Разработки «ГЕФЕСТа» затрагивают не только самолеты и вертолеты. В процессе работ по модернизации авиационной техники удалось выйти на совершенно другой уровень комплексирования. Реализовано и проверено на учениях сопряжение применяемых в ВВС систем наведения с АСУ сухопутных войск. Фактически, действиями ударных самолетов на конечном этапе способен управлять командир мотосрелкового взвода, уточняя координаты целей, в том числе подвижных.
Кстати, проблема взаимодействия ударной авиации и сухопутных войск не утрачивает своей актуальности со времен Второй мировой войны. Вот только всем известные авианаводчики — отнюдь не панацея. Авианаводчик придается, как правило, батальону. Батальон занимает фронт протяженностью несколько километров — больше, чем способен увидеть человек хоть невооруженным, хоть вооруженным взглядом. Оценить все угрозы авианаводчик способен далеко не всегда. Авианаводчик в своем прошлом, как правило, был летчиком, то есть его знания относительно организации боя частями сухопутных войск не столь глубоки, как хотелось бы. Сегодня авианаводчик лучше «вооружен» — к его услугам специальные боевые машины, системы наблюдения и связи. Вот только такие системы на поле боя вычисляются противником, после чего за авианаводчиком разворачивается охота. С другой стороны, в сухопутных войсках имеются собственные системы обмена информацией, выдачи координат для удара, определения приоритета целей, организации удара (огня артиллерии, например). В этих системах используется своя, отличная от авиационной символика, иная координатная сетка. Напрямую использовать АСУ сухопутных войск для управления действиями авиации до недавнего времени было невозможно. Специальная программа позволила увязать систему сухопутчиков с бортовым комплексом, разработанным ЗАО «ГЕФЕСТ и Т» для самолетов. Теперь командиру взвода достаточно поставить отметку цели, которую необходимо поразить, на своем планшете. Аналогичная отметка появится в цифровой карте штурмана Су-24М с СВП-24. Командиров взводов может быть несколько, целей много, а самолетов — один-два. В этом случае приоритет поражения целей определяется согласно принятым у сухопутчиков правилам. Экипажи самолетов в процесс никак не вмешиваются.
Возможно, фантастикой покажется само наличие планшетника у командира взвода. Нет, не фантастика. Реформирование армии идет, может медленнее, чем хотелось бы, может где-то не так, но прогресс налицо. В плане оснащения мелких подразделений вычислительной, а точнее информационной, техникой сухопутные войска РФ даже обгоняют традиционно интеллектуальные ВВС.
Фактически это наш ответ западной концепции «цифрового поля боя», когда все участники сражения могут обмениваться информацией о противнике и «дружественных» силах. На Западе реализация концепции «цифрового поля боя» идет «сверху», в нашей стране она реализована снизу — во многом благодаря инициативным работам ЗАО «ГЕФЕСТ и Т». Возможность перенацеливания самолетов в воздухе с учетом реальной ситуации на поле боя по информации сухопутных войск проверена в ходе учений.
![](data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l
JCIfIiEmKzcvJik0KSEiMEExNDk7Pj4+JS5ESUM8SDc9Pjv/wAALCAFhAqYBAREA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/APXOh60uRRmjNFLmlFJmjmlyaWjPFFLRRS0UUUUdqKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK
KKKKKKKKKKKKKKKKKKMUUUUUUUUUUUlLSUtGKQ0fSoqXFB9qB0pRS0lL3o70tJRS0tHFFLRR
RRRRRRRRS0UUUUlLRRSUtJS0UlFFFFFFFFFApaKSiiiijvQTjrRS4o9qKKKSiiiiiiiiiiii
ikoopDTM5HpSUtFL+FAz60YOaWjFFL+FFFKKKKKKWjrRRiiiiiloooooooopKKKWkopaSiii
iiiiiiiijvRRRRRQTQDkZFFLRSUUUUUUUUUUUUUUUlGaKDmm1HjnrS4pfxo60tGKWigjFLRR
0opaSloooopaKKKKWkopeaMUYpKXmkpaSlopKKKKKKKKM0UUc0UUYooooxS4pMGiiiiiiiii
iik6UZopaM0UlFFFFJRQTSGo8Uo680YpaKWigHpTsZoxR05pO9KBRijbR2pRS4pMUtJ1pRRi
lxSd6KWiilxQaSjrRijFGKMUdKTFLijFGKTrS4oxRikxRilxQRxSHOaAKXFGKQigClxRikPS
ilAoxRik+lFFFJS0UYpAMDGc/Wl+lHHWiikoopD07fjR3pMUCjtSEUyl6dqPrSijNKfbrR+F
H1pQeetOpCaTPNKtLRmkzQDS5pc0UZ4oozS5pM0ZpaKXvSUE8UlLS0d6KKSgdKXPtRmkope1
FJSUuaM0GkPWlHNFLSdqBS0UhpKWjNHNJRRQTRRSUtFHekpaKSjNGfwpKKTpRmkz7UhNN70c
5zxS0UYpwpMml70oFKaDiilFBopD0opcUtH40UuKMUYpMc0UtFHelxSEUGloxRRijFJQKKXF
JijFL2pKXvTaXFFBo780Cl4opO1ApaKSiiijFJRRRRiiikooooopMUUlGaOvtQaSikJxTSaB
S59qOaXNHFGecUv40vpS5oJope1JmjNGeKMn0paKWjNGTRk0ZoooopRRRmkpR1pTRSc5pabS
0UZopKXmjNHekzzSiig0UUUHpR2oFLRSc0UUUUnfmiijNJRRSc0tFIKXNJSZ5pe9J+FFJRmj
NBNMNHtS0UZ/KgAUtH0oxT/xooPSkp1FFJS0tHtRQKKWkNFFFLRS0h6UUZoopaKSilo4pO9A
paKT6UUUtIfSjvSiijNJQOlLRRQKKKQ0lFFFJmjNGaM0UmaM0meaM0meaM0ZoycUn4UZo4o3
c4pDg0n4UgJpaKBS0UoHNL3pe/egikwaXNKKDSA0ooFLSd6WilopKKdRRmig0lFLiiilptFF
Bz2oopaSjmil70UdqKKKSjFGKWij2oxRzSc0YopKKKQiijFFFIaSgcUe9FHeikoxjNJ35xRx
64o6UnNIc0dqU5zRRxilGBxQDS5FLmnU0txjNAIx1paM0uaSlBpciijqaWjNGaQ0Uucmiloo
zQTxSUZpciikzRmkNGaUGgsApJ6Dmo4Z0uIw8ZOD6ipAaXIpMiijNAPNLSZozzS54ozSHqaS
lpe1GQcgEcdaTvS5o70UUlMbf0XAz/Ee1Oxx3NFFFJSZFLSUUUUUUnfNGaSk7Gg88UnSjmk/
GjHOTmlzjvQSe1GT36UA89aXvxRS85pRQaMY6UlOFLTe3Wl/GlpaKKT1pe9HpQKBS5opaSg9
KSlHSikqKW6t7cHzZkTHXJqqdasc4WRmx3CGozrlvziOU49FqrN4nhhOPs0zHGQoxuP4ZqNv
FkCKC8Doe4JBI/I06PxNa3UbR7tjMMDPFXLW9hij8sdB6VfimjkAKODUlLzSd6M0d6dSGkxm
lpfxpKT8aUUueKyIZ7g6qBGybJGbeHPUD0961qXNIOtLSUlGaWkpPpRRRSUlFHX2oo9waSlp
OtGMUmPXmj65o+lJnHekPPWjnFBxS5oopaSsrV9Q1bTT59tpsd7bAfP5bkSp77f4h9KyIfiB
aTLlYQD0wzEHNWovGVvIgfygFJxnf3qceKIjk+T0/wBqnHxNB/zxb86lXxLaHAMbgnpUw1y1
PZhSjWrQj7zDn0qQaraf89MfhUq6hbH/AJafpThe25/5ailF5bk4Eq/nS/aYT/y1X86cJYz0
dT+NODqTgMPzoLD1H50ZGetGRTqCaAeaN1BJpCcUZ4pSwHJ7Vl6hqBVSkZI7ZHU1ztzK9xc+
SE+RMNJg9T2X/GnNqZjxHkF26IvLGqdxqc6rhz5Y/upy359B+FY9xqwj3CNduevqfqe9ZNxf
NIev61AuoyxHKMcjtmt7SPEDLtWUkx4wRnJT3HqPauottTkDKAY2OMgKSCa2rbVQ4HOR71ox
XEcy5U/gafnmlo5FGaCaTNLk4pc0hpM4FKDTZn2QO3oKyLS3EupQzea6mIMdq4w+RjBrapM0
A0ZopCcGjPalzTc9qM0AnNHfFFHNJSZpc0maM0ue9JnjmjNJmkJP0oz70lBpDR+NBAIwf0pR
S8Un50YFLilxzWBrvg3S9cYzsht7r/ntFxu/3h3/AJ1weo6FfaFPsn8xUJ+WVfmRqgWW6G4o
VlBGPlODipY9QdCPMVxgY5qf+0Bt3BxleevSr9vqKSIGLHBx0q2txH/e6+pqZJhjhs1KJ9vO
SeKd9pbHD0vnknOcGlNy2cZzUguTnk09b4qep+tP+2Fl+93py3bg4MnB9KmW5derjI7VILuc
Dhgcds00X8vOG+vzdKcL+Unhj09ad9tlJwZCD6Upv5QDiU57ZFM/tWbOCQPf1qVNUYg55pW1
AupBBwaqt5EpIfcc9jTRbWyf6uNE9wuDUEtp1MbhT9BzVGaL5ds0QkGeSODWJqGlr5bSREPF
3yMFfqO316VjSWkONsqlfRhwazrm1ktmB+8h6MKbbtIkoYZJ9BXTWtzILcKxCvCNy88gehrf
tL1X2PniVd30I61oxXpVh82PpWvb3+4YkbI9avK6uMqwI9qeMUYoNJgUuOKXFJ603OOtKMEV
V1FwtsF9TUGmgGQnvtrSoIo4oopM0fWjFJj3owKKOKKM4NIRmjAJo+tJ19aOtFHFJ9KKD9aS
kpCBjFJk9hRzS8mjkGjPNLnHSilpckGlPWopoo54milRZEbgqwyDXF694KeMtc6SSR1MBPI/
3T3+lcp9ouLaQxyqwKnkMOn4VPFNbSA74kO/qQMGpRZ2jf6uSSM/XIqUWVwuPKuUKjruBBp3
2e/RCoiV89Sj0v2q8jZd8Ug4PbrSjUmj3K7lSeRuXoKnGooeQ4C4zk0+PUkYjkbvQMDVkXQL
cH604XClSdwxTjMGxjrSrOd/BNSx3Qj6/c5yPQ1aWbI4Zc/WhjuwysNwHrxTUly+OAQORUm8
MeccVGZiAFYnnoaXcT1xSklAMcg85z0pVmYcZFMe4cE7gNg6HvUiXO8ZByMcH1pxf3zjtUXm
ZGG9agmtkkVsHbuGDjuPSsm50xR8rFtp6AnIFZ02kkjbsJUj+Fv6GootPkToqQJx907nP1Pa
rEapbDcibQPvZ7/Wr8DIFURkgLyAOnNSKczmQSNnoRu4P4VpQXRGOetadrfNG2AcZ6c1qQ3q
vjdxnuKtBgRkH8qOcdaWlpBzSZ9aaTgd6UHjrWbqko3omeg6U7S8+Y3II2jHrWlzRzmgZzzR
RSd+tB6ig5o5x1pOnejHvRj3ooNHSkPtR+NJS5ozz1pN2TSE0d8UUnP0ooNNpR70vWkznoaO
1LwKMilBB6Cl70tFNYAjFZOseHrLWIz5i7Jv4ZVHP4+tef6v4fvdHlxKhaMn5ZF5U1nLcsrb
TkYq3FfkDAJ/Gr8OpcfNzx2q/Dfq6gZxVlbiOQYIDD35p3lWkv37eM/VRULaZp7jC24Q/wCy
cUv9iwfwTSJ+INNbR5hxFdBh3DrTG03UEA+eBxnjGQRUYgv45PntiRn+A5pfNnXcrQSjjqVq
qLlQ5/1isp65IFWFuwx+W4P41Il1IXxvUlfTvU6X8oIBj69Oae14JAyMpwRxlajj1BC4jZg2
futg4OPersdwjkcZBHYg0ecsb7SeGPynGMe1TDnBVuexFQsjLPygxISSV6VMp3gjHI6+9MIG
Bx060gIBx3A5pXj8xeec+tUprdhnjjtVRomHDCmNENpBxz61XjiBX5CykHB5p0Nt5Vw0ykFp
CN3y8nFaEb45GPWrBlO3KnkdKuw36jDu2FIwfY1oxXbx8q3Hoaux6hG2A3BqykqP91gfoadk
Um4CkLcGmbvanAjtWDeTtLMxQBxuwSD0HrV7STncTwSo4rTB4pM0ueaKKTvS56UZpKKM4pM0
ZoozSbs0Z9qSlzRSZ96acHuKX6UmaP1oBGfrSU3J7Uo6elHb1oowaWigE5pxGe9LyaTmjr0p
MU2SFJo2jlQOjdVYZBrjtd8EB90+mfUwsf5H+lcTPBPbyNG6FWU4IYdKRJmUDmrUd0R1wKux
XZGOatR3px85q3HdLx83ParK3IY8c1Ok545qTz+QM0ol5OalEmRnGQal/dP95VOR3FQtYWUh
yYI8nvtxVe50eyEDPDBukX5lXPX2rHmadJUDWUqxsP7hBBq3EIpkV1kdD6Ht+dPkhkwR+7P+
8tQfZVT5fJUBiT8hpzwuGA3yBT94E5BqLzLncIhIjJg5zwR6c0/7XcIwIAIPI2tT01RtwDrI
hHfHBq1HqNvIPvgH0qZ5Y2UOjE7ecDvVxIxJGGA4xnNQyxgAg9ulZ8ygZxVWQEcc1CoGWBB6
56daevAyCc5p4YINzHC9/aplZgCAelJ50kaMIlAlx8pcZX8cVoQTkopJH4Dip/NwMCnrdFcf
Pjj1qvfeNNP0acW99dOsjKHVfKZsjp1A9qrf8LT8NoMu90T0+W3P9aryfF7w4uQINQbB/wCe
KjP/AI9VWT4yaKv3NNv2+pRf61Su/jPZG3ljg0m7id1KiTzkyhI6gY7V0Oi3lrdafEolnZlQ
Bmlxufjqcdz1rf0wxxuyq/BHy5rUHTrRzmlAOTS0mKQ8UdKKKTmkJpc0nOaXpxSUc0daO1ID
QcdqM/jikz7UUd/Sjp9aT3pNvufwoH60mSKNxzzSgmjmlz60UAn8Kdjkc07IpNwxSUnqKcDR
kHisrV9BsdXjInj2y/wyqPmH+Nef6z4WvtKYsQJYc8SKOD9fSsX5oyN2RinrO4wanW5JIGel
Tx3Jz96rsV2c+/rVuO9GPTHWrK3QOMZqUXIJ4wealW4yOvFTRz5HXk1IsnzYFS+bgjpUhuCF
4x+BpPNDKdyj8RmkAhbIMK4+lK1paSEfIR9DinHT4cYSVwPfmqk2jEgqsiv3AORVObRZAQVh
Bz1KmqE1lPbhmVW4+8r5I/A9qghuk3YkQEA4YEcirk9qiFHEcgUj70eSMfhWhZakEjEO8EoB
1ODirDXKSR71O4jrVOVwSSM1XkIxzUGCM0uRgjGarXW5oJFxkYwcU2O9IVQfQfWpBqah+c/j
Uo1lN2Ah47+tSHWeMCPOPes++1qQRl0O0jmuL8R64dQe3Z8b4iyZ9Q3/ANcfrXJ3WoTJJgKM
e9VWvpmJPHNMN1MwwWppmkPVq9m8CXv2rSbUk8mMDPuOD/Ku1iLBgQcfTvW7ZzCSEYxuHWrG
fWnZweaN1ITxRnNHYUe9GR9KQgHvSY+mKOlGTnmjNIT+FGeKKDSUH24oopM+goycdKM4zSHN
GT9KTHNB6UD8qQH5utLR1pfxo6EU49sUD3pefak9qAKXkUDg0h6GmvGsiFHUFWGCCMg1ymt+
CYboNNp5EUnUxn7p+npXC3lhc2ExiuI2jZexFVtwB6/hUiyEDcRwTgVOlwQw54qeO7GevNWY
7ogg7uPerMd3xyanW8UHnn6VYjuAcYJqZbnuHqUXPGNwp/mcYDCniYY5br6U4Srk4Jp/m8D6
VMk5HG4YNSJOMjOMmpPNGeopWKyKVYqVPBBrlNc0o2kv2i3AIbgE9P8AdP8ASotJ1VrWUI7n
yXJDD+6a6jajgEqrjHcA5FRrBCoKooRT2WoJLAMDslA56Gq0tjcKDwG+hqrJG6D5kZfqKjI5
J3Coyq5OAOapzRnzcKOf6VUnGCSDUaHEmC3JFW4lOwqriqN/nZyf8K4DWQYr0jeAH5GTwKzb
1vMCP/eGaqUUV6N8NtQxZtATgxS8c9iP8c16rG29VORirtlOYp+Twa2EYMoYHIPenfSl7YzR
gUgxmlHIpcD1owO5pMDHBopD6UHHekHrS0hP4UnfrQSO9GaDzSE0hNLxikzz1oJ9aOtJj3pM
k0bvbpS+5pB14pc0A/hRn60E+tLnjrR1o70tIM0tJS5ozx9aDVLUdLtdUgMV1EHHZh95foa8
/wBd8I3enFp4AZ4P7wHK/UVzjbkOCKASFzSq5HzZ61Ks5UDJwM9anS5zxmp0uM96sLeYAw2K
mS6J5OKnS7w2M8VOlwDzuFSi4z6e1SCbnjFOE+DyalE+fbFPWfA5pwmzwOMGpFmwPvcUkrLN
G8cmGRhgg1yF9bCzvGxJwOCT3HatXRtWVl+yyOpCj5Dnt6VtC4UnhgRjsaBKD3FIZeeo4qOS
52jHJz09Kq74Jt+YwSp64xmo2ghZeCV7+tZ0+lwSSi4bYzoMBmyCBVRoZJ2JRCfpVYxPFIQ6
FSOmRirNo5LsCuMe3Wq+o7ckAfhXBeJ4RtWTGCGrCU77Yr3Q8VD2oorpfA135GstCTxMnH1H
P+Ne2afL51qrdunFXVOBkVds7oRttPQ+prUB7il3Uu7k03cSelO3HHSkDHJ4xSlsDOCfpSKz
HqpH1pd1Juo3fhRu96N1JuOKM8Um7mjOT1oz70Z96TPrRx3NAwOhpfxpM4pGy1GQRmjINAIx
1pDzS0dDnBo3D0NL2xS49aCOaNue9GMGjFLikxntS49qKTtQRxkCkKBhg8g9RXNa54LtdQDT
WZEE552n7rH+lcFqWjX2mSmO5hZCOhPQ/Q1QPA7jmmAnFOEuCBUizYx39KkFy1TpckcHmpku
ByDUyT8cH86kW5bjk4+tWFu8CpFuwTzUqXS9C2e9SrcgAc1ILj6H8aeJuT3/AKU77RzXN6lM
Jbpz13N6U/ShEbvc6j5VOK24jHG5aMADHrU3mqRywzQrr3xSPt2EnBzUKIEUAd+xNObGMk4/
Gq9yqfZ3Jzwp4BxUNjZmJQTITnpz/OrUp45w3saaUhHPlrk+grNvrNXJZWIyO9cZr+myNEVw
G57VxSAxyMjcHkGo6KKuaRc/ZNWtps4CyDP0PBr3nQJQ1ptJwQelbKYZeo96FwrgnkE1sWko
kTBPIqwMe1OHNJjB/nSgd6PxoHHpR260lHejIxSGjoOBQefajHPBoNNpeM0AUp9KMUYx2oxS
Z9qQ5FNwAeKX3oPTsKM+/Wl7UmR1p2R1pKdkkdKKOe1GT1zSfQ07n6UmO+aTrRz0JoGfWlOc
daUD5uvakIznP4VDc20N1CYZ4lljPVWGa5HV/A0UuZNPIUnny3b+Rrj7/Qb+wciWB198fyrN
ZWQ4YdO+KbuwPYe1L5hzxTlkI5J6809bggYqZZzgU4XOMe4qQXOO+PxqRLvjBNSi6A74qRbs
FR89PW7HYmni9IOck+9K98EjLbjntWO1yJGLFsfWrFjcbR5gP3+hz2q59udgMNjJzUi3bY5P
SnC+I78im/bpD34prXzZIBwe2KkF0QOpJx3pDdE8E5qdbzaoJHIHSmfbRK4yMCphKpPX8arX
EhLAZyPWsTUELDGM89q891u3+z35YDAfms49aKKAcHNe8+D7xL7R7Wcjl41z9QK6YKNhINRo
wdtpPI61a02fFyY2+lbGVxzSjHGKCeeDSg8UhOT3ppOOetLkdh1oo5FBx05NB49qA2c4OaDz
RxScetGfbrRyKMnpRk0gJJpaPxoOPXFZt3qQgn8oE5xnA64rQ3c0oNGaMgnGOKUUAUe1AODT
8jNAobtxSE/NSgck0Z96O1J0HNGaUHnFL+NGfSjNBPHamHBHsajkiSRSkiqynqpGaxb7wlpl
4GxH5LHoV5H5Vzd94BuY9zWhSYDtuwfyrnLrQLyyYieCSI/7SHH59Kzmt3XPFRbGx3FOBbp6
0GU03zu/el8884PFSi4J579qcLogjJx7VKlzu6Gg3gTq2Mc1Vm1DznxuwB6VDvSdliCgRD73
q3tVwShVAVVUDpipbaWVNzStuLHOB0A7AVY+0Hpnn600Tgv6Ae/Wnm6VRjPPtSLIZD1qQzqO
M/hSCbkDtTvOAHfFNWfDYzkdqn+0EoMn60C435zVK6w3XiuP8T237pJRzg9q5wRSMMhGP4U7
7PN/zzb8qBbTnpE35U4WdwekTV6d8N74rppspG2yxNwreh54rvmu9sR3dD15pLCQXKb40YFc
HDP2qxJdxWMwllHlnGck8Yp0Xi2wlGFuYic4xnFaq3zED9ywB6cU86hHuAPBPrThfRY64pwu
oifvU8Tx9nFHmp/fWjeM8MPzoLAYyRg9OadkmmySLFG0jk4UEnHpSQzxXESyxnKsMg1JmjIo
+opM+3FHvR2o70Gk4x1pMimyusaF2zheeOa5jVrtnvDLFJtTAX7uc9wf5/lXUn1xSYz2o24G
KUdOlL296OTR3xigcU8gmkwc0HPWk5BoxxTvoKB34pp6UdqdjA60YoA6D0o28Zoxz0o24pv6
0i544zQM+lKQGBBGR6Gs+60LSrtszWMLE9SBt/lWXP4J0aYHZE8RP91s1jXPw5HJt7pH56SK
R+orn9Y8K6npED3ctsjWsS5eRJlOB06Hmsh7aRbMXYtyLd/uyhhtP41nLOzcqmFb7rFuDSTX
RgJDlT9ATUYvXb7q4+oxQLyYtkBuvXPFXIra4vbSa6DYWLO4Z5qgrHOOV96fvcDAIGKlWfaN
zfoasLfrjGcUv2pnOATineeyrn0pY5h1ZvzqyLldvXgVG1xngEU5ZVAzu69qe1wAow3PvTEn
YH5iKeboY6n2pBc9WJ/I0j3QK/eHzdqz76FbmJhxgVy00E1nO27JQnv2pfMLYyc1Isij/wCv
R9thH/LTH0rT0S/ezvo54m/H2rvpb9p7J5baRjJsP7vvnHauYg8UazazE/ayHA2bdvQVHqXi
fVtRhWOa7ACMGA28Ej19aSPxbryfK11Ew/2oxx+lblv8RNSijRX2uQAD71PL8Rb6dVWK3iZg
2SWOMU+P4gXYAEtgmf8AZkxVlPiGcDfpzZHo4NSL8RbYHD2Uy85wCDVuHx7p7KG8q5x7pmrC
eOtLbq0yf70ZqdPGOlSD5bocDJyCMVYj8T6ZNwmoxq3u1Vb7xOsdq6pMGyCMqaTw74utE08R
Ssgw7EEtg9a6S116wuh+7mQn0Diri3cTDhs/jmn+ejdGpRIrdxSk8YBozxmjJBpM+9GBjrSZ
HY1FPNHGv7wgAjuetcaJfOvLhoZni8ttg2gEMvODXbgNznFGT2o7Uufypc0cZNAIPGaKcCM5
zQWwOtBINIfal3igkUbu3emk0xp4xII8neWAAwfTP9KmBPX3pRk8ilJNGaTcKNwppPB6U0Ni
nbgFxTdwznI/GlODgim9qRgwGcEY6nHArgfG2o/2xqNp4bsrhAJJFM0gcbQewJz2GTj1xXaW
Vpb6fYRWNsgWCGMIinuB6/XrWDqfg6y1TVmnmjAtpo/3qxnYyuMAEfUdfpVKX4Y6K4IS4vIz
6eYG/pVY/DG3QYh1Bv8AgcWart8L4VYvLqqJ7+Tx+ppF8OWOkRT2kWpxXRnT5wMDZxjnBP8A
kVyuraZZ6ZKsUt4TuGUljhLI/wBDmqJgs2A8u7Rv947P51efwhrqrvXTbhoyMhlAOfyrLuNP
u7X/AF0MkfPV1IFRJdmIYcA+hqdb6HaOQfQAVIHBGVTI9aaSjHaSVpCJE+ZTkehpq3hGckD6
0pmc5IUmk+1FeuaQ3oyMjr0qM6hu9sdqa14Rk55/lTPtTdyahmbzUPRh1way5dqHP3BnpjpT
4YllIAXk+1OkRLdsFcHr92rEDKjKQOT610VrqIjxGJA2MYIq01pZ6pL8kkUN6wwisceYfp3p
LXQbyZWhnS2SVP78ZXPHb1rmbTe91NBLGvnKTxg4x7AVswaHe3ZAg06aQD+5C5zXLXF21tqU
keXCRyYwOCMdRWxpwnvUjETZeVtqZ+tek2fwyWWBWutSKkgHEcXI/M4ql4n+HllpuhyXdrey
yTxEMVmdVDL3x6n2p3grw/BruhRpNJJD5JbDRgZ+8cda6A/DrT2P/H9dg+pC/wCFSxeBLSMY
N/cEehRP8KlPgTSm4eSdv++R/Skk+H+htC48u4dyp2kzEc1Nong/TdP08RT2UMkm4sWYbiM9
smtJdA0pRgWMK/RAKcNG05DxbqMenFOGlWn8Idf91zSjT0Bws86j/fo+ySKPlupfxANKLedf
+Xske6CnbJs/60Ee4o/0gdCp/GnIZTkOuB6g08detY/iO0lurNGhOTG4YjviuctpmsJpS4Vu
dmMDt3xXd59aXoOfSgUd6Ue5petGOaAO2acAM0cdKDjFJ9DjFAI796U/WjvQfu5703/lsB22
5/Wn8Uo65xigt6UgPajaPWk24703HJBOKRcZpx7ViXV+llKr3FvdBFYjeYiVGcd6da39sRiG
3uy5+Yhbcndnvj/CsqbWdTutUjsLPTJ0gZsXMryFWUZPTH3ePxqTVtJsLWSHOk3OoQSNifM8
shjX+9gk7vTHvVPTz4WtQDbaXsVGADC0YnI/PFaN74igt0KW1vfSXDcJH5LKxPpyOgHJrbtn
Z7SJpPvlQWHvUgPPSk69ciqt5YWN3ta7toZmUYQyoGx+dQw6NpasJhp9qHxgMsQ6elT3GnWN
3B5FxaQSwjpG8YKj6DtWZ/whvhonI0e1z/un/GtsDbjA6V5N4z8JX1hqNzqFpavPp0pMrlCP
3JPJyOwrgtRmurGQBoFMbgMrMpBwagW/dLkedBmP1XI6jg11ukXavEAxBx696W+aOcN5KIXH
AYDv9az30q/uv+XtYVPHCZ4/Oqdz4e1QSpDZ5uWCZd2O0ZJPHJ9q1fDWnsbS5t7tGE9vPsbD
dOAcccetaFxo8Trg7/rXOXOk3kEL3Mkc6wKSPNaIhRz61T2r184EE46U0vDGwV51Un1HSrKL
BI4SK8hd26YcD+dFzFJbIGfG1jgMnzA/l+NZcrytLsCsGHKkrzUyNJMud22RD83HINW4r0tt
jukDAcbx1rUstFvNUjeWxspZ4QxUSRjdz6e1Sf8ACOaoJSv2OYMOmRjFTRaNqEdzAz24kmRw
YQAS2724r0jSvDk15Zwy62rpLG4eJI3KspHc4+vSsDx9Y3ui6hZeI9I08ILE4leJAFKn+8By
c5IJ7fjXX6D4it9d8PLqloCSqEywI2WRwOV/w+or57uZItY8UPKUaOO8vOV7qGbn8ea990jw
J4e0Zo3t7WSV4jlGnlL4P06fpXRfgK43XtE1PxpP5MsUWmWNnMwjeeLfLM3TcB0VPT1p2g+H
9c8M6YJIJILuTJaW0YYLgHgK/Y455HfFddaz/arWO4MMsBkXPlSjDr7EetThec5/Oj8aCMdT
Tsgd6b60hdV6sFz6mmfaISDtlQ7euGHFNa5jMe5ZVPvnNVlvZPNCyyRohHXFWFvbZ2KCZSR7
0PcRqm4HzMdlIOaWOdHXdgp/v8GlaWMHBdQT0BNHmIR99SPY1SvtW0+zVhcXkMR6YJyfyFef
azr0Kyqtk5nHJZzHjHNdi3i6Hadto5+rUsXi62YkSW0oxyMc05fF1oeDbzA5x0qRPFNi7EGO
dB2JTNO/4Siz37RFMwP8RXFNTxTAZCHtpUHTOM1ZPiDTwVxLI2epEZ4+tLJr1kgJDOxHoh5p
U8Q2TDJ81DjgGM0o121cArv5OOUIq1Ff206OY5NwQ4bKkfzqGTWbOL5Szsf9mMmqx8RWe8/u
rngdfJNIPENtx+4uRn/pkaRfEtn0ZLhW/umI1YfWbZYGkBcbf7yMP6UiavAZ1yrksv8ACjYH
I9qsSanBFsysrb+m2MnFPi1CKWIyBZVA7NGQaqya1Cr4+z3JGcZERNRy65Gqt5VtcylTjAiP
BqFfEFxgeZpl0M/3YmpX8SrEhleynSEDJkYEAVVfxvpyEltiKOpadQBToPF0VzKFt7R5yRkC
Jwxx6gDqPerT67MCQul3bYP9w1CfEfJV9MuiMkECPNczez3lxK/2e1ltIQR+5jD7fz7Z9sVZ
i13V7O3FoulKibSEKQt/Kph4g16JVdrT5QO8Lc1m3N/qV1Mzi3MEkgwSkBBYe/b86isr/W9O
VyiyMHGS7R7m/M81ftta127lkW2eWR4/lkVYgSh68jHFTG/8SxnaVuj25hz/AEqnca14lSZk
KXi4UlWW2/PtWdFrWv3Eu2C4uPNk6mSMDP0LDFa0l54ks9LS6+0maLdgtGqnB9CAOOlUh4i8
QSgA+cnzYR/s5OfrxVmHVdbtgiTSThgACyWbOB+QofxBqxl+S/kxtyQ1iyhfc5XipdQudXbT
d17Jb3VtMisYfKEhcEgA7MZPNY2pTS68gt77TpLnZ91nsihQemQOB7Vzmq+HDYavpyPZOlrd
xlsEHK9QM+nbg1BcwPYm5lt7JUht1B3OxHmcjOPbGamnhv5DG9k9skboDiVSSD+FS6XJPLc3
UM5Qm3ZVBRcAnHP611Gm2dzJbM8aX+3d96AfJ+NZGnxpHq2sgmQA3YH7z73CjOfzrScwKMl8
471ieOZjBY2WnN9rjFxiaUSt8pRemPbJ/SuTd7eMEtMi+wNZF9eC5ZVRcIvQkcmorSKOe8hh
ldkSSRVZlXJAJxkDvXsOleDi/hyfSoINQEMknmRSXYUGMjOCAOxJPHvXL3nhHWbKUJPp0zlh
w0K7wR+FY8iNHdra7H3byhjZCCGPbpnsK0E8OahOFLQMik4y3GK7zwTp91o8E0CXDfvmy8QX
IVhxn8v5CurWfU8nc4UDJPyZphutTJwnI9cYz+BqGS/1qJgy2W9Oc7VzVWfUtWmt3il0xnjk
BV0eEkMp6giuO0+fUPBF7fWUFlObPUVZrSN1PEoB+QE98ce+BXnlxPcS+I1uJLUWs32hP3Cr
t2kY7V7w2rayMv8AYZMDqPLJoi1bWpE3iyfGSMGI80ia5rRU5058g8Hyj0pyaxqzgubKUY/h
8o0/+19YyCLF8A8jyzn8afBqessvzWTn3KGraahqSRuZNPd2HTAxTBrV0gJurVYRn5fMO0fm
etSW+vW10hCyIpx13j+tVrrXCgAtrhZGz3wc/lTItbvJCqtFasMZYpKwYfQFTmql/HJcSAWJ
kjkzuc+WGB+tUBHqflMItRTecsImh2sfwzVG7tfEb7Jrd45geHkG5MDt144qEf8ACSx26Pcz
xIkR3ecSSGBxkcL+P4VTPiu8sp2glK3JXr5YIGPrt4p6+J9SnLMlzplupGRHI0pce3A61q2+
pXVxGsx8qQEfMY0kx9ckcfrUsWqb9/CxEdA6E5/lSz3V/HDuFsZRjJCW75H9K5ebxNp0su66
tyxxgbECkfXNe3eUg/hA/Cl2Lj7q/lSbVx0H5Uu0Y+6KMADoM0hIUcAfjRuz/DketG4Z+6ad
uH900BweoIpCQ3bignjGw0m7k5BpvmLSFgSOB+VYep36T6iltHImN2wAnqRgnvz6fnWpaSoX
Pl+nGD27/wAqsuZd6srgKOo9afubGc5OOlZOoa21qZ4vKIlWNnj684FeNQSazasIYpLwuZWZ
/L8wAse56e1aK6jqysRJNfoUBVm3OB19f609ptSWFraZ7ra5G6Ny5/Q1k6npV7qFpPFBazNv
KDIiJA557enNejfD/Tbi30vzruy8iXeREzrhymAPqAcdK6HUtUfTIhNI42s4RAc/M56L+JrL
ub6+hu7WN4ZJHnJEvloxSMAZ+8B1zjr71pJOCAWhUH1281lSa2P7Ln1O2uIzBGxETHcwlUED
tyDnI/Clt7uTU7gyK4W3SXKbQTuKkgg56DOfyqeyvhO91FPYo80E+NwyQRgFTnucH86Wz1AX
6tPbQoYFkIjdHyrYPOPbOR+FYPw7ttRi8TeKJruTfC11sI3lvnzu6+wIFeglSBg9D2FBGFK5
Ybh1HaqL6WsloIjMxlGD5pQHofT6cVcigjgBWMbQeaeTgdW/Kl3Z6k4pPLUtnJB+tHlr703a
uPvN+dcf4/t1WCxuhyI3dCT2yAf6V5rqNzZXUVzZ3KmOWNsRoWwXOPlK1N9oks9EiubkF5hG
PlPVmPQfXpVjR9OlgijtwN9xO+XPdnY17Dp+mx2Wnw2i8rGmD7nufzqE+GdFaWWU6bCZJn8y
Rscs3r+lNPhbQzknTYfoM/41ieJvh5a+I9Rjvjqc9oY4RCqRxqwABzxn61yVx8B4mJMHiFsn
n95bZ/k1VT8BboDK6/AfrbsP61Jp3wKlW4LajrSeWuCv2aM7ic993TivXoYY4IUiQfKihRn0
FPKjr0/CuW13wHpeu6oNSkuLm3uRtOYiMFl6MQR9KlfwqGjIa/BLHJ3RADP51FZaXJpdzHM1
/athhuA3A+nvW6dRthnbuf8A3VzmmPqtuvLhEA6l3Vf5mqM3irTYtwEyOV6iMlv5CqEvjS0A
zsk2nuNpI/CsbxPrVjrehSWSzS/amIeB1TmKRTlTnse341439ruLvWoZ7lyJvtCh2bsRgf0r
12XxXNuJM7MAeWRflP8AjTI/EM85OzzSOW64JFJZ+I55LnDiZQxAC7ia2G1iUBXtBK3OGSTj
mrcXiyGMbb21mjfHWMbwfetfTtTtNSTNtKGI+8hyGH4VoKAOStI6B8BlVh2DKDimm3tmxvt4
Wx0zGKcsFuPuRRrn0jFPEUS8hEB7EKKUBegxj2FIUXdnAP4Uu0+30xTdj47Z+lJ5bjoR+Apr
w+YRvVWx6ilMOANuAB2A60LFg8qMgde9BiZwQSMehzWXJ4T0KWQySaPYs5zkmEHNbpGaXbmm
xxLEoVFCqOgFOxQAaQorcMoYY70RRRwxrHGgRV4VR0ApSgJ5B/OkEQyeW/Ol8tenPPvSeUo9
fzo8oe/50vlA88/nSeSvXn86Tyl9CaVYIlxtiQY6HaOKdgelLtHpSbcjpS4IFJgnr/OkKjGC
Bj0NIU74B/ClCDsBRsBNHlqP4efcUqjaOOKUhT1UH8Kb5Uf/ADzUfQYpPKj5+QD8KPLj/uD8
qasESgKkaoB2VcCorXTrOxeZ7a3WIzuZJSv8bHuferIBpNi+9GxR7fjSBQex+tHl+hIprQsR
jeQO57mkCODyxpRvz1oO7HWop4xPC8EgykilWGOoNeR3drAl3IhEUrQuyLKAG6HsabhWxx+d
aXh/UNI07VluNWvI7fyk3Rh8/M3TPHpzXZaV4u8P61fPZafqSTXKDd5eGUkeoyBn8K2zjHJO
PTNAKrwD+GaR5ERfmHFQPe28fB3fgpNCajA3C7/+/ZpWvVOcBj7YxVaTVFiyXMMQHeWdVqCT
XoBgfaYM9thL1G/iC2iA82RVz/eKj+tRN4hWQZtoWnJ/uREj/vo4H61C+qTKQblLO0J6NLIh
P6ZrLufEsbymKGb7Rg4zCM8+g4pjzXLpvbTZ2Xr5ssQAH5iqNxIGHLSEE4McBBJ/DFVzZ26p
vks9RQNxuZlUH8zWZe+I9D065a3knuYpEbDDCkr9QAa4K9ura41/7RE7NC9wG3EBTzjP9a7e
PxJoeoX62TXdwBnALSBUB9M9Ku3N3pKEokM7RjAz5mTT7C605HLRWNxNjGSWPH5V0UCaci70
kmidv3hQpu2E8+nvUcs+n3k6rc3JmC5A2hgfyA61e0fTI7Z/Os0ikTqWkU7l/MV0kd1G5A8z
J+hqcSrn7wp2SeccfSm9SMgHvS43YoyR0GfYU9T69ulPyuOSKN6euKODjDfrRjHvTG6Dkj6U
bgcYOKOezCjnuw/GrPbOKM+1G7nGBQWNBJoz70Dmj8acMUlFFL6Ud6SjpS596M0ZoJpMgGk3
AnGaXIxRkZpcjNGaT3pNwHORRvTjLCk8xP71IZUB5PFNM8fTBo+0DPCH86DcDsBn60n2jBxl
RSG4XvIB9KTzkJ/1nT3pPOXOPMJprTIMEn9ajOo2kfD3US/9tB/jTG1nTVALX0A9P3gqJ/EG
mKMi7Rv90E/yFc1438Z29r4T1FrG4xcNDsRgwVgWIGQOvQmvAINTvbeLyobqVEznarEYNXkv
L0xIwvLks2OBIeTz/wDWqnJqV8WO+7lLA4JLHmr3hi/ubfxbplys7LJ9oRd+cnBOD+hNe9TE
5w+uToB97G0f40yLU9Kt/wDW6i07DuzNn9KnXxJo4HM0C+0sgGfzpsvi/SoVys8cmO0Hz/r0
/WqUnjq3OdlrIR6yXESD+ZNU28V2MrkupXB/hui4+mBgVWn8XaQrndHJuHQrIq/qMmsm68Ta
bM2Vtdx9ZJnc/mT/AEqkdft0ck28TZHQyMB+lPfXHlgMaoqp3Ly4H4Zx/Wq8epWynEkSS+wJ
+b8cirlv4hjt5SIdLtR0xuyxH4k1qJ4khkiCTabDJIpyoEYwPzpkvic2pLw21tBIR/yziQsv
07D8awr3xDc3bbplLPn75ALfn2/CvOLhzJcyu2cs5Jz9ajycYoBKnIr0lNRcwxhgg3KD9wYy
aaupTo4MbhWz1UAVfi1BZkimuml+95TmNsHHUfXr+lNmFzCS0bSkYJ3MeoFXNGL3shV72SCQ
Hg7yM/ka6FrDVI45PL1VJM5Klt2T7HnA+orDnvtbido2ubiNxyQrEg/Tjmq6atqqtvW7lV0z
83mEEfma0bTxXrMJDSXKzpjozAH9K6G08ZWsqgSh0f0YgD8+n51t22qwzqpVXXPPzY/oat7w
wyGGKM4/i/SjJPJaly3TI/A04OenH50okzjtSiTjG6lEg/yKQyKTyAfwqcHOeaN3HQ0ZbutL
z1xRyD0oO7tyKRd3cUvzeg/OnYPtRg0fjQfqKOMfeFJuAHWk3r60b07Gk3jNG9aTfnil78DP
40hJ9KPm9BSAN60vPrg+1IQezmkP+9mmAAYIzRxjp1puc/w4pvzZB4/KkZiDy4xUTTRr1lUA
erCoHv7VGIa7gUjsZAKz7zxPpVoDvv42P92M7j+lY1z48s1BW3ikk/2jhaoHxfqlzu+y2xfH
XGDj9KaNR8TzBpAjoCPu+coP4DFCzeLXUkOUA/vutITrDANd61HDjsNrZqJLu2Vf3mrvcbTy
UhH+FNk8RaZCDvjuJnHIBwufyNU5PGOlvy+lZbp+9k3fpWN4p8S2uo+H7izhsYIC207kAzww
NeeVrWM4VIiQSqoQSF6EGsuVlaVmXOCSeam08xjUbcyuUjEqlmA5AzzXd/2vobn95d6iw9F2
gGh/EGigEj7WzdlkmGPxHAqhL4mtR8sFvboB/EIgWP44qpN4keVCvmsQTyM4H5VQk1fum1Me
gz/OojqMkgx5rsB2zxSrO2fmkCD3PSnJdxI/zF5P91wtO+1jczKWiQ9MuMj8cUNexgfLNLI3
fJx+tLDM0r580xpnnLZxTpbuKFsRXUkp77eP1NCX1xJx5wiU9cHJpVln2/K5b06Co/MuR0cD
8RWM33zk5OaeLeRofNABUdeajrtT9mFtmORyFiXbkfebAz36Dmm3EkCpCsRy2wb2ORk//W6V
NZSl4riAEFyodee6/wD1ia0tMeW5kFtdXMyKCQCqB8fXnOKfe6bNbzL5L+ehGdyR9DWhYyi4
iCXgnB7NHA4GPer0lpbtDgvK49dpU/Xr1rCu7S4jBaNJZUxkkJyPrWcLn5ioyO3Ixihr2SM4
55qW11u4tHDQSGNsdh1ro7H4gXUahLm3En+0nBrodP8AGdldgZnWNj/DJ8p/WtmLVBKAUZGB
7g5qYXRbgEc81Is79hmnLO+eV/HNPDnHTNG9uACaXzsDk/hWhvAPNL5oNBkHSm+aeaQSE0eY
3ShnbHHWkMr59Kd5jetJ5hJpSSOxNGW9OKMGjb2pCFAxmgbPrxS4TrzTuPTNJx/dFJ+lIXOe
tG73pC4HekadFGSwFQtewgkeYKry6vbxd2bt8oqvJrsYU7ba4b2CVVOvTSELFZXCe8kTYpr3
GpyH/j6jj/3Yif51Gbe7c5bU7g/7oAok0jzxie4u39jKQP0pf7GstoVogcdmYmkbTdKjOHt7
bJ67lBNII9Jh+5DCMf3YR/hTWNgTn7LGx7ZjFMaaELtWNIwOwH+FVJpcj5GYH6YrMnhtjhrg
Fsf327/nWTez6dDlGUg+iA5rEnMd0xS2sLl36D5icfhUK6Fq0vL2TRp6uduKa3h1YCTdXkS8
dFG6qNzDokETgNLLwep2jpXKVpWVwI9Iu4y2C3QeueDWbRTjnHJ/DNGGApxV9vIC+5pnA68/
SlHcBPz5qZVlZfm2qvvxTWEY+6pc+uMCkM0nRQFx2UVLb2d3c8xxHb3ZuAKvDR5FUEMGY9z0
/DuaqXtvJC22R92OcAYAqoH2n5eKcs0nAHNPaebJXJBzzg1JFDczNjlR1LMeAB1Jqu0eZCIy
XGeDjGanS2uPJ4b5CcYqM2xDYzk+wrQSaTaFAJAHY1Zit558uCqjGfmbFWtPhmiuopsp8rfd
Zjlh34xzT54be0vnjX7QpVupRf0ya1YNT823Fq32lsjhjGuSPzpkF1ZWjFSLvOf4okyPx3Vf
F+s37pZpCnbaFBH/AI9TpYLry9vmXZU8/KAc+/DVAdNdojLcJcMveXyRn8eaH8Ozuu6KeMr2
IDfqO1QTaOYuCrIwHVucn2qqtsy5zuHvinrDF1cOw+uKvWd/PYsDbvIgHbeSPyrp9O8U33Hn
Qmdf+maMGH1yMfrXU2Wu2kyqsmYpG6I/BrWVkKjjFP2j0o288Dj3o8sP2xirZUAGjaOD1oKK
etLgCkK84zS4APagMuP8KCw4+U0pI9PzpM/QUF8fxUF1HV8fU4qvJqFnD/rLqJfYuKrtr2nD
nzww9VU1DL4ltYxlYJ5Ae4TH8zUX/CTow+WymJPQEqKkXWp3H/Hpj0w+f5VYS9uW+9Eq/iaV
r5uiqjfRqGu26L19+lQSXV0cgOq+nGar+Zdvw9xtB/uDmkETty08jfVutOKqMZJHpzQFTaQx
BB/hoVIAeAVH90KAKnDwqATGDnpTDcQgkMgHoVBpv2yMj5IyffFN+2S/wREn/PtUbXc+CZQq
ex/xqnPeOCfLeFgP4TISx/AVSXUrlptkmlSOB1ZFx/P/ABpx1O2VyJ4Gg4/iZT/I04Xts4JE
0RHYbuKT7TbsMpLFz6OKq3lzpmCtzqUEY9BKRn8BWXPe6BGoxdSSqOm1Gx9MnFZ8t9oC52vc
SyHsVzj8agfxBZWqgWsVzHnqTtH+JrPuNZtp1PmS3p9g4PP5VkyXVoXLNbyS5HAll6fkKq3l
zEbeXy4THlSAFIx0+lc7UyOFt2XBye+elQ0AE9KvrDbBVPzucAkdBTXUD/Vqkf8Au8/qah8n
nLtn8aVUI5ULil+cL99Vz6CmMjMMl8irEWnSSRiQssMf9+VtoP09fwoU20BHkpJLKD9+TAX8
v8atQ6jK/wAtzLOY/wC7DtXP6cVLLfrsMcK3EYxhcvyfqf8ACsp4ZpCSTnJzyc0JaydccVLF
CVPCg+2a07DTpJ5Nqw9BlsYAVe7EnsKdeLBtNpaltm795KwwZSDx06KPT8ahighgBLZY44wO
M1K0ySDaAVGNo9hTEgj/AL2c+/Aqyi267R5bED72ByfpV+2msULDNzECOCO/15p8E6xS5juZ
MA5ycdKm1uFJpob1dwWeMEhkI5HGc/hVjTZIhbhUu1glQ/KXXOR6cCrs0scsfmO1hJIvXzYy
x6/QVdtYNLmtyz3Og7xyAYnTn0PNX7KK2fEEUWjPzkiK4cY9wK1o9JV1ZQkdux5AilLBvrms
q90yexdZWnkhxngTIFb6iorPULO7JhLvFKTgCSRcN9DUstrpru4niuHYcHGWC/gKpuNLs4wf
scpzxkDg+4JB/I1FO+nSwFYJLyNyMhfLBGfQ4A/Siw0+TUcpFDMCgy/mzbVPsKtSiS2QW0sb
wKMf8e8SSE/Vs1r6ZqqWcIQ3F5ICcgS24/mK24NfspEQGUZJwQQQa0IryGX7sqNnng1MJVxj
cD9KsknFIWPTJ5oH+8TSE+ho3c9M0hlx0UfjSNIcdBzVdppwx2oG/Gm+fdn/AJd0H1k/+tQ0
04+95Cj13mq0028EHUUjx1Cgf1qs8mnkETTyyjHJKsR/LFEcmhxjciRe3y5NNfUbA8Layv8A
7kZH9KijuFZ8xaM+495W/wD11YEl0vzRadboT1y5H9Kill11v9ULOMH3LVA0eus2TqFugPYR
j/CrFst9Gw+03qSj0WIKKsGY87UXr1NAnzxkZ74xUbzpGN0swXHdiBio/wC0bUj/AI+oj9HF
Ma/tDkiUN6Y5qP8AtOAE7SM/7R4qpL4gjjGVmRmzjaqMaqN4mu2A8qylfPc/IKqTa7qjP/q4
YT6kO5H5VSl1u9Zzu1CZge0FqVx+eKqSajO7HK6jMvpJOUH47aZJfynlLWNMcbtjSH82zUX9
qS8xy3M2PRTsH6UDVI1Zd0M8gB/jlb/61ObXFCMkVlbpz1KkkflUEupXExVXaRB6ABF/Wq80
qIu7dC+ewkZyc+oGBxVQzFThcgH0GKieVz0A+veoGLH7z8VCeTwcY7UwkA9eKhZ2I6/Q037P
PcRkRxllYYzwB+ZrFZSrFT1BwaVOHBwDj1pH5cnjn0pVbAIx1q4rHge3ekJOMcUmPx/CkCs5
CqCT2CjNWDpxg5vZRbk/8syMyf8AfPb8cUvnJDj7NDsKjiSXDN+HYVC26WQySyM7H+JjmnpG
oAJI9MVMohyT5eB7Empg9mOGhYkjsakElpgfuHPr8woV4GbC259stV60tTdSLDBBHuIJLMcB
VHVmPYD1puoXMRX7HY5NuD88xGDO3rjsvoPxPNVI49zAAU+aBTj5s47UsNoZd53BdgzycUCM
Anb0x3p6wuy5VTT2jbK4Qjjn3pNp7N9a1442vfC8yliZLCcSDJ5MbjB/IgGqVsjIMK3Xr61O
sixgjG7HqafJGJBvijU567hSR3ckBAdI3QHlGXg1b82yZt6280IxkGO4IWq4mkaNg4mkx3eV
iPy6VEQSQNu0nmtW31KWVBHfNJcRjgOG+eP+hHsanksgiiaMiaE/dlT7jex/un2NQfZBK+Y1
2f7JOT+GKnt7eNpggEjY7c1cdIoAoXapJ7jJP41X/tIQnarSHIwQTxUT37SE7oyM9SKEmhVx
IssiMDldrEEfjWvb+Jb6BNiXu8DoJUyfrmvRmnCjJGPc8VC2pQo20zJz/timNqUAGfNjz/10
FQvrEKk5lhA95M1GdbtDx9riB9c/405dQjmP7qUSD/ZI/pTxcyEY2n8TQJZjwTQ3nMfmc4+t
MEahslxu9qb9mtS5YxqWbr8vJpTbwAE/ZgfqBUqowHERANK2UXcwVB6sQBVaW/tU+/dwj6Pm
qM+v2UedshkI/ujH86z5fFCnISD6bnqvL4rutuFWNR6Yz/WqjeIbxsqJgmf7oAqrPqk0nMl4
x9gxqsdRZAQszfgxFRNqEe4l2Yn3NQvqC7vlWonvic5L8ehxSJqKx/8ALCOTPH7wFv60hv5W
YsvycYAjXaP0pn2ok/OW4/vPml/tJoxiMk/XkUx9TnLbm3HjAw20Z/Cj+0J3HyggDrgk1E1/
OvW469vMJ/So/wC0pFzgv+HFL/bVwmQkQHcM0jt+mQKrSahdSZDzuQf9o1F9qfGdzZPvzStd
OTksSe2TmozdyrxuP50n2+cZCyEfSoXup2P3+T2xyaUveBxuIjH/AE0wv6df0pouUTh5pJMZ
/wBVGoH5sM/pUDXcg4jREAOQxUFvz/8ArVXmkmlOZH3nrlucVRliYuTgfhTBE/pSiFi2CcUC
J1YHFToZCcFFP4ZqeKJ5ZPLW3MrnoqZJ/KrTW0EOTdzwqUAJiics5Pp6CkTVpYEaOzi+yxnr
5bHew926n9BUDTLKxeSFi5+8xlJJPrzTxJCRgwMf+B//AFqR2h5AiI9Pmz/ShXhxjy5P++h/
hQDH/db2pwKA5wwp6NEzYbzMdsAH+ta2nadPfOqWVu8z5CngAKT0ye1aGsXkNhA2jWgjICBL
q4MODMRz8vfaD0PfrWQlpF1aYjjn5cVcaxFvCjjdtkGQccH6VOloskecqvbDk0w2LQgl0x/d
2g8/nVTG35Uxg98cilMbgBiMg96kbfgA4UfrU1rawyNg3VrD7zsefyBrb0KOBb6SwklimF7E
0PmxSfIeOBggc571iyqVuZEjj8oIxQo77mXHBBPFDwHaG3IcjnLUxVZGwPwwetSlGDA7Ayn3
p0Ms8EhMWR/I1t2V/wCerQ38LFG+XKKFA/CrlxHEoSGK3+1QuOZCw3oPrWTLZpC5CtjP3cHd
+BrQsEa3bEUu1m+/H5fDj0PUGtM2UDyqkLKlw3W1YkD8GP8AI1Dd+faoyT/u3B4TaB+vesq4
tp55WJUhOuCcVE0UQUeY0m4dQEyKlazjyPJlZgRkbhiq8hdZQNuR6FaSNGkJ2g8fUVtiLUZ+
05PU5U/1qWPTLluXdUH+3Iq/1NW7XRYmbfPcRlQfuoxYn8RithNO01RlLZPrs5/Wp47CyU8W
aMT3IqzGix/dhjjx12qBUnmH+8PwphZe+TULzxIx3si9/mYCqdzrtrbvt3oxPPyMOKoTeJmd
MQQvuPducVnSa1q7qR9r8vvkYBqCXWdUcBZL+Uj0Bx/KqrXCOpDzys/+03H61XeYINocH8ah
NwpOAPxpm9mHDDikLg8biW9qYSc8Jk+5oYOerqtMMIwWyzfRTURCYzlQfc0FkU/KQ30ppYt0
X8zTDv3DDYPovelMUucvuU46SNt/nTGMXG5wT3CAn9eBTTNCp+WNyOxdtv6D/GmtPheFVQD1
VefzNRtIzsS7Fs+pzTWY54IA+mKiLDdnqaaXZu2KOPX9aYzADnvQm6TiNCxHXaM0pRQMySov
HRfmP6f41E0kKn5YXk95Dj9B/jR9pm5CgRgjkRqFH6c1XYseSe+SabuB4FNYD600qXGOR7U0
24Gc8UCNc4p62xkfYq4J9amg0qe8crbxmQry2P4R6k9APrVlLSxtF/fym6kA/wBVA2EH1fv/
AMBB+tRT3csieUnlwRH/AJZwjAP+8erfiaqeXu4SM8Dt2poQDoDSHpjJoCHPH6VIsWAdzAe1
JhVHQUgBzkdamjhdjgLmrltZT3E8dtaxNNcSttRV6k10M8aaJZy6XZuJruUYvLschPWOP+pr
KstOa8udzTqoBGWletiPTLa2mZ5CZiD8xIzx7Zqhc6hG90zQRmKBP9VHy2PTJqnJJklkQxyN
ncc5xz0HpV2CaXgPmRAvLMTuP49qa88kqbMLuU5BA5/PuKjhvZrdiE2lf4lPQ1ZuNlzCJrcF
WPLL/d/GqAjm3ZIz+NaNheSWvlvFDErq332AJ6jpnoeO1W/GJlTW0fI+z3EKywkKAcHrkgc8
jv61iLISu3jFSrNhcbOalSXtyAw709MAAB+Pbip0eJRuMe703NkfpVy0u1mkCFEKngogx+WK
uXDtbzgy2KSIR8vmKcY/A0kl7A6Nts4omAxlCeKoCQszFQzY9DyK07TVAkKx31l9uUcBmc70
HcD1/OkayHkPcWhkmtv76scxezL1H402KKI24kZWI6GQSd/oaZ5ke5kcvFg5HJJ/nVC4DiVm
SRtuMgsSOKbEJiOHkwOPlJ6/SvRpI7JztNrMxI43M2PzJpifY4MkRxqAOVaUGpE1a3QACIbT
08vmlOtQhTiCTI6nioZdfERKqig4zlsfyFUz4gu5ACGiHv5RNRtrV86ArdxqD/djAxVWaW6u
pdrXJlbGfvEf0qM6ZdspZkiUdcvIB/Oqk8hi+/dWqDpxKmf0NUxeCUfLOv4vio2mfOAwPHUO
v+NCTPn5kRyP7znp+BFSNLI//LK3jx02RDj8Tk1GLdmHR3xzwpNI9vMg/wBRMD7oaY5ZMqy4
IGeRmo2lPPHTjOyo/OZTj5SPU8ZqL7QzbjwhDY5Xr70u8tkYaTnOTRlcjiMfjkj8qmVtOT/W
G6lI6CNVjH5kk/pVZplDZjiwMfxnd/gP0qIvM2fmYA+hwP0pgTLEyH5iOCBmmEEdKbhh8xIz
RuYc9QajYt24FIF5Oc8+9NOAOD/9ardvpV3dKriHYj/dkmdUU/Qnr+FRzW0NsB5tzE7HOY7c
7yv1bp+WarmaJchIE+snzn/D9KjMjyDEhJUdieB+HSgbQuCQfQUz2AwKjIJY45x0pGjY5I6E
80CBSeWH40bFXIAzTQxU/KN2O3aoysjZwoAFXLHTLq7DG3jBjUfvJnIVE+rHgVbS2sLN9oDa
nMegTKQg/X7zfoKivLu7mQRTOiRdoYgEjH/AR/Pk1W8pnX5iB6k0yRIUwG+b2BwKa2XUc/RV
GBioSADkE0BC3QVIqYXKkls03YxOMEmpBAeDjn9KnjiC4O3cfWrMEctzOlta2/mSyttRE6sa
6aZI/DVo1jaususTrtuZ4+kCn+BPQ+p/+tWPFYtvVXjY5OD61da3j0+Mz+dGxXjg7sH1/D2q
m2rMt0HnVZsDB2nAHuO1UpwXZpkGInYhccVd0u1Wa5VpPKMa/MfOmEYP4n+lF5fMsjphBg/w
kHj6iqjTHcSEx7k1HvUnletSIQDnJH0NWVERU7mHzDjPWp3tohZxyq5Jcn+Djj3z/StfWoRe
+C9Ovg2TZyGFzjkI3H8wK5tUXHysT/wGjy+3GfSlEbDsfzpUBMgDELu4Bq2sNsOPtWfXCY/n
WzaaNA5SZdQMJblGSPP9adewy22EmupH/usIvlP61mm4dFwD8hPpTTcAOSpZmIByDyKQ3ksR
DRyMD37U+HU5racTQNsfoSDwR6Edx9a27STStTQqsX2S9Y5CeZ+7kJ9M9D7fkadexpaQJFKW
WRT93acD6cc/Q1mXUqup48xf76ggr9R2qqrM4yBIT0xmunY3Dnkkr7vwf1pu+bgCJF452qSG
qRVncZAlxngIeD9MZpPscvEk6+WvXMzgfjzTZZtKhBaTVVO0Y2xplifbFQSazpkbqIre5uTg
EswC/oc1VbXpXO2HTYVB4HmMW/TpRJquqSZZXhRSMBVhBx+dV5zd3RzPdPJv6qMKPyAFOg0V
3/1cBJ74Gam/sOQfeikBzyAvNI2lLGuZDtGec4DCozaW4Byk0zL2QYzimyzWgbalnEgJ6ysz
FfyqB7uQy5SVIu2Il24/x/Gq0oj5/eluerMRmmoHBAVvLVu5baPzamG+a3mBW5lyOnlybiPx
6UPqkhDgXF4x/h3TYA/Dn+dVjqV6cjzsZ7kZP5nNIb++O4meUlvvc9aX+0rwEZkU46ExoSP0
pDfTldreWw94l/wo/tKUDAjt8e8C/wA6b9uPmbmhgY4xgocfkDQb5Cf+Pa3H/fY/9mqM3kYG
Ps0WT6M3+NBukwM2qYHX525p8DrMdqafLLnoIpD/AIGtAaNdOGkbR7uCNRlnmnWMAfVlqnnS
Itpd7qdv4kiKhf8Avoj+lIL6xD4jiuYF7NGqF/8Avo8/lUEhsmlJaW9JIzl0RmP47qYy2zKD
5k3qcxj/AOKpAsH3RO2MdTEf8aUJblebsZ64MLUfZ4mztvIQvYlH5/SmLbKSVWWKQk8PvIA/
ShbQs2GnhBzj/WDj61L9iCHaJoCfaUE0wWpPCPET2Hmpx+tRNDLnG0Ej/aU/1q1ZaBql7lha
tHEBkzS/IgHrnv8AQZrXtNMfTkcWOky6lcH/AJe5rYiJR/sqeW+pxRevrd5aJFdafN5CHKxw
2wRQfUgCs24iu3XzZk+zxkFRtiIJHftWdIEBPyOx9WyMfhUZDMMAYX9KifYh++rGmbd3cc9g
acIR/Ee2alEQ6Dt2x1p6RHOAGyfQVPDabhll47mnMiYy4wFPHbNSWFsuo6jBatKYUkcKGCFj
+AFdfFHonhGK8g/tNhqjJgTeTudAeiqBwPrnvWGbmG2tFliVJDKfmbf8wP49ac+q4icWoVXl
XaQ5wVH+NYzmW3c7lwSOfeo44WlfCqGA5IqUITnAACfkKnW4jW2KCICU9ZN3b6dKgSFi2zcF
z94scY/wpjqVJG7kHsajIfAPr705Q5XB/Dmp4gwXKg8CtWeeRNIghd4hGSXXY2WH19K3PDFt
dajoWpaZJBKLe5hLwTMDt3jjAP1x+Vc0LOaP5JYSJAAWDjBFROCtwQWLH0alEmc5GT6jtVmO
aPZlufU1bsp4HJjl8sBzjcy9D2zWlYR3NrN+6a0kjGPmWXcv5cn9KuYvdQV0hdJSOojcHHt2
4rNFpbQFlu7h4ZCMeU0Bb8M1FPprNbGW2mjcLwT9zj3BrLRJQxSRPm7EmnrBKST5Yx+tNPoe
nStjT9YiYpHqiNcRJgJMr4ljA9D/ABD2NXJohCft0URvbYnKTK+QfZu4PtUEpsLoKgtI4HHJ
Mc2cj/gX8quf8JBEu4QWUjt6syqPxwM1A+s6vKymGGCIrwCIyx/WmStrcq5n1GVQwyVVgmPb
jFU2tE3MZJzIe+4k/wA6s2+mF8CK1kY5zkjAH41pLok8jb2h2nsW+bNImkxtJtaXa3UhSOfy
5pk+nWMEbSSXPlcgff3ZH0qM3lnZ/PDunYDhCMLSP4nvfKUIYof7pAyaq3HiG5nJV7x+AAwi
BXNZrX8hf90WB/76NRzS3K5Ez7OM4lbbx9OtQPOh+9OWYdkUn9TiojcEcLHnjjexP8sUfbJz
jY/lkDnywF/+vUBbJ5yx9+aFbacY6UmeRgfXNIQVJ6Nx1HSk6A8nmjOMDPFIXxnJwKaXO7nk
0hJ/+tRFG7uFAwTwOCasnT5IcG6kjgz2c4b/AL56/pTnfTIf9Wk11joz/ux+XJp667fQo8Nn
ItjG2Plt12E8dz1rOubm4uWzPNNKR/z0ctj6ZpojdjySPX2pyw4OSzEeopwiJwMDB6etJh2b
ap3fQZqT7PLj7y7j270wQSbti4z3zUjeWB99HIPIWmm4kfKrGigDr0qIK8jFiFU/Wlit7m4k
WO3t3lfP3Y1JY/lXQ6X4NncrNrZTTbUjq8iiRz6YPSr2qQ+HtGeN9Ot7aaYDPmSl5UX0IXox
/Ss37UdUnEl/evIsZ+VMAAem1RwPwFTSafDGd1z8kJPA3/Mf+A1Ylez02yM+nxiKZwcTStyo
+nrXLTXc0su5riZm7uzk/wBarm7ePcyzyH6uT/Wozf3bDAupcDtvanpLfS4RZpWHoD0qdEJX
9/ccZ+YEZzQZI92EZTjp8g4pDclVAIXrx8o5qVJXIwQNp68YFTST+QFTyo8Y9Dz+tMUS3c6Q
Rwq8rnCxpnJPp1rrLy1fwZpyXtpaRS30ihZbl2ykGf4UBOSfeuKafz5GldWkkY5Z2Yk5Pc1M
t2qqqeQfl6At/TFIWEkg+Vhk9M5NakVtBIv7wTOAOSXA/CrM5tbWy2RW5VzyWJHI7e9ZmI5y
BudSe23P9aXy7YnabllVRgHyDwf++qjkjiHC3gfnvEw/xqPyi4yZoxnsS2f5UotWB4mtznrm
QjH5inqhBwJbc56fvBVyLTriVQyTWYJyCv2pVP45NOfRb7exH2dsckLdRnj/AL6rU8Opqlhq
1p5hYWvmfvIzcrs2ngnbux3z+FT+JNO1STXZ2ZJLiJT/AKO3yjCHnA78EkVkDSr8gu1jcEA4
LeUeDStp16ACbOcKRxmFsfyqHyJEXIglPvsIFNSPceTs9ypq7DbSp++ilU8ZyCVOKUSoo82Y
CTP8SnBNQiTOSHJHoTzVmFpI8yQyYHcYzmpDC8674ldiOoIpq5I2sxDjouOajmR2YBl2t3JG
M1UCFZfl5HsM1u6PqsNk4Ihds8SRqQAw9x0NarabZ61KZNPnFo4+/FPGAMeoyKymU7iiunPa
NS/Sk8mYjDiT23OF/TrTHynyuUUhsEnnH5mlF9Gs42ySMqgjC4/pVmLX7qJZo1TymI7kDafx
qnNrd7OuyW64B/hX+tVJL95yhllZio2qzH0qJZLmXaYoCypnlU/rQ0oLZmkRJCecybiB9ADU
LXNupO0PJ6YUKCfxz/KomvjkFIkXHXOW/nx+lQvdTtkGR8HqoOB+QqIpjDKuMn060YyTjHPv
QCSeaTYACc454xSkjbjaBj35prEY6nFISF4yPw5pAxLe1Iw25GAfxoxuwfbpSpEXOyIFyccK
Mn9KstapHzPJHCeCFJ3H8hz/ACpguLaPKxwyzEdDIdi/kMn9aVr68MbRRkQR91hUIT9T1P51
DFmMk+THIT1LrmmvEWYsVAGckqOBUiIidOSeh9KAm58KnJ/hPH5UnlEbhsYMvJAqcWcyIWcC
EEcZbBPHp1pqxRk8IzcchiB+lTxRAZdv9XngrwKk8yxhCBi0nfb5eAP8agupFnORtKKOAOBj
8KrLFy2OgGPb86UxKqrmQDd0Cjk1fi0RiqzXsyWMGQWaQ7pT/up1yfer1nqEulxvDoVu8QlG
HurgYkfHoOi/SqcrTTXm+6lXzz1aVmd/yH9KvppKjY91I0cbnKs6EA/ReSakhX7Mshs4UWOM
EtNIMEj1FUHvPMct5aTP/fc8YHtwKxdT1Ka6mLTN5nooPC+1Z4fzABsJPpmmiMsR8pxVmK2i
Cs0hbIxgDHNWRII0PlgoDUJAfsxyOeKdFCoIPl5/DNSC2hZ9wGD6ClO0fKnzHpiiKCSadIEj
MsrttSMdSa7DUteuvDWnx6XGLX7eIwFeFMCIEcn69hk88npiuJkG4F3YyPnJZmJzmmorDPAx
3pyxEYY8/TvVyCJ8l9rFlGR61KJn8oEofLz2GM0+KBLrMkjbFH3iBuPtTY4A2QzY4zu2Hgd6
RpYyqoDlVHUjqarsrlc/Ltz03f0ppDbsDn6HinBN3VRjFShSWVcdOOtTbiRtB4/OpGCGRSGU
MR2HDVoafHp/modU8wQuhA8kDcGGMZ9q6TU7fSNRtrO/vZJUQDyonQDeRzwR+BrkI0eZpEjJ
ZSflYjDAcnkVPb+cVLs8x8vkFX4x34/KtAXEoiMqX0sch7F85+vPBpYdYv8AKxl8qDyQ3zH8
T2pRq9+k3lyyxs2cfOq8/jipY9adpfLMcKY6qUHP6VeikyMlIWz28sfL+lRs8aEJJb2rbzlQ
Y06+/FQzRzRhp7bygjDAXYOT74pjXEU2FvYEcKcYAwwP1HIpqPAzsDFCVOdmckjnp161JNbA
ITHbQt6hc8/rVDfFHIF+wRLzwdzgn6nNXI7qWEkIjx57K7c++DVCbV7mZArSrgYxhaptdNuD
s7EnkjNReeJDtGR6CnH7SEGV8sf3pG25/OgGHJaWcMc/wAtn8eB+tI09uhYrC7H1kkx/L/Go
vtkiDMSpHz1RBn8zk/rUTzSvkO7MD/fJbFRszMeSSaAjKMkjBpCrYyAeT0o24ODge9DsCoAx
heCQOTTd4HQYI/WgyDsKjL5x1pckjaaRlcHa6kH0pvIHIH406OG4nIWKF5CD0RSf5VKlonmM
tzdRw46jBkYfgvH605JLSJWRbV5jjiSaQ4H/AAFf6mmvPO8ewS7FHVIxsB/Lr+NRCEDjHGO4
qQrgD5SvODk0MARgKcjoT0FCrwCG556VPHHGqEsw45BB3L9M077OzAsqEMCMZIxjHvxUgt7Z
MNMz9cbFHU/73So93yPsVY1B6A84+tJviZ97IXfAABNSvcKbdUggHffvAYj6ZFQBZ51SOEbl
yeAp5NKNPkdyp3c/w7scetTtpigKGmUtu27VJYn2G0Gr6eHRbYbU7pLCPJKxj95PJ9FHT8aV
bq3s3aLSrIWxK83EpEszD64+X8Kz5ZYIp22xm5k3bvMlJLH8aguL28nZ/MbyI0HOBtA9vU1Y
03UL61ISyjRHcZDlVyffJ5/M1blvLhZHMsck05HVhu/HIY1mXk1zLKBd3GSR/q1IG0ehx0Pt
VGZ5mUIWDRqc+Ufug+4/+vVRtu7hFJ9MdKfGp25KqRnvT2Rg+0qMqcEChgIlHQk9s9KAA/LH
PtUgk42ICR3pQvq2Pr2oJ3fKuTnuOKfFFJJKsMKNK7kAKgyzH0Fb/nW3hW2OwJPrE6YBU5SB
T/P+v068+5aSR55pTJM53MzHLEnqc08CPy9zEKew9KiDRjOCeenFTRxMRuI4U564NSoZDIfm
G49uwH41IRC3LBtxx93GBW/Bax2GkQmTynF024s0bgqOwyOnes65h2SiWB23jDFWRhg+/UVm
zSPISzEnPr696dHGwtmmJwoOANm7J9Pao2RyeeBn8qQFmYDcOuMk0bz6gHPNS2n2Quxud56b
dvHPufSpLhow/wC7Vh8vO4g80kisIlbpj+9247V0ulq+p+ELyxXy2a2cSrliMcZHXtw351jw
3AWZZCUUcECPP9TTv3cMhLxZOdrgD9RzWjAsDJJEwKsvG8DPFQS2cabzE7Ex9eM/gaqSgMod
Acr6fpU8VxCyLJcSFWHGQmT9anj1O2lRhM7u5ICNt61YivopQwwQDyMkfzq4LgY2RrGmByGU
n9e1Z93AWBYMrMByM8GqG6XdtYtzx8wPFaFndTI3lsEcHjDNj+vWkuU8/wCaJ8sOfL9PX606
3v5408uOT5B2kAYD8xWO32VGBDSyDvtQL/M/0qLzkz+7s485+87FiPw4H6Ur3dwwAaQqOm1M
IMfhUAC5LHgj+I8mjd688UgGBg9G7mggMvALf0/CkIJ4UY/Hmo9jbd3Q07OPnzj3FIzuxHJJ
A470wvyQTz3zTC/zY4OPSl4+Y8/jScgDA/IUrxui8gLkZ5Pap7fTbq4GYoWIxje2ET8zgUpi
t4/lmu0Yg/dgTd/48cD+dSCW3j2+RZKe5e5bzCT67RgfzqJjPcSbJJX5P3QcKPwHFNaGIfKr
H7vXbt59KfGhAyFwT3I61PEkCozSyjJO35QTimOyO5VS+Dx68emBTIIZZpQsCb26qB3rZtvC
00pEl0wiGMkE5P41pi10WxCxC3FzKvG0nJJ9eSBVS5u9R3KkGlxwQEZOUVh9Bg1R+w3c05y2
9lQMeSOOuMGj+yjKGfZjjBZm4B7YFV54I4iY3MkrqOQnC/l1JojtbqZiIITEYxz8pX8c1Zfw
/OsInkQ7MZZm4x9c4zVy3s4GYQx29xdOo+VIh+7BPqVNTXNhFaL/AMTGeO1J6wQMZZMfngfU
1SbWDaRsmmRrYhhl5FO+Vx7sfu/hisqW4QhnjkluJjgsx4UfU9zVGad2PL4GM4Ud6kghu5eQ
QiHlXc7R+GakurZoEV7meNyw+Uht5/8ArU+BWgTfMxhR1+UIFYv+B6fWlOpGGIxWyCCNhyUI
3Mfc1S+0gNudCfYnj/61QTTyTkBnYqOgJyRUYA3dTge1WeGO5yWZvvMRTSyBcJTkgOC7cj6U
gidyRk7R3xipRCoXII44zUcm0nao47ntSbTK4igRpHYhQFBJY9gK6SRYfDFnHkb9Tnjw3zAr
GMnIGO3Ynqeg4zXNvIWZmkLM7E7mNLGNgDMA3HKmphBHOC4O3HQGp47IoQP4mHOOgpXiVIt4
kxg4BZuv4UxLloUbysEspycdBS2CpJdRmSR/LY/MoGSfpWtd3eLlWAKYyypjhR0x+GKjhL3U
UhXZnBOB0xnqcn8Ky3UK7/PuPTKjgmotzlcds547mlZmViPz5oOPLORgHpmk6AEjgjrUgIEg
UHJPOeKkdpWwVxle1LmRowW3EDncOa6PwZLGupyW0iEw3FuQQefmXnI9eM1kXlk1pcyW7BgY
pCme5A6Ur+ZI6oSuBx8o5yPX3p0cwjHpg/MG4zUq3Wxhtf5BztJ6j05qNmUnCkjf/FjpzjBq
GWErJjeOnUVc0yC3nY27iMv1jZiV3VswaVBGv70sxPOQ3Q/p/KpXt1ig82KZ5VIwM4ODVVFY
goQysOQXUAH86qXEZBLAg7RjacCnQxwXWPM4x6jknHerP2YwYeCVWwevr9RTjbtfEyJFsI4Y
KCRmuYYoOMGmqFB5zk/wg9aXEOdvzfiKQCMAqckngGhxGCCCh46Bs1GHAJyV59s03zQCdo2+
u2g85OBt9qYxPU8Y985pMA8fligKQMbjn86XG3JxuJ7kUqozABiB2wOp/Crv9jXXl+a0QhgY
/LNcuIx+vP5U3yLC1UM93JcyY+5AhVc+hZhz+ApEv/KOLWzt7c4x5hHmOfxbOPwAqvJ5twS0
sju2efMYnH50oiIViRuIHbp+dSC2IYPkIp6AnJ/+vQEGBtJDDoTjNSLlULM26QnDR8g4+tN3
u52tkHoFQ8n6Vet/D13dqj7Snfc/y8fTvWimhWFiFN7cF2zkKDtz+HWpX1OOBhHZWqQgj70i
7cge3U06Oea7jDqd7ehyAAOvbmkaJrqRo1hMyyLykEmdnPuKsJpp09N0l3HEueNyKZAPTGeK
he8HEtktzdzjgSt97YOwGf5DNVbqW8lctvllhlGWh8sg59+4/HFRi1mRd0R2Rx8gI5LjPBzz
xWrYHUNRjQabEqqqlfPnDNhvT0qS5t9L01WbXL9r64JyYI2Kr+K5x17nFY194puXh+y6fAlj
bBTiO2IHGe7Y4/CsB7pQ7DfvB/hQcZz3NR75XUrK8iREgsi7grexpJo2EW6JmjVWIKjoB7Hv
VMLIXyWKlRwcVYGVGWJc+uTiiSVVczKoUdhjOKrvKX+bBye+KBKRuI6H1FKAjJ919xHXPH5U
zy8HhTj2FSRwnBb7oqRR5nqqjj5qdtERAKbT69zUpmfJDOemMZ6Uu7GGJJB7Ac0yY7uXYqns
KZHC1wwjhRmYkBR1LE8AAV1dvFaeDbIXNwouNXmBWKLGBGO/Pt0JH0Hc1zdxI9w0lzdSB55W
yTjGD7DsBUcaJuLHGR0z0pY4hO5VCD/nrWrZWaxIJMqcHCEjGfQ/T/61WZJo1Yq8ag4+8p/P
/Cs9mgkYq7jyYk3EYBD56Lx057+maqrG78y4Mjckg44x2/CpraOe3kDxIw52ngNgH/JqY7ri
RmHzBBgFQFyOxxgHp9akhnlgh3QlY/mwXVhuA68VRkVZHJDyMCeXkwCag24ORggcE54NCl1Q
gMVDcEZwCPSmk44BIA6Cm/KF6HP86khOPmXt2I7U8qdwAX9MZq0oPmBY2ZwoypxyO/6VNpV7
9i1a3mYgKsq7mx1U8N+hNTeI/MXUi/mZ8xAXKkgbhlTn8QaigZvs6iNAQCWcKAPw6dKaZyzB
SAN3BCYz+tCoDEpKkhGznP51eMMUUCXEcbeVz/rcEMf5jj+VQZSUOPutkkIvAH0otZIFcJJk
lTw2AwP8q62yuYXhAkeIqvAdDV9fJkRlRSUx8xCnBrJvdPs1LODFuzkKSqZ/marzrayQfugg
kxxtdiSfoRVKRRHMJVTa6DDKW4bHtV+ykhnwDt646YK+xq1JbtDhox16FODj864kkqxfAGO4
NRvlgCDimlicrn8aRgSPf1oXJHUc+1N2DcOh9jTvk4GwcdcZFG0ZyoIA64NNCbzjOQPWpUhZ
3CJGWPooLGrp07YEFwba0U95pOf++Rk0M2mQDbsmu2HSTd5SH6Dlv5Ux9VnA/wBHSO1QLtxC
uDj3b7361TkM0hy7OzEdWJOfzpNo2ADIbv3qX7NtgH7yM7gCxXkpz9OPzpQkSgk5LjjjpUnm
AOFAWPGAWPIX/GmNvlX5GZwCRurTg0m5mVVhjcbhh+ABj6nrV6PwxHw15PgD+GPjH4mrltaW
Ono5srXzXXhnJ5J92P8ASmz6gohIknKH+5F1B9M9f0qr5onws0MxZWyRFGB15Ge549KtxaQ3
mfwxZOW3OSSOx5qyyW1oUlSGe6lyQACce52gdKtiSV4mt3d7OUkPlIc8exxjP1rPl0xpWTEc
txwC+FQnOeuM9aLiGRhljHaFiAyxBS59cnoM1Wtbq5mlZLK3nhYlRvSHzGYDj5iT3qztttPn
FzrE8dzPtGLeNmYfVmJwPpVDUPFN1dYtbNfs8TcKsBxx3+bj9KwXHmsguHZ8nmOPhsdsZ70x
bWUxkTEKpPKgAk49SP5U+OFSSsEETJjBYjGPrz1qKZIl6P5pX+8uF9sc1E8skxAADHoScYqJ
oCAWYhmHp2qFpSWcDhccOVz+lR+W+PnDg/3iABj8aPJcEBjkN0+YEfzqaW3ktyqyxGMkbhvG
Mj1HrUTDpnPI6HjiljB6soI9KsGA/ecbfQA5wKPKIYKTuw3BHenfZ33kgc9MNTzb+QC0gyfT
OcVEGUvkkhc/nUcoLszKRx2B/kO9dTpyWfhPTxf30Szaq+RbwZz5Z/2vTGefTp16c1dX011d
PdXMweaT7x2jAHYAdh2qH5jJneSD6jtUqoqZQNktj7p6+1aFpAhJBfoMjA5/GrMkjLEVYrti
HBAB49PrVJ7hj8nlne/91AuV7HGKrZ/d+WW/dh8tgAjd9O9S2cck9woRGZnb+8BnAz+Qq3Ii
CQLk5dN5UDGCRx7imw7nSRCQwHLEgfmMdOKrSo0JBABAIIOKYIJJA0qujY5ZQ4z+ROaTamcO
cc8Me59KgkxnCZJ/IClGc9TwMdMZFP3L5RA5OecDj8KIlDMMDGB61K20EkZC5OeOasRDbIHV
pd6ruVwMHjpikWSLcJJAZC/Mm4Z5z2x/9aur8V2kV1oVnq0OGXd8+QQW3dSB25B6+tcwIWmh
/cwFzlhtVXY8e/SosMFyi4Y/ddST9aabgnByAFHGOhqeK4yPlxgsCQeDnHqP8alW43TAv95T
xyCMDpVt5IJv9IMbDHUrgCrNvfFSFIVgCM5Y8+3pmtu2ltJY99ukIkbgkRgn9akmjkaAh48D
qCQAB+WaynEzTYUkvyN0bZI/+v8AUVWvozc7g5d5AMHzBgr9McU2FZsB4rhInTnYwIDD+XrW
pZ3jXWWZA7KMNtzx+VcbL0pv8IpPX60i9TTn/wA/lTR/qjSDpU8P/HpL+FRD7prqdL/5FW9/
65iuVX/Cj/lmPxpr/c/EVZj+5+BpIv8AXD/dqaP7g+rf+g1XP3H/AN0VWX/Xx/Wur0n/AFtv
/vn+VdO/3v8APpTD/wAfC/8AXNqzx/rx9D/SrF9/x+H/AHFqWx/5a/57VBq/+ptP+utPj/1q
f9cG/mKrxf8AHjbf7v8A7Ma2If8Aj2n/AN4/yri2/wCRpf8A67j/ANBrvtN/5Br/AO4f615r
d/8AIPn/AOvg/wBKisv9U/8A17t/OobT/Xv/AMB/9Cq/dfwfWiD/AF1t/vVkv9+ju31NVLj/
AFv/AAE/yqI/cX8Kmb/Wt/vLTYv9f/wI/wBa0NR/497f/rmv9asXf/IOT6f1FZ9v1l+n/s1W
4P8AVD/eP8qitP8AXp/ntV+0/wCPhfo39aybr7v/AAKov4G+n9a0vC//ACMmnf8AXwn86i17
/j7g/wCuI/8AQ2rMl6rUtv8Ae/A/yq3a/wCui/3x/On23Rvxp56zf7/+FN1j/kIf8AX+VV/+
Wc31/wAKe3+qj/3v8akP+uX/AK5n+tXLP/j+T/eH8qhuf+PuP6/0qi/+sH1NRS/eNKP4f96n
n/Ur+NIf9UfqKtWn8f8AuGmH7r/Uf1q9F/qbf/rr/hVqH/kNH/r4/wAa6HxB/wAiRB/13X/0
I1yN7/yEov8ArpUt196b8Kzl6R/739KSL/j3uP8Afj/rWmn/AB5/8ANNtukf/XT+tWl/1c3/
AF0/xrU0D/UN9K6CD/V/n/Oq2odB+P8AKsrUf9RD/uCk0r7h/wCBVYX/AJCcv/XNa//Z
)
Модернизация Су-24М в Су-24М с СВП-24 служит примером комплексного подхода к проблеме. В сравнении с иными вариантами модернизации, доработка ЗАО «ГЕФЕСТ и Т» обходится в копейки, но в результате получается самолет, способный поражать цели обычными бомбами с точностью, доступной не всем КАБ. Самолет интегрирован в «цифровое поле боя», диагностика бортовых систем ведется «по состоянию». В общем, плюсов много, а минусов почти нет. Между тем, работы по доработке самолетов других типов пробуксовывают. Модернизация Ту-22МЗ, к примеру, выполнена на средства ЗАО «ГЕФЕСТ и Т», самолет великолепно себя зарекомендовал и летает уже два года. Но только один. И это при том, что для доработки строевой машины требуется лишь несколько рабочих дней. Как ни странно, но причина кроется в относительной дешевизне доработки.
Мы все знаем, что освоение средств — процесс захватывающий! Большие деньги позволяют создать изделие, которое и как новый самолет возможно подать. Пример — семейство Су-27. Не каждый способен «на зубок» перечислить даже те модификации действительно превосходного истребителя, которые имеют новые цифровые обозначения. Работы «ГЕФЕСТА» подрывают основы всей системы, когда финансирование ведется по видам и родам войск через главных подрядчиков. Здесь же появилась возможность вести модернизацию, а в перспективе и проектирование новых комплексов (не только авиационных), на основе унифицированных стандартов бортовой аппаратуры. Вот и выход из тупика. Нет необходимости создавать дорогой многофункциональный самолет. Можно сделать специализированные авиационные комплексы, сэкономив на разработке аппаратуры под каждый тип. Дополнительная экономия — на высокоточных боеприпасах. Никто не отменяет КАБ и УР, но масштабы их применения без снижения эффективности действий авиации можно существенно сократить.
Наработки ЗАО «ГЕФЕСТ и Т» в области бортовых систем, их комплексирования и сопряжения с наземной аппаратурой не ограничиваются повышением боевой эффективности пилотируемых авиационных комплексов. Новые бортовые комплексы фактически реализуют искусственный интеллект и позволяют выполнять автоматический заход и выполнение посадки на аэродромы, необорудованные курсоглиссадными системами днем и ночью, в простых и сложных метеоусловиях.