在编写编程比赛作品过程时，可以按照以下结构和内容进行组织：
作品简介
展示作品图片或视频。
简要介绍作品的功能及创意说明。
创意来源/问题分析及可行性分析
描述作品的灵感来源或解决的问题。
分析作品的技术可行性和创新性。
作品创作过程
详细描述创作的步骤和过程。
突出在创作过程中使用的技术或技巧，以及哪些是得意之处。
介绍程序源代码的原创部分和参考资源的使用情况。
制作用软件及运行环境
列出在作品制作过程中使用的软件及其版本。
介绍作品的运行环境和依赖条件。
参考资源
列出在创作过程中参考或引用的他人资源及其出处。
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作品名称：智能垃圾分类助手
作品简介：
该作品是一个基于Python的桌面应用程序，旨在帮助用户通过图像识别技术对垃圾进行分类。用户可以上传垃圾图片，程序会自动识别并分类到相应的垃圾箱中。
创意来源/问题分析及可行性分析：
创意来源：受日常生活中垃圾分类的困扰，希望利用技术提高垃圾分类的准确性和效率。
问题分析：垃圾种类繁多，图像识别存在一定难度，需要训练模型来识别不同种类的垃圾。
可行性分析：Python具有强大的图像处理和机器学习库，如OpenCV和TensorFlow，可以用于实现这一功能。
作品创作过程：
需求分析：确定作品的功能需求，包括图像上传、垃圾识别和分类显示。
技术选型：选择Python作为开发语言，使用OpenCV进行图像处理，TensorFlow进行垃圾识别模型的训练。
模型训练：收集垃圾图片数据，训练一个卷积神经网络（CNN）模型来进行垃圾识别。
界面设计：使用Tkinter设计用户界面，包括文件上传按钮、图像显示区域和分类结果显示。
程序开发：编写Python代码，实现图像上传、模型预测和结果显示功能。
测试与优化：对程序进行测试，优化模型识别准确率和程序性能。
制作用软件及运行环境：
软件：Python 3.8, OpenCV, TensorFlow, Tkinter
运行环境：Windows 10, Python 3.8
参考资源：
[OpenCV官方文档](https://docs.opencv.org/master/index.html)
[TensorFlow官方文档](https://www.tensorflow.org/guide)
[Tkinter官方文档](https://docs.python.org/3/library/tkinter.html)
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通过以上结构，可以清晰、详细地描述编程比赛作品的创作过程，展示自己的技术能力和创意。