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Article summary:
1. 铁路外物入侵是高速铁路安全运行的重大威胁，准确检测外物入侵尤为重要。
2. 本文提出了一种基于改进的条件深度卷积生成对抗网络（C-DCGAN）的高速铁路外物图像生成方法，包括发电机和多尺度鉴别器。
3. 实验结果表明，所提出的C-DCGAN模型优于几种最先进的方法，并且可以获得较高的图像质量和多样性。
Article analysis:
本文是一篇关于使用生成对抗网络来生成高速铁路外物图像的文章。作者在文中使用了一个改进后的条件深度卷积生成对抗网络（C-DCGAN）来实现目标。
此文章在数字上是可信度很强的。作者使用了大量实证数据来说明他们所使用方法的有效性。此外，作者也引用了大量相关文章来说明他们所使用方法的有效性。
但是，此文章也存在一定的不可信度问题。例如，作者在文中并没有考虑到风险因子对所使用方法带来影响。此外，作者也并没有考虑到不同情况下所使用方法带来影响。此外，作者也并没有考虑到不同情况下所使用方法带来影响时间上会存在差异性问题。
总之，此文章是一个很好的尝试去理解如何使用生成对抗神经网络去生成高速铁路外物图像。但是也存在一定不可信度问题，如风险、时间差异性、情况差异性、考虑不周充分、宣传内容、片面性、无根据主张、考虑要点遗留、无证明力量、不平衡呈现及其他问题。