Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5247 · UNIT ID 961009669
William-Liwei/EnergyPatchTST
This is an official implementation of "EnergyPatchTST: Multi-scale Time Series Transformers with Uncertainty Estimation for Energy Forecasting".
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0204
ENGAGEMENT0.0426
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.43
ACCEL
+2.25
RETENTION
3.3%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 31 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
177
FOLLOWERS
17
OWNER ★
1,600

Engagement Signals

FORKS
4
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 31 / 31 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

William-Liwei/EnergyPatchTST собрал 31 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 177. Это даёт surprise-индекс 0.0204 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY4.433.57+0.86ABOVE 57%
RETENTION3.3%33.3%-30.0 PPABOVE 20%
FORKS4104-100ABOVE 4%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 71%