الكشف عن الأنشطة عبر الإنترنت هو مهمة التنبؤ بالنشاط فور حدوثه في مقطع فيديو متواصل. أحد التحديات الرئيسية هو أن النموذج لا يملك الوصول إلى المستقبل ويتعين عليه الاعتماد بشكل كامل على التاريخ، أي الإطارات الملاحظة حتى الآن، لإجراء التنبؤات. ولذلك، من المهم توضيح أجزاء من التاريخ التي تكون أكثر إفادة للتنبؤ بالإطار الحالي. نقدم GateHUB (وحدة التاريخ المحكمة مع كبت الخلفية)، وهي تتضمن آلية انتباه متقاطع محكم وموجهة بالموقع لتعزيز أو كبت أجزاء من التاريخ وفقًا لمدى إفادتها للتنبؤ بالإطار الحالي. بالإضافة إلى ذلك، تقترح GateHUB خاصية التاريخ المعزز بالمستقبل (FaH) لجعل ميزات التاريخ أكثر إفادة باستخدام الإطارات الملاحظة لاحقًا عند توفرها. في إطار موحد واحد، تقوم GateHUB بدمج قدرة المتحولات على النمذجة الزمنية طويلة المدى وقدرة النماذج المتكررة على ترميز المعلومات ذات الصلة بشكل اختياري. كما تقدم GateHUB هدف كبت الخلفية لتقليل الإطارات الخلفية الزائفة الإيجابية التي تشبه عن كثب إطارات النشاط. أظهرت التحققات الواسعة على ثلاث مجموعات بيانات مرجعية هي THUMOS وTVSeries وHDD أن GateHUB تتفوق بشكل كبير على جميع الأساليب الحالية وأنها أيضًا أكثر كفاءة من أفضل الأعمال الموجودة حاليًا. علاوة على ذلك، يمكن للنسخة الخالية من الجريان (flow-free) من GateHUB تحقيق دقة أعلى أو قريبة بمعدل إطار أعلى بنسبة 2.8 مرة مقارنة بجميع الأساليب الحالية التي تتطلب كلًا من المعلومات RGB والجريان البصري للتنبؤ.