1. 《人工神经元模型》

多纳鲁马在1943年发表了这篇文章，介绍了一种被称为神经元模型的计算单元，这个模型受到了人类大脑神经元的结构和功能的启发。多纳鲁马认为，人的大脑不仅仅是基于物理结构来处理信息的，还借助了神经元之间的相互连接进行信息传递。

文章中，多纳鲁马提出的神经元模型包括三个要素：输入信号加权和、激活函数和输出。其中输入信号加权和表示输入信号通过各自的权重加权后成为神经元的输入。激活函数则是将输入信号转换成输出的函数，例如，经典的阈值函数，当输入值超过一定的阈值时，输出为1，否则输出为0。输出则表示神经元的输出值，即该神经元的处理结果。该模型被广泛应用于人工智能领域，例如神经网络的搭建。

2. 《感知机与自适应线性神经元的计算》

1958年，多纳鲁马和另一位伟大的科学家罗森布拉特合作，发表了这篇里程碑性的文章，引入了一种被称为感知机的模型，为人工神经网络领域奠定了基础。

文章中，他们首先介绍了自适应线性神经元这一概念，这是一种可以进行监督学习的神经元模型。然后，他们又引入了感知机模型，该模型由若干个自适应线性神经元连接而成。感知机的训练过程中，将输入的样本与预设权重加权，然后将加权后的值通过激活函数处理。如果处理结果与实际值一致，就不用调整权重；否则，权重将进行调整，以达到更好的表征输入样本的目的。

该模型的应用非常广泛，例如可以用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。

以上就是对多纳鲁马和所发表的两篇经典论文的详细介绍。两篇论文中所包含的关键要素包括输入信号加权和、激活函数、输出、自适应线性神经元、感知机等。这些要素在人工智能的相关领域中都具有重要的应用价值，所以多纳鲁马和的贡献是不可估量的。