《工程前沿：美国国家工程院工程前沿学术研讨会2005年会议文集》汇集了美国国家工程院举办的2005年“工程前沿学术研讨会”会上发表的报告与讲话。该研讨会每年均邀请约100名杰出的青年工程领导者出席会议并研讨不同工租领域的处于最前沿的研究与技术工作。《工程前沿：美国国家工程院工程前沿学术研讨会2005年会议文集》描述了这个独具特色的会议所蕴含的哲学思想，并展示当今工程技术中的某些令人激动的发展，主要内容为生物工程、信息技术、环境工程、系统工程等科技领域最新研究进展情况。
    为了丰富《工程前沿：美国国家工程院工程前沿学术研讨会2005年会议文集》的内容，又选编了美国国家工程院组织编写的《工程研究与美国的未来》的部分内容，该报告分析和说明了当前美国工程科研工作的状况，以朗提高人们对工程科研在保持美国技术领先地位中重要作用的认识。期望该研究报告能对我国的工程科研人员有所启示种借鉴作用。

    辨别行为
    识别现实物理行为的过程可以理解为将传感器所收集的原始数据映射到表明某一种行为的标签。图2表示一个传统意义上的映射系统是如何架构的。特征选择模块对来自传感器（照相机、麦克风、加速度计）的高维和高频数据进行处理，进而识别少量的高层语义特征，比如图像目标、声流中的语音、加速度计数据所反映出的运动。符号推理模块用多种方式对特征和行为之间的关系进行推理，这种推理过程包括识别正在进行的行为、检测行为过程中的异常情况以及执行一些操作来帮助那些行为达到目的。
    关于特征选择和推理技术已有大量的研究。依靠这些特征，研究者可以绘制出工作的大体框架。仅在计算机视觉领域，我们就可以完成大量的关于目标、人脸、汽车、手势、边缘与运动流的工作。每一项工作都拥有一批专注的研究者，因此，一旦为某个行为识别系统选定了特征，就会出现大量的模型表示方法和推理技术。这些技术在方式上可能有所不同，例如，是否支持统计的、高阶的、或者时间上的推理；学习程度以及学习时需要的人工干预量；处理各种特征、特别是高维特征的效率。在图2中，各种特征选择模块和推理算法由一叠框图表示。

工程前沿  美国国家工程院“工程前沿学术
研讨会"2005年会议文集
美国国家工程院第十一届工程前沿研讨会（2005年）组织
委员会名单
前言
标识和验证技术
导言
Stephen S.Intille，Visvanathan Ramesh
人脸识别面临的挑战
Peter N.Belhumeur
生物特征评估设计和人脸识别系统的挑战性问题
P.Jonat,hon Phillips
大规模行为识别系统
Matthai Philipose
发展中的社区工程
导言
Garrick E.Louis，Amy Smith
实用技术项目实施中的一些挑战——赞比亚DISACARE
轮椅中心实例
Kurt L.Kornbluth，Philip Osafo.Kwaako
CDC安全供水系统项目的工程投入
Daniele S.Lantagne
通过绿色工程原则实现可持续发展
JuI ie Beth Zimmerman
造福地球的科学与工程研究
Daniel M.Kammen，Arne Jacobson
复杂系统工程
导言
Luis A.Nunes Amaral，Kelvin H.Lee
复杂网络：泛在性、重要性和内涵
Alessandro Vespignani
合成生物学展望
Jay Keasl ing
人类语言的种群动力学：一个复杂系统
Natal ia L.Komarova
基于Agent建模的决策工具
Zolt&n Toroczkai，Stephen Eubank
未来的能源
导言
Allan J.Connolly，John M.Vohs
未来的能源
John K.Reinker
用于低成本太阳能电池的有机半导体
Michael D.McGehee，Chiatzun Goh
美国能源部对氢制备和存储的研究进展
Sunita Satyapal
燃料电池：现状与未来挑战
Stuart B.Adler
正餐讲演
新世界的工程
Shirley Ann Jackson

附录
作者简介
工程研究与美国的未来：迎接全球经济的挑战
美国工程科研机构能力分析课题组成员名单
前言
致谢
概要
工程研究：创新的动力
参考书目评注
课题组成员简介