FINDING #1052 · 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
21.00
ACCEL
+14.89
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 147 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
703
FOLLOWERS
424
OWNER ★
2,785
Engagement Signals
FORKS
76
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 147 / 147 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Xiaoqi-Zhao-DLUT/MSNet-M2SNet собрал 147 звёзд за окно, тогда как у автора всего 424 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 703. Это даёт surprise-индекс 0.0283 (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 89% OF 9757 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 89%
VELOCITY21.003.29+17.71ABOVE 91%
RETENTION0.0%22.2%-22.2 PPABOVE 0%
FORKS76167-91ABOVE 33%
SURPRISE0.030.00+0.02ABOVE 84%