FINDING #175 · UNIT ID 377473312
Xiaoqi-Zhao-DLUT/MSNet-M2SNet
(MIR 2026 [M2SNet] & MICCAI 2022 GOALS Challenge & MICCAI 2021 [MSNet]) Multi-scale in Multi-scale Subtraction Network for Medical Image Segmentation
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
15% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
139.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 139 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
692
FOLLOWERS
424
OWNER ★
2,785
Engagement Signals
FORKS
76
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 139 / 139 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Xiaoqi-Zhao-DLUT/MSNet-M2SNet собрал 139 звёзд за окно, тогда как у автора всего 424 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 692. Это даёт surprise-индекс 0.19 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 96% OF 4992 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4992 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.090.00+0.09ABOVE 96%
VELOCITY139.009.00+130.00ABOVE 97%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS76402-325ABOVE 22%
SURPRISE0.190.01+0.18ABOVE 96%