Github Trends®
9802 findingsmedian surprise 0.00377window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #466 · UNIT ID 964040947
zhang-fengdi/DEPAF
Official implementation of "Self-contrastive learning enables interference-resilient and generalizable fluorescence microscopy signal detection without interference modeling."
[ MATLAB ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0431
ENGAGEMENT0.66
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
30% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.00
ACCEL
+1.29
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
6
FOLLOWERS
0
OWNER ★
64

Engagement Signals

FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

zhang-fengdi/DEPAF собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 0 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6. Это даёт surprise-индекс 0.0431 (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 9802 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 95%
VELOCITY2.003.14-1.14ABOVE 25%
RETENTION0.0%20.0%-20.0 PPABOVE 0%
FORKS10210-200ABOVE 7%
SURPRISE0.040.00+0.04ABOVE 92%