مصنِّف موحَّد قائم على التعلم الآلي للهادرونات المحايدة لتجربة BESIII. يقترح هذا المشروع أول حل برمجي لتعويض غياب المسعر الهادروني في كاشف BESIII، باستخدام شبكات عصبية عميقة قائمة على المحوِّل لتحديد الهادرونات المحايدة وإعادة بنائها — النيوترونات، ومضادات النيوترونات، وK⁰_L والبيونات المحايدة — من إشارات غير مستغَلة في المسعر الكهرومغناطيسي وأنظمة قياس وقت الرحلة. تُحقق النماذج الأولية AUC > 0.95 عبر جميع فئات الهادرونات. سيُدمج الإطار في نظام برمجيات BESIII للعمل في وضع عدم الاتصال، وسيوسّع نطاق بحوث BESIII إلى القنوات المتضمنة للهادرونات المحايدة وعمليات البحث عن فيزياء ما وراء النموذج القياسي. يستكشف المشروع أيضاً مناهج التعلم الآلي الهجينة الكمية-الكلاسيكية.