William-Liwei/EnergyPatchTST — GitHub trend

FINDING #3536 · 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

SURPRISE0.021

ENGAGEMENT0.0424

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

4.57

ACCEL

-3.29

RETENTION

1.1%

PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 32 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

178

FOLLOWERS

OWNER ★

1,610

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

William-Liwei/EnergyPatchTST собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 178. Это даёт surprise-индекс 0.021 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 63% OF 9651 FINDINGS

#02Oldcircle/geo-sleuth[ PYTHON ]0.78 #05Arekejoker/qwen21-nsfw-pose-skill[ PYTHON ]0.64 #31ardeyouxipianyi/workbuddy2api-hub[ PYTHON ]0.35 #38AsherJN/recall[ PYTHON ]0.31 #40MerZlin/dsh-pet-indesktop[ PYTHON ]0.30

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%

VELOCITY4.573.14+1.43ABOVE 63%

RETENTION1.1%16.7%-15.6 PPABOVE 16%

FORKS4277-273ABOVE 3%

SURPRISE0.020.00+0.02ABOVE 81%