创建一个具有10个神经元的人工神经网络，用于二进制分类问题。
以下是用Python和Keras构建10个神经元的人工神经网络的示例代码：

```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个顺序模型
model = Sequential()

# 添加一个具有10个神经元的全连接层
model.add(Dense(10, input_dim=特征数量, activation='relu'))

# 添加具有1个神经元的输出层
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型并指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```

需要指定输入特征数量。对于二进制分类问题，损失函数应该选择`binary_crossentropy`。最后，可以使用训练数据拟合模型，并使用测试数据评估模型的性能。