中国计算机事业的创始人之一，中国科学院院士。历任中国人民解放军总参谋部第56所所长、总工程师，中国计算机学会理事长、名誉理事长，国务院电子振兴领导小组计算机顾问，国家发明奖评审委员会委员，国家信息化领导小组办公室专家委员等职。 上世纪50年代末主持研制成功我国第一台大型通用电子计算机——104机。在此后的35年中，先后组织领导并亲自参加了我国自行设计的电子管、晶体管到大规
中国计算机事业的创始人之一，中国科学院院士。在华罗庚教授的组织领导下，1952年参加我国第一个计算机研究小组工作，由此揭开了我国电子数字计算机研制的序幕。 上世纪50年代中科院计算所筹建初期，举办了4届为期一至两年的训练班，她作为业务负责人和主讲教师，为培养了我国最早的一批计算机专业人才做出了重要贡献。1960年她主持研制成功我国第一台自行设计的通用电子数字计算机——107机。从上
高文教授长期活跃在多媒体计算领域第一线，特别是在音视频编解码理论方面做出了系统性的工作，形成了以AVS为代表的核心技术，推动了学术研究成果向产业的转化，为提高我国在国际标准中的话语权、创建自主知识产权的音视频编解码标准做出了杰出贡献。 CCF奖励委员会决定授予高文教授2010CCF王选奖，以表彰他在音视频编解码理论、标准及应用方面的突出成就。
刘积仁教授致力于高新信息技术的集成创新和在行业领域的推广与应用，对行业技术进步和社会发展产生了重要影响，在国家重大信息化系统建设上做出了突出贡献，同时积极实践多层次、全方位的产学研结合，所创办的东软集团已成为中国高科技企业的杰出代表。 CCF奖励委员会决定授予刘积仁教授2010CCF王选奖，以表彰他在中国软件产业发展及新技术应用方面的突出成就。
美国俄亥俄州立大学 Robert M.Critchfield讲席教授，计算机科学与工程系主任，CCF学术顾问。主要研究方向为计算机和分布式系统中的数据管理。他主持研究的一些核心算法和系统设计已被广泛应用到商业处理器和主要操作系统和数据库系统中，有效地优化或更新了计算机系统中的一些关键技术。 张晓东教授长期参与组织领导各项有助于中国计算机科研和教育的项目。他将几个重要存储系统的研究成果，在国内
CCF杰出贡献奖，2010年设立，授予在某方面对CCF有独特和重大贡献：就重大问题提出的独到观点或建议被CCF采纳并产生良好效果；发起并组织CCF有影响力的新的系列学术会议；推动学会与其他组织合作，促进了CCF的发展；向学会提供大额捐赠或资助；有其他独特和重大贡献的个人或单位。 中国计算机学会授予微软亚洲研究院2010CCF杰出贡献奖，以表彰其对CCF的特殊贡献。
CCF杰出贡献奖，2010年设立，授予在某方面对CCF有独特和重大贡献：就重大问题提出的独到观点或建议被CCF采纳并产生良好效果；发起并组织CCF有影响力的新的系列学术会议；推动学会与其他组织合作，促进了CCF的发展；向学会提供大额捐赠或资助；有其他独特和重大贡献的个人或单位。 中国计算机学会授予方正集团2010CCF杰出贡献奖，以表彰其对CCF的特殊贡献。
北京大学教授、博士生导师，主要研究领域为软件工程。曾获2006年国家科技进步二等奖（排名第6）、2009年北京市科学技术奖技术发明类二等奖（排名第4）、2010年教育部自然科学一等奖（排名第3）、2010年中创软件人才奖。入选教育部2008年度“新世纪优秀人才支持计划”。担任国际期刊Software Testing, Verification and Reliability和Journal of Software Maintenance and Evolution: Research and P
1974年生，教授，博士生导师。研究兴趣为实证软件工程，包括软件度量、缺陷模块预测和缺陷语句定位等。与合作者一起在IEEE Transactions on Software Engineering、Journal of Systems and Software、Information and Software Technology、Journal of Computer Science and Technology、计算机学报、软件学报等期刊和ICSM等会议发表论文多篇。作为主要成员先后获得江苏省科技进步一等奖和教育部提
中科院计算所研究员、博士生导师、副总工、网络重点实验室主任，致力于大规模网络信息处理及其在国家安全领域的应用研究。主持并完成多项国家信息安全重大专项、国家重大基础研究计划、国家高技术研究计划及中科院知识创新工程等重大国家科研任务。曾获国家科技进步一等奖(排名4)、国家科技进步二等奖（排名2）、“九五”科技攻关先进个人、中科院科技进步二等奖、“茅以升北京青年科技”奖、“中创
分别于1994年和1998年在清华大学计算机科学与技术系获工学学士和工学博士学位。现为清华大学计算机系教授，博士生导师，网络所所长，计算机学会YOCSEF AC委员，中国通信标准化协会技术管理委员会专家，教育部新世纪优秀人才，“茅以升北京青年科技奖”获得者。曾任863“中国高速信息示范网”和“高性能宽带信息网”专项总体组专家。研究领域为计算机网络体系结构、互联网路由和高性能路由器。在IEEE
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 刘胥影 博士 培养单位：南京大学 导师：周志华教授 博士学位论文《代价敏感学习方法的研究》针对代价敏感学习进行研究，主要取得以下创新成果：在国际上首次对不精确代价学习进行研究并提出有效算法；对类别不平衡性对代价敏感学习方法造成的影响进行研究；提出两种类别不平衡学习方法；揭示了二类代价敏感学习方法解决多类问题的一致性条件。相关工作被国际同行他
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 刘譞哲 博士 培养单位：北京大学 导师：梅宏教授 博士学位论文《基于社区的服务组装技术研究》，立足于互联网软件开发，创新性地引入服务社区作为主要技术载体，开展面向用户的服务组装研究。所取得的关键技术和成果在IEEE Transactions、Science in China、WWW、ASE、ICWS等期刊和会议上发表论文20余篇，他引100余次。读博期间，曾获得“微软学者”、“IBM PhD Fe
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 刘亮 博士 培养单位：北京邮电大学 导师：马华东教授 博士学位论坛《视频传感器网络中目标定位跟踪问题研究》围绕部署、探测、定位和跟踪四个阶段，系统深入研究了视频传感器网络中目标定位跟踪问题，提出了面向定位的感知模型、面向定位的覆盖分析、基于PEAS和信息熵的两级节点优化选择、基于SMC的动态簇机制等一系列新模型新方法，具有重要理论和应用价值。成果
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 翟季冬 博士 培养单位：清华大学 导师：郑伟民教授 博士学位论文《大规模并行程序性能预测关键技术研究》，在国际上首次提出使用并行程序调试技术，确定性重放，解决在目标平台单个节点上实现大规模并行程序性能预测的世界难题。该方法资源开销少，精度高，对国家研制下一代高性能计算机具有重要意义。在国际上首次提出使用编译技术，程序切片，解决了在小规模系
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 章国锋 博士 培养单位：浙江大学 导师：鲍虎军教授 博士学位论文《视频场景的重建与增强处理》深入研究了视频场景的三维几何重建与运动恢复问题，基于关键帧表达和多帧信息统计互补的创新思路，提出了一个高效鲁棒的全局优化计算框架，充分利用视频信息的连贯性和冗余性，有效解决了高精度的摄像机自动跟踪定位、场景深度恢复与层次分割等难题，有力推动了计算机视
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 朱光宇 博士 培养单位：哈尔滨工业大学 导师：高文教授 博士学位论文《基于队员行为信息的体育视频内容分析方法研究》，主要研究了面向广播体育视频的内容分析技术。提出了以队员行为分析（轨迹跟踪与动作识别）为基础，结合音频理解的多模态体育视频语义与战术分析方法。所提出的视频摘要精彩排序技术及战术模式识别方法均为国际多媒体分析领域内首创。相关研究成
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 曹欢欢 博士 培养单位：中国科技大学 导师：陈恩红教授 博士学位论文《基于大规模搜索日志挖掘的上下文感知搜索研究》，提出了一种高效的基于超大规模搜索日志的查询概念挖掘方法，其中的核心是一种时间复杂度为O(N)的查询词聚类算法。提出了一种基于可变长度隐马尔科夫模型的上下文搜索模型，并开发了基于Map-Reduce分布式计算框架的训练算法。提出了一种基于条件
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 张一鸣 博士 培养单位：国防科技大学 导师：卢锡城教授 博士学位论文《虚拟计算环境中的高效覆盖网构建技术研究》，提出一种适用于任意正则图的通用DHT拓扑构建技术DLG变换。应用DLG变换，提出一种基于Kautz图的DHT（DK），在现有研究中具有最小的网络直径。基于DK，提出一种分布式索引构建技术BK树，能够支持动态负载平衡并且延迟有界的区间查询。针对互联网的异
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 程斌 博士 培养单位：华中科技大学 导师：金海教授 博士学位论文《对等点播系统数据分发关键技术研究》，以国内最早部署的对等点播系统GridCast为基础，重点研究对等点播系统的数据分发技术，创新性地提出了基于环状的节点组织、自适应的事件驱动型数据调度、定点数据预取和数据惰性复制等策略。其成果直接促进领域内相关技术产品的发展和应用推广，获得教育部技术
2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 何召锋 博士 培养单位：中国科学院自动化研究所 导师：谭铁牛研究员 博士学位论文《虹膜图像预处理与特征分析》，通过对虹膜图像固有属性和视觉认知机理的分析，提出一种虹膜图像精确分割的整体解决方案，提出基于局域定序测量的虹膜纹理表达方法和以相似度为导向的学习算法，提高了虹膜识别的准确度及其计算效率；从Adaboost学习算法的数学建模出发，提出Adaboost
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