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國立宜蘭大學 電機工程學系碩士班 吳德豐所指導 高健翔的 長續航「傾轉翼綠能無人機」之研製 （2021），提出Liteled關鍵因素是什麼，來自於傾轉翼無人機、太陽能電池、長續航、PID控制器、類神經網路。
而第二篇論文樹德科技大學 電腦與通訊系碩士班 張偉德所指導 郭彥政的 智慧自行車系統之設計 （2020），提出因為有 arduino、無線傳輸、全球衛星定位系統、方向燈的重點而找出了 Liteled的解答。
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長續航「傾轉翼綠能無人機」之研製
為了解決Liteled 的問題，作者高健翔 這樣論述：
隨著電機資訊科技的日新月異與智慧機械產業的蓬勃發展，使無人飛行載具需求日切、應用廣泛，舉凡地理測繪、防疫監控、環境保護、精準農業、物流運輸、智慧巡檢、防救災勘查等，特別是近期的俄烏戰爭，讓無人機的軍事用途躍上臺面，成為全球矚目的焦點。本研究研製一台兼具定翼與旋翼機的性能優勢，僅用四顆動力馬達，搭配自製的傾轉機構，不受地形的限制，即可完成垂直起降及水平飛行的模式變換。不僅擁有機動性高、移動速度快、酬載量大、飛行效率高等優點，並整合太陽光電創能機制，使滯空時間顯著提升的長續航「傾轉翼綠能無人機」。研製過程中，本文也對太陽能電池的護貝方式深入研究，在能兼顧發電效率下提出一套防止碎裂的改善方案。並自
製了一款適宜的無人機動力電池，相較市售泛用的聚合物鋰電池，能量密度更高。另也規劃建置了一個拉力測試平台，對本機配備的動力馬達進行拉力測試，以選用最佳化螺旋槳尺寸，減少不必要能耗。進而搭配宜蘭大學城南校區的飛行場域優勢，完成了長續航「傾轉翼綠能無人機」的戶外飛行整合測試。囿於本文機構為固定翼機型，使傾轉翼無人機在旋翼模式下飛行時，受環境干擾的影響加劇，導致原飛行控制器內建的固定PID參數的飛控性能不佳。因此，本研究也在飛行控制器Pixhawk的PID架構下，導入人工智慧的自我學習與調適機制，讓傾轉翼無人機在旋翼模式下飛行時，更能即時調校適當的PID參數。經模擬實驗結果顯示，本文所提輻狀基底函數類
神經網路PID飛行控制器(RBF-PID)設計，確能大幅改善傾轉翼無人機的自我調適能力、抗干擾強健性以及軌跡追蹤性能，進而完成了人工智慧飛行控制器改良設計的先期成效，奠立了本研究長續航「傾轉翼綠能無人機」後續的發展基石。
智慧自行車系統之設計
為了解決Liteled 的問題，作者郭彥政 這樣論述：
本論文提出智慧自行車系統之設計以期降低自行車案件的車禍事故，智慧自行車系統結合方向指示燈與全球衛星定位系統，在行駛的過程中可以使用方向指示燈來預告後方來車其接下來之行車動向，而接收到衛星定位訊號後則可以在設計連接的螢幕上顯示該時候的時間以及自己的所在位置。本論文使用RF-nano以及NodeMCU-ESP32s作為主控端和協調2.4G無線模組訊號的接收與發送更結合ATGM336h GPS做記錄定位，而燈泡的選擇是使用SMD LED燈泡，取代傳統燈泡，其照明效果也更好，壽命也更長。