++-- طــب المســــدة في حل تمرين 5 و 6 ص 167

[hafssa]

الســــــــــــــــــــــــلام عليكم
طلب حل تميرن 5 و 6 ص 167 علوم طبيعية اولى ثانوي عاجل
في انتضاركم و شكرا جزيلا

[جزائرية اصيلة]

http://store2.up-00.com/Mar11/uSc52058.jpg


http://store2.up-00.com/Mar11/IKe52143.jpg

[hafssa]

بارك الله -فيك جزائرية اصيلة في انتضار حل التمرين 5 و شكرا جزيلا

[rachda1454]

ربي يجزيك الخير والله لك مني اكبر تحية

[assyl]

شكرا مفيد هدا الموضوع

[جزائرية اصيلة]

اسفة اختي لم ازر الموضوع بعد الجواب الذي قدمته ولم اعلم انت تريدين التمرين الهامس ايضا لو بحثت في المنتدى قليلا لوجدت الحل سبق لي وان وضعته

[oussama mehaddi]

ممكن في اقرب وقت حل التمرين رقم 6ص167 من كتاب العلوم بليييييييز

[oussama mehaddi]

ممكن في اقرب وقت حل التمرين رقم 6ص167 من كتاب العلوم بليييييييز

[oussama mehaddi]

ممكن في اقرب وقت حل التمرين رقم5
ص167 من كتاب العلوم بليييييييز

[oussama mehaddi]

ممكن في اقرب وقت حل التمرين رقم 5ص167 من كتاب العلوم بليييييييز

[koumiti]

مساعدة من فضلكم
ارجو المساعدة تمرين 5 صفحة 167 من كتاب العلوم الطبيعية السنة اولي ثانوي من فضلكم

[الجزائرية 2010]

http://store2.up-00.com/Mar11/uSc52058.jpg

http://store2.up-00.com/Mar11/IKe52143.jpg

[brik mohammed]

:dj_17::1::mh92::mh31:
ختيار ديوك من إحدى السلالتين و دجاجات من السلالة الأخرى. عزل ھذه الحيوانات المختارة و تركھا
تتزاوج فيما بينھا.
ب الاستخلاص: من نتائج ج 1 نستنتج أنّ:
صفة "النمو السريع" سائدة على صفة "النمو البطيء" (المقھورة)
صفة "قلة البيض" سائدة على صفة "غزارة البيض" (المقھورة)
ج الاستخلاص بخصوص نقاوة السلالتين :
بما أنّ تصالب السلالتين الأبويتين أدّى إلى الحصول على ج 1 موحّد الشكل و ھجين (القانون الأول
لمندل)، نستنتج أنھما سلالتان نقيتان.
د الأنماط الصبغية:
الرموز: سريعة النمو: سا ، بطيئة النمو: س
قليلة البيض: قا ، غزيرة البيض: ق
[المفروض يجب أولا تحليل نتائج ج 2 للتعرف على الحالة الموجودة لدينا ( ھل ھي حالة توزع مستقل
للمورثات أم حالة ارتباط) لتحديد وضعية المورثات على الصبغيات بطريقة صحيحة.]
السلالة الأبوية سريعة النمو و قليلة البيض (نقية):
سا سا
قا قا
السلالة الأبوية بطيئة النمو و غزيرة البيض (نقية):
س س
ق ق
الجيل الأول ذو النمو السريع و قليل البيض (ھجين):
سا س
قا ق
أعتذر على عدم دقة الرسم
2 / أ حساب نسب الأنماط الظاھريه للجيل الثاني:
حساب مجموع أفراد ج: 2
529 دجاجة = 33 + 99 + 97 + 300
حساب النسبة % للحيوانات سريعة النمو، قليلة البيض:
9/ 56,25 % أي ما يوافق 16 _~ % 56,7 = 529 : 100× 300
حساب النسبة % للحيوانات سريعة النمو، غزيرة البيض:
3/ 18,75 % أي ما يوافق 16 _~ % 18,33 = 529 : 100×97
حساب النسبة % للحيوانات بطيئة النمو، قليلة البيض:
3/ 18,75 % أي ما يوافق 16 _~ % 18,71 = 529 : 100×99
حساب النسبة % للحيوانات بطيئة النمو، غزيرة البيض:
1/ 6,25 % أي ما يوافق 16 _~ % 6,23 = 529 : 100×33
تدل ھذه النتائج على حدوث توزع مستقل للمورثات (تحقق القانون الثالث لمندل)
ب الأنماط الوراثية الممكنة للسلالة المرغوبة: السلالة المرغوبة ھي السلالة سريعة النمو و غزيرة البيض، و التي يمكن أن يكون لھا الأنماط الوراثية
التالية:
سا سا ق ق (نقية) •
سا س ق ق (ھجينة) •
النمط الوراثي المفيد من الناحية الإقتصادية ھو سا سا ق ق (نقي)، لأن بمصالبة أفراد السلالة التي
تحمل ھذا النمط الوراثي فيما بينھا، نتحصل فقط و دائما على حيوانات سريعة النمو و غزيرة البيض
(سلالة نقية).
ج طريقة عزل ھذا النمط عن بقية الأنماط :
إجراء تزاوج بين الحيوانات سريعة النمو غزيرة البيض، خلال عدة أجيال، و في كل جيل يتم إقصاء
الحيوانات التي لا تحمل الصفات المرغوبة، حتى نتحصل في الأخير على حيوانات ينتج عن تزاوجھا
فيما بينھا حيوانات سريعة النمو غزيرة البيض، خلال أجيال متعاقبة، فنتأكد أنھا سلالة نقية.
د أھم طرق إكثار ھذا النمط حاضرا و مستقبلا:
أنظر درس الإكثار من الحيوانات المرغوبة.__

[wissamova]

اسفة .................................................

[Amine456]

شكرا عطاتلنا الاستاذة هذا التمرين وظيفة

[غـاني]

شكراااااااااااااااااااا جزيلا http://www.djelfa.info/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPsAAACeCAIAAAB 7KesYAAAgAElEQVR4nO29a0wb19o2/Pz6fmzp+fP+qFTpUUn1hPSFDRWNHERbttREYCISpC0kDmlAQmp aF6SkCmnAoZv3TQp9SCDZuxFxI8stUgQbSAqIXULdz4KPQEoSb LMb28HO4OJxbHz24EN8GI8P6/txL48NAQKENjT40hIygxl7Zq51r3vdx/9AKaSwm/AfL/sLpJDC74oU41PYXUgxPoXdhRTjU9hdSDE+hd2FFONT2F1IMT6F 3YUU41PYXUgxPoXdhS0xPhZFCDFuJ+N2bvPXSSGF3xhblPH2nw aNoibn9Lhzetyrno3Sge39Wimk8BthK4xn3E7NybLFm1epyVuO IeHizav2H7/1qmcjfs+2f78UUthebIXxtM0wV83RXuvwacfmeYfmeYcM7SdMP S3AexRjtv1bppDCdmErjA8aNfLSDEP7CWpCIC/NkJdmEA25BJ9r7W0w9bR4lBIUY0DXTyGFnYYtMl5anj9XzZF/ygXGa8+X+jUCh+jUo7aaR201Pu0YivpTwj6FHYitMN4jH5MV75 WW5/s1An3HUXlphrwuL7zYHl5st9/4eP6byvlvKmmLLEX6FHYgtsJ4+4/fyj/lzlVz5r+pNJ4pnCp5beHLg9RQiXOy1nefr+84ahY3mAS8FOlT2 IHYCuNNPS2ak2Vz1RyCj7WaxesFMSPP3F9GNOTK6/Is463W73n2Gx+j0EKK9CnsKGyF8UZRk6x4r7wuLzDXSjTkEg25 ypPZQV19mLxANOTCRpa627Z4vWBptAUxJhT1pzayKewQbFHGG0 VN0vL8pdFaoiFXWpNuPFO4JDnunKwl+FxQciziT0DDCcz3obAV xeht/+oppLAFbJrxsUh4/ut622AbwefqO47OVXNAri9eL1garX3UVjNV8prvPt85WUt0cZd Ga03XyhiXAoWtKd0mhZ2ATTOecTuNoiajqMl0rcyv4ktr0gkeR 16aYe4vCy+2I1e3WdxADVbbvqskr+T57vPN/WVepQDRBIp6UrpNCi8dm2Z80Kgxiprmqjna86X6jqPzvEP6jqP SmnR9x9Gl0Vrr9zzXBN/2XaWuJXfhy4Pm/jLXBJ8a/DxklmCFPoUUXio2w/hYFCHknB6X1+XNVXOsvQ0Ej7Pw5UHbd5WqiixLTxGyNHqlF4mG 3KmS1wgeh+BxlCez2ZmAaDUKO1JiPoWXi03L+MWbV6Xl+fO8Q1 7pRXld3sKXBwkeR1WRRQ1WI/NpRIlMAt5UyWvYYjNYTQ1Wuyb45HAdbfgBMfqUmE/h5WJzjI/SAVNPi2W8VVWRRfC5c9UcfcdRVUWWqiJr8XqBub/MdK1MWp4vL82Q1qT77vORpRGZTy+N1nqlF6m7bSioRBGK3cLGI uHf4IpSSGE9bI7xjNtpGW/VeS6Tw3Ug2sFcIy/NoIZKwuSFwFzr/DeVZBOHHK5D5tO+e1WL1wuUJ7Mt4k+80otepQCFrWCe98j6fdq x3+iqUkhhLWyO8UGjZiI/yyxu8Eovmq6VETwO0ZCrqsiaq+YsSY4jazNydUdst0zXygJzrX ZFFfVVgbQmnWziLHx50Cu9SA1+zrgUKEKhWJSaENAWGYoxqUDL FH5PbI7xXvXs/f9babn0oVcp0HccJRpyF748KC/NIJs41FBJwHHBLG5YGm2xfVcJf33Y/A7ZxJHWpOtacpdGa6m7bV7pddDmPUpJ0KhBUQ+KelCMTpE+hd8 Hm2a85mTZNJcjL80AAb/w5UFFSQ7E1YQIHnW3zdrbQPC5E/lZ0pp0EPDqhkzffT4Ms7iBdt5BYYdPO+bTjqGwFYWtKOpJ+adS +H2waa1mnndoIj9LXpcnL80g+FzQapYkx2NGHrK1IFc38k3Rhh/kdXnkcB3RxXVN8H2zPGQ+HTPyqMFqaqbRK72IGD1tkblV/Si0gBhT8nY2hRR+U2x65yotzzeKmsjhOkVJDoSRqSqyqKES3yz Pr+J7lQLa8ANt+IEcrtN5LocX25GlMWbkxYw83yxP15LrmuB7p Rdp552Ij7DPCCM+AjH6FONT+N2wOcbHGNrq+6e0PH8iP0tWvHe umgOGGrKJ45ysdU3wqQmBR9Zv//HbB2ePUDONyNaCzKdDBG9Jcpy8kkc2cUzXyrzSi36NANGEfUYY mO/bkIwHLT/GxMJBFItuUOmPhtxMQM8E9NGgGUWolCsgBbRpD1QsqvriM0j2m +ZywBIvL80AhyuoNIgmUGiBNvxg7i+jBquXJMcXrxfoWnIfNr+ z8OVBXUsuNfi5V3oR+aZ82jHqbhsKLaCwYyPBlSGzhLbI1vt24 WA0aKaddyjtJaem1vbzMefjs5T2UmCuVfe4KWjr1l7rcE6Pp2o u7GZs2udKTd6aPlYSIDsIPldakz5XzVFVZPnuVQV19Yyxk3beY VwK2iJjXAqv9OLClwdh57rw5UFq8HOvUkBeyVv48uDSaG1gvg8 FZNTdNsalQIzpuXFmTEDvVQrCtBPFoskGTSzIXQq/fZB23vHphE5N7ZO77+kk+3SSfU/uvud8fNanE/pMV/0q/vSxEnH2HvlH5UB9OEPKEbarsGnGh6hf5Z9y/RoBhNOwWo25v8x+42Nrb4NtsM3U02LqaZn/plLfcZRs4gDpwR5PDtcpLvzZ0lPkmuDDHtet6keMHoUdqyg2cV ozLgVW+qN+PCIU41IEyG5Ke8muqDI/OGL7+RilveTTCWnDD7TzjlNTq55Mf3L3PeSbQgEZCipRUKn64r OhN18XZ++Bn9prHbFwMMX4XYXNZ4RE/Ys3rxLnKvUdR8HtCoyPGXmsjI/4iIiPCJkl2vOl6oZM8kqeub8MHLEGdzs5XAeMj9hu0c47S6MtE R+BfbHPIEw7Q2aJW9UfDZpR1B8M/0o774SMIufjs87HZ20/H7P9fMwwxtFJ9ul6M9WT6T6dMBj+FdFqn+kqiHm7osr5+KxTUx sIvzXN5VATgvmv66e5nPmv68XZe+w/DaZso7sKW2F8xEdoTpbJSzNApYF0EAgjw3o8o0ehBUSracMPi9 cLFr48COEGZBPHqaklmzi6llxqsBq0eWpCQBt+WKHYxMLBsNcY MkvsM8KQWRILB1HY4dMJdY+bgOuGMQ4Q3a6oCsy1Lno6gd+kNN 9nuup8fJaU5tOacssvR9WT6TrJPvVkulrJe9RWEyC7H5w9Iv+U ++DskaE3X6cmBIhWp4xFuwebZ3wsisKOkFkC+gy4omhNeczIQ8 5O9FSCaDVsXhGtRr4p23eVREMueSXPOVYMQfNgtCGv5Dkna5F3 JDDf51UKsI0y6mdcCo9S4lb1+7RjjEsR9hppww9epQDEufnBEZ 9OSC+N2H4+BkpLxHYLeUcCZIdhjKOeTFdPpnsfHfbo/+YzXfXo/+bU1ALpnZpaRIketdVIy/O150tBsRl683Wv9CLyjqQSVnYPtlRpNepBjN6t6p/nHZKXZkDgJDVU4rvPpw0/IJrAnlTG5Fb1qyqy1A2ZINd1LbnwzofN76gbMn33qoK2buSbsg 22+TUCn3bMo5R4lQLGpYiG3CjqZwJ6y3grNdMYILvJ4TpZ5/8O2rpRQIYCMqem1jR8QCfZp3vchGwtyNr85O57wHhSmm/55ahH/zfk6g7q6uGgXVGF7O2P2moUrYdBug+9+fpEfpZfxcdLUyovcXd ga9W0GRShUFAZsQmpwWqiIVfXkgs7V4foFGxbITNQe750quQ15 cls4DqIdt+9KmlNOjVUQg2VhBfb/RrB0mit4sKfiS4uvTSCI20iFG34wTR8wCL+xKcT+jUCtWC/WslzamqRewC5ByI24ZO776mVPJ3nclBXj6zNpDQf6B4zHI8ZeU FdvV1RRUrzY0aeU1PrfXQ4EH5LXpohzt4DY+jN1+V1ecjSiOzt 6KkEMaYU43cDttoxIUYjxoR8U4G5VmqwmuBxyCaOWdwA2oj9x2 8dQ0LiXCXB40hr0omGXJ3nMnklDwzzED8Meo5fxadmGrV9FZbx 1qCu3ur7J2wD/PoBc3+Z+XahrjfTfLsQVBq1kud9dDhMXkCubuQe8Oj/BuqK99HhoK6elOZ7Hx0G9R2ZTyN7u1NTS0rzkasbOTv9lpPavg rnZO1EftZEfhaQ3txfhsynka0lxfjdgy0zPuqRj2nPl87zDhE8 ju27SoLH0Z4vpQY/N4qaTD0tblU/bZFpz5cujbb4NQLfLA9kvK4lF+yV0pp0/Y33SeHbRBdXf+N9S0+Rc6zY6vsn8o54pRepoRLT8AGii6vrzQT prnvctOjp1Hkue/R/Q5QIPZXQSyOgyRjGOHZFFXJ2BmwdIYLnfXQ4ZjgOM4GU5js1tc jebvnl6MzVv7D6jDh7j7wuj50bca0mpce/+thknmssihCibQavQ0yWHyDOVVITAlVFVmCuFSKEkas7QHbbb3 xsaD9hufShtq/C9l1lmLwQM/IsPUXAdaA7KXxb15I7/1WmpadILdivFuy39BQFyA7fLM98u1DbV0EK3zbfLnRO1tp+Pqb rzXSOFQd19Yq/v/Hk7nuYo74pUprvuV8EijtUUkCey8jabFdUgRknaOsGw7zll6Pj/94HdJeW5z84e2RJcjxmOI5NTEEliqYcsbsCm5bxEb/Hpx2z+v6pVvLcqn6PrH+umkPdxeVrkLMTubq9SgF1t82rFLjc3 1B322bq08D5ynqjyCbOTH0asBwYbxo+oL/xvmGMQw2V6G+8r7/xvravwjfLM41WOseKTcMHsKTvzdT1Zj65+x410+icrDWMcQJkB 7I2Q6Sab5YX1NX7F1ptPx/TSfZRM43IO4Kcnd5Hh52PzwbCb4F0l5bn2xVVoO4jWwvyjqDQQ qqG1C7Bphlv/2nwSVen7nGToiTH1NPiEJ3Sni81nilUlOToO4767vP9GkHEdos 2/AARY2HywtJoLWjwLOlBj5//KlNx4c9qwX5S+HaI4FFDJfCa6OKabxeabxfqb7zvHCvW33jfNH yAFL6t68182P9fut5Myy9H/QutQVu3c7LW/OAI7FyRvT1iE/pmeerJdNPwAfODI+bbheB7IqX5pDR//N/7xNl7Hpw9kqC7pRFRIhSQQVrWb3F/U9hp2BzjndPj01zORH7Wg7NHIMRgnneIaMidq+bYvqv0q/i++3zXBN822EZNCLzS69TdNt99vl/FB7UH9Hj9jffJK3nqhkzQVWbq01hmqwX7db2Zlp4i/Y33QYMHXR9Eu/7G+95Hh823C2OG48jejrwj6KkkQHZYfjmKjYzeEUp7yXy7kF4a QU8ljLHT8stRyy9HQbEJxv5TnL1H33E0RPASdPdNpQrp7Cpsgv G0zTB9rER7rWPx5lXW22q6VqbvOKooyfHN8pC9HdnbkasbeUds g22qiiyCx9GcLCMaclllhvqqAKS7uiHTNHzA++iw/sb75tuFrBRXC/YbxjhAdPgJwl7Xm2kaPkBrymOG4577RbSmPLzYjrwjyDsSsQmD unpKe4leGrH8cvTJ3fd8pqvIPYCcnUB3u6IKrDryuryYIa6+g7 8stJDyPe0qbJTxMYZebD83zeUEjRoUWlgabYEcKN8sDxL/9B1H9R1HqcFqQ/sJgs+1XPrQNtgWmO9jFruZxW6o3MTyXlqTDtZJz/0iUvi2534RkBsGqDGg4ZDCt8HZZOkp8j467Llf5H10GJlPB3X1 gbnWANkRsd1CTyXIOxKYawVdyKcT+lV8SnvJ8stR0/AB0/ABcEIFwm/57lVhusMSQRMpfWa3YaOMp20G+Ufl01wOca7Sreq3XPoQAsig9 hhUJlOezDaeKZzmcgztJ0JmCQrIgIvIPRCx3YIsbxig01NDJeb bhZaeohDBI4Vvg0oD21aQ9/ob7zs1tTrPZSA9iGfYoUZsQuQdidhuUdpLAbIb+aacj8+abxc6 NbXOx2cjNqHL/Y1hjON2/B+wYJLSfNvPxyAbC1mbkXtgRfGcFHYJNsp4xu10DAlVX3z2r7Q/ETyOoiRHVrxXXpqhKMkhmzjIfBpZGs39ZQSPQ91tQ08lyDeFnk rAP+rTCc39ZZDlrWvJxXE1TRznWDE1VOK7V7UkOQ6aOpBe15tJ Ct8G8ay/8T6YaEzDBzz3i0IED+9QdULa8AMKKlFoIUB2m0YrdY+bmMVu5J sK2rp1j5t0nstW3z9DBA/oHiJwrm1it5oKK9iV2ATjNSfLpOX5suK9xjOFsuK9MBQlOQSP4 5vlOSdrCR7HNcFHrm483AOgZxvaT5BNHILPhdAaiB9m2b8kOT5 z9S+Kv78BtNbfeN9zvwgGBEg+ufse0N376DBESqKnEhRU0s47f v1AyCzx6wd0j5usvn86TKKQURSwdTjHij36v0EMGQ6qsTQi8+m E+p5cD3CnajWr5mqlErheEBtlvPFmrzh7j2NIGDKK5nmHQHGHr D9FSc7ClweprwpM18qQsxMPVzdyD3il1w3tJ8TZe3DUZBNn8Xo BiHbySh5EHKgbMqU16bP8t0C663ozDWMc8JvGDMdpTTmtKYcJA AI+QHb4NYIA2R3xESggw+uDZJ/XIUbuAb+KD1EJyNUN8ZV2RRWyNsMqhNV33KsnnkVFB4JGzXbdU MbtlH9Uvi2nsv/4rUcpWXFQ0Xp4W06+a7Ehxkf8Hml5vjh7z9JoC3J1G88Uavsqk Pm0padIUZKja8kFzcRy6UPXBN93n08Nfk4Nfm5oP4FTvz/lOgK3IckV9o5+YcH8V5mL1wssPUXKk9msEs+q8oYxDg4BsDSCN hIieJ77Rb5ZHnIPoIDMreoH3kPsDTXT6Ffxse+pNzNAdvgXWkH A45MA3d0Dz0bDO6fHh958XfXFZ9tyQz3yMXH2HtzJ+cVWD5OAZ 7pWFjRqkk+l+PsbiVpuKWweG2W85mSZ9loHcBoqczgna+eqObL iveA3NV0rc03w7Tc+nucdMgl4DtEpsNZDRPHClwdZQzitKQd9x i8sIK/kWXqKzLcLFX9/A0yQYHmMGY777lX5ZnnI2YkoEaJEsHQE5lqpmUZmsRvRRMRHgF nT9vMxaqYRwhOck7V2RdWTu+/pejPtiqqgrh7ZWpClEdla8G41nl4InuOw1yj/qBwCy4JGTSwcfEEmPenq/Ffan550dcYrT23dlQurIjUhSC5ipfj7Gz7tGIpQL3jyXYuNajX aax2P2moMVQVz1RxFSY62rwJqkpHlBxQlOX5hATKfDsy1OkSn/BoBJLDO8w7NVXMWPZ1k+QFdS65vlhcz8mKG40uS47qWXH3H0cX rBeSVPGAq7FN1vZnR6X3YIWpv9y+0OidrA2Q3vTSCt8JPJT6d0 Hy70K8R0M47RBfXNHyAWeymZhpNwweCuvrwYrtptNI0fMCv4iN nJ7K3I1sLLh21fLc6zeXMCotAHk/kZ8k/5SJajUILzzXgPOnqXEcLetLVKc7eYxQ1oaASp7lsFdTg5wSP45 VeRwEZ1sQQUgv2e5UCRKtf8OS7Fptg/DSX4y3+X9RXBQ9z0h7mpFm/5xnPFPoKvrD9fAyZT/tVfFfzXwPzfcg9gJ5KAqf/sfBBxvcZHzMN/xGd3kcNfo4tg5ZGv7DA899N/+/hU2Zxg6/gixDBo2YafQVfuJr/Ov7vfY7GEzHDcWxReSpxiE4Zb/Y6TCKvQ4xognbeCYTfGv/3vgdnj4BDavzf+4Kx/wyc/kd0eh810xgIvxUgO5DncmJHAZsK3xRi9MlC8VfxxX+l/ckvLECMiXbeoQ0/gBMX0cT6LljPfzc9zEmjO79fVcT+Kr44/h9vyj8qR94RFJC9SBAyLb7DNPwHtvD6pmB1soy30p3fI98UCip TEc5bwIYYH4uELeOtEF9ODVaTV/Ig2lEt2E8NlYQIHpgmfff5QBq/RjBz9S+ma2XklTxpTTrEBWC6q/hg4dGcLCN4HILPRebTUKZYWp7/MCdtrpoDAh55R1BQaf/xW2ryFqKJxZtX7T9+a/9pEOaboarA0XgiQHYH5vts31WS5QfI8gOGqgJsLIprQYgSIfcA 8k2t2K3CRTEuhV8/AB4D/F+g+awbR0leyYONh2W89dmscPuMUNtXQXRxwfeMaGLLukfQqBF n7/FKL8LkR4w+xtCak2XEuUps/2X0KcZvFhtiPG2RqQX7rb5/Rmy3wovt5tuFM1f/AtEBTk0tlCogurjALb9+YFZYFJjvC5Dd5JU869L/gNUFeEzdbVOU5BB8LjXTSPC5vntVyHyaGqyGg/LSDFnxXt+9qohNCBEvtEVm6mlhXApEEx75mKH9xMOcNGl5/tJoC0SwRWxCHN1ga8EUZ82jrm70VIIF7bONlKN+FFpA3hHgOmP shNUJ57yuDXK4jp3wZnHDit6d9hmhWdygg0UGz5+tBu1E/RP5WdbvefhCGD2KMfNf18/zDiWWo5Qqv0lsiPEh6ldtX4VasJ8crkP2dojvBb3c0lM0y39rp j7tYfM71N02FJCZxQ3QDsSvHwA1HYey2FqQe8D+47fTXA45XLf o6XRO1iLzaWRtdk3wVRVZ0F7qYU4aeSUv7iRyRENu+4/fYmcTraYtMkVJjqH9hKv5rw9z0uZ5h+w3Pk5oL7DHBeEKUpAmc MGzZ80mMQYxeuSbAjeZ9XseCsgS718bMP9Z45JXejGZ9PYZoVd 6US3Y719oxZuHLUfex2j5p1zqbltCK4v6n3R1Kkpy4oxXp2LgN osNMT5MOz2yfmqmESLaZ4VFoLvHjDzTaOXD5neA9LPCIrO4wTL eCq5Q6m6bWdwApSehmQIKyDzyMVnxXvmnXNNoJTVYDUZDv0YAN f0UJTlTJa9N5GdB/SawUSzevLrYfo42/ADyfprLIfjced4h6qsCarB64YMMv0bAerswFTB3rauIdhaQrRt aQEElbfjB9l0lCltxecr1VYUIhXxT1Eyj+XYhUJ9eGkGMCUhP3 W0DxQaHc0Io8tYQY4yiJnlpBlbMGD2KMdTkrYc5afgyU4ksm8f Gdq6xKHW3jRyuA+eoWrDfNFqJbC1BXb3iwp/JK3mz/LeA9+b+MiAc7byj7atgFrsRJcIBlb4pFLbSNgPIctO1Mmw0pER +/cCjtpp53qFpLkdWvHfhy4PSmvQA2Y1CC0Gjxj4jhNxZ4lwlqDT GM4ULH2RQXxUYzxQ+zEmjBj/HLA8qceEQ1jK4vkU8xkB5M9oi07XkoggVt/qty/ioBwWVyNWNLI3gDXBO1sKKhGIMOVznlV60iD9xTtYmwhm2isWb V2XFeyO2W+xWxCMfe3D2SGC+D/Y5KXPNZrFRPf5X8UX9jffB0QMVBAK2DuvS//hMVyM2oWm08t7ld2fq04gurkX8CRTbsIy3ooAMy934ooxijEcp sQ22+RdaIY0DeUdCZollvFVWvFecvYfgcWKG4wSfa/2eRzvv2H/8FhorRHwEca5ymssJmSXMYre+4+hEftbCBxmu5r86RKewawmID kJ6w94fj6wfElb8+oH4bFlFVWACevwKstqfShAlQtZm02ilrjc zZMSpg9q+CvuM0DlZaxF/koi/3+r+0qOUTHM5lvFWVqIHjRpyuI6aEGDGhx1bOK1XPbu17/MK4PmMpy0ybV8F2B+0fRVh8oLvXtW9y+/6TFcXrxcE5lqRe8Ai/gQSO9SC/Q+b35m5+hesFgdkuOwjG4YeY6AIApb9lAj5piI+YtHTqXvcBOW cIEByrprjEJ1ymESOwG0UWkA0sTTaMlfNoZdGECXy3ecTXVxDV UGYvGD7rjJiuxWXsptwcwaNmvlvKskredSEgLySh1UpCCFOQjT khm2MZbwVIYRiUajYg/cA9na1YL9zshY9lTAuhVqw363qp2YasbnmGavo5hD1T5W8Zu1t wLbOCIVitM5z2WES4SPLF5Al+h41IXhw9shUyWuak2X2nwZXnI 9xOw1VBQ9z0hbbz23xK/3B8RzGh6hfiS7uvcvvstYJCF6fFRaplTzySt7D5ne0fRWzwqJZ/ltQlUDbV6E8me3TCTHXA7J472IGIYRiUah1gw2C3hFEE171rFr JoyYES6O1+o6jMSMPmU/LP+VOlbzmVvV7HWKPUuKR9YP50qsUuCb4FvEnBne7c7LWeKbQ1 fzXLUjTiN+zeL2AFL4NTk3r9zzbd5UQwrCiroFlvJU1yDIuRaL aa9gKddeck7Wm0UrkHqBmGu9dfjcw3wcFdiI24cqotc0iRhN8r knAS7Lu02olD88BfMn4q2qvdaiVPHH2HjDgPsxJm8jPCho1yWb ZxfZz7F898rHnb1peOazHeJDu8KRnrv4F0k9nrv4FzPDOyVos0 evTZvlvKS78WXHhz7P8t7R9Feb+MmzbTjYOsoj6EWNCQSWeDBE KCoEE5vvsNz7WdxyFjA3TtTJDVYFtsA09lVh7G6Tl+WDFt1z6E AIZGGMniCvbd5Vxxm9CmhpFTeSVPNt3ldSEwPo9b/6rTF1LLg7MTLJz+7Rj2r4KFPVTd9vUgv2B+b4k+w+Dr+WpRC3Y j9wDRBdXLdiPArKgrVst2E/NNG7E3LkC9hlhQuuIRee/rif43MTmNep3iE7Nf12f0BVZL/Kxkgdnj7BchxfU5C3E6GFzQovvSMvzo3QAeG8bbItfyy4i/ZqM92nHZoVFasF+bV+FVylgFrvDi+0hggcGCv2N932zPN+9qof N7ygu/BlkPOxfTaOVuOwR+E1w5FaSshGLwn4RhR3g0jeKmiyXPkS+Kfu Nj03XymCna+1t8Mj6TQIecnU7RKcm8rM8sn70VKI9X0rwOMg9w Cx2g41yabSW9dFsXJoazxQqT2YD0aU16UuS4xDWhlzdrBGdNUR q+yrM4gasvXhHEK1OkDhGI0YP7rl7l9+1iD9BTyXI1Y3Z/8z+0j4jpCYEyd+EthkeNr8DYcARv0delxfxe/CMijGLN68SfC5k7oI/2CTgGaoKsLkmqQoDRHywXIeB53BowTk9nuy8e5iT5vpHPd7/7CaDzzOMh4o0FhnRxQXFPWSWQA0M6OgUInim0Urz7ULr0lnPmv gAACAASURBVP/Yfj42U58G68DD5ndg84qdTdbmJE1jNbkbb3wQpQPEuUrbYBvyT UHQJThcbINtIbPEJOBBXhVZfgD0ZofolPFM4dJoi6IkBx6ha4K PGR8PPtkIICEdCgOa+8uQtRlC4ha+PBggu1HY6lXPPmx+h60Lq xbsJ6/khckLyNm5sk5l1AMrgOLvb3ilF8GlBWugRfwJrHKxSNijlJDDd TP1aR6lhG1kGzRqoKqPRynxKCXW3gZpTbpJwMPaSLx2ebIB3tT TojlZ9mxMRCwcZFwKeWnGw5w0EPZk+YEQwUPOTmpCsPBBRvJMe JiThkOPdlnNzVVkfMTvARJTEwLaeQc9lSBnJ45AtDZDYFaI4C1 eLyC6uIoLfzbfLiSv5Cn+/gY1VOIcK16eSKp+bt40BHJJy/MdolPW3gbLpQ+NZwodjSdc/6hHQaVDdArEEsHjRGy3vNKLqoqshQ8y4PktfJBBlseDxjZZdiZ E/bo02rI0WguuNGQ+vSQ5TjZxLD1FBI8DpQKtvQ2MS2EWN4DGvyQ 5ngiyT1In3Kp+2Opo+ypwgAMlChlF9y6/SwrfnhUWWb/nafsqYBkE3wWYdKU16dq+iqmS12aFRdAMVF6X96itBl7bBtu05 0sfnD1iFDVBFB3czyddnQsfZCQdwYwPe41k+QFgMzlc9zAnTVa 8lyW65mRZ0KhxNJ6AI67mvyYe026KVlhFxlN324gu7q/iizjmBIwqEI8FcsU9gCiRRfwJdHcCJQeHEoB7FXpCYdvCc26l/cdvZcV7IcsEHhj7kBbbzxmqClz/qEfeEZ9O6HJ/Q800Wi59CGL+YU6a5dKH9hsf4ygDzPgNPzkwq1MinA1oPg1inu BzcT7ulTzaIsOb7PgS9yxLkumOQx7iXT5dE3xQimCLD1rfTH3a vcvvTpW8RnRxpTXpOs9laU26vDRjlv/WVMlr9y6/+zTw/z1sfkdak65oPUzwuWolzz4jTOY3NXlLVrz3WScUaOcLXx706P8 WMxwnh+vgLsHwacewsXjta9kNWMl4n3YMogm8SgHYAbH3HvRRR o8YE6IJ5JsKGUUQTgPNXNmBLI14rVxLn0kC43YS5yrnv6439bR YLn2YvPKCujmRn0VNCJB7IDDXahY3qCqylkZbvEqBQ3Rq4YMMK PGH7fp4G7dh62TUg2g1cnUjezs+AyWCmQwlMnFJM/cAnvOQSMVqa2FrmHZaxltBkJPDdfTSCHJ2sk4G6MPjnKydufoX S0/R/DeVkAGs7auw9BSBxqh73OQI3EbeEdcEX9tXoe/AhXcCc62K1sMW8SdqJY9eGsFfI75mBo0aQ/sJPAfimwTG7YSb5lb1I3s75CGQV/LgltpvfAzBFPhaIEUm6Vp2L+PtM8KZq3+xzwiRbwqq8uKbwgaO swaKoJJeGklQARyobGjuxlRq2mYwippQaCEw30fwOA9z0hQlOQ sfZChKcsLkBUSJjGcKHaJTiBK5mv8KEit5VuA4BXhymy0tFqNR 2IrFHmtWipvYMSeSo9OSJz+tBkPWvcvvEl1cr1KAAjLk6l4Ziw 82e0oEFe7xWgS3CwarKLJpuOydtLXg90OUP3wujgBlfNoxnDAQ Z7zxZu/CBxkepQRrofE2ulgMgS0BzvPMtezqnWvYa1y2lCd2hMvV8RidM KuDlg+hgjhuW79xQ69jSAh6KiTO+lV8gs9d+CADlgvr9zwIAwY PKxAd1PeFDzLC5IWV2asbB5iMgJds63CYA8BdoCNkgkMIA7gXQ gtuVT+oMW5VP2JMKCDD8yTuU8N3ABSn5ClkbUbWZpbfmItwHN4 A1IQ7z2a0JE5rwkIHPjTJX+ZoPGG82YtoAustbFwdzLG1r2W3l TB5Vo9nUNiKBTwEqa7VMWZVGYnbOT0voCUJHvkYWB70HUepmUY QTmQTBwKJ/So+UJy62wYGh2kuB8z2fhUf033De4ZVgG0mNA5MYC8KFABWCkK 8TdSDIhQ07QlRv+JANFgWVqSegNMnxqCwA5+NFdVQ5YElNLtHg gFvSC5/wh5hzQDgxYO+Q3GD7ER+VuKbw44LmA2PctVrYSMydhPWYDwUV0 pY01e7KayMDC3gbmcRagvu9LDXOP91PaSBm8UNfhXfOVnru1dF NORSg9VgcTcJePAgwf3kFxZA/ZmE3NrG4sAxGoUdiCZAEY9LweUTOMagqAfTHSLsgceJWPzoyrO BTIWgTjg5G4LBHoTjNIEYE7QVSnwNfHtZe2jcoRH1oBjjkY+5/lEfDZrx9AM5BcwOW/Gnr3Utuwyr2eMjFGL0G0r6BDEGLncQk1tA1APGB0VJDlsJB7Jp Fz7I+FfanxY+yIA236DHG88UYrqz5Qm2vTgwvqi1pSAsBUElTs lbEYu/1tmwcPWjGJ04svJg0s1k3xb1rLy92JuBDzqGhI4hIZ6BrKoDN+ S517LLsJrPNR5D+zvdoBhDW2RgnWRLPk1zOcByk4AHMp7gcRJm B9CGWbr/zsWB2cUteR0IO14inxbbz3nkYwlZvptsL5vFpuvHb3+H6xgTNG pMPS0EjzNXzaEGqwNzrVALhLrbFjKKFr48CPkflksfkuUHXBN8 rDSzwYPLE1h/D4BWwwZKvGzZaWg/EaJ+xZoSmBlSWANb6ue63Qh7jSYBT16aIa/Ls31XuXi9ANQbg7ud4HONZwpVFVmma2X2Gx8HyA684UtU43gZi Z5YqXjRGkzbBVnxXkjmwgUOUqmAa2Ornc+2F7GoqacF0rrnqjl EQy60iSX4XKIhF0q6mvvLlpmosSE59WgRQkhemuGR9WPGp1Sad bEDGB+LohgT9hq90utLo7VQigxKty6N1i58eRDagmPfKuvkerF SMK8Y5KUZpp6WJCV+R6w8OxM7gPEonlUEyaPgLomLc33HUVnxX oLPTfhQcG6E/iWo7zsVxLnKed4hbOtMCYJ1sTMYjyBNRI+TR5NchtbveZDrjZ2 RELy+fpGC3QdTT4useK+1twHHd6TuzNrYMYyHWhq0mq0vCS9wR aeG3FQ7+XXgkY/BLsja25Aq6bE+dgzjUZz0EOgCQZqMyacdkxXvJRpyw4vtOCQzV a/iWUSoed6hqZLXoLQbTmBNYTXsJMajZKsfHrRFNpGfZbn0IYRSv lDBo1cYUQ81eYtoyBVn7wHDrvxTrqmnxSMf88jHaJsBIcS4nR6 lxKue9apnndPjizevOoaET7o6ndPjL/vb/67YYYx/BkGjBpqrBeZaExFjKaxAjEGMHqpvqyqyZMV7iS4uweNMlbwmL8 0gyw+oKrLI4Tq2gZeqIossP2AUNdE2Q1JQw64wA/wBGD9XzZGXZgTIjpSMXxMQDeWb8t3nQ8dFtZKHnRs8DtHFxU0u NLVQ5Mc22Ma4FCi0gEILiNEnd2R45fEHYPxUyWvkcF14MR4jvq UqXK8+2FLJ9vYQwXM7/k/A1qFoPTxV8trDnDSCx9E9bnL9o56625Yo0LmsRudz6su+Mlg1k iya+LntWPW0a38WaDXGM4X+hdZEitpOBQ46il/OWjFIieMQ7L7inc/799XOGA+ahwQUWwukmyQyTpLzUcDXweZAJSe47Sisw8AXIOcmZ fxanxR/cht682YAjJfX5QXmWpNKTaxfPzWaGBvEc9+8kXMulxTA1+SfyW 9jj6ykdSKwPrrizatOgOVnZlDYgYJKnAYVTyZclvvHRlmzvSRA wG/cnbepG7u92I7P/U20mlgkvFH59DwCBY0aaJyGrZPYHr+NofDb/fCAowydeL2c3DGGXrEUJP9pxZEVB5//4eEgTo+CnB7IVGabYbH5hJjr6njO2rrS/SVSHK32gDb7fZa//w+gx5sEPGrw80TS7ZbjRl7sTm30n1bwOxJOngMsfWPh4LL5kCz akz40SgeePfnK9WH5shCLhHF6A2NCtDpR7xYGmwz1e/qtN6LKrv/rc49vGC+D8Ssq8q0r5mMM7ZH1+/XxrNONaDUvC6w+Ew7Crwm6x1+sp9LEovK6PILPRQgRDbnyuryV Ggv7EctvWjLvE2eGNp3JmVYQys+2xXwp9/BFPnSbvvDOlvHJ1bfZRNJtd6H/NorNWgefJSjMEHldHhAdfhrPFMrr8uLG8mf4vXy2LJP9MNO29T u/StgA47f3sjepV8QiYWyCgEibzZbo2ODnbtM1JlNNe74UnznGxC Jh/CvCF6U9X7pspwsCviF3nncIGK88mU005OIs7/i2MvFfCKFYNPER7CeuWFJeCjaonzz3r7/N/mEN62QsGouEYwwdpQNROhDxeyJ+D+N2wk/G7aRtBhhhr5GJusJeY9CoCRo14MSGAaVDPUoJ+Lo98jFq8pZH1 k9N3vI6xPafBqFzpf3Hb2HYBtsWb15dvHnVNthm6mmBYRQ1zX9 d7xCdcohOGdpPOESnHrXVwAtD+wmf6aqh/YSh/QRxrtJy6UPt+VKCzzVdK9OeLzWLG7TnS/UdR9mfvoIvyPID01zONJfjav7rPO8QNGSe5nKg2bKiJAdqdsOQ l2awrxPenDWGtCad4HHYG6g9XxqLhOe/qQTtQnu+FFqxQugEUFN7vhTrHjEmFgmjGMPKeOXJbFzlGBfRNs XCQfa/YAI8+2ssEn5w9ki8cEiU4HFkxXulNelkE0dRkuPU1M5Vc8jyA5 BvAB5ZsomjPJmt7aswnilUN2QazxSSTRzjmULPfzdBmeKJ/KzkewUFzeF2zfMOyT/l4rbsH5XP8w5pTpbB0J4vhefCDpOAZxLw5r+uh59GURMMeMSmn hb2oS/evLo02uJRSpboe9ANCQY1eSt5OKfHPbJ+TC2lBAIoIj4CuAdsZ AdwdW3GbxDJBrtn4mHi5V/YP9HgyoZHi39lU/fZBP4VR9gk/LADF7TAeaW43Eo05IaxvAZLfIDaGqFQhEq8beMj7Ega1vhIfm1 deRz+MUajGKPvOIr/N0KhqF97vjSpeIFfe7408SkxGm83aTVId+XJbGxJtLUg9wBbMi jxXxEKmimwCnosHEz+Fe9K2SIfyV+VMSVu5ipXtOKSHYnbjr+w Fe4ndGJceVeT35lUrCEacq98NM8+L6i2sOzR49excBBFPbFwcJ VyDwm+0ck1IOJMSxqbY/xz+E0vG2sRd8UFr8kw6ypPKBFQqV9+ZPkAz/mqg60Js/pQb8cgcHuCqJ+JuhCjx0eANIw+4osX9oESKVCIJuxAMToackMd TOXJ7JiRlyhK7urG+Y0QWwqFVZJPAs3eIlQ0aMb2Gfgr3HYoer Mtl7bOgNu76m1f9TEte4imxCTEU3G1GfisSHrOhGEnRnxsgvHr s3wdcq/C6SQeJ9hsWpO1a5EScjqfHckl5tYZYKdjbXbbMtgCd2DkDjvw9 4Q+m1DfBhdg0ieKf+CWQTRuqOabQs7ORIE+ZyfyTUWDZvyGCLW yilPi1/g52agB9jts72UmGzrZClNrjeQn8uzDWnVGrTdhTMumR/KsWDETVtRdg7E5Gb9SzP8GMj4h5p/RGVaZHmvI+HXE/HNk/CYF4VoPLy7jEwKY0ccFcJJ4DjuSxTNuHhFyo9ACTgQDtyjb+AT uMy6+R+CVYfWPiJ9zhYxfnWdbkvHszVxxV19Exq8u4K3rCfhVx Px2yfjnT4C1VPl1J8aa0+NZZW5VnW81xX2d6bRFDX7jw5pk7ca 28GjQjH34MAfg5OyvcRU8bm5ncPYjrBjYNuWJm/YZXNMvsab7E985cU4ru5dAMTpRV2cL40Xu4YpnsZ7u/jzWrkPixHgu96IvzPgUnsEyP2ssyppiwJWWtNPCf42/ITkwgcHFIhlTvKxkkn19ZV1YBsUYOEn8Q+nEX9dF0KihJgTQfG pXIcX47cezgV+rvE42NrOu/vhqiY0SMFXw+5Pes+LFioMbM2PrO45C753dkwsCSDF+O8GG0K0 ZD7w8vhItjzlbhXnLYwdWjTJgPzr5xfpu17DXqG7IVAv2m/vLcOH8XVMKJcX4XQraIvNKrwfm+3CTi5dVz/B3R4rxuxVRD6LVyZ3Td0n5gxTjdytSjE9hdyHqTzSTeolVmn93 pBi/WwG2f9bvk9q5pvBbYP7r+pf9FZbjGQfNK48U438/0DaDrHivVz27KYZBDPZv+sV2FVKM3wpWdVU+13/pVc/KSzPmqjlBowZ7yzcARethsolj7W3YcdU1/phIMX4rcKv67T8NrjhInKtc/7+gArC0Jh3XA4s8v0QMbZE9bH6HbOJYv+clgna2FdTg54vXC0L Ur9t72h2LFOO3AvlH5fKPylfoJ+LsPfEja/A4FiXOVWrPlybqIsUNgmyGzgpE/B5qQmDuL3Or+lFAtl573S3Breonr+SRwrfJK3m0RbYbFPoU47c CRUmOOHvPk65OtocwQmiumuOcHo8fWU0Sx+jFm1dlxXtxxZh4D c2I30M05OIq2M+CNZxDa2JGv41i3txf5tTUqgX7SeHblp6iiI9 45QtQphi/FSy2nxNn76EmBLj2S9SPEBp683XbYFsiAv5ZxKI+7Zi8NCMwF6 8oGKEQQtTkLWlN+kx92tJoSzwgNknQRijcex6K5m05t301qJU8 emnEYRKRwrdJ4dvUTCObYbhdH7HTkGL8VmD/aXAiPws9lWBRHXagWFRanj//dX1SmMpqkjLskJdmUIOfI1c3WzU2aNSYrpVJa9Jpww/xnJIk0kc9iCYSOVbb2srPNHxAreSRwrdNwwf0N97X9WZu+6Taa Xg1GU8bfnBO1kK3wMB837afP2jUTORneaUXE2lKMUb+Ubnqi8+ wjs7oV+dl1E/wuQ7RqfhUsSKEUCxeJNU7kjieCA+Op7fistfb6SoyjVbqejN1v ZnOsWLP/SJdb2ZQVx8vg/Vq6javIOMD8306yT5db6Zp+AC8cI4V+/UD27lSRz3i7D3W3oZkxqu++ExzsgyXqKaJNVR5xtTTQvC5bFkO vNMNW3EVKlf3Kr2uliXqb6e+QVtkdkWVc6wYcslNwwd8s7x49Y RXU8y/gox/2P9fmOuSfbreTPxCsi9mOO6cHt+ebV+MhqosceLqUYx50tWpKM mJM37N7sr2H7+Vl2YkzDVQcgyUdajpvt2qy3qAz43nknsfHbYr qnBnirDjldTm/2CMD3uNXqUgGnKv8x7aecfrEAdt3Yyx06mpdY4Vm4YPqCfTx/+9T5y9R/5RufFm74s+y1h0sf2ctDw/mfHU5C1x9h7M+LUb7oEfyqsU4KUAJgaEuEAK9u/ZZh4MQa5uZG9H1mbfLC+oq8d7jFe0p+IfjPHUTKOuN9N8u3C99 R1KVUJFAGszMp8OETzP/aJ7l98VZ+8ZevN1cfaeifws1RefvUjTL8eQUJy9J2K7hUuwx2j n9PhEflZgvg95R1BQubq5BiEU9ctLM5ZGW/DbYGJAimoic3nlpVETAl1LrvV73irnC7ndqn6fdmxFIeINgS0Z 4h2J2IRP7r4XMoqStiKvYDTlH4nx0ZCb3WbFCwesto2DcgDuga Cu3jfLM4xxDGMcnWRfMPafwPiHOWni7D3/SvsTy/6gUbPZLwP8piYEcR3GEzRqHuakUROC5zA+xmjPl1p7GxIKzPNA TQgeNr8zy3+LvJIXDZpRUhVst6pff+N9tWC/WrBf1vm/vUrBZit7oqgf0QSlvWS+XbgkOZ6IH95WxkNxvO0624vgj8R4hF DILKFmGqm7bbgA0GpR3YxLYVdUgSqfUOgl+wLht+R1efqOo6Zr ZfJPudNczr/S/jSRnzV9rCThNto4XaIecfYeh+gUJm6EQjEaz4H1qRxjjKImk4A XF6UmFGNom8Ha20DwufK6PKOoKXkG0jYDeSWPvJJn7i+b/yozMN/HRihE/B6ii0sK357/KlPx9zfAkWS+XehVCsJe4wavw68fMN8uhHtFO++goBIbWLdPq/GqZ6GE5ZOuzpe+N/iDMR4EEvKOxDN3Vm4QGZcCJLpOss/28zG/ih8gOyI2IXJ2Iksjrm5nOI7Mp5G1GdnbvdKLzGJ33Ii+me5fMX qay5n/uj7ZnijO3uNVCvCRtXuZLN68mog1YPS2wTYodCqtSVeezJ4qee 1h8zseWT9obtSEYPF6AWxgiC5uxCaMX7jH6xBbeorUgv3Ae8Xf 34A1EI/HTX6NwKcdW2vbwwT05gdH4F6ZbxfShh+wgId9yPbtXA1VBf9K+ 5M4e484e49HPvZy3bp/RMarkXcEO+ppdfIGMRpyP7n7nmn4gGGMgyu/gZMovjNb2Q+MbQMGRsZNeV5YcyS7eY36Ke0lq++fSXaY1Z8rNX lLe74UajBRg5+zFYCJhlx4oW7IfNj8DlTzs37PoyYEKLQQmGsl r+QhWwvb89Aj67fPCENmCXIPIGdniODBNl3Xm+nU1EI7S2C/Wsnzma76GXXyvTI/OAL3yq8RLLtXcT3tBZ5TAl6H+MHZI6A9irP3EOcqtz06aFP4oz E+RiNGD48nMNca8S0zGzs1tTrJPvVkuk6yz66oQq5uRImQszMx 2B537IDj8Jg36WvUXuuQf1TOGuBjkbDmZBluHwlnW2PF8MjHtO dLQ2aJtCbdeKZQXpqBAxa8I4G51sXrBcqT2bbvKoF5FvEnitbD fo1g8XrBkuQ47uXEOonCDuSbQpQIVjDP/SJgPCZ9ssjvzYxHENAoFqW0l3SSfZT2EhYN7oHErcC61vOXO2j/7Zwet/80+KSr80lX57PvkX9UPvTm6z7tmLQ8H8Q8cg/gfc7L0HD+cIxncC1FRk8O1zkfn4XNKxPQOzW1rD4DI6irxxIRV CCoa8dWAGULskLdULbi6YaxnPFqFPVrr3XMf13/XJO8RylZ9HTO8w5NlbyGQ3HinAuTFyw9RWQTZ0lyHDk7gegz9W m6llxLTxFu/4YjFKwoRqOwNUB2+1V8iBFgh3OsmNaUhwieX8X3q/jOydoA2RG/TGvER2C6Q8U/tkEaJUJPJX77oE875pweN97s1V7r8IR+0V7rmD5WIv+ofPpYyU R+1tCbr7ODNX+BFI9XC0xQWf5R+Yr3IHs78o68LFvQH43xCHfd iPiIh/3/pZ5MtyuqWIr7dELn47Psr95Hh/HNDchQaAHXtWMrNkbjPZKgxuIGQs+96lnttQ7VF58Zb/ZOHysRZ+951FaDnkpYNeBJV6e0PP+5jHcMCVUVWdNcztJoC3oq geACxti5JDmubsgkmziL1wuooZKZ+jTySh7ZxJmpT5v/KpO8kjf/Vaalp8j2XSUKKs39ZZaeoln+W6bhA4q/v0EK3wai+2Z5yHwatiu4JLelMaG8eUcQrQYBr5PsM4xxzA+OmB 8cYYUF+C58ov8nmdCrvkimO/zUXuvA9zlJU1d98RlwfejN18kmjqx4LzKfRpRoHZfFb4o/IOPjeHL3PfVkOmuNMT84gmgCPZWwcwAzHtboFwtHMd7sneZy2C dn/2kQXtt//DaZ8T7tmDh7DybxGqqw/adBeWkGmOT9GoHvPn/+m0rqbht07JDWpAPp1Q2ZLOOJLi55JU/XkqsW7Afqo4BMLdg/U5+m680khW+rBfttPx9jFrvxDsfavKyHK2xXQB1yD6Cg0qcTsu pf8lBPpsNgLbnJFAcZP32sZP7renZQEwLLeKv9x2+90ovIPZBk gMLiI+L3gJiX1+UtXi+Yq+bEjDxkb2eDpX9n7GjGB+b7GJdirb 86TCKgu2GM43x8Ft9uVzeytcSMPFpTHjMcR7aWVcJUNoOI3wPi PHlpdqv6xdl7bINteLcX53coaqfutuE5EDfJe9WzHvmYc3rcMS Q0tJ9QVWRB7p+8NANe37v8rs5zmRyuY7et8FPdkGnuL/Or+LArpYZK9DfeJ6/kqQX7kXdkpj7N3F9GzTR6pRdxeAK7bwF+g1CH1jowWNcSo6e0l 1hDjXoyndaUg7B3Pj5r9f2Tpj+yDbZZxluXRltCRhEO+Ene+bD 7ouRmsTCpVkRfRj0oqESubmQ+LS/NIK/kxYw85OxMMX4loiG3tq8iXkF3NfEcoXSSfU5N7bLm67A3tbcnu spglXFNxmuvdazlHAFDMrBc/lG5Y0hIO+/gCMdkErDPOOr3acdYAx8TNso/Kv9X2p9kxXtBricPWfFeaNUkzt5jEX8y/02l6VqZa4Jv/Z7nm+X57lUl95hnZTbWUkCbZ1kOF85ePhiyILqYVi+r5h62YqW O0SPvCL5RrNrzLINtLfj2rhhwfMU7k2vesyoiGJTdA/PfVP4r7U9LkuPI2oxDd1KMT4ZfI/BKL+IK6NHVeu1GKPODI05NbaKjhr0dW12ACvDs1w0RoW0G+Ufl q84roPvQm69PcznU5K1EWkYyt5YZNxgc4AC7YZoAGxzjdlKTt0 w9LdrzpSzdVRVZC18etPQULUmOe/R/S8hOWws2oRqOrzSkwrA04pkMHw3fx9qMvw9MAyA6S+5EyyS2DD eNAzGcnfiE8am17LOszcjW4pysJfjcMHlh2VXDVIdpzy4jsIbE LxzfxxgDhlSY2/gMYK5J6fHJ0PZV+PUDKGzF/TCe3QVG/ZjxwANbCyYf9KVg21VjD+XqSrzqi8/sPw1iZ3vSvPKqZ1nRHqJ+xQYNVv6x9Eq2XkPJX2jjgXvj+OPGJ T32ZXpHQkYRSFZ2c4lVbbgKln8s0UFwAp+SZ3KyjGcbz0NjqQi 1uoxgATH3EJH/7Bx2diJKNM3lGEVNyNU9fawEpj02drGNvxPtRohEO5CkNEgWzu lx0AnhhFuzBW8Xdi7jzbcLQ2YJCi0kWs0sRywStiuqnI/PJlQL8BRG420D2U4Vazz7iN8jzt6TVJoLzytWmZk+VoJCC8tow RrvgV4sw9iPYBt1YMs3jTtAPZUkRDLr/WVFeLJKxhKalZqQWwg9ZKDTE3AuudcNq7FsMIYe2o3A5Exu7RS QoaCSXhoBjrpV/dNcztCbr2tOliX6Ty2zd/mTVo9VPvpJVyfIDs3JskQOwMuLzdy5jNf1ZnqVAvwMIBFuOaIh t/l2YcR2CzMDB7csX6YscgAAA5FJREFUv4nrPnswMjJRF+5nFLai qJ9xO+EJTR8roS2yRFcmWIuhr1jC0OlfKU0T3TzjbTxAxrNOTT jbirUC1G6Wc6zgxCXyPAlKsUbVFZ1kttB4Pra8jX1Sg51IdAo0 Op92jHEpVF98Zp8R4mm24dh9MHANvfn6RH7WNJdDW2QJZzl+WC kPVBIgiQmT4JkVMEoHnJpa84MjL9LOW/XFZ1iKY2ltYtxOsMzgJwSaLghd0F5w3t2GhRMOA/Zg9QzcXis65sHmclm32vhEelnxJ7FoiPqVmryFd+HJAQhr32fW acXa4GGhmOZyPLL+hFv3pZYy3rmM1/ZVmIYP2H4+Ri8ts3ZFQ26/fsA5VqyeTPfrBxKM37wPDwdOQt40rUZhB2uI9MjHMN1BjY5Hzm ydgmwEfHJzNZbfO61QDMQvwGYdliB2IVqD8Yzb+aSrE/zQsD6weQghswTvgsC0gBOsUnE1y+FVCnS9mWrBfl1vpu3nY/YZITlcl+xhdU7WYrJuNVMOO70DMvRUQltkqi8+g+fkUUqWtZhk 6b57EIuisCORbA5ifv0yDdAUiKGjITdiTBEfgXcIsNWGrXnCdP bSck12LuOZgB6CotSC/eBIVyt5bMi7+cERvODC81gnA2NtsK7E+a/rWbH0pKsTx2ZtLabylQEUmF/RdRkbBtbKPosuM0yxmxagu7MzfjNfZoPBncv4aMgdsd0y3y5ko 6PUSp730WHT8AH/QmvC9IGT/7cig9mgKNaRvnjzaoLuyRrnjlI5fh9gi60nbutc0xqT9C/xQiPJ2/Rkr0W8Pe3veBkrsXMZz/rq/Cq+33LSo/9bwNaBPJcTnhqwdbzAxl/1xWeQqQCkN4qaEoZITHf1S39CfyTAJMHtyNWJPXrCI/YCG6Ftwg5mPFvFhRKt9AuyNuwX0wtD1K/gXpF/ynVO1iZ87DCRcAz3K5jP/xsCNwp/xui5A7gO2MGMRwhF/Si0gDeRyQEebBjgGqb6jSK5WgsbWMvS/eXZE1L47bCzGQ8uElYvBDc7RJ+DJ2iTORwrATmE7gFICMSROYl Skim6v4LY2YxHcTM2+O2h9iIYDbZloQTFKSBLRKewZp8U3V9R7 HjGs8De++1u08UWA4PdFQTwpOj+6uKPw/jfDmx4ydaiU1L4QyHF+BR2F1KMT2F3IcX4FHYXUoxPYXchxfgU dhdSjE9hdyHF+BR2F1KMT2F34f8HzcWCda2mOGUAAAAASUVORK 5CYII=

[يسرى 2000]

انا اريد تمرين 5 صفحة 167

[حنين الشروق]

شكرا عطاتلنا الاستاذة هذا التمرين وظيفة


مام حناعطاتلنا الاستاذة هذا التمرين وظيفة

[hafida22]

mrc bcp ;) :)

[hafida22]

ساي صبت الحل هذا هو : - http://www.djelfa.info/vb/showthread.php?t=1752992

[houssam.benabbes]

ممكن في اقرب وقت حل التمرين رقم 5ص167 من كتاب العلوم بليييييييز

[♥sirine crazy♥]

اسفة .................................................