توليد اقتراحات الفعل الزمنية هو مشكلة مهمة ومعقدة، نظرًا لأن الاقتراحات الزمنية ذات المحتوى الغني بالفعل ضرورية لتحليل مقاطع الفيديو الحقيقية ذات المدة الطويلة والمضمون غير ذي صلة بنسبة عالية. تتطلب هذه المشكلة طرقًا لا تقتصر فقط على توليد اقتراحات ذات حدود زمنية دقيقة، بل أيضًا استرجاع اقتراحات لتغطية حالات الفعل الحقيقية بمردود عالي وتداخل عالٍ باستخدام عدد أقل من الاقتراحات. لمعالجة هذه الصعوبات، نقدم طريقة فعالة لتوليد الاقتراحات تُسمى شبكة حساسة للحدود (Boundary-Sensitive Network - BSN)، والتي تتبنى أسلوب "من المحلي إلى العالمي". محليًا، تقوم BSN أولاً بتخصيص الحدود الزمنية ذات الاحتمالات العالية، ثم تجمع هذه الحدود مباشرة كاقتراحات. عالميًا، باستخدام ميزة اقتراح الشبكة الحساسة للحدود، تسترجع BSN الاقتراحات من خلال تقييم ثقة ما إذا كان اقتراح يحتوي على فعل ضمن منطقة معينة. نقوم بإجراء التجارب على مجموعتين من البيانات المعقدتين: ActivityNet-1.3 وTHUMOS14، حيث تتفوق BSN على باقي أفضل طرق توليد اقتراحات الفعل الزمنية بمردود عالي ودقة زمنية عالية. وأخيرًا، تظهر التجارب الإضافية أن دمج تصنيفات الفعل الموجودة يحسن بشكل كبير أداء الكشف عن الأفعال الزمنية الذي يعتبر الأفضل حتى الآن (state-of-the-art).