يقدم هذا التقرير التقني حلولنا ل任務 الكشف عن الأفعال الزمنية في مسابقة ActivityNet 2021. يهدف هذا المهمة إلى تحديد وتحديد الأفعال ذات الاهتمام في مقاطع الفيديو الطويلة غير المُعدّلة. وتكمن التحديات الأساسية لهذه المهمة في التباين الكبير في المدة الزمنية للأنشطة، بالإضافة إلى أن الأفعال المستهدفة غالبًا ما تكون مُضمنة ضمن خلفية من الأنشطة غير ذات صلة. يعتمد حلنا على نموذج BMN، ويتضمن بشكل رئيسي ثلاث خطوات: 1) تصنيف الأفعال وتمثيل الميزات باستخدام نماذج Slowfast وCSN وViViT؛ 2) إنشاء المقترحات، حيث قمنا بتحسين نموذج BMN من خلال دمج شبكة علاقات المقترحات (PRN) المُقترحة، مما يسمح لنا بإنشاء مقترحات عالية الجودة؛ 3) الكشف عن الأفعال، حيث نحسب نتائج الكشف من خلال تعيين نتائج التصنيف المرتبطة بالمقترحات. في النهاية، قمنا بتجميع النتائج تحت إعدادات مختلفة، وحققنا نسبة 44.7% على مجموعة الاختبار، ما يُعد تحسنًا بنسبة 1.9% مقارنةً بالنتيجة الفائزة في مسابقة ActivityNet 2020 من حيث متوسط mAP.