將所提出的方法應用於其他行為識別任務，如日常活動識別，可能會產生以下幾個效果：
高準確率：由於所提出的2D BiGRU-CNN架構已經在暴力檢測中顯示出高達98%的準確率，這種結構在日常活動識別中也有潛力達到類似的高準確率，特別是在動作模式明確的情況下。
強大的特徵提取能力：CNN在空間特徵提取方面的優勢將有助於捕捉日常活動中的細微變化，從而提高識別的準確性。
時間關係建模：BiGRU能夠有效地捕捉時間序列中的依賴關係，這對於日常活動識別至關重要，因為許多活動是由一系列連續的動作組成的。
可擴展性：該方法的模塊化設計使其易於擴展到其他行為識別任務，並且可以根據具體任務的需求進行調整和優化。
計算效率：由於使用了2D CNN而非計算量較大的3D CNN，這使得該方法在日常活動識別中能夠保持較高的計算效率，適合實時應用。
總之，將所提出的方法應用於日常活動識別任務，預期會在準確性和效率上都能取得良好的效果。