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_u%2C%20_s%2C%20_%20%3D%20np.linalg.svd(TASK_X%2C%20full_matrices%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w1%20%3D%20_q%20%40%20np.diag(1.0%20%2F%20_s)%20%40%20_u.T%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out.append((%22orthogonal%22%2C%20_w1%20%40%20TASK_X))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_out%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20SVG%20cannot%20measure%20text%2C%20so%20every%20box%20drawn%20around%20a%20label%20is%20estimated%0A%20%20%20%20%23%20from%20its%20length.%20.55%20of%20the%20font%20size%20per%20character%20is%20generous%20for%20this%0A%20%20%20%20%23%20deck's%20face%20at%20these%20sizes%20--%20the%20longest%20label%20on%20any%20of%20these%20slides%2C%0A%20%20%20%20%23%20%22is%20vegetable%22%2C%20still%20clears%20--%20and%20a%20box%20that%20is%20a%20little%20wide%20costs%0A%20%20%20%20%23%20nothing%2C%20while%20one%20that%20is%20a%20little%20narrow%20clips.%0A%20%20%20%20_CHAR_W%20%3D%200.62%0A%20%20%20%20_MARK%20%3D%20TUT_DEEP%5B1%5D%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_svg_text(x%2C%20y%2C%20body%2C%20size%2C%20anchor%3D%22middle%22%2C%20rotate%3DNone%2C%20fill%3DNone%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20weight%3DNone%2C%20cls%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20line%20of%20SVG%20type%2C%20with%20the%20baseline%20centred%20on%20y.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dominant-baseline%20is%20not%20used%20anywhere%20else%20in%20this%20deck%20and%20is%20not%0A%20%20%20%20%20%20%20%20worth%20finding%20out%20about%20through%20marimo's%20markup%20allowlist%3B%20a%20.35em%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nudge%20centres%20a%20line%20just%20as%20well%20and%20is%20plain%20geometry.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_t%20%3D%20f'%20transform%3D%22rotate(%7Brotate%7D%20%7Bx%3A.1f%7D%20%7By%3A.1f%7D)%22'%20if%20rotate%20is%20not%20None%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_f%20%3D%20f'%20fill%3D%22%7Bfill%7D%22'%20if%20fill%20else%20'%20fill%3D%22currentColor%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w%20%3D%20f'%20font-weight%3D%22%7Bweight%7D%22'%20if%20weight%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_c%20%3D%20f'%20class%3D%22%7Bcls%7D%22'%20if%20cls%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ctext%7B_c%7D%7B_t%7D%20x%3D%22%7Bx%3A.1f%7D%22%20y%3D%22%7By%3A.1f%7D%22%20dy%3D%220.35em%22%20text-anchor%3D%22%7Banchor%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20font-size%3D%22%7Bsize%7D%22%7B_f%7D%7B_w%7D%3E%7Bbody%7D%3C%2Ftext%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20matrix_svg(M%2C%20cols%3D()%2C%20rows%3D()%2C%20vmax%3DNone%2C%20mark_col%3DNone%2C%20mark_row%3DNone%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cell%3D17%2C%20size%3D11%2C%20name%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20matrix%20as%20a%20BuRd%20grid%20with%20tick%20labels%2C%20as%20one%20standalone%20%3Csvg%3E.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Column%20labels%20hang%20below%20the%20grid%20at%2045%20degrees%20and%20row%20labels%20sit%20to%0A%20%20%20%20%20%20%20%20its%20left%2C%20which%20is%20where%20imshow%20puts%20them%2C%20and%20the%20viewBox%20is%20grown%20to%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hold%20whichever%20of%20them%20is%20longest.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%20draws%20the%20matrix's%20own%20name%20over%20it%2C%20the%20way%20the%20RSA%20pipeline%0A%20%20%20%20%20%20%20%20names%20its%20matrices%20--%20same%20place%2C%20same%20monospace%2C%20same%20session%20ink%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20which%20the%20stylesheet%20owns.%20It%20may%20carry%20markup%2C%20so%20a%20transpose%20is%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctspan%3E%20in%20the%20caller's%20string%20rather%20than%20a%20flag%20here.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_M%20%3D%20np.atleast_2d(np.asarray(M%2C%20dtype%3Dfloat))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_r%2C%20_c%20%3D%20_M.shape%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_vmax%20%3D%20vmax%20or%20float(np.abs(_M).max())%20or%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20A%2045-degree%20column%20label%20spends%20.71%20of%20its%20length%20on%20each%20axis%2C%20so%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20leftmost%20one%20reaches%20left%20of%20its%20own%20column%20by%20that%20much%20less%20half%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20cell%20--%20which%20is%20what%20clips%20it%20on%20a%20matrix%20with%20no%20row%20labels%20to%20pay%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20for%20the%20margin.%20The%20left%20margin%20answers%20for%20whichever%20of%20the%20two%20runs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20further.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_reach%20%3D%20(max(%5Blen(t)%20for%20t%20in%20cols%5D%20or%20%5B0%5D)%20*%20_CHAR_W%20*%20size%20*%200.71)%20if%20cols%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_left%20%3D%20max(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(max(%5Blen(t)%20for%20t%20in%20rows%5D%20or%20%5B0%5D)%20*%20_CHAR_W%20*%20size%20%2B%208)%20if%20rows%20else%200%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_reach%20-%20cell%20%2F%202%20%2B%202%20if%20cols%20else%200%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_below%20%3D%20_reach%20%2B%209%20if%20cols%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_above%20%3D%20size%20*%202.4%20if%20name%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w%2C%20_h%20%3D%20_left%20%2B%20_c%20*%20cell%20%2B%202%2C%20_above%20%2B%20_r%20*%20cell%20%2B%20_below%20%2B%202%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_grid%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_left%20%2B%20_j%20*%20cell%3A.1f%7D%22%20y%3D%22%7B_i%20*%20cell%3A.1f%7D%22%20width%3D%22%7Bcell%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20height%3D%22%7Bcell%7D%22%20fill%3D%22%7Bburd(float(_M%5B_i%2C%20_j%5D)%2C%20_vmax)%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%20in%20range(_r)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_j%20in%20range(_c)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_marks%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20mark_col%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_marks%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_left%20%2B%20mark_col%20*%20cell%3A.1f%7D%22%20y%3D%220%22%20width%3D%22%7Bcell%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20height%3D%22%7B_r%20*%20cell%7D%22%20fill%3D%22none%22%20stroke%3D%22%7B_MARK%7D%22%20stroke-width%3D%222%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20mark_row%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_marks%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_left%3A.1f%7D%22%20y%3D%22%7Bmark_row%20*%20cell%3A.1f%7D%22%20width%3D%22%7B_c%20*%20cell%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20height%3D%22%7Bcell%7D%22%20fill%3D%22none%22%20stroke%3D%22%7B_MARK%7D%22%20stroke-width%3D%222%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rows%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_svg_text(_left%20-%205%2C%20_i%20*%20cell%20%2B%20cell%20%2F%202%2C%20_t%2C%20size%2C%20anchor%3D%22end%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20_t%20in%20enumerate(rows)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cols%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_svg_text(_left%20%2B%20_j%20*%20cell%20%2B%20cell%20%2F%202%2C%20_r%20*%20cell%20%2B%207%2C%20_t%2C%20size%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20anchor%3D%22end%22%2C%20rotate%3D-45)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_j%2C%20_t%20in%20enumerate(cols)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_title%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_svg_text(_left%20%2B%20_c%20*%20cell%20%2F%202%2C%20_above%20*%200.42%2C%20name%2C%20size%20*%201.7%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cls%3D%22tut-name%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Csvg%20class%3D%22tut-mat%22%20viewBox%3D%220%200%20%7B_w%3A.0f%7D%20%7B_h%3A.0f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_title%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f'%3Cg%20transform%3D%22translate(0%20%7B_above%3A.1f%7D)%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_grid%20%2B%20_marks%20%2B%20_rows%20%2B%20_cols%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fg%3E%3C%2Fsvg%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20hierarchy%2C%20in%20the%20tutorial's%20own%20coordinates%3A%20leaves%20on%20the%20baseline%0A%20%20%20%20%23%20at%20these%20x%20positions%2C%20then%20three%20levels%20above%20them%2C%20each%20node%20centred%0A%20%20%20%20%23%20over%20the%20pair%20below%20it.%20Colours%20are%20the%20tutorial's%20too%20--%20fill%20and%20ink%0A%20%20%20%20%23%20per%20level%20--%20and%20an%20edge%20takes%20the%20colour%20of%20the%20node%20it%20descends%20from.%0A%20%20%20%20_H_ROOT%20%3D%20(%22living%20things%22%2C%20%22%237b7fc4%22%2C%20%22white%22%2C%2017)%0A%20%20%20%20_H_L1%20%3D%20((%22animal%22%2C%20%22%238e1b4b%22%2C%20%22white%22%2C%2016)%2C%20(%22plant%22%2C%20%22%230b8ea0%22%2C%20%22white%22%2C%2016))%0A%20%20%20%20_H_L2%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22mammal%22%2C%20%22%23f9b189%22%2C%20%22black%22%2C%2015)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22bird%22%2C%20%22%23fbe4d8%22%2C%20%22black%22%2C%2015)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22tree%22%2C%20%22%23bfe8d3%22%2C%20%22black%22%2C%2015)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22vegetable%22%2C%20%22%23dfeaf2%22%2C%20%22black%22%2C%2015)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_H_LEAF_X%20%3D%20(0.0%2C%201.0%2C%202.1%2C%203.1%2C%204.6%2C%205.6%2C%206.7%2C%207.7)%0A%20%20%20%20_H_Y%20%3D%20(0.0%2C%201.4%2C%202.7%2C%204.0)%20%20%23%20leaves%2C%20level%202%2C%20level%201%2C%20root%0A%20%20%20%20_H_S%20%3D%2044.0%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20px%20per%20unit%20of%20the%20tutorial's%20own%20axes%0A%20%20%20%20%23%20The%20tutorial's%20own%20axis%20limits%20leave%20a%20unit%20of%20dead%20space%20on%20the%20left%20and%0A%20%20%20%20%23%20most%20of%20one%20under%20the%20leaf%20labels%2C%20which%20matters%20here%20because%20the%20figure%0A%20%20%20%20%23%20is%20sized%20by%20height%20and%20sits%20in%20a%20bottom-aligned%20row%3A%20the%20slack%20shows%20up%20as%0A%20%20%20%20%23%20the%20tree%20floating%20above%20the%20matrix%20beside%20it.%20These%20bounds%20are%20the%20ink's%0A%20%20%20%20%23%20own%20--%20the%20widest%20pill%20reaches%20.36%20left%20of%20the%20leftmost%20node%2C%20and%20a%20leaf%0A%20%20%20%20%23%20label%20hangs%20.39%20below%20the%20baseline%20--%20with%20a%20little%20air%20on%20each.%0A%20%20%20%20_H_X0%2C%20_H_X1%20%3D%20-0.8%2C%208.7%0A%20%20%20%20_H_Y0%2C%20_H_Y1%20%3D%20-1.3%2C%204.45%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20hierarchy_svg(leaves%3DOBJECTS)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20semantic%20hierarchy%2C%20as%20one%20standalone%20%3Csvg%3E.%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_px(x%2C%20y)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(x%20-%20_H_X0)%20*%20_H_S%2C%20(_H_Y1%20-%20y)%20*%20_H_S%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_pill(x%2C%20y%2C%20label%2C%20fill%2C%20ink%2C%20size)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_cx%2C%20_cy%20%3D%20_px(x%2C%20y)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_w%20%3D%20len(label)%20*%20_CHAR_W%20*%20size%20%2B%2022%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_h%20%3D%20size%20*%202.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_cx%20-%20_w%20%2F%202%3A.1f%7D%22%20y%3D%22%7B_cy%20-%20_h%20%2F%202%3A.1f%7D%22%20width%3D%22%7B_w%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20height%3D%22%7B_h%3A.1f%7D%22%20rx%3D%22%7B_h%20%2F%202%3A.1f%7D%22%20fill%3D%22%7Bfill%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_svg_text(_cx%2C%20_cy%2C%20label%2C%20size%2C%20fill%3Dink)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_x2%20%3D%20%5B(_H_LEAF_X%5B2%20*%20k%5D%20%2B%20_H_LEAF_X%5B2%20*%20k%20%2B%201%5D)%20%2F%202%20for%20k%20in%20range(4)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_x1%20%3D%20%5B(_x2%5B0%5D%20%2B%20_x2%5B1%5D)%20%2F%202%2C%20(_x2%5B2%5D%20%2B%20_x2%5B3%5D)%20%2F%202%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_x0%20%3D%20sum(_x1)%20%2F%202%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_edges%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20range(2)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_a%2C%20_b%20%3D%20_px(_x0%2C%20_H_Y%5B3%5D)%2C%20_px(_x1%5B_k%5D%2C%20_H_Y%5B2%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_edges%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cline%20x1%3D%22%7B_a%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y1%3D%22%7B_a%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20x2%3D%22%7B_b%5B0%5D%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20y2%3D%22%7B_b%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20stroke%3D%22%7B_H_ROOT%5B1%5D%7D%22%20stroke-width%3D%221.8%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20range(4)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_a%2C%20_b%20%3D%20_px(_x1%5B_k%20%2F%2F%202%5D%2C%20_H_Y%5B2%5D)%2C%20_px(_x2%5B_k%5D%2C%20_H_Y%5B1%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_edges%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cline%20x1%3D%22%7B_a%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y1%3D%22%7B_a%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20x2%3D%22%7B_b%5B0%5D%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20y2%3D%22%7B_b%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20stroke%3D%22%7B_H_L1%5B_k%20%2F%2F%202%5D%5B1%5D%7D%22%20stroke-width%3D%221.8%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_leaves%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20range(8)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_a%2C%20_b%20%3D%20_px(_x2%5B_k%20%2F%2F%202%5D%2C%20_H_Y%5B1%5D)%2C%20_px(_H_LEAF_X%5B_k%5D%2C%20_H_Y%5B0%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_edges%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cline%20x1%3D%22%7B_a%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y1%3D%22%7B_a%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20x2%3D%22%7B_b%5B0%5D%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20y2%3D%22%7B_b%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20stroke%3D%22%7B_H_L2%5B_k%20%2F%2F%202%5D%5B1%5D%7D%22%20stroke-width%3D%222.4%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_leaves%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ccircle%20cx%3D%22%7B_b%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20cy%3D%22%7B_b%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20r%3D%22%7B0.33%20*%20_H_S%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20fill%3D%22%7B_H_L2%5B_k%20%2F%2F%202%5D%5B1%5D%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_lx%2C%20_ly%20%3D%20_px(_H_LEAF_X%5B_k%5D%20%2B%200.2%2C%20_H_Y%5B0%5D%20-%200.55)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_leaves%20%2B%3D%20_svg_text(_lx%2C%20_ly%2C%20leaves%5B_k%5D.lower()%2C%2015%2C%20anchor%3D%22end%22%2C%20rotate%3D-40)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%3D%20%22%22.join(_pill(_x2%5B_k%5D%2C%20_H_Y%5B1%5D%2C%20*_H_L2%5B_k%5D)%20for%20_k%20in%20range(4))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%2B%3D%20%22%22.join(_pill(_x1%5B_k%5D%2C%20_H_Y%5B2%5D%2C%20*_H_L1%5B_k%5D)%20for%20_k%20in%20range(2))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%2B%3D%20_pill(_x0%2C%20_H_Y%5B3%5D%2C%20*_H_ROOT)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w%20%3D%20(_H_X1%20-%20_H_X0)%20*%20_H_S%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_h%20%3D%20(_H_Y1%20-%20_H_Y0)%20*%20_H_S%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Csvg%20class%3D%22tut-tree%22%20viewBox%3D%220%200%20%7B_w%3A.0f%7D%20%7B_h%3A.0f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_edges%20%2B%20_leaves%20%2B%20_nodes%20%2B%20%22%3C%2Fsvg%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20network%20the%20tutorial%20trains%2C%20as%20a%20schematic.%20Only%20four%20units%20a%20layer%0A%20%20%20%20%23%20are%20drawn%2C%20with%20a%20vertical%20ellipsis%20standing%20for%20the%20rest%20and%20the%20true%0A%20%20%20%20%23%20width%20written%20under%20each%20column%2C%20because%20twelve%20and%20fifteen%20circles%20read%0A%20%20%20%20%23%20as%20a%20crowd%20rather%20than%20as%20a%20layer.%20Colours%20come%20from%20the%20stylesheet%0A%20%20%20%20%23%20through%20classes%2C%20so%20the%20drawing%20follows%20the%20light%20and%20dark%20grounds%20the%0A%20%20%20%20%23%20way%20every%20other%20generated%20figure%20in%20the%20deck%20does.%0A%20%20%20%20%23%20The%20schematic's%20geometry%2C%20at%20setup%20level%20so%20that%20the%20math%20labels%20placed%0A%20%20%20%20%23%20over%20the%20drawing%20can%20be%20computed%20from%20the%20same%20numbers%20the%20drawing%20uses.%0A%20%20%20%20NET_R%2C%20NET_DY%2C%20NET_DX%20%3D%2011.0%2C%2034.0%2C%20138.0%0A%20%20%20%20NET_TOP%2C%20NET_X0%20%3D%2044.0%2C%2030.0%0A%20%20%20%20NET_SLOTS%20%3D%20(0%2C%201%2C%203%2C%204)%0A%20%20%20%20NET_PROBE_AT%20%3D%204%0A%20%20%20%20NET_W%20%3D%20NET_X0%20*%202%20%2B%202%20*%20NET_DX%0A%20%20%20%20NET_H%20%3D%20NET_TOP%20%2B%204%20*%20NET_DY%20%2B%2066%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20network_svg(probe%3DFalse%2C%20base_step%3DNone%2C%20probe_step%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20tutorial's%20linear%20network%3A%20inputs%2C%20hidden%20layer%2C%20outputs.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20probe%20marks%20the%20last%20output%20unit%20as%20the%20held-out%20readout%20Erin's%20third%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tutorial%20fits%20--%20a%20weight%20vector%20of%20its%20own%20off%20the%20hidden%20layer%2C%20in%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20session's%20blue%20with%20its%20own%20names.%20The%20unit%20is%20the%20size%20of%20every%20other%0A%20%20%20%20%20%20%20%20and%20is%20told%20apart%20by%20its%20ink%20and%20a%20heavier%20rim%2C%20not%20by%20being%20bigger%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20viewBox%20widens%20to%20hold%20the%20names.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20base_step%20and%20probe_step%20hand%20the%20two%20to%20reveal%20as%20separate%20steps%3A%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20network%20arrives%2C%20then%20the%20readout%20arrives%20on%20it.%20The%20base%20is%20emitted%20as%0A%20%20%20%20%20%20%20%20two%20groups%20carrying%20the%20same%20index%2C%20one%20either%20side%20of%20the%20probe%2C%20so%0A%20%20%20%20%20%20%20%20that%20the%20blue%20bundle%20still%20paints%20over%20the%20grey%20edges%20and%20under%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20units%20--%20in%20SVG%20the%20order%20on%20the%20page%20is%20paint%20order%2C%20and%20reveal%20does%0A%20%20%20%20%20%20%20%20not%20care%20about%20it.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_r%2C%20_dy%2C%20_dx%20%3D%20NET_R%2C%20NET_DY%2C%20NET_DX%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20The%20ellipsis%20sits%20at%20slot%202%2C%20a%20unit%20either%20side%20of%20it%2C%20rather%20than%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20second%20from%20the%20bottom%3A%20the%20output%20column's%20last%20slot%20is%20where%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20readout%20goes%2C%20and%20the%20readout%20should%20not%20be%20what%20the%20ellipsis%20leans%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20against.%20Every%20column%20breaks%20in%20the%20same%20place.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_slots%20%3D%20NET_SLOTS%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_probe_at%20%3D%20NET_PROBE_AT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_layers%20%3D%20((%22X%22%2C%20NI)%2C%20(%22H%22%2C%20NH)%2C%20(%22Y%22%2C%20len(CATEGORIES)))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_top%2C%20_x0%20%3D%20NET_TOP%2C%20NET_X0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w%20%3D%20_x0%20*%202%20%2B%202%20*%20_dx%20%2B%20(46.0%20if%20probe%20else%200.0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_h%20%3D%20_top%20%2B%204%20*%20_dy%20%2B%2066%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_pos(_l%2C%20_k)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_x0%20%2B%20_l%20*%20_dx%2C%20_top%20%2B%20_k%20*%20_dy%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_edges%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_l%20in%20range(2)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_a%20in%20_slots%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_b%20in%20_slots%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20probe%20and%20_l%20%3D%3D%201%20and%20_b%20%3D%3D%20_probe_at%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20readout's%20own%20bundle%20stands%20in%20for%20these%2C%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20until%20it%20arrives%20nothing%20converges%20on%20an%20empty%20slot%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_p%2C%20_q%20%3D%20_pos(_l%2C%20_a)%2C%20_pos(_l%20%2B%201%2C%20_b)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_edges%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cline%20class%3D%22tut-edge%22%20x1%3D%22%7B_p%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y1%3D%22%7B_p%5B1%5D%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20x2%3D%22%7B_q%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y2%3D%22%7B_q%5B1%5D%3A.1f%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20probe%3A%20its%20own%20bundle%20off%20the%20hidden%20layer%2C%20painted%20over%20the%20grey%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20edges%20it%20replaces%2C%20then%20the%20unit%20itself%20drawn%20larger%20among%20the%20others%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mark%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20probe%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_q%20%3D%20_pos(2%2C%20_probe_at)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_a%20in%20_slots%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_p%20%3D%20_pos(1%2C%20_a)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_mark%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cline%20class%3D%22tut-probe-edge%22%20x1%3D%22%7B_p%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y1%3D%22%7B_p%5B1%5D%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20x2%3D%22%7B_q%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y2%3D%22%7B_q%5B1%5D%3A.1f%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_mark%20%2B%3D%20f'%3Ccircle%20class%3D%22tut-probe-node%22%20cx%3D%22%7B_q%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20cy%3D%22%7B_q%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20r%3D%22%7B_r%3A.1f%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_mark%20%2B%3D%20_svg_text(_q%5B0%5D%20%2B%20_r%20%2B%2013%2C%20_q%5B1%5D%2C%20%22%E1%BB%B9%22%2C%2020%2C%20anchor%3D%22start%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cls%3D%22tut-probe-text%20tut-probe-mono%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20under%20the%20bundle's%20lowest%20edge%2C%20which%20is%20the%20only%20clear%20ground%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20between%20the%20two%20columns%20--%20above%20it%20the%20fan%20crosses%20everything%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_mark%20%2B%3D%20_svg_text(_x0%20%2B%201.5%20*%20_dx%2C%20_top%20%2B%204%20*%20_dy%20%2B%2022%2C%20%22w%5Cu0303%22%2C%2020%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cls%3D%22tut-probe-text%20tut-probe-mono%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_l%2C%20(_nm%2C%20_n)%20in%20enumerate(_layers)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20_slots%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20probe%20and%20_l%20%3D%3D%202%20and%20_k%20%3D%3D%20_probe_at%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20drawn%20already%2C%20and%20larger%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_p%20%3D%20_pos(_l%2C%20_k)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%2B%3D%20f'%3Ccircle%20class%3D%22tut-node%22%20cx%3D%22%7B_p%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20cy%3D%22%7B_p%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20r%3D%22%7B_r%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_e%20%3D%20_pos(_l%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%2B%3D%20_svg_text(_e%5B0%5D%2C%20_e%5B1%5D%2C%20%22%E2%8B%AE%22%2C%2022%2C%20cls%3D%22tut-dots%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%2B%3D%20_svg_text(_pos(_l%2C%200)%5B0%5D%2C%20_top%20-%2026%2C%20_nm%2C%2021%2C%20cls%3D%22tut-name%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%2B%3D%20_svg_text(_pos(_l%2C%204)%5B0%5D%2C%20_top%20%2B%204%20*%20_dy%20%2B%2034%2C%20str(_n)%2C%2015%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cls%3D%22tut-count%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_step(_i%2C%20_body)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20_body%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(f'%3Cg%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%22%7B_i%7D%22%3E%7B_body%7D%3C%2Fg%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_i%20else%20_body)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20weight%20names%20sit%20on%20the%20gaps%20they%20belong%20to%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_weights%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_svg_text(_x0%20%2B%20(_l%20%2B%200.5)%20*%20_dx%2C%20_top%20-%2026%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'W%3Ctspan%20class%3D%22tut-sub%22%20dy%3D%220.3em%22%3E%7B_l%20%2B%201%7D%3C%2Ftspan%3E'%2C%2018%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cls%3D%22tut-name%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_l%20in%20range(2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Csvg%20class%3D%22tut-net%22%20viewBox%3D%220%200%20%7B_w%3A.0f%7D%20%7B_h%3A.0f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_step(base_step%2C%20_edges)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_step(probe_step%2C%20_mark)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_step(base_step%2C%20_nodes%20%2B%20_weights)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fsvg%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20tutorial%202%3A%20XOR%20---------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Marvin's%20opening%20task%2C%20drawn%20in%20the%20visual%20language%20the%20hierarchy%20above%0A%20%20%20%20%23%20uses%3A%20same%20pills%2C%20same%20leaf%20circles%2C%20same%20muted%20rules.%20Two%20panels%20in%20one%0A%20%20%20%20%23%20%3Csvg%3E%20rather%20than%20two%2C%20because%20they%20share%20a%20scale%20--%20the%20tutorial%20draws%0A%20%20%20%20%23%20them%20as%20equal-aspect%20subplots%2C%20and%20two%20separate%20drawings%20each%20sized%20by%0A%20%20%20%20%23%20height%20would%20silently%20rescale%20one%20against%20the%20other.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20(a)%20is%20the%20four%20items%20in%20input%20space%3A%20nearest%20neighbours%20carry%20opposite%0A%20%20%20%20%23%20labels.%20(b)%20is%20the%20same%20fact%20as%20a%20tree%20that%20cross-cuts%20itself%2C%20which%20is%0A%20%20%20%20%23%20the%20anti-hierarchy%20to%20tutorial%201's%20taxonomy%20--%20the%20edges%20cross%20because%0A%20%20%20%20%23%20the%20labelling%20does.%0A%20%20%20%20XOR_NAMES%20%3D%20(%22(0%2C0)%22%2C%20%22(0%2C1)%22%2C%20%22(1%2C0)%22%2C%20%22(1%2C1)%22)%0A%20%20%20%20_XOR_POS%2C%20_XOR_NEG%2C%20_XOR_EDGE%20%3D%20%22%238e1b4b%22%2C%20%22%230b8ea0%22%2C%20%22%239aa0b5%22%0A%20%20%20%20_XOR_COLS%20%3D%20(_XOR_NEG%2C%20_XOR_POS%2C%20_XOR_POS%2C%20_XOR_NEG)%0A%20%20%20%20_XOR_S%20%3D%2060.0%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20px%20per%20unit%2C%20shared%20by%20both%20panels%0A%20%20%20%20_XOR_GAP%20%3D%200.5%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20units%20between%20them%0A%20%20%20%20_XOR_CAP%20%3D%2040.0%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20room%20under%20the%20panels%20for%20their%20subtitles%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20xor_svg()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20XOR%20task%20in%20input%20space%20and%20as%20a%20cross-cutting%20label%20tree.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20two%20panels%20get%20a%20scale%20each%2C%20not%20one%20between%20them.%20The%20tutorial%0A%20%20%20%20%20%20%20%20draws%20them%20as%20subplots%2C%20and%20a%20subplot%20sets%20its%20own%20limits%20inside%20a%20box%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20figure%20hands%20it%20--%20so%20equal%20aspect%20within%20a%20panel%20does%20not%20mean%20one%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scale%20across%20both.%20Sizing%20them%20to%20a%20common%20height%20is%20what%20a%20row%20of%20two%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figures%20wants%20anyway%3B%20sharing%20a%20scale%20left%20the%20square%20panel%2C%20which%0A%20%20%20%20%20%20%20%20spans%202.5%20units%20against%20the%20tree's%204.7%2C%20drawn%20at%20half%20the%20size.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ax0%2C%20_ax1%2C%20_ay0%2C%20_ay1%20%3D%20-0.75%2C%201.75%2C%20-0.75%2C%201.9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_bx0%2C%20_bx1%2C%20_by0%2C%20_by1%20%3D%20-0.85%2C%203.85%2C%20-1.85%2C%202.6%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_bh%20%3D%20(_by1%20-%20_by0)%20*%20_XOR_S%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_SA%20%3D%20_bh%20%2F%20(_ay1%20-%20_ay0)%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20panel%20a%2C%20to%20the%20same%20height%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_aw%20%3D%20(_ax1%20-%20_ax0)%20*%20_SA%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_bx_off%20%3D%20_aw%20%2B%20_XOR_GAP%20*%20_XOR_S%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_a(x%2C%20y)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(x%20-%20_ax0)%20*%20_SA%2C%20(_ay1%20-%20y)%20*%20_SA%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_b(x%2C%20y)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_bx_off%20%2B%20(x%20-%20_bx0)%20*%20_XOR_S%2C%20(_by1%20-%20y)%20*%20_XOR_S%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_line(p%2C%20q%2C%20colour%2C%20width%2C%20dash%3D%22%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_d%20%3D%20'%20stroke-dasharray%3D%227%205%22'%20if%20dash%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cline%20x1%3D%22%7Bp%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y1%3D%22%7Bp%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20x2%3D%22%7Bq%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20y2%3D%22%7Bq%5B1%5D%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20stroke%3D%22%7Bcolour%7D%22%20stroke-width%3D%22%7Bwidth%7D%22%20stroke-linecap%3D%22round%22%7B_d%7D%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_dot(p%2C%20colour%2C%20r)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ccircle%20cx%3D%22%7Bp%5B0%5D%3A.1f%7D%22%20cy%3D%22%7Bp%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20r%3D%22%7Br%3A.1f%7D%22%20fill%3D%22%7Bcolour%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20stroke%3D%22%23fff%22%20stroke-width%3D%221.8%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pts%20%3D%20((0.0%2C%200.0)%2C%20(0.0%2C%201.0)%2C%20(1.0%2C%200.0)%2C%20(1.0%2C%201.0))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20The%20two%20panels%20build%20one%20after%20the%20other%2C%20so%20they%20accumulate%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20separately%20and%20each%20is%20wrapped%20in%20its%20own%20group%20below.%20Inside%20an%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%3Csvg%3E%20there%20is%20no%20flow%20for%20reveal%20to%20disturb%2C%20so%20a%20hidden%20panel%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20costs%20the%20drawing%20nothing%20and%20the%20visible%20one%20does%20not%20move.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%3D%20_pb%20%3D%20_rules%20%3D%20%22%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20(a)%20the%20unit%20square%3A%20dashed%20rules%20join%20the%20Hamming-1%20neighbours%2C%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20each%20diagonal%20is%20drawn%20in%20the%20colour%20of%20the%20class%20it%20joins.%20Both%20sets%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20arrive%20with%20the%20right-hand%20panel%20rather%20than%20with%20the%20four%20items%2C%20so%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20room%20sees%20the%20items%20first%20and%20the%20structure%20over%20them%20second.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20_j%20in%20((0%2C%201)%2C%20(0%2C%202)%2C%20(1%2C%203)%2C%20(2%2C%203))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_rules%20%2B%3D%20_line(_a(*_pts%5B_i%5D)%2C%20_a(*_pts%5B_j%5D)%2C%20_XOR_EDGE%2C%201.5%2C%20dash%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rules%20%2B%3D%20_line(_a(0%2C%200)%2C%20_a(1%2C%201)%2C%20_XOR_NEG%2C%202.6)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rules%20%2B%3D%20_line(_a(0%2C%201)%2C%20_a(1%2C%200)%2C%20_XOR_POS%2C%202.6)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20axes%20sit%20further%20out%20than%20the%20tutorial%20draws%20them%2C%20at%20-.52%20rather%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20than%20-.34%2C%20so%20that%20the%20corner%20labels%20below%20clear%20them.%20Each%20ends%20in%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20head%2C%20the%20way%20the%20tutorial's%20arrowstyle%20draws%20them%3A%20a%20filled%20triangle%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20with%20its%20tip%20on%20the%20line's%20end%2C%20so%20the%20shaft%20needs%20no%20shortening.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_head(p%2C%20dx%2C%20dy)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_l%2C%20_wd%20%3D%2010.0%2C%204.6%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_bx%2C%20_by%20%3D%20p%5B0%5D%20-%20dx%20*%20_l%2C%20p%5B1%5D%20-%20dy%20*%20_l%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20d%3D%22M%7Bp%5B0%5D%3A.1f%7D%20%7Bp%5B1%5D%3A.1f%7D%20L%7B_bx%20-%20dy%20*%20_wd%3A.1f%7D%20%7B_by%20%2B%20dx%20*%20_wd%3A.1f%7D'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20L%7B_bx%20%2B%20dy%20*%20_wd%3A.1f%7D%20%7B_by%20-%20dx%20*%20_wd%3A.1f%7D%20Z%22%20fill%3D%22%238d8d95%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_line(_a(-0.52%2C%20-0.52)%2C%20_a(1.42%2C%20-0.52)%2C%20%22%238d8d95%22%2C%201.4)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_line(_a(-0.52%2C%20-0.52)%2C%20_a(-0.52%2C%201.42)%2C%20%22%238d8d95%22%2C%201.4)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_head(_a(1.42%2C%20-0.52)%2C%201.0%2C%200.0)%20%20%20%20%20%23%20x%2C%20pointing%20right%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_head(_a(-0.52%2C%201.42)%2C%200.0%2C%20-1.0)%20%20%20%20%23%20y%2C%20pointing%20up%20the%20page%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_svg_text(*_a(1.5%2C%20-0.52)%2C%20%22x%E2%82%81%22%2C%2015%2C%20anchor%3D%22start%22%2C%20fill%3D%22%2377777f%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_svg_text(*_a(-0.52%2C%201.54)%2C%20%22x%E2%82%82%22%2C%2015%2C%20fill%3D%22%2377777f%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20far%20enough%20out%20that%20a%20corner%20label%20clears%20both%20the%20dot%20and%20the%20axis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_off%20%3D%20((-0.28%2C%20-0.26)%2C%20(-0.28%2C%200.26)%2C%20(0.28%2C%20-0.26)%2C%20(0.28%2C%200.26))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20range(4)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_dot(_a(*_pts%5B_k%5D)%2C%20_XOR_COLS%5B_k%5D%2C%200.115%20*%20_SA)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_svg_text(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*_a(_pts%5B_k%5D%5B0%5D%20%2B%20_off%5B_k%5D%5B0%5D%2C%20_pts%5B_k%5D%5B1%5D%20%2B%20_off%5B_k%5D%5B1%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20XOR_NAMES%5B_k%5D%2C%2013%2C%20fill%3D%22%2344444c%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20(b)%20the%20same%20labelling%20as%20a%20tree.%20Every%20leaf%20hangs%20off%20the%20class%20box%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20it%20belongs%20to%2C%20so%20the%20two%20inner%20edges%20cross%3B%20the%20dashed%20arcs%20under%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20leaves%20are%20the%20input-space%20neighbours%20the%20labels%20ignore.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_leaf_x%20%3D%20(0.0%2C%201.0%2C%202.0%2C%203.0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_box_x%20%3D%20%7B_XOR_POS%3A%200.75%2C%20_XOR_NEG%3A%202.25%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_y_leaf%2C%20_y_top%20%3D%200.0%2C%201.55%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20range(4)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_c%20%3D%20_XOR_COLS%5B_k%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pb%20%2B%3D%20_line(_b(_box_x%5B_c%5D%2C%20_y_top%20-%200.34)%2C%20_b(_leaf_x%5B_k%5D%2C%20_y_leaf)%2C%20_c%2C%202.4)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20range(4)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pb%20%2B%3D%20_dot(_b(_leaf_x%5B_k%5D%2C%20_y_leaf)%2C%20_XOR_COLS%5B_k%5D%2C%200.19%20*%20_XOR_S)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pb%20%2B%3D%20_svg_text(*_b(_leaf_x%5B_k%5D%2C%20_y_leaf%20-%200.5)%2C%20XOR_NAMES%5B_k%5D%2C%2013%2C%20fill%3D%22%2344444c%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20_j%20in%20((0%2C%201)%2C%20(2%2C%203))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_p%2C%20_q%20%3D%20_b(_leaf_x%5B_i%5D%2C%20-0.78)%2C%20_b(_leaf_x%5B_j%5D%2C%20-0.78)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20arc3%20rad%3D-.32%3A%20the%20control%20point%20sits%20that%20fraction%20of%20the%20chord%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20off%20its%20midpoint%2C%20on%20the%20side%20the%20sign%20picks%20--%20here%2C%20below.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_cx%2C%20_cy%20%3D%20(_p%5B0%5D%20%2B%20_q%5B0%5D)%20%2F%202%2C%20(_p%5B1%5D%20%2B%20_q%5B1%5D)%20%2F%202%20%2B%200.64%20*%20_XOR_S%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pb%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20d%3D%22M%7B_p%5B0%5D%3A.1f%7D%20%7B_p%5B1%5D%3A.1f%7D%20Q%7B_cx%3A.1f%7D%20%7B_cy%3A.1f%7D'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20%7B_q%5B0%5D%3A.1f%7D%20%7B_q%5B1%5D%3A.1f%7D%22%20fill%3D%22none%22%20stroke%3D%22%7B_XOR_EDGE%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'%20stroke-width%3D%221.5%22%20stroke-dasharray%3D%227%205%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Each%20panel%20is%20subtitled%20inside%20the%20drawing%20rather%20than%20under%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20figure%3A%20the%20two%20share%20one%20%3Csvg%3E%20so%20that%20they%20share%20a%20scale%2C%20and%20one%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20figcaption%20cannot%20sit%20under%20one%20half%20of%20a%20picture.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pa%20%2B%3D%20_svg_text(_aw%20%2F%202%2C%20_bh%20%2B%20_XOR_CAP%20*%200.55%2C%20%22task%22%2C%2016%2C%20cls%3D%22tut-subcap%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_label%2C%20_colour%20in%20((%22y%20%3D%20%2B1%22%2C%20_XOR_POS)%2C%20(%22y%20%3D%20%E2%88%921%22%2C%20_XOR_NEG))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_cx%2C%20_cy%20%3D%20_b(_box_x%5B_colour%5D%2C%20_y_top)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_w%2C%20_h%20%3D%20len(_label)%20*%20_CHAR_W%20*%2015%20%2B%2024%2C%2015%20*%202.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pb%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_cx%20-%20_w%20%2F%202%3A.1f%7D%22%20y%3D%22%7B_cy%20-%20_h%20%2F%202%3A.1f%7D%22%20width%3D%22%7B_w%3A.1f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20height%3D%22%7B_h%3A.1f%7D%22%20rx%3D%22%7B_h%20%2F%202%3A.1f%7D%22%20fill%3D%22%7B_colour%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_svg_text(_cx%2C%20_cy%2C%20_label%2C%2015%2C%20fill%3D%22%23fff%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w%20%3D%20_bx_off%20%2B%20(_bx1%20-%20_bx0)%20*%20_XOR_S%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pb%20%2B%3D%20_svg_text((_bx_off%20%2B%20_w)%20%2F%202%2C%20_bh%20%2B%20_XOR_CAP%20*%200.55%2C%20%22task%20structure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2016%2C%20cls%3D%22tut-subcap%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Csvg%20class%3D%22tut-xor%22%20viewBox%3D%220%200%20%7B_w%3A.0f%7D%20%7B_bh%20%2B%20_XOR_CAP%3A.0f%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20rules%20are%20emitted%20first%20so%20the%20items%20paint%20over%20them%2C%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20carry%20the%20second%20index%20so%20they%20arrive%20later%3A%20in%20SVG%20the%20order%20on%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20page%20is%20paint%20order%2C%20and%20reveal%20does%20not%20care%20about%20either.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f'%3Cg%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%7B_rules%7D%3C%2Fg%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f'%3Cg%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%7B_pa%7D%3C%2Fg%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f'%3Cg%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%7B_pb%7D%3C%2Fg%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fsvg%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20human%20glyph%20on%20the%20RSA%20pipeline%20slide%20------------------------%0A%20%20%20%20%23%20public%2Ffigures%2Fhead_brain.svg%2C%20inlined%3A%20the%20deployed%20kernel%20has%20no%0A%20%20%20%20%23%20filesystem%2C%20and%20the%20RSA%20board%20is%20one%20generated%20SVG%2C%20so%20the%20artwork%0A%20%20%20%20%23%20travels%20as%20path%20data%20rather%20than%20as%20an%20asset%20the%20drawing%20has%20to%20fetch.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20file%20is%20a%20traced%20drawing%20rather%20than%20stroked%20line%20art%3A%20one%20filled%0A%20%20%20%20%23%20silhouette%20with%20the%20interior%20painted%20back%20out%20over%20it.%20So%20a%20single%0A%20%20%20%20%23%20inherited%20fill%20cannot%20recolour%20it%20--%20each%20path%20carries%20the%20class%20for%0A%20%20%20%20%23%20what%20it%20is%2C%20contour%20or%20interior%2C%20and%20public%2Ftheme.css%20fills%20the%20two%0A%20%20%20%20%23%20from%20the%20deck's%20own%20tokens.%20Coordinates%20are%20the%20file's%20own%2C%20in%20its%0A%20%20%20%20%23%2052.2%20by%2061.82%20viewBox%3B%20_head%20scales%20and%20places%20them.%0A%20%20%20%20HEAD_BRAIN%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ink%22%2C%20%22M9.83%2C4.7c.15-.08.3-.15.46-.23.07-.08.16-.14.23-.23.15-.08.3-.15.46-.23.07-.08.16-.14.23-.23.3-.15.61-.3.91-.46.07-.08.16-.14.23-.23h.23c.07-.08.16-.14.23-.23h.23c.07-.08.16-.14.23-.23h.23c.07-.08.16-.14.23-.23h.23c.07-.08.16-.14.23-.23h.46c.07-.08.16-.14.23-.23h.23c.07-.08.16-.14.23-.23.49.09.91-.17%2C1.32-.33.26-.1.49-.09.73-.12.07-.08.16-.14.23-.23.53-.08%2C1.07-.15%2C1.6-.23.07-.08.16-.14.23-.23h.91c.12-.14.34-.08.46-.23h1.14c.18-.21.5%2C0%2C.69-.23h2.28c.99-.18%2C1.98-.18%2C2.97%2C0h2.51c.18.22.5.02.69.23h1.14c.07.09.16.15.23.23h.91c.07.09.16.15.23.23h.91c.07.09.16.15.23.23.46.08.91.15%2C1.37.23.07.09.16.15.23.23.38.08.76.15%2C1.14.23.07.09.16.15.23.23h.23c.07.09.16.15.23.23h.23c.07.09.16.15.23.23.23.08.46.15.69.23.07.09.16.15.23.23h.23c.07.09.16.15.23.23.3.15.61.3.91.46.07.09.16.15.23.23.15.08.3.15.46.23.07.08.15.15.23.23.07.08.16.15.23.23.23.15.46.3.69.46.07.08.15.15.23.23.07.08.15.15.23.23.07.08.15.15.23.23.07.08.15.15.23.23.07.08.15.15.23.23.07.08.15.15.23.23.08.08.14.16.23.23.23.3.46.61.69.91.08.07.14.16.23.23.08.15.15.3.23.46.08.07.14.16.23.23.08.15.15.3.23.46.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23.02.14.04.28.08.42.04.17.1.33.15.5.08.07.14.16.23.23v.46c.08.07.14.16.23.23v.46c.14.12.08.34.23.46v.46c.14.12.08.34.23.46v.69c.14.12.08.34.23.46v1.6c.08.07.14.16.23.23v4.8c-.09.07-.15.16-.23.23v3.65c.08.07.14.16.23.23-.17.93.31%2C1.81.23%2C2.74.08.07.14.16.23.23v.69c.08.07.14.16.23.23v.46c.08.07.14.16.23.23v.46c.08.07.14.16.23.23v.46c.08.07.14.16.23.23.02.14.04.28.08.42.04.17.1.33.15.5.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23.08.15.15.3.23.46.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23v.23c.08.07.14.16.23.23v.46c.16.23.16.46%2C0%2C.69v.69c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23-.38.38-.76.76-1.14%2C1.14-.07.08-.16.15-.23.23-.08.08-.16.14-.23.23h-.23c-.07.08-.16.14-.23.23h-.23c-.07.08-.15.15-.23.23%2C0%2C.63-.5%2C1.05-.69%2C1.6-.06.05-.08.1-.06.15.02.05.04.08.06.08.08.15.15.3.23.46.08.07.14.16.23.23v.46c.08.07.14.16.23.23v.46c-.09.07-.15.16-.23.23v.46c-.09.07-.15.16-.23.23-.08.15-.15.3-.23.46-.09.07-.15.16-.23.23-.23.3-.46.61-.69.91-.17.23-.17.46%2C0%2C.69v1.6c.21.18%2C0%2C.5.23.69v.69c-.15.12-.09.34-.23.46v.46c-.09.07-.15.16-.23.23l-1.37%2C1.37c-.07.08-.16.14-.23.23h-.23c-.07.08-.16.14-.23.23h-.46c-.07.08-.16.14-.23.23h-.46c-.07.08-.16.14-.23.23h-.69c-.07.08-.16.14-.23.23h-1.14c-.07.08-.16.14-.23.23h-2.06c-.34.27-.8-.05-1.14.23h-3.2c-.34-.28-.8.04-1.14-.23-.17.03-.44-.11-.46.23-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23v.23c-.09.07-.15.16-.23.23-.04.38-.34.22-.52.22-2.34.01-4.68%2C0-7.02%2C0-.34-.28-.8.04-1.14-.23h-2.28c-.12-.15-.34-.09-.46-.23h-1.6c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-1.37c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-.91c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-.91c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-.69c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-.69c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-.46c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-.46c-.07-.09-.16-.15-.23-.23h-.23c-.07-.09-.16-.15-.23-.23-.46.04-.75-.34-1.14-.46-.07-.09-.16-.15-.23-.23-.3-.15-.61-.3-.91-.46-.07-.08-.15-.15-.23-.23-.07-.08-.15-.15-.23-.23-.07-.08-.15-.15-.23-.23-.08-.08-.14-.16-.23-.23-.15-.23-.3-.46-.46-.69-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.46c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-2.28c.09-.07.15-.16.23-.23v-.46c.09-.07.15-.16.23-.23.1-.29.21-.58.3-.88.06-.16.1-.33.15-.49.09-.07.15-.16.23-.23v-.46c.09-.07.15-.16.23-.23v-.69c.22-.18.02-.5.23-.69v-2.28c-.14-.12-.08-.34-.23-.46-.08-.53-.15-1.07-.23-1.6-.08-.07-.14-.16-.23-.23-.02-.14-.04-.28-.08-.42-.04-.17-.1-.33-.15-.5-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23-.08-.23-.15-.46-.23-.69-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23.04-.46-.34-.75-.46-1.14-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.23c-.08-.07-.14-.16-.23-.23%2C0-.56-.41-.94-.61-1.41-.05-.13-.05-.27-.08-.41-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.46c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.46c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.46c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.69c-.08-.07-.14-.16-.23-.23v-.69c-.14-.12-.08-.34-.23-.46v-2.06c-.14-.12-.08-.34-.23-.46v-.69c.26-.26-.02-.65.23-.91v-2.97c.22-.18.02-.5.23-.69v-.91c.22-.18.02-.5.23-.69v-.69c.15-.12.09-.34.23-.46v-.69c.09-.07.15-.16.23-.23v-.69c.09-.07.15-.16.23-.23v-.46c.09-.07.15-.16.23-.23-.04-.52.21-.95.38-1.41.05-.13.05-.28.08-.42.09-.07.15-.16.23-.23v-.46c.09-.07.15-.16.23-.23v-.23c.09-.07.15-.16.23-.23v-.23c.09-.07.15-.16.23-.23%2C0-.63.5-1.05.69-1.6.09-.07.15-.16.23-.23v-.23c.09-.07.15-.16.23-.23.08-.15.15-.3.23-.46.09-.07.15-.16.23-.23.08-.15.15-.3.23-.46.09-.07.15-.16.23-.23l.23-.46c.08-.07.15-.15.23-.23.08-.07.15-.16.23-.23.15-.23.3-.46.46-.69.08-.07.15-.15.23-.23.08-.07.15-.15.23-.23.08-.07.15-.16.23-.23.38-.38.76-.76%2C1.14-1.14.07-.08.16-.15.23-.23.08-.08.16-.14.23-.23.3-.23.61-.46.91-.69.07-.08.16-.15.23-.23.08-.08.16-.14.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.24%2C25.94c0%2C.21.02.43-.01.64-.02.1-.14.18-.22.27%2C0-.21-.02-.43.01-.64.02-.1.14-.18.22-.27Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.46%2C22.29c-.09.22.21.58-.23.69.09-.22-.21-.58.23-.69Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M47.52%2C47.86c-.31-.23-.31-.46%2C0-.69v.69Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.69%2C20.69c-.09.22.21.58-.23.69.09-.22-.21-.58.23-.69Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M47.74%2C50.15c-.44-.11-.14-.46-.23-.69.44.11.14.46.23.69Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M6.63%2C48.32c-.09.22.21.58-.23.69.09-.22-.21-.58.23-.69Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M47.52%2C51.29c.03-.17-.11-.44.23-.46-.03.17.11.44-.23.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M47.97%2C13.61c-.34-.02-.19-.28-.23-.46.34.02.19.28.23.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.2%2C14.52c-.34-.02-.19-.28-.23-.46.34.02.19.28.23.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.43%2C15.66c-.34-.02-.19-.28-.23-.46.34.02.19.28.23.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M6.4%2C45.58c.34.02.19.28.23.46-.34-.02-.19-.28-.23-.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.92%2C19.55c-.03.17.11.44-.23.46.03-.17-.11-.44.23-.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M0%2C27.54c.34.02.19.28.23.46-.34-.02-.19-.28-.23-.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.24%2C30.05c.34.02.19.28.23.46-.34-.02-.19-.28-.23-.46Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M6.17%2C50.38c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M6.4%2C49.69c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.2%2C46.26c.08-.08.15-.15.23-.23-.08.08-.15.15-.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.66%2C45.58c.08-.08.15-.15.23-.23-.08.08-.15.15-.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.89%2C44.89c.08-.08.15-.15.23-.23-.08.08-.15.15-.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M49.11%2C44.21l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M5.95%2C43.75c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.89%2C43.52c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.43%2C42.84l-.19-.15c.06-.03.13-.05.19-.08v.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M5.49%2C42.61c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M5.26%2C42.15c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M4.8%2C41.24c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M49.11%2C41.01l.23-.23-.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M4.58%2C40.78c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M4.35%2C40.33c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M3.66%2C38.96c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M3.43%2C38.5c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M3.21%2C38.04c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.98%2C37.59c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.75%2C37.13c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.52%2C36.67c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.29%2C36.22c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M1.38%2C34.16c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M1.15%2C33.48c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.92%2C32.79c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.69%2C32.11c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M.46%2C31.19c.08.08.15.15.23.23-.08-.08-.15-.15-.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M49.34%2C30.28l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M49.11%2C29.37l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.66%2C26.4l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.43%2C22.51l.23-.23-.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M1.15%2C18.63c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M1.38%2C17.72c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M48.66%2C17.49l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M1.61%2C17.03c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.29%2C14.98c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.52%2C14.29c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.75%2C13.84c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M2.98%2C13.38c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M47.74%2C12.69l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M47.52%2C12.01l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M3.89%2C11.55c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M4.12%2C11.1c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M47.06%2C10.87c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M4.58%2C10.41c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M46.83%2C10.41c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M46.6%2C9.95c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M5.03%2C9.73c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M46.37%2C9.5c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M5.49%2C9.04c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M46.15%2C9.04c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M5.72%2C8.81c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M45.69%2C8.35c-.08-.08-.15-.15-.23-.23l.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M6.4%2C7.9c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M6.63%2C7.67c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M45.23%2C7.67l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M6.86%2C7.44c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M44.32%2C6.53l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M44.09%2C6.3l-.23-.23.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M8.23%2C6.07c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M43.86%2C6.07l-.23-.23c.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M8.46%2C5.84c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M43.63%2C5.84c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M43.4%2C5.61c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M43.18%2C5.39c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M42.95%2C5.16c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M9.6%2C4.93c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M9.83%2C4.7c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M42.03%2C4.47c-.08-.08-.15-.15-.23-.23.08.08.15.15.23.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M10.51%2C4.24c-.08.08-.15.15-.23.23.08-.08.15-.15.23-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M51.62%2C37.61c-.42%2C1.79-1.77%2C2.24-2.9%2C3.04-.2.77-.54%2C1.55-1.33%2C2.16.26.23.46.41.67.58.43.45.39%2C1.04.36%2C1.45-.36.96-.89%2C1.61-1.6%2C2.18.09%2C1.08.17%2C2.18.29%2C3.27.06.53-.17%2C1.38-.52%2C1.8-.61.72-1.41%2C1.11-2.29%2C1.37-.82.24-1.65.45-2.51.58-2.78.43-5.57.04-8.45.25-1.14%2C2.27-2.31%2C4.6-3.53%2C7.03h-6.16c-1.05-.42-2.14-.14-3.22-.23-.54-.05-1.08-.14-1.62-.22-.54-.08-1.07%2C0-1.63-.17-.59-.18-1.29-.15-1.94-.28-1.84-.38-3.67-.76-5.44-1.48-1.24-.5-2.34-1.14-3.23-2.13-.83-.91-1.49-2.78-.86-3.91.04-.96.71-1.68.94-2.58.21-.81.48-1.59.43-2.44-.01-.19-.02-.38%2C0-.57.16-1.49-.29-2.88-.8-4.24-.37-.99-.77-1.98-1.3-2.88-.52-.89-.93-1.83-1.47-2.71-.72-1.19-1.17-2.55-1.68-3.86-.34-.89-.62-1.8-.86-2.73-.16-.63-.27-1.29-.28-1.93-.04-1.56-.08-3.12.01-4.68.06-.97.14-1.95.41-2.9.14-.47.12-1%2C.22-1.5.31-1.54.67-3.04%2C1.3-4.49.26-.61.48-1.25.75-1.86.93-2.05%2C2.19-3.87%2C3.67-5.57.71-.81%2C1.5-1.51%2C2.29-2.2%2C1.16-1%2C2.52-1.74%2C3.88-2.46%2C1.41-.75%2C2.92-1.23%2C4.42-1.73.88-.29%2C1.83-.36%2C2.75-.53.42-.08.85-.15%2C1.27-.23.42-.08.89.19%2C1.29-.21.12-.11.44-.02.67-.02%2C1.9%2C0%2C3.81-.01%2C5.71.01.46%2C0%2C.93.14%2C1.39.22.46.08.98-.2%2C1.39.23.89-.09%2C1.72.23%2C2.55.46.85.24%2C1.7.47%2C2.53.78.79.3%2C1.55.66%2C2.3%2C1.05.76.39%2C1.38%2C1.03%2C2.18%2C1.36%2C1.11%2C1.21%2C2.43%2C2.22%2C3.32%2C3.64%2C1.04%2C1.66%2C1.81%2C3.43%2C2.43%2C5.27.14.41-.18.93.3%2C1.24.08.69.15%2C1.38.23%2C2.07.08.73.18%2C1.46.22%2C2.19.04.76.16%2C1.56-.02%2C2.27-.33%2C1.34-.08%2C2.69-.21%2C4.02-.07.72.19%2C1.38.23%2C2.08.04.69.16%2C1.34.44%2C1.99.18.42.14.92.26%2C1.38.11.41.32.78.44%2C1.18.37%2C1.23.86%2C2.39%2C1.59%2C3.45.73%2C1.06.7%2C1.08.69%2C2.12Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ink%22%2C%20%22M10.03%2C11.37c.16-.87.69-1.61%2C1.26-2.29%2C1.07-1.28%2C2.38-2.25%2C3.96-2.84.33-.12.64-.31.98-.39.49-.12%2C1-.17%2C1.5-.24.39-.05.83.12%2C1.17-.23.04-.04.15-.02.22%2C0%2C.39.07.77.17%2C1.16.22.37.04.86-.11%2C1.1.07.58.44%2C1.01.07%2C1.41-.15%2C1-.57%2C1.88-.88%2C2.87-1.08.58-.12%2C1.15-.3%2C1.73-.2%2C1.81.33%2C3.63.7%2C4.93%2C2.31%2C1.81-.32%2C3.54.17%2C5.03%2C1.17.99.66%2C1.82%2C1.61%2C2.2%2C2.85%2C1.12.33%2C2.14.86%2C2.92%2C1.76.74.85%2C1.38%2C1.76%2C1.39%2C2.97%2C0%2C.44.46.83.07%2C1.33-.26.34.08.87-.28%2C1.26-.11.11-.08.49.03.64.35.47%2C0%2C1.11.41%2C1.55-.26.99-.29%2C2.03-.85%2C2.96-.67%2C1.12-1.77%2C1.7-2.76%2C2.42-.98.71-2.1%2C1.15-3.26%2C1.5-.17.05-.35.09-.53.1-.68.01-1.37.03-2.05%2C0-.72-.03-1.39-.29-2.14-.62-.67.87-1.71%2C1.32-2.8%2C1.65-.35.1-.75.02-1.09.14-.39.14-.76.26-1.17.21-.35-.05-.77.18-1.05-.22-.67.06-1.27-.16-1.88-.43-.22-.1-.53-.02-.84.14-.65.34-1.31.73-2.08.75-.31.42-.78.12-1.14.25-1.89%2C1.73-3.45%2C3.72-4.82%2C5.93-.14-.02-.35%2C0-.49-.08-.99-.66-1.96-1.34-2.96-2.03.52-1.34%2C1.05-2.7%2C1.58-4.09-.54-.76-1.62-.97-1.91-1.94-.84-.41-1.7-.85-2.23-1.65-.5-.76-.97-1.54-1.2-2.47-.18-.75-.24-1.41.08-2.09-.51-.77-1.12-1.45-1.31-2.35-.13-.6-.47-1.18-.32-1.8.17-.72.21-1.5.63-2.13.43-.64.69-1.41%2C1.49-1.79.38-.18.63-.64%2C1.03-1.07Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M22.28%2C6.41c.71-.42%2C1.37-.96%2C2.13-1.22.88-.29%2C1.84-.6%2C2.76-.45.84.14%2C1.72.1%2C2.52.52.88.45%2C1.72.94%2C2.41%2C1.74%2C3.25-.3%2C5.76.83%2C7.14%2C3.96%2C1.14.34%2C2.16.88%2C2.93%2C1.77.76.89%2C1.36%2C1.88%2C1.24%2C3.13-.06.62.1%2C1.23-.19%2C1.86-.14.29-.05.76.09%2C1.18.65%2C1.97-.27%2C4.2-2.06%2C5.44-.85.59-1.72%2C1.14-2.66%2C1.59-.32.15-.62.38-.95.44-.95.17-1.92.42-2.86.22-.79-.17-1.62-.25-2.29-.72-2.48%2C2.35-5.83%2C2.55-8.22%2C1.18-1.29.62-2.52%2C1.47-4.01%2C1.4-1.9%2C1.7-3.44%2C3.63-4.84%2C5.78-.87-.52-1.72-1.03-2.67-1.59.54-1.4%2C1.1-2.84%2C1.68-4.34-.89-.52-1.83-1.03-2.37-2.01-.54-.34-1.17-.63-1.66-1.09-.46-.43-.81-1.01-1.14-1.57-.34-.59-.34-1.3-.48-2.18.04-.24.12-.74.19-1.18-.36-.52-.65-.97-.97-1.41-.49-.67-.39-1.51-.68-2.23.25-.96.31-1.98%2C1-2.78.56-.65%2C1.13-1.29%2C1.92-1.69.34-.72.52-1.5%2C1.02-2.19.75-1.04%2C1.63-1.88%2C2.71-2.54%2C1.2-.73%2C3.24-1.48%2C4.57-1.38.68.06%2C1.37-.03%2C2.05.02.56.05%2C1.12.21%2C1.69.32Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ink%22%2C%20%22M14.75%2C32.07c.63-1.64%2C1.25-3.27%2C1.9-4.98-1.53.1-2.64-.6-3.41-1.98-.63-.07-1.18-.38-1.62-.9-.43-.5-.77-1.02-.98-1.65-.29-.86-.09-1.65.14-2.46.02-.06.1-.11.16-.16%2C1.27-1.13%2C2.6-2.04%2C4.43-2%2C1.33.03%2C2.66-.18%2C4.02-.28v-1.21c-1.73-.35-3.45.2-5.23.15.44-.76.71-1.47.71-2.29%2C0-.42.17-.83.27-1.29-.55-.13-1.04-.25-1.57-.37-.24%2C1.24-.31%2C2.46-.93%2C3.55-.65%2C1.13-1.79%2C1.74-2.74%2C2.7-.25-.42-.49-.84-.73-1.25-.37-2.94%2C1.21-4.08%2C2.65-4.53.18-1.16.53-2.24%2C1.44-3.05.45-.4.84-.87%2C1.32-1.23.87-.65%2C1.9-.91%2C2.94-1.18.55-.14%2C1.08-.21%2C1.63-.19.54.02%2C1.07-.01%2C1.63.18.45.15%2C1%2C.14%2C1.7.48.68.68%2C1.65%2C1.48%2C2.67%2C2.21.49.35.7.94.86%2C1.46.12.38.51.79.07%2C1.31-.23.27-.12.82-.17%2C1.35.32.37.86.33%2C1.41.29.49-.31.15-.9.36-1.21.33-.48.19-.95.17-1.41-.01-.4-.24-.79-.39-1.25.32%2C0%2C.66.04.98-.01.27-.04.53-.19.79-.29-.1-.43-.19-.84-.3-1.32-.37.12-.74-.07-1.16.19-.42.26-.88-.17-1.29-.33-1-.39-1.84-1-2.51-1.86%2C1.14-1.06%2C2.54-1.04%2C3.9-.92%2C1.52.13%2C2.58%2C1.12%2C3.51%2C2.26.23%2C0%2C.53.09.67-.02.41-.32.89-.29%2C1.28-.18.71.2%2C1.48.14%2C2.16.58%2C1.18.78%2C2.05%2C1.72%2C2.25%2C3.21%2C1.87.22%2C3.29%2C1.14%2C4.08%2C3.03-.02.95.19%2C2.05-.76%2C2.96.97.86.73%2C2.01.76%2C2.85-.56%2C1.89-2.08%2C2.48-3.35%2C3.37-.89.62-1.53.72-4.24.62-.39-.19-.7-.35-1.09-.54.05-.63-.14-1.33.23-1.99.09-.15.1-.36.21-.48.63-.72%2C1.35-1.33%2C2.23-1.76.73-.35%2C1.43-.78%2C2.14-1.17-.29-.4-.54-.75-.8-1.13-.88.06-1.44.76-2.18%2C1.08-.72.31-1.5.55-2%2C1.39-.36-.54-.59-1.04-.95-1.38-.38-.35-.91-.55-1.46-.87-.27.35-.56.74-.91%2C1.21.36.19.69.37%2C1.07.57.17.33.37.71.6%2C1.17v3.56c-.57.71-1.28%2C1.23-2.19%2C1.52-1.17.37-2.31.28-3.45-.07-.83-.25-1.5-.82-2.2-1.29-1.07-.73-2.12-1.5-3.18-2.25-.87-.62-1.81-1.03-2.91-.97-.49.03-.99%2C0-1.4%2C0-.25.13-.44.23-.68.35.16.42.33.84.51%2C1.29%2C1.55-.69%2C2.85-.13%2C4%2C.71.88.64%2C1.77%2C1.26%2C2.64%2C1.92.11.08.16.22.28.39-.9.43-1.78.7-2.69.8-.5.06-.9.22-1.26.56-1.33%2C1.26-2.42%2C2.73-3.63%2C4.09-.1.11-.14.28-.21.42-.06-.02-.12-.05-.17-.07Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ink%22%2C%20%22M14.88%2C32.13c-.05.06-.11.12-.16.19l-.07-.07c.06-.05.12-.11.19-.16l.04.04Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M13.94%2C25.03c-.28-.4-.8-.32-1.18-.58-.77-.53-1.43-1.11-1.79-2.01%2C0-.41-.03-.83%2C0-1.24.05-.5.17-.94.72-1.22.51-.26.89-.78%2C1.4-1.04.63-.32%2C1.32-.54%2C2.06-.53.65%2C0%2C1.33.13%2C1.93-.03.99-.25%2C1.98-.14%2C3.04-.22-.11-.76-.21-1.47-.31-2.19-2.2-.17-4.02-.12-4.74.18.13-1.23.66-2.36.41-3.58-.24-.08-.5-.16-.97-.31h-1.45c-.14%2C2.35-.65%2C4.53-3.09%2C5.73-.1-.18-.22-.37-.37-.63-.26-2.11.7-3.12%2C2.68-4.01.16-1.13.55-2.12%2C1.36-2.98.92-.98%2C1.95-1.74%2C3.26-2.08.59-.15%2C1.19-.32%2C1.79-.33.57-.02%2C1.15-.14%2C1.75.16.46.23%2C1.06.18%2C1.56.25.93.91%2C1.9%2C1.71%2C2.91%2C2.46.28.21.44.57.67.88%2C0%2C.55.04%2C1.13-.01%2C1.69-.04.5-.18.99-.29%2C1.53.47.12.88.23%2C1.3.31.39.08.84-.17%2C1.21.28.29-1.37.81-2.66.38-4.08.43-.11.95-.23%2C1.46-.36.27-.76-.22-1.44-.19-2.16q-1.37-.12-1.87.1c-.49-.17-.93-.31-1.49-.5-.4-.32-.92-.73-1.44-1.14%2C2.59-1.42%2C5.37-.15%2C6.29%2C1.71.44-.1.93.19%2C1.36-.21.07-.06.21-.03.32-.03.27%2C0%2C.6-.11.79.02.59.39%2C1.3.19%2C1.92.63%2C1.12.8%2C1.86%2C1.71%2C1.92%2C3.17%2C1.8.16%2C3.34.81%2C4.09%2C2.86.06.77.04%2C1.71-.71%2C2.43.18.53.28%2C1.02.5%2C1.46.3.6.31%2C1.19.08%2C1.8-.29.77-.75%2C1.4-1.49%2C1.81-.5.28-.98.59-1.45.91-.64.44-1.33.7-2.12.69-.57%2C0-1.14%2C0-1.71%2C0-.28-.17-.55-.33-.91-.55.09-.52.18-1.05.28-1.59%2C1.22-1.56%2C3.12-2.13%2C4.81-3.17-.42-.66-.83-1.3-1.3-2.03-.21.08-.48.14-.71.27-1.21.67-2.41%2C1.35-3.65%2C2.05-.43-1.23-1.71-1.4-2.61-2.14-.5.78-.95%2C1.48-1.41%2C2.21.49.25.9.45%2C1.38.69.13.26.31.6.53%2C1.02v3.11c-1.13%2C1.41-2.71%2C1.66-4.37%2C1.46-.66-.08-1.32-.5-1.9-.89-1.2-.81-2.32-1.74-3.51-2.56-.94-.64-1.88-1.31-3.11-1.31-.44%2C0-.83-.46-1.33-.07-.34.26-.87-.09-1.26.28-.12.11-.43.02-.71.02.23.77.45%2C1.5.7%2C2.31.85-.1%2C1.67-.21%2C2.57-.32%2C1.27.86%2C2.55%2C1.73%2C4.01%2C2.73-.89.21-1.56.42-2.24.51-.39.05-.73.19-.97.42-.71.67-1.36%2C1.41-2.03%2C2.12-.08.09-.15.09-.23%2C0%2C.09-.56.3-1.07.55-1.58q.18-.37-.15-.9c-1.14-.05-2.24-.28-2.91-1.41.11-.12.25-.11.39-.11-.14%2C0-.28%2C0-.39-.11Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ground%22%2C%20%22M16.45%2C29.14h.23c-.11.15-.22.31-.34.48-.15-.25-.21-.42.11-.48Z%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22rsa-ink%22%2C%20%22M13.94%2C25.03h.42c0%2C.05.01.1.02.15-.14.03-.29.05-.43.08v-.23Z%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20bibliography%20-----------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20The%20entries%20are%20embedded%20rather%20than%20read%20from%20references.bib%2C%20because%0A%20%20%20%20%23%20the%20deployed%20deck%20runs%20in%20a%20browser%20kernel%20with%20no%20filesystem.%20Keep%20the%0A%20%20%20%20%23%20two%20in%20step%3A%20scripts%2Fcheck-bib.py%20fails%20if%20this%20copy%20drifts%20from%20the%0A%20%20%20%20%23%20file%20on%20disk.%0A%20%20%20%20import%20re%0A%0A%20%20%20%20import%20bibtexparser%0A%20%20%20%20from%20bibtexparser.bparser%20import%20BibTexParser%0A%0A%20%20%20%20_BIB_SRC%20%3D%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%25%20%20%20CONVENTIONS%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%0A%20%20%20%20%25%20-%20Journal%20articles%20use%20DOI%20fields.%0A%20%20%20%20%25%20-%20Conference%2Fworkshop%20papers%20use%20URL%20fields%20instead%20of%20DOIs.%0A%20%20%20%20%25%20-%20arXiv%20preprints%20use%20eprint%2Feprinttype%20fields.%0A%20%20%20%20%25%20-%20Software%20citations%20include%20explicit%20version%20numbers%20where%20applicable.%0A%20%20%20%20%25%20-%20Spelling%20of%20author%20names%20is%20kept%20consistent%20across%20entries.%0A%0A%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%25%20%20%20JOURNAL%20ARTICLES%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Annual%20Review%20of%20Neuroscience%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bhaxby2014decoding%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BDecoding%20neural%20representational%20spaces%20using%20multivariate%20pattern%20analysis%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B37%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1146%2Fannurev-neuro-062012-170325%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BAnnual%20Review%20of%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BAnnu.%20Rev.%20Neurosci.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BHaxby%2C%20James%20V.%20and%20Connolly%2C%20Andrew%20C.%20and%20Guntupalli%2C%20J.%20Swaroop%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2014%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B435--456%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Behavioral%20and%20Brain%20Sciences%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bedelman1998representation%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BRepresentation%20is%20representation%20of%20similarities%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B21%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1017%2FS0140525X98001253%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B4%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BBehavioral%20and%20Brain%20Sciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BBehav.%20Brain%20Sci.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BEdelman%2C%20Shimon%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1998%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B449--467%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Cognitive%20Systems%20Research%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bcao2024explanatoryb%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BExplanatory%20models%20in%20neuroscience%2C%20part%202%3A%20%7BFunctional%7D%20intelligibility%20and%20the%20contravariance%20principle%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B85%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2Fj.cogsys.2023.101200%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BCognitive%20Systems%20Research%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BCogn.%20Syst.%20Res.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BCao%2C%20Rosa%20and%20Yamins%2C%20Daniel%20L.%20K.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B101200%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Computational%20Linguistics%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bmueller2026quest%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BThe%20quest%20for%20the%20right%20mediator%3A%20%7BSurveying%7D%20mechanistic%20interpretability%20for%20%7BNLP%7D%20through%20the%20lens%20of%20causal%20mediation%20analysis%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B52%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1162%2FCOLI.a.572%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BComputational%20Linguistics%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BComput.%20Linguist.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BMueller%2C%20Aaron%20and%20Brinkmann%2C%20Jannik%20and%20Li%2C%20Millicent%20and%20Marks%2C%20Samuel%20and%20Pal%2C%20Koyena%20and%20Prakash%2C%20Nikhil%20and%20Rager%2C%20Can%20and%20Sankaranarayanan%2C%20Aruna%20and%20Sharma%2C%20Arnab%20Sen%20and%20Sun%2C%20Jiuding%20and%20Todd%2C%20Eric%20and%20Bau%2C%20David%20and%20Belinkov%2C%20Yonatan%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B331--378%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Current%20Opinion%20in%20Neurobiology%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bfarrell2023lazy%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BFrom%20lazy%20to%20rich%20to%20exclusive%20task%20representations%20in%20neural%20networks%20and%20neural%20codes%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B83%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2Fj.conb.2023.102780%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BCurrent%20Opinion%20in%20Neurobiology%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BCurr.%20Opin.%20Neurobiol.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BFarrell%2C%20Matthew%20and%20Recanatesi%2C%20Stefano%20and%20Shea-Brown%2C%20Eric%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2023%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B102780%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Distill%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bolah2020zoom%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%3D%20%7BZoom%20in%3A%20%7BAn%7D%20introduction%20to%20circuits%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.23915%2Fdistill.00024.001%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%3D%20%7BDistill%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%3D%20%7BOlah%2C%20Chris%20and%20Cammarata%2C%20Nick%20and%20Schubert%2C%20Ludwig%20and%20Goh%2C%20Gabriel%20and%20Petrov%2C%20Michael%20and%20Carter%2C%20Shan%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%3D%20%7B2020%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20eNeuro%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Blampinen2026representation%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%3D%20%7BRepresentation%20biases%3A%20%7BVariance%7D%20is%20not%20always%20a%20good%20proxy%20for%20importance%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%3D%20%7B13%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1523%2FENEURO.0461-25.2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%3D%20%7B3%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%3D%20%7BeNeuro%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%3D%20%7BLampinen%2C%20Andrew%20Kyle%20and%20Chan%2C%20Stephanie%20C.%20Y.%20and%20Li%2C%20Yuxuan%20and%20Hermann%2C%20Katherine%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%3D%20%7B2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%3D%20%7BENEURO.0461-25.2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Frontiers%20in%20Systems%20Neuroscience%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bkriegeskorte2008rsa%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BRepresentational%20similarity%20analysis%20-%20connecting%20the%20branches%20of%20systems%20neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.3389%2Fneuro.06.004.2008%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BFrontiers%20in%20Systems%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BFront.%20Syst.%20Neurosci.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BKriegeskorte%2C%20Nikolaus%20and%20Mur%2C%20Marieke%20and%20Bandettini%2C%20Peter%20A.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2008%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20The%20Journal%20of%20Neuroscience%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Balbantakis2024brain%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BThe%20brain's%20best%20kept%20secret%20is%20its%20degenerate%20structure%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B44%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1523%2FJNEUROSCI.1339-24.2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B40%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BThe%20Journal%20of%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BJ.%20Neurosci.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BAlbantakis%2C%20Larissa%20and%20Bernard%2C%20Christophe%20and%20Brenner%2C%20Naama%20and%20Marder%2C%20Eve%20and%20Narayanan%2C%20Rishikesh%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Be1339242024%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Nature%20Communications%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bconwell2024largescale%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BA%20large-scale%20examination%20of%20inductive%20biases%20shaping%20high-level%20visual%20representation%20in%20brains%20and%20machines%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B15%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41467-024-53147-y%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BNature%20Communications%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat.%20Commun.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BConwell%2C%20Colin%20and%20Prince%2C%20Jacob%20S.%20and%20Kay%2C%20Kendrick%20N.%20and%20Alvarez%2C%20George%20A.%20and%20Konkle%2C%20Talia%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B9383%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Nature%20Human%20Behaviour%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bholton2026humans%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BHumans%20and%20neural%20networks%20show%20similar%20patterns%20of%20transfer%20and%20interference%20during%20continual%20learning%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41562-025-02318-y%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BNature%20Human%20Behaviour%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat.%20Hum.%20Behav.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BHolton%2C%20Eleanor%20and%20Braun%2C%20Lukas%20and%20Thompson%2C%20Jessica%20A.%20F.%20and%20Grohn%2C%20Jan%20and%20Summerfield%2C%20Christopher%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B111--125%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Nature%20Neuroscience%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Byamins2016goaldriven%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BUsing%20goal-driven%20deep%20learning%20models%20to%20understand%20sensory%20cortex%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B19%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1038%2Fnn.4244%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B3%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BNature%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat.%20Neurosci.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BYamins%2C%20Daniel%20L.%20K.%20and%20DiCarlo%2C%20James%20J.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2016%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B356--365%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Neural%20Computation%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bchen1993geometry%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BOn%20the%20geometry%20of%20feedforward%20neural%20network%20error%20surfaces%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B5%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1162%2Fneco.1993.5.6.910%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B6%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BNeural%20Computation%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNeural%20Comput.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BChen%2C%20An%20Mei%20and%20Lu%2C%20Haw-minn%20and%20Hecht-Nielsen%2C%20Robert%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1993%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B910--927%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bkurkova1994equivalent%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BFunctionally%20equivalent%20feedforward%20neural%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B6%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1162%2Fneco.1994.6.3.543%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B3%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BNeural%20Computation%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNeural%20Comput.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BK%C5%AFrkov%C3%A1%2C%20V%C4%9Bra%20and%20Kainen%2C%20Paul%20C.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1994%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B543--558%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Neural%20Networks%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bsussmann1992uniqueness%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BUniqueness%20of%20the%20weights%20for%20minimal%20feedforward%20nets%20with%20a%20given%20input-output%20map%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B5%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2FS0893-6080(05)80037-1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B4%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BNeural%20Networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNeural%20Netw.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BSussmann%2C%20H%C3%A9ctor%20J.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1992%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B589--593%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Neuron%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bschrimpf2020integrative%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%3D%20%7BIntegrative%20benchmarking%20to%20advance%20neurally%20mechanistic%20models%20of%20human%20intelligence%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%3D%20%7B108%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2Fj.neuron.2020.07.040%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%3D%20%7B3%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%3D%20%7BNeuron%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%3D%20%7BSchrimpf%2C%20Martin%20and%20Kubilius%2C%20Jonas%20and%20Lee%2C%20Michael%20J.%20and%20Murty%2C%20Apurva%20R.%20and%20Ajemian%2C%20Robert%20and%20DiCarlo%2C%20James%20J.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%3D%20%7B2020%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%3D%20%7B413--423%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bflesch2022orthogonal%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%3D%20%7BOrthogonal%20representations%20for%20robust%20context-dependent%20task%20performance%20in%20brains%20and%20neural%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%3D%20%7B110%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2Fj.neuron.2022.01.005%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%3D%20%7B7%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%3D%20%7BNeuron%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%3D%20%7BFlesch%2C%20Timo%20and%20Juechems%2C%20Keno%20and%20Dumbalska%2C%20Tsvetomira%20and%20Saxe%2C%20Andrew%20M.%20and%20Summerfield%2C%20Christopher%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%3D%20%7B2022%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%3D%20%7B1258--1270%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Neurons%2C%20Behavior%2C%20Data%20analysis%2C%20and%20Theory%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bbaker2026use%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BUse%20and%20usability%3A%20%7BConcepts%7D%20of%20representation%20in%20philosophy%2C%20neuroscience%2C%20cognitive%20science%2C%20and%20computer%20science%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.51628%2F001c.160037%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BNeurons%2C%20Behavior%2C%20Data%20analysis%2C%20and%20Theory%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNBDT%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BBaker%2C%20Ben%20and%20Lange%2C%20Richard%20D.%20and%20Richmond%2C%20Andrew%20and%20Kriegeskorte%2C%20Nikolaus%20and%20Cao%2C%20Rosa%20and%20Pitkow%2C%20Xaq%20and%20Schwartz%2C%20Odelia%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20PLOS%20Biology%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Btuckute2023many%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BMany%20but%20not%20all%20deep%20neural%20network%20audio%20models%20capture%20brain%20responses%20and%20exhibit%20correspondence%20between%20model%20stages%20and%20brain%20regions%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B21%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1371%2Fjournal.pbio.3002366%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B12%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BPLOS%20Biology%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BPLOS%20Biol.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BTuckute%2C%20Greta%20and%20Feather%2C%20Jenelle%20and%20Boebinger%2C%20Dana%20and%20McDermott%2C%20Josh%20H.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2023%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Be3002366%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20PLOS%20Computational%20Biology%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bcai2019representational%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BRepresentational%20structure%20or%20task%20structure%3F%20%7BBias%7D%20in%20neural%20representational%20similarity%20analysis%20and%20a%20%7BBayesian%7D%20method%20for%20reducing%20bias%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B15%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1371%2Fjournal.pcbi.1006299%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B5%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BPLOS%20Computational%20Biology%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BPLOS%20Comput.%20Biol.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BCai%2C%20Ming%20Bo%20and%20Schuck%2C%20Nicolas%20W.%20and%20Pillow%2C%20Jonathan%20W.%20and%20Niv%2C%20Yael%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2019%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Be1006299%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Proceedings%20of%20the%20National%20Academy%20of%20Sciences%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bbahri2024explaining%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BExplaining%20neural%20scaling%20laws%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B121%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1073%2Fpnas.2311878121%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B27%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%20National%20Academy%20of%20Sciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BProc.%20Natl.%20Acad.%20Sci.%20U.S.A.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BBahri%2C%20Yasaman%20and%20Dyer%2C%20Ethan%20and%20Kaplan%2C%20Jared%20and%20Lee%2C%20Jaehoon%20and%20Sharma%2C%20Utkarsh%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Be2311878121%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Science%20Advances%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bchen2025universal%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BUniversal%20dimensions%20of%20visual%20representation%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B11%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1126%2Fsciadv.adw7697%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B27%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BScience%20Advances%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BSci.%20Adv.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BChen%2C%20Zirui%20and%20Bonner%2C%20Michael%20F.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Beadw7697%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Scientific%20Reports%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bfakhar2024downstream%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BDownstream%20network%20transformations%20dissociate%20neural%20activity%20from%20causal%20functional%20contributions%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B14%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41598-024-52423-7%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BScientific%20Reports%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BSci.%20Rep.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BFakhar%2C%20Kayson%20and%20Dixit%2C%20Shrey%20and%20Hadaeghi%2C%20Fatemeh%20and%20Kording%2C%20Konrad%20P.%20and%20Hilgetag%2C%20Claus%20C.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eid%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2103%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Transactions%20on%20Machine%20Learning%20Research%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Blampinen2024learned%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BLearned%20feature%20representations%20are%20biased%20by%20complexity%2C%20learning%20order%2C%20position%2C%20and%20more%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DaY2nsgE97a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BTransactions%20on%20Machine%20Learning%20Research%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BTrans.%20Mach.%20Learn.%20Res.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BLampinen%2C%20Andrew%20K.%20and%20Chan%2C%20Stephanie%20C.%20Y.%20and%20Hermann%2C%20Katherine%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bsucholutsky2025alignment%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BGetting%20aligned%20on%20representational%20alignment%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DHiq7lUh4Yn%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BTransactions%20on%20Machine%20Learning%20Research%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BTrans.%20Mach.%20Learn.%20Res.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BSucholutsky%2C%20Ilia%20and%20Muttenthaler%2C%20Lukas%20and%20Weller%2C%20Adrian%20and%20Peng%2C%20Andi%20and%20Bobu%2C%20Andreea%20and%20Kim%2C%20Been%20and%20Love%2C%20Bradley%20C.%20and%20Cueva%2C%20Christopher%20J.%20and%20Grant%2C%20Erin%20and%20Groen%2C%20Iris%20and%20Achterberg%2C%20Jascha%20and%20Tenenbaum%2C%20Joshua%20B.%20and%20Collins%2C%20Katherine%20M.%20and%20Hermann%2C%20Katherine%20and%20Oktar%2C%20Kerem%20and%20Greff%2C%20Klaus%20and%20Hebart%2C%20Martin%20N.%20and%20Cloos%2C%20Nathan%20and%20Kriegeskorte%2C%20Nikolaus%20and%20Jacoby%2C%20Nori%20and%20Zhang%2C%20Qiuyi%20and%20Marjieh%2C%20Raja%20and%20Geirhos%2C%20Robert%20and%20Chen%2C%20Sherol%20and%20Kornblith%2C%20Simon%20and%20Rane%2C%20Sunayana%20and%20Konkle%2C%20Talia%20and%20O'Connell%2C%20Thomas%20P.%20and%20Unterthiner%2C%20Thomas%20and%20Lampinen%2C%20Andrew%20K.%20and%20M%C3%BCller%2C%20Klaus-Robert%20and%20Toneva%2C%20Mariya%20and%20Griffiths%2C%20Thomas%20L.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bzhao2026symmetry%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BSymmetry%20in%20neural%20network%20parameter%20spaces%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DjLpWq5QY6I%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BTransactions%20on%20Machine%20Learning%20Research%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BTrans.%20Mach.%20Learn.%20Res.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BZhao%2C%20Bo%20and%20Walters%2C%20Robin%20and%20Yu%2C%20Rose%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Trends%20in%20Cognitive%20Sciences%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bkriegeskorte2013geometry%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BRepresentational%20geometry%3A%20%7BIntegrating%7D%20cognition%2C%20computation%2C%20and%20the%20brain%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B17%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2Fj.tics.2013.06.007%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B8%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BTrends%20in%20Cognitive%20Sciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BTrends%20Cogn.%20Sci.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BKriegeskorte%2C%20Nikolaus%20and%20Kievit%2C%20Rogier%20A.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2013%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B401--412%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Trends%20in%20Neurosciences%20---%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bxue2026neat%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BThe%20'neat'%20and%20'messy'%20in%20task-dependent%20neural%20geometry%20and%20computation%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2Fj.tins.2026.04.012%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journal%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BTrends%20in%20Neurosciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BTrends%20Neurosci.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BXue%2C%20Cheng%20and%20Okazawa%2C%20Gouki%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2026%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%25%20%20%20CONFERENCE%20PAPERS%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20NeurIPS%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bneyshabur2015pathsgd%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BMontr%C3%A9al%2C%20Canada%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BPath-%7BSGD%7D%3A%20%7BPath%7D-normalized%20optimization%20in%20deep%20neural%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B28%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.neurips.cc%2Fpaper%2F2015%2Fhash%2Feaa32c96f620053cf442ad32258076b9-Abstract.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvances%20in%20%7BNeural%7D%20%7BInformation%7D%20%7BProcessing%7D%20%7BSystems%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BCurran%20Associates%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BNeyshabur%2C%20Behnam%20and%20Salakhutdinov%2C%20Russ%20R.%20and%20Srebro%2C%20Nati%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2015%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B2422--2430%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Belbraechter2019degenerate%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVancouver%2C%20Canada%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BHow%20degenerate%20is%20the%20parametrization%20of%20neural%20networks%20with%20the%20%7BReLU%7D%20activation%20function%3F%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B32%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.neurips.cc%2Fpaper%2F2019%2Fhash%2F04115ec378e476c56d19d827bcf8db56-Abstract.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvances%20in%20%7BNeural%7D%20%7BInformation%7D%20%7BProcessing%7D%20%7BSystems%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BCurran%20Associates%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BElbr%C3%A4chter%2C%20Dennis%20M.%20and%20Berner%2C%20Julius%20and%20Grohs%2C%20Philipp%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2019%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B7790--7801%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bhermann2020representations%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVancouver%2C%20Canada%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BWhat%20shapes%20feature%20representations%3F%20%7BExploring%7D%20datasets%2C%20architectures%2C%20and%20training%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B33%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.neurips.cc%2Fpaper_files%2Fpaper%2F2020%2Fhash%2F71e9c6620d381d60196ebe694840aaaa-Abstract.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvances%20in%20%7BNeural%7D%20%7BInformation%7D%20%7BProcessing%7D%20%7BSystems%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BCurran%20Associates%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BHermann%2C%20Katherine%20and%20Lampinen%2C%20Andrew%20K.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2020%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B9995--10006%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bbansal2021revisiting%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVirtual%20Event%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BRevisiting%20model%20stitching%20to%20compare%20neural%20representations%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B34%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.neurips.cc%2Fpaper_files%2Fpaper%2F2021%2Fhash%2F01ded4259d101feb739b06c399e9cd9c-Abstract.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvances%20in%20%7BNeural%7D%20%7BInformation%7D%20%7BProcessing%7D%20%7BSystems%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BCurran%20Associates%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BBansal%2C%20Yamini%20and%20Nakkiran%2C%20Preetum%20and%20Barak%2C%20Boaz%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2021%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B225--236%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Blinsley2023performanceoptimized%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BNew%20Orleans%2C%20LA%2C%20USA%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BPerformance-optimized%20deep%20neural%20networks%20are%20evolving%20into%20worse%20models%20of%20inferotemporal%20visual%20cortex%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B36%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.neurips.cc%2Fpaper_files%2Fpaper%2F2023%2Fhash%2F5bf234ecf83cd77bc5b77a24ba9338b0-Abstract-Conference.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvances%20in%20%7BNeural%7D%20%7BInformation%7D%20%7BProcessing%7D%20%7BSystems%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BCurran%20Associates%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BLinsley%2C%20Drew%20and%20Rodriguez%2C%20Iv%C3%A1n%20F.%20and%20Fel%2C%20Thomas%20and%20Arcaro%2C%20Michael%20and%20Sharma%2C%20Saloni%20and%20Livingstone%2C%20Margaret%20and%20Serre%2C%20Thomas%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2023%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B28873--28891%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20ICML%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bdinh2017sharp%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BSydney%2C%20Australia%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BSharp%20minima%20can%20generalize%20for%20deep%20nets%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B70%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv70%2Fdinh17b%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2034th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BDinh%2C%20Laurent%20and%20Pascanu%2C%20Razvan%20and%20Bengio%2C%20Samy%20and%20Bengio%2C%20Yoshua%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2017%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B1019--1028%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bkornblith2019cka%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BLong%20Beach%2C%20CA%2C%20USA%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BSimilarity%20of%20neural%20network%20representations%20revisited%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B97%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv97%2Fkornblith19a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2036th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BKornblith%2C%20Simon%20and%20Norouzi%2C%20Mohammad%20and%20Lee%2C%20Honglak%20and%20Hinton%2C%20Geoffrey%20E.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2019%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B3519--3529%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bsimsek2021geometry%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVirtual%20Event%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BGeometry%20of%20the%20loss%20landscape%20in%20overparameterized%20neural%20networks%3A%20%7BSymmetries%7D%20and%20invariances%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B139%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv139%2Fsimsek21a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2038th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7B%C5%9Eim%C5%9Fek%2C%20Berfin%20and%20Ged%2C%20Fran%C3%A7ois%20and%20Jacot%2C%20Arthur%20and%20Spadaro%2C%20Francesco%20and%20Hongler%2C%20Cl%C3%A9ment%20and%20Gerstner%2C%20Wulfram%20and%20Brea%2C%20Johanni%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2021%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B9722--9732%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bgrigsby2023hidden%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BHonolulu%2C%20HI%2C%20USA%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BHidden%20symmetries%20of%20%7BReLU%7D%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B202%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv202%2Fgrigsby23a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2040th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BGrigsby%2C%20Julia%20Elisenda%20and%20Lindsey%2C%20Kathryn%20and%20Rolnick%2C%20David%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2023%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B11734--11760%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bhan2023sysid%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BHonolulu%2C%20HI%2C%20USA%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BSystem%20identification%20of%20neural%20systems%3A%20%7BIf%7D%20we%20got%20it%20right%2C%20would%20we%20know%3F%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B202%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv202%2Fhan23d%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2040th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BHan%2C%20Yena%20and%20Poggio%2C%20Tomaso%20A.%20and%20Cheung%2C%20Brian%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2023%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B12430--12444%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bhuh2024platonic%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVienna%2C%20Austria%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BPosition%3A%20%7BThe%7D%20%7BPlatonic%7D%20representation%20hypothesis%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B235%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv235%2Fhuh24a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2041st%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BHuh%2C%20Minyoung%20and%20Cheung%2C%20Brian%20and%20Wang%2C%20Tongzhou%20and%20Isola%2C%20Phillip%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B20617--20642%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bmartinelli2024expandcluster%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVienna%2C%20Austria%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BExpand-and-%7BCluster%7D%3A%20%7BParameter%7D%20recovery%20of%20neural%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B235%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv235%2Fmartinelli24a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2041st%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BMartinelli%2C%20Flavio%20and%20%C5%9Eim%C5%9Fek%2C%20Berfin%20and%20Gerstner%2C%20Wulfram%20and%20Brea%2C%20Johanni%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B34895--34919%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bvanrossem2024universality%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVienna%2C%20Austria%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BWhen%20representations%20align%3A%20%7BUniversality%7D%20in%20representation%20learning%20dynamics%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B235%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv235%2Fvan-rossem24a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2041st%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7Bvan%20Rossem%2C%20Loek%20and%20Saxe%2C%20Andrew%20M.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B49098--49121%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bbraun2025not%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVancouver%2C%20Canada%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BNot%20all%20solutions%20are%20created%20equal%3A%20%7BAn%7D%20analytical%20dissociation%20of%20functional%20and%20representational%20similarity%20in%20deep%20linear%20neural%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B267%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv267%2Fbraun25a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2042nd%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BBraun%2C%20Lukas%20and%20Grant%2C%20Erin%20and%20Saxe%2C%20Andrew%20M.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B5355--5382%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bchou2025feature%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVancouver%2C%20Canada%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BFeature%20learning%20beyond%20the%20lazy-rich%20dichotomy%3A%20%7BInsights%7D%20from%20representational%20geometry%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B267%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv267%2Fchou25a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%2042nd%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BChou%2C%20Chi-Ning%20and%20Le%2C%20Hang%20and%20Wang%2C%20Yichen%20and%20Chung%2C%20SueYeon%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B10700--10740%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20ICLR%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bli2016convergent%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BSan%20Juan%2C%20Puerto%20Rico%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BConvergent%20learning%3A%20%7BDo%7D%20different%20neural%20networks%20learn%20the%20same%20representations%3F%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.48550%2FarXiv.1511.07543%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B4th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BLearning%7D%20%7BRepresentations%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BLi%2C%20Yixuan%20and%20Yosinski%2C%20Jason%20and%20Clune%2C%20Jeff%20and%20Lipson%2C%20Hod%20and%20Hopcroft%2C%20John%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2016%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bphuong2020equivalence%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVirtual%20Event%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BFunctional%20vs.%20parametric%20equivalence%20of%20%7BReLU%7D%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DBylx-TNKvH%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B8th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BLearning%7D%20%7BRepresentations%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BPhuong%2C%20Mary%20and%20Lampert%2C%20Christoph%20H.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2020%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bkunin2021neural%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVirtual%20Event%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BNeural%20mechanics%3A%20%7BSymmetry%7D%20and%20broken%20conservation%20laws%20in%20deep%20learning%20dynamics%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3Dq8qLAbQBupm%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B9th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BLearning%7D%20%7BRepresentations%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BKunin%2C%20Daniel%20and%20Sagastuy-Brena%2C%20Javier%20and%20Ganguli%2C%20Surya%20and%20Yamins%2C%20Daniel%20L.%20K.%20and%20Tanaka%2C%20Hidenori%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2021%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bentezari2022permutationinvariance%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVirtual%20Event%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BThe%20role%20of%20permutation%20invariance%20in%20linear%20mode%20connectivity%20of%20neural%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DdNigytemkL%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B10th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BLearning%7D%20%7BRepresentations%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BEntezari%2C%20Rahim%20and%20Sedghi%2C%20Hanie%20and%20Saukh%2C%20Olga%20and%20Neyshabur%2C%20Behnam%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2022%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bcloos2025differentiable%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BSingapore%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BDifferentiable%20optimization%20of%20similarity%20scores%20between%20models%20and%20brains%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.iclr.cc%2Fpaper_files%2Fpaper%2F2025%2Fhash%2F9edf04e9b128ed5085189205fc94e21f-Abstract-Conference.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B13th%20%7BInternational%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BLearning%7D%20%7BRepresentations%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BCloos%2C%20Nathan%20and%20Li%2C%20Moufan%20and%20Siegel%2C%20Markus%20and%20Brincat%2C%20Scott%20and%20Miller%2C%20Earl%20and%20Yang%2C%20Guangyu%20R.%20and%20Cueva%2C%20Christopher%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B63438--63457%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20ECCV%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bzeiler2014visualizing%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BZurich%2C%20Switzerland%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20series%20%20%20%20%3D%20%7BLecture%20%7BNotes%7D%20in%20%7BComputer%7D%20%7BScience%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BVisualizing%20and%20understanding%20convolutional%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B8689%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1007%2F978-3-319-10590-1_53%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B13th%20%7BEuropean%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BComputer%7D%20%7BVision%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BSpringer%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BZeiler%2C%20Matthew%20D.%20and%20Fergus%2C%20Rob%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2014%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B818--833%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20COLM%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bwolfram2025layers%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BMontr%C3%A9al%2C%20Canada%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BLayers%20at%20similar%20depths%20generate%20similar%20activations%20across%20%7BLLM%7D%20architectures%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3D8wKec6faAT%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B2nd%20%7BConference%7D%20on%20%7BLanguage%7D%20%7BModeling%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BWolfram%2C%20Christopher%20and%20Schein%2C%20Aaron%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20CCN%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bbo2025evaluating%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BAmsterdam%2C%20The%20Netherlands%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BEvaluating%20representational%20similarity%20measures%20from%20the%20lens%20of%20functional%20correspondence%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DJGANEMteY8%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%208th%20%7BAnnual%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BCognitive%7D%20%7BComputational%7D%20%7BNeuroscience%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BBo%2C%20Yiqing%20and%20Soni%2C%20Ansh%20and%20Srivastava%2C%20Sudhanshu%20and%20Khosla%2C%20Meenakshi%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bthobani2025modelbrain%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BAmsterdam%2C%20The%20Netherlands%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BModel-brain%20comparison%20using%20inter-animal%20transforms%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3Dbra729zCMm%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%208th%20%7BAnnual%7D%20%7BConference%7D%20on%20%7BCognitive%7D%20%7BComputational%7D%20%7BNeuroscience%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BThobani%2C%20Imran%20and%20Sagastuy-Brena%2C%20Javier%20and%20Nayebi%2C%20Aran%20and%20Prince%2C%20Jacob%20S.%20and%20Cao%2C%20Rosa%20and%20Yamins%2C%20Daniel%20L.%20K.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%25%20%20%20WORKSHOP%20PAPERS%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Workshop%20%40%20NeurIPS%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bkidger2021equinox%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVirtual%20Event%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BEquinox%3A%20%7BNeural%7D%20networks%20in%20%7BJAX%7D%20via%20callable%20%7BPyTrees%7D%20and%20filtered%20transformations%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.48550%2FarXiv.2111.00254%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BDifferentiable%20%7BProgramming%7D%20%7BWorkshop%7D%20at%20the%2035th%20%7BConference%7D%20on%20%7BNeural%7D%20%7BInformation%7D%20%7BProcessing%7D%20%7BSystems%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BKidger%2C%20Patrick%20and%20Garcia%2C%20Cristian%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2021%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Workshop%20%40%20ICLR%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bdujmovic2024alignment%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVienna%2C%20Austria%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BInferring%20%7BDNN%7D-brain%20alignment%20using%20representational%20similarity%20analyses%20can%20be%20problematic%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DdSEwiAENTS%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B%7BICLR%7D%202024%20%7BWorkshop%7D%20on%20%7BRepresentational%7D%20%7BAlignment%7D%20(%7BRe%7D-%7BAlign%7D)%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BDujmovi%C4%87%2C%20Marin%20and%20Bowers%2C%20Jeffrey%20S.%20and%20Adolfi%2C%20Federico%20and%20Malhotra%2C%20Gaurav%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Workshop%20%40%20BlackboxNLP%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bsaphra2024mechanistic%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BMiami%2C%20FL%2C%20USA%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BMechanistic%3F%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.18653%2Fv1%2F2024.blackboxnlp-1.30%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%207th%20%7BBlackboxNLP%7D%20%7BWorkshop%7D%3A%20%7BAnalyzing%7D%20and%20%7BInterpreting%7D%20%7BNeural%7D%20%7BNetworks%7D%20for%20%7BNLP%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BAssociation%20for%20Computational%20Linguistics%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BSaphra%2C%20Naomi%20and%20Wiegreffe%2C%20Sarah%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B480--498%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Workshop%20%40%20UniReps%20---%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bwilliams2024equivalence%2C%0A%20%20%20%20%09address%20%20%20%3D%20%7BVancouver%2C%20Canada%7D%2C%0A%20%20%20%20%09series%20%20%20%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BMachine%7D%20%7BLearning%7D%20%7BResearch%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BEquivalence%20between%20representational%20similarity%20analysis%2C%20centered%20kernel%20alignment%2C%20and%20canonical%20correlations%20analysis%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%20%20%20%3D%20%7B285%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.mlr.press%2Fv285%2Fwilliams24a%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20%7BUniReps%7D%3A%20the%20%7BSecond%7D%20%7BEdition%7D%20of%20the%20%7BWorkshop%7D%20on%20%7BUnifying%7D%20%7BRepresentations%7D%20in%20%7BNeural%7D%20%7BModels%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPMLR%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BWilliams%2C%20Alex%20H.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B10--23%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%25%20%20%20PREPRINTS%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20arXiv%20---%0A%0A%20%20%20%20%40online%7Bfeather2025brainmodel%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%20%3D%20%7BBrain-model%20evaluations%20need%20the%20%7BNeuroAI%7D%20%7BTuring%7D%20test%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%20%3D%20%7BFeather%2C%20Jenelle%20and%20Khosla%2C%20Meenakshi%20and%20Murty%2C%20Apurva%20R.%20and%20Nayebi%2C%20Aran%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B2025-02-22%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eprinttype%20%3D%20%7BarXiv%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eprint%20%20%20%20%20%3D%20%7B2502.16238%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%25%20%20%20BOOK%20CHAPTERS%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%0A%20%20%20%20%25%20---%20Advanced%20Neural%20Computers%20---%0A%0A%20%20%20%20%40incollection%7Bnielsen1990algebraic%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%20%20%3D%20%7BOn%20the%20algebraic%20structure%20of%20feedforward%20network%20weight%20spaces%7D%2C%0A%20%20%20%20%09isbn%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B978-0-444-88400-8%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B10.1016%2FB978-0-444-88400-8.50019-4%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvanced%20%7BNeural%7D%20%7BComputers%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BNorth-Holland%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%20%20%3D%20%7BHecht-Nielsen%2C%20Robert%7D%2C%0A%20%20%20%20%09editor%20%20%20%20%3D%20%7BEckmiller%2C%20Rolf%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B1990%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%20%20%20%20%3D%20%7B129--135%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%25%20%20%20SOFTWARE%0A%20%20%20%20%25----------------------------------------------------------------------%0A%0A%20%20%20%20%40software%7Bjax2018github%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%20%20%3D%20%7B%7BJAX%7D%3A%20%7BComposable%7D%20transformations%20of%20%7BPython%7D%2B%7BNumPy%7D%20programs%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%20%20%20%20%3D%20%7Bhttp%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjax-ml%2Fjax%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%20%3D%20%7BBradbury%2C%20James%20and%20Frostig%2C%20Roy%20and%20Hawkins%2C%20Peter%20and%20Johnson%2C%20Matthew%20M.%20and%20Katariya%2C%20Yash%20and%20Leary%2C%20Chris%20and%20Maclaurin%2C%20Dougal%20and%20Necula%2C%20George%20and%20Paszke%2C%20Adam%20and%20VanderPlas%2C%20Jake%20and%20Wanderman-Milne%2C%20Skye%20and%20Zhang%2C%20Qiao%7D%2C%0A%20%20%20%20%09year%20%20%20%20%3D%20%7B2018%7D%2C%0A%20%20%20%20%09version%20%3D%20%7B0.10.0%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bdoerig2023neuroconnectionist%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BThe%20neuroconnectionist%20research%20programme%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B24%7D%2C%0A%20%20%20%20%09rights%20%3D%20%7B2023%20Springer%20Nature%20Limited%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1471-0048%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fs41583-023-00705-w%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41583-023-00705-w%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BArtificial%20neural%20networks%20(%7BANNs%7D)%20inspired%20by%20biology%20are%20beginning%20to%20be%20widely%20used%20to%20model%20behavioural%20and%20neural%20data%2C%20an%20approach%20we%20call%20%E2%80%98neuroconnectionism%E2%80%99.%20%7BANNs%7D%20have%20been%20not%20only%20lauded%20as%20the%20current%20best%20models%20of%20information%20processing%20in%20the%20brain%20but%20also%20criticized%20for%20failing%20to%20account%20for%20basic%20cognitive%20functions.%20In%20this%20Perspective%20article%2C%20we%20propose%20that%20arguing%20about%20the%20successes%20and%20failures%20of%20a%20restricted%20set%20of%20current%20%7BANNs%7D%20is%20the%20wrong%20approach%20to%20assess%20the%20promise%20of%20neuroconnectionism%20for%20brain%20science.%20Instead%2C%20we%20take%20inspiration%20from%20the%20philosophy%20of%20science%2C%20and%20in%20particular%20from%20Lakatos%2C%20who%20showed%20that%20the%20core%20of%20a%20scientific%20research%20programme%20is%20often%20not%20directly%20falsifiable%20but%20should%20be%20assessed%20by%20its%20capacity%20to%20generate%20novel%20insights.%20Following%20this%20view%2C%20we%20present%20neuroconnectionism%20as%20a%20general%20research%20programme%20centred%20around%20%7BANNs%7D%20as%20a%20computational%20language%20for%20expressing%20falsifiable%20theories%20about%20brain%20computation.%20We%20describe%20the%20core%20of%20the%20programme%2C%20the%20underlying%20computational%20framework%20and%20its%20tools%20for%20testing%20specific%20neuroscientific%20hypotheses%20and%20deriving%20novel%20understanding.%20Taking%20a%20longitudinal%20view%2C%20we%20review%20past%20and%20present%20neuroconnectionist%20projects%20and%20their%20responses%20to%20challenges%20and%20argue%20that%20the%20research%20programme%20is%20highly%20progressive%2C%20generating%20new%20and%20otherwise%20unreachable%20insights%20into%20the%20workings%20of%20the%20brain.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B431--450%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B7%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Reviews%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Rev%20Neurosci%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BNature%20Publishing%20Group%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BDoerig%2C%20Adrien%20and%20Sommers%2C%20Rowan%20P.%20and%20Seeliger%2C%20Katja%20and%20Richards%2C%20Blake%20and%20Ismael%2C%20Jenann%20and%20Lindsay%2C%20Grace%20W.%20and%20Kording%2C%20Konrad%20P.%20and%20Konkle%2C%20Talia%20and%20van%20Gerven%2C%20Marcel%20A.%20J.%20and%20Kriegeskorte%2C%20Nikolaus%20and%20Kietzmann%2C%20Tim%20C.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-11-17%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2023-07%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7BNumber%3A%207%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7BNetwork%20models%2C%20Cognitive%20neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7Bdoerig2023neuroconnectionist.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FWFBZ4TLC%2Fdoerig2023neuroconnectionist.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Brichards2019deep%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BA%20deep%20learning%20framework%20for%20neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B22%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1546-1726%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41593-019-0520-2%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BSystems%20neuroscience%20seeks%20explanations%20for%20how%20the%20brain%20implements%20a%20wide%20variety%20of%20perceptual%2C%20cognitive%20and%20motor%20tasks.%20Conversely%2C%20artificial%20intelligence%20attempts%20to%20design%20computational%20systems%20based%20on%20the%20tasks%20they%20will%20have%20to%20solve.%20In%20artificial%20neural%20networks%2C%20the%20three%20components%20specified%20by%20design%20are%20the%20objective%20functions%2C%20the%20learning%20rules%20and%20the%20architectures.%20With%20the%20growing%20success%20of%20deep%20learning%2C%20which%20utilizes%20brain-inspired%20architectures%2C%20these%20three%20designed%20components%20have%20increasingly%20become%20central%20to%20how%20we%20model%2C%20engineer%20and%20optimize%20complex%20artificial%20learning%20systems.%20Here%20we%20argue%20that%20a%20greater%20focus%20on%20these%20components%20would%20also%20benefit%20systems%20neuroscience.%20We%20give%20examples%20of%20how%20this%20optimization-based%20framework%20can%20drive%20theoretical%20and%20experimental%20progress%20in%20neuroscience.%20We%20contend%20that%20this%20principled%20perspective%20on%20systems%20neuroscience%20will%20help%20to%20generate%20more%20rapid%20progress.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B1761--1770%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B11%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Neurosci%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BRichards%2C%20Blake%20A.%20and%20Lillicrap%2C%20Timothy%20P.%20and%20Beaudoin%2C%20Philippe%20and%20Bengio%2C%20Yoshua%20and%20Bogacz%2C%20Rafal%20and%20Christensen%2C%20Amelia%20and%20Clopath%2C%20Claudia%20and%20Costa%2C%20Rui%20Ponte%20and%20de%20Berker%2C%20Archy%20and%20Ganguli%2C%20Surya%20and%20Gillon%2C%20Colleen%20J.%20and%20Hafner%2C%20Danijar%20and%20Kepecs%2C%20Adam%20and%20Kriegeskorte%2C%20Nikolaus%20and%20Latham%2C%20Peter%20and%20Lindsay%2C%20Grace%20W.%20and%20Miller%2C%20Kenneth%20D.%20and%20Naud%2C%20Richard%20and%20Pack%2C%20Christopher%20C.%20and%20Poirazi%2C%20Panayiota%20and%20Roelfsema%2C%20Pieter%20and%20Sacramento%2C%20Jo%C3%A3o%20and%20Saxe%2C%20Andrew%20and%20Scellier%2C%20Benjamin%20and%20Schapiro%2C%20Anna%20C.%20and%20Senn%2C%20Walter%20and%20Wayne%2C%20Greg%20and%20Yamins%2C%20Daniel%20and%20Zenke%2C%20Friedemann%20and%20Zylberberg%2C%20Joel%20and%20Therien%2C%20Denis%20and%20Kording%2C%20Konrad%20P.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2019-11%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7BNumber%3A%2011%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7BAnimals%2C%20Artificial%20Intelligence%2C%20Brain%2C%20Deep%20Learning%2C%20Humans%2C%20Neural%20Networks%2C%20Computer%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BPDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2F6LTMIMR2%2FRichards%20et%20al.%20-%202019%20-%20A%20deep%20learning%20framework%20for%20neuroscience.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bsaxe2021ifa%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BIf%20deep%20learning%20is%20the%20answer%2C%20what%20is%20the%20question%3F%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B22%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1471-003X%2C%201471-0048%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fs41583-020-00395-8%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41583-020-00395-8%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BNeuroscience%20research%20is%20undergoing%20a%20minor%20revolution.%20Recent%20advances%20in%20machine%20learning%20and%20artificial%20intelligence%20research%20have%20opened%20up%20new%20ways%20of%20thinking%20about%20neural%20computation.%20Many%20researchers%20are%20excited%20by%20the%20possibility%20that%20deep%20neural%20networks%20may%20offer%20theories%20of%20perception%2C%20cognition%20and%20action%20for%20biological%20brains.%20This%20approach%20has%20the%20potential%20to%20radically%20reshape%20our%20approach%20to%20understanding%20neural%20systems%2C%20because%20the%20computations%20performed%20by%20deep%20networks%20are%20learned%20from%20experience%2C%20and%20not%20endowed%20by%20the%20researcher.%20If%20so%2C%20how%20can%20neuroscientists%20use%20deep%20networks%20to%20model%20and%20understand%20biological%20brains%3F%20What%20is%20the%20outlook%20for%20neuroscientists%20who%20seek%20to%20characterize%20computations%20or%20neural%20codes%2C%20or%20who%20wish%20to%20understand%20perception%2C%20attention%2C%20memory%20and%20executive%20functions%3F%20In%20this%20Perspective%2C%20our%20goal%20is%20to%20offer%20a%20road%20map%20for%20systems%20neuroscience%20research%20in%20the%20age%20of%20deep%20learning.%20We%20discuss%20the%20conceptual%20and%20methodological%20challenges%20of%20comparing%20behaviour%2C%20learning%20dynamics%20and%20neural%20representations%20in%20artificial%20and%20biological%20systems%2C%20and%20we%20highlight%20new%20research%20questions%20that%20have%20emerged%20for%20neuroscience%20as%20a%20direct%20consequence%20of%20recent%20advances%20in%20machine%20learning.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B55--67%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Reviews%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Rev%20Neurosci%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BSaxe%2C%20Andrew%20and%20Nelli%2C%20Stephanie%20and%20Summerfield%2C%20Christopher%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-07-16%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2021-01%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BSaxe%20et%20al.%20-%202021%20-%20If%20deep%20learning%20is%20the%20answer%2C%20what%20is%20the%20questi.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FIMCIWMI3%2FSaxe%20et%20al.%20-%202021%20-%20If%20deep%20learning%20is%20the%20answer%2C%20what%20is%20the%20questi.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bprinz2004similar%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BSimilar%20network%20activity%20from%20disparate%20circuit%20parameters%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B7%7D%2C%0A%20%20%20%20%09rights%20%3D%20%7B2004%20Springer%20Nature%20America%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1546-1726%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fnn1352%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fnn1352%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BIt%20is%20often%20assumed%20that%20cellular%20and%20synaptic%20properties%20need%20to%20be%20regulated%20to%20specific%20values%20to%20allow%20a%20neuronal%20network%20to%20function%20properly.%20To%20determine%20how%20tightly%20neuronal%20properties%20and%20synaptic%20strengths%20need%20to%20be%20tuned%20to%20produce%20a%20given%20network%20output%2C%20we%20simulated%20more%20than%2020%20million%20versions%20of%20a%20three-cell%20model%20of%20the%20pyloric%20network%20of%20the%20crustacean%20stomatogastric%20ganglion%20using%20different%20combinations%20of%20synapse%20strengths%20and%20neuron%20properties.%20We%20found%20that%20virtually%20indistinguishable%20network%20activity%20can%20arise%20from%20widely%20disparate%20sets%20of%20underlying%20mechanisms%2C%20suggesting%20that%20there%20could%20be%20considerable%20animal-to-animal%20variability%20in%20many%20of%20the%20parameters%20that%20control%20network%20activity%2C%20and%20that%20many%20different%20combinations%20of%20synaptic%20strengths%20and%20intrinsic%20membrane%20properties%20can%20be%20consistent%20with%20appropriate%20network%20performance.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B1345--1352%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B12%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Neurosci%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BNature%20Publishing%20Group%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BPrinz%2C%20Astrid%20A.%20and%20Bucher%2C%20Dirk%20and%20Marder%2C%20Eve%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-07-26%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2004-12%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7BNumber%3A%2012%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7BAnimal%20Genetics%20and%20Genomics%2C%20Behavioral%20Sciences%2C%20Biological%20Techniques%2C%20Biomedicine%2C%20general%2C%20Neurobiology%2C%20Neurosciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BSimilar%20network%20activity%20from%20disparate%20circuit%20pa.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2F8JXE5V6C%2FSimilar%20network%20activity%20from%20disparate%20circuit%20pa.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bguth2024rainbow%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BA%20rainbow%20in%20deep%20network%20black%20boxes%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B25%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1533-7928%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttp%3A%2F%2Fjmlr.org%2Fpapers%2Fv25%2F23-1573.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BA%20central%20question%20in%20deep%20learning%20is%20to%20understand%20the%20functions%20learned%20by%20deep%20networks.%20What%20is%20their%20approximation%20class%3F%20Do%20the%20learned%20weights%20and%20representations%20depend%20on%20initialization%3F%20Previous%20empirical%20work%20has%20evidenced%20that%20kernels%20defined%20by%20network%20activations%20are%20similar%20across%20initializations.%20For%20shallow%20networks%2C%20this%20has%20been%20theoretically%20studied%20with%20random%20feature%20models%2C%20but%20an%20extension%20to%20deep%20networks%20has%20remained%20elusive.%20Here%2C%20we%20provide%20a%20deep%20extension%20of%20such%20random%20feature%20models%2C%20which%20we%20call%20the%20rainbow%20model.%20We%20prove%20that%20rainbow%20networks%20define%20deterministic%20(hierarchical)%20kernels%20in%20the%20infinite-width%20limit.%20The%20resulting%20functions%20thus%20belong%20to%20a%20data-dependent%20%7BRKHS%7D%20which%20does%20not%20depend%20on%20the%20weight%20randomness.%20We%20also%20verify%20numerically%20our%20modeling%20assumptions%20on%20deep%20%7BCNNs%7D%20trained%20on%20image%20classification%20tasks%2C%20and%20show%20that%20the%20trained%20networks%20approximately%20satisfy%20the%20rainbow%20hypothesis.%20In%20particular%2C%20rainbow%20networks%20sampled%20from%20the%20corresponding%20random%20feature%20model%20achieve%20similar%20performance%20as%20the%20trained%20networks.%20Our%20results%20highlight%20the%20central%20role%20played%20by%20the%20covariances%20of%20network%20weights%20at%20each%20layer%2C%20which%20are%20observed%20to%20be%20low-rank%20as%20a%20result%20of%20feature%20learning.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B1--59%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B350%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BJournal%20of%20Machine%20Learning%20Research%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BGuth%2C%20Florentin%20and%20M%C3%A9nard%2C%20Brice%20and%20Rochette%2C%20Gaspar%20and%20Mallat%2C%20St%C3%A9phane%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2025-07-10%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2024%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%20PDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FZBCXXJWE%2FGuth%20et%20al.%20-%202024%20-%20A%20Rainbow%20in%20Deep%20Network%20Black%20Boxes.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bmaheswaranathan2019universality%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BUniversality%20and%20individuality%20in%20neural%20dynamics%20across%20large%20populations%20of%20recurrent%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B32%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.neurips.cc%2Fpaper%2F2019%2Fhash%2F5f5d472067f77b5c88f69f1bcfda1e08-Abstract.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BMany%20recent%20studies%20have%20employed%20task-based%20modeling%20with%20recurrent%20neural%20networks%20(%7BRNNs%7D)%20to%20infer%20the%20computational%20function%20of%20different%20brain%20regions.%20These%20models%20are%20often%20assessed%20by%20quantitatively%20comparing%20the%20low-dimensional%20neural%20dynamics%20of%20the%20model%20and%20the%20brain%2C%20for%20example%20using%20canonical%20correlation%20analysis%20(%7BCCA%7D).%20However%2C%20the%20nature%20of%20the%20detailed%20neurobiological%20inferences%20one%20can%20draw%20from%20such%20efforts%20remains%20elusive.%20For%20example%2C%20to%20what%20extent%20does%20training%20neural%20networks%20to%20solve%20simple%20tasks%2C%20prevalent%20in%20neuroscientific%20studies%2C%20uniquely%20determine%20the%20low-dimensional%20dynamics%20independent%20of%20neural%20architectures%3F%20%20Or%20alternatively%2C%20are%20the%20learned%20dynamics%20highly%20sensitive%20to%20different%20neural%20architectures%3F%20%20Knowing%20the%20answer%20to%20these%20questions%20has%20strong%20implications%20on%20whether%20and%20how%20to%20use%20task-based%20%7BRNN%7D%20modeling%20to%20understand%20brain%20dynamics.%20To%20address%20these%20foundational%20questions%2C%20we%20study%20populations%20of%20thousands%20of%20networks%20of%20commonly%20used%20%7BRNN%7D%20architectures%20trained%20to%20solve%20neuroscientifically%20motivated%20tasks%20and%20characterize%20their%20low-dimensional%20dynamics%20via%20%7BCCA%7D%20and%20nonlinear%20dynamical%20systems%20analysis.%20We%20find%20the%20geometry%20of%20the%20dynamics%20can%20be%20highly%20sensitive%20to%20different%20network%20architectures%2C%20and%20further%20find%20striking%20dissociations%20between%20geometric%20similarity%20as%20measured%20by%20%7BCCA%7D%20and%20network%20function%2C%20yielding%20a%20cautionary%20tale.%20Moreover%2C%20we%20find%20that%20while%20the%20geometry%20of%20neural%20dynamics%20can%20vary%20greatly%20across%20architectures%2C%20the%20underlying%20computational%20scaffold%3A%20the%20topological%20structure%20of%20fixed%20points%2C%20transitions%20between%20them%2C%20limit%20cycles%2C%20and%20linearized%20dynamics%2C%20often%20appears%20%5C%7B%7B%5Ctextbackslash%7Dit%20universal%5C%7D%20across%20all%20architectures.%20%20Overall%2C%20this%20analysis%20of%20universality%20and%20individuality%20across%20large%20populations%20of%20%7BRNNs%7D%20provides%20a%20much%20needed%20foundation%20for%20interpreting%20quantitative%20measures%20of%20dynamical%20similarity%20between%20%7BRNN%7D%20and%20brain%20dynamics.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvances%20in%20Neural%20Information%20Processing%20Systems%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BCurran%20Associates%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BMaheswaranathan%2C%20Niru%20and%20Williams%2C%20Alex%20and%20Golub%2C%20Matthew%20and%20Ganguli%2C%20Surya%20and%20Sussillo%2C%20David%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-06-08%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2019%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7Bmaheswaranathan2019universality.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FMP6UWJQU%2Fmaheswaranathan2019universality.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bweiskopf2009plurality%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BThe%20plurality%20of%20concepts%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B169%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B0039-7857%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.jstor.org%2Fstable%2F40271295%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BTraditionally%2C%20theories%20of%20concepts%20in%20psychology%20assume%20that%20concepts%20are%20a%20single%2C%20uniform%20kind%20of%20mental%20representation.%20But%20no%20single%20kind%20of%20representation%20can%20explain%20all%20of%20the%20empirical%20data%20for%20which%20concepts%20are%20responsible.%20I%20argue%20that%20the%20assumption%20that%20concepts%20are%20uniformly%20the%20same%20kind%20of%20mental%20structure%20is%20responsible%20for%20these%20theories'%20shortcomings%2C%20and%20outline%20a%20pluralist%20theory%20of%20concepts%20that%20rejects%20this%20assumption.%20On%20pluralism%2C%20concepts%20should%20be%20thought%20of%20as%20being%20constituted%20by%20multiple%20representational%20kinds%2C%20with%20the%20particular%20kind%20of%20concept%20used%20on%20an%20occasion%20being%20determined%20by%20the%20context.%20I%20argue%20that%20endorsing%20pluralism%20does%20not%20lead%20to%20eliminativism%20about%20concepts%20as%20an%20object%20of%20scientific%20interest.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B145--173%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BSynthese%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BSpringer%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BWeiskopf%2C%20Daniel%20Aaron%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-06-14%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2009%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BJSTOR%20Full%20Text%20PDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FYY9KLDW6%2FWeiskopf%20-%202009%20-%20The%20plurality%20of%20concepts.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bmccormack2026unity%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BUnity%20and%20particularity%20in%20perception%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B0%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B0951-5089%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1080%2F09515089.2026.2637463%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1080%2F09515089.2026.2637463%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BStandard%20accounts%20of%20object%20perception%20force%20us%20to%20choose%20between%20the%20unity%20of%20objects%20and%20the%20particularity%20of%20objects.%20The%20unity%20of%20objects%20is%20explained%20in%20terms%20of%20general%2C%20repeatable%20representations%20and%20a%20mental%20act%20of%20predication%20that%20binds%20those%20representations.%20The%20particularity%20of%20objects%20is%20explained%20in%20terms%20of%20particular%2C%20unrepeatable%20representations%20and%20a%20pre-predicational%20mode%20of%20perceptual%20consciousness.%20Generalists%20argue%20that%20particularists%20cannot%20explain%20the%20structure%20of%20perception%20while%20particularists%20argue%20that%20generalism%20makes%20perception%20indifferent%20to%20the%20objects%20themselves.%20Here%2C%20I%20show%20how%20Susanna%20Schellenberg%E2%80%99s%20capacitism%20can%20capture%20the%20motivations%20for%20both%20views.%20According%20to%20capacitism%2C%20perception%20is%20the%20result%20of%20exercises%20of%20perceptual%20capacities%20to%20discriminate%20concrete%20perceptual%20particulars.%20The%20trouble%20is%20that%20Schellenberg%E2%80%99s%20capacitism%20struggles%20to%20explain%20the%20structure%20of%20object%20perception%20without%20resorting%20to%20a%20further%20contribution%20from%20non-perceptual%20capacities.%20I%20propose%20that%20these%20problems%20can%20be%20avoided%20by%20positing%20a%20capacity%20to%20discriminate%20unity.%20Successful%20exercises%20of%20this%20capacity%20result%20in%20a%20representation%20of%20an%20object%20bound%20with%20its%20properties%20and%20make%20us%20directly%20aware%20of%20an%20object%E2%80%99s%20unity.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B1--22%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B0%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BPhilosophical%20Psychology%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BRoutledge%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7B%7BMcCormack%7D%2C%20Kael%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-06-14%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2026-03-17%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7B%5C_eprint%3A%20https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1080%2F09515089.2026.2637463%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7Bobject%20files%2C%20object%20perception%2C%20Perception%2C%20perceptual%20particularity%2C%20unity%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%20PDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FJHV5J6FK%2FMcCormack%20-%202026%20-%20Unity%20and%20particularity%20in%20perception.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bwilliams2021generalized%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BGeneralized%20shape%20metrics%20on%20neural%20representations%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B34%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fproceedings.neurips.cc%2Fpaper%2F2021%2Fhash%2F252a3dbaeb32e7690242ad3b556e626b-Abstract.html%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BUnderstanding%20the%20operation%20of%20biological%20and%20artificial%20networks%20remains%20a%20difficult%20and%20important%20challenge.%20To%20identify%20general%20principles%2C%20researchers%20are%20increasingly%20interested%20in%20surveying%20large%20collections%20of%20networks%20that%20are%20trained%20on%2C%20or%20biologically%20adapted%20to%2C%20similar%20tasks.%20A%20standardized%20set%20of%20analysis%20tools%20is%20now%20needed%20to%20identify%20how%20network-level%20covariates---such%20as%20architecture%2C%20anatomical%20brain%20region%2C%20and%20model%20organism---impact%20neural%20representations%20(hidden%20layer%20activations).%20Here%2C%20we%20provide%20a%20rigorous%20foundation%20for%20these%20analyses%20by%20defining%20a%20broad%20family%20of%20metric%20spaces%20that%20quantify%20representational%20dissimilarity.%20Using%20this%20framework%2C%20we%20modify%20existing%20representational%20similarity%20measures%20based%20on%20canonical%20correlation%20analysis%20and%20centered%20kernel%20alignment%20to%20satisfy%20the%20triangle%20inequality%2C%20formulate%20a%20novel%20metric%20that%20respects%20the%20inductive%20biases%20in%20convolutional%20layers%2C%20and%20identify%20approximate%20Euclidean%20embeddings%20that%20enable%20network%20representations%20to%20be%20incorporated%20into%20essentially%20any%20off-the-shelf%20machine%20learning%20method.%20We%20demonstrate%20these%20methods%20on%20large-scale%20datasets%20from%20biology%20(Allen%20Institute%20Brain%20Observatory)%20and%20deep%20learning%20(%7BNAS%7D-Bench-101).%20In%20doing%20so%2C%20we%20identify%20relationships%20between%20neural%20representations%20that%20are%20interpretable%20in%20terms%20of%20anatomical%20features%20and%20model%20performance.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B4738--4750%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7BAdvances%20in%20Neural%20Information%20Processing%20Systems%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BCurran%20Associates%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BWilliams%2C%20Alex%20H%20and%20Kunz%2C%20Erin%20and%20Kornblith%2C%20Simon%20and%20Linderman%2C%20Scott%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-06-27%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2021%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7Bwilliams2021generalized.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FMCUV2CE9%2Fwilliams2021generalized.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bcurto2025topological%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BTopological%20neuroscience%3A%20Linking%20circuits%20to%20function%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B48%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B0147-006X%2C%201545-4126%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.annualreviews.org%2Fcontent%2Fjournals%2F10.1146%2Fannurev-neuro-112723-034315%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1146%2Fannurev-neuro-112723-034315%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shorttitle%20%3D%20%7BTopological%20neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BWe%20review%20recent%20developments%20of%20the%20use%20of%20topology%20in%20neuroscience.%20From%20grid%20cells%20and%20head%20direction%20cells%20to%20the%20geometry%20of%20olfactory%20space%2C%20modern%20applied%20topology%20methods%20such%20as%20persistent%20homology%20are%20increasingly%20being%20used%20to%20study%20neural%20circuits%20and%20perception.%20In%20addition%20to%20outlining%20the%20big%20picture%20and%20reviewing%20various%20applications%20of%20topological%20data%20analysis%20(%7BTDA%7D)%20to%20neuroscience%2C%20we%20take%20a%20deep%20dive%20into%20the%20basic%20homology%20computation%20to%20make%20the%20underlying%20mathematics%20more%20accessible%20to%20neuroscientists.%20A%20discussion%20of%20practical%20considerations%20and%20pointers%20to%20%7BTDA%7D%20software%20are%20also%20included.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B491--518%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issue%20%3D%20%7BVolume%2048%2C%202025%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BAnnual%20Review%20of%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BAnnual%20Reviews%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BCurto%2C%20Carina%20and%20Sanderson%2C%20Nicole%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-05-22%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2025-07-16%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BSnapshot%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FX47VMD3D%2Fannurev-neuro-112723-034315.html%3Atext%2Fhtml%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40book%7Brogers2004semantic%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BSemantic%20cognition%3A%20A%20parallel%20distributed%20processing%20approach%7D%2C%0A%20%20%20%20%09isbn%20%3D%20%7B978-0-262-28250-5%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fdirect.mit.edu%2Fbooks%2Fbook%2F2745%2FSemantic-CognitionA-Parallel-Distributed%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.7551%2Fmitpress%2F6161.001.0001%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shorttitle%20%3D%20%7BSemantic%20cognition%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BThis%20groundbreaking%20monograph%20offers%20a%20mechanistic%20theory%20of%20the%20representation%20and%20use%20of%20semantic%20knowledge%2C%20integrating%20the%20strengths%20and%20overcoming%20many%20of%20the%20weaknesses%20of%20hierarchical%2C%20categorization-based%20approaches%2C%20similarity-based%20approaches%2C%20and%20the%20approach%20often%20called%20%22theory%20theory.%22%20Building%20on%20earlier%20models%20by%20Geoffrey%20Hinton%20in%20the%201980s%20and%20David%20Rumelhart%20in%20the%20early%201990s%2C%20the%20authors%20propose%20that%20performance%20in%20semantic%20tasks%20arises%20through%20the%20propagation%20of%20graded%20signals%20in%20a%20system%20of%20interconnected%20processing%20units.%20The%20representations%20used%20in%20performing%20these%20tasks%20are%20patterns%20of%20activation%20across%20units%2C%20governed%20by%20weighted%20connections%20among%20them.%20Semantic%20knowledge%20is%20acquired%20through%20the%20gradual%20adjustment%20of%20the%20strengths%20of%20these%20connections%20in%20the%20course%20of%20day-to-day%20experience.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20The%20authors%20show%20how%20a%20simple%20computational%20model%20proposed%20by%20Rumelhart%20exhibits%20a%20progressive%20differentiation%20of%20conceptual%20knowledge%2C%20paralleling%20aspects%20of%20cognitive%20development%20seen%20in%20the%20work%20of%20Frank%20Keil%20and%20Jean%20Mandler.%20The%20authors%20extend%20the%20model%20to%20address%20aspects%20of%20conceptual%20knowledge%20acquisition%20in%20infancy%2C%20disintegration%20of%20conceptual%20knowledge%20in%20dementia%2C%20%22basic-level%22%20effects%20and%20their%20interaction%20with%20expertise%2C%20and%20many%20findings%20introduced%20to%20support%20the%20idea%20that%20semantic%20cognition%20is%20guided%20by%20naive%2C%20domain-specific%20theories.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Bradford%20Books%20imprint%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BThe%20%7BMIT%7D%20Press%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BRogers%2C%20Timothy%20T.%20and%20%7BMcClelland%7D%2C%20James%20L.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-08-02%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2004-06-18%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BPDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2F396ZC5SM%2FRogers%20and%20McClelland%20-%202004%20-%20Semantic%20cognition%20A%20parallel%20distributed%20processing%20approach.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bsaxe2019mathematical%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BA%20mathematical%20theory%20of%20semantic%20development%20in%20deep%20neural%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B116%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.pnas.org%2Fdoi%2Ffull%2F10.1073%2Fpnas.1820226116%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1073%2Fpnas.1820226116%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BAn%20extensive%20body%20of%20empirical%20research%20has%20revealed%20remarkable%20regularities%20in%20the%20acquisition%2C%20organization%2C%20deployment%2C%20and%20neural%20representation%20of%20human%20semantic%20knowledge%2C%20thereby%20raising%20a%20fundamental%20conceptual%20question%3A%20What%20are%20the%20theoretical%20principles%20governing%20the%20ability%20of%20neural%20networks%20to%20acquire%2C%20organize%2C%20and%20deploy%20abstract%20knowledge%20by%20integrating%20across%20many%20individual%20experiences%3F%20We%20address%20this%20question%20by%20mathematically%20analyzing%20the%20nonlinear%20dynamics%20of%20learning%20in%20deep%20linear%20networks.%20We%20find%20exact%20solutions%20to%20this%20learning%20dynamics%20that%20yield%20a%20conceptual%20explanation%20for%20the%20prevalence%20of%20many%20disparate%20phenomena%20in%20semantic%20cognition%2C%20including%20the%20hierarchical%20differentiation%20of%20concepts%20through%20rapid%20developmental%20transitions%2C%20the%20ubiquity%20of%20semantic%20illusions%20between%20such%20transitions%2C%20the%20emergence%20of%20item%20typicality%20and%20category%20coherence%20as%20factors%20controlling%20the%20speed%20of%20semantic%20processing%2C%20changing%20patterns%20of%20inductive%20projection%20over%20development%2C%20and%20the%20conservation%20of%20semantic%20similarity%20in%20neural%20representations%20across%20species.%20Thus%2C%20surprisingly%2C%20our%20simple%20neural%20model%20qualitatively%20recapitulates%20many%20diverse%20regularities%20underlying%20semantic%20development%2C%20while%20providing%20analytic%20insight%20into%20how%20the%20statistical%20structure%20of%20an%20environment%20can%20interact%20with%20nonlinear%20deep-learning%20dynamics%20to%20give%20rise%20to%20these%20regularities.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B11537--11546%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B23%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%20National%20Academy%20of%20Sciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%20National%20Academy%20of%20Sciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BSaxe%2C%20Andrew%20M.%20and%20%7BMcClelland%7D%2C%20James%20L.%20and%20Ganguli%2C%20Surya%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2022-10-28%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2019-06-04%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7BNumber%3A%2023%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7Bsaxe2019mathematical_supp.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FGTUDBB2Y%2Fsaxe2019mathematical_supp.pdf%3Aapplication%2Fpdf%3Bsaxe2019mathematical.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FDBEI94H6%2Fsaxe2019mathematical.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Ballen2022massive%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BA%20massive%207T%20%7BfMRI%7D%20dataset%20to%20bridge%20cognitive%20neuroscience%20and%20artificial%20intelligence%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B25%7D%2C%0A%20%20%20%20%09rights%20%3D%20%7B2021%20The%20Author(s)%2C%20under%20exclusive%20licence%20to%20Springer%20Nature%20America%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1546-1726%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fs41593-021-00962-x%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41593-021-00962-x%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BExtensive%20sampling%20of%20neural%20activity%20during%20rich%20cognitive%20phenomena%20is%20critical%20for%20robust%20understanding%20of%20brain%20function.%20Here%20we%20present%20the%20Natural%20Scenes%20Dataset%20(%7BNSD%7D)%2C%20in%20which%20high-resolution%20functional%20magnetic%20resonance%20imaging%20responses%20to%20tens%20of%20thousands%20of%20richly%20annotated%20natural%20scenes%20were%20measured%20while%20participants%20performed%20a%20continuous%20recognition%20task.%20To%20optimize%20data%20quality%2C%20we%20developed%20and%20applied%20novel%20estimation%20and%20denoising%20techniques.%20Simple%20visual%20inspections%20of%20the%20%7BNSD%7D%20data%20reveal%20clear%20representational%20transformations%20along%20the%20ventral%20visual%20pathway.%20Further%20exemplifying%20the%20inferential%20power%20of%20the%20dataset%2C%20we%20used%20%7BNSD%7D%20to%20build%20and%20train%20deep%20neural%20network%20models%20that%20predict%20brain%20activity%20more%20accurately%20than%20state-of-the-art%20models%20from%20computer%20vision.%20%7BNSD%7D%20also%20includes%20substantial%20resting-state%20and%20diffusion%20data%2C%20enabling%20network%20neuroscience%20perspectives%20to%20constrain%20and%20enhance%20models%20of%20perception%20and%20memory.%20Given%20its%20unprecedented%20scale%2C%20quality%20and%20breadth%2C%20%7BNSD%7D%20opens%20new%20avenues%20of%20inquiry%20in%20cognitive%20neuroscience%20and%20artificial%20intelligence.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B116--126%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Neurosci%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BNature%20Publishing%20Group%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BAllen%2C%20Emily%20J.%20and%20St-Yves%2C%20Ghislain%20and%20Wu%2C%20Yihan%20and%20Breedlove%2C%20Jesse%20L.%20and%20Prince%2C%20Jacob%20S.%20and%20Dowdle%2C%20Logan%20T.%20and%20Nau%2C%20Matthias%20and%20Caron%2C%20Brad%20and%20Pestilli%2C%20Franco%20and%20Charest%2C%20Ian%20and%20Hutchinson%2C%20J.%20Benjamin%20and%20Naselaris%2C%20Thomas%20and%20Kay%2C%20Kendrick%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-08-28%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2022-01%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7BNumber%3A%201%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7BPerception%2C%20Neural%20encoding%2C%20Object%20vision%2C%20Cortex%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bdeng2009imagenet%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7B%7BImageNet%7D%3A%20A%20large-scale%20hierarchical%20image%20database%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1063-6919%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fabstract%2Fdocument%2F5206848%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1109%2FCVPR.2009.5206848%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shorttitle%20%3D%20%7B%7BImageNet%7D%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BThe%20explosion%20of%20image%20data%20on%20the%20Internet%20has%20the%20potential%20to%20foster%20more%20sophisticated%20and%20robust%20models%20and%20algorithms%20to%20index%2C%20retrieve%2C%20organize%20and%20interact%20with%20images%20and%20multimedia%20data.%20But%20exactly%20how%20such%20data%20can%20be%20harnessed%20and%20organized%20remains%20a%20critical%20problem.%20We%20introduce%20here%20a%20new%20database%20called%20%E2%80%9C%7BImageNet%7D%E2%80%9D%2C%20a%20large-scale%20ontology%20of%20images%20built%20upon%20the%20backbone%20of%20the%20%7BWordNet%7D%20structure.%20%7BImageNet%7D%20aims%20to%20populate%20the%20majority%20of%20the%2080%2C000%20synsets%20of%20%7BWordNet%7D%20with%20an%20average%20of%20500%E2%80%931000%20clean%20and%20full%20resolution%20images.%20This%20will%20result%20in%20tens%20of%20millions%20of%20annotated%20images%20organized%20by%20the%20semantic%20hierarchy%20of%20%7BWordNet%7D.%20This%20paper%20offers%20a%20detailed%20analysis%20of%20%7BImageNet%7D%20in%20its%20current%20state%3A%2012%20subtrees%20with%205247%20synsets%20and%203.2%20million%20images%20in%20total.%20We%20show%20that%20%7BImageNet%7D%20is%20much%20larger%20in%20scale%20and%20diversity%20and%20much%20more%20accurate%20than%20the%20current%20image%20datasets.%20Constructing%20such%20a%20large-scale%20database%20is%20a%20challenging%20task.%20We%20describe%20the%20data%20collection%20scheme%20with%20Amazon%20Mechanical%20Turk.%20Lastly%2C%20we%20illustrate%20the%20usefulness%20of%20%7BImageNet%7D%20through%20three%20simple%20applications%20in%20object%20recognition%2C%20image%20classification%20and%20automatic%20object%20clustering.%20We%20hope%20that%20the%20scale%2C%20accuracy%2C%20diversity%20and%20hierarchical%20structure%20of%20%7BImageNet%7D%20can%20offer%20unparalleled%20opportunities%20to%20researchers%20in%20the%20computer%20vision%20community%20and%20beyond.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eventtitle%20%3D%20%7B2009%20%7BIEEE%7D%20Conference%20on%20Computer%20Vision%20and%20Pattern%20Recognition%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B248--255%7D%2C%0A%20%20%20%20%09booktitle%20%3D%20%7B2009%20%7BIEEE%7D%20Conference%20on%20Computer%20Vision%20and%20Pattern%20Recognition%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BDeng%2C%20Jia%20and%20Dong%2C%20Wei%20and%20Socher%2C%20Richard%20and%20Li%2C%20Li-Jia%20and%20Li%2C%20Kai%20and%20Fei-Fei%2C%20Li%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-08-03%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2009-06%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7B%7BISSN%7D%3A%201063-6919%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7BExplosions%2C%20Image%20databases%2C%20Image%20retrieval%2C%20Information%20retrieval%2C%20Internet%2C%20Large-scale%20systems%2C%20Multimedia%20databases%2C%20Ontologies%2C%20Robustness%2C%20Spine%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BSnapshot%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2F6ZBVBBX9%2F5206848.html%3Atext%2Fhtml%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Byamins2016using%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BUsing%20goal-driven%20deep%20learning%20models%20to%20understand%20sensory%20cortex%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B19%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1097-6256%2C%201546-1726%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fnn.4244%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fnn.4244%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B356--365%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B3%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Neurosci%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BYamins%2C%20Daniel%20L%20K%20and%20%7BDiCarlo%7D%2C%20James%20J%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-09-06%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2016-03%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BYamins%20and%20DiCarlo%20-%202016%20-%20Using%20goal-driven%20deep%20learning%20models%20to%20understa.pdf%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FPSDFD8JF%2FYamins%20and%20DiCarlo%20-%202016%20-%20Using%20goal-driven%20deep%20learning%20models%20to%20understa.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Byamins2014performanceoptimized%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BPerformance-optimized%20hierarchical%20models%20predict%20neural%20responses%20in%20higher%20visual%20cortex%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B111%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.pnas.org%2Fdoi%2Fabs%2F10.1073%2Fpnas.1403112111%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1073%2Fpnas.1403112111%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BThe%20ventral%20visual%20stream%20underlies%20key%20human%20visual%20object%20recognition%20abilities.%20However%2C%20neural%20encoding%20in%20the%20higher%20areas%20of%20the%20ventral%20stream%20remains%20poorly%20understood.%20Here%2C%20we%20describe%20a%20modeling%20approach%20that%20yields%20a%20quantitatively%20accurate%20model%20of%20inferior%20temporal%20(%7BIT%7D)%20cortex%2C%20the%20highest%20ventral%20cortical%20area.%20Using%20high-throughput%20computational%20techniques%2C%20we%20discovered%20that%2C%20within%20a%20class%20of%20biologically%20plausible%20hierarchical%20neural%20network%20models%2C%20there%20is%20a%20strong%20correlation%20between%20a%20model%E2%80%99s%20categorization%20performance%20and%20its%20ability%20to%20predict%20individual%20%7BIT%7D%20neural%20unit%20response%20data.%20To%20pursue%20this%20idea%2C%20we%20then%20identified%20a%20high-performing%20neural%20network%20that%20matches%20human%20performance%20on%20a%20range%20of%20recognition%20tasks.%20Critically%2C%20even%20though%20we%20did%20not%20constrain%20this%20model%20to%20match%20neural%20data%2C%20its%20top%20output%20layer%20turns%20out%20to%20be%20highly%20predictive%20of%20%7BIT%7D%20spiking%20responses%20to%20complex%20naturalistic%20images%20at%20both%20the%20single%20site%20and%20population%20levels.%20Moreover%2C%20the%20model%E2%80%99s%20intermediate%20layers%20are%20highly%20predictive%20of%20neural%20responses%20in%20the%20V4%20cortex%2C%20a%20midlevel%20visual%20area%20that%20provides%20the%20dominant%20cortical%20input%20to%20%7BIT%7D.%20These%20results%20show%20that%20performance%20optimization%E2%80%94applied%20in%20a%20biologically%20appropriate%20model%20class%E2%80%94can%20be%20used%20to%20build%20quantitative%20predictive%20models%20of%20neural%20processing.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B8619--8624%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B23%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BProceedings%20of%20the%20National%20Academy%20of%20Sciences%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BPNAS%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BYamins%2C%20Daniel%20L.%20K.%20and%20Hong%2C%20Ha%20and%20Cadieu%2C%20Charles%20F.%20and%20Solomon%2C%20Ethan%20A.%20and%20Seibert%2C%20Darren%20and%20%7BDiCarlo%7D%2C%20James%20J.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2014%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7BNumber%3A%2023%0A%20%20%20%20%5C_eprint%3A%20https%3A%2F%2Fwww.pnas.org%2Fdoi%2Fpdf%2F10.1073%2Fpnas.1403112111%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FZ8T3F9VZ%2FPerformance-optimized%20hierarchical%20models%20predict%20.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bkhaligh-razavi2014deep%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BDeep%20supervised%2C%20but%20not%20unsupervised%2C%20models%20may%20explain%20%7BIT%7D%20cortical%20representation%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B10%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1553-7358%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fjournals.plos.org%2Fploscompbiol%2Farticle%3Fid%3D10.1371%2Fjournal.pcbi.1003915%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1371%2Fjournal.pcbi.1003915%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BInferior%20temporal%20(%7BIT%7D)%20cortex%20in%20human%20and%20nonhuman%20primates%20serves%20visual%20object%20recognition.%20Computational%20object-vision%20models%2C%20although%20continually%20improving%2C%20do%20not%20yet%20reach%20human%20performance.%20It%20is%20unclear%20to%20what%20extent%20the%20internal%20representations%20of%20computational%20models%20can%20explain%20the%20%7BIT%7D%20representation.%20Here%20we%20investigate%20a%20wide%20range%20of%20computational%20model%20representations%20(37%20in%20total)%2C%20testing%20their%20categorization%20performance%20and%20their%20ability%20to%20account%20for%20the%20%7BIT%7D%20representational%20geometry.%20The%20models%20include%20well-known%20neuroscientific%20object-recognition%20models%20(e.g.%20%7BHMAX%7D%2C%20%7BVisNet%7D)%20along%20with%20several%20models%20from%20computer%20vision%20(e.g.%20%7BSIFT%7D%2C%20%7BGIST%7D%2C%20self-similarity%20features%2C%20and%20a%20deep%20convolutional%20neural%20network).%20We%20compared%20the%20representational%20dissimilarity%20matrices%20(%7BRDMs%7D)%20of%20the%20model%20representations%20with%20the%20%7BRDMs%7D%20obtained%20from%20human%20%7BIT%7D%20(measured%20with%20%7BfMRI%7D)%20and%20monkey%20%7BIT%7D%20(measured%20with%20cell%20recording)%20for%20the%20same%20set%20of%20stimuli%20(not%20used%20in%20training%20the%20models).%20Better%20performing%20models%20were%20more%20similar%20to%20%7BIT%7D%20in%20that%20they%20showed%20greater%20clustering%20of%20representational%20patterns%20by%20category.%20In%20addition%2C%20better%20performing%20models%20also%20more%20strongly%20resembled%20%7BIT%7D%20in%20terms%20of%20their%20within-category%20representational%20dissimilarities.%20Representational%20geometries%20were%20significantly%20correlated%20between%20%7BIT%7D%20and%20many%20of%20the%20models.%20However%2C%20the%20categorical%20clustering%20observed%20in%20%7BIT%7D%20was%20largely%20unexplained%20by%20the%20unsupervised%20models.%20The%20deep%20convolutional%20network%2C%20which%20was%20trained%20by%20supervision%20with%20over%20a%20million%20category-labeled%20images%2C%20reached%20the%20highest%20categorization%20performance%20and%20also%20best%20explained%20%7BIT%7D%2C%20although%20it%20did%20not%20fully%20explain%20the%20%7BIT%7D%20data.%20Combining%20the%20features%20of%20this%20model%20with%20appropriate%20weights%20and%20adding%20linear%20combinations%20that%20maximize%20the%20margin%20between%20animate%20and%20inanimate%20objects%20and%20between%20faces%20and%20other%20objects%20yielded%20a%20representation%20that%20fully%20explained%20our%20%7BIT%7D%20data.%20Overall%2C%20our%20results%20suggest%20that%20explaining%20%7BIT%7D%20requires%20computational%20features%20trained%20through%20supervised%20learning%20to%20emphasize%20the%20behaviorally%20important%20categorical%20divisions%20prominently%20reflected%20in%20%7BIT%7D.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7Be1003915%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B11%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7B%7BPLOS%7D%20Computational%20Biology%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BPLOS%20Comput.%20Biol.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BPublic%20Library%20of%20Science%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BKhaligh-Razavi%2C%20Seyed-Mahdi%20and%20Kriegeskorte%2C%20Nikolaus%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2023-07-17%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2014-11-06%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09note%20%3D%20%7BNumber%3A%2011%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7BLearning%2C%20Vision%2C%20Neural%20networks%2C%20Computer%20vision%2C%20Face%2C%20Functional%20magnetic%20resonance%20imaging%2C%20Monkeys%2C%20Permutation%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%20PDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FGBGM2CE6%2FKhaligh-Razavi%20and%20Kriegeskorte%20-%202014%20-%20Deep%20Supervised%2C%20but%20Not%20Unsupervised%2C%20Models%20May%20.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7Bgokce2025scaling%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BScaling%20laws%20for%20task-optimized%20models%20of%20the%20primate%20visual%20ventral%20stream%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DWxY61MmHYo%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BWhen%20trained%20on%20large-scale%20object%20classification%20datasets%2C%20certain%20artificial%20neural%20network%20models%20begin%20to%20approximate%20core%20object%20recognition%20behaviors%20and%20neural%20response%20patterns%20in%20the%20primate%20brain.%20While%20recent%20machine%20learning%20advances%20suggest%20that%20scaling%20compute%2C%20model%20size%2C%20and%20dataset%20size%20improves%20task%20performance%2C%20the%20impact%20of%20scaling%20on%20brain%20alignment%20remains%20unclear.%20In%20this%20study%2C%20we%20explore%20scaling%20laws%20for%20modeling%20the%20primate%20visual%20ventral%20stream%20by%20systematically%20evaluating%20over%20600%20models%20trained%20under%20controlled%20conditions%20on%20benchmarks%20spanning%20V1%2C%20V2%2C%20V4%2C%20%7BIT%7D%20and%20behavior.%20We%20find%20that%20while%20behavioral%20alignment%20continues%20to%20scale%20with%20larger%20models%2C%20neural%20alignment%20saturates.%20This%20observation%20remains%20true%20across%20model%20architectures%20and%20training%20datasets%2C%20even%20though%20models%20with%20stronger%20inductive%20biases%20and%20datasets%20with%20higher-quality%20images%20are%20more%20compute-efficient.%20Increased%20scaling%20is%20especially%20beneficial%20for%20higher-level%20visual%20areas%2C%20where%20small%20models%20trained%20on%20few%20samples%20exhibit%20only%20poor%20alignment.%20Our%20results%20suggest%20that%20while%20scaling%20current%20architectures%20and%20datasets%20might%20suffice%20for%20alignment%20with%20human%20core%20object%20recognition%20behavior%2C%20it%20will%20not%20yield%20improved%20models%20of%20the%20brain's%20visual%20ventral%20stream%2C%20highlighting%20the%20need%20for%20novel%20strategies%20in%20building%20brain%20models.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09eventtitle%20%3D%20%7BICML%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BGokce%2C%20Abdulkadir%20and%20Schrimpf%2C%20Martin%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-04-01%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2025-06-18%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%20PDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FM2JQEKV6%2FGokce%20and%20Schrimpf%20-%202025%20-%20Scaling%20laws%20for%20task-optimized%20models%20of%20the%20primate%20visual%20ventral%20stream.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bmajid2023establishing%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BEstablishing%20psychological%20universals%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B2%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B2731-0574%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fs44159-023-00169-w%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fs44159-023-00169-w%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B199--200%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B4%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Reviews%20Psychology%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Rev%20Psychol%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BMajid%2C%20Asifa%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-08-01%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2023-03-03%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BPDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FAXMJP85T%2FMajid%20-%202023%20-%20Establishing%20psychological%20universals.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bcao2022multiple%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BMultiple%20realizability%20and%20the%20spirit%20of%20functionalism%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B200%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1573-0964%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1007%2Fs11229-022-03524-1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1007%2Fs11229-022-03524-1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BMultiple%20realizability%20says%20that%20the%20same%20kind%20of%20mental%20states%20may%20be%20manifested%20by%20systems%20with%20very%20different%20physical%20constitutions.%20Putnam%20(1967)%20supposed%20it%20to%20be%20%E2%80%9Coverwhelmingly%20probable%E2%80%9D%20that%20there%20exist%20psychological%20properties%20with%20different%20physical%20realizations%20in%20different%20creatures.%20But%20because%20function%20constrains%20possible%20physical%20realizers%2C%20this%20empirical%20bet%20is%20far%20less%20favorable%20than%20it%20might%20initially%20have%20seemed%2C%20especially%20when%20we%20take%20on%20board%20the%20richer%20picture%20of%20neural%20and%20brain%20function%20that%20neuroscience%20has%20been%20uncovering%20over%20the%20past%20forty%20years%2C%20in%20which%20all%20sorts%20of%20brain%20activities%20play%20crucial%20roles%20beyond%20all-or-nothing%20electrical%20signaling.%20Because%20of%20its%20evolutionary%20history%2C%20the%20brain%E2%80%99s%20metabolic%20and%20informational%20processes%20are%20inextricably%20intertwined.%20The%20resulting%20complex%20integrated%20functions%20impose%20more%20constraints%20on%20possible%20realizers%20than%20the%20clean%2C%20single-purpose%20functions%20usually%20cited%20as%20examples%20in%20discussions%20of%20multiple%20realizability%E2%80%94with%20ramifications%20for%20the%20functionalist%20and%20computationalist%20foundations%20of%20cognitive%20science%2C%20artificial%20intelligence%2C%20and%20the%20philosophy%20of%20mind.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B506%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B6%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BSynthese%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BSynthese%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BCao%2C%20Rosa%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-08-03%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2022-12-01%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7B%7BAI%7D%2C%20Artificial%20intelligence%2C%20Behaviorism%2C%20Biology%2C%20Brain%2C%20Consciousness%2C%20Constraints%2C%20Embodiment%2C%20Emergence%2C%20Explanation%2C%20Functionalism%2C%20Identity%20theory%2C%20Metabolism%2C%20Mind%2C%20Neurons%2C%20Neuroscience%2C%20Reduction%2C%20Reductionism%2C%20Representation%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%20PDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FPVEX8823%2FCao%20-%202022%20-%20Multiple%20realizability%20and%20the%20spirit%20of%20functionalism.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%20%20%20%20%40inproceedings%7B%0A%20%20%20%20theiss2026parameter%2C%0A%20%20%20%20title%3D%7BParameter%20symmetries%20determine%20representational%20geometry%20in%20overparameterized%20nonlinear%20networks%7D%2C%0A%20%20%20%20author%3D%7BMarvin%20Theiss%20and%20Lukas%20Braun%20and%20Andrew%20M%20Saxe%20and%20Erin%20Grant%7D%2C%0A%20%20%20%20booktitle%3D%7BICML%202026%20WSS%20Workshop%7D%2C%0A%20%20%20%20year%3D%7B2026%7D%2C%0A%20%20%20%20url%3D%7Bhttps%3A%2F%2Fopenreview.net%2Fforum%3Fid%3DCT8TbdqYmn%7D%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bholton2025humans%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BHumans%20and%20neural%20networks%20show%20similar%20patterns%20of%20transfer%20and%20interference%20during%20continual%20learning%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B10%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B2397-3374%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fs41562-025-02318-y%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fs41562-025-02318-y%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BAbstract%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20In%20artificial%20neural%20networks%2C%20acquiring%20new%20knowledge%20often%20interferes%20with%20existing%20knowledge.%20Here%2C%20although%20it%20is%20commonly%20claimed%20that%20humans%20overcome%20this%20challenge%2C%20we%20find%20surprisingly%20similar%20patterns%20of%20interference%20across%20both%20types%20of%20learner.%20When%20learning%20sequential%20rule-based%20tasks%20(A%E2%80%93B%E2%80%93A)%2C%20both%20learners%20benefit%20more%20from%20prior%20knowledge%20when%20the%20tasks%20are%20similar%E2%80%94but%20as%20a%20result%2C%20they%20also%20exhibit%20greater%20interference%20when%20retested%20on%20task%20A.%20In%20networks%2C%20this%20arises%20from%20reusing%20previously%20learned%20representations%2C%20which%20accelerates%20new%20learning%20at%20the%20cost%20of%20overwriting%20prior%20knowledge.%20In%20humans%2C%20we%20also%20observe%20individual%20differences%3A%20one%20group%20(%E2%80%98lumpers%E2%80%99)%20shows%20more%20interference%20alongside%20better%20transfer%2C%20while%20another%20(%E2%80%98splitters%E2%80%99)%20avoids%20interference%20at%20the%20cost%20of%20worse%20transfer.%20These%20behavioural%20profiles%20are%20mirrored%20in%20neural%20networks%20trained%20in%20the%20rich%20(lumper)%20or%20lazy%20(splitter)%20regimes%2C%20encouraging%20overlapping%20or%20distinct%20representations%20respectively.%20Together%2C%20these%20findings%20reveal%20shared%20computational%20trade-offs%20between%20transferring%20knowledge%20and%20avoiding%20interference%20in%20humans%20and%20artificial%20neural%20networks.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B111--125%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B1%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Human%20Behaviour%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Hum%20Behav%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BHolton%2C%20Eleanor%20and%20Braun%2C%20Lukas%20and%20Thompson%2C%20Jessica%20Af%20and%20Grohn%2C%20Jan%20and%20Summerfield%2C%20Christopher%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-03-30%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2025-10-30%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2F6J9W3QYW%2FHolton%20et%20al.%20-%202025%20-%20Humans%20and%20neural%20networks%20show%20similar%20patterns%20of%20transfer%20and%20interference%20during%20continual%20learn.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%0A%20%20%20%20%40article%7Bhuys2016computational%2C%0A%20%20%20%20%09title%20%3D%20%7BComputational%20psychiatry%20as%20a%20bridge%20from%20neuroscience%20to%20clinical%20applications%7D%2C%0A%20%20%20%20%09volume%20%3D%20%7B19%7D%2C%0A%20%20%20%20%09rights%20%3D%20%7B2016%20Springer%20Nature%20America%2C%20Inc.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09issn%20%3D%20%7B1546-1726%7D%2C%0A%20%20%20%20%09url%20%3D%20%7Bhttps%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fnn.4238%7D%2C%0A%20%20%20%20%09doi%20%3D%20%7B10.1038%2Fnn.4238%7D%2C%0A%20%20%20%20%09abstract%20%3D%20%7BThe%20complexity%20of%20problems%20and%20data%20in%20psychiatry%20requires%20powerful%20computational%20approaches.%20Computational%20psychiatry%20is%20an%20emerging%20field%20encompassing%20mechanistic%20theory-driven%20models%20and%20theoretically%20agnostic%20data-driven%20analyses%20that%20use%20machine-learning%20techniques.%20Clinical%20applications%20will%20benefit%20from%20relating%20theoretically%20meaningful%20process%20variables%20to%20complex%20psychiatric%20outcomes%20through%20data-driven%20techniques.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09pages%20%3D%20%7B404--413%7D%2C%0A%20%20%20%20%09number%20%3D%20%7B3%7D%2C%0A%20%20%20%20%09journaltitle%20%3D%20%7BNature%20Neuroscience%7D%2C%0A%20%20%20%20%09shortjournal%20%3D%20%7BNat%20Neurosci%7D%2C%0A%20%20%20%20%09publisher%20%3D%20%7BNature%20Publishing%20Group%7D%2C%0A%20%20%20%20%09author%20%3D%20%7BHuys%2C%20Quentin%20J.%20M.%20and%20Maia%2C%20Tiago%20V.%20and%20Frank%2C%20Michael%20J.%7D%2C%0A%20%20%20%20%09urldate%20%3D%20%7B2026-08-03%7D%2C%0A%20%20%20%20%09date%20%3D%20%7B2016-03%7D%2C%0A%20%20%20%20%09langid%20%3D%20%7Benglish%7D%2C%0A%20%20%20%20%09keywords%20%3D%20%7BLearning%20algorithms%2C%20Psychiatric%20disorders%7D%2C%0A%20%20%20%20%09file%20%3D%20%7BFull%20Text%20PDF%3A%2FUsers%2Feringrant%2FZotero%2Fstorage%2FNMNB7GH6%2FHuys%20et%20al.%20-%202016%20-%20Computational%20psychiatry%20as%20a%20bridge%20from%20neuroscience%20to%20clinical%20applications.pdf%3Aapplication%2Fpdf%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20_bib_parser%20%3D%20BibTexParser(common_strings%3DTrue)%0A%20%20%20%20_bib_parser.ignore_nonstandard_types%20%3D%20False%20%20%23%20keep%20%40online%20and%20%40software%0A%20%20%20%20BIB%20%3D%20%7Be%5B%22ID%22%5D%3A%20e%20for%20e%20in%20bibtexparser.loads(_BIB_SRC%2C%20parser%3D_bib_parser).entries%7D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Proceedings%20titles%20are%20far%20too%20long%20for%20a%20slide%3B%20these%20are%20the%20short%0A%20%20%20%20%23%20forms.%20Journals%20carry%20their%20own%20abbreviation%20in%20shortjournal.%0A%20%20%20%20_VENUES%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Neural%20Information%20Processing%22%2C%20%22NeurIPS%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22International%20Conference%20on%20Machine%20Learning%22%2C%20%22ICML%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Learning%20Representations%22%2C%20%22ICLR%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Cognitive%20Computational%20Neuroscience%22%2C%20%22CCN%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Computer%20Vision%22%2C%20%22ECCV%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Language%20Modeling%22%2C%20%22COLM%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22UniReps%22%2C%20%22UniReps%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22BlackboxNLP%22%2C%20%22BlackboxNLP%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_MAIN%20%3D%20(%22NeurIPS%22%2C%20%22ICML%22%2C%20%22ICLR%22%2C%20%22CCN%22%2C%20%22ECCV%22%2C%20%22COLM%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_plain(text)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22BibTeX%20keeps%20capitalisation%20with%20braces%3B%20slides%20do%20not%20want%20them.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20text.replace(%22%7B%22%2C%20%22%22).replace(%22%7D%22%2C%20%22%22).strip()%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_surnames(entry)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20out%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20name%20in%20entry%5B%22author%22%5D.split(%22%20and%20%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20out.append(_plain(name.split(%22%2C%22)%5B0%5D%20if%20%22%2C%22%20in%20name%20else%20name.split()%5B-1%5D))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20out%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_who(entry)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20names%20%3D%20_surnames(entry)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(names)%20%3D%3D%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20names%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(names)%20%3D%3D%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20names%5B0%5D%20%2B%20%22%20%26%20%22%20%2B%20names%5B1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20names%5B0%5D%20%2B%20%22%20et%20al.%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_year(entry)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20year%20%3D%20entry.get(%22year%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20year%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20year%0A%20%20%20%20%20%20%20%20date%20%3D%20entry.get(%22date%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20date%5B%3A4%5D%20if%20date%20else%20%22n.d.%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_venue(entry)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20named%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20entry.get(%22shortjournal%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20or%20entry.get(%22journal%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20or%20entry.get(%22journaltitle%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20named%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_plain(named).rstrip(%22.%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20book%20%3D%20entry.get(%22booktitle%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20book%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20book%20%3D%20_plain(book)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20needle%2C%20short%20in%20_VENUES%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20needle%20in%20book%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20A%20workshop%20at%20a%20main%20conference%20says%20so%3B%20a%20workshop%20with%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20its%20own%20name%20(UniReps%2C%20BlackboxNLP)%20already%20reads%20as%20one.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20%22Workshop%22%20in%20book%20and%20short%20in%20_MAIN%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20short%20%2B%20%22%20workshop%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20short%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20named%20%3D%20re.search(r%22%5C((%5B%5E)%5D%2B)%5C)%22%2C%20book)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20named.group(1)%20if%20named%20else%20book%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20entry.get(%22eprinttype%22)%20%3D%3D%20%22arXiv%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22arXiv%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20publisher%20%3D%20entry.get(%22publisher%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20publisher%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_plain(publisher)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22software%22%20if%20entry.get(%22ENTRYTYPE%22)%20%3D%3D%20%22software%22%20else%20%22preprint%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_title(entry)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%20%3D%20_plain(entry%5B%22title%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20head%20%3D%20title.split(%22%3A%22)%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Drop%20the%20subtitle%2C%20but%20only%20when%20the%20part%20before%20the%20colon%20can%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20stand%20on%20its%20own%3A%20%22Position%22%20and%20%22Zoom%20in%22%20cannot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20head%20if%20len(head)%20%3E%3D%2020%20else%20title%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_href(entry)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20%22doi%22%20in%20entry%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22https%3A%2F%2Fdoi.org%2F%22%20%2B%20entry%5B%22doi%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20%22url%22%20in%20entry%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20entry%5B%22url%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20%22eprint%22%20in%20entry%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F%22%20%2B%20entry%5B%22eprint%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20None%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_linked(text%2C%20href)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20href%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20text%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22%3Ca%20href%3D'%22%20%2B%20href%20%2B%20%22'%20target%3D'_blank'%20rel%3D'noopener'%3E%22%20%2B%20text%20%2B%20%22%3C%2Fa%3E%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_one_line(key)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Author%2C%20year%2C%20short%20title%2C%20venue%2C%20and%20a%20link%20out.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20entry%20%3D%20BIB%5Bkey%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%20%3D%20_title(entry).rstrip(%22.%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20A%20title%20that%20already%20ends%20in%20its%20own%20punctuation%20does%20not%20take%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20second%20full%20stop%3A%20%22what%20is%20the%20question%3F.%22%20reads%20as%20a%20typo.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stop%20%3D%20%22%22%20if%20title%5B-1%3A%5D%20in%20%22%3F!%22%20else%20%22.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20line%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_who(entry)%20%2B%20%22%20(%22%20%2B%20_year(entry)%20%2B%20%22).%20%22%20%2B%20title%20%2B%20stop%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%20%3Ci%3E%22%20%2B%20_venue(entry)%20%2B%20%22%3C%2Fi%3E.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20href%20%3D%20_href(entry)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20line%20if%20not%20href%20else%20line%20%2B%20%22%20%22%20%2B%20_linked(%22%26%238599%3B%22%2C%20href)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20citet(key)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Inline%20citation%2C%20linked%3A%20Braun%20et%20al.%20(2025).%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20entry%20%3D%20BIB%5Bkey%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_linked(_who(entry)%20%2B%20%22%20(%22%20%2B%20_year(entry)%20%2B%20%22)%22%2C%20_href(entry))%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20citep(*keys)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Parenthetical%20citation%2C%20linked%3A%20(Braun%20et%20al.%2C%202025).%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20inner%20%3D%20%22%3B%20%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_linked(_who(BIB%5Bk%5D)%20%2B%20%22%2C%20%22%20%2B%20_year(BIB%5Bk%5D)%2C%20_href(BIB%5Bk%5D))%20for%20k%20in%20keys%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22(%22%20%2B%20inner%20%2B%20%22)%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20cite(*keys)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20muted%20footer%20at%20a%20slide's%20foot%2C%20one%20reference%20per%20line.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20lines%20%3D%20%22%22.join(%22%3Cdiv%3E%22%20%2B%20_one_line(k)%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%20for%20k%20in%20keys)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.Html(%22%3Cdiv%20class%3D'cite'%3E%22%20%2B%20lines%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20cite_steps(*pairs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20footer%20whose%20lines%20arrive%20with%20the%20steps%20that%20need%20them.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pairs%20are%20(fragment%20index%2C%20key).%20Every%20line%20goes%20in%20the%20one%20.cite%20box%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rather%20than%20in%20a%20box%20each%3A%20.cite%20is%20placed%20absolutely%20at%20the%20foot%20of%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20slide%2C%20so%20two%20of%20them%20would%20land%20on%20top%20of%20each%20other.%20A%20line%20that%0A%20%20%20%20%20%20%20%20has%20not%20arrived%20still%20holds%20its%20place%2C%20so%20the%20ones%20already%20showing%20do%0A%20%20%20%20%20%20%20%20not%20move%20when%20the%20next%20one%20lands.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_lines%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20_key%20in%20pairs%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_inner%20%3D%20cite(_key).text.removeprefix(%22%3Cdiv%20class%3D'cite'%3E%22).removesuffix(%22%3C%2Fdiv%3E%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_lines%20%2B%3D%20_inner.replace(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%3E%22%2C%20%22%3Cdiv%20class%3D'fragment'%20data-fragment-index%3D'%22%20%2B%20str(_i)%20%2B%20%22'%3E%22%2C%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.Html(%22%3Cdiv%20class%3D'cite'%3E%22%20%2B%20_lines%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20citet_pending(key)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22citet()%2C%20for%20a%20key%20the%20bibliography%20may%20not%20have%20yet.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20citet()%20indexes%20BIB%20directly%2C%20so%20an%20unknown%20key%20raises%20and%20takes%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20whole%20slide%20down.%20This%20leaves%20the%20marker%20exactly%20as%20typed%20instead%2C%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20way%20cite_pending()%20does%20for%20a%20footer%2C%20and%20starts%20resolving%20by%20itself%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20day%20the%20entry%20lands.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20citet(key)%20if%20key%20in%20BIB%20else%20%22%5B%40%22%20%2B%20key%20%2B%20%22%5D%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20cite_pending(*keys)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22cite()%2C%20for%20a%20slide%20whose%20sources%20are%20not%20all%20in%20the%20bibliography.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cite()%20raises%20on%20a%20key%20it%20cannot%20find%2C%20which%20takes%20the%20slide%20down.%20A%20key%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20bibliography%20knows%20is%20rendered%20in%20full%3B%20one%20it%20does%20not%20is%20left%0A%20%20%20%20%20%20%20%20exactly%20as%20typed%2C%20so%20the%20slide%20reads%20as%20written%20today%20and%20starts%0A%20%20%20%20%20%20%20%20resolving%20by%20itself%20the%20day%20the%20entry%20lands.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_shell%2C%20_close%2C%20_%20%3D%20cite(*%5Bk%20for%20k%20in%20keys%20if%20k%20in%20BIB%5D).text.rpartition(%22%3C%2Fdiv%3E%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_shell%20%2B%20%22%22.join(%22%3Cdiv%3E%5B%40%22%20%2B%20k%20%2B%20%22%5D%3C%2Fdiv%3E%22%20for%20k%20in%20keys%20if%20k%20not%20in%20BIB)%20%2B%20_close%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20Citation%20markers%20follow%20pandoc%3A%20a%20bracketed%20marker%20is%20parenthetical%2C%20a%20bare%0A%20%20%20%20%23%20one%20is%20textual%2C%20and%20several%20keys%20can%20share%20one%20bracket.%20Both%20spellings%20are%0A%20%20%20%20%23%20one%20alternation%20rather%20than%20two%20passes%2C%20so%20a%20bare%20%40key%20cannot%20match%20again%0A%20%20%20%20%23%20inside%20a%20bracket%20that%20has%20already%20been%20swapped%2C%20and%20whitespace%20inside%20the%0A%20%20%20%20%23%20brackets%20is%20tolerated.%0A%20%20%20%20_KEY%20%3D%20r%22%5BA-Za-z0-9_%5D(%3F%3A%5BA-Za-z0-9_%3A.%5C-%5D*%5BA-Za-z0-9_%5D)%3F%22%0A%20%20%20%20_CITE_KEY%20%3D%20re.compile(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%5C%5B%5Cs*(%40%22%20%2B%20_KEY%20%2B%20r%22(%3F%3A%5Cs*%3B%5Cs*%40%22%20%2B%20_KEY%20%2B%20r%22)*)%5Cs*%5C%5D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%7C(%3F%3C!%5B%5Cw%40%5C%5B%5D)%40(%22%20%2B%20_KEY%20%2B%20r%22)%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_CITE_ONE%20%3D%20re.compile(r%22%40(%22%20%2B%20_KEY%20%2B%20r%22)%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20cited(body)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20slide%20body%20that%20carries%20its%20own%20reference%20footer.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Cite%20the%20way%20pandoc%20does%2C%20which%20is%20the%20way%20the%20source%20notes%20do.%20A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bracketed%20marker%20is%20parenthetical%3A%20%5B%40prinz2004similar%5D%20renders%20as%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(Prinz%20et%20al.%2C%202004)%2C%20for%20a%20citation%20that%20hangs%20off%20the%20end%20of%20a%20claim.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20A%20bare%20marker%20is%20textual%3A%20%40prinz2004similar%20renders%20as%20Prinz%20et%20al.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(2004)%2C%20for%20a%20citation%20the%20sentence%20reads%20through.%20Several%20keys%20share%0A%20%20%20%20%20%20%20%20one%20bracket%2C%20%5B%40one%3B%20%40two%5D%2C%20and%20render%20as%20a%20single%20parenthetical.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Every%20key%20the%20bibliography%20knows%20also%20has%20its%20full%20reference%20added%20to%0A%20%20%20%20%20%20%20%20the%20footer%20below%2C%20in%20the%20order%20the%20slide%20first%20uses%20it.%20A%20key%20is%20named%0A%20%20%20%20%20%20%20%20once%20and%20never%20repeated%20in%20a%20footer%20list%20by%20hand.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20A%20key%20the%20bibliography%20does%20not%20have%20is%20left%20exactly%20as%20typed%2C%20so%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20slide%20that%20cites%20something%20not%20yet%20in%20references.bib%20still%20reads%20as%20it%0A%20%20%20%20%20%20%20%20was%20written%2C%20and%20starts%20resolving%20the%20day%20the%20entry%20lands.%20A%20bracket%0A%20%20%20%20%20%20%20%20holding%20several%20keys%20is%20left%20whole%20when%20any%20one%20of%20them%20is%20unknown.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_found%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_note(_key)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_key%20not%20in%20_found%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_found.append(_key)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_swap(_m)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_m.group(1)%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_keys%20%3D%20_CITE_ONE.findall(_m.group(1))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20any(_k%20not%20in%20BIB%20for%20_k%20in%20_keys)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_m.group(0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_k%20in%20_keys%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_note(_k)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20citep(*_keys)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_key%20%3D%20_m.group(2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_key%20not%20in%20BIB%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_m.group(0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_note(_key)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20citet(_key)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out%20%3D%20mo.md(_CITE_KEY.sub(_swap%2C%20body))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(%5B_out%2C%20cite(*_found)%5D)%20if%20_found%20else%20_out%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20refs(*keys)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20concise%2C%20hanging-indent%20reference%20list%20for%20an%20end%20slide.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%22%22.join(%22%3Cli%3E%22%20%2B%20_one_line(k)%20%2B%20%22%3C%2Fli%3E%22%20for%20k%20in%20keys)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.Html(%22%3Cul%20class%3D'reflist'%3E%22%20%2B%20items%20%2B%20%22%3C%2Ful%3E%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20cover()%3A%0A%20%20%20%20_authors%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ca%20href%3D%22%7B_u%7D%22%20target%3D%22_blank%22%20rel%3D%22noopener%22%3E%7B_n%7D%3C%2Fa%3E%3Cspan%3E%7B_a%7D%3C%2Fspan%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_n%2C%20_a%2C%20_u%20in%20AUTHORS%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%23%20The%20session%20knobs%20recolour%20the%20theme%20for%20this%20deck%3B%20the%20tutorial%20pairs%0A%20%20%20%20%23%20ride%20along%20so%20the%20three%20tutorials%20can%20carry%20their%20own%20deep%20colour%20on%20the%0A%20%20%20%20%23%20summary%20and%20on%20their%20own%20slides.%0A%20%20%20%20_tut_vars%20%3D%20%22%20%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22--t%7B_i%7D-deep%3A%20%7B_d%7D%3B%20--t%7B_i%7D-pale%3A%20%7B_p%7D%3B%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20(_d%2C%20_p)%20in%20enumerate(zip(TUT_DEEP%2C%20TUT_PALE)%2C%201)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%23%20Linear%20navigation%20%E2%80%94%20where%20it%20does%20and%20does%20not%20come%20from.%20The%20right%20arrow%0A%20%20%20%20%23%20should%20walk%20the%20vertical%20sub-slide%20stacks%20too%2C%20so%20the%20deck%20is%20one%20straight%0A%20%20%20%20%23%20line.%20The%20slides%20layout%20file%20cannot%20ask%20for%20it%3A%20marimo's%20reveal%20component%0A%20%20%20%20%23%20reads%20only%20%60transition%60%20and%20%60verticalAlign%60%20off%20the%20deck%20object%20and%20builds%0A%20%20%20%20%23%20the%20rest%20of%20the%20reveal%20config%20itself.%20reveal%20will%20take%20the%20request%20over%20its%0A%20%20%20%20%23%20postMessage%20API%2C%20and%20that%20is%20what%20templates%2Fdeck-head.html%20does%20on%20every%0A%20%20%20%20%23%20exported%20page%20(scripts%2Fbuild-site.py%20injects%20it%20into%20the%20head).%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20It%20cannot%20be%20carried%20by%20this%20cell%2C%20and%20both%20ways%20of%20trying%20were%20checked%0A%20%20%20%20%23%20against%20marimo%200.23.16%20in%20the%20editor's%20slides%20view%3A%0A%20%20%20%20%23%20%20%20*%20a%20bare%20%3Cscript%3E%20in%20cell%20output%20is%20inserted%20by%20React%20and%20never%20run%3B%0A%20%20%20%20%23%20%20%20*%20an%20%3Ciframe%3E%2C%20hand-written%20with%20srcdoc%20or%20built%20with%20mo.iframe%2C%20is%0A%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20stripped%20from%20the%20output%20entirely%20%E2%80%94%20the%20rendered%20cover%20contains%20no%0A%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20iframe%20element%20at%20all%3B%0A%20%20%20%20%23%20%20%20*%20the%20App's%20html_head_file%20is%20refused%20in%20edit%20mode%20on%20purpose%20(see%0A%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20marimo%2F_templates.py%3A%20%22html_head_file%20is%20blocked%20in%20edit%20mode%3A%20it%20can%0A%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20contain%20arbitrary%20scripts%22)%2C%20and%20applies%20in%20run%20mode%20only.%0A%20%20%20%20%23%20So%20the%20editor's%20right%20arrow%20steps%20stack%20to%20stack%3B%20use%20the%20space%20bar%20there%0A%20%20%20%20%23%20to%20walk%20every%20slide%2C%20and%20the%20exported%20deck%20for%20a%20linear%20right%20arrow.%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstyle%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Aroot%20%7B%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20--s-deep%3A%20%7BDEEP%7D%3B%20--s-pale%3A%20%7BPALE%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20--s-accent%3A%20%7BACCENT%7D%3B%20--s-accent-deep%3A%20%7BACCENT_DEEP%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_tut_vars%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fstyle%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22cover-body%20cover-plain%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22cover-label%22%3Ekeynote%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch1%20class%3D%22cover-title%22%3EAdaptive%2C%20degenerate%2C%20and%20yet%20comparable%3F%3C%2Fh1%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%20class%3D%22cover-subtitle%22%3ERethinking%20representational%20comparisons%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22cover-authors%22%3E%7B_authors%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22cover-foot%22%3E%3Cspan%20class%3D%22cover-footer%22%3EKeynote%20%26amp%3B%20Tutorial%20%C2%B7%20CCN%202026%20%C2%B7%20Monday%2C%20August%203%3C%2Fspan%3E%3Cspan%20class%3D%22cover-dots%22%3E%3Cspan%20class%3D%22active%22%3E%3C%2Fspan%3E%3Cspan%3E%3C%2Fspan%3E%3Cspan%3E%3C%2Fspan%3E%3Cspan%3E%3C%2Fspan%3E%3C%2Fspan%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20people_acknowledgements()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20acknowledgements%20slide%2C%20straight%20after%20the%20cover%3A%20two%20rows%20of%0A%20%20%20%20%23%20portraits.%20The%20co-organizers%20carry%20their%20affiliation%3B%20the%20collaborators%0A%20%20%20%20%23%20row%20does%20not%2C%20and%20stays%20an%20explicit%20stub%20-%20dashed%20slots%20reading%0A%20%20%20%20%23%20%22names%20to%20come%22%20-%20until%20Erin%20names%20them.%20Adding%20a%20person%20is%20one%20entry%0A%20%20%20%20%23%20in%20COLLABORATORS%20in%20the%20setup%20cell.%0A%20%20%20%20_organizers%20%3D%20%22%22.join(ack_card(_n%2C%20affil%3DTrue)%20for%20_n%20in%20CO_ORGANIZERS)%0A%20%20%20%20if%20COLLABORATORS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_collaborators%20%3D%20%22%22.join(ack_card(_n%2C%20_f)%20for%20_n%2C%20_f%20in%20COLLABORATORS)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_slot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-card%20thanks-card-todo'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'headshot%20headshot-blank'%3E%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-name'%3Enames%20to%20come%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_collaborators%20%3D%20_slot%20*%204%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks%20thanks-ack%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-rowlabel%22%3Eco-organizers%20of%20the%20K%26amp%3BT%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-row%22%3E%7B_organizers%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-rowlabel%22%3Ecollaborators%20%26amp%3B%20co-authors%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-row%20thanks-row-collab%22%3E%7B_collaborators%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20section_adaptive()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20I%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Brains%20%26%20minds%20are%20adaptive%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20adaptive_complex_a()%3A%0A%20%20%20%20%23%20One%20slide%2C%20two%20beats.%20The%20messy%20column%20stands%20alone%20first%20--%20what%20the%0A%20%20%20%20%23%20data%20actually%20look%20like%20--%20and%20the%20neat%20column%20arrives%20beside%20it%20on%20the%0A%20%20%20%20%23%20next%20press%2C%20which%20is%20the%20moment%20the%20argument%20turns.%20The%20title%20turns%20with%0A%20%20%20%20%23%20it%3A%20both%20headings%20live%20in%20one%20slot%2C%20the%20first%20fading%20out%20as%20the%20second%0A%20%20%20%20%23%20arrives%2C%20so%20the%20pinned%20title%20never%20doubles%20up%20or%20shifts.%0A%20%20%20%20cited(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22nmtitle%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Ch2%20class%3D%22fragment%20fade-out%22%20data-fragment-index%3D%220%22%3ENeural%20computation%20is%20complex%3C%2Fh2%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Ch2%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%220%22%3EYet%2C%20many%20of%20our%20models%20are%20neat%3C%2Fh2%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22nmcols%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22nmneat%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%220%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22nmrow%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%3Cimg%20class%3D%22nmpic%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fneat_accumulator.png%22%20%2F%3E%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%3Cimg%20class%3D%22nmpic%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fneat_line_attractor.png%22%20%2F%3E%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22nmmessy%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22nmrow%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%3Cimg%20class%3D%22nmpic%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fmessy_task_manifold.png%22%20%2F%3E%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%3Cimg%20class%3D%22nmpic%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fmessy_discovered_dynamics.png%22%20%2F%3E%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22spectrum%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22spectrum-poles%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22neat%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22pole-name%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%220%22%3Eneat%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22pole-gloss%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%220%22%3Enormative%20%26%23183%3B%20top-down%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22messy%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22pole-name%22%3Emessy%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22pole-gloss%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%220%22%3Eemergentist%20%26%23183%3B%20bottom-up%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22spectrum-bar%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%220%22%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3Ethe%20brain%20is%20messy%20%5B%40xue2026neat%5D%3A%20entangled%20representations%2C%0A%20%20%20%20%20%20inter-individual%20differences%2C%20multitasking%2C%20continual%20and%20contextual%0A%20%20%20%20%20%20learning%2C%20in%20a%20complex%20world.%20yet%20normative%20models%20--%20the%20ones%20that%0A%20%20%20%20%20%20answer%20%3Cem%3Ewhy%3C%2Fem%3E%20questions%20--%20are%20usually%20neat%2C%20and%20it%20is%20hard%20to%20see%0A%20%20%20%20%20%20how%20a%20messy%20model%20would%20answer%20one.%20that%20is%20the%20bottom-up%20%2F%20emergentist%0A%20%20%20%20%20%20versus%20top-down%20%2F%20normative%20dichotomy.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20adaptive_anns()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Erin's%20three%20claims%20for%20artificial%20neural%20networks%2C%20built%20one%20press%20at%20a%0A%20%20%20%20%23%20time.%20The%20list%20accumulates%20--%20each%20claim%20arrives%20and%20stays%20--%20while%20under%0A%20%20%20%20%23%20it%20a%20single%20slot%20shows%20only%20the%20claim%20currently%20being%20made%3A%20the%20ImageNet%0A%20%20%20%20%23%20montage%20first%2C%20then%20the%20encoding%2Fdecoding%20schematic%2C%20then%20the%20semantic%0A%20%20%20%20%23%20hierarchy.%20The%20slot%20is%20one%20fixed-height%20box%20sized%20in%20the%20stylesheet%20and%0A%20%20%20%20%23%20never%20by%20its%20contents%2C%20so%20the%20list%20above%20it%20does%20not%20move%20as%20the%20picture%0A%20%20%20%20%23%20under%20it%20changes%3B%20that%20is%20what%20makes%20the%20three%20steps%20read%20as%20one%20argument%0A%20%20%20%20%23%20rather%20than%20as%20three%20slides%20run%20together.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20swap%20is%20reveal's%20own%20fade-in-then-out%2C%20which%20shows%20a%20fragment%20only%0A%20%20%20%20%23%20while%20its%20own%20step%20is%20the%20current%20one%2C%20so%20each%20picture%20leaves%20as%20the%20next%0A%20%20%20%20%23%20arrives.%20The%20references%20ride%20the%20same%20class%2C%20one%20footer%20per%20step%20that%20has%0A%20%20%20%20%23%20any%2C%20so%20a%20step's%20sources%20leave%20with%20the%20claim%20they%20support%20rather%20than%0A%20%20%20%20%23%20sitting%20under%20a%20later%20claim%20citing%20nothing.%20cite()%20renders%20them%20from%0A%20%20%20%20%23%20references.bib%20as%20usual%3B%20the%20wrapper%20only%20decides%20when%20they%20show.%20The%0A%20%20%20%20%23%20footer%20is%20positioned%20out%20of%20flow%2C%20so%20it%20costs%20the%20slide%20no%20height%20whether%0A%20%20%20%20%23%20it%20is%20showing%20or%20not.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20last%20claim's%20two%20panels%20come%20from%20different%20papers%20--%20the%20left%20panel%20from%0A%20%20%20%20%23%20Rogers%20%26%20McClelland%2C%20the%20right%20from%20Saxe%20et%20al.%20--%20and%20neither%20key%20is%20in%0A%20%20%20%20%23%20references.bib%20yet.%20The%20footer%20is%20built%20the%20way%20cited()%20treats%20an%20unknown%0A%20%20%20%20%23%20key%3A%20a%20key%20the%20bibliography%20has%20is%20rendered%20in%20full%2C%20one%20it%20does%20not%20is%0A%20%20%20%20%23%20left%20exactly%20as%20typed%2C%20so%20the%20slide%20reads%20as%20written%20today%20and%20starts%0A%20%20%20%20%23%20resolving%20by%20itself%20the%20day%20the%20entry%20lands.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20markers%20go%20inside%20the%20block%20cite()%20returns%20rather%20than%20into%20a%20second%0A%20%20%20%20%23%20block%2C%20because%20.cite%20is%20positioned%20absolutely%20at%20the%20foot%20of%20the%20slide%20and%0A%20%20%20%20%23%20two%20of%20them%20would%20land%20on%20top%20of%20each%20other.%20Keys%20the%20bibliography%20knows%0A%20%20%20%20%23%20lead%2C%20and%20the%20ones%20still%20missing%20follow.%0A%20%20%20%20_K%20%3D%20(%22khaligh-razavi2014deep%22%2C%20%22yamins2014performanceoptimized%22)%0A%20%20%20%20_shell%2C%20_close%2C%20_%20%3D%20cite(*%5B_k%20for%20_k%20in%20_K%20if%20_k%20in%20BIB%5D).text.rpartition(%22%3C%2Fdiv%3E%22)%0A%20%20%20%20_refs%20%3D%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_shell%20%2B%20%22%22.join(%22%3Cdiv%3E%5B%40%22%20%2B%20_k%20%2B%20%22%5D%3C%2Fdiv%3E%22%20for%20_k%20in%20_K%20if%20_k%20not%20in%20BIB)%20%2B%20_close%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_S3%20%3D%20(%22rogers2004semantic%22%2C%20%22saxe2019mathematical%22)%0A%20%20%20%20_shell3%2C%20_close3%2C%20_%20%3D%20cite(*%5B_k%20for%20_k%20in%20_S3%20if%20_k%20in%20BIB%5D).text.rpartition(%22%3C%2Fdiv%3E%22)%0A%20%20%20%20_foot3%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_shell3%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(%22%3Cdiv%3E%5B%40%22%20%2B%20_k%20%2B%20%22%5D%3C%2Fdiv%3E%22%20for%20_k%20in%20_S3%20if%20_k%20not%20in%20BIB)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_close3%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Artificial%20neural%20networks%20as%20a%20bridge%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cul%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cli%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3Emake%20predictions%20about%20the%20%3Cstrong%3Emessy%3C%2Fstrong%3E%20details%20of%20brains%20and%20minds%3C%2Fli%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cli%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3Eare%20%3Cstrong%3Eadaptive%3C%2Fstrong%3E%20to%20complex%20behavior%20on%20naturalistic%20tasks%3C%2Fli%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cli%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%224%22%3Ecan%20be%20summarized%20in%20%3Cstrong%3Eneat%3C%2Fstrong%3E%20ways!%3C%2Fli%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ful%3E%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22ann-slot%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22ann-frame%20ann-lift2%20fragment%20fade-out%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22ann-fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fmodel_vs_primate_ventral.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22ann-frame%20ann-lift1%20fragment%20fade-in-then-out%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22ann-fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fimagenet.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22ann-frame%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%224%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22ann-pair%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22ann-fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsemantic_mds.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22ann-fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsemantic_trajectory.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20The%20ventral%20figure%20is%20on%20screen%20when%20the%20slide%20opens%20--%20it%20is%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20bridge%20the%20title%20claims%2C%20so%20it%20does%20not%20wait%20for%20a%20press%20--%20and%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20leaves%20at%20step%203%20when%20the%20next%20picture%20arrives.%20A%20fade-out%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20fragment%20says%20exactly%20that%3A%20on%20from%20the%20start%2C%20off%20at%20its%20index.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Its%20sources%20keep%20to%20the%20same%20schedule.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'%3Cdiv%20class%3D%22fragment%20fade-out%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_refs.text%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'%3Cdiv%20class%3D%22fragment%20fade-in-then-out%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20cite(%22deng2009imagenet%22%2C%20%22allen2022massive%22).text%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%224%22%3E'%20%2B%20_foot3%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20section_comparisons()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20II%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Representational%20comparisons%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20comparisons_taskopt()%3A%0A%20%20%20%20_K%20%3D%20(%22khaligh-razavi2014deep%22%2C%20%22yamins2014performanceoptimized%22)%0A%20%20%20%20_shell%2C%20_close%2C%20_%20%3D%20cite(*%5B_k%20for%20_k%20in%20_K%20if%20_k%20in%20BIB%5D).text.rpartition(%22%3C%2Fdiv%3E%22)%0A%20%20%20%20_refs%20%3D%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_shell%20%2B%20%22%22.join(%22%3Cdiv%3E%5B%40%22%20%2B%20_k%20%2B%20%22%5D%3C%2Fdiv%3E%22%20for%20_k%20in%20_K%20if%20_k%20not%20in%20BIB)%20%2B%20_close%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%23%20The%20same%20two%20sources%20as%20the%20ANN%20slide's%20first%20claim%3A%20it%20is%20the%20same%0A%20%20%20%20%23%20figure%20making%20the%20same%20point%2C%20so%20it%20carries%20the%20same%20provenance.%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Representational%20comparison%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22taskopt-cols%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fmodel_vs_primate_ventral.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Eneural%20predictivity%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22fragment%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Frsa_khaligh_razavi.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Erepresentational%20similarity%20analysis%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3Enow%20that%20we%20have%20a%20methodology%20for%20building%20models%2C%20and%20one%20for%20comparing%0A%20%20%20%20%20%20them%2C%20are%20we%20done%3F%20the%20big%20question%3A%20does%20the%20task%20optimization%20framework%0A%20%20%20%20%20%20reliably%20produce%20good%20brain%20models%3F%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_refs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20rsa_pipeline()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20RSA%20pipeline%20as%20one%20inline%20SVG%3A%20one%20shared%20stimulus%20deck%20on%20the%20left%2C%0A%20%20%20%20%23%20then%20two%20systems%20that%20each%20run%20their%20own%20pipeline%20from%20it.%20The%20deck%20is%0A%20%20%20%20%23%20shared%20because%20both%20systems%20see%20the%20same%20stimuli%3B%20nothing%20downstream%20of%20it%0A%20%20%20%20%23%20merges%2C%20so%20the%20human%20row%20and%20the%20model%20row%20read%20as%20separate%20pipelines.%20The%0A%20%20%20%20%23%20drawing%20carries%20geometry%20and%20class%20names%20only%2C%20and%20public%2Ftheme.css%20colours%0A%20%20%20%20%23%20it%20from%20the%20session%20tokens%20in%20both%20colour%20schemes%20(see%20its%20rsa_pipeline%0A%20%20%20%20%23%20block).%20The%20heatmap%20fills%20are%20the%20one%20exception%2C%20because%20those%20are%20data%3A%0A%20%20%20%20%23%20they%20come%20from%20the%20deck's%20shared%20BuRd%20ramp%20in%20the%20setup%20cell.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20board%20builds%20in%20four%20fragment%20steps%20%E2%80%94%20the%20systems%2C%20their%20response%0A%20%20%20%20%23%20matrices%2C%20the%20similarity%20matrices%2C%20then%20the%20correlation%20that%20joins%20them.%0A%20%20%20%20%23%20reveal%20hides%20a%20fragment%20without%20moving%20it%2C%20so%20the%20board's%20geometry%20is%20the%0A%20%20%20%20%23%20same%20at%20every%20step.%20The%20stimulus%20deck%20is%20outside%20the%20build%2C%20so%20arriving%20on%0A%20%20%20%20%23%20the%20slide%20is%20never%20a%20blank%20board.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20numbers%20are%20a%20worked%20example%20rather%20than%20decoration.%20Both%20systems%20read%0A%20%20%20%20%23%20out%20one%20shared%20latent%20geometry%2C%20and%20the%20model%20reads%20a%20near-orthogonal%20remix%0A%20%20%20%20%23%20of%20its%20axes%3A%20the%20two%20response%20matrices%20then%20differ%20cell%20by%20cell%20while%20their%0A%20%20%20%20%23%20similarity%20matrices%20still%20line%20up.%20Seeded%2C%20so%20the%20slide%20is%20the%20same%20on%0A%20%20%20%20%23%20every%20render.%0A%20%20%20%20_rng%20%3D%20np.random.default_rng(7)%0A%20%20%20%20_lat%20%3D%20_rng.normal(size%3D(6%2C%203))%20%20%23%20shared%20latent%20geometry%2C%20one%20row%20per%20stimulus%0A%20%20%20%20_read%20%3D%20_rng.normal(size%3D(3%2C%208))%20%20%23%20shared%20read-out%20into%208%20responses%0A%20%20%20%20_theta%20%3D%20_rng.uniform(0%2C%202%20*%20np.pi)%0A%20%20%20%20_remix%20%3D%20np.array(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bnp.cos(_theta)%2C%20-np.sin(_theta)%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bnp.sin(_theta)%2C%20np.cos(_theta)%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B0%2C%200%2C%201%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_response(seed%2C%20remixed%3DFalse)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_noise%20%3D%20np.random.default_rng(seed)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_axes%20%3D%20_lat%20%40%20_remix%20if%20remixed%20else%20_lat%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20np.round((_axes%20%40%20_read%20*%201.2%20%2B%20_noise.normal(size%3D(6%2C%208))%20*%200.35)%20*%202)%20%2F%202%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_rsm(M)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22MM%5ET%20as%20a%20similarity%20matrix%3A%20rows%20centred%2C%20then%20scaled%20to%20unit%20norm.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_Z%20%3D%20M%20-%20M.mean(axis%3D1%2C%20keepdims%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_Z%20%3D%20_Z%20%2F%20(np.linalg.norm(_Z%2C%20axis%3D1%2C%20keepdims%3DTrue)%20%2B%201e-12)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_Z%20%40%20_Z.T%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20drawing%20------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20One%20board%2C%201280%20by%20578%2C%20laid%20out%20in%20board%20units%3B%20the%20stylesheet%20scales%20the%0A%20%20%20%20%23%20whole%20thing%20to%20the%20slide's%20figure%20width%2C%20so%20nothing%20here%20is%20in%20pixels.%0A%20%20%20%20%23%20Every%20arrow%20keeps%20_AIR%20units%20of%20air%20at%20both%20ends%2C%20measured%20against%20the%20ink%0A%20%20%20%20%23%20it%20joins%20rather%20than%20the%20box%20that%20ink%20sits%20in%3A%20a%20matrix%20is%20approached%20past%0A%20%20%20%20%23%20its%20rotated%20axis%20caption%2C%20not%20past%20its%20first%20column%2C%20and%20the%20double%20arrow%0A%20%20%20%20%23%20between%20the%20two%20similarity%20matrices%20stops%20clear%20of%20the%20caption%20above%20it%0A%20%20%20%20%23%20and%20the%20matrix%20name%20below%20it.%20The%20column%20positions%20below%20are%20then%20whatever%0A%20%20%20%20%23%20keeps%20those%20gaps%20honest%2C%20so%20moving%20a%20column%20is%20one%20number%20here.%0A%20%20%20%20_CELL%2C%20_ICON%2C%20_ROW1%2C%20_ROW3%20%3D%2026%2C%20130%2C%20137%2C%20458%0A%20%20%20%20_MID%20%3D%20(_ROW1%20%2B%20_ROW3)%20%2F%202%0A%20%20%20%20_AIR%20%3D%2024%0A%0A%20%20%20%20%23%20Column%20anchors%2C%20left%20to%20right%3A%20the%20trunk%20out%20of%20the%20stimulus%20deck%2C%20the%0A%20%20%20%20%23%20centre%20of%20a%20system's%20glyph%2C%20and%20the%20left%20edge%20of%20each%20matrix.%0A%20%20%20%20_DECK_X%2C%20_SPINE%2C%20_ICON_X%2C%20_RESP_X%2C%20_SIM_X%20%3D%20112%2C%20251%2C%20366%2C%20546%2C%20907%0A%20%20%20%20_RESP_MID%2C%20_SIM_MID%20%3D%20_RESP_X%20%2B%204%20*%20_CELL%2C%20_SIM_X%20%2B%203%20*%20_CELL%0A%0A%20%20%20%20%23%20Ink%20measurements%20the%20arrows%20are%20laid%20out%20against%2C%20in%20board%20units%3A%20the%0A%20%20%20%20%23%20deck's%20front%20card%20ends%2091%20right%20of%20the%20deck%20centre%20(see%20_deck)%3B%20a%20glyph's%0A%20%20%20%20%23%20ink%20stops%2047%20either%20side%20of%20its%20centre%2C%20well%20inside%20its%20130-unit%20box%3B%20a%0A%20%20%20%20%23%20rotated%20axis%20caption%20reaches%2019%20left%20of%20its%20anchor%2C%20which%20sits%20_AXIS_GAP%0A%20%20%20%20%23%20left%20of%20its%20matrix%3B%20and%20a%20row's%20own%20ink%20runs%20from%20116%20above%20its%20centre%0A%20%20%20%20%23%20line%20(the%20matrix%20name)%20to%2098%20below%20it%20(the%20axis%20caption).%0A%20%20%20%20_DECK_R%2C%20_ICON_INK%2C%20_AXIS_GAP%2C%20_AXIS_INK%20%3D%20_DECK_X%20%2B%2091%2C%2047%2C%2016%2C%2019%0A%20%20%20%20_ROW_UP%2C%20_ROW_DOWN%20%3D%20116%2C%2098%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_heat(M%2C%20x%2C%20y%2C%20vmax%3DNone%2C%20lower%3DFalse)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20matrix%20as%20a%20grid%20of%20BuRd%20cells%3B%20lower%20keeps%20the%20lower%20triangle.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_M%20%3D%20np.atleast_2d(np.asarray(M%2C%20dtype%3Dfloat))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rows%2C%20_cols%20%3D%20_M.shape%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20a%20similarity%20matrix%20is%20read%20against%201%3B%20a%20response%20matrix%20against%20its%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20own%20spread%2C%20with%20the%20top%20decile%20saturated%20so%20the%20pattern%20stays%20visible%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_vmax%20%3D%20vmax%20or%20float(np.quantile(np.abs(_M)%2C%200.9))%20or%201.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20class%3D%22rsa-cell%22%20x%3D%22%7Bx%20%2B%20_j%20*%20_CELL%7D%22%20y%3D%22%7By%20%2B%20_i%20*%20_CELL%7D%22%20'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'width%3D%22%7B_CELL%7D%22%20height%3D%22%7B_CELL%7D%22%20rx%3D%222%22%20'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'fill%3D%22%7Bburd(float(_M%5B_i%2C%20_j%5D)%2C%20_vmax)%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%20in%20range(_rows)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_j%20in%20range(_cols)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20lower%20or%20_j%20%3C%3D%20_i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_arrow(x%2C%20y%2C%20w)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22A%20horizontal%20arrow%20of%20width%20w%2C%20its%20head%20landing%20on%20x%20%2B%20w.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20class%3D%22rsa-arrow%22%20d%3D%22M%7Bx%7D%20%7By%7D%20H%7Bx%20%2B%20w%20-%2010%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20class%3D%22rsa-head%22%20d%3D%22M%7Bx%20%2B%20w%20-%2012%7D%20%7By%20-%205%7D%20L%7Bx%20%2B%20w%7D%20%7By%7D%20'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'L%7Bx%20%2B%20w%20-%2012%7D%20%7By%20%2B%205%7D%20Z%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_into_matrix(row%2C%20ink_right%2C%20mat_x)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20arrow%20into%20a%20matrix%2C%20with%20_AIR%20at%20both%20ends.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20It%20leaves%20_AIR%20past%20the%20ink%20on%20its%20left%20and%20stops%20_AIR%20short%20of%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20matrix's%20rotated%20axis%20caption%2C%20which%20stands%20further%20left%20than%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20matrix%20itself%20and%20is%20the%20first%20thing%20an%20arrowhead%20would%20otherwise%20hit.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_x%20%3D%20ink_right%20%2B%20_AIR%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_arrow(_x%2C%20row%2C%20mat_x%20-%20_AXIS_GAP%20-%20_AXIS_INK%20-%20_AIR%20-%20_x)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_double(x%2C%20y0%2C%20y1)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20vertical%2C%20double-headed%20arrow%20that%20joins%20the%20two%20RSMs.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20class%3D%22rsa-arrow%22%20d%3D%22M%7Bx%7D%20%7By0%20%2B%209%7D%20V%7By1%20-%209%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20class%3D%22rsa-head%22%20d%3D%22M%7Bx%20-%205%7D%20%7By0%20%2B%2011%7D%20L%7Bx%7D%20%7By0%7D%20L%7Bx%20%2B%205%7D%20%7By0%20%2B%2011%7D%20Z%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20class%3D%22rsa-head%22%20d%3D%22M%7Bx%20-%205%7D%20%7By1%20-%2011%7D%20L%7Bx%7D%20%7By1%7D%20L%7Bx%20%2B%205%7D%20%7By1%20-%2011%7D%20Z%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20human%20glyph%20is%20the%20head-and-brain%20drawing%3B%20_ART%20is%20its%20ink%20box%2C%0A%20%20%20%20%23%20measured%20in%20the%20file's%20own%20units%20(the%20drawing%20runs%20edge%20to%20edge%20in%20its%0A%20%20%20%20%23%20viewBox%2C%20a%20hair%20past%20it%20on%20both%20axes).%20The%20glyph%20is%20scaled%20to%20the%20same%0A%20%20%20%20%23%202%20*%20_ICON_INK%20of%20ink%20the%20network%20spans%2C%20so%20both%20rows%20meet%20their%20arrows%0A%20%20%20%20%23%20at%20the%20same%20x%20and%20the%20two%20pathways%20stay%20in%20step.%0A%20%20%20%20_ART_X%2C%20_ART_Y%2C%20_ART_W%2C%20_ART_H%20%3D%20-0.03%2C%20-0.03%2C%2052.35%2C%2062.11%0A%20%20%20%20_HEAD_W%20%3D%202%20*%20_ICON_INK%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_head(cx%2C%20cy)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20human%3A%20the%20head-and-brain%20drawing%2C%20facing%20along%20the%20pipeline.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Placed%20by%20its%20ink%20rather%20than%20by%20its%20viewBox%2C%20and%20centred%20on%20the%20row.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_s%20%3D%20_HEAD_W%20%2F%20_ART_W%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_tx%20%3D%20cx%20-%20_s%20*%20(_ART_X%20%2B%20_ART_W%20%2F%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ty%20%3D%20cy%20-%20_s%20*%20(_ART_Y%20%2B%20_ART_H%20%2F%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cg%20transform%3D%22translate(%7B_tx%3A.2f%7D%20%7B_ty%3A.2f%7D)%20scale(%7B_s%3A.4f%7D)%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%22.join(f'%3Cpath%20class%3D%22%7B_c%7D%22%20d%3D%22%7B_d%7D%22%2F%3E'%20for%20_c%2C%20_d%20in%20HEAD_BRAIN)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fg%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_net(cx%2C%20cy)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20model%3A%20a%20small%20feed-forward%20network%2C%20in%20the%20same%20line%20weight.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_layers%20%3D%20%5B(26%2C%20%5B30%2C%2065%2C%20100%5D)%2C%20(65%2C%20%5B44%2C%2086%5D)%2C%20(104%2C%20%5B65%5D)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_edges%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cline%20class%3D%22rsa-edge%22%20x1%3D%22%7B_x0%7D%22%20y1%3D%22%7B_y0%7D%22%20x2%3D%22%7B_x1%7D%22%20y2%3D%22%7B_y1%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20(_x0%2C%20_ys0)%2C%20(_x1%2C%20_ys1)%20in%20zip(_layers%2C%20_layers%5B1%3A%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_y0%20in%20_ys0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_y1%20in%20_ys1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_nodes%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ccircle%20class%3D%22rsa-node%22%20cx%3D%22%7B_x%7D%22%20cy%3D%22%7B_y%7D%22%20r%3D%228%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_x%2C%20_ys%20in%20_layers%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_y%20in%20_ys%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f'%3Cg%20transform%3D%22translate(%7Bcx%20-%20_ICON%20%2F%202%7D%20%7Bcy%20-%20_ICON%20%2F%202%7D)%22%3E%7B_edges%7D%7B_nodes%7D%3C%2Fg%3E'%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_text(x%2C%20y%2C%20body%2C%20cls%2C%20anchor%3D%22middle%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f'%3Ctext%20class%3D%22%7Bcls%7D%22%20x%3D%22%7Bx%7D%22%20y%3D%22%7By%7D%22%20text-anchor%3D%22%7Banchor%7D%22%3E%7Bbody%7D%3C%2Ftext%3E'%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_turned(x%2C%20y%2C%20body%2C%20cls)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22An%20axis%20caption%2C%20reading%20up%20the%20side%20of%20a%20matrix.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ctext%20class%3D%22%7Bcls%7D%22%20transform%3D%22rotate(-90%20%7Bx%7D%20%7By%7D)%22%20x%3D%22%7Bx%7D%22%20y%3D%22%7By%7D%22%20'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'text-anchor%3D%22middle%22%3E%7Bbody%7D%3C%2Ftext%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_transposed(*chunks)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20text%20run%20where%20every%20second%20chunk%20is%20a%20raised%20transpose%20mark.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dy%20is%20relative%20in%20SVG%2C%20so%20a%20chunk%20steps%20the%20baseline%20only%20where%20the%20level%0A%20%20%20%20%20%20%20%20changes.%20That%20keeps%20a%20label%20like%20corr(XX%5ET%2C%20YY%5ET)%20a%20single%20text%20element%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20measured%20and%20centred%20as%20one%20line.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out%2C%20_up%20%3D%20%22%22%2C%20False%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20_chunk%20in%20enumerate(chunks)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_high%20%3D%20_i%20%25%202%20%3D%3D%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_dy%20%3D%20-9%20if%20_high%20and%20not%20_up%20else%20(9%20if%20_up%20and%20not%20_high%20else%200)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_up%20%3D%20_high%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_cls%20%3D%20'%20class%3D%22rsa-sup%22'%20if%20_high%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_out%20%2B%3D%20f'%3Ctspan%7B_cls%7D%20dy%3D%22%7B_dy%7D%22%3E%7B_chunk%7D%3C%2Ftspan%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_out%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_fragment(index%2C%20body)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20step%20of%20the%20build.%20reveal%20reveals%20fragments%20in%20index%20order.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f'%3Cg%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%22%7Bindex%7D%22%3E%7Bbody%7D%3C%2Fg%3E'%0A%0A%0A%20%20%20%20CARD_IMAGES%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22data%3Aimage%2Fpng%3Bbase64%2CiVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAACuCAAAAACAMlIMAADxLElEQVR42nT8d5glyXEfikZVZXl3vOnT3ad9z%2FR4szOzs34Xi3VYAAtDACRBgp4URYn3yvCJlHQ%2Fibq69%2FLKPX3kEyVKpEiKpGhAEHYBLLB%2BZ2fHu55p3336eF%2FeZlW9P3Zhtcy%2F8ouTdSIzfxWRkRFRQXxD%2F7Ot9LGluOg16y0UKrNEh8AqITHJpJNZEN7eC1ib4dBuH3EJocoiw08uFqOrt6mBxWRODsU78j6tZQKusScc9WqNgOVmz8686nBZoc9EBNnNnXzpoH%2BPd09ODW89vzALf%2Fygeu2lcZplmDzN8re6G7uEP11aXPbtfv3iemoySkuE6O%2BR5TRrUziSQp2iYqHJSwnlp3e5aqB2sR9ylP0bj%2F333TMTFWQLWdBS299us%2BYYj45Yo7uCsfMIUyD%2B7RsbhyaQ%2Fwernz7%2Bxz%2FWmy9s%2FB6xdLdb%2BIXjAAAAl76Y%2FxWq96%2Fsq4%2F%2Fu4u%2F9ntL7xJ3P7g8tdMijJpU7ffynxxK%2F2TeZ%2B99JqaqH7k8OPe%2FA0D8%2B%2FcO37vc586wf2OUZbz%2FKfxycaWXDHvSz%2BILJ47qt768%2F%2FD5b1%2FO%2FrK8M51rttswneF1yV1ZaTd3bd23BxTS2ZLfSRiVzPFhqSqs7%2B5RBRVch0mzVpPoXrEAgIEj0pbtUC4AMIw0FJkeyCkvfH7nLY73p1J2pdDFuk2rzSnqqdrXh8qyx%2FDWnrkdY9%2B%2BrYkk4u1QdYcs28guHDwmcBRFEzFmaZE1KS5jHkoz%2B6B1Y2bKWM%2FFWj%2FKWnxE5xe4zaQV8DHJWFY38FNM4g8tjwrOj9uV9togJ3lPALyV602%2B3Q0iuc%2Br7nXDEsAxGZIItQ731c3UwkRcJDipb0VsOtBAYANOcmmDQApFkpInSx7bMpRh1hY%2F%2FPDm%2FfOopL2lEfWk87afsNdM16C93rbtucUq6T90vHo0C5PU1LJhZy%2F5cnO1ftvPpqb4RahdenPtSxcWj82AmE%2BH%2B8%2FP5e9%2FF8F7f7kjZNL12%2Fr8gQW7l8mEbnIfgj%2FdWm1sX99Kf2QOAO5%2Bm772Wo2SD5%2Bm%2BtvQR4%2FJJ1%2BYn1jKnTtxP2%2BWRqNb9OOT3nrukez47eCh9fYkbqVnFp58PLjibDZ13zKcomyetsbt7dRMuT10RTIiIVJPPVBVo55jRxW%2B1fcIgCjy9sYe6ZNpD6LAiovZHplhBEHBIVfNyy6zKjv7ldkUkeOohfG6MssnkYpuJUkAaLeBBdaPoyBxTcfQSx%2BIfXpLtzxkYZZn4oILThBE1q0oraiJnk2ohGVDLjSInn9Y8HnstxuKqGlxOJ0RM%2FuEoo0jhmCefGOUJp%2Bm5wH8iaGxvW8Fi3B1vDZqhSYEBcfk9OIE%2FZf0kQO0m%2BOiBEnT5aBNMxaOG5sRFSUKRcbFoBmFgu4UhgKfFX4tFeoiP9C8THz9am1zbWc9pHQzZbobtV58aNEo%2FjKhD975g8yipSoLtk7VVnWbxuV%2FdR7%2Fq31KnPe%2BsaNdvhe%2Fan8q8J4lliAi8V46%2BoeWan%2FqH5T%2BXLhfddLjzoCdYtyFl67X9oD15X%2F0IQC4dnlr7%2BqWw5aK3E%2FIr%2FfDD805z51aOnNSOceurFS6C3Nn%2F96HxelHPnRfqdkPtdnBox8ufeDIUnDzlbW1MZsqF0sHJrmc0xvcNP24v653xOkBT2eVG6%2BmKlmyt0e5SlEIIJZ5z8PAcEHiApN2AIK2yrHjrDdJpCaEoL3J960J1xCTe30XvVSsSEUUDURw9EBU%2BvJcGOiumGds1wu81NtfR5YPi6dX2C9dQRwlhIIjzt2UmBnP5oHUmiYTjfNmQ6G%2FZX%2F6yMjrUG%2FTjNXnGUjlVycgSbOpO9JcLTErKBk0EcAVtLb8R1RESLsFZkRWb%2FQKyQRJuYfIojhaEg5WIL8nBUjh2LrLq2wtF9p6zGf8cdZTvTrnTUcmw5Ik5xQb%2Bk3nuDTK8ndeKS22qDvUT6q97itT4V8gDslLokf9Jgka5%2F7Xnbc6k4c1Mx7sef2w8BzA3TWBnT53MP%2Fmm1vEIfoyn%2F8XpJaC36vqt39y6eci4V834YVj%2Fh7nIVW3SscqD%2F%2BPv0DDfKaEf%2FHjAACbl4M7TskadFozxReM3yn%2B4to3r6nz6P5bpa3BI0IuN6rg7SnStajovLyzM%2FObODVrf3N3qxeqalRMY5ry3GF7W9cQZae6RqUXNGcwa3GL1179%2BoMngQUXUkslD8%2BQ%2FzcABAEAzHgyTpdbshYmuUSyY0uvz03NWJLXmbhUe%2BDBSx101yqpZkCwY1qwe5mAnCgx%2FXAH7EO0yzHGKPHDz1WzFYDL4%2ByZpihfY8tpY9BfOX3lrqdlTu0iMep26Z3nqQHMHbvxzKvzmb%2Bx70Urqka94xf0Z8dmsc7ev313mLiNyhv%2FHC5cyb%2B9YoQp3U2ljt4SueOjOXYX7svNk3fItYco%2F%2Fp0To1lFHaM9cqSz6cjg10e%2BD6BfJo0iCjthbZk54H2%2Bf%2FM8cKVMFm2WlwZFh9%2BtjgLr0YvzDcHFx22cPbIyeS%2Fdz%2FDv1ZmX9Pwao0dHay233RAvBamfnedH%2B08DqdP%2F%2Bp%2F%2BELUcN1DzCtf%2BvfQ3MfLS%2FAQ%2BOpaP%2F%2B1v95NVN362H52OytcP139iQm8LXwcAPw3tvxtNZslXl%2FLIO0Dn%2FW3j78WriSwvT0KpZ22m1xo1cRPPn5VkGaFQf5oZl%2BCi9%2FojsZGtphrNjcQYnNSYlgi4upAVA6%2B2qA3%2BPTsvh%2Fz9%2BlY8QLGD9byFeXbucT74KvBu8p9DxwxHCaGneAkl8rea1CenpSz3LrTW7nXV45LFK%2BPEj5wY66A5VRJVhXPKohNnQKCYEWIGGHp54oK%2FM1fvdEo3F%2BmCxRlTxIWEe41R0usmm%2BR2Eu4nDeBG8msdJNz1blvtWOqNDsnv7OcxQfzAr3NbTpC1OsnwehE%2Bcrn4KUHrvfzbUK2kmmdQHGMw%2BzxyWZdGLIDHBue30Oifrtpy0RBDEZWnhQZXgCekLEWZSAkKZkw8lFKlshwlD618q38s596MJuen0zD2382UOnMQcZd%2FocPFfOHPv4Gl3k7TS5e6EdQl8apk4M69JSPN76%2BPelQ0l5zGs7deCNUue2%2FurB%2BNl9a%2FwcPAAAg0D6A5DNPPfXoY0fOnDpwlH%2Fz%2FLOHj6q7Z84CAOx8abvlFydIOeq2894k2pXlr3f4xmpqygg2A2uA9hfEmc9mxrmDOwgPoTLu1davr9Y2%2FDnh5je6xtjNZVCo5DOpSsdQZtkkZIhJNUXRBohzavbl6xtB10yx2eSNIC%2FxgQUAKZ6Yyg%2BsyNVF0WSscq7JqlSHI5U0lzZxZnlwmaHyrqVLCpXYZkymyUqapFRxL9cKR16Yjlmy8mtPAcBXb%2FWc8FkoDTGYdqGywdKBn%2FIykDB%2Bmw5TFTLp354%2BY19xELt01cliafLJ6oHxibn6E9t8%2F%2Fwqn9gaOaNrF8MH1VR9K1%2Fu7rLDIS4nRsS4ojrR2EMyjPhvb%2B4wSAyUPuX1q3mHr3M8pnlSGhJUIkpuQKdalJ9jzLRI%2FT%2FkuERCN1k6eV8R6U44Dnp3v%2FE2Offjc2T4j39mniM5gA%2F%2Fm6vrKaZXO%2BgZDSJqFT5CJ71TmU548ucydzdv344OwDO1U4W1S52hGT6a36L%2FZ5yjjWQ7Ll90o5aLWm9c7Df6m1vtrf2XhwcLCEDrXW2Hb%2By1x0ZnPYqDxflkLty7XNun56IrXUUWIcCUPzEp2Ncn5Jch7wn743odzR5Wat7%2BO9tR8dj5w4rfazv3Lg9nn3j65PS8VDp3dCspVUk7lHpbF%2FblqXw0SOKGA7MoFBS%2BUJzLijmCmpibnJ%2BdDQLeXo46KXIUoMnQKKcydEYeNvYRSZCw3ZylJwdhhub0%2B7X9ZCQf29g%2BinsL%2BuFfBYDezpvzhbasEHayeK8dFuHiSErFgUv4aSs9SEE2lWsndSKYzr1GUN2ZQ216qA3T%2Bxw6LAz1TlSpZMMzF4tpt3Sx8ZXlKfbAq4cgJY24ALOTkziDPfVWtBTM3Sne4FZxHZ5SwxRGWE%2BV272cKLlofzFrEDFF%2BkTRC1gxdImSJe48uZ355M4XLoJ0XrqyLpRE%2B%2BQX%2FVzlFwDmXnr1qcGwtnAa4NE%2FH2xPvhZmN%2FngzgJdW6efP7vwon7%2FkjnxM6%2FfiL7wcvTCyct3Ex5hvw7w8EuNt86q%2BqFF%2Fb920yiIkRewb0s4jAPZO%2FoRALgdcrtXboa%2B52kAAFC%2Fwz09E%2Fzp9jEBbXAnTh23vvwWLeWUY5NT9NmJ7txyHxuGaXFhCE8de%2F1L3swhhWx207LuxNn1k1M1aVaJ4nlvHXmuMAFbG3f048WOda64u9XMK0Z0%2BKsjaiLl%2BpguZiUljcNGK%2Bs0RAF5lwrZglVPx7bKc%2FowroZUXihSfq%2FGuhVm7EdEo5TqEZPMsE0eG4mc9WBSH3%2Ft0nh7zOfPuDSuhkQvtddLJJNuulUvJPM9RZyi7Jp416efOLi2NOPQS21vTPCd%2FMTtdJrbWNiaOWC7reCT77zzz%2BZeeuLH7uUHH7APWjsY1Fk%2FyJhIbu5lHvMzbaFFZLh2BOmJUB0wUWdyUJyiQ0LwRlk7w0uJ5zDiUNEU12Nn7NzqY6eX9g7NbefmU%2BOCVfOx5P1R1888A2C%2FyO1u1F565%2BNwt93aicqrPemSL5lLi8fYZ%2B%2F7yDPWkV85cnhl6Uk%2BIEzz7lud7kilent8fDx75um1C%2FbHH%2Bu0Fsry5rplatrQ3L3XlKaV8v9GAcB20Ll5ae2GBwBAJgDQ5HPbqSup9ETlx379WOfS2ip66NSDJ%2FB2sNtqXh5PaSbp65NiHG72i9PzQr6%2F2r21g3fqaYM8FN14cysEy4LB7RwZQHq2HnWIsEWnhkaB89jkJs6om0IlLpSXjxwuF5OgfvFWHGfrM%2FOmP2YV0aSn82QSkmnU6cQoa7MJhW1q%2BKbosxOYc7uE2iGHkP7Re7fm7v36mYZBC8VBZHWbAoWb9JgUcmhIeYhjhxKRbM6nhgCuf9PAxanK%2BZu56oR20LvhZUVeWmkeqDknzVz5tH5VeKXw1Nzcn24Y%2Fyn3sTLx2s0UHmbcdsHlA42KGABvNytJ8Ij%2FDrTnxL2YVFnL7h%2BhdKcjZS1VF1RsIEWLyFSEw%2Bl7eLH7rQ%2BQw2721PTwq82j243j3KCBt2r2tz5w8ZK91hwmMbOx1MlKFNFJif655dPq7EoGAKCLm%2B8cIWtXiAkVl2x%2Flk3aiwFo9VsAF8jPlD%2Bl%2Fu71n70PQLC6FCwftdzrry9P3J1mAGD%2FnjRsXh28a2LEkgWkSL5O7x57qM%2FEK5ffaurcyeMPX9899pahIzyJvr6%2BnOEXo6ZYp3l7NA6f1dZD%2Bvyd5c0rBzxGtyBXf%2FOGnJF5PA5qhTO5Sfu%2BzSY2OM82b1C6mT3EqB9gQSVZ3LhtIYhMr9jgXDJzyZq%2BP2qyi6O73dLBNHiZxW4d0bwXC5whGWIY1MZGmJLDucqx8s7px8tf20lgNOHmpVD3UBHFwSAr97jugdsUVlGYqLSGbLHS2xdbE%2F14ium1O9SgmjYOBK%2FoHYk9dvz6tcsnRBS2xvPXqGzpJOw%2B%2BOff%2BtXf0P%2FkiakvKqruBxV2nzL60tGCxnRynvTGdkaeFVjea874WU2GO94JhrhykI0SUox0jqWZYJgOQqKvn6TY1bm5yXVYyNVi7y%2BxcOLS8jPfupadk367Z21vGoTMqCI8DuTD03UTiWePvLvx3Qvd3bF89%2Bt0EAWXXT%2B8mz%2FY2%2BSCsqPd2vjiRw79wsSn1T%2F7w%2Fj3m9alWmf3E79ELVPQ%2FSfnN7U5AIDr%2FtOlDvnbAAAEwQq%2BmE4n9%2BLUT5fh9d%2F9WoS1qUmZ%2B6cbJ23Drfn51kffuLU%2Bl7qeXuPo4v16NKGtxz%2By2zNT8xtwG0mj3ifUwu727R5W8TZIG959mSyGAR644rALTy7jRHWsEU439cjvY94fRy62gEhmpzYI1wdWS2lEFY1kDtv841tUEenElOqwiOvGBb48aezb0vRjdvehy9de7PKxpPjY2E8qKeBo4wAv%2BEbO9zARZCq9bASKEAec2A9O3TTy0XlKpFK85OLsjkbEgjjRH%2BXFwa5Dk7cmDhn8MfhPsTcx%2BZK29%2FUlckeMDz2HZgE9%2BzP3dXlp4Efdt1dHnIpnvVTop2SCtnvuOMOZJuNnzbTi0ogOmC7DoyYlHJiULY6eM0YDcv1AeF1PJHFPvtZKf%2Bzpq9vJ1VoiipWzv3QEAA6eXlyOjwkdvvb1l6ONlwaxc8Owb%2FuR1ghwzXF1eabxtcu3Wo5mDbiJ6tyfXXiJX5kKmQvfuraf%2FuOF3Uu90o1fSX0dzh8GiGqfUUjl2bt3AQAqBSxlJ7gPPfZTf08GqN%2BkjO2ZE8jap5%2Fu3WvfuwnZJV7IxqMeQ%2BQix2JKWaHAuh4cwpVaVBkOuM99boogXaWULeayvmALVj0Ejew0S269l5x6OBW3V3etYXO7vt3W%2B3VjMLK8AADkRciCbxuakkiEXmSiiIkSZgqRqSlSD2w%2BdiKO1QVmptqulf%2FrHaFu%2BAnLpguOYRFHp2fshlftcWt%2BHOhcODPWUxI9VEkq3yykb%2FSOesMS13RWthnNtZLWoQM3rBBJ0rG9aOJeX%2B4Y7dP5SIGv1NhTO7PPfysr%2FaeP%2F6vR2qH738An%2F5s536ZizaVqtY1IUEmJy8d%2BCWO870iy1VCJKu9GEj0kyNgl3OEk03e9ZKrv2x%2BfMqa84Rd2ZgWLGDPD8%2B9YP%2BrJ662GPmIeeHxlgYX32hs79ebWi4nP543m13601EmNrSZDxuO85xBYgtL9pWe%2B2dM0rf3bnzv%2F7%2F9t0%2Fix9IXzKjHYfn7iyxfE1itOp6WlPwmAN84AAMAvfjEASMl4eeXA%2BeTABn%2FRCbiXm33q4%2F8Y%2BX%2F5hV%2F6wMPO%2BM3Fi3vWcIE8sPSlXY22RL6R91P87PJw5EKWXTDTtUPnjZd6lkWlGD6n2YY7LAyjKRQdz8TbAWDvnbCtJ2ZlxAzJ0krxnVFqZX8NAGBqKh%2FgNRKsNB7IZrO5rMa0GMU%2BKpUyHukLQWwlqO8kWqxkmE2VDDfzkLXtCsvEp3%2Fm3d0I9Hw1zHodZZMAf7inpNwxI4vxJpRKt0IJT8xAK6PylVV6qFbcjmzcPWIfhcqP5G9tzRbW5x%2B8tP70CwDwykANj15MT3el%2Bx968%2FT6JW3ICXvlRlzx22KnmAfF4jDW2Dyt3OM4l2Jd5LF4RKViJzFFJtpUTjSvHAw%2FVVrH%2BsTaKv6rIPlodiLxs2c7V6x2t6tmf%2Fqz76EXXGgG0W4fUbRNaUtE6swce%2BJHvvYtAIA01OJcb3ry3id%2FTYCnR%2F%2Fhr%2BHuya%2BcXfmXf9L88lH%2Ff6LnC9bZW980HZsafuE44ccG33z578I3m1MP3nuUlXL3H21J4vTtHlK%2B8CJdjiYXjnzyfrj7yqVTuTeF7uF%2F2Cuyf3F3Z%2F7n4dvFVRcTM5Vt5LCZwriwkXEYgl0qnrr67W7X15gsk%2B4NuhANYzX2KR6ODLmF5tq12yEIDoxymWqfpCarM3Ll2NKXAOAQdRelTzRqMB4fctP5phNEu2E1CpDk1UhsgGcUXaxwXuRyaMo0eNmMIy8BopU69PgXnyK3p8WWNVgv3zEE08icfAgA6o1jq8iblsm1M4PtbXli2b8FdBRhB7j73rmTUk3Lud%2FWC8vsG78yAfcDnLEeBwAYHuzGh5a%2F9Lnj73xz%2BapWlgIp2ZwaDVLWlFdt0HYoITqSLKLgcNyU3ZrGWOZQosZkoHbdMto0Hj61tDPazX1o6wL5%2BCqdj189WLPtVAU2bprunidyP%2FZZcLrsTiNcfKfpknZoxpZmBdKhk9%2FM2Pn4l6TBJQAYA0wNxRny1AcAQJIe%2F6YbktbWcm33wfo61yIew3QwX3mJbtLLK73r5VfYywNpPbd4sIx%2B%2BZcBACBz5bq7fvzgXJc%2BojCfmYKL%2F7ZL5X98cOOTNePFk7LF%2FovG%2FzMPMOqvSOumeEslCUjSsEOMyAqn6vvOm5cbAMteN%2FQSYNBjd%2B487tt0moo8sTQz3b0JoDgAQLsyt2vP35cZBWfga%2FLR9nYq5UB53qkx3r64VLgJtQnZ5yTEm6HN8vy2nNBD0XE5k%2B5XJ4FhtR4mo4AyuP1v9%2BbMumu49Dq%2B7xpmi5%2FJAwCAEK3ZzRTT8%2BsXgp2OVt72pCeXQOssnRtldu4SYxDJOfA4GH2Oe1cqDsUkwHb085%2B%2F8e0Dc9fUiWuhey0z7S%2B%2BnWZ65bUGJ%2BJSEGUdhgxElg8QX8A0Z4IYymIjzvcZk6F9v3ki3zj0E8H%2F%2B826gB%2FeSg%2FjiTOT%2FsnlytXxXWMwAqjPEf%2FxyMStuukFVzDlNEYdTw8BINP6vdY9LUyPH2d%2F97XyBy43547WQxQs7E8DxOSHfmd1us2mv3q73R6PLenXDv1Ga27ugd6lCS79nD1fOJvMFFmA7HvSbblXX3MCdHjKgOmPngcAgHPnRpo0%2FG%2Fh7U9%2B6tU3s0GyVv7PAPZMoVeTjnGvDpVJsRIlUZJvN8%2B2Ng3sBgin4wcoPGzOP3b9juztLQ%2BjlNKXsegsL61c2YxSGgwqIz5QgqvN6iF153gqRMUs0Q0UnkstU%2F1JNoiOrQIAl6ap4wKqnD%2BRbxGO5Q9dLCOkxBImkIr0hJAmKBvZBb0fBgI3NSGMHFpyb3Zf1uYBhkf43i5fh1NTlc6b4UJoHTx1mN7MZ3ng4cFvGBxK%2FwIDCKxO6d2Vr0%2BRTYGkbh1%2F5p0RYNmeNOPToWlxHVuqqe6bm6rHM30q63kxTTAegchgFCnUkEvKQzc3JtV9SIf3Js%2BxM3NIPVj%2BtpO3rg68cUkmPnyffXN9Q683qbFuSzOD5lue7d7uyRVu9VvNtJVgAMDEmwFCPpWW1OmDk%2FZMSbJU2%2FqFZ%2Fn%2FHKVYABipW%2FEJdqu%2F%2BNjf1P%2F%2BY9Tdqax07uzZ5375weLkuSMspyKITS3iANq3vzlYu15HCm%2FelnKZgHqrX%2F83F7rURFb80pew8cbqgx%2BS2KU835fhv18J7qSqzG6dK47Gntk0xiQ9vX2FLQwzx9NHT08VVT4%2FA7u9G3YzIAiLjBPEVpohlTpW2B8xEaTS4ahLqbbW9w4zkuXLGXG6f227r5JMQsmZojJXjE2XSFEf4B75lXNH19ZalMiGpFAMEkZVNSnlYNUNMqn9scLRbOhbWuNOLwIaJ5jcpDd3tPr2zdpoMsvK25Ozb7%2BZO33u8C9VR5KdeRevu%2FdYn3w0u69CZ%2F5dylClv7mhVblaazlzx0%2BsUpmvzlyHVN8pdiJhq56pcryTYgImIIAmHJs1LabFcalkEvw0q0k9nVF72gNTp5fkwq7ZEWuaE1sS75FzsxvXxu36toZNNiMOtBb96WXtZuvg4dxf3GG8pw%2FnEw0gNvR%2BumKP%2B2%2Fx1fs2tplO39C8aaYCX7rz7a%2BM%2FnCltvlTwt4T78TlEyfyn0Vw7uypw4JH8jLpWfag0Wptrke2kInfePVrF%2FR79%2FaCWB8MUofam3tvN%2B2%2F0cWtt9vlYYaxjz%2BycoDLTFMChRh458LxoztuW5Mz3BA7Xb%2FHs8au5oHa39JnZlNCWk4FPr15l3aCYoYifS2iKKbYtdxkKrVDcBOoIkpKy6jonb2mNFmMLYvicrLBZTBNe9YImSNH5YHE1O%2FPPo0AxnfWfHLgk4i0FCJkIM7zAKKfE%2B7S0zS%2B3R3Zrh9xYaJyEa7EIxL3vO6qudahHZD43b9szf7CC%2BksSKC%2Bp2yOfXONlqYPq9G9xfcoAksStjbJki2CDgxN9KZS2sbYAAeSRrHpNXUAxJAcj2MgpChSkU4W3FhJ04LnUYajaFopHh5%2F8DG2xN3%2B0o1NSx71stne6szjqZvv1Lvjhk4Rnnvs5z%2FYt%2F%2BvE9%2F87eAjhWuvtschNiJhvky6OEji%2BowYDAwT8kX7at3ji4rRvvhm%2BaGZcXT0xNInnj%2BQXkSVJ2amjidMt7uzvn69NvS19jfe2Lx0Y%2Bu2mS8siLde%2FPKVTm9zf%2FtOt75jbvL8XsfSKMJNTz2bWjycLj18%2BmPHFjgADVMMAxDVDv10trVhSQrS6pGtJUQfO47XrbX5ADGcHDOykCLSjCBJ07NKNpPEOPInT8cU5cgTdYOsjOwc4QedgSHXB22hkBRMCTITmeImn4qyNJ1ToqA8oUdoGQAAPviKvtYDCBPs%2Bko6EQMi5m6mIhtUmjIELrJG6XTSrR2YuMUSO4IRTTDtEw%2BPBkfs1BIA%2FB%2Fq%2FJOwCAAWKbwLWOGTWwi%2ByT59YRK%2B12bNuq4sbZDLmHt7HH67RKD5zo5INCuiT8%2FV9EpfTFE4pimMY14DUrM4nqZEeujhjazZTYm1R%2FgTOYJrt9rdmDjE3%2FN54dQZo3mrjkmPkpMDviETJ4j%2BzrduHH3q3s3p%2BYmNq1CvAzCpCAAArqyIhDDYqJ5kl1eVlYe7AxHCVIV7HgCmo2SZb87fWOvhpqF0TInQJFsLGTNIQo15%2BJOZd%2Bq3amu1lhe2VI7IGYHWpQa9somHdtOXbjwqLcYkwBwAAERmlgMAOJe5sPHwwxf%2FS8srIl0i6ZQ3nvBCPK7NSymq6xQjajCQsfJANGp7IyWUpUSU2O2kEiPWL3hfDrWUf2lCLowMpfTG1vz6Mr%2F01KtDWikn6bHIiXQWvApl9YQYXTwDrj%2FgyaVVEBxIs04AWoUzXENgrMglj4VWHDtOKdiam33uIN04w5GwJx5Q0btYeREA%2FNbwwAPvgoThPQjh5%2F5gZHevn3n8u%2FgZCpAL7XfufVBIw9Frs9vG%2BsrBMmMykePzvZA%2BqA2DRJSwo%2FhJaGPBzEbIKwk0uO1MvKYj2yk2P7BSeRgAyiefC1x1qNPJrWnimhdmRR%2BbSP1pxr4t5F6Wqv%2FzRLpYf%2BvC0QcqpUENAICjp5CoyDMzK0scJfkZePjhXgGgrKsRBf19sSdicVvntfFKvH8tHgDuNmbYOLScIFCxmfvIp13LXLuy3hwDqFSRMKd7ozwk9BMPkZN2h8tNDWuZI9R7y8S%2BGFpmtggAsLTU6%2BbPnfv8F%2Bm2U6dBR9DzQqpgsiEKTF4LXYLREZUwpXnSiG087nVKcyltgX1zNs0%2BAMORxc6MtKVM94nu9OQIht4ApkjfiunJWl8yyC3s%2Bp7PplX0xddtWsFB5ytj5AGMM1aA0ooo2BTKg45GmZ52wB5qPCtHzS%2BunV5YAYDj3xMsri8CXGJL70GV%2Bu4PzI%2F%2BX2ioTQAAgN2cjnqcpTebfe5aWi4AJLTcLR6Z6GmtbOTQ7kaK78pZOy27oUxEOklrosTY00PM8H5jZ44elsS92Qim13PDq4byQagAQAUA7gd4GurNc%2B%2By%2FIOfxJ7i2ekDB19%2BvZt7qjgUP3zkmpQqTcxzAEhigCQBwBZBb3n%2B3qhKdaQBaYFte%2BOIshwqpCO4pYdAmJG%2FI1hOFHPO3NJzp617r9wh67ualuU0PcOt0RJq9Gl6PnhRekrekrTJhwEBRu%2Bd%2BKzuVwPyvV0oACbh4y%2Fc4jJUb1BbLrC9dmzRXSqyaN8DOUVFbuyl87oilEdjVZUaq%2FJ8kytsdkqlApNDDZ2da008TVU4syK7q2ErV6jw17o6KXaIn0FeprmOl68Aau1SIi8gYXqEgUBhD%2FhoigWa4NgyJYT8eLUYZEOtdO7uTmFx%2Fxqq8s9Vv0832lkALS4dn4Ufbh%2F4PztB4%2FIxxhjCJpnLZNRaaFlmJL32hCVBc7%2Bbeii7jluq2POmtSxCtiqFLuMgH5MMwdIor4UdB9pla9vy9nPSXho5SOcCMeInL9OxVNlODSfd4QkAmJp6l%2BHmJskwwHFwGp5%2FPsYMYECP%2FpQBCvQNhsl2LcLCFEnthDmlqbN9SAYjn%2Bkj2jbMKDJpxo%2BKG%2FW2ENhkAIxG0y5EMP1zs1cuba9vjA0uj5Ng3hqNcxDq7VNDW8Gv3%2Ftl5UvZc94sAk1g3p0EjUAF6IMCtggBMIAAgDx%2BfLvXae0wPvLFKGqTEk5xrpYPdTNHY54K%2FFFM24VsdvKA09g2USq1BKAHeUQ7BFctylfvTc2oPDe119GE3j2%2FUhXR0LGPf2P6xJFAx5PEKT6IAAHFj68RkEAaq%2FTp1H6URbHvQbDQ6kzhae3GA4%2Fzl4ZWdu5AvJX%2F5A%2BBtXPz9scPfT%2BhXQaA9Y9vp45%2B7jPfoQUMBG6v7eX3P%2FLy4%2FBbTW%2B26hmtMEWOMG%2FQThBl9GCcslMBxIjEvRLZIyBI%2BREzGkwO1SFSKTjl3h80St2iHUYTHItSD%2FT3M%2FMG5eAyBvQdZQ0YQaRnAAB8FiAORhqxo%2FhAOkmcWJigeo6jsxG2gfSpiEZjzMYaYDb2wDlQ031ERmwcezH2mCh48me0bzS6%2B0HMZnU3HRPSRkxAAgCPLHy1FwPz13t%2F%2FavPA%2FgRSbCRL0DwHpB1VAYAAC3iRPBqZSVwUn4jcoza2I1uXOLRkRaR10sUHYKUTQ2lios8j45iBtfIqFsgm4KERNCwS0l2m%2B%2FW01MCgwhXH9VIoZEpurjK5JE3UJpciQILYZNGo9gheWKqruAkR6amhV7kkRTLICp2ikl3IopwtItmH2y9%2Fq3d40ekK2klHDs6ya%2BoAJsTt7IvEPwPQDoy00aMJutU781Hy%2B8REQAlqYsAJ4aPQ%2Fyrg5v32hCIiZ%2BA2BMdPhAlcygmLAY7Rw04LhlLGssErcG8UHJpyq1S0T%2B67%2BZS6tY7L3BKig2wAADFIoACIrwHIMDGgkz5Tkx6mmkO6QGh6iHasmQXRXQQYwzYJdWab7gJEXCxxpkUCaHPIY8hRzFEwk43iETssh7yqUECoJT%2FebF%2FgYzTXCKJlB4ha15PQp3C6Qw%2B%2FGZMPVT88%2BefAbAQt52JPAkAvwuh%2F55egJRjisCVQ3A3S1OpzU72UD59femUbWLdCryhwARxQPtKCnF8qqfhDBtySSoMfDHpgpfOlCxDwnlqY74Cjpuy3UhCdYB2E9DRRu88bhWO16%2Br2EZgMLyaCEnEK6KKcAqVvIHWYyiURXgo4o7jIkrM14%2Bmk93SGXvnRTrLRQnPBKwvvyYkFXPN%2FdH64naG7LbTi4zTksJLk7m32HJZmCQjq%2FH7zwcTE2A50tZRGBmTTTvxo2z33uyVPkacq0bjWDRMrAReQBtkdujytowUP5nsUdjLmY2h3qCmxrI26cP957JPApy8VcoDAMP8sN62AIcWus7Lkdf0hpLT9rI9P%2FH4GEGPtYF1PA38KEYxlTgBJn1gnCFVcd2ABDMGywntRNXZKYT7BgDnCdkBgPEfBaoGCRGyMomYnN5yHPCCVJItNkcH%2BcD9qTdTP41iEjGByo%2FTDHzHlkMQkwAQDVOC2S6DciWr3tdqKzIVDXYnMplKB%2BqZGDsNIjQTqd3PZvWsmLJVrk7Kamow1TFVG1jOGW8I1fRKv%2FfErZ5Q9yZjbKMmAMQcSmfdTmrd07crJ7f2zyHfpI2E4khKVhOgbbdsjYFy6qx0KYuDNG%2FBTIbIq%2F5tO8Q5088G8TrMkabJ5JDub1lUQz%2F5RSvF3XWdMMggAtgs6jUaz5LXHhiJBIG9Lv3aKe9rY8r%2BxYNfEHI%2Ba9Is7JpX1nKosO8lBIlAk4HWMXeRSWkUi3gy6QLd4fR2WbylKVIomzHmsSc9rQ9QhRNLbx4asZBS4jHt9SWSwh4eWbEd4wS7iOkHKPYINqZ0LVqnKYYahl7MADhuREVkRHkhHVNR5JEGQ8YM4PYwRFGSYAAAGEDYPmmPDeCYICFBcCCeSpoECq2Ai2OPmSjoNwyYTHlUbzgROpd%2BcbT%2FDxXwBM6ORCQJ33udwgQBAHhs0solMQlzEQUT0M%2F11poCq%2BVDX08fRITQujYmtEAoxm46GNdSocaHLSEIkxxyZdUYZCtjrQe0b5NL19ea%2BI7Mm2oMAHR1VnOlI8Y3Frq39p3MbIAaWMKYC1jOFtP9O2SuTue6OGO2D4ajLNsXUqyWVN27VeHuBizCgEcf%2BfyOIbJcoDleCYXjlqel9B2CojN0qCWYDwNI%2BB83vvm%2F%2FVEQ4MS29bnX7%2BFeGpSbS%2FJLJYLKRDyMnXUhoRo6SxghbYmOYDhFhykgwop8b7bep3KOVyVzq%2F1lA8KwM%2B3iKHxG7ow7PkmvOfdIxEzTQR0PTZxIOECex7EEFxO%2BHjAU67sR5ska8JGOCfAxRCTGJElHDhe5mFQ0Xpd0c24GAA17QwdCIkHf3XzNkaqo4XnguxAAkagtSDCRcF1Covyd%2BWrx8sjWQWFAEoYf%2BtFL%2FyQfk0HCihhi9fs0wns%2BYRHgXYv8XY9Vb492ZqZ7W8MkUASxNy1BxXW2rFzUHBgQtZopJp8SJU6xoASaNNv2cjk8iraQ6DIHUrmrYJqQmWxAKtiNjL3z6jek3EWhocxPMsgCPyEiWiISW29q%2Bag3HbRHmB57pYGC9pPqDmWraK%2BTO55%2Be1QpbcvNamtNlNhMld%2FaVpidBtOcFLVdhtylKTkM8jIeZu%2B%2F%2B%2Befub3qgk0N9Zt3X2dpyZbl9dWc6MaJRSDwawoXWAELOFb9WHYiQwj0JdRUolratHlRt6peVIQdidc4JuBdKzGOU1c9M3aw65Caj8Nd1E8IMgpjAwDTyE1gjB2KJseJSxHxyFP9xMMhCZgjfaQhAkc8hYFiclIkOjZZHvkZAQehNyt745qUjet5zuXjMQ7qRwiedwFiADzluckeQEIwBuxyUM44CX%2FygpNBZY1coR%2F%2F1cqC5LAgRWNWAf%2F7EPRZAAAryHwfrZdiDvz%2B%2BsR0bXujsqLJ2LTTaXI%2BTx9qZahsbafuoL1wyj1TbtYVxghRVW0yaCjhqbSmoYRAZZh4ewAQTk7wuNOOFCz327wEeL6cjXX0HFtbt1yXlDMZY%2FoQk8bIPGS79MgvRR7QhEZRiCMedl6vPfTpXcyAd%2BmYEfs03QwnZ5NodYtj%2FIQThD4kABw3X6CFk9VvvrE481sJj0IL4U3F7aY6oMrJfmTyCWUkE0DYpB4yTsLWgyBMu%2FIYZSMLPBiXg1wvBMYg694ss8bRIU2j%2BhI4%2FTJ97cA0rw%2F8uBfZUUzGBKbI0E8skmVlGscdfRK6KS%2FxIAGEYzBoFAduMRs2LUw239WTUCFsTyNje4AB9sJzLMjqjpCdoDumKHGhDdJEtNs%2BnFR1993xSQIakQAkAQB4sNv1udDPHiBH6GxlXX1gCiQPvFU%2FN%2FSsdYfPF%2BbRZGgoQb1dUQsiCBFA9J0LP3h7IffwH0mZ8eBoDnJDREaBRW%2F3iXJcz7Dc3NSt4VyeLE25k7tNIMmUyBIJyQ%2B5zeykFmAeA31q5np9NGIakJ9XSTU0r2oH2UnZhSYboeyPEy9t3cLTxxaccTxiDxXR3Up9Vhn4GyEvHPYbSEUGJ%2FvHd795WGfVoz03WzZtzcBJ5KqVQ7m2w5t5mKS7yGe8ElebP%2FP66xvZf%2FTtjj%2Bx2PY6i1gbGtm2VwNKIA1WxAyZ%2F2%2BDgo6IkA%2F9sRp7QuQY8l0ih61Iywodo8QH0NnkFRJPOC4DWmyytDAvv0KE3RAjWTV0wfEiLJFxjEhCEQW5blqMW44hMTgZhX46xdTQuDakvG0AMv6eJDQBxu91ebf5jQenjDgZzjEL%2FJ6Zykq3BgMOQ9yRqIneu4MawHQTAHhWvLadGwA4a5MelSexpckHPvKccnd%2F1r1DtRqOr7X19CLkdvOtwVJdxgcTuDuTJ4kAzKwttvCklvGSpZodn9pxyY%2FmZCv9dO9rKjli9c28q7nOtiMNiwt2rXrE1quPvmhDyt%2Bw%2FGIiCHagaUNeJaPQYNnzw119NAuzxTGVivFMlrOyqR4eKixlp3%2F6gYn0DKfPZEcFusOPB2HLaHTbzS5RTmUyaRhkCQb1Juao22v%2BfZKsZlghUyFzbBIFAlQX44wVUBtM0bd0KrKl4mZDmv7Z9UuioTtajGbkbZ9gJCNSeIaMOApw9TEHRmTsBww0S70BO56F0OnaBucjkEh6IqZAp6uZaDPLKJHP1qpubM9wTFGhd7tWD1KqxMiMOjGf46uzpZwY6T1zYm42sfRkMCpNz00c%2B%2FFPf9In6k0PAwBRtWN4n4YBgoHM%2BcjlRJyccbZHgjgEHAOYUx7biQSRnuAt4CkhjJWcxZwlerG8OCXQfhKFBlX41HO4%2FpW31jvrLaOth5YfLR2bS0%2BlPKmaSiYn%2FCyRKMB66x3VkskB1dLT%2BuXhQUfjw0iZ4ijCfDr%2F1xfXsOMdyvc1Y2vHsEGUjEMlK27KYtSg9WESG5gVJ%2FBAnTe1IHaA8mN6kYkWZ2W%2FVGZAU46VMvMz83yF36YW28l9s9MF0WcJOsMMU44TuEZn7JFUkqW1wBkP2bvDtJYOOdGJ4rIUBvkhlRL5nJICPrKDcoonUlRAp3O8rLBez53hz7S3na7rodBLZ7gmTVnpsY9CuyaQBHX0kSzyUDIKQtckxX2SH7gxGWDCoWLgvDg3jHk%2FsCZL%2B1Y%2BF40Q4XIJgcQRKzDsEFQUtQIgfe6jZD9QVSexX%2Bt0iL%2F3Mz%2B%2BdGP%2F1nbPWJq6cfwfTYkkvrBl%2BQDpA2cPq2gE79%2B8XU8RJih%2FZJEL9qD%2F3jCcS%2FFZdnHxyP0TNd61ZZ4y9mq9dCN9%2FJQkm%2BtejiYI9ReehQuft32jHfJ7VErJnHj0uQPTgekL4BBGIo8zmTGPgCkZzgyY5pTjtOiUtomI397m6KEtHWy3l9Lm3u3hU1kXrZrkTDk%2FJsNCKmGz0HQPrTZSIU%2B59mgwlPKZvEyN7H7E2QOZUMVNPVYUReLnyvlKLISBLyWT1Fnu3lwlPbtI8rSkm6nEj32X9AM2ZJQhGY3HDujNYQFxsWanchf2CsxYNAKasyzKCVk0vrOG2YQpQT4%2FvZIXabGwVJqdFT3T4Y7O5sYxc1IZPPeRx54880DJYFVIip9RupRpjEOOBczqXt6LPUrFHvAJE4wjRqljeRzKfDLmSqxDcN1p0XWff2J2knv84EmVYufnOAA7s3zJi8nV3YZ1dcT%2B60%2Bnev%2Fx5oYOcKCYL%2FwGBeB86a0u5rLnH1%2BaXXjkRFkfvz%2BGyailspQ1VuIepGMXAOAYr%2FEFPjeSxpvXbmteDK5NYgCVml4UtUFrf%2BpIE5Xm%2FsFHoPXyFpNF4I%2B8cYY%2B8MEFU%2BjdtqdCyx%2BWZ1h1jyoOJQAoEILTDMzsYHWbv3uvFtdAms47Ph1FHa8y46dPjwfHokvyoQqbT218NVWepu27AZv7vJka7bmZyEvG464dcwpV4gzdJpMkUisn51mspCm3ZRMBA%2BNmD1PP78eN0yKwGlE128KhlkEDPbT2BDoedGxKH48zLTMTVfqRZ8dcZosruOwUIXpAjMgUl0QxJhM0Vo4I4gTh6bgi0oPcQetvXpTPfGoKO3visdz11OmZx8%2BcearcPbVcPZTZJ%2BLVkaAElKFEmhLIHSXcboznHTs39ApBSKp0L5OMdsJiVh%2FbfFdItOl%2FeRQx%2FiOT3YGdUd0Ek6V9aog9%2Fev79Vr14d%2F7AOz%2F5m40MgEmHyn8HxQAfP7Fe82zDx%2F%2B5EzlEEwnysc323%2BLIOK6HZNZU%2FKc%2BUe4YRJDeSuOpGnB23GGsQbC9KmiMsLkyUOTuBvt7sULp75GP5T76azdWGuNmFxEBH0%2BtXiaBHW3aeZKjjU9cPhkrG8PIYs8hwUB6Hump%2FaJ3g2TPj%2F32HJWorgJkc%2FMrb3KnJztjYgDz4hr13aMdMB26ifz5NtrRblsXqld3%2BslKqaEiEoSIAsiHWAlRSKPmJvhHdPpBM1REbVNxx9sxtRHyRLZuHW5ceNeLZWp6bTle75LG4E%2F7LhubI0ywZiiIx2KWghhRqzZpYTmfJHj0qUJZWnSwrSpDYbCRLnbCzutnNUmiO47%2B9kjD7nFUcekpQnlD196XTgKUC0tvMA1TMDtlkgnuCtRNsdS0bZvXDfy9CChuYSibVPoj1MEEYlisVcnHI4ziOe8z682vaHxmtXdWl91PKZ%2B81OPT9k32gDJ3%2FknKzD8Ymuj3UwAPvi5oxkAuPcHq9rhv3vUnUwtUcG1mlidanTfNWJkAv8QiEa3UHLiGYZSZueMEdhRHEpHU4LG7Ct2xgPNC8TlYwvmWru520teEK%2B6zyafDb%2FS0Op2WuoouSSdnZpcEbvloRwL3S45IGntbn%2BXwkoJdu6YO7u%2Bnw1ixpq2asu%2FulRduP%2FZ5z50TL8xGDg3VyOZHOE4Pf1w5mt1c2wlo211yacbpSq%2FfG03gaA1jjoMBpaOEi4BkgVFHg4YZGvdS9dIJsCN19qNnUZcOkedVvlUsrV%2BdXfQG56fW63JwVbC%2B3UI6jQKWImXe0ZWkPu8qCksotO4EeYioS0w0wdWFisUvTMMyTift7Zszx%2F7gtmmc66Pph78FLZpq0mzU%2FR9lVewxb2Tvm5KVMsQ%2Bz0mEW0qDkXNY0LW5HGewkWaNMkB4jVDsolUQPkiSZjxOA2C6x%2BY3faCEQ666%2B76NuDbnrk292PEg7P2OzF8%2FLN7M73f%2BnOJMfT4wCeefzQDEWn8x7d7M%2F%2Fwoz4iCDNoDuhhdJB%2FKwYAwN4PIiil8lqsi4IiinkaZ3I1l5rh5WAxQzNEbwyFsWNOo%2Bokf%2BO2PnAxnJu4Xvu7n%2Fr7e38Koz4IkceCrx48OCveDajmaBTIFhGOfSKgGxYHvVZq%2F5VtT1RB2xIdLBoLn%2F5OAEo9fujli6uvELNXI3OdojOpFe%2BdLW37eiMwCxwzzIXFYvgmABkbtjfGbti2vLjX1%2FM5T6ddO2bBuxuh1bXt1V7Y80bBcyvU3EC7d3Vnp7Y3sMf8c4f3e2ezVzqDBhdLQDORP027Pq9yVqEEvojI9OzOfrYznKZOPDhi2sFo93ZDYDkOhfZAKZM8wkqFBsv0T%2BWSIwcyvVvUbOHsM%2F1Opu9d70tJzYnCEQDlejwSvZYQx76EYkUSJTJmKoNpvEFP%2BqAE25yfCsc4Slium60mWueVXq3DvLmz7420DHTVf%2FZYmV5dXbpJ%2FMyK%2FPKX3Ad%2F7Rd%2FtrDw5KFPAEB79U%2B%2FrS98%2BsOsTxU6WqiMqdaIua%2B%2B9QPY0XOVCYrwqYPZHg7aESIpiSX4XPE65g60rCpPkduTtUN9r%2FxQSrF319uBkwCAGr3z68%2F44Z90y0ElbatmIlKJNQ17QhQSyPV7dN6181Zn357qWAPtRjMwfXbjypvBdKj35KffY92VANIfCb%2BoW936znari%2BJU%2Foj7uufHANbibKktFvbYldE6iCQhcoE4TXTueF696zHeUGJY4DRSziqX900n4miCI5ZWXKrZ2W%2FHsRlG3Vhs3Lvv1PFLhw6%2BUWMxj8cIkVmLUDJIJpsZ9dCSQZNR28%2BxIfX4fX5dCvo6bt8UcUw1TGZxSB4gjdBX%2BFrPVdnatd27jezcV60ptT%2F1kyFHxpafExrUrp4AUCTDWMiP6YCgWXqsJdhL204uSftMIWnL8f5Imi51uhkvL7TcabN2d1fHPe78gew94M8%2B%2FtyTnzoqgeitUuhzzxLfvvPcrzwoAzrzzJmMArD%2F519cdx95%2FnyKHarJftPU2RNxMmLOfvE9%2BSOATABiTanrfoIDcwgQjYYxSQWY8WYXNIoYGNl0mo7Ywh11qWD1td5Qe094p%2B%2F8o8yFwb1tWsxOCE6X5u2BY3c2gB67vS6yA2cMgZb4Q8J0q87GZqeLtaubV2sWHC6V7vuu5AMEFJw5cGUUUMvLOXLDczr8jHYPACBG6qSKp21ApTe8LOPzlJ%2Fx%2FG533B633aQbhUkcmiRh0%2BqhtCPNHpieOrBQpC0q0AJpRImJSwQCYbTnjzLXHzq8p3FMLqvIcypVrRaLC9HdgvjsR15Lqr1Vem%2BXOZkZXaJix%2FYkoymTOjWCHEsTXTltJVxjLzUnZ%2Fd6o%2BbWhR3YSLvFzKWe5lvFfEcY13YkxJhxP29rqkn7lMOPbziiMY4pE0sGFbSTCJMDXk1NxIM5jxdCfXmzZuq4FKFT7jNPdmc%2F9rHp8%2BzWGluLhTPCsc%2Fl32keIUSnZ6auO2oKoL5%2F%2Bdrsx%2F7OlH%2F9hnEjtPNqF6nVM6Y8tT0kODYEmkQZIVayBdazEgDbeDeWOWYomhwG5dyKte97nqRwXhx2Zr19s2dQg%2B%2FcLAf3fTTVyAQEtd%2Fb6lE84BHgcGSZptfzxECLTLrI6q3YaxuKVxsNtig33Oo6NvuhR%2FPfSUGFmACgAGD5IfexFx488sykdifxt0uH9U0AgEGRz1FRLhBR4d7AjqJxrN7uN3AQmYFRrzV6NEWFcQbbDJo%2BdfKBakFgr5GCRaUQBaERRbxCJJJPdttpe6c8w00WCtOnDz669HjZHIinV9dRymauC%2FoFM1F0u0BsoJQZdIPE2Wkp%2FTFZ5RM6hW2zaGmdyjwdeTrt6ExlGNzJPHqgevkSjuUMSzqexULEjAMeWzLmGa%2FVHq02y1IplC2NpFu%2B1zWxkLCiJ6gXBV6r6o0yoxFhgeXc6oMvPX%2F0KsG59bWQaL1ya%2BfF3zn4k%2FilmxU8DOl1k6%2FFUwDgrP1x7t88suo115otMuREgSYazWzZ3GR7MTJjiOPIdnDOGY0MAJicmHwXn3jssp7OQzTB9anqmUUAZErMWoc9PNnvvxdAUotF1l3tJ2FSUIKmBmxgeERAMv5uGNQ8MgplKplBu7dc3VFobRSYRqLt6iPi5I%2F%2FyPepcOI7ndJjorPd55XCRAsDLZWjbQDAsUKcY7UUqBn2CgAG3A1dAIgAIAFs1WLf5xkCUYkbWpx%2Bc3u%2FpyBMQZSyaIg0z8ShZAXM1S%2Ba9VbI81jgtULpoNirqkdC3GgoBx9%2FB%2B7VofypTzt1eVL0fD4ZEGjV4zDK5PNqmokJ0zs8kitk6Nb7bLh438Lz1ZvqRx%2FZ9iw3kwVUHJoN2W%2B36LRrpEmfY70x28DVCb3QNyt%2BYuqjUOcLVJGK%2BOmuPtlRkC1Jt%2Bm0LotR4XR998Pei2Lka%2BZYV%2FKdq0MupC7eERwGl3pNd6CU09d%2B75HOvzv3o%2Bydu9%2FWeo0UO6li39Z1J0oNqco3W%2B676lCOY8PFGAAW%2F9%2Bncps6mQBAbISAJMsf6weff%2BjwqZJNtuKDPe3RJ5h1U4IIIDVVEtOHLe4T7h0xVCYTZ4m%2BR%2FIWoe0M6cDt7SYejWXco9o7ZJlNikHX8Uk3IhjpZ%2F%2Ft6fe7zjg0N%2Flfm37NzdBzOVobkituMwboK2VqWtJDnC72d7%2Fv7H5PESSDZofJYs%2FyMOxaSe%2BNQSEbiRRCMca2D1GMg9AxObHbdfst26NIghiNyUtvyMfPZt26l9D95pX%2Bqc8%2Blu8NDauYxTjk3EH2rp7vVdSyQjChH0e2mmKieEiKhUc%2BvVisJshmUE%2FbHGdIkbd3O%2FtFMeR8iY5tmgA68kkqJXBhwBLrGSl2QApyEhO0QFKoNi2PWeTlro%2FcqFpIo1PjLeIp5lsJhxkyCXqanJdPqLctmk2TTLjWAufO3df%2FWU3pfPAx8qKzaXY7suDhcbO%2BZ5CjHTjc610evrcNleC9ShKlyXJsyc%2F9xPlwvDQLTcxLXW84%2B%2FyDJSlDe%2BaeUVaXFjca6gO%2FdKqYKihIOXFiQNx33q0LXE9MSTPsiDsq7xHjJE8HYa6%2FqusOs3%2FxHnjBaOjpMR0zchSiT%2F0m8743Urrmq2i3S3uCQ09RoXP%2F4YmUXANo5zxCpoKYLWS%2F%2Fj3X4Pd6Ce73pFSarbfY2x7aXZxTMyIFBA7jBBgaA3iRElaJyBwnUeIPIzHUOo3jD6cdxnyVSeLpxYkHJ8P1L37BF1pvSxU3Edh2WN7JJ%2BEsgxDhuxBzY2F6tz51LE6n7XExs%2B9oXq5YkwrnPDvsBS6SgogmGKlPEwqOIlNUCnlpHPcBR2NLyA5cmkhtOxI%2FMMnsWOO5NChLKxkZyBK%2BSuKDh762rWdCjw19s93nuYgtywFxH2PaWmT19vvZGU82nb5iPhrVGNE2mrpmhT5iM3qAHXQboMKHC3QjfHcz5o9Eq1g%2Be%2F9D980sU8sPBWuDUq8%2B96lofxSI7b7tBdHCGTR9%2BmM%2F%2BtDDLzz%2B4OFEpKMk0m81qITmx7KIU3iopLf2kyCeG7VgaBFcr93bGdk0Y0Qhkz%2F0qb%2F%2Fi59buXrf%2FX%2BLV8G4sJuuDs0KE5hd79Q%2FWCgeM8XWCHB9qVQqCbTfOBpce98HY3Pfa%2B3e3vLsfa20aJQ5giJJDFjxIw4iABZnJmMbLMr1xMSTktgHMWoRgdrdRCp9VFm9cHkfHVgVH7t9pygilwlCxaMFbynLo8BFmI7ZIIdaeXqsd0cB1e25Eczn0jKMTUGPHKuUaOQA2IaQITwzik2D6XXraY4a8%2FT1Qc6oi2rK2i8ukBbNGZYEqfhr%2B%2F2mzqYiaieg%2Bsde%2BO071kB3HB%2FqrJBmaQENMY4KRN5jp%2BNPfKgsze6tt13R1vQwb7oeK9I0Q7EqL83hgHsdYIIwY4i4AABSs6eLhaXZJTptOtyhg7ovMvUdSz%2BL%2BxS9yyzd%2F%2BhHPvPCI0fPnjlWlQCI9NRgyKcXDPueS7px7IqpxG72yv5G0N7rAbbMOsR6hhnFBpfwNE0qP%2F%2BbTx5UaW75R35%2Fpvw9S8YnSL9Ob652pgBUeOvazJGOLIdoMPnLAADTb53oDMCjeUdBQdSIUqvfdQySyfeDGPXbY6LUiFMPHw9p9l6PinEcQxIBmWSoFJm%2Ff8k20mGEgewHbKTh%2FP7e%2FvqQTnaH5dStO5gqHX7cGVQXiqZR1HwCQez159JZFpts3CcQ54%2F1g0XWZiicIhPTU3upJ2WBbbUc0w97VM5HZpRxLMV0OR9c1ni70USywmgNCylpglFSCJhUbqwl9JBHKemyBYFrNje2d0cx680Nv2z4Wqe%2BO9RlaVGMaMHGBDfOHUzIqtjzhVZsB9Bjh7i5EzsmVVjkrTr4caAuly8PxOIdGOqxY9Mxf%2FLoxPJCqjAxX2XUCGcn0%2FPnl%2FkPRHxZrZhuY%2F%2F0hLI6KP%2Fguz8lzd5nNNwBy8qjLj%2FLE73taNwPsdP3xoNpNpG18nRn6MR5yR25hd956r3H2JU%2F2d68E5bBQ9Yf3J5yLlx74%2FJg8Pb1QhYKD5I3%2BlUYW5z9k2UAAOLyTJWGI0tzqYksO1Z0InPhu%2BrzfxFFeRRDkilMzlXMPgIASHk8J%2BUXqtOBN%2FuZ1r%2BwkMPbnhWkVavmRXlPd9a5OTkreso4emBpG87J3nz69UtVF0shVUJ8ngiiyHPCiPVDwLUpjbPduCWSOAdWvKswG%2FtUNEwlKVkjEpK27YxJmeN8wYdu1rDiwOBywyRlD0usFg%2BjyULXGCzrGsGq177r2%2FQ8c0h%2F7eU%2BkQBAPNDOPmlvIlNNaOzmh5enP9y5rXRtT8Vey1ZDFHEeRllqEBkVDSEYrW8TYrIsmwAASqWoUChWWSZdltmxRIyz5PYSdXNx7lGyZ3%2FtT335aVgrXgTuIABErjSCMUnZE1i1LyjRXt4Mch4V3lYHW6aMFHI4TABKbRIRlTCKnUDuWSx96tdPvmezbIuO9JpE94NzbfUGZHrfJiShJ%2Bls8NVUMXt4og3qXM3tP3bi3e%2BRudTsx8RpgPgWOzEL%2Fh8sPfHtH4ZOIsx3OyPukcr6mjsvw7xIKWmfzE%2FM5GYWcmV0cP6d8PiKmAeRotIKnfjDOpF4lDXQQzEJKRenltiLCUHJhpm0B0kuiCkqj1gqsoJIsGORGEZTVgsFQxMI2nW0zr6ZGLvDyB5znkH2BNoQFNdMWJH1E0JhkO%2Bmw4hM18007egei2SXXFrDpEZwrJiqfZ9LhQTKczyC5yACoD%2F8vLbJ25pBBS4b29B5Jx712HZiN3cvNoRhN1AwmSb8QIsop4wYAruzMEbFWyBkl0%2ByOQgShmOL8oTgcLndEFrJqy%2Fe%2BNZ2OauIzsarsw%2FMo8LG%2BcrVnTt354WRXovRoK%2B1m50iXWSibms4Ve93G7U49iIBub0QJEkCP0Kk1iSR4yfzP%2FHvVt6btElQI7GzhtxGc7J%2BKaPp1zheTej7ph5%2Bhq5vX3krnWkFfQ8dOAoA9p%2B8aU49lVd9BFtfWJWLgLpfP3XX%2Bq75U1wivRgOrnAgCg4AlB6Odr2Wi%2B69M0380%2Fw7umcHAmUrU6r%2BROXF4iPVt15toElWhw5lur7LcjKl0TlAQAm07A0hUYjh3R1Dzs2WQfQEX%2FR1V4r1wMYONYsYTkgNumJWdgOKvcXflx1GnotGd%2BPqaBGNM7Yd5KQk0m7plaxjGETVqnHpuBG5wWE6NfTZxLAqO%2BHJXjomyT0qyFQrxUjCSp4CAiuWT%2FkaOjDAKy0qiO%2FdQGQWYYqTLNZqGtN8o%2BahlsAvp1DgKBatsTlLUHhHKlH73pC9dyNXEiVV6TqCxHH8wgwxlBEEnjm6i1RqZB2bfqNc%2FKP7fnQqPe6ubGzGKfeEu3bm%2BuG6VmrYnoFENb23%2Feoov8YwMYRJLKARY49IhRVGLNBdB37k%2BiZ64jceAojH6e94RGH%2F2urb1EJ5l1RM597R0z57LJt5h%2Bzb6XR%2F0EE7%2B4vBE58F7wuvx9Ejn931sp2jAC%2F6M0l0%2Bs2%2FzNT%2FKAR6Lq2opTTJcRoVITreXO00MQDMM%2BN5dUa76q8gz70vGjTvxayv%2B0h68%2BnUmzvTekzxnJjt5LASj7Ab%2BSyDayGdiUVJA0LEZMhVsthff%2F3hIiWFHHZ8Lg0iEeqxLEKEI0HWGFKPYymeH45s8F2escMZumKT4AFFQOLZ7XR7M9uFrF%2BXh05%2BWiK4hDG7PGZHlkmFE%2FtcfOTHp8iRpBTfxyrrr50BALDe%2FEumJtA0IGsQeYgaOGIu1IFqs6IGFiIkNRuHeuKBq7fy2aisu2qKEn0OGJYvhAoyGEhvxN2dyZUQD6Xkzk1s3T1czMe7w8n9e1NsuhNkuc3BtxylyaH4ZKIPDVz5XO3WclengCCQB4lnIMcDvijXDACSCKVf%2BrUswKZ74LsIwvT0Ry%2F%2B5lsLqu8ci252%2FeqJiZ1t%2B1VNWTCtexS6q2WoGOCVr2T89HM3GhV9AQAe46D%2FW25vDvwfXcueLkxihpbaYzbHCIounmlZL34JAPr5pdm52Xile4HavLdHcpWCp2RUzraM6%2Bph5zaocwHJBJ4sVYDls0XKJwLbwMbAC%2FqtThhu2THHCpJS20lVaE72uYLCMgLDc6qOEz4WfTFkSSZAQmTxDA4x4QZG2htJ%2FnpRQ8zYCEyPo8ZjX%2FQdNBphlPYUxg8zme64THKIMCQOCe1ffC6dKmeld40wMohc6jv78maX2qO3RqwytzUwWDkM4ryzOp62NdIRrSDLAo5FFieFnB1JJWAUZUwBkURJOslkeRwHSUHgJ7JFckgr5HB7twuhZwfaYOSHjTtiedeqTLc63uSsZaDX7rTEFi2MEmfRc6%2FFPrHrL37ugcJ%2BjWLjEDtYd0OQj%2F%2B9v38qDeMwKe5%2B%2FP9O7eCrg%2FMUAMDq65uJSgHA5Kect7wMn0q9mXnugD%2FGzYHhgD7YGhnOQnzkU85R%2BFPDdz5nvTGZzElgMQhAbNW33SjOnnkycpnORJJW03afNZrNEZGvsMROAsLBIyW6tXXTolBoWt7MgbRc6KAFtBrNlazcym47EPvDkhgxODPf6lc4koySxfaubBMFgkfKMBzwiLJSD75%2BMSs2JlnCjknKNHmHYseIQAGNWJ8ISeRgCQ1V1sQJitAwRQYTXuSEzJsVNclGQVirJCRdGTrzUxuRm6J4Sha4jlLEAjGa7kpr3yd2FDBAficdrFmfVf76TtrmAHhxzuh5jFirQ5ZylTDFZnNNNpdYCsfGMGSqJME6ImsYYZT4kMYo9snQZ1mWJud5Il%2B711TsIOnrsWM6jONRgzHP1zjoFg%2FuKOyUfHd4rLGR7e2Zmal54trIY92i33%2Btbx30PJ0CPIiFc2fON8%2Bfgzh70vubq3emPrdzsZc58zAAGO3NL5tYWSofZ3fEh3711H9oRjtkq9RG%2BOYL3u7QYqywz%2BSa3EcnmxFcM4L6M9J1VjunvHeLjzBZSRlQwPKsbIbUTluuMhk9zaumZdkHZh74L%2BF9k6J353VW4O6jBIj87m4%2Faex0E2ruLB7Ew41aYkRCmzmYHWIckUFRybA88ZPHirljhZ%2Bt%2FuL5yVJKVvJIKC%2FNtm%2Fyt8uckQAV2gbLhgqfSsiYBsI2AoK3mSy2qRCo3W4lFpVNYsYcxxFvB%2Bv0uGAgx1Kn6Zs8P%2BLCCEmJt6ckUVwQWok4Ycif%2BWc%2FYEU7zHsy6O9fH2U9X6%2B5%2FZabr1xhvLobQ2ZB9mkxQZiimDyvYpulGUt%2B8gW160RLKcwAw6TZWIgCLWBITsHpMgfm1u0W0w%2Bk0B6a5jCJXOy14THaGo52FrqCbga5qZPqJUuvGXJ07xq5MTQ0wwp3NnZcniwF%2B%2FaYf%2Bjv%2Ffqnp1E6f3d1NJk%2BskxNO%2Bs9Yu4DAPHNv3ppw81wyBvsrK1tX7995NT%2B261r2jSRbRvtv76z77ta5M2enRN38MHnSbkcys%2F2Lbvb3Lj06jWpCLD9Z8qhcPYFL%2FCP4IEAVMfTMwkyIpYgRoypK5VUWhRuXvCJiWPLyGOygT7cnwKrnEud7DXpduSijDmm2bUwR9mRmUbdI1yvHddPV%2B4UksKIqpZP0n278D%2FsR46uLv63S4zs9NAUAiJO%2B4jHkY8hI%2FRcmiJMUbV80Q%2BikGLckAyrbIBGmYp13Ku47Q43wPmJCBeo2NjM%2BwWdtSlXYrPpq4ngc%2Bq%2FefAHTj9S%2FE4PXV0%2FFt4QXUu3JFWC8r7PxkJZslpKSJJxPEgqlRAq2vRRXSqOr33gdNOnqhCF9m37mc3rVy%2FzCBFSQiV4w6917Mm5PV8zfaTFcagBbzuVWQ3r%2BtH%2F4Z%2BfxqMiQPFh%2F2rarGrrzT0ZmY5fKAFF0c1IuxnC%2BR89P97vdaxZoEdtKhqsnNl6hZ%2BCKgS112%2FojogsKE10hqZIavmL87%2Fi%2Fxf6MGtFWzfNVsL5tJ9%2B6nM5lmqXIbg1nPzfAYzB6ubQ0%2B9sK0cAd5%2B0dTm%2BeAMtheYUbEYTm%2BrcBkzZ6xaNPESEeWGY3HkHV0sH0z4C3OVYSLTyQ09Mrl%2FZGaciFXo%2BpnV0%2B%2FYyUnVcpvUbESLtG1wcTBQTf22aUEK9qdLUi%2B%2FsX9xLvC0FvDYfD109UZmEIII49IFiQ7s4P7AI0tOwi7KRg3MMCo2CynKeOdGs%2B7NzTasH6YUEKF8SwaNwNRpI6TVu5Cmjzzz4tzim4HqX0%2BiwSQFGkqiFp%2BqM4JB6C%2BYz%2FnqU7aeQrK0wV6v3P3HzPmhyEOM5AKAo7lFHW%2BBp6Tb2EUOw426Mu%2Bxk1ad7ozjScITdmO3ocJIJLZIdNoMbi1Whn2byRQLLo%2BadRYzi3brudRNkJO3%2BTp994DMr3reLMqtNVrpW0q07k6moVjjptDovvTwa27GckWKH3KiPKcRK6JU7WYb%2BEc6BF29YQcxgW3ziwQOTJEAZgDkKAACKMgcA28uNGQA8JDWHbWQBLhRPcT6uF6sHNUjVs9hIUTj0uTDFa9e8yvRCkQzQii76LhUtkrnwzc1kdIumJzzNCj0%2F43rbGROGg6VbfjK9FH%2BgesU6ONd1B9fYcFTN9wZ4RKHl0Z536YGFm22CCCWLiDBCCYf7akzaWBC7HiYwUNCfZhtS1gTaCErcDsSy7lXjrpgiugzHlHtFO4UGGT%2FwWZwZ7xdUMvjkP37fbCVfhNuvB2Qr5oZNzItENADuyC5EbRHQ0Drl6sKsfiDtHhhIz5xC0u0jFdCuPAwAluShGwcYy41nUrd0AbCX2PHYn884xn6fiFwfR5qfUBpAteNLmL40wGTvoiRRkaRMnWve0WSsB15nWId2cwpnayZ19r5PHH5j1Xt%2Btr1%2FCIZmiGzu0OSqPX46%2FnVv19ExKSl0kRHjy3bIYqB3mG0CP3NyOOh2bcekcTj7y08V3vcNnZ%2FXVfC%2FPjZsO%2BINwWabo6Il56aha%2B05QoMvBabnJeIofPL80i1dSJECoEdT0firyQulv3qjxTEtooKyTuaUFvrNwhNItCgiNzHFNVVITT58YKafOdgd9VcmeC6W6pc0MZWdOVfXvuxR8%2B%2B0knSuBEigY4IKcOIirGYTC3wEnDye81pqeciB62IuGrhCO7BTdNuozJN3TBw2Ztj15YVhjQmSeWKdNTj%2F5D%2F4oYUNswAAowJ%2B%2FV5dScAdmT4nM1TiqUGxuWMV3ZRv%2BtHCVIKnypUp%2Fcr5FQEO9jDq7h8CAJBGt2w3ObnX7%2FYP6zXL84dFtW23IsVCHqY9LzfAhIdjgLISAGM1uyOGd8FyRY5VnLrZ46RBO4GeJiZxYpVhBi89VN78G0ksLkO1n6ldvTv0bemVwy7E1%2BfvQkPyldhIUV5M2%2BGk55u4SXJeLzqLKXcjDBKGdKd%2F4%2Fn3BTBKiNFWhrjWpGwKUMhFBJF3W0O10FRL5%2F4SDt9oy5pJsJFBjkpHps8Pht0mGSFUaowOzy9us57rRi2cY4mM3Q9cZ7LNqZyPSbXc3OeM7GXpWtOGcnEym4IBn%2BoPN5pkLvZaqn1u4Qs3Tj%2BxrS4KhcmY8CXWtdzm2K6EkZ%2BQLKtDvzXLdfyBkY5jmtOc6c1dtTnlR4cAJZ7qtQLCVUZboe0hQmQuBYSKyY8oP7S0d6Pe%2BvDaDRS7COxxGKMUzw0qIZbyRpEITYFEg%2BxBVi%2BPtvYQL8gAUIBmPk86DAC4Y2KvQnlsxdmsFC8MiZKUdgZBw0MSZTNRYOoujmMAOEYhdttCbBhGVhTilLyAa8KYygzbAsdV9UIsTpxG57QI7NS6lISl%2BhT0f%2Be%2F69mBNZLKX6NINYgbE2dGImW3LizZgj8kpWg8YsyETdk%2BwHAdfOAJ775%2Ffv79ALTwqCXJW83I5vCYJ6ZsgySSUN4WqZZQ03V22bJRA2MiJ20cRIZvk1nvIXilh%2FreuFHi9tiHLnqpXRuwmyKovugITErFfdc4mh6Mp1PbfpG70vWTwche8OyR62W7I3E66DrpmpYqnF%2B7tnwOlSguTYeugqQ4Lqf7IUWgIIgiYhgWwSwlWJBqEtULZJA3q2NTJW1EAMkAE%2BQSWqm1aIHMwuVOxaRaS498d1W7zcPhurNcBQD%2FHeZeG3EkRknL0zjR5xIlwp5XqXZnfVBdnq45eWEcryV58fb8UQBotSrQLkcUQP7szVL09mRpO45ZWLxcYmJHhcnQFv0hPQJpYDveu8VxhlO9OGsGEeVyFMGKZclLi%2Bksyi%2BwAAIP8%2FPcnJ7Jxm6En590UvD1XeniZrtZT3sxDKO%2BPD87q9pzC4MEeUxvHyGbzGHwPGGsab6js5bAp0I7nvvFmfeXwTE%2F272zM1RVRyw06baI0ZxQs0HEUYveXC8hXeCju7ggVgbs1KX7Du6rYydb8VC403PpuUQTF%2BvcmJkmycAEpw98MNTNKJvzO8GEREdxqTk5ikO3MdyhsozZVoA%2Bxnc5sqamXJ09hq%2BUJ6TpDIOAKWQtHHci1qCRFIaU7iGVqquCRXA%2BHwwG0PPyil116QlXumscyLV4MsliiaQRPcw2OyWX88QPuVpwl9pgoy1WEHYNJQrbBS3oIrfJMJ6XtpFlQ6lg4E7KYl3nSHHPs6mA6Gep3jhEnvxjt6wVFqDdaPhdPTXBpfoyrF0GvMK1tsoRTpRDusPo9HxMs3402HftyLLfCwM7uugBiQ4d5RSSJFybQhHNsnEo8SAeY2eal1Yyt67mi%2BRJdPGSKKS6C8NWdvtUPDS9CLsIzMhHZ%2F%2BIuN8V2LnWtUg1paRLUKrnkmDHeLNZM8jpiX14wPpP%2F5R9Hwgl2bynqqcSqeY5dGSIehKHp%2BBW0IB00i0eFzYR3UTTLawRQNjG%2BoS932VXJQIVfMbyfUR7XLpXBF6MtaZf3je80qA4mfh%2BvaAAsOmNGOgVvZeErpkj1GkqnQnSvmJlQjVfFvetgrCpFZdUYY6ORCo7%2BWe9YlOMkKVhXeRcnczzUeDjfkaQtsdpuuHpGY0aRJJo92ehNGLEtlodyNwcF%2BaQx%2BrP%2F2Y7bhwS3jrz%2BPWrlh04yQpy1u05UW9xjmsRvhthrIq%2Bl8iE6NISf9%2B4Z%2Fl61rYLmaBLq4cnL5x9uhW7t7fYZLQurKCW5QOFDebkpcYyQsNddmwj0MWU5vI8L8xZMgFG%2F7UOAJFXq1mkcFjVCU7Eekc3I1A4Op%2BZqGQQAIRv3cv3m1w63PjEnc87cZg8GOZr17tWYuXkJukBirf9ItoQp%2FsObmszkmAPmTSlQzJG9ABeByBoNwH1udNtdK3yXc%2Fh%2F0hPZ%2B5mVzjw46FQXaLsPzx6N%2F2Rv1xN1J5Se1nDJqEgfkdooaAO2M2h3giTpoG%2FyfXGnjTcptEruZOOOaJIheZLRD2MrLYt8NUhl6X8nlC02tNxr3eAG43mO9rCTLyrsy6VL8khx8kEUgOREwKLKcSHq9%2B%2BAI8flwAAdi%2FtxNuphIl6VLOI6MiMaRO7EoG2q9U7DGd7ISHMDcr8llAx12aR7NlsqsPRU0PXpe1sJP84lCED8P8BOJELe58PKr5zFHecysawToeknFA%2BBQRthwlisi2ExrlJDGzRiWdwN2KcUmZ8Wn3zlQfaZtxtG2nvFTamCDFEOefqSI78%2FS1EULTFyRTHmmP%2Fs40dQkgxWqXa5eVMMc9mjyU7q8OAPnIU%2FiorESCczSrf%2FQq4FdVNRtYwfXuVlFoEl%2BrC2sCJohjUdkKnVkRDF7hjDcdoJkSfMxPa8FGcQOw69LtBoiQYOMIB5m5S59p0BpobO1qPHNL%2ByZNvX%2F%2BkEu8eAQC46elg%2FvtBKj0c91XbYZBnjFDW2ZoceBzJaVtCmQz7fmBcFnxbt2oxWm%2F60yuE4WlJEOuEbo6cZCiiTJWuNQ5kdjNMU1cMxDNSrOCuK8%2F5lkVpTBUH5E5cFKyiOfQL%2FgTfLTz%2FpZf14ikS4N4fmzjiPFIai4juhzMcCx7v0uB7ZeUe72XIw00uNmTSJgc5jkMhyskjj2ZUbc%2FNsJE9%2BPkPvrdhowa%2Fxn5Quar00N07l23LHuL7K1HM%2BVE6kH2QfdKpYdHyiKwtaCTJKXocGsWlNHP4tnuyZXhu%2F5ZfEkKhTEARWYm8B7iBfYKgbDuhswJwQvX0qfDzNvlE%2FNX6fjhz8IO7TuokaDfHikwdBfjE%2F6LpymfelHnCl8nAwJjg8nlYtYamAEBiQTr%2F5CkpzqGZVCdDiuN70722RYaJ74cBxrH5vcQnp%2F8HDSwKxwlNjSYXW%2FOdUsXmmIeFu2TuXcEsCr0n%2FvOWn7MDm%2BqJjsj5WsT5LNZ47MYupsKmzdKYqDQXRc3X%2FQ7ygqu7W4cnSBE3dhU%2BaIhSv0Lw1k7iPyq8BPUizYiO7smoiyUKDZm8jAzX3otVWtgnKJFXmUxg3yOwJT998TJ%2BfunohS8mmKZ9KmVi1cNEz60in8WJanhuEJswMw9MVAgCjm6RZTtHdDCziJr3uuXsJidmR5mGck4zpgG8%2BpVX%2FerExIU8DN6udUKdikQl%2B6FS6xLJZjWZtjguEwcsIskA4QwiNUWNRITY%2FIRM3qYzQT1Y60EOhfLJxigkXMXE3NDPcgM%2BN6a4KENQnG7OnF5u%2FsXaJ86z28jsaU6UST5MGlyLcGW01ay8z2FVeXCdl%2FTAKHpEyGcZ3u32xiE4mYNc5sDc0lkKAGBK6Z99KOh0dWxdrg3X8BDYCDnf9yfpzzjXEpS9lulE9MRvffo75JdvtQ595N0cu%2FnNL2BGym67FJICJmGKdmR51Dy02CD0fJNuZ9NOZdwqjMYOq3N5hJWw2a5PL5VzCmlaeCZu617aJIZZirmbpOyFon43W%2Bk2GT%2BOEhaiAYMkRIEVkbESmbRABSM%2F8aSeWGHPvPHO8L7L69hGsiFR3ijtdkWcH9%2BdCxKh6AVkXI%2BWyIT1787x6FJJkBqVYHMmazrfmF4LSsoIc5SFmYPPPE%2FcDvsD5oOLxDWye2e8ZhkkIYkyiNlTD62Izamt27vJPOZkPaUO033PFzW%2FWvx6Xp7NSErBWs15w%2BvJUcnY0rJwSmjmqN69SlpyBwxLUPtpMjQjv6jpKTtilbuP9zbIw8VI99VyHbJXk%2F8fwFY7k4x6iVp5X5vx5MXdgk1bJY6ggsAj0cAMAU59eGrr6INtRMWb%2FQz%2FzeTAuuS%2Fc2Q4dRTL9lP17bY51r%2FzfGEcwv1HXzYs1o%2FqKombv%2Fb8R1K1Vu407FxqVavyu4PYzQVKiDaxSdJ%2BBHaK72RDlgul4jBjhXonRBKFGMXQ7NDrkraDwADgBjbL3Ty0hPWarcUp2saCLBrYi4KVuf4qziT9smvGMYap8gMnZB94Csyo9c2ajz2JjUhM9erFJEDzvba1HkYR5yrJWGciPc7anNezmdg0KcZRSdePu95wBu5S1D3nTLdHseOC0DRYt3RofI9Wazg8%2FABuZ1R69WtO%2FfFP%2F1nQHjGAMllSOTy7W4iYaZ6QF15rR2kjS5FSF4J4jlsqjN1scd6aPMRgBPcYs1k9OnAHO8WjfFOsDGpmMFumU54jcCONjoWww%2FEDItSseTxIO%2Bfj9MU7Y6atOSVue7B%2B8dxO5eTOTVIZUfUp2ET%2Fa1myJz%2BftS3NzBKJm9JZnyl06Rc%2Bu3j9wVSlMnxjq2WVpDUFrQ4Pw5%2BokD35Rlw8%2F5N3MX%2BnVoeh03N%2F5ORfXALxW%2ByBS67LUH6UOFb%2FYgqfYf5LOJRo%2BeR7sZjqYXUrzgWeqvsWQpWJdFW%2BNDSDewWQUpqUjURnmDEiplMJ%2FIZFkAgAYBnrPbKzvpzLrxBarUsFOiWO3aE66kzQA38uhSq0TeWr5x%2BZ%2Fj5b%2BOiT2movlxKIrnPvrcAMICaOMgT2bGIgUbGBwqbIGFv1QjbqiwTRTU5YuwIOzVjb24uiqUHfO7iPKMJACLhSldoXUCcJSXM4eTOLL9%2FZg9%2Fv%2Fxy7yjHSPHr2sS1SnN8ZHG21iVzrK1fPH%2F1yGEzMZKWJDPed2n2PvVdh6g0rTFAnalL3LYXcMzur%2FTGvkjGhO2JCFFne1dQiE5sMQ0pYYzJLvbWHXnJL2s4oHrcbvP4vnvxUESrFAFWLaJSptm%2FI2dQPQriYceY6OU7EEVeWEtNkP%2FyLJzW7akW1avZkhWtudMvMaP7nNuSlk0X4ig7NyoGTAJ8CAMCtt0%2B8CnwVtfNHnDsQgAsgULrOZUv2WxwvVA5%2Bx6FR%2FZk%2F6KZOHM5Mf4%2FvZ179EmuGudBFmFBSnS4XeRCZMWYNMkAAMOljsYKJre2J0kQ1p%2B7t%2BF5sogy207h3J57r7IPCPPjpgz%2BwlmvGYF6cP5gHgLlu%2FoXXvtHlg1wWmUDyPg96TPCmSlvmkGS5iBhPMxhxgRKhYSzN1ou5bnRgbS3dW8JEEwOHcH1tMDVEKxFil6fDb7YbtdDMfj79XH8qdWCEtqoPsL2MF0QVstj8T91z942Wih%2BV3lfRdTeZiWpzu%2FMg5W7owe19Tu%2FN2XuHPMyBGpErY2W%2B1SzbAcMz2OZxPqU86U26Oz13HBENdpEf%2FInys8C%2B8DdNdUmlYqZqbxroyA9yINcfFWkxQJzn8mP5medX5uHeuVc28RfPvyDOwUT1t5ds9Mhe6Uj3f%2FA%2FrkwMqt8rWIemp8HqfVI%2B8uXW2azUaAAAOAAmkbWnWcfLzpyICBIAAtJKnf%2FY99exscNNfVBpZtuiTsQMjOKszGsh5jHuBGw3QQBTh%2BojUYf0lOlfW50szk0d3bngWyIQKELrA9IsFEzLdsmLZS6YgiDWU27qwpVO4rwhokWlvFMbRHQGHbWakCXckA9IFnkeSD5PYBypk1IgYUmzC8NamXd5WlTldMXNM5vQDgQ3zIkuVcUHgnCUshgqE9ff6G1tdLNBHuaK7vzPkqe818tDsjtdgIlMd%2Ffk8F%2FucceWbq9Y%2FPuHMXS6GF5eo45Tl0UW63vAU6qPJlEsyBAlxLihemLOdsCX1A5leicVUO5M6HexV1ciTtLIRPhd5%2B8g%2BGi3SzfxQYCV%2FSHpCD%2FAobTtVLpONkHqyKr8xKMAsNv5neVBNxn91cxpAPzsnUKgr2QgDvm9hy8u%2FPwPnaUn4y99sbm68nB3sXvhvdymxNr2liE7V0QWJQEAAylY%2Fu6C4O5r9b7RUrNZIs0BBQxR9qlSHNgszwZM0GCRS%2Fzqbhg19xU%2BnJ56NbYN4ErLk1nS2tyLPYWwO1EAGdG1534jfv3BT3L9hmBrTuHWxj6m3JDlkihwQSEkSqk0IzVwHA7IACKPlDHWQmGAoyJquvKENiBjM13JXutbxYyPiD529ClOOnoqkmNhtr%2BODV1rGIPEd4zUSh8x0wfdhyapA%2BuNA9QAv%2BtPjK6z64d%2B70Jp7mw5jq9M%2FPj7QnjrL0XyqnWY2S6LoRVT%2FICKOBIxMoOxGzPQCmMBW6nYSetMiT7JTB%2Fybq9ujqMOheJEaxcdIpI%2B9JkJANzL9BUVtFdo9aEf5HDjrzNTN3pVSKi1M38HAAD%2BG3TR0CiNzIUn7wOAr3zoe37520f%2B1ymO%2Fr9%2FUGdmg9lse6%2Fx3XJR%2FOxnmPT5%2BTj5TmZCPwzv7jad0dByI0pgiAEqFYGkEz%2FQssgkQpomgQ3d1h1fjNGzzrjXv9dshZfk0s1MYnpdYzurzn%2BwvV3bevfbrdEIcmdN5qPHSLyL%2B4a5q3ieF8eYjQdmhIlMmEvHQh%2FHekggkkhIByVciHHH5whFhTZQiUuTO%2FnuPXSuFWGXxk3ao5YOKTOzhdk3cNO%2Bt3dPYG8bCQGqWu2h2Z%2F2CAbShzdG3RzbTNjJd%2BWAmrpo%2Fd7WU9dnxL5gSdz7SyGhr9LoVETEHoSASUeJUSylgwhQ7IBgU4rvcSmsCxxIxXkVgSNUt0IcWxFbLm93XYXth69%2FCADQBLAJeNd74g9nX81lcYAikRpNPP1uZV3Da%2BTjk3XPTYVfPoEAPvRuloElBQy8D4KQ%2BRdP%2FZcvr8MekrLfK77hfbAsRF9evv%2B9k7f9ux0pcA0v8pxxn2VpReWRr6m85%2Fk%2BJMAFKQLCmA5QiJHjoe6CKq88eG212bwD0ANArqdpZKt74Pjx1Te66lIxsEKVxI3lXM8PJSjH9RKfDCJExeJYJ4ZCzS%2BpI9egg4iME4UZWwLhq4lr4XJdz%2Fpe3c2Dao43knwP5HaW3XO8eD41l1tOdyV49c31gKW6AfQyKYJjCDWVmYPTD3aZZq1ydxfGrTFNVfHt8aETAIDvdO6dP3cxKzVEIzn0%2FhCK6fXSXBeyaQtFJBljn024yCNbKZmZMoAWU15CVdhbFMsQrvDy8bNtq0NCfuQUgnHR43lqTCb2H%2F5rAABrsAJfHpdqvR%2FioEzuBiJjkupPvReBvhMt93QwLH7Cx69%2B4DvD8oA7Rfb9J3n%2B3B9%2F%2BeZWOP6%2BQhyLD2kDPz%2BZAgB71WveNRjHNjybS8kZWQ8FLkC4HUu%2BEwQJBT6wmAXSt4EtjLo4QMkYy2F8%2BqSpr9WdPgCGJBlAbzjiDp44j4ksl9nYEU8usVmzHRhjMpskadKbiSzSLXixMM3nDNkMI953mZiifGzROHYsgdCEAV%2FRxeEwM7A8e8CizSEUw%2FWTj%2BbCA0hL1e14B2WGBDXyPUPe8zqc10k9uxQMcbp824%2Fx4o5ruYwa2VHPB3dQKkOwe7tW8C5GIPUmqAMH33935mSZ6Oi0ryUIA%2BeDTAKRUBgFoxKInB0OeVksRIfCJicWUXFVO1jzQG0g5SxedfwQxpnyprkaMADgz8F1Q2A8%2BodZHDYYRuUOr9gchd9ojR0UmIiSCJeKMDvovRfHbU2AXUv9LRACmVqu3rimfR%2FlQd0Pz34EAKxrV%2FawjYCIbcyGYUiwU%2BVIYqMk7rBUiIF0kI8oTBABBSH4GXWPBlSOQbISAcgDH6g%2FfGXcuwUYANDR8M7q0tx0Spy%2B8vYY9g8uFaXs5Mga3MkyBeTcjTKM6iiopiIquOuDx8YpUadIyyZZxyVQhF1qJLqkE2eZ3MZNqcJqvJRb5rQP6SOg6rdDQ0yRa6ptFWwW2vdche3F9GOP5F7ql%2B1Ngu%2BT%2BkgXEz%2FSEx%2FLjnEnWmmKI4stWiHKZ6ilU%2BLflpZROYpqTnaAmGQsCVw2PUAehZxMbHWplG5xiKXk1giPAwFidODKlrqZ0%2FxgVF1q0V0%2FFo%2BGBhUDAwAgRbuaPTdRJ36YQ3VTnzjNyJN3jsLmix7kkpI48KIDH0PfGkWDtz8CAND%2BVv3hzsvH9Q%2F9LZN849o5a%2Bnxu9fvfYdw%2FKRj%2F9QiwLeu6PsEG4IXJdSCpeRGjheAlHC6i8Uq8pDSDBgOCEQwCR2KPp0EGV4D9Me5qZVJixnTwdbg8PmtcIP%2F2juQ%2BUQlObNzdTU%2FM7NQWNnev%2FjVyQdlVCTw7OGd3pk29cHGm%2FOiVLBSq8k%2BxXscRQAZUaAnCVhYROzQQEg07f6MynnWY5yywqm6kG1jOhrdHCFm7IahZg%2BcOjVgc0mqDXMYnNn5zRaR6H6fXMp5myp2GdInbJATx4UhVYu77DJTCtsCd%2BrhdwOk12XWc6sVAAB%2FHSOAEceWGVFJHMwmFhkjXvIIiepFIR2efx554FBZa9y8uuESCudfEY%2BeuulqNcUmImKv2XVkZvq5PxxGEmcoAMD2NeKZxe%2BZht%2BrVJmdz9XubZbko%2FYXO595ovGV4XhUGHOkF1CiceVKyiV9eT%2F6gpYk68em4s4EQIR%2FSBzD3nq5KM49fOnS3XdzDg%2Fh048DXHjlMhcg3%2BUI%2BuzTne0SZXKab%2BtjBCTyfZahnNhnVeSwGj0WBLCpJISiOAIq2trc3LKragmr%2FVZOLc1U0K38p2ZZpmg0u1Frp2PL%2BaoQjfBKcvG1m2sd37GGwFtn8jt%2Bcz9odojZcRLE4CYQ%2BsQYcwnD%2BAADyky6nnDiGf7gIx983BZ7Zr9O13aHa8PGjtXcdh3Hd0MjjLnpoSLragaJpC5WDE70fIZwlTLdDxlSjR0kKn2dADTwjKEsZQ50w0DPNW8mxje%2B8eJqW7vVvLvX0Wu7luE7kQyak4iHyqM%2BETGQEEyJ0j1MBig59HdP3Bl6ZTEgtEJ1HocTpaNH2nTlfmg6gW%2FIcY5t6yARU90awVGHnkAAAGI5X3pfGZpKf%2Fslhm%2B3B5vrxZ9pzR67vkVRZNARGA%2B5Y21fE8xuIoUh5NKrUgpulUjye%2FVO43cK3t5Lm936KCRLRG4xcxcA4Mhj5x4F6%2FdebqAoAVpixPSj3dUS3yls%2BW4sMGrksCHQgIm%2BWYAwYhhSozk%2FIUMG4nUbqIf4pFHbvz1MM5xcTuw4SZQDB%2BghGBvX5RTuOu5ezaFnVkr6FqUEHWP39sZmbbt9%2FFihsvtivxNxlI2DiHAjOvZFcEQxxmwSO6O0l%2F3AU089fDCdZb0LA2Lt7mC7HmoDy9j2U9ilGC7J%2BW5ZzqYpV4pkg5nKYjFNyEcO0YhLIPLMmEJaJDKUp7tkENrmoKiK7s5sNfRLal9ykWLChi0fXHGutpxRrzukKDr2WhRj7GsLB5czCh%2BzsW5xIamEH%2FzY1Td5VOaNAb85NG%2FxZ5cR9dihXKORpE3PIVnt0GLDIAl1u2tT3Az7nUjJ581uBgFg8ofcB81h5eThlSP5zKGj5Itf2B0zNJtSkLo%2BMnpiKApiYADjBWaQ3d9P30EzADdulRiICYCW0PhGcfSVdhB7MZvoQyVf2vOB%2FJFfW4I3%2FmhvEEZhJgtG9XnqAp06ao92NVYhpiivpzB%2BGNtg0KlIhCiRY5zEAWJpCImw%2FVPUz1CSwrG%2BvbbXDCs%2BaZuJNJOJ797a32z55Oj%2FT9ifRllyXeeB6I6IE3PEjbjzlJk356zKmguFAlAYCIIEQHAmJVqmJkuUbFmD1bLby%2Bq2vfo9%2B%2FVz2%2F1W%2B%2Fn5eWi3%2FTxJlkjJFElxAEVwQgEoFGquysrKyjlvZt75xr0xjyci3o%2BqAkBKtPNXraxcmfecffY%2Be3%2Fn29%2BmuYK129VMXJkh1i81GSFLdocRVZoSKRyuURIJydDFtO9yjEMhj8Qx5VOez1Znn3uywkWktnZb29nfP2yt2U4QjoZuf9vl0i43r2QBy9VZngKTQS6o8yVXO3Jq35%2Fl1ErGEByLo5KIypCxZ2M69XKbmfTMktlElU8%2By1Eq0bdV5oVFw6cq1ebGoJa3nWCjp3ojk%2BgFeZSchLkSm8RWpABBF14Erf54lQfW64zvD%2B%2Bt7Aq54vUr7c0WtltmTHeGUW7D5BgYt7ISeUR9OPbi4oBIb417N5JhJNvva7eWikeOlrPFMq%2FOlTnAuIS8OPD8YUSlBs2AEBE4DkK3VIqMmM5zdTCZBQRkRLW3%2F%2BMKRe7cMVlMFPxUM62DvixuVf72PxCdf%2F1G2w5i5WNng2a8%2FDmRcuU1bWLU5wnUSsMIxh7CdEymJJ3GPAq8kE1iHiUeEcPxZ6llKTMhUyXwB03frImDVuQPrMKRQiZOzCGVrcgy0eu1x%2B1ELRUQNrwUGElQMtsXv7wKLD823YSizEgiDI8yE4wp5KKJo4tpXNpb39%2FbvHcQ6N1gbWUzdAbEfnOn7RhMFBEhuMDzSJz0HKVLJqb1RANzhDBLqoGld56qm4u%2BHloCRSSRZbG4VO4f%2BTTh%2BwcOKeT2InYfes50xxRRae%2BrrwnH2a2RJ0LqrVAYMSIR4SXt7fXmEEkhRYWkmR0fVrIrWQbCvXbiIpsP9CeOdcLXOoFjMUBafHoYuzbLiHEosujMxCIAAKz14oMidHfTFHfSvVT5cwGV5QDI2umQScAg7FDN0KIUkRTPKkzExFN%2FOVlL0sxS2Nr0VK1%2F9cr%2B7tv3eocWpXel2eVc4PsMiYgci%2Bb%2F0S%2Bhm3941Q4j%2FgOffWXxdTvbeV0Wb97cYou7Rg6D58eI9BzkiyETINL3uMCS8mSQRgl4fppFA0TXi7Cr5FqsNd7eOFyi%2BzsKNynguYnH97eb7RHJElnkB8Od%2B8rMqUlzS59nY5VUdsaogoZpgDBmIxyIlHkoh5wQTqVhubzIbKTddRlLus2OYghjzWExZntDAPARiyasjh%2FTajLltLfT6WRYt8%2FNjcZyHd9W6xL2yOYgs9wbG4QjmSKQdFQp3mj8Tv91L2QvEPAPRv832d5ze04%2BGC0WCvz1J15Z%2FcHQ388LEvS5yEsyYYJntF6ak%2B8QrCFDYX8tneLTnYpIwNlyf6c1sehngsYHg75iafd5N6xNaR4t2RzK5yyQ%2BIc5qJEfZyNaCLJGLPSYW3byE0rRC%2FroCrIDlkNoJMSOwufigCOFhf1t2iftG8GgkF1fDZoiQeUD1%2FYpz3j%2BA7lgHYav2gI5a%2BU%2FX4UvXhn6DH3642cBNIM%2FTIVLV9wLNL49wolG8aM4PCAiSHsMw3IEHWEUjlOdZ8PURiavtNpIceWhFjI5uiPz1vqqtFDSRJOEYswX5%2B3uTpuJDYPnDClpOrFUWERJBhMQuohEOoMGQsLzw0BCCrHcIImh9vittLLXGjeZctwDD2%2FoqOhqZETomVlqOJwJZUyHxeIeEjl%2BKMb2mncqmrrBKUuBSXqp0pLYXCY0UEb84X1cpw5TCEIbSflb6tJXvog%2BmQ7lyeAPWn8ax8N7IjtfPi%2FV0bGz9p8EpZHARUjzBX2c5DU2eqtRWyBz0e0olrMms6%2BV2hJn3aQo%2BVxjcPeJJzwFOtH%2B8THeNAnLdo2pOqOTVBICLPhKaf%2BBE3YqEtUrN%2BaG3FYDRuRb81drf%2FEboqrWd1b3IacGaoCIQkYiEdBqJjznvY5d1DfCHWcckkIQbBVy2O%2Ba1XouZE8ClP%2BlpO%2Bf%2Fxi0L33fjFj1F54B8DdeHRrGSeMb3M%2Be2%2BmGcY30UeRGBBKRRSM%2BQQEb0xFHj0nD4UtAByJrEHPUM0M79Nfj8Y4NRC7PMrpVjPfuX28ZupSX66cfy%2FNHZ3m2PPOhYqepOzEncXzohEkQOV6UhmMqTqtK7Ug6Pvrhci3qp7Ozh1t7O0N9tL6qNccDOzKchBRkdmq2FctlJaiEQUk8TGcVnGjk%2FiiZLJCKdqHs%2BkRf0%2FvK7ITdu8EUenukIy0sK641BIq7e%2F5Dr%2F2%2B%2BIrRHJn2Xom%2B%2B31pp50vkC%2Fhhd03vntnddtYTEYNSGKKS5EhoAEZHLBMLdTzzhBIP9zrQzjqGgRBMp17l6Y%2FSXHw2tdvd3sGxXHGnkK7faWqO1wUO9OZw%2Bk5NA8AsK2Mw0LW3mR534n6JaVli46epH9htY6KS9M1ki9lSKpan84w6RHmyKmaFztG6mnmYS8mWTry2BHY0bh6tEKnSZ%2B5J9e7h3Hj8ezg1YujhD7xTxoA8NU%2F6VmDWebG3txxOew5FlPAgC1H4JPYpnO06%2BuU54nJiKUwhCQpRTRHMDzK2bvLYtbai%2F2GGBayXhgcwLSw2%2Bq7dKEokokX5o682DlY2SaOymKG47BPDJ18YINEMXG%2BOiMMLMfnzWgjAx1r1BI2b3UpNxEygWXBCISEZBpZwe2x%2FUEx9Ly8KWdVc96GDle93YTs%2BGq9jZ5sCKmblu4mk3hkja9xSvb4n3az1rgkly7uF8l7P9243Bx9klsZXHhNqlOnyOkjL5bbQ%2BJ1IvovO%2Bbpj9p7d6fqB3BvFgasNMmlnF3A2vR2e85%2Fcn7N5txS4DEENfYVJQbuZ58BgFG%2FKnXGfbpEnPJG6YQGoRUKpK1%2B5FU%2F8h7cer7NFvVK3demtHLb0Z0Mv1MYDQ%2Bll%2F5CVIGq1%2BOAjQ9ZvxEMsxkwbibskb3HCKvX4V2vn5FisClX79gnmqw03fu6c9KJ4lfuv3JUPbz41tjNPP%2FXAQCu%2Fod86ND0BitxONSIkWUrWSF%2F2SRgwBWxDzZK9NLIk%2BdD1g%2BahhiKCaXYgEbKcEcUdbrmkH6NbKfYI8dbxxaKHdMYOvmsTIF5JfK9CTEIVTo1XcnzYh5EBfGAconIEIkhmPsU0Rqh5r5q7%2FYBMlwSdh%2BSfcjybMkLAe0xlGxHBUmkhUC2uJvM6XUGq0Cko15mPgoogLqTlE15%2BlbjvMBfS5%2Fb7Azc3HbnZPFVNvjafvCz6aF3JaA5gnXJbp9LB%2BP8uPzROivTNz811Cey2KobhD53aEtsgzc5Y31y3j7HNCEns%2FtXNwMCACyfSwvNjsKR8GLJvft1Jj3oXTi5MyQbwxsxa4rwQVOTh4MqAICfsfoKkIbVk6daCQTlnKuyRNW27534CQg7JQA1CwBIBIAvWcVjUEzeuCIaZgNxWLcJcXsnZufKLe8o9NXTk0XrTe6f4LsHq1eMqPhXnwWAhLzeDEUFNu6Q6jlJzBJjyjDmvNxEeeewEUpDX6rrRI4uK9n5jD3UKyQOUqAiX0WHjJj4w1Y%2Byx%2BWy6OQFsFDxn2tjDJcDEGLQTwiXE0whPNjO0wpATiJAhDrPYdPA980AptK7nnOiCeN0J5W8RITcr7ffBfMmKKsNOe6Va3AEPlyEsQkOeiq07AyEilHBmirz0u6VyF7Y%2BDpxseubD1BFu5dOREv2320up83V7G8vmN%2FSHOX6bxY3bbf0QxBnS%2BOT0zcrg0%2FeNXco3aeP5i7tMRc2s1pDpV2K0SYkrjPZ9ImHUmA7fuDidEooQPW8H09IiOKlt%2FM2rZOc8SkFSvi2NXCquiFhQ%2F86ThHDjgAgHtoItpWDb3obxZ8PRmntFdI2qGM0zfnZuC%2F%2B9UyxwBAhoPEvCtV%2FRGB9KshCOeqwvT49vGX7MHbLbx82t%2Fu3b4zKM7%2B%2BgwArLbRv%2FIXYN%2FojqACvNYkkUtoennNzjovjA4M1rF9ModY6fkXHsSJWN%2F9I9p08giVdSp0Y9m56zP7RrHoIChiWXbHVQwJy7pe4kKmUk%2FD4L4UpmLWTAAL6GDnQPV6vL1jycMtTvcBgEYxOdGAo4FB6dy88Aj%2FK2bdMIyCvphVUlno1YMUspvRuJwPBcNWwhTsF5Q%2BwZlaiFVm6pn2P1%2FdeG605URdbm7Lnm%2BuR0NzcG33hUNyOatL%2FvaVfZOmdT1VHnPwU%2F7Fj4q9kv7t%2F4XrbKcnK0nWjSRJNu8N8EyiLqbmes8msmXGvMNnPR58msWy3U4h5liOSGmE2IjGriWVNFZQWXb40sFmHFFt%2Fewk6M0Znw3xuhJwON8UMlg%2BqNsDk%2FmA14%2F%2BWeO30X%2FPhHL%2Fm7VZgKc3mj1030sd07KBL83JURSn6WtfjkQSPdPYqWlrlw2u8r8DALzxH%2BOWe774PY0dQlYJLxaSJiLB1LoFr0kunrp3wxACK0obSycelTdUPh82N8y6jYJarGMQYDPq4EnOk%2FWYreYgnfNJwY3GUcTJTIJTAuPRxYSUFSNUZVY3%2BOjwTon7vg6qDgBANmo0CASl2EEvEwZiJDwcEEFKKWfonSwCPw%2By3smFWdzKj9yxRSGWAQwQKwGBUgtUqsFx5L9u1tpvRyPhdoM%2FJCocNUSL7BVnYqM9lT3okdHaXYAoAmIidcSuIawRFKtOvPXHnFC6k%2BYykO8lFLN5yDC7WVpr38hIHcq1ApbPiU7CYUsBh%2FDplEN2wlp8Pu2anGohifAJZCdJcfHmmIrTlMwDfIPlvdbZQNxvqdPB3D4s%2BWH9oBgI1v3wu8zUNz6Cpf%2B2CRGNf7%2F%2BK80Lf2yExFBLAQC4MxJBOvF6boItScR2Ed8%2B03%2FtGj1Z%2FgQA9C7910pv%2FBL1wxHhzwWPywfm%2FUob2LRC9m2Ck1xfORWelEDfn%2F2RP3zhsQ1NihCLyISR2aly5zrmXRdLTMQxCeP4fkTEmGV51jbsODcq1UdU0Kd29Px5Or1TqW91DkMdwBAoD6Ozc5JrApmObEL1CCDcLoMxAEASUqNUbYVq0Y8IjOqh64aRw0oJ1XK4SJGGk4%2BjmIpMXeKrOKi394uJxhp7J%2BPA1MXkNl8Df8RP2qmmXazY9OAuJw0BhOcmRcKks2i8dzz1hdl3grMn9FvAZUpCvhdYzCQlxdZ1M0EgoGQU4am2gciQZSk7lomUiHzwcYjjEPFojFk2Zssatsc%2F49z3KZQESwKAizR6qc%2FG1GLg4nSqv1MjO15%2BcfzmoW0ciZbN%2BL9jwhFgqQT9x9ftyIP0ycsA%2FFw%2BSl1KpcecWNhTQ%2BNb5Z2LwDwtZJ5xgrvXts4Yh8cXfzDIJ0d%2FRsGCbrxz0fEzKBBaiNHjG%2Fm9ULm7gHoVCQDAf6Nfmp0DAGBPAAB1IohNmhNoS8hnhcQ3mOwBkbXDgT226IRDYvfauDdM2YGLChsJ7mrgDvrGYXOYkEQ6lfeiiMtF6FQatAnE%2B06KkRmHmCym%2FgO5OiYboGE2Q6c6T%2FE5KtjtmDqBGYEMinYiDqIvvOJlhTCcPeGfYoxM5cbBFacOEvjX3Qkq76%2B32%2Bgw5mi822ytG9LsRM0wASbEVFgnCHDEKMp2BBkzVFISdrr5RPL17AzJcJghk4QJMrzu8ZjqmiUixCljxzJKgpiMIyOJKewDSocOj2iBjOhIeGH7HpnmGOLkAkB%2FjczsdvoK4kt66Lsl1iAL4OWyxBE3Q42tobc%2BEPifbEFtNYkrr%2FDQ%2B%2FtOVLVhaoBLE3UU0BGPh1SaJnuUP2qPD4zcX5%2B7c3KxefnGZprsVxeuaWeff%2BXXl6WMcGL%2B9IfkLZ8SyZ6EuXMvVXk6ynzx29f6kxIAoLXt772%2B7s8%2Bcvm%2BgEycuEZKqHLo8rYq1mOFsGkSgkTFpuOSdQ62rgHCDXIfYwDQA4vjoFTNJGHiuIB7JJciGylCIst7xF5PnjJsi8q7AACc42u0CNBlmRAi3l3Foq2HdEuVigJ2%2Bt5MtUWr1mNsolOb1cyg6PWOTPOsv7ExOu%2F1y1cHRnobSgVRswFgdHkj76UAEDkYsUl%2BAzg9lm8sLhSSkLhefex2ag36%2BCjHYsfmckDHpJ14ZcCs7VLSIUEHFCReyHuB4NgkTjCPh0RMp2Ic8zP3w0%2Bzl1IKU6RwHAAqq5hH%2BThxhlUykT2NEHvNijAoLNNh0ht%2Fby7bHc797k82Yf5Bk3Lh%2F1s9luX%2ByLtET08LbCgAx%2BoWz%2BCwrRff8Zd96eeeuaxND75%2BX8O0XqHusD9%2FTGVY7KJko7e8vPyBf7Y2Ispo9peft6UMvOZYeiN7Mz2Ot9A4JtKd%2FfunH3SzUwvhoY0oPYg8ClF0NceRUqrHApmfIFmaw9ixTO3SBkvthfmgE6UACx8%2B%2FtMvpvnZEsJ01DX4Y0Yurmt2lgwsYrdJ5NA4VENKoI0YgBEIapxwps%2F5UQZl%2BHvj2sBWSNLBXD9I2xHkfSMdju3NnZju4eFey3FOkn2tbZ6cS79Nj24tdQHA4b0sEYcA4I0szIXEs0uC0RBDn3Fjf8l5fVgq2pGwPVHqdqWWtx8VBj02l5gOB1Zohc6OgoAeazTWKYIg4jCNcMTREWlGCGVlrihHRJrPTMxur9GJKAiN50iAg1sTUbGIxiFbqhbLahzJvKnLsrXt9ed6b2W1rT5O3OX3Bc50KBIAMOqsJe8xT9FXP%2FWxF2N6HJYaKkk5KYHEVp9BDNyn5F0aOsFjHw7unrvz%2FxkJtFTqNpdfPjIxkxuROSqbX3%2BrIy99FtsztaVfeFrb97UOzR89V2PclcON5rDlm6zIxQejIwAA1MQoEaiMJ4OTkNgPSMIlM0hWk4zbcvbu3moP1%2FodBxjSVox4kEpYOjEbZo%2BGVBFoZ6A5%2BvSSnbWqFsuaGu4TkkeXUR5H2bBnAUCcdYw82xJiMsBCzr7u2QEszHIQRIlLBC40lDLra70341zf1e3%2B6prUcN%2Bub2aOGOH9%2FmgX3BAAwO26R5OHA3nogpEdRM5WF40dOwqWC8bK0NxVI1aeCC%2Femnbf6WxMNgo%2BZjONqpip5st8Jh3z85XSaM8jEipOwoj0UuxYBMNEIQRcvuAEpVMf%2B9TVGyZdqzDs8XkA6HxX6SslG5UkyCbVjkCmnALiIGS56OZtF43S0I%2F26rVHc4qDRDYVgNWN3MTkIwv%2B4MYy2C%2FlTFJxiUrZJkUqwzGDbSMqJNJWUNAiO%2FHaxVPu3rf2I3FOTsyF5TE3GXAiaUoAWemtvTJ74fxAnKO%2F%2F4drN6WcGoexf9OTevvJ2AizJQlzint5NA%2BAps0YRoLFSshCFENgJ7JSynCMYGyHHh1KksJhzmVZgaeYMldTine%2FXEbcXLlp230Dqi029bl8KLNeUtpP6gPViFiXwbrmAwDQJGIBT6mHieJEO5vAsFKN70W2xxQjYgDHP93TRhZem6z7xMFbpWpxYGRZSls2v6O0K5wPjAMAnO%2BX%2BlcWH%2B6MQJJj0BgbNCVVw%2BHqAB77rVdv%2F5E8PVlAT%2FsbYr2HV4808vGHpvOytQmI9%2BCuIx6nWvrF79wRGwqHXSZJ%2FQQZEpH39GRcjsLSr6q%2BjV5hqTP0KFoCAEBaEzWzBlYY0%2FDZ1G0WOAIlHCm3d%2B4lxBC4mCfsd4dBMYzQHhUZ2Gmdf9cDt3998qdgwuizJe%2BYFkOGsGka2RpgigTyFW2D9qo41f%2FNV87bulJxrp460ZBNdfgDYbHgl2MKxDMznZiDyZ%2B%2FTHZubKip%2Fj%2BYEXI8ZpBPisigy0oYORgjvbf9m0CdJIKQKwmxopIil4gHN6lQa7b6ju2zSjHHK6LIIHvEZeXJSXGuUsnws9laMBxI3EG%2FzRSk8QIbSUyIVJrSbbIZxTEbESmb3%2BQll07KpML4AdkJLEHt9pKc4heM9XRg8kUrDSz%2BY5PQvmym3HHo%2BZcZFomPD9a09SZcd2cPxhggTh9MOaOrY37KZFlBELlRABCHALZ%2B4uStwwH%2F%2BF9byp%2B7rPd6N5v1ZaZcms9SrcpkvuqPdq51k8buTp8TJPOHN%2BbPZANzmJBUlCRuAiGRtbnpyszLLz976hUuoX9o%2FOWFOZHLFgAAnJtvlEpzY3e%2Bl2c8bNmhXdXTLEHk%2Bzd3BuZozFOuDDh7DsB8AJo2vzkzUHecn3l3XiH8u%2B9nvgBXo1CiDKspM5wtFWl%2FP%2FajIMMhGnfGjOzXiA45ohijvNd9fJLpTqh1Kbfoi%2BNOEmlh0gglAEH5p29LVXvbOxkSwmEsRV46l7ZLgmkkcejTlGTePYZYAfXYhIwNgYjYrF%2BiysLYkJMk9XGQ6uEgTEKhmMtVlARlKT9FBoGxlRnsLr6w3qJyRIMXZQCWtthhLPgST2BTVBidqPQVRhliyZraCSPC42Es6mn1yHW%2FlfQB5HAMAC%2B6%2Fz4PAwimtHCwK0z2qBSMfpTAOsyPUgCADPghAICeX1g9v9gWx%2Fk0Xrr%2B7gC7r7UA24Sy91n07e97JlnzJOlG7dTSVtsk9JUPwMRw6NPjCiIP2CpTX6197uXx19%2FwaNPMM4J0UlmuZsIFJWYhuNU0n9l70%2F2N%2FnrMRZQ%2FNsOhSuhbzHzP78xytoa5OTZjQka4erff1yOGDxwGFHsdI0PZ%2BcqRV0hQX5zpRYuL7yfRm0FMLR0WcqGvSn0m9mXC6Xl0bMukk9m%2FU4VQ8%2FImno16kmIIZx7jd0lXUkr5MAfaqAScL0IZAKD8qf%2BtdQqUiS0%2B36diGrl%2Bf5AXDjnai1KaXSxTyTolibW9kT4i45CSqPqCKgmxTwUEiUWJpcOEiRwQG5OTHDAUz5NMMc%2B50nNCRBPVGg4wSKnpsGSC2MDCySBPEpiMRNkcIpekaMLlMu2Y5HDUSA3fAT0dRi4A4oIIA2TOIG3LNmFy5upaf2L5Rj06Ksb%2BOALIODzKmRmiRD5s6xpz3oFh6P5oFIrGI7HxXQsAxkxRSvbuDKwjL2SRo6lTcZs6O7go0dp2blYcNHVMNLPadVBDjr168lePjg2Lmnj6459%2F5blz2WIgmj8cfvfNO2vusa9u7apn%2FsU33nzn4qW3VjZ30iSGoL2fyfXHk8R8MLqTFKm97R3d7vqsQDv09HTa94nZ8ODXfu%2Bdjjcr5AiZAQD8Lmnx0mvs41PF7xHdEa7tbopczHka9mLQBJnxxj72AUO%2Bi54Yd8GGE2fJkhka%2BHqpStlDlhyFQ1l9CAEty1%2BGnL5YUL3EUoh39J44LdiYEgxJFCrnz05OVdE9Vgx7lbwqTeIDxNKicyCwQDbHao1M%2BIKSjs3IQ5wshFxiS2zqJOSksquRCO6WMzm9D0wKNERc6keRIzqx6KkU0Yloqu4Kmg1YH8vYcOf9wPEAotVpHwDU2GBSgPlr6oWw93x4vzeGhROb0%2FlIQmVHJtoD0swev0PYZEanH4qhH0x2PWDKzsgdFzrC%2Bzsu7x%2FUhzvk9LEpD6dyXjVv3F2cUJ7iWsnMZlX5WN3wRvNoZ9c2Untt%2Fca%2F%2BvAxc1c9IQJ8G4aaw5F9w8M2Iucv3%2Brl%2Fg%2Fp%2F%2FWRbQo7rCpFNMn2WYYdkQdFnbO0QZnYHe3qZtKLSV10pGK0McD6jZ%2B%2B%2BS%2BuuHt%2F8Ebh8YcRFD2C3u6sFMUvPQPJ%2FQrkkYgIl0N9lyT8SkvPYt8JEfAeSgvTzmh9QTjeYDXPFxbk8sgPb9RJn7F9vRJT4HOJVvz8wdfXpUUhjX3H7K2sHG948QiUNCdxliJiBICcphxPztQLEFjRcBigIBxKolAV7JEviUCn%2BVzKowxe5%2Bl6qLE0IN%2FavFNfzvho16%2FMH9vYj1OHlXymK5KUxFkEkHHseSqOuNAGugNSrh8WMUXFAAC5I24X0BClPkBuCZzoSZy%2FiWgpt%2FxmccYVPYGUpmuFKf9uycuEr1OrGN614fG7EB4wAEkIPzIYdGwukjezdMQ5NGFndtcO6qcayVLh7QO51%2BrUc1IyJbmFs9h7289%2FcCI32kZnFAa2v3fIJftDiHt%2BICBuuXzpqJqU%2F636n%2F%2FmpeazSjbjudomI0B170AYNDHDVEN76HTGPQqzljZdyd2ON7188njrf71hg980vnL6R3mGu1%2Fb3UuYfYAn%2F1hU4m5CRyhvkJxJG%2BsAfiYaQAipiqvh7EYHk49XyORoCEpelw52TO9gRj%2BVwU5s5wABWTS4vxP%2B588p7WTO8FZu9jjpOpVFwCXpxGaMdFEFQMs1g1g%2Bs%2FEGVaBoeZvGhvc6PJmhFXZ%2FVA4oFvMJ4ikUxvf8%2Bmy5rFsU4Th1JmbEPrXP5vnyvg%2B2BF5XoSFmHOmACsD0VeowAT1BEYBsWSRLR3sAAAy1ywBgFKcAkM0iNa7mCOa5NMDfP4Cgv1THyF6fzTqzp8vNL9zO%2BM1R4jwiPd%2BdPAAIYb5vnl95QAYkmwAw8SxJRn4GYVLhCbLMPKXONJBO4PMN9BgOWxFHTITO2PAdFXLxloZ1Zou2WwED3fZQH4a%2BKlXZHe0gdYtGUfqn07%2Fz6T%2BE0xuEnONb3pgBWxWcssorcLg3srQ48dyUOFX2128AgCH%2BH4WNHgCAvfqjD1Df%2BYMtvzs6xl1%2B8vSfagcLjkfGAo1p3wezD%2BDEBucDBD5%2FY5KQnhbqBQeDaRb3bnHZnqCW16wjQ8goOgPtEgAoQfz3M8XcKHHG2p01bt4tMRRHVZODHpqYJDgAQLlWsND44qWUPynTlv8WhVsAl2E6n63HWwi4UpGJQ8aMMOp7JWBmGNPh8%2FLgjWwD%2BNqQvV%2BeNlpsNIww7TB8k8JKTFgeT66DECX1QrKaBD4IlH8AABmTodYfjJeKgET5TgCoe6wmL2W9f30DNGNxhhqLXKwVx%2FdYbXQYFJjGxuHg3Y6XV4ZrawBOcnrLA%2BB8MEwAkM6fG%2Bz5tafCsUrU8kEs3FnbvWqQRhwDJzsBLeak1UizrAiDl3JM4ouxxbDG0CE7XuqNEO1cmP39kx99uyIeFLRQeevVj%2Fyd60O2p%2FxC9w0P%2BTYe89Z%2B5gg58hzbtcH206RGvPXgLTQKt3t7KQCANNOuAQD0DKd5agb%2B01e2U5Jv0PSfPQkvXZN2%2BZEdAg1gMzENANFGyAAAHcbhBvG7S%2Fdsh0X9jGz7THnXX1Nmj8mMdX%2BSvztH9GuAEbCXn%2Fzt11KvZpm7TQg0PCNPhxgziZ3LLgYcAKCr4%2BLi9RZOrRuISnDWDRnGBdhrzSISHYLMyQi5ZBIr0mTmLDPuhyrIAi2NZvWdlZmCKuEsb8MoYDif8kwRYjF0MS32ZGtEQouQU2YEAGgbAMAG2wYAIiUjgCS8AignzL0xV%2FSd199KQdAMXBiM1WPOVhPUDB0zQSSdfVw%2FuG0QJgaQ73WqLw8MLDfHAODDC58b9jmMp44LWfgA3k4OolVzPZJa9z3GwKIchigf6CDQCMAHCHDqMn7R7pUzJlfRe6L4bHTZ4ll%2FdOkt7q8YhwWSZM0Y6rv%2F58pfnpstVPy%2Fu0VwHpAZJGv%2BKGLjmArsmIqgKl9%2BV7tCeqj%2FjusWgPZqgSUiagZ%2B7z%2Fbom4%2B2ybB%2Beqn%2FTewnh1gYszlux4fRAAQhxACMI2WKzx7fmKIed4KmTzXzB9s2AQ7vvdBvDYz3YWMF54ECBHAkzsVtf%2Bhww3jjk%2Bk3aeWhETFd%2FLgBQqHAACQxVDufHYLwAMASFGco5oAEO0AL044AfaUlNkMp0TMTS2K%2FP0VzHn4ymgCX%2B%2B4e59jAmvUBY4weTosaliI3MiPUWY8LDopABwCKAOoGtsPhytYD4YuPBoEiS3%2BXoelbihXLADEHsy2dIKKIoQcJ1Wq4hCVZ93w2AuUk1ERPfr9OEzn8%2F0vP%2BxcPv9Th3vgj4J4%2BDpxavX%2B0MS0acZcNhM6EG3Hjbq1b%2FGcC8DEQ4ePk5ApZnxJa0oV%2B2D%2B%2BcVj0xdHthJvAwlPy9%2FtpV42FZTqQv7t5J%2FJ5%2F8ucaO0lXoAiQ5DENiUFzyXi0IWYHYDSsLeg6Gkj7qe1DIZU%2BFj95zyXLJ7%2FY9NMr8ZSXUSMt%2F6g%2ByV6drhQOAZnGA2DHyA6hiIFJi60Ci%2BfLa2bTL0vj493%2B5F4uWlKdvxa6tKnSuVtDwc9KpgMQhgZNqy8v3WqhYBzJ8spr1AxJoslhSfAgBAE3sUGV7jvQefxgMozXZCAIggcjMBVvlg3EuqhIEqgg6ptCRmNt7x9fYIAKxhZc%2FJ4wFTQ3s%2B6ycOHZExxqwJ5dHD6Ri8RVM2lmNwUTXxfhwO9rw%2BbLE2RR1ZAUMoKhf9ehcvEaxjHkiKR53J6hECM1%2BvnEPQb9wQBgdD%2FNxGtyRvw%2BC7N%2BndMNHsaZNuDDau6AwDdm5CPlVSdojy9ja1zHAdfKQ%2Bln3m%2Fg83fEJszJdiJ3KzH2pwCg3G71sCph2YUdDx26%2F7O0s3MwyfO4d8w1I%2B%2FZ2vfO5vty65QXPtgVIMCgLST%2BLEA35%2FAOW9d%2FfqwddzRzVvsVydvd6ow%2BYf9Z2hey4I6n5GGDluqT64R09GFGeYCWnYACSCFJilIwtVXjV6wxxoAxU1b4Y%2B38BtO1%2FGcUnpFBTV53KOIfWcWYB6h9av3Rne9wDIEkfqAW5zI4qRBC4FAEAFoxU5bD7s05TPhAAwe%2BxeFwCAloBMi5nMiq423LtikfE2adrBIHU6LZkyMQDcxBtHeUIYUTPDiE6RkvDgUWGbYx78JgAgfCoMk2iCbArCbvjnIP0%2BFCfClbA%2FW%2BmKpvhHAGjCVh3XG3WJM3ye89sRcMd4VP3GFS%2Box8yUnGjc8%2Bu9RKC6eN%2FaAwBoAdwAIoUJljOeOyk6O4%2BfHMXOtt%2FJzz61tTurTHB71dN75gwf3gkTnF9cKGVMbYwHiduvD%2Fpn8d5vFX9vJ3u5Tm8zefed7vRaaZl%2B7bX%2F8spHjuNT6A8v7cLR2s0R9oC2AQCiLiwNLQAAgniUGFeXLHzE7xeEC8aBtj5wkoXyhCnXzLRVnViJu3jIuxLYrotjNgEgbDj3pBOcmO8PoyRDGKZmM6vbY0KUuk5EzGQVPQW8llNLIIoAJ2MAqHoS%2BfWDfQsDJEZfcjgHCIo7fe4hHIu8upLPUNmkKLGtMBhHUpsTgUyAUUneUnPJ2k6SUH5cV1pJKcBSEOp3w9DoqDqxuH6gEq5FRTjeorBtpBxlJohOSE57V%2BzITzFf3kvVQ4hw%2BBe%2BbxfYKybcPh0O4QAA9krSRmzna%2BXWPb7do%2BkRItkXi6%2F%2B2%2FseW64LE5Xy0VL%2Bj%2F8r6zdnCaU02wSSagOpxIdz52aYL09X1Kl%2BjkGV6ODts4hqW5rize%2Ffvr1N8zVo6WnpaP0YF9m9kZamtGeNxj0Zd489fe36qcAd8wtr7bN2r1w1iP%2FftrYk%2FuGdiSsnT14Y7mTN1wEAooeQ0Mzi1x%2B0yKcw%2FcAdZ%2Bzd2qjJ99iTymr%2FdXs4t9j2ZbKfbTlF6vRmbx28naWAsejYiAGgBUdfLOMRvugu60Y%2B7NojNh11AORti8%2ByGGvOpaNB81QJDJmETpUA6G8%2F9R0mDohSCwBFfkBHWFyYW3xXAwCxDuVsxqUh5v2iQoBrGo5AJEBmaEYAMtwchdAfHfmg6tiAQRKk3X09nQw7OkxtAPjFyOr7ORw7jNQqJGM2SUKyCPuPfrvgglSwod4aI773I5bD9dZDCghdMwFuPf3Ww0rdDwEO1OW5bkuaXazQy6ONln8JHhu92eGslcWiWOfeyud16Slx5uzljm17qE8iDZw3t0S%2ByqSaUZuTrw2z%2BXKz1L8%2FX7975%2B5eyphaQISn5vISrXsdy2eGHuHYdooY2D76ofhrp9gfLMKNV9DGlaefuqopfmj%2F7Kc21uj7979ZPSULmc%2BU33o7evTB5198ra6yzFRsbcDDgPoYceXDl4YnmeDq48utYYuQbS2vsgQtzWWjvkKVa2%2BGXcaxA98FAEhLF3AzNZwGezBIAq9nAGl0gIibZERRosakufjtenMatrPdWlwFHP7g3%2BBPKj%2FHXWQaLTKP52Z8O1P60Nz7uXNTa0QuJbhbY9w%2BCPUgKM%2FOlqY5mpGo1GUp12KDBJLqoipWyrkaFCW6NnOqOD0vKPlwiYqyTL9ddMcxIdpl3qTAjeM07eEEAICYCH0gZp3BjK4j2vMB6IR4dyKfJ4QAkB2UN3s%2BAFhnDx4I4Gd8APAPHF4R8pKgZOcHzbuGqAom5q8P9ztrK%2F6RwXDyGTM%2Bd%2Bbt4XZPu0tXwDvCbncKyxek3UMiwkklhW5UHCUsmdk9fDsYtAxWKp84QnqRtr3e0V2tqTtOkCJMg%2F3h86%2Fvydcnp7Jb%2BXmLDPfv5ZIgrJ0TNnEnFx3j8O4P3tkofeFDKhe4AADkX90NZka1U1RNce88tOB83h%2B2Ra5BVmXui3f5I4xToGMiSMbB8lYYacXzU4WpuVnUonwAee6DTwhpmtBHSiMpN5mX1cmFXL5QQ1m3QyUEEwNyJZYbDy7kPGcsIqBW%2F%2BmbQJxdnPj2Gy0sBnPngK0vzh59f7cVOsRsxb3YYMK%2BFO01svKCkjHVo14PxwdgjbUIZW2PUBCgmCxaEcX7KaC8oB3pOsf7clzddJUgTFLejAzf4zhEUdL6o8b3LgaY14a8Y8K0fwhy6gL17ljyGAEAjGFVHRMpgH73EdoCAHBWqIc0LZQL5V5XEicbEdoIJjYBvAMA7ZDWT7bw8xd%2Bb4vLT%2FRdWhUn9X048oTXNPs8ZU7QuUmLvV1eOXLSGswyi5eBECtcat9lgxj5KQ1jzYMwIWQvM1NoLjO3xS38WD2ZCM1SsN0ffCLdFWhDs8mzLEh6TtvyL77xzsziY8FQu9Ec1NrXz6ZxPb994lUjYwIAFF9BwDE5jtw5UwP4S6Pq2L2F8xXRv7p99jt6XW77B8rPzzP81v%2Fwemb2bAGJJUoiixzQT%2BV5hnKC3v722dt9XpK2%2Bzwwkh%2FT2aMFE8f6tjgohEK4Fz82u1gFOPt1H2xyJu8sV7%2B%2F958rHzv9nhemTBj2%2FeqxXRDJ6PjCzNTM2m2Uud8uTiw1akWRGrsY4OzTclUus6gAYyJTpWO9tTbicvrbacOhJNMkQysCB%2FMiZmjP9h8OLk0w8Oqhm7UcIN0RcC5OmOg9AZfhw%2BpqRNQsAAjeJzS3%2FNhimp2cJCxa4AbuQE%2BJ8N5g9DB9oLj65NBfaOcO71NeTxES5Jkb8cfd7r3vNTKpkrhgtrzb1krSV4q7ea86bwVlJ8JJ5HsB9sAdjHmc8IWJuSdf%2FMDjc2eii0zoxG52AbXDwkF%2F8aPycRRq3cOUjXF6dXQLA0AwFfUsWDh14clP3tjkGxcEg%2FjB%2Fv5RDQPAhxaCci8iumPREmUoXwwmOkRtLsffX6eKcr%2FVCjwquPtU2bXg3Kc%2B%2FfKRmfqRU1XZ1lLhmAK3r9xe%2FebNmhdPVHYSYRd7U0ogLOTw0faNgYTLrjXYn723O539bIUno6%2F6QH7wc95JuPW92DWuX%2F%2Fgu15Y2eNqoyIWPnXHqG9GCIOm3R23Ly8rcpAEc8fGNy6HcHae9Z2EKSZetrTd5eOUI7dq6g%2BYaH%2Baj6OQiQUdhQFCPEqoPYJOH139DDckuTFwyYlWGgIk8L6MpvvecNPW%2B3FrYuJ0gVaYvJoPmHs396awrsWb8OgnKt3sx2fqg55S9r07yAiIQ0eK%2Bpr9wux3bIDV8x3I61vHNwY2fGTUIUEh5t6JjtFbnCDTNkHGAbEPCegw90sZthCNrE3iTe7Za4NwLzciqUNZyDbmbbS9rSW6B8KIJqT7KQBkPrDkdTSqewifZZdDeOLjG398tzmBblc6PgD08ETx3g6UdXVPmn7mN3%2FhrKBPCOOt9Zw0DsbZwlSmhvvDaER9MhceqJzgjkc2%2Fm7EBVNSYe3NpNLqGg2RcEe5mEy8llAoCeMQ5qea5dUr%2BJjttcLZzixjlqHIApz950tXzZtvDHGVdj%2F8XiDNNWB63Lb6Z5u75czukbp84MNK%2FrmXcyutc8uBnj0OjjK3cRWlViZHSYnril6PLEWF%2BOaQKeK%2BGO1Sia4kScrxYuRKPeAe1UsoDkMQFU6IC0j3wYcfeWGA0nt6IDkXAAiqWOXifD1vJymmy1WxB2Wt40KrJyX6I4MvH%2Fl0tOaqyF5i17YkTIYauIpvwfHLNgBsPIWuzR617jpS%2FU7lxHw3DL72ib9%2F%2F9%2FPDvVET4AmQshOGqTvLv1uYdjRtEOq8LOzfzY%2B0yGemgpDr1B2UJFckbMzhm%2F4GZ0luOOzb7iTc%2Fm6Xkbm0cbXbn%2FRFl568dK9xafWjhEXnNtPa7egXZF2C7%2Fyfb2wvUrXWPsj%2F%2FjfEuflXCPOLogUpqt8yZUS56Al5LDc2lzNkUF76IHfxo03Dk%2FMXPj%2BRamHuYTsDXOFjA4HFNewh4XjjfEzUvDD%2FQKOV5j5Z4kbZwDWZZv%2B1DIcvUghEiD9%2FHuSRigh0pHJ5pKgPqBOH9CFLRMuxNwTM755%2BizZGcT%2BUgOcmDWxoHfzXM86FbRNy6Nq5nYOdMofBUBQ4HtEmYoOgRhGDyteMkE0EQFHj0Rcc69jABB%2BpOOZU2Z3HhmRBQCYr5YnWYrMiLDTHSIT5yMvyYaxsdnhWcl5aP2Dn%2FIu382KhaqubBbgwKNdxDkmPKPfAAAId49bw29znSO%2F5JZ%2F2Jiy1sebizMnKq9xf%2FoArAD66HG2H05MDN5OaC556YN5BX7hD3%2FwQde%2FOWcIkaB2xqVemPTcLutLc9l7l5%2BQssKzc%2FDUs1IyKMMnTHvnQOCWLv5xkq0UKW5un5S4JQNPauuTLCKVplB4tTz%2FBYGHND4usCSTtm3KtN6OKA3AiSRjB2eksITXkkWNZZm9CPiGcfnEaTLSh1vVDRMIspu6VTJf%2Fhr89ZY0uX9YRsjoidHNcwAEsj%2F2C2ulfHIxZLLyT3%2FwfelMjyW%2Bl887JGSPc5nG1HjH7lMnZSUxBMZPBiZenMdbquRAAr4WEDlSOBgNS90Cziz4N9VSwJMOpJIFSuhTDie9i0onTOLRGWSPwEXKOgCQifujyhG5k2e%2F%2F3C01jYAzC9UMhLDqSRTCrd1c781kQ0PItXDJxzTe1ejpXjFkOhrwJ8fTS%2BdXOm5mYwbbU24udce5Iv3F6burAI8M0qeKK2s5hKsCv%2F%2Bufmlb23cB4DJ3GKxIEaIR7th9OLzTPHBkfp8%2F95y395D%2Bzr7xPKOjcbbDAZ6hpncu59deul3radZVwAgywCQydQAAM7e%2FMbZU4UcnX79K5N5CvNU68qFAvXKm%2Bz4lnrbU1hirMc2zbH7Bum7RqQ%2B88Y6AwMisGRBc%2FLs%2BsrRFWv6zdOf1fuSiMDuM4Ceono6MBxK%2FW3vqHGx99TV26d0qbxEbHUzPv04AFyY6v0tYbAPjfhOYfHn3z%2FlGTndLOzixKsqYJQLRqJC2%2BlSabTSA2a%2BOS6fVDb5tEHuD2mVB9HGiZhaUqS1ZzIGGBSLUeQrPpKkHoNqgUEKYAMAZMwESxzSIgCE1wFA9f33C22loCtI%2FCR%2BCBQfRWmZ1RETxZKqcAo7Ge3fbxXwvl2SJfb4uzNtgeklxbU%2BgPc68GcfF57q7IWgF0uNPiO4AB%2BusX6y3LSFqq4e979zVdgwK6295m%2B5p3%2FlH43h7NNICa2QLt3bDD%2F8i%2B%2Fr2V3aidgL8dabU%2BcN7pVL24SGCwSiaBz96mcbAgCAAJC8P4I0Gh%2BBWM9z8CmCat57Rb88%2B7jtuUnCuxPmenrM6NqmPUQbB27K6xOzy4uv38A4NVhOTZNYLuyvV%2FNbp2D7xOiO%2BhlnJmPELpJ0RyeTCHER9tjRXH2Ouj1h9aXpRhK9fsb3fgkArKfUgk719i%2B8tPPKP6J%2BpMa2o4NZU3LNVB6YkZ9OcMRJFEjxG3%2BWcEedg4NpyqXIsqKnoW5LOVLRYoGru5LYH9HFfNhn1YEYd0CCQCGEiEgk70HlZ8oEJbh2BAjHAADI%2FJEomgJIrheVz28BQPHxqQzWfa%2Fn78mCN6mzuxzvl7PI2tqDIX0iSx%2FjRaocFwS3GW3Q0sOUyFvzvPzk7A%2FM9EgIN1MAgO%2BlR6azGg%2BnIaJy8XOKY%2FjqoM65PSf%2F7Mrjc0jr0RHhxyP45OdqPVIQA9qnnP3tbbIfx8JjIjOOtvxDs6r6ZJE2yGhiuvwIQxuxIkD8cOMCFmgjJwJAdEYb1b95SN095avytpBN55vu628YjjCyG%2BxtOg2kV5YXr%2F3HrpCECCCNybQibw1mqHujyttj%2Bru%2B%2F5rC5jX2%2FjYAQTC%2BQlqBhbB68BzT4rmhB9eDmDwpHfa%2FcrxIrn%2F2xm4RZXrbf2nip34M4FJyffHDpty09HAwANhU%2BHxuqtHc9YWwt39zKrOjwrgS3JAygiqLXW0nf6TRTuM47WVMDo0igxsACIGdqYLhKurw3flKcZFjkA8YUs4nKdn1fwxZC3YjhCrz%2BtLsHM35fpEwJ7o9V%2BvbPF4jJQ%2BVyHK%2BcoCO5aVU%2FkR8iTRTPHm002luvku%2FNfn16umn71FZopeq4ESQwv3F1kUoSUhbOciIy6On6b5xgugZo%2FzjbM6h0pCKGVIvPflCf2P%2FhKSyRKtqf5O3BnmoR90luxWq9MLPibMi9K78Jzha%2BIxDgM6zAJB7MEQRAAAPqgBUDgAAFhf%2Fn9emqSVHWfWrbDmGxe2Sd5mMCGxkaNan5OfOL3zzixTJcSCQCCm%2BI6JdXRx02%2FWNEbw1KkysJ%2BExFI0BCB4S8Gk2irG%2FtRgfWlNcPqACVFovCsXeq42pr6C5dauMVMlEP%2FXjGKUwmCV6M2J%2F2C0AAFgW0g%2Fc%2BxbXyCu4M3G8bSw3wbzZLFMSV4zNtjSTuEIma9k5YjPfbnj9BAClEVhuLKOUIN8lRVTzAzsCkC3wyYT1mR83YdQiG8Hcz5qE5IY0neHUkhnHjjUg8olZZ1MyI7ET1TNKPt%2FWp%2FSeNsaxtxF4K%2B%2BfwmVBAJPsqMpXsGi7ggsAb%2FgAbnZ8aS3zkQojjDl6bql%2FR1ocnyrspqqTMOB3enViTH0vwynCqHd%2Frsw9f3BxfF64Mmpzeatlncc9CQ8O%2FsvXX4iVe0d6fBUg%2BBFShf0jE8rdXhjth8WW35pLgyNE4rQYjMDNcl7TrX9gauc%2F4kzMEKkHQUqHRC1IArc74Gg6ItLb3BP5pbd0PbfrA1AuMPTDu8Y4fI3i8%2BKc89bcxocYrzyOCYLV2VAd6KrI%2Bk3%2Bx3pyUL61e2RoVF7w8dDpPDhm0ALg%2BFoQjidDPxNA4eJtjq9pjsQxU5XocD2eTlwrq2QHfWaw56QmSgBSDCZthw%2FCJcFnVWmYBC7IFTq0QUZO9D4VudwQAHLLC0WWztuJbsdBmQEdOVAo1Qg2FAsydhOOCSiaqebTlC%2Bu3tre4tQm%2FSzz%2Fo9Oi%2FjpDHOGvPON%2BZe%2BOo7K7kNsx15xdmE2z%2FoxrIYLOhcOlY7peYW8n43TbjpzvmgpvLfp9zHsfeVYwXv%2B5T%2B5wv7ADeVCBg5uV05vHATUTb4KJ%2Fskd%2F2xKrCrSwhAz4ScyXB94n1Sz2vsmOzuQt72AaDvEdvKEmYT2%2BKEgF88l2qvdgkOE25isV6M4iSfBMMDaCOLwkCkgO75HjHFXrVTAJJQjt9%2FEMJ4%2BhL60HH1pA3T%2BF55dj9T8EoFOHXVYHlsOwGtHTR%2BVOUWHXdGVtRX2s7ppfwfv%2Fd9vzBw77BVmQsZ3oFSb8vzC7roivKNlRUx5LiJxsB0clz5yHhox6sAgMgwgofoSyrl0tEB5wLwCI2zEhsZ76MspWKWrWUZOU2Cw8iXSB7DQMvR0chUHTrHIoTHfkxbNAw9Xkv7HnVr451OAl1peeGZ3B%2B9z4%2F9bG4i5U5OHb4FRy7CuzL0cBfghel3JhOTP8xwfuuY0czY2wQNvYHgCwV35GgV58p45GSqid587hfqz3zmb3wLACwLyOTKNKENjrRSNQKyIPzZVyjeMa%2BQR%2FX7ESy7mIESYABI9Nd7L9Xi5C092o%2BoMbmwF7kUasZMuWLx1VGuflzZMNc2SNE3AFM0T6oxCtGcGW12ABTb14QEwLYJQvSPp1c4CfyiWuw%2BMKE8TLpKsY6cfPGrk%2Bsz1lrx5yZJWPSzraHqpxOqYXXmfrRF%2FFhpMh4hcn%2F3rjAfd97L%2BeUsZYcgBHymd1POFwuOkVfumjLVfVvHY6Y6lRm%2FvuP2jcCSy7VcNvDSGAD4EACAR1nKHboRSjJ1okMIJBE775qQnjtz7pkPnsjFbq%2FXDpiRa4UJEfnuVsvuJV4UJmkSxyQQJEkwEfZGva674u6GAPDcK%2FHkx3e33xdJ7W6j2hlP%2F9TOxU5MPrPz3v8IpQ359s3mTu%2FAVjektJuMQczEQLguY235j32G6BxZAJZE4dH%2F8Xdy5Obk5Le8R2mWvr4fdjP1ycrxzKJJnpwtKbJaDPZjmZjnxQT0INIyMBSId26tr2%2FvtNcMijKC6dRkSMlzFEXv3do4%2BnmItlbWLDnqJWJA8ARHEkkWJvJb6wabqFzqRy4A8JhTnDQ%2FMxDllOJJqxUAAHCUC8pnLSXLDq5qStn6ve%2FkXmCH2YFc3brh%2Bjk2pTxPd5P3OSI1GcYlJqDRgKSKo9Z7myBLXFZFecRJ97btMZ1S8yesDW8CVtYrHiEoZABf746H1mhoBUguLszmPUjRg42QaYVDjkewPBX7CZf4zOEDC9JHXzn5gafncuqUGpNpnFg6Q99u9YdxjHwm5TyOp1lSD0kKOy6ZeiEkib95%2F23t1AoAoP2rrf6xM2vvInMcBs78mh%2F3u8dL93D5pUvw4UdWxKVf%2BWtFh3cwvFTW2KqgtUKlPnGQfRbLyvznPiS5b2gv%2FK0XJ7JTn%2FjFGNnDfcra9wHIz61CwQUIncniwkmlwt6Vdm56LTbsX9misHAlXLntrpfzhhI6OdK7tWlkjfWeF8YJxXi2wpl2OBvfSntW9DRxeZ%2FOjcxUAC%2FxnOHAH6dBhds%2BwL4v5t0RAC0FJQO4PKZ8T%2BQNV6A9qpM%2BmFoMoJw4nU8oysaD0%2By%2FWiEPvjUfcpQ86Eq5IplwIkbmGxvKu3pUaHd%2BbPizkLKZ6dB5r3ATwZYyJJFlU7X2elMeoQxpH2YnOTM%2BzvHtfceXClnXAuyXRwf5kiplcrP7qw8iAWHnJccOIWEmbFMQA5LVslNZMYO5fIZFJcUMSGOAy9FIyZoUM7E5CLcVns3zJnGIeAFkrJWww6ZaHAYxrd83gSk%2F6K0Ix2vc5%2F5K42sPtdCeK%2Fe3tq3Ll3OLU41PfK3rI%2F7dcumx%2F%2BWYllmOMxoxV%2F%2FQmSLzw6%2BX67lsHU%2BQy3UJvnri6M9ePZ3bis5NTegUawyyXWlCB%2FjgEgBNRwAZooBWnj26o4bp9v2zg%2B0FnF5ZDkDvGUOojYRdSL9YO2LfsI4NTT8lMPig6g4bRkk8HBgJ3P9PZ%2BaKe5N0AiQb%2BINxyPEWbYX%2BwMgUOrjtAYAUQB8gcWi28WvLo53mjXXcTQAA4QQAOl6V9KRSjaBOX6tPUTsvLtw76QF%2Fmi%2FJmhZEM3n73r%2B7vHBy4YHqNAIvGpJUKbt8eG8pfF%2BWw%2FoppYYK244rhEC08s1NyB5pH3TFkxzW%2BhTNBxzCYPE9JYz216Vymat5AwAA2aOV2O9iADVwMiprSIVSgVRUrtcPDtjJYOTT5i5PdHfaGVagqOX5nZXhkKneTI%2FVxoiNXYMBTVSo2GYjTTb2dYCyDahOxwcY4P7rj84Z%2FbHlSvr9dQDwezAq%2F9L14GVx9HwxMQ67ce5njJu7g5VnPvW%2F%2FuClmrrmTD2%2FhGSEWq9dtr8Jz%2Fuj4fgx459u0C%2B8kgMAqGtSbVWccMdEs%2F65iv7GTfKVx3%2FnteFnk7muNvO9LYqrXk957k5F2SwD2byplJI9furt6PS8PhwKtf0QALxlzTKB5NkYQmBCv6lLXE6d5%2B5t4twRBzM0jjEahCOfJP0EYeCQAwjziOC4Fz8D8BTEv%2F0dSa%2FE6fPfdAFIPBkcZJS9HlJtq%2BFL9cfEo0ACNgO23c8gLe7SiPrutUuzT5yuAwBiQrEX%2B052aUEyt%2BWIR%2BwhAEwdU7Z9hjp3qNu6VLWw4GQMz2JQBxU0ohgVEjqXPL1s2J2Ud6hmioa6IwYPXrFxwiZ6QBakWoatZgXaoAK7xwiiBNANgq1uHqVmClT3ijHlhSU1VvOloY975pFoBCjqdZBQi9PYGvlq5No4Qoir7Gey53D5zL9agbUTV4a5EQCANPhaVtBO34LplyC3Q3Ivj2BoLuSPvO7Pmkto757tXnu2%2FleesN%2BGgrBn8IxayTSXT6L8pW%2FsNKobh3%2B0Hf%2Fybz4UM%2B%2BJ3Mvdn%2FrS5fLzv%2Fw8gP3Ntz7%2BEhyVtEGdSVav6%2FxiM%2FIlcdcozHCju64fpP12Fh%2BLxpCNYpsmAcjEDNhxkCmwJABASGwEc6h1e27wi4%2F9MFz9gU%2BFrLCw2B1gcIEmEwwgEZOdEOjUU7O%2F%2BuA%2B%2B38s7lNIdKKPaPrUzFgobuzGYnF4YZ%2BtJc4pEY9FJ6O1JjaojhszQKSL%2F%2Fvm69d3ryydO30CEDFiRhBJdjebJMtON5ZMADWRrfyi6QM6LDU0ICyFBeC8SHeilG1Gk%2BAnVY9B1XqMdc41LJoNSqFFKW6eiRUyn8knw0ylwEVIpiXC6Lp4VwaoVruWBONhl8%2FgAMk0c9Ch%2FZY4Ow%2BFyh7WoU3igEpCgKLbEybv9YHHEQAAPke7z4rERvLkkytgfcmGyvQeAOCLHEB%2B6fkb5ws2npICQaSpDx%2B%2Fsksf5Z4tXpKq20P4F%2B1P%2FI%2FfPyxYX2OcqIpQavi1l%2Bunvx6NterGJP7Qrz2MOP84KcRR%2BXOTxZPPkLbF5n7mcdEVNjiTl5TosITgfhUp2XRu5Pk7lm0yvaFwtGJHwkaGuqonYwAAspT6scQDF5a4OIL0gMluiuP7s78x%2F8TEz8rfsLzik2eLXx44ABAhMgEYghmSkIqhOftQbCr34X%2Fpmz7V8%2BW%2F9CvlS06PrYpTdkAv35vWu8sKyCMEbGT7TuTQqjPta4%2Bf%2FKnVW6%2FeutV47CiqmNl2Dxk2zdwqyo1sENxfOj%2Baa203TymUcpmOeHEIMu9gFwP0QPL7frrJ%2BWSkLzWDLB2rBLssWskU9EaRtNTAmBc5rpyxZF%2FlD%2B1WthiXDH%2FkdjAbEWv9EsHT%2BjZfScK8dGZHxzAe02UCNchtgJCJowgAwPCjxV7%2FIcmPloXqUTcMg%2BdLd7RzVhhykiz0MTm9tEdzMJlXnxEz%2FKBjkgHQjTMbrvJ5iz6ljsMsefbpWy%2B%2FYHtrryU8CXmNJQ58nviTZ%2Fn4A7cOXvwt5ouPsP5%2F1prt2fYOmdWEFZTSy98tzP7xyY0vy7MnnebGi391ePW1hJZy%2FXS690O37fNsniqIcPiDpeInpb%2FZpFzOh6SRB7rGO5KP8mVzrDrRwNjCk6M0jXufPPrs74700iT51WsOB0CkWHITAPCBxTGL8MP6gAurL%2FZaO4Fmf%2BLvApTN75VFA6RzOqjl%2FpQKwOlHIMBWbIshF7UrqX%2BH5Y4d%2B%2FzmH7%2F5X7PIxOPykImB0sadl3Q1n6qStK8fzVxb%2BUtGQNNS5MknrlrYBgBIaPyQh5ZYnpGCobgHQSOO0Nlpsj%2FQ7EYYBTpH1qRSkvd4Wjlw024ZUeCw2lghNv5MUph5mc2mRmLEsfiZi9sAgARW9dKOy6fmo9LfOkasgVRRgxL4ebbxNF4xuCIVV3k%2BzSQGR8XTEVtGU8gvgu0XCg1qopcJhyw5%2FAN0ip%2F7Yatx46D%2FYaE9OS6hS9f2TBjMf%2BElAFj%2Fe76HysRnP73ye38LAP1L7ZliKq%2B9Dr99eu9bB57y0f%2BiZbWTtNnb8OcCzPQ8t1euxbn15TeaU%2F69Pg6EwEHFYkLKaCdOut3ffPzN5v4c6EAmXpeLwYjzbLrr0GADWGsTewenC%2BPHPlzdKefzEPppj1daspWiBzvJoQAxOcEvfOERgJ%2F7zPsmo%2F%2FL7qkKvLFYpl%2BdOn77AxmAUWdW6PZJDjymxVu3jgeji7de%2Fujk0t%2BH1S9S5xM7Dp2M2N6I%2FEGYR%2FQsRzLN8oXPktlwTLbnnD6fHIx9ADoBSCKZDgEwhwkiivnQ0Cw3c6iXigHzjcsHWlHBkWQMHayFky2BS4ZDrlAuRmsBCtvr1tu%2BrY1DY5ing%2F7GjpjlF8cjorEAUpaisppDE9WSQaQA5Y8vbkonGxx3TImo2do8%2B9a%2Bm3hJgEW56yZhKk0yNlQTgiYMlqGpvHA4wIRQNpSMvIx3csO7AKMMndvxPnDv0mWfppKp%2F%2BlpAIAC%2B9qpRgl%2FkKy8DAD%2F5EvN1eur3%2Fma%2Bbef78ZPy3RhFCnctc7Y2tnbuHuj%2BtKS1DSz05did%2BKtdyZga7t7uCdJicRLXrdlVeIR%2Bzu1T91V2BEmqMQ1HYb282JIT26NIEmAcAqiqc%2BPreS7bWlzPb73nT%2B7ZeiEHz3oymKoUExoURTic79u3f3T%2Bzc37169t22FQ9OXYSe8%2BrXu6OPGt97%2Bdpb9%2Fa2G9CQCkFOV%2BfoNTqa9ccQE%2B1QBMbdvvS0sAJReoIpySTCGJO1EEbhGbkSlscg30lSiNixRzMPeyPVqng6g%2BjNzHVpOfQDABE2j1AwCgKw%2FxJyTDr5nAYAY0wjMA43MTVwlJ3Frk88L1OCthGV60TABgGTUsdVetxnEBxwtnfZx1nPsQUDJh4GSM%2BhsKnhocqkXHqtG902ZQ489Md26uLJHkbbXClLeu3Rg9eksdzBKTCGMOI4UmbAfdGzKxwyXy94JVltn1u7KaqWcyI%2Ff%2Ft7KlukR0c%2B9BAAw4o%2B4Nwz3%2BQcg3f%2F8pYF%2BuH1vK%2Fr1n4cbdqd4fLslTS3Oru5edhamRunmPcOT5MolqnXiGjOg2loSEZjyGaAYqz02nMgu%2Fr323wEOhQmBAVKB4PkJ0pafth4Q8eQluhf5y0pCWSMXxUePmG9tuLGHAYAEiJNCjgQOk%2BETg2Zw1bhzZ6CFozur19dXbq%2BvbgvhO9eYd%2B5WRgdx%2BSaVXQQAOJxKvumTbM63KSC8w0o%2BWhsn1xbqAECNU5RpWIOBiwEgITRvlS%2FSHTd1LY%2BP8NFRU58hJku1wvyZ05UNAxLEBMChokvKYRQDElJgqXUz24o4C9IkEBGdcfoTlc1d2bWHa31JY%2Fb3BJDwu28YUXQ4TgDgsDAXV9Z2uz1tx6V3h1MyQ5B5CrhiyXhbKDN7q8XJ%2BQ%2BfDVfeGTPzFZnxxpTUrbqagEU%2Be0gTcpblVJkE7cAnx8PQHFd58p2wLntACgsH98xR952LbZbnU%2Bv4z%2BShqQIPYF%2FNJor6J%2F%2F0UwC%2F0ROZEACmfmmhLe6MkPVDWmDmNq0hKfB3%2BtmVb1Ph7BM179o7NwfEYEWLAhgWAFPReGsv0U3wzfp3v7QJaqjHCQBkgMjz8ShS%2FMEDgCvsxEc1vdAoc%2B6dnq5f2iN2bocWfvBWysQcBQQZobSE9RXio7nRb%2F3yy8%2FhPf%2FFl599%2BtT5swvZiz%2F0piPxaLKQS48fngIAWOv2RMrkQ97xibjS5ksH5qE4OrMEAFTQDwW6VrYSDJBVW9TOeFlMtFw8jGSe4Wltt1Bgy5NniSyZ9N2MF3npJOmlZMq6dsIIROj7Ch2lnn3iaGEHE1yUppTEMM63dWpMj%2FQ%2BwQ5blGYj9z26k%2F0QbNvn%2FcLxfSvxI%2FbQwxSXCBP98w0g8FVXykdXqNMvLsRC5vfXTz5Xi4jh5p63905rchDaE%2FzAq%2BQzZEpE3Jy8YdtOuB95ysLwsMH20RPNovPDu0Qf2bujPV5IvCd%2BTXQzcMUoj2x%2Biwouv%2FkG%2FRn48qsg%2BBEA%2Bq0XvrNEOjT3tTsFtmb0tg%2BDlrC5M43CpyXz3tFSadhJvTuHPnIDpxSPDg7dceQTFBGHrVtrAAxvpQ9AMYFJ3YAle6sPFxfbEeP4GKXD794Y7Bmdm043IPgkBYJKiBKjhgnLsEjoKk3tvvXYU2j0%2Bp%2B8U%2FhMlYbN63MQVVvvTCXXZ1wryhacYwAA3r%2Fb%2FJ3imszZREpRtMAjLF%2FnPvBCHoweBWBCxsqcKCLy6SO66cD0cqoyJatrG1ZSyt0yiE037Nz1xpFRnKzMktihCTf2Cd5MacmMWTaUfDs2MnGwN6IpZJtRxAr2G%2B1hJEU3B0Ev2N0A1DmIreTPkfG3RSie2jOBsDzCDr2MJdovnt1CdpotIJP95AtGl03mLpefGNwBSyreafPaKJAP08nDDUjcZDAkCH3Q3JL3beR0crXeQOlcK1Oh882R2l57bGKjr0doNEh%2B6xwxFjIHs4J%2Bp9xdG24OnM%2Begd%2B7jXwLAD73wemV1T1cXPuSMjEz0b51%2FeZgcCjutUmcxI66srJ8obs9Oog4K4iAGKVOwkMo4tjGYp%2FGAOqDOcsk4zI44VjGd8YPGUkAjgvOPh03N%2FDg8GB8z3YSSBIAQgpyFMmGiBI96BwJ%2BwceRcTE%2F%2Fubpv8LC80CyBM0oE0TeZvERY99rB5uzYgAsPt7tacmZtcw5ZBpHFi9TiA1fvkX8wCcSv1UtTQrxSidmD%2BS2%2Bgrk6dOEU3PsZquP7LTwJHr%2BfoTVHddxSnHcgRVKIg8rQEw2Tgg04hKidRzIMGj5vaIKKp2NG5HtBzdg1TPbN7qmsOdZt9gh%2B0xV7D%2FvGxnJpk4tuIDAE4TymTKxc8EQb5cmClPNj6z4N8ql%2FXKD7WrF8OjDP1sbdv3wZ%2Ffocv7ZCE0ZazRbJq2A6nrcj1nIt2RNnuRXencvD1W0UE4e6MZZF0cK%2BfZqTIDUwLI%2BXLx4v2wN%2F0P0Re%2FqT5tdQFe%2FmDjz1qb61HtPxJz5XJw7ergsB3tZDI3B%2BybHk7t7Hh70jW3gYoB%2BMQNQPVxGHphTEUhkQDQHI4AaCLmaqSjIBdObDwAOt%2Ft3aqSWpCZTC2SQgiFACCzGd4RIxKxGsHU%2FIOWV7X9W1durxkfeDn3TomnaGNl9btdR3PmD69vd2fm7evnAODVy489yeSm7kbd9d3d%2Ftubw6H3qzMdhYCQombEUiGVbN0j2RjF7tGFZOQXd1pBy9LRnGP6iCvxQGZIPvZZINOUKpaKRUmLKiQOMMexlB8%2FxPjVWBiPUyc2o4jSA0gO%2BsmDtXgdGyAK4z%2FfFHPIMROnN20ADgODjj93uicMNSMVC6eXrAOfKKmDZddorbeaGytbBfYuAEajgJ0oZISylPICkWcoJcmrlKtYexdydkv2najjNv2U7hcve2KqSqVf%2F8v1R5wPDrIvTa5Sj9c3%2FzP9f%2F%2FE%2FQOX%2B0z95q3Q0majgw%2BGZ%2FNvX9kN%2FLhudAeY8uPB3O7Nfe8iW3Y3AKcEEFECjBcRYpKQKfiQAADB%2BEQCTBqJUgpiEvG94ftVSUPwfKaaohxOaMJ9QM8sIkQndBzSFmbDht2pFWVpuLYVtE5%2BdqYoaEb78huvvm4dtBwtZvuORVWcd57vxfzXbrHPyqA8%2Fv2v3N5vHbpCSpHnRjzT1UYG1VxdubFNXd0cKl1KrBZ8Lhxmcu0NIzmO8lOdOHUFz3CJiUDzvRA1RZ7uWUpeLNWtw0CojQhsp4ASYGKgUWSGEAEA1kbGnzdX%2FBc1NnVimD2zbkHWlY898Wxte5x2OFSf4ZONd8yxOkfu170bUjc0dauzXiVHAEFpsZ7JqaRnjPRhFA%2FdhBZZqtAIVdJtDwa8u9XPTwXrB3XQaJI48fm%2F8eKP6L8yRz45TnM%2F1D%2F6VOHxvDFN38QfZxy5eOuuSuZXrw88W%2BmnQl6uwCDJLpyK7m6Notyb1kNOHoY4hSSMIX3kZkwQEAkvWalEBoYnGvrhI2oP0A%2BIz5iIdq1uFCR2EAUpQIEWwiRKCBsbgj7OHK%2F7Um7v6kh3qk9%2Bxo%2FG3%2F%2Bze99xnFvmKIbo0IUY3bH49trTqw3pP1jCIgdo%2BXZark8UYpLOPV2jISuOs9Q%2F6AzTsEwXs6PrhppR47f1mu2YwlSmIiAahz3agpxNacRCTVFlkcKinOnFNJ%2BjuUFkACYSgAQgBhAz4cOGCYz9P2%2BsI6P0L5LPLa6LC8fuuFJSzahie5%2BtEOIcrG%2FZLhMV96dzg1z6D3sLHQBIfKIf8qeOH5mQeCoe7%2B%2BY8djSxr4XW%2BMxTWZze6%2FfqXE39ocRg5wu9NlSpP7aPz6d%2F9G%2Ft3F1%2BrHtferlMz7KbC1%2BapoTuNziZIVi%2Bm76zoY56htxYuZVX%2B4ztTP%2F0%2ByXYBLX33r0%2FhbRP34M8yJJhUAGjBgAE1kjVFRH7zb%2BAHAFZOmJBxCzjMD4KQAIBBe5rhBhMrKjY89Iqk11b6QA1UmpMNH8wd3w7ka1ddMqH706YXox4ODeU9o3Ds5OXLo22h3PKiD%2FzJNp46O%2F%2B6Gk%2BtjW11u5rMOo1P%2B1SLT9U5PJnT6YlpOoZVGqeLihqkvJ2KeoyPSKW9a43aATJotETpQKclWdZfh641xRybEZsvBuM2ES%2FTdUVk38F3037BiGVDq3kRZGVkYwg6Gta%2Fa9P1nfzcyA3ZQvrMtzV%2FZEHAAAjMPMUr0kQUgFBE7ZatUak2D4njs0zDFlCu%2FAVNoDwKPOCAD03Pxv%2FsKPqoQOvFtfN8jSzObUstHu7aLPXfm2cyz68lWiqh5B3ybnXh%2BSUQJYsPvenGulX%2FjA4lf6zKTkPAwpSfznAgnHojBggyTGOWSy4yQdp%2B8%2FvZgmPfAAII0o0qBjAJJXxoQfhGYUYG7%2ByTmf67ZvAYAqn6SN699%2Bh1W%2FdbLxQ3r%2BqYNK4tMhcPWZz3adjfYbG0foTv%2F2WEmE2unDxSO5C7Ob3x9FekAKHfQD5fPP3N7IHGkeAnQ6S0YpLwnv7B1VqFuV7VqSqCVmey3STzWn%2BHTMSYFp6FpexeVyaZb0xN2ugVOXjff%2BLcj06L8plPsowDDvvmgxD3rYdl%2F9UONv3LrhZ1lPdPKeW0jSFPR37Pq2tsEyhHu0kbn%2FzoMNm59AHEUnUKZksiEF6HCCjRHt9kzPxmwb4AYl2fCw5zw8%2B1cfBwBYywU1BADQ%2FpPdMZ2%2BQl5kWFJ79YfZX3R%2BAwnRnRPy7p5H2AvwxrzkuQ%2FHXPtvlHlcAwqArtBnH2rF%2FwUHNAmRD6KL6arUE8KkDq3xI6EcMgEg%2FEeRJ7UBQgCeii0O%2BzhOU1A%2FmBOx7XVXAMiENF6djXc7yXDK20BHHzfeTpY3RKs4WMgv30xPvnnF5P7n5Z3B2%2Fubz78I%2Bd9sdny29ksnarRiDo%2BqaFiQjr5yZbX34Kitrx9dYNGTgiu2dpbu%2B3VbLjYvh0AnV9lTKPWMBITmus3FpTyfUdlMjScUlheJJsCJ7O3D%2F4ZY9flHfF70yIRE9HB9ze9ceOr5TY9nU6JIR%2FkMS17Y0PW3pBm9h3K6mpo8IbhAl46LgUsNGWpHGuVoIwlTKjlUE1HNKom3vhJFAEkSAZQe7Pjf%2FHt5gOTaco%2BdBQDwL3UO7krpxCi4EaibN243Pvh6z%2BUmSfuy1Ki218b2k%2BeXjn%2FhPdtoMyYApkHC%2Bzrv%2FaRleSgOCXAhcjgzzkInec%2FQCQABwXt8kwgAwJMh0LkYUgAoBB7V39itA0ACLmNivjpueflnm7mf2X1tfa7Z5pIxmJ9QV1ZUygHze1%2FYPln4rwE5cRSgAQAAz3IA5RkjT70w5uzw6SflvYdnbegqvjwlceDcB5kxOOjbfpr0E9Ud0mwpA7RaLoOzf3DY7gxaze7O3Rs%2F%2BJNvvwYgpPNK6yeaMDnaebi2kv9gWcx7USkylrMTqpT190iCCFMCVc49Xk3iocn%2FfGu3vOreuhuLT37kguSSBY6mB%2B84qdbZyziDbm19d2T6A8fnUWo%2B2jsGIgA4%2FRtimqTuHDOdBYDdr33nnd6BjvmZaNgzme9eC3%2FxQ6CwpO37o8pKcmsLZn%2F2qYWzd9ffS75M6tR5%2FAcHI%2Bswr%2BGftCwhdTAAhQmBNDHr%2Ffht%2Fx4l81H%2BE3HYfeiaSh68%2FVudTgIAgIPJJ7DIq5Xc0XpyO09tJw5F9xPQG%2Bj7K3tUsf4Z%2FeXc6%2FPZ2x0rU36YYYckCUAKQP09o4fXdOWZRWHwoHPB3CbiUM0UuAM8tRuIeYIrcHaeddKwT2aKmWGLL0yeaFCcRKtF1Dnots1wHAIEiZ3pvX%2Btjae23i%2BM8AJBTA0BYPHBhky%2FsPDufi3NZDthPhmOvGIckIQVRCbKNkr5GenjVqexMzjwj33wBLJHJMMwXGInKbm95QCxuv9c7gbFeYYzHAyK7XdNmDMAYP5wJ12fyTxQJfzSn662ku4%2BnavLQ1f3rq%2FA8eNhRDqan4ZUjK9Fj7%2F4S%2FTbO29nqcbeu3vO1l%2Bhvr8CeGGx5f6kobwZYQRAp5ikbQ%2Fgz1k6BQDEPIDVsg8uST95ZFa94Leuuo9sSz%2BvTo%2F4UyJrtE0U3GUMbA0AAA6uHcJ0p%2BrNlLc%2BzrWzme72vnPywVBFmgRIxjxQL1aKFWprTzmivtDYcGBOsOKOmfhuKh1nRjmZpeUalVGnlnQbiIAKvPmaE0REfqkxIfDE4bVhDEYaYYAwGFnF965DMvWS92Q9OKQs1vpBXbaZs%2BsJAEw%2F8Q179hFf7sJzu2ksz%2FVW2VT3eCoyzNbBILBy88KSs3ucW5uZrrJBHNFihiZSxDQyQpFBB30PLlhrvmn5Mbvdbb57U%2FkGAEAoe6MrO5BlQ%2BoH%2F2F9RCFjD89mMTZMNHgbYFldPRy5DpmmXOz3zn7wJGyOxD2relN7dwH%2BxF%2BC62%2BA%2BuTI%2F0m3fBoFaQIRJGksePAX%2ByrLBFAkJfaRWsR7jtk%2F6KaQzUyVBXV6ZoFAXJqpVyrJpWzjRjcZRgEAEOD7UBczscjyZP4c9eKz2t2mGR8l0weeOLjVzIjoqlJfeqn%2Fnf96dKLw8vI9x2m2AKK7duVkXjqXRHprZyqJiMcwV9cDFkZmTUNzhH4Y4To1ZWvBhFGGunzXhzq9B%2F77JognEG4CkAnXkFWs2EaDYWYcV495KgKAavxNd%2B9hu5Lw05%2B1ed2X9dLju%2Fe6NWIWt0TWHDXLQsu9D3iUP8EFQapv%2B7wkkQQQydijC5XI39w5gbYBMPbM4fsyjYlpsjBLOxlFXh%2F%2B6Z1FgvXX%2FZLvu11oCIyrx37aBACuw4AfIDryKdMO1o81eka07dRn77wbGvKDYcA2AJ4yvkP%2BxPshjTAA0Bjin5jLefBRXrO7f0GeEAqV4yKS8lzKqcNDm05cfJ%2Bnu6TtTyf7WRylwM3cTwGKg1NE7uc%2FDFfH2RL8ZviVS3bnxYddPcX7SE8QS2z3WpOP72zoDe7oJPetIQCoGnR7j83KGQ58wU%2FukORJ4NQQSDdJ0iiVxBkcBD6GqZkTejzU2yaAywoC1h92Lb3Lg1uQpIpg6lBhI0s5PbaPK66WMSfSFgCADgCAjjz30%2FFqbnKrti9VMu8MQ2HxsdbKNdKxsw4mVhCB2%2BALJdRPttqUoPKRn%2BgBzpdZ%2BczTdNT68Vyx9Bu%2FUXz07zfFb9zTWcnO0G7%2BnllvYALKRidsbQNURnY1hoSjQsJHadi8%2BgknRPuV4%2FVj33s3XyYMFmoTef4HkJAJAJAPE7ET%2FNa79koFgiE9DyD5yZkcp2lgvNu0J7ABkASdVRiBVGpzU5gY2pOsOJWxe1ae2dhPJy5wuXq2tpvkjYEvNvaAiyoxzs8CPP6Hx5va2c%2FdbG75gy%2FIe%2BcBAE75qUG9RNv2qEUuLOhjQLWJBCtRXp4nxtAmw56PKoxGW4fbnVlVJ1POVfJewY9s0k9jPoq8%2FrAgsvZoDOC7QImPKe9XJpk4Go73gs0udvO4kNiKmg0q1Tyfzs9eefdnpp8pnXLvm%2FO5va6uMKVsYYlv3Z%2F4G8fyqVPgEommGA8biCViYKVMXhTjtkVbacAzaGTQOefNH9uu6f%2Fzr7032azi7Kz6Shw68XAPFZhUsnw%2FdLbuAoCdYQiWTqOEYFxwDqB94aO5hZlMvM7df8QdiKPFX4bebXql%2B%2BBOgwIRAMiz517%2BOPPEi%2FiBV7GkH4bxT87DUQxcY3rmlLTBcYgVCjjrUiEIfK4%2BUcwWi5n5XFXOZWhaJtU8a%2BMCmxGYNJ%2BTWUaySdENFyZ2E7mQiHx0sM7DtSO9L9%2B8vlYoUu2DyiAsAwArSnmqFnF0CfsR10CrFuov4PwklVazEsuNBvsc7bSk2tJGqJMEEuNxQmB6QHF0H2M24QSeGKVkxC%2BdYK0gjf3c2SPiwaPzmKWHLScE2xf6nVOFjJQtVJz1tLNXDL%2FpPdwmonrhwrkTky1JOrhHts3E5IsyY%2BLe2p2pT56cmIs2AJYjN7NDhYSHSY6llZjmBFLGkj8cmn2qMFz7sT377U%2FI72M51%2B5cA4Jh8G5fUVI9jn03Hlx58CQrBixHYUywOAbP85Ot3ddeu3johUXy9iPnCV9Z9Lurt9vvPZIBAOUz4H5v5lc%2BOVx94KsPKyOUEiRkoh9LSavKxEK5nJN8ZvmpY7UMHWRJnHi8kmYLEsVTBCUwiEvdCIemrSLI6hI1U6M8q5q10hiRijQ5H7YlXrLlVE71Pa3qutuEYAq8e3iYOy0BAKw4WerIMFac1Iu1gU%2FQnLN%2F0mUrOStk63Wbozs7hzChCI9X05LeBBICO%2FJYz8qbXowYzsFsSQhDZwyNc2frnDxZc0oXFKQBAEjmo%2FqvnpMrTDhRHA08njH5sgksl4QA8uknppn55xdvP%2FmC65YYgZ5seJLEOQUmTvvr%2Fen5o1OyM%2BMBczlIsGbbIcVwMEZCLl8tIIaNiVL2Vv9Ht%2BwDnybqED4iBOP1d96iEXJHEfAJNY5J5O5efZhhmUpKEO38ZE7MVY8vt8zhuDfUmhrbSTZDAFqUVIY4t7GbvbPt08n7ojX2rcN%2BCuUiZGcrp%2BfmavXCZHGqfvTY8sm56cksioFG70XVjDo1NzVBBgmCFOgJiQ10kWYKCiViDiUURWeUsodtt01wKt0dFHeKOMoqJDFR9ZM4ASxiYVrxU45GnHqsqBQHhRt%2Bjhsd%2BI5vDDu5IgAUWi3qTOSSQRKZlDRR0QuUZs%2FSlUYmLpzHdnbO7nizvIfi%2BhGF923T1WzP9DR3IKQIGwAM1lRZzTEEEfOliemiUEis8rmZYAjv07aIH8t%2FtpKtpn0CecOISIyl6fmxMrf4eB5rNOq%2BFjwFdjhJpXOTy0cSoUjbdnmCE%2FA4cWCCtaiEcYN4cGj5rh%2BQJHYJyk95Xi3KhQIbSzR6X9k98Yv%2BskxR0JPMADZX3vzmzn5KAJ1IXMASFq9u3RgyRfeBp9hKYBMoK9JZmRos3Yv0WcpIjRZc1xIAyJ06cb4einPckDh3%2FNkK1ciQIgkMiPVzS0GrM37nS92pqcVsLpPPl%2BaP1ycWyypTKVUmeCKj8ELKhkAQfIZi5quZXDFDczwV2TXlSmcsRpATc4rEerxAJqyaSVOWitJKkugjlx9RU32b9OjRrsV6IRDcYf%2FUgotzBK%2BKsj7i1gV0J07iAU35ojM8aHuTQJbHaIyzmLHzSc8a1txd6lj7mmwUa1EK%2BvD5Un08hJjH%2FmFYy4qQjL1ezEkRnR4e10DREYeQidi0wIdR4iZApDEjIr384TK3swlw6mAEhWI2W0TpTGaYnwt6adjfVIUBBReyZqQhv0Gl%2BwCv7hl2BDzPcCUyA0wxllLLpPO%2BcwAxcWI4YGmGHfSBk3kfUsJxcMwJHpvSbFArR8G4FYYPs5rnjhjO5ihefHt51fFvD2m9G4YpJ5VJnUYjwPc3ATLHI0fw77qAN2eYnEagqC72RmxtK9nkvQw7GgAfMwS7uEwSjQGfbFejbFSeek4YqGzTDssCX0%2B3v7dtbSbN8bNkliy2aORI1c2MI04KrN%2BzO66bsIgVKYsjs6bkEARbl5qWDzQkEbVXV3s0jY0pUvQij0nc1nAeSQoJ0bhnMkZubnVKcvWYwR03r7iOg1Ln%2FvK8g4GP032c7HsrKvIRw41E1uG1G%2B3vXf1tgGXkklakxD1RSHp6VueaXNnItSOa2EAXVEt4%2BkahnB%2BbHQZpSIB8tTpoHfIijNRSz0ywwAuoWxAcN%2Bv5GaBcjsIsFgB9wDvWHbKNK24hnDSYePT13AuVCRigDPNDgazOoG4qZwU571OISwBG73hQFsLRkEsfk3Q14Ky%2Bn6ppiwwP2cqJ0pVLVgXNPpXZ29pv5RKJssiON6UxspIJMQlppU5Eba01BgDusPJV3iUuBjfsgVv2R1wE4DVFlg5ChqF6hwCQUGL9A%2FLXv%2BpBMlocMVHLbqGAyEYAI84fyVJJoVE5iqON8tZsFnvZnpxUgJXcIiNJLEfyIWoJH%2BuMmz3qmMpxfGMu9HVaPAqDTMlxAi8IE46Ici4IJINElkxTJIlQyowTzDoaUmkzO2Mjx8g7pA8RwgnZKkUD19E9BHom66k7RFEjSJJRtpjAcl05aH1u8Z9t8Lo6YkUdnJ2TbH%2FEguVLVRprbPV17q8BUHxKBA5GXsymYYD4kFI1389jzLHc2GUnc6LX6sd1eGNgtFwcsqW5SilYdzRtKrwVjwcepkdNHWg75ABHGZYSEuwEDMkV6vOyoAb5%2Fj0iAnnPtK2Nbce5P8RmbGmZk3O1E7m0lqWpCPhaY7YxN5UVhUpDIEVVpLBrY8aN2MGqTY5Lp6dvbFqPfUamj67fN%2Fy0t0%2FjiDp0fDprj0Ksjynw8%2BUJcZhAKbcD%2FNFkZTAIIDHHvZHmAEBAxAlKtI4fAgg51iahJNiRjaq0MDE1v8hmKtlybenM2VNHl1%2F%2ByLMf%2BihbUmbEyOXjo0wl7ioi7Z9EUUkrUE7JS8J7oZiWq5np6coiwdvMU1OunDN9lqbMVqcXOkOcBIlLY5ESxTQh5ClK4mIDWPBCPxiHJFOW%2FRQShgghBJrCyB9FRkqlPBEZs1I%2F2wkI0ufwmAzaHsQJTcD8Z5xLSSDEaeSHccfLtVPT97kAFwbeKBKaxllAfhbZYhqzcY9jXd8okfexbeTltMCYXWMpw3qUoRjrt6C71KPUekFhVLGxPNIErfzkZSzRQ3HULFaRJQxljD06GQccGbKCkQDDzPt%2BWF6MIyYLTq%2BXCBlKGiTxOOumB4F9f%2BSVaWRpYqVAnWaH4M%2FiMJOwgKOJbH6g2SiTQSuUuXP9Qx%2F5v%2F75Nt7EQev5TdvWIlgHGoOMeWo4ElOT5zuypkgnLxxiD5HJ3VtmFDs%2B2KLr6SEAgGlRcs7vRwBobpKVON49KHw6IjinkQmn%2FFSuezBJBuz%2B2zUn%2F9iA1abwtOJHK9whR2lDruvz88i26TNKa25bK2koC343XzHdDD3hFaUtbGG97fGRwTNcEgCmgSA4Qo5yOWylqd8T%2FJ6aBKITWmFCMKHseykuxCEtIBPhGBEoYmmGM5CLSf9ulInogcJhg3ElqZdNkJ%2FD35V%2FbufP3Jaa9X1DRtsVGCIMyG%2ByEqQdq%2FGO8HniCRSkeR4o6JfyOiNw1EARDSvhBJ4LE1zbiOh9RdjdtfwoBS5s1LicAKwgUDp75K0VaXLgux3Smp65l8l2l7ipKDFjiQ45RmQDAfsuQzupwrM2Rw9CRXS1iMXID3wWhSTiyIQng8aURipMGOTslotKddaJiIhDRl9Rp4YrkaMn2ep55dXvOEzdia%2FdejfZE%2FIL9dHihEsisK37%2FlFQ5zpXqjgiWhrneHw65jkmx24k2E0Vx2Rrqp%2FPljOENClTfD2NBC1LTJPQlwRD%2FhHwZSXz4BlgfUV%2FeyrrmazPzcrrLJQKNAx2WLLe8iY6SVWINCkfJ4WAwsG9KdWJ1hS7wDZbWyOgOIhChaNibHBlMgdp%2BbnhKu3bgaO1IMci260ARjTh85AXEaKLAD5ygmHWw4SfmpIrkBhsxmiilMAURMd%2BTbv4ZoCmIpumxqOn41tZPxozVFyu7SU0W544QxzNAh8hPpBHUZn3CFpyUV7d7uS3hXqrOEmGLjP2C2IHy%2F2mGN0mUoDsVFYBqPJEibB9Hwc%2BbzUjQcq0Kr1czUWMl3AcZOmoTNkpGVEECvTAilk2j0JW9GGiL2ch1xtMxVZAYUXlhnWpyyEIenhIKwWWClIGpRQpiqKCAKOEbCL%2Fu%2BvmzLLYDrdTjCmXLLgCLwj5p9QDdZhj1u%2BJ5R495d9Nri4%2F3TMRFxCUg6mk2lttmyGWQhZztSk1JGmxkqEzfEryjvwAAY%2B3F%2FH7mBm%2Bdrl2nnIFgOT1O5dO1gItbZ%2FMbrXnuF4ulT1k3suomVElS0%2BHLnA6XrzRyJt6qqzVKcewera2awsEZt24Gvos%2BERdpZno2K%2Fu%2F7s0diPbaAGZT2xKokg2RQEbZxgG8WSSejhxLBEhZ6%2BaKiA7FHjYGjsxFsIkQE8sz%2F1vtEFlHCS29fnFPTfwcBox%2FGQbOB8W6kQli3I4Znwmg3Gd1mxVolSlYw1bXIHx8wzP%2BClN7rZK9WXSt60DrTsCPqICoRzWGL6CDAYhlqbsBIUYj6BMmRQLiE4VRkMplqgglcwUG3FSEBGiaHpM0Yj3%2BCmhWY62gWTKRYhFLoziNB1ta7CguhlZwAFmyTwaH7CqHFcybR5RKVaJ0KN7AcvzIwQkFC2XFw7swPeQmZQZxgks0rjy%2BHmxcCNTb3PYYOh6fH83UlMwKQ4H%2BUUqVpB17MfAAEN5H7vHtk0GxjOA%2BSTYff3eQskyoiAXxpji7Dkn9bSJvUyRc3NKUiRQntICamRL7PSNXt7ix3bQjge7CUeRbBpTsuHkKa0gFz2zVokSLw3cMNzDHEt7PIER76VULALPQAwUEbCpYUtEFOAMkTIcpEHoOgAaZkjbl5R%2FJP0brrM2642jwGEe07q0x4NrSPn8hsNN%2BQqiB%2FEwr4IQOmygiYxg2ylH0XXsaNZMBbsQJILKQ4aDA1aSMhNGELnY1JraIbRSlD82c8ksiKzLkxQdEjSVOlHsUNhUHUSNA8HhvCCTpEAxmaTLhWI8V3YK40FqdSQUSxzs5TAuwrZCx1iwqIyduq6HaXKcKj2EM71Wxqrvj0Rg6dwQ0dYmknA5MmwzCi4YKO2r3dAhdW4%2B8LpRPr%2FJ5xU%2BXH0xN0vXJSLhOIxgElwhSf1WRfNu27Wy29wJjvyoXMT7LNhJ6u5Otoi3%2FRbpooMBnSSzG4Eri9PoUIaZttXRiJfH2aDTOizVw6CFel4Q7IiSavWwToROwHksDxATIPhgJDJFSSERkfnUwojw3SS0aRq4gBN6RNoTIoIXILTctER7mCSIgCR9gTbFYfUQebwVIsrQFZKiEDXeXPwp9A%2FDGIUYY9h3cYpsBjFEGINI6cQuMcmESZTjciRvGqJIUmmwLyzLqauP2%2FyyEGZwIMoia6xinhwUC0GQ0HTZ98Hq26OBj%2BlnJ79zKKcp0KrvU6wqOWKLzrF8zskTBIMoxJB0i6NUZfnqIGQAziPMt0Yn4o5LHarIibCsThZ6CnugKmjgQN499BHFMPNaGOhVq%2FmELq5z09N%2BSLdKmYweFwQEiR4FdF4OU4kDwk6sScC2wxTjIVIJ0vz3x158oFz0nlhMJyrBtfvhicesJIQfan8LADYH9njxzAPXo8AWyO%2BWbzvWcWs0PCJbjfr6AApRfDFkzFRy1KkXkq3cVHVtU%2Bx68uCIt5p4ec5OUdfEKaKkWM34g4QmQgIH1n4KGDi6XQ5xGUg7bqBUQqlJR3aEwbcDKgloATwIKGqc83mBwVQZY9n2qCghTYgNBCebPYINuCTwwcxyoZEwT5%2F4u%2F3nzOr0rdgFjgR5mDI4EmknH0UZn0sJIquEIUtzeRDtLsOomHcximGa3dtNEfdhI6DZkp37%2F9d1Zj2WZelZ%2Fta4157O2WeIOJERkWPNVd1VuNp2qxsbGVtAy77BEqMsJLhD%2FBEE1wgQkuEGIUtISCALy5g2ctvYbVVXuauqM7s6qyIzI2M88573mhcXXW2KC%2F7CetfVp%2Fd53r%2FyvX%2BNec3vi0nB8IFMjUkDI67d0rfF95NACUBvBSxwj310KuCODgEyex0WJ5Ut0rmoouD37QHevipVBPaPA4GrSsYZnTl7IWaWpvE2ZXfmV1vaLQp79qjje9%2F%2FansVMvNeJ2k5L1ojT5lNPO7SKqWtoyl4rGz6U7GWDhEAwB988E%2FudOxnfprV7djK7%2BNf%2FYFgeDbbvF9dvlgXb33w%2BPkar8lvvof2d%2BaPs%2FhPtj83E9%2FPj07H13dQckrYy3JdYPy%2Frn%2Fl7KP5TMAvODVYtlVR8%2FJqMe4HQZ01YlrJDifIdumI9tZGzg%2FG7C88hRFtqUwnBGoRRWPQgSqtgrG%2BrGdhJ6K0VtpDO9J8gW2TMQKB93xoqQ8dVjmxLgUbcFBD1MSDbh9O%2FsUb78zsNz9cGRoTx%2BvcEeVpfTd9dlClmgY%2FKOOmm3oxQOwqR2U2ly8vb18VxXH7dMu2c9LzXfnPxL9fAd8vtohpSts8Q4s3X6tOx5SQ1Xbq9%2BVrGssI1SzvedsmSVIBs8vstjqi0TuF5RERMBP%2Bk2SUStqaX4zGZXP3%2BsWvac9ZN7RxHCy6s4aD%2B7KHceS%2B3qnjJ%2FZdNDV%2BTCiL1B0qiUIv5i07HqrV9nBzAAmxdXkSJNNc9lfvYM3BwsnHH%2F1S9t%2Fu%2B9v57HCDuhxLdvzsJ9Sk8pPD5adm187R735Rw5GMX%2F5HHJ4Wv%2FWjB0TZ5%2B%2Fde3BD%2BWK%2B%2BOzInr89WheTsu%2FMq7%2F%2Brz7ra%2FguJKzd99TEyZxe89gir%2FeU8R7LetfmX5NWc5lEaxh8mnbeG8VazrYRozZVm2QfUR8cBhsGZEnMqXNEAy58otZYOResplFrC0u941lXmjHvfOwxlYL2MLDRpflID1J%2Bjoh32vpZoqO2O678%2FjKqWN%2Bhw9WI7mDkxb3a5LzSRRKHtu0se9i%2B8%2FnHw2%2Bk5dHMEnVy2n3vfEqKnASW66M37i0irLsqonP6hHsrZVqTdk4lM7Zq3UKmeUrNbdPbPZ3%2BHbcSezFrt%2FZJvEzQ9EIXxw2%2BK9e9fHS%2Fa9PTMwIMtoZFNpMvX4ftfOouPppUj%2BYW4CqdQ0okqmbJSpB%2BO5nY%2Bcg9pW%2Fz55vFCakCb6SDVZrN%2BEsknf7g9Oeyc8QqezBdXdGht9VeFdsID7gL1rooo2p6fSh6c3N772%2FpfXj3%2BGx4GPp3zy4LwDz74GuvfZafVZfj6w%2FPfu1fkj%2F8T6PdeGCL6KXM0kGlmR4cbjBqGEqo7RyvenLfGwsaR1Vne1BoAOZMJKwOIsmsH9OGisEh6PiFCTEo77JS5yrSifc4UIIgSIqxylRAdiBoBVNhVYJEJQPtkAEi7v019Ntm1iUVU9hjTz1CnG1SZse9B08b3ASAGlhNBqcZhw5yZ08zuG9fRAY%2B%2B8ZRUkF06Z7f%2FbtXt%2BrOw1s4vmNOpk13VoWqF7dUbO%2FFpNvvlJ1FgKK2Pdekg5PeIBIubhK3f%2BOTsy7Sr5Wft4lCSTdcGUQ%2FXz2cn5W5%2FbQeXPL9hI3HDGoa7wQJ5ef6YaDdK9GJ%2BlE54mHNr5R%2B%2FyTsy8PGPhpfxKRucY0%2BFF1UGVdKUGlFRXme8YTdBjcetn9RJ8aVD36nIafL60RPD3ttrWAxph0Z%2ByXk96jI3ZE6%2B%2B7XvvPx%2Fy5m%2BXK5HOTz6Z1zOb%2FTfff53ezxLXv%2BZxQTSECaMFfjpUQichh7oNJh1MFAlyfcDZtmxm2wckDGOuuUNlSCAOZb6b2pUuKu0kxngGU%2FYI2V560w15IGCpnFg%2BNgnMswGtz2rvYANYiRrrt534BScohFOwAU%2BcVDiQma7BTtRKx462a2QjhCJOljhwBRGwCSiTnAgJexTWaLrnwQdTIn5PfkX310FSeRax3Td95%2F335ww2a8EKI31qjdupzyUmcnUnuM1H50GDD4GxL1JNF0z4j1GBy66y9UgcYwiGU3e6PRFAaT04Q%2FneQ%2FOby7ORdbGL9xGC3hoN0aKkhOqpfJabslbZU5OyazVXf05jzalvsDxFrJ6gfD825UTzPDzRVLuiLcxqg9UH6QWg7EyWxFA7LkOpkkky%2FGKg3mb8z2ykLe1zQU8LF%2FdGjXeDJ99nHxzuWmUCcc9T1d0WIzm12%2Ff351%2FQ%2F%2BYK2Xn7S%2F9e%2Fg9%2F7DPJttwYlwiQ9tvhqZJXQzybDrgCAqGz1Kk42FyNZDB6ntB9a6mI9BDpRKPRKkgqIznhg%2Fkrz2ZtLjQRVR6CNaZk60MgNZBKkciWwXMQn7bNwAB6sCLQHiAEhMx%2FMH%2F2VzmPfWOrCWgll0NtbYc9bldKAYm58OEzF%2FYLLCtbRz6c1HxTE9OO%2FeCSfukr9x0HUvNJH%2B3jcOf%2FuTV0bLQQbqApJhewPYJ1cCIxgyuLoiLkqXIPjhbhuRHiM0jLv8yqlaL0qZb9vKlidIpLxy9E8sC1hUE5kWsGetGuj4ApO9K9Tad3F724myRexbnwrHDm%2B4e7xY3qTbem8neVvFSzOExoVaUu6QsWJA6oeIpjVNSuoDwSYLmOUH050%2F8nf2xUyX7pYvtr0O41uf9ksj%2B2SrJ7Dcgjw7ah40uzBq7ReFk8XZvJDnQ1vtj9ceQMbpNLz1jI1uUo3yYOps1JOBRyZcHltiG%2BpoW93iY9oTIdtuanrW0WG7yRKZWOqVTnjzfKKQd2ELexJhoICOfRtgYHKMBktNQZYBBSqwBWRdZDuInauS0PtX1jaSCMN2Pl7LQ7%2BTJHY%2BZNFmLG3c2gXpe4StpV%2BW4igb2plwWZvBpjp87AHmq1v0xiEJPAKIFsvvnXb6z%2Fvv%2FNPf%2F6%2BPmSV8iOe7Qap4iOCAa45IF6H4mK%2FxsGziE2bnvSconBdXRT%2FybIJ8Fw8tPCBttZxnyeW%2BLJK36xs83NRfr1CRw4Ga225gB42DZWiP4ytKUHGtzi%2BTyY6apRvO6iws22DlVi1p13AbGPRIAkqNcxQ8ZDIVXma5oP6u3ZLUjdndo8%2Fe7Pwc2%2FMhpL6Ua2pRZ3eGXdmELvDnL99Cu5Zq%2B%2BQw3nQMZSyN3Q%2F0t46%2Bm%2BGORtgCAEPN0PSxDQ4GjbjMhaeDlbivJmZ60zwg3faSTp7fwYr2Sg960YtUsMF3gpYclZPdoEZbFhi2yJYJxgPdpteoCRNeIqldpMIq1jFknQ%2F9iHWEzmspOS5wJXp9pyuJTWV0%2FaZE7IpbmggP1AixS32ijQqQYYd%2Fdl2yFjyiOLCB%2Be4iAMBmQ2n1nSBfU2kLZPEtTdWnq%2FNf%2Foff%2BDe%2F%2F9wyF8JPG8oZ7kfs4ZZlLRkvgTwNPJ6Py2zv5pNnLG3HwFpbWJrFRs%2BpihWdPpkUZH00Qn52HZYf3XtlucNqHLhqSk%2Bgt4n3GXYTariW5z98A29R6Mh5z9PhvLImDrTUlABIS4pQWzQJKM69I9G4zYstJIJFDTZvr1dxMA6NXnAyvc54NFxHm1Dpft45XKtxyjd4Gi1W1wfjN81PmKSjcU%2Farf8jGycfgsqGmoHYQM%2Fibgv7YkEkGsDFZtfON8sM9dRlO7YGuuRurcnQ1uAFhkhaq4PdI%2BwEDGpLDNCaO2vBMkHX3O7F8ABKRZ2HrhsrkiqGgl1IPWjizJ4Iu0caUNwh4dL%2BIhsrM6LxpMu92B44qptIss5Sywd%2Fr%2FMdGznt8Vcszy6fKs%2Bk4cYEW2Q9eBuMzeremF6no6YP8fMtVeO%2F9yu3L1X4WdUVR%2BtmJsnOxP2y7u5FrHA8%2FZ9tUpUNUKfHIKTLxpzbfhQnwUUTtqRJes9N0dObOBYkDoeDFbobtlUfYuPQkjSm3Tbr%2FXl9sUyn%2Fb683e23Qyd3tRlaG2230BNrCdKOJKOjqTh8LzsVYj5is%2BPmrb7qahS8afYqNitptm1o2n23213P16u2b5ZPrkNGrx%2BARtdx%2FNIRd7OSDC1Cm0w%2FVS1ZT%2B8%2FlrOddnLn2LeLm2eh63qWVsi4UsrW9peb2mDfVOaiDkW4MENnGeQ9MCVtehiVwVjoXe%2BaUnMb4S63wzxHyEbIRtwBxGyIgaRAkA7QIWuxRjqAo7xDniltPCAIqqXaQRpry3DkVUTyc0rBOEzSMWEyxhmREQsIAaNfiRArHptedLejkUxKTYoB7Oqb8ffrNOckujmL8ycj0gd8%2F%2FTvn1xd%2FzRB5ifk6JVRdO8yYJrQ13tk28D17GSa0GzakQnKzN3XswX0trrty%2FjEYoLlcnUQD1wR0dYi8aByXO%2B6UJv9fru%2BVrKulpvVSuNeD4HTegAbEMY9NxXjQ0Xy02J%2BmE2md%2B88nMynPJ6GspbS9bhfqnrfhXa1r26bweph2Q2DubpuNL9YHpqKxdPdRohIxNJNp2pgkW%2BYvBn53aSnfv1x8SYpZHcU60PUumtt07998sGPD6qyjNmzdXPbos15N%2BwwtsZ2DnRoL2psbx32DqAnyrQ7gykvGaZUY4IkHrOYDZ4G72JW9ppDHWAwMuIISVL0thmkLBhlzkqOW4dYa0cFRYKMaMBU6NBnMbFG6b4YvyAGxVjjAnAnYmWN6oWKtNT0K2d637%2B8IzDN1lfTiUpssgMA%2BM8z%2Bc0T7HF48ONNCMn%2B8GqTvZf%2B47%2F%2Bb3%2FnBbXT9%2FvV0d3T0FZ33javgJ6%2B%2FkxPS2vxMp2M%2BnB0WKEw5hAN56E3IrHV%2FqqMQz6jw5rtcqI%2BSnf5bPF4XDVcklKiAK6L6UtHU0g4p5RV%2BmwcuEZqVBGfzCaRJd6kAvl4zCDzHurMNS3bAgILbRWIlxWxpEJZSUQbhvRwu%2Bv5aELoGK1O13Kr7rILz0A%2Fae4Vd5aZILfzhdhlz0%2F0EM1mHbBv%2FtEZuS7pxeBnZymAGKpuwkprXafzVosNpB2HLWW8i4aOEWMj0gvGdkxioumqyOBAUlO6JNFCS4Jl8MQNIw9UNQ1FzLcw1iwLlYMee%2BAcbC0S1KCxg8hx6Ss2clGUGzcohMYOXNr4uEfSWJKofUBcNYmjvO01t1GlxX7%2FVQaW9RfvDppO5b7NfJC5aAfw66PLq8VYmWNx7vDi7sX5oYvf8%2Ff%2F%2BW9%2ButxTkYE99bZD45md9jXf29Ebfyg6F0NLkN77bnW8z1G9gkjs%2FRFY8HO97rp0Ji834cS1Nfc%2Fudku4k7PbCeiRndgakUbmRBXUWPCdhIYz6Vxj6hFc6lSwSJVJsS5Ld37pJZLDd7oiXNNRV0vLRMbJ5qOGJNaPy3L2as%2FHk1uWvOoU%2BT4h9PxtOf8%2FPXxTb4YcOp8XO4T2ALdfPLotbaLbt8hcqvTl%2FV467CXN%2B%2BcvPyzt5IoGuLboGE0vRIR7Kbapc4J6eNRXENPBaXocO9AppGyVjEYgLGwodwSZLt4UjYiKJm5TAmCgPAqIAUC2wNY58JJR4eoZfEWhYYmRIMxInSRbwWO2z6KTB8pAY4nnl9zhDDTBQpLJXxqt0I6mvCvRCiKrL6cQHS47PWOWqPMJCsN3N7Sy9ODbv4IL9ovDi%2B8lA%2FJ65K9%2BovrCxG3Hf784nirt0MLe5vWgP5cVgHN4vYimm3j7vlVyvGCgjzHcBnPKGtd3CNhZXsM3s5tuj8nkG4RXZXxLoMBlWraZdJ5qiiTetpfvMJoyB%2FyzuZGU%2BJaNkJ8T4y0AxkcorzGVY0LVxFFgo6Ii3xpVGyGeJlrM8JXt9RCax2dume0PJjW%2BqHf%2FfEsWfkXr6RyLZ%2FL%2B1FbrD%2BLn6ySvG2WiwuaRhYq5m5H5kbfm3ymb5bbkajSoQ1dx5yNgBfEOVBTqQRTTpEgjIQRcsFBi6e9LXYxjUltdTjCWYQDeDcSNnFCKVDeCkkDgaThqsh6EyEpKR32jo4IAwCnBO8lnQrDWgEtp9rgZL0%2FGaznMYDojPO5hgE3sWiLzLqe%2FiNvJNQRZyJzk%2BpjthpERL23kIvQRq%2BWVQ%2BW3Y5nJPl2%2BMHjV%2FViFv%2Fu%2Bl7hHhdfP%2FDnP0rMc%2FPYKsJcTSSV19P72N%2FYQXhZq2SXfK0N3KzzDPxcfb6%2BdzjEqKqmqPb3dxuxp6Jydn%2F63JwUy0JFMoIxZrNbcSJMiiKf6El6moxg3Lo62KUArSJA2yH0LLJWldBKaa2VzHnIA2UmrTV1UemQIPEoFR1d2AHj0k3m6dMz9HodjGbV5jahn6fHX2zjsMI30FxHZi%2FbYxjevbqY72Q3GnV1D3Rc1lO7BtpdRtaYeCwjvNEjkJHBEQQYgDrA0tmZ7YhUjGhMk5doxIMJKGoyN0EB14ZKQdG0xaqJpbSUes6BIwtY7%2Fgu5HUN0hHfgQso0QA4M7uIoMCww14iDKjhg8DrXZ%2FH%2B9bLpJdCAuyBgoYhj7rWANBXqnFhkbc%2BOCrF36wun9WxhVENDk29vArT0TaM5e3yabrQ429XS%2Fpw3tLPRrNfts%2FoPH1vtz79vBb9NCyQOt4sw676unhWLgN9C9%2BWF1fTopCk%2BdNs9nAZHmTrW8gb8cBt973vuc%2FOST1L0bgntT%2FIK%2BMMg0kCD9On6T3nMRAII9GEaIV7PromjR5VLes7Wjlq0DJR9EsC0wC1TdxCvg%2BGYoePUrg5mm56oXbIUo0SdyPPgD7JFo%2F96dW1x3QatmfwIsXtYASuemCkOjJfVBNnsukuagxguweAVX8vSYcWzdqWByVy7Rj1I0NQX4%2BhBxS3LibWKUccH%2Bh4oCzatJIxqXdZiyyKqTYShmBKgAZQlmy493QbeNASLArYArLBgwGAGIKhABDF0MMIlHXaypHxg7GB4XZ2ZxcAJID8cpUOAL4k5KnK%2ByipewR9h2CUnJ688%2BNb%2B9wK6fd7Gud9NT0dF1tit2X08k0Y%2F4KL0zfD7cUcHzyqn%2Fz8Yf%2FhM5MWQeGPj%2FLnRnSkeh65PHqxfhpKN1NnGxbYA3%2Fzkz%2FNT77R%2BSYsc9qKZtcnE%2BH5QVg0gV9PF07E9g4iLghPDHQj8wVApZhsqZAoamjsIa9exLO2HgYAgHgAaMFAPoDlWALkhg0MsBQdA6htnlRwI0WQsog57ModoWAbdLWGfgg8WEAvMIlcXRrIQSdc0laWu4gguwexS%2BxPC9l%2BFaI3%2FzsTCArrCgeSt%2B0oDmYo7DCIXsg1xcleQNSlKvG67di4GgMnQwtgvyRhYY%2B%2FfHWgbUsdlZC1hCCRdq7pv8Q1AAAixOhgo4nALqp23BEiASpjAAIYMEj8v2TbVw35v1TMI1Rjngx5OkqH9GTx9VfwqlMAmdZDhiQusAvFXfnyJoouD96trhia9bZYNXJxDMDu62fz3Qu%2B2fn9Z%2Be8v%2FPZh0J%2F9KMAT3c9GnWspSlFr3HS6vKiXKrxfEy3QYzwpPBUTKfTGE8enU4XKR1PYm0iRphcaj1ctLpak9gub3u0qdc3Vzfrfd3ud4P92SfEgY8jq6PcIcys5pIYqzyPplEVCbqueuMM653e7XYmDXOqHagBcm05oodGSW5jf%2BVw8B730mroXYrsdqob7uBLd7R89eePVv%2FDGBLjAH0ndrrBuKuU9tJZzYDTPq27zvRI63qQKqjGSKmkBoD%2Fi1eEr4C%2B3lvvMUJWxW37l6ObiQEoAELDvWUDUcoH3EgJAH85nFunzc3%2FD775P7B5%2BwznNWzrAAAAAElFTkSuQmCC%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22data%3Aimage%2Fpng%3Bbase64%2CiVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAACuCAAAAACAMlIMAADbKUlEQVR42mz92e9lWZYehn1rT2e80%2B%2F%2BhpgjMiOnyszKmrqqu6tZzW6STbFFSzJpUbBpyAYMGBAM%2BS8wbPjZD37xmx8EQZ4EQ5atgaIEkk2yu7rI6uqasqqyKoeIjOkX8ZvvdIY9Lz9EZg0tnbe7cXDvOfvba%2B211%2FrWdwkgFVU9CKh6OtOWTJlCP6qyqpeTGv3aDT6GwtR7tFlfnqwBFEqX9XIyrdz6%2BEP1WqF6i%2BxO8evXctKUSSAqEiHHXMbhebOoFVKEBIEEkiSI9uDuweZIPD499k5mZmSWh79175MfbCygOEMY4wYf%2Fbo0aQjcAwfLZQPOMROgZvfvLSqdzd7uXz7A6G1IPFHBShEDa0lMWgmsd5PSB%2BuF0kKIzGBSHFNb%2BC6i0E0rb9RX52PGW1945f3vPd4UM%2BkSkIdLmyD2l5QpZdTf%2BJ2%2F%2BMufP58tloXrWUsW%2F%2FAf%2FFf%2Fv%2BcjKRkya8gKEkoo0da0CdVhnd84slccb95cLPce%2Fjf33yjvuzzBf%2Fr%2FTn%2F0788%2Bm6UH%2F%2FGHs%2BXy9dvxJx9108uj%2F%2B3Ry%2BGz%2F8v7%2FTN7OD96a3%2F98Ol6cThTn0YZNz1HjRCV0ESldOpm%2BWncWAVwlvNmNu4GpSkHakoauE6ZFRGIjDOcjVTTW%2FVZ2DVdRFEV6NM%2BCwpxB9gJZB7S7jcQnM0rwcgRWSSdoCqTjC91ypkVBEMo6Bx0dt3TZ%2FqKr9YjU2ISUaQ8PE%2BX3pJQRjhHggoWbljrPVVIJyGkCBEcCUlKwuwt4UJaT9tXu44jk7RbHUBCSCFIJlUgZaG9QkpBKSEEgQAwSBMJoWKIoOu39n4gS537n6%2FPpfDj2JCvNAdRXnKZAkkW2YnTzf5kxDB3cNZUJo8f%2FaLXe4MXjCizpCgjsRIGIUTEOJ3o4%2Bcwi%2B2yWX33Ox%2F82R9%2B%2FbUGQEnpYlNrRAXg1S8%2BeL7RIsa1WC7z43%2F2D1%2FO3j%2F6abfe1ZMmHz%2Bjta%2BoNLVib11IMnLMsUxyWJMSZi5yoxSgUNQllPFNKZM2yz3adAQbwHU5yjIMBVzUam82ULmsAsjYGINrnPJ2i9jPpa6vut9AsJiXgpAzTM4aMquiYt4IRJFzVjpJIZCSCJp4SLWPK58QsiCBRHCnXTdkcNmYASEqlMoDrCRj4gkRihCFyAR957e%2Bcmg3Q5%2BivUTqbQRjdNkgJ5UJJGURYhY%2BSSliJKWV9CIDyEJxjj4KKTNHceu286mJHX00XNpoL5uiOty72iRrenCQkEJ7t3LLtgDHqAKr0nj98J%2FZDCOixphTKMEgUqaQzrMU43qyvhhmR%2FWda%2BInf3Js6Z8%2B0d8EsDBxPj5Py7DgsaW%2F7b%2F7%2BMkXbrk4v3%2Frwe6%2F2P67%2BwD%2B7DteuvpuI%2FzoFKtaRaGL0dsoclIRIg0wNiohEZUUWVZtjaoulJjc3C9hpNm%2F2xg9NRxBuiklZxGi3QnZdt3aymZaVE2VMsmCXHhxBhRNUaswyPwrBKtrjc4CSUqGFFlKVZUyZkbynLgAZckUPAVjBGTyu5EzMaeciRIjj0OfoygLopBiFCC13RYTkSUSazlZlDmjqCmVr%2F%2F2YXH%2BkGHP0%2BV6M47BO%2BuTlgYCAsRZV8kz70Yt2UYtjTEiMiQyRAKFREpTzs07i%2BYy7Sujh%2FN1nzhHvXd3Ol6svQ%2BkizIqyezkcm91Mu6VpC1XNYXMQ9%2BNZKNJ2QfDTDlLpUqVmZmSNT6U0ztvzp9879vPoxB5daEPDD7%2BKf21xvu4KEhIlO%2Fdk7g2uxpTeu%2F69tkHH5%2FF6v1%2F%2FCjFrrxZhE1PypfL0k92u52PkaRnwKeUkTMwW6iChqzKpjBCRqWmc%2BV1UsQpUkNkdRZRHPWIXIbcjeJRaS2MSKoUfhbccDqHfcpQNZTR1%2FMq%2FArCaSMBZiATgQV0PTEjyZSYInOWKmfyyUN5hZSFtyFJL2T2BgweIZhjTEIXAeBIBcf2FlhqNcpsGiqkYDXRUfDJ95bx8lzf7C1xpWLKrouqUiorZqaccxlTAOCcScrEkKQWPskkMhL7iARJMsazT2bnLhRNiPnEZdlWVhkMY8dFh6xzzlExVDq9WV630RFDVQoRzl7H8QjNFEfjuYhBx0DQKagQ8%2FjsteagQb%2F5F78YWUhJ6aN%2Fot5LjyF703XPZEMaAN6%2B87M47raXx%2Fe%2F8PbHu7%2F86Nbv2jOVAs8ms2fBUoV6Jp%2Be2o2NWQYI4hxV5ihDRnsoKIznSglZ54RsTEPSJCS%2FiRvWnHLK81vzwu6sLCf5cndahQ0JAWYIafK4Pc0jgHkFKVnXu8IBKO83PjIVnCVBZRKIhmCWb9LDLTFHEjBaCE7skQG2qgB5H1gigxQlij5BRc4CA5XMLFN27GYzN1IZYlTF3l4tIhUlkfe0NS5SfZVd0epaC0F9XGgtJSMxEjhkDgSZrFGFsohZaB9JQOUcA8A6VuAUH09OztNscnmeZfalJCVol64uDkXaoNSJR62i5tV2Nm23QJJm2oxJoH398qPH5dQTkxgECiV9TlYBkTlTkvdv7F48di9GhoLKkk%2B%2Bj8m6zy9e5d3TzeKzmKb97U%2FOunM%2F%2Fok7enN9uR76iVmsHGldTAYGmsXS43KwHKUkyRakpCCQkmZysOWj4UyFwoMlMsGWyhQp2BV1LBCTLGSRcyr2LqjMKW77aFUSoJggarHuGQCu3QAEMYzpAODuvRoudVGpnANHEBNFLZb33OZFjElFvHRxyILqFIlV5uADs2eNCDDHrVAiQ4Ukd1aBBKUstFFG5AqN7eq9O203FjpFFxIsQq%2F3t6kr9kovjErl1UYZyZkjCzhXI6VUqBiIlNYxB45CRUQBwEOJ0NaOqOh%2BvOnuTOLTq42LUIAqNWJftqoY43YvhlgrAjani0ZE0yglyypID37rWYsYpTONF0GBLWXZQzAn1tO99po5%2BUmXcuUJJrNkf361TDldrZd7Fz85%2B8Z7zUsQb8a0yuXpT%2Fa%2BtfcXD7pn9a3pmqeliEULbjHVV8F3yAKlw%2F5u8AgaZAoUr3zpkxfx%2FqViBwFRFyIMqaioKCEtrBekqto9iWFjt33OLBNHZ9tsI4xSuqKj0w7AzXsq%2B%2BiRYmYAGDuGZImyKEV0PoTMSUuRVnadkg9SxziAgEg6MUUhCT4HcJYaTAIgSEWgmBOAmCQpIyGYhMmsRVbtbLq%2Ff0l9ttYnMOXY92EWh804Rzaxmve7WspINjXGWmKXogJYG5JQKseYU07RG5K66VWBJpNiHjbe3OKHD7exiyJoQn3n5pOrkQQmF%2Bemzoql8uzOJ7PZrmkUbDHrY6bU3JgduKwL55mE1pGEiFYqJKLy9vUbj%2FCLJ7ksDbNIABCa2kXktFWz%2FQ%2Ffv7z41vxl6HDviz98eqQxf2Xv8B89XnvrbFE10juhaj0xpy%2F6ALS4ctv8%2B0cfXG0CSAmJ4vbNVE2WB0pLK0kUUMRKVEYNe9XaJ04ko0VnM3K%2F5owsGwiUFEMIqlCyVupyg4P7cx6y0UmQAAA8GQ%2BP5sohGimVji4xIcJsHrgzl1hmp5C9kllBIDK8iGAmiCzBUuZEmVUjvChTAQlAKQWCyFIFQ1KSmSrFeRH0buiTTElwHMcLiwzvGlEYtDcv%2BmKQuYt1QsmRoUC5KAwzSXAaOCROTK6WSemqAqOg3IW4iI%2BfbvrYC7iQi%2FnrX6pfPLUkC4RYIqdMVUydq6azqmGnK8UpVltbzxbW5Z1Hg3ambYwcNDLLLObz%2BvFztjF7XSJFmYEcy%2BrMKsTzbv6i6x55vHNHoXfTdHP50%2Bq94Xjvlv%2Fj%2F6zn3g11NdVXtoh1ubc9XkWSt5bvPx8lmt%2BbX338KCACWLzZiNgcFooCPMqgM6g8nAYry2XRbQpjMo87u2ta5N1ZDVoKUUuFEuuQWhKS4tFc7h%2BWgygLAiG9dArnk9lNxqVlJ4UgZqklQ0wgFroNkR2nSMgyZs7MITE7BoGNIkgSPkpRac1REUiChWQiJggOgCQSUrLfJAw%2BhEhtsElV12JvoypVskpKMi1byGRHmaTSEpF0DFyWheqkRgocyQDRhSAjFdN6Z00deu%2B0OB2f9340Kl5BFcrsXzfD7kgmtLdTcqKUcGk1TNpWIhNpBQDDTw71tByvost1AZLtKHMWAGUh4rA%2BXrX7k030NQadBUGUvDtdo4qPdzKtvX%2FxXcibqjj9%2BOzstOtf7f5SlvMiCNru0jS5ZKeTstk93nRZGJT2fCQh0LZtS483xLl977aMDx%2FenCppS4q9qVViEioyK21EWS2artuuzs9fqTnbdScXWiSWDKVaxyRrETFQ1RqRRVPZwJE%2Fi0bbZupK8JiFEEpIpAQUY6wOli6xGFJ0cbSqoBiFL0FklFLQKpfS5J2NOQuVsyICBIFBUSVmEaCQRQqJJE2bPI59RF0654plmy4egyBqiiFyVm3OiUiKMTYz2TvVhD5CtXBBK89dwtTUeWdBI6QR3jcqZJ8af3G6Cx5QsY6qip0usJvMglWvCtizG1BuGMrdZFINUWQhZA45ue8edToqOSJELWNNpbOkwIDA7uNx0%2BdZ5YMz2jgCwdzTDzexTCIOXWbEc751mG7rGw%2F%2By08vj2%2FNF%2B%2FPK%2Fvnl4NJ6zKms6Iubrf9o%2BPCIKI%2BT0d5pZSfHf188l5nrRTlvTKkR93D20rU8MhWe3I7E%2BWW9cazKfcOVnkXurIxFKOM7Z5MGKKS2SddL6q5RLe2gkN0alHwth%2FjSwQVARw4JpWRhZFpHEdUXVvrUqqCapn9difMpEUMNkUSs2UZIWBUcjsfMhsjYWOSQGJk5uwgUw4QWgG7NTe3FFzfew9ScvR5fth1VVS6FpKdzDDFNEBxRGa9EG5bFsazEIJUJMiUXJwtheydQF%2FmHG03g5nJUSMFF4VCpJwV2%2FNHp169fe3iRQnuL8ZIyflNubOVWSmKQhBDhv6RTcnkyWyDXPhONpAkZVaI4CHnUzXa%2FXjFti1jUlLe%2B0rz8GTtpQByyjmky5%2FdUPKuvH3rhx871enrVz949otVwhglST1DD3%2B6ts21y45YKV2fdOnJ6dvbi9m7E9Vt2sOzZ88X0R8roVzlSZPLluNaRSpDH53aHSxsV%2BybBglC1VMFBoegKaNZTiftMmzLrY0dpXZK2Q5BFaqMVhcNGQIYMKSWbbgK2%2BNi6frSKCFLIZRJ1otiuhQiQgdvrk%2FJxtGbXex66yKUUTI4y0hIkIkhk0IKnZ6WRRauY45jN45hFNVMDCmksk%2B6iFAGLrI3IJ0UiiQL1BOogFIp4%2BNQCCOJrTcHh3O%2FA0WJFAb2bNWSBZfzKy3UxAzOW5OJNt%2Fb9QevzUZR2HTRIzK7wfsuAogyASwFR9vlUmsTF0MMST7fXDMQSogosg%2BIcSzIxVL2qWyC4%2Brmt24W8RdbTCUrxAwS9vG3%2Fxbs5PrrR4%2FLcHb9tcunD66c8jyrdK2bdvuivYpxW8YEAlNxa9ef%2FOybf%2B0nx7M%2F%2BLfcRz%2FYX%2F7iRd1srWIUkSSyDBGpSKUcZG9tlMXRXt83RQUbRSxJKMqaQhC6npW6UFoL0ITCQLOjdDwKzY1QCJhNtEgkhG5L1U4wII80M9lxJ4QkyUpRDBnKkTJF1IZ2XexjGEKIzg7ZQ0HmFFxOKRN0kKmAlWm3U4XOXB41M%2BqGsQc4Zl1OuzD01XRMtimV5RThlMlCZFSaWC%2F0uY9Tz6Ycu8SgSiZuD4x3fowllTpZGB0jDrJDZDQoheqtBJRa2f7i9rvpKZWp3wASyLas7TAhkkKhqbXxiPZ00QpZK3GZohYXvBBlKYNT0bPMXGTj1lXRjWtV5aC%2B%2Fmp5g350HvTcOuYszRD5ffuHd3hy%2F85DOYxHsbpSksOwd1vyQXt4tOntQezdUw40kRCsl%2FeePnp07X%2F0s8f6qLq5Obn9h%2FHbIUYVY0shuiTgZRXTxujsbAwb0xbloSx113WbFJGZYGSRhNYGaRtjaUwplvm4m7TbiKyNUpyUKkN3EaNQ86PDI3dxedl1m0kpJTglzeSBRAy1HWRUUiujgBwyR46IiZMXXilkpIzEuUhRQmYhE8JYcbSQk6bkjbeyEGSH1T6wq%2Fsvvfmzn27aaepiUAk55kjwleYUmvmDwg4ysrAbqJS10lWVreu2SUGyylbPYK3zksTGpVKmBFbIk0aFsy6%2B%2Fo2fboWWHIGSk7eNjrYwCqWIAaaIIWn79PCgUOWcNt2sGdyundXjboAmjpy5in13WKm1kwelwLWqrI6%2BceN8o%2FrOM3RkTuMH8Y9vrcpy5gDld1YvyrPyy3%2F7Rf5yHeD8KL7%2FYojsBUmUWud4ffiQ5Ne%2B5gKw%2F6OHf%2BdvPn7aR5XrQJDBgYsIUnGovSo9V2X0tJwcrbp0tUGOVmmhBCvVqOSitGpvjgKWpMwb57IUqCITFMLGE7flrdtvlh9%2BcrpbrZLWijOYiQSYKaAoRHY2DKpWhSIEAWZCAkNkwTkqqZSXSSbJWQIiI4ooBY8oZami7VHlEEa5MVCa495r98Yn83adfMwocs4iQYAJsWxk4aIkkS2aoohOCx1620fLJaNSIWuTVD%2BeJYBEwRzC4GQsJzWs7aZfKYerLL0DSqNyiHBpW4paKU5WKGSXveVjmjeiaMkiKdu0NWN4LpcgCppoSAPuzS5exGKi5OYL%2B1h%2B8Subn%2F50zEgcACQZPvnv%2Fg25cdIYlJsfPqje2Kl7%2F%2BsvPth%2BBXi02RnrwUrEzNyPLeQoy%2B2Ftbe4RfUHN%2F%2FFP%2F2ffvVHZ05FiCAhkpWkswSNg9prJQ4OaT3UanJurQdGS0oLFbOsDur%2BcrSFyWV51gWybpU7y1JwjEqJnC2pg1YvX53Pjh%2BeXQzDoClEFQHFAEcJIiFqnboVQl%2FKLGIwlBVYpMSJRbOcT%2Fzu9GIMhCQ4lilQGnulRI6JFMe461rK3vboGmoUn%2F94b%2F7N6%2FXlyq%2FLDEhKDFEgSpH7GdsYjJBi1FDztE5J5PWWYXUoGMg5%2BhTYIhkFUaTebTKHuFcgRTdU6598MsrENkI35DfIMoxbLpWm0TeUbHLEwDN71Mi9Zd%2BVZ6ZqmZ2z6HE074ZDNfY87Jqjy2d1Wc1CBnATR487Z2wQKSdIhv0FffN0RVpdqip2pTJvfuOAVQYQf3K5u1ilNJtdbTn73M%2FmoO7D8v7GVaIr56%2FiRw9vLle9isxKSb0bnbCuYqS%2B1VoLk6MPafzkZNPtCs0xm73KdaD6zhfcp49OspneKrqTlYdUo3NJZcqKoCOTfu3dtoByP%2FzF8%2BPLkCREIiYwBUmMLBBFQcpwRqcoY%2BypaEVGVsQZuVq89pXb2X3vT49zTkSUnQAznCxJEIIlGSPFmMJoyafW67D5kfm91%2B5fftc6b9IInurASDIR%2BJPzTQ4pCxIFczGzu06YmIhThsopySh4l4ICyerAb7Y%2BdnHIomx1ts7uih8%2BfBwijz30DOQZXlJ0ZZtKjzwo6QNbALioZaOb6e7yqp7yiM4CKG0%2F97Jd9%2BV4UbQ3np63b71dnBRlAcCIugNEjiJFYho%2F7MutMOV41k4q9ywtr77d7a%2B%2BBux%2B1vcrF%2BTRUVyFWka%2BitNpeKJuyw3UlR6Q35SnkyUp76pcloAfEdcFskvLUWrkoY8qrvvLzUpOF6TrGzfVubVI%2B2%2Fd6H7%2Bi1VeRKUQV7oZQ4oQKkLKyIqbV77xFp8%2B6PvjsxdPg3LTUoucFaSA5EycFDmplSBVRIohup04zDqSDilmKdXeV37%2FiCAfrmGLFKVIWRAPYVYrZhWHWKplSgFIIgRAxCDCT8xXr41pSHVKvS9rQ5EURIa72mwCxVhANxGq7XIW2jMAKDNq4biEj8pUcv%2F65EF0NiephmI6e%2B%2F5x73Lzyemj9F2QD1VzAq1QPSLwqZEw%2FkYX8anAF4IoYtqIYqo2NldDyBWRVunPuhC9Zv9w9wP%2BfZ1k9ZNCywOUsGUQCAWyNI%2BUZYW9fDJ1%2B4%2FWj%2BFjbS%2BOf3wzZMHheaBoiNJFCDBtMvc4MF3%2FpbYzvb6jZgkTL647VTspIhADJTzLhdpzGcoy9RplNWw7i4vd9P9tpSTu9NeIos42Gu49c7q%2BMFTv3a5zGwJqBKphCRyruolXY4%2F%2BNj77vLxBqqUWnIWIlOSnKPJDClCF01OgkI32hFl8ITM3ipFUs5evwaAIKUkIgHlAUpEBOiox2E6K0W0Y1JQfaeytQ3vfjxbUIpRRGvibqKFAoPA4QKDkxqOIYOKF3bIzCIxXFBRGQQoEsbIQt8%2BwHDRwassSln9%2B1%2F9x78I6yDPG6XRJ0AZgYRJA4qR5XRLqe9jcu6zbEY4FppS2VShG%2BzmGYolNbk9ysnFZlayxSyYYrw42hNPrre42H9jhs0ayFKkRMgiZD%2Bdp93T9w4nl4x%2Bwyqd%2F9%2BPrrrb1x7O%2Bmfu1OQ9KyKLDBtdO%2FnA%2FA6pBgoSY%2Fve%2Bkztp8Cw2dqk1LAqUqXWUtdCFdOKwvb8OR%2FMJ0bN7s7tpvM5hY%2FfOt4vX3Xby0%2BtG4LQlCAYAGTOYJjCPvzg8uTS8va4A0IpTMoKSUnknFVSACPHYQRnuTtNAFKOEj7HqiAFXS0BIGyzlg4ClFhzYNZK5swsXXClgbFCTwsMJmdmR%2Bc%2FnN%2Bqhep6WQjlVCFzlsQEmYKdGeV9SYR8Ncascs5wI3ViQglGAkpBHl2%2FsNvdDiInYaq%2F8%2FdxDz3HklSlQhdBKeeMsgGiYjsXHCIrQdtf1kfDc0PRlU2bdyeX8v4CTWFzkaxpy1KK3F1jysODVybUnd%2B68tO3b827LrFggIkJirQh%2Fcpdv9x7Cna9wVp2D7S5w%2BarH2024qK81p8FxeAUgg17P4r%2Fy8WpVvlsoW39Dakm2W7j6G1AcgyH3WTbVe2iUjbpbvupv7ucFLqZ4eLybONzwOmfd29%2FDeHk0xerIaHVEDlxljlJqIRC4%2Fx0Nwxd7PsOADIimF76jYykkIQQGTlkgHMCAGUVKIb57enevLtoBwAQbW1TcuAsZcgkSRCYRcilTUYiqygq5L5gKhO78tmDWTUZOts0ScSoIASyiqoU2EUllc86RHDMQgoggVKHUkBIJIC0E%2BP4YmukpSgo3vh3gdD31KjWyFS1DmyHlpKCksyp96WPrIQI6Vc1bvvp%2FZmFMZNwgdfvyjAx1S5J1jNNkGLo5mG1ffzk%2BunJzXRibrTv37n5uMsCORKxrHSING0PJmGqdY7os8KRQnC%2FeHyvYquI5svEpILJMce44%2FZPX%2Fn37gBxneqrixtzpdjyhgHgsyznDlBNmLtQ236br19b7t9s2J%2BebDZjzir2D%2BxsWT3%2BycmnF1xNiRIIKQNEkolBY2dH73zcvORDaYAoKpmYM7MCqZCkyRGCpH3pifImGohy%2F8tfe2N6%2BmeqB9CNVZNyGhONTZYEktpIJGMS9%2F7UVwk6cobtpZLYOuo%2Bkq6URVGoqXfMUkjKIKG50F0rhckipwCSlCjrAWbMeSqCKnIKRYr9uaVVTWFM8FK%2Fdht4YphLypyMb62LrMjnUKkkHZnshp5lcANQus8zw%2B65KpXTVfXqXstQpkwYFExGVoy8rYy0Z9%2BJD%2FnND57exO54lZteAJAEQa3a1fe%2FZJ%2F6qp2JzKnIjsRg0%2B5M7u%2FOt1mkie6dJJEgwYE94T86%2F98Q1D4wufOjSiElz4BMkqi0L9kTcdjEKiYZabGsZtde31c%2F%2BWi7sZmVpNCPbnP%2BJz96dhqkKkUSjAidomCZclQ25l0nnOt6AACVEhBAjCQAyrZRnESWjCQhXtJtHEaUtJQsSr3%2F9sPn%2B3dx8mSX4burkMOlNqaClIs1lAZCJL8KSuUipVGPYlqmIoR4IluhlKKyKl1MEFInj%2BCEl%2BQUhHBIiZkUgneOByqv7cVdqZJ1XmUYH9XB5agcczDNqjpLqigVp3WpcypFZyRGS4HICB%2BTGzq76DaDaiby%2Bed0k91WRypZNqXOwSSwSElmESkSq3G7CFfdp77Lf46VLR79k3ULGUWGyFlK48XR27K7WKmpREKZnXRPXSriTq0fn1gI3F08iRCZQDLkqDsp%2F9GP%2F%2BD%2BWzMAdHyqfI4MYCqVQZTrlw%2FE3HGhRAoZ2e0GxTvbWRZZEhLdvi9%2B%2Bv3jpwwUOQNeekgGkFJCHFXqbM79Z4w2KUtORY0xcYbkxJGQWEqlM5L4FWPK4sXR09JeV%2F2Ja5P4dKXr6ArdAQih7xjuRLFWIJIWO5SlKqpRuKCVYfAwZtVbKRQLSdmzNIJDlnnk3osxm4oEBChKk7y1vY2T%2BVLGlGWwJQ2DzljIZFhl7xROv3s3Cq0FvHPbGUbP87rOHjoPbYzIEZxdRzs%2FVwazi88ZX32jzDKsvZlQVwJaqJAoiyA5Z%2Bzqpg%2F2nPO3hd5%2BcPJ0bFloMIMYaSeEOU9PrRi8UqhKFwNvSIW2shfO5khe3jv8JOheZpkoSoqqVI%2F%2Bk3zrW%2B3xja%2F99F8phygjIMpSAiV1qLGV5Bdzxd46Ee2u%2Bgj9p5sRkABYzb%2FaXP7wxeNRFiKyTIwIJRIxiGSmlCTyED4P1grplKgXbfe8U0gqk02lBoIxIlvIX%2BMtpp%2BlT793pw2Xj7uutfWN3m53i8eXIwAEwI1GRRQgoYvNRlExnTFOsyQpAiS7tUWUKSWlYlBSqzEBMjpXaG81VBNVEELpmFnXo91vZercjCDLotvc4EUz2qSKBBfN2Z8f39lEQLghqbXaZl0o5Jw82BGSt4WQcMoXjI1nACoCKEVfF3WedF2xvwenoK1gpkxZkYlDd6PrfDfBTlXnx9ZiMCpKSRHEbI2K59izlbyEorIOMSRVmvFW8%2FFlSgKJ%2F7y%2BLIuuyMqxAtsCTqUcHj2WiWcUlJfOAegLqcBjEfZbebF2i%2F0yhnFQU5X8RRz7i45BIgsodXjkHz463kAg2JkkSEtMDBCLLJgkGa93n2%2F1XhiVqDw8KE6HyNIQy7L2PjKVQg3217mn9kd39i%2BnynH%2F4hqknjUND0fCbSygAzzlICLHLCPJzVwI08q%2B74XklHJm2fsCqgwuKUhSEioaAaayzGobUckYYyKTKBVOGJgyd51QyWfFZgZdun4Ty7LPQsXV8bB%2BET2yEMlGAFkrFf2Wo1JM2Q1CMiQX1eB6C8xuumcOBOyaTKox7pSulUbGCDBlkgmaclov9%2FvOR6mZxxQglAIXoBwhiFEg015MJWsto005SgkXXSU3STRi4Mf%2FhbvhXeFICoFEMSsFyaCs0k6SbFIOAKKUYE6ubCZSpepwWhm2mE9rVapKdt3AgiBIoFjE43%2F9wYcA68PDaVFUIufMJHNkJMpG5jyO4XMXKSdFzko182uFKNrrX3qrRXXvdd1HWRS5e%2FIb%2FGFkndzQ%2B2F7eXG%2BXnfddrfzshK6qutaR6GZnXM267jjQlCjyMjCcBgcw2chBABViZS4FIhF3VJkUVDqZTUvubc%2BaNggKblyVubeVg0GV8BMdRtyPmiHISQKeV7x9vKqKxeLFh0DgNgr%2FJPex0pMBYRued1PVBy2XQCwLPM6A5wgVBUGF7n3LKrY54icCaQaBGYqs09ck9AiBgjVpGyKNLIUmkhx8quVo2mxXnvvs1AlR7YkQ5JMke2mXowbS4kBIiYF0ikTYkyJktKAsg7YhIUEG5OQhZJF3aDnOCkrMb3WbNchCwCZwf6ki8%2BfA8CNV28aG6I1LnhEQs4CEsmH3MdfohIT0FMxf%2Bfrrt1Ti%2F6TP0%2FfvP%2Fg%2F3vKOX8eAn9%2B6ZJdl0oVRJGMliTj1XE2qgw6ZKkgBKILkMX%2B0fzMS3k21a3qOIQxAMnLIqpGi6ggiwgSqiml9aRAMvtQ7bnVYKwcjMzljV5KkKhMBPeHOrHL6f5X%2FbedJBUSGb9bDdXegdxalQDAavYjAFNGmWwSZQFVeU%2BCAbiUBQAf9%2BQzmnFs0F8Mi5Rry5mRZC4rTgJ9OwlX0RVKwkLVC8OBGiskWEm%2FVsgq1r69PS93CUIYkNBybPZPN1pPLPt00kFaELJIcXLD2SwyZ5kEIpRXE9H3LvBQNtoZiZ48wLrVlGI5KZtrX6IfhJCkyDnyEE087x7vlGrK5f2%2FvvfkoV0rH%2FrRCzAzFbLrN79CEElBgpGKo1tHSwAs%2B3z%2FPu9f%2BIBgdPh1CAMonaU9ct4l4RmFA%2BCNsELFWAqGCTtfFO1EC7ZQwYGksX4MSWZGGGoG8siqRAhKpgSlZCKEnINdlFOPpnSCAyb1ICehF6XJMUmhpetUUZv6y%2BFZZr0efeo2tiwpy18y1GOvEmM0ObPiQhWzWdFZ7wDg8rKMgC5U4bvzO3umpibai6yj1AHIEZETV6XdHU0G52qlXErt3Xvm5zzV0aacOHnrMWvk8IIDFZucc6WEdhJMJflSE6Pii13DrLKKgVRzr39qtUxQxMRQZVm7JqUAqYQsmMJIKHS0%2FaQMqV02B7cP83RwnJE5RGdj3ERU5vqBql79cn2w%2F37mIUOGgSOJQrnN8W%2BYVpQqqKb2m8kRAJzF%2B6IRl45MShnXf9OTxuxsPG0Tl0W%2BABwAhFLkkCJ6xBLDFefxIIdskpIloIIABFPS2UF4w6KXBBKZScFDtDYBWmYfh3bmlK5m3u58q6eLxVUPVThnWyGi81k8SO0aZdGGLload4J9RN%2B9XGJNIbjx2XVS6brOzhTTfZy54ZfRNBBKibzGz%2B4dNfVOubAqJCkKiYGxhNgTofetvWJfEmfSe7ddvWhk3jlYx9tdvH%2FtWn81Pk9H0thYagW0g0YvudamSMDohJIkKo0IpQzrPpusJWKmpKTJIGlGFMhU2MEpaYjthkhQgaTV01WzaVdDJXxw425wANr99mhPSXe1WNqba21SCZ3XTmji4eTXQaG7M2lTZVq1aR8WbTw5X52VKG9JAJzNPn4DQ598RFwXeVpHtp8dS4JOiAAwDrpn9DiRZrfVydaSXNDTbS7jNhtolVhkJTkSQiaCo4OJeRGFkr3wLk7yGroVA3cx8tFhvhAlkozjYGa5C1fh6UQnxxCtUdEKI90uvdh8dmAwvVPOAc5pRhh8rmY9d7%2BxD2TaBQCP1PXSj5EDg4wSLiRUyomElNY35jYHX0sh4tVlogLZTIP11vWbZr6ci7Fyu8WCNn1ZS0tKTcIu0QRwKSHp0vhaTw9a7pskom620UTKQAqqagy7a%2BFsZyMl7X1CrqSMnEclkw%2FhAlmoQ3VZh6tN2DrIVF0%2FODLisA3u5%2FFodvvFLidjvAwJStht%2BvUXu37UisuNMmpx82iZ0sXV6Y%2BPi6%2Ftv90ymCGKyf7Fr90tkm47wOGKSM6vHYmfX4D4lzMlRbEDcOowqlkMikuOIpusysRFziakzLWA04JyJuS4d6vsL0maAWlct63apZTFosyx3Js%2FcKqOIRa9nR6afjP0YlJRBkR7uL8lo8mwo0K5EagOk7cdAVAmU%2BKNDkW0w68QJAZIuhEAHn9BLDONnIBohJY2qyxiRwH9dq%2FZqRxzyva5aqjdKD0RJzl2l7mym1nSTe7T9cPjEzMdkFF757lUfiQ99qKeJV9pnt0rXHF5SrrE4AXlzInV0cFt8AKffHTZ8ZCz0VwUJamZzpxg3KlKXM6u3zt3tmpPoKoCs9nB4cRvinn7uLt%2FePDW2sMLWbQxqnF7%2FhuucZRKLatClq%2B8eVsDB%2Btc5JP36%2B%2FWix0iQAoygYznSviAiP3bq48A2GOS%2B7NCvUnnbH65sRYvdybuRFSIPSjFWEinK05BSya2KisZJUT08AxE9opUNiUcEQ6WYXNaXJ%2Bue%2FX23ccbEpxjSrXTE3FpnRXcC608muWrj59kFT28bGMhXTBl8vblyszCcOqUk5ddpz57MGpVFyXcy5xpeNLUC3grBPFQlKVynKJnJI7b2SJHQVKG4C%2FLIrVZB0IcOjvDZb7RbtoipPlkfyvimODz6G0DAaeUFtMb1y66N9MnF%2Blg7%2FLkJPqopomRnHzHqpvf%2FGKpJ3j6029%2FtEpZlYqyKGhigFC8uvfJeT%2B7tdcdLc2xvnf04MfFpJkdNMWh2b3YXSuKh%2Bs3lwf3%2FDqnRMXE2s3JbxghVqcVlxMulDnUAORb5229%2FdTemL%2Fx7EUWDI4J4AitjHLO7B0Ue%2F0xAHA8aabOZmmEiZ%2FtSKn4zLUW1VQlVZKN0qqgJMssCQnemyTZ5JzGWCDFx2G7yRnFQR47ofT%2BZLupF0fNw%2Fm95WkwIlhLszbZBE1R6RgEJy%2FE3lc6CpF3LGrZ75ClSXD08pdDCzikPtLOFi%2F9O5aFK4Qg99kh98fNzeX%2BuI1KCQToqvQ9J2QJ4bp9t4sBRF5U61IVnSq7RGEsG832%2FA6NU9ldLvbqYfC2IE7B1skGJGqqxavv%2Ffzxe7Z7vN0s%2FOlp1k6U09KXYvY3%2FlKVb3%2B9Avi1P%2Fzj%2F%2Be%2FfLZFSYAUjck5i9t%2Ffa%2F9i8U3X%2Fcbjs2XZovrp3%2BxbhdqtufKMOyfSdOqjx48u3unZztk0nVc%2F2YoA%2BAB31QlEJ6cti%2BJwnFIV2cvjvbaIiTABwBIEN62M3u0aNR4%2F%2BKzzM6D073tGqPdEwCgDamsPsspTzSUMmAFwSo5gJKIGeUYSQgh%2Bt3lXoqIl2DrsqlF5PWohG6MgsZmjV2r9irbba1qS4zDdrRJcWLYQpLXk7mKvYncTjnEkKiIAS8hdCQikoWjq21nX47tFymgGqP%2F%2FJV%2FrNu6qc%2F71sgch0WDdY8sklS0258NQ1QAeLyoZXvtsaFai6rSHPxxMylhuvWlqXIefXBSJuFypijldUK82nt0enN5sra70kvrIbwx08We%2BsEn8p3fu0sAAXtf06suFyS1nFcg1gd%2F6ys5v%2FZv%2FMFNd%2FMLt96%2Bezihdjm9dXT9YL4%2FLevDCsoczraXo5xiMyZhZMznfxVCrDaNDN7bodkHAP2Dn2%2BHF5eU%2BiElcB7Gl2ePlGNdNROhrA2ft3z7jQUArxIAGZOsu%2FElmq0MNghNJEgVUnIOecwlSWShCknhfGPaQrE0GAdtmkm2vdAZmVhJf3waqu2ZmJbRj6SLSZH67TaRJBmyEDEtqvNP%2BlJURVOjO4%2Bsy2J3RfFlokLInHKOZLdDyJKhble09UUM%2FEt%2FH7iJk3I4K1QWMnExncUIEhIipL2uc0ELISgOdrMmI%2BBCjAUcorp9%2F6Y%2FE1WxEk0OIWVKTOyzbva%2BXJ915%2B7ZrYNhG7shS82Jg5BcTzR%2F9Exeu%2FHuy44WmC9PH14FyTCNUnW5%2FJ1X8vrgr90U0Pu6fHlPQXXthI157M3RvhSqTmvb6d2YUJnStPPn%2Fz0MXcu9j93a6JRK%2BJ8%2B7OzmquPBxUSc%2FC%2FrptkaVcdx3J363%2FwCRgaQc5b1yzg%2BT4wAaBOzVBmqMsIn35tCAINqRW3iuc3zloQo4VeiKarYbQgMqSX69dWuMWeXvmzKWglMpoXbsR2MRAgxMVuxffEcxXQ6qcP4ok9k2njiXwJUc0lhF8GKVyNQc3Gg47aXSatfyxUSi%2F0pn29EykrkgEmNmAFiH2qxckkZBdYFd1tTBnJuHRMjy3Rw72j6cJj5tbo9JxsQORvlU3MwK1TXj%2BvtpIRkN4yqNtlRkEru1fbKy6V%2Bc%2B%2FzH3%2B9P2EbRFPo5ujuGwf%2Byc0vGwDFr2LGpi7w6cPj0xdn6cDMMkw5Z1x6bfWtqV7sl9VfcaVvvXrv%2FlHopY7h5HST1i9OjwfPJrvgmBhIl7%2BCykeTus3p9q8uAmKAAFRNfmmgjaZspIUxmrKe1Gx9z1IijlErXZm83R5e0wxSebiiWgmKV74iUmai7O6quKZWq5SFme6poqzrbVRqZOgEKWqTnVv1xaQuCnK7XVLlQvUvC2coRVHlYZcEqrhOUL5eFCl7I1LS%2BKUVkrJpbxrWF10qtKY0%2BsmeGjJxSl7t%2BT6jKrJaLDg4m3zIeVyp%2BXyvYkGH5mfjQX9Z3L%2FTvug4E3Qtpy1kN0AY9MPglq0dh0AqEaLUcs%2B4y1a%2BjeUXfjlbbyfOI4rpYnrri9WLZ%2FL%2B0X%2FPqmCe%2FuTF2dNNgtwdb0Lv8vmFt2O19%2BY%2BTSrJZ7%2B88c33Xnnl6MadL3%2F9egTEePZkvda7qxe7RG1DziaOROh%2FZXPZZqQUfcZfNcPPZnBxZQFAljrbLAzLRqsYiMbgyXNBYYykZCvjVl6fqBgph6SgASDstJa5UIrK%2BfVDP%2BTSrhwX1UyGsQOn0StSRGJWy63dON0ISdFGlXassX0Jj1TTMmy6YVJq2DEilxOdKUmVrWxQ6c%2FepODthax6o23ZGCmYbWrqarScUnaN6T0bVZlJlXbjemeHUqRxdnDt9aqSJ2P%2FwEwGV03etB9vMzjPbuZ5OfRDn025l9d9ByPTOESoAhwxWcS8msv%2FhcFr9eezpb5wS7GU7WHb6Kvn4vWbc%2FwPXFfPz2gqqu7TZ%2BvTxycXF%2F3W2TB%2F7eZe6Gmyd5IwuX1jF3%2Fvnd%2F%2FrULsHbwqpgbBOnt5eWnNyVk3UlXIIeecM%2Bfdr1crpGEYDr%2BZO5Wff6wa3gG6WrZh9CxCkEYihsRJFUYkDSRZCiXYbXhvIkZmgmoqTpGi3ZWlzDnzdG%2BxX%2FexLeO4HhM4uG2%2FzcE5qQHomWDPyjSSQ4o%2BZztk6T6rzYvDFnYcUGnFux2AhUjRS5mdqjTJQr20xBSBU1ObWdlUikipqkimhHNesK9mcQdRzzSHrou7narvvDXh8p13y7ikq%2B1u17a%2Br8v5%2BMxZMuXdOztrbbL9GEQjd2G32tZl9D1JLRBTuadX24X61nHV7%2F9Kq%2BLrd7%2F2sytQfHGqzNFy8wtdaL72mwje%2FBv8%2Fe76vPvFzxJnZNfZhOge3zraE2t7871vfdjP9fYw7b35reb6v%2Bw3P%2FCcQvBJ5Utfji55V5QcDEgpgOb21zEcDZXLYs3ulyNqYnobVQkbdSjmdGcP0W00jWsuhRdFTqHTyyU%2FiQTRqIXauDCiKhYmdZRFLYMNY5SdVBpxjVTWBl2IJQnkVdeW3LmrF43JpRIixDJJVoVQVXTrQiWUhTSiFyomAPMWigbAlbA9gHnRQRmdJNtS1CQUKLcp9ADw%2Fm%2FfKSeXNhOUuqMz60P51EfJl9PFxiYb1QbqaGdz%2FdvffPP8T%2BO7F9%2B5mtp%2B8C6E6Ljyszd7LxuVd%2BYqcs7eDn1X5RLbPh7eidGBjYlpd3E95kYdvFkWvw7Q4d9450ysP%2FhJUEP3TOXlUvKb1%2BAKVx5%2Bfsve7z76QBTp549dLgoVo085xou%2FlF8o56fLP2p%2F%2BH4z62U1Klcdqk1%2FeRKPGttzKWh7XorO20Xte6mlIkFyrs43v0qSjl0hVAtXLYvTSwByvxBxSRmgpKSSy%2FJwLreClBo%2FXmWlGNAKanZH953N0cxfXTx4nAPL5Vek%2BjQnJNIQY8LAEXCdW6pULn3vMnxEGLa1CmNQyMmLCELoEU2RNKnNbqxZZxaNKq032en5BOxHRlmSjBbQKqJsiquIiJFqkVmq5rDqHvUAip6mrXgRWVB7kFVzKz5w6BK69bVJlCFQbG5Upxt1%2Fc13bty5dnb%2Bs%2BPtBTuQdIkFtXuFPB4Xjb%2Fqbr5wgRjJDkM73GjS9oV%2F5QadWiGk8e585gqjhtuVPdlXvwbi3hHw5X%2F9qZW4HMbV6mB6sRV5jJPV0UVM%2B1OlsfzCw8c%2Bnm9sKvdUs6UcE2H9i73Xvjjlpb4zffWgVHL7i%2BR7ss5%2BML5xE86qiem2a%2BWsms7WzAokiJTSqvTDZ1YXfRpTWU27cl4vPlgBqUu1EpTJGWmIiJRSsqCFGdWdylUeRVk6gXKGd%2FjTc2Rx80Z3PAQotZStIfLOlciUgsmS8u5cmNYGhl0ROUSL8WK5hJ20dRq9Z%2BIQCFqmLMt9Wg3Z%2BE6pRo3ngovlBDl2NHNQghlAPYNsJlC9SCrvgoxZMDcG8zrHuMBJu9AqSnARfXn%2Fbu8ziS3nq2v7hYymKorS9uXh%2Fov31eHy4Xc%2BWkeiyEPpEihBN%2BXRtoDIeU%2F5BBacuPPs2gVvXojD6ThEr0z22ytXzNSxqbx9cXDwmSn2Hx6%2F8SbQ%2FM2LbjkB%2BsdPzP39BuhANdHaPXh0frRcb8rhU%2Bp6Jxozi8gZkNUrv%2FXanebV7qi%2F6OdLAHvftI8%2B3oXh0kPFzHaY6FqMiYNAVkoSsqQsUKmZwcPjz8pNwK5rF1qrHJYrAL1g4ugYpep0a9fDrGJbzssL10gPn1TBAmLzouz07NJSUBoyIfLmQXOZKwUbpBals1lqERHCdl9jgyTGNOZZ0fXtUVPsstJVvQqRKWYu0GdMrufCbgeMrhAaepYCSuljbuXolJNR7QN1O%2FqW1WyzITi83A76xdQXbTVeZb87M1FwTqJfddif%2BWimOwzZrW%2B%2FdjkoLG69OD659dvV6Z%2FrN9WJUyqSRBhyZaRq8UJGac%2BpaW%2B%2F80Epn%2FdZiJAzOqFrN74Ym7naDKoWJl1gMarT8z09VVd%2F9qW3YZ88%2FNQ%2BPb%2F1td8%2FBPb3AaB5%2B%2B3P%2Bq8BYDaDeYRw%2BsnlJo15DCjNrEhIEdTe%2FPKXb85QAVX6Lv5w0gAodbe2sfyiKQuqi5SKoq7PBytcVkVHUjALQdCy1dX2VxJuvEOZ0tS9rFTs9MsWcAcUSbu0PHpytRcDs6Ym9ayIKdHukwUsgyfpk%2FW6nPd2uPxJczUaIQWPUUmZoIoMIj3uoIihMPaLduxpr5JiWLWI2YCyI2syp0hFI7ZTu40Oyz12UUYpok2ugOtjigWoYajo1qKUXOxYfn6i4Adz6aZNqoRqae08MhJvR3oUsu02uiU%2FdsXBtY9StDmt%2FLWvyum%2F%2BOen82t%2F%2FIM%2FuyxlGDiwLxpxkfLq4w2X3%2Fzq3fTw%2Fo1%2F8p2LlLJKok%2BFang8nS2LwlqlNG1Rnaij7Y%2FN19%2FFP%2F3PXtkfH7yw43Zz9kD8%2Ff%2BBOHTcHQK4dw%2B4%2FOm3L0K0PmnTKEgbvGiXexP%2BrIB7OPyXP785qZalfvwsRVVpTeVE99sor71RfHs9KRshqMiCSGSFxFQIffDrKny7cZJj7D6LR38Vn5r5%2FO5%2FoP%2FT74%2FFLkGVQRfesxZsKQ3GD0XdmLN%2BkC1Ge2mi4G2bM6WQOIYMFpFqL3s1ESkyRVkge0ODOTk%2FWrDrgMKmgCTLZBG7Gkq148TcoMGnhAIio6YEhdwIoSQL3mxCvy7HHvjVwShOq5UsC4Jczm2UgZhUiEV64gXoaLkcH3HbyKPnhTu1aTKT6uZrf3r%2Bu%2FfevNF9z5Qu56QNStGn3cNw4%2BgLf2cP6d23buoXl4E0a8Q4tLqA29JsklddazgiJ6WXbodD%2FMPv%2FeWPV8Ln7WjZfeePJgCw2dz55bP1z7p8XurDEsDyd8h9uB6cQFGyX7vtripijLZ7GdluFR78Qqr5gdhexNZLTVovJ361Lf721%2FvFh26yf%2FphgiDFJBEFhVEMn5%2FnqxEA4srPggRI%2FSpvhZL0vPi3f%2F%2FZ3vlqXkUG1LTiM0sqK5HiyFwame2QS06q6HzbnO4GAkAcbfA1okCpYkSdEpRSu%2BjzVq3hfrF40%2FT9xlSjC4MsJBvYfjNGXea2KaXLrlQtJwFhclQlsTZQQY5liG3rHAJkAt1Wp31Zzg9vYS0n0o3mYH6%2BZSQhRYizog%2BsZk0h26PrcaxiE%2FtLq%2Bf9wxsa8UV3KO%2F%2F9U%2B3sxR9CsRpDGPV71872juvaSU%2BkJhMI0epMsu4rqWWdqRp2fZW6JRcVDZwUwD4%2Btf%2F2X91Vbjks4if%2FuO%2FPQcwO%2F7hVz6fwObNTWz78aSnejr27Rf9R2OXKoON7dafdNeLyxnFl3lfHLtJCH3ht76X1WzmrlqN6U3dbeZ3buL2877Ahx%2FlLIjBOXFK0eHqAsBBsUqyeBnZ9Llp80Dil%2Btb5lgw2qPjn36Q0uMbMTWxmN%2BKdGYhqtqNidmoQqTkLWyUWs6LYElFKgjOZWNSSkqCSZEkSUZUPW0Td64vbyOhz4MPcAUn16CppAUXU1lKIFlIDaJMRiiRyjLBkCyFicWerOHTjTh29fIo6V2t6kmTlFIw1kwn%2Fko5kFZBlLXtS5%2FjhsK1ycVHR1fnFV%2Bk0qz%2F8t2956kcAbp990dhRr3rOlnIca3fax58mpprdFBtv7T3h2fbIHOkxMp1xkgdfdAteV9Ww3apnJBnL9Vg%2Fyb9v7beM6Jc%2FeniWyWAt7%2F%2F0Ru%2FkhgFmz1gN35yehycV1VZTETn7PrRBhdSnZ%2B%2FogEAnzwbVKayufm6PD8d33ujfZ5EOqIDMwa%2FK4f4vKlf2GRETpyYOIQQ4yWA8kjI%2FpfdQqMpiyCzwkvvLBNiGvq9H5x88APgSSS7v1eWe72WsJhNdNcjoYoKOblu15bOd9pooy1LpDjGQkkXBUFzdoJ1Kpsuci67kicYOnmx7bs0WeRaZoIuZWIHEGWTd31uCQqj0jGWmWRgCdVKmTuRIWUWYgh1TokTrIQ6y1d14sQQ9WAUCTkxQ84xcT647S6fbUeTNz52V2YlZ91W2cmLeoYn%2B5h89ZG9U592abunglOT3%2F3oQ%2Buh7Cu%2Fc6cSt25cpTMvRI7aOmc0y7QrCiB7SflchVttDA%2FuA8CX%2F%2BsHOSTByT392d03AODg4moPAFwBAMPjcro%2FmTTl%2BO3TEGku4Oyw3bgipcdptrH%2B4io0%2Fs%2Be9rKqD969%2Bxo9%2BvN4573qHQBgAtLjn56eXJ6q5ZOeFUIYkYWINlKuXMRsWk2O8bn4CTZDM8veCDu%2BrEcBHKx79MGLFcDHIDXT%2FrLbOh%2FjyKq1a2uqbDUgZOpIh1Of5Ly5iInH0Q2GkCgmCXgLFqimO7crBTwS948hjE2T26oGRxlKWQw26Rh8gBuglNT1QGrSbx1rzaGvF7OYshllGlU3xOAKOovtOIq2Li42EgkSdq1CteWkkHJeZTfQ7%2FxB%2BOTFzz54f1aa6fkGtmhHX3SMo%2F307I2Wbn%2Fh%2FXj7bDcMS0rU3kgPrHMMPH3l8C%2Fm8Ru3fj6s2SWjfUQgJQoKUanghZKd%2FKOukd0HwysAqvc%2F8kiZKOPgDbQA6uOxNQDoZ3UBGDr%2B%2Fr%2FuSE7y8fkuC2mdG1y2ZEpltzOgGH78%2FU9%2F%2FNFVKuqbX%2FnGV6fl05%2B9mH79s%2BQvgO0v%2FvlPj08vus2Ykg9D7xkiEFSpjYp8eN0YUcx%2FycTIaSI5yFrblzWSTG0ru%2B3xZ4lxOZ9O3NNzPzAnCSTfl1oKJaPQapM0B0tlW8LGEBFiW4eBUyZZSU4xKimizyLH9TiMLuekq71lKdPY2aQLxng5pLxNJlmSIvJciW7WyvUVp2AH2xxI9GkMqbfDmfUJmrKpTFEeHlVh1KUAOKUx7AbPUrvRBufH%2Bg%2Ffmd47wIvjLSb37IVLUWofU0%2BFsLQwO9c%2FkUfDJvGRTEK9uf6LixRI6Hxw%2FUfPjH5weroexywLG7LJFEm5TUqEVMqktk%2Bu7%2BnTfzF7bQbcNl4IhkhhzXI9B7TaXTYA5PYf%2FZ05sD8P%2F%2B132sN7Y7o2i86lLuqJKE8QYxkeld3q3m73wm1FJcuDWzUQP3q8enB2CADrPsbi%2FAfrskW7f3Dt8k%2B%2Fuw4RvogQGpJEW%2FpWcKoUH%2F1S4ztctUXwalZsR1CpNjHFjlZn5rN%2BqCRNstutNbXfRLBua1MWhUijrBedqVxXeK%2BgoxeFKCqMXaPNgKQQnZ1OqR67nIdfrhdh4iBWa0e1N5XfnItWuWkxkNJYOyAKZeSit5A9F2IUw4Y4xBQHAGj3vG0UJJROQmmASfI2Kh8Si%2Bx7DoGS8lF1K0BdDLEuJz6bERhEGs9tFW5IFw%2F2u1NMPUeCUemTi0Blaaq8aeSffTetbR%2ByhNAmAiUYQtk%2BaVEGQWp8cnL99d9d3G6Dhim3ACgjnn%2B6n3qUsjn7QN4E8KUf%2Fcf%2FoQLU7%2Bn%2F7Gef%2FBByUh2Vw6MYi0roeli7ZZT98wGLa8%2B3gWIM3RjQPXxwKZ5%2F%2B%2B8D49PVahUOc%2FHGHGp5%2BxWJ9pNTYSIllZkCKVEiyq4cosz0a8eYXEFALtr1pdFmufXblM6ibDsA2HWIZYntjvbKnIXdlGWpynaEgyy4KGVQtB04ZCGozgIkU2lHaXL2m64TCkrmk5deW%2B0bJGvZWYCVuGpdl33DUnnmZpGLrMJ2Jwpzw7zIucx6vLDrXY3ovUgyQVdO8kBjyutOdd2%2BBBBl3MoUGAIEL7xJfvU%2B7IOPLhirkQ%2BkEDGJLGIK3pYXuLo2aZbDJhiZ2SDWJ1dONbNKuvFse9CdKR5JaCaRq0JIIHEh%2BshRUpdIIa53%2B%2B%2B%2BCnC69CW8ICZO55%2B8jnW5LPOzTx%2FNf%2Fcu2j%2F8j%2F5vf3SLCd%2BY%2Fp8%2F6pPYlMPewatho0SrpnZ2RFFJ3v38jVnsejAN7PoH7vsvUsH%2F3P%2F%2B0fHj0xeXvmkL2cUbzYEEXl8g1jIkVuASwsgg0%2BC23uRfF9p3auaRuCgrmwTaPLJCnCnaAcAmZJjZ%2BgIbyqLYbSatio5suNjuaamMklpaFmNikotWxczs7Nqhlp3vToZXVDOeJwAyz187UDHqi8eKHW4crkcn1WLZNq0%2FvXSqZlPEtdSbfE%2Ffbp74KiPZNAxeKFaIQCFyCHYrI4DnwBKUwchZcASQooucyKn81Kvx8Yn1ZTLnfqY8AK1yyimP6oOzozdvGaTsdaxK12K9Vm0zQej6zer%2B7KrJkoRSRsk5oEbkQFxG2KT6TqgVAo4VAAXZaMFZZFbgzbodTsJN2XXP7ffLI7zx7ndO%2FmcHhaS3%2Fs7leZZjcJeb5XzrkzZzLFLYjpzTszzvhi6ZUhULG1I%2FSOD4%2F3N8f3t10W2GXCqhFs1NA%2BB536Wy9gGkImsRIJmEDavwmzLts8kmpQBWUrACIflAqTAvNRfXE68W3l4kr6Qy87bivld89jS4xlSJiZ2L3OVaUzHN2zwUKkbsahV9h%2FPmUE5WDCyaMJm0ba7Mvdevnl9M91kMWdy5%2B%2BrRvFr%2F5c8vKVYTmbi4dXFydlNPD656YZRgRNdkRFRWokhw6Zcl30QsIJABJYckXaSkwBliV6tOlVpapdEZUj4JVYrMMQPBXZ7d1vBZmTi6LLvTTpVYWW8Zm1s3T4WY7skKLY5vq21U7I1PTWQJISXUJpLC%2BZ0wyHZ2d%2FFIZhKZgbOHd%2Bjq8qPN5UbcPQhB89d%2F9OeTv1ekI7z%2BpluzyCG4DprDUJiimdjL050dh26pYuKYlF%2BJSqvCt872%2F%2FzDOgcXhaGNb27uV1c3iH92cpUOFJkUIRElexiRVSH63%2Fyzi7t1cYFokeUg6iwRo4opfXbw%2BFTNGprsj5GDUlOInFKi8TJgt6vaGo6kH3OHGqnQqZyhi1KhCCF2gH7WzOrJCtIUKvaVbM3iFfpx88U29iad4e573yjr2FtxegkUSe3Pi1P9IN7ExPQ7LwRJrU016rKfqULn1Nr15xCur1BIomzaqveROEpBgCTftyWdD4E5ZWAs2mHnVS5iEiJFGYJdTaSsTFBnsnSbi6R6n2OGMtv46qfbdOMbU8R63S1qIp%2BcGCwPUQCsoL75J1GKc7y4UNM8CpDgzFnYk%2FdTEz4JdnNxutqp6z97850vf%2FzdN17rnonh%2BrEdoRTyRggQrHIl6T3ruqtOxbniBNjLH%2BeivGRNzrmySxwd5Fwj3Lte8HM7%2BfG3Tyx81kwEhucMmShJMekcGpsAEKuIdqHitpdJCDN2mWQhNyS7UckEAM%2FbzClysn46FgnWCCVJKpmA0SXebGuXkCSDU4xUN9bvJlxIN0Qg4KyR88GmvqTxk%2F4wla98M55U79zeDHsn%2F8o2u4v98ZPLye%2Bfv%2F%2FMDyovX7n505PN8KIsCjjXp5baFHdGQGUlvRHKyOGzFGE50dN7c9hmv%2F7g5wGldIYDCGm7rlaXWxeJozZZTGxGtHXpY2LKSvF2UKKsBF%2Fkid5aNfZgVgntcfflv9jNvvD1NHo08%2FXyaLbuLVQxuCCQI2f1R%2FK%2FdkIGlcJFPN0BBJEFudWxvj5%2F9dkmyU13%2BtEvlvtHv%2FOd5z%2B8p0500IttjFkViCAj2zrxGMuyqW15oqYAgeNmPA1qlkG9dUUjbQZ81k2bmqPGxY9O%2F%2BIXHbBtBZFiTsisWbHOslms6HrZnfckUgSiqq3wJbyKkXqlVC1OE5A%2Bl6%2Btsho2HRJSD7idNEWkTCQjbMguBBaSSIicRs%2BFauW66KNNJlsA55N9tb%2Fq%2B2KmTi%2B%2FPHv1G9PT29ffmj8d9ez4ITbPZuMvVl8%2Bui77k7HQbnXtcP5qWm%2F6ItmuR9%2B0ED7B25R7FYrA8TMrvPHF906W%2F%2BPr57bU8fIBqSYLjpwYrI%2Fj2bh1WdQkVXR1fZFjJ4wANaQUu%2BRH9LrgLjH5bGIgkX1mcXL6peXZu18iqnyqDz7iAjl1fuPHwYV9m1yp7venT6rV82goPz7x5EhKxQnJnnO8f3Rh4satf%2FTkj29t8Mrpj%2B%2B%2F2zz2UUzDLkalKtY3X2%2Fl8Up21FhZzoimkpgREkxG35roRi6ks6pUoQ%2BDKbcvJnu7Tz546PRk1w1SCyBTIghIJsnqUGQzO5w%2FeNljyiFKTzKpiAIyuFQ0eIRIn7XWrhYhDmsAJXrZlCmSdBsoVHVRUtE4W6goFLKUYUxSGDFNtPNetfoCwIuyMrJnpzUgoMbH%2Fls3gcXjPhMZttj%2Fwg%2BuQlvXOuiw8XJ66whnJy5uogO4K1nUlJzDThejFT5EALj19hf%2Fwa1%2Fwu8u39idhaBzNmUSAzIEKJ13%2FchCyoJisq4py5NdhT3DxQQcI5AQvdhJryzSbBqoyN0uGrN79t5i772jZC4ezrLoBhvjuD0L7P1OFT1LKf%2BP%2B9eOlp292vnLZ5eXQ8oKnFMotKbu9LSfxrVDzsGS0Y9O6teL9cNhNGRdyI7V5LUvvba4c%2BvwxqJee5fPm5tGxcwUcgxJVLqzI8vYbx1UHoecQw5Krz98vAvsRp4UMhMoChaZQUBUIq79ghSvAADDgRovvQRnljkEFK3mwQMo6lJ7IG79wAE4EF1c1nokmXZ98nSrrExZESMzBAR0SBQhKCcdRy4npQ1AFAX5DfxSXOIe%2BNF3ht8zQL3%2B6aNeiDhce6s6PZ9MGtFtRXA2N9egqFq00nURQAJno7IDcs42uwwAR3%2FzP%2FgHb0yvfWRuohgu%2BOzcVRPlWOq6rMrU76ynnHTBw%2BVF1xz4i7Ek3RRKcHADZ2YpA7tgikxt3devVB3PCp%2Brb2n6Kkb71Oft1RnY2fWFQ6l5EPOdhZZ%2F77lrltPuw2dXtttcdjlLAgHC7L%2B19%2BjZIONqpExjZw5uPDrNi4PZJ2cUtA8hp0wUbTvV7WSxlGcX1nbVQZMzR04sm9qIRAjB29VzC5lSFFIlu70Kz86iSJee1IQUiMAKlDgnT4nDyaDqMOwyAHBjdidJRRJaBAKoQnADIBUmaiZoTO2%2B2EHO09W4qCILdruuQ1E1RVWIHBKYYpASOSkSOSXiLMGNTB2AXqvkIs1yoENsri7Go3sArqfdCavZptp7Rf6CvrB%2FE6e7nOFnr6pzS02bRF4BSN46aarkgSxyBiCLO1%2F4d%2F7tCdC6H5kjiBOKBc2XMpnDa7eOKplC1K02SpXZnqx9OSu9LaWs4L21IWmjZhMhXGRTJF8X9pVvzXJ7wMm88rsHM3n8YqUO%2BsvdFjW9uEqVVNyNuu2yUhI%2FfHZe78Vt13djtxoiIQvKMso3%2FmjxZO27LoRAOfkwbU6fbi6ms6fnnpFsBIQK68cPn%2BdBd7vnH531V1ftvqQYY%2BRidv1O2VEj4rg5u9itE3FmIbXx55vTy4HJdRa6KJkyQbwUZw8cEbIPa7u5%2FKxCEalnW9VNKUPyBmlMo0dEbQKXylRc3ZoWo9szq61HHUKSYbVmochoIRDHJFQhdE3Ew9Apiin5EJPUCFsAkK1QHRoWuamSbMcP5VEJ3J49ORPXZrvZPp1v3n61jafPQ0LU0718vLEgWfNnuiB2J%2Bop%2B5fBVVW9cv%2Fml26VAJr%2F7sdfbA2tD%2BQqxx0Yins32kBFXSq1P2WWUou2iZEaIdXoUxLm2qvt4sBZG3WpAorZ8gvvvT6bidU4%2F%2BL1o80nP9vavNlG2IQXG64WPA6dbco%2B5CBnm%2FOTwdxcLPT5tutcypSTTJRx993J5qwLKaQkOBNtL7aX6%2B6068ZVQswuSSVU3l6cPD0fH73%2Fo6dXV1fpsDWI0RHL6euvp4tUld1udTXkvLMqQ0tBrtusr7yK40VE0EoQWBBDJI5ZIiVFYx6GzyN0awg6NQ0Qo41l6Dde7ZUkEtjrsiqbGeVQTfkE2AXRM%2FXbjqZZKkM5%2BQgSRV0okay9PK106sehE4EhZR8BNFVd6WnTx3ZhtC5o88H61hRYTh%2BOk1nP09vbj5qj6fD02AHk6XX9cO1RLYvsPz%2B9Wo2mKSqLQtv6G1%2BdrQu7D1Qf%2FeDodWw38eOi%2FWQVhtXV6emmd2OSKY6uEJmq6tqe2SMvCxFJkijKxRe%2F1aTxfDcoUjrk6V%2F%2F0u0qnZ4%2FvewO3r1zcLWxe3ndr5Lsd%2B4y7s3HXditeS770Q%2FyC9Ws6a%2F8%2Ff2pPRs650kID0Ekmjtme7xJFEEEaOUv%2FDjG%2FgxyRFY5ZSFlUfDgvXt%2BcXFxfrmJzeGsyilFwbK5dXByEgy6XQJHyaxByiT43bPjS6Vyfw5wyEYrAoiRY86cIYHpckgA0EQAqqYJZUWJvIOqLFJzY1Hsgky5qJRSWXepwdAB6MbEbtNFUE3K%2B8RDYlZSa5VtTK7PMx76seMgUfA2AiiL6WKvqdgsaxQCMexO8q0WWDz5eSjpfF6ni09Q2P7hGEmkdDjZnLOYHaptUp%2BTDGwoy1o3hwfC3vq7f2v8dCvEHrD6Nv2e4HTx0e%2B8cv5MxWEYYwzJ5xyH0Q67oFR1cNi88Qq3h9FRq8zNt6eTvRcPL686B6FVNLf%2B%2Blv7IX38vWcbWyk6nF2Fdin1arfeOr%2F52v%2BkfLBiv8aS112U8v9wQ9L29FlZ2t2n%2FThSziyRRTlt6tOnK9sKm0VIoig5uhBCDomTrCqNCMHNhEdPIBHdbmQ5OZyYRJQ5QWB9uh7h2SajClWZQgstovPdk53VKoQxAnGsGgJlYuKUwVHKwM18tk6AVDkDlZ7PFm4UCDFw21Y9zHVTjdtsKklFDG4blKSX%2FTMpDt73QDunceMKeAupvVHS20TZq0b25yESgYoxOEBpMZtPCiyu78mQZU7ODrvLi208f%2F%2Fx4NiOR9Px4XG1kB9tkmBmfY1feC7mvJIL3rzkd%2BcsteTrr8zK5sbvvnX%2BrGsNT8TPfujf3i8vT%2BXrt0%2Bf5ewjSWSAEH2yfcgkBHHx1ut3v%2FAlOx7db6dvfWHz7NGnZ2tvk9RK0OS%2BXkwm104fnmwFbx69c%2FfDf3WydXcunlyuUr7xf3rX5MS7HR3EdS%2BleudnH16unP0FPz%2FfdJ4pKQmOgusvHvzg1B%2B87n58yUTghMwuk%2FfEIDk7qmIvFIxRQ04xkZ5Z42ttDCMW0aB%2F2MB1cS%2BXOzkJORRapuQx2q0FVkq6wgJIKzMTgkEZMhEMEvUm6uVzIPUACuXFROHjfirMZKz3dPk4upLu6tPmltjtUg5ZVbJ%2FuTclEUYC0JQiBPYMTk3JSCxD1OWej8whGESJjYuAip2%2FOVk4NNdw%2FLGNIsYcj%2F3p4vZNEUa29eVqsjd9ePKmnghkIcOTm6rZwPtQQvClz0lOQ8Ammr1rr%2FbUTKLbb%2FtKnZWVp9O%2FeBOb4neWF3zrhZUKiYlzEoJ9cNuqK5QuZqdts4%2FfffX65PmDfHx%2B4tmngEISsb51FH965929P16duqFP60dfwwOn5tMqbzbtV%2F536p%2BHN7589c%2B%2B14kshEzy8MPzXe8RdoNdD56jhBBSIpS%2F81vyyfruH7yxOUsAc%2FJJpkCWlQBb2Woeg9Jq7EZIShDwo9xb7hkZ7DCwsld9CN22Nq5PXNaVEsQM67unAChkGGUBOCoEEzglgLOiTGELGz9nUpU6pyOj3JZKUZSLhZmIHc0LU6vm7kKdDzFnofvdZ8FPflmWPFC66DsYH6tZIWISNO6kTtuhmE2Co1GnPHoySs2uL956ZX%2Fv7uE1t3KcEicvJ6%2FeOLqmfz74GKML60cXcdh8sk4sFEYzX3dBt6rb2x%2BOBxPZeoDI7r%2F7rrskpGZ6uZ3tJScvfjoc3duuDt9pj9P5akgxglmyzAJ%2B7EeXXH%2BVK35xUWF99851uvjo6bmX3o4uC07Iy7e%2FtKBO3yjjj1YuR6W%2FqL77wgd1wONO%2Fe%2Ff%2BZc%2FH6rpe1%2BaeT9ucyB5GEWOCclXd8xFIJBgUBZc%2FN3fegdpsn8oIsXIac2lhk8ya80p2DQrBssag7VZAAoJg1kcNtjshs0AH713w6pbSO9YL6azWiEi%2BmFrARho0tAiAkKalMEpMTKQhaT1%2BchV%2BVklT%2BRBTbNwTLEsiqqopt43hWBRHVbcjVJkXeTx17RPGlVVQpMbWIaibgmDjdaPSnk3NteX%2B7OWck4o6%2Bm02Vvsf%2F2bi1kz9nkVNEbmlExRLI7Kk9Mcg794%2FPCy3zz%2F5CplCJ3ZlmLnZRX9rXvD%2BuxzZl2avvXVd7cXA3fxVlyp%2FbVcXH7fTm%2FcvbEamyY9%2BThkR1JAZVaI4fLcJb3tciq1KQ70xcWgu4%2BO11HB%2BsjEgDT3f3u2vN40Bzj5ztklU86%2Fvf%2FgYyuNlnz87%2F3t7%2F5U3pkt9m7eftt9ssms1O25Pv80E%2BTiPQ4fWBlERhIkUAP%2F1rc%2BtBeT33%2F0w4ewZ5MWkKCyKjyjc%2BlaKWCdC%2BCo4mikrMho3l2tXmyKNrBQsbssvIXIZbuoebNOY3RjLBzAhZNeiOk0JpkGSUJDxCiQoepyO1q7QGkBKBbKPqOFWZ5szDBFN1fq3or7KkJFSqa0sTKirGwCqLCAnM9yW42JFjs9qwJSDP0IlZijUCqKZav79Wrb26YVmavm8BrNZ93Zi64oFXsH7U717snTm1KGFMIOWaRxQ0JwEo7F7qrRMo0mTt7yj2P37HPy6O1789cfXg3%2B8cm1fvf4rjl9LIKrW6T3L17Tm8gRUQgOECqTvQLbkAOODu4dCU4Xn8r7dAKWqreBoSKELu%2FNd9PZ0RQIQ7Cy2Fx8%2FMZXvnMVL7FXLo5%2B8L3%2Bi7dnNxSuXbvd%2F8kpovxf3fnG6%2FVQvfvN371740CkjoQjAHL%2Fbx0B5RHbC9m6dX%2B1yW2BCG7mEjmG4NMYgTQOiaSWEPBBLBfh%2BeXHL2zKopfgDYeZhhfN4tr%2BnvCuC6sUVQCS84iBjS5ISCNYiMwpQUiz2CvdJWCl8gCy1BMx7CZ1ieepkoJlW7YtuRhBPHZ9SY0pjVZNpSbXJrVpD%2Bfl7GBaSIRi7%2FY%2Bxhy6aC0ZIzSZI1fs3fn6F29pkkVllCzqW2%2Fela5U%2BWrTdTX3I2dvOV6dnj4fQk4hu5BFjokoEViJFLR0UVJavFFe6Mp%2BVlZJ3%2FjS3Jy9GKMMB5tdvF4%2B%2F%2BDc6%2Fu3sD05e%2F745zb7RJkghVTad2nS6mJazr76rbeWo5cPhvDieISQLoQYkQTTZO%2FLB%2BN6vl8AL753ujPEtvpd82OnbQKKZPeuXb9zSwBA%2B1YRN1l9%2BXJY%2FOGd4mtLAHe%2F8b3%2F%2FP2ggpBp%2Bm%2B%2BBwD61Zk6E9pQQnadBssbB5uTDI5d0lnpiMgAlBQxsUg7P5xcAqPouaJYm%2BE81pmMliQnk6HfBVCWFAE4LX2UWWhORPAxC%2BMrVU8Wfg4A%2FUs2XFjXZQxX83pZ90pQMyuXYhd6JzP1PhlhBCFxKU2rlGx7OasiM7QlpdsG9WaEz4UpSUolTFGGs%2BmdV%2B4evf%2BTk8QsqVy%2BNwnR8%2F71%2FjJsEAMgaNRVuNrYkCAykLIAcQYnLZltnro1ISdb3Q5cfi48lkxStz7swu6p8Kop4nbwefXgwJT3%2FptPBw%2BpIhFLCFFCqf076iTfKeK9t%2BTpiXulCdthg8V87TIISopQzFo%2FPT0x8wpo5pXOhHh8dfPNM966UpcfDd964%2B7nrWi3%2FsM%2F%2Fs%2F%2Ftfy%2FvpaLxWtfeNliWN6ffbBJnDSaf%2BeVl7SlYj5D%2BGi1YW1Yxty%2Bso%2B1TSlkTigrEcdIUheFSc6zDv16UDnJxBLIGuwEsalKTS7nwGuLkg0LKXIjpQZLohyJGJmaZmra6WIiOK0AfE7AiLMquFmBiKooZ4d3SjesuuQjexuFzJVKflSc2RRiiHou0ds0ZNsP1GC7dSklAoscldJQybk%2BLw%2BnVxcJxKI%2BeMtoscuhoKurcRxzJBmZqzZ1MWfKIoORCUxCQglkUZfEs6I4wvoqbs9Xn9GXv%2FHuLR8eXaUchibKtthebHyU1OoPvvfkKsF5ZgJlFE3iYnlk2uLwUMSy%2BPRqmEx3Z7ugKtP3MVlM5gLtPin%2FeBivHwAn33t6oqvE9f794afd6lIX7gKL11%2F5tR6m3%2FtrCrj361XWb%2F30%2F5EA6MsP%2FvBzLcPJnS%2FP%2FhMRssi9RnPrcGdUhEucKRUgRCUJQoAdb4YwlFTAj06MUUnDrisKitEqFM1OVSR1FiKCGqFilrGJpLJPmkM5meuAcmpkPW%2B8lF68LOyO1IpN16T2aj2vJ19XD64s8cAxSY1IpJRbqbFIxbQetlaNpRtSl41dxajl1Y4UD0ZI0kiVFtb6cei378xnIhEEh5xto40X6dRFmxARFTmdNhQzqYj0UqWTBaKREULwpjB7Lc%2BWQy4L0mQccTUtx8Nb1xbHqxeC7bY9%2B%2B5930y36cU9%2FuBPno5pRIoyAWSoAJQoqUKmgp%2Fg1Bl%2FcRQsl4YdlOdp%2BUX18bmp4vEj%2Fcbh6nKJD0%2B6rCni%2FAf%2F5i257Whz5Pz60e432z3VX22d%2BKOfvG9jlPwX%2F%2FNfdfgWf6%2F6ywdd7Iegy3HjYELi4BTACBEhEkkBUNoKRzJqysaDspyWab12ZDgGW7oUUwqyg8qpEJrRzJroghAp2si9n3Nmile6oOWtM556a7h7KcymyFlSuOwm1289PF%2BJJtp%2Bl4qsIJRt4hgbn9uJYsSY3RnabHvnRXomQs8lsIGWjY8zo676Dme77eWXJpMuQiLax7N%2BUYT%2B9Ph48AwVARl5N7ycFBUzIRFLhiEIsOKNPqii1bvb9eWFk2UGL16fx6unb6k7f9f%2Fy0tXFu3J2eUMQ4ybR%2FHjx0OiFFJBiTR0DjHKNORS8Fkfz8Pmxiw86SO0yd4rPcg3v%2FLVzdmpPLSfbNr3XssPw%2FM%2Fv9hySkmNL87qSWjLw%2FkLScNf0TOQ35zVvzGwd7B9Epl1eOfOr43uq9feaJqSZrPp6LrgM6nSGK1T12eG0VIMO2ZhxyFECfRkynI6Lyn1XBZSIIzdtr965FOMKaqyLKrp0bXKpBAJacxbK5LK1kXXewiKY2IhXzY%2Bp0lUE82kOrt3q3%2F2yBom2rhuDKN00bGgMQepW4Whv3ZUjNzAr7ZOJG%2BpyCFGIEcOURL7q%2BCH010M%2FcomEJmlGVfPz7bnT56sXMyZMyWiaKNmJGaAQEIQSIAAMBF83a4uE%2FZnz55cnG4Clq8tmoJXSk%2BnerNycqa2K9v348gsr55smdgNNEEk0tLu1ifDcGm91LtVf%2Fawnxar43FWT7N3xWwc1Bu%2F%2Fdrw3VV1czi5SIfv6tPv%2FIuPnlxxUVlNcvrFTz5cTBdmy5WpfrN%2FXv3QfvkOdptbn33u2ndem509fCRu%2FJp%2FvboaZ4vlO4%2BfnCgyu2V5dpUBQUgql4txDCE4FxRUpug3fBT7WE6jqAoRRcXshYSi4HaPX%2BbBjmal0FpqlQA55v8%2FXf8ZZGmWnoeBz3Gfv%2F6mr8zyVd1V7bunZ3q8BTBwBIbkgoBAcoMig2JotZRWiliFVoqQtJS04u4GtUvurhSUlnZJGBEEAQxADIAZYHpmuqenvS1flVnp8%2FrPHr8%2FqnqMCN1fGXlvZtz7vfd85z3P%2B5g%2BNQvWS0zlHBoCFZEgGY9Sx%2BLQW82MDBMBHoTpET8ucm1lYJyIWG6xYIaZyFIFw%2Bt2IutWhqaIUDUaVFlwSR%2FO95uW0lRjOCuBwzwIpQWFSMPFUS1BbJUr6QUcMaBUuZg8PKSCPjDcsIRwSzmPUNYgeqY3A%2BZNrXub3ZBa726IUOngqcW9xXEljXHcMY8gIIYzsri%2FRanVitriaAYAFxin5JizZvuCzhvdu1gWhnPDTHVvbHYLNNtVDXV%2FtjF%2Fef9ogowTEUSTa59f7iRCKmeKwIofWXQ8rQ74%2Bvfi4YP%2B6uitVnjxl9rH%2F9X7%2BtbGh6%2B5JqVtsqC12Von%2BR0%2FvFQdKQtS5rZREQ1QVCYl0lNOBdOlaFCFGSe6CZlzXFBIm8e2ymcPmvBulsU84U5r29SlyTaz3nW61uWB0GUx8cQS7WNZEq%2FjlNi4lt2IG8eDaLAYV9b6PLRTJFF7B97AFpIzJUrT3ezIIRCmhAdji3jdHErlAaSxH4NowhWnlgBA%2Ba2zAQmoAylltZAw0hhNCQUz3hASEg5BBPMGzhtGAHjLwVi6csZfa3jHcZH7Isx4%2BmhPqLqhSJOxC8jgibKYl95QA2ctF%2Beapvb2qD7uw1WFZHUJAOe3okA1u%2FH62vF7K0XFs43FvAIWqN7NHwlfqlDtoNTxwXefff%2Fo8IgmJgCPqLx7a6VjfAGqZbL7uyvbxZI%2Fv5Oc%2FQgA%2FhFp7u%2B9eOWxByV88Y9PJ%2FX9sx%2F9P%2F3VvT%2Byhi1fjADcL5dFpO931pnhxLHlTZxdNDMJrqQH42GlQ%2BtrK1ImQis0NVTEzEqrQ1Mqqh3VaHS1APGMhp4BLEtE0zTGMW9ENuCzup12eEiakVcpqXI76N%2FPIWUYJDxwhqeyQdTyqqqpkmJhFE2o7U0BbqA1YMNGqakTvjRIWdNmJovQrn0JIEm10EGsUKfEPPCaKt9Nh8MAXi%2B8BZNKS3gQEAvmCeXx8tBXTQhtdFNI7gmzMCTsDC8945NrYaszbGp%2BdXDQGy5TbawHDaPFQb9T0JA0DJpSbbV0crg%2BWpzMC0xvtetp%2FUDcEz%2B2nGpZHKOWA3F7G4Dr0dHeaODWl8S969NjCaO9YbR6bW97UUjOqWNhWKuDdy53jiPJzWKu%2BDXTxiAmf7AbfumvDcF%2Bvtd13blfCSYxRfmvPwhOfeGZU1j62mw5ef8bX3%2BreAQ4%2FF6QOeU6G72ymZ3Q85EnbrR3nIuiLK00jUvbxFmnKaMB95Q0JothCrmwSjfKGSJiXmnnw24omIhEJAiXtXRhq%2BMXcpDIYhGm0LXz1omIyJIMO5mqAevDxhORhoGyWddWlWXlkYYHIdRXDSAemtLErGFaW6mdBZXlQvvASqKFAWiLBMYRQh1F8yFxShvABVEYU%2BaVd4R4yj0hAGPJ889dHpjKwlkndGO8BZgjCNvLlwa8PtHk0U3OupvFe3oYe2K8D4JU7Nx1rB7tLxoNp52C9Dw6FZb1Bw2Aapo%2FpI33n1unppztHziU%2FS6bA5iuZocf6PmiOZMumF5IS30kHLflibTSWsoiFgZqbDqDowXX1B4c5yvRvFSt%2FtK2Hn%2FvLX%2BF%2F%2BGjT26trrAYi3n%2F1m%2FeWdpbMwAOOUUr1QfbN1tfQH5n1vQ0gpWsfzLRYtGuqp3t8cyHvDFSqlq0hUPqtfPMBykaZWFdZWAVo3CGI0xVKEUE5gMTZlngygbGiKTTXuntnzDbnDgWEk1iKBgrDadRSG2p0dnId8KwzhBZWhdSh06U442YN2iMC5U3FMQALKTFO2x5qKpK8KisgfpeVsS0hRrEZt1gRyMSgaM%2FULyWrc0gbcPVxjlODdWGcUctLvyZC7sv7S8qMKlB3QPvKUoMmkXuqA75zLbD9nLG9023P8y2jJzv%2BvPkPj3U1Ulp4S0MvDXMseDUuBr%2BwGF3JVW0n3o9mp%2BMPGB3H1vLpwBK2RYaGJuV0XFmHDBcGZ8QP7f9dE6IVS3BfTOf398KSVMpL9E0AxxnOR00rpHfu%2F5Ntr4z5dVoKJDFqP8wfPb9orx5nv8PbzY8Go8r6rcnhy%2FdzH3L3budj2%2B9c33WzOsP7t4Zz%2BeFtk1jlPRRSECDUHDKCWdcLhTTVdHEUZJwbymLMm7zwicWodMQIVVN7gSoS1uD0y2ZN9X9qQ2MrDRE6PITxURPBIEIgzP9djN2QUo6LVLktQ8YWRRWEGqmhQuZcQE1AFbaAZWySXzVNESWqtKAggl8Gy5DFtATwLAwpD%2FwK4SKlwNXlE2leCgy4V0UEQSP%2FLnnjn7v7VHpuGmMlg6UQnDCCKNe2kQUx0ets2kY9Pdfw%2FlPf%2BHHP%2FH4cxflxmOnT28u%2BfywUL72RhFnOSGdy71irvcA4NRqa%2BXKhV7sGK%2BmjaqoAiBtSqYA%2BkKIYwDRAJwTT%2By5S5McXrp2vCg1IWEMs2uQrZP5yX5prTPdlXKesIAdHo1sy9zluV0cMf7UM08A2LjwbalGr5N3n3m3qu9zoSJKd%2F9FXM7F9tp5f%2Ffbti7LWox3jXPEmdIqJ6UFyzLfCK5JDM9s6LJWY00JsCyhWmjLhKG6lMGEh7aUjEbOGwDU%2BgMfr3Xp9rQ61Y6lNQwIBGXeKKV6bRqPxy7kF8q8yJc2cL9YmIBRm46KMKV1bULLM68liN%2FYsuNuWk5OYmcB8aErISljlqRazpZLAKhpEA58ATzguiDPPdXG8iRsR2FxDFASPfLZ4ZsvH6dcwmjtPAEoGPWwhPeFvavODrLEF4O416i15144DSDE5qZ4NFLufvP2cW4UlOLeOwcmJ%2Bsi7G%2FsCTx6LmpoaHVTziseJFkyawyAfdtZOgGuRf2tdwHsnerX1gH8dEfqMNJSECp1lDDF6xqwdS90DYEnmPtYeElkOTIrSVmyTdlKdo7vvP7iu8t9PHf0HWfK2F2g15231oJTMy%2FKijz%2BlY8%2Fbk72C13bWhWVArdNTYxRhvnhx3%2FqLFONtpRRUHhiak0MeJwxiJAEnFBiXWgUt1XlwsEggGGUwBkrTainRZ1tnl3hVnMOQpxRltEwayeclEU3EJEMxZnzamcqJSGEVLlT0CjgiOOB9h7kQobCcap0oxlRyvqFBxBHrK4dl%2FN5%2BUBqo23gFTEfero1hSktjXtRO8nQFIqw6Mpn%2B%2B%2B%2B3aRWamWlct5bQ6Vz1BOenlqOi%2BO60k0w7FJF2k9%2BZPChXef6WjSvK8vmrnHSeTwIcqfuXGd3bEmQrWQBs7Y8uHmSV%2F0Wpb55oJEs7TCbw462ougQIGtt7xxw8fTediVgmyQ4OSAxjQlc7rD02NL98YF0YFJsBXlEe262iNpEz9kVuzxUhcxH13e07E5est4S%2FsyfPfyAeGo01bWu2dO%2F%2BH9YAjonJyoOVWOk1oCUSjlLrOdX%2F%2Fonn3q2O5krUO%2FgjHPWc%2Bt6nciHAQFhhBHPmQWvnIvPrafMFFKFMTGemlleVDQZrC%2FpioD4cqYbx6zngYgjQmdVxFiK8PLG3s7MuSqglFAPYqgEqKscJ4aJbkQmBwEJGYwPIllKYgBEsVDOKG%2FxofhbcWZ%2BSLTRjOthtx0xbRbzudGs8%2BRPZDdvNXW%2BqA2Dsx4WzniwOMuCdtrzshnVapyeGxrBL%2FU%2FxLWOVrbYPp0fvVtvfuKxpCJGg1LhQuMvrY0m85N5hVCW5fHtmwqCtJjjcMEDZ%2B8m7aOADZeCI4XlzdRJmPQs3TsuBKt1h%2BwvXJoxQomzNnn29I13C0c3GkNW2zOQFT8qmHFFxbvx2Vmf15aEy4Ptvz8Ch9fFr%2By%2B8O57xnWXiW2p9pd%2F6cG3mAsaps4tjBKu9sp6C0Zs0hw8gv7PLH9ze14oC%2Bs9IkJj3o2FgfLcOFjCoCOvRBMup9bKxX01HGSe16Zxc2eCmLI4gvecuL08DKzqhyzxrFWuHB4sI0YrOhqbWBFjQoTRgqekplbwGjJyMeeLWGQ7u51IBEpbJbUUcQ14HUYF7EMTjQfib%2FKj8SZ1IGhjjAVjwoSnH2lmR3pRlMoSriGU9YY7h%2FbKUjKezFVAqTnitnXgREq24g9tSuIVyPFofPso%2BcuX8ez8Jpk46h2DzXfODDM2A3buZ7TSD5yhp%2BjGJF5efa8BgB3Rpvu4cTa8cLt5ZL3wwQJsNJorZ1XtQWuECYRGMrA03H2mVQCXTkf73mRCs2ghIUumCM%2BiT905OpvvTEW33tlWhgdG%2BvxXH%2F%2Fxq6OVtaZKzOCzpwAg%2F5ZM%2BnPHeqoptHPgEhzOMe52f238woa9ONx5%2F7tjB29JEHFCszigvEHJu7Y0lFgijTGh8DOB6g5wfC4Q1JgiIBBpxmdlEfrKh9FwPwdOb3UzaawnPF74fhCn0%2FGExqJKjeOwMCrmgWpT1DCU%2BNBJ3h2O5iTTuiahttAaYVI3Oogaz9wPAk2MMdz8cNRXldTwPAg7bXmYrU1OeOQqtCrpjAVlxBDLmrD73KPm5muNpk56Y8weG2eLKnvhw952toL8xuuzmTnjgYMFJYE0Al6HfrtYj6OHbkjfB7qCHnPcsNYDu6jbq%2Bv9d83uxeVcPNF7B4IZfaiKxilNYElmgoCDCLB2MtxRp8%2B937nK0o7WJCmJVspbFRDwwAzPfX0wvn92zU5CwT42%2FB1vZWbeWfl5%2BWjxaqdPriDPT26Ozc3VZ85Xxcapd3ImGyuoJyDMw9Lq7f03P%2FOpfv90cutYeQCCk0BEUchDbnwQgzfaOOs5oc5NvDQA4LeHFKzRvB%2BEUagLSwbicEFZJ67BTw%2BEzLWHAVwulgI%2FyWeMRNBMwwZeSsY54gg1SogEHAFbnxFSkFJDxzAAZCBY4MIGkj3wj3rghiKaLmYAQKgF8PZZkQ6vLtFBMm3RfI9nNGoJNtJGE0q8h7HWS5byKGpNjPPWethq3%2Fbnh3%2F0YQnvNdtm9N6Nxvhoevzyb%2B%2FpXBF470kQFe%2BvsfaZez%2BChllf8qZOqw%2BZqIfDzoVbt09HK9m54wpBvCgxkzx0tuHQvQGUpwE1zovQvLy1%2BkELlWVmXicyZFIZy43l7Hn25VXZU3ZdH7N%2F5xP7G%2FyG9zTpTmh0sNP0n11dAkLx0m%2B%2BuVsMwpZYeWTT78914xxh3hNOrGfWq%2Bn6sxT05tsHSoNYBxpzHtNWL6qNdwjCUDsfZ63AFOrDRK68FTazOj139cnTnXiyaPxKq8mtUyOF1Q1hpvOxooQT61g7dIu8ZtSBC183qtSolKHUEHgPJ7MkCqnNNlvN6EH%2BVawB2EEvI94bIPTMAS2mARAuYmp9KAyPNYDpOH7808%2BsZ4O%2Bnuw3TW2CzpCcNJY4UA8LaBJwuX93b1YrrawmlliA2Xoi%2Bw4ceO2Qjbfv3To0gvWX3%2FxX1%2FOiso4YJpLBkh3lpqwf9FKdDzfkfkzyo3Hx%2FXV5PIjpOO6R9f6dIxLaIi%2BrIPNaqmIonBCwBGBONW0x2jq5mcbT2sKthItua3JUCu4I5Zef3cCn6vePDxEs4dTwnRPiqNVRsv7syfu31Dc%2F%2FiwHoh87%2Bh1Dx0Fyek140et4lzMSgcI4xzUsRzjvY%2FT6wVyHxHtQQTkBWNrL50pWYRS38sKGoNb8QMW7G5kRW%2B89fdaNr29L43PVmHlSMUZ0pXNVl5ykYtAuG8n13EXUqToicjLTBICGrkUaU6MsTkLOSR1FKn5o1W6YBaxPjDUpai9NBG5KDcDwcB4HqXMO2qRCl8CxOUwLv1Ee3K%2FTQAu2MrzHKQiD44565okr7glDjXFgHsYxoms6yMe%2F8WLQW2rld8NVelKNHU2Tkz88ujuV0nqbRpzw%2FsrJru487KUGS%2FbBJ1%2FpZII3%2Bz9E2Nq%2BcKrZHfSWjsdeKca1jIZh3hQjOOKcsh6c%2B06kmSgPkzPlDjhjVg6CIZMGJiTe8Z85jb2de6%2FZ4Zn1ULInmm3vIlVOn3x0%2Ffxw%2B8Xf%2F05XtHsbG8%2F4P6hGjtRJ6%2BDkrLgBVyLkTNsK1nPn5GvRucP3X9%2BvopAa4kDhiAkqSQiXsPPGD9cXhbacR1Z9mGQxy53nvTU1arcsca7eS4yulWmLqrgZzjsCxdFSu9cze01dLsKQO33SScrxDz68nvPIBNrYCpKpiJXzh0be3oaQmApTU0uJN2jANQARxJxmMmjNSgC%2BSTyA4q356yQ51WzXTbo8DLJuPNxAabSl8IKY2FGWc0cdKPGWEGpBRa93qA8PIQSHF7e4Mw2Nhr29a7ORhfHE5SEcoRvuSEvnAYBffhir2klp6EhIQ%2FpA0MwQsaq%2FOdNrfNpAqSDqSp5xFCOgSeeLIHA0gY1J1ovsXra1MKMwgTNRlBrNAytBPf%2FDcnSj8E88g6Uu%2FYdLX6m%2BDva8GH2QbjB97vKP%2Fa3X9iQE41uXW%2BMwxnW%2FersYpsOGdNoJVIRo4Qio0%2B%2FsZV6YxmRdWzhPQLy2RI8CCUa4nkvT7bSV0Z1xyQTjRiQxBylckMb5%2FaQtSWYqFZJUeWFcIw9DGwlfVflqtJTguHDzOBHQsSdGA2Ci4YRKeP2AcDozLcJV4RfAg1pBRszW2xArYdNqZgBqIA7bHEL0DGG6MQB4Trp8hHcWgVmbRBEMTj3tXRmullZWJzUMAeWecUsNsQTwzhPmgDCcFbU3jloJCprD0wjgWhWzhtBAIuK6iAQT%2FcGipv2sAE5HD03myLypqJ6bpGNcDfBMpBFcHGz1pfHgoFnamLBT5gAo1HwA5hWLwwqcRpNOi9uyDhhyDNp7jQW3aDj%2FNWlZfPZjPRmGd37%2F5%2FGZv%2BOz58%2BEf6vajAHgC2%2BETjdge83INyySd3eK8oTNfSB6orGMEFkQy4gsC9rrssykqWkUuId31GBMjIeHl00xH6ystcZ7NuVRnEZZt9OP57fuWO6B6dHCtMKi7JdNy%2FnKw4BwmHmNeu59h7XaPZZzhrBvTBBKwGZhY0nLW89KAKA8GvBxHvTqymtmAWQdtZBA1gFnrpYARD%2BMKFiYUjjJ0goRM4astatp29%2BYB0ub54%2FKqiGZpJi3NsXIHiriKXXMc%2BIJCIWj7oG2LdT3aGMIM%2BDMEqLhEmYWe2yaN8yCECa8FSKQo1ZrKsVw9RawbOtsqzXbfcA7jwdrw3DcXhzCGOIqgs7gkeW9khMmEIIqETTxlYOZsIY7aihJVmXjlaqLMtQq0nkqF%2B5Ud8cZJzxCw2eIo2d%2BoreLweRrG4f4DqtOuX8iuFkF6h1LP9LNP2DxitxtiMy7ycmoqj2BhZfWNJxpb5mlvkHjRUK7cWSUUZ4zwcOIVoWxzqApmlIftsb1hYGspSFh79y50%2F0N3rzyRxoGrWBeV8NT5VQSBLTUhclYN5RlCcC8v38566wst08kBw0D5dfyhYZxMIaEguJBCZMooNms4UHgVP2AtMWVNeDeafiW8kCScQFvuYiYCbJMUgJb0ijpDw0Vhyv9R5%2B6vnN0be1xRuATrOgwgnHeM0scPOEAKAihIBTK545ZT4WBhfdwUQBT1XwxlZzBEzhBwpTk9wcT03TCrfkJZD4ZDn30cFTLsk6XdY1me9CCzHUaDpcjp0EIkS5BXRqTbJ7aBxwY01YQRl0kdVHub84LZ5ms8vxyLGtNIbnmPBIx46WZbjZfnf3t3%2FzPdog%2FPXmd%2FNm7v%2FGVnaNko%2FWM0Deibv%2BDX3uf2TzvMdlIDQKGhjcNYJXXFoYQkYatZXOSN1JrIkQUJkkyKitFtK3nJWBns%2F2Tc91VMhlbMY4ivhTp1kd4uXu%2Fw6tGVYW0uSSBbfbzkHaHQf2wg5ttZ3261DG5g0ec1VHbTVGGDqgNEi40gHokaYv0tsehCCNtAOSBc92mqCqlha09s4DhnnsCY9naUrU7JwFKHoatdKZpp5X0l%2Fja6en42tnEU9Fq5SYeLLRpDChgCfUwhBHhPaXGF411ofOOUQ8QgiBZXV8cHc5rEG%2B98yCMghBZK1kp3mmfq%2BWOXQQNtw%2FPpEJRTnlQZQBfz1qm11ouFlM4p%2BqqmxKzQLt%2F6f1A86bJrA94c6KKQC0KyTZJLZmxFE23KiQNJBoQ9kjC3cmdG8VX3v%2F1tV84%2Fm2Z8I%2FqG1958v4fHl16tJ1RBrbcT0j77nXCeHfVTbUmzMMRwVUlmweDJbis1xtePm%2BnxaIxhoWCwVtYOcpnZV09BLWavQlvL0fVpJgf39k52VtsPHLu%2FOHbx%2BPpQjfl5KRRgLk7hdWkI0w4YCWAtD091EQ3kpjapa0ATM4BKyzgnAQ1AKCLMiROVpYmVhMHoHG9tWzWlE1V1Q2hgSABhbXCeR889YmrnTntJJZkq0MqNQsjpk3UU8cLxEvCWmKnus20tpVihIB6T6zUXhDrCWTVaKLAQmIk4D1o%2B2Ofe%2FJROsotY8o67ojgoYhjl4TjwtmIaLLIpas8ZRSSRZ3UFgpUmvqwwNIwyjrZ5mB8MrVWzyeit0KdMe0gmI6YOMGKJ20hF%2Fv33fR%2BFSNLpzUaTll7a3ZjoRviuAV%2F5h3rxfx4y%2BjBxfld3T99xM7%2B7%2Bk%2Ftl%2B69vf%2F%2FaH%2F0E4rWDpf9bdOX128%2FPZeGaKpwHhgrfHOe0oMCEegdhb5fArGKINCSUsYWzaWPewTAezPHzk3HG4f3aW881725z4FYAN73tiAjuwUaSznJwAwu7Yexf3zh697rEbH9XXVozqDsYR86MBrhCMGqJH5xgLIT5aUAVIzN0JoLPXDjqiz6UMnzBaDZ5Yg0DAyqtJeWr3FHHfxcLDngExPxvPR6VqqcrQtGjTlMVhdFbJU4AxOE0AbZ5kFJ2VuBPOccmOMD4Xm4fmPbeVy7j0NKDHeM0acgTfGEzC4OUe32Tchyj5i0uJgaOZFXtCEl9FgiQnG15eFHUsQwrJ%2Bl3dCLFx1%2ByBPTHkq0hGviklu7gBRgmKtM7ahZibfq2pwAm654f%2FBvzfC4Omz4X87yk757eLcF76rn937%2B2%2Bvfvzpf%2FRf%2Fvvnvg8qJM8VTzwzgO889eqrjbQEYFGmauUAC9Hpcnm0CG0ujYschyXeeHBDkmhG2su0eOhvWL45u3Tm8bXrd6kYzd77cgS5gC4U7XRRRUVtjXlgsNbcGQ66bDN5w6bQsMUYrN8BSlhZY5BF24ZzjwIAC2gOgGHU5AhD6eHaS0trsV6h9x5ydUknBlfEOOoIMW155%2FUrgmFGZLMwsI5yu5jOp6ObIneZuzuzicrH1utp3ijuAKMsYs3hlJbUmLqG4EkmYE0riFhNAnu4d%2F9gP3eWkJDBghJYnxNDWEZ4LRsarSa551IDIbMcLIKYWdtaU7YVeC%2Fa7Q7fazRlLuBMn7TbIg9Zc6hXVLRJc6ZP9rKOyoErrXxqTk1PQJxZ3IUxFnAWlP1f8Srr%2FMwzH3y1jofum8ftT6%2FP4996xXV%2F7Er2yiubHwb%2BULHU39gE9haDK5fOnBSKZd1eICIjAZMsDdquzjWsbhpHhAMBYOCkCohpdwepnn0oIVk0mg9W05VTnf6VMxleeVlSnRsRCc6cdzRdfuA%2FilXlI58spYk5BGdVUZHEK%2B9dqWzaa0XWexFS7wR9EMAeBMeNjwUJhbnw9Cd%2F9lNPn7n8XJbfM0CcCZEITr2h3jviPfz8cHt%2FVCpjXUS19IGcTdz0%2Fs6sEkvk5LhS9ng2LxpDKE%2B4IA6MMW59kMS6KmsprWxMS1jfPj0UxBFfnty9c1LUtSceJvCEkii0Xrteas9%2BcSWXQdgdJp4Jar2hYMTyIIrF%2BmObKaOMRQkiQ1A1hXW5wWICMb9bhYsT0WuiR%2F1MBSd8o9Wq%2FRObvqm769OZJ4ywsJlUlfCOMM3x6f8xeUJ8%2FffU%2BV%2B48PaRvf87Z1%2FJFoS326b98ff%2Byf%2F5Q%2BHA1hb8vJjXSDcuaPnrVIj%2BajWZULNAyJmVukFAnatnLDBUKUG99yAEvM%2F7qfPNhwQEe1Ienn%2FsxwM7XX5cFK%2F9Yf742uwP367zFuEtRiipN1UOoBO5su6KVqQwPDENBUZh6BAag9AZ%2BNgpTbPYMEgnNGAaAAFtr%2FXJxk9%2FjO5Ea7r15O1TtxC2ObwKlOGB9%2FCKNpSoCbO6YoybkSYkc02hqZlj3mGjumQhtKocgoByUFBDOKw1SIYrMh45Op%2BXGl6XfHh2UObSKdOAzaSXjgTKeO%2FAqYAIoCZoPX81eT8Mu2kpQ82IBxjzlHCOsDVYYxVXnmfaHE8ubx3PT3pdNe3J%2FbOhZ7CmATdLWUmJ4nHKq3ht3VRlM3lk9aByilPjtIoM5wbge3W7jd%2B9ceTc3bvvNky9uTe4HrEmi7dHz%2F7sP%2Fj%2F%2FMI6AHw7ehYg4zw%2Bk0bY3a%2BzaRwY0%2B7vmwLM6kXjvG0T3YzH8xSGOV1xUMpYWHsVxzEopR%2FG4tX1uBtd0vEJOeaHfzw7fe7i8NH%2F7r25jbqnaG9J1POj49H1eWYZhwsCxc0WbWhL3MahiIJKH%2FEOq2B4zLXzTAjZNlYDNAAw37p46Vzr0SeyQmfBXLEoAWIBT3iukXHHDQzztdc1t84hICr3PIrL2bxkjFmU88MoEmRIRmBhbEo4UMq0YgaWxpc%2FvvsNHafl3liLbpi3Oi03zp2Fd7qpaqo5U46F2sMSRRj31FSZvPH6yFJazStlOIilJFAcIEDA189eu39EkloSZbcX05MbV4ZLJ%2FMWv7PU7xbwPgzCjbjJTYulFgXp%2BWLqcJJv7SjHpXWygYUBNOcb8rNv%2FfEMJm2%2BU5UeROW%2FUN769Mv1vOg9Gl39f77xi18GvvNPz5tkeeXBznjvxff1Oq%2FdSbm63j%2BKidXNzJsgIJTOxypLHHdgsrBcd%2BCl1G14woP2hyUkWF55YnVSZ7PD3dt3Ns9F%2B%2Bbiz%2FXH6alzA7r%2BBGBf%2B963ennpHTG6CpkMknPKBKK7W9HCo7Ci18obD2jDFG1xhAzhGNoRj%2BHVj57d3FjLEJ1XM87rOspMCDAYShgsiLaMUSchmQWzITHGJLEui8Z4ERcwxXHWA2MbU24EzwvCCA9rDw1wllx6TAXB6taxyFwrrMbj9ZwutHecq9xqoj3gQaxhlHoV2iqIhBm%2Fld%2BrQOqqKmvBYBEQMIAxUOKf%2FDNH772%2BfTBvBJmP0tENzE13aa%2B7cftut6udhGDheTe5FwtrGz%2BndFEYwxejC8ORdHFMGius4kZxwzFd%2B%2FaoDOJUmIpxyhk7v%2FVf%2Fac%2F936x1orwWHf7H9ZfwdVPH%2F6xCZ%2FdXOpAK3vpVHf9ld89HKWCNEZIY1zFWKObxi0sSzmnzFqmc8IIVGmdqR1sNSMeq%2BsrpDENG%2FZFO9pXw8NjvfTY2cXIfukRNVhKtQAA9kT5luSpkUZNM0OMsS4yLM6GXh7d1oDmzpVMVw61AI%2BqJmi1xExrj85HP%2FexJlxrAbyLqkNOetlQe0cMR8iNJ15zCDhLNdXgytSxraUwumg04VVaALZAxzYHgzOnikbWHCFCWlsPF8Q0E4vjBfqPpnnth9khjtZaEfXWemJqGAfilSfwlFIDzpxxoqB5I2YFn6NyznuABIAhLAAnhJqQrK5e%2FuCVb5eTei7DBtg7s7J5UnY3dofDuJlD2%2FWl9wtLfGW7Y30pqbRxHNsr7ajRPCFKE%2Bu8t8SyJ%2F%2FFG4cVSTJiZf1XcD9hK59b%2FMvdL19%2B83v3Ztof7C5u3u%2BuP7G2tNHJHLpgQf%2FU2bVsvn3UMFKOqwZCHtIIZdGo6ULzjBHvLIwsScTk3BpPiREC2rcubPTTJGvHJNCHczFpPXJa9Z97Jm2tJNHKejcAe3CWv%2FHWSKvWxlpITdNYrYxPu0mrs77GiXfCxRmThdaVdc4Q68yinrE0SxB1nvjiX7hYhf0HbqUubjuyM%2FPEASGDp3DCk8BVnjgFQ4x3Cs6HgzgfLXTIQRqHQIiWkE0pVx5pLWeuNRABLSvCguHFJR6zt%2Ffcua1qt%2BKrUb5XhH2mlJRaKeMcCPGaw5IAzvEUzjmjnYbL7%2B3sHwvPBLEOlMKJmAVgjDn%2BXGDxyGk3G9%2BtLRGhAhtG7qATTps1Ue%2BDrT%2FTe%2Ft6FcdHolWcvWCrxlPvzEAc1YaIOM8VpcTVVvB%2Fvd00PGgLxprPfeXgmcXJkrtX%2F%2Fr0rxRfT5CYUuijr7776ReunHlglPOh8uK6Sg3NYZSJk2BREq9qOM5lYAiINsQqKxSqGfeE2CFLWp2ZZV56ziCbwxkdbATd049duHEq%2FqFpaENj7L20XdL2ysVNcfslPc8jxDTqDFETgKIjZ2hyxjqFAjwElSoAMOOMrHYGL%2Fz8KaQ70YNYhj6gVi5%2BIKApI1wzaKqYtTXRwjtlQnASepBOrMuKZ8TAMA0vpLQ6n7SjqxtqKG2yJxWCGNnjL%2By%2FMeJTwMi5gghdg4gUYSxnJaUOjhHqwKiD0zCEce8A5pzPg6MZYCWYBzEiAELGAOZB%2Fev%2F9Mx7a0%2Bmnxjw%2BV7CeUX83srm0v39ta1p3asBs%2FLU3ZMTqAqkiM9QoywM88V4qzuGMt4RClgteMibR48POE0HV%2BkHv2CPvvydEWY25S%2BlZ88wHs1EtDOprp%2F8yc%2F%2F%2FOx91NNwdXMgAGQ%2FlY6P9tE%2Fucnbwi2VDfGAibxtyjA0TSVgIXnZwDDrrVY25JGR%2BchXPCBzH0ezE4Hdv3b52R%2BWyrEUKMc%2B6bRPX04w746LTMrCMY4cJS2M8TwyBmUcY2aYBSgMaMvzxhg6%2BMRPfDQEendG30%2FWMIMLw9InOku4nRXWMYaSUmeI0AEIs0QgafG86WWkXtQPfBzK3cgb1T%2Bv21XjTVm5zLRb4elPrCwMrEGAw%2BNaL6%2Fvli4JyiiCV5wyRrxhHsQZb0RAHSUWTHgoqTF%2FkA1LveExF%2FQBGZnBgYjXXpzG3zr9woXz1xouSais3l5rrb3P15t8mGWF%2FbHnXtoHtIefrCa0NhDMCDPa6ARlmDlnWGMtjZngP%2FdC8U9f5uVH%2FwYs%2B80rH%2F0m5%2F2Lb%2B00v%2F%2FYY188k48H89f%2FxTU%2FWfxP%2BYV%2Fthdoxtvr%2FbXBFu9%2BMl%2Bd69Vr%2F%2F22jXyyNpmTEK5yBuMg0XN4AA%2FkgSJuJUkURIMz4q1ruRvV7U5AtTZg9uTol36M3Or3f4SQNDylpFnOq%2Fn1eX7p8Wzn3v5YT20hEmsYBRXcBoQCoJZ7CUDabiBMQMLzn37gI%2FyD9MpO97FHR5oSQ4IgvT9j3oA5EzpDKLcBFYazTmTc%2Bc1qr8mnOYByKSxKCRPsvzKf3cyZKpKLRm2E60M5NXYWIBo3%2ByVJSV362OWmYxyxxAdhY40h3HvCnfOUSgoCr8wi4O0CALNKUAEGCljmAOcxSI4Wppjdu%2F3oXrzkSksccDgdDLJZL8tLkhZPPpHf2wZSwhS2HpkfzQychZ40UTxlDJIpyUEEk%2FwJcuFL3xNlCrD61i8PFrZ%2FCu04L%2B5fXkOrhdapx%2F7bd6yZ%2Ff9%2Bsfe6sM6xaxEjUfmFf%2Fs0T4FHLu80Pltq7u%2BnYlZPNKD1j3gzx2kU9Xvrq%2F2PPif%2Fwb2Wj3xMiZ9NorBN5m%2Fsv%2FWZ9s3o6g%2FJVB%2BIyMe%2FfS8%2FMW4pe%2Bo5f%2Be7N2bjmXDWkMhLWFBn0cp8VT6YHZtR3GtJc%2F%2B98QAALv%2BQ%2FBVP%2FPTe%2BzWzMiRiyRlDmOU2MIzHngsgYjymuPq5zh%2FcO955iCOGnWJiuN7FTRS0JXlnKwjShBV1aYqySdzJUdGIxe5kRqhRVSNoCBe1OLOasMCAAJTCOQauTeNbyTKJ7mCdwoESX0MQgwDGgw8605miThXFtnWppcXMAzjqJcN7xZlF0zrX%2BqT7w7sARLAxPf%2F8C%2B%2FfCCSlgYYzS%2B2psJxUnpEwNkXN%2FpaPm5eVEj8G%2FEr2Cfyq%2FMSV%2Fd%2BufQlztzwHAL0voilksxjMSw%2BnidH1lH35GQoAzfyG6vXOb7rTa%2B3Wava%2FiESPxGC9R0Ta6raGV4fy7bs8YMLX5XynKViMav%2F47m3bowcs%2B5E%2Fmx9%2F41%2B8fXA4Kud7h9a3ty5c2WwrTWXtm7JsjGpUwBiU%2FDC22SClthGXzvybaW%2Fn%2FN0SzilhtCaOEYoAQRgyGhLKGW3F2aM%2Fsf7Ga3c%2F%2BL7uISKMkchqeZKzgl1ZWUS0iebjanRUWUHLWV013s9GRUit8V7VYGErIrL2NISjAoyAemYY6qqm3e6gH5TdtmCewBjlrNTw1DKy9cnlam6dB9AoSihnTQOg7oWq2FyPw1b3%2BcenL%2BbpMA7avrj6U6fuXKvbn7ngsfRjX34CRrfMYelpGMq5AfuvExK%2BdhCcrJ2tf%2FVLq5N%2FxT535h%2FdiJiOWwd3yqsAIJ771MbZQf%2BFGVpGE%2Bp969m%2F8NN0FgEILtP91srameHFrQ7px%2F7kh9ZfvLbWP%2FXMM8NpATOaLOrmXm4aCe%2FNDoBAVFqNp%2FOdYn11L1%2F%2B4eu%2B8%2BpXX7px1LRTNTnZvns8WX3iMx89%2B2hSVd7pxsDpSgS0WDDyYQ11EjAMnrr8pyT2XenDCu%2BIbRRhjnMeckYEDxinPEizzrNfEt%2F69s03P6xgFobOszhAaIrjxeLUn1u9OXVU37dkZ1qJDTqalMolsamdcRbEQrs0YSavXdJOiQgJt2Cg2nkjax91o7QnpjoDZ4Q4C2ZtICJCs7VnfmxTjbWmjFIQQhjnsW4AE7chl9qW0nOfU3f2ko1%2BaliVPPdpec1%2F%2Fhf%2F4uXXqo%2F8h0%2BffbLHZ3KMOCV6AYAD%2BKChovqVz0cvnMGu6vI%2FecNHvOp6ZPt%2F9NgKAAx%2FDt9bzPWPr6HanrY29HOPA%2BxBmtOzr%2BLMZra%2BbO%2F4Ux80ZtbMH8wl0mBpI%2BaXPnNp9I%2FeOJxGx7PJlkrgWmE3ObbbGG4RmfbS4%2F1yNP7FT07%2B5Pyp71%2F1ey9%2F%2B%2FYYq2ur2UKl8sj08unz6z%2BJ78DNTo4QMa7qRaaVF8mH%2BbFeRYEr5Lzzb5aQ%2FOSn39m7vb03U5H3TIBR6igBdZTFy70i7dQvf%2FOVDzOGVlMW8cgY7uGMyQ%2Bij1%2Bl715vkcNZR88an4nGWhlFsbCw1DIbVIZzb0jaFJ3NQVlQ1JbX2lFpWcPCwhAyjWyvdgKhc9Yy2wAmcGk%2FW7zOR4DzxDpOHQAW96bg5v4gGhB9JAaJGs2zCrxL5vHpZ4Poo1%2F6BIo%2FGqvZb5iNU1t3bgTdkVPhFA9LeOs%2BtdHhr%2F1vfhYYyVb7W6P%2B5VtRpDgZf%2FvNzScuE8xE2nvvT%2ByZzfUMY9b5598arKP1YAG8zTorS9FphmiQZ50z9eG9%2B2OuAUWioH%2F66ualS6Z%2Ba9GEansWapNdvLxM3iatqt1CO2YxHxf0LS1%2FevDOzYsPi1h%2B76snycfoMPMuSb0Pw%2BDk7qsbPz4Y%2FNwX%2Fvgb49IKS0JaBxHhSegZBdw4Drjn9t3nOn9agnv2Ag7vXv%2FOtcZBgzIweEjCCcvWUrP43tvXX%2FyQ7d3LAgIwykBgQDrcsiYO5DQ5NqSYlbzZGxWNSpmpq7my4F4yGdK6CbfOveOzTjrMgrI4mEwbR03DDIjVpmwSJSi3zHHhoRIr%2Bazdp3u773urqtozahgItYQSFzUGZd3tUbvonTp%2Brf340Z0RIpW3Lj2aJlv6e9dfeW1uX35Drz0VvSXDtWZmYmEBsK%2Bs4PjrPGjPVpeTYOf3t4d%2F%2BSO36xe2xyEzZnf%2F%2Fjvf%2B5NrRObD%2FJ2DxF27ttauDo9%2B51XxNADkYfMvXw02h%2F1%2BAiRLUeuZ554412%2BUNICz7e7g7MCxTt9UnMK7hc7E4z%2F5zKUYhUhEK44jW%2BowaWXT6yeXH9W3drsR7Mmd3%2F%2B93Wj57LnVtK4plRq0mSz27m5PF08%2B9bG1ppo5Y6yjWW%2FQDXirFbO4FbfX%2BtRT8tQ6%2FvSHkMvjXcOEoMRza8w8zwUNeOrHR7sffPdDend3IARjzEsrhCNggrOUT948FG4xm5zMKi0X41GJQFVqtlAwjlonKDUz27kULnzvzJkNaqQTkay1NVyrJGDMjfKac0qJcQyECR%2B49FQ0OVhMp2XROO2Y1tZqg8I11BucOhVzEPvLZ94dX3icDSIvjdn86cfl4v3f%2FFffem%2BkFmVV0c2dbRLR%2FEibUAJgd8Krd%2F%2B4%2BzfpOy88sUj%2B7qui2zv16ZXJ7elSdzSb5UUx2bt7cvp08tpKZ1Hubq1Qvs5%2FZ3EQXgJwcHt07fDsuXZnQAEg6be6K5dPsyokaGVREsUb2WJ%2FlsctWjdpP24tLT95eS0qrp%2FQkCVtKhsbhjwK7P7t%2FWSDX98b6YPf%2Fa3XT9rtaG2Zz6VW1rIwWoxIJPLdcrgZPPoZWRx7wdLO0rAXUxGFQRCwpLPUbadiLj5G%2F%2FQSstTWh7nzRNa5VtO90aKoAgJfz2%2B%2F%2F%2F2gtnQQCyoI8bCUWCIY9cLu3byfq7AejfNFrqvF0dQaO5k3FaeWEEPBGGNEpK1L80nvotjZyX2cJkGTwxNCuGdpXG%2BrLAS3TGhPmAdJT0XTo8pa4o1wlK1DwgJOeRL4evAEo4FQX%2F7r42%2FToa9dWc7Zla%2BcvvXqN7721s6o0TZgMh505gsOfzKHoaEGmB988au3%2F9oXf3X%2F4nOLr%2F9OTTbMb5aPn9HXloaHqGrrnDTja3XrlTZ5r7py9f67N%2BJ7L9Y5%2FRwBxGE0462V5aXgh65X9%2FlLw%2BWLVx49O0yZIvbaa7cWZTWrz375gl4OyojODt6YLQ8DaWQjQe2i9NXOTn57PpX3Xjm8%2Beo0Xeq2Q97MmsZoQzpZMZZIfVPWO%2FejpexzjOis326lnbZrwBkhhPEoFHFGy5snjyZ%2FWgU9EVkS7h%2FPp3tH0%2FE4NwD0RIvEzd%2F7%2FotaA8GopYwSrbzn3lNwbiezea11VcyO9o%2Btqea1tlXjY6IaZZ0NKRettW6rLdn6WOjRiWYBBfc%2Brx088wjaod%2Bv0igAc8QSz6gNV%2FnsuCFOCsso1dHz5AiEQBFHoOrH2gdySYhfDn7ltkiP7t3aH5sXflb93m%2B%2Ft39%2FXFviecj5hmjC2kp%2BWAKmbyw4n1znn47%2B5Q1jy%2Flt5ZtjffvV3%2FiL5wZzXFj5%2FcaogOq8Hl%2BLZnvTU82fHJThdvrMndM%2FSwCkS7dJuhIN4h%2B9ZM8%2BqyczW7%2B5O51IVx0b3rYze%2FEL5Yrdvz4%2B4yd2uIxCFrYBqPOzcW1wn55kKVejKF26iMOcNl47pZyDooWBzQE3Xdx88ye%2FjL%2F6qb%2F%2Fcs2JVdIS7ygJDAjnughJa%2FHbs%2F%2Fdxo%2FoF06Oj26zbmur3T3H7964ZX%2F4yfFmYH4Q8bUUMzhKUm48EZIGxGpGYVAxzHwo6%2FEUQagdQA2EsqxKoELJk2xpLZD%2B5L2Prx6qoNVRplZpFPSNJpKmpMVJfObWfhgyxwANR9Ium08Mg%2FIFd1UIOV69MWcEcJT7YnW1uZZutMNvT9%2BegdLd4z320ZW3f%2F%2BDUTof%2B7TrmyQ2y9390ePJbPKgie81Evw%2FOvja6t4%2FLgvnX8qjZG53J%2BVs%2Fn%2BT539hvnOouIH2xLrJ22d2ZsvYGwNkFF3%2B%2BUceUGHefKPTS0%2B1%2Fs3NZ2XF3nc6XsX8JLfmGDr1JloV8Z0PbnfDFPtmlFfOElDeYZMcYM1YFpRzlmW%2Bo0tDrZLKaEvy0hDiJSPMebL3G9s%2Fu375v%2Fl7v13A5IZR6k1AuQvSlVJWIuwW38Yvb0XkIVJw492X59N5rYLB6tapc0k%2F%2B5EKIhyg%2BP45VsQRaEjTAZlXlgSwAKHeWsqZRVl5l6g48gF3DqHlVvKIghEbchFsLe%2FvV9Pbp7arzNTGRFFRGh5oEhgdMOrTrXpPyph7y60znQGZFNpRF1EjVSidO%2B6kY%2BIcq1LNRJ%2BVTTPrl18dJ%2FLAcVLsttiL23vXH7xHdtyEvNeu7s4vp4txZAEgoCD8qdmL0WQGxw51%2FtRg4r0uqu7PsPTz%2BN5%2FU%2BGBSMd7rRXnZekY2XwKt58H6lf37o7HxcUz8f%2FKBnTAzw9X%2B%2BWb5dErIwyuXGgyG%2B5OOomRanpcOglw74iPwiAdFyVJXEyjVGT2Rp%2B6xhtVW%2BO88RzEw1vGOsbY2Yuzn78s%2FoOlfzyjijDHYC1ovHyBH3mJmrXq7%2BWfPx3zjDf3bty7vV2VnKtSRu3e8rBbPMw9%2FPBxNrQPLL0fZJQGYJwHIajRD1wVqAOo4wRegoJ3Y65JDAMEnBLjqygwUSvkAtVs0dSHjy7fVpULI5CyrGwvmAviozRSTqzMpRYJ04aZ3hLGhYSAp5xSRy2wiDOmjROBNWEcqDHC80%2B%2BVhyvepd7muH8Ynfx0K8rkw2aznIxnqMcBPlYAkBZw%2FPZUue4ciB832IegacU2Z%2F%2FdwDgI8%2F%2Bz0w7SgyzhhckRakZX%2F2Z1Zf2X%2F7IS9%2B%2BOy1oGnRHgyOBP6WbN2cfzwDgCezG17Dx5Q0yPTh5fb50%2BmTPHU0MQGEp8466JEjv581p7jRLUkPNEaG%2BUE4b7SnjkbTMUUIEh%2FJKvXT4l5%2FGL3f%2FXs6s5Qzwlre%2F9NHt927XjXJhPPvewcaQ5ao4OZmfKM%2FSyKimnI23oyw5%2FtFcvUGwOPjBkgy9APWugXKqCQSzFkBIDQ1oBUaMCAPmbYoRC6wyxLuAUBYyr4Dx3gJsf3L%2BRlWxIi3hmiaIeWEN6y5FuzLtXZp7TcO2K5Z6mOXKw8CCW1BnKBkXp%2FfLmFltDUJajvEzf3P7g7SUPsHYtq%2B08ol5cPpdkidAMMB4D7jZUTZvAJB9A7BTpZgsABJ2Qz%2B2GjELB1sPoLVP%2F%2FaIibA9bKetwIdtqQhh3fja3WZx77fePrm3W1kbNl4t1sN%2Fs4Q8CwDg%2Bp3lRESdeOvxjpu%2Ferv0TV6yrvfOE%2BcdrGUehIc86sUibnd5CVIbhE2jtLaehN3IKkcJJ61HNlqdqK3vTx9t4xJ2vKYehIKzL%2F3S8tmOPKRCa6J4cLxz79r13bKenmjivEMYsIjNZsc7kx95f0tb2P%2B%2B8o8NOTyFJp5yKQ%2BLhDsHS%2BAFY9SHvYQLFwnpg6aixHBmSQjlwzY1dONqsyuVMtlgv2FKytpB2ygmslHZSlfMqjDmAaFi2Dai5yZTR6j3xHsKarxRirfPTtJ%2B7K0OwUJ9ePYvnfn9PXYYuGBl1CSJG8%2BDuQUQtw4BPNabH40MpluLA249SNB4gL8m4lxTKj519WVngtVDZMvi%2Fvb9f0ugyP7Tv%2FOkvfT5gWH%2B9f%2F3VBpAYPqiJ5jNK4coTIN4bXgYPfujm%2BFIrbAPf37vD65f%2B4mrq%2Fd2DoDhcHxdTnOQ8PKpWydFbTnxhDtqwTodMMPb7aB0CpWNO306tmCERamxlpEo6V3%2BFI%2B6qrzxzaOv%2FUWOL86%2Fzp23HkHwsZ%2BLgUeWsYt7x6yzwm5W%2BV7YZiTcAHGEORom4HE59T%2F6FdsKq1s%2FAAMZAaxhle21kRdYc4J4YTz3lhEedwLXaKmFRZjVBk0WB03BRARhGSXUGk9JXmQNZaYmNkHAKCeWczsjUheWJkKrstWN5HTmqPMEhFkwNIZ5Htf2dOXnC8%2BJhZ7L1fdee7%2BVrCrfEnISt46OY0YAhOu7ALBi5roGUEr07BGYCZ0nnJu5o6z1xf%2BovnbMfZy4p%2B3N5An99z79bPa2v2rNW3uh8W42Wwjw1HPYjctBFkWvBT7gZfbZs531DMBxq4zThyDHwwLuvN0ZZD%2FZvTn8yc7mze33rwA%2Fe%2FMPGuLDen9lI5tPZs49oAgTz3lMiiiUnnhjHGrXbpm88YQmvDBA%2BuS5mNmVDQCXf2ZHc2D1J3r3UcxGdvD8LwsA6P%2F8KweHYbby0dcapdIoCginOrDGG%2Bd9wOO0eQjGPYG3AUC03aj5gSc7wIhhyvt5uzcbMhF6TwgDocSC8P4qi0Z3RpQRzi0QWTooK9oWHJwU28fagntKCOHcwHjFA1dJT8OwMaGg8yLM0rKZ97JiMrcM1DFjOGBIEBj4phg%2Fc6ecG209d9Vs0LxymD%2BSDsY2IP6kteQ1cw2AU1YCWArzh9q8En16BCJ8aA0PG98dxM%2F%2FDbxLkgWzKvrSyt%2FOTz%2Fz%2Fst3v7j632mdHzXUXdE3NRyn3NrIPPqFDrB31InkrA6TRx9MGZbx%2FZPFwwpe%2F%2Be3m%2BSzn%2F%2Ff7ty%2BfV5c4beDC8Av3n%2BHG9C9UFVnvnT9pcYDsNwSAh6BeWkY8WDwuUxb0bwKTw%2BmjeHJpRdW%2FXbz8LywBQB%2B8JPjOSvv8ctPft8d9w75Lvv4%2BW9p2unCE04Qg3FQJT2n1iQPmay99fI2Nzgv9OgHN%2F0wopRoC4MD0h%2FWOmJgFiDwzHqeDFYYN5G18JTFNbwlIsqY8CBaL3Zqxwy4SELrOSJZm4QoWdZC2CJqB2gO2LoQPsRiOjUBHOUazHEPT0CIddMRFYVsqsC6oIjYnZlBZzVKdAJ5tGqjbp4DOIUDALhAGtsAAGlaK6MYUU2s8%2Bz5R23v7Mc%2BsvzqSx%2Br7gpbxJ9dJ%2B%2FtiTPNn7y9UiU24cfzT%2F0Xk%2F00Om1CBsawe%2FvG8QffGFNm5vPWp8%2F%2F6f3o9d%2F51WnLT9%2FaE0%2BeZTejaHCqZiFaV%2FaPNIHmatT75KfVbU05pYQzZ4JMaKkcs955Y7wsJestPf%2B5s1wvsuXT7ayH7tKHFgd39iKSxmHDWq3B%2Be9vw%2BHq1mjwM5OXFnHMPQUhhBBQSjisIlpOH%2Fo%2Bnbo8PzZonc8W2woP5Qakk1IY7S2UNaydwRFGhafCU8Io7y67k%2BPFpFQUlpSWcPgkcsR5zj3hpNZaEzdYPqk5gdcAFaypG8Gsod1W4olQJFoayslCEWYsMXCEWAdPrNfgnnbKu7PcVMJSLkYLx3y9nmg1bN0bbWVao2gghqMSAK6yqTmRAM7MO%2BvzQluvrfa8KX342FP92Rubn7pRBYwGHJ6Of%2B817w7%2BRbi%2FGyx95uAvFa%2B8kP3xqisZhfPVe5yNJ8n8U3vGJGf%2B1AKO%2F%2Bid12UUrKUH37v%2B7r%2FdeeRYLsdnAGDrP%2F5%2FvGgbHAbY%2BeZf%2F5vy9xwcOFz%2FUudEdauCVaCWeMvCraXhZjQMyeWf%2BO7d6dHaYKN6OFM0TdOmEWm2NZtFo%2F00p4MPGT39X2yS7aan%2FQMhMSFgljhwqRXkh0joQbP5rozXIjOTiIMHViJ2lgKV8SCM1JP%2Bxey%2B9s5TDzgKAmJOxtaUllhQHjlYVLKPUQUBxt0CjhACLxvQtiqF49YxTGw7aJS2g4h2y7wZLMWTqfUwBgaewXtPDaM%2BIJzPJ9l4LH3gSCP2PWBRH1yME9rYM53GLyUlsFXNAeBSK9cP%2B1PEXJewjBt4rq9zs3UB7%2FuvYDlQVpZvjL%2BhQz5Rmh%2BMF9o%2F8p8J%2FPdjKeY3wtgRbxjzqGbGFp%2B%2FsddXsz8VWv7G70%2BsK3ZzQYPFv9r9mY9veC0AaIHuXz56m5IFicgrP3nlP9n6Hu8XSwPz5JWTf7zdPn155ZXvLhrR77GPfP40MH6TPNXHV77zr03Q8as4VCZbBs8yQDc3c7kSV83t9dXmpP8hJNPFN79unbOGOlBQB8IAzxNaNjIMdeUBHB2trVSdDi2OfTdkpGkAYNEhVqsggrYsP75wpTgyjhLLCIWHl6Oycc4w4W3gKFeWWUWzubPahFxZDgRovDE2WFkory3Rzf0CzinJPRHLBXXd6KDDYua4dpwz7ZiFc5oTWCaoHPXFwoNZbtTDnmuqgxglXYmmbrl1NNpKH5AKeqqQWjRADM%2BIco4SzyPH12%2BR4nfD8Hf9pD8yTrv6jePTV%2Bx%2BePnNfQrv6VUBPPNbb3BM2x1iBNMUZn1wN3h8ZXvz4OAf%2FMUnHnBeTvTpH%2FAn7k8tEqMn7UE50y%2FtvPNnVkVjMgjLcOb%2F%2BHfe8JqwsHrxCvmLX%2BFhExIAe%2Ffvxitnnnz6c8Ud94m%2BWwWAeR0zACvttPqgv9QcFmQJrdgTgNKwyDjHIjleTbMfsGXsthokNjyaOAKAewJPgZBRbljIIQtiMF7ZmEeBGedpm5R%2BUM4ApDXzCKNAEWri5uD00ol2nHCAWEqInmnjpQcFMZTymluikLXHhMCaAJ5wbhSH9L6xjBKL5igH9tLcNktHJSvIgOcnR13DuQfXACWWOmaI4YQQD3843Lw3597U%2FMEMm%2Fj9rbUERbxKm3wtTHvtyYMmJmo0oRRA2%2FBE%2Blg7VgWg7J%2B8iMHON781LrZf%2B%2Fq4Ev0rj65evLLhZ8PnD3ZrT%2BilZyg2xEuCNzELYKklXlz5Tz7%2Fk1%2F2R1vH1w%2B%2Fq84HgDkYT4qj6EMBxp%2BMmW33Bo9%2B%2Baee31qK6PQojng%2BSykF0P3s7EABlM7IZQQcnABAdlwWs%2FdunXr6zNPPDNMHN81XTz8WMcDdpeNpbcsGwVJAmKcAqWvrizLgt1aGLjzzoYJO%2F4PXLd%2F4s195ITnSnpAHkwEOS4Sa0iBI04gbFvbDMevLY9IhZiKzkAlBI6hUhMxTTaN%2BNzCkVFQwB28Zd0lGjbVaW0utt6SxDjzspGyumWCEExK1NtK8276vWeCUddYdLwC4xkOHmS%2FVsLPQejRLYl9aRb2jnnFrmaPEeSqIaQat%2FcpAeksdsBr1OkVnIOjCrdqTu1lkw3r7AYtkvTSunBugmzUDf1g74oiQjv3d4%2BYJc4zY9Re3lco2z2WJqIjbfWly9z4sfB52U1wlL4UNTwjpPnd6VagD5ZKD33jr%2Bo2Jnn2w91jSHBbje28eWK%2FnJADGbzure09%2F7Imtfpqce%2Fbjn71iJ9otrk2SCAB%2FhtxtgIjtP%2FMDzgx%2F7osfx3z3JX%2F1%2B786evfjCWsOw1F%2B%2F0S6Tqu%2FmQjBQCgBiQb9oKBDLwljrvNw%2Bb%2F%2Ff%2Fnm0bxhHzu%2F9Pza3pw8sA9nloB6RZTjoLapHe%2B7cRJOFlHgVM23WtIwap2nMXe%2BVvFa0s1OmhCWEOeVoU5kAaTxVlrjHCVaWYS9JMh4KR0RobbJ5sc%2BXu63lncb0uG1lc5NPtx42QWq9MqwsiAqON9tKq8ZOLUE1hkIByLgVR116pGhFnAsWolDIcKwzVGIOG%2Fu7Z8h9OiBOcaj7dKreeWANd4M5X7JiHQ0aNh%2FPvxW6oXrPHLl%2Fv04Wjq1NMlx6%2Bao2t%2Bzx7W0pMpn2QBPXDukdZC583%2Fh6SSZj771ndlTB%2F%2F6YK6Nmt6Vn%2BTFZHa8c%2F%2FdP%2Frdr%2B2ebckbRVG3Hztd7I107bLN9lISbLR6yyu6DoJmnoiV%2BW1Lw8BcWfuh%2FTMYvvDl9Q%2B%2BOf7owzXl30ouAntvbRfmWEeDYTTod5K6MGZGChtAtNOI4pQ6GftBAgD5P%2F8Ht40r9ax4NMPpM%2FJIcwYQ4ogIHKE8ACWuJsS3vQ7cmBO1qNzmelrOmJaSJxF00ZjVLu8Np4uoa2pnqSHeciKUMt4x7xUFcVaHy1st1hZyBsKJqbuf%2Fnxw%2Fx6PJjPWtdJIRz9Mcus87UdsbRgy3kjWvpJNJLEPDG2I0%2BDMegZifINTftfhgc0DFZaEgYkiXYWqiMx8ra33IAzQ3hJzW9dQwCmoQXms48Zz7Tz7z3e%2Fe%2B%2BgQ9obd2%2FJZNBPWzQ6N%2FneQaXWf6H1Xuun0%2FvF3nx5gLWXvVWUdz6J6uhKdmu0s%2FKL%2B7eYsbY%2BVuurzd5hNZ%2BWs3E%2BPrr93Vu0qZzkOl9NmuL6rZNjNQwYgej3Avi7u3por5fgXJy69L8YcJxLvvPeaLNgAYBvTp%2FKgN8b9V3RuXie5dvv3Do5knVQx%2BH9E9kF4s7Urs9mqp%2BlDED4J%2B8HQnuo7fknKFaeGU0VJZR6z0PmWMzSNAo4C5ynqRDSQB%2FWJuksBfWMcnDGIubB6m5skyUxomsiN0RLOHDvtHGWUOOsdaRpeHSxH0apUJW2nqqyczad7h9pUeQiVrWWjlYPQINHLtt79nJaFm5RVOCddTaHMIpRB08aUEIphfMBqqXkIHcegOOWexeoWRrpJpjWrSAMw0aKBYBgU81QWtcAKyCdw2Mu4VloGbt8u373QHTdrnQ6bsWZWVve%2FORQTYjsXCF%2F9Zeuvy3l8d7yyvhfVoFtQE3Q6abruzf85NRP%2FQq08l6cuhxUd28oU1GljLr3wY1R7pzpnFspdspi7rtrUepP9u6Nm0InYCuMZ2J6xzPm7YX%2F5ZzqrXfN9pu3toYA3hRPA%2F%2FsxW64V2w9%2BeQj7Gz39pvXb9y%2Fd7B7UC7ujiZBgm5RU9HOqG4DQFB21h7bnE%2Fdff0cEDzekXMLMBIy60TIqOABEdRLLHW84rYoABes0LosVUCMDYCQNI4YF7Ts1A9tpaV3jmrrtdTw1mhnvTPtwaDf5lGEppae%2B7px%2BvBkkZvWYs5aqqlMlNAxAPHUWn43ejzcO1b5bDKVtllfzwvAaG4ogSOBYYIQH7X8gi81RQ0ATiWJNS4vw5715KCKfMKNlkUNoLM5r1gzdxropiG%2FvyA2AGNmjQ0WOGxWOX324kj3WJxRf34xeeap4iDc37169df%2F%2BLHkQB2OPrv9e8LFKPNrb3ef6PZa%2B3eX5ydvlsZ5tvXTn8HieGeu8kVpvVayruY%2BXTojbxfRk2dWnj87%2F94b3%2FrWN169edTPMgBZRjv2Vi2EOvGPsx8u4OHvfW3O2Wy6dQnYnqys4%2FavLtLDdxeL4DyG%2FVMfOR5%2FcGP73vU7d4843n%2F1OGt3Q7Yo9qfxCgAzOHP1J770aXKvsvvdi0B4eRAWMx%2FHzjnQAA0hHtQbm6QJ0cRpaSE6yyhPKiK9Uo2LSDnJbUjEM5t6LlI518ZT76yU2nmnXAMCEm8siXZCUyotldoI01R6urBV3D2Zi1ZTKp7E0BVOPdk%2BvNN5Kjh48%2F746M7u%2BGR%2F1KE6E9IS70zSYSBiwB3jHU6NPRPNZg8B98Avipmp1kKO%2B4bxmCqn9gBgdbDrguPKeODMgPptJ%2BDA%2BuV5dlFcGlb9%2Fpc%2B5d4NU3VxtPL05uBod6Nzw0S2eunb6qNm6prR4bVbpzqXzebT6cnaFdjN%2Brty9IbUFo6u%2FfTW7EQeVj6fN97BeKKktVT5%2FuOPPal333n1W9%2B9MZpu%2FPgnnnz0%2B%2B3Lht2TMJPp2R8%2BVh7fuKFrZV1z9ySRLydPRPj6mwgm04XXzToHyCMp229ksyhm9GLwznbcNS1sf3B9fG4DKGzSX4lBH%2F9gmxTqkwGA9ae7d%2FIkA%2Bm3eJoU2jlKnOPtRPi6bohJT8dRy01mysEBliduqrC8nJ35zEV%2Bd85ZU1nDQeBhPYVviPPWr6y2TJTxcFIksS41JSXN5wSmmx03WVIsSJgR1fSvnCfb1zeeITsvKy9rC4CHRHevhhNoBbF2LpG81%2FeKZUSIkCxnk8OHIzDfNGENs9oOqvu8HVIC2BMAWGndjeNd4wH0aaRHyplQDbfECvtI4T5Oyc%2B%2BoG7fikZx52b36cns3HQxu2457CNnpu8fCkVaxfacPPpclP3yZz%2FSH8DtvvWukco6ZxhxzfTVm7049bPCEePAnfFS1aZ32b35na%2B9%2Bvqd1tNPPH3puY%2BdbZ3sz9X%2BnSLSgq5TrfJCsUd%2BwHbZ%2Fca13gtrVV7Z%2FP7%2BjZu9J1n%2Bh6OWn2v31At7r3T7AAt6KzcKY%2BHT9fWQbflvT0Nip9N0TfjoQ%2F5OdKOIo%2FQiALCz%2FZnOLj3ziQvnH%2B9NF955750fDr2fTDQx7T63vJ5awUNiARH5xp05M%2Bwvc3JyNK04a2rvCLHEUVBvqHNM0qX1eM4iUU3MatbUDbWgTioWDcg%2BBtGioe0Mi%2FR0W%2B7eOv80brz%2BIfx3%2FokLfd9fr04UCILNNV2KTljVQWgo5WmnO94BgFAQGKc00B3wyVG86o4oU%2BYEAC7rewP3oNAt0almhbuajVdO9U6zpyY7vc0nPkMX28f1fWvZmr5tz62dHOzUXJOtpN5WtbFRWYq6Wy%2FtXx20B7f61P%2FaLuApLAPU6N7tamW5J08q6Ris9SBOhFxuv%2F7WLTdIH%2F3iZzdW4htv13tf%2Fc2vf3Cw7dpLhMSPf%2BLSeL8cFUt9oDjx1fHoG1%2B9KU%2BfXz2eOB4A5uplzF4ep760auXczndfFa1pm00H8U3pPRukeevyhfCPvyPWsuX79%2Fea7ve%2FCpuT%2B3EnGPYAAElGHn%2F6SufsI1tn5%2FvGO2JNuNYuw%2FERIZUT3tp5TcOAJJZ4izBeWc4YLXZO2GS2YLGQljELx42m1ALWldHasspZIiZVdmpYmEYR4pwjYnnFj3ybzYzoRTTsh8XB%2FfNP6bsf0sQ7p8%2BdW8s4HR3PLWOehXoxccJErVhE1scRiRe7DoD12kteuRCdJX6wGHQmtz2bB%2FEciC%2Fuj5YWD6zcVtrJ6FjhY2Y%2FXlp9kp%2BU7I2fe46K0%2Fuv7TVFdOlLk5duDtedBDeWvdKsbE4O5dyENuArt%2FTaO6eBFrC3E3nrqHMe8KUFn55dzCljHpR47xlMbWYSpP%2BzT3A5u1aW07fHb3XHI77X%2FrGrD5Dp9Gl9fefgT%2BQvLN1qaOq%2F9%2FatI6ubz1%2B8eHJijOerl4CVC3cppWXz3ZNqX%2F%2BPT6bnnxUHvbPXnTH5Yd7rxvP5XZ48vvLGt0fd538ovu%2FuLg%2FHzekUQMU%2BIiLpyjgaPveGJGBIwrYtw6yhzs9EVxhpuA4CTpid86zFA2tKA%2BbKcuEGydKRIh5camaZBRPzpke58Vqbhi91%2BVKea2UdCWgkhE04tEVII6Hq0XZ18UJz7%2FqHw6xuRlSRXXYn6dZBkwTVbE4iVohH1%2Fa2nvm122gWIlsdFwCaSDLrWNcFAafdjts3QZGjLTTabmzNg0UYJ4mbFUAG1GXVcA3TBFWUHR1MxtGAXzpz5ptf23t25dhxh8V258urL%2FpOxDEn8Qjb6O5tYAXjfz6LpHEKnngQp0Q9dkZ7wq1zlGjiIDWhlKWtoh7c%2F%2Bo8kcjL2fHpp4fYeOb713rfhuXRW0m00CKZvH5YGT%2BS9VObn%2FzWSTMVF0oAf2ZxjybWzN%2Fm2h69Enz99U%2B9fbcIGq9HrDmY37z9gdl%2BPelISWWefv%2Ffrl48KUeL4s5zq4AlRxVfXomMDoJBzEwtddQ6qkkHs%2BXY8pabayNDkZg0EkMeZq04PBO%2BfzQtjgszp8OWGjsQw4yDJa5A4y1A4aSz8XrXLB%2BlctJwTmBcaNIBHxuLKDXV%2Fi3z%2BFl98%2FsUR2qqRdV75rl4rzK396rF8cxGiWuU8l%2F4JXz9g6Ipk%2FXBg%2BFXHBbxJsOIQ6UiVK3%2BcFrNtwaHWHEDXxlwA%2FR5oGYAyziM2Wvxtpz0%2Btc78%2B%2FszXxfTM8AHPfy06RpmG59ztCfe%2FK9S529X%2F96VpeDvWuitQHgn73iDeMVBYMGg%2BFZfKTDiMKBWsthuLOegPODr729vLdtCcAMefxnO74%2BB0CGAPZ%2B%2B%2BtVTPXxG6ExlaoKicCqqSeXP03%2BKCfJIACQ%2Fszf3c0NYA1Y6Bf1K7nc1Vp7C%2B%2Bqu3%2BsEJnrtDsX4XS8%2BgMia8cU2xV2X%2F7FqzOW%2FXETsY01gcY8kpyWt%2FVdpY5zG0alStNuJGkcyijzhmSB9cnaZpg81%2BztzmlRWud5t%2BPmxlsOo7jyC%2BNNWZdK0Uqjm1krHeeCOTA%2BOeULu%2BRmAp3Uzg%2FvssdPNddufKjr8FUj8ygWLbqM8CM3RvNX7i64NUrfPPtLeO2mbOqmEpkCAJFwtpqoqdG5S9kC3TgZhfX%2BhcysmU54DKzXhfPKTxxwgVnUDIxHNMLOrr95SEwcHQ7X8WvXW6PyGJbG7vS%2FB2D4EeDqy2vT6vYF2KPV169Eu%2B8qS72jcAC1hnNx6fnlujjgIABjDtwQ4om3EnL8HrxxNAB%2F4qdO7eXrKbQIgeKt%2F%2FlOsEHHc1%2FaQirlgIAbGcSDtPPxozfCQW8JADau3sm1t5R4cOdJc9KJla5cSgrMjx0S7ortzlmO5m5nSEIYL7B3a%2F%2FUrKjTcOcVa3v1TPsyFcAkeGa9g2VndubG5Fl35nmSAmk31o0peRYaG%2FWXOrNRrXarDvPaCL3gra5qAMbdvGRJbQkLoYvaOt9eQlMfBd0KQKCs8c24mcdhG6lSdhFcWSnv3%2Fg%2BFRnWmkqPX5VX%2BqTTcRuGK0dExUw5OP7g%2F77NPbElXWUaQBDJMMR0Yn1FY33z1Ho0l%2BmsidsibAgPVljmcumoPUoeefW8rWDsgHAahbu%2F1%2BQNDwhrmra88%2FJxmquct9pL08n7VwBo4d%2BfrnlB9%2BOENK9%2Fh80XznuvLWnb2hJKs8HKpSvoHxWFV0wLSjUB9ZRYpy0l8AgIDR75yGx2bo1PJmJd4MW33rvbHgYLFokOW%2BQanIUErN3tZSV9%2FPAQA5ECMsRHXjsGqGWwjbVGz5gnRINTbwynQQDqJU6lJ830RUPaZD5GvTtZfTyepcNGt%2FZ70zebdKWbAGizdgzZ251kj5w%2BKt1wAs%2FhSJCFxkueBbLsbfaa9xdT5aTvEFARumZMk75ecEDOYSRIkHXZQs5rzztZstjxy3QsrZNCJ5GaH9Zno1Q2ZWTaW%2F36%2Fs0fIa2KAPJaHnxczm0%2FvnXqNK0cMyR%2BY%2BeVG1mKuJ7b01kDZmPUsndnijRiRpelWfJ3mk4oy1ZsK0XarJzkGt2Onw7PL7KmBmbnSs4pPzoWWvdbtK7IY8V4rmvnyNLy8Ggc%2Fu6hucv6Z8LFY3eyDhGtJFZ391zUODBDbNgb7J04EyXR9rUreOT0EVwgqaMOllniQAHvPJhIEX78ycn2xfO4dfNwsEeCWy%2FlvbYpilo8%2FrR8%2B70RKOeOimFkjt7sL1%2B9fj9rzckuXy9z7kE9AXw1nYe9uaTgGbjllieUBzBVuh%2F0LkXF9bel535ijAz11vlzYWbUfST3t%2FurGyttAFkGIGxv54%2F%2Fkjh641uS5g4SoM5IyRNBap1kcnc%2BKz2zHd1UCHnjZBTFQ5Ib9WCe1fHcG1nKUnU7s9Zh0e1VtnFcExbyxB23PIMsWJedak%2F39h9C3dwACGMa9zOmm8O6lWaY30rOHp6woF68LgvZLnXaHZeX2yNwQmB6gUerlzIPITqsOK76bXVnK3O1E6ycFtbidDIuo41pXxbA7tM1T2RglZMcUMqdvSRl76SwYdg227e4XfnWB3Q5fPPpM2fP3hyyKEtT3s%2Fni9pb4xCkTg%2BaiSNmMTuefPr6ncLBEU81EMDSBy4dHgRcdJ%2F4olOdYDJ68T6OHQ9OahvF07ymg%2FPnBUozcY7yIOuXU14j9rFSjM%2FkbI7v7IB4C1jiq9npLltwHgykC50jHCKE9GW56J9aKif8UAUm157S6THp8Ork5sGZFbfc7XMW%2FQCF3eVfjLGxXF%2Fee%2BekcMSEVWhJQLSTER1X02kNYig1TcWIdOAR4x0uC8lS51ygrYwITG2MS%2B6X8zBqjIZzwnFYBJsDUc32m1a81p4eHtbMUQ1uDICoE4eXP87eX950i5Ysx839ugdV%2BmpbAlGxjzNdTJulOyyK2KwZ8KthTYaqUcnp8%2FEHU6hN%2Bd7eZgNrigWj3CBcuou0deHx1xqgPAn46fcIgyKCmNKQT5odev4d21dlKUb5n4n85HxhMfnuyIg246hCT1utQipvDJd9kaW3lvWi8Vpj97eMDKPKcAdGnWXMeeItc5x4yruPBX%2BseX5yNdzeWNqvRbHX2IJ4rTvrt288wbqDxoImvVTOGirfj07n7TN87gwCfbCwjngPeHR8r0%2B8MUFgNUyuSRzBWN9IeZgN0qfwrdsSgeAxaa8MhsWtNw6ZPMwEJ2zwgxvadPvp0wDE47T%2FyjferolGGBlDqXIc0uVTRTxteEBAnUFACLxMuvqO5ElFCSRYmgpiLdGzo9z1Z0SlznvpBarJSpYG0%2F1j3%2Bm2q9G8iAxxQzJ9SPdH%2BMwv5Pz8C0c0q7e12Hx9LLXRCwmgOQbyTmt00ieWEJpu0GplWLDe9JiI5Z%2Ff%2FjYi39WgVLEqP8mCqGJdsxZG0fSjw7tn3gKo5JduIJTGUu0d2mScdvZlcureOFu2%2Fs6WXfobb%2FxDRpu3kvkJ8yRzOWKltJTWg9H8iQvv9FcbPbOx27mP9kZoSKQlLCjAAG8UI%2FBZN7x9XIRYWP%2FspfNRZ6pnQzte1MxoYg8P73V5khXgIs2mFg1lu3p%2FJdvLIwgp55o6T5hjzic8jAb9cQV4qKKggpJGBcTmx81g1HXnpscjLoLW%2BdPmXDrwt65pMfZr61r0fnDewB%2FWFx7AG%2BHwx7r%2BhtNGeKlbS3S6MKYslfXEUuYZDGPOBWoigqq9oswMoo5gvLbG6ZAp2hwlgo2RBMncIDRakvWdJqpKPzjbns4ti7wLh8nxg7tp7oKkcPFwua8N4RVNz9%2B9qaoZTR5aBcDIqJKDtG4vZWF4PE46lDQl1ezxn%2FtqlCZhHD2WWuVJkfWpDtIE3WAwff%2Bnoot7yUutzpQ3QRx51F4qhyXk0e6NpKWtmfeNvF2sDjqt3rn93M7zWvIo8qoQxUx6R5gJC238%2Bv5abGnQxkwy0mofFZw4SMa9Fs47ClibpCFb7BXAZLnyS4bW26oUIW8ktfBFYya6G3QkOGRIqDW02T%2BaF0s8Pjrqnjuee%2FcwrY7ZdpwueVo1Mqqr0jtjYBOum3mrJcpS360CYwP4jRdkEGJ8vNDEWzEkrXCC7kNw9vUb8RvT008D9Xunb1ybhlRLnS9MFKVKmkIZLhhpEEZdGzKqbaGgg0IPzxo0VLjKA5OIVMviaG6aKnLWrPDQBxHz%2FU7f5CqkfOtCd35irYnq8HRnpr8feIkX1z82uy25jcJO0%2BEbt%2FLpXto5vQ10Sw1SZ6TITlWrrcCZ%2FM6R6jojaGH%2BrfgW6yEb6DWqaqzK2tWLuEVK7UqtDlbz5LmJF5R9dNLfguvElICeGozEu8eStYuCZuXsCTjyCAl%2F6fHV8ftT4kRLDNk0l66RFkBsmN%2Bmiyn3rTQJCG2d%2B%2FEnF2ODCJ4J7%2BEdI95S0Q74hatHB7f25XISKt2v375XG0Osco4EdSFJllGpWOqMJ0opByKrolwhB8fBefNu7gFQCgKIgFpZEOL7fq5EGDqdCKtN2AmG6mhxd2dRO2J8%2BGjLWXn3gxLWIAi6YUKlLWKG8r1vvyr99ZfeyqV47%2BVv%2FcYb85A388kkTAnXuiorIqI0pJ4Fp85ox7yR83mS2fE0XEpM4UAhEVs9J%2BstXROiTKXqTOTjlbOtpUv9dHvHtmA3%2B%2FnJQjaW0rV1P9v%2BQUob19X%2B3fvVOMoGpN0j79xbLNjSUizDQPo0ECzMOgUhuiom95WWy7UhzX74V8P%2F13Gr016qylAftVvHUukqbesw3b%2FFnlgMrh8%2F77FS8on15wbfbgLR2JBeO2PuAeZIcpLL7JNvndjvnrkUrq9%2FdeLDiBM1o5Vn3Bt4whzUCQ%2BSVs3TJLbBWJ76wkZzd5Z2mingtYeAE9rxdlyX5PRsdiib8n454GtPbnc68vbtWnnXmAZGmtDAWyltRCmx3nvTzOaLZn19ek9Z74llHsT7xqtJaKj3g8268Z3YcaWVZW5M%2B4NxXs9qZwm1M9ktmp1Rtmy8n5P61uFzK3aKvah59yYRbjqv63%2F17U1zJJOZsc1iNGMXT%2FtpaYwPBSVwxrEw7k6Er8tpif1YzPVesnJG3gflGUJOG61akTMBJQbQWVeItDOIKjk%2BHDq%2BGs9O5rZhsYw7enYLiCwlVgPYz5T3S1n7qEpPA093Z7MgEFE%2FKBdtFweMOem5zA13ejlH%2B7G7R6WKwzsv3Z09JUixsPEsaEFJwsIhl97G6HYm%2B8ERO2ciwxfm%2FQ%2BWEEXWIkSw%2FL25j7LKBnZef6FTS%2FpBawj8zmtglAce3HlGQIUh3hntTBAyyxKeRcbUplHhk9%2BcR22ETClHQTln3gg%2BDCb3g%2FOdN27Pq8mZLalWuqncbirlQJQzUSDzIG6IscYzzijz0hl59N7avLW6sACxFIY5Sgi0jaRuQPj5M%2FKoSQcDfXfhuJn7XtvlEsp6OFm%2Fv19yL6PYcBHUGJ%2F08sgcbzNeOj6aFNoKvdhLw7XVcAFKWIzkgn1fWh8SYxV1hoJjVukqHzWAGUXeTO6Q%2FgWZ14zRbFWeVHnmQ0oAQWB5eyvtr6o9u2WahRlW03HhrYXlrJjdkp1eUuTwNfGC7UuatDqrd997HMDt3bwQqXaeZxFxEHVjWzpslE5N91y9%2Fx9%2F7m%2B%2FTzv9jZ1vH2a9pVHpU1t30qPaMNPtTBzh6eDZlUVJ57Ms4eC6Gi22k57IoEnv6nu7VsMpC2d6T04rG85f3Wh%2F7VebKPSUO8RP7N4otPfcMmiIXjffsY8eUi44TZTau9zfuKMM5R7QPO3FAcWC83qj80q13LrUrYskSybS6Z3tW5PCg3ing2AJjeklfH4MazhzeGCys1e5wVbffBuglFgLgBIeeV1p7sfi7PlmDho89ulvvkFN46d1xsbSOBgeyLc4UhrxQMmKx65xo6XRB0cNstROS%2Bk9PFvZKBeNaWkW9ElRFtfcRCnPYBvvQUCZb%2FLi%2BGGykAXXI846W3dVSNjKwNK9aey4h6VEhx69LF5aHBytWMkyZibHleWeUxf46bhcOZ%2BawBDRb1zEbBvFaNcePXseuPMrRwZ60eVzdNqsmMtqz8dNxDindCXNzv0VJnskckujPDgtTXnO7E7jpNotYfCUmtolpGsbhS0yYy6817nC1bxqELa2dli5%2Be8Wv18qUzy3d9tHZCN5d2q1vr%2BtvlMgFt5bZqfR%2BVFjjeLCEiqebPaKZIUlzXSQESoxH2M1mU%2FiTEEn%2FMJ5UxsviB%2Bjly3uZ3S1MStnfFJPDmbjSWkBT8AEDbOZiQKXcs%2B8B8KONiFMZcO96SO8wYOXEa8FT%2BOilAxWHQanzt%2BYmUX8Y1e%2F883RQh6PTwVN7Q1hXsSp0gfGiZQaZYiRqMdHMxM4PytrawGqqzmXpnTdYWOkVPL4hHLOSWO1t2BMBb69tL140IqEIoCROOHrrXW%2BENYChBRVP51ZUOWIZpfai5296%2BWKNBub4XRv7lMC5uEhcfrMsm0qygaBbAj6a%2FVR%2FvadS38exf9wcNe0GtvmlmqVrkybovA4NCFvhFO8VP8hg3r0UKKp6WZSHs5WhmOVcA8Af%2F5Lvz0GZNLzd6huJXdOJU9xdmFcmM56%2B7lblcf5NxvM%2BKL3y29PW%2BHT%2Fu2F7sR5JR%2F3I%2BONIY7IIF7QdqdVS%2BHIsrm%2BuPrIPLioi3Q9sbmPE6%2FuTV3Sc4BPtjZ87avaB%2BGkIrosbKu99NGLKN%2B9Ph6fSAnvHCM0FWUDZwNTlTTkvuLtJbC439KlbqIzt19vuCeeEVAC2o5VTkLXKKXEgNWSNPVq78nVStlWrMeLynhv%2BTCkzJOqqmsjpcLy8nhbbZzSsmmk49lQKBDBWaDIYIupcp6b6SSIvDclHLGcq3qRffyR924%2FGMx1W54Sw31u01YkLbG0zsso6di5soSEPly%2FSHbv39lT55PyVGqLA0KFD1kkqLetrbPtvFzktstsybNzW07lQdoZnvyX31nkczIctFNmD0ftfkLqI4Pmsps0IbFBU%2F%2FXnd%2B6h4U0ArylF4BqV%2FTwsUu3joF%2FcvpX9rDc6ZSt9%2FTK8tGdlJ9jfJIj7rLZ1xpjWy%2B%2BBSOCU9c%2B%2BMQ34hauVacVEd2D7PnL%2F5LSWVnj008vnaqqJom%2F%2Bc93OKW39EdazYXw0vI9W%2FfdtHmnfmb1UkEjVdsQfn8uuJaNjE9tqNrqkoRnLj3iTnZGNJzl2hEKUC68kWWLqsRqh1hUNIxLhHG%2Fs70zNi8HY8dAPIEjhsE0TIYESlsJTtebHVu8%2BHrrkefSb44W47Rzwpi1YWgLB8NCqqFAHvnEVfk%2FXXvmL%2BAP%2F2iuWBidfvLeG4pvfnZ9%2FvtBKzdclXVjV5Zc03gYzrW39aHdWF7yD%2B2EiGSEhMSYUbJ6it%2BeVojMEoFPvLeUsO56f398OJuzHhfrtAgIl5SIQCRQNVt%2F%2Fqlrh5wYI8V80unDwV78S8mv%2F3%2FrA1uCRYIxq3QhXxLnlnCyBzhPYloNw%2BlPbOFlOspEt%2B8GZmGb5Mjbvb2yrYB%2F95nffRNgs7TTraP%2BY9fv3jtzUvKxYp3UkLlheq2cUGld1PpnX%2FnM%2B%2BKNE%2Bp4MB%2FX1xt66ZnwYDLRX3oS6AOj41%2Fc%2BC%2BO053oM9l79SPLZ%2BaSKHZJ3SyvNxeDR%2Ft4f06imFc2jRwPfbl47MzBLVrwVn%2B12B2LtdbeXWcJQIijrHHGpV0W81J5khQizJUX2pPzG29Pjv%2FANpw6ywBLYQMs6GpyUEBzTHm03hzOcs7v%2Ff%2FbOrMfy477vv9qOds95259b%2FftZbp7Zno2zmg4C80Rl2gxtSSmI1uKg0gOYsRAjMAPfgnylqcAQRD4PYFjRElgIJHkSFlkRUtMU4RIieKi4TIkhzPDmZ7ebve9fbdz7tmqTi2%2FPAxhK0LqD6iXQqFQv9%2F39%2Fm83zTrK1W%2B0K40QLMe6kJWlBhqDbn8B%2BfhPgRbm%2FBV99vWGqY%2BKsBAUlziR2c7s2Q33VW43PPiqfYM8z1MZGKAuEpqAILgawbEgAbIR7XNRp4JQRsdKxRtzA3Q%2BvrKfJDHsaGu0ywnWZswl1LuRc1CO60bzzcnp2Kdah9AZcVhAje%2BcuNF4da1x2U1TbB5XC63huqnsLZwNbwXcG0ZouO4n4cpR7oy36xtK6FqAn2ZjfK%2BKADOHn9Pgk8m%2FulOy3UWe9W8fFBwSZ06tcaiokWquWaiqjVunvSrNDf1QCcze7BPFx8QBqH991c77fryRrd9t%2F309zE%2FW94GTp%2FsxG%2Bd8PKV9cNZ%2BmBYnb%2FExF4GTi3wopy7vk7VvHbOS4jIhxHJuwvB7KisEACRUKq1MVjSjTWtkyQFZFqWRDi53rjQvnmYKBMEmFgg1DIgtGpcX%2F%2BR0iYI5exg84Q4Fo5bfeRHWyBTr2PdGXN5VkklNQXCSPfSaYBizt2kGT0dT%2BbJfDgmypjt7zlbyakuYLE8rLzQdU3soKx7CDAyAKxFpAZgnnQIEIPEMgtZXJ5YzvKk7DbpWDthSW37ZG8%2BCEBLaCyF6eGR06a%2BUVbTTt0ov%2FeJjaK5laXHihiEfJA3%2F%2BD3sld%2B5i%2BmllTJ7DCFPkDc5Fq%2B%2FuSJHqOZVbTyOhCf%2FA14tzPFgoQyjrQOACFKMh5UHLZuHfwAgLPp1oWdDIbTnPMp01zz0EHQSLS7n4NWTq0qImessYn2dw9vshq1mqZ3qeeZbPJG0IJg7cbfO%2FnS4upkhX6Qd%2FJLT737gDewULyRWVEK58zW8spIWB4ymRH06qGYTdai1UQ5kR%2BdbeDg1m6OYCghaC1qS012FDiWr6hCe1Rq6jbXIn%2Bp%2BVz4v8fWYac6r00ptWgo1la0FzXHAIEH5SxcPSGOkVnr04OPvFrLr4PVVGZKgwZLwLjuvf%2F6jL8tSXEQYvVUFaiHb6EzPMr10TfaonN1pRY%2B98FLabHYmBIlAbSRmQEAt2Yq6pbIfUoJ06i0hZqb3G9s6aSvhXUJMJ9h53R91s8WG42pWd1q9XeHHUvbYmR8NxBQC86uGLngFrdquZLGMfx3nvgKvP7CAdmJ43yawiMc8iQ4sQPZO3RtCYeEaFaL9OiKB%2B%2FMZSaCu0XiE58aE1JqGUsrCO%2FuHgA4pGh2bmmdDvwaS8Hn0Pm16ZBU1gVIM%2BafvpK9GheyJkWveTSU4G%2Bld0aGeyGEHS%2B2dkpme%2Fe2L%2FROf%2FXthMVxyn%2Bc9T%2BIpF1qJY0i4VaP3w%2B9k34fwiV2iKoSbuCM32hre5l0Nnwuxe697UQRoIQAUjQaKMH0%2Fj6tgRNyV2h064tnNoqo1XjsjZHb8BZPvSupQwDBnvnc29sfTQvFraa0moSL8VQ4nhN4Zcwin%2BSVi6bQ%2BlGDBIHkdz6oXb0Ts4eXzH1Zxp9uPb704Yh72jLimRde7LQX2JzLikaeQVJzi6zMHkVTxiSqHJX1OIFHXWwHiR7cPbue6clcARBgZGWdTo5HVCyE9ebaEo0TjcZhYVq1grSsXBOScWUXZ9yBTJra0%2F%2FiWXP7%2Fk8fpsVsns4NWetMoNftx%2F1Tq4cwu09XItM51Navlat%2FG453E9P1kyNRc3WUJjUSV5zinHSDyQEAuFgcT%2FwocjjptgCBR1%2F7oz%2F5pqMpAG%2Bs3wjEoE8JeApQ8%2BwHdVMZqobS6SAVoiCOo6TxTl75yamvtk9%2Ba6RxvDL8Hnf5sekY1VnZpRuzSWeSMs0MnO6SSitEoPThXdu4dr2r46M0mZZIARAINUDBWmYR1ZzyZGFrC999WGlbDpK3wQ1WbOb7ne7ZQQ7aZWAJ9p5d%2FPbPC%2BlylIyy8tBdTsbcczCvUMk5VSUFTTgnQKw2QEhmsYCpxFnN9oV5z3wBlieDLNcE2l8uX0xuKsrZZBBVk8ms16EoRCIBwO%2BEJUAOYAgHa6lmxjKCJttly2sStKXMgrPRNpNJRo002I7IxNFuyIlyaNtteUbNoZcVQXL%2Feo5KCWj81r8B%2BPob2WQyT0cAAGi9MK9rAZi3Vo%2FwgEHdC6g3k1pe%2FSS8V4n19fnBEFYCWxvmvppXYaPKeJMeAQAwbURWhH6zGzXbdqj4v34eFiVQMADXLu1%2FcJRUVVXnFqiexjh13F23vjhGZktMCwqLdlfRvv9b%2F%2BH6049%2F59g5tZsvkdX2h9VRttA50Vw7tbHzajUbZYI4DGBxbDLiaiO0KHOFV2BQIGtmlaFogVqCqIEhgkVDTHTxmRN6cNugyXM0xON9ODaOs8oOJTBCLUU7No%2FHb8%2B0ywlYh9rsaPkULQALoawnsgYHBT5nwKzKLRCwtCK3Yahx9l7%2FI888uLP7qWjhIktjMNPbUfvi9t5MgJINWsbQqtu8kAQAYKm1Fj8azeFAkFZWA0fOrI0PeW%2FLPbSUSehQcTyu%2FBBEXmvbYb3LPOZTESxEvXPioUyD5tJCfSZkd2nb8PN%2F9Dwkf%2FwTQ9Mi%2FRi6O1risKsAYNzs2oHZpSsNrC9kx8xdA7inaivHWb0XNPcqo8GDDBqto4FfT5NHBdfMm0wOl7x8qenPUPPnAba6MwrA6Ch7513HsRqAoJA6NcxIyOv1s42xdMzUALSXT7C7pv%2Ffvrb5bdtuNRfZLM4v1z%2BVyewg03XPX6u9t3tcg9L6XN%2FixgKdO6QwQU2Lw5f612vL8%2BHwINZAqEUg5JGEU2sPLPS%2BsClagWPAEECgEK2pidYyHfaNZy2CZVbJ8NO3v5ECAKMAlFezRrtStCotQyVyNKXrNIzVUhhAQl1q7e3%2BrKq2v9v2TykxfGv1E746Z27mmL7V9qq11Uml7uZeW%2FlNKbQhVADAciv0DeUAwDmzRBWK%2BBQMQuWm0%2BYGN5UlPKxNjpWUGx05Qa8c7V5khPuRI5hPNq9P5YQuPN4zy%2BVSvrC82Lzyrxi89G%2FvFRQKJT7WAKoBgUdD4v1TXTMzO8V53s3NvcPzC%2FDjd%2BLzJ3eTdeexfA523e1hFi2qo3nbfVQ2JxkGZbWLvl1rylCXHACu%2Ffo3QwoU9Dtji2ApoLZGZyUjwOaCL9VlXiqvBH3t8x9e83YBfzHe2vnW9XTt6nTH0c517OzXcnRxerE%2Bup%2FkUZ35ELpJwSLPaks15egqK1unvBzhaCqRIFBiERwmwVpgmlB2eoXnU7YwFcwCEMNVCaHPFD2aArcaKWFG1wG%2BdOenFNBQAsTjZdCUGYXQaGOU4Iz6i%2B5cCElrtBIABs0cOWTajDpunmF%2BZ71Rzbb6OxVdOXd%2FYsf%2BYy5OepeP2gkvwYmIL5pnt47bviSdEYAHrgKqlccpcavKsbbIyXqWlujTZKLq0uu1Jo3Azu4KYgh3I1YlVnNUJPSo6AeGzwp3%2BfnPnYaD%2F%2FT9Q8XsAMhfCyHNx5kMyLMVZif6eEuQBsi%2BVHd%2BHvPNoN7tvhnLkVs7GbUFNODuWNeqRzFSRjjOUwBera%2Fdb9Y8DnD74gViHAS2u2KQAAIGvMyULDqns%2BTE0MdcI8FStzZXL7y1OySM2DvzSwv7ctIPn%2Fryzu201wl6Dg9je4W%2BCz7XRZ1QFlCTEiurmm9Bg3VI%2B5zHfH%2BWagQCmlACBCxqShVjALwautVBFs0BLQAFYUS9603yXClLHiE%2B2JwCrD3zTkEsA8OQ1NueaGjmC4Mldaw50ynTmZBsiWmprBEMoNKGcF2JcVrlevLOxo3mO90a1%2FLAO9pYz%2Fsjxi49cfnldo1IDZlyEZ754veWWKroVjL2wTJiPRtQjgCcEVdPVjs9Lyl1bBRwx%2FEjyWQpdOBZRhUlHr%2B6vPMGXUJ%2F8t7pG8YWO0tfCQG%2B9ye7%2B6nXAQCEXyIYnRG7CABHC5EPoAM48ltSqOHPB743LBY%2B%2FaCYEdQ2DGDj7OThJKs7yceTmGttwTk40rJT22K55K9sbl8MXQRLiLgyrXwmLLmoRrHwzz%2F9jPqz3%2FBfOUrKwp48c2ot%2FZEy796nDBowLX%2FbfnuvXaxdv%2F6K%2F4mFHkTzdL7g7TxwzvnTWHgE%2FBbDSpYabAWKREue024YUu5OKyAAjCCCR5FzoxkFZmA%2FXR7uzpmLFoGAIQpWzsm42tPykQ4ZDfRf%2FnWA7kKJxHCKRDfOTROnqSQAAeJT9uQzH%2F2PjDS64SzVCjSxBokC0hS60pkGo%2BObZ6%2FvvU%2BcSu0OaH2py45Z%2B%2FTq4dSPCF%2BY3psl4F%2F63K0OJNrtLgjHB65t4HAwxAAnjs9mhzr2UWW5Zy24UUTDNEavSai7VCauF678%2FpmdP75tHZMUdq9RtRe%2F5ID40%2F8%2BShmR7q%2FwBuvgrckqAdm%2FsHisIDJD3vPW%2FIlu6vlr9euuJtWKTDJfj311WGbgs49LRqzpGR09y5Mg76yMmoZ%2F%2B1xr9xULQLnT8QVlBOzSlV8I1Pqz10NndPuzOql6n7m%2BqvcGH85eXVElUMYakLcPzd99%2FIffP71z1yM0NPVslLUGu%2FHilndLC0kzx49kBTVwtbQha160gnWPMxmXxlAEAEKQ%2BPWaGGUEwRCTP5QfPJwbQ5CAVYxYyCYM9chYII8yxlh%2BUzzdXNs8BAQkgFpko0Hdy3IUWrjMN6LZ6EUbYXZUoa0s2MoQXqHns5SDRYYodmc3rt0UBCiVbPJB2uhcWohviv6U63NffOP9GQAfvzp9Gka23UtnleEIhDhMU6qs9plH8r1cOcAcMFTSekdKmhzXo1qFrF6zzWCa3T8TdEUS0LpN%2FhKfet514PWX3vYZNEKN8lcodXNHGLeewrAXPnYLaHmY6CjqlrJn0rGeTMsyCHNVhzF%2FkHjNENrk4w2yrAWmvax4y63V1UTz%2B6Mzu28jMeiqNZkzQnn5tHtkuK3e3m8Xycs3c%2Fm53%2BR7rz64XwC1GYAGF6hnXrs67t0%2B2P%2BXInvi1Ltzivnc4O1dj9VdN2O8Eqg9AIk%2Bw2anlqT3QPLQ5tIYZAQNgPY8J6j7ilMLzIKY%2FqyVxTnRSKgllmkvUMPOsh0oSwkQBsAsOfif%2FAvn%2F%2F70DkFDgOkJF7QyWpEqc0PuqAf3xhtr7f6x4GCptWCsSyvqO1ZLYNSA1dnr68HybaDgllLwo37brMqc2QeTaGuZzQC8rffuxSswwdoyoTKwGgkgMKNMxQC1iU2TxKQRZkArG%2BqZb2TB6tFcy7isdcp5%2BZ9fJ3eIMZ1lf7px6TTEL97aYz0RGRoGya9YPGYzAFjtHcTwcMsjCIXJ9jeCoMiF0l6zzQvblXPiZ9mqnbYWVnXz4%2FFvkIJn3QUBcnu9P1fHTV4Es3nBgBqK57UgnEN45sFYUcrukGVhYKidw%2F%2B1f5gzzqkbhBMkYBmY5M%2Bvr7zU5eyeufrPIitya3T7UlrIJF1p13WobZVinIFhBV0%2BZ8Rgxlirs7w3Cf3KJ4LoLK03o0ClubTUAtNQ9bNQSkoIBW49ANLokDWaMGMBLWOWAuFkOAZ46qcPrCHUAojYqwntqbxCv%2BZxd3rThM3%2BA9HM5ppyqwGJ67FA6sCtlEuAoXi3%2B2RDU0KYo8uak0wm95pX16UXi3SQgy%2BvrCeTqAF1woyRFVLLLDNADSCnWCU5WV0rS2G8QKC1nskNpdVsocZIelheacapTu42wGOq98XapGiDee1HcvmxHGtgn85eOvgbL%2FVfr3m7GUM6Xlo1juhEo2F0rCAW5OTpz1%2B%2Fs7AY6zqPOcmGPGsbnHGCcH0w9%2BqLUc%2B770YPH2RdMmtzC9OSUUuY9cd3S4JMnJ9%2BKDlx1v29gbEA0ty7p4FhjpHTiY4lWkIUsPlfLGYNH2tBdyH3w9S4jbM3YLMVETdaELzVzc0kMYBE8%2FnDaiIrx5md4Of2152hpz0RS6nRD7U1BgAAGRgpUVWEaIZAieHAtqKsP9GIhgNYsJyi9jQAu%2FTiHMAQAKBLSWLqJC38AHiIcteN3k%2FToMxK4qmKErbya1H8INHRgpxYAmD1%2FAM6R0mYtqSitdRipu35Nb45TV7er%2FGlLs%2F6Vzrw%2BP%2BJIZY1jhY9yzVDQEYQ4%2BjiZjIn1WRjo594VotUe9aUVQcdGYMDUMYOYCvSmT2%2F8OY7%2BblBvNzd6KbHrBQfzpIYAH7lBCHbqXfHEC906kEMNHZMpgOvhAsnIlGFheBQaBbv7S2POFfVCJevTa2fz%2BT68k7iuNUD2vVMwqNGLIFaBCQfHgB3ADf7A%2BTIG2fFPqWEaaMClBqlI03aqk85oDV%2BmL%2F%2B%2BUvacZYD%2FGaH%2Bi1J%2FFMbvc%2BS9PbtYZ43mxvbD49VQE1V8dlIV4JRtf36s3JWhqtYmqxiXpUnvObWVAWUoEVqS10ZpC4BJACOD1lb9IUrtEVqOWEIBKq3gic3b5x7EwEAKdRPjuO5cgNa8wBqRhHPYosn88Q4jGgHnE%2F%2Frv3Fg4KyVuv2mBsAU46mHhecoAVdWNCUUH%2Bjc%2B3h3Vd3jwu%2B1U13Dn7bgQ7ZBhlEFgm3CKgscm5Q16%2Fd2P4IPLdSa7oM3WKcthwaVmWLFtpUQmLQX1r0Ha5Xv3oaHnx056ey%2B9xjyZ2H%2FVFZDo9j8%2F8DZfk9OTM8bzbd7Gikms1SOp4jLjd%2B%2FmZ%2FmgVBIUWU7zA%2Bho4V%2BYWzcnfQdbZNJQ%2B1iNZk08v1lHtEGiCUGA5pRQkxy94D4JDTI%2Ba2BsCAl9oUglKfg51PHALUEBW2dTL9x3%2B2bVX07A%2FamxpE5Zbbwi8Aip1ZxQMz3o1dn2khHTS2yHwP8m9OnLf60LBlWZQyVS5kshb4VckANFCduapiTo2httQJw2A4iUeaoTEOpYCGWUS4u33%2FD5e%2BMtp9ZL4zfOsoSeuNMvBV5dZS4TMp5zI3jDKsCG79reDg7YGmmnk1XiFjaPJZu5GjC5KaihJ03fVTTYguX778H%2FvV8kq7fwhnASbqAOBxPuXMIGHAK6BAdP36k7N3d9baXMyzbi60kkmdcy%2B0iiPxuaZO%2B0S7LWJ97p%2Bfh1fuJnNNl%2ByPbs1bUVRkeykAgKPAF798gmcaDrRzT3BPTw8BlvwsTR67%2FBHqt1zR1%2BfJKPb92GnKvnTr%2FhPr5b0BuHx0R4zqtWmVe1SVrsfLCoA5gBS5qRDAbHmxdYTys21OvSIPuZauNWARGIagA8UA0aNSv3G0cwu6sPp2et%2BL55r2v9uOas3lGgHwqu2HsawBBWOYiRbn%2B%2BD46uFf9eIMpc6UC1nKE18b0Qo6ItOWK8VBaQf8GrGOBh76TO6npWFGUiAIQAABsDI3%2F%2BKrnzz6bt9YBFbdX%2B8cTVhtpeI6iV0uSzIcMFcAdfzKsvBTF%2FZ%2B%2BG5uCREL57MEDAOc3%2B8ZNJahRRUyU%2BtcvMABAM7%2F%2FsatUTMd6%2FYqwMsVQLtdKeSWemg0RwPQvHTt8OZ2vGp8psebS7EurKaMeoJli815Gxo8WCQoxfmrn%2BjuvvACTCb1C%2BZb48IDV5YZAHhEcc%2BzWv%2FSx4JKbSM5tpterACWV0CXF%2F5w5euHMfOPVat5WGLD86%2BwTKaJv7gkdnYAqK7M7RORq%2BwxT46A%2BBwMIlAPNJVWE4b%2BynEG4J8fDCoBhJckdCpLqCIAmi099hMPqMlFmue6mhwPm6z8Zj3ITd7irjzej7xaGzCyzXSQhctNDtILV5qt%2Br5QjSCtRpBrW0gdRVVujDn0yaLnLrrHQ42EGiQOY15oSmMYSsmhLEsQwAghaBhahtYgy79%2FeP7UZ1%2FfqzRFM3Wj%2BiQJFjtse7S3RCq5KPXcMUC5U%2FGNT1%2Fbf%2BWtCUaW2d6loL9%2FjITYOSowyKghVejSeh0%2FxmFevHiwu%2FtC2lpfheFtwbVraSfTlHJDEYBhtLGxf%2Bsgl0duzWd2TlpePsgkAvWY4V3nKGoJBTxp%2FYN%2FIr%2Fz4vBYRsK7GD6A4DiNBuOhcpuCUuRU8P%2FnOcyZxbwwoE1KCG7VvFPnrlwaLtzRXGSN5SLmvXa12o13e21LOvK9HQBHzQ2gi%2BBARiuBuMqpBmIIEZyWxiCBzdprwl3vSkEqNMipYk1lfCUZaidqFDl4LA99VVoK4n7tQmmmtGvEEzfiN4qqygjljr8QBUcT42%2BcG%2Fdp68aNamSOORihsJrllc6Ej4BhoIoicTPfC7f4mBkENG4t0n6trY8yblPNQQE1mhGGSNAQigjWGiJ%2B%2FPDZdRocTUxFTIK%2BTlr154pxZo1r5V69dxyzyHNA0e5G%2FvbLA1lrFqXtq2vP%2FtVPOM2ssL6D0UKhwOiQnuv9jQHzxIlnze0oaMFBkq3qYtZo%2B0VpXbfiBKy70h3uHSclSxMPeSA8Ruu927nlQQG6HBfc9%2FJh6fzOM5%2BBf%2Ffn26d7U4iWwm215g2JGezlvgVHctdWQCiYk7MEuAbu2NgteY4AfJ5CBEt%2B9KWr9%2F%2FLjDCjc9kgY9XjjF9wJ9C2bhfTCQAoUQJAkShmmPVWjoMuN0QToByQOXNFgC%2BmM7rR2xtIF6xFGlTQzJD5pdUQXFx8gawtnWhcyH7wJgmDfrvn13o5uHS%2B9oU3Xigo5OA6lNv5cJxZc%2BrxV%2Bb63JdP%2FWK%2FkEpog8QpgCumda4qWqNBGOPcBONPLqd3DRggvN2Yg1fvbvaHsa4qROKAjz41DgBBC4xYioiO025Vl0%2B9OQDWljEakKM7Kvcp93I1xk1ITb0h44pnt81bxzIMpDSzN%2F2Tjzm9Ft2fI28I99wanY40db2lpYsbv3Qp%2FhH7jmjCUPEA5XzxJMxGadPHnPBgoTGdTVJtgWvt%2BwVK5nvtNYKr4Vx7YQ5c%2BbW91j%2F9O%2BU3XnvjdQhXOF0LD9Moc3plNZhxTWsR%2BmSSWB1idFEW7XJ%2FpDVgIR0EgAWcpOFC3Rn85S%2FeO%2FQ%2FExTMAMdcejp%2F7voL5Yk1Uek5XUwB4BF%2Bs5OvzTSBtkgGnGiChAMax58QQhei1%2FhKtD0xHnLtaCAR477QlCHY1vUX4xrnjWe3zIP34eyle5OFc5fC9%2B5fmc4P0iwugfsuYQ0%2BE7GI3PapEybjUZAaMkkqDUZz4bvgMw90LiqX1jmMZSbtW7%2F5eD8lFrjPpcBRGvda%2BbG2BCwDpOhRw4Bo4M1OHmskfnNzedFd1MMh6FowPNaem7%2FNCqZSzrDXbEowOo9z4Y%2FvyqnLmM4s10k8%2BbB14VrtZx%2Fkra5e%2FVrv93a%2BPggMJss%2B%2BWVX3j%2B80T8BwoDrqaB%2B5fLkhw96oJWlrXY2nAs0iOFSACIF8APrbSY67GyXnUjwrucHC2c%2BcfCnLx9PAO5dJMFif4ZqGrSYOXXGQVi49MTm6Bt3k7kIVpfrlT7gcwTG7aOGRQjjyeair6avtBDE2FBPuw4IpyqFN5o%2F99Tm4P1boXY9CWAcBWA7Y%2BZpamZVEf9f2rJ7u%2FcKfFQAAAAASUVORK5CYII%3D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22data%3Aimage%2Fpng%3Bbase64%2CiVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAACuCAAAAACAMlIMAADBJElEQVR42qz8ydJuS5IdhnkTzW6%2B5m9Pc8%2Ft8%2BbNyipUFQgUCIJkAaAoo0nkQEaaTHoBaaKJnkIvolfQQAM1JspIACTBAgrVZFZm3rzNOeee7m%2B%2Bdu8dEd5oUKAIkByINK1RhLtZTJYtX%2BbmYY7%2FJ3pJN%2FL0jv7yFz97%2Fvxl%2FfkQNB9%2F8%2FTqYdIv1yeWN5%2BUO7nWcd8ptMP1za7tP6eXt%2Ft6GY7Eq1Pa3Jm2oHf7rt%2BE7A%2F7ceRTorPmMB%2FvXxULqYHwH35d0%2F3%2F%2FW4T1v9Woku5hp3lZfUIiTQsWz7czHfdvgxvnuT3r8%2BPQGDkgDT%2B3s3p5uvx18ker0836%2BV%2Bf%2F3n9IsD%2FL2%2Frf%2FZn9N%2F8uU59RL6NysczquZQjsnGgRXyyKt4kR2njYNaPNmTD1IWIk%2F7AcRDB82i%2FwsSW%2B6jK3am65b9nxv%2BX4ZdwFGFbmJ%2FuGnA9CSz48%2FuZ6O%2BCHcFPzn%2BEV6%2FRv5%2BNQQPut2D488CLhocGgQzLtCGMqI7gSsLUdwiGeXVa65mDUOWmggvaBztJqSKbKe0wILGPASQaSzTnrk2VyFkkOGWlEyoJIEPFN%2Fpl4ndMREJsD%2F8TpyCjXCeBcXOH3%2FPBy94988rtfUn863u2gVIsqZHXncte3ym3od%2B7NO%2FWZu8qTVoZR77077pjn0csRBKNjBoblbKfvHFKwyNDjQiyV%2FppOuPsrhknv0fXAUlv6Hbz6%2F%2Fk1XfnHczrj3HpcZsLXoCOKwvn2E48PHm7N21b4P3Qfrhn88d%2FXbb3%2Fyxx8O7%2F7exsNx47jKDTeNxzjWO%2BnLh9O57rIs3bReYL47T68OqVOivq7oqrPNaRxurq867CvbeTi9muH93duT9Bfv%2BvUuL%2Be703leOH%2FXeH77i%2BvVk6mcd7PyN%2Fub4TG%2F%2FWQ8LV1AfTeVFFZr8bCifgibtMkDjdhzzpHlVJbKOoMu0mjx%2BXRyxTTYBnkRn8o07c5Hq5Ms0sNZtTlhmCGk2Ls0rS4zZ15kmafZ1UzRPcgMjJxdQzQchEJI%2FO9MD4f%2BSv00xrt4%2FB34orZNg7vf3qetRoV22K6P5xBWp87HpGs4HX%2F58YsHxpr9ha%2BuFOtcNQxSbesV%2B8eHi3yWY5BjGhWW700FRNAD2GmVjvZFXu7jx7QEjVDCscXieP6T8qI%2BANrlOh35t%2FnTabdRgUDOgOHp87t3b9pHy%2BNaT7L474R%2FcXH4rYW433d%2F%2FPDy5ZfbmpdEsKLKUtzelTDPR6mL977jXiFgVpx8ecmXdA0XNVZYwoubYdsPExyqPdb65v2PeqCk%2BPCmznsHKd1G0%2B%2BOx%2BXx%2B3mZIYTki50er1c%2F4LOP%2Bk712FTBIMjlxw%2Fn1JH2DUJpS7Olw7aNVqeWgq0oDIIOTlEVl4lOvtiAHSExCJTkTXReTiqNHQl9HteYmqo6WDNjq4rMDl2EEFrLCyV1qkkFsAfHg3jhf4CMmaPoii6fvr79xEEe7%2Fp0fnkcVyp492rkWkO8ZOnx0C8hD3d%2FWWSo3VNpkU6zw7Sky3O5dSsfBwkYNVVMbiFLnt%2BfVMkROjfT02133l5fvZu%2FHqtofpDjtxdWd3%2FydP2P6fZ7oVUHf1nelueP%2BxhbrRoruXn5u1enj7Ucf%2F%2FbeTjG9uYTfPj6SCjd%2FZ%2F7%2Buafv322Guxoczvq2ZcflyYH%2F%2B7Ud2k5jId2k2oIEOJlOt%2BOPOrx8fHx2NN89vIgZBFX%2B7D7S6uh7Nvu7TydD%2BdyPnvZPotPNt9PZYJq8X79iS4vQ75cbwYs0Ml6T88fwx4SX0ZcWlGZtba5CBfKDfPsZ3AKhG6sZ5uxmwk4hRgaTqfj8VSPIhag55Wz4RAKZuJKYhsqy3w0LPMCyjEwG8VEYIqJW4tNenT56OkEw4tzrQZNmP%2FdfoOX3oUQ1rvdt3msrb9%2FWF88HevlOCwt2sBzhEdbdsN%2Bj3n96Hn3i%2BNnN1w2Q3vv%2BXgq2oEfg%2FHV4iFc2hQT3M%2FdULO%2B3BeMzRFjQ6y7vB1Dud20NyPkXS6k36Xt7odHG%2Bcf%2Fs5hvigXP76Dw6fj208%2BXg6rRbsoBpg%2BVcTzXX9t9%2BrYfnP397Yf5o%2FvSkL%2Fq89%2B%2Ft39%2FasQahMv9%2FZwsrB724773UPc2ocUb7aHC%2BZD3uLrT77O6%2FZtXTbe5u9%2FWz5qejFie9O9%2FPWPx8bnfZm1gAsnZzAve7X4gNPVepNbs0PyPWJ43tbyy%2B%2BfbHB4MVys0%2Bqp2G7Xn3CqZLqwsWiqlmzSCn0%2BIWCXluiUFKpa4AzYKLQGzSKKL6bVrbgJgpNErx4O1YgTcYQ0SvMGrlBVoEqRFLmVicFvYvIKx1MDDBH5jzXmlgys4HH%2F%2BHlPOQ2TYYmPfZs16PWyhnpF6mEGGOJpLvRifPNuNUw8tZUd4dSBH%2BWqTaHlUparqrur3X%2Bdxm2vv%2FhBozYm4hKiMPMLZY%2Bbi%2FrbJdExD%2B39J3n%2FSJX07o%2FCPj%2F58L7uhYcX1xv8Vi5qA0Iy8G6d691ZPu5orfNgkvP3r3YEisOvP3wcf3z55tN8vJphPHMLUCle9OsnL%2FdX2zYcH88P%2BQH5HMITIX8LHz98%2F%2F7bX70%2FN17vv%2F%2F1X%2F3Zq2%2B%2BPXgtRxVwC0EFDQI4KNa9bG8%2FvfnJVbU23z8esNWnXy37nL%2BZL%2FrhYXzd%2Fd7HXNoFLo5FlYwUDfqOop4kS0MzlmglNB5Dy6AMRTCRdhn7PkmoXs0XrJihdbWWNgnZwogWALVRtLZUMMKWiKa87jFVsS5WD%2Fdv6tLuGzoBBOR%2Fdy3nW9F2wuUmPHyc9P1ufdVwFnj7%2FJInW73FEKFfzwn5%2BgmjK2DiX7%2Fsn8xTwRq15e1%2BDKibdCbzFDwsHC5e8%2F36x9c2FE%2BKLSqxWhBagY4xXx%2Fuv3n6CDTdj%2FDbk5ieps0J17PtXmua5XoJsp5bWDxBQ%2BhXt88u4f5l%2FmxqseLFq3%2F0xR%2F983fetyZ43EHx9ngfqb05vjp9%2B%2BP7i7NfbmPeXL2y4bvT44tDneLZ5OLxKp22H371zdsPk0Affvv6%2B5evHpYGwoFgMiND5UE5SYsWo2We2uN0%2F373AOcu1jqVSQ%2FX464%2BnB%2BGy8dfr7x%2F%2B8OuOp4BWi5GEDlFXopU0zmOhFaq1LmANtGZEuBiXtyDIVGbVmgcJKKq9kullgKRhxicUJaSkGwamEdE1GgDRmiefEjcWQOoro4EPUNuzP9%2B4WmpJUwd4IjT4b5%2F3GbVYclx3naaJ8ROLqdjCCGf%2BtMrBmU7dMdXj6sunct5xu60ygUVimrs%2BrxvVA8vHt%2BeLn%2F84K0RODQmBjFoD2lr4gEHrb9Zr8OHOc%2FflzItHt%2F98V3j9uYcm0Hs0%2Bmj9GNYL0wGtcRNX3zcP3yW%2BRziUnb%2FBf%2Bv7j5QAL6AQ9ULuTvebfL7%2B3b%2FZlcP8MWHmefz9iLufzzXxnJN%2FvF5YTx8mPI3kda99HKCcxV3rsZFde5CNU7qczLOrgmcndGOup%2B4zkuH6qXWw9skv%2BDLQeb5u3fz22%2B%2BOy7HhdxpKJg3gKhUwQoThx4qxBCSBE%2Fc8QKtalIMgaFaMFGFM%2BYGKyBWcwzshqoKWj31vbhSvxLASq2R1hOezhJNw6EuEnSIMaBzCDV6mfnfy0fV7aDrqZ2bBcDPxhHXp5WPUd5zXvziaLyZF9USHje7ujHT4%2FXtpx9evvu4PyP0m6VbHklWNSVaB0pht9uclk8%2B8Ol9FrUGVnutTJSouTze36DDXf9i%2F6rUvxhvjvtTLc5e%2F%2F6bSt%2B%2FJSsA%2BSfe0vRYKjflJclc%2Bn5JEWwcxju%2F8C9%2F%2BGftf7f7PiRVYvB%2BqHJ6mKaLzxSbT%2FPr%2FMUdcEyX4932ozn%2Bav869KO%2B%2FcWvD5CXuU2aDu5WIjp5xn0CF8QomrVQEM2qzOBA4EA4ikaODR0gSHv1%2BvxIH%2Ffd7p72VtCZzMzXFwLBLQY2pmDBWMF548a0HTaWyZwEUYEFlnHhiDn3mrJij%2BqarTEplwkhYOiBPLO5hSBqqu1MACEiBD1pIUJlADSaa%2FMlNGTl%2F4gHQOtCq3me1o%2FhR94fb47Q6zW9%2FvPvlqd04vWHT06h1brtiGX4sF6OH%2B3n1bx%2F6d3VNMNkgldKILZfd9O70%2BNhdXV6XD0cx6DLCIApNCI%2Bi6EW7j7q95DW%2FFX9%2Frg%2FeN2JVW0mf%2Fuu1Q%2BKtubqN9v4%2Fn2ZvGk0J5V3jxcxfOl7ctYyXMTvznf2v7j6zvS9t6D1vDq6PMDF0Xu3WY4fXqf15nCY5rv43cu73e7%2BzeHdh2%2FJQ2r967lIcwiW8rmPwQGTcQeF%2B1w09uZUIgAIViewELzh%2BgjNGpVBzG1lx7Ptz3HvCTet9CJudqomiDo1lVKJB4toAZzaLCrLcgKxhMHAwaKgB7K67W6bcphEXYBNKzjn5BKwQGiLRl8aOjeWkNGkui0WMATTHsFsWUwAUBFTz%2F9wm7nmXBJxCN0%2Fw2cvv93hk%2Bes6%2FOuTO02Fy%2FH7nZ3ztdlmLo0jaVmm44xxsO7nW2XGmdcbTvyIFtaZrn%2Fsw8LrI7vHuvzpoMzgxVnR2E0xPhJPB6H6De3m%2Fo6%2B%2BE4GZ27gOuvv7svH5y4x5CeXciDrX9yf9Y450WRd3fPL102u2l1OdxlXH%2BQXf%2F8o1%2FVdtEYEeYM1uQ9v7sLUEPN8uHw6w%2FvPvzqp%2BkvzmCqV9vXS7eNB8S6L6ljaEaxD1wUOLeoqgmasuISEkZWR9mgqCRUMjeuUT1aKa3TY3r%2BVX91xVu%2Bhda1UTFaV7XEaIUBMg4rxlVuaLooNgLKOcRGnnkxJInGs7QKDzr5sRYhzZTdVgRdQLAgDWiuBEUStMxLsNAQNbOnzIxM7sZQVHtOUSS0KPw7bfR4yQ8htT6WXP1k6TfPDj%2FE0Y7z3D3fblq7GG%2F2kKIZVh%2BXXLbw422%2B%2FOqVTG%2F4euxjiNPJUlyNSznh2z2f3noMh3B32DYPLoBGjCGwMPqzJ90PtzH2hOP2nTfnxoGDDn%2F0p2mZOsfmnFcfBjb%2ByenHbmFfWh%2BXU%2F%2FEFk8lK0X8s2cfLY%2B%2F%2FsXXv%2F8XK0MVBiCsZrKbjmQcv%2Fr86cPuvN1ebJ7%2FnatyA9u2RQd89ygs9zX2Co6csZgTUWwtWGNgdYAUlIRdNQHNER0UGnAwjDnSVdfflhh8%2FQ8%2B%2B%2BrLLz6%2B2aX94m6VuVbkIIaY%2BnEVUJb5KOjUh0ZZDZxszSilrMh4cUaOAVJvAgkpAAIVBPUqQhUlKHiHroyNbImKsYOULBAFR5hFiguBpLClQhBRif%2FBj%2FlXIX%2FP8di6Oa36%2BpFS9%2FF%2F%2FedXX73%2B8L616dNPIk2when0XfukKb3L63iD8kRvn0%2FP4%2F7w%2BLzDDgBDCIP99v235VAt4l0bL84WdZYUEGsmYgfDiGX%2B4tq7oRco9Xp8bADk0SDO16%2FSHZErT8vmyV%2FeAV4stydxCEiuvZfnVzvebe52%2Fc344Zd%2FlH8z17t%2F%2BJP%2FMgVBzp0AoCr7wB%2F9zhlu%2FvDik7%2F38z948tXDDyiPtafDbj7WBWhu6NEdRXKZuAWB2MSl5C6kRCXhnJtooxybWgoRHCI1yajQ0hgu%2BbFIqvO7Z3K3lH%2FaKoCDGzRVypITjkP1805TF7cdODZnbIGKNOEmHTJDQ8BI1hStVEalxlS1DeoQWafMtQuRxAqSacoEmCO1aGTRilQrFqIxYx%2FNsgfCZoH%2FZ6B%2FoRdxFH6%2BlE%2FXnW7vv%2Fv4pis%2F%2Be7H5QO3qW0sTN%2BtIvzmzy8O3367izRD8FPIPd7yKv24eyh9t2YMYBb15LaXhoTCP%2F1pv1NXB1cipRLZSI3L%2Fsknr%2FUZznaBL67g%2FcyUgAKW%2Fblyq2b3xy%2F%2B%2Fg%2Fv%2FZPVHl9MwoxagZ73R3%2Bxg02%2BW3m4XO7txV07%2FeJ%2Fmb4hIg3A5tkMXAVvPnqD49VvP6lT%2B6e%2F%2Be2PdwdaHMWT5YgAEqtGT7kQl5BKNCTHxPPkOGV0Mc7uDk7M2ArGYAVL8dZrLGd9a0wl3n3369%2F88%2B9%2Fs6voFg3A0Pu1gbU6H%2FlcU8JotrirBJPABsy%2BsDuVSObRkyMDqQGWSIIAxJ0lhgyeFEmnpKilrtkjB4W2UK20mDWMFiAAr5xBW1lqE0Ro%2FMerKA8beaT%2B8p%2FfPQV9DOsf6u7u5uZMZY8Gd5uPC3T9s%2F0v7i5%2B8eEDf0a5rjW3DwzBludX94%2FvX989yLOJ5%2Fxhc3UFu4mgKK3Gm4vFxZAXCw0dFQQRzGEXPl2dbHsEXDa3%2B%2BLIDU1%2FEt5VQzlXtGhuP%2B3FvB%2FWp0VocLOf%2BQOvl2HK8Ov5C5V%2FdPl8v9hf%2Fpvph6xxFspGaJ1YOz%2FW%2Ftzezt%2F86he%2FeHsiL8FABRwTLL32CAjGhoCWXaMQwsJ57pNCIa8d0mIxLOgMQhxOjTn17ijG2MnUMSNOcDyVgwBlS4pJsEYu5ua6DUB5UAjBrABAww6LzY4LJlBZzQaGsQou3MUaKPWQOwuYQiiiFh0TzYAdovkqWKqg1oyN1AIED8bMnLIKVczqLQRGBf69frXlv5ieXkV4%2FBcjRg39wzHuvdAX75t4bHC9S8T49NVhPl3%2FLA6dA%2BN9Rmg9R715BDvH%2BP2rt%2B3JtAqlvaRwUIwKX78IT%2F%2FWtFssMINAMHRPQtDAN9fvi6alg2P4DB8dZrLs%2Bf4I0UqNN7ldIcTIjhzWj64a0cAorz8ctedyOD%2FfyOl0Gfenb76oj5oBQ8GkrlnZ9TDV8q7UXVnAFUXVlRmiAKAQleCQWTiUMTDEZEr9UtM5GLqpugcqyEDYIoclBc3RIlCrMi1T1CNoDHVs2JEiaDNycs1NAIXYakypn1tVtMIM4HoWl0WSiynDzFV8dDRMaHHNyb3JkX2aqYGLCsniviKtPcfFtHoVwFANR0AkRI6EuBR21CZdCKgOgf%2FtbR3g5WH8yE6TjDeUPuxutyGkg4wfTkEWWOLDdQJ9iq%2BOuhrr6XPsOisfPXmgXb08xs8Op5uHuHr7tnx8HWnh8euP300UdZKbuoHbz6dFcArMaMToDhFRvxlzrGz9HLuBh2MlJpj3GIF9SLzu52394dPNu1uj3XZp5BV5OsWrIeSp0OryJV48e%2FF%2BuDzQ3n%2Fvm9AGczUPQEBoZmVBXjyn0SJXcz53KJQqDmKYtBtidVa5iCbG5piUkkbNiRslrAFDQWZ05CVjiAtDA8No7F0iJ2SxgBUm9BbIeGEPSp1i6IpwX1zbPIpqdo%2BmTditE%2FToFfsuYkopIo3Muc14VHUn9EgLWCNdcUEPSYS0VoEUK0MjgSGKF2SnlVYXSM3FAwYJlZGY%2F8OXL6aY3k%2FPh%2Fyw3g1r%2BcfpGV3%2F2Mlpm3cq5Do%2FTZe%2FOV%2BefnmKdge368EuQbmcKB1Kmqc8fL58aIhPP6%2FDb0O42L9J50JmU397iJv5aTw3cBMiMXEXRkV7fH69tBBDiOpPPzm9ZcBGEVRISXjNw3WgYWo1L49BHnuQMzTu53RLwyDLi9fzTf%2F07tjdxR%2BP6z0JIuVayNwYAig2C31rbuvKMVk2cmhxnJ27xiZitZOItXkXrDDTIJVyVXcg6BSbMTqoHBp7cogkFULjYdbWghu5QENniNiYHSSmqhZzcDNt6rPAjMFYqxwNhoxNuursgTN7GAbrI8ZYi0XhKFhiAxZSzxRMvEuweIMGmJLVYNAxOjaqGYO15lSzCZBn0pZAyUPlvwN3p7NxO%2BhFC%2Fuj5Ulo96rH1f563lMFwjqchpWGi6u7Ok0XFzf3r57y0k6X%2FcXFNNRj6MJHiy4hba%2F2pdcTru6OaQmSr674UTRcriAsgJV40VhZEcevX44pkjOf4w5S9%2BLhQ1RAqj2ZImXutodtdpNxrufn9lZiajT7%2FuGDttXbuirL3etPX6b%2BRybH8BiCIpK5Rm%2FkARTclw4ac5EwOHCk6CmXiHk2aGB5qFyCV3M2lNBm1OgSXVJO7QwA5tQ4YkedLBrqZOJVBBWbRxABcNNoSTUCEHARTAXbGXlYoBUHjqxz1S5acijSx3V0H7yYS06qwYAqkXk071xJBSwBUCE1EGJwbGaORhzAF5C0JBduZ8ZmYKhAOg63Xz00bn0w%2FvzzDxfn86ruFn%2BRnh9%2BsVl7N7%2F6%2FKoo3u6nCkYhvtHxw283X%2FTfGTz%2F7O0v4%2FNGG1yVaZ1jT0Ax9M%2FnXV2evISU65JgdZOPXaXtCqYg75%2B9yA8aAKykZAEZV5%2Fgy%2FgknNCUC9IuPKMfXQjKQItiz4%2Fx2fcXuVkXDtMo0x06YDQV84cQT8uo%2B1d3j91no91dllP73fOMJMaaVVKqxG6G%2FBhW0aK3qIzZ2iokFwzCFlXBimCdVVRIHIUio4WgpHEBZQo8Anc1W1QxQNTYKDAYQJAQJYZGa1BTTo7VzQiYoWLkNocmIQJo8TBoF60yJBi4gjA1b2EGT3XW0CYOSw5zqNlixgDMAGiY2FEWtA66BAGaIgRK0NTINAI1CkZUlRG7v%2F1r8Uoi%2FA%2FmT25u62WLXx8TbqAdhbaHt%2F2XadCtPgZ1aiUeXj%2B8fvn7%2FF1nn8aHC%2FxIZ2n1osYP%2FvT4ftxI%2BaxM%2B%2FebZ48RP3SbFYdtvH7cfm1rqcuSeUPYGMRz5OpEU%2FppxCmbHCifPGDuPzkdGBUk9Na6XvtxHWvf7fyCfqjD3dgkN3BG3U5pvTh2j%2BUdbDfh8Anflb%2F5%2FEcwYE7RMCk2xtgasMwOI0RZYNgT%2BEE55OR912PvXec9cgc5QFQcHcU5IAO6IeaQE0OOoRHygtbQPJmxJ%2FeEbmiaY1VNBGoU3Qg7EONA1lYNuirG0IcI5KWPHFEVWvXiYJ1A9pRiE4%2BKDRJayzmBOEEPYQBtraKF5CFIlAZEnRKaxdFT5iSO5mSCSG0617%2F7nZq787%2FvU44IOn307vvv777AQ3l3u6wvO2BdnlzfYSAwXhT651%2F9v9ocfHny6s3TdfMdPJxKrPam0okT8Prxs8vfK7bQHXmd3pbPE18SXM4hA9ll3z%2FcqqNbcu7omD7lh25jleMytcKl73Y1FWh7ZY2C8yncH29PN9DlR9FzxtaSa9XZ6jlsPqbjZYtXf3Vx8%2FgkF%2Fn2d9%2BW4OSOvQoFEokZIPqJr%2BqzkfPm2misGSw5NLazc6rgFjvbQJdCTGoeEMjSqqPsHTAU1sIFVaV5UmMzBUIkp9zcE6I3y0aABrYgKYkGUxLXilAQIjZS40aqlcxMHAAkIBN7LKoeyLyQk2IuZEJemVM7inrEmhhInIUYOKoEFEfmhWQKzgBiyGbgMH26%2BYEgAv%2FDHncl0rvz%2BvTqIq5hTJtRN%2BOLd2Ph%2Fp2cSWI2zPnmP9r903x9XuFRQjee6mNuHSuf1kEVB6dw%2Ffdu395%2BuV3Pj0e5%2BDcehy9a2cZx6qOfeFn67pofGcyR6PL6briCCcpq3vd%2B7kNihqM5ddGGWQlo3i912UzLxen7O886Uok1wYKLd4dwa3%2F%2BI%2FpPd7tvf6foDfTf%2FPvfFWjYGpKqAoIzU%2FEU92cO%2FdZCn%2Fi6W19q5HCl2xzxijGVMLQW2iRSLcVBrRvyBN6JgZEGzOKtGoZoZsWSCC%2BsXhGImrkPzULzYFPKjh4IOBRVDRW6WDtVz16BFbi2iFGRIQJiBw2oInIzMldTJCuzeTNokztxpA0QaTXAANjXqgm9V3ZxcjfFYOxASGymr0OdoyT%2BX79jbfn926%2BmuoM%2FzPsz9PkvVq%2Bu38w8Q7JYzNMlbf2zL77ZX%2BOGN%2FpA2w%2F1hT7yVTgr4vyLx1c98PHjTbR%2BWeWnt4%2Fwh3zzOn7ZgclcuykeH3pfLx0vQI2%2BoBjPl8NisNUeG%2FWB9btfYnxASMlxzMm7EEWXvrtdHb855JH%2B%2Fm5IQQLSVm%2B%2BqvF8y4%2B3W%2Bzvnj3ZPvvLF8dIJxuYQDkiEGWxJELNkQ%2Fnfqr7%2BaD5SEvNlRaxE2S3wH27HOPI13PKGKirK3%2Bwjj0FCiuNYQojYRowgQ2dU%2B89Xs7OFFgbBe0MQJTcY1RkYe0n61WMEIKACNusQrNZcGt8Zkgx61gYASyCLkGdGOYg1dANDKNmokCeTlQ82GhDa6Nqy00BBE8Wcw1mLVUI0REYAk%2FvlIAb%2F7tk%2FXLientRHncNv%2Flxq9PT77%2Bdlh8%2BGseVUOQuXpSfDVf3f9H9bH%2F1Nw%2FnNly8u9sUVtRpF3n%2B8d2h7YVXZOuSJtbNi%2FzQPLr2YUirwfs1D13fwpyybcLHn27e5tsDDkuvfHk%2Bh%2B4R40a%2BL2K1NqgxX9LOJu1S%2BDop7ONHX1zfdJE%2BfQMj3H6yPO%2F%2BRe2HawT6%2BDLG5M%2B%2F%2F3F6rsXFgUUjJwdWoYFJGUT39QqngR%2Fr3u9a10ZcKG2Wg3dzzxykoziOq00XqYtXznzbG69Lv609tbyKENDWI4xpBTlg2qQupcSBs2NDZ%2BAOgbgrsc2h98wpS0DlFNhiyJIHAA9xCJgVSdzASzFj4%2BYcXDmiBw6gmSG7K1ZtzTOzhNUUPgo7sRrRPDVnAnEOJhGBiKILWWTk7gnzvw0zzp6Gi%2FLw4%2Bf66yKU%2FErYP58eV8Ohngc95eWZ%2F62vXj62242EC1iGX%2Funl0scxvNdPteJ3kNeZL%2BmW%2B3Gro4KeHczxbSMfh%2Bp4DWFRce5S%2FxB8OMYYk3PxhzXcF2Sj%2Bbr4v7pw6ugSAQDWJ%2FEJxjq0m9fh7R9AThX5i%2F4x0Tzzc38sXx%2F8dvr26Pk%2Fn68G9qT%2FocPi10GcWIyjuiVQ9VgDVwZ6JO%2F%2B%2BXN7TzzoKa6Vl9JPeX%2BbtSwOofoEhr3c8JDpsdO58k2BGGOyKMm6S4vN3l0W41D9vXqMsXcGV9j7FepX60pcAvWRbQcN1Wbe%2BvAiLGD4NE1LhGsRYnVoQE4a0xOYLhEkqBMVbOBMiI2nM1BgZmI5em%2Ffe9fy49LsmgNndizb20JOaTMCKl6iB6DJOjTmf%2FeXETfvV%2B%2BOH7T%2FX657OPL7klZpeX5ekHiH0vx%2Fd%2F4oy%2BazvMWiUrXTw8P68fnny0%2FHqTW%2BsNFHb%2F65Hd%2F7%2Bb3vo6d9iE2iQt%2F7Ns35flpmQ61dln2ItrxuN08vJ0%2B1KuP6d7Wtctxe5D79xcSZzu%2BOaoEQ4LaLZZbHm1UCKDHS9gb1Z38GM5zliVyvr47fkXT7DDT7nv%2FU%2FppOn10aL3cTgDVK6BWZgKJzVFF3%2F87n14%2Fvdo9i1Iy90WbN7sgpDYa0IdJrTZvhjRLT3PYSjHTZdPh2PuEEMa9KYdisQwLD1N%2FXudeNwONoQv9Ol8PeMFhXHVZRg7YRx667I0ytZhKqtVCVZ8BsGJzEgBhMCVXbWKaSNxxiaBsFEKMPGP%2B%2FPf%2Fxlf887%2F6rSfx6JZTAUZyo2wQyC3PLmTGSyFczhpi%2B2x%2Flabjn5Wle7V%2FdvlX%2BOhen5x%2F9VV%2BsxDfrL%2F9%2Bkv%2B9uXFszd%2F42Lzfp%2BhvYN%2F8%2FX3F%2BHt%2BvmNhD%2B4dbno4TANUcdkXLpS1vuL7t0nyei%2BW%2Fbbd%2B%2BuMj95D53gF3Ctr1%2Bdf766KIO9%2FRyGw6M8HF%2F0fPGbw3qvVDxNSbQhL26h%2FWAfeXkY2yz8qsn6aV029pdp%2BvmLv6pPRfaPvrlf1bQf%2F8Zarr49rPxCPCwmrFE9AWmW4KqH%2F8v%2F8al8%2FJU92pLs4e37sG0TDd93T4%2FzcoDuqnufiRpb8ADpes5m7P3aTKheLn563C40hJ3Q9Xzp5vLA6dF0DEWGU7eqzXI5Xw8HoqewkE9hbUvWYJUhhLLg2Fbnk99I0UAa3ASAtSUUIFNyY4oqvYVOLgS95PYHz3Lf4D%2Bf%2FPVKS3QCAtq2EM6Vgqg5NBMOlYuARq9Zif%2BDi0%2BfXG1%2FOr6D0E%2F%2B6a1urrefrV9efnr1z4fVmeOTP761xPOnXz3jq3x1s97Yxc3qo9Uz%2F%2BpvPe%2BfdF8GFJejkVVZMIrSUDz0XfOLslk%2FeffpqklpV0c5H%2FKvV7btY7t70z65zHF3pLuKu8t3H61CuaBHsxKjk1tUrST4eNblfHgsb%2B92P9ydFaS28zRTuYufr9KVPR2XL9vuMnw06HSb%2BPa0ubkHU42cqEmrWqsxBvD1Mf2N%2FB1%2FOP7O2l%2F90Vc%2F%2FzvX1zefh99LP%2F%2FoE3qmf%2FDVQhv1ZWr5aHvnI15OlFTSEY%2FLOp4WhsNKKGMzbedFKAXUlrlxiS2ZLGna3ITS2oBAsWUOVtETW9VVwy2uu%2BGi31zC5dep7x23eTNscj%2Fa0DF1W8Ue9NwFR3ZF158uVz%2F%2F9vDqm5evHj7EwIiWOXHvGiYm1UYhtLR6USZ0YWfSoKrhIv%2FlR%2B%2BXtrts%2FerDun9%2BsbUdrb%2F%2B9fQ3v7r6yYLHyxfv7lbP%2Fs273YqG%2B%2FIE9lv6wi69O7%2Fb%2FeTt8k9%2Bflnv1z9997f%2FPL0%2B7J9248dnWIXlT26rhO95df7TjukC0uFJp%2FLu%2BxVfX8rT7Z79CuXn96v9kG%2Fmt2P33YVv%2F%2Fb5%2B%2F0AQc%2F5d6%2FevYP%2B6bLfbgMsq8Of8laH7XxaafjosV9L3ryYlzB2T4%2B3f9jer4DK90Jj%2Fhty%2BvglvC8QmFp88irwkvpOfID%2F6rv1GxhP33xzcff6ybh8mIbpfPvqOOT702b57uHZtPmxPdlNF0uQXaK3INrVU7e8%2BOB8ocdyI%2Fe3PWQ8LxtEvcDT1cHTsd8cMPh52caHge4VKciUdCAJA4NM7NfxMT3CEk%2F7Vasb2%2BHBwUvw8cTXMK7jo6yH5ZQqCZ%2FIuqcXO7kduvxf3g%2BqjaNqBBjPQVc%2BH%2BuqOEDgXNqnge8n00CaWdU0K%2F7vL76zfP2d3dr59mEUKOP14W6gZf%2FlSULYvoNVuecLKHU8boJvHtDnP%2F6l3dqrU1%2F4OD3pj2dAehF3ZwVLaU2Vs8I5nFsWgvmjdxcdwLmEfv3%2Bw0XZXD6iLpegwXsMhz1d1%2F16eJNZN6%2BrwBVBj3Dx0992435J4%2BuwLTIdJdXrvDusGud%2BuZxl6Z8cwhb2u5%2F2Yf9OVu%2B1plA2eFgfR7q%2FmGIHdmqy3oeNXNxLNm%2B3QzzqIS967QdvwTgN4%2BlC3t2EI6%2BWvtTb31xakbzYsAywjHzI5fp0VdSVl4e44Rjz6YjjLl7XcS%2Bpbqbd1b7kReMnD54xtNDf7zZhGhE2E8w5yJKgKfNiWbThUy5LWO1kBU3h2n7nXN%2B8%2F7S8FZqwXwIcAo7kV6vfvjg1nSzQ4Ux5MC8UoVW3qIrABLrmnSYtGSoZBy%2BYAP%2FjgrLllxuQGzldyA50QNFkaaxzjCSnECp3u%2FUC101qt4AsV3vMeMA%2BuKb4bgNniIHCuX2Mr9%2B92J5XO%2B6df%2FDuqTyoD6sK3Xw%2BbftQH29Xi4VWqAeRaGBhl7v3l9dV3ttTvaM6vpjhMVPWtg27gZvQ7F2%2FMDay0rql6%2Bch78HqBjtf6rB6S89PygbCFdY16WKh%2F9BxLnN%2Fd1OksxH3G1DM445A3klbheCDz4AXwrGd1hxdsr3bWg1tLHHueVk%2FwqoM2i6bMmCbwn2iK9aza3BZn%2Fbd8iRPKb7exv1zut%2F43mTd2QBkBXiQI587H5Z97brrA4dmg%2BB8HF%2FcW1pSPcZP5of1vCrQzWmarmUXYYaaKngMAMeeoE%2F3fX5IsFyGkzqoOGggFPSweKheE2hqDYPhEiBk%2FhlGhDLEaJ0C6brDlKY1n9DVmPedkXoflYcIqqsu0Mismy72OMJFLhI2GVNvF7SOFh5b2OY1A4z1ZWvLPLUHWOQ4n5YFJoFalyrUxtDGNQmGTlbJ305rF5lqnZvhajxjYAPympcSQYbWH9BPfb%2FwGiP3ebWl8zZ5P2Mr1jAxzqcu7VAKGU5UYYmCWDP0BiOiatSTtHKcp3Yk5liqzdqkPuL%2Bxw%2B7Uu738%2BGgx7MsEzx4ua9873A6TuV0PBwA76UapanWPdtp%2BYCrN8f7xVdRD2%2Ff4rZjBm1tTG9GWw6Wxqh%2BPFz4suDFDUbeWdPcHgfSsVbXamqJZ6t%2Bfcp0oA2N03jJg%2FntRff0ZtAMvgKLq3aKxMMW%2B2XULkPsR%2B%2BJz2tjHkJHgQINuSULKZmGY69QGNV1F7RqVu8Q834ZvJJPU1TWbsFFls2CJdvZLdyNYiZ2cqNWrvYcxe2By7DMV%2BzT9ow9n75ZdvKxdZJO0PFcIohUPrZ%2BgCqxw0ZAOrQunGZwX8ZFls6FCiDeQJ25xlx4cW55BywrhR4Ca2nru0Medd8t%2FXK5qTUtcmbgrdJpHDLdwepm31ZTTuu84yQrGQ4%2Bvpy6lJrVpWuMpRPoq4Kd07608OH5A29DQbKJ6X38gGG%2Fz6VwUPACeJTDBiAHmlQwQSlz3R81hoT%2BwXAfFokWlvP6fKxPywFWIxVv%2FaHnanOnbVqg%2FzCs9QRYp86VpHQgdRmemrTxKlU%2B6vR4aTd7fxxFUdN2GiglkFEet%2BGU5k5xO5cbWZ7TkXFcNrksNA2nehGY03iM4THwV1xCU6hmINqpQ60AJ%2B9DcSftQ6uQWs5Wayh%2BnlZggovowm1QLxhblBKUphgmd6mEx1IWfvtdFBy7ZT6ObsOCBcsD1Tr7bhh6tnp1mAb3mcpSHt1nECH2UzdfrnZt748QV6cVIsV%2BJ%2Bn50%2B7Z1VbhaOeTvlvC8bDjgiccQp0TNKfGDealG6e39Wp9EF6V%2FKH19x7r%2FvRjno4yhs0COWPuON0G%2FqSn9dSGMLHl7VJvrza5h%2BGGZLgZno3hia%2B5W5GG3hgMYKJAuHIGmHDJJkFr8P0UpcByOE%2FlWKZzdNEjn6bpNEF5mJep3T%2B0w0F1kvMy173X5djd66Gc5%2FtyrMvdDDTD64Plg0G0MVCsGH3BbDRgeYgXo1u9WbvmLEvovHvdumFoCEPVvBpvVwu360Cj9BQeOzKDRSilqRUNvnSLRegmieeMqZUKIvtBMdc5FCoNimnrpGlqHsCsUhO7CEtHQshoC3fFw015CnOksoiug4b5UsLscVXW03iDZffkxetaa10GmQTpqgiEyUj6N8J8EZ4tGfoedtRDjv3zB92W18832eXiH738nYF332%2B2Xd9epzlINGAQoYGO%2B%2FEJ7o9pjm2aIcFn7045PXQ2P30NFwcYJS%2B2ehgnCXernsZzpeF0lsqLj%2F1Ew82Tw%2B7qchf8MCLY%2BbxdAIf12z8pm7n%2FwyfHEk76ACVUDBpEPk1%2FhcZPb8j4NB2Xpaf%2BGMrn%2Fd1KZ%2Bxd9bARCTPfA%2Fr9qEUK9a%2FGB%2Frq9EO%2FW532PCw%2FwFC6w%2Bjh2PoZGzeA1nQ7kawO0zL5TvjwPGuR9%2Fchc%2FywOgSbmK8GWzEcVzmnZLnABoKfoAsGwUppFw2KgJmAzMzgU2oLsTdtR2dXKYAfrJ%2FYwAjgVB3iuVvSeo7TtKRuscyyIJwBgPgx9Y%2FGQzrN1b1b8rbtMZ%2FK5YeOy%2FLrbdVY21BRooAzSFZhPK1%2BullHuxn2kOXl19%2BFm3L%2FTf9Z2%2BLT1ZP84wBlkp8%2B7PWTPyqM798Hc93OKuP7cBZAuWbb1IvrZbcKq2U9lk9ieXjxSF9qDJvW%2FPXV0zocGlwu4fyf9v%2FR23%2BSIaSJH%2F6dT84jXBQ%2B3z9ZTRfm49LBaZ3O1j%2B%2BxZIj%2F%2B5V3XV5fPhPv79%2BOOMyhpvPg8u7u9%2F%2FPFLRP%2F8nZvuhk4u%2FGP43IP%2FP1zSm%2F3n%2F7pM2JW0x3xdJm9lPQY55O35V%2Fuyw3MzT6u1%2B4eabW%2Fx8%2Bc1OgjK2EWeUU7fsz3l9utuTSbi%2F7qHMuy21B3nIbCHV1yk31cMKecnnE7FygKxWiURKDwsKW3LqalZbKKnyaura0gWyIpwaQE0KqqFhDwcuQYOn%2Fmw2W5B94GOwThgN8PzwiQ5H6M6vP4qv6fNDHX5sAx331za0Qp09BivBl1BPkg%2FmkgRLZ47fLHZ1SC%2BqnPtHnXtWnn758vFiizo%2Bef2yvl%2B%2Bq%2Fud%2F3L7xI%2B5q5%2FysJ3l2%2B9%2FV355%2Brq8vi7ls7hrp9sSzvkk%2BVfxem1pn8dd1%2Bx6p%2Ftzt5I4TUGmZr%2B9d%2FGnt2%2BC3YXYfflg%2B%2Fv3S8hvniNGZTiH%2Far%2B5i%2FO%2Fm5pd7f5eni434%2FnZysblhDOp%2FAqTTd76W37%2Fp8eCFb1m1DgB9r%2Bnx%2Fj62H9fTj84dRL196nP3ighycGoZUUr3%2BU9nvrP%2F3H16%2B6OISHOXz1byxPf%2FiqxeN55VedbZtcnhYPy2ePD2exrp3Pv8evZdAzKKlbBQPwznzTTXGyPZW2Pv0k5BI02URpDXYOGoIAV3enoDUJCrmNBQKSVHbEYIKtp8oGORsjpyY1mKIMFhEQAULwUH7yiUn6Qhgk4GcSP2rhMyXzp2CpJgkGUKPoEvvN47pjB3TYLBTlbfAJ4AMAQD5X06j48H3bB5XMha1bwXehhbf%2F1wEWCOGfnq8vduf%2B%2BCbed38m8Z%2F5sz%2BNq7fff36x287TqydvJH9J3dr%2B8m33u%2FeJ39ltFt11x2X%2FCv1N2Jx9V9MC%2FyKs3v3q9o1zvKfnskNZ7XH7sDzo8u2xrU7V%2FoX3z377%2FpfPf1gK7UNGfXfVh7d49fCLvxXORxEbSWqaJPwzfnWzpG57%2FBG%2BD6tlvl4HH%2B6von6%2FiaFP7%2FPiBf%2FRr7banqSdFvgn9LR7WLxgp60fH3Yfb7bvd%2B%2BOtfLYtIWs1JaH3M%2F9nBTtHLlQCvsSJnt4Ee9DFzPeX4fXucfHSFT6FlCYocVGcEY%2Bd25qqQgBFhOPXqABGvGeSVqIMt0%2FHU7qS%2Bdsni35EtTQNWjphOpogZWZW8pNuwiSsPYqgJCNMkB3GPjcVgMnAQiKADxUW8lSRk1uFPo4Bws1hGTqSQXjRDe8WBwmLxlDlnPYH9hbXiw38QLdnYcz969fA2hfXgbWv8zVsYXynyXBbA%2B%2FCTNCDOyzLiI0MNSwwJ9eneXi3G6ynN%2Fn%2B%2FRuP%2FLv8K%2Buz%2FL5mzs5e%2Fnyh7%2F4D0q7X76nul%2FC4zVd5f2DtB%2F4H%2FKhO7REekbb8Yfb%2F2q6qb7uwpfr%2F%2Ffbv3t4QY%2FfDrh9Oi3dl91QTpUx%2FPDqp29JHI6jYKB08yK9qE%2F3BzpcDKtU7n6J2M4tSJpxq8zpeP9QA4AA5j1XKesCro0MfQlLukzr0%2Fxj%2BB7S%2BAgAN%2F1pBUK9zKG%2F6%2Fhayt7gYrd2N0gyS1yWTl3G2vidrPxUVnK6axensJLDWsQlAC6csi9dJShNaRInCmQ1%2BVCCL0kVSkQJChQ0gAROUkPoZg251CDAkqo5WFuLewr3F92ZmEKP1aOobKDFM2TnwiyecKIIEAoR45GhjuvjokBdG85n6LIagIwMzPOlHddn6MtItmiABSAHmBJcAFpij3eL2z7rvY3wW1yrWMR3%2FUkdd0XkO7j4k9P7%2FwfqLOn0YxgqtIm6D%2Be6Xl7%2Bs2dcbPNOciGYw09Psy42jFKm8fLDct3Sv%2FjP29%2F9T%2Ba1Yjel3B5GG3b%2F9W8%2FtKDsi6Pg%2BM310xdT%2F9WPKSiVL3%2F%2F%2FJcW7nc%2FnEuac0LJyEV0IcHj0C%2Fx%2BfIhDouy17oygXjIN8dy6QygCwDAdFjm7evDw%2B58flhOR4kLnCsL6F2oJsdVkl1Px3ic2tkhVV8d34X1BbQjK%2BYJpuICp8VOXur961hfnl6mU%2BUPJz3qspxtOYtXIZlMoZjx5DyTzxMQNCpaKSkmrOje9LGnAsHPqzhXq1xrM0f37HNnBZaqaaok1YCZqXjURWYyD362xHPUCbKvRNUjs8YyAwgaCy1zU3GYgdqCzcQamLjHqa6txYbYgYxkGkhFG6VJOHqq5UWk2FopoXEM4eRa0%2BSnWVfp%2BPbt%2FtUbr1unGnrz4ZBMYbe8fNt28%2F7d2%2F9K%2Bq5fWaz39x8efjz0O%2Fvht1VPcYq0ubb7Ljza31yi7d7kYbnvUvfdze9df7xebjLWpqQLqIIyOGnXG3cPx4tE9TH5POZ%2BDkPXn7M0hH8F6P%2FqDfoZ4Ca%2BAVjpTEOtQPYvM5ePEBsA5TlIcohPX8tleVHH032KZXhj8MlEdRWdzA5hY7pIlad14FdL%2BmoCPPY8lpyNbMk5VdBwr%2FWW%2BSBkK4eyjQJ5CSN831%2Bmc8XoLAHDDMrmwgSOACSYK7sFgzgTQQZcaDw%2FrDoJqNlaXhAYQNugFrUEBBLlgHOHDVkArDmkUEN1j9o16UlsKKCmWJE7PFOvLvh400IItkhuMZ7S8v4mJAzLLFcewGM7Rd1MJ%2FEOA7z6SB0Ar1%2Ff6BogniZ%2Fus7O%2FZx8dx77Je9%2BbI%2BQBK8u8psdd6vNz7tTXs4frX749sWz8K38zm8RPJ7C3TkMVUHoobQN7bbKANGOWzOacpRwdX1YtgvbqtK%2FRuH%2FJAT5bxlP%2Fw3N3ZIqrI%2FDFASvW4hl38H1S4D1ES6tXyQP2VGko6GG6Lo9LMsmQQ1iOWhH2qIo9ek%2B9GmO54WgSwVB0sVSAIGEQDgX7bUwAWuLJAhIqsvrzQshcSTiRqwJxJgUoASkWMRBGaQDllC8KzCQLI0k6zKUTkNosWkKlQEKO0QFGc4RFtj6FAgDLLzY6OoGgZ24GbMW6GSCfsFUH3dkl618eg6%2BGb20h7wacQl0XJfolXUuJHoWH8bM06sxPeFelwQZUGDpQ1Y7AErGXpXQA9jy4Uwblu6UwKct3G%2BmLbT1bn6%2BPmYiaSET%2F%2F%2FCUm9ODiHL%2F1Dyv1EmCIAC%2BL88K0CFBgYwlflk0p6cF4AKsJQTpkd899CbWT3Zr94c7%2FfxXEPx8p3gXpsu1YrgTNNcp2PT39zT8cHudisvtMzmjyWwV8Qq2UFIFLFBcEESf3jdXQZzdlXxblIXoRa9OoPqbEGBAzPlmsWCsztIDAlaIAmZEM0RwbvaKbCBn5VnRUsDMJI2NBb2EEJwTalGQwwAFhmZ19h3DkGGXsY%2Bhi5I1TM4%2BhxwZoBUUxcV0XiY7uJ2TGqZhow21r%2BeGiWrFWcKobfBasqKRbxOtDCeB29TfjVFr0mEsUqX5phtCJrr%2FxgV3tzFXBpAt%2FyPUen%2Ft%2Fr%2B97CKj3CxCxLHHQDE9i8FjQ7Qr9JyfLJ69wiwxYPBEAN9%2BCz88BNLbTTpfK6BELJQOmtH1RATJAOBP%2FnkRWMJFQZjnCE45vPWK0j0FioDG7hbCAxnws6FWlCoEBL4eRQG5Ym0P2yCTazeCRxTBu80GziDNXAAXalZ6OdJQwCJWZYuKGEL%2BGZOsfC21QS9INQ6VNIt1ciA7CU2sCTLw%2Fw8deWx3HiHbAAeGjGwI0x5Qerb5aMlAW7AZYLpbkxU2%2FjsuL%2FGEyNSsrLeHC4FLC2bD%2F8TCul%2FxzH%2Fu4EgAHR19z%2FiwW4BGBqM4%2F0CN2090wcAeH7UfHm4B4i4uXcAuP2An3XlEOUZNMB3dGxPRTuAaeD8erQQhl7cUQcQSwKJzqN5JAWGAAUpzhQSgCCLJRNGIQ1YMfBZgcFVm6%2BicmwKHiQEFtHo80BmAMpgQIGaBtJlpBbNRMxGzmpAAVSUFcQf4O3mJ2XBcN00nOc%2B9WfINDNWudCSQIIZZjGDadO7ggWYo7F3tdkaaoYS8hJn4caagkBQPxgxAGBi04hTAKZuCinJzJ3CPcP%2Ff4GwLgDeni4GAMEAAMJQL0r%2F4vzXcgz%2FUpVrvz0DIEC4UrgcLh9wux3p8rbSNUwAeb2crHs6DPFcN881PMHtUIbfzE%2FDwwKQ0LuL1Zw8ICgTOgWcgTs80AKLgjicH0M5LtDk1Hw6L1SlHc8mFR%2FOLEKzoqsgZjdwgpCONtLKEA07nHoQUiUjZgUEVCGuxQ2jgElQYZhMG2cLBg1j1TmQW5z2Scd1fyODD9HA8goml2SArMELx8IUOXhzY6tqIqOcctDcKrFz49kiic%2BMx9QPmC2EoJu1xs7JhMEkRE4YWJlacCWMjD95aXhz%2F%2FyyHt9%2B%2FHAEkiH52cD%2Be1r7n4Q0PgLcEpmGUyzt2bGXY7Bpe%2FPD1eUvY%2F50luOLTMGWGrYLLkOVFuLjWWVIO30ixxAPQz4p2PR0OYwdPNjPljdPrmpeAhvj1LPtxnj64aMVHfjhs%2F1pe9R2ga8%2F6mc888Eu9qvV4dieQQvdqR%2Fhu%2B56elw%2BHquzAtbLajQ0zbGFcJ976CpQUhFh0AjBlaJWbL0SAdV5WyIExyX00IxqOW8wAgtTixGMqDFWcQ3BlpDWdUHJTR1zFFK2hpj6o2ZhE0eP2gJ62Za7zRgqV9Z5VbIEghkC5wVHEF6s3SwoHg5hbEvHJQ71NJDNNSUIyirB8d8CEGap89rLBhfW6OjQkBWlhUPiHtveF92Wk8fVfujuV69WYRnt4rFC2l0eBaJ0WgE6Wv4HbS%2FVf73k3uzkX%2FPJZ2%2FTbeLXeAlPf%2FTrsFDx1e7HVNPNXcgwT88e1kW6OHwPz9%2FAepw3dSVAE%2BKbp9vel9Tin8OLbQ3nvn4Ha%2BX58jTT7SFprXC5u1gWh4u4UJvgNr%2B6Wb21BNfL8TJMo8SqS46LPr7olqnbSrkMyzx02rK2qCH4Oa0LSGBQIdXxFFbMYFByA5S99yF73pOfn45QBByJaHa2VLCXxhDEdfRkBEsZgaaycVy%2FkdE6KaOVy%2BkcAZKWldicDtZRD7FpwcSWeZkTEgTzLpyXoLlBgAB4do7WlhTCEnqqDfCPLJCRALuBs3KQylzKhYWwUNVOLRjVZLUjEYBAUWecu5JBK0Rt3Z4h94fd9vwE34X9cLJ1CTIum3d5KLse8u55K%2BEoMdIpXb4DSPn437ad%2FxIvcPsXf22LNEFcpfMJQpo6vMY6HW8%2FwO1R86mfhyncvjP0p8dpe8jXrwHw8zttDQBg29%2FL6ggQ4PIIC67m7vK%2Bj4epl7Gmi%2BUtAKwHxRoOcN2G4bDYZeu07KdPYAm%2B2dfr7FCz6G%2BePtN2xkFQxSTxOdXQtfGwnm0lTJBRJPge0%2FrUuofumo%2BdnG9i7QuMpw4hFYZo4Swr177B8nwnAw0nkcSzOab%2B3PFpLeA4bcKOJriS%2B55QorRsHvDUNUxBS6o%2BSiAxS9WXBLlwQt5H0pqAK2etHpIABHKLzA5BpW%2FQnwiczVdUaSkO8WwBFYSdohp45yTe06Aj6oQrzCX3nRnnywAQRlAgYyXVBsO6tSdR8rbnKGChyDOPF24En76ycdldgGwooT8O42XXl88k1TN2IvT0pQGsvpTvppuLx%2Btj2swXrwAazF%2FsroZvv1Bo98vNHXwdbv9qdjk5XMhpHbp8sTCOcTybjLnP35%2BKTt0C8wvYT7s1AMDFpDu4UHu7xnfP38B%2B9TCeZzgdL2D2lRJUH%2Buy%2Ft36ULc4coi0X2oKXrrizbvziDp1p%2BzRllzHCpWTrSK3%2BcjzKCyQPC9RiKsMStHUq6awOpRxQQ4Q5xRC9YKZHATs0NnpAsLV6aAooXVL6EnI8IktYFMCc5RgQt0ZAzCNyFlPGImAAIBhaHkvoXYUiKCkKKKGQgQDeAceg2AL26LsEBsRRTBBwrhAMIQEZNxgzCrZafG4gFRK4BSAF0gS4qAAXY0N7GOuWZmmjbBb37z1skW2hQqsHEBuOoRA%2BLVOPZSTfsQdLtvTzZpT21InX0C%2F0ocJVqvx2ZPB1qt5O49ruf%2FZxRK%2BbtgNy%2FbyeIIhpekD57DF7TfPSnoN23U3n67qm6uxfX5UPkJAoHsAN4Djme8BQJYZIIHcAZw7uVvPO%2Fj4oa4f7%2BGYwuO166ilS1fn919ILETkx47HABIG6a1eziG2DHKANMl0Dd4MPYpUSI7NCUpPZY5ZF9O4Z30cShlNmonH4VhJ5q65%2BDGbBU9csbCWcQZ2Umoh1wC1EYRFY7aQTqbFeRoQzKYham6wRyxFHP8wEqIhKJlZxikiBHcxjwOIWNITazawZCCdWS%2BABjUEU0w4R0ASkrycygVncw1psSzeizowIoFCONqqP8rAJcogNYCjG4VqNopwtlburru6kTpdxFm7I2VqZGTOBSQOuMzEoEMnXOR0HZVBHaUtoJ0DWe%2BYpHatFMkI4kEDvKbX60%2BRW03Y%2B771Sb%2B%2FnF4INpRcgvoE9Xz9viXrlxft%2FmavdnE6%2Fav97sUOLi5k4Xfpkx2dnkifJeCJQx1wZlstHS%2BxSWCFwtM7k5tnJBJDCzUkIggAcfFkE4QEYGSeeQJoK1kGaZGiSDdLF4TYc9FcghogI%2FCiDOg4J%2BDsRgVZsDMIxtqi4SHnxaxetsYxTSguEvFvGQQSIGGnZThhXyUQLXUMoMG0hw95VbMes7bQaeskgQQBjmQOQS2YsHbpZMyA2ELwAshZi6QIEkowbNKDa8h1tJkZPEiJbka5xbKEJycRsmWgeGLU0chqgLIRb1PQEAKfDvmqUfAazqQcAUVGaDYHHXB0sFYFNqJzGEm6vXXS1SW3fVCHmlNceGmXFVJZ%2BoU1K1A4QuzqAsd%2Bg9Ed596tRbLTbr9ZgQXwbSuhd911ZSiC0FYDlmDQixMdaRXBF46aKoXqeOevAf5AwcNCjIRtGkM2ItOgFFAcg4NC1xSHULIKKHj2M3I2GcoZoANelBUp6DKKwRomJFRWgFCjq0e0XD1AEe5niYKBJUMFl2zGHzVAcOXw16sYM1p9JEnoHRUWA8uA5AYGmZboLO5GxAiLtEi6BuRhNOqBgwNG0uTNOhTrqHONRDRgckceAk0iyCIsDdVzbAKeWoXQ99JDtBx0ZQPMjKv0lJ795KwhWpwsxqF%2BANNQyVOotZmrhwm7hs%2B2oZhWsE676xWVxL3FaHG9xY5ovEy5MwsXGQ0cw6xJIzUMkYnX3XoNmRQjRQpMgdOLp0OMGS7XHmMNJNZvQlj1Q1ix5%2ByraJlNMHHXkCzMjtKjxd5vfxY6CoFwxJDCCqI1dA3UqQW2puAYGmErE52W1lL1uUZwqGxnBGTR3gQ5VGdVDDZxT9UbAQcjIa4O0JxmZzMgIQASRZPSuqT8VMgJaxPMZFGrBruoceAQnbhyQ2qFHo1jbF3SGCIBkBa3EIyFWmMoehBDUUOwqIwEBZygQEjWkM1KC7BUWwojirhWja1HV2itMjZrIuoKElT2NJeeypN8SFCOUwnrhTgQniWGSG3TOGdnjBhaHCEezlUesQPuY7BS4hICCmefpkC5652HkIZ1hJSou42560PIoYcImEzIA7CEEJQiiwVNLaSujyl5xOwU%2BiGlzHlDOQ6cR2wDObOmLgQnykQZU0gdbFYKwBS7BJQoAyMzK3gyAnVEN3ZRMBVih1GpqSZsZkY1EEckDxCdmMAhq7ElcQuoxK0JBFUOipEqB1B3BQgVhJEMgxO%2FSJFUQU6JJqNozENgQE3uFUOiRAxqDiECBGHCRo4cE7BkQGy2NFkigCrA0rhhbVzmzprXJkcogiKZ2qzFBcXgjMHAwGhxbIEXQJ68oZoZLLPYKWUpRdvbh7c7a6VDaWoDUO5i5eQcMJFGi0BdsADcjqfRYOBp2s%2FKFXLxBYM5rNQVlRuB1YqMic9pjF2EhJkzE3OOHUGAoisAN4kIXU4eslOOnDj0gRoBswGF5u6LJYSs1JFzg1g8BUL2JVuDaOqlsqrFprEaMEF0RDXggFU9CxFihwKsNSJnSUSoaok9q4XJkqsDRcFIgKDQBndf3AHRXChIcQL2yBxroAzIlsFU%2BSp4dE9DXO9nD5BDj5TGToOtCCgGpBL7LedOEDyZO4hiQPBQlmgUtKHaXw%2F0FvEoIOyzcjVwVamdL43lVKc5t1xCW2p7Iw5iXjxTC5TMkTMAoLNg5BRAwzhNmjIkjSGpMfrchyoJlZBLi96IGEIRxmOrbAnne%2BcwK%2B%2FP4YyGOOaBXYMxUoFsOanhxK0BQHJW5WzEgao3VgDFFsIQsAuSDByrg5iGLrYkPYjDgEW5iYMWTaBik5sbi%2FqxTOrKZXasLQAEqi1o1hYQIFATLQiNYyWr6MjirmQturQSiwWtCG6FqZ1H1YQhaUBlbfG4170j9wTERrkAeWxmHA0zOCNh9NgsOH8SfLPZ9FfX0K%2BfjLDCGNG2GEy9WkDI69BvSsbRim1Lo84cARbLZnnqvBiZjMQCNkMXIhiDQkBKpBi5N4ru5hkSCpGFaPRyf3q1SmyV3M0hVO5DI8%2FqIRB0ioladOTWM2M6YWSrIc1RNBUoRtWWRgYyw9PVJ094CH23Xrp1xtzhEpJ4E5QDtVwfzlE1kWVU85QCA%2FbSYrNo1g%2BIzXs5rlNhgEwtRTg5eMHkFiLUQcSd0N1Bl6JRHZ2cPDYKpSbtFbyVaF0iCHlMmDjE5n1FFCAOxVmkYwJUdCa2fimBoigWGdkdRYgWAE%2BLBm4pqGVbArumI4IGhtglFSI28yAcoQao5wfqzixALFocuUP%2BIl%2F2Y%2BomgHXr05Yzri%2BZV08utqG1pHRlKZ9BaSxInVjTENliRMSOFQL36B0hWKQwhCLZg3OiVTUHps7QPDj3gSEOHCiQjR%2BGzeU4NO9YYq9LjMlUqwNbpUpqVhR80h5BFIUdkCAuylYczByDI%2FaAXeQ4VzJSHbv%2BZ%2FURU62wSjtgdgmoS1sgkrtUmDTP0nORVZqIMYWcFRDYaEU55A4jh9BhQ27QE4XQErEQdZKjEpkiMYTYK488WNI09kpJOfR9HiEFDMGVa5fJ2YJIVKIg0ZWFKmlXCDBEjAGQsjccSSFl7wg4QAity%2BhMwF5zRfVACmGIfIFencg0gCdY3px7oBhBkZhjtUBgWAt%2FmcdOt8sczsU5P92fp9oTgQc%2FLyH0POiTqO3yMmroSCh2MGxCCFy5ddvYMISOQCM5rtFdgFytA6hspovXpcXaIo0WA%2FeYcSB4ul1tO4E0UxanhO4ACyIPNVkMktK5BgGeYp0ZgR24MrRYQ3QALwbUmIZmHgoc7o4qguf5sSniIt4WRWwa7CeHymkgcXPACu6UycWaAfSNUulnAETQwWpvtcYSUILpaaDKMS6BEYNpxIy9BQ9d6gAlJXBFDO6AWbBXI1UyBxJwjcRVSSy4UHRRVECjxg6B1UIwpTDPJsOQi7NiNKKQXTEbtFAwmFMgJxJCElJTc4xWY3Nrrfn2KnoC4oyqYD1gdKAY%2Bfc2FvgDjTP44IdDVaoP9fFQj0vVlDLcTdVkiUXSsBeHxJKwj865p3jZON3Gfh9J3NbSpfXWLWDgKp5H9i6ERqnrObilBNLLehlTzhSFEI6QTbAkEJIxR%2FDQYCzeLUfqkF2hSBJbLC%2BYlEewkCBwIhYfqRanqeRqrYUWlFt1cMxOGYGVK9yrqblYi0JRzWLyRj1RZHTiakuDjk%2Bz484MM3hKdc84bI2t9yi1QRBA7AUdISkroCvJrM5Ba2AHCobq0KIZ6RBZJTgTIgGBZzJB58iQGYiR2N1KylWyoja2hlYEgljxACQC2Soi%2B6JuaA6A0hs2gZqsAYAiJSUzQkVnb1TaAu4OyH8zy%2FEkcTbg9bnI2RPVuZmf6gQgp0ma7Yo%2B1rkedKkUGts8zcVrJNGTZVR4VEmWUyGH3HrJqBbQcgjBqYeQak%2FFrQEQn9MiSYUEESha8iakQUswaTotFk8okBgLW4q5J7SqYKLm0grEU7CC1Xqi3MJfj4MQIhtWormvXiVzpUbt1NwmkwUcwIMzRioG00qCFRVADU85bcLzjy5CRk%2BBE7iLdJ3Njk1KaMGEUxAAlOPjBkrXGjbVio4Z0EoD6yr3jhEiYnKHwEoAkNBSJgzohqEHAcUszi0EDVg6yAMA8BEiMoMi1%2Bw2mPXQJIIZH1fU0DxVtmaBOLuX1YpjiOynDJySoDYIDZmKhmC8mupUEUorwRQhUM1EA6VtwygUY29DH9oyEsbukntOyklyXCFUbRnlDLuMHlIo3Jqc3RWNyV0EpYEzoIrOqm7amqtJlWqQtXok9zIN3KpSUQWpXSpmpECoVAgWBKYEToysxqri5O5m6rWVWhocg6uRnSI2yWJTh7UubOopmyw9YbFxwhI5oLAWNrEJojUPyHyU6ZNP9aObL9dyxAUQwxDrsnID4Bo7twYCmitMbuwE3jSt%2B45YIJPSQhbAxbvgJiytJCcMgAF5soYcKTIhGCdq5NhJcwDg6ARBCSIGLEwRWJWahCKUlKJD19wtEERu0SkC1JgDNfBMFACtALpzCik2wMTmfOOCpiLgII2QISeES7axbcZQRu%2F73s6x4y2vEmWSkIQjr12SwmhEXe%2BaODA2RgqxNWEqHDxSNHTjOCt5yR7YEctglNGI1JgiqSWMLidiCqCeyCWQWg6CkbB3CwUjgytjTRIwMkyAxBoEAZnU11isnbnUBotV0Tb7cktDF4Gg7wdIkaZeO9W2jGRBW4QkFhjgcKgoD28ezq%2FbclpqYVsCLYhAxXyOCAggHATVRiLvnQZIBGwRZAQDiJHQ%2BzI0ahJpqsnc2FRCiwJj5xKDQmds4AnUAafo3FftGxpaZnK0GCeIntkRPEQSV3JApEQMmdHYXSZmMQNECaaAiCUDBTASTh6hRv4JDy46bmMSDAhjbWp4KFTMFGV2DpbOlsAHX0oVqwEjtnJ0OwvpAkncIselH%2FsOmcaSvUWojFnbtvGmCUICb04NIklXu2AVlaKzDJ2lEDlHToQcY0HsyOMiGLNRhgDmrJYgIBEQ9LLkaDElx4oolNmNgvXRQx8ttMDerfrLHMURPVisKU3CDsYKGBc9zUHUwTW0EBgDnuDD8W6%2FIEVkQp87Lw2YNCQzDdlmCu7m7GBo5qSpKTGizhTYcyamRjiyHXOqrg60RIRoDgqlKZgX5%2BBhnRoyw0xYa3AkbKkIe3BABQWCEjt3pEAGkRg5qRVjxwjE6J54FonKYMhsPLCBObGRYeCvsscon%2FC6w4HVVpnnPJ4BKnQwLQF8mauyeil1ajIbMzeLfmqdESgKSkWfjWuyqpG9EHHkGBKFKCVwDbFppoIOLeHiPjeDYjKCZBBSMCQCwohKFImSVeQuSlh7deWARpA8OAGQOY7CF7RE9IwXyhy3Y%2B6Qh2xdzBZyv%2B0jWFqK8RAzChANgfpoIUbHnIb11eI5cMiQQdmIUlYcOPTd0lPN3rOzuCm5kQLGaGNTtqSmbsSsHlCr%2BfmIMVgySECbTfesT3kdukwD69C7mnpxszw7goWgZU7JC2RhnCKZMZtzpFRidGYOGDgqB8QUSIitn0sPiVxj1zEFMrQUVSEvhaQ5GGgIFVy01VAgSOi0%2BPsMj6Mt0l1WoF4y8DllBqlBehQD0E4XdTeaQ1haCUIgAbVGkMWjHrpFZOUbC3k8dVoopSUN0vtp25RDBpuNQDpKAg48NXScY0ZzAJZBtT%2FbqkXPyNjDKMHHczAi76oR9gJrc50rIvjK2sYxxiV3g58ulkOY2B27mk2ahN2GUiDQwoAXZ%2BrhDJEonrpyWWnuDUwChEVRQ5Awnj0s2ZcUpS3j2UC9CLTbBi6jTC5DMsFgBqlvE4cWGUk3A7RYj3Hu55Cvf%2Bd3z%2F%2FF8B8%2B8O7%2Ftjztykf3%2FOOyKyNUj6FyOCwS5u0KkuWxpLByBUcL1LwOoWUEac%2Feg0hWMiJiB55Ph0EGWAgj6PrAoLyEYFySHhLNTWA0ohqpCOM%2F2NTWSZwrAwfhM%2FRtSWACXZiG2BxVE8QZoQGlSsjqSC0eYhAKEGAX1nvGxDOtWvMQ8hLAlaOO8VBTXHRzn1cnzetcFq%2B0tJwQ5sjnPCVU7vzMYFBGm8IROxgPdRWqr8Ki6yoUoOggjTnkpd8Ha6QDNqycZB7uo686EZqZawpySikUngIfL4QS3q1FkmXSMp4od7VYsBKplyW0IDhCdZSsMR11nLZgobhWj60EsvvYPmKpg9jDBcbxJIypmQY3qH06B6hjM3aJfupQAvJ48SifPfv8nxzaz%2F7mz893f%2FBX3Z%2F82b%2BBP2uv4E%2BuN7%2BW2VZ12L2Ry7iLytRDKRDDkTdCx8gorMJLHwzsnIiD8GE5fQSIFEtijCcBFUv9zOcs2FUDDxxUCUWB%2BDObodcZNSAYzsF9EUZvZt5DQ1u885m4oaNQoApddcQVuWZeN1ZKg8yDCaM2wI5OIG4TLGU51Fmr1%2Bbn06kspxYNHaKPQiFwToMN0l2SHaRBLG0avHYV9sKttNAKOFZiXnihRKHjy7qjlM0NwvnMsoR2%2BO2g7XRWPTm0haySEHOJi11roymGhFPwsgAaNymPSzTDiWShc1Jvzaq0cLJ1tiim4XyMgjyLcatzFlLRYGbkIEzcatcAi9FUAWoFX5Y4u3FqEZSonua6%2B%2B2fvnqUu%2B%2F%2B8Z%2F88ttvvnv7zfbDH%2B3%2FdH747Pnq60%2Fod%2F7w%2BYv9cdRmusW5Vs2wGtXcdDUtfDCSzm20mUqMpVob%2B5CsSs%2BsrXTUKSt6g04pU7bQRXMNYtki4d8vkm0aCAHF%2Bl0H6JLjjLtLWkKHsnAEj0Bl6SW26JAFpK7VWtieSyCLiMtQZXV25VQ6V8tlGdktnEbhUIw9FAkogwiRei7QCUQo1nndHG0KnhGadggkVRK26EQLYECQ3Lq%2FXmqefZakhYYliRlZTSCHVW6FO1hSUoWQG1iyBgwd1AYZF%2BmcbAnQBcGTn7d9aaOqNOiQS7LFQ%2BCn8bGIhdCcWLw%2FG01EQqcuLFd%2F%2FZ0heFwGWdZeRJeBJORiRIqpSLtMB%2FQ4VKqBsi0u5CGMs8Joy%2Bry8tX3vTyVB78y%2BPqH7dv317xIXpezew2562SuACAu5XgZAplHR9gUmxtEz2%2F1U%2FO%2BTRS7pi6QYe7BBBM%2FhFGVlcpgKswfG9WmCBIPzVogXQgRJiQwVVUzAnV3RQUBXtwbtOCRugUqOrOqLEQRlxjI1UJrwOpgIS6lqhYzB0gIgGI1g%2BNCgWoWbaSG2hoKB1A3dANwCE2DIAlYEFQMoo4KpFWsAEvULpcSQMDsqkI0G2TC4BRJoVTwvoudKGPT4ursOGgGSKjYxVj7WDxjAmSwXLoIt%2BFtEy2FQ9PgqKG3HClb5sHZlMyCd3U%2BegbHBAwhtD4KGwZP1uWZYgdmjcER2GMALEdVcsLd%2FtUdiy4TxPOM94cfT94JcIaTTI1amMFaxVQ5WX2%2FysHsARigY%2BDr522eDoJtWfoCWCdcgmAlh8DCnBtylSiJ3FH5E7bmmYsRMEFHqhkBHaM7RxQjjFH7KAgONRAFqxC8mZAXMIN9EITqWsirYTPEipqnILqwK1rKhiZk7ADMlYHIMHtr7m65ahEXdavU2tFMkhTdNa1SzZYmbKiEkefIGTQiNZEwz1rNIB8DTBZZCEuEGkhpVYHBSYyie0LIGJkQEKoGCLnELI4rDEieI1biJOdIUNJh5BnIKShnEu9Txpg5rHLuBjPNA4W04nXIK5A5NUd0WCg6rwtGc0FGCFVZ2EkZMIRJiQgTV8vGrrOCUqqk5u0c25KGGcFO3aoqq8Fl7Bgspm7GWp3a5%2F%2BH8Mf%2F23%2Fw5dcffSI0DpMk8XtslTuUZN4RttBjxBYMDP9oIWwEkCoHLx1IBEJcOtLWiVgICbSQBQ%2BldeJAnvEY5ZC34ATg%2Fv8h6c9yLWu39DBvVF8x51xr7b0j4q9OnSWtpEiQKQo2YMOCbt0it8FNcCvcAsMXhnwjCbJEJ5MEk3nKv4yIXay15vyKUfji9GK8wHjeF1OoSbQabwUY7xlOvuwMsBd2AAEvgw2MFSR6cWWmcVJOGHyFqwaJKqMD6JEXgPbT1zcEhK00PW0OkvsEsyJzaK571GmAz2CP5Hnw4Qw1tBpKYZzQMaOiU5kYI5I6ovLiAK4hIno7zSQtkgKSh6bDHgDYJoJgoBMbxFG3%2FibFvNYyDkYYHD1Oy7jLtvfhrlm1xrFyWg6nWAF2CcwdNOEgkCMtcgeE2HYE99tphnPAOLmmDvm27ihLKwXup9zbUvqsuwwByjxaJWrx8C%2F%2B%2Bb%2F%2Fv%2Fw%2F%2F8X2jewG8%2F%2Fx8%2F%2Bvtfk7tYx7YdHwfC0wn%2BqbTij493db9xWldIx0pGF4IlA0Dpo4UBeBPUMw5AhdtAEs8%2B4ZxqLC2Gl9u0S401QekY5iIBW5c7hMdoYmiwO2ZQbl4ZpAOeeX5UOT0qHNfSosYVVdHVTynrV%2FfpaHmh69gm3DibzBKfguBmSRdNKKrYGAAZt%2F7j8LoAoTI%2FnOVTqs2iGRUz9rcEOLFFbJkAaAJxOHhDMAqExFI5xiFYyAwJVkhlDaJ8rlLpCgh5S7Alzr0pRJ4WBpXo%2FlY3oANraSVuNdQs09Z51siQAMtWivIcD9yPy8YNZGl5fEvX%2F8ci4pAdXyGSMBA7pSAASuHgAMAxvIeX17XC797%2FTx3%2F7fT88vfblG35YfEDJ2KPcD4CnVa6wH%2FhtRIk8YAAFgTBMCWXWJG0k2UYRDmKgJ1uiCOhJ7FB%2B0J1bVWsmtAJoeqQS8PEk7VFAggdusnnUNUJkDmB04MDyPMlMZ1BlhimDALUP2Rk%2BnW7TRqFfWzLOnIagzQfG5GbvoT0l81HI%2FOVgI3Iva4p8veZa9YJn77STgxxPCXYgm5mSBqnS%2Bas03LgBZXRHUTkp3YSCQQB%2FidZR7lDFZTJYIZOSY7hkVyxRtyPcqKhquEObHO%2BA9NuOdMieg4bXDJ1pF3ELTXDUbBArwEOq9zkP%2F04df%2BBvG%2Bvb43ae%2F%2FxG%2FoFYKfCp55Q51KKMSdmHIk3bJhiTRnW2K1sdPPHV%2FEFNOrKhE8fX%2FCf7L9zcr%2B02aMBft%2FLL1dPLOSRJpu6b9yyae1lsCBnhoNkDIp8etgEwOsDmYbAIMzB2zQ5Q9ZYVPv%2F1lO8Vv6%2FINpP3%2BJE0sUXMFFwFIE6UrDe4TGmM0MQXD83gcgHwxh7oaj934%2FNqyE5x3w%2ByIIYAII5UcQoKF6hQiTelE7iulZh%2FmRCoVAjh7cJGb7CmoORWOVocdkLoUVUJI7J69YpO1UTpIeFOJ1YEqSBInbFwaEYMo5oas1WEjKpZHywlwQHJ611OCDAkbJpOexgNMcVm6IHhgPToq1OydNzzSDolog%2Fgx%2BPr%2BlsCp4F62LDqyjhQIkzOFrV1L0RGwDU6Kuony2CZAuW0mSNyiQkv%2Bzd%2F95t%2B%2B%2Ff%2Fy%2F3wcCf%2F2JNbdnoZebiwAnUN%2FfOxPLQHKUW2e3x7VVYZWkzaxIEz8vNWWLa6B7zgZoWjiG2bV7%2BR2%2B836T4jveSbL7SSLzFu1LCCAM1keIcYWrDRjyfZWqZ5Htc85BV8hP5Z7ed2wtnBOsN6PjlfAUzS%2BJ2W1mYTJNYXnbgJrmmwJotW9uTx49HUAdEk0tfaZeGSk7mQKRh3fjQicGVTIOuGSdiQFSKrJnTHDDhljLzaScKLUW81Htmxgc8wUonOlt3zqsZArW8gArQwqGe4GPYMmjPUOmXPfvZ%2FSsIqkKgpLi5P%2BOM%2B306ELIxGETBR2CeOJcU8EpKuX8LDLzVCUFUs7kfvAkDmErPAxEgpE39p%2F%2F%2FT0%2BD88%2Fv0H%2FMUHRpilJVBdChyqNh7c6nQi2SVNueUi8WN7vwzoJ%2BAxkt5kOUD4%2Flp%2BEdB7zYB8Z4RegKWz2kv76rpU%2BeG8GrayNRMsPFxQjdmFBnC8PjL4XC2tTekgAp4ZBUr79A4AaqO1OpnNz7M82Fwn09oF7gG3MirfVdSgbIc43AsbpU71fN8fbwQPcUN45Le3%2FtBR146lteU12kkMCAYQLDEGkcjONpfJyUD27ARwtIc6puJqIXSweIDidoeaDmixTC1%2FJpJsbMzqBEqbk4JMh%2BA9u7g7yTQhxEbVmkBKznd2lnaHEytGJA0Ui2cqsVhgMCnI1dbb%2FcRHeTCBmwhbJFUu0mEmXu7lXiQAQ0mZ3T2fywv%2Bt8q%2FTG5eLMqYFMsY5jWaP59H8VmZ0j6BFhjKK4RvgQ2eHc7EsixlfVpCup2BMQKWCLaRMxH0dbksBFQrAJfFgNOSXWXLKejGTFOYeHnbaR5IvRs0JmB12ide2R38MOyt95fPd8vH2HF4cY1YntUGBaB3jBGei5%2BREpVqurqg%2BxxLXDXiSPsYpndiHTagDI7kIarkeXFHw5X62j3PgQRB9PyddZljAzpQhBSmDlRyE2NSZkatZXG%2BAJj%2BGfdFUU9sKbQ7T0%2BJ1QdOEfcAH4Ckc1aAME9gq%2FMX2UWg1sNL8teNU6bBM7ggCkLq5D%2B2%2FpOCHugvzLHfzgEjSUAE2UQV0e7IADMk39psH5%2F5l76LTok8Qhnb7xwgDZPOgZQcsZdEMWVZwhQW6yomQ%2B1lrQMQgOdi7Bo5QoIgB5IKrkuJA6IndPrT28NxSHDoCyfGXLEIxV0PhWNRyGmE%2BXQhGJUORxCk7mEgBNCK5JFntdbZ3uzaX9%2Fe7Phx9GtvPXpHiOs1CDXHlY2LxVIgxf1yMguuYGygM0CFItagsf%2FYclg2Y0geO5iie7rhULZjL2XKhJ1xJgpEK6wFxXCi3DA4izumPhkrgFHVIkbuO4FxxSPeAo6p2EkNpuaBFOiUGJhwlCDvCp46WSzAMMJW5kJAWayzZ0m1bun9%2B7w8lFgJKtrBjtxjrktV9UhB1E0ShgbiWMIrTP7lTEkMr58e5n0zPi3V6JTFLlrqPSEuC%2FVw7YkaY%2FNUoy4pr7ketI%2Bp4TD2qmIZjyQTYMs%2BhW3O9PIylOVO608pgJL1ZDNGbx75ZWigZkZ2sj5AF4YppOwwcoQwHYHDkAyhaybiq%2BQ3MO8d7qWMOe6zcr8vS3dono%2BDmkeyjgNxyr6V7u8UF8wrL9NeDvAxI5J63PoZyYJLwRBhEUwrWJ2T8ENU5JOJwJb34b1zNtFeEPSWX3e0ahoj3IKy%2BamZyHBaA5NRQHBxieC6QgUWZUrEYJrB3QRiXgymGUCabnQPQlnmFCoDU0RKw5wxVj6n8oBRgbNgyLIUXhuO3ZKaElonXsB7eLJOu7Ajf9BVIy1iYJhiu9CSU1m9rGJI20yj9QxmytMxBrveVlbKeYIfr5c0MeAx%2FDwmffyxcpuuI4fTQFr4dGHgVS7LCTDpHJR0mje436slwphA%2B8jtQFsk%2BHS0kqOktTG3P%2Bu627ToYhn6Yqpm8%2BDP48HZaQFK32o9DaXAYQMVYq6mYoc7YruX%2FuKt%2BegwZEtFY6%2F9PiSnU7cZY%2B5gM5EsH5ZSF86np2X5xWNenlKuy9Njr1G2zTKDyPkgksniDC0cjIIiJswZMKcMhMmBECAglSxQ1ig01K1YJFgceWZynuxz1uoTs2SHrWgJEwxMZRBDggyYwggbZJhLioJHPrFAzonJmRIHcRCGNyBKjm4JJzD%2FAkV5FU6RF2L0LNE9KGtjEoRxM6dePIiv2JMfvofppv0NE9aMkcn81YWOwc9WbiEq6bCjefTEmRSAYHpvpe8FYE74YU4K33iCfow3KD%2B9noPnjel%2BLGPEeomPcWDIiDZzA5SMi%2FFobsTPJxZxZ8hI61jrJYPgzDwgOCE7VT2wSfhbU%2BhTDQa45bFVpu10W88g6ZQsDcKFCRw0pZvVlLM9nYrfJp3jSOy%2BbICVn8ILPToCJFkzYECrRSkFIGDzFBoJISCyT7BpNpzd6B46JYcViJzB2WgAuvgQBQYjAm5ltqTIIzuxOGQcFA0%2FomrAPPQyLQ8Vyeo8jSIJMTgyZFE0StSVjJ0RUfnnCGl7TK2eIoDLTfz%2Bhm80%2BtVzDoPMJRm6v%2FEzn25XX15x2XnMwgmXoDFgjCwgeNd8es1rej3TnmxfQbM04l0pOmq8XWsq87O84XZdsw%2FuJRI40u%2F41BENvxspzPcj4augauk%2BhC1y7yZqmokn9AQHbUGIJ0OOTYbHLDoSh9ISY%2B%2FYpiLKiD7XK%2FnO%2FRoch7JPV812WZUvSy71SfCMqDhs6o5V%2BdaUioDb5fR5QrtNLAC7YmFaKvrDUiNCaCakLqwzL47sNiczRqNjEFmgzqg2BSQc3d0mIGEE0ACceaJbgoA5sSUehEQkPlxsIk5UOq4TO9NtjYPUT9CGqJFnRMuki4q7lUGjpTwgxDBs8q9Sw6QdU00olfIwQDJPdKbsFZKiEnnUz3voa9vqx%2BtfrzPxUjJEYpmZfNVeRiZ7h3xJ9PpMGy2ShReyIxY40vcnXFt%2FXFBT5ncbfDwNiSPBssIG7xe7PcbRA1gsyEisWUxgZhBmBgDLC3l10AL9WFK%2B5xIw8%2BKB3G4FkdER22A2mmAe6nXM%2FTh0pFtITLP7HNN8JtOkGWTpPehwFPLNRwxFHwat2OSSrsO7xSk398swtHfrY67pHTxezueZYPKYC5C8S93MU%2BqmhtR7uwbL03k9Jw2fypw0CGMaSPWOMHEyJppUI2Q56wBGUsVhWQ0G2phHYsmSgsgmjhTRs2PhmQ5EGJBsR3aZwR44BIOgGPPXhRhsX2RgOodaVPH50%2FoUzFTPZ7kRBnAEZ4U4Z9JTRWlmg0ycJSQ6CpUxoGdcSCrZ6SHb9GBs%2BLZqsaVyjbVQMRLI3ZEFd3zwJEcFzVm5hJTLPNGklKfCPQAVEmRx6nUZnZoFLJwWloUWP7IN%2FBV0DFT%2Fpy0Z6AyhQpaFcg54gwHz%2FHpdLHgLm7N9n%2FjeV2EzZ%2FMUz5xPuIQTqxV24Io2GL2T322hIXkzbEKde%2BV2zRF4OzkXyqfTVk6PuMq6XC6rLOuJCm2zrImX7fT0IXTq%2FViLMhnATOlA6TanD67Zk6hMh4IdzUhBAhQADGyUQDwT6JKiEBUMdE0HcLeJ4bIDGwiqhDAVJp6Dc9AI%2FhVbLnkp%2BbgD3tEdIUlZS2Zj3ppGn4lD1sfMH96Xmh9r8GFZwZj6ZO1L0sdUUCTLErbeTu%2FlSMXtg%2FeybBVONRVixoRkhRl90JNATqlIcDIGoU14yX5KxpYcBWopYDFaadMS2YQ4ZiDAmaAeYuMck3wZd27aTt%2Fquh7BSYpbO5CUxA6jJRKcVkCZmGHKn76KzYjQkTTU9ibEuDzjqebChcWGKayuwXcHBqzQYQG%2B323QfX%2F9%2FuX2clx%2Fuh4vDkSCwZnvkFdfNswllgrpdKpL5T36vkUbK0X3ZIoEvYRDl2SdMRQ4gBjcuBTlQu6RVSiyochmK6Y0xFNIwhhZiIMoqSHOaOQxowe7OTALJAdH4l9s1%2FneZBgwtilg2Sn%2FosayhREXivOqS15wteVshVHKFwudyjzwoQMRVchr2RMU1gqBTe5vYppeC1qKjFA5tVhYdQA5D9GyRiQuFCNZUknolYhseG3IvTgCsECtORXLtXDHoLllEQrcczi7Jneo19tCxVP5YCWHMyEeo3fS%2BOG8sKxBYefPsFnGcMyPZ%2Bx2Jwz1uc97HJ%2Fyse%2FXGVebd98drSvPjhWYWQaDlYwNlHIOUozEHgNG0%2FZ2e7u3YX3ux37MYdb2EcP9sGEA1sGH5Lw%2B9FKw%2BFrncrHLwmJzoMUEVkDN2vLkmOFKCyClBAEYIxIZKRS9gw%2BqGACcARsxjmlhoLgdQGnmZFBFAtD4XyBKTGIMEebeofplFjzWaoGLAcdpOZGBW5dHQ11iuaMEYrlQZspV1t52rD3nd8P5JGkZscyMnZA1vPcrRNX7mNsY2RWwcaYGomESpulAI8moZQL4YlJMfSdFmlgWVYYy6kq5oDlZaNJIvbhOMTQ6eSwnNsPKiOmn1w%2BQVPJQcS8FpTQ61ZjZfOMEDJA2HoiL6HYhqMF5qyk4qJ0E4TGhB4gg8ExYjsmcFjlv6wlzxkIC6I4xDyQcc8YcN7R57YZAAdMR04jhxXN5kga0oD6c67saZ%2FmCL9W3HGUuyY0mrWEGE9wkLBgnMOSgLA4EyT0EUwZclT1CnkaqTqtUzlmgEJ8Bp6N7wqDgvxFJrVKW1E44jS2FSFl7ankyjkRFEbV1iljZuOYnPE6Blyxnnqg1w4x4uDjxIpWXZIVC2XCMlYtVCFhBJQqVjCBU0MBouCHykL7PNBWrTALQvW8HOsDg5IPdoLyg9vDAiboPI4WmMzsvg%2B6aMHMBiz1NS1nCI8rDRZENspNGRatBXAdLrugM7yjWHIhAXlNKAIBLiTs1mF6aj9BJ7jT0AOuWXalo4KIr5rrgZa2FKy3zKa0LpMUzcmGIDpB0kIOLOIAFuPs9HSmnpIyqwA6tD4m8pkS8rcE7FBsFp5inlHRi5CmckxohK3WqOS7VhUUoSaaJK%2FnyJS4XXsDDPbgRgQTySsRfL3YEe%2FSD88t9AU1kWn4Y%2Bw7gDHXOeXwmhek17gzsD61e9h2SMA7JszkyDxpLad7iBCaFZpE18mXY2W0%2BUFuyJARcF8%2FuBVVmTgjdeIfiCLHrvnkkZoBM7jHcDcGyHFTve0YnHQxgU3TDaonfkpTNIx%2Fo5oladtwdESvOgA0iVpGgVUcWzpGkBDFVFnZGJoKQNIE4e%2FE53KfN4mBBaQfe4hxSMiybbNtIGQfAqSpsX30PEJcVcsbiH75%2BSF8%2BPDw%2BfsnZEoIGjukERkCm1Hm5Nud2G%2B49mc5m%2B12nYVk9Cq4YPAgd04JJsaRAxQSRE6%2BpjFThsqQ7Lb2ebDv7jPC8lXyleC7Gan4mPKcoSw0s%2FOt1mSK4eOYSzM25Vjo61840VI6576%2BUKEFmUEGy%2FcjPnEuCgWQ8tbinEQq7fdR0uBfo55JxCXU7Do5iRKgr0hwOgHdK4FDJEEgWmlTS0G2l8EJsGVkaUs5LwwxKocBLj2JLKKU0yxQMGywJTDowgBUeJNZRbqVHpka%2BL%2BbVO3tKg4AZzZiZQgfFFQU5CIcgLXNMhSQoYUFlKYWXWumLBz7VtIBYN%2Bbu2qMft1e6PiftR0Zkjss8Ju%2B5x7wgPmzvHlavwWUOMnVXMnuTDpEgnzrugCPUVNnA7xAgRGNGokJZ3CtS8RRsa4XayupTKp638XmgoHI%2BDvGVEs7c%2BZZG2bBm6asYAh3RnX%2FFLv0MkSe7PNCqRQf7ggjRq3ofZz8qpqNQZ5p%2BpOiHnuj%2BimGYOskk1YOT8YgCd5dtRoMxaVk9F6EBqWdS7IQ8yxWgzhqUhgTlWBiCbdYLMSU2loySp6QoG0pYRg4%2Fd9g8MS5L5NWNCTyB9QqWs2tKXYGAPfECu0zNfNgKMCbZ3QcqDSLQBZBRl8HidwZcXAGwG%2FmUBYi26vW0ZFxWMaRr2P117i8H3W2%2BNuVmu2trMF4j61Db53K7ajv2%2B%2B35BgHusGDe6kVAyRGJEQA43AVAUzX9c%2BtkDiU0Q1Wf78UYwrsK5bmDMRrY%2FYh584oVlnEg0Sk%2BXf3T4Gp3iNjXc8ADoTAwPEh7XHJ%2Bz51%2FOQJ7x8Nn0GhrhDJwcephxM3ZEEd2uQFhHniEazY4rnY4gJJxQoMybM2dKUWUdOzLwFbtGBMcEoTmwXAXGhz86Ik3NBp6Fgq6mTSfuRy901QK7VwOKSDcyGYgCrHaFmPTtlSx1HOqs0AnWu54Zkmuw7noPDJQq%2BI3gRBWHChTZs%2FEFAAeCpoX4aIbaWIuw1w1TQK4eNDkK%2BFxuJp2nu2wcsAx8cRzIAffy3AyHC6UoPDcExz36NP6GPN4%2B%2BPx6bvQOZXAR5JEOYMCKST06TKTKukyoSjOFANVIedQ7QpvpjvEOI6kRnc9SDsqy7xxh13q23PsYyi33vs46tfjHJvRPrCcj06R5pZuzL8uGRNMDFnT4eUFNkhlWGRXBu0UREYHNsgCMSJyUoQeUgR4NiY1L2tqAI%2BDgPOFcLHiNHQo3l6AQtoIJkbUkeY2J8tMHpJkMHEkSemkc9k78p1vrSJoKB2jG4KfMHE%2BsQULDTWfnRgFFTIDnskCOFEho5k24OwjL1GNBhfFmAUKFsXktI4LpceGuEugJCRQishg1zi8HXrsQ%2FZb2Gdt43DbecYcVhBQXaAFmhXsTJSyYsl1thThlHAKBjMuMHa2%2FTY4MyqrAfkkpu4s1m06GQQKGyAoRc8%2BGyluh8woFDOSI3iCmaiegg6dQBYKrhVsQxxAgHaR5%2Bt9nqZDqfYG5TXG6w9H4f8dVmAoDTq7yUBbsdiImWhiBlskQ8qJSPI%2BUojYDHkhRLLaKYLcKg3cBkvbjELNJPBuxRkVhYJ3iBP1pcAImc1YJ03KFponJ%2FY1kAPBM1%2Bvb7vkqdMPnUGYWTXjkRNyCLYDIWj68mrq0tzxepgZG3MAStW2RgWSUERCIkZNmZNVtwBIjehZtA8rkHD6NCciQwxd5k6YTusdeccAizaiG%2Bo44zEFevI%2Fpz7FRBGupu7oJJIEXfqo05xzlMCcxDHpRIF1uieagsAeoaHihuyTcCQpwAoEuCx0XEtFZCmsWARWTCGmM9hpEgZE8YpI9Z6lUH%2Ftve%2BZRk%2BwywZH9KlJ%2BBftdmW6zXuMY3nVvefR0dHaKlJZ0TMszoChPMCpUa5YLznjXqXzds%2FJhO9RUXkQUS8KwxFQsntBSBqySlzIOKVsd9%2BylGMEi5d8zwTHXTJuu5rPl%2B%2B3SI2DO7MBdUItDbQ19TYtq%2Bs9ht3avI7PPPfJd22ShHzxLD4xGRMX91Jm6ZoLuxpBtsEIbGraOiEOC2RastJEbstWgfTCZWiS7JgnBXAiPEkCqJLMjXOFTHqKMasMXEJxwSYU3UkqhgFQwIJHDJvQI4PTTDlE5vpgNWGGnMIB1iYR6cJqwqaUxOaacpRZAgqU5nD30BQNna%2FUy4HYFSCVYYjWBoWUwFdMN52eP90we0Ll34S%2FKTbX5Ky9DgxzHyzDwPE%2Bajbz20AFUYnDHVnJD0dqSCVDrwpIFgbogffgnbcRyjiKBuWosJX1xtTN8QBOBZAG4jhFEN8RFDR5DuOfSP%2F0kLEUHjVAaDgzyJwxex%2FYdkCdMRHRJLMUXXPmKTUKdiLBYYspm6nCamyd8xBunmFqSqrpaNMTDqBG0aeg2l6EAypOyTy9qYhn5liLngJXUtBa8o0co2KDtWfDWNA0T2O1yTzUghE9b0%2BMFDJlQchNS7j4DdAmUl%2FCoiTjtKRINg1qbgjdprkVGMAYeWgMDUfwqCHenSuemKiYBXiQTMvnw3yLhF38YM%2BQ8Io0kXEq%2FyVILuFiCIFdMzM6QUoE29bRQTnGAsAZ6%2BK%2BrHlQYi2kXCyMpU4iW0xpklPlVMe8NAKoSgXBnmKn5c58TzlyyEYWxXIwI89pXQADCa8GpfDr%2BRfnjTMWzxWRxQilKgNnoSIoIZiBl1pKkQxUS4WaEBxMyWc2iEBjsda2WTDCyDslW5Y0InLE00iVsEgrBlhigFBSynqUU%2B4gaNVsphx5BxGY6nbrDeEgnUBwTVJVfAsf0QmMZ2Cuwm6YRktwMKWRwy5qGjliiqDxjcvj%2FLhywx6CAcF0uMnUbdMgLcJFU7pRDzN0BKDJmU0Px01bAugpDLhi0sJYoNNiUmhisyIeoSz8M%2FZEwSQoQkorm7JSdEHQJoCWQgEhuzZ07iFN0NYIFilkwuaB1jzY6TgDDbQgDiaZaRKwGvOUomHlthp5nINQHIxhn1L2gLngYIwF868%2FUExXVBAdgprM4jVHAiAA8ZowU0og4ZVy4hU3oKTBCX1FSL4CrXnmyQkNnDAamyTMz2dqDyVtFMsJgAngdCvZi2Px5CkQMhqJQWBJOtQ0T5yW2NCBXfRO2ThzoM9YPEyDicLJltMR5nwrNAEja8exOhCSQJBTPsNY55gBtz5mLuQGqMKeHLJBoGNsA083hFQUBy7DYR1sWPvOAsFBzoDok8BLoKJfekiQeEbBnMbQhf%2FCvVmQpqzCmqoa4kBUH3eISWEgqpF4wqw9GJCLdkjTnCFs1wDFlgkwu1v8eSaqZXeIfYg0j3CYWIeZWPg%2Bmd1bJ4AZQcN5RrakeYl%2BjPBhNwa3NgtpCqPxVpgUFRRWPJVc5WQY6EkJa1cOGpCSBd65c3HKM0WSh5kZQlyyiO5jRABeIxHszhqUCSs60yQVjsF5bRmIlRjAFD1Zz2BhMVAQZlnVGIdjdBXUqZWAITkF4LzP6XPmFpwUBCHSEQahhEzWlmZxjMGEbjlN7MQBW3j3chmQmVOBFuP8NE%2BnvF2eBNJiD6lAFtpAy0SZpowJeTAbqtU83QKwZMuc98Jh%2FAtDs6A7Id4oIDAp5DAACEHFYbUrWQ4EEwwmKO5iBqAhRybjnsgEwaqvCbL5mmZicCbPYXkyqHjrBhnUp5DaRAnkNhmHVy6EhLX2Ayu6chwbskA4OoEkOrNx50wjBdVJxspOPsAgRkfggYuNABaD2qZ1X2EuPMSnoKXCZJdU3MsxzbB1azLIdeQxfEKdQraVKbwMyQtHetOzIyNhMnqF8FwXWeCU6AyhVcZasExJTmJ%2BWjPAwkCJAIvZCcARlR0RhMM6HljerBitZ0%2FJa455Tvoen8EWdoxKijATgU%2FybZQnzVuh7bFsvMUiRcTk7LQIW0WAsWXmcl%2FFMGNTFIsGmyz8jSHxDOSgnE5ukjz5AjgfZ3JyJDPWMo8JdvjeJMYdXa1LJzZL7o57WnySia8wWGIjn7GhySIaPs0TZDQ0o50LhQZpsbXbWi7pRBbZma%2FPI%2BbOE2NJEQxAuWkNlE2YAaNsF1aAGeMGOd4C2WfcGQ5VaFBx0kSdJFb3He8zIVLMCo0i6Uh5aH5wtMbse2lHIdFpAJDVTsB3j44%2B13CkUQgEpaucgAqsguy0ikcRQ4VVJQQ9VU5KKe1rECeSZQRWRWGkyWE%2B%2BUapSxYhScqLuAaKI4X7jSBnsrZFkUFlCNDLXB2s7XvHFDCW5viRckqRTjElEGEOykQwPBIgt1mE51QlnYb83iBqqJAFYD6K9ehqM3wPVzbCLujSTEwpZnAEBgUGADnxm7xGNhvzB%2FQYlmex7v0AjJ0QuiPZJN0xqxIbgIEBWmFIJ1gST58%2Ftc%2F7x8MMm%2BOP3W4R1g3ZmYs0q4jBlKlMR%2Bk7MAK5T1ic7JT3dTArFTfpTRlF3FS2ku%2FE5JQQESZIH4CnGwRdZirKPVftKCgkkN9ggKuBK4ZrJ6ROSDiRcfBYkFVzD6eOPbliJg%2BFdeTSRe0uwEGVxGglljhSE%2FHFSDQJprqQMsykh%2B5FMKiRiVIUB2aYuUxf%2BBgNCUluONsab89ZbdcX6xTY%2BO7GwzzAtHO2zoAHvZEJDxujW%2BsQnX9BwIMkitIEIbUWhsNGaBrucGfZZ91TmoFbSDEiyQ9oKCQTASxuCyHxGwO1gx2R%2FZbXGDSmAJCYZhICJgyDCNJ0SsZJ5n340W9H7PBbKP2Qy0LMfCp%2FnELmG4YRpz7cB2JyBZ5zNtetDkh0yaXPe8qB4NLcO5eIder781E9gm3BFhESgYCZkEfWUoYwhW2oFpCyA6sncSfO0JdpoVYpljKQEkDmVGbBUc33F0%2FecHmYtHhUjAbNiDCALspcUCXUV2rciQaL1M1OuCBkftS%2BBLk8kk9FIDbGkSi%2BCJ8IR8Vu5wBqYeREQbMx3GJiIis4fFg%2Fg%2F252lbVUz7mG4bRi7Yd7%2Fakvd75vyq5pJovQsUfyiKA5WSOiUthO2ckk21tKLNUMGAOEuiAkeooBGJKoRAHqWQV0OkjE0YsAEZt5JlmYxaopLowYmEZuja73j3e5o0oClz0w0IZC0nl5Xz6sqJvhS1nWJInCkAYFtG4bXDTBn7gM6jfbgtzn%2BysJWZWTj01LK3w3XJjWThSnYY4wkw9ANUZPFU0wDXIDCS4MOaMlFgSLXkBA7xfmmY4CjOVs9TuwSfiIq1KIjOSxAgxtENhSpGcbXLihN0cIIdTZym81zXNOxAbQM27MCwu5u%2BaC%2FZ91OlDMdomRzWMKHOBKYTq0fnhWPpSO6e5xBE%2BbpBn04kDJnVUTdwn33rh6Mr%2FSh63JT9udkp8SvR0kuVn2%2FtfLacvHj98%2FWX95it5%2BpDkTGuARqq%2Bz8OGO1lQCY6DO%2BNBDWjp%2FUivFbQtlmLfVpzh5yltTErmdUS45bnv%2FWivn%2B%2FTcOhb1Z0pPUTPSAfEJsyZYMk4Ck7cFUkmgEdid4LVMSJn5tQMxlyO2J1686NtECQUuOyazAmPPoBUB3jSkoengLLcetbuCZXCIxkB1uQpjaQLFJsBG1tE93DQjCFuF4aQunNUMxKknmnNtCzFigButLgs1m0MCQrgHElyGIixoS7qe1d8UkoVnSE94rFOCYRjEjlCG3Q4xB3VM1CMaa5e3NgIe9IFP5OvdOx7iAMImcYBuu6Dx4jz%2BHbDBxZH%2FjCNj%2FTlp0CKE45P8HSe9Wdfnjlv778a739GXz0%2BvPt1SZdyKj%2BnoWMjwJQk2NAdRLxES%2FiWST%2FD83dfoN1lWLUt02wQReVcnWIkcvXbp4NsNNa3YIveoBAUY1t0z3i8bQo0zOiOBAeYESu2cEatU2PFcTAHGMA8k%2BXMBNHyC5zu8z1BBjcg7kaHs7KIZoAkMzxFzkHelGQdQmAJHiwYebAjEkOcdmIAxZmgOJ1xI5QF9xNZa2%2FAxmFJ%2FxwUZsPRzCUKPsBjBGyHiwNE3gUlJUIrCTGpuuwoOcIW5USpT7wilUMmroUmskwUQQcDSHRLIwx4GZi6bAmTMonxAfjSQ12KEz4vVSg0caqSUK5fPIFReuNfhbc5jzFu3ge97UGff7x9%2FO5%2BvD2P3%2F9uPO8b1rU%2F7N8e6WuG85dPeXkggHDMOI5EXNJc10jbSPjtDmeLlY80iuV74QFzJkQi44FO0L36H0bCLa%2Bbi1PxcgkAxqoT8YDiBh6sjopGc4kDFKs7zrvcUbVfl%2FCZ2o7qyxwZcOWxPJ%2FeSQTMC4YyIYdJRebSXdA7JgWz4uYbD4lNadszcIcADpXSirZJyh7CjgroHN2X%2BwPKso%2FY3rW0gAJz1gYN0pj9YUAhGoQeQXYkvGFelDR4DrHtYjhtMM6ErkPJIs1hCDPB1Lkd6YSAXAOEE3DOVpg5jSQLW14JxGeADvWd%2BrQ%2BkogN9d%2FhCfiIIRCY9bq%2BS7tZpzP%2FGqhzeka12Q1mSsfbFjvc95b3t3G%2Fzz%2F%2B%2BPrTn7bf%2F%2BH%2BbC92qlnK573w4V7T6WmMxTELypbXWP3p4Z0%2Fr7YkZpkExSiMe88dUQKK7w8P%2F3GXdxyCVuJ83nCcEgkyUsS5yhJUOwJxiVlAhDUQhQ2IgFERv30EQWssGKejEaw4n3utlxnFJzpgyJSeYU9sMcQbUBIFR3daEm1WPLg7QEfTLAuw7qbGx%2Bxh7nrN83C1YdrwlvnOMtN9H4wKQGD3dU%2FyZt%2BUHxliBmMo7cz1RHSak8HmjBy7pQMZ2BAMqWPwJG8UY6pahGOUgIroAOvVtowBsNia4smFo%2FIEt5xyhDiRpky%2BpGlyeyjofA9mu0LKEftWiQj4r4xZ5swDYRFjNn9cnBNOqXehRNmtwe1wqG3AOH66b5%2Fe5pAeROvXj0%2Frv6tLOV3SV2ksp19%2F%2FW%2FKX%2F6373leJCuKO%2BGDZLuTbEuJPn8ErbJ8tY4cTmTskc9oiK2i1NMlJTqv87%2F%2BYvurfPr5O0%2FnUi5Cljjty9mWQkRPZbFBsaTJqTPQGCzMYhbap9p0ZToKNEozhLJHZO5OZNyhDCUMquweHobE4BEdFcwBIzgYncAmOZjSbrI7THztYaAeYPuuyTULzVeL%2BzSK3HHURLTRofi6IHC6aDZrNaUuaaMgXhwo8wgYhFjektDxMmJE6xZukCSuK6O3D3fyA%2Fd8c5inxxWxRAqBnAMYfFlSKUqVMtmRTyApBKIjSsX%2FDorNQVTu431XTXYetLRlxnjnsi%2BT8us5pE%2Bb6NNJ86%2B%2FvYPLttvG8Zu%2Fe6sf%2F72Vh8eHP%2FzFTxcFP%2F4qv97%2F09%2F9g9XnYvey6XB9m%2B%2Fvy6pv8yaQJO3XTUEiBYisaP1le6yzPs5x%2BXz%2BYn37UOTDP93%2FEnjnA2v%2FIdc5nk%2B7XvDj9%2FmXN%2FrjQp%2BMm2x3ZxwEwBaM3SEV10Hlzx8%2BkczrDloYYaqIDPKcAFphcD8udzujNRYIgyRzzDRqarxMAMUGrKBEeQjijKqwRMdsMSBKcXcD0iq7p1U%2Br%2BJaek85LA85OEHPS%2FcuIiJxc5l8XwRafYVIiZocb1KLicbEGqgrRcWJ9RaLNgK0Av1hS62PZb69j7fqI1rHStCks3uyiV%2BMW8jwUwOUImyNIUg54I4GGkeAz85LbU%2F9DNAO0IFnebjvPeHk%2Bul9afAVPic59R%2FwP29%2FhZX3t6lzmSe7HZ%2F%2B9Pj93%2Ffruy%2FZPpfTdUSvl13OInegBIwwFq8jizIr4krrTZa%2F%2F7D97nz8b2%2FX497%2Fm4fjHy%2Fr%2FtNTnE%2Fw%2Bf6rb777pS59%2FsefJX66vm12%2Baff8D%2Ffbs%2FP%2BxdZwPruDK%2F7V8AmJiOJSLDoMkGTFM8eqlUnpdQJGKSrZVhQOe8XaWhkBWfjlCiPCTIV0jZWmqlYE2FjlbCWtXsahJDd70RKgaLICndhdZ7TGreQZVxT2icCGrhqsqsbNOBOMug2dVnG%2FRT5gx40ch7EYQLQypHq51c%2B6by4E%2BOs202EqqX3c62Q38IeYnB68HGkkXHPXugoIugSgPzLPd3zZhb85LOgjYGCEW3Q0fY94rCGz%2Blr%2FJv0tuIxHOP1fMr%2FWu%2FLd%2FQyP%2BvxMbKzN%2F7x%2Bjb%2FFD98OtaHvfxEn%2FYxW%2FQl1sEXOPYWozN4krXWTGBB0FEGPT795stjt394nh%2Bfd4w3%2FfX%2F9J9v3%2Fg%2FxL%2F4%2BGOx8fnT7z%2F%2B8mv7Ly%2Fzm8c2lvUH%2FbBc3n3zxW9W%2F7f%2F3b%2F83%2F%2FqL%2F7rL3%2F11d%2FeINW%2F5WPdUtS1gCQcW8VaSvYED8BFEkx%2FKBvPGcM78xTtdhww6RYILpGiEQLdkioeAxOGImWc4sgQk6VzTJkpwkJkRI5egox7HoITICaRzpRbENJQVkhxdB6pSGK0wwlKzfO%2BINVIuSyg56wlrwzoQ0wWaNk7NfKy1sWBfCnxfngVa4zv7r0MghOhzO2hEc8oVTELH7ysNc9BYAkT9GSAlNiPzh2n9%2BtzG%2F3lGLfv7%2BUlvztg0DLibf50jdmWvnQMY7pedSBMs%2FYyG8777%2F7TuN6Oq2Bzlo4au7GhSDLYFoEwgQCalsLMy%2FOP%2Fs9NxqdIerlsx2Fbv77I6%2B9%2FX%2Fkf4j%2F%2Bo%2BHfvt7%2B%2Fe8m8Q94efnffnl%2FWz6dvn8d%2FajY3%2Fjdx%2FSvfvPP1y%2B%2F%2BbV%2F%2Btt%2F88uKf%2F1333z94fU3yb%2F8Fh%2FtUK1Zr6ibXGmNT1ccrQ8N5JpHFJqJLaJMc6tVBgOfoupaSaoTclRe8UChc5pknlosnkDGgTuh3NE1a7gyA1HGWMEyMKkhcyoeKXlhxjoWY08LH7IeODlOJcI3KoGKyfTsI5eYOYMP75H7VJDYX%2FN%2BxDI%2FTx%2BcGZKdJ0c4JsQ2GGAYGJPxVxeA1uQG2hOxEsBJTTRHBIQVAT36Q24xvn%2BBMYfdbdwWazPuby8ClPDPE004JuXXiTn157sbV%2FBpLA3SPsUw65qHlnIRMQPElAtJOksAvu3Pr3Zvt2Pc%2FX7Ax59owE%2B3D2%2B%2FT%2FS9Pa759LO3w%2F%2Fphx%2B%2Buzy9%2FvZ5XA5PL89%2F9f%2F6xG%2FfvP7IX373p59%2B%2FA8%2FvWn%2B08sNTz9b579ezziPx2GP3%2BZf%2FvWHY5x%2B8ddf%2Fc0vHt%2F95fuHuv0CLl%2F6%2BhtDvvKWejxiJbOw7hKbOx%2Bn1Zps6W2PhF5gjQ1Lye9WLsWBYpW8Dk4I0w0wCz7OikbRNlOGdFdOxERFKFts2Fa0uMNa0rRVHdAKc%2FJusaMfNMb0NiZigB%2BLqYqURGmOu%2FUOPu1I8LrbxGwxRfd6NJs6fLQepkbYQRH%2FHRuhgsaATU5TFSg23g0Y7ptt%2BTp7ebxi5VerR50dMGDR3Ofja0kF5DbykHIrdbQ88sNrq%2BI6y3bHhrJ2RpqQw6niW9sIQWCKtAzASPsUSb6HZcEYGmVgYFjhW4aBXPJm4I%2B%2FmX%2FVfvzd7V%2BuH7797ePv4Zs3%2F%2FJPv%2FkfYT3V9vp46S%2B3fk%2FDK5vb%2B6%2F2%2BEv5%2BDsvL9X6rKd3v%2Fjj9%2FQ3X59vz68f%2FmX5jx%2Fh%2F%2FDmP8z6WK%2F%2Fw4%2F19PPtnx5%2BKH8NHeIHgY%2Bbq7SLvrEW%2FCTl9HFctrvA9qkut22KvqnEw8nbrcAEvJ2iYiR8E%2BgqngYrLI6MqlZMODThmJAo7jWDzk2bFugFpyXg6GGFGkPpeoHBPBO5Q6UhtCjcWIbM25aDde%2FgtpBal4c%2BMkwVbiiKRdREh%2FgUn%2FN%2B%2B%2FrBRrcyAPRsreIBUHu%2B1QS4DD2RlnZ0tZy0O4viSU7QZx73Bc4wT3DnrYM70diuc6Iri2TjngB2eLimel%2BadXmAduoA4Ji0R8qmcrljquEIQOsAjiNL0EwQNkbfDlXd4zXK9affvWl7y5%2Bf32D7X%2Fv%2BXLH09k8f9FVYVaknwo8%2Fen6WY%2FSU7yH8crz%2BAWj%2Fj%2F%2BF7%2F70p99%2BfXy650u7fX18%2F5d4uh3z%2Fc9PnM7x4aq%2F7F8stp7%2B9O2v5qH7neUvWxtPp1tGWCLpAQfStaGcdC%2FTmq%2B3B41KTtNzIxAGrK4UTrnFKAnEO6rBMsywytJ6nc0BZ4UJPBE0snYZvlm1IUWBh3AoB7S1T2gly302AYh7G%2FL60N7tNh5ej%2BU21uU6T6D3StMHVsC%2FyxFodIX3NLTAcuOyFy1gpdgtO9RuDAZZGyTjEB%2FSlhirQspXWngnOL3N0i1nJuf7mn6A2p3G%2Bu4mPEqf5PphdsRtQIen%2Fe3xRYKWwXh75EW%2Fq0tf%2BXph7RYn0La1uziVoz0Eyv2L3esr1jtcmhRXuMVjS%2B%2FOs%2F522NNtkYagnQ2uFUoT8LkEb%2Fund%2BwvemIXGEQpH8zpnkae%2BsvPUJb1trxMeYYH1VXvj5b94YdTPT91vf3t5znbuLW%2F%2Flswf533%2B%2FLVr%2BAlffpn%2BWb0j7R9up3efb7FV2%2B9za%2FkBVxUvvz20V%2Fb%2BepMiUdvsh0bdCRnI9dTqFF6kVPzZLpAFLtDaSit3iOqM%2BhcQNkDswKViWu%2FtSebWF6WrKnPxprK6Tb%2B8HW%2FneR6Xn0sSd1UVPo6xB3HirF2Z5aIGwHOkLtwH4xT%2BzjaGbbZOmyp51FcLZ%2BmLD9JHtXn4TW%2FajGWWl7S42F00yJaha%2Bq7SR6pGISh9tyb5n2j2bX2okt9gl0%2F1yrdVbc16kwU1%2BV3bxbnbDShFibnwE7LodxwBWW9JzTK1m8AqzJFLZ%2BBygTvtrpXKrZPa2Et8wQJ%2B3rApJRoMjpdQWoVyoNQOanG18fNNvrSN2rXRPd%2BHZ7%2Bef7RZ4drg7Kf%2FyBT7eZ7tP%2B%2BMOTPn78ffRYJt2ee93trt%2F83e9f17%2BnPym%2F2Lut0HZ%2FXr4Yag%2FPernodopJD3r1Wt9E8%2BmARh6p2QAAfKWvb1c9M7kIz1EtgQ3qUWRA0AEeDku4aFui5ciRxrobGHzRutDh9R%2FfPSjnQbUntiH4ryHPaVJakqByAIJYhJN1LvbG7fT97V%2FUE7eRTQWXPbpUTJ1gbFeWxpD4jk%2B6Y05qxObquqgA7udpyh6nLqmrVZ050KV%2B5g93ALf1iNN1XNLd0zZNdo4CJO3%2BzW3GSSZCbjvXT480gJE1kvJr3mbf8Id3xepnZnl7J%2BxhuzFdzE57LzSP7HtgMcp3fYJzzx7J1VryNIGoQy34og%2F3An3JHzHwljc2Wl9icdNT%2BOgOWeS1lialM00cqeprAQigono6cP9q%2BMvp3YOcbwd8u8mTPj3dr0%2BvsY5P65PfRexP23FswK38VGVfIT7ppucJMYaA%2F%2FL5h62KXI2tQYjlcYgMWH2cpxrDyA4ZtGMRULyFSj2sgPiBjUs%2BrM4zN8666TMpP%2Br8460Om5%2FTd%2FOt31bnsbNpD59%2F%2FH47YD3ju0e7SujsGYKHc%2BiOxD%2FMEiRAaYACmc1alNPBUQyiH7U6F0vDeqR5fhVjsMUYNr8Ch9KFXA5mgwk9FuiwB6z2lul1VvqRjN9usUmqfJVjgXwIHWvjYXww9qnpqFcpGHHiWO5fFaJrsmCHYjmvt%2FQX8e5pSZuVtayKUZaRkE0fA%2B0D47thT3pJa0bUWpXTvD2EQWKdgF92WNclhOfOX3XrRaJbnasAVlyire3%2F9vv%2F5Yzz228%2F%2FfC87%2B3%2B%2FHr%2F3bf7pz%2F1%2BpHwNtrLYY3Ct74df1jKM1yllIT5MZevf%2F7zv6u%2F%2BZrV%2FvLnBX%2F%2Bs7%2BVy2rLUyeqQkm8GAPl02rilS0DonfQ8LxAFeYl0akVLhWnLT5IEDlx7rkXiRtrm%2Ffjh9uq%2Faasjn7Dt6%2FgZKfHYv3Nf9zP0CEQFjpmK%2Bc3P2d3c2Pc%2BR7UfgTTOSzmMpmmTQpg4WOO8rCEGZ8wzWWM2G4GouSxRxbLuSfudkRIJ3qV6npNry%2BaIutt2e4KtA%2BDK5kez7GokheJ1MoxIuFeEbSr9TlbuMLWRDKLxo5530BxvDZ82%2BM%2BUo70iFJnAJ526vmqR7jlOeWRRvnxHtWGrirmUcMcwJVm5Dl2o7YkM9JlXVPLF532f%2F3n%2F%2Bnn97RBZZxDO%2FRXeXy%2Bpc%2Ff1%2F6Hl9frx%2F2P9vJ87LcjXlMrNdJ9mPvbrf%2BkeftDe%2Fzxj%2Fl5fKfeU36%2BI2z7FvYFrQmiENelQir6ofR0DjSIk%2FqlgFBA4sQfKWnUXbLFGmEJ%2BTGIH9NBxeNRz7O0N2RJ6GKzPFEsErjN5%2Fnjd%2Bc%2FPEBmi%2B1tLZoXG3UF7DPFDrgzfvxDubsCp1BRSnstg92PzmWJOmpi0raq6YJWb3M5EOfAS0PtRHWHg25R5OW%2BDYsYvWCarz8re7nFlWz47Kav7Qt0HNvNco1HSyuWUWjX0t4exnFHwgYO48A8PlEa3NoxZmIL7SPeGpwoMv80ltS1NOCXQ5arn3dLyK9TtCQJNxpM9%2Brj7rxPJXJPzOJpaTN4c%2FY%2Brt3%2Bz%2F8f%2BLu%2FPkelr%2F1X%2BH%2F84stf%2FMWHf%2FnuXz39%2FL96OKe%2FjtsZwSDz7OP10mRc5w0U2vSMz%2F%2F84z8%2Bv33bnlObY771P%2F2pvRp%2BBtvPSyhzcyoC7QWa4M4FUr%2BzNVqKLPOOhhzaCWkBqHp6WJb7PYx%2FkSSyz1MlaAvxZrgUOiYxXj6mTuSbILX%2BLTzNPzyVLBCBMksXdjqwseFddmW83r7A%2B4dybJ0JZgnr2xq7rSUdMZ%2BRuOEhbdN0nCduM6Jv68TJQO3eCH4kKgA20u73Swz6Xv50qa%2BvxfxHielHdvnH9qtjvnyxgcs%2BvFoEBfem%2Ffi2ZBhN4w79e6C9ApzOnbZ7lr1MP%2Fhl2NR6vZr%2BeHfYp9F%2BeI9CsRcUW%2Bx5kxqt1Du83Zni2vS8HdcOOnh6sTRzDMA53t7msL3Sf%2FrteHh4PY3vtvWv%2FfIY38ft7xb5uLy%2FffrlfxO3v9GfPeV4WGnTWhZM2YXEZnntlE83yH2KsmdEyA3ffy6esT7cDjyYPvk6dddIvX%2BGvsPsKLiReigHoCq%2F8vVdcUOx2ny%2Frci%2FrJQBNoiSTihSzw%2Bp0EdMFMQA5CekDja%2FzMU7Lsw9BUdhDJYeXnsIXZd6cfoZ4yacDMz0gOqxwD7aabeFX4qRT17HrI99RlsnTGatdJ%2BU8OEDIh7LWk%2FPl%2FfX%2FqTr%2Ft1a%2F9Fw%2FeOodOcXTGEfL2n5%2FvMZh3xE4wF8fBZreA2K5%2FlxO5B%2BGEh%2B%2F0kuabd1kpkegnfrc1gbpJZfqmw%2F4DP6xP1%2BGbbofesN%2B22dJfVwnXuNROigQdTVRwXN0ckaNCg55elFAtjTT29t%2F08f9482bj99%2FuO33333cf%2Fx3%2F%2FT93%2F6z%2Bs%2F%2FrP%2B8NWvH778t78y%2F9kDH3%2F9lH%2B1s37x%2BArHGhmEOlHRCSCwn%2FRGOAC479x38qGLBY2QmTVeqHY1ppx5MkBNg0zRcdSaO8JR5aDnKz%2Bd%2BOfhWSClgFlyFgkMAZf0So5p48xslDSX00Xf7w9X8lGQPHPzdKQfYVlm1OTU8pZlYcvzPs8NOBDd306CM9jfHmAL%2FfLUPKalikiDllYaguB9aTcMeyh8%2FrjDFixwzx%2Fe%2Bun04ajv7Tjl3y0f%2Fufn%2FTdWL%2FCsXw3RQ00mdebY4U%2BvT6%2F6rieYeOwPxi6b3KO3dEBTgXZMy7sUJsa3a3ozSDH14Q2zn3FWC8txWAtjTEV7lLJSLFjP0Kj0DzGSM2btj%2FvtEtFcE6qE55Ka%2BdFk7s3wtV2cbsPCdDy%2FvO7X3373p%2B%2F%2B4d9%2Fsp9Mrm%2Bffvi0Abyo3yMhtRsXmG6egNv8fsQt9%2BivWwwFwx0uhrdybwIgQkemvbKESxh1xGOEcH2g4l7vGMPnKDfivyg11Q2kehKSOgKg97Vmxi2JEHMSxJRwwVN9FwViCtyC7sQ850ZJRnKNuKdjXy%2BtCmFNh71XQE9SCuREVCiPBd8MDJ63%2BxeHxTJfcPWbgY%2FpH3OAdrrqurcczy4J5fpIG1cL%2FgLPX67%2FlH5e9egj%2FWF9m7f8GW0muv3srB5g5zsk%2BiJ2X39%2FjluGW7QZB9nud7Bmu%2Fx0Dgx6a8vYccyWt2bqCzouzTmuosphW2oufemcfCS%2F5wV2OnV6i4tVmmAvbSYAZ2TLTxPYiPM5DjzzjYutfxbaV4QS7rN%2F%2BuPH7m96vX4OHpz3t853FAV1Lth34rH4pHbdxNkBZp7Zr7h1WkbbJRKZ1%2F1Yz0G4EA6cs4vZgwEtSWikQwu3M89nTMS%2FoiFYOgDnBD5jAeckgWmZXCSI8A5umqaDNRUT5WEJ%2Bnv8fq7Z66qVLQdx%2Fy%2Fb4kx63lx5OmfWNRrnxyOW0bEBt44NA1qLsri7gswThZclvdqN1O22h9h6fiPOmg6Phc%2F2Fif0X2wlc%2FoH%2F8UPn17Pv2vVf1v%2B9KVxOVLnxAs9nLS9%2FQ7Xdztvb%2FOYa%2Fvxu1OiIcpBDK5ysO%2BPr7io26neHTa8D5pXgnRPQBajRB8QkfMNIotFVywrBp43CIyun0RB3LsadDiGkiSLEJwdDAL4kNnpihnTXtKbkiKDl7FEcoOWASdzy2NSdGzlPjDK%2FOm1EMBtxZ6QqcH5SI0PgUyphRpSCNzBOCUGTxBRLovRnkZ1K3G%2BB5%2B1rvzltNlvhjHQHAgJJQEYYUyb1GF2QSSKGdx1SUIjMq5IY8%2Frg1p2kcyxBZ%2FhyU%2BxJ5jGjw5wP5Dm%2BEJGwJKfyvO4xDLTokXumF9myKzkW85GQc3td%2Bflrl%2BfPkL5bkP6%2FktbyFy6%2FUBw7fAk0vt8hz9%2F%2BPrtPt76%2BHB8BW3ESLLyPnLa%2FT%2FAL9%2B9fyv76DwI4Pv605avATuX2vuxvrL1hXBfqBuggHsmTTmhm9cce7FsLZJGOyLpRBNMneQMJr392HuF7K%2FX3L1ud3U0TEfoHGxDTfaRN7VQ9KX3CqbUqWrO5zDspgdvgSx97MkFkCX7U0%2BrxtlTVn%2Bv48yAmAe5JVWxQbnLPT1eu3dLqEVRbHCWyJVenCMXRz8OLDCN33csPiA6MBZPcUzmqEQUCQAlD0%2BSHRMLIRIArh7F0%2BLymDhL4Xs7HzYvflTLC85XLJ%2FHhjBgEHOCK5Y38ZA2ddZ1jzzvinHvG6UyN4xBN%2Bl2Tnt%2By7HKHnjt5eMt1cwp349I%2BS0at3L8uH593nTLx1%2Fe%2FOdQ32OgE%2Foo7hstKE%2FjNHQTvFX%2BTn%2FQfzeOyzC43U5%2Ba8s%2Fp0J7KT6ZBXIqhrkEOy6tbcUg1It4QBM2qSNupIvbVLynHePu08dGj4Zzy5bRW7oMDF%2F70BwFotAKPw2METEt02gcpMtb4jt5TpCBV2%2B5SwpizuDkso4FxuXMqfBTX5OSR6aBUXsC8t5Fbm8hPS1lfQCc4%2FFc6lrENCJtQnAQ45%2F9E%2FI7JqUJvXlgdzB3HWiLQVQWEoqSLdByRHhKkzARlWk4edVJU67lslsRM14Ebo0Yj58ojS5LclbDdjxy31sE6dMczWAs5NuIjWjISytpPuRbWekRfvvzJbdnsaMv29Jhy%2BCua9L2bsLb%2B0%2F9ize8UJPEX%2Fz66a8%2Bn7Fpjzp0dSadXc4PVIpOFl5f5F1ZvKVbfvz9u22%2FwinVZa%2FY8ZEDUpSq6TBTmzgFNC7qZdU4PyJNr25q5wiAcBgHmyr4dZu1zpU1nePW8ykXzgmxAnOYT%2FGuuvjUlKI2lK6Z7iwW2afh5ZhqY66ROA0hDp40UtpFVsxMpZxsJpuriPrqVii1iYcuFZezWAiDX7QmS1FmvCvbadU7QaGy8ua58OO4z5c8mFmHuTNjYKi7qxu5eXAaHEbYZFadCdUTAueYEeXVAf0cw592lk3mlSBxemSjuyOyon%2F89oufKN51sBzyBpR8lMvgSOE0wwPTmx8LJmw4Lzz%2F1%2FOX%2Fvu25KZpIWg%2FgA3%2B%2FeflD%2B%2FKyx8folhd2dpDav0sYpEXqGXGNq5zode0VPd1bgU%2FLO%2B3%2FcafBy6%2FvT%2FuVfPppIBniVW8G6Y4KM0xCWj0JR12QS%2FFbWKxqXfiZG%2BeKUhzrEWTW6Ka31oEJDo6TpFwL5igvGa4u4feSwDrkUr%2FJysx8gRdwMF1U%2FJ7CiTRqSQdGXhYXndFdOIWfC2jiRmT5gDnhTu3XDGWklbkm%2FSBl3EcBofhC%2FJ%2B9ehL4HllPQ0H4S%2FajydRYLS0ZAp2EsQyIleihAQpJjEknETokTqnXH3SFjgKvZ2R1e9tuRr6VBfablkzQZ%2Bn124yv4%2Fb%2Ft0Xy%2FDLi5vgmH6OvaYUC44pskp36r7VeFj2n3f6bX%2FIb188j9ef8oociv7jpufvH95jQqtiVubhCVRxqXxOXYKkZFe%2BLCrZ2eb6YNFpwXFK7784S4rXdyd6eGxOUZxSQEItNvvWBc0E2qocY9uPXZf99k27VXouKxzzwn5LbOj70Fou%2FGCR9LjcDQte5rSFGTAURH0kWq20tsxSQPNSLNS83PIJMJLj4Rkt%2FD7ZQmcahSA3mcTSZ5bBu%2BFKDquTYack9V42eNy42MM48FQX1RvwMFnvqruZ68CS4lZcYR7GvyCumJhWogVzzDBw5FryLAuskmlSEg4GcrEgAQJsyNENc04eLd7Izv%2Fvb9%2FNAzjH6DC7xTWfv7u%2Ft0nbu8svfFj4%2BT9oeX6wj48P3h%2B1FUxtYRCzwmeTe9fSLb%2F%2Ftn%2B6%2FuKn%2BeX1qCuOt2ZfHrB%2BUdLCdCJe%2BxwbFNOll9bJTk7Qyui7iWnxBiOiNVypM1UujyzAv7QtsXLeaMsdfTgmcURLbWSCzjHnke59TtkZzBLvJ95Tcg%2BgHaPGWCJtSfBt8nZinsTXpFawmh0tCA7J5FvKGhzb5XkpFLRc5EpL%2BFbDfabUGN3BktqqgazLNIiFQzNFd8O6N5oR45QnaeiTiQR3GcoEzuUGWVYSD5IHeMx7Uo%2FwKzRMFsA%2Fh%2FNa2AQT9XQAUQYQCLIAmza4MbIohHI2nglFIxgjiuE4Zvz0Wi3rmzZYbl4vr0YAKWqd961MqLGcPPe8fwR598XOhyzhjTrqtQ6huDpaVdC3nO4efX0LPM7tBuvjtZ7TW8ayrqssRHZDBlh9nCPqpKlsmUp0ArwNXfIcoTt6KWruS5Ct46Djlk6AT8cqwAiswkrkzAgzypwcA1NS0YQMLDDJvGexItPk0laoQ07j8mBrzTb0UjFvh61bx0jB%2BfXz5%2Bts95tlhpB6%2BCY1H5nLOaoGkyBsNHPd7ak4Qy2FMg0RznwbU4kh9jVnX04ankoUivJws6jko%2BSd6FAHSyvVOzOkY0ljZjoWDew%2B5jDSyUdPwe9ORyPDxIN99jSAGCLLkAmO3oEJvKUw7gPIU7iSe85Zl4mGI62h39en%2FMVvvzmjUq83xiPdvjuLW9sWyHZg6bzRi8WxsrG5qduZeicu10FEPoyM9l1EG%2F4Mf%2F6pw79KP6RzHrXsC73nPZ4Zy8rbG6OJdM3QUBLddrrdo6yJxOTQUZapxQcmnHZ3sXg9zFqf1IhV%2BmqfQNDx6jCzgUG0UYIMUxUfAKX3olOSqSvc8cy4PDzAEtlGpmtZlzncTg9tyXRZXa7DF59zng9MgpYnEM6UG6eRYfZENWxYEKUIhGDzlOGkJJqITpxPy1zi7gsfvsy1ggjMSbmWWyGhGA10AxQb1i5tNFHt8Rb7uI4mIeNmmighxCN%2F5ZF7K8yTUFbXYPIThhMYAzolo3AfISaCiAATHcGV7C0iwzqGt0Tf%2F2BfZytpGA88EuzC3jfS8BtD4h%2FXh1l5lwWudI93wYranL1uBUGsyn4%2Fl%2Bv60j%2B0L3i5%2Ffz8Gb45UZxmLGlpQW8pL%2BEwHmopHZEa5wnjcE2FKisZpY17%2FpaiST9etzuncIZsj2%2BTvAVqOuIYBDFlALUcw3SwYwO%2Bw8xmh%2FokzyDDFLjPu6wtRR0jns2dh1Zw0Xwh3NeyBJgmWQqstZ4Wze7ahxil2QGtTif0AADA7sO6e0yePpVw6WCVlqKUbPiIjmkXd7rD8GuNNNZPOcXMh0miYmF16dyhhB33HhOqrS9IXQ2xkTLNyHxBPCWQcseUSLwWBkCZTBUzQ3Xx6ZlYjIKEGzCTDbHkE2PUdW%2BCifetfsO3eFo1csk12i%2F988t6yhH2fiFOt0ufsrqMWDlVLjSSvSeT0%2FnUKKcqk%2BQU46hfmOf885Of%2F6qQ%2BeTvSmFjOJd0%2B5ii5JG10ejHE8g%2BU0y%2FLPtBFN4F9%2F%2Fyno8cQoBcMxpKkHZY7l7zJB6dRHJy7RwjBLLDOj7lzj9xfsl3fBX6FIRHkKunlHUP6q4HmxZLbPt9yeLzMyySRhTICfOShM%2FEEgy6LUg9gwMeiJYZLUSEUUBX5qVyiQ1tT8kUtNEYGqsBRdI0aDpwH5c%2B55jkSjOncuNZPFLqGuwR64TCWfDysgne8bRJTkEFlR%2BK3nCzAQyg%2BOdzZmBqYKYMHmUEpQodKkEwhoF31p7vgZMDx21LVnRb7OENFYZUmHLZwv%2F09fi8hCT03UE654ij2tsClEyd%2Fcw%2FswPjmA7Gt62Kz1Qf7K5Lgj63BIJwnDA%2FgKA4L6PUwTO8pdqZcO1cpc88wM0Hzt3yTOflzLrK1oX7oLg%2Fb8eMNLy0c7DXJSrcIwxLXdKcUoTOpxK8TPIUNQWShmj44Y11IdCqJgSjHDMdgmUiDqbwnaV1G27AqDTwQGw5zD3JxHk0hcEEBC6Qo%2BAqSwaatIwSxmS8KYkqCulaCYJk7hLY%2BZupPmqmgb4q0HDPNtqw8xsnYkwV2EpwSMFEXlLpk8X5yxtpFpsUHuIHUg9OR8xhI003ccvgxwjmAJjO1Ak8zRsg%2BiKCLoZ5YSy21Aal8PnOSY6xnIs%2BYFE4jppyTQ%2Fz%2BHLO23KGreX9pDQnr2%2Fpo5%2F3yynnTG0It8kDcSuAeKdb3fzyAdBDeY0knHRwFArIF%2BdWMDRVXfI9R%2FbYCn%2BQMxyLz%2BMdTNs%2FnV5GDRFKiYkv%2BriccPU4l7K9X9KpciFetzj5Y%2BoVUk6lrisvEiiCyxJgOREB3Inq4cKYbJQpoWFqxwyZiTsdCjNAekIXxjmyoTIRkgKtuSQGZAgdQTK4MWzI1FJx1WSnse6sQ10GzdPpPrMMOumAAjS7g51HYGl46kCONFOBUGpJEdnyQJ6C5s5fX3CNMVNRS6P1E5BhjPvLWSkmms42Au7GZCMICVAJgMlSqZSqHefCOQFHWsIX3WJgh7s5P%2B2PW2Szz99kTfEwTlbTTmcZunTpr18es3tjFqx2s3iLZme7wAlLVndOUvYPZQ7YxiG3C8J5uqTBlFoQKac9gZnI48lYancsxHWssJ%2Bqh%2FJuTFnj6fHhtJatrpsvLA6Js5RFCytk5jWhaYYTI5WV0mkBZ6koefWFUSqzV8h2LrtEoHKXtR8SOQVBhhKIaUHLVAWgnoAkQUGXpZwkkPNkruwkYUNIAe2Ce5LcGTtsGGiXldPxIn1PIwizdmo6NSxl49ZXF3MO9p4sFhsG4Dgx45djRA6jRX3ynIj8S0x9I0noRm8zpZ5kNIGNgDs5sCnIyUQBi9%2FYGUNCgTkFyFbmLODS7xlRTQrJqAGBg88rv5ID01r8CBnjvrjvg932ftkL1H4VfF1ZWK6Qx86enFKgq7crX%2Fpxo3Ffjnx7Cx50Vfl0RmHMiGNpBknZdOkLR5ojrQinRG8zNzqPWSiEUizz%2FUl6zunIW0InNkdtERr9pABXPuYCBNhGLQWHr6CsFRymAmE29KKWzghHLhHjgDD1RDkCA3PGFCrBjtB8WIwBpWum4yRHWlEScIkd6mB2MKr5Buh%2BpJgHgnPgNHq23QyJODQdy8FIgPYpyFnRUkKOdRIcXHFw1ZSDzKrPltogalIAgtdw%2FllXTTWljgiXbVBRlxI4s76LBDl7qr4DwhpEiqBVCCmoKG9cboJRnecCyW3CYH1JzqN2q2ufeQbM9WVsmO5HLHPojauC8uEmPk9vPNsuo%2FBhS%2Ffkrb1YyJkz8oiZdgzIKoUMfLgnzTFKLcRQs%2BCdT5NzPnUn94zhCshH3U2gYmTH7AAciAAxwsOnx4ARk0s8N7kDBjtJREbOjXpxQzQH6zkDCKy77ZeYowVgP1zGZq4b13asYLGOt7irhIl16EdphoPE5iQaiYPgzLw6go58SHHqysYWDXQgTvQ4NDhPQBaXMNO0TJjOLNWBQnxxEEliS7r61NOydjkHsdymYb8ldp%2Bl5cfS%2B8Z%2FE2OtZXgL48RREnriZAcLaJjYTAnDIA9vgkWAFTghyMnVlMkUcXIBlAF5ZP3jk%2FR54g3UNa5ZfAv4kmEUO4YUXhPN7ujfL49Ab1u0vTh0aNLKeJj7ssywFrKrOL0%2FANpmbu26rG%2FHed7Ux%2FVa2%2Fa%2B3QUe6FiVyAI7w%2By9YGys6jYsaK73bR2WShiGuJvFQIojpVAMGog8HQmnBfC8q3kY9IGtaE5lyuNszgvSvEOY23WW8HqqJ8rjS27M5j0mn1NEWIRQWPY1azE0X2ysZVz9QUFHmWIu3WfooDnr%2FrIdPescaiE3HGYKaYS%2Bszn3TSBnWDNR5RjUya6jyjSKqfL%2FL%2BnOdiTLkusM27iHc9w9IiOrKrubQ4sgJQgCKL3%2FqwgQCFHNbvaQQ4S7n7MnM9NFvcS6%2BYH1gY3%2BZOkdOlxl9f05dvrzSDv%2FwwopkyyYKxGxEKC2pTYNu%2F9gn2yZInzWEhNxsUBxbjZWIhSi8OWEbUUuxnxDGFkkpN%2F%2BzDdPv3zghcaBPZ6RU%2F4xsW9ytXuVR7toCU42rV6aPBi7JH%2F%2F8uyEpoT8UzSSxGnlOUulOb5fNf6GqZn3MXj%2Fbj2O2YlWB3ry3pBm%2BAhwgp45rnNB0CEWXremurFW1QPTsouQJ%2FALnoqOaCkCAcGdveSnVOvYnS6Nn5TI0JkU6kXK1aLVYV3ncxWX3GIGMpKxy0WsDVRa8fCT%2B4zmq4n5s8HxDDxgdvXeszkYNcrhM3mxybC32D01wC8CyDl68jxWPjmF3eulkOiJis1RZnqiMksRoqjdBSPz7xDRXgZF3wgyUjdNH4s0rco58QZKlIEQSp0BOGZWOhpBX3umwuohkxPTrD4z%2BVq6z7OzPFvJV4%2FTHt3ex92%2B1VC4%2F80v9svz3F6Uv3ylTDUWqAY%2BIrQOwOd2fWDClGh5t18ZQ%2FWrkgssRVhxCXz07yv3cyZ87c%2FrRMtAHPC%2BW5%2BeaDGNrak8zj5kxZkG5zDYfbHjTCphsXD%2FdWWyKiAHsXCiK6ldeFD%2BaUQ6qZHCjuxSLEdxfsbZRnw0ox%2BBsLq31rA5OoTdYsYZbuTUDocVgWfvE%2BZYI0BjErokQxQS4oKJgxPmyIopoxTnfrkuPxbQO03x06G%2BwaICk3UZKi1nA%2Bo9eS6jhXaVmK518U8BX8ZJsJ4luaj3CLAEnKQybLyYQJMrcvLFZbKKLxRIKcgYQhmjFQ2HMI%2F0nntyWDrN56X3wEaMEkHwB%2Fk8qG%2Fpdhkza7F0fYC0k%2Bvb2Drav132%2B6gtyVAGrLSI3NPIjAV9UqAjzEUN0MWTaFnV%2FQMW1XdrYTMAALnGfM%2BDvXHl3sVEDDQtcsaGjtxOFByRJRIQi5Ip4gwGjUi6is6SK62nJup7RWqXNDm28CUBa3D3Q3g6rwhDZqSwyTFRIq1mHgDRsEOdaK3NgW6%2BEtBumJhQXZWdGWskm4TBNHmu5hMkK934USRIAF7ZkrIOpLikRpIi86BjIcfjHbYc05iFQ1sca%2FEvtH3%2Fk1wd2CjnFqG0RBlMHWMJpJfzhghEGdhLqwKgoDQhnWl08Lwc8fSZKKu7qXy6S%2FQ8WncmafaoBFTWY7vhCfC3%2F%2Ftlds%2Bd0vFg5FcUOp8U6WPb87hLEYbuac6Uw9XxVj9uTLUNDLo3qg1jwXr9z3yFOdkOYloIY%2Fa8Zipho%2BFG8xkbWrx8yf%2B4TGum1pB7WcAAkZZDmow6lsRyWEGQDia859wnesX7RL7PTCILQMWU%2BwCwmXmGAQQ7iANSEFPEBDCLFbb6AqCYMoEX2slIKkEoLGmJIiZHwVAoiWnY18batwYhIbFhlG3GMnzgpnBdh4rJ0T2lLjPoGbwb%2BlG2k29WynNUeDEEutDqyv9iZcUtccja83AQxzEVVY6VwHJ9Mhl1AVm0iud6VuMYCh7BpRmpJbXkhQFq%2BdtN51U%2ByIyMgSCUqoV%2BtJyd%2F1Ke8jG%2FXBwupx0KCzQS0hOS9%2B1zYaV%2BsTkOVVQZH7iIYxyw2jEb%2B1%2BvP%2FKWfsyflct5LQv5AyStyTOR5hySVxCPSEOKpwdRHccEBFeTbbUMYLLxCsU0eibsdCzi5M40xuhyJAOS93JEiINb49TEaQIVnmdoLiNiGRdBdsLsNdXlkwMyH%2Buhj35MeSzzKRg76DKSdxWCmaGDu1pi5%2BkKcSRJ8viW0otyD8kmgpM%2B%2Falij5x7tAO%2BLIN2fXLY2GNOecRAsJRA66v3BjoW339aK9VA%2FqxKbKvpsRZuAxm8MAjULhwKLXAsW2HeGp9hNAclamyTEBZ0SjmY2IMwvp8GcgZ%2BTMVSC7Fhkm8zrfGDxPh1XtK%2BXe6SbI5clPV1OHCSbWXJXzPXfbIR58HICwwTnfgWEgwEiCvhZn%2FcqekHv4VxCHKy2xMve571WG%2FzUHfFlWMp1LtHS52hcZDAyCdXrMWm7fTIbkfKNubBhSmmetSdLPZDW8Omw2HqLetvJ8x0rtUxgGG5tSUB1l7YGisuqYSMEjgq4%2Fcu%2FQG6IM2UTx0jExANmzEHOdW20A2z05CwMhS57zRlptwRmCTNL%2BXE4o%2BjpmesNWKwbHcKaNPZeFzaj7Kf7PMgOpzBjzmceLK94LEyhuHl6SELPJJrgDdLmM1pTWL1xmHJk0WQBuIKUVdHQfZpGhRh8d7qaNAcP%2FQGqbNT66qTaH8zRWG45PL396ULaSOz9HNvnN9HWsGAcxxLJeC8UA%2FUH6oEjrIfhj6rzUvWbLRjbCHbRxzS6crEiAehpeDk5JegAdS%2BV1Vizj7LIABmExk5obbHVJO%2BkRZMKpNyYgzhnB3H2nmqpBA%2BIXN86UehM8s8qcmcxHhyJw6ACBwe2C%2BINNEVFiKx9wu7vAarTzFbUYSZy0qbLFvCnpQTSax9FoxMul8unPuafPJz0bVPf%2FxvCY%2FQT7k29g2XzJD260uUiqbgKv16xI0yDb2uJYHqg49%2F9NMz8NB10a%2FYGXlfgfRBImOJuYvx9OkJ7RK0EqWOCgk4Y%2FRbbKtGOkkc8ZJDBUPmBjrmU2CyzrcUW%2Fj%2BafFVQM8uIp0oYEXSOHjYTqILLXu7BhIxI9JtLVfEyTFKgjBMVFJBk5qfwNYVFMFWW%2BX1kUrusoqdG3Ibu%2FfG2H41gBfDmlkC70TKvVoenY025rr3KJdIL6tdNgTxTIuxoZhcFS6O%2B%2F4d7YO9BWcjphpJaL7mV8zKthC8VRmHTZygoaqx7Rm1oDkz0GKFcxqs4nonJg5QNtepDEDhKZyxaB%2Fn0NNR53k%2F1%2Fx%2B3cwles%2FsFS6EEiiLq2133cq0%2BpiKo%2BZQ4y8fXhrCM134NzdzJuSxEXRWvFb04o1b2%2BeUiQFTUwtlp4VTPHxGzOVa3GsoKQfEGG%2BA2bOrpF2ZXE%2FbNiUBNieHIQmJD7CYVI5tem0Ga6rMdEEqajpgjXN%2F%2BqeFoVISrLUnvwzJzlxU9gliQgI85Cw9tGWAKPgcvzW6fEgsPKBx1ES%2F%2FCSSaS1NMsymr72zQLJf7TEIynNMjASR04gMFENcGKarNFzWNIbakEVndBrEualCBuSSGSGXzio8T6Y%2BYNrw4oqhE0AFgaivM5zJkKky2ePoK%2FcMyrrW2tgh6QnvK5bKee3XlT4lyDi2HL%2BrWd1Q4j7xiBFCQgkX2OWsldlGojyA0RaN7GekObVOfvwmSjLHmWhukmeXeZ80%2BoQamBbnQK3JRamyyDTM3MPMoMXWN9Y2pgxVejLyJsGlOqd6Y0oI%2B8IMdIOlqa%2B8kE7MkiUA6d3lkZ5LCaan541islv5zAswg%2FkQvIHLEyM3SAsBf33DC086GLrD6pEN%2BVSOMfUigWij5EW1lBJsijuNkEhXojUJe3Ro7oHS3ZdOHt0V2LA8jBLRHAkLgK3FB7tg04dl54shncE%2BCadTP59lBmToNFcxQwnrKy32efKvsVJXd%2Bk28YwCU7q9Y6PlO16WCywwH%2B350YOMyEOwdWGO4C0R0DxYQy8wSX04ok%2FYDDKALJtCDZ1WTROdzRxsrqprMrzsIWKRIgNb6K1ThaZ7M6moICkBUxdBy1YC1MFbDRfD6MDXhdFy5FQOdhIrCVhRASigqQ%2FJGvaOfOBRh9Fgj4wfnQEUSTZ%2Belo%2BJh7b3fdtnLE3ppTmEiY3awgD%2FXk5kzcT6xrFqjIpX9DSSQLM5jb1XLqPuA5X5mn90IoSw9NNbpDdz81NVtd5DoZTeMKAOdLTFEG3iyWIylB9lDOjMUZ44qBleOhaajLNHa%2FyTAkHzYVpwtssyr6N9j14YkwBCJHgEwtngixZl%2BXeEygfLrHObnCseMy%2B6EdkFxfyYOYSV7w5bLvFPgtkIMwbeFQKSAmONoAQImZyMb%2FJmlLg4HwAMhswvGjkfYrYAOYS2BFdUJ0znqDZ16pTAQJhThCYSyN0FegrEn0%2FzWbPlH5UHDRnCMHqgbZYqSz21ftBCpHnM2jAzbwDg3kwbjiaF8AZLMxqNJ5D%2FJnI6HCCTFOxe1xluQyHWItzQtiC9JOq8JaUkwjgEffUyXhlTgScr6N4ndkcKZ04qRnmBBlxUQENv46J7syBski7vsCGT77wGZVTMc7EENvY6MHLRcaQJCsF7tFRAbkRYYoMMVB7pwunA4PcYQpE82xIm0YKQEVKiUw2PI3NWkyPwIMvgprLDshipJ7JxjNWSXgJnOhOjQFIW9SBQPduFWs4GyqfA0zzCky0vxIyJP7tb1aoQxdto0KbHYe%2FizdQkYV1FYrwzstDkTivJEuzJe4KtNqc0%2Fm5%2BmOCmXCPw45pw4GxTyMBLjnp5FjNMBs2iNoiLLHZQXiiUVQxqjPuJesObkFj4Ap6Bnz5C0%2BJRSiegsxrTUH8fds%2B6Jga8klPPRBjWxLE%2FLb%2FWubgzLPNzCc71cdYvgMubhrIOUAztXTBk3MGxM2PcmzQqn0IL8S9jBswzquMCxtbwOeH1CMEh75AJYwtJMZyOXU7By7c0YqCqoBLN4hjP5Pr7Nu5ruIkGsqrKIECLZB1NH8%2Bb%2BmpyQiGoU9Pa8xGaA841GW6xQIeUJucgsMja97XmRrWY%2FDKYDNzRtPqhC78z4ViYQGAfBmcY2q0J%2Ba%2BdjAkPZeA45hDJBS5mTkfstNjCkWgFtdVaZ0dTjeb4L0bPfDSYiEnPY18CmMaRsVBI2NZlMZFeNKMdBFL20InO614EcY4lakCcPY1aIvnltOLVwn3lGmkxuLoc5lqBshggy57ZeG9XIo%2BV4JVXKH4kjGAnWlNDUrsue%2FAHtOKhclv4BmRSsfyDp2o%2BBy%2B8QEzw2bFk8CKwEJ%2BMj4HadywR0Lc73x9cuJ0LOMeugRcdXiyUmhL5Fe6Wl6W0TBjDIjgTsQMBrrmmuMZcOpfF0oPm6CABjxZdeU8usxG7HMO1xUFBz%2FQdmKPLjh1vt%2FRITtYeljwGTbjxv%2Bdo%2FIeoFWpZmZZZ2G9Lc40sGRbvtHJ19BJ2O%2FZll75zIu1BcaFmutk7J7dzT%2Fw%2BGYcHBBjnhF9RHRYGQdC3kCSETni9J2WQAa8Vtpwke8TbVOWc%2FIKRU%2B%2BFAkekiqfVEPOj9vUiDFOizd%2FHwSZojwgj3JRCtixXGC5LF4Zl9IlzzcSdwDaNka95Q17v%2BoJwQoClv0hWf0zPBHqbU5eeXlkJQ%2FgwHQUPq6P25rXPTRA0yXyg76728C2cgmMY9kaulomSr29%2FMQ%2F%2FfK5zrBKM9tceb2lNVw7PjkfeBk1gNsdsm51cy26YVlxkhjPD%2FQ00lA3uXtKgsq4eKCPff7wMnh0pKCYadPiDFscmRV8wZAb%2F8ucn6mhtLSGC5rjJ8eDyBc%2BElqk3e59T%2BgREwG115gKhmEIkMKqBUGvFhQRK3oilhXT3Hv208FCFnoYpiq1T0vhmTIGYcmkhNrGyGuw4GWaD9psgYyzrLEV3IGcriVwbnkWt6GierdKUrUyPmjq%2Fnp5rJy3i8bgdcoCeL7s79%2FfkEpfV0kFdys7bOvxAngc%2FCKcMft63YNkjoXymfFcWsdSstq4nedDL2EaEgpDsPH0NY%2BJrY92DInvz8eTCFNex%2FG9yeOjia3P6We%2FH%2Bse0f%2FQ%2FvyXP76%2F7lOnY%2BgCgK5sMk7%2BI11FTqj1Cu7cqn6w1i6XADV%2BDkqe2zX1WMoKwwCul22vfn1xg6lGVUBgQNxZY4UglJN%2FBwQIuIIW0JA0OS3PS66cjH32TMcQ%2FDPOI2HBY5MRokrTNwMxVVqAsImqsSJFrcJdkULMtUkv7uC6HMgBQkIrsFWwNJ09jRFztZOte17HOgbKsa9sc19sWx%2BI1B7XcnaTtbttcPNtCinonCAfl7jAuOj3BqKzTfapT1Ku9vI4yr20UWdGn%2FUs45w0DB8YygQuM1Ism%2BSWRqR2cOsnWJ3N52HzMZl8j8GemhzrAlLxDJgHogRERL68HMwccdW5Hn1a3%2F%2F%2Bv%2Fz8Aj9%2Fmu8x3cq5lXxdk%2F8CFc%2FCIznRkt79P88v%2FSykmHpylwwILCurQ8FevOTT5X2oD%2BLh00tLOwjU%2BtISbIt9ASj56RmaE%2Fnk7PwvOQVFNDItVB8n%2BHNl6Zf93JdHrfF0Ysd3z0tSICXjo%2FL%2B5pJD1efLAlyaIl4DFzMHdua8lph6bEhOCNVI2usYMbUOLLTcEi0EAtfFiUiWmAIZvboVzDODbY3gUWItl9xKUzplb6z2VRj7tEI9c5fYf%2FPxjEfO31hI8g%2BegVp9NFjn2VO0%2BqDZvDxbEjgf53qhaagNfQCs6AwPg8dh9%2Bh%2ByugJmntjT4DRhmb%2FuMUTWhFBfXRfi%2B913LHu0JY%2Fx7kA5mXf5ePtt3939d%2B%2B3r7%2Fu%2Fq6pTo%2Ff4Kv7Y9%2FPLI%2FIjksxZ4ntB%2F%2FmHwSJQJUq7BaVAC0Rt4SWuTJ3bLFrK4IsJ87PXR4W399mttFTVP5CZF3ba%2BN8vuW0%2BL%2FtcpORD0SumPpc563Afz6nXBEXbjC1Dlh0pFTx%2F1kHXu0ut3XZcMqi7RWhWA1mohMptqH4wKbyGkGEpG3Yu4ICScuDWSA5Mi%2Baw1MJhiTYxC9hGnNLfnqx7hy0FHHNdt4deOPlL%2FemonO0PWAPv06j%2B%2Bj%2FftD4P31E2%2Fv932tKO6L71x%2Bhq%2F7HiNhnrGiCjTKs%2Bw8ijzG2SdTZqFD8UoWU%2B0j8Th6O8bo%2F5b0eb%2F%2F9eP78%2Fiz9W4j1vMHrLEW2eDB0%2Bbzwz3QB1pkjVKySr1wrMuPP2zN6EzQ0KhsSbb4drY%2F%2F8e5%2FSWhf6tf319JEoqLeAR0kL2sNS1F6dVAWO9O%2BzBin4adARY8kbr%2FIqd1ga3SlMcbfKS96kiLS%2FD%2FWME5zstm2vrtkhrscMd9xj77L%2FszYpbYG2dcUh2ojZvY%2FhM1GOet5MOjvC5em2Q8I9My8TSYaLMHXQTAMdKInl5OWh6xVnakABINxCCNBKw9sl3nPELW4sHCT0Z4XpahAsWB0gLOnN9Xy%2BDQst6ePdJp0G1%2Bf8%2FVzQvN77PjDt%2BlDk6X0wvcnrGtZVuB47buPzoyH1qB9eAyUw6intO34FVaaIQtjIWd4SP%2F%2FN0rFqiIVR642xlZrWhwTaovdCmy61DytfPM5kLp9e%2Fetnrs0AbYkqgppVpxK3M33DNftHT2Zm1cchsXlnCYxJCg6Hxhz0ab9O4j%2FUiMyTDkhOzIePjwvZ7yNsR5Ers9x5C23qysHmndnP%2FhsA51XKxnkM2NKIUkmuiLDHMBdJRk4MF6WRGus15j3FNmPZvwF7w6vP0yomc1dQ4eiM5rJBg5OMe0RwlfTqAZPYbhgqV2UPJf8cG1ypQgu1FmVx%2B8PdXdE7fbIuORkq02v98caa4H9ot9A6Ll3SKpnPKpBE3zx5nK7A%2BP2B55ntyNMUUkkF53W%2B%2FiUJbVtb6N2FG8Y5n32fom0%2Fl7okW7zKzyuPx8OWTXiukaq2ud%2BXm73JKljbO%2B3d6uL1vmfzDPzlNWs5HzL19%2Bf7nRKueGL%2Bs9%2FL3iksv1mpzdGZ3FNc%2F3%2F3e8%2FG5I%2FQSlbGdC6kn7Bz2PAzfDVOaSbF73vgblla6WE2Jwebu0b%2BWRDHicHHNNtsV4dDxgxGPx7%2B2VoXK0F%2BKXl2dvvOquP0r%2ByAJngcmVspZdtJbOvVKdKd%2BFLT4U9XZt%2FjnJ2%2Bj9%2BVbnVgGgIlCiwzZGz415CK4JPihIYBkGKoIRhsUgOvW%2B74%2BLcOVrOAHkZtc9%2BXZTTicOvFIMmRZl0ONBU%2Bj2ZBucGuiJM285GXBIx%2BzGE1DPhtA1HmBlrjzh69%2B6Ql5JAwd%2BjAV44YjW5vom80e%2BlQf2u%2BCm2Wp1eZmfjvy25ZT73%2BoP%2FHya0pdfupZUMhq9fpLf5Ld9B%2FhvghtWlv2XL%2F%2F8T69fnPfN5uZbSP67n%2Bn68%2BX2Dy%2FguyebKUpCuF4%2FvoNf3jxNloPZhl1ERyI1qfH14Su%2F2GJnqzkFEHpkdNHLsWZ7K%2Fyz%2FeiQckYHrQgiSqS4%2BPckvcTTlih%2Fwh8mMPM64sKYdA23yaKH0typNpe1a163OfrlEYkXnffjqf%2FvBf4wfJaT2gTQTFJ14l6dkQcTgimJOwaNp%2FA9%2BVO68TKFMB0jpeNaeRIYPSWFxCLCwTSp8ZYErIr1U7y3r5omDj%2FR7YFBkEUM1cwXUxMGRSPyjGLGU5xtuZ%2FTcazxfvbVB53s7RE2xxkWicTmPL86%2BmOjtn3wmASUz355ffm8%2F%2B3ff%2FxpOj391mmOj7r6elbz49t5vx%2F%2F58fzE0ED2Ojl7%2F9Oycd650f3Fvzzrf7%2Bp8%2Bf%2F%2F7lt7%2Fb4Z6KoKSkKSuF3I9Mf0ElHj5PdlRGIxba9LsDb%2FujhZfpFWuaY7eRfkTQc%2FqXZ%2F7zGHZq8OPwtbqf6zSK4eT8e%2F0W19ZVRnD%2FtkpDXsalak13zVleryVpWvP9vDa8%2FnSE%2BFH3MZtrhrbWVtJ%2F1D%2FJkPURZFNyeEw9%2BUKwbdjKLoLrE5GwsjGrrYDnBkDW1QQXVURMH%2Bg8F5NCCpYFUQ%2BogUKyMaS6fZhe1PslovLIRBwkCcmY2Hq3lKYFg3mbI8itQ1NH%2BehBMmmvC91NGAYLMXgv7IBUs%2BfVL0%2FFj3o%2BcaXHYbYe%2Bq08V9Vv%2F%2Fntt1%2F5TWz89UPuzwfNudA9zO7H%2BNOYRsejb8Pmwb%2FUZcvLEyXLpWz59bInet0S8Wxf7yEuDJDLEqwfhQ%2BI5AOxl0LDPOWg5FbnxgUWbM5Reg%2Fme70tfMiirdDD4HGukgBMQPajpzVpzOlAxP9T486zt7wtH%2B%2FmNj0ziVX4dn1zuvk0m8skD4G8wuvHbJ%2F804%2Bnj0Caz8KCJ%2FKjkOsbzHG4Y%2B12Padi46fYuGApUeoSBWPAjLFDKFkdRJ4g633zJqiAbjzQBgmvBoHF5UGxCFpnzq84NOoGW%2BXLSIwX9c1z6MrIDMK2lsXozD0G9yUz9aeRGiBvExlJLC2e6pAUipu7fUzQ1%2BPg%2BeeDkBOsyXRf3unS5sdfYpt1fwTtfz23INPwNTwDRSjWOrONZcsPsfunXxITJmSHsyLDRtp88TbskwMwcx2y%2FbaAJ3%2F5LOsqxP4tXiEHkTraKv1hyHbkotf1TeOe5%2FDXAz9sW6%2FxquudzaLJJ1TkW4rEL3RISR0yDv7XaueevmYpLeImB3%2FqdR9pAPTtx6xLeNZIxLfX6e58Trrk1J9N9aVHSirv5YfdeD46VTw0j8kxL5eXyNAPfMOELqkvvEAGQi2Pva4Ahqw4NmqYA5aBHAVWtsR8WRCb5%2FYW4NEzDNHH4xkMbalmG00uqD4wLb2uLdO2Euccgtdn0p5dPZ0ZCOV69syDKAkYE6R1DQKkJ9usE4Niet3GtHO1l%2Fb9k11cLjAGk%2FzH7zzoB57Xvnj2v0jeLAGKnFtayC08ciyFltw9DMHW%2FVICrMQnf17LPY3nLQsF0E7X1%2FzT7ZOtn%2F%2F5v1byOZaxQtaV%2F%2B3zVSdcKOPP3mab7joLntlMHfjT8Q2vvc3bXgqM98cnNL2V8jyPhd9npxSBrirbHMr%2F6isdkKPgvkJO8bWWt7U9H1W6QQ2EcUb2b2NBDPPn2n50eh7pUjFaRanNlOOU7HacijVkIrARjrGm8GYUMT4l2gJLZM2kCrojb8Q2qepxF6YqFqixhhhFqT42gA8HtJYc2MwcPxITdnCnGbCFzzBDh4wh4pnWmp%2BmAychECTzfmzJ00Usj5k6pYNUMTmcgn0LV0AhQtfFrJdElH7c7vScmTn%2FU%2FueU28kvsmPn0LYeZ12Wb7pjOokd1%2FmbAPIUcL7Uz5914siiWHhzFvHw1NWDTL7%2FLuv8vkft%2F3ngv2JgqociOnLJ1%2FAiY5o6%2BDPecoBGuOH1K1f%2B4KNTvm8TxxfYWY92Ir02S20L1jU%2BQK6eDrx%2Fwcsh0Q%2FJXozNwAAAABJRU5ErkJggg%3D%3D%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20def%20_deck(cx%2C%20cy)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22The%20shared%20stimulus%20deck%3A%20cards%20overlapping%20like%20a%20hand.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Cards%20are%20drawn%20back%20to%20front%2C%20each%20offset%20down%20and%20to%20the%20right%2C%20so%0A%20%20%20%20%20%20%20%20every%20card%20keeps%20a%20visible%20strip%20tall%20enough%20for%20its%20own%20label.%20One%0A%20%20%20%20%20%20%20%20deck%2C%20read%20by%20both%20systems.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_w%2C%20_h%2C%20_dx%2C%20_dy%20%3D%20150%2C%2058%2C%2016%2C%2046%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_x0%2C%20_y0%20%3D%20cx%20-%20(_w%20%2B%202%20*%20_dx)%20%2F%202%2C%20cy%20-%20105%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Each%20card%20carries%20one%20of%20Olshausen's%20natural%20scenes%20instead%20of%20a%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20label.%20The%20bytes%20are%20inlined%20as%20data%20URIs%20because%20an%20external%20href%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20inside%20this%20inline%20SVG%20is%20stripped%3B%20and%20the%20outline%20rect%20that%20sits%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20over%20the%20picture%20needs%20an%20inline%20fill%2C%20because%20.rsa-card's%20CSS%20fill%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20beats%20a%20fill%3D%22none%22%20attribute%20and%20paints%20the%20scene%20out.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_cards%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3CclipPath%20id%3D%22rsacard%7B_i%7D%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_x0%20%2B%20_i%20*%20_dx%7D%22%20y%3D%22%7B_y0%20%2B%20_i%20*%20_dy%7D%22%20width%3D%22%7B_w%7D%22%20height%3D%22%7B_h%7D%22%20rx%3D%2210%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3C%2FclipPath%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cimage%20clip-path%3D%22url(%23rsacard%7B_i%7D)%22%20href%3D%22%7BCARD_IMAGES%5B_i%5D%7D%22%20'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'x%3D%22%7B_x0%20%2B%20_i%20*%20_dx%7D%22%20y%3D%22%7B_y0%20%2B%20_i%20*%20_dy%7D%22%20width%3D%22%7B_w%7D%22%20height%3D%22%7B_h%7D%22%20'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'preserveAspectRatio%3D%22xMidYMid%20slice%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20class%3D%22rsa-card%22%20style%3D%22fill%3Anone%22%20x%3D%22%7B_x0%20%2B%20_i%20*%20_dx%7D%22%20'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'y%3D%22%7B_y0%20%2B%20_i%20*%20_dy%7D%22%20width%3D%22%7B_w%7D%22%20height%3D%22%7B_h%7D%22%20rx%3D%2210%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%20in%20range(3)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_front%20%3D%20_x0%20%2B%202%20*%20_dx%20%2B%20_w%20%2F%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_cards%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_front%2C%20_y0%20%2B%202%20*%20_dy%20%2B%20_h%20%2B%2036%2C%20%22%26%238942%3B%22%2C%20%22rsa-dots%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_front%2C%20_y0%20%2B%202%20*%20_dy%20%2B%20_h%20%2B%2074%2C%20%22stimuli%22%2C%20%22rsa-cap%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_system(row%2C%20icon%2C%20caption)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20system%2C%20fed%20from%20the%20shared%20deck%3A%20the%20arrow%20in%2C%20then%20the%20icon.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_arrow(_SPINE%2C%20row%2C%20_ICON_X%20-%20_ICON_INK%20-%20_AIR%20-%20_SPINE)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20icon(_ICON_X%2C%20row)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_ICON_X%2C%20row%20%2B%2086%2C%20caption%2C%20%22rsa-cap%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_responses(row%2C%20mat%2C%20name)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20system's%20response%20matrix%2C%20named%20above%20it%20and%20centred%20on%20it.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_my%20%3D%20row%20-%203%20*%20_CELL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_into_matrix(row%2C%20_ICON_X%20%2B%20_ICON_INK%2C%20_RESP_X)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_RESP_MID%2C%20_my%20-%2013%2C%20name%2C%20%22rsa-key%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_heat(mat%2C%20_RESP_X%2C%20_my)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_turned(_RESP_X%20-%20_AXIS_GAP%2C%20row%2C%20%22stimuli%22%2C%20%22rsa-axis%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_RESP_MID%2C%20row%20%2B%20101%2C%20%22response%22%2C%20%22rsa-axis%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_similarity(row%2C%20mat%2C%20name)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20system's%20similarity%20matrix%2C%20named%20above%20the%20lower%20triangle.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_my%20%3D%20row%20-%203%20*%20_CELL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_into_matrix(row%2C%20_RESP_X%20%2B%208%20*%20_CELL%2C%20_SIM_X)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_SIM_MID%2C%20_my%20-%2013%2C%20_transposed(name%2C%20%22T%22%2C%20name)%2C%20%22rsa-key%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_heat(_rsm(mat)%2C%20_SIM_X%2C%20_my%2C%20vmax%3D1.0%2C%20lower%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_turned(_SIM_X%20-%20_AXIS_GAP%2C%20row%2C%20%22stimuli%22%2C%20%22rsa-axis%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_SIM_MID%2C%20row%20%2B%20101%2C%20%22stimuli%22%2C%20%22rsa-axis%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20_Y%2C%20_X%20%3D%20_response(101)%2C%20_response(977%2C%20remixed%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20deck%20feeds%20both%20rows%20from%20one%20trunk%3A%20out%20of%20the%20cards%2C%20up%20and%20down%20the%0A%20%20%20%20%23%20spine%2C%20then%20one%20arrow%20into%20each%20system.%20Nothing%20merges%20after%20this%20point.%0A%20%20%20%20_bus%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20class%3D%22rsa-arrow%22%20d%3D%22M%7B_DECK_R%20%2B%20_AIR%7D%20%7B_MID%7D%20H%7B_SPINE%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cpath%20class%3D%22rsa-arrow%22%20d%3D%22M%7B_SPINE%7D%20%7B_ROW1%7D%20V%7B_ROW3%7D%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20_svg%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'%3Csvg%20class%3D%22rsa-diagram%22%20viewBox%3D%220%200%201280%20578%22%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_deck(_DECK_X%2C%20_MID)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_fragment(1%2C%20_bus%20%2B%20_system(_ROW1%2C%20_head%2C%20%22human%22)%20%2B%20_system(_ROW3%2C%20_net%2C%20%22model%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_fragment(2%2C%20_responses(_ROW1%2C%20_Y%2C%20%22Y%22)%20%2B%20_responses(_ROW3%2C%20_X%2C%20%22X%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_fragment(3%2C%20_similarity(_ROW1%2C%20_Y%2C%20%22Y%22)%20%2B%20_similarity(_ROW3%2C%20_X%2C%20%22X%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_fragment(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%204%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_double(_SIM_MID%2C%20_ROW1%20%2B%20_ROW_DOWN%20%2B%20_AIR%2C%20_ROW3%20-%20_ROW_UP%20-%20_AIR)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_text(_SIM_MID%20%2B%20_AIR%2C%20_MID%20-%201%2C%20_transposed(%22corr(X%22%2C%20%22T%22%2C%20%22X%2C%20Y%22%2C%20%22T%22%2C%20%22Y)%22)%2C%20%22rsa-key%22%2C%20anchor%3D%22start%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fsvg%3E%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Computing%20a%20representational%20comparison%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%3E%7B_svg%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cite(%22kriegeskorte2008rsa%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20comparisons_taskopt_evidence()%3A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20The%20task%20optimization%20framework%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22twocol%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Frichards2019_landscape.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Etask%20optimization%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fscaling_neural_alignment.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Eneural%20predictivity%20improves%20with%20engineering%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Cblockquote%20class%3D%22kicker%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%0A%20%20%20%20Is%20task%20optimization%20enough%3F%20What%20else%20might%20we%20need%3F%0A%20%20%20%20%3C%2Fblockquote%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite(%22richards2019deep%22%2C%20%22gokce2025scaling%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20comparisons_assumptions()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20four%20claims%20the%20talk%20sets%20up%20here%20and%20takes%20apart%20later.%20They%20come%20from%0A%20%20%20%20%23%20the%20shared%20renderer%20in%20the%20setup%20cell%2C%20because%20each%20tutorial's%20takeaway%20and%0A%20%20%20%20%23%20the%20conclusions%20strike%20one%20of%20them%20through%2C%20and%20a%20callback%20only%20reads%20if%20the%0A%20%20%20%20%23%20words%20are%20identical%20every%20time%20%E2%80%94%20so%20no%20slide%20retypes%20them.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20Built%20one%20press%20at%20a%20time%2C%20the%20way%20the%20artificial-neural-networks%20slide%20is.%0A%20%20%20%20%23%20The%20claims%20accumulate%20--%20spine(steps%3DTrue)%20puts%20the%20fragment%20classes%20on%20the%0A%20%20%20%20%23%20list%20items%20themselves%2C%20so%20the%20words%20still%20come%20from%20CLAIMS%20and%20every%20other%0A%20%20%20%20%23%20slide%20that%20shows%20the%20list%20whole%20gets%20the%20markup%20it%20always%20got%20--%20while%20under%0A%20%20%20%20%23%20them%20a%20single%20slot%20shows%20only%20the%20claim%20currently%20being%20made.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20slot%20spans%20the%20slide%2C%20so%20a%20photo%20can%20run%20the%20whole%20way%20across%20it%20rather%0A%20%20%20%20%23%20than%20sitting%20in%20a%20column.%20It%20is%20one%20fixed%20box%2C%20sized%20in%20the%20stylesheet%20and%0A%20%20%20%20%23%20never%20by%20its%20contents%2C%20and%20every%20frame%20is%20absolutely%20placed%20inside%20it%2C%20so%20the%0A%20%20%20%20%23%20list%20above%20cannot%20shift%20as%20the%20picture%20under%20it%20changes.%20reveal's%0A%20%20%20%20%23%20fade-in-then-out%20shows%20a%20frame%20only%20while%20its%20own%20step%20is%20current%3B%20the%20fourth%0A%20%20%20%20%23%20carries%20no%20fade-out%2C%20so%20the%20last%20picture%20is%20still%20up%20when%20the%20slide%20is%0A%20%20%20%20%23%20finished.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20One%20photo%20per%20claim%2C%20in%20claim%20order%2C%20so%20the%20picture%20under%20the%20list%20is%20always%0A%20%20%20%20%23%20the%20evidence%20for%20the%20claim%20being%20made.%20The%20four%20sources%20differ%20in%20shape%20--%0A%20%20%20%20%23%20from%20a%20near-square%20panel%20to%20a%20strip%20nearly%20three%20times%20as%20wide%20as%20it%20is%20tall%0A%20%20%20%20%23%20--%20so%20each%20is%20fitted%20inside%20the%20slot%20by%20claim-photo%20rather%20than%20sizing%20it%3A%0A%20%20%20%20%23%20object-fit%20keeps%20a%20picture%20whole%20and%20centred%20whatever%20its%20own%20pixels%20are%2C%20and%0A%20%20%20%20%23%20because%20the%20slot%20is%20fixed%20in%20the%20stylesheet%2C%20swapping%20one%20frame%20for%20the%20next%0A%20%20%20%20%23%20cannot%20move%20the%20list%20above%20it.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20title%20is%20one%20line%20and%20the%20sentence%20under%20it%20carries%20what%20the%20second%20line%0A%20%20%20%20%23%20used%20to%20say.%20That%20is%20what%20pays%20for%20the%20slot%3A%20a%20title%20is%20placed%20absolutely%20and%0A%20%20%20%20%23%20overlaps%20the%20content%20rather%20than%20pushing%20it%20down%2C%20so%20the%20second%20line%20was%0A%20%20%20%20%23%20costing%20the%20picture%20nearly%20five%20units%20of%20height%20for%20two%20words.%0A%20%20%20%20%23%20A%20claim%20can%20show%20more%20than%20one%20picture%3A%20the%20privileged-geometry%20claim%0A%20%20%20%20%23%20rests%20on%20the%20Platonic%20hypothesis%20and%20on%20RSA%20both%2C%20so%20its%20step%20brings%20the%0A%20%20%20%20%23%20two%20in%20together%2C%20side%20by%20side%20in%20the%20one%20slot.%0A%20%20%20%20_photos%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22model_vs_primate_ventral.png%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22doerig_neuroconnectionist.jpg%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22platonic_representation_hires.png%22%2C%20%22rsa_khaligh_razavi.png%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22cka_resnets.png%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%23%20Each%20frame%20reaches%20up%20into%20the%20claims%20not%20yet%20showing%20--%20three%20empty%0A%20%20%20%20%23%20lines%20on%20step%20one%2C%20two%20on%20step%20two%2C%20one%20on%20step%20three%20--%20and%20pads%20its%0A%20%20%20%20%23%20foot%20to%20match%2C%20so%20the%20picture%20stays%20centred%20in%20the%20space%20it%20reclaims.%0A%20%20%20%20%23%20The%20lift%20is%20keyed%20on%20a%20class%20of%20our%20own%3A%20reveal%20owns%20data-fragment-index%0A%20%20%20%20%23%20and%20rewrites%20it%2C%20so%20a%20rule%20hung%20off%20that%20attribute%20stops%20matching.%0A%20%20%20%20def%20_shots(_entry)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_names%20%3D%20(_entry%2C)%20if%20isinstance(_entry%2C%20str)%20else%20_entry%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_imgs%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cimg%20class%3D'claim-photo'%20src%3D'public%2Ffigures%2F%22%20%2B%20_n%20%2B%20%22'%20%2F%3E%22%20for%20_n%20in%20_names%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_imgs%20if%20len(_names)%20%3D%3D%201%20else%20%22%3Cdiv%20class%3D'claim-pair'%3E%22%20%2B%20_imgs%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%0A%20%20%20%20_frames%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'claim-frame%20claim-lift%22%20%2B%20str(4%20-%20_i)%20%2B%20%22%20fragment%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%22%22%20if%20_i%20%3D%3D%204%20else%20%22%20fade-in-then-out%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22'%20data-fragment-index%3D'%22%20%2B%20str(_i)%20%2B%20%22'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_shots(_photos%5B_i%20-%201%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%20in%20range(1%2C%205)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%23%20One%20footer%20per%20claim%20that%20has%20sources%2C%20each%20leaving%20with%20its%20own%20claim.%0A%20%20%20%20_sources%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%3A%20(%22khaligh-razavi2014deep%22%2C%20%22yamins2014performanceoptimized%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%202%3A%20(%22cao2024explanatoryb%22%2C)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%203%3A%20(%22huh2024platonic%22%2C%20%22kriegeskorte2008rsa%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%204%3A%20(%22kornblith2019cka%22%2C)%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20_foot%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'fragment%20fade-in-then-out'%20data-fragment-index%3D'%22%20%2B%20str(_i)%20%2B%20%22'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20cite(*_keys).text%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20_keys%20in%20_sources.items()%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Assumptions%20of%20representational%20comparisons%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%3Ethe%20main%20tenets%20of%20the%20task%20optimization%20view%2C%20stated%20whole%20here%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20each%20tutorial%20knocks%20one%20of%20them%20down%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'claim-build'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20spine(steps%3DTrue).text%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3Cdiv%20class%3D'claim-slot'%3E%22%20%2B%20_frames%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(_foot)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20section_degenerate()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20III%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Brains%20%26%20minds%20are%20adaptive%3Cbr%3Eyet%20degenerate%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20degenerate_brain()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20sources%20sit%20in%20the%20footer%20rather%20than%20in%20the%20body.%20cited()%20would%20put%0A%20%20%20%20%23%20them%20in%20both%20--%20its%20footer%20is%20built%20from%20the%20inline%20markers%20--%20so%20the%0A%20%20%20%20%23%20slide%20uses%20md()%20for%20the%20body%20and%20cite()%20for%20the%20foot%2C%20the%20way%20every%20other%0A%20%20%20%20%23%20figure%20slide%20does.%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20A%20problem%3A%20The%20brain%20%26%20mind%20are%20degenerate%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%3E%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fdegeneracy_scales_hires.png%22%20%2F%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3ESimilar%20degeneracies%20show%20up%20in%20dynamics%20(Ganguli%2C%20Goldman)%2C%20and%20across%20individuals.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3E%3Cspan%20class%3D%22longurl%22%3Ehttps%3A%2F%2Fjournals.plos.org%2Fploscompbiol%2Farticle%2Ffile%3Fid%3D10.1371%2Fjournal.pcbi.1007060%26type%3Dprintable%3C%2Fspan%3E%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3ETry%20to%20focus%20on%20degeneracies%20in%20natural%20data%3B%20maybe%20defocus%20model-based%20degeneracies.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3ETo%20find%3A%20old-school%20high-dim%20reps%20at%20Columbia%2C%20has%20papers%20on%20degeneracy%20in%20neural%20pop%20activity.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%20cite(%22prinz2004similar%22%2C%20%22albantakis2024brain%22)%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20degenerate_networks()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Body%20and%20footer%20split%20the%20way%20degenerate_brain's%20are%3A%20cited()%20builds%20its%0A%20%20%20%20%23%20footer%20out%20of%20the%20inline%20markers%2C%20so%20a%20slide%20that%20wants%20the%20reference%0A%20%20%20%20%23%20only%20at%20the%20foot%20cannot%20use%20it.%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Artificial%20neural%20networks%20are%20also%20degenerate%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%3E%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Frainbow_networks_hires.png%22%20%2F%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%20cite(%22guth2024rainbow%22)%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20degenerate_but_not()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20captions%20name%20the%20ideas%20rather%20than%20their%20papers%2C%20and%20the%20papers%20go%0A%20%20%20%20%23%20to%20the%20footer%20--%20so%20this%20cell%20cannot%20use%20cited()%2C%20whose%20footer%20is%20built%0A%20%20%20%20%23%20out%20of%20the%20inline%20markers%20the%20captions%20no%20longer%20carry.%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Task-optimized%20networks%20are%20constrained%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22twocol%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fconvergent_learning_filters.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3E%3Cem%3Econvergent%20learning%3C%2Fem%3E%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fplatonic_representation.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3E%3Cem%3Econtravariance%20principle%3C%2Fem%3E%2C%20%3Cem%3Eplatonic%20representation%20hypothesis%3C%2Fem%3E%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Cblockquote%20class%3D%22kicker%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3E%0A%20%20%20%20How%20constrained%3F%20What%20are%20the%20constraints%3F%0A%20%20%20%20%3C%2Fblockquote%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%20cite_steps(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(1%2C%20%22li2016convergent%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(2%2C%20%22cao2024explanatoryb%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(2%2C%20%22huh2024platonic%22)%2C%0A%20%20%20%20)%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20degenerate_debate()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20debate%20drawn%20as%20the%20CCN%20mark%3A%20three%20intersecting%20circles%2C%20one%20per%20parent%0A%20%20%20%20%23%20discipline%2C%20each%20carrying%20that%20discipline's%20dichotomy%20and%20that%20discipline's%0A%20%20%20%20%23%20citations.%20The%20circles%20are%20the%20field's%20own%20emblem%20of%20its%20three%20parents%2C%20so%20on%0A%20%20%20%20%23%20a%20CCN%20keynote%20the%20figure%20and%20the%20argument%20have%20the%20same%20shape.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20geometry%20is%20the%20logo's%20own%20(public%2Fccn-logo.svg)%3A%20three%20equal%20circles%20of%0A%20%20%20%20%23%20r%20%3D%2031.23%20centred%20at%20(31.23%2C%2031.43)%2C%20(63.26%2C%2031.43)%20and%20(47.24%2C%2059.30)%20in%20a%0A%20%20%20%20%23%2094.49%20by%2090.53%20box.%20The%20overlaps%20are%20real%20%E2%80%94%20each%20intersection%20below%20is%20a%0A%20%20%20%20%23%20circle%20clipped%20by%20the%20circles%20it%20meets%2C%20painted%20over%20the%20three%20lobes%20in%20the%0A%20%20%20%20%23%20mark's%20own%20order%20%E2%80%94%20so%20this%20reads%20as%20the%20mark%20enlarged%20rather%20than%20as%20a%20Venn%0A%20%20%20%20%23%20diagram%20that%20borrows%20its%20colours.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20Text%20cannot%20live%20in%20an%20overlap%2C%20and%20a%20lobe%20is%20far%20too%20narrow%20to%20hold%20a%0A%20%20%20%20%23%20dichotomy%20at%20hall%20size%3A%20the%20widest%20of%20them%20runs%20about%2010%20du%20across%20at%20this%0A%20%20%20%20%23%20figure%20height%20and%20the%20word%20%22idiosyncrasy%22%20alone%20wants%2013.%20So%20each%20block%20sits%0A%20%20%20%20%23%20just%20outside%20the%20mark%2C%20in%20the%20direction%20its%20own%20lobe%20points%20%E2%80%94%20left%2C%20right%2C%0A%20%20%20%20%23%20down%20%E2%80%94%20and%20every%20box%20is%20measured%20off%20the%20circle%20centres%2C%20so%20the%20words%20follow%0A%20%20%20%20%23%20the%20mark%20if%20the%20mark%20moves.%20The%20circles%20keep%20their%20real%20overlap%3B%20the%20blocks%0A%20%20%20%20%23%20make%20room%20by%20standing%20outside%20the%20figure%2C%20not%20by%20pushing%20the%20circles%20apart.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20Why%20the%20labels%20are%20SVG%20text%20and%20not%20HTML%20in%20a%20foreignObject%2C%20which%20is%20what%0A%20%20%20%20%23%20the%20stylesheet's%20degenerate_debate%20block%20was%20written%20for%3A%20marimo%20sanitises%0A%20%20%20%20%23%20every%20cell's%20markup%20through%20an%20allowlist%20that%20has%20no%20foreignObject%20in%20it%2C%20on%0A%20%20%20%20%23%20both%20the%20mo.md%20and%20the%20mo.Html%20path%2C%20and%20drops%20the%20element%20and%20its%20contents%0A%20%20%20%20%23%20without%20a%20word.%20Checked%20in%20the%20editor%20against%20marimo%200.23.16%20%E2%80%94%20the%20rendered%0A%20%20%20%20%23%20%3Csvg%3E%20comes%20back%20with%20the%20circles%20and%20nothing%20else.%20SVG%20text%20survives%2C%20and%20so%0A%20%20%20%20%23%20do%20class%2C%20fill%2C%20and%20custom%20properties%20set%20in%20a%20style%20attribute%2C%20so%20the%0A%20%20%20%20%23%20stylesheet%20still%20owns%20the%20type%20scale%20and%20the%20muted%20ink%20(.dd-label%2C%0A%20%20%20%20%23%20.dd-dichotomy%2C%20.dd-cites%2C%20.dd-cites%20a%2C%20.dd-await%20all%20bite%20on%20SVG%20text)%20and%0A%20%20%20%20%23%20this%20cell%20owns%20what%20SVG%20has%20no%20notion%20of%3A%20line%20breaks%2C%20leading%2C%20and%20the%0A%20%20%20%20%23%20dashed%20stub.%20Its%20.dd-block%2C%20.dd-slot%20and%20.dd-left%2Fright%2Fbottom%20rules%20are%20the%0A%20%20%20%20%23%20foreignObject%20leftovers%20and%20now%20do%20nothing.%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20palette%3A%20one%20line%20per%20discipline%20---------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Erin's%20assignment%20of%20discipline%20to%20circle%2C%20and%20the%20one%20thing%20here%20meant%20to%20be%0A%20%20%20%20%23%20swapped.%20A%20discipline%20names%20a%20hue%20pair%3B%20that%20name%20inks%20its%20label%20and%2C%20through%0A%20%20%20%20%23%20the%20mark's%20geometry%20below%2C%20decides%20which%20lobe%20its%20block%20hangs%20off%2C%20so%20a%0A%20%20%20%20%23%20reassignment%20is%20one%20line%20and%20nothing%20else%20moves%20by%20hand.%20The%20pairs%20are%20the%0A%20%20%20%20%23%20setup%20cell's%20tutorial%20tokens%2C%20which%20are%20also%20the%20mark's%20own%20three%20circle%0A%20%20%20%20%23%20colours%20(public%2Ftokens%2Fcolors.css)%2C%20so%20no%20colour%20is%20written%20down%20twice.%0A%20%20%20%20_BLUE%2C%20_CORAL%2C%20_GREEN%20%3D%20zip(TUT_PALE%2C%20TUT_DEEP)%0A%0A%20%20%20%20_NEUROSCIENCE%20%3D%20_BLUE%0A%20%20%20%20_COGNITIVE_SCIENCE%20%3D%20_CORAL%0A%20%20%20%20_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE%20%3D%20_GREEN%0A%0A%20%20%20%20%23%20Which%20circle%20each%20hue%20is%2C%20in%20the%20mark%20as%20drawn%3A%20top-left%2C%20top-right%2C%20bottom.%0A%20%20%20%20%23%20The%20logo's%20fact%2C%20not%20a%20preference%2C%20and%20the%20reason%20naming%20a%20hue%20above%20is%0A%20%20%20%20%23%20enough%20to%20place%20a%20block.%0A%20%20%20%20_LOBE%20%3D%20%7B_BLUE%3A%200%2C%20_CORAL%3A%201%2C%20_GREEN%3A%202%7D%0A%20%20%20%20_SIDE%20%3D%20(%22left%22%2C%20%22right%22%2C%20%22bottom%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20four%20intersections%2C%20straight%20from%20the%20logo%2C%20each%20against%20the%20circles%20that%0A%20%20%20%20%23%20make%20it.%20The%20mark%20tints%20these%20by%20hand%20rather%20than%20blending%20its%20lobes%2C%20so%20they%0A%20%20%20%20%23%20do%20not%20follow%20from%20the%20three%20hues%20above%20and%20a%20recolour%20wants%20a%20look%20at%20them%0A%20%20%20%20%23%20too.%20The%20order%20is%20the%20logo's%20paint%20order%2C%20and%20the%20build%20below%20leans%20on%20it%3A%20a%0A%20%20%20%20%23%20tint%20is%20only%20ever%20drawn%20after%20the%20circles%20it%20belongs%20to.%0A%20%20%20%20_MIX_TL_TR%2C%20_MIX_TL_BOT%2C%20_MIX_TR_BOT%2C%20_MIX_ALL%20%3D%20%22%23F6E6EF%22%2C%20%22%23CEEEEF%22%2C%20%22%23F5EEE0%22%2C%20%22%23FAF8F8%22%0A%20%20%20%20_TINTS%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20((0%2C%201)%2C%20_MIX_TL_TR)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20((0%2C%202)%2C%20_MIX_TL_BOT)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20((1%2C%202)%2C%20_MIX_TR_BOT)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20((0%2C%201%2C%202)%2C%20_MIX_ALL)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20community%20event%20is%20the%20field%20naming%20the%20debate%20itself.%20It%20has%20no%0A%20%20%20%20%23%20bibliography%20entry%2C%20so%20its%20link%20is%20written%20out%20here%20rather%20than%20coming%20from%20a%0A%20%20%20%20%23%20key.%20Its%20title%20runs%20to%20two%20lines%2C%20and%20an%20SVG%20%3Ctext%3E%20is%20a%20line%3A%20an%20anchor%0A%20%20%20%20%23%20opened%20in%20one%20and%20closed%20in%20the%20next%20is%20auto-closed%20at%20the%20end%20of%20the%20first%2C%0A%20%20%20%20%23%20which%20leaves%20the%20second%20line%20unlinked%20and%20unmarked.%20So%20each%20line%20takes%20the%0A%20%20%20%20%23%20whole%20link.%0A%20%20%20%20_CCN_EVENT%20%3D%20%22https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DD8xieGYyH0E%22%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_event(text)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f%22%3Ca%20href%3D'%7B_CCN_EVENT%7D'%20target%3D'_blank'%20rel%3D'noopener'%3E%7Btext%7D%3C%2Fa%3E%22%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20three%20dichotomies%20--------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20Each%20discipline's%20name%2C%20its%20dichotomy%20in%20Erin's%20words%2C%20and%20the%20citations%20that%0A%20%20%20%20%23%20sit%20under%20it%20rather%20than%20in%20a%20shared%20footer%20at%20the%20slide's%20foot.%20The%20lines%0A%20%20%20%20%23%20come%20from%20the%20bibliography%20keys%20through%20citet()%2C%20so%20they%20cannot%20drift%20from%0A%20%20%20%20%23%20references.bib%20and%20each%20keeps%20the%20link%20a%20footer%20entry%20would%20have%20carried.%0A%20%20%20%20%23%20SVG%20text%20does%20not%20wrap%2C%20so%20a%20dichotomy%20arrives%20already%20broken%20into%20lines%3B%0A%20%20%20%20%23%20the%20breaks%20are%20chosen%20against%20the%20flank%20width%20computed%20below.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20This%20order%20is%20the%20order%20the%20board%20builds%20in%2C%20which%20Erin%20set%3A%20neuroscience%2C%0A%20%20%20%20%23%20then%20cognitive%20science%2C%20then%20artificial%20intelligence.%0A%20%20%20%20_DISCIPLINES%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_NEUROSCIENCE%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Neuroscience%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22degeneracy%20vs.%20canonical%22%2C%20%22(computations%2C%20circuits)%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22cao2024explanatoryb%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22albantakis2024brain%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22chen2025universal%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_event(%22Universality%20and%20Particularity%20of%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_event(%22Perceptual%20Representations%22)%20%2B%20%22%2C%20CCN%202025%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_COGNITIVE_SCIENCE%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Cognitive%20science%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22individual%20differences%20vs.%22%2C%20%22psychological%20universals%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet_pending(%22huys2016computational%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22cao2022multiple%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22majid2023establishing%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Artificial%20intelligence%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22universality%20vs.%20idiosyncrasy%22%2C)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22maheswaranathan2019universality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22huh2024platonic%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20citet(%22vanrossem2024universality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20board%20--------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20One%20inline%20SVG%20in%20board%20units%3B%20the%20stylesheet%20scales%20it%20to%20the%20figure%20budget%2C%0A%20%20%20%20%23%20so%20a%20board%20unit%20is%20a%20fixed%20fraction%20of%20the%20slide%20and%20nothing%20here%20is%20a%20pixel.%0A%20%20%20%20%23%20The%20board's%20shape%20is%20the%20whole%20layout%20argument%2C%20and%20it%20was%20measured%20in%20the%0A%20%20%20%20%23%20editor%20rather%20than%20guessed.%20The%20slide's%20content%20box%20leaves%2081.2%20du%20of%20width%0A%20%20%20%20%23%20inside%20its%20own%20padding%20and%2039.5%20du%20of%20height%3B%20the%20philosophy%20line%20under%20the%0A%20%20%20%20%23%20figure%20takes%203.6%20of%20that%20height%2C%20so%20the%20board%20gets%2081.2%20by%2034.5%20du%20and%20its%0A%20%20%20%20%23%20aspect%20follows.%20Width%20is%20what%20binds%2C%20which%20is%20why%20_BW%20sets%20the%20scale%3A%20the%0A%20%20%20%20%23%20stylesheet's%20font%20sizes%20are%20in%20board%20units%2C%20so%20_BW%20is%20chosen%20to%20land%20the%0A%20%20%20%20%23%2030-unit%20dichotomy%20at%202.5%20du%2C%20just%20under%20the%20deck's%202.65%20du%20body.%20Everything%0A%20%20%20%20%23%20else%20is%20spent%20from%20there%20%E2%80%94%20the%20flanks%20take%20what%20the%20longest%20dichotomy%20line%0A%20%20%20%20%23%20needs%2C%20and%20the%20mark%20takes%20what%20is%20left%20in%20both%20directions.%0A%20%20%20%20_LOGO_R%2C%20_LOGO_W%2C%20_LOGO_H%20%3D%2031.23%2C%2094.49%2C%2090.53%0A%20%20%20%20_LOGO_C%20%3D%20((31.23%2C%2031.43)%2C%20(63.26%2C%2031.43)%2C%20(47.24%2C%2059.30))%0A%0A%20%20%20%20_BW%2C%20_BH%20%3D%20974%2C%20414%0A%20%20%20%20_GUTTER%2C%20_BAND_GAP%20%3D%2026%2C%2018%20%20%23%20air%20beside%20the%20mark%2C%20and%20under%20it%0A%0A%20%20%20%20%23%20Leading%2C%20in%20board%20units.%20The%20stylesheet's%20sizes%20are%2025%20%2F%2030%20%2F%2017%20with%20the%0A%20%20%20%20%23%20label's%203%20of%20margin%20under%20it%20and%20the%20citations'%2013%20above%20them%3B%20SVG%20text%20has%0A%20%20%20%20%23%20no%20line%20box%2C%20so%20the%20baselines%20are%20stepped%20here%20instead.%20These%20mirror%20that%0A%20%20%20%20%23%20block%20and%20are%20the%20one%20place%20the%20two%20files%20have%20to%20agree.%0A%20%20%20%20_LABEL_DROP%2C%20_DICH_LEAD%2C%20_DICH_GAP%2C%20_CITE_LEAD%2C%20_CITE_GAP%20%3D%2025%2C%2036%2C%203%2C%2023%2C%2013%0A%20%20%20%20%23%20The%20bottom%20block%20is%20a%20label%2C%20a%20one-line%20dichotomy%20and%20three%20citation%20lines.%0A%20%20%20%20_BAND%20%3D%20_LABEL_DROP%20%2B%20_DICH_GAP%20%2B%20_DICH_LEAD%20%2B%20_CITE_GAP%20%2B%203%20*%20_CITE_LEAD%20%2B%207%0A%0A%20%20%20%20_MARK_H%20%3D%20_BH%20-%20_BAND%20-%20_BAND_GAP%0A%20%20%20%20_S%20%3D%20_MARK_H%20%2F%20_LOGO_H%0A%20%20%20%20_MARK_W%20%3D%20_LOGO_W%20*%20_S%0A%20%20%20%20_X0%20%3D%20(_BW%20-%20_MARK_W)%20%2F%202%0A%20%20%20%20_C%20%3D%20%5B(_X0%20%2B%20_x%20*%20_S%2C%20_y%20*%20_S)%20for%20_x%2C%20_y%20in%20_LOGO_C%5D%0A%20%20%20%20_R%20%3D%20_LOGO_R%20*%20_S%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_disc(i%2C%20fill)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Circle%20i%2C%20whole.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20f'%3Ccircle%20cx%3D%22%7B_C%5Bi%5D%5B0%5D%3A.2f%7D%22%20cy%3D%22%7B_C%5Bi%5D%5B1%5D%3A.2f%7D%22%20r%3D%22%7B_R%3A.2f%7D%22%20fill%3D%22%7Bfill%7D%22%2F%3E'%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_region(i%2C%20through%2C%20fill)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Circle%20i%20cut%20down%20to%20its%20intersection%20with%20every%20circle%20in%20through.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out%20%3D%20_disc(i%2C%20fill)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_j%20in%20through%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_out%20%3D%20f'%3Cg%20clip-path%3D%22url(%23dd-clip-%7B_j%7D)%22%3E'%20%2B%20_out%20%2B%20%22%3C%2Fg%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20_out%0A%0A%0A%20%20%20%20_defs%20%3D%20%22%3Cdefs%3E%22%20%2B%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3CclipPath%20id%3D%22dd-clip-%7B_i%7D%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ccircle%20cx%3D%22%7B_C%5B_i%5D%5B0%5D%3A.2f%7D%22%20cy%3D%22%7B_C%5B_i%5D%5B1%5D%3A.2f%7D%22%20r%3D%22%7B_R%3A.2f%7D%22%2F%3E%3C%2FclipPath%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%20in%20range(3)%0A%20%20%20%20)%20%2B%20%22%3C%2Fdefs%3E%22%0A%0A%20%20%20%20%23%20Where%20each%20block%20hangs%2C%20measured%20off%20the%20circles%20rather%20than%20off%20the%20board%3A%0A%20%20%20%20%23%20the%20flanks%20read%20outward%20from%20the%20lobe%20they%20belong%20to%2C%20a%20gutter%20clear%20of%20it%2C%0A%20%20%20%20%23%20and%20the%20bottom%20one%20is%20centred%20under%20the%20bottom%20circle.%20The%20two%20flanks%20start%0A%20%20%20%20%23%20at%20the%20mark's%20top%20rather%20than%20at%20their%20own%20circle's%20centre%2C%20so%20the%20three%0A%20%20%20%20%23%20discipline%20names%20line%20up%20across%20the%20top%20of%20the%20figure.%0A%20%20%20%20_ANCHOR%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(_C%5B0%5D%5B0%5D%20-%20_R%20-%20_GUTTER%2C%20_C%5B0%5D%5B1%5D%20-%20_R%2C%20%22end%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(_C%5B1%5D%5B0%5D%20%2B%20_R%20%2B%20_GUTTER%2C%20_C%5B1%5D%5B1%5D%20-%20_R%2C%20%22start%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(_C%5B2%5D%5B0%5D%2C%20_C%5B2%5D%5B1%5D%20%2B%20_R%20%2B%20_BAND_GAP%2C%20%22middle%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20dashed%20stub%2C%20in%20board%20units%3A%20the%20citation%20line's%20width%20plus%20the%0A%20%20%20%20%23%20stylesheet's%20own%2013%20of%20padding%20either%20side%2C%20and%20a%20box%20deep%20enough%20to%20sit%0A%20%20%20%20%23%20around%20a%2017-unit%20line.%20The%20width%20is%20measured%20rather%20than%20derived%2C%20because%0A%20%20%20%20%23%20SVG%20cannot%20size%20a%20box%20to%20its%20text.%0A%20%20%20%20_PILL_W%2C%20_PILL_H%2C%20_PILL_RISE%20%3D%20155%2C%2030%2C%2020%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_line(cls%2C%20x%2C%20y%2C%20anchor%2C%20body)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20line%20of%20type%20on%20the%20board%2C%20painted%20in%20whatever%20ink%20it%20inherits.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20A%20citation%20line%20carries%20no%20class%20of%20its%20own%20%E2%80%94%20it%20takes%20its%20size%20and%20its%0A%20%20%20%20%20%20%20%20muted%20colour%20from%20the%20.dd-cites%20group%20it%20sits%20in%20%E2%80%94%20and%20an%20empty%20class%0A%20%20%20%20%20%20%20%20attribute%20is%20two%20adjacent%20quotes%2C%20which%20the%20notebook%20serializer%20mangles%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20so%20the%20attribute%20is%20left%20off%20entirely%20rather%20than%20left%20empty.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_named%20%3D%20f'%20class%3D%22%7Bcls%7D%22'%20if%20cls%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Ctext%7B_named%7D%20x%3D%22%7Bx%3A.1f%7D%22%20y%3D%22%7By%3A.1f%7D%22%20text-anchor%3D%22%7Banchor%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20fill%3D%22currentColor%22%3E%7Bbody%7D%3C%2Ftext%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20_block(hue%2C%20label%2C%20dichotomy%2C%20cites)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22One%20discipline%2C%20set%20outside%20its%20own%20lobe.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20stylesheet%20holds%20every%20size%20and%20colour%20but%20the%20lobe's%2C%20which%20arrives%20as%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--dd-ink%20the%20way%20the%20cover%20hands%20the%20theme%20its%20session%20knobs%3B%20the%20label%0A%20%20%20%20%20%20%20%20then%20answers%20for%20both%20colour%20schemes%20the%20way%20every%20other%20keyed%20text%20in%20the%0A%20%20%20%20%20%20%20%20file%20does%2C%20its%20hue's%20deep%20on%20white%20and%20its%20pale%20on%20the%20dark%20ground.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pale%2C%20_deep%20%3D%20hue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_i%20%3D%20_LOBE%5Bhue%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_x%2C%20_top%2C%20_anchor%20%3D%20_ANCHOR%5B_i%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_y%20%3D%20_top%20%2B%20_LABEL_DROP%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_out%20%3D%20_line(%22dd-label%22%2C%20_x%2C%20_y%2C%20_anchor%2C%20label)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_n%2C%20_text%20in%20enumerate(dichotomy)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_y%20%2B%3D%20_DICH_LEAD%20%2B%20(_DICH_GAP%20if%20_n%20%3D%3D%200%20else%200)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_out%20%2B%3D%20_line(%22dd-dichotomy%22%2C%20_x%2C%20_y%2C%20_anchor%2C%20_text)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_y%20%2B%3D%20_CITE_GAP%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_refs%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_text%20in%20cites%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_y%20%2B%3D%20_CITE_LEAD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_refs%20%2B%3D%20_line(%22%22%2C%20_x%2C%20_y%2C%20_anchor%2C%20_text)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20cites%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_y%20%2B%3D%20_CITE_LEAD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_left%20%3D%20_x%20if%20_anchor%20%3D%3D%20%22start%22%20else%20_x%20-%20_PILL_W%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_refs%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_left%3A.1f%7D%22%20y%3D%22%7B_y%20-%20_PILL_RISE%3A.1f%7D%22%20width%3D%22%7B_PILL_W%7D%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%20height%3D%22%7B_PILL_H%7D%22%20rx%3D%227%22%20fill%3D%22none%22%20stroke%3D%22currentColor%22'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'%20stroke-opacity%3D%22.55%22%20stroke-width%3D%221.5%22%20stroke-dasharray%3D%226%205%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_line(%22dd-await%22%2C%20_left%20%2B%20_PILL_W%20%2F%202%2C%20_y%2C%20%22middle%22%2C%20%22reference%20to%20come%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cg%20class%3D%22dd-slot%20dd-%7B_SIDE%5B_i%5D%7D%22%20style%3D%22--dd-ink%3A%20light-dark(%7B_deep%7D%2C%20%7B_pale%7D)%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_out%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f'%3Cg%20class%3D%22dd-cites%22%3E%7B_refs%7D%3C%2Fg%3E%3C%2Fg%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20the%20build%20--------------------------------------------------------%0A%20%20%20%20%23%20The%20mark%20assembles%20as%20the%20argument%20does%3A%20a%20discipline%20brings%20on%20its%20own%0A%20%20%20%20%23%20circle%2C%20then%20any%20overlap%20that%20has%20just%20become%20real%20%E2%80%94%20an%20intersection%20cannot%0A%20%20%20%20%23%20be%20drawn%20until%20both%20of%20its%20circles%20are%20up%20%E2%80%94%20and%20then%20its%20own%20block.%20So%20the%0A%20%20%20%20%23%20figure%20is%20never%20a%20Venn%20diagram%20with%20an%20empty%20lobe%2C%20and%20the%20shared%20ground%0A%20%20%20%20%23%20appears%20exactly%20when%20there%20are%20two%20fields%20to%20share%20it.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20reveal%20hides%20a%20fragment%20where%20it%20stands%20and%20never%20moves%20it%2C%20so%20every%20step%0A%20%20%20%20%23%20lands%20on%20the%20same%20geometry%2C%20and%20DOM%20order%20is%20paint%20order%20at%20every%20step%3A%20a%0A%20%20%20%20%23%20circle%20is%20emitted%20before%20the%20tints%20it%20completes%2C%20and%20a%20later%20circle%20painting%0A%20%20%20%20%23%20over%20an%20earlier%20tint%20is%20repaired%20by%20the%20tints%20that%20follow%20it%20in%20the%20same%0A%20%20%20%20%23%20step%2C%20which%20is%20the%20logo's%20own%20order.%20Every%20discipline%20is%20a%20fragment%2C%0A%20%20%20%20%23%20neuroscience%20included%2C%20so%20the%20slide%20opens%20on%20an%20empty%20board%20and%20the%20first%0A%20%20%20%20%23%20press%20draws%20the%20first%20circle.%0A%20%20%20%20_shown%2C%20_steps%20%3D%20%5B%5D%2C%20%22%22%0A%20%20%20%20for%20_n%2C%20_d%20in%20enumerate(_DISCIPLINES)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_i%20%3D%20_LOBE%5B_d%5B0%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_step%20%3D%20_disc(_i%2C%20_d%5B0%5D%5B0%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_shown.append(_i)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_members%2C%20_tint%20in%20_TINTS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20set(_members)%20%3C%3D%20set(_shown)%20and%20_i%20in%20_members%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_step%20%2B%3D%20_region(_members%5B0%5D%2C%20_members%5B1%3A%5D%2C%20_tint)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_step%20%2B%3D%20_block(*_d)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_steps%20%2B%3D%20f'%3Cg%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%22%7B_n%20%2B%201%7D%22%3E%7B_step%7D%3C%2Fg%3E'%0A%0A%20%20%20%20_svg%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Csvg%20class%3D%22dd-venn%22%20viewBox%3D%220%200%20%7B_BW%7D%20%7B_BH%7D%22%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_defs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_steps%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fsvg%3E%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20The%20debate%20on%20universality%20vs.%20individuality%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%3E%7B_svg%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20section_rethinking()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20IV%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Rethinking%3Cbr%3Erepresentational%20comparisons%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20rethinking_reconcile()%3A%0A%20%20%20%20%23%20A%20two-step%20build.%20The%20nuisance%20reading%20is%20the%20objection%20and%20the%20normative%0A%20%20%20%20%23%20reading%20is%20the%20answer%20to%20it%2C%20so%20the%20nuisance%20column%20still%20arrives%20first%20even%0A%20%20%20%20%23%20though%20it%20now%20sits%20on%20the%20right%3A%20Erin%20asked%20for%20the%20sides%20to%20swap%2C%20not%20for%20the%0A%20%20%20%20%23%20argument%20to%20run%20backwards.%20Both%20columns%20are%20fragments%2C%20so%20both%20hold%20their%0A%20%20%20%20%23%20space%20from%20the%20first%20step%20--%20reveal%20keeps%20an%20unrevealed%20fragment%20in%20flow%20--%0A%20%20%20%20%23%20and%20nothing%20on%20the%20slide%20moves%20when%20the%20second%20lands.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20Each%20stance%20is%20a%20heading%20and%20a%20picture%20and%20nothing%20else.%20The%20prose%20that%0A%20%20%20%20%23%20used%20to%20sit%20under%20the%20headings%2C%20and%20the%20sub-slide%20that%20used%20to%20carry%20the%0A%20%20%20%20%23%20pictures%20on%20their%20own%2C%20are%20one%20slide%20now%3A%20dropping%20the%20text%20is%20what%20made%0A%20%20%20%20%23%20room%20for%20the%20figures%20here%2C%20which%20was%20the%20whole%20reason%20the%20build%20had%20been%0A%20%20%20%20%23%20split%20in%20two.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20sources%20go%20to%20the%20footer%20rather%20than%20into%20the%20captions%2C%20so%20a%20caption%0A%20%20%20%20%23%20says%20what%20its%20picture%20shows%20and%20stops%20there.%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Can%20we%20reconcile%20universality%20and%20individuality%3F%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22twocol%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch3%3Enormative%20view%3C%2Fh3%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22stance-fig%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22stance-img%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fmarder_degeneracy_restored.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3EDegeneracy%20provides%20robustness%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch3%3Enuisance%20view%3C%2Fh3%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22stance-fig%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22stance-img%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Frainbow_alignment_hires.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3EAlignment%20transforms%20the%20variability%20away%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%20cite(%22albantakis2024brain%22%2C%20%22guth2024rainbow%22)%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20rethinking_claims()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20four%20claims%20stated%20plainly%2C%20nothing%20struck%3A%20this%20is%20the%20list%20the%0A%20%20%20%20%23%20three%20tutorials%20go%20on%20to%20take%20apart%2C%20so%20it%20stands%20whole%20here%20and%20the%0A%20%20%20%20%23%20takeaways%20strike%20it%20one%20at%20a%20time.%20Same%20CLAIMS%20through%20spine()%2C%20never%0A%20%20%20%20%23%20retyped%2C%20so%20it%20cannot%20drift%20from%20the%20list%20it%20is%20a%20copy%20of.%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20It%20is%20not%20the%20case%20that%E2%80%A6%0A%0A%20%20%20%20%7Bspine()%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20rethinking_symmetries()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20two%20halves%20of%20the%20programme%20on%20one%20slide%2C%20under%20the%20same%20two%20headings%0A%20%20%20%20%23%20the%20reconcile%20slide%20uses%20--%20this%20is%20what%20each%20stance%20does%2C%20so%20the%20stance%0A%20%20%20%20%23%20names%20stay%20put%20and%20only%20the%20pictures%20build%2C%20right%20then%20left%3A%0A%20%20%20%20%23%20characterizing%20the%20variability%20first%2C%20then%20classifying%20what%20it%20leaves.%0A%20%20%20%20%23%20What%20each%20half%20is%20called%20sits%20under%20its%20picture%2C%20and%20the%20sources%20sit%20in%0A%20%20%20%20%23%20the%20footer%2C%20so%20no%20caption%20carries%20a%20citation.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20_refs%20%3D%20cite(%22zhao2026symmetry%22%2C%20%22flesch2022orthogonal%22)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Understanding%20representational%20degeneracies%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22twocol%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch3%3Enormative%20view%3C%2Fh3%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22stance-fig%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22stance-img%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fflesch_orthogonal_mds.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3EClassifying%20solutions%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch3%3Enuisance%20view%3C%2Fh3%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22stance-fig%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20class%3D%22stance-img%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsymmetry_group_d3.png%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3ECharacterizing%20variability%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%20_refs%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20section_tutorials()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20V%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20The%20tutorials%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20agenda_tutorials()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20tutorials%20summary.%20All%20four%20of%20these%20cells%20render%20the%20same%20three%0A%20%20%20%20%23%20cards%2C%20from%20tutorial_cards()%20in%20the%20setup%20cell%2C%20and%20the%20theme%20lights%0A%20%20%20%20%23%20the%20card%20named%20by%20the%20cell%20(see%20public%2Ftheme.css).%20They%20are%20separate%0A%20%20%20%20%23%20top-level%20slides%2C%20so%20a%20slide%20can%20be%20inserted%20between%20any%20two.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20Here%2C%20at%20the%20head%20of%20the%20walk%2C%20all%20three%20cards%20are%20lit.%0A%20%20%20%20mo.md(tutorial_cards())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20agenda_tutorials_i()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20same%20three%20cards%2C%20with%20tutorial%20I%20lit%20and%20the%20other%20two%20on%20the%0A%20%20%20%20%23%20quiet%20tier.%20The%20spotlight%20is%20keyed%20off%20this%20cell's%20name%20in%20the%20theme.%0A%20%20%20%20mo.md(tutorial_cards())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_1_task_structure()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20task%20twice%20over%3A%20the%20hierarchy%20the%20objects%20are%20drawn%20from%2C%20and%20the%0A%20%20%20%20%23%20same%20task%20as%20the%20two%20matrices%20a%20network%20is%20actually%20handed.%20Both%20come%0A%20%20%20%20%23%20from%20TASK_X%20and%20TASK_Y%20in%20the%20setup%20cell%2C%20so%20the%20picture%20and%20the%20data%0A%20%20%20%20%23%20cannot%20disagree%20with%20each%20other.%0A%20%20%20%20_is%20%3D%20tuple(%22is%20%22%20%2B%20_c%20for%20_c%20in%20CATEGORIES)%0A%20%20%20%20_tree%20%3D%20hierarchy_svg()%0A%20%20%20%20_x%20%3D%20matrix_svg(TASK_X%2C%20cols%3DOBJECTS%2C%20name%3D%22X%22)%0A%20%20%20%20_y%20%3D%20matrix_svg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20TASK_Y.T%2C%20rows%3DOBJECTS%2C%20cols%3D_is%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20the%20monospace%20name%20sets%20T%20a%20full%20cell%20clear%20of%20the%20Y%2C%20which%20reads%20as%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20two%20glyphs%20rather%20than%20one%20transposed%20matrix%3B%20dx%20closes%20it%20up%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D'Y%3Ctspan%20class%3D%22tut-sup%22%20dx%3D%22-0.12em%22%20dy%3D%22-0.42em%22%3ET%3C%2Ftspan%3E'%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Task%20structure%20informs%20representational%20structure%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22tut-row%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_tree%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Etask%20structure%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22tut-pair%22%3E%7B_x%7D%7B_y%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Ethe%20same%20task%20as%20data%3A%20inputs%20%3Cem%3EX%3C%2Fem%3E%2C%20targets%20%3Cem%3EY%3C%2Fem%3E%3Csup%3ET%3C%2Fsup%3E%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite_pending(%22saxe2019mathematical%22%2C%20%22braun2025not%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_1_degenerate()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Three%20first%20layers%2C%20one%20input-output%20map%3A%20the%20readout%20undoes%20whatever%0A%20%20%20%20%23%20the%20first%20layer%20did%2C%20so%20all%20three%20fit%20the%20task%20to%20machine%20precision%20and%0A%20%20%20%20%23%20only%20the%20geometry%20differs.%20Random%20gives%20an%20arbitrary%20one%2C%20task-specific%0A%20%20%20%20%23%20gives%20back%20the%20taxonomy's%20blocks%2C%20and%20orthogonal%20flattens%20every%20object%20to%0A%20%20%20%20%23%20same%20distance%20from%20every%20other.%20That%20is%20the%20slide's%20whole%20claim%2C%20so%20the%0A%20%20%20%20%23%20three%20are%20shown%20side%20by%20side%20rather%20than%20described.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20No%20column%20is%20outlined%20here%3A%20the%20owl%20is%20Ellie's%20held-out%20object%20and%20gets%0A%20%20%20%20%23%20marked%20on%20her%20slides%2C%20not%20on%20this%20one.%0A%20%20%20%20%23%20One%20press%20per%20construction%2C%20and%20each%20stays%3A%20the%20three%20are%20meant%20to%20be%0A%20%20%20%20%23%20compared%2C%20not%20replaced.%20reveal%20keeps%20an%20unrevealed%20fragment%20in%20flow%2C%20so%0A%20%20%20%20%23%20the%20first%20matrix%20does%20not%20slide%20sideways%20as%20the%20other%20two%20arrive.%0A%20%20%20%20_hht%20%3D%20'H%3Ctspan%20class%3D%22tut-sup%22%20dx%3D%22-0.1em%22%20dy%3D%22-0.42em%22%3ET%3C%2Ftspan%3E%3Ctspan%20dx%3D%22-0.06em%22%20dy%3D%220.26em%22%3EH%3C%2Ftspan%3E'%0A%20%20%20%20_mats%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cfigure%20class%3D'fragment'%20data-fragment-index%3D'%22%20%2B%20str(_i)%20%2B%20%22'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20matrix_svg(_h.T%20%40%20_h%2C%20cols%3DOBJECTS%2C%20rows%3DOBJECTS%2C%20vmax%3D1.0%2C%20name%3D_hht)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20'%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3ERSM%20of%20'%20%2B%20_name%20%2B%20%22%20solution%3C%2Ffigcaption%3E%3C%2Ffigure%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%2C%20(_name%2C%20_h)%20in%20enumerate(task_representations()%2C%201)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_net%20%3D%20network_svg()%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20...but%20even%20the%20simplest%20neural%20networks%20are%20degenerate%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22tut-row%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%7B_net%7D%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Ea%20linear%20neural%20network%3C%2Ffigcaption%3E%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%7B_mats%7D%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite_pending(%22braun2025not%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_1_privileged()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20tree%20stands%20where%20the%20schematic%20and%20the%20random%20solution%20stood%20on%20the%0A%20%20%20%20%23%20slide%20before%2C%20and%20it%20is%20given%20exactly%20their%20combined%20width%20--%20so%20the%20row%0A%20%20%20%20%23%20comes%20to%20the%20same%20total%2C%20centres%20the%20same%20way%2C%20and%20the%20kept%20matrix%0A%20%20%20%20%23%20does%20not%20move%20a%20pixel%20between%20the%20two%20slides.%20Whitened%20keeps%20its%20box%20and%0A%20%20%20%20%23%20loses%20its%20ink%20(.ghost%20is%20visibility%3A%20hidden)%20to%20hold%20the%20right-hand%20end%0A%20%20%20%20%23%20of%20the%20row%20in%20place.%20Nothing%20here%20is%20a%20fragment%3A%20the%20slide%20arrives%20whole.%0A%20%20%20%20_hht%20%3D%20'H%3Ctspan%20class%3D%22tut-sup%22%20dx%3D%22-0.1em%22%20dy%3D%22-0.42em%22%3ET%3C%2Ftspan%3E%3Ctspan%20dx%3D%22-0.06em%22%20dy%3D%220.26em%22%3EH%3C%2Ftspan%3E'%0A%20%20%20%20_reps%20%3D%20dict(task_representations())%0A%20%20%20%20_tree%20%3D%20hierarchy_svg()%0A%20%20%20%20_kept%20%3D%20matrix_svg(_reps%5B%22task-specific%22%5D.T%20%40%20_reps%5B%22task-specific%22%5D%2C%20cols%3DOBJECTS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rows%3DOBJECTS%2C%20vmax%3D1.0%2C%20name%3D_hht)%0A%20%20%20%20_gone%20%3D%20matrix_svg(_reps%5B%22orthogonal%22%5D.T%20%40%20_reps%5B%22orthogonal%22%5D%2C%20cols%3DOBJECTS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rows%3DOBJECTS%2C%20vmax%3D1.0%2C%20name%3D_hht)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Nevertheless%2C%20we%20can%20restore%20a%20privileged%20geometry%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22tut-row%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22tut-wide%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_tree%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Etask%20structure%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_kept%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3ERSM%20of%20task-specific%20solution%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%20class%3D%22ghost%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_gone%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3ERSM%20of%20orthogonal%20solution%3C%2Ffigcaption%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Cblockquote%20class%3D%22kicker%20tut-kicker%20fragment%22%3E%0A%20%20%20%20What's%20special%20about%20a%20%22task-specific%20solution%22%3F%20Come%20to%20our%20tutorial%20to%20find%20out!%0A%20%20%20%20%3C%2Fblockquote%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3EErin%3A%20key%20-%20not%20just%20the%20task!%20Reveal%20in%20Tutorial%201.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite_pending(%22braun2025not%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_1_takeaway()%3A%0A%20%20%20%20%23%20No%20footer%3A%20a%20takeaway%20names%20claims%20the%20audience%20has%20already%20been%0A%20%20%20%20%23%20given%20the%20sources%20for%2C%20so%20the%20references%20would%20be%20a%20second%20showing.%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20It%20is%20not%20the%20case%20that%E2%80%A6%0A%0A%20%20%20%20%7Bspine(live%3D1)%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20agenda_tutorials_ii()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20same%20three%20cards%2C%20with%20tutorial%20II%20lit%20and%20the%20other%20two%20on%20the%0A%20%20%20%20%23%20quiet%20tier.%20The%20spotlight%20is%20keyed%20off%20this%20cell's%20name%20in%20the%20theme.%0A%20%20%20%20mo.md(tutorial_cards())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_2_expressive()%3A%0A%20%20%20%20%23%20XOR%20is%20the%20smallest%20task%20a%20linear%20map%20cannot%20do%2C%20and%20the%20smallest%20one%0A%20%20%20%20%23%20whose%20labelling%20cross-cuts%20its%20own%20input%20similarity.%20Tutorial%201's%20task%0A%20%20%20%20%23%20is%20a%20tree%20that%20agrees%20with%20itself%3B%20this%20one%20is%20a%20tree%20that%20does%20not.%0A%20%20%20%20_xor%20%3D%20xor_svg()%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Nonlinear%20models%20are%20more%20expressive%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22tut-row%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%7B_xor%7D%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3EErin%3A%20need%20to%20view%20things%20as%20the%20transpose%20of%20the%20usual%20H%5ET%3B%20simple%20XOR.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite(%22theiss2026parameter%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_2_degeneracies()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20three%20functional%20parameter%20symmetries%2C%20unnamed%20and%20in%20their%20built%0A%20%20%20%20%23%20state%2C%20from%0A%20%20%20%20%23%20Erin's%20ICML%20symmetries%20deck%20(its%20symmetries_6%20slide).%20The%20drawings%20are%0A%20%20%20%20%23%20the%20same%20six%20files%2C%20which%20both%20decks%20read%20out%20of%20public%2Ffigures%20--%20so%20a%0A%20%20%20%20%23%20redrawn%20symmetry%20lands%20here%20too%2C%20rather%20than%20being%20redrawn%20twice.%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Yet%20nonlinear%20models%20induce%20their%20own%20set%20of%20degeneracies%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22figrow%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%3Cdiv%20class%3D%22steps%22%3E%3Cimg%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsymmetry_rescaling_1.svg%22%20%2F%3E%3Cimg%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsymmetry_rescaling_2.svg%22%20%2F%3E%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%3Cdiv%20class%3D%22steps%22%3E%3Cimg%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsymmetry_duplication_1.svg%22%20%2F%3E%3Cimg%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsymmetry_duplication_2.svg%22%20%2F%3E%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3E%3Cdiv%20class%3D%22steps%22%3E%3Cimg%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsymmetry_zero_group_1.svg%22%20%2F%3E%3Cimg%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fsymmetry_zero_group_2.svg%22%20%2F%3E%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3EErin%3A%20RSMs.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite(%22theiss2026parameter%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_2_privileged()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20pair%20of%20drawings%20from%20the%20ICML%20symmetries%20deck's%20unique_geometries%0A%20%20%20%20%23%20slide%3A%20one%20function%20with%20many%20geometries%2C%20then%20one%20function%20with%20one.%0A%20%20%20%20%23%20The%20minimum%20representation-norm%20definition%20that%20used%20to%20lead%20the%20slide%20is%0A%20%20%20%20%23%20gone%20--%20the%20pictures%20carry%20it%2C%20and%20the%20kicker%20sends%20the%20room%20to%20the%0A%20%20%20%20%23%20tutorial%20for%20the%20rest.%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Nevertheless%2C%20we%20can%20restore%20a%20privileged%20geometry%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22figrow%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3E%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fprivileged_geometry_many.svg%22%20%2F%3E%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Eone%20function%2C%20many%20geometries%3C%2Ffigcaption%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22fragment%22%20data-fragment-index%3D%222%22%3E%3Cimg%20class%3D%22fig%22%20src%3D%22public%2Ffigures%2Fprivileged_geometry_one.svg%22%20%2F%3E%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%22%3Eone%20function%2C%20one%20geometry%3C%2Ffigcaption%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Cblockquote%20class%3D%22kicker%20tut-kicker%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%223%22%3E%0A%20%20%20%20How%20does%20the%20notion%20of%20a%20%22task-specific%20solution%22%20generalize%20to%20nonlinear%20networks%3F%20Come%20to%20our%20tutorial!%0A%20%20%20%20%3C%2Fblockquote%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3EErin%3A%20key%20-%20not%20just%20the%20task!%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite(%22theiss2026parameter%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_2_takeaway()%3A%0A%20%20%20%20%23%20No%20footer%3A%20a%20takeaway%20names%20claims%20the%20audience%20has%20already%20been%0A%20%20%20%20%23%20given%20the%20sources%20for%2C%20so%20the%20references%20would%20be%20a%20second%20showing.%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20It%20is%20not%20the%20case%20that%E2%80%A6%0A%0A%20%20%20%20%7Bspine(struck%3D(1%2C)%2C%20live%3D2)%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20agenda_tutorials_iii()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20same%20three%20cards%2C%20with%20tutorial%20III%20lit%20and%20the%20other%20two%20on%20the%0A%20%20%20%20%23%20quiet%20tier.%20The%20spotlight%20is%20keyed%20off%20this%20cell's%20name%20in%20the%20theme.%0A%20%20%20%20mo.md(tutorial_cards())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20tutorial_3_plurality()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20whole%20of%20tutorial%203's%20setup%20on%20one%20slide%2C%20in%20seven%20presses%3A%20the%0A%20%20%20%20%23%20network%2C%20the%20held-out%20readout%20on%20it%2C%20then%20each%20solution's%20geometry%20with%0A%20%20%20%20%23%20the%20transfer%20it%20affords%20beside%20it.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20three%20solutions%20arrive%20random%2C%20orthogonal%2C%20task-specific%20--%20worst%2C%0A%20%20%20%20%23%20then%20emptiest%2C%20then%20the%20one%20that%20works%20--%20while%20staying%20in%20the%20left-to-%0A%20%20%20%20%23%20right%20order%20the%20earlier%20slides%20put%20them%20in.%20reveal%20takes%20its%20order%20from%0A%20%20%20%20%23%20the%20index%20and%20its%20layout%20from%20the%20page%2C%20so%20the%20two%20need%20not%20agree.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20transfer%20bar%20is%20the%20readout%20wstar%20%3D%20h_owl%20%2F%20%7C%7Ch_owl%7C%7C%5E2%20applied%20to%0A%20%20%20%20%23%20every%20object%3A%20fitted%20on%20the%20owl%20alone%2C%20so%20its%20own%20row%20is%201%20by%0A%20%20%20%20%23%20construction%20and%20the%20other%20seven%20are%20what%20the%20geometry%20gives%20away.%20It%0A%20%20%20%20%23%20carries%20no%20row%20labels%20of%20its%20own%20--%20the%20matrix%20it%20stands%20beside%20already%0A%20%20%20%20%23%20names%20the%20rows%2C%20and%20the%20gutter%20they%20would%20need%20is%2028%20px%20this%20slide%20has%0A%20%20%20%20%23%20not%20got.%20It%20does%20carry%20a%20name%20and%20an%20axis%20label%2C%20which%20is%20what%20lets%20its%0A%20%20%20%20%23%20cells%20line%20up%20with%20the%20matrix's%3A%20both%20drawings%20are%20scaled%20to%20a%20height%2C%0A%20%20%20%20%23%20so%20their%20grids%20only%20agree%20if%20their%20viewBoxes%20have%20the%20same%20furniture%0A%20%20%20%20%23%20above%20and%20below.%20The%20stylesheet%20makes%20up%20the%20last%20of%20the%20difference.%0A%20%20%20%20_hht%20%3D%20('H%3Ctspan%20class%3D%22tut-sup%22%20dx%3D%22-0.1em%22%20dy%3D%22-0.42em%22%3ET%3C%2Ftspan%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'%3Ctspan%20dx%3D%22-0.06em%22%20dy%3D%220.26em%22%3EH%3C%2Ftspan%3E')%0A%20%20%20%20_net%20%3D%20network_svg(probe%3DTrue%2C%20base_step%3D1%2C%20probe_step%3D2)%0A%20%20%20%20_steps%20%3D%20%7B%22random%22%3A%20(3%2C%204)%2C%20%22task-specific%22%3A%20(6%2C%206)%2C%20%22orthogonal%22%3A%20(5%2C%205)%7D%0A%20%20%20%20_sols%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20for%20_name%2C%20_h%20in%20task_representations()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rsm_at%2C%20_tr_at%20%3D%20_steps%5B_name%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rsm%20%3D%20matrix_svg(_h.T%20%40%20_h%2C%20cols%3DOBJECTS%2C%20rows%3DOBJECTS%2C%20vmax%3D1.0%2C%20name%3D_hht)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_tr%20%3D%20matrix_svg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20((_h%5B%3A%2C%20%5BOWL%5D%5D.T%20%2F%20np.linalg.norm(_h%5B%3A%2C%20%5BOWL%5D%5D)%20**%202)%20%40%20_h).T%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cols%3D(%22flies%22%2C)%2C%20vmax%3D1.0%2C%20mark_row%3DOWL%2C%20name%3D%22%E1%BB%B9%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_sols%20%2B%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cfigure%3E%3Cdiv%20class%3D'tut-pair'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Cdiv%20class%3D'fragment'%20data-fragment-index%3D'%7B_rsm_at%7D'%3E%7B_rsm%7D%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Cdiv%20class%3D'fragment%20tut-transfer'%20data-fragment-index%3D'%7B_tr_at%7D'%3E%7B_tr%7D%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Cfigcaption%20class%3D'figcap%20fragment'%20data-fragment-index%3D'%7B_rsm_at%7D'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20_name%20%2B%20%22%20solution%3C%2Ffigcaption%3E%3C%2Ffigure%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20A%20plurality%20of%20representations%0A%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22tut-row%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cfigure%3E%7B_net%7D%3Cfigcaption%20class%3D%22figcap%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%221%22%3Ea%20linear%20neural%20network%3C%2Ffigcaption%3E%3C%2Ffigure%3E%0A%20%20%20%20%20%20%7B_sols%7D%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Cblockquote%20class%3D%22kicker%20tut-kicker%20fragment%22%20data-fragment-index%3D%227%22%3E%0A%20%20%20%20How%20can%20experiments%20reveal%20participants'%20representational%20regime%3F%20Come%20to%20our%20tutorial!%0A%20%20%20%20%3C%2Fblockquote%3E%0A%0A%20%20%20%20%3Caside%20class%3D%22notes%20handout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3EWe%20have%20established%20degeneracies%20exist.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3EWe%20have%20established%20that%20there%20is%20a%20representational%20geometry%20that%20makes%0A%20%20%20%20%20%20representational%20comparisons%20well-posed.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cp%3EYet%2C%20representational%20comparisons%20with%20any%20particular%20measure%20are%20only%0A%20%20%20%20%20%20one%20thing%20you%20could%20do.%20You%20could%20also%20think%20about%20generalization.%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Faside%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cite_pending(%22holton2025humans%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20tutorial_3_takeaway()%3A%0A%20%20%20%20%23%20No%20footer%3A%20a%20takeaway%20names%20claims%20the%20audience%20has%20already%20been%0A%20%20%20%20%23%20given%20the%20sources%20for%2C%20so%20the%20references%20would%20be%20a%20second%20showing.%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20It%20is%20not%20the%20case%20that%E2%80%A6%0A%0A%20%20%20%20%7Bspine(struck%3D(1%2C%202)%2C%20live%3D3)%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20conclusions_spine()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20deck's%20destination%2C%20in%20Erin's%20words.%20It%20used%20to%20bring%20the%20four%20claims%0A%20%20%20%20%23%20back%20one%20last%20time%20through%20spine()%3B%20it%20now%20states%20what%20to%20do%20instead%2C%20so%0A%20%20%20%20%23%20nothing%20here%20is%20generated%20and%20nothing%20is%20shared%20with%20the%20takeaways.%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20A%20call%20to%20action%0A%0A%20%20%20%20When%20using%20neural%20network%20models%20of%20brain%20%26amp%3B%20mind%2C%20we%20should%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20study%20function%20and%20representation%20as%20distinct%20properties%3B%0A%20%20%20%20-%20understand%20the%20implications%20of%20representational%20pluralism%20for%20different%20use%20cases%3B%0A%20%20%20%20-%20design%20experiments%20to%20test%20hypotheses%20about%20representational%20regimes%3B%0A%20%20%20%20-%20use%20**analytical%20tools**%20to%20account%20for%20**representational%20pluralism**.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20people()%3A%0A%20%20%20%20%23%20The%20thank-you%20slide%20in%20the%20funders%20variant%3A%20the%20heading%20pairs%20with%20a%20QR%0A%20%20%20%20%23%20to%20the%20materials%20site%2C%20the%20four%20of%20us%20follow%2C%20and%20the%20funder%20marks%20close%0A%20%20%20%20%23%20the%20slide.%20The%20cards%20are%20built%20from%20AUTHORS%2C%20so%20an%20affiliation%20edited%20in%0A%20%20%20%20%23%20the%20setup%20cell%20reaches%20the%20cover%20and%20this%20slide%20together.%0A%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%23%20The%20QR%20is%20drawn%20from%20segno's%20module%20matrix%3A%20one%20rounded%20rect%20per%20module%2C%0A%20%20%20%20%23%20white%20on%20the%20session%20fill%2C%20with%20a%20two-module%20quiet%20zone.%20Error%20correction%0A%20%20%20%20%23%20is%20at%20the%20highest%20level%2C%20so%20the%20modules%20the%20CCN%20mark%20covers%20stay%0A%20%20%20%20%23%20recoverable.%0A%20%20%20%20_matrix%20%3D%20segno.make(MATERIALS_URL%2C%20error%3D%22h%22).matrix%0A%20%20%20%20_modules%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Crect%20x%3D%22%7B_x%20%2B%202%7D%22%20y%3D%22%7B_y%20%2B%202%7D%22%20width%3D%221%22%20height%3D%221%22%20rx%3D%220.32%22%2F%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_y%2C%20_row%20in%20enumerate(_matrix)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_x%2C%20_on%20in%20enumerate(_row)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_on%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_side%20%3D%20len(_matrix)%20%2B%204%0A%20%20%20%20_svg%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Csvg%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%20viewBox%3D%220%200%20%7B_side%7D%20%7B_side%7D%22%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f'%3Cg%20fill%3D%22%23ffffff%22%3E%7B_modules%7D%3C%2Fg%3E%3C%2Fsvg%3E'%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_qr%20%3D%20%22data%3Aimage%2Fsvg%2Bxml%3Bbase64%2C%22%20%2B%20base64.b64encode(_svg.encode()).decode()%0A%0A%20%20%20%20_cards%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-card'%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20photo(_name)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-name'%3E%7B_name%7D%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20f%22%3Cdiv%20class%3D'thanks-affil'%3E%7B_affil%7D%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%22%3Cspan%20class%3D'recruiting'%3ERecruiting!%20%F0%9F%8E%93%3C%2Fspan%3E%22%20if%20_name%20in%20RECRUITING%20else%20%22%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%3C%2Fdiv%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_name%2C%20_affil%2C%20_url%20in%20AUTHORS%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20institutions%20behind%20the%20four%2C%20in%20card%20order%3A%20Erin's%20three%2C%20Lukas's%2C%0A%20%20%20%20%23%20then%20Eleanor's%20and%20Marvin's%20two.%20Eleanor's%20affiliation%20is%20Princeton%20to%0A%20%20%20%20%23%20Columbia%2C%20and%20public%2Flogos%20carries%20no%20Columbia%20mark%2C%20so%20only%20the%0A%20%20%20%20%23%20Princeton%20half%20of%20that%20move%20is%20represented%20here.%0A%20%20%20%20_logos%20%3D%20%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%3Cimg%20src%3D'public%2Flogos%2F%7B_file%7D'%20alt%3D'%7B_alt%7D'%20%2F%3E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_file%2C%20_alt%20in%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22alberta.png%22%2C%20%22University%20of%20Alberta%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22amii.svg%22%2C%20%22Amii%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22cifar.svg%22%2C%20%22CIFAR%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22allen.png%22%2C%20%22Allen%20Institute%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22princeton.svg%22%2C%20%22Princeton%20University%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22tuebingen.svg%22%2C%20%22University%20of%20T%C3%BCbingen%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22imprs-is.png%22%2C%20%22IMPRS-IS%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks%20thanks-funders%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-head%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch2%3EThank%20you!%3C%2Fh2%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-qr%22%3E%3Cimg%20src%3D%22%7B_qr%7D%22%20alt%3D%22Materials%20QR%22%20%2F%3E%3Cimg%20class%3D%22qr-logo%22%20src%3D%22public%2Fccn-logo.svg%22%20%2F%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-row%22%3E%7B_cards%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22thanks-logos%22%3E%7B_logos%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A