all-MiniLM-L6-v2-triplet-loss / README.md

Upload folder using huggingface_hub

7df7581 verified about 1 month ago

105 kB

	---
	base_model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
	language:
	- en
	library_name: sentence-transformers
	license: apache-2.0
	metrics:
	- cosine_accuracy
	- dot_accuracy
	- manhattan_accuracy
	- euclidean_accuracy
	- max_accuracy
	pipeline_tag: sentence-similarity
	tags:
	- sentence-transformers
	- sentence-similarity
	- feature-extraction
	- generated_from_trainer
	- dataset_size:1087179
	- loss:TripletLoss
	widget:
	- source_sentence: hyperactive impulsive adhd
	sentences:
	- Claw Clip
	- egyptian postage
	- mug
	- source_sentence: Work of Madness Hoodie
	sentences:
	- t-shirt
	- towel
	- men hoodie
	- source_sentence: E7Lam Hoodie
	sentences:
	- Al Mady Hoodie
	- waterfall cup
	- hoodie
	- source_sentence: Tote bag
	sentences:
	- Waterfall Mug
	- hoodie
	- linen tote bag
	- source_sentence: Kimono
	sentences:
	- mug
	- fringe kaftan
	- shoes
	model-index:
	- name: all-MiniLM-L6-v2-triplet-loss
	results:
	- task:
	type: triplet
	name: Triplet
	dataset:
	name: all nli dev
	type: all-nli-dev
	metrics:
	- type: cosine_accuracy
	value: 0.9168454165823506
	name: Cosine Accuracy
	- type: dot_accuracy
	value: 0.08315458341764934
	name: Dot Accuracy
	- type: manhattan_accuracy
	value: 0.9135451351202193
	name: Manhattan Accuracy
	- type: euclidean_accuracy
	value: 0.9168454165823506
	name: Euclidean Accuracy
	- type: max_accuracy
	value: 0.9168454165823506
	name: Max Accuracy
	---

	# all-MiniLM-L6-v2-triplet-loss

	This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2). It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

	## Model Details

	### Model Description
	- Model Type: Sentence Transformer
	- Base model: [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) <!-- at revision ea78891063587eb050ed4166b20062eaf978037c -->
	- Maximum Sequence Length: 256 tokens
	- Output Dimensionality: 384 tokens
	- Similarity Function: Cosine Similarity
	<!-- - Training Dataset: Unknown -->
	- Language: en
	- License: apache-2.0

	### Model Sources

	- Documentation: [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
	- Repository: [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
	- Hugging Face: [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)

	### Full Model Architecture

	```
	SentenceTransformer(
	(0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
	(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
	(2): Normalize()
	)
	```

	## Usage

	### Direct Usage (Sentence Transformers)

	First install the Sentence Transformers library:

	```bash
	pip install -U sentence-transformers
	```

	Then you can load this model and run inference.
	```python
	from sentence_transformers import SentenceTransformer

	# Download from the 🤗 Hub
	model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
	# Run inference
	sentences = [
	'Kimono',
	'fringe kaftan',
	'mug',
	]
	embeddings = model.encode(sentences)
	print(embeddings.shape)
	# [3, 384]

	# Get the similarity scores for the embeddings
	similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
	print(similarities.shape)
	# [3, 3]
	```

	<!--
	### Direct Usage (Transformers)

	<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>

	</details>
	-->

	<!--
	### Downstream Usage (Sentence Transformers)

	You can finetune this model on your own dataset.

	<details><summary>Click to expand</summary>

	</details>
	-->

	<!--
	### Out-of-Scope Use

	List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.
	-->

	## Evaluation

	### Metrics

	#### Triplet
	* Dataset: `all-nli-dev`
	* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)

	\| Metric \| Value \|
	\|:-------------------\|:-----------\|
	\| cosine_accuracy \| 0.9168 \|
	\| dot_accuracy \| 0.0832 \|
	\| manhattan_accuracy \| 0.9135 \|
	\| euclidean_accuracy \| 0.9168 \|
	\| max_accuracy \| 0.9168 \|

	<!--
	## Bias, Risks and Limitations

	What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.
	-->

	<!--
	### Recommendations

	What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.
	-->

	## Training Details

	### Training Hyperparameters
	#### Non-Default Hyperparameters

	- `eval_strategy`: steps
	- `per_device_train_batch_size`: 32
	- `per_device_eval_batch_size`: 32
	- `learning_rate`: 2e-05
	- `num_train_epochs`: 4
	- `warmup_ratio`: 0.1
	- `fp16`: True

	#### All Hyperparameters
	<details><summary>Click to expand</summary>

	- `overwrite_output_dir`: False
	- `do_predict`: False
	- `eval_strategy`: steps
	- `prediction_loss_only`: True
	- `per_device_train_batch_size`: 32
	- `per_device_eval_batch_size`: 32
	- `per_gpu_train_batch_size`: None
	- `per_gpu_eval_batch_size`: None
	- `gradient_accumulation_steps`: 1
	- `eval_accumulation_steps`: None
	- `torch_empty_cache_steps`: None
	- `learning_rate`: 2e-05
	- `weight_decay`: 0.0
	- `adam_beta1`: 0.9
	- `adam_beta2`: 0.999
	- `adam_epsilon`: 1e-08
	- `max_grad_norm`: 1.0
	- `num_train_epochs`: 4
	- `max_steps`: -1
	- `lr_scheduler_type`: linear
	- `lr_scheduler_kwargs`: {}
	- `warmup_ratio`: 0.1
	- `warmup_steps`: 0
	- `log_level`: passive
	- `log_level_replica`: warning
	- `log_on_each_node`: True
	- `logging_nan_inf_filter`: True
	- `save_safetensors`: True
	- `save_on_each_node`: False
	- `save_only_model`: False
	- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
	- `no_cuda`: False
	- `use_cpu`: False
	- `use_mps_device`: False
	- `seed`: 42
	- `data_seed`: None
	- `jit_mode_eval`: False
	- `use_ipex`: False
	- `bf16`: False
	- `fp16`: True
	- `fp16_opt_level`: O1
	- `half_precision_backend`: auto
	- `bf16_full_eval`: False
	- `fp16_full_eval`: False
	- `tf32`: None
	- `local_rank`: 0
	- `ddp_backend`: None
	- `tpu_num_cores`: None
	- `tpu_metrics_debug`: False
	- `debug`: []
	- `dataloader_drop_last`: False
	- `dataloader_num_workers`: 0
	- `dataloader_prefetch_factor`: None
	- `past_index`: -1
	- `disable_tqdm`: False
	- `remove_unused_columns`: True
	- `label_names`: None
	- `load_best_model_at_end`: False
	- `ignore_data_skip`: False
	- `fsdp`: []
	- `fsdp_min_num_params`: 0
	- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
	- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
	- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
	- `deepspeed`: None
	- `label_smoothing_factor`: 0.0
	- `optim`: adamw_torch
	- `optim_args`: None
	- `adafactor`: False
	- `group_by_length`: False
	- `length_column_name`: length
	- `ddp_find_unused_parameters`: None
	- `ddp_bucket_cap_mb`: None
	- `ddp_broadcast_buffers`: False
	- `dataloader_pin_memory`: True
	- `dataloader_persistent_workers`: False
	- `skip_memory_metrics`: True
	- `use_legacy_prediction_loop`: False
	- `push_to_hub`: False
	- `resume_from_checkpoint`: None
	- `hub_model_id`: None
	- `hub_strategy`: every_save
	- `hub_private_repo`: False
	- `hub_always_push`: False
	- `gradient_checkpointing`: False
	- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
	- `include_inputs_for_metrics`: False
	- `eval_do_concat_batches`: True
	- `fp16_backend`: auto
	- `push_to_hub_model_id`: None
	- `push_to_hub_organization`: None
	- `mp_parameters`:
	- `auto_find_batch_size`: False
	- `full_determinism`: False
	- `torchdynamo`: None
	- `ray_scope`: last
	- `ddp_timeout`: 1800
	- `torch_compile`: False
	- `torch_compile_backend`: None
	- `torch_compile_mode`: None
	- `dispatch_batches`: None
	- `split_batches`: None
	- `include_tokens_per_second`: False
	- `include_num_input_tokens_seen`: False
	- `neftune_noise_alpha`: None
	- `optim_target_modules`: None
	- `batch_eval_metrics`: False
	- `eval_on_start`: False
	- `use_liger_kernel`: False
	- `eval_use_gather_object`: False
	- `batch_sampler`: batch_sampler
	- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

	</details>

	### Training Logs
	<details><summary>Click to expand</summary>

	\| Epoch \| Step \| Training Loss \| loss \| all-nli-dev_max_accuracy \|
	\|:------:\|:------:\|:-------------:\|:------:\|:------------------------:\|
	\| 0 \| 0 \| - \| - \| 0.9168 \|
	\| 0.0029 \| 100 \| 4.7115 \| - \| - \|
	\| 0.0059 \| 200 \| 4.6948 \| - \| - \|
	\| 0.0088 \| 300 \| 4.6548 \| - \| - \|
	\| 0.0118 \| 400 \| 4.6055 \| - \| - \|
	\| 0.0147 \| 500 \| 4.5234 \| 4.3878 \| - \|
	\| 0.0177 \| 600 \| 4.4338 \| - \| - \|
	\| 0.0206 \| 700 \| 4.2938 \| - \| - \|
	\| 0.0235 \| 800 \| 4.1176 \| - \| - \|
	\| 0.0265 \| 900 \| 3.9373 \| - \| - \|
	\| 0.0294 \| 1000 \| 3.7241 \| 3.4721 \| - \|
	\| 0.0324 \| 1100 \| 3.5965 \| - \| - \|
	\| 0.0353 \| 1200 \| 3.4949 \| - \| - \|
	\| 0.0383 \| 1300 \| 3.4542 \| - \| - \|
	\| 0.0412 \| 1400 \| 3.4345 \| - \| - \|
	\| 0.0442 \| 1500 \| 3.3955 \| 3.2453 \| - \|
	\| 0.0471 \| 1600 \| 3.3818 \| - \| - \|
	\| 0.0500 \| 1700 \| 3.3608 \| - \| - \|
	\| 0.0530 \| 1800 \| 3.3377 \| - \| - \|
	\| 0.0559 \| 1900 \| 3.326 \| - \| - \|
	\| 0.0589 \| 2000 \| 3.3061 \| 3.1692 \| - \|
	\| 0.0618 \| 2100 \| 3.308 \| - \| - \|
	\| 0.0648 \| 2200 \| 3.2887 \| - \| - \|
	\| 0.0677 \| 2300 \| 3.2963 \| - \| - \|
	\| 0.0706 \| 2400 \| 3.2744 \| - \| - \|
	\| 0.0736 \| 2500 \| 3.2601 \| 3.1416 \| - \|
	\| 0.0765 \| 2600 \| 3.271 \| - \| - \|
	\| 0.0795 \| 2700 \| 3.2501 \| - \| - \|
	\| 0.0824 \| 2800 \| 3.2536 \| - \| - \|
	\| 0.0854 \| 2900 \| 3.2689 \| - \| - \|
	\| 0.0883 \| 3000 \| 3.2362 \| 3.1196 \| - \|
	\| 0.0912 \| 3100 \| 3.2281 \| - \| - \|
	\| 0.0942 \| 3200 \| 3.2351 \| - \| - \|
	\| 0.0971 \| 3300 \| 3.2173 \| - \| - \|
	\| 0.1001 \| 3400 \| 3.2055 \| - \| - \|
	\| 0.1030 \| 3500 \| 3.2198 \| 3.1081 \| - \|
	\| 0.1060 \| 3600 \| 3.2116 \| - \| - \|
	\| 0.1089 \| 3700 \| 3.2088 \| - \| - \|
	\| 0.1118 \| 3800 \| 3.2043 \| - \| - \|
	\| 0.1148 \| 3900 \| 3.1943 \| - \| - \|
	\| 0.1177 \| 4000 \| 3.1897 \| 3.1027 \| - \|
	\| 0.1207 \| 4100 \| 3.2131 \| - \| - \|
	\| 0.1236 \| 4200 \| 3.198 \| - \| - \|
	\| 0.1266 \| 4300 \| 3.1892 \| - \| - \|
	\| 0.1295 \| 4400 \| 3.1753 \| - \| - \|
	\| 0.1325 \| 4500 \| 3.1722 \| 3.0840 \| - \|
	\| 0.1354 \| 4600 \| 3.1599 \| - \| - \|
	\| 0.1383 \| 4700 \| 3.166 \| - \| - \|
	\| 0.1413 \| 4800 \| 3.1585 \| - \| - \|
	\| 0.1442 \| 4900 \| 3.1698 \| - \| - \|
	\| 0.1472 \| 5000 \| 3.1766 \| 3.0782 \| - \|
	\| 0.1501 \| 5100 \| 3.1515 \| - \| - \|
	\| 0.1531 \| 5200 \| 3.1487 \| - \| - \|
	\| 0.1560 \| 5300 \| 3.1579 \| - \| - \|
	\| 0.1589 \| 5400 \| 3.1533 \| - \| - \|
	\| 0.1619 \| 5500 \| 3.1433 \| 3.0735 \| - \|
	\| 0.1648 \| 5600 \| 3.1454 \| - \| - \|
	\| 0.1678 \| 5700 \| 3.1397 \| - \| - \|
	\| 0.1707 \| 5800 \| 3.1422 \| - \| - \|
	\| 0.1737 \| 5900 \| 3.1372 \| - \| - \|
	\| 0.1766 \| 6000 \| 3.137 \| 3.0710 \| - \|
	\| 0.1795 \| 6100 \| 3.1297 \| - \| - \|
	\| 0.1825 \| 6200 \| 3.1202 \| - \| - \|
	\| 0.1854 \| 6300 \| 3.1256 \| - \| - \|
	\| 0.1884 \| 6400 \| 3.1185 \| - \| - \|
	\| 0.1913 \| 6500 \| 3.1266 \| 3.0667 \| - \|
	\| 0.1943 \| 6600 \| 3.1197 \| - \| - \|
	\| 0.1972 \| 6700 \| 3.1286 \| - \| - \|
	\| 0.2001 \| 6800 \| 3.1239 \| - \| - \|
	\| 0.2031 \| 6900 \| 3.1166 \| - \| - \|
	\| 0.2060 \| 7000 \| 3.1054 \| 3.0664 \| - \|
	\| 0.2090 \| 7100 \| 3.1103 \| - \| - \|
	\| 0.2119 \| 7200 \| 3.0929 \| - \| - \|
	\| 0.2149 \| 7300 \| 3.1051 \| - \| - \|
	\| 0.2178 \| 7400 \| 3.1023 \| - \| - \|
	\| 0.2208 \| 7500 \| 3.0946 \| 3.0636 \| - \|
	\| 0.2237 \| 7600 \| 3.0958 \| - \| - \|
	\| 0.2266 \| 7700 \| 3.0907 \| - \| - \|
	\| 0.2296 \| 7800 \| 3.1051 \| - \| - \|
	\| 0.2325 \| 7900 \| 3.0965 \| - \| - \|
	\| 0.2355 \| 8000 \| 3.0954 \| 3.0617 \| - \|
	\| 0.2384 \| 8100 \| 3.0693 \| - \| - \|
	\| 0.2414 \| 8200 \| 3.0906 \| - \| - \|
	\| 0.2443 \| 8300 \| 3.0881 \| - \| - \|
	\| 0.2472 \| 8400 \| 3.0867 \| - \| - \|
	\| 0.2502 \| 8500 \| 3.0867 \| 3.0610 \| - \|
	\| 0.2531 \| 8600 \| 3.0909 \| - \| - \|
	\| 0.2561 \| 8700 \| 3.0877 \| - \| - \|
	\| 0.2590 \| 8800 \| 3.0837 \| - \| - \|
	\| 0.2620 \| 8900 \| 3.0865 \| - \| - \|
	\| 0.2649 \| 9000 \| 3.0846 \| 3.0607 \| - \|
	\| 0.2678 \| 9100 \| 3.0798 \| - \| - \|
	\| 0.2708 \| 9200 \| 3.0928 \| - \| - \|
	\| 0.2737 \| 9300 \| 3.0794 \| - \| - \|
	\| 0.2767 \| 9400 \| 3.0797 \| - \| - \|
	\| 0.2796 \| 9500 \| 3.0685 \| 3.0623 \| - \|
	\| 0.2826 \| 9600 \| 3.0768 \| - \| - \|
	\| 0.2855 \| 9700 \| 3.0657 \| - \| - \|
	\| 0.2884 \| 9800 \| 3.0838 \| - \| - \|
	\| 0.2914 \| 9900 \| 3.0775 \| - \| - \|
	\| 0.2943 \| 10000 \| 3.0667 \| 3.0587 \| - \|
	\| 0.2973 \| 10100 \| 3.088 \| - \| - \|
	\| 0.3002 \| 10200 \| 3.0824 \| - \| - \|
	\| 0.3032 \| 10300 \| 3.0754 \| - \| - \|
	\| 0.3061 \| 10400 \| 3.064 \| - \| - \|
	\| 0.3091 \| 10500 \| 3.0637 \| 3.0578 \| - \|
	\| 0.3120 \| 10600 \| 3.0754 \| - \| - \|
	\| 0.3149 \| 10700 \| 3.0703 \| - \| - \|
	\| 0.3179 \| 10800 \| 3.0697 \| - \| - \|
	\| 0.3208 \| 10900 \| 3.0635 \| - \| - \|
	\| 0.3238 \| 11000 \| 3.0872 \| 3.0573 \| - \|
	\| 0.3267 \| 11100 \| 3.0722 \| - \| - \|
	\| 0.3297 \| 11200 \| 3.0633 \| - \| - \|
	\| 0.3326 \| 11300 \| 3.058 \| - \| - \|
	\| 0.3355 \| 11400 \| 3.0601 \| - \| - \|
	\| 0.3385 \| 11500 \| 3.0732 \| 3.0583 \| - \|
	\| 0.3414 \| 11600 \| 3.0565 \| - \| - \|
	\| 0.3444 \| 11700 \| 3.0735 \| - \| - \|
	\| 0.3473 \| 11800 \| 3.0656 \| - \| - \|
	\| 0.3503 \| 11900 \| 3.0583 \| - \| - \|
	\| 0.3532 \| 12000 \| 3.0714 \| 3.0574 \| - \|
	\| 0.3561 \| 12100 \| 3.0647 \| - \| - \|
	\| 0.3591 \| 12200 \| 3.0522 \| - \| - \|
	\| 0.3620 \| 12300 \| 3.0668 \| - \| - \|
	\| 0.3650 \| 12400 \| 3.071 \| - \| - \|
	\| 0.3679 \| 12500 \| 3.0667 \| 3.0556 \| - \|
	\| 0.3709 \| 12600 \| 3.0568 \| - \| - \|
	\| 0.3738 \| 12700 \| 3.0642 \| - \| - \|
	\| 0.3767 \| 12800 \| 3.0607 \| - \| - \|
	\| 0.3797 \| 12900 \| 3.0679 \| - \| - \|
	\| 0.3826 \| 13000 \| 3.0547 \| 3.0547 \| - \|
	\| 0.3856 \| 13100 \| 3.0714 \| - \| - \|
	\| 0.3885 \| 13200 \| 3.0692 \| - \| - \|
	\| 0.3915 \| 13300 \| 3.0597 \| - \| - \|
	\| 0.3944 \| 13400 \| 3.067 \| - \| - \|
	\| 0.3974 \| 13500 \| 3.0626 \| 3.0551 \| - \|
	\| 0.4003 \| 13600 \| 3.0708 \| - \| - \|
	\| 0.4032 \| 13700 \| 3.065 \| - \| - \|
	\| 0.4062 \| 13800 \| 3.0619 \| - \| - \|
	\| 0.4091 \| 13900 \| 3.0556 \| - \| - \|
	\| 0.4121 \| 14000 \| 3.0708 \| 3.0524 \| - \|
	\| 0.4150 \| 14100 \| 3.0634 \| - \| - \|
	\| 0.4180 \| 14200 \| 3.0605 \| - \| - \|
	\| 0.4209 \| 14300 \| 3.0555 \| - \| - \|
	\| 0.4238 \| 14400 \| 3.0624 \| - \| - \|
	\| 0.4268 \| 14500 \| 3.0468 \| 3.0510 \| - \|
	\| 0.4297 \| 14600 \| 3.0534 \| - \| - \|
	\| 0.4327 \| 14700 \| 3.0671 \| - \| - \|
	\| 0.4356 \| 14800 \| 3.0714 \| - \| - \|
	\| 0.4386 \| 14900 \| 3.0493 \| - \| - \|
	\| 0.4415 \| 15000 \| 3.0457 \| 3.0467 \| - \|
	\| 0.4444 \| 15100 \| 3.0599 \| - \| - \|
	\| 0.4474 \| 15200 \| 3.0554 \| - \| - \|
	\| 0.4503 \| 15300 \| 3.0466 \| - \| - \|
	\| 0.4533 \| 15400 \| 3.0471 \| - \| - \|
	\| 0.4562 \| 15500 \| 3.0465 \| 3.0500 \| - \|
	\| 0.4592 \| 15600 \| 3.0556 \| - \| - \|
	\| 0.4621 \| 15700 \| 3.0444 \| - \| - \|
	\| 0.4650 \| 15800 \| 3.0468 \| - \| - \|
	\| 0.4680 \| 15900 \| 3.0554 \| - \| - \|
	\| 0.4709 \| 16000 \| 3.0573 \| 3.0469 \| - \|
	\| 0.4739 \| 16100 \| 3.049 \| - \| - \|
	\| 0.4768 \| 16200 \| 3.0539 \| - \| - \|
	\| 0.4798 \| 16300 \| 3.052 \| - \| - \|
	\| 0.4827 \| 16400 \| 3.0538 \| - \| - \|
	\| 0.4857 \| 16500 \| 3.045 \| 3.0444 \| - \|
	\| 0.4886 \| 16600 \| 3.0381 \| - \| - \|
	\| 0.4915 \| 16700 \| 3.0517 \| - \| - \|
	\| 0.4945 \| 16800 \| 3.0598 \| - \| - \|
	\| 0.4974 \| 16900 \| 3.046 \| - \| - \|
	\| 0.5004 \| 17000 \| 3.0478 \| 3.0447 \| - \|
	\| 0.5033 \| 17100 \| 3.054 \| - \| - \|
	\| 0.5063 \| 17200 \| 3.0471 \| - \| - \|
	\| 0.5092 \| 17300 \| 3.0383 \| - \| - \|
	\| 0.5121 \| 17400 \| 3.0539 \| - \| - \|
	\| 0.5151 \| 17500 \| 3.0457 \| 3.0432 \| - \|
	\| 0.5180 \| 17600 \| 3.05 \| - \| - \|
	\| 0.5210 \| 17700 \| 3.05 \| - \| - \|
	\| 0.5239 \| 17800 \| 3.0512 \| - \| - \|
	\| 0.5269 \| 17900 \| 3.0399 \| - \| - \|
	\| 0.5298 \| 18000 \| 3.048 \| 3.0431 \| - \|
	\| 0.5327 \| 18100 \| 3.0367 \| - \| - \|
	\| 0.5357 \| 18200 \| 3.0442 \| - \| - \|
	\| 0.5386 \| 18300 \| 3.0472 \| - \| - \|
	\| 0.5416 \| 18400 \| 3.0335 \| - \| - \|
	\| 0.5445 \| 18500 \| 3.0465 \| 3.0459 \| - \|
	\| 0.5475 \| 18600 \| 3.054 \| - \| - \|
	\| 0.5504 \| 18700 \| 3.0489 \| - \| - \|
	\| 0.5533 \| 18800 \| 3.037 \| - \| - \|
	\| 0.5563 \| 18900 \| 3.0432 \| - \| - \|
	\| 0.5592 \| 19000 \| 3.0401 \| 3.0426 \| - \|
	\| 0.5622 \| 19100 \| 3.0369 \| - \| - \|
	\| 0.5651 \| 19200 \| 3.0561 \| - \| - \|
	\| 0.5681 \| 19300 \| 3.0469 \| - \| - \|
	\| 0.5710 \| 19400 \| 3.0468 \| - \| - \|
	\| 0.5740 \| 19500 \| 3.0455 \| 3.0433 \| - \|
	\| 0.5769 \| 19600 \| 3.0512 \| - \| - \|
	\| 0.5798 \| 19700 \| 3.0474 \| - \| - \|
	\| 0.5828 \| 19800 \| 3.043 \| - \| - \|
	\| 0.5857 \| 19900 \| 3.0473 \| - \| - \|
	\| 0.5887 \| 20000 \| 3.0448 \| 3.0415 \| - \|
	\| 0.5916 \| 20100 \| 3.0441 \| - \| - \|
	\| 0.5946 \| 20200 \| 3.0403 \| - \| - \|
	\| 0.5975 \| 20300 \| 3.0516 \| - \| - \|
	\| 0.6004 \| 20400 \| 3.0459 \| - \| - \|
	\| 0.6034 \| 20500 \| 3.0415 \| 3.0415 \| - \|
	\| 0.6063 \| 20600 \| 3.034 \| - \| - \|
	\| 0.6093 \| 20700 \| 3.0483 \| - \| - \|
	\| 0.6122 \| 20800 \| 3.0538 \| - \| - \|
	\| 0.6152 \| 20900 \| 3.0458 \| - \| - \|
	\| 0.6181 \| 21000 \| 3.0445 \| 3.0372 \| - \|
	\| 0.6210 \| 21100 \| 3.0414 \| - \| - \|
	\| 0.6240 \| 21200 \| 3.0476 \| - \| - \|
	\| 0.6269 \| 21300 \| 3.0638 \| - \| - \|
	\| 0.6299 \| 21400 \| 3.0375 \| - \| - \|
	\| 0.6328 \| 21500 \| 3.0425 \| 3.0397 \| - \|
	\| 0.6358 \| 21600 \| 3.0394 \| - \| - \|
	\| 0.6387 \| 21700 \| 3.0443 \| - \| - \|
	\| 0.6416 \| 21800 \| 3.0381 \| - \| - \|
	\| 0.6446 \| 21900 \| 3.0387 \| - \| - \|
	\| 0.6475 \| 22000 \| 3.0255 \| 3.0381 \| - \|
	\| 0.6505 \| 22100 \| 3.0355 \| - \| - \|
	\| 0.6534 \| 22200 \| 3.0411 \| - \| - \|
	\| 0.6564 \| 22300 \| 3.0436 \| - \| - \|
	\| 0.6593 \| 22400 \| 3.038 \| - \| - \|
	\| 0.6623 \| 22500 \| 3.0336 \| 3.0325 \| - \|
	\| 0.6652 \| 22600 \| 3.0404 \| - \| - \|
	\| 0.6681 \| 22700 \| 3.0374 \| - \| - \|
	\| 0.6711 \| 22800 \| 3.0342 \| - \| - \|
	\| 0.6740 \| 22900 \| 3.0385 \| - \| - \|
	\| 0.6770 \| 23000 \| 3.0329 \| 3.0342 \| - \|
	\| 0.6799 \| 23100 \| 3.0391 \| - \| - \|
	\| 0.6829 \| 23200 \| 3.0366 \| - \| - \|
	\| 0.6858 \| 23300 \| 3.0284 \| - \| - \|
	\| 0.6887 \| 23400 \| 3.0328 \| - \| - \|
	\| 0.6917 \| 23500 \| 3.0322 \| 3.0333 \| - \|
	\| 0.6946 \| 23600 \| 3.0353 \| - \| - \|
	\| 0.6976 \| 23700 \| 3.0371 \| - \| - \|
	\| 0.7005 \| 23800 \| 3.0321 \| - \| - \|
	\| 0.7035 \| 23900 \| 3.0365 \| - \| - \|
	\| 0.7064 \| 24000 \| 3.0302 \| 3.0342 \| - \|
	\| 0.7093 \| 24100 \| 3.0352 \| - \| - \|
	\| 0.7123 \| 24200 \| 3.0277 \| - \| - \|
	\| 0.7152 \| 24300 \| 3.0402 \| - \| - \|
	\| 0.7182 \| 24400 \| 3.0364 \| - \| - \|
	\| 0.7211 \| 24500 \| 3.0439 \| 3.0336 \| - \|
	\| 0.7241 \| 24600 \| 3.0396 \| - \| - \|
	\| 0.7270 \| 24700 \| 3.0475 \| - \| - \|
	\| 0.7299 \| 24800 \| 3.0258 \| - \| - \|
	\| 0.7329 \| 24900 \| 3.0345 \| - \| - \|
	\| 0.7358 \| 25000 \| 3.0326 \| 3.0350 \| - \|
	\| 0.7388 \| 25100 \| 3.0357 \| - \| - \|
	\| 0.7417 \| 25200 \| 3.0413 \| - \| - \|
	\| 0.7447 \| 25300 \| 3.0326 \| - \| - \|
	\| 0.7476 \| 25400 \| 3.0401 \| - \| - \|
	\| 0.7506 \| 25500 \| 3.0313 \| 3.0365 \| - \|
	\| 0.7535 \| 25600 \| 3.04 \| - \| - \|
	\| 0.7564 \| 25700 \| 3.0382 \| - \| - \|
	\| 0.7594 \| 25800 \| 3.0344 \| - \| - \|
	\| 0.7623 \| 25900 \| 3.0325 \| - \| - \|
	\| 0.7653 \| 26000 \| 3.0475 \| 3.0340 \| - \|
	\| 0.7682 \| 26100 \| 3.0256 \| - \| - \|
	\| 0.7712 \| 26200 \| 3.0331 \| - \| - \|
	\| 0.7741 \| 26300 \| 3.0325 \| - \| - \|
	\| 0.7770 \| 26400 \| 3.0431 \| - \| - \|
	\| 0.7800 \| 26500 \| 3.04 \| 3.0372 \| - \|
	\| 0.7829 \| 26600 \| 3.0393 \| - \| - \|
	\| 0.7859 \| 26700 \| 3.0374 \| - \| - \|
	\| 0.7888 \| 26800 \| 3.0406 \| - \| - \|
	\| 0.7918 \| 26900 \| 3.0343 \| - \| - \|
	\| 0.7947 \| 27000 \| 3.0374 \| 3.0325 \| - \|
	\| 0.7976 \| 27100 \| 3.0262 \| - \| - \|
	\| 0.8006 \| 27200 \| 3.0393 \| - \| - \|
	\| 0.8035 \| 27300 \| 3.0255 \| - \| - \|
	\| 0.8065 \| 27400 \| 3.0305 \| - \| - \|
	\| 0.8094 \| 27500 \| 3.0324 \| 3.0323 \| - \|
	\| 0.8124 \| 27600 \| 3.0317 \| - \| - \|
	\| 0.8153 \| 27700 \| 3.0267 \| - \| - \|
	\| 0.8182 \| 27800 \| 3.0299 \| - \| - \|
	\| 0.8212 \| 27900 \| 3.0305 \| - \| - \|
	\| 0.8241 \| 28000 \| 3.0336 \| 3.0319 \| - \|
	\| 0.8271 \| 28100 \| 3.0373 \| - \| - \|
	\| 0.8300 \| 28200 \| 3.0342 \| - \| - \|
	\| 0.8330 \| 28300 \| 3.0436 \| - \| - \|
	\| 0.8359 \| 28400 \| 3.0354 \| - \| - \|
	\| 0.8389 \| 28500 \| 3.0373 \| 3.0291 \| - \|
	\| 0.8418 \| 28600 \| 3.0292 \| - \| - \|
	\| 0.8447 \| 28700 \| 3.0229 \| - \| - \|
	\| 0.8477 \| 28800 \| 3.0348 \| - \| - \|
	\| 0.8506 \| 28900 \| 3.041 \| - \| - \|
	\| 0.8536 \| 29000 \| 3.031 \| 3.0324 \| - \|
	\| 0.8565 \| 29100 \| 3.0354 \| - \| - \|
	\| 0.8595 \| 29200 \| 3.0242 \| - \| - \|
	\| 0.8624 \| 29300 \| 3.026 \| - \| - \|
	\| 0.8653 \| 29400 \| 3.0373 \| - \| - \|
	\| 0.8683 \| 29500 \| 3.0298 \| 3.0276 \| - \|
	\| 0.8712 \| 29600 \| 3.0341 \| - \| - \|
	\| 0.8742 \| 29700 \| 3.0304 \| - \| - \|
	\| 0.8771 \| 29800 \| 3.0241 \| - \| - \|
	\| 0.8801 \| 29900 \| 3.0304 \| - \| - \|
	\| 0.8830 \| 30000 \| 3.0279 \| 3.0278 \| - \|
	\| 0.8859 \| 30100 \| 3.026 \| - \| - \|
	\| 0.8889 \| 30200 \| 3.0272 \| - \| - \|
	\| 0.8918 \| 30300 \| 3.0372 \| - \| - \|
	\| 0.8948 \| 30400 \| 3.0241 \| - \| - \|
	\| 0.8977 \| 30500 \| 3.0347 \| 3.0276 \| - \|
	\| 0.9007 \| 30600 \| 3.0335 \| - \| - \|
	\| 0.9036 \| 30700 \| 3.0316 \| - \| - \|
	\| 0.9065 \| 30800 \| 3.0372 \| - \| - \|
	\| 0.9095 \| 30900 \| 3.0234 \| - \| - \|
	\| 0.9124 \| 31000 \| 3.0303 \| 3.0278 \| - \|
	\| 0.9154 \| 31100 \| 3.0466 \| - \| - \|
	\| 0.9183 \| 31200 \| 3.0391 \| - \| - \|
	\| 0.9213 \| 31300 \| 3.0334 \| - \| - \|
	\| 0.9242 \| 31400 \| 3.029 \| - \| - \|
	\| 0.9272 \| 31500 \| 3.0322 \| 3.0280 \| - \|
	\| 0.9301 \| 31600 \| 3.0272 \| - \| - \|
	\| 0.9330 \| 31700 \| 3.0315 \| - \| - \|
	\| 0.9360 \| 31800 \| 3.0297 \| - \| - \|
	\| 0.9389 \| 31900 \| 3.0228 \| - \| - \|
	\| 0.9419 \| 32000 \| 3.0246 \| 3.0272 \| - \|
	\| 0.9448 \| 32100 \| 3.0215 \| - \| - \|
	\| 0.9478 \| 32200 \| 3.0246 \| - \| - \|
	\| 0.9507 \| 32300 \| 3.0333 \| - \| - \|
	\| 0.9536 \| 32400 \| 3.0334 \| - \| - \|
	\| 0.9566 \| 32500 \| 3.029 \| 3.0271 \| - \|
	\| 0.9595 \| 32600 \| 3.0328 \| - \| - \|
	\| 0.9625 \| 32700 \| 3.0284 \| - \| - \|
	\| 0.9654 \| 32800 \| 3.0327 \| - \| - \|
	\| 0.9684 \| 32900 \| 3.0228 \| - \| - \|
	\| 0.9713 \| 33000 \| 3.0321 \| 3.0267 \| - \|
	\| 0.9742 \| 33100 \| 3.0277 \| - \| - \|
	\| 0.9772 \| 33200 \| 3.0309 \| - \| - \|
	\| 0.9801 \| 33300 \| 3.0265 \| - \| - \|
	\| 0.9831 \| 33400 \| 3.029 \| - \| - \|
	\| 0.9860 \| 33500 \| 3.0315 \| 3.0257 \| - \|
	\| 0.9890 \| 33600 \| 3.0233 \| - \| - \|
	\| 0.9919 \| 33700 \| 3.0208 \| - \| - \|
	\| 0.9948 \| 33800 \| 3.0296 \| - \| - \|
	\| 0.9978 \| 33900 \| 3.0271 \| - \| - \|
	\| 1.0007 \| 34000 \| 3.0258 \| 3.0261 \| - \|
	\| 1.0037 \| 34100 \| 3.0233 \| - \| - \|
	\| 1.0066 \| 34200 \| 3.0283 \| - \| - \|
	\| 1.0096 \| 34300 \| 3.0277 \| - \| - \|
	\| 1.0125 \| 34400 \| 3.0233 \| - \| - \|
	\| 1.0155 \| 34500 \| 3.0296 \| 3.0270 \| - \|
	\| 1.0184 \| 34600 \| 3.0321 \| - \| - \|
	\| 1.0213 \| 34700 \| 3.0314 \| - \| - \|
	\| 1.0243 \| 34800 \| 3.0458 \| - \| - \|
	\| 1.0272 \| 34900 \| 3.0415 \| - \| - \|
	\| 1.0302 \| 35000 \| 3.0271 \| 3.0261 \| - \|
	\| 1.0331 \| 35100 \| 3.0252 \| - \| - \|
	\| 1.0361 \| 35200 \| 3.0327 \| - \| - \|
	\| 1.0390 \| 35300 \| 3.0302 \| - \| - \|
	\| 1.0419 \| 35400 \| 3.0264 \| - \| - \|
	\| 1.0449 \| 35500 \| 3.0314 \| 3.0269 \| - \|
	\| 1.0478 \| 35600 \| 3.0252 \| - \| - \|
	\| 1.0508 \| 35700 \| 3.0302 \| - \| - \|
	\| 1.0537 \| 35800 \| 3.0339 \| - \| - \|
	\| 1.0567 \| 35900 \| 3.0277 \| - \| - \|
	\| 1.0596 \| 36000 \| 3.0314 \| 3.0232 \| - \|
	\| 1.0625 \| 36100 \| 3.0339 \| - \| - \|
	\| 1.0655 \| 36200 \| 3.0233 \| - \| - \|
	\| 1.0684 \| 36300 \| 3.0264 \| - \| - \|
	\| 1.0714 \| 36400 \| 3.0246 \| - \| - \|
	\| 1.0743 \| 36500 \| 3.0252 \| 3.0242 \| - \|
	\| 1.0773 \| 36600 \| 3.027 \| - \| - \|
	\| 1.0802 \| 36700 \| 3.0202 \| - \| - \|
	\| 1.0831 \| 36800 \| 3.0245 \| - \| - \|
	\| 1.0861 \| 36900 \| 3.0239 \| - \| - \|
	\| 1.0890 \| 37000 \| 3.022 \| 3.0229 \| - \|
	\| 1.0920 \| 37100 \| 3.0164 \| - \| - \|
	\| 1.0949 \| 37200 \| 3.0289 \| - \| - \|
	\| 1.0979 \| 37300 \| 3.012 \| - \| - \|
	\| 1.1008 \| 37400 \| 3.027 \| - \| - \|
	\| 1.1038 \| 37500 \| 3.0283 \| 3.0229 \| - \|
	\| 1.1067 \| 37600 \| 3.0289 \| - \| - \|
	\| 1.1096 \| 37700 \| 3.0264 \| - \| - \|
	\| 1.1126 \| 37800 \| 3.0295 \| - \| - \|
	\| 1.1155 \| 37900 \| 3.0245 \| - \| - \|
	\| 1.1185 \| 38000 \| 3.0301 \| 3.0226 \| - \|
	\| 1.1214 \| 38100 \| 3.0276 \| - \| - \|
	\| 1.1244 \| 38200 \| 3.0264 \| - \| - \|
	\| 1.1273 \| 38300 \| 3.0264 \| - \| - \|
	\| 1.1302 \| 38400 \| 3.022 \| - \| - \|
	\| 1.1332 \| 38500 \| 3.0308 \| 3.0243 \| - \|
	\| 1.1361 \| 38600 \| 3.022 \| - \| - \|
	\| 1.1391 \| 38700 \| 3.027 \| - \| - \|
	\| 1.1420 \| 38800 \| 3.0189 \| - \| - \|
	\| 1.1450 \| 38900 \| 3.0282 \| - \| - \|
	\| 1.1479 \| 39000 \| 3.0226 \| 3.0228 \| - \|
	\| 1.1508 \| 39100 \| 3.0257 \| - \| - \|
	\| 1.1538 \| 39200 \| 3.0201 \| - \| - \|
	\| 1.1567 \| 39300 \| 3.0282 \| - \| - \|
	\| 1.1597 \| 39400 \| 3.0395 \| - \| - \|
	\| 1.1626 \| 39500 \| 3.042 \| 3.0340 \| - \|
	\| 1.1656 \| 39600 \| 3.0432 \| - \| - \|
	\| 1.1685 \| 39700 \| 3.0214 \| - \| - \|
	\| 1.1714 \| 39800 \| 3.022 \| - \| - \|
	\| 1.1744 \| 39900 \| 3.0245 \| - \| - \|
	\| 1.1773 \| 40000 \| 3.032 \| 3.0276 \| - \|
	\| 1.1803 \| 40100 \| 3.0389 \| - \| - \|
	\| 1.1832 \| 40200 \| 3.0332 \| - \| - \|
	\| 1.1862 \| 40300 \| 3.0689 \| - \| - \|
	\| 1.1891 \| 40400 \| 3.0476 \| - \| - \|
	\| 1.1921 \| 40500 \| 3.0626 \| 3.0399 \| - \|
	\| 1.1950 \| 40600 \| 3.0357 \| - \| - \|
	\| 1.1979 \| 40700 \| 3.0282 \| - \| - \|
	\| 1.2009 \| 40800 \| 3.0276 \| - \| - \|
	\| 1.2038 \| 40900 \| 3.032 \| - \| - \|
	\| 1.2068 \| 41000 \| 3.0189 \| 3.0256 \| - \|
	\| 1.2097 \| 41100 \| 3.0276 \| - \| - \|
	\| 1.2127 \| 41200 \| 3.0276 \| - \| - \|
	\| 1.2156 \| 41300 \| 3.0276 \| - \| - \|
	\| 1.2185 \| 41400 \| 3.0301 \| - \| - \|
	\| 1.2215 \| 41500 \| 3.0238 \| 3.0262 \| - \|
	\| 1.2244 \| 41600 \| 3.0326 \| - \| - \|
	\| 1.2274 \| 41700 \| 3.0295 \| - \| - \|
	\| 1.2303 \| 41800 \| 3.0307 \| - \| - \|
	\| 1.2333 \| 41900 \| 3.0351 \| - \| - \|
	\| 1.2362 \| 42000 \| 3.0301 \| 3.0242 \| - \|
	\| 1.2391 \| 42100 \| 3.0238 \| - \| - \|
	\| 1.2421 \| 42200 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.2450 \| 42300 \| 3.0301 \| - \| - \|
	\| 1.2480 \| 42400 \| 3.0201 \| - \| - \|
	\| 1.2509 \| 42500 \| 3.0295 \| 3.0242 \| - \|
	\| 1.2539 \| 42600 \| 3.0326 \| - \| - \|
	\| 1.2568 \| 42700 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.2597 \| 42800 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.2627 \| 42900 \| 3.0263 \| - \| - \|
	\| 1.2656 \| 43000 \| 3.0351 \| 3.0236 \| - \|
	\| 1.2686 \| 43100 \| 3.0295 \| - \| - \|
	\| 1.2715 \| 43200 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.2745 \| 43300 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.2774 \| 43400 \| 3.027 \| - \| - \|
	\| 1.2804 \| 43500 \| 3.0276 \| 3.0234 \| - \|
	\| 1.2833 \| 43600 \| 3.0257 \| - \| - \|
	\| 1.2862 \| 43700 \| 3.0263 \| - \| - \|
	\| 1.2892 \| 43800 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 1.2921 \| 43900 \| 3.0282 \| - \| - \|
	\| 1.2951 \| 44000 \| 3.0276 \| 3.0270 \| - \|
	\| 1.2980 \| 44100 \| 3.032 \| - \| - \|
	\| 1.3010 \| 44200 \| 3.0326 \| - \| - \|
	\| 1.3039 \| 44300 \| 3.0288 \| - \| - \|
	\| 1.3068 \| 44400 \| 3.0263 \| - \| - \|
	\| 1.3098 \| 44500 \| 3.0251 \| 3.0231 \| - \|
	\| 1.3127 \| 44600 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.3157 \| 44700 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.3186 \| 44800 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.3216 \| 44900 \| 3.0238 \| - \| - \|
	\| 1.3245 \| 45000 \| 3.0263 \| 3.0214 \| - \|
	\| 1.3274 \| 45100 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 1.3304 \| 45200 \| 3.0301 \| - \| - \|
	\| 1.3333 \| 45300 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.3363 \| 45400 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 1.3392 \| 45500 \| 3.0157 \| 3.0214 \| - \|
	\| 1.3422 \| 45600 \| 3.0219 \| - \| - \|
	\| 1.3451 \| 45700 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.3481 \| 45800 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.3510 \| 45900 \| 3.0344 \| - \| - \|
	\| 1.3539 \| 46000 \| 3.0219 \| 3.0209 \| - \|
	\| 1.3569 \| 46100 \| 3.0183 \| - \| - \|
	\| 1.3598 \| 46200 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.3628 \| 46300 \| 3.0351 \| - \| - \|
	\| 1.3657 \| 46400 \| 3.0244 \| - \| - \|
	\| 1.3687 \| 46500 \| 3.0194 \| 3.0208 \| - \|
	\| 1.3716 \| 46600 \| 3.0176 \| - \| - \|
	\| 1.3745 \| 46700 \| 3.0244 \| - \| - \|
	\| 1.3775 \| 46800 \| 3.0263 \| - \| - \|
	\| 1.3804 \| 46900 \| 3.0151 \| - \| - \|
	\| 1.3834 \| 47000 \| 3.0226 \| 3.0208 \| - \|
	\| 1.3863 \| 47100 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.3893 \| 47200 \| 3.0307 \| - \| - \|
	\| 1.3922 \| 47300 \| 3.0244 \| - \| - \|
	\| 1.3951 \| 47400 \| 3.0238 \| - \| - \|
	\| 1.3981 \| 47500 \| 3.0276 \| 3.0207 \| - \|
	\| 1.4010 \| 47600 \| 3.0282 \| - \| - \|
	\| 1.4040 \| 47700 \| 3.0201 \| - \| - \|
	\| 1.4069 \| 47800 \| 3.0226 \| - \| - \|
	\| 1.4099 \| 47900 \| 3.0263 \| - \| - \|
	\| 1.4128 \| 48000 \| 3.0213 \| 3.0208 \| - \|
	\| 1.4157 \| 48100 \| 3.0201 \| - \| - \|
	\| 1.4187 \| 48200 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.4216 \| 48300 \| 3.0288 \| - \| - \|
	\| 1.4246 \| 48400 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.4275 \| 48500 \| 3.0263 \| 3.0200 \| - \|
	\| 1.4305 \| 48600 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.4334 \| 48700 \| 3.0332 \| - \| - \|
	\| 1.4364 \| 48800 \| 3.0201 \| - \| - \|
	\| 1.4393 \| 48900 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.4422 \| 49000 \| 3.0188 \| 3.0200 \| - \|
	\| 1.4452 \| 49100 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.4481 \| 49200 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 1.4511 \| 49300 \| 3.0257 \| - \| - \|
	\| 1.4540 \| 49400 \| 3.0201 \| - \| - \|
	\| 1.4570 \| 49500 \| 3.0238 \| 3.0191 \| - \|
	\| 1.4599 \| 49600 \| 3.0294 \| - \| - \|
	\| 1.4628 \| 49700 \| 3.0226 \| - \| - \|
	\| 1.4658 \| 49800 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 1.4687 \| 49900 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.4717 \| 50000 \| 3.0207 \| 3.0189 \| - \|
	\| 1.4746 \| 50100 \| 3.0219 \| - \| - \|
	\| 1.4776 \| 50200 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 1.4805 \| 50300 \| 3.0126 \| - \| - \|
	\| 1.4834 \| 50400 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 1.4864 \| 50500 \| 3.0163 \| 3.0208 \| - \|
	\| 1.4893 \| 50600 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.4923 \| 50700 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.4952 \| 50800 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.4982 \| 50900 \| 3.0219 \| - \| - \|
	\| 1.5011 \| 51000 \| 3.0169 \| 3.0200 \| - \|
	\| 1.5040 \| 51100 \| 3.0294 \| - \| - \|
	\| 1.5070 \| 51200 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.5099 \| 51300 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.5129 \| 51400 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.5158 \| 51500 \| 3.0175 \| 3.0196 \| - \|
	\| 1.5188 \| 51600 \| 3.0225 \| - \| - \|
	\| 1.5217 \| 51700 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.5247 \| 51800 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.5276 \| 51900 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.5305 \| 52000 \| 3.0275 \| 3.0188 \| - \|
	\| 1.5335 \| 52100 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.5364 \| 52200 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.5394 \| 52300 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.5423 \| 52400 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 1.5453 \| 52500 \| 3.0163 \| 3.0188 \| - \|
	\| 1.5482 \| 52600 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 1.5511 \| 52700 \| 3.0269 \| - \| - \|
	\| 1.5541 \| 52800 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 1.5570 \| 52900 \| 3.0238 \| - \| - \|
	\| 1.5600 \| 53000 \| 3.02 \| 3.0183 \| - \|
	\| 1.5629 \| 53100 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 1.5659 \| 53200 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.5688 \| 53300 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.5717 \| 53400 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.5747 \| 53500 \| 3.0238 \| 3.0182 \| - \|
	\| 1.5776 \| 53600 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.5806 \| 53700 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.5835 \| 53800 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.5865 \| 53900 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.5894 \| 54000 \| 3.0125 \| 3.0181 \| - \|
	\| 1.5923 \| 54100 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 1.5953 \| 54200 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 1.5982 \| 54300 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 1.6012 \| 54400 \| 3.0257 \| - \| - \|
	\| 1.6041 \| 54500 \| 3.02 \| 3.0181 \| - \|
	\| 1.6071 \| 54600 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.6100 \| 54700 \| 3.025 \| - \| - \|
	\| 1.6130 \| 54800 \| 3.0263 \| - \| - \|
	\| 1.6159 \| 54900 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 1.6188 \| 55000 \| 3.0138 \| 3.0177 \| - \|
	\| 1.6218 \| 55100 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.6247 \| 55200 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.6277 \| 55300 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 1.6306 \| 55400 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 1.6336 \| 55500 \| 3.0157 \| 3.0172 \| - \|
	\| 1.6365 \| 55600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 1.6394 \| 55700 \| 3.0132 \| - \| - \|
	\| 1.6424 \| 55800 \| 3.0232 \| - \| - \|
	\| 1.6453 \| 55900 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.6483 \| 56000 \| 3.0163 \| 3.0145 \| - \|
	\| 1.6512 \| 56100 \| 3.0132 \| - \| - \|
	\| 1.6542 \| 56200 \| 3.0219 \| - \| - \|
	\| 1.6571 \| 56300 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.6600 \| 56400 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.6630 \| 56500 \| 3.0157 \| 3.0146 \| - \|
	\| 1.6659 \| 56600 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.6689 \| 56700 \| 3.0225 \| - \| - \|
	\| 1.6718 \| 56800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 1.6748 \| 56900 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 1.6777 \| 57000 \| 3.0244 \| 3.0158 \| - \|
	\| 1.6806 \| 57100 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.6836 \| 57200 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.6865 \| 57300 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.6895 \| 57400 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 1.6924 \| 57500 \| 3.0169 \| 3.0151 \| - \|
	\| 1.6954 \| 57600 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.6983 \| 57700 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 1.7013 \| 57800 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 1.7042 \| 57900 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.7071 \| 58000 \| 3.0169 \| 3.0153 \| - \|
	\| 1.7101 \| 58100 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 1.7130 \| 58200 \| 3.0132 \| - \| - \|
	\| 1.7160 \| 58300 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 1.7189 \| 58400 \| 3.0225 \| - \| - \|
	\| 1.7219 \| 58500 \| 3.02 \| 3.0148 \| - \|
	\| 1.7248 \| 58600 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.7277 \| 58700 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.7307 \| 58800 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.7336 \| 58900 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.7366 \| 59000 \| 3.0082 \| 3.0148 \| - \|
	\| 1.7395 \| 59100 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.7425 \| 59200 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 1.7454 \| 59300 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.7483 \| 59400 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 1.7513 \| 59500 \| 3.0138 \| 3.0148 \| - \|
	\| 1.7542 \| 59600 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.7572 \| 59700 \| 3.0107 \| - \| - \|
	\| 1.7601 \| 59800 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 1.7631 \| 59900 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.7660 \| 60000 \| 3.0194 \| 3.0147 \| - \|
	\| 1.7689 \| 60100 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 1.7719 \| 60200 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.7748 \| 60300 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.7778 \| 60400 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 1.7807 \| 60500 \| 3.0157 \| 3.0147 \| - \|
	\| 1.7837 \| 60600 \| 3.0132 \| - \| - \|
	\| 1.7866 \| 60700 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 1.7896 \| 60800 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.7925 \| 60900 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.7954 \| 61000 \| 3.0088 \| 3.0148 \| - \|
	\| 1.7984 \| 61100 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.8013 \| 61200 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 1.8043 \| 61300 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 1.8072 \| 61400 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.8102 \| 61500 \| 3.0194 \| 3.0147 \| - \|
	\| 1.8131 \| 61600 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.8160 \| 61700 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 1.8190 \| 61800 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.8219 \| 61900 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 1.8249 \| 62000 \| 3.0119 \| 3.0146 \| - \|
	\| 1.8278 \| 62100 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.8308 \| 62200 \| 3.0225 \| - \| - \|
	\| 1.8337 \| 62300 \| 3.0207 \| - \| - \|
	\| 1.8366 \| 62400 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.8396 \| 62500 \| 3.0125 \| 3.0170 \| - \|
	\| 1.8425 \| 62600 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.8455 \| 62700 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.8484 \| 62800 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.8514 \| 62900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 1.8543 \| 63000 \| 3.0138 \| 3.0148 \| - \|
	\| 1.8572 \| 63100 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 1.8602 \| 63200 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.8631 \| 63300 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.8661 \| 63400 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 1.8690 \| 63500 \| 3.0182 \| 3.0145 \| - \|
	\| 1.8720 \| 63600 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.8749 \| 63700 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 1.8779 \| 63800 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 1.8808 \| 63900 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 1.8837 \| 64000 \| 3.0075 \| 3.0144 \| - \|
	\| 1.8867 \| 64100 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.8896 \| 64200 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 1.8926 \| 64300 \| 3.0225 \| - \| - \|
	\| 1.8955 \| 64400 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 1.8985 \| 64500 \| 3.0232 \| 3.0179 \| - \|
	\| 1.9014 \| 64600 \| 3.0257 \| - \| - \|
	\| 1.9043 \| 64700 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 1.9073 \| 64800 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 1.9102 \| 64900 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 1.9132 \| 65000 \| 3.0225 \| 3.0170 \| - \|
	\| 1.9161 \| 65100 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.9191 \| 65200 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 1.9220 \| 65300 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 1.9249 \| 65400 \| 3.0182 \| - \| - \|
	\| 1.9279 \| 65500 \| 3.0232 \| 3.0169 \| - \|
	\| 1.9308 \| 65600 \| 3.0225 \| - \| - \|
	\| 1.9338 \| 65700 \| 3.0181 \| - \| - \|
	\| 1.9367 \| 65800 \| 3.0181 \| - \| - \|
	\| 1.9397 \| 65900 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 1.9426 \| 66000 \| 3.0175 \| 3.0168 \| - \|
	\| 1.9455 \| 66100 \| 3.0181 \| - \| - \|
	\| 1.9485 \| 66200 \| 3.0157 \| - \| - \|
	\| 1.9514 \| 66300 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 1.9544 \| 66400 \| 3.0181 \| - \| - \|
	\| 1.9573 \| 66500 \| 3.0138 \| 3.0152 \| - \|
	\| 1.9603 \| 66600 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 1.9632 \| 66700 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 1.9662 \| 66800 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 1.9691 \| 66900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 1.9720 \| 67000 \| 3.0175 \| 3.0141 \| - \|
	\| 1.9750 \| 67100 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 1.9779 \| 67200 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 1.9809 \| 67300 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 1.9838 \| 67400 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 1.9868 \| 67500 \| 3.0125 \| 3.0140 \| - \|
	\| 1.9897 \| 67600 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 1.9926 \| 67700 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 1.9956 \| 67800 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 1.9985 \| 67900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.0015 \| 68000 \| 3.0156 \| 3.0139 \| - \|
	\| 2.0044 \| 68100 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.0074 \| 68200 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 2.0103 \| 68300 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 2.0132 \| 68400 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 2.0162 \| 68500 \| 3.0119 \| 3.0139 \| - \|
	\| 2.0191 \| 68600 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.0221 \| 68700 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.0250 \| 68800 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 2.0280 \| 68900 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 2.0309 \| 69000 \| 3.0188 \| 3.0139 \| - \|
	\| 2.0338 \| 69100 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.0368 \| 69200 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 2.0397 \| 69300 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 2.0427 \| 69400 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.0456 \| 69500 \| 3.0188 \| 3.0139 \| - \|
	\| 2.0486 \| 69600 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.0515 \| 69700 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.0545 \| 69800 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.0574 \| 69900 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.0603 \| 70000 \| 3.0144 \| 3.0139 \| - \|
	\| 2.0633 \| 70100 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 2.0662 \| 70200 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 2.0692 \| 70300 \| 3.0213 \| - \| - \|
	\| 2.0721 \| 70400 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 2.0751 \| 70500 \| 3.0131 \| 3.0108 \| - \|
	\| 2.0780 \| 70600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.0809 \| 70700 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.0839 \| 70800 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.0868 \| 70900 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.0898 \| 71000 \| 3.0106 \| 3.0117 \| - \|
	\| 2.0927 \| 71100 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 2.0957 \| 71200 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.0986 \| 71300 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.1015 \| 71400 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.1045 \| 71500 \| 3.01 \| 3.0117 \| - \|
	\| 2.1074 \| 71600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.1104 \| 71700 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.1133 \| 71800 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.1163 \| 71900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.1192 \| 72000 \| 3.0069 \| 3.0111 \| - \|
	\| 2.1221 \| 72100 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 2.1251 \| 72200 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 2.1280 \| 72300 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.1310 \| 72400 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.1339 \| 72500 \| 3.0125 \| 3.0112 \| - \|
	\| 2.1369 \| 72600 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.1398 \| 72700 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.1428 \| 72800 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 2.1457 \| 72900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.1486 \| 73000 \| 3.0075 \| 3.0112 \| - \|
	\| 2.1516 \| 73100 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.1545 \| 73200 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.1575 \| 73300 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.1604 \| 73400 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.1634 \| 73500 \| 3.0094 \| 3.0110 \| - \|
	\| 2.1663 \| 73600 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 2.1692 \| 73700 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.1722 \| 73800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.1751 \| 73900 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.1781 \| 74000 \| 3.0081 \| 3.0109 \| - \|
	\| 2.1810 \| 74100 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.1840 \| 74200 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.1869 \| 74300 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.1898 \| 74400 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.1928 \| 74500 \| 3.01 \| 3.0110 \| - \|
	\| 2.1957 \| 74600 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.1987 \| 74700 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.2016 \| 74800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.2046 \| 74900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.2075 \| 75000 \| 3.0181 \| 3.0108 \| - \|
	\| 2.2104 \| 75100 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.2134 \| 75200 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.2163 \| 75300 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.2193 \| 75400 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.2222 \| 75500 \| 3.0125 \| 3.0112 \| - \|
	\| 2.2252 \| 75600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.2281 \| 75700 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.2311 \| 75800 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.2340 \| 75900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.2369 \| 76000 \| 3.0175 \| 3.0112 \| - \|
	\| 2.2399 \| 76100 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.2428 \| 76200 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 2.2458 \| 76300 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.2487 \| 76400 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.2517 \| 76500 \| 3.0131 \| 3.0109 \| - \|
	\| 2.2546 \| 76600 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 2.2575 \| 76700 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 2.2605 \| 76800 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.2634 \| 76900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.2664 \| 77000 \| 3.0106 \| 3.0109 \| - \|
	\| 2.2693 \| 77100 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.2723 \| 77200 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 2.2752 \| 77300 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.2781 \| 77400 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.2811 \| 77500 \| 3.0119 \| 3.0107 \| - \|
	\| 2.2840 \| 77600 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 2.2870 \| 77700 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.2899 \| 77800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.2929 \| 77900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.2958 \| 78000 \| 3.0125 \| 3.0107 \| - \|
	\| 2.2987 \| 78100 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.3017 \| 78200 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.3046 \| 78300 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.3076 \| 78400 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.3105 \| 78500 \| 3.0106 \| 3.0109 \| - \|
	\| 2.3135 \| 78600 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 2.3164 \| 78700 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.3194 \| 78800 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.3223 \| 78900 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.3252 \| 79000 \| 3.0088 \| 3.0118 \| - \|
	\| 2.3282 \| 79100 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.3311 \| 79200 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.3341 \| 79300 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.3370 \| 79400 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.3400 \| 79500 \| 3.0138 \| 3.0107 \| - \|
	\| 2.3429 \| 79600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.3458 \| 79700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.3488 \| 79800 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.3517 \| 79900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.3547 \| 80000 \| 3.0125 \| 3.0104 \| - \|
	\| 2.3576 \| 80100 \| 3.005 \| - \| - \|
	\| 2.3606 \| 80200 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.3635 \| 80300 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.3664 \| 80400 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.3694 \| 80500 \| 3.0125 \| 3.0104 \| - \|
	\| 2.3723 \| 80600 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.3753 \| 80700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.3782 \| 80800 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.3812 \| 80900 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.3841 \| 81000 \| 3.0113 \| 3.0103 \| - \|
	\| 2.3870 \| 81100 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.3900 \| 81200 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.3929 \| 81300 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.3959 \| 81400 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.3988 \| 81500 \| 3.0088 \| 3.0103 \| - \|
	\| 2.4018 \| 81600 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.4047 \| 81700 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.4077 \| 81800 \| 3.005 \| - \| - \|
	\| 2.4106 \| 81900 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.4135 \| 82000 \| 3.0138 \| 3.0103 \| - \|
	\| 2.4165 \| 82100 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.4194 \| 82200 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.4224 \| 82300 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 2.4253 \| 82400 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.4283 \| 82500 \| 3.0106 \| 3.0104 \| - \|
	\| 2.4312 \| 82600 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 2.4341 \| 82700 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.4371 \| 82800 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.4400 \| 82900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.4430 \| 83000 \| 3.0138 \| 3.0104 \| - \|
	\| 2.4459 \| 83100 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 2.4489 \| 83200 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.4518 \| 83300 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.4547 \| 83400 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.4577 \| 83500 \| 3.0138 \| 3.0104 \| - \|
	\| 2.4606 \| 83600 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.4636 \| 83700 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 2.4665 \| 83800 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.4695 \| 83900 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 2.4724 \| 84000 \| 3.0144 \| 3.0103 \| - \|
	\| 2.4753 \| 84100 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.4783 \| 84200 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.4812 \| 84300 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.4842 \| 84400 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.4871 \| 84500 \| 3.015 \| 3.0103 \| - \|
	\| 2.4901 \| 84600 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.4930 \| 84700 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.4960 \| 84800 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.4989 \| 84900 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.5018 \| 85000 \| 3.015 \| 3.0113 \| - \|
	\| 2.5048 \| 85100 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 2.5077 \| 85200 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 2.5107 \| 85300 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.5136 \| 85400 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.5166 \| 85500 \| 3.0156 \| 3.0103 \| - \|
	\| 2.5195 \| 85600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.5224 \| 85700 \| 3.0044 \| - \| - \|
	\| 2.5254 \| 85800 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.5283 \| 85900 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.5313 \| 86000 \| 3.0144 \| 3.0103 \| - \|
	\| 2.5342 \| 86100 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.5372 \| 86200 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.5401 \| 86300 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 2.5430 \| 86400 \| 3.0169 \| - \| - \|
	\| 2.5460 \| 86500 \| 3.01 \| 3.0101 \| - \|
	\| 2.5489 \| 86600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.5519 \| 86700 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.5548 \| 86800 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.5578 \| 86900 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.5607 \| 87000 \| 3.0113 \| 3.0101 \| - \|
	\| 2.5636 \| 87100 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.5666 \| 87200 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 2.5695 \| 87300 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 2.5725 \| 87400 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.5754 \| 87500 \| 3.0094 \| 3.0101 \| - \|
	\| 2.5784 \| 87600 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.5813 \| 87700 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.5843 \| 87800 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.5872 \| 87900 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.5901 \| 88000 \| 3.0125 \| 3.0101 \| - \|
	\| 2.5931 \| 88100 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.5960 \| 88200 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.5990 \| 88300 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.6019 \| 88400 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.6049 \| 88500 \| 3.0119 \| 3.0102 \| - \|
	\| 2.6078 \| 88600 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 2.6107 \| 88700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.6137 \| 88800 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.6166 \| 88900 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 2.6196 \| 89000 \| 3.0113 \| 3.0118 \| - \|
	\| 2.6225 \| 89100 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 2.6255 \| 89200 \| 3.0194 \| - \| - \|
	\| 2.6284 \| 89300 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.6313 \| 89400 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.6343 \| 89500 \| 3.0125 \| 3.0105 \| - \|
	\| 2.6372 \| 89600 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.6402 \| 89700 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 2.6431 \| 89800 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.6461 \| 89900 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.6490 \| 90000 \| 3.0119 \| 3.0101 \| - \|
	\| 2.6519 \| 90100 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 2.6549 \| 90200 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.6578 \| 90300 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.6608 \| 90400 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 2.6637 \| 90500 \| 3.0138 \| 3.0100 \| - \|
	\| 2.6667 \| 90600 \| 3.0044 \| - \| - \|
	\| 2.6696 \| 90700 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.6726 \| 90800 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.6755 \| 90900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.6784 \| 91000 \| 3.0094 \| 3.0100 \| - \|
	\| 2.6814 \| 91100 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 2.6843 \| 91200 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.6873 \| 91300 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.6902 \| 91400 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.6932 \| 91500 \| 3.0075 \| 3.0098 \| - \|
	\| 2.6961 \| 91600 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.6990 \| 91700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.7020 \| 91800 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.7049 \| 91900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.7079 \| 92000 \| 3.0169 \| 3.0097 \| - \|
	\| 2.7108 \| 92100 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.7138 \| 92200 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.7167 \| 92300 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.7196 \| 92400 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.7226 \| 92500 \| 3.0156 \| 3.0099 \| - \|
	\| 2.7255 \| 92600 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.7285 \| 92700 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.7314 \| 92800 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.7344 \| 92900 \| 3.0038 \| - \| - \|
	\| 2.7373 \| 93000 \| 3.0088 \| 3.0100 \| - \|
	\| 2.7403 \| 93100 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.7432 \| 93200 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.7461 \| 93300 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.7491 \| 93400 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.7520 \| 93500 \| 3.0106 \| 3.0100 \| - \|
	\| 2.7550 \| 93600 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.7579 \| 93700 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 2.7609 \| 93800 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.7638 \| 93900 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.7667 \| 94000 \| 3.0075 \| 3.0099 \| - \|
	\| 2.7697 \| 94100 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.7726 \| 94200 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.7756 \| 94300 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.7785 \| 94400 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.7815 \| 94500 \| 3.01 \| 3.0099 \| - \|
	\| 2.7844 \| 94600 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.7873 \| 94700 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.7903 \| 94800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.7932 \| 94900 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.7962 \| 95000 \| 3.0119 \| 3.0098 \| - \|
	\| 2.7991 \| 95100 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.8021 \| 95200 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.8050 \| 95300 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.8079 \| 95400 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.8109 \| 95500 \| 3.0081 \| 3.0100 \| - \|
	\| 2.8138 \| 95600 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.8168 \| 95700 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.8197 \| 95800 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.8227 \| 95900 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.8256 \| 96000 \| 3.0138 \| 3.0097 \| - \|
	\| 2.8286 \| 96100 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.8315 \| 96200 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.8344 \| 96300 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.8374 \| 96400 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.8403 \| 96500 \| 3.0106 \| 3.0099 \| - \|
	\| 2.8433 \| 96600 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.8462 \| 96700 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 2.8492 \| 96800 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.8521 \| 96900 \| 3.005 \| - \| - \|
	\| 2.8550 \| 97000 \| 3.0156 \| 3.0099 \| - \|
	\| 2.8580 \| 97100 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.8609 \| 97200 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.8639 \| 97300 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.8668 \| 97400 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 2.8698 \| 97500 \| 3.0119 \| 3.0096 \| - \|
	\| 2.8727 \| 97600 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.8756 \| 97700 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.8786 \| 97800 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.8815 \| 97900 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.8845 \| 98000 \| 3.0106 \| 3.0096 \| - \|
	\| 2.8874 \| 98100 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.8904 \| 98200 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 2.8933 \| 98300 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.8962 \| 98400 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.8992 \| 98500 \| 3.0106 \| 3.0096 \| - \|
	\| 2.9021 \| 98600 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.9051 \| 98700 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.9080 \| 98800 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.9110 \| 98900 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 2.9139 \| 99000 \| 3.0094 \| 3.0091 \| - \|
	\| 2.9169 \| 99100 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.9198 \| 99200 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.9227 \| 99300 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.9257 \| 99400 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.9286 \| 99500 \| 3.0113 \| 3.0091 \| - \|
	\| 2.9316 \| 99600 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.9345 \| 99700 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.9375 \| 99800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 2.9404 \| 99900 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.9433 \| 100000 \| 3.01 \| 3.0091 \| - \|
	\| 2.9463 \| 100100 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.9492 \| 100200 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.9522 \| 100300 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 2.9551 \| 100400 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.9581 \| 100500 \| 3.0094 \| 3.0098 \| - \|
	\| 2.9610 \| 100600 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.9639 \| 100700 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 2.9669 \| 100800 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.9698 \| 100900 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 2.9728 \| 101000 \| 3.0106 \| 3.0096 \| - \|
	\| 2.9757 \| 101100 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.9787 \| 101200 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 2.9816 \| 101300 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 2.9845 \| 101400 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 2.9875 \| 101500 \| 3.0075 \| 3.0097 \| - \|
	\| 2.9904 \| 101600 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 2.9934 \| 101700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 2.9963 \| 101800 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 2.9993 \| 101900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.0022 \| 102000 \| 3.0119 \| 3.0097 \| - \|
	\| 3.0052 \| 102100 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.0081 \| 102200 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.0110 \| 102300 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.0140 \| 102400 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.0169 \| 102500 \| 3.015 \| 3.0097 \| - \|
	\| 3.0199 \| 102600 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.0228 \| 102700 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.0258 \| 102800 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.0287 \| 102900 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.0316 \| 103000 \| 3.01 \| 3.0094 \| - \|
	\| 3.0346 \| 103100 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.0375 \| 103200 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.0405 \| 103300 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 3.0434 \| 103400 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.0464 \| 103500 \| 3.01 \| 3.0094 \| - \|
	\| 3.0493 \| 103600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.0522 \| 103700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.0552 \| 103800 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.0581 \| 103900 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.0611 \| 104000 \| 3.015 \| 3.0096 \| - \|
	\| 3.0640 \| 104100 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.0670 \| 104200 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.0699 \| 104300 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.0728 \| 104400 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.0758 \| 104500 \| 3.01 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.0787 \| 104600 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.0817 \| 104700 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.0846 \| 104800 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.0876 \| 104900 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.0905 \| 105000 \| 3.0131 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.0935 \| 105100 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.0964 \| 105200 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.0993 \| 105300 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.1023 \| 105400 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.1052 \| 105500 \| 3.0094 \| 3.0092 \| - \|
	\| 3.1082 \| 105600 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.1111 \| 105700 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.1141 \| 105800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.1170 \| 105900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.1199 \| 106000 \| 3.0113 \| 3.0097 \| - \|
	\| 3.1229 \| 106100 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 3.1258 \| 106200 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.1288 \| 106300 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.1317 \| 106400 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.1347 \| 106500 \| 3.01 \| 3.0096 \| - \|
	\| 3.1376 \| 106600 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.1405 \| 106700 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.1435 \| 106800 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.1464 \| 106900 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.1494 \| 107000 \| 3.0081 \| 3.0097 \| - \|
	\| 3.1523 \| 107100 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.1553 \| 107200 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.1582 \| 107300 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.1611 \| 107400 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.1641 \| 107500 \| 3.0094 \| 3.0092 \| - \|
	\| 3.1670 \| 107600 \| 3.0175 \| - \| - \|
	\| 3.1700 \| 107700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.1729 \| 107800 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.1759 \| 107900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.1788 \| 108000 \| 3.0125 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.1818 \| 108100 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.1847 \| 108200 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.1876 \| 108300 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 3.1906 \| 108400 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.1935 \| 108500 \| 3.0094 \| 3.0097 \| - \|
	\| 3.1965 \| 108600 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.1994 \| 108700 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 3.2024 \| 108800 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.2053 \| 108900 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 3.2082 \| 109000 \| 3.0044 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.2112 \| 109100 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.2141 \| 109200 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.2171 \| 109300 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.2200 \| 109400 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.2230 \| 109500 \| 3.01 \| 3.0096 \| - \|
	\| 3.2259 \| 109600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.2288 \| 109700 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.2318 \| 109800 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.2347 \| 109900 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.2377 \| 110000 \| 3.0088 \| 3.0097 \| - \|
	\| 3.2406 \| 110100 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.2436 \| 110200 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.2465 \| 110300 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.2494 \| 110400 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.2524 \| 110500 \| 3.0094 \| 3.0096 \| - \|
	\| 3.2553 \| 110600 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 3.2583 \| 110700 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.2612 \| 110800 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.2642 \| 110900 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.2671 \| 111000 \| 3.01 \| 3.0096 \| - \|
	\| 3.2701 \| 111100 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.2730 \| 111200 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.2759 \| 111300 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.2789 \| 111400 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.2818 \| 111500 \| 3.0088 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.2848 \| 111600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.2877 \| 111700 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.2907 \| 111800 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.2936 \| 111900 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.2965 \| 112000 \| 3.0044 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.2995 \| 112100 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 3.3024 \| 112200 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3054 \| 112300 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.3083 \| 112400 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.3113 \| 112500 \| 3.005 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.3142 \| 112600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.3171 \| 112700 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3201 \| 112800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.3230 \| 112900 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.3260 \| 113000 \| 3.0113 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.3289 \| 113100 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3319 \| 113200 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.3348 \| 113300 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3377 \| 113400 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.3407 \| 113500 \| 3.0169 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.3436 \| 113600 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 3.3466 \| 113700 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3495 \| 113800 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.3525 \| 113900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.3554 \| 114000 \| 3.0031 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.3584 \| 114100 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.3613 \| 114200 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.3642 \| 114300 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 3.3672 \| 114400 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3701 \| 114500 \| 3.0094 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.3731 \| 114600 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 3.3760 \| 114700 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3790 \| 114800 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.3819 \| 114900 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.3848 \| 115000 \| 3.0063 \| 3.0098 \| - \|
	\| 3.3878 \| 115100 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 3.3907 \| 115200 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 3.3937 \| 115300 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.3966 \| 115400 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.3996 \| 115500 \| 3.0138 \| 3.0098 \| - \|
	\| 3.4025 \| 115600 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.4054 \| 115700 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.4084 \| 115800 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.4113 \| 115900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.4143 \| 116000 \| 3.0156 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.4172 \| 116100 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.4202 \| 116200 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.4231 \| 116300 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 3.4260 \| 116400 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.4290 \| 116500 \| 3.0131 \| 3.0097 \| - \|
	\| 3.4319 \| 116600 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.4349 \| 116700 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.4378 \| 116800 \| 3.0044 \| - \| - \|
	\| 3.4408 \| 116900 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.4437 \| 117000 \| 3.0069 \| 3.0094 \| - \|
	\| 3.4467 \| 117100 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.4496 \| 117200 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.4525 \| 117300 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.4555 \| 117400 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.4584 \| 117500 \| 3.0044 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.4614 \| 117600 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.4643 \| 117700 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.4673 \| 117800 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.4702 \| 117900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.4731 \| 118000 \| 3.0125 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.4761 \| 118100 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 3.4790 \| 118200 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.4820 \| 118300 \| 3.0144 \| - \| - \|
	\| 3.4849 \| 118400 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.4879 \| 118500 \| 3.01 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.4908 \| 118600 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.4937 \| 118700 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 3.4967 \| 118800 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.4996 \| 118900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.5026 \| 119000 \| 3.0119 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.5055 \| 119100 \| 3.0038 \| - \| - \|
	\| 3.5085 \| 119200 \| 3.025 \| - \| - \|
	\| 3.5114 \| 119300 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.5143 \| 119400 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.5173 \| 119500 \| 3.005 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.5202 \| 119600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.5232 \| 119700 \| 3.0025 \| - \| - \|
	\| 3.5261 \| 119800 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.5291 \| 119900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.5320 \| 120000 \| 3.0138 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.5350 \| 120100 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 3.5379 \| 120200 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.5408 \| 120300 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.5438 \| 120400 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.5467 \| 120500 \| 3.0056 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.5497 \| 120600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.5526 \| 120700 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.5556 \| 120800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.5585 \| 120900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.5614 \| 121000 \| 3.0113 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.5644 \| 121100 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.5673 \| 121200 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 3.5703 \| 121300 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.5732 \| 121400 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.5762 \| 121500 \| 3.0069 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.5791 \| 121600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.5820 \| 121700 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.5850 \| 121800 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.5879 \| 121900 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.5909 \| 122000 \| 3.0069 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.5938 \| 122100 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.5968 \| 122200 \| 3.0138 \| - \| - \|
	\| 3.5997 \| 122300 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.6026 \| 122400 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.6056 \| 122500 \| 3.0113 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.6085 \| 122600 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.6115 \| 122700 \| 3.005 \| - \| - \|
	\| 3.6144 \| 122800 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.6174 \| 122900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.6203 \| 123000 \| 3.0119 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.6233 \| 123100 \| 3.0056 \| - \| - \|
	\| 3.6262 \| 123200 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.6291 \| 123300 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.6321 \| 123400 \| 3.005 \| - \| - \|
	\| 3.6350 \| 123500 \| 3.0081 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.6380 \| 123600 \| 3.02 \| - \| - \|
	\| 3.6409 \| 123700 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.6439 \| 123800 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.6468 \| 123900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.6497 \| 124000 \| 3.0125 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.6527 \| 124100 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.6556 \| 124200 \| 3.0188 \| - \| - \|
	\| 3.6586 \| 124300 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.6615 \| 124400 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.6645 \| 124500 \| 3.0169 \| 3.0095 \| - \|
	\| 3.6674 \| 124600 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.6703 \| 124700 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.6733 \| 124800 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.6762 \| 124900 \| 3.0038 \| - \| - \|
	\| 3.6792 \| 125000 \| 3.0106 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.6821 \| 125100 \| 3.005 \| - \| - \|
	\| 3.6851 \| 125200 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.6880 \| 125300 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.6909 \| 125400 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.6939 \| 125500 \| 3.0075 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.6968 \| 125600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.6998 \| 125700 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.7027 \| 125800 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.7057 \| 125900 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.7086 \| 126000 \| 3.0094 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.7116 \| 126100 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.7145 \| 126200 \| 3.0119 \| - \| - \|
	\| 3.7174 \| 126300 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.7204 \| 126400 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.7233 \| 126500 \| 3.0081 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.7263 \| 126600 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.7292 \| 126700 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.7322 \| 126800 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.7351 \| 126900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.7380 \| 127000 \| 3.0088 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.7410 \| 127100 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.7439 \| 127200 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.7469 \| 127300 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.7498 \| 127400 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.7528 \| 127500 \| 3.0088 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.7557 \| 127600 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 3.7586 \| 127700 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.7616 \| 127800 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.7645 \| 127900 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.7675 \| 128000 \| 3.0094 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.7704 \| 128100 \| 3.01 \| - \| - \|
	\| 3.7734 \| 128200 \| 3.015 \| - \| - \|
	\| 3.7763 \| 128300 \| 3.0163 \| - \| - \|
	\| 3.7792 \| 128400 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.7822 \| 128500 \| 3.0113 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.7851 \| 128600 \| 3.0069 \| - \| - \|
	\| 3.7881 \| 128700 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.7910 \| 128800 \| 3.0063 \| - \| - \|
	\| 3.7940 \| 128900 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.7969 \| 129000 \| 3.0019 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.7999 \| 129100 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.8028 \| 129200 \| 3.0038 \| - \| - \|
	\| 3.8057 \| 129300 \| 3.0044 \| - \| - \|
	\| 3.8087 \| 129400 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.8116 \| 129500 \| 3.0113 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.8146 \| 129600 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.8175 \| 129700 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.8205 \| 129800 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.8234 \| 129900 \| 3.0094 \| - \| - \|
	\| 3.8263 \| 130000 \| 3.0069 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.8293 \| 130100 \| 3.0113 \| - \| - \|
	\| 3.8322 \| 130200 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.8352 \| 130300 \| 3.0125 \| - \| - \|
	\| 3.8381 \| 130400 \| 3.0156 \| - \| - \|
	\| 3.8411 \| 130500 \| 3.0069 \| 3.0091 \| - \|
	\| 3.8440 \| 130600 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.8469 \| 130700 \| 3.0131 \| - \| - \|
	\| 3.8499 \| 130800 \| 3.005 \| - \| - \|
	\| 3.8528 \| 130900 \| 3.0106 \| - \| - \|
	\| 3.8558 \| 131000 \| 3.0119 \| 3.0089 \| - \|
	\| 3.8587 \| 131100 \| 3.0081 \| - \| - \|
	\| 3.8617 \| 131200 \| 3.0088 \| - \| - \|
	\| 3.8646 \| 131300 \| 3.0075 \| - \| - \|
	\| 3.8675 \| 131400 \| 3.0056 \| - \| - \|

	</details>

	### Framework Versions
	- Python: 3.8.10
	- Sentence Transformers: 3.1.1
	- Transformers: 4.45.1
	- PyTorch: 2.4.0+cu121
	- Accelerate: 0.34.2
	- Datasets: 3.0.1
	- Tokenizers: 0.20.0

	## Citation

	### BibTeX

	#### Sentence Transformers
	```bibtex
	@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
	title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
	author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
	booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
	month = "11",
	year = "2019",
	publisher = "Association for Computational Linguistics",
	url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
	}
	```

	#### TripletLoss
	```bibtex
	@misc{hermans2017defense,
	title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
	author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
	year={2017},
	eprint={1703.07737},
	archivePrefix={arXiv},
	primaryClass={cs.CV}
	}
	```

	<!--
	## Glossary

	Clearly define terms in order to be accessible across audiences.
	-->

	<!--
	## Model Card Authors

	Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.
	-->

	<!--
	## Model Card Contact

	Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.
	-->