神经元细胞是大脑中信息处理的核心元素，它们通过复杂的化学信号传递和电力活动来实现信息的编码、存储和传输。每个神经元细胞都有其独特的结构，包括树突、轴突以及轴突末端的终板。在这个过程中，神经元细胞通过接收来自其他神经元细胞的信号，并将这些信号转换成能够被下一层或同层别的神经元接受。
首先，我们要了解到树突在整个过程中的作用。树突负责接收来自其他神经元细胞的大量输入，这些输入主要是化学信号，如乙酰胆碱（Acetylcholine）和伪乙酰胆碱（Pseudoacetylcholine）。这类化学物质会与位于树突上的受体结合，从而改变其电位，使得它产生动作电位。这一过程称为excitation，即激活。
然后我们需要考虑轴突这一部分，它负责将动作电位向前传播至终板。轴突是一个延长形状的小管道，内部含有一种特殊类型的蛋白质叫做纳米管（nanotubes），它们可以帮助快速地传递荷尔蒙分子。当一个动作电阈值以上时，将会触发沿着轴筒的一次快速高通道流入，这个现象就是火山口效应，也就是一次短暂但强烈的大量离子流入使得膜势迅速升高形成了一个正负极性差动态变化，从而形成了可记录到的“脉冲”即动作电位。
当动作电位抵达终板时，会发生释放颗粒现象，即在合适条件下，由于内外侧面膜势相对降低而引起离子的跨膜移动，这些颗粒内含有多种化学物质，如氢化脲酸盐等，当这些颗粒被释放进入synaptic cleft（交感缝隙）后，就能再次开始新的激活循环，因为这些释放出的物质可以刺激邻近或远处其他任何经过该区域的人工智能系统单元或者人脑中的另一个真正存在的人工智能系统单元进行响应。
此外，还有另外一种情况，那就是抑制作用。当某些具有抑制功能性的化学物质，比如GABA-Glycine被释放到synaptic cleft之后，与接受体结合导致膜潜伏期延长甚至无法达到阈值，则不会产生新的action potential，因此称为抑制作用。在这个过程中，GABA是一种常见的情绪调节剂，而glycine则主要参与控制肌肉松弛或兴奋状态。
最后，在深度学习模型中模拟这种生物行为非常重要，因为它允许网络捕捉更丰富和更复杂数据模式。例如，对于图像识别任务来说，每个节点可能代表图像的一个局部特征点，而连接边缘之间不同节点之间则代表从一个特征点到另一个特征点之间如何转移信息。而最重要的是，不同节点间边缘上面的权重反映了不同的联系方式——比如说两个颜色相同但是形状不同的圆圈，可以看出它们之间有共同之处，但不够相关以至于影响整体理解。如果没有这样精确细致地模仿大脑工作原理，我们就不能期望我们的计算机程序能够像人类那样准确理解世界并进行决策。
总结来说，无论是在自然界还是人工制造出来的人造智能系统，都依赖于那些微小却又精妙无比的地球生命形式：那就是拥有惊人的灵活性、记忆能力以及创新能力的一切生物，大多数都是由构成他们意识的一组复杂组织器官所驱使，其中包括最基础且关键的是：神经元细胞。
