在编写编程模型大赛作品展示时，可以参考以下结构和内容：
标题和简介 标题：
简洁明了地反映作品的主题或关键特点。
简介：简要概括作品的设计理念、功能特点和解决的问题，引起评委的兴趣。
创意来源/问题分析及可行性分析 创意来源：
介绍作品的灵感来源或解决的问题。
问题分析：详细描述作品旨在解决的具体问题及其分析。
可行性分析：阐述作品的可行性和实施过程中可能遇到的挑战及解决方案。
作品创作过程 设计思路：
描述作品的整体结构和各个模块的功能。
技术实现：说明作品采用的技术和实现方法。
计划制定：如何制定项目计划，如何获取并利用需要的数据和信息。
作品图片或视频 图片：
展示作品的外观和关键功能。
视频：提供作品的工作流程和实际效果演示。
应用场景和效果展示 实际应用：
通过具体的案例分析或实际演示，展示作品在实际应用中的效果和价值。
效果展示：说明作品的可行性和实用性，以及与同类作品的比较优势。
其他辅助材料 参考文献：
列出在作品创作过程中引用的所有参考文献。
致谢：感谢对作品创作有贡献的个人或团队。
示例结构
标题 《基于深度学习的智能垃圾分类系统》
简介
本作品旨在通过深度学习技术实现智能垃圾分类，提高垃圾分类的准确性和效率。
创意来源/问题分析及可行性分析
创意来源： 受到生活中垃圾分类困扰的启发。 问题分析
可行性分析：深度学习技术已在图像识别领域有广泛应用，具备可行性。
作品创作过程 设计思路：
设计一个包含图像采集、特征提取、分类决策和结果反馈的深度学习模型。
技术实现：使用Python和TensorFlow框架进行模型训练和部署。
计划制定：分阶段进行模型训练、测试和优化。
作品图片或视频 图片：
展示模型训练过程中的数据可视化、模型结构和训练结果。
视频：展示实际应用中垃圾分类的效果和用户反馈。
应用场景和效果展示 实际应用：
在多个公共场所进行垃圾分类实验，记录分类准确率和效率。
效果展示：实验结果显示，本系统在准确率和效率上均优于传统方法。
其他辅助材料 参考文献：
列出在作品创作过程中引用的所有相关文献。
致谢：感谢导师和团队成员在项目中的支持和帮助。
通过以上结构和内容，可以编写出一份清晰、完整、有说服力的编程模型大赛作品展示文档。