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國立中山大學 機械與機電工程學系研究所 程啟正所指導 賴東丞的 基於立體視覺之拋投式遊憩水域救援設施 （2021），提出G App Launcher 設定關鍵因素是什麼，來自於水域救難、立體視覺、拋投機構、馬達補償、模糊控制。
而第二篇論文國立政治大學 資訊科學系 陳恭所指導 廖偉宗的 基於以太坊的私有鏈的共識效能評估工具 （2017），提出因為有 區塊鏈、共識演算法、共識引擎、以太坊、實用拜占庭容錯的重點而找出了 G App Launcher 設定的解答。
基於立體視覺之拋投式遊憩水域救援設施
為了解決G App Launcher 設定 的問題，作者賴東丞 這樣論述：
台灣四面環海，山脈密度高，孕育出許多海域、河川、溪流、湖泊與瀑布資源，在夏季時往往是人們會消暑的季節。但在內政部的統計下，在2014年至2018年近五年平均每年約751人溺水，其中不幸死亡有440人，而發生事故水域狀況或天氣環境常常是惡劣與不穩定的，且對於救災人員也會有相當程度的風險。因此本論文將針對開放遊憩海域，設計拋投救災懸浮物的機械手臂。目的是在第一時間穩定溺水者心情，避免過度掙扎導致氣力放盡，若溺水者順利抓取救難物也可以以繩子慢慢將溺水者帶回海岸，減少救難人員風險。實驗中首先以雙攝像鏡頭相機利用立體視覺來得知目標物所在位置的三維資訊，經由電腦計算後得到機械手臂各桿件的馬達旋轉角度，並
對於馬達角度進行補償，以在不確定性的影響下仍能達到正確的拋投。本文設計兩種馬達旋轉角度的補償方式，分別為區域補償與模糊補償。前者是對於實驗區域做出劃分並詳細蒐集資料，在不同拋投情況下皆能夠馬上獲得準確的數值做補償。後者則是運用模糊理論，將本人對於此實驗環境以及機械手臂拋投的經驗，設計模糊歸屬函數及規則，最後以模糊推論獲得補償值。相對於前者，此補償模式不需花費大量人力時間，只需先前建立模糊控制系統，不過命中結果會略遜於前者。兩種補償模式最後實驗結果皆能使落點落在距離目標十公分內，依照實驗環境的比例尺，在實際情況約以人為半徑55公分以內，是人類漂浮於水面上伸手能夠抓取救難物範圍。
基於以太坊的私有鏈的共識效能評估工具
為了解決G App Launcher 設定 的問題，作者廖偉宗 這樣論述：
共識引擎是區塊鏈相關技術最核心的一環，一個區塊鏈系統適合的應用環境、運作效能、安全性、活性都由共識引擎所主宰。為了讓Ethereum 能夠更有效率地被應用在私有區塊鏈環境或聯盟區塊鏈環境，近年來許多團隊陸續設計出相容於Ethereum Protocol 且更適用於私有領域的共識引擎，基於Practical Byzantine Fault Tolerance 共識演算法所實作的共識引擎和基於Proof-of-Authority的共識引擎都是熱門的提案。本研究將測試並評估目前幾款基於PBFT、PoA 共識機制所設計的Ethereum 共識引擎，其中包含Go Ethereum Clique、Par
ity Tendermint、Parity Aura、NCCU BFT、Istanbul BFT。評估項目包含「吞吐量與延遲」、「網路分割」、「隨機網路延遲」、「崩潰故障」和「拜占庭故障」。為了讓開發人員或是測試人員得以快速部署並測試Ethereum 共識引擎，我們在研究過程中實作了一款稱為Crete 的測試工具，測試人員可以透過撰寫設定檔控制實驗流程和調整實驗參數。Crete 也提供一個簡易的Dashboard 界面，方便測試人員了解實驗過程中區塊鏈系統的整體狀況，並在實驗結束之後自動收集實驗數據，藉此幫助測試人員評估共識引擎的表現。