标题： 大咖云集！图与几何机器学习领域迎来专属学术盛会

正文：

近期，图机器学习领域的顶尖学者和专家们纷纷转向关注一项特别的学术活动——Learning on Graphs Conference（LoG）。这一会议的热度高涨，不仅因为Petar Veličković和Michael Bronstein这样的重量级人物的积极参与，更因为其致力于推动图与几何机器学习领域的深入探讨。

焦点： LoG会议的特色与目标

• 汇集图与几何机器学习专家：会议集结了包括Jure Leskovec、Stefanie Jegalka、唐建、唐杰在内的诸多知名学者，旨在打造一个全面覆盖图与几何机器学习主题的交流平台。
• 开放议题范围：从分子发现、物理科学、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等应用领域，到图神经网络架构、图生成模型等理论方向，任何与图与几何机器学习相关的议题均在此得到充分讨论。
• 工业与落地应用：会议同样关注计算化学、交通网络、社交网络、推荐系统、医疗保健等实际应用场景，鼓励理论与实践的结合。

会议亮点： 线上形式与开放评审

• 首次线上会议：LoG会议将采取线上形式举行，打破地域限制，全球学者均可参与，获取行业领军人物的指导。
• 开放评审机制：论文评审采用开放评审模式，鼓励更多专家参与，每名评审员还有机会获得1500美元的奖励。目前，会议正广泛征集合适的论文评审。
• 时间规划：投稿截止日期延至9月，确保研究者有足够的时间准备高质量论文。第一届LoG会议计划于12月召开。

行动呼吁：对图与几何机器学习感兴趣的学者与研究人员，现在正是深入参与、贡献智慧的绝佳时机。抓紧时间准备，加入这场学术盛宴，共同探索图与几何机器学习的无限可能！

注：以上内容已根据要求进行了大幅改写，旨在保持原文核心信息的同时，确保语言风格、结构与原文有明显区别。